Dạng mô hình
1, = + 7 9 <, + : 1 , + = 9>, + ?3@A, + B<>+A, + C <1, + D 1, + E9 F + G9 3 + 7 889 + ,
Giả thuyết 2.1: Xu hướng cho vay DNSN có tương quan nghịch chiều với quy mô của NHTM
Mối quan hệ giữa quy mô ngân hàng và xu hướng cho vay DN nhỏ là một trong những vấn đề nhận được sự quan tâm và tranh cãi rất lớn trong các nghiên cứu trên thế giới. Tuy nhiên phần lớn các nghiên cứu được thực hiện ở các quốc gia phát triển mà ở đó những điều kiện về thị trường hay công nghệ cũng như vai trò cung cấp vốn của NHTM có những điểm khác biệt so với các quốc gia mới nổi hoặc đang phát triển. Ở Việt Nam, nghiên cứu của Đỗ Thị Thu Hiền (2020) đã chỉ ra rằng hiện tượng bất cân xứng thông tin là nghiêm trọng và mối quan hệ với ngân hàng cho vay có tác động đáng kể đến quyết định cho vay của ngân hàng. Do đó đồng tình với quan điểm của Petersen và Rajan (1995), luận án cho rằng hoạt động cho vay DNSN của sẽ dựa nhiều vào kỹ thuật cho vay dựa trên quan hệ khách hàng. Thông thường, ngân hàng nhỏ là nhà cung cấp chính cho các khoản vay dựa trên mối quan hệ cho các doanh nghiệp nhỏ (phù hợp với kết quả nghiên cứu của Uchida (2011)) vì cơ cấu tổ chức của các ngân hàng nhỏ giúp cho việc cho vay doanh nghiệp nhỏ dựa trên mối quan hệ trở nên thuận tiện hơn. Ví dụ, không giống như các ngân hàng lớn, các ngân hàng nhỏ có ít tầng quản lý hơn (Berger và Udell, 2002). Với ít lớp quản lý hơn, các ngân hàng nhỏ sẽ dễ dàng hòa giải những khác biệt giữa ban quản lý ngân hàng, cổđông và người đi vay và ít tốn kém hơn khi tiến hành giám sát theo yêu cầu của hoạt động cho vay theo quan hệ. Theo Patti và Gobbi (2001), một lý do khác khiến các ngân hàng nhỏ tập trung vào các doanh nghiệp nhỏ để cho vay là họ không có khả năng cho vay các doanh nghiệp lớn hơn. Cùng quan điểm với các nghiên cứu trên, luận án cho rằng tồn tại mối quan hệ tương quan nghịch chiều giữa xu hướng cho vay DNSN với quy mô ngân hàng.
Giả thuyết 2.2: Xu hướng cho vay DNSN có tương quan nghịch chiều với rủi ro tín dụng của NHTM
Tương tự như nghiên cứu của Peek và Rosengren (1998), luận án cho rằng tỷ lệ nợ xấu lớn hơn có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động cho vay của ngân hàng nói chung và cho vay doanh nghiệp nhỏ nói riêng, vì nợ xấu có thể làm tăng mức độ thận trọng của các ngân hàng đối với rủi ro. Vì nhiều ngân hàng coi việc cho vay DNSN là rủi ro, họ có thể ngần ngại hơn khi cho các DNSN vay vốn vì coi các khoản cho vay DNSN có thể là nguồn tạo ra nợ xấu cho NHTM.
Giả thuyết 2.3: Xu hướng cho vay DNSN có tương quan nghịch chiều với thanh khoản của NHTM
Nghiên cứu của Peek và Rosengren (1998) hay Lin và cộng sự (2019), xu hướng cho vay DNSN có tương quan nghịch chiều với thanh khoản của NHTM do các NHTM nhận được cú sốc thanh khoản tích cực, họ chỉ tập trung mở rộng tín dụng cho các doanh nghiệp nhỏ mà có quy mô tương đối lớn, còn tín dụng cho các DNSN được mở rộng với mức độ ít hơn. Do đó, luận án kỳ vọng mối quan hệ nghịch chiều giữa thanh khoản của NHTM với xu hướng cho vay DNSN.
Giả thuyết 2.4: Xu hướng cho vay DNSN có tương quan thuận chiều với khả
năng sinh lời của NHTM
Các ngân hàng có tỷ lệ sinh lời cao sẽ có nhiều động lực thực hiện các hành vi rủi ro hơn. Do đó, đồng quan điểm với nghiên cứu của Carter và McNulty (2005) và Mkhaiber và Werner (2021) và ngược quan điểm của Peek và Rosengren (1998), luận án cho rằng tỷ lệ sinh lời ROA cao sẽ làm giảm xu hướng cho vay DNSN của các NHTM.
Giả thuyết 2.5: Xu hướng cho vay DNSN có tương quan nghịch chiều với mức chịu rủi ro của NHTM
Một ngân hàng có tỷ lệđòn bẩy tài chính cao, tức là dựa nhiều hơn vào nguồn vốn nợ sẽ ít có khả năng tham gia vào hoạt động cho vay rủi ro (như cho vay DNSN) và sẵn sàng chấp thuận các khoản vay cho các công ty lớn, minh bạch hơn (Peek và Rosengren, 1998). Tương tự, nghiên cứu của Mkhaiber và Werner (2021) cũng chỉ ra rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao cũng làm giảm việc NHTM có các hành vi rủi ro, do đó có thể làm thay đổi xu hướng cho vay của NHTM theo hướng giảm tỷ lệ các khoản cho vay rủi ro cao như các khoản cho vay DNSN. Do đó luận án kỳ vọng mối quan hệ nghịch chiều giữa mức chịu rủi ro của NHTM và xu hướng cho vay DNSN
Giả thuyết 2.6: Xu hướng cho vay DNSN có tương quan nghịch chiều với huy
động vốn của NHTM
Các NHTM huy động được nhiều vốn hơn có thể tăng khả năng cho vay của họ cũng như thay đổi xu hướng cho vay của mình, theo đó các NHTM sẽ tăng cho vay nhiều hơn đối với các doanh nghiệp tương đối lớn, với nguồn thông tin rõ ràng hơn và tăng cho vay ít hơn với các DNSN với vấn đề bất cân xứng thông tin nghiêm trọng (Lin và cộng sự, 2018). Do đó luận án kỳ vọng mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa huy động vốn của NHTM với xu hướng cho vay DNSN.
Giả thuyết 2.7: Xu hướng cho vay DNSN có tương quan nghịch chiều với tăng trưởng kinh tế
Trong điều kiện nền kinh tế tăng trưởng, nhu cầu vay vốn của tất cả các loại hình doanh nghiệp đều tăng lên và khả năng sinh lời của các cơ hội đầu tư cũng tăng lên. Phần lớn các nghiên cứu đều chỉ ra rằng các NHTM sẽ tăng hoạt động cho vay của mình khi nền kinh tế tăng trưởng tuy nhiên chưa có nghiên cứu nào nghiên cứu về sự thay đổi trong xu hướng cho vay của NHTM khi có sự thay đổi trong điều kiện kinh tế vĩ mô. Dựa trên lý thuyết bất cân xứng thông tin và phân bổ tín dụng, luận án cho rằng trong giai đoạn kinh tế phát triển các ngân hàng sẽ tăng cho vay tuy nhiên có xu hướng cho vay với các công ty lớn, trong khi đó các ngân hàng có xu hướng giảm các khoản cho vay theo mối quan hệ như là các khoản cho vay DNSN.
Giả thuyết 2.8: Xu hướng cho vay DNSN có tương quan nghịch chiều với lạm phát
Nhưđã phân tích ở trên lạm phát tăng có thể làm giảm tăng trưởng tín dụng của các NHTM. Dựa trên lý thuyết bất cân xứng thông tin và phân bổ tín dụng, luận án cho rằng xu hướng cho vay của NHTM cũng sẽ có sự thay đổi trong điều kiện thay đổi của lạm phát và các NHTM có xu hướng giảm tỷ lệ cho vay DNSN nhiều hơn so với các loại hình doanh nghiệp khác.
Giả thuyết 2.9: Xu hướng cho vay DNSN có tương quan nghịch chiều với lãi suất
Theo Delis và Kouretas (2011), mức lãi suất thấp sẽ khuyến khích các hành vi rủi ro của NHTM để tìm kiếm lợi nhuận do đó lãi suất thấp có thể làm thay đổi xu hướng cho vay của các NHTM. Theo đó, các NHTM sẽ có xu hướng cho vay rủi ro hơn để tìm kiếm lợi nhuận cao hơn trong điều kiện lãi suất thấp. Các DNSN thường được các NHTM cho là đối tượng cho vay rủi ro. Hơn thế nữa lãi suất cho đối tượng khách hàng này thường cao hơn các loại hình doanh nghiệp, tuy nhiên lãi suất này vẫn thấp hơn đáng kể so với những nguồn tài chính có sẵn khác trên thị trường tín dụng phi chính thức do đó các DNSN vẫn sẵn sàng vay NHTM với mức lãi suất cao hơn lãi suất cho vay của NHTM dành cho các đối tượng khác (Wright và Alamgir, 2004). Vì vậy luận án kỳ vọng tương quan nghịch chiều giữa lãi suất và xu hướng cho vay DNSN.
Giả thuyết 2.10: Xu hướng cho vay DNSN có tương quan nghịch chiều với mức
độ tập trung thị trường
Đối với thị trường có mức độ tập trung cao, sự gia nhập và phát triển của các NHTM cạnh tranh không phải là sự đe dọa với các NHTM nắm giữ thị phần lớn. Do đó, họ có động cơ để tiếp tục duy trì hoạt động cho vay đối với các khách hàng cũ, trong khi đó họ lại thiếu động cơ để mở rộng cho vay với các DN nhỏ và vừa
(Cetorelli và Strahan, 2006; Beck và cộng sự, 2004). Do đó luận án kỳ vọng tương quan ngược chiều giữa xu hướng cho vay DNSN và mức độ tập trung thị trường.
Bảng 3.3: Tổng hợp các giả thuyết nghiên cứu Biến Mô hình 1 Mô hình 2
SIZE + - NPL - - LIQ - - ROA + + EQTA + - DEP - - GDP + - INF - - INR + - HHI - - Nguồn: Nghiên cứu của tác giả 3.4. Dữ liệu nghiên cứu
3.4.1. Dữ liệu của doanh nghiệp siêu nhỏ
Dữ liệu về DNSN qua các năm (từ 2011 đến năm 2019) được lấy từ kết quả Điều tra doanh nghiệp của Tổng cục thống kê. Đây là bộ số liệu đầy đủ nhất về toàn bộ các doanh nghiệp Việt Nam với mức độ tin cậy cao. Các thông tin trong bộ dữ liệu này bao gồm:
- Tên doanh nghiệp - Mã số thuế
- Cách thức liên hệ: Điện thoại, email - Loại hình doanh nghiệp
- Số lao động
- Thời gian đăng ký kinh doanh
- Địa điểm doanh nghiệp: Phường (xã), quận (huyện), tỉnh (thành phố) - Doanh thu bình quân năm
Với những dữ liệu rất đầy đủ và chi tiết này, nghiên cứu đã tiến hành phân loại và lọc ra dữ liệu về các DNSN qua các năm dựa trên quy định về quy mô doanh nghiệp được quy định trong Nghịđịnh 39/2018/NĐ-CP do Chính phủ ban hành. Trước hết, dựa trên thông tin về lĩnh vực hoạt động, nghiên cứu phân loại tất cả các doanh nghiệp thành 3 nhóm lĩnh vực kinh doanh (1) lĩnh vực nông nghiệp, lâm nghiệp, thuỷ sản; (2) lĩnh vực công nghiệp, xây dựng và (3) lĩnh vực thương mại, dịch vụ.
Đối với 2 lĩnh vực đầu tiên, nghiên cứu lọc ra các doanh nghiệp đáp ứng đồng thời cả hai tiêu chí: số lao động tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 10 người và tổng doanh thu của năm không quá 3 tỷ. Đối với lĩnh vực thứ ba, nghiên cứu lọc ra các doanh nghiệp đáp ứng đồng thời cả hai tiêu chí: số lao động tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 10 người và tổng doanh thu của năm không quá 10 tỷ. Do bộ dữ liệu Điều tra doanh nghiệp của tổng cục thống kê không có chỉ tiêu về nguồn vốn do đó nghiên cứu không dựa vào chỉ tiêu này để phân loại doanh nghiệp theo quy mô.
Như vậy, kết thúc quá trình thu thập và xử lý dữ liệu, nghiên cứu đã tập hợp được danh sách toàn bộ các DNSN ở Việt Nam cùng thông tin cơ bản của các doanh nghiệp đó qua các năm. Dữ liệu này là các dữ liệu thứ cấp, lấy từ nguồn chính thống (Điều tra Doanh nghiệp của Tổng cục thống kê Việt Nam) và có độ tin cậy rất cao.
3.4.2. Dữ liệu của ngân hàng thương mại
Đối với dữ liệu liên quan đến NHTM, có 2 nhóm dữ liệu chính mà nghiên cứu cần tiến hành thu thập dữ liệu: (1) Dữ liệu về hoạt động cho vay DNSN của NHTM và (2) Dữ liệu về các chỉ số tài chính cơ bản của NHTM.
Đối với dữ liệu về các chỉ số tài chính cơ bản của NHTM, nghiên cứu chủ yếu lấy từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các NHTM ở Việt Nam qua các năm. Việc sử dụng số liệu từ báo cáo tài chính của các NHTM tương đối phổ biến trong các nghiên cứu về NHTM ở Việt Nam. Đây là nguồn dữ liệu công khai, được kiểm soát chặt chẽ về mức độ tin cậy và minh bạch. Báo cáo tài chính của các NHTM được ưu tiên sử dụng là báo cáo tài chính riêng lẻ của NHTM hơn là báo cáo tài chính hợp nhất để đảm bảo rằng các số liệu phản ánh chính xác nhất hoạt động của hệ thống NHTM. Tuy nhiên một số NHTM không cung cấp báo cáo tài chính riêng lẻ của NHTM mà chỉ cung cấp báo cáo tài chính hợp nhất của tập đoàn. Trong trường hợp này bắt buộc nghiên cứu phải lấy dữ liệu từ báo cáo hợp nhất. Ở Việt Nam, hoạt động của NHTM còn tương đối đơn giản và hoạt động của các công ty con chỉ chiếm một tỷ lệ rất nhỏ trong tổng kết quả hoạt động của cả tập đoàn. Vì vậy so sánh dữ liệu từ báo cáo tài
chính hợp nhất và báo cáo tài chính riêng lẻ không có sự khác biệt nhiều, do đó không thểảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả của nghiên cứu. Do đó nghiên cứu cho rằng dữ liệu từ báo cáo tài chính hợp nhất vẫn hoàn toàn có thể sử dụng và cho ra kết quả nghiên cứu chính xác và độ tin cậy cao.
Đối với dữ liệu về hoạt động cho vay DNSN của NHTM, nghiên cứu không thể lấy được dữ liệu này từ các nguồn công khai từ NHTM do các báo cáo tài chính, báo cáo thường niên,.. của NHTM đều không đề cập cụ thể về hoạt động này. Để có thể thu thập được các dữ liệu này, trước hết tác giả liên hệ trực tiếp với Khối Khách hàng doanh nghiệp (hoặc Khối Khách hàng doanh nghiệp Nhỏ và vừa, tùy theo từng ngân hàng) để xin cung cấp số liệu. Tuy nhiên cách làm này không thực hiện được do một số lý do sau:
(1) Một số ngân hàng từ chối cung cấp dữ liệu nghiên cứu
(2) Một số ngân hàng đồng ý cung cấp dữ liệu tuy nhiên các NHTM này chỉ có thể cung cấp dữ liệu về hoạt động cho vay DNSN dựa trên tiêu chí của riêng NHTM. Quy định mới nhất về tiêu chí phân loại doanh nghiệp theo quy mô được ban hành năm 2018. Trước đó, việc phân loại doanh nghiệp theo quy mô dựa vào Nghị định số 56/2009/NĐ-CP do Chính phủ ban hành vào ngày 30/06/2009. Theo nghị định này thì căn cứđể phân loại các DNSN chỉ dựa vào một tiêu chí duy nhất là số lao động (10 lao động trở xuống cho tất cả các khu vực, ngành nghề sản xuất) mà không kèm theo tiêu chí về tổng nguồn vốn hoặc tổng doanh thu như quy định trong Quyết định 27/2018/QĐ-TTg năm 2018. Như vậy dẫn đến việc tiêu chí phân loại DNSN khác nhau trong 2 giai đoạn nghiên cứu (từ 2011 đến 2018 và từ 2018 đến 2020). Vì vậy số liệu từ các NHTM cung cấp có thể không đồng nhất trong 2 giai đoạn do sử dụng tiêu chí phân loại doanh nghiệp khác nhau.
Hơn thế nữa, rất nhiều NHTM không sử dụng tiêu chí phân loại doanh nghiệp theo quy mô như Nghị định số 56/2009/NĐ-CP hay Quyết định 27/2018/QĐ-TTg mà tự phân loại nhóm doanh nghiệp theo tiêu chí tự NHTM đặt ra. Thêm vào đó hầu hết các NHTM không quan tâm đến tiêu chí về số lao động khi phân loại mà chủ yếu dựa vào chỉ tiêu về tài chính (doanh thu, nguồn vốn). Có NHTM coi các doanh nghiệp có doanh thu dưới 100 tỷđã là DNSN, có NHTM lại coi doanh nghiệp doanh thu dưới 20 tỷ là DNSN. Chính vì quan điểm và định nghĩa về DNSN rất khác nhau giữa các NHTM như vậy nên việc thu thập dữ liệu về hoạt động cho vay DNSN trực tiếp từ các NHTM sẽ có sai lệch rất lớn, thiếu sự đồng nhất và do đó kết quả nghiên cứu thiếu chính xác và độ tin cậy thấp.
(3) Một số ngân hàng đồng ý cung cấp dữ liệu nhưng không đủ dữ liệu theo chuỗi thời gian như nghiên cứu mong muốn. Bên cạnh tính không đồng nhất của chỉ tiêu phân loại DNSN giữa các NHTM, một vấn đề nữa tác giả gặp phải khi lấy dữ liệu trực tiếp từ các NHTM đó là sự không đầy đủ của dữ liệu qua thời gian. Phần lớn các NHTM đồng ý cung cấp dữ liệu chỉ cho phép tác giả truy cập số liệu năm gần nhất (2020).
Với những lý do kể trên tác giả nhận thấy việc lấy dữ liệu về hoạt động cho vay DNSN trực tiếp từ các NHTM không khả thi và dữ liệu (nếu có) cũng không đảm bảo tính chính xác và đầy đủ.