Ket quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam được xác định dựa trên cơ sở dữ liệu bảng (Panel data) với sự hỗ trợ của phần mềm Excel và phần mềm Stata 16.0
3.3PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.3.1 Phương pháp định tính
Phương pháp nghiên cứu định tính được sử dụng để (i) tiếp cận và phân tích những lý luận cơ bản về hiệu quả hoạt động của NHTM, cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động, (ii) lược khảo và thảo luận các nghiên cứu trước tại Việt Nam và các quốc gia khác về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động, (iii) thiết kế mô hình nghiên cứu và luận giải các giả thuyết nghiên cứu cho từng biến độc lập với biến phụ thuộc và (iv) thảo luận kết quả nghiên cứu, đúc rút kết luận và đưa các gợi ý, khuyến nghị có liên quan.
3.3.2 Phương pháp định lượng
Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng để xác định kết quả nghiên cứu xu hướng ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động tại các NHTM Việt Nam, bao gồm các phương pháp kỹ thuật nghiệp vụ cụ thể như sau: thống kê mô tả (Descriptive Statistics), phân tích tương quan (Correlation Analysis) và phân tích hồi quy dữ liệu bảng (Panel Data Regression), trong đó:
(i) Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng nhằm cung cấp thông tin khái quát về các biến trong mô hình nghiên cứu, các chỉ tiêu thống kê mô tả bao gồm: giá trị trung bình (Mean), giá trị nhỏ nhất (Mininum), giá trị lớn nhất (Maxinum), độ lệch chuẩn (Standard deviation) và số quan sát (Observations).
(ii) Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được sử dụng nhằm xác định mức độ tương quan mạnh hay yếu, cùng hay ngược chiều giữa các biến trong mô hình nghiên cứu. Ngoài ra, phân tích
không, nếu hệ số tương quan của một cặp biến độc lập bất kỳ có giá trị tuyệt đối cao hơn 0.8 thì mô hình có thể gặp lỗi đa cộng tuyến nghiêm trọng.
(iii) Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy dữ liệu bảng cân bằng để kiểm định xu hướng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động tại các NHTM Việt Nam, sử dụng mô hình bình phương nhỏ nhất (Pooled Ordinary Least Square - Pooled OLS), mô hình các yếu tố ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model - FEM) và mô hình các yếu tố ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM). Nghiên cứu tiến hành so sánh giữa 02 mô hình Pooled OLS và FEM với giả thuyết Ho : Lựa chọn mô hình Pooled OLS; sử dụng kiểm định Hausman để so sánh giữa 02 mô hình FEM và REM với giả thuyết Ho: Lựa chọn mô hình REM.
Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam, nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định t hoặc kiểm định F với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% để xác định mức độ tin cậy về ảnh hưởng của các biến độc lập và biến kiểm soát, và căn cứ hệ số β để giải thích xu hướng và mức độ ảnh hưởng của các biến này đến biến phụ thuộc. Hiện tượng đa cộng tuyến sẽ được kiểm định và kết luận thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflating Factor), nếu VIF lớn hơn 10 thì mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng và ngược lại. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi sẽ được kiểm định và kết luận bằng kiểm định Largrange với giả thuyết Ho : Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Hiện tượng tự tương quan sẽ được kiểm định và kết luận thông qua kiểm định Wooldridge với giả thuyết Ho : Không có hiện tượng tự tương quan.
Bên cạnh đó, nếu mô hình có phương sai thay đổi sẽ được khắc phục mô hình nghiên cứu bằng cách ước lượng lại mô hình được chọn bằng phương pháp GLS.
Tóm tắt chương 3
Trong chương 3, tác giả đã trình bày mô hình nghiên cứu, công thức và cách đo lường cũng như ý nghĩa và kỳ vọng dấu của các biến. Đồng thời tác giả đã cung cấp cái nhìn tổng quan nhất về dữ liệu và phương pháp nghiên cứu. Các phân tích định lượng và phân tích hồi quy sẽ được cụ thể hóa ở chương 4.
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Ở chương 4, tác giả sẽ đi vào cụ thể kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu dựa trên số liệu thu thập được bao gồm thống kê mô tả và chạy mô hình hồi quy. Dựa trên kết quả này, tác giả sẽ phân tích và đối chiếu với các nghiên cứu thực nghiệm trước đây. Từ đó, đưa ra các khuyến nghị phù hợp với tình hình thực tế cho các NHTM Việt Nam.
4.1THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC NHTM VIỆT NAM
Hệ thống ngân hàng Việt Nam có số lượng ngân hàng lớn nhưng mạng lưới lại phân bố không đều, chủ yếu tập trung chủ yếu ở khu vực thành thị - nơi có thế mạnh phát triển công nghiệp và dịch vụ, điều này làm hạn chế khả năng thu hút và phân bổ nguồn lực tài chính cho các khu vực và các lĩnh vực kinh tế khác, đặc biệt là nông nghiệp, nông thôn. Số lượng ngân hàng lớn, hệ thống mạng lưới các NHTM phát triển với tốc độ quá nhanh, số lượng nhiều, chất lượng hoạt động giảm sút gây áp lực cạnh tranh lớn giữa các ngân hàng, không ít ngân hàng hoạt động vì lợi ích cục bộ, chạy đua lãi suất gây ảnh hưởng lớn đến hệ thống ngân hàng và thị trường tiền tệ. Xu hướng của các NHTM trong thời gian tới là không mở rộng mạng lưới chi nhánh mà đang đẩy mạnh ứng dụng CNTT theo hướng mô hình ngân hàng số để tăng năng lực cạnh tranh đồng thời quản lý hiệu quả nguồn lực hướng tới phát triển bền vững hơn. Toàn ngành ngân hàng đã có những nỗ lực cụ thể để cải thiện hiệu quả hoạt động thông qua việc tín dụng tăng trưởng chậm nhưng có dấu hiệu tăng tốc trở lại với tăng trưởng tín dụng đạt xấp xỉ 10% trong năm 2020. Tốc độ tăng trưởng có phần thấp hơn so với mức tăng 13,7% năm 2019. Qua đó trong năm 2020, tăng trưởng tín dụng từ TPDN đóng góp 25% tăng trưởng và tăng trưởng tín dụng từ nhóm khách hàng doanh nghiệp lớn đóng góp khoảng 60% tăng trưởng. Bên cạnh đó NHNN đã thực hiện nới room tăng trưởng tín dụng cho nhiều ngân hàng. Với định hướng thúc đẩy tăng trưởng tín dụng để hỗ trợ tăng trưởng kinh tế, NHNN đã thực hiện nới room tăng trưởng cho nhiều ngân hàng đáp ứng đủ 2 yếu tố: có sức khỏe tài chính, có khả năng tăng trưởng. Các ngân hàng được nới room bao gồm: TCB, HDB, VPB, TPB, VIB, MBB, ... Ngoài ra, phân khúc cho vay KHCN vẫn là phân khúc được nhiều ngân
hàng ưu tiên. Có thể thấy tín dụng nhóm khách hàng cá nhân tăng chậm là lý do chính dẫn tới tốc độ tăng trưởng tín dụng chậm của toàn hệ thống. Cụ thể, tín dụng cá nhân tăng 6,8% trong năm 2020 so với tốc độ tăng trưởng 21,7% của giai đoạn 2016 - 2019. Bên cạnh đó, phân khúc khách hàng cá nhân ngày càng được nhiều ngân hàng ưu tiên cho vay nhờ có nhiều ưu điểm bao gồm: có hệ số rủi ro thấp; giúp cải thiện lợi suất cho vay; giảm thiểu rủi ro tập trung. Tiềm năng tăng tỷ trọng bán lẻ vẫn khả quan trong tương lai khi tỷ trọng dư nợ bán lẻ của Việt Nam hiện ở mức 40%, thấp hơn các nước đã phát triển và lối sống của người dân đang thay đổi theo hướng chấp nhận vay nợ nhiều hơn. Tuy nhiên, phân khúc này sẽ có mức độ cạnh tranh cao hơn khi ngày càng có nhiều ngân hàng chú trọng cho vay.
Bên cạnh việc tăng lên về số lượng các NH, chi nhánh thì cơ cấu và giá trị vốn điều lệ của hệ thống NHTM Việt Nam cũng đã tăng lên nhanh chóng. Nhiều NHTM đã có những nỗ lực rất lớn trong việc xây dựng lộ trình gia tăng vốn điều lệ, nâng cao năng lực tài chính. Một số NHTM có vốn điều lệ cao như VietInBank,Vietcombank, BIDV, AgriBank, Sacombank, MB, SCB, EximBank, MSB, SHB có vốn điều lệ trên 10.000 tỷ đồng. Ba NHTM CP có số vốn điều lệ lớn nhất Việt Nam là NHTM CP Công thương (37.234 tỷ đồng), NHTM CP Ngoại thương (35.977 tỷ đồng), NHTM CP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (34.187 tỷ đồng), tuy nhiên nếu so sánh với các NH trong khu vực và trên thế giới thì con số này ở mức khiêm tốn.
Hệ thống NHTM Việt Nam vẫn còn 8 ngân hàng có vốn điều lệ từ 3.000 - 3.500 tỷ đồng (PGBank, VietBank, VietABank, SGB, Quốc dân, Nam Á, Kiên Long, Bản Việt). Việc tái cấu trúc hệ thống ngân hàng vẫn đang tiếp tục diễn ra trong thời gian tới trong đó hoạt động M&A sẽ làm giảm số lượng ngân hàng trong hệ thống, đặc biệt là các NHTM nhỏ, yếu kém có thể làm giảm bớt các hành vi cạnh tranh không lành mạnh trong hệ thống thường bắt nguồn từ các NHTM nhỏ, giúp giảm nguy cơ rủi ro hệ thống.
Dưới áp lực của cạnh tranh và phát triển bền vững, các NHTM Việt Nam đang trong quá trình nâng cao năng lực tài chính của mình. Trong bối cảnh mới hầu hết các NHTM đều
tập trung vào đẩy mạnh ứng dụng CNTT để nâng cao năng lực quản trị, gia tăng sự hài lòng và giá trị của khách hàng đồng thời hướng tới chủ động đạt được chuẩn an toàn theo Basel 2.
Các NHTM Việt Nam trong giai đoạn vừa qua đã và đang không ngừng nghiên cứu và đưa ra những SPDV ngân hàng mới để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng. Neu như trước đây các SPDV ngân hàng chủ yếu tập trung ở huy động vốn và tín dụng thì đến nay hệ thống NHTM đã đa dạng hóa các SPDV ngân hàng bán buôn, bán lẻ trong và ngoài nước, cho vay đầu tư, tài trợ thương mại, bảo lãnh và tái bảo lãnh, kinh doanh ngoại hối, tiền gửi, thanh toán, chuyển tiền, phát hành và thanh toán thẻ tín dụng trong nước và quốc tế, séc du lịch, kinh doanh chứng khoán, bảo hiểm và cho thuê tài chính. Kênh cung ứng sản phẩm dịch vụ ngân hàng không ngừng được phát triển cả về kênh truyền thống, kênh hiện đại cũng như kênh liên kết qua đối tác phát triển như thẻ thanh toán, ATM, Internet Banking, Mobile Banking được các NHTM đầu tư phát triển mạnh mẽ với nhiều tiện ích đi kèm. Số lượng SPDV NH phát triển ngày càng đa dạng, phong phú, có những SPDV NH bắt kịp trình độ tiên tiến hiện đại trên thế giới, mang đến nhiều tiện ích cho doanh nghiệp và người dân. Chất lượng SPDVNH không ngừng được cải thiện về công nghệ, tiện ích, về thủ tục giao dịch, thời gian giao dịch được rút ngắn tối đa đối với một lần thực hiện và kéo dài 24/24 giờ với một số SPDV NH tự động.
Tuy nhiên, các NHTM vẫn phụ thuộc lớn vào tín dụng, năm 2016 không có NHTM có tỷ lệ Thu nhập lãi thuần/ Tổng thu nhập dưới 65%. Techcombank và Vietcombank là hai ngân hàng có cơ cấu thu nhập đa dạng hóa nhất nhưng cũng chỉ lần lượt đạt 32% và 26% (Website Ngân hàng Kỹ thương Việt Nam (2016),Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam (2016)). Trong khi đó tỷ lệ thu nhập ngoài lãi của các NHTM trên thế giới phổ biến 40- 60% cơ cấu thu nhập. Điều đó cho thấy các NHTM Việt Nam cần nỗ lực lớn trong mục tiêu đa dạng hóa nguồn thu nhập hướng tới phát triển bền vững hơn. Để đạt được mục tiêu này các NHTM Việt Nam cần đa dạng hóa các SPDV hướng tới cá nhân hóa SPDV ngân hàng, đẩy mạnh nâng cấp công nghệ trong lĩnh vực tài chính ngân hàng (fintech)
Tên biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất ROE 336 0.096458 4 0.0800695 -0.5632632 0.2879499 SIZE 336 7.97175 0.5262897 6.516304 9.180896 LIQ 336 0.042367 9 0.0245046 0.0081349 0.1969921 CAP 336 0.0891537 0.126917 -2.085312 0.3323917 DA 336 0.629401 0.1301795 0.2465124 0.8937174
nhất là các hệ thống dịch vụ ngân hàng số hướng tới tối đa hóa lợi ích cho khách hàng với nhiều SPDV và tiện ích hơn.
Mức độ truy cập tài chính được đo bằng số lượng các chi nhánh ngân hàng và các máy rút tiền tự động trên 100.000 người. Ở Việt Nam, tính đến 2015, tỷ lệ chi nhánh, phòng giao dịch trên 100.000 người dân trung bình vào khoảng 3,8. Con số thấp hơn nhiều so với các nước trong khu vực như Philipine (xấp xỉ 9) Thái Lan (12,6) và Indonexia (17,8) và là một khoảng cách khá xa so với các nước có nền kinh tế phát triển OECD (xấp xỉ 24). Hơn nữa, mức độ phân bố các chi nhánh và phòng giao dịch ở nước ta lại không đồng đều, chủ yếu tập trung ở các vùng kinh tế trọng điểm là Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh, gây ra mức độ khó khăn khi truy cập thị trường tài chính ngân hàng cho các tổ chức, cá nhân ở những vùng kinh tế mới nổi hoặc vùng sâu, vùng xa (Website Ngân hàng nhà nước Việt Nam (2017),Ngân hàng thế giới (2016).
Tính đến 31/12/2016, số lượng máy ATM mặc dù tăng hơn 14 lần (từ 1.200 máy vào năm 2005 lên trên 17.472 máy hiện nay); số thiết bị chấp nhận thẻ (POS) tăng hơn 26 lần (từ 10.000 POS năm 2005 lên 263.427 POS hiện nay); số thẻ ngân hàng tăng 55,5 lần (từ 2 triệu thẻ năm 2005 lên 111 triệu thẻ hiện nay), tuy nhiên nếu so sánh với nhiều nước phát triển trong và ngoài khu vực, con số này vẫn còn khá khiêm tốn (Ngân hàng thế giới (2016).
4.2THỐNG KÊ MÔ TẢ
Kết quả của thống kê mô tả các biến đo lường trong mô hình hồi quy được trình bày trong Bảng 4.1 dưới đây:
Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp
Căn cứ vào Bảng 4.1, tất cả các biến trong mô hình nghiên cứu đều là dữ liệu dạng
bảng cân bằng, có 336 quan sát từ 28 NHTM trong thời gian 11 năm. Kết quả thống kê mô tả từng biến như sau:
Hình 4.1 ROE trung bình của các ngân hàng qua các năm
Nguồn: Tác giả tổng hợp và tính toán từ Excel
Từ hình 4.1, có thể thấy rằng ROE của các NHTM trung bình trong giai đoạn nghiên cứu xấp xỉ 1%. Ngoài ra, giá trị lớn nhất của ROE là 13.97% vào năm 2010, giá trị nhỏ nhất của ROE là 6.02% thuộc về năm 2013. Trong giai đoạn 2009 - 2020, tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng vốn chủ sở hữu của các NHTM tại Việt Nam có phần tăng trưởng không đều. Cụ thể trong giai đoạn 2009 - 2010, ROE tăng từ 12.09% lên mức cao nhất là 13.97% và sau đó giảm nhẹ và từ giai đoạn 2011 - 2015, tỷ lệ này giảm mạnh
đến mức tối thiểu là 6.02%. Từ năm 2015 trở đi, tỷ lệ này tăng trưởng trở lại lên mức cao nhất là 12.86% vào năm 2019.
Hình 4.2 ROE theo từng ngân hàng thương mại
Nguồn: Tác giả tổng hợp và tính toán từ Excel
Cùng giai đoạn nêu trên, ngân hàng VPB có tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng vốn chủ sở hữu trung bình đạt mức cao nhất (18.07%) và cũng là ngân hàng có mức đóng góp nhiều nhất vào ROE chung của ngành. Bên cạnh đó, SCB là ngân hàng có mức ROE
trung bình thấp nhất nhất (đạt 1.73%).
8.40 8.33
Hình 4.3 Quy mô ngân hàng trung bình các ngân hàng theo từng năm
Nguồn: Tác giả tổng hợp và tính toán từ Excel
Trong giai đoạn 2009 - 2020, quy mô tổng tài sản trung bình của các NHTM tại Việt Nam đạt 7.97%. Trong đó giá trị lớn nhất là 8.33 năm 2020 và giá trị nhỏ nhất 7.50 năm 2009. Nhìn chung, quy mô ngân hàng qua tổng tài sản có mức tăng trưởng đều theo
từng năm, từ mức 7.50 lên mức cao nhất 8.33 ở năm 2020.
Hình 4.4 Quy mô ngân hàng theo từng ngân hàng
Hình 4.4, thể hiện quy mô tài sản của từng ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2009 - 2020. Có thể thấy rằng BID là ngân hàng có quy mô tài sản lớn nhất, đạt 8.86 Đứng thứ nhì là ngân hàng CTG với quy mô đạt 8.84. Tiếp theo đó là ngân hàng
VCB với quy mô tổng tài sản đạt 8.79.
4.2.3 Mức độ an toàn vốn
9.36% 9.00%
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Hình 4.5 Mức độ an toàn vốn trung bình các ngân hàng