Hình 4.5. Mối tƣơng quan giữa tỷ lệ thất nghiệp với rủi ro tín dụng
(Nguồn: BCTN NHNN và Báo cáo điều tra số liệu thống kê của TCTK)
Việt Nam là một trong những nước kinh tế đang phát triển, quy mô dân số và mật độ dân cư tương đối lớn so với các nước trên thế giới. Do lao động Việt Nam vẫn chưa có trình độ tay nghề cao, đa số lao động chưa áp ứng được yêu cầu mới, tính chuyên nghiệp chưa cao. Do đó, lao động vẫn trong tình trạng bán chuyên nghiệp, công việc chắp vá, không ổn định,… làm cho chênh lệch giữa cung và cầu lao động rất lớn, tỷ lệ thất nghiệp gia tăng gây ra sức ép về vấn đề giải quyết việc làm trên toàn quốc. Nhân định này có thể thấy rõ qua số liệu đồ thị 4.5, tỷ lệ thất nghiệp có chiều hướng gia tăng từ 2.15% năm 2007 đến 2.9% năm 2009. Sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp năm 2008 còn do tác động của cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế toàn cầu, sản xuất, kinh doanh, dịch vụ giảm sút, tiêu thụ sản phẩm chậm, hàng hóa ứ đọng... gây ra tình trạng thất nghiệp. Cụ thể là với lực lượng lao động của cả nước là 45 triệu người thì tỷ lệ thất nghiệp chiếm 2.38%.
Trong năm 2009, tình trạng thất nghiệp cũng chưa được cải thiện. Lý do chính vẫn là do tầm ảnh hưởng rộng lớn của khủng hoảng kinh tế toán cầu và lạm
2 3.5 2.2 2.6 3.4 4.08 3.61 3.25 2.55 2.46 2.15 2.38 2.9 2.88 2.22 1.9 2.28 2.08 2.31 2.3 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Tỷ lệ nợ xấu Tỷ lệ thất nghiệp
phát tăng cao, số lao động đang trong tình trạng thất nghiệp cũng còn ở mức cao chiếm 2.9%, cao hơn so với năm 2008 là 0.52%.
Trong năm 2010, nền kinh tế thế giới nói chung và nền kinh tế Việt Nam nói riêng đang trong giai đoạn phục hồi. Ở Việt Nam biểu hiện là các khu công nghiệp, các nhà máy mọc lên nhiều nên người lao động đã có nhiều cơ hội để lựa chọn sau khủng hoảng kinh tế toàn cầu đã làm cho tỷ lệ thất nghiệp năm 2010 có xu hướng giảm xuống còn 2.88%. Đây là một tín hiệu tốt cho nền kinh tế.
Đặc biệt là trong năm 2011 tỷ lệ thất nghiệp giảm xuống nhanh chóng còn 2.22%, so với năm 2010 giảm xuống 0.65% trong khi lực lượng lao động ở mức ngày càng cao, từ năm 2010-2011 lực lượng lao động tăng từ 46.2 – 46.48 triệu người.
Trong năm 2014, nền kinh tế có những dấu hiệu tích cực hơn so với năm 2013 như tăng trưởng kinh tế ở mức cao hơn, sản xuất công nghiệp, dịch vụ và nông nghiệp đều có mức tăng trưởng tốt hơn năm trước. Do đó, nên kinh tế cả nước đã giải quyết việc làm cho khoảng 1.6 triệu lao động, tăng 3.6% so với thực hiện năm 2013. Năm 2015 tỷ lệ thất nghiệp tăng 2.31% và duy trì mức 2.3% vào năm 2016.
Biều đồ 3.5 thể hiện mối liên hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và rủi ro tín dụng trong khoảng thời gian từ năm 2007 đến năm 2016. Số liệu cho thấy độ co giãn của tỷ lệ thất nghiệp kém hơn nhiều so với tăng trưởng GDP. Trong hơn một thập kỷ, tỷ lệ thất nghiệp đạt mức cao nhất là 2.9% năm 2009 trong khi mức thất nhất là 1.99% năm 2012. Có thể thấy tỷ lệ thất nghiệp dao động trong một phạm vi rất hẹp, khoảng 0.01%-0.52%. Đường cong tỷ lệ thất nghiệp khá bằng phẳng và thấp. Ta có thể nhận biết được mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro tín dụng và tỷ lệ thất nghiệp trong giai đoạn 2007-2008 và 2013-2014. Mối tương quan ngược chiều giữa tỷ lệ thất nghiệp và rủi ro tín dụng diễn ra trong giai đoạn 2008-2013 và 2014-2015. Như vậy ảnh hưởng của tỷ lệ thất nghiệp đối với rủi ro tín dụng không được rõ nét. Ngoài ra, trong những năm 2011-2012, tỷ lệ thất nghiệp giảm mạnh trong khi tình hình kinh tế khó khăn, nợ xấu tăng cao. Nguyên nhân có thể là do sự chuyển dịch
lao động vào các khu vực phi sản xuất, chấp nhận làm những công việc bán thời gian, bấp bênh.
4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu định lƣợng
Trước khi tiến hành chạy hồi quy, nghiên cứu sẽ thực hiện các phép kiểm định như: kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định phương sai sai số thay đổi, kiểm định tự tương quan của sai số. Các phép kiểm định này được sử dụng để đảm bảo kết quả ước lượng của mô hình hồi quy chính xác và tìm ra mô hình tối ưu. Sau đó, sẽ tiến hành thực hiện hồi quy mô hình dưới đây để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
4.5.1. Thống kê mô tả các biến quan sát
Bảng 4.7. Bảng thống kê mô tả các biến quan sát Chỉ tiêu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn NPL(%) 0.0835 11.4017 2.1921 1.4700 CREDGR(%) -31.2943 1131.728 43.9945 99.8648 SIZE 14.6044 20.7296 17.9958 1.2380 GDPGR(%) 5.2474 7.1295 6.1948 0.6046 CPI(%) 0.63 23.12 8.907 6.6286 UEP(%) 1.8 2.64 2.1893 0.2809
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata)
Bảng thống kê mô tả các biến quan sát trên cho thấy:
Biến phụ thuộc tỷ lệ nợ xấu đạt mức trung bình là 2.1921%, với độ lệch chuẩn là 1.47%, mức cao nhất là 11.4017% (SCB năm 2010) và thấp nhất 0.0835% (ACB năm 2007). Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ bình quân là 2.1921% có nghĩa là mức nợ xấu mà các ngân hàng bình quân phải chịu chiếm 2.1921% trên tổng dư nợ. Xét các biến thuộc phạm vi nghiên cứu liên quan đến các đặc điểm của ngân hàng, tăng trưởng tín dụng có mức trung bình 43.9945%, với độ lệch chuẩn là 99.8648%. Năm 2008, SeAbank có mức tăng trưởng tín dụng thấp nhất là - 31.2943% trong khi đó của NCB năm 2007 cao nhất là 1131.728%.
Quy mô ngân hàng có mức trung bình 17.9958. Giai đoạn 2007-2016, các NHTM Việt Nam đã đi theo đúng xu hướng phát triển ngày càng rộng lớn về quy
mô và phạm vi hoạt động, thể hiện qua con số quy mô cao nhất là 20.7296 vào năm 2016 của ngân hàng BIDV, và thấp nhất là vào năm 2007 với mức 14.6044 tại ngân hàng Kiên Long.
Xét các biến kinh tế vĩ mô, tăng trưởng GDP đạt mức trung bình là 6.1948%, cao nhất là 7.1295%, thấp nhất là 5.2474%. Tỷ lệ lạm phát có mức trung bình 8.907%, cao nhất là 23.12%, thấp nhất là 0.63%. Tỷ lệ thất nghiệp đạt mức trung bình 2.1893%, cao nhất là 2.64%, thấp nhất là 1.8%.
4.5.2. Ma trận hệ số tƣơng quan
Bảng 4.8 cho thấy hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập dao động từ 0.0453 – 0.3808. Kinh nghiệm cho thấy khi hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập > 0.8 thì vấn đề đa cộng tuyến trở nên nghiêm trọng. Hệ số tương quan lớn nhất trong bảng 4.8 có giá trị lớn nhất là 0.3808 thể hiện mối tương quan giữa biến độc lập GDPGR và CPI cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến là không đáng kể. Bên cạnh đó, hệ số tương quan thấp giữa các cặp biến độc lập cũng góp phần xác nhận thêm sự phù hợp của mô hình nghiên cứu khi hiện tượng đa cộng tuyến sẽ khó xảy ra hơn khi chạy mô hình hồi quy cho tương quan giữa các yếu tố ảnh hưởng và rủi ro tín dụng tại các NHTM.
Bảng 4.8. Kết quả tƣơng quan chi tiết giữa các biến
NPL CREDGR SIZE GDPGR CPI UEP
NPL 1.0000 CREDGR -0.1893 1.0000 SIZE 0.0146 -0.2262 1.0000 GDPGR -0.1285 0.1706 -0.1960 1.0000 CPI 0.0730 -0.0453 -0.2734 0.3808 1.0000 UEP -0.3082 0.2575 -0.2670 -0.0635 0.0811 1.0000
4.5.3. Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 4.9. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến Variable VIF CPI 1.28 GDPGR 1.26 SIZE 1.21 CREDGR 1.18 UEP 1.17 Mean VIF 1.22
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata)
Bảng trình bày chỉ số VIF cho thấy nếu chỉ số này lớn hơn 5 đó là dấu hiệu cho biết có hiện tượng đa cộng tuyến cao. Đặc biệt, nếu chỉ số VIF xấp xỉ 10, dấu hiệu cho biết có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (Gujarati, 2004). Chỉ số VIF lớn nhất trong bảng có giá trị là 1.28, cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến là không đáng kể.
4.5.4. Kết quả hồi quy theo Pooled OLS, FEM, REM
Bảng 4.10. Kết quả ƣớc lƣợng các yếu tố ảnh hƣởng theo Pooled OLS, FEM, REM
MÔ HÌNH POOLED OLS FEM REM
CREDGR -0. 00118 -0.00219** -0.00136 (-1.21) (-2.13) (-1.39) SIZE -0. 11165 -0. 20494 -0.11548 (-1.39) (-0.95) (-1.33) GDPGR -0. 51718*** -0.50116*** -0.51102*** (-3.08) (-2.95) (-3.08) CPI 0. 03374** 0.02774 0.03317** (2.19) (1.63) (2.18) UEP -1.77158*** -1.77506*** -1.75822*** (-5.11) (-4.49) (-5.11) Const 11.03524*** 12.72029*** 11.04955*** (5.06) (2.59) (4.81)
Số quan sát 230 230 230 R-Squared 45.66% 48.09% 48.37% Kiểm định F (P-Value) 0.0611 Kiểm định Hausman (P-Value) 0.0684
Ghi chú: *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata)
Khi thực hiện hồi quy theo mô hình Pooled OLS, mô hình có thể giải thích 45.66% sự thay đổi các yếu tố đến tỷ lệ nợ xấu. Mô hình cho kết quả biến CREDGR, SIZE không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, biến GDPGR có tác động ngược chiều lên biến NPL ở mức ý nghĩa 1%, biến CPI có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% tác động cùng chiều với biến NPL. Còn biến UEP tác động ngược chiều với biến NPL với mức ý nghĩa 1%. Tuy nhiên, khi ước tính theo mô hình Pooled OLS, dữ liệu chéo bị ràng buộc quá chặt chẽ về không gian và thời gian khi các hệ số hồi quy không đổi. Điều này khiến mô hình Pooled OLS không phản ánh được tác động của sự khác biệt của mỗi ngân hàng, dẫn đến mức ảnh hưởng thật sự của biến độc lập lên biến phụ thuộc giảm mạnh và kết quả có thể không phù hợp với điều kiện thực tế.
Sau đó thực hiện hồi quy mô hình theo mô hình FEM và mô hình REM. Khi hồi quy mô hình FEM cho kết quả biến GDPGR, biến UEP tác động ngược chiều với biến NPL ở mức ý nghĩa 1% và biến CREDGR tác động ngược chiều với biến phụ phuộc ở mức ý nghĩa 5%. Kết quả cho biết 2 biến còn lại SIZE và CPI không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%. Còn đối với hồi quy theo mô hình REM cho thấy biến CREDGR và SIZE không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%. Có sự tác động ngược chiều giữa biến GDPGR và NPL ở mức ý nghĩa 1%, giữa biến UEP và NPL cũng ở mức ý nghĩa 1%. Riêng đối với biến CPI tác động cùng chiều với biến NPL ở mức ý nghĩa 5%.
Sau khi hồi quy theo mô hình FEM và REM nghiên cứu sẽ sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM. Thực hiện kiểm định
Hausman (Hausman Test) là thao tác mà nghiên cứu sẽ thực hiện nhằm lựa chọn mô hình phù hợp với nghiên cứu từ hai mô hình nhân tố tác động cố định (FEM) và mô hình nhân tố tác động ngẫu nhiên (REM). Kiểm định Hausman với giả định:
- H0: Ước lượng của mô hình nhân tố tác động cố định và mô hình nhân tố tác động ngẫu nhiên không khác nhau.
- H1: Ước lượng của mô hình nhân tố tác động cố định và mô hình nhân tố tác động ngẫu nhiên là khác nhau.
Kết quả cho thấy P-value = Prob>Chi2 = 0.0684 > 5% nghĩa là có cơ sở chấp nhận H0 và bác bỏ H1 khi không có sự khác biệt của ước lượng của mô hình nhân tố tác động cố định và mô hình nhân tố tác động ngẫu nhiên. Vì vậy trong trường hợp này mô hình nhân tố tác động ngẫu nhiên (REM) là mô hình phù hợp hơn với nghiên cứu.
Từ những kết quả hồi quy trên của nghiên cứu có thể thấy mô hình còn có khuyết tật, nghiên cứu sẽ tiếp tục kiểm định khuyết tật mô hình và khắc phục khuyết tật của mô hình.
4.5.5. Kiểm định khuyết tật của mô hình
Từ kết quả kiểm định Hausman, mô hình REM đã được lựa chọn là mô hình phù hợp hơn mô hình FEM. Để có kết luận đáng tín cậy nhất, nghiên cứu tiến hành kiểm định các khuyết tật thường gặp của mô hình. Do phần mềm Stata 12 chưa hỗ trợ kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan cho kết quả mô hình REM, nghiên cứu sẽ mượn mô hình FEM để kiểm định, nếu mô hình FEM mắc phải một trong các khuyết tật, thì mô hình REM sẽ có khả năng tương tự.
Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi qua các thực thể trong FEM (kiểm định Wald)
Kiểm định với giả định như sau:
-H0: Phương sai sai số không thay đổi trong mô hình -H1: Phương sai sai số thay đổi trong mô hình
Để thực hiện kiểm định phương sai sai sô nghiên cứu sử dụng hàm xttest3 trong phần mềm Stata 12 cho kết quả như sau:
. xttest3
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (23) = 6283.91
Prob>chi2 = 0.0000
Kết quả cho thấy P-value = 0.0000 < 0.05, do đó bác bỏ Ho, chấp nhận H1 nghĩa là có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình.
Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Kiểm định với giả định như sau:
-H0: Mô hình không có tự tương quan bậc nhất -H1: Mô hình có tự tương quan bậc nhất
Để thực hiện kiểm định tự tương quan nghiên cứu sử dựng hàm xtserial trong phần mềm Stata 12 cho kết quả như sau:
. xtserial npl credgr size gdpgr cpi uep
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
F( 1, 22) = 25.735 Prob > F = 0.0000
Kết quả cho thấy P-value = 0.0000 < 0.05, do đó bác bỏ Ho, chấp nhận H1 nghĩa là mô hình có tự tương quan bậc nhất.
4.5.6. Khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi và hiện tƣợng tự tƣơng quan
Để khắc phục các khuyết tật của mô hình, sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quan (GLS) như sau. Sử dụng hàm xtgls trong phần mềm Stata 12 như sau:
. xtgls npl credgr size gdpgr cpi uep,panels (h) corr (ar1)
Sau đó, so sánh kết quả của cả 4 mô hình ở cả ba mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%, ta có bảng tổng hợp sau:
Bảng 4.11. Tổng hợp kết quả kiểm định
MÔ HÌNH POOLED FEM REM GLS
CREDGR -0.00118 -0.00219** -0.00136 -0.00206*** (-1.21) (-2.13) (-1.39) (-2.80) SIZE -0.11165 -0.20494 -0.11548 -0.10096* (-1.39) (-0.95) (-1.33) (-1.67) GDPGR -0.51718*** -0.50116*** -0.51102*** -0.40786*** (-3.08) (-2.95) (-3.08) (-5.04) CPI 0.03374** 0.02774 0.03317** 0.02681*** (2.19) (1.63) (2.18) (3.66) UEP -1.77158*** -1.77506*** -1.75822*** -1.45196*** (-5.11) (-4.49) (-5.11) (-7.17) Const 11.03524*** 12.72029*** 11.04955*** 9.39279*** (5.06) (2.59) (4.81) (6.30) Số quan sát 230 230 230 230 Kiểm định F (P-Value) 0.0611 Kiểm định Hausman (P-Value) 0.0684 Kiểm định PSTĐ (P- Value) 0.0000 Kiểm định tự tƣơng quan (P-Value) 0.0000
Ghi chú: *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
(Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata)
4.5.7. Phân tích kết quả hồi quy mô hình theo phƣơng pháp GLS
Sau khi hồi quy khắc phục các khuyết tập mô hình cho kết quả từ bảng 4.11 cho thấy các biến độc lập CREDGR, GDPGR, CPI, UEP đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, và biến độc lập SIZE thì có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 10%. Sau khắc phục khuyết tật mô hình cho phương trình hồi quy như sau:
NPL = 9.39279 - 0.00206CREDGR - 0.10096SIZE - 0.40786GDPGR + 0.02681CPI - 1.45196UEP + ε
Phương trình hồi quy cho thấy có sự tác động ngược chiều của biến CREDGR đến biến NPL và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Với kết quả này có cơ sở để chấp nhận giả thuyết H1: Có mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu với độ tin cậy 99%. Kết quả thu được giống như kết quả thu được ở những nghiên cứu Clair (1992); Lis et al (2001); Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007). Điều này phù hợp với một số lý thuyết đề ra khi các NHTM mở rộng tăng trưởng tín dụng tức việc tiếp cận vốn vay của các doanh nghiệp và cá nhân trở nên dễ dàng với chi phí thấp hơn trước đây. Đây chính là điều kiện để doanh nghiệp và cá nhân có thêm cơ hội và nguồn lực vốn để mở rộng sản xuất kinh