Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò then chốt trong nền kinh tế với chức năng cung ứng vốn, phân bổ hiệu quả các nguồn lực tài chính, thực hiện trung gian thanh toán, tạo tiền và là kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước. Tuy nhiên, hệ thống này cũng tiềm ẩn nguy cơ truyền dẫn rủi ro và gây bất ổn vĩ mô khi xuất hiện những cú sốc thanh khoản, gián đoạn cơ chế thanh toán liên ngân hàng hoặc tình trạng đóng băng tiền gửi. Đặc biệt, sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007–2009, mối quan hệ giữa mức độ cạnh tranh thị trường và sự ổn định của hệ thống ngân hàng trở thành trọng tâm thu hút sự chú ý của giới học thuật lẫn các nhà hoạch định chính sách.
Về mặt lý thuyết và thực nghiệm quốc tế, tác động của cạnh tranh đến sự ổn định ngân hàng tồn tại hai luồng quan điểm trái ngược:
- Quan điểm "Cạnh tranh – Bất ổn" (Competition – Fragility): Cạnh tranh gia tăng làm suy giảm tỷ suất lợi nhuận và giá trị đặc quyền kinh doanh (charter value), thúc đẩy các NHTM thực hiện hành vi chấp nhận rủi ro cao hơn, nới lỏng chuẩn tín dụng để thu hút khách hàng, dẫn đến nguy cơ gia tăng nợ xấu và bất ổn toàn hệ thống (Keeley, 1990; Allen và Gale, 2000; Berger và cộng sự, 2008; Fungáčová và cộng sự, 2010).
- Quan điểm "Cạnh tranh – Ổn định" (Competition – Stability): Cạnh tranh lành mạnh đóng vai trò là động lực buộc các ngân hàng nâng cao hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa chi phí, phát triển sản phẩm tài chính đa dạng và giảm lãi suất cho vay, từ đó giảm áp lực trả nợ cho bên đi vay và hạn chế rủi ro phá sản (Boyd và cộng sự, 2006; Tabak và cộng sự, 2012; Schaeck và Cihák, 2013).
Tại Việt Nam, sau khi gia nhập WTO (2007), số lượng tổ chức tín dụng gia tăng nhanh chóng khiến áp lực cạnh tranh gay gắt, làm bộc lộ các tổ chức yếu kém và nợ xấu gia tăng, dẫn đến việc triển khai Đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011–2015 (Đề án 254) và các đợt sáp nhập, tái cấu trúc ngân hàng. Đến cuối năm 2019, đại dịch COVID-19 tiếp tục gây ra những biến động đáng kể cho nền kinh tế. Trong bối cảnh đó, các nghiên cứu thực nghiệm trong nước trước đây chủ yếu sử dụng chỉ số Lerner hoặc chỉ số HHI, chưa áp dụng thước đo mang tính động như chỉ số Boone kết hợp phương pháp Phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) để đánh giá toàn diện tác động của cạnh tranh đến sự ổn định. Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Lương Ngọc Nhi thực hiện nhằm giải quyết khoảng trống nghiên cứu này.
Mục tiêu nghiên cứu
- Mục tiêu tổng quát: Phân tích tác động của cạnh tranh đến sự ổn định của hệ thống NHTM Việt Nam, từ đó đề xuất các khuyến nghị chính sách cạnh tranh và quản lý giám sát nhằm nâng cao sự ổn định hệ thống.
- Mục tiêu cụ thể:
- Phân tích tác động của cạnh tranh đến sự ổn định của hệ thống NHTM Việt Nam.
- Nghiên cứu mức độ tác động của cạnh tranh (cao, trung bình, thấp) đến sự ổn định của hệ thống NHTM Việt Nam.
- Đề xuất các hàm ý chính sách liên quan đến cạnh tranh nhằm gia tăng sự ổn định cho hệ thống ngân hàng.
Câu hỏi nghiên cứu
- Cạnh tranh có tác động đến sự ổn định hệ thống ngân hàng Việt Nam hay không?
- Mức độ tác động của cạnh tranh đến sự ổn định hệ thống ngân hàng Việt Nam như thế nào?
- Hàm ý chính sách nào cần thực hiện để gia tăng sự ổn định hệ thống ngân hàng Việt Nam thông qua cạnh tranh?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Tác động của cạnh tranh đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng Việt Nam.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 2009 – 2020 (12 năm), bao quát giai đoạn hậu gia nhập WTO, quá trình tái cơ cấu và giai đoạn đầu chịu tác động của dịch COVID-19.
- Phạm vi không gian và mẫu quan sát: 23 NHTM cổ phần tại Việt Nam (thu thập từ tổng số 31 NHTMCP tính đến ngày 30/06/2021; loại bỏ các quan sát thiếu dữ liệu). Bộ dữ liệu cuối cùng là dữ liệu bảng không cân bằng gồm 243 quan sát cấp ngân hàng – năm (firm-year observations).
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khung lý thuyết và mô hình đo lường
Khóa luận xây dựng cơ sở lập luận dựa trên hai nhánh tiếp cận chính trong kinh tế học công nghiệp và lý thuyết tài chính ngân hàng:
- Tiếp cận cấu trúc (Mô hình SCP & Giả thuyết Hiệu quả – Cấu trúc của Demsetz, 1973): Đánh giá mối quan hệ giữa cấu trúc thị trường, hành vi và kết quả hoạt động, phản ánh qua các chỉ số tập trung như HHI.
- Tiếp cận phi cấu trúc (NEIO): Sử dụng các chỉ số phản ánh hành vi cạnh tranh thực tế như chỉ số Lerner, thống kê H của Rosse-Panzar (1987) và chỉ số Boone (2008). Trong đó, tác giả lựa chọn chỉ số Boone vì tính chất tiếp cận dạng động (Dynamic approach), cho phép theo dõi sự tiến hóa của cạnh tranh theo thời gian dựa trên nguyên lý: ngân hàng hoạt động hiệu quả hơn (chi phí biên thấp hơn) sẽ giành được nhiều thị phần và lợi nhuận hơn.
- Lý thuyết phi hiệu quả X (Leibenstein, 1966) và Phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) của Fang và cộng sự (2011): Thước đo ổn định truyền thống Z-score (Roy, 1952) chỉ đo lường rủi ro phá sản tĩnh mà không phản ánh được hiệu quả tối ưu trong việc đạt được mức ổn định tiềm năng. Tác giả sử dụng SFA để ước lượng biến phụ thuộc $STABILITY$ đại diện cho mức độ ổn định được điều chỉnh theo rủi ro.
Quy trình và mô hình kinh tế lượng
Quy trình định lượng được tác giả thực hiện qua 3 giai đoạn:
-
Ước lượng Chi phí biên ($MC$) và Chỉ số Boone:
Hàm chi phí Translog được ước lượng với 3 yếu tố đầu vào: giá vốn tiền gửi ($w_1$), giá vốn vật chất ($w_2$) và giá lao động ($w_3$), tương ứng với tổng tài sản sinh lời ($Q$):
$$\ln C_{it} = \beta_0 + \beta_1 \ln Q_{it} + \frac{\beta_2}{2} (\ln Q_{it})^2 + \sum_{k=1}^3 \theta_k \ln w_{k,it} + \sum_{k=1}^3 \gamma_k \ln Q_{it} \ln w_{k,it} + \frac{1}{2} \sum_{k=1}^3 \sum_{j=1}^3 \beta_{kj} \ln w_{k,it} \ln w_{j,it}$$
Chi phí biên ($MC_{it}$) được tính:
$$MC_{it} = \frac{C_{it}}{Q_{it}} \left[ \beta_1 + \beta_2 \ln Q_{it} + \sum_{k=1}^3 \theta_k \ln w_{k,it} \right]$$
Chỉ số Boone ($\beta_t$) được ước lượng theo từng năm qua phương trình:
$$\ln(MS_{it}) = \alpha + \sum_{t=2009}^{2020} \beta_t \ln(MC_{it})$$
(Trong đó $MS_{it}$ là thị phần cho vay của ngân hàng $i$ tại năm $t$. Biến $BOONE$ trong mô hình hồi quy chính được lấy đối dấu ($-\beta_t$) để thuận chiều với mức độ cạnh tranh).
-
Ước lượng Biến phụ thuộc Sự ổn định ($STABILITY$) bằng SFA:
Kế thừa mô hình Fang và cộng sự (2011):
$$\ln(Z){it} = \alpha_0 + \sum{j=1}^4 \alpha_j \ln y_{jit} + \sum_{k=1,3} \beta_k \ln\left(\frac{w_k}{w_1}\right){it} + \frac{1}{2} \sum{j=1}^4 \sum_{k=1}^4 \gamma_{jk} \ln y_{jit} \ln y_{kit} + \frac{1}{2} \sum_{j=1,3} \sum_{k=1,3} \delta_{jk} \ln\left(\frac{w_j}{w_1}\right){it} \ln\left(\frac{w_k}{w_1}\right){it} + \sum_{j=1}^4 \sum_{k=1,3} \theta_{jk} \ln y_{jit} \ln\left(\frac{w_k}{w_1}\right){it} + STABILITY{it}$$
(Với $Z$ là Z-score; $y_1$ là tổng dư nợ cho vay; $y_2$ là tổng tiền gửi; $y_3$ là tài sản khác; $y_4$ là thu nhập khác; $w_1$ là chi phí lãi/tổng tiền gửi; $w_3$ là chi phí lương/tổng tài sản).
-
Hồi quy Đa biến phân tích tác động:
Kế thừa khung nghiên cứu của Tabak và cộng sự (2012):
$$STABILITY_{it} = \beta_0 + \beta_1 BOONE_{it} + \beta_2 LLP_{it} + \beta_3 CAP_{it} + \beta_4 SIZE_{it} + \beta_5 LIQ_{it} + \beta_6 GDP_t + \beta_7 INF_t + \beta_8 PRI_{it} + \varepsilon_{it}$$
Bên cạnh biến $BOONE$, tác giả xây dựng 3 mô hình phụ với các biến giả phản ánh mức độ cạnh tranh: $HIGHCOMP$ (cạnh tranh cao), $AVGCOMP$ (cạnh tranh trung bình) và $LOWCOMP$ (cạnh tranh thấp).
| Tên biến |
Ký hiệu |
Công thức / Đo lường |
Nguồn dữ liệu |
| Sự ổn định (Biến phụ thuộc) |
$STABILITY$ |
Ước lượng qua mô hình SFA dựa trên chỉ số Z-score và hàm chi phí |
Tính toán từ BCTC |
| Cạnh tranh (Biến độc lập chính) |
$BOONE$ |
Đối số của hệ số hồi quy Boone ($-\beta_t$) |
Tính toán từ BCTC |
| Cạnh tranh cao / TB / Thấp |
$HIGHCOMP, AVGCOMP, LOWCOMP$ |
Biến giả phân loại mức độ cạnh tranh theo độ lệch chuẩn quanh giá trị trung bình của chỉ số Boone |
Tính toán từ chỉ số Boone |
| Dự phòng rủi ro cho vay |
$LLP$ |
Dự phòng rủi ro cho vay khách hàng / Tổng dư nợ cho vay |
Bảng CĐKT ngân hàng |
| Tỷ lệ vốn chủ sở hữu |
$CAP$ |
Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản |
Bảng CĐKT ngân hàng |
| Quy mô ngân hàng |
$SIZE$ |
Logarit tự nhiên của tổng tài sản: $\ln(\text{Tổng tài sản})$ |
Bảng CĐKT ngân hàng |
| Rủi ro thanh khoản |
$LIQ$ |
Tài sản lưu động thanh khoản / Tổng tài sản |
Bảng CĐKT ngân hàng |
| Tăng trưởng kinh tế |
$GDP$ |
Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế hàng năm (%) |
The World Bank |
| Tỷ lệ lạm phát |
$INF$ |
Chỉ số giảm phát GDP / Tỷ lệ lạm phát hàng năm (%) |
The World Bank |
| Cơ cấu sở hữu tư nhân |
$PRI$ |
Biến giả: = 1 nếu không có vốn nhà nước; = 0 nếu có vốn nhà nước |
Báo cáo thường niên |
Phương pháp xử lý dữ liệu
Khóa luận sử dụng phần mềm Stata 13 để thực hiện ước lượng dữ liệu bảng qua các mô hình Pooled OLS, FEM (Fixed Effects Model) và REM (Random Effects Model). Sau khi thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình (Kiểm định F, Kiểm định Hausman) và kiểm định khuyết tật (đa cộng tuyến qua VIF, tự tương quan qua kiểm định Wooldridge, phương sai sai số thay đổi qua kiểm định Modified Wald), phương pháp Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) được áp dụng để khắc phục triệt để các khuyết tật mô hình.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu đề tài
Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của nghiên cứu trong bối cảnh hệ thống NHTM Việt Nam đang tái cấu trúc. Tác giả xác định rõ mục tiêu tổng quát và 3 mục tiêu cụ thể, đặt ra 3 câu hỏi nghiên cứu, làm rõ đối tượng và phạm vi nghiên cứu (23 NHTMCP, giai đoạn 2009–2020 với 243 quan sát), tóm lược phương pháp nghiên cứu và trình bày bố cục tổng thể gồm 5 chương.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu đề xuất
Chương 2 phân tích chuyên sâu các khái niệm về cạnh tranh và sự ổn định của NHTM. Tác giả đối chiếu phương pháp tiếp cận cấu trúc (SCP, HHI) với phương pháp phi cấu trúc (Lerner, Rosse-Panzar, Boone), làm rõ ưu thế vượt trội của chỉ số Boone. Về sự ổn định, chương phân tích tính hạn chế của Z-score tĩnh và sự cần thiết của phương pháp SFA. Tác giả tổng hợp các công trình quốc tế (Berger et al., 2008; Fungáčová et al., 2010; Tabak et al., 2012; Schaeck & Cihák, 2013) và trong nước (Võ Xuân Vinh & Đặng Bửu Kiếm, 2016; Nguyễn Đức Trường et al., 2018; Phạm Thủy Tú & Đào Lê Kiều Oanh, 2021). Cuối chương, tác giả xây dựng mô hình thực nghiệm và đưa ra các giả thuyết nghiên cứu về chiều hướng tác động của các biến vi mô và vĩ mô.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 trình bày chi tiết quy trình nghiên cứu, mô tả mẫu nghiên cứu và phương thức thu thập dữ liệu thứ cấp từ BCTC kiểm toán và World Bank. Tác giả thiết lập công thức xác định các hàm Translog chi phí biên, phương trình xác định chỉ số Boone qua 12 năm, phương trình SFA đo lường $STABILITY$, cùng các kỹ thuật hồi quy (Pooled OLS, FEM, REM, FGLS) và hệ thống kiểm định khuyết tật kinh tế lượng.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 4 công bố các phát hiện định lượng:
- Phân tích thực trạng chỉ số Boone: Mức độ cạnh tranh của thị trường ngân hàng Việt Nam thấp hơn so với các thị trường phát triển; chỉ số Boone qua từng năm có xu hướng tăng dần (nghĩa là mức độ cạnh tranh có chiều hướng giảm dần trong giai đoạn 2009–2020).
- Thống kê mô tả và ma trận tương quan giữa các biến.
- Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình và phát hiện khuyết tật (phương sai sai số thay đổi và tự tương quan xuất hiện ở mô hình FEM/REM).
- Ước lượng FGLS cho 4 mô hình:
- Biến $BOONE$ có hệ số âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, khẳng định cạnh tranh làm giảm tính ổn định.
- Các biến giả mức độ cạnh tranh: $HIGHCOMP$ và $AVGCOMP$ tác động tiêu cực đến sự ổn định, trong khi $LOWCOMP$ tác động tích cực.
- Các biến kiểm soát: Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay ($LLP$), tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($CAP$), và ngân hàng tư nhân ($PRI$) tác động dương (+) có ý nghĩa thống kê đến sự ổn định; tỷ lệ lạm phát ($INF$) tác động âm (-) có ý nghĩa thống kê.
Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách
Chương 5 đúc kết kết quả nghiên cứu, giải đáp 3 câu hỏi nghiên cứu ban đầu. Tác giả đề xuất hệ thống 11 khuyến nghị chính sách về cạnh tranh và các giải pháp quản trị điều hành liên quan đến kiểm soát dự phòng ($LLP$), nâng cao năng lực vốn tự có ($CAP$), ổn định chính sách tiền tệ/kiểm soát lạm phát ($INF$), và tái cơ cấu sở hữu/ứng dụng công nghệ số ($PRI$). Cuối chương nêu rõ 3 hạn chế của đề tài và định hướng mở rộng nghiên cứu tiếp theo.
Kết quả và đóng góp
Kết quả định lượng chính
Mô hình hồi quy FGLS trên mẫu dữ liệu bảng 23 NHTMCP Việt Nam (giai đoạn 2009–2020) mang lại các phát hiện thực nghiệm quan trọng:
- Mức độ cạnh tranh thị trường: Mức độ cạnh tranh tại thị trường ngân hàng Việt Nam thấp hơn so với các nước phát triển. Xu hướng cạnh tranh qua từng năm giảm dần (chỉ số Boone tăng dần), phản ánh sự gia tăng liên kết và hợp tác giữa các ngân hàng.
- Tác động của cạnh tranh đến sự ổn định: Biến $BOONE$ tác động ngược chiều (-) đến $STABILITY$ ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Kết quả này ủng hộ quan điểm "Cạnh tranh – Bất ổn" (Competition – Fragility), chỉ ra rằng trong môi trường cạnh tranh quá gay gắt, các NHTM Việt Nam có xu hướng gia tăng hành vi chấp nhận rủi ro, nới lỏng kiểm soát tín dụng, dẫn đến suy giảm sự ổn định toàn hệ thống.
- Phân hóa theo mức độ cạnh tranh:
- Trong môi trường cạnh tranh thấp ($LOWCOMP$), hệ thống hoạt động ổn định hơn (hàm ý sự liên kết, đồng thuận giữa các NHTM mang lại trạng thái an toàn).
- Trong môi trường cạnh tranh cao ($HIGHCOMP$) và cạnh tranh trung bình ($AVGCOMP$), tính bất ổn và hành vi chấp nhận rủi ro tăng cao.
- Tác động của các yếu tố kiểm soát:
- Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro cho vay ($LLP$): Tác động cùng chiều (+) có ý nghĩa thống kê đến sự ổn định, chứng minh việc trích lập dự phòng đầy đủ giúp tạo bộ đệm hấp thụ rủi ro tín dụng hiệu quả.
- Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($CAP$): Tác động cùng chiều (+) có ý nghĩa thống kê, khẳng định tiềm lực vốn tự có vững mạnh giúp gia tăng mức độ an toàn tài chính.
- Ngân hàng không có sở hữu nhà nước ($PRI$): Tác động cùng chiều (+) đến sự ổn định so với nhóm có sở hữu nhà nước, thể hiện tính linh hoạt và chủ động trong quản trị rủi ro của khối ngân hàng cổ phần tư nhân.
- Tỷ lệ lạm phát ($INF$): Tác động ngược chiều (-) có ý nghĩa thống kê, cho thấy áp lực lạm phát làm suy giảm khả năng trả nợ của người vay, gây rủi ro thanh khoản và mất ổn định hệ thống.
| Biến số |
Tác động thực nghiệm (FGLS) |
Mức ý nghĩa thống kê |
Hàm ý kinh tế thực nghiệm |
| $BOONE$ |
Âm (-) |
1% |
Cạnh tranh gia tăng làm giảm sự ổn định (Ủng hộ giả thuyết Cạnh tranh – Bất ổn) |
| $HIGHCOMP$ |
Âm (-) |
Có ý nghĩa |
Môi trường cạnh tranh cao làm gia tăng hành vi chấp nhận rủi ro |
| $AVGCOMP$ |
Âm (-) |
Có ý nghĩa |
Môi trường cạnh tranh trung bình vẫn gây áp lực làm giảm tính ổn định |
| $LOWCOMP$ |
Dương (+) |
Có ý nghĩa |
Môi trường cạnh tranh thấp hỗ trợ duy trì trạng thái ổn định hệ thống |
| $LLP$ |
Dương (+) |
Có ý nghĩa |
Trích lập dự phòng rủi ro đầy đủ giúp củng cố bộ đệm an toàn |
| $CAP$ |
Dương (+) |
Có ý nghĩa |
Vốn tự có cao giúp hấp thụ các cú sốc tài chính tốt hơn |
| $PRI$ |
Dương (+) |
Có ý nghĩa |
Khối NHTM tư nhân thể hiện sự chủ động, linh hoạt trong duy trì ổn định |
| $INF$ |
Âm (-) |
Có ý nghĩa |
Lạm phát cao làm suy giảm khả năng trả nợ và an toàn thanh khoản |
Đề xuất và giải pháp của tác giả
Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra các nhóm khuyến nghị cụ thể:
Đối với chính sách cạnh tranh (11 khuyến nghị chính):
- Hoạch định chính sách cạnh tranh phải bám sát đặc thù ngành ngân hàng.
- Phối hợp nhịp nhàng giữa chính sách thúc đẩy cạnh tranh và các quy định an toàn hoạt động.
- Ban hành chính sách khuyến khích đa dạng hóa sản phẩm tài chính, giảm bớt áp lực cạnh tranh trực tiếp trên các mảng sản phẩm truyền thống.
- Rà soát, giảm thiểu rào cản gia nhập ngành hợp lý nhằm thu hút các ngân hàng có tiềm lực tài chính, năng lực quản trị tham gia thị trường.
- Giám sát liên tục và can thiệp kịp thời đối với các méo mó thị trường trong quá trình tái cấu trúc; xử lý dứt điểm các tổ chức tín dụng yếu kém và nợ xấu gia tăng.
- Ngân hàng Nhà nước tăng cường thanh tra, giám sát thường xuyên để duy trì cạnh tranh lành mạnh và phát triển bền vững.
- Các NHTM tránh tập trung tín dụng cục bộ vào một số lĩnh vực rủi ro cao để ngăn ngừa khủng hoảng lan truyền.
- Ban lãnh đạo và người điều hành NHTM phải đề cao trách nhiệm thực thi nghiêm túc các quy định an toàn của NHNN.
- Đa dạng hóa sản phẩm gắn liền với xu hướng phát triển xã hội và nhu cầu thực tế của khách hàng.
- Nâng cao chất lượng dịch vụ nhằm tạo dựng thương hiệu, giá trị khách hàng và củng cố vị thế cạnh tranh bền vững.
- Kiểm soát chặt chẽ chi phí đầu vào, tối ưu nguồn lực, thẩm định nghiêm ngặt tài sản bảo đảm và trích lập dự phòng rủi ro đầy đủ.
Đối với các yếu tố vi mô và vĩ mô khác:
- Về quản trị nợ và trích lập dự phòng ($LLP$): Đánh giá nợ khách quan, trích lập dự phòng chung và dự phòng cụ thể theo đúng phân loại nợ; đảm bảo tính thanh khoản sẵn sàng xử lý rủi ro tín dụng.
- Về nâng cao năng lực vốn ($CAP$): Hạn chế sử dụng vốn lãng phí; tối ưu hóa chi phí sử dụng vốn; gia tăng vốn chủ sở hữu thông qua phát hành cổ phiếu cho cổ đông hiện hữu, thu hút cổ đông chiến lược nước ngoài hoặc chi trả cổ tức bằng cổ phiếu.
- Về điều hành vĩ mô và lạm phát ($INF$): Ngân hàng Nhà nước duy trì ổn định chính sách tiền tệ, điều tiết cung tiền và tăng trưởng tín dụng hợp lý để kiềm chế lạm phát, ổn định tâm lý người gửi tiền.
- Về cơ cấu sở hữu và công nghệ ($PRI$): Đẩy mạnh ứng dụng công nghệ hiện đại phục vụ khách hàng trẻ, năng động; từng bước giảm tỷ lệ sở hữu nhà nước tại các ngân hàng thương mại, mở rộng thu hút vốn tư nhân và quốc tế để nâng cao năng lực quản trị, giảm thiểu sự ỷ lại vào vai trò "Người cho vay cứu cánh cuối cùng" của NHNN đối với các ngân hàng lớn ("Too big to fail").
Đóng góp của đề tài
- Về mặt học thuật: Cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm khẳng định quan điểm "Cạnh tranh – Bất ổn" tại một thị trường tài chính đang phát triển như Việt Nam.
- Về mặt phương pháp luận: Là công trình tiên phong tại Việt Nam áp dụng kết hợp chỉ số Boone dạng động để đo lường mức độ cạnh tranh và phương pháp Phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) để ước lượng sự ổn định được điều chỉnh theo rủi ro của hệ thống NHTM.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Hạn chế của đề tài
Tác giả đã chỉ ra 3 hạn chế chính trong quá trình thực hiện khóa luận:
- Giới hạn về dữ liệu mẫu: Bộ dữ liệu chỉ thu thập được 23 trong tổng số 31 NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2009–2020 do nhiều ngân hàng chưa công bố đầy đủ thông tin báo cáo tài chính và báo cáo thường niên.
- Phương pháp đo lường cạnh tranh đơn nhất: Khóa luận mới chỉ áp dụng chỉ số Boone để đại diện cho sự cạnh tranh mà chưa đối chiếu đồng thời với các chỉ số phi cấu trúc khác.
- Chưa xem xét tác động tương tác: Mô hình chưa đưa vào phân tích tác động riêng lẻ/tương tác của tỷ lệ vốn chủ sở hữu và quy mô ngân hàng đối với mối quan hệ giữa cạnh tranh và sự ổn định.
Hướng nghiên cứu tiếp theo
Để mở rộng đề tài, các nghiên cứu tiếp theo có thể:
- Mở rộng quy mô mẫu ngân hàng (tiếp cận toàn bộ hệ thống NHTM) và kéo dài chuỗi thời gian nghiên cứu (bổ sung giai đoạn trước 2008 và sau 2020).
- Bổ sung các phương pháp đo lường cạnh tranh khác như chỉ số Lerner, chỉ số thống kê H (Rosse-Panzar) để kiểm tra tính vững của kết quả.
- Đưa thêm các biến tương tác giữa mức độ cạnh tranh với quy mô ngân hàng và tỷ lệ vốn tự có nhằm theo dõi biến động đa chiều của cạnh tranh lên sự ổn định hệ thống.
Giá trị tham khảo
Tài liệu này mang lại giá trị tham khảo chuyên môn và thực tiễn cho nhiều nhóm đối tượng:
- Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo chuẩn mực về cấu trúc và phương pháp thực hiện khóa luận định lượng kinh tế lượng tài chính, đặc biệt là cách triển khai hàm chi phí Translog, chỉ số Boone và kỹ thuật phân tích biên ngẫu nhiên (SFA).
- Người nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng: Cung cấp quy trình xử lý dữ liệu bảng hoàn chỉnh trên phần mềm Stata, từ các mô hình cơ bản (Pooled OLS, FEM, REM) đến các kiểm định khuyết tật (đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi) và cách khắc phục bằng FGLS.
- Cán bộ quản trị rủi ro tại các NHTM: Tham khảo cơ sở thực nghiệm về mối quan hệ giữa mức độ chấp nhận rủi ro, chính sách định giá/chi phí biên và yêu cầu an toàn vốn ($CAP$), trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ($LLP$).
- Chuyên viên phân tích và hoạch định chính sách tại Ngân hàng Nhà nước: Cung cấp thông tin thực nghiệm phục vụ việc xây dựng chính sách điều tiết cạnh tranh ngành ngân hàng, cân đối giữa mục tiêu nâng cao hiệu quả thị trường và bảo đảm an toàn hệ thống tài chính quốc gia.
Câu hỏi thường gặp
1. Khóa luận sử dụng phương pháp nào để đo lường mức độ cạnh tranh và vì sao lại chọn phương pháp đó?
Khóa luận sử dụng chỉ số Boone (2008), được ước lượng qua độ co giãn của thị phần cho vay theo chi phí biên derived từ hàm chi phí Translog 3 yếu tố đầu vào (vốn tiền gửi, vốn vật chất, lao động). Tác giả lựa chọn chỉ số này vì đây là phương pháp tiếp cận dạng động (Dynamic approach), khắc phục được hạn chế tĩnh của chỉ số Lerner và chỉ số HHI, cho phép theo dõi sự tiến hóa và mức độ đào thải/phân bổ lại thị phần theo hiệu quả chi phí qua từng năm.
2. Biến phụ thuộc đo lường sự ổn định ngân hàng ($STABILITY$) được xác định như thế nào?
Thay vì sử dụng Z-score đơn thuần (vốn chỉ đo lường trạng thái rủi ro tĩnh), khóa luận kế thừa phương pháp của Fang và cộng sự (2011) áp dụng Phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) trên nền tảng lý thuyết phi hiệu quả X (Leibenstein, 1966). Phương pháp này sử dụng Z-score kết hợp các yếu tố đầu ra (cho vay, tiền gửi, tài sản khác, thu nhập khác) và giá đầu vào để ước lượng mức độ ổn định tiềm năng tối ưu được điều chỉnh theo rủi ro của từng ngân hàng theo thời gian.
3. Kết quả hồi quy cho thấy cạnh tranh tác động như thế nào đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng Việt Nam?
Kết quả hồi quy FGLS cho thấy biến $BOONE$ có hệ số âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, đồng nghĩa với việc cạnh tranh gia tăng làm suy giảm sự ổn định của hệ thống NHTM Việt Nam. Kết quả này ủng hộ quan điểm "Cạnh tranh – Bất ổn" (Competition – Fragility), phản ánh thực trạng khi cạnh tranh gay gắt, các ngân hàng dễ nới lỏng chuẩn cấp tín dụng và gia tăng hành vi chấp nhận rủi ro.
4. Mức độ cạnh tranh (Cao, Trung bình, Thấp) ảnh hưởng khác nhau ra sao đến tính ổn định?
Khi phân loại mức độ cạnh tranh qua các biến giả, kết quả chỉ ra rằng: môi trường cạnh tranh thấp ($LOWCOMP$) tác động tích cực đến sự ổn định (ngụ ý trạng thái liên kết, thỏa hiệp giữa các ngân hàng giúp hạn chế rủi ro), trong khi môi trường cạnh tranh cao ($HIGHCOMP$) và cạnh tranh trung bình ($AVGCOMP$) đều làm gia tăng hành vi chấp nhận rủi ro và làm giảm mức độ ổn định của các NHTM.
5. Những biến kiểm soát nào có ý nghĩa thống kê trong mô hình FGLS và chiều hướng tác động của chúng là gì?
Mô hình FGLS xác định 4 biến kiểm soát có ý nghĩa thống kê:
- Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay ($LLP$): Tác động dương (+) đến sự ổn định.
- Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($CAP$): Tác động dương (+) đến sự ổn định.
- Ngân hàng không có vốn nhà nước ($PRI$): Tác động dương (+) đến sự ổn định.
- Tỷ lệ lạm phát ($INF$): Tác động âm (-) đến sự ổn định.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Lương Ngọc Nhi đã thực hiện phân tích định lượng chuyên sâu về tác động của cạnh tranh đến sự ổn định của 23 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009–2020 bằng sự kết hợp giữa chỉ số Boone, phương pháp SFA và mô hình hồi quy FGLS. Kết quả thực nghiệm khẳng định cạnh tranh tác động tiêu cực đến sự ổn định hệ thống ngân hàng, cung cấp bằng chứng ủng hộ quan điểm "Cạnh tranh – Bất ổn" trong bối cảnh thị trường tài chính Việt Nam. Công trình đã đề xuất 11 nhóm giải pháp điều tiết cạnh tranh cùng các khuyến nghị quản trị vốn, dự phòng và kiểm soát lạm phát, tạo nguồn tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn cao cho công tác nghiên cứu và hoạch định chính sách tiền tệ.