[Download] Tải Phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam – Tải về File Word, PDF

Phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam

Phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam
Nội dung Text: Phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam

Download


Bài viết tìm hiểu hiệu quả hoạt động luôn được xem là một yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh của bất kỳ ngân hàng nào trên thị trường. Do vậy, nghiên cứu này tiến hành đánh giá mức hiệu quả của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam đạt được trong giai đoạn 2011-2018.

Bạn đang xem: [Download] Tải Phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam – Tải về File Word, PDF

*Ghi chú: Có 2 link để tải biểu mẫu, Nếu Link này không download được, các bạn kéo xuống dưới cùng, dùng link 2 để tải tài liệu về máy nhé!
Download tài liệu Phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam File Word, PDF về máy

Phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam

Mô tả tài liệu

Nội dung Text: Phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam

  1. 22 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40

    Phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cổ phần
    tại Việt Nam
    Analysing technical efficiency of joint stock commercial banks in
    Vietnam
    Nguyễn Minh Kiều1*, Nguyễn Ngọc Thùy Trang2
    1
    Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
    2
    Ngân hàng Eximbank, Việt Nam
    *
    Tác giả liên hệ, Email: kieu.nm@ou.edu.vn

    THÔNG TIN TÓM TẮT
    DOI: 10.46223/HCMCOUJS.
    econ.vi.15.3.1330.2020
    Hiệu quả hoạt động luôn được xem là một yếu tố quyết định
    năng lực cạnh tranh của bất kỳ ngân hàng nào trên thị trường. Do
    vậy, nghiên cứu này tiến hành đánh giá mức hiệu quả của các
    NHTMCP Việt Nam đạt được trong giai đoạn 2011 – 2018.
    Trong đó, hiệu quả hoạt động được ước lượng thông qua phương
    pháp phân tích hiệu quả kỹ thuật bằng phân tích biên ngẫu nhiên
    Ngày nhận: 19/11/2019
    (SFA) và phân tích bao dữ liệu (DEA). Đồng thời, nghiên cứu
    Ngày nhận lại: 13/05/2020 cũng sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu gộp (Pooled
    Duyệt đăng: 14/05/2020 OLS), mô hình tác động ngẫu nhiên (FEM), phương pháp ước
    lượng bình phương nhỏ nhất (GLS) để đánh giá tác động của các
    nhân tố đến hiệu quả kỹ thuật của các NHTMCP Việt Nam. Kết
    quả chỉ ra rằng, các yếu tố thuộc nhóm hiệu quả quản lý (ROA,
    ETA) có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả kỹ thuật hay hiệu quả
    hoạt động của các NHTMCP Việt Nam.
    Từ khóa:
    ABSTRACT
    hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả hoạt
    động, phân tích biên ngẫu nhiên Bank efficiency is always the determiants of the
    (SFA), phân tích bao dữ liệu competitiveness of any banks in the market. Therefore, this
    (DEA) article is to study the effectiveness of Joint Stock Commercial
    Banks in Vietnam achieved in 2011 – 2018. Specially, banking
    performance is estimated by technical efficiency: Stochastic
    Frontier Analysis (SFA) and Data Envelopment Analysis
    (DEA). Furthermore, the study also uses Pooled OLS method,
    Fixed Effect model (FEM), Generalized Least Squares method
    Keywords: (GLS) to assess the impact of factors to technical efficiency of
    Technical Efficiency (TE), bank Joint Stock Commercial Banks. The study results showed that
    efficiency, Stochastic Frontier the factors of effective management (ROA, ETA) have
    Analysis (SFA), Data significantly positive impact on technical efficiency or
    Envelopment Analysis (DEA) performance of Joint Stock Commercial Banks.

    1. Giới thiệu
    Với nhiệm vụ là trung gian luân chuyển vốn của nền kinh tế, các NHTMCP luôn có vai trò
    quan trọng trong hệ thống tài chính của bất kỳ quốc gia nào, đặc biệt là tại các nước đang phát

  2. Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 23

    triển như Việt Nam. Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2018), số lượng các
    NHTMCP tại Việt Nam năm 2014 là 34 ngân hàng thì tính đến thời điểm 30/06/2018, số lượng
    NHTMCP đang hoạt động chỉ còn 31 ngân hàng. Con số này là một dẫn chứng cho thấy những
    ngân hàng nào hoạt động không hiệu quả, không có khả năng cạnh tranh đã dần được thay thế
    bằng những ngân hàng khác hoạt động tốt hơn. Do vậy, có thể nói hiệu quả là một trong những
    tiêu chí quan trọng, buộc các NHTMCP phải đánh giá để tồn tại và phát triển, đặc biệt là trong môi
    trường cạnh tranh quốc tế ngày một gia tăng như hiện nay.
    Hiện tại, đã có tương đối nhiều nghiên cứu quan tâm đến vấn đề hiệu quả hoạt động ngân
    hàng theo cả hai hướng định tính và định lượng. Với hướng nghiên cứu định lượng, xu hướng
    phương pháp đánh giá hiệu quả hoạt động mới đang được sử dụng phổ biến trong những năm gần
    đây đó chính là phương pháp phân tích hiệu quả kỹ thuật thay vì phân tích chỉ số tài chính thông
    thường. Tuy nhiên, hầu hết các bài phân tích chỉ sử dụng một trong hai phương pháp DEA hoặc
    SFA, ít có bài viết nào sử dụng đồng thời cả hai phương pháp DEA và SFA để đánh giá hiệu quả
    kỹ thuật của các NHTMCP Việt Nam đạt được, đặc biệt là trong giai đoạn gần đây. Chính vì vậy,
    việc nghiên cứu hiệu quả hoạt động của các NHTMCP hay cụ thể hơn là xác định mức hiệu quả
    kỹ thuật mà các NHTMCP đạt được là hết sức cần thiết.
    Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định hiệu quả hoạt động của các NHTMCP tại Việt
    Nam, trong đó hiệu quả hoạt động được ước lượng thông qua phương pháp phân tích hiệu quả kỹ
    thuật bằng hai mô hình chính SFA và DEA, đồng thời kiểm định các nhân tố tác động đến hiệu
    quả kỹ thuật của NHTMCP. Từ đó có thể bổ sung bằng chứng nghiên cứu thực nghiệm, kênh thông
    tin tham khảo về đánh giá hiệu quả hoạt động, giúp các nhà phân tích, quản trị ngân hàng có thể
    đưa ra chính sách phù hợp, góp phần nâng cao vị thế cạnh tranh của ngân hàng mình trên thị trường
    tài chính.
    2. Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan
    2.1. Cơ sở lý thuyết
    Coelli, O’ Donnell, và Battese (2005) đã đưa ra định nghĩa về hiệu quả như sau: Hiệu quả
    là năng lực hoạt động của ngân hàng khi đạt được mức sản lượng tối đa với đơn vị đầu vào cho
    trước. Như vậy, với hoạt động của các NHTMCP hiệu quả được hiểu là mối liên hệ giữa các yếu
    tố đầu ra (outputs) và các yếu tố đầu vào (inputs) mà ngân hàng đã bỏ ra để đạt mức khả năng sinh
    lời mong muốn. Ta có thể tạm chia hiệu quả thành hai nhóm phổ biến như sau: Nhóm hiệu quả tài
    chính và nhóm hiệu quả kỹ thuật.
    Bản chất của hiệu quả tài chính chính là hiệu quả kinh doanh của một ngân hàng. Hiệu quả
    kinh doanh là chỉ tiêu kinh tế tổng hợp phản ánh trình độ sử dụng các yếu tố của quá trình sản xuất
    bao gồm các nguồn vật lực, nguồn tài chính để đạt được mức hiệu quả yêu cầu (P. N. Nguyen,
    2013). Một số chỉ tiêu phổ biến thường được sử dụng để phản ánh hiệu quả kinh doanh như: ROE,
    ROS, ROI, NIM,… Tuy nhiên, các chỉ số tài chính này lại thường gặp một số hạn chế khi sử dụng
    như: Chỉ phản ánh mối liên hệ tương quan giữa hai biến số nên không thể đưa ra nhận định tổng
    quát về tình trạng của đối tượng đang được đánh giá, buộc nhà phân tích khi sử dụng cần phải kết
    hợp so sánh nhiều chỉ số, dẫn đến việc lựa chọn chỉ số tính toán sử dụng còn mang tính chủ quan;
    phải sử dụng chính xác tử số hoặc mẫu số trong công thức tính toán, chuẩn mực kế toán hay
    phương pháp kế toán cần có sự thống nhất giữa các đối tượng so sánh; các giá trị dị biệt nếu có
    xuất hiện trong dữ liệu chỉ số tài chính sẽ mắc phải lỗi phương sai sai số thay đổi (Faello, 2015).
    Do đó, việc tìm kiếm sử dụng phương pháp mới, mang tính tổng quát, không những đánh giá được
    hiệu quả hoạt động mà còn cho biết bức tranh tổng quan về thứ hạng của ngân hàng đánh giá đó
    chính là phương pháp phân tích hiệu quả kỹ thuật.

  3. 24 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40

    Cùng với khái niệm về đường giới hạn khả năng sản xuất (PPF), khái niệm về hiệu quả kỹ
    thuật đã xuất hiện một thời gian dài trong kinh tế học cho đến nay. Theo Koopmans (1957), hiệu
    quả kỹ thuật lần đầu tiên đã được định nghĩa như sau: Khi và chỉ khi điểm hiệu quả ngân hàng đạt
    được khả thi và không tồn tại điểm nào khác “tốt hơn” điểm đó thì ngân hàng đạt được hiệu quả
    kỹ thuật. Farrell (1957) đã đưa ra một định nghĩa khác dưới cách tiếp cận đầu ra (hay còn gọi là
    tối đa hóa đầu ra) và được chấp nhận rộng rãi. Hiệu quả kỹ thuật bao gồm hiệu quả kỹ thuật thuần
    túy (PTE) và hiệu quả quy mô (SE). Coelli và cộng sự (2005) đã bổ sung góp phần hoàn thiện định
    nghĩa hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận tối đa hóa đầu vào đó là với lượng đầu vào tối thiểu,
    một ngân hàng có thể sản xuất được một lượng đầu ra cố định thì ngân hàng đó đạt hiệu quả kỹ
    thuật.
    Được áp dụng từ năm 1970, khung phân tích CAMELS (hoặc CAMEL) là hệ thống xếp
    hạng, giám sát tình hình ngân hàng của Mỹ được nhiều tổ chức tín dụng trên thế giới sử dụng như
    là chuẩn mực dùng để đánh giá hiệu quả, quản trị rủi ro của các ngân hàng nói riêng và các tổ chức
    tín dụng nói chung. Khung phân tích bao gồm sáu yếu tố cơ bản: C – Mức an toàn vốn, A – Chất
    lượng tài sản, M – Khả năng quản lý, E – Thu nhập, L – Tính thanh khoản và S – Độ nhạy cảm với
    rủi ro thị trường. Tiêu chuẩn này đã được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng để lựa chọn các biến phản
    ánh đến hiệu quả của ngân hàng như H. V. Nguyen (2008), Chen, Hu, và Su (2006). Tuy nhiên,
    việc lựa chọn biến nào phù hợp còn dựa trên mục tiêu của nhà phân tích, lãnh đạo ngân hàng và
    người nghiên cứu. Do đó, dựa trên khung phân tích CAMELS và từ những nghiên cứu trước, bài
    viết này tiến hành xem xét mối liên hệ giữa năm nhân tố quan trọng, bao gồm Quy mô ngân hàng,
    ROA, NPL, DLR, ETA lên hiệu quả của các NHTMCP tại Việt Nam.
    2.2. Các nghiên cứu liên quan
    Bất kỳ một doanh nghiệp nào hoạt động trên thị trường luôn có mục tiêu sau cùng đó là tối
    đa hóa giá trị tài sản cho chủ sở hữu, cổ đông và ngân hàng cũng không ngoại lệ. Vì vậy, việc xem
    xét, đánh giá hiệu quả hoạt động luôn là vấn đề cấp thiết, được đặt lên hàng đầu của mỗi đơn vị và
    luôn được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm, một số nghiên cứu trong và ngoài nước đã đề cập đến
    vấn đề hiệu quả hoạt động ngân hàng, đặc biệt là phương pháp phân tích hiệu quả kỹ thuật trong
    những năm gần đây.
    Pham và Chau (2011) chỉ ra rằng các NHTM Nhà nước mặc dù đạt mức dư nợ tín dụng
    cao hơn khối NHTMCP nhưng mức hiệu quả kỹ thuật về thu nhập đạt được lại tương đương với
    khối NHTMCP. Michael (2016) nghiên cứu 20 ngân hàng nông thôn và ngân hàng cộng đồng tại
    Ghana có mức hiệu quả kỹ thuật tương đối tốt. Phương pháp DEA và mô hình hồi quy được sử
    dụng cho thấy các yếu tố như: Quy mô, lợi nhuận, chất lượng nguồn vốn ảnh hưởng mạnh mẽ đến
    hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng này. Ngoài ra, hai yếu tố quy mô và chất lượng nguồn vốn
    dẫn đến giảm hiệu quả kỹ thuật, trong khi sự gia tăng lợi nhuận sẽ giúp cho ngân hàng nông thôn
    đạt hiệu quả kỹ thuật cao hơn.
    K. Q. Nguyen (2016) đã chứng minh sự hiệu quả khác biệt giữa top 10 ngân hàng hiệu quả
    cao và top 10 ngân hàng hiệu quả thấp (các ngân hàng hiệu quả cao được phân thành các tầng cao
    hơn và các ngân hàng hiệu quả thấp được phân thành các tầng thấp hơn) thông qua dữ liệu nghiên
    cứu được thu thập từ 20 NHTM Việt Nam năm 2014. T. T. T. Nguyen (2017) đã chứng minh các
    NHTM sử dụng tương đối hiệu quả các nguồn lực đầu vào với phương pháp phân tích bao dữ liệu
    DEA và mô hình hồi quy Tobit được sử dụng để đánh giá hiệu quả hoạt động của 21 NHTM trên
    địa bàn tỉnh Thái Nguyên giai đoạn 2011 – 2015 và phân tích tác động của các nhân tố riêng, mang
    tính đặc trưng của ngân hàng, các điều kiện thị trường khác đến hoạt động hiệu quả của các NHTM.
    Nhìn chung, phương pháp phân tích hiệu quả kỹ thuật để đánh giá hiệu quả hoạt động của

  4. Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 25

    đối tượng ngân hàng đang được nhiều nhà phân tích quan tâm sử dụng. Tuy nhiên, các nghiên cứu
    trước chủ yếu sử dụng một trong hai phương pháp đặc trưng là DEA hoặc SFA. Một số nghiên
    cứu có đi sâu hơn tiến hành kết hợp phân tích hồi quy để đánh giá thêm mức độ tác động của các
    nhân tố đến hiệu quả ngân hàng và dữ liệu điều tra cũng đã cũ. Do vậy, bài viết này tiến hành
    nghiên cứu hiệu quả hoạt động đối tượng các NHTMCP tại Việt Nam bằng phương pháp phân tích
    hiệu quả kỹ thuật theo mô hình tham số và phi tham số là SFA và DEA kết hợp, đồng thời phân
    tích hồi quy dữ liệu bảng được thực hiện tiếp tục ở bước hai nhằm xác định và đánh giá mức độ
    tác động của các nhân tố đến hiệu quả kỹ thuật của loại hình ngân hàng này để có thể đưa ra được
    bức tranh tổng quát về tình hình hoạt động của các NHTMCP tại Việt Nam trong những năm gần
    đây.
    3. Mô hình và phương pháp nghiên cứu
    3.1. Mô hình nghiên cứu
    Từ các lý thuyết và nghiên cứu trước (Coelli et al., 2005; Eva, 2018; Farrell, 1957;
    Gamachis, 2016), nghiên cứu đề xuất mô hình phân tích hiệu quả kỹ thuật và kiểm định các nhân
    tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật các NHTMCP tại Việt Nam thông qua các bước như sau:
     Bước 1: Đánh giá hiệu quả kỹ thuật NHTMCP Việt Nam
    Hiệu quả hoạt động ngân hàng được xác định thông qua phương pháp phân tích kỹ thuật
    bằng hai mô hình chính: Mô hình phân tích biên ngẫu nhiên SFA và mô hình phân tích bao dữ liệu
    DEA với giả thuyết định hướng đầu vào. Các yếu tố đầu ra, đầu vào được xác định dựa trên quan
    điểm của Berger và Humphrey (1997) xem ngân hàng là một tổ chức trung gian tài chính. Bảng 1
    trình bày tổng hợp các yếu tố đầu ra, đầu vào được lựa chọn trong nghiên cứu:
    Bảng 1
    Bảng tổng hợp các yếu tố đầu vào – đầu ra
    Đơn vị
    Các yếu tố Nghiên cứu trước
    tính
    Đầu vào
    K = Nguyên giá tài T. T. H. Nguyen & Le (2018), Eva (2018),
    Triệu
    Tài sản cố định ròng sản cố định – Hao K. Q. Nguyen (2016), Huynh (2015), Inès
    đồng
    mòn lũy kế (2013), H. V. Nguyen (2008)
    L = Tổng chi phí Triệu T. T. H. Nguyen và Le (2018), Eva
    Lao động
    lương đồng (2018), Gamachis (2016), Huynh (2015)
    T. T. H. Nguyen và Le (2018), T. T. T.
    D = Tiền gửi khách
    Triệu Nguyen (2017), K. Q. Nguyen (2016),
    Tiền gửi huy động hàng + Tiền gửi của
    đồng Eva (2018), Gamachis (2016), Huynh
    tổ chức tín dụng khác
    (2015)
    Đầu ra
    Thu nhập Triệu T. T. H. Nguyen và Le (2018), Phan và
    Thu nhập lãi Y1
    đồng Tran (2017), Huynh (2015)
    hoạt động
    (Y) Thu nhập Triệu T. T. H. Nguyen và Le (2018), ), Phan và
    Y2
    ngoài lãi đồng Tran (2017), Huynh (2015)
    Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm nghiên cứu

  5. 26 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40

    3.1.1. Mô hình ước lượng hiệu quả kỹ thuật bằng phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA)
    Với phương pháp SFA, việc xác định hàm sản xuất cụ thể và mang tính đặc trưng, tổng
    quát cho hoạt động của đối tượng nghiên cứu là vấn đề quan trọng nhất. Do đó, nghiên cứu sẽ tiến
    hành thực hiện kiểm định thống kê tỷ số hợp lý LR-test (generalised log-likehood ratio test) để
    kiểm định dạng hàm phù hợp. Hai dạng hàm được xem xét là hàm sản xuất Cobb-Douglas và hàm
    Translog. Ngoài ra, tỷ số này còn được dùng để kiểm định có hay không phi hiệu quả kỹ thuật và
    phi hiệu quả kỹ thuật thay đổi bất biến theo thời gian.
    (1) Kiểm định dạng hàm sản xuất:
     Ước lượng hàm ước lượng hàm sản xuất Cobb-Douglas dạng:
    lnYit = α0 + α1lnKit + α2lnLit + α3lnDit + vit – uit (1)
     Ước lượng hàm ước lượng hàm sản xuất Translog dạng:
    lnYit = α0 + α1lnKit + α2lnLit + α3lnDit + + β1lnKitLit + β2lnKitDit
    + β3lnLitDit + λ1lnK2it + λ2lnL2it + λ3lnD2it + vit – uit (2)
    Trong đó:
    lnYit: Logarit tự nhiên của giá trị gia tăng hoặc doanh thu thuần của ngân hàng i năm t.
    lnKit: Logarit tự nhiên vốn ròng của ngân hàng i năm t.
    lnLit: Logarit tự nhiên lao động của ngân hàng i năm t.
    Giả thuyết Ho được đưa ra như sau: Hàm sản xuất Cobb-Douglas phù hợp với bộ dữ liệu
    hay H0: β1 = β2 = β3 = λ1 = λ2 = λ3 = 0. Thống kê kiểm định LR-test sẽ tuân theo phân phối Chi bình
    phương hỗn hợp với bậc tự do df = 6. Nếu giá trị LR-test lớn hơn giá trị tới hạn với mức ý nghĩa
    lần lượt là 1% và 5% thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, dạng hàm Translog được chọn là phù hợp và
    ngược lại.
    (2) Kiểm định có hay không phi hiệu quả kỹ thuật:
    Giả thuyết H0: Không có phi hiệu quả kỹ thuật. Nếu chấp nhận H0, hàm hợp lý ứng với ước
    lượng OLS và chênh lệch giữa sản lượng tối đa và sản lượng quan sát được là do ảnh hưởng của
    phần dư (nhiễu). LR-test tuân theo phân phối Chi bình phương hỗn hợp với bậc tự do df = 3.
    (3) Kiểm định phi hiệu quả kỹ thuật thay đổi theo thời gian:
    Giả thuyết H0: Phi hiệu quả kỹ thuật không thay đổi theo thời gian. Với bậc tự do df = 1,
    nếu giá trị LR-test lớn hơn giá trị tới hạn với mức ý nghĩa 1% và 5% thì giả thuyết H0 bị bác bỏ,
    nghĩa là phi hiệu quả kỹ thuật thay đổi theo thời gian và ngược lại, ta chấp nhận nhiễu phi hiệu
    quả kỹ thuật không thay đổi theo thời gian.
    Dựa trên quan điểm của Aigner và Schmidt (1977), mô hình hàm sản xuất biên ngẫu nhiên
    bao gồm phần sai số của mô hình được phân tách thành hai phần: (1) Đại diện cho phân phối ngẫu
    nhiên đối xứng không quan sát được (v) và phần còn lại do (2) phi hiệu quả kỹ thuật gây ra (u) có
    dạng như sau:
    ln(y) = xiβ + vi – ui (3)
    Hiệu quả kỹ thuật của mỗi ngân hàng được xác định:
    𝜇
    1−Φ(σ∗ − ∗𝑖 ) 1
    σ∗
    TEi = E(exp{-ui} Ԑi) = [ 𝜇∗𝑖 ].exp{−𝜇∗𝑖 + 2 𝜎∗2 } (4)
    1−Φ(− )
    σ∗

  6. Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 27

    3.1.2. Mô hình ước lượng hiệu quả kỹ thuật bằng phương pháp bao dữ liệu (DEA)
    Với đối tượng nghiên cứu là các NHTMCP, đơn vị kinh doanh chứa một lượng lớn giao
    dịch lẫn các yếu tố đầu vào và đầu ra hàng ngày thì giả định hiệu quả không đổi theo quy mô
    (CRS) là không thể. Do đó, nghiên cứu sẽ thực hiện theo giả định mô hình định hướng đầu vào
    hiệu suất thay đổi theo quy mô (VRS) đề xuất bởi Charnes, Cooper, và Rhodes (1978).
    Theo Charnes và cộng sự (1978), mô hình DEA – CSR được đề xuất như sau: Giả sử với n
    đơn vị có k yếu tố đầu vào và m yếu tố đầu ra, gọi vectơ vi, ui lần lượt là tập hợp đầu vào và đầu
    ra tương ứng. Hiệu quả kỹ thuật của từng DMU được tính như sau:
    ∑𝑆
    𝑟=1 𝑢𝑟 𝑦𝑟𝑘
    Maximize ∑𝑚
    𝑖=1 𝑣𝑖 𝑥𝑖𝑘

    ∑𝑆
    𝑟=1 𝑢𝑟 𝑦𝑟𝑘
    Điều kiện: ∑𝑚
    ≤1 j = 1,…,n
    𝑖=1 𝑣𝑖 𝑥𝑖𝑘

    ur,vi > 0 r = 1,…s; i = 1,…,m
    Bài toán quy hoạch tuyến tính này có thể giải quyết theo hai hướng: Mô hình định hướng
    đầu vào và mô hình định hướng đầu ra.
    Maximize ∑𝑠𝑟=1 𝑢𝑟 𝑦𝑟𝑘
    Điều kiện: ∑𝑚 𝑠
    𝑖=1 𝑣𝑖 𝑥𝑖𝑗 – ∑𝑟=1 𝑢𝑟 𝑦𝑟𝑗 ≥ 0j = 1,…,n

    ∑𝑚
    𝑖=1 𝑣𝑖 𝑥𝑖𝑘 = 1

    ur,vi > 0 r = 1,…,s; i = 1,…,m
    Để phù hợp trong tính toán, các nhà nghiên cứu đã đưa ra cách tính đối ngẫu trong chương
    trình tuyến tính để giảm bớt số điều kiện ràng buộc của mô hình từ n +1 xuống s + m. Mô hình
    cuối cùng có dạng:
    Minimize ϴk
    Điều kiện: yrk – ∑𝑛𝑗=1 ℷ𝑗 𝑦𝑟𝑗 ≤ 0 r = 1,…,s
    ϴkxik – ∑𝑛𝑗=1 ℷ𝑗 𝑦𝑟𝑗 ≥ 0 i = 1,…,m
    ℷ j≥ 0 j = 1,…,n
    Trong đó: ϴk là đại lượng vô hướng thể hiện mức độ hiệu quả của ngân hàng và ℷ là vectơ
    hằng số các yếu tố đầu vào, đầu ra.
    Nếu ϴ = 1: Ngân hàng đạt hiệu quả
    ϴ < 1: Ngân hàng không đạt hiệu quả
    Mô hình DEA – VSR được thành lập dựa trên mô hình DEA – CSR nhưng được bổ sung
    thêm ràng buộc tổng các trọng số phải bằng 1 hoặc mô hình hiệu suất giảm dần (tăng dần) theo
    quy mô là tổng các trọng số nhỏ hơn hoặc bằng 1.
     Bước 2: Kiểm định các nhân tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật các NHTMCP
    Mô hình kiểm định các nhân tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật NHTMCP và các biến sử
    dụng trong mô hình được đưa ra dựa trên khung tiêu chuẩn CAMELS và các nghiên cứu trước
    được đề xuất như sau:
    TEit = β0 + β1BANKSIZEit + β2ROAit + β3NPLit + β4DLRit + β5ETAit + Ԑit (5)

  7. 28 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40

    Bảng 2
    Các biến sử dụng trong mô hình hồi quy
    Biến Ký hiệu Cách đo lường
    Biến phụ thuộc
    Hiệu quả kỹ thuật ngân hàng i được ước lượng bằng
    Hiệu quả kỹ thuật TE
    phương pháp DEA hoặc SFA
    Các biến độc lập
    Quy mô ngân hàng BANKSIZE Logarit (tổng tài sản)
    Tỷ số lợi nhuận/ tổng tài sản ROA Lợi nhuận/tổng tài sản
    Tỷ lệ nợ xấu/tổng dư nợ NPL Nợ xấu/tổng dư nợ
    Tỷ lệ tiền gửi/cho vay DLR Tiền gửi/cho vay
    Tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản ETA Vốn chủ sở hữu/tổng tài sản
    Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm nghiên cứu

    3.2. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
    Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước tại thời điểm 30/06/2019, có 30 NHTMCP tại Việt
    Nam đang hoạt động. Tuy nhiên, do đặc thù về công bố thông tin hoạt động kinh doanh và một số
    ngân hàng được thành lập và hợp nhất trong khoảng thời gian nghiên cứu từ giai đoạn 2011 đến
    2018 và để liên tục mẫu dữ liệu nghiên cứu sẽ bao gồm 19 với dữ liệu được thu thập từ các báo
    cáo tài chính năm đã qua kiểm toán, báo cáo thường niên, website thông tin của 19 NHTMCP Việt
    Nam trong giai đoạn 2011 – 2018.
    Nghiên cứu sử dụng kết hợp phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA), phương pháp
    phân tích bao dữ liệu (DEA) để tính toán hiệu quả kỹ thuật của các NHTMCP Việt Nam. Phương
    pháp bình phương tối thiểu gộp (Pooled OLS), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và mô hình
    tác động cố định (FEM) cũng lần lượt được sử dụng để tìm ra mô hình phù hợp nhất với mẫu dữ
    liệu nghiên cứu nhằm xác định các nhân tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật ngân hàng. Danh sách
    các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu được tổng hợp trong Bảng 3.
    Bảng 3
    Tổng hợp các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu
    STT Tên NHTMCP Mã chứng khoán
    1 Ngân hàng Á Châu ACB
    2 Ngân hàng Bắc Á BAB
    3 Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam BID
    4 Ngân hàng Công thương Việt Nam CTG
    5 Ngân hàng Xuất Nhập Khẩu Việt Nam EIB
    6 Ngân hàng Phát triển TP.HCM HDB
    7 Ngân hàng Kiên Long KLB
    8 Ngân hàng Bưu điện Liên Việt LPB
    9 Ngân hàng Quân Đội MBB

  8. Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 29

    STT Tên NHTMCP Mã chứng khoán
    10 Ngân hàng Hàng Hải MSB
    11 Ngân hàng Nam Á NAB
    12 Ngân hàng Quốc dân NCB
    13 Ngân hàng Xăng dầu Petrolimex PGB
    14 Ngân hàng Sài Gòn – Hà Nội SHB
    15 Ngân hàng Sài Gòn Thương Tín STB
    16 Ngân hàng Kỹ Thương TCB
    17 Ngân hàng Tiên Phong TPB
    18 Ngân hàng Ngoại Thương Việt Nam VCB
    19 Ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng VPB
    Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm nghiên cứu

    4. Kết quả nghiên cứu
    4.1. Kết quả ước lượng hiệu quả kỹ thuật các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam
    4.1.1. Kết quả ước lượng hiệu quả kỹ thuật bằng phương pháp SFA
    Trước hết, nghiên cứu thực hiện kiểm định dạng hàm sản xuất và kiểm định có hay không
    phi hiệu quả kỹ thuật.
    Kết quả kiểm định được trình bày ở Bảng 4, trong đó giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa 1% và
    5% được tra trong bảng từ nghiên cứu của Kodde và Palm (1986), chi tiết như sau:
    Bảng 4
    Kiểm định tỷ số hợp lý tổng quát cho tham số của mô hình hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (SFA)

    Giá trị tới hạn
    Giả thuyết H0 Giá trị LR statistic Quyết định
    1% 5%
    1. Lựa chọn dạng hàm giữa Cobb-Douglas và Translog (bậc tự do df = 6)
    H0: β1 = β2 = β3 = λ1 = λ2 = λ3 = 0 50,602 16,074 11,911 Bác bỏ H0
    2. Xác định phi HQKT (bậc tự do df = 3)
    H0: Không tồn tại phi HQKT -2,000 10,501 7,045 Không bác bỏ
    3. Phi HQKT không thay đổi theo thời gian (bậc tự do df = 1)
    H0: η = 0 5,906 5,412 2,706 Bác bỏ H0
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra

    Như vậy, mô hình nghiên cứu xem xét là mô hình hàm sản xuất Translog và không tồn tại
    phi hiệu quả kỹ thuật. Dựa trên kết quả này, mô hình hàm sản xuất biên được ước lượng như sau:

  9. 30 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40

    Bảng 5
    Hiệu quả kỹ thuật đo lường bằng phương pháp SFA
    Năm 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
    Giá trị trung bình 0,766 0,728 0,701 0,666 0,664 0,617 0,649 0,642
    Độ lệch chuẩn 0,129 0,127 0,140 0,111 0,132 0,173 0,146 0,138
    Giá trị nhỏ nhất 0,346 0,387 0,314 0,360 0,398 0,261 0,387 0,386
    Giá trị lớn nhất 0,929 0,888 0,850 0,895 0,836 0,902 0,870 0,893
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra

    Dựa trên kết quả đo lường hiệu quả kỹ thuật của các NHTMCP tại Việt Nam bằng phương
    pháp SFA tại Bảng 5, giá trị hiệu quả kỹ thuật bình quân của các NHTMCP trong giai đoạn 2011
    – 2018 có xu hướng giảm dần, đặc biệt từ năm 2012 đến năm 2016. Đây là thời kỳ tái cấu trúc hệ
    thống ngân hàng. Trong đó, năm 2016 là năm có mức hiệu quả kỹ thuật bình quân thấp nhất trong
    thời gian nghiên cứu (0,617), là năm Việt Nam chịu nhiều tác động tiêu cực như: Hạn hán, thiên
    tai và kinh tế toàn cầu tăng trưởng chậm hơn so dự báo. Mặt bằng lãi suất huy động tăng nhẹ từ
    0,20 – 0,40% do việc đẩy mạnh huy động tiền gửi, trong khi NHNN vẫn duy trì định hướng lãi
    suất cho vay thấp để hỗ trợ tăng trưởng kinh tế. Điều này đã ảnh hưởng không nhỏ đến hoạt động
    tín dụng của các ngân hàng, dẫn đến lãi suất cho vay chỉ được giảm ở mức cầm chừng, không tạo
    được sức lan tỏa toàn thị trường. Bên cạnh đó, việc áp dụng thí điểm chuẩn Basel II tại 10 NHTM
    thí điểm (BIDV, Vietinbank, Vietcombank, Techcombank, ACB, VPBank, MB, Sacombank,
    MaritimeBank, VIB) gây ra áp lực tăng vốn và chi phí hoạt động cho các ngân hàng vì phần lớn
    các ngân hàng tại Việt Nam đều dựa vào nguồn vốn cấp hai để cải thiện tình hình kinh doanh trong
    ngắn hạn. Tuy nhiên, đến năm 2017 và 2018 tín hiệu tích cực đã xuất hiện trở lại với mức hiệu quả
    kỹ thuật bình quân đã dần được cải thiện (năm 2017 giá trị trung bình đạt 0,649 tương đương tăng
    5,19% so với năm 2016; năm 2018 giá trị trung bình đạt 0,642 tương đương tăng 4,05% so với
    năm 2016), cho thấy sự thành công của NHNN trong việc điều hành tỷ giá, tín dụng và kiểm soát
    nợ xấu và đặc biệt có sáu ngân hàng đầu tiên đã tuyên bố thành công trong việc áp dụng hệ thống
    Basel II trong hoạt động kinh doanh của mình (VPBank, MBBank, TPBank, Vietcombank, VIB,
    OCB), dự báo tín hiệu khả quan cho hoạt động ngân hàng vào năm 2019 và những năm sắp tới.
    4.1.2. Kết quả ước lượng hiệu quả kỹ thuật bằng phương pháp DEA
    Kết quả thống kê hiệu quả kỹ thuật qua các năm được trình bày tóm tắt ở Bảng 6:
    Bảng 6
    Hiệu quả kỹ thuật đo lường bằng phương pháp DEA
    Năm 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
    Giá trị trung bình 0,961 0,969 0,980 0,982 0,981 0,990 0,911 0,964
    Độ lệch chuẩn 0,038 0,024 0,023 0,018 0,019 0,013 0,063 0,031
    Giá trị nhỏ nhất 0,901 0,943 0,941 0,954 0,944 0,962 0,840 0,911
    Giá trị lớn nhất 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra

    Nhìn chung, kết quả đo lường hiệu quả kỹ thuật của các NHTMCP đo bằng phương pháp
    DEA với giả định VRS có kết quả tương tự với phương pháp SFA. Mức hiệu quả bình quân của

  10. Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 31

    các ngân hàng đạt tương đối tốt (đạt trên 50%) và có xu hướng giảm dần từ năm 2011 – 2016. Năm
    2017 và 2018 có dấu hiệu tăng trưởng trở lại (mức hiệu quả kỹ thuật năm 2017 trung bình đạt
    0,911; năm 2018 đạt 0,964, tương đương tăng 5,82% so với năm 2017).
    Kết quả ước lượng chỉ số Malmquist bình quân cho toàn bộ mẫu, từng ngân hàng trong
    giai đoạn 2011 – 2018 được trình bày tóm tắt trong Bảng 7 và Bảng 8:
    Bảng 7
    Chỉ số Malmquist bình quân thời kỳ 2011 – 2018
    Năm effch techch pech sech tfpch Số quan sát
    2011-2012 1,387 1,709 1,008 1,376 2,370 19
    2012-2013 1,041 1,647 1,012 1,029 1,715 19
    2013-2014 1,079 1,244 1,002 1,077 1,343 19
    2014-2015 1,052 1,257 0,999 1,054 1,323 19
    2015-2016 1,050 1,142 1,010 1,039 1,199 19
    2016-2017 0,891 1,310 0,918 0,971 1,168 19
    2017-2018 1,902 1,034 1,059 1,031 1,130 19
    Trong đó: effch: Thay đổi hiệu quả kỹ thuật; techch: Thay đổi tiến độ công nghệ; pech: Thay đổi hiệu quả thuần; sech:
    Thay đổi hiệu quả quy mô; tfpch: Thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp.
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
    Bảng 7 cho thấy sự thay đổi của năng suất nhân tố tổng hợp trong thời kỳ nghiên cứu đều
    lớn hơn 1, trung bình đạt 1,455 (cụ thể: thời kỳ 2011 – 2012 đạt 2,370; 2012 – 2013 đạt 1,715; 2013
    – 2014 đạt 1,343; 2014 – 2015 dạt 1,323; 2015 – 2016 đạt 1,199; 2016 – 2017 đạt 1,168; 2017 –
    2018 đạt 1,130). Nguyên nhân đến từ sự thay đổi tiến độ công nghệ, thay đổi hiệu quả thuần và
    hiệu quả quy mô qua các năm, đặc biệt là thay đổi tiến bộ công nghệ luôn lớn hơn 1 qua các năm.
    Điều này cho thấy các ngân hàng đang chú trọng rất nhiều vào việc đầu tư, áp dụng công nghệ tiên
    tiến trong hoạt động kinh doanh của mình thay vì sử dụng nhiều lao động.
    Bảng 8 dưới đây trình bày kết quả ước lượng thay đổi hiệu quả kỹ thuật, thay đổi tiến bộ
    công nghệ, thay đổi hiệu quả theo quy mô và thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp của 19 NHTMCP
    trong giai đoạn nghiên cứu 2011 – 2018.
    Bảng 8
    Kết quả ước lượng effch, techch, pech, sech, tfpch cho 19 NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2011
    – 2018
    STT Ngân hàng effch techch pech sech tfpch
    1 ACB 1,151 1,313 1,000 1,151 1,511
    2 BAB 1,149 1,306 1,009 1,139 1,501
    3 BID 1,149 1,312 1,007 1,141 1,507
    4 CTG 1,157 1,319 1,012 1,144 1,527
    5 EIB 1,148 1,312 1,003 1,144 1,506
    6 HDB 1,148 1,306 1,004 1,144 1,500
    7 KLB 1,149 1,312 1,005 1,143 1,507

  11. 32 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40

    STT Ngân hàng effch techch pech sech tfpch
    8 LPB 1,148 1,310 1,004 1,143 1,505
    9 MBB 1,024 1,316 0,989 1,035 1,347
    10 MSB 1,023 1,313 0,988 1,035 1,344
    11 NAB 1,024 1,323 0,989 1,035 1,354
    12 NCB 1,045 1,330 1,001 1,043 1,389
    13 PGB 1,043 1,320 1,000 1,043 1,378
    14 SHB 1,048 1,317 1,004 1,044 1,381
    15 STB 1,047 1,317 1,003 1,044 1,379
    16 TCB 1,048 1,315 1,004 1,044 1,379
    17 TPB 0,997 1,317 0,997 1,000 1,314
    18 VCB 0,996 1,313 0,996 1,000 1,307
    19 VPB 0,993 1,322 0,993 1,000 1,313
    Trung bình 2011-2018 1,076 1,315 1,000 1,076 1,416
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra

    Nhìn chung, 08 ngân hàng có kết quả thay đổi nhân tố tổng hợp cao nhất trong giai đoạn
    mẫu nghiên cứu là ACB, BAB, BID, CTG, EIB, HDB, KLB và LPB. Điều này chủ yếu đến từ
    việc thay đổi mạnh tiến bộ công nghệ trong hoạt động của các ngân hàng này.
    4.1.3. Đánh giá SFA – DEA
    Bảng 9 và Bảng 10 lần lượt trình bày mức hiệu quả kỹ thuật của các NHTMCP theo hai
    phương pháp SFA, DEA và kết quả xếp hạng hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng nghiên cứu theo
    hai phương pháp. Nhìn chung, SFA và DEA cho kết quả khác nhau về chỉ số hiệu quả kỹ thuật
    nhưng nếu xếp hạng về mức độ hiệu quả của các NHTMCP thì có kết quả tương đồng. Chẳng hạn
    đối với phương pháp SFA, ngân hàng VPB và TCB lần lượt là hai ngân hàng đạt mức hiệu quả kỹ
    thuật cao nhất (VPB: 0,790; TCB: 0,754), STB có mức hiệu quả kỹ thuật thấp nhất (0,513). Đối
    với phương pháp DEA, ngân hàng ACB, MBB, TPB và VCB là những ngân hàng đạt hiệu quả với
    mức hiệu quả kỹ thuật đạt được là 1,000; LPB là ngân hàng có mức hiệu quả thấp nhất trong giai
    đoạn nghiên cứu (hiệu quả kỹ thuật đạt được là 0,901).
    Bảng 9
    Kết quả hiệu quả kỹ thuật của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2011 – 2018 theo phương pháp
    SFA và DEA
    STT Ngân hàng SFA_TE DEA_TE
    1 ACB 0,706 1,000
    2 BAB 0,679 0,926
    3 BID 0,752 0,924
    4 CTG 0,642 0,922
    5 EIB 0,605 0,921
    6 HDB 0,643 0,915
    7 KLB 0,670 0,903
    8 LPB 0,715 0,901

  12. Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 33

    STT Ngân hàng SFA_TE DEA_TE
    9 MBB 0,748 1,000
    10 MSB 0,708 0,999
    11 NAB 0,676 0,987
    12 NCB 0,556 0,990
    13 PGB 0,711 0,994
    14 SHB 0,645 0,971
    15 STB 0,513 0,962
    16 TCB 0,754 0,958
    17 TPB 0,640 1,000
    18 VCB 0,739 1,000
    19 VPB 0,790 0,990
    Trung bình 2011-2018 0,677 0,961
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra

    Bảng 10
    Xếp hạng hiệu quả kỹ thuật của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2011 – 2018 theo phương pháp
    SFA và DEA
    Ngân hàng SFA_TE DEA_TE
    ACB 9 1
    BAB 10 13
    BID 3 14
    CTG 15 15
    EIB 17 16
    HDB 14 17
    KLB 12 18
    LPB 6 19
    MBB 4 1
    MSB 8 5
    NAB 11 9
    NCB 18 7
    PGB 7 6
    SHB 13 10
    STB 19 11
    TCB 2 12
    TPB 16 1
    VCB 5 1
    VPB 1 7
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra

  13. 34 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40

    4.2. Phân tích các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động các Ngân hàng thương mại
    cổ phần tại Việt Nam
    4.2.1. Phân tích hệ số tương quan
    Bảng 11 thể hiện ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình. Kết quả này cho thấy
    mối tương quan giữa các biến trong mô hình là thấp. Đặc biệt giữa các biến NPL, ROA, DLR và
    ETA là hầu như không xuất hiện mối tương quan.
    Bảng 11
    Ma trận tương quan

    LnAssets ROA NPL DLR ETA
    LnAssets 1,000
    ROA 0,171 1,000
    NPL -0,212 -0,066 1,000
    DLR -0,055 -0,244 -0,063 1,000
    ETA -0,648 0,219 0,293 -0,068 1,000
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra

    4.2.2. Kết quả phân tích hồi quy
    Nghiên cứu tiến hành hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật lần lượt với
    các phương pháp Pooled OLS, FEM, REM.
    Bảng 12
    Kết quả hồi quy lần thứ nhất với biến phụ thuộc là TE_SFA

    Pooled OLS FEM REM
    Tên biến
    Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value
    Cons 0,355 0,445 3,514 1,048 0,683 0,584
    LnAssets 0,006 0,644 -0,089 -0,031 -0,004 0,017
    ROA 7,892 0,000 7,521 1,621 7,215 1,585
    NPL -0,172 0,834 -1,084 0,861 -0,461 -0,827
    DLR -0,307 0,826 -1,493 1,366 -0,854 1,359
    ETA 0,810 0,079 0,644 0,531 1,026 0,475
    Prob>F 0,000 0,000 0,000
    R-squared 0,241 0,075 0,228
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra

  14. Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 35

    Bảng 13
    Kết quả hồi quy lần thứ nhất với biến phụ thuộc là TE_DEA
    Pooled OLS FEM REM
    Tên biến
    Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value
    Cons 0,896 0,000 1,499 0,364 0,896 0,145
    LnAssets 0,002 0,677 -0,016 0,011 0,002 0,004
    ROA -0,462 0,360 -0,681 0,564 -0,462 0,503
    NPL 0,207 0,420 0,014 0,300 0,207 0,255
    DLR 0,358 0,412 -0,087 0,475 0,358 0,436
    ETA 0,086 0,550 -0,040 0,185 0,086 0,143
    Prob>F 0,702 0,265 0,702
    R-squared 0,020 0,002 0,020
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra

    Để lựa chọn mô hình phù hợp, nghiên cứu lần lượt tiến hành kiểm định Hausman, F,
    Lagrange, kết quả được trình bày lần lượt tại Bảng 14, 15, và 16. Như vậy, dựa vào kết quả cho
    thấy mô hình ước lượng FEM là phù hợp để kiểm định với biến phụ thuộc là TE_SFA và mô hình
    ước lượng Pooled OLS là phù hợp để kiểm định với biến phụ thuộc là TE_DEA.

    Bảng 14
    Kết quả kiểm định Hausman
    Biến phụ thuộc Chi2 (5) Prob > chi2
    TE_DEA 9,90 0,078
    TE_SFA 23,95 0,000
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra

    Bảng 15
    Kiểm định F
    Biến phụ thuộc F (5, 128) Prob > F
    TE_SFA 12,13 0,000

    Bảng 16
    Kiểm định Breusch – Pagan Lagrange Multiplier
    Biến phụ thuộc Chibar2 (01) Prob > chibar2
    TE_DEA 0,00 1,000
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra

    Tiếp theo, nghiên cứu tiến hành kiểm tra sai phạm trước khi đưa ra kết quả hồi quy cuối
    cùng. Với kết quả từ Bảng 17 cho thấy đối với biến phụ thuộc TE_SFA, mô hình gặp hiện tượng
    phương sai sai số thay đổi. Còn đối với biến phụ thuộc là TE_DEA, mô hình gặp cả hiện tượng
    phương sai sai số thay đổi và tự tương quan của sai số giữa các đơn vị chéo. Do vậy, bài viết sẽ
    thực hiện hồi quy bằng quy bằng phương pháp GLS để khắc phục khuyết tật này.

  15. 36 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40

    Bảng 17
    Kết quả kiểm định đa cộng tuyến, hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan
    Kiểm định Kết quả Kết luận
    Đa cộng tuyến VIF = 1,59 < 10 Không có hiện tượng đa cộng tuyến
    TE_SFA: Prob>chi2 = 0,000 Vi phạm
    Phương sai thay đổi
    TE_DEA: Prob>chi2 = 0,032 Vi phạm
    TE_SFA: Prob>chi2 = 0,967 Không vi phạm
    Tự tương quan
    TE_DEA: Prob>chi2 = 0,002 Vi phạm
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra

    Kết quả ước lượng Pooled OLS đối với biến phụ thuộc là TE_DEA ở Bảng 18 và FEM đối
    với biến phụ thuộc là TE_SFA được trình bày ở Bảng 19. Cả hai mô hình đều có giá trị p-value
    đều là 0,000 chứng tỏ các hệ số hồi quy đồng thời bằng không đều bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5%.
    Nghĩa là mô hình trên phù hợp với nghiên cứu.
    Bảng 18
    Kết quả ước lượng hồi quy lần hai với biến phụ thuộc là TE_SFA
    TE_SFA Hệ số Sai số chuẩn z P>|z| Độ tin cậy 95%
    Hệ số chặn 0,090 0,377 0,24 0,811 -0,649 0,829
    LnAssets 0,014 0,011 1,28 0,202 -0,008 0,036
    ROA 8,459*** 1,391 6,08 0,000 5,732 11,186
    NPL 0,766 0,615 1,24 0,213 -0,440 1,972
    DLR -0,746 1,062 -0,70 0,483 -2,828 1,336
    ETA 0,810** 0,366 2,21 0,027 0,093 1,527
    Prob > chi2 0,000
    Wald chi2 (5) 82,10
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra
    Bảng 19
    Kết quả ước lượng hồi quy lần hai với biến phụ thuộc là TE_DEA
    TE_DEA Hệ số Sai số chuẩn z P>|z| Độ tin cậy 95%
    Hệ số chặn 0,834*** 0,087 0,54 0,000 0,663 1,005
    LnAssets 0,003 0,002 1,40 0,163 -0,001 0,008
    ROA -0,568 0,406 -1,40 0,162 -1,362 0,227
    NPL 0,430** 0,201 2,14 0,032 0,037 0,823
    DLR 0,600 0,749 0,80 0,423 -0,867 2,068
    ETA 0,136* 0,071 1,92 0,055 -0,003 0,274
    Prob > chi2 0,000
    Wald chi2 (5) 38,56
    Ghi chú: *, ** và *** lần lượt là các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%
    Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra

  16. Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 37

    4.2.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu
    Kết quả phân tích cho thấy các yếu tố thuộc nhóm hiệu quả quản lý như ROA, ETA có tác
    động mạnh đến hiệu quả kỹ thuật hay hiệu quả hoạt động NHTMCP, cụ thể:
    Quy mô ngân hàng (tổng tài sản – LnAssets): Nhân tố này không có ý nghĩa thống kê ở cả
    hai phương pháp với mức ý nghĩa 1%. Tuy nhiên, ở cả hai kết quả quy mô ngân hàng có xu hướng
    tác động cùng chiều với HQKT, nghĩa là hiệu quả hoạt động của các NHTMCP tại Việt Nam giai
    đoạn 2011 – 2018 tăng khi tổng tài sản của các ngân hàng tăng. Các ngân hàng cần cân nhắc kỹ
    trong việc tăng vốn để mở rộng quy mô hoạt động của mình vì có thể sẽ dẫn đến hiện tượng VRS,
    đặc biệt là những NHTMCP có tổng tài sản lớn.
    Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản (ROA): Kết quả hồi quy cho thấy với biến phụ thuộc
    là TE_DEA, ROA có mối quan hệ ngược chiều với HQKT, nhưng lại không có ý nghĩa thống kê.
    Còn đối với biến phụ thuộc là TE_SFA, ROA có mối quan hệ cùng chiều với HQKT và có ý nghĩa
    thống kê cao. Nghĩa là, nếu tỷ lệ ROA của các NHTMCP tăng thì hiệu quả hoạt động của các ngân
    hàng tăng. Cụ thể, với các yếu tố khác không thay đổi, tỷ lệ ROA tăng 1% thì HQKT của các
    NHTMCP tại Việt Nam tăng 8,459% với độ tin cậy 99%.
    Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Kết quả hồi quy cho thấy với biến phụ thuộc là TE_DEA, nếu tỷ trọng
    nợ xấu trên tổng dư nợ của NHTMCP tăng 1% thì HQKT tăng 0,430%, độ tin cậy 95% trong điều
    kiện các yếu tố khác không thay đổi, ngược với kỳ vọng dấu. Tuy nhiên, mức độ tác động này là
    rất thấp (0,430%). Bên cạnh đó, với biến phụ thuộc là TE_SFA, tỷ lệ NPL không có ý nghĩa thống
    kê. Do đó, chưa đủ bằng chứng khoa học mạnh mẽ chứng minh tác động giữa NPL và hiệu quả
    hoạt động.
    Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên cho vay (DLR): Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng DLR không
    có ý nghĩa thống kê với cả hai biến phụ thuộc TE_DEA và TE_SFA ở mức ý nghĩa 1%.
    Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA): Nhân tố này có ý nghĩa thống kê ở cả hai mô
    hình và có xu hướng tác động tích cực, phù hợp với kỳ vọng dấu. Với biến phụ thuộc là TE_DEA,
    với độ tin cậy là 90%, trong điều kiện khác không thay đổi, khi tỷ lệ ETA tăng 1% thì HQKT hay
    hiệu quả hoạt động của NHTMCP tăng 0,136%. Đối với biến phụ thuộc là TE_SFA, trong điều
    kiện khác không thay đổi và độ tin cậy cao là 95%, ETA tăng 1% thì hiệu quả hoạt động ngân
    hàng tăng 0,810%.
    5. Kết luận
    Bằng việc sử dụng dữ liệu thu thập của mẫu 19 NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2011 –
    2018, nghiên cứu đã đưa ra được mức hiệu quả kỹ thuật của 19 ngân hàng này thông qua hai
    phương pháp chính là phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA) và phương pháp phân tích biên
    ngẫu nhiên (SFA). Với phương pháp SFA, giá trị hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng đạt trung
    bình giai đoạn 2011 – 2018 là 0,677, ngân hàng đạt mức hiệu quả kỹ thuật cao nhất là VPB (0,790),
    ngân hàng có mức hiệu quả kỹ thuật thấp nhất là STB (0,513); còn đối với phương pháp DEA giá
    trị hiệu quả trung bình là 0,961; trong đó ngân hàng đạt hiệu quả kỹ thuật cao nhất và thấp nhất
    lần lượt là ACB (1,000), MBB (1,000), TPB (1,000), VCB (1,000) và LPB (0,901). Nhóm các
    ngân hàng đạt mức hiệu quả kỹ thuật cao là những ngân hàng luôn tiên phong trong việc áp dụng
    thay đổi tiến bộ công nghệ, có mức nhận diện thương hiệu trên thị trường cao trong những năm
    gần đây, đặc biệt là những ngân hàng đã công bố áp dụng thành công chuẩn Basel II trong năm
    2019 (ngân hàng ACB, TPB, VCB, MBB, VPB).
    Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy mô hình Pooled OLS phù hợp với biến phụ
    thuộc là TE_DEA (hiệu quả kỹ thuật đo lường bằng phương pháp DEA), mô hình REM thích hợp

  17. 38 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40

    sử dụng với biến phụ thuộc là TE_SFA (hiệu quả kỹ thuật thuật đo lường bằng phương pháp SFA).
    Các biến phù hợp có thể đại diện cho tổng thể, độ tin cậy cao bao gồm biến ROA, ETA và có tác
    động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động NHTMCP trong giai đoạn 2011 – 2018. Trong đó, ROA
    có mức độ tác động lớn đến hiệu quả ngân hàng với độ tin cậy cao (khi tăng lợi nhuận trên tổng
    tài sản thêm 1% thì hiệu quả kỹ thuật tăng 8,459% với độ tin cậy 99% trong điều kiện các yếu tố
    khác không thay đổi). Bên cạnh đó, chỉ số ETA cũng cho thấy chỉ cần tăng 1% tỷ lệ vốn chủ sở
    hữu trên tổng tài sản, hiệu quả kỹ thuật ngân hàng tăng 0,810% với độ tin cậy 95% trong điều kiện
    các yếu tố khác không thay đổi. Do đó, có thể kết luận rằng yếu tố quản lý (thể hiện qua chỉ số
    ROA và ETA) có tác động mạnh mẽ đến hiệu quả trong hoạt động của các NHTMCP tại Việt
    Nam, những ngân hàng nào có chính sách quản lý tốt, sử dụng tài sản kiếm lời hiệu quả, khả năng
    thanh khoản cao, tỷ lệ an toàn vốn càng cao và áp dụng tiến bộ khoa học công nghệ tiên tiến vào
    quy trình hoạt động thì hiệu quả hoạt động càng tốt.

    Tài liệu tham khảo
    Aigner, D. L., & Chu, S. F. (1968). On estimating the industry production function. The American
    Economic Review, 4, 826-839.
    Aigner, D. L., & Schmidt, P. (1977). Formulation and estimation of stochastic frontier production
    models. Journal of Econometrics, 21-37.
    Berger, A. N., & Humphrey, D. B. (1997). Efficiency of financial institutions: International survey
    and directions for future research. European Journal of Operational Research, 98, 175-212.
    Charnes, A., Cooper, W. W., & Banker, R. D. (1984). Some models for estimating technical and
    scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092.
    Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Mearsuring the efficiency of decision making
    units. European Journal of Operation Research, 2, 429-444.
    Chen, C. P., Hu, J. L., & Su, Y. Y. (2006). Owership reform and efficiency of nationwide banks
    in China. Retrieved Octoter 20, 2019, from http://faculty.washington.edu/karyiu/confer/
    beijing06/papers/hu-chen-su.pdf
    Coelli, D. S. P., O’ Donnell, C. J., & Battese, G. E. (2005). An introduction to efficiency and
    productivity analysis. Berlin, Germany: Springer Science & Business Media.
    Eva, H. (2018). Technical efficiency of bank in Central and Eastern Europe. International Journal
    of Financial Studies, 6(3), 66.
    Farrell, M. J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of Royal Statistical
    Society, 120(3), 253-290.
    Faello, J. (2015). Understanding the limitations of financial ratios. Academy of Accounting and
    Financial Studies Journal, Faello, 19(3), 75-85.
    Gamachis, G. (2016). Technical efficiency and productivity of Ethiopian Commercial Banks: Data
    encelopment analysis (DEA) approach. International Journal of Scientific and Research
    Publications, 6, 860-864.
    Huynh, T. T. P. (2015). Ước lượng hiệu quả hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng thương mại
    Việt Nam [Estimating the business performance of Vietnamese commercial banks]. Tạp chí
    Khoa học Công nghệ & Thực Phẩm, 7, 51-57.

  18. Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 39

    Inès, A. (2013). Determinants of Tunisian bank efficiency: A DEA analysis. International Journal
    of Financial Research, 4(4), 128-139.
    Kodde, D., & Palm, F. (1986). Wald criteria for jointly testing equality and inequality restrictions.
    Technology and Investment, 5(2).
    Koopmans, C. T. (1957). Three essays on the state of economic science. New York, NY: McGraw-
    Hill Book Company, Inc.
    Michael, A. (2016). Determinants of bank technical efficiency: Evidence from rural and
    community banks in Ghana. Cogent Business & Management, 3.
    Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. (2018). Danh sách các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt
    Nam [List of joint stock commercial banks in Vietnam]. Retrieved Octorber 21, 2019, from
    https://www.sbv.gov.vn
    Nguyen, K. M. (2015). Tài chính doanh nghiệp căn bản [Basic corporate finance]. Hanoi,
    Vietnam: NXB Tài chính.
    Nguyen, H. M., & Nguyen, T. C. (2012). Hiệu quả hoạt động của ngân hàng tại các nước Đông
    Nam Á và bài học kinh nghiệm cho Việt Nam [Performance of banks in Southeast Asian
    countries and lessons for Vietnam]. Tạp chí Kinh tế và Chính trị thế giới, 11(199).
    Nguyen, K. M., & Nguyen, T. T. T. (2019). Ảnh hưởng của mở rộng chi nhánh đến hiệu quả hoạt
    động của các Ngân hàng thương mại: Bằng chứng nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam
    [Effect of branch expansion on commercial banks’ performance: empirical evidence in
    Vietnam]. Tạp chí Kinh tế và Ngân hàng châu Á, 159.
    Nguyen, P. N. (2013). Giáo trình phân tích báo cáo tài chính [Textbook analysis of financial
    statements]. Hanoi, Vietnam: NXB Đại học Kinh tế Quốc dân.
    Nguyen, H. V. (2008). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các Ngân
    hàng thương mại Việt Nam [Analysis of factors affecting the performance of commercial
    banks in Vietnam] (Doctoral dissertation, National Economics University, Hanoi, Vietnam).
    Retrieved October 22, 2019, from https://khotrithucso.com/doc/p/phan-tich-cac-nhan-to-
    anh-huong-den-hieu-qua-hoat-dong-cua-219234
    Nguyen, N. T. (2018). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các Ngân
    hàng thương mại cổ phần Việt Nam [Analysis of factors affecting the business performance
    of joint stock commercial banks in Vietnam]. Retrieved October 23, 2019, from
    https://www.slideshare.net/trongthuy3/de-tai-nhan-to-anh-huong-den-hieu-qua-kinh-
    doanh-cua-ngan-hang-thuong-mai
    Nguyen, T. T. T. (2017). Hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại trên địa bàn tỉnh Thái
    Nguyên [Operational efficiency of commercial banks in Thai Nguyen province]. Tạp chí
    Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 50(D), 52-62.
    Nguyen, K. Q. (2016). Xây dựng mô hình DEA đánh giá hoạt động của các Ngân hàng thương
    mại Việt Nam [Building a DEA model to evaluate the performance of Vietnamese
    commercial banks]. Tạp chí Tài chính, 2.
    Nguyen, T. T. H., & Le, V. H. (2018). Phân tích hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng thương
    mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2011-2016 [Analyzing the performance of the joint stock
    commercial banking system in Vietnam in the period 2011-2016]. Tạp chí Kinh tế đối ngoại, 103.

  19. 40 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40

    Pham, T. L., & Chau, H. T. K. (2011). Hiệu quả kỹ thuật của các Ngân hàng thương mại Việt Nam
    [Technical efficiency of Vietnamese commercial banks]. Tạp chí Công nghệ ngân hàng, 69,
    20-26.
    Phan, N. T. H., & Tran, T. P. (2017). Hiệu quả kinh doanh của các Ngân hàng thương mại Việt
    Nam sau sáp nhập, hợp nhất, mua lại: Tiếp cận phương pháp DEA [Business performance
    of Vietnamese commercial banks after mergers, consolidations and acquisitions: DEA
    approach]. Tạp chí Ngân hàng, 24.
    Rose, P. S., & Hudgins, S. C. (2008). Bank management and financial services. New York, NY:
    The McGraw-Hill Companies, Inc.

Download tài liệu Phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam File Word, PDF về máy