Trong chương 3, luận án đã trình bày chi tiết về thực trạng hoạt động OFDI của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ 2009-2020. Trong đó luận án đã mô tả lại quá trình phát triển hoạt động OFDI của các NHTM qua từng giai đoạn. Các đặc điểm của hoạt động OFDI của các NHTM cũng được làm rõ. Đồng thời các thông tin chi tiết về hiện trạng hệ thống hiện diện tại nước ngoài, mức độ OFDI, hoạt động kinh doanh tại thị trường nước ngoài của các NHTM Việt Nam cũng được làm rõ. Bên cạnh đó, các
yếu tố cả thúc đẩy và cản trở liên quan đến hoạt động OFDI của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn này cũng được phân tích.
Những thông tin, số liệu được trình bày trong Chương 3 của luận án mặc dù vẫn chưa thực sự phong phú đa dạng, nhưng là những số liệu, thông tin đầy đủ được công bố trên thị trường. Không những vậy, các nhận định, thông tin tại Chương 3 còn được bổ sung, làm phong phú thêm bởi những quan sát, trải nghiệm thực tế của NCS và những người trực tiếp kinh doanh tại thị trường nước ngoài của các NHTM Việt Nam. Những nố lực này nhằm một mặt giúp các mô tả về thực trạng hoạt động OFDI của các NHTM Việt Nam chi tiết nhất có thể. Mặt khác, những thông tin chi tiết này cũng giúp kiểm tra lại những giả thuyết nghiên cứu, mô hình nghiên cứu đã đề ra tại chương 2 – phương pháp nghiên cứu và đặc biệt là để kiểm tra lại việc lựa chọn các phương pháp đo lường các biến trong mô hình nghiên cứu thực sự phù hợp. Bên cạnh đó, các thông tin chi tiết về thực trạng tại chương 3 cũng là một phần căn cứ để đưa ra các đề xuất kiến nghị tại chương 5 – kết quả nghiên cứ và đề xuất kiến nghị.
Trên cơ sở đó, các nội dung trong chương 3 đã hoàn thành được nhiệm vụ nghiên cứu thứ 2 là rà soát thực trạng OFDI của các NHTM VN giai đoạn 2009-2020 nhằm xác định chỉ tiêu phù hợp sử dụng trong mô hình đánh giá tác động của OFDI đến hiệu quả hoạt động các NHTM Việt Nam.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ GIỮA MỨC ĐỘ ĐẦU TƯ TRỰC TIẾP RA NƯỚC NGOÀI VÀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG
CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM 4.1. Kết quả kiểm định phân tích định lượng
4.1.1. Xử lý dữ liệu trước phân tích
Do đặc điểm dữ liệu của mô hình là dữ liệu long với N = 7 và T = 46 nên việc kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu được thực hiện. Luận án kiểm định tính dừng của các biến sử dụng trong mô hình bằng Levin-Lin-Chu unit-root test. Kết quả như sau:
Bảng 4.1. Kiểm tra tính dừng các biến sử dụng trong mô hình
STT Biến p-value Biến đổi p-value
1 FPefficiencyscore 0.0000 2 OFDIDN 0.1886 D.OFDIDN 0.0000 3 TTS 1.0000 logTTS 0.0000 4 VCSH 0.9996 logVCSH 0.0000 5 CPQL 0.0060 logCPQL 0.0010 Nguồn: tác giả
Tổng hợp các biến sử dụng trong mô hình đánh giá tác động của OFDI đến hiệu quả FP như sau:
Bảng 4.2: Mô tả các biến trong mô hình tác động OFDI đến FP
STT Ký hiệu Biến Mô tả
1 FPefficiencyscore Biến phụ thuộc Chỉ số FP của từng ngân hàng trong từng kỳ
Biến FP lấy dữ liệu từ kết quả tính toán tại chương 3
2 DOFDIDN Biến độc lập Sai phân bậc nhất của Tỷ lệ dư nợ ròng cho vay tại thị trường nước ngoài/dư nợ ròng của ngân hàng
Biến dư nợ cho vay tại thị trường nước ngoài được lấy từ mục mức độ tập
STT Ký hiệu Biến Mô tả
trung theo khu vực địa lý của tài sản, công nợ và các khoản mục ngoại bảng trong phần ghi chú tại báo cáo tài chính hợp nhất hàng quý của các ngân hàng.
3 logVCSH Biến kiểm soát Log của vốn chủ sở hữu của ngân hàng trong kỳ.
Dữ liệu của biến được lấy từ mục Vốn và các quỹ trong bảng cân đối kết toán hợp nhất toàn ngân hàng hàng quý của các ngân hàng.
4 logCPQL Biến kiểm soát Log của chi phí quản lý của từng ngân hàng trong từng kỳ
Dữ liệu của biến được lấy từ mục Chi phí hoạt động trong báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh hợp nhất toàn ngân hàng hàng quý của các ngân hàng.
5 logTTS Biến kiểm soát Log của tổng tài sản của ngân hàng trong kỳ
Dữ liệu của biến được lấy từ mục tổng tài sản trong bảng cân đối kết toán hợp nhất toàn ngân hàng hàng quý của các ngân hàng.
Nguồn: tác giả
4.1.2. Kết quả kiểm định mô hình
Bước 1. Chạy mô hình fixed effect để lựa chọn giữa mô hình pooled OLS và fixed effect. Theo đó kết quả kiểm định F với Ho = μ1 = μ2 = μ3 = =⋯ μ cho kết quả Prob>chi2 = 0.0000. Theo đó, mô hình pooled OLS bị loại bỏ, mô hình fixed effect được lựa chọn.
Bước 2. Chạy mô hình random effect để lựa chọn giữa mô hình pooled OLS
và random effect. Theo đó kết quả kiểm định Breusch-Pagan với Ho = Var (μi) = 0 cho kết quả Prob > chibar2 = 0.0000. Theo đó Ho bị bác bỏ. Kết quả cho thấy mô hình random effect được lựa chọn. Đồng thời kết quả cũng cho thấy trong mô hình random effect có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bước 3. Sử dụng hausman test để lựa chọn giữa mô hình fixed effect và random
effect. Kết quả hausman test cho Prob>chi2 = 0.9469. Theo đó Ho được chấp nhận và mô hình random effect được sử dụng.
Bước 4. Kiểm tra các khuyết tật của mô hình
Trước hết kiểm tra hiện tượng tương quan chuỗi bằng Wooldridge test for autocorrelation in panel data. Kết quả cho thấy mô hình có hiện tượng tương quan chuỗi. Đồng thời từ kết quả ở phần trên cho thấy mô hình RE gặp phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bước 5. Lựa chọn mô hình cuối cùng
Đặc điểm dữ liệu là long data với T và N tương ứng là 46 và 7. Do đó với các khuyết tật của mô hình đã được xác định, 4 công cụ ước lượng được lựa chọn để xem xét, trong đó 2 công cụ ước lượng chính và 2 công cụ để đối chiếu gồm:
- Sử dụng Generalized least squares với lựa chọn panel specific AR (1) để xử lý hiện tượng tự tương quan (autocorrrelation). Đồng thời trong mô hình GLS bổ sung thêm 2 lựa chọn là: GLS1 lựa chọn heteroskedastic and correlated để xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi và cross-section correlation; và GLS2. lựa chọn heteroskedastic but correlated để xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi, không tính đến cross-section correlation do N = 7.
- Sử dụng Linear regression with panel corrected standard errors với lựa chọn panel specific AR (1) để xử lý hiện tượng tự tương quan (autocorrrelation). Đồng thời trong mô hình PCSE bổ sung thêm 2 lựa chọn là: PCSE1 lựa chọn heteroskedastic and correlated để xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi và cross-section correlation; và PCSE2 lựa chọn heteroskedastic but correlated để xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi, không tính đến cross-section correlation do N = 7.
Giữa 2 mô hình GLS và PCSE, mô hình GLS được ưu tiên hơn theo quy tắc được đề xuất bởi Reed and Ye (2011). Trong đó mục tiêu chính của mô hình tính chính xác và tỷ lệ T/N là > 1,5.
- Sử dụng Random effects linear model with AR(1) disturbances với ký hiệu là REAR1. Việc lựa chọn công cụ ước lượng này do đặc điểm dữ liệu có N là 7 trong khi T là 46 nên xử lý khuyết tật về tương quan chuỗi (serial correlation) được tập trung hơn, trong khi các khuyết tật về phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) và tương quan chéo (cross section correlation) có thể linh hoạt hơn. Mặc dù vậy đây cũng chỉ là công cụ ước lượng để tham khảo để so sánh.
- Sử dụng Random effect model với ký hiệu là RE. Kết quả của ước lượng chỉ mang tính chất tham khảo để so sánh.
4.1.3. Kết quả phân tích định lượng
4.1.3.1. Kết quả kiểm định quan hệ giữa hoạt động đầu tư trực tiếp ra nước ngoài và hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam 2009-2020
Kết quả tổng hợp toàn bộ các mô hình như sau:
Bảng 4.3: Kết quả tổng hợp ước lược các mô hình
GLS1 GLS2 PCSE1 PCSE2 REAR1 RE
DOFDIDN 1.180*** [2.92] 1.452*** [2.71] 0.776 [1.27] 0.776 [1.29] 0.723 [1.22] 1.045 [0.96] logTTS 0.238*** [8.04] 0.157*** [4.02] 0.180*** [3.76] 0.180*** [4.29] 0.155*** [2.92] 0.150*** [3.54] logVCSH 0.0254 [1.34] 0.0265 [0.98] 0.0112 [0.37] 0.0112 [0.38] 0.00624 [0.15] 0.0281 [0.77] logCPQL -0.272*** [-13.80] -0.186*** [-5.96] -0.190*** [-5.83] -0.190*** [-5.86] -0.154*** [-3.91] -0.203*** [-6.77] _cons 0.284 [1.31] 0.377 [1.29] 0.306 [0.86] 0.306 [1.00] 0.261 [0.65] 0.760*** [3.22]
Nguồn: tính toán của tác giả
Kết quả mô hình cho 7 nhận định chính như sau:
Thứ nhất, từ kết quả mô hình 1 được lựa chọn chính cho thấy khi tốc độ tăng tỷ lệ OFDI/DN qua các quý tăng 1 đơn vị thì chỉ số hiệu quả FP của các ngân hàng sẽ tăng 1.18 đơn vị theo mô hình GLS1 và 1.452 đơn vị theo mô hình GLS2. Đây là kết quả tích cực và trùng với giả thuyết ban đầu khi gia tăng OFDI thì OE của các NHTM cũng gia tăng thuận chiều. Thậm chí mức tăng OFDI tác động đến hiệu quả FP ở mức khá cao so với các biến khác. Dấu thuận chiều cho thấy những lợi ích của hoạt động OFDI của các ngân hàng đang cao hơn so với chi phí bỏ ra.
Thứ hai, trong 6 mô hình xem xét, chỉ có GLS1 và GLS22 cho hệ số của biến DOFDIDN có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên đây cũng là mô hình được lựa chọn chính của luận án để giải thích kết quả. Hệ số của biến DOFDIDN trong các mô hình các mô hình còn lại gồm PCSE1, PCSE2, REAR1 và RE đều không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên đây chỉ là những mô hình tham khảo thêm. Bên cạnh đó dấu hệ số của biến DOFDIDN đều mang dấu dương, lần lượt là 0.776; 0.776 0.723; 1.045. Theo đó mặc dù các hệ số không có ý nghĩa thống kê nhưng đều thống nhất mang dấu dương, phản ánh mối quan hệ thuận chiều giữa mức độ OFDI và chỉ số hiệu quả FP của các ngân hàng Việt nam trong giai đoạn. Kết quả này củng cố chắc chắn thêm kết luận thứ nhất được rút ra.
Thứ tư, hệ số của biến tổng tài sản đều có ý nghĩa thống kê trong cả 6 mô hình và đều mang dấu dương, phản ánh mối quan hệ thuận chiều. Kết quả này cho thấy khi tốc độ tăng trưởng tổng tài sản tăng lên thì chỉ số hiệu quả FP của các ngân hàng cũng tăng lên trong giai đoạn. Từ kết quả mô hình GLS1 cho thấy khi tốc độ tăng trưởng tổng tài sản thêm 1 đơn vị thì chỉ số hiệu quả FP cũng tăng thêm 0.238 đơn vị.
Thứ năm, hệ số của biến vốn chủ sở hữu đều không có ý nghĩa thống kê trong cả 6 mô hình. Kết quả này không cho phép nhận định về mối quan hệ giữa tốc độ tăng vốn chủ sở hữu và chỉ số hiệu quả FP của các ngân hàng trong giai đoạn. Tuy nhiên dấu hệ số của biến VCSH trong cả 6 mô hình đều mang dấu dương phần nào cho thấy mối quan hệ thuận chiều giữa 2 biến.
Thứ sáu, hệ số của biên chi phí quản lý đều có ý nghĩa thống kê trong cả 6 mô hình và đều mang dấu âm, phản ánh mối quan hệ ngược chiều. Kết quả này cho thấy khi tốc độ tăng trưởng chi phí quản lý tăng lên thì chỉ số hiệu quả FP của các ngân hàng sẽ giảm xuống trong giai đoạn. Nhận định này phù hợp với giả thuyết đưa ra và cũng phù hợp với các nghiên cứu trước đây. Từ kết quả mô hình GLS1 cho thấy khi tốc độ tăng trưởng tổng tài sản thêm 1 đơn vị thì chỉ số hiệu quả FP giảm 0.272 đơn vị.
4.3.3.2. Kết quả kiểm định quan hệ giữa hoạt động đầu tư trực tiếp ra nước ngoài và hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2020
Để kiểm chứng lại nhận định ban đầu khi đánh giá OFDI tại các NHTM Việt nam đang trong giai đoạn đầu nên chưa có ảnh hưởng đến các chỉ tiêu hiệu quả tài chính, luận án tiếp tục thay biến phụ thuộc từ FP thành biến tỷ lệ thu nhập/TTS để so sánh.
Thực hiện trình tự phân tích tương tự, kết quả cho thấy: (i) các chuỗi dữ liệu trong mô hình đều đạt tính dừng,
(ii) Lựa chọn mô hình: kết quả F test that all u_i=0: F(6, 304) = 31.67 với Prob > F = 0.0000; kết quả Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test that Var(u) = 0, cho kết quả chibar2(01) = 737.04 và Prob > chibar2 = 0.0000; kết quả Hausman test Ho: difference in coefficients not systematic, cho kết quả chi2(4) = (b-B)'[(V_b- V_B)^(-1)](b-B) = 1.58 với Prob>chi2 =0.8131, theo đó lựa chọn mô hình RE.
(iii) mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, có hiện tượng cross- sectional correlation nhưng không có serial correlation khi Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation cho kết quả F(1,6) =
1.301 với Prob > F = 0.2975.
(iv) kết quả ước lượng bằng mô hình GLS với corelation, pcse với corelation và random effect cho kết quả như sau:
Bảng 4.4: Kết quả mô hình sử dụng biến phụ thuộc hiệu quả tài chính
GLS cor pcse cor psar1 random
DOFDIDN -0.0106 [-0.57] 0.0104 [0.74] 0.0143 [0.79] logTTS -0.00303*** [-5.46] -0.00280*** [-2.78] -0.00549*** [-7.80] logVCSH 0.00107** [2.27] 0.000497 [0.67] 0.00217*** [3.59] logCPQLHD 0.00216*** [5.91] 0.00240*** [2.87] 0.00302*** [6.06] _cons 0.0115*** [4.81] 0.0139** [1.96] 0.0236*** [6.06]
Nguồn: tính toán của tác giả
Có 3 nhận định chính được rút ra như sau:
Thứ nhất, với kết quả chính đạt được trong mô hình GLS có thể thấy không có cơ sở để khẳng định mối quan hệ giữa quy mô OFDI và chỉ tiêu hiệu quả tài chính. Điều này phù hợp với giả thuyết ban đầu.
Thứ hai, kết quả kiểm định mối quan hệ giữa OFDI và thu nhập không có ý nghĩa thống kê tiếp tục được khẳng định bằng các công cụ khác nhau như PCSE và mô hình tác động ngẫu nhiên như bảng 3.8. Bên cạnh đó dấu của hệ số tác động trong các mô hình cũng không ổn định. Trong mô hình GLS kết quả là -0,0106 thì đến mô hình PCSE lại là 0,0104 và đến mô hình tác động ngẫu nhiên là 0,0143. Điều này khẳng
định thêm về kết luận không có cơ sở để khẳng định mối quan hệ giữa OFDI và chỉ tiêu hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009-2020.
Thứ ba, đối với các chỉ tiêu kiểm soát:
- Chỉ tiêu tổng tài sản, có thể thấy quan hệ giữa biến tổng tài sản và biến hiệu quả tài chính được khẳng định theo hướng ngược chiều trong cả 3 công cụ ước lượng. Theo đó khi logTTS tăng 1 đơn vị thì chỉ tiêu thu nhập/tổng tài sản lại giảm đi 0,00107 đơn vị. Đây là kết quả thú vị khi so sánh với kết quả trong mô hình với biến phụ thuộc là chỉ tiêu hiệu quả hoạt động của các ngân hàng. Trong đó quan hệ giữa TTS và hiệu quả hoạt động là quan hệ thuận chiều được khẳng định.
- Chỉ tiêu vốn chủ sở hữu, có thể thấy mối quan hệ giữa quy mô vốn chủ sở hữu của ngân hàng và hiệu quả tài chính là thuận chiều và được khẳng định. Theo đó khi log VCSH tăng 1 đơn vị thì chỉ tiêu thu nhập/TTS tăng 0,0017 đơn vị. Tuy nhiên khi đối chiếu với mô hình với biến phụ thuộc là hiệu quả hoạt động, mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê, nhưng vẫn cho mối quan hệ thuận chiều. Theo đó có thể thấy, trong trường hợp các NHTM Việt Nam, quan hệ giữa VCSH và hiệu quả hoạt động không được khẳng định, nhưng với hiệu quả tài chính lại theo hướng thuận chiều.
- Chỉ tiêu chi phí quản lý, có thể thấy quan hệ giữa chi phí quản lý của ngân hàng và hiệu quả tài chính theo hướng thuận chiều và được khẳng định. Theo đó khi log chi phí quản lý của ngân hàng tăng 1 đơn vị thì tỷ lệ thu nhập/TTS của ngân hàng cũng tăng 0,015 đơn vị. Kết quả này ngược với kết quả trong mô hình với biến phụ