Đối với Việt Nam, một quốc gia đang phát triển, vai trò này càng nổi bật khi mà quy mô thị trường trái phiếu doanh nghiệp chưa thực sự lớn so với quy mô nền kinh tế. Vì vậy, hiệu quả trong kinh doanh của các NHTM là một chủ đề cần được quan tâm, vì nó ảnh hưởng trực tiếp tới hiệu quả trong việc cung cấp vốn cho các doanh nghiệp, cũng như sự ổn định và phát triển của thị trường tài chính. Tuy vậy, khác với các doanh nghiệp phi tài chính, các NHTM với vai trò trung gian tài chính, trung gian thanh khoản thường phải đối diện với các rủi ro đặc thù như rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản. Quản trị rủi ro ngày càng nổi lên như một trong những trụ cột chính đối với NHTM, trong kỷ nguyên mới, nơi mà sự phát triển của công nghệ thông tin giúp chúng phát triển ngày càng nhiều dòng sản phẩm, cũng như hoạt động rộng hơn về phạm vi địa lý. Nếu không thể quản trị các rủi ro trên một cách hiệu quả, NHTM cũng không thể đạt được khả năng sinh lời cao dù cho chúng có quy mô lớn. 

Các nhân tố đặc điểm hoạt động, cấu trúc ngành và các nhân tố kinh tế vĩ mô tác động đến khả năng sinh lời của NHTM tại Việt Nam

1. Tổng quan nghiên cứu

Trong hầu hết các nghiên cứu, các nhân tố như quy mô tổng tài sản, vốn chủ sở hữu, rủi ro, chi phí hoạt động thường được sử dụng là các nhân tố nội tại tác động đến hiệu quả kinh doanh của NHTM (Athanasoglou và cộng sự, 2008; Dietrich và Wanzenried, 2011, Batten và Vinh, 2019). 

Quy mô tổng tài sản

Tác động dương của quy mô đến hiệu quả của NHTM được tìm thấy tại nhiều kết quả nghiên cứu. Mitchell và Onvural (1996) sử dụng dữ liệu từ 1986-1990 của các NHTM tại Mỹ có tổng tài sản từ 100 triệu USD trở lên và được phân nhóm theo quy mô. Nghiên cứu xây dựng đường biên hiệu quả về chi phí theo dạng hàm Fourier Flexible thay vì Translog dạng thông thường, sau đó, thực hiện ước lượng theo cả hai cách tiếp cận trung gian (Intermediation Approach) và cách tiếp cận sản xuất (Production Approach). Kết quả cho thấy các NHTM quy mô lớn thường có hiệu quả về mặt chi phí. Nghiên cứu khác có như Wheelock và Wilson (2012) với phương pháp phi tham số cho mẫu nghiên cứu gồm các NHTM Mỹ giai đoạn 1984-2006 cho thấy sự hiện hữu của tính kinh tế nhờ quy mô với tất cả các NHTM thuộc các nhóm quy mô khác nhau. Stever (2007) cho rằng nhìn chung các NHTM lớn thường có ưu thế trong việc đa dạng hóa danh mục tài sản cũng như hoạt động của mình, trong khi các NHTM nhỏ thường không có ưu thế đó, điều này khiến họ phải cố gắng tiếp cận các khách hàng vay tiền có rủi ro tín dụng thấp hoặc yêu cầu nhiều hơn tài sản bảo đảm.

Tuy nhiên, một số nghiên cứu lại tìm thấy mối quan hệ âm giữa quy mô và hiệu quả NHTM. Pasiouras và Kosmidou (2007) sử dụng dữ liệu bảng cân bằng của 584 NHTM tại liên minh Châu Âu giai đoạn 1995 đến 2001 tìm thấy tác động âm từ quy mô NHTM đến ROAA đối với cả các NHTM nước ngoài và các NHTM trong nước, hàm ý tính kinh tế nhờ quy mô và phạm vi của các NHTM nhỏ và ngược lại đối với các NHTM lớn. 

Một số nghiên cứu khác lại cho thấy quy mô tổng tài sản không có tác động có ý nghĩa thống kê đến hiệu quả kinh doanh như Fukuyama (1993); McKillop và cộng sự (1996) đối với các NHTM tại Nhật Bản; Sufian (2011) với các NHTM tại Hàn Quốc hay Öhman và Yazdanfar (2018) với các NHTM tại Thụy Điển. 

Mức độ tập trung tổng tài sản ngành

Dưới cách tiếp cận cấu trúc cạnh tranh, mức độ tập trung ngành (chỉ số CRk hoặc HHI) về tổng tài sản thường được sử dụng để kiểm định sự phù hợp của giả thuyết SCP và giả thuyết Hiệu quả - cấu trúc đối với ngành NHTM và thường có các kết quả khác biệt giữa các quốc gia và thị trường. Giả thuyết SCP (Structure conduct performance hypothesis) hay còn gọi là giả thuyết Cấu trúc - hành vi - hiệu quả cho rằng các doanh nghiệp có quy mô hoặc thị phần lớn nhất thị trường thường có sức mạnh thị trường lớn hơn phần còn lại, cho phép chúng có lợi thế cạnh tranh về giá (VD: bán giá thấp hơn), điều này giúp chúng đạt được hiệu quả cao hơn các doanh nghiệp có quy mô hoặc thị phần nhỏ. Ngược lại, giả thuyết Hiệu quả - cấu trúc (Efficient structure hypothesis) cho rằng các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn sẽ cạnh tranh tốt hơn, qua đó giành được thị phần lớn hơn và lợi nhuận cao hơn các doanh nghiệp hoạt động phi hiệu quả.

Một số kết quả cho thấy mức độ tập trung ngành tác động dương đến hiệu quả kinh doanh của NHTM, hoặc tác động âm đến mức độ cạnh tranh trong ngành, qua đó ủng hộ giả thuyết SCP. Bhatti và Hussain (2010) sử dụng dạng mô hình trên và hồi quy với mẫu gồm 20 NHTM tại Pakistan giai đoạn 1996 đến 2004. Kết quả ủng hộ giả thuyết SCP và bác bỏ giả thuyết Hiệu quả - cấu trúc khi chỉ số CR10 về tổng tài sản tác động dương và MS tác động âm đều có ý nghĩa thống kê đến cả ROA và ROE của các NHTM. Khan và cộng sự (2017) sử dụng 6 chỉ số đo lường mức độ tập trung ngành NHTM gồm CR5, HHI dựa trên tổng tài sản, dư nợ cho vay và số dư tiền gửi và 4 chỉ số khác là chỉ số Lerner trước và sau điều chỉnh, Panzar-Rosse H-statistics, và chỉ số Boone với phương pháp GMM hệ thống hai bước để đánh giá mức độ cạnh tranh ngành NHTM tại 5 quốc gia Đông Nam Á gồm Indonesia, Malaysia, Philippine, Singapore, Thái Lan giai đoạn từ 1995 đến 2014. Kết quả cho thấy các mức độ tập trung có mối quan hệ âm với mức độ cạnh tranh trong ngành, hàm ý ủng hộ giả thuyết SCP. 

Tuy nhiên, một số nghiên cứu lại cho thấy giả thuyết SCP không phù hợp với mẫu nghiên cứu của mình. Berger (1995) sử dụng mẫu gồm 4800 NHTM tại Mỹ giai đoạn từ 1980 đến 1989 với biến phụ thuộc là ROA và ROE. Kết quả nghiên cứu, do đó, ủng hộ giả thuyết Hiệu quả - cấu trúc.

Park và Weber (2006) kiểm định 2 giả thuyết SCP và Hiệu quả - cấu trúc với ngành NHTM Hàn Quốc giai đoạn từ 1992 đến 2002 với chỉ số HHI tổng tài sản. Kết quả nghiên cứu hàm ý ủng hộ giả thuyết Hiệu quả - cấu trúc và bác bỏ giả thuyết SCP. 

Dietrich và Wanzenried (2011) sử dụng mẫu dữ liệu bảng không cân bằng gồm 372 NHTM tại Thụy Sĩ giai đoạn từ 1999 đến 2009 với phương pháp GMM hệ thống, mô hình cũng bao gồm 3 nhóm biến độc lập như Athanasoglou và cộng sự (2008), trong đó, cấu trúc ngành cũng được đại diện bằng chỉ số HHI. Kết quả hàm ý giả thuyết SCP có mức độ phù hợp thấp đối với mẫu nghiên cứu.

Chronopoulos và cộng sự (2015) sử dụng phương pháp GMM hệ thống 2 bước với mẫu dữ liệu bảng không cân bằng gồm 14352 NHTM giai đoạn từ 1984 đến 2010 tại Mỹ cho thấy trong phần lớn các trường hợp, chỉ số HHI về tài sản tác động âm tới ROA với ý nghĩa thống kê cao, còn lại không có ý nghĩa thống kê. Kết quả nghiên cứu hàm ý bác bỏ giả thuyết SCP. 

Tan (2016) sử dụng GMM hệ thống 1 bước với mẫu gồm 41 NHTM tại Trung Quốc giai đoạn từ 2003 đến 2011 cũng bác bỏ giả thuyết SCP (đo lường bằng HHI) và chấp nhận giả thuyết Hiệu quả - cấu trúc đối với mẫu nghiên cứu.

Vốn chủ sở hữu

Một dòng quan điểm cho rằng nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở hữu giúp tăng khả năng chịu đựng khi tổn thất phát sinh từ các rủi ro trong hoạt động kinh doanh, đặc biệt là rủi ro tín dụng, qua đó, có thể thúc đẩy tăng trưởng tín dụng để thu về lợi nhuận cao hơn (Berger, 1995b). Bên cạnh đó, quan điểm về chi phí cho rằng việc nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở hữu giúp tăng xếp hạng tín nhiệm, từ đó, giúp NHTM giảm chi phí vốn (Molyneux, 1993). 

Tuy nhiên, lý thuyết danh mục đầu tư cho rằng tồn tại mối quan hệ đánh đổi giữa rủi ro-lợi nhuận kỳ vọng, khi NHTM nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở hữu, rủi ro tổng thể của NHTM được giảm thiểu, qua đó, mức sinh lời kỳ vọng sẽ không cao bằng trường hợp tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp hơn hay nói cách khác, trường hợp NHTM sử dụng đòn bẩy tài chính lớn hơn (Berger, 1995a). Tan (2014) với mẫu các NHTM tại Trung Quốc cho thấy các NHTM có mức vốn chủ sở hữu lớn (đòn bẩy tài chính thấp) thường có ROE thấp hơn. 

Nhìn chung, chiều tác động của tỷ lệ vốn chủ sở hữu đến khả năng sinh lời của NHTM chưa được khẳng định rõ ràng từ các lý thuyết (Dietrich và Wanzenried, 2011), nó phụ thuộc vào từng mẫu nghiên cứu và biến phụ thuộc sử dụng trong mô hình thực nghiệm. 

Thu nhập từ lãi và thu nhập ngoài lãi

Kết quả các nghiên cứu về tác động của thu nhập ngoài lãi đến khả năng sinh lời và rủi ro của NHTM thường cho thấy sự không nhất quán về chiều tác động. Saunders và Walter (1994) khảo sát 18 nghiên cứu trước đó về giả thuyết các hoạt động ngoài lãi giảm thiểu rủi ro ngân hàng tại Mỹ cho thấy 09 nghiên cứu ủng hộ, 06 nghiên cứu bác bỏ và 03 nghiên cứu chưa thể kết luận cụ thể.

Các kết quả tích cực về thu nhập ngoài lãi cho thấy việc đẩy mạnh các hoạt động ngoài lãi mang đến khả năng sinh lời cao hơn (Chiorazzo và cộng sự, 2008), hiệu quả hoạt động cao hơn (Landskroner và cộng sự, 2005), hoặc giúp giảm thiểu rủi ro tổng thể cho NHTM (Allen và Jagtiani, 2000). Hughes và Mester (2013) cho rằng các NHTM lớn ngày nay có sự hiệu quả cao theo quy mô vì chúng ngày càng biết tối ưu chi phí dựa vào công nghệ và tận dụng các loại chi phí không tăng tương ứng theo quy mô. Điều này hàm ý việc ứng dụng công nghệ thông tin để tăng cường các hoạt động phi truyền thống, và thu nhập ngoài lãi cận biên cao giúp các NHTM lớn ngày càng có được hiệu quả cao. 

Các kết quả tiêu cực lại cho thấy thu nhập ngoài lãi gây ra mức độ biến động lợi nhuận cao hơn thu nhập từ lãi, tức mang lại rủi ro cao hơn hoặc làm giảm lợi nhuận sau điều chỉnh rủi ro (Risk-adjusted profit) như DeYoung và Roland (2001), DeYoung và Rice (2004), Smith và cộng sự (2003), Stiroh (2004a, b), Stiroh (2006), Stiroh và Rumble (2006).

Quan điểm thứ ba trung gian giữa hai luồng trên. Demirgüç-Kunt và Huizinga (2010) cho thấy việc chuyển dịch sang xu hướng dựa nhiều vào thu nhập ngoài lãi thường giúp gia tăng khả năng sinh lời (ROA) nhưng cũng làm gia tăng rủi ro, do đó, lợi ích tổng hợp mà nó mang lại là nhỏ.

Rủi ro thanh khoản 

Một số nghiên cứu cho thấy tác động âm của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả kinh doanh của NHTM như Guru và cộng sự (1999) với các NHTM Malaysia, tuy nhiên, chỉ đúng với ROA đo bằng lợi nhuận sau thuế, kết quả không có ý nghĩa thống kê khi ROA đo bằng lợi nhuận trước thuế cũng như ROE (trước và sau thuế). Tương tự, Chronopoulos và cộng sự (2015) cũng tìm thấy tác động âm của rủi ro thanh khoản đến cả ROA và ROE của NHTM tại Mỹ. 

Một số nghiên cứu cho kết quả ngược lại, rủi ro thanh khoản có tác động dương đến hiệu quả kinh doanh như Sufian (2011) với các NHTM Hàn Quốc, Pasiouras và Kosmidou (2007) với các NHTM tại Châu Âu, hoặc cho thấy khả năng thanh khoản cao tác động âm đến khả năng sinh lời của NHTM tại Mỹ (Saunders và cộng sự, 2016). 

Rủi ro tín dụng

Nhiều nghiên cứu thực nghiệm sử dụng tỷ lệ nợ xấu (Non-performing loan) hoặc chi phí dự phòng rủi ro tín dụng (Loan loss provision) trên dư nợ đại diện cho chất lượng tín dụng, nói cách khác, rủi ro tín dụng của NHTM. Theo quan điểm thông thường, khi tỷ lệ nợ xấu hoặc tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng gia tăng cho thấy chất lượng hoạt động tín dụng của NHTM xấu đi và rủi ro tín dụng gia tăng, do vậy, tác động xấu tới hiệu quả kinh doanh của NHTM. Tuy vậy, nghiên cứu thực nghiệm lại cho các kết quả khá đa dạng, phụ thuộc từng quốc gia, giai đoạn, cũng như tiêu chí đo lường hiệu quả kinh doanh. 

Chi phí hoạt động

Chi phí hoạt động (Operation Expenses) là nhân tố được giảm trừ trong tổng thu nhập hoạt động để tạo thành lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh của NHTM. Một cách trực quan, mối quan hệ âm giữa chi phí hoạt động và khả năng sinh lời của NHTM thường được kỳ vọng. Tuy nhiên, chi phí hoạt động cũng có thể tác động dương đến khả năng sinh lời, ví dụ trong trường hợp chi phí trả này giúp nâng cao năng suất vốn nhân lực (Molyneux và Thornton, 1992), nói cách khác, việc trả lương cao có thể giúp người lao động có thêm động lực làm việc hiệu quả và nhiều hơn, giúp NHTM tăng lợi nhuận. Tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản là tiêu chí tốt nhất đại diện cho chí phí đầu vào ngoài lãi của NHTM (Fries và Taci, 2005), nó thể hiện hiệu quả quản lý NHTM. 

Các nhân tố kinh tế vĩ mô

Kết quả kinh doanh của NHTM thường chịu tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô. Một số nhân tố kinh tế vĩ mô thường được xem xét khi đánh giá tác động của chúng lên khả năng sinh lời của NHTM thường là tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng cung tiền (Athanasoglou, 2008; Caporale và cộng sự, 2017). 

2. Phương pháp nghiên cứu

Mẫu nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng mẫu dữ liệu bảng cân bằng thu thập từ các báo cáo tài chính hàng năm của 30 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2009 đến 2017. Các NHTM bao gồm: 04 NHTM có vốn nhà nước (Agribank, BIDV, Vietinbank, Vietcombank), 25 NHTMCP tư nhân trong nước và 01 NHTM nước ngoài (Shinhan Bank Việt Nam). Như vậy, mẫu nghiên cứu gồm đầy đủ các loại NHTM như: Nhóm NHTM có vốn nhà nước, nhóm NHTMCP tư nhân trong nước, nhóm NHTM nước ngoài hoặc nhóm NHTM chưa niêm yết và nhóm NHTM đã niêm yết, điều này giúp giảm thiểu nhiều rủi ro về chọn mẫu thiên lệch. 

Mô hình nghiên cứu

Căn cứ trên tổng quan kết quả các nghiên cứu đã trình bày, nghiên cứu đề xuất mô hình nghiên cứu thực nghiệm dạng động với dữ liệu bảng (Mô hình 1) như sau:

Trong đó: Các chỉ số i, n, t lần lượt đại diện cho từng đơn vị chéo, số thứ tự của nhóm và năm nghiên cứu, Xkt đại diện cho các biến CON, MSG, GDPG và INF. Giả thuyết tác động của các biến trong Mô hình (1) được trình bày tại Bảng 1. 

Giả thuyết đối với tác động của của biến trễ  Yit-1 của khả năng sinh lời từ kỳ liền trước đến kỳ hiện tại là α ϵ (0,1) đại diện cho mức độ quán tính (Persistence), khi đó, khả năng sinh lời của NHTM sẽ hội tụ về giá trị trung bình của nó trong dài hạn, α cũng thể hiện tốc độ điều chỉnh khả năng sinh lời của NHTM về giá trị cân bằng, giá trị này càng gần 0 hàm ý sự điều chỉnh càng nhanh và mức độ cạnh tranh trong ngành NHTM càng cao và ngược lại (Athanasoglou và cộng sự, 2008; Naseri và cộng sự, 2019). (Bảng 1)

Phương pháp ước lượng

Trong nhiều nghiên cứu, việc sử dụng các giá trị trễ tại nhiều cấp độ của chính biến phụ thuộc để giải thích là một phương án hiệu quả, nó đại diện cho tác động tổng hợp của các nhân tố trong quá khứ đến biến phụ thuộc trong kỳ hiện tại. Tuy nhiên, việc thêm biến trễ của biến phụ thuộc (ví dụ: Yt-1) vào mô hình vẫn không giải quyết được hoàn toàn rủi ro nội sinh, nếu nó tương quan với sai số gộp của mô hình. Để giải quyết đồng thời các vấn đề trên, L.P Hansen [2] (1982) đề xuất phương pháp Ước lượng Moment tổng quát (Generalized Method of Moments) cho phép ước lượng các mô hình có hiện tượng nội sinh và Over-identification trong nhiều trường hợp. Bên cạnh việc phân loại GMM sai phân và GMM hệ thống, mỗi loại GMM trên đều có thể gồm hai phiên bản: GMM một bước (One step) và GMM hai bước (Two step). Nghiên cứu này theo đó sẽ lựa chọn GMM hệ thống hai bước (twostep system GMM) cùng hiệu chỉnh sai số chuẩn theo Windmeijer (2005) để thu được kết quả ước lượng chính xác hơn GMM hệ thống một bước và khắc phục được các khuyết tật phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và nội sinh (nếu có).

3. Kết quả nghiên cứu

Kiểm định đa cộng tuyến:

Nghiên cứu thực hiện ước lượng hệ số tương quan và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) nhằm kiểm định mô hình 1 có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng hay không. Thông lệ nghiên cứu cho thấy nếu hệ số tương quan giữa hai biến độc lập lớn hơn 0.8 hoặc hệ số VIF lớn hơn 10 (một số quan điểm chặt chẽ hơn cho rằng là 5) thì mô hình thực nghiệm xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Bảng 2 cho thấy tất cả các hệ số tương quan cặp đều nhỏ hơn 0.8. Giá trị hệ tương quan lớn nhất xảy ra tại cặp biến S và CA là 0.715 < 0.8. (Bảng 2)

Kết quả ước lượng hệ VIF tại Bảng 3 cho thấy tất cả các hệ số VIF của các biến độc lập và giá trị VIF bình quân đều nhỏ hơn 5. Kết quả này một lần nữa xác nhận mô hình nghiên cứu không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao và cho phép tiếp tục thực hiện các ước lượng. (Bảng 3)

Kết quả ước lượng Mô hình 1:(Bảng 4)

Kết quả kiểm định:

Số lượng biến công cụ (29 và 28) nhỏ hơn số nhóm, tức số lượng đơn vị chéo (30) đảm bảo tuân thủ quy tắc ngón tay cái theo Roodman (2009). Kiểm định Wald (P.value = 0.000 < 0.01) cho thấy các tác động khác 0 đồng thời của các biến độc lập có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1% trong việc giải thích sự thay đổi của biến phụ thuộc (ROA/ROE). Kiểm định Arrelano-Bond cho tự tương quan bậc 2 của sai số (AR2) có P-value lần lượt bằng 0.218 và 0.134 (đều lớn hơn 0.1) cho thấy không xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 2 trong phần dư của mô hình đươc ước lượng. Kiểm định Hansen và Sargan cũng đều cho thấy các giá trị P.value > 0.1 cho thấy các biến công cụ được sử dụng trong mô hình là biến ngoại sinh, tức không có tương quan với sai số của mô hình.

Thảo luận kết quả ước lượng:

Kết quả ước lượng theo GMM hệ thống hai bước cho thấy tác động dương của biến trễ ROA có độ lớn nhỏ (0.0665) và ý nghĩa thống kê thấp (tại mức ý nghĩa 10%) đến giá trị hiện tại trong khi tác động dương của biến trễ ROE có ý nghĩa thống kê cao tại mức ý nghĩa 1% với độ lớn tác động là 0.2095. Độ lớn tác động của biến trễ đến khả năng sinh lời kỳ hiện tại khá nhỏ trong trường hợp này hàm ý hệ thống NHTM Việt Nam có mức độ cạnh tranh tổng thể khá cao [3], khiến tác động riêng phần của khả năng sinh lời kỳ trước tới kỳ này của các NHTM không cao, cũng hàm ý tốc độ điều chỉnh khả năng sinh lời cao. Có thể thấy mức độ cạnh tranh tổng thể khá cao của toàn hệ thống NHTM được tạo nên chủ yếu bởi mức độ cạnh tranh cao tại thị trường các hoạt động ngoài lãi. Thống kê mô tả trong mẫu cho thấy giá trị trung bình mẫu của tỷ trọng tổng tài sản chỉ 04 NHTM lớn nhất (CON hay CR4) đã đạt 52.5% toàn bộ mẫu (tương ứng trên 40% toàn ngành), hàm ý mức độ cạnh tranh trên thị trường truyền thống không cao, do đó mức độ cạnh tranh tổng thể khá cao được tạo nên chủ yếu từ thị trường ngoài lãi4, nó cũng hàm ý tốc độ điều chỉnh nhanh của khả năng sinh lời tại các NHTM do thu nhập ngoài lãi gây nên. 

Kết quả này kết hợp với sự khác biệt mức ý nghĩa thống kê của hệ số ước lượng biến trễ giữa ROA và ROE hàm ý tốc độ điều chỉnh ROA nhanh của các NHTM phần lớn do tác động của thu nhập ngoài lãi kỳ hiện tại. Thật vậy, tổng thu nhập của NHTM bao gồm thu nhập từ lãi và các loại thu nhập ngoài lãi. Đối với các NHTM, tổng tài sản không bao gồm các hoạt động ngoại bảng (hoạt động phi truyền thống), dù các hoạt động này cũng mang lại thu nhập ngoài lãi cho NHTM. Vì vậy, việc sử dụng ROA đại diện khả năng sinh lời có nhược điểm không giúp bộc lộ rõ hiệu quả của các hoạt động phi truyền thống theo hàm ý của Goddard (2004) và Stiroh (2006), hay không tính đến các hoạt động ngoại bảng (Athanasoglou và cộng sự, 2008).Thêm vào đó, kết quả cho thấy độ lớn tác động của DIA (đại diện cho thu nhập ngoài lãi cận biên) đến ROA lớn (bằng 0.777) và có ý nghĩa thống kê cao. Điều này hàm ý sự thay đổi của thu nhập ngoài lãi kỳ hiện tại có thể gây nên những biến động khó lường tới ROA kỳ hiện tại (DeYoung và Torna, 2013; DeJonghe và cộng sự, 2014). Do đó, tác động có mức ý nghĩa thống kê thấp của biến trễ đến ROA kỳ hiện tại nhiều khả năng do biến phụ thuộc ROA không tính đến quy mô của các hoạt động phi truyền thống tại mẫu số5. Khác với ROA, ROE là tiêu chí đo lường hiệu quả tổng hợp của cả hai loại hoạt động truyền thống và phi truyền thống một cách cân bằng hơn (Goddard, 2004; Olson và Zoubi, 2011) vì nó không gặp phải vấn đề trên. 

Quy mô tổng tài sản (S) tác động dương đến ROA có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, tuy nhiên, hệ số ước lượng của quy mô với ROA khá nhỏ (0.002). Điều này có nghĩa khi NHTM tăng trưởng 1% tổng tài sản giúp ROA tăng 0.2 điểm phần trăm (ceteris paribus), tương đồng với Vu và Nahm (2013); Linh và Trang (2019). Tuy nhiên, tác động này không có ý nghĩa thống kê trong trường hợp ROE. Kết quả về tác động dương nhỏ trong trường hợp ROA và không có ý nghĩa thống kê trong trường hợp ROE hàm ý khi tăng trưởng quy mô, bên cạnh việc các NHTM sẽ có lợi thế hơn về tính kinh tế nhờ quy mô và tính kinh tế nhờ phạm vi, thường đi liền với việc phát triển mạng lưới và sự phức tạp hơn trong cơ cấu tổ chức, qua đó, gặp phải sự phi hiệu quả trong quản lý, và thường trì trệ, hành chính hơn, do vậy, sự tăng trưởng quy mô của chúng không giúp tăng cường mạnh khả năng sinh lời (Berger và cộng sự, 1987; Eichengreen và Gibson, 2001). 

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu đại diện cho khả năng thanh toán của NHTM. Biến này tác động dương lên ROA nhưng tác động âm lên ROE (đều có ý nghĩa thống kê tại mức 1%) cho thấy tác động trái ngược nhau giữa hai mục tiêu về hiệu quả quản lý tài sản và hiệu quả sử dụng vốn. Đối với chỉ tiêu ROA thể hiện hiệu quả quản lý tài sản, việc nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở hữu giúp tăng khả năng chịu đựng khi tổn thất phát sinh từ các rủi ro trong hoạt động kinh doanh, đặc biệt là rủi ro tín dụng, qua đó, có thể thúc đẩy tăng trưởng tín dụng để thu về lợi nhuận cao hơn (Berger, 1995b). Kết quả với ROA tương đồng với kết quả của Kosmidou và Pasiouras (2008). Bên cạnh đó, quan điểm về chi phí cho rằng việc nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở hữu giúp tăng xếp hạng tín nhiệm, từ đó, giúp NHTM giảm chi phí vốn (Molyneux, 1993). Đối với ROE, lý thuyết về mối quan hệ đánh đổi giữa rủi ro - lợi nhuận kỳ vọng theo lý thuyết danh mục đầu tư sẽ được áp dụng để giải thích. Khi NHTM nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở hữu, rủi ro tổng thể của NHTM được giảm thiểu, qua đó mức sinh lời kỳ vọng cũng không cao bằng trường hợp tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp hơn hay nói cách khác trường hợp sử dụng đòn bẩy tài chính lớn hơn (Berger, 1995a). Kết quả này với ROE tại Việt Nam tương đồng với Tan (2014) với mẫu các NHTM tại Trung Quốc.

Thu nhập lãi cận biên (NIM) tác động dương (đều có ý nghĩa thống kê tại mức 1%) đến ROA và ROE của các NHTM. Khi NIM tăng tức biên lợi nhuận từ lãi thu được từ các sản phẩm truyền thống như tín dụng và huy động tăng, sẽ giúp NHTM gia tăng lợi nhuận, qua đó ủng hộ quan điểm thông thường, và tương đồng với kết quả của Khan và Hanif (2018). Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản (DIA) cũng tác động dương tới ROA và ROE, tương đồng với các kết quả của Hiền và Dũng (2018); DeYoung và Rise (2003); Sufian và Chong (2008); Sufian và Habibullah (2009b); Sufian (2011); Tan và Floros (2012); Khan và cộng sự (2018). Tác động của NIM và DIA là hai tác động dương mạnh nhất tới khả năng sinh lời của NHTM ở cả ROA và ROE. Trong đó, NIM thể hiện tác động tích cực mạnh nhất trong các nhân tố đến ROA, trong khi tác động dương mạnh nhất là DIA trong trường hợp ROE. Vì ROE là tiêu chí tổng hợp cân xứng hơn cho hiệu quả của hai loại thu nhập, kết quả này cho thấy thu nhập ngoài lãi có tác động biên tới khả năng sinh lời của các NHTM mạnh hơn so với thu nhập lãi cận biên, ủng hộ luận điểm của Detrich và Wanzenried (2011); Saunders và cộng sự (2016). Nói cách khác, các NHTM sẽ đạt được ROE cao hơn khi đa dạng hóa sản phẩm hay thu nhập, và tập trung và chuyển đổi mô hình kinh doanh sang dựa vào các hoạt động ngoài lãi, hàm ý chúng tính có kinh tế theo phạm vi (Economies of Scope) (Tan, 2014), tương đồng với kết quả của Goddard và cộng sự (2013); tuy nhiên ngược lại với kết quả của Chronopoulos và cộng sự (2015). 

Tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi khách hàng (LDR) tác động âm tại mức ý nghĩa 1% đến cả ROA, tuy nhiên, tác động âm này không có ý nghĩa thống kê tới ROE. Một NHTM có tỷ lệ LDR cao hơn đặt nó vào vị thế thiếu khả năng chi trả bằng tiền khi khách hàng có nhu cầu rút tiền, do đó, có rủi ro thanh khoản cao hơn. Bên cạnh đó, khi tỷ lệ LDR cao (LDR trung bình mẫu là 87.5%), dư địa cho tăng trưởng tín dụng dựa vào nguồn tiền gửi không còn lớn, tác động tiêu cực tới tăng trưởng lợi nhuận của NHTM. Điều này cũng cho thấy vai trò trọng yếu của nguồn tiền gửi trong việc đáp ứng nhu cầu thanh khoản cũng như tài trợ cho hoạt động tín dụng đối với các NHTM Việt Nam, cũng như mức độ an toàn thanh khoản không cao của các NHTM. Kết quả ước lượng này cũng tương đồng với các kết quả của Chen và cộng sự (2018), Demirgüç-Kunt và Huizinga (1999).

Tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng (LPCLR) tác động âm đến cả ROA và ROE của các NHTM (tại cùng mức ý nghĩa 1%). Điều này cho thấy khi chất lượng tín dụng đi xuống sẽ tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời của các NHTM. Kết quả này tương đồng với các kết quả của Khan và Hanif (2018); Athanasoglou và cộng sự (2006); Sufian (2011); Tan và Floros (2012); Chen và cộng sự (2018).

Tỷ lệ chi phí hoạt động OEAR đại diện cho sự phi hiệu quả quản lý chi phí của NHTM tác động âm mạnh nhất đến cả ROA và ROE tại cùng mức ý nghĩa thống kê 1%. Điều này cho thấy NHTM quản lý chi phí tốt sẽ đạt được khả năng sinh lời cao, hàm ý ủng hộ giả thuyết Hiệu quả-cấu trúc, theo đó các NHTM quản lý chi phí tốt sẽ đạt được hiệu quả hoạt động cao và giành được thị phần tốt hơn. Kết quả này tương đồng với các kết quả của Athanasoglou và cộng sự (2006, 2008); Pasiouras và Kosmidou (2007); Liu và Wilson (2010); Goddard và cộng sự (2013);  Khan và Hanif (2018); Khan và cộng sự (2018).

Tỷ lệ tập trung thị trường (CON) tác động âm tới ROA có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%, trong khi tác động này là dương và không có ý nghĩa thống kê trong trường hợp ROE là biến phụ thuộc. Điều này hàm ý bác bỏ giả thuyết SCP với ROA, trong khi chưa có cơ sở ủng hộ giả thuyết SCP với trường hợp ROE. Bên cạnh đó, kết quả ước lượng biến trễ ROA hàm ý thị trường NHTM có mức độ cạnh tranh khá cao, mặc dù mức độ tập trung thị trường bình quân (CON hay CR4) khá cao (52.5%), cho thấy mức độ tập trung thị trường không phải là nhân tố đại diện tốt cho mức độ cạnh tranh trên thị trường6, qua đó bác bỏ giả thuyết SCP, ít nhất với trường hợp ROA là biến phụ thuộc. Kết quả này tương đồng với các kết quả của Smirlock (1985); Berger (1995b); Park và Weber (2006); Athanasoglou và cộng sự  (2008); Liu và Wilson (2010); Chronopoulos và cộng sự (2015); Tan (2016).

Tác động của tốc độ tăng trưởng cung tiền là dương và có ý nghĩa thống kê cao với trường hợp ROA, trong khi không có ý nghĩa thống kê với ROE. Khi cung tiền tăng trưởng thường đi liền với chính sách tiền tệ nới lỏng, tạo điều kiện hạ lãi suất, giúp các NHTM tăng trưởng tín dụng tốt hơn, cũng như giúp doanh nghiệp giảm bớt gánh nặng lãi suất có thể dẫn đến khả năng không trả được nợ NHTM đúng thời hạn, tức xảy ra nợ xấu, qua đó giúp tăng lợi nhuận NHTM. Kết quả này tương đồng với các kết quả của Bourke (1989); Sufian và Chong (2008); Obeidat và cộng sự (2013). Tuy nhiên, tăng trưởng GDP tác động dương đến cả ROA và ROE của các NHTM, dù trường hợp ROE không có ý nghĩa thống kê. Khi GDP tăng trưởng thường đi cùng với việc tăng tổng cầu của nền kinh tế. Các NHTM Việt Nam với vai trò tài trợ vốn chủ đạo cho nền kinh tế, qua đó được hưởng lợi thông qua sự tăng trưởng cầu của các sản phẩm truyền thống như tín dụng và huy động vốn. Ngoài ra, chúng cũng được hưởng lợi từ sự tăng trưởng về cầu của các dịch vụ như thanh toán, bảo lãnh, cam kết tín dụng và các hoạt động ngoài lãi khác. Kết quả này tương đồng với các kết quả của Pasiouras và Kosmidou (2007); Kosmidou và Pasiouras (2008); Sufian và Habibullah (2009b, 2012); Chronopoulos và cộng sự (2015); Caporale và cộng sự (2017); Chen và cộng sự (2018).

Tỷ lệ lạm phát (INF) tác động này là dương đối với cả ROA và ROE của các NHTM, tuy nhiên, ý nghĩa thống kê không thật sự cao. Perry (1992); Athanasoglou và cộng sự (2008) chỉ ra rằng tác động của lạm phát chỉ tích cực trong trường hợp lạm phát là “khả đoán”. Một chính sách kiểm soát lạm phát minh bạch và rõ ràng giúp các NHTM thu được lợi ích từ việc chủ động điều chỉnh lãi suất tín dụng và huy động và ngược lại. Trong những năm gần đây, chính sách kiểm soát lạm phát được NHNN ngày càng công khai mục tiêu và các công cụ sử dụng, và được thừa nhận ngày càng tích cực. Điều này đem đến lợi ích cho các NHTM trong việc điều hành lãi suất của mình. Kết quả này tương đồng với các kết quả của Kosmidou và Pasiouras (2008); Sufian (2011); Sufian và Habibullah (2012); Caporale và cộng sự (2017).

4. Kết luận và hàm ý chính sách

Kết quả nghiên cứu chính

Nghiên cứu đã cho thấy tác động của các nhân tố đặc điểm hoạt động, cấu trúc ngành và các nhân tố kinh tế vĩ mô tác động đến khả năng sinh lời của NHTM tại Việt Nam theo mô hình dữ liệu bảng động. Kết quả cho thấy hệ thống NHTM tại Việt Nam có mức độ cạnh tranh tại thị trường các hoạt động ngoài lãi so với thị trường từ lãi. Đây có thể là nguyên nhân khiến nhân tố mức độ tập trung thị trường có thể chưa phải là nhân tố tốt trong vai trò đại diện cho mức độ cạnh tranh của hệ thống NHTM. Tác động dương từ sự tăng trưởng quy mô tổng tài sản đến khả năng sinh lời là nhỏ, chủ yếu do sự khó khăn các NHTM gặp phải sự sự gia tăng sự phức tạp, hành chính tăng cùng với sự gia tăng quy mô. Điều này được bộc lộ tại tác động âm lớn của tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng tài sản lên khả năng sinh lời của các NHTM. Vốn chủ sở hữu tác động dương đến ROA và tác động âm đến ROE theo hai chiều hướng đối lập nhau cho thấy tác động hai mặt theo hai mục đích quản trị khác nhau. Các loại rủi ro như rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng tác động âm đến cả hai tiêu chí về khả năng sinh lời, phù hợp với kỳ vọng và quan điểm thông thường. Chi phí hoạt động là nhân tố có tác động âm và mạnh nhất tới khả năng sinh lời.

Hàm ý chính sách

Hàm ý với NHTM:

Kết quả nghiên cứu cho thấy chi phí hoạt động là nhân tố có tác động âm và mạnh nhất tới khả năng sinh lời. Vì vậy, các NHTM nên có các biện pháp kiểm soát chi phí hiệu quả. Một trong các giải pháp là xây dựng hệ thống dữ liệu MIS (Management information system) nhằm bóc tách cụ thể lợi nhuận-chi phí chi tiết tới từng loại hoạt động, qua đó, có thể lượng hóa tác động của các loại chi phí khác nhau tới khả năng sinh lời của NHTM và phát hiện các loại chi phí tác động tiêu cực nhất tới hoạt động của NHTM. Một số NHTM đã triển khai hệ thống KPI (Key Performance Index) nhằm đánh giá hiệu quả làm việc của người lao động, qua đó, có căn cứ trả lương và thu nhập khác cho người lao động. Tuy nhiên, phương pháp luận thường là điểm gây tranh cãi nhất đối với việc đánh giá theo KPI. Phương pháp luận không công bằng có thể dẫn đến sự phân bổ thiếu hiệu quả chi phí trả lương và làm giảm động lực làm việc của người lao động. Vì vậy, việc xây dựng phương pháp luận KPI trước hết cần phải thống kê đầy đủ các loại hoạt động của nhân viên theo từng JDs (Job descriptions) trong NHTM, cũng như ước lượng được thời gian phù hợp để nhân viên có thể hoàn thành công việc.

Tác động dương từ thu nhập ngoài lãi cận biên đến khả năng sinh lời của NHTM cao hơn hẳn tác động từ thu nhập lãi cận biên trong trường hợp ROE (là tiêu chí phản ánh cân xứng đóng góp của hai loại thu nhập này) hàm ý các NHTM nên chuyển dịch cơ cấu thu nhập theo hướng dựa vào thu nhập ngoài lãi. 

Tác động âm của rủi ro thanh khoản hàm ý trong quá trình tăng trưởng tín dụng, các NHTM cần đảm bảo nguồn huy động vốn nhằm cân đối và đảm bảo lượng thanh khoản cần thiết. Việc thiếu thanh khoản thường dẫn đến giá vốn cao, điều này sẽ tác động xấu đến hiệu quả kinh doanh của NHTM. Tương tự, tác động âm của rủi ro tín dụng hàm ý các NHTM cần cải thiện quy trình thẩm định và phê duyệt tín dụng cũng như cân đối mục tiêu tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng. 
Hàm ý với Chính phủ và NHNN:

Tác động âm của nhân tố mức độ tập trung thị trường cho thấy sự tăng trưởng mạnh về quy mô của 4 NHTM lớn nhất thị trường có thể làm suy giảm khả năng sinh lời của các NHTM khác nói chung. Điều này đồng nghĩa sự suy giảm mức độ cạnh tranh trên thị trường truyền thống (tín dụng hay huy động vốn) có thể làm suy yếu hiệu quả của hệ thống NHTM. Vì vậy, các cơ quan quản lý, giám sát hệ thống NHTM nên thúc đẩy việc áp dụng các chuẩn mực quốc tế trong lĩnh vực NHTM như các tiêu chuẩn của Ủy ban Basel và chuẩn mực kế toán quốc tế.

Việc điều hành chính sách tiền tệ, nhìn chung, càng công khai và rõ ràng các mục tiêu càng tốt. Hiện tại, đầu mỗi năm, Thống đốc NHNN thường ban hành các chỉ thị về tổ chức thực hiện các nhiệm vụ, giải pháp trọng tâm của ngành Ngân hàng trong năm, căn cứ trên các mục tiêu tổng thể về kinh tế vĩ mô trong năm đó, cũng như các chỉ tiêu thống kê định kỳ tại Website của NHNN. Tuy vậy, sự biến động cũng như không khớp giữa chỉ tiêu đạt được và chỉ tiêu thực tế cần được giải thích định kỳ hơn (ví dụ: định kỳ hàng tháng, định kỳ hàng tuần).
_____________________

[1] Dữ liệu các biến được tác giả tự tính toán từ dữ liệu gốc thu thập từ nguồn dữ liệu.

[2] Giải Nobel kinh tế học năm 2013, trong đó GMM là một trong những đóng góp quan trọng của ông.

[3]  Kết quả tác động của biến trễ trong trường hợp này nhỏ hơn Athanasoglou và cộng sự (2008) & Goddard (2004), mặc dù mô hình nghiên cứu khác nhau, dù vậy, vẫn có thể cho rằng ngành NHTM Việt Nam có mức độ cạnh tranh khá cao.

[4] Tương đồng với Gischer và Juttner (2001); Demirguc-Kunt và Huizinga (1999) cho rằng so với thị trường các hoạt động truyền thống, các thị trường hoạt động thu phí có mức độ cạnh tranh cao hơn.

[5]  Có thể sử dụng tiêu chí quy mô thanh khoản tạo ra (VD: Liquidity creation theo Berger & Bouwman (2009)) để thay thể Total Assets trong các công thức tính ROA, vì nó tính đến quy mô các hoạt động ngoại bảng (OBS).

[6]  Như đã giải thích bên trên, thị trường NHTM tại Việt Nam có mức độ cạnh tranh trên thị trường các hoạt động ngoài lãi cao hơn các hoạt động từ lãi. Sự khác biệt này càng lớn và tỷ trọng thu nhập ngoài lãi trong tổng thu nhập càng cao, càng làm suy yếu mức độ đại diện của biến CON trong việc đại diện cho mức độ cạnh tranh tổng thể ngành NHTM.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The Review of economic studies, 58(2), 277-297.

Arellano, M., & Bover, O. (1995). Another look at the instrumental variable estimation of error-components models. Journal of econometrics, 68(1), 29-51.

Berger, A.N (1995a), The relationship between capital and earnings in banking, Journal of Money, Credit and Banking, 27, 432–56.

Berger, A.N., (1995b). The profit-structure relationship in banking--tests of market-power and efficient-structure hypotheses. Journal of Money, Credit and Banking, 27(2), pp.404-431

Berger, A. N., & Bouwman, C. H. (2009). Bank liquidity creation. The review of financial studies, 22(9), 3779-3837.

Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of econometrics, 87(1), 115-143.

Chronopoulos, D.K., Liu, H., McMillan, F.J. and Wilson, J.O., 2015. The dynamics of US bank profitability. The European Journal of Finance, 21(5), pp.426-443.

Demirgüç-Kunt, A., & Huizinga, H. (1999). Determinants of commercial bank interest margins and profitability: some international evidence. The World Bank Economic Review, 13(2), 379-408.

Demirgüç-Kunt, A., & Huizinga, H. (2010). Bank activity and funding strategies: The impact on risk and returns. Journal of Financial economics, 98(3), 626-650.

DeYoung, R., & Torna, G. (2013). Nontraditional banking activities and bank failures during the financial crisis. Journal of Financial Intermediation, 22(3), 397-421.

Hansen, L. P. (1982). Large sample properties of generalized method of moments estimators. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1029-1054.

Hughes, J. P., & Mester, L. J. (2013a). Who said large banks don’t experience scale economies? Evidence from a risk-return-driven cost function. Journal of Financial Intermediation, 22(4), 559-585.

Roodman, D. (2009). How to do xtabond2: An introduction to difference and system GMM in Stata. The stata journal, 9(1), 86-136.

Stiroh, K. J. (2006). A portfolio view of banking with interest and noninterest activities. Journal of Money, Credit and Banking, 1351-1361.

Windmeijer, F. (2005). A finite sample correction for the variance of linear efficient two-step GMM estimators. Journal of econometrics, 126(1), 25-51.

Lê Đồng Duy Trung

Theo Tạp chí Ngân hàng số 12/2020