Tổng quan luận án

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Trong hoạt động ngân hàng thương mại, thông tin khách hàng đóng vai trò là dữ liệu đầu vào cốt lõi phục vụ quy trình thẩm định và ra quyết định cấp tín dụng. Tuy nhiên, các tổ chức tín dụng thường xuyên đối mặt với tình trạng bất cân xứng thông tin do khách hàng cung cấp dữ liệu báo cáo tài chính và phi tài chính thiếu tin cậy, thiếu minh bạch. Hiện tượng cung cấp thông tin không trung thực làm sai lệch kết quả xếp hạng tín nhiệm, dẫn đến vấn đề lựa chọn đối nghịch, từ đó hình thành rủi ro tín dụng và nợ xấu. Trong nhóm khách hàng tổ chức, doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) là đối tượng thiếu tính minh bạch thông tin cao nhất, đặc biệt tại các nền kinh tế đang phát triển.

Để xử lý tình trạng bất cân xứng thông tin, hệ thống ngân hàng đã phân loại dữ liệu thu thập thành hai nhóm: thông tin cứng (dữ liệu định lượng bên ngoài, dựa trên báo cáo tài chính, lịch sử tín dụng, chấm điểm tín dụng) và thông tin mềm (dữ liệu định tính nội bộ, dựa trên mối quan hệ, phán xét cá nhân, niềm tin vào năng lực và đạo đức của chủ doanh nghiệp). Mặc dù vậy, tầm quan trọng tương đối giữa thông tin cứng và thông tin mềm đối với quyết định cho vay vẫn chưa được thống nhất trong các công trình nghiên cứu trước đây.

Về mặt thực tiễn, số liệu năm 2019 cho thấy trong tổng số 6.202 DNNVV tại tiểu vùng Tây Bắc, có trên 30% doanh nghiệp thiếu vốn nhưng không tiếp cận được nguồn vốn tín dụng ngân hàng. Nguyên nhân xuất phát từ việc phần lớn DNNVV không đáp ứng được các tiêu chuẩn thông tin cứng: báo cáo tài chính chưa được kiểm toán, tài sản bảo đảm yếu, hiệu quả tài chính thấp. Bên cạnh thông tin cứng, cán bộ tín dụng còn xem xét các yếu tố thông tin mềm như niềm tin, mạng lưới quan hệ xã hội, mối liên kết với chính quyền địa phương, nhưng các yếu tố này chưa được lượng hóa và thể chế hóa cụ thể trong chính sách tín dụng của các ngân hàng thương mại trên địa bàn.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của luận án là xác định và đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định cho vay đối với khách hàng DNNVV tại các ngân hàng thương mại khu vực tiểu vùng Tây Bắc Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể bao gồm:

  1. Xác định các nhân tố có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định cho vay của ngân hàng thương mại đối với khối khách hàng DNNVV thông qua việc kiểm định mối quan hệ giữa thông tin cứng, thông tin mềm và quyết định tín dụng.
  2. Xác định mức độ tác động cụ thể của hai nhóm thông tin cứng và thông tin mềm trong việc ra quyết định cho vay của ngân hàng thương mại đối với DNNVV.
  3. Đề xuất hệ thống giải pháp và khuyến nghị đối với các ngân hàng thương mại, doanh nghiệp nhỏ và vừa cùng các cơ quan quản lý liên quan nhằm tháo gỡ rào cản tiếp cận vốn tín dụng tại tiểu vùng Tây Bắc.

Câu hỏi nghiên cứu

Luận án giải quyết ba câu hỏi nghiên cứu:

  • Câu hỏi 1: Ngân hàng thương mại khu vực tiểu vùng Tây Bắc sử dụng những loại thông tin nào thu thập từ doanh nghiệp để phục vụ quyết định cho vay đối với khách hàng DNNVV?
  • Câu hỏi 2: Loại thông tin nào (thông tin cứng hay thông tin mềm) đóng vai trò quan trọng hơn trong việc quyết định cấp tín dụng cho DNNVV tại tiểu vùng Tây Bắc?
  • Câu hỏi 3: Ngân hàng thương mại, doanh nghiệp nhỏ và vừa cùng các cơ quan quản lý cần thực hiện những giải pháp gì để nâng cao khả năng tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng cho các DNNVV khu vực Tây Bắc?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định cho vay đối với khách hàng DNNVV của ngân hàng thương mại.
  • Phạm vi nội dung: Nghiên cứu quyết định cấp tín dụng trong nghiệp vụ cho vay dưới góc độ quản trị ngân hàng thương mại; phân tích hai nhóm thông tin cứng (thông tin định lượng, thông tin trên báo cáo tài chính) và thông tin mềm (thông tin định tính, phi tài chính, ngoài báo cáo tài chính) thông qua khảo sát quan điểm và đánh giá của cán bộ tín dụng.
  • Phạm vi không gian: Nghiên cứu thực hiện tại 04 tỉnh thuộc tiểu vùng Tây Bắc gồm Hòa Bình, Sơn La, Điện Biên, Lai Châu (xác định theo Quyết định số 1064/QĐ-TT ngày 08/7/2013 của Thủ tướng Chính phủ).
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu thứ cấp thu thập trong giai đoạn 2013 - 2018; dữ liệu sơ cấp điều tra khảo sát thực hiện từ tháng 3 đến tháng 12 năm 2017.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trước trong y văn

Hoạt động xếp hạng tín dụng và sử dụng thông tin tín dụng có nguồn gốc lịch sử từ thế kỷ XIX tại Hoa Kỳ (Carruthers và Cohen 2001, 2009). Ban đầu, các quyết định tín dụng dựa trên thông tin mềm tích lũy qua tương tác cá nhân. Khi quy mô thị trường mở rộng, nhu cầu tiêu chuẩn hóa thông tin dẫn đến sự hình thành của các cơ quan xếp hạng tín dụng như Mercantile Agency, R. Dun và Bradstreets vào những năm 1840, biến đổi thông tin mềm thành thông tin cứng (điểm lợi nhuận ròng và khả năng trả nợ) để cung cấp cho người cho vay ở xa.

Về mặt lý thuyết phân loại thông tin, các công trình của Degryse và cộng sự (2013), Saengchote (2013), Qian và cộng sự (2010), Petersen (2004) đã làm rõ sự khác biệt giữa hai loại thông tin. Kirschenheiter (2002) chỉ ra rằng thông tin cứng là thông tin đạt được sự đồng thuận tuyệt đối về mặt giải thích, trong khi thông tin mềm xuất hiện khi có sự bất đồng hoặc khác biệt trong diễn giải. Petersen (2004) định lượng hóa thông tin cứng dưới dạng số liệu điện tử (bảng cân đối kế toán, lợi nhuận, lịch sử thanh toán), có tính chất nhìn về quá khứ, dễ lưu trữ và truyền tải qua mạng lưới. Ngược lại, thông tin mềm mang tính định tính, thể hiện qua văn bản, ý kiến, dự báo tương lai, gắn liền không thể tách rời với bối cảnh và người thu thập (Uzzi và Lancaster, 2003).

Y văn thế giới phân chia thành hai luồng quan điểm chính về tầm quan trọng của các loại thông tin:

Hướng tiếp cận Tác giả, công trình tiêu biểu Luận điểm chính
Ưu thế của thông tin cứng Stein (2002); Berger và Black (2011); Liberti và Mian (2009); Petersen và Rajan (2002); Báo cáo SSBF (1998, 2006). Ngân hàng quy mô lớn có lợi thế xử lý thông tin cứng thông qua quy trình cho vay dựa trên báo cáo tài chính (FSL), tài sản thế chấp (CRE, RRE, MV, EQ, ABL) và chấm điểm tín dụng (SBCS). Khoảng cách phân cấp quản lý càng lớn thì tổ chức tín dụng càng ưu tiên chất lượng thông tin cứng. Khảo sát SSBF (1998) cho thấy các ngân hàng trên 1 tỷ USD có 90% quyết định dựa trên thông tin cứng.
Ưu thế của thông tin mềm Petersen và Rajan (2002); Berger và cộng sự (2005); Hauswald và Marquez (2006); Mian (2006); Desgryse và cộng sự (2013); Brown và cộng sự (2012); Iyer và cộng sự (2015); Freedman và Jin (2010); Lin và cộng sự (2013). Ngân hàng quy mô nhỏ có lợi thế thu thập và xử lý thông tin mềm thông qua quan hệ khách hàng (RELATE) và phán quyết chuyên môn (JUDGE). Thông tin mềm phát huy vai trò vượt trội khi thẩm định các doanh nghiệp nhỏ, báo cáo tài chính chưa kiểm toán và xảy ra bất cân xứng thông tin nghiêm trọng. Mạng lưới quan hệ xã hội làm giảm xung đột thông tin trên thị trường tín dụng.

Bên cạnh đó, các nghiên cứu về vai trò của nhân viên tín dụng cũng tồn tại hai khuynh hướng:

  • Nhóm khẳng định nhân viên tín dụng có vai trò quyết định: Stein (2002) chỉ ra cán bộ cho vay giải thích 24% biến động chênh lệch lãi suất, 47% quyết định cấp vốn và 56% thời hạn cho vay. Herpfer (2016), Liberti và cộng sự (2013) (nghiên cứu mẫu 4.215 khoản vay tại Nhật Bản với 7.892 nhân viên), Berger và Udell (2002), Berg, Puri và Rocholl (2016) chứng minh nhân viên tín dụng có quyền lực điều chỉnh dữ liệu đầu vào và tác động trực tiếp đến xác suất phê duyệt tín dụng.
  • Nhóm nhận định nhân viên tín dụng ít ảnh hưởng: Gropp, Gruendl và Guettler (2012), Puri, Rocholl và Steffen (2011) (nghiên cứu tại các ngân hàng tiết kiệm của Đức) cho thấy quyền phán quyết của cán bộ tín dụng không làm thay đổi hiệu quả danh mục và kết quả phê duyệt thực tế trùng lặp với hệ thống chấm điểm tự động.

Khoảng trống nghiên cứu luận án lựa chọn giải quyết

  1. Tổng quan nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam chưa đạt được sự đồng thuận về vai trò tương đối giữa thông tin cứng và thông tin mềm trong quyết định cho vay DNNVV tại các nền kinh tế mới nổi có mức độ bất cân xứng thông tin cao.
  2. Thiếu vắng các nghiên cứu kiểm định trực tiếp mức độ tác động của dữ liệu định tính và sự đánh giá cảm tính của cán bộ tín dụng đến xác suất phê duyệt khoản vay cho DNNVV dưới góc độ quản trị ngân hàng.
  3. Chưa làm rõ sự tác động của các nhân tố thông tin mềm đặc thù như: Vốn xã hội của doanh nhân, Niềm tin (về năng lực và đạo đức), và Vị thế của ngân hàng đối với quyết định cấp tín dụng.
  4. Chưa có công trình khoa học nào nghiên cứu toàn diện về các nhân tố tác động đến quyết định cho vay DNNVV tại địa bàn đặc thù là tiểu vùng Tây Bắc Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết nền tảng

Luận án sử dụng các lý thuyết kinh tế học và quản trị học sau:

  • Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information - Akerlof, Spence, Stiglitz, 1970; Solomon, 2004; Zoppa và McMahon, 2002): Giải thích hiện tượng một bên nắm giữ nhiều thông tin hơn bên còn lại trong giao dịch kinh tế, làm tăng chi phí và hạn chế khả năng huy động vốn bên ngoài của DNNVV.
  • Lý thuyết lựa chọn bất lợi của thị trường tín dụng (Adverse Selection - Stiglitz và Weiss, 1981; Awargal và cộng sự, 2011; Lê Văn Tám): Phân tích nguyên nhân ngân hàng từ chối cho vay do lãi suất cao loại bỏ khách hàng ít rủi ro và giữ lại các khách hàng có mức độ rủi ro cao.
  • Lý thuyết rủi ro đạo đức (Moral Hazard - Paul, 2009; Mushinski, 1999): Xem xét động cơ hành động trục lợi của bên có ưu thế thông tin sau khi hợp đồng tín dụng được xác lập, phát sinh từ cả phía khách hàng vay vốn và cán bộ ngân hàng.
  • Lý thuyết phán xét và cảm nhận trong ra quyết định (Judgment and Heuristics - Tversky và Kahneman, 1974; Weick, 1979; March, 1982; McNamara và Bromiley, 1997; Hofstede và Bond, 1988): Mô tả các quy tắc cảm nhận chủ quan của con người như tính đại diện, tính tiện lợi của dữ liệu sẵn có khi đánh giá rủi ro vượt ra ngoài giới hạn duy lý thuần túy.
  • Lý thuyết vốn xã hội (Social Capital - Bourdieu, 1986; Crane và Eccles, 1988; Hauswald và Marquez, 2006): Định nghĩa vốn xã hội là nguồn lực xuất phát từ mạng lưới quan hệ xã hội, uy tín và mức độ tin tưởng, giúp cá nhân và tổ chức gia tăng lợi thế tiếp cận nguồn lực tài chính.
  • Mô hình 5Cs trong quản trị tín dụng (Jankowicz và Hisrich, 1987): Bộ tiêu chí đánh giá tín dụng gồm Character (đặc tính/đạo đức), Capacity (năng lực), Capital (nguồn vốn), Collateral (tài sản bảo đảm), và Conditions (điều kiện kinh doanh).
  • Khung pháp lý và quản trị thực tiễn: Quyết định số 1627/2001/QĐ-NHNN, Luật Các tổ chức tín dụng năm 2010 (Điều 126, 127, 128), Thông tư số 22/2019/TT-NHNN, Nghị định số 56/2009/NĐ-CP và Nghị định số 39/2018/NĐ-CP về tiêu chí xác định DNNVV.

Phương pháp nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu vận dụng mô hình xây dựng thang đo của Churchill (1979), kết hợp phương pháp định tính và định lượng qua hai giai đoạn:

Bước Phương pháp Kỹ thuật thu thập dữ liệu Thời gian Địa điểm Quy mô mẫu
Bước 1 (Sơ bộ) Định tính Thảo luận nhóm và phỏng vấn sâu chuyên gia 01/2017 Sơn La 10 CBTD, 02 lãnh đạo phê duyệt, 08 trưởng phòng tín dụng
Định lượng Khảo sát thử nghiệm bảng hỏi sơ bộ 03/2017 Sơn La 100 CBTD
Bước 2 (Chính thức) Định lượng Phỏng vấn trực tiếp và gửi bảng câu hỏi khảo sát chuẩn hóa 05/2017 - 08/2017 Sơn La, Điện Biên, Lai Châu, Hòa Bình 570 CBTD (thu về 355 phiếu hợp lệ đưa vào phân tích)

Chi tiết các kỹ thuật phân tích được thực hiện:

  • Nghiên cứu định tính: Sử dụng phương pháp phân tích, tổng hợp lý thuyết, mô hình hóa, giả thuyết so sánh đối chứng, thảo luận nhóm và phỏng vấn sâu 20 cán bộ, nhà quản lý tín dụng. Kết quả định tính giúp rút gọn từ 15 nhóm nhân tố ban đầu thành 08 nhóm nhân tố gồm 52 biến quan sát đưa vào bảng hỏi.
  • Nghiên cứu định lượng:
    • Thống kê mô tả (Mean, Median, Mode, Range, Variance, Standard deviation) nhằm đánh giá thực trạng quy mô, cơ cấu dư nợ, lợi nhuận, nợ xấu và an toàn vốn.
    • Đánh giá độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach's Alpha.
    • Phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm rút trích và xác lập các nhóm nhân tố tác động then chốt.
    • Kiểm định tương quan Pearson để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến và mối liên hệ tuyến tính giữa các biến.
    • Phân tích hồi quy nhị phân (Binary Logistic) với biến phụ thuộc nhận giá trị nhị phân (0 = Từ chối cho vay; 1 = Chấp thuận cho vay) để lượng hóa mức độ tác động của từng nhân tố.

Nguồn tư liệu và dữ liệu

  • Dữ liệu thứ cấp: Thu thập trong giai đoạn 2013 - 2018 từ báo cáo tài chính 06 năm liên tiếp của các ngân hàng thương mại trên địa bàn, báo cáo tín dụng năm 2018, số liệu từ Ngân hàng Nhà nước chi nhánh các tỉnh, và cẩm nang tín dụng nội bộ của từng ngân hàng.
  • Dữ liệu sơ cấp: Thu thập qua phiếu khảo sát cán bộ tín dụng chuyên trách tại 04 tỉnh Tây Bắc trong năm 2017.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu chung về luận án

Chương 1 thiết lập khung tổng thể của đề tài nghiên cứu. Tác giả trình bày tính cấp thiết xuất phát từ thực trạng hơn 30% DNNVV tại tiểu vùng Tây Bắc không tiếp cận được tín dụng ngân hàng do thiếu hụt các điều kiện về thông tin cứng. Chương này xác định rõ mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu tại 04 tỉnh (Hòa Bình, Sơn La, Điện Biên, Lai Châu). Tác giả khái quát quy trình nghiên cứu hỗn hợp áp dụng khung Churchill (1979) và tóm tắt những đóng góp mới về mặt học thuật và thực tiễn.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định cho vay doanh nghiệp nhỏ và vừa trong ngân hàng thương mại

Chương 2 tổng hợp cơ sở lý luận về DNNVV và hoạt động cho vay ngân hàng. Luận án phân tích tiêu chí phân loại DNNVV theo Ngân hàng Thế giới và theo quy định pháp lý của Việt Nam (Nghị định 56/2009/NĐ-CP và Nghị định 39/2018/NĐ-CP).

Dựa trên Báo cáo khảo sát tài chính DNNVV năm 1998 (SSBF) từ Bank Call Reports, chương này hệ thống hóa 10 loại hình cho vay phổ biến của ngân hàng:

Mức ưu tiên Loại hình cho vay Nguồn thông tin chính Phân loại Tỷ trọng (% cho vay DNNVV)
1 Cho thuê (LEASE) Hợp đồng cho thuê, định giá tài sản cố định Cứng 4,84%
2 Bất động sản thương mại (CRE) Định giá bất động sản thương mại Cứng 15,45%
3 Bất động sản nhà ở (RRE) Định giá bất động sản nhà ở Cứng 7,64%
4, 5 Xe cơ giới (MV) / Thiết bị (EQ) Cầm cố, định giá xe cơ giới và thiết bị Cứng 14,96% (MV: 9,47%, EQ: 6,14%)
6 Cho vay dựa trên tài sản (ABL) Định giá hàng phải thu và hàng tồn kho Cứng 9,02%
7 Cho vay theo báo cáo tài chính (FSL) Đánh giá báo cáo tài chính được kiểm toán Cứng 8,94%
8 Chấm điểm tín dụng DN nhỏ (SBCS) Lịch sử tín dụng cá nhân của chủ sở hữu Cứng 11,83%
9 Cho vay mối quan hệ (RELATE) Thông tin tích lũy qua tương tác theo thời gian Mềm 4,07%
10 Cho vay theo phán quyết (JUDGE) Giới hạn thông tin cứng/mềm và kinh nghiệm cá nhân Mềm 7,64%
Tổng Nhóm thông tin cứng 88,29%
Tổng Nhóm thông tin mềm 11,71%

Chương 2 cũng phân tích quy trình chấm điểm và hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ 10 hạng (từ AAA đến D) cùng khung cấp hạn mức tín dụng theo mức độ rủi ro tại các ngân hàng thương mại Việt Nam (Vietcombank, Vietinbank, Agribank, BIDV, MBBank, LienVietPostBank, ABBank). Tác giả làm rõ 5 lý thuyết nền tảng (Thông tin bất cân xứng, Lựa chọn bất lợi, Rủi ro đạo đức, Phán xét cảm nhận, Vốn xã hội) và mô hình 5Cs, làm tiền đề xây dựng mô hình nghiên cứu và các giả thuyết.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 trình bày chi tiết thiết kế nghiên cứu thực nghiệm. Tác giả mô tả chi tiết quy trình định tính qua thảo luận nhóm với 10 CBTD và phỏng vấn sâu 10 nhà quản lý tín dụng tại Sơn La (01/2017) nhằm điều chỉnh thang đo từ 15 nhóm nhân tố ban đầu xuống 08 nhóm nhân tố với 52 biến quan sát.

Quy trình định lượng được thiết kế gồm bước thử nghiệm sơ bộ trên mẫu 100 CBTD (03/2017) để kiểm định Cronbach's Alpha và EFA, sau đó tiến hành điều tra chính thức trên mẫu 570 CBTD tại 04 tỉnh Tây Bắc từ tháng 05 đến tháng 08 năm 2017. Chương này cũng chuẩn hóa các bước làm sạch dữ liệu bằng Excel và các kỹ thuật xử lý dữ liệu định lượng trên phần mềm SPSS.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 trình bày bức tranh thực trạng hoạt động cấp tín dụng cho DNNVV tại tiểu vùng Tây Bắc giai đoạn 2013 - 2018: quy mô tăng trưởng dư nợ, cơ cấu ngành nghề, tỷ lệ nợ xấu duy trì dưới 3%, tỷ lệ an toàn vốn đạt yêu cầu theo quy định của Ngân hàng Nhà nước.

Từ 355 phiếu khảo sát sơ cấp đạt chuẩn, tác giả tiến hành:

  • Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha và phân tích EFA nhằm chắt lọc 04 nhóm nhân tố ảnh hưởng then chốt.
  • Kiểm định tương quan Pearson để loại trừ hiện tượng đa cộng tuyến.
  • Phân tích hồi quy Binary Logistic nhằm lượng hóa mối quan hệ giữa các biến độc lập và quyết định cấp tín dụng.

Kết quả định lượng chỉ ra rằng các nhân tố: thông tin tài chính, tài sản thế chấp, lịch sử tín dụng, năng lực chủ doanh nghiệp, đạo đức doanh nhân, mạng lưới vốn xã hội và mối quan hệ với ngân hàng đều có tác động cùng chiều (+) đến quyết định cho vay. Tuy nhiên, nhân tố tài sản thế chấp (thông tin cứng) giữ vai trò chi phối tuyệt đối đến việc phê duyệt khoản vay. Kết quả này trái ngược với kỳ vọng ban đầu của tác giả về vai trò quyết định của thông tin mềm (đặc biệt là vốn xã hội).

Chương 5: Thảo luận kết quả và khuyến nghị

Chương 5 tiến hành so sánh kết quả nghiên cứu với y văn quốc tế và trong nước. Kết quả nghiên cứu của luận án tương đồng với phát hiện của Berger và Udell (1995) khi khẳng định trong điều kiện thị trường mới nổi có độ bất cân xứng thông tin cao, ngân hàng thương mại ưu tiên sử dụng tài sản thế chấp để giảm thiểu rủi ro. Đồng thời, kết quả này bác bỏ nhận định của Iyer và cộng sự (2015) cho rằng thông tin mềm giữ vai trò quyết định đối với người vay chất lượng thấp.

Tác giả giải thích nguyên nhân tồn tại khoảng cách giữa chính sách xếp hạng nội bộ (vốn quy định tỷ trọng thông tin mềm chiếm 50% - 70%) và thực tế giải ngân (phụ thuộc chủ yếu vào tài sản thế chấp). Từ đó, chương 5 đưa ra hệ thống khuyến nghị thực tiễn cho các NHTM, DNNVV, Ngân hàng Nhà nước và Hiệp hội DNNVV nhằm hoàn thiện chính sách tín dụng và tháo gỡ điểm nghẽn nguồn vốn.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt học thuật và lý luận

  1. Luận án đã bổ sung 02 lý thuyết tiếp cận trong quản trị tín dụng ngân hàng thương mại đối với phân khúc khách hàng DNNVV: Lý thuyết về phán xét và cảm nhận trong ra quyết định (Judgment and Heuristics) và Lý thuyết vốn xã hội (Social Capital), qua đó giải thích cơ chế tác động của các nhân tố thông tin định tính, phi tài chính vốn thường bị bỏ qua trong các mô hình lượng hóa truyền thống.
  2. Luận án làm rõ vai trò thực tế của thông tin cứng và thông tin mềm trong bối cảnh nền kinh tế mới nổi có mức độ bất cân xứng thông tin cao. Kết quả thực nghiệm khẳng định thông tin tài chính, tài sản bảo đảm, lịch sử tín dụng, năng lực chủ doanh nghiệp, đạo đức doanh nhân, vốn xã hội và mối quan hệ với ngân hàng đều có tác động cùng chiều (+), trong đó tài sản bảo đảm (thông tin cứng) giữ vai trò quyết định khả năng nhận được vốn vay. Kết quả này củng cố luận điểm của Berger và Udell (1995) và phản biện lại kết luận của Iyer và cộng sự (2015).
  3. Luận án vận dụng hướng tiếp cận định tính mới khi đánh giá khả năng tiếp cận vốn vay DNNVV dưới góc độ quản trị tín dụng thông qua việc đo lường nhận thức, cảm nhận và phán xét chủ quan của cán bộ tín dụng trực tiếp thẩm định món vay.

Đóng góp mới về mặt thực tiễn

  1. Cung cấp cơ sở khoa học cho hội sở chính các ngân hàng thương mại tại tiểu vùng Tây Bắc điều chỉnh chính sách cấp tín dụng: giảm bớt sự lệ thuộc quá mức vào tài sản thế chấp và đa dạng hóa, linh hoạt hóa các hình thức bảo đảm tiền vay đối với DNNVV.
  2. Chỉ ra khoảng cách giữa quy định xếp hạng tín nhiệm nội bộ (quy định tỷ trọng thông tin mềm chiếm từ 50% đến 70%) và thực tiễn xét duyệt tín dụng (yêu cầu thông tin cứng rất cao), làm căn cứ để các NHTM chuẩn hóa quy trình chấm điểm và tăng tỷ trọng thực thi của thông tin mềm.
  3. Cung cấp định hướng cho các DNNVV tiểu vùng Tây Bắc nắm bắt tiêu chí thẩm định của ngân hàng, chủ động cải thiện tính minh bạch của báo cáo tài chính và xây dựng uy tín tín dụng, năng lực quản trị.
  4. Cung cấp luận cứ cho Ngân hàng Nhà nước và các cơ quan hoạch định chính sách nhằm hoàn thiện cơ chế bảo lãnh tín dụng cho DNNVV và phát triển mô hình cho vay theo chuỗi giá trị nhằm giảm áp lực tài sản bảo đảm.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của luận án

  • Về phạm vi không gian: Khảo sát thực nghiệm chỉ giới hạn tại 04 tỉnh thuộc tiểu vùng Tây Bắc (Hòa Bình, Sơn La, Điện Biên, Lai Châu), chưa bao quát toàn bộ vùng Trung du và Miền núi phía Bắc cũng như các vùng kinh tế khác tại Việt Nam.
  • Về phạm vi dữ liệu: Dữ liệu sơ cấp được thu thập trong năm 2017 với cỡ mẫu 355 phiếu khảo sát hợp lệ từ phía cán bộ tín dụng; dữ liệu thứ cấp dừng lại ở giai đoạn 2013 - 2018.
  • Về góc độ tiếp cận: Luận án chỉ tập trung phân tích quyết định cấp tín dụng đứng trên giác độ quản trị của ngân hàng thương mại (phía cung tín dụng), chưa tiến hành khảo sát đối ứng song song từ phía các chủ doanh nghiệp nhỏ và vừa (phía cầu tín dụng).

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng phạm vi khảo sát thực nghiệm sang các tiểu vùng kinh tế khác để kiểm chứng tính tổng quát của mô hình nghiên cứu.
  • Thu thập dữ liệu hai chiều kết hợp giữa cán bộ tín dụng ngân hàng và doanh nghiệp nhỏ và vừa để so sánh mức độ sai lệch nhận thức giữa hai bên.
  • Đi sâu nghiên cứu tác động của các mô hình cấp tín dụng mới như cho vay theo chuỗi cung ứng hoặc ứng dụng công nghệ tài chính trong việc thu thập và lượng hóa thông tin mềm.

Giá trị tham khảo

  • Đối với nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên: Luận án là tài liệu tham khảo chuyên sâu trong các chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng và Quản trị Kinh doanh, cung cấp khung phân tích kết hợp giữa lý thuyết kinh tế học thông tin, tâm lý học hành vi và vốn xã hội, cùng quy trình xây dựng thang đo và kiểm định mô hình hồi quy nhị phân (Binary Logistic) theo chuẩn Churchill (1979).
  • Đối với cán bộ quản lý và cán bộ tín dụng tại các ngân hàng thương mại: Cung cấp khung tham chiếu về cơ cấu các loại hình cho vay, thực trạng hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ 10 hạng, và các chỉ tiêu đánh giá thông tin mềm nhằm cải thiện quy trình thẩm định rủi ro thực tế.
  • Đối với các cơ quan quản lý nhà nước (Ngân hàng Nhà nước, Hiệp hội DNNVV): Cung cấp cơ sở thực chứng để đánh giá chính sách tiếp cận tín dụng của DNNVV khu vực miền núi, hỗ trợ xây dựng cơ chế bảo lãnh tín dụng và định hướng tái cấu trúc danh mục cho vay.

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án phân biệt thông tin cứng và thông tin mềm trong thẩm định tín dụng như thế nào?

Theo luận án (dựa trên Petersen 2004, Kirschenheiter 2002, Berger và Black 2011), thông tin cứng là thông tin định lượng, chủ yếu ghi nhận dưới dạng số liệu báo cáo tài chính, lịch sử tín dụng, điểm số tín dụng, có tính chất nhìn về quá khứ và dễ dàng truyền tải điện tử. Thông tin mềm là thông tin định tính, phi tài chính, thể hiện qua ý kiến, dự báo tương lai, niềm tin vào năng lực và đạo đức của chủ doanh nghiệp, gắn liền với bối cảnh thu thập và phụ thuộc vào phán xét cá nhân của cán bộ tín dụng.

2. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm của luận án về vai trò của thông tin cứng và thông tin mềm có điểm gì đáng chú ý?

Kết quả kiểm định hồi quy Binary Logistic đi ngược lại kỳ vọng ban đầu của tác giả (vốn giả định thông tin mềm sẽ chi phối đối với các doanh nghiệp thiếu minh bạch tài chính). Thực tế chỉ ra rằng mặc dù cả thông tin cứng và thông tin mềm đều tác động cùng chiều (+) đến quyết định cho vay, nhưng thông tin cứng—đặc biệt là giá trị tài sản thế chấp—vẫn giữ vai trò quyết định tuyệt đối trong việc phê duyệt cấp tín dụng cho DNNVV tại tiểu vùng Tây Bắc.

3. Quy trình nghiên cứu hỗn hợp của đề tài được triển khai qua các bước và cỡ mẫu nào?

Quy trình nghiên cứu áp dụng mô hình Churchill (1979) gồm hai giai đoạn:

  • Nghiên cứu định tính sơ bộ (01/2017 tại Sơn La): Thảo luận nhóm 10 CBTD và phỏng vấn sâu 10 nhà quản lý tín dụng (02 lãnh đạo phê duyệt, 08 trưởng phòng tín dụng), rút gọn từ 15 nhóm nhân tố ban đầu xuống 08 nhóm nhân tố với 52 biến quan sát.
  • Nghiên cứu định lượng: Khảo sát sơ bộ 100 CBTD (03/2017 tại Sơn La) để kiểm định Cronbach's Alpha và EFA; khảo sát chính thức 570 CBTD (05/2017 - 08/2017 tại 04 tỉnh Sơn La, Điện Biên, Lai Châu, Hòa Bình), thu về 355 phiếu khảo sát hợp lệ để chạy mô hình hồi quy.

4. Tỷ trọng các loại hình cho vay DNNVV theo thông tin cứng và mềm được thống kê trong y văn của luận án ra sao?

Theo số liệu từ Báo cáo khảo sát tài chính DNNVV năm 1998 (SSBF) do luận án trích dẫn, các loại hình cho vay dựa trên thông tin cứng chiếm 88,29% tổng danh mục (gồm: cho thuê 4,84%, bất động sản thương mại 15,45%, bất động sản nhà ở 7,64%, xe cơ giới và thiết bị 14,96%, dựa trên tài sản 9,02%, báo cáo tài chính 8,94%, chấm điểm tín dụng 11,83%). Các loại hình cho vay dựa trên thông tin mềm chỉ chiếm 11,71% (cho vay mối quan hệ 4,07%, cho vay theo phán quyết 7,64%).

5. Luận án chỉ ra thực trạng tiếp cận vốn của DNNVV tại tiểu vùng Tây Bắc như thế nào?

Theo khảo sát của tác giả và dữ liệu giai đoạn 2013 - 2018, trong tổng số 6.202 DNNVV tại tiểu vùng Tây Bắc (năm 2019), có trên 30% doanh nghiệp thiếu vốn nghiêm trọng nhưng không thể tiếp cận nguồn vốn ngân hàng do không đáp ứng được yêu cầu về thông tin cứng (thiếu kiểm toán báo cáo tài chính, tài sản thế chấp yếu, năng lực quản lý thấp).

Kết luận

Luận án tiến sĩ đã giải quyết vấn đề về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định cho vay của ngân hàng thương mại đối với khách hàng doanh nghiệp nhỏ và vừa tại tiểu vùng Tây Bắc Việt Nam. Thông qua phương pháp tiếp cận kết hợp định tính và định lượng trên mẫu khảo sát 355 cán bộ tín dụng và dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2013 - 2018, công trình khẳng định sự chi phối của tài sản bảo đảm (thông tin cứng) bên cạnh sự tác động cùng chiều của các nhân tố thông tin mềm. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học và thực tiễn để các ngân hàng thương mại hoàn thiện chính sách tín dụng, thu hẹp khoảng cách giữa quy định xếp hạng tín nhiệm nội bộ và thực tiễn cấp vốn cho khối DNNVV.