CHƯƠNG 2. LÝ LUẬN TỔNG QUAN VỀ MỨC ĐỘ CẠNH TRANH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
2.1. Cơ sở lý thuyết
2.1.3. Đo lường cạnh tranh
2.1.3.2. Phương pháp phi cấu trúc
Các hạn chế trong phương pháp cấu trúc đã dẫn đến nhiều sự cố gắng để thu thập các bằng chứng thực nghiệm về bản chất của cạnh tranh bằng cách quan sát việc thực hiện của các công ty một cách trực tiếp. Do đó, phương pháp đo lường cạnh tranh phi cấu trúc được ra đời nhằm để khắc phục các hạn chế trong phương pháp cấu trúc.
Theo đó, phương pháp phi cấu trúc đã đề xuất nhiều cách đo lường khác nhau dựa trên các dữ liệu đầu vào và các giả định khác nhau. Cụ thể, Carbo –Valverde và các cộng sự (2009) đã chỉ ra rằng thế hệ đầu tiên của các cách đo lường theo phương pháp phi cấu trúc là dựa trên lý thuyết độc quyền (lý thuyết cạnh tranh tân cổ điển). Các mô hình đo lường cạnh tranh này bao gồm chỉ số Lerner ( Lerner, 1934), mô hình Iwata (Iwata, 1974), mô hình Bresnahan (Bresnahan, 1982), mô hình Lau (Lau, 1982) và mô hình đo lường của Panzar và Rosse (1987). Trong khi đều dựa trên một khuôn khổ lý thuyết chung, nhưng các kết quả đo lường cạnh tranh từ các mô hình đo lường này lại có sự khác biệt (Carbo – Valverde và các cộng sự, 2009; Liu và các cộng sự, 2013).
Thế hệ thứ hai của phương pháp đo lường phi cấu trúc tập trung vào sự năng động của thị trường và do đó phù hợp với lý thuyết cạnh tranh của trường phái Áo (Austrian). Các cách đo lường này bao gồm Sự bền vững của lợi nhuận (Persistence of Profits) được phát triển bởi Mueller (1977, 1986) và chỉ số Boone được đề xuất bởi Boone (2008) trong thời gian gần đây.
Mô hình Panzar – Rosse
Một trong các mô hình đo lường cạnh tranh được sử dụng rộng rãi nhất trong các nghiên cứu trước đây khi phân tích cạnh tranh trong ngành ngân hàng là mô hình Panzar – Rosse, được đề xuất bởi Panzar và Rosse (1987). Đây là dạng mô hình đã được tối giản, theo đó, mô hình này đo lường trực tiếp mức độ cạnh tranh bằng cách giải thích ảnh hưởng của sự thay đổi chi phí đầu vào đến doanh thu của công ty tối đa
hóa lợi nhuận trong dài hạn. Lý thuyết nền tảng của mô hình P-R là sự thay đổi trong chi phí đầu vào của công ty tối đa hóa lợi nhuận có thể ảnh hưởng đến giá đầu ra và doanh số bán hàng của công ty (và do đó sẽ làm thay đổi doanh thu của công ty) tùy thuộc vào mức độ cạnh tranh của công ty trong ngành. Do đó, mô hình này giải thích độ co giãn của tổng doanh thu đối với sự thay đổi trong chi phí đầu vào để đo lường mức độ cạnh tranh.
Do đó, chỉ số H được mô hình hóa theo phương trình sau:
Trong đó,
log 𝑅𝑖𝑡 là logarit tự nhiên của tổng doanh thu của công ty i ở năm t 𝑤𝑗𝑖𝑡 là chi phí đầu vào j của ngân hàng i trong năm t
𝑋𝑖𝑡 là vetor các biến kiểm soát ngoại sinh và 𝑢𝑖𝑡 là ‘sai số mô hình nghiên cứu
Theo đó, chỉ số H được tính toán bằng cách tính tổng của các hệ số co giãn của doanh thu đối với sự thay đổi trong chi phí đầu vào:
Trong đó, j = 1, …. , J là số yếu tố đầu vào được đưa vào mô hình nghiên cứu.
Hơn thế nữa, trong lĩnh vực ngân hàng, đầu ra của ngân hàng thường được xem như là cho vay, tổng tài sản sinh lời, hoặc tổng tài sản và do đó, giá đầu ra sẽ được đại diện bởi tỷ lệ thu nhập từ lãi trên cho vay, tổng thu nhập lãi thuần hoặc tổng doanh thu.
Trong khi đó, đầu vào của ngân hàng thường được xác định như là tiền gửi, nguồn nhân lực và tài sản cố định và do đó chi phí đầu vào thường được đại diện bởi tỷ lệ chi phí từ lãi trên tiền gửi, chi phí nhân viên và chi phí ngoài lãi khác.
log 𝑅𝑖𝑡 = 𝛼 + ∑ 𝛽𝑖 ∗ 𝑤𝑗𝑖𝑡
𝐽
𝑗=1
+ 𝜃′∗ 𝑋𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 (Panzar & Rosse,1987)
𝐻 = ∑ 𝛽𝑗
𝐽
𝑗=1
(Panzar & Rosse,1987)
Dựa trên giả định hành vi tối đa hóa lợi nhuận của các công ty và giả định thị trường đang trong trạng thái cân bằng dài hạn, thì có thể thấy rằng trong môi trường kinh doanh độc quyền hoàn toàn, tổng doanh thu sẽ suy giảm khi chi phí đầu vào gia tăng. Khi doanh nghiệp độc quyền hoạt động ở phần co giãn giá của đường cầu, giá đầu ra sẽ gia tăng tương ứng với sự gia tăng trong chi phí đầu vào, dẫn đến số lượng bán hàng suy giảm và do đó kéo theo tổng doanh thu giảm. Cho nên, chỉ số H sẽ mang giá trị âm (H<0) với thị trường độc quyền hoàn toàn. Trong trường hợp thị trường cạnh tranh độc quyền, sự gia tăng trong chi phí đầu vào sẽ làm gia tăng chi phí biên và dẫn đến quyết định rời bỏ ngành của các công ty hoạt động thua lỗ và do đó sẽ làm gia tăng doanh thu thuần, do đó 0 < H < 1. Trong trường hợp cạnh tranh hoàn hảo, do điều kiện gia nhập và rời bỏ ngành tương đối lỏng lẻo, sự gia tăng trong chi phí đầu vào sẽ làm cho tổng doanh thu thuần gia tăng tương ứng với H = 1.
Mô hình P – R được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu thực nghiệm trước đây bao gồm các nghiên cứu ngành ngân hàng ở Việt Nam. Tính ưa chuộng của mô hình P – R xuất phát từ tính đơn giản của mô hình và yêu cầu dữ liệu tương đối ít do mô hình P – R là dạng mô hình đã tối giản nên chỉ yêu cầu các chi phí đầu vào và doanh thu của ngân hàng. Hơn thế nữa, các ngân hàng ở các quốc gia đang phát triển thì có quy mô tương đối nhỏ hơn và ít quan sát hơn, cho nên mô hình P – R sẽ trở nên thuận tiện để sử dụng nhằm mục đích đo lường mức độ cạnh tranh.
Bảng 2.1. Chỉ số H của mô hình Panzar – Rosse và tình trạng cạnh tranh
Chỉ số H Tình trạng cạnh tranh
H < 0 Độc quyền hoàn toàn
0 < H < 1 Cạnh tranh độc quyền
H = 1 Cạnh tranh hoàn hảo
Nguồn: Panzar & Rosse (1987) Mặc dù mô hình P – R tương đối đơn giản, nhưng mô hình P – R vẫn tồn tại một số hạn chế nhất định và dẫn đến sự suy giảm trong việc sử dụng cách đo lường này để
tính toán mức độ cạnh tranh của các ngân hàng trong các công trình học thuật trên thế giới. Đầu tiên, mô hình P – R là mô hình đã tối giản, cho nên mô hình này không cung cấp các thông tin về hành vi cạnh tranh của các ngân hàng cũng như sự phụ thuộc giữa các đối thủ cạnh tranh trong ngành. Một số chỉ trích khác có liên quan đến giả định cân bằng trong dài hạn, điều này có nghĩa là tỷ suất sinh lợi (đã điều chỉnh rủi ro) thì không có tương quan đáng kể với chi phí đầu vào (Shaffer, 1982). Theo Bikker và các cộng sự (2012), sự cùng tồn tại của các doanh nghiệp có quy mô khác nhau trong cùng một thị trường là bằng chứng rõ ràng cho sự mất cân bằng đã làm giảm độ tin cậy của kiểm định P – R, và do đó làm cho mô hình P – R không phù hợp với các doanh nghiệp có quy mô khác nhau trong cùng một ngành.
Hơn thế nữa, việc giải thích theo khía cạnh kinh tế về độ lớn của chỉ số H cũng đã được đặt câu hỏi bởi vì các nghiên cứu lý thuyết đã cho thấy rằng chỉ số H có thể mang giá trị âm ngay cả trong điều kiện cạnh tranh cao và thậm chí mang giá trị dương trong một môi trường độc quyền, điều này ngược lại với các tiêu chuẩn đã đề cập trong bảng 2.1. Bên cạnh đó, các nghiên cứu trước đây cũng cho rằng sự thay đổi trong giá trị của chỉ số H cũng làm cho chỉ số H khó có thể phân tích được tác động của sự thay đổi chính sách đến mức độ cạnh tranh khi chỉ số H được giả định là không liên tục (Leon, 2015). Chẳng hạn như sự gia tăng trong chỉ số H từ 0.4 đến 0.6 thì không hàm ý cho thấy sự gia tăng hay suy giảm trong mức độ cạnh tranh mà chỉ có thể cho thấy rằng môi trường cạnh tranh độc quyền.
Mô hình Sự bền vững của lợi nhuận
Mô hình sự bền vững của lợi nhuận (POP) cho thấy cạnh tranh là một quá trình động (dynamic process), trong đó việc gia nhập ngành và rời bỏ ngành của các công ty thúc đẩy lợi nhuận vượt trội ngắn hạn của họ. Do đó, mô hình này đo lường mức độ cạnh tranh từ sự thay đổi trong mức độ bền vững của lợi nhuận theo thời gian. Tốc độ điều chỉnh hoặc tốc độ hội tụ trong lợi nhuận của các công ty hoặc ngành về mức lợi nhuận trong dài hạn phản ánh mức độ cạnh tranh của ngành: tốc độ điều chỉnh càng
nhanh, mức độ cạnh tranh càng cao. Ngược lại, tốc độ điều chỉnh càng chậm, thì cho thấy tính bền vững của lợi nhuận càng mạnh mẽ và do đó mức độ cạnh tranh tương đối thấp. Mô hình sự bền vững của lợi nhuận thừa nhận rằng không có gì đảm bảo rằng lợi nhuận và cấu trúc thị trường có thể được quan sát tại bất kỳ thời điểm nào đạt được trạng thái cân bằng và do đó sẽ không phản ánh được mức độ cạnh tranh trên thị trường, nói cách khác, không tồn tại vấn đề cân bằng trong dài hạn. Cho nên mô hình này bác bỏ tính chất tĩnh trong mô hình Cấu trúc – thực hiện – hiệu quả và mô hình P – R đã thảo luận trong phần trên, cho nên có thể thấy rằng cạnh tranh là một quá trình động.
Mô hình sự bền vững của lợi nhuận trong các nghiên cứu thực nghiệm được sử dụng bằng cách ước lượng mô hình tự hồi quy bậc 01 AR(1):
Trong đó, 𝜋𝑖𝑡 là lợi nhuận của ngân hàng i ở thời điểm t (chẳng hạn như tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản), và 𝜋𝑖𝑡−1 là lợi nhuận của ngân hàng i ở thời điểm t – 1. 𝛾𝑖 thể hiện mức độ bền vững của lợi nhuận và có thể được hiểu như sau: nếu 𝛾𝑖 = 0 thì không có mối tương quan giữa 𝜋𝑖𝑡 và 𝜋𝑖𝑡−1, điều này cho thấy rằng thị trường cạnh tranh hoàn hảo. Nếu 0 < 𝛾𝑖 < 1 thì cho thấy tồn tại mối tương quan dương giữa 𝜋𝑖𝑡 và 𝜋𝑖𝑡−1, hay nói cách khác cho thấy được sự bền vững của lợi nhuận.
Các nghiên cứu thực nghiệm đã sử dụng mô hình sự bền vững của lợi nhuận bao gồm Genay và các cộng sự (2000) đã sử dụng mô hình này để đo lường mức độ cạnh tranh của các ngân hàng ở Mỹ, Goddard và các cộng sự (2004) đã đánh giá lợi nhuận của các ngân hàng ở Châu Âu, Zhao và các cộng sự (2010) đo lường mức độ cạnh tranh của ngành ngân hàng ở Ấn Độ. Ngoài ra, Biekpe (2011) và Poshakwale và Qian (2011) đã sử dụng mô hình này để đo lường tình trạng cạnh tranh của ngành ngân hàng ở Ghân và Ai cập.
Mặc dù đạt được nhiều ưu điểm khi khắc phục được các hạn chế của các cách đo lường trước đây, nhưng do đặc thù của mô hình sự bền vững của lợi nhuận là cần
𝜋𝑖𝑡 = 𝛼𝑖+ 𝛾𝑖 ∗ 𝜋𝑖𝑡−1+ 𝑢𝑖𝑡 (Mueller, 1977)
phải thu thập đủ số liệu chuỗi thời gian, điều này sẽ làm cho các nghiên cứu thực nghiệm gặp nhiều khó khăn, nhất là các nghiên cứu ở các quốc gia đang phát triển khi hệ thống ngân hàng hoạt động vẫn chưa thật sự lâu dài như các quốc gia đã phát triển.
Hơn thế nữa, lợi nhuận được sử dụng trong mô hình sự bền vững của lợi nhuận thì có nhiều cách đo lường và tùy thuộc vào việc đo lường mức độ cạnh tranh được đo lường ở thị trường cho vay (trong trường hợp này tỷ lệ thu nhập từ lãi trên chi phí biên của cho vay) hay là toàn bộ các hoạt động của ngân hàng (tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản hoặc lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu được sử dụng trong trường hợp này).
Chỉ số Boone
Một chỉ số dùng để đo lường mức độ cạnh tranh trong thời gian gần đây là chỉ số Boone, dựa trên nền tảng của giả thuyết cấu trúc hiệu quả. Ý tưởng chính của mô hình này là hiệu quả của công ty đạt được phần thưởng cao hơn trong một thị trường cạnh tranh hơn (Boone, 2008). Do đó cách đo lường Boone này cho rằng cạnh tranh sẽ thúc đẩy hiệu quả hoạt động của các công ty như các công ty hiệu quả hơn thì nhận được lợi ích nhiều hơn các công ty không hiệu quả. Các công ty hiệu quả sẽ có thể mở rộng hoạt động kinh doanh và do đó có thể gia tăng thị phần của công ty và khi đó sẽ gia tăng mức độ cạnh tranh trong thị trường. Khi mức độ cạnh tranh gia tăng, lợi nhuận và thị phần của các ngân hàng hiệu quả hơn sẽ tăng nhiều hơn so với các ngân hàng kém hiệu quả.
Chỉ số Boone được ước lượng từ phương trình lợi nhuận sau:
Trong đó,
𝑙𝑛𝜋𝑖 là lợi nhuận của ngân hàng i
𝑙𝑛𝑀𝐶𝑖 là chi phí biên của ngân hàng i, đại diện cho hiệu quả
𝛽 là chỉ số Boone, độ co giãn lợi nhuận hoặc chi phí và được sử dụng để đo lường mức độ cạnh tranh của các ngân hàng
𝑙𝑛𝜋𝑖 = 𝛼0+ 𝛽 ∗ 𝑙𝑛𝑀𝐶𝑖 + 𝜀𝑖 (Boone, 2008)
Hệ số hồi quy 𝛽 có thể mang giá trị âm khi mức độ hiệu quả cao sẽ có tương quan với chi phí biến thấp và mức độ lợi nhuận sẽ cao. Độ lớn của hệ số hồi quy 𝛽 đo lường mức độ cạnh tranh, chẳng hạn như giá trị tuyệt đối của 𝛽 càng lớn càng hàm ý mức độ cạnh tranh càng cao.
Mặc dù lợi nhuận và chi phí biên có thể được ước lượng ở giá trị tuyệt đối (cho phép mức lợi nhuận âm), việc sử dụng lợi nhuận dưới dạng log (bỏ qua các giá trị âm trong lợi nhuận) có thể dễ dàng sử dụng hệ số hồi quy như là độ co giãn. Đồng thời, việc tính toán chi phí biên của ngân hàng có thể được đo lường từ ước lượng một hàm chi phí.
Một ưu điểm của chỉ số Boone là trong thực tế có thể thấy rằng mối quan hệ giữa chi phí và lợi nhuận là liên tục, cho nên mức độ cạnh tranh cao hàm ý rằng giá trị tuyệt đối của chỉ số Boone lớn. Thứ hai, tương đối dễ dàng để có thể hồi quy mô hình Boone vì chỉ số Boone có thể thu được bằng cách hồi quy mô hình tuyến tính đơn giản.
Thứ ba, mô hình chỉ yêu cầu dữ liệu về lợi nhuận và chi phí, và làm cho chỉ số này trở nên phù hợp hơn với các nước đang phát triển, nơi mà việc thu thập dữ liệu là một thách thức lớn với các nhà nghiên cứu. Hơn thế nữa, chỉ số Boone có thể đo lường mức độ cạnh tranh dựa trên dữ liệu hẳng năm và như thế có thể dễ dàng đánh giá được tình hình tăng giảm mức độ cạnh tranh theo thời gian.
Mặc dù có nhiều ưu điểm từ việc khắc phục các hạn chế của các cách đo lường trước đây, nhưng không phải không có các chỉ trích đối với cách đo lường này. Cụ thể, giả định rằng các ngân hàng có hiệu quả cao hơn sẽ có thể gia tăng thị phần mà không có sự suy giảm trong giá có nghĩa là các khách hàng vẫn phải chấp nhận chi phí cao hơn khi sử dụng dịch vụ của ngân hàng có hiệu quả cao (van Leuvensteijn và các cộng sự, 2011). Thứ hai, có thể lập luận rằng mối quan hệ thực nghiệm giữa hiệu quả công ty và lợi nhuận thì không phải lúc nào cũng tuân theo khuôn khổ lý thuyết của Boone, khi mà các công ty có hiệu quả nhất luôn luôn là lớn nhất.