CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.3. Kết quả xác định kênh tác động của thu nhập ngoài lãi đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại Việt Nam
Trước hết, tác giả xem xét tác động của TNNL và các thành phần của TNNL đến hiệu suất sử dụng tài sản của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Các mô hình được ước lượng bằng phương pháp SGMM. Kết quả được trình bày trong bảng bên dưới:
Bảng 4.47. Kết quả ước lượng theo SGMM đối với AU
AU (mô hình hồi quy 4) AU (mô hình hồi quy 3) Coef. Std. Err. z P>/z/ Coef. Std. Err. z P>/z/
ICO_com 0.0195* 0.0100 1.960 0.060
ICO_Trad -0.0004 0.0071 -0.050 0.960 ICO_oth 0.0554*** 0.0119 4.640 0.000
ICO-non 0.0040*** 0.0013 2.960 0.006
LOANTA -0.0079* 0.0042 -1.890 0.069 0.0002 0.0011 0.210 0.835 NPL -0.0002 0.0002 -1.060 0.299 0.0003** 0.0001 2.190 0.037 EQTA 0.0000 0.0002 0.210 0.837 0.0000 0.0000 0.090 0.926 DEPTA -0.0163** 0.0069 -2.360 0.025 -0.0105*** 0.0026 -3.980 0.000 BANKSIZE -0.0023*** 0.0005 -4.960 0.000 0.0000 0.0001 -0.170 0.866 GDP 0.1507*** 0.0200 7.530 0.000 0.1124*** 0.0107 10.540 0.000 INF 0.0493 0.0329 1.500 0.144 0.0030 0.0144 0.210 0.838 _cons 0.0687*** 0.0107 6.420 0.000 0.0300*** 0.0026 11.570 0.000 AR(1) p-
value
0,002 AR(1) p-
value
0,053
AR(2) p- value
0,295 AR(2) p-
value
0,226
Hansen Test
0,176
Hansen Test
0,141
Number of groups
31 Number of
groups
31
Number of instruments
26 Number of
instruments
28
Second stage F-test p-value
0,000 Second
stage F-test p-value
0,0000
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA17.0
(Ghi chú: *,**,*** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5% và 1%) Kết quả ước lượng mô hình ở bảng 4.47 cho thấy các mô hình đều có giá trị p_value của kiểm định AR1 nhỏ hơn 10% và giá trị p_value của kiểm định AR2 lớn hơn
10%. Đồng thời giá trị p_value của kiểm định Hansen lớn hơn 10%. Như vậy, các biến công cụ được sử dụng trong ước lượng SGMM là phù hợp. Đồng thời, kết quả ước lượng SGMM cũng thỏa mãn số biến công cụ nhỏ hơn số nhóm. Như vậy, kết quả ước lượng là đáng tin cậy để tiến hành phân tích. Bảng 4.47 cho thấy, hệ số hồi quy của biến ICO- non là 0.0040 mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Như vậy, TNNL đã làm gia tăng hiệu suất sử dụng tài sản của các NHTM. Đồng thời, kết quả ước lượng mô hình với các thành phần của TNNL cho thấy TNNL từ hoạt động dịch vụ và TNNL từ hoạt động khác của ngân hàng là những nguyên nhân chính làm gia tăng hiệu suất sử dụng tài sản của các NHTM.
Tiếp theo, để đánh giá xem HQHĐ của các NHTM có gia tăng hay không, tác giả tiến hành kiểm định tác động của TNNL và các thành phần của TNNL đến tỷ lệ chi phí lãi và chi phí tương tự trên tổng tài sản. Kết quả ước lượng được trình bày trong bảng bên dưới:
Bảng 4.48. Kết quả ước lượng theo SGMM đối với TER
TER (mô hình hồi quy 4) TER (mô hình hồi quy 3) Coef. Std. Err. z P>/z/ Coef. Std. Err. z P>/z/
ICO_com 0.0001 0.0100 0.010 0.994 ICO_Trad 0.0033 0.0095 0.350 0.726 ICO_oth 0.0256* 0.0138 1.850 0.074
ICO-non -0.0026* 0.0015 -1.740 0.092
LOANTA -0.0070** 0.0029 -2.410 0.022 -0.0024 0.0017 -1.390 0.173 NPL -0.0003** 0.0001 -2.590 0.015 -0.0002** 0.0001 -2.300 0.028 EQTA -0.0001 0.0002 -0.550 0.589 0.0001 0.0001 0.780 0.441 DEPTA -0.0040 0.0059 -0.690 0.498 0.0023 0.0036 0.630 0.536 BANKSIZE -0.0025*** 0.0004 -5.510 0.000 -0.0021*** 0.0004 -5.220 0.000 GDP 0.1323*** 0.0189 6.990 0.000 0.1386*** 0.0139 9.950 0.000 INF 0.0499 0.0357 1.400 0.173 0.0470** 0.0203 2.320 0.027 _cons 0.0587*** 0.0097 6.050 0.000 0.0464*** 0.0080 5.800 0.000
AR(1) p- value
0,001 AR(1) p-
value
0,000
AR(2) p- value
0,884 AR(2) p-
value
0,790
Hansen Test
0,266
Hansen Test
0,122
Number of groups
31 Number of
groups
31
Number of instruments
26 Number of
instruments
25
Second stage F-test p-value
0,000 Second
stage F-test p-value
0,0000
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA17.0
(Ghi chú: *,**,*** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5% và 1%) Kết quả ước lượng mô hình ở bảng 4.48 cho thấy các mô hình đều có giá trị p_value của kiểm định AR1 nhỏ hơn 10% và giá trị p_value của kiểm định AR2 lớn hơn 10%. Đồng thời giá trị p_value của kiểm định Hansen lớn hơn 10%. Như vậy, các biến công cụ được sử dụng trong ước lượng SGMM là phù hợp. Đồng thời, kết quả ước lượng SGMM cũng thỏa mãn số biến công cụ nhỏ hơn số nhóm. Như vậy, kết quả ước lượng là đáng tin cậy để tiến hành phân tích.
Bảng 4.48 cho thấy, hệ số hồi quy của biến ICO-non là -0.0026 mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Như vậy, TNNL chẳng những không làm phát sinh thêm chi phí mà còn làm giảm chi phí lãi và chi phí tương tự của các NHTM. Kết hợp với kết quả ước lượng ở bảng 4.48, có thể thấy TNNL một mặt đã làm gia tăng hiệu suất sử dụng tài sản, mặt khác lại làm giảm chi phí lãi và chi phí tương tự. Kết quả tất yếu là dẫn đến gia tăng HQHĐ của các NHTM.
Đồng thời, kết quả ước lượng mô hình với các thành phần của TNNL cho thấy chỉ có TNNL từ hoạt động khác của ngân hàng có thể làm tăng chi phí của các NHTM.
Tuy nhiên, kết hợp với kết quả ước lượng ở bảng 4.48 có thể thấy mức tăng hiệu suất sử
dụng tài sản còn lớn hơn so với mức tăng chi phí (0.0554 lớn hơn 0.0256). Như vậy, kết quả tất yếu cũng dẫn đến gia tăng HQHĐ của các NHTM.
Cuối cùng, tác giả tiếp tục kiểm định tác động của TNNL và các thành phần của TNNL đến tỷ lệ chi phí hoạt động dịch vụ trên tổng tài sản. Kết quả ước lượng được trình bày trong bảng bên dưới:
Bảng 4.49. Kết quả ước lượng theo SGMM đối với STA
STA (mô hình hồi quy 4) STA (mô hình hồi quy 3) Coef. Std.
Err.
z P>/z/ Coef. Std. Err. z P>/z/
ICO_com -0.00002 0.0007 -0.030 0.976 ICO_Trad 0.00113 0.0007 1.690 0.102 ICO_oth -0.00303** 0.0012 -2.620 0.014
ICO-non -0.00023 0.0005 -0.520 0.608
LOANTA 0.00048* 0.0003 1.740 0.093 -0.00004 0.0001 -0.260 0.799 NPL 0.00003** 0.0000 2.240 0.032 -0.00001 0.0000 -1.500 0.144 EQTA -0.00002 0.0000 -1.270 0.213 0.00001 0.0000 0.700 0.489 DEPTA -0.00134 0.0008 -1.610 0.118 0.00005 0.0003 0.150 0.882 BANKSIZE 0.00020*** 0.0000 4.650 0.000 0.00004 0.0000 1.610 0.118 GDP 0.00381* 0.0019 2.020 0.052 0.00509*** 0.0006 7.850 0.000 INF 0.00010 0.0030 0.030 0.973 -0.00129 0.0018 -0.700 0.487
_cons -
0.00414***
0.0009 -4.810 0.000 -0.00082** 0.0004 -2.210 0.035
AR(1) p- value
0,037 AR(1) p-
value
0,091
AR(2) p- value
0,146 AR(2) p-
value
0,103
Hansen Test
0,502
Hansen Test
0,323
Number of groups
31 Number of
groups
31
Number of instruments
26 Number of
instruments
26
Second stage F-test p-value
0,000 Second
stage F-test p-value
0,0000
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA17.0
(Ghi chú: *,**,*** tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5% và 1%) Kết quả ước lượng mô hình ở bảng 4.49 cho thấy các mô hình đều có giá trị p_value của kiểm định AR1 nhỏ hơn 10% và giá trị p_value của kiểm định AR2 lớn hơn 10%. Đồng thời giá trị p_value của kiểm định Hansen lớn hơn 10%. Như vậy, các biến công cụ được sử dụng trong ước lượng SGMM là phù hợp. Đồng thời, kết quả ước lượng SGMM cũng thỏa mãn số biến công cụ nhỏ hơn số nhóm. Như vậy, kết quả ước lượng là đáng tin cậy để tiến hành phân tích.
Bảng 4.49 cho thấy, hệ số hồi quy của biến ICO-non là -0.00023 mang giá trị âm và không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Như vậy, TNNL không làm phát sinh thêm chi phí hoạt động dịch vụ của các NHTM. Đồng thời, kết quả ước lượng mô hình với các thành phần của TNNL cho thấy TNNL từ hoạt động khác của ngân hàng thậm chí còn làm giảm chi phí hoạt động dịch vụ của các NHTM. Như vậy, kết quả tất yếu cũng dẫn đến gia tăng HQHĐ của các NHTM.
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu về tác động của TNNL với các biến ICO- non, ICO-com, ICO-trad và ICO-oth đến HQHĐ của các NHTM Việt Nam với các biến phụ thuộc là ROA, ROE, TE và SE. Kết quả hồi quy của 32 NHTM trong giai đoạn từ 2012-2022 bằng phương pháp ước lượng Pooled – OLS, FEM, REM cùng với các kiểm định liên quan. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình REM là lựa chọn phù hợp cho TE và FEM là lựa chọn phù hợp cho ROE, ROA và SE. Sau khi xử lý bằng FGLS và SGMM, mô hình cho thấy các biến tác động đến HQHĐ của NHTM trong đó các biến ICO-non, ICO- com, ICO-trad và ICO-oth đều có tác động tích cực đến HQHĐ của NHTM. Bên cạnh đó, các biến LOANTA, EQTA, DEPTA, BANKSIZE và INF cũng
có tác động cùng chiều đến HQHĐ và biến NPL, GDP có tác động ngược chiều đến HQHĐ. Kết quả nghiên cứu phù hợp với kỳ vọng đặt ra ban đầu.
Chương tiếp theo sẽ trình bày những hàm chính sách, những giới hạn trong nghiên cứu và định hướng cho những nghiên cứu chuyên sâu hơn.