Bài nghiên cứu thực hiện ước lượng kết quả hồi quy theo cả hai mô hình các ảnh hưởng cố định FEM và mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên REM, sau đó tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp với cả hai biến ROE và ROA.
Kết quả thu được như sau:
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy mô hình FEM và REM cho ROE và ROA
FEM FEM REM REM
(1) (2) (3) (4)
ROE ROA ROE ROA
CAP -0.193 0.0705*** -0.1 0.0730*** (0.2050) (0.0176) (0.1470) (0.0132) SIZE -0.00813 -0.000656 0.0222*** 0.00182*** (0.0150) (0.0013) (0.0072) (0.0007) LOAN 0.0489 0.00336 0.0696* 0.00478 (0.0587) (0.0050) (0.0422) (0.0038) DEPOSIT -0.313*** -0.0258*** -0.233*** -0.0195***
RISK -0.00148 -0.000217** -0.000527 -0.000103** (0.0010) (0.0001) (0.0005) (0.0000) HHI 1.092 0.047 1.366** 0.0704 (0.6850) (0.0589) (0.6130) (0.0532) GDPG 0.0611 0.0101 -0.724 -0.0508 (0.9650) (0.0829) (0.8900) (0.0769) INF 0.0891 0.012 0.230** 0.0226*** (0.1100) (0.0095) (0.0968) (0.0084) _cons 0.391 0.0303 -0.254 -0.0227 (0.3020) (0.0260) (0.1660) (0.0151) N 240 240 240 240 R-sq 0.1018 0.3187 0.0776 0.2995 F-test/ Wald-test 2.95 12.16 47.41 103.07 Prob > F 0.0039 0.0000 0.0000 0.0000
Ghi chú: ***, **, *: có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%. Độ lệch chuẩn trong dấu ngoặc đơn.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định Hausman với ROE
Coefficients (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) FE RE Difference S.E. CAP -0.192728 -0.1004791 -0.0922489 0.1426099 SIZE -0.0081297 0.0221973 -0.030327 0.0131237 LOAN 0.0488714 0.0696112 -0.0207398 0.0408051 DEPOSIT -0.3130766 -0.2326551 -0.0804216 0.0309939 RISK -0.0014794 -0.0005272 -0.0009522 0.0009042 HHI 1.092395 1.366021 -0.2736267 0.305976 GDPG 0.0610857 -0.7239784 0.7850642 0.3745464 INF 0.0891211 0.2295348 -0.1404137 0.0528138 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 12.14
Prob>chi2 = 0.1451 (V_b-V_B is not positive definite)
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Hausman với ROA
Coefficients (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) FE RE Difference S.E. CAP 0.0704675 0.0729948 -0.0025273 0.0116569 SIZE -0.0006558 0.0018237 -0.0024794 0.0010977 LOAN 0.00336 0.0047785 -0.0014185 0.0032732 DEPOSIT -0.0257586 -0.0195087 -0.00625 0.0023452 RISK -0.0002167 -0.0001031 -0.0001135 0.0000755 HHI 0.0470329 0.0704217 -0.0233889 0.0251687 GDPG 0.010068 -0.0508238 0.0608918 0.0309393 INF 0.011972 0.0225757 -0.0106037 0.0043125 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 12.75
Prob>chi2 = 0.1209 (V_b-V_B is not positive definite)
Kiểm định Hausman với giả thuyết H0: không có tương quan giữa các biến giải thích với thành phần ngẫu nhiên (mô hình REM là phù hợp), H1: có tương quan giữa các biến giải thích với thành phần ngẫu nhiên (mô hình FEM là phù hợp). Chỉ số giá trị P-value của 2 kiểm định đều > 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0. Như vậy, mô hình tác động ngẫu nhiên REM được lựa chọn.
Kết quả hồi quy mô hình REM lần lượt cho các biến phụ thuộc ROE và ROA được trình bày trong bảng 4.3 cung cấp một số thông tin như sau:
- Cấu trúc vốn (CAP) có tác động cùng chiều lên tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của ngân hàng khi hệ số chặn mang dấu dương (+) với mức ý nghĩa 1%, tuy nhiên lại không có tác động có nghĩa lên tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE).
- Tỷ lệ tiền gửi (DEPOSIT) có tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của ngân hàng với mức ý nghĩa 1%, trong khi quy mô ngân hàng (SIZE) và lạm phát (INF) có tác động cùng chiều với mức ý nghĩa 1% và 5%. Tỷ lệ cho vay của ngân hàng (LOAN) và mức độ tập trung thị trường (HHI) có tác động cùng chiều đến ROE với mức ý nghĩa lần lượt là 10% và 5% nhưng không có tác động có ý nghĩa thống kê đối với ROA của ngân hàng. Rủi ro ngân hàng (RISK) có tác động ngược chiều đến ROA ở mức ý nghĩa 5% nhưng lại không có tác động có ý nghĩa thống kê đến ROE.
- Tác động của tốc độ tăng trưởng GDP (GDPG) lên tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) của ngân hàng không có ý nghĩa thống kê.
Tuy nhiên, để khẳng định các kết quả ước lượng là đáng tin cậy, cần phải kiểm định chặt chẽ các hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan trong các ước lượng. Đặc biệt, nếu hiện tượng phương sai sai số thay đổi xuất hiện thì phương pháp REM thông thường không khắc phục được hiện tượng này. Do đó, việc tiến hành kiểm định là rất cần thiết.
Nghiên cứu tiến hành kiểm định đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, kết quả như sau:
Bảng 4.6: Kết quả kiểm tra tính đa cộng tuyến
Variable VIF 1/VIF
CAP 2.72 0.3681 SIZE 2.5 0.3994 INF 1.51 0.6603 DEPOSIT 1.51 0.6625 HHI 1.42 0.7059 RISK 1.36 0.7379 LOAN 1.21 0.8246 GDPG 1.18 0.8473 Mean VIF 1.68
Kết quả từ bảng 4.6 cho thấy tất cả các hệ số đều nhỏ hơn 5, kết luận là không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định tự tương quan
Kiểm định Wooldridge được thực hiện để kiểm định tự tương quan của dữ liệu bảng với giả thuyết H0:Không có tự tương quan.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm tra tự tương quan đối với mô hình có biến phụ thuộc là ROE
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
F( 1, 23) = 14.668 Prob > F = 0.0009
Bảng 4.8: Kết quả kiểm tra tự tương quan đối với mô hình có biến phụ thuộc là ROA
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
F( 1, 23) = 27.668 Prob > F = 0.0000
Theo kết quả thể hiện ở hai bảng 4.7 và 4.8, vì P-value < 0.05 nên bác bỏ H0, kết luận dữ liệu nghiên cứu có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian multiplier cho mô hình REM lần lượt cho biến phụ thuộc ROE và ROA với giả thuyết H0: Phương sai sai số của các thực thể là không đổi.
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi cho mô hình với biến phụ thuộc ROE
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROE[firm1,t] = Xb + u[firm1] + e[firm1,t]
Estimated results: Var sd = sqrt(Var) ROE 0.007208 0.0848986 e 0.005493 0.0741165 u 0.000279 0.0166913 Test Var(u) = 0 chibar2(01) = 1.64 Prob > chibar2 = 0.1003
Vì P-value = 0.1003 > 0.05 nên chấp nhận H0, kết luận dữ liệu nghiên cứu không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi cho mô hình với biến phụ thuộc ROA
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROA[firm1,t] = Xb + u[firm1] + e[firm1,t]
Estimated results:
Var sd = sqrt(Var)
ROA 0.0000644 0.0080222
Test Var(u) = 0
chibar2(01) = 5.38 Prob > chibar2 = 0.0102
Vì P-value = 0.0102 < 0.05 nên bác bỏ H0, kết luận dữ liệu nghiên cứu có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Như vậy, sau khi tiến hành các kiểm định, kết quả cho thấy dữ liệu nghiên cứu không có hiện tượng đa cộng tuyến nhưng vẫn tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi. Vì vậy, sử dụng phương pháp ước lượng GMM là cần thiết, vì GMM có thể khắc phục được các khuyết tật của mô hình. Ngoài ra, điểm mạnh của GMM là giải quyết được hiện tượng nội sinh trong mô hình (biến ROE, ROA và CAP).
Bảng 4.11: Kết quả hồi quy theo mô hình GMM
(1) (2) ROE ROA L.ROE 0.427*** (0.1260) L.ROA 0.373*** (0.0823) CAP 1.352** 0.109*** (0.5860) (0.0341) SIZE 0.0156** 0.000551 (0.0075) (0.0005) LOAN 0.0249 0.00351 (0.0558) (0.0041) DEPOSIT -0.182** -0.0128** (0.0814) (0.0062) RISK -0.00157 -0.0000342 (0.0010) (0.0001) HHI -1.618 -0.072 (1.6950) (0.1170)
GDPG -0.668 -0.00237 (1.0170) (0.0771) INF -0.207 -0.00485 (0.1930) (0.0132) N 216 216 AR(1) 0.000 0.000 AR(2) 0.521 0.279 Sargan 0.688 0.709
Ghi chú: ***, **, *: có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%. Độ lệch chuẩn trong dấu ngoặc đơn.
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình GMM, kiểm định về nội sinh của Sargan (1958) và kiểm định tự tương quan của Arellano – Bond (1991) được sử dụng. Kiểm định về nội sinh trong mô hình của Sargan (1958) với giả thuyết H0: biến công cụ là ngoại sinh (không có tương quan với sai số). Kết quả kiểm định giá trị p của thống kê Sargan càng lớn càng tốt. Kiểm định về tự tương quan trong mô hình của Arellano – Bond (1991) với giả thuyết H0: không tự tương quan với sai số sai phân. Kết quả kiểm định hồi quy bậc nhất AR(1) thường cho kết quả bác bỏ giả thuyết, vì vậy kết quả hồi quy bậc hai AR(2) thường cho kết quả tốt hơn. Theo kết quả trình bày ở bảng 4.11, kiểm định AR(1), AR(2) cho thấy mô hình khắc phục được hiện tượng tự tương quan chuỗi, trong khi kiểm định Sargan cho thấy các biến công cụ trong mô hình là phù hợp.
Kết quả hồi quy cho thấy hệ số của CAP với ROE và ROA lần lượt là 1.352 và 0.109 với mức ý nghĩa lần lượt là 5% và 1%. Kết quả này khẳng định tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn có tác động cùng chiều lên hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Tuy nhiên, điều này lại trái ngược với kết quả nghiên cứu của Hồ Thị Hồng Minh và Nguyễn Thị Cành (2014) và Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013) (đối với biến phụ thuộc là ROE) rằng cấu trúc vốn có tác động ngược chiều đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Lý giải điều này, tác giả dựa trên giả thuyết chi phí phá sản kỳ vọng và lý thuyết chi phí đại diện, rằng ở mức đòn bẩy thấp, tăng nợ sẽ làm tăng
lợi ích từ tấm chắn thuế và giảm chi phí đại diện của vốn cổ phần, làm gia tăng lợi nhuận và hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Tuy nhiên, ở mức đòn bẩy quá cao, lợi ích từ sử dụng nợ không vượt quá được chi phí sử dụng nợ và phát sinh thêm chi phí đại diện của nợ thì việc tăng nợ sẽ làm giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng, nghĩa là tăng vốn chủ sở hữu sẽ làm tăng hiệu quả hoạt động. Các nghiên cứu trước về tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng Việt Nam giai đoạn từ năm 2005 đến 2013. Giai đoạn này, đòn bẩy tài chính của các ngân hàng còn nằm ở mức chấp nhận được, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn trung bình vào khoảng 17% năm 2017, giảm dần xuống còn trên 10% năm 2012 (bảng 4.12). Tuy nhiên, từ năm 2013 đến nay, các ngân hàng tăng cường sử dụng nợ làm tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn trung bình giảm dần và chỉ còn khoảng 7% năm 2017, trong đó có ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn chỉ còn khoảng 4% (bảng 4.1). Chính vì vậy, với mức đòn bẩy tài chính quá cao, việc tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn của ngân hàng sẽ làm tăng hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Bảng 4.12: Giá trị trung bình của cấu trúc vốn ngân hàng qua các năm
Năm 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn 0.1728 0.1133 0.1078 0.1044 0.1175 0.1039 0.0922 0.0901 0.0817 0.0771
Ngoài ra, mối tương quan dương giữa cấu trúc vốn với hiệu quả hoạt động của ngân hàng TMCP Việt Nam còn có thể được lý giải dựa trên giả thuyết tín hiệu, rằng bằng cách tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu, các nhà quản trị ngân hàng phát tín hiệu về triển vọng lợi nhuận tốt trong tương lai. Hơn nữa, một ngân hàng có cấu trúc vốn tốt với tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn cao có thể theo đuổi các cơ hội kinh doanh hiệu quả hơn và có nhiều thời gian và tính linh hoạt để đối phó với các vấn đề phát sinh từ các khoản lỗ bất ngờ, do đó đạt được khả năng sinh lời cao hơn. Kết quả này là phù
hợp với các nghiên cứu của Bandt và cộng sự (2014), Athanasoglou (2008), Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang (2013) (đối với biến phụ thuộc là ROA), …
Về các yếu tố khác tác động đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng, kết quả chạy hồi quy GMM tái khẳng định mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ tiền gửi (DEPOSIT) với tỷ suất sinh lợi của ngân hàng ở mức ý nghĩa 5%. Tuy nhiên, kết quả này trái ngược với các nghiên cứu của Lee và Hsieh (2013), Gul và cộng sự (2011) nhưng lại phù hợp với nghiên cứu của Hoffmann (2010). Mối tương quan nghịch giữa tỷ lệ tiền gửi với tỷ suất sinh lợi của ngân hàng cho thấy việc tiếp cận bảo hiểm tiền gửi và mạng lưới an toàn của chính phủ của các ngân hàng làm tăng động lực cho cá nhà quản lý chuyển dịch rủi ro hoặc nới lỏng việc quản lý, dẫn đến tăng chi phí cho các khoản nợ bên ngoài (Berger, 1995). Trong trường hợp này, tỷ lệ tiền gửi tăng làm tăng chi phí đại diện của vốn bên ngoài, dẫn đến lợi nhuận thấp hơn. Ngoài ra, việc thu nhập chính của các ngân hàng TMCP Việt Nam chủ yếu đến từ lãi vay, và các ngân hàng tích cực chạy đua huy động tiền gửi làm tăng chi phí trong khi nợ xấu còn tồn đọng, các ngân hàng không thu được lãi và gốc cho vay dẫn đến lợi nhuận ngân hàng giảm.
Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng (SIZE) tương quan dương với tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) ở mức ý nghĩa 5%. Các ngân hàng Việt Nam có quy mô vừa và nhỏ, nên việc tăng quy mô ngân hàng có thể tận dụng lợi thế kinh tế theo quy mô. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Athanasoglou và cộng sự (2006), Tuy nhiên, kết quả từ mô hình GMM lại cho thấy quy mô không có tương quan với tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của ngân hàng (ROA). Hồ Thị Hồng Minh và và Nguyễn Thị Cành (2014) giải thích cho kết luận tương tự của mình, rằng khi đứng trước tình hình tái cơ cấu hệ thống ngân hàng, các ngân hàng buộc phải tiến hành hoạt động sáp nhập, tuy nhiên, nhằm mục đích tăng cường khả năng thanh khoản chứ chưa phải tăng khả năng sinh lời. Ngoài ra, việc tăng quy mô tài sản chủ yếu từ nợ làm tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của các ngân hàng giảm dần có thể dẫn tới tỷ suất sinh
lợi trên tổng tài sản thay đổi không đáng kể mặc dù tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu tăng (ROA = ROE x tỷ lệ vốn chủ sở hữu/tổng tài sản).
Kết quả thu được từ mô hình GMM lại cho thấy một số khác biệt với mô hình REM được đề cập ở trên. Theo đó, tỷ lệ cho vay (LOAN), rủi ro ngân hàng (RISK), mức độ tập trung thị trường (HHI) và lạm phát (INF) không có mối tương quan có nghĩa đối với tỷ suất sinh lợi của ngân hàng. Ngoài ra, cả hai mô hình GMM và REM đều cho thấy tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDPG) không có tác động đến tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.
Như đã nói ở trên, các khoản vay khi được trả lãi đầy đủ sẽ làm tăng thu nhập ròng, từ đó gia tăng hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên, trái với hầu hết các nghiên cứu nước ngoài, tỷ lệ cho vay (LOAN) không có tác động đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng TMCP Việt Nam bởi hoạt động cho vay của các ngân hàng chưa thực sự hiệu quả, nợ xấu vẫn còn tồn đọng và chưa được giải quyết triệt để. Vì thu nhập chính của các ngân hàng TMCP Việt Nam chủ yếu đến từ lãi vay, việc không thu hồi được nợ gốc và lãi sẽ không đem lại lợi nhuận cho ngân hàng. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy rủi ro ngân hàng (RISK) chưa thực sự tác động đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng TMCP Việt Nam.
Nhiều nghiên cứu đưa ra kết luận mức độ tập trung thị trường tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng chủ yếu dựa trên giả thuyết sức mạnh thị trường, rằng một số ngân hàng lớn với ưu thế thương hiệu và chất lượng sản phẩm của mình có thể tăng giá sản phẩm, dịch vụ và thu được nhiều lợi nhuận hơn và giả thuyết cấu trúc – hiệu quả, rằng tăng hiệu quả quản lý và quy mô sẽ dẫn đến mức độ tập trung cao hơn, dẫn tới lợi nhuận cao hơn (Berger, 1995; Bourke,1989; Smirlock, 1985). Tuy nhiên, tại Việt Nam, các ngân hàng TMCP có chất lượng sản phẩm dịch vụ khá tương đồng, chưa có ngân hàng nào thực sự “độc quyền” trong việc cung cấp sản phẩm dịch vụ khác biệt với các ngân hàng khác nên chưa khai thác được lợi ích từ sức mạnh thị trường. Ngoài ra, việc quy mô ngân hàng không có tác động rõ ràng đến hiệu quả hoạt
động của ngân hàng cũng dẫn đến không có mối tương quan có nghĩa giữa mức độ tập