Giới thiệu

Kỷ luật thị trường (KLTT) là một trong những hoạt động giám sát ngân hàng được thực hiện chính bởi các bên tham gia thị trường (các cá nhân, tổ chức gửi tiền hoặc đầu tư vốn vào ngân hàng và công chúng). Đây là 1 trong 3 nhân tố cấu thành nên hệ thống giám sát ngân hàng của một quốc gia, bên cạnh các cơ quan quản lý, cơ quan giám sát của Nhà nước và cơ chế kiểm soát nội bộ của chính các tổ chức tín dụng.

Đồng thời, KLTT được xem là 1 trong 3 trụ cột chính của bộ khung Hiệp ước vốn Basel II (gọi tắt là Basel II). Vì tác động trực tiếp đến chấp nhận rủi ro của hệ thống ngân hàng nên KLTT cũng tác động đến hiệu quả của hệ thống ngân hàng nói chung (Ghosh và Das, 2003; Uchida và Satake, 2009; Hou và cộng sự, 2014).

Nghiên cứu về tác động của KLTT đến hiệu quả tài chính ở các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam có ý nghĩa thực tiễn rất cao vì kết quả nghiên cứu có thể góp phần cho việc hoạch định quản lý và điều hành hệ thống ngân hàng phát triển lành mạnh, an toàn và hiệu quả hơn.

Khung lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Khung lý thuyết

Khái niệm kỷ luật thị trường

KLTT được xây dựng trên cơ sở giả thiết rằng: Ngân hàng có lãi suất cao thường có rủi ro cao. KLTT áp đặt những điều kiện và giới hạn về mức độ chấp nhận rủi ro của các ngân hàng buộc các ngân hàng phải có trách nhiệm và nghiêm túc trong hoạt động quản trị rủi ro.

Theo Berger (1991), KLTT có thể được mô tả như là một tình huống trong đó người gửi tiền yêu cầu lãi suất cao hơn hoặc rút tiền gửi.

Vai trò của kỷ luật thị trường

Việc nâng cao KLTT trong lĩnh vực ngân hàng của một quốc gia có thể đem lại một số lợi ích như sau:

Thứ nhất, bằng cách trừng phạt việc lấy rủi ro quá mức của các ngân hàng, tăng KLTT có thể làm giảm mức độ chấp nhận rủi ro, đặc biệt là rủi ro đạo đức của các NHTM.

Thứ hai, KLTT có thể cải thiện hiệu quả của các ngân hàng bằng cách áp lực một số ngân hàng tương đối không hiệu quả để trở nên hiệu quả hơn hoặc rời khỏi ngành (Berger, 1991). Qua đó, KLTT có thể lành mạnh hóa và nâng cao hiệu quả của hệ thống ngân hàng, đặc biệt là những ngân hàng có hoạt động kém hiệu quả.

Thứ ba, một số bằng chứng thực nghiệm của các nghiên cứu trước đã chỉ ra rằng các thị trường đưa ra tín hiệu về bảng xếp hạng tín dụng của các công ty tài chính, kết hợp với thông tin bên trong có được bằng các quy trình giám sát, có thể làm tăng hiệu quả của quá trình giám sát tổng thể (Flannery, 1998).

Thứ tư, KLTT có thể bổ sung các đánh giá giám sát truyền thống để phân biệt các ngân hàng, do đó, có thể giảm chi phí xã hội chung của giám sát ngân hàng (Flannery, 2001).

Tổng quan các nghiên cứu trước

Nghiên cứu của Ghosh và Das (2003) cho thấy, KLTT cũng là yếu tố tác động đến hiệu quả ngân hàng (HQNH). Cụ thể, người gửi tiền, nhà đầu tư chính vào ngân hàng, đóng vai trò quan trọng trong việc kỷ luật quản lý ngân hàng.

Nghiên cứu của Uchida và Satake (2009) cũng cho thấy, KLTT là yếu tố tác động đến HQNH. Đồng thời, KLTT đóng vai trò như một cơ chế để đảm bảo sự lành mạnh của hệ thống ngân hàng. Bên cạnh đó, Iršová (2009) cho rằng, hiệu quả hoạt động của ngân hàng tạo ra sự phát triển bền vững, tăng trưởng kinh tế và phúc lợi cho xã hội. Kết luận này củng cố thêm quan điểm của McKinley và Banaian (2005) khi cho rằng HQNH giúp giảm thiểu chi phí và tối đa hóa lợi nhuận.

Vì KLTT có thể cải thiện HQNH bằng cách tạo áp lực để một số ngân hàng tương đối không hiệu quả trở nên hiệu quả hơn hoặc rời khỏi ngành (Berger, 1991). Ví dụ, cho thấy thông tin thị trường có thể cải thiện hai tính năng của quy trình tổng thể (i) cho phép họ xác định các vấn đề về việc kịp thời hơn và (ii) cung cấp cho họ một minh chứng để thực hiện hành động nhanh hơn. Cuối cùng, KLTT có thể bổ sung các đánh giá giám sát truyền thống để phân biệt các ngân hàng ‘tốt’ từ ‘xấu’ và do đó, giảm chi phí xã hội chung của giám sát ngân hàng (Flannery, 2001).

Việc các ngân hàng được niêm yết chịu áp lực lớn hơn từ các cơ chế giám sát tăng thêm (như từ các cơ quan quản lý, các đơn vị phân tích và đầu tư...) giúp giảm các hành vi mạo hiểm của nhà quản lý, từ đó giảm rủi ro cho ngân hàng. Nhưng bù lại, các ngân hàng niêm yết sẽ có khả năng huy động vốn cao hơn từ thị trường chứng khoán (Bliss và Flannery, 2002). Các tác giả Bliss và Flannery (2002) cũng cho rằng các ngân hàng niêm yết lại có lợi thế trong việc tiếp cận thị trường vốn với mức chi phí thấp hơn so với các ngân hàng không niêm yết. Đây là cơ sở giúp gia tăng hiệu quả tài chính cho NHTM.

Kết quả nghiên cứu của tác giả Uchida và Satake (2009) cũng cho rằng việc niêm yết thị trường chứng khoán sẽ làm giảm chi phí phi hiệu quả. Kết quả nghiên cứu của Luo và cộng sự (2011) cũng cho kết quả tương tự khi đánh giá hiệu quả của việc niêm yết cổ phiếu đối với hiệu quả của các NHTM Trung Quốc.

Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính của 30 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009-2022.

Mô hình

Mô hình được xây dựng trên cơ mô hình đa biến của Uchida và Satake (2009); Hou và cộng sự ( 2014) để đánh giá tác động của KLTT đến hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam. Cụ thể mô hình như sau:

HQNHi,t = β0 + β1LISTEDit + β2CDRit + β3DEPOSITRit + β4SIZEit + β5 STATEXit + β6OEit+ β7DIVit+ β8GDPit+ β9INFit + εit (1)

Trong đó: i: ngân hàng thứ I; t: thời điểm; là phần dư trong mô hình.

Các biến phụ thuộc

HQNH i, t : đại diện cho hiệu quả tài chính ngân hàng của ngân hàng i tại thời điểm t. HQNH gồm các biến:

- Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) (Dietrich và Wanzenried, 2011).

- Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE)

ROE thể hiện hiệu quả của việc sử dụng vốn cổ đông và hiệu quả hoạt động ngân hàng.

Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên hay biên lãi ròng (NIM):

NIM thường được xem là đại diện cho hiệu quả kinh doanh cốt lõi thông qua hai chức năng cơ bản của ngân hàng là huy động vốn và cho vay.

Các biến độc lập

KLTT được đo lường bằng các biến: LISTED (ngân hàng được niêm yết); CDR (tỷ lệ chứng chỉ tiền gửi đang lưu hành trên tổng tài sản); DEPOSITR (tỷ lệ tiền gửi hiện hành trên tổng tài sản). Cụ thể:

LISTED: Biến giả, lấy giá trị 1 nếu là NHTM được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX); 0 cho trường hợp không niêm yết (Bliss và Flannery, 2002).

CDR: Tỉ lệ chứng chỉ tiền gửi đang lưu hành trên Tổng tài sản (Nier và Bauman, 2006; Hoang và cộng sự, 2014).

DEPOSITR: Tỉ lệ dư nợ tiền gửi hiện hành trên Tổng tài sản (Nier và Bauman, 2006; Hoàng và ctg, 2014).

SIZE (quy mô ngân hàng): Được tính bằng tổng tài sản (Konishi và Yasuda, 2004; Haq và Heaney, 2012).

STATE (sở hữu nhà nước): Biến giả, lấy giá trị 1 nếu là NHTM thuộc sở hữu nhà nước trên 50% và giá trị 0 cho trường hợp thuộc sở hữu nhà nước dưới 50% (T. T. T. Nguyen, 2017).

OE (chi phí hoạt động ngân hàng): Được tính bằng tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản (Iordelisi, Marques-Ibanez, and Molyneux, 2011).

DIV (đa dạng hóa thu nhập): Được tính bằng tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản (Baele và cộng sự, 2007; Srairi, 2013).

GDP: Tổng sản phẩm quốc nội (Hoang và cộng sự, 2014).

INF: Tỷ lệ lạm phát hàng năm, đo bằng chỉ số giá tiêu dùng CPI hằng năm (Hoang và cộng sự, 2014).

Các bước ước lượng sử dụng trong bài nghiên cứu

Tác giả thực hiện quá trình phân tích và xử lý số liệu chủ yếu trên phần mềm Excel và STATA. Cụ thể quy trình nghiên cứu và xử lý số liệu theo 6 bước như sau:

Bước 1: Thống kê mô tả, phân tích tương quan và thực hiện mô hình hồi quy tuyến tính thông thường (mô hình OLS hay còn gọi là mô hình POOL).

Bước 2: Kiểm tra đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan của mô hình OLS – POOL theo kết quả bước 1.

Bước 3: Hồi quy tuyến tính theo mô hình FEM (tác động ngẫu nhiên) và REM (tác động cố định).

Bước 4: Dùng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM hoặc REM.

Bước 5: Kiểm tra phương sai thay đổi, tự tương quan của mô hình FEM/REM theo kết quả bước.

Bước 6: Sử dụng mô hình GLS.

Kết quả và thảo luận

Bảng 1 trình bày thống kê mô tả của toàn bộ các biến sử dụng trong tất cả mô hình nghiên cứu. Quan sát cho nhóm các biến thể hiện hiệu quả tài chính của NHTM là ROA, ROE và NIM. Hai biến NIM và ROE có giá trị trung bình tương đối cao và dương, lần lượt ở mức 2,61% và 9,44%, cho thấy các NHTM trong mẫu hoạt động tương đối ổn định, khả năng sinh lợi bình quân tốt cho trung bình toàn ngành.

Kết quả bảng 2 cho thấy, không có hệ số tương quan nào giữa các biến độc lập với nhau lớn hơn 0.8, vì vậy không có đa cộng tuyến nghiêm trọng làm ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.