Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng mô hình DEA đánh giá hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM

NGUYỄN THỊ KIỀU TRANG

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DEA ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ HOẠT

ĐỘNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN

VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2019

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM

NGUYỄN THỊ KIỀU TRANG

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DEA ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ HOẠT

ĐỘNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN

VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng

Mã số : 8340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS. TRƯƠNG THỊ HỒNG

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2019

Tp.Hồ Chí Minh – Năm 2017

LỜI CAM ĐOAN

Tôi tên là Nguyễn Thị Kiều Trang, là học viên cao học khóa 27 – chuyên ngành Tài

chính – Ngân hàng – Trường Đại học Kinh Tế TP. Hồ Chí Minh.

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu độc lập của tôi. Các số liệu và kết quả

trình bày trong đề tài là trung thực, chính xác, được thu thập từ nguồn đáng tin cậy và

chưa từng công bố trước đây.

Các số liệu, kết quả do học viên thu thập, thống kê và xử lý. Các nguồn dữ liệu khác

được học viên sử dụng trong đề tài đều có ghi rõ nguồn gốc trích dẫn.

Tp.Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2019

Tác giả

Nguyễn Thị Kiều Trang

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC BIỂU ĐỒ, ĐỒ THỊ

TÓM TẮT LUẬN VĂN

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI…………………………………………………1

1.1 Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu…………………………………………........1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu……………………………………………………………...2

1.3 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu……………………………….......3

1.4 Phương pháp nghiên cứu…………………………………………………………3

1.5 Ý nghĩa của đề tài………………………………………………………………...4

1.6 Kết cấu của luận văn……………………………………………………………..5

Kết luận chương 1………………………………………………………………...…6

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN

HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU

DEA…………………………………………………………………………………….7

2.1 Hiệu quả hoạt động Ngân hàng thương mại……………………………………….7

2.2 Phương pháp đánh giá hiệu quả hoạt động của Ngân hàng thương mại……..........8

2.2.1 Đánh giá hiệu quả hoạt động thông qua chỉ tiêu tài chính………………........8

2.2.2 Đánh giá hiệu quả bằng phương pháp phân tích hiệu quả biên………………13

2.2.3 Giới thiệu tổng quát về phương pháp DEA………………………………….14

2.2.4 Cách tiếp cận đánh giá hiệu quả theo phương pháp DEA…………………...17

2.2.5 Lựa chọn biến trong mô hình DEA…………………………………………..21

2.2.6 Mô hình DEA………………………………………………………………...21

2.2.7 Chỉ số Malmquist ước lượng thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp………….26

2.3 Lược khảo các nghiên cứu trước đây…………………………………………….27

2.3.1 Các nghiên cứu trên thế giới sử dụng phương pháp DEA đánh giá hiệu quả

hoạt động Ngân hàng…………………………………………………………...........27

2.3.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam đánh giá hiệu quả hoạt động của Ngân hàng bằng

phương pháp DEA……………………………………………………………………29

Kết luận chương 2…………………………………………………………………...32

CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ THỰC TRẠNG HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC

NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM………………………….33

3.1 Tổng quan hệ thống NHTMCP Việt Nam …………………………....................33

3.1.1 Hệ thống NHTMCP Việt Nam …………………………………...................33

3.1.2 Vốn điều lệ của các NHTMCP Việt Nam………………………...................34

3.2 Tình hình hoạt động kinh doanh của các NHTMCP Việt Nam………………….35

3.2.1 Hoạt động huy động vốn………………………………………………….....36

3.2.2 Hoạt động cấp tín dụng………………………………………………………38

3.2.3 Hoạt động thanh toán và các hoạt động khác………………………………..42

3.3 Đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn

2009 – 2017 bằng các chỉ số tài chính………………………………………………..44

3.3.1 Lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam…………………………………….44

3.3.2 Khả năng sinh lời của các NHTMCP Việt Nam ……………………………45

Kết luận chương 3…………………………………………………………………...50

CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC NHTMCP

VIỆT NAM BẰNG MÔ HÌNH DEA……………………………………………….51

4.1 Phương pháp nghiên cứu…………………………………………………………51

4.2 Quy trình nghiên cứu……………………………………………………………..51

4.2.1 Chọn lựa các Ngân hàng làm mẩu………………………………………......51

4.2.2 Chọn lựa biến đầu vào và biến đầu ra……………………………………….51

4.2.3 Mô hình DEA………………………………………………………………..52

4.3 Kết quả nghiên cứu……………………………………………………………....55

4.3.1 Hiệu quả kỹ thuật theo mô hình DEACRS và DEAVRS ...………………....55

4.3.2 Hiệu quả quy mô…………………………………………………………….61

4.3.3 Ước lượng năng suất nhân tố tổng hợp TFP………………………………..64

Kết luận chương 4…………………………………………………………………..69

CHƯƠNG 5: GỢI Ý GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA

CÁC NHTMCP VIỆT NAM………………………………………………………..71

5.1 Gợi ý giải pháp…………………………………………………………………...71

5.2 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo………………………………………….80

Kết luận chương 5…………………………………………………………………...82

KẾT LUẬN…………………………………………………………………………..83

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt

CRS Constant returns to scale Sản lượng không đổi theo quy mô

DEA Data envelopment analysis Phân tích bao dữ liệu

DMU Decision making unit Đơn vị ra quyết định

DRS Decreasing returns to scale Sản lượng giảm theo quy mô

Effch Technical efficiency change Thay đổi hiệu quả kỹ thuật

IRS Increasing returns to scale Sản lượng tăng theo quy mô

NHTM Commercial banks Ngân hàng thương mại

NHTMCP Join-stock commercial bank Ngân hàng Thương mại Cổ phần

NHTMNN Ngân hàng Thương mại Nhà nước

NIM Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên

NNIM Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên

Pure technical efficiency Hiệu quả kỹ thuật thuần PE

Pure technical efficiency change Thay đổi hiệu quả kỹ thuật thuần Pech

Return on assets Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản ROA

Return on equity ROE Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu

Scale efficiency Hiệu quả quy mô SE

Scale efficiency change Thay đổi hiệu quả quy mô Sech

TCTD Tổ chức tín dụng

Technical change Thay đổi kỹ thuật TC

Technical efficiency Hiệu quả kỹ thuật TE

Thay đổi tiến bộ công nghệ Năng suất nhân tố tổng hợp

Sản lượng thay đổi theo quy mô Techch TFP Tfpch VRS

Technological change Total factor productivity Total factor productivity change Thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp Variable ruturns to scale Cty TNHH Một Thành Viên Quản VAMC Lý Tài Sản của Các Tổ Chức Tín Dụng

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1 : Số lượng các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2017 ................................. 33

Bảng 3.2 : Vốn điều lệ của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2017 ...................... 34

Bảng 3.3 : Tổng phương tiện thanh toán, số lượng thẻ, máy ATM và máy POS của hệ

thống NHTM Việt Nam qua các năm............................................................................ 42

Bảng 3.4 : Lợi nhuận của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017 ..................... 44

Bảng 3.5 : Chỉ số NIM của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017 .................. 48

Bảng 4.1 : Hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô trung bình

của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 – 2017 ..................................................... 55

Bảng 4.2 : Hiệu quả trung bình chung của các NHTMCP giai đoạn 2009 – 2017 ....... 56

Bảng 4.3 : Số lượng các NHTMCP đạt hiệu quả kỹ thuật tối ưu giai đoạn 2009 – 2017 .

....................................................................................................................................... 57

Bảng 4.4 : Số lượng các NHTMCP đạt hiệu quả tối ưu theo quy mô giai đoạn

2009 – 2017 ................................................................................................................... 59

Bảng 4.5 : Thứ tự xếp hạng theo quy mô tổng tài sản bình quân và hiệu quả kỹ thuật

bình quân giai đoạn 2009 – 2017 .................................................................................. 60

Bảng 4.6 : Số lượng các NHTMCP hoạt động trong điều kiện DRS, IRS và CONS ... 62

Bảng 4.7 : Các NHTMCP Việt Nam hoạt động trong điều kiện IRS, CONS, DRS giai

đoạn 2009-2017 ............................................................................................................. 63

Bảng 4.8 : Chỉ số Malmquist bình quân toàn bộ mẫu giai đoạn 2009 – 2017 .............. 64

Bảng 4.9 : Kết quả ước lượng effch, techch, pech, sech và tfpch bình quân của 15

NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 – 2017 ................................................................. 66

DANH MỤC BIỂU ĐỒ, ĐỒ THỊ

Đồ thị 2.1: Hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận đầu vào ............................................. 18

Đồ thị 2.2: Hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận đầu vào ước lượng từ dữ liệu mẫu. .. 19

Đồ thị 2.3: Hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận đầu ra ................................................ 20

Đồ thị 2.4: Hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận đầu ra ước lượng từ dữ liệu mẫu ...... 20

Đồ thị 2.5: Hiệu quả không đổi theo quy mô và hiệu quả thay đổi theo quy mô và

đường bao giới hạn ........................................................................................................ 25

Biểu đồ 3.1: Tốc độ tăng trưởng vốn điều lệ của các NHTM Việt Nam qua các năm 35

Biểu đồ 3.2: Tăng trưởng huy động vốn của hệ thống NHTMCP Việt Nam giai đoạn

2009-2017……………………………………………………………………..............36

Biểu đồ 3.3: Tăng trưởng tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2009 -

2017 ........ ……………………………………………………………………………..38

Biểu đồ 3.4: Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn

2009-

2017…………………………………………………………………………………..39

Biểu đồ 3.5: Tỷ lệ ROA bình quân của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017.46

Biểu đồ 3.6: Tỷ lệ ROE bình quân của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017.46

Biểu đồ 4.1: Hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô của 15

NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017 .................................................................... 67

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Tác giả đã chọn đề tài “ Ứng dụng mô hình DEA đánh giá hiệu quả hoạt động

của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam” để làm luận văn thạc sĩ kinh tế.

Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, sử dụng

phương pháp bao dữ liệu (Data Envelopment Analysis - DEA) để đo lường hiệu quả

hoạt động của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 - 2017.

Với phương pháp định tính, tác giả tổng hợp, mô tả, thống kê qua việc thu thập

dữ liệu từ các báo cáo tài chính hợp nhất của 15 NHTMCP Việt Nam, các báo cáo

thường niên của NHNN từ năm 2009 đến 2017. Đồng thời, xây dựng bảng biểu, biểu

đồ và đồ thị để đánh giá thực trạng về hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam

giai đoạn 2009 - 2017.

Với phương pháp định lượng, tác giả ứng dụng phương pháp phân tích bao dữ

liệu với mô hình DEACRS – mô hình hiệu quả không đổi theo quy mô và mô hình

DEAVRS - mô hình hiệu quả thay đổi theo quy mô để đo lường, đánh giá hiệu quả hoạt

động của các NHTMCP Việt Nam. Đồng thời, kết hợp phân tích chỉ số Malmquist đo

lường năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) xác định nguồn gây phi hiệu quả hoạt động

cho các ngân hàng này. Dựa trên phần phân tích thực trạng hiệu quả hoạt động và kết

quả nghiên cứu đạt được, tác giả gợi ý một số giải pháp như sau: Tăng hiệu quả quy

mô, tăng hiệu quả kỹ thuật thuần, công tác quản lý và xử lý nợ, nâng cao chất lượng

dịch vụ truyền thống và phát triển mở rộng sản phẩm dịch vụ ngân hàng hiện đại.

Các giải pháp này giúp ban điều hành ngân hàng cải thiện, nâng cao chất lượng

hoạt động, nâng cao năng lực cạnh tranh, nâng cao hiệu quả hoạt động của các

NHTMCP Việt Nam góp phần thực hiện mục tiêu phát triển của ngành ngân hàng nói

riêng và mục tiêu ổn định nền kinh tế vĩ mô nói chung.

Tuy nhiên, đề tài cũng còn một số hạn chế nhất định, đây là cơ sở tiền đề cho các

nghiên cứu tiếp sau

ABSTRACT

The author has chosen the topic "Application of DEA model to evaluate the

performance of Vietnamese Joint Stock Commercial Banks" to make an economic

master thesis.

The thesis uses qualitative and quantitative research methods, using Data

Envelopment Analysis (DEA) to measure the performance of Vietnamese commercial

banks in the period of 2009 - 2017.

With the qualitative method, the author synthesizes, describes, and statistics

through the collection of data from the consolidated financial statements of 15

Vietnamese commercial banks, the annual reports of the State Bank from 2009 to

2017. Dong time, build tables, charts and graphs to assess the status of operational

efficiency of Vietnamese commercial banks in the period of 2009 - 2017

With the quantitative method, the author applied the data analysis method with

DEACRS model - a constant model of scale efficiency and DEAVRS model -

effective model changes according to scale to measure and measure price performance

of Vietnamese commercial banks. At the same time, the combination of Malmquist

index factor analysis (TFP) combines the non-performance source for these banks.

Based on the analysis of the status of performance and research results achieved, the

author suggests some solutions as follows: Increase scale efficiency, increase technical

efficiency, management and handling debt, improve traditional service quality and

develop modern banking service products.

These solutions help the bank's executive board improve and improve the quality

of operations, improve the competitiveness and improve the operational efficiency of

Vietnam's commercial banks, contributing to the implementation of the development

objectives of the banking industry. in particular and the goal of stabilizing the macro

economy in general.

However, the thesis also has some certain limitations, this is the premise for

further studies.

1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1 Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu

Hội nhập kinh tế quốc tế được coi là xu hướng phát triển của ngành ngân hàng

Việt Nam hiện nay. Quá trình hội nhập tạo ra nhiều cơ hội cho hệ thống ngân hàng

hoạt động vững mạnh và hiệu quả, giúp các ngân hàng trong nước có cơ hội tiếp cận

với các nguồn vốn, công nghệ, trình độ quản lý và kinh nghiệm của các ngân hàng

thương mại lớn trên thị trường quốc tế.

Trong những năm gần đây, Việt Nam đang ngày càng hội nhập sâu vào nền kinh

tế khu vực và thế giới. Việt Nam đã chính thức tham gia Cộng đồng kinh tế ASIAN

(AEC) vào cuối năm 2015, cùng với đó là Hiệp định Thương mại tự do FTA, và mới

đây chính thức ký kết Hiệp định đối tác kinh tế xuyên Thái Bình Dương (TPP) ngày

04/02/2016. Quá trình mở cửa tạo nhiều cơ hội phát triển nhưng cũng đặt ra nhiều

thách thức cho hệ thống ngân hàng Việt Nam. Hội nhập làm tăng số lượng các ngân

hàng nước ngoài, đồng thời tăng tỷ lệ sở hữu của nước ngoài trong các NHTM Việt

Nam (Nghị định 60/2015/NH-CP với mức trần tỷ lệ sở hữu nước ngoài cho phép là

30%). Điều này gây sức ép cạnh tranh lên các ngân hàng nội địa.

Thực hiện Đề án tái cơ cấu các tổ chức tín dụng trong những năm gần đây đã tạo

nhiều thay đổi về số lượng ngân hàng cũng như quy mô hoạt động, tạo nhiều điều kiện

thuận lợi cho sự phát triển của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.Tuy nhiên,

hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam vẫn còn tồn đọng nhiều khó

khăn với năng lực tài chính còn yếu, chất lượng tài sản kém và cơ cấu danh mục tài

sản chưa hợp lý, chất lượng nguồn nhân lực không cao, cạnh tranh gay gắt với các

ngân hàng nước ngoài trong việc áp dụng hệ thống công nghệ hiện đại và trình độ

năng lực chuyên môn, cũng như cạnh tranh trong việc cung cấp các dịch vụ thanh toán

và dịch vụ ngân hàng khác.

Đóng vai trò quan trọng là kênh truyền dẫn vốn cho nền kinh tế, sự an toàn, ổn

định, vững chắc của hệ thống ngân hàng quyết định đến sự ổn định hệ thống tài chính

2

và giúp ổn định kinh tế vĩ mô. Trước sức ép cạnh tranh của quá trình hội nhập hiện

nay, để có thể đứng vững đòi hỏi các ngân hàng cần nâng cao hiệu quả hoạt động, khả

năng cạnh tranh, giảm chi phí, tìm kiếm cơ hội kinh doanh và phát triển, nâng cao

năng lực quản trị theo thông lệ quốc tế, nổ lực nâng cao chất lượng sản phẩm, dịch vụ,

ngân hàng giữ vai trò chủ lực trên thị trường tài chính, bắt kịp sự phát triển nhanh

chóng của lĩnh vực tài chính các nước trong khu vực.

Việc đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng trong hệ thống ngân hàng

Việt Nam sẽ có ý nghĩ đối với ngân hàng trong việc giải quyết những vấn đề còn

vướng mắc, sử dụng hiệu quả các nguồn lực hiện hữu, tăng cường năng lực cạnh tranh

và đưa ra các quyết định chính sách nhằm mang lại lợi nhuận tối ưu cho ngân hàng và

giúp các cơ quan quản lý Nhà nước trong việc hỗ trợ tạo điều kiện để các ngân hàng

hoạt động tốt hơn. Đó là lý do tôi chọn đề tài nghiên cứu “Ứng dụng mô hình DEA

đánh giá hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt

Nam”.

Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, sử dụng

phương pháp bao dữ liệu (Data Envelopment Analysis - DEA) để đo lường hiệu quả

hoạt động của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 - 2017. Đồng thời kết hợp phân

tích chỉ số đo lường thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp – Malmquist để tìm ra các

yếu tố tác động dẫn đến phi hiệu quả hoạt động. Dựa trên phần phân tích thực trạng

hiệu quả hoạt động và kết quả nghiên cứu đạt được, tác giả gợi ý một số giải pháp giúp

ban điều hành ngân hàng cải thiện, nâng cao chất lượng hoạt động, nâng cao năng lực

cạnh tranh, góp phần thực hiện mục tiêu phát triển của ngành ngân hàng nói riêng và

mục tiêu ổn định nền kinh tế vĩ mô nói chung.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

- Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là nghiên cứu cơ sở lý luận về hiệu quả hoạt

động Ngân hàng, nghiên cứu phương pháp phân tích bao dữ liệu (Data Envelopment

Analysis – DEA) và chỉ số đo lường thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp Malmquist.

3

- Mục tiêu tiếp theo là phân tích sơ lược thực trạng hiệu quả hoạt động của các

NHTMCP Việt Nam với nguồn số liệu được thu thập đến cuối năm 2017. Ứng

dụng mô hình DEA đánh giá hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng nghiên

cứu.

- Một số đề xuất các giải pháp góp phần cải thiện và nâng cao hiệu quả hoạt

động của các NHTMCP Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu:

Câu 1: Thực trạng hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam hiện nay

như thế nào ?

Câu 2: Hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam như thế nào theo mô

hình DEA?

Câu 3: Từ kết quả mô hình các giải pháp nào góp phần cải thiện và nâng cao

hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam.

1.3 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: là hiệu quả hoạt động của NHTMCP Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu: dựa vào nguồn dữ liệu được thu thập từ các báo cáo tài

chính hợp nhất của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn từ 2009 đến 2017.

Mẫu nghiên cứu gồm 15 NHTMCP Việt Nam là: Ngân hàng TMCP An Bình,

Ngân hàng TMCP Á Châu, Ngân hàng TMCP Bản Việt, Ngân hàng TMCP Xuất Nhập

Khẩu, Ngân hàng TMCP Kiên Long, Ngân hàng TMCP Quân Đội, Ngân hàng TMCP

Nam Á, Ngân hàng TMCP Quốc Dân, Ngân hàng TMCP Phương Đông, Ngân hàng

TMCP Đông Nam Á, Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công thương, Ngân hàng TMCP Kỹ

thương, Ngân hàng TMCP Việt Á, Ngân hàng TMCP Quốc Tế và Ngân hàng TMCP

Việt Nam Thịnh Vượng. Lý do chọn 15 Ngân hàng trên làm mẩu nghiên cứu: số liệu

công khai dễ dàng thu thập được từ các báo cáo tài chính hợp nhất.

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp định lượng.

4

Với phương pháp định tính, tác giả tổng hợp, mô tả, thống kê qua việc thu thập

dữ liệu từ các báo cáo tài chính hợp nhất của 15 NHTMCP Việt Nam, các báo cáo

thường niên của NHNN từ năm 2009 đến 2017. Đồng thời, xây dựng bảng biểu, biểu

đồ và đồ thị để đánh giá thực trạng về hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam

giai đoạn 2009 - 2017.

Với phương pháp định lượng, tác giả ứng dụng phương pháp phân tích bao dữ

liệu với mô hình DEACRS – mô hình hiệu quả không đổi theo quy mô và mô hình

DEAVRS - mô hình hiệu quả thay đổi theo quy mô để đo lường, đánh giá hiệu quả hoạt

động của các NHTMCP Việt Nam. Đồng thời, kết hợp phân tích chỉ số Malmquist đo

lường năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) xác định nguồn gây phi hiệu quả hoạt động

cho các ngân hàng này.

1.5 Ý nghĩa của đề tài

Làm rõ cơ sở lý luận về hiệu quả hoạt động và phương pháp bao dữ liệu DEA.

Phân tích thực trạng hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam, đồng thời

sử dụng phương pháp bao dữ liệu DEA đo lường hiệu quả hoạt động của các

NHTMCP Việt Nam với dữ liệu từ năm 2009 đến 2017. Đề tài bổ sung vào kết quả

thực tiễn việc đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam. Kết quả

nghiên cứu có thể được dùng để xếp hạng các ngân hàng, hoặc kết hợp với những

nghiên cứu cùng chủ đề sử dụng nhiều phương pháp nghiên cứu khác nhau để đưa ra

nhận xét tổng quát về hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt

Nam. Đồng thời, đề tài kết hợp phân tích chỉ số đo lường thay đổi năng suất nhân tố

tổng hợp Malmquist để xác định yếu tố gây phi hiệu quả hoạt động của các ngân hàng

này.

Dựa trên kết quả nghiên cứu, gợi ý một số giải pháp góp phần nâng cao hiệu

quả hoạt động, nâng cao năng lực cạnh tranh cho hệ thống NHTMCP Việt Nam hiện

nay, giúp phát triển ngành ngân hàng cũng như ổn định nền kinh tế Việt Nam, đồng

thời chỉ ra những hạn chế và đưa ra hướng nghiên cứu mới tiếp theo.

5

1.6 Kết cấu luận văn

Đề tài bao gồm 05 chương:

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu.

Chương 2: Cơ sở lý luận về hiệu quả hoạt động của NHTM và phương pháp phân

tích bao dữ liệu DEA.

Chương 3: Đánh giá thực trạng hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam.

Chương 4: Ứng dụng mô hình DEA đánh giá hiệu quả hoạt động của các

NHTMCP Việt Nam.

Chương 5: Gợi ý giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt

Nam.

6

Kết luận chương 1

Chương 1 giới thiệu sơ lược về đề tài nghiên cứu “Ứng dụng mô hình DEA đánh

giá hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam”. Đề tài kết

hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, mẫu là 15 NHTMCP Việt Nam

giai đoạn 2009 -2017.

Mục tiêu nghiên cứu chính của đề tài là ứng dụng mô hình DEA đánh giá hiệu

quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam, Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu

định tính và định lượng, sử dụng phương pháp bao dữ liệu (Data Envelopment

Analysis - DEA) để đo lường hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam giai

đoạn 2009 - 2017. Đồng thời kết hợp phân tích chỉ số đo lường thay đổi năng suất

nhân tố tổng hợp – Malmquist để tìm ra các yếu tố tác động dẫn đến phi hiệu quả hoạt

động.

Từ kết quả nghiên cứu, gợi ý một số giải pháp phù hợp cho nhà quản trị ngân

hàng nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động cho các NHTMCP Việt Nam.

7

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG

CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VÀ PHƯƠNG PHÁP PHÂN

TÍCH BAO DỮ LIỆU DEA

2.1 Hiệu quả hoạt động Ngân hàng thương mại

Hiệu quả là thuật ngữ được dùng trong nhiều lĩnh vực. Trong kinh tế học, hiệu

quả là thuật ngữ chỉ việc sử dụng các nguồn lực để tối đa hóa sản xuất hàng hóa và

dịch vụ. Theo Từ điển kinh tế học của Nguyễn Văn Ngọc ( 2012 ), “ Hiệu quả là mối

quan hệ giữa đầu vào nhân tố khan hiếm và số lượng hàng hóa và dịch vụ ” và “khái

niệm hiệu quả còn được dùng làm tiêu chuẩn để đánh giá xem thị trường phân bổ

nguồn lực tốt đến mức nào ”.

Hiệu quả hoạt động của ngân hàng được đo lường tổng quát bằng tỷ lệ đầu ra

trên đầu vào. Các yếu tố đầu vào như là vốn, kỹ thuật, lao động …và các yếu tố đầu ra

như sản phẩm, lợi nhuận….

Ngân hàng là TCTC trung gian quan trọng trong việc huy động vốn và cung ứng

vốn cho nền kinh tế. Kết quả hoạt động của ngân hàng được xem là hiệu quả hoạt

động, là lợi nhuận mà ngân hàng mang lại trong một khoảng thời gian nhất định.

Theo Nguyễn Việt Hùng (2008), hiệu quả hoạt động của NHTM được hiểu “ Là

khả năng biến đổi các yếu tố đầu vào thành các yếu tố đầu ra, hay khả năng sinh lời ;

hoặc giảm thiểu chi phí để tăng khả năng cạnh tranh với các định chế tài chính khác.

Là xác suất hoạt động an toàn của các ngân hàng ”.

Sandrine Kablan (2010 ), hiệu quả là khả năng tạo ra kết quả với nổ lực tối thiểu

hóa nguồn lực đầu vào. Nó đo lường mức độ một đơn vị sản xuất đạt gần đường biên

giới hạn khả năng sản xuất, trong đó đường biên giới hạn khả năng sản xuất là tập hợp

các điểm tối ưu kết hợp đầu vào để sản xuất đầu ra.

Theo Farrell (1957), hiệu quả bao gồm hiệu quả phân bổ và hiệu quả kỹ thuật.

Hiệu quả phân bổ là việc doanh nghiệp sử dụng các yếu tố đầu vào để sản xuất ra đầu

ra ở mức chi phí thấp nhất. Hiệu quả kỹ thuật phản ánh khả năng doanh nghiệp đạt

8

được đầu ra tối đa từ đầu vào cho trước (định hướng đầu ra) hoặc việc doanh nghiệp

sử dụng đầu vào tối thiểu để đạt được đầu ra cho trước (định hướng đầu vào).

Việc đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng giúp cải thiện hiệu quả quản lý

bằng cách xác định những yếu tố được đo lường với mức độ hiệu quả cao và thấp

(Berger và Humphrey, 1997)

Quan điểm đánh giá hiệu quả hoạt động ngân hàng tùy thuộc vào mỗi nhà nghiên

cứu và nguồn số liệu thu thập được. Trong đề tài nghiên cứu này, tác giả tiếp cận hiệu

quả hoạt động của ngân hàng theo quan điểm thể hiện khả năng sử dụng các đầu vào

như lao động, kỹ thuật, vốn... để sản xuất đầu ra như thu nhập, lợi nhuận...

2.2 Phương pháp đánh giá hiệu quả hoạt động của NHTM

Theo Berger và Humphrey (1997), có 02 phương pháp chính đánh giá hiệu quả

hoạt động bao gồm phương pháp kế toán chủ yếu dựa trên các chỉ tiêu tài chính và

phương pháp phân tích hiệu quả biên.

2.2.1 Đánh giá hiệu quả hoạt động thông qua chỉ tiêu tài chính

Đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng thông qua các chỉ tiêu tài chính là

phương pháp truyền thống và đã được thực hiện nghiên cứu khá nhiều trên thế giới.

Nghiên cứu của Seiford, L.M. và J Zhu (1999), hiệu quả hoạt động của ngân

hàng được đánh giá bằng cách sử dụng các chỉ tiêu tài chính, kế toán, đánh giá mối

quan hệ giữa nhiều yếu tố liên quan như tài sản, doanh thu, lợi nhuận, giá trị thị

trường, số lượng nhân viên, đầu tư và sự hài lòng của khách hàng. Bikker và Haaf

(2002) chỉ ra nên tập trung phân tích hiệu quả chi phí. Williams, J., & Gardener, E. P.

M. (2003) cho rằng phương pháp tốt nhất để phân tích hiệu quả hoạt động của ngân

hàng là trình bày rõ ràng trên báo cáo thường niên và báo cáo thu nhập ngân hàng,

trong đó các biến được thiết lập rõ ràng để trình bày, so sánh các kết quả. Maudos, J.

(2006) lại chỉ ra vốn vay là chỉ tiêu chính để đo lường hiệu quả ngân hàng. Chất lượng

vốn vay ảnh hưởng đến hoạt động tài chính của bất kỳ ngân hàng nào. Theo nghiên

cứu của Berger và Hannan (2008) lập luận rằng thanh khoản là chỉ tiêu rất quan trọng

9

thể hiện hiệu quả hoạt động của ngân hàng, đánh giá bất kỳ kế hoạch tài chính nào

cũng phải bao gồm dữ liệu về thanh khoản.

Nghiên cứu gần đây của Adam, M. (2014) phân chia các tỷ số tài chính thành 03

nhóm chính phản ánh khả năng sinh lợi, nhóm phản ánh khả năng thanh khoản và

nhóm phản ánh chất lượng tài sản.

Tổng kết từ nhiều nghiên cứu, nhìn chung, các chỉ tiêu tài chính để đánh giá,

phân tích hiệu quả hoạt động của ngân hàng có thể được chia thành 3 nhóm chính phù

hợp với hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại Việt Nam, đó là:

- Nhóm chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lợi.

- Nhóm chỉ tiêu đánh giá hoạt động kinh doanh.

- Nhóm chỉ tiêu đo lường rủi ro trong quá trình hoạt động của ngân hàng.

*Nhóm chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lợi:

Khả năng sinh lời được đo lường bằng các chỉ tiêu chính sau: ROA- tỷ lệ lợi

nhuận trên tổng tài sản, ROE - tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, NIM - tỷ lệ thu

nhập lãi cận biên, NNIM - tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên.

Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản ROA được tính theo công thức sau:

ROA = Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân

ROA đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng tài sản của ngân hàng, phản ánh

hiệu quả hoạt động của ngân hàng trong việc sử dụng tài sản để kiếm lời. ROA cho

thấy khả năng quản lý để đạt được tiền gửi với mức chi phí hợp lý (Ahmed, 2009).

ROA được dùng để xem xét hiệu quả hoạt động kinh doanh và tình hình tài chính

của ngân hàng. Tỷ lệ ROA cao cho thấy ngân hàng có cơ cấu tài sản hợp lý, điều động

linh hoạt trong danh mục tài sản có. Tỷ lệ ROA thấp phản ánh ngân hàng có danh mục

tài sản chưa hợp lý, cho vay không hiệu quả, chi phí hoạt động cao.

Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE được tính bằng công thức sau:

ROE = Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu bình quân

Tổng vốn chủ sở hữu bao gồm vốn cổ phần, lợi nhuận giữ lại và các quỹ dự trữ.

10

ROE cũng là chỉ số quan trọng đánh giá lợi nhuận và khả năng tăng trưởng của

một ngân hàng. ROE cũng được dùng để phân tích hiệu quả hoạt động kinh doanh, thể

hiện hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu.

Tỷ số này đo lường lợi nhuận đạt được trên mỗi đồng vốn mà chủ sở hữu đầu tư

vào ngân hàng. ROE cao là mục tiêu mong muốn của các cổ đông. Tỷ lệ ROE càng

cao chứng tỏ ngân hàng sử dụng hiệu quả đồng vốn của cổ đông, khả năng thu hồi vốn

của cổ đông cao. ROE thấp làm giảm khả năng thu hút vốn cho việc mở rộng quy mô,

hạn chế tăng trưởng ngân hàng.

Các chỉ tiêu ROA, ROE được các nhà quản trị, các nhà đầu tư tính toán để phân

tích hiệu quả hoạt động của ngân hàng, chúng thể hiện khả năng thu hồi vốn đầu tư

của cổ đông.

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên NIM và Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên NNIM được

tính bằng công thức sau:

NIM = ( Thu nhập lãi thuần / Tổng tài sản có sinh lời bình quân

NNIM = (Thu nhập ngoài lãi – Chi phí ngoài lãi) / Tổng tài sản có sinh lời

bình quân

Tỷ lệ NIM và NNIM là thước đo quan trọng để đánh giá khả năng hoạt động kinh

doanh của ngân hàng, cho thấy năng lực quản trị, điều hành của ngân hàng.

Tỷ lệ NIM xác định bằng tổng thu nhập từ lãi trừ đi chi phí trả lãi trên tổng tài

sản có sinh lời bình quân. Trong đó, tổng tài sản có sinh lời được xác định theo các

khoản mục tiền gửi tại NHNN, tiền gửi tại các TCTD, chứng khoán kinh doanh, cho

vay khách hàng, cho vay các TCTD khác, chứng khoán đầu tư. Tỷ lệ NIM phản ánh

mức chênh lệch lãi suất giữa huy động và cho vay của ngân hàng, phản ánh khả năng

sinh lãi của ngân hàng thông qua việc kiểm soát tài sản có sinh lời và tìm kiếm các

nguồn vốn với chi phí thấp.

Ngoài nguồn thu từ lãi, ngân hàng còn tập trung vào các khoản thu chi ngoài lãi.

Tỷ lệ NNIM thu nhập ngoài lãi cận biên phản ánh mức chênh lệch giữa nguồn thu

ngoài lãi (từ phí dịch vụ và các khoản thu từ hoạt động kinh doanh ngoại hối và giao

dịch vàng, thu từ hoạt động mua chứng khoán kinh doanh mua bán chứng khoán đầu

11

tư và thu từ hoạt động khác ) với các khoản chi phí ngoài lãi ( như tiền lương, chi bảo

hành, sữa chữa ...). Hiện nay, các NHTM đều tập trung phát triển các sản phẩm, dịch

vụ ngân hàng nhằm tăng thu nhập ngoài lãi.

* Nhóm chỉ tiêu đánh giá hoạt động kinh doanh:

- Các chỉ tiêu đánh giá hoạt động huy động vốn:

Tốc độ tăng trưởng vốn huy động (%) = (Tổng vốn huy động kỳ này – Tổng

vốn huy động kỳ trước) / Tổng vốn huy động kỳ trước x 100%

Chỉ tiêu này thể hiện khả năng mở rộng quy mô vốn huy động của ngân hàng qua

các năm và khả năng kiểm soát nguồn vốn huy động. Chỉ tiêu này còn thể hiện khả

năng cạnh tranh giữa các ngân hàng trong hoạt động huy động vốn, để so sánh tốc độ

tăng trưởng giữa các ngân hàng hoặc tốc độ tăng trưởng vốn bình quân của hệ thống.

Tốc độ tăng trưởng ổn định tạo sự chủ động cho ngân hàng trong việc lập kế hoạch

phát triển lâu dài và tạo dựng niềm tin cho khách hàng.

Bên cạnh đó, một số chỉ tiêu về cơ cấu nguồn vốn huy động cũng được tính toán.

Cơ cấu nguồn vốn huy động ảnh hưởng tới cơ cấu tài sản, chi phí hoạt động của ngân

hàng. Thông qua việc xác định cơ cấu vốn có thể xác định được mặt mạnh, mặt yếu

của ngân hàng trong quá trình hoạt động kinh doanh.

- Các chỉ tiêu đánh giá hoạt động tín dụng:

Tỷ lệ tăng trưởng dư nợ (%) = ( Dư nợ năm nay – Dư nợ năm trước ) / Dư

nợ năm trước x 100%

Chỉ tiêu này dùng để đánh giá sự tăng trưởng tín dụng của ngân hàng qua các

năm, đánh giá khả năng cho vay, tìm kiếm khách hàng và tình hình thực hiện kế hoạch

tăng trưởng tín dụng của ngân hàng.

Tỷ lệ cho vay = Tổng cho vay / Tổng vốn huy động : chỉ tiêu này thể hiện hiệu

quả sử dụng vốn huy động của ngân hàng, chỉ tiêu này cũng đánh giá khả năng thanh

khoản và khả năng quản lý của ngân hàng. Nếu tỷ lệ cho vay quá cao, các ngân hàng

sẽ gặp bất lợi trong trường hợp có bất kỳ thay đổi đột ngột nào trong việc huy động, có

thể dẫn đến việc giảm thu nhập do nắm giữ vốn không hiệu quả.

*Nhóm chỉ tiêu đo lường rủi ro hoạt động:

12

Các nhà quản trị rất chú trọng nhóm chỉ tiêu này, bởi bên cạnh việc gia tăng lợi

nhuận đòi hỏi ngân hàng phải kiểm soát chặt chẽ những rủi ro hoạt động để tạo ra tính

ổn định cho ngân hàng. Một số chỉ tiêu đánh giá rủi ro hoạt động như sau:

Dự trữ thanh khoản / Tổng tài sản : chỉ tiêu này thể hiện tỷ trọng tài sản thanh

khoản trên tổng tài sản của ngân hàng, phản ánh rủi ro thanh khoản.

Thanh khoản chỉ ra khả năng của ngân hàng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính trong

một thời kỳ, vì vậy để hướng đến mục tiêu tối ưu hóa lợi nhuận thì cần chấp nhận mức

rủi ro có thể kiểm soát được.

Tỷ lệ an toàn vốn = Vốn tự có / Tổng tài sản có rủi ro của ngân hàng = ( Vốn

cấp 1 + vốn cấp 2 ) / Tổng tài sản có rủi ro của ngân hàng

Tỷ lệ an toàn vốn thể hiện năng lực tài chính của ngân hàng. Tỷ lệ an toàn vốn

của ngành ngân hàng được quy định khác nhau ở các nước trên thế giới. Hiện nay ở

Việt Nam tỷ lệ này là 9%.

Tỷ lệ cho vay = Tổng dự nợ tín dụng / Tổng tài sản có : chỉ tiêu này thể hiện tỷ

trọng tín dụng trong tổng tài sản có. Tỷ lệ này càng cao thì ngân hàng đối mặt với rủi

ro tín dụng và rủi ro thanh khoản nếu nhu cầu rút tiền của công chúng tăng và chất

lượng tín dụng giảm.

Tỷ lệ nợ xấu (%) = ( Nợ xấu / Tổng dự nợ tín dụng ) x 100%: chỉ tiêu này để

phán ánh chất lượng tín dụng của ngân hàng, thể hiện khả năng quản lý tín dụng trong

hoạt động cho vay, thu hồi nợ. Tỷ lệ nợ xấu càng cao thể hiện chất lượng tín dụng

kém.

Tỷ lệ giữa tài sản có nhạy cảm với lãi suất với tài sản nợ nhạy cảm với lãi

suất : chỉ tiêu này phản ánh tính nhạy cảm với lãi suất trong hoạt động của ngân hàng.

Nếu ngân hàng có quy mô tài sản nhạy cảm với lãi suất lớn hơn nguồn vốn nhạy cảm

với lãi suất trong một thời kỳ nhất định thì ngân hàng đối mặt với khó khăn, thua lỗ

nếu lãi suất thị trường giảm; và nếu ngân hàng có quy mô tài sản nhạy cảm với lãi suất

nhỏ hơn nguồn vốn nhạy cảm với lãi suất thì ngân hàng gặp bất lợi trong trường hợp

lãi suất thị trường tăng.

13

Tổng vốn chủ sỡ hữu / tổng tài sản : đây là chỉ tiêu đòn bẩy tài chính của ngân

hàng, thể hiện bao nhiêu đồng tài sản được tạo ra trên một đồng vốn chủ sở hữu và

ngân hàng phải dựa vào nguồn vốn vay nợ là bao nhiêu.

Như vậy, đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng theo phương pháp truyền

thống thông qua các chỉ tiêu tài chính liên quan đến nhiều yếu tố hơn là chỉ tập trung

phân tích vào chỉ tiêu riêng biệt nào. Tuy nhiên, các chỉ tiêu này có nhược điểm là chỉ

phản ánh mối quan hệ giữa một số biến số cụ thể mà không đưa ra được đánh giá toàn

diện hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Để thực hiện việc đánh giá một cách tổng quát

đòi hỏi phải xây dựng, tính toán bộ chỉ tiêu gồm rất nhiều biến số gây mất thời gian và

khá phức tạp đối với các nhà quản trị ngân hàng, các nhà đầu tư, đòi hỏi nguồn số liệu

đầy đủ, tổng hợp cũng như kỹ năng và kinh nghiệm phân tích, đánh giá.

2.2.2 Đánh giá hiệu quả hoạt động bằng phương pháp phân tích hiệu

quả biên

Phương pháp phân tích hiệu quả biên bao gồm phương pháp phi tham số và

phương pháp tham số. Cả hai hướng tiếp cận phi tham số và tham số đều được sử dụng

rộng rãi trong nhiều nghiên cứu đo lường hiệu quả hoạt động. Mỗi cách tiếp cận khác

nhau chủ yếu ở hình dáng đường biên và các giả định phân phối đối với sai số.

Phương pháp tham số yêu cầu phải đưa ra một hàm sản xuất cụ thể, áp dụng mô

hình hồi quy với khoảng tin cậy và độ lệch nhất định (Nguyen, 2012). Phương pháp

này vì yêu cầu phải đưa ra dạng hàm cụ thể nên nếu xác định dạng hàm sai thì kết quả

đánh giá hiệu quả hoạt động có thể không chính xác. Đồng thời đối với phương pháp

tiếp cận tham số, giả định sẽ không có tính vững trong trường hợp cỡ mẫu nhỏ.

So với phương pháp tiếp cận tham số, phương pháp phi tham số không đòi hỏi

phải đưa ra dạng hàm cụ thể cho đường biên hiệu quả, đồng thời có thể kết hợp nhiều

yếu tố đầu vào, đầu ra trong mô hình .Tuy nhiên, vì không tính toán đến sai số nên đến

kết quả đo lường sẽ bị ảnh hưởng trong trường hợp dữ liệu có tồn tại sai số.

Không có kết luận phương pháp nào được xem là tốt nhất, mỗi phương pháp đều

có ưu nhược riêng, việc xem xét cẩn thận bộ dữ liệu được sử dụng cũng như phân tích

các đặc điểm nội tại của ngành sẽ thực hiện phù hợp cho từng phương pháp. Việc sử

14

dụng phương pháp nào là dựa trên quan điểm của mỗi nhà nghiên cứu và số liệu thu

thập được (Berger và Humphrey, 1997; Zamorano, 2004 )

Có rất nhiều nghiên cứu trên thế giới và ở trong nước sử dụng phương pháp bao

dữ liệu DEA để đánh giá hiệu quả hoạt động ngân hàng, so sánh và xếp hạng các ngân

hàng. Đồng thời, kết hợp với chỉ số Malmquist đo lường năng suất nhân tố tổng hợp để

xác định yếu tố gây phi hiệu quả hoạt động. Cũng đã có nhiều nghiên cứu sử dụng

đồng thời cả hai hướng tiếp cận phi tham số và tham số để đo lường và đánh giá hiệu

quả hoạt động của ngân hàng.

Việc sử dụng các chỉ số tài chính truyền thống trong việc đo lường và đánh giá

hiệu quả hoạt động của ngân hàng sẽ không đầy đủ và toàn diện vì hoạt động của ngân

hàng có sự tham gia của nhiều yếu tố đầu vào và đầu ra. DEA được xem là cách tiếp

cận phù hợp. Một cách đơn giản, DEA dùng để tính toán và ước lượng hiệu quả của

các ngân hàng trong việc sử dụng các nguồn lực đầu vào để tạo ra các kết quả đầu ra,

để có thể so sánh hiệu quả hoạt động giữa các ngân hàng với nhau, khi đó đường biên

hiệu quả được xây dựng. Phương pháp này giúp đánh giá được hiệu quả tương đối của

các ngân hàng, xác định được các ngân hàng hoạt động hiệu qủa, các ngân hàng hoạt

động không hiệu quả trong mẫu nghiên cứu, đồng thời xác định được nguồn gây phi

hiệu quả hoạt động.

Trong đề tài nghiên cứu này, do giới hạn về số liệu thu thập, tác giả hướng đến

cách tiếp cận phi tham số, sử dụng mô hình phân tích bao dữ liệu DEA, đồng thời phân

tích chỉ số Malmquist đo lường năng suất nhân tố tổng hợp để đánh giá hiệu quả hoạt

động của các NHTMCP giai đoạn 2009 - 2017 một cách bao quát, khắc phục được

những hạn chế trong việc phân tích hàng loạt các chỉ số tài chính. Phương pháp này

đưa ra đánh giá tổng quát về hiệu quả hoạt động ngân hàng dựa trên việc thu thập số

liệu các biến đầu vào, đầu ra đưa vào mô hình DEA.

2.2.3 Giới thiệu tổng quát về phương pháp DEA

DEA là phương pháp toán học cho sự phát triển đường biên sản xuất và đo lường

hiệu quả hoạt động của các đơn vị nghiên cứu đối với đường biên này ( Charnes et al.,

15

1978 ). DEA được hình thành từ đường biên tuyến tính kết hợp các tập hợp quan sát

thực tiễn tốt nhất, tạo nên một mặt lồi khả năng sản xuất. Như vậy, DEA không đòi hỏi

phải có dạng hàm cơ bản. Việc đo lường hiệu quả như vậy dựa trên cơ sở phương pháp

phân tích giới hạn, các đơn vị ra quyết định DMU có hiệu quả cao nhất sẽ tạo thành

đường giới hạn khả năng sản xuất, các DMU khác trong mẫu sẽ được so sánh với

đường giới hạn này để xem xét hoạt động có hiệu quả hay không.

Theo Appa và Williams (2002), phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA được

thiết lập dùng để so sánh hiệu quả hoạt động của các DMUs tương tự nhau trên nhiều

lĩnh vực khác nhau như trường học, cửa hàng, bệnh viện, các tổ chức kinh tế…Các

đơn vị nghiên cứu độc lập này được gọi là các đơn vị ra quyết định (DMUs – Decision

Making Units). Các đơn vị ra quyết định sử dụng một số đầu vào để sản xuất ra các

đầu ra khác nhau.

DEA sử dụng thuật ngữ đơn vị ra quyết định (Decision Making Unit – DMU) để

thể hiện các đơn vị được đánh giá khả năng chuyển đổi các yếu tố đầu vào đưa ra các

yếu tố đầu ra, hay nói cách khác đó là tỷ số đầu ra trên đầu vào để đo lường hiệu quả

của các đơn vị ra quyết định DMU. Trên thực tế, có nhiều DMU khác nhau, khi đó

mỗi DMU sẽ có các yếu tố đầu vào và các yếu tố đầu ra khác nhau. Để kết quả đo

lường hiệu quả có ý nghĩa, các đơn vị trong cùng mẫu nghiên cứu phải đồng nhất về

bộ dữ liệu đầu vào và đầu ra. Các DMU đạt hiệu quả cao nhất sẽ tạo ra đường biên

giới hạn khả năng sản xuất, các DMU khác trong mẫu sẽ được so sánh với đường biên

này để xác định mức độ hiệu quả.

Theo Thagunna và Poudel (2013), DEA không cần một tham số nhất định cho

các biến đầu vào và biến đầu ra, do đó có thể xử lý kết hợp nhiều biến đầu vào, đầu ra

trong việc đo lường hiệu quả, vì vậy đây được gọi là phương pháp phi tham số.

DEA là phương pháp phân tích phi tham số, không yêu cầu phải xác định dạng

hàm khi xây dựng đường biên hiệu quả, và không phải đưa ra bất cứ giả thuyết nào về

sự phân phối phi hiệu quả. Đường giới hạn biên hiệu quả được tạo thành dựa trên mẫu

gồm các đơn vị ra quyết định được lựa chọn nên cỡ mẫu nhỏ và chuyên sâu.

16

Kết luận từ nghiên cứu của Favero và Papi (1995), Resti (1997) đã chỉ ra ưu điểm

của phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA là có thể xử lý mô hình với sự kết hợp

nhiều yếu tố đầu vào và đầu ra, không đòi hỏi giả thuyết liên quan đến các yếu tố đầu

vào và đầu ra và loại bỏ được giá trị ngoại lai. Các đơn vị ra quyết định là tương đối

tương đồng với nhau ở một mức độ nhất định. Việc lựa chọn biến đầu vào và đầu ra

theo nhiều hướng tiếp cận, tùy thuộc vào đặc trưng riêng của từng ngành nghề, dịch vụ

của các DMU.

Hiệu quả kỹ thuật được tách thành hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô,

tạo điều kiện thuận lợi trong việc phân tích kết quả nghiên cứu (Thagunna và Poudel,

2013).

Kết quả đo lường để đánh giá từng DMU, và có thể so sánh từng DMU với nhau

theo nhiều chỉ tiêu được đo lường: hiệu quả kỹ thuật toàn bộ, hiệu quả kỹ thuật thuần

hay hiệu quả quy mô. Bên cạnh đó, kết quả đo lường được từ mô hình DEA có thể xác

định được mức phi hiệu quả hoạt động, từ đó xác định được nguyên nhân và có biện

pháp khắc phục, điều chỉnh kịp thời giúp cải thiện hiệu quả hoạt động cho từng đơn vị.

Phương pháp bao dữ liệu DEA xuất phát từ ý tưởng ban đầu của Farell (1957)

nhằm ước lượng hiệu quả kỹ thuật với đường biên sản xuất đối với các đơn vị ra quyết

định DMUs, dựa trên một độ đo kỹ thuật để chỉ ra khả năng một DMU đạt được đầu ra

lớn nhất từ một tập hợp đầu vào cho trước. Tuy nhiên không thể xác định được hàm

sản xuất hiệu quả trên thực tế nên Farell đưa ra ước lượng hàm từ tập dữ liệu bao gồm

mẫu quan sát. Các đơn vị DMU nằm trên đường biên được đánh giá là hiệu quả, các

đơn vị DMU không nằm trên đường biên sẽ được so sánh với các DMU tương đồng

trên đường biên để ước tính điểm hiệu quả .

Điểm hiệu quả DEA là điểm hiệu quả tương đối giữa các DMU với nhau, một

đơn vị đạt hiệu quả tuyệt đối (EF = 1) nằm trên đường giới hạn hiệu quả, tuy nhiên

trên thực tế không có nghĩa sẽ đạt hiệu quả tốt nhất mà chỉ tốt hơn các đơn vị khác

trong phạm vi mẫu nghiên cứu.

Sau đó, Charnes, Cooper và Rhodes (1978) phát triển ý tưởng của Farell thành

mô hình bao dữ liệu DEA với giả thiết đưa ra là tối thiểu hóa đầu vào trong điều kiện

17

hiệu quả không đổi theo quy mô (CRS). (Điều kiện CRS có nghĩa là khi tăng các yếu

tố đầu vào thì kết quả hiệu quả cũng không thay đổi). Năm 1984, Banker, Charnes và

Cooper đã phát triển mô hình phân tích bao dữ liệu DEA với điều kiện hiệu quả thay

đổi theo quy mô (VRS). (Điều kiện VRS là khi tăng các yếu tố đầu vào thì đầu ra tăng

lên một tỷ lệ nhỏ hơn hoặc lớn hơn tỷ lệ gia tăng đầu vào )

Như vậy bên cạnh những ưu điểm thì DEA vẫn còn những hạn chế cần xem xét

trong việc lựa chọn sử dụng. Trước hết, vì DEA là mô hình đo lường hiệu quả hoạt

động phi tham số nên khó có thể kiểm tra giả thuyết thống kê và cần thực hiện các

nghiên cứu bổ sung, đồng thời là phương pháp phân tích phi tham số nên không có

mức ý nghĩa hay độ tin cậy. Việc không tính toán mức sai số sẽ ảnh hưởng phần nào

đến kết quả đo lường khi dữ liệu có sai số ngẫu nhiên.

Zuzana Irsova ( 2009 ) chỉ ra một số thiếu sót trong phương pháp DEA là phương

pháp này không tính đến sai số ngẫu nhiên, kết quả nghiên cứu phụ thuộc vào việc

chọn lựa biến đầu vào, đầu ra, đồng thời phụ thuộc vào số lượng các DMUs được

chọn, với cỡ mẫu nhỏ có thể đưa ra tỷ lệ hiệu quả đạt được cao và ngược lại, với cỡ

mẫu lớn, có thể làm giảm mức độ hiệu quả trung bình được ước lượng tương đối so

với các DMUs hoạt động tốt nhất.

Theo Thagunna và Poudel (2013), DEA không tính toán sai số ngẫu nhiên, đồng

thời thử nghiệm giả thuyết khó vì đây là phương pháp phi tham số.

Việc đánh giá và so sánh hiệu quả của các DMU được thực hiện trong một tổng

thể nghiên cứu, vì vậy các DMU nằm trên đường biên hiệu quả sẽ tốt hơn các đơn vị

khác trong cùng mẫu khảo sát, tuy nhiên trên thực tế không có nghĩa là đơn vị đạt hiệu

quả tuyệt đối. Đồng thời, việc lựa chọn biến đầu vào và đầu ra khác nhau cũng dẫn đến

kết quả nghiên cứu thay đổi (Tran và Bhaiyat, 2016)

2.2.4 Cách tiếp cận đánh giá hiệu quả theo phương pháp DEA

Có hai cách tiếp cận chính để đánh giá hiệu quả hoạt động của các DMUs theo

phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA là cách tiếp cận đầu vào và cách tiếp cận đầu

ra.

18

Cách tiếp cận đầu vào hướng đến mục tiêu các đơn vị ra quyết định DMU cần

giảm tối thiểu bao nhiêu lượng đầu vào để đạt được trạng thái tối ưu với điều kiện sản

lượng đầu ra cho trước. Cách tiếp cận đầu ra các đơn vị ra quyết định DMU cần tối đa

hóa đầu ra là bao nhiêu để đạt trạng thái tối ưu với điều kiện lượng đầu vào cố định

cho trước (Cooper et al.,1978)

Cách tiếp cận đầu vào (Input – orientated measures)

Farell (1957) minh họa ý tưởng của ông về hiệu quả kỹ thuật bằng một ví dụ gồm

các doanh nghiệp sử dụng 2 yếu tố đầu vào x1 và x2 để sản xuất ra một yếu tố đầu ra y

với điều kiện CRS- sản lượng không đổi theo quy mô. Các doanh nghiệp đạt hiệu quả

hoàn toàn nằm trên đường đẳng lượng SS’ trong đồ thị:

Đồ thị 2.1 : Hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận đầu vào

Đồ thị trên giả thiết đầu ra y xác định, SS’ là đường đẳng lượng thể hiện mức kết

hợp tối thiểu của đầu vào x1 và x2 vì vậy được gọi là định hướng đầu vào.

Theo hình, điểm Q nằm trên đường SS’ nên được coi là điểm hiệu quả, trong khi

tại điểm P sẽ không đạt hiệu quả. Khi đó, phi hiệu quả chính là khoảng cách QP, đây là

lượng đầu vào có thể giảm xuống mà không làm giảm đầu ra để doanh nghiệp đạt

được trạng thái tối ưu. Mức không hiệu quả này được đo bằng tỷ số QP/OP.

Hiệu quả kỹ thuật được xác định bằng tỷ số:

TE = = 1 - OQ OP QP OP

19

TE nhận giá trị từ 0 ->1 . TE = 1 tức là doanh nghiệp đạt hiệu quả hoàn toàn, khi

đó QP = 0, hay doanh nghiệp không tồn tại mức phi hiệu quả.

Đường đẳng lượng SS’ theo cách đo lường này được xác định dựa trên điều kiện

CRS. Tuy nhiên thực tế không thể xác định được hàm sản xuất của một doanh nghiệp

đạt hiệu quả hoàn toàn nên khó có thể xác định được đường đẳng lượng SS’ như đồ

thị.

Từ đó, Farell (1957) đưa ra ý tưởng sử dụng một đường đẳng lượng lồi tuyến tính

từng khúc phi tham số, các điểm quan sát hiệu quả không nằm bên trái hay bên dưới

nó, và đường đẳng lượng này được ước lượng từ dữ liệu mẫu cho sẵn.

Đồ thị 2.2 : Hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận đầu vào ước lượng từ dữ liệu mẫu

Vì đường SS’ được ước lượng từ mẫu quan sát cho trước nên các DMU nằm trên

đường SS’ đạt hiệu quả là hiệu quả tương đối hoàn toàn so với các DMU khác trong

cùng mẫu nghiên cứu.

Các doanh nghiệp A, B, C nằm trên đường đẳng lượng lồi SS’ đạt hiệu quả tương

đối hoàn toàn. Tại P doanh nghiệp chưa đạt hiệu quả tương đối hoàn toàn.

Cách tiếp cận đầu ra (Output – orientated measures)

Đo lường hiệu quả theo cách tiếp cận đầu ra ngược lại với cách tiếp cận đầu vào,

được mô tả bằng ví dụ gồm hai đầu ra và một đầu vào, điều kiện sản lượng không đổi

theo quy mô CRS, theo đồ thị sau:

20

Đồ thị 2.3 : Hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận đầu ra

Đồ thị giữ nguyên đầu vào x mà có thể đạt được mức sản lượng đầu ra cao nhất

nên gọi là định hướng đầu ra.

Hiệu quả kỹ thuật dựa trên đường giới hạn khả năng sản xuất ZZ’. Các điểm nằm

dưới đường ZZ’ đại diện cho các DMU không đạt hiệu quả hoàn toàn.

Điểm A là điểm không hiệu quả vì nằm dưới đường giới hạn khả năng sản xuất.

Khoảng cách AB là phi hiệu quả, đó chính là tỷ lệ đầu ra có thể tăng thêm mà không

yêu cầu thêm lượng đầu vào. Khi đó TE = OA/OB.

Để ước lượng hiệu quả kỹ thuật từ dữ liệu mẫu cho trước, ta có đồ thị sau:

Đồ thị 2.4 : Hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận đầu ra ước lượng từ dữ liệu mẫu

21

2.2.5 Lựa chọn biến trong mô hình DEA

Đánh giá hiệu quả hoạt động theo phương pháp DEA có rất nhiều biến đầu vào

và biến đầu ra được sử dụng tùy thuộc vào đặc trưng ngành nghề hoạt động của các

DMU. Không giống những ngành sản xuất khác, đối với ngành ngân hàng để xác định

các chỉ tiêu đại diện biến đầu vào và đầu ra không đơn giản vì trong quá trình hoạt

động, NHTM sử dụng cả tiền gởi và các tài sản khác.

Theo Berger và Humphrey (1997) xác định có sự khó khăn trong việc chọn biến

để đưa vào mô hình phân tích hiệu quả hoạt động và không có phương pháp nào được

xem là hoàn hảo trong việc lựa chọn biến. Có hai hướng tiếp cận chính để xác định

biến đầu vào và đầu ra là hướng tiếp cận sản xuất và hướng tiếp cận trung gian.

Theo hướng tiếp cận sản xuất xem xét ngân hàng là đơn vị sử dụng vốn và lao

động để cung cấp sản phẩm tiền gởi và cho vay đến khách hàng. Cách tiếp cận này tập

trung xem xét hiệu quả chi phí.

Theo hướng tiếp cận trung gian xem xét ngân hàng là các đơn vị trung gian tài

chính huy động nguồn vốn từ tiền gửi và nhiều nguồn khác nhau sau đó phân bổ nguồn

vốn cho nền kinh tế dưới hoạt động cho vay. Hướng tiếp cận này tập trung đánh giá

hoạt động sinh lời của ngân hàng, chủ yếu để đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân

hàng. Đầu vào của ngân hàng bao gồm các chỉ tiêu như tiền gửi, lao động, kỹ thuật,;

đầu ra như tiền cho vay, các khoản thu nhập khác từ hoạt động dịch vụ.

Nhận thấy đối với hai hướng tiếp cận trên, thì tiền gửi được xem là đầu ra trong

cách tiếp cận sản xuất, nhưng được xem là đầu vào trong cách tiếp cận trung gian.

Nguyễn Việt Hùng (2008) có năm cách để xác định các biến đầu vào và đầu ra,

đó là cách tiếp cận sản xuất, cách tiếp cận trung gian, cách tiếp cận tài sản, cách tiếp

cận giá trị gia tăng và cách tiếp cận chi phí sử dụng. Trong đó chỉ ra đối với cách tiếp

cận tài sản khác biệt với cách tiếp cận trung gian là xem tài sản nợ là đầu vào và tài

sản có là đầu ra, đối với cách tiếp cận giá trị gia tăng và cách tiếp cận chi phí sử dụng

tiền gửi là đầu ra.

22

Eken và Kale (2011) kết luận có 03 hướng tiếp cận để chọn biến đầu vào và đầu

ra cho mô hình DEA là hướng tiếp cận sản xuất, hướng tiếp cận trung gian và hướng

tiếp cận lợi nhuận. Trong đó theo hướng tiếp cận sản xuất xem xét ngân hàng sử dụng

vốn và lao động sản xuất các loại hình dịch vụ ngân hàng, cách tiếp cận này chủ yếu

phù hợp cho các chi nhánh địa phương hoặc chi nhánh ngân hàng; đối với hướng tiếp

cận lợi nhuận thì biến đầu ra được lựa chọn theo định hướng lợi nhuận như thu nhập từ

lãi và các khoản tương tự, thu nhập ngoài lãi và các khoản tương tự.

Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn hướng tiếp cận trung gian vì 2 lý do. Thứ

nhất, dựa trên quan điểm ngân hàng đóng vài trò là tổ chức trung gian tài chính nhận

tiền gửi sau đó phân phối nguồn vốn cho nền kinh tế. Thứ hai, tham khảo từ nghiên

cứu của Berger và Humphrey (1997), hướng tiếp cận sản xuất chỉ phù hợp hơn trong

việc ước lượng hiệu quả của các chi nhánh ngân hàng.

2.2.6 Mô hình DEA

Trong kinh tế học, một doanh nghiệp đạt hiệu quả nếu tối đa hóa đầu ra trong

việc sử dụng các đầu vào cho trước (Ngô, 2010). Hiệu quả của việc sử dụng một đầu

ra y và một đầu vào x được đo lường theo công thức cơ bản sau:

EF = = output input y x

Trong đó,

output là biến đầu ra như : số lượng, doanh thu, lợi nhuận…

input là biến đầu vào như : tiền lương, chi phí…

Farell (1957) mở rộng công thức tính hiệu quả trong trường hợp doanh nghiệp sử

dụng nhiều yếu tố đầu vào và nhiều yếu tố đầu ra. Giả sử doanh nghiệp có k yếu tố đầu

vào và sản xuất ra m kết quả đầu ra, khi đó hiệu quả được xác định:

TE = ∑umym ∑vkxk

0 ≤ um, vk ≤ 1

23

Trong đó, u là trọng số của biến đầu ra y, v là trọng số của biến đầu vào x. Trong

trường hợp này các trọng số um và vk giúp cho các DMU đạt hiệu quả cao nhất.

Nếu mẫu quan sát gồm n doanh nghiệp khác nhau, khi đó hiệu quả của doanh

nghiệp thứ i (1 ≤ i ≤ n) được xác định như sau:

=

TEi =

∑umymi ∑vkxki

u1y1i + u2y2i + ... umymi v1x1i + v2x2i + … + vkxki

Tính toán hệ số hiệu quả cho từng doanh nghiệp theo công thức trên, các

doanh nghiệp đạt hiệu quả cao nhất (TE = 1) sẽ hình thành đường bao dữ liệu,

các doanh nghiệp còn lại không đạt hiệu quả hoàn toàn (TE < 1) không nằm trên

đường bao dữ liệu.

Vì trọng số um và vk giúp các DMU tiến gần đường biên giới hạn khả năng sản

xuất nhất nên việc tính toán hiệu quả TE của một DMU nào đó sẽ được tính toán thành

Maxu,v TE

Để tối đa hóa hiệu quả của doanh nghiệp thứ io, ta giải bài toán:

Maxu,v TEio với TEio =

∑umymio ∑vkxkio

Điều kiện : TEio ≤ 1 , 1 ≤ i ≤ n

0 ≤ um,vk ≤ 1

Bài toán trên sẽ tồn tại vô số nghiệm nên Charnes và Cooper đưa vào ràng buộc:

∑vkxkio = 1. Khi đó, bài toán sẽ là:

Maxu,v ( ∑umymio ) ( * )

Với cùng điều kiện:

∑vkxkio = 1

Teio ≤ 1, 1 ≤ i ≤ n

0 ≤ um, vk ≤ 1

Theo phương pháp tối ưu hóa tuyến tính phi tham số, bài toán được viết lại thành

dạng bao dữ liệu như sau:

Min θ

24

Với điều kiện : -yi + Yƛ ≥ 0

θxi – Xƛ ≥ 0

ƛ ≥ 0

Trong đó,

θ : mức độ hiệu quả của mỗi doanh nghiệp

ƛ : ( gồm tập hợp ƛ1, ƛ2,.., ƛn ) được xem như trong số giữa các DMU với nhau.

xi : đầu vào của doanh nghiệp thứ i

yi : đầu ra của doanh nghiệp thứ i

X ( gồm tập hợp x1, x2,…, xn ) : tập đầu vào của các doanh nghiệp.

Y ( gồm tập hợp y1, y2, …, yn ) : tập đầu ra của các doanh nghiệp.

Bài toán ( * ) được gọi là mô hình DEA trong điều kiện CRS sản lượng không

đổi theo quy mô.

Bài toán này được giải bằng cách đi tìm giá trị θ và ƛ cho từng DMU (dữ liệu về

các biến đầu vào và đầu ra đã biết).

Giải bài toán ( *) n lần, mỗi lần cho một doanh nghiệp sẽ xác định được mức độ

hiệu quả. Với θ = 1 là đạt hiệu quả hoàn toàn, θ < 1 là không đạt hiệu quả hoàn toàn.

Mô hình trên đây được khảo sát trong trường hợp các DMU hoạt động ở quy mô

tối ưu. Tuy nhiên, trên thực tế các DMU thường không hoạt động ở quy mô tối ưu, vì

vậy điều kiện CRS không còn phù hợp, Banker, Charnes và Cooper (1984) mở rộng

mô hình DEA trong điều kiện sản lượng thay đổi theo quy mô VRS.

Mô hình DEAVRS:

Mô hình DEAVRS đo lường hiệu quả kỹ thuật với điều kiện VRS sản lượng thay

đổi theo quy mô, vì vậy hiệu quả có tác động của hiệu quả quy mô, kết quả đo lường

hiệu quả sẽ bao gồm hiệu quả kỹ thuật thuần PE và hiệu quả quy mô SE.

Mô hình DEAVRS cũng giống như mô hình DEACRS, tuy nhiên thêm điều kiện ∑ƛi

= 1

Min θ

Điều kiện : -yi + Yƛ ≥ 0

θxi – Xƛ ≥ 0

25

∑ƛi = 1

ƛ ≥ 0

Nếu doanh nghiệp đạt hiệu quả quy mô = 1, tức hoạt động với hiệu quả quy mô

tối ưu thì việc tăng hay giảm quy mô sản xuất không cải thiện được hiệu quả hoạt động

của doanh nghiệp, trở lại như trong mô hình DEACRS.

Trong mô hình DEAVRS, các doanh nghiệp không đạt hiệu quả hoàn toàn sẽ tồn

tại phi hiệu quả, phi hiệu quả có thể được xác định là phi hiệu quả kỹ thuật thuần và

phi hiệu quả quy mô. Phi hiệu quả quy mô được xác định có thể hoạt động dưới điều

kiện sản lượng tăng theo quy mô (IRS) hay sản lượng giảm theo quy mô (DRS). Điều

kiện IRS có nghĩa là gia tăng đầu vào dẫn đến kết quả đầu ra tăng cao hơn tỷ lệ tăng

đầu vào; điều kiện DRS có nghĩa khi tăng đầu vào dẫn đến kết quả đầu ra tăng thấp

hơn tỷ lệ tăng đầu vào ( Rahman và Rosman, 2013)

Để biết được doanh nghiệp hoạt động trong điều kiện IRS hay DRS giải bài toán

(*) với ràng buộc ∑ƛi ≤ 1.

Doanh nghiệp hoạt động trong điều kiện IRS cần tăng quy mô hoạt động, mở

rộng thị trường để cải thiện hiệu quả. Ngược lại, doanh nghiệp hoạt động trong điều

kiện DRS cần thu hẹp quy mô, tập trung phát triển mảng sản phẩm dịch vụ để cải thiện

hiệu quả hoạt động. Kết quả nghiên cứu từ hai mô hình DEACRS và DEAVRS cho cùng

một bộ dữ liệu, nếu kết quả nghiên cứu khác nhau của cùng một DMU chứng tỏ DMU

này tồn tại phi hiệu quả quy mô. Điều này được minh họa theo đồ thị sau:

Đồ thị 2.5: Hiệu quả không đổi theo quy mô và hiệu quả thay đổi theo quy mô

26

Đường CRS là đường thẳng nối liền gốc tọa độ và DMU có hiệu quả cao nhất

(TE = 1). Đường VRS tính đến sự khác biệt về quy mô có hình dáng như một đường

bao quanh các DMU kém hiệu quả khác.

Theo đồ thị, mô hình DEACRS phi hiệu quả kỹ thuật theo đầu vào tại P là khoảng

cách PPc, mô hình DEAVRS phi hiệu quả là đoạn PPV. Sự khách nhau về mức phi hiệu

quả giữa hai mô hình là đoạn PcPv chính là hiệu quả quy mô.

2.2.7 Chỉ số Malmquist ước lượng thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp

Nhà kinh tế học và thống kê học người Thụy Điển Sten Malmquist vào năm 1953 đã đưa ra chỉ số Malmquist nhằm ước lượng sự thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp TFP và ước lượng sự thay đổi của các thành phần có liên quan bao gồm: thay đổi hiệu quả kỹ thuật, thay đổi tiến bộ công nghệ, thay đổi hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô .

Coeli (1996) đã sử dụng phương pháp DEA để đo lường chỉ số Malmquist.

Chỉ số thay đổi năng suất Malquist đo lường sự thay đổi của năng suất nhân tố

tổng hợp qua các giai đoạn khác nhau dựa trên công thức sau:

Trong đó, thành phần thứ nhất ước lượng sự thay đổi hiệu quả giữa năm t và năm

t+1 ( với điều kiện CRS)

Thành phần thứ hai ước lượng sự thay đổi công nghệ giữa năm t và t+1.

Như vậy,

TFP = TE x TC

27

TE = PE x SE

Các thành phần trong chỉ số TFP có thể thay đổi ngược chiều. Chỉ số Malquist

lớn hơn 1 sẽ thể hiện năng suất tăng, nhỏ hơn 1 thể hiện năng suất giảm.

Chỉ số Malquist sử dụng dữ liệu bảng để ước lượng hiệu quả giữa các giai đoạn

khác nhau. Kết quả ước lượng từ chỉ số Malquist để so sánh và đánh giá mức độ hiệu

quả theo thời gian, đồng thời đánh giá các thành phần hiệu quả có liên quan và dự báo

xu hướng biến động trong tương lai.

2.3 Lược khảo các nghiên cứu trước đây

2.3.1 Các nghiên cứu trên thế giới sử dụng phương pháp DEA đánh giá

hiệu quả hoạt động ngân hàng

Phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA thường được ứng dụng để phân tích

hiệu quả hoạt động của các DMUs trong nhiều lĩnh vực giáo dục, y tế, kinh tế, xây

dựng…Phương pháp này đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu để đo

lường hiệu quả của các chi nhánh.

Sherman và Gold (1985) đã ứng dụng lần đầu tiên phương pháp DEA để đánh

giá hiệu quả hoạt động của 14 chi nhánh một ngân hàng ở Mỹ. Nghiên cứu bao gồm

03 biến đầu vào là lao động, không gian làm việc và chi phí cung cấp với 01 biến đầu

ra là số lượng giao dịch. Kết quả nghiên cứu cho thấy 06 chi nhánh hoạt động kém

hiệu quả so với các chi nhánh khác trong mẫu quan sát.

Golony và Storbeck (1999 ) đánh giá hiệu quả hoạt động của 182 chi nhánh của

một ngân hàng lớn ở Mỹ ( ngân hàng Big Bank ) trong thời gian từ quý 2 năm 1992

đến quý 3 năm 1993 bằng phương pháp bao dữ liệu DEA. Tác giả đánh giá hiệu quả

hoạt động của các chi nhánh này theo hướng tiếp cận trung gian, xem xét ngân hàng là

tổ chức trung gian cung cấp các dịch vụ tài chính. Mô hình DEA định hướng đầu ra

được lựa chọn bao gồm các biến đầu vào (gồm các biến đầu vào bên trong như là giờ

làm việc, chi phí hoạt động và các biến đầu vào bên ngoài như là thị trường, điều kiện

kinh tế, khả năng cạnh tranh) và các biến đầu ra (đo lường ngắn hạn như là cho vay,

tiền gửi và dài hạn như là sự hài lòng của khách hàng, danh tiếng của chi nhánh). Kết

quả nghiên cứu chỉ ra 92 chi nhánh ngân hàng Big Bank hoạt động hoàn toàn hiệu quả

28

trong quý 3 năm 1993 và chỉ có 5 chi nhánh hoạt động dưới 70%. Các chi nhánh có

tổng cho vay lớn hoạt động hiệu quả hơn các chi nhánh có tổng cho vay nhỏ.

Ngoài việc đánh giá hiệu quả hoạt động và hiệu quả dịch vụ, DEA được mở rộng

để đánh giá hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng. Một số nghiên cứu tiêu biểu như sau:

Hammad (2007) đo lường hiệu quả kỹ thuật của 16 ngân hàng ở Palestine giai

đoạn 2002 – 2005 với mô hình DEA trong điều kiện CRS và VRS. Tác giả lựa chọn

các biến đầu vào bao gồm lao động, tài sản cố định và tiền gởi, và các biến đầu ra bao

gồm tín dụng (cho vay và thấu chi), thu nhập khác (chủ yếu là đầu tư cổ phiếu ). Kết

quả nghiên cứu cho thấy hiệu quả kỹ thuật trung bình là 83,7% khác với hiệu quả kỹ

thuật thuần là 96,3%. Và nhìn chung, các ngân hàng nội địa có hiệu quả kỹ thuật và

hiệu quả kỹ thuật thuần cao hơn so với các ngân hàng nước ngoài. Nghiên cứu cũng

chỉ ra các NHNN có hiệu quả trung bình cao hơn so với các NHTM.

Mới đây là nghiên cứu của Mansour Al- Shamali và Nour Al- Shamali (2014)

đánh giá hiệu quả hoạt động của từng khu vực ngân hàng ở Kuwait trước và sau giai

đoạn suy thoái kinh tế 2006 - 2010 sử dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA.

Theo phương pháp nghiên cứu định tính bằng việc thống kê, mô tả dữ liệu được lấy từ

cuộc phỏng vấn tiến hành với ba nhà quản lý khu vực từ các ngân hàng khác ở Kuwait

và định lượng bằng mô hình DEA với số liệu các biến đầu vào và đầu ra được lấy từ

báo cáo thường niên của các ngân hàng. Tác giả đã so sánh kết quả của việc chạy mô

hình DEA với kết quả nghiên cứu định tính thu thập được thông qua các cuộc khảo sát

tập trung nghiên cứu ở các chỉ tiêu: tổng lượng tiền mặt, tiền gửi, nguồn vốn, chất

lượng tài sản, quy mô để đưa ra đánh giá toàn diện về hiệu quả hoạt động của các ngân

hàng ở Kuwait. Kết quả nghiên cứu chỉ ra quy mô ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động

của các ngân hàng ở Kuwait, các NHNN hoạt động hiệu quả hơn so với các ngân hàng

tư nhân, điều này là do các NHNN có các khoản vay lớn trong danh mục đầu tư được

kiểm soát bởi Chính phủ. Nghiên cứu này tập trung vào các đặc điểm khác nhau của

các ngân hàng, từ đó đưa ra những giải pháp giúp nâng cao hiệu quả hoạt động cho các

ngân hàng.

29

Nghiên cứu của Tran và Bhaiyat (2016) đánh giá hiệu quả của 31 NHTMCP Việt

Nam sử dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA giai đoạn 2011- 2014. Các biến

đầu vào được chọn là tài sản cố định, tiền gửi và chi phí nhân viên, các biến đầu ra

gồm cho vay, chứng khoán đầu tư và thu nhập ngoài lãi. Kết quả phân tích cho thấy

hiệu quả kỹ thuật trung bình của các ngân hàng TMCP Viêt Nam là 87%, các NH sử

dụng lãng phí 13% nguồn lực đầu vào. Hiệu quả kỹ thuật trung bình giảm năm 2012,

sau đó tăng qua các năm sau. Riêng đối với khối NHNN và khối ngân hàng niêm yết

có mức độ hoạt động hiệu quả cao hơn so với các NHTM và khối các ngân hàng

không niêm yết. Cơ cấu tái cấu trúc ngân hàng 2011 – 2015 đạt hiệu quả tích cực trên

một số ngân hàng nghiên cứu. Bên cạnh đó, tác giả đề xuất một số giải pháp nâng cao

hiệu quả hoạt động cho các NHTMCP Việt Nam.

2.3.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân

hàng bằng phương pháp DEA

Nghiên cứu của Nguyễn Việt Hùng (2008), tác giả nghiên cứu cách tiếp cận tham

số (SFA) để xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động và cách tiếp cận phi

tham số (DEA) để đo lường hiệu quả hoạt động cho 32 ngân hàng thương mại ở Việt

Nam bao gồm 5 ngân hàng thương mại nhà nước, 4 ngân hàng liên doanh và 23 ngân

hàng thương mại cổ phần giai đoạn 2001 – 2005. Bài nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận

trung gian với các biến được lựa chọn trong mô hình DEA bao gồm 2 biến đầu ra và 3

biến đầu vào. Các biến đầu vào là : tổng tài sản cố định ròng, tổng chi cho nhân viên,

tổng vốn huy động. Các biến đầu ra là : thu về lãi và các khoản tương đương, thu phi

lãi và các khoản tương đương. Kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu quả toàn bộ bình

quân của cả mẫu đạt 79,1%, các ngân hàng còn sử dụng lãng phí đầu vào khoảng

20,9%. Kết quả còn cho thấy ước lượng hiệu quả bình quân của các ngân hàng thương

mại cổ phần (23 ngân hàng) và các ngân hàng liên doanh (4 ngân hàng) là 0,741 thấp

hơn các ngân hàng thương mại nhà nước là 0,778. Tuy nhiên, nếu ước lượng riêng cho

khối các NHTMCP thì hiệu quả bình quân lại cao hơn khối NHTMNN, thể hiện các

NHTMCP dần sử dụng có hiệu quả các nguồn lực đầu vào. Hiệu quả kỹ thuật thuần

bình quân của mẫu là 0,88 nhỏ hơn so với hiệu quả quy mô bình quân 0,903, cho thấy

30

các yếu tố phản ánh quy mô hoạt động của ngân hàng đóng góp vào hiệu quả toàn bộ

lớn hơn so với hiệu quả kỹ thuật thuần. Tuy nhiên, đối với các NHTMNN thì hiệu quả

kỹ thuật thuần bình quân (0,991) lại lớn hơn hiệu quả quy mô bình quân (0,784) cho

thấy các yếu tố phản ánh quy mô hoạt động của NHTMNN là nguồn gây phi hiệu quả

lớn hơn so với các yếu tố về mặt kỹ thuật. Kết quả ước lượng từ mô hình DEA cho

thấy các NHTMNN hiện đang đối mặt với hiệu suất giảm theo quy mô (DRS), còn các

NHTMCP thì đang hoạt động trong điều kiện hiệu suất tăng theo quy mô (IRS). Đồng

thời, kết quả nghiên cứu còn cho thấy sự thay đổi của năng suất nhân tố tổng hợp

(tfpch) chỉ đạt 0,972 là do sự thay đổi của tiến bộ công nghệ (techch) chỉ đạt 0,938,

điều này là do tiến bộ công nghệ chưa phát huy được trong thời kỳ này và nhiều ngân

hàng vẫn nghiêng về việc sử dụng nhiều lao động.

Ngô Đăng Thành (2010) sử dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA để

đánh giá hiệu quả sử dụng nguồn lực của 22 NHTM Việt Nam năm 2008 theo hướng

tiếp cận trung gian. Biến đầu vào của bài nghiên cứu là: chi phí tiền lương, chi phí trả

lãi và các khoản tương đương, các khoản chi phí khác. Các biến đầu ra bao gồm: tổng

tài sản, thu nhập từ lãi và các khoản tương đương, các khoản thu nhập khác. Kết quả

nghiên cứu từ phần mềm DEAP 2.1 cho thấy hiệu quả sử dụng nguồn lực của các

NHTM này là khá cao, đạt được tỷ lệ gần đường biên hiêu quả, trung bình đạt được

91,7% dưới mô hình DEACRS và 97% dưới mô hình DEAVRS. Trong số 22 ngân hàng

được chọn làm mẫu, 8 ngân hàng có thuận lợi trong việc tăng lợi nhuận theo quy mô, 6

ngân hàng đạt hiệu quả tối ưu, và 8 ngân hàng trong điều kiện giảm lợi nhuận theo quy

mô. Bài nghiên cứu có ưu điểm là cỡ mẫu lớn hơn cùng với việc chọn lựa các biến đầu

vào và đầu ra tốt hơn các nghiên cứu trước đó đã đưa ra kết quả đánh giá rõ ràng và

tổng thể hơn đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam. Kết quả nghiên cứu chỉ ra các

ngân hàng này hoạt động khá hiệu quả, tuy nhiên không phải được đánh giá là hoạt

động tốt nhất trong hệ thống ngân hàng Việt Nam mà là hiệu quả tương đối khi so

sánh các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu với nhau. Tác giả đưa ra hướng nghiên cứu

mở rộng là nghiên cứu so sánh các ngân hàng nước ngoài và các chi nhánh ngân hàng

ở Việt Nam, hoặc so sánh với các ngân hàng nước ngoài ở các nước khác trong cùng

31

khu vực, hoặc so sánh hiệu quả hoạt động của các ngành công nghiệp khác trong nước.

Kết quả nghiên cứu đã thể hiện sự mất cân đối hoạt động giữa các ngân hàng Việt

Nam, trong khi hơn 1/3 các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu là có thuận lợi trong việc

gia tăng lợi nhuận theo quy mô, thì 1/3 các ngân hàng khác trong mẫu nghiên cứu

đang trong điều kiện giảm lợi nhuận theo quy mô. Tác giả chỉ ra các ngân hàng thương

mại Việt Nam cần chú trọng giải pháp tập trung nhiều hơn vào việc quản lý hoạt động

cho vay.

Như vậy, có thể thấy đến nay việc ứng dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu

DEA được thực hiện khá nhiều đối với các nghiên cứu nước ngoài trong việc đánh giá

hiệu quả hoạt động của ngân hàng, tuy nhiên các nghiên cứu trong nước ứng dụng

phương pháp DEA đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTM ở Việt Nam còn hạn

chế. Các tác giả đa số tập trung nghiên cứu theo hướng tiếp cận trung gian xem xét

ngân hàng như là trung gian tài chính giữa người gửi tiền và ngưởi vay tiền, việc lựa

chọn biến đầu vào và đầu ra dựa trên nguồn số liệu thu thập. Mỗi nghiên cứu thông

qua những đề xuất, giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động cho các NHTM Việt

Nam đều mang đến những đóng góp cho sự phát triển bền vững của ngành ngân hàng.

Đề tài thực hiện nghiên cứu cho giai đoạn 2009 đến 2017 thực sự cần thiết cho

các nhà quản trị và nhà đầu tư, phần nào đưa đến cái nhìn sát với thực tế, đặc biệt

trong giai đoạn cạnh tranh gay gắt hiện nay cũng như trong quá trình tái cơ cấu hệ

thống các TCTD giai đoạn 2011- 2015 và giai đoạn tái cơ cấu hệ thống các TCTD gắn

với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016 – 2020.

32

Kết luận chương 2

Chương 2 trình bày cơ sở lý luận về hiệu quả hoạt động của NHTM, làm rõ khái

niệm và các hoạt động kinh doanh chủ yếu của ngân hàng thương mại, các phương

pháp đánh giá hiệu quả hoạt động của NHTM. Có hai phương pháp thường được sử

dụng để đánh giá hiệu quả hoạt động của NHTM là phương pháp truyền thống thông

qua các chỉ tiêu tài chính và phương pháp phân tích hiệu quả biên. Đối với phương

pháp phân tích hiệu quả biên có hai hướng tiếp cận chính là hướng tiếp cận tham số và

hướng tiếp cận phi tham số. Theo hướng tiếp cận tham số thì phương pháp phân tích

bao dữ liệu DEA được sử dụng khá rộng rãi.

Chương 2 cũng trình bày rõ lý thuyết về phương pháp bao dữ liệu DEA, nêu rõ

cách lựa chọn biến và các mô hình DEA. Phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA là

phương pháp toán học cho sự phát triển đường biên sản xuất nhằm ước lượng hiệu quả

hoạt động của các ngân hàng với tập dữ liệu đầu ra và đầu vào cho trước. Dữ liệu được

xử lý bằng mô hình DEACRS xác định hiệu quả kỹ thuật toàn bộ, và mô hình DEAVRS

xác định hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô.

Ngoài ra, chương 2 còn giới thiệu lý thuyết ứng dụng mô hình DEA để phân tích

chỉ số Malmquist nhằm đo lường thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp. Thông qua chỉ

số Malmquist xác định được các thành phần hiệu quả liên quan đến việc tăng hay giảm

năng suất hoạt động ngân hàng.

Cuối chương trình bày một số nghiên cứu từ nước ngoài và trong nước sử dụng

phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA để đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân

hàng.

33

CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ THỰC TRẠNG HIỆU QUẢ HOẠT

ĐỘNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN

VIỆT NAM

3.1 Tổng quan hệ thống Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

3.1.1 Hệ thống Ngân hàng TMCP Việt Nam

Nghị định 53/HĐBT ngày 26/03/1988 đã chia hệ thống ngân hàng Việt Nam với

chức năng quản lý nhà nước và tiền tệ của NHNN và chức năng kinh doanh tiền tệ của

NHTM. Trong đó, NHTM là một tổ chức trung gian tài chính có vai trò quan trọng

trong nền kinh tế, là TCTD kinh doanh tiền tệ, tín dụng, thanh toán, ngoại hối và dịch

vụ ngân hàng trong khuôn khổ pháp luật.

Việc gia nhập tổ chức thương mại thế giới WTO, theo đó là các cam kết cho

phép ngân hàng 100% vốn nước ngoài được thành lập và hoạt động ở Việt Nam từ

năm 2008 đã giúp hệ thống ngân hàng Việt Nam phát triển mạnh mẽ về số lượng, chất

lượng dịch vụ và đa dạng về loại hình sở hữu.

Bảng 3.1: Số lượng NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2017

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

5

5

5

5

5

5

7

7

7

Loại hình Năm

37

37

35

34

33

33

28

28

28

5

5

5

5

5

5

5

6

9

5

4

4

2

2

4

3

4

NHTMNN

5 ( Nguồn: Báo cáo thường niên của NHNN qua các năm )

NHTMCP NH 100% vốn nước ngoài NH liên doanh

Nhận thấy từ bảng số lượng các NHTM Việt Nam, các NHTMCP chiếm số

lượng lớn trong tổng số các NHTM Việt Nam, nhưng đa số các NHTMCP có quy mô

vừa và nhỏ so với nhóm các NHTMNN.

Với đề án “ Cơ cấu lại hệ thống các TCTD giai đoạn 2011-2015 ” theo Quyết

định số 254/QĐ-TTg ngày 01/03/2012 và đề án “ Cơ cấu lại hệ thống các TCTD gắn

34

với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016 – 2020 ” theo Quyết định số 1058/QĐ-TTg ngày

19/07/2017 của Chính Phủ, theo đó khuyến khích sáp nhập, hợp nhất các TCTD và

thực hiện các giải pháp lành mạnh hóa tài chính, đảm bảo hoạt động an toàn và bền

vững của hệ thống ngân hàng. Qua quá trình tái cơ cấu, số lượng các ngân hàng

thương mại giảm mạnh kể từ năm 2009 đến 2015. Năm 2015 đến năm 2017 số lượng

các NHTMCP là bình ổn là 28 ngân hàng, số lượng ngân hàng liên doanh đến năm

2017 cũng giảm. Nhưng đối với Ngân hàng 100% vốn nước ngoài tăng đến năm 2017

số lượng là 9 Ngân hàng.

3.1.2 Vốn điều lệ của các NHTMCP Việt Nam

Hệ thống ngân hàng Việt Nam đã trãi qua nhiều lần thay đổi vốn điều lệ. Với

Nghị định 141/2006/NĐ-CP (22/11/2006) quy định vốn điều lệ tối thiểu của NHTMCP

năm 2008 là 1000 tỷ đồng và năm 2010 là 3000 tỷ đồng.

Thực tế thông qua Đề án tái cơ cấu hệ thống các TCTD, đến nay vốn điều lệ của

các NHTM đã tăng lên khá tốt, giá trị tổng tài sản của các NHTM cũng tăng mạnh, hầu

hết các ngân hàng đều đáp ứng yêu cầu vốn tối thiểu là 3.000 tỷ đồng theo yêu cầu của

NHNN, là căn cứ để các NHTM mở rộng hoạt động và phát triển các sản phẩm, dịch

vụ đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.

Bảng 3.2 : Vốn điều lệ của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2017

Đơn vị tính: nghìn tỷ đồng

Năm

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

Chỉ tiêu

61.15

67.26

77.53

111.55

128.09

134.21

137.09

137.22

158.47

Vốn điều lệ khối NHTMNN

Vốn điều lệ khối NHTMCP

127.33

138.79

164.50

177.62

189.04

191.16

194.09

198.9

214.79

Tổng cộng

188.48

206.05

242.03

289.17

317.13

325.37

331.18

336.12

373.26

Tốc độ tăng trưởng vốn điều lệ (%)

22.49

9.32

17.46

19.48

9.67

2.60

1.79

1.49

11.05

(Nguồn: Báo cáo thường niên của NHNN qua các năm và tính toán của tác giả )

35

Biểu đồ 3.1: Tốc độ tăng trưởng vốn điều lệ của các NHTM Việt Nam qua các năm

(Nguồn : Báo cáo thường niên của NHNN qua các năm và tính toán của tác giả )

Vốn điều lệ của các NHTM Việt Nam tăng qua các năm tuy nhiên tốc độ tăng

không đều. Có thể thấy, vốn điều lệ tăng mạnh trong giai đoạn đầu nghiên cứu từ năm

2009 đến 2012 với tốc độ tăng trưởng cao nhất năm 2009 đạt 22,49%, tăng chậm lại

giai đoạn từ năm 2013 – 2016. Điều này nói lên khó khăn nhất định trong hoạt động

của các NHTM trong việc thu hút nguồn vốn đầu tư. Đến năm 2017 tốc độ tăng trưởng

vốn điều lệ bắt đầu tăng trở lại đạt 11,05%.

Đề án tái cơ cấu hệ thống các TCTD giai đoạn 2011-2015 và giai đoạn 2016 –

2020, các thương vụ sáp nhập thành công cũng như 03 ngân hàng được Nhà nước mua

lại với giá 0 đồng (Ngân hàng TMCP Xây dựng Việt Nam, Ngân hàng TMCP Dầu khí

Toàn cầu, Ngân hàng TMCP Đại Dương) trong thời gian qua đã giúp thanh lọc hệ

thống ngân hàng, mở rộng quy mô và nâng cao chất lượng hoạt động.

Xét về số vốn điều lệ trong hệ thống NHTMCP Việt Nam hiện nay, có thể chia

làm 03 nhóm, nhóm 1 có vốn điều lệ lớn hơn 10.000 tỷ đồng gồm 09 ngân hàng, nhóm

2 từ 5.000 – 10.000 tỷ đồng gồm 10 ngân hàng và nhóm 3 gồm các ngân hàng còn lại

có vốn điều lệ dưới 5.000 tỷ đồng. Tính đến thời điểm cuối năm 2017, Vietinbank là

ngân hàng có vốn điều lệ cao nhất với 37.234 tỷ đồng.

3.2 Tình hình hoạt động kinh doanh của các NHTMCP Việt Nam

36

3.2.1 Hoạt động huy động vốn

Ngân hàng huy động vốn từ nhiều nguồn khác nhau, từ tiền gửi, nguồn đi vay,

nguồn trong thanh toán và các nguồn khác. Hoạt động huy động vốn của các

NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 – 2017 diễn biến phức tạp.

Biểu đồ 3.2: Tăng trưởng huy động vốn của hệ thống NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017

(Nguồn : Báo cáo thường niên của NHNN qua các năm)

Giai đoạn đầu năm 2009 đến nửa năm 2010, mức lãi suất huy động tương đối cao

và ổn định nên tốc độ tăng trưởng đều hàng năm và tốc độ tăng trưởng huy động vốn

cao nhất trong cả giai đoạn nghiên cứu là 36,2% vào năm 2010.

Bối cảnh kinh tế năm 2010 gặp nhiều khó khăn, tăng trưởng kinh tế có dấu hiệu

phục hồi nhưng không bền vững, lạm phát tăng trở lại. Năm 2011 NHNN thực hiện

chính sách thắt chặt tiền tệ hơn nữa dẫn đến cuộc chạy đua lãi suất diễn ra quyết liệt

trong thời gian này, trên thị trường xuất hiện hai mức lãi suất: lãi suất niêm yết và lãi

suất thỏa thuận. Tăng trưởng huy động vốn giảm mạnh năm 2011 chỉ còn 12,40%.

Nhằm hạn chế cạnh tranh lãi suất và hạ lãi suất cho vay, NHNN ban hành Thông

tư 02/2011/TT-NHNN ngày 03/03/2011 quy định mức lãi suất huy động vốn tối đa

bằng VNĐ của các TCTD là 14%/năm áp dụng vào cuối tháng 09/2011. Sang năm

37

2012, trần lãi suất giảm mạnh từ 14%/năm xuống còn 8%/năm. Huy động vốn trong

năm 2012 bắt đầu tăng trở lại và tăng đều hàng năm.

Từ năm 2014 trở đi, môi trường kinh tế vĩ mô ổn định hơn, thanh khoản của các

ngân hàng được đảm bảo, huy động tăng trở lại, tình trạng cạnh tranh lãi suất giữa các

NHTMCP chấm dứt, lãi suất ổn định. So với cuối năm 2013, lãi suất huy động giảm

1,5 - 2% . Đến thời điểm cuối năm 2017, tốc độ tăng trưởng huy động vốn đạt 14,99%.

Trong bối cảnh cạnh tranh hiện nay, việc huy động vốn gặp nhiều khó khăn, đòi

hỏi các ngân hàng thương mại có chính sách huy động vốn hợp lý nhằm thu hút khách

hàng và tăng nguồn vốn huy động đa dạng từ nhiều nguồn khác nhau. Bên cạnh đó, tỷ

trọng vốn của ngân hàng hiện chủ yếu là nguồn vốn ngắn hạn, điều này gây khó khăn

cho các NHTM trong việc quản trị nguồn vốn và việc đảm bảo cân đối kỳ hạn. Huy

động vốn trung và dài hạn không đủ tài trợ cho hoạt động tín dụng trung và dài hạn

dẫn đến việc các NHTM không thể đáp ứng được nhu cầu vay vốn dài hạn của doanh

nghiệp hoặc việc tài trợ các dự án lớn.

Mức độ an toàn vốn :

Quy mô vốn điều lệ tăng, tỷ lệ an toàn vốn (hệ số CAR) của các ngân hàng được

cải thiện. Năm 2010 hệ số an toàn vốn bình quân của các NHTM Việt Nam là 10,98%,

năm 2012 là 13,75%, năm 2013 giảm còn 13,25% và năm 2014 là 12,75%. Năm 2016

tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu của khối NHTMNN là 9,81% và của khối NHTMCP là

12,8%. Năm 2017 tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu của hệ thống (CAR) ở mức 12,2% giảm

nhẹ so với năm 2016 ( Báo cáo thường niên qua các năm của NHNN ).

Tính đến thời điểm cuối năm 2017, các NHTMCP Việt Nam đều đảm bảo tỷ lệ

an toàn vốn tối thiểu trên 8% theo Thông tư mới nhất số 41/2016/TT-NHNN ngày

30/12/2016. Tuy nhiên, theo yêu cầu của Basel II, nếu tính đủ các loại rủi ro hoạt

động, rủi ro thị trường, xác định vốn tự có thực không tính sở hữu chéo thì hệ số an

toàn vốn của một số ngân hàng thấp hơn số liệu công bố. Đồng thời, nếu so sánh với tỷ

lệ an toàn vốn của các nước trong khu vực, thì tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu của Việt Nam

vẫn còn thấp. Ở các nước Châu Á, việc áp dụng hệ số an toàn vốn tối thiểu hiện phổ

biến theo tiêu chuẩn Basel đã ở mức 12%. Mặt khác, tỷ lệ an toàn vốn ở Việt Nam

38

chưa phản ánh đúng mức độ an toàn vốn của các ngân hàng do tình trạng giấu nợ xấu

và chưa tuân thủ chặt chẽ việc trích lập dự phòng. Điều này cho thấy sự phát triển

chưa bền vững của hệ thống ngân hàng VN.

3.2.2 Hoạt động cấp tín dụng

Hiện nay, dư nợ tín dụng chiếm tỷ trọng lớn trong danh mục tài sản có, chiếm

khoảng 60% - 80% và thu nhập từ hoạt động tín dụng vẫn là thu nhập chính của các

NHTMCP. Điều này nói lên các ngân hàng chưa thực sự đa dạng hóa sản phẩm dịch

vụ, chưa khai thác tốt nguồn thu ngoài lãi. Trong điều kiện hội nhập hiện nay, các

NHTMCP cần tập trung phát triển mảng dịch vụ khi hoạt động cho vay gặp nhiều khó

khăn.Tốc độ tăng trưởng tín dụng của các NHTM giai đoạn này cũng có nhiều biến

đổi.

Biểu đồ 3.3: Tăng trưởng tín dụng của hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn

2009 -2017

(Nguồn : Báo cáo thường niên của NHNN qua các năm)

Hầu hết các NHTM đều tập trung vào lĩnh vực cho vay, tăng trưởng tín dụng

bình quân giai đoạn 2009-2017 khá cao đạt 18,19%. Năm 2009 do chính sách tăng

trưởng kinh tế, mở rộng tín dụng đáp ứng nhu cầu vốn cho các doanh nghiệp nên tốc

39

độ tăng trưởng tín dụng đạt mức cao nhất là 37,53%, thấp nhất là 8,91% năm 2012. Từ

năm 2010 trở đi, tăng trưởng tín dụng của toàn hệ thống sụt giảm.

Năm 2010, Thông tư số 13/2010/TT-NHNN và Thông tư số 19/2010/TT-NHNN

do NHNN ban hành quy định tỷ lệ đảm bảo an toàn vốn trong hoạt động của các

TCTD đã siết chặt việc sử dụng các nguồn vốn cũng như giới hạn tăng trưởng tín dụng

trong năm 2011 dưới 20% ; đồng thời từ đầu năm 2011, NHNN liên tục điều chỉnh lãi

suất theo hướng thắt chặt và đưa ra trần lãi suất huy động nhằm mục tiêu kiềm chế lạm

phát và ổn định kinh tế vĩ mô, điều này đã đẩy tăng trưởng tín dụng năm 2011 xuống

mức 13% và năm 2012 chỉ còn 8,91%. Trong giai đoạn cuối từ 2013-2016, NHNN đã

có biện pháp điều hành linh hoạt chính sách tiền tệ, hỗ trợ phục hồi và tăng trưởng

kinh tế nên tăng trưởng tín dụng trong giai đoạn này tăng nhẹ trở lại, năm 2014 đạt

14,16% đạt được mục tiêu từ 12% - 14%.

Sự cạnh tranh giữa các NHTM diễn ra quyết liệt, khiến môi trường tín dụng trong

nhiều giai đoạn bất ổn. Việc tăng trưởng tín dụng cần đi đôi với chất lượng tín dụng và

kiểm soát nợ xấu để đảm bảo hoạt động ngân hàng an toàn và lành mạnh.

Biểu đồ 3.4: Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017

(Nguồn: Báo cáo thường niên của NHNN qua các năm)

40

Từ năm 2009 – 2012, kinh tế Việt Nam chịu tác động của khủng hoảng kinh tế

toàn cầu, đối đầu với nhiều vấn đề lớn. Đến cuối năm 2012, với chính sách tiền tệ linh

hoạt, nền kinh tế vẫn chưa thoát khỏi khủng hoảng, nguy cơ lạm phát vẫn tái hiện.

Lạm phát bắt đầu từ năm 2008, đạt đỉnh điểm 28,32% vào cuối tháng 08/2008.

Sau đó, dưới tác động của chính sách tiền tệ thắt chặt, nền kinh tế bắt đầu suy thoái

suốt quý IV/2008 và quý I/2009. Trong năm 2009, với chủ trương kích cầu để giúp các

doanh nghiệp vượt qua khó khăn với mức hỗ trợ lãi suất 4%.

Tuy nhiên, giai đoạn 2011 – 2012, các ngân hàng hạn chế tín dụng đối với lĩnh

vực phi sản xuất như chứng khoán, bất động sản, các doanh nghiệp ngày càng gặp

nhiều khó khăn hơn với những biến động lãi suất trên thị trường. Giai đoạn này, do

chịu tác động của cuộc chạy đua lãi suất giữa các ngân hàng, các doanh nghiệp mặc dù

được hỗ trợ lãi suất 4% trong năm 2009, sang năm 2010 phải chịu lãi suất vay vốn cao,

có thời điểm lên đến hơn 20%/năm, nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn và mất khả

năng trả nợ đã đẩy nợ xấu ngân hàng tăng cao. Đến cuối năm 2011, nợ xấu toàn hệ

thống ngân hàng tăng lên mức 3,39% so với mức 2,19% năm 2010.

Nhìn chung giai đoạn 2009-2017, tăng trưởng tín dụng có nhiều thay đổi và có

xu hướng giảm từ sau năm 2009, nhưng tỷ lệ nợ xấu lại tăng cao do các ngân hàng

chạy đua doanh số mà không chú trọng đến chất lượng tín dụng cũng như không đảm

bảo quy định an toàn trong hoạt động cho vay.

Chính sách tiền tệ thắt chặt cùng với các vụ vỡ nợ đã tác động mạnh đến thanh

khoản toàn hệ thống NHTM Việt Nam. Sau khi NHNN can thiệp, thanh khoản năm

2012 được cải thiện hơn so với năm 2011, lãi suất cho vay giảm mạnh từ 3 – 6%. Tuy

nhiên năm 2012, hoạt động ngân hàng Việt Nam vẫn còn tồn đọng nhiều khó khăn,

tăng trưởng tín dụng thấp, khả năng mở rộng tín dụng dụng khó khăn, nợ xấu vẫn gia

tăng chiếm 4,08% tổng dư nợ của nền kinh tế.

Với tình hình bất ổn về thanh khoản và hoạt động yếu kém của một số ngân

hàng, Chính phủ phối hợp với Ngân hàng Nhà nước triển khai thực hiện Đề án cơ cấu

lại các TCTD cho giai đoạn 05 năm từ 2011 – 2015 quy định tỷ lệ nợ xấu cần được

41

giảm còn 3% chậm nhất vào năm 2015, và tiếp tục triển khai Đề án cơ cấu lại hệ thống

TCTD gắn với xử lý nợ xấu cho giai đoạn 2016-2020.

Tỷ lệ nợ xấu được công bố tăng dần từ năm 2009 đến 2013. Năm 2012 tỷ lệ nợ

xấu tăng cao 4,08% do hậu quả của việc theo đuổi tăng trưởng tín dụng cao trong

những năm trước đó, trong khi việc quản lý rủi ro của hệ thống ngân hàng thấp, cùng

với những biến động bất lợi của nền kinh tế, thị trường bất động sản xuống dốc.

Ngày 18/05/2013 Chính phủ đã ban hành Nghị định số 53/2013/NĐ-CP về thành

lập, tổ chức và hoạt động của Công ty Quản lý tài sản của các TCTD (VAMC) nhằm

mua lại một số khoản nợ xấu của các TCTD đủ điều kiện. VAMC thành lập giúp tỷ lệ

nợ xấu năm 2013 giảm xuồng còn 3,61%.

Việc mua bán nợ xấu của VAMC giúp giảm nhanh tỷ lệ nợ xấu của các TCTD,

lành mạnh hóa tình hình tài chính. VAMC mua nợ xấu bằng trái phiếu đặc biệt đối với

các khoản nợ đáp ứng đủ điều kiện quy định. TCTD nắm giữ trái phiếu đặc biệt được

vay tái cấp vốn tại NHNN với tỷ lệ tối đa 70% nhằm tăng trưởng tín dụng, hỗ trợ

thanh khoản. Đồng thời, thông qua cơ cấu nợ, miễn giảm lãi giúp các doanh nghiệp

tiếp tục tiếp cận được nguồn vốn vay của các TCTD khi đưa ra phương án kinh doanh

khả thi.

Ngày 28/08/2015 NHNN ban hành Thông tư số 14/2015/TT- NHNN sửa đổi, bổ

sung một số điều của Thông tư số 19/2013/TT-NHNN và ban hành Quyết định số

618/QĐ-NHNN ngày 12/04/2016 về việc xây dựng và triển khai phương án mua nợ

xấu theo giá trị thị trường bằng hình thức phát hành trái phiếu trực tiếp cho các TCTD.

Với trái phiếu trực tiếp các TCTD có thể chuyển nhượng giữa các TCTD và NHNN,

và giữa các TCTD với nhau. Tiếp đó, NHNN đã ban hành Thông tư số 08/2016/TT-

NHNN ngày 16/06/2016 sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 19/2013/TT-

NHNN ngày 06/09/2013 quy định việc mua bán nợ xấu của VAMC theo cơ chế thị

trường giúp tăng tính chủ động và quyền hạn cho VAMC.

Đến hết năm 2016, với thành quả hoạt động của VAMC đã đẩy tỷ lệ nợ xấu của

hệ thống ngân hàng về dưới 3%, hoạt động cho vay của các NHTMCP nằm trong

ngưỡng cho phép. Theo báo cáo của VAMC, tính đến cuối năm 2016, VAMC đã mua

42

lại 25.689 khoản nợ xấu từ các TCTD với tổng dư nợ gốc là 284.206 tỷ đồng, giá mua

nợ thanh toán bằng trái phiếu đặc biệt là 247.423 tỷ đồng. Từ năm 2013 đến hết 2016,

VAMC đã phối hợp với các TCTD thu hồi được 50.165 tỷ đồng bằng cách bán nợ, bán

tài sản đảm bảo, đạt tỷ lệ 17% so với tổng dư nợ gốc.

Tuy nhiên, dù tỷ lệ nợ xấu giảm, tốc độ xử lý nợ vẫn còn chậm, việc bán nợ, tài

sản đảm bảo chưa cao. Nguyên nhân có thể từ nhiều phía, từ hành lang pháp lý chưa rõ

ràng, các TCTD chưa thực sự phối hợp với VAMC trong việc xử lý dứt điểm nợ xấu

dẫn đến nợ xấu kéo dài, năng lực quản trị rủi ro của một số TCTD còn hạn chế.

3.2.3 Hoạt động thanh toán và các hoạt động khác

Hoạt động thanh toán:

Công nghệ thông tin giúp cho hoạt động thanh toán điện tử tại Việt Nam không

ngừng phát triển, bắt kịp xu hướng thế giới.

Hiện nay, hoạt động thanh toán qua ngân hàng của Việt Nam chủ yếu qua các

kênh: hệ thống thanh toán bù trừ điện tử/giấy, hệ thống thanh toán điện tử liên ngân

hàng do NHNN tổ chức, vận hành và quản lý, hệ thống thanh toán bù trừ thẻ, hệ thống

thanh toán bù trừ và quyết toán chứng khoán, và các hệ thống thanh toán nội bộ, thanh

toán song phương do một số TCTD tổ chức.

Tổng phương tiện thanh toán, thẻ, máy ATM và máy POS tăng mạnh qua các

năm thể hiện ở bảng số liệu sau:

Bảng 3.3: Tổng phương tiện thanh toán, số lượng thẻ, máy ATM và máy

POS của hệ thống NHTM Việt Nam qua các năm

Năm

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

Chỉ tiêu

Phương tiện thanh

2,092,447

2,789,184

3,125,961

3,702,867

4,400,692

5,179,216

6,091,609

8,296,475

8,192,548

toán (tỷ đồng)

21.5

30.7

41.0

54.2

66.0

71.6

99.5

111

132.3

Thẻ (triệu thẻ)

Máy ATM (thiết

9,700

11,000

13,300

14,200

15,200

16,018

16,937

17,472

17,558

bị)

34,000

52,000

70,000

104,500

129,600

172,036

223,381

263,427

268,813

Máy Pos (thiết bị)

(Nguồn: Báo cáo thường niên của NHNN qua các năm)

43

Đến cuối năm 2017, cả nước có 17.558 ATM và 268.813 thiết bị chấp nhận thẻ

(POS) được lắp đặt, một số lượng lớn các trang web thương mại điện tử chấp nhận

thanh toán bằng thẻ (giao dịch trực tuyến). Số lượng giao dịch qua ATM đạt trên 780

triệu giao dịch với giá trị giao dịch đạt 2.133 nghìn tỷ đồng (tương ứng 8,9% và 17,9%

so với năm 2016). (Báo cáo thường niên của Ngân hàng Nhà Nước năm 2017).

Tổng phương tiện thanh toán tăng đều qua các năm chủ yếu do NHNN mua

ngoại tệ để tăng dự trữ ngoại hối Nhà nước. Đồng thời, trong bối cảnh kinh tế vĩ mô ổn

định, các giải pháp kiềm chế đô la hóa phát huy tác dụng.

Hoạt động thanh toán đã có nhiều bước phát triển đáng kể, đáp ứng được chủ

trương thanh toán không dùng tiền mặt, khuôn khổ pháp lý ngày càng hoàn chỉnh và

phù hợp.

Hiện các ngân hàng đều kết hợp các dịch vụ thanh toán truyền thống với các dịch

vụ thanh toán hiện đại như Thẻ ngân hàng, Internet Banking, Mobile Banking để đáp

ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.

Đáng chú ý, trong các năm qua, số lượng thẻ phát hành tăng nhanh, đến cuối năm

2017, số lượng thẻ đạt 132,3 triệu thẻ tăng 18,9% so với cuối năm 2016.

Đối với các giao dịch thanh toán quốc tế, các NHTM đã mở rộng mạng lưới đại

lý rộng khắp thế giới tạo điều kiện thuận lợi cho các hoạt động thanh toán quốc tế.

Đồng thời, các ngân hàng Việt Nam đã triển khai đầy đủ các dịch vụ thanh toán quốc

tế như điện chuyển tiền, thư chuyển tiền, nhờ thu,...

Về công nghệ ngân hàng :

Hiện nay, hầu hết các NHTM Việt Nam đều tăng cường đầu tư công nghệ và

đánh giá đây là yếu tố hàng đầu để tiếp cận và tăng cường khả năng phục vụ khách

hàng. Các ngân hàng đều tập trung phát triển sản phẩm, dịch vụ ngân hàng trên nền

tảng công nghệ hiện đại nhằm gia tăng sự thuận tiện trong thanh toán và thu hút sự

quan tâm của khách hàng. Việc áp dụng công nghệ giúp giảm chi phí, nâng cao hiệu

quả hoạt động.Công nghệ ngân hàng từng bước đổi mới góp phần cung cấp dịch vụ

ngân hàng không chỉ giới hạn trong dịch vụ truyền thống mà mở rộng ra nhiều dịch vụ

như thẻ thanh toán, dịch vụ ngân hàng điện tử… Hiện nay hầu hết các ngân hàng đẩy

44

mạnh lợi thế của thiết bị di động, cùng với hệ thống máy ATM, POS… để phát triển

các dịch vụ Internet Banking và Mobile Banking.

Bên cạnh việc phát triển công nghệ ngân hàng hiện đại thì cũng có những thách

thức đặt ra như hành lang pháp lý vẫn còn đang trong quá trình hoàn thiện, hạ tầng

chưa đồng bộ, thói quen thanh toán bằng tiền mặt của người dân cũng như công nghệ

hiện đại khó tiếp cận đối với đối tượng khách hàng lớn tuổi, và thách thức cạnh tranh

từ các đối thủ ngoài ngành.

Các hoạt động kinh doanh khác :

Bên cạnh hoạt động thanh toán, ngân hàng còn chủ yếu kinh doanh ngoại hối.

Doanh thu về hoạt động kinh doanh ngoại hối của các ngân hàng hiện vẫn đang duy trì

tốt nhưng khó tăng mạnh do các sản phẩm phái sinh khá đơn điệu. Hiện các ngân hàng

chủ yếu giao dịch mua bán ngoại tệ giao ngày và kỳ hạn là chính.

. Hoạt động kinh doanh ngoại hối đồng thời cũng chứa đựng nhiều rủi ro, đặc

biệt là rủi ro tỷ giá khi ngân hàng duy trì trạng thái mở hối đoái với loại ngoại tệ nào

đó. Điều này đòi hỏi các ngân hàng cần có biện pháp quản lý rủi ro trong hoạt động

kinh doanh ngoại hối.

3.3 Đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của các NHTMCP Việt Nam

giai đoạn 2009 – 2017 bằng các chỉ số tài chính

3.3.1 Lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam

Bảng 3.4: Lợi nhuận của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 - 2017

Đơn vị tính: tỷ đồng

Năm

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

11,415

16,077

20,132

12,143

8,945

9,943

11,600

16,840

28,688

Lợi nhuận trước thuế

8,676

12,305

14,841

9,113

6,834

7,539

9,264

13,378

22,689

Lợi nhuận sau thuế

(Nguồn: BCTC của 15 NHTMCP Việt Nam)

Đối với 15 NHTMCP nghiên cứu, bảng 3.4 cho thấy lợi nhuận của các ngân hàng

tăng từ năm 2009 đến 2011, giảm trong năm 2012 và tiếp tục giảm trong năm 2013,

2014, lợi nhuận bắt đầu tăng trở lại vào năm 2015, năm 2016 và tăng mạnh vào năm

2017. Điều này là do hoạt động của ngân hàng gặp khó khăn từ năm 2012 trở đi khi

45

Nhà nước thực thi chính sách thắt chặt tiền tệ từ năm 2011, cùng với cuộc chạy đua lãi

suất kéo dài và việc điều chỉnh lãi suất liên tục đã ảnh hưởng đến lợi nhuận của các

ngân hàng trong năm 2012. Lợi nhuận của các ngân hàng tiếp tục giảm từ năm 2012 –

2014 là do các doanh nghiệp gặp khó khăn trong hoạt động sản xuất, kinh doanh, dẫn

đến nợ xấu tăng, các ngân hàng phải trích lập dự phòng rủi ro, cùng với đó chi phí hoạt

động và chi phí quản lý tăng.

Tuy nhiên, trong năm 2015, tăng trưởng tín dụng khá tốt và ổn định, cho vay cá

nhân tăng trưởng tốt, thị trường bất động sản cũng được phục hồi, dư nợ bất động sản

tăng trưởng tốt giúp lợi nhuận của các ngân hàng tăng nhẹ trở lại.

Nhìn chung, hoạt động ngân hàng vẫn tập trung vào mảng tín dụng, các ngân

hàng chịu áp lực trong việc trích lập dự phòng cho các khoản nợ xấu và trái phiếu

VAMC, do đó khó tạo ra sự đột phá về lợi nhuận.

3.3.2 Khả năng sinh lời của các NHTMCP Việt Nam

Dựa trên số liệu ở phụ lục 3 và phụ lục 4 (tỷ lệ ROA và ROE của 15 NHTMCP

Việt Nam giai đoạn 2009-2017) cho thấy mức sinh lời trên tổng tài sản ROA và mức

sinh lời trên vốn chủ sở hữu ROE trung bình của 15 NHTMCP có xu hướng giảm dần

qua các năm và đặc biệt giảm mạnh trong năm 2012, chỉ số ROA và ROE trung bình

giai đoạn 2012 – 2015 đều thấp hơn giai đoạn 2009 – 2012. Đồng thời ROA và ROE ở

mỗi ngân hàng có sự cách biệt, có thể thấy các ngân hàng hoạt động tương đối không

đồng đều.

46

Biểu đồ 3.5: Tỷ lệ ROA bình quân của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009– 2017

(Nguồn : BCTC của 15 NHTMCP Việt Nam qua các năm và tính toán của tác giả

Biểu đồ 3.6 : Tỷ lệ ROE bình quân của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn

2009 – 2017

(Nguồn: BCTC của 15 NHTMCP Việt Nam qua các năm và tính toán của tác giả)

Dựa vào bảng 3.5 tỷ lệ ROA trung bình trong năm 2012 chỉ đạt 0,8%, giảm trong

các năm tiếp theo 2013 là 0,6%, 2014 là 0,56% và 2015 còn 0,49%. Tương tự bảng

3.6: tỷ lệ ROE trung bình của các ngân hàng cũng giảm mạnh từ năm 2012 trở đi (năm

2012 ROE trung bình đạt 7,45% giảm mạnh so với năm 2011 là 12,77%).

Điều này đúng với thực trạng hoạt động của các ngân hàng, năm 2011 là năm

khó khăn đối với các NHTMCP quy mô nhỏ, vừa phải đáp ứng tăng vốn điều lệ tối

thiểu lên 3.000 tỷ đồng vừa phải hạn chế mở rộng tín dụng. Trong hai năm 2012, 2013

47

hoạt động cho vay tại các ngân hàng gặp nhiều khó khăn, tốc độ tăng trưởng tín dụng

thấp, dẫn đến ROA và ROE trung bình giảm mạnh từ năm 2012 trở đi.

Tỷ lệ ROA và ROE thấp cho thấy khó khăn nhất định đối với hoạt động của các

NHTMCP Việt Nam trong việc quản lý đồng vốn, sử dụng vốn không hiệu quả. Chỉ số

khả năng sinh lời của các NHTMCP Việt Nam chưa được cải thiện qua các năm do

chênh lệch lãi suất đầu vào và đầu ra giảm mạnh, chi phí dự phòng rủi ro tín dụng cao.

Bên cạnh đó, khi tình hình kinh tế đang phục hồi dần, các ngân hàng chịu chi phí hoạt

động cao trong việc mở rộng mạng lưới, triển khai nâng cấp sản phẩm dịch vụ, chi phí

quản lý, nhân lực tăng cao.

48

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên NIM và tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên NNIM:

Bảng 3.5: Chỉ số NIM của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017

STT Mã NH

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

01 ABB

2.88

3.68

5.12

4.45

2.49

2.35

2.50

2.58

2.75

02 ACB

2.53

2.48

3.12

4.31

3.2

2.75

3.09

3.17

3.16

03

BVB

4.8

2.45

2.81

2.53

2.39

2.15

1.6

1.73

1.82

04

EIB

3.89

2.46

3.17

3.36

1.74

1.71

2.38

2.43

1.92

05 KLB

3.55

4.51

5.37

6.37

5.07

3.57

3.4

2.82

3.15

06 MBB

2.86

3.72

3.56

4.03

3.78

3.69

3.47

3.34

3.79

07 NAB

2.15

2.89

3.47

4.24

2.01

2.06

2.69

2.93

2.29

08 NCB

1.64

2.84

3.95

4.33

2.58

1.82

1.79

1.63

1.87

09 OCB

4.8

3.71

4.08

4.98

4.23

2.99

3.01

2.93

2.96

10

SEA

2.61

2.2

0.9

1.73

1.21

0.91

1.39

1.96

1.68

11

SGB

4.76

3.95

6.12

7.36

5.26

4.43

3.71

3.44

3.37

12

TCB

3.41

2.52

3.6

3.28

3.28

3.51

3.92

3.81

3.55

13 VAB

2.68

2.62

2.13

1.35

1.81

1.27

2.85

1.61

1.94

14 VIB

2.22

2.43

3.96

5.24

3.34

2.91

2.84

2.78

2.92

15 VPB

2.86

2.22

2.83

3.21

4.51

3.72

5.8

7.18

7.98

Trung bình

3.18

2.98

3.61

4.05

3.13

2.66

2.96

2.96

3.00

(Nguồn: BCTC của các ngân hàng qua các năm và tính toán của tác giả)

Theo bảng 3.5 tỷ lệ thu nhập lãi cận biên NIM của 15 NHTMCP nghiên cứu

không đều qua các năm, đặc biệt tỷ lệ NIM của một số ngân hàng nhỏ trong một số

năm khá cao.

Có thể thấy, giai đoạn 2009 – 2011, chỉ số NIM của hầu hết các ngân hàng khá

cao do chênh lệch lãi suất giữa huy động và cho vay lớn, nên đa số lợi nhuận của các

ngân hàng tăng mạnh trong thời gian này. Từ năm 2012 trở đi, chênh lệch lãi suất huy

động và cho vay giảm đẩy chỉ số NIM của các ngân hàng có khuynh hướng giảm theo.

49

Tỷ lệ NIM cao thường ở các ngân hàng có mô hình huy động vốn và cho vay

truyền thống. Một số ngân hàng hoạt động hiệu quả nhưng tỷ lệ NIM có thể thấp do

quy mô hoạt động lớn.

Xét về tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên NNIM, các NHTMCP Việt Nam chủ yếu

tập trung vào cung ứng các dịch vụ ngân hàng truyền thống, hoạt động cho vay vẫn là

hoạt động đem lại thu nhập chính, phân khúc dịch vụ ngân hàng chưa phát triển mạnh,

quy mô hoạt động của thị trường chứng khoán chưa cao nên chỉ số NNIM của hầu hết

NHTMCP Việt Nam đều khá thấp.

50

Kết luận chương 3

Chương 3 đánh giá thực trạng hoạt động của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn

2009-2017 qua phân tích một số chỉ tiêu về tình hình hoạt động kinh doanh của ngân

hàng.

Qua thời gian tái cơ cấu, các NHTM Việt Nam nhìn chung đã đáp ứng được yêu

cầu vốn điều lệ tối thiểu của NHNN, có cơ cấu tổ chức, bộ máy điều hành theo quy

định của Luật các TCTD, thực hiện quản trị rủi ro trong toàn hệ thống ngân hàng.

Tuy nhiên, số liệu phân tích cho thấy hiệu quả hoạt động của các ngân hàng chưa

cao, thậm chí là sụt giảm qua các năm. Đồng thời hiệu quả hoạt động của các ngân

hàng không đồng đều. Nguồn thu chủ yếu của các ngân hàng là từ hoạt động cho vay.

Điều này nói lên các NHTMCP Việt Nam chưa khai thác được tối đa các nguồn lực

sẵn có. Qua phân tích về công tác cho vay và kiểm soát nợ xấu, nợ đã bán cho VAMC

cũng cho thấy một số khó khăn tồn động trong hoạt động của các NHTMCP Việt

Nam.

Chương tiếp theo tác giả ứng dụng mô hình phân tích bao dữ liệu DEA để đánh

giá hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017.

51

CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC

NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM BẰNG

MÔ HÌNH DEA

4.1 Phương pháp nghiên cứu

Đề tài sử dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA kết hợp đo lường chỉ số

Malmquist để đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn

2009 – 2017. Mô hình nghiên cứu được ứng dụng là mô hình DEACRS và mô hình

DEAVRS theo hướng tiếp cận đầu vào.

Kết quả nghiên cứu sẽ được đánh giá và so sánh với phần phân tích thực trạng để

có cái nhìn bao quát và kết luận cụ thể về hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt

Nam giai đoạn 2009 – 2017.

4.2 Quy trình nghiên cứu

Chọn lựa các ngân hàng làm mẫu.

Chọn lựa biến đầu vào và đầu ra.

Mô hình DEA.

Kết quả nghiên cứu.

Gợi ý giải pháp cho nhà quản trị ngân hàng.

4.2.1 Chọn lựa các ngân hàng làm mẫu

Dựa vào nguồn dữ liệu thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất hàng năm, mẫu

nghiên cứu gồm 15 NHTMCP Việt Nam.

4.2.2 Chọn lựa biến đầu vào và biến đầu ra

Phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA đòi hỏi các đơn vị ra quyết định DMU

phải có cùng một tập hợp các biến đầu vào và đầu ra, hay nói cách khác các DMU phải

hoạt động trong cùng một lĩnh vực, ngành nghề kinh tế. Hoạt động ngân hàng kết hợp

nhiều yếu tố đầu vào để sản xuất ra nhiều đầu ra, việc xác định các biến đầu vào và

đầu ra hợp lý để đo lường hiệu quả hoạt động sẽ mang lại thông tin tổng quát và hữu

52

ích. Việc lựa chọn biến khác nhau cho cùng mô hình cũng sẽ cho kết quả khác nhau

(Zuzana Irsova, 2009).

Tổng hợp từ nhiều nghiên cứu trước, tác giả chọn biến theo khuynh hướng tiếp

cận trung gian, đồng thời dựa trên cấu trúc thu nhập của NHTMCP Việt Nam với

nguồn thu chủ yếu là từ lãi thuần, tác giả chọn lựa biến đầu vào đại diện cho nguồn lực

đầu vào của ngân hàng là cơ sở vật chất, lao động, trang thiết bị kỹ thuật và vốn để sản

xuất ra đầu ra là thu nhập của ngân hàng.

03 biến đầu vào được chọn là: chi phí tiền lương đại diện cho yếu tố lao động, tài

sản cố định thể hiện yếu tố cơ sở vật chất và tiền gửi khách hàng thể hiện cho yếu tố

vốn trong đầu vào của hoạt động ngân hàng; 02 biến đầu ra thể hiện thu nhập của ngân

hàng là : thu nhập lãi và các khoản tương tự (thu nhập lãi chủ yếu thu từ các khoản cho

vay, các khoản thu tương tự gồm thu từ lãi tiền gửi, cho thuê tài chính và các khoản

thu tín dụng khác) và thu nhập ngoài lãi (chủ yếu từ thu từ hoạt động dịch vụ, góp vốn

kinh doanh và các khoản thu nhập khác).

4.2.3 Mô hình DEA

Nguồn dữ liệu được thu thập từ các báo cáo tài chính hợp nhất qua các năm của

15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 - 2017.

Nguồn dữ liệu sau khi thu thập được xử lý bằng phần mềm DEAP 2.1 của tác giả

Tim Coelli (1996). Phần mềm DEAP 2.1 sử dụng giao diện trên nền hệ điều hành

Ms.DOS với các file dữ liệu, thông số và kết quả ở dạng text (*.txt). Phần mềm này

được chạy trên chương trình DOS, tuy nhiên cũng dễ dàng chạy trên WINDOWS.

Phần mềm được sử dụng cho các trình biên tập văn bản như NOTEPAD hay EDIT và

có nhiều lựa chọn, trong đó 03 lựa chọn chính được sử dụng là mô hình DEACRS, mô

hình DEAVRS (với lựa chọn hướng tiếp cận đầu vào hay đầu ra) và ứng dụng dữ liệu

bảng để ước lượng chỉ số năng suất nhân tố tổng hợp Malmquist.

Phần mềm gồm 05 loại tệp dữ liệu tương ứng là .exe, .000, .dta, .cmd, .out. Dữ

liệu được nhập vào tệp .dta, lệnh điều khiển trong tệp .cmd và kết quả được xuất vào

tệp .out.

53

Đề tài sử dụng phần mềm DEAP 2.1 để xử lý dữ liệu thu thập của 15 ngân hàng

được chọn trong mẫu nghiên cứu, gồm 03 biến đầu vào và 02 biến đầu ra. Áp dụng mô

hình DEACRS và DEAVRS, và đo lường chỉ số Mamlquist.

Dữ liệu các biến đầu vào và đầu ra của 15 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn

2009 – 2017 được thể hiện trong bảng sau :

Đầu ra 1 Đầu ra 2 Đầu vào 1 Đầu vào 2 Đầu vào 3

Tên biến

270,648

16,608

41,270

51,901

1,161,517

Thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự (1) Thu nhập ngoài lãi (2) Chi phí tiền lương (3) Tài sản cố định (4) Tiền gửi của khách hàng (5)

9,613,889

1,290,595

851,469

937,558

86,919,196

2009 Min

2,680,008

285,941

245,743

411,187

23,465,524

Max

15

15

15

15

15

Average

569,517

14,423

55,705

106,571

3,181,319

Obs

14,960,336

1,963,483

970,747

1,223,530

106,936,611

2010 Min

4,621,016

503,520

316,610

541,329

32,134,467

Max

15

15

15

15

15

Average

1,453,945

53,323

89,744

139,943

5,231,507

Obs

25,460,938

2,235,333

1,574,327

1,912,605

142,218,091

2011 Min

8,479,794

576,423

527,201

712,929

37,522,465

Max

15

15

15

15

15

Average

2,033,433

40,076

131,974

163,463

8,727,086

Obs

22,269,055

1,699,126

1,800,869

3,314,727

125,233,595

2012 Min

8,082,416

564,156

636,980

855,040

44,144,303

Max

Average

54

15

15

15

15

15

1,580,005

81,370

151,219

224,042

10,803,035

Obs

15,205,573

1,905,937

1,486,101

4,320,661

136,283,349

2013 Min

6,113,444

605,841

626,755

1,082,646

50,141,371

Max

15

15

15

15

15

Average

1,392,266

20,964

179,114

228,610

11,843,167

Obs

13,702,832

2,557,609

1,925,033

4,288,671

167,608,507

2014 Min

5,933,291

573,561

748,861

1,123,893

62,290,755

Max

15

15

15

15

15

Average

1,313,359

44,250

163,505

215,500

13,141,759

Obs

18,758,801

3,204,668

3,183,691

4,740,627

181,565,384

2015 Min

6,537,110

812,268

917,009

1,143,205

69,964,610

Max

15

15

15

15

15

Average

1,370,478

51,107

244,680

197,345

14,168,928

Obs

25,631,116

4,212,710

3,430,934

3,367,929

207,051,269

2016 Min

7,801,409

992,647

1,111,773

1,169,472

79,778,694

Max

15

15

15

15

15

Average

1,503,240

48,920

113,321

216,896

14,849,499

Obs

34,133,371

6,838,636

5,060,266

2,604,460

241,392,932

2017 Min

9,727,925

1,580,739

1,309,772

1,2065,37

88,746,605

Max

15

15

15

15

15

Average

Obs

(Nguồn: Báo cáo tài chính của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 – 2017 và tính

toán của tác giả)

Qua dữ liệu tóm tắt trên cho thấy đầu vào của các ngân hàng tăng đều qua các

năm. Về đầu ra, nguồn thu chính của các NHTMCP tập trung chủ yếu từ thu nhập lãi

55

và các khoản tương tự, trong khi thu nhập ngoài lãi chiếm tỷ lệ rất thấp, điều này cũng

cho thấy thực trạng hoạt động của NHTMCP Việt Nam hiện nay tập trung chủ yếu vào

nguồn thu tín dụng, chưa khai thác hiệu quả các nguồn thu ngoài lãi, chưa mở rộng và

khai thác tốt các dịch vụ khác.

4.3 Kết quả nghiên cứu

4.3.1 Hiệu quả kỹ thuật theo mô hình DEACRS và DEAVRS

Kết quả ước lượng hiệu quả kỹ thuật (TE) trung bình theo mô hình DEACRS, hiệu

quả kỹ thuật thuần (PE) và hiệu quả quy mô (SE) trung bình theo mô hình DEAVRS

cho mỗi ngân hàng ứng dụng bởi phần mềm DEAP 2.1 được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 4.1: Hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô trung

bình của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 – 2017

STT Mã NH TE (CRS) PE ( VRS) SE

0.502 0.717 0.645 01 ABB

1.000 1.000 1.000 02 ACB

0.749 0.841 0.865 03 BVB

0.743 0.811 0.909 04 EIB

0.541 0.736 0.649 05 KLB

0.815 0.854 0.885 06 MBB

0.621 0.810 0.673 07 NAB

0.561 0.775 0.703 08 NCB

0.667 0.809 0.762 09 OCB

0.619 0.840 0.706 10 SEA

0.378 0.558 0.661 11 SGB

0.846 0.967 0.875 12 TCB

0.485 0.844 0.548 13 VAB

0.595 0.769 0.773 14 VIB

56

0.725 0.754 0.901 15 VPB

Trung bình 0.656 0.806 0.770

(Nguồn : Kết quả tính toán từ phần mềm DEAP 2.1)

Số liệu ở bảng 4.1 cho thấy, trong giai đoạn 2009-2017 chỉ có NHTMCP Á Châu

trong mẫu nghiên cứu đạt hiệu quả tối ưu hoàn toàn (100%), 02 ngân hàng đạt hiệu

quả kỹ thuật trung bình (80%) là NHTMCP Quân Đội, NHTMCP Kỹ Thương, tiếp

theo 03 ngân hàng đạt hiệu quả kỹ thuật trung bình trên 70% là NHTMCP Bản Việt là

74,9%, NHTMCP Xuất Nhập Khẩu đạt (74,3%) và NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng

đạt 72,5%, có 07 ngân hàng đạt hiệu quả kỹ thuật trung bình trong cả giai đoạn nghiên

cứu từ 50% - 70%, 02 ngân hàng đạt hiệu quả kỹ thuật trung bình dưới mức trung

bình, trong đó NHTMCP Sài Gòn Công thương đạt hiệu quả kỹ thuật trung bình thấp

nhất (37,8 %).

Hiệu quả trung bình chung của các NHTMCP qua từng năm được thể hiện trong

bảng sau:

Bảng 4.2: Hiệu quả trung bình chung của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn

2009 - 2017

Năm

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

Hiệu quả

Trung bình giai đoạn 2009- 2017

0.558

0.606

0.632

0.596

0.697

0.690

0.793

0.661

0.674

0.656

TE (CRS)

0.820

0.781

0.747

0.753

0.834

0.829

0.858

0.758

0.871

0.806

PE ( VRS)

0.644

0.786

0.795

0.761

0.878

0.775

0.782

0.739

0.770

SE

0.772 (Nguồn : Tổng hợp từ kết quả của phần mềm DEAP 2.1 )

Hiệu quả kỹ thuật bình quân của 15 NHTMCP giai đoạn 2009 - 2017 chỉ đạt

65,6%. Lượng đầu vào trung bình có thể giảm bớt để các ngân hàng đạt đến trạng thái

tối ưu hoàn toàn (TE = 1) là 34,4%. Chênh lệch về hiệu quả kỹ thuật bình quân giữa

điểm hiệu quả cao nhất và điểm hiệu quả thấp nhất cũng tương đối lớn (23,5%). Điều

này cho thấy các NHTMCP Việt Nam chưa đạt hiệu quả tối ưu, chưa sử dụng tốt các

nguồn lực đầu vào và giữa các ngân hàng hoạt động không đồng đều.

57

Xét hiệu quả kỹ thuật bình quân của các NHTMCP qua các năm, do tác động của

cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu từ năm 2008 nên hiệu quả kỹ thuật trung bình đạt

được năm 2009 khá thấp là 55,8%. Năm 2010 và 2011, hiệu quả kỹ thuật bình quân

của các ngân hàng được cải thiện hơn chiếm 60,6% năm 2010; 63,2% năm 2011. Tuy

nhiên, năm 2012 nền kinh tế gặp nhiều khó khăn, cùng với việc chạy đua lãi suất và

tăng trưởng tín dụng nóng đã ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng của các ngân hàng,

đẩy các ngân hàng chịu áp lực từ việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, dẫn đến hiệu

quả kỹ thuật bình quân giảm lại trong năm 2012 so với năm 2011 (năm 2012 là 59,6%

giảm mạnh so với năm 2011 là 63,2% ). Từ năm 2013 trở đi, nền kinh tế bắt đầu phục

hồi và có dấu hiệu phát triển, kiểm soát được mức lãi suất huy động cũng như tín dụng

tăng trưởng ổn định đã đẩy chỉ số hiệu quả kỹ thuật bình quân của các ngân hàng tăng

lên đạt mức 69,7%. Xét giai đoạn 03 năm cuối 2015,2016 và 2017, với công tác cơ cấu

lại hoạt động ngân hàng khá thành công đã đẩy mức hiệu quả kỹ thuật trung bình năm

2015 lên khá cao so với giai đoạn trước đó (đạt mức 79,3% năm 2015). Tuy nhiên, kết

quả cho thấy năm 2016, 2017 mức hiệu quả kỹ thuật lại bắt đầu giảm và tăng lại không

đáng kể. Điều này là phù hợp với phần đánh giá thực trạng hoạt động của các

NHTMCP Việt Nam trong mẫu nghiên cứu trên đây, chứng tỏ đa số các NHTMCP

hoạt động không ổn định và chưa đạt được hiệu quả mong muốn.

Số lượng các NHTMCP đạt hiệu quả tối ưu theo mô hình DEACRS qua các năm

cũng khác nhau thể hiện ở bảng sau:

Bảng 4.3: Số lượng các NHTMCP đạt hiệu quả kỹ thuật tối ưu giai đoạn

2009–2017

STT

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

MÃ NH

01

X

ABB

02

X

X

X

X

X

X

X

X

X

ACB

03

X

X

X

X

X

BVB

04

X

X

X

X

X

EIB

05

X

X

X

KLB

58

X

X

X

X

X

X

X

06 MBB

X

07

X

X

NAB

X

08

X

NCB

X

X

09

X

OCB

X

10

SEA

X

11

SGB

X

X

12

X

TCB

X

13

VAB

X

14

X

VIB

X

X

X

X

X

15

X

VPB

4

5

8

8

6

5

Tổng cộng

5

4

7

(Nguồn : Tổng hợp từ phần mềm DEAP 2.1)

Theo số liệu bảng 4.3, số lượng các NHTMCP đạt hiệu quả tối ưu cao nhất vào

năm 2015, 2016 là 08 ngân hàng, trong năm 2011 là 07 ngân hàng, và thấp nhất là năm

2010 và năm 2012 với 04 ngân hàng. Số liệu cho thấy riêng NHTMCP An Bình không

đạt được hiệu quả kỹ thuật tối ưu trong cả giai đoạn.

Xét hiệu quả kỹ thuật thuần trong mô hình DEAVRS, cho thấy mức hiệu quả đạt

được là 80,6% cao hơn nhiều so với hiệu quả kỹ thuật trong mô hình DEACRS là

65,6%.

Hiệu quả kỹ thuật thuần bình quân các NHTMCP Việt Nam cũng thay đổi qua

các năm. Hiệu quả kỹ thuật thuần trung bình đạt cao nhất vào năm 2017 (87,1%) và

thấp nhất trong năm cuối 2011 (74,7%). Điều này cho thấy các ngân hàng hoạt động

không ổn định trong thời gian nghiên cứu.

Xét riêng cho từng ngân hàng trung bình giai đoạn nghiên cứu cho thấy hiệu quả

kỹ thuật thuần của NHTMCP Á Châu là 1,00% và NHTMCP Kỹ Thương 96,7% đạt

khá cao.

Số liệu bảng 4.1 cho thấy kết quả khác nhiều khi xét về quy mô đối với

NHTMCP Việt Á đạt hiệu quả kỹ thuật thuần là 84,4%, trong khi với mô hình DEACRS

chỉ đạt 48,5%. Số liệu cũng cho thấy ngân hàng đạt hiệu quả kỹ thuật thuần thấp nhất

59

vẫn là NHTMCP Sài Gòn Công thương (chỉ đạt 55,8%). Với kết quả đánh giá này,

riêng NHTMCP Sài Gòn Công thương cần có giải pháp và hướng đi tốt hơn để nâng

cao hiệu quả hoạt động và năng lực cạnh tranh so với các ngân hàng nội địa.

Số lượng các NHTMCP đạt hiệu quả tối ưu theo mô hình DEAVRS ở bảng sau:

Bảng 4.4 : Số lượng các NHTMCP đạt hiệu quả tối ưu theo quy mô giai

đoạn 2009 – 2017

STT

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

MÃ NH

01

X

X

X

ABB

02

X

X

X

X

X

X

X

X

X

ACB

03

X

X

X

X

X

BVB

04

X

X

X

X

X

X

EIB

05

X

X

X

KLB

X

X

X

X

X

X

X

06 MBB

07

X

X

X

X

X

NAB

08

X

X

NCB

09

X

X

X

X

OCB

10

X

X

X

SEA

11

X

SGB

12

X

X

X

X

X

X

X

X

TCB

13

X

X

X

X

X

VAB

14

X

X

X

VIB

15

X

X

X

X

X

X

VPB

7

6

8

7

8

9

8

8

8

Tổng cộng

(Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm DEAP 2.1)

Số lượng các NHTMCP đạt hiệu quả tối ưu theo mô hình DEAVRS cao hơn trong

mô hình DEACRS và khác nhau trong từng năm. Số lượng ngân hàng đạt tối ưu nhiều

nhất vào năm 2014 với 09 ngân hàng, trong các năm 2011, 2013, 2015, 2016 và năm

2017 có 08 ngân hàng đạt hiệu quả tối ưu. Các năm còn lại số lượng các ngân hàng đạt

60

hiệu quả tối ưu theo quy mô cũng khá cao. Riêng NHTMCP Sài Gòn Công thương chỉ

đạt hiệu quả tối ưu duy nhất trong năm 2013.

Qua phân tích hiệu quả hoạt động theo hai mô hình DEACRS và DEAVRS cho thấy

chỉ có TMCP Á Châu đạt hiệu quả hoạt động tốt nhất. Hầu hết các NHTMCP còn lại

trong mẫu nghiên cứu chưa đạt được hiệu quả hoạt động ở mức tốt nhất, các ngân hàng

này có khả năng cắt giảm lãng phí nguồn lực mà vẫn giữ nguyên kết quả đầu ra. Đồng

thời, chỉ số hiệu quả trung bình thay đổi qua các năm cũng như có khoảng cách lớn

giữa các ngân hàng với nhau, chứng tỏ các NHTMCP Việt Nam hoạt động chưa đạt

mức mong muốn và phát triển không đồng đều.

Để đánh giá sâu hiệu quả hoạt động của 15 ngân hàng TMCP trong mẫu nghiên

cứu, tác giả sắp xếp các ngân hàng này theo thứ tự quy mô tổng tài sản tương ứng với

thứ tự hiệu quả kỹ thuật trung bình giai đoạn 2009 -2017 thể hiện dưới bảng sau:

Bảng 4.5 : Thứ tự xếp hạng theo quy mô tổng tài sản bình quân và hiệu quả

kỹ thuật bình quân giai đoạn 2009 – 2017

STT

Mã NH

Tổng tài sản bình quân 2009-2017 (tỷ đồng)

Thứ tự xếp hạng theo tổng tài sản bình quân

Hiệu quả kỹ thuật bình quân 2009- 2017

Thứ tự xếp hạng theo hiệu quả kỹ thuật bình quân

52,689

01

0.502

ABB

12

8

210,664

02

1.000

ACB

1

1

22,984

03

0.749

BVB

4

13

142,587

04

0.743

EIB

5

4

21,568

05

0.541

KLB

11

14

185,011

06

0.815

MBB

3

2

28,814

07

0.621

NAB

8

12

37,531

08

0.561

NCB

11

10

39,409

09

0.667

OCB

7

9

81,686

10

0.619

SEA

9

7

61

16,389

11

0.378

15

SGB

15

181,654

12

0.846

3

TCB

2

35,269

13

0.485

11

VAB

14

86,884

14

0.595

6

VIB

10

139,750

15

0.725

5

VPB

6

(Nguồn : Tác giả sắp xếp từ số liệu Báo cáo tài chính của các NHTMCP qua các

năm và kết quả từ phần mềm DEAP 2.1).

Dựa trên bảng so sánh trên cho thấy, một số ngân hàng có quy mô tổng tài sản

bình quân lớn tương ứng với hiệu quả kỹ thuật trung bình lớn (NHTMCP Á Châu,

NHTMCP Kỹ Thương, NHTMCP Quân Đội). Tuy nhiên, một số ngân hàng còn lại

hiệu quả kỹ thuật trung bình không tương ứng với quy mô tổng tài sản, như NHTMCP

An Bình xếp hạng 8 theo tổng tài sản bình quân nhưng mức xếp hạng hiệu quả kỹ

thuật trung bình cho cả giai đoạn là 12, NHTMCP Quốc Tế có quy mô tổng tài sản

bình quân ở vị trí 6 nhưng hiệu quả trung bình đạt vị trí 10 trong tổng số 15 NHTMCP,

hoặc NHTMCP Bản Việt có quy mô tổng tài sản bình quân xếp hạng 13 trong tổng số

15 NHTMCP nghiên cứu nhưng đạt hiệu quả kỹ thuật trung bình ở vị trí thứ 4.

Trong mẫu nghiên cứu 15 ngân hàng thì NHTMCP Sài gòn Công thương đứng ở

vị trí cuối cùng theo thứ tự xếp hạng tổng tài sản và hiệu quả kỹ thuật bình quân của cả

giai đoạn nghiên cứu.

Như vậy, có thể thấy các ngân hàng có quy mô tổng tài sản lớn chưa hẳn đã hoạt

động hiệu quả hơn so với các ngân hàng có quy mô tổng tài sản nhỏ. Từ nhận định

này, các ngân hàng lớn cũng cần nhìn nhận về vị thế hoạt động, tập trung phát triển

nâng cao hiệu quả hoạt động hơn nữa để hướng đến hiệu quả tối ưu.

4.3.2 Hiệu quả quy mô

Kết quả ước lượng từ mô hình DEAVRS (thể hiện ở bảng số liệu 4.1) cho thấy hầu

hết các NHTMCP Việt Nam đều tồn tại phi hiệu quả quy mô trong giai đoạn 2009 –

2017. Ngoại trừ NHTMCP Á Châu.

62

Từ công thức TE = PE x SE, khi đó độ lớn của các chỉ số hiệu quả kỹ thuật thuần

PE và hiệu quả quy mô SE sẽ phản ánh nguồn phi hiệu quả tác động đến hiệu quả kỹ

thuật TE của các ngân hàng.

Theo số liệu ở bàng 4.2, hiệu quả kỹ thuật thuần bình quân của 15 NHTMCP giai

đoạn 2009 – 2017 là 80,6% lớn hơn hiệu quả quy mô bình quân là 77,0% cho thấy các

yếu tố về quy mô hoạt động đóng góp vào hiệu quả kỹ thuật toàn bộ nhỏ hơn so với

hiệu quả kỹ thuật thuần, hay nói cách khác các yếu tố về quy mô hoạt động là nguồn

gây ra phi hiệu quả lớn hơn so với các yếu tố về mặt kỹ thuật.

Bảng sau tổng hợp số lượng các NHTMCP Việt Nam trong mẫu nghiên cứu đang

hoạt động trong điều kiện DRS, IRS và CONS từ kết quả chạy phần mềm DEAP 2.1:

Bảng 4.6 : Số lượng các NHTMCP hoạt động trong điều kiện DRS, IRS và CONS

IRS

CONS

Tổng

Năm

DRS

Số lượng NH

2009

Tỷ lệ (%)

6 40

5 33.33

4 26.67

15 100

Số lượng NH

2010

Tỷ lệ (%)

9 60

4 26.67

2 13.33

15 100

Số lượng NH

2011

Tỷ lệ (%)

8 53.33

7 46.67

0 0

15 100

Số lượng NH

2012

Tỷ lệ (%)

6 40

4 26.67

5 33.33

15 100

Số lượng NH

2013

Tỷ lệ (%)

5 33.33

5 33.33

5 33.33

15 100

Số lượng NH

2014

Tỷ lệ (%)

6 40

5 33.33

4 26.67

15 100

Số lượng NH

2015

Tỷ lệ (%)

3 20

8 53.33

4 26.67

15 100

Số lượng NH

2016

Tỷ lệ (%)

7 46.67

8 53.33

0 0

15 100

Số lượng NH

2017

Tỷ lệ (%)

8 53.33

7 46.67

0 0

15 100

(Nguồn : Tổng hợp từ phần mềm DEAP 2.1)

Số liệu tổng hợp ở bảng 4.6 cho thấy số lượng các ngân hàng hoạt động trong

điều kiện IRS, CONS, DRS thay đổi qua mỗi năm, tuy nhiên số lượng các ngân hàng

63

hoạt động trong điều kiện sản lượng giảm theo quy mô lại có xu hướng tăng dần vào

các năm cuối từ 2012 – 2015, với tỷ lệ 33,33% năm 2012,2013, và đạt 26,67% năm

2014, 2014. Riêng năm 2016, 2017, dấu hiệu khả thi khi không có ngân hàng nào hoạt

động trong điều kiện DRS, đa số các ngân hàng hoạt động trong điều kiện sản lượng

tăng theo quy mô IRS (08 ngân hàng chiếm tỷ lệ 53,33%).

Kết quả ước lượng cho từng ngân hàng trong điều kiện DRS, IRS và CONS

trong mỗi năm là khác nhau.

Bảng 4.7: Các NHTMCP Việt Nam hoạt động trong điều kiện IRS, CONS và

DRS giai đoạn 2009-2017

STT

2017

2015

2010

2009

2011

2014

2013

2012

2016

IRS

IRS

IRS

IRS

DRS

DRS CONS

IRS

DRS CONS CONS CONS DRS CONS

CONS CONS CONS DRS

IRS

DRS

IRS

IRS

IRS

IRS

IRS CONS CONS DRS CONS CONS CONS CONS CONS CONS CONS

IRS

CONS IRS CONS DRS

IRS CONS DRS

CONS IRS

DRS CONS

IRS IRS

IRS IRS

SEA

MÃ NH 01 ABB DRS IRS 02 ACB CONS CONS CONS CONS CONS CONS CONS CONS CONS 03 BVB CONS CONS IRS IRS 04 EIB IRS CONS 05 KLB CONS 06 MBB IRS 07 NAB CONS 08 NCB IRS 09 OCB CONS 10 DRS

CONS DRS DRS CONS

CONS IRS

IRS DRS

IRS IRS

IRS IRS

IRS IRS

IRS IRS

IRS

IRS DRS

IRS IRS

IRS CONS

IRS IRS

CONS IRS

IRS IRS DRS CONS CONS

IRS IRS

IRS DRS

IRS IRS IRS DRS CONS DRS

DRS CONS DRS DRS CONS DRS

IRS IRS

IRS IRS

11 SGB 12 TCB 13 VAB 14 VIB 15 VPB

IRS

IRS

IRS

CONS CONS CONS CONS CONS

CONS ( Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm DEAP 2.1)

Bảng 4.7 cho thấy hầu hết các NHTMCP có quy mô tổng tài sản lớn xét trong

thời gian hai năm gần đây thường hoạt động trong điều kiện sản lượng giảm theo quy

mô (cụ thể NHTMCP Kỹ Thương, NHTMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam, NHTMCP

Quốc Tế), và các ngân hàng có quy mô tổng tài sản nhỏ có điều kiện sản lượng tăng

theo quy mô (cụ thể NHTMCP Phương Đông, NHTMCP Sài Gòn Công thương).

64

Với kết quả trên, các NHTMCP đang hoạt động trong điều kiện sản lượng giảm

theo quy mô không nên mở rộng quy mô mà thay vào đó tập trung phát triển các sản

phẩm, dịch vụ mới, tăng năng suất đầu vào. Ngược lại, các ngân hàng đang trong điều

kiện sản lượng tăng theo quy mô cần tập trung mở rộng quy mô, phát triển thị trường

nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động.

4.3.3 Ước lượng năng suất nhân tố tổng hợp TFP

Chỉ số Malmquist nhằm ước lượng sự thay đổi của năng suất nhân tố tổng hợp

TFP và sự thay đổi các thành phần hiệu quả liên quan bao gồm thay đổi hiệu quả kỹ

thuật (effch) , thay đổi tiến bộ công nghệ (techch) (trong điều kiện CRS), thay đổi hiệu

quả kỹ thuật thuần (pech), thay đổi hiệu quả quy mô (sech) (trong điều kiện VRS).

Bảng 4.8 : Chỉ số Malmquist bình quân toàn bộ mẫu giai đoạn 2009 – 2017

Chỉ số

effch techch pech sech tfpch Giai đoạn

2009-2010 1.335 1.467 0.962 1.388 1.958

2010-2011 0.955 0.682 0.937 1.020 0.651

2011-2012 0.932 1.130 0.983 0.949 1.053

2012-2013 1.277 1.343 1.135 1.126 1.715

2013-2014 0.989 0.663 1.044 0.947 0.655

2014-2015 1.208 1.123 1.048 1.153 1.356

2015-2016 0.634 1.787 0.753 0.842 1.133

2016-2017 0.692 1.804 0.811 0.852 1.247

1.033 1.107 0.984 1.050 1.143 Trung bình 2009-2017

(Nguồn : Tổng hợp từ phần mềm DEAP 2.1)

Giai đoạn 2009 – 2017 chỉ số tăng trưởng năng suất nhân tố tổng hợp TFP bình

quân của các NHTMCP nghiên cứu là 1.143, tức là có sự gia tăng năng suất lên

14,3%. Bảng số liệu cho thấy TFP tăng do sự đóng góp của các thành phần hiệu quả

65

liên quan, cụ thể tăng trưởng của hiệu quả kỹ thuật bình quân là 3,3% , tăng trưởng của

tiến bộ công nghệ bình quân là 10,7% và tăng trưởng của hiệu quả quy mô bình quân

là 5,0%.

Mặc dù có sự gia tăng trong năng suất tổng hợp bình quân của 15 NHTMCP Việt

Nam giai đoạn 2009 – 2017 nhưng mức tăng trưởng không cao, kết quả này phù hợp

với đánh giá thực trạng hoạt động của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 – 2017

chưa thực sự hiệu quả, năng lực công nghệ chưa phát huy tốt, khả năng tìm kiếm lợi

nhuận chưa cao.

Bên cạnh đó chỉ số năng suất nhân tố tổng hợp TFP không ổn định qua các giai

đoạn từ 2009 – 2017. Giai đoạn 2009 – 2010 đạt cao nhất ở mức 1.958, nguyên nhân

dẫn đến sự gia tăng cao là do chỉ số thay đổi hiệu quả kỹ thuật, thay đổi tiến bộ công

nghệ và thay đổi hiệu quả quy mô tăng cao trong giai đoạn này. Tuy nhiên, chỉ số TFP

giảm mạnh sau đó, giai đoạn 2010 – 2011 chỉ còn 0,651. Tiếp tục giai đoạn 2013 –

2014 chỉ số TFP giảm mạnh còn 0.655 so với giai đoạn trước đó 2012 – 2013 là 1.715.

Giai đoạn từ 2014 đến 2017 chỉ số TFP tăng đều trở lại. Riêng giai đoạn cuối 2015 –

2016 các ngân hàng tập trung phát triển công nghệ kỹ thuật góp phần nâng cao chỉ số

TFP.

66

Bảng 4.9: Kết quả ước lượng effch, techch, pech, sech và tfpch bình quân của 15

NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 – 2017

STT Mã NH efch techch pech sech tfpch

01 1.053 1.087 1.013 1.039 1.145 ABB

02 1.000 1.198 1.000 1.000 1.198 ACB

03 1.000 0.754 1.000 1.000 0.754 BVB

04 1.007 1.028 1.030 0.978 1.036 EIB

05 1.000 1.111 1.000 1.000 1.111 KLB

06 1.663 1.004 1.169 1.422 1.669 MBB

07 08 09 10 11 12 13 14 15 0.693 1.139 0.698 0.911 0.998 1.153 1.104 1.066 1.356 1.232 1.224 1.185 1.123 1.241 1.038 1.402 1.067 1.056 0.826 1.005 0.808 0.920 1.005 1.000 0.878 1.001 1.178 0.840 1.134 0.864 0.990 0.993 1.153 1.258 1.065 1.151 0.854 1.394 0.827 1.023 1.238 1.197 1.548 1.137 1.431 NAB NCB OCB SEA SGB TCB VAB VIB VPB

1.143 Trung bình 1.033 0.984 1.050

1.107 (Nguồn : Tổng hợp từ phần mềm DEAP 2.1)

Kết quả ước lượng chỉ số TFP bình quân giai đoạn 2009– 2017 cho từng ngân

hàng thể hiện ở bảng 4.9 cho thấy có 12 ngân hàng có chỉ số TFP lớn hơn 1 và 03 ngân

hàng có chỉ số TFP nhỏ hơn 1. Trong đó chỉ số TFP của NHTMCP Bản Việt khá thấp,

chỉ đạt 0.754 mà nguyên nhân chính là do sự suy giảm về tiến bộ công nghệ, và

NHTMCP Nam Á TFP cũng chỉ đạt 0.854, NHTMCP Phương Đông TFP cũng chỉ đạt

0.827 mà nguyên nhân là do sự suy giảm của đa số các thành phần liên quan. Hai

NHTMCP Quân Đội và NHTMCP Việt Á đạt chỉ số TFP cao nhất (1.669 và 1.548)

chủ yếu là do tăng trưởng hiệu quả kỹ thuật, tiến bộ công nghệ và hiệu quả quy mô

cao.

67

Với mục tiêu chính của đề tài là đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTMCP

Việt Nam giai đoạn 2009-2017, ứng dụng bởi phần mềm DEAP 2.1, kết quả đánh giá

hiệu quả chung được thể hiện qua biểu đồ sau:

Biểu đồ 4.1: Hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô

của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017

( Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm DEAP 2.1 )

Các ngân hàng hướng đến mục tiêu ổn định và phát triển bền vững, thể hiện ở

quy mô, doanh số, thị phần mở rộng đi kèm với năng lực quản trị doanh nghiệp và

quản trị rủi ro. Kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ có NHTMCP Á Châu đạt được hiệu

quả tối ưu trong cả giai đoạn nghiên cứu 2009 – 2017, chỉ 02 ngân hàng đạt hiệu quả

kỹ thuật trung bình (80%) như NHTMCP Quân Đội, NHTMCP Kỹ Thương, các ngân

hàng còn lại hoạt động chưa đạt hiệu quả mong muốn. Điều này cho thấy các

NHTMCP Việt Nam hoạt động chưa thực sự đạt hiệu quả cao, chưa sử dụng tối ưu các

68

nguồn lực đầu vào. Kết quả ước lượng từ mô hình DEA cho thấy lượng đầu vào trung

bình có thể giảm bớt để các ngân hàng đạt trạng thái tối ưu hoàn toàn là 34,4%. Kết

quả từ mô hình DEAVRS cho thấy tồn tại phi hiệu quả kỹ thuật thuần 19,4% và phi hiệu

quả quy mô 23% là khá cao. Kết quả cũng chỉ ra các ngân hàng hoạt động trong điều

kiện IRS, DRS và CONS cũng thay đổi qua các năm. Một số ngân hàng mặc dù quy

mô tổng tài sản lớn nhưng hoạt động trong điều kiện sản lượng giảm theo quy mô ở

một số năm. Đo lường chỉ số Malmquist cũng cho thấy có sự gia tăng năng suất trung

bình giai đoạn 2009-2017 nhưng tỷ lệ tăng không cao, riêng hiệu quả kỹ thuật thuần

không đóng góp vào sự gia tăng năng suất tổng hợp.

Với kết quả này, các NHTM Việt Nam cần đánh giá lại việc sử dụng đầu vào bao

gồm việc quản lý danh mục tài sản, xem xét việc mở rộng quy mô hoạt động và nâng

cao chất lượng nguồn nhân lực, tập trung công tác xử lý, thu hồi nợ xấu và kiểm soát

chất lượng tín dụng.

69

Kết luận chương 4

Chương 4 đánh giá hiệu quả hoạt động của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn

2009 – 2017 bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA theo hai mô hình DEACRS

và DEAVRS với khuynh hướng tiếp cận đầu vào. Dữ liệu được thu thập từ Báo cáo tài

chính hợp nhất của các ngân hàng qua các năm. Quy trình nghiên cứu được thực hiện

qua 05 bước, bao gồm lựa chọn các DMU, lựa chọn biến đầu vào và đầu ra, xử lý dữ

liệu bằng phần mềm DEAP 2.1, và dựa trên kết quả nghiên cứu gợi ý một số giải pháp

nâng cao hiệu quả hoạt động cho các NHTMCP Việt Nam.

Kết quả ước lượng cho thấy, hiệu quả kỹ thuật toàn bộ trung bình của các

NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 – 2017 đạt 65,6% là chưa cao, các ngân hàng

chưa thực sự hoạt động hiệu quả, chưa sử dụng tối ưu các nguồn lực đầu vào, mức độ

phi hiệu quả trung bình của các ngân hàng khá cao 34,4%. Nguồn gây ra phi hiệu quả

từ phi hiệu quả kỹ thuật thuần là năng lực quản trị, điều hành của các ngân hàng và từ

phi hiệu quả quy mô, trong đó phi hiệu quả quy mô là 19,4% lớn hơn so với phi hiệu

quả kỹ thuật thuần là 23%.

Đồng thời kết quả nghiên cứu cũng cho thấy có khoảng cách lớn giữa mức độ

hiệu quả kỹ thuật trung bình giữa các ngân hàng. Kết quả ước lượng từ mô hình

DEAVRS cũng cho thấy có sự mất cân bằng trong hiệu quả hoạt động giữa các ngân

hàng này. Số lượng các ngân hàng hoạt động trong điều kiện sản lượng tăng theo quy

mô IRS, sản lượng giảm theo quy mô DRS và sản lượng không đổi theo quy mô

CONS không đồng đều qua các năm. Vì vậy, để nâng cao hiệu quả hoạt động, các

ngân hàng cần xem xét điều kiện và quy mô hoạt động để đưa ra những giải pháp hợp

lý cho từng giai đoạn.

Số liệu thu thập từ 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 – 2017 giữa hai khoản

mục thu nhập lãi và thu nhập ngoài lãi cũng cho thấy cơ cấu thu nhập chính của các

ngân hàng vẫn là nguồn thu từ lãi. Thu nhập ngoài lãi có xu hướng tăng dần qua các

70

năm nhưng vẫn chiếm tỷ lệ rất nhỏ so với thu nhập ngoài lãi. Chính điều này khó tạo

ra lợi nhuận cao cho các ngân hàng trong điều kiện cạnh tranh gay gắt hiện nay.

Kết quả ước lượng từ chỉ số Malmquist đo lường thay đổi năng suất nhân tố tổng

hợp với cùng bộ dữ liệu của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 – 2017 cho thấy

năng suất nhân tố tổng hợp của các NHTMCP Việt Nam không đều qua các giai đoạn.

Giá trị trung bình của chỉ số TFP giai đoạn nghiên cứu là 1.143, nghĩa là các ngân

hàng tăng năng suất bình quân là 14.3% , nguyên nhân là do có sự gia tăng hiệu quả kỹ

thuật, tiến bộ công nghệ và hiệu quả quy mô, tuy nhiên mức tăng không cao.

71

CHƯƠNG 5: GỢI Ý GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ

HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC NHTMCP VIỆT NAM

5.1 Gợi ý giải pháp

Các NHTMCP Việt Nam đã bước qua giai đoạn tái cơ cấu 05 năm đầu 2011-2015

và đang bước sang giai đoạn 05 năm tiếp theo 2016-2020, nhìn chung hoạt động của

các NHTM trong những năm qua đã có nhiều đóng góp tích cực và quan trọng cho sự

phát triển kinh tế đất nước, song cần nâng cao năng lực cạnh tranh hơn nữa để bắt kịp

tốc độ phát triển với các ngân hàng một số nước phát triển trong khu vực. Tại “ Hội

thảo đánh giá sự phát triển của Ngành ngân hàng giai đoạn 2001 -2010 và định hướng

phát triển 2011-2010 ” tại Hà Nội ngày 08/09/2009, định hướng đến năm 2020, Việt

Nam cần tiếp tục tạo ra những bước đột phá mới, đảm bảo phát triển một hệ thống

ngân hàng vững mạnh, cạnh tranh và năng động, đóng góp tích cực vào sự phát triển

kinh tế đất nước, đồng thới hướng đến nền tảng công nghệ ngân hàng hiện đại. Việc

nâng cao hiệu quả hoạt động, năng lực cạnh tranh, nâng cao năng lực tài chính luôn là

vấn đề trọng yếu của các NHTM Việt Nam hiện nay.

Dựa trên phần phân tích thực trạng hoạt động và kết quả nghiên cứu hiệu quả

hoạt động của các NHTMCP Việt Nam, tác giả đưa ra một số gợi ý giải pháp cụ thể và

phù hợp với thực tiễn nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động trong giai đoạn tới góp phần

cho ngành ngân hàng hội nhập và phát triển bền vững.

Tăng hiệu quả quy mô

Kết quả nghiên cứu chỉ ra phi hiệu quả quy mô trung bình 23% là khá cao, đồng

thời kết quả đo lường chỉ số Malmquist cho thấy tăng trưởng hiệu quả quy mô đóng

góp vào tăng trưởng năng suất nhân tố tổng hợp, vì vậy các NHTM Việt Nam cần tăng

hiệu quả quy mô để tăng hiệu quả hoạt động.

72

Để tăng quy mô hoạt động đòi hỏi các ngân hàng phát triển thị trường, mở rộng

mạng lưới chi nhánh, phòng giao dịch đi kèm với việc sử dụng đa dạng và hiệu quả

các kênh phân phối dịch vụ ngân hàng. Bên cạnh việc mở rộng quy mô trong nước cần

mở rộng đầu tư sang các nước trong khu vực nhằm thu hút vốn đầu tư và mang lại lợi

nhuận cao hơn.

Kết quả nghiên cứu còn cho thấy số lượng các ngân hàng hoạt động trong điều

kiện sản lượng tăng theo quy mô giảm dần trong các năm gần đây. Trong hai năm gần

đây, các ngân hàng có quy mô tổng tài sản lớn thường hoạt động trong điều kiện sản

lượng giảm theo quy mô và các ngân hàng có quy mô tổng tài sản nhỏ hoạt động trong

điều kiện sản lượng tăng theo quy mô. Điều này nói lên thực trạng và những khó khăn

nhất định đối với các ngân hàng, đòi hỏi các ngân hàng thương mại cần xem xét, đánh

giá kỹ trước khi mở rộng quy mô hoạt động để đạt hiệu quả tối ưu. Đối với các ngân

hàng đang hoạt động trong điều kiện sản lượng tăng theo quy mô nên mở rộng phạm

vi hoạt động để tận dụng lợi thế quy mô, còn đối với các ngân hàng đang hoạt động

trong điều kiện sản lượng giảm theo quy mô hay trong điều kiện sản lượng không đổi

theo quy mô nên xem xét việc nâng cao năng lực quản lý, điều hành hơn là việc mở

rộng quy mô.

Việc mở rộng quy mô hoạt động đòi hỏi phải đi đôi với tiết kiệm chi phí. Cần

đánh giá vị trí hoạt động cũng như nguồn khách hàng để tận dụng tối đa ưu thế vị trí,

tránh mở rộng mạng lưới chi nhánh, phòng giao dịch cồng kềnh nhưng hoạt động

không hiệu quả. Thực tế cho thấy, mạng lưới ngân hàng chủ yếu tập trung tại các

thành phố, khu đô thị, chưa phát triển hay chưa tận dung ưu thế tại thị trường khu vực

nông thôn, đây là điểm mà các ngân hàng thương mại cần xem xét để mở rộng mạng

lười và tận dụng ứu thế vùng miền, khai thác nguồn tiềm năng ở khu vực nông thôn.

Mỗi ngân hàng cần tìm kiếm cơ hội thu hút các nguồn lực đầu tư trong và ngoài nước

để nâng cao khả năng cạnh tranh.

73

Bên cạnh đó, để tăng hiệu quả quy mô các NHTMCP xem xét việc tăng vốn

điều lệ, bởi vốn điều lệ là thành phần chủ yếu tạo nên vốn tự có của NHTM. Thực

trạng nghiên cứu cho thấy vốn điều lệ của các NHTM Việt Nam tăng dần qua các năm

và đạt được mức vốn tối thiểu theo yêu cầu của Chính phủ, tuy nhiên còn khá thấp so

với các NHTM có vốn Nhà nước và các NHTM một số nước trong khu vực. Vì vậy,

việc xây dựng tăng vốn điều lệ cần xây dựng lộ trình, kế hoạch phù hợp với quy mô

hoạt động, trình độ quản trị và chất lượng nguồn nhân lực. Hiện các NHTMCP Việt

Nam có thể tăng vốn điều lệ bằng cách phát hành thêm cổ phiếu cho các cổ đông và

nhà đầu tư chiến lược.

Đối với các ngân hàng được xếp vào nhóm các TCTD tự tái cấu trúc ( trong mẫu

nghiên cứu điển hình là NHTMCP Sài gòn Công thương ) cần xây dựng và triển khai

các biện pháp tự củng cố, chấn chỉnh hoạt động, nâng cao năng lực cạnh tranh để phát

triển quy mô hoạt động và trình độ quản trị công nghệ tiên tiến, xây dựng lộ trình rõ

ràng cho từng năm trên tất cả các mặt như vốn chủ sở hữu, mức độ an toàn vốn,

phương án đẩy mạnh huy động vốn và cấp tín dụng, trình độ quản trị và công nghệ

thông tin, chú trọng việc minh bạch thông tin để tạo niềm tin cho công chúng cũng như

nhà đầu tư. Lộ trình cần được xây dựng trong ngắn hạn, thời hạn rõ ràng theo tháng,

quý để có thể đánh giá được những bất lợi và thuận lợi cho từng giai đoạn.

Song song đó, các NHTM cần mở rộng quy mô nguồn vốn huy động để hỗ trợ

việc mở rộng phạm vị hoạt động, tạo điều kiện nâng cao thanh khoản, tăng tính ổn

định hoạt động ngân hàng. Cụ thể, các NHTM cần xây dựng cơ cấu nguồn vốn huy

động phù hợp với cơ cấu sử dụng vốn, đáp ứng được yêu cầu sử dụng, từ đó tối đa lợi

nhuận, giúp ngân hàng chủ động hoạch định chiến lược phát triển. Các NHTM chủ

động tìm kiếm những nguồn vốn với chi phí thấp nhất để đáp ứng nhu cầu cho vay và

đầu tư, đáp ứng được yêu cầu về quy mô, thời hạn và cơ cấu. Các NHTM phải hoạch

định chiến lược phát triển cụ thể cho mỗi giai đoạn, đưa ra chính sách huy động hợp lý

dựa trên quy định của Ngân hàng Nhà nước, đánh giá khả năng để tạo ưu thế riêng cho

mỗi ngân hàng. Các ngân hàng cần đa dạng hóa các phương thức và hình thức huy

74

động vốn với các sản phẩm linh hoạt, thủ tục đơn giản, nhanh chóng, các sản phẩm đa

dạng về loại kỳ hạn, hình thức nhận lãi, rút gốc, đi kèm với các hình thức khuyến mãi.

Đồng thời, nghiên cứu từng nhóm khách hàng để xây dựng chiến lược khách hàng hợp

lý. Việc mở rộng huy động vốn cần dựa vào chất lượng, công nghệ, hiệu quả và uy tín

của mỗi ngân hàng thay cho việc cạnh tranh chủ yếu dựa vào lãi suất, điều này tạo điều

kiện cho ngân hàng phát triển bền vững và ổn định.

Tăng hiệu quả kỹ thuật thuần

Bên cạnh việc xem xét tăng quy mô, các ngân hàng cần đổi mới mạnh mẽ mô

hình tổ chức, nâng cao năng lực cạnh tranh, năng lực quản trị, điều hành để tăng hiệu

quả kỹ thuật thuần. Kết quả ước lượng từ mô hình DEA cho thấy phi hiệu quả kỹ thuật

thuần trung bình 19,4% là khá cao. Điều này đòi hỏi các NHTM cần nâng cao năng

lực quản trị rủi ro và năng lực giám sát, điều hành trên góc độ tổng thể tập trung hoạt

động hiệu quả bộ máy kiểm soát nội bộ để phát hiện rủi ro tiềm ẩn và có biện pháp

điều chỉnh kịp thời những sai phạm cũng như những rủi ro phát sinh trong quá trình

hoạt động, xây dựng khung giám sát rủi ro phù hợp với thực tế hoạt động của mỗi

ngân hàng, đồng thời xây dựng bộ quy tắc đạo đức nghề nghiệp cho tất cả các vị trí,

tránh tình trạng lợi dụng quyền hạn cố ý sai phạm gây thất thoát vốn của ngân hàng,

ảnh hưởng đến uy tín và lợi nhuận của các ngân hàng. Bộ phận kiểm toán nội bộ phải

lập kế hoạch thường xuyên và kế hoạch định kỳ kiểm tra hoạt động của tất cả các

phòng ban, kiến nghị kịp thời lên Ban lãnh đạo trường hợp phát hiện dấu hiệu rủi ro có

thể xảy ra.

Cần xác định mức rủi ro cho phép dựa trên khả năng tài chính của mỗi ngân hàng

và đưa ra kế hoạch, chiến lược phát triển an toàn. Đồng thời, nâng cao tính tuân thủ,

công khai chính xác các thông tin công bố để nâng cao uy tín và niềm tin của người

dân và nhà đầu tư trong, ngoài nước. Tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin vào

công tác điều hành và quản lý.

75

Việc NHNN quy định trần lãi suất huy động hiện nay cũng gây khó khăn cho các

ngân hàng có quy mô nhỏ trong việc thu hút vốn. Chính vì vậy việc nâng cao chất

lượng dịch vụ khách hàng luôn được chú trọng xem xét. Chất lượng dịch vụ khách

hàng là yếu tố quan trọng thu hút khách hàng giao dịch, các NHTM cần có chính sách

chăm sóc khách hàng, đặt ra các chuẩn mực đối với bộ phận giao dịch viên trong giao

tiếp, tiếp nhận và xử lý yêu cầu của khách hàng. Có bộ phận tiếp nhận, phản hồi và xử

lý khiếu nại của khách hàng để quản lý được các vấn đề phát sinh và có hướng điều

chỉnh kịp thời.

Công tác quản lý và xử lý nợ

Dựa vào đánh giá thực trạng hoạt động cho vay của các NHTMCP Việt Nam, và

tổng hợp các kết luận và gợi ý giải pháp của các nghiên cứu cùng chủ đề gần đây, cho

thấy hoạt động cho vay đem lại lợi nhuận chính cho ngân hàng, tuy nhiên hoạt động

này chứa đựng nhiều rủi ro, ảnh hưởng đến nợ xấu của toàn hệ thống NHTM Việt

Nam. Chính vì vậy, các NHTM cần xây dựng hệ thống quản lý rủi ro tín dụng chặt

chẽ, phù hợp với quy định của pháp luật và của Ngân hàng Nhà nước đưa ra, lựa chọn

mô hình quản trị rủi ro tín dụng và xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ dựa

trên điều kiện cụ thể của mỗi ngân hàng, phù hợp với năng lực của ngân hàng. Chất

lượng tín dụng cần được quan tâm ở cả tài sản nội bảng và ngoại bảng, đảm bảo tăng

tỷ lệ thu lãi nội bảng, giảm chi phí trích lập dự phòng rủi ro. Cụ thể, các ngân hàng

thương mại cần xây dựng chính sách tín dụng phù hợp bao gồm chính sách khách

hàng, chính sách quy mô, hạn mức tín dụng và chính sách lãi suất. Cần tách bạch bộ

phận cho vay và bộ phận thẩm định, đánh giá tính khả thi của phương án sản xuất kinh

doanh và đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. Đồng thời, tuân thủ việc trích lập

dự phòng rủi ro tín dụng và phân loại tài sản theo Thông tư 09/2014/TT-NHNN ngày

18/03/2014.

Thực trạng hiện nay cũng cho thấy hầu hết mảng tín dụng ở các NHTMCP chưa

thực sự đa dạng, tập trung cho vay chủ yếu ở một số ngành nghề, loại hình đầu tư nhất

76

định với thời hạn cho vay ngắn hạn, trung và dài hạn. Nhằm phân tán rủi ro tín dụng,

các ngân hàng cần đa dạng hóa danh mục đầu tư tín dụng, cần đầu tư vào nhiều loại

hình, nhiều ngành nghề khác nhau cũng như mở rộng khách hàng ở nhiều địa bàn khác

nhau.

Với mục tiêu 2020 đưa tỷ lệ nợ xấu nội bảng của các TCTD, nợ xấu đã bán cho

Công ty quản lý tài sản của các TCTD Việt Nam VAMC và nợ đã thực hiện các biện

pháp phân loại nợ xuống dưới 3%, các NHTMCP cần đẩy nhanh công tác xử lý nợ

xấu, lành mạnh tình trạng tài chính trong hoạt động ngân hàng, phải xác định tăng

trưởng tín dụng đi đôi với hiệu quả và an toàn hoạt động.

Các NHTM cần tích cực chủ động triển khai các giải pháp xử lý nợ xấu, đôn đốc

cán bộ chuyên trách và bộ phận tín dụng thu hồi nợ, bán, xử lý nợ, tài sản bảo đảm.

Các NHTM cần thực hiện bám sát giải pháp xử lý nợ xấu theo Quyết định số 843/QĐ-

TTg ngày 31/5/2013. Đánh giá lại chất lượng và khả năng thu hồi nợ của các khoản nợ

để đưa ra biện pháp xử lý thích hợp, đồng thời trích lập và sử dụng dự phòng rủi ro để

xử lý nợ xấu.

Việc thành lập VAMC giúp đẩy tỷ lệ nợ xấu trong toàn hệ thống ngân hàng về

ngưỡng an toàn, nhưng thực chất là cơ chế hoán đổi nợ xấu sang VAMC. Chính vì

vậy, các NHTM cần phối hợp chặt chẽ với VAMC nhằm xử lý hiệu quả và nhanh

chóng các khoản nợ xấu. Đối với các khoản nợ khó có khả năng thu hồi ở nhóm 5 cần

làm rõ các yếu tố khách quan và chủ quan, cũng như trách nhiệm pháp lý của ngân

hàng trong việc định giá tài sản đảm bảo.

Các NHTM cũng phối hợp với khách hàng xây dựng phương án cơ cấu lại nợ

nhằm tháo gỡ khó khăn sản xuất kinh doanh, đưa ra giải pháp hữu hiệu cho khách

hàng trong việc tiếp tục tái cấp vốn hay phát mại tài sản.

Song song đó, bổ sung, hoàn thiện hồ sơ pháp lý tài sản bảo đảm, kiểm soát chặt

chẽ và hạn chế tối đa nợ xấu phát sinh. Các ngân hàng phải hướng đến hoạt động bền

77

vững, có chính sách cơ cấu nợ hợp lý, xử lý điểm mấu chốt của nợ xấu là tài sản đảm

bảo.

Hoạt động ngân hàng cần bám sát và tuân thủ theo chỉ thị mới nhất số 07/CT-

NHNN ngày 11/10/2017 về “ tăng cường phòng, chống, ngăn ngừa, hạn chế các vi

phạm pháp luật trong lĩnh vực tiền tệ và ngân hàng, cùng với kiên quyết xử lý kịp thời

các vi phạm để tạo môi trường kinh doanh tiền tệ, tín dụng lành mạnh, bảo đảm quyền

lợi người gửi tiền và giữ vững sự ổn định, an ninh, an toàn hệ thống các TCTD và góp

phần phát triển kinh tế- xã hội ”.

Nâng cao chất lượng dịch vụ truyền thống và phát triển mở rộng sản phẩm

dịch vụ ngân hàng hiện đại

Đề tài nghiên cứu cho thấy cấu trúc thu nhập chưa được đa dạng hóa, thu nhập từ

lãi vẫn là nguồn thu chính, thu nhập ngoài lãi chiếm tỷ lệ rất thấp ở các NHTMCP Việt

Nam hiện nay. Các ngân hàng cần tập trung tìm kiếm nguồn thu ngoài lãi, khi khoản

thu từ hoạt động tín dụng tiềm ẩn nhiều rủi ro. Các ngân hàng cần đánh giá việc đa

dạng hóa sản phẩm, dịch vụ là điểm mạnh trong giai đoạn hiện nay. Các NHTM cần

kết hợp hài hòa hoạt động dịch vụ truyền thống và phát triển ngân hàng điện tử. Việc

hình thành bộ phận chuyên trách, tiếp thị, phát triển sản phẩm dịch vụ trên nền tảng

ngân hàng hiện đại là thực sự cần thiết khi việc huy động và cho vay diễn ra cạnh tranh

gay gắt như hiện nay.

Bên cạnh nguồn khách hàng truyền thống, các NHTM hướng đến nguồn khách

hàng trẻ trên cơ sở cập nhật, mở rộng ứng dụng công nghệ hiện đại vào các các sản

phẩm dịch vụ bởi khách hàng trẻ là nguồn tiềm năng để ngân hàng cung cấp dịch vụ

hiện đại tốt nhất.

Đặc biệt, cần tập trung cung cấp dịch vụ thanh toán không dùng tiền mặt với thủ

tục đơn giản, an toàn đem lại sự tiện lợi, nhanh chóng cho khách hàng nhằm thu hút

nguồn vốn thanh toán trong dân và nâng cao tính thanh khoản. Ngân hàng thu hút

khách hàng mở thẻ bằng cách đưa ra nhiều chính sách miễn giảm phí, kết hợp cá

78

chương trình khuyến mãi hấp dẫn, liên kết với siêu thị, hàng không, du lịch…Việc đẩy

mạnh thanh toán trực tuyến giúp ngân hàng có tiềm năng phát triển khách hàng nhanh

chóng trong điều kiện cạnh tranh hiện nay, đồng thời giúp Nhà nước quản lý tốt hơn

thu nhập của dân cư.

Tập trung thu hút nguồn kiều hối, phát triển mảng thanh toán quốc tế, dịch vụ

quản lý tài sản, cung cấp thông tin, tư vấn để nâng cao thu nhập ngoài lãi.

Về công nghệ ngân hàng

Kết quả ước lượng chỉ số năng suất nhân tố tổng hợp TFP bình quân giai đoạn

nghiên cứu tăng 14,3% trong đó đóng góp lớn là do tiến bộ công nghệ. Với kết quả

này, các ngân hàng cần tập trung phát triển hệ thống công nghệ thông tin hiện đại, đây

là công cụ hỗ trợ cho các ngân hàng phát triển chất lượng dịch vụ, nâng cao năng lực

cạnh tranh. Với định hướng phát triển công nghệ giai đoạn 2015 – 2020, đổi mới hạ

tầng công nghệ thông tin ngân hàng và hiện đại hóa kênh phân phối sản phẩm dịch vụ,

các NHTM cần chủ động tích cực ứng dụng công nghệ ngân hàng hiện đại, xây dựng

chiến lược kinh doanh phù hợp, đi đôi với tập trung công tác bảo mật.

Tuy nhiên, thực trạng hiện nay việc ứng dụng công nghệ thông tin hiện đại tại

các NHTM còn nhiều hạn chế, do khả năng tài chính cũng như nguồn nhân lực chưa

đủ khả năng chuyên môn trong việc vận hành, chính sách quản lý chưa theo kịp với sự

phát triển công nghệ hiện đại.

Với sự phát triển của khoa học công nghệ, một mặt giúp các ngân hàng cung

cấp dịch vụ ngân hàng hiện đại, tiện ích cho khách hàng, nhưng cũng gặp rủi ro về an

ninh mạng dễ dàng gây ra gian lận, sai sót, ảnh hưởng đến bảo mật thông tin. Chính vì

vậy, song song với việc mở rộng nâng cao ứng dụng công nghệ thông tin đòi hỏi các

ngân hàng tập trung công tác bảo mật thông tin, bảo đảm an toàn giao dịch qua mạng

internet, hệ thống thanh toán điện tử. Việc bảo mật dữ liệu cần xây dựng quy trình

kiểm soát bảo mật, hệ thống bảo mật phải được nâng cấp và duy trì liên tục để đảm

bảo an toàn cho cơ sở dữ liệu. Đầu tư, phát triển hạ tầng kỹ thuật mạng, xây dựng hạ

79

tầng công nghệ hiện đại, nâng cấp đường truyền với băng thông rộng, tốc độ cao. Đẩy

mạnh liên kết với các ngân hàng trong nước và nước ngoài trong việc cung cấp các

dịch vụ cho khách hàng. Đồng thời, có sự phân quyền rõ ràng về nhiệm vụ trong hệ

thống để đảm bảo tính trách nhiệm, tránh sự lạm dụng quyền hạn.

Về quản lý và phát triển nguồn nhân lực

Song song với việc xem xét mở rộng quy mô cũng như nâng cao năng lực quản trị,

các ngân hàng cần nâng cao chất lượng nguồn nhân lực. Thời gian gần đây, việc tái cơ

cấu sáp nhập ngân hàng đã và đang diễn ra giúp ổn định hệ thống tài chính, về cơ bản

đội ngũ nhân lực ngân hàng đáp ứng đủ số lượng tuy nhiên chất lượng chưa cao, nhất

là đối với các cấp quản lý, điều hành. Hiện nay, một số ngân hàng thiếu công tác đào

tạo đối với đội ngũ nhân viên mới, việc lớp trên đào tạo lớp dưới dẫn đến sự thiếu nhất

quán và thiếu môi trường thực hành cho nhân viên.

Trước thực tế này, các ngân hàng chú trọng việc đào tạo, phát triển nguồn nhân lực

thông qua các hình thức đào tạo nội bộ và bên ngoài, phát triển khả năng chuyên môn,

nâng cao trình độ quản lý và kỹ năng chuyên nghiệp cho đội ngũ cán bộ điều hành

cũng như nhân viên tác nghiệp nhằm đáp ứng yêu cầu cạnh tranh hiện nay. Các ngân

hàng tập trung xây dựng các lớp đào tạo, bồi dưỡng, cập nhật kiến thức chuyên môn

cũng như kinh nghiệm làm việc thực tế, hàng năm tổ chức đánh giá năng lực chuyên

môn cho tất cả các nhân viên, nhằm sàng lọc cũng như nâng cao năng lực chuyên môn

cho đội ngũ nhân viên. Xem xét việc tinh giảm nhân viên hợp lý và bố trí hợp lý các vị

trí chuyên môn để đem lại kết quả hoạt động tốt hơn.

Bên cạnh yêu cầu về trình độ chuyên môn, năng lực công tác thì tiêu chuẩn đạo

đức cần được quan tâm, đánh giá là tiêu chí quan trọng trong hệ thống tiêu chuẩn nhân

sự. Cần nâng cao trách nhiệm nghề nghiệp, đạo đức cho các cán bộ để tránh tình trạng

lợi dụng quyền hạn cố tình sai phạm. Đồng thời, cần đào tạo kỹ năng mềm, kỹ năng

quản lý đối với chức danh cán bộ cấp cao. Điều then chốt, các NHTM xây dựng được

bộ quy tắc chuẩn về chức danh và công việc ở tất cả các bộ phận, xây dựng khung

80

chính sách lương thưởng đảm bảo đúng quyền lợi cho nhân viên ngân hàng. Song song

với việc mở rộng hợp tác quốc tế, tranh thủ sự hỗ trợ về tài chính cũng như chương

trình đào tạo chuyên môn từ hệ thống ngân hàng các nước phát triển trong khu vực.

5.2 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Do nguồn số liệu hạn chế, đề tài chọn mẫu là 15 NHTMCP Việt Nam nên chưa

đánh giá hiệu quả hoạt động của toàn bộ các NHTMCP Việt Nam. Đồng thời, nguồn

số liệu thu thâp được từ 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017 làm giới hạn

việc chọn biến đầu vào và đầu ra của mô hình nghiên cứu. Theo kết luận của

Mohammad and Murray (1998) số lượng các đơn vị nghiên cứu chọn làm mẫu sẽ ảnh

hưởng đến kết quả đo lường hiệu quả hoạt động, và có khuynh hướng số lượng mẫu

nghiên cứu ít thì kết quả đo lường hiệu quả sẽ lớn hơn khi chọn mẫu lớn. Hướng

nghiên cứu tiếp theo với số lượng mẫu đầy đủ hơn cũng như việc lựa chọn biến đầu

vào và đầu ra theo nhiều hướng tiếp cận sẽ đưa đến kết quả đánh giá hiệu quả hoạt

động của các NHTMCP Việt Nam đầy đủ và sâu hơn.

Nguồn số liệu của các NHTMCP Việt Nam chủ yếu thu thập được từ các BCTC

được công bố sau kiểm toán nên hạn chế trong việc phân tích thực trạng hiệu quả hoạt

động của các NHTMCP Việt Nam.

Đề tài thu thập số liệu từ 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017 gợi mở

một hướng nghiên cứu đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thuộc diện tái

cơ cấu theo Đề án tái cơ cấu hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam của Chính phủ.

Bên cạnh đó, phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA là phương pháp phi tham

số, có hạn chế là không tính toán đến yếu tố sai số ngẫu nhiên nên ý nghĩa thống kê và

độ tin cậy của một số yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt

Nam chưa cao. Điểm hiệu quả DEA là hiệu quả tương đối giữa các ngân hàng trong

mẫu nghiên cứu, do đó kết quả nghiên cứu chỉ ra các ngân hàng đạt hiệu quả tối ưu

không có nghĩa là các ngân hàng này đạt hiệu quả tối ưu trên thực tế. Hướng nghiên

cứu tiếp theo sẽ ứng dụng mô hình DEA kết hợp với các phương pháp kiểm định khác,

phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng bằng mô

81

hình hồi quy để làm tăng thêm tính thuyết phục. Trên cơ sở đó đề xuất giải pháp cụ thể

hơn nhằm tăng hiệu quả hoạt động cho các NHTMCP Việt Nam.

82

Kết luận chương 5

Chương 5 gợi ý một số giải pháp dựa trên kết quả nghiên cứu được thực hiện

bằng phần mềm Deap 2.1 và dựa trên phần phân tích thực trạng hoạt động của các

NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017 nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của các

NHTMCP nói riêng và góp phần phát triển kinh tế đất nước nói chung.

Để tăng cường hiệu quả hoạt động, các NHTMCP cần đa dạng hóa sản phẩm,

dịch vụ, áp dụng tiến bộ công nghệ ngân hàng, nâng cao năng lực quản trị, điều hành,

xây dựng hệ thống giám sát chặt chẽ, tập trung mở rộng tín dụng đi đôi với chất lượng

tín dụng, đồng thời nâng cao chất lượng nguồn nhân lực. Đặc biệt các NHTMCP Việt

Nam cần nghiên cứu xem xét mở rộng thu nhập ngoài lãi vì hiện nay khoản thu ngoài

lãi chiểm tỷ lệ khá thấp trong hầu hết các ngân hàng.

83

KẾT LUẬN

Đề tài đã đạt được mục tiêu là nghiên cứu cơ sở lý luận về hiệu quả hoạt động và

lý thuyết phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA. Đề tài đã ứng dụng mô hình DEA

đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam kết hợp chỉ số Malmquist đo

lường thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp.

Ứng dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA, với bộ dữ liệu gồm 15

NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017 gồm 03 biến đầu vào là chi phí tiền lương,

tài sản cố định, tiền gửi của khách hàng và 02 biến đầu ra là thu nhập lãi và các khoản

tương tự và thu nhập ngoài lãi, kết quả ước lượng cho thấy hiệu quả kỹ thuật trung

bình chung của các NHTMCP Việt Nam đạt 65,6% là thấp, chứng tỏ đa số các

NHTMCP Việt Nam chưa sử dụng tối đa các nguồn lực, cần giảm lượng đầu vào khá

nhiều để đạt được hiệu quả cao hơn. Bên cạnh đó, kết quả ước lượng hiệu quả kỹ thuật

trung bình cả giai đoạn cho các ngân hàng cho thấy có sự chênh lệch khá nhiều giữa

các ngân hàng với nhau, thể hiện sự mất cân bằng hoạt động giữa các ngân hàng trong

việc sử dụng các nguồn lực đầu vào.

Số lượng các ngân hàng đạt hiệu quả cao rất ít, đa số các ngân hàng hoạt động

đạt hiệu quả trên mức trung bình, trong đó vẫn còn một số ngân hàng hoạt động đạt

hiệu quả rất thấp dưới mức trung bình.

Kết quả ước lượng từ mô hình DEA cũng xác định nguồn gây ra phi hiệu quả từ

yếu tố quy mô là 23% và từ yếu tố quản trị điều hành là 19,4%.

Đồng thời, phân tích chỉ số thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp với cùng bộ dữ

liệu, luận văn cũng cho thấy năng suất của các NHTMCP Việt Nam không đều qua các

năm do ảnh hưởng của nhiều yếu tố.

Kết quả ước lượng cho thấy các NHTMCP quy mô lớn chưa hẳn hoạt động có

hiệu quả hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ. Để đạt hiệu quả cao, các ngân hàng

cần có chính sách sử dụng và phân bổ hợp lý nguồn lực đầu vào.

84

Cuối cùng, luận văn cũng đưa ra một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt

động và khả năng cạnh tranh của các NHTMCP. Đối với các NHTMCP, việc mở rộng

quy mô cần đi đôi với hiệu quả hoạt động, đa dạng hóa sản phẩm, dịch vụ, áp dụng

tiến bộ công nghệ ngân hàng và tăng cường quản trị nội bộ, chất lượng nguồn nhân

lực.

Bên cạnh những kết quả đạt được, luận văn còn một số hạn chế nhất định do bộ

dữ liệu được thu thập từ các NHTMCP trong giai đoạn 2009-2017 nên việc so sánh,

đánh giá hiệu quả hoạt động giữa các ngân hàng mang tính chất tương đối. Nguồn số

liệu từ 15 NHTMCP cũng làm giới hạn trong việc chọn lựa biến đầu vào và biến đầu

ra. Một nghiên cứu tiếp theo với số lượng mẫu đầy đủ hơn và lựa chọn nhiều biến đầu

vào, đầu ra sẽ đưa ra kết quả phân tích cụ thể và sâu hơn cho việc đánh giá hiệu quả

hoạt động của các NHTMCP Việt Nam.

Một hạn chế khác của luận văn là do DEA là phương pháp phi tham số nên cũng

chưa đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động. Hướng nghiên cứu tiếp

theo của tác giả là đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân

hàng bằng mô hình hồi quy kết hợp với phương pháp phân tích phi tham số DEA để

xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam,

trên cơ sở đó đưa ra một số giải pháp cụ thể hơn nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động

của các NHTMCP Việt Nam.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu tiếng Việt:

Báo cáo tài chính và Báo cáo thường niên của các NHTMCP Việt Nam năm

2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017.

Chính phủ, 2006. Nghị định về ban hành danh mục mức vốn pháp định của các

tổ chức tín dụng ngày 22/11/2006.

Chính phủ, 2013. Nghị định về thành lập, tổ chức và hoạt động của Công ty

Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam ngày 18/05/2013.

Hội Đồng Bộ Trưởng, 1988. Nghị định 53-HĐBT ngày 26/3/1988.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2017. Chỉ thị 07/CT-NHNN về tăng cường

phòng, chống, ngăn ngừa vi phạm pháp luật trong lĩnh vực tiền tệ và ngân hàng, đảm

bảo an ninh, an toàn hoạt động ngân hàng, góp phần ổn định tiền tệ, tài chính.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 1990. Pháp lệnh Ngân hàng, Hợp tác xã tín

dụng và Công ty tài chính.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015,

2016, 2017. Báo cáo thường niên.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2010. Thông tư số 13/2010/TT-NHNN quy định

về các tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của tổ chức tín dụng.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2010. Thông tư số 13/2010/TT-NHNN quy định

về các tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của tổ chức tín dụng.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2010. Thông tư số 19/2010/TT-NHNN sửa đổi,

bổ sung một số điều của Thông tư số 13/2010/TT-NHNN.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2011. Thông tư số 02/2011/TT-NHNN quy định

mức lãi suất huy động vốn tối đa bằng đồng Việt Nam ngày 03/03/2011.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2013. Thông tư số 19/2013/TT-NHNN quy định

về việc mua bán và xử lý nợ xấu của Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng

Việt Nam ngày 05/09/2013.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2014. Thông tư số 09/2014/TT-NHNN về việc

sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 quy

định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc

sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của TCTD, chi nhánh ngân hàng

nước ngoài.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2015. Thông tư số 149/2015/TT-NHNN sửa đổi,

bổ sung một số điều của Thông tư số 19/2013/TT-NHNN.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2016. Quyết định 618/QĐ-NHNN về việc xây

dựng và triển khai phương án mua nợ xấu theo giá thị trường của Công ty Quản lý tài

sản của các Tổ chức tín dụng Việt Nam ngày 12/04/2016.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2016. Thông tư số 08/2016/TT-NHNN sửa đổi

bổ sung một số điều của Thông tư số 19/2013/TT-NHNN.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, 2016. Thông tư số 41/2016/TT-NHNN quy định

tỷ lệ an toàn vốn đối với ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài ngày

31/12/2016.

Ngô Đăng Thành, 2010. Đánh giá hiệu quả sử dụng nguồn lực của một số

NHTMCP Việt Nam ứng dụng phương pháp bao dữ liệu (DEA) . SSRN Elibraray,

WP.2010.01

Nguyễn Việt Hùng, 2008. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt

động của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam. Luận văn tiến sĩ. Đại học Kinh tế

Quốc dân, Hà Nội.

Nguyễn Văn Ngọc, 2012. Từ điển kinh tế học. Hà Nội: Nhà xuất bản Đại học

kinh tế Quốc dân.

Quốc hội Việt Nam, 1997. Luật các Tổ chức tín dụng số 02/1997/QH10.

Quốc hội Việt Nam, 2010. Luật các Tổ chức tín dụng số 47/2010/QH12.

Thủ tướng Chính phủ, 2012. Đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai

đoạn 2011-2015. Quyết định số 254/QĐ-TTg ngày 01/03/2012.

Thủ tướng Chính phủ, 2017. Đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn

với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016-2020. Quyết định số 1058/QĐ-TTg ngày 19/07/2017.

Danh mục tài liệu tiếng Anh

Adam, M., 2014. Evaluating the financial performance of banks using financial

ratios – A case study of Erbil Bank for Investment and Finance. European Journal of

Accounting Auditing and Finance Research, 6: 162-177.

Alssaleh, 2012. Efficiency of Commercial Banks Selected North African

Countries. University Kebangsaan Malaysia, Prosiding Perkem VII, JILID 1: 484 –

487

Appa and Williams, 2002. A formula for the solution of DEA models. Department

of Operational Research, The London School of Economics and Political Science, UK.

Banker, R.D., A.Charmens, and W.W.Cooper, 1984. Some models for estimating

Technical and scale inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management

Science, 30 : 1078-1092.

Banker,R.D. and Morey R.C,1986. The use of categorical variables in Data

Envelopment Analysis. Management Science, Vol. 32, No,12 Printed in U.S.A

Berger, A. N., & Hannan, T. H. 2008. The efficiency cost of market power in the

banking industry: A test of the “quite life” and related hypotheses. The Review of

Economics and Statistics, 80(3), 454 - 465.

Berger, A.N. and Humphrey, D.B. , 1997. Efficiency of financial institutions:

international survey and direction for future research. European Journal of

Operational Research, 98: 175 – 212.

Bikker and Haaf, 2002. Competition, concentration and their relationship: An

emprirical analysis of the banking industry. Journal of Banking and Finance, 26: 2191

– 2214.

Cooper et al., 1978. Measuring the Efficiency of Decision Making Units.

European Journal of Operational Research, 2: 429 -444.

Coelli, T., 1996. A guide to DEAP version 2.1: A data envelopment analysis ( C

omputer ) program . CEPA Working paper, 8/96, University of New England.

Eken, M.H., Kale, S., 2011. Measuring bank branch performance using Data

Enveloopment Analysis (DEA): The case of Turkish bank, branches. African Journal of

Business Management, Vol.5, No.3, 889-901.

Farrell, M., 1957. The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal

Statistical Society. Series A 9 ( General ), 120 : 253-290.

Golony and storbeck, 1999. A Data Envelopment Analysis of the Operational

Efficicency of Banks Branches. Institute for Operations Research and the Management

Sciences, 29: 14-26.

Hammad Ehab, 2007. Measuring the Technical Efficiency of the Banking Sector

in Palestine Using the Data Envelopment Analysis Approach. A thesis for the master.

The Islamic University – Gaza.

Isik I. and Hassan M.K, 2003. Efficiency, ownership and market structure,

corporate control and govermance in the Turkish banking industry. Journal of

Business Finance & Accounting, 30: 1363-1421.

Kumbirai and Webb, 2010. A financial Ratio analysis of Comercial Bank

Performance in South Africa. Journal Compilation 2010 Africa Centre for Economics

and finance. Grahamstown, South Africa: Published by Print Services, Rhodes

University, P .O .Box.

Maudos, J., 2006. Market structure and performance in Spanish banking using

direct measure of efficiency. Working Paper WP_EC 96-12, Instituto Valenciano di

Investigaciones Economicas, S. A.

Mansour Al-Shamali and Nour Al- Shamali, 2014. Evaluating banking efficiency

in Kuwait – A Pre and Post Recession Perspective. Economics Word, No.5: 333-347.

Mohammad R. and Murray, 1998. Sampling size and efficiency bias in Data

envelopment analysis. Journal of Applied Mathematics & Decision Sciences, 2(1), 51-

64.

Nguyen, T.H.V., 2011. Evaluating the efficiency and productivity of Vietnamese

Commercial banks: A Data Envelopment Analysis and Malmquist Index. VNU Journal

of Science, Economicis and Business 28, 2: 103 - 114.

Rahman and Rosman, 2013. Efficiency of Islamic Banks: A Comparative

Analysis of MENA and Asian Countries. Journal of Economic Cooperation and

Development, 34, 1 : 63-92.

Sandrine Kablan, 2010. Banking eficiency and financial development in Sub-

Saharan Africa. International Monetary Fund. IMF working paper.

Samad, A ., 2004 .Bahrain Commercial Bank’s Performance during 1994-2001.

Credit and Financial Management Review10(1) : 33-40 .

Seiford LM and J Zhu ,1999. Profitability and Marketability of the Top 55 US

Commercial Banks. Management Science , 45(9): 1270-1288.

Sherman, H.D. and Gold, F., 1985. Bank Branch Operating Efficiency:

Evaluation with Data Envelopment Analysis. Journal of Banking and Finance, 9: 297 –

315.

Soetanto and Ricky, 2011. Technical Efficiency of Indonesian Commercial Banks

: An Application of Two- stage DEA. Faculty of Economics, Petra Christian University

JI. Siwalanderto: 121 – 131.

Thagunna and Poudel, 2013. Measuring Bank Performance of Nepali Banks: A

Data Envelopment Analysis ( DEA ) Perspective. International Journal of Economics

and Financial Issues,1 : 54 – 65. In: 6th Annual International Conference on

Accounting and finance, Singapore.

Tran, Thi Thu Huong and Bhaiyat, Firoz, 2016. Evaluating the efficicency of

Vietnamese Commercial Banks using Data Envelopment Analysis. In :6th Annual

International Conference on Accounting and Finance, Singapore.

Williams, J., & Gardener, E. P. M. ,2003. The efficiency of European regional

banking. Regional Studies, 37(4), 321-330

Zamorano, 2004. Economic efficiency and frontier techniques. Journal of

economic surveys Vol. 18, No. 1

Zuzana Irsova, 2009. Measuring Bank Efficiency. Master Thesis. Faculty of

Social Sciences. Institute of economic studies. Charles University in Prague.

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Danh sách các ngân hàng được chọn làm mẫu nghiên cứu

STT TÊN NGÂN HÀNG MÃ NH

01 Ngân hàng TMCP An Bình ABB

02 Ngân hàng TMCP Á Châu ACB

03 Ngân hàng TMCP Bản Việt BVB

04 Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam EIB

05 Ngân hàng TMCP Kiên Long KLB

06 Ngân hàng TMCP Quân Đội MBB

07 Ngân hàng TMCP Nam Á NAB

08 Ngân hàng TMCP Quốc Dân NCB

09 Ngân hàng TMCP Phương Đông OCB

10 Ngân hàng TMCP Đông Nam Á SEA

11 Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương SGB

12 Ngân hàng TMCP Kỹ Thương TCB

13 Ngân hàng TMCP Việt Á VAB

14 Ngân hàng TMCP Quốc Tế VIB

15 Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng VPB

Phụ lục 2 : Số liệu các biến của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017

Đơn vị tính : Triệu đồng

Năm 2009

STT

Đầu ra 1 Thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự (2) DMU (1) Đầu ra 2 Thu nhập ngoài lãi (3) Đầu vào 1 Chi phí tiền lương (4) Đầu vào 2 Tài sản cố định (5) Đầu vào 3 Tiền gửi của khách hàng (5)

01 ABB 1,646,999 136,295 143,060 507,124 15,001,842

02 ACB 9,613,889 1,290,595 851,469 872,634 86,919,196

03 BVB 270.648 20.248 41.270 127.951 1.161.517

04 EIB 4.344.177 376.849 458.505 937.558 38.766.465

05 KLB 543.763 16.608 77.658 51.901 4.974.376

06 MBB 4.050.421 563.348 349.706 623.041 39.978.447

07 NAB 696.189 36.884 73.790 427.587 4.500.524

08 NCB 1.251.187 192.117 95.927 107.637 9.629.727

09 OCB 1.189.029 38.378 122.522 259,596 8.051.896

10 SEA 1.644.834 108.811 102.018 195.635 12.345.847

11 SGB 1.205.637 73.549 111.344 492.276 8.520.115

12 TCB 6.842.348 793.285 594.340 696.494 62.468.930

13 VAB 1.015.237 33.495 101.579 291.687 10.809.533

14 VIB 3.721.763 377.795 354.960 250.441 32.364.898

15 VPB 2.163.995 230.858 207.993 326.237 16.489.544

Năm 2010 Đầu vào 1

STT

DMU (1) Chi phí tiền lương (4) Đầu vào 2 Tài sản cố định (5) Đầu vào 3 Tiền gửi của khách hàng (5)

01 ABB 250,947 627,468 23,457,313

02 ACB 970,747 1,054,702 106,936,611

03 BVB 55,705 124,581 3,181,319

04 EIB 544,314 1,067,579 58,150,665

05 KLB 107,723 385,565 6,597,239

06 MBB 567,112 1,223,530 65,740,838

07 NAB 90,571 524,641 5,781,793

08 NCB 122,364 106,571 10,721,302

09 OCB 137,121 314,686 8,687,241

10 SEA 168,761 203,052 24,789,910

11 SGB 152,417 559,605 9,067,523

12 TCB 754,516 1,003,907 80,550,753

13 VAB 125,897 351,116 9,394,525

14 VIB 461,448 223,037 44,990,328

15 VPB Đầu ra 1 Thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự (2) 3.280.061 14,960,336 569,517 7,544,746 1,339,403 8,765,605 1,072,271 1,714,750 1,683,535 3,557,142 1,595,968 10,934,383 1,661,700 6,821,796 3,814,024 Đầu ra 2 Thu nhập ngoài lãi (3) 260,363 1,330,554 14,423 1,030,687 39,272 826,594 71,590 45,642 94,918 276,148 642,417 1,963,483 64,341 442,419 449,955 239,505 349,889 23,969,645

Năm 2011

STT

Đầu ra 1 Thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự (2) Đầu ra 2 Thu nhập ngoài lãi (3) Đầu vào 1 Chi phí tiền lương (4) Đầu vào 2 Tài sản cố định (5) Đầu vào 3 Tiền gửi của khách hàng (5) DMU (1)

01 ABB

02 ACB

03 BVB

04 EIB

05 KLB

06 MBB

07 NAB

08 NCB

09 OCB

10 SEA

11 SGB

12 TCB

13 VAB

14 VIB

15 VPB 20,249,558 142,218,091 5,231,507 53,652,639 8,137,593 89,548,673 6,445,926 14,822,283 9,792,947 34,352,791 8,929,181 88,647,779 7,246,739 44,149,126 29,412,135 5,090,760 25,460,938 1,453,945 17,549,942 2,352,900 13,820,889 1,843,380 2,691,190 3,129,792 7,447,870 2,440,672 19,948,573 2,591,278 11,835,087 9,539,693 219,672 1,564,328 180,866 1,190,176 79,849 1,270,302 109,205 58,934 178,222 133,337 104,828 2,235,333 53,323 383,072 884,895 366,291 1,574,327 89,744 1,050,942 198,555 824,090 123,997 194,459 206,611 357,264 181,223 1,181,254 144,386 727,218 687,647 716,538 1,236,987 173,469 1,912,605 433,092 1,551,406 827,490 139,943 380,831 318,469 807,468 1,191,224 340,276 293,434 370,704

Năm 2012

STT

DMU (1) Đầu ra 1 Thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự (2) Đầu ra 2 Thu nhập ngoài lãi (3) Đầu vào 1 Chi phí tiền lương (4) Đầu vào 2 Tài sản cố định (5) Đầu vào 3 Tiền gửi của khách hàng (5)

01 ABB 4,649,672

02 ACB 22,269,055 28,939,817 125,233,595

188,351 1,159,490 438,605 1,800,869 806,457 1,503,454 03 BVB 2,217,125 10,298,788

04 EIB 16,931,873 654,410 1,251,002 70,458,310

146,907 1,119,370 200,796 3,314,727 05 KLB 2,721,758

06 MBB 15,438,142 10,641,182 117,747,416

69,658 1,464,333 244,693 1,462,502 574,958 1,497,636 07 NAB 182,482 131,974 830,613 8,727,086

08 NCB 50,728 245,044 163,463 12,272,866

09 OCB 45,298 197,181 402,504 15,272,370

10 SEA 66,516 369,327 304,317 31,446,801

11 SGB 2,039,865 2,609,380 3,042,006 8,441,103 2,168,260

12 TCB 17,622,864 116,481 1,699,126 10,451,684 111,462,288

217,778 1,388,235 880,923 1,146,424 13 VAB 40,076 173,708 337,391 14,997,980

14 VIB 2,033,433 8,710,770 655,561 820,945 403,744 34,936,175

15 VPB 10,340,939 818,832 797,556 458,197 59,278,183

Năm 2013 Đầu vào 1 Đầu vào 2 Đầu vào 3

STT

Tiền gửi của khách hàng (5) DMU (1) Đầu ra 1 Thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự (2) Đầu ra 2 Thu nhập ngoài lãi (3) Chi phí tiền lương (4) Tài sản cố định (5)

01 ABB

02 ACB

03 BVB

04 EIB

05 KLB

06 MBB

07 NAB

08 NCB

09 OCB

10 SEA

11 SGB

12 TCB

13 VAB

14 VIB

15 VPB 4,105,992 15,205,573 1,738,927 10,902,228 2,389,127 13,456,303 1,580,005 2,144,236 2,733,164 4,806,004 1,641,031 13,281,305 1,802,449 4,790,141 11,125,177 300,363 1,145,564 385,201 929,416 81,370 1,690,850 371,533 116,872 151,394 233,210 106,263 1,905,937 145,360 507,667 1,016,608 492,717 1,486,101 172,451 944,166 211,057 1,267,500 151,219 205,181 217,227 473,652 210,281 1,385,789 181,905 845,574 1,156,511 864,984 2,501,488 402,388 4,320,661 661,721 1,837,348 938,567 1,044,268 460,470 286,879 851,893 1,032,737 224,042 364,845 447,406 37,349,312 136,283,349 12,042,042 78,192,923 13,303,627 112,392,123 13,679,002 18,376,936 19,115,649 36,183,422 10,803,035 118,648,100 18,822,074 43,085,195 83,843,780

Năm 2014 Đầu vào 1 Đầu vào 2 Đầu vào 3

STT

Tiền gửi của khách hàng (5) DMU (1) Đầu ra 1 Thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự (2) Đầu ra 2 Thu nhập ngoài lãi (3) Chi phí tiền lương (4) Tài sản cố định (5)

45,102,698 01 ABB

154,613,588 02 ACB

14,687,247 03 BVB

101,371,886 04 EIB

16,570,527 05 KLB

167,608,507 06 MBB

20,319,179 07 NAB

24,440,359 08 NCB

23,898,897 09 OCB

45,030,136 10 SEA

11,843,167 11 SGB

131,689,810 12 TCB

19,779,746 13 VAB

49,051,909 14 VIB

108,353,665 15 VPB 4,102,592 13,702,832 1,694,072 8,681,711 2,094,846 13,644,506 2,378,075 2,454,329 2,532,544 4,169,237 1,392,266 13,030,328 1,841,995 4,875,812 12,404,218 188,443 1,073,791 136,769 591,550 33,495 1,351,459 160,485 20,964 124,090 83,384 141,902 2,557,609 149,442 775,050 1,214,976 452,422 1,741,228 193,542 949,687 267,470 1,496,572 182,137 226,289 252,159 627,956 179,114 1,626,522 191,111 921,675 1,925,033 1,019,482 2,804,555 374,038 4,288,671 958,094 1,927,332 926,547 1,147,557 238,461 287,851 952,272 1,036,505 228,610 365,476 302,947

Năm 2015 Đầu ra 1 Đầu ra 2 Đầu vào 3

STT

DMU (1) Thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự (2) Thu nhập ngoài lãi (3) Đầu vào 1 Chi phí tiền lương (4) Đầu vào 2 Tài sản cố định (5) Tiền gửi của khách hàng (5)

01 ABB

02 ACB

03 BVB

04 EIB

05 KLB

06 MBB

07 NAB

08 NCB

09 OCB

10 SEA

11 SGB

12 TCB

13 VAB

14 VIB

15 VPB 4,089,097 14,081,792 1,738,090 8,601,184 2,109,649 13,537,628 2,598,017 2,751,284 3,101,098 4,337,090 1,313,359 13,379,387 2,871,174 4,794,299 18,758,801 321,573 1,317,985 44,250 945,161 44,613 2,230,911 118,470 55,562 105,478 113,782 91,506 3,204,668 164,058 700,274 2,725,730 538,052 1,998,639 201,783 1,148,906 316,943 1,660,746 238,208 279,215 274,183 751,813 223,423 1,898,079 233,807 734,106 3,183,691 980,341 2,479,567 377,389 4,740,627 1,049,432 1,931,689 841,935 1,168,506 215,500 349,309 947,836 882,081 278,542 395,754 509,574 47,529,915 174,918,997 18,623,768 98,430,542 20,080,836 181,565,384 24,368,265 34,030,972 29,506,295 57,018,437 13,141,759 142,239,546 24,439,800 53,303,964 130,270,670

Năm 2016 Đầu ra 1 Đầu ra 2 Đầu vào 1 Đầu vào 3

STT

Tiền gửi của khách hàng (5) DMU (1) Thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự (2) Thu nhập ngoài lãi (3) Chi phí tiền lương (4) Đầu vào 2 Tài sản cố định (5)

01 ABB

02 ACB

03 BVB

04 EIB

05 KLB

06 MBB

07 NAB

08 NCB

09 OCB

10 SEA

11 SGB

12 TCB

13 VAB

14 VIB

15 VPB 4,440,101 16,448,249 1,842,529 8,310,573 2,294,005 15,552,477 3,211,377 3,561,013 4,040,606 6,149,615 1,370,478 15,736,077 3,141,132 5,291,791 25,631,116 282,948 1,595,227 51,107 753,384 88,602 2,419,420 139,717 204,092 327,700 156,241 123,225 4,212,710 205,634 764,107 3,565,591 1,261,541 2,309,184 244,680 1,172,904 375,114 2,222,110 323,855 404,811 308,215 828,159 257,563 2,315,874 251,670 969,980 3,430,934 829,789 2,850,558 382,166 3,367,929 1,315,479 2,457,844 822,355 1,182,576 197,345 347,157 959,439 1,582,722 244,343 378,176 624,197 51,827,514 207,051,269 23,825,973 102,351,494 22,889,160 194,812,397 34,080,117 41,791,705 43,063,985 72,130,806 14,168,928 173,448,929 32,189,716 59,260,842 123,787,572

Năm 2017 Đầu ra 1 Đầu ra 2 Đầu vào 1 Đầu vào 2 Đầu vào 3

STT

Thu nhập lãi và các khoản thu nhập tương tự (2) Thu nhập ngoài lãi (3) Chi phí tiền lương (4) Tài sản cố định (5) Tiền gửi của khách hàng (5) DMU (1)

5,390,187 350,547 732,587 819,621 57,897,880 01 ABB

20,319,639 1,574,668 2,668,747 2,474,830 241,392,932 02 ACB

2,506,651 67,245 610,309 485,340 27,022,524 03 BVB

8,950,649 1,425,468 1,261,055 3,214,194 117,539,696 04 EIB

2,908,703 60,057 440,189 1,401,126 26,124,192 05 KLB

19,876,026 4,918,018 3,203,571 2,604,460 220,176,022 06 MBB

3,939,409 376,246 113,321 833,153 39,860,577 07 NAB

4,429,670 116,629 417,610 1,375,361 45,788,652 08 NCB

5,612,708 354,004 417,756 527,006 53,205,792 09 OCB

7,371,235 216,880 547,997 374,686 80,039,516 10 SEA

1,503,240 134,824 231,809 1,081,746 14,849,499 11 SGB

17,594,504 6,838,636 2,594,878 1,511,446 170,970,833 12 TCB

4,130,321 48,920 216,240 216,896 34,402,403 13 VAB

7,252,564 756,529 1,130,245 369,709 68,377,753 14 VIB

34,133,371 6,472,421 5,060,266 808,486 133,550,812 15 VPB

( Nguồn : Báo cáo tài chính của các Ngân hàng qua các năm từ 2009 – 2017 )

Phụ lục 3 : Tỷ suất sinh lợi trên Tổng tài sản ( ROA ) của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017

Đơn vị tính : %

STT 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Mã NH 0.58 01 1.56 1.54 0.77 0.91 0.27 0.19 0.14 0.34 ABB

0.74 02 1.61 1.25 1.32 0.34 0.48 0.55 0.54 0.61 ACB

0.08 03 1.64 0.98 2.14 1.08 0.47 0.66 0.19 0.24 BVB

0.55 04 1.99 1.85 1.93 1.21 0.39 0.02 0.24 0.24 EIB

0.54 1.76 1.94 2.59 1.93 1.57 0.79 0.68 0.43 05 KLB

1.11 1.93 1.95 1.54 1.47 1.28 1.31 1.19 1.21 06 MBB

0.44 07 0.67 1.09 1.44 1.04 0.6 0.57 0.53 0.08 NAB

0.01 08 0.96 0.81 0.78 0.01 0.07 0.02 0.02 0.02 NCB

0.97 1.81 1.88 1.34 0.87 0.61 0.47 0.68 0.8 09 OCB

0.24 10 1.73 1.47 0.16 0.06 0.11 0.11 0.12 0.2 SEA

0.26 11 1.28 1.54 1.89 0.68 1.42 1.19 0.26 0.76 SGB

2.39 12 2.13 1.71 1.91 0.42 0.39 0.65 0.83 1.47 TCB

0.15 13 1.61 1.34 1.06 0.7 0.12 0.15 0.21 0.19 VAB

0.91 14 1.01 1.05 0.67 0.65 0.07 0.66 0.63 0.59 VIB

2.32 15 1.27 1.15 1.12 0.69 0.91 0.88 1.34 1.86 VPB

1.53 0.49 0.80 1.38 0.60 1.44 0.56 0.59 0.75

Trung bình ( Nguồn: Báo cáo Tài chính của các ngân hàng qua các năm và tính toán của tác giả)

Phụ lục 4 : Tỷ suất sinh lợi trên Vốn chủ sở hữu ( ROE ) của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017

Đơn vị tính : %

STT 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Mã NH

7.99 7.38 10.86 6.55 8.3 2.64 2.04 1.59 4.05 01 ABB

13.21 6.38 6.58 7.64 8.17 9.87 02 ACB 24.63 21.74 27.94

1.00 5.06 3.55 10.04 6.22 3.18 4.96 1.61 2.17 03 BVB

5.77 04 8.65 13.51 20.39 13.32 4.32 0.29 2.6 2.32 EIB

5.68 8.47 9 11.81 10.17 9.06 5.14 05 KLB

15.5 06 MBB 19.36 21.13 20.68 20.49 16.25

4.91 3.59 12.46 11.59 11.79 6.52 4.29 7.89 9.03 5.62 4.13 5.68 0.96 5.76 07 NAB

0.27 12.7 9.84 6.35 0.07 0.58 0.25 0.2 0.34 08 NCB

13.30 8.79 6.07 6.2 5.53 5.08 8.11 09 OCB 10.51 11.13

4.94 10 9.52 11.21 2.24 0.95 2.68 1.52 1.6 2.01 SEA

1.60 11 8.9 7.1 14.49 5.18 1.25 SGB 12.34 29.12

25 24.8 28.79 5.93 4.84 7.49 9.73 12 TCB

4.04 17.47 23.93 2.40 7.12 4.62 1.69 1.31 2.17 2.51 13 VAB 13.14 10.43

12.79 17.68 16.58 8.66 6.33 0.61 6.34 6.09 6.47 14 VIB

12 12.98 14.28 10.19 14.17 15.01 21.42 25.75 21.69 15 VPB

6.09 5.59 6.75 5.64

Trung bình 12.72 14.25 12.77 8.86 7.45 ( Nguồn: Báo cáo Tài chính của các ngân hàng qua các năm và tính toán của tác giả)

Phụ lục 5 : Kết quả ước lượng Hiệu quả kỹ thuật, Hiệu quả kỹ thuật thuần và Hiệu quả quy mô của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017

Results from DEAP Version 2.1

Năm 2009:

EFFICIENCY SUMMARY:

firm crste vrste scale

1 0.695 0.911 0.763 drs

2 1.000 1.000 1.000 -

3 1.000 1.000 1.000 -

4 0.280 0.299 0.936 irs

5 1.000 1.000 1.000 -

6 0.028 0.335 0.085 irs

7 1.000 1.000 1.000 -

8 0.401 0.969 0.414 irs

9 1.000 1.000 1.000 -

10 0.676 1.000 0.676 drs

11 0.297 0.572 0.519 irs

12 0.369 1.000 0.369 drs

13 0.053 0.909 0.059 irs

14 0.455 0.993 0.458 drs

15 0.119 0.317 0.375 irs

mean 0.558 0.820 0.644

Năm 2010

EFFICIENCY SUMMARY:

firm crste vrste scale

1 0.516 1.000 0.516 irs

2 1.000 1.000 1.000 -

3 1.000 1.000 1.000 -

4 1.000 1.000 1.000 -

5 0.374 0.940 0.398 irs

6 0.309 0.350 0.883 drs

7 0.081 0.973 0.083 irs

8 0.363 0.463 0.783 irs

9 0.406 0.531 0.765 irs

10 0.825 0.985 0.838 irs

11 0.278 0.303 0.916 irs

12 0.973 1.000 0.973 irs

13 0.519 0.620 0.837 irs

14 0.443 0.553 0.801 drs

15 1.000 1.000 1.000 -

mean 0.606 0.781 0.786

Năm 2011:

EFFICIENCY SUMMARY:

firm crste vrste scale

1 0.168 0.404 0.416 irs

2 1.000 1.000 1.000 -

3 0.222 0.338 0.657 irs

4 1.000 1.000 1.000 -

5 0.198 0.426 0.464 irs

6 1.000 1.000 1.000 -

7 1.000 1.000 1.000 -

8 1.000 1.000 1.000 -

9 0.141 0.724 0.194 irs

10 0.289 0.588 0.492 irs

11 0.298 0.454 0.657 irs

12 1.000 1.000 1.000 -

13 0.950 1.000 0.950 irs

14 1.000 1.000 1.000 -

15 0.216 0.271 0.797 irs

mean 0.632 0.747 0.775

Năm 2012:

EFFICIENCY SUMMARY:

firm crste vrste scale

1 0.684 0.744 0.919 drs

2 1.000 1.000 1.000 -

3 0.354 0.412 0.858 irs

4 1.000 1.000 1.000 -

5 0.496 0.716 0.692 drs

6 1.000 1.000 1.000 -

7 0.036 0.255 0.140 irs

8 0.463 0.966 0.480 drs

9 1.000 1.000 1.000 -

10 0.859 1.000 0.859 drs

11 0.192 0.318 0.605 irs

12 0.926 1.000 0.926 irs

13 0.211 1.000 0.211 irs

14 0.538 0.683 0.788 drs

15 0.186 0.199 0.935 irs

mean 0.596 0.753 0.761

Năm 2013:

EFFICIENCY SUMMARY:

firm crste vrste scale

1 0.061 0.146 0.417 irs

2 1.000 1.000 1.000 -

3 0.669 0.948 0.705 drs

4 0.538 1.000 0.538 drs

5 0.628 0.744 0.844 irs

6 1.000 1.000 1.000 -

7 0.576 0.800 0.720 irs

8 0.162 0.449 0.360 irs

9 0.735 0.994 0.739 drs

10 1.000 1.000 1.000 -

11 1.000 1.000 1.000 -

12 0.999 1.000 0.999 irs

13 0.727 1.000 0.727 drs

14 0.367 0.422 0.871 drs

15 1.000 1.000 1.000 -

mean 0.697 0.834 0.795

Năm 2014:

EFFICIENCY SUMMARY:

firm crste vrste scale

1 0.151 0.444 0.340 irs

2 1.000 1.000 1.000 -

3 1.000 1.000 1.000 -

4 0.571 0.633 0.902 drs

5 0.079 0.376 0.209 irs

6 1.000 1.000 1.000 -

7 0.822 1.000 0.822 irs

8 0.662 0.700 0.945 drs

9 0.984 1.000 0.984 irs

10 0.318 0.753 0.423 irs

11 0.389 0.531 0.733 irs

12 0.720 1.000 0.720 drs

13 0.657 1.000 0.657 drs

14 1.000 1.000 1.000 -

15 1.000 1.000 1.000 -

mean 0.690 0.829 0.782

Năm 2015:

EFFICIENCY SUMMARY:

firm crste vrste scale

1 0.769 0.804 0.956 drs

2 1.000 1.000 1.000 -

3 1.000 1.000 1.000 -

4 1.000 1.000 1.000 -

5 0.097 0.422 0.230 irs

6 1.000 1.000 1.000 -

7 1.000 1.000 1.000 -

8 0.696 0.808 0.862 drs

9 0.659 0.809 0.814 irs

10 0.912 0.933 0.978 drs

11 0.207 0.453 0.457 irs

12 1.000 1.000 1.000 -

13 1.000 1.000 1.000 -

14 0.557 0.636 0.876 drs

15 1.000 1.000 1.000 -

mean 0.793 0.858 0.878

Năm 2016:

EFFICIENCY SUMMARY:

firm crste vrste scale

1 1.000 1.000 1.000 -

2 1.000 1.000 1.000 -

3 1.000 1.000 1.000 -

4 0.294 0.367 0.803 irs

5 1.000 1.000 1.000 -

6 1.000 1.000 1.000 -

7 0.077 0.261 0.294 irs

8 1.000 1.000 1.000 -

9 0.081 0.224 0.360 irs

10 0.352 0.558 0.630 irs

11 0.293 0.592 0.495 irs

12 1.000 1.000 1.000 -

13 0.107 0.364 0.293 irs

14 0.710 1.000 0.710 irs

15 1.000 1.000 1.000 -

mean 0.661 0.758 0.772

Năm 2017:

EFFICIENCY SUMMARY:

firm crste vrste scale

1 0.476 1.000 0.476 irs

2 1.000 1.000 1.000 -

3 0.494 0.874 0.565 irs

4 1.000 1.000 1.000 -

5 1.000 1.000 1.000 -

6 1.000 1.000 1.000 -

7 1.000 1.000 1.000 -

8 0.300 0.620 0.484 irs

9 1.000 1.000 1.000 -

10 0.342 0.741 0.461 irs

11 0.449 0.796 0.564 irs

12 0.625 0.700 0.892 irs

13 0.138 0.703 0.196 irs

14 0.287 0.634 0.453 irs

15 1.000 1.000 1.000 -

mean 0.674 0.871 0.739

Phụ lục 6 : Kết quả ước lượng chỉ số Malmquist

Results from DEAP Version 2.1

Instruction file = eg1-ins.txt

Data file = eg1-dta.txt

Input orientated Malmquist DEA

DISTANCES SUMMARY

year = 1

firm crs te rel to tech in yr vrs

no. ************************ te

t-1 t t+1

1 0.000 0.695 0.453 0.911

2 0.000 1.000 0.689 1.000

3 0.000 1.000 1.961 1.000

4 0.000 0.280 0.312 0.299

5 0.000 1.000 1.291 1.000

6 0.000 0.028 0.032 0.335

7 0.000 1.000 0.922 1.000

8 0.000 0.401 0.450 0.969

9 0.000 1.000 1.296 1.000

10 0.000 0.676 0.262 1.000

11 0.000 0.297 0.120 0.572

12 0.000 0.369 0.531 1.000

13 0.000 0.053 0.021 0.909

14 0.000 0.455 0.277 0.993

15 0.000 0.119 0.059 0.317

mean 0.000 0.558 0.578 0.820

year = 2

firm crs te rel to tech in yr vrs

no. ************************ te

t-1 t t+1

1 0.365 0.516 0.489 1.000

2 4.095 1.000 1.911 1.000

3 1.473 1.000 321.448 1.000

4 8.312 1.000 4.456 1.000

5 0.841 0.374 0.440 0.940

6 0.296 0.309 0.297 0.350

7 0.155 0.081 0.111 0.973

8 1.009 0.363 0.501 0.463

9 0.908 0.406 0.535 0.531

10 0.683 0.825 0.738 0.985

11 0.258 0.278 0.230 0.303

12 3.503 0.973 1.764 1.000

13 0.994 0.519 0.513 0.620

14 0.484 0.443 0.384 0.553

15 0.938 1.000 3.534 1.000

mean 1.621 0.606 22.490 0.781

year = 3

firm crs te rel to tech in yr vrs

no. ************************ te

t-1 t t+1

1 0.041 0.168 0.062 0.404

2 1.786 1.000 1.194 1.000

3 0.167 0.222 0.241 0.338

4 1.584 1.000 0.977 1.000

5 0.137 0.198 0.193 0.426

6 1.032 1.000 0.881 1.000

7 1.049 1.000 1.544 1.000

8 1.083 1.000 0.731 1.000

9 0.111 0.141 0.174 0.724

10 0.311 0.289 0.424 0.588

11 0.212 0.298 0.267 0.454

12 1.377 1.000 1.327 1.000

13 0.683 0.950 0.904 1.000

14 1.476 1.000 5.161 1.000

15 0.179 0.216 0.306 0.271

mean 0.748 0.632 0.959 0.747

year = 4

firm crs te rel to tech in yr vrs

no. ************************ te

t-1 t t+1

1 0.440 0.684 0.499 0.744

2 11.951 1.000 6.428 1.000

3 0.181 0.354 0.134 0.412

4 1.213 1.000 3.668 1.000

5 0.485 0.496 0.672 0.716

6 3.178 1.000 2.261 1.000

7 0.062 0.036 0.035 0.255

8 0.677 0.463 0.799 0.966

9 3.955 1.000 2.735 1.000

10 1.664 0.859 1.192 1.000

11 0.225 0.192 0.183 0.318

12 0.962 0.926 1.364 1.000

13 0.275 0.211 0.075 1.000

14 0.282 0.538 0.293 0.683

15 0.207 0.186 0.140 0.199

mean 1.717 0.596 1.365 0.753

year = 5

firm crs te rel to tech in yr vrs

no. ************************ te

t-1 t t+1

1 0.108 0.061 0.145 0.146

2 0.775 1.000 1.189 1.000

3 0.990 0.669 0.721 0.948

4 1.190 0.538 1.564 1.000

5 0.626 0.628 0.900 0.744

6 0.840 1.000 1.057 1.000

7 16.571 0.576 12.541 0.800

8 0.124 0.162 0.180 0.449

9 1.071 0.735 1.493 0.994

10 28.786 1.000 31.849 1.000

11 4.020 1.000 2.626 1.000

12 0.636 0.999 1.057 1.000

13 0.980 0.727 1.050 1.000

14 1.126 0.367 1.152 0.422

15 4.969 1.000 3.948 1.000

mean 4.188 0.697 4.098 0.834

year = 6

firm crs te rel to tech in yr vrs

no. ************************ te

t-1 t t+1

1 0.101 0.151 0.195 0.444

2 4.378 1.000 4.079 1.000

3 0.797 1.000 0.686 1.000

4 0.288 0.571 0.376 0.633

5 0.105 0.079 0.083 0.376

6 2.148 1.000 1.723 1.000

7 0.439 0.822 0.541 1.000

8 0.755 0.662 0.760 0.700

9 0.984 0.984 0.696 1.000

10 0.278 0.318 0.455 0.753

11 0.330 0.389 0.204 0.531

12 0.638 0.720 1.317 1.000

13 0.546 0.657 0.503 1.000

14 2.240 1.000 1.752 1.000

15 1.816 1.000 2.047 1.000

mean 1.056 0.690 1.028 0.829

year = 7

firm crs te rel to tech in yr vrs

no. ************************ te

t-1 t t+1

1 0.749 0.769 0.188 0.804

2 1.077 1.000 1.301 1.000

3 2.489 1.000 0.804 1.000

4 1.852 1.000 0.854 1.000

5 0.092 0.097 0.048 0.422

6 0.742 1.000 1.229 1.000

7 4.682 1.000 1.317 1.000

8 1.004 0.696 0.362 0.808

9 0.556 0.659 0.142 0.809

10 0.991 0.912 0.294 0.933

11 0.397 0.207 0.156 0.453

12 0.960 1.000 1.018 1.000

13 3.831 1.000 2.100 1.000

14 1.477 0.557 0.466 0.636

15 0.712 1.000 1.101 1.000

mean 1.441 0.793 0.759 0.858

year = 8

firm crs te rel to tech in yr vrs

no. ************************ te

t-1 t t+1

1 3.091 1.000 0.000 1.000

2 2.502 1.000 0.000 1.000

3 1.772 1.000 0.000 1.000

4 0.385 0.294 0.000 0.367

5 3.400 1.000 0.000 1.000

6 1.209 1.000 0.000 1.000

7 0.210 0.077 0.000 0.261

8 3.973 1.000 0.000 1.000

9 0.182 0.081 0.000 0.224

10 0.391 0.352 0.000 0.558

11 0.349 0.293 0.000 0.592

12 6.095 1.000 0.000 1.000

13 0.477 0.107 0.000 0.364

14 0.778 0.710 0.000 1.000

15 6.374 1.000 0.000 1.000

mean 2.079 0.661 0.000 0.758

[Note that t-1 in year 1 and t+1 in the final year are not defined]

MALMQUIST INDEX SUMMARY

year = 2

firm effch techch pech sech tfpch

1 0.743 1.041 1.098 0.676 0.773

2 1.000 2.438 1.000 1.000 2.438

3 1.000 0.867 1.000 1.000 0.867

4 3.574 2.729 3.344 1.069 9.752

5 0.374 1.319 0.940 0.398 0.493

6 10.845 0.924 1.046 10.365 10.025

7 0.081 1.442 0.973 0.083 0.117

8 0.904 1.575 0.478 1.889 1.423

9 0.406 1.313 0.531 0.765 0.533

10 1.220 1.462 0.985 1.239 1.784

11 0.935 1.517 0.530 1.764 1.418

12 2.634 1.582 1.000 2.634 4.167

13 9.729 2.208 0.682 14.255 21.483

14 0.974 1.340 0.557 1.749 1.305

15 8.409 1.379 3.151 2.669 11.597

mean 1.335 1.467 0.962 1.388 1.958

year = 3

firm effch techch pech sech tfpch

1 0.325 0.508 0.404 0.805 0.165

2 1.000 0.967 1.000 1.000 0.967

3 0.222 0.048 0.338 0.657 0.011

4 1.000 0.596 1.000 1.000 0.596

5 0.528 0.768 0.453 1.167 0.406

6 3.237 1.037 2.857 1.133 3.356

7 12.369 0.873 1.028 12.036 10.803

8 2.756 0.885 2.158 1.277 2.440

9 0.346 0.772 1.363 0.254 0.267

10 0.351 1.096 0.597 0.588 0.385

11 1.074 0.927 1.497 0.717 0.995

12 1.028 0.871 1.000 1.028 0.896

13 1.831 0.853 1.613 1.135 1.562

14 2.259 1.304 1.808 1.249 2.945

15 0.216 0.484 0.271 0.797 0.105

mean 0.955 0.682 0.937 1.020 0.651

year = 4

firm effch techch pech sech tfpch

1 4.077 1.323 1.844 2.211 5.393

2 1.000 3.164 1.000 1.000 3.164

3 1.593 0.687 1.219 1.307 1.094

4 1.000 1.114 1.000 1.000 1.114

5 2.507 1.002 1.683 1.490 2.512

6 1.000 1.900 1.000 1.000 1.900

7 0.036 1.059 0.255 0.140 0.038

8 0.463 1.413 0.966 0.480 0.655

9 7.112 1.786 1.381 5.148 12.706

10 2.967 1.151 1.702 1.744 3.415

11 0.644 1.145 0.700 0.920 0.737

12 0.926 0.885 1.000 0.926 0.820

13 0.222 1.171 1.000 0.222 0.260

14 0.538 0.319 0.683 0.788 0.171

15 0.862 0.885 0.735 1.173 0.763

mean 0.932 1.130 0.983 0.949 1.053

year = 5

firm effch techch pech sech tfpch

1 0.089 1.563 0.196 0.453 0.139

2 1.000 0.347 1.000 1.000 0.347

3 1.891 1.974 2.302 0.821 3.733

4 0.538 0.776 1.000 0.538 0.418

5 1.268 0.857 1.039 1.220 1.087

6 1.000 0.610 1.000 1.000 0.610

7 16.196 5.381 3.142 5.155 87.160

8 0.349 0.667 0.465 0.750 0.232

9 0.735 0.730 0.994 0.739 0.536

10 1.165 4.554 1.000 1.165 5.304

11 5.203 2.056 3.145 1.654 10.696

12 1.078 0.658 1.000 1.078 0.709

13 3.448 1.947 1.000 3.448 6.713

14 0.683 2.374 0.617 1.106 1.621

15 5.374 2.570 5.025 1.069 13.811

mean 1.277 1.343 1.135 1.126 1.715

year = 6

firm effch techch pech sech tfpch

1 2.485 0.529 3.048 0.815 1.315

2 1.000 1.919 1.000 1.000 1.919

3 1.496 0.860 1.054 1.418 1.286

4 1.061 0.417 0.633 1.675 0.442

5 0.125 0.968 0.506 0.247 0.121

6 1.000 1.425 1.000 1.000 1.425

7 1.428 0.157 1.250 1.142 0.224

8 4.097 1.011 1.560 2.627 4.140

9 1.339 0.702 1.006 1.331 0.939

10 0.318 0.166 0.753 0.423 0.053

11 0.389 0.569 0.531 0.733 0.221

12 0.721 0.915 1.000 0.721 0.660

13 0.903 0.759 1.000 0.903 0.685

14 2.723 0.845 2.372 1.148 2.301

15 1.000 0.678 1.000 1.000 0.678

mean 0.989 0.663 1.044 0.947 0.655

year = 7

firm effch techch pech sech tfpch

1 5.093 0.869 1.809 2.815 4.428

2 1.000 0.514 1.000 1.000 0.514

3 1.000 1.905 1.000 1.000 1.905

4 1.752 1.676 1.579 1.109 2.936

5 1.239 0.944 1.122 1.104 1.170

6 1.000 0.656 1.000 1.000 0.656

7 1.216 2.668 1.000 1.216 3.245

8 1.052 1.120 1.154 0.912 1.179

9 0.669 1.093 0.809 0.828 0.731

10 2.865 0.872 1.239 2.312 2.497

11 0.532 1.914 0.853 0.623 1.018

12 1.389 0.724 1.000 1.389 1.006

13 1.523 2.237 1.000 1.523 3.406

14 0.557 1.230 0.636 0.876 0.685

15 1.000 0.590 1.000 1.000 0.590

mean 1.208 1.123 1.048 1.153 1.356

year = 8

firm effch techch pech sech tfpch

1 0.353 3.105 0.408 0.866 1.096

2 1.000 1.387 1.000 1.000 1.387

3 1.000 1.484 1.000 1.000 1.484

4 0.294 1.237 0.367 0.803 0.364

5 10.281 2.620 2.368 4.342 26.934

6 1.000 0.992 1.000 1.000 0.992

7 0.077 1.441 0.261 0.294 0.111

8 1.436 2.765 1.238 1.160 3.970

9 0.123 3.234 0.277 0.442 0.397

10 0.386 1.855 0.599 0.644 0.715

11 1.416 1.256 1.308 1.082 1.779

12 1.000 2.447 1.000 1.000 2.447

13 0.107 1.459 0.364 0.293 0.156

14 1.275 1.144 1.572 0.811 1.459

15 1.000 2.406 1.000 1.000 2.406

mean 0.634 1.787 0.753 0.842 1.133

year = 9

firm effch techch pech sech tfpch

1 1.301 3.560 1.244 1.046 4.630

2 1.000 1.387 1.000 1.000 1.387

3 1.000 1.484 1.000 1.000 1.484

4 0.294 1.237 0.367 0.803 0.364

5 10.281 2.620 2.368 4.342 26.934

6 1.000 0.992 1.000 1.000 0.992

7 0.077 1.441 0.261 0.294 0.111

8 1.436 2.765 1.238 1.160 3.970

9 0.123 3.234 0.277 0.442 0.397

10 0.386 1.855 0.599 0.644 0.715

11 1.416 1.256 1.308 1.082 1.779

12 1.000 2.447 1.000 1.000 2.447

13 0.107 1.459 0.364 0.293 0.156

14 1.275 1.144 1.572 0.811 1.459

15 1.000 2.406 1.000 1.000 2.406

mean 0.692 1.804 0.811 0.852 1.247

MALMQUIST INDEX SUMMARY OF ANNUAL MEANS

year effch techch pech sech tfpch

2 1.335 1.467 0.962 1.388 1.958

3 0.955 0.682 0.937 1.020 0.651

4 0.932 1.130 0.983 0.949 1.053

5 1.277 1.343 1.135 1.126 1.715

6 0.989 0.663 1.044 0.947 0.655

7 1.208 1.123 1.048 1.153 1.356

8 0.634 1.787 0.753 0.842 1.133

9 0.692 1.804 0.811 0.852 1.247

mean 1.033 1.107 0.984 1.050 1.143

MALMQUIST INDEX SUMMARY OF FIRM MEANS

firm effch techch pech sech tfpch

1 1.053 1.087 1.013 1.039 1.145

2 1.000 1.198 1.000 1.000 1.198

3 1.000 0.754 1.000 1.000 0.754

4 1.007 1.028 1.030 0.978 1.036

5 1.000 1.111 1.000 1.000 1.111

6 1.663 1.004 1.169 1.422 1.669

7 0.693 1.232 0.826 0.840 0.854

8 1.139 1.224 1.005 1.134 1.394

9 0.698 1.185 0.808 0.864 0.827

10 0.911 1.123 0.920 0.990 1.023

11 0.998 1.241 1.005 0.993 1.238

12 1.153 1.038 1.000 1.153 1.197

13 1.104 1.402 0.878 1.258 1.548

14 1.066 1.067 1.001 1.065 1.137

15 1.356 1.056 1.178 1.151 1.431

mean 1.033 1.107 0.984 1.050 1.143

Phụ lục 7: Lợi nhuận trước thuế của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017

Đơn vị tính: triệu đồng

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

ST T

Mã NH

1 ABB

412.615

661.413

401.634

528.262

185.111

151.107

118.363

288.403

610.441

2 ACB

2.838.164

3.102.248

4.202.693

1.042.676

1.035.560

1.215.401

1.314.151

1.667.026

2.656.207

3 BVB

72.043

75.139

360.040

274.189

134.683

206.982

71.518

94.653

36.691

4 EIB

1.532.751

2.377.648

4.056.293

2.850.997

827.868

353.624

60.822

390.630

1.017.579

5 KLB

120.086

258.505

524.771

467.752

393.407

233.711

211.660

151.636

252.194

6 MBB

1.505.070

2.288.069

2.625.324

3.089.551

3.021.633

3.174.002

3.220.671

3.650.585

4615726

7 NAB

73.959

184.818

321.019

241.443

183.410

242.446

252.495

45.254

301.157

8 NCB

189.818

209.348

222.012

3.390

23.921

9.751

7.473

13.548

30.744

9 OCB

271.611

404.853

400.890

303.903

320.997

281.379

267.268

483.872

1.021.834

10 SEA

600.313

828.627

156.621

68.874

200.368

109.661

116.966

145.897

381.231

11 SGB

278.325

881.544

403.169

393.201

228.112

230.607

54.733

174.209

71.014

12 TCB

2.252.897

2.743.627

4.221.113

1.017.856

878.206

1.417.021

2.037.205

3.996.640

8.036.297

13 VAB

274.056

347.167

323.596

211.457

76.063

60.338

115.329

106.483

121.831

14 VIB

610.487

1.051.233

848.900

700.763

81.091

648.353

655.144

702.216

1.405.070

15 VPB

382.632

663.144

1.064.225

949.023

1.354.846

1.608.603

3.096.202

4.929.311

8.130.063

Tổng cộng

11.414.827

16.077.383

20.132.330

12.143.337

8.945.276

9.942.986

11.600.000

16.840.363

28.688.079

( Nguồn: Báo cáo tài chính của 15 NHTMCP Việt Nam qua các năm)

Phụ lục 8: Lợi nhuận sau thuế của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017

Đơn vị tính: triệu đồng

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

ST T

Mã NH

1 ABB

311.647

496.149

307.046

399.290

140.562

116.973

91.279

234.458

488.836

2 ACB

2.201.204

2.334.794

3.207.841

784.040

826.493

951.802

1.028.232

1.325.174

2.118.131

3 BVB

54.627

56.538

269.933

206.108

103.104

162.110

53.211

73.248

33.532

4 EIB

1.132.463

1.814.639

3.038.864

2.138.655

658.706

39.994

340.912

308.932

822.830

5 KLB

91.605

195.347

394.616

351.025

313.427

175.913

165.235

120.990

201.693

6 MBB

1.173.727

1.745.166

1.915.336

2.305.879

2.285.716

2.502.987

2.512.134

2.883.551

3.490.415

7 NAB

56.260

138.612

240.522

180.645

134.826

187.165

194.287

32.863

239.243

8 NCB

142.416

156.914

166.201

2.174

18.454

8.134

6.490

10.839

8.789

9 OCB

206.189

306.491

302.720

229.895

241.413

220.549

209.474

386.916

816.766

10 SEA

459.800

629.168

126.079

52.744

151.697

86.878

91.885

116.789

304.858

11 SGB

210.106

797.666

30.950

297.247

172.772

180.885

43.114

139.400

54.595

12 TCB

1.700.169

2.072.755

3.153.766

765.686

659.071

1.081.858

1.529.188

3.148.846

6.445.595

13 VAB

209.995

266.462

248.061

164.082

60.115

47.497

81.967

99.430

98.802

14 VIB

459.392

790.929

638.995

520.389

50.248

522.670

521.066

561.732

1.124.279

15 VPB

265.947

503.325

799.688

715.481

1.017.620

1.253.593

2.395.868

3.935.045

6.440.767

Tổng cộng

8.675.547

12.304.955

14.840.618

9.113.340

6.834.224

7.539.008

9.264.342

13.378.213

22.689.131

(Nguồn: Báo cáo tài chính của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017)

Phụ lục 9: Tốc độ tăng tổng tài sản của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009 - 2017

Đơn vị tính: Tỷ đồng

(Nguồn: Báo cáo tài chính của 15 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2017)