CAMELS có thể thấy, HQHĐ của hệ thống NH Việt Nam chưa thực sự tốt trong giai đoạn nghiên cứu.
Bảng 4.2. Thống kê mô tả các chỉ số đo lường hiệu quả tổng hợp
Số quan sát | Trung bình | Trung vị | Độ lệch chuẩn | Cực tiểu | Cực đại | |
Độ an toàn vốn (ETA) | 412 | 11,624 | 9,3448 | 7,9311 | 0,4061 | 71,206 |
Chất lượng tài sản (NPL) | 412 | 2,2764 | 2,04 | 2,0154 | 0 | 28,091 |
Chất lượng quản lý (PTE) | 412 | 0,2165 | 0,1877 | 0,1957 | -1,6954 | 0,9499 |
Khả năng sinh lời (ROA) | 412 | 0,9021 | 0,8383 | 0,8072 | -5,7913 | 5,9518 |
Thanh khoản (LIQ) | 412 | 44,156 | 43,319 | 14,446 | 9,9075 | 86,190 |
Độ nhạy cảm rủi ro (ISG) | 412 | -5,5069 | -5,4018 | 15,785 | -51,189 | 76,115 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Phương Pháp Tiếp Cận Hiệu Quả Hoạt Động Của Ngân Hàng -
Giải Thích Các Biến Trong Mô Hình Nghiên Cứu -
Thống Kê Mô Tả Các Biến Ước Lượng Hiệu Quả -
Kết Quả Ước Lượng Mô Hình Nghiên Cứu Với Biến Hiệu Quả Opi -
Cải Thiện Điều Kiện Cạnh Tranh Của Các Ngân Hàng -
Hạn Chế Của Luận Án Và Một Số Gợi Ý Cho Các Nghiên Cứu Tiếp Theo
Xem toàn bộ 185 trang tài liệu này.
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Stata 14.2
4.1.2. Kết quả ước lượng các chỉ số hiệu quả
Bảng 4.3 trình bày kết quả ước tính hiệu quả chi phí biên và hiệu quả tổng hợp trung bình của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2005-2017 theo từng phương pháp tiếp cận khác nhau. Có thể thấy, hiệu quả chi phí trung bình của các NH được tính theo phương pháp DEA thấp hơn so với phương pháp SFA, theo đó, điểm hiệu quả chi phí trung bình trong cả giai đoạn nghiên cứu của hai phương pháp lần lượt là 0,6076 và 0,9583. Quan sát trung bình các điểm hiệu quả chi phí theo từng năm có thể thấy, phi hiệu quả chi phí của các NHTM Việt Nam theo phương pháp DEA có giá trị cao nhất là vào năm 2008 với điểm hiệu quả chi phí trung bình chỉ đạt 0,5085, trong khi SFA_CE thấp nhất là vào năm 2006 với mức trung bình 0,8917. Mặt khác, điểm hiệu quả tổng hợp OPI của các NHTM Việt Nam có giá trị thấp hơn rất nhiều so với hai chỉ số hiệu quả biên, thậm chí có cả giá trị âm. Điểm hiệu quả tổng hợp thấp nhất là vào những năm 2007 – 2009, điều này hoàn toàn hợp lý vì đây là giai đoạn diễn ra khủng hoảng tài chính toàn cầu. Ngoài ra, điểm hiệu quả chi phí biên và hiệu quả tổng hợp trung bình của các NH Việt Nam cũng có sự biến động khá mạnh mẽ sau khủng hoảng. Nguyên nhân có thể là do những tác động từ chính sách tái cấu trúc hệ thống NH ở những năm sau đó.
Bảng 4.3. Điểm hiệu quả chi phí trung bình theo các phương pháp đo lường
DEA_CE | SFA_CE | OPI | |
2005 | 0,6031 | 0,9495 | 0,0027 |
2006 | 0,5531 | 0,8917 | 0,3251 |
2007 | 0,5877 | 0,9981 | -0,2092 |
2008 | 0,5085 | 0,9222 | -0,2397 |
2009 | 0,5662 | 0,9368 | -0,2852 |
2010 | 0,6512 | 0,9987 | 0,0662 |
2011 | 0,7028 | 0,9988 | 0,1305 |
2012 | 0,5783 | 0,9987 | 0,3015 |
2013 | 0,5594 | 0,9177 | 0,4365 |
2014 | 0,5679 | 0,9986 | 0,2441 |
2015 | 0,6009 | 0,9434 | -0,5655 |
2016 | 0,6687 | 0,9754 | 0,0269 |
2017 | 0,7875 | 0,9236 | -0,3483 |
2005-2017 | 0,6076 | 0,9583 | -0,0029 |
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Stata 14.2
4.2. Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Bảng 4.4 trình bày các số liệu thống kê tóm tắt cho các biến trong mô hình nghiên cứu. So với hai chỉ số hiệu quả biên, chỉ số hiệu quả tổng hợp OPI có sự biến động cao hơn với độ lệch chuẩn 1,261, trong khi độ lệch chuẩn của SFA_CE chỉ đạt 0,0805 cho thấy hiệu quả đo lường bằng phương pháp biên ngẫu nhiên SFA có sự ổn định cao nhất. Mặt khác, mức độ cạnh tranh của các NHTM Việt Nam khá ổn định với độ lệch chuẩn của chỉ số Lerner và Lerner hiệu chỉnh tương ứng chỉ 0,0974 và 0,154. Adj_Lerner trung bình cao hơn Lerner cho thấy cạnh tranh được đo bằng chỉ số Lerner sẽ có giá trị thấp hơn tương đối so với khi đo bằng chỉ số Lerner hiệu chỉnh. Giá trị trung bình của chỉ số Lerner và Lerner hiệu chỉnh gần với giá trị 0 hơn 1 cho thấy thị trường Việt Nam có mức độ cạnh tranh khá cao trong giai đoạn nghiên cứu.
Bảng 4.4. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Số quan sát | Trung bình | Trung vị | Độ lệch chuẩn | Cực tiểu | Cực đại | |
DEA_CE | 412 | 0,6076 | 0,5680 | 0,1877 | 0,2480 | 1 |
SFA_CE | 412 | 0,9583 | 0,9981 | 0,0805 | 0,4931 | 1 |
OPI | 412 | -0,0029 | 0,0513 | 1,2610 | -3,5125 | 2,4203 |
Lerner | 412 | 0,2229 | 0,2178 | 0,0974 | 0,0196 | 0,4975 |
Adj_Lerner | 412 | 0,2508 | 0,2478 | 0,1540 | -0,0578 | 0,6787 |
Size | 412 | 17,181 | 17,373 | 2,0204 | 12,84 | 20,908 |
Div_income | 412 | 0,1764 | 0,1687 | 0,0990 | 0 | 0,4565 |
Loan_to_assets | 412 | 0,5450 | 0,5545 | 0,1404 | 0,2215 | 0,8797 |
Cost_to_income | 412 | 0,7791 | 0,7833 | 0,1136 | 0,5425 | 0,9796 |
State | 412 | 0,1505 | 0 | 0,3580 | 0 | 1 |
M&A | 412 | 0,1990 | 0 | 0,3998 | 0 | 1 |
Cris_period | 412 | 0,3277 | 0 | 0,4699 | 0 | 1 |
Res_period | 412 | 0,4490 | 0 | 0,4980 | 0 | 1 |
Bank_development | 412 | 13,252 | 12,989 | 2,3088 | 8,4850 | 16,537 |
Free_economic | 412 | 3,9435 | 3,9279 | 0,0573 | 3,9 | 4,1207 |
Inflation | 412 | 8,4464 | 6,6 | 5,7491 | 0,6 | 19,9 |
GDP_growth | 412 | 6,5445 | 6,21 | 1,0937 | 5,25 | 8,48 |
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Stata 14.2
Mức độ đa dạng hóa thu nhập của các NH khá đồng đều khi độ lệch chuẩn chỉ đạt 0,099. Div_income có giá trị phân bổ từ 0 đến 0,5. Các NH có Div_income bằng 0 tức là cơ cấu thu nhập của NH đó hoàn toàn tập trung vào một nguồn thu nhập duy nhất, hoặc từ thu nhập lãi, hoặc từ thu nhập ngoài lãi. Trung bình Div_income chỉ đạt 0,1764 chứng tỏ mức độ đa dạng hóa thu nhập của các NHTM Việt Nam là không cao. Trong khi đó, quy mô tài sản của các NH có sự biến động rất lớn với độ lệch chuẩn lên đến 2,0204. Điều này
cho thấy sự chênh lệch về quy mô tài sản giữa các NH Việt Nam là khá lớn, có những ngân hàng với thị phần tài sản rất lớn có khả năng dẫn dắt thị trường. Mặt khác, chỉ số Loan_to_Assets đo lường quy mô cho vay của các NH, có giá trị trung bình đạt 0,545, cho biết trung bình tỷ trọng tài sản cho vay của các NH chiếm hơn 50% tổng tài sản. Chỉ số Cost_to_income tỷ lệ nghịch với năng lực quản lý chi phí của các NH, chỉ số này càng cao càng chứng tỏ năng lực quản lý chi phí của NH càng kém. Nhìn chung, tỷ lệ Cost_to_income của các NH Việt Nam khá cao với mức trung bình lên đến 77,91%. Bên cạnh đó, biến tăng trưởng ngành Bank_development trung bình đạt 13,252 cho biết trung bình mỗi năm tài sản của ngành NH tăng gấp 13,252 lần so với GDP thực tế. Mức độ tự do kinh tế (Free_economic) của Việt Nam nhìn chung ít có sự biến động trong suốt thời gian nghiên cứu khi độ lệch chuẩn rất thấp, chỉ đạt 0,0573. Tuy nhiên, lạm phát lại có biên độ dao động rất lớn khi mức thấp nhất chỉ 0,6% (năm 2015) nhưng mức cao nhất lại lên đến 19,9% (năm 2008). Trong khi đó, tăng trưởng GDP trong suốt 13 năm nghiên cứu chỉ dao động trong mức từ 5,2% đến 8,5%.
4.3. Phân tích tương quan giữa các biến giải thích
Bảng 4.5. Kiểm định đa cộng tuyến
VIF | 1/VIF | VIF | 1/VIF | |
Lerner | 1,55 | 0,6458 | ||
Adj_Lerner | 1,30 | 0,7686 | ||
Size | 1,45 | 0,6907 | 1,50 | 0,6670 |
Div_income | 1,21 | 0,8278 | 1,09 | 0,9166 |
Loan_to_assets | 1,06 | 0,9449 | 1,06 | 0,9465 |
Cost_to_income | 1,34 | 0,7480 | 1,29 | 0,7765 |
Bank_development | 1,35 | 0,7430 | 1,38 | 0,7243 |
Inflation | 1,07 | 0,9374 | 1,24 | 0,8059 |
GDP_growth | 1,50 | 0,6686 | 1,39 | 0,7211 |
Trung bình VIF | 1,31 | 1,28 |
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Stata 14.2
114
Kết quả phân tích ở Bảng 4.6 cho thấy hầu hết hệ số tương quan đều dưới 0,5. Điều này cho thấy không có mối tương quan chặt chẽ giữa các cặp biến giải thích với nhau. Riêng chỉ có cặp biến Lerner và Cost_to_income là có mối tương quan khá mạnh với hệ số tương quan đạt mức 0,714 ở mức ý nghĩa 1%. Để đưa ra kết luận chắc chắn hơn về hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả sẽ dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF. Bảng 4.5 cho thấy VIF của các biến đều bé hơn 2. Do đó, có thể kết luận rằng, không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích trong mô hình nghiên cứu.
Bảng 4.6. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến giải thích
Lerner | Adj_ Lerner | Size | Div_ income | Loan_to_ assets | Cost_to_ income | Bank_ develop_ | Inflation | GDP_ growth | |
Lerner | 1 | ||||||||
Adj_Lerner | 0.385*** | 1 | |||||||
Size | -0.384*** | -0.089* | 1 | ||||||
Div_income | 0.336*** | 0.086* | 0.092* | 1 | |||||
Loan_to_assets | 0.069 | -0.026 | 0.069 | 0.072 | 1 | ||||
Cost_to_income | -0.714*** | -0.202*** | 0.403*** | -0.287*** | -0.095* | 1 | |||
Bank_develop_ | -0.292*** | -0.331*** | 0.350*** | -0.056 | -0.064 | 0.196*** | 1 | ||
Inflation | 0.077 | 0.531*** | -0.165*** | -0.113** | -0.167*** | -0.040 | -0.043 | 1 | |
GDP_growth | 0.470*** | 0.318*** | -0.276*** | 0.169*** | 0.094* | -0.352*** | -0.456*** | 0.059 | 1 |
Ghi chú: ***, ** và * tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Stata 14.2
4.4. Kết quả ước lượng tác động của cạnh tranh đến hiệu quả
Bảng 4.7. Kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu với biến hiệu quả DEA_CE
(1) | (2) | (3) | (4) | |
DEA_CEt-1 | 0,8837*** | 0,6359*** | 0,9351*** | 0,9418*** |
Lerner | -0,5072 | -4,8215** | ||
Lerner2 | 0,2437 | 5,5673** | ||
Adj_Lerner | -0,7397*** | -0,7706** | ||
Adj_Lerner2 | 1,4072*** | 1,5061*** | ||
Size | 0,0010*** | -0,0030 | 0,0038 | 0,0196** |
Div_income | 0,8073 | -0,0756 | 0,0271 | -0,0344 |
Loan_to_assets | -0,0625 | 0,0465 | -0,0260 | -0,0411 |
Cost_to_income | -0,1375 | -0,2123** | -0,0190 | -0,1582 |
State | 0,0005 | -0,0092 | 0,0534** | -0,0765 |
M&A | -0,0070 | 0,0083 | -0,0054 | 0,2151* |
Cris_period | 0,0393 | -0,5387* | 0,0278 | 0,2181 |
Res_period | -0,0522 | -0,7375** | -0,0278 | 0,0149 |
Lerner*State | 0,6857 | |||
Lerner*M&A | -0,0370 | |||
Lerner*Cris_period | 2,0457** | |||
Lerner*Res_period | 2,7231** | |||
Adj_Lerner*State | 0,2402 | |||
Adj_Lerner*M&A | -0,6571* | |||
Adj_Lerner*Cris_period | -0,2558 | |||
Adj_Lerner*Res_period | 0,0494 | |||
Bank_development | 0,0242*** | 0,0239*** | 0,0256*** | 0,0178** |
Free_economic | 0,4967*** | 0,2173* | 0,0760 | 0,0495 |
Inflation | -0,0069*** | -0,0051*** | -0,0049** | -0,0055* |
GDP_growth | 0,0140 | 0,0257** | 0,0074 | 0,0309 |
Số quan sát | 377 | 377 | 377 | 377 |
F-test | 81,45*** | 260,22*** | 694,20*** | 330,06*** |
Hansen test | 0,678 | 0,446 | 0,473 | 0,516 |
AR(1) | 0,008 | 0,001 | 0,001 | 0,000 |
AR(2) | 0,935 | 0,988 | 0,844 | 0,831 |
(*), (**) và (***) tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Trong nghiên cứu này, tác động của cạnh tranh đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam được kiểm định thông qua mô hình sử dụng các biến cạnh tranh (biến giải thích) và hiệu quả (biến phụ thuộc) khác nhau. Theo đó, Bảng 4.7 trình bày tóm tắt các kết quả ước lượng mô hình với biến phụ thuộc DEA_CE thông qua phương pháp GMM hệ thống. Trước tiên, mô hình (1) và (3) không xem xét các biến tương tác giữa cạnh tranh với các biến giả. Sau đó, mô hình (2) và (4) sẽ đưa các biến tương tác vào để đánh giá sự thay đổi về kết quả ước lượng.
Có thể dễ dàng thấy được rằng, hầu hết kết quả ước lượng từ các mô hình thông qua những cách tiếp cận khác nhau đều tương đồng nhau. Cụ thể, cạnh tranh được đo lường bởi chỉ số Lerner và Adj_Lerner đều có tác động tiêu cực đến hiệu quả, trong khi giá trị bình phương của các biến cạnh tranh này lại có mối quan hệ thuận với hiệu quả ở cả 4 mô hình ước lượng. Bên cạnh đó, chỉ số hiệu quả chi phí biên được đo lường bằng phương pháp DEA cũng chịu sự tác động tích cực đáng kể từ quy mô NH (Size), mức độ phát triển ngành NH (Bank_development), tự do kinh tế (Free_economic), tăng trưởng kinh tế (GDP_growth) và các biến giả loại hình sở hữu (State), tình trạng sáp nhập (M&A). Ngược lại, tác động của tỷ lệ chi phí trên doanh thu (Cost_to_income), khủng hoảng tài chính (Cris_period), tái cấu trúc ngành NH (Res_period) và lạm phát (Inflation) lại có mối quan hệ nghịch với hiệu quả chi phí biên DEA_CE. Ngoài ra, hệ số ước lượng của các biến tương tác Lerner*Cris_period và Lerner*Res_period trái dấu với hệ số của biến Lerner cho thấy tác động của cạnh tranh được đo bằng chỉ số Lerner đến hiệu quả NH sẽ yếu hơn một khoảng lần lượt là 2,0457 và 2,7231 khi khủng hoảng tài chính xảy ra và khi ngành NH thực hiện tái cấu trúc. Tuy nhiên, hệ số ước lượng của biến tương tác Adj_Lerner*M&A và biến Adj_Lerner đều cùng âm cho thấy tác động của cạnh tranh đo lường bằng Adj_Lerner đến hiệu quả sẽ mạnh hơn một khoảng 0,6571 khi các NH vừa trải qua M&A.
Mặt khác, biến trễ một kỳ của hiệu quả chi phí (DEA_CEt-1) ở cả bốn ước lượng đều có tác động tích cực đáng kể đến hiệu quả kỳ này chứng tỏ mô hình dữ liệu bảng động được sử dụng là thích hợp. Các hệ số kiểm định F-test đều nhỏ hơn 0,01 cho thấy các biến giải thích được sử dụng trong các mô hình ước lượng là phù hợp. Bên cạnh đó, các kết quả kiểm định Hansen đều cho thấy hệ số kiểm định lớn hơn 0,1, nên có thể chấp nhận giả thuyết H0, tức các biến công cụ được sử dụng là hợp lý. Các hệ số kiểm định AR(2) đều lớn hơn 0,1 cho thấy không có tương quan chuỗi bậc hai. Như vậy, có thể khẳng định việc sử dụng phương pháp GMM để ước lượng các mô hình nghiên cứu là hoàn toàn phù hợp.
Bảng 4.8. Kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu với biến hiệu quả SFA_CE
(1) | (2) | (3) | (4) | |
SFA_CEt-1 | -0,8789*** | -0,8357*** | -0,8749*** | -0,9588*** |
Lerner | -1,1068** | -1,3758* | ||
Lerner2 | 2,1280** | 2,0848* | ||
Adj_Lerner | -0,4692** | -9,8402*** | ||
Adj_Lerner2 | 0,8957** | 9,8863*** | ||
Size | 0,0207** | 0,0267** | 0,0020 | 0,0135 |
Div_income | -1,4051*** | -1,1626*** | -1,3593*** | -0,2789** |
Loan_to_assets | -0,1376 | -0,2485** | -0,2478*** | -0,2222** |
Cost_to_income | -0,8811*** | -0,7771* | -0,2509** | -0,0251 |
State | 0,0681* | 0,3691* | 0,1397*** | 0,0957 |
M&A | -0,0218 | 0,0506 | -0,0071 | 0,0159 |
Cris_period | -0,0096 | -0,1825** | -0,0647 | -1,1573*** |
Res_period | 0,0502 | -0,0635 | -0,0002 | -1,8895*** |
Lerner*State | -1,6927 | |||
Lerner*M&A | -0,2968 | |||
Lerner*Cris_period | 0,7236** | |||
Lerner*Res_period | 0,5953* | |||
Adj_Lerner*State | 0,0700 | |||
Adj_Lerner*M&A | 0,0119 | |||
Adj_Lerner*Cris_period | 3,1605*** | |||
Adj_Lerner*Res_period | 5,9000*** | |||
Bank_development | 0,0016 | -0,0013 | 0,0086 | -0,0059 |
Free_economic | -0,1613 | -0,1034 | -0,1019 | 0,0773 |
Inflation | 0,0040*** | 0,0056*** | 0,0020 | -0,0006 |
GDP_growth | -0,0107 | 0,0081 | -0,0125 | 0,0563*** |
Số quan sát | 377 | 377 | 377 | 377 |
F-test | 13,58*** | 13,70*** | 13,89*** | 19,94*** |
Hansen test | 0,887 | 0,894 | 0,797 | 0,847 |
AR(1) | 0,004 | 0,006 | 0,002 | 0,016 |
AR(2) | 0,209 | 0,381 | 0,184 | 0,320 |
(*), (**) và (***) tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.