Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Kinh doanh trong lĩnh vực tiền tệ và ngân hàng mang tính nhạy cảm cao, chịu sự chi phối mạnh mẽ của các nhân tố kinh tế, chính trị, xã hội, pháp lý và hạ tầng công nghệ. Hoạt động kém hiệu quả hay sự suy giảm thanh khoản của một ngân hàng thương mại (NHTM) có thể tạo ra rủi ro hệ thống và tác động dây chuyền tiêu cực lên nền kinh tế. Trong bối cảnh hệ thống NHTM Việt Nam chuyển đổi sang cơ chế thị trường hơn 30 năm qua, môi trường vận hành vẫn còn thiếu tính đồng bộ; sự can thiệp của cơ quan quản lý đôi khi chưa tối ưu (hoặc can thiệp quá mức, hoặc buông lỏng do thiếu công cụ hữu hiệu). Đồng thời, nhiều NHTM còn thiếu nhận thức đầy đủ về cạnh tranh lành mạnh, thiếu công cụ và chiến lược cạnh tranh hiệu quả, dẫn đến tình trạng cạnh tranh làm suy yếu lẫn nhau và gây rối loạn thị trường.
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Diệu Huyền (chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, năm 2018) được thực hiện nhằm giải quyết các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:
- Mục tiêu nghiên cứu:
- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự cạnh tranh của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
- Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó lên khả năng cạnh tranh của hệ thống NHTM.
- Đưa ra các gợi ý chính sách và giải pháp quản trị nhằm hạn chế cạnh tranh không lành mạnh và nâng cao năng lực cạnh tranh của các NHTM Việt Nam.
- Câu hỏi nghiên cứu:
- Thứ nhất: Các yếu tố nào ảnh hưởng đến sự cạnh tranh giữa các ngân hàng thương mại Việt Nam?
- Thứ hai: Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự cạnh tranh của các ngân hàng thương mại Việt Nam như thế nào?
- Đối tượng nghiên cứu: Khả năng cạnh tranh và các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng cạnh tranh của các NHTM.
- Phạm vi nghiên cứu:
- Không gian: Hệ thống các NHTM tại Việt Nam, cụ thể là mẫu dữ liệu gồm 32 NHTM cổ phần.
- Thời gian: Giai đoạn 2006 – 2017 (bao gồm 300 quan sát sau khi xử lý dữ liệu bảng cân đối).
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khóa luận tiếp cận vấn đề năng lực cạnh tranh ngân hàng dựa trên sự kết hợp giữa lý luận kinh tế học vi mô và các phương pháp lượng hóa kinh tế lượng tài chính:
- Khung lý thuyết và khái niệm:
- Lý thuyết cạnh tranh: Khái niệm cạnh tranh theo quan điểm của Karl Marx (1878), Michael E. Porter (1998 với lý thuyết lợi thế cạnh tranh và mô hình năm áp lực cạnh tranh năm 1979), cùng định nghĩa năng lực cạnh tranh của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD, 1996). Phân loại các hình thái thị trường: cạnh tranh hoàn hảo, độc quyền thuần túy và cạnh tranh độc quyền.
- Đo lường cạnh tranh ngân hàng: Tiếp cận cấu trúc qua mô hình SCP (Structure – Conduct – Performance) khởi nguồn từ Mason (1939); tiếp cận phi cấu trúc theo lý thuyết NEIO (New Empirical Industrial Organization) với phương pháp thống kê chỉ số H của Panzar và Rosse (1987) và phương pháp chỉ số Lerner (Abba Lerner, 1934).
- Mô hình đo lường chỉ số cạnh tranh Lerner (LERNER):
Công thức gốc của Abba Lerner (1934) dựa trên chênh lệch giữa giá đầu ra ($P$) và chi phí biên ($MC$):
$$LERNER_{it} = \frac{P_{it} - MC_{it}}{P_{it}}$$
Do chi phí biên không quan sát được trực tiếp, tác giả kế thừa mô hình của Hawtrey và Liang (2008), Gounder và Sharma (2012), Kasman và cộng sự (2010), Maudos và Solís (2009), Maudos và Guevara (2004) để xác định chỉ số Lerner thay thế:
$$LERNER = \frac{\text{Tổng doanh thu} - \text{Tổng chi phí}}{\text{Tổng doanh thu}}$$
- Mô hình kinh tế lượng thực nghiệm:
Kế thừa mô hình của Simpasa (2013), Fernandez de Guevara và cộng sự (2005), Delis (2012), phương pháp hồi quy được thiết lập như sau:
$$Ln(LI_{it}) = \beta_0 + \beta_1 Ln(Risk_{it}) + \beta_2 Ln(Y_{it}) + \beta_3 Ln(ETA_{it}) + \beta_4 Ln(OI_{it}) + \beta_5 Ln(NI_{it}) + \beta_6 GDP_t + \beta_7 INF_t + \epsilon_{it}$$
- Phương pháp ước lượng: Sử dụng phương pháp hồi quy Moment tổng quát (Generalized Method of Moments – GMM) được phát triển bởi Lars Peter Hansen (1982) và Blundell & Bond (1998). Phương pháp GMM được áp dụng cho dữ liệu bảng động nhằm kiểm soát hiện tượng nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan (vi phạm HAC), mang lại các ước lượng không chệch, vững và hiệu quả. Hiện tượng đa cộng tuyến được kiểm soát bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF) theo tiêu chuẩn của Gujarati (2004).
- Nguồn dữ liệu: Số liệu kế toán và tài chính thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán, báo cáo thường niên của 32 NHTM Việt Nam và các chỉ số kinh tế vĩ mô từ cơ sở dữ liệu của World Bank trong giai đoạn 2006 – 2017.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu
Chương mở đầu hệ thống hóa tính cấp thiết của đề tài trong giai đoạn Việt Nam mở cửa thị trường tài chính sau khi gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO). Tác giả xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, đặt ra hai câu hỏi nghiên cứu cốt lõi, xác định đối tượng nghiên cứu là năng lực cạnh tranh ngân hàng, phạm vi dữ liệu thu thập từ 32 NHTM giai đoạn 2006 – 2017. Chương này cũng phác thảo phương pháp nghiên cứu thực nghiệm định lượng, dự kiến đóng góp thực tiễn của đề tài trong việc cung cấp cơ sở khoa học để lành mạnh hóa môi trường cạnh tranh ngân hàng và kết cấu tổng thể gồm 5 chương.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về khả năng cạnh tranh và các yếu tố cạnh tranh của NHTM Việt Nam
Chương 2 trình bày tổng quan lý thuyết về cạnh tranh trong nền kinh tế thị trường, phân tích bản chất ba hình thái thị trường (cạnh tranh hoàn hảo, độc quyền, cạnh tranh độc quyền) và làm rõ tính đặc thù của năng lực cạnh tranh trong ngành ngân hàng. Tác giả tổng hợp các nghiên cứu trong nước (Nguyễn Thị Quy, Trịnh Quốc Trung, Lê Đình Hạc) và quốc tế (Michael E. Porter, Panzar & Rosse, Claessens & Laeven, Carbó và cộng sự, Soedarmono và cộng sự, Berger và cộng sự, Fungáčová và cộng sự, Fu và cộng sự). Đồng thời, chương này phân tích bản chất của 7 yếu tố ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh ngân hàng:
| Tên biến |
Ký hiệu |
Cách tính toán |
Kỳ vọng dấu |
Nghiên cứu tham chiếu |
| Sức cạnh tranh |
LERNER |
(Tổng doanh thu – Tổng chi phí) / Tổng doanh thu |
Phụ thuộc |
Hawtrey & Liang (2008); Maudos & Guevara (2004) |
| Quy mô |
SIZE |
Logarit tự nhiên của tổng tài sản ($Y$) |
+ |
Fernandez de Guevara và cộng sự (2005); Fungacova và cộng sự (2010) |
| Rủi ro |
RISK |
Nợ xấu / Tổng dư nợ cho vay (Nhóm 3, 4, 5 theo TT 15/2010/TT-NHNN) |
- |
Simpasa (2013); Fungacova và cộng sự (2010) |
| Vốn chủ sở hữu |
ETA |
Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản |
+ |
Simpasa (2013); Fernandez de Guevara và cộng sự (2005) |
| Thu nhập ngoài lãi |
OI |
Thu nhập khác (ngoài lãi) / Tổng tài sản |
+ |
Simpasa (2013); Fernandez de Guevara và cộng sự (2005) |
| Chi phí hoạt động |
NI |
Chi phí hoạt động / Tổng doanh thu |
- |
Fernandez de Guevara và cộng sự (2005) |
| Tăng trưởng kinh tế |
GDP |
Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm (%) |
+ |
Delis (2012) |
| Lạm phát |
INF |
Tỷ lệ thay đổi chỉ số giá tiêu dùng CPI (%) |
- |
Delis (2012) |
Chương 3: Mô hình nghiên cứu và phương pháp ước lượng
Chương 3 chi tiết hóa quy trình nghiên cứu định lượng. Tác giả lập luận việc lựa chọn chỉ số Lerner làm biến phụ thuộc duy nhất trong mô hình hồi quy (thay vì HHI hay chỉ số Panzar-Rosse H) vì chỉ số Lerner có thể ước lượng liên tục theo từng năm cho từng ngân hàng cụ thể. Chương này trình bày chi tiết toán học của phương pháp hồi quy Moment tổng quát (GMM), điều kiện trực giao giữa các biến công cụ và sai số ngẫu nhiên, cách thiết lập ma trận trọng số tối ưu hóa thống kê Chi-bình phương ($J$-statistic) trong trường hợp mô hình xác định vượt mức (overidentified). Quy trình kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF và quy trình thu thập mẫu nghiên cứu từ 32 NHTM cổ phần cũng được chuẩn hóa tại chương này.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 4 trình bày các phát hiện thực nghiệm được xử lý qua phần mềm STATA từ bộ dữ liệu bảng gồm 300 quan sát trong giai đoạn 2006 – 2017:
- Thống kê mô tả các biến nghiên cứu (Bảng 4.1):
| Biến số |
Trung bình |
Độ lệch chuẩn |
Giá trị nhỏ nhất |
Giá trị lớn nhất |
Ghi chú từ mẫu quan sát |
| LERNER |
0,515749 |
0,1594061 |
0,072884 |
0,979141 |
Thấp nhất: NCB (7,28%); Cao nhất: ACB (97,91%) |
| SIZE |
17,95153 |
1,476024 |
13,58200 |
20,90697 |
Thấp nhất: Bản Việt 2006; Cao nhất: BIDV 2017 (1.201 nghìn tỷ đồng) |
| RISK |
0,018768 |
0,0155698 |
0,000129 |
0,114017 |
Cao nhất: SCB (11,4%), kéo theo LERNER chỉ đạt 44,82% |
| ETA |
0,1125229 |
0,1186982 |
0,003855 |
1,837345 |
Phản ánh tỷ lệ đòn bẩy vốn của hệ thống |
| OI |
0,0032687 |
0,0063642 |
0,000003 |
0,067674 |
Mức bình quân thu nhập ngoài lãi chỉ đạt 0,32% |
| NI |
0,484251 |
0,1594061 |
0,020859 |
0,927116 |
Thấp nhất: ACB (2,08%); Cao nhất: NCB (92,71%) |
| GDP |
6,182160% |
0,6211403% |
5,247367% |
7,129504% |
Thấp nhất: năm 2012 (5,2%); Cao nhất: năm 2007 (7,1%) |
| INF |
8,734743% |
6,933009% |
-0,190788% |
22,67332% |
Đỉnh điểm lạm phát năm 2008 (22,67% - CPI 22,9%) |
- Phân tích tương quan và kiểm định đa cộng tuyến:
- Ma trận tương quan (Bảng 4.2) chỉ ra hệ số tương quan cặp cao nhất là giữa biến ETA và SIZE (-0,5178), thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo 0,8 của Farrar và Glauber (1967).
- Kiểm định đa cộng tuyến (Bảng 4.3): Hệ số VIF của các biến dao động từ 1,03 (biến OI) đến 1,18 (biến GDP), giá trị VIF trung bình đạt 1,10. Vì tất cả VIF đều nhỏ hơn 10 (tiêu chuẩn Gujarati, 2004), mô hình hoàn toàn không có hiện tượng đa cộng tuyến.
- Kết quả ước lượng mô hình hồi quy GMM (Bảng 4.4):
| Biến độc lập |
Hệ số hồi quy ($\beta$) |
Giá trị kiểm định $t$ |
Mức ý nghĩa thống kê ($p$-value) |
Chiều tác động thực nghiệm |
| SIZE |
$3,64 \times 10^{-17}$ |
1,79 |
$p < 0,10$ (*) |
Thuận chiều (ý nghĩa 10%) |
| RISK |
$-2,53 \times 10^{-15}$ |
-2,24 |
$p = 0,026$ (**) |
Nghịch chiều (ý nghĩa 5%) |
| ETA |
$-3,90 \times 10^{-17}$ |
-0,20 |
Không có ý nghĩa |
Không có tác động thống kê |
| OI |
$-2,39 \times 10^{-15}$ |
-0,61 |
Không có ý nghĩa |
Không có tác động thống kê |
| NI |
$-1,000$ |
$-8,97 \times 10^{15}$ |
$p < 0,01$ (***) |
Nghịch chiều mạnh (ý nghĩa 1%) |
| GDP |
$-4,51 \times 10^{-17}$ |
-2,67 |
$p < 0,05$ (**) |
Nghịch chiều (ý nghĩa 5%) |
| INF |
$1,02 \times 10^{-18}$ |
1,10 |
Không có ý nghĩa |
Không có tác động thống kê |
- Thảo luận kết quả: Kết quả phân tích khẳng định thị trường ngân hàng Việt Nam mang đặc tính cạnh tranh không hoàn hảo. Mức độ cạnh tranh giữa các NHTM diễn ra gay gắt nhất trong giai đoạn 2008 – 2013 do tác động mở cửa cam kết WTO và ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính toàn cầu, nhưng có dấu hiệu hạ nhiệt trong các năm cuối giai đoạn nghiên cứu.
Chương 5: Giải pháp thúc đẩy cạnh tranh giữa các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam
Dựa trên kết quả thực nghiệm, tác giả đề xuất hai nhóm giải pháp:
- Nhóm giải pháp từ nội bộ các NHTM:
- Tăng vốn điều lệ: Tăng năng lực vốn để đạt quy mô tài sản tối ưu, giảm thiểu rủi ro, tăng cường đầu tư công nghệ, mở rộng mạng lưới và đáp ứng chuẩn mực quốc tế.
- Kiểm soát tăng trưởng tín dụng: Tái cơ cấu danh mục tín dụng theo hướng giảm tỷ trọng cho vay trung và dài hạn để phù hợp với thời hạn nguồn vốn huy động; ưu tiên vốn cho các dự án thiết yếu, nâng cao vòng quay vốn tín dụng.
- Điều hành giá mua và bán vốn (lãi suất) ổn định và theo xu hướng giảm dần: Tránh các cuộc đua lãi suất huy động cực đoan như thời điểm tháng 5 – 6/2008 khi NHNN nâng lãi suất cơ bản lên 12% và 14%/năm, làm tổn hại thanh khoản hệ thống.
- Đẩy nhanh xử lý nợ xấu: Nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng để bảo vệ giá trị tài sản và cải thiện sức cạnh tranh.
- Nhóm giải pháp từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN):
- Hỗ trợ đẩy mạnh hợp tác công nghệ thông tin và hiện đại hóa hạ tầng công nghệ ngân hàng toàn hệ thống.
- Hoàn thiện khung khổ pháp lý, phát triển cơ chế chính sách đối với các phương tiện thanh toán mới, thanh toán liên ngân hàng và thanh toán bù trừ tự động.
Kết quả và đóng góp
Nghiên cứu mang lại các kết quả định lượng cụ thể gắn liền với thực tiễn hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2006 – 2017:
- Chỉ số cạnh tranh thị trường: Chỉ số Lerner trung bình của hệ thống đạt 51,57% (biên độ dao động từ 7,28% đến 97,91%), khẳng định thị trường mang tính cạnh tranh không hoàn hảo. Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) có chỉ số Lerner cao nhất (97,91%) gắn liền với tỷ lệ chi phí hoạt động thấp nhất (NI = 2,08%). Ngược lại, Ngân hàng TMCP Quốc Dân (NCB) có chỉ số Lerner thấp nhất (7,28%) do gánh nặng chi phí hoạt động chiếm tới 92,71% tổng doanh thu.
- Tác động của rủi ro tín dụng (RISK): Tỷ lệ nợ xấu có mối quan hệ nghịch biến với chỉ số Lerner ở mức ý nghĩa 5% ($\beta = -2,53 \times 10^{-15}$, $p = 0,026$). Điển hình như trường hợp Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) có tỷ lệ nợ xấu lên tới 11,4%, dẫn đến chỉ số Lerner chỉ đạt 44,82% (dưới mức trung bình) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản thấp hơn mức bình quân 4%. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Simpasa (2013) tại Zambia và Fungacova và cộng sự (2010) tại Nga.
- Tác động của quy mô tài sản (SIZE): Quy mô ngân hàng tác động thuận chiều đến sức mạnh thị trường ở mức ý nghĩa 10% ($\beta = 3,64 \times 10^{-17}$, $t = 1,79$), khẳng định lợi thế quy mô như trường hợp BIDV năm 2017 đạt tổng tài sản 1.201 nghìn tỷ đồng tương ứng với chỉ số Lerner đạt 60,26%.
- Tác động của yếu tố vĩ mô: Tăng trưởng GDP hàng năm có tương quan nghịch biến với sức cạnh tranh ở mức ý nghĩa 5% ($\beta = -4,51 \times 10^{-17}$), phù hợp với kết luận của Delis (2012) khi môi trường lạm phát cao và suy giảm sức mua tiền tệ gây bất lợi cho hoạt động huy động và cho vay của ngân hàng.
- Đóng góp của đề tài: Khóa luận đã hệ thống hóa và lượng hóa thành công sức cạnh tranh của 32 NHTM Việt Nam qua chuỗi thời gian 12 năm bằng chỉ số Lerner thay thế. Việc áp dụng phương pháp hồi quy GMM giúp khắc phục triệt để các khuyết tật nội sinh của dữ liệu bảng động ngân hàng, tạo cơ sở thực chứng khẳng định cạnh tranh ngân hàng tại Việt Nam đang dịch chuyển mạnh mẽ từ cạnh tranh về giá sang cạnh tranh về chất lượng dịch vụ và nền tảng công nghệ.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
- Hạn chế của đề tài:
- Tính đại diện của mẫu dữ liệu: Mẫu nghiên cứu mới dừng lại ở 32 NHTM cổ phần. Do yêu cầu cân đối bảng dữ liệu và sự thiếu hụt số liệu công khai ở một số đơn vị, tác giả buộc phải loại trừ một số ngân hàng, khiến mẫu nghiên cứu chưa bao quát trọn vẹn toàn bộ các định chế tín dụng trong hệ thống.
- Phạm vi biến số: Do hạn chế về thời gian và nguồn lực dữ liệu, mô hình chưa thể bao quát hết các yếu tố đặc thù khác có thể ảnh hưởng đến mức độ cạnh tranh ngân hàng (như năng suất lao động, cơ cấu sở hữu nhà nước/nước ngoài, mức độ thâm nhập công nghệ số).
- Hướng nghiên cứu tiếp theo: Tác giả gợi ý các nghiên cứu tương lai cần mở rộng kích thước mẫu để bao gồm đầy đủ các loại hình ngân hàng (ngân hàng thương mại nhà nước, ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài), đồng thời bổ sung thêm các chỉ tiêu đo lường quản trị công nghệ và đa dạng hóa nguồn thu để đánh giá toàn diện hơn bức tranh cạnh tranh trong thời kỳ hội nhập sâu rộng.
Giá trị tham khảo
Khóa luận là nguồn tư liệu học thuật có giá trị tham khảo rõ ràng cho các nhóm đối tượng:
- Sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Tài liệu cung cấp cách tiếp cận bài bản về việc ứng dụng lý thuyết tổ chức ngành thực nghiệm (NEIO) vào thị trường tài chính Việt Nam, đặc biệt là quy trình tính toán chỉ số Lerner từ các khoản mục trên báo cáo tài chính của các NHTM.
- Người nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng: Toàn bộ quy trình ước lượng mô hình dữ liệu bảng động bằng phương pháp GMM trên phần mềm STATA, các bước kiểm tra ma trận tương quan, kiểm định đa cộng tuyến qua chỉ số VIF được trình bày minh bạch, cung cấp khung mẫu thực hành chuẩn xác cho các nghiên cứu thực nghiệm tài chính doanh nghiệp và ngân hàng.
- Chuyên viên phân tích và nhà quản trị ngân hàng: Các phân tích thực tế về mối quan hệ giữa nợ xấu, quy mô, cơ cấu chi phí hoạt động và năng lực cạnh tranh là căn cứ xác đáng để hoạch định chiến lược tăng vốn điều lệ và tái cấu trúc danh mục kinh doanh ngoài lãi.
Câu hỏi thường gặp
1. Khóa luận sử dụng công thức cụ thể nào để đo lường chỉ số cạnh tranh Lerner của các NHTM Việt Nam?
Do chi phí biên ($MC$) của từng ngân hàng không thể quan sát trực tiếp, tác giả kế thừa mô hình của Hawtrey & Liang (2008), Gounder & Sharma (2012) và Maudos & Guevara (2004) để tính toán chỉ số Lerner thay thế thông qua tỷ lệ:
$$LERNER = \frac{\text{Tổng doanh thu} - \text{Tổng chi phí}}{\text{Tổng doanh thu}}$$
Trong đó, tổng doanh thu đại diện cho giá đầu ra ($P$) và tổng chi phí thay thế cho chi phí biên ($MC$) của ngân hàng.
2. Biến rủi ro (RISK) được tính như thế nào và có tác động ra sao đến sức cạnh tranh của ngân hàng?
Biến RISK được tính bằng tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay:
$$\text{Tỷ lệ nợ xấu} = \left(\frac{\text{Nợ xấu}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}}\right) \times 100%$$
Nợ xấu bao gồm các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5 theo Thông tư số 15/2010/TT-NHNN ngày 16/6/2010. Kết quả hồi quy GMM cho thấy biến RISK tác động nghịch chiều lên chỉ số Lerner ở mức ý nghĩa 5% ($\beta = -2,53 \times 10^{-15}$, $p = 0,026$). Điển hình tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB), tỷ lệ nợ xấu lên đến 11,4% đã kéo chỉ số Lerner xuống mức 44,82% (dưới trung bình hệ thống).
3. Ngân hàng nào trong mẫu nghiên cứu có chỉ số Lerner cao nhất và thấp nhất?
Trong 300 quan sát từ 32 NHTM giai đoạn 2006 – 2017:
- Chỉ số Lerner cao nhất thuộc về Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) với giá trị đạt 97,91% (0,979141), gắn liền với tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng doanh thu ở mức rất thấp (NI = 2,08%).
- Chỉ số Lerner thấp nhất thuộc về Ngân hàng TMCP Quốc Dân (NCB) với giá trị 7,28% (0,072884), tương ứng với việc ngân hàng này có tỷ lệ chi phí hoạt động trên doanh thu cao nhất hệ thống (NI = 92,71%).
4. Vì sao tác giả lựa chọn phương pháp hồi quy GMM thay vì OLS hoặc GLS truyền thống?
Theo cơ sở lý thuyết của Lars Peter Hansen (1982) và Blundell & Bond (1998), dữ liệu bảng của ngành ngân hàng thường vi phạm tính chất phân phối độc lập chuẩn do hiện tượng nội sinh giữa các biến tài chính (như quy mô tài sản, chi phí hoạt động và năng lực cạnh tranh) và vi phạm giả thiết HAC (hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan). Phương pháp hồi quy Moment tổng quát (GMM) giải quyết triệt để vấn đề biến nội sinh thông qua ma trận biến công cụ, mang lại các hệ số ước lượng không chệch, phân phối chuẩn và hiệu quả ngay cả trên các cỡ mẫu nhỏ của dữ liệu bảng động.
5. Kết quả thực nghiệm về tác động của quy mô tài sản (SIZE) và tăng trưởng kinh tế (GDP) ra sao?
Biến quy mô tài sản (SIZE = Logarit tổng tài sản) có quan hệ đồng biến với chỉ số Lerner ở mức ý nghĩa 10% ($\beta = 3,64 \times 10^{-17}$, $t = 1,79$), phản ánh lợi thế kinh tế nhờ quy mô giúp gia tăng thị phần và sức mạnh thị trường (như BIDV năm 2017 đạt tổng tài sản 1.201 nghìn tỷ đồng với chỉ số Lerner đạt 60,26%). Ngược lại, biến tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có quan hệ nghịch biến ở mức ý nghĩa 5% ($\beta = -4,51 \times 10^{-17}$, $t = -2,67$), khẳng định khi nền kinh tế biến động gắn liền với lạm phát cao (điển hình như năm 2008 lạm phát đạt 22,67%), sức mua suy giảm làm giảm biên độ lợi nhuận và hạn chế năng lực cạnh tranh của các ngân hàng.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Diệu Huyền đã phân tích một cách có hệ thống các yếu tố tác động đến năng lực cạnh tranh của 32 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2006 – 2017 thông qua việc lượng hóa chỉ số Lerner bằng phương pháp GMM. Kết quả thực nghiệm xác nhận thị trường ngân hàng Việt Nam thuộc hình thái cạnh tranh không hoàn hảo, trong đó quy mô tài sản thúc đẩy năng lực cạnh tranh, trong khi tỷ lệ nợ xấu, chi phí hoạt động và biến động vĩ mô tạo ra rào cản suy giảm sức mạnh thị trường. Nghiên cứu cung cấp luận cứ thực nghiệm vững chắc để các NHTM chú trọng tăng vốn điều lệ, kiểm soát chặt chẽ nợ xấu và chuyển dịch mạnh mẽ phương thức cạnh tranh sang nâng cao chất lượng dịch vụ và hiện đại hóa công nghệ ngân hàng.