Đóng góp quan trọng nhất của nghiên cứu là sử dụng Fare-Primont index để đo lường sự thay đổi OE theo thời gian thay cho chỉ số Malmquist. Việc sử dụng chỉ số Fare- Primont có ưu thế hơn so với chỉ số Malmquist khi đáp ứng yêu cầu về quan hệ bắc cầu khi so sánh hiệu quả giữa 2 thời điểm. Kết quả cho thấy chỉ số Fare-Primont của các ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2008-2012 đã giảm 5,35%. Nguyên nhân cơ bản do hiệu quả kỹ thuật giảm sút liên quan đến các vấn đề về công nghệ. Cụ thể sử dụng đầu vào và đầu ra của các nghiên cứu như sau:
Bảng 2.6. Các nghiên cứu tại Việt Nam đo lường hiệu quả hoạt động ngân hàng
Nghiên cứu | Số lượng ngân hàng | Thời gian | Đầu vào | Đầu ra | ||
1 | Nguyen Hung | Viet | 13 | 2001- 2003 | Lao động, Vốn, Tiền gửi | Thu từ lãi, Thu ngoài lãi |
2 | Nguyen Thi Hong Vinh | 20 | 2007- 2010 | Chi phí lương, Tài sản cố định, Huy động vốn | Thu từ lãi, Thu ngoài lãi | |
3 | Phuong | Anh | 28 | 2008- | ba yếu tố đầu | Tổng các khoản vay |
Nguyen | 2012 | vào: tiền gửi, | và chứng khoán theo | |||
(2015) | chi phí hoạt | cách tiếp cận của | ||||
động, bao gồm | Ngân hàng Thái Lan | |||||
chi phí nhân | của Leightner và | |||||
viên, và tài sản | Lovell (1998) | |||||
cố định | Tổng thu nhập hoạt | |||||
động, bao gồm cả | ||||||
thu nhập thuần | ||||||
không có lãi (theo | ||||||
Drake và Hall, 2003) | ||||||
Có thể bạn quan tâm!
-
Định Nghĩa Và Đo Lường Các Biến Trong Mô Hình Định Lượng -
Phương Pháp Xây Dựng Đường Bao Dữ Liệu Để Đo Hiệu Quả Hoạt Động -
Tổng Hợp Các Chỉ Sô Hiệu Quả Hoạt Động Có Trọng Số Cố Định -
Lý Do Thực Hiện Và Phương Pháp Thực Hiện Nghiên Cứu Định Tính -
Hiện Trạng Hệ Thống Hiện Diện Tại Nước Ngoài Của Các Nhtm Việt Nam -
Tỷ Lệ Nợ Xấu Của Bidc Và Ngành Ngân Hàng Campuchia 2009-2019
Xem toàn bộ 193 trang tài liệu này.
Nguồn: tổng hợp của tác giả
2.2.2.5. Đo lường hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam
Phương pháp:
Luận án thực hiện đo lường OE các ngân hàng thông qua chỉ số Färe-Primont (FP) dựa trên nghiên cứu của O’Donnell (2011). Luận án sử dụng phần mềm R với gói package productivity để hỗ trợ cho việc tính toán.
Dữ liệu:
Dữ liệu sử dụng trong mô hình được lấy từ báo cáo tài chính hợp nhất hàng quý của các NHTM Việt Nam theo chuẩn mực kế toán Việt Nam từ quý 1/2009 đến quý 2/2020. Các báo cáo tài chính này được công bố rộng rãi trên website của các ngân hàng.
Xác định đầu vào – đầu ra:
Trong mô hình bao dữ liệu (DEA) để lựa chọn đầu vào và đầu ra, luận án sử dụng quan điểm lợi nhuận để xác định, không sử dụng quan điểm trung gian. Nguyên nhân do phương pháp trung gian coi ngân hàng là đơn vị trung gian thực hiện nhận tiền gửi để cho vay. Phương pháp này có ưu điểm dễ xác định đầu vào và đầu ra. Tuy nhiên thực tế hiện nay các ngân hàng Việt Nam đã hoạt động khác trước rất nhiều và trong bản chất công tác quản trị ngân hàng cũng thay đổi. Cụ thể ngân hàng chỉ dựa vào những yếu tố quan trọng nhất như vốn, cơ sở vật chất… để tối ưu hóa lợi nhuận thu được. Theo đó các ngân hàng luôn coi các chỉ tiêu về nguồn vốn, huy động vốn cũng là sản phẩm đầu ra, không phải đầu vào như trong phương pháp trung gian. Hơn nữa, trong khi thu nhập từ hoạt động dịch vụ, ngân hàng số, thanh toán… của các NHTM Việt Nam đang ngày càng tăng lên thì quan điểm tiếp cận trung gian cũng không còn thích hợp.
Trên cơ sở lựa chọn quan điểm lợi nhuận để xác định đầu vào đầu ra và tổng quan các nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam sử dụng mô hình bao dữ liệu để tính toán hiệu quả hoạt động đối với các ngân hàng, luận án lựa chọn đầu vào gồm 3 yếu tố: chi phí quản lý, tài sản cố định, vốn chủ sở hữu; đầu ra gồm 4 yếu tố: thu nhập sau trích DPRR, dư nợ ròng, nguồn vốn và tài sản có sinh lời khác dư nợ. Trong đó yếu tố nợ xấu đã được tính toán trong chỉ tiêu dư nợ ròng.
Cụ thể mô tả đầu vào và đầu ra được sử dụng để tính chỉ số FP như sau:
Bảng 2.7: Mô tả đầu vào – đầu ra sử dụng để tính FP
Ký hiệu | Mô tả | |
I | Đầu vào | |
1 | CPQL | Chi phí quản lý gồm 3 khoản mục: (1) chi phí liên quan đến nhân sự như chi phí lương, (2) chi phí liên quan đến tài sản như chi phí |
Ký hiệu | Mô tả | |
khấu hao tài sản cố định, chi phí thuê mặt bằng… và (3) các chi phí quản lý khác Dữ liệu của biến được lấy từ mục Chi phí hoạt động trong báo cáo thu nhập kết quả hoạt động kinh doanh hợp nhất toàn ngân hàng hàng quý của các ngân hàng. | ||
2 | VCSH | Vốn chủ sở hữu tương ứng với khoản mục vốn chủ sở trong báo cáo tài chính của ngân hàng. Trong đó vốn chủ sở hữu bao gồm vốn điều lệ, các quý và lợi ích của cổ đông thiểu số. Dữ liệu của biến được lấy từ mục Vốn và các quỹ trong bảng cân đối kết toán hợp nhất toàn ngân hàng hàng quý của các ngân hàng. |
3 | TSCD | Tài sản cố định tương ứng với khoản mục tài sản cố định trong báo cáo tài chính của ngân hàng. Trong đó tài sản cố định gồm cả tài sản vô hình và tài sản hữu hình đã trừ khấu hao. Dữ liệu của biến được lấy từ mục Tài sản cố định trong bảng cân đối kết toán hợp nhất toàn ngân hàng hàng quý của các ngân hàng. |
II | Đầu ra | |
1 | TNSDP | Thu nhập sau dự phòng gồm thu nhập từ lãi, thu nhập phi lãi trừ đi chi phí dự phòng của ngân hàng Trong đó, thu nhập từ lãi và thu nhập phi lãi được lấy từ mục thu nhập lãi thuần, lãi/lỗ từ hoạt động dịch vụ, lãi/lỗ từ hoạt động kinh doanh ngoại tệ, lãi/lỗ từ hoạt động mua/bán chứng khoán kinh doanh, lãi/lỗ từ hoạt động mua/bán chứng khoán đầu tư, lãi/lỗ từ hoạt động khác, thu nhập từ hoạt động góp vốn mua cổ phần trong báo cáo thu nhập kết quả hoạt động kinh doanh hợp nhất toàn ngân hàng hàng quý của các ngân hàng.. Chi phí dự phòng được lấy từ mục chi phí/hoàn nhập dự phòng rủi ro trong báo cáo thu nhập kết quả hoạt động kinh doanh hợp nhất toàn ngân hàng hàng quý của các ngân hàng.. |
2 | DNTDR | Dư nợ tín dụng là tổng dư nợ tín dụng của ngân hàng đã trừ đi quỹ dự phòng. Việc trừ đi quỹ dự phòng của ngân hàng nhằm tính đến yếu tố nợ xấu của ngân hàng Dữ liệu của biến được lấy từ mục Cho vay khách hàng trong bảng cân |
Ký hiệu | Mô tả | |
đối kết toán hợp nhất toàn ngân hàng hàng quý của các ngân hàng. | ||
3 | NV | Nguồn vốn gồm tổng huy động vốn từ nền kinh tế được tính bằng tổng tài sản trừ đi vốn chủ sở hữu của ngân hàng Dữ liệu của biến được lấy từ mục Vốn và các quỹ trong bảng cân đối kết toán hợp nhất toàn ngân hàng hàng quý của các ngân hàng. |
4 | TSCSLK | Tài sản có sinh lời khác gồm tổng tài sản trừ đi dư nợ tín dụng sau dự phòng, tài sản cố định và các khoản mục tiền mặt của ngân hàng. Dữ liệu của biến được lấy từ mục Tổng tài sản, Cho vay khách hàng, Tài sản cố định, Tiền mặt, Tiền gửi tại NHNN trong bảng cân đối kết toán hợp nhất toàn ngân hàng hàng quý của các ngân hàng. |
Nguồn: tính toán của tác giả
1,2
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
2.2.2.6. Kết quả đo FP của các NHTM Việt nam
BIDV | MBBank | Sacombank | |
SHB | Vietcombank | Vietinbank |
Hình 2.3: Kết quả FP của các NHTM có OFDI giai đoạn từ quý 2/2009 – quý 2/2020
Nguồn: tính toán của tác giả
Kết quả FP các ngân hàng trong giai đoạn từ quý 1 năm 2009 đến quý 2 năm 2020 cho thấy xu hướng tăng theo thời gian khá rõ nét. Đồng thời nhìn vào kết quả cũng cho thấy những biến động về thứ tự các ngân hàng trong giai đoạn cũng khá rõ nét. Ngân hàng có mức cải thiện lớn nhất là SHB khi vào quý 1/2009 là ngân hàng đứng cuối trong danh mục về FP thì đến cuối giai đoạn vào quý 2/2020 đã tăng lên đứng thứ 5 trong giai đoạn, xếp trên Mbbank và sacombank. Ngược lại MBBank có xu hướng giảm sút khi từ vị trí thứ nhất xuống vị thứ 6. Sacombank vẫn ở vị trí khá hạn chế ở nửa cuối khi từ vị trí thứ 6 xuống vị trí thứ 7. Nhóm những ngân hàng còn lại gồm agribank, vietinbank, vietcombank và BIDV có FP cao hơn. Trong đó Agribank và Vietncombank là các ngân hàng thể hiện xu hướng cải thiện rõ nhất trong giai đoạn. Tuy nhiên BIDV là ngân hàng có FP ở mức cao trong hầu hết khoảng thời gian so với các ngân hàng khác. FP của Vietinbank có xu hướng đi ngang trong thời gian.
Những diễn biến này cho thấy tín hiệu ban đầu khá tích cực khi xem xét đến quan hệ với hoạt động OFDI. Cụ thể trong giai đoạn BIDV là ngân hàng có hoạt động OFDI nổi bật nhất trong số 7 ngân hàng được xem xét. Tuy nhiên hoạt động OFDI của BIDV trong giai đoạn hầu hết trong tình trạng tái cơ cấu, điều chỉnh với quy mô không gia tăng nhiều. Trong khi đó SHB, Sacombank là các ngân hàng có mức độ tăng OFDI khá tích cực trong giai đoạn nhận được mức cải thiện FP tích cực.
2.2.3. Các biến điều tiết mối quan hệ giữa OFDI và hiệu quả hoạt động
Như trình bày trong chương 1 – cơ sở lý luận, mục 3 – xây dựng các giả thuyết, luận án xác định mối quan hệ giữa mức độ OFDI và hiệu quả hoạt động của các công ty có OFDI có thể bị điều tiết bởi 3 yếu tố gồm: số lượng địa bàn/thị trường nước ngoài của công ty, chiều dài lịch sử hoạt động kinh doanh tại thị trường nước ngoài của công ty, và tính chất sở hữu nhà nước của công ty. Áp dụng 3 yếu tố điều tiết này cho các ngân hàng NHTM Việt Nam có hoạt động OFDI, luận án xác định 3 biến điều tiết gồm:
Biến số lượng địa bàn, thị trường nước ngoài: biến được xác định trên cơ sở thống kê số lượng các quốc gia khác nhau mà từng NHTM Việt Nam có hoạt động OFDI có hoạt động. Trong đó lưu ý biến số lượng địa bàn, thị trường được xác định sẽ bao gồm cả các thị trường mà ngân hàng có mở văn phòng đại diện, chi nhánh, liên doanh, hay ngân hàng con, công ty con. Theo đó kết quả của biến điều tiết số lượng địa bàn, thị trường nước ngoài của mỗi ngân hàng sẽ có thể lớn hơn số thị trường mà ngân hàng thực OFDI. Nguyên nhân do biến điều tiết tính cả thị trường mà ngân hàng
mở văn phòng đại diện, công ty tài chính, không nhất thiết chỉ bó gọn trong 3 hình thức OFDI là chi nhánh, liên doanh và ngân hàng con. Việc mở rộng này để phù hợp với thực tế có nhiều trường hợp ngân hàng mặc dù chỉ mở văn phòng đại diện hay công ty tài chính nhưng có vốn đầu tư hoặc có thực hiện hoạt động kinh doanh. Biến được ký hiệu là DB.
Biến chiều dài lịch sử hoạt động kinh doanh tại thị trường nước ngoài: biến được xác định trên cơ sở thống kê số lượng quý tính từ thời điểm ngân hàng bắt đầu có hoạt động OFDI ra thị trường nước ngoài. Biến được ký hiệu là TG.
Biến tính chất sở hữu nhà nước: biến được xây dựng dưới dạng biến giả. Trong đó nếu ngân hàng có vốn sở hữu nhà nước sẽ nhận giá trị 1 và nếu ngân hàng không có vốn sở hữu nhà nước sẽ nhận giá trị 0. Biến được ký hiệu là SH.
Với tính chất là các biến điều tiết mối quan hệ giữa mức độ OFDI và FP trong mô hình nên các biến được đưa vào mô hình dưới dạng biến tương tác với biến mức độ OFDI. Cụ thể như sau:
Bảng 2.8: Giả thuyết về các biến điều tiết trong mô hình
Giả thuyết | Biến tương tác | Căn cứ | |
1 | Biến điều tiết số lượng thị trường nước ngoài có tác động đến mối quan hệ giữa mức độ OFDI và OE đo bằng chỉ số hiệu quả Färe-Primont | OFDI x DB | Porter (1986); O'Donnell (2012) |
2 | Biến điều tiết chiều dài lịch sử hoạt động tại thị trường nước ngoài có tác động đến mối quan hệ giữa mức độ OFDI và OE đo bằng chỉ số hiệu quả Färe-Primont | OFDI x LS | Bartlett và Ghoshal (1986, 1987, 2002) |
3 | Biến điều tiết tính chất sở hữu có tác động đến mối quan hệ giữa mức độ OFDI và OE đo bằng chỉ số hiệu quả Färe-Primont | OFDI x SH | Nohria và Gulati (1994); Gary (2005); Staehle (1991) |
Nguồn: tác giả
2.2.4. Các biến kiểm soát
Để kiểm soát các yếu tố khác ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa OFDI và FP, mô hình nghiên cứu đưa thêm các biến kiểm soát. Với đặc điểm dữ liệu là dữ liệu bảng, biến kiểm soát sẽ liên quan đến đặc điểm của từng doanh nghiệp và đặc điểm của từng ngành. Trong đó biến đặc điểm doanh nghiệp được sử dụng phổ biến nhất là quy mô doanh nghiệp, vốn chủ sở hữu, chi phí…. Biến đặc điểm ngành thường được sử dụng dưới dạng biến giả tương ứng với mỗi ngành hoặc quốc gia, khu vực riêng. Trong nghiên cứu này, do đối tượng nghiên cứu chỉ là các ngân hàng Việt nam nên chỉ sử dụng biến kiểm sát đặc trưng cho doanh nghiệp. Theo đó, căn cứ trên các nghiên cứu, 3 biến có tác động đến mối quan hệ giữa OFDI và FP gồm:
Trước hết là biến quy mô. Theo Kotabe (2002), Haar (1989) và Morck (1991), phương sai trong kết quả hoạt động của doanh nghiệp được giải thích một phần bởi quy mô do vấn đề lợi thế theo quy mô của doanh nghiệp. Do đó, trong phân tích dữ liệu, cần phải kiểm soát quy mô doanh nghiệp để tránh các ước tính tham số có thể bị sai lệch. Theo Grant (1987), Mathur (2001), Gomes (1999), quy mô của doanh nghiệp có thể sử dụng biến đại diện là log của tổng tài sản hoặc log của tổng thu nhập. Luận án sẽ xem xét biến log tổng tài sản.
Biến kiểm soát thứ hai là tài sản cố đinh: tài sản cố định của doanh nghiệp (nhất là tài sản vô hình) có ý nghĩa tương tự như quy mô. Theo Christophe (2005), tài sản cố định của doanh nghiệp có liên quan đến lợi thế của doanh nghiệp trong cạnh tranh và do đó có mối quan hệ thuận chiều với kết quả hoạt động của doanh nghiệp. Trong đó biến đại diện quan trọng nhất là chi phí cho nghiên cứu phát triển. Tương tự tài sản liên quan đến marketing, mạng lưới, cơ sở hạ tầng, thu hút lao động… cũng được xác định là có mối quan hệ với kết quả hoạt động của doanh nghiệp. Tựu chung lại, biến đại diện thường được sử dụng là chi phí quản lý của doanh nghiệp. Theo đó, luận án sẽ xem xét biến kiểm soát chi phí quản lý trong mô hình.
Cuối cùng là yếu tố liên quan đến vốn. Theo Molyneux và Seth (1996) nghiên cứu các yếu tố quyết định khả năng sinh lời của chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại Mỹ trong giai đoạn 1987 đến 1991 kết luận rằng năng lực về vốn là yếu tố then chốt quyết định kết quả kinh doanh của các ngân hàng nước ngoài tại Mỹ. Theo đó, luận án sẽ xem xét biến kiểm soát vốn chủ sở hữu trong mô hình.
Bảng 2.9: Giả thuyết về các biến kiểm soát trong mô hình
Giả thuyết | Căn cứ | |
1 | Quy mô tổng tài sản có tác động thuận chiều với chỉ OE đo bằng chỉ số hiệu quả Färe-Primont của các ngân hàng của các ngân hàng | Kotabe (2002), Haar (1989) và Morck (1991), |
2 | Chỉ tiêu chi phí quản lý có tác động ngược chiều với chỉ OE đo bằng chỉ số hiệu quả Färe- Primont của các ngân hàng của các ngân hàng | Christophe (2005), |
3 | Quy mô vốn chủ sở hữu có tác động ngược chiều với chỉ OE đo bằng chỉ số hiệu quả Färe- Primont của các ngân hàng của các ngân hàng | Molyneux và Seth (1996) |
Nguồn: tác giả
2.3. Phương pháp phân tích
2.3.1. Phương pháp sử dụng trong phân tích định lượng
2.3.1.1. Các công cụ sử dụng
Dữ liệu trong luận án sử dụng dữ liệu bảng. Trong đó mô hình tổng quát của dữ liệu bảng như sau:
Yit= βit+ β2 X2it+ β3X3it+ uit i = 1, 2, 3, 4 t = 1, 2, ...,
Để phân tích dữ liệu bảng, luận án sử dụng 4 phương pháp gồm: phương pháp phân tích ảnh hưởng cố định (fixed effect), phương pháp phân tích ảnh hưởng ngẫu nhiên (random effect) và phương pháp GSL, PCSE để khắc phục những khuyết tật của mô hình nếu có.
Mô hình tác động cố định
Hiệu ứng cố định được sử dụng khi cần phân tích tác động giữa các biến thay đổi theo thời gian. FE khám phá mối quan hệ giữa biến dự báo và biến kết quả trong một thực thể (như trong một công ty). Trong mỗi thực thể lại có những đặc điểm riêng có ảnh hưởng hoặc không thể ảnh hưởng đến các biến dự báo (ví dụ, hoạt động kinh doanh của một công ty có thể ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của nó).
Khi sử dụng FE, giả định rằng có điều gì đó bên trong thực thể có thể tác động các biến dự báo hoặc kết quả và cần kiểm soát điều này. Đây là nền tảng đằng sau giả định rằng có mối tương quan giữa lỗi của thực thể và các biến dự báo. FE loại bỏ ảnh hưởng của các đặc điểm bất biến theo thời gian đó để chúng ta có thể đánh giá ảnh hưởng ròng của các yếu tố dự báo lên biến kết quả.