Kết Quả Ước Lượng Mô Hình Nghiên Cứu Với Biến Hiệu Quả Opi

Bảng 4.9. Kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu với biến hiệu quả OPI

Mô hình

(1)	(2)	(3)	(4)
OPIt-1	0,4835***	0,4736**	0,5125***	0,4692***
Lerner	-11,102***	-35,178**
Lerner2	17,693***	45,385**
Adj_Lerner			-7,2166**	-23,833***
Adj_Lerner2			8,8964*	18,716**
Size	0,0852	0,0845	0,1768**	0,1453*
Div_income	-0,4009	-0,8574	-0,4866	-1,5547*
Loan_to_assets	-3,5404***	-4,0580***	-3,9651***	-4,8726***
Cost_to_income	-0,6958	3,4783	0,8605	0,2015
State	-0,0528	-0,3600	-0,0131	0,3626
M&A	0,0457	-0,5358	0,1733*	0,5529**
Cris_period	-1,3960***	-5,6687***	-1,4759***	-5,9727***
Res_period	-0,6422*	-5,4785**	-1,0109**	-7,1469***
Lerner*State		2,1831
Lerner*M&A		2,8338
Lerner*Cris_period		16,738**
Lerner*Res_period		18,645**
Adj_Lerner*State				-0,9151
Adj_Lerner*M&A				-1,4794*
Adj_Lerner*Cris_period				11,984***
Adj_Lerner*Res_period				16,217***
Bank_development	0,0385	-0,0209	-0,0094	-0,0172
Free_economic	-4,0587***	-3,2848***	-5,3165***	-2,5195**
Inflation	0,0975***	0,0735*	0,1068**	0,0055
GDP_growth	-0,3433***	-0,2697***	-0,4173***	-0,3334**
Số quan sát	377	377	377	377
F-test	49,62***	44,88***	110,43***	81,70***
Hansen test	0,320	0,245	0,453	0,579
AR(1)	0,006	0,020	0,006	0,003
AR(2)	0,812	0,757	0,772	0,427

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 185 trang tài liệu này.

(*), (**) và (***) tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.

Tiếp theo, Bảng 4.8 trình bày tóm tắt kết quả ước lượng của các mô hình với biến phụ thuộc SFA_CE. Nhìn chung, kết quả ước lượng từ mô hình có biến hiệu quả chi phí biên được đo bằng phương pháp tham số SFA đều khá tương đồng với kết quả của mô hình có biến hiệu quả đo bằng phương pháp phi tham số DEA, riêng chỉ ngoại trừ biến Inflation và độ trễ một kỳ của hiệu quả (SFA_CEt-1) là có kết quả trái ngược. Bên cạnh đó, các ước lượng cho thấy hiệu quả chi phí biên SFA_CE còn chịu sự tác động tiêu cực từ đa dạng hóa thu nhập (Div_income) và tỷ trọng cho vay trên tổng tài sản (Loan_to_assest). Mặt khác, các biến tương tác còn cho thấy tác động của cạnh tranh (được đo bằng Adi_Lerner) đến hiệu quả của các NH (được đo bằng SFA_CE) sẽ yếu hơn trong giai đoạn tái cấu trúc hệ thống NH (giảm 5,9) và khủng hoảng tài chính toàn cầu xảy ra (giảm 3,1605). Ngoài ra, hệ số ước lượng của biến tương tác Adj_Lerner*M&A trong mô hình với biến phụ thuộc SFA_CE lại không có ý nghĩa thống kê như trong mô hình với biến phụ thuộc DEA_CE. Kết quả kiểm dịnh F-test, Hansen test và AR(2) của các ước lượng cho thấy mô hình là phù hợp.

Tương tự, các kết quả ước lượng của mô hình với biến hiệu quả tổng hợp OPI được trình bày trong Bảng 4.9 cho thấy có khá nhiều sự tương đồng về tác động của các biến giải thích đến HQHĐ của NH so với các mô hình trước. Tuy nhiên, tác động của lạm phát, tự do và tăng trưởng kinh tế đến hiệu quả NH lại có xu hướng đổi chiều so với các mô hình có biến phụ thuộc DEA_CE.

Mặt khác, tất cả các mô hình với các biến phụ thuộc và cạnh tranh khác nhau đều không tìm thấy tác động có ý nghĩa thống kê của biến tương tác giữa cạnh tranh và loại hình sở hữu (State), tức là, tác động của cạnh tranh đến hiệu quả của các NH sở hữu Nhà nước không có sự khác biệt đáng kể so với các NH cổ phần và liên doanh.

CHƯƠNG 5. THẢO LUẬN VÀ MỘT SỐ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Chương cuối này cung cấp các hàm ý chính sách đã được rút ra từ những phát hiện trong kết quả nghiên cứu thực nghiệm, gồm hai phần. Phần đầu tiên thảo luận về những kết quả phân tích thực nghiệm đã được trình bày trong Chương 4. Phần thứ hai trình bày một số hàm ý chính sách quan trọng nhằm cải thiện HQHĐ và nâng cao năng lực cạnh tranh của các NHTM Việt Nam trong thời gian tới.

5.1. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Luận án này tiến hành nghiên cứu thực nghiệm, sử dụng dữ liệu của 34 NH trong giai đoạn 2005 – 2017 với khoảng 412 quan sát, nhằm phân tích mối quan hệ giữa cạnh tranh và HQHĐ của các NH ở một quốc gia mới nổi như Việt Nam. Các biến hiệu quả được đo lường bằng các chỉ số hiệu quả biên và chỉ số hiệu quả tổng hợp trong khi mức độ cạnh tranh được ước tính ở cấp NH bằng hai thông số kỹ thuật Lerner và Lerner hiệu chỉnh. Nghiên cứu đã sử dụng tất cả 12 mô hình để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến chính cần quan tâm. Bốn mô hình đầu được thiết kế với biến hiệu quả được đo bằng điểm hiệu quả chi phí biên (DEA_CE), trong đó biến cạnh tranh trong mô hình (1) và (2) được đo bằng chỉ số Lerner trong khi mô hình (3) và (4) được đo bằng chỉ số Adj_Lerner. Mô hình (1) và (3) không sử dụng các biến tương tác trong khi mô (2) và (4) có sử dụng các biến tương tác giữa cạnh tranh và các biến giả. Tổng hợp các kết quả ước lượng cho từng mô hình theo các phương pháp thích hợp được thảo luận chi tiết trong phần này.

5.1.1. Tác động của cạnh tranh đến hiệu quả của các ngân hàng

Thông qua các kết quả ước lượng trong Chương 4 cho thấy, cạnh tranh thực sự có mối quan hệ phi tuyến tính với HQHĐ của các NHTM Việt Nam theo phương trình hàm số bậc hai. Điều này được lý giải như sau. Trước tiên, hầu hết tác động của các biến cạnh tranh (Lerner và Adj_Lerner) là tiêu cực đến hiệu quả biên (DEA_CE và SFA_CE) và hiệu quả tổng hợp (OPI) của các NH. Khi chỉ số Lerner hay Adj_Lerner suy giảm, nghĩa là cạnh tranh trên thị trường gia tăng, sẽ khiến HQHĐ của các NH tăng lên. Tuy nhiên, bình phương của các biến cạnh tranh (Lerner2 và Adj_Lerner2) lại có mối quan hệ tích cực với hiệu quả của các NH. Điều này chứng tỏ tác động tích cực của cạnh tranh đến hiệu quả NH đến một mức nhất định sẽ có xu hướng đảo chiều và chuyển thành tác động tiêu cực. Nghĩa là, khi áp lực cạnh tranh trên thị trường còn thấp thì một sự gia tăng cạnh tranh sẽ làm cho các NH hoạt động hiệu quả hơn. Lập luận này phù hợp với giả thuyết “Quiet life”. Tuy nhiên, khi cạnh tranh gia tăng đến mức quá gay gắt thì hiệu quả của các NH sẽ có xu hướng suy giảm. Kết quả này được

giải thích bởi giả thuyết “Banking Specificities”. Như vậy, để có thể cải thiện HQHĐ, ngành NH Việt Nam chỉ nên duy trì cạnh tranh ở mức vừa phải, tránh tình trạng độc quyền hoặc cạnh tranh hoàn hảo.

Để xác định chiều hướng tác động chính của từng biến cạnh tranh đến các biến hiệu quả tương ứng với bộ dữ liệu nghiên cứu, tác giả tiến hành xác định các điểm cực trị cho mỗi phương trình giải thích của biến phụ thuộc bằng cách lấy đạo hàm bậc nhất rồi gán giá trị bằng 0, sau đó giải phương trình tìm hoành độ của điểm cực trị. Kết quả ước tính được sẽ đem so sánh với các mức phân bổ xác suất dữ liệu của chỉ số Lerner và Adj_Lerner tương ứng. Chẳng hạn, cực trị của Mô hình (1) trong Bảng 4.9 là 0,3137, trong khi giá trị phân bổ xác suất ở mức 75% của Lerner là 0,2885, ngụ ý rằng hơn 75% dữ liệu của chỉ số Lerner bé hơn điểm cực trị. Hệ số ước lượng của Lerner bình phương trong các mô hình đều có giá trị dương nên điểm cực trị là điểm cực tiểu và hàm phi tuyến tính có dạng một parabol hướng lên trên (chữ U). Do đó, ước lượng thực nghiệm ở các mô hình với biến cạnh tranh Lerner phần lớn ủng hộ mối quan hệ tiêu cực giữa Lerner và DEA_CE, hay tích cực giữa cạnh tranh và hiệu quả NH. Kết luận này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Schaeck & Cihák (2008), Ariss (2010), Brissimis & cộng sự (2010), Coccorese & Pellecchia (2010), Võ Xuân Vinh & Đặng Bửu Kiếm (2016a, b). Các phân tích tương tự cho mỗi mô hình ước lượng báo cáo hướng tác động chủ yếu của cạnh tranh đến hiệu quả NH được mô tả cụ thể trong Bảng 5.1 và Bảng 5.2.

Bảng 5.1. Xu hướng tác động của biến Lerner đến hiệu quả NH

Biến phụ thuộc

DEA_CE		SFA_CE		OPI
Mô hình	(1)	(2)	(1)	(2)	(1)	(2)
Lerner	-0,5072	-4,8215	-1,1068	-1,3758	-11,102	-35,178
Lerner2	0,2437	5,5673	2,1280	2,0848	17,693	45,385
Cực trị	1,0406	0,4330	0,2601	0,3300	0,3137	0,3876
Xác suất phân bổ	99%	95%	50%	75%	75%	90%
Giá trị phân bổ	0,4975	0,3899	0,2178	0,2885	0,2885	0,3460
Tác động biên	-0,3987	-2,3424	-0,1592	-0,4475	-3,2234	-14,968

Nguồn: Tính toán từ Excel

Mặt khác, để phân tích tác động cận biên của cạnh tranh đến hiệu quả, hàng dưới cùng của Bảng 5.1. và 5.2 biểu diễn độ co giãn của hiệu quả theo các biến cạnh

tranh được tính toán cho tất cả các mô hình. Điều thú vị là, các mối quan hệ nghịch giữa các chỉ số Lerner và Lerner hiệu chỉnh với hiệu quả NH đều hoàn toàn phù hợp với độ co giãn của các điểm hiệu quả hay tác động cận biên âm của cạnh tranh.

Bảng 5.2. Xu hướng tác động của biến Adj_Lerner đến hiệu quả NH

Biến phụ thuộc

DEA_CE		SFA_CE		OPI
Mô hình	(3)	(4)	(3)	(4)	(3)	(4)
Adj_Lerner	-0,7397	-0,7706	-0,4692	-9,8402	-7,2166	-23,833
Adj_Lerner2	1,4072	1,5061	0,8957	9,8863	8,8964	18,716
Cực trị	0,2628	0,2558	0,2619	0,4977	0,4056	0,6367
Xác suất phân bổ	50%	50%	50%	95%	75%	99%
Giá trị phân bổ	0,2478	0,2478	0,2478	0,4836	0,3336	0,6034
Tác động biên	-0,0339	-0,0007	-0,0199	-0,4881	-2,7542	-14,445

Nguồn: Tính toán từ Excel

5.1.2. Tác động của các yếu tố phi cạnh tranh đến hiệu quả của các ngân hàng

Bên cạnh các tác động của cạnh tranh, nghiên cứu còn phát hiện ra một số yếu tố quan trọng khác có ảnh hưởng đến HQHĐ của các NHTM Việt Nam. Việc xem xét đồng thời các yếu tố khác nhau có tác động đến hiệu quả NH sẽ cho ta một góc nhìn toàn diện hơn về vấn đề cần nghiên cứu, cụ thể:

Quy mô và hiệu quả chi phí của các NH có mối quan hệ tích cực với nhau. Tức là, các NH có quy mô càng lớn thì hoạt động càng hiệu quả hay các NHTM Việt Nam đã tận dụng được lợi thế kinh tế về quy mô. Kết quả này tương đồng với Bourke (1989); Molyneux & Thornton (1992); Bikker & Hu (2002); Goddard & cộng sự (2004); Perera & cộng sự (2007); Elsas & cộng sự (2010).

Biến State có tác động tích cực đến HQHĐ của các NH, nghĩa là các NH có trên 50% vốn được sở hữu bởi Nhà nước sẽ hoạt động hiệu quả hơn so với các NH không có hoặc có ít vốn Nhà nước. Kết quả này đã ủng hộ nghiên cứu của Isik & Hassan (2002), Girardone & cộng sự (2004), Perera & cộng sự (2007), Ariff & Can (2008), Chortareas & cộng sự (2012) và Barros & Wanke (2014).

Tương tự, M&A cũng tác động tích cực đến hiệu quả NH, tức là các NH trải qua M&A sẽ hoạt động hiệu quả hơn trước (Al-Sharkas & cộng sự, 2008). Đây là động lực để các NH có thể tăng cường triển khai các hoạt động M&A trong thời gian tới. Tuy

nhiên, riêng các NH quốc doanh cần chú ý duy trì tỷ trọng cổ phần của Nhà nước đủ để đảm bảo kiểm soát hoạt động của NH.

Bảng 5.3. Tóm tắt các kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu

Biến phụ thuộc

DEA_CE	SFA_CE	OPI
DEA_CEt-1	+
SFA_CEt-1		-
OPIt-1			+
Lerner	-	-	-
Lerner2	+	+	+
Adj_Lerner	-	-	-
Adj_Lerner2	+	+	+
Size	+	+	+
Div_income		-	-
Loan_to_assets		-	-
Cost_to_income	-	-
State	+	+
M&A	+		+
Cris_period	-	-	-
Res_period	-	-	-
Lerner*State
Lerner*M&A
Lerner*Cris_period	+	+	+
Lerner*Res_period	+	+	+
Adj_Lerner*State
Adj_Lerner*M&A	-		-
Adj_Lerner*Cris_period		+	+
Adj_Lerner*Res_period		+	+
Bank_development	+
Free_economic	+		-
Inflation	-	+	+
GDP_growth	+	+	-

Nguồn: Tổng hợp từ các kết quả ước lượng

Đồng quan điểm với Tan & Floros (2012) và Tan (2016), kết quả ước lượng các mô hình nghiên cứu cũng cho thấy mối quan hệ tích cực giữa tốc độ phát triển ngành với HQHĐ của các NH. Nhờ áp dụng những tiến bộ khoa học kỹ thuật cũng như mở rộng mạng lưới giao dịch, các NH sẽ có điều kiện để cải thiện hiệu quả phục vụ khách hàng cả về quy mô lẫn chất lượng.

Mặt khác, hiệu quả chi phí của các NH lại chịu sự tác động tiêu cực từ đa dạng hóa thu nhập. Điều này cho thấy chính sách đa dạng hóa hoạt động của các NHTM Việt Nam trong thời gian qua chưa thực sự mang lại hiệu quả. Nhiều NH đã thực hiện đầu tư, góp vốn vào các lĩnh vực phi tài chính chứa đựng nhiều rủi ro trong khi năng lực và kinh nghiệm về lĩnh vực này còn thiếu và yếu. Kết quả ước lượng này tương đồng với các nghiên cứu của DeYoung & Roland (2001), Stiroh (2004) và Stiroh & Rumble (2006).

Quy mô các khoản cho vay và chi phí hoạt động cũng có tác động tiêu cực đến hiệu quả NH. Điều này có nghĩa là, nếu các NH phụ thuộc quá nhiều vào hoạt động cho vay khi hệ thống quản trị tín dụng chưa thực sự tốt và năng lực quản lý chi phí còn yếu kém (chi phí hoạt động tăng nhanh hơn so với thu nhập) thì hoạt động sẽ càng kém hiệu quả (Bourke, 1989; Alper & Anbar, 2011).

Bên cạnh đó, khủng hoảng tài chính và tái cấu trúc hệ thống NH cũng có tác động tiêu cực đến hiệu quả. Điều thú vị là hầu hết trị tuyệt đối hệ số ước lượng của biến Cris_period đều lớn hơn so với biến Res_period, ngụ ý rằng hoạt động của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn khủng hoảng tài chính là kém hiệu quả nhất và trong giai đoạn tái cấu trúc, các NH sẽ kém hiệu quả hơn so với trước khi hệ thống NH được tái cấu trúc. Điều này có thể được giải thích rằng, khi cấu trúc hệ thống NH mới đang dần được hình thành từ tái cơ cấu, vẫn còn nhiều khiếm khuyết chưa được khắc phục khiến các NH lúng túng và chưa phát huy được hiệu quả. Có một số nghiên cứu cũng đồng tình về mối quan hệ tiêu cực giữa hiệu quả NH với khủng hoảng tài chính (Albertazzi & Gambacorta, 2009; Ashamu & Abiola, 2012) hay với sự thay đổi cấu trúc ngành (Thoraneenitiyan & Avkira, 2009).

Ngoài ra, nghiên cứu vẫn chưa tìm thấy các bằng chứng thực sự rõ ràng về tác động của tự do kinh tế, lạm phát và tăng trưởng GDP đến hiệu quả NH. Cụ thể, sự không tập trung thu nhập có tác động tích cực đến DEA_CE nhưng lại có có tác động tích cực đến SFA_CE và OPI. Kết quả này hoàn toàn trái ngược lại đối với biến lạm phát. Mặt khác, cả mức độ tự do minh tế và tăng trưởng GDP đều có tác động tích cực

đến DEA_CE nhưng lại quan hệ tiêu cực với OPI, trong khi tác động đến SFA_CE lại không có ý nghĩa thống kê.

5.1.3. Các yếu tố điều chỉnh tác động của cạnh tranh đến hiệu quả của các ngân hàng

Nghiên cứu thực nghiệm sử dụng một số biến tương tác nhằm xem xét những thay đổi trong mối quan hệ giữa cạnh tranh và hiệu quả NH. Các biến tương tác được thiết kế từ sự kết hợp giữa cạnh tranh và các biến giả trong mô hình nghiên cứu. Các hệ số ước lượng của biến tương tác phản ánh sự khác biệt về tác động của cạnh tranh đến hiệu quả trong những điều kiện và hoàn cảnh khác nhau.

Chẳng hạn, hệ số ước lượng của biến tương tác giữa cạnh tranh và M&A có giá trị âm, cùng dấu với hệ số ước lượng của biến cạnh tranh được đo bằng Adj_Lerner. Điều này cho thấy, các NH trong ba năm trở lại nếu có tham gia vào bất kỳ một hoạt động M&A nào (M&A = 1) thì hiệu quả của các NH này sẽ chịu sự tác động mạnh mẽ bởi cạnh tranh hơn so với các NH khác (M&A = 0). Hay nói cách khác, hiệu quả của các NH vừa M&A sẽ nhạy cảm với cạnh tranh hơn. Mặt khác, hệ số ước lượng của biến tương tác giữa các thước đo cạnh tranh với Cris_period và Res_period đều ngược dấu với hệ số ước lượng của biến cạnh tranh trong các mô hình tương ứng. Nghĩa là, trong giai đoạn mà khủng hoảng và tái cấu trúc NH đang diễn ra, hiệu quả của các NH sẽ ít nhạy cảm trước lãi suất hơn so với các giai đoạn bình thường khác. Điều thú vị là trị tuyệt đối hệ số ước lượng của các biến tương tác giữa cạnh tranh với khủng hoảng tài chính và tái cấu trúc hệ thống đều lớn hơn rất nhiều so với các biến tương tác giữa cạnh tranh và M&A. Kết quả này dẫn đến sự đảo chiều về tác động của cạnh tranh đến hiệu quả NH. Ngoài ra, nghiên cứu không tìm thấy bằng chứng về sự can thiệp mạnh mẽ nào của loại hình sở hữu đến mối quan hệ giữa cạnh tranh và hiệu quả.

Nhìn chung, phần lớn các ước lượng từ mô hình với biến HQHĐ và cạnh tranh được đo lường bằng nhiều phương pháp khác nhau đều cho thấy các kết quả khá tương đồng và thỏa mãn được những giả thuyết nghiên cứu đã được kỳ vọng ban đầu. Với kết quả tương đối vững chắc này, nghiên cứu có thể rút ra những kết luận với độ tin cậy cao, từ đó hàm ý một số chính sách quan trọng nhằm giúp các NHTM Việt Nam có thể tăng cường HQHĐ từ cạnh tranh trong thời gian tới.

5.2. Một số hàm ý chính sách

Nghiên cứu này điều tra tác động của cạnh tranh đến HQHĐ của các NHTM ở Việt Nam, một quốc gia mới nổi đã thực hiện nhiều cải cách tài chính và tái cấu trúc quan trọng trong hệ thống NH thời gian qua. Trên cơ sở những bằng chứng từ kết quả nghiên cứu thực nghiệm, một số hàm ý chính sách được tác giả đưa ra cho các nhà

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ