ประสิทธิภาพการดำเนินงานของบริษัทกลุ่มธุรกิจการเงิน :

หมวดธนาคาร หลังนโยบายประเทศไทย 4.0

 

Operational Efficiency of Companies in Financial
Secter : Banking Group after Thailand 4.0 Policy

 

 

 

วันที่ได้รับต้นฉบับบทความ :
8 กรกฎาคม 2567

วันที่แก้ไขปรับปรุงบทความ :
5 กันยายน 2567

วันที่ตอบรับตีพิมพ์บทความ :
18 กันยายน 2567

รัตนา บัวบาน

นักศึกษาหลักสูตรบัญชีมหาบัณฑิต

คณะบัญชี มหาวิทยาลัยรังสิต

(ผู้ประสานงานหลัก)

ดร.คณิตศร เทอดเผ่าพงศ์

รองศาสตราจารย์ประจำคณะบัญชี มหาวิทยาลัยรังสิต

 

 

Received:
June 8, 2024

Revised:
September 5, 2024

Accepted:
September 18, 2024

Ratana Buaban

Postgraduate Student, Master of Accountancy Program,

Faculty of Accountancy, Rangsit University,

(Corresponding Author)

Dr.Kanitsorn Terdpaopong

Associate Professor of Faculty of Accountancy, Rangsit University

 

 

คำสำคัญ :
ประสิทธิภาพการดำเนินงาน
บริษัทกลุ่มธุรกิจการเงิน
นโยบายประเทศไทย 4.0 DEA

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อการวัดประสิทธิภาพการดำเนินงานและการจัดอันดับของบริษัทกลุ่มธุรกิจการเงิน หมวดธนาคาร จำนวน 11 บริษัท ข้อมูลรวบรวมจากงบการเงิน ระหว่างปี พ.ศ. 2556-2565 โดยวิธี Data Envelopment Analysis (DEA) โดยค่าคะแนนประสิทธิภาพการดำเนินงานของธนาคาร อยู่ระหว่าง 0.806-1.000 และกำหนดปัจจัยการผลิต (Input) คือ เงินรับฝาก ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ค่าใช้จ่ายดอกเบี้ย ที่ดิน อาคารและอุปกรณ์ และปัจจัยผลผลิต (Output) คือ รายได้ดอกเบี้ย จำนวนเงินให้สินเชื่อ และรายได้ค่าธรรมเนียมและบริการ

  จากการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของธนาคาร หลังนโยบายประเทศไทย 4.0 พบว่า บริษัทที่มีประสิทธิภาพการดำเนินงานดีที่สุด โดยมีคะแนนประสิทธิภาพเท่ากับ 1.000 คือ ธนาคารกสิกรไทย จำกัด (มหาชน) บริษัท เอสซีบี เอกซ์ จำกัด (มหาชน) และบริษัท แอล เอช ไฟแนนซ์เชียล กรุ๊ป จำกัด (มหาชน) โดยบริษัทที่มีผลการดำเนินงานดีขึ้นคือ ธนาคารกรุงไทย จำกัด (มหาชน) ธนาคารซีไอเอ็มบี ไทย จำกัด (มหาชน) ธนาคารทหารไทยธนชาต จำกัด (มหาชน) และบริษัท ทิสโก้ไฟแนนเชียลกรุ๊ป จำกัด (มหาชน) และบริษัทที่มีผลการดำเนินงานที่ลดลงคือ ธนาคารกรุงศรีอยุธยา จำกัด (มหาชน) ธนาคารเกียรตินาคินภัทร จำกัด (มหาชน) ธนาคารกรุงเทพ จำกัด (มหาชน) และบริษัท ทุนธนชาติ จำกัด (มหาชน)

 

 

Keywords:

Operational Efficiency,
Companies in financial sector,
Thailand 4.0 Policy, DEA

ABSTRACT

This study aims to measure operating efficiency and ranking of the companies in the financial business group, subgroup banking, total of 11 companies. Data is collected from financial statements between 2013-2022. Data Envelopment Analysis (DEA) is employed in this study. The operating efficiency scores of the banks is between 0.806-1.000. Identifying the efficiency scores through production factors (Input) are deposits, operating expenses, interest expenses, property, plant and equipment and the output factor are interest income, loan amount and fee and service income.

From analyzing operational efficiency of the banks, it is found that the highest efficiency scores, which contained the full score of 1.000, are Kasikorn Bank Public Company Limited, SCBX Public Company Limited, and LH Financial Group Public Company Limited. The companies that have better efficiency scores are Krung Thai Bank Public Company Limited, CIMB Thai Bank Public Company Limited, Thanachart Thai Military Bank Public Company Limited and TISCO Financial Group Public Company Limited. The companies that have the declined efficiency scores are Bank of Ayudhya Public Company Limited, Kiatnakin Phatra Bank Public Company Limited, Bangkok Bank Public Company Limited, and Thanachart Capital Public Company Limited.

 

 

 

REFERENCES

Ar, I. M., & Kurtaran, A. (2013). Evaluating the relative efficiency of commercial banks in Turkey: An integrated AHP/DEA approach. International Business Research, 6(4), 129-146. https:// doi:10.5539/ibr.v6n4p129

Bahrini, R. (2017). Efficiency analysis of Islamic banks in the middle east and north Africa region: a bootstrap DEA approach. International Journal of Financial Studies, 5(7), 2-13. https://doi.org/10.3390/ijfs5010007

Balcerzak, A. P., Kliestik, T., Streimikiene, D., & Smrčka, L. (2017). Non-parametric approach to measuring the efficiency of banking sectors in European union countries. Acta Polytechnica Hungarica, 14(7), 51-70. https://doi:10.12700/APH.14.7.2017.7.4

Bank of Thailand (2023). Payment transactions through mobile banking and internet banking services. Retrieved from https://app.bot.or.th/BTWS_STAT/statistics/

Damrong Rajanubhab Institute. (2016). Blueprint and action plan to drive the Thailand 4.0 model, driving Thailand towards stability, prosperity and sustainability. Retrieved from http://www.stabundamrong.go.th/web/ download/newkm/thailand4.0.pdf

Fukuyama, H., & Matousek, R. (2017). Modelling bank performance: A network DEA approach. European Journal of Operational Research, 259(2), 721-732. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.10.044

Ghaeli, M. R. (2017). Measuring the relative efficiency of banks using DEA method. Accounting, 3(4), 221-226. DOI: 10.5267/j.ac.2017.1.004

Khanankhang, N, & Lowatcharin, G. (2019). Adaptation of financial institutions in THAILAND to the trend of digital banking. Journal of Buddhist Education and Research, 5(2), 376-388.

Kongsena, P. (2019). National e-Payment National Electronic Payment Infrastructure. Retrieved from https://library.parliament.go.th/sites/default/files/assets
/files/works/academic%20office/radio%20scripts/pdf/2562-08/NALT-radioscript-rr2562-aug3.pdf

Kwon, H., & Lee, J. (2015). Two-stage production modeling of large U.S. banks: A DEA-neural network    approach. Expert Systems with Applications, 42(19), 6758-6766. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.04.062

Lertwatchara, K., & Areethai, A. (2018). Efficiency and long-term performance (10 years) of Thai banks. Srinakharinwirot Business Administration Journal, 9(2), 117-126.

Lin, T. & Chiu, S. (2013). Using independent component analysis and network DEA to improve bank performance evaluation. Economic Modelling, 32, 608-611. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2013.03.003

Mesincee, S. (2016, May 2). Crack the code for "Thailand 4.0" to create a new economy, overcome the middle income trap. Thairath Online. Retrieved from https://www.thairath.co.th/

Mingsakul, P. (2023). Banking Technology Trends 2023. Retrieved from https://www.krungsri.com/ th/research/research-intelligence/tech-trend-2023

Ministry of Finance. (2016). Transforming the face of Thailand's financial system: "Fast, reliable, right". Retrieved from https://www.epayment.go.th/home/app/blog/----81

Nittayakamolphun, P., Bejrananda, T., Autchariyapanitkul, K., & Kuson, S. (2021). The operating efficiency measurement of Thai commercial banks in digital era. Journal of Accountancy and Management, 14(3), 134-157.

Pasunon, P. (2005). Evaluating organizational efficiency by Data Envelopment Analysis. Journal of Business Administration, 28(108), 33-42.

Pasunon, P. (2006). Organizational performance assessment using DEA, CCR and BCC models. Journal of Business Administration, 29(112), 31-44.

Radojicic, M., Savic, G., & Jeremic, V. (2018). Measuring the efficiency of banks: the bootstrapped I-distance GAR DEA approach. Technological and Economic Development of Economy, 24(4), 1581-1605. http:// doi.org/10.3846/tede.2018.3699

Sathye, S., & Sathye, M. (2017). Do ATMs increase technical efficiency of banks in a developing country evidence from Indian banks. Australian Accounting Review. 27(1), 101-111. https://doi.org/10.1111/auar.12110

Secretariat of the Prime Minister, (2017). Thailand 4.0 drives the future towards stability, prosperity, and sustainability. Retrieved from https://spm.thaigov.go.th/FILEROOM/spm-thaigov/

Staub, R. B., Souza, G. S., & Tabak, B. M. (2010). Evolution of bank efficiency in Brazil: A DEA approach. European Journal of Operational Research, 202(1), 204-213. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2009.04.025

Stoica, O., Mehdian, S., & Sargu, A. (2015). The impact of internet banking on the performance of Romanian banks: DEA and PCA approach. Procedia Economics and Finance, 20, 610-622. https://doi.org/10.1016/ S2212-5671(15)00115-X

Sueaphongsakon, A. (2012) Methodology data envelopment analysis (DEA) and technical efficiency measurement Chiang Mai University Journal of Economics, 16(1), 44-82.

Suntapuntu, V., Kanlayajitkosol, K., Klinprayoon, K., & Sinsereekul, N. (2017). Challenges faced by banking sector from changes to digital era. Journal of Accounting Profession, 13(39), 83-89.

Syadullah, M. (2018). Asean banking efficiency review facing financial services liberalization: the indonesian perspective. Asian Development Policy Review, 6(2), 88-99. https://doi.org/10.18488/ journal.107.2018. 62.88.99

Wanke, P., Barros, C. (2014). Two-stage DEA: An application to major Brazilian banks. Expert Systems with Applications, 41(5), 2337-2344. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.09.031

Wanke, P., Barros, C. P., & Emrouznejad, A. (2016). Assessing productive efficiency of banks using integrated Fuzzy-DEA and bootstrapping: A case of Mozambican banks. European Journal of Operational Research, 249(1), 378-389. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.10.018

Zha, Y., Liang, N., Wu, M., & Bian, Y. (2016). Efficiency evaluation of banks in China: A dynamic two-stage slacks-based measure approach. Omega, 60, 60-72. https://doi.org/10.1016/j.omega.2014.12.008

Zhu, N., Shah, W., Kamal, M., & Yasmeen, R. (2020). Efficiency and productivity analysis of Pakistan's banking industry: A DEA approach. International Journal of Finance & Economics, 26(4), 6362-6374. https://doi.org/10.1002/ijfe.2123