ROE ROA SLT TKTT HDI NPLS SIZE FAGE BOZ FOW SO IPO EAR GDP
ROE 1.00 ROA 0.76 1.00 SLT 0.32 0.17 1.00 TKTT 0.28 0.12 0.94 1.00 HDI 0.30 0.13 0.94 0.99 1.00 NPLS -0.24 -0.18 -0.28 -0.34 -0.33 1.00 SIZE 0.47 0.14 0.26 0.27 0.27 -0.06 1.00 FAGE 0.31 0.14 0.22 0.23 0.23 -0.21 0.50 1.00 BOZ 0.25 0.04 0.00 0.01 0.00 0.04 0.47 0.20 1.00 FOW 0.11 0.12 0.07 0.07 0.08 -0.02 0.12 0.10 0.10 1.00 SO 0.20 0.00 0.05 0.05 0.05 -0.04 0.46 0.53 0.42 -0.08 1.00 IPO 0.39 0.29 0.13 0.13 0.13 -0.04 0.58 0.41 0.36 0.27 0.24 1.00 EAR -0.18 0.19 -0.24 -0.28 -0.28 0.07 -0.59 -0.13 -0.26 -0.03 -0.14 -0.17 1.00 GDP 0.31 0.15 0.94 0.99 0.99 -0.32 0.27 0.23 0.01 0.08 0.05 0.14 -0.27 1.00
4.3 Phân tích hồi quy đa biến
4.3.1 Lựa chọn phương pháp ước lượng
Như trình bày ở phần 3.3.3, phương pháp ước lượng OLS, Fixed effect (FE) và Random effect (RE) được sử dụng phổ biến trong phân tích hồi quy dữ liệu bảng. Để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp, trước tiên học viên kiểm định sự phù hợp giữa OLS và RE b ng phương pháp Breusch and Pagan, kết quả kiểm định cho thấy mơ hình RE phù hợp hơn. Sau đó để kiểm tra sự phù hợp giữa FE và RE, học viên sử dụng kiểm định Hausman. Kết quả kiểm định Hausman cho thấy giá trị p- value là 0.077 (<10%). Do đó, việc sử dụng phương pháp FE sẽ phù hợp hơn cho dữ liệu nghiên cứu.
4.3.2 Kết quả phân tích hồi quy bằng phương pháp FE
Kết quả phân tích hồi quy đa biến b ng phương pháp ước lượng Fixed effect (FE) được trình bày tại bảng 4.3 và bảng 4.4. Mỗi bảng học viên trình bày kết quả lần lượt 4 mơ hình. Nh m hạn chế vấn đề đa cộng tuyến trong mơ hình, trước khi đưa tất cả các biến SLT, TKTT và HDI vào một mơ hình hồi quy, học viên tiến hành ước lượng mơ hình cho từng biến riêng lẽ và được lần lượt trình bày kết quả qua mơ hình 1, mơ hình 2 và mơ hình 3. Mỗi mơ hình tác giả thể hiện hệ số ước lượng cho từng biến độc lập và giá trị thống kê t (t-statistic) tương ứng. Các thông số khác từ kết quả hồi quy tác giả trình bày chi tiết ở phụ lục 4 và phụ lục 5.
Kết quả ở bảng 4.3 trình bày kết quả ước lượng với biến phụ thuộc là ROE. Kết quả cho thấy hệ số ước lượng của SLT là 0.07 ở mơ hình 1 và mơ hình 4. Hệ số ước lượng mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Điều này cho thấy r ng số lượng thẻ phát hành có tương quan dương với hiệu quả hoạt động của ngân hàng (đo lường b ng ROE). Số lượng thẻ phát hành trong hệ thống giúp cải thiện hiệu quả hoạt động các ngân hàng. Điều này có thể giải thích r ng số lượng thẻ gia tăng giúp các ngân hàng thương mại tăng doanh thu thông qua các khoản phí từ hoạt động thanh toán thẻ của khách hàng. Với hệ thống thanh toán qua thẻ ngày càng phát triển, hay nói khác hơn là thanh tốn khơng dùng tiền m t ngày càng gia tăng thì ngân hàng có thể tăng các khoản thu từ hoạt động thanh toán thẻ đồng thời giảm các chi phí hoạt động thơng qua thanh tốn trực tiếp tại ngân hàng. Kết quả
đầu tiên cung cấp b ng chứng về mối tương quan dương giữa thanh tốn khơng dùng tiền m t và hiệu quả hoạt động ngân hàng. Kết quả này ủng hộ cho giả thuyết H2 đã đề ra.
Thứ hai, hệ số hồi quy giữa TKTT và ROE là -0.73 ở mơ hình 2 và -0.74 ở mơ hình 4. Cả hai đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả này khơng như dự đốn ban đầu. Số lượng tài khoản thanh toán trong hệ thống có tương quan âm với hiệu quả hoạt động ngân hàng (đo b ng ROE). Kết quả này khơng ủng hộ giả thuyết H2. Việc thanh tốn khơng dùng tiền m t dưới góc độ số lượng tài khoản thanh tốn có thể khơng giúp cải thiện hiệu quả hoạt động ngân hàng mà làm giảm hiệu quả hoạt động. Việc thanh tốn thơng qua tài khoản thanh tốn thường khơng giúp ngân hàng tăng doanh thu do hầu hết chuyển khoản qua tài khoản thanh toán ở các ngân hàng thương mại Việt Nam khơng tốn phí. Thay vào đó, việc thực hiện các cơng việc thanh tốn chuyển khoản trực tiếp tại các ngân hàng thương mại làm tăng chi phí quản lý, điều hành. Một phần có thể tỷ lệ tăng tài khoản thanh toán ở các ngân hàng thương mại không đi đơi với việc tăng thanh tốn online trong thời gian nghiên cứu. Do đó, chi phí đi kèm với việc tăng số lượng tài khoản thanh tốn nhiều hơn so với lợi ích từ việc tăng tài khoản thanh tốn. Ngoài ra, nguồn huy động từ tài khoản tiền gởi dài hạn vẫn là mục tiêu dài hạn của các ngân hàng. Nguồn huy động ngắn hạn từ tài khoản thanh tốn khơng mang lại lợi ích lâu dài cho các ngân hàng thương mại. Tóm lại, kết quả phân tích hồi quy từ bảng 4.3 ch ủng hộ một phần giả thuyết H2.
Thứ ba, hệ số hồi quy của biến HDI ở mơ hình 3 và mơ hình 4 cho thấy ch số phát triển con người có mối tương quan âm với hiệu quả hoạt động ngân hàng nhưng kết quả hệ số hồi quy này lại khơng có ý nghĩa thống kế. Do đó, khơng có b ng chứng cho thấy ch số phát triển con người có tương quan dương với hiệu quả hoạt động ngân hàng (đo b ng ROE). Kết quả nghiên cứu thơng qua phân tích hồi quy cho thấy không ủng hộ giả thuyết H1 ban đầu. Có thể ch số phát triển con người không tác động trực tiếp đến hiệu quả hoạt động ngân hàng nhưng tác động một các gián tiếp theo một góc độ nào đó. Do đó, tác giả quyết định phân tích sâu hơn b ng những phương pháp khác nhau được trình bày ở phần sau.
Các kết quả nghiên cứu phù hợp với thực tiễn Việt Nam do tính đ c thù của hệ thống thanh toán khơng dùng tiền m t. Theo đó, số lượng thẻ giúp các ngân hàng đạt doanh thu cao hơn trong khi đó số lượng tài khoản thanh toán lại tạo ra các khoản chi phí.
Bên cạnh các biến thanh tốn khơng dùng tiền m t và ch số phát triển con người, một số yếu tố khác cũng tác động đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số ước lượng của biến NPLS có tương quan âm và có ý nghĩa thống kê với ROE, giá trị tương quan âm thể hiện qua mơ hình 1, mơ hình 2, mơ hình 3 và mơ hình 4, trong đó có ý nghĩa thống kê ở mơ hình 1, mơ hình 2 và mơ hình 4. Kết quả này cho thấy tỷ lệ nợ xấu làm giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng và ủng hộ cho giả thuyết H4. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu cũng như phù hợp với lý thuyết và các kết quả nghiên cứu trước đây.
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy bằng phương pháp FE 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
SLT 0.066* 1.95 0.065* 1.94 TKTT - 0.731*** -3.80 - 0.738*** -3.86 HDI -5.101 -0.99 -2.319 -0.46 NPLS -0.332* -1.64 -0.433** -2.17 -0.283 -1.40 -0.472** -2.36 SIZE 0.192*** 4.70 0.191*** 4.81 0.204*** 4.99 0.118*** 4.55 FAGE -0.021* -1.77 0.020 1.35 0.010 0.34 0.028 0.92 BOZ 0.001 -0.41 0.001 -0.24 0.002 -0.57 -0.001 -0.20 FOW -0.030 -0.92 -0.037 -1.17 -0.027 -0.83 -0.038 -1.23 SO -0.034 -1.23 -0.034 -1.27 -0.030 -1.06 -0.39 -1.43 IPO -0.023 -1.20 -0.025 -1.36 -0.028 -1.45 -0.022 -1.19 EAR 0.006*** 4.13 0.006*** 4.13 0.007*** 4.60 0.005*** 3.71 GDP 0.549 1.27 0.506 1.20 0.395 0.80 0.313 0.65 _cons -3.687*** -3.06 1.745 0.95 0.044 0.01 3.433 0.84 R2 0.290 0.330 0.290 0.350
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. Các ngân hàng có nợ xấu càng nhiều càng thể hiện sự yếu kém trong quản lý tính dụng dẫn đến tăng chi phí và giảm lợi nhuận. Bên cạnh đó, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EAR) cũng có tương quan dương với giá trị hệ số ượng lượng là 0.01 ở tất cả các mơ hình từ mơ hình 1 đến mơ hình 4 và đều có mức ý nghĩa 1%.
Kết quả này ủng hộ cho giả thuyết H7, khi cho thấy vốn chủ sở hữu đóng vai trị quan trọng đối với hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Do đó, việc các quy định về việc tăng vốn chủ sở hữu ngân hàng ở Việt Nam những năm gần đây là đúng hướng và cần có những giải pháp khuyến khích tăng vốn chủ sở hữu trong thời gian tới. Các giả thuyết cịn lại khơng được ủng hộ do thiếu b ng chứng thực nghiệm.
Tương tự bảng 4.3, bảng 4.4 trình bày kết quả mơ hình hồi quy với biến phụ thuộc là ROA. Hệ số ước lượng của biến SLT mang giá trị dương (0.01) ở mơ hình 1 và mơ hình 4 và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Kết quả một lần nữa cho thấy số lượng thẻ được phát hành tương quan dương với hiệu quả hoạt động ngân hàng. Tương tự, hệ số ước lượng của biến TKTT ở mơ hình 2 và mơ hình 4 là -0.04 và đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Kết quả cho thấy số lượng tài khoản thanh tốn có tương quan âm với hiệu quả hoạt động ngân hàng. Kết quả một lần nữa ủng hộ một phần cho giả thuyết H2.
Đối với hệ số ước lượng của biến HDI đều khơng có ý nghĩa thống kê ở mơ hình 3 và mơ hình 4. Nhìn chung, các kết quả nghiên cứu ở bảng 4.4 tương tự như bảng 4.3. Trong đó phù hợp một phần giả thuyết H2 và không phù hợp với giả thuyết H1.
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy bằng phương pháp FE 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
SLT 0.006* 1.85 0.007* 1.89 TKTT -0.040** -2.01 -0.041** -2.06 HDI -0.168 -0.33 0.093 0.18 NPLS -0.030 -1.49 -0.034* -1.66 -0.026 -1.28 -0.038* -1.87 SIZE 0.017*** 4.06 0.017*** 4.17 0.018*** 4.30 0.016*** 3.88 FAGE -0.002** -2.04 -0.001 -0.01 -0.001 -0.39 -0.001 -0.28 BOZ 0.001 0.48 0.001 0.54 0.001 0.37 0.001 0.64 FOW 0.001 0.24 0.001 0.15 0.001 0.31 0.001 0.08 SO 0.001 0.20 0.001 0.26 0.001 0.35 0.001 0.10 IPO 0.002 0.88 0.001 0.74 0.002 0.67 0.002 0.94 EAR 0.001*** 6.52 0.001*** 6.66 0.001*** 6.94 0.001*** 6.15 GDP 0.059 1.37 0.061 1.41 0.060 1.20 0.056 1.15 _cons -0.36*** -2.96 -0.062 -0.33 -0.232 -0.59 -0.126 -0.30 R2 0.290 0.290 0.270 0.300
Ghi chú: *, **, *** mức ý nghĩa lần lượt là 10%, 5% và 1%
Tương tự như kết quả ở bảng 4.3, hệ số ước lượng của biến NPLS mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê ở mơ hình 2 và mơ hình 4. Kết quả một lần nữa cho thấy số tỷ lệ nợ xấu có tương quan âm với hiệu quả hoạt động ngân hàng và ủng hộ cho giả thuyết H4. Tương tự, hệ số ước lượng của biến EAR đều mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, kết quả này ủng hộ cho giả thuyết H7. Các mơ hình sử dụng biến ROA làm biến phụ thuộc hầu như giống với các mơ hình với biến phụ thuộc là ROE.
Hệ số R2 của các mơ hình giao động ở mức 27-35%. Hệ số R2 cho thấy mức độ giải thích biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Do đó, kết quả ước lượng cho các mơ hình thể hiện mức độ giải thích của các biến độc lập cho biến phụ thuộc là từ 27% đến 35%.
4.3.3 Kiểm định độ tin cậy mơ hình
4.3.3.1 Kiểm định phương sai thay đổi
Để kiểm định phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) của mơ hình FEM, tác giả sử dụng kiểm định Wald. Tác giả tiến hành kiểm định Wald cho các mơ hình với biến phụ thuộc là ROA và ROE. Các kết quả kiểm định Wald cho thấy giá trị p- value nhỏ hơn 5%. Do đó bác bỏ giả thuyết Ho (Ho: Phương sai qua các thực thể là không đổi) với mức ý nghĩa 5%. Với kết quả kiểm định Ward, tác giả kết luận r ng khơng có b ng chứng cho thấy các mơ hình g p phải vấn đề phương sai thay đổi và các kết quả nghiên cứu có tính tin cậy.
4.3.3.2 Kiểm định tự tương quan
Để kiểm định hiện tượng tự tương quan trong các mơ hình hồi quy, tác giả tiến hành kiểm định Wooldridge cho các mơ hình với biến phụ thuộc là ROA và ROE. Các kết quả kiểm định Wooldridge cho thấy giá trị p-value đều nhỏ hơn 5%. Do đó bác bỏ giả thuyết Ho (Ho: có hiện tượng tự tương quan). Tác giả kết luận r ng khơng có b ng chứng cho thấy có hiện tượng tự tương quan trong các mơ hình nghiên cứu của tác giả.
4.3.3.3 Kiểm định đa cộng tuyến.
Như đã đề cập ở phần 4.2, có thể tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong các mơ hình nghiên cứu do hệ số tương quan giữa một số biến trong mơ hình hồi quy khá
cao. Theo Hoàng Trọng và Chu Mộng Ngọc (2008), nếu hệ số tương quan cao hơn 0.8 thì có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Để kiểm định thêm hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả tiến hành tính hệ số phóng đại phương sai (VIF) và hệ số 1/VIF. Kết quả tính tốn hệ số VIF và 1/VIF được thực hiện b ng phần mềm Stata và được báo cáo qua bảng 4.5.
Bảng 4.5: Bảng tính hệ số phóng đại phương sai
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