STT Ký hiệu Mô tả
I Đầu vào
1 CPQL Chi phí quản lý gồm 3 khoản mục: (1) chi phí liên quan đến nhân
STT Ký hiệu Mô tả
khấu hao tài sản cố định, chi phí thuê mặt bằng… và (3) các chi phí quản lý khác
Dữ liệu của biến được lấy từ mục Chi phí hoạt động trong báo cáo thu nhập kết quả hoạt động kinh doanh hợp nhất toàn ngân hàng
hàng quý của các ngân hàng.
2 VCSH Vốn chủ sở hữu tương ứng với khoản mục vốn chủ sở trong báo
cáo tài chính của ngân hàng. Trong đó vốn chủ sở hữu bao gồm
vốn điều lệ, các q và lợi ích của cổ đơng thiểu số.
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.
3 TSCD Tài sản cố định tương ứng với khoản mục tài sản cố định trong báo cáo tài chính của ngân hàng. Trong đó tài sản cố định gồm cả tài
sản vơ hình và tài sản hữu hình đã trừ khấu hao.
Dữ liệu của biến được lấy từ mục Tài sản cố định trong bảng cân
đối kết tốn hợp nhất tồn ngân hàng hàng q của các ngân hàng.
II Đầu ra
1 TNSDP Thu nhập sau dự phòng gồm thu nhập từ lãi, thu nhập phi lãi trừ đi chi phí dự phịng của ngân hàng
Trong đó, thu nhập từ lãi và thu nhập phi lãi được lấy từ mục thu
nhập lãi thuần, lãi/lỗ từ hoạt động dịch vụ, lãi/lỗ từ hoạt động kinh doanh ngoại tệ, lãi/lỗ từ hoạt động mua/bán chứng khoán kinh
doanh, lãi/lỗ từ hoạt động mua/bán chứng khoán đầu tư, lãi/lỗ từ
hoạt động khác, thu nhập từ hoạt động góp vốn mua cổ phần trong báo cáo thu nhập kết quả hoạt động kinh doanh hợp nhất toàn ngân hàng hàng quý của các ngân hàng.. Chi phí dự phịng được lấy từ mục chi phí/hồn nhập dự phịng rủi ro trong báo cáo thu nhập kết quả hoạt động kinh doanh hợp nhất toàn ngân hàng hàng quý của
các ngân hàng..
2 DNTDR Dư nợ tín dụng là tổng dư nợ tín dụng của ngân hàng đã trừ đi quỹ dự phòng. Việc trừ đi quỹ dự phòng của ngân hàng nhằm tính đến yếu tố nợ xấu của ngân hàng
STT Ký hiệu Mơ tả
đối kết tốn hợp nhất toàn ngân hàng hàng quý của các ngân hàng.
3 NV Nguồn vốn gồm tổng huy động vốn từ nền kinh tế được tính bằng tổng tài sản trừ đi vốn chủ sở hữu của ngân hàng
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 TSCSLK Tài sản có sinh lời khác gồm tổng tài sản trừ đi dư nợ tín dụng sau dự phòng, tài sản cố định và các khoản mục tiền mặt của ngân hàng. Dữ liệu của biến được lấy từ mục Tổng tài sản, Cho vay khách hàng, Tài sản cố định, Tiền mặt, Tiền gửi tại NHNN trong bảng cân đối kết tốn hợp nhất tồn ngân hàng hàng quý của các ngân hàng.
Nguồn: tính tốn của tác giả 2.2.2.6. Kết quả đo FP của các NHTM Việt nam
Hình 2.3: Kết quả FP của các NHTM có OFDI giai đoạn từ quý 2/2009 – quý 2/2020 quý 2/2009 – quý 2/2020
Nguồn: tính tốn của tác giả
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2
Agribank BIDV MBBank Sacombank SHB Vietcombank Vietinbank
Kết quả FP các ngân hàng trong giai đoạn từ quý 1 năm 2009 đến quý 2 năm
2020 cho thấy xu hướng tăng theo thời gian khá rõ nét. Đồng thời nhìn vào kết quả
cũng cho thấy những biến động về thứ tự các ngân hàng trong giai đoạn cũng khá rõ nét. Ngân hàng có mức cải thiện lớn nhất là SHB khi vào quý 1/2009 là ngân hàng
đứng cuối trong danh mục về FP thì đến cuối giai đoạn vào quý 2/2020 đã tăng lên đứng thứ 5 trong giai đoạn, xếp trên Mbbank và sacombank. Ngược lại MBBank có xu
hướng giảm sút khi từ vị trí thứ nhất xuống vị thứ 6. Sacombank vẫn ở vị trí khá hạn chế ở nửa cuối khi từ vị trí thứ 6 xuống vị trí thứ 7. Nhóm những ngân hàng cịn lại gồm agribank, vietinbank, vietcombank và BIDV có FP cao hơn. Trong đó Agribank và Vietncombank là các ngân hàng thể hiện xu hướng cải thiện rõ nhất trong giai đoạn. Tuy nhiên BIDV là ngân hàng có FP ở mức cao trong hầu hết khoảng thời gian so với các ngân hàng khác. FP của Vietinbank có xu hướng đi ngang trong thời gian.
Những diễn biến này cho thấy tín hiệu ban đầu khá tích cực khi xem xét đến
quan hệ với hoạt động OFDI. Cụ thể trong giai đoạn BIDV là ngân hàng có hoạt động OFDI nổi bật nhất trong số 7 ngân hàng được xem xét. Tuy nhiên hoạt động OFDI của BIDV trong giai đoạn hầu hết trong tình trạng tái cơ cấu, điều chỉnh với quy mơ khơng gia tăng nhiều. Trong khi đó SHB, Sacombank là các ngân hàng có mức độ tăng OFDI khá tích cực trong giai đoạn nhận được mức cải thiện FP tích cực.
2.2.3. Các biến điều tiết mối quan hệ giữa OFDI và hiệu quả hoạt động
Như trình bày trong chương 1 – cơ sở lý luận, mục 3 – xây dựng các giả thuyết, luận án xác định mối quan hệ giữa mức độ OFDI và hiệu quả hoạt động của các công
ty có OFDI có thể bị điều tiết bởi 3 yếu tố gồm: số lượng địa bàn/thị trường nước
ngồi của cơng ty, chiều dài lịch sử hoạt động kinh doanh tại thị trường nước ngồi
của cơng ty, và tính chất sở hữu nhà nước của công ty. Áp dụng 3 yếu tố điều tiết này cho các ngân hàng NHTM Việt Nam có hoạt động OFDI, luận án xác định 3 biến điều tiết gồm:
Biến số lượng địa bàn, thị trường nước ngoài: biến được xác định trên cơ sở
thống kê số lượng các quốc gia khác nhau mà từng NHTM Việt Nam có hoạt động
OFDI có hoạt động. Trong đó lưu ý biến số lượng địa bàn, thị trường được xác định sẽ bao gồm cả các thị trường mà ngân hàng có mở văn phòng đại diện, chi nhánh, liên
doanh, hay ngân hàng con, cơng ty con. Theo đó kết quả của biến điều tiết số lượng
địa bàn, thị trường nước ngồi của mỗi ngân hàng sẽ có thể lớn hơn số thị trường mà
mở văn phòng đại diện, cơng ty tài chính, khơng nhất thiết chỉ bó gọn trong 3 hình
thức OFDI là chi nhánh, liên doanh và ngân hàng con. Việc mở rộng này để phù hợp
với thực tế có nhiều trường hợp ngân hàng mặc dù chỉ mở văn phòng đại diện hay
cơng ty tài chính nhưng có vốn đầu tư hoặc có thực hiện hoạt động kinh doanh. Biến
được ký hiệu là DB.
Biến chiều dài lịch sử hoạt động kinh doanh tại thị trường nước ngoài: biến
được xác định trên cơ sở thống kê số lượng quý tính từ thời điểm ngân hàng bắt đầu có
hoạt động OFDI ra thị trường nước ngoài. Biến được ký hiệu là TG.
Biến tính chất sở hữu nhà nước: biến được xây dựng dưới dạng biến giả.
Trong đó nếu ngân hàng có vốn sở hữu nhà nước sẽ nhận giá trị 1 và nếu ngân hàng khơng có vốn sở hữu nhà nước sẽ nhận giá trị 0. Biến được ký hiệu là SH.
Với tính chất là các biến điều tiết mối quan hệ giữa mức độ OFDI và FP trong mơ hình nên các biến được đưa vào mơ hình dưới dạng biến tương tác với biến mức độ OFDI. Cụ thể như sau:
Bảng 2.8: Giả thuyết về các biến điều tiết trong mơ hình
STT Giả thuyết Biến tương tác Căn cứ
1 Biến điều tiết số lượng thị trường nước ngồi có tác động đến mối quan hệ
giữa mức độ OFDI và OE đo bằng chỉ số hiệu quả Färe-Primont
OFDI x DB Porter (1986); O'Donnell (2012)
2 Biến điều tiết chiều dài lịch sử hoạt động tại thị trường nước ngồi có tác động đến mối quan hệ giữa mức độ OFDI và OE đo bằng chỉ số hiệu quả Färe-Primont
OFDI x LS Bartlett và Ghoshal (1986, 1987, 2002)
3 Biến điều tiết tính chất sở hữu có tác động đến mối quan hệ giữa mức độ
OFDI và OE đo bằng chỉ số hiệu quả Färe-Primont
OFDI x SH Nohria và Gulati (1994); Gary (2005); Staehle
(1991)
2.2.4. Các biến kiểm soát
Để kiểm soát các yếu tố khác ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa OFDI và FP, mơ
hình nghiên cứu đưa thêm các biến kiểm sốt. Với đặc điểm dữ liệu là dữ liệu bảng,
biến kiểm soát sẽ liên quan đến đặc điểm của từng doanh nghiệp và đặc điểm của từng ngành. Trong đó biến đặc điểm doanh nghiệp được sử dụng phổ biến nhất là quy mô
doanh nghiệp, vốn chủ sở hữu, chi phí…. Biến đặc điểm ngành thường được sử dụng
dưới dạng biến giả tương ứng với mỗi ngành hoặc quốc gia, khu vực riêng. Trong
nghiên cứu này, do đối tượng nghiên cứu chỉ là các ngân hàng Việt nam nên chỉ sử dụng biến kiểm sát đặc trưng cho doanh nghiệp. Theo đó, căn cứ trên các nghiên cứu, 3 biến có tác động đến mối quan hệ giữa OFDI và FP gồm:
Trước hết là biến quy mô. Theo Kotabe (2002), Haar (1989) và Morck (1991),
phương sai trong kết quả hoạt động của doanh nghiệp được giải thích một phần bởi
quy mô do vấn đề lợi thế theo quy mơ của doanh nghiệp. Do đó, trong phân tích dữ
liệu, cần phải kiểm sốt quy mơ doanh nghiệp để tránh các ước tính tham số có thể bị sai lệch. Theo Grant (1987), Mathur (2001), Gomes (1999), quy mơ của doanh nghiệp có thể sử dụng biến đại diện là log của tổng tài sản hoặc log của tổng thu nhập. Luận án sẽ xem xét biến log tổng tài sản.
Biến kiểm soát thứ hai là tài sản cố đinh: tài sản cố định của doanh nghiệp
(nhất là tài sản vơ hình) có ý nghĩa tương tự như quy mô. Theo Christophe (2005), tài sản cố định của doanh nghiệp có liên quan đến lợi thế của doanh nghiệp trong cạnh
tranh và do đó có mối quan hệ thuận chiều với kết quả hoạt động của doanh nghiệp.
Trong đó biến đại diện quan trọng nhất là chi phí cho nghiên cứu phát triển. Tương tự tài sản liên quan đến marketing, mạng lưới, cơ sở hạ tầng, thu hút lao động… cũng được xác định là có mối quan hệ với kết quả hoạt động của doanh nghiệp. Tựu chung
lại, biến đại diện thường được sử dụng là chi phí quản lý của doanh nghiệp. Theo đó,
luận án sẽ xem xét biến kiểm sốt chi phí quản lý trong mơ hình.
Cuối cùng là yếu tố liên quan đến vốn. Theo Molyneux và Seth (1996) nghiên
cứu các yếu tố quyết định khả năng sinh lời của chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại
Mỹ trong giai đoạn 1987 đến 1991 kết luận rằng năng lực về vốn là yếu tố then chốt
quyết định kết quả kinh doanh của các ngân hàng nước ngoài tại Mỹ. Theo đó, luận án sẽ xem xét biến kiểm sốt vốn chủ sở hữu trong mơ hình.
STT Giả thuyết Căn cứ
1 Quy mô tổng tài sản có tác động thuận chiều với chỉ OE đo bằng chỉ số hiệu quả Färe-Primont
của các ngân hàng của các ngân hàng
Kotabe (2002), Haar (1989) và Morck (1991),
2 Chỉ tiêu chi phí quản lý có tác động ngược chiều
với chỉ OE đo bằng chỉ số hiệu quả Färe- Primont của các ngân hàng của các ngân hàng
Christophe (2005),
3 Quy mơ vốn chủ sở hữu có tác động ngược chiều với chỉ OE đo bằng chỉ số hiệu quả Färe- Primont của các ngân hàng của các ngân hàng
Molyneux và Seth (1996)
Nguồn: tác giả
2.3. Phương pháp phân tích
2.3.1. Phương pháp sử dụng trong phân tích định lượng
2.3.1.1. Các công cụ sử dụng
Dữ liệu trong luận án sử dụng dữ liệu bảng. Trong đó mơ hình tổng quát của dữ liệu bảng như sau:
Yit= βit+ β2 X2it+ β3X3it+ uit i = 1, 2, 3, 4 t = 1, 2, ...,
Để phân tích dữ liệu bảng, luận án sử dụng 4 phương pháp gồm: phương pháp
phân tích ảnh hưởng cố định (fixed effect), phương pháp phân tích ảnh hưởng ngẫu
nhiên (random effect) và phương pháp GSL, PCSE để khắc phục những khuyết tật của mơ hình nếu có.
Mơ hình tác động cố định
Hiệu ứng cố định được sử dụng khi cần phân tích tác động giữa các biến thay đổi theo thời gian. FE khám phá mối quan hệ giữa biến dự báo và biến kết quả trong
một thực thể (như trong một công ty). Trong mỗi thực thể lại có những đặc điểm riêng có ảnh hưởng hoặc khơng thể ảnh hưởng đến các biến dự báo (ví dụ, hoạt động kinh
doanh của một cơng ty có thể ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của nó).
Khi sử dụng FE, giả định rằng có điều gì đó bên trong thực thể có thể tác động các biến dự báo hoặc kết quả và cần kiểm soát điều này. Đây là nền tảng đằng sau giả
định rằng có mối tương quan giữa lỗi của thực thể và các biến dự báo. FE loại bỏ ảnh
hưởng của các đặc điểm bất biến theo thời gian đó để chúng ta có thể đánh giá ảnh
Một giả định quan trọng khác của mơ hình FE là các đặc điểm bất biến theo thời gian đó là duy nhất đối với cá nhân và không nên tương quan với các đặc điểm cá nhân khác. Mỗi thực thể là khác nhau, do đó, thuật ngữ lỗi của đơn vị và hằng số (ghi lại các
đặc điểm riêng lẻ) không được tương quan với những đối tượng khác. Nếu các điều khoản
lỗi có tương quan, thì FE khơng phù hợp vì các suy luận có thể khơng đúng và bạn cần
phải mơ hình hóa mối quan hệ đó (có thể sử dụng hiệu ứng ngẫu nhiên), đây là điều chính cơ sở lý luận cho phép thử Hausman (được trình bày ở phần sau của tài liệu này).
Phương trình cho mơ hình hiệu ứng cố định trở thành: Yit = β1Xit + αi + uit Trong đó: αi (i = 1… .n) là vùng chặn chưa biết cho mỗi thực thể (n vùng chặn dành riêng cho thực thể). Yit là biến phụ thuộc (DV) trong đó i = thực thể và t = thời gian. Xit đại diện cho một biến độc lập. β1 là hệ số của biến đó. uit là sai số
Về cơ bản, các mơ hình hiệu ứng cố định được thiết kế để nghiên cứu nguyên
nhân của những thay đổi bên trong một thực thể. Hiệu ứng cố định sẽ không hoạt động tốt với dữ liệu mà sự thay đổi trong cụm là tối thiểu hoặc đối với các biến thay đổi
chậm theo thời gian.
Mơ hình tác động ngẫu nhiên
Trong các mơ hình hiệu ứng cố định, mỗi biến giả loại bỏ một bậc tự do khỏi mơ hình. Do đó, các mơ hình hiệu ứng cố định hoạt động tốt khi có một số khoảng thời gian đáng kể. Để tránh mất bậc tự do và sử dụng cả thông tin về sự thay đổi theo thời gian của một đơn vị nhất định và thông tin về sự khác biệt giữa các đơn vị, mơ hình
hiệu ứng ngẫu nhiên ngẫu nhiên.
Mơ hình tác động ngẫu nhiên vẫn phân tích phần dư: Yit = α + Xitβ + ui +
eit trong đó ui biểu thị hiệu ứng của đơn vị i và eit là hiệu ứng dư cho thời điểm t đối với đơn vị đó. Nhưng trong một mơ hình tác động ngẫu nhiên, phần dư đơn vị
ui khơng có giá trị cụ thể - ui là một biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn (do đó có tên - tác động ngẫu nhiên).
Ý tưởng cơ bản là bắt đầu với phương trình: Yit = β1i + β2X2it + β3X3it + uit Thay vì coi β1i như là hằng số thì mơ hình tác động ngẫu nhiên giả định rằng đây là một biến ngẫu nhiên với giá trị trung bình là β1 (khơng có ký hiệu dưới dịng i ở đây). Và giá trị tung độ gốc đối với một cơng ty đơn lẻ có thể được biểu thị như sau:
β1i + β1 + εi i = 1, 2, . . . , N trong đó εi là một số hạng sai số ngẫu nhiên có