Nâng cao chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ tại các ngân hàng thương mại việt nam

NGUYỄN VĂN NHẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN DỤNG ĐỐI VỚI NGÀNH CÔNG NGHIỆP HỖ TRỢ TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Chuyên ngành: Tài chính Ngân hàng Mã số: 9.34.02.01 NGUYỄN VĂN NHẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN DỤNG ĐỐI VỚI NGÀNH CÔNG NGHIỆP HỖ TRỢ TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Chuyên ngành: Tài chính Ngân hàng Mã số: 9.34.02.01 Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Hoàng Thị Thanh Hằng CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1. Nguyễn Văn Nhật (2020), Tín dụng ngân hàng đối với phát triển ngành Công nghiệp hỗ trợ Việt Nam, Tạp chí Tài chính, số tháng 32020, trang 63 66. 2. Nguyễn Văn Nhật (2020), Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng đối với ngành Công nghiệp hỗ trợ tại các NHTM Việt Nam, Tạp chí Kinh tế và dự báo, số tháng 42020, trang 8 12. 3. Nguyễn Văn Nhật (2021), Ngành Công nghiệp hỗ trợ Việt Nam trong bối cảnh Covid19, Tạp chí Kinh tế và dự báo, số tháng 62021. CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1. Tính cấp thiết của đề tài Hoạt động tín dụng của ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc cung ứng vốn cho nền kinh tế nói chung và cho doanh nghiệp Công nghiệp hỗ trợ (CNHT) nói riêng. Đây là hoạt động mang lại thu nhập chính cho ngân hàng nhưng chứa đựng nhiều rủi ro. Vì vậy, ngân hàng cần có các giải pháp cụ thể nhằm hạn chế các rủi ro trong hoạt động tín dụng, từ đó từng bước nâng cao chất lượng tín dụng của ngân hàng. Giai đoạn 2011 2020, Chính phủ đã chú trọng vào việc phát triển ngành CNHT. Ngân hàng nhà nước và các NHTM đã thực hiện việc cung ứng vốn cho doanh nghiệp CNHT. Tuy nhiên, với nhiều nguyên nhân xuất phát từ bản thân ngân hàng, các doanh nghiệp CNHT và các yếu tố khác dẫn đến chất lượng tín dụng chưa cao đối với doanh nghiệp CNHT. Từ thực tiễn đó, tác giả đã lựa chọn đề tài “Nâng cao chất lượng tín dụng đối với ngành Công nghiệp hỗ trợ tại các ngân hàng thương mại Việt Nam” để thực hiện nghiên cứu. 1.2. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu tổng quát: Đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam. Mục tiêu cụ thể: Hệ thống hóa cơ sở lý luận về lĩnh vực CNHT và chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT của NHTM. Phân tích và đánh giá thực trạng về chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam. Lượng hóa mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam. Đề xuất các giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT cho các NHTM Việt Nam. 1.3. Câu hỏi nghiên cứu Có những chỉ tiêu nào để đánh giá chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM? Thực trạng chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam thời gian qua như thế nào? Có những nhân tố nào ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam? Để nâng cao chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam cần có những giải pháp nào? 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Chất lượng tín dụng đối với ngành Công nghiệp hỗ trợ tại các NHTM Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu: Phạm vi nội dung nghiên cứu: Chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam. Phạm vi không gian nghiên cứu: 20 ngân hàng thương mại Phạm vi thời gian nghiên cứu: Dữ liệu thứ cấp: Giai đoạn 20112020. Dữ liệu sơ cấp: Giai đoạn: 2019 2020. 1.5. Phương pháp nghiên cứu Phương pháp phân tích tổng hợp và phân tích hệ thống; Phương pháp điều tra khảo sát; Phương pháp chuyên gia; Phương pháp thống kê; Phương pháp so sánh; Phương pháp phân tích các chỉ số; 1.6. Đóng góp thực tiễn của nghiên cứu Luận án đã tổng hợp khá đầy đủ cơ sở lý luận về CNHT. Các nội dung này cung cấp cho người đọc nắm rõ hơn về ngành CNHT và có phân biệt rõ nét hơn về ngành CNHT so với các ngành Công nghiệp khác. Luận án hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về chất lượng tín dụng của ngân hàng và CLTD đối với ngành CNHT của các NHTM. Từ phân tích các chỉ tiêu chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại 20 NHTM Việt Nam giai đoạn 20112020 cho thấy: Dư nợ tín dụng có xu hướng tăng; Tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD tăng; Hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng được thể hiện qua các chỉ tiêu ROA, ROE tăng trong giai đoạn 20112020. Thông qua kết quả khảo sát từ 600 cán bộ, nhân viên tại 20 NHTM cho thấy: chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam chịu tác động của các nhân tố từ phía Ngân hàng; doanh nghiệp CNHTvà các nhân tố khác. Mức độ tác động được thể hiện thông qua hàm hồi quy tuyến tính như sau: Chất lượng tín dụng = 0.026 Quản lý rủi ro + 0,116 Chính sách phát triển + 0,136 Chính sách tín dụng + 0,143 Năng lực tài chính + 0,189 Phương án kinh doanh + 0,223 Qui trình tín dụng. Luận án đã đưa ra các giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam, cụ thể như: + Giải pháp về chính sách tín dụng cho phát triển ngành CNHT; + Giải pháp về quy trình tín dụng; + Giải pháp về nâng cao năng lực quản lý rủi ro tín dụng; + Giải pháp nâng cao năng lực tài chính doanh nghiệp CNHT + Giải pháp về hệ thống thông tin khách hàng. CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2.1. Cơ sở lý thuyết về công nghiệp hỗ trợ 2.1.1. Khái quát về công nghiệp hỗ trợ Quyết định số 122011QĐTTg ban hành ngày 24022011 của Thủ tướng Chính Phủ nêu: “CNHT là các ngành công nghiệp sản xuất vật liệu, phụ tùng, linh kiện, phụ kiện, bán thành phẩm để cung cấp cho ngành công nghiệp sản xuất, lắp ráp các sản phẩm hoàn chỉnh từ tư liệu sản xuất hoặc sản phẩm tiêu dùng”. Trong phạm vi nghiên cứu của luận án, tác giả sử dụng khái niệm về CNHT theo Quyết định số 122011QĐTTg ban hành ngày 24022011 của Thủ tướng Chính Phủ. 2.1.2. Đặc điểm của ngành công nghiệp hỗ trợ Thứ nhất: Sự phát triển của CNHT là tất yếu của quá trình phân công lao động xã hội. Thứ hai: CNHT là ngành phức tạp và rộng lớn. Thứ ba: CNHT góp phần tạo nên “chuỗi giá trị” khi một ngành Công nghiệp sản xuất hay lắp ráp một sản phẩm nhất định phát triển, cần có một hệ thống các ngành CNHT để cung cấp các chi tiết sản phẩm đó. Thứ tư: CNHT không phải là ngành “công nghiệp phụ”. Thứ năm: Thu hút số lượng lớn Doanh nghiệp, nhất là các Doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) 2.1.3. Phân loại công nghiệp hỗ trợ Thứ nhất: Phân loại theo ngành nghề sản xuất ra sản phẩm cuối cùng: Theo cách tiếp cận về CNHT là một hệ thống bao trùm chuỗi giá trị sản xuất ra một sản phẩm, một chủng loại sản phẩm cụ thể, CNHT có thể phân thành các ngành phù hợp với các sản phẩm cuối cùng như: Cơ khí, tin học, dệt may... Thứ hai: Phân loại theo ngành công nghệ sản xuất linh phụ kiện: Với cách tiếp cận phân loại này, có thể phân loại CNHT theo các ngành sản xuất liên quan tới các vật liệu điển hình: Linh kiện nhựa, gia công kim khí, linh kiện. 2.2. Cơ sở lý thuyết về chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ tại các ngân hàng thương mại 2.2.1. Quan điểm về chất lượng tín dụng và chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ tại các ngân hàng thương mại 2.2.1.1. Quan điểm về tín dụng ngân hàng và chất lượng tín dụng ngân hàng Tín dụng ngân hàng: Điều 4, Luật các Tổ chức tín dụng năm 2010 Quy định “cấp tín dụng là việc tổ chức tín dụng thỏa thuận để khách hàng sử dụng một khoản tiền với nguyên tắc có hoàn trả bằng các nghiệp vụ cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp vụ khác”. (Quốc Hội, 2010) Chất lượng tín dụng ngân hàng: Chất lượng tín dụng của NHTM là chỉ tiêu tổng hợp phản ảnh hoạt động tín dụng của NHTM nhằm thỏa mãn tốt nhất nhu cầu tín dụng và lợi ích của khách hàng, tăng thu nhập, đảm bảo sự tồn tại, phát triển bền vững của ngân hàng, trên cơ sở đó góp phần thúc đẩy sự phát triển nền kinh tế. 2.2.1.2. Quan điểm về chất lượng tín dụng đối với ngành Công nghiệp hỗ trợ tại các ngân hàng thương mại Chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các ngân hàng là sự đáp ứng, mở rộng cung ứng vốn cho khách hàng là doanh nghiệp CNHT trên nguyên tắc đảm bảo an toàn tín dụng, tăng lợi nhuận cho ngân hàng, doanh nghiệp sử dụng vốn có hiệu quả và phù hợp với mục tiêu phát triển kinh tế xã hội. Như vậy khi xem xét chất lượng tín dụng có thể xem xét từ ba phía: Ngân hàng, Doanh nghiệp và nền kinh tế xã hội. Trong phạm vi nghiên cứu của luận án, tác giả xem xét chất lượng tín dụng từ gốc độ ngân hàng. 2.2.2. Chỉ tiêu chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ tại các ngân hàng thương mại Tốc độ tăng trưởng tín dụng đối với DN CNHT: NHTM cần chú trọng trong việc quản lý tốc độ tăng trưởng tín dụng để góp phần quản lý và nâng cao chất lượng tín dụng. Chỉ tiêu này phản ánh khả năng đáp ứng vốn của ngân hàng và nhu cầu tiếp nhận vốn cho phát triển kinh tế doanh nghiệp CNHT nói riêng và khách hàng nói chung. Chỉ tiêu tỷ lệ nợ quá hạn, nợ xấu đối với DN CNHT Nợ quá hạn Tỷ lệ nợ quá hạn = “7—7 x 100% (1.2) Tông dư nợ Tỷ lệ nợ quá hạn là chỉ tiêu quan trọng trong việc đánh giá chất lượng tín dụng của một ngân hàng, phản ánh mức độ cho vay của ngân hàng đó đối với những khách hàng doanh nghiệp CNHT có khả năng hoàn trả thấp. , Nợ xấu Tỷ lệ nợ xấu = , 7 x 100% (1.3) Tông dư nợ Chỉ tiêu tỷ lệ nợ xấu là một trong những chỉ tiêu quan trọng nó phản ảnh những rủi ro tín dụng mà ngân hàng phải đối mặt. Nếu chỉ tiêu này cao, ngân hàng sẽ bị đánh giá là có chất lượng tín dụng thấp và ngược lại. Chỉ tiêu tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD đối với DN CNHT Dự phòng rủi ro tín dụng là khoản tiền được trích lập để dự phòng cho những tổn thất có thể xảy ra do khách hàng không thực hiện nghĩa vụ theo cam kết. Dự phòng rủi ro tín dụng gồm dự phòng cụ thể và dự phòng chung. Tỷ lệ trích lập DPRR Dự phòng RRTD = LÀ , , x 100% n Tổng dư nợ (1.4) Tổng dư nợ xấu Chỉ tiêu tỷ trọng thu nhập từ hoạt động tín dụng đối với ngành CNHT Chỉ tiêu tỷ trọng thu nhập từ hoạt động tín dụng giúp nhà quản lý đánh giá được khả năng sinh lời từ hoạt động tín dụng qua đó thấy được tầm quan trọng của nó để có biện pháp nâng cao chất lượng của hoạt động cho vay. Tỷ trọng thu nhập từ hoạt động tín dụng càng cao thì càng chứng tỏ chất lượng tín dụng càng cao và ngược lại. Tỷ trọng thu nhập từ hoạt _ động tín dụng Thu nhập lãi từ hoạt động cho vay x 100% (1.5) Tổng thu nhập của ngân hàng 2.2.3. Một số nội dung chủ yếu đảm bảo chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ tại NHTM Xây dựng chính sách tín dụng đối với ngành CNHT phù hợp; Xây dựng quy trình tín dụng khoa học, hợp lý; Hoàn thiện cơ cấu tổ chức bộ máy quản lý hoạt động tín dụng. 2.2.4. Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng đối với ngành Công nghiệp hỗ trợ tại các NHTM 2.2.4.1. Nhóm nhân tố thuộc về ngân hàng Nguồn nhân lực ngân hàng; Nguồn lực về tài chính; Chính sách khách hàng doanh nghiệp CNHT; Quy trình, quy chế hoạt động tín dụng của NHTM; Rủi ro trong hoạt động tín dụng ngân hàng; Mục tiêu, chiến lược phát triển tín dụng của ngân hàng; Năng lực quản lý rủi ro tín dụng ngân hàng; Hệ thống thông tin khách hàng doanh nghiệp CNHT; Trang thiết bị công nghệ ngân hàng phục vụ hoạt động cho vay; Kiểm tra và kiểm soát nội bộ ngân hàng. 2.2.4.2. Nhóm nhân tố thuộc về khách hàng doanh nghiệp CNHT Đạo đức của khách hàng; Năng lực tài chính của khách hàng; Phương án kinh doanh của khách hàng; Năng lực và kinh nghiệm quản lý điều hành của khách hàng; Đổi mới và ứng dụng khoa học công nghệ trong sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp CNHT. 2.2.4.3. Nhóm nhân tố khác Chính sách phát triển công nghiệp hỗ trợ; Sự phát triển của các cụm liên kết ngành; Sự phát triển của tập đoàn đa quốc gia. 2.3. Tổng quan nghiên cứu Các nghiên cứu về ngành Công nghiệp hỗ trợ: Các nghiên cứu về sự phát triển của các ngành Công nghiệp hỗ trợ; Các nghiên cứu về vai trò của Công nghiệp hỗ trợ; Các nghiên cứu về ảnh hưởng của Công nghiệp hỗ trợ đến thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI). Các nghiên cứu về chất lượng tín dụng và các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng của các ngân hàng thương mại: Các nghiên cứu về chất lượng tín dụng; Các nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng. Các nghiên cứu về tín dụng ngân hàng đối với ngành CNHT. Khoảng trống các nghiên cứu và hướng nghiên cứu của luận án: Các nghiên cứu về chất lượng tín dụng: Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng của NHTM đều tiếp cận dưới góc độ tín dụng đối với các doanh nghiệp nói chung, chưa đi sâu nghiên cứu cụ thể tín dụng đối với các doanh nghiệp thuộc ngành CNHT. Các nghiên cứu về lĩnh vực CNHT: Có rất nhiều nghiên cứu nhưng chỉ tập trung về sự phát triển của các ngành CNHT, vai trò của CNHT đối với sự phát triển kinh tế hay ảnh hưởng của CNHT đến thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) chứ không đi sâu nghiên cứu về hoạt động tín dụng đối với ngành CNHT. Từ đó, tác giả hướng nghiên cứu của mình vào các phân tích thực trạng chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT và các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam để tìm ra những giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam. CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Mô hình nghiên cứu Phương trình hồi quy tuyến tính trong mô hình nghiên cứu được đề xuất: Chất lượng tín dụng = Po + P1 Chính sách tín dụng + P2 Quy trình tín dụng + P3 Năng lực quản lý rủi ro tín dụng + P4 Hệ thống thông tin khách hàng + P5 Đổi mới và ứng dụng khoa học và công nghệ của DN+ Pó Kinh nghiệm và năng lực quản lý điều hành DN+ P7 Năng lực tài chính Khách hàng + Ps Phương án kinh doanh của Khách hàng + P9 Chính sách phát triển CNHT + P10 Tham gia cụm liên kết ngành + P11 Tham gia mạng lưới Tập đoàn Đa Quốc gia + 8. 3.2. Quy trình nghiên cứu Giai đoạn nghiên cứu định tính: nhằm xây dựng thang đo cho các biến độc lập: Chính sách tín dụng; Quy trình tín dụng; Năng lực quản lý rủi ro tín dụng; Hệ thống thông tin khách hàng; Đổi mới, ứng dụng khoa học và công nghệ của DN; Kinh nghiệm và năng lực quản lý điều hành; Năng lực tài chính Khách hàng; Phương án kinh doanh của Khách hàng; Chính sách phát triển CNHT; Tham gia cụm liên kết ngành; Tham gia mạng lưới Tập đoàn Đa Quốc gia. Và biến phụ thuộc của mô hình nghiên cứu là Chất lượng tín dụng. Giai đoạn nghiên cứu định lượng: Đây là giai đoạn tiến hành khảo sát, thu thập dữ liệu từ thực tế nhằm kiểm định thang đo của các biến trong mô hình nghiên cứu thông qua phần mềm SPSS25.0. 3.3. Dữ liệu nghiên cứu 3.3.1. Dữ liệu sơ cấp Nguồn dữ liệu sơ cấp để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam giai đoạn 20112020 được thu thập bằng phương pháp phỏng vấn sâu đối với 12 nhà chuyên gia trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, lãnh đạo doanh nghiệp CNHT và khảo sát thực tế 600 cán bộ, nhân viên tại 20 NHTM Việt Nam giai đoạn 20192020. 3.3.2. Dữ liệu thứ cấp Nguồn dữ liệu thứ cấp để phân tích thực trạng chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam được thu thập từ các báo cáo của NHNN, Bộ Công Thương, Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Báo cáo tài chính của 20 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 2020. 3.4. Phương pháp nghiên cứu 3.4.1. Phương pháp nghiên cứu định tính Phương pháp chuyên gia: sử dụng nhằm xây dựng và hiệu chỉnh các thang đo cho các biến độc lập là các nhân tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là chất lượng tín dụng của ngân hàng. Phương pháp phỏng vấn sâu: thực hiện phỏng vấn sâu 12 chuyên gia ngành TCNH và lãnh đạo các doanh nghiệp CNHT trên địa bàn Tp. Hồ Chí Minh để lựa chọn các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng tại ngân hàng. 3.4.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng Nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu của Tabachnick và Fidell (1996), Hair và cộng sự (1998) theo công thức: n > 8m + 50. Trong đó, m là số biến quan sát của mô hình. Với 54 biến quan sát, số quan sát cần đạt mức tối thiểu là 482. Tác giả đã thu về 600 phiếu khảo sát hợp lệ, số quan sát này thoả mãn điều kiện để sử dụng phương pháp EFA và đảm bảo độ tin cậy. Tác giả sử dụng phần mềm thống kê SPSS 25.0 để thực hiện phân tích hệ số tin cậy Cronbachs Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy. CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thực trạng chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ tại các NHTM Việt Nam 4.1.1. Tốc độ tăng trưởng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ Giai đoạn 20112020, Tốc độ tăng trưởng tín dụng đối với ngành CNHT tại Việt Nam có sự thay đổi, cụ thể như: CNHT ngành ô tô năm 2011 đạt 8% và tăng lên 23% năm 2020; CNHT ngành xe máy đạt từ 14% năm 2011 và tăng lên 20% năm 2020; CNHT ngành cơ khí chế tạo đạt 23% năm 2011 nhưng đến năm 2020 giảm còn 19%; CNHT ngành dệt may đạt 32% năm 2011 và giảm 28% năm 2020; CNHT ngành da giày đạt 33% năm 2011 và tăng lên 39% vào năm 2020; CNHT ngành điện tử tin học có tốc độ tăng trưởng thấp, năm 2011 đạt 8% đến năm 2020 đạt 9%. CNHT ngành công nghệ cao năm 2011 đạt 2% và tăng lên 12% vào năm 2020. 4.1.2. Chỉ tiêu tỷ lệ nợ xấu đối với doanh nghiệp công nghiệp hỗ trợ Giai đoạn 20112020, tỷ lệ nợ xấu đối với doanh nghiệp CNHT có xu hướng tăng lên. Cao nhất là CNHT ngành Da giày, tiếp đến là CNHT ngành Cơ khí chế tạo, CNHT ngành Dệt may và thấp nhất là CNHT ngành Điện tử tin học, CNHT ngành Công nghệ cao, đây là các ngành CNHT chịu ảnh hưởng lớn từ đại dịch Covid19. 4.1.3. Chỉ tiêu tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng đối với doanh nghiệp công nghiệp hỗ trợ Giai đoạn 20112020, Tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD đối với doanh nghiệp CNHT có xu hướng tăng lên. Năm 2011 có tỷ lệ là 12%, năm 2019 có tỷ lệ là 39%, năm 2020 tăng lên 45%. 4.1.4. Chỉ tiêu tỷ trọng thu nhập từ hoạt động tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ Giai đoạn 20112020, tỷ trọng thu nhập từ hoạt động tín dụng đối với ngành CNHT có sự tăng lên đáng kể. Năm 2011 chiếm 28%, năm 2019 chiếm 42% trong tổng thu nhập của NHTM Việt Nam. Tuy nhiên, do ảnh hưởng của đại dịch Covid 19, tỷ trọng này giảm xuống còn 39% trong năm 2020. 4.2. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ tại các NHTM Việt Nam 4.2.1. Diem trung bình các nhân tố Bảng 4.1 cho thấy, điểm trung bình của các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam, thấp nhất là nhân tố kinh nghiệm quản lý (3,126 điểm) và cao nhất là nhân tố Quy trình tín dụng (3,784 điểm). Bảng 4.1. Điểm trung bình các nhân tố Thứ tự Mô tả biến Mã hóa Mầu Trung bình 1 Chính sách tín dụng CSTD 600 3,286 2 Qui trình tín dụng QTTD 600 3,784 3 Quản lý rủi ro QLRR 600 3,204 4 Thông tin khách hàng TTKH 600 3,225 5 Khoa học công nghệ KHCN 600 3,238 6 Kinh nghiệm quản lý KNQL 600 3,126 7 Năng lực tài chính NLTC 600 3,290 8 Phương án kinh doanh PAKD 600 3,366 9 Chính sách phát triển CSPT 600 3,412 10 Cụm liên kết ngành CLKN 600 3,388 11 Tập đoàn Đa quốc gia TĐQG 600 3,354 Nguồn: Tổng hợp từ kết quả nghiên cứu 4.2.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo Kết quả kiểm định ở bảng 4.2 cho thấy các biến quan sát đều có hệ số Cronbachs Alpha đều lớn hơn 0,6 chứng tỏ thang đo được sử dụng đảm bảo độ tin cậy. Bảng 4.2. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo Thứ tự Mô tả biến Mã hoá Cronbach’s alpha 1 Chính sách tín dụng CSTD 0,721 2 Qui trình tín dụng QTTD 0,632 3 Quản lý rủi ro QLRR 0,724 4 Thông tin khách hàng TTKH 0,77 5 Khoa học công nghệ KHCN 0,654 6 Kinh nghiệm quản lý KNQL 0,656 7 Năng lực tài chính NLTC 0,614 8 Phương án kinh doanh PAKD 0,611 9 Chính sách phát triển CSPT 0,712 10 Cụm liên kết ngành CLKN 0,653 11 Tập đoàn Đa quốc gia TĐQG 0,773 Nguồn: Tổng hợp từ kết quả nghiên cứu 4.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA Tất cả các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5. Hệ số KMO là 0,871 thoả mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1. Kiểm định Barlett có sig = 0,000 < 0,5 chứng tỏ các biến quan sát trong từng nhân tố có quan hệ chặt chẽ với nhau. Eigenvalue là 58,674% và phương sai trích là 1,032 > 1. Hệ số Cronbachs alpha của các biến quan sát trong từng nhân tố đều lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 cũng cho thấy thang đo là đáng tin cậy. Tất cả đều cho thấy việc sử dụng phương pháp EFA là phù hợp. Như vậy, kết hợp tất cả các thông tin liên quan đến hệ số (rollbacks alpha, hệ số KMO, kiểm định Barlett, Eigenvalue, tổng phương sai trích và hệ số tải nhân tố, ta thấy có 10 nhân tố được rút ra từ phương pháp phân tích nhân tố khám phá được kí hiệu là CLKN TĐQG (F1); QLRR (F2); NLTC (F3); CSTD (F4); KHCN (F5); CSPT (F6); QTTD (F7); KNQL(F8); TTKH (F9); PAKD (F10) và 10 nhân tố này đủ điều kiện để được sử dụng trong các phân tích kế tiếp. 4.2.4. Kết quả hồi qui tuyến tính Bảng 4.4: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F1 1 F2 0,288 1 F3 0,237 0,457 1 F4 0,244 0,498 0,368 1 F5 0,198 0,237 0,31 0,31 1 F6 0,225 0,324 0,312 0,411 0,116 1 F7 0,341 0,115 0,293 0,257 0,245 0,471 1 F8 0,227 0,418 0,103 0,346 0,372 0,222 0,213 1 F9 0,412 0,294 0,237 0,275 0,104 0,179 0,453 0,226 1 F10 0,389 0,305 0,224 0,123 0,163 0,452 0,183 0,342 0,109 1 Nguồn: Tổng hợp từ kết quả nghiên cứu Hệ số tương quan giữa các biến đều dương và biến động trong khoảng 0,1 đến 0,5 cho thấy mối tương quan khá thấp giữa các biến độc lập, không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi qui. Các hệ số VIF ứng với các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 cho thấy chưa tìm thấy hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình. Mức ý nghĩa của thống kê F nhỏ hơn 1%, mô hình nghiên cứu phù hợp. Bảng 4.5: Kết quả hồi qui Tiêu chí Hệ số Beta Hệ số Sig VIF Hằng số 0,043 0,854 F1 0,657 0,152 5,123 F2 0,026 0,000 3,124 F3 0,143 0,003 2,785 F4 0,136 0,035 6,867 F5 0,011 0,610 4,368 F6 0,116 0,021 2,135 F7 0,223 0,013 5,157 F8 0,356 0,451 4,123 F9 0,327 0,214 3,289 F10 0,189 0,000 4,372 R2 hiệu chỉnh 0,554 Sig. 0,000 Nguồn: Tổng hợp từ kết quả nghiên cứu Như vậy các kết quả kiểm định đối với mô hình hồi quy đều đạt kết quả tốt, điều này cho thấy, việc xây dựng hàm hồi quy biểu diễn sự ảnh hưởng của các biến độc lập với biến phụ thuộc trong mô hình có độ tin cậy cao. Phương trình hồi quy được xây dựng dựa trên hệ số hồi quy đã hiệu chỉnh như sau: CLTD = 0,026 F2 + 0,116 F6 + 0,136 F4 + 0,143 F3 + + 0,189 F10 + 0,223 F7 Chất lượng tín dụng = 0,026 Quản lý rủi ro + 0,116 Chính sách phát triển + 0,136 Chính sách tín dụng + 0,143 Năng lực tài chính + 0,189 Phương án kinh doanh +0,223 Qui trình tín dụng. 4.3. Đánh giá thực trạng chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ tại các ngân hàng thương mại Việt Nam 4.3.1. Những kết quả đạt được Tốc độ tăng trưởng tín dụng đối với ngành CNHT tăng lên. Mức trích lập dự phòng RRTD đối với các khoản vay đối với doanh nghiệp CNHT được trích lập đầy đủ và kịp thời, xử lý rủi ro được đảm bảo. Hệ thống thông tin tín dụng đối với khách hàng vay vốn là doanh nghiệp CNHT tại các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 20112020 luôn được cập nhật và có thông tin chính xác. Các chính sách tín dụng của các NHTM Việt Nam như: cơ cấu lại nợ, miễn, giảm, hạ lãi suất cho vay, giữ nguyên nhóm nợ, ...để hỗ trợ cho các Doanh nghiệp CNHT chịu ảnh hưởng của đại dịch Covid19. Các quy trình tín dụng đối với doanh nghiệp CNHT tại các NHTM Việt Nam trong thời gian qua được thực hiện rõ ràng, chặt chẽ, phù hợp và đảm bảo yêu cầu. Năng lực quản lý RRTD của các NHTM trong thời gian qua không ngừng tăng lên. 4.3.2. Những hạn chế và nguyên nhân Tỷ lệ nợ xấu tăng cao trong giai đoạn 20112020 do chịu tác động của nhiều yếu tố, trong đó có yếu tó của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu. Doanh nghiệp CNHT chậm ứng dụng Khoa học và Công nghệ vào sản xuất, các sản phẩm còn lạc hậu, chưa đáp ứng yêu cầu sản phẩm trên thị trường. Thị trường vốn còn chưa phát triển tương xứng nên hệ thống ngân hàng vẫn là kênh tài trợ chủ yếu cho đầu tư vào ngành CNHT. Quy trình tín dụng chưa chặt chẽ, công tác quản trị rủi ro tín dụng còn hạn chế. Nhiều chính sách về CNHT đã được ban hành nhưng chưa được đánh giá và chỉ rõ nguyên nhân vì sao chưa đi được vào thực tiễn doanh nghiệp CNHT. Năng lực tài chính của doanh nghiệp CNHT Việt Nam đang còn thấp, ảnh hưởng lớn đến khả năng cạnh tranh so với các doanh nghiệp CNHT nước ngoài. Chương 5 KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP 5.1. Kết luận Thông qua kết quả khảo sát từ 600 cán bộ, nhân viên tại 20 NHTM Việt Nam về các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng đối với ngành CNHT tại các NHTM Việt Nam cho thấy: Tất cả các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5. Hệ số KMO là 0,871 thoả mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1. Kiểm định Barlett có sig = 0,000 < 0,5 chứng tỏ các biến quan sát trong từng nhân tố có quan hệ chặt chẽ với nhau. Eigenvalue là 58,674% và phương sai trích là 1,032 >1. Hệ số Cronbachs alpha của các biến quan sát trong từng nhân tố đều lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 cho thấy thang đo là đáng tin cậy. Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố được thể hiện qua mô hình hồi quy như sau: Chất lượng tín dụng = 0,026 Quản lý rủi ro +0,116 Chính sách phát triển +0,136 Chính sách tín dụng +0,143 Năng lực tài chính + 0,189 Phương án kinh doanh +0,223 Qui trình tín dụng. 5.2. Giải pháp nâng cao chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Giải pháp về chính sách tín dụng cho phát triển ngành công nghiệp hỗ trợ: Cần có chính sách về tài chính, tín dụng để thúc đẩy phát triển ngành CNHT. Giải pháp về quy trình tín dụng: NHTM cần nghiên cứu ứng dụng mạnh mẽ công nghệ số vào quy trình tín dụng. Giải pháp về nâng cao năng lực quản lý rủi ro tín dụng: Nhà quản lý cần nhận thức đúng đắn tầm quan trọng của công tác quản lý RRTD; Cần hoàn thiện mô hình quản lý RRTD; Ứng dụng công nghệ số vào quản trị và dự báo rủi ro. Giải pháp nâng cao năng lực tài chính Khách hàng doanh nghiệp CNHT: Khai thác tối đa tiềm năng vốn từ nội bộ doanh nghiệp CNHT; đa dạng hóa hình thức huy động vốn;... Xây dựng chính sách khuyến khích phát triển Công nghiệp hỗ trợ hiệu quả: Thể chế hóa các quy định về cơ chế hợp đồng; Xây dựng các hệ thống chất lượng liên quan đến linh phụ kiện; chính sách ưu đãi doanh nghiệp CNHT;... 5.3. KIẾN NGHỊ Kiến nghị đối với Chính phủ. Kiến nghị đối với Các Bộ Ngành có liên quan. ■oQO MINISTRY OF EDUCATION THE STATE BANK OF VIET NAM AND TRAINING BANKING UNIVERSITY HO CHI MINH CITY NGUYEN VAN NHAT IMPROVING CREDIT QUALITY FOR THE SUPPORTING INDUSTRIES IN VIETNAMESE COMMERCIAL BANKS SUMMARY OF DOCTORAL THESIS IN ECONOMICS Major: Finance Banking Code: 9 34 02 01 MINISTRY OF EDUCATION THE STATE BANK OF VIET NAM AND TRAINING BANKING UNIVERSITY HO CHI MINH CITY NGUYEN VAN NHAT IMPROVING CREDIT QUALITY FOR THE SUPPORTING INDUSTRIES IN VIETNAMESE COMMERCIAL BANKS SUMMARY OF DOCTORAL THESIS IN ECONOMICS Major: Finance Banking Code: 9 34 02 01 Academic supervisor: Assoc.Prof.Dr. Hoang Thi Thanh Hang LIST OF WORKS RELATED TO THE THESIS HAS BEEN PUBLISHED 1. Nguyen Van Nhat (2020), Banking credit for development of Vietnam Supporting industries, Review of Finance, Issue 1 March 2020, page 63 66. 2. Nguyen Van Nhat (2020), Factors impact on credit quality for the supporting industries in Vietnamese commercial banks, Economy Forecast Review, April 2020, page 8 12. 3. Nguyen Van Nhat (2021), Vietnam Supporting industries in the context of Covid19, Economy Forecast Review, June 2021. CHAPTER 1 INTRODUCTION 1.1. The urgency of the topic Credit activities of banks play an important role in providing capital for the economy in general and Supporting Industries in particular. This is the activity brings the main source of income for the bank but contains many risks. Therefore, banks need to have specific solutions to limit risks of credit activities and to improve the banks credit quality. In the period between 2011 and 2020, the Government has focused on developing the Supporting Industries. The State Bank and commercial banks have provided capital for supporting industry enterprises. However, with many reasons stemming from the banks, supporting industry enterprises and other factors leading to low credit quality for supporting industry enterprises. From that fact, the author has chosen the topic Improving credit quality for the supporting industries in Vietnamese commercial banks to conduct research. 1.2. Research objectives General objective: Proposing solutions to improve credit quality for supporting industries in Vietnamese commercial banks. Specific objectives: Systematizing the theoretical background of supporting industry and credit quality for supporting industry of commercial banks. Analyzing and assessing the current situation of credit quality for the supporting industry in Vietnamese commercial banks. Estimating the influence of factors on credit quality for supporting industry in Vietnamese commercial banks. Proposing solutions to improve credit quality for supporting industry in Vietnamese commercial banks. 1.3. Research Questions How many criteria are there to assess credit quality for the supporting industry in commercial banks? How is the credit quality for the supporting industry in Vietnamese commercial banks? How much influence credit quality for supporting industry in Vietnamese commercial banks? Which factors affect credit quality for supporting industry in Vietnamese commercial banks? How many solutions are there to improve credit quality for supporting industry in Vietnamese commercial banks? 1.4. Research subjects and scope of study Research subjects: Credit quality for supporting industries in Vietnamese commercial banks. Scope of research: Content scope of research: Credit quality for supporting industry in Vietnamese commercial banks. Scope of research space: 20 commercial banks. Time scope of research: Secondary data: In the period of 2011 2020. Primary data research: In the period of 2019 2020. 1.5. Research methods Synthetic and system analysis methods; Survey method and professional solution method; Statistical methodology; Comparative methodology; Indicator analysis methodology; 1.6. Practical contribution in research The thesis is specific enough to synthesized the theoretical background of supporting industry. These contents provide readers with a better understanding of the supporting industry and distinguish between the supporting industry and other industries. The thesis systematizes the theoretical background of credit quality of banks and credit quality for supporting industry in commercial banks. From the analysis of credit quality indicators for the supporting industry at 20 Vietnamese commercial banks in the period between 2011 and 2020, it showed that: Debts tends to increase; The rate of provision for credit risk increased; The banks business activities are reflected in the increased ROA and ROE in the period between 2011 and 2020. Based on the results of a survey of 600 managers and staff at 20 commercial banks, it shows that: signal quality for supporting industry of Vietnamese commercial banks is affected by prefixes from the Bank; supporting industry enterprises and other factors. The level of impact is expressed using the following linear regression function: Credit Quality = 0.026 Risk management + 0.116 Development policy + 0.136 Credit Policy + 0.143 Financial ability + 0.189 Business project + 0.223 Credit Procedures. The dissertation has proposed solutions to improve credit quality for supporting industry in Vietnamese commercial banks. The detail is given below: + Solutions for expanding supporting industry development on credit policy; + Solutions for Credit Procedures; + Solutions for improving credit risk management; + Solutions for improving financial capacity of supporting industry enterprises + Solutions for customer management information system. CHAPTER 2 THEORETICAL FRAMEWORK AND RESEARCH OVERVIEW 2.1. Theoretical framework of supporting industry 2.1.1. Overview of supporting industry Decision No. 122011QDTTg issued on 24th February 2011 issued by the Prime Minister: “Supporting industries are industries that produce materials, spare parts, components, accessories and semifinished products to provide the manufacturing and assembly industry with finished products from production materials or consumer products”. In the research scope of thesis, the author uses the concept of supporting industries according to decision No. 122011QDTTg issued on 24th February 2011 issued by the Prime Minister. 2.1.2. Characteristics of supporting industries First: The development of supporting industry is inevitable in the process of social division of labor. Second: Supporting industries are complex and vast industries. Third: Supporting industries contribute to creating a value chain when an industry that manufactures or assembles a certain product develops, it is necessary to have industries supporting system to provide those detailed products. Next: Supporting industries is not a subindustries. Finally: Attracting a large number of businesses, especially small and medium enterprises (SMEs) 2.1.3. Classification of supporting industries First: Classification of industry producing final products: According to the approach of supporting industry as a system covering the value chain of producing a specific product or product category, supporting industries divides industries into the end products such as: mechanics, informatics, textiles... Second: Classification of industrycomponent manufacturing technology: With this classification approach, it is possible to classify supporting industries according to manufacturing industries related to typical materials: Plastic components, metalworking, components to sue... 2.2. Theoretical background of credit quality for supporting industries in commercial banks 2.2.1. Perspectives on credit quality and credit quality for supporting industries at commercial banks 2.2.1.1 Perspectives on bank credit and bank credit quality Bank credit: Article 4, Application of the Law on Credit Institutions 2010: “ Credit extension means an agreement allowing an organization or individual to use a sum of money or a commitment allowing the use of a sum of money on the repayment principle by such professional operations as lending, discount, financial leasing, factoring, bank guarantee and other credit extension operations”. (The national assembly, 2010) Bank credit quality: Credit quality of commercial banks is a composite indicator reflecting the credit activities of commercial banks in order to best satisfy credit needs and interests of customers, increase income, ensure the existence and sustainable development of banks then contributing to the development of economy. 2.2.1.2. Perspectives on credit quality for the supporting industries in commercial banks Credit quality for supporting industry at banks is the response and expansion of capital supply to customers who are supporting industry enterprises on the principle of ensuring credit safety and increasing profits for banks, using capital effectively and conform to the goals of socioeconomic development. It can be considered from three sides: Banks, Enterprises and the economy and society when considering credit quality. Within the Scope of study in the thesis, the author considers credit quality from a banking perspective. 2.2.2. Credit quality indicators for supporting industries in commercial banks Credit growth rate for supporting industry enterprises: Commercial banks need to focus on managing credit growth to contribute to credit management and quality improvement. Credit growth rate for supporting industry enterprises Loan balance (this year) = T x 100% 1 (1.1) Loan balance (last year) This indicator reflects the banks ability to supply and demand of capital for economic development of supporting industry enterprises in particular and customers in general. The overdue and nonperforming loan ratio for supporting industry enterprises The overdue loan Overdue loan 7 = ——, „ x100% (1.2) ratio Total amount of outstanding loans The overdue loan ratio is an important indicator in assessing the credit quality of a bank and reflecting the level of lending by that bank to customer of supporting industry with low repayment capacity. Nonperforming The non _ loan performing Total amount of loan ratio outstanding loans The nonperforming loan ratio is one of the important indicators that reflects the credit risks of banks. The bank will be assessed as having low credit quality and vice versa. Ratio of provision for credit losses for supporting industry enterprises Provision for credit losses is an amount of setting aside to provide for possible losses due to customers failure to perform their obligations as committed. Provisions for credit losses include specific provisions and general provisions. Provision for Ratio of provision for credit losses credit losses = ——— x 100% (1.4) Total amount of outstanding loans Total amount of nonperforming loans Ratio of income from credit activities for supporting industries The ratio of income from credit activities helps managers assess profitability from credit activities, thereby realizing its importance to take measures to improve the quality of lending activities. The higher the proportion of income from credit activities, the higher the credit quality and vice versa. The ratio of income from credit activities Interest income from lending activities x 100% (1.5) Banks total income 2.2.3. Main contents to ensure credit quality for supporting industries in commercial banks Establishing appropriate credit policies for supporting industry; Making a scientific and reasonable credit process; Completing the organizational structure of the credit management apparatus. 2.2.4. Some factors affect credit quality for supporting industry in commercial banks 2.2.4.1. Group of factors belong to the bank Human resources in banking; Financial resources; Customer policy of supporting industry enterprises; Process and regulations on credit operations of commercial banks; Risks in banking credit activities; The banks credit development objectives and strategies; Ability to manage bank credit risk; Customer information system of supporting industry enterprises; Banking technology equipment for lending activities; Bank internal audit and control. 2.2.4.2. Group offactors belong to customers of supporting industry enterprises Customer ethics; Financial capacity of the client; Clients business plan; Capacity and experience of customers executive management; Innovation and application of science and technology in production and business of supporting industry enterprises. 2.2.4.3. Other group of factors Policy on development of supporting industries; The development of industry clusters; The development of multinational corporations. 2.3. Research Overview Research into Supporting Industries includes the development of Supporting Industries, the role of Supporting Industry and the influence of supporting industries on attracting foreign direct investment (FDI). Research into credit quality and factors affecting credit quality of commercial banks includes Studies on credit quality and Studies on factors affecting credit quality. Research into bank credit for supporting industries. Research gaps and research directions of the thesis: Research into credit quality: The factors affecting the credit quality of commercial banks are approached from the perspective of credit for businesses in general, but have not studied specifically credit for businesses in supporting industries. Research into the field of supporting industries: There are many research focus on the development of supporting industries, the role of supporting industry in economic development or the influence of supporting industry on attracting foreign direct investment (FDI), and do not research on credit activities for supporting industry. From there, the author directs the research to analyze the current situation of credit quality for the supporting industry and the factors affecting credit quality for the supporting industry in Vietnamese commercial banks to find solutions which improve credit quality for supporting industry in Vietnamese commercial banks. CHAPTER 3 RESEARCH METHODS 3.1. Research models The linear regression equation in the proposed research model:: Credit quality = PO + P1 Credit policy + P2 Credit processes + P3 Credit risk management capabilities + P4 Customer information system + P5 Innovation and application of science and technology of enterprises + P6 Experience and capacity in managing and operating enterprises + P7 Customers financial capacity + P8 Clients business plan + P9 Supporting Industry Development Policy + P10 Joinning industry clusters + P11 Joinning the network of Multinational Corporations + 8. 3.2. Research process Qualitative research process: To create a scale for independent variables: Credit policy; Credit processes; Credit risk management capacity; Customer information system; Innovation and application of science and technology of enterprises; Experience and capacity in executive management; Customers financial capacity; Business plan of the Client; Policy on development of supporting industry; Join industry clusters; Join the network of Multinational Corporations. And the dependent variable of the research model is Credit quality. Quantitative research process: This is the stage of conducting surveys and collecting data from reality to test the scales of the variables in the research model through the software SPSS ver 25.0. 3.3. Research data 3.3.1. Primary data The primary data source to analyze the factors affecting credit quality for the supporting industry at Vietnamese commercial banks in the period between 2011 and 2020 was collected by indepth interviews with 12 experts in the field finance and banking, leaders of supporting industry enterprises and actual survey of 600 officers and employees at 20 Vietnamese commercial banks in the period of between 2019 and 2020. 3.3.2. Secondary data Secondary data sources to analyze the current situation of credit quality for the supporting industry in Vietnamese commercial banks are collected from reports of the State Bank of Vietnam, the Ministry of Industry and Trade, the Ministry of Planning and Investment, and financial reports of 20 Vietnamese commercial banks in the period between 2011 and 2020. 3.4. Research Methods 3.4.1. Qualitative research methods Professional solution method: Building and calibrating the scales for the independent variables that are the factors affecting the dependent variable which is the credit quality of the bank. Indepth interview method: Conducting indepth interviews with 12 experts in the social insurance industry and leaders of supporting industry enterprises in Ho Chi Minh City to select factors affecting credit quality at banks. 3.4.2. Quantitative research methods In this research, the author uses the sampling method of Tabachnick and Fidell (1996), Hair et al. (1998) according to the formula: n > 8m + 50. In which, m is the number of observed variables of the model. With 54 observed variables, the minimum number of observations is 482. The author has collected 600 valid questionnaires, this number of observations satisfies the conditions to use the EFA method and ensures reliability. The author used the statistical software SPSS ver 25.0 to perform Cronbachs Alpha reliability analysis, exploratory factor analysis (EFA), Pearson correlation analysis and regression analysis. CHAPTER 4 RESEARCH RESULTS 4.1. The real state of credit quality for supporting industries in Vietnamese commercial banks 4.1.1. Credit growth for supporting industries In the period between 2011 and 2020, the credit growth rate for the supporting industries in Vietnam has changed that the auto industry supporting industries in 2011 reached 8% and increased to 23% in 2020; The supporting industries of the motorcycle industry will reach from 14% in 2011 and increase to 20% in 2020; The mechanical engineering supporting industry reached 23% in 2011 but by 2020 it will decrease to 19%; Supporting industry of textile and garment industry reached 32% in 2011 and decreased by 28% in 2020; The footwear industrys supporting industry reached 33% in 2011 and increased to 39% in 2020; The supporting industry in electronics informatics has a low growth rate, reaching 8% in 2011 and 9% in 2020. The supporting industries of the hightech industry in 2011 reached 2% and increased to 12% in 2020. 4.1.2. Indicator of non performing loans ratio for supporting industry enterprises In the period between 2011 and 2020, The nonperforming loan ratio for supporting industry enterprises tends to increase. The highest ratio is the supporting industries in the leather then the supporting industries in footwear industry, mechanical engineering industry, and textile industry. The lowest ratio is the supporting industry in the electronics informatics industry and hightech industry. These are the supporting industries that are greatly influenced by Covid19 pandemic. 4.1.3. Ratio of provision for credit losses for supporting industry enterprises In the period between 2011 and 2020, Ratio of provision for credit losses for supporting industry enterprises tends to increase. The rate was 12% in 2011. In 2019 the rate was 39% and in 2020 it increased to 45%. 4.1.4. Ratio of income from credit activities for supporting industries In the period between 2011 and 2020, the proportion of income from credit activities in the supporting industry has increased significantly. In 2011, the proportion accounted for 28%, in 2019 accounted for 42% of the total income of Vietnamese commercial banks. Due to the impact of the Covid19 pandemic, this proportion decreased to 39% in 2020. 4.2. Analysis of factors affecting credit quality for supporting industries in Vietnamese commercial banks 4.2.1. Average score of factors Table 4.1 shows the average score of factors affecting credit quality for the supporting industry in Vietnamese commercial banks. The lowest score is the Management Experience factor (3,126 points) and the highest score is the Credit Process factor (3.784 points). Table 4.1 The average scores of factors No. Description of variables Encode Sample The average scores 1 Credit policy CPO 600 3.286 2 Credit Process CP 600 3.784 3 Risk management RM 600 3.204 4 Customer information CI 600 3.225 5 Science and technology ST 600 3.238 6 Management experience ME 600 3.126 7 Financial capacity FC 600 3.290 8 Business plan BP 600 3.366 9 Development policy DP 600 3.412 10 Industry Clusters CLKN 600 3.388 11 Multinational corporations MC 600 3.354 Source: Compiled by the author based on research results. 4.2.2. Evaluating the reliability of the scale The results in Table 4.2 show that the observed variables all have Cronbachs Alpha coefficients greater than 0.6. So, the scale used is reliable. Table 4.2. The results of testing the reliability of the scale No. Description of variables Encode Cronbach’s alpha 1 Credit policy CPO 0.721 2 Credit Process CP 0.632 3 Risk management RM 0.724 4 Customer information CI 0.77 5 Science and technology ST 0.654 6 Management experience ME 0.656 7 Financial capacity FC 0.614 8 Business plan BP 0.611 9 Development policy DP 0.712 10 Industry Clusters CLKN 0.653 11 Multinational corporations MC 0.773 Source: Compiled by the author based on research results. 4.2.3. EFA exploratory factor analysis All factor loading factors are greater than 0.5. The KMO coefficient is 0.871, satisfying the condition 0.5 < KMO < 1. Barletts test has sig = 0.000 < 0.5. So, the observed variables in each factor are closely related. Eigenvalue is 58,674 percent and extracted variance is 1,032 > 1. Cronbachs alpha coefficient of observed variables in each factor is greater than 0.6 and total correlation coefficient is greater than 0.3 also shows the scale is reliable. All show that the use of the EFA method is appropriate. In this way, combining all the information related to Cronbachs alpha coefficient, KMO coefficient, Barlett test, Eigenvalue, total variance extracted and factor loading that there are 10 factors drawn from exploratory factor analysis method is denoted CLKN MC (F1); RM (F2); FC (F3); CPO (F4); ST (F5); DP (Fô); CP (F7); ME(Fs); CI (F9); BP (F10). These factors were eligible to be used in the subsequent analyses. 4.2.4. Linear regression results Table 4.4: Correlation matrix between independent variables F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F1 1 F2 0.288 1 F3 0.237 0.457 1 F4 0.244 0.498 0.368 1 F5 0.198 0.237 0.31 0.31 1 F6 0.225 0.324 0.312 0.411 0.116 1 F7 0.341 0.115 0.293 0.257 0.245 0.471 1 F8 0.227 0.418 0.103 0.346 0.372 0.222 0.213 1 F9 0.412 0.294 0.237 0.275 0.104 0.179 0.453 0.226 1 F10 0.389 0.305 0.224 0.123 0.163 0.452 0.183 0.342 0.109 1 Source: Compiled by the author based on research results. The correlation coefficients between the variables are all positive and fluctuate in the range of 0.1 to 0.5 that the correlation is quite low between the independent variables. There is no multicollinearity in the regression model. The VIF coefficients for the independent variables are all less than 10, indicating that multicollinearity has not been found in the model. The significance level of the Fstatistic is less than 1 percent, so, the research model is suitable. Ta jle 4.5: Linear regression results Criteria Beta coefficient Sig coefficient VIF Constant 0.043 0.854 F1 0.657 0.152 5.123 F2 0.026 0.000 3.124 F3 0.143 0.003 2.785 F4 0.136 0.035 6.867 F5 0.011 0.610 4.368 F6 0.116 0.021 2.135 F7 0.223 0.013 5.157 F8 0.356 0.451 4.123 F9 0.327 0.214 3.289 F10 0.189 0.000 4.372 Adjusted R squared 0.554 Sig. 0.000 Source: Compiled by the author based on research results. The test results for the regression model have good results, which shows that the construction of the regression function representing the influence of the independent variables on the dependent variable in the model has high reliability. high trust. The regression equation is built based on the adjusted regression coefficient as follows: Credit quality = 0.026 F2 + 0.116 F6 + 0.136 F4 + 0.143 F3 + + 0.189 F10 + 0.223 F7 Credit quality = 0.026 Risk management + 0.116 Development policy + 0.136 Credit policy + 0.143 Financial capacity + 0.189 Business plan +0 .223 Credit Process. 4.3. Assessing the current status of credit quality for supporting industries in Vietnamese commercial banks 4.3.1. Achievements Credit growth for supporting industries increased. The level of provision for credit risk for loans to supporting industry enterprises is fully and timely made, and risk handling is guaranteed. The credit information system for borrowers who are supporting industry enterprises at Vietnamese commercial banks in the period between 2011 and 2020 is always updated and has accurate information. Credit policies of Vietnamese commercial banks such as: debt restructuring, exemption, reduction, lowering of lending interest rates, keeping the debt group unchanged, etc., to support supporting industry enterprises affected by the Covid19 pandemic. Credit processes for supporting industry enterprises at Vietnamese commercial banks in recent years have been implemented clearly, closely, in accordance with the requirements. Credit risk management capacity of commercial banks in recent years has continuously increased. 4.3.2. Limitations and reasons NPL ratio increased sharply in the period between 2011 and 2020 due to the impact of many factors, including the global economic crisis. Supporting industry enterprises are slow to apply Science and Technology to production, and their products are still outdated and have not met the product requirements in the market. The capital market has not yet developed commensurately, so the banking system is still the main funding channel for investment in supporting industries. Credit process is not strict and credit risk management is still limited. Many supporting industry policies have been issued but have not been evaluated and the reasons why have not been put into practice in supporting industry enterprises. The financial capacity of Vietnamese supporting industry enterprises is still low, greatly affecting their competitiveness compared to foreign supporting industry enterprises. CHAPTER 5 CONCLUSION AND SOLUTION 5.1. Conclusion Through survey results from 600 officers and employees at 20 Vietnamese commercial banks on factors affecting credit quality for supporting industry in Vietnamese commercial banks, it was found that: All factor loading factors are greater than 0.5. The KMO coefficient is 0.871, satisfying the condition 0.5 < KMO < 1. Barletts test has sig = 0.000 < 0.5. The observed variables in each factor are closely related. Eigenvalue is 58.674% and extracted variance is 1.032 > 1. Cronbachs alpha coefficient of observed variables in each factor is greater than 0.6 and total correlation coefficient is greater than 0.3, so the scale is reliable. The influence level of the factors is shown through the regression model as follows: Credit quality = 0.026 Risk management +0.116 Development policy +0.136 Credit policy +0.143 Financial capacity Main + 0.189 Business plan +0.223 Credit process. 5.2. Solutions to improve credit quality for supporting industries in Vietnamese commercial banks Solutions on credit policies for the development of supporting industries: There should be financial and credit policies to promote the development of supporting industries. Solutions on credit process: Commercial banks need to strongly research and apply digital technology to the credit process. Solutions to improve credit risk management capacity: Managers need to be properly aware of the importance of credit risk management; It is necessary to improve the credit risk management model; Applying digital technology to risk management and forecasting. Solutions to improve financial capacity Supporting industry customers: Maximized capital potential from within supporting industry enterprises; Diversifying forms of capital raising;... Building policies to encourage the development of effective supporting industries: Institutionalized regulations on contract mechanisms; Building quality systems related to components; preferential policies for supporting industry enterprises;... 5.3. Recommendations Recommendations to the Government. Recommendations to Ministries Sectors. o0o TÓM TẮT NHỮNG ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN ÁN Tên đề tài: Nâng cao chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Chuyên ngành: Tài chính Ngân hàng Mã số: 9 34 02 01 Nghiên cứu sinh: Nguyễn Văn Nhật Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Hoàng Thị Thanh Hằng Luận án này được thực hiện trên cơ sở tổng hợp, phân tích số liệu thu thập từ 20 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2011 2020 nhằm đánh giá thực trạng chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Đồng thời thực hiện khảo sát và kiểm định mô hình nghiên cứu để xác định các nhân tố ảnh hưởng và mức độ tác động đến chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Qua đó đề xuất các giải pháp để “Nâng cao chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ tại các ngân hàng thương mại Việt Nam” trong thời gian tới. Với những kết quả đạt được qua quá trình nghiên cứu, luận án mang mang lại đóng góp mới về mặt lý luận và thực tiễn như sau: ❖ Những đóng góp mới về mặt lý luận Hệ thống hóa những vấn đề lý luận cơ bản về công nghiệp hỗ trợ, cụ thể như: Khái niệm về công nghiệp hỗ trợ; Đặc điểm, phân loại ngành công nghiệp hỗ trợ; Nguồn vốn phát triển ngành công nghiệp hỗ trợ. Các nội dung này cung cấp cho người đọc nắm rõ hơn về ngành công nghiệp hỗ trợ và có phân biệt rõ nét hơn về ngành công nghiệp hỗ trợ so với các ngành công nghiệp khác. Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về chất lượng tín dụng của ngân hàng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ của các NHTM, cụ thể như: Quan điểm về chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ; Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ tại các NHTM. Kết quả nghiên cứu có những đóng góp nhất định vào việc hoàn thiện khung lý thuyết về chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ của các NHTM Việt Nam. Tổng hợp kinh nghiệm nước ngoài về nâng cao chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ tại các NHTM và nêu ra bài học kinh nghiệm cho các NHTM Việt Nam. ❖ Những đóng góp mới về mặt thực tiễn Dựa vào dữ liệu thứ cấp để phân tích và đánh giá được thực trạng chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ của 20 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011 2020. Qua đó, giúp cho thấy một bức tranh khá toàn diện về chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ của hệ thống NHTM Việt Nam trong thời gian qua. Dựa vào dữ liệu sơ cấp và thực hiện kiểm định mô hình nghiên cứu cho thấy chất lượng tín dụng đối với ngành công nghiệp hỗ trợ tại các NHTM Việt Nam chịu tác động của các nhân tố từ phía Ngân hàng, phía doanh nghiệp công nghiệp hỗ trợ và các chính sách phát triển công nghiệp hỗ trợ. Mức độ tác động của các nhân tố được thể hiện thông qua mô hình hồi quy như sau: Chất lượng tín dụng = 0,026 Quản lý rủi ro + 0,116 Chính sách phát triển + 0,136 Chính sách tín dụng + 0,143 Năng lực tài chính + 0,189 Phương án

Định dạng
Số trang	262
Dung lượng	549,75 KB