CHƯƠNG 4. MÔ HÌNH VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.6. Kết quả hồi quy các yếu tố tác động đến mức độ cạnh tranh
4.6.2. Thảo luận kết quả hồi quy
Trong phần này luận văn thực hiện ước lượng mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động mức độ cạnh tranh bởi phương pháp hồi quy GMM để có thể khắc phục vấn đề nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan đang tồn tại trong mô hình nghiên cứu khi hồi quy bởi OLS. Bảng kết quả hồi quy được trình bày trong bảng 4.7. Trước khi tiến hành thảo luận các kết quả đạt được, luận văn xem liệu kết quả thu được từ phương pháp hồi quy GMM có đáng tin cậy hay không bằng cách kiểm tra xem (1) tự tương quan và (2) mối tương quan giữa các biến công cụ và phần dư của mô hình. Cụ thể, trong luận văn này, kiểm định AR(2) và Hansen lần lượt được sử dụng để kiểm tra xem có tồn tại hiện tượng tự tương quan không với giả thuyết H0: không tồn tại tự tương quan bậc 02 và các biến công cụ có tương quan với phần dư mô hình nghiên cứu hay không với giả thuyết H0: các biến công cụ được sử dụng trong phương pháp GMM không tương quan với phần dư mô hình.
Dựa vào bảng kết quả 4.7, kết quả kiểm định AR(2) có giá trị p-value lần lượt là 0.804 và 0.721 ở hai phương trình không có và có biến vĩ mô. Do đó, luận văn không thể bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định. Điều này ngụ ý rằng không tồn tại vấn đề tự tương quan trong mô hình nghiên cứu khi ước lượng bởi phương pháp hồi quy GMM.
Tương tự vậy, kết quả kiểm định Hansen có giá trị p –value lần lượt là 0.305 và 0.225 ở hai phương trình không có và có biến vĩ mô. Do đó, luận văn không thể bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định. Điều này minh chứng cho việc các biến công cụ không tương quan với phần dư của mô hình nghiên cứu. Cho nên các biến công cụ này có thể được sử dụng để khắc phục vấn đề nội sinh. Từ hai kết quả kiểm định, luận văn tin rằng kết quả thu được từ phương pháp hồi quy GMM là đáng tin cậy.
Bảng 4.7 cho thấy rằng hệ số hồi quy của biến trễ của biến phụ thuộc có giá trị dương trong cả 02 phương trình không có và có biến vĩ mô (với hệ số hồi quy lần lượt là 0.4522 và 0.4588) ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Điều này cho thấy rằng sức mạnh thị trường trong kỳ trước tăng 1% thì sẽ có thể làm gia tăng khoảng 0.4522% - 0.4588%
sức mạnh thị trường trong kỳ này. Nói cách khác, các ngân hàng có sức mạnh thị trường càng cao (ít cạnh tranh) ở năm trước thì sẽ có sức mạnh thị trường cao hơn trong năm hiện tại.
Vốn ngân hàng được đại diện bởi Cap thể hiện mối quan hệ ngược chiều với chỉ số Lerner của các ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê 1% với hệ số hồi quy lần lượt trong phương trình không có và có biến vĩ mô là -0.9269 và -0.4977. Kết quả này cho thấy rằng vốn ngân hàng gia tăng 1% thì sẽ làm cho chỉ số Lerner của các ngân hàng suy giảm khoảng 0.4977% - 0.9669%. Điều này ngụ ý rằng các ngân hàng có vốn chủ sở hữu càng cao thì sẽ càng làm giảm sức mạnh thị trường được đo lường bởi chỉ số Lerner, nói cách khác, các ngân hàng này phải cạnh tranh nhiều hơn so với các ngân hàng khác. Kết quả này trái ngược với các bằng chứng thực nghiệm được tìm thấy trước đây bởi Claessens và Laeven (2004), Delis và Pagoulatos (2009), Simpasa (2010) và Delis (2012) nhưng lại phù hợp với các phát hiện của Bikker và Haff (2002), Turk –
Ariss (2009). Có thể giải thích kết quả này như là các ngân hàng càng có vốn chủ sở hữu càng cao trong cơ cấu tổng tài sản thì sẽ càng có chi phí vốn càng cao, bởi vì so với các nguồn huy động khác (tiền gửi khách hàng…), huy động vốn dưới hình thức phát hành cổ phiếu tại các ngân hàng được cho rằng là tốn kém nhất (Garcia – Suaza và các cộng sự, 2012; Allen và các cộng sự, 2014). Khi chi phí vốn của ngân hàng càng cao thì sẽ càng làm giảm sức mạnh thị trường của các ngân hàng, cho nên mức độ cạnh tranh của ngân hàng so với các ngân hàng khác sẽ gia tăng đáng kể.
Bảng 4.7. Kết quả hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ cạnh tranh của các NHTMCP Việt Nam
Lerner Hệ số
(1)
Hệ số (2) Lerner(-1) 0.4522***
(10.45)
0.4588***
(7.96)
Cap -0.9269***
(-7.74)
-0.4977**
(-2.12)
Size -0.0180**
(-2.54)
-0.0289***
(-3.38)
Llp 4.0579***
(4.12)
2.6193***
(3.76)
Eff -0.2035***
(-10.57)
-0.1193***
(-4.29)
Inf -0.3026***
(-8.33)
Gdpgr 0.6313*
(1.76) Hệ số chặn 0.9157*** 1.1774***
(3.96) (4.02)
Số nhóm 24 24
Số biến công cụ 21 22
AR(1) 0.014 0.004
AR(2) 0.804 0.721
Hansen 0.305 0.225
Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm định lượng Stata 13.
Trong đó, Lerner đại diện cho mức độ cạnh tranh được tính bởi chỉ số Lerner trong phần 4.3.1 của luận văn, Lerner(-1) là giá trị trễ của Lerner, Cap là vốn ngân hàng được xác định bởi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, Size là quy mô ngân hàng được xác định bởi logarit tự nhiên của tổng tài sản, Llp đại diện cho rủi ro tín dụng được xác định bởi chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng trên dư nợ cho vay, Eff đại diện cho hiệu quả chi phí được xác định bởi tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động, Gdpgr là tăng trưởng kinh tế được xác định bởi phần trăm thay đổi trong GDP của Việt Nam ở năm t so với năm t – 1, Inf là lạm phát được xác định bởi phần trăm thay đổi trong chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam ở năm t so với năm t – 1.
AR(1) và AR(2) xem xét vấn đề tự tương quan bậc 01 và bậc 02. Hansen xem xét mối tương quan giữa các biến công cụ và phần dư mô hình nghiên cứu. Ngoài ra, *, ** và
*** lần lượt thể hiện mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%.
Tương tự với vốn ngân hàng, quy mô ngân hàng được đại diện bởi Size thể hiện mối quan hệ ngược chiều với chỉ số Lerner của các ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê 5% với hệ số hồi quy lần lượt trong phương trình không có và có biến vĩ mô là -0.0180 và -0.0289. Kết quả này cho thấy rằng quy mô ngân hàng gia tăng 1% thì sẽ làm cho chỉ số Lerner của các ngân hàng suy giảm khoảng 0.018% - 0.0289%. Điều này ngụ ý rằng các ngân hàng có quy mô càng lớn thì sẽ càng làm giảm sức mạnh thị trường được đo lường bởi chỉ số Lerner, nói cách khác, các ngân hàng này phải cạnh tranh nhiều hơn so với các ngân hàng khác. Kết quả này trái ngược với các bằng chứng thực
nghiệm được tìm thấy trước đây bởi Aboagye và các cộng sự (2008), Delis và Pagoulatos (2009) và Delis (2012) nhưng lại phù hợp với các phát hiện của Fernandez de Guevara và Maudos (2007). Có thể giải thích kết quả này như là các ngân hàng có quy mô lớn tại Việt Nam trong mẫu nghiên cứu tính thời điểm năm 2017 chủ yếu là các ngân hàng đã trải qua các thương vụ mua lại và sáp nhập với các ngân hàng hoạt động yếu kém. Cho nên sau hoàn tất các thương vụ này, các ngân hàng có quy mô lớn phải đối mặt với vấn đề vốn hoạt động cũng như đảm bảo các tỷ lệ an toàn vốn theo quy định bởi NHNN. Kết quả là các ngân hàng này dường như phải huy động vốn liên tục, thậm chí phải chấp nhận chi phí cao để huy động. Điều này sẽ làm giảm sức mạnh thị trường, và phải cạnh tranh nhiều hơn. Bên cạnh đó, NHTMCP Sài gòn Thương tín (Sacombank) là một trường hợp ví dụ điển hình cho lập luận này. Theo đó, Sacombank đã sáp nhập NHTMCP Phương Nam và phải liên tục gia tăng lãi suất huy động để tăng huy động vốn của ngân hàng nhằm (1) đủ nguồn vốn để cho vay khách hàng và (2) đảm bảo các tỷ lệ an toàn vốn theo quy định của NHNN không bị vi phạm. Điều này làm cho sức mạnh thị trường của Sacombank bị suy giảm đáng kể và phải cạnh tranh với các ngân hàng nhiều hơn.
Rủi ro tín dụng được đại diện bởi Llp thể hiện mối quan hệ cùng chiều với chỉ số Lerner của các ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê 1% với hệ số hồi quy lần lượt trong phương trình không có và có biến vĩ mô là 4.5079 và 2.6193. Kết quả này cho thấy rằng chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng gia tăng 1% thì sẽ làm cho chỉ số Lerner của các ngân hàng gia tăng khoảng 2.6193% - 4.5079%. Điều này ngụ ý rằng các ngân hàng có thực hiện trích lập càng nhiều chi phí trích lập dự phòng rủi ro tín dụng thì sẽ càng giúp ngân hàng cải thiện sức mạnh thị trường được đo lường bởi chỉ số Lerner, nói cách khác, các ngân hàng này sẽ cạnh tranh ít hơn so với các ngân hàng khác. Kết quả này trái ngược với bằng chứng thực nghiệm được tìm thấy trước đây bởi Simpasa (2010). Tuy nhiên, có thể giải thích kết quả này như là các ngân hàng càng có chi phí trích lập dự phòng càng nhiều sẽ càng có động cơ gia tăng lãi suất cho vay để
bù đắp rủi ro tín dụng mà ngân hàng đang phải đối mặt (Maudos và Fernández de Guevara, 2004). Khi đó chênh lệch giữa giá và chi phí biên của ngân hàng sẽ trở nên cao hơn, điều này hàm ý rằng các ngân hàng sẽ có sức mạnh thị trường cao hơn so với các ngân hàng khác. Nói cách khác, các ngân hàng sẽ ít cạnh tranh hơn.
Hiệu quả chi phí được đại diện bởi Eff thể hiện mối quan hệ ngược chiều với chỉ số Lerner của các ngân hàng ở mức ý nghĩa thống kê 1% với hệ số hồi quy lần lượt trong phương trình không có và có biến vĩ mô là -0.2035 và -0.1193. Kết quả này cho thấy rằng chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động của các ngân hàng gia tăng 1% thì sẽ làm cho chỉ số Lerner của các ngân hàng suy giảm khoảng 0.1193% - 0.2035%.
Điều này ngụ ý rằng các ngân hàng càng chi nhiều chi phí hoạt động so với tổng thu nhập hoạt động (hiệu quả chi phí thấp) thì sẽ càng làm ngân hàng suy giảm sức mạnh thị trường được đo lường bởi chỉ số Lerner, nói cách khác, các ngân hàng này sẽ cạnh tranh nhiều hơn so với các ngân hàng khác. Kết quả này trái ngược với bằng chứng thực nghiệm được tìm thấy trước đây bởi Weill (2004) nhưng phù hợp với kết quả của Mauods và Nagore (2005), Fernandez de Guevara và các cộng sự (2005), Aboagye và các cộng sự (2008). Có thể giải thích kết quả như là các ngân hàng có hiệu quả chi phí thấp thường cho thấy sự yếu kém trong cơ chế quản trị điều hành ngân hàng (Berger và DeYoung, 1997). Khi đó các ngân hàng có khuynh hướng định giá lãi suất huy động và lãi suất cho vay không phù hợp với ngân hàng cũng như với các đối thủ cạnh tranh trong ngành. Điều này làm cho sức mạnh thị trường của các ngân hàng suy giảm, kết quả là ngân hàng này phải cạnh tranh với các ngân hàng khác nhiều hơn.
Lạm phát được đại diện bởi Inf cho thấy mối tương quan âm với chỉ số Lerner của các ngân hàng ở mức ý nghĩa 1% với hệ số hồi quy là -0.3026. Kết quả này có nghĩa là khi lạm phát của Việt Nam gia tăng 1% thì sẽ làm cho chỉ số Lerner của các ngân hàng suy giảm 0.3026%. Điều này ngụ ý rằng khi lạm phát Việt Nam càng cao thì sẽ càng làm giảm sức mạnh thị trường được đo lường bởi chỉ số Lerner, nói cách khác, các ngân hàng đang hoạt động tại Việt Nam phải cạnh tranh nhiều hơn. Kết quả này
phù hợp với bằng chứng thực nghiệm của Aboagye và các cộng sự (2008), Delis và Pagoulatos (2009) và Simpasa (2010).
Tăng trưởng kinh tế được đại diện bởi Gdpgr cho thấy mối tương quan dương với chỉ số Lerner của các ngân hàng ở mức ý nghĩa 1% với hệ số hồi quy là 0.6313.
Kết quả này có nghĩa là khi tăng trưởng kinh tế của Việt Nam gia tăng 1% thì sẽ làm cho chỉ số Lerner của các ngân hàng gia tăng 0.6313%. Điều này ngụ ý rằng khi tăng trưởng kinh tế của Việt Nam càng cao thì sẽ càng cải thiện sức mạnh thị trường được đo lường bởi chỉ số Lerner, nói cách khác, các ngân hàng đang hoạt động tại Việt Nam sẽ không phải cạnh tranh nhiều. Kết quả này trái ngược với phát hiện của Delis và Pagoulatos (2009) nhưng lại phù hợp với bằng chứng thực nghiệm của Fernandez de Guevara và các cộng sự (2005).
Kết luận chương 4
Tóm lại, kết quả khảo sát và kiểm định của mô hình đã thể hiện được sự tác động của các yếu tố như vốn ngân hàng, quy mô ngân hàng, rủi ro tín dụng, hiệu quả chi phí, tăng trưởng kinh tế, lạm phát đến mức độ cạnh tranh của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Qua đó, các nhà quản trị ngân hàng có thể tự điều chỉnh chiến lược cũng như hoạt động để đạt được hiệu quả kinh doanh tốt nhất, đảm bảo được khả năng cạnh tranh của mình với những đối thủ trong ngành.