TÁC ĐỘNG CỦA MỨC ĐỘ ĐỔI MỚI CÔNG NGHỆ THÔNG TIN – TRUYỀN THÔNG ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM TÓM TẮT Lĩnh vực công nghệ thông tin – truyền thông CNTT – T Tác động của mức độ đổi mới công nghệ thông tin – truyền thông đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt NamTác động của mức độ đổi mới công nghệ thông tin – truyền thông đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt NamTác động của mức độ đổi mới công nghệ thông tin – truyền thông đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Đặt vấn đề
Cách mạng công nghiệp 4.0 đã được Việt Nam đưa vào chiến lược phát triển quốc gia, thể hiện qua Nghị quyết 52-NQ/TW (2019) về chủ trương tham gia Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, nhấn mạnh tầm quan trọng của ứng dụng công nghệ thông tin Quyết định 749/QĐ-TTg (2020) về Chương trình "Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030" đã chỉ rõ vai trò của công nghệ trong nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam, coi ngành tài chính - ngân hàng là một trong 8 lĩnh vực ưu tiên chuyển đổi số.
Hiểu rõ tác động của đổi mới công nghệ thông tin (CNTT) đối với hoạt động ngân hàng là điều cần thiết để đảm bảo hiệu quả và tính bền vững trong tương lai Các chính sách và quyết định hướng dẫn việc đầu tư và phát triển CNTT đóng vai trò then chốt trong việc xác định hiệu quả của ngành ngân hàng, đặc biệt trong bối cảnh môi trường kinh doanh ngày càng số hóa.
Tính cấp thiết của đề tài
Ngành Tài chính – Ngân hàng đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc phát triển kinh tế và được xem như huyết mạch kinh tế của mọi quốc gia (Vo Xuan Vinh, Nguyen Huu Huan & Pham Khanh Duy, 2016) Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra tầm quan trọng của hệ thống Công nghệ thông tin – Truyền thông (CNTT – TT) trong việc cải thiện năng suất và tăng trưởng kinh tế ở cả cấp độ doanh nghiệp và quốc gia, qua đó rút ra kết luận rằng việc chậm trễ trong đầu tư và áp dụng các kỹ thuật, công nghệ tiên tiến là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến sự thụt lùi về văn hóa, xã hội, kinh tế (Brynjolfsson và Hitt, 1996) Đối với lĩnh vực ngân hàng, các cải tiến công nghệ đã được áp dụng rộng rãi từ những năm 2000, khi Internet trở nên phổ biến sau gần 10 năm phát triển, trong đó, đáng chú ý nhất phải kể đến sự bùng nổ của ngân hàng điện tử (Polasik, Piotr Wisniewski, 2009) Ngày nay, không khó để tìm thấy một ví dụ về các sản phẩm CNTT được sử dụng trong lĩnh vực ngân hàng, phải kể đến như máy rút tiền tự động, thẻ chip, dịch vụ ngân hàng qua điện thoại, nhận dạng ký tự mực từ, chuyển tiền điện tử, trao đổi dữ liệu điện tử, và ngân hàng trực tuyến Đối với hoạt động kinh doanh ngân hàng, ứng dụng CNTT mang lại thị trường mới, hàng hóa mới, dịch vụ mới và nền tảng phân phối hiệu quả hơn, bao gồm ngân hàng trực tuyến, di động và Internet (Rahman, Hamid và Khan, 2015) Như vậy, có thể thấy những nỗ lực đáng kể của nhiều ngân hàng trong việc bắt kịp xu hướng ứng dụng công nghệ hiện đại nhằm nâng cao tính năng, tiện ích và chất lượng sản phẩm của mình Điều này không chỉ tạo ra lợi thế cạnh tranh đáng kể mà còn tiết kiệm chi phí nhân công và vận chuyển hàng hóa, qua đó gia tăng lợi nhuận ngân hàng Có thể nói chuyển đổi số đã mang lại cho các ngân hàng nhiều cơ hội tiếp cận và cung cấp dịch vụ cho nhiều phân khúc khách hàng đa dạng, thúc đẩy tài chính phát triển toàn diện (Del Gaudio, Porzio, Sampagnaro và Verdoliva, 2021)
Hiện nay, tầm quan trọng của việc đánh giá tài sản công nghệ thông tin (CNTT) trong việc xác định sức khỏe cạnh tranh và năng lực của một công ty đối với hoạt động kinh doanh trong tương lai ngày càng nhận được sự quan tâm từ các nhà quản lý, nhà tư vấn, cho đến các nhà phân tích tài chính và nghiên cứu kinh tế Theo đó, nguồn lực và khả năng CNTT có tính quyết định đến khả năng tồn tại và phát triển bền vững của một doanh nghiệp đã được Nolan xác nhận, ông cho rằng năng lực CNTT là điểm khác biệt quan trọng đối với các ngân hàng có kết quả hoạt động hiệu quả vào giữa những năm 1980, so với các ngân hàng có lợi nhuận thấp hơn (Nolan, 1994)
Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu lại cho kết quả trái ngược nhau khi xem xét mối quan hệ giữa đầu tư CNTT và khả năng sinh lời của doanh nghiệp (Brynjolfsson, 1993) Các nhà nghiên cứu đã cho rằng, ngoài việc giúp tăng năng suất của doanh nghiệp và giá trị sản phẩm, CNTT còn cho phép tháo gỡ các rào cản gia nhập (Entry barriers), loại bỏ vị thế độc quyền, thúc đẩy tính cạnh tranh trên thị trường, do đó ảnh hưởng đến mục tiêu tạo ra lợi nhuận lâu dài cho các công ty đầu tư vào hệ thống CNTT (Hitt và Brynjolfsson, 1996) Ngoài ra, một số ý kiến khác cho rằng đặc điểm của mẫu được sử dụng, sai số đo lường và việc không kiểm soát được các yếu tố đặc thù của ngành cũng gây ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của và là một trong những lý do dẫn đến kết quả không mong đợi (Hitt và Brynjolfsson, 1996)
Do đó, tác giả thực hiện nghiên cứu “Tác động của mức độ đổi mới công nghệ thông tin – truyền thông đến hiệu quả hoạt động các ngân hàng thương mại tại Việt Nam” nhằm xác định tác động của việc áp dụng hệ thống CNTT – TT đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng tại Việt Nam.
Mục tiêu của đề tài
Nghiên cứu tập trung xem xét hiệu quả của việc đổi mới CNTT của các NHTM thông qua chỉ số hiệu quả tài chính của các tổ chức này Từ đó đề xuất các khuyến nghị nhằm giúp các nhà quản lý có thể quyết định các chính sách phù hợp nhằm tối ưu hóa chi phí hoạt động và tối đa hóa lợi ích cho ngân hàng
Luận văn này thực hiện xem xét tác động của biến số ICT Index đến hiệu quả hoạt động của 26 NHTM được khảo sát trong giai đoạn 2006 – 2022.
Câu hỏi nghiên cứu
Câu hỏi nghiên cứu: Chỉ số ICT tác động như thế nào đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: là tác động của mức độ đổi mới CNTT – TT đến hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam thông qua chỉ số Tobin’s Q
Phạm vi của nghiên cứu: tập trung vào 26 NHTM tại Việt Nam với thời gian nghiên cứu được xác định trong giai đoạn 2006 – 2022 Đây là các NHTM tham gia thực hiện khảo sát đầy đủ về mức độ sẵn sàng của việc đầu tư và ứng dụng CNTT –
TT xuyên suốt giai đoạn nghiên cứu
Đoạn thời gian từ 2006 đến 2022 được chọn làm giai đoạn nghiên cứu do đây là khoảng thời gian có thể thu thập đầy đủ các dữ liệu phục vụ cho phân tích hồi quy dữ liệu bảng, bao gồm chỉ số công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) cũng như hiệu quả tài chính.
Phương pháp nghiên cứu
Nguồn dữ liệu được trình bày trong nghiên cứu được tổng hợp từ nhiều loại báo cáo, bao gồm: báo cáo quản trị, báo cáo thường niên, báo cáo tài chính đã được kiểm toán được công bố trên trang thông tin chính thức của doanh nghiệp Ngoài ra nghiên cứu còn sử dụng các dữ liệu lịch sử về giá giao dịch của các cổ phiếu tại thời điểm cuối năm được thu thập trên HOSE và HNX.
Mẫu nghiên cứu
Để phục vụ mục tiêu nghiên cứu, tác giả lựa chọn mẫu nghiên cứu là tập hợp các NHTM tại Việt Nam có thể thu thập được chỉ số ICT được thống kê tại báo cáo của
Bộ Công nghệ thông tin – truyền thông (CNTT – TT) trong suốt giai đoạn 2006 –
2022 để phục vụ việc ước lượng theo phương pháp hồi quy dữ liệu bảng Đây là phương pháp chọn mẫu phi xác suất theo kiểu có mục đích
Theo báo cáo thường niên của NHNN (NHNN, 2023), số lượng NHTM tại Việt Nam vào thời điểm 31/12/2023 là 35, vì vậy việc chọn ra 26 NHTM với 137 quan sát là phù hợp và đảm bảo tính đại diện cho mẫu nghiên cứu (Hair, Black, Babin, Anderson và Tatham, 2006).
Đóng góp của đề tài
Chỉ số Tobin's Q đánh giá hiệu quả của ngân hàng theo kỳ vọng của thị trường về lợi nhuận tương lai thông qua giá cổ phiếu Việc sử dụng chỉ số này giúp đánh giá toàn diện hơn hiệu quả hoạt động, đặc biệt là tác động của đầu tư CNTT Đầu tư CNTT có thể mất nhiều thời gian để chuyển thành lợi nhuận, do đó Tobin's Q phản ánh chính xác tác động của đầu tư và đổi mới CNTT đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng (Bharadwaj, Bharadwaj, Konsynski, 1999).
Kết cấu đề tài
Luận văn dự kiến được trình bày trong 5 chương theo cấu trúc của một nghiên cứu định lượng, chi tiết như sau:
Chương 1: Giới thiệu đề tài, bao gồm các nội dung sau:
- Tính cấp thiết của đề tài
- Mục tiêu của đề tài
- Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
- Đóng góp của đề tài
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Các khái niệm liên quan trong nghiên cứu
2.1.1 Khái niệm về đổi mới CNTT – TT
Quá trình đổi mới công nghệ là một khái niệm phức tạp, được định nghĩa theo nhiều phương pháp và góc nhìn khác nhau “Đổi mới công nghệ” có thể được xem như một quá trình tăng cường và cải tiến hệ thống công nghệ hiện hữu (Dosi, 1983) hay chuyển hóa một cơ hội thành lợi thế thực tiễn (Pavitt, 1984) Một cách toàn diện, khái niệm “đổi mới” được xem như một sự kết hợp giữa thúc đẩy giới hạn công nghệ hiện hữu và chuyển đổi các tiềm năng thành lợi thế thương mại tốt nhất giúp mở rộng việc phân phối hàng hóa, sản phẩm, dịch vụ của tổ chức đó trên thị trường (Rothwell và Gardiner, 1985)
2.1.2 Chỉ số đo lường mức độ đổi mới CNTT – TT
Theo báo cáo của Bộ TT & TT, “chỉ số ICT là chỉ số thể hiện cho mức độ phát triển và ứng dụng CNTT – TT trong các lĩnh vực ở mỗi quốc gia” (Bộ TT&TT, 2022) Báo cáo về chỉ số ICT được Vụ Công nghệ thông tin – Bộ TT & TT tiến hành thực hiện từ năm 2006 nhằm xếp hạng, đánh giá các bộ, cơ quan ngang bộ, 8 cơ quan trực thuộc Chính phủ, các đơn vị hành chính cấp tỉnh, NHTM và các tổng công ty/ tập đoàn kinh tế lớn
Chỉ số ICT được ra đời với mục đích:
- Đánh giá thực trạng ứng dụng và mức độ phát triển CNTT – TT của các doanh nghiệp, ngân hàng thương mại và các đơn vị hành chính cấp tỉnh cũng như các bộ, ngành tại Việt Nam;
- Xây dựng bức tranh toàn cảnh và rõ nét về thực trạng phát triển và mức độ ứng dụng CNTT tại Việt Nam;
Hỗ trợ cơ quan, doanh nghiệp, tổ chức tài chính, đơn vị hành chính công nhận thức toàn diện về hiện trạng ứng dụng CNTT - TT trong đơn vị Trên cơ sở đó, đơn vị xây dựng chính sách phù hợp nhằm cải thiện, nâng cao hiệu quả sử dụng CNTT - TT phục vụ các mục tiêu kinh tế, chính trị, xã hội.
Các NHTM sẽ được xếp hạng dựa trên kết quả của chỉ số này Điều này giúp phản ánh năng lực và hiệu quả hoạt động của từng tổ chức trong ngành ngân hàng Ngoài ra, chỉ số ICT tổng quát và chỉ số ICT thành phần của mỗi NHTM trong ba năm liên tiếp cũng sẽ được thể hiện nhằm đánh giá mức độ đổi mới, cải tiến hệ thống CNTT của các tổ chức qua từng thời kỳ Có thể nói, ICT là một thước đo toàn diện cho quá trình phát triển, đổi mới và hiện đại hóa CNTT tại các NHTM và đã được sử dụng trong nhiều nghiên cứu tại Việt Nam để đo lường mức độ phát triển và đổi mới của hệ thống CNTT – TT (Ngo Van Toan và Pham Le Quang, 2023; Nguyen Van Thuy,
2021; Le Vu Toan Linh, & Pham Duy Khanh, 2022, Nguyễn Hữu Mạnh & Vương Thị Hương Giang, 2022)
Phương pháp thu thập số liệu
Theo yêu cầu của Bộ TT&TT, các ngân hàng thương mại sẽ tiến hành thu thập dữ liệu để phục vụ báo cáo Chỉ số ICT Index thường niên Ngoài ra, dữ liệu được thu thập từ các nhà cung cấp viễn thông uy tín như VNPT, FPT, Viettel và các nguồn chính thống khác như trang thông tin điện tử của ngân hàng, Tổng cục Thống kê Các chỉ tiêu thành phần chính để tính toán Chỉ số ICT gồm hạ tầng kỹ thuật, hạ tầng nhân lực, ứng dụng nội bộ ngân hàng và dịch vụ trực tuyến của ngân hàng.
- Hạ tầng kỹ thuật được đánh giá thông qua các tiêu chí: o Hạ tầng máy chủ, máy trạm; o Hạ tầng truyền thông; o Hạ tầng ATM, POS; o Triển khai các giải pháp an ninh thông tin và an toàn dữ liệu; o Trung tâm dữ liệu và trung tâm dự phòng thảm họa;
- Hạ tầng nhân lực được đánh giá thông qua các tiêu chí: o Tỷ lệ cán bộ chuyên trách về CNTT; o Tỷ lệ cán bộ chuyên trách về an toàn thông tin; o Tỷ lệ cán bộ chuyên trách CNTT có chứng chỉ quốc tế chuyên ngành CNTT trên tổng số cán bộ chuyên trách CNTT
- Ứng dụng nội bộ ngân hàng được đánh giá thông qua các tiêu chí: o Triển khai core banking; o Triển khai các ứng dụng cơ bản; o Triển khai thanh toán điện tử
- Dịch vụ trực tuyến của ngân hàng được đánh giá thông qua các tiêu chí: o Website của ngân hàng; o Internet Banking cho khách hàng cá nhân; o Internet Banking cho khách hàng doanh nghiệp; o Các dịch vụ ngân hàng điện tử khác
Chỉ số ICT Index được tính toán dựa trên phương pháp chuẩn hóa kép theo Z-Score và Min-Max cho các chỉ số thành phần Các chuyên gia độc lập đánh giá dịch vụ công trực tuyến để đảm bảo sự nhất quán với phương pháp tính của Báo cáo Chính phủ điện tử Liên hiệp quốc Cuối cùng, Chỉ số ICT Index tổng hợp được xác định bằng giá trị trung bình cộng của bốn chỉ số thành phần.
Các dữ liệu thô sau khi thu thập từ các NHTM sẽ được tiến hành chuẩn hóa theo phương pháp Z-Score trước khi được dùng để tính toán các chỉ số thành phần theo công thức 2.1 như sau:
- A n : Giá trị của tiêu chí A sau chuẩn hóa bằng phương pháp Z-Score;
- à: Giỏ trị trung bỡnh của tiờu chớ A;
- σ: Độ lệch chuẩn của tiêu chí A
Sau khi chuẩn hóa, giá trị của các chỉ số thành phần sẽ được tính toán theo công thức 2.2:
- m: Tổng số tiêu chí con trong nhóm j;
- A n : Giá trị của tiêu chí A sau chuẩn hóa bằng phương pháp Z-Score;
- Tk j: Giá trị của chỉ số thành phần T thứ k trong nhóm j
Sau đó, chỉ tiêu thành phần T được chuẩn hóa theo phương pháp Min – Max để đưa về vùng giá trị |0 – 1| theo công thức 2.3:
- T n : Giá trị của chỉ tiêu thành phần T sau chuẩn hóa bằng phương pháp Z- Score;
- Tmax: Giá trị lớn nhất của chỉ tiêu T;
- Tmin: Giá trị nhỏ nhất của chỉ tiêu T
Số liệu sau khi kiểm tra, hiệu chỉnh và bổ sung sẽ được chuẩn hóa và đưa vào tính toán các chỉ số thành phần Sử dụng phương pháp phân tích thành phần chính - Principal Components Analysis tính toán các hệ số tương quan của các chỉ số thành phần thông qua phần mềm SPLUS Professional Release 3
Sau khi có các hệ số tương quan, thực hiện tính toán chỉ số chính ICT bằng cách lấy trung bình cộng của các chỉ số thành phần, cụ thể theo công thức 2.4:
- I: Chỉ số ICT chính cho các NHTM;
- THTKT: Chỉ số ICT thành phần về Hạ tầng kỹ thuật;
- THTNL: Chỉ số ICT thành phần về Hạ tầng nhân lực;
- TUDNB: Chỉ số ICT thành phần về Ứng dụng nội bộ;
- TDVTT: Chỉ số ICT thành phần về Dịch vụ trực tuyến
Chỉ số ICT tổng hợp này sẽ được dùng để xếp hạng từng đơn vị trong cùng khối ngành nghề Đây là những số liệu được đánh giá là rất hữu ích cho các cơ quan quản lý trong công tác chỉ đạo, điều hành, hoạch định chính sách Đối với các các tổ chức, cá nhân hoạt động trong các lĩnh vực nghiên cứu, tư vấn chính sách liên quan đến phát triển và ứng dụng CNTT thì đây cũng là nguồn số liệu để tham khảo rất bổ ích, đôi khi còn là duy nhất Vì vậy, trong luận văn này, tác giả lựa chọn chỉ số ICT để đo lường mức độ đổi mới hệ thống CNTT – TT của các NHTM khảo sát
2.1.3 Khái niệm về hiệu quả hoạt động ngân hàng
Cơ sở lý thuyết về sự phụ thuộc của hiệu quả hoạt động của NHTM vào mức độ đổi mới công nghệ thông tin – truyền thông
độ đổi mới công nghệ thông tin – truyền thông
2.2.1 Lý thuyết chi phí giao dịch
Khái niệm chi phí giao dịch được Ronald Coase đề cập lần đầu tiên trong nghiên cứu của mình vào năm 1937 (CoAs, 1937) Nghiên cứu này đã đặt nền móng cho lý thuyết chi phí giao dịch nổi tiếng và giúp ông gặt hái được giải Nobel Kinh tế danh giá cũng như gây tiếng vang lớn trong giới học thuật khi nhận được hàng trăm nghìn trích dẫn trên nhiều lĩnh vực như kinh tế, chính sách công, kinh doanh quốc tế, hoạt động quản lý và tiếp thị, v.v (Macher và Richman, 2008)
Theo Coase: “Chi phí rõ ràng nhất của việc “tổ chức” sản xuất bằng cơ chế giá là chi phí tìm ra mức giá thích hợp” Các chi phí này được gọi là chi phí giao dịch, bao gồm:
Chi phí tiền giao dịch như: chi phí đàm phán và ký kết hợp đồng cho từng giao dịch đơn lẻ, chi phí nghiên cứu điều kiện diễn ra giao dịch và tìm hiểu đối tác thực hiện giao dịch v.v
Chi phí hậu giao dịch như: chi phí giải quyết tranh chấp, chi phí điều chỉnh sai sót sau khi ký kết hợp đồng, chi phí đảm bảo thực hiện hợp đồng, v.v
Theo Lê Hà Như Thảo (2014), chi phí giao dịch hay còn gọi là chi phí cộng tác giữa doanh nghiệp và thị trường bên ngoài, bao gồm các khoản chi phí phát sinh liên quan đến việc hợp tác của doanh nghiệp với các tổ chức và cá nhân bên ngoài Những chi phí này bao gồm chi phí hoạt động và chi phí hợp đồng Trong đó, chi phí hoạt động là chi phí liên quan đến quá trình thực hiện các giao dịch kinh tế với thị trường bên ngoài như tìm nguồn cung ứng bên ngoài của một nguyên liệu đầu vào có thể kéo theo những chi phí phụ trội trong thu thập thông tin thị trường, giao tiếp với các nhà cung cấp có khoảng cách địa lý tách biệt, vận chuyển hàng hóa, và lưu trữ hàng tồn kho, v.v Những khoản chi phí này sẽ không phát sinh nếu các yếu tố này được cung cấp bởi chính nội bộ doanh nghiệp Chi phí hợp đồng là khoản chi phí phát sinh liên quan đến việc soạn thảo và thực hiện các hợp đồng giao dịch Ví dụ, một công ty có thể thuê ngoài nhân lực để cài đặt và phát triển phần mềm Một hợp đồng được ký kết sẽ bao gồm các điều khoản: mô tả chức năng, quy trình chấp nhận kiểm thử, thời gian để tiến hành kiểm thử, sự bảo đảm bí mật trong giao dịch, v.v Việc nghiên cứu, tìm hiểu đối tác để đi đến đàm phán, ký kết hợp đồng này đòi hỏi cần phải có những biện pháp giảm thiểu rủi ro và tăng cường độ tin cậy giữa các bên thông qua việc giám sát, kiểm soát các quy trình sản xuất, mua bán cũng như các dịch vụ hậu cần kèm theo CNTT – TT sẽ hỗ trợ công tác thu thập, lưu trữ, lựa chọn, xử lý và truyền đạt dữ liệu có chọn lọc, vì vậy, giúp nâng cao chất lượng kiểm tra, giám sát giữa các bên với nhau, từ đó làm giảm chi phí giao dịch (Nooteboom, 1992)
Wiseman (2008) cũng khẳng định rằng việc ứng dụng hệ thống CNTT hiện đại giúp giảm thiểu các khoản chi phí giao dịch thị trường thông qua quan sát thực nghiệm từ tập đoàn McKesson – một trong những công ty phân phối dược phẩm lớn nhất thế giới Việc ứng dụng hệ thống CNTT hiện đại vào hệ thống cửa hàng bán lẻ như tự động hóa các quy trình từ yêu cầu mua hàng, kiểm tra hàng tồn kho, xác nhận đơn đặt hàng, v.v đã giúp tiết kiệm được một khoản lớn chi phí thuê nhân công Như vậy, nhờ ứng dụng CNTT, chi phí giao dịch thị trường đã được giảm đáng kể, nhiều công ty đã và đang tìm kiếm những lợi ích kinh tế thông qua việc sử dụng hệ thống CNTT trong hoạt động của công ty
Học thuyết chi phí giao dịch của Coase liên tục được kế thừa và phát triển bởi các nhà kinh tế học thế hệ tiếp theo, nổi bật trong số đó là Williamson (1985) với các điểm bổ sung chính về đặc tính của một giao dịch gồm tính đặc thù của tài sản giao dịch và tần suất giao dịch Sự hỗ trợ của hệ thống CNTT trong sản xuất các sản phẩm có tính đặc thù cao thông qua lập trình, cài đặt thiết bị cũng như các hệ thống cảm biến và giám sát điện tử đã góp phần đẩy nhanh tiến độ thực hiện và tần suất các giao dịch Ngoài ra, việc lập trình máy móc thường dễ dàng, nhanh chóng và ít tốn kém hơn việc đào tạo nhân lực để làm ra các sản phẩm có tính đặc thù cao và thay đổi nhanh chóng theo nhu cầu người dùng này Nói tóm lại, ứng dụng CNTT đã giúp giảm đáng kể chi phí giao dịch của một doanh nghiệp (Nooteboom, 1992)
Tương tự, Chen và Tan (2004) cũng cho rằng việc đầu tư vào công nghệ sẽ giúp cắt giảm chi phí sản xuất thông qua việc tăng năng suất, từ đó giảm giá thành sản phẩm và giúp khách hàng mua được các sản phẩm có chất lượng không đổi với một chi phí rẻ hơn Đối với ngành ngân hàng, việc sử dụng công nghệ để hỗ trợ giao dịch có thể giúp cắt giảm chi phí bằng cách cho phép khách hàng thực hiện các giao dịch từ bất kỳ đâu, thay vì phải trực tiếp đi đến ngân hàng
Khái niệm lý thuyết nguồn lực (Resource – based view – RBV) được Birger Wernerfelt đưa ra lần đầu tiên vào năm 1984 (Wernerfelt, 1984) Lý thuyết này cho rằng các doanh nghiệp cạnh tranh trên cơ sở các nguồn lực doanh nghiệp “độc nhất” có giá trị, hiếm, khó bắt chước và không thể thay thế bởi các nguồn lực khác (Barney, 1991)
Lý thuyết nguồn lực cũng giả định rằng các nguồn lực cần thiết cho việc hình thành, lựa chọn và thực hiện các chiến lược được phân bổ không đồng nhất giữa các công ty và những khác biệt này tồn tại ổn định theo thời gian (Barney, 1991) Các nguồn lực doanh nghiệp thường có xu hướng ‘sống sót’ và không bị sao chép cạnh tranh do được bảo vệ bởi các cơ chế cách ly như tính phi kinh tế khi rút ngắn thời gian (Time compression diseconomies), tính độc bản về mặt lịch sử (Historical uniqueness), tính thâm nhập (embeddedness) và tính mập mờ về mối quan hệ nhân quả (Causal ambiguity) (Barney, 1991)
Giá trị nguồn lực của một doanh nghiệp có thể tăng lên khi có sự hiện diện của các nguồn lực bổ sung khác khiến cho các đối thủ cạnh tranh khó có thể sao chép chính xác một cách tổng thể (Bharadwaj và ctg, 2007) Nghĩa là, giá trị chung của các nguồn lực bổ trợ cao hơn tổng giá trị của từng nguồn lực thành phần Trong các nghiên cứu về hệ thống thông tin, CNTT ngày càng được xem là nguồn lực bổ trợ giúp nâng cao giá trị của các nguồn lực và năng lực khác của tổ chức (Bharadwaj và ctg, 2007) Nghiên cứu thực nghiệm của Melville, Kraemer, và Gurbaxani (2004) cho rằng nguồn lực CNTT và các nguồn lực bổ trợ của công ty có tác động rõ rệt đến hiệu quả của quy trình kinh doanh, từ đó cải thiện hiệu quả hoạt động của tổ chức một cách gián tiếp thông qua việc tăng cường năng lực CNTT của tổ chức đó (Bharadwaj, 2000) Năng lực CNTT được chia làm 3 cấu phần chính gồm: Cơ sở hạ tầng CNTT (IT Infrastructure), Nguồn nhân lực CNTT (Human IT Resources), và Tài nguyên vô hình được kích hoạt bởi CNTT (IT – Enabled Intangible Resources) Trong đó:
Hình 2.1 Cơ chế tác động của đầu tư CNTT đến hiệu quả hoạt động
Nguồn: Huang và ctg (2006) Đầu tư CNTT Hiệu quả hoạt động
Cơ sở hạ tầng CNTT
Tài nguyên vô hình được kích hoạt bởi CNTT
Cơ sở hạ tầng CNTT được xem như một nguồn lực kinh doanh chủ chốt để đạt được lợi thế cạnh tranh trong dài hạn (Keen, 1991) Cơ sở hạ tầng giúp các doanh nghiệp củng cố vị thế cạnh tranh của mình thông qua việc thúc đẩy các sáng kiến như tối ưu hóa quy trình đa chức năng, khai thác cơ hội bán chéo, và cải thiện chu kỳ sản xuất (Sambamurthy và Zmud, 1992) “Nền tảng CNTT chính là nhân tố quan trọng quyết định mức độ linh hoạt khi xây dựng các kế hoạch kinh doanh của một doanh nghiệp” (Keen, 1991)
Dưới góc nhìn lý thuyết nguồn lực, cơ sở hạ tầng CNTT cung cấp nguồn lực cần thiết thúc đẩy các giải pháp sáng tạo đồng thời cải tiến sản phẩm liên tục (Duncan, 1995) Mỗi doanh nghiệp có hệ thống cơ sở hạ tầng CNTT độc nhất, tạo ra các phiên bản về chi phí và giá trị khác nhau trong đổi mới CNTT Cơ sở hạ tầng CNTT cho phép các doanh nghiệp (1) khai thác năng lực tổng hợp xuyên suốt các đơn vị kinh doanh, (2) nhanh chóng xác định và xây dựng các ứng dụng chủ chốt, (3) triển khai các quy trình quản lý chuỗi cung ứng đồng nhất trên toàn doanh nghiệp, (4) trao đổi các thông tin về sản phẩm và dịch vụ (Reed và DeFillipi 1990).
Nguồn nhân lực CNTT bao gồm: (1) các kỹ năng quản lý CNTT, bao gồm kỹ năng quản lý hiệu quả các chức năng hệ thống thông tin, kỹ năng tương tác và phối hợp với cộng đồng người sử dụng, và kỹ năng quản lý, lãnh đạo các dự án; và (2) các kỹ năng kỹ thuật CNTT như thiết kế hệ thống, phân tích và lập trình dữ liệu hay hiểu biết về các nền tảng công nghệ mới (Capon và Glazer, 1987) Các doanh nghiệp với nguồn nhân lực CNTT vượt trội có khả năng (1) trao đổi thông tin một cách xuyên suốt giữa các đơn vị kinh doanh, (2) tích hợp quy trình lập kế hoạch kinh doanh trên nền tảng CNTT một cách có hiệu quả, (3) phát triển các ứng dụng có độ tin cậy cao, nhanh chóng đáp ứng các nhu cầu kinh doanh của doanh nghiệp với chi phí cắt giảm đáng kể so với đối thủ cạnh tranh, và (4) nâng cao năng lực dự đoán nhu cầu thị trường trong tương lai nhằm phát triển các tính năng sản phẩm tương ứng, đón đầu thị trường và tạo khoảng cách lợi thế so với các đối thủ cạnh tranh Khả năng điều phối, quản lý các hoạt động phức tạp liên quan đến việc triển khai các hệ thống CNTT được xác định là một yếu tố quan trọng phân biệt các doanh nghiệp thành công (Sambamurthy và Zmud, 1992)
Tài nguyên vô hình được kích hoạt bởi CNTT Đóng góp chính của lý thuyết nguồn lực là sự thừa nhận rõ ràng giá trị của các nguồn lực vô hình trong tổ chức Theo Huang, Ou, Chen, và Lin (2006), một số tài sản vô hình quan trọng của tổ chức như bí mật kinh doanh, văn hóa doanh nghiệp, danh tiếng doanh nghiệp, và định hướng môi trường đã được công nhận là động lực chính cho hiệu suất vượt trội Nói chung, các tài sản vô hình cụ thể của công ty có xu hướng ngầm, mang phong cách riêng và gắn sâu vào cơ cấu và lịch sử xã hội của tổ chức Nguồn lực CNTT chỉ có thể tạo ra giá trị cạnh tranh khi nó tận dụng hoặc kích hoạt các nguồn lực và kỹ năng sẵn có này của công ty Một số tài sản vô hình trong doanh nghiệp có thể được hỗ trợ bởi CNTT có thể kể đến như chất lượng sản phẩm, dịch vụ khách hàng, định hướng thị trường, tài sản tri thức, sức mạnh tổng hợp, v.v (Quinn và Baily, 1994)
DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Dựa vào các nghiên cứu trước đây như nghiên cứu của Wang và ctg (2021), Gupta và ctg (2018), Pierri và Timmer (2022), đặc biệt là nghiên cứu của Nguyễn Hữu Mạnh & Vương Thị Hương Giang (2022); và Vũ Thị Huyền Trang, Trần Trung Tuấn, Nghiêm Văn Lợi, Lương Thị Giang (2022) tại Việt Nam, tác giả đề xuất mô hình ước lượng tác động của việc đổi mới hệ thống CNTT - TT đến hiệu quả hoạt động của 26 NHTM tại Việt Nam như thể hiện tại phương trình 3.1:
Yit = α0 + α1 ICTit + α2 BANKit + α3 MACROit + eit (3.1) Trong đó: α0: Hệ số chặn α1-3: Hệ số biến độc lập i, t: Ngân hàng thứ i trong năm thứ t
Yit: Hiệu quả hoạt động của NHTM được thể hiện bằng chỉ số Tobin’s Q
ICTit: Mức độ ứng dụng và phát triển CNTT – TT được thể hiện bằng chỉ số ICT
BANKit bao gồm các biến kiểm soát đặc trưng của ngân hàng như: SIZE thể hiện quy mô ngân hàng, LDR đại diện cho tỷ lệ cho vay trên huy động vốn, còn LLP phản ánh tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng.
MACROit: Các yếu tố đại diện môi trường vĩ mô (bao gồm chỉ số GDP thể hiện tốc độ tăng trưởng kinh tế và chỉ số INF thể hiện tỷ lệ lạm phát) eit: Sai số mô hình.
Dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu này dựa trên dữ liệu được thu thập trực tiếp từ các nguồn uy tín như báo cáo tài chính, báo cáo quản trị và báo cáo thường niên được công bố trên website chính thức của ngân hàng.
Tác giả dự tính thu thập dữ liệu từ 35 NHTM đang hoạt động theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước tính đến thời điểm 31/12/2023 (NHNN, 2023) Tuy nhiên, để phù hợp với mô hình nghiên cứu sử dụng Tobin’s Q làm chỉ số thể hiện hiệu quả hoạt động, tác giả đã tiến hành loại bỏ các mẫu không đủ điều kiện bao gồm các NHTM chưa được niêm yết trên các sàn chứng khoán vì không có dữ liệu về giá trị vốn hóa thị trường Do đó, chỉ có 26 NHTM thỏa mãn các điều kiện để tiến hành nghiên cứu này
Trong quá trình nghiên cứu, dữ liệu được xử lý theo phương pháp mô tả tại Bảng 3.1 nhằm tạo nguồn dữ liệu đầu vào cho mô hình nghiên cứu Mô hình bao gồm biến phụ thuộc Q (chỉ số Tobin's Q) biểu thị hiệu quả hoạt động của ngân hàng, cùng sáu biến độc lập gồm ICT, LDR, SIZE, LLP, INF và GDP Trong số các biến này, ICT đóng vai trò giải thích quan trọng nhất, thể hiện mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ thông tin của các tổ chức.
Bảng 3.1 Tổng hợp nguồn và cách tính sơ bộ các biến sử dụng trong mô hình
STT Biến Ý nghĩa Cách tính Nguồn
Hiệu quả hoạt động của NHTM thể hiện thông qua chỉ số Tobin’s Q
(Giá trị nợ trên sổ sách + Giá trị vốn hóa thị trường của doanh nghiệp)/ Giá trị tài sản trên sổ sách
Mức độ sẵn sàng trong việc ứng dụng CNTT – TT
3 LDR Tỷ lệ cho vay trên vốn huy động
Dư nợ cho vay/ Tổng vốn huy động BCTC
4 SIZE Quy mô ngân hàng Ln (Tổng tài sản) BCTC
5 LLP Tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng
Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng/ Tổng dư nợ BCTC
6 INF Tỷ lệ lạm phát - Worldbank
7 GDP Tốc độ tăng trưởng kinh tế - Worldbank
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Giải thích biến và giả thuyết nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, Tobin’s Q đóng vai trò là một biến phụ thuộc trong mô hình nhằm đo lường hiệu quả hoạt động của NHTM tại Việt Nam thay cho các chỉ số kế toán truyền thống Hiện tại, có nhiều phương pháp dùng để tính toán tỷ lệ Tobin’s Q này, tuy nhiên nghiên cứu của Chung và Pruitt (1994) cho thấy không có sự khác biệt đáng kể giữa các phương pháp này Do đó, tác giả lựa chọn sử dụng phương pháp tính chỉ số Tobin’s Q được đề xuất bởi Khanna và Palepu (2000) do có công thức tính đơn giản với dữ liệu đầu vào là các chỉ số tài chính và kế toán sẵn có, được thu thập từ các nguồn cơ sở dữ liệu uy tín, được công bố rộng rãi và dễ tiếp cận Công thức tính Tobin’s Q được thể hiện tại phương trình 3.2 như sau:
3.3.2 Biến giải thích, biến kiểm soát và giả thuyết nghiên cứu
Chỉ số ICT – Mức độ sẵn sàng cho ứng dụng và phát triển CNTT – TT
Việc các ngân hàng ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông (CNTT-TT) được kỳ vọng gia tăng năng lực cạnh tranh và hiệu quả hoạt động tài chính Điều này giúp tiết kiệm chi phí, cải thiện chất lượng dịch vụ, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tạo ra sản phẩm tài chính mới Ngoài ra, hệ thống CNTT hiện đại còn giúp ngân hàng ứng phó tốt hơn với biến động kinh tế, sàng lọc người vay hiệu quả, giảm nợ xấu và tăng khả năng phục hồi Nghiên cứu của Pierri và Timmer (2022) cũng đưa ra kết quả tương tự, củng cố giả thuyết cho rằng ứng dụng CNTT-TT có tác động tích cực đến hoạt động của các ngân hàng.
H1: CNTT – TT có động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng
Quy mô ngân hàng – SIZE
Chỉ số quy mô ngân hàng (SIZE) được xác định bằng cách lấy logarit tự nhiên của tổng tài sản Đây là chỉ số đại diện cho lợi thế về năng lực cạnh tranh của một doanh nghiệp Theo lý thuyết lợi thế kinh tế theo quy mô, các tổ chức tài chính quy mô lớn có lợi thế về chi phí hơn so với các tổ chức quy mô nhỏ (Stigler, 1958)
Sự gia tăng về quy mô giúp các ngân hàng lớn cải thiện hiệu quả hoạt động bằng cách phân bổ chi phí sản xuất trên một lượng lớn sản phẩm, từ đó làm giảm chi phí trung bình cho mỗi đơn vị sản phẩm Điều này đồng nghĩa với việc các ngân hàng quy mô lớn có thể cung cấp dịch vụ với giá thành thấp hơn, từ đó nâng cao tính cạnh tranh của sản phẩm và thu hút một lượng lớn khách hàng sử dụng dịch vụ, qua đó cải thiện lợi nhuận cho tổ chức (Khemani và Shapiro, 1993)
Ngoài ra, việc tối ưu chi phí sản xuất theo lý thuyết lợi thế kinh tế theo quy mô còn đạt được thông qua việc cắt giảm chi phí nguyên liệu đầu vào nhờ vào chiết khấu cao khi đặt hàng số lượng lớn từ các nhà cung cấp (Stigler, 1958)
Tóm tại, hàm ý của thuyết lợi thế kinh tế theo quy mô cho thấy rằng các ngân hàng lớn có ưu thế về chi phí hơn so với các ngân hàng nhỏ và có khả năng thu được lợi nhuận lớn hơn Vì vậy, tác giả kỳ vọng quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng
Tỷ lệ cho vay trên huy động vốn – LDR Đây là chỉ số đo lường mức độ sử dụng nguồn vốn huy động để cấp tín dụng, đồng thời phản ánh tính thanh khoản của một ngân hàng Hệ số LDR càng cao nghĩa là ngân hàng có khả năng đã thực hiện tốt chức năng trung gian tài chính của mình Việc ngân hàng càng mở rộng hoạt động cấp tín dụng đồng nghĩa với lợi nhuận thu được càng cao Điều này phù hợp với các nghiên cứu của Agu và Aguegboh (2020),
Võ Xuân Vinh & Mai Xuân Đức (2017) Chính vì vậy, tác giả kỳ vọng tỷ lệ cho vay trên huy động vốn có tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng
Tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng – LLP Đây là thước đo đại diện cho rủi ro mất vốn trong hoạt động cho vay của ngân hàng được xác định bằng tỷ lệ dự phòng cho vay trên tổng tài sản, nó thể hiện mức độ tổn thất dự kiến và được hiểu là một thước đo trước về tổn thất thực tế do cho vay
Tỷ lệ dự phòng cho vay trên tài sản cao sẽ ảnh hưởng đáng kể đến khả năng sinh lời của ngân hàng và khiến lợi nhuận giảm (Acharya và ctg, 2006; Berger và ctg, 2010)
Do đó, tác giả kỳ vọng tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng
Tốc độ tăng trưởng kinh tế – GDP
Chỉ số tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) được dùng để đo lường tổng giá trị thị trường của các sản phẩm quốc nội được sản xuất trong một phạm vi lãnh thổ nhất định trong thời gian xác định Đây là một chỉ số quan trọng phản ánh sự phát triển của một nền kinh tế Khi chỉ số này tăng, thị trường sẽ trở nên hấp dẫn hơn đối với các nhà đầu tư, từ đó thúc đẩy các hoạt động kinh tế diễn ra sôi động hơn
Ngành ngân hàng được xem như là xương sống của một nền kinh tế, do đó khi GDP tăng nghĩa là nền kinh tế đang phát triển tốt kéo theo nhu cầu mua sắm của người tiêu dùng tăng cao, từ đó các doanh nghiệp mở rộng sản xuất kéo theo các hoạt động tín dụng cũng gia tăng (Acharya và ctg, 2006) Barajas và ctg (1999) cũng đã nêu rõ trong nghiên cứu của mình rằng sự tăng trưởng GDP có ảnh hưởng mật thiết đến hoạt động cho vay và sự phát triển của thị trường tín dụng, góp phần tích cực trong việc cải thiện lợi nhuận của các ngân hàng Do đó, tác giả kỳ vọng tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động cùng chiều với hiệu quả hoạt động của ngân hàng
Tỷ lệ lạm phát – INF
Lạm phát cũng là một yếu tố vĩ mô khác có tác động đến nền kinh tế chung, được thể hiện thông qua hiện tượng gia tăng liên tục mức giá chung của các loại hình hàng hóa, dịch vụ theo thời gian kèm theo đó là sự mất giá của tiền tệ Do đó, khi xảy ra lạm phát, người gửi tiền có xu hướng tăng cường đầu tư hoặc chi tiêu thay cho việc gửi tiền tại ngân hàng nhằm bảo vệ giá trị tiền tệ trước sự suy giảm liên tục Điều này dẫn đến các ngân hàng phải gia tăng chi phí huy động cũng như đối mặt với tình trạng bất ổn tài chính tăng cao
Các nghiên cứu của Criste và Lupu (2014) và Fadzlan Sufian và Chong (2008) đều cho thấy có mối tương quan âm giữa tỷ lệ lạm phát với lợi nhuận của các ngân hàng Do đó, tác giả kỳ vọng tỷ lệ lạm phát tác động ngược chiều với hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Kết quả thống kê mô tả của của bộ dữ liệu 26 NHTM tại Việt Nam được thu thập trong giai đoạn 2006 – 2022 được thể hiện như trong bảng 4.1:
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 16.0
Bảng 4.1 cung cấp các dữ liệu về số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của các biến trong mô hình Theo đó, với 137 quan sát được ghi nhận, giá trị của biến phụ thuộc và biến độc lập trong mô hình được thể hiện như sau:
- Giá trị trung bình của Tobin’s Q là 1,03 và dao động trong khoảng cực đại 1,3316 (Ngân hàng TMCP Á Châu – ACB, năm 2006) đến khoảng cực tiểu 0,9575 (Ngân hàng TMCP An Bình – ABB năm 2020) với độ lệch chuẩn là 0,0538 Nhìn chung, tuy là ngân hàng có hiệu quả hoạt động tốt nhất trong giai đoạn khảo sát, ACB không duy trì được phong độ này mà thay vào đó, Ngân hàng TMCP Ngoại thương (VCB) đã soán ngôi ACB vào năm 2009 để trở thành Ngân hàng có hiệu quả hoạt động hàng đầu Vị thế này vẫn được VCB duy trì bền vững trong suốt 17 năm cho đến nay Điều này có thể là do ACB đã tận dụng được lợi thế là một trong số ít các ngân hàng niêm yết sớm trên sàn chứng khoán Việt Nam, thu hút mạnh mẽ sự quan tâm của các nhà đầu tư trong và ngoài nước để chuyển hóa thành sự tăng trưởng vượt trội ghi nhận được vào năm 2006 Sau khi chính thức niêm yết vào năm 2009, VCB cũng đã xuất sắc tận dụng được lợi thế này để bức phá dẫn đầu, cộng hưởng với vốn hóa nhà nước chiếm chủ yếu trong cơ cấu tổ chức cũng như các chính sách hoạt động đổi mới sáng tạo, đã và đang giúp VCB duy trì hiệu quả hoạt động hàng đầu trong số các Ngân hàng TMCP hiện nay
- Giá trị trung bình của chỉ số ICT là 0,5477 và dao động trong khoảng cực đại 0,8200 (Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển – BIDV, năm 2015) đến khoảng cực tiểu 0,2654 (Ngân hàng TMCP Quốc Dân – NCB năm 2017) với độ lệch chuẩn là 0,1211 Dữ liệu thống kê cũng cho thấy BIDV là Ngân hàng duy trì chỉ số ICT cao nhất trong suốt giai đoạn khảo sát, tuy nhiên đến năm
2022, Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB) và Ngân hàng TMCP Kỹ thương (TCB) đã vượt lên dẫn đầu với 0,71 điểm ghi nhận được
- Giá trị trung bình của chỉ số SIZE là 19,3981 và dao động trong khoảng cực đại 21,4750 (BIDV vào năm 2022) đến khoảng cực tiểu 16,8121 (NCB năm 2010) với độ lệch chuẩn là 0,9505 Nhìn chung, quy mô của các ngân hàng có xu hướng tăng dần đều theo thời gian, trong đó, dẫn đầu là các ngân hàng thuộc khối “Big 4”, với BIDV đạt và duy trì quy mô cao nhất trong suốt thời gian nghiên cứu
- Giá trị trung bình của chỉ số LDR là 0,8476 và dao động trong khoảng cực đại 1,3083 (Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng VPB, năm 2017) đến khoảng cực tiểu 0,4778 (ACB năm 2006) với độ lệch chuẩn là 0,1449 Tỷ lệ LDR của các tổ chức tín dụng không tuân theo một xu hướng chung nào, điều này cho thấy mỗi ngân hàng có một mục tiêu và chiến lược phát triển riêng biệt, nhằm cân bằng giữa rủi ro thanh khoản và hạn mức tín dụng được cấp phép của từng tổ chức tín dụng, vì vậy tỷ lệ LDR cũng được thiết lập theo từng mức độ khác nhau để phù hợp với các chiến lược phát triển theo từng thời kỳ
- Giá trị trung bình của chỉ số LLP là 0,0133 và dao động trong khoảng cực đại 0,0327 (VCB vào năm 2009) đến khoảng cực tiểu 0,0035 (ACB năm 2006) với độ lệch chuẩn là 0,0049 Trích lập dự phòng là việc các ngân hàng lập ra các khoản dự phòng để bù đắp cho các khoản nợ xấu và rủi ro tín dụng tiềm tàng Xu hướng chung cho thấy các ngân hàng ngày càng chú trọng về độ an toàn tài chính và quản lý rủi ro thông qua tỷ lệ LLP tăng dần từ cuối năm 2020 Điều này cũng có thể là hệ quả của đại dịch Covid-19, khi nền kinh tế toàn cầu bị ảnh hưởng trầm trọng kéo theo các khoản nợ xấu cũng gia tăng, làm tỉ lệ trích lập dự phòng cũng tăng theo nhằm bảo vệ ngân hàng trước các rủi ro tín dụng, đảm bảo tính ổn định và bền vững của hệ thống tài chính
- Giá trị trung bình của chỉ số INF là 4,1794 và dao động trong khoảng cực đại 18,6777 (năm 2011) đến khoảng cực tiểu 0,6312 (năm 2015) với độ lệch chuẩn là 2,9451 Các yếu tố vĩ mô như giá xăng dầu, chính sách tiền tệ và ảnh hưởng từ biến động giá cả hàng hóa trên thế giới là một trong những nguyên nhân chính ảnh hưởng đến chỉ số lạm phát này
- Giá trị trung bình của chỉ số GDP là 6,3729 và dao động trong khoảng cực đại 8,0198 (năm 2022) đến khoảng cực tiểu 2,8654 (năm 2020) với độ lệch chuẩn là 1,6670 Điều này có thể được lý giải là do 2020 là những năm nền kinh tế Việt Nam bị ảnh hưởng nặng nề bởi đại dịch Covid, các chỉ thị phong tỏa toàn xã hội cũng như sắc lệnh đóng cửa biên giới đã khiến nền kinh tế toàn cầu ngưng trệ Sau những nỗ lực đẩy lùi dịch bệnh, 2022 là năm nền kinh tế đi vào trạng thái hồi phục và khởi sắc, dẫn đến GDP tăng cao gần gấp 3 so với năm
Phân tích tương quan các biến trong mô hình
Mối tương quan của các biến nghiên cứu được tác giả khảo sát bằng cách sử dụng phần mềm STATA 16.0 để phân tích dựa trên tệp dữ liệu của 26 NHTM trong giai đoạn 2006 – 2022 Hệ số tương quan của các biến được thể hiện như trong bảng 4.2
Bảng 4.2 Ma trận tương quan
Q ICT SIZE LDR LLP INF GDP
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 16.0
Kết quả kiểm tra hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình được thể hiện trong bảng 4.2 khá phù hợp với kì vọng của tác giả, trong đó tác động hệ số ICT, quy mô ngân hàng, tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng, tỷ lệ lạm phát có tương quan dương với Tobin’s Q; trong khi tỷ lệ cho vay trên huy động vốn và tốc độ tăng trưởng kinh tế lại có tương quan âm đến chỉ số hiệu quả hoạt động này
Ngoài ra, ma trận tương quan của các biến độc lập được thực hiện nhằm phát hiện các chỉ dấu về mối tương quan cao giữa các biến trong mô hình Theo Hair, Black, Babin, Anderson và Tatham (2006), hiện tượng đa cộng tuyến tồn tại khi mối tương quan giữa các biến độc lập có giá trị tuyệt đối từ 0,9 trở lên Tuy nhiên, Pallant (2020) lại cho rằng 0,7 là ngưỡng xuất hiện đa cộng tuyến giữa các biến độc lập Bảng 4.2 cho thấy các giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa các biến đều không vượt ngưỡng 0,7 Do đó, không có sự tương quan cao giữa các biến được chọn và không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu.
Kiểm định đa cộng tuyến
Tác giả thực hiện kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến để kiểm tra mối tương quan giữa các biến trong mô hình thông qua phương pháp nhân tử phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến được thể hiện tại bảng 4.3
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 16.0
Theo Hair, và ctg (2006) và Pallant (2020), nếu giá trị VIF > 10 và giá trị 1/VIF
< 0,1 thì mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến tiềm ẩn Kết quả từ bảng 4.3 cho thấy giá trị VIF trung bình là 1,30 và từng giá trị VIF của các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 10, đồng thời giá trị Tolerance (1/VIF) của các biến đều lớn hơn 0,1 Như vậy, không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
Kết quả ước lượng hồi quy và lựa chọn mô hình phù hợp
Bảng 4.4 Kết quả hồi quy các biến theo các phương pháp ước lượng OLS,
Phương pháp OLS REM FEM
F (6,130) = 2,30 Wald chi2(6) = 15,66 F (6,105) = 5,87 Prob > F = 0,0382 Prob > chi2 = 0,0157 Prob > F = 0,0000
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 16.0
Ghi chú: Các ký hiệu (*), (**), (***) trong Bảng 4.3 thể hiện mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 10%, 5%, và 1%
Tác giả thực hiện chạy hồi quy trên phần mềm STATA 16.0, sử dụng các mô hình hồi quy phổ biến như Pooled OLS, REM, FEM và thu được kết quả như trong bảng 4.4 Sau đó, tác giả lần lượt tiến hành các kiểm định để lựa chọn ước lượng không chệch tuyến tính tốt nhất (Best Linear Unbiased Estimator – BLUE), cụ thể như sau:
Kiểm định F-test nhằm lựa chọn giữa mô hình OLS và FEM
Thống kê F = 5,98, P < 0,0000 < 0,05, từ đó bác bỏ giả thuyết rỗng rằng mô hình OLS phù hợp, chấp nhận giả thuyết đối với, do đó mô hình FEM phù hợp hơn OLS để ước lượng Mô hình nghiên cứu.
Kiểm định Breusch – Pagan nhằm lựa chọn giữa mô hình OLS và REM
Tác giả thực hiện kiểm định Breusch – Pagan với giả thiết H0: Sai số ngẫu nhiên của mô hình có phương sai bằng không Kết quả kiểm định cho thấy chibar2(01) = 49,77 và Prob > chibar = 0,0000 < 5% Điều này bác bỏ giả thiết H0, chứng tỏ rằng mô hình REM phù hợp hơn so với mô hình OLS trong việc ước lượng mô hình nghiên cứu.
Kiểm định Hausman nhằm lựa chọn giữa mô hình FEM và REM
Tác giả thực hiện kiểm định Hausman với giả thiết H0: Không có sự tương quan giữa phần dư và các biến độc lập của mô hình, kiểm định cho kết quả chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B) ^ (-1)] (b-B) = 107,74 với Prob>chi2= 0,0000 < 5% Do đó, bác bỏ giả thiết H0 Điều này có nghĩa là mô hình FEM phù hợp hơn REM để ước lượng mô hình nghiên cứu.
Kiểm định khuyết tật mô hình
4.5.1 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi Để kiểm định liệu có hay không hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình, tác giả đã sử dụng kiểm định Wald cho mô hình FEM và thu được kết quả chi2 (26) = 1.4e+33, Prob>chi2 = 0,0000 < 5%, do đó, bác bỏ giả thiết H0 Điều này có nghĩa là mô hình tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi
4.5.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan Để kiểm định liệu có hay không hiện tượng tự tương quan trong mô hình, tác giả đã sử dụng kiểm định Woolbridge và thu được kết quả F (1, 13) = 82,508 với Prob >
F = 0.0000 z = 0,569
Sargan test of overid restrictions: chi2(3) = 1,58 Prob > chi2 = 0,664
Hansen test of overid restrictions: chi2(3) = 0,52 Prob > chi2 = 0,915
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 16.0 Ghi chú: Các ký hiệu (*), (**), (***) trong Bảng 4.5 thể hiện mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 10%, 5%, và 1%
Dữ liệu tại bảng 4.5 cho thấy mô hình S.GMM là phù hợp cho nghiên cứu vì đáp ứng được các điều kiện và khắc phục được các khuyết tật của mô hình Cụ thể:
- Số lượng biến công cụ < Số lượng nhóm (11 z = 0,569 > 1%: không có hiện tượng tự tương quan bậc 2 trong mô hình (Arellano và Bond, 1991);
- Kiểm định Sargan và Hansen lần lượt có các giá trị Prob > chi2 là 0,664 và 0,915 Cả hai giá trị này đều > 5%, chứng minh rằng các biến công sử dụng trong mô hình là phù hợp (Sargan, 1958; Hansen, 1982).
