Nghiên cứu sử dụng kiểm định Fisher – ADF và Fisher – PP với giả thuyết gốc là tồn tại nghiệm đơn vị (dữ liệu bảng không dừng) để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ bảng (do dữ liệu nghiên cứu cho RQ2 là dữ liệu không cân bằng). Các biến chính được kiểm tra tính dừng là biến phụ thuộc của Mô hình 3.4 và Mô hình 3.6 gồm biến ROA và TE, và 2 biến thâm nhập của NHNNg là FBA và NFB.
Biến | Fisher – ADF | Fisher – PP |
ROA | 88,453*** (0,0000) | 63,874*** (0,000) |
TE | 152,494*** (0,000) | 157,757*** (0,000) |
FBA | 84,215** (0,021) | 51,691** (0,045) |
NFB | 144,334*** (0,000) | 614,081*** (0000) |
Ghi chú: Độ trễ bậc 1, xu thế. Giá trị P-value được ghi trong ngoặc đơn. (***), (**) mức ý nghĩa 1%, 5%. | ||
Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA. | ||
Có thể bạn quan tâm!
-
Số Ngân Hàng Trong Mẫu Nghiên Cứu Giai Đoạn 2009 – 2019 -
Kiểm Định Tính Cân Bằng Dài Hạn Của Thị Trường Ngân Hàng Việt Nam -
Kiểm Định Giả Thuyết H1 Và Thảo Luận Kết Quả Nghiên Cứu -
Thâm Nhập Của Ngân Hàng Nước Ngoài Tại Việt Nam -
Xu Hướng Thâm Nhập Của Ngân Hàng Nước Ngoài Tại Việt Nam -
Hạn Chế Của Nghiên Cứu Và Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo
Xem toàn bộ 216 trang tài liệu này.
Thông qua kết quả ở Bảng 4.19, kiểm định Fisher – ADF và Fisher – PP đều bác bỏ giả thuyết gốc, nghĩa là các biến chính trong Mô hình 3.4 và Mô hình 3.6 đều dừng với mức ý nghĩa 1%. Như vậy, các phương pháp hồi quy PLS, FEM, REM sẽ phù hợp với Mô hình 3.4. Do biến TE là biến bị chặn có giá trị trong khoảng từ 0 đến 1 nên Mô hình 3.6 sẽ sử dụng hồi quy Tobit.
4.3.5. Kết quả phân tích hồi quy mô hình nghiên cứu
Mục này thực hiện phân tích hồi quy Mô hình 3.4 và Mô hình 3.6 làm cơ sở cho việc kiểm định giả thuyết H2.
4.3.5.1. Kết quả phân tích hồi quy Mô hình 3.4
Quy trình phân tích hồi quy Mô hình 3.4 thực hiện tương tự như Mô hình 3.2.
Thống kê mô tả các biến trong các Mô hình 3.4 được trình bày trong Bảng 4.20.
Biến | Giá trị nhỏ nhất | Giá trị lớn nhất | Trung bình | Độ lệch chuẩn | Số quan sát |
ROA | -0,06 | 0,05 | 0,01 | 0,01 | 315 |
FBA | 0,04 | 0,12 | 0,08 | 0,03 | 315 |
NFB | 0,53 | 0,63 | 0,61 | 0,03 | 315 |
ETA | -0,57 | 0,33 | 0,09 | 0,07 | 315 |
LTA | 0,37 | 1,18 | 0,70 | 0,11 | 315 |
SIZE | 8,11 | 14,21 | 11,48 | 1,22 | 315 |
GDP | 0,05 | 0,07 | 0,06 | 0,01 | 315 |
Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA. | |||||
Bảng 4.21 trình bày kết quả kiểm định lựa chọn mô hình hồi quy và kiểm tra khuyết tật mô hình để ước lượng Mô hình 3.4.
Mô hình | PLS và FEM | PLS và REM | FEM và REM |
Kiểm định F | 3,40*** (0,000) | ||
Kiểm định LM | 44,74*** (0,000) | ||
Kiểm định Hausman | 1,35 (0,930) | ||
Kiểm định Wooldridge mô hình REM | 20,515*** (0,000) | ||
Ghi chú: Giá trị P-value được ghi trong ngoặc đơn. (***) mức ý nghĩa 1%. | |||
Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA. | |||
Kiểm định F có giá trị P-value = 0,000 cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn mô hình PLS, kết quả kiểm định LM có giá trị P-value = 0,000 cho thấy mô hình REM phù hợp hơn mô hình PLS. Kiểm định Hausman với P-value = 0,930, do đó không có cơ sở bác bỏ giả thuyết gốc, nghĩa là mô hình REM là phù hợp hơn mô hình FEM.
Kết quả kiểm định Wooldridge có P-value = 0,000 chứng minh có hiện tượng tự tương quan trong mô hình REM. Do đặc điểm dữ liệu có N lớn (N = 30) và T nhỏ (T = 11), luận án sử dụng ước lượng chuẩn vững (REM-RSE) để khắc phục hiện tượng tự tương quan.
Biến | (1) | (2) |
ROA | ROA | |
FBA | -0,093*** | |
(0,000) | ||
NFB | -0,110*** | |
(0,000) | ||
ETA | 0,058*** | 0,058*** |
(0,000) | (0,000) | |
LTA | 0,018*** | 0,017** |
(0,008) | (0,018) | |
SIZE | 0,001** | 0,002** |
(0,048) | (0,017) | |
GDP | 0,263*** | 0,221*** |
(0,001) | (0,001) | |
Hệ số chặn | -0,033*** | 0,023* |
(0,002) | (0,099) | |
Ghi chú: Giá trị P - value được ghi trong ngoặc đơn; (*), (**), (***) mức ý nghĩa lần lượt 10%, 5%, 1%; cột (1) hồi quy với FBA, cột (2) hồi quy với NFB. Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA. | ||
Bảng 4.22 trình bày kết quả hồi quy Mô hình 3.4 với phương pháp REM-RSE. Biến ROA lần lượt được hồi quy với 2 biến thâm nhập của NHNNg là tỷ lệ tài sản của NHNNg (FBA), tỷ lệ số lượng NHNNg (NFB) nhóm biến liên quan đến đặc điểm ngân hàng, và biến số kinh tế vĩ mô.
Hệ số hồi quy của biến FBA và NFB đều có giá trị âm và có ý nghĩa thống kê cho thấy các biến này có tác động tiêu cực đến ROA. Như vậy, các biến thâm nhập của NHNNg đều có tác động tiêu cực đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam.
Hệ số hồi quy của biến ETA có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản có tác động tích cực đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam.
Hệ số hồi quy của biến LTA có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy tỷ lệ cho vay trên tài sản có tác động tích cực đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam.
Hệ số hồi quy của biến SIZE có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy quy mô tài sản có tác động tích cực đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam.
Hệ số hồi quy của biến GDP có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy tốc độ tăng GDP có tác động tích cực đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam.
4.3.5.2. Kết quả phân tích hồi quy Mô hình 3.6
Như đã trình bày trong Mục 3.2.2.3, Chương 3, biến hiệu quả kỹ thuật (TE) của NHTM Việt Nam được xác định bằng phương pháp DEA là biến bị chặn có giá trị trong khoảng từ 0 đến 1 nên Mô hình 3.6 sẽ sử dụng hồi quy Tobit. Bảng 4.23 trình bày thống kê mô tả biến trong Mô hình 3.6.
Biến | Giá trị nhỏ nhất | Giá trị lớn nhất | Trung bình | Độ lệch chuẩn | Số quan sát |
TE | 0,71 | 1,00 | 0,95 | 0,07 | 315 |
FBA | 0,04 | 0,12 | 0,08 | 0,03 | 315 |
Biến | Giá trị nhỏ nhất | Giá trị lớn nhất | Trung bình | Độ lệch chuẩn | Số quan sát |
NFB | 0,53 | 0,63 | 0,61 | 0,03 | 315 |
ETA | -0,57 | 0,33 | 0,09 | 0,07 | 315 |
LTA | 0,37 | 1,18 | 0,70 | 0,11 | 315 |
SIZE | 8,11 | 14,21 | 11,48 | 1,22 | 315 |
GDP | 0,05 | 0,07 | 0,06 | 0,01 | 315 |
Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA. | |||||
Trong Mô hình 3.6, biến TE lần lượt được hồi quy với 2 biến thâm nhập của NHNNg là tỷ lệ tài sản của NHNNg (FBA), tỷ lệ số lượng NHNNg (NFB) nhóm biến liên quan đến đặc điểm ngân hàng, và biến số kinh tế vĩ mô. Bảng 4.24 trình bày kết quả hồi quy mô hình Tobit về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg lên hiệu quả kỹ thuật của NHTM Việt Nam giai đoạn 2009 - 2019.
Biến | (1) | (2) |
TE | TE | |
FBA | -0,681*** | |
(0,010) | ||
NFB | -0,075 | |
(0,807) | ||
ETA | 0,366*** | 0,398*** |
(0,001) | (0,000) | |
LTA | -0,215*** | -0,184** |
(0,006) | (0,021) | |
SIZE | 0,038*** | 0,029** |
(0,001) | (0,023) |
Biến | (1) | (2) |
TE | TE | |
GDP | 0,646 | -0,823 |
(0,615) | (0,505) | |
Hệ số chặn | 0,703*** | 0,863*** |
(0,000) | (0,000) | |
Ghi chú: Giá trị P - value được ghi trong ngoặc đơn; (*), (**), (***) mức ý nghĩa lần lượt 10%, 5%, 1%; cột (1) hồi quy với FBA, cột (2) hồi quy với NFB. Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA. | ||
Hệ số hồi quy của biến FBA và NFB đều có giá trị âm cho thấy các biến này có tác động tiêu cực đến TE. Trong đó, biến FBA có ý nghĩa thống kê, còn biến NFB không có ý nghĩa thống kê. Như vậy, các biến thâm nhập của NHNNg đều có tác động tiêu cực đến hiệu quả kỹ thuật của các NHTM Việt Nam.
Tương tự như kết quả hồi quy Mô hình 3.4, hệ số hồi quy của biến ETA có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản có tác động tích cực đến hiệu quả kỹ thuật của các NHTM Việt Nam.
Hệ số hồi quy của biến LTA có giá trị âm và có ý nghĩa thống kê cho thấy tỷ lệ cho vay trên tài sản có tác động tiêu cực đến hiệu quả kỹ thuật của các NHTM Việt Nam. Kết quả hồi này trái ngược với kết quả hồi quy của Mô hình 3.4. Kết quả hồi quy Mô hình 3.4 cho thấy tỷ lệ cho vay trên tài sản có tác động tích cực đến ROAcủa các NHTM Việt Nam.
Hệ số hồi quy của biến SIZE có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy quy mô tài sản có tác động tích cực đến hiệu quả kỹ thuật của các NHTM Việt Nam. Kết quả hồi này tương tự Mô hình 3.4.
Hệ số hồi quy của biến GDP khi hồi quy Mô hình 3.6 với biến FBA có giá trị dương nhưng không có ý nghĩa thống kê, khi hồi quy Mô hình 3.6 với biến NFB có giá trị âm nhưng không có ý nghĩa thống kê. Như vậy, tốc độ tăng GDP không ảnh
hưởng đến hiệu quả kỹ thuật của các NHTM Việt Nam. Kết quả này trái ngược với kết quả hồi quy Mô hình 3.4 với biến phụ thuộc là ROA.
Trên cơ sở kết quả phân tích hồi quy Mô hình 3.4 và Mô hình 3.6, phần tiếp theo trình bày kết quả kiểm định giả thuyết H2 liên quan đến RQ2.
4.3.6. Kiểm định giả thuyết H2 và thảo luận kết quả nghiên cứu
Việc kiểm định giả thuyết H2 dựa trên hệ số hồi quy β (βFBA, βNFB) của 2 biến thâm nhập của NHNNg là FBA và NFB trong Mô hình 3.4 và Mô hình 3.6, kết quả hồi quy được trình bày trong Mục 4.3.4. Kết quả kiểm định giả thuyết H1 được trình bày trong Bảng 4.25.
Hệ số hồi quy | Phương pháp chỉ số tài chính | Phương pháp DEA |
ROA | TE | |
βFBA | -0,093*** (0,000) | -0,681*** (0,010) |
βNFB | -0,110*** (0,000) | -0,075 (0,807) |
Ghi chú: Tác động tiêu cực (-), (***) mức ý nghĩa 1%. Nguồn: Tác giả tổng hợp. | ||
Bảng kết quả kiểm định giả thuyết H2 cho thấy hệ số hồi quy của 2 biến thâm nhập của NHNNg (βFBA và βNFB) đều có giá trị âm trong cả 2 mô hình nghiên cứu 3.4 và 3.6. Biến FBA có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đến ROA và TE của các NHTM Việt Nam với mức ý nghĩa 99%. Biến NFB cũng có tác động tiêu cực đến ROA với mức ý nghĩa 99% trong Mô hình 3.4. Tuy nhiên, trong Mô hình 3.6 biến NFB mặc dù có ảnh hưởng tiêu cực đến TE nhưng không có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả nghiên cứu đã chấp nhận giả thuyết H2.
Kết quả nghiên cứu từ phương pháp chỉ số tài chính cho thấy thâm nhập của NHNNg đã làm giảm ROA của các NHTM Việt Nam trong Mô hình 3.4. Đồng thời,
kết quả nghiên cứu từ phương pháp DEA cũng cho thấy NHNNg đã làm giảm TE trong Mô hình 3.6. Đối chứng kết quả nghiên cứu của 2 phương pháp cho thấy phù hợp với nhau, do đó, trả lời cho RQ2 là thâm nhập của NHNNg có tác động làm giảm hiệu quả của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu 2009 - 2019.
Phát hiện của nghiên cứu phù hợp với nghiên cứu của Barajas và cộng sự (2000), Claessens và cộng sự (2001), Denizer (2000), Manlagđit (2011), Unite và
Sullivan (2003), Xu (2011), Pham và Nguyen (2020).
Nghiên cứu của Denizer (2000) tại Thổ Nhĩ Kỳ giai đoạn 1980 – 1997, và Barajas và cộng sự (2000) tại Colombia đoạn 1985 – 1998 tìm thấy bằng chứng thâm nhập của NHNNg làm giảm lợi nhuận của các NHTM trong nước. Claessens và cộng sự (2001) nghiên cứu thâm nhập của NHNNg tại 80 nước phát triển và đang phát triển từ năm 1988 đến năm 1995 cũng cho thấy NHNNg làm giảm hiệu quả của ngân hàng trong nước. Các nghiên cứu tại Phillipines của Unite và Sullivan (2003) giai đoạn 1990 - 1998 và Manlagđit (2011) giai đoạn 1990 – 2006 cũng cho thấy thâm nhập của NHNNg làm giảm hiệu quả của ngân hàng Phillipines. Nghiên cứu của Xu (2011) tại Trung Quốc giai đoạn 1999 – 2006 cho kết quả tương tự. Tại Việt Nam, nghiên cứu của Pham và Nguyen (2020) giai đoạn 2009 – 2018 cho thấy thâm nhập của NHNNg làm giảm hiệu quả của các NHTM Việt Nam.
Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu này hoàn toàn trái ngược với nghiên cứu của Claessens và Lee (2003), Lensink và Hermes (2004), Shen và cộng sự (2009), Luo và cộng sự (2017) và đặc biệt là Lien và cộng sự (2015). Nghiên cứu của Claessens và Lee (2003) tại 39 nước thu nhập thấp (trong đó có Việt Nam) từ năm 1995 – 2000 cho thấy thâm nhập của NHNNg làm tăng hiệu quả của ngân hàng trong nước. Trong một nghiên cứu tại 39 nước bao gồm nhóm nước có trình độ phát triển tài chính thấp và nhóm nước có trình độ phát triển tài chính cao giai đoạn 1990 – 1996, Lensink và Hermes (2004) cũng tìm thấy NHNNg làm tăng hiệu quả đối với nhóm nước có trình độ phát triển tài chính thấp.
Các nghiên cứu tại Trung Quốc của Shen và cộng sự (2009) giai đoạn 1997 – 2007, và Luo và cộng sự (2017) giai đoạn 2002 – 2010 cũng cho thấy NHNNg làm