intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kỹ thuật của các chi nhánh tại ngân hàng Agribank: Vai trò của quy mô và khu vực hoạt động

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:12

Thêm vào BST
Báo xấu
7
lượt xem 3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết trình bày các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kỹ thuật của các chi nhánh tại ngân hàng Agribank: Vai trò của quy mô và khu vực hoạt động. Kết quả cho thấy rằng quy mô hoạt động tăng lên sẽ làm giảm hiệu quả hoạt động kỹ thuật của các chi nhánh trong khi sự đa dạng khu vực hoạt động cho thấy các chi nhánh ở miền Nam và Trung hoạt động hiệu quả hơn so với miền Bắc.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kỹ thuật của các chi nhánh tại ngân hàng Agribank: Vai trò của quy mô và khu vực hoạt động

  1. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 CÁC YẾU TỔ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG KỸ THUẬT CỦA CÁC CHI NHÁNH TẠI NGÂN HÀNG AGRIBANK: VAI TRÒ CỦA QUY MÔ VÀ KHU VỰC HOẠT ĐỘNG Nguyễn Đình Uông Đại học Kinh tế - Luật, ĐHQG TP.HCM Email: uongnd@uel.edu.vn Tóm tắt: Nâng cao hiệu quả hoạt động của Ngân hàng thương mại (NHTM) là yếu tố quan trọng để đảm bảo sự cạnh tranh và phát triển ổn định. Vấn đề này trở nên ngày càng quan trọng khi mỗi NHTM phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các tổ chức tín dụng khác và ngân hàng quốc tế. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA) kết hợp với phương pháp SGMM để đánh giá ảnh hưởng của quy mô và khu vực hoạt động của chi nhánh đến hiệu quả hoạt động kỹ thuật tại các chi nhánh của Agribank. Kết quả cho thấy rằng quy mô hoạt động tăng lên sẽ làm giảm hiệu quả hoạt động kỹ thuật của các chi nhánh trong khi sự đa dạng khu vực hoạt động cho thấy các chi nhánh ở miền Nam và Trung hoạt động hiệu quả hơn so với miền Bắc. Từ khóa: Hiệu quả kỹ thuật, Quy mô, Khu vực hoạt động. 1. Giới thiệu Mở cửa lĩnh vực tài chính - ngân hàng là một đòi hỏi bắt buộc trong quá trình hội nhập kinh tế quốc tế mà Việt Nam đang tham gia với mục đích chính để tham gia vào thị trường kinh tế toàn cầu (Batten & Võ Xuân Vinh, 2019). Để đạt được năng lực cạnh tranh cao và giữ ổn định của nền kinh tế trong bối cảnh hiện nay, việc tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của các tổ chức tín dụng không chỉ là một yêu cầu cấp thiết mà còn là sự đáp ứng chặt chẽ đối với cam kết hội nhập kinh tế của Chính phủ Việt Nam. Hiệu quả hoạt động của mỗi ngân hàng đến từ hiệu quả hoạt động của tất cả các chi nhánh trong cùng tổ chức tín dụng và cũng đến từ áp lực cạnh tranh với các tổ chức tín dụng khác để tối ưu hóa hoạt động (Mahmoudabadi & Emrouznejad, 2019). Để tồn tại và phát triển bền vững trước sự cạnh tranh từ các tổ chức tín dụng khác đặc biệt là các ngân hàng nước ngoài, mỗi ngân hàng cần giải quyết nhiều thách thức tại từng chi nhánh, bao gồm quy mô hoạt động, khu vực hoạt động, trình độ của lãnh đạo (Le & cộng sự, 2020; Bikker & Bos, 2008; Ketuma, 2015). Đã có các nghiên cứu tiếp cận vấn đề trên các khía cạnh riêng lẻ như nghiên cứu của Le & cộng sự (2021) cho thấy mối liên giữa quy mô và hiệu quả hoạt động của các chi nhánh, nghiên cứu của Nguyễn Minh Kiều & Nguyễn Ngọc Thuỳ Trang (2020) cho thấy hiệu quả hoạt động của các ngân hàng có thể được đo lường bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA) nhưng sự kết hợp giữa phương pháp DEA kết hợp với phương pháp SGMM dùng phân tích cùng lúc vai trò của quy mô và khu vực hoạt động đến hiệu quả hoạt động của các chi nhánh lại hầu như chưa có nghiên cứu nào thực hiện đặc biệt là ở Việt Nam. Mặt khác khi sử dụng phương pháp DEA để đánh giá hiệu quả kinh doanh của các tổ chức tín dụng lại không có sự nhất quan như nghiên cứu của Nguyễn Thị Minh Huệ (2016) cho thấy hầu như các ngân hàng hoạt động không hiệu quả trong khi nghiên cứu của Nguyễn 438
  2. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Minh Kiều và Nguyễn Ngọc Thùy Trang (2020) chỉ ra hiệu quả kỹ thuật không thay đổi theo quy mô của các ngân hàng. Sự khác biệt này xảy ra là do phương pháp DEA sử dụng các yếu tố đầu vào thay đổi theo công ty, lĩnh vực hoạt động của công ty cho dù các công ty cùng hoạt động trên một lĩnh vực cũng như các yếu tố đầu ra cũng không có sự nhất quán giữa các công ty nên việc các kết quả của phương pháp DEA khác nhau là điều đã được nhiều nghiên cứu đưa ra (Adesina, 2021). Để đo lường hiệu quả hoạt động các nghiên cứu đi trước thường sử dụng các chỉ số tài chính như Lợi nhuận trên tổng tài sản, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu,… (Bhagat & cộng sự, 2015; Carrales Escobedo, 2019; Tsolas & cộng sự, 2020). Tuy nhiên khuyết điểm của các chỉ số tài chính là chúng không phản ánh nội tại tình hình hoạt động của từng chi nhánh tại mỗi ngân hàng và điều này chỉ được thực hiện nếu sử dụng một phương pháp khác như phương pháp DEA. Mặt khác mỗi ngân hàng có thị phần, lĩnh vực hoạt động khác nhau nên việc các chi nhánh hoạt động ở các khu vực khác nhau cũng đòi hỏi việc sử dụng phương pháp DEA để đánh giá hiệu quả kỹ thuật phải áp dụng một cách linh hoạt cho từng ngân hàng. Bên cạnh đó, mở rộng khu vực hoạt động mang lại lợi ích, giúp tối ưu hóa nguồn thu nhập và giảm áp lực cạnh tranh (Carrales Escobedo, 2019). Tuy nhiên, đối diện với thách thức của môi trường địa phương đa dạng, nhiều chi nhánh cũng phải đối mặt với rủi ro và khả năng đồng bộ hóa chiến lược kinh doanh để duy trì hiệu quả toàn diện (Tsolas & cộng sự, 2020). Các kết quả này phản ánh việc đo lường hiệu quả kỹ thuật bằng phương pháp DEA từ đó đánh giá ảnh hưởng của quy mô và khu vực hoạt động đến hiệu quả kỹ thuật có thể là một phương án tiếp cận mà mỗi ngân hàng cần cân nhắc để giải quyết các vấn đề trong nội bộ ngân hàng đảm bảo sự phát triển bền vững cũng như chịu được áp lực cạnh tranh không ngừng gia tăng từ các tổ chức tín dụng trong và ngoài nước. 2. Tổng quan lý thuyết 2.1 Cơ sở lý thuyết Kết quả hoạt động thường phản ánh mối liên hệ chặt chẽ với năng suất lao động (Smith, 2010). Theo Smith (2010) các đánh giá về hiệu quả hoạt động nên dựa trên việc đo lường tỷ lệ giữa các yếu tố đầu ra và đầu vào. Hiệu quả của một doanh nghiệp có nguồn gốc từ khả năng tối ưu hóa giá trị đầu ra dựa trên số lượng đầu vào cung cấp, hoặc từ việc tối thiểu hóa lượng đầu vào đảm bảo tối ưu với mức sản lượng đầu ra duy trì không đổi được biết đến như là hiệu quả hoạt động kỹ thuật, (Daraio & Simar, 2007) Khả năng tối ưu hóa hoạt động được xác định bởi việc chuyển đổi các yếu tố đầu vào thành yếu tố đầu ra, dẫn đến sự gia tăng lợi nhuận thông qua việc cắt giảm chi phí và tăng cường hiệu suất. Trong ngành ngân hàng, hiệu quả hoạt động được xem là khả năng chuyển đổi các yếu tố đầu vào thành yếu tố đầu ra, sử dụng cách tiếp cận mới để tạo ra lợi nhuận. Bằng cách giảm chi phí đầu vào và tăng cường lợi nhuận, ngân hàng có thể đạt được hiệu quả hoạt động cao. Carrales Escobedo (2019) đã phân tích sự khác biệt giữa hiệu quả hoạt động của các chi nhánh ngân hàng và toàn bộ tổ chức ngân hàng khi sử dụng các chỉ số tài chính truyền thống như ROA, ROE và CAR. Trong nghiên cứu này, mặc dù các chi nhánh có thể thể hiện hiệu quả hoạt động cao dựa trên ROA và ROE, nhưng không đạt được hiệu quả hoạt động khi sử dụng chỉ số CAR, và ngược lại (Huang & cộng sự, 2018). Để đánh giá hiệu quả hoạt động của một chi nhánh, việc sử dụng chỉ số tài chính có thể tạo ra các hạn chế và ẩn giấu thông tin về các hoạt động không hiệu quả hoặc làm mờ kết quả kinh doanh thực tế của chi nhánh (Asmild & cộng sự, 2011). Một cách tiếp cận mới và hiệu 439
  3. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 quả đã được một số nghiên cứu thực nghiệm áp dụng để giải quyết vấn đề này là sử dụng phương pháp DEA để đánh giá hiệu suất của các chi nhánh. Phương pháp này hỗ trợ việc đa dạng hóa việc sử dụng các yếu tố đầu vào để tối ưu hóa yếu tố đầu ra dựa trên hoạt động cụ thể của từng chi nhánh (Emrouznejad & Yang, 2018). Sự phức tạp và sự khác biệt trong hoạt động của từng chi nhánh trở nên rõ ràng khi sử dụng phương pháp DEA. Phương pháp này giúp phân tích các yếu tố không hiệu quả, xác định tài nguyên cần cải thiện và kiểm tra mối quan hệ phi tuyến tính giữa các yếu tố đầu vào và đầu ra. (Hu & cộng sự, 2019). 2.2 Các giả thuyết nghiên cứu Hiệu quả của một chi nhánh ngân hàng phụ thuộc đáng kể vào quy mô hoạt động của nó, như đã được nghiên cứu bởi Horvatova (2018). Lý thuyết lợi ích kinh tế từ quy mô cho thấy rằng các chi nhánh có quy mô lớn thường có ưu thế trong việc xử lý khoản vay lớn và tiếp cận khách hàng tiềm năng cao hơn so với các chi nhánh quy mô nhỏ. Quy mô lớn giúp chi nhánh chiếm lĩnh thị trường tín dụng và đóng góp vào việc tăng cường lợi nhuận, (Dang, 2020). Tổng tài sản của chi nhánh thường được coi là một chỉ số quy mô, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng mở rộng hoặc thu hẹp nguồn vốn tín dụng. Tuy nhiên, từ một góc độ khác, lý thuyết bất lợi về kinh tế do quy mô chỉ ra mối liên hệ chặt chẽ giữa các chi phí phát sinh và quy mô lớn. Đặc biệt, khi xử lý các khoản cấp tín dụng lớn, việc thiếu sự thẩm định cẩn thận có thể mang lại rủi ro đáng kể (Bhagat & cộng sự, 2015). Trong khi đó, trong bối cảnh cạnh tranh giữa các chi nhánh của các ngân hàng khác nhau, các chi nhánh lớn đối mặt với thách thức duy trì sự phát triển bền vững và mở rộng thị phần. Điều này có thể yêu cầu các chi nhánh chấp nhận một cách cố ý các khoản vay không đạt chuẩn, dẫn đến nhiều rủi ro về nợ có thể gây ra nợ xấu. Agribank, một tổ chức ngân hàng được hậu thuẫn bởi nguồn vốn Nhà nước, nổi bật với sự hiểu biết sâu sắc về tư tưởng Nhà nước trong quản lý chi nhánh. Quy mô của mỗi chi nhánh không chỉ là một công cụ để đảm bảo sự phát triển bền vững mà còn liên quan đến khả năng quản lý rủi ro và giải quyết vấn đề nợ xấu. Tổng tài sản, thể hiện quy mô hoạt động của chi nhánh, có thể ảnh hưởng ngược chiều đến hiệu quả hoạt động. Từ đó, nghiên cứu đưa ra giả thuyết cần được tiếp tục nghiên cứu sau: Giả thuyết 1: Quy mô hoạt động của mỗi chi nhánh có mối quan hệ ngược chiều với hiệu quả kỹ thuật. Mỗi ngân hàng đều thực hiện việc mở rộng các chi nhánh trên diện rộng, chi phối nhiều khu vực địa lý khác nhau nhằm tận dụng cơ hội kinh doanh mới và giảm áp lực cạnh tranh từ các đối thủ cũng như ngân hàng nước ngoài (Le & cộng sự, 2019; Le, 2021). Điều này giúp các ngân hàng có thể mở rộng nguồn thu nhập không chỉ từ lãi suất. Việc đa dạng hoạt động của các chi nhánh ở các khu vực khác nhau không chỉ giúp cải thiện chất lượng dịch vụ mà còn hỗ trợ trong việc tối ưu hóa lợi nhuận ở cả hai khía cạnh, bao gồm cả trong và ngoài lãi của ngân hàng. Đây là một chiến lược quan trọng để đảm bảo sự phát triển bền vững và hiệu quả của ngành ngân hàng trong bối cảnh kỷ nguyên số, khi công nghệ ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc phục vụ khách hàng và tạo ra sự cạnh tranh (Fang & van Lelyveld, 2014). Chiến lược hoạt động của một ngân hàng cần được thực thi một cách hiệu quả để đem lại lợi ích tối đa. Để tối ưu hóa hiệu quả của chiến lược này, cần đảm bảo rằng cả chi phí hoạt động và kinh doanh của từng chi nhánh được thực hiện một cách hiệu quả, hoặc khi các chi nhánh hoạt động chủ yếu dựa trên lợi thế cốt lõi hoặc thị phần mà ngân hàng đã kiểm soát 440
  4. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 (Meslier & cộng sự, 2014). Sự đa dạng về khu vực hoạt động của hệ thống các chi nhánh giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng và nâng cao thanh khoản không chỉ của từng chi nhánh mà còn cho toàn hệ thống ngân hàng. Tuy nhiên, điều này đồng thời đòi hỏi sự kiểm soát cẩn thận về chi phí và năng lực quản trị từ phía hội đồng quản trị của từng ngân hàng, dựa trên lợi thế cốt lõi của ngân hàng. Agribank, với mạng lưới chi nhánh phủ sóng từ miền Bắc đến miền Nam, đứng trong số các ngân hàng chiếm thị phần đáng kể trong lĩnh vực nông thôn và nông nghiệp nhờ vào khả năng quản lý hiệu quả và tập trung vào lĩnh vực cốt lõi. Điều này hứa hẹn các chi nhánh ở các khu vực hoạt động khác nhau sẽ có sự khác biệt về hiệu quả hoạt động (Meslier & cộng sự, 2014). Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng ngành ngân hàng đang phải thích nghi với sự phát triển công nghệ và thách thức của chính sách quản lý, cần cập nhật chiến lược để đáp ứng nhu cầu đa dạng của thị trường. Sự tiến bộ công nghệ đặt ra yêu cầu mới cho người lao động và doanh nghiệp ngân hàng, đặc biệt trong việc phục vụ khách hàng một cách hiệu quả hơn. Để thích ứng với sự chuyển đổi công nghệ, ngành ngân hàng cần tập trung vào việc đào tạo và nâng cao chất lượng nguồn nhân lực, đặc biệt là trong lĩnh vực công nghệ, kỹ thuật và dữ liệu. Từ đó, nghiên cứu đưa ra giả thuyết cần được tiếp tục nghiên cứu sau: Giả thuyết 2: Đa dạng hoá khu vực hoạt động sẽ góp phần đa dạng hóa hiệu quả kỹ thuật 3. Phương pháp nghiên cứu 3.1 Dữ liệu Dữ liệu nghiên cứu được sử dụng trong công trình được thu thập từ các bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và báo cáo tài sản ngoại bảng của 75 chi nhánh của Agribank trên cả 3 khu vực Bắc, Trung và Nam sau khi được kiểm toán và Báo cáo tài chính của Agribank được công bố trong giai đoạn từ năm 2010 cho đến năm 2020. Trong đó chi nhánh miền Bắc là 20 chi nhánh, miền Trung là 25, còn lại là miền Nam 3.2 Mô hình nghiên cứu Dựa trên nghiên cứu trước đó của Kontesa & cộng sự (2020) và Nguyễn Minh Kiều và Nguyễn Ngọc Thùy Trang (2020), cũng như nhận thức về những hạn chế của các nghiên cứu trước đó, cho thấy chưa có nghiên cứu nào tập trung vào việc phân tích hiệu quả hoạt động bằng phương pháp DEA kết hợp với SGMM để khám phá mối liên hệ giữa quy mô, khu vực hoạt động và hiệu quả kỹ thuật. Nghiên cứu này đề xuất một mô hình nghiên cứu gồm hai bước chính: Bước 1: Đánh giá hiệu quả hoạt động của các chi nhánh thông qua phương pháp DEA. Bước 2: Phân tích tác động của khu vực hoạt động và quy mô lên hiệu quả kỹ thuật của các chi nhánh thông qua mô hình 2 3 𝐵𝐵𝐹𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽1 . 𝐵𝐵𝐹𝑖𝑡−1 + 𝛽2 𝑆𝐼𝑍𝐸 + ∑ 𝜆 𝑖 𝐴𝑅𝐸𝐴 𝑖 + ∑ 𝛾 𝑖 𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 𝑖=1 𝑖=1 trong đó: - BBFit là hiệu quả hoạt động kỹ thuật của chi nhánh i trong năm t; - SIZEit là tổng tài sản đại diện cho quy mô của chi nhánh i trong năm t; 441
  5. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 - Areai là biến giả, với Area1 = 1 là các chi nhánh ở Miền Bắc, Area2 = 2 là các chi nhánh Miền Trung; - Controlit là các biến kiểm soát cho hoạt động của chi nhánh gồm: NOIit, AGEit , LRDit. Bảng 1. Bảng tổng hợp các biến Biến Giải thích Đo lường Dấu kỳ Nghiên cứu đi trước nghiên vọng cứu Biến phụ thuộc BBF Hiệu quả hoạt Phương pháp DEA Le & cộng sự (2020), động của các Tsolas & cộng sự chi nhánh (2020) Biến giải thích BBFit-1 Biến trễ của + Kontesa & cộng sự BBF (2020), Le (2021) Areait Khu vực hoạt Area1 = 1 nếu chi + Horvatova (2018). động nhánh ở Miền Bắc; Area2= 2 nếu chi nhánh ở Miền Trung còn lại là miền Nam SIZEit Tổng tài sản Lấy logarith của tổng - Chu & cộng sự tài sản (2020) Biến kiểm soát AGEit Số năm hoạt Lấy logarith của AGE + Tsolas & cộng sự động của chi (2020), nhánh Arinaminpathy & cộng sự (2012). NOIit Thu nhập Thu nhập ngoài lãi + Liang & cộng sự ngoài lãi trên tổng thu nhập (2012) LRDit Hệ số cho vay Dư nợ cho vay trên + Kontesa & cộng sự so với tiền vốn huy động (2020), Liang & cộng gửi của chi sự (2012). nhánh 3.2 Phương pháp 3.2.1 Phương pháp DEA Phương pháp DEA (Data Envelopment Analysis) là một phương pháp phân tích hiệu quả hoạt động được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực nghiên cứu quản lý và kinh tế. Đây là một công cụ đo lường hiệu quả của các đơn vị sản xuất hoặc doanh nghiệp bằng cách so sánh đầu ra với các yếu tố đầu vào tương ứng. DEA không phụ thuộc vào mô hình hàm giảm và không yêu cầu giả định về mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra, điều này làm cho nó trở thành một công cụ linh hoạt và mạnh mẽ trong việc đánh giá hiệu quả. Phương pháp này thích hợp khi muốn đánh giá hiệu quả của các đơn vị hoạt động trong một hệ thống mà không cần xác định rõ hàm mục tiêu hay mức độ linh hoạt trong quyết định. DEA thường được áp dụng trong các lĩnh vực như 442
  6. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 ngân hàng, giáo dục, y tế, và các lĩnh vực khác. Phương pháp DEA cung cấp thông tin hữu ích về cách mà các đơn vị có thể cải thiện hiệu suất của mình mà không yêu cầu thông tin chi tiết về cơ cấu nội dung hay mục tiêu. Chi nhánh hiệu quả trong hoạt động sẽ nằm trên đường giới hạn, trong khi chi nhánh kém hiệu quả cần điều chỉnh yếu tố đầu vào và đầu ra để đạt được hiệu suất mong muốn dựa trên chi nhánh đạt hiệu quả nhất trên phương pháp DEA (Siriopoulos & Tziogkidis, 2010). Trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động của các chi nhánh của Agribank, đặc biệt khi đối mặt với quy mô giao dịch lớn và đa dạng về yếu tố đầu vào và đầu ra, việc sử dụng phương pháp DEA với giả định về thay đổi hiệu quả theo quy mô được xem xét là một quyết định có cơ sở (Nguyễn Minh Kiều & Nguyễn Ngọc Thuỳ Trang, 2020). Các yếu tố cụ thể được áp dụng làm đầu vào và đầu ra bao gồm: Đầu vào: - Số lượng nhân viên tại mỗi chi nhánh (x1); - Chi phí hoạt động tại mỗi chi nhánh (x2); - Vốn huy động của các chi nhánh (x3) (Fujii & cộng sự, 2014; Jablonsky & cộng sự, 2004). Đầu ra: - Dư nợ cho vay tại mỗi chi nhánh (y1); - Nợ xấu tại mỗi chi nhánh (y2); - Thu nhập trước thuế của chi nhánh (y3) (Asmild & cộng sự, 2007; Fujii & cộng sự, 2014; Wanke & Barros, 2014). 3.2.2 Phương pháp SGMM SGMM thường được sử dụng trong việc nghiên cứu về hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại để đánh giá và so sánh hiệu suất giữa chúng. Bằng việc áp dụng dữ liệu thực tế, phương pháp này hỗ trợ các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về cách mà các ngân hàng thực hiện hoạt động và xác định những yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của họ. Trong quá trình này, khi có sự xuất hiện của biến trễ, thường dẫn đến hiện tượng nội sinh, làm thay đổi ý nghĩa của các hệ số liên quan đến các biến quan trọng cũng như gây ra vi phạm trong các giả thuyết. Dưới đây là một số điểm chính của phương pháp SGM: Ưu điểm: • Kiểm soát sự không đồng nhất: SGMM giúp kiểm soát sự khác biệt giữa các đối tượng cần khảo sát (như các cá nhân, doanh nghiệp, v.v.), giúp làm giảm sai số do sự không đồng nhất này. • Giải quyết vấn đề không quan sát được: SGMM cho phép giảm thiểu sai số do yếu tố không quan sát được, những yếu tố không được đo lường hoặc không biết đến một cách chính xác. Nguy cơ và Thách thức: • Nguy cơ về overfitting: Nếu không kiểm soát tốt, SGMM có thể gây ra việc ước lượng mô hình quá mức (overfitting), nơi mô hình phù hợp vượt mức cần thiết với dữ liệu mẫu nhưng lại không thể phù hợp với dữ liệu mới. 443
  7. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 • Đặc điểm dữ liệu: SGMM chỉ thích hợp cho dữ liệu panel, nơi mỗi quan sát được theo dõi qua thời gian và trong nhiều trường hợp có xuất hiện biến trễ của biến phụ thuộc đóng vai trò biến giải thích. 4. Kết quả nghiên cứu 4.1 Phân tích hiệu quả bằng phương pháp DEA Dựa vào kết quả phân tích DEA từ phần mềm Stata, tổng hợp trong bảng 2 của các chi nhánh Agribank trong khoảng thời gian từ 2010 đến 2020, cho thấy hiệu quả hoạt động của các chi nhánh đã giảm theo quy mô từ 78.667% xuống còn 29.333%. Điều này phản ánh sự thực khi lĩnh vực hoạt động chính của các chi nhánh là nông nghiệp, đang phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ các tổ chức tín dụng khác ở mức độ ngày càng cao. Thị phần nông nghiệp đang trở thành một trong những hướng đi đa dạng hóa hoạt động kinh doanh của các NHTM. Ngoài ra, với bản chất rủi ro cao của lĩnh vực nông nghiệp, như thiên tai, hạn hán và tình hình kinh tế không ổn định ở cả khu vực và toàn cầu, việc mở rộng quy mô của các chi nhánh không luôn mang lại hiệu quả như mong đợi. Mở rộng quy mô cũng đi kèm với việc tăng chi phí nhân sự, chi phí marketing và áp lực tăng cường năng lực lãnh đạo của các chi nhánh, không phải lúc nào cũng được thực hiện hiệu quả. Bảng 2. Tổng hợp hiệu quả hoạt động các chi nhánh giai đoạn 2010-202. Tổng Hiệu quả tăng theo Hiệu quả giảm theo Hiệu quả không đổi quy mô (IRS) quy mô (DRS) theo quy mô (CRS) Năm Tổng Phần Tổng Phần Tổng Phần trăm trăm trăm 2010 75 6 8% 58 77.333% 11 14.667% 2011 75 0 0 43 57.333% 32 42.667% 2012 75 0 0 22 29.333% 53 70.667% 2013 75 0 0 36 48.000% 39 52.000% 2014 75 0 0 38 50.667% 37 49.333% 2015 75 0 0 43 57.333% 32 42.667% 2016 75 0 0 50 66.667% 25 33.333% 2017 75 0 0 43 57.333% 32 42.667% 2018 75 0 0 51 68.000% 24 32.000% 2019 75 0 0 57 76.000% 18 24.000% 2020 75 0 0 59 78.667% 16 21.333% Nguồn: Kết quả tính toán từ dữ liệu khảo sát 4.2 Thống kê mô tả Kết quả miêu tả dữ liệu của các biến trong nghiên cứu được trình bày tại Bảng 3. Biến BBF có độ lệch chuẩn là 0.128, với giá trị nhỏ nhất và lớn nhất là 0.394 và 1.000 tương ứng. Đối với biến SIZE, độ lệch chuẩn là 0.295, với giá trị nhỏ nhất và lớn nhất là 2.820 và 4.543. 444
  8. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 AGE có độ lệch chuẩn là 0.177, và giá trị nhỏ nhất và lớn nhất là 0.301 và 1.415. LRD có độ lệch chuẩn là 0.463, với giá trị nhỏ nhất và lớn nhất là 0.221 và 3.058. Đối với biến NOI, độ lệch chuẩn là 0.014, và giá trị nhỏ nhất và lớn nhất là -0.075 và 0.129. Các biến giải thích đều thể hiện biến động dữ liệu, cho thấy sự ảnh hưởng của chúng đối với BBF là phù hợp và thuận lợi cho các phân tích tiếp theo. Bảng 3. Thống kê mô tả cho các biến trong nghiên cứu Biến Quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Min Max BBF 825 0.865 0.128 0.394 1.000 SIZE 825 3.835 0.295 2.820 4.543 AGE 825 1.223 0.177 0.301 1.415 LRD 825 1.056 0.463 0.221 3.058 NOI 825 0.029 0.014 -0.075 0.129 Nguồn: Kết quả tính toán từ dữ liệu khảo sát Kết quả của phân tích mối liên hệ giữa các biến, thể hiện thông qua hệ số tương quan tuyến tính trong Bảng 4, chỉ ra rằng tất cả các biến đều có hệ số tương quan dưới 0.8. Điều này bảo đảm rằng không có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến, như đã mô tả bởi Kennedy (2008). Bảng 4. Ma trận hệ số tương quan BBF SIZE LNAGE LRD NOI BBF 1.0000 SIZE 0.1779*** 1.0000 LNAGE 0.0362 0.6099*** 1.0000 LRD 0.4556*** 0.0713** 0.1421*** 1.0000 NOI -0.2660*** 0.0580* 0.1459*** -0.1641*** 1.0000 Nguồn: Kết quả tính toán từ dữ liệu khảo sát. 4.3 Thảo luận kết quả Vai trò của quy mô và khu vực hoạt động của các chi nhánh với hiệu quả hoạt động được phân tích bằng phương pháp SGMM trong bảng 5 giai đoạn từ 2010 – 2020. Sự gia tăng quy mô hoạt động không đồng nghĩa với sự gia tăng hiệu quả hoạt động, đặc biệt khi chi phí tăng theo. Hiệu ứng thuận lợi của việc gia tăng quy mô có thể xuất hiện, song cũng mang theo rủi ro, đặc biệt khi đối mặt với các khoản vay chứa đựng nhiều rủi ro tín dụng hoặc trong hoàn cảnh buộc phải sử dụng hết vốn tín dụng được cấp. Mặt khác trình độ lãnh đạo và bản chất của Agribank, nơi Nhà nước vẫn còn chiếm thị phần chủ đạo, tạo ra những rào cản vô hình, đặc biệt trong trường hợp xuất hiện nhiều tổ chức tín dụng tại cùng khu vực và lĩnh vực hoạt động tương tự nhau. Kết quả nghiên cứu phản ánh sự phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Minh Kiều & Nguyễn Ngọc Thuỳ Trang (2020) bằng việc chỉ ra rằng việc mở rộng phạm vi hoạt động không 445
  9. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 luôn dẫn đến việc cải thiện hiệu suất. Trái lại, Atawnah và cộng sự (2018) chỉ ra sự tồn tại của mối liên hệ tích cực giữa việc mở rộng phạm vi và hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên, các nghiên cứu từ Kontesa & cộng sự (2020) và từ Nguyễn Minh Kiều & Nguyễn Ngọc Thùy Trang (2020) không phát hiện ra sự kết nối giữa phạm vi và hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng. Sự xung đột này cho thấy việc mở rộng phạm vi hoạt động của các chi nhánh không chỉ liên quan đến các yếu tố liên quan như số lượng nhân viên, chi phí hoạt động và vốn huy động, mà còn yêu cầu tối ưu hóa hiệu suất để bảo đảm kết quả sản xuất hiệu quả. Bảng 5. Mối quan hệ giữa quy mô, khu vực hoạt động và hiệu quả hoạt động Biến giải thích Phương pháp SGMM L.BBF 0.586*** (62.310) SIZE -0.0151** (-2.03) LRD 0.0509*** (14.64) NOI 0.117** (2.18) AGE 0.0643*** (6.35) 2.AREA 0.0417*** (4.46) 3.AREA 0.0274*** (15.21) Hằng số 0.262*** (17.37) Số chi nhánh 75 Sargan 246.74 [p_value] 0.000 Hansen 71.05 [p_value] 0.283 AR(1) -,38 [p_value] 0.000 AR(2) 1.42 [p_value] 0.155 Nguồn: Kết quả tính toán từ dữ liệu khảo sát. Ghi chú: ***, **, * lần lượt là các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. L là toán tử trễ. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm bằng phương pháp SGMM từ bảng 5 làm rõ rằng khu vực hoạt động của mỗi chi nhánh có tác động khác nhau đến hiệu quả của các chi nhánh, hỗ trợ cho giả thuyết đã được đề xuất. Với số lượng chi nhánh trải dài khắp 3 miền là một thuận lợi 446
  10. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 cho Agribank trong việc phục vụ cho gần như tất cả các khách hàng đặc biệt lĩnh vực nông nghiệp là một thuận lợi trong việc đảm bảo thị phần ở lĩnh vực này. Sự đa dạng trong khu vực hoạt động mang lại cả thuận lợi và thách thức. Nó giúp chi nhánh đa dạng hóa đối tượng cho vay, giảm thiểu rủi ro và mở rộng tiếp cận đối tượng khách hàng. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng nhấn mạnh đến khía cạnh quản lý, đặc biệt là khi giám đốc chi nhánh cần phải hiểu rõ đặc tính địa lý của khu vực để duy trì hiệu quả hoạt động. Đây là một phát hiện mới trong nghiên cứu, đóng góp vào việc hiểu sâu hơn về tình hình hoạt động trên các vùng miền. Sự đa dạng này, trong bối cảnh nền kinh tế nước ta vẫn phụ thuộc nhiều vào nông nghiệp, giúp Agribank duy trì hiệu quả và mở rộng mạng lưới khách hàng. Kết quả nghiên cứu không chỉ củng cố sự phù hợp của giả thuyết mà còn làm rõ rằng đa dạng khu vực hoạt động là một lợi thế quan trọng của Agribank. 5. Kết luận Nghiên cứu này áp dụng phương pháp DEA để đánh giá hiệu quả hoạt động của các chi nhánh tại Agribank một cách linh hoạt. Kết quả cho thấy việc mở rộng quy mô có ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các chi nhánh, nhưng lại có ảnh hưởng thuận chiều với khu vực hoạt động của chúng. Điều này đặt ra yêu cầu cho việc chuẩn bị tốt các yếu tố đầu vào khi mở rộng quy mô để tránh giảm hiệu quả hoạt động. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các chi nhánh tại miền Nam và miền Trung hoạt động hiệu quả hơn so với các chi nhánh ở miền Bắc, tạo ra cơ hội học hỏi kinh nghiệm cho lãnh đạo các vùng khác. Mặc dù đã làm sáng tỏ vai trò của quy mô và khu vực hoạt động, nghiên cứu vẫn gợi ý về sự cần thiết của việc tiếp tục nghiên cứu và cải thiện để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của ngân hàng. 447
  11. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Adesina, K. S, (2021). How diversification affects bank performance: The role of human capital. Economic Modelling, 94, 303–319. [2] Asmild, M., Paradi, J. C., Reese, D. N., & Tam, F, (2007). Measuring overall efficiency and effectiveness using DEA. European Journal of Operational Research, 178(1), 305–321. [3] Atawnah, N., Balachandran, B., Duong, H. N., & Podolski, E. J. (2018). Does exposure to foreign competition affect stock liquidity? Evidence from industry-level import data. Journal of Financial Markets, 39, 44-67. [4] Batten, J., & Võ Xuân Vinh, (2019). Determinants of bank profitability—Evidence from Vietnam. Emerging Markets Finance and Trade, 55(6), 1417–1428. [5] Bhagat, S., Bolton, B., & Lu, J, (2015). Size, leverage, and risk-taking of financial institutions. Journal of Banking & Finance, 59, 520–537. [6] Bikker, J., & Bos, J. W. B, (2008). Bank Performance: A theoretical and empirical framework for the analysis of profitability, competition and efficiency. Routledge. [7] Carrales Escobedo, M. S. A, (2019). DEA methodologies for assessing the efficiency profiles of commercial banks under heterogeneity conditions. [8] Chu, Y., Deng, S., & Xia, C, (2020). Bank geographic diversification and systemic risk. The Review of Financial Studies, 33(10), 4811–4838. [9] Dang, V. D, (2020). Do non-traditional banking activities reduce bank liquidity creation? Evidence from Vietnam. Research in International Business and Finance, 54, 101257. [10] Daraio, C., & Simar, L, (2007). Advanced robust and nonparametric methods in efficiency analysis: Methodology and applications. Springer Science & Business Media. [11] Emrouznejad, A., & Yang, G, (2018). A survey and analysis of the first 40 years of scholarly literature in DEA: 1978–2016. Socio-Economic Planning Sciences, 61, 4–8. [12] Fang, Y., & van Lelyveld, I, (2014). Geographic diversification in banking. Journal of Financial Stability, 15, 172–181. [13] Horvatova, E, (2018). Technical efficiency of banks in Central and Eastern Europe. International Journal of Financial Studies, 6(3), 66. [14] Hu, M., Zhang, J., & Chao, C, (2019). Regional financial efficiency and its non-linear effects on economic growth in China. International Review of Economics & Finance, 59, 193– 206. [15] Huang, T.-H., Chen, K.-C., & Lin, C.-I, (2018). An extension from network DEA to copula-based network SFA: Evidence from the US commercial banks in 2009. The Quarterly Review of Economics and Finance, 67, 51–62. [16] Jablonsky, J., Fiala, P., Smirlis, Y., & Despotis, D. K, (2004). DEA with interval data: an illustration using the evaluation of branches of a Czech bank. Central European Journal of Operations Research, 12(4), 323. [17] Ketuma, H. J, (2015). Exploration of the Impact of Basel III on the Performance of Commercial Banks. Available at SSRN 2551780. [18] Kontesa, M., Nichol, E. O., Bong, J.-S., & Brahmana, R. K, (2020). Board capital and bank 448
  12. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 efficiency: insight from Vietnam. Business: Theory and Practice, 21(2), 483–493. [19] Le, C., Šević, A., G Tzeremes, P., & Ngo, T , (2020). Bank efficiency in Vietnam: Do scale expansion strategies and non‐performing loans matter? International Journal of Finance & Economics. [20] Le, P. T., Harvie, C., Arjomandi, A., & Borthwick, J, (2019). Financial liberalisation, bank ownership type and performance in a transition economy: The case of Vietnam. Pacific-Basin Finance Journal, 57, 101182. [21] Le, T. D. Q, (2021). Geographic expansion, income diversification, and bank stability: Evidence from Vietnam. Cogent Business & Management, 8(1), 1885149. [22] Liang, H.-Y., & Reichert, A. K, (2012). The impact of banks and non-bank financial institutions on economic growth. The Service Industries Journal, 32(5), 699–717. [23] Mahmoudabadi, M. Z., & Emrouznejad, A. (2019). Comprehensive performance evaluation of banking branches: A three-stage slacks-based measure (SBM) data envelopment analysis. International Review of Economics & Finance, 64, 359-376. [24] Meslier, C., Tacneng, R., & Tarazi, A. (2014). Is bank income diversification beneficial? Evidence from an emerging economy. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 31, 97-126. [25] Nguyễn Minh Kiều & Nguyễn Ngọc Thùy Trang, (2020). Phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 15(3), 22-40. [26] Nguyễn Thị Minh Huệ, (2016). Mối quan hệ giữa hiệu quả kinh doanh và rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí phát triển kinh tế. [27] Siriopoulos, C., & Tziogkidis, P. (2010). How do Greek banking institutions react after significant events?—A DEA approach. Omega, 38(5), 294-308. [28] Smith, A. (2010). The theory of moral sentiments. Penguin. [29] Tsolas, I. E., Charles, V., & Gherman, T. (2020). Supporting better practice benchmarking: A DEA-ANN approach to bank branch performance assessment. Expert Systems with Applications, 160, 113599. 449
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
6=>0