Đánh giá hiệu quả hoạt động của các chi nhánh Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn trên địa bàn thành phố Thái Nguyên bằng phương pháp Malmquist Index

Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 13 (2020) 
77 
ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC CHI NHÁNH NGÂN HÀNG 
NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ 
THÁI NGUYÊN BẰNG PHƯƠNG PHÁP MALMQUIST INDEX 
Dương Hoài An1, Nguyễn Đức Thu2, 
Hoàng Thuỷ Tiên3 
Tóm tắt 
Hiệu quả hoạt động của các ngân hàng, trong đó có ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn 
(Agribank), đã và đang là mối quan tâm của nhiều bên liên quan như các nhà đầu tư, bản thân các ngân 
hàng, khách hàng và các cơ quan quản lý. Từ trước đến nay đã có nhiều nghiên cứu sử dụng các chỉ tiêu 
kỹ thuật để đánh giá khả năng trả nợ, mức độ rủi ro của các ngân hàng. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu 
nào áp dụng phương pháp Malmquist Index để so sánh các yếu tố đầu ra với đầu vào nhằm đánh giá hiệu 
quả hoạt động của các chi nhánh Agribank trên địa bàn thành phố Thái Nguyên. Nghiên cứu này đã xây 
dựng được một bộ số liệu bảng (panel-data) từ các đầu ra, đầu vào trong 3 năm 2017-2019 tại ba chi 
nhánh Agribank trên địa bàn thành phố Thái Nguyên và sử dụng phương pháp Malmquist index để đánh 
giá hiệu quả hoạt động của các chi nhánh này. Kết quả cho thấy, khi đánh giá tổng thể cả 3 chi nhánh, 
các chi nhánh hoạt động hiệu quả trong giai đoạn nghiên cứu. Tuy nhiên, khi đánh giá theo từng chi 
nhánh, nghiên cứu cho thấy chỉ có chi nhánh 3 là hoạt động có hiệu quả, còn chi nhánh 1 và 2 là chưa. 
Lý do là vì hai chi nhánh này chưa đạt hiệu quả về công nghệ nên chưa đạt hiệu quả hoạt động trong giai 
đoạn nghiên cứu. Nghiên cứu này chỉ ra rằng, để đạt hiệu quả hoạt động, các chi nhánh này nên áp dụng 
tốt hơn công nghệ hiện đại để tăng doanh thu và giảm chi phí 
Từ khóa: Hiệu quả hoạt động, Malmquist index, Agribank, Thái Nguyên. 
EVALUATION OF PERFORMANCE EFFECTIVENESS OF THE VIETNAM 
BANK FOR AGRICULTURE AND RURAL DEVELOPMENT’S BRANCHES 
IN THAI NGUYEN CITY BY MALMQUIST INDEX METHOD 
Abstract 
The performance effectiveness in banks, including the Vietnam bank for Agriculture and Rural 
development (Agribank), has been a consideration of many stakeholders such as investors, banks 
themselves, customers and regulatory agencies. So far, many studies have used technical indicators to 
assess the solvency or risk levels of banks. However, there has been no study applying the Malmquist 
Index method to compare the outputs and inputs to evaluate the performance of Agribank branches in 
Thai Nguyen city. This research built a set of panel data from the outputs and inputs in three years from 
2017 to 2019 in three branches of Agribank in Thai Nguyen city and used the Malmquist Index method to 
assess the performance of those branches. The result showed that regarding three branches overall, they 
operated effectively in the research period. However, assessing each branch individually showed that only 
the 3rd branch’s performance was effective, while the others were not. The reason is that those branches 
were no longer effective in technological application. This study indicates that in order to achieve fruitful 
performance, all branches should apply modern technology to increase revenues and reduce costs. 
Key words: Performance, Malmquist index, Agribank, Thai Nguyen. 
JEL classification: G21, G24
1. Đặt vấn đề 
Hiệu quả hoạt động của các ngân hàng đã và 
đang là mối quan tâm của nhiều bên liên quan như 
các nhà đầu tư, bản thân các ngân hàng, khách 
hàng và các cơ quan quản lý. Ngân hàng Nông 
nghiệp và phát triển nông thôn đã và đang đóng 
một vai trò rất quan trọng trong việc huy động và 
cung cấp tín dụng cho lĩnh vực nông nghiệp nông 
thôn. Việc Agribank hoạt động có hiệu quả hay 
không còn có ý nghĩa quyết định đến sự phát triển 
của lĩnh vực nông nghiệp, khu vực nông thôn và 
người nông dân. 
Agribank thành phố Thái Nguyên hiện đang 
huy động nguồn vốn từ tất cả các thành phần và 
khu vực kinh tế để cung cấp tín dụng cho lĩnh vực 
nông nghiệp và nông thôn trên địa bàn thành phố 
Thái Nguyên. Nghiên cứu này sử dụng phương 
pháp Malmquist index để đánh giá hiệu quả hoạt 
động của 03 chi nhánh Agribank trên địa bàn 
thành phố Thái Nguyên. Đó là Chi nhánh Nam 
Thái Nguyên có trụ sở tại số 10, Đường Cách 
Mạng Tháng 8, thành phố Thái Nguyên; Chi 
nhánh tỉnh Thái Nguyên có trụ sở tại số 279, 
đường Thống Nhất, thành phố Thái Nguyên; và 
Chi nhánh Sông Cầu có trụ sở tại số 138, đường 
Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 13 (2020) 
78 
Hoàng Văn Thụ, thành phố Thái Nguyên. Kết quả 
nghiên cứu sẽ cho phép biết được hiệu quả hoạt 
động của từng chi nhánh và các yếu tố ảnh hưởng, 
từ đó làm căn cứ cho việc đề xuất các giải pháp 
nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng trong 
thời gian tới. 
Bố cục của bài viết như sau: Phần 1 trình bày 
tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu, Phần 2 trình 
bày tổng quan tài liệu nghiên cứu, Phần 3 giới 
thiệu phương pháp nghiên cứu và lựa chọn biến 
số, Phần 4 trình bày kết quả nghiên cứu và thảo 
luận, và Phần 5 kết luận. 
2. Tổng quan tài liệu nghiên cứu 
2.1. Các nghiên cứu quốc tế 
Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu đánh giá 
về hiệu quả hoạt động của các ngân hàng. Phần 
lớn trong số này sử dụng phương pháp DEA (Data 
Envelopment Analysis). Một số ít sử dụng phương 
pháp Malmquist Index. Những nghiên cứu này 
được bình luận một cách vắn tắt dưới đây. 
Halkos and Salamouris (2004) sử dụng số 
liệu panel data đã phân tích hiệu quả chi phí của 
16 ngân hàng thương mại Hy Lạp trong giai đoạn 
2000-2004. Tác giả sử dụng phương pháp DEA 
hai giai đoạn: Giai đoạn thứ nhất tác giả sử dụng 
DEA để đánh giá hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả chi 
phí và hiệu quả phân bổ, giai đoạn thứ hai tác giả 
sử dụng mô hình Tobit để ước lượng ảnh hưởng 
của các nhân tố bên ngoài và bên trong đến hiệu 
quả của ngân hàng. Kết quả thu được ở giai đoạn 
1: Kết quả phân tích DEA chỉ ra rằng các ngân 
hàng cổ phần của Hy Lạp có thể tăng hiệu quả chi 
phí lên trung bình 17,7%, ngoài ra phi hiệu quả 
phân bổ luôn cao hơn phi hiệu quả kỹ thuật. Giai 
đoạn 2: Kết quả của mô hình Tobit chỉ ra rằng ảnh 
hưởng của việc vốn hóa, số lượng các chi nhánh 
và số thẻ ATM phụ thuộc vào các thước đo hiệu 
quả khác nhau. 
Gwahula Raphael (2013) đánh giá hiệu quả 
hoạt động của các NHTM tại Tanzania trong giai 
đoạn bảy năm 2005-2011 đã sử dụng phương pháp 
phân tích bao dữ liệu (DEA) và chỉ số Malmquist. 
Với quan điểm coi ngân hàng như một trung gian tài 
chính dẫn vốn trong nền kinh tế, tác giả lựa chọn các 
biến đầu vào bao gồm: lao động, khấu hao, chi phí 
hoạt động, chi phí tài chính; biến đầu ra là dư nợ và 
giá trị của các khoản đầu tư. Kết quả nghiên cứu từ 
Malmquist cho thấy thay đổi hiệu quả (effch) của 
các ngân hàng ở mức thấp, chỉ đạt 1,005%, con số 
này khá thấp khi so sánh với trung bình các ngân 
hàng trên thế giới. Bài nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, 
ở nhóm các ngân hàng nghiên cứu có hiệu quả phân 
bổ nhỏ hơn hiệu quả kỹ thuật (hiệu quả phân bổ 
=0,998%, hiệu quả kỹ thuật =1,046%) điều này hàm 
ý rằng các ngân hàng ở Tanzania đã phân bổ nguồn 
lực đầu vào chưa hợp lý. 
Chang-Sheng Liao (2009) ước lượng hiệu 
quả và sự thay đổi hiệu quả của các ngân hàng Đài 
Loan giai đoạn 2002-2004 bằng phương pháp 
DEA. Tác giả sử dụng biến đầu vào bao gồm chi 
phí hoạt động, chi phí trả lãi và biến đầu ra bao 
gồm dư nợ, thu nhập lãi và đầu tư. Kết quả nghiên 
cứu cho thấy hiệu suất thay đổi theo quy mô của 
các ngân hàng trong nước có xu hướng giảm (giai 
đoạn 2002- 2003 là 1,284%, giai đoạn năm 2003-
2004 là 0,7975%). Do đó, nhiệm vụ quan trọng 
của các nhà quản lý ngân hàng là điều chỉnh quy 
mô hoạt động sao cho đạt được hiệu quả tốt. Bài 
nghiên cứu hàm ý rằng, các ngân hàng kém hiệu 
quả có thể sử dụng công nghệ nhằm nâng cao hiệu 
quả hoạt động. 
2.2. Các nghiên cứu trong nước 
Tương tự, tại Việt Nam, hiệu quả hoạt động 
của các ngân hàng cũng đã và đang làm mối quan 
tâm của nhiều nhà nghiên cứu. Các phương pháp 
phổ biến chủ yếu vẫn là DEA. Một số lượng nhỏ 
tận dụng được các nguồn số liệu dạng bảng để áp 
dụng phương pháp Malmquist Index để đánh giá 
hiệu quả hoạt động của các ngân hàng trong một 
giai đoạn. Các nghiên cứu này được phân tích một 
cách vắn tắt dưới đây. 
Nguyễn Việt Hùng (2008) sử dụng phương 
pháp DEA đo lường hiệu quả hoạt động 32 
NHTM Việt Nam giai đoạn 2001 - 2005 với ba 
biến đầu vào gồm chi phí trả lương cho nhân viên, 
tổng vốn huy động, biến đầu ra bao gồm thu từ lãi 
và thu ngoài lãi. Tác giả sử dụng phương pháp 
DEA kết hợp chỉ số Malmquist với mô hình hàm 
sản xuất biên ngẫu nhiên, sau đó hồi quy với 
Tobit, kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố như: 
Ở mức ý nghĩa thống kê 1%, tỷ lệ tiền gửi/cho vay 
(DLR = -0,0517) có ảnh hưởng âm đến hiệu quả 
kỹ thuật ước lượng được. Điều này có nghĩa là nếu 
các ngân hàng sử dụng tốt nguồn vốn huy động thì 
có thể sẽ làm tăng hiệu quả hoạt động, hệ số ước 
lượng được của biến cho vay so với tổng tài sản 
có (LOANTA = -0,1434) ước lượng được ở mức 
ý nghĩa 1%, kết quả này cho thấy không phải ngân 
hàng cho vay càng nhiều thì lại hiệu quả càng cao, 
kết quả hệ số ước lượng được của biến NPL = -
0,2661 (nợ quá hạn/tổng dư nợ cho vay) là âm và 
có ý nghĩa thống kê ở mức 10% điều này cho ta 
thấy rằng nếu các ngân hàng sử dụng không tốt 
nguồn vốn huy động được và cho vay chạy theo 
doanh số thì nguy cơ nợ xấu sẽ tăng và làm giảm 
hiệu quả hoạt động của các ngân hàng và một số 
yếu tố khác có ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh 
của các NHTM trong giai đoạn đó. 
Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 13 (2020) 
79 
Nguyễn Thị Hồng Vinh (2012) đã dựa trên 
phương pháp phân tích bao dữ liệu để đo lường 
hiệu quả kỹ thuật và chỉ số Malmquist của các 
NHTM Việt Nam giai đoạn 2007-2010. Kết quả 
cho thấy các NHTM chưa sử dụng hiệu quả nguồn 
lực của mình, cụ thể: Hiệu quả kỹ thuật là 0,7 năm 
2007; 0,686 năm 2008; 0,865 năm 2009 và 0,818 
năm 2010. Chỉ số Malmquist tuy tăng 8,8% trong 
cả giai đoạn nhưng hiệu quả kỹ thuật và tiến bộ 
công nghệ còn thấp. 
Liễu Thu Trúc và Võ Thành Danh (2012) 
phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt 
động kinh doanh của hệ thống NHTM việt nam 
giai đoạn 2006 - 2009, kết quả của chỉ số 
Malmquist cho thấy rằng hiệu quả kỹ thuật toàn 
bộ (TE) của toàn hệ thống NHTMCP đạt 0,923. 
Điều này cũng có nghĩa là các NHTMCP vẫn còn 
sử dụng không hiệu quả các đầu vào khoảng 7,7%. 
Trong năm 2007 mức hiệu quả kỹ thuật (TE) đạt 
được là khá thấp chỉ khoảng 88,8%. Tuy nhiên, 
trong hai năm 2008 và 2009 tiếp theo mức hiệu 
quả này đã có bước cải thiện. Điều này cho thấy 
hệ thống NHTMCP đang dần sử dụng có hiệu quả 
hơn các nguồn lực mặc dù vẫn còn thấp hơn so với 
năm 2006. Ngoài ra, trong giai đoạn 2006-2009 
hiệu quả kỹ thuật thuần (PE) bình quân của toàn 
hệ thống NHTMCP là 0,965 lớn hơn so với hiệu 
quả quy mô bình quân 0,957. Như vậy, có thể thấy 
trong thời kỳ này các nhân tố phản ánh hiệu quả 
kỹ thuật thuần đóng góp vào hiệu quả toàn bộ là 
lớn hơn so với hiệu quả quy mô. 
Sau khi tổng kết các nghiên cứu trước đó, dễ 
thấy rằng phương pháp bao dữ liệu DEA và chỉ số 
Malmmquist đã được sử dụng ngày càng phổ biến 
trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động, hiệu quả 
kỹ thuật của các NHTM. Tuy nhiên chưa có một 
nghiên cứu nào sử dụng các phương pháp trên để 
đánh giá hiệu quả hoạt động của các Agribank trên 
địa bàn thành phố Thái Nguyên. 
3. Phương pháp nghiên cứu 
3.1. Phương pháp thu thập số liệu và phân tích 
Số liệu sơ cấp dùng trong nghiên cứu này 
gồm những thông tin thu thập được trong quá trình 
quan sát, trao đổi trực tiếp với các cán bộ ngân 
hàng Agribank tại các chi nhánh trên địa bàn 
thành phố Thái Nguyên. Những thông tin từ 
nguồn số liệu sơ cấp làm cơ sở cho việc lựa chọn 
các yếu tố đầu vào và đầu ra khả thi cho nghiên 
cứu. Số liệu thứ cấp phục vụ cho nghiên cứu này 
bao gồm các Bảng cân đối kế toán, Báo cáo kết 
quả hoạt động kinh doanh cùng các tài liệu, 
thông tin từ nhiều nguồn khác như: sách, báo, tạp 
chí có liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu. Các số 
liệu này chủ yếu dùng để đánh giá khái quát tình 
hình huy động, cho vay của các chi nhánh và đưa 
vào mô hình tính toán ra Malmquist indices. 
Để phân tích tác động của các nhân tố đến 
hiệu quả hoạt động các chi nhánh ngân hàng 
Agribank trên địa bàn Thành phố Thái Nguyên, 
tác giả sử dụng nguồn lực của các chi nhánh theo 
phương pháp phân tích phi tham số với sự trợ giúp 
của phần mềm DEAP 2.1, sử dụng chỉ số 
Malmquist để phân tích hiệu quả kỹ thuật của các 
chi nhánh ngân hàng. 
Chỉ số Malmquist (Malmquist S., 1953) sử 
dụng dể xác định sự khác biệt hiệu quả (tính toán 
bằng cách thiết lập các ma trận đa chiều nhằm so 
sánh các đầu ra với các đầu vào) giữa hai đơn vị 
hoặc một đơn vị trong hai khoảng thời gian. 
Phương pháp này được Sten Malmquist tìm ra và 
giới thiệu trong bài viết “Index numbers and 
indifference surfaces”, năm 1953. Các yếu tố đầu 
vào và đầu ra sử dụng để tính toán Malmquist 
Index được thu thập từ nguồn số liệu thứ cấp, cụ 
thể là các báo cáo của ngân hàng. 
Chỉ số thay đổi TFP – Malmquist đo lường 
sự thay đổi của tổng đầu ra so với đầu vào. Giả 
định rằng tương ứng với mỗi thời kỳ t = 1,  T 
có công nghệ sản xuất Ht biểu thị cách kết hợp tất 
cả đầu ra yt có thể được sản suất bằng cách sử 
dụng đầu vào xt, nghĩa là: 
Ht = [(xt, yt): xt có thể sản xuất yt] 
Giả định rằng Ht thoả mãn một số tiêu chuẩn 
nhất định để xác định hàm khoảng cách đầu ra. 
Hàm khoảng cách đầu ra được xác định theo Ht 
trong thời kỳ t như sau: 
𝐷0
𝑡(𝑥𝑡 , 𝑦𝑡) = inf⁡(𝜆: (𝑥𝑡 , 𝑦𝑡 𝜆⁄ 𝜖⁡𝐻𝑡 
Hàm khoảng cách 𝐷0
𝑡(𝑥𝑡, 𝑦𝑡) ≤ 1 khi và chỉ 
khi (x, y) ∈ H. Hơn nữa 𝐷0
𝑡(𝑥𝑡, 𝑦𝑡) = 1 khi và chỉ 
khi (x, y) nằm trong biên của công nghệ. Để xác 
định chỉ số Malmquist, chúng ta cần mô tả bốn 
hàm khoảng cách như sau: 𝐷0
𝑡(𝑥𝑡, 𝑦𝑡) và 
⁡𝐷0
𝑡+1(𝑥𝑡+1, 𝑦𝑡+1) tương ứng là hàm khoảng cách 
theo đó các điểm sản xuất được so sánh với công 
nghệ biên tại thời điểm t và t+1. 
𝐷0
𝑡(𝑥𝑡+1, 𝑦𝑡+1) và 𝐷0
𝑡+1(𝑥𝑡, 𝑦𝑡) là hàm khoảng 
cách đầu ra theo đó điểm sản xuất được so sánh 
với công nghệ biên tại các thời điểm khác nhau. 
Theo Caves, Christensen và Diewert (1982), 
chỉ số năng suất Malmquist theo đầu ra được xác 
định như sau: 
𝑀0
𝑡 =⁡
𝐷0
𝑡(𝑥𝑡+1, 𝑦𝑡+1)
𝐷0
𝑡(𝑥𝑡 , 𝑦𝑡)
Trong đó 𝑀0
𝑡⁡đo sự thay đổi năng suất bắt 
nguồn từ sự thay đổi trong hiệu quả kỹ thuật trong 
thời kỳ t tới t+1 với công nghệ thời kỳ t+1 được 
cho như sau: 
Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 13 (2020) 
80 
𝑀0
𝑡 =⁡
𝐷0
𝑡+1(𝑥𝑡+1, 𝑦𝑡+1)
𝐷0
𝑡+1(𝑥𝑡, 𝑦𝑡)
Để tránh chọn ngưỡng chuẩn một các ... hàng hoạt động không 
ở mức quy mô tối ưu. Ngoài chỉ tiêu CRS, các chỉ 
tiêu đo lường hiệu quả theo quy mô khác bao gồm: 
Hiệu quả biến đổi theo quy mô - VRS, hiệu quả 
tăng dần theo quy mô-IRS, và hiệu quả giảm dần 
theo quy mô-DRS. Nếu không có những khác biệt 
về môi trường kinh doanh và các sai số trong việc 
xác định các yếu tố đầu vào và các sản phẩm đầu 
ra, tính không hiệu quả về kỹ thuật thuần của một 
ngân hàng nào đó sẽ phản ánh sự khác biệt so với 
ngân hàng hoạt động hiệu quả nhất. Do đó, kết quả 
của phân tích bao dữ liệu DEA bao gồm: Mức hiệu 
quả theo quy mô của mỗi ngân hàng, hiệu quả kỹ 
thuật thuần, hiệu quả kỹ thuật toàn bộ và xác định 
mức chuẩn thực tế hoạt động tốt nhất trong đánh 
giá hiệu quả ngân hàng. 
3.2. Lựa chọn biến số 
Đặc điểm nổi bật trong hoạt động của ngành 
ngân hàng đó là ngành dịch vụ có nhiều đầu vào và 
nhiều đầu ra, bởi vậy điều quan tâm đó là làm thế 
nào chỉ định được các đầu ra và các đầu vào của 
các ngân hàng một cách hợp lý. Trên thực tế hiện 
nay cho thấy cũng chưa có một lý thuyết hoặc một 
định nghĩa nào hoàn chỉnh, rõ ràng về việc xác định 
các đầu vào và đầu ra của ngân hàng. Theo cách 
tiếp cận trung gian: Dựa trên quan điểm cho rằng 
các ngân hàng là các tổ chức tài chính huy động và 
phân bổ các nguồn vốn cho vay và các tài sản khác; 
nghiên cứu này xem các khoản tiền gửi được coi 
như là đầu vào (X1) và chi trả lãi cho hoạt động tín 
dụng (X2) và chi phí cho các hoạt động khác trong 
đó có chi phí cho nhân viên (X3) là một bộ phận của 
tổng chi phí hoạt động của ngân hàng. Các biến đầu 
ra bao gồm: Lượng tiền cho vay (Y1), thu nhập từ 
hoạt động tín dụng (Y2); thu nhập từ hoạt động 
khác (Y3) (Nguyễn Việt Hùng, 2008; Kao and Liu, 
2009; Paradi et al., 2011; Eken and Kale, 2011; 
Ngô Đăng Thành, 2012). 
Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 13 (2020) 
81 
Bảng 1: Thống kê mô tả của các biến đầu vào và đầu ra 
(Đơn vị tính: triệu đồng) 
Biến số Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất 
Đầu ra 
Lượng tiền cho vay 6.338,759 6.071,09 1.132,85 18.244,65 
Thu nhập từ hoạt động tín dụng 2.549,654 3.246,69 207,54 7.249,93 
Thu nhập từ hoạt động khác 117,0782 129,0272 21,488 314,53 
Đầu vào 
Lượng vốn huy động 7.153,895 5.611,98 1.464,117 15.884,08 
Chi phí cho hoạt động tín dụng 2.144,68 2.904,249 116,578 6.226,54 
Chi phí cho các hoạt động khác 406,2094 474,6627 64,41 1.132,85 
Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu điều tra 
Bảng 1 trình bày các mô tả thống kê đối với 
các biến đầu vào và đầu ra được lựa chọn đưa vào 
nghiên cứu, số quan sát là 9 quan sát. Số liệu ở 
bảng 1 bao gồm các số liệu trong 3 năm từ năm 
2017-2019 của 3 chi nhánh Ngân hàng Agribank 
trên địa bàn Thành phố Thái Nguyên. 
Lượng tiền cho vay ở đây là tiền cho các cá 
nhân và tổ chức vay, dựa theo mục đích sử dụng 
tiền vay có hai loại là cho vay tiêu dùng và cho 
vay để kinh doanh; dựa vào thời hạn cho vay có 
cho vay ngắn hạn, cho vay trung - dài hạn; dựa 
vào hình thức vay có cho vay cầm cố, thế chấp 
Thu nhập từ hoạt động tín dụng tạo ra từ lãi 
suất cho vay của ngân hàng. Thu nhập từ hoạt 
động khác bao gồm: thu nợ đã xử lý rủi ro, thu lãi 
của các khoản nợ đã xử lý rủi ro, thu nhập phí từ 
hoạt động dịch vụ, thu nhập từ các hoạt động kinh 
doanh khác 
Lượng vốn huy động của ngân hàng có được 
từ tiền gửi của khách hàng bao gồm tiền gửi của 
các tổ chức kinh tế, doanh nghiệp, cơ quan nhà 
nước và tiền gửi tiết kiệm dân cư, phát hành công 
cụ nợ như kỳ phiếu, trái phiếu, séc... vốn vay từ 
các tổ chức tín dụng khác và Ngân hàng Trung 
ươngNgoài nguồn vốn ban đầu tự có của ngân 
hàng thì nguồn vốn huy động sẽ cho phép ngân 
hàng đầu tư, cho vay để thu lợi nhuận, tạo điều 
kiện cho ngân hàng mở rộng kinh doanh và nếu 
nguồn vốn huy động càng lớn sẽ chứng minh rằng 
quy mô, trình độ nghiệp vụ, phương tiện kỹ thuật 
của ngân hàng hiện đại. 
Chi phí cho hoạt động tín dụng bao gồm: trả 
lãi tiền gửi, trả lãi tiền kí quỹ, trả lãi tiền vay 
Chi phí cho các hoạt động khác bao gồm: Chi phí 
chi nộp thuế và các khoản lệ phí, chi phí cho nhân 
viên, chi cho các hoạt động quản lý và công vụ, 
chi về tài sản, chi phí khác. 
 Theo như bảng ta thấy, lượng tiền cho vay 
thấp hơn lượng vốn huy động được khoảng 815 
triệu đồng, hoạt động tín dụng có đem lại lại nhuận 
là khoảng 404 triệu đồng, và chi phí cho các hoạt 
động khác lớn hơn khoảng 3,5 lần so với thu nhập. 
4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận 
4.1. Đánh giá chung về tình hình huy động và 
cho vay tại các chi nhánh Agribank trên địa bàn 
thành phố Thái Nguyên 
Các chỉ tiêu đầu vào và ra của mỗi ngân hàng 
phản ánh một cách khái quát thực trạng của ngân 
hàng tại mỗi thời điểm và giai đoạn. Các chỉ tiêu 
này của ba chi nhánh Agribank trên địa bàn thành 
phố Thái Nguyên được trình bày trong bảng 2 
dưới đây. 
Bảng 2: Tình hình huy động vốn giai đoạn 2017-2019 của các chi nhánh 
Ngân hàng Agribank trên địa bàn thành phố Thái Nguyên 
(Đơn vị tính: triệu đồng) 
Chỉ tiêu Năm 2017 Năm 2018 Năm 2019 
Tổng nguồn vốn huy động 13,778,559.66 16,200,900.00 19,049,100.00 
Tổng dư nợ 11,989,831.48 12,836,100.00 13,742,100.00 
Nợ xấu nội bảng 40,368.30 44,589.00 49,251.00 
Tổng thu dịch vụ 40,916.22 49,833.00 60,693.00 
Nguồn: Số liệu báo cáo Agribank thành phố Thái Nguyên năm 2019 
Nhìn chung, các chỉ tiêu tăng đều qua các năm 
trong giai đoạn nghiên cứu. Tổng dư nợ chiếm tỷ 
trọng khá cao so với tổng nguồn vốn huy động 
được. Cụ thể, chiếm từ trên 72% đến trên 87%. Tỷ 
lệ nợ xấu nội bảng so với tổng dư nợ khá thấp và 
tương đối ổn định qua các năm. Cụ thể, con số này 
chỉ nằm trong khoảng trên 0,33% đến dưới 0,36%. 
Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 13 (2020) 
82 
Tổng thu dịch vụ tăng đều qua các năm và giao 
động trong khoảng từ trên 0,29% đến 0,31%. 
4.2. Đánh giá hiệu quả kỹ thuật của các chi 
nhánh ngân hàng Agribank trên địa bàn Thành 
phố Thái Nguyên theo thời gian (năm) 
Kết quả MI hay thay đổi năng suất nhân tố 
tổng hợp và các thành tố của nó cho 3 chi nhánh 
ngân hàng Agribank trên địa bàn TPTN, bao gồm 
thay đổi hiệu quả kỹ thuật và thay đổi tiến bộ công 
nghệ của các NHTM trong giai đoạn 2017-2019 
được thể hiện trong Bảng 3, trong đó chỉ số trung 
bình cho cả giai đoạn được tính theo công thức 
trung bình nhân. 
Bảng 3: Hiệu quả hoạt động của các chi nhánh ngân hàng Agribank 
trên địa bàn tỉnh Thái Nguyên theo thời gian 
Năm EFFCH3 TECH4 PECH5 SECH6 TFPCH7 
2018 1,000 0,944 1,000 1,000 0,944 
2019 1,000 1,138 1,000 1,000 1,138 
Trung bình 1,000 1,036 1,000 1,000 1,036 
Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu điều tra 
Chú thích: 2017 là năm gốc. 
Chỉ số MI tăng trung bình giai đoạn 2017-
2019 là 3,6%. Thay đổi tiến bộ công nghệ tăng nhẹ 
3,6%, thay đổi hiệu quả thuần và hiệu quả quy mô 
không biến động. Sự gia tăng của chỉ số tiến bộ 
công nghệ đã làm cho chỉ số MI trong kì nghiên 
cứu tăng. 
MI của năm 2018 bị giảm 5,6%, nguyên nhân 
của sự sụt giảm này là do chỉ số thay đổi tiến bộ 
công nghệ chỉ là 94,4% trong khi đó chỉ số hiệu quả 
kỹ thuật vẫn được giữ nguyên là 100%. Sự thay đổi 
của hiệu quả kỹ thuật và giữ nguyên của tiến bộ 
công nghệ chỉ ra rằng giai đoạn này các chi nhánh 
ngân hàng quan tâm nhiều hơn tới hiệu quả kỹ 
thuật. Kết quả này cho thấy tiến bộ công nghệ đóng 
vai trò lớn trong việc giảm thiểu chi phí sản xuất, 
tăng lợi nhuận cho các ngân hàng. Tuy nhiên đầu 
tư vào công nghệ cần nguồn vốn lớn. Ta có thể kết 
luận rằng trong giai đoạn này các chi nhánh ngân 
hàng Agribank trên địa bàn đang quan tâm nhiều 
hơn tới hoạt động quản trị rủi ro, chất lượng dịch 
vụ ngân hàng đảm bảo một sự phát triển bền vững 
hơn là đầu tư những công nghệ sản xuất tiên tiến. 
Tuy nhiên hiệu quả công nghệ có sự thay đổi 
vào năm 2019, chỉ số này tăng từ 94,4% lên 
113,8% so với năm trước. MI của năm 2019 tăng 
là 13,8 lần điều đó phần nào phản ánh các chi 
nhánh ngân hàng Agribank trên địa bàn trong giai 
đoạn này đang chú trọng phát triển, cải tiến cũng 
như áp dụng công nghệ mới để nâng cao hiệu quả 
hoạt động của mình. 
4.3. Phân tích hiệu quả hoạt động của các chi 
nhánh ngân hàng Agribank trên địa bàn Thành 
phố Thái Nguyên theo chi nhánh 
Ngoài việc cho phép phân tích hiệu quả hoạt 
động theo thời gian và cả giai đoạn nghiên cứu, 
phương pháp Malmquist Index còn cho phép việc 
phân tích theo từng đơn vị (chi nhánh ngân hàng 
trong bối cảnh của bài viết này). Từ đó, hiệu quả 
hoạt động của mỗi chi nhánh có thể được so sánh 
với nhau (nếu các điều kiện là tương đồng). Ngoài 
ra, việc phân tích chỉ số năng suất nhân tố tổng 
còn cho phép chỉ ra nguồn của tính hiệu quả hay 
chưa hiệu quả là từ đâu. 
3 Thay đổi hiệu quả kỹ thuật (Technical Efficiency Change). 
4 Thay đổi hiệu quả công nghệ (Technological Efficiency Change). 
5 Thay đổi hiệu quả thuần (Pure Efficiency Change). 
6 Thay đổi hiệu quả quy mô (Scale Efficiency Change). 
7 Thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp (Total Factor Productivity Change). 
Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 13 (2020) 
83 
Bảng 4: Hiệu quả hoạt động của các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Thái Nguyên 
Chi nhánh EFFCH8 TECH9 PECH10 SECH11 TFPCH12 
1 1,000 0,941 1,000 1,000 0,941 
2 1,000 0,973 1,000 1,000 0,973 
3 1,000 1,214 
1,000 1,000 1,214 
Trung bình 1,000 1,036 1,000 1,000 1,036 
Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu điều tra 
Trong giai đoạn 2017-2019, Ngân hàng 
Agribank chi nhánh 3 có chỉ số MI cao nhất 1,214; 
tiếp theo là ngân hàng Agribank chi nhánh 2 có 
chỉ số MI trung bình 0,973 và thấp nhất là ngân 
hàng Agribank chi nhánh 1 có chỉ số MI là 0,941. 
Như vậy, dễ thấy rằng khi đánh giá riêng theo từng 
chi nhánh thì chỉ có chi nhánh 3 có hiệu quả hoạt 
động cao. Việc khi đánh giá hiệu quả chung của 
cả ba chi nhánh kết quả cho thấy các chi nhánh 
này hoạt động hiệu quả là do hiệu quả hoạt động 
của Chi nhánh 3 khá cao (tăng 21,4%) đã có ảnh 
hưởng tích cực đến tính hiệu quả trong hoạt động 
của hai chi nhánh còn lại. 
Từ bảng ta thấy, việc thay đổi chỉ số MI chủ 
yếu phụ thuộc vào chỉ số thay đổi tiến bộ công 
nghệ, ví dụ như ở chi nhánh 1 chỉ số MI giảm 5,9% 
là do chỉ số thay đổi tiến bộ công nghệ chỉ đạt 
94,1% nhỏ hơn chỉ số hiệu quả kỹ thuật (chỉ số hiệu 
quả kỹ thuật là 100%). Chi nhánh 3 có chỉ số tiến 
bộ công nghệ là 121,4% lớn hơn chỉ số hiệu quả kỹ 
thuật (chỉ số hiệu quả kỹ thuật là 100%). Rõ ràng 
là công nghệ đóng một vai trò rất quan trọng quyết 
định đến hiệu quả hoạt động của các tổ chức, mà 
trong đó có các ngân hàng. Do đó, các ngân hàng 
khi muốn thay đổi hiệu quả hoạt động thì cần chú 
trọng đến việc ứng dụng tiến bộ công nghệ một 
cách phù hợp với điều kiện cụ thể và cũng cần đảm 
bảo tính đồng bộ một cách tương đối giữa các chi 
nhánh trong toàn hệ thống ngân hàng. 
5. Kết luận 
Nghiên cứu này đã xây dựng được một bộ số 
liệu bảng (panel-data) từ các đầu ra, đầu vào trong 
giai đoạn 2017-2019 của ba chi nhánh Agribank 
trên địa bàn thành phố Thái Nguyên và sử dụng 
phương pháp Malmquist index để đánh giá hiệu 
quả hoạt động của các chi nhánh này. Kết quả cho 
thấy, khi đánh giá tổng thể cả 3 chi nhánh, các chi 
nhánh Agribank hoạt động hiệu quả trong giai 
đoạn nghiên cứu. Tuy nhiên, khi đánh giá riêng rẽ 
từng chi nhánh, kết quả cho thấy chỉ có chi nhánh 
3 là hoạt động có hiệu quả, còn chi nhánh 1 và 2 
là chưa. Phát hiện này không mâu thuẫn vì hiệu 
quả hoạt động của chi nhánh 3 khá cao và đã có 
những tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động 
của hai chi nhánh còn lại khi đánh giá chung cho 
cả ba chi nhánh. 
Kết quả nghiên cứu các chỉ số thành phần cho 
thấy hai chi nhánh này hoạt động chưa hiệu quả 
trong giai đoạn nghiên cứu là vì chưa đạt hiệu quả 
về công nghệ. Kết quả này hàm ý rằng, để nâng 
hiệu quả hoạt động, hai chi nhánh này có thể áp 
dụng các tiến bộ về khoa học và công nghệ để 
giảm chi phí cho các yếu tố đầu vào và gia tăng 
các yếu tố đầu ra. Cụ thể, việc sử dụng các dịch 
vụ ngân hàng số (digital banking services) sẽ giúp 
tăng khả năng tiếp cận khách hàng (đặc biệt ở khu 
vực vùng sâu, vùng xa, vùng đặc biệt khó khăn) 
để tăng doanh thu, trong khi đó lại có thể giảm chi 
phí cho mỗi khoản vay (transaction costs). 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. Agribank Thành phố Thái Nguyên. (2020). Báo cáo tổng kết 2017 – 2019. 
[2]. Agribank Thành phố Thái Nguyên. (2020). Bảng cân đối kế toán 2017 – 2019. 
[3]. Chang-Sheng Liao. (2009). Efficiency and productivity change in the banking industry in Taiwan: 
Domestic versus foreign banks, Banks and Bank Systems, 4 (4): 84-93. 
8 Thay đổi hiệu quả kỹ thuật (Technical Efficiency Change). 
9 Thay đổi hiệu quả công nghệ (Technological Efficiency Change). 
10 Thay đổi hiệu quả thuần (Pure Efficiency Change). 
11 Thay đổi hiệu quả quy mô (Scale Efficiency Change). 
12 Thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp (Total Factor Productivity Change). 
Chuyên mục: Tài chính – Ngân hàng - TẠP CHÍ KINH TẾ & QUẢN TRỊ KINH DOANH SỐ 13 (2020) 
84 
[4]. Gwahula Raphael. (2013). Efficiency of Commercial Banks in East Africa: A Non Parametric 
Approach, International Journal of Business and Management, 8 (4): 50-64. 
[5]. Halkos George, and Salamouris D. (2004). Efficiency measurement of the Greek commercial banks 
with the use of financial ratios: A Data Envelopment Analysis approach, Management Accounting 
Research, 15(2): 201-224. 
[6]. Nguyễn Việt Hùng (2008). Đo lường hiệu quả hoạt động 32 NHTM Việt Nam giai đoạn 2001 – 2005. 
Luận án tiến sỹ, Trường Đại học Kinh tế quốc dân. 
[7]. Malmquist, S. (1953). Index Numbers And Indifference Surfaces. Trabajos de Estadistica y de 
Investigacion Operativa, 4(2): 209-242. 
[8]. Nguyễn Thị Thu Thương. (2017). Đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại trên 
địa bàn tỉnh Thái Nguyên, Tạp chí khoa học, Trường Đại học Cần Thơ, 50: 52-62. 
[9]. Liễu Thu Trúc và Võ Thành Danh. (2012). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động 
kinh doanh của hệ thống NHTM việt nam giai đoạn 2006-2009. Tạp chí khoa học, Trường Đại học Cần 
Thơ, 21a: 148-157. 
[10]. Nguyễn Thị Hồng Vinh. (2012). Đo lường hiệu quả kỹ thuật và chỉ số Malmquist của Ngân hàng 
thương mại Việt Nam. Tạp chí Kinh tế và Ngân hàng Á Châu, 74: 16-23. 
Thông tin tác giả: 
1. Dương Hoài An 
- Đơn vị công tác: Khoa Kinh tế và Phát triển Nông thôn - Trường 
Đại học Nông Lâm Thái Nguyên 
- Địa chỉ email: duonghoaian@tuaf.edu.vn 
2. Nguyễn Đức Thu 
- Đơn vị công tác: Trường ĐH Kinh tế & QTKD 
3. Hoàng Thuỷ Tiên 
- Đơn vị công tác: Lớp KTNN 48 N01, Khoa Kinh tế và Phát triển 
Nông thôn - Trường Đại học Nông Lâm Thái Nguyên 
Ngày nhận bài: 16/04/2020 
Ngày nhận bản sửa: 18/05/2020 
Ngày duyệt đăng: 30/6/2020