CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ HOẠT ĐỘNG VÀ THỰC TRẠNG PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ NGÂN HÀNG ĐIỆN TỬ TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
4.1. Đánh giá tác động của dịch vụ ngân hàng điện tử đến kết quả hoạt động tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam
4.1.1. Xây dựng mô hình đánh giá tác động của dịch vụ ngân hàng điện tử đến kết quả hoạt động tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam
4.1.1.1. Lựa chọn mô hình
Các nghiên cứu liên quan hầu hết sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu dạng bảng để đánh giá tác động của dịch vụ NHĐT đối với kết quả hoạt động NH (thể hiện chủ yếu ở chỉ số ROA, ROE, NIM). Kết quả các nghiên cứu ở các quốc gia hầu hết là kết quả tích cực với độ trễ thời gian nhất định; tuy nhiên cũng có một vài nghiên cứu chỉ ra ảnh hưởng tiêu cực hoặc ảnh hưởng không rõ ràng. Các kết quả nghiên cứu khác nhau của Alsmadi và Alwabel (2011); Oyewole và các cộng sự (2013), Dinh Van (2015), Siddik và cộng sự (2016), Yang và cộng sự (2018).. mang lại một tổng quan đa dạng cho các học giả, nhà nghiên cứu, nhà quản lý khi tìm hiểu về tác động của dịch vụ NHĐT đối với KQHĐ của các NH.
Cụ thể, Nghiên cứu của Al-smadi và Al-wabel (2011) có đưa ra mô hình hồi quy tác động của các nhân tố tới ROE như sau: ROEit = β0 + β1.EBANit + β2.SIZEit + β3CAPit + β4.CRRit + β5.EXPMit + β6.LIQit + β7.GDPGit+ β8.INFit + εit .
Trong đó:
EBAN là biến giả bằng 1 nếu NH có dịch vụ NHĐT và ngược lại bằng 0.
SIZE là lôga tổng tài sản, thể hiện cho biến số quy mô của doanh nghiệp;
CAP là VCSH/tổng tài sản;
CRR là khoản vay không phù hợp/tổng vay;
EXPM là chi phí hoạt động/tổng tài sản;
LIQ tổng vay/tổng tiền gửi;
GDPG tốc độ tăng GDP, INF là lạm phát.
β0 là hằng số, các βi (i=2,..8) là các hệ số thể hiện tác động của các biến số độc lập tới biến phụ thuộc, εit là nhiễu của mô hình, các chỉ số i và t lần lượt thể hiện cho NH i và năm t.
Năm 2013, Oyewole và các cộng sự đã nghiên các nhân tố ảnh hưởng tới KQHĐ của NH. Về cơ bản mô hình không có nhiều thay đổi so với mô hình của Al- smadi và Al-wabel (2011) đưa ra. Trong đó, các biến số thể hiện dịch vụ NHĐT của NH vẫn được giữ dưới dạng biến giả, bằng 1 trong trường hợp NH có dịch vụ NHĐT và ngược lại bằng 0. Tuy nhiên, Oyewole và các cộng sự (2013) đã mở rộng thêm biến phụ thuộc trong mô hình bao gồm ROA, ROE và NIM. Tác giả giải thích rằng, các chỉ tiêu ROA, ROE và NIM là các biến số đại diện và thể hiện được tốt KQHĐ của các NH.
Ở Việt Nam, năm 2015, Van Dinh và các cộng sự đo lường tác động của dịch vụ NHĐT tới hoạt động của NH ở Việt Nam. Trong đó, biến phụ thuộc tác giả lựa chọn bao gồm ROA, ROE, NIE/A – chi phí hoạt động và NONII/A – thu nhập ngoài lãi. Các biến độc lập về cơ bản vẫn được lựa chọn giống các nghiên cứu trước đó, và biến số dịch vụ NHĐT vẫn được giữ là biến giả dạng 0 và 1, với 1 là NH có dịch vụ NHĐT và ngược lại bằng 0. Nghiên cứu đã phân tích được tác động của dịch vụ NHĐT tới các chỉ tiêu thể hiện được KQHĐ của NH. Tuy nhiên, việc lựa chọn hai biến số NIE/A và NONII/A được đánh giá là không phù hợp bởi những biến số này thể hiện nhiều hơn ở khía cạnh đầu vào của mô hình.
Các nghiên cứu trước đó chủ yếu sử dụng biến số dịch vụ NHĐT là biến số dạng biến giả là 0 hoặc 1. Nguyên nhân chủ yếu là do trước đó, số liệu về dịch vụ NHĐT là tương đối khó khăn và dịch vụ NHĐT chưa phát triển như ngày nay. Do vậy, trong luận án này, tác giả sử dụng biến số NHĐT dưới dạng giá trị do hoạt động dịch vụ NHĐT đã phát triển rộng rãi, số liệu về dịch vụ NHĐT tương đối đầy đủ và hầu hết các NH hiện nay ở Việt Nam đều có dịch vụ NHĐT, việc lựa chọn biến số dưới dạng nhị phân sẽ không phù hợp nữa.
Bảng 4.1: Tổng hợp các biến phụ thuộc và độc lập được sử dụng trong các nghiên cứu liên quan trước đây
STT Biến phụ thuộc
Số nghiên
cứu
Biến độc lập
Số nghiên
cứu
Biến kiểm soát
Số nghiên
cứu
1 ROE 25 Số cây ATM 12 Quy mô 15
2 ROA 24 Sử dụng internet 11 Cho vay 11
3 NIM
9 Internet/online
banking 10 Tiền gửi 11
4 Thu nhập ngoài
lãi 8 Số chi nhánh
NH 7 VCSH 6
5 Thu nhập lãi 5 Số cây POS 5 GDP 6
6 Tiền gửi
4 Số lượng nhân
viên 5 Lạm phát 6
7 Tăng trưởng tài
sản 4 Số thẻ TD 4 Chi phí
hoạt động 4
8
Chi phí hoạt động
3 Số thẻ ghi nợ 4
Lợi nhuận/tài
sản
2
9 Chi phí ngoài lãi
3 Website 4 Tăng
trưởng nghề 2
10 Chi phí nhân viên 3 E-banking 3 Thị phần 2
11 Sử dụng internet
3 Mobile banking 3 Chi phí
ngoài lãi 2
12
Cho vay/Tài sản
3 Thiết bị IT 2
Lợi nhuận/vốn
chủ
1
13 Chỉ tiêu hiệu quả 3 Địa điểm NH 2
14 Chi phí IT
2 Telephone/Call
Center 2
15 Chi phí marketing 2 Chi phí IT 1 16 Chênh lệnh lãi
suất 2 Chất lượng dịch
vụ KH 1
Nguồn: Abbasi, T. and Weigand, H. (2017).
Kế thừa các kết quả nghiên cứu trước và chắt lọc phù hợp với điều kiện về số liệu cũng như đặc trưng các NHTM Việt Nam, tác giả đề xuất xây dựng mô hình đánh giá tác động của dịch vụ NHĐT đến kết quả hoạt động NH, mô hình rút gọn như sau:
(1)
Về bản chất đây là mô hình hồi quy đa biến, trong đó:
1) Các chỉ số i và t lần lượt chỉ NH thứ i ở năm t
2) Y là tập hợp các biến số thể hiện các KQHĐ của NH như ROA, ROE và NIM
3) X1 là tập hợp các biến số thể hiện dịch vụ NHĐT của NH bao gồm:
Mobile banking và Internet banking; và số lượng cây ATM và POS của các NH, số lượng chi nhánh của NH.
4) X2 là tập hợp các biến số thể thiện đặc trưng của NH như: Tỷ lệ dư nợ cho vay KH/tổng tài sản; tỷ lệ chi phí hoạt động/lợi nhuận hoạt động (Operating Expense); tỷ lệ VCSH/tổng tài sản (EQUITY); và quy mô tổng tài sản NH (SIZE) và các biến số thể hiện tác động của các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế như GDP và CPI
5) u là sai số của mô hình
6) Các chỉ số i và t lần lượt thể hiện cho NH i và năm t.
Giải thích các biến số
Biến phụ thuộc: là các chỉ tiêu tài chính phản ánh KQHĐ NHTM, cụ thể:
tỷ lệ lợi nhuận/Tài sản (Return on Assets – ROA), tỷ lệ lợi nhuận/VCSH (Return on Equity – ROE ) và tỷ lệ thu nhập lãi ròng (Net Interest Margin - NIM).
Các biến độc lập bao gồm:
+ Các biến giải thích dịch vụ NHĐT bao gồm: giá trị giao dịch qua Mobile banking và Internet banking (IMbank); số lượng máy giao dịch tự động (ATM) và máy chấp nhận thanh toán (POS) của các NH; số lượng chi nhánh của NH (BRANCH).
+ Các biến kiểm soát bao gồm: biến số thể hiện đặc trưng của NH: tỷ lệ chi phí hoạt động/lợi nhuận hoạt động (OPEX); tỷ lệ VCSH/tổng tài sản (EQUITY);
quy mô NH (SIZE), tỷ lệ cho vay/tồng tài sản (LOAN) và các biến thể hiện được ảnh hưởng vĩ mô của nền kinh tế như tăng trưởng kinh tế (GDP) và lạm phát (CPI).
Mô hình tác giả xây dựng được thể hiện bằng công thức toán học như sau:
(i) ROAit = β0 + β1IMbankit + β2ATMit + β3POSt + β4BRANCHit + β5SIZEit + β6EQUITYit + β7LOAN it + β8OPEXit + β9GDPit + β10CPIit + εit
(ii) ROEit = β0 + β1IMbankit + β2ATMit + β3POSt + β4BRANCHit + β5SIZEit + β6EQUITYit + β7LOAN it + β8OPEXit + β9GDPit + β10CPIit + εit
(iii) NIMit = β0 + β1IMbankit + β2ATMit + β3POSt + β4BRANCHit + β5SIZEit
+ β6EQUITYit + β7LOAN it + β8OPEXit + β9GDPit + β10CPIit + εit
4.1.1.2. Mô tả dữ liệu trong mô hình
Hệ thống ngân hàng Việt Nam hiện có 49 ngân hàng trong đó có 35 NHTM Việt Nam (4 NHTM nhà nước, 31 NHTM cổ phần), 9 ngân hàng 100% vốn nước ngoài, 2 ngân hàng chính sách, 1 ngân hàng hợp tác xã và 2 ngân hàng liên doanh.
Số liệu tác giả sử dụng trong luận án được thu thập từ 30 NHTM của Việt Nam giai đoạn 2014-2018, chiếm trên 80% tổng số NHTM Việt Nam đảm bảo tính đại điện (xem phụ lục 4). Nghiên cứu cũng loại trừ các NHTM nước ngoài do không có sự đồng nhất về hình thức sở hữu, cơ cấu tổ chức, quy mô vốn và mạng lưới hoạt động và phân khúc khách hàng, tránh sai lệch lớn đến kết quả đánh giá.
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu dạng bảng (panel data) hay còn gọi là dữ liệu gộp chung, trong đó các quan sát chéo (30 NHTM) và quan sát theo chuỗi thời gian
(5 năm giai đoạn 2014-2018) được gộp chung nhằm theo dõi sự thay đổi theo thời gian của các dữ liệu chéo.
Dữ liệu dạng bảng phù hợp với nghiên cứu thực nghiệm nhiều đối tượng khác nhau nhằm đánh giá tốt hơn các hiện tượng kinh tế có tính biến thiên theo thời gian, ít hiện tượng đa cộng tuyến, cho kết quả xử lý tốt hơn dữ liệu chéo thuần túy hay dữ liệu chuỗi thời gian. Bằng cách nghiên cứu quan sát lặp đi lặp lại qua thời gian của các đơn vị chéo, dữ liệu bảng cho phép xác định xu thế thay đổi theo thời gian của các đơn vị này, đặc biệt phù hợp với sự thay đổi công nghệ và các đặc điểm kinh tế chính trị xã hội.
Tác giả xây dựng 2 trường hợp đánh giá tác động của dịch vụ NHĐT đến KQHĐ các NHTM Việt Nam. Trường hợp đầu tiên sử dụng toàn bộ mẫu và trường hợp thứ hai loại trừ 4 NHTM nhà nước có chi phối lớn để so sánh kết quả.
Trường hợp 1: Đánh giá tác động của dịch vụ NHĐT đến KQHĐ của 30 NHTM Việt Nam
Trường hợp 2: Đánh giá tác động của dịch vụ NHĐT đến KQHĐ của 26 NHTM cổ phần Việt Nam (loại trừ 4 NHTM nhà nước)
Tác giả thực hiện ước lượng trường hợp 2 với số liệu loại trừ 4 NHTM nhà nước (bao gồm Agribank, Vietcombank, Vietinbank, BIDV) nhằm xem xét và so sánh tác động của dịch vụ NHĐT tới KQHĐ các NHTM cổ phần khi không có sự chi phối của các NHTM nhà nước. Các NHTM nhà nước có tổng tài sản lớn, chiếm trên 50% tổng tài sản của toàn hệ thống NHTM Việt Nam, tồn tại lâu đời với cơ sở vật chất và số lượng chi nhánh rộng lớn, việc ảnh hưởng của dịch vụ NHĐT đến KQHD các ngân hàng lớn, hoạt động truyền thống có thể sẽ không rõ nét như các NHTM cổ phần nhỏ và theo xu hướng bán lẻ dịch vụ.
Ở trường hợp 2, tác giả nghiên cứu riêng các NHTM cổ phần nhằm đánh giá ảnh hưởng của dịch vụ NHĐT cũng như các yếu tố đặc trưng khác của ngân hàng đến kết quả hoạt động các NHTM mới nổi, quy mô nhỏ và vừa với kỳ vọng có sự khác biệt về kết quả khi quy mô và tính chất hoạt động của ngân hàng khác nhau.
Ký hiệu các biến số, cách tính, nguồn thu thập và kỳ vọng dấu cụ thể như bảng bên dưới.
Bảng 4.2: Mô tả các biến số và số liệu trong mô hình1
TT Ký hiệu Cách tính và
Diễn giải Nguồn thu thập
Kỳ vọng
dấu
1
Biến phụ thuộc ROA
Tỷ lệ LNST/Tổng tài sản (%)
Tính toán từ BCTC của NH
2 ROE
Tỷ lệ LNST/VCSH (%)
Tính toán từ BCTC của NH
3 NIM
Tỷ lệ Thu nhập từ lãi/ Tài sản có sinh lãi trung bình2 (%)
Tính toán từ BCTC của NH
4
Biến độc lâp
Biến kiểm soát IMbank
Tổng giá trị giao dịch qua internet và mobile banking
NHNN và các NH +
5 ATM Tổng số cây ATM NHNN và các NH +
6 POS Số máy POS NHNN và các NH +
7 BRANCH Số chi nhánh NHNN và các NH -
8 SIZE Tổng tài sản BCTC của NH +
9 EQUITY
Tỷ lệ VCSH/Tổng tài sản (%)
Tính toán từ BCTC của NH
+
10 LOAN
Tỷ lệ dư nợ CVKH/Tổng tài sản (%)
Tính toán từ BCTC của NH
+
1Các biến số được kế thừa từ các nghiên cứu chính của Alsmadi và Alwabel (2011); Oyewole và các cộng sự (2013), Dinh Van (2015), Siddik và cộng sự (2016), Yang và cộng sự (2018)
2 Tài sản có sinh lãi trung bình: Tiền gửi tại NHNNVN + Tiền gửi và cho vay các TCTC khác + Chứng khoán kinh doanh + Chứng khoán đầu tư + Cho vay KH (lấy số trung bình đầu năm và cuối năm)
11 OPEX
Tỷ lệ chi phí hoạt động/Lợi nhuận hoạt động (%)
Tính toán BCTC của NH
-
12 GDP
Tổng sản phẩm quốc nội
GSO
13 CPI Chỉ số giá tiêu dùng GSO
4.1.1.3. Vấn đề nội sinh trong mô hình
Vấn đề nội sinh xảy ra trong mô hình (1) sẽ làm cho các hệ số ước lượng trong mô hình bị chệch hoặc phương sai của sai số thay đổi trong mô hình do tính chất nội sinh của các biến số phụ thuộc. Biến nội sinh là các biến trong mô hình thống kê được thay đổi hoặc xác định bởi mối quan hệ của chúng với các biến khác.
Các biến nội sinh là các biến phụ thuộc, có nghĩa là chúng có tương quan với các yếu tố khác, có thể là mối tương quan thuận hoặc nghịch.
Các biến nội sinh rất quan trọng trong kinh tế lượng và mô hình kinh tế vì chúng cho thấy liệu một biến có gây ra một tác động cụ thể hay không. Các nhà kinh tế sử dụng mô hình nhân quả để giải thích kết quả bằng cách phân tích các biến phụ thuộc dựa trên nhiều yếu tố khác nhau. Các nhà kinh tế học cũng bao gồm các biến độc lập để giúp xác định mức độ nào một kết quả có thể được quy cho một nguyên nhân ngoại sinh hoặc nội sinh. Các biến nội sinh có giá trị thay đổi như một phần của mối quan hệ chức năng giữa các biến khác trong mô hình. Mối quan hệ này cũng được coi là phụ thuộc và được coi là có thể dự đoán được về bản chất. Các biến thường tương quan theo cách mà một chuyển động trong một biến sẽ dẫn đến một chuyển động trong biến kia. Nói cách khác, các biến nên tương quan với nhau.
Tuy nhiên, chúng không nhất thiết phải di chuyển theo cùng một hướng, có nghĩa là sự gia tăng của một yếu tố có thể gây ra sự sụt giảm ở yếu tố khác. Miễn là sự thay đổi trong các biến có tương quan, thì được coi là hiện tượng nội sinh - bất kể đó là mối tương quan tích cực hay tiêu cực.
Có hai nguyên nhân xảy ra vấn đề nội sinh trong mô hình (1) như sau:
Thứ nhất, khi các biến phụ thuộc tăng sẽ làm cho NH tăng các chỉ tiêu liên quan đến dịch vụ NHĐT hoặc các biến số khác như việc mở rộng số cây ATM, số máy POS hoặc mở rộng chi nhánh, quy mô hoạt động của NH. Nếu xảy ra hiện tượng như trên thì có thể làm cho phương sai của sai số thay đổi, dẫn đến làm sai lệch hệ số ước lượng trong mô hình.
Thứ hai, nội sinh có thể xảy ra giữa các biến độc lập. Ví dụ, khi NH tăng biến quy mô (tăng tổng tài sản) có thể là do gia tăng các biến khác như gia tăng số lượng chi nhánh, tăng số máy POS, số cây ATM, giao dịch qua Internet hoặc Mobile, …và ngược lại. Hiện tượng trên còn được gọi là hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập, làm khuyếch đại các hệ số ước lượng.
Trong phần này, tác giả sử dụng phần mềm STATA 15.1 và các nguồn số liệu thu thập được từ các NHTM Việt Nam trong 5 năm (2014 đến năm 2018) để phân tích tác động của dịch vụ NHĐT tới kết quả kinh doanh của các NHTM ở Việt Nam. Những kết quả thu được cho thấy dịch vụ NHĐT tác động tích cực có ý nghĩa thống kê tới KQHĐ của các NHTM ở Việt Nam trong thời gian 2014-2018. Cụ thể các bước thực hiện như sau:
4.1.1.4. Mô tả thống kê các biến số
Bảng 4.3: Mô tả thống kê các biến số
Biến số
Số quan
sát Trung bình
Độ lệch chuẩn
Giá trị nhỏ nhất
Giá trị lớn nhất
ROE 150 7,38 6,06 0,08 24,44
ROA 150 0,57 0,50 0,01 2,64
NIM 149 2,61 1,16 0,50 8,18
IMbank 150 16,74 2,22 11,80 21,59
ATM 149 5,39 1,30 3,42 7,95
POS 138 6,79 2,30 3,22 11,43
OPEX 150 58,10 15,37 28,75 109,81
BRANCH 142 5,21 0,91 3,56 7,72
EQUITY 150 8,26 3,24 3,46 22,03
LOAN 150 58,48 10,76 22,53 75,30
SIZE 150 32,59 1,53 30,39 44,01
GDP 150 6,55 0,40 5,98 7,08
CPI 150 2,89 1,22 0,63 4,09
Nguồn: Tính toán của tác giả bằng STATA 15.1 Bảng trên trình bày chi tiết về mô tả thống kê của các biến số được sử dụng trong mô hình bao gồm số quan sát thu thập được, giá trị TB, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của các biến số.
4.1.1.5. Các kiểm định của mô hình
Luận án đã sử dụng phương pháp ước lượng dữ liệu bảng bình phương nhỏ nhất thông thường (Pooled OLS) và thực hiện kiểm định các khuyết tật trong mô hình. Kết quả kiểm định của mô hình cho thấy mô hình có hiện tượng tự tương quan và phương sai của sai số thay đổi, tuy nhiên không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình. Cụ thể như sau:
a) Kiểm định tự tương quan giữa các biến số Giả thiết H0: không có tự tương quan bậc nhất
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định tự tương quan
Mô hình ROE Mô hình ROA Mô hình NIM F(1,26)=25,122
Prob>F=0,000
F(1,26)=7,331 Prob>F=0,0116
F(1,26)=5,142 Prob>F=0,0316
Nguồn: Tính toán của tác giả bằng STATA 15.1 Dựa trên phương pháp kiểm định Wooldridge, kết quả kiểm định tương quan giữa các biến số trong mô hình có biến độc lập là ROE, ROA và NIM đều cho thấy Prob>F < 0.053 theo phần mềm STATA 15.1, với câu lệnh XTSERIAL. Kết quả này dẫn đến bác bỏ giả thiết H0, do đó mô hình có tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc nhất giữa các biến số.
3 Chi tiết trong phụ lục