Những Nhận Định Từ Lược Khảo Các Công Trình Nghiên Cứu Trước

sản có khả năng sinh lời, dư nợ khách hàng, nợ xấu). Kết quả cho thấy có sự khác biệt về mức hiệu quả theo hình thức sở hữu của các ngân hàng. Lúc này, các ngân hàng nước ngoài có mức hiệu quả cao nhất và các ngân hàng thuộc sở hữu nhà nước có mức hiệu quả thấp nhất.

2.4. NHỮNG NHẬN ĐỊNH TỪ LƯỢC KHẢO CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU TRƯỚC

Đối với hiệu quả ngân hàng:

- Đa phần các nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng sử dụng hai phương pháp là bao dữ liệu DEA và biên ngẫu nhiên SFA. Có những nghiên cứu như Resti (1997), Bauer và cộng sự (1998), Pelosi (2008), Hùng (2008), Vu và cộng sự (2010), Ngoc Nguyen và cộng sự (2013) thì sử dụng cả hai phương pháp để đo lường hiệu quả ở một quốc gia.

- Khi nghiên cứu hiệu quả ngân hàng ở một quốc gia, phương pháp bao dữ liệu DEA được sử dụng ngày càng phổ biến, đặc biệt là những năm 2008 đến nay như Liang và cộng sự (2008), Staub và cộng sự (2010), Ke và cộng sự (2010), Yu và cộng sự (2013), Replová (2014), Zimková (2014)…Đồng thời, phần lớn có nghiên cứu đều sử dụng mô hình DEA không phân bổ, DEA phân bổ như CCR, BCC, SBM, hiệu quả chi phí (cost efficiency), hiệu quả lợi nhuận (profit efficiency).

Đối với đánh giá sự tác động giữa nợ xấu với hiệu quả ngân hàng, và ngược lại; cũng như xem xét mối quan hệ giữa nợ xấu với hiệu quả ngân hàng, các nhà nghiên cứu thường tập trung các cách sau:

- Một là, đo lường điểm hiệu quả ngân hàng hàng có tính sự hiện diện của nợ xấu. Điểm hiệu quả lúc này sẽ phản ánh được mức độ hiệu quả ngân hàng khi đưa nợ xấu vào mô hình. Thông thường, các nhà nghiên cứu thường sử dụng phương pháp DEA với các đầu ra không mong muốn theo hai nhóm mô hình: (i) nhóm mô hình trực tiếp gồm mô hình Hyperbolic, mô hình SBM (Yu và cộng sự 2013 sử dụng trong nghiên cứu), mô hình có dùng hàm khoảng cách định hướng (được Zago et al. (2006), Park et al. (2006), Fukuyama & Weber (2008), Assaf et al. (2013) sử dụng), mô hình định hướng phạm vi (range directional model); (ii) nhóm mô hình

gián tiếp gồm: biến đổi đầu ra không mong muốn bằng cách nhân cho -1 (Koopmans, 1951); chuyển đổi đầu ra không mong muốn như đầu vào; biến đổi đầu ra thành một đầu ra tiêu cực (negative output) (được Li (2005), Liang et al.(2008) sử dụng); mô hình hóa đầu ra không mong muốn (Seiford & Zhu, 2002); mô hình không chia nhỏ đầu ra (non – separating output model). Các mô hình trên đều có thể phác thảo được mức độ ảnh hưởng của những đầu ra/đầu vào không mong muốn đến điểm hiệu quả của từng đơn vị kinh doanh DMUs.

- Hai là, các nhà nghiên cứu áp dụng những phương pháp hồi quy khác nhau gồm bình phương nhỏ nhất (OLS), hồi quy kiểm duyệt (Tobit), hồi quy hai giai đoạn (2SLS), GMM cho mô hình kinh tế lượng được đề xuất trong nghiên cứu. Các mô hình kinh tế lượng được xây dựng dùng để đánh giá sự tác động của các nhân tố đến hiệu quả ngân hàng, trong đó có biến giải thích là nợ xấu như Resti (1997), Altunbas et al. (2000), Fan & Shaffer (2004)…Kết quả nghiên cứu thường thể hiện sự tác động tiêu cực của nợ xấu đến hiệu quả hoạt động ngân hàng trong thời gian nghiên cứu.

- Ba là, các nghiên cứu của Berger & DeYoung (1997), Williams (2004), Abd Karim et al. (2010), Vinh (2014)…, thì hướng đến phân tích mối quan hệ giữa nợ xấu với hiệu quả ngân hàng trong mô hình hồi quy đa biến giải thích. Việc đánh giá mối quan hệ theo các kết quả thực nghiệm nhằm kiểm chứng cho các lý thuyết như: lý thuyết “quản lý kém” (bad management), lý thuyết “kém may mắn” (bad luck), lý thuyết “hà tiện” (skimping), lý thuyết “rủi ro đạo đức”…Những nghiên cứu này thường sử dụng kỹ thuật phân tích nhân quả Granger, hồi quy kiểm duyệt Tobit, hồi quy bình phương nhỏ nhất. Đồng thời, hiệu quả ngân hàng trong phần lớn các nghiên cứu sử dụng là hiệu quả chi phí, có thể là theo phương pháp phi tham số hoặc tham số.

- Bốn là, ở Việt Nam, các nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng đạt khá nhiều thành tựu như Hùng (2008), H. T. Vu & Turnell (2010), Dang – Thanh (2012)…, ở cả hai phương pháp tham số và phi tham số. Ngoài ra, có vài nghiên cứu hướng đến phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả ngân hàng, hay đánh giá các yếu tố

ảnh hưởng đến nợ xấu tại hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam như Minh et al. (2013), Vinh(2014). Nhưng thiếu vắng các nghiên cứu về: Đo lường điểm hiệu quả có tính đến yếu tố đầu ra không mong muốn là nợ xấu; mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng; tìm kiếm những bằng chứng thực nghiệm về nguyên nhân gây ra nợ xấu; cũng như đánh giá mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu quả ngân hàng.

Tóm lại, nghiên cứu đề tài “mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng tại hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam” sẽ lấp được các khoảng trống tri thức và có tính cấp thiết về lý luận cũng như thực tiễn.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Trong chương 2, nghiên cứu đã lược khảo đầy đủ nhất về những công trình nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả ngân hàng, hiệu quả ngân hàng ở Việt nam, và mối quan hệ giữa nợ xấu với hiệu quả ngân hàng. Quá trình lược khảo không chỉ dừng ở quốc gia phát triển, mà còn ở quốc gia đang phát triển; hay không chỉ dừng ở một nước, mà còn ở nhóm các quốc gia chéo nhau. Việc lược khảo nhằm xem xét tiến trình nghiên cứu và các kết quả đạt được từ trước đến nay về hiệu quả ngân hàng và mối quan hệ giữa nợ xấu với hiệu quả ngân hàng.

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Trong chương 3, luận án đề xuất mô hình nghiên cứu thực hiện mục tiêu đánh giá mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng tại hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Theo đó, các phương pháp nghiên cứu sẽ được sử dụng để giải quyết mô hình nghiên cứu gồm:

- Thứ nhất, để nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng của từng ngân hàng, luận án sẽ tiến hành đo lường điểm hiệu quả ngân hàng theo phương pháp bao dữ liệu (DEA) có tính đến yếu tố đầu ra không mong muốn là nợ xấu. Mô hình được sử dụng là DEA với đầu ra không mong muốn (undesirable outputs DEA model) của Seiford & Zhu (2002).

- Thứ hai, luận án tiến hành nghiên cứu sự tác động của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng theo thứ tự các bước: (i) Bước một, luận án đo lường điểm hiệu quả ngân hàng qua mô hình hiệu quả chi phí (cost efficiency) – gọi là hiệu quả chi phí. Điểm hiệu quả chi phí là một biến số trong mô hình kinh tế lượng ở các bước tiếp theo;

(ii) bước hai, đánh giá mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả chi phí qua mô hình dữ liệu bảng động với phương pháp ước lượng S - GMM hai bước. Bên cạnh đó, luận án còn đánh giá sự ảnh hưởng ngược lại của hiệu quả chi phí đến nợ xấu, nhằm có góc nhìn toàn diện về mối quan hệ tuyến tính giữa nợ xấu và hiệu quả chi phí; (iii) bước ba, phân tích mối quan hệ nhân quả giữa nợ xấu và hiệu quả chi phí bằng mô hình tự hồi quy véc tơ PVAR (Panel Vector Autoregression) với phương pháp GMM. Phân tích này nhằm xác định nợ xấu có phải là nguyên nhân gây ra sự thay đổi của hiệu quả chi phí, hay hiệu quả chi phí là nguyên nhân gây ra sự thay đổi của nợ xấu, hay cả hai chiều. Ngoài ra, phân tích mô hình PVAR còn cho kết quả về hàm phản ứng đẩy IFRs và phân rã phương sai FEVDs

3.1. MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG HIỆU QUẢ NGÂN HÀNG

Mô hình đo lường hiệu quả ngân hàng theo phương pháp bao dữ liệu DEA được lựa chọn để phân tích biên hiệu quả và không hiệu quả đối với các ngân hàng thương mại Việt Nam (DMUs). Với phương pháp DEA, mô hình có thể đo lường

được hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả chi phí, hiệu quả lợi nhuận, hiệu quả doanh thu… cho từng DMUs. Trong luận án này, hiệu quả ngân hàng được đo lường ở hai khía cạnh: (i) Một là, đo lường hiệu quả chi phí (cost efficiency, gọi là hiệu quả chi phí) nhằm đưa vào mô hình kinh tế lượng ở bước nghiên cứu tiếp theo để đánh giá mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả chi phí; (ii) hai là, đo lường điểm hiệu quả ngân hàng bằng mô hình DEA với nợ xấu là đầu ra không mong muốn (undesirable outputs DEA model) nhằm phân tích ảnh hưởng của nợ xấu đến điểm hiệu quả của từng ngân hàng.

Tuy nhiên, điều kiện cần để đo lường hiệu quả ngân hàng bao gồm: (i) thứ nhất, cần phải lựa chọn đầu vào – đầu ra phù hợp với các cách tiếp cận; (ii) thứ hai, lựa chọn mô hình DEA theo CRS hoặc VRS.

Lựa chọn đầu vào và đầu ra:

Các nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng thường sử dụng một trong hai cách tiếp cận chính để nhận diện đầu vào và đầu ra của mô hình: một là, cách tiếp cận sản xuất (the production approach); hai là, cách tiếp cận trung gian (the intermediation approach). Nếu dưới góc độ, ngành ngân hàng giữ vai trò chuyển đổi tài sản (transferring assets) thì đầu vào và đầu ra nên tiếp cận theo sản xuất (Seiford & Zhu (1999); Golany & Storbeck (1999); Saha & Ravisankar (2000)…). Lúc này, tiền gởi của khách hàng được xem như một đầu ra, và chi phí lãi (interest expenditures) là một đầu vào bên cạnh các loại chi phí khác (lao động, vốn, tài sản cố định…); Còn xem ngân hàng thực hiện vai trò trung gian mọi hoạt động tài chính thì tiền gởi phải được coi là khâu trung gian, và chi phí lãi không còn được coi là một đầu vào. Trong luận án, cách tiếp cận sản xuất được lựa chọn, bởi đầu ra là tiền gởi khách hàng là quan trọng đối với hiệu quả của ngân hàng Việt Nam, đồng thời loại bỏ chi phí lãi sẽ làm mất một loại chi phí lớn có ảnh hưởng đến hiệu quả ngân hàng/hiệu quả chi phí.

Lựa chọn mô hình DEA theo CRS hoặc VRS:

Mô hình DEA có thể xây dựng dựa trên giả định, hoặc là không đổi theo quy mô (CRS – Constant Returns to Scale), hoặc thay đổi tùy thuộc quy mô (VRS –

Variable Returns to Scale). Khi đo lường hiệu quả DEA với giả định CRS nghĩa là đo lường điểm hiệu quả khi tất cả các ngân hàng trong mẫu đang hoạt động ở quy mô tối ưu. Điều này còn thể hiện, sự gia tăng tương đối về đầu vào sẽ dẫn đến sự gia tăng tương ứng về sản lượng, nên các ngân hàng ở mọi quy mô đều sản xuất cùng một tỷ lệ đầu vào – đầu ra. Ngược lại, đo lường hiệu quả DEA với giả định VRS rất thích hợp khi các ngân hàng trong mẫu không hoạt động ở quy mô tối ưu. Điều này có nghĩa, sự gia tăng tương ứng đầu vào sẽ dẫn đến sự khác nhau trong đầu ra phụ thuộc quy mô. Trong luận án, mô hình DEA được xây dựng trên giả định thay đổi tùy thuộc quy mô VRS vì hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam có sự khác nhau về quy mô và hoạt động dưới mức tối ưu.

Để đo lường điểm hiệu quả ngân hàng gồm: hiệu quả chi phí và hiệu quả ngân hàng DEA với nợ xấu là đầu ra không mong muốn, thì luận án sử dụng lần lượt hai phần mềm là DEA_Solver_LV 8 do công ty Saitech – inc phát triển, và DEA.RES 14 của Josef Jablonský.

3.1.1. Mô hình đo lường hiệu quả chi phí (cost efficiency DEA model)

Trong luận án, hiệu quả chi phí (cost efficiency) được lựa chọn vì phản ánh những kỹ năng quản trị của ngân hàng nhằm sử dụng các đầu vào để đảm bảo tối đa đầu ra. Đồng thời, các kỹ năng quản trị ngân hàng thường tập trung kiểm soát chi phí hoạt động, giám sát, quản lý khách hàng vay, kỹ thuật quản trị rủi ro…Ngoài ra, các lý thuyết được hỗ trợ bởi các nghiên cứu thực nghiệm cho rằng hiệu quả ngân hàng sẽ bị chệch nếu bỏ các các chi phí hoạt động như lao động, vốn, các tài sản cố định…, hơn là các chi phí tài chính. Còn Berger & Humphrey (1991) cho rằng sự phân tán của các chi phí dẫn đến không hiệu quả nhiều nhất bởi sự khác biệt không giá cả các đầu vào hơn là các yếu tố của thị trường. Vì vậy, hiệu quả chi phí sẽ phản ánh được toàn diện các chi phí của từng ngân hàng nhằm tiến đến so sánh các điểm hiệu quả ngân hàng. Ngoài ra, các lý thuyết về mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu quả ngân hàng đều được phát triển dựa trên hiệu quả chi phí với phương pháp phi tham số hoặc tham số.

Theo đó, mô hình DEA hiệu quả chi phí được dùng để đo lường hiệu quả chi phí (cost efficiency) cho từng ngân hàng khi thông tin giá đầu vào được đưa vào. Đo lường này sẽ cung cấp cách thức làm thế nào để chi phí một ngân hàng đạt đến chi phí của hiệu quả tối ưu thực tế nhằm sản xuất cùng một lượng đầu ra.

- Mô hình đo lường hiệu quả ngân hàng: hiệu quả chi phí DEA (cost efficiency DEa models)

- Cách tiếp cận để lựa chọn yếu tố đầu vào/đầu ra: tiếp cận sản xuất (the production approach).

- Yếu tố đầu vào: chi phí nhân viên (là chi phí cho nhân viên nằm trong mục chi phí hoạt động của bảng thuyết minh báo cáo tài chính ngân hàng), chi phí lãi (là chi phí lãi và các chi phí tương tự), tài sản cố định (là giá trị tài sản cố định hữu hình).

- Yếu tố đầu ra: tiền gởi khách hàng (giá trị tiền gởi của khách hàng), dư nợ (là cho vay khách hàng, không tính đến dự phòng rủi ro cho vay khách hàng), đầu tư (là tổng của chứng khoán kinh doanh và chứng khoán đầu tư), thu ngoài lãi (là tổng của lãi thuần từ hoạt động dịch vụ, lãi thuần từ hoạt động kinh doanh ngoại hối, lãi thuần từ mua bán chứng khoán kinh doanh, lãi thuần từ mua bán chứng khoán đầu tư, lãi thuần từ hoạt động khác).

- Số lượng ngân hàng (DMUs): có sự thay đổi theo từng năm.

- Phần mềm đo lường: DEA_Solver_LV 8

- Mục đích đo lường hiệu quả ngân hàng: điểm hiệu quả chi phí của từng ngân hàng được dùng để đưa vào mô hình kinh tế lượng nhằm đánh giá mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu quả chi phí.

Mô hình hiệu quả chi phí DEA (cost efficiency DEA model):

Mô hình

CE (cost efficiency)
Tối thiểu hóa chi phí	TUV Y (AX#A (3.1)
	W, X #Z[ #
	Với các điều kiện:
	;
	WX# ≤ X#A , U = 1, … ,2, … , T
	Z[
	;
	W&M ≥ &MA , a = 1, … ,2 … , b
	Z[
	W, X#A ≥ 0, d = 1, … ,2, … , V
	;
	!ℎêT W= 1 gℎh ijk
	Z[
Hiệu quả chi phí	3 n ∗ CE = lC# <Cí =ố# =C#ể6 =145 <121n(3.2) olC# <Cí =CựF =ế 3<n21n 145 1 Với mô hình ở trên, (Alà giá của đầu vào U=C cho ngân hàng # ‘o’; X#Alà lượng đầu vào của U=C cho ngân hàng ‘o’ mà chi phí tối thiểu; X∗ là giá trị tiềm năng của X#A; X#A là giá trị thực tế #A của đầu vào U=C cho d=C ngân hàng