1.4 .Sự phát triển về công nghệ ngân hàng Việt Nam
2.3. Kết quả nghiên cứu
2.3.2. Sự ảnh hưởng của nhân tố công nghệ đến cácchỉ số tài chính đánh giá
giá hiệu
quả hoạt động của NHTM Việt Nam.
a/Hồi quy biến giả Internet Banking và Mobile Banking
Để đánh giá sự ảnh hưởng của nhân tố công nghệ ngân hàng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng qua sự tác động đến các chỉ tiêu tài chính, tác giả chạy mơ hình hồi quy với việc sử dụng biến giả cho các biến công nghệ là Internet Banking (I- banking) và Mobile Banking (M-Banking) như sau:
Internet Banking: Có dịch vụ = 1; Khơng có dịch vụ = 0
Cũng như khi phân tích các nhân tố khác, khi phân tích sự tác động của nhân tố công nghệ ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh thơng qua các chỉ tiêu tài chính của các NH thương mại Việt Nam tác giả cũng đánh giá qua 2 chỉ tiêu là khả năng sinh lời và mức độ an toàn vốn.
MOBILE BANKING -0.186*** -1.915*** (0.001) (0.003) VCSHt-1 0.006** 0.044 0.006** 0.044 (0.041) (0.162) (0.041) (0.162) CARt-1 0.001 -0.124 0.001 -0.124 (0.890) (0.153) (0.890) (0.153) NO XAUt-1 -0.074 -0.924 -0.074 -0.924 (0.156) (0.178) (0.156) (0.178) DU PHONGt-1 -0.006 -0.081 -0.006 -0.081 (0.199) (0.228) (0.199) (0.228) HHIt-1 6.281*** 66.534*** 6.281*** 66.534*** (0.000) (0.001) (0.000) (0.001) DUNO/TGt-1 -0.000 -0.009 -0.000 -0.009 (0.983) (0.754) (0.983) (0.754) AGEt-1 0.030*** 0.317*** 0.030*** 0.317*** (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) _cons -1.576*** -16.125*** -1.382*** -14.111*** (0.000) (0.002) (0.000) (0.002) _________________
Bank dummies YES YES YES YES
Year dummies YES YES YES YES
N 222 222 222 222
adj. R 2________________________ 0.449 0.485
_______________
0.449 0.485
p-values trong ngoặc đơn
* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
Nguồn: Tác giả trích xuất dữ liệu từ phần mềm STATA Kết quả hồi quy ở bảng 7 cho thấy khả năng giải thích của mơ hình thơng qua R2
lần lượt là 44,9% cho ROA, 48.5% cho ROE với biến Internet Banking và 44.9% cho ROA, 48.5% cho ROE với biến Mobile Banking.
(1) CAR (2) CAR (3) NO XAU (4) NO XAU __________________ INTERNET BANKING 0.020* -0.025***
Có tất cả 5 biến trong mơ hình ảnh hưởng đến khả năng sinh lời là Internet
Banking, Mobile Banking, VCSH, HHI, AGE. Trong đó sự tác động của 3 biến định lượng VSCH, HHI, AGE đã được giải thích ở mơ hình 5, Bảng kết quả hồi quy này tác giả dùng để giải thích sự ảnh hưởng của 2 biến cơng nghệ Internet Banking và Mobile Banking.
Theo bảng kết quả mơ hình trên, cả Internet Banking và Mobile Banking đều có tác động trực tiếp đến khả năng sinh lời của các ngân hàng với mức ý nghĩa thống kê là 1%, tuy nhiên dấu tác động lại trái ngược nhau. Trong khi sự tác động của Internet Banking cho dấu tác động + thì Mobile Banking lại cho dấu tác động - với ý nghĩa tác động ngược chiều.
Kết quả 0.007 và 0.099 trên bảng mơ hình cho biết bình qn những ngân hàng có cung cấp dịch vụ Internet Banking có ROE, ROA cao hơn những ngân hàng khơng có dịch vụ này. Điều này dễ hiểu khi Internet Banking được các ngân hàng áp dụng khá sớm, tính đến thời điểm 2010 đã có 18/30 ngân hàng nghiên cứu phục vụ loại hình dịch vụ này. Đến nay Internet Banking đã cơ bản hoàn thiện các chức năng và phục vụ khách hàng khá hiệu quả với các dịch vụ như vấn tin tài khoản, chuyển tiền, mở tài khoản trực tuyến, thanh tốn hóa đơn, đăng ký mở thẻ hay cho vay trực tuyến... trên website của Ngân hàng tại bất cứ những địa điểm có thể truy cập Internet và vào bất kỳ thời gian nào mà không cần phải trực tiếp đến các quầy giao dịch. Nắm bắt kịp thời xu hướng về nhu cầu ngày càng tăng cao của khách hàng về các dịch vụ trực tuyến, các ngân hàng đã chú trọng khai thác mảng dịch vụ còn nhiều tiềm năng này, cải thiện cơ sở vật chất, nâng cao chất lượng trang web điện tử. Do đó đã đạt được những kết quả nhất định, làm tăng lợi nhuận chung của ngân hàng.
Ra đời sau Internet Banking 6 năm, Mobile Banking hiện nay vẫn còn là lĩnh vực non trẻ. Theo như kết quả ở bảng 7, bình quân các ngân hàng có cung cấp dịch vụ Mobile Banking có ROA, ROE thấp hơn những ngân hàng không cung cấp dịch vụ này. Điều này nghe có vẻ trái ngược nhưng cũng khá hợp lý. Mobile Banking được tập chung phát triển phổ biến kể từ năm 2011, trải qua gần 8 năm, tuy đã mang lại 1 chút hiệu quả nhưng vẫn chưa đạt được kết quả như mong đợi. Để phát triển các dịch vụ này, ngân hàng cần đầu tư khá nhiều cả về cơ sở vật chất đến con người trong khi trình độ khoa học kỹ thuật của Việt Nam cịn hạn chế so với các nước phát triển trên
thế giới, điện thoại di động - đặc biệt là SmartPhone mới phổ biến trong 1 vài năm gần đây. Do đó, chi phí bỏ ra để phát triển công nghệ và đào tạo nguồn nhân lực cao hơn rất nhiều so với thu nhập mang lại từ dịch vụ này. Được nhìn nhận là một mảng tiềm năng, nếu được phát triển, đầu tư và khai thác đúng mức sẽ mang lại một nguồn thu nhập đáng kể, đóng góp tỷ trọng lớn trên tổng doanh thu của ngân hàng. Nhìn nhận được vấn đề đó, các ngân hàng vẫn đang ngày càng đầu tư và hoàn thiện hơn dịch vụ của mình, cải thiện chất lượng phục vụ, tăng các dịch vụ phục vụ trực tuyến, phát triển các apps trên điện thoại thông minh. Đây là một bước đi đúng đắn, phù hợp
với thời đại công nghệ số ngày càng phát triển.
(0.085) (0.000) MOBILE BANKING -0.098 -0.001 (0.863) (0.995) VCSHt-1 0.021 0.021 0.004 0.004 (0.256) (0.256) (0.363) (0.363) ROEt-1 -0.003*** - 0.003*** -0.000*** -0.000*** (0.000) (0.000) (0.008) (0.008) DU PHONGt-1 -0.015 -0.015 -0.003* -0.003* (0.266) (0.266) (0.095) (0.095) HHIt-1 4.189 4.189 -0.174 -0.174 (0.826) (0.826) (0.966) (0.966) DUNO/TGt-1 0.117* 0.117* -0.001 -0.001 (0.059) (0.059) (0.701) (0.701) AGEt-1 0.009 0.009 -0.002 -0.002 (0.925) (0.925) (0.908) (0.908) _cons -1.290 -1.171 0.006 -0.018 (0.780) (0.771) (0.995) (0.983) __________________
Bank dummies YES YES YES YES
Year dummies YES YES YES YES
N 223 223 256 256
adj. R 2___________________________ 0.609 0.609 0.243 0.243
(1) ROA (2) ROA (3) ROA (4) ROE (5) ROE (6) ROE IOS t-1 2.016*** (0.002) 19.694**(0.012) ANDROIDt- 1 2.016** * (0.002) 19.694** (0.012) AVERAGEt- 1 2.147* ** (0.002) 20.974 ** (0.012 VCSHt-1 0.006** (0.043) 0.006**(0.043) * 0.006* (0.043) 0.043 (0.175) 0.043(0.175) 0.043(0.175 ) CARt-1 0.001 0.001 0.001 -0.127 -0.127 -0.127
p-values trong ngoặc đơn
* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
Nguồn: Tác giả trích xuất dữ liệu từ phần mềm STATA Ngồi tác động tích cực lên khả năng sinh lời, Internet Banking cịn giúp các ngân
hàng có dịch vụ có mức độ an tồn vốn cao hơn so với các ngân hàng khơng có dịch vụ. Qua bảng kết quả hồi quy 8 ta thấy, Internet banking có tác động cùng chiều với hệ số an toàn vốn CAR với ý nghĩa thống kê đạt 10% và tác động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa thống kê là 1%. Nghĩa là những ngân hàng có cung cấp dịch vụ Internet Banking có hệ số an tồn vốn cao hơn và tỷ lệ nợ xấu thấp hơn so với những ngân hàng khơng có dịch vụ. Trong khi đó, Mobile banking vẫn chưa thể hiện được sự tác động của mình lên các chỉ số trên.
b/Đánh giá tác động của Mobile Banking đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng thông qua chỉ số đánh giá Apps trên điện thoại di động.
Theo như bảng kết quả bảng hồi quy 7 và 8, bình quân các ngân hàng cung cấp dịch vụ Mobile Banking có khả năng sinh lời thấp hơn những ngân hàng khơng có dịch vụ, thậm chí Mobile banking cũng khơng thể hiện được tác động của mình đến khả năng an tồn vốn của các ngân hàng. Đó là khi so sánh bình qn giữa các ngân hàng có cung cấp dịch vụ với các ngân hàng khơng có dịch vụ. Vậy khi so sánh các ngân hàng có cung cấp dịch vụ này với nhau, kết quả tác động có thay đổi khơng và thay đổi như thế nào? Để giải đáp thắc mắc trên, tác giả đã sử dụng chỉ tiêu đánh giá Apps trên 2 hệ điều hành là ANDROID và IOS, dựa vào chỉ tiêu này, ta biết được ứng dụng có được sử dụng hiệu quả và được ngân hàng phát triển tốt hay khơng. Từ đó có thể thấy mức độ quan tâm của ngân hàng đến loại hình dịch vụ này. Dưới đây là bảng kết quả hồi quy thu được sau khi chạy mơ hình:
Bảng 2.9. Ảnh hưởng của công nghệ đến khả năng sinh lời của ngân hàng: chỉ số đánh giá apps mobile banking.
(0.940) (0.940) (0.940) (0.152) (0.152) (0.152) NO XAUt-1 -0.073 -0.073 -0.073 -0.916 -0.916 -0.916 (0.158) (0.158) (0.158) (0.177) (0.177) (0.177) DU PHONGt-1 -0.006 -0.006 -0.006 -0.081 -0.081 -0.081 (0.205) (0.205) (0.205) (0.231) (0.231) (0.231) HHIt-1 6.029*** 6.029*** *6.029** 63.682*** 63.682*** 63.682*** (0.001) (0.001) (0.001) (0.003) (0.003) (0.003) DUNO/TGt-1 0.000 0.000 0.000 -0.008 -0.008 -0.008 (0.924) (0.924) (0.924) (0.810) (0.810) (0.810) AGEt-1 0.028*** 0.028*** 0.028** * 0.303*** 0.303*** 0.303*** (0.002) (0.002) (0.002) (0.004) (0.004) (0.004) _cons -2.801*** 3.002***- -3.087** * -27.946*** -29.915*** -30.740*** (0.002) (0.002) (0.002) (0.008) (0.008) (0.008) Bank YES YES YES YES YES YES Year dummies YES YES YES YES YES YES
N 218 218 218 218 218 218
adj. R 2________ 0.447 0.447 0.447 0.485 0.485 0.485
(1)
CAR (2)CAR (3)CAR (4)NO XAU (5) NO XAU (6) NO XAU HOSV -3.118 -0.027** (0.671) (0.017) ANDROIDt-1 -3.118 -0.062** (0.671 ) (0.017) AVERAGEt-1 -3.321 -0.054** (0.671) (0.017) VCSHt-1 -0.000 -0.000 -0.000 0.002 0.002 0.002 (0.988) (0.988 ) (0.988) (0.725) (0.725) (0.725) ROEt-1 -0.011 -0.011 -0.011 -0.003 -0.003 -0.003 (0.537) (0.537 ) (0.537) (0.133) (0.133) (0.133) DU PHONGt-1 -15.677 - 15.677 -15.677 -1.414 -1.414 -1.414 (0.462) (0.462 ) (0.462) (0.742) (0.742) (0.742) HHIt-1 0.122* 0.122* 0.122* -0.003 -0.003 -0.003 (0.079) (0.079 ) (0.079) (0.316) (0.316) (0.316) DUNO/TGt-1 -0.085 -0.085 -0.085 -0.008 -0.008 -0.008 (0.405) (0.405 ) (0.405) (0.701) (0.701) (0.701) _cons 5.789 6.100 6.231 0.336 0.365 0.358 (0.558) (0.565 ) (0.568) (0.748) (0.729) (0.733) Bank dummies YES YES YES YES YES YES Year dummies YES YES YES YES YES YES
N 219 219 219 250 250 250
adj. R 2__________ 0.537 0.537 0.537 0.224 0.224 0.224
_______________
p-values trong ngoặc đơn
* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
Nguồn: Tác giả trích xuất dữ liệu từ phần mềm STATA Kết quả hồi quy của bảng 9 cho thấy khả năng giải thích của mơ hình khá cao với R2= 44.7% cho ROA và 48.5% cho ROE.
Trong tổng số 30 ngân hàng nghiên cứu, tính đến thời điểm 2017 đã có 27 ngân hàng triển khai ứng dụng Apps trên điện thoại di động đối với 2 hệ điều hành ANDROID và IOS. Tuy nhiên không phải ngân hàng nào cũng phát triển tốt ứng dụng của mình sau khi ra mắt, ta có thể thấy rõ điều đó thơng qua chất lượng phục vụ
và sự đa dạng về dịch vụ cung cấp trên ứng dụng điện thoại nói riêng và trên cả dịch vụ Mobile Banking nói chung.
Việc đánh giá thông qua Rating trên Apps điện thoại di động phần nào cho biết được sự quan tâm của ngân hàng đối với các dịch vụ Mobile Banking của mình. Đối với các ngân hàng có sự đầu tư phát triển đúng mức, các dịch vụ trên ứng dụng phục vụ tốt cho khách hàng, ứng dụng thường xuyên được nâng cấp và cập nhập phiên bản
cũng như các tính năng mới, làm hài lịng khách hàng sẽ giúp ngân hàng có khả năng
sinh lời tốt hơn so với những ngân hàng những ngân hàng chỉ ra mắt Apps theo đối với biến ROA và 5% đối với biến ROE, nghĩa là khi rating của năm trước tăng lên thì ROA, ROE năm sau cũng tăng, hay nói cách khác khi cơng nghệ đáp ứng được
yêu cầu của người dùng thì kết quả kinh doanh sẽ tốt lên.
Để có kết quả tổng quát hơn, tác giả sử dụng biến AVERAGE, biến này được tính
bằng trung bình Rating của 2 hệ điều hành. Kết quả thu được đều thống nhất với 2 biến trên. Có thể thấy, khi ngân hàng phát triển tốt dịch vụ này sẽ phát triển đồng bộ
Bảng 2.10. Ảnh hưởng của công nghệ đến an toàn vốn của ngân hàng: chỉ số đánh giá apps mobile banking.
p-valucs trong ngoặc đơn
* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
Nguồn: Tác giả trích xuất dữ liệu từ phần mềm STATA Ngồi ra, chỉ số đánh giá Apps cũng tác động lên tỷ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa thống kê là 5% cho cả 3 biến IOS, ANDROID và AVERAGE. Hoạt động kinh doanh
Biến
Kết quả nghiên cứu
ROA ROE NIM EPS CAR NOXAU
của ngân hàng có tốt hay khơng đều phụ thuộc vào chất lượng dịch vụ và uy tín của ngân hàng. Chất lượng hoạt động chung của ngân hàng cũng được thể hiện 1 phần qua chất lượng các dịch vụ, cụ thể ở đây là dịch vụ ngân hàng trực tuyến. Với kết quả
tác động ngược chiều, khi Rating giảm sẽ làm tỷ lệ nợ xấu tăng cao, do đó làm giảm mức độ an toàn vốn.
Như vậy, theo kết quả nghiên cứu trên tổng số 30 ngân hàng trong giai đoạn từ năm 2007-2017, các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng cụ thể như sau:
* Tác động đến khả năng sinh lời
- Biến VCSH: có tác động cùng chiều với ROA và có ý nghĩa thống kê mức 5% nhưng lại khơng có tác động đến ROE, NIM, EPS.
- Biến HHI: có tác động cùng chiều với các chỉ tiêu ROA, ROE, EPS và có ý nghĩa thống kê mức 1%, khơng có ý nghĩa thống kê với biến NIM.
- Biến AGE: có tác động cùng chiều với các chỉ tiêu ROA, ROE, EPS và có ý nghĩa thống kê mức 1%, khơng có ý nghĩa thống kê với biến NIM.
- Biến INTERNET BANKING: có tác động cùng chiều với các chỉ tiêu ROA, ROE với mức ý nghĩa thống kê là 1%.
- Biến MOBILE BANKING: có tác động ngược chiều với các chỉ tiêu ROA, ROE
và có ý nghĩa thống kê mức 1%.
- Các biến chỉ số đánh giá apps (IOS, ANDROID, AVERAGE): có tác động cùng
chiều với các chỉ tiêu ROA với mức ý nghĩa thống kê là 1% và ROE với mức
ý nghĩa
thống kê là 5%.
* Tác động đến mức độ an tồn vốn
- Biến ROA: có tác động ngược chiều với chỉ tiêu NOXAU với mức ý nghĩa thống
kê là 5%, không có ý nghĩa thống kê với biến CAR. 46
- Biến DUNO/TG: có tác động cùng chiều với các chỉ tiêu CAR và có ý nghĩa thống kê mức 10%, khơng có ý nghĩa thống kê với biến NOXAU.
- Biến I-BANKING: có tác động cùng chiều với các chỉ tiêu CAR, có ý nghĩa thống kê là 10%, tác động ngược chiều với NOXAU và mức ý nghĩa thống kê là 1%.
- Các biến chỉ số đánh giá apps (IOS, ANDROID, AVERAGE): có tác động ngược
ROE - - NIM “EPS VCSH + CAR NOXAU DUPHONG - HHI + + + DUNO/TTG + AGE + + + M-BANKING - - I-BANKING + + + - IOS + + - ANDROID + + - AVERAGE + + -
Var Sd = Sqrt(Var)
true_roa .0000538 . 0073353
e . 0000312 . 0055836
6.67e-06 . 0025818
2.4. Kiểm định khuyết tật của mơ hình
Để kết quả hồi quy được thuyết phục, các nhà nghiên cứu cần phải xử lý được các vấn đề trong mơ hình hồi quy của mình. Các khuyết tật thường gặp trong các mơ hình hồi quy bao gồm: Đa cộng tuyến trong mơ hình; phương sai sai số thay đổi
(heteroskedasticity); phần dư tự tương quan theo chuỗi thời gian (do tác giả sử dụng dữ liệu bảng bao gồm cả dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian) và vấn đề nghiêm trọng nhất là vấn đề nội sinh (endogeneity).
Đối với vấn đề đa cộng tuyến, tác giả đã quan sát bảng ma trận hệ số tương quan Pearson và khơng đưa các biến có hệ số tương quan cao vào cùng mơ hình. Ngồi ra, sử dụng nhân tử phóng đại phương sai, tác giả đã cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong các mơ hình trong khóa luận.
Đối với vấn đề phương sai sai số thay đổi và phần dư tự tương quan có thể dẫn đến sai lệch trong kết quả kiểm định về ý nghĩa thống kê của mơ hình, tác giả khắc phục bằng cách sử dụng sai số chuẩn được robust theo phương pháp cluster theo ngân
hàng của Petersen (2009) trong q trình tính tốn các giá trị p-value. Các giá trị p-