Nghiên cứu tác Động của tái cơ cấu giai Đoạn 2016 2020 Đến chất lượng thông tin tài chính công bố của các tctd việt nam

DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Các nghiên cứu về tác động của đặc điểm sở hữu đến thao túng lợi nhuận TCTD Bảng 2.1: Các biến nghiên cứu tác động của tái cơ cấu đến thao túng DRRTD để ổn đị

Tính cấp thiết của đề tài

Ngày 19/07/2017, Thủ tướng chính phủ đã ban hành quyết định số 1058/QĐ-TTg phê duyệt “Đề án cơ cấu lại hệ thống tổ chức tín dụng gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016-2020” (còn gọi là đề án 1058) Đây là những hoạt động tích cực kế thừa và phát triển các kết quả của việc thực hiện đề án tái cơ cấu hệ thống các TCTD giai đoạn 2011-2015 Đề án 1058 hướng tới mục tiêu xử lý căn bản tình trạng nợ xấu, đa dạng hóa hoạt động của các TCTD, tái cơ cấu các TCTD yếu kém đảm bảo sự phát triển ổn định và bền vững của cả hệ thống Đề án cũng hướng tới tiếp tục lành mạnh hóa tình hình tài chính, nâng cao năng lực quản trị của các tổ chức tín dụng theo quy định của pháp luật và phù hợp với thông lệ quốc tế; từng bước xử lý và xóa bỏ tình trạng đầu tư chéo, sở hữu chéo và sở hữu có tính chất thao túng, chi phối trong các tổ chức tín dụng có liên quan; đẩy mạnh thoái vốn ngoài ngành của các ngân hàng thương mại; đẩy nhanh tiến trình niêm yết trên sàn chứng khoán các TCTD, việc tuân thủ theo tiêu chuẩn an toàn vốn theo Basel cũng như các tiêu chuẩn an toàn khác trong hoạt động ngân hàng theo thông lệ quốc tế tốt nhất Các mục tiêu và hoạt động đề ra của đề án tác động trực tiếp vào các yếu tố được kỳ vọng sẽ nâng cao sự minh bạch và chất lượng thông tin công bố của các TCTD (đặc biệt là việc xóa bỏ tình trạng sở hữu chéo, sở hữu có tính chất thao túng, niêm yết trên thị trường, tăng cường các tiêu chuẩn an toàn hoạt động và xử lý triệt để nợ xấu) Ngược lại, khi sự minh bạch thông tin tài chính được củng cố nó sẽ củng cố lòng tin vào hệ thống, tăng cường được năng lực giám sát của các bên có liên quan đối với hoạt động của các NHTM và tạo nền tảng cho sự phát triển bền vững và lâu dài

Tính đến thời điểm cuối năm 2020, cũng đã có những báo cáo đánh giá bước đầu về các kết quả của việc thực hiện đề án, tuy vậy việc nâng cao chất lượng thông tin tài chính công bố có thể được coi như một kết quả thứ phát của đề án nên không được đề cập trực tiếp trong các báo cáo này Hơn nữa, sự minh bạch nói chung và chất lượng thông tin nói chung nếu đạt được sẽ có những tác động tích cực về dài hạn đối với hệ thống Các đánh giá thực chứng về tính chất lượng thông tin cũng sẽ góp phần đánh giá sâu hơn về thực chất các kết quả trực tiếp được đề ra của đề án và có những gợi ý về mặt chính sách cho những hành động nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh và hiệu quả hoạt động lâu dài của các TCTC Các nghiên cứu có liên quan phần lớn tập trung đánh giá về chất lượng thông tin của các NHTM và tác động của một số nhân tố cụ thể trong môi trường kinh doanh như kiểm toán, việc niêm yết, nhà đầu tư chiến lược nước ngoài,

Chính vì thế, nhóm nghiên cứu đề xuất đề tài “ Nghiên cứu tác động của tái cơ cấu trong giai đoạn 2016-2020 đến chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD tại Việt Nam ”.

Tổng quan nghiên cứu

Đề án “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016 - 2020” ban hành kèm theo quyết định Số: 1058/QĐ-TTg ngày 19 tháng 07 năm 2017, với các mục tiêu trọng tâm: là xử lý căn bản, triệt để nợ xấu và các tổ chức tín dụng yếu kém; lành mạnh hóa tình hình tài chính, nâng cao năng lực quản trị của các tổ chức tín dụng; xóa bỏ tình trạng đầu tư chéo, sở hữu chéo và sở hữu có tính chất thao túng, tăng tỷ trọng thu nhập từ hoạt động dịch vụ phi tín dụng; niêm yết cổ phiếu của các ngân hàng thương mại cổ phần Đề án không chỉ hướng tới giải quyết khối lượng nợ xấu đã phát sinh, mà còn tập trung giải quyết các vấn đề có thể tạo ra nợ xấu trong tương lai, bao gồm sở hữu chéo, hoạt động NH phụ thuộc quá nhiều vào tín dụng, cơ chế chính sách liên quan đến hoạt động NH; tiềm lực tài chính, năng lực quản trị điều hành,… của các NHTM Các nội dụng này đều hướng tới sự phát triển bền vững của hệ thống, đồng thời có thể tăng chất lượng thông tin công bố của các TCTD Đến

2020, các mục tiêu trên về cơ bản đã thực hiện được được và trở thành các nhân tố có thể tăng cường tính minh bạch và chất lượng thông tin tài chính công bố của các NHTM Cụ thể: Cơ cấu sở hữu phân tán hay tập trung sẽ ảnh hưởng đến cơ chế cung cấp thông tin cho các chủ sở hữu cũng như nhu cầu thông tin của chủ sở hữu và từ đó chi phối tới chất lượng thông tin Tuy nhiên, kết luận về việc cơ cấu sở hữu tập trung hay phân tán sẽ ảnh hưởng tích cực hơn đến chất lượng thông tin thì chưa rõ Theo (Bouvatier, Lepetit, & Strobel, 2014), các NHTM châu Âu có mức độ tập trung quyền sở hữu cao tích cực hơn trong việc sử dụng dự phòng rủi ro để ổn định lợi nhuận báo cáo Tuy nhiên theo (Fonseca & González, 2008) tại các nước có nguồn vốn đến chủ yếu từ thị trường chứng khoán và do đó quyền sở hữu phân tán hơn hoạt động điều chỉnh số liệu để ổn định lợi nhuận sẽ phổ biến hơn Các nghiên cứu tại Việt Nam trong thời gian gần đây cũng rất tập trung vào xem xét tác động của các đặc điểm sở hữu đến chất lượng thông tin ở các doanh nghiệp phi tài chính nhưng kết quả chưa nhất quán Tương tự, việc các ngân hàng có niêm yết hay không cũng tác động tới chất lượng thông tin nhưng kết quả nghiên cứu chưa thống nhất Một mặt, các nhà nghiên cứu cho rằng các ngân hàng niêm yết chịu sức ép lớn việc kết quả tài chính công bố có khả quan hay không nên sẽ tích cực tìm cách điều chỉnh số liệu để làm đẹp báo cáo

(Beatty, Chamberlain, & Magliolo, 1995) hay (Anandarajan, Hasan, & McCarthy,

2007) Mặt khác, các ngân hàng niêm yết cũng chịu sự giám sát chặt chẽ hơn và thường là những ngân hàng lớn và có ít rủi ro hơn nên họ có xu hướng ít điều chỉnh số liệu hơn (Barth, Gómez-Biscarri, Kasznik, & López-Espinosa, 2012), (Bouvatier et al.,

2014) hay (Curcio, Dyer, Gallo, & Gianfrancesco, 2014) Các yếu tố thể chế

(institutional factors) vốn dĩ được coi là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc hình thành và phát triển hệ thống kế toán của một quốc gia và do đó đương nhiên có ảnh hưởng tới chất lượng thông tin được công bố (Shen & Chih, 2005), (Kanagaretnam, Lim, & Lobo, 2014), (Bouvatier et al., 2014), (Taktak, Shabou, & Dumontier, 2010) Tóm lại, về cơ bản các nghiên cứu trước đều khẳng định yếu tố thể chế mạnh củng cố chất lượng thông tin kế toán Nếu cơ chế giám sát hướng tới việc hạn chế mức rủi ro trong hoạt động ngân hàng thì đồng thời sẽ hạn chế được hành vi điều chỉnh số liệu kế toán Chất lượng thông tin lợi nhuận kế toán công bố, đặc biệt là khi được xem xét từ khía cạnh mức độ điều tiết số liệu sẽ bị chi phối bởi các đặc điểm của riêng từng ngân hàng, ví dụ khi các ngân hàng gặp khó khăn tạm thời về tài chính hoặc chuẩn bị phát hành cổ phiếu, trái phiếu để huy động vốn từ thị trường chứng khoán thì sức ép với kết quả tài chính công bố sẽ rất lớn và khả năng số liệu bị điều tiết cũng cao hơn Theo (Leventis, Dimitropoulos, & Anandarajan, 2011), các ngân hàng có mức độ rủi ro cao sẽ điều tiết số liệu lợi nhuận công bố nhiều hơn (Akindayomi, 2012) cũng chứng minh các ngân hàng chịu áp lực tài chính (distressed banks) sẽ điều tiết số liệu nhiều hơn để đạt được mức lợi nhuận báo cáo ổn định

Như vậy, các nghiên cứu trước cho thấy các yếu tố thể chế, cơ cấu sở hữu, năng lực tài chính, rủi ro trong hoạt động, bao gồm rủi ro tín dụng thể hiện ở tỷ lệ nợ xấu, và việc niêm yết trên thị trường chứng khoán đều là những nhân tố có thể ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng thông tin tài chính công bố bởi các NHTM Tuy nhiên, bằng chứng thực nghiệm về tác động của các nhân tố trên đến chất lượng thông tin công bố của các NHTM chưa thống nhất Do đó, chúng ta chưa đủ bằng chứng để khẳng định các hoạt động tái cơ cấu trong giai đoạn 2016 đến đầu 2020 có tác động củng cố và nâng cao chất lượng thông tin công bố của các NHTM.

Mục tiêu nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu được đặt ra với các mục tiêu như sau:

- Tổng kết các kết quả của hoạt động tái cơ cấu các TCTD trong giai đoạn 2016-

2020 và chỉ ra các kênh tác động cải thiện chất lượng thông tin tài chính công bố

- Tổng hợp kết quả các nghiên cứu trước về tác động của giám sát chặt chẽ hơn cũng như các hoạt động cụ thể của quá trình tái cơ cấu đến chất lượng thông tin, cụ thể việc khảo sát tập trung vào tác động của 4 vấn đề (1) việc giám sát sát chặt chẽ hơn với việc thúc đẩy áp dụng Basel 2; (2) giảm thiểu sở hữu chéo và vai trò của nhóm cổ đông chi phối; (3) xử lý nợ xấu và (4) tăng cường vốn đầu tư của chủ sở hữu đến chất lượng thông tin tài chính công bố

- Sử dụng các phương pháp phân tích thống kê để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về tác đông chung của các hoạt động tái cơ cấu đến chất lượng thông tin và các giả thuyết tác động cụ thể của một số hoạt động tái cơ cấu chính (xóa bỏ sở hữu chéo, tăng vốn, áp dụng Basel 2, xóa bỏ tác động của nhóm cổ đông chi phối, tăng cường vai trò của nhà đầu tư chiến lược, niêm yết trên thị trường chứng khoán) đến chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD

- Đưa ra các khuyến nghị để nâng cao chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD.

Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu

Về cách tiếp cận, chất lượng thông tin LN kế toán công bố được xem xét từ 2 góc độ: tính hữu ích của thông tin (khả năng dự báo luồng tiền) và khả năng LN báo cáo bị thao túng (thao túng dự phòng để ổn định lợi nhuận) Bên cạnh đó, chúng tôi kế thừa cách tiếp cận của các nghiên cứu trước khi đánh giá tác động của những thay đổi trong quy định về QTCT hoặc chế độ kế toán đến chất lượng thông tin kế toán, đo lường và so sánh sự thay đổi trong các thước đo về chất lượng thông tin LN kế toán công bố giữa 2 giai đoạn, trước khi có sự thay đổi và sau khi có sự thay đổi Cụ thể, các hoạt động tái cơ cấu theo đề 1050 được hoàn thành phần lớn trong khoảng thời gian từ 2016 đến hết 2019 Các báo cáo đánh giá tái cơ cấu các TCTD của NHNN và báo cáo về tái cơ cấu nền kinh tế của chính phủ, trong đó có phần tái cơ cấu các TCTD đều nhận định đến hết 2019 về cơ bản đã xử lý xong hiện tượng sở hữu chéo trong các NHTM; đến hết 2019 đã có 18 NHTM thực hiện tính toán và đảm bảo hệ số CAR theo tiêu chuẩn Basel 2; đã đạt mục tiêu xử lý nợ xấu trong hệ thống NHTM, 1

Do đó, nghiên cứu này đánh giá tác động của các biện pháp tái cơ cấu đến chất lượng thông tin công bố bằng cách ước tính và so sánh chất lượng thông tin giữa 2 giai đoạn: giai đoạn thực hiện các giải pháp tái cơ cấu 2016-2019 và giai đoạn sau tái cơ cấu 2020-2022 Đề tài tiếp cận theo nghiên cứu định lượng với các mô hình dùng để đo lường chất lượng LN công bố từ 2 quan điểm: Thao túng LN (cụ thể thao túng DFRRTD để ổn định lợi nhuận báo cáo) và tính hữu ích của thông tin LN kế toán công bố thể hiện ở khả năng dự báo dòng tiền trong tương lai của lợi nhuận báo cáo

Các mô hình nghiên cứu thực nghiệm tổng kết từ các nghiên cứu trước sẽ được

1 Tái cơ cấu tổ chức tín dụng - Những kết quả đạt được (tapchinganhang.gov.vn)

Việt Nam xóa xong ‘ma trận’ sở hữu chéo ngân hàng (nhadautu.vn)

Việt Nam xóa xong ma trận sở hữu chéo ngân hàng (cafef.vn) sử dụng để lượng hóa các tiêu chí đánh giá về chất lượng thông tin kể trên cho 2 giai đoạn 2016-2019 (tái cơ cấu) và 2020-2022 (sau tái cơ cấu) Nhóm nghiên cứu thực hiện hồi quy với biến giả để kiểm định về tác động của tái cơ cấu đến các mối quan hệ giữa CFDFRRTD và LN trước thuế và DFRRTD; giữa lợi nhuận báo cáo và luồng tiền tương lai

Các mô hình nghiên cứu thực nghiệm cụ thể, các biến sử dụng và cách đo lường sẽ được trình bày chi tiết trong chương 2.

CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Chất lượng thông tin tài chính công bố các TCTD và đo lường trong các nghiên cứu thực chứng

1.1.1 Chất lượng thông tin tài chính công bố và các thước đo

Thông tin tài chính công bố chính là sản phẩm của hệ thống kế toán Hệ thống kế toán có chất lượng sẽ cung cấp các thông tin tài chính đáng tin cậy về hoạt động của đơn vị Hiểu theo một nghĩa hẹp thông tin tài chính công bố chính là các BCTC mà đơn vị cung cấp cho các bên liên quan Trong các thông tin tài chính, chỉ tiêu tổng hợp phản ánh kết quả hoạt động cuối cùng của doanh nghiệp trong một kỳ chính là lợi nhuận

Do đó, trong các nghiên cứu thực chứng chất lượng thông tin tài chính công bố hay chất lượng thông tin BCTC thường được gọi là “earnings quality - chất lượng thông tin lợi nhuận báo cáo” Thao túng, điều chỉnh số liệu kế toán (“number gaming”, “creative accounting”, “accounts manipulation”, “window dressing”…) cũng đề cập trong các nghiên cứu thực chứng là “earnings management – thao túng lợi nhuận” Do đó, trong phạm vi nghiên cứu này, chất lượng thông tin tài chính công bố, chất lượng thông tin kế toán hay chất lượng thông tin lợi nhuận báo cáo có thể được hiểu theo cùng một nghĩa Các nhà nghiên cứu trước đã đưa ra rất nhiều các khái niệm khác nhau về chất lượng thông tin lợi nhuận kế toán công bố:

- Theo Ball et al (2003), “chất lượng của thông tin kế toán tài chính thể hiện chủ yếu ở việc lợi nhuận kế toán có phản ánh một cách kịp thời thu nhập kinh tế (economic income 2 ) hay không” Trong đó, “thu nhập kinh tế (economic income), một khái niệm do nhà kinh tế học – đã đoạt giải Nobel - Jonh R Hick đưa ra, được coi là thước đo đánh giá kết quả hoạt động thực của đơn vị và được xác định bằng sự thay đổi trong giá trị thị trường của vốn cổ phần sau khi điều chỉnh tác động của cổ tức chi trả và các giao dịch khác với các chủ sở hữu” 3 (Hicks)

- Schipper and Vincent (2003) có cách tiếp cận tương tự như Ball et al (2003) khi cho rằng chất lượng thông tin kế toán là “mức độ mà lợi nhuận báo cáo phản ánh một cách

2 Khái niệm “thu nhập kinh tế - economic income” được nhà kinh tế học nổi tiếng John R Hick đưa ra trong tác phẩm nổi tiếng “Giá trị và vốn – Value and Capital” xuất bản lần đầu năm 1939 và tái bản vào năm 1946 Đây là một khái niệm rất phổ biến trong các nghiên cứu tài chính kế toán Đây cũng được coi là khái niệm đặt cơ sở cho việc IASB và FASB đưa ra khái niệm về thu nhập toàn diện (comprehensive income) và yêu cầu về báo cáo về thu nhập toàn diện khác (OCI – other comprehensive income) trong phiên bản sửa đổi năm 2010 của IAS1 về trình bày BCTC Do sự phổ biến của mình, khái niệm “thu nhập kinh tế - economic income” còn được đề cập đến trong các nghiên cứu là “thu nhập của Hicks – Hicksian Income”

3 We measure firms' economic incomes as fiscal-year changes in market values of equity, adjusted for trung thực “thu nhập kinh tế - economic income” hay “Hicksian income” Tuy nhiên, Schipper and Vincent (2003) dẫn giải một cách giải thích khác của Jonh R Hick về thu thập kinh tế Theo đó “thu nhập kinh tế bằng sự thay đổi trong tài sản kinh tế ròng sau khi loại trừ tác động của các giao dịch với các chủ sở hữu” 4

- Theo Chan et al (2004), chất lượng thông tin là “mức độ mà lợi nhuận báo cáo phản ánh các hoạt động nền tảng hay căn bản của đơn vị (operating fundamentals)”

- Theo Penman (2003), “chất lượng thông tin lợi nhuận báo cáo, đầu tiên và quan trọng nhất, là câu hỏi về chất lượng của lợi nhuận tương lai” 5 Lợi nhuận báo cáo hiện tại có chất lượng tốt nếu chúng là một chỉ báo tốt cho lợi nhuận tương lai

- Theo Barth et al (2008), “chất lượng thông tin kế toán nói chung và lợi nhuận kế toán nói riêng sẽ được củng cố nếu chuẩn mực kế toán loại trừ các phương pháp kế toán thay thế nhau; và các thước đo kế toán phản ánh tốt hơn vị thế kinh tế của đơn vị Chất lượng thông tin cũng được củng cố khi có thể hạn chế khả năng của nhà quản trị trong việc cố tình tạo ra những con số kế toán không phản ánh hoàn toàn trung thực vị thế kinh tế và kết quả hoạt động của đơn vị báo cáo; ví dụ như giảm thiểu việc điều tiết lợi nhuận báo cáo theo các mục đích của nhà quản lý”

- Theo Vincent (2004), Pratt (2003) và Mohammady (2012), “chất lượng thông tin lợi nhuận công bố là mức độ mà lợi nhuận báo cáo khác biệt với lợi nhuận thực của đơn vị”

Dechow và các cộng sự, (2010) tổng hợp trên 300 bài báo về chất lượng thông tin kế toán công bố từ 1970 đến 2008, cũng kết luận không có định nghĩa chung về chất lượng thông tin kế toán hay lợi nhuận báo cáo Chất lượng thông tin tài chính công bố căn cứ vào mục đích sử dụng thông tin (ai dùng và dùng để ra quyết định gì) Dechow và các cộng sự (2010) căn cứ “Khung khái niệm của hệ thống chuẩn mực kế toán Mỹ -

US GAAP/ASC” và phát biểu: “Thông tin kế toán có chất lượng cao hơn khi cung cấp nhiều thông tin hơn về đặc điểm tình hình tài chính của công ty và phù hợp hơn cho các quyết định kinh tế khác nhau được đưa ra bởi các chủ thể khác nhau”

Như vậy, để đánh giá được chất lượng thông tin tài chính hay thông tin kế toán công bố, các nhà nghiên cứu sẽ tiếp cận từ 2 góc độ khác nhau: (1) thông tin tài chính công bố có phản ánh trung thực kết quả hoạt động của đơn vị hay không hay nói cách khác là thông tin tài chính công bố có bị điều chỉnh hay không; và (2) thông tin tài chính công bố có hữu ích cho việc ra quyết định kinh tế hay không Thực chất hai khía cạnh

4 Hicksian income corresponds to change in net economic assets other than from transactions with owners này sẽ tác động qua lại lẫn nhau vì nếu thông tin báo cáo phản ánh trung thực kết quả hoạt động của đơn vị báo cáo thì sẽ hữu ích cho việc ra quyết định kinh tế và ngược lại Các tiêu chí đánh giá chất lượng thông tin kế toán công bố được tóm tắt trong hình 1.1

Hình 1.1: Đánh giá chất lượng thông tin tài chính công bố

(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tự tổng hợp)

1.1.2 Đánh giá chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD

Nghiên cứu về chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD về cơ bản cũng dựa theo khung nghiên cứu chung được trình bày trong hình 1.1 Tuy nhiên, khi áp dụng mô hình đánh giá chất lượng của biến kế toán dồn tích trong lĩnh vực tài chính có những khó khăn nhất định Các nghiên cứu trong lĩnh vực này chú trọng nhiều hơn vào khoản dồn tích lớn và phản ánh rất rõ đặc điểm hoạt động kinh doanh ngân hàng là khoản dự phòng rủi ro tín dụng (DPRRTD) Cụ thể, Mô hình của Jone (1991) và sau đó được hiệu chỉnh bởi Dechow và cộng sự (1995) là một trong những mô hình kinh điển trong ước tính giá trị tổng dồn tích và dồn tích bất thường để đánh giá chất lượng thông tin lợi nhuận kế toán công bố Tuy nhiên, do đặc thù trong hoạt động kinh doanh và kế toán của các ngân hàng nên việc áp dụng trực tiếp mô hình của Jone cho lĩnh vực

Mối quan hệ giữa lợi nhuận báo cáo và giá cổ phiếu

Chất lượng biến kế toán dồn tích: thước đo chung về chất lượng thông tin, không phụ thuộc vào động cơ hay cách thức điều chỉnh

Chỉ báo bên ngoài về báo cáo không trung thực (ý kiến kiểm toán, các báo cáo sai phạm…)

Thông tin về tình hình tài chính bị thao thúng

Thông tin tài chính công bố hữu ích cho việc ra quyết định

Tổng quan nghiên cứu về chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD và tác động của tái cơ cấu

1.2.1 Tái cơ cấu TCTD và tác động đến chất lượng thông tin tài chính công bố

Hệ thống TCTD có vài trò trọng yếu trong việc luân chuyển và duy trì dòng vốn trong nền kinh tế Sự ổn định của hệ thống TCTD có ảnh hưởng rất lớn tới sự phát triển của toàn bộ nền kinh tế Chính vì thế các chính phủ đều luôn giám sát chặt chẽ hoạt động của hệ thống này và có những can thiệp kịp thời để ổn định và củng cố tính hiệu quả trong hoạt động của các TCTD Tuy nhiên, bản thân hoạt động TCTD lại mang tính rủi ro rất cao, do đó cho đến nay các cuộc khủng hoảng tài chính quốc gia, khu vực hoặc toàn cầu vẫn xẩy ra với những mối liên hệ với các vấn đề trong hệ thống TCTD Theo Hawkins, J., & Turner, P (1999) và Alexander, M W E., Davis, M J M., Ebrill, M

L P., & Lindgren, M C J (Eds.) (1997), khi hệ thống TCTD trải qua giai đoạn khủng hoảng hoặc bắt đầu bộc lộ một số vấn đề trong hoạt động thì các cơ quan quản lý sẽ tiến hành các biện pháp tái cơ cấu (restructuring) Cũng theo các tác giả này, khi tái cơ cấu, đầu tiên cần phải phân tích đánh giá nguyên nhân dẫn đến các vấn đề của hệ thống và đưa ra giải pháp phù hợp Trong phần lớn các trường hợp vấn đề phát sinh liên quan đến việc các TCTD chấp nhận rủi ro quá mức trong hoạt động của mình kết hợp với những biến động theo chiều hướng tiêu cực của môi trường kinh tế dẫn đến tình trạng rủi ro tín dụng (nợ xấu) tăng, rủi ro thanh khoản căng thẳng, xuất hiện các ngân hàng yếu kém và bộc lộ nguy cơ đổ vỡ Nguyên nhân thường liên quan đến việc nền tảng tài chính và khả năng chịu đựng rủi ro của hệ thống không cao, một số TCTD chấp nhận rủi ro quá mức, các cơ cấu thể chế và pháp lý giám sát hoạt động các TCTD chưa đủ mạnh để giám sát mức độ chấp nhận rủi ro của hệ thống Chính vì thế, theo Hawkins, J., & Turner, P (1999) các biện pháp tái cơ cấu sẽ được lựa chọn và kết hợp rất đa dạng và khác nhau giữa các quốc gia và các thời kỳ khác nhau, nhưng các biện pháp phổ biến nhất thường tập trung vào 4 vấn đề:

- Tái cơ cấu các khoản nợ của doanh nghiệp (Corporate debt restructuring);

- Hỗ trợ các TCTD gặp khó khăn hoặc yếu kém: hỗ trợ thanh khoản, phá sản, hợp nhất, tăng vốn, ;

- Quản lý nợ xấu và tài sản xấu

- Điều chỉnh cơ cấu sở hữu (tác động đến quản trị công ty của các TCTD) Đồng thời, trong quá trình thảo luận về 4 nội dung trên, các tác giả cũng nhấn mạnh đến những cải cách trong thể chế và khung pháp lý để hỗ trợ thực hiệ các biện pháp tái cơ cấu và đảm bảo duy trình được kết quả của tái cơ cấu trong dài hạn (ví dụ như các biện pháp tăng cường giám sát các TCTD) Mặt khác, với từng mục tiêu trên, các biện pháp được lựa chọn và kết hợp ở các quốc gia cũng khác nhau Ví dụ, trong hình 1.2 có thể thấy tổng kết của (Hawkins, J., & Turner, P (1999) về một số biện pháp cụ thể được lựa chọn để hỗ trợ các ngân hàng yếu kém tại các quốc gia

Hình 1.2 Một số biện pháp tái cơ cấu tăng vốn hỗ trợ cho các TCTD yếu kém

Theo Alexander, M W E., Davis, M J M., Ebrill, M L P., & Lindgren, M C J

(1997), mục tiêu chính của chiến lược tái cơ cấu là khôi phục khả năng sinh lời và khả năng trả nợ của cả hệ thống cũng như của từng ngân hàng riêng lẻ Chiến lược này thường bao gồm củng cố các ngân hàng yếu dễ tổn thương, cải thiện môi trường hoạt động cho tất cả các ngân hàng, thanh lý giải thể tất cả các ngân hàng mất khả năng thanh toán hoặc không thể tiếp tục hoạt động Tái cơ cấu ngân hàng là một quá trình diễn ra trong nhiều năm, đòi hỏi thiết lập hoặc điều chỉnh các cơ cấu thể chế hoặc pháp luật; phát triển các chiến lược để thanh lý, sáp nhập hoặc tái cấp vốn cho các TCTD; tái cơ cấu và phụ hổi chất lượng tài sản của các TCTD (xử lý nợ xấu và tài sản kém chất lượng); và tạo lập dòng tiền dương Tái cơ cấu ngân hàng một cách hệ thống có thể dẫn đến những thay quan trọng trong cơ cấu sở hữu và quy mô của hệ thống

Hình 1.3 Tác động của một số biện pháp tái cơ cấu phổ biến đến chất lượng thông tin tài chính công bố của các NHTM

Nguồn: Tổng hợp của nhóm nghiên cứu trên cơ sở các nghiên cứu trước

Từ phân tích và tổng hợp về tái cơ cấu ngân hàng của các tác giả trên, có thể thấy các biện pháp tái cơ cấu không đặt mục tiêu trực tiếp vào chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD Tuy nhiên, tái cơ cấu tác động vào các yếu tố liên quan đến môi trường thể chế và pháp lý đối với hoạt động ngân hàng, các chính sách hoạt động và quản lý tài sản của ngân hàng, cơ cấu sở hữu hoặc định hướng hoạt động chung của

Các biện pháp tác động đến hoạt động của DN và nền kinh tế vĩ mô

Môi trường kinh doanh chung của các NHTM

Xử lý các ngân hàng yếu kém Sự ổn định, minh bạch chung của hệ thống

Xử lý nợ xấu và rủi ro tín dụng

Mức độ rủi ro và mức độ chấp nhận rủi ro hoạt động chính của NH

Cơ cấu sở hữu Môi trường thể chế và pháp lý

Nền tảng tài chính và khả năng chịu rủi ro.

Ví dụ: quy mô vốn, hệ số CAR, khả năng sinh lời, quản trị chi phí…; thay đổi đôỉ hình kinh doanh (công nghệ, mạng lưới, cơ cấu sản phẩm dịch vụ cung cấp…)

Các đặc điểm hoạt động của từng NH tác động đến khẩu vị rủi ro và chiến lược kinh doanh biện Các pháp tái cơ

Chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD ngân hàng, các đặc điểm tình hình tài chính của ngân hàng… Các yếu tố này đến lượt nó sẽ có tác động lâu dài đến tình minh bạch và chất lượng thông tin công bố của các ngân hàng Mối quan hệ này có thể được tóm tắt qua hình 1.3

Trên cơ sở khung về tác động của tái cơ cấu đến chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD như trong hình 1.3, phần 1.2.2 sẽ tổng quan các nghiên cứu đánh giá về các nhân tố có tác động đến chất lượng thông tin của các TCTD

1.2.2 Tổng quan về các nhân tố tác động đến chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD

Cơ cấu sở hữu phân tán hay tập trung sẽ ảnh hưởng đến cơ chế cung cấp thông tin cho các chủ sở hữu cũng như nhu cầu thông tin của chủ sở hữu và từ đó chi phối tới chất lượng thông tin Tuy nhiên, kết luận về việc cơ cấu sở hữu tập trung hay phân tán sẽ ảnh hưởng tích cực hơn đến chất lượng thông tin thì chưa rõ Theo (Bouvatier, Lepetit,

& Strobel, 2014), các TCTD châu Âu có mức độ tập trung quyền sở hữu cao tích cực hơn trong việc sử dụng dự phòng rủi ro để ổn định lợi nhuận báo cáo Tuy nhiên theo (Fonseca & González, 2008) tại các nước có nguồn vốn đến chủ yếu từ thị trường chứng khoán và do đó quyền sở hữu phân tán hơn hoạt động điều chỉnh số liệu để ổn định lợi nhuận sẽ phổ biến hơn Các nghiên cứu tại Việt Nam trong thời gian gần đây cũng rất tập trung vào xem xét tác động của các đặc điểm sở hữu đến chất lượng thông tin ở các doanh nghiệp phi tài chính nhưng kết quả chưa nhất quá, một số nghiên cứu điển hình có thể thấy trong bảng 1.1:

“ Bảng 1.1: Các nghiên cứu về tác động của đặc điểm sở hữu đến thao túng lợi nhuận TCTD

Tác giả, tên bài và tạp chí Đặc điểm sở hữu và tác động đến chất mức độ thao túng thông tin tài chính

Quyền sở hữu của nhà quản trị

Mức độ tập trung của quyền sở hữu Nguyễn Thị Phương Hồng (2016), Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng báo cáo tài chính của công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán – Bằng chứng thực nghiệm tại

Việt Nam, Luận án tiến sỹ, ĐH Kinh tế Tp

Earnings Quality: Does State Ownership

In International Econometric Conference of

Nguyen Ha Linh (2017), Nghiên cứu các nhân tố tác động đến hành vi điều chỉnh lợi nhuận tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Luan an TS,

Nguyen, A H (2020) Ownership Structure and Earnings Management: Empirical

Evidence from Vietnam Real Estate

Sector Real Estate Management and

& Thuong, P H (2018) The impact of audit quality and state ownership on accrual based earnings managemnt: evidence from

Vietnam, External economic review, no 108

Xuan Vinh Vo & Thi Kim Huong Chu |

(2019) Do foreign shareholders improve corporate earnings quality in emerging markets? Evidence from Vietnam, Cogent

Hung, D N., Do Hoai Linh, T T V., Hoa, T

M D., & Ha, H T V (2018) Factors influencing accrual earnings management and real earnings management: The case of

Vietnam In International Conference on

Humanities and Social Sciences, Khon Kaen

Le, HTM, Kweh, QL, Ting, IWK, Nourani,

M CEO power and earnings management:

Dual roles of foreign shareholders in

Vietnamese listed companies Int J Fin

(Nguồn: Tổng hợp của nhóm nghiên cứu) ”

Tương tự, việc các ngân hàng có niêm yết hay không cũng tác động tới chất lượng thông tin nhưng kết quả nghiên cứu chưa thống nhất Một mặt, các nhà nghiên cứu cho rằng các ngân hàng niêm yết chịu sức ép lớn việc kết quả tài chính công bố có khả quan hay không nên sẽ tích cực tìm cách điều chỉnh số liệu để làm đẹp báo cáo Cụ thể, theo (Beatty, Chamberlain, & Magliolo, 1995) nếu so với lĩnh vực phi tài chính, các ngân hàng niêm yết tại Mỹ tham gia nhiều hơn vào việc điều chỉnh số liệu nhằm tránh báo cáo lỗ và tránh sự sụt giảm của lợi nhuận Kết quả tương tự cũng được (Anandarajan, Hasan, & McCarthy, 2007) khẳng định với mẫu nghiên cứu là các TCTD Australia Mặt khác, các ngân hàng niêm yết cũng chịu sự giám sát chặt chẽ hơn và thường là những ngân hàng lớn và có ít rủi ro hơn nên họ có xu hướng ít điều chỉnh số liệu hơn Theo (Barth, Gómez-Biscarri, Kasznik, & López-Espinosa, 2012), hành vi điều chỉnh số liệu báo cáo xuất hiện ở cả hai nhóm ngân hàng, niêm yết và không niêm yết, chứng tỏ động cơ của việc điều chỉnh số liệu không đến từ thị trường chứng khoán Tuy nhiên, các ngân hàng niêm yết có xu hướng ít điều chỉnh số liệu khoản dồn tích cơ bản là dự phòng rủi ro tín dụng (Bouvatier et al., 2014) đưa ra bằng chứng, tại EU, các ngân hàng niêm yết ít có cơ hội điều chỉnh số liệu kế toán hơn các ngân hàng không niêm yết Theo (Curcio, Dyer, Gallo, & Gianfrancesco, 2014) các ngân hàng niêm yết của Trung Quốc có mức rủi ro trong hoạt động thấp hơn và ít điều chỉnh số liệu để ổn định lợi nhuận hơn các ngân hàng không niêm yết (Fonseca & González, 2008) cũng cho rằng không có bằng chứng thống nhất về việc các ngân hàng niêm yết hay không niêm yết điều chỉnh số liệu nhiều hơn Các ngân hàng niêm yết ở Bồ Đào Nha, Thái Lan, Chi lê, Tây Ban Nha… điều chỉnh số liệu nhiều hơn so với các ngân hàng không niêm yết Tuy nhiên kết quả ngược lại ở Hy Lạp và Italya Như vậy, rõ ràng tác động của cơ cấu sở hữu (phân tán hay tập trung) và tình trạng niêm yết đến chất lượng thông tin lợi nhuận công bố vẫn là một câu hỏi mở

Các yếu tố thể chế và pháp lý vốn dĩ được coi là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc hình thành và phát triển hệ thống kế toán của một quốc gia và do đó đương nhiên có ảnh hưởng tới chất lượng thông tin được công bố Nghiên cứu tiên phong về tác động của yếu tố thể chế đến chất lượng thông tin của các TCTD là nghiên cứu của

(Shen & Chih, 2005) với mẫu nghiên cứu bao gồm các TCTD từ 48 nước trên thế giới Theo các tác giả này mức độ bảo vệ nhà đầu tư và công khai thông tin kế toán góp phần hạn chế hành vi điều chỉnh lợi nhuận báo cáo (cụ thể tránh báo cáo lỗ), trong đó việc công khai thông tin có tác động tích cực hơn GDP trên đầu người cao cũng là một yếu tố giúp hạn chế việc điều chỉnh số liệu về lợi nhuận báo cáo Tuy nhiên, tại các nước có thu nhập thấp xuất hiện một xu hướng đáng lưu tâm là mức độ thực thi pháp luật càng cao thì hoạt động điều chỉnh số liệu lợi nhuận báo cáo càng lớn Các tác giả lý giải điều này có thể là do việc thực thi pháp luật khiến cho các nhà quản trị ngân hàng không muốn báo cáo các số liệu bất lợi nhằm tránh sự can thiệp của các cơ quan quản lý giám sát Tiếp tục kế thừa và phát triển nghiên cứu của (Shen & Chih, 2005), (Fonseca & González, 2008) mở rộng các biến số đo lường yếu tố thể chế và tập trung xem xét tác động của các biến số này đến việc sử dụng DPRRTD để ổn định mức lợi nhuận báo cáo Các tác giả cũng kết luận rằng mức độ bảo vệ nhà đầu tư, công khai thông tin kế toán, các giới hạn trong hoạt động ngân hàng và hoạt động giám sát (gồm cả giám sát của khu vực công và khu vực tư) sẽ hạn chế hành vi điều chỉnh số liệu để ổn định lợi nhuận báo cáo Tuy nhiên, hành vi này sẽ gia tăng tại các nền kinh tế có nguồn vốn của các doanh nghiệp chủ yếu đến từ thị trường chứng khoán và gia tăng cùng với sự phát triển của hệ thống tài chính của quốc gia đó Tiếp tục phát triển nghiên cứu của các tác giả trên, (Kanagaretnam, Lim, & Lobo, 2014) đã đưa ra một bộ chỉ số đầy đủ hơn về các yếu tố thể chế, và một nhóm thước đo đa dạng hơn về chất lượng thông tin lợi nhuận kế toán với mẫu nghiên cứu là các TCTD tại 35 nước và thấy rằng thể chế mạnh sẽ giúp củng cố chất lượng thông tin kế toán công bố Cụ thể, các tác giả đánh giá yếu tố thể chế trên 3 khía cạnh: hệ thống luật pháp 6 ; biến mở rộng về hệ thống pháp luật 7 ; và các biến số về chính trị 8 Các yếu tố thể chế mạnh hơn sẽ giúp tăng tính bền vững của lợi nhuận, tăng khả năng dự báo luồng tiền trong tương lai của lợi nhuận báo cáo, củng cố mối quan hệ giữa dự phòng hiện tại và xử lý nợ xấu trong tương lai, giảm thiểu điều chỉnh dự phòng để ổn định lợi nhuận và các hành vi điều chỉnh khác nhằm báo cáo một mức lợi nhuận dương hoặc né tránh sự giảm sút của lợi nhuận báo cáo

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cách tiếp cận và giả thuyết nghiên cứu của đề tài

2.1.1 Tiêu chí đánh giá chất lượng thông tin LN công bố

Theo P Dechow và cộng sự (2010) “Thông tin LN báo cáo (LN kế toán công bố) có chất lượng cao hơn khi cung cấp nhiều thông tin hơn về đặc điểm tình hình tài chính của công ty và phù hợp hơn cho các quyết định kinh tế khác nhau được đưa ra bởi các chủ thể khác nhau” Nói cách khác, chất lượng thông tin có thể xem xét từ 2 góc độ: (1) khả năng phản ánh trung thực tình hình tai chính và hoạt động của đơn vị hay mức độ bị thao túng hoặc điều chỉnh; và (2) mức độ hữu ích cho việc đưa ra các quyết định đầu tư hay cho vay Hai góc nhìn này luôn tác động qua lại lẫn nhau: LN báo trung thực, ít bị bóp méo sẽ giải thích tốt hơn cho sự biến động của giá cổ phiếu, dự báo tương lai và ngược lại Kế thừa từ các nghiên cứu trước, chúng tôi sử dụng các thước đo để đánh giá chất lượng LN từ cả hai góc độ, cụ thể:

- Đánh giá mức độ bị thao túng của LN :

Do việc tính toán và phân tích chất lượng biến kế toán dồn tích hoặc biến kế toán dồn tích bất thường không phù hợp với lĩnh vực TCTD Nên kế thừa các nghiên cứu trước, chúng tôi sẽ tập trung vào chất lượng khoản dồn tích cụ thể có vai trò rất lớn trong lĩnh vực này là DFRRTD Các nghiên cứu trước của các Đào Nam Giang và cộng sự (2017, 2018, 2019, 2021) đã đưa ra bằng chứng 2 hiện tượng thao túng sô liệu phổ biến ở các công ty niêm yết của Việt Nam nói chung và các TCTD nói riêng là thao túng để tránh báo cáo lỗ và ổn định lợi nhuận Các tác giả cũng đã đưa ra bằng chứng về việc trong giai đoạn từ 2008-2015, chi phí DFRRTD đã bị các TCTD thao túng để ổn định lợi nhuận báo cáo Do đó, trong nghiên cứu này chúng tôi sẽ tiếp tục sử dụng thước đo này để đánh giá về mức độ thao túng lợi nhuận của các TCTD Việt Nam trong giai đoạn 2016-2019 và 2020-2022

- Đánh giá mức độ hữu ích của thông tin LN báo cáo

Các nghiên cứu về mức độ cung cấp thông tin của LN kế toán dựa trên quan điểm nếu LN kế toán công bố thực sự phản ánh trung thực kết quả hoạt động của đơn vị thì thông tin này sẽ hữu ích cho việc dự báo tương lai cũng như giải thích cho sự biến động trong giá cả cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Trong nghiên cứu này chúng tôi lựa chọn phân tích mối quan hệ giữa lợi nhuận báo cáo và dòng tiền từ HĐKD để đánh giá về tính hữu ích của thông tin công bố của các TCTD

2.1.2 Cách tiếp cận để đánh giá tác động của tái cơ cấu đến chất lượng thông tin

LN kế toán công bố của các TCTD và giả thuyết nghiên cứu

Do các biện pháp tái cơ cấu được thực hiện đồng thời song song trong giai đoạn 2016-2019 Các báo cáo của NHNN và chính phủ công bố trong 2020 đều đã tổng kết các kết quả chính của tái cơ cấu theo đề án 1058 đến hết 2019 như: xóa bỏ ma trận sở hữu chéo, hạn chế nhóm cổ đông chi phối, kiểm soát được nợ xấu, thực hiện lộ trình tăng vốn và đảm bảo CAR theo Basel 2, Do đó, để có cái nhìn tổng thể về sự thay đổi của chất lượng thông tin sau các giải pháp này, trước hết đề tài sẽ so sánh chất lượng thông tin lợi nhuận công bố giữa 2 giai đoạn, giai đoạn tái cơ cấu (2016-2019) và giai đoạn sau tái cơ cấu (2020-2022) Với 2 thước đo về chất lượng thông tin được sử dụng là mức độ thao túng dự phòng để ổn định lợi nhuận và khả năng dự báo dòng tiền trong tương lai, hai giả thuyết nghiên cứu tương ứng là:

H1: Sau giai đoạn tái cơ cấu mức độ thao túng dự phòng rủi ro tín dụng để ổn định lợi nhuận báo cáo giảm xuống

H2: Sau giai đoạn tái cơ cấu mối quan hệ giữa lợi nhuận báo cáo và dòng tiền trong tương lai chặt chẽ hơn

Bên cạnh đó, đề tài cũng so sánh chất lượng thông tin của nhóm các TCTD thực hiện tốt hơn các giải pháp tái cơ cấu với nhóm các TCTD còn lại, để đánh giá chi tiết hơn về hiệu quả của một số biện pháp tái cơ cấu Cụ thể, nhóm nghiên cứu sẽ tập trung vào giải pháp củng cố năng lực tài chính của các TCTD Việc củng cố năng lực tài chính thể hiện rõ nét nhất ở 2 điểm (1) tăng cường vốn tự có để thực hiện đảm bảo CAR theo Basel 2 và (2) xóa bỏ tình trạng sở hữu chéo trong lĩnh vực NH Về sở hữu chéo, giai đoạn từ 2012-20213 trở về trước rất nghiêm trọng với các ma trận sở hữu của các cặp TCTD Tuy nhiên đến 2016-2017 tình trạng này đã được giảm thiểu: Số cặp sở hữu chéo trực tiếp năm 2012 là 7 cặp; năm 2017 là 1 và 2018 đã khắc phục hết;

Sở hữu cổ phần trực tiếp lẫn nhau giữa TCTD và DN năm 2012 là 56 cặp, năm 2017 là

4 cặp và 2018 là 1 cặp Theo tổng kết đề án 1058 của NHNN, đến hết 2019, ngoài các TCTD đang tái cơ cấu (mua lại 0đ), thì còn 4 TCTD trong mẫu nghiên cứu có vi phạm các quy đinh về sơ hữu (cổ đông là DNNN sở hữu trên 15% vốn điều lệ; cổ đông và người có liên quan sở hữu trên 20%, nắm giữ cổ phần ở 2 TCTD khác, có cổ đông và người liên quan sở hữu trên 5% cổ phần ở TCTDT khác; có trên 5% cổ phần ở đơn vị khác) Tóm lại mức độ sở hữu chéo trực tiếp giữa 2 giai đoạn 2016-2019 và 2020-2022 là không khác biệt quá lớn Để đánh giá tác động của các quy định cụ thể hơn về sở hữu, đề tài sẽ thực hiện so sánh mức độ thao túng dự phòng để ổn định lợi nhuận trong

2 giai đoạn (2016-2019 và 2020-2022) với mẫu nghiên cứu sau khi đã loại trừ 4 ngân hàng còn có vi phạm đến cuối 2019 Giả thuyết nghiên cứu được đặt ra là:

H3: Đối với nhóm các TCTD không có vi phạm về sở hữu tính đến 12/2019, tái cơ cấu đã giảm mức độ thao túng DPRRTD để ổn định lợi nhuận

Về việc thực hiện các quy định về CAR theo Basel 2 (thông tư 41/TT-NHNN/2016), theo tổng kết của NHNN, đến 12/2019 đã có 16 TCTD trong mẫu nghiên cứu thực hiên quy định này theo đúng hoặc sớm hơn lộ trình mà NHNN đưa ra Do đó, để đánh giá tác động của quy định này, chúng tôi thực hiện kiểm định 2 giả thuyết:

H4: Sau tái cơ cấu mức độ thao túng DFRRTD để ổn định lợi nhuận ở các TCTD đã đảm bảo CAR theo Basel 2 sẽ giảm

H5: Mức độ thao túng DFRRTD để ổn định lợi nhuận ở các TCTD đã đảm bảo CAR theo Basel 2 thấp hơn so với các TCTD còn lại

Giải pháp trọng tâm thứ 2 của tái cơ cấu là xử lý nợ xấu Để đánh giá về hiệu quả kiểm soát nợ xấu của các TCTD và tác động của việc kiểm soát nợ xấu đến thao túng lợi nhuận, nhóm nghiên cứu tổng hợp và phân tích xu hướng tỷ lệ nợ xấu của từng TCTD trong mẫu nghiên cứu trong 7 năm và phần loại các TCTD thành 2 nhóm:

Nhóm 1: Kiểm soát và xử lý tốt nợ xấu, gồm các NH: có tỷ lệ nợ xấu thấp trong cả 7 năm thấp hơn trung bình của cả mẫu nghiên cứu; nợ xấu có xu hướng ổn định ở mức thấp hoặc có xu hương giảm rõ nét và ổn định

Nhóm 2: Các TCTD chưa kiểm soát và xử lý tốt nợ xấu: gồm các TCTD có tỷ lệ nợ xấu cao hơn trung bình của mẫu nghiên cứu; hoặc nợ xấu giảm năm 2019-2020 nhưng lại tăng trở lại trong các năm 2021-2022

Sau đó chúng tôi cũng thực hiện kiểm định để đánh giá xem với nhóm 1 (kiểm soát và xử lý tốt nợ xấu) thì mức độ thao túng lợi nhuận có giảm sau tái cơ cấu không? Và xét chung trong cả khoảng thời gian nghiên cứu thì khả năng kiểm soát nợ xấu có ảnh hưởng đến chất lượng thông tin của các TCTD hay không Các giả thuyết nghiên cứu tương ứng được đưa ra là:

H6: Sau tái cơ cấu mức độ thao túng DPRRTD để ổn định lợi nhuận ở các TCTD kiểm soát và xử lý tốt nợ xấu giảm

H7: Mức độ thao túng DPRRTD để ổn định lợi nhuận ở các TCTD kiểm soát và xử lý tốt nợ xấu thấp hơn so với các TCTD còn lại.

Mô hình nghiên cứu thực chứng

2.2.1 Mô hình nghiên cứu tác động của tái cơ cấu đến mức độ thao túng dự phòng rủi ro tín dụng để ổn định lợi nhuận

Phần lớn các nghiên cứu về thao túng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng kế thừa theo mô hình của Ahmed và cộng sự (1999) Mô hình của Ahmed được xây dựng dựa trên ý tưởng các biến nghiên cứu bao gồm 5 nhóm: (1) đánh giá mức độ điều tiết lợi nhuận,

(2) điều tiết hệ số vốn tự có, (3) khả năng sử dụng dự phòng để hạn chế tác động của chu kỳ kinh tế, (4) đánh giá về điều chỉnh dự phòng để đưa ra dự báo về tương lai (signling effect) và nhóm (5) biến kiểm soát xác định mức dự phòng khách quan Tuy nhiên, về khía cạnh sử dụng dự phòng rủi ro tín dụng để thao túng tỷ lệ an toàn vốn, bản thân nghiên cứu của Ahmed và các nghiên cứu thực chứng sau đều không đưa ra bằng chứng có ý nghĩa thống kê về vấn đề này Hơn nữa, sau khi Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng đưa ra Hiệp ước Basel II và tiếp đó là Basei III, quỹ dự phòng rủi ro tín dụng đã không còn được đưa vào tính vốn tự có cấp 2, do đó chúng ta không còn cơ sở lý thuyết cho việc nghiên cứu thao túng dự phòng để điều chỉnh hệ số an toàn vốn Nghiên cứu này cũng không đánh giá về tác động dự báo hay giảm thiểu tính chu kỳ của nên kinh tế trong ước tính mức dự phòng mà tập trung vào bằng chứng về thao túng dự phòng để ổn định lơi nhuận và sự thay đổi của nó sau giai đoạn tái cơ cấu Do đó, chúng tôi kế thừa cách tiếp cận của Ahmed và cộng sự (1999) và điều chỉnh cho phù hợp với mục tiêu nghiên cứu Cụ thể, các biến nghiên cứu gồm 3 nhóm chính: (1) đánh giá mức độ thao túng dự phòng để ổn định lợi nhuận, (2) biến kiểm soát xác định mức dự phòng khách quan, và (3) các biến tương tác thể hiện tác động của các hoạt động tái cơ cấu

Mô hình nghiên cứu tác động của tái cơ cấu đến mức độ thao túng DPRRTD để ổn định LN được trình bày chi tiết trong bảng 2.1 Cụ thể:

- Mức độ thao túng DPRRTD để ổn định lợi nhuận được nghiên cứu với biến Lợi nhuận trước thuế và DPRRTD Cụ thể, tương ứng với giả thuyết về thao túng dự phòng để ổn định lợi nhuận, hệ số hồi quy của biến đại diện cho Lợi nhuận trước thuế và DFRRTD là dương, thể hiện xu hướng khi lợi nhuận trước và DFRRTD cao các NHTM sẽ điều chỉnh tăng chi phí dự phòng để giảm lợi nhuận báo cáo và ngược lại khi LN trước thuế và DFRRTD thấp thì chi phí DFRRTD cũng được điều chỉnh giảm để tăng lợi nhuận kết quả của 2 hành vi này là các NHTM sẽ có dòng lợi nhuận báo cáo ổn định hơn, ít biến động quá cao hay quá thấp

- Các biến kiểm soát xác định mức dự phòng khách quan không nhất quán giữa các nghiên cứu trước Bản thân, các biến phản ánh mức độ rủi ro của Ahmed và cộng sự

(1999) hầu như không được các nghiên cứu sau sử dụng do hạn chế về số liệu Các biến bổ sung phổ biến nhất gồm: nợ xấu đầu kỳ, tăng/giảm nợ xấu trong kỳ, dư nợ cho vay đầu kỳ, tăng/giảm dư nợ cho vay, và quy mô của ngân hàng Trong đó, biến quy mô ngân hàng có mối quan hệ cộng tuyến rất lớn với dư nợ tín dụng và do đó chỉ được sử dụng như một biến thay thế khi không có số liệu về dư nợ cho vay và nợ xấu Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu cũng đưa vào biến số về số dư dự phòng rủi ro đầu kỳ để kiểm soát mức rủi ro trong quá khứ; biến số về chi phí dự phòng rủi ro của 1 hoặc 2 kỳ trước đó để kiểm soát khả năng các ngân hàng phải điều chỉnh mức rủi ro xác định của những kỳ trước và độ trễ của dữ liệu; một số biến phản ánh đặc điểm tình hình tài chính và hiệu quả quản trị chi phí của ngân hàng Các biến kiểm soát mức dự phòng khách quan được sử dụng trong nghiên cứu này tập trung kiểm soát các vấn đề (1) Rủi ro tín dụng: thể hiện ở dự nợ cho vay và/hoặc nợ xấu; (2) Hiệu quả quản trị chi phí hoạt động; (3) Rủi ro tài chính: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản; (4) Độ trễ của dữ liệu : Chi phí dự phòng của năm trước; và điều kiện kinh tế vĩ mô nói chung: tỷ lệ tăng trưởng gdp

Bảng 2.1: Các biến trong mô hình nghiên cứu tác động của tái cơ cấu đến mức độ thao túng DPRRTD để ổn định lợi nhuận báo cáo

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả) llpit = λ0+λ1*ebtllpit+λ 2*bllpit-1+λ 3*ovhit+λ 4*equityit+λ 5*loanit+ λ6*NplRit +λ7*gdpt + λ8*restr + λ9*restr *ebtllpit + e Định nghĩa cụ thể các biến sử dụng trong mô hình như sau: llpit Chi phí DPRRTD của TCTD i năm t ebtllpit Lợi nhuận trước thuế và DPRRTD của TCTD i năm t Đây là biến nghiên cứu để đánh giá mức độ thao túng lợi nhuận của các TCTD bllpit Chi phí DPRRTD của TCTD i năm t -1 loanit Dư nợ cho vay của TCTD i năm t

NplRit Tỷ lệ nợ xấu của TCTD i năm t equityit Vốn chủ sở hữu TCTD i năm t ovhit Chi phí hoạt động, của TCTD i năm t gdpt Tỷ lệ tăng trưởng gpd năm t restr Biến tái cơ cấu, nhận giá trị là 1 cho giai đoạn 2020-2022 (sau tái cơ cấu) và giá trị 0 cho giai đoạn 2016-2019 (trước tái cơ cấu) restr*ebtllp Biến tương tác, thể hiện tác động của tái cơ cấu đến mối quan hệ giữa

“ebtllp” và “llp”, hay tác động của tái cơ cấu đến thao túng lợi nhuận e Phần sai số λ 0 Hệ số chặn của mô hình

Lưu ý - Ngoại trừ biến NplR (tỷ lệ nợ xấu) và gdpt tỷ lệ tăng trưởng gdp, để hạn chế hiện tượng PSSS thay đổi tất cả các biến trong mô hình đều được chia cho Tổng tài sản đầu của TCTD i năm t

- Hệ số hồi quy của biến ebtllp dự kiến sẽ mang dấu dương và là cơ sở để đánh giá hiện tượng thao túng DFRRTD để ổn định lợi nhuận báo cáo

- Hệ số hồi quy của biến tương tác “restr*ebtllp” dự kiến mang dấu âm thể hiện giả thuyết về việc tái cơ cấu sẽ hạn chế thao túng lợi nhuận

- Tác động của tái cơ cấu đến mức độ thao túng DPRRTD để ổn định lợi nhuận được đánh giá ở hệ số hồi quy của biến tương tác “restr*ebtllp” Trong đó “biến tái cơ cấu - restr” nhận giá trị là 1 cho giai đoạn sau tái cơ cấu (2020-2022) và giá trị 0 cho giai đoạn thực hiện các hoạt động tái cơ cấu (2016-2019) Biến tương tác “restr*ebtllp” sẽ thể hiện tác động của tái cơ cấu đến mối quan hệ giữa “ebtllp” và “llp” Theo giả thuyết H1 về việc tái cơ cấu sẽ hạn chế thao túng lợi nhuận, chúng tôi dự báo hệ số hồi quy của biến “restr*ebtllp” sẽ âm Sau giai đoạn tái cơ cấu CFDPRRTD sẽ ít phụ thuộc vào LN trước thuế và DPRRTD hơn Để đánh giá tác động của một số biện pháp tái cơ cấu chính, nhóm nghiên cứu thực hiện hồi quy mô hình trên nhưng điều chỉnh mẫu theo kết quả của các biện pháp tái cơ cấu Cụ thể, để đánh giá tác động của biện pháp xử lý vi phạm về sở hữu (giả thuyết H3), mẫu sử dụng là các NHTM không có vi phạm về sở hữu Để đánh giá tác động của việc củng cố năng lực tài chính của các NHTM, thể hiện ở mức độ tuân thủ an toàn vốn (giả thuyết H4), mẫu nghiên cứu gồm các NHTM đã thực hiện Basel 2 theo đúng lộ trình đến trước 31/12/2019 Kết quả sẽ cho thấy bằng chứng về ở nhóm NH này chất lượng thông tin sau tái cơ cấu có tốt hơn không Để đánh giá tác động của việc kiểm soát nợ xấu (giả thuyết H6), mẫu nghiên cứu là nhóm các NHTM kiểm soát tốt nợ xấu

Ngoài ra, nhưng trong phần giả thuyết nghiên cứu đã đề cập, để cái nhìn đầy đủ hơn về tác động của 2 biện pháp tái cơ cấu là nâng cao hệ số an toàn vốn và kiểm soát nợ xấu, đề tài sẽ kiểm định thêm 2 giả thuyết (H5, H7) về việc các NHTM có thực hiện tốt quy định về an toàn vốn; thực hiện tốt kiểm soát nợ xấu) sẽ có xu hướng ít thao túng số liệu hơn Để kiểm định 2 giả thuyết này, đề tài sẽ sử dụng mô hình trong bảng 2.1 nhưng có điều chỉnh về biến tương tác như sau:

- Để kiểm định giải thuyết H5, nghiên cứu sẽ bổ sung thêm biến “CAR” và

“CAR*ebtllp”, trong đó CAR nhận giá trị là 1 nếu NHTM nằm trong nhóm đã thực hiện được CAR theo Basel 2 trước 31/12/2019

- Để kiểm định giải thuyết H7, nghiên cứu sẽ bổ sung thêm biến “NplR” và

“NplR*ebtllp”, trong đó NplR nhận giá trị là 1 nếu NHTM nằm trong nhóm đã kiểm soát và xử lý tốt nợ xấu

2.2.2 Các biến và thang đo sử dụng trong mô hình đánh giá mối quan hệ giữa lợi nhuận báo cáo và dòng tiền trong tương lai

Kế thừa các nghiên cứu trước, mức độ hữu ích của lợi nhuận trong dự báo luồng tiền tương lai (cash predictability) được đánh giá thông qua mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ hiện tại và luồng tiền từ hoạt động kinh doanh một năm sau liền kề Mô hình ban đầu được sử dụng khá đơn giản, đánh giá trực tiếp mối quan hệ giữa lợi nhuận hiện tại và luồng tiền tương lai (Percy and Stokes, 1992, Finger, 1994) P Dechow phát triển mô hình theo hướng phân tách để so sánh mối quan hệ giữa LN với luồng tiền tương lai, và giữa luồng tiền kỳ báo cáo với luồng tiền kỳ tương lai; hoặc mối quan hệ của các cấu phần khác nhau trong lợi nhuận với luồng tiền tương lai (P M Dechow và cộng sự, 1998) Cùng theo hướng tiếp cận này Barth, Cram, và cộng sự (2001) phân tích lợi nhuận thành tổng của các khoản hạch toán dồn tích và dòng tiền để đánh giá mối quan hệ của tổng các khoản hạch toán dồn tích với luồng tiền tương lai Cách tiếp cận của Barth và cộng sự (2001) và P M Dechow và cộng sự (1998) tiếp tục được sử dụng trong các nghiên cứu sau như Kim and Kross (2005), Ibrahim El-Sayed (2011); Lev và các cộng sự (2010) Tuy nhiên, phát triển mô hình theo hướng phân tách thành các khoản dồn tích và luồng tiền có khó khăn trong lĩnh vực ngân hàng do những đặc thù khi tính toán các khoản dồn tích

Do đó, kế thừa theo Atwood và cộng sự (2011), Altamuro and Beatty (2010) và Kanagaretnam và cộng sự (2014), nghiên cứu này căn cứ trên mô hình gốc ban đầu chỉ tập trung xem xét hệ số hồi quy của lợi nhuận kỳ hiện tại trong mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa LN và dòng tiền tương lai Bên cạnh đó, do mối quan hệ giữa lợi nhuận hiện tại và luồng tiền tương lai cũng bị chi phối bởi rất nhiều các yếu tố khác ngoài vấn đề về hệ thống thông tin kế toán Do đó, kế thừa theo Altamuro and Beatty

(2010) và Kanagaretnam và cộng sự (2014), nhóm nghiên cứu đưa thêm vào mô hình hồi quy các biến kiểm soát tác động của các nhân tố phản ánh đặc điểm của từng ngân hàng Cụ thể, các biến kiểm soát được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm: cho vay khách hàng (loan), tiền gửi khách hàng (deposit), và tốc độ tăng trưởng (growth) và chi phí hoạt động (ovh) Ngoài ra, biến luồng tiền từ hoạt động kinh doanh kỳ hiện tại (cfo) được đưa vào mô hình để kiểm soát độ trễ của luồng tiền Để củng cố kết quả nghiên cứu chúng tôi sử dụng 3 biến đại diện cho dòng tiền tương lai là “acfo – dòng tiền từ HĐKD 1 năm sau liền kề”; “acfo1 – tăng giảm dòng tiền HĐKD năm sau với năm nay” và “aebtllp – lợi nhuận trước thuế và dự phòng năm sau” Trong đó “acfo” và “acfo1” là biến đo lường trực tiếp dòng tiền trong tương lai hay tăng/giảm dòng tiền tương lai Biến “aebtllp” được sử dụng phổ biến trong nhiều nghiên cứu trước như 1 đại diện cho dòng tiền trong tương lai

Bảng 2.2: Mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa lợi nhuận báo cáo và luồng tiền tương lai

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)

Khái quát mẫu nghiên cứu và nguồn dữ liệu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập trực tiếp từ cơ sở dữ liệu VietstockFinance Như đã trình bày trong phần giới hạn phạm vi nghiên cứu, do trong các TCTD, các NHTM chiếm vai trò lớn nhất và có công bố công khai đầy đủ các thông tin tài chính, do đó nghiên cứu này sẽ tập trung khảo sát ở nhóm các NHTM Nhóm nghiên cứu lấy toàn bộ dữ liệu của các NHTM tại Việt Nam, sau đó loại bỏ các NHTM đã bị sáp nhập, hoặc trong tình trạng phải tái cơ cấu, kiểm soát đặc biệt hoặc các NHTM đã bị mua lại với 0 đồng, các NHTM có đặc thù trong hoạt động kinh doanh do thực hiện các mục tiêu chính sách, các NHTM không có đủ dữ liệu sau kiểm toán cho cả giai đoạn nghiên cứu Các chi nhánh NHTM nước ngoài cũng không được đưa vào mẫu nghiên cứu do chế độ kế toán và BCTC sẽ có những ảnh hưởng nhất định từ phía NH mẹ ở nước ngoài Các NHTM liên quan cũng hầu như không có dữ liệu để phân tích Mẫu nghiên cứu cuối cùng còn lại 29 NHTM trong giai đoạn 7 năm từ 2016-2022 Danh sách các NHTM theo cơ sở dữ liệu VietstockFinance và các điều chỉnh liên quan đến dữ liệu để ra được mẫu nghiên cứu cuối cùng như trong bảng 2.3

Bảng 2.3: Danh sách các NHTM trên cơ sở dữ liệu Vietstock và các NHTM trong mẫu nghiên cứu

Phần 1: Danh sách 29 NHTM trong mẫu nghiên cứu

STT Mã CK Tên công ty Sàn Khối lượng

1 ABB Ngân hàng TMCP An Bình UPCoM 1,035,036,762

2 ACB Ngân hàng TMCP Á Châu HOSE 3,884,050,358

3 Agribank Ngân hàng Nông nghiệp và

Phát triển Nông thôn Việt Nam

4 BAB Ngân hàng TMCP Bắc Á HNX 813,386,340

5 BID Ngân hàng TMCP Đầu tư và

6 BVB Ngân hàng TMCP Bản Việt UPCoM 501,680,000

7 CTG Ngân hàng TMCP Công

8 EIB Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam

9 HDB Ngân hàng TMCP Phát triển

10 KLB Ngân hàng TMCP Kiên Long UPCoM 365,281,878

11 LPB Ngân hàng TMCP Bưu điện

12 MBB Ngân hàng TMCP Quân Đội HOSE 4,533,986,133

13 MSB Ngân hàng TMCP Hàng hải

14 NAB Ngân hàng TMCP Nam Á UPCoM 846,434,661

15 NVB Ngân hàng TMCP Quốc Dân HNX 560,155,587

16 OCB Ngân hàng TMCP Phương Đông

17 PGB Ngân hàng TMCP Xăng dầu

18 SGB Ngân hàng TMCP Sài Gòn

19 SHB Ngân hàng TMCP Sài Gòn -

20 SSB Ngân hàng TMCP Đông Nam Á

21 STB Ngân hàng TMCP Sài Gòn

22 TCB Ngân hàng TMCP Kỹ thương

23 TPB Ngân hàng TMCP Tiên Phong HOSE 2,201,635,009

24 VAB Ngân hàng TMCP Việt Á UPCoM 539,960,043

25 VBB Ngân hàng TMCP Việt Nam

26 VCB Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam

27 VIB Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt

28 VIDBank Ngân hàng TNHH MTV Public

29 VPB Ngân hàng TMCP Việt Nam

(Nguồn: Tổng hợp của nhóm nghiên cứu từ cơ sở dữ liệu VietstockFinance)

Phần 4: Các NHTM liên doanh không có dữ liệu

1 Indovinabank Ngân hàng TNHH Indovina Khác 0

2 LaoVietBank Ngân hàng Liên doanh Lào -

3 Vinasiam Ngân hàng Liên doanh Việt

4 VietNgaBank Ngân hàng Liên doanh Việt -

Phần 5: Các NHTM đã sáp nhập vào các TCTD hoặc đang bị kiểm soát đặc biệt (không có đủ dữ liệu)

1 HBB Ngân hàng TMCP Nhà Hà Nội Khác 405,000,000

2 SCB Ngân hàng TMCP Sài Gòn OTC 0

3 DongABank Ngân hàng TMCP Đông Á OTC 500,000,000

4 TinNghiaBank Ngân hàng TMCP Việt Nam

5 FCB Ngân hàng TMCP Đệ Nhất OTC 300,000,000

6 DAB Ngân hàng TMCP Đại Á Khác 310,000,000

7 GPBank Ngân hàng Thương mại TNHH

MTV Dầu khí Toàn cầu

8 MDB Ngân hàng TMCP Phát triển

9 MHB Ngân hàng TMCP Phát triển

Nhà Đồng bằng sông Cửu Long

10 Oceanbank Ngân hàng Thương mại TNHH

11 PNB Ngân hàng TMCP Phương

12 VNCB Ngân hàng Thương mại TNHH

MTV Xây dựng Việt Nam

13 WEB Ngân hàng TMCP Phương Tây Khác 300,000,000

Phát triển từ cơ sở lý luận và khoảng trống nghiên cứu từ chương 1, chương 2 đã làm rõ về cách tiếp cận và khung nghiên cứu của đề tài trong đo lường chất lượng thông tin LN công bố, cũng như đánh giá tác động của các hoạt động tái cơ cấu trong giai đoạn 2016-2020 đến chất lượng thông tin LN kế toán công bố của các TCTD Đồng thời làm rõ các biến và thang đo sử dụng trong mô hình đánh giá mức độ thao túng DPRRTD để ổn định LN và mô hình đánh giá mối quan hệ giữa lợi nhuận và dòng tiền trong tương lai, mẫu nghiên cứu và nguồn số liệu sử dụng.

KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VỀ TÁC ĐỘNG CỦA TÁI CƠ CẤU

Khái quát về kết quả tái cơ cấu các TCTD Việt Nam giai đoạn 2016-2020

2020 Đề án “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016 - 2020” ban hành kèm theo quyết định Số: 1058/QĐ-TTg ngày 19 tháng 07 năm 2017, với các mục tiêu trọng tâm:

- “Tiếp tục cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn với trọng tâm là xử lý căn bản, triệt để nợ xấu và các tổ chức tín dụng yếu kém bằng các hình thức phù hợp với cơ chế thị trường trên nguyên tắc thận trọng, bảo đảm quyền lợi của người gửi tiền và giữ vững sự ổn định, an toàn hệ thống; giảm số lượng tổ chức tín dụng yếu kém để có số lượng các tổ chức tín dụng phù hợp, có quy mô và uy tín, hoạt động lành mạnh, bảo đảm tính thanh khoản

- Tiếp tục lành mạnh hóa tình hình tài chính, nâng cao năng lực quản trị của các tổ chức tín dụng theo quy định của pháp luật và phù hợp với thông lệ quốc tế; từng bước xử lý và xóa bỏ tình trạng đầu tư chéo, sở hữu chéo và sở hữu có tính chất thao túng, chi phối trong các tổ chức tín dụng có liên quan; đẩy mạnh thoái vốn ngoài ngành của các ngân hàng thương mại Đến năm 2020, các ngân hàng thương mại cơ bản có mức vốn tự có theo chuẩn mực của Basel II, trong đó ít nhất 12-15 ngân hàng thương mại áp dụng thành công Basel II (phương pháp tiêu chuẩn trở lên); có ít nhất từ 1 đến 2 ngân hàng thương mại năm trong tốp 100 ngân hàng lớn nhất trong khu vực châu Á

- Phấn đấu đến năm 2020 tăng gấp 2 lần tỷ trọng thu nhập từ hoạt động dịch vụ phi tín dụng trong tổng thu nhập của các ngân hàng thương mại; hoàn thành việc niêm yết cổ phiếu của các ngân hàng thương mại cổ phần trên thị trường chứng khoán Việt Nam; các quỹ tín dụng nhân dân đạt mức vốn điều lệ tối thiểu 01 tỷ đồng

- Phấn đấu xử lý và kiểm soát nợ xấu để đến năm 2020 đưa tỷ lệ nợ xấu nội bảng của các tổ chức tín dụng, nợ xấu đã bán cho Công ty quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC) và nợ đã thực hiện các biện pháp phân loại nợ xuống dưới 3% (không bao gồm các ngân hàng thương mại yếu kém đã được Chính phủ phê duyệt phương án xử lý)”

Với các mục tiêu đặt ra như trên, đề án không chỉ hướng tới giải quyết khối lượng nợ xấu đã phát sinh, mà còn tập trung giải quyết các vấn đề có thể tạo ra nợ xấu trong tương lai, bao gồm sở hữu chéo, hoạt động NH phụ thuộc quá nhiều vào tín dụng, cơ chế chính sách liên quan đến hoạt động TCTD; tiềm lực tài chính, năng lực quản trị điều hành,… của các TCTD Các nội dụng này đều hướng tới sự phát triển bền vững của hệ thống, đồng thời có thể tăng chất lượng thông tin công bố của các TCTD Đến 2020, theo đánh giá từ báo cáo “Đánh giá kết quả cơ cấu lại nền kinh tế, đổi mới mô hình tăng trưởng giai đoạn 2016- 2020” do Viện nghiên cứu quản lý kinh tế Trung ương và nhóm tư vấn của Dự án Aus4Reform thực hiện; các báo cáo tổng kết về hoạt động tái cơ cấu của NHNN; và các tổng kết của các nghiên cứu trước như Cấn Văn Lực và các cộng sự (2021), Lê Đình Hạc (2020), Mai Thị Châu Lan (2020), có thể thấy các mục tiêu của đề án về cơ bản đã thực hiện được được, với các kết quả chính có thể tóm tắt như sau:

- Quyết liệt xử lý nợ xấu và bước đầu đã giảm và duy trì được tỷ lệ nợ xấu ở mức thấp, tạo tiền đề để tiếp tục xử lý dứt điểm nợ xấu trong giai đoạn 2021-2025

- Cải thiện cơ cấu sở hữu với việc (1) Giải quyết dứt điểm tình trạng sở hữu chéo giữa các tổ chức tín dụng, (2) giảm thiểu sự tác động của nhóm cổ đông chi phối và (3) thu hút cổ đông chiến lược nước ngoài

- Tăng cường quy mô và năng lực tài chính của các TCTD thông qua việc (1) Nâng cao quy mô vốn pháp định; và (2) Gia tăng quy mô lợi nhuận và nâng cao hiệu quả kinh doanh (3) thành lập mới và phát triển chi nhánh

- Tăng cường đầu tư công nghệ thông tin, chuyển đổi mô hình kinh doanh đa dạng hóa hoạt động với việc tăng tỷ trọng thu nhập từ hoạt đông dịch vụ

- Nâng cao năng lực quản trị và điều hành với việc triển khai Basel II (thông tư 41/2016/TT-NHNN) và ban hành Quy định về hệ thống kiểm soát nội bộ tiệm cận với thông lệ quốc tế (Thông tư 13/2018/TT-NHNN)

- Thúc đẩy việc niêm yết cổ phiếu các NHTM trên thị trường chứng khoán

- Hoàn thiện khuôn khổ pháp lý, cơ chế chính sách liên quan đến hoạt động NH với việc ban hành các văn bản pháp quy quan trọng như Nghị quyết 24/2016/QH14 về Kế hoạch cơ cấu lại nền kinh tế giai đoạn 2016-2020; Nghị quyết 42/2017/QH14 ngày 21/6/2017 về thí điểm xử lý nợ xấu, hiệu lực 5 năm từ 15/8/2017 (Nghị quyết 42); Quyết định 1058/QĐ-TTg ngày 19/7/2017 về cơ cấu lại các tổ chức tín dụng (TCTD) gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016-2020 (Quyết định 1058); Luật các TCTD 2017 (sửa đổi); Quyết định 986/QĐ-TTg ngày 8/8/2018 về Chiến lược phát triển ngành ngân hàng đến 2025, định hướng đến năm 2030 (Quyết định 986);

Nghiên cứu Cấn Văn Lực và các cộng sự (2021) cũng đã tổng hợp một số các tiêu chí và kết quả của tái cơ cấu như trong Bảng 3.1 dưới đây:

Bảng 3.1 Tổng kết một số kết quả của tái cơ cấu giai đoạn 2016-2019

Nguồn Cấn Văn Lực và các cộng sự (2021)

Căn cứ từ tổng quan nghiên cứu ở chương 1 và các tổng kết về tái cơ cấu, có thể thấy một số kết quả tái cơ cấu quan trọng có ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD như sau

Thứ nhất , Hoàn thiện khuôn khổ pháp lý, cơ chế chính sách liên quan đến hoạt động

NH, củng cố yếu tố thể chế hướng tới nâng cao tính minh bạch và kỷ luật trong hoạt động ngân hàng Các văn bản pháp quy quan trọng được ban hành như Nghị quyết 24/2016/QH14 về Kế hoạch cơ cấu lại nền kinh tế giai đoạn 2016-2020; Nghị quyết 42/2017/QH14 ngày 21/6/2017 về thí điểm xử lý nợ xấu, hiệu lực 5 năm từ 15/8/2017 (Nghị quyết 42); Quyết định 1058/QĐ-TTg ngày 19/7/2017 về cơ cấu lại các tổ chức tín dụng (TCTD) gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016-2020 (Quyết định 1058); Quyết định 986/QĐ-TTg ngày 8/8/2018 về Chiến lược phát triển ngành ngân hàng đến 2025, định hướng đến năm 2030 (Quyết định 986); Luật số 17/2017/QH14 sửa đổi, bổ sung Luật Các TCTD, Thông tư 13/2018/TT-NHNN về hệ thống kiểm soát nội bộ; Thông tư 41/2016/TT-NHNN về tỷ lệ an toàn vốn; Thông tư 06/2016/TT-NHNN và các thông tư sửa đổi bổ sung về giới hạn, tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của TCTD, chi nhánh NHNNg; Thông tư 52/2018/TT-NHNN; Thông tư 42/2016/TT-NHNN về xếp hạng TCTD,… Trong đó, các quy định liên quan đến Basel 2, các tỷ lệ đảm bảo an toàn, hệ thống KSNB, xếp hạng TCTD… đã hướng tới tạo ra các cơ chế giám sát và hạn chế việc các NHTM chấp nhận quá nhiều rủi ro trong hoạt động

Kết quả thực nghiệm về tác động của củng cố năng lực tài chính đến chất lượng thông tin tài chính công bố

Như đã phân tích trong chương 2 về cách tiếp cận và giả thuyết nghiên cứu, phần này sẽ đưa ra kết quả về tác động của tái cơ cấu đến mức độ thao túng DFRRTD để ổn định lợi nhuận ở 2 nhóm ngân hàng: không vi phạm quy định về sở hữu; và đã thực hiện CAR theo Basel 2 đúng hoặc sớm hơn lộ trình của NHNN Đồng thời phần này cũng so sánh mức độ thao túng dự phòng giữa nhóm các NHTM đã thực hiện đúng lộ trình CAR và các NHTM còn lại

3.3.1 Kết quả thực nghiệm về thay đổi trong chất lượng thông tin công bố của các NHTM không có vi phạm về sở hữu sau tái cơ cấu

Tương tự các phần trên, kết quả phân tích thực nghiệm được trình bày lần lượt sau đây theo trình tự: Kết quả hồi quy dữ liệu bảng cả 3 mô hình hồi quy gộp, FEM và REM (bảng 3.14), các kiểm định lựa chọn mô hình tối ưu, các kiểm định về khuyết tật của mô hình được chọn là tối ưu và kết quả khắc phục các lỗi (nếu có) Kết luận nghiên cứu cuối cùng được dựa trên kết quả của mô hình tối ưu sau khi đã khắc phục các lỗi (nếu có)

Kết quả chung ở bảng 3.14 về cơ bản không có sự khác biệt lớn so với khi xử lý cho cả mẫu nghiên cứu 29 ngân hàng Cả 3 mô hình đều có ý nghĩa thống kê với p value của kiểm định F là rất nhỏ Trong cả 3 mô hình, hệ số hồi quy của biến “ebtllp – lợi nhuận trước thuế và chi phí DFRRTD” đều có ý nghĩa thống kê và mang dấu dương, chứng tỏ sự phổ biến của việc thao túng lợi nhuận thông qua dự phòng; mặt khác biến tương tác “restr*ebtllp” không có ý nghĩa thống kê trong cả 3 mô hình cho thấy không có sự khác biệt trong mức độ thao túng dự phòng trong 2 giai đoạn nghiên cứu

Bảng 3.14 Kết quả thực nghiệm về thao túng DFRRTD để ổn định lợi nhuận và tác động của tái cơ cấu ở các NHTM không vi phạm về sở hữu

(Nguồn: Tính toán của nhóm nghiên cứu với sự hỗ trợ của phần mềm R)

Các kiểm định lựa chọn mô hình tối ưu (FEM)

Hausman Test: chisq = 57.65, df = 10, p-value = 1.006e-08

Lagrange Multiplier Test - (Honda): normal = 4.6974, p-value = 1.317e-06

Các kiểm định về khuyết tật của mô hình tối ưu

Pesaran CD test for cross-sectional dependence in panels

Hồi quy gộp FEM REM bllp 0.651 *** 0.310 *** 0.488 ***

Breusch-Godfrey/Wooldridge test for serial correlation in panel models chisq = 20.191, df = 7, p-value = 0.005172 studentized Breusch-Pagan test

Khắc phục lỗi của mô hình:

Nhận xét: Sau khi loại trừ các NHTM có vi phạm về sở hữu, các kết quả nghiên cứu chính của đề tài không thay đổi; bằng chứng thống kê về thao túng DFRRTD để ổn định LN khá rõ nét Hệ số hồi quy của biến tương tác “restr:ebtllp” âm nhưng không có ý nghĩa thống kê, tức là chưa có bằng chứng về tác động của các hoạt động tái cơ cấu đến thao túng lợi nhuận

3.3.2 Kết quả thực nghiệm về thay đổi trong chất lượng thông tin công bố của các NHTM thực hiện quy định về CAR theo Basel 2 sau tái cơ cấu

Kết quả phân tích thực nghiệm được trình bày theo trình tự: Kết quả hồi quy dữ liệu bảng cả 3 mô hình hồi quy gộp, FEM và REM (bảng 3.15), các kiểm định lựa chọn mô hình tối ưu, các kiểm định về khuyết tật của mô hình được chọn là tối ưu và kết quả khắc phục các lỗi (nếu có) Kết luận nghiên cứu cuối cùng được dựa trên kết quả của mô hình tối ưu sau khi đã khắc phục các lỗi (nếu có) t test of coefficients:

## Estimate Std Error t value Pr(>|t|)

Bảng 3.15 Kết quả thực nghiệm về thao túng DFRRTD để ổn định lợi nhuận và tác động của tái cơ cấu ở các NHTM thực hiện đúng lộ trình CAR theo Basel 2

Hausman Test: chisq = 25.282, df = 10, p-value = 0.004836

Lagrange Multiplier Test - (Honda): normal = 2.0414, p-value = 0.0206

Các kiểm định về khuyết tật của mô hình tối ưu (FEM)

Pesaran CD test for cross-sectional dependence in panels z = 1.8097, p-value = 0.07035

Mô hình FEM là tối ưu và mô hình không có các hiện tượng tự tương quan hay PSSS thay đổi Theo đó, ở nhóm các NHTM đã thực hiện quy định về CAR theo Basel 2 đúng lộ trình của NHTM, chúng ta vẫn quan sát thấy bằng chứng về thao túng dự phòng để ổn định lợi nhuận với hệ số hồi quy của biến “ebtllp” dương và có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên hệ số hồi quy của “ebtllp” ở nhóm NH này thấp hơn so với kết quả chung của cả mẫu nghiên cứu (0,23 so với 0,345) Hơn nữa, kết quả hồi quy ở nhóm này cho thấy hệ số hồi quy của biến “Nplr- tỷ lệ nợ xấu” dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Đây là bằng chứng thực nghiệm về việc mặc dù có bị thao túng nhưng chi phí dự phòng vẫn phản ánh mức độ rủi ro trong danh mục cho vay của ngân hàng Điều này chúng ta không quan sát thấy khi thực hiện phân tích với toàn bộ 29 NHTM trong mẫu nghiên cứu Nói cách khác, đây là bằng chứng cho thấy chất lượng thông tin công bố ở nhóm các NHTM đã áp dụng CAR theo Basel 2 đúng lộ trình cao hơn so với các NH còn lại Tuy nhiên, hệ số hồi quy của biến tương tác “restr*ebtllp” là dương và không có ý nghĩa thống kê Nói cách khác, chất lượng thông tin công bố của nhóm NHTM này có biểu hiện tốt hơn so với các NHTM còn lại nhưng chúng ta chưa có bằng chứng thống kê về tác động của tái cơ cấu đến chất lượng thông tin của nhóm NH này

3.3.3 Kết quả thực nghiệm so sánh chất lượng thông tin công bố của các NHTM thực hiện quy định về CAR theo Basel 2 và các NHTM còn lại

Kết quả phân tích thực nghiệm gồm: Kết quả hồi quy dữ liệu bảng cả 3 mô hình hồi quy gộp, FEM và REM (bảng 3.16), các kiểm định lựa chọn mô hình tối ưu, các kiểm định về khuyết tật của mô hình được chọn là tối ưu và kết quả khắc phục các lỗi (nếu có) Kết luận nghiên cứu cuối cùng được dựa trên kết quả của mô hình tối ưu sau khi đã khắc phục các lỗi (nếu có)

Bảng 3.16 Kết quả thực nghiệm về thao túng DFRRTD để ổn định lợi nhuận và tác động – so sánh giữa các NHTM đã và chưa thực hiện CAR theo Basel 2

Các kiểm định về khuyết tật của mô hình tối ưu (FEM)

Khắc phục lỗi của mô hình FEM

Nhận xét: sau khi khắc phục các lỗi của mô hình, kết quả của mô hình tối ưu FEM cho thấy bằng chứng rõ hơn cho nhận định ở phần 3.2.2, theo đó nhóm NHTM thực hiện được CAR theo Basel 2 đúng lộ trình của NHNN (đến 31/12/2019) ít thao túng CFRRTD để ổn định lợi nhuận hơn.

Kết quả thực nghiệm tác động của kiểm soát nợ xấu đến chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD Việt Nam

Tương tự như phần 3.3, để phân tích về tác động của kiểm soát và xử lý nợ xấu đến chất lượng thông tin tài chính công bố, phần 3.4 trình bày kết quả kiểm định ở 2 góc độ: (1) thay đổi trong mức độ thao túng lợi nhuận của các NHTM kiểm soát được nợ xấu trong giai đoạn sau tái cơ cấu; và (2) tác động của kiểm soát nợ xấu đến mức độ thao túng lợi nhuận

3.4.1 Kết quả thực nghiệm về thay đổi mức thao túng lợi nhuận trong giai đoạn sau tái cơ cấu ở các NHTM đã kiểm soát và và xử lý tốt nợ xấu

Phần này trình bày kết quả ước lượng mô hình phân tích tác động của tái cơ cấu (restr) đến mối quan hệ giữa “LN trước thuế và DFRRTD – ebtllp” với “chi phí DFRRTD – llp”, nhưng trong nhóm các NHTM có tỷ lệ nợ xấu duy trì ổn định và thấp hơn 1,5%

Breusch-Godfrey test: chisq = 25.763, df = 7, p-value = 0.0005552 studentized Breusch-Pagan test: BP = 27.783, df = 10, p-value = 0.001955 t test of coefficients:

## Signif codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 trong 7 năm và các NHTM có tỷ lệ nợ xấu giảm dần một cách ổn định trong cả 7 năm (ko tăng trở lại trong các năm 2020-2022) Tương tự các phần trước, kết quả được trình bày lần lượt gồm kết quả chậy hồi quy dữ liệu bảng (Bảng 3.17), kiểm định lựa chọn mô hình tốt nhất và kiểm định về lỗi của mô hình, khắc phục lỗi của mô hình (nếu có)

Bảng 3.17 Kết quả hồi quy dữ liệu bảng - Thao túng lợi nhuận trong giai đoạn sau tái cơ cấu ở các NHTM đã kiểm soát và và xử lý tốt nợ xấu

Kiểm định lựa chọn mô hình tối ưu (FEM)

KIểm định các lỗi của mô hình tối ưu (FEM)

Nhận xét: mô hình tối ưu là FEM, mô hình không có hiện tượng tự tương quan hay PSSS thay đổi Kết quả tương tự khi xem xét ảnh hưởn của áp dụng CAR theo Basel 2, hệ số hồi quy của “ebtllp” dương và có ý nghĩa thống kê nhưng nhỏ hơn so với kết quả hồi quy của cả mẫu nghiên cứu Biến “restr*ebtllp” không có ý nghĩa thống kê, tức là giai đoạn sau tái cơ cấu, chất lượng thông tin không thay đổi ở nhóm NHTM vẫn đảm bảo duy trì được xu hướng nợ xấu ở mức thấp hoặc ko tăng ngược trở lại Bên cạnh đó, khác với nhóm NHTM áp dụng CAR theo Basel2, kết quả hồi quy của nhóm NHTM này cho thấy biến “NplR” ko có ý nghĩa thống kê Tức là chúng ta chưa có bằng chứng về việc chi phí dự phòng đã phản ánh mức rủi ro trong cho vay của NH

3.4.2 Kết quả thực nghiệm về tác động của kiểm soát và và xử lý tốt nợ xấu đến chất lượng thông tin của các NHTM trong giai đoạn nghiên cứu

Việc phân loại các NHTM vào nhóm kiểm soát nợ xấu tốt và chưa kiểm soát tốt nợ xấu chủ yếu dựa vào mức và xu hướng thay đổi của tỷ lệ nợ xấu của từng NHTM trong 7 năm nghiên cứu Do đó, để có cái nhìn đầy đủ hơn về tác động của quản trị nợ xấu đến thao túng lợi nhuận, chúng tôi sử dụng đồng thời 2 tiêu chí để đánh giá mức độ hiệu quả trong kiểm soát nợ xấu:

Thứ nhất: Phân loại các NH thành 2 nhóm kiểm soát được nợ xấu và chưa kiểm soát tốt nợ xấu, với việc đưa vào mô hình biến “npl.cont” Biến “npl.cont” nhận giá trị 1 nếu NHTM duy trì nợ xấu ổn định ở mức thấp hơn 1,5% và tỷ lệ nợ xấu ko tăng trở lại trong các năm 2020-2022 Các trường hợp còn lại, biến “npl.cont” nhận giá trị bằng 0 Biến tương tác “npl.cont*ebtllp” cho thấy các NHTM được phân loại vào nhóm quản trị tốt nợ xấu có xu hướng ít thao túng dự phòng để ổn định lợi nhuận hơn không Kết quả thực nghiệm với cách tiếp cận này được trình bày trong bảng 3.18

Hausman Test: chisq = 18.998, df = 10, p-value = 0.04028

Thứ hai: Đánh giá trực tiếp tương tác giữa biến “NplR – tỷ lệ nợ xấu” và biến “ebtllp”: kết quả thực nghiệm được trình bày trong bảng 3.19

Bảng 3.18 Kết quả thực nghiệm về tác động của kiểm soát nợ xấu đến thao túng lợi nhuận

Hồi quy gộp FEM (3) bllp 0.625 *** 0.321 *** 0.561 ***

Các kiểm định để lựa chọn mô hình cho thấy mô hình tối ưu và FEM

Các kiểm định đối với mô hình tối ưu FEM dưới đây cho thấy mô hình có hiện tượng tự tương quan nhưng ko nghiêm trọng, không có PSSS thay đổi

Nhận xét: mô hình hồi quy gộp và REM đều cho thấy biến tương tác Npl.cont*ebtllp có hệ số hồi quy âm và có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên theo mô hình được chọn là tối ưu FEM thì hệ số này không có ý nghĩa thống kê Đồng thời các kiểm định cho thấy FEM có hiện tượng tự tương quan nhưng không xuất hiên dấu hiệu của hiện tượng này ở hồi quy gộp và REM Nói cách khác chúng ta chưa có đủ bằng chứng thống kê để khẳng định hay phủ nhận giả thuyết về việc các NHTM thuộc nhóm kiểm soát tốt nợ xấu sẽ ít thao túng dự phòng để ổn định lợi nhuận trong giai đoạn sau tái cơ cấu Nếu so với mặt bằng chung đây có thể là dấu hiệu cho thấy các biện pháp tái cơ cấu có phát huy hiệu quả tốt hơn ở nhóm các NHTM đã duy trì hoặc cải thiện được khả năng kiểm soát nợ xấu của mình trong cả giai đoạn nghiên cứu Để có cái nhìn toàn diện hơn, kết quả hồi quy dữ liệu bảng phân tích tác động trực tiếp của tỷ lệ nợ xấu đến thao túng lợi nhuận được trình bày trong Bảng 3.19

Pesaran CD test for cross-sectional dependence in panels z = 3.7289, p-value = 0.0001923

Breusch-Godfrey/Wooldridge test for serial correlation in panel models

## chisq = 18.21, df = 7, p-value = 0.01106 studentized Breusch-Pagan test

Bảng 3.19 Kết quả thực nghiệm về tác động của tỷ lệ nợ xấu đến thao túng

DFRRTD để ổn định lợi nhuận

Các kiểm định về lỗi của mô hình (FEM)

Khắc phục các lỗi của mô hình:

Nhận xét: cả 3 mô hình hồi quy gộp, FEM, REM đều cho thấy tỷ lệ nợ xấu càng cao thì mối quan hệ giữa ebtllp và llp càng mạnh Sau khi lựa chọn mô hình tối ưu FEM và khắc phục lỗi của mô hình thì kết luận này không thay đổi Tuy nhiên một điểm cần lưu ý là biến “NplR” vẫn không có ý nghĩa thống kê

Tóm lại, kết quả phân tích ở phần 3.4 cho thấy một điểm tương tự phần 3.3 là ở nhóm các NHTM được cho là thực hiện tốt các biện pháp tái cơ cấu (kiểm soát và xử lý tốt nợ xấu) chúng ta chưa có đủ bằng chứng về sự cải thiện trong chất lượng thông tin sau tái cơ cấu Tuy nhiên, xét trong toàn bộ thời gian nghiên cứu, chúng ta có bằng chứng thống kê về việc ở các NHTM có tỷ lệ nợ xấu cao có xu hướng thao túng lợi nhuận nhiều hơn

Breusch-Godfrey/Wooldridge test for serial correlation in panel models

## chisq = 18.584, df = 7, p-value = 0.009597 studentized Breusch-Pagan test

## BP = 20.824, df = 9, p-value = 0.01346 t test of coefficients:

Chương 3 đã tập trung làm rõ những kết quả chính bản của tái cơ cấu các TCTD giai đoạn 2016-2020 và tác động của nó đên chất lượng thông tin công bố Các kết quả cho thấy chất lượng thông tin không thay đổi sau giai đoạn tái cơ cấu xét từ cả 2 góc độ, thao túng lợi nhuận và vai trò của lợi nhuận trong dự báo tương lai Đề tài cũng tập trung phân tích sự thay đổi trong chất lượng thông tin công bố của các TCTD thực hiện tốt giải pháp về củng cố năng lực tài chính và kiểm soát nợ xấu Kết quả cho thấy cũng không có sự thay đổi về chất lượng thông tin trước và trong giai đoạn tái cơ cấu ở nhóm các TCTD này Tuy nhiên, các phân tích thống kê cho thấy việc củng cố năng lực tài chính (cụ thể thực hiện CAR theo Basel 2) và kiểm soát nợ xấu có tác động củng cố chất lượng thông tin công bố nói chung của các TCTD trong cả giai đoạn nghiên cứu.

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Thứ nhất, kết luận về các giả thuyết nghiên cứu tương đối nhất quán như trong bảng

Bảng 4.1: Tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

(Nguồn: Tổng hợp của nhóm nghiên cứu) Căn cứ vào kết quả kiểm định các giả thuyết, có thể thấy chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD Việt Nam không có sự chuyển biến trong giai đoạn sau khi hoàn thành các biệp pháp tái cơ cấu Cụ thể hơn trong giai đoạn sau tái cơ cấu, các mức độ thao túng DFRRTD để ổn định lợi nhuận không thay đổi Điều này đúng với toàn bộ các TCTD trong mẫu, cũng như các nhóm TCTD đã thực hiện tốt một số biện pháp tái cơ cấu như: thực hiện quản lý CAR theo Basel 2 sớm, không vi phạm về sở hữu; kiểm soát và xử lý tốt nợ xấu Bên cạnh đó, lợi nhuận công bố của các TCTD không có ý nghĩa trong dự báo luồng tiền từ HĐKD trong cả giai đoạn nghiên cứu Mặc dù lợi nhuận báo cáo có thể góp phần dự báo về lợi nhuận trước thuế và dự phòng nhưng các hoạt động tái cơ cấu cũng không củng cố được mối quan hệ này Chính vì

H1: Sau giai đoạn tái cơ cấu mức độ thao túng dự phòng rủi ro tín dụng để ổn định lợi nhuận báo cáo giảm xuống Phủ định

H2: Sau giai đoạn tái cơ cấu mối quan hệ giữa lợi nhuận báo cáo và dòng tiền trong tương lai chặt chẽ hơn Phủ định

H3: Đối với nhóm các TCTD không có vi phạm về sở hữu tính đến 12/2019, tái cơ cấu đã giảm mức độ thao túng DPRRTD để ổn định lợi nhuận Phủ định

H4: Sau tái cơ cấu mức độ thao túng DFRRTD để ổn định lợi nhuận ở các

TCTD đã đảm bảo CAR theo Basel 2 sẽ giảm Phủ định H5: Mức độ thao túng DFRRTD để ổn định lợi nhuận ở các TCTD đã đảm bảo CAR theo Basel 2 thấp hơn so với các TCTD còn lại Khẳng định H6: Sau tái cơ cấu mức độ thao túng DPRRTD để ổn định lợi nhuận ở các

TCTD kiểm soát và xử lý tốt nợ xấu giảm Phủ định H7: Mức độ thao túng DPRRTD để ổn định lợi nhuận ở các TCTD kiểm soát và xử lý tốt nợ xấu thấp hơn so với các TCTD còn lại Khẳng định kết quả cho thấy lợi nhuận không có khả năng dự báo về dòng tiền nên khi báo cáo về kết quả thực nghiệm nhóm nghiên cứu đã không khảo sát về khả năng dự báo dòng tiền cho các nhóm TCTD khác nhau trong mẫu (đáp ứng yêu cầu về CAR theo basel 2 và kiểm soát tốt nợ xấu)

Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm cũng cho thấy xét chung trong cả giai đoạn tái cơ cấu và sau tái cơ cấu, nhóm các TCTD có tiềm lực tài chính mạnh và có xu hướng ít chấp nhận rủi ro hơn (thể hiện ở việc có khả năng đáp ứng sớm yêu cầu về hệ số CAR theo Basel 2 và quản lý nợ xấu tốt hơn) sẽ có chất lượng thông tin tài chính công bố tốt hơn Do đó có thể thấy, mặc dù các hoạt động tái cơ cấu đã thực hiện chưa cho thấy tác động đến chất lượng thông tin công bố nhưng hướng định củng cố tiềm lực tài chính, giám sát mức độ chấp nhận rủi ro trong hoạt động của các TCTD là định hướng đúng để củng cố chất lượng thông tin công bố trong dài hạn

Thứ hai, kết quả thực nghiệm cho thấy mặt bằng chung chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD Việt Nam chưa tốt Cụ thể, kết quả thực nghiệm với toàn bộ mẫu 29 TCTD trong 7 năm cho thấy lợi nhuận công bố không có ý nghĩa trong dự báo dòng tiền từ HĐKD tương lai Hệ số hồi quy của biến “ebt – lợi nhuận trước thuế” không có ý nghĩa thống kê trong cả mô hình dự báo về dòng tiền từ HĐKH và mô hình dự báo tăng/giảm dòng tiền từ HĐKD trong tương lai Đây là một bằng chứng cho thấy tính hữu ích của thông tin công bố chưa thực sự cao, vì theo Ủy ban chuẩn mực kế toán quốc tế IASB, mục đích của các thông tin tài chính công bố chính là để giúp người sử dụng thông tin đưa ra dự báo và đánh gái về thời điểm, giá trị và tính không chắc chắn của các dòng tiền trong tương lai Hơn nữa, trong các chỉ tiêu tài chính, lợi nhuận phản ánh kết quả tổng hợp của các chính sách kế toán được lựa chọn và việc xác định các ước tính kế toán trong quá trình ghi nhận tổng hợp thông tin về kết quả hoạt động trong kỳ Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh xác định căn cứ theo thực tế tiền thu vào và tiền chi ra, và được coi là chi tiêu kế toán ít bị chi phối bởi các ước tính kế toán và các chính sách kế toán lựa chọn, và do đó là chỉ tiêu ít và khó bị thao túng nhất Hơn nữa, xét về mặt lý thuyết kế toán, dòng tiền từ HĐKD và lợi nhuận, xét về lâu dài và trên phạm vi số lớn, phải luôn có mối quan hệ chặt chẽ với nhau Lợi nhuận là kết quả kinh doanh ghi nhận theo cơ sở dồn tích Dòng tiền từ HĐKD chính là kết quả HĐKD khi ghi nhận theo cơ sở tiền mặt Trong từng kỳ cụ thể hai chỉ tiêu này không bằng nhau như luôn phải có xu hướng hội tụ với nhau Lợi nhuận được ghi nhận trong kỳ nếu không gắn với dòng tiền kỳ hiện tại thì sẽ phải được phản ánh trong dòng tiền của các kỳ trước hoặc các kỳ sau Do đó, khi kết quả nghiên cứu cho thấy không có mối quan hệ nhân quả giữa lợi nhuận báo cáo với dòng tiền từ HĐKD tương lai hay tăng/giảm của dòng tiền từ HĐKD tương lai thì cũng hàm ý về việc lợi nhuận đã bị bóp mép tương đối thông qua các ước tính kế toán và vận dụng các chính sách kế toán Mặt khác, các kết quả thực nghiệm cho thấy hiện tượng thao túng DFRRTD để ổn định lợi nhuận báo cáo khả phổ biến ở các TCTD Việt Nam Kết quả hồi quy mô hình đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến CF DFRRTD ở toàn bộ mẫu nghiên cứu hay trong nhóm các TCTD quản lý hệ số CAR và quản lý nợ xấu tốt đều cho thấy nhân tố ảnh hưởng chính là biến “Lợi nhuận trước thuế và DFRRTD – ebtllp” Hệ số hồi quy của biến này luôn dương và có trị số p ở mức dưới 1% Hơn nữa, các kết quả hồi quy (xem xét ở mô hình được lựa chọn là tối ưu và đã khắc phục các khuyết tật nếu có), hai biến có ý nghĩa thống kê chính trong mô hình xác định CF DFRRTD là “ebtllp – lợi nhuận trước thuế và DFRRTD” và “bllp – chi phí DFRRTD năm trước Các biến phản ánh về quy mô hoạt động (loan) và hiệu quả quản trị chi phí (ovh) đều không có ý nghĩa thống kê trong tất cả các kết quả được báo cáo Biến phản ảnh rủi ro tiềm tàng trong danh mục cho vay NplR không có ý nghĩa thống kê khi hồi quy với toàn bộ mẫu hay với nhóm các TCTD không có vi phạm về sở hữu, các TCTD quản lý và kiểm soát tốt nợ xấu Biến này chỉ có ý nghĩa thống kê ở nhóm các TCTD đã đáp ứng được yêu cầu về CAR theo Basel 2 đúng lộ trình của NHNN (trước 1/1/2020), nhưng ý nghĩa thống kê không cao (trị số p chỉ ở mức 10%) Biến “equity-phản ánh rủi ro tài chính” cũng không có ý nghĩa thông kê trừ trường hợp hồi quy ở nhóm các TCTD đã kiểm soát tốt nợ xấu Nói cách khác chi phí dự phòng được xác định chủ yếu bằng cách điều chỉnh chi phí dự phòng năm trước và cân đối với lợi nhuận trước thuế và DFRRTD để đạt mục tiêu về lợi nhuận báo cáo Kết quả này là bằng chứng rất rõ về vấn đề số liệu kế toán (chi phí dự phòng và lợi nhuận báo cáo) bị thao túng, không phản ánh sát rủi ro trong hoạt động của ngân hàng Hơn nữa, nó còn hàm ý về việc tỷ lệ nợ xấu của các TCTD chưa được báo cáo một cách trung thực

Thứ ba , vai trò của tỷ lệ nợ xấu trong xác định mức DFRRTD và dòng tiền từ HĐKD

Từ phân tích ở ý 1 và ý 2 ở trên, có thể thấy một điểm là tỷ lệ nợ xấu không có ý nghĩa trong việc xác định dòng tiền tương lai cũng như chi phí dự phòng rủi ro tín dụng Trong khi đó, nếu xét về mặt lý thuyết, nếu quản trị nợ xấu không tốt sẽ ảnh hưởng trực tiếp tới khả năng thu hồi các khoản nợ trong tương lai, tức là dòng tiền từ HDKD của tương lai Cũng xét theo lý thuyết về quản trị tín dụng, nợ xấu là cơ sở chính và trực tiếp để xác định mức DFRRTD cần trích lập, và do đó nó là yếu tố chính để xác định chi phí DFRRTD của mỗi kỳ Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm không đưa ra các bằng chứng hỗ trơ cho các lý thuyết này về hoạt động của TCTD Điều này có 2 hàm ý: (1) các thông tin báo cáo về chi phí dự phòng, lợi nhuận, hay dòng tiền đều bị thao túng; và (2) tỷ lệ nợ xấu là không trung thực và chưa phản đúng rủi ro trong hoạt động của TCTD nên không thể có mối quan hệ với các chỉ số tài chính của đơn vị Sự trung thực của tỷ lệ nợ xấu đặc biệt đáng quan tâm khi xem xét trong mối quan hệ với chi phí DFRRTD Bởi lẽ nếu theo quy định, chi phí dự phòng được tính bằng số dư nợ vay của từng nhóm nợ (1,2,3,4,5) nhân với tỷ lệ dự phòng tương ứng cho từng nhóm (0, 5%, 20%, 50%, 100%) Do đó chi phí dự phòng là kết quả trực tiếp của việc phân loại nợ và xác định tỷ lệ nợ xấu (tỷ lệ của tổng nhóm nợ 3,4,5 trên tổng dư nợ) Vậy vì sao biến tỷ lệ nợ xấu lại không có ý nghĩa thống kê trong mô hình xác định chi phí DFRRTD? Một trong các nguyên nhân có thể mà nhóm nghiên cứu xác định thông qua trao đổi và phỏng vấn với các nhà quản lý NH và các chuyên gia trong lĩnh vực là thực tế nhiều TCTD sẽ thực hiện phân loại nợ theo con đường ngược lại với lý thuyết và quy định Cụ thể, một số cán bộ phụ trách tại các chi nhánh khi được phỏng vấn đều thừa nhận một thực tế là hội sở chính sẽ giao chỉ tiêu về chi phí dự phòng và tỷ lệ nợ xấu cho chi nhánh Trên cơ sở các chi tiêu này, ban lãnh đạo các chi nhánh tìm mọi cách điều chỉnh thông tin theo dõi các khoản nợ để đạt được tỷ lệ nợ xấu mong muốn và ra được con số dự phòng cần trích lập Nói cách khác, có một thực tế là các TCTD tìm cách lách trong quá trình phân loại nợ để đạt được 2 mục tiêu: duy trì tỷ lệ nợ xấu trong ngưỡng cho phép của NHNN và các cơ quan quản lý; đồng thời xác định số DFRRTD cần trích lập để điều chỉnh mức lợi nhuận báo cáo mong muốn Nếu việc trích lập dự phòng thực hiện theo hướng này, thì ở một chừng mực nhất định, không phải tỷ lệ nợ xấu quyết định mức dự phòng mà ngược lại chi phí DFRRTD mong muốn sẽ ảnh hưởng tới phân loại nợ và xác định tỷ lệ nợ xấu Các TCTD xác định mức lợi nhuận báo cáo mong muốn, từ đó xác định mức chi phí DFRRTD cần ghi nhận, và sau đó tìm cách điều chỉnh trong phân loại nợ để đạt được mức chi phí dự phòng này Cách làm này có thể không phải ở tất cả các TCTD, và mức độ thao túng ở từng TCTD cũng giống nhau nhưng nó có thể là cách giải thích rõ nhất cho lý do vì sao biến nợ xấu không có ý nghĩa thông kê trong mô hình xác định chi phí DFRRTD Hơn nữa, kết quả thực nghiệm cũng cho thấy rằng biến “NplR” chỉ có ý nghĩa thống kê (ở mức 10%) duy nhất khi hồi quy ở nhóm các TCTD đã thực hiện được CAR theo Basel

2 trước 2020 (đúng hoặc sơm hơn so với lộ trình đặt ra của NHNN) Hệ số CAR không chỉ là việc tính toán hệ số an toàn vốn mà nó còn thể hiện chiến lược nghiêm túc và chặt chẽ hơn trong quản trị ngân hàng, hạn chế chấp nhận rủi ro quá mức trong hoạt động của TCTD, hướng tới sự minh bạch cao hơn Chính chiến lược này khiến các TCTD trong nhóm này nghiêm túc hơn trong phân loại nợ và quản trị rủi ro; báo cáo thông tin trung thực và hợp lý hơn

Thứ tư, tác động của việc quản trị rủi ro đến thao túng lợi nhuận Như đã trình bày và phân tích ở phần trên, kết quả phân tích cho thấy ở nhóm các TCTD kiểm soát và quản lý tốt nợ xấu, mức độ thao túng DFRRTD để ổn định lợi nhuận không giảm xuống trong giai đoạn sau tái cơ cấu Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm cũng cho thấy tỷ lệ nợ xấu của các TCTD có ảnh hưởng đến mức độ thao túng lợi nhuận Cụ thể, theo kết quả ở bảng 3.16 và việc lựa chọn mô hình tối ưu, khắc phục các khuyết tật của mô hình tiếp sau đó, biến tương tác “NplR:ebtllp” có ý nghĩa thống kê với hệ số hồi quy dương là 3,98 Nói cách khác, nếu tỷ lệ nợ xấu càng cao, mối quan hệ giữa “ebtllp – Lợi nhuận trước thuế và CFDFRRTD” và “ebt- chi phí CFRRTD” càng lớn Các TCTD có tỷ lệ nợ xấu cao, cũng có nguy cơ cao hơn trong việc điều chỉnh tỷ lệ này để tranh vi phạm quy định của cơ quan quản lý Nói cách khác, khi các TCTD quản lý và kiểm soát nợ xấu của mình tốt hơn thì khả năng thao túng dự phòng và các thông tin tài chính khác cũng sẽ giảm Nên việc xác định mục tiêu và biện pháp tái cơ cấu phải tập trung vào xử lý nợ xấu là hoàn toàn chính xác Vấn đề chủ yếu để các biệp pháp này phát huy tác dụng chính là việc giám sát của NHNN và các cơ quan quản lý để đảm bảo các TCTD, đặc biệt là các TCTD có nợ xấu cao, phải phân loại nợ và trích lập DFRR đúng

Thứ năm, tác động tiềm lực tài chính đến thao túng lợi nhuận Cũng như tương tự như đánh giá về tác động của quản lý nợ xấu, các kết quả thực nghiệm cũng cho thấy chất lượng thông tin ở nhóm các TCTD đã thực hiện CAR theo Basel 2 đúng hoặc sớm hơn lộ trình đặt ra của NHNN (trước 2020) tốt hơn so với các TCTD còn lại Mặc dù chất lượng thông tin của nhóm TCTD này không thay đổi sau giai đoạn tái cơ cấu nhưng rõ ràng việc định hướng các TCTD còn lại củng cố tiềm lực tài chính theo nhóm này sẽ tác động tăng cường chất lượng thông tin của toàn hệ thống Nói cách khác, việc tái cơ cấu theo hướng củng cố tiềm lực tài chính của các TCTD là đúng đắn, vấn đề chủ yếu là ở các biện pháp thúc đẩy các TCTD thực hiện và giám sát kết quả báo cáo để việc cải cách này là thực chất chứ ko dừng ở báo cáo.

Phân tích nguyên nhân có thể liên quan đến tác động của tái cơ cấu các TCTD đến chất lượng thông tin công bố

Căn cứ trên cơ sở thảo luận các kết quả nghiên cứu ở phần 4.1, cũng như bối cảnh thực hiện nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu đưa ra một số nguyên nhân có thể giải thích vì sao chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD Việt Nam chưa được cải được cải thiện sau khi thực hiện các biện pháp tái cơ cấu trong giai đoạn 2016-2020:

Thứ nhất , về thời gian nghiên cứu Nghiên cứu này tập trung đánh giá vào tác động của các biện pháp tái cơ cấu trong giai đoạn 2016-2020 Tuy nhiên, quá trình tái cơ cấu của các TCTD Việt Nam diễn ra dài hơn rất nhiều, trước đó chúng ta đã đề án tái cơ cấu 2012-20215; sau 2020 tiếp tục tổng kết kết quả của đề án 1058 và đưa ra giải pháp tiếp tục tái cơ cấu trong giai đoạn tiếp theo Do đó khi xem xét cho 1 giai đoạn 2016-2020 ta chưa thấy được tác động của các biện pháp này Hơn nữa, các biện pháp tái cơ cấu, đặc biệt là tăng cường tiềm lực tài chính và kiểm soát nợ xấu có thể cần một thời gian dài hơn để phát huy được hiệu quả của nó

Thứ hai , giai đoạn sau tái cơ cấu 2020-2022, nền kinh tế Việt Nam và thế giới chịu tác động rất mạnh của đại dịch Covid 19, chiến tranh Nga - Ukraina Tình hình tài chính của phần lớn các doanh nghiệp đều bị tác động theo hướng tiêu cực Điều này ảnh hưởng trực tiếp tới rủi ro tín dụng của các TCTD Nhiều TCTD sau khi giảm nợ xấu trong các năm 2019-2020 thì đã phải chứng kiến sự quay đầu tăng trở lại của chỉ tiêu này trong năm 2021 và 2022 Trong bối cảnh đó những ngân hàng có tiềm lực tài chính yếu sẽ rất khó để tiếp tục và duy trì được kết quả của các hoạt động thực hiện theo đề án tái cơ cấu trong giai đoạn 2016-2019 Đồng thời, các cơ quan quản lý nhà nước cũng có thể buộc phải có sự cân nhắc giữa việc giám sát chặt chẽ để áp dụng các quy định mới với gánh nặng tài chính cũng như thủ tục đối với các doanh nghiệp nói chung và các TCTD nói riêng đang chịu bị tác động mạnh bởi Covid Điển hình nhất chính là việc nhà nước cho phép các TCTD giãn nợ, tái cơ cấu khoản nợ, chậm chuyển nhóm nợ để hỗ trỡ cho các DN Các biện pháp này giảm tác động của cú sốc kinh tế vĩ mô nhưng nó cũng là minh chứng rất rõ cho việc chấp nhận các TCTD không phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro đúng với mức rủi ro phát sinh Kết quả là việc duy trì các yêu cầu và biện pháp trong đề án tái cơ cấu có thể chưa triệt để và do đó chưa phát huy được hiệu quả mong muốn đối với chất lượng thông tin kế toán công bố

Thứ ba, một số các biện pháp tái cơ cấu chưa đạt kết quả thực chất Điển hình là việc xử lý nợ xấu và xử lý sở hữu chéo trong các TCTD Năm 2020, NHNN tuyên bố về cơ bản đã xử lý được nợ xấu trong hệ thống, các biện pháp đề ra trong đề án

1058 cũng được kỳ vọng không chỉ giải quyết nợ xấu đã có mà còn hướng tới hạn chế nợ xấu trong tương lai Nhưng những bất lợi trong điều kiện kinh tế vĩ mô trong giai đoạn 2020-2022 đã khiến nợ xấu bộc lộ, cá biệt có TCTD nợ xấu năm 2022 tăng lên gần 20% Kết hợp với những phân tích về mức độ thao túng DFRRTD để ổn định lợi nhuận và sự trung thực của tỷ lệ nợ xấu báo cáo ở phần 4.1 có thể thấy là làm thế nào để thực sự xử lý được nợ xấu, báo cáo trung thực đầy đủ về nợ xấu trong hệ thống TCTD vẫn là một vấn đề dai dẳng của hệ thống TCTD Việt Nam

Tương tự, cuối năm 2019, các báo cáo của NHNN đều khẳng định về cơ bản đã xử lý được tình trạng sở hữu chéo trong hệ thống TCTD Việt Nam Tuy nhiên, các khó khăn kinh tế trong giai đoạn tiếp theo đẩy nhiều doanh nghiệp đến tình trạng thiếu vốn và tiếp theo là các vấn đề lùm xùm liên quan đến thị trường trái phiếu với 2 vụ án điển hình là Tân Hoàng Minh và Vạn Thịnh Phát Chính các vấn đề từ thị trường trái phiếu đã bộc lộ mối quan hệ lợi ích nhóm phức tạp giữa các NH và các tập đoàn kinh tế Từ cuối 2022 đến nay, vấn đề sở hữu chéo đã được lật lại rất nhiều lần, và câu hỏi chính và mà chính phủ và quốc hội đặt ra cho NHNN chính là làm thế nào để giải quyết về mặt bản chất vấn đề này Thực trạng này nó cho thấy 2 điều, các thông tin báo cáo và công bố về sở hữu chéo và xử lý sở hữu chéo trước đây ở một chừng mực nhất định là có tính hình thức và chưa phản ánh hết bản chất của vấn đề Thứ hai, để xử lý sở hữu chéo cũng như các vấn đề khác trong hệ thống TCTD không chỉ dừng lại ở các quy định mà quan trọng hơn là cần cơ chế giám sát thực thi chặt chẽ để đảm bảo các quy định được tuân thủ một cách thực chất Đây cũng là vấn đề mà các chuyên gia đang đặt ra trong quá trình sửa đổi Luật các TCTD, vấn đề không phải chỉ là các quy định về tỷ lệ sở hữu mà quan trọng hơn là cơ chế và khả năng giám sát

Thứ tư, một số nhân tố khác có ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng thông tin kế toán nói chung chưa phát huy được vai trò như kỳ vọng, và do đó hạn chế tác động của tái cơ cấu trong chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD Cụ thể:

+ Việt Nam hiện vẫn chưa áp dụng hệ thống chuẩn mực kế toán quốc tế IFRS, và các nỗ lực xúc tiễn cho quá trình này đang chậm lại do tác động của Covid 19

+ Vai trò của KTĐL trong củng cố chất lượng thông tin kế toán chưa rõ nét và còn tranh cãi trong các nghiên cứu trước (Đào Nam Giang và các cộng sự (2020))

+ Chức năng giám sát chất lượng thông tin công bố trong các BCTC của các cơ quan quản lý (Bộ tài chính) chưa rõ nét Ví dụ, Ủy ban Báo cáo tài chính của Anh QUốc (Financial Reporting Council – FRC) ngoài việc ban hành các chuẩn mực và hướng dẫn trong lĩnh vực kế toán kiểm toán, có những quy định rõ ràng và các báo cáo thường niên đánh giá về chất lượng báo cáo cáo tài chính công bố, cũng như chọn mẫu để đánh giá chất lượng các cuộc KTĐL FRC có 1 ủy ban (Supervision Committee) chịu trách nhiệm về việc đánh giá chất lượng các báo cáo thường niên và BCTC được công bố bởi các công ty niêm yết Ủy ban này có quy trình rõ ràng và phương pháp cụ thể trong việc chọn mẫu và thực hiện soát xét các Báo cáo thường niên và BCTC, bao gồm cả báo cáo về QTCT Trong trường hợp nhận thấy có các vấn đề nghi nghờ, Ủy ban có thẩm quyền yêu cầu các đơn vị báo cáo giải trình, và nếu giải trình không thỏa đáng thì có thể áp dụng các chế tài tiếp theo Chính các cơ quan và cơ chế giám sát thực thi sẽ góp phần quyết định và việc đảm bảo các chính sách kế toán mới ban hành sẽ được tuân thủ trong thực tế và nâng cao chất lượng thông tin Tuy nhiên, các hoạt động giám sát này hầu như chưa được cụ thể hóa và thực hiện tại Việt Nam.

Tiêu đề	Nghiên cứu tác động của tái cơ cấu giai đoạn 2016-2020 đến chất lượng thông tin tài chính công bố của các TCTD Việt Nam
Tác giả	Đào Nam Giang, Nguyễn Thị Khánh Phương, Phạm Ngọc Thuý, Nguyễn Thị Lê Thanh, Nguyễn Diệu Linh
Trường học	Học Viện Ngân Hàng
Chuyên ngành	Khoa học và Công nghệ
Thể loại	Nhiệm vụ Khoa học và Công nghệ
Năm xuất bản	2023
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	139
Dung lượng	8,74 MB