Tính cấp thiết của đề tài
Việt Nam đang trong giai đoạn mở cửa hội nhập, chuyển dịch sang kinh tế tri thức để phát triển cùng thế giới, mang lại nhiều cơ hội và thách thức cho nền kinh tế Doanh nghiệp cần không chỉ dựa vào nguồn lực tài chính và lao động có kỹ năng mà còn phải áp dụng tri thức để thành công trong môi trường cạnh tranh Ngành tài chính ngân hàng, với tính chất thâm dụng tri thức, đang mở rộng quy mô và tái cơ cấu, yêu cầu các ngân hàng phải có chiến lược kinh doanh phù hợp và khai thác tri thức để nâng cao khả năng cạnh tranh Quản trị tri thức tốt giúp ngân hàng gia tăng vốn trí tuệ, tạo lợi thế bền vững Sự gia nhập của ngân hàng nước ngoài tạo áp lực cạnh tranh gay gắt, với nhiều ngân hàng đã chuẩn bị để mở rộng quy mô tại Việt Nam Ngân hàng nước ngoài không chỉ mạnh về tài chính mà còn có kinh nghiệm và quản lý tri thức, khiến các ngân hàng Việt Nam phải chú trọng nâng cao nguồn vốn trí tuệ và bảo vệ nó trước làn sóng dịch chuyển nhân sự.
Vốn trí tuệ là thuật ngữ chỉ tài nguyên tri thức, tài sản tri thức và quyền sở hữu tri thức mà tổ chức nắm giữ, bao gồm cơ sở dữ liệu, phương pháp sản xuất, bằng sáng chế và nhãn hiệu Là một dạng tài sản vô hình, vốn trí tuệ kết hợp với tài sản hữu hình để tạo ra lợi nhuận Đặc trưng bởi tính sáng tạo và đổi mới, vốn trí tuệ có ảnh hưởng rõ rệt đến hiệu quả kinh doanh, đặc biệt trong lĩnh vực dịch vụ và ngân hàng Tuy nhiên, tác động của nó đến hiệu quả kinh doanh tại Việt Nam vẫn chưa được nghiên cứu sâu Do đó, đề tài “Tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam” được chọn để tìm hiểu chuyên sâu về mối quan hệ này.
Mục tiêu nghiên cứu
Đề tài này nhằm giới thiệu khung lý thuyết và kiểm nghiệm tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam Qua đó, nghiên cứu sẽ đề xuất giải pháp và kiến nghị nhằm tăng cường vốn trí tuệ tại các NHTM Nội dung chính của đề tài tập trung vào việc đánh giá và kiểm định mối quan hệ giữa vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính trong bối cảnh ngân hàng Việt Nam.
- Trình bày cơ sở lý thuyết về tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả tài chính của NHTM
- Đánh giá tác động của vốn tri tuệ đến hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam
- Đề xuất khuyến nghị nhằm tăng cường vốn trí tuệ hướng đến nâng cao hiệu quả tài chính tại các NHTM Việt Nam trong thời gian tới.
Phương pháp nghiên cứu
Các phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong đề tài gồm: Tổng hợp, thống kê, so sánh, phân tích
Đối với nghiên cứu lý luận cơ bản, đề tài tiến hành tổng hợp thông tin từ hệ thống giáo trình, bài báo, và các báo cáo, tài liệu từ các cuộc họp, hội thảo, tọa đàm có liên quan đến đề tài nghiên cứu.
- Để đánh giá tác động của vốn trí tuệ đối với hiệu quả tài chính của NHTM Việt Nam:
Nghiên cứu này áp dụng mô hình vốn trí tuệ gia tăng (VAIC) để đánh giá vốn trí tuệ, thực hiện hồi quy trên mẫu 26 ngân hàng thương mại (NHTM) trong giai đoạn 2012-2021.
- Dữ liệu nghiên cứu: Lấy từ báo cáo tài chính hàng năm được kiểm toán của các NHTM Việt Nam, các nguồn thông tin uy tín như Bankscope, Capital
IQ Pro đã tiến hành thu thập dữ liệu từ năm 2012 đến 2021 Sau khi loại trừ các ngân hàng thương mại thiếu dữ liệu và những ngân hàng đã hợp nhất, nghiên cứu đã bao gồm 26 ngân hàng trong suốt 10 năm, với tổng cộng 260 quan sát, tạo thành một bộ dữ liệu bảng cân bằng.
Sử dụng mô hình vốn trí tuệ gia tăng (VAIC) để đo lường vốn trí tuệ, nghiên cứu này thực hiện hồi quy trên một mẫu nghiên cứu cụ thể nhằm phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố này Mô hình VAIC giúp xác định giá trị của vốn trí tuệ trong doanh nghiệp, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu quả hoạt động và tiềm năng phát triển.
26 NHTM trong giai đoạn 2012-2021: VAIC = CEE + HCE + SCE
VAIC, or Value Added Intellectual Coefficient, measures the efficiency of intellectual capital, while CEE assesses capital utilization efficiency HCE evaluates human capital efficiency, and SCE focuses on structural capital efficiency.
Giả thuyết nghiên cứu đề xuất mối quan hệ đồng biến giữa hệ số giá trị gia tăng trí tuệ, đại diện cho vốn trí tuệ, và hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam Mô hình nghiên cứu được phát triển từ Ozkan và cộng sự (2017) và được trình bày dưới dạng tổng quát.
Y it =α+β.IC it +γ.control it +ε
Yit là hiệu quả tài chính của ngân hàng thương mại, được đo bằng tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản trung bình (ROAA) và tỷ suất lợi nhuận trên tổng vốn chủ sở hữu trung bình (ROAE) VAICit đại diện cho vốn trí tuệ, được đo bằng hệ số giá trị gia tăng trí tuệ (VAIC) cùng với các thành phần của nó như CEE, HCE và SCE Controlit bao gồm các biến kiểm soát như quy mô (SIZE), tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), tỷ lệ tiền gửi (DEP) và tỷ lệ cho vay (LOAN) Các ký hiệu i và t tương ứng với quan sát của ngân hàng thương mại thứ i trong năm t, trong khi α, β, γ là các hệ số hồi quy và ε là phần dư.
Phương trình tổng quát được ước lượng qua các phương trình hồi quy phụ cho hai biến phụ thuộc là ROAA và ROAE, với biến độc lập là VAIC cùng các thành phần CEE, HCE và SCE Các phương pháp hồi quy được áp dụng bao gồm hồi quy gộp (Pooled OLS), hồi quy hiệu ứng cố định (FEM) và hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) Để chọn lựa phương pháp hồi quy phù hợp, các kiểm định cần thiết được thực hiện, và những vi phạm giả định hồi quy được khắc phục thông qua ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).
Kết cấu của đề tài
Ngoài phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham thảo, đề tài nghiên cứu gồm
Chương 1: Cơ sở lý luận và nghiên cứu thực nghiệm về tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả tài chính của ngân hàng thương mại
Chương 2: Mô hình, phương pháp nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu
Chương 3: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 4: Một số khuyến nghị
13
Cơ sở lý luận về vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính ngân hàng
1.1.1 Khái niệm vốn trí tuệ
Vốn trí tuệ đang trở thành một vấn đề quan trọng trong quản lý doanh nghiệp, tuy nhiên, khái niệm này vẫn chưa được thống nhất do đang trong quá trình nghiên cứu và phát triển Các nhà nghiên cứu đưa ra nhiều định nghĩa khác nhau về vốn trí tuệ, trong đó một số người coi nó là yếu tố tạo ra ưu thế cạnh tranh Theo Edvinsson và Malone (1997), vốn trí tuệ có vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Vốn trí tuệ bao gồm tri thức, kinh nghiệm ứng dụng, tài sản công nghệ, mối quan hệ với khách hàng và kỹ năng chuyên nghiệp, giúp Skandia tạo ra lợi thế cạnh tranh trên thị trường Skandia, do Lief Edvinsson làm Trưởng kiến trúc sư, đã phát triển mô hình Skandia Navigator để ghi nhận vốn trí tuệ Ngoài ra, vốn trí tuệ được coi là nguồn lực quan trọng trong việc tạo ra ưu thế cạnh tranh và việc quản trị hợp lý nguồn lực này sẽ thúc đẩy làm việc nhóm và phát triển tri thức.
Các công ty đầu tư vào nguồn vốn trí tuệ xanh không chỉ đáp ứng xu thế pháp luật môi trường toàn cầu mà còn tạo ra ưu thế cạnh tranh Lin (2013) nhấn mạnh rằng vốn trí tuệ là nguồn lực thực sự, có thể áp dụng trong hoạt động hàng ngày và giúp chuyển đổi nguồn lực công ty thành lợi thế cạnh tranh.
Vốn trí tuệ thường được hiểu là "tài sản vô hình", theo Brooking (1998), là các tài sản vô hình kết hợp giúp công ty hoạt động hiệu quả Khái niệm này cũng nhất quán với quan điểm của Bontis và cộng sự (1999).
Vốn trí tuệ được định nghĩa là tập hợp các nguồn lực vô hình và dòng chảy của chúng, bao gồm tri thức, thông tin, sở hữu trí tuệ và kinh nghiệm, có khả năng tạo ra của cải Theo Brooking (1998) và Bontis cùng cộng sự (1999), giá trị của một công ty là tổng hợp các tài sản vô hình và hữu hình Stewart (1999) cho rằng vốn trí tuệ là yếu tố quan trọng trong việc tạo ra giá trị, trong khi Harrison và Sullivan (2000) nhấn mạnh rằng nó có thể chuyển đổi thành lợi nhuận Roos và cộng sự (2005) mở rộng định nghĩa này, cho rằng vốn trí tuệ bao gồm tất cả các nguồn lực phi tiền mặt và phi vật chất mà tổ chức kiểm soát, góp phần vào quá trình tạo ra giá trị Các thuật ngữ như "vốn trí tuệ", "tài sản vô hình" và "tài sản dựa trên tri thức" thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng cần lưu ý rằng "vốn trí tuệ" có nghĩa rộng hơn "sở hữu trí tuệ", chỉ một phần của tài sản vô hình như bằng sáng chế, thương hiệu và bản quyền.
Vốn trí tuệ là một phần tài sản vô hình quan trọng trong doanh nghiệp, bao gồm không chỉ tài sản trí tuệ như bằng sáng chế, nhãn hiệu và bí mật kinh doanh, mà còn là sự tổng hợp của kiến thức, kinh nghiệm, mối quan hệ, quy trình làm việc và đánh giá từ thị trường cũng như khách hàng Điều này đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
1.1.2 Các mô hình đo lường vốn trí tuệ phổ biến
Kể từ năm 1990, tài sản vô hình đã thu hút sự chú ý nghiên cứu, dẫn đến việc phát triển nhiều mô hình và phương pháp đo lường Hiện nay, các mô hình này có thể được phân loại thành năm nhóm chính.
(1) Phương pháp vốn trí tuệ trực tiếp (Direct Intellectual Capital methods
(2) Phương pháp vốn hóa thị trường (Market Capitalization methods - MCM);
(3) Phương pháp tỷ suất sinh lợi trên tài sản (Return on Assets methods
(4) Phương pháp thẻ chấm điểm (Score Card methods - SC);
(5) Mô hình Hệ số trí tuệ giá trị gia tăng (Value Added Intellectual Coefficient – VAIC)
1.1.2.1 Phương pháp vốn trí tuệ trực tiếp (Direct Intellectual Capital methods
Phương pháp ước lượng giá trị tài sản vô hình thông qua việc nhận diện các yếu tố cấu thành của nó, có thể được định giá riêng lẻ hoặc tổng hợp Johanson và Nilson (1996) đã đề xuất cách đo lường vốn trí tuệ dựa trên tỷ lệ đóng góp của tài sản nhân lực và chi phí lương được vốn hóa Mô hình The Technology Broker của Brooking (1996) định nghĩa vốn trí tuệ là sự kết hợp của tài sản thị trường, tài sản nhân lực, tài sản sở hữu trí tuệ và tài sản cơ sở hạ tầng, sử dụng bảng câu hỏi để đánh giá mức độ đóng góp của các biến McCutcheon (2008) phát triển mô hình Ước lượng giá trị thông qua phân tích vốn trí tuệ (EVVICA), tập trung vào phân tích nguồn vốn nhân lực và mối quan hệ với năng lực cải tiến của công ty, được coi là công cụ hữu ích cho việc đo lường các công ty có nhiều tài sản trí tuệ.
1.1.2.2 Phương pháp vốn hóa thị trường (Market Capitalization methods - MCM)
Phương pháp vốn hóa thị trường đánh giá sự chênh lệch giữa giá trị thị trường và giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu, coi đó là giá trị của vốn trí tuệ hay tài sản vô hình Tobin (1969), được trích dẫn bởi Bharadwaj và cộng sự (1999), đã đề xuất chỉ số Tobin's q, tỷ lệ giữa giá trị thị trường của tổng tài sản công ty và chi phí thay thế tài sản Nếu chỉ số Tobin's q lớn hơn 1, công ty đang đạt tỷ suất sinh lợi cao hơn chi phí sử dụng tài sản, cho thấy sự chênh lệch này một phần do các ưu thế cạnh tranh từ nguồn vốn trí tuệ.
Mô hình Giá trị thị trường phân bổ đến nhà đầu tư (IAMV) của Standfield (2001) đo lường vốn trí tuệ bằng cách phân biệt giữa giá trị thực và giá trị thị trường của công ty Giá trị thực được hình thành từ bốn thành phần chính: vốn hữu hình, vốn trí tuệ nhận biết được, tác nhân hủy hoại vốn trí tuệ, và lợi thế cạnh tranh bền vững Đồng thời, Sveiby (1989) trong mô hình Bảng cân đối kế toán vô hình cho rằng sự chênh lệch giữa giá trị thị trường và giá trị sổ sách xuất phát từ các yếu tố tương tác như vốn nhân lực, vốn tổ chức, và vốn khách hàng.
1.1.2.3 Phương pháp tỷ suất sinh lợi trên tài sản (Return on Assets methods - ROA)
Mô hình Giá trị kinh tế gia tăng (Economic Value Added - EVA) do Stern, Stewart và Chew phát triển vào năm 1995 nhằm đo lường thành quả của công ty thông qua giá trị gia tăng Stewart đã giải thích rằng giá trị gia tăng được tạo ra từ việc tập trung vào lợi nhuận, tối ưu hóa vốn, sử dụng vốn trí tuệ và khai thác các quyền chọn thực Đặc biệt, chi phí nghiên cứu và phát triển (R&D) được xác nhận là có tác động tích cực đến giá trị kinh tế gia tăng.
Stewart (1997) phát triển một phương pháp lượng hóa giá trị tài sản vô hình, gọi là phương pháp Giá trị vô hình tính toán (Calculated Intangible Value
Phương pháp CIV dựa trên việc so sánh tỷ suất sinh lợi trên tài sản của một công ty với một công ty tương tự trong cùng ngành Bằng cách nhân lượng chênh lệch đó với giá trị tài sản trung bình của công ty, chúng ta có thể xác định giá trị lợi nhuận tăng thêm Giả sử lợi nhuận tăng thêm này là một dòng tiền liên tục đến vĩnh viễn, giá trị tài sản vô hình sẽ được tính bằng cách lấy giá trị hiện tại của dòng tiền này.
1.1.2.4 Phương pháp thẻ chấm điểm (Score Card methods - SC)
Phương pháp này xác định các thành phần của vốn trí tuệ và từ đó tạo ra các chỉ số được ghi nhận trong thẻ điểm Đây là một phương pháp đo lường phi tài chính, không nhằm mục tiêu ước lượng giá trị tiền tệ của tài sản vô hình.
Mô hình Thẻ ghi điểm cân bằng (Balanced Scorecard) được phát triển bởi Robert Kaplan và David Norton vào năm 1996, nhằm đo lường thành quả công ty từ góc độ phi tài chính Mô hình này kết hợp nhiều phương pháp đo lường khác nhau để quản lý mối quan hệ nhân quả giữa thành quả và các yếu tố tạo ra thành quả, bao gồm đo lường tài chính (như dòng tiền và lợi nhuận), đo lường khách hàng (như sự hài lòng của khách hàng), đo lường quy trình nội bộ (như độ dài chu trình kinh doanh) và đo lường sự tăng trưởng (như tỷ lệ doanh thu từ sản phẩm mới).
Mô hình Quản lý tài sản vô hình (Intangible Asset Monitor) do Sveiby (1997) đề xuất phân chia tài sản vô hình thành ba nhóm chính: cấu trúc bên ngoài bao gồm thương hiệu và mối quan hệ giữa khách hàng và nhà cung cấp; cấu trúc bên trong liên quan đến quản lý tổ chức, cấu trúc pháp lý, nghiên cứu và phát triển (R&D) cũng như phần mềm; và năng lực cá nhân, tập trung vào học vấn và kinh nghiệm.
Skandia Navigator là mô hình được phát triển bởi Edvinsson và Malone
Nghiên cứu thực nghiệm về tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả tài chính của ngân hàng thương mại
Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra mối quan hệ giữa vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính của doanh nghiệp, cũng như trong ngành ngân hàng.
1.2.1 Nghiên cứu thực nghiệm về tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp
Nuryaman (2015) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa vốn trí tuệ và giá trị doanh nghiệp, hiệu quả tài chính thông qua mô hình VAIC, dựa trên dữ liệu của 93 công ty niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Indonesia năm 2012 Kết quả cho thấy vốn trí tuệ có tác động tích cực đến giá trị doanh nghiệp và hiệu quả tài chính Đặc biệt, vốn cấu trúc ảnh hưởng mạnh mẽ đến giá trị doanh nghiệp và các chỉ số tài chính như tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu, và tỷ suất lợi nhuận ròng; trong khi đó, vốn nhân lực có tác động tiêu cực Tuy nhiên, tổng thể vốn trí tuệ vẫn có tác động tích cực đến tất cả các biến đại diện cho giá trị doanh nghiệp và hiệu quả tài chính.
Dựa trên khung nghiên cứu của Firer và Williams (2003), Shiu (2006) đã thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm về tác động của VAIC và các thành phần của nó đến thành quả các công ty công nghệ tại Đài Loan Kết quả cho thấy VAIC có ảnh hưởng tích cực đến khả năng sinh lợi và định giá thị trường, nhưng lại có tác động tiêu cực đến năng suất Ngoài ra, Chen, Cheng và Hwang (2005) đã kiểm định mối quan hệ giữa hiệu quả vốn trí tuệ, giá trị thị trường và hiệu quả tài chính của các công ty niêm yết tại Đài Loan, sử dụng mô hình VAIC Nghiên cứu này chỉ ra rằng vốn trí tuệ có ảnh hưởng tích cực đến cả giá trị thị trường và hiệu quả tài chính của công ty.
Nghiên cứu của Calisir và cộng sự (2010) chỉ ra rằng VAIC có tác động dương và có ý nghĩa thống kê đến khả năng sinh lời của các công ty công nghệ và thông tin liên lạc tại Thổ Nhĩ Kỳ Các tác giả đã kiểm định ảnh hưởng của từng yếu tố cấu thành VAIC đến hiệu quả công ty thông qua các chỉ số ROA, ROE, ATO và tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách Kết quả cho thấy có mối quan hệ thuận chiều giữa hiệu quả vốn nhân lực (HCE) với ROA và ROE, trong khi hiệu quả vốn sử dụng (CEE) có tác động tích cực đến ROE và ATO.
Nghiên cứu của Dimitrios và cộng sự (2011) trên 96 công ty Ai Cập niêm yết tại sàn chứng khoán Athens cho thấy có mối quan hệ thống kê giữa hiệu quả vốn nhân lực và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) Cùng năm, Ahmad và Mushraf (2011) đã điều tra các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của các công ty Malaysia, thu thập dữ liệu từ 320 nhà quản lý Kết quả nghiên cứu xác nhận mối quan hệ tích cực giữa nguồn vốn trí tuệ (bao gồm vốn khách hàng, vốn nhân lực, vốn cấu trúc và vốn quan hệ) và hiệu quả doanh nghiệp, thể hiện qua sự đổi mới, tốc độ phát triển sản phẩm mới, sự hài lòng và duy trì khách hàng, cũng như chi phí điều hành.
Sử dụng số liệu của các công ty trong ngành dệt may Ấn Độ từ năm 2000-
Nghiên cứu của Deep và Narwal (2013) đã chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính thông qua mô hình VAIC và phương pháp ước lượng hồi quy gộp (Pooled OLS) Cụ thể, vốn trí tuệ ảnh hưởng dương đến giá trị doanh nghiệp, được đo bằng tỷ số giữa giá trị thị trường và giá trị sổ sách, cũng như hiệu quả tài chính, thể hiện qua tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản, với mức ý nghĩa 1%.
Budiandriani và Mahfudnurnajamuddin (2014) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa vốn trí tuệ, giá trị doanh nghiệp và hiệu quả tài chính thông qua mô hình VAIC Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ 464 công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Indonesia và đã chọn ra 158 mẫu để phân tích.
Năm 2012, nghiên cứu cho thấy tất cả các nguồn lực trong vốn trí tuệ đều có tác động tích cực đến giá trị doanh nghiệp, cụ thể là tỉ số giữa giá trị thị trường và giá trị sổ sách, cũng như hiệu quả tài chính, được đo bằng tỉ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu, với mức ý nghĩa 10%.
1.2.2 Nghiên cứu thực nghiệm về tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả tài chính của ngân hàng
Nghiên cứu của Pulic và Bornemann (1999) trên các ngân hàng Áo trong giai đoạn 1993-1995 đã chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa vốn trí tuệ và thành công tổ chức, cũng như giữa các chỉ số hiệu quả tài chính như ROA và ROE với VAIC Tuy nhiên, nghiên cứu chưa đạt được sự đồng thuận về mức độ đóng góp của các thành phần cấu thành VAIC đối với hiệu quả tài chính của ngân hàng.
Firer và Williams (2003) đã áp dụng mô hình VAIC để nghiên cứu mối quan hệ giữa VAIC và ba chỉ số thành quả truyền thống: khả năng sinh lợi (ROA), năng suất (vòng quay tài sản - ATO) và giá trị thị trường (tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách) Dữ liệu được thu thập từ các công ty trong bốn ngành tập trung vào vốn trí tuệ: ngân hàng, điện tử, công nghệ thông tin và dịch vụ Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ đồng biến giữa hiệu quả vốn cấu trúc (SCE) và khả năng sinh lợi, trong khi lại phát hiện mối quan hệ nghịch biến giữa năng suất và hiệu quả vốn nhân lực (HCE).
Mavridis (2004) đã nghiên cứu ảnh hưởng của vốn trí tuệ đến thành quả của các ngân hàng tại Nhật Bản và phát hiện ra rằng có mối tương quan tích cực giữa hiệu quả sử dụng vốn và Chỉ số thành quả tốt nhất (BPI) Ngược lại, hiệu quả vốn nhân lực lại có tác động tiêu cực đến BPI Ngoài ra, Mavridis (2004) cũng so sánh các nhóm ngân hàng và nhận thấy rằng những ngân hàng có thành quả kinh doanh tốt nhất thường tận dụng nguồn vốn trí tuệ hiệu quả hơn và ít phụ thuộc vào vốn vật chất.
Nghiên cứu của Goh (2005) về vốn trí tuệ của các ngân hàng thương mại Malaysia cho thấy có mối liên hệ giữa hiệu quả tài chính và nguồn nhân lực thông qua mô hình VAIC Kết quả chỉ ra rằng vai trò của vốn nhân lực quan trọng hơn so với SCE và CEE Tương tự, nghiên cứu của Joshi (2010) về mối tương quan giữa vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính của các ngân hàng Úc trong giai đoạn 2005-2007 cũng khẳng định tầm quan trọng của nguồn nhân lực trong việc quyết định hiệu quả tài chính, cho thấy rằng đầu tư vào hoạt động nhân sự có thể cải thiện kết quả kinh doanh của ngân hàng.
Kridan và Goulding (2006) trong nghiên cứu của họ cho rằng quản trị tri thức trong lĩnh vực ngân hàng, đặc biệt tại Libya, có thể nâng cao chiến lược kinh doanh và hiệu quả tài chính Việc áp dụng quản trị tri thức giúp cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ ngân hàng, đồng thời tạo ra hệ thống thông tin và giao tiếp hiệu quả hơn Để quản trị tri thức hoạt động hiệu quả, cần có sự hỗ trợ tích cực từ cấu trúc, nhân lực, công nghệ, mục tiêu và môi trường nội bộ cũng như bên ngoài ngân hàng.
Nghiên cứu của Muhammad và Ismail (2009) đã chỉ ra rằng việc sử dụng hiệu quả vốn trí tuệ có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả tài chính của các tổ chức tài chính tại Malaysia Bằng cách áp dụng mô hình VAIC để đo lường mối quan hệ giữa vốn trí tuệ và ROA, nghiên cứu cho thấy sự tương quan mạnh mẽ giữa vốn trí tuệ và kết quả tài chính Hệ thống tổ chức tài chính Malaysia cần tối ưu hóa việc sắp xếp nguồn vốn trí tuệ để đạt được kết quả tài chính tốt hơn Đặc biệt, các ngân hàng là nhóm chịu ảnh hưởng lớn nhất từ việc sử dụng hiệu quả vốn trí tuệ, tiếp theo là các công ty bảo hiểm và chứng khoán.
Afroze (2011) đã tiến hành nghiên cứu mối quan hệ giữa vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính của 13 ngân hàng thương mại niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Dhaka, Bangladesh Các ngân hàng này được chọn do có dữ liệu đầy đủ từ năm 1998 đến 2009, giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của nghiên cứu.
MÔ HÌNH, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Thiết kế nghiên cứu
Nhóm nghiên cứu đã phân tích mối liên hệ giữa vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam Dựa trên kết quả nghiên cứu, nhóm đã đưa ra các khuyến nghị nhằm nâng cao vốn trí tuệ cho các NHTM, góp phần cải thiện hiệu quả hoạt động tài chính của họ.
- Bước 1: Trình bày cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả tài chính của NHTM
Nhóm nghiên cứu đã thu thập dữ liệu từ các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam trong giai đoạn 2012-2021, dựa trên các nghiên cứu trước đó Từ đó, họ tính toán chỉ số vốn trí tuệ của các NHTM Việt Nam bằng cách sử dụng mô hình hệ số trí tuệ giá trị gia tăng (Value Added Intellectual Coefficient – VAIC) của Pulic.
- Bước 3: Đề xuất mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam
Bước 4 trong quá trình phân tích dữ liệu bảng là ước lượng mô hình hồi quy, bao gồm các phương pháp như mô hình hồi quy gộp bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM), và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) Việc lựa chọn mô hình phù hợp sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác và tính khả thi của kết quả nghiên cứu.
- Bước 5: Thực hiện các kiểm định, chẩn đoán khuyết tật và hiệu chỉnh mô hình để có được kết quả nghiên cứu tốt nhất
- Bước 6: Thực hiện đánh giá mối quan hệ giữa vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam
- Bước 7: Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, nhóm nghiên cứu đưa một số khuyến nghị nhằm tăng cường vốn trí tuệ tại các NHTM Việt Nam.
Dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu hàng năm của 26 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2021, với bộ dữ liệu thu thập từ S&P Capital IQ Pro và báo cáo tài chính đã được kiểm toán Theo thống kê từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, hệ thống ngân hàng Việt Nam đang có những chuyển biến quan trọng trong giai đoạn này.
Việt Nam hiện có 35 ngân hàng thương mại, trong đó bao gồm 4 ngân hàng thương mại nhà nước và 31 ngân hàng thương mại cổ phần Do một số ngân hàng không công khai số liệu hoặc báo cáo tài chính không đầy đủ, nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ 26 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2021 Thông tin này được thống kê bởi Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.
Tính đến ngày 30/11/2021, tổng tài sản của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam đạt 13.023.214 tỷ đồng, trong đó 26 NHTM trong mẫu nghiên cứu chiếm 10.812.774 tỷ đồng, tương đương 83% tổng tài sản toàn hệ thống Điều này cho thấy mẫu nghiên cứu có tính đại diện cao Nhóm nghiên cứu đã sử dụng phần mềm Stata 14 để phân tích định lượng mối quan hệ giữa vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam.
Bảng 2.1: Danh sách các biến trong nghiên cứu
Tên biến Viết tắt và dấu kỳ vọng Đo lường
Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản trung bình (%) ROAA ROAA = Thu nhập ròng
Tổng tài sản trung bình
Tỷ suất lợi nhuận trên
VCSH trung bình (%) ROAE ROAE = Thu nhập ròng
Tổng vốn chủ sở hữu trung bình
Hiệu quả vốn sử dụng CEE (+) CEE = Giá trị tăng thêm
Hiệu quả vốn nhân lực HCE (+) HCE = Giá trị tăng thêm
Hiệu quả vốn cấu trúc SCE (+)
Giá trị tăng thêmVốn trí tuệ VAIC (+) 𝑉𝐴𝐼𝐶 = 𝐶𝐸𝐸 + 𝐻𝐶𝐸 + 𝑆𝐶𝐸
Quy mô ngân hàng SIZE (+) SIZE = Ln (Tổng tài sản của ngân hàng)
Tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản (%) CAP (+) CAP = Vốn chủ sở hữu
Tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (%) DEP (-) DEP = Tổng tiền gửi
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (%)
LOAN (+) LOAN = Tổng cho vay
Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Để phân tích định lượng mối quan hệ giữa vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam, nhóm nghiên cứu đã đề xuất một phương trình cụ thể.
𝐑𝐎𝐀𝐀 𝐢𝐭 là Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản trung bình của ngân hàng i tại thời điểm t
ROAE là tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu trung bình của ngân hàng i tại thời điểm t, trong khi VAIC là chỉ số thể hiện vốn trí tuệ của ngân hàng i tại thời điểm t.
SIZE it là Quy mô của ngân hàng i tại thời điểm t
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t được ký hiệu là CAP it Tương tự, tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t là DEP it Cuối cùng, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t cũng được ký hiệu là CAP it Trong đó, u i là sai số ngẫu nhiên và ε it là phần dư.
Đề tài nghiên cứu mối quan hệ giữa các thành phần của vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam thông qua một phương trình phân tích sâu sắc.
𝐶𝐸𝐸 it là Tỷ lệ giữa giá trị tăng thêm và vốn đã sử dụng của ngân hàng i tại thời điểm t
𝐻𝐶𝐸 it là Tỷ lệ giữa giá trị tăng thêm và vốn nhân lực của ngân hàng i tại thời điểm t
𝑆𝐶𝐸 it là Tỷ lệ giữa giá trị tăng thêm và vốn cấu trúc của ngân hàng i tại thời điểm t
Đề tài nghiên cứu này xây dựng các giả thuyết liên quan đến mối quan hệ giữa vốn trí tuệ và các thành phần của nó với hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam Các giả thuyết này nhằm khám phá ảnh hưởng của vốn trí tuệ đến hiệu suất tài chính, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về vai trò của trí tuệ trong hoạt động của các NHTM tại Việt Nam.
Vốn trí tuệ (VAIC) trong mô hình nghiên cứu này bao gồm ba thành phần chính: vốn sử dụng, vốn nhân lực và vốn cấu trúc Mô hình được đề xuất sử dụng phương pháp VAIC do tính thuận tiện trong việc thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính của các ngân hàng Dữ liệu từ báo cáo tài chính không chỉ cho phép so sánh sự khác biệt về kết quả tài chính giữa các ngân hàng mà còn giúp phân tích sự thay đổi trong kết quả tài chính qua các năm.
Giải thuyết 1: Vốn trí tuệ có tác động tích cực đến hiệu quả tài chính của ngân hàng
Vốn sử dụng (CEE) là loại vốn tồn tại dưới hình thức hữu hình như trang thiết bị, cơ sở vật chất và hạ tầng, được đo lường bằng lượng đầu tư vào hoạt động kinh doanh của chủ sở hữu Nghiên cứu của Mahesh Joshi (2012) chỉ ra rằng vốn sử dụng đóng góp lớn nhất và có tác động tích cực đến kết quả hoạt động Do đó, nhóm nghiên cứu đề xuất giả thuyết rằng vốn sử dụng là yếu tố quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả kinh doanh.
Giả thuyết 2: Vốn sử dụng có tác động tích cực đến hiệu quả tài chính của ngân hàng
Vốn nhân lực (HCE) bao gồm kiến thức, kỹ năng, kinh nghiệm và năng lực của nhân viên trong ngân hàng, có thể gia tăng thông qua đào tạo Vốn này độc lập tương đối và khó kiểm soát hoàn toàn, nhưng lại là nguồn lực quan trọng mang đến lợi thế cạnh tranh và nâng cao hiệu quả hoạt động Nghiên cứu của Chen (2009) và Huang (2009) cho thấy rằng hiệu quả hoạt động tăng lên khi nhân viên được nâng cao chuyên môn và kinh nghiệm Hơn nữa, nghiên cứu của Sharabati (2010) chứng minh tác động tích cực của vốn nhân lực lên kết quả kinh doanh Từ những kết quả nghiên cứu này, nhóm đề xuất giả thuyết nghiên cứu.
Giả thuyết 3: Vốn nhân lực có tác động tích cực đến hiệu quả tài chính của ngân hàng
Vốn cấu trúc (SCE) là yếu tố phản ánh năng lực đổi mới của ngân hàng thông qua các kết quả đổi mới, quyền tài sản và sản phẩm dịch vụ mới (Stewart, 1997) Nó phụ thuộc vào năng suất, văn hóa và khả năng phát triển của tổ chức Vốn cấu trúc được xem như một khoản đầu tư vào hệ thống, bao gồm triết lý kinh doanh, công cụ và quy trình làm việc Cụ thể, nó thể hiện qua hệ thống hạ tầng thông tin, dữ liệu, phong cách quản lý, quy trình vận hành và văn hóa tổ chức, khuyến khích sự sáng tạo và đổi mới Nghiên cứu của Jardon và Martos (2009) chỉ ra rằng vốn cấu trúc có tác động trực tiếp đến kết quả hoạt động của tổ chức, trong khi nghiên cứu của Cabrita và Bontis (2008) cũng xác nhận tác động này ở các ngân hàng, cùng với tác động gián tiếp thông qua vốn quan hệ.
Do vậy, giả thuyết nghiên cứu được nhóm đề xuất như sau:
Giả thuyết 4: Vốn cấu trúc có tác động tích cực đến hiệu quả tài chính của ngân hàng
Nhóm nghiên cứu tiến hành phân tích dữ liệu theo quy trình được thể hiện ở hình 2.1
Hình 2.1: Phương pháp nghiên cứu a Kiểm định đa cộng tuyến
Một trong các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là các
Kiểm định đa cộng tuyến (Multicollinearity test)
Kiểm định nhân tử Lagrange (Lagrange multiplier test)
Kiểm định Hausman (Hausman test)
Tác động ngẫu nhiên (REM)
Tác động cố định (FEM)
Mô hình phù hợp nhất cho dữ liệu bảng
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kiểm định tự tương quan (Autocorrelation test)
Khi trình bày kết quả ước lượng hồi quy, cần đảm bảo rằng các biến độc lập phải độc lập với nhau Nếu trong mô hình hồi quy đa biến, các biến độc lập có mối liên hệ cao, sẽ xảy ra vấn đề đa cộng tuyến, dẫn đến sai số chuẩn lớn cho các hệ số hồi quy Điều này có thể khiến cho độ tương thích của mô hình (R2) cao mặc dù các hệ số không mang ý nghĩa thống kê Để kiểm tra đa cộng tuyến, có thể sử dụng ma trận tương quan; nếu hệ số tương quan giữa hai biến độc lập lớn hơn 0.7, mô hình sẽ gặp vấn đề này Để xử lý đa cộng tuyến, có thể loại bỏ các biến có mối tương quan cao, biến đổi các biến thành tỷ số, hoặc giữ nguyên nếu các hệ số đều có độ lớn và dấu phù hợp.
Để chọn mô hình phù hợp nhất cho bộ dữ liệu, nghiên cứu áp dụng ba mô hình ước lượng cho dữ liệu bảng: (1) mô hình hồi quy gộp bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), (2) mô hình tác động cố định (Fixed Effect Model - FEM), và (3) mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model - REM).
Mô hình Pooled OLS là phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất, áp dụng cho dữ liệu có tính chất chéo và chuỗi thời gian Phương pháp này giả định rằng các hằng số và hệ số góc là không đổi theo thời gian và giữa các cá thể Tuy nhiên, Pooled OLS không xem xét sự khác biệt giữa các cá thể và sự thay đổi theo thời gian.
Mô hình tác động cố định (FEM) chú trọng vào tính đặc thù của từng cá thể, cho rằng nếu không phát hiện được ảnh hưởng này nhưng nó lại liên quan đến các biến độc lập, thì ước lượng bình phương nhỏ nhất sẽ thiếu khách quan và nhất quán FEM giả định rằng sự khác biệt giữa các cá thể được phản ánh qua các giao điểm tọa độ, nghĩa là mỗi cá thể có một hằng số cố định riêng, mặc dù hệ số góc của chúng là giống nhau.
FEM giúp loại bỏ các yếu tố đặc thù không thay đổi theo thời gian khỏi mô hình, cho phép chúng ta đánh giá ảnh hưởng thuần túy của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Mô hình tác động ngẫu nhiên khác biệt với mô hình tác động cố định ở chỗ nó giả định rằng các hiệu ứng đặc thù được thể hiện qua một biến ngẫu nhiên, không liên quan đến các biến độc lập Mô hình này giúp ước lượng các yếu tố đặc thù đã bị loại bỏ trong mô hình tác động cố định Để chọn phương pháp phân tích hồi quy phù hợp nhất cho dữ liệu bảng, cần thực hiện các kiểm định.
F, kiểm định nhân tử Lagrange và kiểm định Hausman được sử dụng c Kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thực trạng vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính tại các NHTM Việt Nam
Bảng 3.1 trình bày chỉ số vốn trí tuệ và các cấu phần của vốn trí tuệ tại
Trong giai đoạn 2012-2021, 26 ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam đã được nghiên cứu, với các kết quả được trình bày qua Hình 3.1 đến 3.4 Những hình ảnh này cung cấp cái nhìn trực quan về thực trạng vốn trí tuệ tại các NHTM, cũng như các thành phần cấu thành vốn trí tuệ trong giai đoạn này.
Bảng 3.1: Chỉ số vốn trí tuệ và các cấu phần của vốn trí tuệ tại các NHTM Việt Nam giai đoạn 2012-2021
Trung bình ngành ngân hàng NHTM Nhà nước NHTM tư nhân
VAIC CEE HCE SCE VAIC CEE HCE SCE VAIC CEE HCE SCE
Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả
Hình 3.1: VAIC của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2012 – 2021
Hình 3.2: CEE của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2012 – 2021
Hình 3.3: HCE của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2012 – 2021
Hình 3.4: SCE của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2012 – 2021
Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả
Hệ số vốn trí tuệ của các ngân hàng thương mại Việt Nam (VAIC) đã giảm từ 3.22 vào năm 2012 xuống 2.54 vào năm 2015, nhưng sau đó đã ghi nhận sự tăng trưởng liên tục từ năm 2016.
Trong giai đoạn 2012-2015, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã trải qua quá trình tái cơ cấu sau những thiệt hại từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 Để khắc phục tình hình, Chính phủ đã ban hành "Đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011 – 2015" theo Quyết định số 254/QĐ-TTg ngày 01/3/2012, với mục tiêu chính là xử lý nợ xấu và nâng cao sự ổn định của hệ thống ngân hàng.
VAIC trung bình VAIC NHTM Nhà nước
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 CEE trung bình CEE NTM Nhà nước CEE tư nhân
HCE trung bình HCE NHTM Nhà nước HCE tư nhân
Từ năm 2012 đến 2021, hệ thống tài chính Việt Nam đã trải qua nhiều biến động, đặc biệt là trong việc xử lý nợ xấu và tái cơ cấu các ngân hàng thương mại Mặc dù chi phí gia tăng và lợi nhuận suy giảm trong giai đoạn này, nhưng từ năm 2016, hệ số vốn trí tuệ của các ngân hàng thương mại Việt Nam đã liên tục tăng từ 2.59 lên 3.77 vào năm 2021 Sự gia tăng này phản ánh thành công của Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam trong việc thực hiện “Đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011 – 2015”, giúp nâng cao chất lượng và hiệu quả hoạt động của các tổ chức tín dụng, đồng thời đáp ứng nhu cầu phát triển kinh tế xã hội của đất nước.
Trong giai đoạn 2012 – 2021, các cấu phần của vốn trí tuệ tại các NHTM Việt Nam, bao gồm hiệu quả vốn sử dụng, hiệu quả vốn nhân lực và hiệu quả vốn cấu trúc, đều ghi nhận xu hướng tăng Đặc biệt, hệ số vốn trí tuệ của các NHTM Nhà nước cao hơn nhiều so với trung bình ngành ngân hàng, trong khi các NHTM tư nhân lại có chỉ số thấp hơn Điều này phản ánh quy mô và nguồn lực lớn hơn của các NHTM Nhà nước, dẫn đến việc đầu tư vào vốn trí tuệ vượt trội hơn Nhóm NHTM Nhà nước trong nghiên cứu của chúng tôi bao gồm ba ngân hàng lớn là Vietcombank, VietinBank và BIDV, trong khi nhóm NHTM tư nhân có 23 ngân hàng nhỏ hơn, ảnh hưởng đến chỉ số vốn trí tuệ của họ.
Năm 2021, trong khi CEE của nhóm ngân hàng thương mại Nhà nước ghi nhận tăng trưởng dương, thì CEE của nhóm ngân hàng thương mại tư nhân lại sụt giảm Sự giảm sút này có thể được giải thích bởi tác động tiêu cực của đại dịch COVID-19 đến hiệu quả sử dụng vốn của các ngân hàng tư nhân, đặc biệt là lợi nhuận của các ngân hàng có vốn hóa nhỏ, đã giảm đáng kể trong thời gian dịch bệnh.
Tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam
Bảng 3.2: Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu
Trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Tính toán của nhóm nghiên cứu
Bảng 3.2 cung cấp thống kê mô tả về dữ liệu nghiên cứu, cho thấy chỉ số vốn trí tuệ (VAIC) của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.
Từ năm 2012 đến 2021, giá trị trung bình đạt 3.027 với độ lệch chuẩn 0.965 Giá trị thấp nhất ghi nhận là 1.225 của Ngân hàng TMCP Quốc Dân vào năm 2012, trong khi giá trị cao nhất đạt 5.837 của Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam vào năm 2021.
Hiệu quả vốn sử dụng (CEE) của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn
2012 – 2021 đạt giá trị trung bình là 0.231 với độ lệch chuẩn là 0.106 Giá trị nhỏ nhất đạt 0.059 và giá trị lớn nhất đạt 0.506
Hiệu quả vốn nhân lực (HCE) của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn
2012 – 2021 đạt giá trị trung bình là 2.282 với độ lệch chuẩn là 0.749 Giá trị nhỏ nhất đạt 1.074 và giá trị lớn nhất đạt 4.726
Hiệu quả vốn cấu trúc (SCE) của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn
2012 – 2021 đạt giá trị trung bình là 0.513 với độ lệch chuẩn là 0.159 Giá trị nhỏ nhất đạt 0.068 và giá trị lớn nhất đạt 0.788
Quy mô của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam được đánh giá thông qua logarit tự nhiên của tổng tài sản, với giá trị dao động từ 23.410 đến 28.197 Độ lệch chuẩn là 1.126 và giá trị trung bình đạt 25.584, cho thấy sự chênh lệch đáng kể giữa quy mô của các NHTM trong nước.
Bảng 3.3: Ma trận tương quan
VAIC CEE HCE SCE SIZE CAP DEP LOAN
Nguồn: Tính toán của nhóm nghiên cứu
Hệ số tương quan là chỉ số thống kê quan trọng để đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến Theo bảng 3.3, trừ biến VAIC, HCE và SCE, hệ số tương quan của các biến độc lập đều dưới 70%, cho thấy các biến này có hệ số tương quan thấp và phù hợp cho phân tích hồi quy.
Mối tương quan giữa biến VAIC với HCE và SCE rất cao, lần lượt đạt 0.9924 và 0.9536, do HCE và SCE là hai thành phần trong công thức tính chỉ số VAIC (VAIC = CEE + HCE + SCE) Nhóm nghiên cứu đã không đưa các thành phần cấu thành chỉ số VAIC vào phương trình hồi quy để đảm bảo tính chính xác của mô hình Mối tương quan cao giữa HCE và SCE (0.9285) được giải thích bởi sự xuất hiện của chi phí nhân công trong công thức tính SCE Theo Pulic (2000), vốn nhân lực tỉ lệ nghịch với vốn cấu trúc trong quá trình tạo ra giá trị dựa trên vốn trí tuệ, dẫn đến việc giảm vốn cấu trúc sẽ làm tăng vốn nhân lực SCE được tính nghịch đảo so với CEE và HCE, do đó mối tương quan cao giữa HCE và SCE là hợp lý Để nghiên cứu sâu hơn về mối quan hệ giữa các thành phần trong vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính của các NHTM Việt Nam, nhóm nghiên cứu đã tiến hành hồi quy riêng lẻ các biến có mối tương quan cao nhằm đảm bảo tính chính xác của kết quả nghiên cứu.
3.2.2 Kết quả nghiên cứu chính
Sau khi thực hiện hồi quy các phương trình nghiên cứu bằng các phương pháp như mô hình hồi quy gộp bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (Fixed Effect Model - FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model - REM), nhóm nghiên cứu đã tiến hành các kiểm định như kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian, kiểm định Hausman, kiểm định Modified Wald cho phương sai sai số thay đổi và kiểm định Wooldridge cho hiện tượng tự tương quan Qua đó, nhóm đã hiệu chỉnh và sửa lỗi các mô hình nhằm đạt được kết quả chính xác nhất, được trình bày trong bảng 3.4 dưới đây.
Bảng 3.4: Tổng hợp kết quả nghiên cứu (ROAA)
Hệ số hồi quy P-value
Các ký hiệu *, ** và *** tương ứng có ý nghĩa lần lượt ở mức 10%, 5% và 1%
Số liệu được làm tròn bốn chữ số thập phân Nguồn: Tính toán của nhóm nghiên cứu
Theo bảng 3.3, vốn trí tuệ (VAIC) ảnh hưởng tích cực đến tỷ suất lợi nhuận trên tài sản trung bình của các ngân hàng thương mại Việt Nam với mức ý nghĩa 1% Nghiên cứu của Pulic & Bornemann (1999) cũng cho thấy rằng đầu tư vào vốn trí tuệ cao giúp nâng cao hiệu quả tài chính của ngân hàng Vốn trí tuệ cho phép ngân hàng phân tích và đánh giá rủi ro liên quan đến cho vay và đầu tư một cách chính xác, từ đó đưa ra quyết định tài chính thông minh và giảm thiểu rủi ro Hơn nữa, ngân hàng có vốn trí tuệ cao hiểu rõ nhu cầu khách hàng, cung cấp dịch vụ tài chính phù hợp, làm tăng sự hài lòng và khuyến khích khách hàng gửi tiền và sử dụng dịch vụ nhiều hơn Cuối cùng, vốn trí tuệ cũng giúp ngân hàng áp dụng công nghệ tiên tiến để phát hiện cơ hội kinh doanh mới và tạo ra sản phẩm tài chính mới, tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả tài chính.
Nghiên cứu về mối quan hệ giữa các thành phần trong vốn trí tuệ và hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam cho thấy cả ba thành phần theo Pulic (2000) - hiệu quả vốn sử dụng (CEE), hiệu quả vốn nhân lực (HCE) và hiệu quả vốn cấu trúc (SCE) - đều có tác động tích cực đến tỷ suất lợi nhuận trên tài sản trung bình, với ý nghĩa thống kê ở mức 1% Trong đó, CEE có hệ số hồi quy lớn nhất, tiếp theo là SCE và HCE, cho thấy việc đầu tư vào các thành phần này sẽ nâng cao hiệu quả tài chính của ngân hàng Ngoài ra, quy mô ngân hàng cũng ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả tài chính, với biến SIZE có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%, phù hợp với nghiên cứu của Kigen (2014) và Velnampy & Nimalathasan (2010) Các ngân hàng lớn thường có uy tín cao hơn, giúp họ huy động tiền gửi với lãi suất thấp hơn và cho vay với lãi suất cao hơn, từ đó thu được lợi nhuận tốt hơn Ngược lại, các ngân hàng nhỏ hơn phải đối mặt với chi phí huy động cao hơn, dẫn đến lợi nhuận thấp hơn và ít khả năng đầu tư vào công nghệ và dịch vụ tài chính Fintech.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) có mối quan hệ tích cực với hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam Biến kiểm soát CAP thể hiện dấu dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao, ngân hàng giảm thiểu sự phụ thuộc vào nợ bên ngoài, từ đó tiết kiệm chi phí lãi vay và gia tăng lợi nhuận.
Tỷ lệ tổng tiền gửi huy động trên tổng tài sản (DEP) ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ suất lợi nhuận trên tài sản trung bình của các ngân hàng thương mại Việt Nam, với mức ý nghĩa thống kê 5% Điều này có thể giải thích rằng khi ngân hàng có lượng tiền gửi khách hàng lớn, chi phí trả lãi tăng lên, dẫn đến giảm lợi nhuận, đặc biệt là đối với các ngân hàng quy mô nhỏ phải huy động tiền gửi với lãi suất cao.
Tỷ lệ tổng cho vay trên tổng tài sản (LOAN) có mối quan hệ tích cực với tỷ suất lợi nhuận trên tài sản trung bình của các ngân hàng thương mại Việt Nam, với mức ý nghĩa đạt 1% Kết quả này không chỉ phù hợp với kỳ vọng của nhóm nghiên cứu mà còn tương đồng với những phát hiện của Gul và cộng sự (2011) cùng Abreu và Mendes.
Ngân hàng thu hút tiền gửi với lãi suất thấp và cho vay với lãi suất cao, từ đó tạo ra thu nhập Sự chênh lệch lớn giữa lãi suất huy động và cho vay tại Việt Nam giúp ngân hàng tăng lợi nhuận khi cho vay nhiều hơn Do đó, mối quan hệ giữa LOAN và hiệu quả tài chính là cùng chiều và có ý nghĩa thống kê.
Bảng 3.5: Tổng hợp kết quả nghiên cứu (ROAE)
Hệ số hồi quy P-value Hệ số hồi quy P-value Hệ số hồi quy P-value
SIZE 0.0134** 0.017 0.0057 0.289 0.0342*** 0.005 CAP - 0.4185*** 0.000 0.1664** 0.080 - 0.1851 0.284 DEP - 0.0663** 0.013 - 0.0043 0.858 - 0.0685** 0.088 LOAN 0.1780*** 0.000 0.0011 0.968 0.1428*** 0.002 _cons - 0.4363 0.002 - 0.2570 0.063 - 0.9778 0.003
Các ký hiệu *, ** và *** tương ứng có ý nghĩa lần lượt ở mức 10%, 5% và 1%
Số liệu được làm tròn bốn chữ số thập phân
Nguồn: Tính toán của nhóm nghiên cứu
Dựa vào bảng 3.5, nghiên cứu cho thấy mô hình ROAE và ROAA có kết quả tương đồng, với hệ số hồi quy vốn trí tuệ (VAIC) dương (0.0575) và ý nghĩa thống kê 1%, chỉ ra rằng vốn trí tuệ tác động tích cực đến tỷ suất lợi nhuận trên VCSH trung bình (ROAE) của các NHTM Việt Nam Vốn trí tuệ bao gồm bằng sáng chế, thương hiệu, kỹ năng quản lý rủi ro và kinh nghiệm nhân viên, giúp ngân hàng nâng cao giá trị thương hiệu Khi giá trị thương hiệu tăng, khách hàng sẽ tin tưởng và sử dụng dịch vụ thường xuyên hơn, từ đó tăng lợi nhuận và ROAE Đồng thời, vốn trí tuệ cũng cải thiện năng suất lao động thông qua quy trình và công nghệ thông tin, nâng cao hiệu quả công việc và giảm thời gian thực hiện, góp phần gia tăng lợi nhuận và ROE cho ngân hàng.
Trong giai đoạn 2012 – 2021, hiệu quả vốn sử dụng (CEE) có tác động mạnh mẽ nhất tới ROAE của các NHTM Việt Nam với hệ số 0.5354, tiếp theo là hiệu quả vốn cấu trúc (SCE) với hệ số 0.3090, trong khi hiệu quả vốn nhân lực (HCE) có tác động yếu nhất với hệ số 0.0344 Tất cả các biến này đều có ý nghĩa thống kê cao Quy mô ngân hàng (SIZE) và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LOAN) tác động tích cực đến ROAE, ngược lại, tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản (DEP) có mối quan hệ ngược chiều với ROAE Hệ số hồi quy của biến tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản (CAP) có giá trị âm và có ý nghĩa thống kê cao, cho thấy khi VCSH tăng, ROAE có xu hướng giảm Hệ số của các biến độc lập trong mô hình ROAE cao hơn so với mô hình ROAA, khẳng định tính đáng tin cậy của nghiên cứu.
MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ
Khuyến nghị gia tăng hiệu quả vốn sử dụng
Theo công thức tính giá trị tăng thêm (VA), để nâng cao hiệu quả sử dụng vốn (CEE), các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam cần tập trung vào việc gia tăng lợi nhuận thuần, giảm chi phí cho nhân viên hoặc chi phí khấu hao Trong đó, gia tăng lợi nhuận thuần được xem là phương án tối ưu nhất Nhằm cải thiện hiệu quả vốn sử dụng, nhóm nghiên cứu đã đề xuất một số khuyến nghị nhằm tăng cường lợi nhuận thuần cho các NHTM.
Các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam cần đa dạng hóa nguồn vốn để nâng cao khả năng sinh lời, đồng thời quy mô ngân hàng càng lớn thì khả năng sinh lời càng cao Việc tăng vốn tự có của cổ đông được xem là giải pháp an toàn và hiệu quả nhất, thay vì chỉ dựa vào vốn cấp 2 NHTM nên huy động vốn bằng cách phát hành cổ phiếu, giúp tăng vốn cấp 1 mà không phải chịu áp lực trả nợ khi đáo hạn Ngoài ra, ngân hàng cũng có thể tăng vốn tự có thông qua lợi nhuận giữ lại, giúp giảm phụ thuộc vào thị trường vốn và tránh chi phí huy động Tuy nhiên, phương pháp này chỉ khả thi với các ngân hàng lớn có lãi liên tục và không thể áp dụng thường xuyên do ảnh hưởng đến quyền lợi cổ đông và thuế Đa dạng hóa nguồn vốn an toàn sẽ giúp các NHTM tăng khả năng sinh lời mà không phải chịu rủi ro cao hơn.
Các NHTM Việt Nam cần cắt giảm hoặc tối ưu hóa chi phí hoạt động để gia tăng lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro, đặc biệt trong giai đoạn khủng hoảng như đại dịch COVID-19 Một số giải pháp bao gồm quản lý chi phí hiệu quả, tăng cường giám sát chi tiêu, và xây dựng phương án kiểm soát chi phí Đồng thời, các ngân hàng nên phát triển dịch vụ để tối đa hóa doanh thu, rà soát chi phí thuê ngoài, thiết kế lại mạng lưới chi nhánh, và tối ưu hóa cơ chế làm việc Việc ứng dụng công nghệ 4.0 và chuyển đổi số cũng sẽ giúp nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm thiểu nhân công, từ đó giảm chi phí và tăng lợi nhuận.
Thứ ba, các NHTM Việt Nam cần tăng cường cho vay an toàn, hiệu quả
Cho vay nhiều hơn mang lại lợi nhuận cao cho ngân hàng, nhưng nếu không kiểm soát chặt chẽ, có thể dẫn đến rủi ro tín dụng Để tăng lợi nhuận mà không làm tăng rủi ro, ngân hàng cần xây dựng hệ thống dự báo rủi ro toàn diện, đặc biệt chú trọng đến rủi ro thị trường, nhằm hạn chế đầu tư vào các lĩnh vực rủi ro cao Đồng thời, việc nâng cao chất lượng nguồn nhân lực là cần thiết để đảm bảo quy trình xét duyệt, thẩm định và giám sát tín dụng đạt hiệu quả tối ưu.
Khuyến nghị gia tăng hiệu quả vốn nhân lực
Nguồn nhân lực đóng vai trò then chốt trong hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại (NHTM) Nâng cao hiệu quả nguồn nhân lực không chỉ giúp các NHTM tăng cường sức cạnh tranh mà còn đạt được mục tiêu kinh doanh một cách hiệu quả Để gia tăng hiệu quả vốn nhân lực, nhóm nghiên cứu đề xuất một số khuyến nghị dành cho các NHTM Việt Nam.
Ngân hàng thương mại Việt Nam cần chú trọng vào quy trình tuyển dụng nhân sự, coi đây là tài sản quý giá nhất Tuyển dụng hiệu quả không chỉ đáp ứng nhu cầu nhân lực chất lượng cao mà còn góp phần vào sự phát triển của ngân hàng và xây dựng lòng tin với khách hàng Quy trình tuyển dụng cần rõ ràng, đơn giản và tiết kiệm chi phí, bao gồm đánh giá nhu cầu nhân sự, mô tả công việc, tìm kiếm và lựa chọn ứng viên phù hợp Nhiều ngân hàng hiện nay áp dụng quy trình tuyển dụng khắt khe với ba vòng: sơ tuyển, thi kiến thức chuyên môn và phỏng vấn, nhưng chưa xem xét đặc thù từng vị trí Việc tổ chức thi chuyên môn cho các vị trí yêu cầu kỹ năng giao tiếp và ngoại hình có thể không cần thiết, trong khi ứng viên có điểm cao nhưng không phù hợp về tác phong lại gây mất thiện cảm Do đó, các ngân hàng nên điều chỉnh thứ tự các vòng tuyển dụng để phù hợp hơn với từng vị trí công việc.
Để nâng cao hiệu quả tuyển dụng, các ngân hàng thương mại Việt Nam cần tạo ra một môi trường làm việc hấp dẫn, bao gồm sự đa dạng, cơ hội thăng tiến, và sự tôn trọng công bằng Chính sách phúc lợi tốt, như lương thưởng hấp dẫn, bảo hiểm toàn diện, tài trợ học phí, hỗ trợ sức khỏe, và cơ hội phát triển sự nghiệp, sẽ giúp thu hút nhân tài chất lượng cao.
Để nâng cao hiệu quả và chất lượng nguồn nhân lực, các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam cần tập trung vào hoạt động đào tạo Đào tạo nhân lực là yếu tố then chốt giúp nhân viên có đủ kiến thức và kỹ năng cần thiết cho công việc Nhân viên mới cần được đào tạo cơ bản về quy trình, sản phẩm, dịch vụ ngân hàng, kỹ năng giao tiếp, quản lý thời gian và các quy định pháp luật liên quan Sau khi nắm vững kiến thức cơ bản, họ có thể tiếp tục được đào tạo chuyên sâu về các lĩnh vực như tài chính, kế toán, quản lý rủi ro và các kỹ năng mềm khác Đào tạo liên tục cũng rất quan trọng để nhân viên cập nhật xu hướng và kiến thức mới Các chương trình này có thể bao gồm khóa học trực tuyến, hội thảo và tài liệu học tập Bên cạnh đó, nhân viên cũng cần được đào tạo về công nghệ và ngoại ngữ Đào tạo công nghệ giúp họ sử dụng hiệu quả các công cụ hiện đại trong công việc, trong khi đào tạo tiếng Anh là cần thiết để giao tiếp với khách hàng và đối tác quốc tế.
Khuyến nghị gia tăng hiệu quả vốn cấu trúc
Các ngân hàng thương mại Việt Nam cần đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ để nâng cao khả năng cạnh tranh và cải thiện chất lượng dịch vụ Công nghệ không chỉ giúp cải thiện quản lý rủi ro và hiệu suất, mà còn tạo ra sản phẩm mới phù hợp với nhu cầu khách hàng Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo, blockchain, big data và ứng dụng di động giúp ngân hàng thu hút khách hàng và tăng cường tính cạnh tranh Hệ thống chatbot và tự động hóa cũng giúp nâng cao chất lượng dịch vụ và giảm thời gian phản hồi Đầu tư vào công nghệ còn giúp giảm chi phí hoạt động và nâng cao hiệu quả Tuy nhiên, các ngân hàng cũng cần chú trọng đến an ninh mạng bằng cách đầu tư vào hệ thống bảo mật để ngăn chặn các cuộc tấn công và bảo vệ thông tin khách hàng.
Các ngân hàng thương mại Việt Nam cần đầu tư vào hệ thống cơ sở dữ liệu và nền tảng số hóa để quản lý thông tin khách hàng hiệu quả hơn Việc này không chỉ giúp xử lý lượng dữ liệu khổng lồ từ giao dịch và hồ sơ khách hàng mà còn tăng cường khả năng đối phó với sự cố, cho phép khôi phục thông tin nhanh chóng và giảm thiểu thiệt hại Hệ thống cơ sở dữ liệu đáng tin cậy cũng tạo điều kiện cho ngân hàng nghiên cứu và phát triển dịch vụ mới, giúp bắt kịp xu hướng tài chính của khách hàng, giữ vững vị trí cạnh tranh và thu hút thêm khách hàng, từ đó gia tăng lợi nhuận và thị phần.
Hạn chế của nghiên cứu
Nghiên cứu hiện tại chỉ đánh giá tác động của năm yếu tố đến hiệu quả tài chính của ngân hàng, bao gồm vốn trí tuệ, quy mô ngân hàng, tỷ lệ VCSH trên tổng tài sản, tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản Một số biến kinh tế vĩ mô như lạm phát và tăng trưởng GDP có thể ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính nhưng chưa được đưa vào mô hình Hơn nữa, nghiên cứu chỉ thu thập dữ liệu từ 26 trong số 35 ngân hàng Việt Nam do một số ngân hàng đang tái cơ cấu và không công bố thông tin Trong các nghiên cứu tiếp theo, nhóm tác giả sẽ mở rộng dữ liệu từ tất cả ngân hàng thương mại và sử dụng các tham số kinh tế vĩ mô để phân tích tác động của vốn trí tuệ một cách toàn diện hơn Để khắc phục vấn đề nội sinh trong hồi quy dữ liệu bảng, nhóm sẽ áp dụng mô hình GMM hoặc 2SLS nhằm cải thiện độ chính xác của kết quả Ngoài ra, nhóm nghiên cứu sẽ áp dụng các phương pháp đo lường vốn trí tuệ khác nhau như phương pháp vốn hóa thị trường để so sánh và đối chiếu kết quả nghiên cứu.