Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trò trung tâm trong việc phân phối vốn cho nền kinh tế, đồng thời là công cụ thực thi chính sách tiền tệ quốc gia. Trong bối cảnh hội nhập tài chính quốc tế ngày càng sâu rộng, các ngân hàng thương mại Việt Nam chịu áp lực tuân thủ các chuẩn mực vốn theo Hiệp ước Basel do Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS) ban hành. Theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, các ngân hàng thương mại phải duy trì tỷ lệ an toàn vốn (CAR) tối thiểu 8% theo chuẩn Basel II. Thực tế cho thấy, các ngân hàng có sự hỗ trợ từ Nhà nước như VCB, BIDV, VietinBank và Agribank duy trì CAR ở mức 9%–11%, trong khi một số ngân hàng nhỏ và vừa vẫn gặp khó khăn trong việc đáp ứng ngưỡng tối thiểu này, đặc biệt khi tỷ lệ nợ xấu ở mức cao.

Điểm đặc thù của nghiên cứu nằm ở việc đặt câu hỏi về vai trò điều tiết của sở hữu Nhà nước — một đặc điểm cấu trúc nổi bật của hệ thống ngân hàng Việt Nam — đối với mối quan hệ giữa các nhân tố nội tại, ngoại tại và CAR. Đây là góc tiếp cận chưa được khai thác đầy đủ trong các nghiên cứu trong nước trước đó.

Mục tiêu nghiên cứu được xác định theo ba cấp:

  1. Xác định và phân tích các nhân tố ảnh hưởng cùng mức độ tác động của chúng đến CAR của các ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2013–2022.
  2. Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến CAR khi có sự tương tác của biến sở hữu Nhà nước trong cùng giai đoạn.
  3. Đề xuất khuyến nghị chính sách nhằm đảm bảo và tăng cường tỷ lệ an toàn vốn tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.

Đối tượng nghiên cứu là các nhân tố ảnh hưởng đến CAR của ngân hàng thương mại Việt Nam. Phạm vi không gian bao gồm 26 ngân hàng thương mại tại Việt Nam; phạm vi thời gian kéo dài từ năm 2013 đến năm 2022, tạo thành bộ dữ liệu bảng (panel data) với 260 quan sát.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và văn bản pháp lý

Nghiên cứu dựa trên hệ thống chuẩn mực Basel I, Basel II và Basel III do BCBS ban hành, trong đó mức vốn tối thiểu lần lượt là 8%, 10,5% và 13%. Tại Việt Nam, khung pháp lý về CAR được cụ thể hóa qua Quyết định 457/2005/QĐ-NHNN (dựa trên Basel I), Thông tư 41/2016/TT-NHNN (áp dụng Basel II) và Thông tư 22/2019/TT-NHNN. Công thức tính CAR theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN có dạng:

$$CAR = \frac{C}{RWA + 12{,}5(K_{OR} + K_{MR})} \times 100%$$

trong đó C là vốn tự có, RWA là tổng tài sản tính theo rủi ro tín dụng, K_OR và K_MR lần lượt là vốn yêu cầu cho rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường.

Khái niệm sở hữu Nhà nước (STATE) được xây dựng theo định nghĩa của Ben-Nasr và Cosset (2014): tỷ lệ phần trăm cổ phiếu do Nhà nước nắm giữ dưới mọi hình thức trên tổng số cổ phiếu đang lưu hành. Trong mô hình, STATE được mã hóa dưới dạng biến giả nhị phân (0/1).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phân tích hồi quy dữ liệu bảng trên phần mềm Stata 16.0, triển khai tuần tự các bước:

  • Thống kê mô tả và phân tích tương quan Pearson; kiểm định đa cộng tuyến qua hệ số VIF.
  • Hồi quy dữ liệu bảng theo ba mô hình: Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  • Lựa chọn mô hình qua F-test (Pooled OLS vs. FEM), kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier (Pooled OLS vs. REM) và kiểm định Hausman (FEM vs. REM).
  • Xử lý khuyết tật mô hình: khắc phục phương sai thay đổi và tự tương quan bằng FGLS (Feasible Generalized Least Squares).
  • Xử lý biến nội sinh: NPL được xác định là biến nội sinh, xử lý bằng SGMM (System Generalized Method of Moments).
  • Biến tương tác: lần lượt đưa STATE×SIZE, STATE×ROA, STATE×NPL, STATE×LLR, STATE×LIQ vào mô hình SGMM để đánh giá vai trò điều tiết của sở hữu Nhà nước.

Kích thước mẫu tối thiểu theo tiêu chuẩn Tabachnick và Fidell (1996) là 50 + 8×8 = 114; mẫu thực tế đạt 260 quan sát, đáp ứng yêu cầu.

Nguồn dữ liệu

Dữ liệu vi mô được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán và báo cáo thường niên của 26 ngân hàng thương mại Việt Nam (2013–2022), đăng tải trên website chính thức của các ngân hàng và nền tảng Vietstock. Dữ liệu vĩ mô (GDP, INF) lấy từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới (World Bank).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1 — Giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu

Chương này xác lập tính cấp thiết của đề tài từ yêu cầu tuân thủ chuẩn Basel và đặc thù cấu trúc sở hữu của hệ thống ngân hàng Việt Nam. Ba câu hỏi nghiên cứu được đặt ra: chiều hướng tác động của các nhân tố đến CAR; tác động khi có sự tương tác của sở hữu Nhà nước; và các đề xuất chính sách phù hợp. Kết cấu khóa luận gồm 5 chương được trình bày rõ ràng.

Chương 2 — Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan

Chương này hệ thống hóa khái niệm và công thức đo lường CAR theo Basel I, Basel II và Basel III; làm rõ khái niệm và vai trò của sở hữu Nhà nước trong nền kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa. Phần tổng quan tài liệu bao gồm 7 nghiên cứu quốc tế tiêu biểu (Bateni et al. 2014; Mekonnen 2015; Wondifraw 2015; Badalashvili 2016; Alfadli & Djalila 2022; Febyanti & Zulfikar 2023; Obeid 2023) và 5 nghiên cứu trong nước (Võ Hồng Đức và cộng sự 2014; Nguyễn Thị Minh Hương 2021; Tô Trung Thành & Hồ Hải Yến 2021; Lê Thị Thanh Lộc và cộng sự 2022; Hung Phuong Vu & Ngoc Duc Dang 2020), được tổng hợp trong bảng so sánh chiều tác động của từng biến.

Chương 3 — Phương pháp nghiên cứu

Chương trình bày quy trình 6 bước từ xác định cơ sở lý thuyết đến đề xuất chính sách. Mô hình hồi quy chính được đề xuất:

CAR = β₀ + β₁SIZE + β₂ROA + β₃NPL + β₄LLR + β₅LIQ + β₆GDP + β₇INF + β₈STATE + ε

Tám giả thuyết nghiên cứu (H1–H8) được xây dựng dựa trên lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm trước đó, với dấu kỳ vọng cụ thể: SIZE (−), ROA (+), NPL (−), LLR (−), LIQ (+), GDP (+), INF (−), STATE (−). Cách đo lường từng biến được trình bày chi tiết, ví dụ SIZE = ln(tổng tài sản), LIQ = tiền mặt và các khoản tương đương / tổng tài sản.

Chương 4 — Kết quả nghiên cứu

Đây là chương cốt lõi với các phân tích được thực hiện tuần tự:

Thống kê mô tả: Bộ dữ liệu gồm 260 quan sát. Một số giá trị đặc trưng: SIZE trung bình 8,1421 (nhỏ nhất 7,1845 tại SGB năm 2013); ROA trung bình 0,0079 (nhỏ nhất 0,0000 tại NVB năm 2021 và 2022); NPL trung bình 0,0224 (nhỏ nhất 0,0019 tại KLN năm 2021); LLR trung bình 0,0126 (nhỏ nhất 0,0002 tại ACB năm 2022); LIQ trung bình 0,0614 (nhỏ nhất 0,0065 tại BAB năm 2019); STATE trung bình 0,4538; GDP trung bình 0,0608 (nhỏ nhất 0,026 năm 2021); INF trung bình 0,032 (nhỏ nhất 0,006 năm 2015).

Lựa chọn mô hình: Sau F-test, kiểm định Breusch-Pagan và Hausman, FEM được xác định là mô hình phù hợp. Kiểm định tiếp theo phát hiện FEM có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, được khắc phục bằng FGLS. NPL được xác nhận là biến nội sinh, xử lý bằng SGMM.

Phân tích biến tương tác: Năm mô hình SGMM riêng biệt lần lượt đưa STATE×SIZE, STATE×ROA, STATE×NPL, STATE×LLR, STATE×LIQ vào ước lượng để đánh giá hiệu ứng điều tiết của sở hữu Nhà nước.

Chương 5 — Kết luận và khuyến nghị

Chương tổng hợp kết quả, đối chiếu với các giả thuyết H1–H8 và đề xuất chính sách cho các ngân hàng thương mại và cơ quan quản lý. Đồng thời trình bày hạn chế của nghiên cứu và định hướng mở rộng.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính từ mô hình SGMM

Biến Chiều tác động đến CAR Đúng kỳ vọng?
ROA Tích cực (+) Có (H2)
LIQ Tích cực (+) Có (H5)
GDP Tích cực (+) Có (H6)
SIZE Tiêu cực (−) Có (H1)
INF Tiêu cực (−) Có (H7)
LLR Tiêu cực (−) Có (H4)
NPL Không có ý nghĩa thống kê —
STATE Không có ý nghĩa thống kê —

Về biến tương tác: STATE×SIZE, STATE×ROA và STATE×LIQ đều cho kết quả tác động tiêu cực đến CAR. Các biến STATE×NPL và STATE×LLR chưa đủ cơ sở thống kê để kết luận trong phạm vi nghiên cứu này.

Khuyến nghị chính sách

Dựa trên kết quả trên, tác giả đề xuất các nhóm khuyến nghị nhằm đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn: (1) kiểm soát quy mô tài sản đi kèm tăng cường vốn chủ sở hữu tương ứng; (2) cải thiện hiệu quả sinh lời (ROA) thông qua tối ưu hóa danh mục tín dụng; (3) duy trì thanh khoản hợp lý; và (4) các ngân hàng có sở hữu Nhà nước cần chú trọng quản trị vốn, vì sự hiện diện của Nhà nước trong cơ cấu sở hữu có xu hướng làm suy giảm CAR khi tương tác với quy mô, sinh lợi và thanh khoản.

Đóng góp so với nghiên cứu trước

Điểm khác biệt mà tác giả tự nêu là việc bổ sung biến tương tác sở hữu Nhà nước vào mô hình phân tích CAR — một hướng tiếp cận chưa được khai thác trong các nghiên cứu trong nước về cùng chủ đề. Nghiên cứu cũng mở rộng phạm vi quan sát lên 26 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 10 năm (2013–2022), đồng thời xử lý đồng thời cả khuyết tật mô hình lẫn biến nội sinh thông qua FGLS và SGMM.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Nghiên cứu thừa nhận một số hạn chế xuất phát từ phạm vi đã xác định. Thứ nhất, STATE được mã hóa dưới dạng biến giả nhị phân (0/1) mà không phản ánh mức độ sở hữu cụ thể (tỷ lệ % cổ phần Nhà nước), điều này có thể làm giảm độ chính xác trong đo lường hiệu ứng tương tác. Thứ hai, chưa có đủ cơ sở để kết luận về STATE×NPL và STATE×LLR, cho thấy cần bộ dữ liệu rộng hơn hoặc phương pháp xử lý bổ sung cho các quan hệ tương tác này.

Tác giả đề xuất các hướng mở rộng: sử dụng tỷ lệ sở hữu Nhà nước dạng liên tục thay cho biến nhị phân; mở rộng mẫu hoặc kéo dài chuỗi thời gian để kiểm tra tác động giai đoạn hậu COVID-19; xem xét thêm các biến cấu trúc ngành như mức độ tập trung thị trường hoặc chỉ số CAMELS.

Giá trị tham khảo

Khóa luận hữu ích trực tiếp cho sinh viên ngành Tài chính – Ngân hàng đang thực hiện đề tài về quản trị rủi ro ngân hàng, an toàn vốn hoặc hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng Việt Nam. Phần tổng quan tài liệu tại Chương 2 — bao gồm bảng tổng hợp 12 nghiên cứu trong và ngoài nước với dấu tác động của từng biến — là tài liệu tham khảo có giá trị cho bước xây dựng khung lý thuyết và lựa chọn biến.

Phần Chương 3 về quy trình lựa chọn mô hình (F-test → Breusch-Pagan → Hausman → FGLS → SGMM) minh họa quy trình kiểm định tuần tự cho dữ liệu bảng, phù hợp tham khảo cho những ai còn chưa quen với phân tích panel data bằng Stata. Phần biến tương tác STATE gợi mở hướng tiếp cận cho các nghiên cứu về ảnh hưởng của cấu trúc sở hữu đối với hiệu quả hoạt động ngân hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao biến NPL và STATE không cho thấy tác động có ý nghĩa thống kê đến CAR, dù kỳ vọng ban đầu là có? Nghiên cứu ghi nhận NPL và STATE không đủ cơ sở thống kê để kết luận về tác động trực tiếp đến CAR trong mẫu 26 ngân hàng giai đoạn 2013–2022. Đây là kết quả thực nghiệm của mô hình, không loại trừ khả năng tác động gián tiếp — điều này được làm rõ qua biến tương tác STATE×SIZE, STATE×ROA và STATE×LIQ đều cho kết quả tiêu cực có ý nghĩa.

2. Biến STATE được đo lường như thế nào và tại sao dùng biến giả thay vì tỷ lệ phần trăm? STATE là biến giả nhị phân: nhận giá trị 0 nếu ngân hàng không có sở hữu Nhà nước trong vốn chủ sở hữu, nhận giá trị 1 nếu có. Cách đo này được sử dụng để phân nhóm ngân hàng theo tính chất sở hữu; trung bình STATE trong mẫu là 0,4538, cho thấy khoảng 45% quan sát thuộc nhóm có sở hữu Nhà nước.

3. Vì sao SGMM được chọn để xử lý biến nội sinh thay vì các phương pháp khác? NPL được xác định là biến nội sinh thông qua kiểm định chuyên biệt. SGMM (System Generalized Method of Moments) được lựa chọn vì đây là phương pháp phổ biến và hiệu quả để xử lý đồng thời biến nội sinh và các khuyết tật mô hình trong dữ liệu bảng — điều mà OLS, FEM hay REM thông thường không giải quyết được. Phương pháp này cũng được Obeid (2023) và Tô Trung Thành & Hồ Hải Yến (2021) áp dụng trong các nghiên cứu tương tự.

4. Kết quả về biến tương tác STATE×SIZE, STATE×ROA, STATE×LIQ có ý nghĩa gì về mặt thực tiễn? Tất cả ba biến tương tác này đều có tác động tiêu cực đến CAR. Điều này cho thấy: ở các ngân hàng có sở hữu Nhà nước, việc tăng quy mô, tăng ROA, hay tăng thanh khoản lại không giúp cải thiện CAR như ở các ngân hàng tư nhân — thậm chí có xu hướng làm giảm CAR. Kết quả này phù hợp với nhận định của Phan and Xuân (2021) rằng ngân hàng sở hữu Nhà nước quy mô lớn thường có CAR thấp hơn ngân hàng tư nhân.

5. Kết quả của nghiên cứu này có đồng nhất với các nghiên cứu trong nước trước đây không? Phần lớn kết quả nhất quán với các nghiên cứu trước: SIZE tác động âm đến CAR (Võ Hồng Đức và cộng sự 2014; Nguyễn Thị Minh Hương 2021), ROA tác động dương (Nguyễn Thị Minh Hương 2021; Hung Phuong Vu & Ngoc Duc Dang 2020), LLR tác động âm (Nguyễn Thị Minh Hương 2021; Hung Phuong Vu & Ngoc Duc Dang 2020). Điểm khác biệt là nghiên cứu này không tìm thấy tác động của NPL, trong khi Lê Thị Thanh Lộc và cộng sự (2022) ghi nhận NPL tác động âm đến CAR của 29 ngân hàng thương mại cổ phần giai đoạn 2007–2021.

Kết luận

Khóa luận của Nguyễn Hoài Thương phân tích tác động của 8 nhân tố vi mô và vĩ mô đến tỷ lệ an toàn vốn của 26 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2013–2022, với trọng tâm là vai trò điều tiết của sở hữu Nhà nước thông qua biến tương tác. Kết quả từ mô hình SGMM xác nhận ROA, LIQ và GDP có tác động tích cực đến CAR, trong khi SIZE, LLR và INF tác động tiêu cực; sở hữu Nhà nước khi tương tác với SIZE, ROA và LIQ đều làm suy giảm CAR. Đóng góp chính của nghiên cứu nằm ở việc kết hợp phân tích biến tương tác sở hữu Nhà nước với quy trình kiểm định mô hình đầy đủ (Pooled OLS → FEM → REM → FGLS → SGMM) cho bộ dữ liệu panel 10 năm, tạo cơ sở tham chiếu cho các nghiên cứu tiếp theo về quản trị vốn ngân hàng trong bối cảnh đặc thù của Việt Nam.