Kết quả kiểm định và giải thích:

1 .l.Tổng quan nghiên cứu:

3.5. Kết quả kiểm định và giải thích:

- Biến phụ thuộc: CGROWTH

- Phương pháp: Bình phương tối thiểu dữ liệu bảng (Panel Least Squares) - Số quan sát: 100

*p-value của β1 = 0.06 < 0.5, tức việc đưa biến NPL vào mô hình kiểm định là rất hợp lý. β1 = -5. 220027< 0, cho thấy NPL tỷ lệ nghịch với mức TTTD, cụ thể là khi tỷ lệ này giảm đi 1% thì tỷ lệ TTTD sẽ tăng 5,2%. Tại các nghiên cứu trước đó, như của Ivanovíc (2015) cũng đã chứng minh được kết quả tương tự. Như vậy, để có thể làm TTTD, NHNN sẽ phải tìm cách giảm thiểu chỉ số nợ xấu này. Trên thực tế, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ tín dụng giảm dần qua các năm, nhưng quy mô lại tăng dần đều dựa theo quy mô nợ. Có nhiều lý do giải thích cho việc nợ xấu gia tăng của các ngân hàng như việc bán nợ cho VAMC không được xử lý triệt để; Quyết định của NHNN khiến các ngân hàng phải cơ cấu lại các khoản nợ; một lượng lớn các doanh nghiệp có nhu cầu vay vốn để thành lập hoặc phát triển công ty nhưng lại gặp khó khăn khiến việc trả nợ gặp trở ngại... Có nhiều cách để các tổ chức tín dụng xử lý nợ xấu như thu hồi nợ, trích lập dự phòng, bán tài sản đảm bảo, bán nợ cho VAMC. Bắt đầu từ năm 2014, toàn hệ thống tích cực và chủ động xử lý khối lượng nợ xấu theo nhhư các phương thức trên, trong đó không thể bỏ qua sự đóng góp từ Công ty Quản lý tài sản. Từ khi VAMC được thành lập, cơ quan này đã làm rất tốt vai trò của mình trong việc làm giảm được khối lượng nợ xấu khổng lồ từ các tổ chức tín dụng, trở thành công cụ chiến lược của NHNN trong việc giảm thiểu nợ xấu. Từ năm 2014 đến hết 2017, VAMC đã thu hồi được hơn 80 nghìn tỷ đồng trên tổng dư nợ gốc là hơn 300 nghìn tỷ đồng và riêng trong năm 2018 là gần 40 nghìn tỷ đồng. Cũng vì sau Nghị quyết 42 được ban hành vào 2017 cùng các văn bản đốc thúc tiến trình, hoạt động xử lý nợ xấu được đẩy nhanh và mạnh hơn. Hàng loạt các khoản nợ khổng lồ và các tài sản bất động sản đảm bảo được đem đi rao bán hoặc đấu giá, các doanh nghiệp cũng được tư vấn tạo điều kiện tiếp cận với các khoản vay với lãi suất hợp lý. Như vậy, từ khi nền kinh tế Việt Nam phục hồi sau khủng hoảng, ước tính đến hết năm 2018, toàn hệ thống đã xử lý được khoảng 150 nghìn tỷ đồng nợ xấu, tạo bước khởi sắc cho việc TTTD.

*p-value của β2 = 0.04 < 0.05, như vậy, việc đưa biến LDR vào trong mô hình là hợp lí. β2 = 0. 386473> 0 cho thấy LDR có tác động cùng chiều với TTTD, cụ thể là là khi LDR tăng 1% thì TTTD tăng khoảng 0.4 %. Lê Tấn Phước (2016) và Mulyadi và cộng sự (2018) cũng đã có các nghiên cứu cho rằng LDR cao có tác động tích cực tới thúc đẩy tín dụng của các ngân hàng. Nhìn chung, hệ số LDR luôn ở mức cao, khoảng 90 - 95% với các ngân hàng TM nhà nước và dao động ở 75 - 85% với các ngân hàng TMCP. Có thể thấy chỉ số trung bình dưới mức 100% tức lượng cho vay thấp hơn lượng tiền gửi, nhưng trên thực tế vẫn có một số ít ngân hàng, chỉ số này lớn hơn 100% như BIDV, Vietinbank, VPBank. Vào năm 2018, do NHNN mua được một lượng ngoại tệ lớn nên

kèm sự áp lực tỷ giá khiến chỉ số này kém đi, nhưng vẫn giữ ở một mức khả quan. Hiện nay, các ngân hàng có nhiều phương thức để huy động vốn như từ dân cư, các tổ chức tài chính trong và ngoài nước,... và lượng vốn huy động khá ổn định, vậy nên lượng tín dụng càng cao thì chỉ số LDR sẽ càng cao, đảm bảo được tính thanh khoản. Tuy nhiên, vì GDP qua các năm tăng không mạnh, cầu tín dụng không dao động với mức lớn, nên LDR vẫn giữ ở một mức ổn định và khá hợp lí so với tình hình tại Việt Nam. Nhìn chung, qua thực tế và kiểm chứng bằng mô hình, chúng ta có thể thấy được mối quan hệ mật thiết cùng chiều giữa tính thanh khoản của ngân hàng và chỉ số TTTD.

*p-value của β3 = 0, tức việc đưa tốc độ tăng trưởng vốn huy động vào mô hình là hợp lí. β3 = 0.4080669> 0 tức hai chỉ số này biến động cùng chiều với nhau, cụ thể là khi tốc độ tăng trưởng vốn tăng 1% thì TTTD tăng 0.4%. Các nghiên cứu của Ivanovíc (2011) và Nguyễn Thùy Dương và Trần Hải Yến (2011) cũng chỉ ra rằng, việc thu hút được nhiều vốn sẽ giúp ngân hàng mở rộng các hoạt động tín dụng hơn; ngân hàng có quy mô tiền gửi càng cao thì khả năng cho vay càng lớn. Số liệu chung của toàn hệ thống, nguồn vốn huy động mỗi năm ước tính tăng xấp xỉ 20%; nguồn tiền gửi từ dân cư và các doanh nghiệp tăng, nguồn do phát hành giấy tờ có giá cũng tăng cao (Do yêu cầu cải thiện chỉ số CAR và cơ cấu vốn theo chuẩn Basel II) Nhóm các NHTM CP (Nhà nước và tư nhân) đều huy động được lượng tiền gửi lớn, phần lớn do các ngân hàng điều chỉnh gia tăng lãi suất tiền gửi, như BIDV huy động được lượng vốn lớn nhất với 989,671 tỷ đồng, tiếp theo là Vietinbank với 825,816 tỷ đồng, Vietcombank với 802,223 tỷ đồng và bất ngờ đứng thứ tư là Sacombank với 349,197 tỷ đồng (Theo thống kê của Vietstock) Bên cạnh việc tăng vốn huy động từ phía các ngân hàng, NHNN cũng tạo điều kiện để hoạt động kinh doanh được diễn ra tốt hơn. Trên thực tế việc TTTD vào năm 2018 thấp hơn so với 4 năm qua đã khiến cho hệ thống ngân hàng gặp nhiều bất lợi. Do việc giới hạn “room” tín dụng, một công cụ của chính sách tiền tệ hiện được áp dụng, nên một số ngân hàng gặp khó khăn do giảm mạnh lợi nhuận. Mục tiêu đề ra cho năm 2018 là TTTD đạt 17%, trong khi hạn mức áp dụng với phần lớn các ngân hàng vẫn còn ở mức 14%. Rất nhiều ngân hàng trong 6 tháng đầu năm 2018 đã sử dụng phần lớn “room” tín dụng của mình, khiến hạn mức cho nửa cuối năm lại khá hạn hẹp. Vậy nên NHNN đã có động thái nới lỏng “room” với một số các ngân hàng có hiệu quả kinh doanh tốt, thậm chí lên đến 20% như với Techcombank. Các ngân hàng còn lại cũng có các phương án đối phó với việc không được điều chỉnh hạn mức tín dụng như xin thêm bổ sung hạn mức, cân đối lại tăng trưởng TD, điều chỉnh giảm kế hoạch kinh doanh cả năm, ... Nhìn chung, các ngân hàng sẽ phải điều chỉnh để phù hợp với các quy định, các yêu cầu cũng như chính sách tiền tệ hiện thời.

*p-value của β4 và β5 lần lượt là 0.08 và 0.22> α=5% nên có thể đưa ra kết luận việc đưa hai biến ROE và NIM vào mô hình không có ý nghĩa về mặt thống kê. Có thể thấy rằng việc ROE và NIM cao hay thấp không ảnh hưởng đến TTTD. Kết quả này đã từng được đề cập trong nghiên cứu của Nguyễn Thùy Dương và Trần Hải Yến (2011) về các nhân tố ảnh hưởng đến TTTD trong năm 2011. Nghiên cứu đề cập đến việc Chính phủ siết chặt các quy định cho vay của hệ thống ngân hàng sẽ không chỉ hạn chế khả năng cho vay của các ngân hàng mà còn cả khả năng đi vay của các doanh nghiệp. Điều này dẫn đến việc để các ngân hàng có thể đảm bảo được doanh thu của mình sẽ chú trọng đến khoản thu nhập từ các hoạt động dịch vụ khác. Có thể thấy rằng các hoạt động dịch vụ luôn đem lại một nguồn lợi lớn cho các ngân hàng đồng thời cũng ẩn chứa ít rủi ro hơn nên hiện nay các hoạt động này đang ngày càng được chú trọng. Thực tế cho thấy trong năm 2018, NHNN đã đưa ra một loạt các quy định về dư nợ tín dụng cho các NHTM. NHNN đã giao chỉ tiêu TTTD năm 2018 cho riêng cho từng NHTM với mức tối đa chỉ là 14% và đây là con số thấp hơn khá nhiều so con số của cùng kỳ các năm trước. Bên cạnh đó, NHNN còn có một công cụ quản lý hữu hiệu khác đó là hệ số đảm bảo an toàn vốn (CAR). Chủ trương của NHNN trong những năm gần đây là TTTD với phù hợp với Basel II. NHNN cũng đã quyết định các ngân hàng tăng được vốn điều lệ đáp ứng được Basel II, sẽ được nới room tín dụng. Điều này là một quy định khiến việc tăng hạn mức tín dụng của các ngân hàng trở nên khó khăn bởi vì cách tính toán hệ số an toàn vốn của Basel II khác nhiều so với quy định Thông tư 36.VỚĨ Thông tư 36, với quy mô hiện tại, ngân hàng chỉ cần vốn điều lệ 6.000 tỷ đồng có thể đảm bảo hệ số CAR là 11%; nhưng nếu tính theo công thức Basel II hệ số này chỉ là 9%. Do vậy, trước đây để TTTD ở mức 20%, ngân hàng có thể chỉ cần tăng vốn thêm 5% nhưng giờ phải tăng lên gấp đôi số vốn. Hai chỉ số phản ánh mức độ sinh lời của ngân hàng ROE và NIM không có ảnh hưởng đến TTTD cho thấy các ngân hàng đang hướng đến các nguồn lợi từ hoạt động ngoài tín dụng. Trong năm 2018, bất chấp việc dư nợ tín dụng giảm xuống mức thấp nhất thì lợi nhuận ngân hàng vẫn tăng khá ổn định. Đây là biểu hiện rõ nhất của việc các ngân hàng đã bớt phụ thuộc vào hoạt động tín dụng mà thay vào đó là các hoạt động kinh doanh dịch vụ khác. Ví dụ điển hình là ở NHTM cổ phần Quân đội liên tục đẩy mạnh hoạt động của các công ty thành viên như MBS (chứng khoán), MIC (bảo hiểm), MB Aegas Life (liên doanh bảo hiểm nhân thọ), MB Capital và Mcredit (cho vay tiêu dùng), với mục tiêu tạo hệ sinh thái để bán chéo sản phẩm. Vietcombank là ngân hàng có lợi nhuận cao nhất trong năm 2018 với con số lợi nhuận trước thuế lên mức hơn 18.300 tỷ đồng, tăng 61% so với cùng kỳ, cao hơn nhiều so với BIDV và VietinBank, lần lượt ước khoảng 9.625 tỷ đồng và 6.900 tỷ

mạnh sang phi tín dụng, với tỷ trọng trên 40%. Thực tế cho thấy trong năm qua, các ngân hàng đã công bố lãi đậm từ nhiều mảng kinh doanh như: thu lợi nhuận từ việc thoái vốn các khoản đầu tư, trong đó có nhiều khoản đầu tư vào tổ chức tín dụng cùng ngành. Bên cạnh đó là mảng bảo hiểm liên kết ngân hàng cũng tiếp tục giúp các tổ chức tín dụng báo lãi cao. Có thể thấy, hiện nay, các ngân hàng đang hướng đến việc thay đổi cấu trúc lợi nhuận bằng việc đẩy mạnh các hoạt động dịch vụ và hạn chế phụ thuộc vào hoạt động tín dụng.

*p-value của β6 là 0.002<α=5% có thể kết luận việc đưa biến GDP vào mô hình là có ý nghĩa thống kê. β6= -11.9477 nên có thể thấy TTTD có quan hệ ngược chiều với tăng trưởng GDP. Kết quả này cũng trùng hợp với kết quả được nghiên cứu của Akinlo và cộng sự (2015) chỉ ra với trường hợp của Nigeria. Các tác giả cho rằng mối quan hệ ngược chiều này xuất phát từ cơ cấu GDP của từng quốc gia mà cụ thể là ở Nigeria, dầu mỏ là nguồn lợi lớn nhất của cả đất nước và lĩnh vực ngân hàng chiếm tỷ trọng quá nhỏ trong tổng sản phẩm quốc nội đồng thời, hai lĩnh vực này cũng không có mối quan hệ mật thiết với nhau. Tác giả cũng khẳng định chỉ số GDP phản ánh tăng trưởng của cả nền kinh tế vì vậy cũng không quá bất ngờ khi nó có quan hệ ngược chiều với TTTD.Thực tế trong năm 2018 vừa qua, khi TTTD đạt mức thấp nhất thì tăng trưởng GDP lại đạt mức cao nhất trong 10 năm qua với 7.08%. Trong mức tăng chung của toàn nền kinh tế, khu vực nông, lâm nghiệp và thủy sản tăng 3,76%, đóng góp 8,7% vào mức tăng trưởng chung; khu vực công nghiệp và xây dựng tăng 8,85%, đóng góp 48,6%; khu vực dịch vụ tăng 7,03%, đóng góp 42,7%. Như vậy, khu vực công nghiệp và xây dựng có mức tăng cao nhất với ngành công nghiệp chế biến, là động lực chính của tăng trưởng với mức tăng 12,98%.Ngành hoạt động tài chính, ngân hàng và bảo hiểm tăng 8,21% chỉ đứng thứ hai trong khu vực dịch vụ. Ciệc TTTD thấp và tăng trưởng GDP cao là một dấu hiệu khả quan và cho thấy tăng trưởng kinh tế đã không phụ thuộc vào TTTD như những năm trước và các dự báo trước đó. Ba nhân tố giúp tăng trưởng là tiêu dùng trong nước, xuất khẩu và đầu tư đều có những sự phát triển tích cực đặc biệt là tiêu dùng dân cư vì sức mua của người dân ảnh hưởng trực tiếp đến nền kinh tế đồng thời xuất khẩu tăng dư cùng tlà động lực tăng trưởng. Bên cạnh đó việc GDP cao mà TTTD thấp cũng bị ảnh hưởng bởi việc các khoản nợ xấu bị thu hồi không được coi là dư nợ tín dụng đồng thời sự phát triển của thị trường vốn như thị trường chứng khoán cũng giúp doanh nghiệp thu hút vốn mà không cần thông qua kênh ngân hàng.Việc tăng trưởng kinh tế không phụ thuộc vào tín dụng là một trong những quyết sách đúng đắn cho phát triển kinh tế bền vững.

*p-value của β7 = 0.018< 0.05; điều đó cho thấy việc đưa biến lạm phát vào mô hình là hợp lý. β7 = -1.418681< 0 tức lạm phát tăng sẽ khiến TTTD sụt giảm, cụ thể là khi lạm phát tăng 1% thì tín dụng sẽ giảm 3,4%. Rất nhiều các nghiên cứu trước như Guo và Stepanyan (2011); Sharma và Gounder (2012) cho ra kết quả tương tự. Tại Việt Nam, lạm phát được giữ ổn định tại khoảng 4% qua những năm gần đây và tăng hơi cao so với năm 2015 và 2014. Lý do là vì Bộ Y Tế điều chỉnh lại phí khám chữa bệnh của nhiều dịch vụ; Bộ Giáo dục nâng mức học phí đồng thời đưa ra nhiều cải cách; khiến chỉ số giá của các sản phẩm và dịch vụ hai ngành này tăng cao. Tuy nhiên trên thực tế thì chỉ số CPI lại không tăng quá cao mà được kìm ở mức ổn định. Giải thích cho mối quan hệ ngược chiều, tại Việt Nam, lạm phát chủ yếu do tăng trưởng cung tiền gây ra. Mức gia tăng cung tiền 2016 - 2018 vượt mức 15% nhưng NHNN đã có các động thái chủ động giảm tăng trưởng cung tiền để nhằm kiềm chế lạm phát, giữ ổn định giá trị của đồng tiền. Bên cạnh đó, NHNN còn dùng cả cách giới hạn “room” tín dụng cho các ngân hàng. Hai giải pháp này, cùng với những yếu tố khách quan khác mà TTTD tại Việt Nam lại đi chậm lại, và năm 2018 con số này đã xuống thấp nhất trong vòng 4 năm,

*p-value của β8 là 0.01 <α=5% có nghĩa là việc đưa biến lãi suất cho vay bình quân vào mô hình là hoàn toàn có ý nghĩa. β8=-6.01064<0 đưa ra kết luận lãi suất cho vay bình quân có tác động ngược chiều đến TTTD. Kết quả này đã được chứng minh ở rất nhiều nghiên cứu mà điển hình là Sharma và Gounder (2012) và Shingjergji và Hyseni (2015). Việc lãi suất cho vay tăng lên đồng nghĩa với việc chi phí lãi vay đối với doanh nghiệp tăng lên dẫn đến các doanh nghiệp giảm việc đi vay các ngân hàng.. Theo báo cáo của UBGSTCQG, lãi suất cho vay bình quân của năm 2018 là 8.91% tăng lên so với năm 2017 ở mức 8.86%. Việc lãi suất cho vay bình quân tăng lên là một dấu hiệu cho việc NHNN thực thi chính sách tiền tệ thận trọng để kiểm soát lạm phát và đối phó với tình hình tài chính thế giới. Năm 2018 là một năm đầy biến động với thị trường tài chính toàn cầu mà trung tâm là cuộc chiến tranh thương mại giữa Mỹ và Trung Quốc gây ảnh hưởng đến Việt Nam không hề nhỏ. Cuộc chiến thương mại Mỹ - Trung leo thang càng khiến cho diễn biến giá cả hàng hóa toàn cầu tăng. Ở trong nước, giá xăng tăng nhanh theo đà