Phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam

 22 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 
Phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cổ phần 
tại Việt Nam 
Analysing technical efficiency of joint stock commercial banks in 
Vietnam 
Nguyễn Minh Kiều1*, Nguyễn Ngọc Thùy Trang2 
1Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam 
2Ngân hàng Eximbank, Việt Nam 
*Tác giả liên hệ, Email: kieu.nm@ou.edu.vn 
THÔNG TIN TÓM TẮT 
DOI: 10.46223/HCMCOUJS. 
econ.vi.15.3.1330.2020 
Ngày nhận: 19/11/2019 
Ngày nhận lại: 13/05/2020 
Duyệt đăng: 14/05/2020 
Từ khóa: 
hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả hoạt 
động, phân tích biên ngẫu nhiên 
(SFA), phân tích bao dữ liệu 
(DEA) 
Keywords: 
Technical Efficiency (TE), bank 
efficiency, Stochastic Frontier 
Analysis (SFA), Data 
Envelopment Analysis (DEA) 
Hiệu quả hoạt động luôn được xem là một yếu tố quyết định 
năng lực cạnh tranh của bất kỳ ngân hàng nào trên thị trường. Do 
vậy, nghiên cứu này tiến hành đánh giá mức hiệu quả của các 
NHTMCP Việt Nam đạt được trong giai đoạn 2011 - 2018. 
Trong đó, hiệu quả hoạt động được ước lượng thông qua phương 
pháp phân tích hiệu quả kỹ thuật bằng phân tích biên ngẫu nhiên 
(SFA) và phân tích bao dữ liệu (DEA). Đồng thời, nghiên cứu 
cũng sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu gộp (Pooled 
OLS), mô hình tác động ngẫu nhiên (FEM), phương pháp ước 
lượng bình phương nhỏ nhất (GLS) để đánh giá tác động của các 
nhân tố đến hiệu quả kỹ thuật của các NHTMCP Việt Nam. Kết 
quả chỉ ra rằng, các yếu tố thuộc nhóm hiệu quả quản lý (ROA, 
ETA) có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả kỹ thuật hay hiệu quả 
hoạt động của các NHTMCP Việt Nam. 
ABSTRACT 
Bank efficiency is always the determiants of the 
competitiveness of any banks in the market. Therefore, this 
article is to study the effectiveness of Joint Stock Commercial 
Banks in Vietnam achieved in 2011 - 2018. Specially, banking 
performance is estimated by technical efficiency: Stochastic 
Frontier Analysis (SFA) and Data Envelopment Analysis 
(DEA). Furthermore, the study also uses Pooled OLS method, 
Fixed Effect model (FEM), Generalized Least Squares method 
(GLS) to assess the impact of factors to technical efficiency of 
Joint Stock Commercial Banks. The study results showed that 
the factors of effective management (ROA, ETA) have 
significantly positive impact on technical efficiency or 
performance of Joint Stock Commercial Banks. 
1. Giới thiệu 
Với nhiệm vụ là trung gian luân chuyển vốn của nền kinh tế, các NHTMCP luôn có vai trò 
quan trọng trong hệ thống tài chính của bất kỳ quốc gia nào, đặc biệt là tại các nước đang phát 
 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 23 
triển như Việt Nam. Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2018), số lượng các 
NHTMCP tại Việt Nam năm 2014 là 34 ngân hàng thì tính đến thời điểm 30/06/2018, số lượng 
NHTMCP đang hoạt động chỉ còn 31 ngân hàng. Con số này là một dẫn chứng cho thấy những 
ngân hàng nào hoạt động không hiệu quả, không có khả năng cạnh tranh đã dần được thay thế 
bằng những ngân hàng khác hoạt động tốt hơn. Do vậy, có thể nói hiệu quả là một trong những 
tiêu chí quan trọng, buộc các NHTMCP phải đánh giá để tồn tại và phát triển, đặc biệt là trong môi 
trường cạnh tranh quốc tế ngày một gia tăng như hiện nay. 
Hiện tại, đã có tương đối nhiều nghiên cứu quan tâm đến vấn đề hiệu quả hoạt động ngân 
hàng theo cả hai hướng định tính và định lượng. Với hướng nghiên cứu định lượng, xu hướng 
phương pháp đánh giá hiệu quả hoạt động mới đang được sử dụng phổ biến trong những năm gần 
đây đó chính là phương pháp phân tích hiệu quả kỹ thuật thay vì phân tích chỉ số tài chính thông 
thường. Tuy nhiên, hầu hết các bài phân tích chỉ sử dụng một trong hai phương pháp DEA hoặc 
SFA, ít có bài viết nào sử dụng đồng thời cả hai phương pháp DEA và SFA để đánh giá hiệu quả 
kỹ thuật của các NHTMCP Việt Nam đạt được, đặc biệt là trong giai đoạn gần đây. Chính vì vậy, 
việc nghiên cứu hiệu quả hoạt động của các NHTMCP hay cụ thể hơn là xác định mức hiệu quả 
kỹ thuật mà các NHTMCP đạt được là hết sức cần thiết. 
Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định hiệu quả hoạt động của các NHTMCP tại Việt 
Nam, trong đó hiệu quả hoạt động được ước lượng thông qua phương pháp phân tích hiệu quả kỹ 
thuật bằng hai mô hình chính SFA và DEA, đồng thời kiểm định các nhân tố tác động đến hiệu 
quả kỹ thuật của NHTMCP. Từ đó có thể bổ sung bằng chứng nghiên cứu thực nghiệm, kênh thông 
tin tham khảo về đánh giá hiệu quả hoạt động, giúp các nhà phân tích, quản trị ngân hàng có thể 
đưa ra chính sách phù hợp, góp phần nâng cao vị thế cạnh tranh của ngân hàng mình trên thị trường 
tài chính. 
2. Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan 
2.1. Cơ sở lý thuyết 
Coelli, O’ Donnell, và Battese (2005) đã đưa ra định nghĩa về hiệu quả như sau: Hiệu quả 
là năng lực hoạt động của ngân hàng khi đạt được mức sản lượng tối đa với đơn vị đầu vào cho 
trước. Như vậy, với hoạt động của các NHTMCP hiệu quả được hiểu là mối liên hệ giữa các yếu 
tố đầu ra (outputs) và các yếu tố đầu vào (inputs) mà ngân hàng đã bỏ ra để đạt mức khả năng sinh 
lời mong muốn. Ta có thể tạm chia hiệu quả thành hai nhóm phổ biến như sau: Nhóm hiệu quả tài 
chính và nhóm hiệu quả kỹ thuật. 
Bản chất của hiệu quả tài chính chính là hiệu quả kinh doanh của một ngân hàng. Hiệu quả 
kinh doanh là chỉ tiêu kinh tế tổng hợp phản ánh trình độ sử dụng các yếu tố của quá trình sản xuất 
bao gồm các nguồn vật lực, nguồn tài chính để đạt được mức hiệu quả yêu cầu (P. N. Nguyen, 
2013). Một số chỉ tiêu phổ biến thường được sử dụng để phản ánh hiệu quả kinh doanh như: ROE, 
ROS, ROI, NIM, Tuy nhiên, các chỉ số tài chính này lại thường gặp một số hạn chế khi sử dụng 
như: Chỉ phản ánh mối liên hệ tương quan giữa hai biến số nên không thể đưa ra nhận định tổng 
quát về tình trạng của đối tượng đang được đánh giá, buộc nhà phân tích khi sử dụng cần phải kết 
hợp so sánh nhiều chỉ số, dẫn đến việc lựa chọn chỉ số tính toán sử dụng còn mang tính chủ quan; 
phải sử dụng chính xác tử số hoặc mẫu số trong công thức tính toán, chuẩn mực kế toán hay 
phương pháp kế toán cần có sự thống nhất giữa các đối tượng so sánh; các giá trị dị biệt nếu có 
xuất hiện trong dữ liệu chỉ số tài chính sẽ mắc phải lỗi phương sai sai số thay đổi (Faello, 2015). 
Do đó, việc tìm kiếm sử dụng phương pháp mới, mang tính tổng quát, không những đánh giá được 
hiệu quả hoạt động mà còn cho biết bức tranh tổng quan về thứ hạng của ngân hàng đánh giá đó 
chính là phương pháp phân tích hiệu quả kỹ thuật. 
 24 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 
Cùng với khái niệm về đường giới hạn khả năng sản xuất (PPF), khái niệm về hiệu quả kỹ 
thuật đã xuất hiện một thời gian dài trong kinh tế học cho đến nay. Theo Koopmans (1957), hiệu 
quả kỹ thuật lần đầu tiên đã được định nghĩa như sau: Khi và chỉ khi điểm hiệu quả ngân hàng đạt 
được khả thi và không tồn tại điểm nào khác “tốt hơn” điểm đó thì ngân hàng đạt được hiệu quả 
kỹ thuật. Farrell (1957) đã đưa ra một định nghĩa khác dưới cách tiếp cận đầu ra (hay còn gọi là 
tối đa hóa đầu ra) và được chấp nhận rộng rãi. Hiệu quả kỹ thuật bao gồm hiệu quả kỹ thuật thuần 
túy (PTE) và hiệu quả quy mô (SE). Coelli và cộng sự (2005) đã bổ sung góp phần hoàn thiện định 
nghĩa hiệu quả kỹ thuật theo cách tiếp cận tối đa hóa đầu vào đó là với lượng đầu vào tối thiểu, 
một ngân hàng có thể sản xuất được một lượng đầu ra cố định thì ngân hàng đó đạt hiệu quả kỹ 
thuật. 
Được áp dụng từ năm 1970, khung phân tích CAMELS (hoặc CAMEL) là hệ thống xếp 
hạng, giám sát tình hình ngân hàng của Mỹ được nhiều tổ chức tín dụng trên thế giới sử dụng như 
là chuẩn mực dùng để đánh giá hiệu quả, quản trị rủi ro của các ngân hàng nói riêng và các tổ chức 
tín dụng nói chung. Khung phân tích bao gồm sáu yếu tố cơ bản: C - Mức an toàn vốn, A - Chất 
lượng tài sản, M - Khả năng quản lý, E - Thu nhập, L - Tính thanh khoản và S - Độ nhạy cảm với 
rủi ro thị trường. Tiêu chuẩn này đã được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng để lựa chọn các biến phản 
ánh đến hiệu quả của ngân hàng như H. V. Nguyen (2008), Chen, Hu, và Su (2006). Tuy nhiên, 
việc lựa chọn biến nào phù hợp còn dựa trên mục tiêu của nhà phân tích, lãnh đạo ngân hàng và 
người nghiên cứu. Do đó, dựa trên khung phân tích CAMELS và từ những nghiên cứu trước, bài 
viết này tiến hành xem xét mối liên hệ giữa năm nhân tố quan trọng, bao gồm Quy mô ngân hàng, 
ROA, NPL, DLR, ETA lên hiệu quả của các NHTMCP tại Việt Nam. 
2.2. Các nghiên cứu liên quan 
Bất kỳ một doanh nghiệp nào hoạt động trên thị trường luôn có mục tiêu sau cùng đó là tối 
đa hóa giá trị tài sản cho chủ sở hữu, cổ đông và ngân hàng cũng không ngoại lệ. Vì vậy, việc xem 
xét, đánh giá hiệu quả hoạt động luôn là vấn đề cấp thiết, được đặt lên hàng đầu của mỗi đơn vị và 
luôn được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm, một số nghiên cứu trong và ngoài nước đã đề cập đến 
vấn đề hiệu quả hoạt động ngân hàng, đặc biệt là phương pháp phân tích hiệu quả kỹ thuật trong 
những năm gần đây. 
Pham và Chau (2011) chỉ ra rằng các NHTM Nhà nước mặc dù đạt mức dư nợ tín dụng 
cao hơn khối NHTMCP nhưng mức hiệu quả kỹ thuật về thu nhập đạt được lại tương đương với 
khối NHTMCP. Michael (2016) nghiên cứu 20 ngân hàng nông thôn và ngân hàng cộng đồng tại 
Ghana có mức hiệu quả kỹ thuật tương đối tốt. Phương pháp DEA và mô hình hồi quy được sử 
dụng cho thấy các yếu tố như: Quy mô, lợi nhuận, chất lượng nguồn vốn ảnh hưởng mạnh mẽ đến 
hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng này. Ngoài ra, hai yếu tố quy mô và chất lượng nguồn vốn 
dẫn đến giảm hiệu quả kỹ thuật, trong khi sự gia tăng lợi nhuận sẽ giúp cho ngân hàng nông thôn 
đạt hiệu quả kỹ thuật cao hơn. 
K. Q. Nguyen (2016) đã chứng minh sự hiệu quả khác biệt giữa top 10 ngân hàng hiệu quả 
cao và top 10 ngân hàng hiệu quả thấp (các ngân hàng hiệu quả cao được phân thành các tầng cao 
hơn và các ngân hàng hiệu quả thấp được phân thành các tầng thấp hơn) thông qua dữ liệu nghiên 
cứu được thu thập từ 20 NHTM Việt Nam năm 2014. T. T. T. Nguyen (2017) đã chứng minh các 
NHTM sử dụng tương đối hiệu quả các nguồn lực đầu vào với phương pháp phân tích bao dữ liệu 
DEA và mô hình hồi quy Tobit được sử dụng để đánh giá hiệu quả hoạt động của 21 NHTM trên 
địa bàn tỉnh Thái Nguyên giai đoạn 2011 - 2015 và phân tích tác động của các nhân tố riêng, mang 
tính đặc trưng của ngân hàng, các điều kiện thị trường khác đến hoạt động hiệu quả của các NHTM. 
Nhìn chung, phương pháp phân tích hiệu quả kỹ thuật để đánh giá hiệu quả hoạt động của 
 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 25 
đối tượng ngân hàng đang được nhiều nhà phân tích quan tâm sử dụng. Tuy nhiên, các nghiên cứu 
trước chủ yếu sử dụng một trong hai phương pháp đặc trưng là DEA hoặc SFA. Một số nghiên 
cứu có đi sâu hơn tiến hành kết hợp phân tích hồi quy để đánh giá thêm mức độ tác động của các 
nhân tố đến hiệu quả ngân hàng và dữ liệu điều tra cũng đã cũ. Do vậy, bài viết này tiến hành 
nghiên cứu hiệu quả hoạt động đối tượng các NHTMCP tại Việt Nam bằng phương pháp phân tích 
hiệu quả kỹ thuật theo mô hình tham số và phi tham số là SFA và DEA kết hợp, đồng thời phân 
tích hồi quy dữ liệu bảng được thực hiện tiếp tục ở bước hai nhằm xác định và đánh giá mức độ 
tác động của các nhân tố đến hiệu quả kỹ thuật của loại hình ngân hàng này để có thể đưa ra được 
bức tranh tổng quát về tình hình hoạt động của các NHTMCP tại Việt Nam trong những năm gần 
đây. 
3. Mô hình và phương pháp nghiên cứu 
3.1. Mô hình nghiên cứu 
Từ các lý thuyết và nghiên cứu trước (Coelli et al., 2005; Eva, 2018; Farrell, 1957; 
Gamachis, 2016), nghiên cứu đề xuất mô hình phân tích hiệu quả kỹ thuật và kiểm định các nhân 
tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật các NHTMCP tại Việt Nam thông qua các bước như sau: 
 Bước 1: Đánh giá hiệu quả kỹ thuật NHTMCP Việt Nam 
Hiệu quả hoạt động ngân hàng được xác định thông qua phương pháp phân tích kỹ thuật 
bằng hai mô hình chính: Mô hình phân tích biên ngẫu nhiên SFA và mô hình phân tích bao dữ liệu 
DEA với giả thuyết định hướng đầu vào. Các yếu tố đầu ra, đầu vào được xác định dựa trên quan 
điểm của Berger và Humphrey (1997) xem ngân hàng là một tổ chức trung gian tài chính. Bảng 1 
trình bày tổng hợp các yếu tố đầu ra, đầu vào được lựa chọn trong nghiên cứu: 
Bảng 1 
Bảng tổng hợp các yếu tố đầu vào - đầu ra 
Các yếu tố 
Đơn vị 
tính 
Nghiên cứu trước 
Đầu vào 
Tài sản cố định ròng 
K = Nguyên giá tài 
sản cố định - Hao 
mòn lũy kế 
Triệu 
đồng 
T. T. H. Nguyen & Le (2018), Eva (2018), 
K. Q. Nguyen (2016), Huynh (2015), Inès 
(2013), H. V. Nguyen (2008) 
Lao động 
L = Tổng chi phí 
lương 
Triệu 
đồng 
T. T. H. Nguyen và Le (2018), Eva 
(2018), Gamachis (2016), Huynh (2015) 
Tiền gửi huy động 
D = Tiền gửi khách 
hàng + Tiền gửi của 
tổ chức tín dụng khác 
Triệu 
đồng 
T. T. H. Nguyen và Le (2018), T. T. T. 
Nguyen (2017), K. Q. Nguyen (2016), 
Eva (2018), Gamachis (2016), Huynh 
(2015) 
Đầu ra 
Thu nhập 
hoạt động 
(Y) 
Thu nhập 
lãi 
Y1 
Triệu 
đồng 
T. T. H. Nguyen và Le (2018), Phan và 
Tran (2017), Huynh (2015) 
Thu nhập 
ngoài lãi 
Y2 
Triệu 
đồng 
T. T. H. Nguyen và Le (2018), ), Phan và 
Tran (2017), Huynh (2015) 
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm nghiên cứu 
 26 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 
3.1.1. Mô hình ước lượng hiệu quả kỹ thuật bằng phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) 
Với phương pháp SFA, việc xác định hàm sản xuất cụ thể và mang tính đặc trưng, tổng 
quát cho hoạt động của đối tượng nghiên cứu là vấn đề quan trọng nhất. Do đó, nghiên cứu sẽ tiến 
hành thực hiện kiểm định thống kê tỷ số hợp lý LR-test (generalised log-likehood ratio test) để 
kiểm định dạng hàm phù hợp. Hai dạng hàm được xem xét là hàm sản xuất Cobb-Douglas và hàm 
Translog. Ngoài ra, tỷ số này còn được dùng để kiểm định có hay không phi hiệu quả kỹ thuật và 
phi hiệu quả kỹ thuật thay đổi bất biến theo thời gian. 
(1) Kiểm định dạng hàm sản xuất: 
 Ước lượng hàm ước lượng hàm sản xuất Cobb-Douglas dạng: 
lnYit = α0 + α1lnKit + α2lnLit + α3lnDit + vit - uit (1) 
 Ước lượng hàm ước lượng hàm sản xuất Translog dạng: 
lnYit = α0 + α1lnKit + α2lnLit + α3lnDit + + β1lnKitLit + β2lnKitDit 
+ β3lnLitDit + λ1lnK2it + λ2lnL2it + λ3lnD2it + vit - uit (2) 
Trong đó: 
lnYit: Logarit tự nhiên của giá trị gia tăng hoặc doanh thu thuần của ngân hàng i năm t. 
lnKit: Logarit tự nhiên vốn ròng của ngân hàng i năm t. 
lnLit: Logarit tự nhiên lao động của ngân hàng i năm t. 
Giả thuyết Ho được đưa ra như sau: Hàm sản xuất Cobb-Douglas phù hợp với bộ dữ liệu 
hay H0: β1 = β2 = β3 = λ1 = λ2 = λ3 = 0. Thống kê kiểm định LR-test sẽ tuân theo phân phối Chi bình 
phương hỗn hợp với bậc tự do df = 6. Nếu giá trị LR-test lớn hơn giá trị tới hạn với mức ý nghĩa  ... Hệ số P-value Hệ số P-value 
Cons 0,355 0,445 3,514 1,048 0,683 0,584 
LnAssets 0,006 0,644 -0,089 -0,031 -0,004 0,017 
ROA 7,892 0,000 7,521 1,621 7,215 1,585 
NPL -0,172 0,834 -1,084 0,861 -0,461 -0,827 
DLR -0,307 0,826 -1,493 1,366 -0,854 1,359 
ETA 0,810 0,079 0,644 0,531 1,026 0,475 
Prob>F 0,000 0,000 0,000 
R-squared 0,241 0,075 0,228 
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra 
 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 35 
Bảng 13 
Kết quả hồi quy lần thứ nhất với biến phụ thuộc là TE_DEA 
Tên biến 
Pooled OLS FEM REM 
Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value 
Cons 0,896 0,000 1,499 0,364 0,896 0,145 
LnAssets 0,002 0,677 -0,016 0,011 0,002 0,004 
ROA -0,462 0,360 -0,681 0,564 -0,462 0,503 
NPL 0,207 0,420 0,014 0,300 0,207 0,255 
DLR 0,358 0,412 -0,087 0,475 0,358 0,436 
ETA 0,086 0,550 -0,040 0,185 0,086 0,143 
Prob>F 0,702 0,265 0,702 
R-squared 0,020 0,002 0,020 
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra 
Để lựa chọn mô hình phù hợp, nghiên cứu lần lượt tiến hành kiểm định Hausman, F, 
Lagrange, kết quả được trình bày lần lượt tại Bảng 14, 15, và 16. Như vậy, dựa vào kết quả cho 
thấy mô hình ước lượng FEM là phù hợp để kiểm định với biến phụ thuộc là TE_SFA và mô hình 
ước lượng Pooled OLS là phù hợp để kiểm định với biến phụ thuộc là TE_DEA. 
Bảng 14 
Kết quả kiểm định Hausman 
Biến phụ thuộc Chi2 (5) Prob > chi2 
TE_DEA 9,90 0,078 
TE_SFA 23,95 0,000 
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra 
Bảng 15 
Kiểm định F 
Biến phụ thuộc F (5, 128) Prob > F 
TE_SFA 12,13 0,000 
Bảng 16 
Kiểm định Breusch - Pagan Lagrange Multiplier 
Biến phụ thuộc Chibar2 (01) Prob > chibar2 
TE_DEA 0,00 1,000 
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra 
Tiếp theo, nghiên cứu tiến hành kiểm tra sai phạm trước khi đưa ra kết quả hồi quy cuối 
cùng. Với kết quả từ Bảng 17 cho thấy đối với biến phụ thuộc TE_SFA, mô hình gặp hiện tượng 
phương sai sai số thay đổi. Còn đối với biến phụ thuộc là TE_DEA, mô hình gặp cả hiện tượng 
phương sai sai số thay đổi và tự tương quan của sai số giữa các đơn vị chéo. Do vậy, bài viết sẽ 
thực hiện hồi quy bằng quy bằng phương pháp GLS để khắc phục khuyết tật này. 
 36 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 
Bảng 17 
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến, hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan 
Kiểm định Kết quả Kết luận 
Đa cộng tuyến VIF = 1,59 < 10 Không có hiện tượng đa cộng tuyến 
Phương sai thay đổi 
TE_SFA: Prob>chi2 = 0,000 Vi phạm 
TE_DEA: Prob>chi2 = 0,032 Vi phạm 
Tự tương quan 
TE_SFA: Prob>chi2 = 0,967 Không vi phạm 
TE_DEA: Prob>chi2 = 0,002 Vi phạm 
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra 
Kết quả ước lượng Pooled OLS đối với biến phụ thuộc là TE_DEA ở Bảng 18 và FEM đối 
với biến phụ thuộc là TE_SFA được trình bày ở Bảng 19. Cả hai mô hình đều có giá trị p-value 
đều là 0,000 chứng tỏ các hệ số hồi quy đồng thời bằng không đều bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5%. 
Nghĩa là mô hình trên phù hợp với nghiên cứu. 
Bảng 18 
Kết quả ước lượng hồi quy lần hai với biến phụ thuộc là TE_SFA 
TE_SFA Hệ số Sai số chuẩn z P>|z| Độ tin cậy 95% 
Hệ số chặn 0,090 0,377 0,24 0,811 -0,649 0,829 
LnAssets 0,014 0,011 1,28 0,202 -0,008 0,036 
ROA 8,459*** 1,391 6,08 0,000 5,732 11,186 
NPL 0,766 0,615 1,24 0,213 -0,440 1,972 
DLR -0,746 1,062 -0,70 0,483 -2,828 1,336 
ETA 0,810** 0,366 2,21 0,027 0,093 1,527 
Prob > chi2 0,000 
Wald chi2 (5) 82,10 
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra 
Bảng 19 
Kết quả ước lượng hồi quy lần hai với biến phụ thuộc là TE_DEA 
TE_DEA Hệ số Sai số chuẩn z P>|z| Độ tin cậy 95% 
Hệ số chặn 0,834*** 0,087 0,54 0,000 0,663 1,005 
LnAssets 0,003 0,002 1,40 0,163 -0,001 0,008 
ROA -0,568 0,406 -1,40 0,162 -1,362 0,227 
NPL 0,430** 0,201 2,14 0,032 0,037 0,823 
DLR 0,600 0,749 0,80 0,423 -0,867 2,068 
ETA 0,136* 0,071 1,92 0,055 -0,003 0,274 
Prob > chi2 0,000 
Wald chi2 (5) 38,56 
Ghi chú: *, ** và *** lần lượt là các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1% 
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra 
 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 37 
4.2.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu 
Kết quả phân tích cho thấy các yếu tố thuộc nhóm hiệu quả quản lý như ROA, ETA có tác 
động mạnh đến hiệu quả kỹ thuật hay hiệu quả hoạt động NHTMCP, cụ thể: 
Quy mô ngân hàng (tổng tài sản - LnAssets): Nhân tố này không có ý nghĩa thống kê ở cả 
hai phương pháp với mức ý nghĩa 1%. Tuy nhiên, ở cả hai kết quả quy mô ngân hàng có xu hướng 
tác động cùng chiều với HQKT, nghĩa là hiệu quả hoạt động của các NHTMCP tại Việt Nam giai 
đoạn 2011 - 2018 tăng khi tổng tài sản của các ngân hàng tăng. Các ngân hàng cần cân nhắc kỹ 
trong việc tăng vốn để mở rộng quy mô hoạt động của mình vì có thể sẽ dẫn đến hiện tượng VRS, 
đặc biệt là những NHTMCP có tổng tài sản lớn. 
Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản (ROA): Kết quả hồi quy cho thấy với biến phụ thuộc 
là TE_DEA, ROA có mối quan hệ ngược chiều với HQKT, nhưng lại không có ý nghĩa thống kê. 
Còn đối với biến phụ thuộc là TE_SFA, ROA có mối quan hệ cùng chiều với HQKT và có ý nghĩa 
thống kê cao. Nghĩa là, nếu tỷ lệ ROA của các NHTMCP tăng thì hiệu quả hoạt động của các ngân 
hàng tăng. Cụ thể, với các yếu tố khác không thay đổi, tỷ lệ ROA tăng 1% thì HQKT của các 
NHTMCP tại Việt Nam tăng 8,459% với độ tin cậy 99%. 
Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Kết quả hồi quy cho thấy với biến phụ thuộc là TE_DEA, nếu tỷ trọng 
nợ xấu trên tổng dư nợ của NHTMCP tăng 1% thì HQKT tăng 0,430%, độ tin cậy 95% trong điều 
kiện các yếu tố khác không thay đổi, ngược với kỳ vọng dấu. Tuy nhiên, mức độ tác động này là 
rất thấp (0,430%). Bên cạnh đó, với biến phụ thuộc là TE_SFA, tỷ lệ NPL không có ý nghĩa thống 
kê. Do đó, chưa đủ bằng chứng khoa học mạnh mẽ chứng minh tác động giữa NPL và hiệu quả 
hoạt động. 
Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên cho vay (DLR): Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng DLR không 
có ý nghĩa thống kê với cả hai biến phụ thuộc TE_DEA và TE_SFA ở mức ý nghĩa 1%. 
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA): Nhân tố này có ý nghĩa thống kê ở cả hai mô 
hình và có xu hướng tác động tích cực, phù hợp với kỳ vọng dấu. Với biến phụ thuộc là TE_DEA, 
với độ tin cậy là 90%, trong điều kiện khác không thay đổi, khi tỷ lệ ETA tăng 1% thì HQKT hay 
hiệu quả hoạt động của NHTMCP tăng 0,136%. Đối với biến phụ thuộc là TE_SFA, trong điều 
kiện khác không thay đổi và độ tin cậy cao là 95%, ETA tăng 1% thì hiệu quả hoạt động ngân 
hàng tăng 0,810%. 
5. Kết luận 
Bằng việc sử dụng dữ liệu thu thập của mẫu 19 NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2011 - 
2018, nghiên cứu đã đưa ra được mức hiệu quả kỹ thuật của 19 ngân hàng này thông qua hai 
phương pháp chính là phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA) và phương pháp phân tích biên 
ngẫu nhiên (SFA). Với phương pháp SFA, giá trị hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng đạt trung 
bình giai đoạn 2011 - 2018 là 0,677, ngân hàng đạt mức hiệu quả kỹ thuật cao nhất là VPB (0,790), 
ngân hàng có mức hiệu quả kỹ thuật thấp nhất là STB (0,513); còn đối với phương pháp DEA giá 
trị hiệu quả trung bình là 0,961; trong đó ngân hàng đạt hiệu quả kỹ thuật cao nhất và thấp nhất 
lần lượt là ACB (1,000), MBB (1,000), TPB (1,000), VCB (1,000) và LPB (0,901). Nhóm các 
ngân hàng đạt mức hiệu quả kỹ thuật cao là những ngân hàng luôn tiên phong trong việc áp dụng 
thay đổi tiến bộ công nghệ, có mức nhận diện thương hiệu trên thị trường cao trong những năm 
gần đây, đặc biệt là những ngân hàng đã công bố áp dụng thành công chuẩn Basel II trong năm 
2019 (ngân hàng ACB, TPB, VCB, MBB, VPB). 
Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy mô hình Pooled OLS phù hợp với biến phụ 
thuộc là TE_DEA (hiệu quả kỹ thuật đo lường bằng phương pháp DEA), mô hình REM thích hợp 
 38 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 
sử dụng với biến phụ thuộc là TE_SFA (hiệu quả kỹ thuật thuật đo lường bằng phương pháp SFA). 
Các biến phù hợp có thể đại diện cho tổng thể, độ tin cậy cao bao gồm biến ROA, ETA và có tác 
động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động NHTMCP trong giai đoạn 2011 - 2018. Trong đó, ROA 
có mức độ tác động lớn đến hiệu quả ngân hàng với độ tin cậy cao (khi tăng lợi nhuận trên tổng 
tài sản thêm 1% thì hiệu quả kỹ thuật tăng 8,459% với độ tin cậy 99% trong điều kiện các yếu tố 
khác không thay đổi). Bên cạnh đó, chỉ số ETA cũng cho thấy chỉ cần tăng 1% tỷ lệ vốn chủ sở 
hữu trên tổng tài sản, hiệu quả kỹ thuật ngân hàng tăng 0,810% với độ tin cậy 95% trong điều kiện 
các yếu tố khác không thay đổi. Do đó, có thể kết luận rằng yếu tố quản lý (thể hiện qua chỉ số 
ROA và ETA) có tác động mạnh mẽ đến hiệu quả trong hoạt động của các NHTMCP tại Việt 
Nam, những ngân hàng nào có chính sách quản lý tốt, sử dụng tài sản kiếm lời hiệu quả, khả năng 
thanh khoản cao, tỷ lệ an toàn vốn càng cao và áp dụng tiến bộ khoa học công nghệ tiên tiến vào 
quy trình hoạt động thì hiệu quả hoạt động càng tốt. 
Tài liệu tham khảo 
Aigner, D. L., & Chu, S. F. (1968). On estimating the industry production function. The American 
Economic Review, 4, 826-839. 
Aigner, D. L., & Schmidt, P. (1977). Formulation and estimation of stochastic frontier production 
models. Journal of Econometrics, 21-37. 
Berger, A. N., & Humphrey, D. B. (1997). Efficiency of financial institutions: International survey 
and directions for future research. European Journal of Operational Research, 98, 175-212. 
Charnes, A., Cooper, W. W., & Banker, R. D. (1984). Some models for estimating technical and 
scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092. 
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Mearsuring the efficiency of decision making 
units. European Journal of Operation Research, 2, 429-444. 
Chen, C. P., Hu, J. L., & Su, Y. Y. (2006). Owership reform and efficiency of nationwide banks 
in China. Retrieved Octoter 20, 2019, from  
beijing06/papers/hu-chen-su.pdf 
Coelli, D. S. P., O’ Donnell, C. J., & Battese, G. E. (2005). An introduction to efficiency and 
productivity analysis. Berlin, Germany: Springer Science & Business Media. 
Eva, H. (2018). Technical efficiency of bank in Central and Eastern Europe. International Journal 
of Financial Studies, 6(3), 66. 
Farrell, M. J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of Royal Statistical 
Society, 120(3), 253-290. 
Faello, J. (2015). Understanding the limitations of financial ratios. Academy of Accounting and 
Financial Studies Journal, Faello, 19(3), 75-85. 
Gamachis, G. (2016). Technical efficiency and productivity of Ethiopian Commercial Banks: Data 
encelopment analysis (DEA) approach. International Journal of Scientific and Research 
Publications, 6, 860-864. 
Huynh, T. T. P. (2015). Ước lượng hiệu quả hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng thương mại 
Việt Nam [Estimating the business performance of Vietnamese commercial banks]. Tạp chí 
Khoa học Công nghệ & Thực Phẩm, 7, 51-57. 
 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 39 
Inès, A. (2013). Determinants of Tunisian bank efficiency: A DEA analysis. International Journal 
of Financial Research, 4(4), 128-139. 
Kodde, D., & Palm, F. (1986). Wald criteria for jointly testing equality and inequality restrictions. 
Technology and Investment, 5(2). 
Koopmans, C. T. (1957). Three essays on the state of economic science. New York, NY: McGraw-
Hill Book Company, Inc. 
Michael, A. (2016). Determinants of bank technical efficiency: Evidence from rural and 
community banks in Ghana. Cogent Business & Management, 3. 
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. (2018). Danh sách các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt 
Nam [List of joint stock commercial banks in Vietnam]. Retrieved Octorber 21, 2019, from 
https://www.sbv.gov.vn 
Nguyen, K. M. (2015). Tài chính doanh nghiệp căn bản [Basic corporate finance]. Hanoi, 
Vietnam: NXB Tài chính. 
Nguyen, H. M., & Nguyen, T. C. (2012). Hiệu quả hoạt động của ngân hàng tại các nước Đông 
Nam Á và bài học kinh nghiệm cho Việt Nam [Performance of banks in Southeast Asian 
countries and lessons for Vietnam]. Tạp chí Kinh tế và Chính trị thế giới, 11(199). 
Nguyen, K. M., & Nguyen, T. T. T. (2019). Ảnh hưởng của mở rộng chi nhánh đến hiệu quả hoạt 
động của các Ngân hàng thương mại: Bằng chứng nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam 
[Effect of branch expansion on commercial banks' performance: empirical evidence in 
Vietnam]. Tạp chí Kinh tế và Ngân hàng châu Á, 159. 
Nguyen, P. N. (2013). Giáo trình phân tích báo cáo tài chính [Textbook analysis of financial 
statements]. Hanoi, Vietnam: NXB Đại học Kinh tế Quốc dân. 
Nguyen, H. V. (2008). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các Ngân 
hàng thương mại Việt Nam [Analysis of factors affecting the performance of commercial 
banks in Vietnam] (Doctoral dissertation, National Economics University, Hanoi, Vietnam). 
Retrieved October 22, 2019, from https://khotrithucso.com/doc/p/phan-tich-cac-nhan-to-
anh-huong-den-hieu-qua-hoat-dong-cua-219234 
Nguyen, N. T. (2018). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các Ngân 
hàng thương mại cổ phần Việt Nam [Analysis of factors affecting the business performance 
of joint stock commercial banks in Vietnam]. Retrieved October 23, 2019, from 
https://www.slideshare.net/trongthuy3/de-tai-nhan-to-anh-huong-den-hieu-qua-kinh-
doanh-cua-ngan-hang-thuong-mai 
Nguyen, T. T. T. (2017). Hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại trên địa bàn tỉnh Thái 
Nguyên [Operational efficiency of commercial banks in Thai Nguyen province]. Tạp chí 
Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 50(D), 52-62. 
Nguyen, K. Q. (2016). Xây dựng mô hình DEA đánh giá hoạt động của các Ngân hàng thương 
mại Việt Nam [Building a DEA model to evaluate the performance of Vietnamese 
commercial banks]. Tạp chí Tài chính, 2. 
Nguyen, T. T. H., & Le, V. H. (2018). Phân tích hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng thương 
mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2011-2016 [Analyzing the performance of the joint stock 
commercial banking system in Vietnam in the period 2011-2016]. Tạp chí Kinh tế đối ngoại, 103. 
 40 Nguyễn M. Kiều, Nguyễn N. T. Trang. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(8), 22-40 
Pham, T. L., & Chau, H. T. K. (2011). Hiệu quả kỹ thuật của các Ngân hàng thương mại Việt Nam 
[Technical efficiency of Vietnamese commercial banks]. Tạp chí Công nghệ ngân hàng, 69, 
20-26. 
Phan, N. T. H., & Tran, T. P. (2017). Hiệu quả kinh doanh của các Ngân hàng thương mại Việt 
Nam sau sáp nhập, hợp nhất, mua lại: Tiếp cận phương pháp DEA [Business performance 
of Vietnamese commercial banks after mergers, consolidations and acquisitions: DEA 
approach]. Tạp chí Ngân hàng, 24. 
Rose, P. S., & Hudgins, S. C. (2008). Bank management and financial services. New York, NY: 
The McGraw-Hill Companies, Inc.