Variable VIF 1/VIF
HDI 75.2 0.013299 GDP 57.47 0.017401 TKTT 54.63 0.018306 SLT 9.47 0.105545 SIZE 3.33 0.300126 FAGE 1.86 0.536206 IPO 1.83 0.546863 SO 1.81 0.552266 EAR 1.81 0.553991 BOZ 1.49 0.669267 NPLS 1.2 0.832011 FOW 1.12 0.890702 Mean VIF 17.6
Nguồn: Tính tốn của tác giả b ng phần mềm Stata. Kết quả phân tích hệ số phóng đại phương sai ở bảng 4.5 cho thấy giá trị VIF của biến HDI, GDP, TKTT là rất lớn. Do đó, có nhiều khả năng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong các mơ hình hồi quy và làm cho kết quả mơ hình hồi quy bị chệnh. Ngồi ra kết quả mơ hình hồi quy cho thấy GDP khơng có tác động đến hiệu quả hoạt động ngân hàng, tác giả tiến hành loại bỏ biến này và chạy lại mơ hình cho từng biến HDI, SLT và TKTT để loại bỏ vấn đề đa cộng tuyến và kiểm định lại kết quả. Kết quả nghiên cứu được trình bày ở bảng 4.6.
Bảng 4.6 trình bày kết quả ước lượng b ng phương pháp fixed effect với mơ hình 1 - mơ hình 3 trình bày kết quả cho biến phụ thuộc là ROE và mơ hình 4 - mơ hình 6 trình bày kết quả cho biến phụ thuộc ROA. Kết quả cho thấy hệ số ước lượng
SLT có tương quan dương với cả ROA và ROE, hệ số ước lượng TKTT có tương quan âm với cả ROA và ROE. Các kết quả này thống nhất với các kết quả trước đây, do đó có thể thấy r ng, sau khi xử lý vấn đề đa cộng tuyến kết quả nghiên cứu vẫn ủng hộ cho các giả thuyết ban đầu. Ngoài ra kết quả nghiên cứu vẫn cho thấy chưa có b ng chứng về mối tương quan giữa ch số phát triển con người và hiệu quả hoạt động ngân hàng. Các hệ số ước lượng của biến HDI ở mơ hình 3 và 6 đều khơng có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy bằng phương pháp FE cho ROA và ROE
Biến phụ thuộc ROE ROA
Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3 Mơ hình 4 Mơ hình 5 Mơ hình 6
Coef. T-stat Coef. T-stat Coef. T-stat Coef. T-stat Coef. T-stat Coef. T-stat
SLT 0.070** 2.08 0.007** 1.99 TKTT -0.749*** -3.91 -0.042** -2.12 HDI -7.089 -1.58 -0.468 -1.04 NPLS -0.324 -1.60 -0.427*** -2.14 -0.274 -1.36 -0.029 -1.45 -0.033* -1.62 -0.025 -1.22 SIZE 0.194*** 4.75 0.193*** 4.87 0.206*** 5.07 0.017*** 4.11 0.017*** 4.24 0.018*** 4.40 FAGE -0.007* -1.67 0.035 3.78 0.028 1.57 0.001** -2.15 0.002* 1.81 0.002 0.91 BOZ -0.001 -0.33 0.001 -0.16 -0.002 -0.56 0.001 0.57 0.001 0.63 0.001 0.39 FOW -0.032 -0.99 -0.039 -1.23 -0.028 -0.86 0.001 0.17 0.001 0.07 0.001 0.27 SO -0.037 -1.32 -0.036 -1.35 -0.031 -1.10 0.001 0.11 0.001 0.17 0.001 0.29 IPO -0.022 -1.15 -0.024 -1.33 -0.028 -1.46 0.002 0.92 0.001 0.77 0.001 0.66 EAR 0.006*** 4.17 0.006*** 4.18 0.007*** 4.68 0.001*** 6.56 0.001*** 6.71 0.001*** 7.05 _cons -2.240*** -5.74 3.224** 2.35 2.288 0.84 -0.201*** -5.14 0.115 0.82 0.107 0.39 R2 0.290 0.330 0.241 0.280 0.280 0.270
Ghi chú: *, **, *** mức ý nghĩa lần lượt là 10%, 5% và 1%
Bảng 4.7: Giá trị VIF cho các mơ hình hồi quy sau khi loại biến
Mơ hình Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3 Mơ hình 4 Mơ hình 5 Mơ hình 6
Biến VIF 1/VIF VIF 1/VIF VIF 1/VIF VIF 1/VIF VIF 1/VIF VIF 1/VIF
SLT 1.21 0.82 1.21 0.82 TKTT 1.29 0.78 1.29 0.78 HDI 1.27 0.78 1.27 0.78 SIZE 3.33 0.30 3.32 0.30 3.32 0.30 3.33 0.30 3.32 0.30 3.32 0.30 FAGE 1.86 0.54 1.86 0.54 1.86 0.54 1.86 0.54 1.86 0.54 1.86 0.54 IPO 1.83 0.55 1.83 0.55 1.83 0.55 1.83 0.55 1.83 0.55 1.83 0.55 SO 1.80 0.56 1.80 0.56 1.80 0.56 1.80 0.56 1.80 0.56 1.80 0.56 EAR 1.77 0.57 1.79 0.56 1.79 0.56 1.77 0.57 1.79 0.56 1.79 0.56 BOZ 1.48 0.67 1.48 0.68 1.48 0.67 1.48 0.67 1.48 0.68 1.48 0.67 NPLS 1.14 0.88 1.18 0.85 1.17 0.86 1.14 0.88 1.18 0.85 1.17 0.86 FOW 1.12 0.89 1.12 0.89 1.12 0.89 1.12 0.89 1.12 0.89 1.12 0.89
Giá trị hệ số phóng đại phương sai VIF cho từng mơ hình ở bảng 4.6 được trình bày ở bảng 4.7. Kết quả tổng hợp các giá trị phóng đại phương sai cho 6 mơ hình cho thấy các giá trị đều nhỏ hơn 4. Điều này chứng tỏ r ng sau khi loại bỏ các biến có khả năng tương quan cao trong mơ hình và tiểm ẩn vấn đề đa cộng tuyến thì các mơ hình ở Bảng 4.6 cho kết quả đáng tin cậy hơn.
Ngoài ra, các mơ hình nghiên cứu cịn có thể tồn tại hiện tượng nội sinh do có sự tác động qua lại giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Trên thực tế, ngân hàng hoạt động hiệu quả có thể giúp mở rộng thị trường thanh toán thẻ, mở rộng mạng lưới không dùng tiền m t. Do đó có thể tồn tại mối tương quan 2 chiều giữa các biến hiệu quả ngân hàng và thanh toán không dùng tiền m t. Để giải quyết các vấn đề nội sinh hay đa cộng tuyến mà phương pháp ước lượng Fixed effect chưa giải quyết được, tác giả tiến hành sử dụng phương pháp ước lượng System GMM.
4.3.4 Kết quả phân tích hồi quy bằng phương pháp System GMM
Để khắc phục những hạn chế từ phương pháp ước lượng fixed effect, tác giả sử dụng phương pháp ước lượng System GMM cho lần lượt biến phụ thuộc là ROE và ROA. Phương pháp ước lượng system GMM được áp dụng cho phương trình 3.6. Ngoài việc khắc phục các vấn đề từ phương pháp ước lược FE, phương trình 3.6 với phương pháp ước lược System GMM còn kiểm tra sự tác động quá khứ của biến phụ thuộc. Phương pháp ước lượng System GMM sử dụng độ trể các biến để làm biến cơng cụ và có thể xử lý tốt các vấn đề nội sinh tiềm ẩn. Kết quả ước lượng cho biến phụ thuộc ROE và ROA lần lượt được trình bày ở bảng 4.8 và 4.9. Để đảm bảo tính thống nhất, mỗi bảng tác giả trình bày kết quả ước lượng lần lượt 4 mơ hình. Trong đó mơ hình 1, mơ hình 2 và mơ hình 3 trình bày kết quả ước lượng cho từng biến độc lập SLT, TKTT và HDI, mơ hình 4 trình bày kết quả ước lượng tổng hợp cho tất cả các biến nghiên cứu.
Bảng 4.8 trình bày kết quả ước lượng b ng phương pháp System GMM cho biến phụ thuộc ROE. Trước tiên kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số ước lượng SLT mang giá trị dương và có ý nghĩ thống kê ở mức 5% ở cả mơ hình 1 và mơ hình 4. Kết quả này phù hợp với các kết quả ban đầu và ủng hộ giả thuyết H2. Tương tự, hệ số ước lượng TKTT mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê ở cả mơ hình 2 và mơ hình 4, kết quả này một lần nữa cho thấy số lượng tài khoản thanh tốn có tương
quan âm với hiệu quả hoạt động ngân hàng. Tuy nhiên, với phương pháp ước lượng System GMM, hệ số ước lượng của biến HDI có giá trị dương ở cả mơ hình 3 và mơ hình 4, đ c biệt có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ở mơ hình 3. Khác với kết quả ước lượng b ng phương pháp fixed effect, kết quả này này cho thấy ch số phát triển con người có tương quan dương với hiệu quả hoạt động ngân hàng. Hay nói khác hơn, ch số phát triển con người tăng giúp cải thiện hiện quả hoạt động của các ngân hàng thương mại.
Ngồi ra, kết quả cịn cho thấy sở hữu nhà nước làm giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Khơng như dự đốn ban đầu, hệ số ước lượng của biến SO mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê ở mơ hình 1 và mơ hình 2. Kết quả nghiên cứu phù hợp với một số nghiên cứu trước đây vì cho r ng các ngân hàng sở hữu nhà nước có thể khơng phải lúc nào cũng vì mục tiêu lợi nhuận, họ có thể ưu tiên cho những khoản vay mang tính phi lợi nhuận vì mục tiêu xã hội. Trong khi đó, quy mơ ngân hàng lại có tương quan dương với hiệu quả hoạt động ngân hàng. Hệ số ước lượng của biến SIZE có giá trị dương ở các mơ hình m c dù khơng có ý nghĩa thống kê. Về m t lý thuyết, tương quan dương phù hợp với thực trạng các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Hầu hết các ngân hàng có tỷ suất sinh lợi cao đều là các ngân hàng có quy mơ lớn. Các ngân hàng quy mơ lớn có lợi thế cạnh tranh, mức độ uy tín cao… Chính những điều này tạo điều kiện thuận lợi để họ có được mức tỷ suất sinh lời cao hơn các ngân hàng quy mô nhỏ. Hệ số ước lượng của biến NPLS và EAR không thay đổi so với kết quả trước. Một lần nữa cho thấy tỷ lệ nợ xấu có tương quan âm với hiệu quả hoạt động ngân hàng trong khi đó tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản lại có tương quan dương với hiệu quả hoạt động ngân hàng. Các kết quả nghiên cứu này ủng hộ cho các giả thuyết ban đầu đề ra.
Ngồi ra, biến trễ ROE_1 có tương quan dương với ROE, kết quả này cho thấy hiệu quả hoạt động ngân hàng trong quá khứ có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động ngân hàng trong tương lai.
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy bằng phương pháp System GMM cho ROE
Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3 Mơ hình 4
Coef. T-stat Coef. T-stat Coef. T-stat Coef. T-stat ROE_1 0.408*** 5.71 0.568*** 8.95 0.436*** 4.53 0.301** 2.26 SLT 0.039** 1.90 0.142** 2.29 TKTT -0.125** -2.21 -1.295*** -2.71 HDI 2.495** 2.52 11.816 2.27 NPLS -0.583 -1.33 -0.649 -1.60 -0.894** -2.69 -0.662 -1.50 SIZE 0.088 1.56 0.030 1.47 0.054 1.00 -0.009 -0.12 FAGE 0.002 0.98 0.001 0.84 0.001 0.04 0.004 0.88 BOZ 0.008** 2.05 0.003 1.39 0.033** 2.45 0.031 0.90 FOW -0.045* -1.79 0.001 0.00 -0.101 -0.95 -0.021 -0.41 SO -0.173*** -3.70 -0.023* -1.70 -0.156** -2.47 -0.071 -0.72 IPO -0.013 -0.51 0.001 0.01 0.065 0.89 -0.015 -0.32 EAR 0.003 1.35 0.001 0.68 0.009 1.57 0.001 0.07 _cons -1.209** -2.64 -1.246*** -2.98 -2.483*** -3.01 0.657 0.43 AR2 (p-value) 0.180 0.520 0.180 0.310 Hansen test (p-value) 0.420 0.120 0.260 0.120 No Inst 37 32 32 25
Ghi chú: *, **, *** mức ý nghĩa lần lượt là 10%, 5% và 1%
Nguồn: Trích từ kết quả tác giả thực hiện b ng phần mềm Stata. Kết quả hồi quy b ng phương pháp System GMM cho biến ROA được trình bày ở bảng 4.9. Đối với biến SLT, kết quả cho mối tương quan dương với ROA. Hệ số ước lượng của biến SLT mang giá trị dương ở cả mơ hình 1 và mơ hình 4, tuy nhiên ch có ý nghĩa thống kê ở mơ hình 1. Trong khi đó hệ số ước lượng của biến TKTT có tương quân âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% với ROA ở cả mơ hình 2 và mơ hình 4. Kết quả này một lần nữa giống với kết quả ước lượng b ng phương pháp fixed effect như đã trình bày ở phần 4.3.2. Số lượng thẻ có mối tương quan dương với hiệu quả hoạt động các ngân hàng nhưng số lượng tài khoản thanh toán lại có tương quan âm với hiệu quả hoạt động ngân hàng. Các kết quả này ủng hộ một phần cho giả thuyết H2.
Tương tự như kết quả ước lượng cho biến phụ thuộc ROE, hệ số ước lượng của biến HDI ở bảng 4.9 mang giá trị dương ở cả mơ hình 3 và mơ hình 4, trong đó mơ hình 3 có ý nghĩa thống kê ở mức 5 % và mơ hình 4 có mức ý nghĩa 10%. Kết quả cho thấy ch số phát triển con người giúp cải thiện hiện quả hoạt động ngân hàng
khi đo lường b ng ROA và cả ROE. Kết quả này ủng hộ cho giả thuyết nghiên cứu H1.
Bảng 4.9: Kết quả hồi quy bằng phương pháp System GMM cho ROA
Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3 Mơ hình 4
Coef. T-stat Coef. T-stat Coef. T-stat Coef. T-stat
ROA_1 0.425*** 4.56 0.457*** 4.65 0.155 0.76 0.615*** 3.20 SLT 0.006*** 3.58 0.005 0.69 TKTT -0.012** -2.03 -0.047** -2.07 HDI 0.231** 2.13 0.534* 1.77 NPLS -0.061** -2.42 -0.064** -2.30 0.034 0.28 -0.059 -1.19 SIZE 0.002 1.11 0.002 1.11 -0.007 -1.03 0.001 -0.07 FAGE 0.001 0.30 0.001 0.22 0.001 -0.85 0.001 0.04 BOZ 0.001 0.49 0.001 0.28 -0.001 -0.71 0.001 0.70 FOW -0.001 -0.20 -0.001 -0.12 -0.009 -1.39 -0.002 -0.56 SO -0.003** -2.22 -0.003* -1.82 0.001 0.24 -0.002 -0.96 IPO 0.001 0.95 0.001 1.01 0.021* 1.82 0.004 0.77 EAR 0.001** 2.36 0.001** 2.12 0.000 0.01 0.001 1.23 _cons -0.068*** -3.05 -0.114** -2.50 -0.088 -1.13 -0.038 -0.39 AR2 (p-value) 0.383 0.332 0.835 0.213 Hansen test (p-value) 0.212 0.197 0.112 0.043 No Inst 33 33 24 25
Ghi chú: *, **, *** mức ý nghĩa lần lượt là 10%, 5% và 1%
Nguồn: Trích từ kết quả tác giả thực hiện b ng phần mềm Stata. Việc áp dụng System GMM trong các mẫu nhỏ, như trong nghiên cứu này, thường g p phải một số vấn đề khiến cho việc ước lượng không đạt hiệu quả cao nhất (Roodman, 2006). Những vấn đề này thường bị nảy sinh do xuất hiện quá nhiều biến công cụ khi khoảng thời gian quan sát trong mẫu nghiên cứu tăng lên. Điều này đưa đến số lượng biến công cụ nhiều hơn so với số lượng các ngân hàng. Quy tắc ngón trỏ đã được áp dụng để hạn chế điều này, để đảm bảo số lượng biến công cụ nhỏ hơn ho c b ng với số đơn vị bảng (Roodman, 2006). Tính hiệu lực của biến cơng cụ trong System GMM được xem xét thông qua các thống kê Hansen, và Arellano-Bond. Các kiểm định Hansen với giả thuyết H0: Các biến công cụ ngoại sinh ch t chẽ, nghĩa là khơng tương quan với sai số. Vì thế, p-value của các kiểm định Hansen càng lớn càng tốt. Trong khi đó, kiểm định Arellano-Bond được sử dụng để phát hiện hiện tượng tự tương quan của các sai số ở sai phân bậc nhất. Do
vậy, các kết quả kiểm định tự tương quan bậc nhất của sai số (AR1) bị bỏ qua trong khi tự tương quan bậc hai (AR2) được sử dụng.
Giá trị kiểm định Hansen và AR(2) được trình bày ở cuối mỗi bảng 4.8 và 4.9. Các giá trị p-value đều lớn hơn 5%. Hay nói khác hơn là các mơ hình tác giả sử dụng là phù hợp. Các kết quả ước lượng b ng phương pháp System GMM là đáng tin cậy.
4.3.5 Tổng hợp kết quả phân tích hồi quy
Qua quá trình phân tích hồi quy b ng phương pháp fixed effect và System GMM, học viên tổng kết lại các kết quả nghiên cứu khi so với kỳ vọng dấu ban đầu và trình bày cụ thể ở bảng 4.10.
Bảng 4.10: Tổng hợp và so sánh kết quả nghiên cứu. Biến độc Biến độc
lập
Dự đoán dấu tương quan với biến phụ thuộc
Kết quả nghiên cứu HDI + + SLT + + TKTT + - NPLS - - SIZE - + FAGE - * SO +/- - FOW +/- * IPO + + BOZ + * GDP + + EAR + +
Ghi chú: *: khơng có đủ b ng chứng kết luận.
Nguồn: tác giả tổng hợp Kết quả tổng hợp ở bảng 4.10 cho thấy ngoài biến TKTT và SIZE, hệ số ước lượng của hầu hết các biến khác đều mang dấu như kỳ vọng ban đầu. Qua phân tích hồi quy đa biến, các kết quả nghiên cứu ủng hộ cho giả thuyết H1 và ủng hộ một
phần cho giả thuyết H2. Các kết quả nghiên cứu này sẽ là cơ sở cho một số giải