Phân tích các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam hiện nay

NGUYỄN THANH THIÊN (HV Lớp Cao học Tài chính Ngân hàng 5A, Đại học Tây Đô - Đơn vị công tác: Kho bạc Nhà nước Ô Môn)

TÓM TẮT:

Nghiên cứu phân tích nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động tại ngân hàng thương mại (NHTM) có vai trò quan trọng, hỗ trợ cho các nhà quản trị ngân hàng đưa ra các quyết định về tổ chức và có những chính sách tác động trở lại các nhân tố ảnh hưởng, nhằm mang lại lợi nhuận tối ưu, góp phần nâng cao năng lực cho hoạt động ngân hàng trong hội nhập kinh tế, tài chính quốc tế. Trong phạm vi bài viết, tác giả vận dụng mô hình TOBIT để phân tích nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động tại NHTM Việt Nam từ mẫu đại diện của 22 NHTM Việt Nam, trong đó có 4 NHTM Nhà nước (đã được cổ phần hóa) và 18 NHTM cổ phần qua 6 năm (2013 - 2018).

Từ khóa: Hiệu quả hoạt động, ngân hàng thương mại, phương pháp DEA, mô hình Tobit.

  1. Giới thiệu

Hiện nay, xét về mặt kinh tế, Việt Nam là quốc gia thành viên của Liên hiệp Quốc, Tổ chức Thương mại Thế giới, Quỹ Tiền tệ Quốc tế, Nhóm Ngân hàng Thế giới, Ngân hàng Phát triển Châu Á, Diễn đàn Hợp tác Kinh tế Châu Á - Thái Bình Dương, ASEAN. Việt Nam tham gia các hiệp định thương mại tự do đa phương với các nước ASEAN, Hàn Quốc, Nhật Bản, Trung Quốc. Việt Nam cũng đã ký với Nhật Bản một hiệp định đối tác kinh tế song phương. Đối với lĩnh vực tiền tệ ngân  hàng, quá trình hội nhập gắn liền với quá trình tự do hóa thị trường tài chính, đem lại nhiều cơ hội, nhưng cũng không ít thách thức.

Từ thực tiễn đó, việc nghiên cứu, phân tích, đưa ra những nhân tố ảnh hưởng đến tính hiệu quả trong hoạt động của hệ thống NHTM Việt Nam trong giai đoạn hiện nay, để từ đó đưa ra những giải pháp thiết thực nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống NHTM là một vấn đề cấp thiết.

  1. Cơ sở lý thuyết

Để nâng cao hiệu quả hoạt động của NH đòi hỏi phải phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động tại các NHTM. Mô hình phân tích bao dữ liệu DEA (Data Envelopment Analysis) được dùng để đo lường hiệu quả của đơn vị ra quyết định DMU (Decision Making Unit). Do đó, mô hình này được sử dụng khá phổ biến trong các nghiên cứu để đánh giá hiệu quả hoạt động của các chủ thể kinh tế trong nhiều ngành kinh tế khác nhau trong đó có ngành NH.

Với sự vận dụng mô hình DEA, có thể xếp hạng các ngân hàng theo từng loại hiệu quả (hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả quy mô…); đánh giá được mức độ hoạt động hiện tại của ngân hàng thông qua việc xác định những thay đổi theo quy mô của từng ngân hàng (tăng, giảm hoặc không thay đổi theo quy mô); thống kê tất cả các dữ liệu và quyết định nhân tố nào ảnh hưởng đến năng suất, hồi quy tuyến tính (Tobit hoặc OLS) được sử dụng để xác định yếu tố tác động đến các chỉ số đo hiệu quả, từ đó định hướng cho người nghiên cứu đề xuất giải pháp cải thiện.

Nền tảng cho lý thuyết dựa trên nghiên cứu của Fotios Pasiouras, Emmanouil Sifodaskalakis & Constantin Zopounidis (2007), Nguyễn Việt Hùng (2011), Ngo, Dang Thanh (2012), Anthony N.Rezitis (2004), bài viết chọn cách tiếp cận trung gian, xem ngân hàng là trung gian tài chính và áp dụng mô hình hồi quy Tobit kiểm định các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.

  1. Phương pháp nghiên cứu và mô hình nghiên cứu

Để thực hiện nội dung nghiên cứu, dựa trên cơ sở phân tích quan điểm, mô hình và kết quả các bài nghiên cứu trong và ngoài nước, tác giả sử dụng phương pháp phân tích định lượng như sau:

(1) Phương pháp phân tích định lượng nghiên cứu xác định các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động của các NHTM bằng mô hình phân tích bao dữ liệu DEA để ước tính hiệu quả cho từng NHTM cần nghiên cứu; sau đó phân tích định lượng bằng phương pháp kiểm định hồi quy Tobit.

 (2) Dữ liệu phân tích được lấy từ các nguồn: Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), website của các NHTM, Tổng cục Thống kê, Bộ Tài chính, công bố trong giai đoạn từ năm 2013- 2018.

Mẫu nghiên cứu gồm 22 NHTM mang tính đại diện cho các NHTM Việt Nam.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình hồi quy Tobit vận dụng để kiểm định các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam:

EFt = C + α1LNSIZEt + α2LNHEΑDCOUNTt + α3OWNERt + α4TE/TΑt + α5NPLt               + α6DLRt + α7LNGDPt + α8CPIt

Bảng 1 mô tả các biến sử dụng trong mô hình hồi quy Tobit để xác định các nhân tố và dấu kỳ vọng của các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động của NHTM.

Bảng 1. Các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại

Bảng 1. Các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại

  1. Kết quả nghiên cứu

4.1. Kết quả phân tích của mô hình

Bảng 2. Kết quả ước lượng hiệu quả kỹ thuật (crste), hiệu quả kỹ thuật thuần (vrste), hiệu quả quy mô (scale) trung bình của các loại hình ngân hàng

Bảng 2. Kết quả ước lượng hiệu quả kỹ thuật (crste), hiệu quả kỹ thuật thuần (vrste), hiệu quả quy mô (scale) trung bình của các loại hình ngân hàng

Bảng 2. Kết quả ước lượng hiệu quả kỹ thuật (crste), hiệu quả kỹ thuật thuần (vrste), hiệu quả quy mô (scale) trung bình của các loại hình ngân hàng

Bảng 2 cho thấy, hiệu quả hoạt động NH trong mô hình (EF) dựa vào các chỉ tiêu ước lượng hiệu quả kỹ thuật (crste), hiệu quả kỹ thuật thuần (vrste), hiệu quả quy mô (scale) trung bình thời kỳ 2013 - 2018, hiệu quả kỹ thuật bình quân của cả mẫu thời kỳ 2013-2018 đạt trong khoảng 86,4% và 93,3%, cho thấy các NHTM Việt Nam để tạo cùng mức sản lượng đầu ra như nhau thì đã sử dụng được từ trên 86,4% đến 93,3% các đầu vào, hay nói một cách khác là các NH đã sử dụng lãng phí các đầu vào khoảng 6,7% đến 13,6%. Theo kết quả ước lượng hiệu quả kỹ thuật thuần trung bình trong thời kỳ 2013 - 2018 trong khoảng 92,8%- 96,6%, tương đối nhỏ hơn so với hiệu quả quy mô bình quân 93,3% - 98%. Có thể thấy các nhân tố phản ánh quy mô hoạt động của NH đóng góp vào hiệu quả hoạt động toàn bộ lớn hơn so với hiệu quả kỹ thuật thuần.

Trong đó, effch là thay đổi hiệu quả kỹ thuật; techch là thay đổi tiến bộ công nghệ; pech là thay đổi hiệu quả kỹ thuật thuần; sech là thay đổi hiệu quả quy mô và tfpch là thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp.

Bảng 3. Kết quả ước lượng effch, techch, pech, sech, tfpch tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Bảng 3. Kết quả ước lượng effch, techch, pech, sech, tfpch tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Bảng 3 cho thấy, ước lượng thay đổi hiệu quả và năng suất của từng NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2013- 2018 phản ánh tương đối hợp lý về tình hình hoạt động và năng suất của các NH. Trong đó, các NH đã tạo được thương hiệu và vị trí trên thị trường có năng suất tương đối hiệu quả, 19/22 ngân hàng (ACB, BIDV, DongABank, EIB,

HDbank, MBB, MHB, BacABank, NCB, OCB, TPBank, SCB, SGB, SHB, Techcombank, VIB, VCB, LienVietPostBank, VPBank).

4.2. Kết quả kiểm định mô hình hồi quy Tobit về các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động tại các NHTM Việt Nam

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy Tobit phân tích các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động tại NHTM Việt Nam cho phương trình như sau:

EFt = 0,5978 + 0,1288*LNSIZEt - 0,1382*LNHEADCOUNTt  + 0,692*OWNERt + 0,0333*TE/TAt - 0,0038NPLt - 0,0528DLRt  + 0,0237*LNGDPt - 0,0505*CPIt

Biến tổng tài sản ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của NH thể hiện qua dấu và giá trị của hệ số hồi quy a1= 0,1288. Biến tổng tài sản có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% với t-value = 4,15 và p-value = 0,000. Như vậy, tổng tài sản của NH góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của NH, theo kết quả mô hình thì khi biến tổng tài sản tăng thêm một đơn vị thì hiệu quả kỹ thuật tăng thêm 12,88%.

Tương tự, theo kết quả mô hình, sự ảnh hưởng của biến số lượng lao động trong NH cũng ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hoạt động. Với kết quả ước lượng α = -0,1382, hệ số α mang dấu âm, đúng kỳ vọng trong phân tích chi phí hoạt động của NH p-value = 0,002 và giá trị cận trên cận dưới đều cùng dấu.

Với biến Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản (TE/TA), theo kết quả mô hình nếu tỷ lệ tăng 1% sẽ làm tăng hiệu quả hoạt động thêm 3,33%. Mô hình chưa thể khẳng định được tác động của nhân tố này, cần có một nghiên cứu lớn hơn để xác định sự ảnh hưởng của nhân tố này.

Tỷ lệ Nợ xấu/Tổng dư nợ (NPL) luôn là tỷ lệ rất được sự quan tâm của các NH cũng như công tác điều hành quản lý nền kinh tế quốc gia, theo kết quả ước lượng mô hình Tobit, tỷ lệ nợ xấu (NPL) có hệ số ước lượng α5 =-0,0038 có dấu âm phù hợp với kỳ vọng phân tích của mô hình. Khi nợ xấu tăng thêm một đơn vị thì sẽ làm giảm hiệu quả hoạt động 0,38%. Điều này cho thấy, để tăng hiệu quả hoạt động, các NH không chỉ tập trung phát triển quy mô mà cần phải quan tâm chú ý đến chất lượng sản phẩm dịch vụ, hạn chế nợ xấu vì đây là yếu tố có thể phá hủy thành quả hoạt động của NH nếu thiếu sự kiểm soát một cách hệ thống, thường xuyên và liên tục. Tỷ lệ Tiền gửi/Tổng dư nợ (DLR) theo kết quả ước lượng α6 =-0,0528 có dấu âm đúng với kỳ vọng phân tích, có ảnh hưởng âm đến hiệu quả kỹ thuật. Điều này có nghĩa là nếu các NH quan tâm quản lý tốt nguồn vốn huy động thì sẽ làm tăng hiệu quả hoạt động NH, biến DLR không đúng với kỳ vọng Tỷ lệ Tiền gửi/Tổng dư nợ sẽ tác động đến hiệu quả hoạt động của NH, nhưng kết quả phù hợp với kết luận của Ongore và Kusa (2016) trong nghiên cứu về ảnh hưởng của cơ cấu sở hữu của NH đến kết quả hoạt động tài chính của NHTM ở Kenya từ năm 2009 đến năm 2016.

Biến kiểm soát GDP có hệ số hồi quy là α7 = 0,0237, và biến kiểm soát CPI có hệ số hồi quy α8 =-0,0505 là đúng với kỳ vọng phân tích khi CPI tăng sẽ làm giảm hiệu quả hoạt động của NH, nghĩa là chỉ số giá cả có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của NH. Tuy nhiên, giá trị t-value và p-value của hai biến này cho thấy chưa thể xác định mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa hai biến này với hiệu quả hoạt động của NH.

  1. Đề xuất gợi ý nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Đối với các nhà quản trị, điều hành ngân hàng

Thứ nhất, cần kiểm soát tốt các chi phí, cải thiện năng suất và quản lý nguồn lực để nâng cao sức cạnh tranh của ngân hàng.

Thứ hai, cần kiểm soát chặt chẽ hoạt động tín dụng, cần có các biện pháp tích cực xử lý nợ xấu bằng cách trích lập dự phòng, thu hồi nợ từ khách hàng để gia tăng chất lượng tài sản cho vay, từ đó tối ưu hóa hiệu quả hoạt động, góp phần nâng cao sức cạnh tranh của ngân hàng.

Thứ ba, bên cạnh việc đa dạng hóa các nguồn thu nhập, cần tăng cường vốn chủ sở hữu, nâng cấp đầu tư phát triển công nghệ hiện đại có khả năng liên kết trong hệ thống.

Đối với các nhà quản lý, các nhà làm chính sách

Thứ nhất, thông qua việc thu hẹp ngân hàng bằng cạnh tranh, sàng lọc và tự đào thải, cần tạo môi trường cạnh tranh thật sự minh bạch, lành mạnh và bình đẳng giữa các ngân hàng.

Thứ hai, cần bình ổn thị trường tiền tệ, kiềm chế lạm phát, kiểm soát tăng trưởng tín dụng của từng ngân hàng, khuyến khích và thúc đẩy cạnh tranh lành mạnh, minh bạch trong hệ thống ngân hàng.

  1. Kết luận

Kết quả mô hình cho thấy, các hệ số hồi quy đều đúng về kỳ vọng dấu, tóm tắt lại như sau:

- Khi tổng tài sản của NH tăng thêm một đơn vị thì hiệu quả kỹ thuật tăng thêm 12,88%, khi số lượng lao động của NH tăng thêm một đơn vị thì hiệu quả kỹ thuật giảm 13,82%, hiệu quả kỹ thuật của NHTM nhà nước cao hơn các NHTM cổ phần là 6,92%, với biến Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản (TE/TA), nếu tỷ lệ này của ngân hàng tăng 1% sẽ làm tăng hiệu quả kỹ thuật tăng thêm 3,33%. Tỷ lệ Nợ xấu/Tổng dư nợ (NPL) tăng thêm một đơn vị sẽ làm giảm hiệu quả kỹ thuật với tỷ lệ 0,38%. Tỷ lệ Tiền gửi/ Tổng dư nợ (DLR) tăng thêm một đơn vị sẽ làm giảm hiệu quả kỹ thuật với tỷ lệ 0,528%.

Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy, các biến phù hợp có thể đại diện cho tổng thể, độ tin cậy cao bao gồm biến quy mô tổng tài sản, số lượng lao động, và loại hình sở hữu của NH; Tuy kết quả nghiên cứu cho thấy số lượng biến độc lập có ý nghĩ thống kê khi thực hiện chưa cao nhưng từ tổng thể kết quả từ mô hình trên cho thấy các NHTM cần cân nhắc và có giải pháp phù hợp khi quyết định tăng, giảm hoặc cơ cấu các nhân tố liên quan (biến độc lập) sẽ có tác động tích cực hoặc hạn chế đến hiệu quả hoạt động NH (Biến phụ thuộc). Bài viết cũng là một gợi ý bổ sung phương pháp phân tích nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động tại các NHTM Việt Nam bên cạnh phương pháp phân tính chỉ số các NHTM đang thực hiện để đánh giá hiệu quả hoạt động NH.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

  1. Aigner, Andrew Gowers, (1977). Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models. Journal of Econometrics. 6: 21-37.
  2. Alrafadi, Kortunmith.S, (2014). Efficiency and Determinants in Libyan Banking. International Journal of Business and Social Science. 5(5): 156-168.
  3. Anthony N.Rezitis (2004), Fotios Pasiouras, Emmanouil Sifodaskalakis & Constantin Zopounidis (2007).
  4. Ar, I.M and A. Kurtaran, (2013). Evaluating the Relative Efficiency of Commercial Banks in Turkey: An Intergrated AHP/DEA Approach. International Business Research. 6(4).
  5. Donsyah Yudistira (2004). Anthony N.Rezitis (2004). Fotios Pasiouras. Emmanouil Sifodaskalakis & Constantin Zopounidis (2007).
  6. Hạ Thị Thiều Dao, (2012). Tác động của khủng hoảng kinh tế toàn cầu đến kinh tế vĩ mô Việt Nam. Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, Đại học Ngân hàng TP. HCM.
  7. Nguyễn Thị Loan (2013). Vận dụng mô hình TOBIT trong phân tích nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động tại NHTM Việt Nam. Đề tài nghiên cứu khoa học, Đại học Ngân hàng TP.HCM, 2014.9. Fare, Grosskopf (1985; 1994); similarly, an exhaustive discussion of intertemporal production frontiers with dynamic DEA.
  8. Hồ Ngọc Thủy, (2011). Đánh giá tác động của khủng hoảng kinh tế, tài chính toàn cầu đối với kinh tế, tài chính Việt Nam giai đoạn 2009 - 2010. Phòng Quan hệ doanh nghiệp. Trường Đại học Sài Gòn.
  9. Nguyễn Khắc Minh, (2013). Từ điển Toán kinh tế Thống kê. Kinh tế lượng Anh - Việt”.
  10. Nguyễn Việt Hùng, (2008). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Luận án tiến sỹ kinh tế. Trường Đại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội.

ANALYZING FACTORS AFFECTING THE PERFORMANCE OF VIETNAM’S  COMMERCIAL BANKS

NGUYEN THANH THIEN

The State Treasury of Vietnam - O Mon District Branch, CanTho City

ABSTRACT:

This study analyzes factors affecting the performance of commercial banks in order to assist managers of commercial banks in making decisions based on influential factors to maximize the bank’s profit and enhance the bank’s competitiveness in the context of Vietnam’s international economic integration process. The TOBIT model was used in this study to analyze factors that affect the performance of Vietnamese commercial banks with data samples colleted from 22 commercial banks including 4 state-owned commercial banks (equitized) and 18 commercial banks in the period of 2013 - 2018.

Keywords: Performance, commercial banks, DEA method, Tobit model.