Như vậy ta có phương trình hồi quy cuối cùng như sau:
CG = -0,08*CTI + 0,172*DG_TA + 0,696*GDP - 0,059*IG + 0,25*IL_TA – 0,933*NIM –1,896*D(NPL)+0,66*D(ROE)+0,447*D(TA_GDP)-0,3
Xét tác động của các biến còn lại đến biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy ta
có:
β1= -0,08 cho biết tỷ lệ chi phí trên thu nhập có tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng. Khi tỷ lệ chi phí trên thu nhập tăng lên 1% thì tăng trưởng tín dụng giảm 0,08% và ngược lại. Tuy nhiên, giá trị p_value của hệ số hồi quy của biến này
bằng 0,4514 lớn hơn 5% nên tác động của biến này không có ý nghĩa về mặt thống kê. Trong nghiên cứu của Burcu Aydin (2008), tỷ lệ chi phí trên thu nhập cũng có tác động âm đến tăng trưởng tín dụng nhưng trong nghiên cứu của tác giả này, tác động này có ý nghĩa về mặt thống kê.
β2= 0,172 cho biết tỷ lệ tiền gửi khách hàng có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụn. Khi tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản tăng lên 1% thì tăng trưởng tín dụng tăng 0,172% và ngược lại. Tuy nhiên, giá trị p_value của hệ số hồi quy của biến này bằng 0,1886 lớn hơn 5% nên tác động của biến này không có ý nghĩa về mặt thống kê. Tác động tích cực của yếu tố này đến tăng trưởng tín dụng giống với kết quả trong nghiên cứu của Burcu Aydin (2008), tuy nhiên nghiên cứu của các tác giả này, tác động của tỷ lệ tiền gửi trên tổng tài sản có ý nghĩa thống kê trong khi nghiên cứu tại VCB thì không.
β3= 0,696 cho biết tốc độ tăng trưởng thực của thu nhập quốc gia có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng . Khi GDP tăng lên 1% thì tăng trưởng tín dụng tăng 0,696% và ngược lại. Giá trị p_value của hệ số hồi quy biến GDP đạt giá trị 0,4801 lớn hơn 5% nên tác động của biến này đến biến phục thuộc không có ý nghĩa thống kê. Tác động này giống với kết quả trong nghiên cứu của Burcu Aydin (2008) tuy nhiên tác động này có ý nghĩa thống kê trong khi tại VCB tác động này lại không có ý nghĩa thống kê.
β4= 0,059 cho biết chênh lệch lãi suất huy động và cho vay có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng. Khi chênh lệch lãi suất tăng lên 1% thì tăng trưởng tín dụng tăng 0,059% và ngược lại. Tuy nhiên, giá trị p_value của hệ số hồi quy của biến này bằng 0,9149 lớn hơn 5% nên tác động của biến này không có ý nghĩa về mặt thống kê. Tác động tích cực của yếu tố này đến tăng trưởng tín dụng trùng với kết quả trong nghiên cứu của Burcu Aydin (2008).Tuy nhiên, trong nghiên cứu của các tác giả này, tác động của yếu tố này đến tăng trưởng tín dụng có ý nghĩa về mặt thống kê
β5= 0,25 cho biết tỷ lệ nợ phải trả có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng. Khi tỷ lệ nợ phải trả tăng lên 1% thì tăng trưởng tín dụng tăng 0,25% và ngược lại. Giá trị p_value của hệ số hồi quy biến tỷ giá đạt giá trị 0,7374 lớn hơn 5% nên tác động của biến này đến biến phụ thuộc không có ý nghĩa thống kê. Kết quả này giống
với kết quả trong nghiên cứu của BurcuAydin (2008) nhưng trong nghiên cứu của các tác giả này, tỷ lệ nợ phải trả tác động đến tăng trưởng tín dụng có ý nghĩa thống kê.
β6= -0,93 cho biết tỷ lệ chênh lệch lãi biên có tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng . Khi chênh lệch lãi biên tăng lên 1% thì tăng trưởng tín dụng giảm 0,93% và ngược lại. Giá trị p_value của hệ số hồi quy biến tỷ giá đạt giá trị 0,843 lớn hơn 5% nên tác động của biến này đến biến phụ thuộc không có ý nghĩa thống kê. Kết quả này ngược với kết quả trong nghiên cứu của Burcu Aydin (2008) vì trong nghiên cứu của các tác giả này, chênh lệch lãi biên tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng và tác động này có ý nghĩa thống kê.
β7= -1,896 cho biết nợ xấu có tác động tiêu cực đến tăng trưởng tín dụng. Khi tốc độ tăng trưởng nợ xấu tăng lên 1% thì tăng trưởng tín dụng giảm 1,896% và ngược lại. Giá trị p_value của hệ số hồi quy của biến này bằng 0,0054 nhỏ hơn 5% nên tác động của biến này có có ý nghĩa về mặt thống kê. Tác động tiêu cực của yếu tố này đến tăng trưởng tín dụngtrùng với kết quả trong nghiên cứu của Burcu Aydin (2008).
β8= 0,662 cho biết khả năng sinh lời của ngân hàng có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng. Khi khả năng sinh lời ngân hàng tăng lên 1% thì tăng trưởng tín dụng tăng 0,662% và ngược lại. Giátrị p_value của hệ số hồi quy biến khả năng sinh lời đạt giá trị 0,1962 lớn hơn 5% nên tác động của biến này đến biến phục thuộc không có ý nghĩa thống kê. Tác động của biến này trung với tác động trong nghiên cứu của Burcu Aydin (2008). Trong nghiên cứu của các tác giả này, tác động của khả năng sinh lời đến tăng trưởng tín dụng có ý nghĩa thống kê.
β9= 0,447 cho biết quy mô ngân hàng có tác động tích cực đến tăng trưởng tín dụng quý này. Khi quy mô của của ngân hàng tăng lên 1% thì tăng trưởng tín dụng
tăng 0,447% và ngược lại. Giá trị p_value của hệ số hồi quy biến tỷ lệ lãi biên đạt giá trị 0,5 lớn hơn 5% nên tác động của biến này đến biến phục thuộc không có ý nghĩa thống kê. Kết quả này ngược với kết quả trong nghiên cứu của Burcu Aydin
(2008).Trong nghiên cứu của các tác giả này, tác động của quy mô đến tăng trưởng tín dụng là âm và tác động này có ý nghĩa thống kê.
Có thể thấy rằng. thực tế tại Việt Nam, từ năm 2012 trở lại đây, nợ xấu của ngân hàng được xem là nguyên nhân cơ bản gây tắc nghẽn sự lưu thông lành mạnh của nền kinh tế, gây mất an toàn cho hệ thống ngân hàng và cũng phản ánh tình hình sản
xuất kinh doanh ngày càng khó khăn của doanh nghiệp. Điển hình vào năm 2012, do bị ảnh hưởng bởi nhiều nguyên nhân nên hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp bị thua lỗ. Hệ quả là nợ xấu của các ngân hàng đã không ngừng tăng lên, trở thành điểm nghẽn của nền kinh tế, cản trở sự lưu thông của tăng trưởng tín dụng. Nợ xấu chính là lý do khiến các ngân hàng thời gian qua hạn chế cho vay, dù nguồn vốn không thiếu. Ngân hàng phải thận trọng hơn với các khoản vay để tránh các khoản nợ xấu tiếp theo, dẫn tới hậu quả là các ngân hàng có tiền mà không cho vay được, còn nền kinh tế thì vẫn tiếp tục khát vốn.
Không nằm ngoài dòng chảy, nợ xấu của VCB cũng tăng mạnh trong năm 2012 với mức nợ xấu 3,21%, cao gần nhất trong những NHTM có quy mô lớn trong hệ thống chỉ sau Agribank.
Dưới đây là bảng tỷ lệ nợ xấu của một số ngân hàng thương mại lớn trong hệ thống NHTM của VN.
Bảng 4.17: Tỷ lệ nợ xấu của một số NHTM lớn trong giai đoạn 2008-2014
Đơn vị :% Năm 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 VCB 3,87 2,00 2,91 2,10 3,21 2,73 2,29 BIDV 4,80 2,82 2,60 2,80 2,67 2,3 1,8 CTG 1,02 0,61 1,27 0,74 1,46 0,82 1,1 ACB 0,08 0,4 1,07 0,89 2,10 3,03 2,18 STB 0,23 0,69 0,52 0,57 1,40 1,46 1,19 TCB 1,40 2,00 2,29 2,83 2,94 3,65 2,38 AGR 2,70 3,97 2,60 6,67 8,16 6,54 MB 1,10 1,66 1,30 1,59 1,84 2,45 2,87
Nguồn: Tổng hợp báo cáo tài chính các NHTM
So sánh với các NHTM lớn trong hệ thống, có thể thấy trong năm 2012, nợ xấu của VCB chỉ sau Agribank, năm 2013-2014, nợ xấu đã giảm dần chỉ còn 2,73% trong năm 2013, thấp hơn so với nợ xấu của ngân hàng ACB, TCB, Agribank nhưng vẫn cao hơn so với nhiều ngân hàng khác, năm 2014, nợ xấu của VCB tiếp tục giảm chỉ còn
2,29% nhưng các ngân hàng thương mại khác cũng nỗ lực giải quyết nợ xấu dẫn đến nợ xấu của VCB chỉ thấp hơn Agribank và TCB.
Các nguyên nhân chính gây ra nợ xấu ở hệ thống NHTM VN nói chung và VCB nói riêng ở mức rất cao là do:
Thị trường bất động sản: Nợ xấu của Việt Nam hiện chủ yếu rơi vào các lĩnh vực sản xuất công nghiệp, xây dựng, là những lĩnh vực thời gian qua chịu sự tác động từ sự đóng băng kéo dài của thị trường bất động sản. Khi thị trường bất động sản trầm lắng,các nhà đầu tư không bán được hàng mà nguồn vốn đầu tư cho thị trường này lại chủ yếu là vốn tín dụng của ngân hàng. Nhiều doanh nghiệp bất động sản làm ăn thua lỗ, không có khả năng trả nợ cho ngân hàng, dẫn đến nợ xấu.
- Áp lực cấp tín dụng cho các doanh nghiệp nhà nước: Áp lực này đặc biệt lớn đối với các ngân hàng thương mại thuộc sở hữu của nhà nước như VCB, CTG, BIDV và Agribank. Nhờ vậy mà các doanh nghiệp nhà nước dễ dàng tiếp cận với nguồn vốn tín dụng của ngân hàng do đó đã sử dụng không hiệu quả nguồn tài trợ trên và đầu tư
vào lĩnh vực trái ngành nghề (ngân hàng, chứng khoán, bất động sản,…) vì không am hiểu về những lĩnh vực đó nên khi bất động sản đóng băng, chứng khoán thì ảm đạm kinh doanh ngân hàng thua lỗ vì nợ xấu dẫn đến các doanh nghiệp không trả được nợ.
Chính vì vậy, giải quyết vấn đề nợ xấu là một trong những giải pháp để giải quyết vấn đề lưu thông cho tăng trưởng tín dụng.
Như vậy, nợ xấu có tác động ngược chiều với tăng trưởng tín dụng. Kết quả nghiên cứu này ủng hộ kết quả nghiên cứu của một số nghiên cứu đi trước có liên quan
đến đề tài về ảnh hưởng của yếu tố này đến tăng trưởng tín dụng như Burcu Aydin
(2008), Natalia T. Tamirisa và Deniz O. Igan (2007), Guo, Kai và Stepanyan, Vahram
(2011). Trong khi các yếu tố còn lại thì không ủng hộ cũng không phản bác kết quả nghiên cứu trước đó do kết quả nghiên cứu tại VCB không tìm thấy ý nghĩa thống kê trong quan hệ của các biến này với tăng trưởng tín dụng của VCB. Kết quả nghiên cứu này cũng phù hợp với diễn biến của ngành ngân hàng trong giai đoạn 2008-2014.
Kết quả nghiên cứu có sự khác biệt với kết quả nghiên cứu của tác giả Burcu Aydin (2008) do một số lí do như sau:
Thứ nhất là do sự khác biệt về số liệu hồi quy mô hình. Nếu như nghiên cứu của Burcu Aydin (2008) sử dụng số liệu bảng của 72 ngân hàng lớn nhất ở các nước
Đông Âu và Trung Âu trong 18 năm từ năm 1998 đến năm 2005, với quy mô mẫu lớn như vậy, nghiên cứu sử dụng phương tác hồi quy với tác động cố định và tác động ngẫu nhiên. Trong khi đó, trong nghiên cứu tại VCB, do số liệu nghiên cứu bị che giấu
nên tác giả chỉ có thể tiếp cận trong giai đoạn 2008-2014 nên số quan sát thấp hơn rất nhiều so với nghiên cứu của tác giả Burcu Aydin (2008) dẫn đến phương pháp hồi quy sử dụng là OLS và phải thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị trước khi hồi quy mô hình. Điều này tạo ra sự khác biệt so với kết quả nghiên cứu trong paper gốc.
Thứ hai, do sự khác nhau về điều kiện kinh tế cũng như tình hình phát triển tại mỗi quốc gia. Mỗi một quốc gia đều có những đặc điểm riêng về kinh tế do vị trí địa lý, thể chế chính trị, đường lối phát triển cũng như văn hóa kinh doanh,… tạo nên dẫn đến sự phát triển của hệ thống NHTM cũng khác nhau. Do vậy, với cùng một mô hình nghiên cứu ứng dụng tại nhiều quốc gia khác nhau sẽ tạo ra những kết quả khác nhau. Đây là điều hoàn toàn dễ thấy ở nhiều nghiên cứu.
Thứ ba là do sự khác biệt về hoạt động ngân hàng của 2 nghiên cứu. Các NHTM trong nghiên cứu của tác giả Burcu Aydin (2008) rất đa dạng về quy mô cũng như hình thức sở hữu. Trong khi đó, tại VN, VCB là một ngân hàng thương mại nhà nước với cổ phần thuộc nhà nước chiếm tỷ trọng đa số. Bên cạnh đó, Vietcombank lại là một trong 3 ngân hàng thương mại đóng vai trò trụ cột trong ngành ngân hàng, chịu ảnh hưởng nặng nề bởi sự chi phối của NHNN trong việc thực hiện các chính sách tiền tệ của NHNN nên tăng trưởng tín dụng bị tác động nặng nề bởi các chính sách của NHNN. Không chỉ VCB mà ngay cả các NHTM tại VN cũng không được tự chủ trong tăng trưởng tín dụng mà phải chịu tác động của hạn mức tăng trưởng tín dụng do NHNN cấp. Đây cũng là lí do khiến cho các yếu tố trong mô hình nghiên cứu của Burcu Aydin (2008) khi ứng dụng tại VCB lại không có ý nghĩa thống kê ngoài biến nợ xấu.