Thực tế hiện nay, các NHTMCPVN đang tận dụng việc thanh toán qua công ty Cổ phần Thanh toán Quốc gia Việt Nam (Napas), hệ thống này có lợi ích khi khách hàng có thể dễ dàng sử dụng cây ATM khác mà không lo sợ các khoản phí phát sinh vì đã cùng hệ thống ngân hàng Napas. Do đó, các NHTMCPVN không cần quá chú trọng vào việc phát triển các trụ ATM mà chú trọng phát triển các thiêt bị POS/EFTPOS/EDC được thể hiện qua sự gia tăng với tốc độ nhanh, cụ thể năm 2010 là 54.000 máy thì năm 2017 là 269.478 máy và tốc độ gia tăng của các thiêt bị POS/EFTPOS/EDC năm 2017 là gần 500% so với năm 2010.
Với sự triển khai mạnh mẽ hệ thống máy ATM/POS/EFTPOS/EDC nên số lượng giao dịch và giá trị giao dịch qua hệ thống máy ATM/POS/EFTPOS/EDC cũng có sự chuyển biến gia tăng rõ rệt trong giai đoạn 2010-2017 qua biểu đồ 4.10. Cụ thể số lượng giao dịch năm 2017 đã tăng so với năm 2010 là 80.269.220 món với tốc độ tăng là 49%, và giá trị giao dịch năm 2017 đã tăng so với năm 2010 là 347.502 tỷ đồng với tốc độ tăng là 113%. Chính sự gia tăng hệ thống máy ATM/POS/EFTPOS/EDC đã làm gia tăng số lượng giao dịch (món) và giá trị giao dịch qua hệ thống này của các NHTMCPVN, đồng nghĩa với việc gia tăng này là các NHTMCPVN đã gia tăng TNNL thông qua việc thu phí từ việc cung cấp các dịch vụ thanh toán không dùng tiền mặt. Có thể thấy, sự thay đổi công nghệ của các NHTMCPVN đã góp phần gia tăng TNNL của các NHTMCPVN.
(Nguồn: Ngân hàng nhà nước Việt Nam, 2010-2017)
Biểu đồ 4.10: Số lượng giao dịch và giá trị giao dịch qua hệ thống máy ATM/POS/EFTPOS/EDC
4.2 Kết quả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng TNNL của các NHTMCPVN
4.2.1 Thống kê mô tả
Bảng thống kê mô tả 4.7 thể hiện những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được, có cái nhìn tổng quát về các biến nghiên cứu thông qua các chỉ tiêu: tên biến, số quan sát, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn. Giá trị trung bình đo lường mức độ tập trung, khoảng cách giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn đo lường mức độ phân tán của tập dữ liệu. Độ lệch chuẩn đo lường mức độ phân tán của tập dữ liệu xung quanh giá trị trung bình của nó (Nguyễn Đình Thọ 2011).
Kết quả tại bảng 4.7 cho thấy: TNNL của các NHTMCPVN khá thấp, trung bình chỉ đạt 0,0054 lần (0,54%), song với độ lệch chuẩn 0,0052 (0,52%) lại cho thấy sự chênh lệch TNNL giữa các ngân hàng nhìn chung là không nhiều. Khoảng biến thiên của biến INF dao động từ 0,006 đến 0,187 và với độ lệch chuẩn lên đến 0,0532 (5,32%), điều này cho thấy sự chênh lệnh về mức lạm phát trong giai đoạn nghiên cứu là khá nhỏ.Khoảng biến thiên của biến IR dao động từ 0,0192 đến 0,0323 và với độ lệch chuẩn lên đến 0,46% cũng thể hiện khá nhỏ. Biến WGI (gồm VAE, PVE, GEE, RQE, RLE, CCE) có 1 biến có trung bình dương là biến PVE, còn 5 biến còn lại có trung bình âm.
Bảng 4.7: Bảng thống kê mô tả các biến trong nghiên cứu
STT Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch
chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất 1 NII 216 0,00546 0,00523 -0,00587 0,03796 2 SIZE 216 32,1417 1,08787 29,8647 34,723 3 DEP 216 0,62826 0,13308 0,25084 0,89371 4 NIM 216 0,02563 0,01186 0,00641 0,07421 5 EQUITY 216 0,09636 0,04248 0,03461 0,25538 6 LOAN 216 0,52589 0,12837 0,14725 0,73125 7 TEC 216 0, 04634 0,18773 0 1,59602 8 COST 216 0,63906 0,03713 0,00057 0,8630 9 ROA 216 0,00712 0,00722 0,05510 0,04728 10 INF 216 0,06816 0,05326 0,006 0,187 11 GDP 216 0,06126 0,00521 0,0525 0,0681 12 IR 216 0,02615 0,00462 0,01925 0,03234 13 VAE 216 -1,41189 0,04459 -1,49698 -1,35879 14 PVE 216 0,15309 0,08810 -0,02234 0,26735 15 GEE 216 -0,14568 0,12562 -0,26984 0,06751 16 RQE 216 -0,5785 0,06970 -0,66871 -0,45393 17 RLE 216 -0,40769 0,19389 -0,59139 0,04800 18 CCE 216 -0,49941 0,07788 -0,62357 -0,39631 19 COM 216 0,42562 0,10741 0,17278 0,60595 20 HHI 216 0,22692 0,02103 0,17304 0,49999
(Nguồn: tổng hợp của tác giả từ phần mềm STATA 15.0) Bảng 4.7 cho thấy có sự chênh lệch đáng kể ở biến công nghệ TEC với giá trị trung bình là 0,04634, độ lệch chuẩn là 0,18773 cùng với giá trị thấp nhất là 0 và giá trị cao nhất là 1,5960. Điều này là phù hợp với thực tiễn các NHTM trong giai đoạn 2010- 2017, cụ thể tại năm 2010 với số lượng thiết bị máy ATM/POS/EFTPOS/EDC 65.700 máy, tuy nhiên số lượng các thiết bị đa phần được đầu tư tại ngân hàng lớn như VCB, BIDV, LPB, ABB, Techcombank, MSB...), nhưng tại một số NH nhỏ hơn thì chưa đầu tư các thiết bị này như ngân hàng Bắc Á, Nam Á...và giá trị lớn nhất của biến TEC nằm ở quan sát tại ngân hàng Vietcombank năm 2017 (gồm 2.500 máy ATM và 85.000 máy POS). Điều này phù hợp với kết quả của mục “Thay đổi công nghệ của các NHTMCPVN” tại phần 4.1.2.5 khi mà các NHTM đang tận dụng việc thanh toán qua công ty Cổ phần Thanh toán Quốc gia Việt Nam (Napas), bởi sự ưu việt của hệ thống này là khách hàng có thể sử dụng các cây ATM của ngân hàng khác mà không lo sợ các khoản phí phát sinh vì đã cùng hệ thống ngân hàng Napas.
4.2.2 Phân tích tương quan
Dựa vào bảng ma trận tương quan giữa các biến ở bảng 4.8, có thể thấy một cách tổng quát tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu. Theo Gujarati và Porter (2004), giả thiết đặt ra trong mô hình hồi quy bội là không có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, nghĩa là không có sự tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa một số hoặc tất cả các biến độc lập trong mô hình hồi quy.
Cũng theo Gujarati và Porter (2004) có thể nhận diện hiện tượng đa cộng tuyến qua một số dấu hiệu sau: (i) giá trị R2 thường cao nhưng giá trị t-test ít có ý nghĩa; (ii) mối tương quan từng đôi giữa các biến độc lập thường cao, giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa hai biến hồi quy lớn hơn 0.8 thì có dấu hiệu xảy ra đa cộng tuyến nghiêm trọng. Tuy nhiên, không phải tất cả hệ số tương quan cao đều xảy ra đa cộng tuyến trong mọi trường hợp; (iii) dùng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) để kiểm tra đa cộng tuyến, giá trị VIF càng lớn thì khả năng xảy ra đa cộng tuyến càng tăng, thông thường VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến cao.
Bảng 4.8: Bảng ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
NII SIZE DEP NIM
EQUI
TY LOAN TEC COST ROA INF GDP IR VAE PVE GEE RQE RLE CCE COM HHI
NII 1 SIZE 0,06 1 DEP -0,01 -0,03 1 NIM -0,05 -0,09 -0,08 1 EQUITY -0,17 -0,01 -0,04 -0,01 1 LOAN 0,12 0,08 -0,07 -0,20 -0,20 1 TEC 0,29 0,06 -0,13 0,58 -0,03 -0,10 1 COST 0,01 0,01 -0,01 -0,20 -0,04 -0,04 -0,04 1 ROA 0,01 -0,10 -0,05 0,10 0,26 -0,46 0,10 -0,02 1 INF -0,08 -0,25 0,12 0,17 0,00 -0,02 -0,21 0,15 0,11 1 GDP 0,18 0,00 -0,09 0,04 0,22 -0,09 0,19 -0,05 0,17 0,00 1 IR -0,08 -0,59 0,05 0,08 0,04 -0,16 -0,02 0,06 0,13 0,34 0,00 1 VAE 0,02 0,04 -0,17 0,05 0,10 -0,03 0,26 -0,19 -0,02 -0,60 0,15 -0,04 1 PVE -0,02 -0,09 0,12 0,13 0,01 -0,15 -0,01 0,00 0,30 0,18 -0,17 0,15 -0,06 1 GEE 0,17 0,14 -0,17 -0,11 0,14 0,06 0,18 -0,08 0,02 -0,23 0,78 -0,04 0,30 -0,22 1 RQE 0,04 0,17 -0,01 0,38 0,09 -0,16 0,40 -0,21 0,17 -0,31 0,40 -0,14 0,55 0,03 0,22 1 RLE -0,08 -0,51 0,04 0,16 0,00 -0,05 -0,05 0,03 0,15 0,42 0,00 0,23 -0,22 0,11 -0,10 -0,08 1 CCE -0,06 -0,17 -0,06 -0,09 0,03 -0,08 0,20 -0,06 -0,02 -0,66 0,00 0,37 0,55 -0,08 0,20 0,18 -0,28 1 COM 0,11 -0,07 0,05 0,01 -0,25 0,50 0,08 -0,04 -0,08 0,05 -0,13 0,06 0,00 0,14 -0,08 -0,04 0,02 -0,01 1 HHI 0,00 -0,07 -0,07 0,11 0,08 -0,36 0,07 -0,04 0,73 0,09 0,10 0,08 -0,05 0,28 -0,02 0,08 0,09 -0,03 -0,10 1
Kết quả tại bảng 4.8 (Phụ lục 3) cho thấy giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.8 có thể kết luận rằng không có sự tương quan của các biến trong mô hình.
4.2.3 Kiểm tra đa cộng tuyến
Theo kết quả ở bảng 4.9, cho thấy hệ số phóng đại phương sai đều nhỏ hơn 10. Theo Gujarati và Porter (2004) nên có thể kết luận không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
Bảng 4.9: Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Variable VIF SQRT VIF
NII 1,39 1,18 SIZE 2,50 1,58 TEC 1,16 1,08 NIM 2,59 1,61 EQUITY 1,30 1,14 LOAN 2,07 1,44 TEC 2,42 1,56 COST 1,18 1,09 ROA 2,91 1,71 INF 6,98 2,64 GDP 4,86 2,21 IR 4,88 2,21 VAE 2,65 1,63 PVE 1,28 1,13 GEE 4,30 2,07 RQE 3,02 1,74 RLE 1,82 1,35 CCE 7,15 2,67 COM 1,65 1,28 HHI 2,29 1,51 Mean VIF 2,92
(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 15.0)
4.2.4 Kết quả hồi quy theo các phương pháp Pooled-OLS, FEM, REM
Sau khi phân tích thống kê mô tả để có cái nhìn khái quát về dữ liệu nghiên cứu và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình, nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata 15.0 theo 3 mô hình hồi quy Pooled-OLS, FEM, REM. Sau đó dùng kiểm định Breusch & Pagan, Hausman để chọn ra mô hình phù hợp.
4.2.4.1Kết quả ước lượng hồi quy Pooled-OLS
Đầu tiên, nghiên cứu tiến hành hồi quy Pooled-OLS tổng thể được thực hiện. Bảng 4.10 cho thấy mô hình Pooled-OLS có ý nghĩa thống kê thống kê F = 21,7. Prob>F = 0.0000 (có ý nghĩa thống kê ở mức 1% - Phụ lục 4). Điều đó cho thấy ước lượng Pooled- OLS có thể là một ước lượng phù hợp, kết quả được thể hiện tại bảng 4.10.
Bảng 4.10 : Kết quả hồi quy theo phương pháp Pooled-OLS
Coef. Std. Err. t P>t _cons 0,0044857 0,0245373 0,18 0,855 SIZE -0,0724575 0,0664652 -1,09 0,277
DEP 5,30e-09 1,07e-08 0,50 0,620
NIM -0,5205649*** 0,0377953 -13,77 0,000 EQUITY -0,0012413 0,0034934 -0,36 0,723 LOAN 0,0071202** 0,0030964 2,30 0,023 TEC 0,9304099*** 0,0702799 13,24 0,000 COST 0,0005702*** 0,0000548 10,41 0,000 ROA 0,000017 0,0000518 0,33 0,744 INF -0,022367** 0,0106426 -2,10 0,037 GDP 0,0087381 0,0096097 0,91 0,364 IR 0,2172038** 0,1020024 2,13 0,035 VAE 0,0046689* 0,0027016 1,73 0,086 PVE 0,9544906*** 0,0608542 15,68 0,000 GEE -0,0006797 0,0004158 -1,63 0,104 RQE -0,0013439 0,0030211 -0,44 0,657 RLE 0,0000235 0,0034959 0,01 0,995 CCE -0,0144396 0,0130582 -1,11 0,270 COM -0,0000188 0,0000521 -0,36 0,718
HHI -2,56e-12 3,57e-12 -0,72 0,474
(Ghi chú: *, **, ***: có mức ý nghĩa thống kê tương ứng 10%, 5%, 1%) (Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 15.0)
Kết quả hồi quy tại bảng 4.10 cho thấy có 8 biến có ý nghĩa thống kê bao gồm các biến là : NIM, LOAN, TEC, COST, INF, IR, VAE và PVE. Kết quả hồi quy OLS không tìm thấy tác động có ý nghĩa thống kê của các biến là SIZE, DEP, EQUITY, ROA, GDP, COM, HHI và nhóm biến thuộc các yếu tố quản trị cấp quốc gia là GEE, RQE, RLE, CCE.
4.2.4.2 Kết quả ước lượng hồi quy theo FEM
Prob>F = 0.0000 (có ý nghĩa thống kê ở mức 1% - phụ lục 5). Kết quả hồi quy tại bảng 4.11 cho thấy, có 10 biến có ý nghĩa thống kê thuộc nhóm các yếu tố vi mô là: SIZE, DEP, NIM, TEC, COST; nhóm yếu tố vĩ mô là INF, GDP, IR, PVE và RQE.
Bảng 4.11 : Kết quả hồi quy theo phương pháp FEM
Coef. Std. Err. z P>z _cons 0,008813 0,0290391 0,30 0,762
SIZE -0,1338431** 0,0589325 -2,27 0,025 DEP 2,81e-08** 1,28e-08 2,19 0,030 NIM -0,5788294*** 0,0405199 -14,29 0,000 EQUITY -0,0051415 0,005173 -0,99 0,322 LOAN 0,0033989 0,002853 1,19 0,235 TEC 0,90552*** 0,0807389 11,22 0,000 COST 0,0006272*** 0,0000496 12,65 0,000 ROA 0,0000111 0,0000571 0,20 0,846 INF -0,0166669* 0,0088575 -1,88 0,062 GDP -0,1364353*** 0,042776 -3,19 0,002 IR 0,1774608** 0,080875 2,19 0,030 VAE 0,0005335 0,0028662 0,19 0,853 PVE 1,037225*** 0,0581729 17,83 0,000 GEE -0,0002317 0,0007097 -0,33 0,745 RQE 0,009811** 0,0038196 2,57 0,011 RLE -0,002736 0,0028767 -0,95 0,343 CCE -0,0070599 0,010807 -0,65 0,515 COM 1,11e-06 0,0000552 0,02 0,984
HHI 1,40e-12 4,38e-12 0,32 0,750
(Ghi chú: *, **, ***: có mức ý nghĩa thống kê tương ứng 10%, 5%, 1%) (Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 15.0)
Kết quả tại bảng 4.11 cho thấy có 2 biến thuộc bộ chỉ số các yếu tố quản trị cấp quốc gia là PVE và RQE có ý nghĩa thống kê và có tác tác động đến TNNL của các NHTMCPVN. Với bộ số liệu trong nghiên cứu này, kết quả hồi quy FEM cho thấy các biến SIZE, DEP, NIM, TEC, COST, INF, GDP, IR, PVE, RQE có tác động đến TNNL. Kết quả hồi quy FEM không tìm thấy tác động có ý nghĩa thống kê của các biến là EQUITY, LOAN, ROA và 4 biến thuộc các yếu tố quản trị cấp quốc gia là VAE, GEE, RLE, CCE.
4.2.4.3 Kết quả ước lượng hồi quy theo REM
Đối với mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) kết quả nghiên cứu tại bảng 4.12 cho thấy mô hình REM có ý nghĩa thống kê với giá trị Prob>chi2 = 0.0000 (có ý nghĩa thống kê ở mức 1%- phụ lục 6).
Với bộ dữ liệu trong nghiên cứu này, kết quả hồi quy theo phương pháp REM tại bảng 4.12 có 8 biến có ý nghĩa thống kê bao gồm: DEP, NIM, LOAN, TEC, COST, INF, IR, PVE. Kết quả tại bảng 4.12 cũng cho thấy không tìm thấy tác động có ý nghĩa thống kê của các biến là SIZE, EQUITY, ROA, GDP, COM, HHI và 5 biến thuộc các yếu tố quản trị cấp quốc gia là VAE, GEE, RQE, RLE, CCE.
Bảng 4.12 : Kết quả hồi quy theo phương pháp REM
(Ghi chú: *, **, ***: có mức ý nghĩa thống kê tương ứng 10%, 5%, 1%) (Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 15.0)
Cả ba mô hình Pooled-OLS, FEM và REM đều đưa ra các kết quả về dấu của các biến độc lập và mức độ ý nghĩa thống kê. Để xác định mô hình nào tốt hơn, nghiên cứu tiến hành thực hiện các kiểm định Breusch & Pagan, Hausman để lựa chọn mô hình.
4.2.4.4 Kết quả lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp
So sánh Pooled-OLS với FEM:
Theo kết quả bảng 4.13 cho kết quả thống kê F (26, 155) = 5,46 và Prob > F= 0.000 (có mức ý nghĩa thống kê 1%) cho thấy có bằng chứng thống kê có thể bác bỏ giả
Coef. Std. Err. z P>z _cons -0,03368 0,0395449 -0,85 0,394 SIZE -0,0941342 0,0577462 -1,63 0,103
DEP 2,46e-08** 1,17e-08 2,10 0,036 NIM -0,5679886*** 0,0388604 -14,62 0,000 EQUITY -0,0003135 0,0042374 -0,07 0,941 LOAN 0,0053029* 0,0028215 1,88 0,060 TEC 0,9385357*** 0,0756531 12,41 0,000 COST 0,0006134*** 0,0000499 12,28 0,000 ROA 0,000024 0,0000534 0,45 0,654 INF -0,0194735** 0,0090512 -2,15 0,031 GDP -0,0022828 0,0132589 -0,17 0,863 IR 0,1968655** 0,0840623 2,34 0,019 VAE 0,0036083 0,0027263 1,32 0,186 PVE 1,016448*** 0,0575874 17,65 0,000 GEE -0,0006117 0,0005309 -1,15 0,249 RQE 0,0035186 0,0033294 1,06 0,291 RLE -0,0012646 0,0029353 -0,43 0,667 CCE -0,0100727 0,0110055 -0,92 0,360 COM 6,92e-06 0,0000528 0,13 0,896
thuyết H0 cho rằng tất cả các Ui = 0. Điều này có nghĩa có sự khác biệt giữa các đối tượng. Trong trường hợp này, mô hình FEM là phù hợp hơn so với Pooled-OLS.
Bảng 4.13 : Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình
Kiểm định Pooled-OLS và FEM FEM và REM
F – test F (26, 155) = 5,46 và Prob > F= 0,0000
Hausman test Prob>chi2 = 0,0000
Kết luận Chọn FEM Chọn FEM
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ phần mềm Stata 15.0)
Kiểm định Hausman
Theo Gujarati và Porter (2004) ở kiểm định này giả thuyết H0 đặt ra là ước lượng FEM và REM không khác nhau đáng kể. Giả thuyết H0 bị bác bỏ khi giá trị p là nhỏ hơn 0.05 và ngược lại khi giá trị p > 0.05 thì chấp nhận giả thiết H0. Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ thì mô hình REM không thích hợp và nên sử dụng mô hình FEM. Sau khi hồi quy theo 02 phương pháp FEM và REM, nghiên cứu dùng kiểm định Hausman để chọn ra mô hình phù hợp giữa 02 mô hình. Kết quả được thể hiện ở bảng 4.13 ở trên. Như vậy, kết