Luận án Tiến sĩ Kinh tế: Ảnh hưởng của thâm nhập ngân hàng nước ngoài đến cạnh tranh và hiệu quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN THANH PHONG

ẢNH HƯỞNG CỦA THÂM NHẬP NGÂN HÀNG NƯỚC NGOÀI ĐẾN CẠNH TRANH VÀ HIỆU QUẢ CỦA CÁC NHTM VIỆT NAM

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh - Năm 2021

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN THANH PHONG

ẢNH HƯỞNG CỦA THÂM NHẬP NGÂN HÀNG NƯỚC NGOÀI ĐẾN CẠNH TRANH VÀ HIỆU QUẢ CỦA CÁC NHTM VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 9340201

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS. PHẠM VĂN NĂNG

TP. Hồ Chí Minh - Năm 2021

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu khoa học độc lập của tôi. Các

thông tin, số liệu trong luận án là trung thực và có nguồn gốc rõ ràng, cụ thể. Kết

quả nghiên cứu trong luận án là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ

công trình nghiên cứu nào khác.

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 7 năm 2021

Nghiên cứu sinh

Nguyễn Thanh Phong

LỜI CẢM ƠN

Trước tiên, tôi xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc đến PGS.TS. Phạm

Văn Năng, người hướng dẫn khoa học đã tận tình chỉ bảo, hướng dẫn và giúp đỡ tôi

trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận án này.

Tôi xin gửi lời cảm ơn đến Quý thầy cô Trường Đại học Kinh tế TP. HCM. Sự

hướng dẫn nhiệt tình, tận tâm của Quý thầy cô đã giúp tôi hoàn thiện kiến thức và

năng lực nghiên cứu để hoàn thành luận án này.

Trong quá trình thực hiện luận án, một phần của luận án đã được sử dụng để

công bố trên các tạp chí chuyên ngành tài chính – ngân hàng để gia tăng độ tin cậy

của luận án, tôi xin cảm ơn Hội đồng biên tập Tạp chí Ngân hàng, Tạp chí Khoa học

và Đào tạo Ngân hàng, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng đã có nhiều ý kiến phản biện

giúp hoàn chỉnh một số nội dung của luận án.

Cuối cùng, tôi xin cảm ơn gia đình, đặc biệt là vợ và hai con tôi, cùng với bạn

bè đã động viên, giúp đỡ và tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất cho tôi trong quá trình

học tập và hoàn thành luận án này.

iii

MỤC LỤC

Trang

LỜI CAM ĐOAN I

LỜI CẢM ƠN II

MỤC LỤC III

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT VIII

DANH MỤC BẢNG X

DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ XII

TÓM TẮT XIII

CHƯƠNG 1 - GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1

1.1. BỐI CẢNH NGHIÊN CỨU 1

1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 3

1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 3

1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 4

1.4.1. Đối tượng nghiên cứu 4

1.4.2. Phạm vi nghiên cứu 4

1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ NGUỒN DỮ LIỆU 4

1.5.1. Phương pháp nghiên cứu 4

1.5.2. Nguồn dữ liệu nghiên cứu 5

1.6. ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN ÁN 5

1.7. CẤU TRÚC CỦA LUẬN ÁN 6

CHƯƠNG 2 - CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 7

2.1. THÂM NHẬP CỦA NGÂN HÀNG NƯỚC NGOÀI 7

2.1.1. Khái niệm về thâm nhập của ngân hàng nước ngoài 7

2.1.2. Lý thuyết về động cơ thâm nhập của ngân hàng nước ngoài 7

2.1.3. Phương thức thâm nhập của ngân hàng nước ngoài 9

2.1.4. Đo lường thâm nhập của ngân hàng nước ngoài 10

2.2. ẢNH HƯỞNG CỦA THÂM NHẬP NGÂN HÀNG NƯỚC NGOÀI ĐẾN

CẠNH TRANH CỦA CÁC NGÂN HÀNG TRONG NƯỚC 12

2.2.1. Khái niệm cạnh tranh 12

2.2.2. Lý thuyết cấu trúc cạnh tranh ngành 12

2.2.3. Cạnh tranh trong thị trường ngân hàng thương mại 14

2.2.3.1. Đặc điểm cạnh tranh trong thị trường ngân hàng thương mại 14

2.2.3.2. Tác động của cạnh tranh đối với sự ổn định của hệ thống ngân hàng

thương mại 15

2.2.4. Phương pháp đo lường cạnh tranh trong thị trường ngân hàng thương mại

2.2.4.1. Phương pháp đo lường cạnh tranh theo cách tiếp cận cấu trúc 17

2.2.4.2. Phương pháp đo lường cạnh tranh theo cách tiếp cận phi cấu trúc 19

2.2.4.3. Lựa chọn phương pháp đo lường cạnh tranh trong luận án 30

2.2.5. Tổng quan các nghiên cứu về ảnh hưởng của thâm nhập ngân hàng nước

ngoài đến cạnh tranh của các ngân hàng thương mại trong nước 32

2.2.5.1. Các nghiên cứu sử dụng phương pháp tiếp cận cấu trúc 32

2.2.5.2. Các nghiên cứu sử dụng phương pháp tiếp cận phi cấu trúc 33

2.3. ẢNH HƯỞNG CỦA THÂM NHẬP NGÂN HÀNG NƯỚC NGOÀI ĐẾN

HIỆU QUẢ CỦA CÁC NGÂN HÀNG TRONG NƯỚC 35

2.3.1. Khái niệm hiệu quả của ngân hàng thương mại 35

2.3.2. Phân loại hiệu quả của ngân hàng thương mại 37

2.3.3. Phương pháp đo lường hiệu quả của ngân hàng thương mại 41

2.3.3.1. Phương pháp chỉ số tài chính 41

2.3.3.2. Phương pháp phân tích hiệu quả biên 43

2.3.4. Lý thuyết về ảnh hưởng của thâm nhập ngân hàng nước ngoài đến hiệu quả

của các ngân hàng trong nước 49

2.3.5. Tổng quan các nghiên cứu về ảnh hưởng của thâm nhập ngân hàng nước

ngoài đến hiệu quả của các ngân hàng thương mại trong nước 53

2.3.5.1. Các nghiên cứu ở các quốc gia và khu vực 53

2.3.5.2. Các nghiên cứu ở trong phạm vi quốc gia 54

2.3.5.3. Nghiên cứu ở trong nước 55

2.4. Khe hở nghiên cứu 59

2.4.1. Khe hở nghiên cứu cho RQ1 59

2.4.2. Khe hở nghiên cứu cho RQ2 59

2.5. Giả thuyết nghiên cứu 59

2.5.1. Giả thuyết cho RQ1 59

2.5.2. Giả thuyết cho RQ 2 60

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 61

CHƯƠNG 3 - PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 63

3.1. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỐI VỚI RQ1 63

3.1.1. Mô hình nghiên cứu thực nghiệm đối với RQ1 63

3.1.2. Tiêu chuẩn xác định ngân hàng nước ngoài 69

3.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỐI VỚI RQ2 70

3.2.1. Mô hình nghiên cứu đối với RQ2 bằng phương pháp chỉ số tài chính 70

3.2.2. Mô hình nghiên cứu đối với RQ2 bằng phương pháp phân tích hiệu quả

biên 76

3.2.2.1. Lựa chọn phương pháp phân tích hiệu quả biên trong luận án 76

3.2.2.2. Xác định mô hình cho phương pháp DEA 76

3.2.2.3. Mô hình nghiên cứu đối với RQ2 bằng phương pháp DEA 80

3.3. QUY TRÌNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU BẢNG 82

3.3.1. Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng 84

3.3.2. Lựa chọn mô hình hồi quy PLS, FEM, REM 84

3.3.3. Kiểm định các giả định của mô hình hồi quy dữ liệu bảng 86

3.4. QUY TRÌNH KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU 87

3.4.1. Kiểm định giả thuyết H1 87

3.4.2. Kiểm định giả thuyết H2 88

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 89

CHƯƠNG 4 - KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 91

4.1. TỔNG QUAN MẪU DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 91

4.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHO RQ1 98

4.2.1. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng 98

4.2.2. Kiểm định tính cân bằng dài hạn của thị trường ngân hàng Việt Nam 99

4.2.3. Kết quả phân tích hồi quy mô hình nghiên cứu 102

4.2.4. Kiểm định giả thuyết H1 và thảo luận kết quả nghiên cứu 106

4.3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHO RQ2 108

4.3.1. Đo lường thâm nhập của ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam 109

4.3.2. Hiệu quả của ngân hàng thương mại Việt Nam theo phương pháp chỉ số tài

chính 110

4.3.3. Hiệu quả của ngân hàng thương mại Việt Nam theo phương pháp bao dữ

liệu 111

4.3.4. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng 112

4.3.5. Kết quả phân tích hồi quy mô hình nghiên cứu 113

4.3.5.1. Kết quả phân tích hồi quy Mô hình 3.4 114

4.3.5.2. Kết quả phân tích hồi quy Mô hình 3.6 116

4.3.6. Kiểm định giả thuyết H2 và thảo luận kết quả nghiên cứu 119

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 122

CHƯƠNG 5 - KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH 124

5.1. KẾT LUẬN VỀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 124

5.2. ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN NGÀNH NGÂN HÀNG VIỆT NAM 127

5.3. THÂM NHẬP CỦA NGÂN HÀNG NƯỚC NGOÀI TẠI VIỆT NAM 128

5.3.1. Chính sách mở cửa thị trường ngân hàng của Việt Nam 128

5.3.2. Xu hướng thâm nhập của ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam 129

5.4. GỢI Ý CHÍNH SÁCH 132

5.4.1. Các gợi ý chính sách cho các nhà hoạch định chính sách 132

5.4.1.1. Tiếp tục thực hiện chính sách mở cửa thị trường ngân hàng 132

5.4.1.2. Hoàn thiện hệ thống luật về cạnh tranh 134

5.4.2. Các gợi ý chính sách cho các ngân hàng thương mại 135

vii

5.4.2.1. Tăng cường năng lực cạnh tranh 135

5.4.2.2. Nâng cao hiệu quả hoạt động 140

5.5. HẠN CHẾ CỦA NGHIÊN CỨU VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU

TIẾP THEO 144

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5 145

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ 146

TÀI LIỆU THAM KHẢO 147

PHỤ LỤC 156

Phụ lục 1: Dữ liệu thu nhập, giá đầu vào theo mô hình Panzar - Rosse 156

Phụ lục 2: Dữ liệu đầu vào, đầu ra theo DEA 171

Phụ lục 3: Hiệu quả kỹ thuật của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009 - 2019

183

Phụ lục 4: ROA của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009 - 2019 186

Phu lục 5: Xếp hạng chỉ số phát triển tài chính các nước tham gia CPTPP năm

2019 189

viii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Ký hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt

Allocative Efficiency Hiệu quả phân bổ AE

Concentration Ratio Tỷ lệ tập trung của k ngân hàng CRk

Hiệp định Đối tác Toàn diện và Tiến CPTPP bộ Xuyên Thái Bình Dương

Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership Data Envelopment Analysis Phân tích bao dữ liệu DEA

Distribution Free Approach Tiếp cận không phân phối DFA

Dynamic Ordinary Least Mô hình bình phương tối thiểu tổng DOLS Squares quát động

FEM Fixed Effects Model Mô hình ảnh hưởng cố định

Fully Modified Ordinary Least Mô hình bình phương tối thiểu tổng FOLS Squares quát hiệu chỉnh toàn phần

Hypothesis 1 Giả thuyết 1 H1

Hypothesis 2 Giả thuyết 2 H2

Hirschman- Herfindahl Index Chỉ số Hirschman- Herfindahl HHI

Increasing Returns to Scale Tăng theo quy mô IRS

Long-run Average Cost Chi phí trung bình dài hạn LAC

Minimum Efficient Scale Quy mô hiệu quả tối thiểu MES

NHNNg Ngân hàng nước ngoài

NHTM Ngân hàng thương mại

Ordinary Least Squares Phương pháp bình phương bé nhất OLS

Pooled Ordinary Least Squares Bình phương bé nhất kết hợp PLS

Pure Technical Efficiency Hiệu quả kỹ thuật thuần PTE

Random Effects Model Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM

Research Question 1 Câu hỏi nghiên cứu 1 RQ1

Research Question 2 Câu hỏi nghiên cứu 2 RQ2

Robust Standard Error Sai số chuẩn vững RSE

Ký hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt

SAC Short-run Average Cost Chi phí trung bình ngắn hạn

SBV State Bank of Vietnam Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

SCP Structure-Conduct-Performance Cấu trúc – Hành vi – Hiệu quả

SE Scale Efficiency Hiệu quả quy mô

SFA Stochastic Frontier Approach Tiếp cận biên ngẫu nhiên

TFA Thick Frontier Approach Tiếp cận biên dày

VRS Variable Returns to Scale Thay đổi theo quy mô

WDI World Development Indicators Chỉ số phát triển thế giới

WTO World Trade Organization Tổ chức thương mại thế giới.

DANH MỤC BẢNG

Trang

Bảng 2.1: Tổng hợp giá trị H-Statistic ................................................................... 29

Bảng 2.2: Tổng hợp ưu nhược điểm của các phương pháp đo lường cạnh tranh ..... 31

Bảng 2.3: Tổng hợp các nghiên cứu về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh

tranh của thị trường ngân hàng trong nước ..................................................... 34

Bảng 2.4: Tổng hợp các nghiên cứu về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu

quả ngân hàng trong nước .............................................................................. 57

Bảng 3.1: Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu đối với RQ1 .......................... 65

Bảng 3.2: Mô tả các biến trong Mô hình 3.4 .......................................................... 73

Bảng 3.3: Tổng hợp các nghiên cứu hiệu quả ngân hàng bằng DEA ...................... 78

Bảng 3.4: Mô tả các biến trong mô hình DEA ....................................................... 79

Bảng 3.5: Mô tả các biến trong Mô hình 3.4 .......................................................... 82

Bảng 3.6: Quy trình kiểm định giả thuyết H1 ........................................................ 87

Bảng 3.7: Quy trình kiểm định giả thuyết H2 ........................................................ 89

Bảng 4.1: Các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu .................................................... 91

Bảng 4.2: Số ngân hàng trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 2009 – 2019 .................. 93

Bảng 4.3: Chi tiết thời gian nghiên cứu giai đoạn 2009 - 2019 ............................... 94

Bảng 4.4: Nguồn dữ liệu của các biến trong các mô hình nghiên cứu .................... 97

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng ............................. 98

Bảng 4.6: Thống kê mô tả biến trong Mô hình 3.3 ................................................. 99

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình ................................................... 100

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định giả định mô hình .................................................... 100

Bảng 4.9: Kết quả kiểm định thị trường cân bằng giai đoạn 2009 - 2019 ............. 101

Bảng 4.10: Thống kê mô tả biến trong mô hình nghiên cứu ................................. 102

Bảng 4.11: Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình ................................................. 103

Bảng 4.12: Kết quả kiểm định giả định mô hình .................................................. 103

Bảng 4.13: Kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu thực nghiệm bằng mô hình PLS,

FEM, REM và REM-RSE ............................................................................ 104

Bảng 4.14: Kết quả kiểm định giả thuyết H1 ....................................................... 106

Bảng 4.15: Biến thâm nhập của NHNNg tại Việt Nam giai đoạn 2009 - 2019 ..... 109

Bảng 4.16: Tỷ suất lợi nhuận trung bình trên tài sản giai đoạn 2009 - 2019 ......... 110

Bảng 4.17: Thống kê mô tả biến trong mô DEA .................................................. 111

Bảng 4.18: Hiệu quả kỹ thuật trung bình giai đoạn 2009 - 2019........................... 112

Bảng 4.19: Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng ......................... 113

Bảng 4.20: Thống kê mô tả biến trong mô hình nghiên cứu ................................. 114

Bảng 4.21: Kết quả kiểm định lựa chọn và khuyết tật mô hình ............................ 114

Bảng 4.22: Kết quả hồi quy Mô hình 3.4 ............................................................. 115

Bảng 4.23: Thống kê mô tả biến trong mô hình nghiên cứu ................................. 116

Bảng 4.24: Kết quả hồi quy Mô hình 3.6 ............................................................. 117

Bảng 4.25: Kết quả kiểm định giả thuyết H2 ....................................................... 119

Bảng 5.1: Tổng hợp câu hỏi nghiên cứu, giả thuyết và kết quả nghiên cứu .......... 125

Bảng 5.2: Tổng hợp chính sách mở cửa thị trường ngân hàng Việt Nam.............. 129

Bảng 5.3: Ngân hàng liên doanh tại Việt Nam ..................................................... 130

Bảng 5.4: Ngân hàng 100% vốn nước ngoài tại Việt Nam ................................... 131

Bảng 5.5: Xếp hạng năng lực cạnh tranh các quốc gia ký CPTPP ........................ 136

Bảng 5.6: Tỷ lệ vốn tự có/tài sản có rủi ro trung bình các quốc gia ký CPTPP ..... 137

Bảng 5.7: Tỷ lệ đầu vào, đầu ra trung bình giai đoạn 2009 - 2019 ....................... 141

xii

DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Trang

Hình 2.1: Hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả chi phí ........................ 37

Hình 2.2: Đường cong chi phí và lợi thế theo quy mô ............................................ 39

Hình 2.3: Hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô .......................................... 40

Hình 3.1: Quy trình phân tích dữ liệu bảng ............................................................ 83

xiii

TÓM TẮT

Cùng với quá trình mở cửa nền kinh tế, các NHNNg đã kinh doanh tại Việt

Nam hơn ba thập kỷ qua. Tuy nhiên, vấn đề ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến

cạnh tranh và hiệu quả của các NHTM trong nước cho đến nay vẫn còn nhiều tranh

luận, và chưa được nghiên cứu rộng rãi tại Việt Nam.

Mục tiêu của luận án này là phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến

cạnh tranh và hiệu quả của NHTM Việt Nam. Nghiên cứu này sử dụng mô hình

Panzar – Rosse với biến tương tác để phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg

đến cạnh tranh của các NHTM Việt Nam. Để phân tích ảnh hưởng của thâm nhập

NHNNg đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam, nghiên cứu thực hiện phân tích 2

bước: (i) Xác định hiệu quả của các NHTM Việt Nam bằng phương pháp chỉ số tài

chính và phương pháp DEA; (ii) Các chỉ số đo lường hiệu quả của các NHTM trong

nước sẽ được hồi quy với các biến thâm nhập của NHNNg.

Kết quả nghiên cứu cho thấy thâm nhập NHNNg làm tăng mức độ cạnh tranh

và làm giảm hiệu quả của các NHTM Việt Nam. Trên cơ sở kết quả nghiên, luận án

đã đề xuất các nhóm giải pháp với các NHTM và một số kiến nghị với các nhà hoạch

định chính sách nhằm tăng cường hội nhập, thúc đẩy cạnh tranh và nâng cao hiệu quả

của các NHTM Việt Nam.

Từ khóa: Thâm nhập ngân hàng nước ngoài, cạnh tranh ngân hàng, mô hình

Panzar – Rosse, hiệu quả ngân hàng, phương pháp DEA.

xiv

ABSTRACT

Along with the process of opening up the economy, foreign banks have been doing business in Vietnam for more than three decades. However, the issue of the impact of foreign bank penetration on the competition and efficiency of domestic commercial banks has so far been debated, and has not been widely studied in Vietnam.

The objective of this thesis is to examine the impact of foreign bank penetration on competition and efficiency of Vietnamese commercial banks. This research uses the Panzar - Rosse model with interactive variables to examine the effects of foreign bank penetration on Vietnam commercial banks' competition. To examine the effects of foreign bank penetration on the efficiency of Vietnamese commercial banks, the research uses a 2-step analysis method: (i) Determine the effectiveness of Vietnamese commercial banks by the method of DEA main and method; (ii) Indicators measuring the efficiency of domestic commercial banks will be regressed with foreign banks' penetration variables.

The research results show that foreign bank penetration increases the level of competition and reduces the efficiency of Vietnamese commercial banks. Based on the research results, the thesis has proposed groups of solutions to commercial banks and some recommendations to policy makers to enhance integration, promote competition and improve the efficiency of Vietnamese commercial banks.

Keywords: Foreign banking penetration, banking competition, Panzar - Rosse

model, banking efficiency, DEA method.

CHƯƠNG 1

GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

Luận án này nghiên cứu ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh và

hiệu quả của NHTM Việt Nam. Chương này bắt đầu bằng việc giới thiệu bối cảnh

nghiên cứu làm cơ sở cho việc xác định vấn đề nghiên cứu, phần tiếp theo trình bày

mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên

cứu và dữ liệu nghiên cứu, điểm mới của luận án, và cuối cùng là giới thiệu cấu trúc

của luận án.

1.1. BỐI CẢNH NGHIÊN CỨU

Cùng với quá trình mở cửa nền kinh tế, thâm nhập của NHNNg vào Việt Nam

đã gia tăng rất nhanh trong ba thập kỷ qua. Đến cuối năm 2019, tổng tài sản của khối

NHNNg đạt 1.346 nghìn tỷ đồng chiếm 10% tổng tài sản toàn hệ thống, tăng 573%

so với trước thời điểm Việt Nam gia nhập WTO năm 2006. Tuy nhiên, vấn đề ảnh

hưởng của thâm nhập của NHNNg đến cạnh tranh và hiệu quả của các NHTM trong

nước vẫn ít được xem xét rộng rãi và còn nhiều tranh luận trong các nghiên cứu thực

nghiệm.

Từ các nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến

cạnh tranh của thị trường ngân hàng trong nước, tác giả nhận thấy rằng các nghiên

cứu này có những kết quả không tương đồng, còn mâu thuẫn và chưa thống nhất. Một

số nghiên cứu cho thấy thâm nhập của NHNNg làm tăng tính cạnh tranh của thị

trường ngân hàng trong nước (Cho, 1990; Diallo, 2016; Jeon và cộng sự, 2011;

Mulyaningsih và cộng sự, 2015). Ngược lại, nghiên cứu của Yeyati và Micco (2007)

cho thấy NHNNg làm giảm cạnh tranh. Trong khi đó, Poghosyan và Poghosyan

(2010) chỉ ra rằng NHNNg thâm nhập bằng phương thức mua lại và sáp nhập làm

giảm cạnh tranh, còn phương thức lập cơ sở kinh doanh mới làm tăng cạnh tranh. Kết

quả nghiên cứu của Yin (2020) cho thấy thâm nhập của NHNNg làm giảm cạnh tranh

ở các nước phát triển, và làm tăng cạnh tranh của thị trường ngân hàng ở các nước

đang phát triển. Mặt khác, theo tác giả chưa có nghiên cứu nào được thực hiện về chủ

để này tại Việt Nam. Vì vậy, tác giả nhận thấy cần thiết phải thực hiện nghiên cứu

nhằm xác định thâm nhập của NHNNg ảnh hưởng như thế nào đến cạnh tranh của thị

trường NHTM Việt Nam.

Đối với vấn đề ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các NHTM

trong nước, các nghiên cứu hiện nay trên thế giới đều sử dụng phương pháp chỉ số tài

chính (Barajas và cộng sự, 2000; Claessens và cộng sự, 2001; Claessens và Lee, 2003;

Denizer, 2000; Lensink và Hermes, 2004; Luo và cộng sự, 2017; Manlagñit, 2011;

Shen và cộng sự, 2009; Unite và Sullivan, 2003; Xu, 2011). Tuy nhiên, theo

Manandhar và Tang (2002) phương pháp chỉ số tài chính có nhược điểm là mỗi chỉ

số chỉ thể hiện một mặt trong hoạt động của các NHTM, nên để đánh giá tổng quát

về hoạt động kinh doanh của một NHTM yêu cầu phải sử dụng hệ thống các chỉ số,

công thức rất phức tạp và nếu chỉ căn cứ vào vài chỉ số có thể gây nhầm lẫn khi ra

các quyết định quan trọng. Do đó, nếu sử dụng một vài chỉ số tài chính để đánh giá

tác động của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của ngân hàng trong nước có thể thiếu

chính xác và không toàn diện.

Trong khi đó, phương pháp phân tích hiệu quả biên DEA cho phép xác định

hiệu quả của ngân hàng thông qua một chỉ số độ đo hiệu quả là hiệu quả kỹ thuật,

giúp giải quyết hạn chế của phương pháp chỉ số tài chính. Mặt khác, có 2 nghiên cứu

tại Việt Nam của Lien và cộng sự (2015) và Pham và Nguyen (2020) về chủ đề này

cũng sử dụng phương pháp chỉ số tài chính nhưng cho kết quả hoàn toàn trái ngược

nhau. Chính vì vậy, tác giả nhận thấy cần thiết phải tiến hành nghiên cứu sử dụng kết

hợp 2 phương pháp là phương pháp chỉ số tài chính và phương pháp DEA để phân

tích toàn diện nhất ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các NHTM

Việt Nam.

Chính vì những lý do nêu trên, đề tài “Ảnh hưởng của thâm nhập ngân hàng

nước ngoài đến cạnh tranh và hiệu quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam”

được lựa chọn nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ cung cấp thông tin cần

thiết để các nhà làm chính sách đánh giá được tác động của chính sách mở cửa thị

trường ngân hàng đối với các ngân hàng trong nước, từ đó có những điều chỉnh chính

sách để đáp ứng yêu cầu hội nhập quốc tế của ngành ngân hàng, cũng như giúp các

NHTM có cơ sở hoạch định chiến lược kinh doanh phù hợp nhằm thích ứng với điều

kiện thị trường có sự tham gia của các NHNNg.

1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Mục tiêu tổng quát của luận án này là phân tích ảnh hưởng của thâm nhập

NHNNg đến cạnh tranh và hiệu quả của các NHTM Việt Nam, trên cơ sở đó đề xuất

các giải pháp nhằm tăng cường hội nhập, thúc đẩy cạnh tranh và nâng cao hiệu quả

của các NHTM Việt Nam. Để đạt được mục tiêu tổng quát đó, luận án cần đạt được

những mục tiêu cụ thể như sau:

(i) Phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh của các

NHTM Việt Nam;

(ii) Phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các NHTM

Việt Nam;

1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Để đạt được những mục tiêu cụ thể nghiên cứu đặt ra, luận án đi trả lời 2 câu

hỏi nghiên cứu sau đây:

RQ1: Thâm nhập của NHNNg ảnh hưởng như thế nào đến cạnh tranh của các

NHTM Việt Nam?

RQ2: Thâm nhập của NHNNg ảnh hưởng như thế nào đến hiệu quả của các

NHTM Việt Nam?

1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.4.1. Đối tượng nghiên cứu

Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu của luận án tập

trung vào 5 nhóm chính:

(i) Đo lường thâm nhập của NHNNg tại Việt Nam;

(ii) Đo lường cạnh tranh trong thị trường NHTM Việt Nam bằng mô hình

Panzar – Rosse;

(iii) Phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh của thị trường

NHTM Việt Nam;

(iv) Đo lường hiệu quả của các NHTM Việt Nam bằng phương pháp chỉ số tài

chính và phương pháp DEA;

(v) Phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các NHTM

Việt Nam.

1.4.2. Phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu này tiến hành phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến

cạnh tranh và hiệu quả của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2009 đến

năm 2019. Luận án chọn mốc thời gian nghiên cứu từ năm 2009 là do trong giai đoạn

này Việt Nam đã gia nhập WTO và thực hiện việc nới lỏng các rào cản cho các

NHNNg thâm nhập vào Việt Nam, và đặc biệt là các ngân hàng 100% vốn nước ngoài

được phép thành lập tại Việt Nam.

1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ NGUỒN DỮ LIỆU

1.5.1. Phương pháp nghiên cứu

Luận án sử dụng các phương pháp nghiên cứu sau đây:

(i) Phương pháp đo lường cạnh tranh theo cách tiếp cận phi cấu trúc với mô

hình Panzar – Rosse để phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh

của các NHTM Việt Nam.

(ii) Phân tích hồi quy để phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu

quả của các NHTM Việt Nam.

1.5.2. Nguồn dữ liệu nghiên cứu

Nguồn dữ liệu được lấy từ Orbis Bank Focus từ năm 2009 đến năm 2019 do

Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh cung cấp. Trong giai đoạn nghiên

cứu, do có một số ngân hàng mới được thành lập hoặc một số ngân hàng được hợp

nhất hoặc do thiếu số liệu chi tiết qua các năm của các ngân hàng nên dữ liệu được

dùng trong nghiên cứu này là dữ liệu bảng không cân bằng. Dữ liệu về số lượng

NHNNg được thu thập từ các báo cáo thường niên của SBV. Dữ liệu về tốc độ tăng

trưởng GDP được thu thập từ WDI.

1.6. ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN ÁN

Luận án này có những điểm mới như sau:

Thứ nhất, luận án đã chứng minh thâm nhập của NHNNg làm tăng tính cạnh

tranh và làm giảm hiệu quả của các NHTM Việt Nam, từ đó cung cấp thêm bằng

chứng thực nghiệm củng cố các quan điểm của lý thuyết về thâm nhập của NHNNg.

Thứ hai, luận án đã đo lường mức độ ảnh hưởng của NHNNg thông qua chỉ

số H-Statistic được xác định bằng hệ số hồi quy của các biến tương tác trong mô hình

Panzar – Rosse vào cạnh tranh của thị trường NHTM Việt Nam.

Thứ ba, luận án là nghiên cứu đầu tiên sử dụng đồng thời phương pháp DEA

và phương pháp chỉ số tài chính để phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến

hiệu quả của ngân hàng trong nước. Việc sử dụng kết hợp 2 phương pháp cho phép

đối chứng kết quả nghiên cứu từ 2 phương pháp, và vì vậy phát hiện của luận án sẽ

chính xác hơn.

Cuối cùng, luận án đã đề xuất được các giải pháp nhằm tăng cường hội nhập,

thúc đẩy cạnh tranh và nâng cao hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

1.7. CẤU TRÚC CỦA LUẬN ÁN

Để đạt mục tiêu nghiên cứu ngoài phần danh mục tài liệu tham khảo và phụ

lục, luận án được cấu trúc thành 5 chương:

Chương 1: Giới thiệu vấn đề nghiên cứu. Nội dung chương này giới thiệu tổng

quan về luận án.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu. Nội dung chương này

giới thiệu cơ sở lý thuyết và khảo cứu các nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của

thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh và hiệu quả của NHTM trong nước, làm cơ sở

phát triển các giả thuyết liên quan đến 2 câu hỏi nghiên cứu.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu. Chương này trình bày phương pháp kiểm

định các giả thuyết liên quan đến 2 câu hỏi nghiên cứu.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận. Chương này thực hiện mô tả mẫu

dữ liệu dùng trong các mô hình nghiên cứu và kết quả kiểm định các giả thuyết liên

quan đến 2 câu hỏi nghiên cứu.

Chương 5: Kết luận và gợi ý chính sách. Chương này trình bày tóm lược các

kết luận về kết quả nghiên cứu; phân tích định hướng phát triển ngành ngân hàng và

xu hướng thâm nhập của NHNNg tại Việt Nam, đề xuất các gợi ý chính sách cho các

NHTM và các nhà làm chính sách, và trình bày hạn chế của luận án và đề xuất hướng

nghiên cứu tiếp theo.

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Chương 1 đã trình bày tổng quan về luận án và xác định 2 câu hỏi nghiên cứu.

Chương này sẽ hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và khảo cứu các nghiên cứu thực nghiệm

về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh và hiệu quả của các NHTM

trong nước làm cơ sở cho việc phát hiện khe hở nghiên cứu và phát triển các giả

thuyết liên quan đến 2 câu hỏi nghiên cứu.

2.1. THÂM NHẬP CỦA NGÂN HÀNG NƯỚC NGOÀI

2.1.1. Khái niệm về thâm nhập của ngân hàng nước ngoài

Toàn cầu hóa và hội nhập quốc tế đã làm xuất hiện các ngân hàng đa quốc gia.

Đây là những ngân hàng sở hữu và kiểm soát hoạt động kinh doanh ngân hàng ở hai

hay nhiều nước. Quá trình đầu tư kinh doanh của các ngân hàng này vào một quốc

gia được gọi là thâm nhập của NHNNg.

Thâm nhập của NHNNg có thể hiểu là quá trình mà các ngân hàng ở một quốc

gia (nước đầu tư) thành lập và hoạt động tại một quốc gia khác (nước nhận đầu tư)

bằng hình thức mở chi nhánh, liên doanh với ngân hàng trong nước, thành lập ngân

hàng con hoặc mua cổ phần thông qua hoạt động mua lại và sáp nhập (Clarke, 2005;

Makino và cộng sự, 2007; Slangen và Hennart, 2008).

2.1.2. Lý thuyết về động cơ thâm nhập của ngân hàng nước ngoài

Có 2 quan điểm lý thuyết chính giải thích về động cơ thúc đẩy NHNNg thâm

nhập vào một quốc gia đó là theo sau khách hàng và tìm kiếm cơ hội đầu tư để nâng

cao lợi nhuận. Quan điểm theo sau khách hàng cho rằng thâm nhập của NHNNg là

để phục vụ khách hàng của họ khi khách hàng của ngân hàng đầu tư vào quốc gia mà

NHNNg thâm nhập (Grubel, 1977). Mục tiêu của NHNNg khi thâm nhập vào một

quốc gia là nhằm tiếp tục duy trì mối quan hệ giữa ngân hàng với các công ty mẹ tại

nước đầu tư. Khi các công ty mẹ thành lập chi nhánh ở nước nhận đầu tư, NHNNg sẽ

thâm nhập vào quốc gia đó để ngăn chặn các chi nhánh của các công ty này chuyển

sang ngân hàng mới. Nhờ lợi thế về mối quan hệ từ trước với khách hàng tại nước

đầu tư, các ngân hàng có nhiều thông tin về hoạt động kinh doanh của khách hàng,

điều này giúp giảm phí dịch vụ, cũng như giảm rủi ro cho ngân hàng. Khách hàng

của ngân hàng cũng có xu hướng duy trì mối quan hệ với các ngân hàng có mối quan

hệ từ trước, nhằm tránh chi phí phát sinh từ việc phải cung cấp thông tin của mình

cho ngân hàng mới (Lewis, 1991).

Quan điểm thứ hai cho rằng động cơ thâm nhập của NHNNg là tìm kiếm cơ

hội nâng cao lợi nhuận (Aliber, 1984; Goldberg và Saunder, 1981). Lập luận chính

của quan điểm này là NHNNg sẽ thâm nhập vào một quốc gia nếu nhận thấy môi

trường kinh doanh ở đó có triển vọng phát triển và đạt được lợi nhuận kỳ vọng.

NHNNg có công nghệ vượt trội, tiềm lực tài chính mạnh, uy tín cao, nguồn nhân lực,

kỹ năng quản lý và chất lượng dịch vụ tốt hơn, mạng lưới rộng khắp, kiến thức và

kinh nghiệm trong hoạt động đa quốc gia, tính chuyên nghiệp trong việc phục vụ từng

loại khách hàng sẽ giúp họ giành được thị phần từ các ngân hàng trong nước và thu

được lợi nhuận cao hơn (Cho, 1986; Yannopoulos, 1983).

Ngoài 2 lý thuyết chính giải thích động cơ thâm nhập của NHNNg nêu trên,

một số lý thuyết khác cho rằng động cơ thâm nhập của NHNNg là nhằm phân tán rủi

ro. Qian và Delios (2008) nghiên cứu trong trường hợp lý thuyết đầu tư quốc tế cho

rằng các ngân hàng mở rộng hoạt động quốc tế để tận dụng lợi thế trên thị trường

nước ngoài và giảm thiểu những bất lợi và rủi ro tại thị trường trong nước. García-

Herrero và Vazquez (2013) lập luận trong lý thuyết danh mục đầu tư rằng việc đa

dạng hóa đầu tư ở các vị trí địa lý khác nhau có thể làm giảm rủi ro kinh doanh và rủi

ro tài chính do chu kỳ kinh doanh, cấu trúc lãi suất, và biến động tỷ giá hối đoái, do

đó, các NHNNg sẽ thâm nhập vào ngành ngân hàng ở nhiều quốc gia khác nhau nhằm

giảm thiểu rủi ro trong hoạt động kinh doanh.

Tóm lại, các lý thuyết giải thích động cơ thâm nhập của NHNNg đều cho rằng

cơ sở để một NHNNg thâm nhập vào một quốc gia là ngân hàng đó sở hữu lợi thế về

công nghệ, sức mạnh tài chính, uy tín, nguồn nhân lực và kỹ năng quản trị hiệu quả,

và động cơ cho việc thâm nhập của NHNNg là theo sau khách hàng và tìm kiếm lợi

nhuận. Nếu động cơ thâm nhập của NHNNg là theo sau khách hàng thì NHNNg sẽ ít

cạnh tranh trực tiếp đối với các ngân hàng trong nước, còn trong trường hợp động cơ

thâm nhập của NHNNg là tìm kiếm lợi nhuận sẽ tạo ra sức ép cạnh tranh rất lớn lên

các ngân hàng trong nước.

2.1.3. Phương thức thâm nhập của ngân hàng nước ngoài

NHNNg thường sử dụng 2 phương thức thâm nhập vào một quốc gia là phương

thức thành lập cơ sở kinh doanh mới và phương thức mua lại và sáp nhập (Clarke,

2005; Slangen và Hennart, 2008).

Phương thức thành lập cơ sở kinh doanh mới được thực hiện dưới hình thức

mở văn phòng đại diện, chi nhánh NHNNg, thành lập ngân hàng 100% vốn nước

ngoài hoặc ngân hàng liên doanh. Văn phòng đại diện là đơn vị phụ thuộc hoạt động

trên cơ sở vốn và uy tín của ngân hàng mẹ ở nước ngoài; chi nhánh NHNNg cũng là

đơn vị phụ thuộc, không có tư cách pháp nhân, được NHNNg bảo đảm chịu trách

nhiệm về mọi nghĩa vụ, cam kết của chi nhánh NHNNg ở nước nhận đầu tư; khác với

văn phòng đại diện và chi nhánh, ngân hàng con 100% vốn nước ngoài và ngân hàng

liên doanh có tư cách pháp nhân, hoạt động trên vốn tự có của mình.

Cerutti và cộng sự (2007) cho rằng các NHNNg sẽ hoạt động dưới hình thức

chi nhánh nếu nước nhận đầu tư có quy định hạn chế NHNNg thâm nhập và có mức

thuế cao hơn nước đầu tư, và hình thức ngân hàng con thường được áp dụng trong

trường hợp NHNNg muốn kinh doanh bán lẻ. Trong khi đó, Makino và cộng sự

(2007) cho rằng NHNNg có thể thâm nhập bằng hình thức thành lập ngân hàng liên

doanh với ngân hàng trong nước, với hình thức này NHNNg sẽ tiết kiệm được chi phí

điều tra thị trường, tư vấn chính sách và tìm hiểu môi trường kinh doanh có liên quan

đến ngành ngân hàng trong nước.

Kim và Gray (2009) cho rằng nếu hoạt động của ngân hàng trong nước phát

triển mạnh mẽ và văn hóa kinh doanh của ngân hàng trong nước và NHNNg không

tương đồng, thì NHNNg sẽ thâm nhập bằng phương thức thành lập cơ sở kinh doanh

mới. Ưu điểm của phương thức thành lập cơ sở kinh doanh mới là tránh được việc kế

thừa những tồn tại từ tổ chức cũ như các hợp đồng cho vay chưa giải ngân, sự khác

biệt về cơ cấu tổ chức, văn hóa kinh doanh và hệ thống công nghệ không tương thích

(Dikova và Van Witteloostuijn, 2007; Slangen và Hennart, 2008). Tuy nhiên, phương

thức này có nhược điểm là NHNNg mất nhiều thời gian để am hiểu thị trường, xây

dựng thương hiệu, và thiết lập mối quan hệ với khách hàng.

Phương thức mua lại và sáp nhập được thực hiện thông qua việc NHNNg tiến

hành mua lại và sáp nhập với một ngân hàng sẵn có trong nước. Phương thức này

thường được sử dụng khi thị trường chứng khoán của nước thu hút đầu tư đã được

hình thành và phát triển, các NHNNg ít am hiểu về thị trường ngân hàng nội địa

(Bhaumik và Gelb, 2003). Phương thức mua lại và sáp nhập có ưu điểm là tận dụng

được uy tín và lượng khách hàng sẵn có, nhưng có nhược điểm là rất khó dung hòa

sự khác biệt trong văn hóa tổ chức và phương thức hoạt động giữa các bên với nhau.

Theo Van Tassel và Vishwasrao (2007) NHNNg thích thâm nhập bằng phương

thức mua lại và sáp nhập hơn lập cơ sở kinh doanh mới, vì chi phí cho việc xử lý các

tồn tại của tổ chức cũ trong hoạt động mua lại và sáp nhập thường thấp hơn các lợi

ích có được từ việc sở hữu nguồn dữ liệu sẵn có về khách hàng, kiến thức thị trường

và uy tín đã được xây dựng từ trước.

2.1.4. Đo lường thâm nhập của ngân hàng nước ngoài

Có 2 phương pháp đo lường thâm nhập của NHNNg là phương pháp tổng hợp

và phương pháp không gian phân bổ. Phương pháp tổng hợp đo lường thâm nhập của

NHNNg bằng tỷ lệ số lượng và tỷ lệ tài sản của NHNNg.

Số lượng NHNNg Tỷ lệ số lượng NHNNg = Tổng số ngân hàng của toàn ngành

Tài sản NHNNg Tỷ lệ tài sản NHNNg = Tổng tài sản của toàn ngành

Phương pháp tổng hợp được nhiều nghiên cứu thực nghiệm sử dụng (Barajas

và cộng sự, 2000; Claessens và cộng sự, 2001; Claessens và Lee, 2003; Denizer,

2000; Lensink và Hermes, 2004; Lien và cộng sự, 2015; Pham và Nguyen, 2020;

Manlagñit, 2011; Shen và cộng sự, 2009; Unite và Sullivan, 2003).

Phương pháp không gian phân bổ đo lường thâm nhập của NHNNg thông qua

chỉ số tiếp xúc giữa NHNNg và ngân hàng trong nước. Xu (2011) là người đầu tiên

đề xuất phương pháp không gian phân bổ khi xây dựng chỉ số tiếp xúc thay cho

phương pháp tổng hợp, vì cho rằng phương pháp tổng hợp chỉ nắm bắt sự hiện diện

của NHNNg ở phạm vi tổng thể, không phản ánh mức độ tiếp xúc về mặt địa lý của

một ngân hàng cụ thể trong nước với NHNNg. Chỉ số tiếp xúc được tính bằng tỷ lệ

giữa số chi nhánh NHNNg tại một địa phương với tổng số chi nhánh NHNNg mà một

ngân hàng trong nước tiếp xúc. Luo và cộng sự (2017) đã bổ sung cách tính chỉ số

tiếp xúc để xác định chính xác mức độ tiếp xúc qua mạng lưới chi nhánh. Chỉ số tiếp

xúc chi nhánh được tính bằng tỷ lệ giữa tổng số chi nhánh NHNNg tại tất cả các địa

phương mà một ngân hàng trong nước có chi nhánh với tổng số chi nhánh NHNNg

mà một ngân hàng trong nước tiếp xúc. Phương pháp không gian phân bổ được phát

triển gần đây và chú trọng nhiều đến yếu tố tiếp xúc về mặt địa lý giữa NHNNg và

ngân hàng trong nước, tuy nhiên điều kiện để áp dụng phương pháp này là trong giai

đoạn nghiên cứu các NHNNg không bị giới hạn trong việc mở chi nhánh, và có đầy

đủ thông tin dữ liệu về mạng lưới chi nhánh của NHNNg và ngân hàng trong nước.

Do trong giai đoạn nghiên cứu 2009 – 2019, các chi nhánh NHNNg bị giới

hạn trong việc mở chi nhánh, cũng như không có thông tin dữ liệu về quá trình thành

lập chi nhánh của các NHTM trong nước và NHNNg, nên nghiên cứu không sử dụng

phương pháp không gian phân bổ, mà sử dụng phương pháp tổng hợp để đo lường

thâm nhập của NHNNg tại Việt Nam trong phân tích ảnh hưởng của thâm nhập

NHNNg đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

2.2. ẢNH HƯỞNG CỦA THÂM NHẬP NGÂN HÀNG NƯỚC NGOÀI ĐẾN

CẠNH TRANH CỦA CÁC NGÂN HÀNG TRONG NƯỚC

2.2.1. Khái niệm cạnh tranh

Có nhiều quan điểm khác nhau về cạnh tranh nói chung và cạnh tranh trong

kinh doanh nói riêng. Các nhà kinh tế học cổ điển nhìn nhận cạnh tranh là một quá

trình mà các đối thủ ganh đua để giành thị phần, và quá trình cạnh tranh tự do sẽ tạo

ra lực cân bằng thị trường, dẫn đến giá sản phẩm bằng chi phí sản xuất trong dài hạn.

Theo Stigler (1957) cạnh tranh là sự ganh đua giữa các chủ thể, và nó phát sinh

bất cứ khi nào hai hoặc nhiều bên cố gắng vì điều gì đó mà tất cả đều không thể có

được.

Porter (1989) cho rằng cạnh tranh trong kinh doanh là giành lấy thị phần, và

mục tiêu của cạnh tranh là tìm kiếm lợi nhuận cao hơn mức lợi nhuận trung bình mà

doanh nghiệp đang có.

Như vậy có thể hiểu cạnh tranh là quá trình mà các chủ thể kinh tế ganh đua

để giành lấy thị phần nhằm thu được nhiều lợi ích nhất.

2.2.2. Lý thuyết cấu trúc cạnh tranh ngành

Lý thuyết cấu trúc cạnh tranh ngành được hoàn thiện từ cuối những năm 1990

từ công trình nghiên cứu Porter (1989). Theo lý thuyết này, mức độ cạnh tranh trên

thị trường trong một ngành (hay một thị trường cụ thể) chịu tác động của 5 yếu tố sau

đây:

Thứ nhất, sự xuất hiện của các công ty (ngân hàng) mới. Khi có sự thâm nhập

của các ngân hàng mới sẽ dẫn đến việc chia sẻ thị phần hiện có. Điều này có thể ảnh

hưởng đến mức độ cạnh tranh của thị trường ngân hàng. NHNNg sở hữu nhiều lợi

thế như tiềm lực tài chính mạnh, công nghệ hiện đại, kỹ năng quản trị hiệu quả, sản

phẩm dịch vụ mới, do đó, NHNNg trở thành đối thủ cạnh tranh trực tiếp với các ngân

hàng trong nước, và hoạt động của NHNNg sẽ làm tăng mức độ cạnh tranh của thị

trường ngân hàng nội địa.

Thâm nhập của ngân hàng mới phụ thuộc vào các rào cản gia nhập ngành.

Các rào cản gia nhập là những quy định đặc trưng của một ngành. Các rào cản này

có thể do chính phủ tạo nên, hoặc do một số yếu tố đặc thù của ngành tạo ra. Đối với

ngành ngân hàng, các rào cản gia nhập chủ yếu do chính phủ thiết lập.

Thứ hai, cạnh tranh giữa các đối thủ hiện có trong ngành. Mức độ cạnh tranh

giữa các ngân hàng đang hoạt động sẽ ảnh hưởng đến cấu trúc cạnh tranh của thị

trường. Nếu quy mô giữa các ngân hàng chênh lệnh nhau nhiều thì áp lực cạnh tranh

thấp, vì các ngân hàng nhỏ biết không thể cạnh tranh với ngân hàng lớn nên sẽ tập

trung vào phân khúc khách hàng có đặc điểm riêng, mà các ngân hàng lớn không

nhắm đến. Nếu tất cả các ngân hàng đều có quy mô tương đồng thì khách hàng là

đồng nhất, do đó, khách hàng có thể chuyển dịch từ ngân hàng này sang ngân hàng

khác dẫn tới sự dành giật khách hàng, đẩy áp lực cạnh tranh tăng cao.

Thứ ba, sức mạnh của nhà cung ứng. NHTM là một trung gian tài chính, kinh

doanh trong lĩnh vực tiền tệ. Vì vậy, nhà cung ứng đầu vào của ngân hàng chính là

khách hàng gửi tiền. Sức mạnh của nhà cung cấp thể hiện khả năng quyết định các

điều kiện giao dịch của khách hàng gửi tiền đối với ngân hàng. Những khách hàng

gửi tiền với giá trị thấp có thể phải chấp nhận các điều khoản mà ngân hàng đưa ra,

nhờ đó ngân hàng giảm được chi phí lãi, ngược lại, những khách hàng lớn có thể gây

sức ép đối với ngân hàng bằng nhiều cách, chẳng hạn yêu cầu được trả mức lãi suất

cao hơn.

Thứ tư, sức mạnh của người mua. Người mua của ngân hàng chính là khách

hàng vay vốn và sử dụng các dịch vụ ngân hàng. Sức mạnh của khách hàng chính là

ảnh hưởng của khách hàng đối với ngân hàng. Về mặt lý thuyết, khi sức mạnh khách

hàng lớn thì sẽ dẫn đến độc quyền mua. Trong điều kiện thị trường như vậy, khách

hàng có khả năng áp đặt giá.

Thứ năm, các sản phẩm và dịch vụ thay thế. Sản phẩm và dịch vụ thay thế

trong mô hình của Porter là do các ngành khác cung cấp, khi một ngành có nhiều sản

phẩm thay thế thì sẽ chịu sự cạnh tranh của các ngành sản xuất sản phẩm, dịch vụ

thay thế. Trong ngành ngân hàng, vì sản phẩm của ngân hàng có một số đặc thù riêng,

do đó, yếu tố này thường ít ảnh hưởng đến mức độ cạnh tranh ngành. Tuy vậy, sự

phát triển của thị trường tài chính tạo ra nhiều kênh huy động vốn cho doanh nghiệp,

điều này có thể ảnh hưởng đến hoạt động cho vay của ngân hàng.

Tóm lại, mô hình 5 yếu tố của Porter cung cấp cơ sở lý thuyết cho vấn đề

nghiên cứu ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh của các NHTM trong

nước. Theo đó, quá trình thâm nhập của NHNNg sẽ làm xuất hiện các ngân hàng mới

tham gia vào thị trường và tạo ra sự cạnh tranh, từ đó ảnh hưởng đến mức độ cạnh

tranh của ngành ngân hàng trong nước.

2.2.3. Cạnh tranh trong thị trường ngân hàng thương mại

2.2.3.1. Đặc điểm cạnh tranh trong thị trường ngân hàng thương mại

Mục này trình bày đặc điểm cạnh tranh trong thị trường NHTM, từ đó cho thấy

sự khác biệt trong cạnh tranh của thị trường NHTM với các lĩnh vực khác của nền

kinh tế. Giống như những ngành kinh tế khác, các NHTM trong quá trình kinh doanh

cũng tiến hành cạnh tranh gay gắt với nhau để chiếm lĩnh thị phần, gia tăng lợi nhuận

cho ngân hàng. Tuy nhiên, do vai trò và chức năng đặc biệt của ngành ngân hàng,

ngoài những điểm chung giống như sự cạnh tranh trong các lĩnh vực khác, cạnh tranh

trong thị trường ngân hàng có những điểm khác biệt sau đây:

Thứ nhất, cạnh tranh trong thị trường NHTM có sự giám sát chặt chẽ của

Chính phủ (Sheng, 1990). Do hoạt động của các NHTM liên quan đến tất cả các chủ

thể, có vai trò đặc biệt quan trọng đối với nền kinh tế, cho nên, để tránh tình trạng

cạnh tranh bằng mọi giá gây bất ổn hệ thống, chính phủ các nước đều có sự giám sát

chặt chẽ hoạt động cạnh tranh giữa các NHTM. Allen và Gale (2000b) cho rằng sự

ổn định của hệ thống ngân hàng là rất quan trọng, bởi vì bất kỳ sự bất ổn nào đều có

thể ảnh hưởng đến thị trường cho vay liên ngân hàng và tín dụng, từ đó dẫn đến suy

thoái kinh tế. Việc kiểm soát sự cạnh tranh của các ngân hàng được thực hiện thông

qua chính sách tiền tệ với các công cụ như hoạt động thị trường mở, công cụ lãi suất,

dữ trữ bắt buộc và các chính sách kiểm soát khác (Ghossoub và cộng sự, 2012).

Thứ hai, cạnh tranh trong thị trường NHTM đi đôi với hợp tác lẫn nhau

(Khanizad và Montazer, 2018). Trong quá trình tác nghiệp kinh doanh như kết nối

thanh toán, hoạt động trên thị trường liên ngân hàng, liên kết cho vay, các NHTM

thường có mối quan hệ hợp tác với nhau. Một ngân hàng không thể tự mình hoạt động

bình thường nếu không có mối quan hệ liên kết với các ngân hàng khác trên thị

trường. Do vậy, hoạt động kinh doanh của các NHTM vừa mang tính cạnh tranh, vừa

mang tính hợp tác với nhau.

Thứ ba, thị trường ngân hàng thường có giới hạn về số lượng đối thủ cạnh

tranh và rào cản gia nhập ngành cao (Alhadeff, 1974). Ngành ngân hàng giữ vị trí

quan trọng là huyết mạch của nền kinh tế, là trung gian tài chính gắn liền với sự vận

động của toàn bộ nền kinh tế, hoạt động của ngân hàng bao trùm tất cả các hoạt động

kinh tế, xã hội. Ngân hàng không trực tiếp tạo ra của cải vật chất cho nền kinh tế,

song, giữ một vai trò quan trọng thúc đẩy phát triển kinh tế. Do đó, chính phủ các

nước đều ban hành các quy định chặt chẽ về việc thành lập và giải thể ngân hàng,

nhằm tránh tổn thất cho nền kinh tế và công chúng.

2.2.3.2. Tác động của cạnh tranh đối với sự ổn định của hệ thống ngân hàng

thương mại

Cạnh tranh sẽ tạo ra tác động nhiều mặt đối với hoạt động của các NHTM. Về

mặt lý thuyết có 2 quan điểm khác nhau về tác động của cạnh tranh đối với hệ thống

ngân hàng là cạnh tranh – bất ổn và cạnh tranh - ổn định.

Quan điểm cạnh tranh – bất ổn cho rằng cạnh tranh sẽ làm suy giảm tính ổn

định của hệ thống ngân hàng. Cạnh tranh buộc các NHTM phải giảm lãi suất cho vay

và phí dịch vụ, tăng lãi suất huy động, dẫn đến lợi nhuận giảm (Bolt và Tieman,

2004). Nếu cạnh tranh diễn ra gay gắt, các NHTM có xu hướng hạ thấp tiêu chuẩn

cho vay để tìm kiếm khách hàng, dẫn đến rủi ro vỡ nợ, tăng nguy cơ phá sản đối với

ngân hàng, gây mất ổn định hệ thống ngân hàng (Keeley, 1990). Cạnh tranh với sự

tham gia của nhiều ngân hàng là điều kiện lý tưởng cho sự lan truyền các cú sốc tài

chính (Allen và Gale, 2000a). Tự do hóa tài chính dưới hình thức chuyển đổi dần từ

trạng thái độc quyền sang cạnh tranh có thể gia tăng sự bất ổn của hệ thống ngân hàng

(Chang và Velasco, 2001).

Quan điểm cạnh tranh - ổn định cho rằng cạnh tranh không phải là yếu tố gây

bất ổn cho hệ thống ngân hàng. Cạnh tranh sẽ góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ.

Trong điều kiện cạnh tranh, các NHTM muốn tồn tại và phát triển phải không ngừng

nâng cao chất lượng dịch vụ để thu hút khách hàng bằng nhiều biện pháp như gia tăng

tiềm lực tài chính, đầu tư đổi mới công nghệ, hoàn thiện quy trình cung cấp dịch vụ,

nâng cao chất lượng nguồn nhân lực, tạo uy tín, thương hiệu và vị thế trên thị trường.

Ở khía cạnh này, cạnh tranh sẽ làm cho hoạt động của ngành ngân hàng ngày càng

lành mạnh và hiệu quả. Ngoài ra, nếu ngân hàng gặp phải những vấn đề liên quan đến

rủi ro đạo đức dẫn tới phải đối mặt với rủi ro về thanh khoản thì việc ngân hàng đó

đứng trước nguy cơ phá sản trong một môi trường đầy tính cạnh tranh là cần thiết để

ngân hàng điều chỉnh hành vi và cách thức hoạt động phù hợp hơn.

Caminal và Matutes (2002) cho rằng cạnh tranh là cần thiết để tăng cường ổn

định hệ thống ngân hàng do khắc phục được những hạn chế của thị trường độc quyền.

Hệ thống ngân hàng có mức độ tập trung thấp hạn chế nguy cơ khủng hoảng tài chính.

Thị trường độc quyền sẽ hình thành nên các ngân hàng quá lớn, và làm phát sinh vấn

đề quá lớn để sụp đổ và quá lớn để giám sát. Lập luận quá lớn để sụp đổ cho rằng các

ngân hàng quá lớn trở nên quá trọng yếu đối với nền kinh tế, và nếu sụp đổ sẽ tạo ra

chi phí xã hội rất lớn, do đó chính phủ buộc phải cứu trợ khi các ngân hàng này có

nguy cơ phá sản. Các ngân hàng này sẵn sàng chấp nhận rủi ro quá mức khi biết rằng

sẽ được chính phủ cứu trợ nếu thất bại. Điều này sẽ dẫn đến sự bất ổn của hệ thống

ngân hàng.

Lập luận quá lớn để giám sát cho rằng các ngân hàng càng lớn thì càng khó

giám sát. Do biết rằng cơ quan giám sát có thể không phát hiện các hạn chế của mình

nên các ngân hàng có xu hướng chấp nhận rủi ro cao, từ đó làm suy yếu tính ổn định

của hệ thống ngân hàng. Như vậy độc quyền có thể ảnh hưởng tiêu cực đến sự ổn

định của hệ thống ngân hàng, hay nói cách khác cạnh tranh sẽ giúp tăng cường sự ổn

định của hệ thống ngân hàng.

2.2.4. Phương pháp đo lường cạnh tranh trong thị trường ngân hàng

thương mại

Mục này thảo luận các phương pháp đo lường cạnh tranh trong thị trường ngân

hàng làm cơ sở cho việc lựa chọn phương pháp đo lường cạnh tranh để kiểm định giả

thuyết liên quan đến RQ1.

2.2.4.1. Phương pháp đo lường cạnh tranh theo cách tiếp cận cấu trúc

Tiếp cận cấu trúc dựa trên mô hình Cấu trúc – Hành vi – Hiệu quả (Structure-

Conduct-Performance -SCP). Mô hình SCP do Mason (1939) và Bain (1956) phát

triển. Mô hình SCP phản ánh mối quan hệ nhân quả giữa cấu trúc thị trường hay mức

độ tập trung thị trường, hành vi của các công ty (ngân hàng) tham gia thị trường (hành

vi đặt giá, nghiên cứu và phát triển, quảng cáo, sản xuất, lựa chọn công nghệ, chiến

lược hoạt động…) và hiệu quả trong hoạt động của công ty biểu hiện bằng quyền lực

thị trường. Mô hình này cho rằng nếu quyền lực thị trường chỉ tập trung vào một vài

công ty thì hiệu quả trong cấu trúc và hành vi của các công ty thấp, hay tập trung cao

hơn dẫn đến cạnh tranh ít hơn, do đó, sức mạnh thị trường lớn hơn và khả năng sinh

lời cao hơn.

Mô hình SCP cho thấy tính cạnh tranh trong một ngành được suy ra từ đặc

điểm cấu trúc thị trường. Các đặc điểm cấu trúc thị trường bao gồm số lượng công ty,

quy mô công ty trong thị trường, điều kiện thâm nhập và rút khỏi thị trường, tính khác

biệt của các sản phẩm trên thị trường. Các chỉ số thường được sử dụng để đo lường

mức độ tập trung trong thị trường ngân hàng là tỷ lệ thị phần của k ngân hàng lớn

nhất (CRk) và chỉ số Hirschman- Herfindahl Index (HHI).

Chỉ số CRk có giá trị càng cao cho thấy mức độ tập trung thị trường lớn, hay

quyền lực thị trường tập trung vào k NHTM lớn nhất. Thông thường thì chỉ số này

được tính dựa trên số lượng từ 3 ngân hàng trở lên tuỳ thuộc vào quy mô thị trường.

Chỉ số tập trung có giá trị từ 0% đến 100%. Dựa vào các mức độ tập trung, có thể

phân loại thị trường thành cạnh tranh hoàn hảo với tỷ lệ tập trung rất nhỏ, cạnh tranh

một cách tương đối với CRk < 65%, mức độ tập trung trung bình, độc quyền nhóm

hoặc có vị trí thống lĩnh thị trường với CRk > 65%, mức độ tập trung cao, độc quyền

với CRk xấp xỉ 100%.

Chỉ số Herfindahl-Hirschman Index (HHI) được tính bằng tổng bình phương

của thị phần của tất cả các ngân hàng trong một thị trường nhất định. Chỉ số HHI của

một thị trường càng nhỏ thì mức độ cạnh tranh của thị trường đó càng lớn. Ngược lại,

HHI càng lớn thì độ tập trung thị trường càng cao. Thông qua chỉ số HHI, mức độ

cạnh tranh thị trường được phân thành cạnh tranh hoàn hảo với HHI < 0,01, cạnh

tranh cao với HHI nằm trong đoạn từ 0,01 đến 0,1, cạnh tranh trung bình với HHI

nằm trong đoạn từ 0,1 đến 0,018, và thị trường có có xu hướng độc quyền với mức

độ tập trung cao với HHI lớn hơn 0,18.

Ưu điểm của cách tiếp cận cấu trúc là việc xác định các chỉ số tập trung thị

trường yêu cầu dữ liệu đơn giản, dễ thực hiện.

Hạn chế của cách tiếp cận cấu trúc là việc đo lường mức độ cạnh tranh trong

thị trường được thực hiện gián tiếp thông qua các chỉ số phản ánh mức độ tập trung

thị trường theo các giả định của mô hình SCP. Mô hình SCP giả định rằng mức độ

tập trung cao sẽ làm tăng cơ hội liên kết giữa các công ty, từ đó đẩy giá lên cao và

công ty sẽ thu được lợi nhuận độc quyền. Tuy nhiên, lý thuyết thị trường cạnh tranh

(Baumol, 1982) cho rằng trong một thị trường tập trung cao vẫn có thể xảy ra tình

trạng cạnh tranh nếu như các rào cản về gia nhập và rời khỏi ngành thấp. Các mối đe

dọa từ việc gia nhập ngành của các công ty mới buộc các công ty trong ngành phải

cạnh tranh với nhau, do đó, sẽ không có sự liên kết giữa các công ty để hình thành thị

trường độc quyền.

Kết quả của một số nghiên cứu thực nghiệm cũng cho thấy hạn chế của cách

tiếp cận cấu trúc. Nghiên cứu của Jackson (1992) và Anzoategui và cộng sự (2010)

cho rằng mối quan hệ giữa tập trung và hiệu quả không phải lúc nào cũng tích cực.

Một số nghiên cứu khác cho thấy mức độ tập trung không thực sự phản ánh mức độ

cạnh tranh của thị trường (Cetorelli, 1999; Fernández de Guevara, 2005). Như vậy,

cách tiếp cận cấu trúc có nhiều hạn chế về nền tảng lý thuyết và những hạn chế này

đã được chứng minh bằng một số kết quả nghiên cứu thực nghiệm. Cách tiếp cận phi

cấu trúc được phát triển để khắc phục những hạn chế của cách tiếp cận cấu trúc và

được trình bày ở phần tiếp theo.

2.2.4.2. Phương pháp đo lường cạnh tranh theo cách tiếp cận phi cấu trúc

Phương pháp tiếp cận phi cấu trúc đo lường mức độ cạnh tranh của thị trường

một cách trực tiếp từ dữ liệu của từng công ty tham gia thị trường, và ước lượng bằng

mô hình hồi quy mà không cần xem xét cấu trúc thị trường. Cách tiếp cận phi cấu

trúc được chia thành 2 phương pháp chính là phương pháp tĩnh và phương pháp động.

 Phương pháp tĩnh

Phương pháp tĩnh dựa trên lý thuyết cho rằng trong điều kiện cạnh tranh hoàn

hảo, các công ty sản xuất ở điểm mà giá bán bằng chi phí biên và bằng doanh thu

biên. Cạnh tranh hoàn hảo đạt được cả hiệu quả phân bổ và hiệu quả sản xuất. Trong

đó, hiệu quả phân bổ đạt được khi giá của một sản phẩm mà thị trường cung cấp bằng

với chi phí cận biên, và hiệu quả sản xuất xảy ra khi các đơn vị hàng hóa đang được

cung cấp với tổng chi phí sản xuất trung bình thấp nhất.

Cạnh tranh độc quyền không tạo ra hiệu quả sản xuất, nghĩa là công ty không

sản xuất ở mức chi phí trung bình tối thiểu, còn thị trường độc quyền tạo ra tổn thất

vô ích, do đó, kém hiệu quả hơn môi trường cạnh tranh. Vì vậy, cạnh tranh hoàn hảo

là hiệu quả nhất, độc quyền kém hiệu quả nhất, còn độc quyền nhóm và cạnh tranh

độc quyền nằm giữa hiệu quả nhất và kém hiệu quả nhất.

Các phương pháp đo lường cạnh tranh trong thị trường ngân hàng theo phương

pháp tĩnh bao gồm chỉ số Lerner, mô hình biến phỏng đoán và mô hình Panzar –

Rosse.

 Chỉ số Lerner

Chỉ số Lerner được phát triển từ nghiên cứu của Lerner (1934) là chỉ số đo

lường sức mạnh thị trường. Sức mạnh thị trường của một ngân hàng được xác định

bằng chênh lệch giữa giá đầu ra và chi phí biên. Nếu thị trường cạnh tranh hoàn hảo

thì giá đầu ra bằng với chi phí biên. Trong điều kiện thị trường ít cạnh tranh thì giá

đầu ra sẽ cao hơn chi phí biên, và chênh lệch giữa giá và chi phí biên sẽ lớn hơn trong

trường hợp độc quyền.

Chỉ số Lerner là chỉ số đo lường tốt về sức mạnh thị trường cho từng ngân

hàng qua từng năm, từ đó có thể đánh giá sự thay đổi sức mạnh thị trường của từng

ngân hàng theo thời gian, cũng như so sánh sức mạnh thị trường giữa các ngân hàng

với nhau.

Ưu điểm của chỉ số Lerner là đơn giản, không yêu cầu dữ liệu phức tạp, cho

phép xác định sức mạnh thị trường của từng ngân hàng qua từng năm, qua đó có thể

nghiên cứu hành vi định giá của mỗi ngân hàng theo thời gian. Ngoài ra, chỉ số Lerner

không yêu cầu số lượng quan sát lớn.

Nhược điểm của chỉ số Lerner là chỉ số đo lường sức mạnh thị trường, không

phải là chỉ số đo lường mức độ cạnh tranh. Trong nhiều trường hợp sức mạnh thị

trường tăng lên, nhưng cạnh tranh khốc liệt hơn. Nghiên cứu thực nghiệm của Bulow

và Klemperer (2002) cho thấy chênh lệch giữa giá bán và chi phí biên tăng lên cùng

với việc gia tăng mức độ cạnh tranh trong thị trường.

Nghiên cứu của Boone (2008) và Boone và cộng sự (2013) chỉ ra rằng mặc dù

chỉ số Lerner của từng đơn vị giảm cùng với cạnh tranh, nhưng sức mạnh trung bình

của thị trường có thể tăng, giảm, hoặc không đổi do hiệu ứng tái phân bổ từ đơn vị

hiệu quả sang đơn vị kém hiệu quả. Những đơn vị hiệu quả có chênh lệch giữa giá

bán và chi phí biên cao hơn các đơn vị khác. Do đó, chỉ số Lerner trung bình có thể

tăng nếu mức tăng trong thị phần của các đơn vị hiệu quả vượt quá mức giảm trong

chỉ số Lerner của các đơn vị kém hiệu quả.

Ngoài ra, chỉ số Lerner không phân biệt được các thị trường có chênh lệch

giữa giá và chi phí biên cao là do cầu co giãn hay do thị trường ít cạnh tranh.

 Mô hình biến phỏng đoán

Mô hình biến phỏng đoán do Iwata (1974), Bresnahan (1982) và Lau (1982)

phát triển để kiểm soát sự thay đổi của chỉ số Lerner do cầu thay đổi. Mô hình này đo

lường mức độ cạnh tranh thị trường ngân hàng dựa trên cấu trúc thị trường độc quyền

nhóm với giả định các ngân hàng đều cung cấp các sản phẩm đồng nhất, và một ngân

hàng biết được hành động của đối thủ nhằm phản ứng lại với những thay đổi giá và

đầu ra của mình.

Ưu điểm của mô hình biến phỏng đoán là ước tính trực tiếp hành vi của từng

ngân hàng trong tất cả các cấu trúc cạnh tranh chính: cạnh tranh hoàn hảo, cạnh tranh

độc quyền, độc quyền và độc quyền nhóm.

Hạn chế của mô hình biến phỏng đoán là rất khó ước lượng hàm cung cầu

trong thị trường ngân hàng.

 Mô hình Panzar – Rosse

Panzar và Rosse (1987) giới thiệu một kiểm định thực nghiệm để xác định cấu

trúc cạnh tranh thị trường là độc quyền, cạnh tranh độc quyền hay cạnh tranh hoàn

hảo. Việc kiểm định dựa trên phương pháp so sánh tĩnh từ phương trình doanh thu

rút gọn, sau đó, tính tổng độ co giãn của đầu ra theo giá các yếu tố đầu vào để xác

định mức độ cạnh tranh của thị trường ngân hàng. Mô hình Panzar – Rosse dựa trên

giả định là các công ty (ngân hàng) trong mẫu nghiên cứu đều tối đa hóa lợi nhuận,

thị trường đạt cân bằng dài hạn.

Để xác định cấu trúc cạnh tranh thị trường, Panzar và Rosse (1987) căn cứ vào

giá trị chỉ số H-Statistic bằng tổng độ co giãn của doanh thu theo sự thay đổi của giá

các yếu tố đầu vào từ phương trình doanh thu rút gọn trong 3 trạng thái cạnh tranh

của thị trường là độc quyền, cạnh tranh độc quyền và cạnh tranh hoàn hảo. Giá trị hệ

số H-Statistic được xác định như sau:

Thứ nhất, trong trường hợp độc quyền, mô hình Panzar – Rosse giả định thị

trường có một ngân hàng độc quyền với y là véc tơ của các biến đầu ra ảnh hưởng

đến doanh thu của ngân hàng, và z là véc tơ gồm q biến ngoại sinh ảnh hưởng đến

đường cong hàm doanh thu, như vậy, hàm doanh thu của ngân hàng có thể được mô

tả như sau:

(2.1)

Hàm chi phí của ngân hàng được viết như sau:

(2.2)

Trong đó, w là véc tơ giá các yếu tố đầu vào của ngân hàng và t là véc tơ các

biến ảnh hưởng đến hàm chi phí của ngân hàng. Lợi nhuận của ngân hàng được xác

định như sau:

(2.3)

Gọi y0 là đối số của hàm lợi nhuận trong trường hợp y đạt cực đại:

𝑦0 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥𝑦𝜋(𝑦, 𝑧, 𝑤, 𝑡)

Gọi y1 là đối số của hàm lợi nhuận trong trường hợp y đạt cực đại khi cộng

thêm một đại lượng vô hướng ℎ ≥ 0 vào véc tơ giá các yếu tố đầu vào:

𝑦1 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥𝑦𝜋(𝑦, 𝑧, (1 + ℎ)𝑤, 𝑡)

Gọi 𝑅0 = 𝑅(𝑦0, 𝑧) ≡ 𝑅∗(𝑧, 𝑤, 𝑡) và 𝑅1 = 𝑅(𝑦1, 𝑧) ≡ 𝑅∗[𝑧, (1 + ℎ)𝑤, 𝑡], trong đó R* là hàm doanh thu rút gọn của ngân hàng. Thay giá trị R0 và R1 vào công

thức (2.3) và giữ giá các yếu tố tương ứng với R1, kết quả:

(2.4)

và

(2.5)

Nhân (2.5) với (1+h):

(2.6)

Cộng (2.6) vào (2.4):

Biến đổi công thức cho kết quả:

(2.7)

Chia (2.7) cho h2 cho kết quả:

(2.8)

Công thức (2.8) cho thấy khi chi phí tăng sẽ dẫn đến doanh thu giảm. Giả sử

hàm doanh thu rút gọn là khả vi, lấy giới hạn của h và chia cho R* cho kết quả:

(2.9)

Công thức (2.9) cho thấy tổng độ co giãn của doanh thu theo giá các yếu tố

đầu vào của phương trình doanh thu rút gọn nhỏ hơn hoặc bằng 0 trong trường hợp

cấu trúc cạnh tranh của thị trường ngân hàng là độc quyền.

Thứ hai, trong trường hợp cạnh tranh độc quyền hay cạnh tranh không hoàn

hảo với cấu trúc thị trường có nhiều ngân hàng và sản phẩm của các ngân hàng có thể

phân biệt được. Mô hình Panzar - Rosse giả định rằng các ngân hàng hoạt động trong

thị trường cân bằng dài hạn và mỗi ngân hàng tự quyết định khối lượng và giá cả sản

phẩm dịch vụ cung cấp để tối đa hóa lợi nhuận. Do đó, việc phân tích dựa trên cách

thức hoạt động của từng ngân hàng trong trạng thái cân bằng dài hạn, khi giá cả và

số lượng ngân hàng hoạt động trên thị trường đã được điều chỉnh cân bằng.

Sử dụng phương pháp so sánh tĩnh và định nghĩa hàm doanh thu R(y,n,z) =

yP(y,n,z), trong đó n là số lượng ngân hàng trên thị trường. Trường hợp cạnh tranh

độc quyền được định nghĩa bằng công thức (2.10) và công thức (2.11) mô tả trạng

thái cân bằng dài hạn.

(2.10)

(2.11)

Lấy đạo hàm công thức (2.11) kết quả là:

∗ là sản lượng tối ưu của yếu tố đầu vào i theo bổ đề Shephard.

(2.12)

Trong đó, 𝑥𝑖

Nhân (wi/R*) với công thức (2.12) cho kết quả là:

(2.13)

Công thức (2.13) biểu diễn độ co giãn của doanh thu theo giá các yếu tố đầu

vào. Lấy tổng đạo hàm công thức (2.10) và công thức (2.11) theo y*, n* và wi cho kết

quả:

(2.14)

(2.15)

Viết dưới dạng ma trận:

(2.16)

Áp dụng quy tắc Cramer vào ma trận (2.16):

Suy ra:

(2.17)

∗), công thức (2.17) có thể viết thành:

Trong đó, D xác định và lớn hơn 0 từ điều kiện của công thức (2.10). Sử dụng

bổ đề Shephard (𝐶𝑦 = 𝑥𝑖

(2.18)

∗ là chi phí cực tiểu của yếu tố đầu vào i , khi nhân nó với giá yếu tố đầu

Thế công thức (2.11) và (2.18) vào công thức (2.13) kết quả là:

Vì 𝑥𝑖

∗ = C, do đó:

𝑖 mà ∑ 𝑤𝑖 𝑖=1

vào wi sẽ dẫn đến sự thay đổi sản lượng đầu ra y.

𝑥𝑖

Thay công thức (2.10) và (2.11) vào công thức trên:

(2.19)

Sử dụng hàm cầu ngược R = Py, biểu thức trong dấu ngoặc vuông được viết

thành:

Vì sản lượng cân bằng độc quyền dài hạn chỉ đạt được với số lượng ngân hàng

hoạt động đồng thời với trạng thái cân bằng dài hạn, nên một sự thay đổi trong số

lượng ngân hàng sẽ không ảnh hưởng đến sản lượng đầu ra trên thị trường. Trong

trường hợp có sự thâm nhập của một hay nhiều ngân hàng mới thì sẽ có sự biến mất

của các ngân hàng khác, nếu không sẽ không tồn tại cân bằng dài hạn. Do đó, sản

lượng đầu ra sẽ không thay đổi, yn = 0 và phương trình rút gọn sẽ là:

(2.20)

Thay (2.20) vào (2.19) cho kết quả :

(2.21)

Panzar and Rosse (1987) giả định rằng độ co giãn của cầu đối với từng ngân

hàng là một hàm tăng theo số lượng đối thủ cạnh tranh. Độ co giãn 𝑒(𝑦, 𝑛, 𝑧) ≡

−𝑃/(𝑦𝜕𝑃/𝜕𝑦), trong đó, P = P(y,n,z), ∂P/∂y ≡ Py<0 và ∂P/∂n ≡ Pn<0. Điều này dẫn

đến 𝑒𝑛 ≥ 0, nghĩa là khi có đối thủ thâm nhập thị trường, hàm cầu đối với từng ngân

hàng sẽ co giãn hơn và làm giảm sức mạnh thị trường của ngân hàng đó, en có thể

được viết thành:

(2.22)

Trong công thức (2.22), vì en≥0 mà mẫu số lớn hơn 0 nên tử số phải nhỏ hơn

0. Do đó, biểu thức trong ngoặc đơn trong công thức (2.21) sẽ nhỏ hơn 0, cả R* và

D* đều lớn hơn 0, nên biểu thức thứ hai trong công thức (2.21) nhỏ hơn 0. Vì vậy:

(2.23)

Điều này có nghĩa là trong trường hợp cạnh tranh độc quyền, tổng độ co giãn

của đầu ra theo giá các yếu tố đầu vào từ phương trình doanh thu rút gọn sẽ nhỏ hơn

Thứ ba, trong điều kiện cạnh tranh hoàn hảo, giá bằng chi phí biên và lợi nhuận

sẽ bằng 0, do đó:

(2.24)

(2.25)

Trong đó, pc là giá cân bằng yc sản lượng đầu ra cân bằng và Cy là chi phí biên

ứng với sản lượng đầu ra. Phương trình (2.24) mô tả điều kiện tối đa hóa lợi nhuận

của từng ngân hàng và phương trình (2.25) mô tả điều kiện cân bằng dài hạn.

Lấy đạo hàm phương trình (2.24) và (2.25) theo yc, pc và wi cho kết quả:

(2.26)

(2.27)

Viết dưới dạng ma trận:

Từ (2.26) suy ra (pc - Cy) = 0. Giải ma trận bằng quy tắc Cramer cho kết quả

là:

Sử dụng bổ đề Shephard cho kết quả:

(2.28)

Sử dụng phương trình (2.25) và bổ đề Shephard, lấy đạo hàm Rc theo wi cho

kết quả:

Nhân với wi và cộng:

(2.29)

Thế (2.28) vào công thức (2.29), chia cho Rc và sử dụng phương trình (2.24)

và (2.25) được kết quả:

(2.30)

Công thức (2.30) cho thấy tổng độ co giãn của doanh thu theo giá các yếu tố

đầu vào từ hàm doanh thu rút gọn bằng 1 trong trạng thái cân bằng dài hạn, nghĩa là

tỷ lệ tăng trong giá đầu vào sẽ dẫn đến tỷ lệ tăng tương ứng trong doanh thu.

Tổng hợp các kết quả phân tích, giá trị H-Statistic được mô tả ở Bảng 2.1.

Bảng 2.1: Tổng hợp giá trị H-Statistic

Giá trị Cấu trúc thị trường

H-Statistic = 1 Thị trường cạnh tranh hoàn hảo

0 < H-Statistic < 1 Thị trường cạnh tranh độc quyền

H-Statistic < 0 Thị trường độc quyền

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Ưu điểm của mô hình Panzar – Rosse là không yêu cầu số lượng quan sát lớn.

Tuy nhiên, để giá trị H-Statistic phản ánh đúng mức độ cạnh tranh của thị trường thì

cần phải thực hiện kiểm định tính cân bằng dài hạn trước khi sử dụng mô hình Panzar

- Rosse.

Phương pháp động

Phương pháp động được sử dụng để đo lường mức độ cạnh tranh của thị trường

ngân hàng trong những năm gần đây. Boone (2008) đã giới thiệu một phương pháp

đo lường cạnh tranh mới gọi là chỉ số Boone. Chỉ số Boone giả định rằng các ngân

hàng hiệu quả hơn sẽ có lợi thế trong thị trường có nhiều sự cạnh tranh, và các ngân

hàng kém hiệu quả sẽ chịu nhiều tổn thất hơn. Boone (2008) cho rằng tồn tại hiệu

ứng tái phân bổ từ các ngân hàng kém hiệu quả sang ngân hàng hiệu quả. Khi gia

tăng sự cạnh tranh trên thị trường, các ngân hàng sẽ giảm đầu ra, tuy nhiên, các ngân

hàng hiệu quả sẽ có mức giảm nhỏ hơn các ngân hàng kém hiệu quả. Kết quả là thị

phần và lợi nhuận của các ngân hàng kém hiệu quả ngày càng co lại. Chỉ số Boone

mang giá trị âm và trị tuyệt đối của chỉ số này càng lớn thì cạnh tranh giữa các ngân

hàng càng cao.

Ưu điểm của chỉ số Boone là yêu cầu dữ liệu đơn giản. Dữ liệu cần có để tính

chỉ số Boone chỉ bao gồm thông tin về lợi nhuận và chi phí của ngân hàng.

Nhược điểm của chỉ số Boone là giả định hiệu quả có thể quan sát được thông

qua giá cả và lợi nhuận. Tuy nhiên, trong ngắn hạn hiệu quả đạt được có thể không

được truyền dẫn vào giá thấp hơn hay lợi nhuận cao hơn. Chẳng hạn, để đối phó với

cạnh tranh trong tương lai, một ngân hàng có thể sẽ đầu tư vào việc phát triển sản

phẩm mới, mở rộng chi nhánh ở thời điểm hiện tại. Do đó, việc xác định chỉ số Boone

trong ngắn hạn có thể không chính xác.

2.2.4.3. Lựa chọn phương pháp đo lường cạnh tranh trong luận án

Mục 2.2.4.1 và 2.2.4.2 đã trình bày 2 phương pháp đo lường cạnh tranh trong

thị trường ngân hàng là phương pháp tiếp cận cấu trúc và phương pháp tiếp cận phi

cấu trúc. Tiếp cận cấu trúc đo lường cạnh tranh từ cấu trúc thị trường thông qua chỉ

số đo lường mức độ tập trung của thị trường là CRk và HHI trên cơ sở các giả định

của mô hình SCP. Hạn chế của cách tiếp cận cấu trúc là việc đo lường cạnh tranh

được thực hiện một cách gián tiếp qua các chỉ số tập trung của thị trường, tuy nhiên

các chỉ số này không phản ánh đúng mức độ cạnh tranh thị trường. Ngoài ra, các giả

định của mô hình SCP đôi khi không phù hợp với thực tế, nhất là đối với những thị

trường có các rào cản về gia nhập và rời khỏi ngành thấp. Tiếp cận phi cấu trúc đo

lường cạnh tranh trực tiếp từ hành vi của các ngân hàng trong thị trường. Tiếp cận

phi cấu trúc bao gồm phương pháp tĩnh và phương pháp động. Phương pháp tĩnh bao

gồm chỉ số Lerner, mô hình biến phỏng đoán và mô hình Panzar – Rosse. Phương

pháp động đo lường cạnh tranh thông qua chỉ số Boone.

Mỗi chỉ số trong cách tiếp cận phi cấu trúc đều có những giả định khác nhau,

do đó đối tượng đo lường khác nhau, và có ưu nhược điểm riêng (Bảng 2.2). Chỉ số

Lerner đo lường mức độ trung bình sức mạnh định giá trên thị trường. Mô hình biến

phỏng đoán đo lường phản ứng của đối thủ cạnh tranh khi ngân hàng tăng một phần

trăm sản lượng đầu ra. Chỉ số Lerner và mô hình biến phỏng đoán là các chỉ số đo

lường tốt về sức mạnh thị trường của từng ngân hàng, nhưng không phải là chỉ số đo

lường mức độ cạnh tranh tốt nhất. Mức độ trung bình của sức mạnh thị trường có thể

tăng, giảm hoặc duy trì ổn định, ngay cả khi các chỉ số Lerner của từng ngân hàng

giảm do hiệu ứng tái phân bổ từ các ngân hàng kém hiệu quả sang ngân hàng hiệu

qủa. Chỉ số Lerner thích hợp trong các nghiên cứu điều tra về sức mạnh thị trường

của ngân hàng và rủi ro hoặc hiệu quả. Mô hình biến phỏng đoán rất hiếm được sử

dụng ở các nước đang phát triển vì rất khó xác định hàm cung cầu do thiếu dữ liệu.

Bảng 2.2: Tổng hợp ưu nhược điểm của các phương pháp đo lường cạnh tranh

Phương pháp Ưu điểm Nhược điểm

Tiếp cận cấu trúc

Chỉ số đo lường Dữ liệu đơn giản Nền tảng lý thuyết thiếu

mức độ tập trung Không cần dữ liệu các biến vững chắc

(CRk, HHI) của từng ngân hàng

Tiếp cận phi cấu

trúc

Phương pháp tĩnh

Đo lường sức mạnh thị Đo lường sức mạnh thị

Chỉ số Lerner trường qua từng năm trường, không phải đo lường

Số lượng quan sát ít cạnh tranh

Mô hình biến Ước tính trực tiếp hành vi Số lượng quan sát lớn

phỏng đoán của từng ngân hàng trong Khó xác định hàm cung cầu

tất cả các cấu trúc cạnh

tranh

Mô hình Panzar – Ước tính thông qua các mô Yêu cầu phải kiểm định giả

Rosse hình tuyến tính đơn giản định về tính cân bằng dài

Số lượng quan sát ít hạn của thị trường

Phương pháp động

Chỉ số Boone Ước tính thông qua các mô Xem hiệu quả có tính một

hình tuyến tính đơn giản chiều

Số lượng quan sát ít Không phân biệt các hình

thức cạnh tranh

Đo lường cạnh tranh trong

ngắn hạn thiếu chính xác.

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Chỉ số Boone được phát triển trong những năm gần đây dựa trên giả định rằng

các công ty hiệu quả hơn sẽ nhận được ưu thế trong một thị trường có nhiều sự cạnh

tranh. Chỉ số Boone có thể nắm bắt tính động của cạnh tranh, nhưng việc đo lường

mức độ cạnh tranh trong ngắn hạn có thể không chính xác.

Mô hình Panzar – Rosse phân tích sự truyền dẫn của việc thay đổi giá đầu vào

đến thu nhập của ngân hàng, từ đó, xác định chỉ số H-Statistic để đo lường mức độ

cạnh tranh của thị trường ngân hàng. Chỉ số H-Statistic của mô hình Panzar – Rosse

là chỉ số đo lường cạnh tranh tốt đối với thị trường ngân hàng. Mô hình này phù hợp

trong các nghiên cứu so sánh hành vi cạnh tranh giữa các nhóm ngân hàng có tính

chất sở hữu khác nhau (Claessens và Laeven, 2004). Tuy nhiên, việc sử dụng mô hình

Panzar – Rosse đòi hỏi phải thực hiện kiểm định tính cân bằng dài hạn của thị trường

ngân hàng.

Từ các phân tích trên và căn cứ vào mục tiêu nghiên cứu là phân tích ảnh

hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh của thị trường NHTM Việt Nam, đây

là nghiên cứu có NHNNg và ngân hàng trong nước là 2 nhóm có tính chất sở hữu

khác nhau phù hợp với nhận định của (Claessens và Laeven, 2004), do đó, luận án

này sử dụng phương pháp tiếp cận phi cấu trúc với mô hình Panzar – Rosse để kiểm

định giả thuyết liên quan đến RQ1. Đồng thời để H-Statistic được xác định chính xác,

luận án này sẽ tiến hành kiểm định tính cân bằng dài hạn trước khi sử dụng mô hình

Panzar – Rosse.

2.2.5. Tổng quan các nghiên cứu về ảnh hưởng của thâm nhập ngân hàng

nước ngoài đến cạnh tranh của các ngân hàng thương mại trong nước

2.2.5.1. Các nghiên cứu sử dụng phương pháp tiếp cận cấu trúc

Cho (1990) xem xét ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh của thị

trường ngân hàng Indonesia giai đoạn 1974 - 1983 bằng chỉ số tập trung CRk. Kết

quả nghiên cứu cho thấy thâm nhập của NHNNg làm tăng tính cạnh tranh của thị

trường ngân hàng Indonesia.

Yeyati và Micco (2007) sử dụng chỉ số tập trung CRk và HHI để kiểm tra ảnh

hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh của thị trường ngân hàng tại 8 nước

mới nổi ở khu vực Mỹ Latinh giai đoạn 1993 – 2002. Trái ngược với kết quả nghiên

cứu của Cho (1990), kết luận từ nghiên cứu cho thấy rằng sự xuất hiện của NHNNg

làm giảm tính cạnh tranh của thị trường ngân hàng trong nước.

Tuy nhiên, các nghiên cứu sử dụng phương pháp cấu trúc đo lường tính cạnh

tranh của thị trường ngân hàng gián tiếp thông qua chỉ số tập trung, không đo lường

trực tiếp từ dữ liệu của từng ngân hàng tham gia thị trường như phương pháp phi cấu

trúc. Theo Bikker và cộng sự (2012) cho rằng phương pháp tiếp cận cấu trúc không

phải là thước đo tốt đối với cạnh tranh.

2.2.5.2. Các nghiên cứu sử dụng phương pháp tiếp cận phi cấu trúc

Poghosyan và Poghosyan (2010) sử dụng mô hình Bresnahan để đánh giá tác

động của thâm nhập NHNNg đến mức độ cạnh tranh của thị trường ngân hàng tại 11

nền kinh tế chuyển đổi ở Trung và Đông Âu giai đoạn 1992 – 2006. Kết quả nghiên

cứu chỉ ra rằng chỉ có phương thức thâm nhập của NHNNg thông qua hoạt động mua

lại và sáp nhập làm giảm cạnh tranh của thị trường ngân hàng trong nước, còn

NHNNg thâm nhập bằng phương thức lập cơ sở kinh doanh mới lại làm tăng cạnh

tranh của thị trường ngân hàng trong nước.

Jeon và cộng sự (2011) nghiên cứu tác động của thâm nhập NHNNg đến cạnh

tranh của thị trường ngân hàng 17 nền kinh tế mới nổi tại châu Á và Mỹ Latinh giai

đoạn 1997 - 2008 bằng mô hình Panzar – Rosse. Khác với kết luận từ nghiên cứu của

Yeyati và Micco (2007), kết quả nghiên cứu này cho thấy thâm nhập của NHNNg

làm tăng tính cạnh tranh của thị trường ngân hàng ở các nước trong mẫu dữ liệu

nghiên cứu.

Mulyaningsih và cộng sự (2015) kiểm tra ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg

đến mức độ cạnh tranh của thị trường ngân hàng Indonesia giai đoạn 1980 – 2010.

Nghiên cứu sử dụng mô hình Panzar – Rosse hiệu chỉnh do Bikker và cộng sự (2012)

phát triển. Tương tự như kết luận của Jeon và cộng sự (2011), nghiên cứu này cho

thấy thâm nhập của NHNNg làm tăng mức độ cạnh tranh của thị trường ngân hàng

Indonesia.

Diallo (2016) sử dụng chỉ số Boone để kiểm tra ảnh hưởng của thâm nhập

NHNNg đến cạnh tranh của thị trường ngân hàng của 34 quốc gia Châu Phi giai đoạn

1997 – 2009. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng thâm nhập của NHNNg làm tăng tính

cạnh tranh của thị trường ngân hàng ở các nước trong mẫu dữ liệu nghiên cứu

Gần đây nhất Yin (2020) sử dụng chỉ số Lerner để nghiên cứu ảnh hưởng của

thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh của thị trường ngân hàng của 148 quốc gia phát

triển và đang phát triển giai đoạn 1987 – 2015. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng thâm

nhập của NHNNg làm giảm tính cạnh tranh của thị trường ngân hàng ở các nước phát

triển, nhưng làm tăng tính cạnh tranh của thị trường ngân hàng ở các nước đang phát

triển.

Mục này đã khảo cứu các nghiên cứu đã thực hiện về ảnh hưởng của thâm

nhập NHNNg đến cạnh tranh của thị trường ngân hàng trong nước làm cơ sở cho việc

xác định khe hở nghiên cứu và phát triển giả thuyết liên quan đến RQ1. Kết quả khảo

cứu được tổng hợp ở Bảng 2.3.

Bảng 2.3: Tổng hợp các nghiên cứu về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg

đến cạnh tranh của thị trường ngân hàng trong nước

Tác giả Dữ liệu Kết quả

Indonesia giai đoạn 1974 - Cho (1990) Tăng cạnh tranh 1983

8 nước mới nổi ở khu vực Yeyati và Mỹ Latinh giai đoạn 1993 - Giảm cạnh tranh Micco (2007) 2002

Poghosyan và Giảm cạnh tranh với 11 quốc gia Trung và Đông Poghosyan phương thức mua lại và Âu giai đoạn 1992 - 2006 (2010) sáp nhập

Bảng 2.2: Tổng hợp các nghiên cứu về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg

đến cạnh tranh của thị trường ngân hàng trong nước (tiếp theo)

Tác giả Dữ liệu Kết quả

Tăng cạnh tranh với Poghosyan và 11 quốc gia Trung và Đông phương thức lập cơ sở Poghosyan Âu giai đoạn 1992 - 2006 kinh doanh mới (2010)

17 quốc gia châu Á và Mỹ Jeon và cộng Tăng cạnh tranh Latinh giai sự (2011) đoạn 1997 – 2008

Mulyaningsih Indonesia Tăng cạnh tranh và cộng sự giai đoạn 1980 – 2010 (2015)

34 quốc gia châu Phi Tăng cạnh tranh Diallo (2016) giai đoạn 1997 – 2009

Tăng cạnh tranh ở các

nước đang phát triển 148 quốc gia Yin (2020) giai đoạn 1987 – 2015 Giảm cạnh tranh ở các

nước phát triển

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

2.3. ẢNH HƯỞNG CỦA THÂM NHẬP NGÂN HÀNG NƯỚC NGOÀI ĐẾN

HIỆU QUẢ CỦA CÁC NGÂN HÀNG TRONG NƯỚC

2.3.1. Khái niệm hiệu quả của ngân hàng thương mại

Khái niệm về hiệu quả được phát triển từ các nghiên cứu của Koopmans

(1951), Debreu (1951) và Farrell (1957) trong lĩnh vực sản xuất. Koopmans (1951)

cho rằng hiệu quả đạt được khi sử dụng đầu vào ở mức tối thiểu để sản xuất một đơn

vị sản lượng đầu ra định sẵn, hoặc với một đơn vị đầu vào định sẵn có thể thu được

tối đa sản lượng đầu ra. Debreu (1951) đưa ra điều kiện để xem một kỹ thuật sản xuất

là tối ưu khi không còn khả năng tăng đầu ra hoặc giảm đầu vào. Farrell (1957) đưa

vào yếu tố giá để so sánh đầu vào và đầu ra khi xác định hiệu quả sản xuất.

Hauner (2005) đưa ra khái niệm hiệu quả mang tính tổng quát hơn, hiệu quả

được hiểu khi tối đa hóa được giá trị cho chủ sở hữu doanh nghiệp trên cơ sở quy mô

kinh tế, phạm vi hoạt động, quá trình sản xuất để biến đầu vào thành đầu ra và kỹ

năng quản lý doanh nghiệp.

Tiêu chuẩn của một doanh nghiệp hiệu quả là tối đa sản lượng đầu ra dựa vào

sản lượng đầu vào nhất định. Theo Coelli (2005) một đơn vị kinh tế được cho là hiệu

quả hơn so với một đơn vị khác nếu nó có thể cung cấp hàng hoá dịch vụ nhiều hơn

cho xã hội mà không cần sử dụng nhiều tài nguyên hơn đơn vị khác. Hay nói cách

khác, đơn vị được gọi là hiệu quả nếu đạt được kết quả đầu ra tối đa trong khi sử dụng

tối ưu các nguồn lực đầu vào.

Trong những thập niên gần đây, hiệu quả trong lĩnh vực ngân hàng đã được

quan tâm nghiên cứu. Về bản chất, NHTM là một đơn vị kinh doanh được tổ chức vì

mục tiêu tối đa hóa giá trị của cổ đông với mức rủi ro có thể chấp nhận được (Rose,

1998). Do đó, hiệu quả của NHTM cũng tương tự như các đơn vị sản xuất. Khi đề

cập đến hiệu quả trong ngành ngân hàng cần phân biệt giữa hiệu quả phân bổ và hiệu

quả kỹ thuật. Hiệu quả phân bổ là mức độ mà các nguồn lực được phân bổ để sử dụng

với giá trị kỳ vọng cao nhất, còn hiệu quả kỹ thuật đạt được khi sử dụng tối thiểu sản

lượng đầu vào để tạo ra sản lượng đầu ra. Sản lượng đầu ra có thể là dư nợ cho vay

hoặc tổng số dư tiền gửi, hoặc thu nhập của ngân hàng, trong khi sản lượng đầu vào

bao gồm lao động, vốn và chi phí hoạt động khác.

Như vậy, một ngân hàng được xem là có hiệu quả chi phí hay hiệu quả kinh tế

toàn phần khi nó đạt được cả hiệu quả phân bổ và hiệu quả kỹ thuật (Mester, 1997).

Trong khi đó, Berger và Humphrey (1997) cho rằng ngân hàng đạt được hiệu quả khi

nó cung cấp một sự kết hợp tối ưu các dịch vụ tài chính dựa trên một tập hợp xác định

các yếu tố đầu vào. Tuy nhiên, Reddy (2003) lại cho rằng một ngân hàng có hiệu quả

không nhất thiết phải sản xuất ở mức tối đa sản lượng đầu ra cho tập hợp các yếu tố

đầu vào, mà ngân hàng hiệu quả là ngân hàng hoạt động tốt nhất trong mẫu nghiên

cứu.

Tóm lại, hiệu quả của NHTM đạt được khi sử dụng đầu vào nhỏ nhất để tạo ra

một sản lượng đầu ra hoặc tối đa sản lượng đầu ra với một sản lượng đầu vào và đảm

bảo hoạt động an toàn.

2.3.2. Phân loại hiệu quả của ngân hàng thương mại

Debreu (1951) và Farrell (1957) phân loại hiệu quả thành hiệu quả kỹ thuật,

hiệu quả phân bổ, hiệu quả chi phí hay hiệu quả kinh tế toàn phần, hiệu quả kỹ thuật

thuần và hiệu quả theo quy mô.

y/x2 C

w1x1 + w2x2 = k1

P x2

Q x2* R

Y’

S

C

w1x1* + w2x2* = k0

O x1* y/x1 C* x1

Hình 2.1: Hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả chi phí

Nguồn: Farrell (1957).

Farrell (1957) sử dụng tình huống đơn giản một ngân hàng hoạt động trong

điều kiện hiệu quả không đổi theo quy mô (CRS), sử dụng hai yếu tố đầu vào là x1 và

x2 để tạo ra một đầu ra y. YY’ là đường đồng lượng cho thấy sự kết hợp x1 và x2 ở

mức nhỏ nhất để tạo ra một đơn vị đầu ra y. Nếu ngân hàng hoạt động tại vị trí R

được xem là hiệu quả (TER = OR/OR = 1), trong trường hợp hoạt động tại vị trí P là

kém hiệu quả (TEP = OR/OP < 1). Khoảng cách từ R đến P là mức kém hiệu quả, và

thường được tính bằng tỷ số RP/OP – đây chính là tỷ lệ mà các yếu tố đầu vào có thể

giảm mà không ảnh hưởng đến sản lượng đầu ra.

Hình 2.1 cho thấy nếu kết hợp với đường đồng phí CC (đường biểu thị tỷ số

giá đầu vào) thì điểm tối ưu đạt tại Q (không phải R). Như vậy, nếu ngân hàng hoạt

động tại R thì đạt hiệu quả kỹ thuật (TER = 1), nhưng điểm R lại nằm phía bên trên

đường đẳng phí C*C*, do đó, kém hiệu quả phân bổ và RS là hiệu quả phân bổ đầu

vào (AE). Đường đồng phí CC qua điểm P được thiết lập khi có thông tin về giá thị

trường của các yếu tố đầu vào (x1, x2) có dạng w1x1 + w2x2 = k1 và độ dốc của CC

phản ánh tỷ lệ giá đầu vào. Tuy nhiên, ngân hàng có thể giảm thiểu chi phí bằng cách

dịch chuyển đường CC theo phương song song đến khi tiếp xúc với đường đồng

lượng YY’ tại Q. Ta thấy Q và S là hai điểm nằm trên đường đẳng phí C*C* được

biểu thị bằng phương trình w1x1* + w2x2* = k0 phản ánh chi phí tối thiểu cho các yếu

tố đầu vào để tạo ra đầu ra tối ưu.

Hiệu quả kỹ thuật (TE) của ngân hàng i hoạt động tại P được xác định bằng tỷ

số: TEi = OR/OP và có giá trị trong khoảng lớn hơn 0 đến 1. Khi TE có giá trị bằng

1 ngân hàng đạt hiệu quả kỹ thuật cao nhất.

Tỷ số AEi = OS/OR là hiệu quả phân bổ của ngân hàng i hoạt động tại P, và

khoảng cách từ điểm S đến điểm P cho biết lượng chi phí đầu vào có thể cắt giảm.

Trường hợp các yếu tố đầu vào (x1, x2) được kết hợp với chi phí thấp nhất thì

ngân hàng đạt hiệu quả chi phí hay còn được gọi là hiệu quả kinh tế toàn phần. Hiệu

quả chi phí được đo lường bằng tỷ lệ giữa chi phí thực tế (wx0) và chi phí thấp nhất

(wx*); nghĩa là, tỷ lệ wx*/wx0 = OS/OP. Hiệu quả chi phí được tách thành hiệu quả

kỹ thuật và hiệu quả phân bổ. Nói cách khác, hiệu quả kinh tế toàn phần bằng hiệu

quả kỹ thuật nhân với hiệu quả phân bổ (CE = OS/OR x OR/OP = OS/OP).

Tại quy mô sản xuất tối ưu, khi công nghệ sản xuất và quản lý không thay đổi,

tính kinh tế theo quy mô (hoặc lợi thế theo quy mô) phản ánh mức thay đổi của tỷ lệ

đầu ra khi tất cả các yếu tố đầu vào thay đổi. Khi tỷ lệ đầu ra của ngân hàng tăng cao

hơn so với tỷ lệ tăng đầu vào thì lợi thế tăng theo quy mô (IRS). Ngược lại, nếu tỷ lệ

đầu ra của ngân hàng tăng thấp hơn so với tỷ lệ tăng đầu vào thì lợi thế giảm theo quy

mô (DRS). Trong trường hợp, tỷ lệ tăng đầu ra của ngân hàng bằng với tỷ lệ tăng đầu

vào thì lợi thế không đổi theo quy mô (CRS).

SAC1 Chi phí trung bình SAC4

SAC3

SAC2 LAC

Sản lượng đầu ra MES

Hình 2.2: Đường cong chi phí và lợi thế theo quy mô

Nguồn: Farrell (1957).

Hình 2.2 giải thích lợi thế theo quy mô dựa trên độ dốc của đường cong chi

phí trung bình ngắn hạn (SAC) và dài hạn (LAC). Mỗi đường cong chi phí trung bình

ngắn hạn đại diện cho chi phí trung bình của các quy mô khác nhau. Ngân hàng sẽ

chọn hoạt động tại quy mô mà chi phí trung bình thấp nhất với cùng một sản lượng

đầu ra. Đường cong chi phí trung bình dài hạn (LAC) được xác định từ các điểm có

chi phí trung bình thấp nhất của các đường cong chi phí ngắn hạn (SAC) cho mọi

mức sản lượng đầu ra.

Lợi thế theo quy mô chính là độ dốc của đường cong chi phí trung bình, nó

cho biết sự thay đổi của chi phí theo sản lượng. Đường LAC dốc xuống phản ánh lợi

thế theo quy mô, bởi vì lúc này sản lượng tăng và chi phí trung bình giảm. Tuy nhiên,

sản lượng tăng và chi phí trung bình giảm chỉ tồn tại đến một quy mô nhất định gọi

là quy mô tối thiểu có hiệu quả (MES). Ngân hàng sẽ duy trì quy mô hoạt động tại

điểm M với chi phí trung bình ngắn hạn và dài hạn thấp nhất. Nếu vượt qua điểm M,

đường LAC dốc lên phản ánh tình trạng không có lợi thế theo quy mô, vì lúc này sản

lượng tăng sẽ làm cho chi phí trung bình tăng.

CRS D C

B

VRS

R P G E

O F X

Hình 2.3: Hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô

Nguồn: Farrell (1957).

Hình 2.1 đường đồng lượng YY’ là tập hợp các kết hợp của hai yếu tố đầu vào

x1 và x2 ở mức tối thiểu để tạo ra một đơn vị sản lượng đầu ra y với giả định hiệu quả

không đổi theo quy mô. Tuy nhiên, khi ngân hàng sử dụng nhiều hơn hai đơn vị đầu

vào (x1, x2) thì sự kết hợp các yếu tố đầu vào được biểu diễn thông qua hiệu quả thay

đổi theo quy mô (VRS). Do đó, hiệu quả kỹ thuật có thể được tách thành hiệu quả kỹ

thuật thuần (PTE) và hiệu quả quy mô (SE).

Hình 2.3 giả định trường hợp đơn giản là ngân hàng sử dụng đầu vào X để sản

xuất đầu ra Y và ngân hàng đang sản xuất tại điểm P. Đường OA thể hiện đường biên

hiệu quả không đổi theo quy mô (CRS). Điểm sản xuất của ngân hàng có thể nằm

trên hoặc nằm phía dưới đường biên nhưng không thể vượt quá biên này. Hiệu quả

kỹ thuật của ngân hàng tại P sẽ là tỷ số GR/GP thay vì OR/OP như hình 2.1.

Để đo lường hiệu quả theo quy mô, giả định CRS được thay bằng giả định

VRS. Đường FEBCD thể hiện đường biên hiệu quả thay đổi theo quy mô. Hiệu quả

quy mô được đo bằng tỷ số GR/GE và hiệu quả kỹ thuật thuần tại P sẽ bằng tỷ số

GE/GP. Như vậy, hiệu quả quy mô sẽ bằng hiệu quả kỹ thuật chia cho hiệu quả kỹ

thuật thuần.

2.3.3. Phương pháp đo lường hiệu quả của ngân hàng thương mại

Mục này thảo luận 2 phương pháp đo lường hiệu quả của NHTM thường được

sử dụng là phương pháp chỉ số tài chính và phương pháp phân tích hiệu quả biên.

Trên cơ sở phân tích các ưu điểm và nhược điểm của từng phương pháp ở chương

này, trong Chương tiếp theo luận án sẽ lựa chọn phương pháp phù hợp để đo lường

hiệu quả của các NHTM Việt Nam. Các chỉ số hiệu quả này được dùng để kiểm tra

ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

2.3.3.1. Phương pháp chỉ số tài chính

Phương pháp chỉ số tài chính là phương pháp truyền thống dựa trên phân tích

báo cáo tài chính và thường được dùng trong thực tế. Các chỉ số tài chính là công cụ

quan trọng mà cơ quan giám sát, chủ sở hữu ngân hàng, khách hàng, nhà đầu tư

thường sử dụng trong việc so sánh, đánh giá hiệu quả hoạt động của NHTM. Hệ thống

chỉ số tài chính trong phân tích hiệu quả của NHTM được Wozniewska (2008) chia

thành 3 nhóm: (i) nhóm chỉ số phản ánh khả năng sinh lời; (ii) nhóm chỉ số phản ánh

thu nhập và chi phí; (iii) nhóm chỉ số phản ánh chất lượng tài sản.

Nhóm chỉ số phản ánh khả năng sinh lời. Những chỉ số tài chính trong nhóm

này bao gồm: Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản, tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu,

tỷ lệ thu nhập lãi cận biên. Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản là chỉ số chủ yếu phản

ánh tính hiệu quả của ngân hàng, cho biết khả năng sinh lời của tổng tài sản. Trong

khi, tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu cho biết lợi nhuận trên vốn đầu tư của chủ sở

hữu, và tỷ lệ thu nhập lãi cận biên đo lường chênh lệch lãi trên tổng tài sản của ngân

hàng.

Nhóm chỉ số phản ánh thu nhập và chi phí. Nhóm chỉ số này cho thấy hiệu

quả hoạt động của NHTM trong việc quản lý chi phí và tạo thu nhập. Các chỉ số trong

nhóm này bao gồm:

Tỷ lệ chi phí trên thu nhập là thước đo phản ánh mối tương quan giữa tổng chi

phí và tổng thu nhập của ngân hàng. Tỷ lệ này càng nhỏ thì ngân hàng càng hoạt động

hiệu quả.

Tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản phản ánh hiệu quả sử dụng tài sản của ngân

hàng. Nó cho biết một đơn vị tài sản đã tạo ra bao nhiêu thu nhập trong kỳ phân tích.

Tỷ lệ thu nhập lãi trên thu ngoài lãi. Tỷ lệ này càng cao càng cho thấy tỷ lệ

phụ thuộc của ngân hàng vào hoạt động cho vay càng lớn.

Nhóm chỉ số phản ánh chất lượng tài sản. Nhóm chỉ số này phản ánh việc

kiểm soát rủi ro của ngân hàng đối với tài sản. Một số chỉ số phổ biến là:

Tỷ lệ nợ xấu (nợ xấu/dư nợ) cho biết chất lượng tín dụng của ngân hàng. Tỷ

lệ này càng nhỏ thể hiện chất lượng tín dụng càng cao.

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng cho biết bao nhiêu phần trăm dư nợ được trích

lập dự phòng. Chỉ số này càng cao cho thấy chất lượng các khoản tín dụng của ngân

hàng đang tiêu cực và khả năng thu hồi nợ thấp.

Ngoài ba nhóm chỉ số tài chính nêu trên, trong đánh giá hiệu quả NHTM tùy

vào mục tiêu phân tích, một số chỉ số tài chính khác cũng thường được sử dụng như

tỷ lệ vốn vay trên vốn huy động, tỷ lệ cho vay trên tài sản, tỷ lệ vốn huy động trên tài

sản, tỷ lệ chi phí ngoài lãi trên tài sản…

Phương pháp chỉ số tài chính là phương pháp đơn giản, dễ sử dụng trong phân

tích hiệu quả ngân hàng. Phương pháp này giúp xác định những điểm mạnh cũng như

những mặt hạn chế của từng ngân hàng về khả năng sinh lời, tính thanh khoản và chất

lượng tín dụng, cho phép phân tích và so sánh hiệu quả giữa các ngân hàng có quy

mô khác nhau hoặc giữa một ngân hàng với mức trung bình toàn ngành. Tuy nhiên,

nhược điểm chính của phương pháp chỉ số tài chính là mỗi chỉ số cung cấp rất ít thông

tin về tình hình hoạt động của ngân hàng, hay nói cách khác không có một chỉ số nào

cho biết hiệu quả tổng thể của một ngân hàng. Do đó, khi sử dụng phương pháp chỉ

số tài chính cần phải xem xét đồng thời và tổng hợp từ rất nhiều chỉ số tài chính khác

nhau, điều này có thể dẫn đến nguy cơ nhầm lẫn trong quá trình phân tích. Ngoài ra,

không có một tiêu chuẩn thống nhất trong việc lựa chọn các chỉ số tài chính dẫn đến

tình trạng sai khác trong kết quả phân tích và thông tin từ việc phân tích không thể

đáp ứng được tất cả các đối tượng sử dụng với mục đích khác nhau (Ho và Zhu,

2004).

Phương pháp chỉ số tài chính chỉ thích hợp khi ngân hàng sử dụng một đầu

vào duy nhất hoặc sản xuất một đầu ra duy nhất. Tuy nhiên, thực tế ngân hàng là một

tổ chức kinh doanh sử dụng nhiều yếu tố đầu vào khác nhau để cung cấp các dịch vụ

đầu ra khác nhau. Vì vậy, phương pháp phân tích hiệu quả biên đã được sử dụng trong

việc đo lường hiệu quả NHTM nhằm khắc phục những hạn chế của phương pháp chỉ

số tài chính.

2.3.3.2. Phương pháp phân tích hiệu quả biên

Phương pháp phân tích hiệu quả biên đo lường hiệu quả của một ngân hàng

bằng cách so sánh khoảng cách giữa hiệu quả của ngân hàng cần xác định với hiệu

quả của một ngân hàng hoạt động tốt nhất trên biên hiệu quả. Khác với phương pháp

chỉ số tài chính, phương pháp này cho phép tính được hiệu quả chung của từng ngân

bằng một chỉ tiêu độ đo hiệu quả.

Phương pháp này được phát triển từ nghiên cứu của Farrell (1957), và được

dùng để đo hiệu quả kỹ thuật của một đơn vị ra quyết định (công ty, ngân hàng) khi

sử dụng các yếu tố đầu vào đã cho để thu được đầu ra tối đa. Do không biết được hàm

sản xuất, Farrell (1957) đề xuất ước lượng hàm này từ số liệu mẫu hoặc bằng phương

pháp tuyến tính từng khúc phi tham số hoặc tiếp cận bằng một hàm số. Dựa trên đề

xuất của Farrell (1957) phương pháp phân tích hiệu quả biên có thể chia thành hai

nhóm: (i) phương pháp tham số và (ii) phương pháp phi tham số.

Phương pháp tham số

Có ba cách tiếp cận chính theo phương pháp này là: tiếp cận biên ngẫu nhiên

(Stochastic Frontier Approach - SFA), tiếp cận biên dày (Thick Frontier Approach –

TFA), và tiếp cận không phân phối (Distribution Free Approach - DFA).

Thứ nhất, tiếp cận biên ngẫu nhiên (SFA) hay còn gọi là tiếp cận biên kinh tế

lượng - Econometric frontier approach, được sử dụng phổ biến nhất trong phương

pháp tham số. Phương pháp này do Aigner (1977) đồng thời với Meeusen và van Den

Broeck (1977) đề xuất. SFA được định nghĩa là một dạng hàm số đối với lợi nhuận,

chi phí hoặc mối quan hệ sản xuất giữa các biến đầu vào, đầu ra và các yếu tố môi

trường. A. N. Berger và Humphrey (1997) cho rằng SFA yêu cầu phải xác định một

hàm số cụ thể và cỡ mẫu nghiên cứu lớn thì kết quả mới đáng tin cậy.

Thứ hai, cách tiếp cận biên dày (TFA) do A. N. Berger và Humphrey (1991)

phát triển. Tương tự như SFA, TFA cũng yêu cầu phải xác định một dạng hàm cụ thể.

TFA đo lường riêng biệt tứ phân vị hiệu quả cao nhất và thấp nhất của tất cả các quan

sát. TFA dựa trên giả định những độ lệch trong các giá trị hiệu quả được xác định

giữa tứ phân vị cao nhất và thấp nhất biểu thị tính phi hiệu quả kỹ thuật, trong khi

thành phần sai số là độ lệch trong nhóm tứ phân vị hiệu quả thấp nhất và cao nhất của

các quan sát (Berger và Humphrey, 1997).

Thứ ba, cách tiếp cận không phân phối (DFA) được đề xuất bởi Schmidt và

Sickles (1984) và Berger (1993). Cách tiếp cận DFA tương tự như cách tiếp cận SFA.

Tuy nhiên, DFA khác với SFA ở chỗ nó không áp dụng giả định về phân phối của

nhiễu ngẫu nhiên do phi hiệu quả kỹ thuật gây ra.

Phương pháp phi tham số

Phương pháp phi tham số không yêu cầu xác định dạng hàm sản xuất hay chi

phí cho các NHTM như phương pháp tham số. Phân tích bao dữ liệu (Data

Envelopment Analysis - DEA) là đặc trưng của phương pháp phi tham số.

Phương pháp DEA được Charnes và cộng sự (1978) phát triển dựa trên nghiên

cứu của Farrell (1957). Phương pháp DEA được Charnes và cộng sự (1978) giới thiệu

là mô hình tối đa hóa đầu ra ứng với giả định hiệu quả không đổi theo quy mô (CRS)

trong trường hợp xác định độ đo hiệu quả khi kết hợp nhiều đầu vào và nhiều đầu ra.

Sau đó, Banker và cộng sự (1984) đã phát triển mô hình DEA cho trường hợp hiệu

quả thay đổi theo quy mô (VRS).

Giả thiết của CRS là tất cả các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu đang hoạt

động với một quy mô tối ưu. Điều này có nghĩa là một tỷ lệ gia tăng trong sản lượng

đầu ra sẽ dẫn đến một tỷ lệ gia tăng tương ứng trong số lượng đầu vào. Ngược lại, giả

định hiệu quả thay đổi theo quy mô (VRS) cho rằng các ngân hàng không hoạt động

tại quy mô tối ưu. Nói cách khác, một tỷ lệ gia tăng trong số lượng đầu vào không

dẫn đến một tỷ lệ gia tăng tương ứng trong sản lượng đầu ra.

Xét trường hợp có N ngân hàng trong mẫu nghiên cứu, mỗi ngân hàng sử dụng

n yếu tố đầu vào xn để sản xuất m sản lượng đầu ra ym. Hiệu quả (mang tính kỹ thuật)

của mỗi ngân hàng được xác định dựa trên giá pi của yếu tố đầu ra và giá qj của yếu

tố đầu vào như sau:

Trong đó, hc là hiệu quả của ngân hàng c, yic là lượng đầu ra thứ i của ngân

hàng c, xjc là lượng đầu vào thứ j của ngân hàng c. Tuy nhiên, đối với ngành ngân

hàng, việc xác định giá của từng yếu tố đầu vào và đầu ra rất phức tạp. Vì vậy, có thể

giả thiết là mỗi ngân hàng sẽ sử dụng trọng số đầu vào (vj) và trọng số đầu ra (ui) tối

ưu sao cho điểm hiệu quả (hc) đạt cực đại. Bài toán tổng quát như sau:

(2.31)

với các ràng buộc:

(2.32)

Trong đó, yik là lượng đầu ra thứ i của ngân hàng k, xjk là lượng đầu vào thứ j

của ngân hàng k. Ràng buộc thứ nhất để đảm bảo rằng điểm hiệu quả của tất cả các

ngân hàng không vượt quá 1, ràng buộc thứ hai là các trọng số đầu vào, đầu ra không

âm. Trong công thức (2.31) hc là hàm mục tiêu, bài toán đặt ra là tìm giá trị tối ưu của

ui và vj để hiệu quả của ngân hàng thứ c (hc) đạt cực đại và phải nhỏ hơn hoặc bằng

1. Tuy nhiên, bài toán trên có hàm mục tiêu và ràng buộc không tuyến tính và tồn tại

vô số nghiệm (u,v). Để khắc phục vấn đề này, Charnes và cộng sự (1978) đã đưa thêm

ràng buộc:

Như vậy, bài toán trên có thể biến đổi thành bài toán quy hoạch tuyến tính.

Các trọng số (u,v) chuyển thành (μ,v), bài toán quy hoạch tuyến tính mới có dạng:

(2.33)

Với các ràng buộc:

Chuyển sang bài toán đối ngẫu:

(2.34)

Với các ràng buộc:

Trong đó:

+ Giá trị θc là mức hiệu quả kỹ thuật toàn bộ của ngân hàng c;

+ λk là vector không âm là trọng số của ngân hàng;

+ xjk, yic là các đầu vào và đầu ra của ngân hàng c.

Mức hiệu quả kỹ thuật toàn bộ của ngân hàng c (θc) có giá trị từ 0 đến 1. Khi

một ngân hàng không đạt hiệu quả thì θc < 1, lúc này, ngân hàng có thể tiết kiệm chi

phí đầu vào thừa hoặc gia tăng sản lượng đầu ra còn thiếu để đạt mức hiệu quả θc =

1. Ali và Seiford (1993) và Cooper và cộng sự (2004) đã phát triển thuật toán để xác

định chi phí đầu vào thừa hoặc sản lượng đầu ra thiếu của ngân hàng như sau:

(2.35)

Với các ràng buộc:

+ lần lượt là đầu vào thừa và đầu ra thiếu của ngân hàng;

Trong đó,

−, 𝑠𝑖

+=0

+ 𝑠𝑗

−=𝑠𝑖

+ Khi ngân hàng đạt hiệu quả tối ưu thì θc = 1 và 𝑠𝑗

Bài toán (2.33) và (2.34) dựa trên giả định hiệu quả không đổi theo quy mô

(CRS). Tuy nhiên, các ngân hàng hoạt động trong điều kiện thị trường cạnh tranh

không hoàn hảo. Vì vậy, Banker và cộng sự (1984) cho rằng hiệu quả của ngân hàng

chịu ảnh hưởng của quy mô hay giả định hiệu quả thay đổi theo quy mô (VRS). Mô

N k=1

, mô hình VRS định hướng đầu vào cho hình VRS bổ sung thêm ràng buộc ∑ λk=1

ngân hàng c được xác định qua hàm tuyến tính:

(2.36)

Với các ràng buộc:

Giá trị θc là hiệu quả kỹ thuật với giả định hiệu quả thay đổi theo quy mô thay

vì giả định quy mô tối ưu như mô hình CRS.

Ưu, nhược điểm của phương pháp tham số và phương pháp phi tham số

Ưu điểm của phương pháp tham số là có tính đến ảnh hưởng của sai số ngẫu

nhiên đến độ đo hiệu quả của ngân hàng. Nhược điểm chính của phương pháp này là

yêu cầu phải xác định một dạng hàm cụ thể đối với đường biên hiệu quả, nếu việc

xác định dạng hàm sai thì kết quả ước tính không đáng tin cậy (Delis và Tsionas,

2009). Trong khi đó, việc xác định hàm sản xuất phù hợp với hoạt động của ngân

hàng là rất khó khăn do ngân hàng sử dụng đầu vào đa dạng từ nhiều nguồn và hoạt

động kinh doanh trong lĩnh vực tài chính – tiền tệ rất phức tạp.

Ưu điểm của phương pháp phi tham số DEA là không cần phải xác định dạng

hàm đối với đường biên hiệu quả; DEA cho phép áp dụng trong trường hợp ngân

hàng sử dụng nhiều đầu vào để sản xuất nhiều đầu ra; DEA xây dựng đường biên

hiệu quả trên mẫu nghiên cứu thực tế, nên cho kết quả sát với thực tế hơn phương

pháp tham số.

Tuy nhiên, nhược điểm chủ yếu của phương pháp này là chỉ phân tích hiệu quả

dựa trên nội tại của ngân hàng mà không xét đến các yếu tố ảnh hưởng của môi trường

bên ngoài, do đó, nếu cần xem xét yếu tố bên ngoài tác động đến độ đo hiệu quả của

ngân hàng phải tiến hành phân tích hồi quy bổ sung. Ngoài ra, độ chính xác của kết

quả phân tích từ phương pháp DEA phụ thuộc rất lớn vào cỡ mẫu nghiên cứu (Cooper

và cộng sự, 2000; Dyson và cộng sự, 2001; Stern, 1994).

2.3.4. Lý thuyết về ảnh hưởng của thâm nhập ngân hàng nước ngoài đến

hiệu quả của các ngân hàng trong nước

Lý thuyết về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đối với hiệu quả của các ngân

hàng trong nước được Levine (1996) phát triển trên cơ sở lý thuyết về tác động của

công ty nước ngoài đến doanh nghiệp trong nước trong lĩnh vực sản xuất. Các nghiên

cứu của Caves (1974), Dunning (1980), Dunning (1983) và Hymer (1960) cho rằng

hoạt động của các công ty nước ngoài trong lĩnh vực sản xuất có thể tạo ra (i) tác

động lan tỏa, và (ii) tác động cạnh tranh lên hiệu quả của các công ty trong nước.

(i) Tác động lan tỏa

Tác động lan tỏa của các công ty nước ngoài đến các doanh nghiệp nội địa

thông qua hoạt động chuyển giao công nghệ, hiệu ứng mô phỏng, cơ chế hình thành

vốn con người và sự dịch chuyển lao động.

Thứ nhất, chuyển giao công nghệ được thực hiện khi các công ty nước ngoài

có nhu cầu tăng hiệu quả của các nhà cung cấp hoặc khách hàng thông qua sự liên

kết đầu vào - đầu ra với các công ty trong nước. Các công ty nước ngoài có thể cung

cấp hỗ trợ kỹ thuật cho các bên cung ứng nhằm giúp họ nâng cao chất lượng các sản

phẩm trung gian, hoặc họ có thể đưa ra các mức tiêu chuẩn chất lượng cao hơn cho

các nguyên liệu đầu vào, tạo ra động lực cho các nhà cung cấp trong nước đầu tư đổi

mới công nghệ. Trong trường hợp các công ty nước ngoài là đối tượng cung cấp sản

phẩm (đặc biệt là các sản phẩm công nghệ cao) cho khách hàng trong nước, các công

ty nước ngoài sẽ tạo ra sự chuyển giao tri thức thông qua việc cung cấp dịch vụ đào

tạo để hướng dẫn cách thức hoạt động và vận hành các sản phẩm mà họ cung cấp.

Mức độ chuyển giao công nghệ phụ thuộc vào năng lực hấp thụ và ứng dụng công

nghệ mới của các doanh nghiệp nội địa, môi trường kinh tế, sự tham gia của các công

ty trong nước vào chuỗi cung ứng và phân phối sản phẩm của các công ty nước ngoài.

Thứ hai, hiệu ứng mô phỏng xảy ra khi các công ty nội địa tiến hành quan sát,

bắt chước, ứng dụng các công nghệ cao hay quy trình hiện đại mà các công ty nước

ngoài đang áp dụng. Tuy nhiên, nếu tồn tại khoảng cách lớn về công nghệ hoặc mức

độ phức tạp của sản phẩm được cung cấp bởi các công ty nước ngoài, thì việc quan

sát, bắt chước hay ứng dụng của các công ty nội địa là chưa đủ. Do đó, một cơ chế

lan truyền nữa từ các công ty nước ngoài là hiệu ứng hình thành vốn con người và sự

dịch chuyển lao động.

Thứ ba, hiệu ứng hình thành vốn con người và dịch chuyển lao động xuất hiện

khi các công ty nước ngoài liên kết đào tạo tuyển dụng lao động, và khuếch tán lao

động chất lượng cao (Berger và Diez, 2008; Görg và Greenaway, 2004). Để hoạt

động tại các nước nhận đầu tư, các công ty nước ngoài có thể phải liên kết với các cơ

sở nghiên cứu và đào tạo, thậm chí tài trợ chi phí đào tạo nhằm đảm bảo cung cấp

nguồn nhân lực phù hợp cho hoạt động sản xuất. Cơ hội việc làm tại các công ty nước

ngoài có thể thúc đẩy người học lựa chọn các ngành khoa học và công nghệ mới. Khi

các công ty nước ngoài không thể thuê toàn bộ lực lượng này, nó có thể làm tăng

nguồn cung nhân lực chất lượng cao cho các công ty trong nước. Bên cạnh đó, người

lao động làm việc cho các công ty nước ngoài được đào tạo, hướng dẫn kỹ thuật và

dần nắm bắt các bí quyết kỹ thuật, kỹ năng quản lý. Khi người lao động chuyển sang

làm việc cho các công ty trong nước sẽ áp dụng công nghệ và kỹ năng quản lý từ các

công ty nước ngoài để áp dụng cho các công ty trong nước. Nhờ sự dịch chuyển lao

động mà tri thức kỹ năng được khuếch tán trong các quốc gia tiếp nhận đầu tư.

Kết quả của tác động lan tỏa từ công ty nước ngoài sẽ thúc đẩy các công ty

trong nước đầu tư đổi mới công nghệ, áp dụng mô hình quản lý hiện đại, gia tăng chất

lượng nguồn nhân lực, từ đó, làm tăng hiệu quả hoạt động của các công ty trong nước.

(ii) Tác động cạnh tranh

Các công ty nước ngoài thâm nhập vào thị trường nội địa, và cạnh tranh trực

tiếp với các công ty trong nước. Blomström và Kokko (1998) chỉ ra rằng sự xuất hiện

của các công ty nước ngoài sẽ tạo ra sức ép cạnh tranh đáng kể với các doanh nghiệp

trong nước. Tác động cạnh tranh phụ thuộc vào cấu trúc thị trường và trình độ công

nghệ của nước nhận đầu tư. Đối với các nước chậm phát triển, tác động cạnh tranh

của các công ty nước ngoài lên các doanh nghiệp trong nước diễn ra rất khốc liệt. Kết

quả của tác động cạnh tranh trong nhiều trường hợp có thể dẫn đến tình trạng giảm

sản lượng của doanh nghiệp trong nước trong ngắn hạn, lợi nhuận của các doanh

nghiệp trong nước bị sụt giảm, thậm chí có thể phải rời khỏi thị trường, hoặc bị thâu

tóm, sáp nhập. Một số doanh nghiệp trong nước có thể tiếp tục tồn tại nếu vượt qua

được giai đoạn điều chỉnh cơ cấu để thích nghi với môi trường cạnh tranh.

Dựa trên lý thuyết về ảnh hưởng của các công ty nước ngoài đến hiệu quả của

các doanh nghiệp trong nước trong lĩnh vực sản xuất, Levine (1996) đã phát triển lý

thuyết này trong lĩnh vực ngân hàng.

Levine (1996) cho rằng thâm nhập NHNNg sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả của

ngân hàng trong nước qua 2 tác động là tác động cạnh tranh và tác động lan tỏa. Tác

động cạnh tranh xảy ra trong quá trình NHNNg tổ chức hoạt động kinh doanh sau khi

thâm nhập. Do có ưu thế về tiềm lực tài chính, sở hữu công nghệ ngân hàng hiện đại,

kỹ năng quản trị ngân hàng hiệu quả, sản phẩm dịch vụ đa dạng, các bí quyết

marketing, NHNNg cạnh tranh trực tiếp với ngân hàng trong nước và dần chiếm lĩnh

thị phần của các ngân hàng trong nước, từ đó, làm cho lợi nhuận của các ngân hàng

trong nước sụt giảm.

Ngoài tác động cạnh tranh, Levine (1996) cho rằng NHNNg còn tạo ra tác

động lan tỏa lên hiệu quả của ngân hàng trong nước. Tác động lan tỏa xảy ra khi ngân

hàng trong nước, quan sát, học hỏi, mô phỏng chiến lược kinh doanh, kinh nghiệm

quản lý, công nghệ từ các NHNNg. Các ngân hàng trong nước tăng cường đầu tư để

thu hút và nâng cao chất lượng nguồn nhân lực, đổi mới công nghệ, cải tiến phương

thức quản trị, từ đó làm tăng hiệu quả của các NHTM trong nước.

Lý thuyết về ảnh hưởng của NHNNg cung cấp cơ sở cho các tranh luận về vấn

đề tại sao sự thâm nhập của NHNNg có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của các ngân

hàng trong nước. Những lập luận của lý thuyết này có thể được tóm lược ở 3 khía

cạnh sau đây:

Thứ nhất, thâm nhập của NHNNg có thể dẫn đến việc chiếm lĩnh thị phần của

các ngân hàng trong nước, dẫn đến giảm lợi nhuận của ngân hàng trong nước.

Thứ hai, thâm nhập của NHNNg có thể tạo ra tác động lan tỏa tích cực lên

hiệu quả của các ngân hàng trong nước. NHNNg giới thiệu các sản phẩm dịch vụ

mới, công nghệ ngân hàng hiện đại và hiệu quả hơn vào thị trường ngân hàng trong

nước. Sự xuất hiện của các sản phẩm dịch vụ này kích thích các ngân hàng trong nước

cũng phát triển các sản phẩm dịch vụ mới và áp dụng công nghệ tương tự, từ đó, hiệu

quả của các ngân hàng trong nước được nâng lên. Ngoài ra, sự hiện diện của NHNNg

tạo điều kiện thuận lợi để ngân hàng trong nước tiếp cận kỹ năng quản lý ngân hàng

hiệu quả. Thâm nhập của NHNNg còn giúp đổi mới cơ chế giám sát đối với hệ thống

ngân hàng của cơ quan quản lý nhà nước. Điều này góp phần nâng cao chất lượng

hoạt động của ngân hàng trong nước. Tất cả những hiệu ứng lan tỏa có thể góp phần

giảm chi phí và nâng cao hiệu quả ngân hàng trong nước.

Thứ ba, các NHNNg có thể giúp nâng cao chất lượng nguồn nhân lực của hệ

thống ngân hàng trong nước. NHNNg đưa đội ngũ nhân viên có trình độ chuyên môn

cao và các nhà quản lý giỏi để làm việc tại các chi nhánh của họ. Thông qua hoạt

động này, nhà quản lý và nhân viên của các ngân hàng trong nước có thể tìm hiểu và

học hỏi từ các nhân viên và nhà quản lý của NHNNg. Hơn nữa, các NHNNg có thể

đầu tư đào tạo lao động địa phương làm việc cho họ. Qua quá trình chuyển dịch lao

động, đội ngũ nhân viên từ NHNNg có thể chuyển sang làm việc cho ngân hàng trong

nước, từ đó, chất lượng nguồn nhân lực cho hệ thống ngân hàng trong nước được

nâng lên và hiệu quả ngân hàng được cải thiện.

Như vậy, tùy vào sự vượt trội của tác động cạnh tranh hay tác động lan tỏa,

mà tác động tổng thể đến hiệu quả của ngân hàng trong nước là tích cực hay tiêu cực.

Trường hợp động cơ thâm nhập của NHNNg là theo sau khách hàng thì thường tác

động lan tỏa sẽ vượt trội, còn nếu động cơ thâm nhập của NHNNg là tìm kiếm lợi

nhuận thì tác động cạnh tranh sẽ vượt trội.

2.3.5. Tổng quan các nghiên cứu về ảnh hưởng của thâm nhập ngân hàng nước

ngoài đến hiệu quả của các ngân hàng thương mại trong nước

2.3.5.1. Các nghiên cứu ở các quốc gia và khu vực

Claessens và cộng sự (2001) sử dụng phương pháp chỉ số tài chính kiểm tra

ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của 7.900 ngân hàng ở 80 quốc gia

trong giai đoạn 1988 - 1995. Kết quả nghiên cứu cho thấy thâm nhập của NHNNg

làm giảm hiệu quả của các ngân hàng trong nước.

Claessens và Lee (2003) nghiên cứu ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến

hiệu quả của các ngân hàng trong nước ở 39 quốc gia có thu nhập thấp trong giai đoạn

1995 – 2000. Nghiên cứu sử dụng phương pháp chỉ số tài chính để đo lường hiệu quả

của các ngân hàng trong nước. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng thâm nhập của NHNNg

không ảnh hưởng đến hiệu quả của các ngân hàng trong nước.

Lensink và Hermes (2004) sử dụng phương pháp chỉ số tài chính để kiểm tra

ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của 982 ngân hàng ở 48 quốc gia

trong giai đoạn 1990 – 2996. Kết quả nghiên cứu cho thấy thâm nhập của NHNNg

làm tăng hiệu quả của các ngân hàng ở các có trình độ phát triển tài chính ở mức thấp,

và làm giảm hiệu quả của các ngân hàng ở các nước có trình độ phát triển tài chính ở

mức cao.

2.3.5.2. Các nghiên cứu ở trong phạm vi quốc gia

Denizer (2000) sử dụng phương pháp chỉ số tài chính để phân tích tác động

của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ giai đoạn 1980 –

1997. Kết quả nghiên cứu cho thấy gia tăng sự hiện diện của NHNNg sẽ làm giảm

hiệu quả của các ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ.

Barajas và cộng sự (2000) cũng sử dụng phương pháp chỉ số tài chính để

nghiên cứu tác động của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các ngân hàng

Colombia trong giai đoạn 1985 – 1998. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng thâm nhập

NHNNg làm giảm hiệu quả biên của các ngân hàng Colombia.

Unite và Sullivan (2003) kiểm tra ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu

quả của các ngân hàng Philippine bằng phương pháp chỉ số tài chính trong giai đoạn

1990 – 1998. Kết quả nghiên cứu cho thấy thâm nhập của NHNNg làm giảm hiệu

quả của các ngân hàng Philippine. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với bằng chứng

thực nghiệm của (Denizer, 2000).

Shen và cộng sự (2009) sử dụng phương pháp chỉ số tài chính để kiểm tra ảnh

hưởng của thâm nhập của NHNNg đến hiệu quả của ngân hàng Trung Quốc trong

giai đoạn 1997-2007. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng thâm nhập của NHNNg làm

tăng hiệu quả của ngân hàng Trung Quốc. Kết quả nghiên cứu này mâu thuẫn với kết

quả nghiên cứu của (Unite & Sullivan, 2003).

Tương tự Unite và Sullivan (2003), Manlagñit (2011) cũng kiểm tra ảnh hưởng

của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các ngân hàng Philippine bằng phương pháp

chỉ số tài chính, nhưng giai đoạn nghiên cứu từ 1990 đến 2006. Kết quả nghiên cứu

chỉ ra rằng thâm nhập của NHNNg làm giảm hiệu quả của các ngân hàng Philippine

và phù hợp với kết quả nghiên cứu của (Unite và Sullivan, 2003).

Xu (2011) sử dụng phương pháp chỉ số tài chính để kiểm tra ảnh hưởng của

thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của ngân hàng Trung Quốc tương tự Shen và cộng

sự (2009). Tuy nhiên, khác với Shen và cộng sự (2009) đo lường thâm nhập của

NHNNg bằng phương pháp tổng hợp, Xu (2011) đo lường thâm nhập của NHNNg

bằng phương pháp không gian phân bổ. Kết quả nghiên cứu cho thấy thâm nhập

NHNNg làm giảm lợi nhuận biên của các ngân hàng Trung Quốc trong giai đoạn

1999 - 2006.

Luo và cộng sự (2017) cũng sử dụng phương pháp chỉ số tiếp xúc để đo lường

thâm nhập của NHNNg trong nghiên cứu ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu

quả của các ngân hàng Trung Quốc giai đoạn 2002 – 2011. Tuy nhiên, khác với Xu

(2011) sử dụng chỉ số tiếp xúc ở địa phương có số chi nhánh ngân hàng lớn nhất, Luo

và cộng sự (2017) xây dựng chỉ số tiếp xúc cho toàn bộ mạng lưới chi nhánh ngân

hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy thâm nhập của NHNNg làm tăng hiệu quả của

ngân hàng Trung Quốc. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Shen và

cộng sự (2009), nhưng mâu thuẫn với một số nghiên cứu như Unite và Sullivan (2003)

và Manlagñit (2011).

2.3.5.3. Nghiên cứu ở trong nước

Lien và cộng sự (2015) sử dụng phương pháp chỉ số tài chính để kiểm tra tác

động của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam giai đoạn 1992

– 2012. Kết quả nghiên cứu cho thấy thâm nhập NHNNg làm tăng hiệu quả của các

NHTM Việt Nam.

Tương tự Lien và cộng sự (2015), Pham và Nguyen (2020) cũng sử dụng

phương pháp chỉ số tài chính để kiểm tra tác động của thâm nhập NHNNg đến hiệu

quả của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009 – 2018. Kết quả nghiên cứu cho thấy

thâm nhập NHNNg làm giảm hiệu quả của các NHTM Việt Nam. Kết quả nghiên

cứu này mâu thuẫn với kết quả nghiên cứu của Lien và cộng sự (2015).

Mục này đã khảo cứu các nghiên cứu đã thực hiện về ảnh hưởng của thâm

nhập NHNNg đến hiệu quả của các ngân hàng trong nước làm cơ sở cho việc xác

định khe hở nghiên cứu và phát triển giả thuyết liên quan đến RQ2. Kết quả khảo cứu

được tổng hợp ở Bảng 2.4.

Bảng 2.4: Tổng hợp các nghiên cứu về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả ngân hàng trong nước

Phương pháp đo Phương pháp đo Tác giả Dữ liệu Kết quả Ghi chú lường hiệu quả lường thâm nhập

Các nghiên cứu ở các quốc gia và khu vực

Claessens và 7.900 ngân hàng tại 80 nước Phương pháp chỉ số Phương pháp - cộng sự (2001) giai đoạn 1988 - 1995 tài chính tổng hợp

Claessens và 39 nước thu nhập thấp trong Phương pháp chỉ số Phương pháp Không Lee (2003) giai đoạn 1995 - 2000 tài chính tổng hợp

Nước kém phát triển + Lensink và 982 ngân hàng tại 48 quốc Phương pháp chỉ số Phương pháp

Hermes (2004) gia giai đoạn 1990-1996 tài chính tổng hợp Nước phát triển -

Các nghiên cứu ở trong phạm vi quốc gia

17 ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ Phương pháp chỉ số Phương pháp Denizer (2000) - giai đoạn 1980 - 1997 tài chính tổng hợp

Barajas và 32 ngân hàng Colombia Phương pháp chỉ số Phương pháp - cộng sự (2000) đoạn 1985 - 1998 tài chính tổng hợp

Unite và 16 ngân hàng Philippine Phương pháp chỉ số Phương pháp - Sullivan (2003) giai đoạn 1990 - 1998 tài chính tổng hợp

Bảng 2.3: Tổng hợp các nghiên cứu về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả ngân hàng trong nước (tiếp theo)

Shen và cộng 48 ngân hàng Trung Quốc Phương pháp chỉ số Phương pháp + sự (2009) giai đoạn 1997 - 2007 tài chính tổng hợp

Manlagñit 31 ngân hàng Philippine Phương pháp chỉ số Phương pháp - (2011) giai đoạn 1990 - 2006 tài chính tổng hợp

114 ngân hàng Trung Quốc Phương pháp chỉ số Phương pháp chỉ Xu (2011) - giai đoạn 1999 - 2006 tài chính số tiếp xúc

Luo và cộng sự 107 ngân hàng Trung Quốc Phương pháp chỉ số Phương pháp chỉ + (2017) giai đoạn 2002 - 2010 tài chính số tiếp xúc

Các nghiên cứu trong nước

Lien và cộng Các ngân hàng Việt Nam Phương pháp chỉ số Phương pháp + sự (2015) giai đoạn 1992 - 2012 tài chính tổng hợp

Pham và Các ngân hàng Việt Nam Phương pháp chỉ số Phương pháp - Nguyen (2020) giai đoạn 2009 - 2018 tài chính tổng hợp

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Ghi chú: Tác động tích cực đến hiệu quả (+); Tác động tiêu cực đến hiệu quả (-); Không tác động đến hiệu quả (Không).

2.4. Khe hở nghiên cứu

2.4.1. Khe hở nghiên cứu cho RQ1

Qua khảo cứu các công trình nghiên cứu đã thực hiện về ảnh hưởng thâm nhập

NHNNg đến cạnh tranh của các ngân hàng trong nước ở Mục 2.2.5. Tác giả nhận

thấy các nghiên cứu này có những kết quả không tương đồng, còn mâu thuẫn và chưa

thống nhất (Bảng 2.3). Hay nói cách khác, chưa thể kết luận thâm nhập NHNNg làm

tăng hay giảm cạnh tranh của thị trường ngân hàng trong nước. Ngoài ra, theo hiểu

biết của tác giả vấn đề này chưa được nghiên cứu tại Việt Nam.

2.4.2. Khe hở nghiên cứu cho RQ2

Trên cơ sở kết quả lược khảo các công trình nghiên cứu có liên quan trong và

ngoài nước, tác giả thấy rằng các nghiên cứu đã thực hiện đều sử dụng phương pháp

chỉ số tài chính. Như đã phân tích ở Mục 2.3.3.1 phương pháp này có nhược điểm là

mỗi chỉ số cung cấp rất ít thông tin về tình hình hoạt động của ngân hàng, không có

một chỉ số nào cho biết hiệu quả tổng thể của một ngân hàng. Điều này dẫn đến kết

quả phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của ngân hàng trong

nước có thể thiếu chính xác và không toàn diện. Mặt khác, hai nghiên cứu tại Việt

Nam (Lien và cộng sự, 2015, Pham và Nguyen, 2020) đều sử dụng phương pháp chỉ

số tài chính nhưng các kết quả của hai nghiên cứu này hoàn toàn trái ngược nhau

(Bảng 2.4).

2.5. Giả thuyết nghiên cứu

2.5.1. Giả thuyết cho RQ1

Giả thuyết nghiên cứu cho RQ1 được phát triển căn cứ vào lý thuyết cấu trúc

cạnh tranh ngành của Porter (1989) và thực tiễn thâm nhập của NHNNg tại Việt Nam.

Theo quan điểm của Porter (1989) cho rằng sự xuất hiện của các công ty (ngân hàng)

mới sẽ làm tăng cạnh tranh trên thị trường, như vậy thâm nhập của NHNNg cũng dẫn

đến sự xuất hiện các ngân hàng mới là các NHNNg cạnh tranh trực tiếp với các ngân

hàng trong nước, do đó, thâm nhập của NHNNg sẽ làm tăng cạnh tranh trên thị trường

ngân hàng trong nước.

Về mặt thực tiễn, các NHNNg đã hoạt động kinh doanh gần 30 năm và hiện

diện ngày càng tăng tại Việt Nam. Đến cuối năm 2019, Việt Nam có 2 ngân hàng liên

doanh, 9 ngân hàng 100% vốn nước ngoài và 49 chi nhánh NHNNg; tổng tài sản của

khối NHNNg đạt 1.346 nghìn tỷ đồng chiếm 10% tổng tài sản toàn hệ thống, tăng

5.471 lần so với thời điểm mở cửa thị trường ngân hàng vào năm 1992. Sự hiện diện

ngày càng tăng của NHNNg có thể sẽ làm gia tăng cạnh tranh trên thị trường ngân

hàng trong nước.

Trên cơ sở lý thuyết cấu trúc cạnh tranh ngành và thực tiễn thâm nhập của

NHNNg tại Việt Nam, giả thuyết cho RQ1 như sau:

H1: Thâm nhập của NHNNg làm tăng cạnh tranh của thị trường NHTM Việt

Nam.

2.5.2. Giả thuyết cho RQ 2

Để phát triển giả thuyết nghiên cứu liên quan đến RQ2, nghiên cứu dựa trên

quan điểm lý thuyết về động cơ thâm nhập của NHNNg và lý thuyết về ảnh hưởng

của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các ngân hàng trong nước đã trình bày ở

Mục 2.3.4. Theo đó, thâm nhập của NHNNg sẽ tạo ra 2 tác động là tác động cạnh

tranh làm giảm hiệu, và tác động lan tỏa làm tăng hiệu quả của các ngân hàng trong

nước. Tùy theo sự vượt trội của tác động nào sẽ ảnh hưởng tích cực hay tiêu cực đến

hiệu quả của các ngân hàng trong nước. Trong trường hợp động cơ thâm nhập của

NHNNg là theo sau khách hàng thì tác động lan tỏa có thể vượt trội và thâm nhập của

NHNNg sẽ làm tăng hiệu quả của ngân hàng trong nước. Nếu động cơ thâm nhập của

NHNNg là tìm kiếm lợi nhuận thì thường tác động cạnh tranh sẽ vượt trội và thâm

nhập của NHNNg sẽ làm giảm hiệu quả của ngân hàng trong nước.

Nghiên cứu thực nghiệm của Molyneux và cộng sự (2013) cho thấy rằng động

cơ thâm nhập của NHNNg tại Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan và Việt

Nam là tìm kiếm lợi nhuận. Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Phong và Lâm Thanh Phi

Quỳnh (2017) cũng cho thấy động cơ thâm nhập của NHNNg vào Việt Nam là tìm

kiếm lợi nhuận. Do vậy, tác động cạnh tranh được dự kiến sẽ vượt trội và giả thuyết

cho RQ2 là:

H2: Thâm nhập của NHNNg làm giảm lợi nhuận của các NHTM Việt Nam.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Chương này đã thảo luận cơ sở lý thuyết và các tài liệu nghiên cứu thực nghiệm

về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh và hiệu quả của ngân hàng trong

nước. Trên cơ sở đó, luận án tìm khe hở nghiên cứu, phát triển các giả thuyết liên

quan đến 2 câu hỏi nghiên cứu, và lựa chọn phương pháp kiểm định giả thuyết nghiên

cứu.

Lý thuyết về động cơ thâm nhập của NHNNg giải thích lý do thâm nhập của

NHNNg là theo sau khách hàng và tìm kiếm lợi nhuận, và nếu động cơ thâm nhập

của NHNNg là tìm kiếm lợi nhuận thì NHNNg sẽ tạo ra sức ép cạnh tranh lên các

ngân hàng trong nước. Lý thuyết về cấu trúc cạnh tranh ngành cho rằng sự xuất hiện

của các công ty (ngân hàng) mới sẽ làm tăng cạnh tranh trên thị trường, như vậy thâm

nhập của NHNNg cũng dẫn đến sự gia tăng số lượng ngân hàng trên thị trường, do

đó sẽ làm tăng cạnh tranh trên thị trường ngân hàng trong nước.

Lý thuyết về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg lên hiệu quả của các ngân

hàng trong nước cho rằng NHNNg sẽ tạo ra 2 tác động là tác động cạnh tranh và tác

động lan tỏa lên hiệu quả của các ngân hàng trong nước. Nếu tác động lan tỏa vượt

trội thì thâm nhập NHNNg làm tăng hiệu quả, còn tác động cạnh tranh vượt trội sẽ

làm giảm hiệu quả của ngân hàng trong nước. Về mặt lý thuyết nếu động cơ thâm

nhập là theo sau khách hàng thì tác động lan tỏa sẽ vượt trội, còn động cơ thâm nhập

là tìm kiếm lợi nhuận thì tác động cạnh tranh sẽ vượt trội.

Khe hở nghiên cứu được phát hiện trên cơ sở khảo cứu các tài liệu nghiên cứu

đã thực hiện. Đối với vấn đề ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh của

thị trường ngân hàng trong nước, tác giả nhận thấy các nghiên cứu đã thực hiện có

những kết quả không tương đồng, còn mâu thuẫn và chưa thống nhất, và chủ đề này

chưa được nghiên cứu tại Việt Nam. Đối với về vấn đề ảnh hưởng của thâm nhập

hiệu quả của ngân hàng trong nước, tác giả nhận thấy các nghiên cứu đều sử dụng

phương pháp chỉ số tài chính. Tuy nhiên, phương pháp này có nhược điểm là mỗi chỉ

số cung cấp rất ít thông tin về tình hình hoạt động của ngân hàng, không có một chỉ

số nào cho biết hiệu quả tổng thể của một ngân hàng. Điều này dẫn đến kết quả nghiên

cứu có thể thiếu chính xác và không toàn diện. Ngoài ra, hai nghiên cứu đã thực hiện

tại Việt Nam sử dụng phương pháp chỉ số tài chính cho các kết quả trái ngược nhau.

Trên cơ sở các quan điểm lý thuyết về động cơ thâm nhập của NHNNg, lý

thuyết cấu trúc cạnh tranh ngành, và lý thuyết về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg

đến hiệu quả của các ngân hàng trong nước, Chương này đã phát triển giả thuyết H1

liên quan đến RQ1 là thâm nhập của NHNNg làm tăng cạnh tranh của thị trường

NHTM Việt Nam, và giả thuyết H2 liên quan đến RQ2 là thâm nhập của NHNNg

làm giảm hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

Chương này cũng đã lược khảo các phương pháp đo lường thâm nhập của

NHNNg, phương pháp đo lường cạnh tranh và đo lường hiệu quả của NHTM.

Chương tiếp theo, Chương 3, trình bày phương pháp nghiên cứu để kiểm định

các giả thuyết liên quan đến 2 câu hỏi nghiên cứu.

CHƯƠNG 3

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 2 đã trình bày cơ sở lý thuyết và lược khảo các tài liệu nghiên cứu đã

thực hiện về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh và hiệu quả của các

ngân hàng trong nước, từ đó tìm khe hở nghiên cứu và phát triển các giả thuyết liên

quan đến 2 câu hỏi nghiên cứu. Mục tiêu của chương này là trình bày phương pháp

nghiên cứu dùng để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu liên quan đến 2 câu hỏi

nghiên cứu.

3.1. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỐI VỚI RQ1

3.1.1. Mô hình nghiên cứu thực nghiệm đối với RQ1

Như đã trình bày trong Mục 2.2.4.3, Chương 2, luận án này sử dụng mô hình

Panzar – Rosse để phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh của

các NHTM Việt Nam.

H-Statistic trong mô hình Panzar – Rosse chính là độ co giãn của doanh thu

theo giá các yếu tố đầu vào. Do mô hình dạng Log – Log có các hệ số hồi quy chính

là độ co giãn của biến phụ thuộc tương ứng với sự thay đổi của biến độc lập, nên

trong nghiên cứu thực nghiệm mô hình Panzar – Rosse được sử dụng với mô hình

doanh thu rút gọn dạng Log – Log. Mô hình Panzar – Rosse được sử dụng khá phổ

biến trong các nghiên cứu về cạnh tranh của thị trường ngân hàng. Nghiên cứu này

sử dụng mô hình Panzar – Rosse được cải tiến gần đây bởi Bikker và cộng sự (2012).

Sự cải tiến của Bikker và cộng sự (2012) với biến doanh thu không định tỷ lệ sẽ cho

giá trị H-Statistic phù hợp với mô hình Panzar – Rosse, từ đó giúp phân biệt được thị

trường cạnh tranh hoàn hảo với thị trường cạnh tranh không hoàn hảo. Mô hình

Panzar – Rosse dạng tổng quát trong nghiên cứu thực nghiệm như sau:

(3.1)

R là doanh thu của ngân hàng, wi là yếu tố đầu vào thứ i, n số lượng yếu tố đầu

vào bao gồm giá vốn huy động, chi phí nhân viên và giá vốn vật chất, BSF là vector

gồm m biến đặc trưng cho mỗi ngân hàng. Sau đó, hệ số H-Statistic được tính bằng:

Để phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh của thị trường

NHTM Việt Nam, luận án sử dụng mô hình Panzar - Rosse với biến tương tác dựa

theo ý tưởng của Mulyaningsih và cộng sự (2015), khi đó Mô hình 3.1 được triển

khai như sau:

(3.2)

Trong đó, D là biến giả đại diện cho nhóm NHNNg. Biến giả này sẽ nhận giá

trị là 1 nếu là NHNNg và nhận giá trị bằng 0 nếu là ngân hàng trong nước. Các biến

tương tác đầu vào trong mô hình Panzar – Rosse của nhóm NHNNg khi D = 1 là

w1it*D, w2it*D và w3it*D. Giá trị thống kê H-Statistic của toàn thị trường bao gồm

nhóm ngân hàng trong nước và nhóm NHNNg (H-TTNHVN) sẽ bằng tổng của 3 hệ số

hồi quy (β1 + β2 + β3) của 3 biến ln(w1), ln(w2), ln(w3). H-Statistic của nhóm NHNNg

(H-NHNNg) chính là tổng của 3 hệ số hồi quy (β4 + β5 + β6) của 3 biến tương tác w1it*D,

w2it*D và w3it*D (khi D = 1). Giá trị H-NHNNg thể hiện mức ảnh hưởng của thâm nhập

NHNNg đến cạnh tranh của thị trường NHTM Việt Nam. Nếu H-NHNNg lớn hơn 0 thì

thâm nhập của NHNNg có tác động làm tăng mức độ cạnh tranh của thị trường

NHTM Việt Nam. Ngược lại, nếu H-NHNNg nhỏ hơn 0 thì thâm nhập của NHNNg làm

giảm mức độ cạnh tranh của thị trường NHTM Việt Nam. Trong trường hợp H-NHNNg

bằng 0, điều này có nghĩa là thâm nhập của NHNNg không ảnh hưởng đến cạnh tranh

của thị trường NHTM Việt Nam. Các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu được

mô tả trong Bảng 3.1.

Bảng 3.1: Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu đối với RQ1

Hệ số Dấu kỳ Biến Định nghĩa hồi quy vọng

Rit Thu lãi và thu ngoài lãi của ngân hàng i tại thời điểm t

Nhóm biến liên quan đến các yếu tố đầu vào của ngân hàng

Tỷ lệ chi phí lãi trên tổng vốn huy động ngân hàng i β1 w1it tại thời điểm t

Tỷ lệ chi phí nhân viên trên tổng tài sản ngân hàng i β2 w2it tại thời điểm t

Tỷ lệ chi phí khác trên tổng tài sản ngân hàng i tại β3 w3it thời điểm t

Nhóm biến liên quan đến các đặc điểm của ngân hàng

Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản ngân hàng i tại γ1 LOit thời điểm t

ASit Tổng tài sản ngân hàng i tại thời điểm t γ2

Biến giả bằng 1 nếu là NHNNg, bằng 0 nếu là ngân D hàng trong nước

Nhóm biến tương tác

Biến tương tác giữa tỷ lệ chi phí lãi trên tổng vốn huy β4 w1it*D động của ngân hàng i tại thời điểm t với biến giả D

Biến tương tác giữa tỷ lệ chi phí nhân viên trên tổng (β4 + β5 β5 w2it*D tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t với biến giả D + β6) > 0

Biến tương tác giữa tỷ lệ chi phí khác trên tổng tài β6 w3it*D sản của ngân hàng i tại thời điểm t với biến giả D

Biến tương tác giữa tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài γ3 LOit*D của ngân hàng i tại thời điểm t với biến giả D

Biến tương tác giữa tổng tài sản của ngân hàng i tại γ4 ASit*D thời điểm t với biến giả D

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Biến doanh thu trong mô hình Panzar – Rosse

Mộ số nghiên cứu sử dụng biến doanh thu như là biến giá đầu ra của ngân hàng

hay biến doanh thu có định tỷ lệ bằng cách chia doanh thu cho tổng tài sản - doanh

thu trên mỗi đơn vị tài sản (Bikker và Haaf, 2002; Molyneux và cộng sự, 1994). Tuy

nhiên, theo Bikker và cộng sự (2012) việc sử dụng biến giá đầu ra hay biến doanh thu

có định tỷ lệ là cách xác định sai vì sẽ không phân biệt được thị trường cạnh tranh

hoàn hảo và cạnh tranh không hoàn hảo (đặc biệt là trường hợp cạnh tranh độc quyền)

do H-Statistic lúc này đều lớn hơn 0 kể cả trong trường hợp thị trường độc quyền.

Bikker và cộng sự (2012) cho rằng khi biến phụ thuộc là giá bán hay doanh

thu có định tỷ lệ thì mô hình nghiên cứu thể hiện mối quan hệ giữa giá bán và giá chi

phí đầu vào (trong khi mô hình Panzar – Rosse thể hiện mối quan hệ giữa doanh thu

∂P

và giá chi phí đầu vào). Trong thị trường độc quyền, giá cả độc quyền là hàm tăng

∂MC

theo chi phí biên ( >0), nghĩa là H-Statistic > 0 (theo mô hình Panzar – Rosse thì

H-Statistic trong trường hợp thị trường độc quyền phải nhỏ hơn 0).

Do vậy, nghiên cứu này sử dụng biến phụ thuộc là biến doanh thu không định

tỷ lệ dựa trên khuyến nghị của Gelos và Roldos (2004) và Bikker và cộng sự (2012)

trong mô hình nghiên cứu.

Biến đầu vào trong mô hình Panzar – Rosse

Để xác định biến giá các yếu tố đầu vào, nghiên cứu lược khảo các công trình

nghiên cứu có sử dụng mô hình Panzar – Rosse đo lường cạnh tranh trong ngành ngân

hàng.

Molyneux và cộng sự (1994) sử dụng mô hình Panzar – Rosse để kiểm tra điều

kiện cạnh tranh của ngành ngân hàng ở các nước Châu Âu giai đoạn 1986 – 1989.

Nghiên cứu sử dụng các biến đầu vào của mô hình Panzar – Rosse là tỷ lệ chi phí lãi

trên tổng vốn huy động đại diện cho giá đầu vào của vốn huy động, tỷ lệ chi phí nhân

viên trên tổng tài sản đại diện cho giá đầu vào của nhân viên, tỷ lệ chi phí khác trên

tài sản đại diện cho giá đầu vào của vốn vật chất.

Bikker và Haaf (2002) sử dụng mô hình Panzar – Rosse với các biến đầu vào

tương tự Molyneux và cộng sự (1994) để kiểm tra mối quan quan hệ giữa cạnh tranh

và tập trung trong ngành ngân hàng tại 23 quốc gia công nghiệp phát triển.

Claessens và Laeven (2004) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến cạnh tranh

ngân hàng tại 50 quốc gia giai đoạn 1994 – 2001. Nghiên cứu sử dụng mô hình Panzar

– Rosse với các biến đầu vào tương tự Molyneux và cộng sự (1994).

Jeon và cộng sự (2011) sử dụng mô hình Panzar – Rosse nghiên cứu tác động

của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh của thị trường ngân hàng 17 nền kinh tế mới

nổi tại châu Á và Mỹ Latinh giai đoạn 1997 – 2008. Nghiên cứu sử dụng các biến đầu

vào của mô hình Panzar – Rosse tương tự Molyneux và cộng sự (1994).

Bikker và cộng sự (2012) cũng sử dụng mô hình Panzar – Rosse với các biến

đầu vào tương tự Molyneux và cộng sự (1994) để xem xét các vấn đề cân bằng thị

trường, biến tỷ lệ, chi phí khi sử dụng mô hình Panzar – Rosse với mẫu dữ liệu ngân

hàng tại 67 quốc gia giai đoạn 1986 – 2004.

Liu và cộng sự (2012) sử dụng mô hình Panzar – Rosse nghiên cứu cạnh tranh

và rủi ro trong ngành ngân hàng ở các nước Đông Nam Á giai đoạn 1998 – 2008.

Nghiên cứu sử dụng các biến đầu vào trong mô hình Panzar – Rosse tương tự

Molyneux và cộng sự (1994).

Mulyaningsih và cộng sự (2015) kiểm tra ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg

đến mức độ cạnh tranh của thị trường ngân hàng Indonesia giai đoạn 1980 – 2010

bằng mô hình Panzar – Rosse hiệu chỉnh do Bikker và cộng sự (2012) phát triển. Các

biến đầu vào của mô hình Panzar – Rosse trong nghiên cứu này tương tự Molyneux

và cộng sự (1994).

Tahir và cộng sự (2016) nghiên cứu bản chất cạnh tranh trong lĩnh vực ngân

hàng của Pakistan bằng mô hình Panzar – Rosse giai đoạn 2007 – 2015. Nghiên cứu

sử dụng các biến đầu vào trong mô hình Panzar – Rosse tương tự Molyneux và cộng

sự (1994).

Fuior và Bejenar (2018) sử dụng mô hình Panzar – Rosse với các biến đầu vào

tương tự Molyneux và cộng sự (1994) để đánh giá cạnh tranh trong lĩnh vực ngân

hàng Moldoval giai đoạn 2012 – 2016.

Qua lược khảo các nghiên cứu sử dụng mô hình Panzar – Rosse đo lường cạnh

tranh trong lĩnh vực ngân hàng cho thấy các nghiên cứu đều sử dụng 3 biến đầu vào

là giá đầu vào của vốn huy động, giá đầu vào của nhân viên, giá đầu vào của vốn vật

chất trong mô hình Panzar – Rosse.

Kế thừa các nghiên cứu trước đây, luận án này cũng sử dụng 3 biến đầu vào là

tỷ lệ chi phí lãi trên tổng vốn huy động đại diện cho giá đầu vào của vốn huy động,

tỷ lệ chi phí nhân viên trên tổng tài sản đại diện cho giá đầu vào của nhân viên, tỷ lệ

chi phí khác trên tài sản đại diện cho giá đầu vào của vốn vật chất trong mô hình

Panzar – Rosse.

Các biến giải thích khác của mô hình Panzar – Rosse

Theo Bikker và cộng sự (2012) thay vì chia doanh thu cho tổng tài sản, biến

tổng tài sản (AS) sẽ được đưa vào làm biến kiểm soát trong mô hình nghiên cứu.

Ngoài ra, các nghiên cứu còn đưa biến giải thích liên quan đến đặc điểm của ngân

hàng là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ dư nợ trên tài sản, tỷ lệ vốn huy

động trên tài sản (Bikker và cộng sự, 2012; Claessens và Laeven, 2004; Liu và cộng

sự, 2012; Mulyaningsih và cộng sự, 2015). Nghiên cứu này sử dụng biến tỷ lệ dư nợ

trên tài sản (LO) làm biến đại diện cho đặc điểm hoạt động của ngân hàng, vì thu

nhập lãi của các ngân hàng Việt Nam chiếm tỷ trọng lớn trong tổng thu nhập, do vậy,

biến tỷ lệ dư nợ trên tài sản sẽ ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là biến doanh thu trong

mô hình.

Kiểm định tính cân bằng dài hạn của thị trường ngân hàng

Để giá trị H-Statistic phản ánh đúng mức độ cạnh tranh của thị trường thì cần

phải thực hiện kiểm định tính cân bằng dài hạn trước khi sử dụng mô hình Panzar -

Rosse. Kiểm định cân bằng dài hạn như sau:

Giả định để H-Statistic (0,1) là thị trường ngân hàng hoạt động trong trạng

thái cân bằng dài hạn (Panzar và Rosse, 1987; Shaffer, 1982). Nếu thị trường không

điều chỉnh đến trạng thái cân bằng dài hạn thì việc ước tính hệ số H-Statistic sẽ không

chính xác.

Shaffer (1982) đề xuất một phương pháp kiểm định cân bằng dài hạn thông

qua việc thay biến phụ thuộc trong phương trình (3.1) bằng biến ROA, cụ thể như sau:

(3.3)

Biến ROA1 trong Mô hình 3.3 là lợi nhuận trước thuế trên tổng tài sản. Trong

thị trường cân bằng dài hạn, thu nhập của ngân hàng không phụ thuộc vào sự thay

đổi giá các yếu tố đầu vào (Shaffer, 1982), chính vì vậy, hệ số E-Statistic = (β1 + β2

+ β3) = 0. Trong đó, các hệ số β1, β2, β3 là hệ số hồi quy của 3 biến đầu vào ln(w1),

ln(w2) và ln(w3). Kiểm định cân bằng dài hạn được thực hiện bằng kiểm định F với

giả thuyết gốc E-Statistic = 0. Nếu giả thuyết E-Statistic = 0 được chấp nhận thì thị

trường ngân hàng đạt cân bằng dài hạn, và việc áp dụng mô hình Panzar – Rosse để

đo lường mức độ cạnh tranh sẽ cho giá trị H-Statistic đáng tin cậy.

3.1.2. Tiêu chuẩn xác định ngân hàng nước ngoài

Trong mô hình nghiên cứu thực nghiệm trình bày ở Mục 3.1.1, biến tương tác

được xác định theo tính chất sở hữu là ngân hàng trong nước và NHNNg. Do đó, cần

phải có tiêu chuẩn để xác định NHNNg. Claessens và cộng sự (2001) định nghĩa

NHNNg là những ngân hàng có tỷ lệ sở hữu vốn của đối tác nước ngoài từ 50% trở

lên, và Yeyati và Micco (2007) cũng cho rằng NHNNg là những ngân hàng có tỷ lệ

sở hữu vốn của đối tác nước ngoài tối thiểu từ 50% trở lên. Một số nghiên cứu thực

nghiệm khác cũng cho rằng tiêu chuẩn để xác định NHNNg là tỷ lệ sở hữu của đối

1 ROA có thể là số âm, do đó cần phải hiệu chỉnh biến ROA = ln(ROA + 100), ROA được tính bằng % (Liu và cộng sự, 2012).

tác nước ngoài từ 50% trở lên (Jeon và cộng sự, 2011; Mulyaningsih và cộng sự,

2015).

Luật các tổ chức tín dụng Việt Nam không đưa ra tiêu chí xác định NHNNg

mà chỉ đề cập đến các hình thức thâm nhập của NHNNg. Theo đó, các tổ chức tín

dụng nước ngoài được hiện diện thương mại tại Việt Nam dưới hình thức văn phòng

đại diện, ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài và chi nhánh ngân

hàng nước ngoài. Trong ngân hàng liên doanh, bên nước ngoài được góp vốn tối đa

đến 50% vốn điều lệ.

Về mặt pháp lý, với tỷ lệ sở hữu vốn từ 50% trở lên, bên nước ngoài có quyền

chi phối và kiểm soát đối với hoạt động của ngân hàng. Như vậy, ngân hàng có mức

sở hữu vốn của bên nước ngoài từ 50% trở lên có thể xem là NHNNg. Trong luận án

này, ngân hàng liên doanh có tỷ lệ góp vốn của bên nước ngoài từ 50% trở lên, ngân

hàng 100% vốn nước ngoài và chi nhánh NHNNg được xác định là NHNNg.

3.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỐI VỚI RQ2

Trên cơ sở khe hở nghiên cứu ở Mục 2.5.2, nghiên cứu này sử dụng phương

pháp chỉ số tài chính và phương pháp phân tích hiệu quả biên để phân tích ảnh hưởng

của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam. Quy trình phân tích

được thực hiện theo 2 bước: Trong bước 1 nghiên cứu tiến hành đo lường hiệu quả

của các NHTM trong nước; ở bước 2, hiệu quả của các NHTM trong nước được hồi

quy với biến đo lường thâm nhập của NHNNg.

3.2.1. Mô hình nghiên cứu đối với RQ2 bằng phương pháp chỉ số tài chính

Để xác định mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu

quả của các NHTM Việt Nam, luận án tiến hành lược khảo các công trình nghiên cứu

có liên quan.

Barajas và cộng sự (2000) sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng để nghiên

cứu tác động của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của ngân hàng Colombia. Nghiên

cứu sử dụng biến phụ thuộc là chỉ số hiệu quả ngân hàng như thu nhập lãi cận biên,

tỷ lệ nợ xấu so với tổng tài sản, và tỷ lệ chi phí ngoài lãi trên tổng tài sản. Các biến

độc lập bao gồm nhóm biến đo lường thâm nhập của NHNNg là tỷ lệ số lượng

NHNNg so với tổng số ngân hàng và tỷ lệ tài sản NHNNg so với tổng tài sản toàn hệ

thống ngân hàng; nhóm biến liên quan đến đặc điểm ngân hàng: như tỷ lệ vốn chủ sở

hữu so với tổng tài sản, tỷ lệ tiền gửi so với tổng tài sản; nhóm biến liên quan đến

kinh tế vĩ mô gồm có biến tốc độ tăng trưởng GDP và biến lạm phát.

Denizer (2000) nghiên cứu tác động của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của

ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng. Nghiên cứu sử dụng

biến phụ thuộc là tỷ lệ lợi nhuận trước thuế so với tổng tài sản, tỷ lệ chi phí ngoài lãi

trên tổng tài sản và thu nhập lãi cận biên. Các biến độc lập trong mô hình tương tự

Barajas và cộng sự (2000).

Unite và Sullivan (2003) sử dụng dạng mô hình tương tự Denizer (2000) để

nghiên cứu ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các ngân hàng

Philippine. Ngoài các biến đo lường thâm nhập của NHNNg như các nghiên cứu nêu

trên, nghiên cứu này thêm biến tỷ lệ sở hữu cổ phần của đối tác nước ngoài tại các

ngân hàng trong nước để đo lường thâm nhập của NHNNg. Shen và cộng sự (2009)

cũng sử dụng mô hình với các biến tương tự Unite và Sullivan (2003) để nghiên cứu

ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các ngân hàng Trung Quốc.

Manlagñit (2011) sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng để nghiên cứu ảnh

hưởng của thâm nhập NHNNg đến các ngân hàng Philippine. Các biến phụ thuộc

gồm 2 chỉ số hiệu quả là là tỷ lệ lợi nhuận trước thuế so với tổng tài sản, tỷ lệ chi phí

ngoài lãi trên tổng tài sản. Các biến độc lập trong mô hình tương tự như Denizer

(2000).

Xu (2011) và Luo và cộng sự (2017) sử dụng mô hình với biến đo lường thâm

nhập của NHNNg là chỉ số tiếp xúc và chỉ số tổng hợp để nghiên cứu ảnh hưởng của

thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các ngân hàng Trung Quốc. Các nghiên cứu này

tập trung vào việc xây dựng phương pháp chỉ số tiếp xúc để đo lường thâm nhập của

NHNNg, và so sánh kết quả nghiên cứu của phương pháp tổng hợp và phương pháp

chỉ số tiếp xúc. Các biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu của Xu (2011) là thu

nhập lãi cận biên, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi so với tổng tài sản, và tỷ lệ chi phí ngoài lãi

so với tổng tài sản. Các biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu của Luo và cộng

sự (2017) là tỷ lệ lợi nhuận trước thuế so với tổng tài sản, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi so

với tổng tài sản, và tỷ lệ chi phí ngoài lãi so với thu nhập ngoài lãi. Các biến độc lập

bao gồm nhóm biến đo lường thâm nhập của NHNNg theo 2 phương pháp là phương

pháp chỉ số tiếp xúc và phương pháp tổng hợp, nhóm biến liên quan đến đặc điểm

ngân hàng và biến về kinh tế vĩ mô tương tự nghiên cứu Denizer (2000).

Các nghiên cứu ở các quốc gia và khu vực Claessens và cộng sự (2001),

Claessens và Lee (2003), Lensink và Hermes (2004) cũng sử dụng mô hình tương tự

như Denizer (2000).

Các nghiên cứu tại Việt Nam của Lien và cộng sự (2015) và Pham và Nguyen

(2020) cũng sử dụng mô hình tương tự Denizer (2000). Các biến phụ thuộc trong mô

hình nghiên cứu của 2 nghiên cứu này là các chỉ số hiệu quả như tỷ lệ lợi nhuận trước

thuế so với tổng tài sản, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi so với tổng tài sản, thu nhập lãi cận

biên và tỷ lệ chi phí ngoài lãi trên tổng tài sản. Các biến độc lập trong 2 nghiên cứu

này tương tự Denizer (2000) gồm nhóm biến đo lường thâm nhập của NHNNg theo

phương pháp tổng hợp, nhóm biến phản ánh đặc điểm hoạt động của ngân hàng và

biến kinh tế vĩ mô.

Qua lược khảo các nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan cho thấy mô

hình nghiên cứu ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các ngân hàng

trong nước có biến phụ thuộc là chỉ số hiệu quả của các ngân hàng trong nước, biến

độc lập bao gồm nhóm biến đo lường thâm nhập của NHNNg, nhóm biến phản ánh

đặc điểm hoạt động của ngân hàng và biến kinh tế vĩ mô. Kế thừa các kết quả nghiên

cứu trước đây (Denizer, 2000; Manlagñit, 2011; Lien và cộng sự, 2015; Pham và

Nguyen, 2020), để phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các

NHTM Việt Nam, nghiên cứu sử dụng mô hình như sau:

(3.4)

Trong đó, BEit là các chỉ tiêu đo lường hiệu quả của ngân hàng i tại thời điểm

t được xác định bằng phương pháp chỉ số tài chính; FSt là biến độc lập đo lường thâm

nhập của NHNNg tại thời điểm t; Bit là nhóm biến liên quan đến các đặc điểm của

ngân hàng i tại thời điểm t; Mt là chỉ số kinh tế vĩ mô α, β, γ, δ là các hệ số hồi quy,

𝜇𝑖𝑡 là sai số của mô hình. Mô tả chi tiết các biến trong mô hình nghiên cứu được mô

tả ở Bảng 3.2.

Bảng 3.2: Mô tả các biến trong mô hình 3.4

Hệ số Dấu kỳ Biến Định nghĩa hồi quy vọng

ROA Lợi nhuận trước thuế trên tổng tài sản

Nhóm biến đo lường thâm nhập của NHNNg

FBA Tài sản của NHNNg trên tổng tài sản của toàn ngành β<0 β ngân hàng

NFB Số lượng NHNNg trên tổng số ngân hàng của toàn β<0 β ngành ngân hàng

Nhóm biến liên quan đến các đặc điểm của ngân hàng

ETA Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản γ1

LTA Cho vay trên tổng tài sản γ2

SIZE Quy mô ngân hàng bằng logarit tổng tài sản γ3

Biến chỉ số kinh tế vĩ mô

GDP Tốc độ tăng trưởng GDP δ

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Biến phụ thuộc trong mô hình 3.4

Như đã trình bày ở Mục 2.3.3.1 phương pháp chỉ số tài chính có 3 nhóm chỉ

số là nhóm chỉ số phản ánh khả năng sinh lời, nhóm chỉ số phản ánh thu nhập và chi

phí và nhóm chỉ số phản ánh chất lượng tài sản. Lược khảo các nghiên cứu thực

nghiệm trước đây cho thấy nhóm chỉ số phản ánh khả năng sinh lời và nhóm chỉ số

phản ánh chi phí được hầu hết các nghiên cứu sử dụng. Hai chỉ số được lựa chọn

trong các nghiên cứu của 2 nhóm này là tỷ lệ lợi nhuận so với tổng tài sản và chi số

chi phí ngoài lãi so với tổng tài sản thường được sử dụng.

Lý do chọn 2 chỉ số trên là vì các nghiên cứu thực nghiệm đã thực hiện xem

xét tác động cạnh tranh và tác động lan tỏa lên hiệu quả của các ngân hàng trong nước

theo 2 kênh riêng lẻ, mà không xem xét đến tác động tổng hợp. Manlagñit (2011)

cho rằng nếu thâm nhập của NHNNg vừa tạo ra tác động cạnh tranh vừa tạo ra tác

động lan tỏa sẽ làm giảm lợi nhuận và làm tăng chi phí hoạt động của ngân hàng trong

nước. Tuy nhiên, về mặt lý thuyết NHNNg sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả của ngân hàng

trong nước qua 2 tác động là tác động cạnh tranh và tác động lan tỏa. Tác động cạnh

tranh sẽ làm giảm hiệu quả, còn tác động lan tỏa sẽ làm tăng hiệu quả của ngân hàng

trong nước, và tùy theo sự vượt trội của tác động cạnh tranh hay tác động lan tỏa mà

NHNNg sẽ ảnh hưởng tiêu cực hay tích cực đến hiệu quả của ngân hàng trong nước

(Levine, 1996).

Như vậy, nếu cho rằng trường hợp NHNNg vừa tạo ra tác động cạnh tranh vừa

tạo ra tác động lan tỏa sẽ làm giảm lợi nhuận và làm tăng chi phí hoạt động của ngân

hàng trong nước (Manlagñit, 2011) là không hợp lý. Trong trường hợp NHNNg tạo

ra 2 tác động mà tác động lan tỏa vượt trội hơn tác động cạnh tranh thì lợi nhuận của

ngân hàng trong nước vẫn tăng. Do đó, việc lựa chọn chỉ số hiệu quả nên dựa trên tác

động tổng hợp của tác động cạnh tranh và tác động lan tỏa.

Từ lập luận trên, nghiên cứu này chỉ sử dụng một chỉ số đo hiệu quả phổ biến

là tỷ lệ lợi nhuận so với tổng tài sản để xem xét tác động tổng hợp của thâm nhập

NHNNg đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

Nhóm biến đo lường thâm nhập của NHNNg

Trong giai đoạn nghiên cứu do NHNNg bị hạn chế trong việc mở chi nhánh,

cũng như không có dữ liệu về quá trình thành lập hệ thống chi nhánh của các NHNNg

nên phương pháp chỉ số tiếp xúc không thể áp dụng. Vì vậy, nghiên cứu này sử dụng

phương pháp tổng hợp để đo lường thâm nhập của NHNNg.

Khi sử dụng phương pháp tổng hợp, các nghiên cứu thực nghiệm thường sử

dụng tỷ lệ tài sản của NHNNg so với tổng tài sản của hệ thống ngân hàng và tỷ lệ số

lượng NHNNg so với số lượng của hệ thống ngân hàng để đo lường thâm nhập của

NHNNg (Barajas và cộng sự, 2000; Claessens và cộng sự, 2001; Claessens và Lee,

2003; Denizer, 2000; Lensink và Hermes, 2004; Manlagñit, 2011).

Kế thừa các nghiên cứu trước đây, nghiên cứu này đo lường thâm nhập của

NHNNg tại Việt Nam bằng 2 biến là tỷ lệ tài sản NHNNg so với tổng tài sản của hệ

thống ngân hàng và tỷ lệ số lượng NHNNg so với số lượng của hệ thống ngân hàng.

Nhóm biến liên quan đến các đặc điểm của ngân hàng

Khảo sát tài liệu nghiên cứu cho thấy có nhiều biến khác nhau được sử dụng

để phản ánh đặc điểm của ngân hàng trong mô hình thực nghiệm. Claessens và cộng

sự (2001) sử dụng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản, tiền gửi khách hàng trên tài sản

và tỷ lệ tài sản không sinh lãi trên tài sản, tỷ lệ dự phòng nợ xấu trên tài sản. Các biến

này cũng được sử dụng trong các nghiên cứu của Claessens và Lee (2003), Unite và

Sullivan (2003), Lensink và Hermes (2004), Xu (2011) và Luo và cộng sự (2017).

Trong khi đó, Shen và cộng sự (2009) sử dụng các biến như tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên

tài sản, tài sản thanh khoản cao trên tài sản, cho vay trên tiền gửi khách hàng, tỷ lệ sở

hữu vốn của nhà nước và qui mô của ngân hàng tính bằng logarit tổng tài sản ngân

hàng. Manlagñit (2011) sử dụng 5 biến đại diện đặc điểm của ngân hàng là tỷ lệ vốn

chủ sở hữu trên tài sản, tiền gửi khách hàng trên tài sản, cho vay trên tài sản, chi phí

dự phòng rủi ro tín dụng trên tài sản và thị phần của ngân hàng tính bằng tài sản của

ngân hàng trên tài sản toàn ngành.

Trên cơ sở xem xét các biến liên quan đến đặc điểm ngân hàng trong các tài

liệu nghiên cứu, nghiên cứu này chọn 3 biến là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản, cho

vay trên tài sản và qui mô ngân hàng là nhóm biến phản ánh đặc điểm ngân hàng

trong mô hình nghiên cứu. Vốn chủ sở hữu có vai trò quan trọng đối với hoạt động

kinh doanh của ngân hàng, cung cấp nguồn lực ban đầu cho ngân hàng, là cơ sở tạo

niềm tin cho khách hàng đến giao dịch với ngân hàng, là vốn đệm phòng ngừa rủi ro

kinh doanh cho ngân hàng. Tỷ lệ cho vay trên tài sản phản ánh khả năng tạo ra thu

nhập lãi của ngân hàng. Quy mô ngân hàng thể hiện sức mạnh và tầm ảnh hưởng của

ngân hàng trên thị trường.

Biến kinh tế vĩ mô

Biến kinh tế vĩ mô được nhiều nghiên cứu sử dụng là tốc độ tăng trưởng GDP

(Barajas và cộng sự, 2000; Claessens và cộng sự, 2001; Claessens và Lee, 2003;

Denizer, 2000; Lensink và Hermes, 2004; Luo và cộng sự, 2017; Manlagñit, 2011;

Xu, 2011). Nghiên cứu này cũng sử dụng tốc độ tăng trưởng GDP là biến đại diện

cho yếu tố kinh tế vĩ mô trong mô hình nghiên cứu.

3.2.2. Mô hình nghiên cứu đối với RQ2 bằng phương pháp phân tích hiệu

quả biên

3.2.2.1. Lựa chọn phương pháp phân tích hiệu quả biên trong luận án

Như đã trình bày trong Mục 2.3.3.2, Chương 2 phương pháp phân tích hiệu

quả biên gồm có phương pháp tham số và phương pháp phi tham số. Vấn đề sử dụng

phương pháp tham số hay phi tham số trong việc đo lường hiệu quả để cho kết quả

tốt nhất vẫn còn nhiều tranh luận. Khảo sát của Berger (1993) cho rằng phương pháp

tham số là phương pháp cho kết quả tốt nhất, trong khi Thrall (1999) lại cho rằng

phương pháp phi tham số cho kết quả tốt hơn phương pháp tham số.

Phương pháp phân tích hiệu quả biên tham số yêu cầu phải chỉ định dạng hàm

phù hợp với hoạt động kinh doanh của ngân hàng, nếu chỉ định dạng hàm sai sẽ dẫn

đến kết đo lường không chính xác. Vì các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh

của ngân hàng rất đa dạng và phức tạp, nên việc xây dựng hàm sản xuất mô phỏng

hoạt động của các ngân hàng là hết sức khó khăn. Do đó, luận án này sử dụng phương

pháp phi tham số DEA để đo lường hiệu quả NHTM Việt Nam.

3.2.2.2. Xác định mô hình cho phương pháp DEA

Lựa chọn mô hình tối thiểu hóa đầu vào hoặc tối đa hóa đầu ra

Nghiên cứu của Sathye (2003) cho thấy mô hình tối đa hóa đầu ra không thích

hợp cho việc đo lường hiệu quả của ngành ngân hàng ở các nước đang trong thời kỳ

cải cách mở cửa, chẳng hạn như trường hợp của Việt Nam. Quá trình cải cách và mở

cửa thị trường ngân hàng sẽ dẫn đến sự thâm nhập của NHNNg ngày càng gia tăng.

Sự xuất hiện của NHNNg với tư cách là những đối thủ cạnh tranh có công nghệ hiện

đại, kỹ năng quản lý tiên tiến sẽ thúc đẩy cạnh tranh trên thị trường ngân hàng trong

nước. Trước sức ép từ các NHNNg, các ngân hàng trong nước buộc phải kiểm soát

chi phí đầu vào tốt hơn để bù đắp một phần lợi nhuận bị suy giảm do cạnh tranh.

Ngoài ra, thông qua hoạt động của NHNNg, ngân hàng trong nước sẽ dần học

hỏi được kinh nghiệm quản lý, do đó, các nguồn lực đầu vào sẽ được sử dụng hiệu

quả hơn. Hơn nữa, một số nghiên cứu đo lường hiệu quả cho rằng trong quản lý, các

ngân hàng thường tập trung kiểm soát chi phí đầu vào hơn là chú trọng gia tăng sản

lượng đầu ra (Berger, 2007; Drake và cộng sự, 2006; Elyasiani và Mehdian, 1990;

Goddard và cộng sự, 2001). Vì vậy, mô hình tối thiểu hóa đầu vào là mô hình thích

hợp cho nghiên cứu này.

Lựa chọn mô hình CRS và VRS

Phương pháp DEA được sử dụng rất phổ biến trong các nghiên cứu thực

nghiệm về đo lường hiệu quả. Tuy vậy, vẫn còn nhiều quan điểm khác nhau về việc

lựa chọn giữa mô hình CRS và VRS. Một số nghiên cứu gần đây ủng hộ việc sử dụng

mô hình VRS, vì nó phù hợp với thực tiễn là các ngân hàng không thể cùng hoạt động

ở quy mô tối ưu do cạnh tranh không hoàn hảo, bị giới hạn về tài chính cũng như các

ràng buộc về mặt pháp lý (McAllister và McManus, 1993; Sufian, 2009; Wheelock

và Wilson, 1999). Hơn nữa, đường biên của VRS linh hoạt hơn CRS, nó cho phép

xác định điểm hiệu quả của kết quả đầu ra so với đầu vào thay đổi theo quy mô của

các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu (Halkos và Tzeremes, 2009).

Trong trường hợp Việt Nam, mô hình VRS là mô hình thích hợp vì những ràng

buộc về pháp lý, giới hạn tài chính và thị trường cạnh tranh không hoàn hảo nên các

ngân hàng sẽ không hoạt động ở cùng quy mô tối ưu.

Lựa chọn các biến đầu vào, đầu ra trong mô hình DEA

Phương pháp DEA yêu cầu xây dựng mô hình với các biến đầu vào và đầu ra

cho phù hợp với đặc điểm kinh doanh của các NHTM. Lược khảo một số nghiên cứu

ở các nước đang phát triển và nền kinh tế chuyển đổi, cũng như ở Việt Nam về phân

tích hiệu quả của các NHTM sử dụng phương pháp DEA trong Bảng 3.3 cho thấy có

3 cách tiếp cận thường được sử dụng để lựa chọn các biến đầu vào và đầu ra trong

mô hình DEA là: phương pháp tiếp cận sản xuất, phương pháp tiếp cận trung gian,

và phương pháp cách tiếp cận chi phí.

Bảng 3.3: Tổng hợp các nghiên cứu hiệu quả ngân hàng bằng DEA

Dữ liệu 10 và sự

Tác giả Ayadi cộng (1998) ngân hàng Nigeria giai đoạn 1991-1994 Đầu vào Tổng chi phí, chi phí lãi và tiền gửi Đầu ra Cho vay, thu nhập từ lãi và thu ngoài lãi

Sathye (2003) 94 ngân hàng Ấn Độ đoạn giai 1997-1998 Chi phí lãi, chi phí ngoài lãi, tiền gửi và số nhân viên Thu lãi thuần, thu ngoài lãi, cho vay thuần và thu ngoài lãi

Havrylchyk (2006) Ngân hàng Ba Lan giai đoạn 1997- 2001 Vốn chủ sở hữu, số nhân viên và tiền gửi

Cho vay, trái phiếu chính phủ, khoản mục ngoại bảng Cho vay và đầu tư chứng khoán

Vốn huy động, vốn chủ sở hữu, số nhân viên Grigorian và Manole (2006) Ngân hàng tại 17 nền kinh tế chuyển đổi đoạn giai 1995-1998

Nguyễn Việt Hùng (2008) 32 ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2000-2005 Thu nhập lãi ròng và thu nhập ngoài lãi Chi phí nhân viên, tài sản cố định ròng, tiền gửi

Thu nhập từ lãi và thu nhập ngoài lãi Ngân hàng Việt Nam giai đoạn 1992-2013

Tổng thu nhập Chi phí nhân viên, tài sản cố định và tiền gửi Chi phí lãi, chi phí ngoài lãi

Nguyễn Minh Sáng (2014) Fernandes và sự cộng (2018) Zhu và cộng sự (2019) Ngân hàng tại 5 nước Châu Âu giai đoạn 1995-1998 49 Ngân hàng Trung Quốc giai đoạn 2004-2012 Chi phí lãi, chi phí ngoài lãi, tỷ lệ an toàn vốn Thu nhập lãi, thu nhập ngoài lãi, nợ xấu

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Phương pháp tiếp cận sản xuất xem NHTM như đơn vị cung cấp dịch vụ sử

dụng các đầu vào là lao động và vốn để sản xuất đầu ra là số lượng tài khoản tiền gửi

và tiền vay. Trong khi đó, phương pháp tiếp cận trung gian xem NHTM đóng vai trò

như là một định chế tài chính trung gian giữa người gửi tiền và người đi vay, theo đó,

ngân hàng sử dụng vốn huy động từ tiền gửi khách hàng và các khoản mà ngân hàng

vay trên thị trường tài chính là đầu vào, và đầu ra là cho vay và các tài sản sinh lãi

khác. Phương pháp tiếp cận chi phí chú trọng vào việc phân tích đóng góp thuần của

các khoản mục tài sản hoặc nợ vào doanh thu của NHTM để phân loại biến đầu vào

và đầu ra.

Để thống nhất với các biến đầu vào và đầu ra trong mô hình Panzar – Rosse,

nghiên cứu này áp dụng cách tiếp cận trung gian xem NHTM là một định chế tài

chính trung gian sử dụng các đầu vào là chi phí lãi đại diện cho vốn huy động (I1),

chi phí nhân viên (I2), chi phí ngoài lãi đại diện cho vốn vật chất (I3) để tạo các đầu

ra là thu nhập lãi (Y1) và thu nhập ngoài lãi (Y2). Mô tả chi tiết các biến trong mô

hình DEA ở Bảng 3.4.

Bảng 3.4: Mô tả các biến trong mô hình DEA

Biến Định ngĩa

Biến đầu ra

Y1 Thu nhập lãi

Y2 Thu nhập ngoài lãi

Biến đầu vào

I1 Chi phí lãi

I2 Chi phí nhân viên

I3 Chi phí khác

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Tóm lại, trong luận án này, phương pháp DEA được sử dụng với mô hình tối

thiểu hóa đầu vào và giả định hiệu quả thay đổi theo quy mô để ước lượng hiệu quả

kỹ thuật của các NHTM Việt Nam. Các biến đầu vào và đầu ra trong mô hình DEA

được lựa chọn theo cách tiếp cận trung gian, theo đó, 3 biến đầu vào là chi phí lãi đại

diện cho vốn huy động (I1), chi phí nhân viên (I2), chi phí khác đại diện cho vốn vật

chất (I3) để tạo 2 biến đầu ra là thu nhập từ lãi (Y1) và thu ngoài lãi (Y2). Việc xác

định hiệu quả của các NHTM bằng phương pháp DEA được xử lý bằng phần mềm

STATA do Lee và Yong-Bae (2010) phát triển.

3.2.2.3. Mô hình nghiên cứu đối với RQ2 bằng phương pháp DEA

Mô hình nghiên cứu đối với RQ2 bằng phương pháp DEA được xây dựng trên

cơ sở điều chỉnh Mô hình 3.4. Biến phụ thuộc trong Mô hình 3.4 là chỉ số hiệu quả

được xác định bằng phương pháp chỉ số tài chính được thay bằng độ đo hiệu quả kỹ

thuật được xác định bằng phương pháp DEA. Hơn nữa, theo Chen (2009) các nhóm

yếu tố chính tác động đến hiệu của ngân hàng xác định bằng phương pháp DEA bao

gồm nhóm các yếu tố về đặc điểm của ngân hàng, và môi trường kinh tế vĩ mô. Như

vậy, các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của NHTM được xác định bằng phương pháp

DEA tương tự như các nhóm yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của NHTM được xác

định bằng phương pháp tài chính.

Bên cạnh đó, một số nghiên cứu phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả

của NHTM được xác định bằng phương pháp DEA cũng cho thấy các yếu tố liên

quan đến đặc điểm ngân hàng như tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản, cho vay trên tài

sản, quy mô ngân hàng, tốc độ tăng trưởng GDP có ảnh hưởng đến hiệu quả ngân

hàng (Ariff và Luc, 2008; Casu và Molyneux, 2003; Girardone và cộng sự, 2004;

Salas và Saurina, 2003).

Do độ đo hiệu quả kỹ thuật được xác định bằng phương pháp DEA là biến bị

chặn có giá trị trong khoảng từ 0 đến 1. Theo Gujarati (2004) khi biến phụ thuộc bị

chặn thì hồi quy Tobit là mô hình phù hợp nhất được lựa chọn trong nghiên cứu.

Mô hình hồi quy Tobit được xây dựng để ước lượng mối quan hệ tuyến tính

giữa các biến giải thích khi biến phụ thuộc bị chặn do Tobin (1958) đề xuất. Dựa trên

mô hình Tobit chuẩn hóa cho dữ liệu chéo của Tobin (1958), nhiều nghiên cứu thực

nghiệm đã triển khai mô hình này cho dữ liệu bảng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng

đến hiệu quả của ngân hàng bằng phương pháp DEA (Casu và Molyneux, 2003;

Nguyễn Việt Hùng, 2008; Nguyễn Minh Sáng, 2014; Sufian, 2009).

Về mặt lý thuyết, mô hình Tobit dữ liệu bảng các ảnh hưởng cố định bị ảnh

hưởng bởi vấn đề tham số phụ (Lancaster, 2000). Vì vậy, mô hình hồi quy Tobit các

ảnh hưởng ngẫu nhiên dữ liệu bảng được khuyến nghị áp dụng trong nghiên cứu, và

mô hình tổng quát như sau:

* <1

(3.5)

* ≤ 0 0 nếu yit * nếu 0 < yit yit * ≥ 1 1 nếu yit

yit= {

∗ là biến phụ thuộc

Trong đó, i = 1,…,N là đơn vị chéo (ngân hàng) thứ i; t = 1,…,T là thời đoạn

thứ t; xi và β là véc tơ các biến giải thích và các tham số cần tìm; 𝑦𝑖𝑡 bị kiểm duyệt của ngân hàng i tại thời điểm t và yit là biến hiệu quả của ngân hàng i

tại thời điểm t trong mẫu nghiên cứu nhận giá trị lớn hơn 0 đến 1. Số hạng sai số tổng

hợp 𝜀𝑖𝑡 gồm có hai thành phần, đó là 𝜇𝑖 là thành phần sai số chéo hay theo ngân hàng

và 𝜐𝑖𝑡 là thành phần sai số chéo và chuỗi thời gian kết hợp. Trong nghiên cứu thực

nghiệm, mô hình (3.5) được triển khai như sau:

(3.6)

Trong đó, TEit là hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng i tại thời điểm t xác định

bằng phương pháp DEA, FSt là biến độc lập đo lường thâm nhập của NHNNg tại thời

điểm t, đây là biến giải thích chính mà nghiên cứu quan tâm; Bit là nhóm biến liên

quan đến các đặc điểm của ngân hàng i tại thời điểm t; Mt là chỉ số kinh tế vĩ mô α,

β, γ, δ là các hệ số hồi quy, 𝜇𝑖𝑡 là sai số của mô hình. Chi tiết các biến của mô hình

được mô tả ở Bảng 3.5.

Bảng 3.5: Mô tả các biến trong mô hình 3.4

Hệ số Dấu kỳ Biến Định nghĩa hồi quy vọng

TE Hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng trong nước

Nhóm biến đo lường thâm nhập của NHNNg

FBA Tài sản của NHNNg trên tổng tài sản của toàn ngành β<0 β ngân hàng

NFB Số lượng NHNNg trên tổng số ngân hàng của toàn β<0 β ngành ngân hàng

Nhóm biến liên quan đến các đặc điểm của ngân hàng

ETA Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản γ1

LTA Cho vay trên tổng tài sản γ2

SIZE Quy mô ngân hàng bằng logarit tổng tài sản γ3

Biến chỉ số kinh tế vĩ mô

GDP Tốc độ tăng trưởng GDP δ

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

3.3. QUY TRÌNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU BẢNG

Luận án này phân tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh và

hiệu quả của các NHTM Việt Nam thông qua bộ dữ liệu bảng được thực hiện theo

quy trình trong Hình 3.1.

Thâm nhập của NHNNg

Hiệu qủa của NHTM Việt Nam Cạnh tranh của thị trường NHTM Việt Nam

Ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh và hiệu quả của các NHTM Việt Nam

Hồi quy PLS Thiết lập mô hình và phương pháp nghiên cứu

Thu thập dữ liệu

Chọn hướng nghiên cứu khác Ảnh hưởng không quan sát được đặc trưng cho mỗi ngân hàng bằng 0

Không

Không Có Kiểm định tính dừng

Kiểm tra tính dừng của sai phân bậc 1

Hồi quy PLS, FEM, REM

Có

Ảnh hưởng không quan sát được đặc trưng cho mỗi ngân hàng khác 0

Không Kiểm định quan hệ đồng tích hợp

Có

Ảnh hưởng không quan sát được đặc trưng cho mỗi ngân hàng tương quan với biến giải thích Ảnh hưởng không quan sát được đặc trưng cho mỗi ngân không tương quan với biến giải thích

Hồi quy FEM Hồi quy REM Phương pháp hồi quy phù hợp

Kết thúc Kiểm tra mô hình: - Phương sai thay đổi - Tự tương quan Khắc phục vi phạm giả định của mô hình

Hình 3.1: Quy trình phân tích dữ liệu bảng

3.3.1. Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng

Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng là bước đầu tiên trong quy trình

phân tích dữ liệu bảng. Các chuỗi dữ liệu bảng phải đảm bảo dừng trước khi đưa vào

phân tích trong các mô hình hồi quy. Nếu các chuỗi dữ liệu bảng không dừng thì kết

quả hồi quy có thể là giả mạo.

Có nhiều nhóm kiểm định để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng, tùy

thuộc vào đặc điểm dữ liệu mà có kiểm định phù hợp. Nhóm kiểm định đồng nhất

(ảnh hưởng không quan sát được không thay đổi theo thời gian giữa các đối tượng

đều bằng nhau) gồm các kiểm định Levin - Lin - Chu, Breitung, Hadri được sử dụng

cho dữ liệu bảng cân bằng. Nhóm kiểm định không đồng nhất (ảnh hưởng không quan

sát được không thay đổi theo thời gian giữa các đối tượng không bằng nhau) gồm các

kiểm định Fisher – ADF, Fisher – PP, IPS được sử dụng cho dữ liệu bảng không cần

bằng.

Trường hợp kết quả kiểm định tính dừng cho thấy chuỗi dữ liệu bảng không

dừng ở bậc gốc thì sẽ được lấy sai phân và kiểm tra tính dừng ở chuỗi sai phân bậc 1.

Nếu các chuỗi dừng bậc 1 tồn tại mối quan hệ đồng tích hợp thì nghiên cứu sẽ sử

dụng phương pháp hồi quy phù hợp như FOLS (Fully Modified Ordinary Least

Squares), DOLS (Dynamic Ordinary Least Squares) để phân tích.

Trường hợp chuỗi dữ liệu bảng dừng bậc gốc và trường hợp chuỗi dữ liệu bảng

dừng bậc 1 không tồn tại mối quan hệ đồng tích hợp thì nghiên cứu sẽ sử dụng mô

hình hồi quy dữ liệu bảng tĩnh tuyến tính như PLS, FEM, REM để phân tích. Mục

3.3.2 tiếp theo sẽ trình bày các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hợp trong các mô

hình PLS, FEM, REM để ước lượng mô hình nghiên cứu thực nghiệm 3.2 và 3.3.

3.3.2. Lựa chọn mô hình hồi quy PLS, FEM, REM

Việc lựa chọn mô hình phù hợp trong các mô hình PLS, FEM, REM để ước

lượng mô hình nghiên cứu thực nghiệm được tiến hành như sau:

Bước 1: Lựa chọn mô hình FEM với PLS. Kiểm định sự tồn tại của các ảnh

hưởng cố định chính là cơ sở để lựa chọn giữa FEM và PLS. Sử dụng kiểm định F

với giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số tung độ gốc của các ngân hàng đều bằng

không (không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác nhau). Nếu

kết quả kiểm định bác bỏ giả thuyết H0 cho thấy mô hình FEM là phù hợp, ngược lại,

chúng ta chọn mô hình PLS.

Bước 2: Thực hiện hồi quy theo mô hình PLS và mô hình REM. Đối với mô

hình REM, kiểm định Breusch-Pargan với phương pháp nhân tử Lagrange (Kiểm

định LM) được sử dụng để kiểm chứng tính phù hợp của các ước lượng (Baltagi,

2008). Theo đó, giả thuyết H0 cho rằng sai số của ước lượng PLS không bao gồm các

sai lệch giữa các ngân hàng hoặc các thời điểm (phương sai giữa các ngân hàng) là

không đổi. Bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy sai số trong các ước lượng có bao gồm các

sai lệch giữa các nhóm, và phù hợp với mô hình REM, ngược lại, PLS là phù hợp

hơn REM.

Kết thúc bước 1 và bước 2, nếu kết quả kiểm định F và kiểm định Breusch-

Pargan cho thấy mô hình PLS phù hợp hơn mô hình FEM và REM, nghiên cứu sẽ

chọn mô hình PLS. Nếu mô hình PLS không phù hợp, tác giả tiến hành bước tiếp

theo để lựa chọn giữa hai mô hình FEM và REM.

Bước 3: Thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và

REM với giả thuyết H0 cho rằng ảnh hưởng không quan sát được phụ thuộc đối tượng

không có tương quan với các biến giải thích trong mô hình. Nếu kết quả kiểm định

bác bỏ giả thuyết H0 thì mô hình FEM là phù hợp, ngược lại, mô hình REM được lựa

chọn.

Trên đây là các bước phân tích lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp. Tuy nhiên,

để mô hình có ý nghĩa giải thích thì các giả định của mô hình cần được thỏa mãn.

Phần tiếp theo trình bày kiểm định về các giả định của mô hình hồi quy dữ liệu bảng.

3.3.3. Kiểm định các giả định của mô hình hồi quy dữ liệu bảng

Theo Greene (2003) hai kiểm định cần thực hiện đối với các giả định của mô

hình hồi quy dữ liệu bảng là kiểm định phương sai thay đổi và kiểm định hiện tượng

tự tương quan.

Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi

Một trong những giả định quan trọng của các mô hình hồi quy là phương sai

sai số phải bằng nhau tại mỗi quan sát. Sự vi phạm giả định này làm cho phương sai

các hệ số ước lượng bị sai lệch, dẫn đến các khoảng tin cậy cũng như các kiểm định

giả thuyết về hệ số hồi quy là không đáng tin cậy. Phương sai sai số thay đổi có thể

do mô hình thiếu biến hoặc dạng hàm sai.

Các phương pháp phát hiện phương sai thay đổi thường được sử dụng là: vẽ

đồ thị phần dư, sử dụng kiểm định Park, kiểm định Glejser, kiểm định tương quan

hạng Spearman, kiểm định Goldfeldt - Quant, kiểm định LM - Breusch and pagan

Lagrangian Multiplier, kiểm định White và kiểm định Wald. Luận án này sử dụng

kiểm định White cho mô hình PLS, kiểm định Breusch – Pagan cho mô hình REM,

và kiểm định Wald cho mô hình FEM.

Để khắc phục phương sai thay đổi, các nhà nghiên cứu thường nhận dạng lại

mô hình hoặc xác định lại dạng hàm của biến. Khi mô hình không có vấn đề về thiếu

biến quan trọng hoặc dạng hàm sai thì thực hiện các giải pháp khắc phục. Nếu dạng

của phương sai sai số đã biết thì có thể sử dụng phương pháp bình phương bé nhất có

trọng số hoặc phương pháp bình phương bé nhất tổng quát hoặc phương pháp bình

phương bé nhất tổng quát khả thi. Tuy nhiên, việc xác định dạng thức của phương sai

sai số nhiều khi là rất khó khăn, đặc biệt là khi mô hình có nhiều biến, và do đó các

phương pháp vừa nêu là ít khả thi. Khi đó nếu N lớn thì có thể áp dụng kỹ thuật ước

lượng sai số chuẩn vững (robust standard error - RSE) là một phương pháp được sử

dụng rộng rãi trong thời gian gần đây. Trong nghiên cứu này, nếu có hiện tượng

phương sai thay đổi thì tùy vào đặc điểm dữ liệu nghiên cứu, tác giả sẽ lựa chọn giải

pháp phù hợp.

Kiểm tra hiện tượng tự tương quan

Hiện tượng tự tương quan xảy ra khi các sai số ngẫu nhiên trong mô hình tương

quan với nhau. Khi sai số ngẫu nhiên trong mô hình là tự tương quan, phương sai của

hệ số ước lượng bị chệch nên các suy diễn thống kê không đáng tin cậy. Một số

phương pháp kiểm tra hiện tượng tự tương quan là: vẽ đồ thị phần dư, sử dụng kiểm

định Durbin – Watson, kiểm định Breusch – Godfrey, kiểm định đoạn mạch (run

test), kiểm định Woodridge. Trong luận án này, tác giả sử dụng kiểm định Breusch –

Godfrey cho mô hình PLS, sử dụng kiểm định Woodridge cho mô hình FEM và mô

hình REM. Nếu phát hiện có hiện tượng tự tương quan, tác giả sẽ sử dụng ước lượng

chuẩn vững để khắc phục.

3.4. QUY TRÌNH KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

3.4.1. Kiểm định giả thuyết H1

Quy trình kiểm định giả thuyết H1 liên quan đến RQ1 được tóm tắt trong Bảng

3.6.

Bảng 3.6: Quy trình kiểm định giả thuyết H1

RQ1: Thâm nhập của NHNNg ảnh hưởng như thế nào đến cạnh tranh của

thị trường NHTM Việt Nam?

Phương Hệ số Dấu kỳ Giả thuyết Mô hình pháp hồi vọng ước tính quy

FOLS

DOLS H1: Thâm nhập của

β4, β5 (β4 + β5 hoặc NHNNg làm tăng cạnh Mô hình

và β6 + β6)>0 PLS tranh của thị trường 3.2

FEM NHTM Việt Nam.

REM

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Giả thuyết H1 được kiểm định căn cứ vào kết quả hồi quy Mô hình 3.2 với dữ

liệu bảng. Phương pháp hồi quy Mô hình 3.2 được thực hiện theo quy trình phân tích

dữ liệu bảng được trình trong Mục 3.3. Các hệ số hồi quy β4, β5 và β6 tương ứng với

các biến giá đầu vào của nhóm NHNNg trong Mô hình 3.2 cho biết ảnh hưởng của

thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh của thị trường NHTM Việt Nam. Nếu (β4 + β5 +

β6) > 0 thì giả thuyết H1 được chấp nhận, nghĩa là thâm nhập của NHNNg làm tăng

cạnh tranh của thị trường NHTM Việt Nam. Trường hợp (β4 + β5 + β6) ≤ 0 thì giả

thuyết H1 bị bác bỏ, nghĩa là thâm nhập của NHNNg không ảnh hưởng đến cạnh

tranh (β4 + β5 + β6) = 0 hoặc làm giảm cạnh tranh của thị trường NHTM Việt Nam

(β4 + β5 + β6) < 0.

3.4.2. Kiểm định giả thuyết H2

Quy trình kiểm định giả thuyết H1 liên quan đến RQ1 được tóm tắt trong Bảng

3.7. Giả thuyết H2 được kiểm định căn cứ vào kết quả hồi quy Mô hình 3.4 trong

trường hợp sử dụng phương pháp chỉ số tài chính, và kết quả hồi quy Mô hình 3.6

trong trường hợp sử dụng phương pháp DEA với dữ liệu bảng.

Phương pháp hồi quy Mô hình 3.4 được thực hiện theo quy trình phân tích dữ

liệu bảng được trình bày trong Mục 3.3. Phương pháp hồi quy Tobit được sử dụng

cho Mô hình 3.6. Hệ số hồi quy β của các biến đại diện cho thâm nhập của NHNNg

(FBA, NFB) cho biết ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các NHTM

Việt Nam. Nếu β < 0 thì giả thuyết H2 được chấp nhận, nghĩa là thâm nhập của

NHNNg làm giảm hiệu quả của các NHTM Việt Nam. Trường hợp β ≥ 0 thì giả

thuyết H2 bị bác bỏ, nghĩa là thâm nhập của NHNNg không ảnh hưởng đến hiệu quả

β = 0 hoặc làm tăng hiệu quả của các NHTM Việt Nam β > 0.

Bảng 3.7: Quy trình kiểm định giả thuyết H2

RQ2: Thâm nhập của NHNNg ảnh hưởng như thế nào đến hiệu quả của các

NHTM Việt Nam?

Phương Hệ số Dấu kỳ Giả thuyết Mô hình pháp hồi vọng ước tính quy

FOLS Phương DOLS pháp chỉ hoặc số tài β - PLS H2: Thâm nhập của chính, Mô FEM NHNNg làm giảm hiệu hình 3.4 REM quả của các NHTM Việt

Nam. Phương

pháp Hồi quy β - DEA, Mô Tobit

hình 3.6

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Chương này đã trình bày phương pháp nghiên cứu dùng để kiểm định 2 giả

thuyết nghiên cứu được phát triển trong Chương 2 liên quan đến 2 câu hỏi nghiên cứu

đã đặt ra trong Chương 1, và quy trình phân tích dữ liệu bảng.

Về phương pháp nghiên cứu, Mục 3.1 và Mục 3.2 đã xác định các mô hình

nghiên cứu cho RQ1, RQ2. Mô hình Panzar - Rosse với biến tương tác được sử dụng

để kiểm định giả thuyết H1 liên quan đến RQ1. Nghiên cứu thực hiện phân tích 2

bước: (i) xác định hiệu quả của các NHTM Việt Nam bằng phương pháp chỉ số tài

chính và phương pháp DEA; (ii) các chỉ số đo lường hiệu quả của các NHTM Việt

Nam được hồi quy với các biến thâm nhập của NHNNg để kiểm định giả thuyết H2

liên quan đến RQ2.

Chương này cũng thảo luận quy trình phân tích dữ liệu bảng với bước đầu tiên

là việc kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng. Nếu chuỗi dừng bậc 1 tồn tại mối

quan hệ đồng tích hợp thì nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp hồi quy FOLS, DOLS

để phân tích. Trường hợp chuỗi dữ liệu bảng dừng bậc gốc và trường hợp chuỗi dữ

liệu bảng dừng bậc 1 không tồn tại mối quan hệ đồng tích hợp thì nghiên cứu sẽ sử

dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng tĩnh tuyến tính như PLS, FEM, REM để phân

tích. Ngoài ra, để đảm bảo tính hiệu quả của các ước lượng, nghiên cứu thực hiện

kiểm định các giả định của mô hình.

Chương tiếp theo sẽ trình bày mô tả dữ liệu nghiên cứu và kết quả phân tích

hồi quy các mô hình nghiên cứu.

CHƯƠNG 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Chương 3 đã xác định mô hình nghiên cứu, phương pháp ước tính, cũng như

việc lựa chọn và đo lường các biến trong mô hình nghiên cứu để kiểm định các giả

thuyết liên quan đến 2 câu hỏi nghiên cứu đã được phát triển trong Chương 2. Chương

này thực hiện mô tả dữ liệu nghiên cứu và trình bày kết quả kiểm định các giả thuyết

nghiên cứu liên quan đến 2 câu hỏi nghiên cứu và thảo luận kết quả nghiên cứu.

4.1. TỔNG QUAN MẪU DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Nguồn dữ liệu được dùng trong nghiên cứu này được lấy từ nguồn Orbis Bank

Focus do Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh cung cấp, báo cáo thường niên

của SBV, và cơ sở dữ liệu về Chỉ số phát triển thế giới của Ngân hàng thế giới (WDI).

Giai đoạn nghiên cứu từ năm 2009 đến năm 2019. Bảng 4.1 trình bày số lượng ngân

hàng trong mẫu dữ liệu nghiên cứu.

Bảng 4.1: Các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu

STT Ký hiệu Ngân hàng

Ngân hàng trong nước

1 NHTMCP An Bình ABB

2 NHTMCP Á Châu ACB

Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt AGR 3 Nam

4 BAB NHTMCP Bắc Á

5 BAN NHTMCP Bản Việt

6 BID NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

7 BVB NHTMCP Bảo Việt

8 CTG NHTMCP Công thương Việt Nam

Bảng 4.1: Các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu (tiếp theo)

STT Ký hiệu Ngân hàng

Ngân hàng trong nước

9 EAB NHTMCP Đông Á

10 EIB NHTMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam

11 HDB NHTMCP Phát triển TP. HCM

12 KLB NHTMCP Kiên Long

13 LVP NHTMCP Bưu điện Liên Việt

14 MBB NHTMCP Quân đội

15 MSB NHTMCP Hàng hải

16 NAB NHTMCP Nam Á

17 NAV NHTMCP Quốc dân

18 OCB NHTMCP Phương Đông

19 OEB NHTMCP Đại Dương

20 PGB NHTMCP Xăng dầu Petrolimex

21 SCB NHTMCP Sài Gòn

22 SEA NHTMCP Đông Nam Á

23 SGB NHTMCP Sài Gòn công thương

24 SHB NHTMCP Sài Gòn – Hà Nội

25 STB NHTMCP Sài Gòn thương tín

26 TCB NHTMCP Kỹ thương Việt Nam

27 TPB NHTMCP Tiên phong

28 VCB NHTMCP Ngoại thương Việt Nam

29 VIB NHTMCP Quốc tế Việt Nam

30 VPB NHTMCP Việt Nam thịnh vượng

Ngân hàng nước ngoài

1 ANZ Ngân hàng TNHH Australia và New Zealand

2 CIB Ngân hàng TNHH MTV CIMB Việt Nam

Bảng 4.1: Các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu (tiếp theo)

STT Ký hiệu Ngân hàng

Ngân hàng nước ngoài

3 HLB Ngân hàng TNHH Hong Leong Việt Nam

4 HSB Ngân hàng TNHH HSBC Việt Nam

5 INB Ngân hàng liên doanh Indovina

6 SCV Ngân hàng TNHH Standard Characted

7 SHI Ngân hàng TNHH Shinhan Việt Nam

8 SHV Ngân hàng liên doanh Shinha Viet Nam

9 VID Ngân hàng TNHH MTV Public Việt Nam

10 VRB Ngân hàng liên doanh Việt Nga

11 VSB Ngân hàng liên doanh Việt Thái

12 WOB Ngân hàng TNHH MTV Woori Việt Nam

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Mẫu dữ liệu có 42 ngân hàng bao gồm 30 ngân hàng trong nước và 12 NHNNg.

Trong giai đoạn nghiên cứu 2009 – 2019, do có một số ngân hàng mới được thành

lập và hợp nhất hoặc do khuyết số liệu trong bộ dữ liệu Orbis Bank Focus nên dữ liệu

được dùng trong nghiên cứu này là dữ liệu bảng không cân bằng. Số lượng ngân hàng

trong mẫu nghiên cứu ở từng năm và thời gian nghiên cứu thể hiện chi tiết trong Bảng

4.2 và Bảng 4.3.

Bảng 4.2: Số ngân hàng trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 2009 – 2019

Số ngân hàng Năm Trong nước Nước ngoài Tổng số

2009 29 8 37

2010 28 9 37

2011 29 8 37

2012 30 8 38

2013 30 8 38

Bảng 4.2: Số ngân hàng trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 2009 – 2019 (tiếp

theo)

Số ngân hàng Năm Trong nước Nước ngoài Tổng số

2014 29 9 38

2015 27 9 36

2016 28 10 38

2017 28 10 38

2018 29 10 39

2019 28 10 38

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Từ năm 2009 đến năm 2019, số lượng ngân hàng trong mẫu nghiên cứu dao

động từ 36 đến 39 ngân hàng. Năm 2018 có số lượng ngân hàng trong mẫu nghiên

cứu nhiều nhất với 39 ngân hàng, và năm 2015 có số lượng ngân hàng trong mẫu ít

nhất với 36 ngân hàng. Trong đó, số lượng ngân hàng trong nước dao động từ 27 đến

30 ngân hàng, số lượng NHNNg dao động từ 8 đến 10 ngân hàng. Số lượng NHNNg

trong mẫu không có năm nào đạt số lượng 12 ngân hàng là do các ngân hàng liên

doanh giảm từ 5 ngân hàng năm 2009 xuống còn 2 ngân hàng năm 2016. Các ngân

hàng 100% mới thành lập bị khuyết số liệu trong bộ dữ liệu Orbis Bank Focus.

Bảng 4.3: Chi tiết thời gian nghiên cứu giai đoạn 2009 - 2019

STT Ngân hàng Thời gian nghiên cứu

Ngân hàng trong nước

ABB 1 2009 -2019

ACB 2 2009 - 2019

AGR 3 2009 - 2019

BAB 4 2009 - 2019

BAN 5 2009 – 2014, 2018 - 2019

BID 6 2009 - 2019

Bảng 4.3: Chi tiết thời gian nghiên cứu giai đoạn 2009 – 2019 (tiếp theo)

STT Ngân hàng Thời gian nghiên cứu

Ngân hàng trong nước

7 BVB 2009 - 2019

8 CTG 2009 - 2019

9 EAB 2009 - 2015

10 EIB 2009 - 2019

11 HDB 2009 - 2019

12 KLB 2011 - 2019

13 LVP 2009 - 2019

14 MBB 2009 - 2019

15 MSB 2009 - 2019

16 NAB 2009 - 2019

17 NAV 2009 - 2019

18 OCB 2009 – 2014, 2016- 2019

19 OEB 2009 – 2013, 2015 - 2018

20 PGB 2009 - 2019

21 SCB 2009 – 2010, 2012 - 2019

22 SEA 2009 – 2014, 2016 -2019

23 SGB 2009 - 2019

24 SHB 2009 – 2019

25 STB 2009 - 2019

26 TCB 2009 - 2019

27 TPB 2009 - 2019

28 VCB 2009 - 2019

29 VIB 2009 – 2019

30 VPB 2009 - 2019

Ngân hàng nước ngoài

2010 - 2019 1 ANZ

Bảng 4.3: Chi tiết thời gian nghiên cứu giai đoạn 2009 – 2019 (tiếp theo)

STT Ngân hàng Thời gian nghiên cứu

Ngân hàng nước ngoài

2 CIB 2016 - 2019

3 HLB 2009 – 2019

4 HSB 2009 - 2019

5 INB 2009 – 2019

6 SCV 2009 - 2019

7 SHI 2009 – 2019

8 SHV 2009 - 2010

9 VID 2009 – 2019

10 VRB 2014 - 2019

11 VSB 2009 - 2016

12 WOB 2017 - 2019

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Nguồn dữ liệu dùng để đo lường các biến trong các mô hình nghiên cứu được

thể hiện chi tiết ở Bảng 4.4, cụ thể như sau:

Thứ nhất, dữ liệu bảng sử dụng trong Mô hình 3.2 bao gồm thu nhập của ngân

hàng (R); tỷ lệ chi phí lãi trên tổng vốn huy động (w1); tỷ lệ chi phí nhân viên trên

tổng tài sản ngân hàng (w2); tỷ lệ chi phí khác trên tổng tài sản ngân hàng (w3); tỷ lệ

dư nợ cho vay trên tổng tài sản ngân hàng (LO); tổng tài sản của ngân hàng (AS) được

thu thập từ nguồn Orbis Bank Focus. Các biến tương tác trong mô hình gồm biến

tương tác giữa tỷ lệ chi phí lãi trên tổng vốn huy động của ngân hàng với biến giả

theo tính chất sở hữu (w1*D), biến tương tác giữa tỷ lệ chi phí nhân viên trên tổng tài

sản của ngân hàng với biến giả theo tính chất sở hữu (w2*D), biến tương tác giữa tỷ

lệ chi phí khác trên tổng tài sản của ngân hàng với biến giả theo tính chất sở hữu

(w3*D), biến tương tác giữa tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng với

biến giả theo tính chất sở hữu (LO*D), biến tương tác giữa tổng tài sản của ngân hàng

với biến giả theo tính chất sở hữu (AS*D) do tác giả tính toán.

Bảng 4.4: Nguồn dữ liệu của các biến trong các mô hình nghiên cứu

Biến Định nghĩa Mô hình Nguồn

R Thu nhập của ngân hàng 3.2 Orbis Bank Focus

w1 Tỷ lệ chi phí lãi trên tổng vốn huy 3.2 và 3.3 Orbis Bank Focus động của ngân hàng

w2 Tỷ lệ chi phí nhân viên trên tổng tài 3.2 và 3.3 Orbis Bank Focus sản của ngân hàng

w3 Tỷ lệ chi phí khác trên tổng tài sản 3.2 và 3.3 Orbis Bank Focus của ngân hàng

LO Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản 3.2 và 3.3 Orbis Bank Focus của ngân hàng

AS Tổng tài sản của ngân hàng 3.2 và 3.3 Orbis Bank Focus

ROA Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản 3.3 và 3.4 Orbis Bank Focus

TE Hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng 3.6 Orbis Bank Focus

FBA Tài sản của NHNNg trên tổng tài sản Orbis Bank Focus 3.4 và 3.6 của toàn ngành ngân hàng SBV

NBA Số lượng NHNNg trên tổng số ngân 3.4 và 3.6 SBV hàng

ETA Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản 3.4 và 3.6 Orbis Bank Focus

LTA Cho vay trên tổng tài sản 3.4 và 3.6 Orbis Bank Focus

SIZE Quy mô ngân hàng 3.4 và 3.6 Orbis Bank Focus

GDP Tốc độ tăng trưởng GDP 3.4 và 3.6 WDI

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Thứ hai, nguồn dữ liệu chính trong Mô hình 3.4 và Mô hình 3.6 được lấy từ

Orbis Bank Focus. Dữ liệu về thâm nhập NHNNg: tài sản của NHNNg được tác giả

tổng hợp thông qua báo cáo tài chính từ nguồn Orbis Bank Focus, báo cáo thường

niên của SBV. Số lượng NHNNg và chi nhánh NHNNg được thu thập từ các báo cáo

thường niên của SBV. Dữ liệu về tốc độ tăng trưởng GDP được thu thập từ WDI.

4.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHO RQ1

Để trả lời RQ1, nghiên cứu thực hiện kiểm định giả thuyết nghiên cứu H1 trên

cơ sở ước lượng Mô hình 3.2. Tuy nhiên, trước khi ước lượng Mô hình 3.2, nghiên

cứu thực hiện kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng, và kiểm định tính cân bằng

dài hạn của thị trường ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2009 – 2019.

4.2.1. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng

Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, nghiên cứu thực hiện kiểm tra tính dừng

của các chuỗi dữ liệu bảng nhằm đảm bảo tính chính xác của phương pháp hồi quy.

Do dữ liệu nghiên cứu cho RQ1 là dữ liệu không cân bằng, nghiên cứu sử dụng kiểm

định Fisher – ADF và Fisher – PP với giả thuyết gốc là tồn tại nghiệm đơn vị (dữ liệu

bảng không dừng) để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ bảng. Các biến chính được

kiểm tra tính dừng là biến phụ thuộc của Mô hình 3.2 và Mô hình 3.3 gồm biến ln(R)

và ln(ROA), và các biến giá đầu vào là ln(w1), ln(w2) và ln(w3).

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng

Fisher – PP Biến Fisher – ADF

268,792*** 449,103*** ln(R) (0,000) (0,000)

127,025*** 147,072*** ln(ROA) (0,001) (0,000)

199,814*** 288,740*** ln(w1) (0,000) (0,000)

238,817*** 317,352*** ln(w2) (0,000) (0,000)

16,969*** 204,688*** ln(w3) (0,000) (0,000)

Ghi chú: Độ trễ bậc 1, xu thế. Giá trị P-value được ghi trong ngoặc đơn. (***) mức

ý nghĩa 1%.

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Thông qua kết quả ở Bảng 4.5, kiểm định nghiệm đơn vị Fisher – ADF và

Fisher – PP đối với biến ln(R) và ln(ROA), và các biến giá đầu vào là ln(w1), ln(w2)

và ln(w3) đều bác bỏ giả thuyết gốc, nghĩa là các biến chính trong Mô hình 3.2 và Mô

hình 3.3 đều dừng với mức ý nghĩa 1%. Như vậy, các phương pháp hồi quy PLS,

FEM, REM sẽ phù hợp với Mô hình 3.2 và Mô hình 3.3.

4.2.2. Kiểm định tính cân bằng dài hạn của thị trường ngân hàng Việt Nam

Kiểm định tính cân bằng dài hạn của thị trường ngân hàng Việt nam giai đoạn

2009 - 2019 được thực hiện thông qua việc ước lượng Mô hình 3.3. Bảng 4.6 trình

bày thống kê mô tả các biến trong mô hình kiểm định cân bằng dài hạn.

Bảng 4.6: Thống kê mô tả biến trong Mô hình 3.3

Giá trị Giá trị Độc Số Trung nhỏ lớn lệch Biến quan bình nhất nhất chuẩn sát

4,457 4,679 4,615 0,014 ln(ROA) 414

-8,944 -1,859 -3,049 0,716 ln(w1) 414

-7,494 -3,216 -4,830 0,485 ln(w2) 414

-6,987 -3,010 -4,678 0,453 ln(w3) 414

6,981 14,214 11,067 1,400 ln(AS) 414

-1,206 6,617 -0,295 0,516 ln(LO) 414

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Để lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp cho Mô hình 3.3, nghiên cứu thực

hiện các kiểm định lựa chọn mô hình. Bảng 4.6 trình bày kết quả kiểm định lựa chọn

mô hình hồi quy. Kết quả kiểm định F cho giá trị P-value = 0,000 chứng tỏ mô hình

FEM phù hợp hơn mô hình PLS. Kết quả kiểm định LM có P-value = 0,000 cho thấy

mô hình REM phù hợp hơn mô hình PLS, và kết quả kiểm định Hausman cho thấy

mô hình FEM phù hợp hơn mô hình REM.

100

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình

Mô hình PLS và FEM PLS và REM FEM và REM

5,74*** Kiểm định F

(0,0000)

76,77*** Kiểm định

(0,000) LM

21,030*** Kiểm định

(0,000) Hausman

Ghi chú: Giá trị P-value được ghi trong ngoặc đơn. (***) mức ý nghĩa 1%.

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Để tăng tính hiệu quả của mô hình FEM, nghiên cứu tiến hành kiểm tra các

giả định của mô hình ở Bảng 4.8.

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định giả định mô hình

Kiểm định Wooldridge Kiểm định Wald

25,221*** Tự tương quan

(0,000)

Phương sai thay đổi (0,000)

Ghi chú: Giá trị P-value được ghi trong ngoặc đơn. (***) mức ý nghĩa 1%.

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Qua kết quả Bảng 4.8 cho thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai

thay đổi trong mô hình FEM. Do đó, nghiên cứu sử dụng ước lượng chuẩn vững

(FEM-RSE) để khắc phục các khuyết tật của mô hình. Như vậy, kết quả ước lượng

từ mô hình FEM với tùy chọn RSE sẽ được sử dụng để kiểm định tính cân bằng dài

hạn của thị trường ngân hàng Việt Nam. Kết quả hồi quy Mô hình 3.3 với phương

101

pháp FEM - RSE và kiểm định cân bằng dài hạn của thị trường ngân hàng Việt Nam

giai đoạn 2009 - 2019 được trình bày ở Bảng 4.9.

Bảng 4.9: Kết quả kiểm định thị trường cân bằng giai đoạn 2009 - 2019

FEM-RSE Biến ROA

ln(w1) 0,008***

(0,008)

ln(w2) 0,001

(0,894)

ln(w3) -0,014***

(0,010)

ln(AS) 0,000

(0,874)

ln(LO) 0,001

(0,605)

Hệ số chặn 4,576***

Số quan sát (0,000) 414

R2 0,135

E-statistic -0,005

1,21 Kiểm định F với Ho: E = 0 (0,278)

Ghi chú: Giá trị P-value được ghi trong ngoặc đơn. (*); (**); (***) mức ý nghĩa

lần lượt 10%; 5%; 1%.

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Kiểm định cân bằng dài hạn được thực hiện bằng kiểm định F với giả thuyết

gốc E-statistic = 0. Giá trị P-value của F-test bằng 0,278 không thể bác bỏ giả thuyết

gốc, nghĩa là thị trường NHTM Việt Nam đạt cân bằng dài hạn. Do đó, phương pháp

102

Panzar- Rosse có thể được sử dụng để ước tính mức độ cạnh tranh của thị trường

ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2009 - 2019.

4.2.3. Kết quả phân tích hồi quy mô hình nghiên cứu

Mục này trình bày kết quả phân tích hồi quy Mô hình 3.2 làm cơ sở cho việc

kiểm định giả thuyết H1, từ đó trả lời cho RQ1, thâm nhập của NHNNg ảnh hưởng

như thế nào đến cạnh tranh của thị trường NHTM Việt Nam. Kết quả kiểm định tính

dừng ở Mục 4.2.1 cho thấy các biến chính của mô hình 3.2 đều dừng. Do vậy, Mô

hình 3.2 được hồi quy bằng PLS, FEM, REM. Thống kê mô tả biến trong mô hình

nghiên cứu được trình bày trong Bảng 4.10.

Bảng 4.10: Thống kê mô tả biến trong mô hình nghiên cứu

Giá trị Giá trị Số Trung Độ lệch nhỏ lớn quan Biến bình chuẩn nhất nhất sát

1.682 11.726 1.682 414 1.540 ln(R)

-8.944 -1.859 -8.944 414 0.716 ln(w1)

-7.494 -3.216 -7.494 414 0.485 ln(w2)

-6.987 -3.010 -6.987 414 0.453 ln(w3)

6.981 14.214 6.981 414 1.400 ln(AS)

-1.206 6.617 -1.206 414 0.516 ln(LO)

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Bảng 4.11 trình bày kết quả kiểm định lựa chọn mô hình hồi quy để ước lượng

Mô hình 3.2. Kết quả kiểm định F có giá trị P-value = 0,000 cho thấy mô hình FEM

phù hợp hơn mô hình PLS, kết quả kiểm định LM có giá trị P-value = 0,000 cho thấy

mô hình REM phù hợp hơn mô hình PLS. Kiểm định Hausman có giá trị P-value

bằng 0,872, do đó không thể bác bỏ giả thuyết gốc, nghĩa là ảnh hưởng không quan

sát được phụ thuộc đối tượng có tương quan với các biến giải thích trong mô hình.

Như vậy, mô hình REM là phù hợp hơn mô hình FEM.

103

Bảng 4.11: Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình

Mô hình PLS và FEM PLS và REM FEM và REM

8,76*** Kiểm định F

(0,000)

97,62*** Kiểm định

(0,000) LM

27,66 Kiểm định

(0,872) Hausman

Ghi chú: Giá trị P-value được ghi trong ngoặc đơn. (***) mức ý nghĩa 1%.

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Sau khi kiểm định lựa chọn mô hình, nghiên cứu tiếp tục thực hiện kiểm định

các giả định của mô hình ở Bảng 4.12.

Bảng 4.12: Kết quả kiểm định giả định mô hình

Kiểm định Wooldridge

8,299*** Tự tương quan

(0,006)

Ghi chú: Giá trị P-value được ghi trong ngoặc đơn. (***) mức ý nghĩa 1%.

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Vì mô hình REM đã bao gồm vấn đề phương sai thay đổi, nên vấn đề còn lại

đối với mô hình REM là kiểm tra hiện tượng tương quan. Kết quả kiểm định

Wooldridge có P-value = 0,006 chứng minh có hiện tượng tự tương quan trong mô

hình REM. Do đặc điểm dữ liệu có N lớn (N = 42) và T nhỏ (T = 11), luận án sử dụng

ước lượng chuẩn vững (REM-RSE) để khắc phục hiện tượng tự tương quan. Như vậy,

kết quả ước lượng từ mô hình REM-RSE sẽ được dùng để kiểm định giả thuyết H1

làm cơ sở cho việc trả lời RQ1.

104

Bảng 4.13: Kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu thực nghiệm bằng mô hình

PLS, FEM, REM và REM-RSE

PLS FEM REM REM-RSE Biến R R R R

0,318*** 0,343*** 0,343*** ln(w1) 0,297***

(0,000) (0,000) (0,000) (0,000)

0,253*** 0,134*** 0,134*** ln(w2) 0,117***

(0,000) (0,000) (0,007) (0,000)

0,111*** 0,066* 0,066* ln(w3) 0,033

(0,002) (0,076) (0,084) (0,413)

1,141*** 1,070*** 1,070*** ln(AS) 1,041***

(0,000) (0,000) (0,000) (0,000)

0,014 0,020 0,020*** ln(LO) 0,028

(0,417) (0,273) (0,000) (0,148)

-0,134*** 0,000 0,000 ln(w1)*D 0,083**

(0,004) (0,992) (0,995) (0,049)

-0,245*** -0,051 -0,051 ln(w2)*D 0,107

(0,003) (0,475) (0,672) (0,125)

0,401*** 0,220*** 0,220* ln(w3)*D 0,081

(0,000) (0,010) (0,074) (0,298)

ln(AS)*D 0,152*** 0,077*** 0,077** 0,114***

(0,000) (0,000) (0,012) (0,000)

-0,087 -0,136 -0,136 ln(LO)*D -0,032

(0,334) (0,138) (0,152) (0,737)

Hệ số chặn -1,898*** -1,438*** -1,438** -1,468

(0,000) (0,000) (0,010) (0,000)

Ghi chú: Giá trị P-value được ghi trong ngoặc đơn. (*); (**); (***) mức ý nghĩa lần

lượt 10%; 5%; 1%.

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

105

Bảng 4.13 trình bày kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu thực nghiệm với PLS,

FEM, REM và REM-RSE. Từ kết quả hồi quy mô hình REM-RSE, giá trị H-Statistic

của thị trường NHTM Việt Nam được xác định là H-TTNHVN = 0,543 (0,343 + 0,134 +

0,066). Như vậy, 0 < H-Statistic < 1, theo mô hình Panzar – Rosse đây là trường hợp

cạnh tranh độc quyền. Cả 3 biến giá đầu vào là giá đầu vào của vốn huy động (w1),

giá đầu vào của nhân viên (w2) và giá đầu vào của vốn vật chất (w3) đều có hệ số hồi

quy dương và có ý nghĩa thống kê. Trong đó, hệ số hồi quy của giá đầu vào vốn huy

động cao nhất với 0,343, nghĩa là 1% thay đổi của giá đầu vào vốn huy động sẽ làm

cho thu nhập của ngân hàng thay đổi 0,343%. Tiếp đến là hệ số hồi quy giá đầu vào

nhân viên với 0,134, nghĩa là 1% thay đổi của giá đầu vào nhân viên sẽ làm cho thu

nhập của ngân hàng thay đổi 0,134%, và thấp nhất là hệ số hồi quy của giá đầu vào

vốn vật chất với 0,066, nghĩa là 1% thay đổi của giá đầu vào vốn vật chất sẽ làm cho

thu nhập của ngân hàng thay đổi 0,066%.

Giá trị H-Statistic của nhóm NHNNg là H-NHNNg = 0,169 (0 + (-0,051) + 0,22)

phản ảnh mức đóng góp hay ảnh hưởng của nhóm NHNNg vào H-TTNHVN. Trong đó

hệ số hồi quy của giá đầu vào vốn huy động bằng 0, nghĩa là sự thay đổi của giá đầu

vào của vốn huy động hầu như không tác động đến sự thay đổi thu nhập của NHNNg.

Hệ số hồi quy của giá đầu vào của nhân viên nhỏ hơn 0 (-0,051) nhưng không có ý

nghĩa thống kê, nghĩa là giá đầu vào của nhân viên cũng không ảnh hưởng đến thu

nhập của NHNNg. Hệ số hồi quy của giá đầu vào của vốn vật chất có ý nghĩa thống

kê với giá trị hệ số hồi quy là 0,22, nghĩa là 1% thay đổi của giá đầu vào vốn vật chất

sẽ làm cho thu nhập của NHNNg thay đổi 0,22%. Kết quả hồi quy phản ánh thu nhập

của nhóm NHNNg hầu như không bị ảnh hưởng của giá đầu vào của vốn huy động,

mà chỉ phụ thuộc vào vốn vật chất.

Hệ số hồi quy của biến quy mô tài sản (ln(AS)) chung của nhóm ngân hàng

trong nước và NHNNg có giá trị 1,07 và có ý nghĩa thống kê cho thấy nếu quy mô tài

sản tăng 1% thì thu nhập của ngân hàng tăng 1,07% và trường hợp ngược lại khi quy

mô tài sản giảm 1% thì thu nhập của ngân hàng giảm 1,07%. Trong đó, hệ số hồi quy

của biến quy mô tài sản của nhóm NHNNg (ln(AS)*D) cũng lớn hơn 0 (0,077) và có

106

ý nghĩa thống kê.

Tương tự, hệ số hồi quy của biến tỷ lệ cho vay trên tài sản (ln(LO)) chung của

nhóm ngân hàng trong nước và NHNNg là 0,02 và có ý nghĩa thống kê, cho thấy nếu

cho vay tăng 1% thì thu nhập của ngân hàng tăng 0,02% và trường hợp ngược lại khi

cho vay giảm 1% thì thu nhập của ngân hàng giảm 0,02%. Tuy nhiên, hệ số hồi quy

của biến tỷ lệ cho vay trên tài sản của nhóm NHNNg (ln(LO)*D) lại có giá trị âm,

nhưng không có ý nghĩa thống kê. Điều này có nghĩa là sự thay đổi của tỷ lệ cho vay

trên tài sản không làm thay đổi thu nhập của NHNNg. Kết này phù hợp với kết quả

phân tích biến giá đầu vào của vốn huy động.

4.2.4. Kiểm định giả thuyết H1 và thảo luận kết quả nghiên cứu

Để kiểm định giả thuyết H1 (Thâm nhập của NHNNg làm tăng tính cạnh tranh

của thị trường NHTM Việt Nam), luận án sử dụng kiểm định F đối với giá trị H-NHNNg

được ước lượng từ Mô hình 3.2 bằng phương pháp REM-RSE trình bày ở Bảng 4.13.

Kết quả kiểm định giả thuyết H1 được trình bày trong Bảng 4.14.

Bảng 4.14: Kết quả kiểm định giả thuyết H1

H-Statistic Hệ số hồi quy Giá trị

H-TTNHVN (β1 + β2 + β3) 0,543

H-NHNNg (β4 + β5 + β6) 0,169

4,43** Kiểm định F: H-NHNNg = 0 (0,035)

Ghi chú: Giá trị P-value được ghi trong ngoặc đơn. (**) mức ý nghĩa 5%.

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Qua Bảng 4.14 kết quả kiểm định giả thuyết H1 cho thấy giá trị H-Statistic của

thị trường NHTM Việt Nam là H-TTNHVN = 0,543, trong đó đóng góp của nhóm

NHNNg là H-NHNNg = 0,169 lớn hơn 0 và có ý nghĩa thống kê ở mức 95%, là cơ sở

chấp nhận giả thuyết H1. Điều này cho thấy rằng thâm nhập của NHNNg làm tăng

mức độ cạnh tranh của thị trường NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009 - 2019.

107

Kết quả nghiên cứu của luận án này phù hợp với một số nghiên cứu quốc tế đã

thực hiện (Cho, 1990; Diallo, 2016; Jeon và cộng sự, 2011; Mulyaningsih và cộng

sự, 2015; Yin, 2020).

Cho (1990) cho thấy rằng thâm nhập của NHNNg đã làm tăng tính cạnh tranh

của thị trường ngân hàng Indonesia. Kết quả nghiên cứu của Jeon và cộng sự (2011)

cũng cho thấy sự hiện diện của NHNNg làm tăng mức độ cạnh tranh tại thị trường

ngân hàng của 17 nền kinh tế mới nổi tại châu Á và Mỹ Latinh.

Các nghiên cứu gần đây như Mulyaningsih và cộng sự (2015) cũng phát hiện

thâm nhập của NHNNg làm gia tăng tính cạnh tranh của thị trường ngân hàng

Indonesia. Nghiên cứu của Diallo (2016) tại 34 quốc gia châu Phi, và (Yin, 2020)

nghiên cứu tại các nước đang phát triển cũng cho kết quả tương tự.

Tuy nhiên, kết quả của nghiên cứu này hoàn toàn trái ngược với nghiên cứu

của Yeyati và Micco (2007) và Poghosyan và Poghosyan (2010). Kết quả nghiên cứu

của Yeyati và Micco (2007) cho thấy gia tăng sự hiện diện của NHNNg làm giảm

mức độ cạnh tranh của thị trường ngân hàng tại 8 nước mới nổi ở khu vực Mỹ Latinh,

hay Poghosyan và Poghosyan (2010) cho rằng thâm nhập của NHNNg bằng hình

thức mua lại và sáp nhập làm giảm mức độ cạnh tranh tại thị trường ngân hàng của

11 nền kinh tế chuyển đổi ở Trung và Đông Âu.

Các kết quả nghiên cứu về chủ đề này có thể giải thích căn cứ vào phương

thức thâm nhập của các NHNNg. Nếu NHNNg thâm nhập bằng phương thức lập cơ

sở kinh doanh mới thì sẽ làm tăng cạnh tranh của thị trường ngân hàng trong nước;

trường hợp thâm nhập bằng phương thức mua lại và sáp nhập sẽ làm giảm cạnh tranh

của thị trường ngân hàng trong nước. Nguyên nhân là khi thâm nhập bằng phương

thức thành lập cơ sở kinh doanh mới, các NHNNg không có sẵn nguồn khách hàng,

do đó, sẽ tập trung tìm kiếm khách hàng (quảng cáo, tiếp thị, giá dịch vụ, sự khác biệt

của sản phẩm…) để giành thị phần dẫn đến tăng cạnh tranh; trong khi thâm nhập bằng

phương thức mua lại và sáp nhập, các NHNNg đã có sẵn nguồn khách hàng nên việc

giành thị phần sẽ ít diễn ra, ngoài ra nếu quá trình mua lại và sáp nhập của các NHNNg

108

diễn ra với quy mô lớn sẽ dẫn đến hình thành các ngân hàng độc quyền, và kết quả là

thị trường ngân hàng trở nên ít cạnh tranh hơn.

Tại Việt Nam, thâm nhập của các NHNNg chủ yếu được thực hiện bằng

phương thức lập cơ sở kinh doanh mới. Trong giai đoạn nghiên cứu 2009 -2019, có

9 ngân hàng 100% vốn nước ngoài được thành lập và đi vào hoạt động, số chi nhánh

NHNNg tăng từ 40 năm 2009 lên 49 năm 2019. Trong khi đó, NHNNg thâm nhập

bằng phương thức mua lại cổ phần các ngân hàng trong nước chỉ có 5 thương vụ

(Common Wealth of Australia mua cổ phần VIB năm 2010, International Finance

Corporation mua cổ phần Vietinbank và Mizuho Bank mua cổ phần Vietcombank

năm 2011, Bank of Tokyo Mitsubishi UFJ mua cổ phần Vietinbank năm 2012, KEB

Hana mua cổ phần BIDV năm 2019), nhưng có đến 7 thương vụ NHNNg thoái vốn

khỏi các ngân hàng trong nước (ngân hàng ANZ thoái vốn tại Sacombank năm 2012,

OCBC thoái vốn tại ngân hàng VP 2013, HSBC thoái vốn tại Techcombank năm

2016, Commonwealth Bank of Australia tại VIB năm 2017, Standard Chartered thoái

vốn tại ACB và BNP Paribas thoái vốn tại OCB năm 2018, Société Générale Group

thoái vốn tại SeaABank năm 2019). Như vậy, kết quả nghiên cứu của luận án phù

hợp với thực tiễn phương thức thâm nhập của NHNNg tại Việt Nam.

Tóm lại, kết quả nghiên cứu này là cơ sở để chấp nhận giả thuyết H1, trả lời

cho RQ1 là thâm nhập của NHNNg làm tăng mức độ cạnh tranh của thị trường NHTM

Việt Nam. Đồng thời, phát hiện của nghiên cứu chứng minh sự phù hợp với lý thuyết

về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg làm tăng tính cạnh tranh của thị trường ngân

hàng trong nước.

4.3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHO RQ2

Mục này thực hiện kiểm định giả thuyết H2 làm cơ sở trả lời cho RQ2. Như

đã trình bày ở Mục 3.2, nghiên cứu này sử dụng quy trình phân tích 2 bước: (i) xác

định hiệu quả của các NHTM trong nước bằng 2 phương pháp là phương pháp chỉ

số tài chính và phương pháp DEA, (ii) các chỉ số hiệu quả sẽ được hồi quy với biến

109

thâm nhập NHNNg. Các hệ số hồi quy của các biến thâm nhập của NHNNg là cơ sở

để kiểm định giả thuyết H2.

4.3.1. Đo lường thâm nhập của ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam

Mục này trình bày việc đo lường các biến đại diện cho thâm nhập của NHNNg

(FBA, NFB) trong Mô hình 3.4 và 3.6. Phương pháp đo lường thâm nhập của NHNNg

đã được trình bày trong Mục 3.2.1, Chương 3. Theo đó, nghiên cứu này sử dụng

phương pháp tổng hợp với 2 biến là tỷ lệ tài sản của các NHNNg (FBA), và tỷ lệ số

lượng NHNNg (NFB) (Bảng 4.15).

Bảng 4.15: Biến thâm nhập của NHNNg tại Việt Nam giai đoạn 2009 - 2019

NFB Năm FBA

53,2% 2009 3,5%

58,0% 2010 4,5%

59,6% 2011 4,4%

59,8% 2012 4,6%

62,0% 2013 4,2%

59,6% 2014 12,3%

62,4% 2015 10,8%

62,8% 2016 10,2%

63,2% 2017 9,9%

63,2% 2018 10,0%

63,2% 2019 10,0%

60,6% 7,7% Trung bình

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ báo cáo thường niên của SBV.

Biến tỷ lệ tài sản của NHNNg được tính bằng tổng tài sản của khối NHNNg

chia cho tổng tài sản của toàn ngành. Tỷ lệ tài sản của NHNNg đã tăng gấp 3 lần từ

3,5% năm 2009 lên 12,3% năm 2014. Từ năm 2015 đến năm 2019, tỷ lệ tài sản

NHNNg chiếm tỷ lệ từ 10% đến 11% tổng tài sản, giảm từ 1% đến 2% so với năm

2014. Tỷ lệ tài sản của NHNNg trung bình trong giai đoạn nghiên cứu là 7,7%.

110

Biến tỷ lệ số lượng của NHNNg được tính bằng số lượng NHNNg chia cho

tổng số lượng ngân hàng của toàn ngành. Năm 2009, tỷ lệ số lượng NHNNg bao gồm

chi nhánh NHNNg chiếm 53,2% tổng số ngân hàng. Đến năm 2016, tỷ lệ số lượng

NHNNg tăng thêm 10% đạt mức 63,2%. Từ năm 2016 đến năm 2019 tỷ lệ số lượng

NHNNg ổn định ở mức 63%. Tỷ lệ số lượng NHNNg trung bình giai đoạn nghiên

cứu đạt 60,6%.

4.3.2. Hiệu quả của ngân hàng thương mại Việt Nam theo phương pháp chỉ

số tài chính

Để xác định hiệu quả của các NHTM Việt Nam theo phương pháp chỉ số tài

chính, luận án này sử dụng biến ROA như đã trình bày trong Mục 3.2.1, Chương 3.

Trung bình tỷ suất lợi nhuận trước thuế trên tài sản theo năm trong giai đoạn nghiên

cứu 2009 – 2019 được trình bày trong Bảng 4.16.

Bảng 4.16: Tỷ suất lợi nhuận trung bình trên tài sản giai đoạn 2009 - 2019

Năm ROA (%)

2009 1,65%

2010 1,57%

2011 1,30%

2012 1,00%

2013 0,77%

2014 0,68%

2015 0,51%

2016 0,65%

2017 0,71%

2018 0,90%

2019 1,23%

Trung bình 1,00%

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

111

Tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản trung bình giai đoạn nghiên cứu đạt gần 1%.

Tỷ suất sinh lời trung bình trên tổng tài sản đạt cao nhất vào năm 2009 với 1,65%.

Các năm tiếp theo, tỷ suất sinh lời trung bình trên tổng tài sản liên tục giảm và đạt

mức thấp nhất vào năm 2015 với 0,51%. Từ năm 2016 đến năm 2019, tỷ suất sinh lời

trung bình trên tổng tài sản có xu hướng tăng, và đạt 1,23% vào năm 2019.

4.3.3. Hiệu quả của ngân hàng thương mại Việt Nam theo phương pháp bao

dữ liệu

Để xác định hiệu quả của NHTM Việt Nam bằng phương pháp DEA, luận án

sử dụng mô hình tối thiểu hóa đầu vào và giả định hiệu quả thay đổi theo quy mô, các

biến đầu vào và đầu ra trong mô hình DEA được lựa chọn theo cách tiếp cận trung

gian với 3 biến đầu vào là chi phí lãi, chi phí nhân viên, chi phí khác, và 2 biến đầu

ra là thu lãi và thu ngoài lãi theo phân tích chi tiết trong Mục 3.2.2.2.

Dữ liệu sử dụng trong mô hình DEA bao gồm 30 NHTM Việt Nam giai đoạn

2009 - 2019 với 315 quan sát. Thống kê mô tả các biến đầu vào và đầu ra trong mô

hình DEA được trình bày trong Bảng 4.17.

Bảng 4.17: Thống kê mô tả biến trong mô DEA

Giá trị Giá trị Trung Độ lệch Số quan Biến nhỏ nhất lớn nhất bình chuẩn sát

Đầu vào (tỷ đồng)

Chi phí lãi 139 64.769 9.449 11.839 315

Chi phí nhân viên 33 14.530 1.693 2.477 315

Chi phí khác 31 11.333 1.645 2.047 315

Đầu ra (tỷ đồng)

Thu lãi 271 106.468 14.621 19.130 315

Thu ngoài lãi -940 17.274 1.615 2.525 315

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Bảng 4.18 trình bày độ đo hiệu quả kỹ thuật trung bình của các NHTM Việt

Nam trong giai đoạn nghiên cứu 2009 - 2019.

112

Bảng 4.18: Hiệu quả kỹ thuật trung bình giai đoạn 2009 - 2019

Năm TE

2009 94%

2010 95%

2011 97%

2012 97%

2013 95%

2014 94%

2015 94%

2016 95%

2017 95%

2018 94%

2019 96%

Trung bình 95%

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Hiệu quả kỹ thuật trung bình của các NHTM Việt Nam thấp nhất trong giai

đoạn nghiên cứu là 94% vào năm 2009, sau đó tăng từ 94% lên mức cao nhất là 97%

vào năm các năm 2011 - 2012. Từ năm 2013 đến năm 2019, hiệu quả kỹ thuật liên

tục dao động ở mức từ 94% đến 96%. Hiệu quả kỹ thuật trung bình giai đoạn nghiên

cứu 2009 – 2019 là 95%. Điều này có nghĩa là để tạo ra cùng một mức sản lượng đầu

ra như nhau thì các ngân hàng sử dụng được 95% các đầu vào, hay nói cách khác, các

ngân hàng còn sử dụng lãng phí các đầu vào khoảng 5%. Hiệu quả kỹ thuật trung

bình khá cao cho thấy các NHTM Việt Nam đã chú trọng quản lý hiệu quả các nguồn

lực đầu vào trong quá trình hoạt động kinh doanh.

4.3.4. Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng

Mục này thực hiện kiểm tra tính dừng của các chuỗi dữ liệu bảng nhằm đảm

bảo tính chính xác của phương pháp hồi quy tương tự như các bước phân tích Mô

hình 3.2 đã trình bày ở Mục 4.2.

113

Nghiên cứu sử dụng kiểm định Fisher – ADF và Fisher – PP với giả thuyết

gốc là tồn tại nghiệm đơn vị (dữ liệu bảng không dừng) để kiểm tra tính dừng của

chuỗi dữ bảng (do dữ liệu nghiên cứu cho RQ2 là dữ liệu không cân bằng). Các biến

chính được kiểm tra tính dừng là biến phụ thuộc của Mô hình 3.4 và Mô hình 3.6 gồm

biến ROA và TE, và 2 biến thâm nhập của NHNNg là FBA và NFB.

Bảng 4.19: Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng

Biến Fisher – ADF Fisher – PP

88,453*** 63,874*** ROA (0,0000) (0,000)

152,494*** 157,757*** TE (0,000) (0,000)

84,215** 51,691** FBA (0,021) (0,045)

144,334*** 614,081*** NFB (0,000) (0000)

Ghi chú: Độ trễ bậc 1, xu thế. Giá trị P-value được ghi trong ngoặc đơn. (***),

(**) mức ý nghĩa 1%, 5%.

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Thông qua kết quả ở Bảng 4.19, kiểm định Fisher – ADF và Fisher – PP đều

bác bỏ giả thuyết gốc, nghĩa là các biến chính trong Mô hình 3.4 và Mô hình 3.6 đều

dừng với mức ý nghĩa 1%. Như vậy, các phương pháp hồi quy PLS, FEM, REM sẽ

phù hợp với Mô hình 3.4. Do biến TE là biến bị chặn có giá trị trong khoảng từ 0 đến

1 nên Mô hình 3.6 sẽ sử dụng hồi quy Tobit.

4.3.5. Kết quả phân tích hồi quy mô hình nghiên cứu

Mục này thực hiện phân tích hồi quy Mô hình 3.4 và Mô hình 3.6 làm cơ sở

cho việc kiểm định giả thuyết H2.

114

4.3.5.1. Kết quả phân tích hồi quy Mô hình 3.4

Quy trình phân tích hồi quy Mô hình 3.4 thực hiện tương tự như Mô hình 3.2.

Thống kê mô tả các biến trong các Mô hình 3.4 được trình bày trong Bảng 4.20.

Bảng 4.20: Thống kê mô tả biến trong mô hình nghiên cứu

Giá trị Giá trị Số Trung Độ lệch nhỏ lớn quan Biến bình chuẩn nhất nhất sát

-0,06 0,05 0,01 0,01 315 ROA

0,04 0,12 0,08 0,03 315 FBA

0,53 0,63 0,61 0,03 315 NFB

-0,57 0,33 0,09 0,07 315 ETA

0,37 1,18 0,70 0,11 315 LTA

8,11 14,21 11,48 1,22 315 SIZE

0,05 0,07 0,06 0,01 315 GDP

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Bảng 4.21 trình bày kết quả kiểm định lựa chọn mô hình hồi quy và kiểm tra

khuyết tật mô hình để ước lượng Mô hình 3.4.

Bảng 4.21: Kết quả kiểm định lựa chọn và khuyết tật mô hình

Mô hình PLS và FEM PLS và REM FEM và REM

3,40*** Kiểm định F (0,000)

44,74*** Kiểm định LM (0,000)

Kiểm định 1,35

Hausman (0,930)

20,515*** Kiểm định Wooldridge mô hình REM (0,000)

Ghi chú: Giá trị P-value được ghi trong ngoặc đơn. (***) mức ý nghĩa 1%.

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

115

Kiểm định F có giá trị P-value = 0,000 cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn

mô hình PLS, kết quả kiểm định LM có giá trị P-value = 0,000 cho thấy mô hình

REM phù hợp hơn mô hình PLS. Kiểm định Hausman với P-value = 0,930, do đó

không có cơ sở bác bỏ giả thuyết gốc, nghĩa là mô hình REM là phù hợp hơn mô hình

FEM.

Kết quả kiểm định Wooldridge có P-value = 0,000 chứng minh có hiện tượng

tự tương quan trong mô hình REM. Do đặc điểm dữ liệu có N lớn (N = 30) và T nhỏ

(T = 11), luận án sử dụng ước lượng chuẩn vững (REM-RSE) để khắc phục hiện

tượng tự tương quan.

Bảng 4.22: Kết quả hồi quy Mô hình 3.4

(1) (2) Biến ROA ROA

FBA -0,093***

(0,000)

NFB -0,110***

(0,000)

ETA 0,058*** 0,058***

(0,000) (0,000)

LTA 0,017** 0,018***

(0,018) (0,008)

SIZE 0,002** 0,001**

(0,017) (0,048)

GDP 0,221*** 0,263***

(0,001) (0,001)

Hệ số chặn 0,023* -0,033***

(0,099) (0,002)

Ghi chú: Giá trị P - value được ghi trong ngoặc đơn; (*), (**), (***) mức ý nghĩa

lần lượt 10%, 5%, 1%; cột (1) hồi quy với FBA, cột (2) hồi quy với NFB.

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

116

Bảng 4.22 trình bày kết quả hồi quy Mô hình 3.4 với phương pháp REM-RSE.

Biến ROA lần lượt được hồi quy với 2 biến thâm nhập của NHNNg là tỷ lệ tài sản

của NHNNg (FBA), tỷ lệ số lượng NHNNg (NFB) nhóm biến liên quan đến đặc điểm

ngân hàng, và biến số kinh tế vĩ mô.

Hệ số hồi quy của biến FBA và NFB đều có giá trị âm và có ý nghĩa thống kê

cho thấy các biến này có tác động tiêu cực đến ROA. Như vậy, các biến thâm nhập

của NHNNg đều có tác động tiêu cực đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

Hệ số hồi quy của biến ETA có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy

tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản có tác động tích cực đến hiệu quả của các NHTM

Việt Nam.

Hệ số hồi quy của biến LTA có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy

tỷ lệ cho vay trên tài sản có tác động tích cực đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

Hệ số hồi quy của biến SIZE có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy

quy mô tài sản có tác động tích cực đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

Hệ số hồi quy của biến GDP có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy

tốc độ tăng GDP có tác động tích cực đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

4.3.5.2. Kết quả phân tích hồi quy Mô hình 3.6

Như đã trình bày trong Mục 3.2.2.3, Chương 3, biến hiệu quả kỹ thuật (TE)

của NHTM Việt Nam được xác định bằng phương pháp DEA là biến bị chặn có giá

trị trong khoảng từ 0 đến 1 nên Mô hình 3.6 sẽ sử dụng hồi quy Tobit. Bảng 4.23 trình

bày thống kê mô tả biến trong Mô hình 3.6.

Bảng 4.23: Thống kê mô tả biến trong mô hình nghiên cứu

Giá trị Giá trị Số Trung Độ lệch nhỏ lớn quan Biến bình chuẩn nhất nhất sát

0,71 1,00 0,95 0,07 315 TE

0,04 0,12 0,08 0,03 315 FBA

117

Bảng 4.23: Thống kê mô tả biến trong mô hình nghiên cứu (tiếp theo)

Giá trị Giá trị Số Trung Độ lệch nhỏ lớn quan Biến bình chuẩn nhất nhất sát

0,53 0,63 0,61 0,03 315 NFB

-0,57 0,33 0,09 0,07 315 ETA

0,37 1,18 0,70 0,11 315 LTA

8,11 14,21 11,48 1,22 315 SIZE

0,05 0,07 0,06 0,01 315 GDP

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Trong Mô hình 3.6, biến TE lần lượt được hồi quy với 2 biến thâm nhập của

NHNNg là tỷ lệ tài sản của NHNNg (FBA), tỷ lệ số lượng NHNNg (NFB) nhóm biến

liên quan đến đặc điểm ngân hàng, và biến số kinh tế vĩ mô. Bảng 4.24 trình bày kết

quả hồi quy mô hình Tobit về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg lên hiệu quả kỹ

thuật của NHTM Việt Nam giai đoạn 2009 - 2019.

Bảng 4.24: Kết quả hồi quy Mô hình 3.6

(1) (2) Biến TE TE

FBA -0,681***

(0,010)

NFB -0,075

(0,807)

ETA 0,366*** 0,398***

(0,001) (0,000)

LTA -0,215*** -0,184**

(0,006) (0,021)

SIZE 0,038*** 0,029**

(0,001) (0,023)

118

Bảng 4.24: Kết quả hồi quy Mô hình 3.6 (tiếp theo)

(1) (2) Biến TE TE

0,646 -0,823 GDP

(0,615) (0,505)

0,703*** 0,863*** Hệ số chặn

(0,000) (0,000)

Ghi chú: Giá trị P - value được ghi trong ngoặc đơn; (*), (**), (***) mức ý nghĩa

lần lượt 10%, 5%, 1%; cột (1) hồi quy với FBA, cột (2) hồi quy với NFB.

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

Hệ số hồi quy của biến FBA và NFB đều có giá trị âm cho thấy các biến này

có tác động tiêu cực đến TE. Trong đó, biến FBA có ý nghĩa thống kê, còn biến NFB

không có ý nghĩa thống kê. Như vậy, các biến thâm nhập của NHNNg đều có tác

động tiêu cực đến hiệu quả kỹ thuật của các NHTM Việt Nam.

Tương tự như kết quả hồi quy Mô hình 3.4, hệ số hồi quy của biến ETA có giá

trị dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản có tác

động tích cực đến hiệu quả kỹ thuật của các NHTM Việt Nam.

Hệ số hồi quy của biến LTA có giá trị âm và có ý nghĩa thống kê cho thấy tỷ

lệ cho vay trên tài sản có tác động tiêu cực đến hiệu quả kỹ thuật của các NHTM Việt

Nam. Kết quả hồi này trái ngược với kết quả hồi quy của Mô hình 3.4. Kết quả hồi

quy Mô hình 3.4 cho thấy tỷ lệ cho vay trên tài sản có tác động tích cực đến ROAcủa

các NHTM Việt Nam.

Hệ số hồi quy của biến SIZE có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy

quy mô tài sản có tác động tích cực đến hiệu quả kỹ thuật của các NHTM Việt Nam.

Kết quả hồi này tương tự Mô hình 3.4.

Hệ số hồi quy của biến GDP khi hồi quy Mô hình 3.6 với biến FBA có giá trị

dương nhưng không có ý nghĩa thống kê, khi hồi quy Mô hình 3.6 với biến NFB có

giá trị âm nhưng không có ý nghĩa thống kê. Như vậy, tốc độ tăng GDP không ảnh

119

hưởng đến hiệu quả kỹ thuật của các NHTM Việt Nam. Kết quả này trái ngược với

kết quả hồi quy Mô hình 3.4 với biến phụ thuộc là ROA.

Trên cơ sở kết quả phân tích hồi quy Mô hình 3.4 và Mô hình 3.6, phần tiếp

theo trình bày kết quả kiểm định giả thuyết H2 liên quan đến RQ2.

4.3.6. Kiểm định giả thuyết H2 và thảo luận kết quả nghiên cứu

Việc kiểm định giả thuyết H2 dựa trên hệ số hồi quy β (βFBA, βNFB) của 2 biến

thâm nhập của NHNNg là FBA và NFB trong Mô hình 3.4 và Mô hình 3.6, kết quả

hồi quy được trình bày trong Mục 4.3.4. Kết quả kiểm định giả thuyết H1 được trình

bày trong Bảng 4.25.

Bảng 4.25: Kết quả kiểm định giả thuyết H2

Phương pháp chỉ số tài chính Phương pháp DEA Hệ số hồi quy ROA TE

-0,093*** -0,681*** βFBA (0,000) (0,010)

-0,110*** -0,075 βNFB (0,000) (0,807)

Ghi chú: Tác động tiêu cực (-), (***) mức ý nghĩa 1%.

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Bảng kết quả kiểm định giả thuyết H2 cho thấy hệ số hồi quy của 2 biến thâm

nhập của NHNNg (βFBA và βNFB) đều có giá trị âm trong cả 2 mô hình nghiên cứu 3.4

và 3.6. Biến FBA có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đến ROA và TE của các

NHTM Việt Nam với mức ý nghĩa 99%. Biến NFB cũng có tác động tiêu cực đến

ROA với mức ý nghĩa 99% trong Mô hình 3.4. Tuy nhiên, trong Mô hình 3.6 biến

NFB mặc dù có ảnh hưởng tiêu cực đến TE nhưng không có ý nghĩa thống kê. Như

vậy, kết quả nghiên cứu đã chấp nhận giả thuyết H2.

Kết quả nghiên cứu từ phương pháp chỉ số tài chính cho thấy thâm nhập của

NHNNg đã làm giảm ROA của các NHTM Việt Nam trong Mô hình 3.4. Đồng thời,

120

kết quả nghiên cứu từ phương pháp DEA cũng cho thấy NHNNg đã làm giảm TE

trong Mô hình 3.6. Đối chứng kết quả nghiên cứu của 2 phương pháp cho thấy phù

hợp với nhau, do đó, trả lời cho RQ2 là thâm nhập của NHNNg có tác động làm giảm

hiệu quả của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu 2009 - 2019.

Phát hiện của nghiên cứu phù hợp với nghiên cứu của Barajas và cộng sự

(2000), Claessens và cộng sự (2001), Denizer (2000), Manlagñit (2011), Unite và

Sullivan (2003), Xu (2011), Pham và Nguyen (2020).

Nghiên cứu của Denizer (2000) tại Thổ Nhĩ Kỳ giai đoạn 1980 – 1997, và

Barajas và cộng sự (2000) tại Colombia đoạn 1985 – 1998 tìm thấy bằng chứng thâm

nhập của NHNNg làm giảm lợi nhuận của các NHTM trong nước. Claessens và cộng

sự (2001) nghiên cứu thâm nhập của NHNNg tại 80 nước phát triển và đang phát

triển từ năm 1988 đến năm 1995 cũng cho thấy NHNNg làm giảm hiệu quả của ngân

hàng trong nước. Các nghiên cứu tại Phillipines của Unite và Sullivan (2003) giai

đoạn 1990 - 1998 và Manlagñit (2011) giai đoạn 1990 – 2006 cũng cho thấy thâm

nhập của NHNNg làm giảm hiệu quả của ngân hàng Phillipines. Nghiên cứu của Xu

(2011) tại Trung Quốc giai đoạn 1999 – 2006 cho kết quả tương tự. Tại Việt Nam,

nghiên cứu của Pham và Nguyen (2020) giai đoạn 2009 – 2018 cho thấy thâm nhập

của NHNNg làm giảm hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu này hoàn toàn trái ngược với nghiên cứu của

Claessens và Lee (2003), Lensink và Hermes (2004), Shen và cộng sự (2009), Luo

và cộng sự (2017) và đặc biệt là Lien và cộng sự (2015). Nghiên cứu của Claessens

và Lee (2003) tại 39 nước thu nhập thấp (trong đó có Việt Nam) từ năm 1995 – 2000

cho thấy thâm nhập của NHNNg làm tăng hiệu quả của ngân hàng trong nước. Trong

một nghiên cứu tại 39 nước bao gồm nhóm nước có trình độ phát triển tài chính thấp

và nhóm nước có trình độ phát triển tài chính cao giai đoạn 1990 – 1996, Lensink và

Hermes (2004) cũng tìm thấy NHNNg làm tăng hiệu quả đối với nhóm nước có trình

độ phát triển tài chính thấp.

Các nghiên cứu tại Trung Quốc của Shen và cộng sự (2009) giai đoạn 1997 –

2007, và Luo và cộng sự (2017) giai đoạn 2002 – 2010 cũng cho thấy NHNNg làm

121

tăng hiệu quả của các ngân hàng trong nước. Đáng chú ý là nghiên cứu của Lien và

cộng sự (2015) tại Việt Nam giai đoạn 1992 – 2012 tìm thấy bằng chứng về thâm

nhập NHNNg làm tăng hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

Những kết quả nghiên cứu về chủ đề này được giải thích dựa vào động cơ thâm

nhập của NHNNg và trình độ phát triển tài chính trong nước. Về động cơ thâm nhập

của NHNNg, nếu NHNNg thâm nhập với động cơ theo sau khách hàng thì hoạt động

kinh doanh của các NHNNg chủ yếu phục vụ cho các công ty nước ngoài nên không

ảnh hưởng đến thị phần của các ngân hàng trong nước, do đó thâm nhập của NHNNg

không những không làm giảm hiệu quả, mà còn tạo ra tác động lan tỏa làm tăng hiệu

quả của các ngân hàng trong nước; trường hợp động cơ thâm nhập của NHNNg là

tìm kiếm lợi nhuận thì NHNNg sẽ cạnh tranh giành thị phần của các ngân hàng trong

nước để đạt lợi nhuận kỳ vọng, do vậy thâm nhập của NHNNg làm giảm hiệu quả

của các ngân hàng trong nước. Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Phong và Lâm Thanh

Phi Quỳnh (2017) cho thấy động cơ thâm nhập của NHNNg vào Việt Nam là tìm

kiếm lợi nhuận. Như vậy, kết quả nghiên cứu của luận án phù hợp với động cơ thâm

nhập của NHNNg thực tế tại Việt Nam.

Ngoài ra, các kết quả nghiên cứu của chủ đề này còn được giải thích dựa trên

trình độ phát triển tài chính trong nước. Nếu tài chính kém phát triển với tính cạnh

tranh thấp, các ngân hàng trong nước sở hữu sức mạnh thị trường vẫn còn lớn sẽ tiến

hành tăng phí dịch vụ để bù đắp chi phí đầu tư đổi mới công nghệ và trang thiết bị

nên lợi nhuận không sụt giảm. Trong điều kiện tài chính phát triển với tính cạnh tranh

cao, sức mạnh thị trường của các ngân hàng trong nước thấp nên không thể tăng phí

dịch vụ để bù đắp chi phí đầu tư dẫn đến lợi nhuận ngân hàng trong nước giảm. Do

nguyên nhân này nên kết quả nghiên cứu của Lien và cộng sự (2015) tại Việt Nam

giai đoạn 1992 – 2012 cho thấy thâm nhập của NHNNg làm tăng hiệu quả của ngân

hàng trong nước, vì trong giai đoạn này có khoảng thời gian trình độ phát triển tài

chính có thể vẫn còn thấp. Trong khi đó, kết quả nghiên cứu của Pham và Nguyen

(2020) tại Việt Nam giai đoạn 2009 – 2018, và kết quả nghiên cứu của luận án giai

122

đoạn 2009 – 2019 cho thấy thâm nhập của NHNNg làm giảm hiệu quả của ngân hàng

trong nước, vì giai đoạn này thị trường tài chính đã có bước phát triển.

Tóm lại, những phát hiện trong nghiên cứu này phù hợp với lý thuyết về ảnh

hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của ngân hàng trong nước trong trường

hợp tác động cạnh tranh vượt trội so với tác động lan tỏa đã trình bày ở Mục 2.3.4,

dẫn đến làm giảm hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Chương 4 đã cung cấp kết quả kiểm định thực nghiệm các giả thuyết liên quan

đến 2 câu hỏi nghiên cứu. Mục 4.2 trình bày và phân tích kết quả kiểm định đối với

giả thuyết liên quan đến RQ1. Kết quả kiểm định các giả thuyết liên quan đến RQ2

được trình bày và phân tích trong Mục 4.3.

Đối với giả thuyết của RQ1, kết quả kiểm định chấp nhận giả thuyết H1, thâm

nhập của NHNNg đã làm tăng mức độ cạnh tranh của thị trường NHTM Việt Nam

trong giai đoạn nghiên 2009 - 2019. Kết quả nghiên cứu của luận án này phù hợp với

một số nghiên cứu đã thực hiện (Cho, 1990; Diallo, 2016; Jeon và cộng sự, 2011;

Mulyaningsih và cộng sự, 2015; Yin, 2020), và đồng thời cũng phù hợp với lập luận

của lý thuyết về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh của thị trường

ngân hàng trong nước.

Liên quan đến giả thuyết của RQ2, bằng chứng thực nghiệm từ phương pháp

chỉ số tài chính và phương pháp DEA chấp nhận giả thuyết H2, thâm nhập của

NHNNg đã làm giảm hiệu quả của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu

2009 – 2019. Phát hiện này phù hợp với lý thuyết về ảnh hưởng của thâm nhập

NHNNg đến hiệu quả của các ngân hàng trong nước trong trường hợp tác động cạnh

tranh vượt trội hơn tác động lan tỏa.

Như vậy, kết quả nghiên cứu đối với RQ1 chứng minh thâm nhập của

NHNNg làm tăng mức độ cạnh tranh của thị trường NHTM Việt Nam, đồng thời, kết

quả nghiên cứu đối với RQ2 cũng khẳng định tác động cạnh tranh vượt trội hơn tác

động lan tỏa, do đó đã làm giảm hiệu quả của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn

123

nghiên cứu 2009 - 2019. Kết quả nghiên cứu đối với RQ1 và RQ2 của luận án có sự

thống nhất với nhau, cho thấy những phát hiện của luận án này là rất đáng tin cậy.

Chương 5 tiếp theo sẽ trình bày kết luận và các gợi ý chính sách của luận án.

124

CHƯƠNG 5

KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH

Chương này trước tiên trình bày kết luận về kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của

thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh và hiệu quả của các NHTM Việt Nam. Tiếp theo

phân tích các định hướng phát triển ngành ngân hàng của Chính phủ, cũng như thực

trạng thâm nhập NHNNg tại Việt Nam. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, phân tích định

hướng phát triển ngành ngân hàng Việt Nam, và xu hướng thâm nhập NHNNg tại

Việt Nam, luận án đề xuất các chính sách cho các nhà hoạch định chính sách và các

NHTM nhằm tăng cường hội nhập, thúc đẩy cạnh tranh và nâng cao hiệu quả của các

NHTM Việt Nam. Cuối cùng trình bày hạn chế của luận án và hướng nghiên cứu tiếp

theo.

5.1. KẾT LUẬN VỀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Việt Nam đã thực hiện chính sách mở cửa thị trường ngân hàng từ đầu những

năm 1990. Các NHNNg đã hoạt động tại Việt Nam gần 30 năm. Tuy nhiên, tại Việt

Nam vấn đề này còn chưa được nghiên cứu rộng rãi. Mục tiêu của luận án này là phân

tích ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh và hiệu quả của các NHTM

Việt Nam. Để đạt được những mục tiêu nghiên cứu, 2 câu hỏi nghiên cứu được phát

triển trên cơ sở các khe hở nghiên cứu được rút ra từ việc khảo cứu các tài liệu nghiên

cứu trước đây. Bảng 5.1 tổng hợp kết quả nghiên cứu của luận án.

Những câu hỏi nghiên cứu của luận án được phát biểu trong Chương 1, giả

thuyết nghiên cứu được phát triển trong Chương 2. Dữ liệu và phương pháp để kiểm

định các giả thuyết nghiên cứu, việc lựa chọn và đo lường các biến trong mô hình

thực nghiệm được trình bày trong Chương 3. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên

cứu liên quan đến 2 câu hỏi nghiên cứu của luận án được thảo luận trong Chương 4.

RQ1 được đặt ra trên cơ sở khe hở nghiên cứu rút ra từ việc khảo sát các nghiên

cứu thực nghiệm được trình bày trong Mục 2.2.5, Chương 2, cho thấy rằng kết quả

125

nghiên cứu thực nghiệm đối với vấn đề ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh

tranh của thị trường NHTM trong nước còn chưa thống nhất, và chủ đề này chưa

được nghiên cứu ở Việt Nam. Để trả lời RQ1, luận án kiểm định giả thuyết H1 bằng

kiểm định F đối với giá trị H-NHNNg được ước lượng từ Mô hình 3.2, kết quả ước lượng

mô hình được trình bày trong Mục 4.2.3, Chương 4.

Bảng 5.1: Tổng hợp câu hỏi nghiên cứu, giả thuyết và kết quả nghiên cứu

Câu hỏi nghiên cứu và các giả thuyết liên quan Kết quả

Thâm nhập của NHNNg ảnh hưởng như thế Tăng cạnh RQ1: nào đến cạnh tranh của các NHTM Việt Nam? tranh

H1: Thâm nhập của NHNNg làm tăng tính cạnh Chấp nhận Giả thuyết tranh của thị trường NHTM Việt Nam.

Giảm hiệu Thâm nhập của NHNNg ảnh hưởng như thế RQ2: quả nào đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam?

H2: Thâm nhập của NHNNg làm giảm hiệu quả Chấp nhận Giả thuyết của các NHTM Việt Nam.

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Giá trị H-NHNNg được ước lượng từ Mô hình 3.2 cho giá trị dương và kiểm định

F đối với giá trị H-NHNNg có ý nghĩa thống kê, nên giả thuyết H1 được chấp nhận. Kết

quả nghiên cứu của luận án này phù hợp với một số nghiên cứu quốc tế đã thực hiện

(Cho, 1990; Diallo, 2016; Jeon và cộng sự, 2011; Mulyaningsih và cộng sự, 2015;

Yin, 2020).

Kết quả nghiên cứu của luận án phù hợp với lý thuyết về ảnh hưởng của thâm

nhập NHNNg (Levine, 1996) khi cho rằng thâm nhập của NHNNg sẽ kích thích cạnh

tranh trên thị trường ngân hàng trong nước.

Đối với RQ2, khảo cứu các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới và Việt Nam

về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của ngân hàng trong nước trong

126

Mục 2.3.5, Chương 2, cho thấy hầu hết các nghiên cứu đều sử dụng phương pháp chỉ

số tài chính.

Tuy nhiên, phương pháp chỉ số tài chính có rất nhiều chỉ số và mỗi chỉ số cung

cấp rất ít thông tin về tình hình hoạt động của ngân hàng, không có một chỉ số nào

cho biết hiệu quả tổng thể của một ngân hàng. Điều này dẫn đến kết quả kiểm tra ảnh

hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của ngân hàng trong nước có thể thiếu

chính xác và không toàn diện. Trong khi đó, phương pháp DEA cho phép xác định

hiệu quả của ngân hàng thông qua một chỉ số độ đo hiệu quả, giúp giải quyết hạn chế

của phương pháp chỉ số tài chính. Vì vậy, bên cạnh việc sử dụng phương pháp chỉ số

tài chính, nghiên cứu này sẽ sử dụng phương pháp DEA để khắc phục nhược điểm

của phương pháp chỉ số tài chính. Việc sử dụng kết hợp 2 phương pháp cho phép đối

chứng kết quả nghiên cứu từ 2 phương pháp, và vì vậy phát hiện của luận án sẽ chính

xác hơn.

Việc trả lời RQ2 được thực hiện trên cơ sở kiểm định giả thuyết H2 căn cứ vào

hệ số hồi quy β (βFBA, βNFB) của các biến đại diện cho thâm nhập của NHNNg là FBA

và NFB trong Mô hình 3.4 và Mô hình 3.6. Kết quả hồi quy cho thấy hệ số hồi quy

của 2 biến thâm nhập NHNNg ở Mô hình 3.4 với biến hiệu quả được xác định bằng

phương pháp chỉ số tài chính, và Mô hình 3.6 với biến hiệu quả được xác định bằng

phương pháp DEA đều có tác động tiêu cực đến hiệu quả của các NHTM Việt Nam

trong giai đoạn nghiên cứu. Phát hiện này của nghiên cứu phù hợp với nghiên cứu

của Barajas và cộng sự (2000), Claessens và cộng sự (2001), Denizer (2000),

Manlagñit (2011), Unite và Sullivan (2003), Xu (2011), Pham và Nguyen (2020), và

phù hợp với lý thuyết về ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến hiệu quả của các

ngân hàng trong nước trong trường hợp tác động vượt trội của kênh cạnh tranh so với

kênh tác động lan tỏa.

Phát hiện của luận án liên quan đến RQ1 chứng minh thâm nhập của NHNNg

làm tăng mức độ cạnh tranh của thị trường NHTM Việt Nam. Đồng thời, phát hiện

liên quan đến RQ2 cũng cho thấy thâm nhập NHNNg tạo ra tác động cạnh tranh vượt

trội hơn tác động lan tỏa, do đó đã làm giảm hiệu quả của các NHTM Việt Nam trong

127

giai đoạn nghiên cứu 2009 - 2019. Các phát hiện liên quan đến 2 câu hỏi nghiên cứu

của luận án có sự phù hợp với nhau khẳng định kết quả nghiên cứu của luận án này

là đáng tin cậy.

Tóm lại, từ các kết quả trình bày ở trên, trả lời cho 2 câu hỏi nghiên cứu được

đặt ra Chương 1 cụ thể như sau:

Thứ nhất, thâm nhập NHNNg đã làm tăng mức độ cạnh tranh của thị trường

NHTM Việt Nam.

Thứ hai, thâm nhập NHNNg đã làm giảm hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

5.2. ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN NGÀNH NGÂN HÀNG VIỆT NAM

Để bảo đảm tính thực tiễn của các gợi ý chính sách rút ra từ kết quả nghiên

cứu, mục này trình bày định hướng phát triển ngành ngân hàng của Chính phủ Việt

Nam.

Theo “Chiến lược về tổng thể hội nhập quốc tế đến năm 2020, tầm nhìn đến

2030” được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt tại Quyết định số 40/QĐ-TTg ngày

7/1/2016 và “Chiến lược phát triển ngành Ngân hàng Việt Nam đến năm 2025, định

hướng đến năm 2030” được phê duyệt tại Quyết định số 986/QĐ-TTg ngày 8/8/2018

của Thủ tướng Chính phủ, định hướng phát triển ngành ngân hàng Việt Nam được

hoạch định như sau:

Thứ nhất, tiếp tục thúc đẩy thị trường ngân hàng hội nhập kinh tế quốc tế,

giúp gắn kết nền kinh tế, thị trường trong nước với thị trường khu vực và thế giới.

Thứ hai, nâng cao năng lực cạnh tranh của hệ thống ngân hàng trên thị trường

trong nước và quốc tế.

Thứ ba, phát triển hệ thống ngân hàng hoạt động an toàn và hiệu quả bền vững

dựa trên nền tảng công nghệ, quản trị ngân hàng tiên tiến.

Thứ tư, tăng cường sự minh bạch trong hoạt động của các ngân hàng trên cơ

sở tuân thủ các chuẩn mực và thông lệ quốc tế.

128

Thứ năm, phát triển sản phẩm, dịch vụ ngân hàng hiện đại. Gia tăng tỷ trọng

thu nhập của các sản phẩm phi tín dụng trong tổng thu nhập của ngân hàng.

5.3. THÂM NHẬP CỦA NGÂN HÀNG NƯỚC NGOÀI TẠI VIỆT NAM

Mục này trình bày chính sách mở cửa thị trường ngân hàng của Chính phủ và

xu hướng thâm nhập của NHNNg vào Việt Nam hiện nay để cung cấp cơ sở thực tiễn

cho các gợi ý chính sách của luận án.

5.3.1. Chính sách mở cửa thị trường ngân hàng của Việt Nam

Việt Nam thực hiện chính sách mở cửa thị trường ngân hàng từ đầu những

năm 1990. Pháp lệnh ngân hàng, hợp tác xã tín dụng và công ty tài chính năm 1990

cho phép NHNNg được mở chi nhánh hoặc liên doanh với các ngân hàng trong nước

là chính sách đánh dấu việc mở cửa thị trường ngân hàng của Việt Nam. Cùng với

quá trình hội nhập của nền kinh tế, chính sách mở cửa thị trường ngân hàng đã có sự

thay đổi đáng kể giữa 2 giai đoạn trước và sau khi Việt Nam gia nhập WTO.

Giai đoạn trước khi gia nhập WTO năm 2007, mức độ mở cửa thị trường ngân

hàng của Việt Nam còn rất hạn chế. Các NHNNg bị giới hạn về thời gian hoạt động

và địa điểm mở chi nhánh; đối với các ngân hàng liên doanh thực hiện nghiệp vụ

NHTM, phần vốn góp của bên nước ngoài không quá 50% vốn điều lệ của ngân hàng

liên doanh.

Trong giai đoạn này, hoạt động của chi nhánh NHNNg và ngân hàng liên

doanh được điều chỉnh theo Nghị định số 189/HĐBT năm 1991 của Hội đồng Bộ

trưởng và Thông tư số 178/NH-TT năm 1991 của Ngân hàng Nhà nước. Các chi

nhánh NHNNg chỉ được phép cung cấp dịch vụ trong phạm vi giấy phép hoạt động;

tổng dư nợ cho vay của chi nhánh NHNNg, ngân hàng liên doanh đối với một khách

hàng không được vượt quá 10% vốn được cấp (hoặc vốn điều lệ) và quỹ dự trữ; tổng

dư nợ đối với 10 khách hàng lớn nhất không được vượt quá 30% tổng số dư nợ cho

vay của chi nhánh NHNNg hoặc ngân hàng liên doanh. Chi nhánh NHNNg và ngân

hàng liên doanh phải đáp ứng điều kiện về vốn pháp định, theo đó đối với chi nhánh

129

NHNNg là 15 triệu USD và ngân hàng liên doanh là 10 triệu USD. Thời hạn hoạt

động của chi nhánh NHNNg, ngân hàng liên doanh tại Việt Nam không quá 20 năm.

Bảng 5.2: Tổng hợp chính sách mở cửa thị trường ngân hàng Việt Nam

Chính sách Năm

NHNNg được phép thâm nhập vào Việt Nam bằng phương th ức 1990 mở chi nhánh hoặc thành lập ngân hàng liên doanh.

Việt Nam ký hiệp định thương mại với Mỹ với cam kết mở cửa dần thị

2001 trường tài chính đối với Mỹ và đến năm 2010 thực hiện nguyên tắc đối

xử tối huệ quốc với các tổ chức tài chính Mỹ.

Cho phép thành lập ngân hàng 100% vốn nước ngoài. Nhà đầu tư nước 2007 ngoài được phép mua cổ phần các ngân hàng thương mại Việt Nam.

2011 Xóa bỏ mọi hạn chế đối với ngân hàng 100% vốn nước ngoài.

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Khi Việt Nam gia nhập WTO năm 2007, chính sách mở cửa thị trường ngân

hàng được thay đổi để phù hợp với các cam kết của WTO. Ngoài việc mở văn phòng

đại diện, chi nhánh, ngân hàng liên doanh, NHNNg có thể kinh doanh tại Việt Nam

bằng cách thành lập ngân hàng 100% vốn nước ngoài. Thời gian hoạt động của

NHNNg tại Việt Nam lên đến 99 năm. Các hạn chế về phạm vi hoạt động và loại hình

dịch vụ ngân hàng dần được xóa bỏ và đến năm 2011 thực hiện nguyên tắc đối xử tối

huệ quốc đối với các NHNNg.

5.3.2. Xu hướng thâm nhập của ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam

Các NHNNg thâm nhập vào Việt Nam từ đầu những năm 1990 ngay khi chính

sách mở cửa thị trường ngân hàng có hiệu lực. Thời gian đầu có 4 ngân hàng liên

doanh và 18 chi nhánh NHNNg được cấp phép hoạt động, khoảng thời gian từ năm

1998 đến năm 2002, số chi nhánh NHNNg đã tăng lên 26; đến thời điểm năm 2006,

130

số lượng ngân hàng liên doanh là 5 ngân hàng và số chi nhánh NHNNg là 31 chi

nhánh. Nhìn chung trong giai đoạn này, số lượng chi nhánh NHNNg có xu hướng

tăng nhanh, nhưng số ngân hàng liên doanh từ năm 1990 đến 1995 chỉ dừng lại ở 4

ngân hàng và đến năm 2006 mới có thêm 1 ngân hàng liên doanh được thành lập

(Bảng 5.3). Nguyên nhân là do Chính phủ Việt Nam chỉ cho phép NHNNg liên doanh

với NHTM nhà nước nhằm duy trì quyền kiểm soát của nhà nước đối với hoạt động

của các ngân hàng liên doanh. Trong khi đó, số NHTM nhà nước chỉ có 5 ngân hàng

nên dẫn đến số lượng ngân hàng liên doanh bị giới hạn.

Bảng 5.3: Ngân hàng liên doanh tại Việt Nam

Ngân hàng Năm Nhà đầu tư nước ngoài Tỷ lệ Ngân hàng

liên doanh đầu tư góp vốn trong nước NHNNg Quốc gia

Cathay United Indovina 1990 Đài Loan 50% Vietinbank Bank

VID Public 1991 Public Bank Hồng Kông 50% BIDV

First Bank Shinhanvina 1993 Hàn quốc 50% Vietcombank Korea

Siam

VinaSiam 1995 Commercial Thái Lan 66% Agribank

Bank và CP

Vietnam - 2006 VTB Bank Nga 50% BIDV Russia JV

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Sau khi Việt Nam gia nhập WTO, xu hướng thâm nhập của NHNNg vào Việt

Nam có sự thay đổi đáng kể. Trong đó, thâm nhập bằng phương thức thành lập ngân

hàng 100% vốn nước ngoài có xu hướng tăng nhanh. Năm 2008, SBV cùng lúc đã

cấp giấy phép cho 5 ngân hàng 100% vốn nước ngoài là HSBC, ANZ, Standard

Chartered, Shinhan, Hong Leong hoạt động tại Việt Nam. Năm 2016 có 3 ngân hàng

100% vốn nước ngoài được thành lập là Public Việt Nam, CIMB Việt Nam và

131

Woori Việt Nam. Năm 2017 có thêm ngân hàng UOB Việt Nam được cấp phép

hoạt động (Bảng 5.4).

Trong khi số lượng ngân hàng 100% vốn nước ngoài tăng thì số lượng ngân

hàng liên doanh có xu hướng giảm. Năm 2011, Ngân hàng liên doanh Shinhanvina

sáp nhập vào Ngân hàng trách nhiệm hữu hạn một thành viên Shinhan Việt Nam.

Năm 2015, Ngân hàng liên doanh Việt Thái đóng cửa, và ngân hàng VID Public Bank

chuyển đổi từ ngân hàng liên doanh thành ngân hàng 100% vốn nước ngoài.

Bảng 5.4: Ngân hàng 100% vốn nước ngoài tại Việt Nam

Ngân hàng Năm đầu tư Vốn điều lệ (tỷ đồng) Quốc gia đầu tư

HSBC Việt Nam Anh 2008 7.528,0

ANZ Việt Nam Australia 2008 3.000,0

Standard Chartered Việt Nam Anh 2008 4.215,3

Shinhan Việt Nam Hàn Quốc 2008 5.709,9

Hongleong Việt Nam Malaysia 2008 3.000,0

Public Việt Nam Malaysia 2016 6.000,0

Woori Việt Nam Hàn Quốc 2016 4.600,0

CIMB Việt Nam Malaysia 2016 3.203,2

UOB Việt Nam Singapore 2017 3.000,0

Nguồn: Tác giả tổng hợp.

Như vậy, thâm nhập của NHNNg đang ngày càng tăng tại Việt Nam. Đến cuối

năm 2019, Việt Nam có 2 ngân hàng liên doanh, 9 ngân hàng 100% vốn nước ngoài

và 49 chi nhánh NHNNg. Tổng tài sản của khối ngân hàng liên doanh, ngân hàng

100% vốn nước ngoài đạt 1.346 nghìn tỷ đồng chiếm 10% tổng tài sản toàn hệ thống,

so với trước thời điểm Việt Nam gia nhập WTO năm 2006, tổng tài sản của khối

NHNNg đã tăng 573%. Xu hướng thâm nhập của NHNNg tại Việt Nam là tăng thâm

132

nhập bằng hình thức thành lập ngân hàng 100% vốn nước ngoài, và giảm hình thức

liên doanh.

5.4. GỢI Ý CHÍNH SÁCH

5.4.1. Các gợi ý chính sách cho các nhà hoạch định chính sách

Một số gợi ý chính sách cho các nhà hoạch định chính sách được rút ra từ kết

quả nghiên cứu của luận án kết hợp với định hướng phát triển ngành ngân hàng của

Chính phủ và xu hướng thâm nhập của NHNNg vào Việt Nam hiện nay như sau:

5.4.1.1. Tiếp tục thực hiện chính sách mở cửa thị trường ngân hàng

Kết quả nghiên cứu cho thấy chính sách mở cửa thị trường ngân hàng của Việt

Nam trong thời gian qua là thành công, vì đã thúc đẩy cạnh tranh trên thị trường ngân

hàng trong nước. Theo quan điểm cạnh tranh - ổn định, thì cạnh tranh lành mạnh là

cần thiết để tăng cường sự ổn định của hệ thống ngân hàng (Caminal và Matutes,

2002). Cạnh tranh là động lực để các ngân hàng Việt Nam nâng cao chất lượng dịch

vụ và tăng cường khả năng tiếp cận tài chính cho người dân, góp phần tích cực cho

quá trình đổi mới và phát triển kinh tế. Do đó, Chính phủ cần tiếp tục thực hiện chính

sách mở cửa thị trường ngân hàng, thu hút các NHNNg kinh doanh tại Việt Nam.

Luận án đề xuất một số giải pháp cụ thể như sau:

Thứ nhất, xem xét nới lỏng các rào cản kỹ thuật tạo thuận lợi cho các NHNNg

thâm nhập vào Việt Nam, nhất là các rào cản về việc thành lập ngân hàng 100% vốn

nước ngoài. Xóa bỏ dần các điều kiện khác biệt trong hoạt động kinh doanh giữa ngân

hàng Việt Nam và ngân hàng nước ngoài. Sửa đổi, hoàn thiện các quy định về giá trị

tổng tài sản của ngân hàng mẹ khi thành lập ngân hàng 100% vốn nước ngoài, tăng

số lượng sản phẩm dịch vụ mà NHNNg được cung cấp, mở rộng phạm vi tiếp cận thị

trường và đối tượng khách hàng cho các NHNNg.

Thứ hai, tăng cường việc kêu gọi các doanh nghiệp nước ngoài đầu tư vào Việt

Nam. Thực tế cho thấy sự mở rộng mạng lưới hoạt động và quy mô kinh doanh của

các ngân hàng Hàn Quốc (Ngân hàng Shinhan, Ngân hàng Woori, Ngân hàng Kexim,

133

Ngân hàng KEB Hana, Ngân hàng Công nghiệp Hàn Quốc, Ngân hàng Kookmin,

Ngân hàng Busan, và Ngân hàng Nonghyup) trong những năm gần đây một phần là

nhằm phục vụ cho việc mở rộng quy mô hoạt động và sản xuất của các doanh nghiệp

nước ngoài Hàn Quốc tại Việt Nam. Do đó, tăng cường thu hút các doanh nghiệp

nước ngoài đầu tư vào Việt Nam sẽ góp phần gia tăng sự hiện diện của NHNNg ở

nước ta.

Thứ ba, sửa đổi, hoàn thiện quy định về mua lại, sáp nhập, hợp nhất tổ chức

tín dụng. Để khuyến khích các NHNNg góp vốn, mua cổ phần, mua lại, sáp nhập,

hợp nhất với các tổ chức tín dụng trong nước yếu kém phải cơ cấu lại, các cơ quan

quản lý hoạt động ngân hàng cần nghiên cứu sửa đổi, hoàn thiện quy định về việc nhà

đầu tư nước ngoài mua cổ phần của các tổ chức tín dụng Việt Nam theo hướng tăng

tỷ lệ sở hữu của các nhà đầu tư nước ngoài đối với các ngân hàng trong nước.

Thứ tư, tiếp tục điều hành chính sách lãi suất theo quy luật thị trường. Giá trị

H-Statistic của thị trường ngân hàng Việt Nam theo kết quả nghiên cứu này là 0,543.

Trong đó giá đầu vào của vốn huy động ảnh hưởng tích cực và có giá trị lớn nhất (độ

co giãn của thu nhập trước sự thay đổi của giá đầu vào của vốn huy động là 0,343) so

với giá các yếu tố đầu vào của nhân viên, và vốn vật chất. Như vậy, lãi suất huy động

có ảnh hưởng rất lớn đến mức độ cạnh tranh của thị trường ngân hàng Việt Nam. Do

đó, SBV cần điều hành chính sách lãi suất chủ động, linh hoạt, phù hợp với cân đối

vĩ mô và diễn biến thị trường, tạo điều kiện cho các ngân hàng hoạt động ổn định.

Mở cửa thị trường ngân hàng trong bối cảnh Việt Nam ngày càng tham gia

mạnh mẽ vào quá trình toàn cầu hóa và hội nhập quốc tế là một chủ trương đúng. Tuy

nhiên, hội nhập càng sâu rộng thì nguy cơ bất ổn từ bên ngoài càng lớn và đến càng

nhanh, đặc biệt đối với dịch vụ ngân hàng là ngành huyết mạch của nền kinh tế.

Nghiên cứu của Berger và cộng sự (2017) cho thấy hệ thống ngân hàng là kênh

truyền dẫn bất ổn đến các khu vực khác nhau của nền kinh tế qua sự sụp đổ của thị

trường liên ngân hàng và các cơ chế thanh toán cũng như sự sụt giảm nguồn cung tín

dụng và tình trạng đóng băng tiền gửi. Điều này sẽ gây ra các tác động tiêu cực kéo

dài đối với nền kinh tế.

134

Theo McKinnon (1993) nguyên nhân cuộc khủng hoảng tài chính ở các nước

Mỹ Latinh những năm 80 là do các nước này thực hiện lộ trình mở cửa thị trường tài

chính - ngân hàng không hợp lý. Do đó, xây dựng một lộ trình mở cửa thị trường tài

chính – ngân hàng phù hợp với điều kiện của Việt Nam có ý nghĩa rất quan trọng

trong tiến trình hội nhập kinh tế quốc tế. Việc mở cửa thị trường ngân hàng cần thực

hiện theo hướng thận trọng, từng bước và chặt chẽ đảm bảo vị trí cạnh tranh tương

đối của các ngân hàng trong nước. Ưu tiên mở cửa các dịch vụ cơ bản, và những dịch

mà ngân hàng Việt Nam có lợi thế.

5.4.1.2. Hoàn thiện hệ thống luật về cạnh tranh và giám sát ngân hàng

Thâm nhập NHNNg đã làm gia tăng cạnh tranh của thị trường ngân hàng Việt

Nam. Bên cạnh những tác động tích cực của cạnh tranh như nâng cao chất lượng dịch

vụ, mở rộng phạm vi tiếp cận dịch vụ cho người dân, cạnh tranh quá mức có thể gây

ra rủi ro cho khu vực ngân hàng. Theo Beck (2008) cần phải có sự phát triển hài hòa

mối quan hệ giữa cạnh tranh và quản lý, giám sát ngân hàng nhằm ổn định hệ thống

ngân hàng. Vì vậy, việc hoàn thiện chính sách pháp luật, và tăng cường hiệu lực, hiệu

quả hệ thống thanh tra, giám sát ngân hàng, phù hợp với thông lệ và chuẩn mực quốc

tế là cần thiết. Để thực hiện mục tiêu này, Chính phủ cần thực hiện các giải pháp sau:

Thứ nhất, hoàn thiện hệ thống pháp luật về cạnh tranh, và kiểm soát độc quyền

nhằm tạo ra môi trường kinh doanh minh bạch, bình đẳng, cạnh tranh lành mạnh,

tránh tình trạng độc quyền giúp cho hệ thống ngân hàng phát triển bền vững và ổn

định.

Thứ hai, tập trung hoàn thiện về chính sách, cơ chế, thanh tra giám sát, đồng

thời cấu trúc hoạt động thanh tra ngân hàng theo quy mô và loại hình hệ thống ngân

hàng để phù hợp với các chuẩn mực an toàn và mức độ tiệm cận các chuẩn mực về

thanh tra giám sát của thế giới.

Thứ ba, đổi mới hoạt động thanh tra, giám sát theo hướng kết hợp giữa thanh

tra tuân thủ và thanh tra trên cơ sở rủi ro. Gắn thanh tra với giám sát trên cơ sở rủi ro,

từng bước áp dụng thống nhất trong toàn hệ thống các tổ chức tín dụng, chi nhánh

NHNNg; tăng cường thanh tra toàn diện, pháp nhân tổ chức tín dụng. Thực hiện giám

135

sát an toàn vĩ mô, vi mô và cảnh báo sớm nhằm ngăn ngừa, hạn chế rủi ro trong hoạt

động của ngân hàng; Tiếp tục tăng cường giám sát chất lượng tín dụng, việc cấp tín

dụng vào các lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro cao, tình hình tăng trưởng tín dụng, đầu tư trái

phiếu doanh nghiệp; Xử lý nghiêm các vi phạm đã được cảnh báo, vi phạm tái diễn

hoặc chậm khắc phục.

Thứ tư, tăng cường đầu tư công nghệ hỗ trợ công tác thanh tra, giám sát ngân

hàng.

Thứ năm, đào tạo đội ngũ chuyên gia thanh tra, giám sát ngân hàng lành nghề,

chuyên nghiệp, thành thạo công nghệ thông tin, có kỷ luật và đạo đức nghề nghiệp.

5.4.2. Các gợi ý chính sách cho các ngân hàng thương mại

Kết quả nghiên cứu của luận án cho thấy thâm nhập của NHNNg tạo sức ép

cạnh tranh làm giảm hiệu quả của các NHTM trong nước. Do đó, các NHTM Việt

Nam cần có biện pháp nâng cao năng lực cạnh tranh và hiệu quả hoạt động để thích

ứng với điều kiện thị trường có sự tham gia của các NHNNg.

5.4.2.1. Tăng cường năng lực cạnh tranh

Năng lực cạnh tranh của nền kinh tế Việt Nam nói chung và ngành ngân hàng

nói riêng còn ở mức thấp. Theo đánh giá của Diễn đàn Kinh tế Thế giới tại báo cáo

năng lực cạnh tranh toàn cầu được công bố hàng năm, năng lực cạnh tranh của Việt

Nam trong 5 năm gần đây luôn ở mức thấp so với 11 quốc gia tham gia Hiệp định

Đối tác Toàn diện và Tiến bộ Xuyên Thái Bình Dương (CPTPP). Giai đoạn 2015 -

2017, năng lực cạnh tranh của Việt Nam chỉ xếp cao hơn 1 quốc gia là Peru, năm

2018 – 2019 năng lực cạnh tranh của Việt Nam thấp nhất trong số 11 quốc gia (Bảng

5.5).

Năng lực cạnh tranh của ngành ngân hàng được Diễn đàn Kinh tế Thế giới

đánh giá qua 4 chỉ số là chỉ số lành mạnh tài chính của ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu,

khoảng trống tín dụng, tỷ lệ vốn tự có trên tài sản có rủi ro trung bình. Theo kết quả

đánh giá, năm 2019 các chỉ số cạnh tranh của ngành ngân hàng Việt Nam đứng ở vị

trí trung bình thấp. Trong 4 chỉ số thì đến 3 chỉ số có vị trí xếp hạng rất thấp là chỉ số

136

lành mạnh tài chính của ngân hàng đứng thứ 114, khoảng trống tín dụng đứng thứ

113, tỷ lệ vốn tự có/tài sản có rủi ro trung bình đứng thứ 133 trong số 141 quốc gia,

chỉ có tỷ lệ nợ xấu đứng thứ 27 trong số 141 quốc gia là mức trung bình cao. Xếp

hạng tỷ lệ nợ xấu của Việt Nam năm 2019 được cải thiện là nhờ các biện pháp xử lý

nợ xấu của các NHTM qua Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt

Nam. Tuy nhiên, biện pháp này chủ yếu để làm sạch bảng cân đối kế toán của các

NHTM, thực tế số nợ xấu chưa được xử lý lên đến 9% tổng dư nợ.

Bảng 5.5: Xếp hạng năng lực cạnh tranh các quốc gia ký CPTPP

Quốc gia 2015 2016 2017 2018 2019

Singapore 2/140 2/138 3/137 2/140 1/141

Nhật Bản 6/140 8/138 9/137 5/140 6/141

New Zealand 16/140 13/138 13/137 18/140 19/141

Canada 13/140 15/138 14/137 12/140 14/141

Australia 21/140 19/138 18/137 33/140 16/141

Malaysia 18/140 25/138 23/137 25/140 27/141

Chile 35/140 33/138 33/137 14/140 33/141

Brunei - 58/138 46/137 62/140 56/141

Mexico 57/140 51/138 51/137 46/140 48/141

Việt Nam 56/140 60/138 55/137 77/140 67/141

Peru 69/140 67/138 72/137 63/140 65/141

Nguồn: Diễn đàn Kinh tế Thế giới.

Để nâng cao năng lực cạnh tranh đáp ứng yêu cầu mở cửa thị trường ngân

hàng, các NHTM Việt Nam cần thực hiện các giải pháp sau đây:

(i) Tăng cường năng lực tài chính

Năng lực tài chính là yếu tố cốt lõi nhất quyết định năng lực cạnh tranh của

các NHTM. Nhìn chung năng lực tài chính của các NHTM Việt Nam hiện nay còn

thấp. Số liệu báo cáo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới trong 2 năm gần đây cho thấy tỷ

lệ vốn tự có so với tài sản có rủi ro trung bình của Việt Nam năm 2018 là 12,7% và

năm 2019 là 12,5% đứng ở vị trí thấp nhất trong 11 quốc gia tham giá ký kết CPTPP

137

(Bảng 5.6). Do đó, các NHTM Việt Nam cần tăng quy mô vốn chủ sở hữu và nâng

cao hệ số an toàn vốn theo qui định của pháp luật và chuẩn mực quốc tế.

Để tăng vốn chủ sở hữu, các NHTM Việt Nam có thể thực hiện bằng cách giữ

lại lợi nhuận ròng hàng năm, tăng vốn góp của cổ đông hiện hữu, phát hành thêm cổ

phiếu để tăng vốn (việc phát hành cổ phiếu để tăng vốn có thể thực hiện phát hành

riêng cho các nhà đầu tư chiến lược, hoặc phát hành rộng rãi ra công chúng), hoặc có

thể tiến hành sáp nhập và mua lại các ngân hàng nhỏ để hình thành các ngân hàng có

tiềm lực tài chính lớn hơn. Tuy nhiên, việc tăng vốn chủ sở hữu cần thực hiện theo lộ

trình phù hợp với chiến lược phát triển của từng ngân hàng, qui định pháp lý về an

toàn hoạt động của SBV, và đảm bảo cân đối giữa chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu và

tỷ suất lợi nhuận hoạt động của ngân hàng. Ngoài ra, để đảm bảo hệ số an toàn vốn

bên cạnh việc tăng quy mô vốn chủ sở hữu, các NHTM cần lưu ý đến vấn đề điều

chỉnh quy mô tài sản có rủi ro của ngân hàng.

Bảng 5.6: Tỷ lệ vốn tự có/tài sản có rủi ro trung bình các quốc gia ký CPTPP

Quốc gia 2019 2018

Singapore 16,5% 16,1%

Nhật Bản 16,0% 15,5%

New Zealand 13,9% 12,8%

Canada 14,6% 14,3%

Australia 14,0% 12,7%

Malaysia 16,6% 15,4%

Chile 13,4% 13,1%

Brunei 20,5% 21,2%

Mexico 15.1% 15,4%

Việt Nam 12,5% 12,7%

Peru 14,9% 14,2%

Nguồn: Diễn đàn Kinh tế Thế giới.

Vốn chủ sở hữu thường chiếm tỷ trọng nhỏ trong tổng tài sản của ngân hàng,

nhưng giữ vai trò là tấm đệm chống đỡ rủi ro của NHTM. Vốn chủ sở hữu cũng góp

138

phần quyết định tới hệ số an toàn vốn của ngân hàng, nhất là trong bối cảnh SBV

đang triển khai áp dụng Basel II tiêu chuẩn, và tiến tới tiêu chuẩn Basel II nâng cao.

Việc tăng vốn chủ sở hữu sẽ giúp các NHTM mở rộng quy mô hoạt động, từ đó gia

tăng lợi nhuận tạo nguồn lực để phát triển bền vững, an toàn và hiệu quả, và góp phần

củng cố vị thế cạnh tranh trên thị trường.

(ii) Nâng cao năng lực quản trị

Tăng cường năng lực tài chính trên cơ sở tăng quy mô vốn chủ sở hữu là cần

thiết để tăng năng lực cạnh tranh. Tuy nhiên, để đáp ứng yêu cầu mở cửa thị trường

ngân hàng trong bối cảnh có sự xuất hiện của đối thủ cạnh tranh là các NHNNg sở

hữu ưu thế về nguồn vốn ngoại tệ, mô hình kinh doanh, khả năng quản trị rủi ro,

thương hiệu và kinh nghiệm hoạt động trên thị trường quốc tế, các NHTM trong nước

cần đặc biệt chú trọng đến năng lực quản trị.

Năng lực quản trị của các NHTM Việt Nam được cho là còn nhiều hạn chế.

Hoạt động quản trị không được quan tâm đúng mức, không có sự phân công rõ ràng,

thiếu các công cụ kiểm tra, kiểm soát việc thực hiện các mục tiêu, chiến lược dài hạn.

Việc cung cấp thông tin và dự báo xu hướng thị trường trong nước và thế giới cho

hoạt động quản trị của các NHTM chưa kịp thời và còn nhiều hạn chế. Do đó, các

NHTM Việt Nam cần thực hiện các giải pháp để nâng cao năng lực quản trị đặc biệt

là quản trị rủi ro.

Thứ nhất, hoàn thiện mô hình tổ chức của ngân hàng. Thực tế ở nhiều ngân

hàng vẫn còn xảy ra tình trạng chồng chéo về chức năng, nhiệm vụ giữa hội đồng

quản trị và ban điều hành, tiêu chuẩn và cơ cấu thành viên hội đồng quản trị còn nhiều

bất cập làm giảm năng lực quản trị của ngân hàng. Do đó, các NHTM Việt Nam cần

tập trung hoàn thiện mô hình tổ chức ngân hàng theo khuyến nghị của Basel như cần

qui định rõ cấu trúc tổ chức của ngân hàng, cơ cấu hội đồng quản trị, trách nhiệm của

hội đồng quản trị, các thành viên hội đồng quản trị phải có đầy đủ trình độ và năng

lực, cơ chế phân cấp, phân quyền giữa hội đồng quản trị và ban điều hành phải rõ

ràng, minh bạch. Đối với ban điều hành ngân hàng cần phải đảm bảo tất cả các hoạt

139

động của ngân hàng phải hướng đến việc thực hiện chiến lược kinh doanh, và chính

sách rủi ro mà hội đồng quản trị đã phê duyệt.

Thứ hai, áp dụng mô hình quản trị rủi ro phù hợp với chuẩn mực quốc tế. Một

trong những vấn đề bức thiết của quản trị ngân hàng hiện nay là quản trị rủi ro. Hiện

nay, các NHTM Việt Nam chủ yếu tập trung vào công tác quản trị rủi ro tín dụng,

trong khi các rủi ro phát sinh liên quan đến công nghệ như rủi ro trong các giao dịch

ngân hàng trực tuyến chưa được chú ý. Hệ thống cung cấp thông tin trong ngân hàng

chưa đáp ứng được công tác phân tích và xử lý rủi ro. Hoạt động quản rủi ro chú trọng

nhiều đến tính tuân thủ các quy định, quy trình nghiệp vụ, chưa quan tâm đến việc

phân tích, đánh giá và dự báo nhằm giảm thiểu các rủi ro trong hoạt động kinh doanh

ngân hàng. Các bộ phận quản trị, kiểm soát thiếu tính độc lập và việc kiểm soát lẫn

nhau chưa thật sự đi vào bản chất, mang tính hình thức. Điều này cho thấy hiệu quả

của công tác quản trị rủi ro chưa cao và việc hoàn thiện hệ thống quản trị rủi ro của

các NHTM vẫn phải tiếp tục thực hiện.

Quản trị rủi ro đòi hỏi các nhà quản lý đáp ứng các nhu cầu thông qua nhận

dạng các loại rủi ro chủ yếu, áp dụng các biện pháp rủi ro hoạt động, xây dựng hệ

thống các công việc để giám sát vị thế rủi ro có kết quả.

Basel khuyến nghị rằng ngân hàng cần tập trung quản trị rủi ro hiệu quả, thiết

lập hệ thống kiểm soát nội bộ. Hoạt động quản trị rủi ro phải được tiến hành trên

phạm vi toàn hệ thống để kịp thời theo dõi và phát hiện các rủi ro, mỗi bộ phận kinh

doanh phải phải có quy định quản trị rủi ro chi tiết cho bộ phận mình, công tác quản

trị rủi ro phải được truyền thông liên tục trong nội bộ ngân hàng, các cảnh báo của

kiểm toán nội bộ và kiểm toán độc lập cần phải được hội đồng quản trị và ban điều

hành sử dụng một cách hiệu quả. Như vậy, các NHTM Việt Nam cần tham khảo các

khuyến nghị của Basel để tiếp tục hoàn thiện mô hình, chính sách và quy trình quản

trị rủi ro của ngân hàng, đặc biệt là là rủi ro nợ xấu, rủi ro thanh khoản và rủi ro tác

nghiệp.

Thứ ba, ứng dụng công nghệ vào công tác quản trị ngân hàng. Công nghệ ngày

càng có vai trò quan trọng trong công tác quản trị ngân hàng. Ứng dụng công nghệ

140

ngân hàng hiện đại giúp ngân hàng có thể thu thập thông tin cung cấp cho công tác

dự báo, phân tích nhằm phục vụ cho công tác quản trị. Ngoài ra, công nghệ cho phép

các ngân hàng có thể thực hiện các hoạt động với mức độ sai sót thấp nhất hay phát

hiện kịp thời các sự cố, gian lận nhằm giảm thiểu rủi ro. Cuộc cách mạng công nghệ

4.0 với thành tựu của trí tuệ nhân tạo có thể ứng dụng trong quản lý danh mục rủi ro,

quản lý khách hàng, quản lý cơ sở dữ liệu ở mức độ chính xác và tốc độ xử lý nhanh,

cung cấp đủ lượng thông tin, dữ liệu cần thiết phục vụ cho các mô hình phân tích, dự

báo như đánh giá hành vi khách hàng, các mô hình dự đoán, cảnh báo rủi ro. Để có

thể ứng dụng những thành tựu của cuộc cách mạng công nghệ 4.0 vào các sản phẩm

dịch vụ cũng như quy trình hoạt động của mình, các NHTM cần phải triển khai đồng

bộ các dự án công nghệ thông tin, các dự án chuyển đổi.

5.4.2.2. Nâng cao hiệu quả hoạt động

Kết quả nghiên cứu của luận án cho thấy rằng trong giai đoạn 2009 – 2019

hiệu quả của các NHTM tuy đã có những chuyển biến tích cực, nhưng vẫn còn nhiều

mặt còn hạn chế. Những chuyển biến tích cực trong hiệu quả của các NHTM đó là

hiệu quả kỹ thuật (TE) trung bình được duy trì ở mức khá cao đạt 95% cho thấy các

NHTM Việt Nam đã chú trọng gia tăng năng lực quản lý và sử dụng hiệu quả các

nguồn lực của mình để đạt mức hiệu quả kỹ thuật tối ưu. Sau khoảng thời gian sụt

giảm từ 2009 đến 2015, tỷ lệ lợi nhuận trước thuế trên tài sản (ROA) của Việt Nam

đã tăng dần trở lại từ 0,51% năm 2015 lên 1,23% năm 2019.

Số liệu Bảng 5.7 cho thấy tỷ trọng thu nhập lãi trung bình so với tổng thu nhập

trong giai đoạn 2009 – 2019 chiếm đến 90,23% tổng thu nhập, và tỷ trọng thu nhập

ngoài lãi chiếm tỷ trọng rất nhỏ trung bình 9,77%. Mức tăng trung bình của thu nhập

lãi là 16,58%, trong khi thu nhập ngoài lãi tăng trung bình 15,52%/năm, xét về số

tuyệt đối thì quy mô thu nhập từ lãi gấp 9,05 lần so với thu nhập ngoài lãi của các

NHTM Việt Nam. Trong các yếu tố đầu vào của hoạt động ngân hàng thì chi phí lãi

chiếm tỷ trọng cao nhất với 74,29%, chi phí nhân viên chiếm 12,94% và chi phí vật

chất khác chiếm 12,77% tổng chi phí. Mức tăng trung bình của chi phí lãi là 15,51%,

chi phí nhân viên là 17,41%, và chi phí vật chất khác là 16,73%.

141

Bảng 5.7: Tỷ lệ đầu vào, đầu ra trung bình giai đoạn 2009 - 2019

Năm Tỷ lệ thu nhập lãi Tỷ lệ thu ngoài lãi Tỷ lệ chi phí lãi Tỷ lệ chi phí khác

2009 86,85% 13,15% 75,61% Tỷ lệ chi phí nhân viên 12,88% 11,51%

2010 89,76% 10,24% 78,34% 11,03% 10,63%

2011 93,68% 6,32% 80,58% 9,54% 9,88%

2012 94,80% 5,20% 78,62% 10,36% 11,02%

2013 91,74% 8,26% 75,19% 11,50% 13,31%

2014 90,02% 9,98% 72,35% 12,98% 14,66%

2015 90,47% 9,53% 69,37% 14,92% 15,71%

2016 90,42% 9,58% 70,57% 14,70% 14,73%

2017 88,87% 11,13% 71,54% 14,92% 13,54%

2018 88,09% 11,91% 72,05% 14,77% 13,18%

2019 87,86% 12,14% 73,02% 14,64% 12,34%

Trung bình 90,23% 9,77% 74,29% 12,94% 12,77%

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu.

Như vậy, thu nhập của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu 2009

– 2019 chủ yếu đến từ hoạt động tín dụng, và tốc độ tăng trung bình năm của thu nhập

lãi vẫn cao hơn thu nhập ngoài lãi. Tuy nhiên, trong các yếu tố đầu vào thì tốc độ tăng

trung bình của chi phí nguồn nhân lực là cao nhất, tiếp đến là tốc độ tăng trung bình

của chi phí vật chất khác, thấp nhất là tốc độ tăng trung bình của chi phí lãi. Điều này

chứng tỏ mặc dù các NHTM Việt Nam vẫn tập trung vào hoạt động tín dụng, nhưng

đã chú ý đầu tư vào nguồn nhân lực và xem nhân lực là yếu tố then chốt quyết định

sự thành công trong quá trình cạnh tranh của ngân hàng.

Dựa vào kết quả hồi quy Mô hình 3.4 và Mô hình 3.6, một số đánh giá trên

đây về hiệu quả của các NHTM Việt Nam kết hợp với định hướng phát triển ngành

ngân hàng, luận án đề xuất các giải pháp để nâng cao hiệu quả của các NHTM Việt

Nam như sau:

142

(i) Thay đổi cơ cấu nguồn thu theo hướng tăng tỷ trọng thu nhập từ hoạt động

phi tín dụng

Thu nhập từ hoạt động tín dụng chiếm tỷ trọng quá lớn và tiềm ẩn nhiều rủi ro

cho ngân hàng, do đó, các NHTM Việt Nam cần thay đổi mô hình kinh doanh theo

hướng giảm bớt sự phụ thuộc vào hoạt động tín dụng và tăng thu nhập từ hoạt động

dịch vụ phi tín dụng. Việc phát triển dịch vụ phi tín dụng góp phần đa dạng hóa các

sản phẩm dịch vụ ngân hàng, từ đó thu hút và mở rộng đến nhiều đối tượng khách

hàng, đáp ứng nhu cầu thị trường, phân tán rủi ro cho ngân hàng, củng cố vị thế của

các NHTM trên thị trường, và đảm bảo các NHTM phát triển bền vững, góp phần

thực hiện thành công mục tiêu đưa tỷ trọng thu nhập dịch vụ của ngành ngân hàng

Việt Nam lên mức 17% vào năm 2025.

Giải pháp cho mục tiêu tăng quy mô của thu nhập hoạt động dịch vụ phi tín

dụng là ngân hàng có chiến lược phát triển các sản phẩm dịch vụ phi tín dụng trong

bối cảnh cách mạng 4.0, ứng dụng công nghệ Fintech, sử dụng thiết bị di động, sự

phát triển của công nghệ số đặc biệt là các dịch vụ hiện đại như internet banking,

ngân hàng số, sử dụng mã QR, ví điện tử… Bên cạnh đó, các NHTM cần tập trung

đầu tư công nghệ ngân hàng để hỗ trợ dịch vụ, tăng tốc độ xử lý giao dịch, tăng mức

độ phòng ngừa rủi ro, nâng cao mức độ an toàn cho khách hàng, phát triển thêm một

số ứng dụng mới tiện ích cho khách hàng, tập trung nâng cao chất lượng dịch vụ trên

thiết bị di động và mạng internet.

(ii) Phát triển nguồn nhân lực

Kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu quả kỹ thuật của các NHTM Việt Nam trong

giai đoạn nghiên cứu đạt khá cao, trong đó tốc độ tăng trung bình chi phí nguồn nhân

lực đạt cao nhất trong các yếu tố đầu vào. Điều này chứng tỏ nguồn nhân lực là yếu

tố quan trọng đối với hiệu quả hoạt động ngân hàng. Vì vậy, các NHTM Việt Nam

cần có các giải pháp để phát triển nguồn nhân lực, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động

của ngân hàng và tạo lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh hội nhập.

Để phát triển nguồn nhân lực, các NHTM tập trung triển khai các nội dung

theo Quyết định số 1537/QĐ-NHNN ngày 17/7/2019 của SBV về việc Phê duyệt Ban

143

hành Kế hoạch triển khai chiến lược phát triển nguồn nhân lực ngành Ngân hàng đến

năm 2025, định hướng đến năm 2030 như: Xây dựng các tiêu chuẩn nghề nghiệp;

Tăng cường hợp tác giữa đơn vị đào tạo và ngân hàng; Chú trọng đào tạo nguồn nhân

lực chất lượng cao; Đào tạo lực lượng cán bộ nắm bắt được tiến bộ khoa học công

nghệ và ứng dụng vào thực tiễn của ngân hàng; Xây dựng đội ngũ cán bộ công nghệ

thông tin tại ngân hàng; Tăng cường hợp tác, tận dụng hỗ trợ, chuyển giao kỹ thuật,

đào tạo nghiệp vụ chuyên sâu từ các tổ chức quốc tế.

Khi triển khai thực hiện các nội dung theo chiến lược phát triển nguồn nhân

lực của SBV, các NHTM cần chú ý các vấn đề cụ thể sau:

Về công tác tuyển dụng, các NHTM cần quan tâm đến chất lượng nguồn nhân

lực cả về trình độ nghiệp vụ ngân hàng, kỹ năng vận hành công nghệ số, tính tuân thủ

về quy trình vận hành cung ứng sản phẩm dịch vụ ngân hàng, và các vấn đề về đạo

đức nghề nghiệp. Để thu hút và giữ chân lực lượng nhân sự chất lượng cao, ngoài chế

độ đãi ngộ, phúc lợi, lương thưởng hấp dẫn, các ngân hàng cần đáp ứng kỳ vọng phát

triển nghề nghiệp bằng cách xây dựng một lộ trình thăng tiến hợp lý, tăng quyền tự

quyết, phát huy tính sáng tạo và linh hoạt trong văn hóa và tổ chức doanh nghiệp.

Trong công tác đào tạo, các NHTM nên thường xuyên tổ chức đào tạo, bồi

dưỡng, cập nhật kiến thức về nghiệp vụ và công nghệ, đào tạo kỹ năng mềm, kỹ năng

tư duy, suy nghĩ sáng tạo, đột phá, khả năng giải quyết vấn đề trong tình huống vượt

ngoài phạm vi của quy định và tiền lệ đã có. Điều này cần được đặc biệt chú trọng ở

cán bộ quản lý cấp trung và cấp cao, bởi đây là lực lượng then chốt cho việc triển

khai kế hoạch cải cách và thích ứng với sự thay đổi trong bối cảnh mà chuyển đổi số

đã trở thành xu thế tất yếu trong sự phát triển của ngành ngân hàng.

Ngoài ra, trong bối cảnh xu thế số hóa, tự động hóa sẽ yêu cầu các NHTM vừa

phải cắt giảm nhân sự giao dịch truyền thống, vừa yêu cầu một lượng lớn nhân sự có

khả năng làm chủ công nghệ và yêu cầu các kỹ năng hoàn toàn mới, các NHTM Việt

Nam cần triển khai đồng bộ các giải pháp về nhân sự để chuyển đổi mô hình hoạt

động và kinh doanh thành công.

144

(iii) Tăng quy mô hoạt động

Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô ngân hàng có ảnh hưởng tích cực đến

hiệu quả của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu 2009 – 2019. Việc mở

rộng quy mô tài sản và quy mô mạng lưới hoạt động sẽ tạo lợi thế về kênh phân phối

sản phẩm dịch vụ và khả năng tiếp cận khách hàng vượt trội, đặc biệt là tại các địa

bàn bên ngoài các thành phố lớn. Giải pháp sáp nhập và hợp nhất sẽ giúp các NHTM

tăng quy mô, từ đó tận dụng tốt ưu thế nhờ quy mô để giảm chi phí và gia tăng hiệu

quả hoạt động của ngân hàng.

5.5. HẠN CHẾ CỦA NGHIÊN CỨU VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU

Mặc dù luận án đã đạt được mục tiêu đã đề ra, tuy nhiên do thiếu dữ liệu nghiên

cứu nên nghiên cứu này có một số hạn chế như sau:

Do thiếu thông tin dữ liệu về chi nhánh NHNNg nên nghiên cứu không tiến

hành kiểm tra ảnh hưởng của phương thức thâm nhập của NHNNg đến cạnh tranh và

hiệu quả của các NHTM Việt Nam.

Trong giai đoạn nghiên cứu 2009 – 2019 có khoảng thời gian 2009 - 2011, các

chi nhánh NHNNg bị giới hạn trong việc mở chi nhánh và do không có thông tin dữ

liệu về quá trình thành lập chi nhánh của các NHTM trong nước và NHNNg nên

nghiên cứu không sử dụng phương pháp không gian phân bổ để đo lường thâm nhập

của NHNNg tại Việt Nam.

Trong giai đoạn nghiên cứu, hệ thống NHTM Việt Nam trải qua nhiều biến

động với làn sóng sáp nhập, hợp nhất, một số ngân hàng bị SBV mua lại nên nghiên

cứu không thể phân nhóm các NHTM dựa trên tiêu chí cụ thể để phân tích ảnh hưởng

của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh và hiệu quả theo nhóm các NHTM Việt Nam.

Trong thời gian tiếp theo khi có đủ dữ liệu nghiên cứu sẽ phát triển theo hướng

(i) Sử dụng thêm phương pháp không gian phân bổ bên cạnh phương pháp tổng hợp

để đo lường thâm nhập của NHNNg; (ii) Kiểm tra ảnh hưởng của phương thức thâm

nhập của NHNNg đến cạnh tranh và hiệu quả của các NHTM Việt Nam; (iii) Kiểm

145

tra ảnh hưởng của thâm nhập NHNNg đến cạnh tranh và hiệu quả của các nhóm

NHTM Việt Nam.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Trong chương 5 nghiên cứu đã tổng hợp kết quả nghiên cứu, phân tích định

hướng phát triển ngành ngân hàng Việt Nam, và xu hướng thâm nhập của NHNNg

tại Việt Nam. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, định hướng chiến lược phát triển ngành

ngân hàng, và xu hướng thâm nhập của NHNNg, nghiên cứu đã đề xuất các nhóm

giải pháp với các NHTM và một số kiến nghị với cơ quan quản lý hoạt động ngân

hàng nhằm tăng cường hội nhập, thúc đẩy cạnh tranh và nâng cao hiệu quả của các

NHTM.

146

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ

1. Nguyễn Thanh Phong, 2016. Tác động của ngân hàng nước ngoài đến hiệu quả

hoạt động của ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Ngân hàng, số 13, tháng

7/2016, trang 16-21.

2. Nguyễn Thanh Phong, 2016. Thâm nhập ngân hàng nước ngoài và cạnh tranh tại

thị trường ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng,

số 171, trang 31-40.

3. Nguyễn Thanh Phong, 2017. Hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng Việt Nam trong xu

hướng thâm nhập của ngân hàng nước ngoài. Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, số 133,

trang 58-67.

4. Nguyễn Thanh Phong và Lâm Thanh Phi Quỳnh, 2017. Động cơ thâm nhập của

ngân hàng nước ngoài vào thị trường ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Khoa

học và Đào tạo Ngân hàng, số 185, trang 34-42, 58.

147

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu tiếng Việt

Nguyễn Minh Sáng, 2014. Phân tích những nhân tố tác động đến hiệu quả sử dụng nguồn lực của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Ngân hàng, số 4, trang 23-30.

Nguyễn Thanh Phong và Lâm Thanh Phi Quỳnh, 2017. Động cơ thâm nhập của ngân hàng nước ngoài vào thị trường ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, số 185, trang 34-42, 58.

Nguyễn Việt Hùng, 2008. Phân tích các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt

động của NHTM Việt Nam. Luận án tiến sĩ. Trường Đại học Kinh tế Quốc dân.

Tài liệu tiếng Anh

Aigner, D., Lovell, C. K., & Schmidt, P., 1977. Formulation and estimation of

stochastic frontier production function models. Journal of econometrics, 6, 21-37.

Alhadeff, D. A., 1974. Barriers to bank entry. Southern Economic Journal, 40, 589-603.

Ali, A. I., & Seiford, L. M., 1993. The mathematical programming approach

to efficiency analysis. Oxford: University Press.

Aliber, R. Z., 1984. International banking: a survey. Journal of Money, Credit and Banking, 16, 661-678.

Allen, F., & Gale, D., 2000a. Comparing financial systems. Cambridge: MIT press.

Allen, F., & Gale, D., 2000b. Financial contagion. Journal of political economy, 108, 1-33.

Anzoategui, D., Rocha, R., & Soledad Martinez Peria, M., 2010. Bank competition in the Middle East and Northern Africa region. The World Bank.

Ariff, M., & Luc, C., 2008. Cost and profit efficiency of Chinese banks: A

non-parametric analysis. China Economic Review, 19, 260-273.

Ayadi, O. F., Adebayo, A. O., & Omolehinwa, E., 1998. Bank performance measurement in a developing economy: an application of data envelopment analysis. Managerial Finance, 24, 5-16.

Bain, J. S., 1956. Barriers to New Competition. Cambridge: Harvard University Press.

Baltagi, B., 2008. Econometric analysis of panel data (4 ed.). John Wiley &

Sons.

148

Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W., 1984. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management science, 30, 1078-1092.

Barajas, A., Steiner, R., & Salazar, N., 2000. The impact of liberalization and foreign investment in Colombia's financial sector. Journal of development economics, 63, 157-196.

Baumol, W. J., Panzar, J. C., & Willig, P., 1982. Contestable Markets and the Theory of Industry Structure. New York: Harcourt Brace Jovanovich.

Beck, T., 2008. Bank competition and financial stability: friends or foes?. The World Bank.

Berger, A. N., 1993. “Distribution-free” estimates of efficiency in the US banking industry and tests of the standard distributional assumptions. Journal of productivity Analysis, 4, 261-292.

Berger, A. N., 2007. International comparisons of banking efficiency. Financial Markets, Institutions & Instruments, 16, 119-144.

Berger, A. N., & Humphrey, D. B., 1991. The dominance of inefficiencies over scale and product mix economies in banking. Journal of Monetary Economics, 28, 117-148.

Berger, A. N., & Humphrey, D. B., 1997. Efficiency of financial institutions: International survey and directions for future research. European journal of operational research, 98, 175-212.

Berger, A. N., Klapper, L. F., & Turk-Ariss, R., 2017. Bank competition and

financial stability. Journal of Financial Services Research, 35, 99-118.

Berger, M., & Diez, J. R., 2008. Can host innovation systems in late industrializing countries benefit from the presence of transnational corporations? Insights from Thailand's manufacturing industry. European Planning Studies, 16, 1047-1074.

Bhaumik, S. K., & Gelb, S., 2003. Determinants of MNC's Mode of Entry into an Emerging Market: Some Evidence from Egypt and South Africa. Emerging Markets Finance & Trade, 41, 5-24.

Bikker, J. A., & Haaf, K., 2002. Competition, concentration and their relationship: An empirical analysis of the banking industry. Journal of banking & finance, 26, 2191-2214.

Bikker, J. A., Shaffer, S., & Spierdijk, L., 2012. Assessing competition with the Panzar-Rosse model: The role of scale, costs, and equilibrium. Review of Economics and Statistics, 94, 1025-1044.

Blomström, M., & Kokko, A., 1998. Multinational corporations and spillovers. Journal of Economic surveys, 12, 247-277.

149

Bolt, W., & Tieman, A. F., 2004. Banking competition, risk and regulation.

Scandinavian Journal of Economics, 106, 783-804.

Boone, J., 2008. A new way to measure competition. The Economic Journal, 118, 1245-1261.

Boone, J., van Ours, J. C., & van der Wiel, H., 2013. When is the price cost margin a safe way to measure changes in competition? De Economist, 161, 45-67.

Bresnahan, T. F., 1982. The oligopoly solution concept is identified. Economics Letters, 10, 87-92.

Bulow, J., & Klemperer, P., 2002. Prices and the Winner's Curse. RAND journal of Economics, 3, 1-21.

Caminal, R., & Matutes, C., 2002. Market power and banking failures.

International Journal of Industrial Organization, 20, 1341-1361.

Casu, B., & Molyneux, P., 2003. A comparative study of efficiency in European banking. Applied economics, 35, 1865-1876.

Caves, R., 1974. The distinctive nature of the multinational enterprise. In J. H. Dunning (Ed.), Economic Analysis and the Multinational Enterprise. London: Allen and Uwin.

Cerutti, E., Dell'Ariccia, G., & Martínez Pería, M. S., 2007. How banks go

abroad: Branches or subsidiaries? Journal of banking & finance, 31, 1669-1692.

Cetorelli, N., 1999. Competitive analysis in banking: appraisal of the methodologies. Economic perspectives, 23, 2-15.

Claessens, S., Demirgüç-Kunt, A., & Huizinga, H., 2001. How does foreign entry affect domestic banking markets? Journal of banking & finance, 25, 891-911.

Claessens, S., & Laeven, L., 2004. What drives bank competition? Some international evidence. Journal of Money, Credit, and Banking, 36, 563-583.

Claessens, S., & Lee, J.-K., 2003. Foreign banks in low-income countries: recent developments and impacts. In P. H. J. Hanson & G. Majnoni (Eds.), Globalization and national financial systems. Washington, DC: World Bank.

Clarke, G., Cull, R., & Martinez-Peria, M. S., 2005. Bank lending to small businesses in Latin America: Does bank origin matter? Journal of Money, Credit, and Banking, 37, 83-118.

Coelli, T., Rao, D., O’Donnell, C., & Battese, G., 2005. An introduction to

Efficiency and Productivity. New York: Springer.

Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Tone, K., 2000. Data envelopment analysis: A comprehensive text with models, applications, references and DEA-solver software. Boston: Kluwer Academic.

Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Zhu, J., 2004. Handbook on Data Envelopment Analysis. Boston: Kluwer Academic.

150

Chang, R., & Velasco, A., 2001. A model of financial crises in emerging

markets. The Quarterly Journal of Economics, 116, 489-517.

Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E., 1978. Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research, 2, 429-444.

Chen, C., 2009. Bank efficiency in Sub-Saharan African middle income countries. IMF Working Papers, 1-32.

Cho, K. R., 1986. Determinants of multinational banks. Management International Review, 26, 10-23.

Cho, K. R., 1990. Foreign banking presence and banking market concentration: The case of Indonesia. The Journal of Development Studies, 27, 98- 110.

Debreu, G., 1951. The coefficient of resource utilization. Econometrica, 19, 273-292.

Delis, M. D., & Tsionas, E. G., 2009. The joint estimation of bank-level market power and efficiency. Journal of banking & finance, 33, 1842-1850.

Denizer, C., 2000. Foreign Entry in Turkey’s Banking Sector, 1980-1997. Washington, DC: World Bank.

Diallo, B. (2016). Foreign bank entry and bank competition in Africa: an

inverted u-shaped relation. The Journal of Developing Areas, 50, 289-308.

Dikova, D., & Van Witteloostuijn, A., 2007. Foreign direct investment mode choice: entry and establishment modes in transition economies. Journal of international business studies, 38, 1013-1033.

Drake, L., Hall, M. J., & Simper, R., 2006. The impact of macroeconomic and regulatory factors on bank efficiency: A non-parametric analysis of Hong Kong’s banking system. Journal of banking & finance, 30, 1443-1466.

Dunning, J. H., 1980. Toward an eclectic theory of international production: Some empirical tests. Journal of international business studies, 11, 9-31.

Dunning, J. H., 1983. Market power of the firm and international transfer of technology: A historical excursion. International Journal of Industrial Organization, 1, 333-351.

Dyson, R. G., Allen, R., Camanho, A. S., Podinovski, V. V., Sarrico, C. S., & Shale, E. A., 2001. Pitfalls and protocols in DEA. European journal of operational research, 132, 245-259.

Elyasiani, E., & Mehdian, S., 1990. Efficiency in the commercial banking industry, a production frontier approach. Applied economics, 22, 513-539.

Farrell, M., 1957. The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the

Royal Statistical Society. 120, 253-290.

151

Fernandes, F. D. S., Stasinakis, C., & Bardarova, V., 2018. Two-stage DEA- Truncated Regression: Application in banking efficiency and financial development. Expert Systems with Applications, 96, 284-301.

Fernández de Guevara, J., Maudos, J., & Pérez, F., 2005. Market power in

European banking sectors. Journal of Financial Services Research, 27, 109-137.

Fuior, E., & Bejenar, N., 2018. Assessing competition in banking sector of Moldova using Panzar-Rosse approach. Journal of Research on Trade, Management and Economic Development, 9, 106-115.

García-Herrero, A., & Vazquez, F., 2013. International diversification gains and home bias in banking. Journal of banking & finance, 37, 2560-2571.

Gelos, R. G., & Roldos, J., 2004. Consolidation and market structure in

emerging market banking systems. Emerging markets review, 5, 39-59.

Ghossoub, E. A., Laosuthi, T., & Reed, R. R., 2012. The role of financial sector competition for monetary policy. Canadian Journal of Economics, 45, 270-287.

Goddard, J. A., Molyneux, P., & Wilson, J. O., 2001. European banking:

Efficiency, technology and growth. New Jersey: Wiley.

Goldberg, L. G., & Saunders, A., 1981. The determinants of foreign banking activity in the United States. Journal of Banking & Finance, 5, 17-32.

Görg, H., & Greenaway, D. (2004). Much ado about nothing? Do domestic firms really benefit from foreign direct investment? The World Bank Research Observer, 19, 171-197.

Greene, W. H., 2003. Econometric analysis. New Jersey: Prentice hall. Grigorian, D. A., & Manole, V., 2006. Determinants of commercial bank performance in transition: An application of data envelopment analysis. Comparative Economic Studies, 48, 497-522.

Grubel, H. G., 1977. A theory of multinational banking. PSL Quarterly Review, 30, 349-363.

Gujarati, D. N., 2004. Basic econometrics. New York: McGraw-Hill.

Girardone, C., Molyneux, P., & Gardener, E. P., 2004. Analysing the determinants of bank efficiency: The case of Italian banks. Applied economics, 36, 215-227.

Halkos, G. E., & Tzeremes, N. G., 2009. Exploring the existence of Kuznets curve in countries' environmental efficiency using DEA window analysis. Ecological Economics, 68, 2168-2176.

Hauner, D., 2005. Explaining efficiency differences among large German and Austrian banks. Applied economics, 37, 969-980.

Havrylchyk, O., 2006. Efficiency of the Polish banking industry: Foreign versus domestic banks. Journal of banking & finance, 30, 1975-1996.

152

Ho, C. T., & Zhu, D. S., 2004. Performance measurement of Taiwan's commercial banks. International Journal of Productivity and Performance Management, 53, 425 - 434.

Hymer, S., 1960. The international operations of national firms: a study of

direct foreign investment. PhD thesis. Massachusetts Institute of Technology.

Iwata, G., 1974. Measurement of conjectural variations in oligopoly. Econometrica. 42, 947-966.

Jackson, W. E. III., 1992. Is the market well defined in bank merger and

acquisition analysis? The Review of Economics and Statistics, 74, 655-661.

Jeon, B. N., Olivero, M. P., & Wu, J., 2011. Do foreign banks increase competition? Evidence from emerging Asian and Latin American banking markets. Journal of banking & finance, 35, 856-875.

Keeley, M. C., 1990. Deposit insurance, risk, and market power in banking. The American Economic Review, 80, 1183-1200.

Khanizad, R., & Montazer, G., 2018. Participation against competition in banking markets based on cooperative game theory. The Journal of Finance and Data Science, 4, 16-28.

Kim, Y., & Gray, S. J., 2009. An assessment of alternative empirical measures of cultural distance: Evidence from the Republic of Korea. Asia Pacific Journal of Management, 26, 55-74.

Koopmans, T. C., 1951. An analysis of production as an efficient combination of activities. New York: Wiley.

Lancaster, T., 2000. The incidental parameter problem since 1948. Journal of econometrics, 95, 391-413.

Lau, L. J., 1982. On identifying the degree of competitiveness from industry

price and output data. Economics Letters, 10, 93-99.

Lee, C., & Yong-Bae, J., 2010. Data envelopment analysis. The stata journal, 10, 267-280.

Lee, S. W., 2008. Ownership structure, regulation, and bank risk-taking: evidence from Korean banking industry. Investment management and financial innovations, 5, 70-74.

Lensink, R., & Hermes, N., 2004. The short-term effects of foreign bank entry on domestic bank behaviour: Does economic development matter? Journal of banking & finance, 28, 553-568.

Lerner, A., 1934. The Concept of Monopoly and the Measurement of Monopoly Power. Review of Economic Studies, 1, 157-175.

153

Levine, R., 1996. Foreign banks, financial development, and economic growth. In C. E. Barﬁeld, ed. 1996. International financial markets: Harmonization versus competition. Washington, DC: The AEI Press, pp. 224 - 250.

Lewis, M. K., 1991. Theory and practice of the banking firm. Surveys in

monetary economics, 2, 116-165.

Lien, D., Su, J.-J., & Tom, N., 2015. The impact of foreign bank presence on domestic Vietnamese banks. International Review of Business Research Papers, 11, 78-94.

Liu, H., Molyneux, P., & Nguyen, L. H. (2012). Competition and risk in South East Asian commercial banking. Applied economics, 44(28), 3627-3644.

Luo, D., Dong, Y., Armitage, S., & Hou, W., 2017. The impact of foreign bank penetration on the domestic banking sector: new evidence from China. The European Journal of Finance, 23, 752-780.

Makino, S., Chan, C. M., Isobe, T., & Beamish, P. W., 2007. Intended and unintended termination of international joint ventures. Strategic Management Journal, 28, 1113-1132.

Manandhar, R., & Tang, J. C., 2002. The evaluation of bank branch performance using data envelopment analysis: A framework. The Journal of High Technology Management Research, 13, 1-17.

Manlagñit, M. C. V., 2011. The economic effects of foreign bank presence: Evidence from the Philippines. Journal of International Money and Finance, 30, 1180-1194.

Mason, E. S., 1939. Price and production policies of large-scale enterprise. The American Economic Review, 29, 61-74.

McAllister, P. H., & McManus, D., 1993. Resolving the scale efficiency

puzzle in banking. Journal of banking & finance, 17, 389-405.

McKinnon, R. I., 1993. The order of economic liberalization: Financial control in the transition to a market economy. Johns Hopkins University Press.

Meeusen, W., & van Den Broeck, J., 1977. Efficiency estimation from Cobb- Douglas production functions with composed error. International economic review, 18, 435-444.

Mester, L. J., 1997. Measuring efficiency at US banks: Accounting for heterogeneity is important. European journal of operational research, 98, 230-242.

Molyneux, P., Lloyd-Williams, D. M., & Thornton, J., 1994. Competitive conditions in European banking. Journal of banking & finance, 18, 445-459.

Molyneux, P., Nguyen, L. H., & Xie, R., 2013. Foreign bank entry in South

East Asia. International Review of Financial Analysis, 30, 26-35.

154

Mulyaningsih, T., Daly, A., & Miranti, R., 2015. Foreign participation and banking competition: Evidence from the Indonesian banking industry. Journal of Financial Stability, 19, 70-82.

Panzar, J. C., & Rosse, J. N., 1987. Testing for "monopoly" equilibrium. The

journal of industrial economics, 35, 443-456.

Poghosyan, T., & Poghosyan, A., 2010. Foreign bank entry, bank efficiency and market power in Central and Eastern European Countries Economics of Transition, 18, 571-598.

Porter, M. E., 1989. How competitive forces shape strategy. In A. David & B. Cliff, eds. Readings in strategic management. New York: Springer.

Pham, Q. V., & Nguyen, M. T. (2020). Possible impact from foreign bank presence to the performance of local commercial banks in Vietnam. International Journal of Economics and Financial Issues, 10, 216-221.

Qian, L., & Delios, A., 2008. Internalization and experience: Japanese banks’ international expansion, 1980–1998. Journal of international business studies, 39, 231-248.

Reddy, A., 2003. Technical Efficiency and its Decomposition in Indian Banks in Post Liberalisation. 8th Capital Markets Conference. Indian Institute of Capital Markets .

Rose, P. S., 1998. Commercial bank management. Boston: McGraw-Hill.

Salas, V., & Saurina, J., 2003. Deregulation, market power and risk behaviour in Spanish banks. European Economic Review, 47, 1061-1075.

Sathye, M., 2003. Efficiency of banks in a developing economy: The case of India. European journal of operational research, 148, 662-671.

Schmidt, P., & Sickles, R. C., 1984. Production frontiers and panel data.

Journal of Business & Economic Statistics, 2, 367-374.

Shaffer, S., 1982. A non structural test for competition in financial markets. In Bank Structure and Competition, pp. 225 - 243. Federal Reserve Bank of Chicago, 1982.

Shen, C. H., Lu, C. H., & Wu, M. W., 2009. Impact of foreign bank entry on the performance of Chinese banks. China & World Economy, 17, 102-121.

Sheng, A., 1990. Bank supervision: principles and practice. Economic

Development Institute of the World Bank.

Slangen, A. H., & Hennart, J.F., 2008. Do multinationals really prefer to enter culturally distant countries through greenfields rather than through acquisitions? The role of parent experience and subsidiary autonomy. Journal of international business studies, 39, 472-490.

155

Stern, Z. S., Mehrez, A., & Barboy, A., 1994. Academic departments

efficiency via DEA. Computers & Operations Research, 21, 543-556.

Stigler, G. J., 1957. Perfect competition, historically contemplated. Journal of political economy, 65, 1-17.

Sufian, F., 2009. Determinants of bank efficiency during unstable macroeconomic environment: Empirical evidence from Malaysia. Research in International Business and Finance, 23, 54-77.

Tahir, M., Shah, S. S. A., & Afridi, M. A., 2016. Assessing nature of competition in banking sector of Pakistan. The Journal of Finance and Data Science, 2, 244-253.

Tobin, J., 1958. Estimation of relationships for limited dependent variables.

Econometrica: Journal of the Econometric Society, 26, 24-36.

Thrall, R. M., 1999. What is the Economic Meaning of FDH? Journal of productivity Analysis, 11, 243-250.

Unite, A. A., & Sullivan, M. J., 2003. The effect of foreign entry and ownership structure on the Philippine domestic banking market. Journal of banking & finance, 27, 2323-2345.

Van Tassel, E., & Vishwasrao, S., 2007. Asymmetric information and the mode of entry in foreign credit markets. Journal of banking & finance, 31, 3742- 3760.

Wheelock, D. C., & Wilson, P. W., 1999. Technical progress, inefficiency, and productivity change in US banking, 1984-1993. Journal of Money, Credit, and Banking, 31, 212-234.

Wozniewska, G., 2008. Methods of measuring the efficiency of commercial banks: an example of Polish banks. Ekonomika, 84, 81-91.

Xu, Y., 2011. Towards a more accurate measure of foreign bank entry and its impact on domestic banking performance: The case of China. Journal of banking & finance, 35, 886-901.

Yannopoulos, G. N., 1983. The Growth of Transnational Banking. In Mark Casson, ed. The Growth of International Business. London: George Allen & Unwin.

Yeyati, E. L., & Micco, A., 2007. Concentration and foreign penetration in Latin American banking sectors: Impact on competition and risk. Journal of banking & finance, 31, 1633-1647.

Yin, H., 2020. Foreign bank entry and bank competition: Cross-country heterogeneity. Global Finance Journal, 100558.

Zhu, N., Wu, Y., Wang, B., & Yu, Z., 2019. Risk preference and efficiency in

Chinese banking. China Economic Review, 53, 324-341.

156

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Dữ liệu thu nhập, giá đầu vào theo mô hình Panzar - Rosse

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

ABB 2009 1.798 0,045 0,005 0,008

ACB 2009 11.712 0,052 0,005 0,005

AGR 2009 48.841 0,075 0,010 0,009

BAB 2009 1.163 0,089 0,005 0,007

BAN 2009 298 0,080 0,012 0,009

BID 2009 24.450 0,059 0,009 0,009

BVB 2009 353 0,036 0,005 0,006

CTG 2009 19.290 0,060 0,015 0,007

EAB 2009 3.882 0,068 0,009 0,014

EIB 2009 4.946 0,046 0,007 0,002

HDB 2009 1.298 0,055 0,005 0,011

HLB 2009 20 0,013 0,008 0,013

HSB 2009 3.258 0,027 0,018 0,015

INB 2009 886 0,049 0,007 0,009

LVP 2009 1.345 0,037 0,006 0,012

MBB 2009 6.995 0,040 0,005 0,007

MSB 2009 4.523 0,051 0,004 0,004

NAB 2009 711 0,062 0,007 0,005

NAV 2009 1.437 0,062 0,005 0,006

OCB 2009 1.251 0,071 0,010 0,008

OEB 2009 1.838 0,042 0,002 0,004

PGB 2009 974 0,061 0,007 0,008

SCB 2009 4.591 0,083 0,004 0,005

SCV 2009 361 0,014 0,011 0,013

SEA 2009 1.654 0,037 0,003 0,006

157

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

2009 1.285 0,074 0,009 0,010 SGB

2009 1.883 0,041 0,005 0,007 SHB

2009 70 0,002 0,001 0,003 SHI

2009 450 0,024 0,007 0,011 SHV

2009 9.026 0,076 0,007 0,009 STB

2009 8.044 0,088 0,006 0,007 TCB

2009 588 0,035 0,004 0,007 TPB

2009 18.071 0,043 0,008 0,006 VCB

2009 4.242 0,051 0,007 0,008 VIB

2009 508 0,046 0,009 0,007 VID

2009 2.314 0,057 0,008 0,010 VPB

2009 282 0,074 0,008 0,010 VSB

2010 3.417 0,067 0,007 0,009 ABB

2010 16.321 0,061 0,005 0,006 ACB

2010 60.413 0,084 0,013 0,011 AGR

2010 1.795 0,031 0,019 0,017 ANZ

2010 581 0,071 0,007 0,006 BAN

2010 32.012 0,070 0,008 0,008 BID

2010 990 0,061 0,005 0,006 BVB

2010 34.525 0,082 0,011 0,008 CTG

2010 4.963 0,088 0,010 0,016 EAB

2010 7.946 0,050 0,004 0,004 EIB

2010 2.517 0,086 0,005 0,009 HDB

2010 139 0,084 0,007 0,018 HLB

2010 3.743 0,019 0,016 0,014 HSB

2010 1.320 0,059 0,005 0,006 INB

2010 2.593 0,046 0,005 0,010 LVP

MBB 2010 14.293 0,059 0,005 0,006

158

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

2010 9.045 0,067 0,004 0,004 MSB

2010 1.206 0,084 0,006 0,005 NAB

2010 1.751 0,076 0,006 0,008 NAV

2010 1.757 0,065 0,007 0,007 OCB

2010 4.160 0,060 0,003 0,004 OEB

2010 1.614 0,068 0,008 0,009 PGB

2010 6.433 0,110 0,006 0,004 SCB

2010 1.212 0,035 0,017 0,021 SCV

2010 3.869 0,050 0,003 0,005 SEA

2010 2.235 0,085 0,010 0,007 SGB

2010 4.010 0,063 0,005 0,008 SHB

2010 564 0,014 0,006 0,006 SHI

2010 614 0,026 0,005 0,008 SHV

2010 12.919 0,084 0,007 0,008 STB

2010 12.380 0,093 0,005 0,007 TCB

2010 1.459 0,068 0,003 0,006 TPB

2010 23.848 0,048 0,008 0,007 VCB

2010 7.242 0,070 0,006 0,007 VIB

2010 656 0,056 0,010 0,007 VID

2010 4.078 0,070 0,004 0,006 VPB

2010 388 0,060 0,008 0,009 VSB

2011 5.019 0,101 0,009 0,011 ABB

2011 26.704 0,082 0,006 0,006 ACB

2011 81.838 0,105 0,017 0,013 AGR

2011 2.991 0,039 0,017 0,025 ANZ

2011 3.978 0,156 0,005 0,010 BAB

2011 1.613 0,078 0,005 0,007 BAN

2011 47.299 0,097 0,009 0,009 BID

159

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

2011 1.755 0,124 0,007 0,011 BVB

2011 58.031 0,100 0,011 0,009 CTG

2011 7.729 0,121 0,016 0,017 EAB

2011 18.463 0,097 0,006 0,005 EIB

2011 5.278 0,131 0,006 0,013 HDB

2011 486 0,040 0,011 0,023 HLB

2011 5.242 0,026 0,019 0,016 HSB

2011 2.393 0,119 0,005 0,007 INB

2011 2.391 0,114 0,008 0,011 KLB

2011 5.276 0,067 0,006 0,011 LVP

2011 22.633 0,074 0,006 0,008 MBB

2011 14.748 0,131 0,005 0,006 MSB

2011 2.047 0,116 0,007 0,006 NAB

2011 2.638 0,106 0,009 0,009 NAV

2011 3.135 0,135 0,008 0,008 OCB

2011 6.382 0,085 0,003 0,007 OEB

2011 2.891 0,117 0,011 0,014 PGB

2011 2.244 0,034 0,019 0,024 SCV

2011 7.357 0,077 0,002 0,004 SEA

2011 2.537 0,140 0,012 0,010 SGB

2011 8.113 0,111 0,007 0,009 SHB

2011 1.223 0,013 0,006 0,007 SHI

2011 19.035 0,134 0,014 0,013 STB

2011 21.099 0,140 0,006 0,008 TCB

2011 2.482 0,129 0,004 0,049 TPB

2011 36.417 0,067 0,009 0,011 VCB

2011 11.612 0,114 0,008 0,009 VIB

2011 834 0,075 0,011 0,009 VID

160

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

2011 10.018 0,134 0,008 0,008 VPB

2011 581 0,126 0,012 0,014 VSB

2012 4.742 0,075 0,009 0,014 ABB

2012 21.329 0,099 0,011 0,014 ACB

2012 77.524 0,087 0,016 0,010 AGR

2012 2.900 0,029 0,016 0,022 ANZ

2012 4.866 0,136 0,006 0,012 BAB

2012 2.859 0,102 0,007 0,031 BAN

2012 49.907 0,085 0,008 0,007 BID

2012 1.547 0,126 0,007 0,012 BVB

2012 54.203 0,083 0,010 0,009 CTG

2012 7.747 0,094 0,011 0,015 EAB

2012 17.730 0,094 0,007 0,009 EIB

2012 5.897 0,115 0,006 0,016 HDB

2012 409 0,063 0,014 0,021 HLB

2012 5.472 0,026 0,015 0,013 HSB

2012 1.841 0,060 0,006 0,007 INB

2012 2.752 0,120 0,010 0,020 KLB

2012 6.266 0,067 0,006 0,011 LVP

2012 16.410 0,059 0,008 0,008 MBB

2012 12.586 0,104 0,007 0,009 MSB

2012 2.229 0,144 0,008 0,011 NAB

2012 2.622 0,143 0,011 0,019 NAV

2012 2.923 0,111 0,009 0,010 OCB

2012 6.208 0,081 0,004 0,007 OEB

2012 2.382 0,103 0,011 0,018 PGB

2012 17.347 0,149 0,005 0,011 SCB

2012 2.034 0,025 0,018 0,022 SCV

161

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

2012 8.445 0,113 0,004 0,009 SEA

2012 2.243 0,110 0,014 0,012 SGB

2012 11.047 0,081 0,006 0,008 SHB

2012 1.725 0,030 0,011 0,009 SHI

2012 17.541 0,092 0,014 0,016 STB

2012 18.392 0,116 0,008 0,014 TCB

2012 1.646 0,119 0,008 0,015 TPB

2012 35.565 0,061 0,008 0,007 VCB

2012 8.975 0,134 0,013 0,015 VIB

2012 721 0,059 0,012 0,008 VID

2012 10.514 0,085 0,008 0,010 VPB

2012 358 0,077 0,014 0,017 VSB

2013 4.448 0,047 0,007 0,012 ABB

2013 16.513 0,073 0,009 0,014 ACB

2013 63.953 0,063 0,012 0,010 AGR

2013 2.951 0,029 0,016 0,020 ANZ

2013 5.061 0,081 0,005 0,009 BAB

2013 1.827 0,064 0,007 0,010 BAN

2013 48.415 0,068 0,007 0,007 BID

2013 1.226 0,052 0,006 0,010 BVB

2013 48.078 0,058 0,009 0,009 CTG

2013 6.883 0,066 0,011 0,013 EAB

2013 11.380 0,056 0,006 0,008 EIB

2013 6.031 0,062 0,004 0,008 HDB

2013 390 0,041 0,013 0,018 HLB

2013 4.994 0,021 0,014 0,012 HSB

2013 1.583 0,033 0,007 0,006 INB

2013 2.401 0,080 0,010 0,018 KLB

162

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

2013 5.999 0,054 0,007 0,008 LVP

2013 14.491 0,047 0,007 0,008 MBB

2013 10.546 0,079 0,006 0,013 MSB

2013 2.064 0,059 0,005 0,014 NAB

2013 2.232 0,066 0,007 0,015 NAV

2013 2.708 0,056 0,009 0,010 OCB

2013 5.628 0,076 0,005 0,009 OEB

2013 1.798 0,050 0,007 0,013 PGB

2013 17.435 0,090 0,003 0,007 SCB

2013 1.765 0,016 0,021 0,024 SCV

2013 4.871 0,056 0,003 0,007 SEA

2013 1.743 0,088 0,015 0,013 SGB

2013 9.467 0,062 0,005 0,008 SHB

2013 1.770 0,014 0,009 0,008 SHI

2013 17.174 0,071 0,014 0,012 STB

2013 14.901 0,098 0,009 0,014 TCB

2013 1.962 0,042 0,006 0,007 TPB

2013 32.555 0,043 0,007 0,006 VCB

2013 5.460 0,045 0,009 0,012 VIB

2013 582 0,037 0,011 0,008 VID

2013 12.137 0,071 0,010 0,014 VPB

2013 251 0,052 0,016 0,019 VSB

2014 4.343 0,043 0,007 0,010 ABB

2014 15.051 0,056 0,010 0,012 ACB

2014 62.520 0,053 0,011 0,010 AGR

2014 2.902 0,018 0,013 0,020 ANZ

2014 4.654 0,068 0,003 0,007 BAB

2014 1.899 0,053 0,008 0,011 BAN

163

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

2014 48.495 0,049 0,008 0,006 BID

2014 1.726 0,060 0,005 0,007 BVB

2014 46.724 0,044 0,008 0,011 CTG

2014 6.226 0,052 0,008 0,011 EAB

2014 9.241 0,041 0,006 0,009 EIB

2014 7.605 0,055 0,007 0,011 HDB

2014 448 0,040 0,016 0,015 HLB

2014 4.244 0,011 0,013 0,011 HSB

2014 1.410 0,021 0,007 0,007 INB

2014 2.112 0,067 0,012 0,012 KLB

2014 6.129 0,043 0,006 0,009 LVP

2014 14.689 0,038 0,007 0,008 MBB

2014 11.127 0,090 0,006 0,011 MSB

2014 2.505 0,051 0,005 0,009 NAB

2014 2.498 0,056 0,006 0,010 NAV

2014 2.701 0,048 0,008 0,008 OCB

2014 1.690 0,042 0,008 0,011 PGB

2014 19.910 0,074 0,003 0,004 SCB

2014 1.775 0,012 0,020 0,022 SCV

2014 4.539 0,049 0,003 0,007 SEA

2014 1.536 0,059 0,012 0,010 SGB

2014 11.033 0,050 0,005 0,006 SHB

2014 2.153 0,011 0,008 0,008 SHI

2014 16.916 0,052 0,014 0,010 STB

2014 15.238 0,086 0,009 0,016 TCB

2014 2.528 0,029 0,006 0,008 TPB

2014 33.443 0,031 0,006 0,006 VCB

2014 6.137 0,038 0,010 0,011 VIB

164

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

2014 503 0,028 0,011 0,007 VID

2014 13.590 0,053 0,012 0,012 VPB

2014 760 0,051 0,007 0,009 VRB

2014 161 0,055 0,020 0,024 VSB

2015 4.501 0,043 0,008 0,012 ABB

2015 14.452 0,045 0,010 0,010 ACB

2015 63.970 0,042 0,011 0,008 AGR

2015 2.545 0,016 0,012 0,019 ANZ

2015 4.849 0,065 0,004 0,006 BAB

2015 55.563 0,039 0,007 0,007 BID

2015 1.896 0,053 0,004 0,007 BVB

2015 48.271 0,039 0,007 0,009 CTG

2015 4.667 0,011 0,008 0,011 EAB

2015 9.303 0,049 0,009 0,012 EIB

2015 8.869 0,056 0,009 0,014 HDB

2015 332 0,042 0,019 0,015 HLB

2015 4.172 0,011 0,016 0,013 HSB

2015 1.459 0,017 0,007 0,007 INB

2015 2.147 0,060 0,013 0,011 KLB

2015 6.718 0,043 0,006 0,010 LVP

2015 14.507 0,033 0,008 0,008 MBB

2015 10.635 0,089 0,007 0,011 MSB

2015 2.726 0,051 0,007 0,010 NAB

2015 2.785 0,045 0,006 0,008 NAV

2015 5.682 0,039 0,004 0,010 OEB

2015 1.519 0,036 0,009 0,011 PGB

2015 22.449 0,060 0,003 0,006 SCB

2015 1.594 0,011 0,023 0,027 SCV

165

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

2015 1.409 0,049 0,012 0,010 SGB

2015 12.364 0,046 0,006 0,005 SHB

2015 2.351 0,013 0,009 0,008 SHI

2015 17.627 0,035 0,010 0,008 STB

2015 15.984 0,082 0,010 0,012 TCB

2015 3.489 0,027 0,005 0,006 TPB

2015 37.296 0,026 0,006 0,006 VCB

2015 5.367 0,033 0,010 0,011 VIB

2015 512 0,024 0,010 0,007 VID

2015 20.383 0,055 0,016 0,013 VPB

2015 816 0,037 0,007 0,008 VRB

2015 82 0,114 0,040 0,048 VSB

2016 4.967 0,040 0,008 0,009 ABB

2016 17.130 0,046 0,010 0,010 ACB

2016 75.775 0,044 0,010 0,008 AGR

2016 2.587 0,018 0,013 0,020 ANZ

2016 5.713 0,065 0,004 0,005 BAB

2016 70.252 0,045 0,007 0,008 BID

2016 2.115 0,049 0,004 0,007 BVB

2016 5 0,000 0,001 0,001 CIB

2016 58.121 0,041 0,007 0,008 CTG

2016 8.956 0,048 0,009 0,008 EIB

2016 12.078 0,054 0,009 0,013 HDB

2016 313 0,035 0,016 0,014 HLB

2016 4.136 0,007 0,014 0,012 HSB

2016 1.890 0,036 0,005 0,005 INB

2016 2.429 0,057 0,012 0,010 KLB

2016 8.904 0,039 0,007 0,008 LVP

166

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

2016 17.018 0,034 0,009 0,008 MBB

2016 8.392 0,056 0,009 0,012 MSB

2016 3.425 0,054 0,008 0,011 NAB

2016 3.698 0,041 0,006 0,007 NAV

2016 4.236 0,043 0,005 0,011 OCB

2016 1.126 0,028 0,008 0,022 OEB

2016 1.573 0,038 0,009 0,008 PGB

2016 24.483 0,062 0,003 0,004 SCB

2016 1.790 0,007 0,017 0,018 SCV

2016 6.220 0,046 0,004 0,007 SEA

2016 1.492 0,049 0,014 0,010 SGB

2016 15.209 0,050 0,006 0,006 SHB

2016 2.751 0,012 0,008 0,008 SHI

2016 20.369 0,046 0,009 0,008 STB

2016 19.864 0,079 0,010 0,009 TCB

2016 5.369 0,031 0,005 0,007 TPB

2016 44.400 0,027 0,007 0,006 VCB

2016 6.042 0,029 0,011 0,009 VIB

2016 554 0,021 0,008 0,004 VID

2016 27.529 0,068 0,015 0,015 VPB

2016 839 0,045 0,008 0,009 VRB

2016 12 0,010 0,004 0,005 VSB

2017 5.926 0,043 0,009 0,010 ABB

2017 23.361 0,046 0,009 0,013 ACB

2017 89.260 0,044 0,010 0,007 AGR

2017 3.275 0,027 0,020 0,031 ANZ

2017 6.951 0,063 0,004 0,004 BAB

2017 87.028 0,046 0,007 0,006 BID

167

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

2017 2.901 0,046 0,004 0,006 BVB

2017 162 0,005 0,017 0,026 CIB

2017 71.972 0,043 0,008 0,007 CTG

2017 10.032 0,049 0,008 0,007 EIB

2017 16.135 0,055 0,011 0,011 HDB

2017 398 0,037 0,018 0,015 HLB

2017 4.481 0,003 0,012 0,010 HSB

2017 2.625 0,039 0,007 0,005 INB

2017 2.989 0,056 0,012 0,010 KLB

2017 11.998 0,044 0,009 0,012 LVP

2017 21.823 0,032 0,011 0,009 MBB

2017 9.046 0,051 0,008 0,011 MSB

2017 4.614 0,058 0,008 0,008 NAB

2017 4.686 0,054 0,006 0,009 NAV

2017 6.035 0,046 0,005 0,013 OCB

2017 1.556 0,027 0,008 0,021 OEB

2017 2.100 0,043 0,009 0,008 PGB

2017 29.144 0,060 0,003 0,004 SCB

2017 2.178 0,006 0,015 0,018 SCV

2017 7.596 0,048 0,004 0,006 SEA

2017 1.636 0,048 0,011 0,010 SGB

2017 19.895 0,054 0,005 0,005 SHB

2017 3.550 0,013 0,007 0,007 SHI

2017 25.007 0,049 0,011 0,006 STB

2017 25.127 0,081 0,010 0,008 TCB

2017 7.767 0,038 0,008 0,008 TPB

2017 53.681 0,026 0,007 0,005 VCB

2017 7.889 0,037 0,011 0,008 VIB

168

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

2017 837 0,026 0,009 0,006 VID

2017 38.313 0,081 0,018 0,014 VPB

2017 896 0,036 0,007 0,008 VRB

2017 461 0,009 0,007 0,011 WOB

2018 6.390 0,044 0,009 0,010 ABB

2018 27.823 0,046 0,010 0,011 ACB

2018 107.165 0,046 0,011 0,008 AGR

2018 1.388 0,014 0,010 0,015 ANZ

2018 7.892 0,068 0,005 0,004 BAB

2018 3.272 0,055 0,006 0,009 BAN

2018 99.934 0,047 0,007 0,006 BID

2018 3.195 0,046 0,004 0,006 BVB

2018 118 0,017 0,020 0,030 CIB

2018 81.309 0,052 0,006 0,007 CTG

2018 10.658 0,050 0,010 0,009 EIB

2018 18.635 0,052 0,011 0,010 HDB

2018 299 0,024 0,015 0,013 HLB

2018 5.522 0,004 0,011 0,009 HSB

2018 2.914 0,050 0,006 0,004 INB

2018 3.390 0,059 0,012 0,010 KLB

2018 14.069 0,059 0,009 0,010 LVP

2018 29.667 0,034 0,014 0,011 MBB

2018 10.263 0,042 0,009 0,013 MSB

2018 5.337 0,053 0,008 0,008 NAB

2018 5.785 0,065 0,010 0,015 NAV

2018 9.244 0,054 0,006 0,013 OCB

2018 1.033 0,029 0,008 0,020 OEB

2018 2.368 0,047 0,009 0,009 PGB

169

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

2018 37.031 0,067 0,004 0,006 SCB

2018 3.074 0,007 0,014 0,019 SCV

2018 9.143 0,052 0,006 0,006 SEA

2018 1.724 0,052 0,014 0,009 SGB

2018 23.864 0,061 0,006 0,005 SHB

2018 5.499 0,018 0,012 0,011 SHI

2018 30.165 0,052 0,012 0,007 STB

2018 27.764 0,087 0,010 0,009 TCB

2018 10.632 0,044 0,011 0,010 TPB

2018 65.429 0,028 0,007 0,006 VCB

2018 11.356 0,046 0,012 0,008 VIB

2018 1.083 0,031 0,010 0,006 VID

2018 46.910 0,068 0,019 0,015 VPB

2018 1.134 0,037 0,007 0,008 VRB

WOB 2018 785 0,008 0,009 0,013

2019 7.686 0,047 0,009 0,010 ABB

2019 32.349 0,050 0,010 0,012 ACB

2019 123.741 0,049 0,010 0,008 AGR

2019 2.513 0,023 0,015 0,021 ANZ

2019 9.170 0,077 0,006 0,004 BAB

2019 3.999 0,064 0,007 0,010 BAN

2019 113.360 0,050 0,007 0,005 BID

2019 3.772 0,055 0,005 0,006 BVB

2019 47 0,019 0,040 0,031 CIB

2019 90.144 0,046 0,008 0,005 CTG

2019 12.492 0,055 0,010 0,006 EIB

2019 21.208 0,056 0,011 0,011 HDB

2019 256 0,034 0,016 0,014 HLB

170

Ngân hàng Năm R w1 w2 w3

2019 5.921 0,005 0,010 0,009 HSB

2019 3.642 0,057 0,007 0,004 INB

2019 4.092 0,064 0,011 0,009 KLB

2019 16.746 0,066 0,009 0,011 LVP

2019 37.857 0,041 0,015 0,009 MBB

2019 10.596 0,043 0,009 0,008 MSB

2019 7.630 0,060 0,008 0,008 NAB

2019 5.518 0,058 0,005 0,007 NAV

2019 12.163 0,063 0,007 0,014 OCB

2019 2.791 0,051 0,010 0,014 PGB

2019 42.996 0,073 0,003 0,005 SCB

2019 4.112 0,008 0,016 0,021 SCV

2019 12.555 0,057 0,007 0,006 SEA

2019 1.790 0,048 0,013 0,009 SGB

2019 29.270 0,064 0,006 0,005 SHB

2019 6.920 0,018 0,011 0,010 SHI

2019 35.802 0,053 0,012 0,009 STB

2019 31.952 0,086 0,011 0,008 TCB

2019 15.006 0,047 0,011 0,011 TPB

2019 79.144 0,030 0,007 0,006 VCB

2019 15.799 0,051 0,012 0,006 VIB

2019 1.519 0,035 0,010 0,007 VID

2019 55.800 0,073 0,019 0,014 VPB

2019 1.243 0,038 0,007 0,008 VRB

WOB 2019 1.243 0,008 0,008 0,012

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu

171

Phụ lục 2: Dữ liệu đầu vào, đầu ra theo DEA

Ngân hàng Năm Y2 X1 Y1 X2 X3

151 957 2009 1647 143 208 ABB

2098 6813 2009 9614 851 891 ACB

43247 5594 31757 4908 4558 2009 AGR

2009 1121 42 823 63 94 BAB

2009 271 27 139 41 31 BAN

21210 3240 14235 2709 2539 2009 BID

188 33 47 2009 352 2 BVB

10291 3604 1616 2009 18430 861 CTG

2009 3325 557 2218 281 449 EAB

2009 4344 602 2369 459 143 EIB

2009 1039 259 804 92 201 HDB

2009 1109 237 452 111 212 LVP

2009 4050 2945 2212 350 434 MBB

2009 4042 481 2763 248 261 MSB

2009 696 15 493 78 52 NAB

2009 1251 186 964 96 105 NAV

2009 1189 62 715 123 103 OCB

2009 1750 89 1300 78 120 OEB

2009 836 138 542 74 84 PGB

2009 4344 247 3511 223 246 SCB

2009 1624 29 923 83 178 SEA

2009 1206 80 694 111 118 SGB

2009 1662 221 1019 143 199 SHB

2009 7138 1888 4835 747 911 STB

2009 6811 1233 6811 594 647 TCB

2009 496 92 280 46 78 TPB

172

Ngân hàng Năm Y1 Y2 X2 X3 X1

1984 1629 15294 2778 2009 8795 VCB

3722 521 2009 2587 406 461 VIB

2164 150 2009 1391 208 263 VPB

3280 137 2010 2097 249 342 ABB

14960 1360 10797 2010 971 1212 ACB

55140 5273 38281 6753 2010 5666 AGR

570 12 379 56 2010 53 BAN

29782 2231 20591 3076 2886 2010 BID

921 69 633 62 86 2010 BVB

31919 2606 19830 4141 3054 2010 CTG

454 4509 2010 3135 353 579 EAB

401 7545 2010 4662 544 483 EIB

164 2353 2010 1831 162 323 HDB

104 2489 2010 1265 167 344 LVP

5527 8766 2010 5247 567 687 MBB

799 8246 2010 6326 418 506 MSB

134 1072 2010 810 92 79 NAB

36 1715 2010 1224 122 153 NAV

74 1684 2010 1055 137 144 OCB

-42 4203 2010 2961 148 217 OEB

148 1467 2010 950 130 153 PGB

1056 5377 2010 4916 350 238 SCB

312 3557 2010 2433 150 290 SEA

639 1596 2010 1024 161 114 SGB

273 3737 2010 2521 280 400 SHB

1118 2010 7911 11802 1022 1160 STB

2010 10921 1459 10921 755 1012 TCB

2010 1219 240 1006 70 127 TPB

173

Ngân hàng Năm Y1 Y2 X1 X2 X3

20588 3261 12392 2603 2119 VCB 2010

VIB 2010 659 6822 420 4727 532

VPB 2010 334 3814 264 2737 240

ABB 2011 475 5053 -35 3224 359

ACB 2011 1777 25461 1243 18853 1574

AGR 2011 7481 77104 4734 50496 9787

BAB 2011 263 3986 -8 3374 118

BAN 2011 121 1454 159 1032 90

BID 2011 44557 2743 31918 3775 3821

BVB 2011 1684 71 1317 92 148

CTG 2011 55775 2256 35727 4975 4270

EAB 2011 666 4882 630 380 7349

EIB 2011 898 12252 1051 913 17550

HDB 2011 594 -62 4032 267 5341

KLB 2011 205 34 1476 149 2357

LVP 2011 617 83 3135 363 5193

MBB 2011 1169 8598 824 13821 8813

MSB 2011 677 670 12521 578 14079

NAB 2011 115 114 1459 130 1933

NAV 2011 201 -53 1951 194 2691

OCB 2011 216 6 2231 211 3130

OEB 2011 412 -46 4834 203 6428

PGB 2011 252 73 1721 201 2818

SEA 2011 356 -91 6598 221 7448

SGB 2011 152 97 1599 183 2441

SHB 2011 615 332 5884 511 7781

STB 2011 17864 1171 12022 1945 1820

TCB 2011 19901 1199 19901 1132 1346

174

Ngân hàng Năm Y1 Y2 X1 X2 X3

2011 2878 -396 2451 107 1226 TPB

2011 33355 3063 20933 3189 4128 VCB

2011 11835 -223 8101 784 913 VIB

2011 9540 7495 479 688 626 VPB

2012 4650 2981 93 423 654 ABB

2012 22269 -940 15398 1885 2482 ACB

2012 72510 5014 47118 10114 6427 AGR

2012 4802 64 4116 202 394 BAB

2012 2217 642 1748 147 651 BAN

2012 46310 3598 33103 3798 3464 BID

2012 1515 32 1118 92 158 BVB

2012 50661 3543 32241 4989 4592 CTG

2012 7458 4963 572 802 289 EAB

2012 16932 12041 1119 1464 798 EIB

2012 5195 702 4345 302 826 HDB

2012 2723 29 1644 188 380 KLB

2012 6341 -75 3887 379 725 LVP

2012 15438 972 8836 1427 1414 MBB

2012 11927 659 9917 814 1041 MSB

2012 2040 190 1592 135 180 NAB

2012 2609 12 1877 245 408 NAV

2012 3042 -119 1857 241 269 OCB

2012 6404 -197 4784 256 439 OEB

2012 2257 125 1276 221 340 PGB

2012 17317 30 14121 693 1673 SCB

2012 8441 4 7283 287 654 SEA

2012 2168 75 1202 210 173 SGB

2012 9951 1096 8076 732 940 SHB

175

Ngân hàng Năm Y2 X1 Y1 X2 X3

2012 672 10372 16870 2101 2377 STB

2012 792 17600 17600 1355 2465 TCB

2012 232 1106 1414 125 231 TPB

31747 3818 20793 3354 2794 2012 VCB

2012 264 5722 8711 825 991 VIB

2012 173 7374 10341 798 1027 VPB

2013 342 2418 4106 405 679 ABB

2013 1308 10819 15205 1554 2250 ACB

2013 4976 38316 58977 8124 7058 AGR

2013 60 3764 5001 231 455 BAB

2013 84 1263 1743 172 230 BAN

42930 5485 28980 4027 3766 2013 BID

1171 55 690 106 172 2013 BVB

44281 3797 26004 5005 5341 2013 CTG

2013 305 4350 6578 702 856 EAB

2013 478 8166 10902 944 1306 EIB

2013 1131 4575 4900 354 670 HDB

2013 11 1355 2389 211 378 KLB

2013 -129 3856 6127 536 658 LVP

2013 1035 7332 13456 1268 1479 MBB

2013 1757 7175 8789 590 1376 MSB

2013 484 1179 1580 151 397 NAB

2013 88 1548 2144 205 430 NAV

2013 -25 1476 2733 287 323 OCB

2013 128 4080 5501 326 581 OEB

2013 184 1072 1614 186 332 PGB

2013 589 14864 16846 628 1204 SCB

2013 65 3944 4806 216 588 SEA

176

Năm Y1 Y2 X1 X3 X2 Ngân hàng

2013 1641 102 955 186 218 SGB

2013 9175 293 7071 1114 758 SHB

2013 16294 880 9667 1861 2246 STB

2013 13281 1619 13281 2294 1386 TCB

2013 1667 295 1069 238 192 TPB

2013 28299 4256 17516 3308 3029 VCB

2013 4790 670 712 946 2854 VIB

2013 11125 1012 1157 1692 7043 VPB

2014 704 2633 4103 240 452 ABB

2014 2180 8937 13703 1348 1741 ACB

2014 7290 4905 36197 57616 8142 AGR

2014 377 3476 4569 84 199 BAB

2014 296 1169 1694 205 202 BAN

2014 43984 4511 27140 4920 3986 BID

2014 1617 109 1236 111 181 BVB

2014 41357 5367 23495 5058 7093 CTG

2014 903 4109 5592 634 622 EAB

2014 1524 5854 8564 676 945 EIB

2014 1117 4669 6298 1307 740 HDB

2014 277 1301 2095 17 267 KLB

2014 936 3872 6163 -35 561 LVP

2014 1618 6609 13149 1540 1497 MBB

2014 1110 7963 9136 1991 585 MSB

2014 323 1696 2378 127 182 NAB

2014 358 1854 2454 43 226 NAV

2014 332 1457 2533 169 321 OCB

2014 295 923 1580 110 202 PGB

2014 930 18763 1147 16718 826 SCB

177

Năm Y1 Y2 X1 X2 X3 Ngân hàng

2014 4169 370 3445 213 577 SEA

2014 1392 144 716 186 159 SGB

2014 10313 721 7587 883 930 SHB

2014 15196 1720 8631 2577 1914 STB

2014 12932 2306 12932 1627 2782 TCB

2014 2332 197 1352 284 410 TPB

28222 5220 16214 3481 3524 2014 VCB

2014 4876 1261 2583 843 876 VIB

2014 12404 1186 7113 1925 1960 VPB

2015 4089 412 2442 538 747 ABB

2015 14082 370 8198 1999 2056 ACB

2015 57571 6400 32918 9196 7297 AGR

2015 4738 111 3654 240 356 BAB

2015 49063 6500 29690 6256 6000 BID

2015 1803 93 1329 130 210 BVB

2015 42472 5799 23633 5492 7133 CTG

2015 4376 786 291 565 820 EAB

2015 8601 5203 702 1149 1452 EIB

2015 7922 4678 947 1008 1461 HDB

2015 2110 1287 37 317 266 KLB

2015 6969 4075 -251 680 1039 LVP

2015 13538 6219 969 1661 1788 MBB

2015 9192 7605 1443 777 1194 MSB

2015 2598 1618 128 238 365 NAB

2015 2751 1988 34 279 406 NAV

2015 5501 4080 181 256 652 OEB

2015 1413 758 106 223 283 PGB

2015 666 21783 17274 983 1812 SCB

178

Năm Y1 Y2 X1 X2 X3 Ngân hàng

2015 1313 96 691 214 182 SGB

2015 11992 372 8296 1217 992 SHB

2015 15893 1734 9318 2858 2313 STB

2015 13374 2610 13374 1898 2270 TCB

2015 3321 167 1918 345 468 TPB

2015 31361 5936 15908 4284 4258 VCB

2015 4794 573 868 905 2450 VIB

2015 18759 1624 3184 2591 8405 VPB

2016 2663 478 616 700 4489 ABB

2016 9556 682 2309 2380 16448 ACB

2016 7608 39830 10494 8431 68168 AGR

2016 75 4304 336 382 5638 BAB

2016 62559 7694 39166 7429 8006 BID

2016 2003 112 1388 151 244 BVB

2016 52890 5232 30586 6945 7152 CTG

2016 1173 1085 645 5228 8311 EIB

2016 1319 1986 756 6643 11321 HDB

2016 375 318 135 1508 2294 KLB

2016 1023 1157 -4 4884 8908 LVP

2016 2222 2050 1465 7574 15552 MBB

2016 813 1154 2045 4095 6348 MSB

2016 324 476 214 2063 3211 NAB

2016 405 474 137 2608 3561 NAV

2016 324 730 196 2380 4041 OCB

2016 197 507 20 1718 1106 OEB

2016 212 210 83 795 1491 PGB

2016 23370 1113 20435 1135 1322 SCB

2016 6150 70 4307 416 704 SEA

179

Năm Y1 Y2 X1 X2 X3 Ngân hàng

2016 1370 122 738 258 187 SGB

2016 14569 640 10393 1394 1342 SHB

2016 17868 2500 13848 3111 2578 STB

2016 15736 4128 15736 2316 2230 TCB

2016 5174 196 3053 583 756 TPB

2016 37718 6682 19185 5357 4958 VCB

2016 5292 751 2666 1118 978 VIB

2016 25631 1898 10463 3431 3419 VPB

2017 5390 536 3208 733 882 ABB

2017 20320 3042 11862 2669 3609 ACB

2017 79922 9338 46245 11507 8475 AGR

2017 6812 139 5154 367 390 BAB

2017 78629 8400 47673 8500 7656 BID

2017 2733 167 1852 209 291 BVB

2017 65277 6695 38204 8282 8026 CTG

2017 8951 1082 6283 1261 996 EIB

2017 14959 1176 8612 2003 2092 HDB

2017 2909 80 1867 440 382 KLB

2017 11510 488 6283 1506 1919 LVP

2017 19876 1947 8657 3411 2742 MBB

2017 6123 2922 4521 943 1272 MSB

2017 3939 675 2753 433 433 NAB

2017 4437 248 3320 422 679 NAV

2017 5613 423 3212 418 1128 OCB

2017 1284 272 1683 186 479 OEB

2017 1863 237 1079 251 229 PGB

2017 26641 2503 24749 1395 1953 SCB

2017 7371 225 5399 548 722 SEA

180

Năm Y1 Y2 X1 X2 X3 Ngân hàng

2017 1503 132 847 232 204 SGB

2017 18220 1675 13424 1566 1537 SHB

2017 21534 3473 16256 4109 2237 STB

2017 17595 7533 17595 2595 2223 TCB

2017 7325 443 4152 962 986 TPB

2017 46159 7523 24221 6733 5389 VCB

2017 7253 637 3797 1324 1015 VIB

2017 34133 4180 13519 5060 3856 VPB

2018 5478 912 3440 795 913 ABB

24015 3808 13652 3221 3629 2018 ACB

94071 13095 53194 14530 10127 2018 AGR

2018 7588 304 5889 496 390 BAB

2018 3125 147 2325 285 419 BAN

89839 10096 55118 8778 7994 2018 BID

2018 2806 389 2174 222 354 BVB

2018 74176 7134 51658 7519 7762 CTG

2018 9933 724 6727 1507 1398 EIB

2018 16797 1838 9151 2377 2116 HDB

2018 3172 218 2197 502 435 KLB

2018 13856 213 8841 1620 1777 LVP

2018 4843 10241 24824 4968 3861 MBB

2018 7511 2751 4609 1198 1795 MSB

2018 5247 91 3540 583 583 NAB

2018 4739 1046 3758 721 1082 NAV

2018 7657 1587 4221 623 1266 OCB

2018 1302 -270 1868 184 473 OEB

2018 2003 365 1155 274 261 PGB

2018 32685 4346 29778 1898 2998 SCB

181

Năm Y1 Y2 X1 X2 X3 Ngân hàng

2018 8659 484 6322 791 833 SEA

2018 1522 202 862 287 180 SGB

2018 22641 1223 17085 1836 1495 SHB

2018 26296 3870 18662 4832 3024 STB

2018 21150 6614 21150 3240 2887 TCB

2018 9374 1258 4996 1510 1346 TPB

2018 55864 9565 27455 7678 6215 VCB

2018 10086 1270 5260 1639 1061 VIB

2018 40280 6630 15579 6021 4866 VPB

2019 6526 1160 4048 878 1006 ABB

28318 4031 16205 3763 2019 4590 ACB

2019 106468 17274 63807 13941 11333 AGR

2019 8936 234 6970 631 480 BAB

2019 3799 199 2867 350 514 BAN

2019 100747 12614 64769 9722 8193 BID

2019 3347 425 2630 301 368 BVB

2019 82743 7402 49544 9435 6781 CTG

2019 1186 8085 11306 1656 1054 EIB

2019 1590 9872 19618 2616 2491 HDB

2019 195 2890 3898 577 472 KLB

2019 487 10199 16260 1865 2151 LVP

2019 31197 6661 13197 6064 3709 MBB

2019 2001 5533 8595 1454 1200 MSB

2019 509 4935 7121 795 783 NAB

2019 226 4133 5291 416 590 NAV

2019 2525 5537 9638 795 1675 OCB

2019 533 1403 2258 309 444 PGB

2019 39582 3415 35553 1756 3102 SCB

182

Ngân hàng Năm Y1 Y2 X1 X2 X3

2019 10208 2347 7314 1035 913 SEA

2019 1640 150 907 291 213 SGB

2019 27683 1588 19852 2305 1678 SHB

2019 30477 5325 21296 5465 3865 STB

2019 25016 6936 25016 4262 3176 TCB

2019 11851 3155 6217 1817 1806 TPB

2019 67724 11420 33147 8669 7507 VCB

2019 13861 1938 7648 2276 1162 VIB

2019 49875 5926 19204 7327 5286 VPB

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu.

183

Phụ lục 3: Hiệu quả kỹ thuật của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009 - 2019

Ngân hàng 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

ABB 0,89 0,91 0,97 0,91 0,96 0,90 0,82 0,88 0,85 0,81 0,87

ACB 1,00 1,00 1,00 0,96 0,86 0,84 0,86 0,84 0,94 0,88 0,88

AGR 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

BAB 0,95 - 1,00 0,97 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

BAN 1,00 1,00 1,00 1,00 0,90 0,92 - - - 0,95 0,98

BID 0,96 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

BVB 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

CTG 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,97 0,92 1,00

EAB 0,88 0,82 0,94 0,95 0,85 0,84 1,00 - - - -

EIB 1,00 1,00 1,00 1,00 0,86 0,85 0,79 0,87 0,86 0,77 0,85

184

Ngân hàng 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

HDB 0,79 0,79 0,92 1,00 1,00 0,93 0,86 0,91 0,88 0,89 0,93

KLB - - 1,00 1,00 1,00 0,89 0,94 0,86 0,85 0,82 0,82

LVP 1,00 1,00 1,00 1,00 0,97 0,96 0,87 0,95 0,88 0,88 0,89

MBB 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,96 0,92 1,00 1,00

MSB 1,00 1,00 1,00 0,93 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,89

NAB 0,93 0,96 1,00 1,00 1,00 0,97 0,92 0,93 1,00 0,91 0,90

NAV 0,88 0,89 0,91 0,82 0,85 0,87 0,82 0,84 0,84 0,71 0,99

OCB 0,90 0,98 0,94 0,98 1,00 0,92 - 1,00 1,00 1,00 1,00

OEB 1,00 1,00 1,00 1,00 0,95 - 1,00 0,79 1,00 1,00 -

PGB 0,91 0,92 1,00 1,00 0,92 0,94 0,98 1,00 1,00 1,00 1,00

SCB 1,00 1,00 - 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

185

Ngân hàng 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

SEA 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 - 1,00 0,93 0,91 1,00

SGB 0,93 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

SHB 0,87 0,87 0,88 1,00 0,86 0,94 1,00 1,00 0,98 1,00 1,00

STB 0,93 0,93 0,93 0,94 0,95 0,93 0,87 0,78 0,94 0,85 0,78

TCB 0,88 0,86 0,97 0,77 0,72 0,71 0,89 1,00 1,00 1,00 1,00

TPB 0,96 1,00 0,99 1,00 1,00 0,94 0,91 0,92 0,89 0,85 1,00

VCB 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

VIB 0,79 0,85 0,95 0,89 1,00 1,00 0,80 0,98 0,83 0,97 1,00

VPB 0,83 0,88 0,87 0,91 0,90 0,88 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu bằng phần mềm STATA.

186

Phụ lục 4: ROA của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009 - 2019

Ngân hàng 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

ABB 0,016 0,017 0,010 0,011 0,009 0,002 0,002 0,004 0,007 0,010 0,012

ACB 0,017 0,015 0,015 0,006 0,006 0,007 0,007 0,007 0,009 0,019 0,020

AGR 0,006 0,004 0,009 0,007 0,004 0,003 0,004 0,004 0,004 0,006 0,010

BAB 0,013 - 0,008 0,001 0,005 0,006 0,007 0,008 0,008 0,009 0,009

BAN 0,022 0,009 0,021 0,013 0,006 0,008 - - - 0,003 0,003

BID 0,012 0,013 0,010 0,008 0,010 0,010 0,009 0,008 0,007 0,007 0,007

BVB 0,011 0,013 0,012 0,009 0,008 0,006 0,004 0,003 0,003 0,002 0,002

CTG 0,014 0,013 0,018 0,016 0,013 0,011 0,009 0,009 0,008 0,006 0,009

EAB 0,024 0,024 0,031 0,015 0,006 0,000 -0,016 - - - -

187

Ngân hàng 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

EIB 0,023 0,018 0,022 0,017 0,005 0,000 0,000 0,003 0,007 0,005 0,007

HDB 0,013 0,011 0,013 0,008 0,003 0,006 0,007 0,008 0,013 0,019 0,022

KLB - - 0,007 0,006 0,018 0,010 0,008 0,005 0,007 0,007 0,002

LVP 0,031 0,022 0,019 0,015 0,008 0,005 0,004 0,010 0,011 0,007 0,010

MBB 0,023 0,021 0,019 0,018 0,017 0,016 0,015 0,014 0,015 0,021 0,024

MSB 0,016 0,013 0,009 0,002 0,004 0,002 0,002 0,002 0,001 0,008 0,008

NAB 0,007 0,013 0,017 0,015 0,006 0,007 0,007 0,001 0,006 0,010 0,010

NAV 0,010 0,010 0,010 0,000 0,001 0,000 0,000 0,000 0,000 0,001 0,001

OCB 0,021 0,020 0,016 0,011 0,010 0,007 - 0,008 0,012 0,022 0,027

OEB 0,009 0,013 0,010 0,005 0,003 - 0,003 0,003 -0,030 -0,039 -

PGB 0,022 0,018 0,034 0,017 0,002 0,007 0,002 0,006 0,003 0,005 0,003

188

Ngân hàng 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

SCB 0,008 0,007 - 0,001 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

SEA 0,020 0,015 0,002 0,001 0,003 0,001 - 0,001 0,003 0,004 0,009

SGB 0,023 0,052 0,026 0,026 0,016 0,015 0,003 0,009 0,003 0,003 0,008

SHB 0,015 0,013 0,014 0,016 0,007 0,006 0,005 0,005 0,007 0,006 0,008

STB 0,021 0,017 0,020 0,009 0,018 0,015 0,003 0,000 0,004 0,006 0,007

TCB 0,024 0,018 0,023 0,007 0,006 0,008 0,011 0,017 0,030 0,033 0,033

TPB 0,015 0,010 -0,055 0,008 0,012 0,010 0,008 0,007 0,010 0,017 0,024

VCB 0,020 0,018 0,016 0,014 0,012 0,010 0,010 0,011 0,011 0,017 0,019

VIB 0,011 0,011 0,009 0,011 0,001 0,008 0,008 0,007 0,011 0,020 0,022

VPB 0,014 0,011 0,013 0,008 0,011 0,010 0,016 0,022 0,029 0,028 0,027

Nguồn: Tác giả tính toán từ mẫu dữ liệu nghiên cứu.

189

Phu lục 5: Xếp hạng chỉ số phát triển tài chính các nước tham gia CPTPP năm 2019

Nhật New Việt Chỉ số Singapore Canada Úc Malaysia Chile Brunei Mexico Peru Bản Zealand Nam

Hệ thống tài 2/141 12/141 28/141 9/141 30/141 15/141 22/141 88/141 64/141 60/141 67/141 chính

- Độ sâu tài chính 2/141 6/141 30/141 11/141 32/141 15/141 22/141 102/141 73/141 52/141 69/141

+ Tín dụng khu 18/141 7/141 9/141 4/141 35/141 19/141 24/141 84/141 92/141 20/141 82/141 vực tư nhân

+ Tài chính cho

doanh nghiệp vừa 6/141 13/141 11/141 27/141 17/141 8/141 47/141 60/141 85/141 97/141 95/141

và nhỏ

+ Vốn đầu tư mạo 6/141 17/141 18/141 27/141 38/141 9/141 35/141 64/141 58/141 61/141 73/141 hiểm

+ Vốn hóa thị 4/141 11/141 44/141 9/141 61/141 8/141 20/141 125/141 56/141 54/141 49/141 trường %GDP

190

Nhật New Việt Chỉ số Singapore Canada Úc Malaysia Chile Brunei Mexico Peru Bản Zealand Nam

+ Doanh số phí

bảo hiểm theo 14/141 8/141 42/141 19/141 32/141 33/141 30/141 103/141 62/141 81/141 70/141

GDP

- Độ ổn định tài 3/141 70/141 9/141 13/141 11/141 28/141 8/141 73/141 30/141 101/141 51/141 chính

+ Chỉ số lành

mạnh tài chính của 2/141 33/141 9/141 6/141 20/141 41/141 4/141 70/141 32/141 114/141 43/141

ngân hàng

+ Tỷ lệ nợ xấu 17/141 15/141 4/141 2/141 39/141 19/141 31/141 63/141 35/141 27/141 73/141

+ Khoảng trống tín 101/141 138/141 1/141 120/141 1/141 1/141 1/141 126/141 1/141 113/141 1/141 dụng

+ Vốn tự có/Tài

sản có rủi ro trung 81/141 90/141 119/141 111/141 57/141 78/141 128/141 33/141 101/141 133/141 107/141

bình

Nguồn: Diễn đàn Kinh tế Thế giới.

Luận án Tiến sĩ Kinh tế: Ảnh hưởng của thâm nhập ngân hàng nước ngoài đến cạnh tranh và hiệu quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam

NGUYỄN THANH PHONG

NGUYỄN THANH PHONG

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã số: 9340201

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS. PHẠM VĂN NĂNG

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

TÓM TẮT

ABSTRACT

CHƯƠNG 1

GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

w1x1 + w2x2 = k1

S

C

B

VRS

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Kiểm tra tính dừng của sai phân bậc 1

Hồi quy PLS, FEM, REM

Không Kiểm định quan hệ đồng tích hợp

Hình 3.1: Quy trình phân tích dữ liệu bảng

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok