Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong tiến trình hội nhập và phát triển kinh tế, nhu cầu về nguồn vốn phục vụ các mục tiêu tăng trưởng ngày càng gia tăng. Hệ thống các tổ chức tín dụng, đặc biệt là hệ thống ngân hàng thương mại, giữ vai trò huyết mạch trong việc cung ứng vốn cho nền kinh tế, hỗ trợ xóa đói giảm nghèo, nâng cao đời sống dân cư và hạn chế tình trạng tín dụng đen tại khu vực nông thôn. Tuy nhiên, sự gia tăng nhanh chóng về số lượng và quy mô của các tổ chức tài chính đã tạo ra áp lực cạnh tranh gay gắt, đòi hỏi các ngân hàng phải liên tục nâng cao hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa công tác huy động và sử dụng vốn, đồng thời kiểm soát chặt chẽ các rủi ro phát sinh.

Tại địa bàn Thành phố Thái Nguyên, hệ thống Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (Agribank) đóng vai trò chủ lực trong việc cung cấp tín dụng phục vụ phát triển nông nghiệp, nông thôn và các thành phần kinh tế địa phương. Dù vậy, các nghiên cứu định lượng chuyên sâu áp dụng phương pháp phi tham số kết hợp chỉ số năng suất tại cấp độ chi nhánh đô thị vẫn còn hạn chế. Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Hoàng Thủy Tiên thực hiện đề tài nhằm lượng hóa và phân tích toàn diện thực trạng này.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể theo các nhiệm vụ sau:

  1. Đánh giá hiệu quả hoạt động của các chi nhánh ngân hàng Agribank trên địa bàn Thành phố Thái Nguyên.
  2. Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các chi nhánh.
  3. Phân tích những điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách thức (SWOT) đối với việc nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.
  4. Đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của các chi nhánh Agribank trên địa bàn thành phố.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố đầu vào, đầu ra và các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh tại 3 chi nhánh Agribank trên địa bàn Thành phố Thái Nguyên, bao gồm: Chi nhánh Nam Thái Nguyên (CN 1), Chi nhánh Tỉnh Thái Nguyên (CN 2) và Chi nhánh Sông Cầu (CN 3).
  • Không gian nghiên cứu: Địa bàn Thành phố Thái Nguyên, tỉnh Thái Nguyên.
  • Thời gian nghiên cứu: Dữ liệu hoạt động kinh doanh thu thập trong giai đoạn 3 năm từ 2017 đến 2019; thời gian thực tập và khảo sát thực địa từ ngày 10/01/2020 đến ngày 10/05/2020 tại cơ sở thực tập là Agribank Chi nhánh Nam Thái Nguyên.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khóa luận xây dựng khung phân tích dựa trên lý thuyết kinh tế vi mô và lý thuyết biên sản xuất trong ngành ngân hàng:

  • Khái niệm và đo lường hiệu quả: Tác giả tiếp cận hiệu quả ($H$) theo công thức tỷ số giữa kết quả đạt được ($K$) và hao phí nguồn lực cần thiết ($C$), tức $H = K/C$. Hiệu quả được phân định thành hiệu quả kinh tế (Economic Efficiency - EE) và hiệu quả kỹ thuật (Technical Efficiency - TE) theo mô hình của Farrell (khả năng tạo ra sản lượng tối đa tại một mức sử dụng đầu vào và công nghệ nhất định).
  • Mô hình Phân tích bao dữ liệu (DEA) và Chỉ số Năng suất Malmquist (MI): Dựa trên hàm khoảng cách đầu ra của Shephard, Caves et al. (1982) và mô hình phân rã của Färe et al. (1994), sự thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp ($TFPCH$) qua hai thời kỳ $t$ và $t+1$ được phân rã thành: $$TFPCH = EFCH \times TECHCH = (PECH \times SECH) \times TECHCH$$ Trong đó:
    • $EFCH$ (Efficiency Change): Thay đổi hiệu quả kỹ thuật tổng thể.
    • $TECHCH$ (Technological Change): Thay đổi tiến bộ công nghệ (dịch chuyển biên sản xuất).
    • $PECH$ (Pure Efficiency Change): Thay đổi hiệu quả kỹ thuật thuần (dưới giả định quy mô biến đổi VRS).
    • $SECH$ (Scale Efficiency Change): Thay đổi hiệu quả theo quy mô.
  • Tiếp cận trung gian (Intermediation Approach): Xem ngân hàng là đơn vị trung gian huy động vốn và phân bổ thành các khoản cấp tín dụng cùng dịch vụ sinh lời. Mô hình DEA sử dụng 3 biến đầu vào và 3 biến đầu ra:
    • Biến đầu vào: Lượng vốn huy động ($X_1$), Chi phí cho hoạt động tín dụng ($X_2$), Chi phí cho các hoạt động khác gồm chi phí nhân viên và quản lý ($X_3$).
    • Biến đầu ra: Lượng tiền cho vay ($Y_1$), Thu nhập từ hoạt động tín dụng ($Y_2$), Thu nhập từ hoạt động khác ($Y_3$).
  • Phương pháp thu thập và xử lý số liệu:
    • Dữ liệu thứ cấp: Bảng cân đối kế toán, Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh giai đoạn 2017–2019 của 3 chi nhánh Agribank.
    • Dữ liệu sơ cấp: Quan sát, phỏng vấn và khảo sát trực tiếp cán bộ quản lý, nhân viên ngân hàng tại chi nhánh.
    • Công cụ phân tích: Sử dụng phần mềm chuyên dụng DEAP phiên bản 2.1 để tính toán chỉ số Malmquist và các chỉ số thành phần, kết hợp phương pháp thống kê mô tả, so sánh tài chính.

Nội dung chính theo từng chương

Phần I: Mở đầu

Trình bày tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh hội nhập tài chính, mục tiêu nghiên cứu tổng quát và cụ thể, ý nghĩa khoa học và thực tiễn, đối tượng, thời gian, địa điểm thực tập và bố cục 5 phần của khóa luận.

Phần II: Cơ sở lý luận và thực tiễn

Hệ thống hóa các khái niệm về hiệu quả kinh doanh, hiệu quả xã hội, hiệu quả kinh tế và hiệu quả kỹ thuật. Trình bày chi tiết cơ sở toán học của phương pháp phi tham số DEA, cấu trúc hàm khoảng cách và chỉ số Malmquist TFP. Tổng quan các công trình nghiên cứu quốc tế (Halkos & Salamouris, 2004) và trong nước (Nguyễn Việt Hùng, 2008; Nguyễn Thị Hồng Vinh, 2012; Nguyễn Minh Sáng, 2013; Nguyễn Thị Thu Thương, 2017), chỉ rõ khoảng trống nghiên cứu tại cấp độ chi nhánh ngân hàng nông nghiệp tại đô thị cấp tỉnh.

Phần III: Đối tượng, nội dung và phương pháp nghiên cứu

Xác định không gian nghiên cứu tại 3 chi nhánh Agribank TP Thái Nguyên và chuỗi thời gian 2017–2019. Mô tả chi tiết quy trình thu thập số liệu sơ cấp và thứ cấp. Thiết lập hệ thống biến số đầu vào - đầu ra theo phương pháp tiếp cận trung gian và cài đặt phần mềm DEAP 2.1 để xử lý dữ liệu bảng (panel data).

Phần IV: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

  • Giới thiệu tổng quan về 3 chi nhánh: Chi nhánh Nam Thái Nguyên (thành lập nâng cấp thành chi nhánh loại 1 từ ngày 01/10/2019, quy mô 73 cán bộ), Chi nhánh Tỉnh Thái Nguyên và Chi nhánh Sông Cầu.
  • Phân tích chi tiết kết quả kinh doanh năm 2019 của cơ sở thực tập (Chi nhánh Nam Thái Nguyên): Tổng vốn huy động đạt 6.349,7 tỷ đồng (tăng 17,6% so với 2018), tổng dư nợ đạt 4.580,7 tỷ đồng (tăng 7,1%), nợ xấu nội bảng chiếm tỷ lệ 0,36% trên tổng dư nợ (16.417 triệu đồng), thu nợ đã xử lý rủi ro đạt 20.227 triệu đồng (đạt 219% kế hoạch), thu dịch vụ đạt 20.231 triệu đồng, thu nhập bình quân đạt 7,8 tháng lương năng suất.
  • Đánh giá khái quát kết quả kinh doanh, cơ cấu doanh thu, chi phí, lợi nhuận của cả 3 chi nhánh giai đoạn 2017–2019.
  • Phân tích tình hình huy động vốn và tình hình sử dụng vốn (doanh số cho vay, doanh số thu nợ, dư nợ và nợ xấu) của từng chi nhánh.
  • Phân tích hiệu quả kỹ thuật và năng suất Malmquist theo chuỗi thời gian (2017–2018 và 2018–2019) và theo từng chi nhánh cụ thể.
  • Tổng hợp phân tích SWOT và kết quả khảo sát nhân viên ngân hàng về thuận lợi, khó khăn, giải pháp trong hoạt động tín dụng, huy động vốn và kiểm soát chi phí.

Phần V: Giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động cho các chi nhánh ngân hàng Agribank trên địa bàn Thành phố Thái Nguyên

Xác định định hướng, mục tiêu kinh doanh năm 2020 của các chi nhánh đối với khối khách hàng doanh nghiệp và nâng cao chất lượng tín dụng. Đề xuất các nhóm giải pháp về mở rộng tín dụng an toàn, kiểm soát nợ xấu, đẩy mạnh chuyển đổi công nghệ dịch vụ và hoàn thiện công tác quản trị.

Kết quả và đóng góp

1. Thống kê mô tả các biến số đầu vào và đầu ra

Dữ liệu thu thập từ 9 quan sát (3 chi nhánh trong 3 năm 2017–2019) phản ánh quy mô hoạt động trung bình của các đơn vị:

Nhóm biến Tên biến chỉ tiêu Đơn vị tính Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Đầu ra Lượng tiền cho vay ($Y_1$) Triệu đồng - - 6.244,65 -
Thu nhập hoạt động tín dụng ($Y_2$) Triệu đồng - - 2.249,93 -
Thu nhập từ hoạt động khác ($Y_3$) Triệu đồng 21,488 314,53 117,0782 129,0272
Đầu vào Lượng vốn huy động ($X_1$) Triệu đồng - - 7.884,08 -
Chi phí hoạt động tín dụng ($X_2$) Triệu đồng - - 2.226,54 -
Chi phí cho hoạt động khác ($X_3$) Triệu đồng 64,41 1.132,85 406,2094 474,6627

Nguồn: Tổng hợp từ khóa luận tác giả.

2. Đánh giá hoạt động tài chính, huy động và sử dụng vốn

  • Về kết quả kinh doanh: Cả 3 chi nhánh đều duy trì mức tăng trưởng lợi nhuận qua các năm. Năm 2019, Chi nhánh Nam Thái Nguyên tăng trưởng doanh thu 26,6% (tăng ~134 tỷ đồng), lợi nhuận tăng 32,1% (~46 tỷ đồng); Chi nhánh Tỉnh Thái Nguyên có doanh thu và chi phí quy mô lớn nhất, doanh thu tăng 19,1% (~137 tỷ đồng), lợi nhuận tăng 36% (~43 tỷ đồng); Chi nhánh Sông Cầu có quy mô nhỏ hơn nhưng đạt mức tăng trưởng lợi nhuận 18,4% (~5,5 tỷ đồng) và giảm được 0,3% tổng chi phí trong năm 2019 nhờ cắt giảm 24,2% chi khác trong huy động vốn.
  • Về huy động vốn: Chi nhánh Tỉnh Thái Nguyên dẫn đầu về lượng vốn huy động và vốn bình quân/cán bộ (tăng 10,5% năm 2019 đạt mức tăng 3,5 tỷ đồng/cán bộ). Chi nhánh Nam Thái Nguyên đạt tổng vốn huy động bình quân năm 2019 là 1.443 tỷ đồng (tăng 13%). Chi nhánh Sông Cầu có tốc độ tăng trưởng vốn huy động năm 2019 cao nhất (31,6%, tăng 249,5 tỷ đồng).
  • Về sử dụng vốn và kiểm soát nợ xấu:
    • Chi nhánh Nam Thái Nguyên năm 2019 có doanh số cho vay 2.463 tỷ đồng (+12,9%), thu nợ 2.389,8 tỷ đồng (+16,6%), dư nợ tăng 5,3% (+73,2 tỷ đồng), tuy nhiên nợ xấu tăng 10,3% (+1.072 triệu đồng, đạt 11.455 triệu đồng).
    • Chi nhánh Tỉnh Thái Nguyên có doanh số cho vay năm 2019 tăng 9,6% (+1.609 tỷ đồng), thu nợ tăng 11,4%, dư nợ tăng 2,8% (+320 tỷ đồng), nợ xấu tăng 18,9% (~6 tỷ đồng).
    • Chi nhánh Sông Cầu có doanh số cho vay 2019 tăng 7,92% (+109 tỷ đồng), thu nợ tăng 2,59% (+34 tỷ đồng), dư nợ tăng 18,9% (+133 tỷ đồng), và nợ xấu giảm 37,21% (~2 tỷ đồng).

3. Phân tích hiệu quả kỹ thuật và chỉ số Malmquist (DEA-MI)

Kết quả ước lượng từ phần mềm DEAP 2.1 về sự thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp và các thành tố giai đoạn 2017–2019 được trình bày qua hai bảng sau:

Bảng: Hiệu quả kỹ thuật và chỉ số Malmquist theo thời gian

Giai đoạn Thay đổi HQKT ($EFCH$) Thay đổi công nghệ ($TECHCH$) Thay đổi HQ thuần ($PECH$) Thay đổi HQ quy mô ($SECH$) Thay đổi TFP ($TFPCH$)
2017–2018 1,000 0,944 1,000 1,000 0,944
2018–2019 1,000 1,138 1,000 1,000 1,138
Trung bình 1,000 1,036 1,000 1,000 1,036

Bảng: Hiệu quả kỹ thuật và chỉ số Malmquist theo từng chi nhánh

Chi nhánh Thay đổi HQKT ($EFCH$) Thay đổi công nghệ ($TECHCH$) Thay đổi HQ thuần ($PECH$) Thay đổi HQ quy mô ($SECH$) Thay đổi TFP ($TFPCH$)
CN 1 (Nam Thái Nguyên) 1,000 0,941 1,000 1,000 0,941
CN 2 (Tỉnh Thái Nguyên) 1,000 0,973 1,000 1,000 0,973
CN 3 (Sông Cầu) 1,000 1,214 1,000 1,000 1,214
Trung bình 1,000 1,036 1,000 1,000 1,036

Nguồn: Kết quả tính toán từ chỉ số Malmquist trong khóa luận.

  • Phát hiện từ mô hình DEA-MI:
    • Năng suất nhân tố tổng hợp ($TFPCH$) của cả 3 chi nhánh tăng trung bình 3,6%/năm trong giai đoạn 2017–2019 ($TFPCH = 1,036$).
    • Sự cải thiện năng suất hoàn toàn xuất phát từ tiến bộ công nghệ ($TECHCH = 1,036$, tăng 3,6%), trong khi chỉ số hiệu quả kỹ thuật ($EFCH$), hiệu quả kỹ thuật thuần ($PECH$) và hiệu quả quy mô ($SECH$) đều giữ nguyên ở mức 1,000 (không biến động).
    • Năm 2018, $TFPCH$ sụt giảm 5,6% ($0,944$) do chỉ số công nghệ chỉ đạt $0,944$. Sang năm 2019, chỉ số công nghệ bứt phá lên $1,138$ (tăng 13,8%), kéo theo $TFPCH$ tăng tương ứng 13,8%.
    • Xét theo từng đơn vị, Chi nhánh Sông Cầu đạt chỉ số tăng năng suất cao nhất ($TFPCH = 1,214$, tăng 21,4%) nhờ ứng dụng công nghệ mạnh mẽ ($TECHCH = 1,214$). Ngược lại, Chi nhánh Nam Thái Nguyên ($TFPCH = 0,941$) và Chi nhánh Tỉnh Thái Nguyên ($TFPCH = 0,973$) có năng suất giảm nhẹ do chỉ số tiến bộ công nghệ đạt dưới mức 1.

4. Đóng góp và kiến nghị giải pháp

  • Đóng góp của đề tài: Là công trình tiên phong hệ thống hóa và lượng hóa hiệu quả hoạt động của các chi nhánh Agribank trên địa bàn Thành phố Thái Nguyên bằng phương pháp DEA kết hợp chỉ số Malmquist, cung cấp góc nhìn thực nghiệm về vai trò quyết định của tiến bộ công nghệ đối với việc cải thiện năng suất ngân hàng tại địa phương.
  • Giải pháp đề xuất:
    • Tăng cường thẩm định, kiểm soát chất lượng tín dụng, áp dụng quy trình phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro nghiêm ngặt để kiềm chế nợ xấu tại Chi nhánh Nam Thái Nguyên và Chi nhánh Tỉnh Thái Nguyên.
    • Đẩy mạnh hiện đại hóa công nghệ ngân hàng, số hóa quy trình thanh toán không dùng tiền mặt, phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử (E-Banking, dịch vụ thẻ) để đa dạng hóa nguồn thu ngoài tín dụng.
    • Điều chỉnh cơ chế khoán chỉ tiêu kinh doanh linh hoạt gắn với năng suất lao động của từng cán bộ tín dụng; tăng cường đào tạo chuyên môn và kỹ năng chăm sóc khách hàng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế:
    • Không gian nghiên cứu chỉ giới hạn trong phạm vi 3 chi nhánh ngân hàng Agribank trên địa bàn Thành phố Thái Nguyên; quy mô mẫu khảo sát DEA gồm 9 quan sát (3 đơn vị $\times$ 3 năm) nên chưa phản ánh được toàn cảnh hệ thống các ngân hàng thương mại cổ phần khác cùng hoạt động trên địa bàn.
    • Chuỗi số liệu thứ cấp dừng lại ở giai đoạn 2017–2019, chưa đánh giá được các tác động dài hạn của biến động kinh tế vĩ mô trong các năm tiếp theo.
    • Khóa luận mới dừng lại ở phân tích DEA - Malmquist một giai đoạn mà chưa thực hiện mô hình hồi quy Tobit hai giai đoạn để định lượng cụ thể mức độ tác động của các biến vĩ mô (như GDP bình quân đầu người, tỷ lệ thất nghiệp, số lượng doanh nghiệp) dù đã nêu ở phần khung lý thuyết.
  • Hướng nghiên cứu tiếp:
    • Mở rộng phạm vi nghiên cứu ra toàn bộ các chi nhánh Agribank trên địa bàn tỉnh Thái Nguyên hoặc so sánh đối sánh giữa các ngân hàng thương mại có vốn nhà nước với khối ngân hàng thương mại cổ phần.
    • Kéo dài chuỗi thời gian phân tích và kết hợp mô hình Tobit hoặc hồi quy dữ liệu bảng (FEM/REM) để kiểm định định lượng các nhân tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng tham khảo:
    • Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Kinh tế nông nghiệp, Tài chính - Ngân hàng, Quản trị kinh doanh thực hiện các đề tài nghiên cứu về hiệu quả kinh doanh của tổ chức tín dụng.
    • Ban giám đốc và cán bộ phòng Kế hoạch kinh doanh, Quản lý rủi ro tại các chi nhánh Agribank trên địa bàn Thành phố Thái Nguyên làm cơ sở tham khảo dữ liệu đối sánh hoạt động.
  • Phần nội dung giá trị nhất:
    • Khung phương pháp luận tiếp cận trung gian và quy trình thiết lập biến số đầu vào - đầu ra trong phần mềm DEAP 2.1 để tính toán chỉ số Malmquist.
    • Hệ thống dữ liệu thực tế về doanh số cho vay, thu nợ, tỷ lệ nợ xấu và các chỉ số hiệu quả kỹ thuật thuần, hiệu quả quy mô của các chi nhánh ngân hàng tại Thái Nguyên giai đoạn 2017–2019.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận lựa chọn những đơn vị ra quyết định (DMU) cụ thể nào để phân tích hiệu quả?
Khóa luận lựa chọn 3 đơn vị ra quyết định đại diện cho hệ thống Agribank trên địa bàn Thành phố Thái Nguyên: Chi nhánh Nam Thái Nguyên (CN 1, địa chỉ SN 10 Cách Mạng Tháng 8), Chi nhánh Tỉnh Thái Nguyên (CN 2, địa chỉ SN 279 Thống Nhất) và Chi nhánh Sông Cầu (CN 3, địa chỉ SN 138 Hoàng Văn Thụ).

2. Các biến số đầu vào và đầu ra được đưa vào mô hình DEA - Malmquist gồm những chỉ tiêu nào?
Theo cách tiếp cận trung gian, mô hình gồm:

  • 3 biến đầu vào: Lượng vốn huy động ($X_1$), Chi phí cho hoạt động tín dụng ($X_2$), Chi phí cho các hoạt động khác ($X_3$).
  • 3 biến đầu ra: Lượng tiền cho vay ($Y_1$), Thu nhập từ hoạt động tín dụng ($Y_2$), Thu nhập từ hoạt động khác ($Y_3$).

3. Chỉ số năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) của các chi nhánh Agribank biến động như thế nào qua các năm?
Chỉ số Malmquist TFP trung bình cả giai đoạn 2017–2019 tăng 3,6% ($TFPCH = 1,036$). Trong đó, năm 2017–2018 TFP giảm 5,6% ($0,944$) do chỉ số công nghệ giảm ($TECHCH = 0,944$), nhưng sang năm 2018–2019 TFP đã tăng mạnh 13,8% ($1,138$) nhờ sự tăng trưởng vượt bậc của tiến bộ công nghệ ($TECHCH = 1,138$).

4. Chi nhánh nào đạt mức tăng năng suất cao nhất và nguyên nhân là gì?
Chi nhánh Sông Cầu (CN 3) đạt chỉ số thay đổi năng suất cao nhất với mức tăng 21,4% ($TFPCH = 1,214$). Nguyên nhân chính là do sự gia tăng mạnh mẽ của chỉ số tiến bộ công nghệ ($TECHCH = 1,214$), kết hợp với việc kiểm soát chi phí hiệu quả và giảm tỷ lệ nợ xấu tới 37,21% trong năm 2019.

5. Thực trạng nợ xấu tại 3 chi nhánh Agribank giai đoạn 2017–2019 có sự khác biệt như thế nào?
Có sự phân hóa rõ rệt: Chi nhánh Nam Thái Nguyên và Chi nhánh Tỉnh Thái Nguyên có nợ xấu gia tăng trong năm 2019 (Chi nhánh Nam Thái Nguyên tăng 10,3% đạt 11.455 triệu đồng; Chi nhánh Tỉnh tăng 18,9% tương đương khoảng 6 tỷ đồng). Trong khi đó, Chi nhánh Sông Cầu xử lý nợ xấu hiệu quả nhất khi giảm được 37,21% nợ xấu nội bảng (khoảng 2 tỷ đồng).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Hoàng Thủy Tiên đã đánh giá có hệ thống hiệu quả hoạt động kinh doanh và hiệu quả kỹ thuật của 3 chi nhánh Agribank trên địa bàn Thành phố Thái Nguyên giai đoạn 2017–2019 thông qua phương pháp phân tích phi tham số DEA và chỉ số Malmquist. Kết quả thực nghiệm khẳng định năng suất nhân tố tổng hợp trung bình của các chi nhánh tăng 3,6%/năm, chịu sự chi phối quyết định bởi yếu tố tiến bộ công nghệ trong khi các chỉ số hiệu quả kỹ thuật thuần và quy mô không đổi. Công trình cung cấp các hàm ý quản trị thiết thực, đề xuất các nhóm giải pháp đồng bộ nhằm kiểm soát nợ xấu, tối ưu hóa chi phí và đẩy mạnh hiện đại hóa công nghệ ngân hàng phục vụ phát triển kinh tế địa phương.