tác động của các công ty fintech tới hiệu quả của hoạt động của ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu Đánh giá tác động của các công ty Fintech đến hiệu quả hoạt động của Ngân hàng Thương mại NHTM để đưa ra một số đề xuất nhằm nâng cao

Hiệu quả hoạt động của các NHTM

Tổng quan các NHTM

Theo luật tổ chức tín dụng 1997, ngân hàng là loại hình tổ chức tín dụng được thực hiện toàn bộ hoạt động ngân hàng và các hoạt động kinh doanh khác có liên quan Theo tính chất và mục tiêu hoạt động, các loại hình ngân hàng gồm NHTM, ngân hàng phát triển, ngân hàng đầu tư, ngân hàng chính sách, ngân hàng hợp tác và các loại hình ngân hàng khác Bên cạnh đó, theo Nghị định số 59/2009/NĐ-CP của Chính phủ về tổ chức và hoạt động của NHTM, NHTM là tổ chức tín dụng được thực hiện toàn bộ hoạt động ngân hàng và các hoạt động kinh doanh khác có liên quan vì mục tiêu lợi nhuận theo quy định của Luật các tổ chức tín dụng và các quy định của pháp luật Theo Peter S Rose: Ngân hàng là các tổ chức tài chính cung cấp một danh mục các dịch vụ tài chính đa dạng nhất – đặc biệt là tín dụng, tiết kiệm và dịch vụ thanh toán - và thực hiện nhiều chức năng tài chính nhất so với bất kỳ một tổ chức kinh doanh nào trong nền kinh tế

Từ những nhận định trên có thể thấy NHTM là một trong những định chế tài chính mà đặc trưng là cung cấp đa dạng các dịch vụ tài chính với nghiệp vụ cơ bản là nhận tiền gửi, cho vay và cung ứng các dịch vụ thanh toán Ngoài ra, NHTM còn cung cấp nhiều dịch vụ khác nhằm thoả mãn tối đa nhu cầu về sản phẩm dịch vụ của xã hội, hay cũng đóng vai trò là cầu nối giữa các cá nhân và tổ chức, hút vốn từ nơi nhàn rỗi và bơm vào nơi khan thiếu

NHTM là nơi cung cấp vốn cho nền kinh tế: trong nền kinh tế thị trường các doanh nghiệp cá nhân, tổ chức kinh tế muốn sản xuất, kinh doanh thì cần phải có vốn để đầu tư mua sắm tư liệu sản xuất, phương tiện để sản xuất kinh doanh…mà nhu cầu về vốn của doanh nghiệp, cá nhân luôn luôn lớn hơn vốn tự có do đó cần phải tìm đến những nguồn vốn từ bên ngoài Mặt khác lại có một lượng vốn nhàn rỗi do quá trình tiết kiệm, tích luỹ của cá nhân, doanh nghiệp, tổ chức khác NHTM là chủ thể đứng ra huy động các nguồn vốn tạm thời nhàn rỗi đó và sử dụng nguồn vốn huy động được cấp vốn

2 cho nền kinh tế thông qua hoạt động tín dụng NHTM trở thành chủ thể chính đáp ứng nhu cầu vốn cho nền kinh tế

NHTM là cầu nối doanh nghiệp và thị trường: để có thể đáp ứng tốt nhất nhu cầu của thị trường doanh nghiệp không những cần nâng cao chất lượng lao động, củng cố và hoàn thiện cơ cấu kinh tế, chế độ hạch toán kinh tế mà còn phải không ngừng cải tiến máy móc thiết bị, đưa công nghệ mới vào sản xuất, tìm tòi và sử dụng nguyên vật liệu mới, mở rộng quy mô sản xuất một cách thích hợp Những hoạt động này đòi hỏi phải có một lượng vốn đầu tư lớn, nhiều khi vượt quá khả năng của doanh nghiệp Do đó để giải quyết khó khăn này doanh nghiệp đến ngân hàng để xin vay vốn để thoả mãn nhu cầu đầu tư của mình Thông qua hoạt động cấp tín dụng cho doanh nghiệp ngân hàng là cầu nối doanh nghiệp với thị trường Nguồn vốn tín dụng của ngân hàng cung cấp cho doanh nghiệp đóng vai trò rất quan trọng trong việc nâng cao chất lượng về mọi mặt của quá trình sản xuất kinh doanh, đáp ứng nhu cầu của thị trường và từ đó tạo cho doanh nghiệp chỗ đứng vững chắc trong cạnh tranh

NHTM là công cụ để nhà nước điều tiết vĩ mô nền kinh tế: Thông qua hoạt động thanh toán giữa các ngân hàng trong hệ thống, NHTM đã góp phần mở rộng khối lượng tiền cung ứng cho lưu thông Thêm vào đó, việc cấp tín dụng cho nền kinh tế NHTM đã thực hiện việc dẫn dắt các nguồn tiền, tập hợp và phân phối vốn trên thị trường, điều khiển chúng một cách hiệu quả và thực thi vai trò điều tiết gián tiếp vĩ mô Cùng với các cơ quan khác, ngân hàng luôn được sử dụng như một công cụ quan trọng để nhà nước điều chỉnh sự phát triển của nền kinh tế Hơn nữa, khi nhà nước muốn phát triển một ngành hay một vùng kinh tế nào đó thì cùng với việc sử dụng các công cụ khác để khuyến khích thì các ngân hàng thương mại luôn được sử dụng bằng cách yêu cầu các NHTM thực hiện chính sách ưu đãi trong đầu tư, sử dụng vốn như: giảm lãi suất, kéo dài thời hạn vay, giảm điều kiện vay vốn hoặc qua hệ thống NHTM thì nhà nước cấp vốn ưu đãi cho các lĩnh vực nhất định

NHTM là cầu nối của nền tài chính quốc gia và nền tài chính quốc tế: Việc phát triển kinh tế ở các quốc gia luôn gắn liền với sự phát triển của nền kinh tế thế giới và là một bộ phận cấu thành nên sự phát triển đó Vì vậy nền tài chính của mỗi quốc gia cũng phải hoà nhập với nền tài chính quốc tế và NHTM với các hoạt động của mình đã đóng góp vai trò vô cùng quan trọng trong sự hoà nhập này Với các nghiệp vụ như thanh

Thư viện ĐH Thăng Long

3 toán, nghiệp vụ hối đoái và các nghiệp vụ khác thì ngân hàng thương mại tạo điều kiện thúc đẩy hoạt động ngoại thương phát triển Thông qua hoạt động thanh toán, kinh doanh ngoại hối, quan hệ tín dụng với các NHTM nước ngoài, chúng đã thực hiện vai trò điều tiết nền tài chính trong nước phù hợp với sự vận động của nền tài chính quốc tế.

Hiệu quả hoạt động của NHTM

Theo ECB (European Central Bank) (9/2010) hiệu quả hoạt động là khả năng tạo ra lợi nhuận bền vững Lợi nhuận thu được đầu tiên dùng dự phòng cho các khoản lỗ bất ngờ và tăng cường vị thế về vốn, rồi cải thiện lợi nhuận thu được trong tương lai thông qua đầu tư từ các khoản lợi nhuận giữ lại

Trong cuốn “Từ điển Toán kinh tế, Thống kê, Kinh tế lượng Anh – Việt” PGS.TS Nguyễn Khắc Minh cho hiệu quả hoạt động được hiểu là mức độ thành công mà các doanh nghiệp hoặc các ngân hàng đạt được trong việc phân bổ các đầu vào có thể sử dụng và các đầu ra mà họ sản xuất, đáp ứng mục tiêu đã định trước

Hiệu quả hoạt động kinh doanh của mỗi ngân hàng cũng là một phạm trù kinh tế, phản ánh khả năng khai thác những nguồn lực đã có nhằm đạt được hiệu quả cao nhất với tổng chi phí thấp nhất Ngoài ra, nó còn được đánh giá một cách tổng quát qua tỷ lệ giữa lợi nhuận đối với tổng tài sản và vốn chủ sở hữu Lợi nhuận phản ánh khả năng sinh lời của NHTM, nó được xác định qua số tiền thu về từ các hoạt động cho vay và đầu tư, từ khoản thu từ các dịch vụ, từ quy mô, chất lượng và giá trị của các tài sản có

Sự tồn tại và phát triển bền vững của ngân hàng sẽ được quyết định bởi hiệu quả hoạt động kinh doanh Nếu NHTM nào kinh doanh có kết quả tốt thì uy tín của ngân hàng ấy sẽ được nâng cao, người gửi tiền sẽ an tâm và tin tưởng hơn, do vậy công tác huy động vốn của họ sẽ trở nên thuận tiện và hiệu quả Trên cơ sở nguồn vốn có được, các NHTM mới có khả năng phát triển được hoạt động kinh doanh, tạo ra mức lợi nhuận ngày càng cao để có điều kiện nâng cao chất lượng dịch vụ và thu hút khách hàng Chính vì thế nên nhiều ngân hàng đã coi hiệu quả hoạt động kinh doanh là yếu tố quan trọng nhất của hoạt động tín dụng Việc nghiên cứu hiệu quả kinh doanh của NHTM qua phân tích tỷ số phải được tiến hành qua các giai đoạn khác nhau mới hiểu rõ xu thế phát triển và tình hình hoạt động của ngân hàng Đồng thời, việc phân tích cũng cần căn cứ vào thực tế kinh doanh của các ngân hàng đang hoạt động và đi sâu phân tích các yếu tố cấu thành chỉ tiêu phân tích giúp xác định nguyên nhân tăng giảm của các chỉ tiêu và dễ đưa ra các biện pháp giải quyết thích hợp

Các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả hoạt động của NHTM

Hiệu quả hoạt động của các NHTM được đánh giá thông qua năng lực tài chính của ngân hàng, được thể hiện ở các chỉ tiêu được giới thiệu trong phần này và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động của NHTM trong chương 3

NIM (Net Interest Margin): Tỷ lệ thu nhập lãi thuần Công thức tính:

Chỉ tiêu này đo lường mức chênh lệch giữa thu từ lãi và chi phí trả lãi mà ngân hàng có thể đạt được thông qua hoạt động kiểm soát chặt chẽ tài sản sinh lời và theo đuổi nguồn vốn có chi phí thấp; chỉ tiêu này cho biết liệu ngân hàng đã tối đa hóa các nguồn thu từ lãi và giảm thiểu chi phí từ lãi hay chưa Tỷ lệ NIM càng cao, ngân hàng càng vận hành tốt các tài sản sinh lãi, thu nhập lãi càng cao và từ đó gia tăng lợi nhuận

ROA (Return on Assets): Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản Công thức tính:

Tỷ lệ này phản ánh hiệu quả kinh doanh trên một đơn vị tài sản có của ngân hàng, là thước đo hiệu quả đầu tư của ngân hàng vì mọi tài sản có đều là những khoản đầu tư sinh lãi mỗi ngày ngoại trừ tài sản là tiền mặt và tài sản cố định Chỉ tiêu ROA giúp nhà quản trị thấy được khả năng bao quát của ngân hàng trong việc tạo ra thu nhập từ tài sản có ROA cao biểu hiện cơ cấu tài sản của ngân hàng hợp lý, có sự điều phối linh hoạt giữa các khoản mục tài sản trước biến động của nền kinh tế Do vậy ROA còn phản ánh khả năng thích ứng của ban lãnh đạo ngân hàng trước những thay đổi chung của nền kinh tế Để tăng ROA, các NHTM phải tìm cách gia tăng các khoản mục tài sản có sinh lời Trong các khoản mục tổng tài sản thì cho vay là khoản đem lại lợi nhuận chủ yếu cho NHTM Vì mục đích tối đa hóa lợi nhuận mà NHTM gia tăng khoản đầu tư tín dụng, mà đây là khoản chứa đựng nhiều rủi ro nhất Như vậy tỷ lệ ROA càng cao thể hiện mức độ rủi ro càng cao mang lại từ tổng tài sản có

ROE (Return on Equity): Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu Công thức tính:

Chỉ tiêu này đo lường hiệu quả sử dụng một đồng vốn chủ sở hữu Đo lường khả năng lành mạnh trong hoạt động của một gân hàng Tỷ lệ ROE phản ánh lợi nhuận kiếm được từ một đơn vị vốn chủ sở hữu Vốn chủ sỡ hữu bao gồm vốn của NHTM và các quỹ dự trữ, qua đó tỷ lệ này cho biết khả năng sử dụng vốn cổ phần của ngân hàng nên

Thư viện ĐH Thăng Long

ROE có ý nghĩa quan trọng đối với cổ đông ROE càng lớn cho thấy kết quả hoạt động trên vốn cổ phần của ngân hàng tốt

CIR (Cost to Income Ratio): Tỷ lệ chi phí trên thu nhập Công thức tính:

Chỉ tiêu này thể hiện tổng chi phí của hoạt động của ngân hàng chiếm bao nhiêu phần trăm tổng doanh thu của ngân hàng đó, từ đó cho thấy mức độ hiệu quả trong vận hành của NHTM CIR càng thấp cho thấy ngân hàng hoạt động hiệu quả, tốn ít chi phí hoạt động hơn để tạo ra một đồng doanh thu Tỷ lệ CIR có dấu hiệu giảm dần qua các năm là khá tích cực, bằng cách nào đó ngân hàng đã tiết kiệm được chi phí vận hành, điều này giúp tăng lợi nhuận cho ngân hàng

COST (Operating Expense Ratio): Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản Công thức tính:

Chỉ tiêu này cho thấy tình trạng tài chính của NHTM Đo lường hiệu suất theo tỷ lệ phần trăm giúp so sánh các NHTM khác trong ngành với nhau dễ dàng hơn, bất kể ngân hàng có quy mô lớn hay nhỏ Tỷ lệ này càng thấp có nghĩa là tài sản đang được ngân hàng quản lí hiệu quả và mang lại nhiều lợi nhuận và ngược lại, tỷ lệ này càng cao có nghĩa là tài sản đang được quản lí với hiệu quả thấp, chưa mang lại được nhiều lợi nhuận cho ngân hàng

TNNL (Non – Interest Income): Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập Công thức tính:

Chỉ tiêu này càng lớn càng thể hiện mức độ đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ khác ngoài nghiệp vụ cấp tín dụng truyền thống Ngược lại, chỉ tiêu càng nhỏ sẽ càng thể hiện sự hạn chế trong phạm vi hoạt động kinh doanh của NHTM (chỉ chủ yếu cung cấp dịch vụ truyền thống, cấp tín dụng).

Tổng quan về các công ty Fintech

Khái niệm

Trong Kỷ yếu Hội thảo “Tương lai của Fintech và Ngân hàng – Phát triển đổi mới” năm 2019, Dương Tấn Khoa cho rằng thuật ngữ “Fintech” (viết tắt của cụm từ “Financial

Technology”) mô tả việc sử dụng công nghệ nhằm tự động hóa việc cung ứng và sử dụng dịch vụ tài chính, từ đó đáp ứng tốt hơn cho các giao dịch tài chính và thương mại Trong khi đó, Ủy ban Ổn định Tài chính (FSB) định nghĩa Fintech là “Đổi mới tài chính dựa trên sự hỗ trợ của công nghệ hướng tới tạo ra các mô hình kinh doanh, quy trình, ứng dụng hoặc sản phẩm mới có tác động quan trọng đối với thị trường và tổ chức tài chính cũng như việc cung cấp các dịch vụ tài chính” Theo nghĩa rộng hơn, Arner và cộng sự (2015) và Hochstein (2015) cho rằng Fintech được coi là một thị trường mới tích hợp tài chính và công nghệ, đồng thời thay thế các cấu trúc tài chính truyền thống bằng các quy trình dựa trên công nghệ mới Mặc dù vậy, đến nay vẫn chưa có một định nghĩa thống nhất về mặt pháp lý đối với thuật ngữ này Theo tạp chí Ngân hàng – cơ quan của NHNN Việt Nam có thể cho rằng: Fintech là việc áp dụng các công nghệ đổi mới, sáng tạo và hiện đại cho lĩnh vực tài chính, nhằm mang tới cho khách hàng các giải pháp/dịch vụ tài chính minh bạch, hiệu quả và thuận tiện với chi phí thấp hơn so với các dịch vụ tài chính truyền thống.

Lĩnh vực hoạt động của công ty Fintech

Theo Navaretti và các cộng sự (2017), lĩnh vực hoạt động của các công ty Fintech bao gồm:

- Dịch vụ tín dụng, tiền gửi và huy động vốn;

- Dịch vụ thanh toán, bù trừ và quyết toán, bao gồm cả tiền kỹ thuật số;

- Dịch vụ quản lý đầu tư (bao gồm cả thương mại);

Trong khi đó, Theo ASIC (2016) công ty Fintech là thuật ngữ chỉ các doanh nghiệp mới thành lập sử dụng mô hình kinh doanh mới và sản phẩm mới cạnh tranh với các dịch vụ ngân hàng cốt lõi, bảo hiểm hoặc thanh toán Đối với khái niệm về công ty Fintech, Boldt (2017) cho rằng: “Công ty Fintech là các doanh nghiệp sử dụng công nghệ mới để tạo ra các dịch vụ tài chính mới tốt hơn cho cả người tiêu dùng và doanh nghiệp Các công ty Fintech bao gồm những công ty thuộc các loại hình có thể hoạt động trong quản lý tài chính, bảo hiểm, thanh toán, quản lý tài sản ” Fintech hay công nghệ tài chính, bao gồm tất cả những tiến bộ về công nghệ trong lĩnh vực tài chính, bao gồm cả những đổi mới trong kiến thức và giáo dục về tài chính, ngân hàng bán lẻ, đầu tư và cả tiền mã hóa Thông thường các công ty Fintech được chia thành 2 nhóm chính:

Nhóm 1: Các công ty phục vụ người tiêu dùng, cung cấp các công cụ kỹ thuật số nhằm nâng cao cách các cá nhân vay mượn, tài trợ vốn cho doanh nghiệp mới thành lập, quản lý tiền bạc…

Thư viện ĐH Thăng Long

Nhóm 2: Các công ty thuộc dạng “Back – Office”, chuyên hỗ trợ công nghệ cho các định chế tài chính

Nhìn chung, công ty Fintech là các doanh nghiệp ứng dụng thành tựu mới nhất trong lĩnh vực công nghệ thông tin để tạo ra các dịch vụ tài chính mới, tốt hơn cho cả người tiêu dùng và doanh nghiệp Điểm nổi trội của công ty Fintech trên thị trường dịch vụ tài chính nằm ở tốc độ thanh toán nhanh (các khoản thanh toán ngang hàng P2P), thuận tiện trong quản lý tài chính cá nhân, khả năng tiếp cận khoản vay (tài trợ cộng đồng, gọi vốn cộng đồng) Bên cạnh đó, Theo Thakor (2019) công ty Fintech cũng mang đến nhiều lợi ích cho ngân hàng, doanh nghiệp và người sử dụng như:

- Giảm chi phí tìm kiếm của các bên giao dịch phù hợp

- Đạt được hiệu quả kinh tế theo quy mô trong thu thập và khai thác dữ liệu lớn

- Giao dịch trở nên an toàn hơn và rẻ

- Giảm chi phí xác minh.

Các chỉ tiêu đánh giá sự phát triển của các công ty Fintech

Quy mô vốn đầu tư cho công ty Fintech: Số tiền đầu tư càng lớn càng thể hiện niềm tin của nhà đầu tư đối với thị trường đầy tiềm năng này Điều này không chỉ tạo ra động lực để các công ty Fintech nghiên cứu tạo ra các sản phẩm, dịch vụ chất lượng mà còn cung cấp tài chính vững mạnh để mở rộng quy mô và tầm ảnh hưởng của các công ty Do vậy quy mô vốn đầu tư là thước đo quan trọng để đánh giá sự phát triển của các công ty Fintech

Số lượng người sử dụng dịch vụ của các công ty Fintech: Theo báo cáo của Statista trong giai đoạn từ 2017 đến 2022, có sự gia tăng đáng kể về số lượng người sử dụng các dịch vụ của các công ty Fintech Con số này đã tăng lên gấp ba lần và đạt con số 69 triệu người vào năm 2022 Điều này thể hiện sự hấp dẫn và sự đón nhận tích cực của người dùng đối với các dịch vụ được phát triển bởi các công ty Fintech Thị trường Fintech hiện đang phát triển đầy triển vọng, thúc đẩy các công ty sáng tạo sử dụng công nghệ để kết nối các dịch vụ tài chính và sản phẩm của họ Sự gia tăng này đã đóng góp tích cực cho sự phát triển tổng thể của ngành Fintech

Giá trị giao dịch của các khoản cho vay cá nhân của các công ty Fintech : Các công ty Fintech cung cấp một loạt sản phẩm tài chính đa dạng và phù hợp với nhu cầu của người tiêu dùng Quá trình thực hiện các thủ tục và giao dịch được thực hiện trực tuyến, giúp dễ dàng tiếp cận các khách hàng chưa từng sử dụng dịch vụ ngân hàng truyền thống và khách hàng không đáp ứng đủ điều kiện của ngân hàng Sự áp dụng công nghệ giúp đơn giản hóa quy trình, giảm thiểu thủ tục và giấy tờ, điều này khiến các sản phẩm

Fintech trở nên hấp dẫn hơn đối với người tiêu dùng Do đó, việc tăng giá trị giao dịch của các khoản cho vay cá nhân là một biểu hiện rõ ràng của tiềm năng phát triển ngày càng lớn của các công ty Fintech

Giá trị giao dịch của các khoản cho vay doanh nghiệp của các công ty Fintech:

Fintech không những giúp giảm chi phí mà còn mở rộng khả năng tiếp cận nguồn tài chính cho nhiều đối tượng khách hàng Nhờ đó ngày càng có nhiều doanh nghiệp tiếp cận đến nguồn vốn vay từ các công ty Fintech Giá trị giao dịch của các khoản cho vay đối với doanh nghiệp ngày càng tăng cho thấy sự lạc quan về tiềm năng phát triển Fintech tại Việt Nam.

Tổng quan các nghiên cứu về tác động của các công ty Fintech tới hiệu quả hoạt động của NHTM

Một số lý thuyết về tác động của các công ty Fintech đến hiệu quả hoạt động của NHTM

1.3.1.1 Lý thuyết người tiêu dùng của Aaker & Keller (1990)

Lý thuyết người tiêu dùng của Aaker & Keller (1990) cho rằng, các dịch vụ mới (chẳng hạn như các dịch vụ do các doanh nghiệp Fintech cung cấp) đáp ứng cùng một nhu cầu của người tiêu dùng có thế thay thế các dịch vụ cũ (chẳng hạn như các dịch vụ do các NHTM truyền thống cung cấp) Lý thuyết này cho rằng, thái độ chung của khách hàng đối với sự mở rộng dịch vụ là biến phụ thuộc và phụ thuộc vào: Nhận thức về chất lượng cao hơn đối với thương hiệu mẹ khi thương hiệu mở rộng dịch vụ cung ứng; khả năng chuyển đổi giá trị có thể được thực hiện giữa hai sản phẩm tương thích với nhau; sự tương thích giữa hai sản phấm; sự khó khăn để phát triển sản phẩm

Trong bối cảnh sự xuất hiện ngày càng gia tăng của số lượng các công ty Fintech trên thế giới nói chung và ở Việt Nam nói riêng, lý thuyết tiêu dùng hàm ý rằng những dịch vụ mới được cung cấp bởi các công ty Fintech có khả năng cạnh tranh và thay thế dịch vụ ngân hàng truyền thống Đặc biệt, với quốc gia có quy mô dân số đông và tỷ lệ dân số trẻ cao, khả năng tiếp thu và thích ứng nhanh, thị hiếu ưa chuộng những sản phẩm gắn với công nghệ hiện đại, có khả năng càng khuếch đại hiệu ứng thay thế này

1.3.1.2 Lý thuyết đổi mới đột phá của Christensen (1997)

Lý thuyết đổi mới đột phá hay siêu đổi mới của Christensen (1997) cho rằng, những người mới tham gia áp dụng công nghệ sáng tạo để cung cấp thêm sản phẩm dịch vụ dễ tiếp cận và hiệu quả về chi phí có thể tạo ra sự cạnh tranh trên thị trường Lý thuyết này khẳng định rằng, siêu đổi mới thường bắt đầu với một sản phẩm có tính năng không tốt bằng sản phẩm hiện tại, nhưng sau một thời gian cải tiến, sản phẩm kia sẽ tạo ra được

Thư viện ĐH Thăng Long

9 sự dịch chuyển nhanh chóng trên thị trường Có 4 giai đoạn của siêu đổi mới là: (1) Sự phá vỡ; (2) Sự tiến hóa; (3) Sự hội tụ và (4) Sự tái tạo

Khác với lý thuyết tiêu dùng của Aaker & Keller (1990), lý thuyết đổi mới đột phá cho rằng những công ty mới gia nhập thị trường với khả năng ứng dụng công nghệ mới để cung cấp các hàng hóa và dịch vụ dễ tiếp cận, mang lại hiệu quả về mặt chi phí, sẽ có thể tạo ra sự cạnh tranh trên thị trường Điều này hàm ý rằng cùng với những dịch vụ cho vay, thanh toán, quản lý tài sản, tư vấn tài chính những công ty Fintech có thể cung cấp dịch vụ một cách nhanh chóng, với chi phí cạnh tranh hơn so với các NHTM, vốn được xem là độc quyền trước đây.

Một số nghiên cứu thực nghiệm nước ngoài

Nghiên cứu của Phan và các cộng sự (2019): Trên cơ sở các lý thuyết lý thuyết người tiêu dùng của Aaker & Keller (1990) và lý thuyết đổi mới đột phá của Christensen

(1997), Phan và các cộng sự đã tiến hành khảo sát 41 NHTM và các doanh nghiệp Fintech tại Indonesia trong khoảng thời gian từ năm 1998 đến năm 2017 (tại nước này, mỗi năm có 7 doanh nghiệp Fintech mới được thành lập) Theo khung nghiên cứu của Phan và các cộng sự (2019), hoạt động ngân hàng là biến phụ thuộc và các biến độc lập lần lượt là: (1) Số lượng doanh nghiệp Fintech đăng ký hàng năm tại Indonesia; (2) Hoạt động năm trước của ngân hàng; (3) Tỷ lệ 1 vốn cố phần trên tống tài sản; (4) Tỷ lệ chi phí lợi nhuận; (5) Dự phòng rủi ro không trả nợ; (6) Tăng trưởng tiền gửi hàng năm; (7) Phần trăm thu nhập lãi; (8) Chi phí huy động vốn; (9) GDP và (10) Lạm phát

Sau khi sử dụng mô hình định lượng hồi quy để ước lượng thì một số kết quả chính được rút ra từ nghiên cứu này là:

(1) Fintech làm giảm NIM 0,38%, ROE 7,3%, ROA 1,73% và YEA 0,38% giá trị trung bình mẫu của chúng tương ứng

(2) Với mỗi doanh nghiệp Fintech mới ra đời, sự tác động tới các hệ số NIM, ROE, ROA và YEA lần lượt là 0,53%, 9,32%, 2,07% và 0,48% so với giá trị mầu của chúng

(3) Sự tác động của hoạt động Fintech tới đặc điểm hoạt động kinh doanh ngân hàng là không giống nhau giữa các loại hình NHTM khác nhau (về giá trị thị trường, thời gian hoạt động và tính chất sở hữu)

Cụ thể: Thứ nhất, Fintech tác động tới NHTM lớn mạnh hơn so với NHTM nhỏ

Lý do giải thích là các NHTM quy mô nhỏ thích ứng với đôi mới công nghệ nhanh hơn các NHTM lớn; thứ hai, Fintech tác động tới các NHTM hoạt động lâu năm mạnh hơn so với các NHTM trẻ; thứ ba, Fintech ảnh hưởng tới các ngân hàng thuộc sở hữu Nhà nước mạnh hơn so với các ngân hàng thuộc sở hữu tư nhân

Mặc dù nghiên cứu này thực hiện trong phạm vi một nước là Indonesia, nhưng các kết quả nhiên cứu lại rất có ý nghĩa thống kê và phù hợp với các kết quả từ những nghiên cứu khác có tính chất tương đương về những loại hình hoạt động kinh doanh khác và vì vậy, các kết luận rút ra từ nghiên cứu này có giá trị thực tiễn lớn trong điều hành vĩ mô khu vực tài chính của các nước, đặc biệt là với những nước có điều kiện tương đồng

Nghiên cứu của Li và các cộng sự: Trong bài nghiên cứu:“Does fntech innovation improve bank efciency? Evidence from China’s banking industry (2017)” Li và các cộng sự đã điều tra xem liệu sự phát triển của ngành Fintech có ảnh hưởng đến hiệu quả sử dụng chi phí và việc áp dụng công nghệ trong ngành ngân hàng Trung Quốc trong giai đoạn 2003 – 2017 hay không Tác giả của báo cáo cho rằng sự phát triển của các công ty Fintech không chỉ tăng cường việc sử dụng công nghệ trong các ngân hàng mà còn cải thiện hiệu quả chi phí của ngân hàng

Trong một nghiên cứu khác “Risk spillovers between FinTech and traditional financial institutions: Evidence from the US (2020)” Li và các cộng sự đã xem xét sự lan tỏa rủi ro giữa các công ty Fintech và các tổ chức tài chính thông thường trong thời kỳ đổi mới công nghệ nhanh chóng Sử dụng lợi nhuận chứng khoán của các công ty tài chính và Fintech của Mỹ và phương pháp kiểm định nhân quả Granger, nhóm tác giả đã nghiên cứu sự lan tỏa rủi ro theo từng cặp qua các các phân vị của Candelon và Tokpavi

(2016) Chia khoảng thời gian nghiên cứu trong các trường hợp: giảm giá chứng khoán, tăng giá chứng khoán và bình thường để đánh giá sự lan tỏa rủi ro trong các tình huống khác nhau của thị trường Những phát hiện từ chính nghiên cứu này chỉ ra rằng rủi ro lan tỏa của các công ty Fintech tới các tổ chức tài chính có mối tương quan tích cực với sự gia tăng rủi ro hệ thống của các tổ chức tài chính

Nghiên cứu của Sheng: Trong bài nghiên cứu “The effect of fintech on banks credit provision to SMEs: Evidence from China Finance Research Letters” năm 2021 của Sheng, đã khám phá ảnh hưởng của các công ty Fintech đến hoạt động cho vay của ngân hàng đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) ở Trung Quốc Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu là các khoản cho vay của ngân hàng cấp tỉnh Trung Quốc trong giai đoạn từ 2011 – 2018, tác giả khẳng định rằng các công ty Fintech đã đóng góp đáng kể trong việc tạo điều kiện cho ngân hàng cung cấp tín dụng cho các doanh nghiệp SMEs Trong đó, ngân hàng lớn chịu tác động từ các công ty Fintech lớn hơn nhiều so với các ngân hàng nhỏ

Nghiên cứu của Almulla & Aljughaiman: Trong bài nghiên cứu “Does financial technology matter? Evidence from an alternative banking system” 2021, Almulla &

Aljughaiman đã thực hiện một nghiên cứu để kiểm tra tác động của các dịch vụ công

Thư viện ĐH Thăng Long

11 nghệ tài chính (Fintech) do ngân hàng cung cấp đến hiệu quả hoạt động của Ngân hàng Nhóm tác giả cũng điều tra ảnh hưởng của sự tăng trưởng của các công ty Fintech (với tư cách là các công ty đối thủ cạnh tranh) đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng Bài nghiên cứu điều tra sự khác biệt giữa ngân hàng thông thường (CB) và ngân hàng Hồi giáo (IB) trong mối quan hệ này và sử dụng mẫu gồm 40 ngân hàng niêm yết từ các Quốc gia Hợp tác vùng Vịnh, nơi có tốc độ tăng trưởng Fintech rất ấn tượng trong giai đoạn 2014 –2019 Cụ thể, nhóm tác giả tạo ra 7 biến giả, mỗi biến được gắn với một dịch vụ Fintech phổ biến nhất giai đoạn 2014 – 2019 Mỗi biến được gán giá trị là 1 nếu ngân hàng cung cấp dịch vụ đó trong năm đó, và 0 trong trường hợp ngược lại Sau đó, nhóm tác giả tổng hợp 7 biến này để xác định điểm fintech của ngân hàng cho mỗi năm Nếu một ngân hàng có điểm fintech là 5 trên 7 vào năm 2016, điều đó chỉ ra rằng trong năm 2016, ngân hàng đã phát triển 5 dịch vụ fintech Tuy nhiên, để xác định ảnh hưởng của các dịch vụ fintech đối với IBs, tác giả xem xét tương tác giữa các biến điểm IBs và điểm fintech Ngoài ra nhóm tác giả cũng sử dụng sự tăng trưởng của các công ty fintech, như Phan và các cộng sự (2019) đã sử dụng Tác giả đã đo lường sự tăng trưởng của các công ty fintech bằng cách lấy số lượng công ty fintech trong mỗi quốc gia cho mỗi năm từ năm 2014 – năm 2019 Từ đó, nhóm tác giả tìm thấy mối quan hệ tiêu cực giữa dịch vụ Fintech và hiệu quả hoạt động ngân hàng đối với cả hai loại ngân hàng Hơn nữa, họ cho thấy rằng sự tăng trưởng của các công ty Fintech ở một quốc gia ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả tài chính của CB nhưng không có tác động đáng kể đến hiệu suất của IB Ngoài ra, bài viết cũng kiểm tra các giả thuyết thông qua nhiều thử nghiệm bổ sung và kiểm tra độ tin cậy, chẳng hạn như phương pháp mômen tổng quát Những phát hiện này có thể liên quan đến các ngân hàng, các nhà hoạch định chính sách và nghiên cứu học thuật

Ngoài ra còn một số nghiên cứu khác cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa sự tăng trưởng của các công ty Fintech và hiệu quả hoạt động của NHTM như Petrakia và các cộng sự (2019), sự gia tăng của các công ty Fintech đã có tác động lớn đến hoạt động kinh doanh truyền thống của các NHTM Chen và các cộng sự (2021), Hu và các cộng sự (2022) đã báo cáo rằng sự phát triển của các công ty Fintech tại Trung Quốc làm tăng hiệu quả hoạt động của NHTM và giảm rủi ro, dòng tiền nội bộ và cung cấp tín dụng cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Một số nghiên cứu thực nghiệm trong nước

Theo khảo sát của NHNN về hệ sinh thái Fintech tại Việt Nam, phần lớn dịch vụ Fintech cung cấp tại Việt Nam thuộc lĩnh vực ngân hàng hoặc có bản chất giống hoạt động ngân hàng như thanh toán, cho vay, huy động vốn, dịch vụ tài chính cá nhân, chấm điểm tín dụng hay các giải pháp ứng dụng vào hoạt động của các tổ chức tín dụng… Với

12 vị thế là những thành viên mới gia nhập thị trường dịch vụ tài chính, các công ty Fintech đang tăng cường cạnh tranh, cung cấp các dịch vụ mà các tổ chức tài chính truyền thống làm kém hiệu quả hơn hoặc bỏ qua và mở rộng nhóm người dùng các dịch vụ đó Tuy nhiên, các công ty Fintech sẽ không thay thế các ngân hàng trong hầu hết các chức năng chính của ngân hàng Chức năng trung gian của ngân hàng vẫn tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong thị trường tài chính, tuy nhiên một phần được thực hiện theo một cách khác so với ngày nay: Dựa trên internet và các nền tảng trực tuyến, xử lý nhiều hơn các thông tin cứng thông qua dữ liệu lớn Sự tham gia mạnh mẽ của các công ty Fintech vào thị trường dịch vụ tài chính buộc các ngân hàng phải nâng cấp năng lực và chuyển đổi để có thể cạnh tranh và tham gia vào những lĩnh vực mới Do đó, sự xuất hiện và phát triển của các công ty Fintech có cả tác động tích cực lẫn tiêu cực tới hệ thống NHTM Ở Việt Nam gần đây có nghiên cứu về lợi thế của Fintech, rủi ro mà các công ty này mang lại cho hệ thống tài chính, khả năng hợp tác, cạnh tranh, cơ hội và thách thức với ngân hàng…như bài viết của Phạm Xuân Hòe (2019), Nghiêm Thanh Sơn (2019), Trần Nguyễn Minh Hải (2020), Đào Duy Tùng (2021), Nguyễn Nhật Minh và Phạm Đức Anh (2022), Phan Thị Hoàng Yến và Đào My Hằng (2022) Từ nhiều góc độ khác nhau các nghiên cứu đều cho thấy sự tăng trưởng mạnh mẽ của các công ty Fintech ở Việt Nam trong những năm qua, đặc biệt ở mảng cung cấp dịch vụ tài chính Đi kèm với đó là những vấn đề đặt ra cho hệ thống NHTM Việt Nam về khả năng hợp tác, những rủi ro có thể gia tăng, áp lực đầu tư đổi mới công nghệ, phát triển dịch vụ, giảm chi phí và tăng cường tiện ích, trải nghiệm cho khách hàng; hay nói cách khác chính là áp lực cạnh tranh giữa ngân hàng với ngân hàng, ngân hàng với công ty Fintech, hay ngân hàng với ngân hàng có hợp tác với Fintech Tuy nhiên để củng cố các ý kiến này cần có thêm bằng chứng thực nghiệm Nếu ở thị trường Việt Nam sự tăng trưởng của các công ty Fintech làm suy giảm hiệu quả kinh doanh của NHTM thì cần tìm ra bằng chứng thống kê mối tương quan ngược chiều giữa chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động của các ngân hàng Trong chương tiếp theo, Tác giả sẽ thiết kế nghiên cứu theo mô hình kinh tế lượng để ước lượng mức độ tác động của sự phát triển của các công ty Fintech đến hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam

Thư viện ĐH Thăng Long

Qua chương 1: Cơ sở lý luận về tác động của các công ty Fintech đến hiệu quả hoạt động của các NHTM niêm yết trên TTCK Việt Nam, tác giả đã đưa ra những cơ sở lý thuyết nền tảng cho vấn đề sự phát triển của các công ty Fintech ảnh hưởng như thế nào đến hiệu quả hoạt động của NHTM

Trong chương này, tác giả đưa các chỉ tiêu liên quan đến hiệu quả hoạt động của các công ty Fintech như quy mô vốn đầu tư cho công ty Fintech, giá trị giao dịch của các khoản cho vay cá nhân và cho vay doanh nghiệp của các công ty Fintech Tác giả cũng đã xác định được các chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động của các NHTM được niêm yết trên TTCK Việt Nam Đây là cơ sở nghiên cứu, đánh giá cho các bước nghiên cứu tiếp theo của đề tài

THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Sơ đồ 2 1 Quy trình nghiên cứu

Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu

Trong phạm vi của nghiên cứu này, Tác giả đặt ra vấn đề nghiên cứu là tác động của các công ty Fintech đến hiệu quả hoạt động của NHTM tại Việt Nam Việc xác định rõ ràng các vấn đề nghiên cứu này đóng vai trò quan trọng trong việc định rõ hướng tiếp cận và mục tiêu của quy trình nghiên cứu, giúp đảm bảo sự tập trung chính xác vào các khía cạnh quan trọng của tác động mà các công ty Fintech có thể mang lại đối với hoạt động của NHTM tại thị trường Việt Nam

Bước 2: Xây dựng mô hình hồi quy

Sau khi xác định vấn đề nghiên cứu, dựa vào những nền tảng lý thuyết, cơ sơ lý luận về tác động của các công ty Fintech đến hệ thống các NHTM tại Việt Nam, Tác giả đã xây dựng được mô hình nghiên cứu Trong phạm vi nghiên cứu, Tác giả đo lường sự phát triển của các công ty Fintech dựa trên số liệu về quy mô vốn đầu tư cho các công ty Fintech, giá trị giao dịch của các khoản cho vay cá nhân từ năm 2017 đến năm 2022

Số liệu được Tác giả thu thập trên trang thông tin Statista Các chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động của NHTM được thu thập từ Báo cáo tài chính (BCTC) của 19 NHTM

CP niêm yết trên TTCK Việt Nam Việc xác định rõ các nội dung cần phân tích như trên sẽ giúp cho việc thu thập số liệu được tiến hành nhanh chóng, đầy đủ và chính xác hơn

Bước 3: Thu thập và xử lý dữ liệu

Dựa trên những yếu tố cơ bản được xác định ở trên, Tác giả thu thập dữ liệu nghiên cứu tài chính thông qua 19 NHTM CP niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TPHCM và Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hà Nội đã được kiểm toán đẩy đủ Các chỉ tiêu không có sẵn số liệu cụ thể sẽ được tiến hàng tính toán thông qua các công thức đã được liệt kê tại chương 1 Dữ liệu nghiên cứu sau khi được thu thập sẽ được tính toán, kiểm tra, làm sạch và xử lý dưới sự hỗ trợ của phần mềm Stata 14

Xác định vấn đề nghiên cứu

Xây dựng mô hình hồi quy

Thu thập và xử lý dữ liệu

Phân tích thống kê mô tả lượng và Ước kiểm định mô hình

Thư viện ĐH Thăng Long

Bước 4: Phân tích thống kê mô tả

Trên cơ sở những số liệu đã được xử lý, Tác giả phân tích thống kê mô tả để đánh giá thực trạng hiệu quả hoạt động của ngân hàng, thực trạng tăng trưởng của các công ty Fintech Mô tả các dữ liệu đã xử lý bằng các phép tính, các chỉ số thống kê, trên cơ sở đó đánh giá được xu hướng trung bình (mean), giá trị nhỏ nhất (min), giá trị lớn nhất (max),… của biến phụ thuộc và các biến độc lập

Bước 5: Ước lượng và kiểm định mô hình

Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính và xây dựng mô hình hồi quy, Tác giả sẽ tiến hành xử lý dữ liệu thu thập được ở trên để có được kết quả hồi quy với tỷ lệ chính xác cao hơn Tác giả thực hiện kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định Hausman, kiểm định phương sai sai số thay đổi và kiểm định tự tương quan

Sau khi xử lý dữ liệu, kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình Tác giả sử dụng phân tích hồi quy bảng để ước lượng phương trình phù hợp nhất với các tập hợp kết quả quan sát của các biến phụ thuộc và biến độc lập

Trong bài Khóa luận này, Tác giả sử dụng hệ số xác định R (R – square) và giá trị P_value để kiểm định sự phù hợp của mô hình Dựa vào R ta sẽ đánh giá được mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập trong mô hình tới biến phụ thuộc, P_value giúp đánh giá được mức độ phù hợp, ý nghĩa thống kê của mô hình

Cuối cùng Tác giả sẽ xây dựng mô hình hồi quy bội để phản ánh mối quan hệ giữa sự phát triển của các công ty Fintech đến hệ thống các NHTM CP được niêm yết trên TTCK Việt Nam, giải thích và đưa ra mô hình cuối cùng phù hợp nhất.

Phương pháp nghiên cứu

Trong Khóa luận này, Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng để đo lường sự tác động của các công ty Fintech đến hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam Phương pháp định tính sẽ giúp hiểu sâu hơn về ý kiến và quan điểm của những người liên quan, trong khi phương pháp định lượng sẽ đo lường cụ thể mức độ ảnh hưởng và cung cấp số liệu để chứng minh Sử dụng cả hai phương pháp này giúp Khóa luận cung cấp cái nhìn tổng thể và chi tiết về cách mà các công ty Fintech đang tác động đến hoạt động của NHTM ở Việt Nam

Giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu

Với các thước đo ở nội dung trên, Tác giả xây dựng mô hình hồi quy dữ liệu bảng như sau:

 BP: bao gồm các biến đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng

 Fintech: bao gồm các biến đo lường sự phát triển của các công ty Fintech

 X: bao gồm các biến kiểm soát thể hiện đặc trưng ngân hàng

 Ui: là thành phần sai số ngẫu nhiên

Giả định rằng hiệu quả hoạt động của NHTM là biến số phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm sự hiện diện của các công ty Fintech, nhóm biến các yếu tố đặc trưng của ngân hàng và nhóm biến các yếu tố vĩ mô Đây là dạng mô hình được nhiều nghiên cứu áp dụng như Dietrich và Wanzenried (2014), Athanasoglou và các cộng sự

(2008), Phan và các cộng sự (2019) Một số điều chỉnh về nhóm biến đặc trưng ngân hàng và nhóm biến vĩ mô đã được thực hiện để phù hợp với trường hợp của Việt Nam

Trong các mô hình thực nghiệm, sự tác động giữa các công ty Fintech với NHTM có thể được đo lường bằng doanh thu của công ty Fintech so với doanh thu của ngân hàng hoặc quy mô dư nợ cho vay của các công ty Fintech Tuy nhiên các dữ liệu này ở Việt Nam chưa được công bố ra bên ngoài Do vậy Tác giả chuyển sang sử dụng quy mô vốn đầu tư cho các công ty Fintech, số lượng người sử dụng dịch vụ của Fintech, giá trị giao dịch của các khoản cho vay cá nhân, cho vay doanh nghiệp của các công ty Fintech tại Việt Nam Các biến còn lại bao gồm nhóm biến kiểm soát thể hiện đặc điểm ngân hàng, biến vĩ mô trong mô hình được mô tả trong bảng 2.1

Thư viện ĐH Thăng Long

Bảng 2 1 Mô tả các biến trong mô hình

STT Biến Tên biến Cách tính Đơn vị tính

Nhóm biến BPit đo lường hiệu quả hoạt động của NHTM

1 NIM Tỷ lệ thu nhập lãi thuần

(Thu nhập lãi thuần / Tổng tài sản bình quân) *100 %

2 ROA Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản

(Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản) *100 %

3 ROE Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu

(Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu) *100 %

Nhóm biến Fintecht đo lường sự phát triển của các công ty Fintech

1 FUND Quy mô vốn đầu tư cho công ty Fintech trong năm t Triệu USD

2 USER Số lượng người sử dụng dịch vụ của công ty Fintech trong năm t Triệu người

3 P2P Tổng giá trị giao dịch của các khoản cho vay cá nhân của các công ty Fintech trong năm t Triệu USD

4 SME Tổng giá trị giao dịch của các khoản cho vay doanh nghiệp của các công ty Fintech trong năm t Triệu USD Nhóm biến kiểm soát Xit thể hiện đặc trưng ngân hàng

1 CIR Tỷ lệ chi phí trên thu nhập

Tổng chi phí hoạt động/ Tổng thu nhập hoạt động trong năm t %

2 COST Tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản

Tổng chi phí hoạt động/ Tổng tài sản trong năm t %

3 TNNL Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi

Thu nhập ngoài lãi/ Tổng thu nhập trong năm t %

1 INFL Tỷ lệ lạm phát trong năm t %

Biến phụ thuộc: Biến phụ thuộc được sử dụng trong nghiên cứu là biến đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng NIM, ROA, ROE Được thu thập và tính toán từ BCTC hợp nhất đã kiểm toán của 19 NHTM cổ phần được niêm yết trên TTCK Việt Nam HNX và HOSE trong giai đoạn từ năm 2017 đến năm 2022

Biến độc lập: bao gồm 3 nhóm biến: nhóm biến Fintech, nhóm biến kiểm soát thể hiện đặc trưng ngân hàng và biến vĩ mô

Biến Fintech: số liệu của các công ty Fintech đang hoạt động trên thị trường Việt

Nam tại thời điểm năm 2017 đến năm 2022 được thu thập từ báo cáo thống kê thị trường gần nhất của Statista vào năm 2022

Nhóm biến kiểm soát thể hiện đặc trưng ngân hàng: được thu thập và tính toán từ

BCTC hợp nhất đã kiểm toán của 19 NHTM cổ phần được niêm yết trên TTCK Việt Nam HNX và HOSE, giai đoạn từ năm 2017 đến năm 2022

Biến vĩ mô: Dữ liệu về INFL được thu thập từ World Bank trong giai đoạn từ năm

Quy mô vốn đầu tư cho các công ty Fintech (FUND): Quy mô vốn đầu tư tăng lên thể hiện khả năng thu hút vốn đầu tư của các công ty Fintech Đây là một trong những nhân tố tác động đến hiện quả hoạt động của NHTM đã được nêu tại chương 1 Vậy nên Tác giả đưa ra giả thuyết về tác động của sự gia tăng quy mô vốn đầu tư cho các công ty Fintech đến hiệu quả hoạt động của NHTM như sau:

H0: FUND không tác động đến NIM của ngân hàng

H1: FUND tác động đến NIM của ngân hàng

Giá trị các khoản cho vay cá nhân của các công ty Fintech (P2P): Giá trị các khoản cho vay cá nhân tăng lên đồng nghĩa với việc ngày càng có nhiều khách hàng lựa chọn sử dụng dịch vụ của Fintech thay cho ngân hàng Đây cũng là một trong những nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động của NHTM đã được nêu tại chương 1 Vậy nên Tác giả đưa ra giả thuyết về tác động của sự gia tăng giá trị các khoản cho vay cá nhân của các công ty Fintech đến hiệu quả hoạt động của NHTM như sau:

H0: lnP2P không tác động đến NIM của ngân hàng

H1: lnP2P tác động đến NIM của ngân hàng

Thư viện ĐH Thăng Long

Phương pháp phân tích dữ liệu

Các số liệu sẽ được tính toán và trình bày dưới dạng dữ liệu bảng bao gồm biến phụ thuộc và các biến độc lập, các biến này sẽ được trình bày về các nội dung như tên biến, số quan sát, giá trị trung bình (Mean), độ lệch chuẩn (Standard Deviation), giá trị lớn nhất (Maximum), giá trị nhỏ nhất (Minimum)

Giá trị trung bình (Mean): là chỉ số thống kê giá trị trung bình của các dữ liệu về biến đo lường hiệu quả hoạt động của NHTM NIM, nhóm biến Fintech (Quy mô vốn đầu tư, giá trị giao dịch của các khoản cho cá nhân của các công ty Fintech), nhóm biến đặc trưng ngân hàng Xit (tỷ lệ chi phí trên thu nhập, tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi) và biến vĩ mô lạm phát INFL Độ lệch chuẩn (Standard Deviation): đo lường độ phân tán của các dữ liệu về biến đo lường hiệu quả hoạt động của NHTM NIM, nhóm biến Fintech (Quy mô vốn đầu tư, giá trị giao dịch của các khoản cho cá nhân của các công ty Fintech), nhóm biến đặc trưng ngân hàng Xit (tỷ lệ chi phí trên thu nhập, tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi) và biến vĩ mô lạm phát INFL

Giá trị nhỏ nhất (Minium): Giá trị nhỏ nhất là chỉ số thống kê chỉ ra trị giá nhỏ nhất của biến đo lường hiệu quả hoạt động của NHTM NIM, nhóm biến Fintech (Quy mô vốn đầu tư, giá trị giao dịch của các khoản cho cá nhân của các công ty Fintech), nhóm biến đặc trưng ngân hàng Xit (tỷ lệ chi phí trên thu nhập, tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi) và biến vĩ mô lạm phát INFL

Giá trị lớn nhất (Maximum): Giá trị lớn nhất là chỉ số thống kê chỉ ra giá lớn nhất của biến đo lường hiệu quả hoạt động của NHTM NIM, nhóm biến Fintech (Quy mô vốn đầu tư, giá trị giao dịch của các khoản cho cá nhân của các công ty Fintech), nhóm biến đặc trưng ngân hàng Xit (tỷ lệ chi phí trên thu nhập, tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi) và biến vĩ mô lạm phát INFL

2.4.2 Phương pháp phân tích hồi quy

2.4.2.1 Kiểm định khuyết tật của mô hình và lựa chọn phương pháp ước lượng

Kiểm định đa cộng tuyến

Trong phạm vi nghiên cứu này, tác giả thực hiện kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng phương pháp tính các hệ số cho ma trận tương quan cặp giữa các biến độc lập trong mô hình Sau khi lập bảng tương quan giữa các biến độc lập, ta xem xét kết quả nếu 2 biến nào có tương quan Pearson > 0,5 thì chúng đang có tương quan tuyến

20 tính với nhau và từ đó có thể loại bỏ một trong hai biến để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến

Tiếp đến Tác giả sẽ thực hiện việc tìm kiếm mô hình hồi quy Với cấu trúc dữ liệu được thiết kế theo dạng bảng (Panel Data), hai mô hình được sử dụng phổ biến nhất là mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM) Mô hình tác động cố định (FEM) phân tích mối tương quan giữa các yếu tố ngẫu nhiên (phần dư) của mỗi đơn vị với các biến độc lập, qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến độc lập để có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của các biến độc lập lên biến phụ thuộc Trong mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) thì các yếu tố ngẫu nhiên (phần dư) được xem là biến độc lập mới

Tác giả sử dụng kiểm định Hausman để xem xét, lựa chọn mô hình phù hợp giữ mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên để tiếp tục phân tích về mối tương quan giữa các biến Kiểm định Hausman là một kiểm tra giả định thống kê trong kinh tế lượng được đặt theo tên của James Durbin, De-Min Wu và Jerry A Hausman với cặp giả thuyết:

H0: Mô hình tác động ngẫu nhiên phù hợp hơn mô hình tác động cố định H1: Mô hình tác động cố định phù hợp hơn mô hình tác động ngẫu nhiên

Với kết quả tính toán được, nếu giá trị xác suất (P_value) nhỏ hơn 5% thì sẽ bác bỏ H0, chấp nhận H1 và điều này cũng đồng nghĩa với việc mô hình tác động cố định là phù hợp hơn và sẽ được lựa chọn

Ngược lại, nếu giá trị xác suất (P_value) lớn hơn 5% thì sẽ chấp nhận H0, bác bỏ H1 và có thể kết luận rằng mô hình tác động ngẫu nhiên là tốt hơn và lựa chọn làm mô hình nghiên cứu

Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Phương sai sai số thay đổi xảy ra khi mô hình không thỏa mãn được giả thuyết: các yếu tố ngẫu nhiên xuất hiện trong hàm hồi quy tổng thể có phương sai không đổi, tức là các yếu tố ngẫu nhiên (phần dư) phải thỏa mãn điều kiện cùng phương sai Hiện tượng phương sai sai số thay đổi khi xảy ra sẽ gây ra nhiều hậu quả đối với mô hình ước lượng bằng phương pháp OLS Hiện tượng phương sai thay đổi làm cho các ước lượng của hệ số hồi quy không hiệu quả, ước lượng của các phương sai bị chệch làm kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến cho các nhà nghiên cứu đánh giá nhầm về chất lượng

Thư viện ĐH Thăng Long

21 mô hình Để đạt được mô hình ước lượng có hiệu quả cao nhất, Tác giả sử dụng kiểm định Wald với mức ý nghĩa 5%.Giả thuyết được đưa ra:

H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

H1: Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Nếu giá trị P_value > 5% thì kết luận mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Ngược lại, nếu giá trị P_value < 5% thì kết luận mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Khi mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi thì cần khắc phục hiện tượng này để mô hình ước lượng hệ số hồi quy đạt được hiệu quả Có nhiều cách khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi như: sử dụng GLS, sử dụng ma trận vững hiệp phương sai,… Mỗi phương pháp đều có nhưng ưu và nhược điểm riêng, trong bài Khóa luận này, Tác giả sử dụng GLS để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi vì sử dụng ước lượng này thì kết quả ước lượng sẽ không chệch và hiệu quả, hơn thế nữa, trong bài Khóa luận này, Tác giả sử dụng phân tích hồi quy bảng nên mô hình ước lượng GLS là phù hợp vì mô hình này phù hợp với các mô hình tuyến tính bảng dữ liệu

Kiểm định tự tương quan

Tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần trong chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo) Khi mô hình có hiện tượng tự tương quan sẽ gây ra một số hậu quả như phương sai của các hệ số ước lượng thu được bằng phương pháp OLS bị lệch (thường thấp hơn giá trị thực), khoảng tin cậy tìm được thường bé hơn khoảng tin cậy đúng, từ đó các kiểm định t và F không còn đáng tin cậy nữa Chính vì vậy, để mô hình hồi quy đạt được tính chính xác cao thì ta phải kiểm định xem có hiện tượng tự tương quan hay không, từ đó đưa ra những biện pháp hợp lý để khắc phục các hậu quả của nó mang đến Trong bài Khóa luận này, Tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge để phát hiện tự tương quan Với cặp giả thuyết:

H0: Không có hiện tượng tự tương quan

H1: Có hiện tượng tự tương quan

Khi P_value có giá trị lớn hơn mức ý nghĩa 5%, ta kết luận chấp nhận giả thuyết H0, hay mô hình không có hiện tượng tự tương quan Ngược lại, khi P_value có giá trị nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 hay mô hình có hiện tượng tự tương quan Nếu mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan thì ta sử dụng phương pháp GLS để khắc phục hiện tượng này GLS là phương pháp hữu ích có thể sử dụng để khắc phục cả khuyết tật mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi và mô hình có hiện

22 tượng tự tương quan và đây cũng là phương pháp phù hợp trong việc chạy mô hình dữ liệu bảng

2.4.2.2 Phân tích hồi quy bảng

Phân tích hồi quy là một phương pháp phân tích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc

Y với một hay nhiều biến độc lập X Mô hình hóa sử dụng hàm tuyến tính (bậc 1) Các tham số của mô hình được ước lượng từ dữ liệu thu thập bằng bảng thống kê Hồi quy được sử dụng rộng rãi trong kinh tế do tính chất đơn giản hóa của hồi quy và cũng dễ dàng ước lượng Trong bài Khóa luận này, Tác giả sử dụng phân tích hồi quy bảng Phân tích hồi quy bảng có những ưu điểm vượt trội hơn so với phân tích hồi quy với dữ liệu chuỗi thời gian hoặc hồi quy dữ liệu chéo Trước hết, dữ liệu bảng liên quan đến các cá nhân, các công ty, các quốc gia, qua thời gian, nên chắc chắn có tính không đồng nhất trong các đơn vị này, mà tính không đồng nhất này thường không thể quan sát được Các kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng có thể tính đến tính không đồng nhất đó một cách rõ ràng bằng cách đưa vào các biến đặc thù theo chủ thể Hơn nữa, dữ liệu bảng là sự kết hợp chuỗi thời gian của các quan sát chéo, nên dữ liệu bảng thể hiện “dữ liệu chứa nhiều thông tin hơn, tính biến thiên cao hơn, ít có hiện tượng cộng tuyến giữa các biến hơn, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả cao hơn.”

X1;X2;X3;…;Xt : các biến độc lập β0 : hệ số chặn β1; β2; β3;… βi : các hệ số góc hay độ dốc của mô hình uit : sai số ngẫu nhiên

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Khái quát về các NHTM và công ty Fintech tại Việt Nam giai đoạn từ năm

3.1.1 Khái quát về các NHTM

Giai đoạn 2017 – 2022, hoạt động kinh doanh của ngân hàng đặc biệt là khối NHTM tư nhân đã trở nên sôi động và cạnh tranh gay gắt hơn

Trong thời điểm quy mô nợ xấu đã lên tới gần 600 ngàn tỷ đồng, tương đương 13,3% GDP vào cuối năm 2016, nhờ tác động tích cực của nhà nước, một số ngân hàng đã có những bước tiến tích cực trong việc xử lý nợ xấu Năm 2017, quá trình xử lý nợ xấu của các TCTD được đẩy nhanh hơn, đặc biệt trong những tháng cuối năm Các TCTD hạn chế chuyển nợ sang Công ty quản lý tài sản của các Tổ chức tín dụng (VAMC), xử lý nợ xấu qua các hình thức như bán nợ, phát mại tài sản bảo đảm, sử dụng dự phòng rủi ro tín dụng và các hình thức khác được đẩy mạnh hơn

Cũng trong năm 2017, NHNN đã đưa ra những thông tư nhằm giám sát và quản trị rủi ro tại các NHTM, như định hướng các NHTM giảm cho vay, đầu tư vào các lĩnh vực có mức độ rủi ro cao như cho vay để kinh doanh bất động sản, giảm tỷ lệ sử dụng vốn ngắn hạn để cho vay trung và dài hạn từ 60% về 50% vào năm 2017 và về 40% từ năm

2018 NHNN đã đưa ra thông tư 41/2017/TT-NHNN yêu cầu các ngân hàng áp dụng Basel II chính thức vào năm 2020 Áp dụng Basel cho phép các ngân hàng định lượng được rủi ro cho mọi hoạt động, mọi giao dịch đã và đang phát sinh, cũng như đánh giá sức chịu đựng của ngân hàng bằng stress test Việc triển khai Basel II giúp chuẩn hóa, cải thiện và lành mạnh hóa lĩnh vực ngân hàng thông qua việc áp dụng các chuẩn mực toàn cầu Ngoài ra, hiệp ước này cũng đặt ra yêu cầu cao hơn về mức độ công bố thông tin và quy định về định chế có ảnh hưởng lớn trên thị trường, giúp tăng tính minh bạch cho các ngân hàng đang niêm yết

Thu nhập ngoài lãi bắt đầu gia tăng mạnh từ cuối năm 2017, và đã chiếm tới gần 24% tổng thu nhập hoạt động toàn ngành ngân hàng, trở thành một trong những chiến lược nhằm gia tăng lợi nhuận cho các NHTM khi hạn mức tăng trưởng tín dụng bị hạn chế theo trần của NHNN Phần lớn lợi thế của việc đi tiên phong trong phát triển thu nhập ngoài lãi thuộc về các NHTM tư nhân Sự hợp tác giữa các NHTM và công ty bảo hiểm đã đem đến nguồn thu lớn từ phí bảo hiểm banca cho ngân hàng

Thư viện ĐH Thăng Long

Cũng trong năm 2018, các ngân hàng đầu tư mạnh vào công nghệ số để nâng cao cạnh tranh, gia tăng trải nghiệm khách hàng cũng như thúc đẩy các chương trình tiếp cận khách hàng một cách sâu rộng Core banking, triển khai hệ thống CRM (quản lý quan hệ khách hàng), ERP (quản trị doanh nghiệp) cũng như đầu tư vào hệ thống bảo mật, ứng dụng machine learning (công nghệ máy học) là những biện pháp được phổ cập ở các NHTM Mobile banking và internet banking được phát triển ngày càng hiện đại và tiện lợi cho khách hàng với mức phí cạnh tranh, không chỉ tiết kiệm thời gian, chi phí mà còn tăng độ bảo mật cho khách hàng

Cho vay bán lẻ được đẩy mạnh với sự phát triển của các công ty tài chính tiêu dùng như HD Saison và FE Credit Tăng trưởng từ cho vay bán lẻ cũng phần nào giải thích được mức tăng của thu nhập ngoài lãi

Từ năm 2019 tăng trưởng tín dụng luôn được các NHNN duy trì quanh mức 14% -15%, trong bối cảnh tỷ lệ tín dụng/GDP của VN ở mức khá cao so với các nước trong khu vực

Cạnh tranh về huy động tiền gửi ngày càng gay gắt do yêu cầu nghiêm ngặt hơn về cơ cấu vốn của ngân hàng, cuộc đua về tiền gửi không kỳ hạn (CASA) đã được khởi động Tỷ lệ tối đa vốn ngắn hạn được sử dụng cho vay trung và dài hạn giảm từ 45% năm 2018 xuống 40% từ 01/2019 Nhiều ngân hàng đã đẩy mạnh tăng vốn trung và dài hạn bằng cách tăng lãi suất tiền gửi dài hạn và phát hành thêm trái phiếu cũng như chứng chỉ tiền gửi

Nhà nước có xu hướng giữ mặt bằng lãi suất ổn định để hỗ trợ sự phát triển của các doanh nghiệp SME và duy trì tốc độ phát triển của nền kinh tế nói chung, ngân hàng đã gặp khó khăn trong việc chuyển hết phần tăng của chi phí vốn sang lãi suất cho vay

Giãn cách xã hội do dịch Covid-19 đã làm giảm chi tiêu của người dân và gián đoạn hoạt động sản xuất cũng như xuất khẩu Bản thân các doanh nghiệp SME là lực lượng bị ảnh hưởng lớn nhất của dịch Covid-19, hoạt động kinh doanh và bán hàng khó khăn khiến nhiều doanh nghiệp ngừng hoạt động

Trong giai đoạn này các NHTM thận trọng hơn và giảm tỷ trọng cho vay phân khúc khách hàng cá nhân và SME, tập trung vào cho vay các doanh nghiệp lớn Nhu cầu tín dụng suy giảm, mặc dù nhiều gói hỗ trợ tín dụng với gói lãi suất được ưu đãi được đưa ra, do nhu cầu vay vốn mở rộng sản xuất kinh doanh bị hạn chế trong thời điểm dịch Để đề phòng rủi ro, các ngân hàng không hạ tiêu chuẩn cho vay, siết chặt việc cung

26 ứng vốn ra thị trường để giữ chất lượng tài sản không giảm sút trong thời kỳ khó khăn Tuy nhiên, do tình hình dịch bệnh được kiểm soát khá tốt, không dẫn đến giãn cách kéo dài, tăng trưởng tín dụng vẫn ở mức khả quan Lãi suất huy động ở mức thấp khiến NIM các ngân hàng được cải thiện

Theo chủ trương của nhà nước, hết năm 2020, tất cả các NHTM sẽ phải đưa cổ phiếu lên niêm yết hoặc đăng kí giao dịch trên sàn UPCOM Xu hướng chuyển sàn được đánh giá là xu hướng tích cực nhằm minh bạch hóa thông tin của NHTM, tạo thanh khoản cho cổ phiếu giúp giá trị cổ phiếu đến gần với định giá hơn, cũng như thu hút dòng tiền từ các quỹ đầu tư nước ngoài

NHNN thắt chặt việc trả cổ tức bằng tiền mặt, khuyến khích trả cổ tức cổ phiếu, trừ nhóm ngân hàng quốc doanh

Năm 2020 cũng là năm ghi dấu cho thu nhập lãi lớn từ hoạt động bancassurance (phân phối bảo hiểm qua ngân hàng) của các ngân hàng, có những ngân hàng như VIB, TPB, SHB, bancassurance chiếm xấp xỉ khoảng trên 50% lãi thuần từ hoạt động dịch vụ Những hoạt động ký kết hợp tác diễn ra liên tiếp giữa các ngân hàng và công ty bảo hiểm nhân thọ, tiêu biểu phải kể đến VIB và Prudential, ACB và Sun Life, VCB và FWD, VPB và AIA…

Năm 2021 Để hỗ trợ doanh nghiệp trong thời điểm dịch bệnh, NHNN đã chỉ đạo các NHTM về tổ chức tín dụng cấu lại thời hạn trả nợ, miễn giảm lãi phí, và giữ nguyên nhóm nợ Thông tư cũng cho phép các NHTM phân bổ chi phí trích lập dự phòng trong vòng ba năm, thay vì trích lập luôn sau khi tái cơ cấu, giãn áp lực dự phòng và tỷ lệ nợ xấu cho cả giai đoạn 2021 – 2024

Thực trạng hiệu quả hoạt động của NHTM và sự phát triển của các công ty

3.2.1 Thực trạng hiệu quả hoạt động của các NHTM

Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) Đối với lĩnh vực ngân hàng, chỉ số NIM sẽ phản ảnh được khoản tiền mà ngân hàng thu về được từ các phần lãi trong các khoản cho vay và khoản tiền mà ngân hàng phải trả lãi cho các khoản tiền gửi tiết kiệm của những khách hàng Từ chỉ số đó, nhà đầu tư có thể xem xét được khả năng sinh lời và mức độ tăng trưởng của một ngân hàng nhất định

Một trong những yếu tố tác động trực tiếp đến NIM chính là lãi suất, xét trên cả lãi suất đầu vào và đầu ra của ngân hàng NHNN sử dụng lãi suất như một công cụ để điều tiết dòng tiền của thị trường Hệ số NIM cũng sẽ chịu ảnh hưởng từ chính sách lãi suất, nhất là trong thời gian lãi suất biến động mạnh vừa qua

Bảng 3 4 Tỷ lệ thu nhập lãi thuần NIM của NHTM giai đoạn 2017 – 2022

NIM (%) Năm 2017 Năm 2018 Năm 2019 Năm 2020 Năm 2021 Năm 2022

Nguồn: Tác giả tổng hợp, tính toán

Tỷ lệ NIM bình quân trong giai đoạn 2017 – 2022 của các NHTM Việt Nam đạt 3,55% Tỷ lệ NIM bình quân cao nhất ở mức 4,04 vào năm 2022 và thấp nhất ở mức 3,06 vào năm 2017 Nhìn chung tỷ lệ NIM của ngân hàng có xu hướng tăng qua các năm, điều này cho thấy hoạt động kinh doanh của các NHTM tại Việt Nam ngày càng có hiệu quả

Theo NHNN, điểm sáng trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng năm 2017 là việc tỷ lệ thu nhập lãi thuần NIM trung bình của ngành ngân hàng đã tăng lên mức 3,06% nhờ chi phí giá vốn tốt, hoạt động cho vay được mở rộng sang các mảng tiêu dùng, bán lẻ, nên mặc dù cho vay khách hàng chỉ tăng trưởng 22% song lãi thuần lại tăng mạnh gấp gần hai lần

Sang đến năm 2018 tính trên 19 ngân hàng đang nghiên cứu, VPB có tỷ lệ NIM cao nhất là 8,73% Chỉ có 11/19 ngân hàng có tỷ lệ NIM tăng so với năm trước Tỷ lệ NIM giảm tại phân nửa số nhà băng cho thấy cuộc đua huy động vốn tại các ngân hàng

Thư viện ĐH Thăng Long

43 này trong năm qua trong khi phải cho vay ra với lãi suất cạnh tranh khiến tỷ lệ thu nhập từ lãi của các ngân hàng có phần giảm sút NIM của 2 ngân hàng TPB và VIB tăng mạnh nhất năm 2018, tiếp theo là ACB Theo TPB, ngân hàng đã đẩy mạnh cho vay bán lẻ đáng kể từ năm 2017 bằng việc đề ra mức lãi suất ưu đãi trong 6 – 12 tháng đầu cho các khoản vay cá nhân Do vậy, năm 2018, khi lãi suất của các khoản vay ưu đãi này chuyển về mức thông thường thì NIM của ngân hàng cũng tăng mạnh so với năm 2017

Theo báo cáo ngành ngân hàng 2019 của Công ty Cổ phần Chứng khoản Bảo Việt (BVSC), NIM toàn ngành tăng nhẹ so với năm 2018 ở mức 3,52% là do tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR) tại hầu hết các ngân hàng ở dưới mức quy định theo thông tư 36 và bargaining power (khả năng thương lượng) của ngân hàng vẫn tốt hơn so với khách hàng, nhờ đó có thể thay đổi lãi suất đầu ra theo biến động lãi suất đầu vào, duy trì chênh lệch hợp lý Theo BVSC, hai yếu tố tác động tiêu cực tới NIM là việc đưa tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn phải về 40% vào 1/1/2019 và nguồn vốn giá rẻ từ Kho bạc Nhà nước giảm trong 2019 do tình hình giải ngân đầu tư công tốt hơn so với 2018 Tuy nhiên, tiền gửi Kho bạc Nhà nước chỉ ảnh hưởng đến ba NHTM CP Nhà nước là BIDV, VietinBank, Vietcombank và những ngân hàng đang có thể có tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn quanh 40% gồm có VIB, TPBank, LienVietPostBank, Eximbank và Bac A Bank

Khoảng thời gian 2020 – 2021, nền kinh tế chịu ảnh hưởng nặng nề vì dịch COVID-19, NHNN đã 3 lần giảm lãi suất điều hành, kéo mặt bằng lãi suất huy động trượt dốc Thời kỳ này, lãi suất huy động kỳ hạn dưới 6 tháng chỉ còn từ 3 - 4%/năm, kỳ hạn 6 tháng từ 3,5 – 6,5% và kỳ hạn 12 tháng từ 5,5 - 7%/năm Song song đó, các ngân hàng cũng giảm lãi suất cho vay để hỗ trợ người dân và doanh nghiệp Có thể thấy được, NIM trong năm 2020 của các ngân hàng tăng rất nhẹ so với với năm 2019, nhưng đến năm 2021 cũng là thời kỳ khó khăn hơn khi áp dụng nhiều chính sách giản cách xã hội, NIM lại có dấu hiệu tăng trở lại Do lãi suất huy động giảm trong khi đó lãi suất cho vay giảm không tương ứng chính là nguyên nhân khiến NIM ngân hàng vẫn tăng giữa bối cảnh lãi suất giảm

Trong năm 2022, NHNN có 2 lần tăng lãi suất điều hành để kiềm chế lạm phát, kéo theo lãi suất tiền gửi tại các NHTM tăng liên tục, trong khi yêu cầu kiểm soát lãi suất cho vay để hỗ trợ nền kinh tế phục hồi vẫn tiếp diễn Khi lãi suất cho vay ra chưa theo kịp đà tăng sốc của lãi suất huy động, chắc chắn sẽ gây áp lực co hẹp lên NIM Từ lãi suất điều chỉnh của ngân hàng cũng sẽ thay đổi lên nhu cầu của khách hàng, tác động đến NIM Trong nửa cuối năm 2022, lãi suất tiền gửi liên tục tăng, có thời điểm đẩy lên trên 10%/năm, kích thích nhu cầu gửi tiết kiệm của khách hàng nhiều hơn là vay vốn Điều này cũng khiến hệ số NIM sụt giảm và ngược lại

Dữ liệu từ Vietstock Finance cho thấy, năm 2022, chỉ có 5/19 ngân hàng có NIM giảm so với năm trước VPBank là ngân hàng có hệ số NIM cao nhất với 7,66%, kế đến là MB (5,75%), Techcombank (TCB, 5,50%), HDBank (HDB, 5,05%) và VIB (5,05%)

TS Nguyễn Hữu Huân – giảng viên Trường Đại học Kinh tế TPHCM lý giải:

“Ngành ngân hàng vẫn là ngành độc quyền nhóm nên các ngân hàng vẫn sẽ cố gắng duy trì mức NIM tương đối cao trong ngành để có lợi nhuận tốt Điển hình như trong năm

2022, nền kinh tế khá khó khăn, doanh nghiệp cũng khó khăn, nhưng rõ ràng NIM của ngân hàng không giảm Mặc dù NHNN cũng kêu gọi các ngân hàng giảm lãi suất cho vay khá nhiều, nhưng vì NIM không giảm nên dẫn đến các ngân hàng đều báo lãi kỷ lục so với năm trước Rõ ràng có thể thấy sự độc quyền nhóm ở đây”

Sự độc quyền nhóm sẽ gây ra khá nhiều hệ lụy cho nền kinh tế và trong tương lai bắt buộc phải phát triển thị trường trái phiếu để trở thành kênh đối trọng với ngân hàng Nếu ngân hàng vẫn là kênh huy động vốn chủ yếu của nền kinh tế, họ vẫn sẽ duy trì mức lợi nhuận như vậy TS Nguyễn Hữu Huân dự báo trong thời gian tới NIM sẽ có xu hướng giảm, vì áp lực các ngân hàng thương mại phải giảm lãi suất cho vay để hỗ trợ doanh nghiệp, nhưng tỷ trọng giảm không nhiều Chắc chắn sẽ có sự phân hóa NIM giữa các ngân hàng với nhau Như các con số thể hiện, NIM của ngân hàng quy mô lớn lại nhỏ hơn NIM tại ngân hàng nhỏ

Trên thực tế, ngân hàng lớn dù có NIM nhỏ nhưng tổng lợi nhuận vẫn cao so với ngân hàng nhỏ, vì những khoản cho vay của ngân hàng này có quy mô khá lớn và họ có dòng vốn dồi dào nên chấp nhận mức NIM nhỏ và đạt được lợi thế kinh tế về quy mô Cách làm này cũng tối ưu hóa được chi phí hoạt động Các ngân hàng nhỏ chưa đạt được lợi thế kinh tế về quy mô nên chi phí hoạt động cao, dẫn đến việc dù NIM cao nhưng lợi nhuận lại thấp

Sự dịch chuyển sang mảng ngân hàng bán lẻ cũng góp phần cải thiện biên NIM, nhưng sẽ gia tăng áp lực về rủi ro nợ xấu Đơn cử như mảng cho vay bán lẻ, cho vay khách hàng cá nhân sẽ có rủi ro cao hơn cho vay khách hàng doanh nghiệp và khó thu hồi nợ hơn Thêm vào đó, chi phí hoạt động để thực hiện một hồ sơ vay khách hàng cá nhân tương đương một hồ sơ vay khách hàng doanh nghiệp, nhưng khoản vay cá nhân chỉ từ vài trăm triệu đồng đến 1 tỷ đồng, trong khi khách hàng doanh nghiệp có thể vay đến hàng ngàn tỷ đồng Rõ ràng NIM có thể cao hơn đối với khách hàng cá nhân, nhưng rủi ro và chi phí hoạt động cũng sẽ cao hơn Các ngân hàng cũng cần cân nhắc đến yếu tố này

Thư viện ĐH Thăng Long

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA)

Kết quả nghiên cứu từ mô hình kinh tế lượng

Căn cứ vào các giả thuyết nghiên cứu ở chương 2 và khái quát thực trạng ở phần trên, Tác giả xây dựng mô hình hồi quy đa biến đánh giá tác động của các công ty Fintech đến hiệu quả hoạt động của các NHTM như sau:

Với hiệu quả hoạt động của NHTM sử dụng thước đo NIM, biến độc lập thể hiện sự tăng trưởng của các công ty Fintech FUND, P2P và các biến kiểm soát thể hiện đặc trưng ngân hàng và biến vĩ mô lạm phát

3.3.1 Thống kê mô tả Đầu tiên, Tác giả thực hiện thống kê mô tả số liệu

Bảng 3 6 Kết quả thống kê mô tả

Tên biến Số lượng quan sát

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng kết quả thống kê mô tả cho biết các giá trị nhỏ nhất (Minimum), giá trị lớn nhất (Maximum), giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (Std Deviation) của biến

Thư viện ĐH Thăng Long

59 đo lường hiệu quả hoạt động của NHTM NIM, nhóm biến Fintech (Quy mô vốn đầu tư cho các công ty Fintech, giá trị giao dịch của các khoản cho vay cá nhân), nhóm biến kiểm soát thể hiện đặc trưng ngân hàng (tỷ lệ chi phí trên thu nhập, tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản, tỷ lệ thu nhập ngoài lãi) và biến vĩ mô lạm phát trong giai đoạn 6 năm từ năm 2017 – 2022

Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM): Tỷ lệ thu nhập lãi thuần trung bình các NHTM từ năm 2017 – 2022 là 3,542666 Trong đó tỷ lệ thu nhập lãi thuần lớn nhất là 9,409207, đây là tỷ lệ thu nhập lãi thuần của NHTM CP Việt Nam Thịnh Vượng (VP bank) trong năm 2019 Tỷ lệ thu nhập lãi thuần nhỏ nhất là 1,273466, đây là tỷ lệ thu nhập lãi thuần của NHTM CP Xuất nhập khẩu Việt Nam (Eximbank) trong năm 2017 Độ phân tán dữ liệu của tỷ lệ thu nhập lãi thuần thấp với độ lệch chuẩn là 1,565635, điều này cho thấy sự chênh lệch giữa tỷ lệ thu nhập lãi thuần của các NHTM qua từng năm là khá nhỏ

Quy mô vốn đầu tư cho công ty Fintech (FUND): Giá trị trung bình của quy mô vốn đầu tư cho các công ty Fintech năm 2017 – 2022 là 299,1717 triệu USD Trong đó quy mô vốn đầu tư lớn nhất là 739,31 triệu USD, đây là giá trị vốn đầu tư cho các công ty Fintech trong năm 2021 Quy mô vốn đầu tư nhỏ nhất là 3 triệu người, đây là giá trị vốn đầu tư cho các công ty Fintech trong năm 2018 Độ phân tán dữ liệu của FUND cao với độ lệch chuẩn là 261,2448 Điều này cho thấy sự chênh lệch giữa quy mô vốn đầu tư cho các công ty Fintech qua từng năm là khá lớn

Tổng giá trị giao dịch của các khoản cho vay cá nhân của các công ty Fintech (P2P): Giá trị trung bình của các giao dịch cho vay cá nhân của các công ty Fintech năm

2017 – 2022 là 6,64 triệu USD Trong đó giá trị giao dịch của các khoản cho vay cá nhân lớn nhất là 6,99 triệu USD, đây là giá trị giao dịch của các khoản cho vay cá nhân của các công ty Fintech trong năm 2017 Giá trị giao dịch cho vay cá nhân nhỏ nhất là 6,11 triệu USD, đây là giá trị giao dịch của các khoản cho vay cá nhân của các công ty Fintech trong năm 2020 Độ phân tán dữ liệu P2P thấp với độ lệch chuẩn là 0,3126082 Điều này cho thấy sự chênh lệch giữa các khoản cho vay cá nhân của các công ty Fintech qua từng năm là khá nhỏ

Tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR): Tỷ lệ chi phí trên thu nhập trung bình các NHTM từ năm 2017 – 2022 là 44,39069 Trong đó tỷ lệ chi phí trên thu nhập lớn nhất là 81,6853, đây là tỷ lệ chi phí trên thu nhập của NHTM CP Quốc Dân năm 2018 Tỷ lệ chi phí trên thu nhập nhỏ nhất là 22,71112, đây là tỷ lệ chi phí trên thu nhập của NHTM

CP Sài Gòn - Hà Nội trong năm 2022 Độ phân tán dữ liệu của tỷ lệ chi phí trên thu nhập cao với độ lệch chuẩn là 13,14852, điều này cho thấy sự chênh lệch giữa tỷ lệ chi phí trên thu nhập của các NHTM qua từng năm là khá lớn

Tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản (COST): Tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản trung bình các NHTM từ năm 2017 – 2022 là 1,655113 Trong đó tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản lớn nhất là 3,289272, đây là tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản của NHTM CP Việt Nam Thịnh Vượng năm 2018 Tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản nhỏ nhất là 0,797161, đây là tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản của NHTM CP Sài Gòn - Hà Nội trong năm 2022 Độ phân tán dữ liệu của tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản thấp với độ lệch chuẩn là 0,495228, điều này cho thấy sự chênh lệch giữa tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản của các NHTM qua từng năm là khá nhỏ

Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi (TNNL): Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trung bình các NHTM từ năm 2017 – 2022 là 22,75592 Trong đó tỷ lệ chi phí trên tổng tài sản lớn nhất là 50,65029, đây là tỷ lệ thu nhập ngoài lãi của NHTM CP Hàng hải Việt Nam năm 2017

Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi nhỏ nhất là -2,794191, đây là tỷ lệ thu nhập ngoài lãi của NHTM

CP Sài Gòn - Hà Nội trong năm 2022 Độ phân tán dữ liệu của tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cao với độ lệch chuẩn là 9,490756, điều này cho thấy sự chênh lệch giữa tỷ lệ thu nhập ngoài lãi của các NHTM qua từng năm là khá lớn

Tỷ lệ lạm phát trong (INFL): Tỷ lệ lạm phát trung bình tại Việt Nam từ năm

2017 – 2022 là 3,086503 Trong đó tỷ lệ lạm phát lớn nhất là 4,36293, đây là tỷ lệ lạm phát của Việt Nam trong năm 2017 Tỷ lệ lạm phát nhỏ nhất là 1,467487, đây là tỷ lệ lạm phát của Việt Nam trong năm 2020 Độ phân tán dữ liệu của tỷ lệ thu nhập ngoài lãi thấp với độ lệch chuẩn là 0,9769391, điều này cho thấy sự chênh lệch giữa tỷ lệ lạm phát của Việt Nam qua từng năm là khá nhỏ

3.3.2 Kiểm định các khuyết tật của mô hình và lựa chọn phương pháp ước lượng Để hạn chế sai số, Tác giả thực hiện chuyển đổi dạng hàm của biến P2P theo dạng hàm logarit cơ số e

3.3.2.1 Kiểm định đa cộng tuyến

Bảng 3 7 Ma trận tương quan giữa các biến độc lập

FUND LnP2P CIR COST TNNL INFL

Nguồn: Tác giả tính toán

Thư viện ĐH Thăng Long

Hệ số tương quan giữa các biến giao động từ -1 đến 1 và kết quả càng gần 1 hay -

Kết luận chung

Dựa trên nguồn số liệu thu thập được từ BCTC của 19 NHTM CP niêm yết trên TTCK Việt Nam trong 6 năm 2017 – 2022, các số liệu về Fintech được thu thập qua Statista, qua việc phân tích, nghiên cứu Tác giả nhận định rằng các công ty Fintech có tác động mạnh mẽ đến hiệu quả hoạt động của NHTM

Thông qua kết quả phân tích hồi quy cho thấy các biến độc lập trong nhóm biến Fintech đều tác động đến hiệu quả hoạt động của NHTM Biến FUND có tác động cùng chiều tới hiệu quả hoạt động của NHTM; biến lnP2P có tác động ngược chiều tới hiệu quả hoạt động của NHTM Kết quả này phù hợp với lý thuyết tiêu dùng và lý thuyết đổi mới sáng tạo Hệ số tương quan cùng chiều giữa FUND và NIM là 0,0002838 cho thấy các công ty Fintech và NHTM tại Việt Nam đang trong giai đoạn hợp tác cùng phát triển Khi vốn đầu tư cho các công ty Fintech tại Việt Nam tăng lên sẽ có tác động làm tăng tỷ lệ thu nhập lãi thuần NIM của ngân hàng Hệ số tương quan ngược chiều giữa lnP2P và NIM là 1,51382 cho thấy các NHTM đang bị cạnh tranh bởi các công ty Fintech Khi giá trị các khoản cho vay cá nhân của công ty Fintech tăng lên sẽ có tác động làm giảm tỷ lệ thu nhập lãi thuần NIM của ngân hàng