Cạnh Tranh Và Các Mô Hình Đo Lường Cạnh Tranh

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương này dành để trình bày các phương pháp được áp dụng để giải quyết vấn đề nghiên cứu, gồm có năm phần. Phần thứ nhất trình bày các phương pháp đo lường cạnh tranh. Phần thứ hai trình bày các phương pháp đo lường hiệu quả NH. Phần thứ ba tiến hành xây dựng mô hình ước lượng dựa trên khung lý thuyết nghiên cứu đã được đề xuất trong Chương 2, đồng thời giải thích các biến được sử dụng trong mô hình. Phần thứ tư đề xuất các phương pháp ước lượng thích hợp dùng để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Phần cuối cùng khái quát về cách thức thu thập dữ liệu nghiên cứu. Đây là những cơ sở quan trọng để giúp đưa ra những kết luận nghiên cứu trong Chương 4.

3.1. Cạnh tranh và các mô hình đo lường cạnh tranh

Để kiểm tra tính cạnh tranh của một ngành hoặc một thị trường cụ thể, các nhà nghiên cứu thuộc những trường phái khác nhau thường đo lường cạnh tranh thông qua chỉ tiêu phản ánh mức độ tập trung hoặc sức mạnh thị trường. Khi chỉ có một vài công ty hoạt động trên thị trường nghĩa là thị trường có cấu trúc tập trung (Ajide & Ajileye, 2015). Sức mạnh thị trường là khả năng cho phép các doanh nghiệp tăng giá của một loại hàng hoá hoặc dịch vụ cụ thể vượt xa chi phí cận biên. Sức mạnh thị trường đặc biệt phổ biến trong các ngành công nghiệp bị chi phối bởi một số doanh nghiệp lớn đóng vai trò dẫn dắt thị trường. Các nghiên cứu trên thế giới đã sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để ước tính cạnh tranh trong lĩnh vực NH. Các tài liệu về cách thức đo lường cạnh tranh NH có thể được chia thành hai nhóm chính: (i) Phương pháp tiếp cận được phát triển dựa trên cơ sở lý thuyết kinh tế Cấu trúc Ngành (Industrial Organization – IO) và (ii) Phương pháp tiếp cận phi cấu trúc dựa trên lý thuyết Cấu trúc Ngành Thực nghiệm mới (New Empirical Industrial Organization – NEIO).

3.1.1. Mô hình Cấu trúc Ngành (IO)

Các mô hình cấu trúc dựa trên nền tảng lý thuyết Cấu trúc Ngành truyền thống tiêu biểu bao gồm mô hình “Structure-Conduct-Performance” (SCP) và mô hình “Efficiency- Structure” (ES). Theo hai mô hình này, cạnh tranh được đo lường thông qua việc phân tích mức độ tập trung thị trường từ chỉ số Herfindahl-Hirschman (HHI) hoặc tỷ lệ tập trung của k NH so với toàn ngành (CRk). Hai chỉ số này được đề xuất dựa trên giả định hành vi của các NH bị ảnh hưởng bởi cấu trúc thị trường và được sử dụng rộng rãi bởi

nhiều tác giả như Berger (1995), Al-Muharrami & Matthews (2009), Fu & cộng sự (2014) và Osuagwu (2014).

Chỉ số HHI là thước đo được sử dụng rộng rãi để đánh giá mức độ tập trung của một ngành. Bikker & Haaf (2002) đã định nghĩa HHI là tổng các bình phương thị phần theo quy mô của các NH trong cùng một đơn vị thời gian. Công thức tính HHI của các NH trong năm t cụ thể như sau:

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 185 trang tài liệu này.

𝑛

𝑇𝐴

𝐻𝐻𝐼𝑡

= ∑ (

𝑖=1

𝑖𝑡)

𝑇𝐴𝑡

(3.1)

Với n là số lượng NH trong hệ thống; TAit là tổng tài sản của NH i trong năm t; TAt là tổng tài sản của các NH trong năm t. HHI có giá trị thấp nhất (=1/n) khi tất cả các NH trong thị trường đều có thị phần như nhau, và có giá trị cao nhất (=1) trong trường hợp thị trường hoàn toàn độc quyền (cả ngành chỉ có duy nhất một NH). HHI < 0,1: không tập trung; 0,1 ≤ HHI ≤ 0,18: tập trung trung bình; và HHI > 0,18: tập trung cao. HHI nhấn mạnh tầm quan trọng của các NH có quy mô lớn hơn khi tỷ trọng theo thị phần của các NH này sẽ có tác động đến HHI lớn hơn các NH nhỏ.

Trong khi đó, tỷ lệ tập trung thị trường (CRk) được đo lường bởi tỷ trọng tài sản của k NH lớn nhất so với tổng tài sản của cả hệ thống NH. CRk cho biết mức độ chi phối một ngành công nghiệp bởi một số ít (k) các NH lớn. Công thức tính CRk trong năm t có dạng như sau:

𝑘

𝐶𝑅𝑘𝑡 = ∑ 𝑆𝑖𝑡

𝑖=1

(3.2)

Trong đó, k là số NH được lựa chọn để ước tính chỉ số tập trung thị trường (CRk) và Sit là thị phần của các NH đó trong năm t. CRk nhấn mạnh vai trò của các NH hàng đầu nhưng lại bỏ qua đa số các NH nhỏ trên thị trường. Không có quy tắc rõ ràng nào cho việc xác định giá trị của k mà thường được tùy ý quyết định dựa trên thực tế bộ mẫu quan sát. Tỷ lệ CRk có giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1. CRk càng thấp biểu thị cho thị trường càng ít được tập trung hay mức đô cạnh tranh trên thị trường càng cao và ngược lại. CRk có giá trị tiến đến 0 tương ứng với số lượng của các NH có kích thước tương đồng nhau tiến đến vô hạn và CRk tiến đến 1 nếu quy mô của k NH được sử dụng để tính toán gần như bằng quy mô của toàn bộ ngành.

3.1.2. Mô hình Cấu trúc Ngành Thực nghiệm mới (NEIO)

Bên cạnh cách tiếp cận cấu trúc, cùng với sự phát triển ngày càng hoàn thiện và đầy đủ của hệ thống dữ liệu NH, các phương pháp đo lường cạnh tranh mới xuất phát từ hành vi của các NH đã được phát triển và đang bắt đầu được áp dụng ở các nước mới nổi. Cách tiếp cận phi cấu trúc được phát triển trên cơ sở lý thuyết NEIO, cung cấp các kiểm định mang tính thực nghiệm không chỉ dựa vào dữ liệu ngành tổng hợp mà còn sử dụng cả dữ liệu của các NH cá nhân. Các phương pháp dựa trên NEIO xác định mức độ cạnh tranh không phụ thuộc vào cách tiếp cận tập trung thị trường mà sẽ dựa trên các đặc điểm thị trường cụ thể hơn bao gồm cả các rào cản gia nhập và rút lui khỏi thị trường. Các quy định tài chính là một trong những hạn chế lớn nhất đối với sự tự do gia nhập vào ngành NH trong khi lĩnh vực này lại là một trong những lĩnh vực được quản lý chặt chẽ nhất ở nhiều nước. Do đó, luôn tồn tại những rào cản nhất định trong ngành NH và sẽ là thiếu sót nếu như không xét đến các rào cản này khi đo lường mức độ cạnh tranh. Thế hệ đầu tiên của phương pháp phi cấu trúc dựa trên quan niệm của trường phái tân cổ điển về cạnh tranh (Carbo & cộng sự, 2009). Theo đó, các mô hình nổi bật gồm có chỉ số Lerner (Berger & cộng sự, 2009; Fungacova & cộng sự, 2014) và mô hình Panzar & Rosse (1987) với chỉ số H-statistics. Thế hệ thứ hai của các phương pháp NEIO tập trung vào sự năng động của thị trường với đại diện tiêu biểu là chỉ số Boone được đề xuất gần đây bởi Boone (2008).

3.1.2.1. Mô hình Panzar & Rosse

Điển hình trong các cách tiếp cận thuộc trường phái tân cổ điển là mô hình được phát triển bởi Panzar & Rosse (1987). Mô hình này sử dụng chỉ số H-Statistic để xác định mức độ cạnh tranh trong một ngành (độc quyền, cạnh tranh độc quyền hay cạnh tranh hoàn hảo). Chỉ số H-Statistic được ước tính từ hàm doanh thu có dạng như sau:

3 3

𝑙𝑛𝑅𝐸𝑉𝑖 = 𝛼 + ∑ 𝛽𝑗 𝑙𝑛𝑤𝑗𝑖 + ∑ 𝛾𝑘 𝑙𝑛𝑍𝑘𝑖 +𝜀𝑖 (3.3)

𝑗=1 𝑘=1

j=1

Mô hình 3.3 được ước lượng để tính toán chỉ số H-statistic = ∑3

β̂j. Trong đó, βj

là hệ số co dãn của doanh thu theo giá cả các yếu tố đầu vào, gồm w1 – giá lao động (chi phí nhân viên/tổng tài sản); w2 – giá vốn vật chất (chi phí ngoài lãi khác/tài sản cố định); và w3 – giá vốn tiền gửi (chi phí lãi/tổng tiền gửi). Mặt khác, REV là tổng doanh thu (gồm thu lãi và thu ngoài lãi) của NH. Zk là bộ biến kiểm soát, gồm TA là tổng tài sản; EA là tỷ

lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản; và LA là tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản (Chortareas & cộng sự, 2012; Andries & Căpraru, 2014; Phan Thị thơm & Thân Thị Thu Thủy, 2015).

Trong cả hai trạng thái cân bằng ngắn hạn và cân bằng dài hạn, chỉ số H-statistic có giá trị âm chỉ ra rằng thị trường đang độc quyền hay độc quyền nhóm, trong khi giá trị H-statistic nằm giữa 0 và 1 cho thấy thị trường đang trong tình trạng cạnh tranh độc quyền, và nếu H-statistic = 1 tức là thị trường đang cạnh tranh hoàn hảo. Cách tiếp cận này đã được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu của Bikker & Haaf (2002), Barbosa & cộng sự (2015). Chỉ số H-Statistic được tính toán từ hàm doanh thu cho dữ liệu chéo, do đó chỉ số này đo lường cạnh tranh của ngành NH theo từng năm. Chỉ số H-Statistic được sử dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu như Claessens & Laeven (2004); Carbo & cộng sự (2009); Soedarmono & cộng sự (2011).

3.1.2.2. Mô hình chỉ số Lerner

Xuất phát từ ý tưởng của Lerner (1934) khi đánh giá sức mạnh thị trường, một phương pháp khác được sử dụng rộng rãi để đo lường cạnh tranh của các NH là thông qua chỉ số Lerner (Ariss, 2010; Berger & cộng sự, 2009; Coccorese, 2009; Fungacova & cộng sự, 2014; Fu & cộng sự, 2014; Tan, 2016). Chỉ số Lerner phản ánh khả năng định giá đầu ra so với chi phí cận biên của các công ty (Berger & cộng sự, 2009). Theo Demirguc-Kunt & Peria (2010), có thể kiểm tra cạnh tranh trong NH thông qua việc đo lường trực tiếp sức mạnh thị trường của các NH, sức mạnh thị trường càng lớn thì càng ít cạnh tranh. Theo đó, chỉ số Lerner là thước đo cạnh tranh trực tiếp bởi vì nó tập trung vào sức mạnh định giá được thể hiện rõ thông qua mức độ chênh lệch giữa giá và chi phí biên. Chỉ số Lerner được xác định theo công thức sau:

𝐿𝑒𝑟𝑛𝑒𝑟𝑖𝑡

= 𝑃𝑖𝑡−𝑀𝐶𝑖𝑡

𝑃𝑖𝑡

(3.4)

Trong đó, Lernerit biểu thị sức mạnh thị trường của NH i trong năm t; Pit là giá trung bình đầu ra của NH i trong năm t, được tính bằng tổng thu nhập/tổng tài sản (De Guevara & cộng sự, 2005; Berger & cộng sự, 2009; Demirguc-Kunt & Peria, 2010; và Fungacova & cộng sự, 2014); MCit là chi phí biên (Marginal cost) của NH i trong năm t, được xác định theo hàm translog với một đầu ra (TA) và ba giá đầu vào (w1, w2 và w3) dựa trên nghiên cứu của các tác giả (Fungacova & cộng sự, 2014; Fu & cộng sự, 2014; và Tan, 2016) có dạng như sau:

𝑇𝐶𝑖𝑡

𝑙𝑛

2 ∑ 𝛽

𝑊𝑚,𝑖𝑡

ln ( )

𝑊3,𝑖𝑡

= 𝛼0 + 𝛼1 ln 𝑇𝐴𝑖𝑡 + 2 𝛼2𝑙𝑛𝑇𝐴𝑖𝑡 +

𝑚

𝑚=1

𝑊3,𝑖𝑡

2 2

+ ∑ ∑ 𝜇

𝑊𝑚,𝑖𝑡 𝑊𝑛,𝑖𝑡

ln ( ) ln ( )

𝑚=1 𝑛=1

𝑚𝑛

𝑊3,𝑖𝑡

+ ∑ 𝜑𝑚

𝑚=1 2

ln 𝑇𝐴𝑖𝑡

𝑊𝑚,𝑖𝑡

ln ( )

𝑊3,𝑖𝑡

1 2

+ 𝜃1𝑇 + 2 𝜃2𝑇

+ 𝜃3𝑇𝑙𝑛𝑇𝐴𝑖𝑡

+ ∑ 𝜔

𝑊𝑚,𝑖𝑡

𝑇𝑙𝑛 ( ) + 𝜀

(3.5)

𝑚

𝑚=1

𝑊3,𝑖𝑡

𝑖𝑡

Trong đó, TC là tổng chi phí gồm chi phí lãi, chi phí nhân viên và chi phí ngoài lãi khác; TA là tổng tài sản; W1, W2 và W3 được xác định như trong mô hình 3.3. Các ràng buộc đồng nhất tuyến tính (tổng chi phí và giá cả các đầu vào chia cho W3) và đối xứng trong giá đầu vào được áp dụng (Wij = Wji). Biến giả thời gian (T) được bao gồm để kiểm soát sự thay đổi kỹ thuật và môi trường kinh tế vĩ mô. Chi phí biên MCit được tính bằng cách lấy đạo hàm bậc nhất của biến phụ thuộc (lnTCit) theo biến đầu ra (lnTAit) trong mô hình 3.5, cụ thể:

𝑀𝐶

𝜕𝑇𝐶𝑖𝑡

𝑇𝐶𝑖𝑡

= (𝛼̂

+ 𝛼̂

𝑙𝑛𝑇𝐴

+ ∑ 𝜑̂

𝑊𝑚,𝑖𝑡

𝑙𝑛 ( ) + 𝜃

𝑇) (3.6)

𝑖𝑡

𝜕𝑇𝐴𝑖𝑡

𝑇𝐴𝑖𝑡 1 2

𝑖𝑡

𝑚

𝑚=1

𝑊3,𝑖𝑡 3

Giá trị của Lerner nằm giữa 0 và 1. Khi Pit = MCit, chỉ số Lerner bằng 0, NH không có quyền lực định giá do cạnh tranh hoàn hảo. Chỉ số Lerner càng gần tới 1 càng phản ánh đầu ra được định giá cao hơn so với chi phí biên và do đó thể hiện sức mạnh thị trường của NH càng lớn (Ariss, 2010). Lerner bằng 1 cho thấy thị trường đang ở trong tình trạng độc quyền, đầu ra được định giá cao vượt xa so với chi phí biên (MC ≈ 0). Trong một số trường hợp, Lerner mang giá trị âm, ngụ ý rằng các NH định giá đầu ra dưới mức chi phí biên và có thể dẫn đến hành vi không tối ưu hóa của các NH (Alin & Căpraru, 2011). Chỉ số Lerner là một thước đo nghịch đối với cạnh tranh, tức là chỉ số Lerner càng lớn thì cạnh tranh càng thấp (Pruteanu-Podpiera & cộng sự, 2008).

3.1.2.3. Mô hình chỉ số Lerner điều chỉnh hiệu quả

De Guevara (2005) cho rằng việc sử dụng chỉ số Lerner để đo lường sức mạnh thị trường còn mang tính máy móc và cần thiết phải xem xét một số vấn đề trong phương pháp ước lượng khi đánh giá ý nghĩa của nó.

Thứ nhất, giá trị của chỉ số Lerner bị ảnh hưởng bởi doanh thu hoặc chi phí NH trong khi có không ít quan điểm khác nhau về việc tính toán doanh thu và chi phí của các NH. Hầu hết các nghiên cứu chỉ xem xét doanh thu và chi phí tài chính mà bỏ qua các khoản doanh thu và chi phí kinh doanh khác khi chỉ có hoạt động trung gian truyền thống là cho vay và huy động tiền gửi được mô hình xem xét mà không tính đến các hoạt động cung cấp dịch vụ NH khác. Sự tăng trưởng đáng kể các hoạt động cung cấp dịch vụ trong những năm gần đây đã dẫn đến sự thay đổi trong cấu trúc doanh thu của các NH, tầm quan trọng tương đối của doanh thu tài chính thuần đã giảm và doanh thu từ các dịch vụ khác ngoài lãi (chủ yếu là hoa hồng và phí) đã tăng lên.

Thứ hai, nhìn chung mô hình Lerner không xem xét chi phí bảo hiểm rủi ro, mặc dù tác động của nó đến hiệu quả của hệ thống NH là rất quan trọng. Yếu tố phí bảo hiểm rủi ro phản ánh những biến cố không mong đợi có thể xảy ra xung quanh vấn đề ký kết hợp đồng cho vay. Có nhiều lý do khác nhau giải thích cho thiếu sót này, như thiếu dữ liệu, khó tính toán, và rủi ro NH thường chỉ xuất hiện tại một thời điểm nhất định có thể không đúng lúc tính toán chỉ số Lerner. Tuy nhiên, nếu chi phí rủi ro không được tính đến thì việc giải thích của chỉ số Lerner về sức mạnh thị trường có thể không chính xác vì nó đánh giá quá cao lợi nhuận. Mặt khác, nếu chi phí rủi ro chỉ được tính khi các khoản dự phòng tương ứng được thực hiện thì thời gian tác động của nó sẽ bị lệch vì đây là những chi phí tiềm ẩn phát sinh trong giai đoạn này nhưng lại được công nhận ở giai đoạn khác. Trong trường hợp này, chỉ số Lerner có khả năng tăng khi có ít nợ xấu và dự phòng hay sẽ giảm khi nợ xấu và dự phòng tăng nhưng không ảnh hưởng đến sức mạnh thị trường.

Mặt khác, Humphrey & Pulley (1997) chỉ ra rằng cách tiếp cận thông thường để tính toán chỉ số Lerner với cả hai giả định về hiệu quả lợi nhuận (lựa chọn tối ưu về giá) và hiệu quả chi phí (lựa chọn đầu vào tối ưu) là không thực tế. Do đó, chỉ số Lerner được ước tính không đo lường chính xác mức độ thực sự của sức mạnh thị trường. Họ đề xuất một mô hình thay thế phù hợp hơn bằng cách tính chỉ số Lerner được điều chỉnh hiệu quả, trong đó giả định về một thị trường cạnh tranh hoàn hảo không còn nữa. Để đo lường hiệu quả, lợi nhuận trước thuế (PBT) được sử dụng làm biến phụ thuộc thay cho tổng chi phí hoạt động (TC) trong phương trình translog 3.5. Theo đó, công thức tính chỉ số Lerner hiệu chỉnh được đề xuất bởi Koetter & cộng sự (2012) có dạng như sau:

𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒𝑑 𝐿𝑒𝑟𝑛𝑒𝑟𝑖𝑡

=𝑃𝐵𝑇𝑖𝑡+𝑇𝐶𝑖𝑡−𝑀𝐶𝑖𝑡∗𝑇𝑂𝑖𝑡

𝑃𝐵𝑇𝑖𝑡+𝑇𝐶𝑖𝑡

(3.7)

Trong đó, PBTit là lợi nhuận trước thuế, TCit là tổng chi phí, MCit là chi phí cận biên và TOit là tổng sản lượng đầu ra (bao gồm tổng số tiền vay và tổng số chứng khoán) của NH i trong năm t. Tương tự như chỉ số Lerner gốc, Lerner được điều chỉnh có giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1, giá trị càng lớn cho thấy sức mạnh thị trường càng lớn và cạnh tranh càng yếu.

3.1.2.4. Mô hình chỉ số Boone

Gần đây, dựa trên giả thuyết “Hiệu quả - Cấu trúc” (ES), Boone (2008) đã đề xuất một thước đo cạnh tranh mới thông qua sự phi hiệu quả về lợi nhuận tương đối của các doanh nghiệp. Ý tưởng này bắt nguồn từ quan điểm cho rằng, khi thị trường càng cạnh tranh (có thể do rào cản gia nhập được nới lỏng làm thị trường xuất hiện thêm nhiều đối thủ cạnh tranh), các doanh nghiệp kém hiệu quả sẽ càng giảm lợi nhuận và thị phần bị thu hẹp hơn. Ngược lại, theo ES, những doanh nghiệp hiệu quả hơn thì lợi nhuận sẽ cao hơn, từ đó thị phần sẽ được mở rộng hơn (Schaeck & Cihak, 2010). Giả thuyết này phù hợp với những phát hiện của Stiroh (2000) khi khẳng định rằng, cạnh tranh gia tăng sẽ cho phép chuyển một phần tài sản đáng kể từ những NH có lợi nhuận thấp sang các NH có lợi nhuận cao. Theo đó, chỉ số Boone khai thác sự tái phân bổ từ doanh nghiệp phi hiệu quả sang doanh nghiệp hiệu quả này. Hiệu ứng tái phân bổ là một đặc tính nổi bật của việc tăng cường cạnh tranh. Trong trường hợp xấu nhất, tác động của tái phân bổ sẽ buộc các doanh nghiệp kém hiệu quả nhất phải rời khỏi thị trường.

Dựa trên lý thuyết của Boone (2008) và nghiên cứu thực nghiệm của Leuvensteijn & cộng sự (2011), chỉ số Boone được ước tính từ dữ liệu vi mô của các NH để đánh giá tầm quan trọng của hiệu ứng tái phân bổ cho cả hệ thống NH tổng hợp. Theo đó, mô hình ước lượng chỉ số Boone cho NH i có dạng như sau:

𝑙𝑛𝑃𝑇𝐴𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝑙𝑛𝑀𝐶𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (3.8)

Trong đó, PTAit là tỷ lệ lợi nhuận trước thuế trên tổng tài sản và MCit là chi phí biên của NH i trong năm t. Hệ số ước lượng β là chỉ số Boone, cho biết độ co giãn của lợi nhuận theo chi phí biên, hay tỷ lệ suy giảm lợi nhuận tương ứng với tỷ lệ tăng chi phí biên của NH i trong năm t. Theo lý thuyết, chỉ số Boone có giá trị âm, phản ánh thực tế chi phí cận biên càng cao thì lợi nhuận sẽ càng thấp. Ngoài ra, giá trị tuyệt đối của chỉ số Boone càng lớn thì thị trường càng cạnh tranh. Lý do chỉ số Boone (2008) được sử dụng để nắm bắt mối liên hệ giữa lợi nhuận và chi phí là vì sự gia tăng chi phí sẽ làm giảm lợi nhuận của các NH, nhưng cùng một tỷ lệ tăng chi phí như nhau thì lợi nhuận của các NH ở thị

trường cạnh tranh hơn sẽ bị giảm nhiều hơn. Do đó, chỉ số Boone thể hiện mức độ suy giảm lợi nhuận xuất phát từ sự phi hiệu quả chi phí của các NH do cạnh tranh.

Đối với việc điều tra cơ chế truyền dẫn, điều quan trọng là phải nắm bắt những thay đổi kỹ thuật theo thời gian khi đo lường cạnh tranh cho các NH. Do đó, Tabak & cộng sự (2012) và Schaeck & Cihak (2014) sử dụng thêm biến tương tác giữa biến giả thời gian với chi phí cận biên để nắm bắt những thay đổi theo thời gian của mức độ cạnh tranh đo lường bởi chỉ số Boone với mô hình cụ thể như sau:

𝑇 𝑇−1

𝑙𝑛𝑃𝑇𝐴𝑖𝑡 = 𝛼 + ∑ 𝛽𝑘1𝑑𝑘𝑡𝑙𝑛𝑀𝐶𝑖𝑡 + ∑ 𝛽𝑘2𝑑𝑘𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 (3.9)

𝑘=1 𝑘=1

Trong đó, PTAit và MCit được định nghĩa như mô hình 3.8; T là tổng số kỳ (năm); dkt là biến giả thời gian có giá trị bằng 1 nếu k = t và bằng 0 nếu khác; uit là sai số thống kê. Vì không thể quan sát trực tiếp chi phí cận biên, Boone (2008) đề xuất sử dụng chỉ số chi phí trung bình được tính toán bằng cách lấy tổng chi phí chia cho tổng thu nhập để thay thế. Cách thay thế này cũng được đồng tình bởi Schaeck & Cihak (2014). Các NH có chi phí biên thấp hơn sẽ có lợi nhuận cao hơn (β <0). Do đó, sự gia tăng cạnh tranh sẽ làm tăng lợi nhuận của các NH hiệu quả hơn so với các NH kém hiệu quả. Tác động càng mạnh (giá trị tuyệt đối của β càng lớn), thì cạnh tranh càng mạnh.

3.1.3. Lựa chọn mô hình đo lường cạnh tranh

Các chỉ số cấu trúc ngành được biểu hiện bởi mức độ tập trung thị trường thường được sử dụng để giải thích tác động của cạnh tranh trong lĩnh vực NH (Bikker, 2004). Các mô hình cấu trúc này có lợi thế là không đòi hỏi quá nhiều dữ liệu và có thể dễ dàng ước tính ở cấp độ ngành hoặc quốc gia. Tuy nhiên, việc đo lường cạnh tranh thông qua các chỉ số tập trung thị trường bị hạn chế cả về lý thuyết lẫn thực tiễn. Theo giả thuyết SCP, sự gia tăng mức độ tập trung được xem như là cơ hội cho những hành vi thông đồng giữa các NH, dẫn đến việc định giá và đẩy lợi nhuận độc quyền lên cao hơn. Hay nói cách khác, thị trường càng tập trung thì cạnh tranh sẽ càng thấp. Một thị trường hoàn toàn tập trung sẽ triệt tiêu hành vi cạnh tranh của các NH. Trong khi đó, lý thuyết “Contestable Markets” cho rằng một thị trường tập trung vẫn có thể tồn tại sự cạnh tranh nếu các rào cản gia nhập thị trường thấp (Baumol & cộng sự, 1982). Một số ý kiến khác lại cho rằng hành vi thông đồng có thể được duy trì ngay cả khi thị trường ít tập trung. Chẳng hạn, các hợp đồng kinh tế đa lĩnh vực có thể tăng động lực cho sự thông đồng thông qua việc điều