Vì vậy, mục đích của bài nghiêm cứu nhằm phân tích “Tác động của đầu tư công nghệ đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam” giai đoạn 2011 - 2021 tập trun
GIỚI THIỆU
TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Trong bối cảnh của cách mạng công nghiệp 4.0 đã và đang diễn ra theo xu hướng phát triển mạnh trên toàn cầu, đầu tư công nghệ được coi là một trong những công cụ quan trọng nhất có thể ảnh hưởng đến nền kinh tế xã hội nói chung cũng như ngành ngân hàng nói riêng tại hầu hết các quốc gia trên thế giới Hiện nay, đa số các NH đang nỗ lực ứng dụng các thành tựu khoa học công nghệ để tạo ra các sản phẩm, dịch vụ hiện đại, tiện lợi và nhanh chóng Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) khuyến khích các NHTM cổ phần chủ động nghiên cứu, đầu tư mạnh vào phát triển công nghệ trong sản phẩm, dịch vụ và quản trị của mình Tuy nhiên, với một nước trong giai đoạn phát triển như Việt Nam, hạ tầng công nghệ vẫn còn thiếu đồng bộ, do đó các NHTM cổ phần gặp nhiều khó khăn trong việc hiện đại hóa hệ thống Đổi mới công nghệ giúp cho các NHTMCP có ưu điểm để phát triển hơn, cho phép các ngân hàng xử lý và truyền tải thông tin đến khách hàng thuận tiện hơn, mở rộng được mạng lưới dựa trên những dịch vụ ngân hàng, dễ dàng niêm yết các dịch vụ của mình trên các trang thông tin chuyển đổi số, tăng cường khả năng kết nối trong và ngoài nước, do đó cải thiện đáng kể hiệu quả kinh doanh của ngân hàng (Campanella và cộng sự 2017) Ở Việt Nam, đa số các ngân hàng khẳng định rằng đầu tư vào công nghệ là yếu tố quan trọng nhất đối với hoạt động kinh doanh và hơn 90% NH đã có những bước chuyển mình trong thời đại số Mặc dù các NHTM chịu ảnh hưởng nặng nề bởi sự chuyển giao công nghệ trong thời đại mới, tuy nhiên, chưa có nghiên cứu cụ thể nào nói về tác động của đầu tư công nghệ vào hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam Hầu hết các nghiên cứu trong nước như Sáng (2013), Hoàng và Huân (2016), Thương (2017) đều chỉ nghiên cứu một vài yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của NH, tuy nhiên tất cả các nghiên cứu này đều chưa được coi là có tác động của ĐTCN đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam Trong đó có Mai Bình Dương (2014) đã minh chứng được tác động của ĐTCN và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) Tuy nhiên, tác giả chưa tìm thấy sự ảnh hưởng của đầu tư công nghệ đến lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) Ngoài ra, tác giải chỉ tập trung quan sát dữ liệu vào 5 NHTM trong thời gian 5 năm, chưa đủ cơ sở để kết luận
Một số nghiên cứu trước đây thể hiện mối quan hệ giữa đầu tư công nghệ và hiệu quả hoạt động được đo lường bằng ROA (Shin, 2001; Tam, 1998; Rai, Patnayakuni & Patnayakuni, 1997; Hitt & Brynjolfsson, 1996; Barua, Kriebel & Mukhopadhyay, 1995; Ahituv & Giladi, 1993; Weill, 1992) Đầu tư công nghệ và hiệu quả hoạt động được đo lường bằng ROE (Shin, 2001; Tam, 1998; Rai & ctg, 1997; Hitt & ctg, 1996; Alpar & Kim, 1990) Tuy nhiên đến nay, các nhà nghiên cứu vẫn chưa chứng minh được mối tương quan rõ ràng giữa đầu tư công nghệ và khả năng sinh lời (Strassmann, 1993; Ahituv & Giladi, 1993; Markus & Soh, 1993) Chỉ có một vài nghiên cứu gần nây tìm thấy được bằng chứng về tác động tích cực rõ rệt của đầu tư công nghệ đến hiệu quả hoạt động các NHTMCP (Shin, 2001; Tam, 1998; Rai & ctg, 1997; Hitt & Brynjolfsson, 1996; Barua & ctg, 1995)
Trước những thách thức, nguy cơ tiềm tàng mà các NHTMCP Việt Nam phải đối mặt, đồng thời hiểu được tầm quan trọng của đầu tư công nghệ đối với NHTMCP, đề tài
Nghiên cứu "Tác động của đầu tư công nghệ đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam" nhằm tìm hiểu, phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của NHTMCP nghiên cứu đóng góp các hàm ý quản trị, giúp nhà quản trị ngân hàng đánh giá mức độ tăng trưởng của lợi nhuận, đề ra giải pháp nâng cao lợi nhuận, tăng năng lực cạnh tranh trên thị trường và phát triển hoạt động ngân hàng.
MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI
Mục đích chính của nghiên cứu này là đánh giá ảnh hưởng của đầu tư công nghệ đối với hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam Từ đó, đưa ra các khuyến nghị về chính sách đầu tư công nghệ và hoạt động giám sát quản lý cho các nhà hoạch định chính sách và ngân hàng thương mại, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của toàn hệ thống ngân hàng.
1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để thực hiện mục tiêu tổng quát, khoá luận nghiên cứu sẽ tập trung vào các mục tiêu cụ thể như sau:
Một là, phân tích mức độ tác động của đầu tư công nghệ đến hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam
Hai là, đề xuất các hàm ý chính sách liên quan đến đầu tư công nghệ nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Qua các mục tiêu nghiên cứu đã xác định, khoá luận nghiên cứu cần làm rõ những câu hỏi nghiên cứu đặt ra như sau:
Câu hỏi thứ nhất, mức độ tác động của ĐTCN đến hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam như thế nào?
Câu hỏi thứ hai, hàm ý chính sách nào cần thực hiện để gia tăng sự ổn định hệ thống NHTMCP Việt Nam thông qua việc chi tiêu vào công nghệ?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu mà tác giả muốn trong bài tiểu luận là tác động của đầu tư công nghệ đến hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam
Về thời gian: Giai đoạn thực hiện nghiên cứu cho đề tài là từ năm 2011 đến năm
2021 Cụ thể trong năm 2011, ngành Ngân hàng Việt Nam đã có những bước đổi mới đột phá, tiến sâu hơn vào quá trình hội nhập quốc tế nhất là khi một loạt hiệp định thương mại tự do (FTA) được ký kết Bên cạnh việc trở thành thành viên của Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO), việc tham gia vào Hiệp định Đối tác Toàn diện và Tiến bộ xuyên Thái Bình Dương (CPTPP) đã mở ra nhiều cơ hội đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam Tuy nhiên đến cuối năm 2019, đại dịch Covid 19 xuất hiện và tác động nặng nề đến nền kinh tế Việt Nam và toàn thế giới, khiến cho nền kinh tế bị trì trệ Như vậy, trong giai đoạn này có thể phản ánh những thay đổi rõ rệt của nền kinh tế tác động đến ngành, góp phần đưa ra các dẫn chứng cụ thể liên quan đến đề tài khi phân tích xu hướng của đầu tư công nghệ qua các năm và tác động của nó đến hiệu quả hoạt động của các NHTMCP tại Việt Nam
Về không gian: Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước (NHNN), tính đến thời điểm 30/06/2021 hệ thống ngành của Ngân hàng của Việt Nam có 31 NHTMCP cổ phần, tuy nhiên vì lý do thu thập thông tin không đầy đủ và các NH không công bố nên đề tài thu nhập dữ liệu thứ cấp từ BCTC và báo cáo thường niên của 28 NHTMCP cổ phần Việt Nam Ngoài ra, dữ liệu về chỉ số vĩ mô được thu thập từ Ngân hàng Thế giới (The World Bank).
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Khoá luận nghiên cứu được thực hiện dựa trên cơ sở dữ liệu thứ cấp là báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của 28 NHTMCP cổ phần Việt Nam từ năm 2011 đến năm 2021 Ngoài ra, dữ liệu về các chỉ số vĩ mô được thu thập từ Ngân hàng Thế giới (The World Bank)
1.5.2 Phương pháp và công cụ nghiên cứu
Khoá luận sử dụng kết hợp giữa hai phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng
Phương pháp định tính giúp tác giả tổng hợp và phân tích các nghiên cứu hiện tại liên quan tới đề tài nhằm đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu.
Phương pháp định lượng: tác giả nghiên cứu mẫu dữ liệu của 28 NHTMCP Việt
Nam từ năm 2011 đến hết năm 2021 Khoá luận nghiên cứu sử dụng phần mềm Excel và Stata 14, kết quả thực nghiệm từ việc chạy mô hình và kế quả kiểm định sẽ được sử dụng làm cơ sở để chấp nhận hay bác bỏ các giả thuyết của nghiên cứu, đảm bảo tính phù hợp của mô hình, từ đó xác định mức độ ảnh hượng của cạnh tranh đến hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam.
NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Tác giả tổng quát về đề tài nghiên cứu, bao gồm cơ sở lựa chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu & câu hỏi nghiên cứu, cũng như phương pháp nghiên cứu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu & đóng góp của nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu
Trình bày cơ sở lý thuyết, công cụ đo lường đồng thời thực hiện khảo lược những lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu bằng cách tìm hiểu các nghiên cứu thực nghiệm trước ở trong nước và nước ngoài có liên quan đến đề tài Từ đó, tác giả đưa ra nhận định về khoảng trống nghiên cứu
Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Dựa trên nền lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm được lược khảo từ chương
2, tác giả tiến hành xây dựng mô hình, quy trình, nguồn dữ liệu & mẫu nghiên cứu cũng như phương pháp nghiên cứu cho đề tài Ngoài ra, tác giả cũng đề xuất các giả thuyết nghiên cứu & ước tính về chiều tác động của các biến vi vô và vĩ mô có liên quan
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận nghiên cứu
Thể hiện kết quả nghiên cứu cũng như thực trạng vấn đề nghiên cứu, phân tích đào sâu kết quả nghiên cứu có được từ phần mềm Stata Sau đó, kết quả từ việc chạy mô hình và kết quả kiểm định sẽ được dùng để giải thích ảnh hưởng của các biến phụ thuộc đối với các biến độc lập
Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị
Trình bày những kết luận suy luận từ vấn đề được nghiên cứu sẽ được trình bày, đồng thời tác giả đưa ra một số giải pháp cho các nhà quản trị ngân hàng, một số luận điểm có thể áp dụng trong nghiên cứu tiếp theo.
ĐÓNG GÓP VỀ MẶT THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI
Về mặt lý luận, dựa trên cơ sở dữ liệu quá khứ các NHTMCP và mô hình nghiên cứu được lựa chọn, nghiên cứu sẽ chỉ ra được tác động của đầu tư công nghệ đến hiệu quả hoạt động của các NHTMCP như thế nào để xác định được tầm quan trọng của việc đầu tư công nghệ Từ đó đưa ra một số khuyến nghị phù hợp giúp các NHTMCP Việt
Nam đầu tư công nghệ hiệu quả, góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh và hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam
Kết quả nghiên cứu của luận án có thể được ứng dụng trong thực tiễn như một nguồn tài liệu tham khảo cũng như gợi mở chính sách cho các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý nhà nước Qua đó, họ có thể đánh giá diễn biến đầu tư công nghệ thời gian qua tại Việt Nam và mối liên hệ của nó với hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Điều này giúp họ đưa ra các giải pháp hành động phù hợp.
Chương 1 đã phác khảo bối cảnh kinh tế và đưa ra những luận điểm cho việc lựa chọn đề tài “Tác động của đầu tư công nghệ đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam” Nghiên cứu đã thu thập được dữ liệu của 28 NHTMCP từ năm 2011 đến năm 2021 và được xử lý thông qua phần mềm Stata 14 trên nền tảng kế thừa và mở rộng nghiên cứu trước đó, cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về tác động của đầu tư công nghệ đến hiệu quả hoạt động của NHTMCP Cuối cùng, chương
1 đưa ra bố cục năm chương của khóa luận và giới thiệu những nội dung quan trọng sẽ được thảo luận trong mỗi chương.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
NĂNG LỰC ĐẦU TƯ CÔNG NGHỆ CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN
2.1.1 Khái niệm về đầu tư công nghệ của ngân hàng thương mại cổ phần
Yếu tố tạo nên sự tác động đặc biệt đối với mỗi thị trường, mỗi lĩnh vực nghiên cứu trên toàn thế giới chính là sự đầu tư công nghệ Đối với vấn đề ĐTCN trong ngành ngân hàng có ảnh hưởng rất lớn đến khả năng huy động vốn, sự ổn định của NHTM và ngành tài chính, thậm chí là mở rộng hơn với toàn bộ nền kinh tế.Theo Drucker (2013), đầu tư liên quan đến việc nâng cao các cơ sở tiện ích mới, nâng cao hoặc mở rộng Điều này được minh họa bằng việc giới thiệu các sản phẩm, quy trình, dịch vụ, công nghệ hoặc khái niệm đổi mới mà thị trường, chính phủ và xã hội có thể tiếp cận được (BCG, 2009) Ngược lại, công nghệ thể hiện việc sử dụng các sản phẩm và quy trình, phương pháp, công cụ và hệ thống được công nhận để tạo ra hoặc cung cấp hàng hóa và dịch vụ (Khalil, 2000) Do đó, công nghệ ban đầu xuất hiện thành công từ đổi mới hệ thống mới, đổi mới quy trình, đổi mới lực lượng lao động và đổi mới thiết bị làm việc trong một thực thể (Oke & Goffin, 2011) Theo lý thuyết khuếch tán đổi mới của Rogers (1962), trong lĩnh vực ngân hàng, đầu tư công nghệ sở hữu một khả năng độc đáo giúp khuếch đại lợi thế của các ngân hàng bằng cách cho phép họ giới thiệu các sản phẩm đổi mới Theo lý thuyết khuếch tán đổi mới của Rogers (1962), đầu tư công nghệ có khả năng đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng nhằm nâng cao lợi thế cạnh tranh của các ngân hàng thông qua việc giới thiệu các dịch vụ mới trên nền tảng ngân hàng của họ Những dịch vụ này xuất phát từ các hệ thống ngân hàng lõi tiên tiến được mua lại từ các công ty tham gia phát triển, sản xuất, bán giấy phép phần mềm và cung cấp một loạt các sản phẩm và dịch vụ liên quan đến máy tính, như IBM, Mysis và Microsoft (Langley et al , 2011) Đầu tư vào công nghệ có thể nâng cao hiệu quả hoạt động của công ty về mặt lợi nhuận, mặc dù không đáng kể, với những thay đổi trong mục tiêu đầu tư (Beccalli, 2007)
An và Rau (2021) đề xuất rằng việc phân bổ nguồn lực cho các dịch vụ CNTT do các đơn vị bên ngoài cung cấp (bao gồm các dịch vụ tư vấn, phát triển, triển khai, đào tạo, giáo dục và hỗ trợ) mang lại kết quả tích cực Việc triển khai các dịch vụ như vậy góp phần mang lại lợi nhuận cho ngân hàng, trong khi việc tích hợp cơ sở hạ tầng phần cứng và phần mềm hoàn chỉnh dường như làm giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng Farouk và DanDago (1970) cho rằng đầu tư công nghệ không cải thiện đáng kể tỷ suất lợi nhuận của công ty, phù hợp với phát hiện của Gupta, Raychaudhuri và Haldar (2018) Hơn nữa, bằng chứng thực nghiệm cho thấy mối tương quan phi tuyến tính giữa các sáng kiến đầu tư công nghệ và khả năng quản lý rủi ro hiệu quả và tạo ra lợi nhuận của ngân hàng (Wang và cộng sự, 2021) Một chiến lược đầu tư công nghệ khác trong lĩnh vực tài chính liên quan đến xu hướng hợp tác mới nổi giữa các công ty đầu tư công nghệ (công ty Fintech) và các ngân hàng truyền thống Theo Acar & Çıtak (2019) và Phan et al (2020), có niềm tin rằng các ngân hàng nên tăng cường quan hệ đối tác với các công ty FinTech để hợp lý hóa hoạt động ngân hàng của họ Có thể lập luận rằng việc tích hợp công nghệ đang phát triển thành một yêu cầu quan trọng đối với ngành ngân hàng để thích ứng với những thay đổi đang diễn ra trong ngành
Trong nghiên cứu này chỉ tập trung vào sự đầu tư vào công nghệ của các NHTM Việt Nam, do đó, đầu tư vào công nghệ được xem là hành vi tiêu dùng và các NHTM được xem là các khách hàng Hay có thể hiểu đó là sự mua sắm cơ sở vật chất, công nghệ hiện đại của ngân hàng Vì vậy, khi đã xem sự đầu tư vào công nghệ của ngân hàng là một hành vi mua của khách hàng do đó sẽ tuân theo các lý thuyết liên quan đến tiêu dùng và xu hướng của tiêu dùng
2.1.2 Đo lường sự đầu tư công nghệ của các ngân hàng thương mại cổ phần Để đo lường sự đầu tư công nghệ (ĐTCN), người ta tính logarit cơ số tự nhiên của tất cả các khoản chi phí đầu tư đầu tư vào công nghệ của ngân hàng, bao gồm các loại chi phí liên quan đến phần mềm, phần cứng, xử lý dữ liệu, hỗ trợ kỹ thuật thuê ngoài và nhân viên đào tạo (Beccalli, 2007; Farouk and DanDago, 1970; Gupta et al., 2018; Leckson-Leckey et al., 2011; Uddin et al., 2020) Tuy nhiên việc thu nhập dữ liệu chi tiết về các khoản chỉ tiêu công nghệ đối với hệ thống NH Việt Nam là điều khó thực hiện vì dữ liệu trên BCTC chưa được phân tách và thể hiện rõ ràng, riêng biệt các chi phí này, do đó trong phạm vi nghiên cứu này, tác giả chỉ thu nhập theo chi tiêu đầu tư vào TSCĐHH về máy móc thiết bị và TSCĐVH về phần mềm công nghệ trong thuyết minh BCTC hợp nhất đã được kiểm toán ở mục tài sản cố định, coi các chi phí phát sinh khác liên quan đến công nghệ là rất nhỏ so với chi phí này.
HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN
2.2.1 Khái niệm về hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại cổ phần
Thước đo hiệu quả hoạt động là khả năng tạo ra lợi nhuận mà một doanh nghiệp kiếm được từ hoạt động kinh doanh và nó phụ thuộc vào chi phí hoạt động Khi hiệu quả hoạt động tăng, lợi nhuận của một công ty hoặc khoản đầu tư cũng tăng lên, bởi vì doanh nghiệp có tiềm năng tạo ra thu nhập hoặc lợi nhuận vượt trội mà không tăng chi phí hoặc thậm chí có thể giảm chi phí so với các lựa chọn kinh doanh thay thế Ở môi trường kinh doanh cạnh tranh, doanh nghiệp phải tham gia vào cuộc đua cạnh tranh gay gắt, vì vậy để tồn tại họ phải hoạt động một cách hiệu quả hơn Bản chất NHTM được Perter S.Rose (2014) nhận định là các tập đoàn kinh doanh thương mại có mục tiêu hoạt động là tối đa hóa lợi nhuận ở mức rủi ro có thể chấp nhận được Tuy nhiên, lợi nhuận mới là mục tiêu chính bởi vì thu nhập cao giúp họ duy trì vốn, mở rộng thị phần và thu hút đầu tư
Berger và Mester (1997) đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTM là khả năng biến đổi các nguồn lực đầu vào thành đầu ra trong quá trình hoạt động kinh doanh của
NHTM, hay nói cách khác đó chính là dựa trên tương quan giữa doanh thu đạt được và chi phí sử dụng các nguồn lực đầu vào Cụ thể chính là NHTM có khả năng tạo ra doanh thu đầu ra lớn nhất bằng cách sử dụng ít nhất các nguồn lực đầu vào Như vậy với Berger và Mester thì hiệu quả hoạt động của NHTM có thể hiểu theo ba góc độ khác nhau: Trước hết, nó liên quan đến việc tối thiểu hóa chi phí, nghĩa là sử dụng tối thiểu các yếu tố đầu vào như vốn, cơ sở vật chất, lao động, v.v tạo ra đầu ra tương tự như trước Thứ hai đó là duy trì mức đầu vào không thay đổi, đồng thời tạo ra lượng đầu ra nhiều hơn Thứ ba, đó là tăng yếu tố đầu vào nhưng tốc độ tăng đầu ra nhanh hơn tốc độ đầu vào
Trương Quang Thông (2013) cho rằng, hiệu suất hoạt động của ngân hàng được đánh giá dựa trên lợi nhuận mà hoạt động ngân hàng thu được trong một thời gian nhất định Còn theo Trần Huy Hoàng và Nguyễn Thị Ngọc Hằng (2019) thì hiệu quả hoạt động của NHTM, có thể được hiểu ở hai khía cạnh: (i) Khả năng biến đổi các yếu tố đầu vào thành các yếu tố đầu ra hay khả năng sinh lời hoặc giảm thiểu chi phí để tăng khả năng cạnh tranh với các định chế tài chính khác; (ii) Xác suất hoạt động an toàn của ngân hàng
Hiệu quả hoạt động của NHTM được hiểu là khả năng cân bằng giữa mục tiêu lợi nhuận và quản trị tài nguyên hiệu quả Nó bao gồm cung cấp dịch vụ tài chính chất lượng, quản lý rủi ro cho khách hàng và vận hành kinh doanh có lợi cho cả ngân hàng và cộng đồng Hiệu quả hoạt động ảnh hưởng trực tiếp đến sự thành công và bền vững của NHTM, cũng như khả năng cung cấp các dịch vụ tài chính cho nền kinh tế.
2.2.2 Đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại cổ phần
Hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng nhằm tối đa hóa lợi nhuận, tăng giá trị ngân hàng và bảo vệ quyền lợi cổ đông Theo Zou và Li (2014), lợi nhuận đóng vai trò chiến lược trong quản lý và định vị cạnh tranh của ngân hàng Đánh giá hiệu quả hoạt động ngân hàng có thể dựa trên cả phương diện kế toán (ROA, ROE, EPS) và thị trường (Tobin'Q, P/B, P/E) Các chỉ số này hỗ trợ ngân hàng đánh giá rủi ro cụ thể và giải quyết các vấn đề ngắn hạn (Naser Ali, 2013) Trong ngành ngân hàng, ROA, ROE và NIM là những chỉ số quan trọng để đánh giá tình hình tài chính của ngân hàng.
Nhiều nghiên cứu đã đề xuất rằng có thể đo lường hiệu quả hoạt động bằng chỉ số ROA (Return on Assets) như Cebenoyan và Strahan (2004); Cai và Zhang (2017); Almekhlafi và cộng sự (2016); đều đưa ra quan điểm rằng ROA có thể là một chỉ số thích hợp để đo lường hiệu quả hoạt động của một NHTM.Quan điểm toàn diện nhất về khả năng đầu tư tài sản mang lại lợi nhuận sau khi tính tất cả các loại thuế và phí được cung cấp bởi Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản (ROA) (Paul và cộng sự, 2013) ROA thấp cho thấy những thách thức trong việc quản lý tài sản của ngân hàng hoặc sự kém hiệu quả trong việc tận dụng tài sản để tạo ra lợi nhuận, trong khi điều ngược lại vẫn đúng Hơn nữa, các nghiên cứu được thực hiện bởi Musiega et al (2017) và Cheung và cộng sự (2007) đã chứng minh rằng các ngân hàng lớn hơn có mức độ hiệu quả giảm do ROA thấp hơn
Trong nghiên cứu về hiệu quả hoạt động của các ngân hàng, ngoài nghiên cứu về tác động của chỉ số ROA thì các nhà nghiên cứu như Dezfouli và cộng sự (2014); Paul và cộng sự (2013); Siaw (2013) cũng xem ROE như một chỉ số quan trọng để chỉ khả năng tạo ra lợi tức đầu tư của ngân hàng (Alshatti, 2014) ROE tính bằng cách so sánh lợi nhuận sau thuế với vốn chủ sở hữu để thể hiện khả năng sinh lời và hiệu quả quản lý của ngân hàng Nếu ROE cao, điều đó thể hiện ngân hàng đang tạo ra lợi nhuận từ vốn chủ sở hữu cao và họ đang sử dụng tốt hiệu quả vốn tự có để tạo ra doanh thu và lợi nhuận
Chen và cộng sự (2018), Siaw (2013), Trầm Thị Xuân Hương và Trần Thị Thanh Nga (2018), Chung Hua Shen và cộng sự (2009) và Adusei (2015) đã sử dụng NIM để đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng NIM đo lường chênh lệch giữa lãi suất thu được từ hoạt động cho vay và lãi suất trả cho tiền gửi, phản ánh khả năng sinh lợi từ hoạt động cho vay và cấp tín dụng NIM giúp đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại trong việc thu lợi nhuận từ các hoạt động liên quan đến lãi suất NIM cao biểu thị khả năng kiếm lợi nhuận cao hơn từ việc cung cấp dịch vụ tài chính so với đối thủ cạnh tranh.
Có rất nhiều chỉ số có thể đại diện cho thước đo về hiệu suất hoạt động, chẳng hạn như hiệu suất sử dụng tài sản, thu nhập trên mỗi cổ phiếu, v.v Tuy nhiên, ba chỉ số trên là những chỉ số được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu trước Trong ba chỉ số trên, tác giả sử dụng hai chỉ số tài chính là ROA và ROE để đo lường hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam từ năm 2011 đến năm 2021 bởi các nguyên nhân sau:
• ROA (Return on Assets) là một chỉ số đánh giá khả năng tạo ra thu nhập từ tổng tài sản của NHTMCP Chỉ số ROA phản ánh khả năng tài sản được sử dụng và khả năng sinh lời, ROA cao cho thấy NHTMCP đang sử dụng tài sản một cách vô cùng hiệu quả và tạo ra nguồn lợi nhuận tốt từ hoạt động kinh doanh
• ROE (Return on Equity) là một chỉ số dựa trên vốn chủ sở hữu nhằm đánh giá khả năng tạo ra lợi nhuận cho cổ đông của NHTMCP ROE thể hiện khả năng sinh lời và hiệu quả quản lý, ROE cao đồng nghĩa rằng NHTMCP đang tạo ra lợi nhuận tốt cho cổ đông và quản lý vốn chủ sở hữu một cách hiệu quả
Hiệu quả hoạt động của các NHTMCP trong phạm vi khóa luận được nghiên cứu dưới góc độ lợi nhuận hoặc khả năng sinh lời của chúng ở một môi trường ổn định và được kiểm soát về rủi ro thông qua 2 chỉ tiêu ROA và ROE.
TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
2.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Wilson U Ani, Cosmas O Odo và Ezeudu Ikenna (2014) xem xét tác động của đầu tư công nghệ đến lợi nhuận của ngân hàng, bài nghiên cứu sử dụng 21 ngân hàng niêm yết trên sàn chứng khoán tại Sở giao dịch chứng khoán Nigeria, các dữ liệu được thu thập từ các ngân hàng lấy mẫu từ báo cáo tài chính đã công bố trong khoảng thời gian 5 năm Nghiên cứu kết luận rằng việc triển khai đầu tư công nghệ không có tác động đáng kể đến lợi nhuận của ngân hàng Hơn nữa, vì không có hạn chế nào đối với việc mua lại đầu tư công nghệ ngoại trừ những hạn chế về chi phí rõ ràng mà tất cả các ngân hàng đều có thể đáp ứng, nên một ngân hàng đầu tư vào công nghệ sẽ không thể tăng đáng kể lợi nhuận của mình nhờ khoản đầu tư này Do đó, giả thuyết được chứng minh là chi tiêu cho công nghệ trong một giai đoạn không có tác động đáng kể đến hiệu suất hoạt động trong các giai đoạn trong tương lai Tuy nhiên, đầu tư vào công nghệ là điều bắt buộc đối với các tổ chức ngân hàng để giúp họ tiếp tục hoạt động hiệu quả, năng suất và cạnh tranh hơn trong thị trường cạnh tranh khốc liệt phổ biến trong ngành ngân hàng Nigeria
Zifeng Feng and Zhonghua Wu (2018) nghiên cứu mối tương quan tích cực giữa hiệu quả hoạt động ngân hàng (giá trị thị trường) và đầu tư công nghệ chủ yếu được thúc đẩy bởi các ngân hàng lớn Bài nghiên cứu sử dụng mẫu mới có sẵn của các ngân hàng thương mại niêm yết tại Hoa Kỳ từ năm 2000-2017, nghiên cứu cho thấy rằng đầu tư công nghệ của ngân hàng gần như đơn điệu trong thời kỳ trong cuộc khủng hoảng tài chính Bài viết muốn các cơ quan quản lý phải đưa ra các chính sách mới và giúp các ngân hàng nhỏ cải thiện hiệu suất và định giá trong thời kỳ tiến bộ công nghệ nhanh chóng
Bilkisu Kabiru Usman Farouk (2015)nghiên cứu này điều chỉnh mối tương quan giữa hiệu suất đầu tư vào công nghệ và hiệu quả tài chính trong lĩnh vực ngân hàng của Nigeria Quá trình phân tích kéo dài 5 năm và bao gồm 24 ngân hàng ở Nigeria, cùng với 10 mẫu được chọn ngẫu nhiên, mỗi mẫu gồm 10 ngân hàng Dữ liệu được thu thập được xem xét kỹ lưỡng thông qua việc khôi phục bảng dữ liệu có cấu trúc trong đó các khoản đầu tư vào CNTT (bao gồm phần cứng, phần mềm và Máy rút tiền tự động [ATM]), tổng thu nhập (TR) và tổng chi phí (TC) của 10 ngân hàng được chọn đã được sử dụng dưới dạng các biến độc lập Trong khi đó, hiệu quả tài chính được coi là biến phụ thuộc, được đặc trưng bởi các chỉ số như lợi nhuận trên tài sản (ROA), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ suất lợi nhuận ròng (NPM) và thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS) Sau đó, bốn giả thuyết lý thuyết đã được xây dựng và đánh giá dựa trên các biến đại diện cho các yếu tố phụ thuộc Các kết quả thu được từ phân tích hồi quy bảng cho thấy mối liên hệ đáng chú ý giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Ngược lại, kết quả kiểm định t cho thấy ảnh hưởng đáng kể của đầu tư công nghệ đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng Nigeria, đặc biệt đối với ROA, ROE và EPS ở mức ý nghĩa 5% Tuy nhiên, tác động này không được coi là đáng kể đối với NPM ở cả mức ý nghĩa 5% và 10% Người ta quan sát thấy rằng tác động của TR có xu hướng tích cực trong khi tác động của TC thể hiện xu hướng tiêu cực trên tất cả bốn chỉ số hiệu suất tài chính, bao gồm cả tác động của đầu tư công nghệ
Uddin et al., (2020) tập trung việc đánh giá tác động của chi tiêu công nghệ mạng đến với sự ổn định của NH Tác giả sử dụng dữ liệu từ đầu tư Cybertech để đánh giá tác động lên chỉ số ZSCORE (chỉ số ổn định ngân hàng) của 354 NH từ 43 quốc gia trên thế giới trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2017, sử dụng hai mô hình OLS và GMM
Kết quả nghiên cứu cho thấy sự ổn định của NH có thể được cải thiện thông qua đầu tư vào công nghệ Tuy nhiên, tác giả cũng chỉ ra rằng khi chi tiêu vượt qua một ngưỡng nhất định, có thể gây tác động tiêu cực đến sự ổn định của NH Hiệu ứng này được thấy rõ hơn ở các nước phát triển so với các nước đang phát triển
Wang et al., (2021) tập trung nghiên cứu vào Trung Quốc trong giai đoạn 2011 đến 2018 để kiểm tra ảnh hưởng của mức độ phát triển Fintech và công nghệ đối với việc chấp nhận rủi ro của các NH Tác giả thóng kê tính toán dữ liệu về chỉ số ZSCORE và ROA dưới dạng dữ diệu bảng không cân bằng kết hợp với những số liệu từ thông tin truyền thông liên quan đến Fintech để đánh giá sự phát triển của Fintech Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa phát triển công nghệ, Fintech và khả năng chịu đựng rủi ro của
NH có xu hướng như hình chữ U, nghĩa là công nghệ và Fintech ban đầu tăng cường nhưng sau đó làm suy yếu lợi nhuận và sự ổn định của hệ thống NH Hơn nữa phản ứng này là không đồng nhất giữa các cơ cấu sở hữu khác nhau, đối với các NHNN và NH liên doanh thì ảnh hưởng này không đáng kể nhưng lại tác động mạnh đến hoạt động các
NH thành phố, NH nước ngoài và NH nông thôn
2.3.2 Các nghiên cứu trong nước
Phan Thị Hằng Nga, Trần Thị Phương Thanh (2019) nghiên cứu ảnh hưởng của yếu tố công nghệ đến hiệu quả hoạt động của 21 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2017 bằng cách sử dụng mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và phương pháp tổng quát hóa mô hình hồi quy mômen (GMM) Các biến phụ thuộc được xem xét kỹ lưỡng là tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), trong khi các biến độc lập bao gồm các yếu tố công nghệ ảnh hưởng đến thu nhập của các ngân hàng thương mại Việt Nam Phân tích GMM cho thấy lợi nhuận của các ngân hàng bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau, chẳng hạn như việc sử dụng công nghệ trong hoạt động kinh doanh, tích hợp công nghệ để thanh toán tự động qua thiết bị điện tử và tiến bộ công nghệ Hơn nữa, nghiên cứu còn xác định các biến số khác ảnh hưởng đến tỷ suất lợi nhuận, cụ thể là tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, khả năng quản lý chi phí, quy mô ngân hàng và tác động của lạm phát đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại Việt Nam
Trần Thị Thanh Nga (2022) việc kiểm tra tác động của nỗ lực đầu tư công nghệ đến năng lực chấp nhận rủi ro của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam được thực hiện trên mẫu gồm 25 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam từ năm 2009 đến 2019 sử dụng phương pháp SGMMM (Arellano & Bond, 1991) Phân tích cho thấy hoạt động đầu tư công nghệ thực sự có ảnh hưởng tới việc nâng cao năng lực chấp nhận rủi ro của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Hơn nữa, người ta nhận thấy rằng khả năng chấp nhận rủi ro của các ngân hàng phản ứng đáng kể với các yếu tố khác nhau đặc trưng của ngành ngân hàng (như cơ cấu tài chính, quy mô ngân hàng, rủi ro tín dụng và đa dạng hóa) cũng như các yếu tố kinh tế vĩ mô (bao gồm tốc độ tăng trưởng và lạm phát) ) Nghiên cứu cung cấp bằng chứng ủng hộ thực nghiệm cho quan điểm cho rằng hoạt động đầu tư công nghệ góp phần nâng cao năng lực chấp nhận rủi ro của ngân hàng, đồng thời nêu bật mức độ nhạy cảm đáng kể của năng lực chấp nhận rủi ro của ngân hàng với nhiều yếu tố khác như cơ cấu tài chính, quy mô ngân hàng, tín dụng rủi ro, đa dạng hóa, tốc độ tăng trưởng và lạm phát
Nghiên cứu của Võ Thị Thúy Kiều, Nguyễn Chí Đức và Lê Thông Tiến (2019) sử dụng phương pháp hồi quy Bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) đã chỉ ra rằng đầu tư công nghệ có tác động đáng kể đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) trong giai đoạn 2009-2018 Kết quả cho thấy đầu tư công nghệ có ảnh hưởng tích cực đến các chỉ số hiệu quả như ROA, ROE và ROL.
Vũ Thị Huyền Trang và cộng sự (2022) nghiên cứu hoạt động của tầng lớp công nghệ thông tin đến hiệu quả hoạt động tài chính của các tổ chức tài chính Việt Nam Tiến hành một cuộc điều tra sử dụng Mô hình tác động nghiên cứu nỗ lực (FEM) sử dụng dữ liệu được thu thập từ 30 Thành viên thương mại quốc gia (NTM) trong khoảng thời gian từ năm 2016 đến năm 2020 Các phát hiện của nghiên cứu cho thấy việc tăng cường cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin ở các địa phương nông thôn bao gồm các vấn đề kỹ thuật cơ sở hạ tầng, cơ sở hạ tầng nguồn nhân lực và dịch vụ trực tuyến có ảnh hưởng có lợi đến hiệu quả tài chính (Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản, Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu) của các tổ chức tài chính Ngược lại, việc nâng cao cơ sở hạ tầng CNTT ở ngoại vi các ứng dụng nội bộ lại có tác động tiêu cực đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng trung ương, từ đó cản trở hiệu quả hoạt động của họ Tuy nhiên, nghiên cứu cũng xác định những hạn chế tương tự như các nghiên cứu trước đó, đặc biệt là sự thiếu hoàn thiện của hệ thống ngân hàng dữ liệu và thời lượng phân bổ cho nghiên cứu không đủ so với thời gian xuất bản Hơn nữa, nghiên cứu bỏ qua việc tích hợp các yếu tố ổn định trong diễn ngôn, do đó hạn chế tính chất toàn diện của các kết quả phân tích
Nguyễn Đức Trung và cộng sự (2022) thực hiện phân tích dữ liệu 12 NHTM từ năm 2011 đến năm 2019 bằng cách sử dụng phương pháp mô hình OLS, kết quả cũng cho thấy ĐTCN có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến giá trị NIM (tỷ lệ thu nhập lãi nhuần) của NH Tuy nhiên, không tìm thấy bằng chứng mối quan hệ giữa chỉ tiêu cho ngân sách công nghệ và độ ổn định của NH.
THẢO LUẬN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC VÀ KHOẢNG TRỐNG CỦA
2.4.1 Thảo luận các nghiên cứu trước
Các nghiên cứu trước đây trong 15 năm gần đây đã tổng hợp các bằng chứng về mối quan hệ giữa cạnh tranh và hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại.
Bảng 2.1.Tổng hợp các nghiên cứu trước Ảnh hưởng
Không có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu
Trần Thị Thanh Nga (2022); Wilson U Ani, Cosmas O Odo và Ezeudu Ikenna (2014);
Zifeng Feng and Zhonghua Wu (2018)
Phan Thị Hằng Nga, Trần Thị Phương Thanh
(2019); Võ Thị Thúy Kiều, Nguyễn Chí Đức và
Vốn nhà nước Nguyễn Đức Trung và cộng sự (2022)
Phan Thị Hằng Nga, Trần Thị Phương Thanh
Trần Thị Thanh Nga (2022); Võ Thị Thúy Kiều, Nguyễn Chí Đức và Lê Thông Tiến (2019); Wilson U Ani, Cosmas O Odo và Ezeudu Ikenna (2014);
Zifeng Feng and Zhonghua Wu (2018)
Phan Thị Hằng Nga, Trần Thị Phương Thanh
Tăng trưởng kinh tế
Phan Thị Hằng Nga, Trần Thị Phương Thanh (2019); Võ Thị Thúy Kiều, Nguyễn Chí Đức và Lê Thông Tiến (2019); Wilson U Ani, Cosmas O Odo và Ezeudu Ikenna (2014);
Zifeng Feng and Zhonghua Wu (2018)
Trần Thị Thanh Nga (2022); Bilkisu Kabiru Usman Farouk (2015)
Tỉ lệ chi phí hoạt động
Phan Thị Hằng Nga, Trần Thị Phương Thanh (2019)
Phan Thị Hằng Nga, Trần Thị Phương Thanh (2019) Đầu tư công nghệ
Zifeng Feng and Zhonghua Wu (2018);
Trần Thị Thanh Nga (2022); Võ Thị Thúy Kiều, Nguyễn Chí Đức và
Wilson U Ani, Cosmas O Odo và Ezeudu Ikenna (2014)
Phan Thị Hằng Nga, Trần Thị Phương Thanh (2019)
Trần Thị Thanh Nga (2022); Wilson U Ani, Cosmas O Odo và Ezeudu Ikenna (2014); Bilkisu Kabiru Usman Farouk (2015)
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
2.4.2 Khoảng trống của đề tài nghiên cứu
Từ bảng tổng hợp kết quả của các nghiên cứu trước về đề tài này ở thị trường Việt Nam, có thể thấy rất ít học giả tiến hành nghiên cứu và đưa ra các chứng cứ thực nghiệm cho tác động này Hầu hết họ sẽ tập trung nghiên cứu cụ thể một ngân hàng nào đó trong hệ thống NHTMCP Vì vậy, tác giả đã dựa trên những nghiên cứu trước & phát triển đề tài khoá luận bằng cách sử dụng chỉ số Tech để đo lường tác động của ĐTCN đến hiệu quả hoạt động của các NHTMCP tại Việt Nam trong khoảng thời gian từ 2011-2021 Qua đây, khoá luận sẽ đưa ra các hàm ý chính sách cần thiết làm tài liệu tham khảo cho các nhà hoạch định chính sách và các NHTM tại Việt Nam
Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết về ĐTCN và hiệu quả hoạt động của các NHTMCP, đồng thời giới thiệu các chỉ số quan trọng dùng để đo lường những lý thuyết này Ngoài ra, tác giả thực hiện khảo lược các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về tác động của đầu tư công nghệ đến hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam và trên thế giới, chính những điều này đã đặt nền móng cho sự phát triển của mô hình nghiên cứu cho đề tài Dựa trên cơ sở lý thuyết, khảo lược của các nghiên cứu trước, tác giả đã tìm ra khoảng trống từ đó tiến hành nghiên cứu của mình Đây cũng là cơ sở để chọn ra các biến độc lập cho mô hình nghiên cứu chủ đề ở chương kế tiếp.
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.1.1 Khái quát mô hình
Mô hình nghiên cứu được xây dựng với mục tiêu lựa chọn và điều chỉnh các biến dựa trên kinh nghiệm thực tiễn trước đó Đặc biệt, mô hình kế thừa và phát triển từ các nghiên cứu trong nước và quốc tế về chủ đề Đầu tư công nghệ cao và hiệu quả Ngân hàng thương mại Từ đó, tác giả đã vận dụng và lựa chọn các biến số phản ánh tương tác giữa Đầu tư công nghệ cao và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của Ngân hàng thương mại để thiết lập mô hình nghiên cứu phù hợp với bối cảnh Việt Nam.
Trong các nghiên cứu được khảo sát, có sự tương đồng trong các biến độc lập và yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả quản lý nhà nước (NH) Khung lý thuyết được sử dụng để tiến hành nghiên cứu dựa trên các nghiên cứu của Võ Thị Thúy Kiều, Nguyễn Chí Đức và Lê.
Thông Tiến (2019), tác giả quyết định lựa chọn nghiên cứu này để kế thừa và phát triển
Nguyên nhân có sự lựa chọn này vì do tác giả nhận thấy các nghiên cứu trước đó hầu như chỉ nghiên cứu riêng biệt, các kết quả nghiên cứu vẫn còn đưa ra nhiều ý kiến trái chiều nhau, do đó tác giả muốn kiểm nghiệm lại vấn đề này đến thời điểm năm tài chính là 2021 với thực tiễn tại nước ta
Mô hình nghiên cứu được tổng quát hóa thành công thức như sau :
• 𝑌 𝑖𝑡 : là biến phụ thuộc đo lường chỉ số hiệu quả hoạt động của NH thông qua tính toán ROA, ROE
• 𝑇𝐸𝐶𝐻𝐼𝑁𝑉𝐸𝑆𝑇 𝑖𝑡 : là biến độc lập đo lường mức chi tiêu đầu tư vào công nghệ của NHTM Việt Nam
• 𝐶𝑂𝑁𝑇𝑅𝑂𝐿 𝑖𝑡 : là biến kiểm soát bao gồm các biến đại diện cho đặc trưng NH như quy mô NH (SIZE), tỷ lệ VCSH (CAP), tỷ lệ dự phòng RRTD (LRR), tỷ lệ chi phí hoạt động (EXPENSE), đo lường tác động của vốn nhà nước (STATE) và các biến đại diện cho các điều kiện cho các điều kiện kinh tế như tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (INF)
Cụ thể, mô hình nghiên cứu đề xuất:
Mô hình 1: Biến phụ thuộc là ROA, nghiên cứu tác động của ĐTCN đến lợi nhuận thông qua biến ROA
Tỷ suất sinh lời (TSSL) là mục tiêu quan trọng về mặt chiến lược cả trong ngắn hay dài hạn của bất kỳ doanh nghiệp nào kể cả NH, việc đạt được mục tiêu lợi nhuận là mối bận tâm hàng đầu của các cấp lãnh đạo và các chuyên gia kinh tế (Taylor, 2008) Chỉ tiêu ROA phản ánh để tạo lợi nhuận sau thuế mà không phân biệt tài sản này được hình thành bởi nguồn vốn vay hay VCSH Với những nhận định khác nhau đúc kết từ các thực nghiệm trước, tác giả đưa ra hai giả thuyết sau:
H1: Hoạt động của ĐTCN tác động đến TSSL ROA của NH, nghĩa là hệ số 𝛽 1 của phương trình âm hoặc dương
Mô hình 2: Biến phụ thuộc là ROE nghiên cứu tác động của ĐTCN đến lợi nhuận thông qua biến ROE
ROE là chỉ tiêu phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh của một doanh nghiệp, tập trung vào mức thu nhập nhận được từ khoản đầu tư của vốn chủ sở hữu (VCSH) Có hai giả thuyết trái ngược nhau về tác động của ROE đối với giá trị doanh nghiệp, một cho rằng ROE cao dẫn đến giá trị doanh nghiệp cao và ngược lại.
H2: Hoạt động ĐTCN tác động đến hiệu quả hoạt động ROE của NH, nghĩa là hệ số 𝛽 1 của phương trình âm hoặc dương
Tuy nhiên, việc phân tích tác động của biến ĐTCN đến lợi nhuận của NH sẽ không mang lại ý nghĩa nghiên cứu tốt nếu không xem xét cùng các biến kiểm soát Do đó, tác giả tiếp tục xây dựng giả thuyết cho các biến này dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đó
Quy mô ngân hàng (SIZE) được tính bằng logarit tự nhiên cho tổng tài sản Khi xem xét bảng cân đối kế toán từ năm 2011 đến năm 2021, người ta có thể rút ra giá trị tích lũy của tài sản được biểu thị bằng NHTM
Trong các nghiên cứu trước đây về lợi nhuận NH, tổng tài sản thường được sử dụng để đại diện cho quy mô NH Tài sản là yếu tố quan trọng, quyết định đến quá trình vận hành và phát triển của NH Có nhiều nghiên cứu cho thấy quy mô NH có tác động khác nhau đến lợi nhuận và sự ổn định NH, nhưng phần lớn là tác động cùng chiều như nghiên cứu của Trần Thị Thanh Nga (2022); Võ Thị Thúy Kiều, Nguyễn Chí Đức và Lê
Thông Tiến (2019); Kết quả của các nghiên cứu thể hiện NH lớn có lợi thế đạt được mục tiêu lợi nhuận và sự ổn định nhiều hơn vì NH có nhiều vốn, nhiều tài sản nen chủ động được trong việc nắm bắt đầu tư, đa dạng hóa sản phẩm kèm theo khả năng thu hút khách hàng sử dụng dịch vụ hơn hẳn các NH có quy mô nhỏ hơn Tuy nhiên, việc quy mô NH quá lớn sẽ gây khó khăn trong quản lý, làm tăng các chi phí hoạt động đáng kể và phần tài sản tăng thêm có thể không được khai thác hiệu quả sẽ gây bất lợi đến lợi nhuận của NH
Tóm lại, ta có thể thấy quy mô NH có mối tương quan dương đến lợi nhuận vì vậy tác giả đưa ra giả thuyết:
H3: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến lợi nhuận của NHTM Việt Nam
Tỷ lệ VCSH (CAPITAL) là nguồn tiền thuộc sở hữu hợp pháp của NH, chủ yếu bao gồm các khoản vốn được đóng góp bởi những người chủ NH khi mới thành lập cộng với những khoản được trích lập, giữ lại từ lợi nhuận hoạt động Với mức VCSH càng cao, NH có nguồn vốn cần thiết để tuân thủ tiêu chuẩn về an toàn vốn, thể hiện khả năng tài chính, năng lực hoạt động của một NH, được tính bằng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản Trích xuất bảng cân đối kế toán trong giai đoạn từ 2011 đến 2021 ta sẽ có được khoản mục VSCH và tổng TS của các NHTM :
Các kết quả nghiên cứu chưa có sự thống nhất về mức độ tác động đến lợi nhuận của NH Uddin et al, (2020), Trần Thị Thanh Nga (2022); Wilson U Ani, Cosmas O Odo và Ezeudu Ikenna (2014);… cho rằng VCSH là một trong những yếu tố mà các nhà quản trị cần phải chú trọng để giảm bớt rủi ro thanh khoản và tác động đến TSSL của NH và từ đó tác giả đề xuất:
H4: Tỷ lệ VCSH có ảnh hưởng cùng chiền đến lợi nhuận của NHTM Việt Nam
Tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR)
Tín dụng là nguồn tạo ra thu nhập chủ yếu của các NHTM RRTD là tổn thất của
NH gặp phải do khách hàng không có khả năng trả nợ khi đến hạn phải thanh toán Do đó, chất lượn các khoản tín dụng ảnh hưởng rất lớn đến lợi nhuận NH, bất kỳ hợp đồng cho vay nào cũng có RRTD và cần trích lập dự phòng LLR phản ảnh những thay đổi trong sức khỏe của danh mục cho vay và RRTD của NH, được tính như sau :
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (RRTD) cao cho thấy chất lượng tín dụng của ngân hàng (NH) kém, làm giảm khả năng sinh lời Quan điểm này được nhiều nghiên cứu ủng hộ, như Trần Thị Thanh Nga (2022), Wilson U Ani, Cosmas O Odo và Ezeudu Ikenna (2014), Bilkisu Kabiru Usman Farouk (2015) Do đó, nghiên cứu này đưa ra giả thuyết rằng tỷ lệ RRTD tác động tiêu cực đến lợi nhuận của NH.
H5: Tỷ lệ dự phòng RRTD tác động ngược chiều đến lợi nhuận của NHTM Việt Nam
Tỷ lệ chi phí hoạt động (EXPENSE) là chỉ số đánh giá cách tiếp cận chiến lược của NHTM nhằm quản lý chi phí hoạt động trong ngắn hạn, hướng đến mục tiêu gia tăng lợi nhuận hoặc cắt giảm chi phí Công thức tính tỷ lệ này như sau:
DỮ LIỆU VÀ MẪU NGHIÊN CỨU
Sử dụng dữ liệu trên cơ sở dữ liệu thứ cấp của 28 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011 đến 2021 bao gồm báo cáo tài chính và báo cáo thường niên Đối với các chỉ số kinh tế vĩ mô mỗi năm như GDP được thu thập từ báo cáo của Tổng cục thống kê Việt Nam, World Bank hay IMF Số liệu được thu thập và sắp xếp theo dữ liệu bảng.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Khoá luận sử dụng kết hợp giữa hai phương pháp là định tính & định lượng với sự hỗ trợ của EXCEL & STATA để phân tích tác động của đầu tư công nghệ đến hiệu quả hoạt động của các NHTMCP, cũng như đề xuất mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2011 đến 2021
3.3.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
Tác giả lược khảo 6 nghiên cứu trong nước và nước ngoài liên quan đến đề tài nghiên cứu, từ đó xác định các biến để đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu
3.3.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng
Sử dụng các kỹ thuật chuyên môn để xác định tác động của cạnh tranh đến hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011 - 2021 bao gồm: thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng Cụ thể:
Sử dụng phân tích thống kê mô tả để tóm tắt và thể hiện dữ liệu cụ thể nhằm hiểu sâu hơn về các kết quả trong bảng Bảng này bao gồm các thông số như Obs (Số quan sát), Std.Dev (Độ lệch chuẩn), Mean (Giá trị trung bình), Max (Giá trị lớn nhất), Min (Giá trị nhỏ nhất) của các biến Thông qua việc này, tác giả có thể quan sát & đánh giá các đặc điểm cụ thể của các biến, từ đó điều chỉnh, lựa chọn và sàng lọc dữ liệu cho phù hợp
Phân tích tương quan cho phép đánh giá mức độ liên quan giữa các biến và xác định ma trận tương quan Dựa trên hệ số tương quan, có thể xác định mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc Hệ số dương cho thấy các biến tác động cùng chiều, trong khi hệ số âm cho thấy chúng tác động ngược chiều Đặc biệt, khi hệ số giữa bất kỳ cặp biến nào vượt quá giá trị tuyệt đối 0,8, có khả năng xuất hiện vấn đề đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy.
Phân tích hồi quy dùng để đánh giá chiều tác động và mức độ của đối tượng nghiên cứu Tác giả đã sử dụng một loạt các mô hình, bao gồm mô hình bình phương nhỏ nhất ( Pooled Ordinary Least Squares – Pooled OLS), mô hình các yếu tố ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model - FEM) và mô hình các yếu tố ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM - Random Effects Model) Sau đó, tiến hành so sánh giữa hai mô hình Pooled OLS và FEM, Pooled OLS và REM, FEM và REM lần lượt bằng các kiểm định F-test, Breusch- Pagan và Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp nhất
▪ Áp dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor) để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình, giá trị VIF thường nằm trong khoảng từ 1 đến vô cùng Giá trị VIF càng cao, mức độ đa cộng tuyến càng mạnh Trong khoá luận này, nếu VIF của một biến độc lập lớn hơn 10, thì biến đó gây ra đa cộng tuyến và cần xem xét lại trong mô hình hồi quy
▪ Sử dụng kiểm định Wooldridge (Wooldridge's robust score test for endogeneity) để kiểm tra hiện tượng tự tương quan
▪ Hiện tượng phương sai sai số thay đổi được kiểm định tuỳ thuộc vào mô hình được lựa chọn, cụ thể: kiểm định White test dành cho mô hình Pooled OLS, kiểm định Modified Wald dành cho mô hình FEM và kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier dành cho mô hình REM
Trong trường hợp mô hình nghiên cứu xuất hiện các khuyết tật trên, tác giả sẽ sử dụng phương pháp bình phương tổng quát GLS (Generalized Least Squares) để khắc phục
Chương 3 đã cung cấp chi tiết các nội dung như đề ra mô hình nghiên cứu, giới thiệu các biến, phương pháp, quy trình & giả thuyết nghiên cứu Tác giả đã tạo dựng mô hình bằng việc lược khảo trong Chương 2, xác định các biến phụ thuộc là ROA và ROE; các biến độc lập là TECHINVEST, CAP, SIZE, NPL, LIQ, LLR và GDP Sử dụng bộ dữ liệu từ các báo cáo tài chính của 28 ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2011 đến năm
Chương 3 đã kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, cũng như nêu trình tự lựa chọn mô hình phù hợp và kiểm định các khuyết tật bằng phần mềm Stata (năm 2021) Các bước thực hiện này là tiền đề cho kết quả trình bày ở chương 4.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN NGHIÊN CỨU
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả khai báo dữ liệu vào phần mềm STATA 14.0 để thực hiện phân tích thống kê mô tả, nhằm mục đích tóm tắt tính chất của các biến phụ thuộc và biến độc lập trong bảng dữ liệu
Bảng 4.2.Kết quả khai báo dữ liệu
Câu lệnh Xtset ticker_id year
Kết quả panel variable: ticker_id (strongly balanced) time variable: year, 2011 to 2021 delta: 1 unit Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Stata 14
Từ kết quả 4.1, ta có thể thấy rõ thời gian nghiên cứu của đề tài cũng như là dữ liệu bảng cân bằng, nghĩa là dữ liệu các biến được thu thập đầy đủ qua các năm từ năm
2011 đến năm 2021 Để có thể quan sát rõ hơn các biến trong mô hình về giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, các giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và mẫu số quan sát, tác giả tiếp tục thực hiện câu lệnh “sum ROA ROE STATE CAP SIZE LLR GDF INF EXPENSE
TECHINVEST” ta được kết quả như sau :
Bảng 4.3 Thống kê mô tả các biến
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Giá trị lớn nhất ROA 308 0.0079655 0.0076029 -0.0599291 0.03653 ROE 308 0.1147967 0.1775464 -0.8200213 1.439258
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Stata 14
Dữ liệu từ 28 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011-2021 được thể hiện qua bảng 4.2 cho ra kết quả thống kê mô tả các biến trong bài nghiên cứu này Kết quả thống kê này gồm số quan sát, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất, giá trị trung bình của
10 biến (2 biến phụ thuộc và 8 biến độc lập) với 308 quan sát Cụ thể kết quả của từng biến như sau: Đối với tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) nhận giá trị trung bình là
0,79% trong giai đoạn từ năm 2011-2021, trong đó ngân hàng TCB năm 2021 có giá trị cao nhất là 3,65% & có giá trị nhỏ nhất là ngân hàng TPB chiến -5,99% vào năm 2011 Độ lệch chuẩn của biến ROA trong giai đoạn nghiên cứu là 0,76% đến từ khả năng sinh lời không đồng đều giữa các NHTMCP Việt Nam, điều này chủ yếu xuất phát từ sự phân chia trong thị phần trong đó một phần lớn thuộc về các NHTMCP có sự tham gia của vốn nhà nước Đồng thời, sự chênh lệch của các NHTMCP vừa và nhỏ còn tuỳ thuộc vào khả năng kinh doanh của chúng Điều này cho thấy mức độ tương đồng cao của biến ROA giữa các NHTM Việt Nam giai đoạn 2011-2021 Đối với tỷ suất lợi nhuận trên vốn (ROE) với giá trị trung bình đạt được là
11,48% và độ lệch chuẩn của biến ROE trong giai đoạn nghiên cứu là 17,75%, thể hiện sự khác biệt lớn về TSSL trên VCSH giữa các NHTM trong mẫu nghiên cứu, biến động giữa giá trị nhỏ nhất là -82% của TPB năm 2011 và giá trị lớn nhất là 143% của BAB năm 2019 cũng chứng minh rõ điều đó, nguyên nhân là trong khoảng này các ngân hàng phải đối diện với việc tái cơ cấu cũng như huy động vốn, thanh khoản gặp nhiều trở ngại khiến lãi suất từ đó kéo theo tăng cao, kinh tế Việt Nam rơi vào tình thế hàng hóa tiêu thụ chậm mà hàng tồn kho tăng, dẫn đến mức báo động về mặt phá sản cũng như bị thu hẹp quy mô hoạt động Đối với tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) đạt giá trị trung bình là 9.19%, trong đó ngân hàng sở hữu tỷ lệ CAP lớn nhất là VCB trong năm 2021 (90.77%), trong khi đó ngân hàng sở hữu tỷ lệ nhỏ nhất là VIB năm 2019 (2.42%) và độ lệch chuẩn của biến là 6% Đối với quy mô (SIZE) thể hiện quy mô của của ngân hàng trong khoảng 2011-
Về quy mô, BIDV đạt quy mô lớn nhất năm 2021 với giá trị 9,2458, trong khi BaoVietBank có quy mô nhỏ nhất năm 2011 với giá trị 7,1214 Quy mô ổn định với độ lệch chuẩn là 0,501, thấp hơn giá trị trung bình 8,081 Tương tự, rủi ro tín dụng (LLR) có giá trị trung bình là 1,324%, với mức cao nhất 2,86% của VCB năm 2021 và mức thấp nhất 0,55% của SCB năm 2014 Độ lệch chuẩn là 0,46%, cho thấy ổn định Về tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), giá trị trung bình là 5,68%, cao nhất là 7,1% năm 2018 và thấp nhất là 1,6% năm 2021 do ảnh hưởng của COVID-19 Độ lệch chuẩn là 1,5% Tỷ lệ lạm phát (INF) có giá trị trung bình 5%, độ lệch chuẩn là 4,68%, cho thấy sự kiểm soát chưa ổn định Cuối cùng, tỷ lệ chi phí hoạt động (EXPENSE) có giá trị trung bình 1,46, độ lệch chuẩn là 1,40, cho thấy mức chi tiêu cao của các ngân hàng.
2015 cho thấy hiệu quả quản trị chi phí của các NH là rất khác nhau Đối với mức độ chi tiêu ĐTCN (TECHINVEST) có giá trị trung bình là 10.53 và độ lệch chuẩn là 1.29 cho thấy sự tương đồng khá lớn giữa các ngân hàng Điều này cũng dễ hiểu khi mà mức độ đầu tư công nghệ tác động mạnh đến khả năng chiếm lĩnh thị phần khách hàng sử dụng trên nền tảng công nghệ số trong thời đại Fintech phát triển mạnh mẽ, do đó các NH cũng tranh thu cải cách công nghệ của họ để theo kịp thời đại Giá trị chi tiêu công nghệ nhỏ nhất là 6.30 của BID năm 2011 và lớn nhất là 13.15 của CTG năm 2021
4.2.2 Phân tích tương quan mô hình
Phân tích tương quan được dùng để xem xét mối quan hệ giữa các biến với nhau Kết quả thu được có thể xem là tín hiệu ban đầu để nhận biến hiện tưởng đa cộng tuyến Để tiến hành phân tích dữ liệu, tác giả tiếp tục nhập mã lệnh “pwcporr ROA ROE TECHINVEST STATE CAP SIZE LLR GDF INF EXPENSE” trên phần mềm, ta được bảng số liệu như sau:
Bảng 4.4 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến Biến ROA ROE TECH STATE CAP SIZE LLR
Nguồn: Tính toán từ phần mềm STATA 14
Kết quả phân tích bảng 4.3 cho thấy sơ khai về mối quan hệ giữa các biến độc lập đối với biến phụ thuộc như: biến vốn đầu tư nhà nước, quy mô VCSH, quy mô NH, tỉ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, lạm phát, đầu tư công nghệ có tương quan dương với lợi nhuận được đại diện bởi ROA, trong đó chỉ có biến ĐTCN, vốn đầu tư nhà nước, quy mô NH là tương quan dương với lợi nhuận được đại diện bởi ROE Ngược lại các biến tỷ lệ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ chi phí hoạt động đều tương quan âm với ROA và ROE, riêng ROE có thêm biến quy mô VCSH, tỷ lệ dự phòng RRTD và lạm phát thể hiện tác động nghịch chiều Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.8 thể hiện mối tương quan giữa các biến độc lập không cao, khó có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình
4.2.3 Kiểm định đa cộng tuyến Để chứng minh rằng mô hình có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến hay không, tác giả tiến hành thực hiện kiểm định chỉ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) Nếu VIF của một biến lớn hơn 10 thì biến đó xuất hiện hiện tượng này và VIF càng lớn thì biến xuất hiện hiện tượng này càng cao
Bảng 4.5 Bảng kết quả kiểm định đa cộng tuyến VIF
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Stata
Thông qua bảng 4.4, hệ số tương quan giữa các cặp biến không quá lớn, số lớn nhất thuộc về biến SIZE (2.15), đồng thời kiểm định VIF cho ra kết quả trung bình là 1.34 Con số này bé hơn 10 & VIF của các biến cũng nhỏ hơn 10 nên có thể đi đến kết luận hiện tượng này không quá nghiêm trọng (Gujrati và Porter, 2004).
KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
4.3.1 Kết quả mô hình nghiên cứu về tác động của đầu tư công nghệ đối với tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA)
Sau quá trình đánh giá ma trận hệ số tương quan và kiểm định đa cộng tuyến, các nhà nghiên cứu thực hiện phân tích hồi quy dữ liệu bảng bằng phương pháp Pooled OLS, FEM và REM, lấy biến phụ thuộc là ROA.
Bảng 4.6 Kết quả hồi quy bằng ba phương pháp của biến ROA
Biến/phương pháp Pooled OLS FEM REM
BIẾN ĐỘC LẬP Pooled OLS FEM REM
Với ***, ** và * cho biết mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5% và 10%
(*) Biến STATE cố định trong suốt khoảng thời gian nghiên cứu nên không có ý nghĩa trong mô hình FEM
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Stata 14
Dựa trên những phát hiện được trình bày trong bảng 4.5, mô hình hồi quy sử dụng kỹ thuật bình phương tối thiểu thông thường gộp (OLS) thể hiện giá trị P là 0,000, nhỏ hơn 5% Hơn nữa, giá trị bình phương R đứng ở mức 27,2%, dưới ngưỡng 50%, cho thấy rằng khoảng 27,2% phương sai trong dữ liệu có thể được tính toán bởi các biến độc lập Hơn nữa, kết quả từ bảng này nêu bật tầm quan trọng của các biến số như đầu tư công nghệ (TECHINVEST), tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay (LLR), tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và tỷ lệ chi phí hoạt động (EXPENSE) ở mức ý nghĩa thống kê 1% Đáng chú ý, quy mô của ngân hàng (SIZE) thể hiện ảnh hưởng đáng kể đến Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) trong mô hình OLS gộp ở mức ý nghĩa 1%, trong khi ý nghĩa của nó thay đổi theo Mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên ( REM) ở mức ý nghĩa 5% Biến STATE thể hiện ý nghĩa thống kê trong mô hình REM ở mức ý nghĩa 1% Nhìn chung, các biến trong mô hình nghiên cứu đều có tác động định hướng nhất quán, do đó mang lại niềm tin cho việc tiến hành các phân tích sâu hơn
➢ Kiểm định mô hình phù hợp
Tác giả tiến hành so sánh giữa hai mô hình Pooled OLS và FEM thông qua kiểm định F-test, nếu:
• Prob > F nhỏ hơn 0,05 (5%) → Lựa chọn mô hình FEM
• Prob > F lớn hơn 0,05 (5%) → Lựa chọn mô hình Pooled OLS
Sau đó, so sánh giữa hai mô hình Pooled OLS và REM thông qua kiểm định Breusch-Pagan test, nếu:
• Prob > chibar2 nhỏ hơn 0,05 (5%) → Lựa chọn mô hình REM
• Prob > chibar2 lớn hơn 0,05 (5%) → Lựa chọn mô hình Pooled OLS
Khi đã lựa chọn được FEM và REM, tiến hành so sánh hai mô hình này thông qua kiểm định Hausman test, nếu:
• Prob > chi2 nhỏ hơn 0,05 (5%) → Lựa chọn mô hình FEM
• Prob > chi2 lớn hơn 0,05 (5%) → Lựa chọn mô hình REM
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định mô hình của biến ROA
F-test Hausman test Breusch-Pagan test Pooled OLS & FEM FEM & REM Pooled OLS & REM
Giả thuyết H0 Pooled OLS là mô hình phù hợp
REM là mô hình phù hợp
Pooled OLS là mô hình phù hợp Giả thuyết H1 FEM là mô hình phù hợp
FEM là mô hình phù hợp
REM là mô hình phù hợp Giá trị thống kê F(7,273) = 13.68 Chi2(7) = 33.10 chibar2(01) = 16.52
P – value Prob > F = 0.0000 Prob > chi2 =0.0000 Prob > chibar2=0,0000 Ý nghĩa thống kê
Kết luận Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0
Lựa chọn FEM FEM REM
Mô hình FEM phù hợp
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Stata 14
Dựa vào kết quả kiểm định tổng hợp ở bảng 4.6 của biến ROA, có thể thấy mô hình FEM là mô hình phù hợp nhất so với mô hình Pooled OLS và REM Và tác giả sẽ sử dụng mô hình FEM để nghiên cứu tác động của cạnh tranh đến hiệu quả hoạt động của NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2011-2021
• Thực hiện kiểm định các khuyết tật của mô hình FEM
➢ Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm tra và phát hiện hiện tượng tự tương quan của mô hình, bằng cách xác định như sau Nếu:
• Prob > F nhỏ hơn 0,05 (5%) → Mô hình có hiện tượng tự tương quan
• Prob > F lớn hơn 0,05 (5%) → Mô hình không có hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.8 Kiểm định tự tương quan của mô hình ROA
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Kết luận khuyết tật Có hiện tượng tự tương quan
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Stata 14
Dựa vào kết quả của bảng 4.7 về kiểm định khuyết tật của mô hình, ta thấy mô hình nghiên cứu với biến phụ thuộc là ROA có hiện tượng tự tương quan
Theo kết quả của bảng 4.6, nghiên cứu đã đã lựa chọn mô hình FEM nên sẽ kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi của mô hình có biến phụ thuộc là ROA thông qua kiểm định Modified Wald bằng cách:
• Prob > chi2 nhỏ hơn 0,05 (5%) → Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
• Prob > chi2 lớn hơn 0,05 (5%) → Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.9 Kiểm định phương sai sai số thay đổi của mô hình ROA
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model chi2 (28) 2537.73
Kết luận khuyết tật Có hiện tượng tự phương sai sai số thay đổi
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Stata 14
Bảng 4.8 cho thấy kết quả kiểm định khuyết tật của mô hình nghiên cứu với biến phụ thuộc là ROA xuất hiện phương sai sai số thay đổi
➢ Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge với câu lệnh “xtserial ROA TECH2 STATE CAP SIZE LLR GDP INF EXPENSE” để kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình vói các giả thuyết sau:
• Giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan
• Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định tự tương quan
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Stata 14
Kết quả kiểm định Wooldridge theo bảng 4.9 thể hiện giá trị P-value bằng 0.0000
< 5% nên bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan
Qua các kiểm định trên ta thấy mô hình đang bị cả hai khuyết tật là hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, điều này sẽ làm ảnh hưởng đến kết quả ước lượng của mô hình.Vì vậy, tác giả tiếp tục sử dụng phương pháp binh phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục khuyết tật mô hình nhằm đảm bảo đánh giá chính xác nhất mức độ tác động của chi tiêu ĐTCN đến lợi nhuận NHTM với đại diện là ROA
Bảng 4.11 Kết quả hồi quy theo phương pháp FGLS với biến ROA
Với ***,** và * cho biết mức ý nghĩa lần lượt là 1%,5% và 10%
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ Stata 14
Sau khi sử dụng FGLS để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% ( do Prob = 0.000) nên mô hình hồi quy được xây dựng là phù hợp với nghiên cứu Từ bảng 4.10, ta có kết quả mô hình (2) sau khi khắc phục bằng FGLS được viết lại như sau:
+ 𝟎 𝟎𝟎𝟐 ∗ 𝐒𝐈𝐙𝐄 𝐢𝐭 + 𝟎 𝟎𝟑𝟒 ∗ 𝐈𝐍𝐅 𝐢𝐭 − 𝟎 𝟎𝟎𝟎𝟒 ∗ 𝐄𝐗𝐏𝐄𝐍𝐒𝐄 𝐢𝐭 + 𝛆 (𝐢,𝐭) ROA ảnh hưởng cùng chiều với các yếu tố chi phí ĐTCN (TECHINVEST), vốn đầu tư nhà nước (STATE), tỷ lệ VCSH (CAP), quy mô ngân hàng (SIZE), lạm phát (INF) với mức ý nghĩa thống kê là 1% và 10%( đối với STATE và SIZE).Điều này có nghĩa là khi các biến này tăng lên 1% thì sẽ làm tỷ suất sinh lời trên tài sản tăng lần lượt là 0.2%, 0.2%,1%, 0.2%, 1.5%
Ngược lại với các biến kia, biến tỷ lệ chi phí hoạt động (EXPENSE) có ảnh hưởng ngược chiều với ROA tại mức ý nghĩa 1%, nghĩa là khi biến chi phí hoạt động tăng lên 1% thì sẽ làm tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản giảm 0.004%.Cụ thể mức tác động từng biến như sau:
✓ Biến đầu tư công nghệ
Dựa vào kết quả trên bảng 4.10 cho thất hệ số ĐTCN tương quan dương ở mức ý nghĩa là 1% với ROA, điều này có nghĩa là hoạt động ĐTCN làm tăng hiệu quả HĐKD của NH xét về mặt tỏng tể Mặt dù mức độ tác động của ROA gần như thấp nhất trong các yếu tố nội tại của NH đang được nghiên cứu nhưng kết quả phần nào cũng cho thấy sự ảnh hưởng của ĐTCN.Yếu tố ĐTCN cũng là một trong những phương án khả thi cho việc cải thiện lợi nhuận NH, việc dựa vào nguồn lực của khách hàng cũng như những quy định trong pháp luật nhà nước để thực hiện các dịch vụ khác mà các công ty Fintech không thể cung cấp là một trong những bước đột phá của các NHTM Ngoài ra, khi NH nỗ lực rút ngắn khoảng cách công nghệ thì khách hàng vẫn có xu hướng lựa chọn gắn bó với NH hơn, từ đó thu hút được lượng khách hàng trao đổi trên nền tảng công nghệ số, từ đó thu được lợi nhuận từ các phí dịch vụ chăm sóc khách hàng Kết quả này cũng tương đồng với các nghiên cứu của Trần Thị Thanh Nga (2022); Võ Thị Thúy Kiều, Nguyễn Chí Đức và Lê Thông Tiến (2019); Wilson U Ani, Cosmas O Odo và Ezeudu Ikenna (2014), Nguyễn Đức Trung và cộng sự, (2022)
✓ Yếu tố nội tại ngân hàng
Bên cạnh yếu tố nghiên cứu chính là ĐTCN, tác giả cũng đưa ra phân tích mức độ tác động của các yếu tố nội tại khác trong NH Cụ thể:
▪ Yếu tố vốn nhà nước
Khi có sự tham gia của yếu tố vốn nhà nước sẽ mang lại chiều hướng tốt cho ROA tuy nhiên mức độ tác động là không đáng kể Mặc khác, việc vốn nhà nước can thiệp sâu vào lợi nhuận NH sẽ gây khó khăn cho họ trong việc đưa ra những quyết định kinh doanh, phải mất nhiều thời gian để giải trình cũng như được cấp vốn gây nên việc chậm trễ trong công tác đầu tư, ảnh hưởng đến lợi nhuận NH
Là yếu tố mang lại giá trị dương và có tác động tương đối mạnh đến giá trị ROA với mức ý nghĩa 1% Điều này khá hợp lý khi mà các NHTM Việt Nam đang tiến hành gia tăng VCSH để mở rộng quy mô NH Mục đích của việc tăng vốn là tạp ra lợi thế cạnh tranh cũng như cơ hội đầu tư với các chính sách hay chiến lược hợp lý, từ đó giúp tăng cường lợi nhuận NH Điều này cũng tương tự kết quả các nghiên cứu trước như : Trần Thị Thanh Nga (2022); Wilson U Ani, Cosmas O Odo và Ezeudu Ikenna (2014); Zifeng Feng and Zhonghua Wu (2018)
▪ Quy mô ngân hàng Đây là yếu tố tác động tương đối đến giá trị ROA theo kết quả bảng 4.10 ở mức độ ý nghĩa 1% Tuy nhiên nó lại đi ngược với các nghiên cứu trước như Phan Thị Hằng Nga, Trần Thị Phương Thanh (2019); Bilkisu Kabiru Usman Farouk (2015), quy mô NH lại ảnh hưởng ngược chiều đến ROA, điều này phản ảnh khi quy mô NH càng lớn thì càng phức tạp để quản lý, gây ra sự gia tăng đánh kể trong chi phí hoạt động, khi NH chưa khai thác một cách hiệu quả phần tài sản tăng thêm để mang lại thu nhập tương xứng thì lợi nhuận NH giảm xuống, dẫn đến quy mô NH tác động ngược chiều đến ROA
▪ Tỷ lệ chi phí hoạt động
KẾT LUẬN VỀ CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Dựa vào bảng kết quả 4.17, tác giả đưa ra kết luận về các giả thuyết như sau:
• TECHINVEST (hệ số ĐTCN) : tương quan dương với ROA và ROE, nên tác giả chấp nhận giả thuyết H1, H2, H3
• SIZE (quy mô NH): tương quan dương với ROA và ROE nên tác giả cũng chấp nhận giả thuyết H4
• CAPITAL (Tỷ lệ VCSH): thể hiện tương quan dương với ROA và ROE nên giả thuyết H5 được chấp nhận
• LLR (tỷ lệ dự phòng RRTD): có hệ số tương quan không có ý nghĩa thống kê nên giả thuyết H6 được bác bỏ
• EXPENSE (Tỷ lệ chi phí hoạt động): có tương quan âm với ROA và ROE đúng với dự định ban đầu nên giả thuyết H7 được chấp nhận
Tỷ lệ vốn đầu tư nhà nước (STATE) có mối tương quan dương với tỷ suất lợi nhuận từ hoạt động (ROA) nhưng lại không có ý nghĩa thống kê với tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) Do đó, giả thuyết H8 chỉ đúng một phần và bị bác bỏ.
• GDP (Tốc độ tăng trưởng kinh tế): không có tác động đến ROA và ROE nên giả thuyết H9 bị bác bỏ
• INF (Tỷ lệ lạm phát): có hệ số tương quan dương với ROA và ROE trái với dự định ban đầu Vì vậy, tác giả bác bỏ giả thuyết H10
Thông qua số liệu từ 28 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011–2021, khoá luận đã xác định tác động của cạnh tranh đến hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Với phương pháp GLS, nghiên cứu đã xác định được chiều và mức độ tác động của đối tượng nghiên cứu thông qua mối quan hệ giữa các biến Trong đó, kết quả nghiên cứu cho thấy việc chi tiêu công nghệ sẽ góp phần làm tăng hiệu quả hoạt động của các NHTM nhưng lmaf giairm ổn định hệ thống NH do lo sợ rủi ro về an ninh mạng và áp lực cạnh tranh từ các NH lớn Như vậy, tác động của cạnh tranh đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng đã được xác định rõ, sang chương tiếp theo, nghiên cứu sẽ thảo luận các giải pháp đồng thời dựa vào kết quả vừa thu được và tình hình thực tế tại Việt Nam để đưa ra một số hàm ý chính sách liên quan đến tác động của cạnh tranh đến đề tài nghiên cứu.
