Chương 1: Giới thiệu Chương này sẽ được ra lý do thực hiện bài nghiên cứu, mục tiêu, đối tượng và phạm vi thực hiện nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và bố cục của bài nghiên cứu sẽ được thực hiện. - Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương này đưa ra các khái niệm cơ bản trong nghiên cứu, các khảo lược nghiên cứu trong và ngoài nước, từ đó, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu. - Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Trong chương này tác giả sẽ trình bày mô hình SBM và MPI - Chương 4: Kết quả nghiên cứu Trong chương này, tác giả sẽ đưa ra những phân tích đánh giá và kết luận. Từ đó tác giả đưa ra một số đề xuất và kiến nghị cho các công ty logistics Việt Nam.
- Chương 5: Kết luận và kiến nghị Chương này đưa ra các kết luận về bài nghiên cứu và đưa ra các khuyến nghị dựa trên kết quả phân tích của đề tài. 3 Luan van CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Khái niệm về hiệu quả (Efficiency) Theo Coelli (2005), Hiệu quả là sự liên quan giữa nguồn lực đầu vào (như lao động, vốn, máy móc thiết bị,…) với kết quả trung gian hay kết quả cuối cùng. Hiệu quả là một phạm trù được sử dụng rộng rãi trong tất cả các lĩnh vực kinh tế, kỹ thuật, xã hội.
Hiểu theo nghĩa rộng, hiệu quả thể hiện mối tương quan giữa các biến số đầu ra thu được (outputs) so với các biến số đầu vào (inputs) đã được sử dụng để tạo ra những kết quả đầu ra đó. ệ ả Đầ Đầ ệ ả ạ độ Theo nhà kinh tế học M. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này tác giả tập trung đánh giá hiệu quả kỹ thuật trong quá trình hoạt động của các doanh nghiệp logistics Việt Nam. Hiệu quả kỹ thuật là tối thiểu hóa lượng các yếu tố đầu vào với đầu ra cho trước hoặc tối đa hóa các yếu tố đầu ra với lượng yếu tố đầu vào cho trước.
Có hai phương pháp đo lường hiệu quả kỹ thuật phổ biến là: phân tích đường bao dữ liệu (Data Envelopment Analysis – DEA) và phân tích đường biên ngẫu nhiên (Schochastic frontier analysis – SFA), trong đó SFA sử dụng phương pháp tham số (parametric methods), DEA dựa theo phương pháp phi tham số (non – parametric methods) để ước lượng giới hạn khả năng sản xuất dựa trên các quan sát thực tế. DEA được xây dựng dựa trên các điểm thực tế (observed data) nên nó có thể được áp dụng với các mẫu nghiên cứu (sample size) nhỏ, khác với phương pháp phân tích hồi quy thường yêu cầu cỡ mẫu lớn. Do vậy DEA thường được sử dụng để phân tích chuyên sâu theo khu vực, địa phương (region), chẳng hạn như phân tích hiệu quả của các các công ty trên cùng 4 Luan van một lĩnh vực, các nền kinh tế trong một khu vực… Do đó, tác giả chọn phương pháp DEA để đánh giá hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp logistics Việt nam.3 Giới thiệu về phương pháp phân tích đường bao dữ liệu DEA và đo lường hiệu quả kỹ thuật (tương đối) Phương pháp đường bao dữ liệu (DEA) được đưa ra bởi Charnes, Cooper va ̀ Rhodes (1978), dựa trên ý tưởng của Farrell (1957) vê ̀ ước lượng hiệu quả kỹ thuật với đường biên sản xuất. DEA là một phương pháp phi ngẫu nhiên và phi tham số dựa trên cách tiếp cận quy hoạch tuyến tính.
Nó được sử dụng rộng rãi để đo lường hiệu quả tương đối của các đơn vị ra quyết định (Deacison making units- DMUs), sử dụng nhiều đầu vào và đầu ra khác nhau. Việc đo lường hiệu quả như vậy dựa trên cơ sở của phương pháp phân tích giới hạn (frontier analysis), theo đó, các DMU có hiệu quả cao nhất sẽ xác lập nên một đường giới hạn khả năng sản xuất (production frontier), và các DMU sẽ được so sánh với đường giới hạn này để xác định xem chúng hoạt động có hiệu quả hay không. Đối với các DMU hiệu quả, vì chúng nằm trên đường giới hạn, nên điểm hiệu quả kỹ thuật (technical efficiency score, gọi tắt là TE) của chúng bằng 1. Đối với các DMU kém hiệu quả (nằm trong đường giới hạn), điểm hiệu quả của chúng sẽ nhỏ hơn 1.
Kể từ khi mô hình DEA được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1978, các nhà nghiên cứu đã nhanh chóng nhận ra rằng đây là một phương pháp tuyệt vời và dễ sử dụng để đánh giá hiệu suất. Ví dụ, Zhu (2003) cung cấp một số mô hình bảng tính DEA có thể được sử dụng trong đánh giá hiệu suất và điểm chuẩn. Cụ thể, trong Hình 1, các DMU B, C và E có TEB = TEC = TEE = 1; còn DMU A và D có TEA = 0A/0A’ < 1 và TED = 0D/0D’ < 1. 5 Luan van Hình 1.
Đường giới hạn khả năng sản xuất ứng với hai hàng hóa H1 và H2 (Nguồn: : Farrell 1957) Đường PPF cho trường hợp sử dụng 2 yếu tố đầu vào (x1 và x2) để sản xuất ra 1 yếu tố đầu ra (y) có thể được biểu diễn như một đường đẳng lượng (isoquant) trong Hình 2. Theo đó, một DMU sản xuất tại vị trí Q được coi là hiệu quả (TEQ = 0Q/0Q = 1), trong khi nếu nó sản xuất tại vị trí P là kém hiệu quả (TEP = 0Q/0P < 1). Chú ý là Hình 2 giả thiết là với đầu ra y xác định, SS’ là đường đẳng lượng thể hiện mức kết hợp tối thiểu của x1 và x2 và do đó, Hình 2 áp dụng mô hình tối thiểu hóa đầu vào (input- orientation hoặc input-minimization). Nếu giả thiết giữ nguyên đầu vào mà có thể đạt được mức sản lượng đầu ra cao nhất thì đường PPF sẽ có dạng tương tự như trong Hình 1 và khi đó nó áp dụng mô hình tối đa hóa đầu ra (output-orientation hoặc output- maximization).
6 Luan van Hình 2: Đường PPF trong trường hợp tối thiểu hóa đầu vào Nguồn: Farrell (1957) Một điểm đáng chú ý khác trong Hình 2 là nếu kết hợp với đường đẳng phí (isocost) AA’ thì có thể thấy Q’ mới là điểm tối ưu chứ không phải Q. Do đó, nếu DMU sản xuất tại Q thì nó có thể có hiệu quả kỹ thuật (TEQ=1) nhưng lại kém hiệu quả về phân bổ nguồn lực (Q nằm trên đường đẳng phí AA’), do đó QR thể hiện hiệu quả phân bổ đầu vào (allocative efficiency). Một cách ngắn gọn, ta có: Hiệu quả kinh tế (tổng hợp) = Hiệu quả kỹ thuật x Hiệu quả phân bổ 0R/0P = 0Q/0P x 0R/0Q Trong phương pháp phân tích giới hạn, một loại hình đồ thị thường gặp khác là đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa tổng đầu vào và tổng đầu ra (Hình 3). 7 Luan van Hình 3: Hiệu quả không đổi/thay đổi theo quy mô và đường bao giới hạn PPF Nguồn: Farrell (1957) Theo đó, đường CRS PPF là một đường thẳng nối liền gốc tọa độ và DMU có hiệu quả (TE = y/x) cao nhất (TE = 1).
Đường CRS PPF do đó không tính đến sự khác biệt về quy mô (scale) giữa các DMU mà chỉ đơn giản so sánh các tỷ số hiệu quả (TEi = yi/xi) giữa việc sử dụng đầu vào xi để tạo ra đầu ra yi. Trong khi đó, đường VRS PPF lại tính toán cả đến yếu tố quy mô, vì vậy VRS PPF có hình dạng như một đường bao (envelop) bao quanh các DMU kém hiệu quả khác (CRS PPF cũng là 1 dạng đường bao, nhưng “lỏng lẻo” hơn). Đây chính là nguồn gốc của cái tên phương pháp Phân tích bao dữ liệu. Một cách đơn giản, hiệu quả (mang tính kỹ thuật) của việc sử dụng yếu tố đầu vào x để thu được yếu tố đầu ra y có thể được đo lường theo công thức: TE= (1) 8 Luan van Công thức (1) chỉ có thể được áp dụng trong trường hợp chỉ có 1 biến đầu vào (input) và 1 biến đầu ra (output), ví dụ như hiệu quả sử dụng vốn (Doanh thu/Vốn) hay hiệu quả sử dụng lao động (Thu nhập/Lao động).
Khi áp dụng cho một doanh nghiệp (hay gọi chung là DMU) có k yếu tố đầu vào và sản xuất ra m kết quả đầu ra, thì cần phải dựa trên giá cả pi và wj của các yếu tố đầu vào/đầu ra đó để tính toán: TE= (2) Tuy nhiên, việc xác định giá cả của từng yếu tố đầu vào/đầu ra thường rất phức tạp, nhất là trong những lĩnh vực như tài chính ngân hàng, giáo dục đào tạo,… Trong trường hợp này, có thể giả thiết là mỗi DMU sẽ sử dụng những trọng số nhất định um và vk sao cho điểm hiệu quả TE của nó là cao nhất, nói cách khác, um và vk là những trọng số giúp cho DMU đó tiến gần đến đường giới hạn khả năng sản xuất PPF nhất. Vì vậy, chúng còn được gọi là “giá ẩn” (shadow prices) vì mặc dù chúng không phải là giá cả thực (true prices) những lại đóng vai trò như giá cả trong việc tính toán hiệu quả kỹ thuật TE.4 Mô hình DEA 2.1 CCR model Mô hình CCR được phát triển bởi Charnes, Cooper và Rhodes (1978). Mô hình này bắt nguồn từ khuôn khổ Ferrell trong việc ước tính hiệu quả. Nhưng sự khác biệt giữa mô hình CCR và Ferrell, là CCR có thể giải quyết vấn đề trong việc ước tính nhiều đầu vào và đầu ra.
Mô hình DEA truyền thống chỉ có thể giải quyết vấn đề của hai đầu vào và một đầu ra. Mô hình CCR có thể tìm thấy biên giới hiệu quả của DMU và đo giá trị hiệu quả tương đối của từng DMU. Nó giả định rằng n DMU được đánh giá. Mỗi DMU có m đầu vào khác nhau để tạo ra các đầu ra khác nhau.
Hiệu quả tương đối của DMU thứ k là: s m Max hk ur yrk / vi xik (3) r=1 i 1 s m s.t ur yrj / vi xij 1, j 1, 2,.n , ur , vi >0 r 1 i 1 Trong đó: 9 Luan van xij là giá trị đầu vào thứ i của DMU thứ j yrj là giá trị đầu ra thứ j của DMU thứ r. h j là giá trị của hiệu quả tương đối 2.2 Mô hình BBC Mô hình BCC đã mở rộng mô hình CCR và được phát triển bởi Banker, Charnes và Cooper (1978). Trong mô hình CCR, nó giả định tất cả các DMU là CRS, mô hình BCC định hướng đầu vào đánh giá hiệu quả của DMU thứ k bằng cách giải quyết phương trình tuyến tính sau: min hk n s.