Phương pháp BSC và Phương pháp DEA

Phương pháp BSC là phương pháp phân tích dựa trên mục tiêu. Nó được thực hiện rất đơn giản trên cơ sở so sánh, đối chiếu giữa trị số thực hiện và trị số mục tiêu của chỉ tiêu phân tích, qua đó đánh giá về mức độ hoàn thành mục tiêu, hiệu quả thực thi các giải pháp trong công việc và đề xuất những cải tiến cần thiết cho tương lai. Điều kiện để áp dụng phương pháp này là DN đã thiết lập và triển khai thực hiện hệ thống BSC trong quản lý.
Căn cứ và bảng 1.1 được lập theo từng bộ phận trong DNSX, bộ phận phân tích của DNSX tổng hợp lại thành bảng phân tích BSC toàn DN; từ đó, đưa ra những đánh giá có hệ thống về hiệu quả hoạt động của từng bộ phận, cá nhân trong mối quan hệ tổng thể với hiệu quả chung của toàn DN; tìm ra các nguyên nhân cho những thước đo không đạt kế hoạch đề ra, trên cơ sở đó có những giải pháp hợp lý để điều chỉnh.

¬Như vậy, BSC là một phương pháp phân tích với kỹ thuật thực hiện khá đơn giản và rất hữu ích với các nhà QTDN, đảm bảo tính cân bằng giữa các phương diện đánh giá trong việc thực hiện mục tiêu chung của tổ chức theo hướng tập trung vào những ưu tiên quan trọng. Tuy nhiên, để triển khai cụ thể phương pháp này trên thực tế không dễ dàng, nó phụ thuộc vào thái độ và sự hiểu biết của tất cả mọi người trong tổ chức về BSC. Mặt khác, cần coi BSC là một công cụ quản lý “mở”, nên được cập nhật, điều chỉnh hàng năm cho phù hợp với tình hình thực tiễn.

Phương pháp DEA

Phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA) [46],[47],[65],[66] bắt đầu được nghiên cứu từ năm 1957, Farrell đưa ra ý tưởng áp dụng đường “Giới hạn khả năng sản xuất” (Production Possibility Frontier – PPF) làm tiêu chí đánh giá hiệu quả (tương đối) giữa các công ty (Đơn vị ra quyết định – Decision Making Unit, viết tắt là DMU) trong cùng một ngành (Hình 1.4a); theo đó các DMU đạt đến mức giới hạn (nằm trên đường PPF) sẽ được coi là hiệu quả hơn và các DMU không đạt đến đường giới hạn (nằm trong đường PPF) sẽ bị coi là kém hiệu quả so với các DMU kia. Hình 1.4a cũng là minh họa cho

“Mô hình tối đa hóa đầu ra”

Việc xác định giá cả của từng yếu tố đầu vào, đầu ra thường rất phức tạp nên có thể giả thiết là mỗi công ty sẽ sử dụng những trọng số (còn gọi là “giá ẩn”) nhất định um và vk sao cho điểm hiệu quả TE của nó là cao nhất, giúp cho công ty đó tiến gần đến đường giới hạn khả năng sản xuất PPF nhất.

Một cách tổng quát, với bài toán có n công ty, mỗi công ty sử dụng k yếu tố đầu vào xk để tạo ra m yếu tố đầu ra ym, việc xác định hiệu quả TE0 của một công ty bất kỳ sẽ được tính toán như sau:Tuy nhiên, trên thực tế một DMU thường sử dụng một tổ hợp các yếu tố đầu vào để thu được một loạt các yếu tố đầu ra (mô hình đa biến) nên việc đánh giá hiệu quả của DMU đó thường phải dựa trên nhiều chỉ tiêu hiệu quả khác nhau (đánh giá tổng hợp).

Nếu giả thiết một DMU sử dụng m yếu tố đầu vào x để sản xuất n yếu tố đầu ra y với cách thức phối hợp các đầu vào và đầu ra nhất định theo hai bộ trọng số tương ứng v và u (v và u chính là tập hợp giá cả của các biến đầu vào và đầu ra, giả thiết là ta có đủ thông tin về giá), thì EFF của mỗi DMU có thể được tính như sau:Áp dụng công thức trên ta có thể lần lượt tính toán hiệu quả của từng DMU (trên lí thuyết, mỗi DMU sẽ khác nhau về x và y; còn u, v, m và n là giống nhau – để đảm bảo tính so sánh được).

Theo phương pháp DEA, đường bao sản xuất (Production frontier, ký hiệu là PF) được xây dựng theo nguyên lý sau:

(1) Vì PF là tập hợp của các điểm hiệu quả tối đa của các DMU, nên việc cần làm là phải xác định các hiệu quả tối đa này.

(2) Mỗi DMU có 1 bộ trọng số u,v tối ưu nhất để tối đa hóa điểm hiệu quả của mình. Lần lượt giải bài toán tối ưu hóa (tìm max) cho từng DMU theo công thức (30) trên đây, qua đó tìm ra bộ trọng số tối ưu cũng như điểm hiệu quả tối đa cho từng DMU.

Đường PF tìm được sẽ tạo thành 1 đường bao tối ưu thực tế được xây dựng dựa trên số liệu đã có, bên trong nó chính là các điểm thực tế. Kết quả tính toán theo phương pháp DEA thu được các chỉ tiêu sau:

EFCH: Mức thay đổi của hiệu quả kỹ thuật

TECHCH: Mức thay đổi của công nghệ hay đường giới hạn (frontier)

PECH: Mức thay đổi của hiệu quả kỹ thuật thuần (trong điều kiện VRS)

SECH: Mức thay đổi của hiệu quả nhờ quy mô (trong điều kiện VRS)

TFPCH: Mức thay đổi của năng suất tổng hợp (Chỉ số Malmquist TFP)

Như vậy, khi TFPCH > 1, năng suất tổng hợp của DMU A đã có sự gia tăng tại thời điểm t+1 so với tại thời điểm t. Nếu TFPCH < 1, ta nói năng suất tổng hợp của DMU A bị suy giảm trong gian đoạn từ t đến t+1.

Phương pháp DEA áp dụng được với cả biến định lượng và biến định tính. Hơn nữa, vì DEA được xây dựng dựa trên các điểm thực tế nên nó có thể được áp dụng với các mẫu nghiên cứu nhỏ.

Hiện nay, có nhiều phần mềm cho phép ước lượng hiệu quả kỹ thuật theo phương pháp DEA, trong đó có những phần mềm phải mua như DEA Frontier, DEA-Excel-Solver Pro,… và có những phần mềm miễn phí như DEAP, DEAOS,…

Từ những vấn đề lý thuyết được hệ thống hóa nêu trên, quan điểm của tác giả luận án về việc kết hợp nội dung và phương pháp phân tích hiệu quả hoạt động của DNSX được mô tả qua sơ đồ 1.3:

Theo sơ đồ 1.3, phân tích hiệu quả hoạt động của DN được thực hiện như sau:

(1) Phân tích tổng quan:

Khi phân tích hiệu quả hoạt động của DNSX, cán bộ phân tích sẽ xuất phát từ phân tích tổng quan DN bằng việc vận dụng phương pháp SWOT. Qua đó, trước hết xác định những điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội, thách thức của DN; quan trọng hơn ma trận SWOT cho thấy trạng thái điển hình của DN thích hợp với chiến lược quản trị nào (SO, WO, ST, WT). Phân tích tổng quan chủ yếu đáp ứng yêu cầu thông tin cho quản trị chiến lược, từ đó nhà quản trị lựa chọn chiến lược hoạt động phù hợp với từng giai đoạn phát triển của DN, thiết đặt các mục tiêu và chương trình hành động cụ thể để đạt các mục tiêu đó. Phân tích tổng quan cũng giúp cho các đối tượng khác quan tâm tới DN có cái nhìn tổng thể về DN, làm tiền đề cho những nhận định chung về hiệu quả hoạt động của DN.

(2) Phân tích mục tiêu:

Trường hợp DN có thể xây dựng được hệ thống BSC và triển khai thực hiện hệ thống này, cán bộ phân tích sẽ căn cứ vào kết quả thực hiện BSC của từng bộ phận, cá nhân để đánh giá hiệu quả hoạt động theo từng mục tiêu tương ứng với từng khía cạnh (tài chính, khách hàng, quy trình nội bộ, học hỏi và phát triển) trong tổng thể mục tiêu chung của DN, xem xét mối quan hệ nhân quả và các nhân tố ảnh hưởng giữa mục tiêu và nhiệm vụ ở mỗi khía cạnh, cũng như sự tác động qua lại giữa các khía cạnh này để đề xuất giải pháp hữu ích nhất nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của DN.

(3) Phân tích chuyên sâu:

Tiếp đó, tập trung thực hiện phân tích chuyên sâu theo từng nội dung, từng phương diện biểu thị nội dung bằng việc sử dụng các chỉ tiêu và phương pháp phân tích thích hợp. Việc phân tích chuyên sâu cần căn cứ vào mục tiêu sử dụng thông tin của mỗi đối tượng nhận tin và điều kiện thực hiện phân tích (nhận thức của nhà quản lý, năng lực của người phân tích, cơ sở dữ liệu phân tích, trang thiết bị hỗ trợ phân tích,…). Phương pháp chung để đánh giá về mọi phương diện hiệu quả là phương pháp so sánh; bên cạnh đó, với các chỉ tiêu phân tích tổng hợp có thể kết hợp sử dụng phương pháp phân chia để hiểu rõ hơn về chỉ tiêu phân tích theo từng tiêu thức phân chia đó.

Các đối tượng quan tâm tới hiệu quả hoạt động của DN hầu như đều chú ý trên hết đến nhóm chỉ tiêu “Tài chính”, đặc biệt là các chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời, do vậy cán bộ phân tích cần đặt trọng tâm phân tích vào nhóm chỉ tiêu này. Trong đó, với các chỉ tiêu “Lợi nhuận”, phương pháp thích hợp để phân tích là phương pháp so sánh kết hợp với phương pháp phân chia; với các chỉ tiêu “Hiệu suất hoạt động” phương pháp phân tích thích hợp là so sánh kết hợp với loại trừ. Riêng các chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lời cần được coi là trọng tâm, trọng điểm của những phân tích về phương diện tài chính. Phương pháp thích hợp để phân tích khả năng sinh lời bao gồm: phương pháp so sánh, phương pháp Dupont, phương pháp loại trừ. Cách vận dụng cụ thể như sau: trước tiên, nhà phân tích sử dụng phương pháp so sánh để đánh giá chỉ tiêu, tiếp đó sử dụng phương pháp Dupont để tách chỉ tiêu phân tích thành tổ hợp các chỉ tiêu có mối quan hệ mật thiết với nhau (quan hệ tích số), nhằm đánh giá cụ thể hơn về từng bộ phận đó; mỗi chỉ tiêu bộ phận lại chịu tác động bởi các nhân tố có quan hệ thương số nên cần dùng phương pháp loại trừ để xác định mức độ ảnh hưởng của chúng tới chỉ tiêu phân tích.

(4) Phân tích xếp hạng:

Trên cơ sở kết quả phân tích tổng quan, phân tích mục tiêu và phân tích chuyên sâu, kết hợp đối chiếu với các tiêu chí (tiêu chuẩn/chuẩn mực) để làm cơ sở đối chiếu, từ đó rút ra những đánh giá và xếp hạng DN. Phương pháp thích hợp đối với loại phân tích này là phương pháp liên hệ đối chiếu và xếp hạng.

(5) Phân tích hiệu quả hoạt động trong mối quan hệ với các DN cùng ngành:

Phân tích hiệu quả hoạt động của DNSX sẽ đảm bảo tính khách quan và toàn diện hơn khi đặt DN đó trong mối quan hệ với các DN cùng ngành (đối thủ cạnh tranh). Một mặt, ta sử dụng phương pháp SWOT để phân tích điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội, thách thức cũng như chiến lược hoạt động của đối thủ cạnh tranh nhằm bổ sung thông tin đa chiều cho các quyết định quản lý, điều hành với mục tiêu nâng cao hiệu quả hoạt động của DN. Mặt khác, ta sử dụng phương pháp DEA để phân tích hiệu quả tương đối của DN so với các DN cùng ngành để xác định vị thế của DN, qua đó tìm ra nguyên nhân bên trong của sự kém hiệu quả và các biện pháp thích hợp để cải thiện hiệu quả hoạt động của DN.

Ngoài các phương pháp đã được trình bày trên đây, nhà phân tích có thể sử dụng các phương pháp khác để phân tích hiệu quả hoạt động của DNSX như phương pháp đồ thị, phương pháp phân tích độ nhạy, phương pháp hồi quy, phương pháp quy hoạch tuyến tính, phương pháp sử dụng mô hình kinh tế lượng,…