CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Tác động bất đối xứng của chính sách tiền tệ đến cung tín dụng ngân hàng
Để tìm hiểu về vai trị của kênh cho vay ngân hàng trong truyền dẫn chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, chúng tơi cần tìm hiểu chính sách tiền tệ có tác động như thế nào đến cung tín dụng ngân hàng. Theo lý thuyết về kênh cho vay, tác động của chính sách tiền tệ đến cung tín dụng ngân hàng có tính chất phân phối quan trọng, các ngân hàng khác nhau về quy mơ, thanh khoản, vốn hóa sẽ phản ứng khác nhau trước một cú sốc tiền tệ thắt chặt. Để tìm kiếm các bằng chứng thực nghiệm về tác động bất đối xứng của chính sách tiền tệ đến cung tín dụng ngân hàng, chúng tơi tiến hành ước lượng mơ hình (3.1) bằng phương pháp SGMM như đã được đề cập trong Chương 3. Ehrmann và Worms (2004) cho rằng chính sách tiền tệ có độ trễ trong tác động đến các biến khác trong nền kinh tế, tương tự như Matousek và Sarantis (2009), trong bài nghiên cứu này, chúng tôi cũng đã thử nghiệm với nhiều độ trễ khác nhau cho các biến giải thích và biến phụ thuộc, nhưng các thử nghiệm cho thấy rằng các độ trễ dài hơn thì khơng có ý nghĩa thống kê, vì vậy một độ trễ là đủ cho Việt Nam. Mơ hình (3.1) với một độ trễ được cụ thể hóa như sau:
Các ước lượng của mơ hình được trình bày trong Bảng 4.1, trong đó thể hiện hệ số hồi quy và mức ý nghĩa của các biến6. Đối với các đặc điểm ngân hàng, chúng tơi ước lượng mơ hình với từng đặc điểm riêng biệt (cột 1 – cột 3), sau đó với từng cặp đặc điểm (cột 4 – cột 6), và cuối cùng với tất cả ba đặc điểm với nhau (cột 7). Trong
mỗi hồi quy chúng tôi sử dụng tất cả các biến độc lập nội sinh ở thời điểm t – 2 như là các biến công cụ7.
Chúng tôi sẽ tiến hành phân tích các kết quả được trình bày trong Bảng 4.1 lần lượt theo các nội dung sau:
- Đầu tiên là kết quả của các kiểm định Hansen và kiểm định Arellano Bond về sự phù hợp của các ước lượng SGMM.
- Tiếp theo, chúng tôi sẽ xem xét các tác động cố định qua các ngân hàng, tăng trưởng tín dụng ngân hàng, tác động trực tiếp của chính sách tiền tệ đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng, tác động của cầu tín dụng đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng, tác động của các đặc điểm ngân hàng đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng, cũng như các tác động phân phối của chính sách tiền tệ đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng.
- Sau cùng, chúng tôi sẽ tiến hành kiểm định độ chệch lựa chọn để đảm bảo độ tin cậy của các kết quả đã phân tích.
7 Theo Matousek và Sarantis (2009), thông thường đối với dữ liệu hàng năm, khi một biến độc lập nội sinh trong mơ hình hồi quy ở thời điểm Xt – i, thì biến cơng cụ sẽ là Xt – i – 1.
37
Bảng 4.1. Các ước lượng của phương trình (4.1) sử dụng dữ liệu ngân hàng
Size (1) Liq (2) Cap (3) Size Liq (4) Size Cap (5) Liq Cap (6)
Size Liq Cap (7) Loans(1) 0.5500*** 0.8900*** 0.8810*** 0.5570*** 0.5750*** 0.9200*** 0.5570*** Rate -0.1210*** -0.0071 -0.0156 -0.1250*** -0.1170*** 0.0010 -0.1290*** Rate(1) 0.0383 -0.1140*** -0.1150*** 0.0356 0.0517 -0.1220*** 0.0650 GDP 0.2360** 0.5940*** 0.6140*** 0.2560** 0.2110 0.6150*** 0.1900 GDP(1) -0.3680*** -0.2130*** -0.2360*** -0.3770*** -0.3390*** -0.1950*** -0.3490*** CPI 0.0804*** 0.0227* 0.0307** 0.0854*** 0.0759*** 0.0182 0.0822*** CPI(1) 0.0032 0.1020*** 0.1050*** 0.0071 -0.0064 0.1070*** -0.0134 Size(1) 0.3160*** 0.3190*** 0.3060** 0.3200** Size(1)*Rate 0.0063** 0.0059** 0.0135** 0.0139** Size(1)*Rate(1) 0.0016 0.0014 -0.0009 -0.0008 Liq(1) 0.3690 -0.1590 0.9290 -0.0458 Liq(1)*Rate -0.0015 -0.0130 -0.0119 0.0155 Liq(1)*Rate(1) -0.0015 -0.0087 -0.0431 -0.0399
38
Bảng 4.1. Các ước lượng của phương trình (4.1) sử dụng dữ liệu ngân hàng (tiếp theo)
Size (1) Liq (2) Cap (3) Size Liq (4) Size Cap (5) Liq Cap (6)
Size Liq Cap (7) Cap(1) -0.3090 -0.2690 -0.0538 -0.4210 Cap(1)*Rate 0.0120 0.1940* 0.0216 0.2110** Cap(1)*Rate(1) -0.0022 -0.0345 0.0122 -0.0390 Const 8.5000*** -0.3100 -0.1750 8.2970*** 8.0420*** -1.0520 8.5170*** Hansen test (p-value) 0.7060 0.4630 0.7200 0.9930 0.9970 0.9940 1.0000 AR(1) test (p-value) 0.0000 0.0010 0.0000 0.0000 0.0000 0.0010 0.0000 AR(2) test (p-value) 0.6830 0.2060 0.2200 0.5200 0.4970 0.3440 0.6240 No. of observations 265 265 265 265 265 265 265
Kết quả kiểm định Hansen và kiểm định Arellano – Bond:
Như đã trình bày trong Chương 3, các ước lượng SGMM của phương trình (4.1) chỉ được xem là phù hợp và đáng tin cậy khi thỏa hai điều kiện.
Thứ nhất, các biến công cụ phải phù hợp và hợp lệ, nghĩa là các biến được sử dụng làm biến công cụ phải tương quan với các biến hồi quy nội sinh trong khi cùng lúc trực giao với phần dư (Baum và cộng sự, 2003). Trong hầu hết các ước lượng, chúng tôi sử dụng độ trễ thứ hai của các biến được quy định là biến cơng cụ trong phương trình sai phân và độ trễ thứ nhất của sai phân là biến công cụ trong phương trình cơ bản. Sự phù hợp của các biến công cụ được đánh giá bằng kiểm định Hansen (1982) với giả thuyết H0 các biến công cụ là phù hợp. Các giá trị xác suất (p-value) của kiểm định Hansen trong Bảng 4.1 đều lớn hơn 0.1 ở tất cả các ước lượng, cho thấy rằng giả thuyết H0 không bị bác bỏ, hàm ý các biến công cụ được sử dụng là phù hợp và hợp lệ ở tất cả các ước lượng của mơ hình (cột 1 – cột 7).
Thứ hai, không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc hai trong phần dư sai phân bậc nhất. Kiểm định Arellano – Bond (1991) về hiện tượng tự tương quan trong phần dư với giả thuyết H0 là khơng có tự tương quan và được áp dụng cho số dư sai phân. Kết quả kiểm định tiến trình AR(1) và AR(2) trong Bảng 4.1 cho thấy tự tương quan bậc 1 xuất hiện trong phần dư, trong khi tự tương quan bậc 2 thì khơng (p-value của kiểm định AR(1) nhỏ hơn 0.1 ở tất cả các ước lượng, trong khi p-value của kiểm định AR(2) lớn hơn 0.1 ở tất cả các ước lượng). Như đã thảo luận trong Chương 3, sự có mặt của tự tương quan bậc 1 không đưa đến sự mâu thuẫn của các ước lượng, tuy nhiên sự có mặt của tự tương quan bậc 2 sẽ đưa đến sự mâu thuẫn (Benkovskis, 2008). Do đó, kết quả kiểm định AR(2) quan trọng hơn kết quả kiểm định AR(1). Việc chấp nhận giả thuyết H0 trong kiểm định Arellano – Bond cho AR(2) hàm ý rằng không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc hai trong phần dư sai phân bậc nhất ở tất cả các ước lượng của mơ hình (cột 1 – cột 7).
Như vậy, các kết quả của kiểm định Hansen và kiểm định Arellano – Bond cho AR(2) cho thấy rằng tất cả các ước lượng SGMM được trình bày trong Bảng 4.1 là vững và hiệu quả.
Tác động cố định qua các ngân hàng:
Mơ hình nghiên cứu của chúng tơi có tính đến các tác động cố định qua các ngân hàng, được đo lường bởi hệ số chặn αi. Hệ số chặn của từng ngân hàng khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng ngân hàng hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của ngân hàng. Kết quả trong Bảng 4.1 cho thấy hệ số chặn của các ước lượng là dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong trường hợp đặc điểm quy mô được xem xét (cột 1, cột 4, cột 5 và cột 7). Điều này cho thấy tác động cố định qua các ngân hàng có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng. Tuy nhiên, tác động này khơng vững bởi vì dấu của hệ số chặn trở nên âm và khơng có ý nghĩa thống kê trong trường hợp từng đặc điểm thanh khoản và vốn hóa được đưa vào mơ hình, hoặc thậm chí cả hai được xem xét cùng lúc (cột 2, cột 3 và cột 6).
Tăng trưởng tín dụng ngân hàng:
Để nghiên cứu tác động của tăng trưởng tín dụng năm trước đến tăng trưởng tín dụng năm nay, chúng tơi sử dụng biến trễ bậc 1 của biến phụ thuộc như một biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu. Kết quả trong Bảng 4.1 cho thấy hệ số ước lượng của Δln(loans)i,t – 1 là dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong tất cả các ước lượng của mơ hình. Điều này cho thấy tăng trưởng tín dụng ngân hàng năm trước sẽ tạo quán tính cho tăng trưởng tín dụng ngân hàng năm sau (Altunbas và cộng sự, 2009).
Tuy nhiên, có một điều cần lưu ý là trong các ước lượng có sự xuất hiện của đặc điểm quy mô ngân hàng (cột 1, cột 4, cột 5 và cột 7), hệ số ước lượng chỉ đạt khoảng 0.55, hàm ý rằng khi tín dụng năm trước tăng 1% thì sẽ giúp tín dụng năm sau tăng 0.55% trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi. Trong khi đó, hệ số này đạt gần 0.9 trong các ước lượng cịn lại, cho thấy khi tín dụng năm trước tăng 1% thì sẽ giúp tín dụng năm sau tăng đến 0.9% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Điều này cho thấy đặc điểm quy mô ngân hàng dường như có một tác động đáng kể đến phản ứng của tăng trưởng tín dụng ngân hàng, chúng tơi sẽ bàn về vấn đề này trong các phân tích tiếp theo.
Tác động trực tiếp của chính sách tiền tệ đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng:
Nhìn vào các ước lượng tham số của mơ hình (4.1) trong Bảng 4.1, điều đáng lưu ý là sự xuất hiện phản ứng có ý nghĩa của tăng trưởng tín dụng ngân hàng đối với tình hình chính sách tiền tệ được đo lường bằng lãi suất ngắn hạn. Cụ thể, lãi suất ngắn hạn có tác động âm đến tăng trưởng tín dụng với mức ý nghĩa 1% trong các ước lượng có sự xuất hiện của đặc điểm quy mô ngân hàng (cột 1, cột 4, cột 5 và cột 7), với các hệ số giao động từ -0.1170 trong cột 5 đến -0.1290 trong cột 7. Trong khi đó, độ trễ bậc 1 của lãi suất ngắn hạn cũng có tác động âm đến tăng trưởng tín dụng với mức ý nghĩa 1% trong các ước lượng còn lại (cột 2, cột 3 và cột 6), với các hệ số giao động từ -0.1140 trong cột 2 đến -0.1220 trong cột 6. Điều này dự báo về sự tồn tại của kênh truyền dẫn lãi suất truyền thống tại Việt Nam và đặc điểm quy mơ ngân hàng dường như có một vai trị nhất định trong việc đẩy nhanh tốc độ truyền dẫn của kênh lãi suất.
Tác động của cầu tín dụng đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng:
Để nghiên cứu các tác động của cầu tín dụng đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng, các yếu tố vĩ mơ như tăng trưởng sản lượng thực và tăng trưởng giá cả đã được xem xét trong mơ hình (4.1) như là các chỉ tiêu đại diện cho nhu cầu tín dụng của nền kinh tế. Kết quả ước lượng trong Bảng 4.1 cho thấy phản ứng thuận giữa tăng trưởng tín dụng đối với những thay đổi trong giá cả ở hầu hết các trường hợp, các hệ số hồi quy của biến CPI dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (cột 1, cột 4, cột 5 và cột 7), 5% (cột 3) và 10% (cột 2). Đồng thời độ trễ bậc 1 của biến CPI cũng dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong một số trường hợp (cột 2, cột 3 và cột 6). Điều này hàm ý rằng tăng trưởng giá cả sẽ làm tăng nhu cầu tín dụng của nền kinh tế, dẫn đến cung tín dụng gia tăng.
Tuy nhiên, tác động của tăng trưởng sản lượng thực đến tăng trưởng tín dụng trong dài hạn thì khơng rõ ràng, mặc dù các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê ở hầu hết các ước lượng, song chỉ có tăng trưởng sản lượng thực ở thời điểm hiện tại là có tác động dương đến tăng trưởng tín dụng đúng như kỳ vọng ban đầu với mức ý
nghĩa 1% (cột 2, cột 3 và cột 6) và 5% (cột 1 và cột 4), trong khi độ trễ bậc 1 của tăng trưởng sản lượng thực lại có tác động âm đến tăng trưởng tín dụng với mức ý nghĩa 1% (cột 1 – cột 7), hàm ý rằng tăng trưởng sản lượng thực năm trước sẽ làm giảm tốc độ tăng trưởng tín dụng trong năm hiện tại. Điều này có thể được giải thích bởi sự tăng trưởng kinh tế nhanh chóng trong những năm qua, kéo theo nhu cầu tín dụng hằng năm cũng gia tăng, do đó, việc các ngân hàng thương mại căn cứ vào nhu cầu tín dụng trong quá khứ để hoạch định mức cung trong năm hiện tại có thể dẫn đến chi phí của việc đánh giá thấp nhu cầu tín dụng và làm giảm tốc độ tăng trưởng tín dụng trong năm hiện tại (Benkovskis, 2008).
Benkovskis (2008) cho rằng việc sử dụng những thay đổi giá cả (những thay đổi trong CPI hoặc GDP deflator) và tăng trưởng GDP thực để giải thích cho tác động của môi trường kinh tế vĩ mô đến nhu cầu tín dụng là có vấn đề. Hạn chế chủ yếu của các biến này là ngầm giả định rằng độ co giãn của cầu tín dụng đối với tăng trưởng GDP và lạm phát là đồng nhất qua các ngân hàng. Tuy nhiên, trong thực tế, các ngân hàng phải đối mặt với các nhu cầu tín dụng khác nhau vì các thành phần trong danh mục tín dụng của họ thuộc các lĩnh vực khác nhau. Để khắc phục vấn đề này, Benkovskis (2008) và Worms (2003) đã sử dụng các biến giá cả và thu nhập thực giống như đặc trưng ngân hàng, được tính xấp xỉ bằng bình qn gia quyền của giá cả và thu nhập theo ngành (tác giả sử dụng 11 ngành sản xuất theo cách phân loại của NACE và khu vực hộ gia đình). Giá cả và thu nhập thực theo ngành có tỷ trọng bằng thị phần của ngành trong danh mục tín dụng của một ngân hàng. Thật không may, báo cáo tài chính hợp nhất hàng năm của các ngân hàng thương mại Việt Nam khơng có thống kê các khoản tín dụng theo từng ngành kinh tế. Do đó, trong bài nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng những thay đổi trong CPI và tốc độ tăng trưởng GDP thực để đại diện cho các yếu tố kinh tế vĩ mô (nhu cầu tín dụng) tác động đến cung tín dụng ngân hàng, với giả định rằng nhu cầu về tín dụng trong từng thời kỳ là như nhau qua các ngân hàng.
Tuy nhiên, ngay cả khi điều đó khơng xảy ra, thì mối tương quan giữa tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng sản lượng thực cũng khơng thực sự rõ ràng. Hình 4.1
cho thấy lạm phát CPI biến động cùng chiều với tăng trưởng tín dụng ngân hàng Việt Nam trong suốt giai đoạn 2001 – 2011, trong khi tăng trưởng GDP hầu như khơng có sự thay đổi đáng kể so với tăng trưởng tín dụng ngân hàng. Điều này hàm ý rằng các yếu tố cầu tín dụng tác động đến cung tín dụng chủ yếu là đến từ lạm phát CPI hơn là đến từ tăng trưởng sản lượng thực.
Hình 4.1. Tăng trưởng tín dụng, GDP, CPI của Việt Nam giai đoạn 2001 – 2011
Nguồn: Tổng cục Thống kê, Ngân hàng Nhà nước
Tác động của các đặc điểm ngân hàng đến tăng trưởng tín dụng ngân hàng:
Để nghiên cứu tác động của các đặc điểm đặc trưng ngân hàng đến tăng trưởng tín dụng, các đặc điểm quy mơ, thanh khoản, và vốn hóa ngân hàng lần lượt được xem xét trong các ước lượng của chúng tơi. Nhìn vào các trường hợp mà từng đặc điểm ngân hàng được đưa vào mơ hình trong Bảng 4.1, chúng tôi nhận thấy rằng hệ số hồi quy của biến quy mô ngân hàng là dương với mức ý nghĩa 1% (cột 1) đúng như kỳ vọng ban đầu, khẳng định giả thuyết rằng các ngân hàng lớn có thể tận dụng những lợi thế về quy mơ để phát triển hoạt động tín dụng của họ tốt hơn so với các ngân hàng nhỏ (Kashyap và Stein, 1995). Khi hai hay ba đặc điểm ngân hàng đồng
0 10 20 30 40 50 60 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Tăng trưởng tín dụng, tăng trưởng sản lượng, lạm phát (%)
thời được đưa vào mơ hình, hệ số của quy mơ ngân hàng vẫn dương với mức ý nghĩa 1% (cột 4) và 5% (cột 5 và cột 7). Điều này cho thấy các ngân hàng có quy mơ càng lớn thì báo cáo mức tăng trưởng tín dụng càng cao.
Trong khi đó, thanh khoản ngân hàng dường như khơng có tác động rõ rệt đến tăng trưởng tín dụng khi các hệ số hồi quy của biến thanh khoản hầu như khơng có ý