Tác động của đa dạng hoá thu nhập đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam (2)

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

Thêm vào BST

Báo xấu

4
lượt xem 0
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết phân tích tác động của đa dạng hóa thu nhập lên hiệu quả hoạt động của 26 ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008-2020. Dựa vào kết quả nghiên cứu, bài viết đã đề xuất một số giải pháp về đa dạng hóa thu nhập nhằm góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tác động của đa dạng hoá thu nhập đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam (2)

TÁC ĐỘNG CỦA ĐA DẠNG HÓA THU NHẬP ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Đinh Huỳnh Trọng1, Nguyễn Trung Thành1 1. Lớp: D18TC01. Khoa: Kinh tế. Email: Trongdh.work@gmail.com Tóm tắt Bài viết phân tích tác động của đa dạng hóa thu nhập lên hiệu quả hoạt động của 26 ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008-2020. Trong giai đoạn nghiên cứu, bài viết sử dụng phương pháp phân tích hồi quy cho dữ liệu bảng và cho kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng đa dạng hóa thu nhập tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Dựa vào kết quả nghiên cứu, bài viết đã đề xuất một số giải pháp về đa dạng hóa thu nhập nhằm góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Từ khóa: đa dạng hóa thu nhập, hiệu quả hoạt động, gân hàng thương mại, Việt Nam 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Hơn một thập kỷ đã qua, ngành ngân hàng trên thế giới đã chứng kiến nhiều sự phát triển về công nghệ, môi trường cạnh tranh, sự thay đổi về nhu cầu của khách hàng, các chính sách tài chính mới của nhà nước hay các tác động bên ngoài khác. Các sự kiện nổi bật trên thế giới như các tổ chức tài chính của Mỹ liên quan đến phá sản tín dụng nhà ở giữa năm 2007 đã mở đầu cuộc khủng hoảng tài chính thế giới. Hay cuộc khủng hoảng tiền tệ Đông Á năm 1997 xuất phát từ nền tảng kinh tế vĩ mô yếu kém đã ảnh hưởng lan rộng đối với hệ thống tài chính ở hầu hết các nước châu Á, khiến cho cấu trúc thu nhập của nhiều ngân hàng bị thay đổi (Lee và nnk., 2014). Ngoài ra, theo Hao và nnk., (2017), việc giám sát tài chính thiếu hoàn thiện và “Bong bóng bất động sản” ở Hoa Kỳ dẫn tới những đỗ vỡ tài chính gây suy thoái kinh tế ở nhiều nước trên thế giới. Qua đó, thấy được những hạn chế của hệ thống tài chính nhiều nước trên thế giới còn lỏng lẻo, thiếu minh bạch và đổi mới trong cấu trúc quản lý. Các nghiên cứu hiện nay trên thế giới về tác động của đa dạng hóa thu nhập lên hiệu quả hoạt động của các NHTM vẫn còn đưa ra nhiều kết luận khác nhau. Nghiên cứu của Apergis (2014); Trujillo - Ponce (2013); Saunders và nnk., (2016); Ana Lozano-Vivas và nnk., (2010); Nguyễn Minh Sáng và nnk., (2018); Li và nnk., (2013); Hồ Thị Hồng Minh và nnk., (2015); Kargi (2011); Hiep Ngoc Luu và nnk., (2019); Sanya và nnk., (2011); Chiorazzo và nnk.,(2008); Võ Xuân Vinh và nnk., (2015) đều cho rằng đa dạng hóa thu nhập tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của các NHTM. Ngược lại, các nghiên cứu của Delpachitra và nnk., (2013); Khanh Ngoc Nguyen (2019); Revell (1979); Perry (1992); Maudos (2017) lại kết luận rằng đa dạng hóa thu nhập có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các NHTM. Bài viết thực hiện với kỳ vọng nhằm phân tích tác động của đa dạng hóa thu nhập đến hiệu quả hoạt động 71
của hệ thống các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2018-2020. Kết quả của nghiên cứu cho thấy, đa dạng hóa thu nhập có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của các NHTM. Sự thay đổi của thị trường là một yếu tố vô cùng quan trọng ảnh hưởng tới cơ cấu thu nhập của NHTM. Vậy nên, bên cạnh việc đẩy mạnh các hoạt động truyền thống thì các ngân hàng hiện nay còn phải chú ý đến nguồn thu nhập phi lãi để ĐDH tối ưu sản phẩm khiến ngân hàng trở nên đa năng hơn. Với mục tiêu bổ sung đánh giá trong hoạt động thực tiễn của NHTM, bài nghiên cứu xem xét việc ĐDH nguồn thu nhập có tác động đến HQHĐ của ngân hàng, số liệu trong giai đoạn từ 2008 – 2020 của 26 NHTM Việt Nam. 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Nguồn dữ liệu Bài nghiên cứu sử dụng số liệu đáng tin cậy được thu thập từ các báo cáo thường niên của 26 NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008-2020. Ngoài ra, bài nghiên cứu còn sử dụng số liệu chính thức của Ngân hàng nhà nước Việt Nam và các nguồn dữ liệu chính thống khác. 2.2. Mô hình nghiên cứu Một số nghiên cứu của các nhóm tác giả như Lê Long Hậu và nnk., (2016), Nguyễn Minh Sáng và nnk., (2018) đã sử dụng biến HHI để chỉ ra những tác động của ĐDHTN (HHI) đến HQHĐ (ROA, ROE) của ngân hàng. Ngoài ra, trong các bài nghiên cứu của mình các nhóm tác giả cũng đồng thời sử dụng các biến vĩ mô như tốc động tăng trưởng (GDP) hay tỉ lệ lạm phát (INF) vào mô hình nhằm tăng thêm độ tin cậy. Vì vậy, nhóm tác giả quyết định sử dụng mô hình được đề xuất cho mô hình nghiên cứu như sau: ROAi,t = α + β1HHIi,t + β2NPLi,t + β3LLPi,t + β4EQUITYi,t + β5SIZEi,t + β6LOANi,t + β7DTLi,t + β8GDPi,t + β9INFi,t + εi,t (Mô hình 1) ROEi,t = α + β1HHIi,t + β2NPLi,t + β3LLPi,t + β4EQUITYi,t + β5SIZEi,t + β6LOANi,t + β7DTLi,t + β8GDPi,t + β9INFi,t + εi,t (Mô hình 2) Trong đó: i, t lần lượt là thứ tự NHTM i tại năm t. Biến phụ thuộc trong nghiên cứu này là Tỷ suất sinh lời trên tài sản của ngân hàng (ROA) và Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Bài nghiên cứu sử dụng biến HHI là biến độc lập và để đo lường mức độ đa dạng hóa thu nhập. Biến kiểm soát bao gồm: Các biến vi mô: Tỷ lệ nợ xấu (NPL), Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLP), Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EQUITY), Quy mô ngân hàng (SIZE), Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LOAN), Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nợ phải trả (DTL); Các biến vĩ mô: Tăng trưởng kinh tế (GDP); Lạm phát (INF). Bảng 1: Mô tả các biến trong mô hình hồi quy Nghiên cứu liên Kỳ vọng Ký hiệu Tên biến Đo lường quan dấu Biến phụ thuộc Tỷ suất sinh lời trên tài sản Lợi nhuận sau thuế/Tổng Chiorazzo và nnk., ROA của ngân hàng thứ i năm t tài sản bình quân (2008); Vinh và Tỷ suất sinh lời trên VCSH Lợi nhuận sau thuế/Vốn nnk., (2015); Sissy ROE của ngân hàng thứ i năm t chủ sở hữu bình quân và nnk., (2016) 72
Biến độc lập ĐDHTN ngân hàng thứ i năm Thu nhập ròng từ lãi + Thu Trujillo - Ponce HHI + t nhập ròng ngoài lãi (2013) Biến kiểm soát Tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng dư Nợ quá hạn/ Tổng dư nợ NPL Kargi (2011) - nợ của ngân hàng thứ i năm t cho vay Tỷ lệ chi phí dự phòng RRTD Kargi (2011); Chi phí dự phòng rủi ro/ LLP trên tổng dư nợ cho vay của Nguyễn Minh Sáng - Tổng dư nợ cho vay ngân hàng thứ i năm t và nnk., (2018); Vốn chủ sở hữu/ Tổng tài Equity Tỷ lệ vốn chủ sở hữu Bourke (1989) + sản Logarithm của tổng tài sản (Chiorazzo và nnk., Size Quy mô ngân hàng + ngân hàng 2008) Tỷ lệ cho vay trên tổng tài Cho vay khách hàng Nguyễn Minh Sáng Loan + sản ròng/Tổng tài sản và nnk., (2018) Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên Tiền gửi khách hàng/ Tổng Hồ Thị Hồng Minh DTL + tổng nợ phải trả nợ phải trả và nnk., (2015) Hồ Thị Hồng Minh GDP Tăng trưởng kinh tế Log(GDP) + và nnk., (2015) (Mức giá trung bình của kì hiện tại - Mức giá của kỳ Revell (1979); Perry INF Lạm phát - trước)/Mức giá của kỳ (1992) trước)*100 Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán và báo cáo thường niên của 26 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2020. Do dữ liệu nghiên cứu bao gồm số liệu về không gian và thời gian nên bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy với dữ liệu bảng. Đối với phân tích bằng dữ liệu bảng, nhóm tác giả sử dụng kiểm định Hausman test để lựa chọn phương pháp ước lượng cố định (Fixed Effects) hay ước lượng ngẫu nhiên (Random Effects). Kết quả kiểm định Hausman cho thấy đối với mô hình của biến ROA xác suất thống kê Chi bình phương nhỏ hơn 5%. Do vậy mô hình hồi quy của các biến phụ thuộc này sử dụng ước lượng cố định - FEM. Đối với mô hình của biến ROE xác suất Chi bình phương lớn hơn 5%, do đó mô hình hồi quy của ba biến phụ thuộc này sử dụng ước lượng ngẫu nhiên - REM. 2.3. Kỹ thuật chọn mẫu Nghiên cứu được thu thập từ dữ liệu thứ cấp được công bố trên các báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán và các báo cáo thường niên của hai mươi sáu (26) NHTM Việt Nam giai đoạn 2008-2020. Bên cạnh đó tác giả lấy số liệu về các chỉ số kinh tế vĩ mô từ World Bank nhằm đảm bảo độ tin cậy và chính xác nhất. Bảng 2: Mã hóa ngân hàng STT Mã Tên đầy đủ ngân hàng 1 BID Ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát triển Việt Nam 2 CTG Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam 3 VCB Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam 4 STB Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín 5 MBB Ngân hàng TMCP Quân Đội 6 SHB Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội 73
7 ACB Ngân hàng TMCP Á Châu 8 TCB Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam 9 VPB Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng 10 EIB Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam 11 HDB Ngân hàng TMCP Phát triển TPHCM 12 MSB Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam 13 SeABank Ngân hàng TMCP Đông Nam Á 14 VIB Ngân hàng TMCP Quốc tế 15 ABBank Ngân hàng TMCP An Bình 16 OCB Ngân hàng TMCP Phương Đông 17 NVB Ngân hàng TMCP Quốc Dân 18 PVcomBank Ngân hàng TMCP Đại chúng Việt Nam 19 VietABank Ngân hàng TMCP Việt Á 20 KLB Ngân hàng TMCP Kiên Long 21 PGBANK Ngân hàng TMCP Xăng Dầu Petrolimex 22 SGB Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương 23 VietCapitalBank Ngân hàng TMCP Bản Việt 24 LPB Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt 25 SCB Ngân hàng TMCP Sài Gòn 26 TPB Ngân hàng TMCP Tiên Phong (Nguồn: Nhóm tác giả tự tính toán) 2.4. Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu định lượng: Phân tích hồi quy cho dữ liệu bảng nhằm tìm ra mối quan hệ giữa ĐDHTN và HQHĐ của ngận hàng thương mại. Cụ thể gồm: Thống kê mô tả biến phụ thuộc và các biến độc lập. Phân tích hồi quy bằng phương pháp ước lượng thông thường trong dữ liệu bảng: Phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu thông thường Pooled Ordinary Least Square (OLS) Phương pháp ước lượng cố định (Fixed Effects Model) Phương pháp ước lượng ngẫu nhiên (Random Effects Model) Kiểm định Hausman test, F – test để lựa chọn mô hình tối ưu. 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1. Kết quả Trong bảng 3 này, nhóm tác giả trình bày về thống kê mô tả các biến có trong mô hình bao gồm: giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, độ lệch chuẩn. Bảng thống kê mô tả các biến được sử dụng số liệu của 26 NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008-2020. Bảng 3: Thống kê mô tả các biến Variable Obs Mean Std.Dev Min Max ROA 338 0.0087033 0.0078081 -0.0551175 0.0595185 ROE 338 0.0964234 0.0929179 -0.8200214 0.8112464 74
HHI 338 -0.4605168 13.51446 -1.8541275 0.4999909 NPL 338 0.0125648 0.01227 0 0.1015213 LLP 338 0.0085541 0.0092005 -0.0065057 0.1105801 Equity 338 0.0996148 0.0569186 0.0117766 0.4624462 Size 338 18.31097 1.27742 14.69872 21.13979 Loan 338 0.5470128 0.1369332 0 0.8516832 DTL 338 0.7111878 0.3266283 0.0694997 6.064024 GDP 338 25.87808 0.3274217 25.3197 26.32597 INFCPI 338 7.220435 6.387404 0.6312009 23.11545 (Nguồn: Nhóm tác giả tự tính toán) Trong bảng 4, nhóm tác giả trình bày về kết quả hồi quy ước lượng của mô hình nghiên cứu nhận được thông qua phần mềm Stata 15. Tại bảng này, trình bày kết quả hồi quy ước lượng FEM và REM cho dữ liệu bảng, bao gồm biến phụ thuộc là ROA và ROE đại diện cho HQHĐ ngân hàng. Dựa trên kết quả của mô hình ROE là biến phụ thuộc cho thấy rằng biến Size có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và tác động cùng chiều với ROE. Kết quả này càng được tin cậy hơn khi xem xét kết quả của mô hình ROA cũng dựa trên phương pháp tác động cố định FEM cũng cho kết quả tương tự khi biến Size tác động cùng chiều ở mức ý nghĩa là 1%. Từ đó có thể nhận thấy rằng quy mô ngân hàng làm HQHĐ của NHTM tăng lên. Ngoài ra, dựa trên kết quả nghiên cứu được từ các biến độc lập khác đối với HQHĐ của NHTM, nhóm tác giả còn thu được những kết quả khác như sau: Bảng 4: Kết quả ước lượng của mô hình nghiên cứu ROA ROE Biến HỆ SỐ P-VALUE HỆ SỐ P-VALUE HHI 0.0002438 0.000 0.0038279 0.000 NPL -0.0626775 0.010 -0.5899434 0.058 LLP -0.0273259 0.448 -0.1570384 0.730 Equity 0.0940547 0.000 -0.1497409 0.105 Size 0.0083099 0.000 0.031495 0.000 Loan 0.0083249 0.007 0.0676735 0.065 DTL -0.0011813 0.184 -0.0152328 0.184 GDP -0.0146988 0.000 -0.0857518 0.000 INFCPI 0.000099 0.116 0.0008813 0.281 (Nguồn: Nhóm tác giả tự tính toán) Bảng dữ liệu trên trình bày kết quả hồi quy ước lượng FEM và REM cho dữ liệu bảng, với các biến phụ thuộc đại diện cho HQHĐ ngân hàng là ROA và ROE. Dựa trên kết quả của mô hình ROE là biến phụ thuộc cho thấy rằng biến Size có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% và tác động cùng chiều với ROE. Kết quả này càng được tin cậy hơn khi xem xét kết quả của mô hình ROA cũng dựa trên phương pháp tác động cố định FEM cũng cho kết quả tương tự khi biến Size tác động cùng chiều ở mức ý nghĩa là 1%. Từ đó có thể nhận thấy rằng quy mô ngân hàng làm HQHĐ của NHTM tăng lên. Ngoài ra, dựa trên kết quả nghiên cứu được từ các biến độc lập khác đối với HQHĐ của NHTM, tác giả còn thu được những kết quả khác như sau: 75
Với mô hình ROA là biến phụ thuộc Biến HHI có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và cho kết quả tác động cùng chiều với ROA. Như vậy, ĐDHTN của ngân hàng càng cao sẽ đem lại HQHĐ cho ngân hàng càng lớn. Biến NPL cho kết quả tác động ngược chiều với ROA ở mức ý nghĩa là 5%. Điều này cho thấy với tỷ lệ nợ xấu càng cao sẽ làm ảnh hưởng đến HQHĐ của ngân hàng. Bên cạnh đó, biến GDP cũng cho kết quả tương tự khi có kết quả ngược chiều với ROA và mang ý nghĩa thông kê ở mức ý nghĩa là 1%, có thể kết luận rằng tăng trưởng kinh tế càng cao thì HQHĐ của ngân hàng càng giảm. Biến Equity và Loan có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là 5% và đều tác động cùng chiều với ROA. Có thể kết luận rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tỷ lệ thoanh khoản càng cao sẽ đem lại nhiều HQHĐ hơn cho ngân hàng. Các biến LLP, DTL, INFCPI đều không mang ý nghĩa thống kê tại mô hình có ROA là biến phụ thuộc Với mô hình ROE là biến phụ thuộc: Cho kết quả tương tự với mô hình có ROA là biến phụ thuộc, biến NPL cho tác động ngược chiều ở mức ý nghĩa là 5% đối với mô hình có ROE là biến phụ thuộc. Cho thể khẳng định rằng tỷ lệ nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến HQHĐ của ngân hàng. Biến GDP cũng cho kết quả tác động ngược chiều ở mức ý nghĩa 1%. Như vậy, tăng trưởng kinh tế tăng làm ảnh hưởng tiêu cực đến HQHĐ của ngân hàng. Biến HHI cho kết quả tác động cùng chiều với ROE tại mức ý nghĩa là 1%. Có thể cho rằng ĐDHTN của ngân hàng càng cao thì mang lại HQHĐ càng lớn cho ngân hàng. Biến Loan cho tác động cùng chiều với ROE tại mức ý nghĩa là 10%. Vì vậy, có thể cho rằng tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản lớn sẽ đem lại HQHĐ cao cho NHTM Việt Nam. Các biến LLP, Equity, DTL và INFCPI đều không mang lại ý nghĩa thống kê tại mô hình có biến ROE là biến phụ thuộc. 3.2. Thảo luận Đa dạng hóa thu nhập (HHI): đây là biến quan trọng trong mô hình nghiên cứu. Từ kết quả nghiên cứu dựa trên 2 mô hình ROA và ROE là biến phụ thuộc, nhóm tác giả đều nhận được kết quả đồng nhất cho thấy ĐDHTN tác động cùng chiều với thu nhập của ngân hàng vì vậy tác giả chấp nhận giả thuyết về dấu kì vọng dương đối với biến đa dạng hóa thu nhập, kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Trujillo - Ponce (2013). Có thể thấy rằng ĐDH góp phần gia tăng thu nhập cho ngân hàng, việc thực hiện các hoạt động ĐDH trong hoạt động của ngân hàng góp phần mang lại nguồn lợi nhuận từ các hoạt động khác nhau thay vì phụ thuộc vào hoạt động tín dụng. Mặt khác, ĐDHTN góp phần giảm thiểu rủi ro khi phải phụ thuộc vào nguồn thu nhập đến từ hoạt động tín dụng. Từ đó, mô hình kết luận rằng ĐDHTN tác động tích cực đến HQHĐ của NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2020. Tỷ lệ nợ xấu (NPL): từ kết quả ước lượng của mô hình FEM có ROA là biến phụ thuộc và mô hình REM có ROE là biến phụ thuộc. Nhóm tác giả đều thu được kết quả cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến HQHĐ của NHTM Việt Nam. Vì vậy nhóm tác giả chấp nhận giả thuyết về dấu kì vọng âm đối với biến tỷ lệ nợ xấu, kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Kargi (2011). Từ kết quả trên có thể nhận thấy rằng, việc gia tăng tỷ lệ nợ xấu hoàn toàn là vấn đề tiêu 76
cực đối với ngân hàng. Tỷ lệ nợ xấu được gia tăng thông thường từ các hoạt động tín dụng và các hoạt động dịch vụ khác. Qua kết quả nghiên cứu dựa trên dữ liệu thu thập được từ năm 2008 đến năm 2020 có thể kết luận rằng tỷ lệ nợ xấu ảnh hưởng đến HQHĐ của ngân hàng. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLP): Kết quả ước lượng chỉ ra rằng biến LLP không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên kết quả phân tích tương quan và hồi quy chỉ ra rằng biến LLP có mối quan hệ nghịch biến với ROA và ROE. Vì vậy, nhóm tác giả chấp nhận giả thuyết về dấu kì vọng âm đối với biến tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Kargi (2011); Nguyễn Minh Sáng và nnk., (2018). Có thể giải thích rằng nếu như tỷ lệ nợ xấu tăng, ngân hàng phải thiết lập một khoản dự phòng RRTD nhằm dự phòng trường hợp khách hàng không thực hiện đúng nghĩa vụ thanh toán, việc này có thể ảnh hưởng đến nguồn vốn hiện có của ngân hàng khi phải chia ra một phần cho dự phòng rủi ro và làm mất đi chi phí cơ hội trên số vốn đó. Qua nghiên cứu dựa trên dữ liệu thu thập được từ năm 2008 đến năm 2020 có thể thấy rằng tỷ lệ dự phòng RRTD càng cao sẽ làm giảm đi thu nhập của NHTM. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EQUITY): Kết quả cho thấy biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu có ý nghĩa thống kê và có mối quan hệ đồng biến với ROA tương tự nghiên cứu của Bourke (1989) nghiên cứu cũng nhận được kết quả tương tự, vì vậy nhóm tác giả chấp nhận giả thuyết về dấu kì vọng dương đối với biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu. Mặt khác, biến EQUITY không có ý nghĩa thống kê với ROE và có mối quan hệ ngược chiều với ROE, vì vậy nhóm tác giả bác bỏ giả thuyết tác động cùng chiều của biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu. Có thể kết luận rằng, biến EQUITY không có ý nghĩa thống kê với mô hình có ROE là biến phụ thuộc điều này là hợp lý bởi vì đa số các NHTM đều sử dụng vốn huy động trong các hoạt động kinh doanh của mình nên là việc gia tăng vốn chủ sở hữu chưa đem lại mức lợi nhuận tối đa cho các cổ đông. Quy mô ngân hàng (SIZE): kết quả nhận được từ cả hai mô hình ROA và ROE là biến phụ thuộc đều cho thấy rằng quy mô ngân hàng tác động cùng chiều với thu nhập của ngân hàng. Vì vậy, nhóm tác giả chấp nhận giả thuyết về dấu kì vọng dương đối với biến quy mô ngân hàng, kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Chiorazzo và nnk., (2008). Vì vậy, quy mô ngân hàng càng cao sẽ đem lại lợi nhuận càng lớn cho ngân hàng. Có thể giải thích rằng, sau quá trình khủng hoảng nền kinh tế đang dần phục hồi và phát triển, vì vậy ngân hàng cần mở rộng quy mô để có đủ nguồn lực nhằm tham gia vào thị trường cạnh tranh gay gắt vào trong khoảng thời gian từ năm 2008 đến năm 2020. Do đó, các ngân hàng có quy mô lớn sẽ là một lợi thế trong việc gia tăng HQHĐ của NHTM. Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LOAN): qua kết quả thu được dựa trên cả 2 mô hình ROA và ROE là biến phụ thuộc thu được hệ số hồi quy dương. Vì vậy, nhóm tác giả chấp nhận giả thuyết về dấu kì vọng dương đối với biến tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Minh Sáng và nnk., (2018). Có thể nói rằng tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản càng cao thì càng đem lại HQHĐ cho ngân hàng. Điều này là hợp lý bởi vì hoạt động cho vay vẫn là hoạt động chính và chiếm tỷ trọng cao trong việc đem lại lợi nhuận cho ngân hàng. Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nợ phải trả (DTL): Kết quả ước lượng chỉ ra rằng biến DTL không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên kết quả phân tích tương quan và hồi quy chỉ ra rằng biến DTL có mối quan hệ nghịch biến với ROA và ROE. Vì vậy, nhóm tác giả bác bỏ giả thuyết về dấu kì vọng dương đối với biến tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nợ phải trả, kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Minh Sáng và nnk., (2018). Có thể lý giải rằng, 77
vào khoảng thời gian từ năm 2008 đến năm 2020 các NHTM vẫn chưa sử dụng hiệu quả các khoản tiền gửi của khách hàng điều này làm tiêu tốn các khoản chi phí khi huy động tiền gửi từ khách hàng. Qua kết quả cho thấy, tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng nợ phải trả càng cao sẽ làm giảm đi HQHĐ của ngân hàng. Tăng trưởng kinh tế (GDP): có hệ số hồi quy âm ở cả hai mô hình ROA và ROE. Tăng trưởng kinh tế tác động ngược chiều với thu nhập của ngân hàng. Vì vậy, nhóm tác giả bác bỏ giả thuyết về dấu kì vọng dương đối với biến tăng trưởng kinh tế, kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Ana Lozano-Vivas và nnk., (2010). Như vậy kết quả của nghiên cứu cho thấy tăng trưởng kinh tế sẽ làm ảnh hưởng đến thu nhập của ngân hàng trong giai đoạn từ 2008 đến 2020, và mức độ ảnh hưởng này chủ yếu tác động đến các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu lớn. Có thể thấy khi mức độ tăng trưởng kinh tế quá nhanh mà các ngân hàng có quá nhiều nợ không thể thu hồi sẽ gây ra một nguồn thất thu lớn đến thu nhập của các ngân hàng này. Lạm phát (INF): kết quả ước lượng chỉ ra rằng biến INF không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên kết quả phân tích tương quan và hồi quy chỉ ra rằng biến INF có mối quan hệ đồng biến với ROA và ROE. Vì vậy, tác giả bác bỏ giả thuyết về dấu kì vọng âm đối với biến lạm phát, kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Sanya và nnk., (2011). Có thể thấy rằng, tỷ lệ lạm phát ở mức vừa phải (dưới 4%) trong giai đoạn từ năm 2018 là 1,48% đến năm 2020 là 3,23% nên không ảnh hưởng nhiều đến HQHĐ của các NHTM Việt Nam. 4. KẾT LUẬN Đi cùng với sự phát triển kinh tế và để bắt kịp xu hướng phát triển chung của hệ thống ngân hàng thế giới, các NHTM Việt Nam đã và đang từng bước xây dựng mô hình ĐDHTN của các ngân hàng tiên phong từ nhiều thế hệ qua, với giá trị cốt lõi trọng tâm là giảm tỷ trọng từ thu nhập truyền thống và gia tăng tỷ trọng thu nhập phi truyền thống nhưng vẫn đảm bảo sự phát triển chung của hệ thống ngân hàng từ ĐDHTN. Tránh tình trạng các ngân hàng bị phụ thuộc quá nhiều vào một hoạt động thu nhập duy nhất, qua đó tỷ trọng thu nhập được chú trọng phân bổ hợp lý hơn. Ngoài ra, trong bối cảnh hội nhập và sự phát triển của công nghệ, áp lực cạnh tranh của các ngân hàng ngày càng khốc liệt. Không chỉ là cuộc cạnh tranh của ngân hàng với nhau, giữa các ngân hàng với các công ty tài chính mà còn là giữa ngân hàng với các công ty công nghệ, nhất là trong lĩnh vực dịch vụ thanh toán, cho vay nhỏ lẻ, tiêu dùng và và đặc biệt là công nghệ số,… Có thể nhận thấy đẩy mạnh ứng dụng công nghệ và ĐDH sản phẩm là hai chiến lược mũi nhọn được hầu hết NHTM lựa chọn để nâng cao thu nhập của mình. Ngân hàng tiên phong đi đầu, làm phong phú sự trải nghiệm của khách hàng hoàn hảo nhất, sẽ để lại ấn tượng tốt. Điều này đòi hỏi mỗi ngân hàng phải thay đổi nhanh hơn, quyết liệt hơn để tạo dựng được hình ảnh và vị thế của mình. Qua đó, lợi nhuận thu được từ các hoạt động này sẽ giúp các ngân hàng phát triển ĐDHTN, tăng chỉ số ĐDH. Bài nghiên cứu thực hiện dựa trên dữ liệu số có được từ Báo cáo tài chính, Báo cáo thường niên được thu thập từ trang chủ của hai mươi sáu NHTM được niêm yết trên các sàn chứng khoáng HOSE, HNX và sàn OTC từ giai đoạn 2008 đến 2020. Ngoài ra, nhóm tác giả còn thu thập các số liệu vĩ mô theo số liệu được cung cấp từ Tổng Cục Thống Kê. Ngoài ra, nghiên cứu còn sử dụng một số kỹ thuật hiện đại trong phân tích kinh tế lượng bao gồm mô hình tác động cố định FEM, mô hình tác động ngẫu nhiên REM. 78
Thông qua công cụ Stata 15, nhóm tác giả đã nhận được kết quả hồi quy cho thấy ĐDHTN có tác động tích cực và làm tăng hiệu quả của NHTM. Kết quả nghiên cứu cũng phù hợp với một số nghiên cứu thực nghiệm trong nước như Võ Xuân Vinh và nnk., (2015) và đồng thời phù hợp với những lý thuyết như lợi ích từ ĐDH danh mục đầu tư. Khi thực hiện ĐDHTN ngân hàng sẽ có thêm các nguồn thu nhập khác và sẽ không còn phụ thuộc vào nguồn thu nhập chính đến từ hoạt động tín dụng như trước kia. Qua đó, rủi ro của NHTM Việt Nam sẽ phần nào được giảm đi khi thị trường tín dụng gặp khó khăn. Kết quả nghiên cứu cho thấy các NHTM Việt Nam có thể thông qua ĐDHTN để gia tăng HQHĐ bằng cách: Gia tăng các nguồn thu nhập phi lãi: (i) Phát triển về dịch vụ: (1) Đa dạng hóa về dịch vụ, (2) Cải thiện chất lượng dịch vụ; (ii) Phát triển về các hoạt động thương mại; (iii) Phát triển về các hoạt động đầu tư; (iv) Gia tăng thêm kênh phân phối. Bên cạnh việc gia tăng nguồn thu nhập từ các hoạt động phi lãi thì việc nâng cao chất lượng sản phẩm dịch vụ từ lãi cũng vô cùng cần thiết và quan trọng. Vì xét về cơ cấu thu nhập, đa số nguồn thu nhập hiện nay của NHTM vẫn đến từ hoạt động cho vay và huy động vốn, do đó có thể xem đây là mảng kinh doanh đem lại lợi nhuận chủ yếu và mang tính ổn định lâu dài cho các NHTM. Vì vậy, nhóm tác giả đề xuất một số giải pháp sau: Gia tăng các nguồn thu nhập từ lãi: (i) Phát triển các hoạt động cho vay; (ii) Gia tăng lãi từ các hoạt động tiền gửi;(iii) Phát triển các hoạt động đầu tư chứng khoán nợ. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Ana Lozano-Vivas, Fotios Pasiouras (2010). ‘The impact of non-traditional activities on the estimation of bank efficiency: International evidence’, Journal of Banking & Finance 34, 1436-1449. 2. Alper, A. & Anbar, A. (2011). Bank Specific and Macroeconomic Determinants of Commercial Bank Profitability: Empirical Evidence from Turkey, Business and Economics Research Journal, 2(2), 139-152. 3. Berger, A. N., Kashyap, A. K., Scalise, J. M., Gertler, M., & Friedman, B. M. (1995). The transformation of the US banking industry: What a long, strange trip it's been. Brookings papers on economic activity, 1995(2), 55-218. 4. Dawar, V. (2014). Agency theory, capital structure and firm performance: some Indian evidence, Managerial Finance, 40(12), 190-1206. 5. Elsas, R., Heachkethal, A. & Holzhauser, M. (2010). The anatomy of bank diversification, Journal of Banking & Finance, 34(6), 1274-1287. 6. Felix, A.T, and Claudine, T.N (2008). Bank performance and Credit Risk Management. Masters Dissertation in Finance, University of Skovde. 7. Gurbuz, A. O., Yanik, S. & Ayturk, Y. (2013). Income diversification and bank performance: Evidence from Turkish banking sector. Journal of BRSA Banking and Financial Markets, 7(1), 9-29. 8. Smith, Christos Staikouras Geoffrey Wood (2003). Non-interest income and total income stability. The Bank of England’s working paper. 9. Tan, Y. (2016). The impact of rick, The impacts of risk and competition on bank profitability in China, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 40, 85-110. 10. Trujillo‐Ponce, A. (2013). What determines the profitability of banks? Evidence from Spain. Accounting & Finance, 53(2), 561-586. 11. Wooldridge, J. (2002). Introductory Econometrics: A Modern Approach, 2nd Ed., South – Western College. 79