Bảng 3.7 cho thấy các biến đầu vào được sử dụng biến động qua các năm. Về vốn chủ sở hữu của các ngân hàng thương mại có xu hướng tăng dần qua các năm 2008 đến 2012. Việc vốn chủ sở hữu tăng nhằm mục địch đầu tư năng lực hạ tầng như đầu tư xây dựng trụ sở, đầu tư cho công nghệ, mở rộng mạng lưới hoạt động,.. do áp lực từ sự cạnh tranh giữa các ngân hàng trong nước và ngoài nước khi mà quy mô của các NHTMVN là quá nhỏ so với các nước trong khu vực và trên thế giới. Tuy nhiên, đến năm 2013 vốn chủ sở hữu của các ngân hàng sụt giảm do chất lượng các khoản tín dụng thấp đẩy nợ xấu gia tăng. Từ năm 2008 đến 2009 chênh lệch vốn chủ sở hữu giữa các ngân hàng là tương đối cao, tuy nhiên từ năm 2010 đến 2013 sự chênh lệch này đã giảm. Từ năm 2008 -2009, chi phí hoạt động của các ngân hàng là tương đối cao nhưng từ năm 2010 thì các ngân hàng đã có xu hướng điều chỉnh hoạt động giảm thiểu chi phí nhằm tăng hiệu quả hoạt động trong giai đoạn tái cơ cấu của hệ thống ngân hàng. Trong bối cảnh kinh tế khó khăn, cùng với việc nâng cao chất lượng của tín dụng, các ngân hàng ngày càng chú trọng tới rủi ro vì vậy có thể thấy chi phí dự phòng rủi ro ngân hàng tăng dần qua các năm. Về thu nhập trước thuế từ năm 2010 -2012 có xu hướng đi ngang và thấp hơn 2 năm đầu tiên thể hiện sự khó khăn chung của nền kinh tế ảnh hưởng tới hoạt động của các ngân hàng. Đến năm 2013 thu nhập trước thuế của các ngân hàng sụt giảm cho thấy mặc dù đã có những thay đổi đáng kể trong quá trình tái cơ cấu nhưng hiệu quả hoạt động của các ngân hàng chưa thực sự được cải thiện do khó khăn chung của nền kinh tế, cũng như của các doanh nghiệp từ đó tác động tới hoạt động của các ngân hàng.
Kiểm định tính hợp lý của mô hình
Mô hình SFA theo nghiên cứu của Battese và Coelli (1992) có thể được thực hiện với cả hàm sản xuất dạng Cobb-Douglas lẫn hàm sản xuất dạng Translog. Kiểm định LR (likelihood ratio) đã được sử dụng để xác định xem giữa hàm Cobb- Douglas và hàm Translog với các biến tương ứng thì định dạng nào phù hợp hơn cho mô hình. Tuy nhiên với đặc điểm của bộ số liệu được sử dụng ở đây có khá ít các quan sát nên việc sử dụng hàm translog là không khả thi, hàm Cobb Douglas được đưa vào sử dụng.
Với định dạng hàm đã lựa chọn, kết quả ước lượng các tham số được trình bày qua bảng 3.8 sau:
Bảng 3.8 : Kết quả ước lượng các tham số của mô hình
Tên biến | Ước lượng | Độ lệch chuẩn | z-ratio | |
Hằng số | -4,82 | 1,153 | -4,182*** | |
EQ | 0,789 | 0,161 | 4,894*** | |
IN | 0,344 | 0,131 | 2,635*** | |
EO | 0,45 | 0,177 | 0,254 | |
RiE | 0,143 | 0,068 | 2,097** | |
t | 0,011 | 0,05 | 0,225 | |
0,883 | 0,042 | 20,879*** | ||
-0,615 | 0,104 | 5,893*** | ||
Kiểm định LR về ý nghĩa của η. Ho: η = 0 | ||||
Thống kê khi bình phương hỗn hợp | Giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa 5% | Kết luận | ||
39.6 | 2,706 | Bác bỏ H0 |
Có thể bạn quan tâm!
- Cấu Trúc Ngành Ngân Hàng Và Năng Lực Cạnh Tranh Của Các Ngân Hàng Thương Mại
- Kết Quả Ước Lượng Hiệu Quả Kĩ Thuật (Te) Hiệu Quả Kĩ Thuật Thuần (Pe) Và Hiệu Quả Quy Mô (Se) Của Các Ngân Hàng Thương Mại Giai Đoạn 2008-2013
- Số Lượng Các Ngân Hàng Có Hiệu Suất Tăng (Icr), Giảm (Dcr) Và Không Đổi Theo Quy Mô (Cons) Giai Đoạn 2008-2013.
- Kết Quả Ước Lượng Mối Quan Hệ Thị Phần Huy Động, Vốn Chủ Sở Hữu Và Tăng Trưởng Tương Đối.
- Nhóm Kiến Nghị Đối Với Chính Phủ Và Ngân Hàng Nhà Nước
- Nhóm Kiến Nghị Đối Với Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
Xem toàn bộ 180 trang tài liệu này.
Ghi chú: (***): có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, (**): có ý nghĩa thống kế ở mức 5%
Nguồn: Tác giả tự tính toán
Để kiểm định ý nghĩa của các tham số này, luận án sử dụng kiểm định z (với
H0: và H1: ). Kết quả cho thấy ngoại trừ biến chi phí hoạt động và tiến bộ công nghệ thì các biến khác đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% hoặc 5%, điều này cho thấy hàm sản xuất biên ngẫu nhiên ước lượng ở trên là tương đối phù hợp với ý nghĩa kinh tế của các biến ước lượng.
Trong các “đầu vào” đã sử dụng ta có thể thấy vốn chủ sở hữu ( ) là thành phần quan trọng nhất ảnh hưởng đến “đầu ra” thu nhập của ngân hàng. Điều này kết hợp với các phân tích ở phần sau cũng cho thấy sự khác biệt trong hiệu quả hoạt động, cũng như sự đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro giữa nhóm các ngân hàng có quy mô vốn nhỏ và nhóm các ngân hàng có quy mô vốn lớn.
Ngoài ra ta thấy chi phí lãi vay và chi phí dự phòng rủi ro cũng là những yếu tố có liên quan mật thiết đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng. Việc quản lý tốt chất lượng các khoản tín dụng cùng với công tác dự phòng rủi ro là công tác cần được chú ý nếu như các ngân hàng muốn đạt được thu nhập cao và ổn định lâu dài.
Hệ số , thể hiện thành phần của tính phi hiệu quả kĩ thuật trong sai số của mô hình. Kết quả ước lượng cho thấy trong mô hình này khác 0, việc đưa thành phần ngẫu nhiên vào trong mô hình ước lượng hiệu quả hoạt động của ngân hàng là
cần thiết và kết quả thu được sẽ đáng tin cậy hơn so với mô hình hồi quy OLS
truyền thống.
Biến thời gian với hệ số trong mô hình trên thể hiện sự thay đổi của tiến bộ công nghệ qua các năm. Tuy nhiên, việc biến này không có ý nghĩa thống kê cho thấy không có bằng chứng về sự ảnh hưởng của nó đến đầu ra “thu nhập” ngân hàng
giai đoạn 2008 – 2013. Trong khi đó hệ số thể hiện sự thay đổi của tính hiệu quả
kĩ thuật theo thời gian. Với dữ liệu vừa được ước lượng cho thấy nhận giá trị âm và có ý nghĩa thống kê phản ánh rằng hiệu quả kỹ thuật của các NHTMCPVN có xu
hướng giảm trong cùng giai đoạn. Thống kê tuân theo phân phối khi bình phương hỗn hợp với 1 bậc tự do, các giá trị tới hạn được lấy từ nghiên cứu của Kodde – Palm (1986).
Đánh giá hiệu quả kĩ thuật các ngân hàng qua phương pháp SFA
Luận án sử dụng quy trình đã được đưa ra bởi Battese và Coelli (1991), sau khi thành phần xác định của hàm sản xuất biên ngẫu nhiên đã được ước lượng trong bước trên, ta tính hiệu quả kĩ thuật của từng hãng (ngân hàng) trong từng năm bằng cách tính tỉ lệ giữa số lượng đầu ra quan sát được (thu nhập trước thuế của mỗi ngân hàng trong mỗi năm) với giá trị tương ứng sử dụng cùng một vector đầu vào được xác định trên đường biên.
Luận án thực hiện việc tính toán hiệu quả kĩ thuật cho từng ngân hàng trong từng năm sử dụng phần mềm FRONTIER 4.1, các kết quả, bao gồm giá trị hiệu quả kĩ thuật cũng như xếp hạng so với các ngân hàng thương mai trong hệ thống được thể hiện qua bảng 3.9 sau:
Bảng 3.9: Hiệu quả kĩ thuật của các ngân hàng thương mại
2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | |
MBB | 0,983 | 0,967 | 0,940 | 0,893 | 0,815 | 0,696 |
SacomBank | 0,973 | 0,950 | 0,911 | 0,844 | 0,736 | 0,583 |
ACB | 0,954 | 0,916 | 0,852 | 0,746 | 0,589 | 0,392 |
SHB | 0,969 | 0,944 | 0,900 | 0,825 | 0,706 | 0,542 |
MSB | 0,917 | 0,853 | 0,746 | 0,583 | 0,374 | 0,170 |
EIB | 0,960 | 0,928 | 0,871 | 0,778 | 0,635 | 0,449 |
KienLongBank | 0,982 | 0,969 | 0,943 | 0,899 | 0,825 | 0,712 |
VIBank | 0,895 | 0,815 | 0,685 | 0,499 | 0,280 | 0,996 |
VPBank | 0,975 | 0,954 | 0,917 | 0,854 | 0,753 | 0,606 |
TechcomBank | 0,945 | 0,900 | 0,824 | 0,702 | 0,527 | 0,320 |
NaviBank | 0,846 | 0,734 | 0,565 | 0,349 | 0,145 | 0,294 |
NamABank | 0,959 | 0,925 | 0,867 | 0,770 | 0,624 | 0,435 |
SaigonBank | 0,973 | 0,951 | 0,912 | 0,845 | 0,739 | 0,587 |
HDBank | 0,932 | 0,878 | 0,787 | 0,645 | 0,451 | 0,240 |
ABBank | 0,934 | 0,881 | 0,793 | 0,653 | 0,461 | 0,250 |
OceanBank | 0,935 | 0,883 | 0,795 | 0,656 | 0,465 | 0,254 |
PNB | 0,840 | 0,724 | 0,550 | 0,333 | 0,132 | 0,248 |
MDB | 0,970 | 0,945 | 0,901 | 0,828 | 0,711 | 0,549 |
DongABank | 0,960 | 0,927 | 0,870 | 0,776 | 0,632 | 0,445 |
VietCapitalBank | 0,965 | 0,937 | 0,887 | 0,804 | 0,675 | 0,500 |
PGBank | 0,938 | 0,889 | 0,806 | 0,673 | 0,487 | 0,277 |
Oricombank | 0,965 | 0,937 | 0,888 | 0,805 | 0,676 | 0,502 |
VietComBank | 0,962 | 0,931 | 0,878 | 0,789 | 0,652 | 0,470 |
VietinBank | 0,965 | 0,936 | 0,886 | 0,801 | 0,670 | 0,494 |
BIDV | 0,950 | 0,911 | 0,842 | 0,723 | 0,565 | 0,364 |
Giá trị nhỏ nhất | 0,895 | 0,724 | 0,550 | 0,333 | 0,132 | 0,170 |
Giá trị lớn nhất | 0,982 | 0,969 | 0,943 | 0,899 | 0,825 | 0,996 |
Trung bình | 0,946 | 0,903 | 0,833 | 0,723 | 0,573 | 0,400 |
Nguồn: Tác giả tự tính toán
Xu hướng của tính hiệu quả kĩ thuật trong hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam là giảm qua từng năm, điều này thể hiện khó khăn chung của toàn ngành ngân hàng kể từ sau khủng hoảng kinh tế năm 2008. Mặc dù trong giai đoạn 2008 đến 2010, quy mô ngành ngân hàng liên tục tăng, chỉ số M2/GDP và tín dụng cá nhân/GDP năm 2008 là 0,86 và 1,08 và đến năm 2010 đã đạt 1,16 và 1,27. Tuy nhiên với tình hình kinh tế khó khăn chung, ngành ngân hàng cũng bị ảnh hưởng nặng nề dẫn đến quy mô của
nhành giảm dần qua các năm cho đến 2013 thì có xu hướng tăng trở lại. Điều này phản ánh trong giai đoạn từ 2008 đến 2010 có một sự bùng nổ về quy mô phát triển của hệ thống ngân hàng nhưng do phát triển ồ ạt, cùng với ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu và trình độ quản trị ngân hàng chưa cao dẫn đến hoạt động ngân hàng không hiệu quả buộc hệ thống ngân hàng phải thu hẹp quy mô hoạt động bằng các thương vụ mua bán, sáp nhập trong năm 2011 -2012. Sang năm 2013 hệ thống ngân hàng dần đi vào ổn định dẫn đến quy mô tăng trở lại. Cần lưu ý thêm là do đặc tính của mô hình, xu hướng của tính hiệu quả kĩ thuật chỉ được thể hiện cho cả giai đoạn từ 2008- 2013; còn sự biến đổi qua từng năm không được thể hiện thông qua hệ số này.
Bảng 3.10 : Xếp hạng hiệu quả kĩ thuật của các ngân hàng thương mại
2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | |
MBB | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | 3 |
SacomBank | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 6 |
ACB | 15 | 15 | 15 | 15 | 15 | 16 |
SHB | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | 8 |
MSB | 22 | 22 | 22 | 22 | 22 | 25 |
EIB | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 13 |
KienLongBank | 2 | 1 | 1 | 2 | 1 | 2 |
VIBank | 23 | 23 | 23 | 23 | 23 | 1 |
VPBank | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 |
TechcomBank | 17 | 17 | 17 | 17 | 17 | 18 |
NaviBank | 24 | 24 | 24 | 24 | 24 | 19 |
NamABank | 14 | 14 | 14 | 14 | 14 | 15 |
SaigonBank | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 |
HDBank | 21 | 21 | 21 | 21 | 21 | 24 |
ABBank | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 22 |
OceanBank | 19 | 19 | 19 | 19 | 19 | 21 |
PNB | 25 | 25 | 25 | 25 | 25 | 23 |
MDB | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 | 7 |
DongABank | 13 | 13 | 13 | 13 | 13 | 14 |
VietCapitalBank | 8 | 8 | 9 | 9 | 9 | 10 |
PGBank | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 20 |
Oricombank | 9 | 9 | 8 | 8 | 8 | 9 |
VietComBank | 11 | 11 | 11 | 11 | 11 | 12 |
VietinBank | 10 | 10 | 10 | 10 | 10 | 11 |
BIDV | 16 | 16 | 16 | 16 | 16 | 17 |
Nguồn: Tác giả tự tính toán
Xếp hạng tính hiệu quả kĩ thuật qua từng năm của các ngân hàng thương mại, ta thấy thứ hạng của các ngân hàng hầu như không thay đổi qua các năm. Nhóm các ngân hàng có hiệu quả kĩ thuật tốt, tức là thể hiện tốt trong khả năng biến đổi đầu vào và đầu ra gồm có KienLongBank, EIB, MBB, SaigonBank và PGBank. Ngược lại những ngân hàng như MHB, WEB, NaviBank và PNB có hiệu quả hoạt động tương đối thấp. Đáng chú ý là những ngân hàng có vốn cổ phẩn tương đối lớn như MBB, Sacombank, ACB, TechcomBank, VietcomBank, VietinBank đều có hiệu quả ở mức khá thấp, điều này có thể lý giải là do mức độ rủi ro mạo hiểm trong kinh doanh của các ngân hàng này thấp hơn, nên có hiệu quả kém hơn nhóm NHTM chấp nhận rủi ro cao hơn.
Tóm lại, việc sử dụng phương pháp SFA nhằm đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2008-2013, trong đó có đưa vào biến thời gian nhằm đánh giá hiệu quả của tiến bộ công nghệ. Kết quả ước lượng cho thấy mặc dù trình độ công nghệ hàng năm có thay đổi theo hướng tốt lên, tính phi hiệu quả kĩ thuật của các ngân hàng thương mại trong hệ thống cũng có xu hướng tăng lên. Điều này gợi ý rằng các ngân hàng thương mại vẫn chưa thực sự giải quyết được những tồn tại, yếu kém còn lại sau khủng hoảng để bước vào thời kì phục hồi. Để tăng cường khả năng sinh lời, các ngân hàng cần tập trung giải quyết dứt điểm những vấn đề như nợ xấu, chi phí hoạt động cao.
Về tính hiệu quả tương đối giữa các ngân hàng, ta thấy cũng có tồn tại sự khác biệt về hiệu quả tương đối đang kể giữa các ngân hàng hoạt động tốt và những ngân hàng hoạt động yếu kém. Điều này đòi hỏi cần có những chính sách tái cấu trúc, thực hiện mua lại và sáp nhập các ngân hàng hoạt động yếu kém để tăng cường năng lực và đảm bảo tính an toàn trên toàn hệ thống.
3.4.2. Cấu trúc cạnh tranh ngành ngân hàng và hiệu quả kỹ thuật.
Để kiểm nghiệm các giả thuyết trong mô hình lý thuyết cấu trúc cạnh tranh ngành và hiệu quả tác giả sử dụng hàm Tobit và Hồi qui tuyến tính để ước lượng hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng theo các biến số phản ánh cấu trúc cạnh tranh ngành như thị phần tín dụng, tổng tài sản, tăng trưởng tương đối, vốn chủ sở hữu, từ đó kiểm định được một số giả thuyết đã được đặt ra ban đầu.
Mô Hình 1
Mô hình Tobit
Bảng 3.11: Kết quả ước lượng mối quan hệ Hiệu quả kỹ thuật, thị phần tín dụng, tổng tài sản và tăng trưởng tương đối.
Coef. | S.E | t. | P- value | [95% Conf. Interval] | ||
Thị phần tín dụng | -0,102** | 0,043 | -2,35 | 0,020 | -0,188 | -0,016 |
Tổng tài sản | 3,88e-06*** | 1,08e-06 | 3,59 | 0,000 | 1,74e-06 | 6,02e-06 |
Tăng trưởng tương đối | 0,438*** | 0,039 | 11,23 | 0,000 | 0,361 | 0,515 |
Lưu ý: Mức ý nghĩa (*): 10%, (**): 5%, (***): 1%
Nguồn: Tác giả tự tính toán dựa trên BCTC của các NHTM giai đoạn 2009 -2013
Từ kết quả kiểm định mô hình Tobit cho thấy tương ứng các kết quả đạt được đều có ý nghĩa thống kê (P < 0,05), các kiểm định này ứng với giả thuyết 4, 9 và 10 trong chương 2. Có thể thấy tổng tài sản có quan hệ cùng chiều với hiệu quả kỹ thuật cho biết một ngân hàng có tổng tài sản ngày càng tăng sẽ tác động tích cực tới hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng. Tương ứng với điều đó chỉ ra rằng khi rào cản gia nhập thị trường tăng thì hiệu quả tài chính của các ngân hàng có xu hướng gia tăng. Đối với tốc độ tăng trưởng tương đối kiểm định cũng chỉ ra có mối quan hệ cùng chiều với hiệu quả kỹ thuật. Từ đó, kiểm định chỉ ra được tính hợp lý của giả thuyết 9 trong mô hình lý thuyết. Tuy nhiên, có thể thấy xu hướng biến động của thị phần tín dụng có tác động ngược chiều với hiệu quả kỹ thuật (ngược so với giả thuyết 10). Điều này có thể lý giải do trong giai đoạn này xảy ra cuộc khủng hoảng kinh tế trên toàn thế giới từ đó ảnh hưởng tới các doanh nghiệp Việt Nam vì thế việc các ngân hàng Việt Nam khi ngày càng mở rộng tín dụng với chất lượng các khoản tín dụng không cao đã làm gia tăng nợ xấu của các ngân hàng tác động không tốt tới hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng . Bên cạnh đó, việc các ngân hàng cho vay mất cân đối, đặc biệt với các khoản tín dụng bất động sản tăng cao kết hợp với thị trường bất động sản rơi vào khủng hoảng đã ảnh hưởng tới hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng.
Mô hình 2
Mô hình Tobit
Bảng 3.12: Kết quả ước lượng mối quan hệ Hiệu quả kỹ thuật, thị phần tín dụng, vốn chủ sở hữu và tăng trưởng tương đối.
Coef. | S.E | T | P-value | [95% Conf. Interval] | ||
Thị phần tín dụng | -0,072** | 0,028 | -2,53 | 0,013 | -0,128 | -0,016 |
Vốn chủ sở hữu | 0,001*** | 0,001 | 4,41 | 0,000 | 0,001 | 0,001 |
Tăng trưởng tương đối | 0,357*** | 0,044 | 8,16 | 0,000 | 0,270 | 0,444 |
Lưu ý: Mức ý nghĩa (*): 10%, (**): 5%, (***): 1%
Nguồn: Tác giả tự tính toán dựa trên BCTC của các NHTM giai đoạn 2009 -2013
Đối với mô hình 2: Từ kiểm định mô hình có thể thấy các biến trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê (P < 0,05). Đối với thị phần tín dụng cũng cho kết quả tương tự như trong mô hình 1. Từ đó có thể chỉ ra trong giai đoạn nghiên cứu các ngân hàng càng gia tăng thị phần tín dụng thì hiệu quả kỹ thuật có xu hướng sụt giảm. Với vốn chủ sở hữu cho kết quả ảnh hưởng cùng chiều với hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng. Tương ứng với giả thuyết 4 trong mô hình lý thuyết thể hiện rào cản gia nhập tăng thì hiệu quả tài chính của các ngân hàng có xu hướng gia tăng. Còn đối với tăng trưởng tương đối so với hiệu quả kỹ thuật cho kết quả tương tự mô hình 1 ứng với giả thuyết 9 trong mô hình lý thuyết trong chương 2.
Mô hình 3
Mô hình Tobit
Bảng 3.13: Kết quả ước lượng mối quan hệ Hiệu quả kỹ thuật, thị phần huy
động, vốn chủ sở hữu và tăng trưởng tương đối.
Coef. | S.E | T | P-value | [95% Conf. Interval] | ||
Thị phần huy động | -0,038 | 0,031 | -1,22 | 0,225 | -0,099 | 0,024 |
Vốn chủ sở hữu | 0,001** * | 0,001 | 3,09 | 0,003 | 0,001 | 0,001 |
Tăng trưởng tương đối | 0,365*** | 0,046 | 7,99 | 0,000 | 0,275 | 0,456 |
Lưu ý: Mức ý nghĩa (*): 10%, (**): 5%, (***): 1%
Nguồn: Tác giả tự tính toán dựa trên BCTC của các NHTM giai đoạn 2009 -2013