Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Ngành ngân hàng đóng vai trò huyết mạch trong việc đảm bảo sự ổn định và phát triển của nền kinh tế quốc gia, đặc biệt tại các quốc gia đang phát triển như Việt Nam. Trong tiến trình hội nhập quốc tế sâu rộng, các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam không chỉ cạnh tranh với nhau mà còn phải đối mặt với các tập đoàn tài chính đa quốc gia, công ty công nghệ tài chính (Fintech) và các nhà điều hành mạng viễn thông (MNO). Đặc biệt, trong giai đoạn 2010–2021, nền kinh tế liên tục trải qua các biến động lớn: từ các chính sách kiềm chế lạm phát, tái cơ cấu hệ thống tổ chức tín dụng đến cú sốc khủng hoảng do đại dịch COVID-19, khiến hiệu quả hoạt động kinh doanh của nhiều ngân hàng gặp khó khăn và sụt giảm.
Việc phân tích và đánh giá hiệu quả hoạt động định kỳ của hệ thống NHTM là yêu cầu cấp thiết để nhận diện năng lực cạnh tranh và sức khỏe tài chính. Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chủ yếu dựa trên các phương pháp phân tích định tính hoặc phân tích các chỉ số tài chính đơn lẻ, thiếu các kỹ thuật lượng hóa đa chiều trên chuỗi dữ liệu dài hạn và cập nhật. Từ thực tiễn này, tác giả Nguyễn Diệu Linh đã thực hiện khóa luận tốt nghiệp với đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2010-2021" dưới sự hướng dẫn của TS. Đồng Mạnh Cường tại Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội.
Khóa luận xác định rõ mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu:
- Mục tiêu tổng quát: Phân tích thực trạng hiệu quả hoạt động kinh doanh và lượng hóa các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam thông qua mô hình phân tích bao dữ liệu (DEA) kết hợp mô hình hồi quy Tobit, từ đó đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng.
- Mục tiêu cụ thể:
- Xác định và đo lường các chỉ số phản ánh hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.
- Chỉ ra các yếu tố tiềm năng ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động ngân hàng dựa trên khung lý thuyết và tổng quan nghiên cứu.
- Lượng hóa mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố nội tại và yếu tố vĩ mô đến hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô.
- Đề xuất các giải pháp chính sách cho Chính phủ, Ngân hàng Nhà nước và các NHTM nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động.
- Câu hỏi nghiên cứu:
- Thực trạng hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2010–2021 diễn biến như thế nào qua từng thời kỳ?
- Hiệu quả hoạt động của các NHTM chịu tác động từ những yếu tố nội tại và vĩ mô nào?
- Những giải pháp nào có thể giúp các NHTM tại Việt Nam tối ưu hóa chi phí đầu vào và gia tăng hiệu quả đầu ra?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động của các NHTM.
- Đối tượng điều tra: 26 NHTM cổ phần tại Việt Nam đã niêm yết trên sàn chứng khoán (loại trừ Ngân hàng TMCP Việt Nam Thương Tín do không đủ dữ liệu xuyên suốt).
- Phạm vi không gian: Hệ thống 26 NHTM cổ phần tại Việt Nam.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 12 năm từ năm 2010 đến năm 2021.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khóa luận dựa trên nền tảng lý thuyết kinh tế học ngân hàng và các văn bản quy phạm pháp luật liên quan:
- Khái niệm và bản chất NHTM: Trích dẫn Luật Các tổ chức tín dụng năm 2010, xác định NHTM là loại hình định chế tài chính trung gian hoạt động kinh doanh tiền tệ và cung ứng dịch vụ ngân hàng vì mục tiêu lợi nhuận.
- Lý thuyết về hiệu quả hoạt động: Kế thừa quan điểm của Berger và Mester (1997) về việc tối ưu hóa mối quan hệ giữa chi phí nguồn lực đầu vào và kết quả đầu ra; lý thuyết hiệu quả kỹ thuật của Farrell (1957); lý thuyết phân rã hiệu quả của Banker, Charnes và Cooper (1984); lý thuyết về chỉ số năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) và chỉ số Malmquist.
- Khung phân tích CAMEL: Được vận dụng để thiết lập các nhóm biến nội tại phản ánh mức an toàn vốn, chất lượng tài sản, khả năng quản lý, hiệu quả sinh lời và tính thanh khoản.
[ Báo cáo tài chính 26 NHTM (2010-2021) ] + [ Chỉ số vĩ mô (World Bank) ]
[ Hiệu quả kỹ thuật (TE) ] [ Hiệu quả quy mô (SE) ]
[ Kỹ thuật thuần (PTE) ] [ Năng suất TFP & Techch ]
Quy trình và phương pháp nghiên cứu thực nghiệm:
Nghiên cứu áp dụng quy trình hai giai đoạn kết hợp các phương pháp thống kê và kinh tế lượng:
- Phương pháp thống kê: Sử dụng thống kê mô tả (tần suất, trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất) và thống kê so sánh (phân tổ, so sánh tỷ lệ phần trăm) để phân tích diễn biến tài chính và các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô. Dữ liệu được xử lý bằng Microsoft Excel và STATA.
- Phương pháp Phân tích bao dữ liệu (DEA) hai giai đoạn:
- Giai đoạn 1 (Mô hình DEA phi tham số): Sử dụng phần mềm DEAP 2.1 với mô hình định hướng đầu vào (input-oriented) dưới hai giả định: hiệu suất không đổi theo quy mô (CRS) và hiệu suất thay đổi theo quy mô (VRS) để tính toán điểm hiệu quả kỹ thuật tổng thể ($TE$), hiệu quả kỹ thuật thuần ($PTE$), hiệu quả quy mô ($SE = TE_{CRS} / TE_{VRS}$), cùng chỉ số Malmquist phản ánh tiến bộ công nghệ ($Techch$) và thay đổi năng suất tổng hợp ($Tfpch$).
- Giai đoạn 2 (Mô hình hồi quy Tobit): Sử dụng phần mềm STATA để ước lượng mô hình hồi quy kiểm duyệt (Tobit regression) do các biến phụ thuộc ($TE, PTE, SE$) bị giới hạn trong khoảng $[0; 1]$, khắc phục sai lệch của phương pháp OLS thông thường.
Hệ thống biến số sử dụng trong mô hình:
| Phân loại |
Tên biến |
Ký hiệu |
Ý nghĩa / Đo lường |
| Đầu vào DEA |
Chi phí nhân viên |
$I_1$ |
Chi phí lương và các khoản theo lương (Tỷ VNĐ) |
|
Tài sản cố định |
$I_2$ |
Tổng giá trị tài sản cố định (Tỷ VNĐ) |
|
Tiền gửi khách hàng |
$I_3$ |
Tổng số dư tiền gửi của khách hàng (Tỷ VNĐ) |
| Đầu ra DEA |
Thu nhập từ lãi |
$O_1$ |
Thu nhập thuần từ hoạt động tín dụng (Tỷ VNĐ) |
|
Lợi nhuận sau thuế |
$O_2$ |
Lợi nhuận ròng sau thuế thu nhập doanh nghiệp (Tỷ VNĐ) |
| Biến giải thích Tobit |
Tăng trưởng kinh tế |
$GDP$ |
Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm của Việt Nam (%) |
|
Lạm phát |
$CPI$ |
Tốc độ tăng chỉ số giá tiêu dùng hàng năm (%) |
|
Cú sốc đại dịch |
$COVID$ |
Biến giả: nhận giá trị 1 vào năm 2020–2021; 0 cho các năm khác |
|
Loại hình sở hữu |
$OWNER$ |
Biến giả: 1 là NHTM có vốn nhà nước chi phối; 0 là NHTM tư nhân |
|
Quy mô ngân hàng |
$BANKSIZE$ |
Logarit tự nhiên của tổng tài sản |
|
Chất lượng tín dụng |
$NOXAU$ |
Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay |
|
Chi phí huy động |
$COF$ |
Tỷ lệ chi phí huy động vốn |
|
Dự phòng rủi ro |
$LLR$ |
Tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng |
|
Nguồn vốn rẻ |
$CASA$ |
Tỷ lệ tiền gửi không kỳ hạn trên tổng tiền gửi |
|
Khả năng thanh khoản |
$LDR$ |
Tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng vốn huy động |
|
Biên sinh lời |
$NIM$ |
Biên lãi ròng |
|
Khả năng sinh lời |
$ROA, ROE$ |
Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và trên vốn chủ sở hữu |
Nguồn dữ liệu:
Dữ liệu của 26 ngân hàng trong giai đoạn 2010–2021 (tạo thành bảng cân bằng 312 quan sát) được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán và báo cáo thường niên công bố qua hệ thống iBoard (Công ty Cổ phần Chứng khoán SSI). Dữ liệu tăng trưởng GDP và chỉ số giá tiêu dùng CPI được thu thập từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới (World Bank).
Nội dung chính theo từng chương
Chương I: Tổng quan nghiên cứu và khung lý thuyết
Chương I tổng hợp hệ thống các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về đo lường hiệu quả hoạt động bằng phương pháp tham số (SFA, DFA, TFA) và phi tham số (DEA, FDH). Tác giả lược khảo các nghiên cứu quốc tế tiêu biểu: Vincent (ứng dụng DEA cho doanh nghiệp sản xuất), Carlos (nghiên cứu công ty Dot-com), Khan và Singh (nghiên cứu ngành bảo hiểm và thực phẩm qua chỉ số Malmquist), Zhao (đánh giá hiệu quả tín dụng nông thôn qua DEA và Tobit), Zimková và George Assaf (đo lường hiệu quả ngân hàng tại Slovakia và Ả Rập Xê Út), Alrafadi (kết hợp DEA và Tobit tại Libya), Sufian (nghiên cứu ngân hàng Hồi giáo Malaysia), Paolo (kiểm định lý thuyết quiet life tại Ý) và Chen (nghiên cứu ngân hàng Đài Loan qua CAMEL và DEA).
Tại Việt Nam, các nghiên cứu của Thái Thanh Hà, Đặng Hoàng Xuân Huy, Nguyễn Trường Sơn, Nguyễn Thị Hà Thanh, Nguyễn Thị Thùy Hương, Nguyễn Thị Loan và Nguyễn Thanh Thiên đã bước đầu ứng dụng DEA và Tobit trong nông nghiệp và ngân hàng. Tác giả chỉ ra khoảng trống nghiên cứu: các đề tài trong nước đa phần dừng ở phân tích định tính hoặc sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian ngắn, mẫu nhỏ, chưa phản ánh đầy đủ bối cảnh hội nhập tài chính và biến động kinh tế giai đoạn 2010–2021 (đặc biệt là tác động của đại dịch COVID-19). Đồng thời, chương này thiết lập cơ sở lý thuyết về tổ chức NHTM theo Luật Các tổ chức tín dụng 2010, định nghĩa ba khía cạnh của hiệu quả hoạt động theo Berger & Mester, phân biệt hiệu quả kỹ thuật (TE), hiệu quả quy mô (SE), năng suất nhân tố tổng hợp (TFP), và làm rõ bản chất kinh tế của từng chỉ số tài chính (CASA, LDR, NIM, ROA, ROE, COF, LLR).
Chương II: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Chương II mô tả chi tiết mẫu nghiên cứu gồm 26 NHTM cổ phần tại Việt Nam, phân chia thành 2 nhóm:
- Nhóm NHTM nhà nước (3 ngân hàng, chiếm 11,54% mẫu): Vietinbank (CTG), BIDV (BID), Vietcombank (VCB).
- Nhóm NHTM tư nhân (23 ngân hàng, chiếm 88,46% mẫu): ACB, ABBank (ABB), Ban Viet Bank (BVB), Bac A Bank (BAB), LienVietPostBank (LPB), SeABank (SSB), MSB, Kienlongbank (KLB), Techcombank (TCB), Nam A Bank (NAB), OCB, MBBank (MBB), VIB, NCB (NVB), Saigonbank (SGB), SHB, Sacombank (STB), TPBank (TPB), Viet A Bank (VAB), VPBank (VPB), PGBank (PGB), Eximbank (EIB), HDBank (HDB).
Chương này trình bày chi tiết công thức toán học của mô hình DEA định hướng đầu vào (Input-oriented DEA), giải thích cơ chế đường bao hiệu quả sản xuất (PPF), phân biệt giữa hai đường biên CRS và VRS. Mối quan hệ giữa hiệu quả quy mô và hiệu quả kỹ thuật được thiết lập qua công thức:
$$SE = \frac{TE_{CRS}}{TE_{VRS}} = \frac{\theta_{CRS}}{\theta_{VRS}}$$
Nếu $SE = 1$, ngân hàng hoạt động ở quy mô tối ưu; nếu $SE < 1$, ngân hàng rơi vào trạng thái phi hiệu quả quy mô. Tiếp đó, tác giả xây dựng 3 phương trình hồi quy Tobit cho 3 biến phụ thuộc $TE^, PTE^, SE^*$ cùng ma trận 13 biến giải thích để chuẩn bị cho phần phân tích thực nghiệm.
Chương III: Kết quả nghiên cứu
Chương III cung cấp bức tranh toàn diện về dữ liệu thực nghiệm qua 312 quan sát từ năm 2010 đến 2021:
1. Thống kê mô tả các biến định lượng và định tính:
| Biến số |
Đơn vị |
Giá trị trung bình |
Độ lệch chuẩn |
Giá trị nhỏ nhất |
Giá trị lớn nhất |
| Thu nhập từ lãi ($O_1$) |
Tỷ VNĐ |
6.257,825 |
8.718,902 |
-159,570 |
46.823,310 |
| Lợi nhuận sau thuế ($O_2$) |
Tỷ VNĐ |
2.204,975 |
3.447,433 |
-1.371,610 |
21.939,050 |
| Tổng tài sản cố định ($I_2$) |
Tỷ VNĐ |
2.084,416 |
2.643,916 |
68,370 |
11.436,530 |
| Lương nhân viên ($I_1$) |
Tỷ VNĐ |
1.822,296 |
2.306,126 |
55,700 |
11.428,470 |
| Tiền gửi khách hàng ($I_3$) |
Tỷ VNĐ |
150.630,000 |
225.466,700 |
1.963,100 |
1.380.398,000 |
| Tổng tài sản ($BANKSIZE$) |
Tỷ VNĐ |
220.141,500 |
301.514,600 |
8.225,404 |
1.761.696,000 |
| Tăng trưởng GDP ($GDP$) |
Tỷ lệ |
0,059 (5,9%) |
0,015 |
0,026 (2,6%) |
0,072 (7,2%) |
| Chỉ số giá tiêu dùng ($CPI$) |
Tỷ lệ |
0,055 (5,5%) |
0,047 |
0,006 (0,6%) |
0,187 (18,7%) |
| Tỷ lệ nợ xấu ($NOXAU$) |
Tỷ lệ |
0,019 (1,95%) |
0,013 |
0,000 |
0,088 (8,81%) |
| Chi phí huy động vốn ($COF$) |
Tỷ lệ |
-0,041 (-4,13%) |
0,036 |
-0,158 (-15,8%) |
0,000 |
| Dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$) |
Tỷ lệ |
-0,957 (-95,66%) |
4,062 |
-71,914 |
0,000 |
| Tỷ lệ tiền gửi không kỳ hạn ($CASA$) |
Tỷ lệ |
0,143 (14,33%) |
0,098 |
0,000 |
0,997 (99,67%) |
| Tỷ lệ dư tín dụng/vốn huy động ($LDR$) |
Tỷ lệ |
0,892 (89,19%) |
0,194 |
0,371 (37,1%) |
1,805 (180,5%) |
| Biên lãi ròng ($NIM$) |
Tỷ lệ |
0,032 (3,23%) |
0,013 |
-0,009 |
0,094 (9,4%) |
| Tỷ suất sinh lời tài sản ($ROA$) |
Tỷ lệ |
0,009 (0,94%) |
0,008 |
-0,060 (-6,0%) |
0,056 (5,6%) |
| Tỷ suất sinh lời VCSH ($ROE$) |
Tỷ lệ |
0,107 (10,66%) |
0,084 |
-0,563 (-56,3%) |
0,303 (30,3%) |
2. Diễn biến tài chính và kinh tế vĩ mô:
- Kinh tế vĩ mô: Tăng trưởng GDP đạt đỉnh 7,2% năm 2018 (giảm còn 7,15% năm 2019) nhưng giảm sâu xuống 2,94% năm 2020 và 2,59% năm 2021 do đại dịch COVID-19. CPI đạt đỉnh 18,68% vào năm 2011 trước khi được kiềm chế xuống mức 0,63% năm 2015 và 1,83% năm 2021.
- Quy mô và kết quả kinh doanh: Nhóm dẫn đầu quy mô năm 2021 gồm Vietinbank, BIDV, Vietcombank và ACB (tổng tài sản trên 1.400 nghìn tỷ VNĐ, tiền gửi khách hàng trên 1.100 nghìn tỷ VNĐ, tài sản cố định trên 8,5 nghìn tỷ VNĐ và chi phí lương trên 9,5 nghìn tỷ VNĐ). Về thu nhập thuần từ lãi giai đoạn 2010–2021: Vietinbank đứng đầu (~24 nghìn tỷ VNĐ), tiếp đến là Vietcombank (~21 nghìn tỷ VNĐ) và VPBank (~15,3 nghìn tỷ VNĐ). Lợi nhuận sau thuế trung bình cao nhất thuộc về Vietcombank (9,7 nghìn tỷ VNĐ), Vietinbank (7,5 nghìn tỷ VNĐ) và BIDV (6,0 nghìn tỷ VNĐ).
- Các tỷ lệ an toàn và hiệu quả: Nợ xấu trung bình toàn giai đoạn là 1,95%, tăng cao nhất vào năm 2012 (2,87%) và 2013 (2,93%) với các cá biệt như SHB (8,81% năm 2012), PGBank (8,44% năm 2012), ABBank (7,63% năm 2013), NCB (6,07% năm 2013). CASA trung bình đạt 14,33%, tăng mạnh vào năm 2016 (17,75% nhờ OCB đạt 99,67% và LienVietPostBank đạt 41,22%) và năm 2021 (18,14% với Techcombank đạt 46,98%, MBBank đạt 44,55%). LDR biến động từ 98,76% (2010) giảm xuống đáy 76,60% (2014) rồi tăng lên 99,05% (2021). NIM trung bình đạt 3,23% (đáy 2,82% năm 2014 và phục hồi lên 3,41% năm 2021). ROA trung bình giảm từ 1,55% (2010) xuống 0,50% (2015) rồi phục hồi lên 1,37% (2021); ROE giảm từ 14,87% (2010) xuống đáy 4,56% (2014) trước khi đạt 15,81% vào năm 2021.
3. Đánh giá hiệu quả kỹ thuật qua mô hình DEA:
Diễn biến hiệu quả hoạt động được phân kỳ qua 3 giai đoạn:
- Giai đoạn 2010–2012 (Kiềm chế lạm phát): Điểm TE trung bình tăng từ 0,905 (2010) lên đỉnh 0,928 (2012).
- Giai đoạn 2013–2019 (Ổn định và phục hồi): Điểm TE trung bình giảm liên tục và chạm mức thấp nhất 0,789 vào năm 2019.
- Giai đoạn 2020–2021 (Đại dịch COVID-19): Điểm TE biến động dưới tác động của sự gián đoạn kinh tế.
- So sánh theo hình thức sở hữu: Nhóm 3 NHTM nhà nước (Vietcombank, Vietinbank, BIDV) duy trì điểm TE rất cao, tiệm cận mức tối đa ($TE = 1$) xuyên suốt giai đoạn 2013–2017 và dao động ổn định trong khoảng 0,906–0,977 giai đoạn 2018–2021. Ngược lại, nhóm 23 NHTM tư nhân có điểm TE thấp hơn mức trung bình toàn ngành, phản ánh việc tối ưu hóa chi phí đầu vào để tạo đầu ra chưa đạt hiệu suất cao như khối ngân hàng có vốn nhà nước.
4. Kết quả ước lượng mô hình Tobit:
Mô hình Tobit xác định rõ tác động của các biến giải thích (GDP, CPI, COVID, OWNER, BANKSIZE, NOXAU, COF, LLR, CASA, LDR, NIM, ROA, ROE) đối với ba thước đo hiệu quả ($TE, PTE, SE$), làm rõ cơ chế truyền dẫn của các yếu tố nội tại và cú sốc vĩ mô đến năng lực vận hành của hệ thống ngân hàng.
Chương IV: Kết luận và đề xuất giải pháp
Chương IV đúc kết kết quả nghiên cứu và đưa ra hệ thống khuyến nghị:
- Đối với Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước: Hoàn thiện khung khổ pháp lý giám sát an toàn vi mô và vĩ mô; duy trì chính sách tiền tệ linh hoạt để kiểm soát lạm phát và ổn định lãi suất; tăng cường cơ chế xử lý nợ xấu thực chất; hỗ trợ các NHTM nâng cao tiềm lực vốn và đẩy nhanh lộ trình chuyển đổi số.
- Đối với các Ngân hàng thương mại: Tái cấu trúc cơ cấu chi phí vận hành (chi phí nhân viên và tài sản cố định); đa dạng hóa nguồn thu nhập phi lãi; nâng cao tỷ lệ CASA thông qua phát triển ngân hàng số để giảm thiểu chi phí vốn huy động; kiểm soát chặt chẽ quy trình thẩm định tín dụng nhằm hạ thấp tỷ lệ nợ xấu; định vị quy mô tài sản tối ưu để khai thác triệt để lợi thế kinh tế theo quy mô ($SE$).
Kết quả và đóng góp
Kết quả nghiên cứu chính
- Lượng hóa thực trạng hiệu quả giai đoạn 2010–2021: Điểm hiệu quả kỹ thuật ($TE$) trung bình toàn hệ thống đạt mức cao nhất vào năm 2012 (0,928) và chạm đáy vào năm 2019 (0,789). Nhóm NHTM nhà nước thể hiện sự vượt trội về hiệu quả kỹ thuật ($TE$ duy trì từ 0,906 đến 1,000) so với nhóm NHTM tư nhân.
- Nhận diện tác động của cấu trúc tài chính: Tỷ lệ nợ xấu ($NOXAU$) trung bình toàn ngành là 1,95% (đỉnh điểm 2,93% năm 2013); CASA trung bình 14,33% (đỉnh điểm 18,14% năm 2021). Các ngân hàng tối ưu hóa được nguồn vốn rẻ (CASA cao như Techcombank, MBBank) và biên lãi ròng ($NIM$ trung bình 3,23%) có khả năng duy trì điểm hiệu quả cao hơn.
- Phát hiện về tác động vĩ mô và dịch bệnh: Khủng hoảng COVID-19 trong hai năm 2020–2021 làm suy giảm tốc độ tăng trưởng GDP xuống 2,94% và 2,59%, tác động trực tiếp đến cầu tín dụng và làm gia tăng trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ($LLR$), gây áp lực tiêu cực lên hiệu quả vận hành chung.
Đóng góp của đề tài
- Đóng góp khoa học: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm vào hệ thống tài liệu nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng trong ngành ngân hàng tại Việt Nam. Kết hợp đồng thời phương pháp phi tham số DEA hai giai đoạn (ước lượng hiệu quả kỹ thuật, kỹ thuật thuần, quy mô và chỉ số Malmquist) với mô hình hồi quy Tobit trên chuỗi dữ liệu bảng 12 năm.
- Đóng góp thực tiễn: Cung cấp cơ sở định lượng cho các nhà quản trị ngân hàng nhận diện vị thế tương đối về hiệu quả sử dụng tài sản, chi phí nhân sự và tiền gửi so với các đối thủ cạnh tranh; đồng thời hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách tiền tệ trong việc đánh giá mức độ ổn định của hệ thống tổ chức tín dụng.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận chỉ ra một số hạn chế gắn liền với phạm vi dữ liệu:
- Hạn chế về mẫu nghiên cứu: Mẫu chỉ bao gồm 26 NHTM cổ phần đã niêm yết trên thị trường chứng khoán, chưa bao quát được toàn bộ hệ thống ngân hàng (loại trừ các ngân hàng thương mại 100% vốn nhà nước chưa cổ phần hóa, ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài và loại trừ Ngân hàng TMCP Việt Nam Thương Tín do thiếu dữ liệu liên tục).
- Hạn chế về dữ liệu: Dữ liệu sử dụng là số liệu thứ cấp thu thập theo năm, chưa phản ánh được các biến động tần suất cao theo quý hoặc tháng.
- Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng quy mô mẫu nghiên cứu cho toàn bộ các tổ chức tín dụng tại Việt Nam; kéo dài chuỗi thời gian sang giai đoạn phục hồi kinh tế hậu COVID-19; áp dụng thêm các phương pháp tham số như biên ngẫu nhiên (SFA) hoặc các mô hình hồi quy dữ liệu bảng nâng cao (GMM) để so sánh và kiểm định độ bền vững của kết quả.
Giá trị tham khảo
Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho nhiều nhóm đối tượng:
- Sinh viên, học viên chuyên ngành Kinh tế, Tài chính – Ngân hàng: Cung cấp tài liệu mẫu mực về quy trình triển khai nghiên cứu định lượng hai giai đoạn, từ xử lý số liệu trên Excel/STATA, vận hành phần mềm DEAP 2.1 đến ước lượng mô hình Tobit.
- Nhà nghiên cứu kinh tế ứng dụng: Cung cấp khung biến số chi tiết kết hợp giữa bộ chỉ số CAMEL và các biến vĩ mô, cùng phương pháp lựa chọn biến đầu vào – đầu ra trong mô hình DEA định hướng đầu vào.
- Nhà quản trị ngân hàng và chuyên viên phân tích tài chính: Cung cấp nguồn dữ liệu thống kê mô tả chi tiết và bức tranh so sánh hiệu quả giữa 26 NHTM cổ phần tại Việt Nam qua 12 năm.
Câu hỏi thường gặp
1. Khóa luận sử dụng những biến đầu vào và đầu ra nào trong mô hình DEA?
Mô hình DEA định hướng đầu vào sử dụng 3 biến đầu vào:
- Chi phí nhân viên ($I_1$)
- Tổng tài sản cố định ($I_2$)
- Tổng tiền gửi khách hàng ($I_3$)
Và 2 biến đầu ra:
- Thu nhập từ lãi ($O_1$)
- Lợi nhuận sau thuế ($O_2$)
2. Mẫu nghiên cứu gồm bao nhiêu ngân hàng và thuộc những loại hình nào?
Mẫu nghiên cứu gồm 26 NHTM cổ phần tại Việt Nam đã niêm yết trên sàn chứng khoán trong giai đoạn 2010–2021 (tổng cộng 312 quan sát). Trong đó có 3 NHTM có vốn nhà nước chi phối (BIDV, Vietcombank, Vietinbank, chiếm 11,54%) và 23 NHTM tư nhân (chiếm 88,46%). Ngân hàng Việt Nam Thương Tín bị loại khỏi mẫu do không đủ dữ liệu.
3. Diễn biến điểm hiệu quả kỹ thuật (TE) trung bình của hệ thống NHTM giai đoạn 2010–2021 ra sao?
Điểm hiệu quả kỹ thuật trung bình của 26 ngân hàng đạt 0,905 vào năm 2010, tăng lên đỉnh 0,928 vào năm 2012, sau đó giảm dần xuống mức thấp nhất là 0,789 vào năm 2019 trước khi bước vào giai đoạn biến động trong đại dịch COVID-19 (2020–2021). Nhóm 3 ngân hàng nhà nước duy trì điểm TE rất cao (tiệm cận 1 trong giai đoạn 2013–2017 và từ 0,906–0,977 giai đoạn 2018–2021), vượt trội so với nhóm ngân hàng tư nhân.
4. Những ngân hàng nào dẫn đầu về quy mô và lợi nhuận trong giai đoạn nghiên cứu?
- Về quy mô (năm 2021): Vietinbank, BIDV, Vietcombank và ACB dẫn đầu với tổng tài sản vượt 1.400 nghìn tỷ VNĐ, tiền gửi khách hàng vượt 1.100 nghìn tỷ VNĐ.
- Về thu nhập từ lãi trung bình: Vietinbank đứng đầu (~24 nghìn tỷ VNĐ), Vietcombank (~21 nghìn tỷ VNĐ), VPBank (~15,3 nghìn tỷ VNĐ).
- Về lợi nhuận sau thuế trung bình: Vietcombank dẫn đầu (9,7 nghìn tỷ VNĐ), tiếp đến là Vietinbank (7,5 nghìn tỷ VNĐ) và BIDV (6,0 nghìn tỷ VNĐ).
5. Vì sao tác giả sử dụng mô hình hồi quy Tobit thay vì OLS ở giai đoạn hai?
Điểm hiệu quả tính toán từ mô hình DEA bị chặn hai đầu trong khoảng $[0; 1]$ (dữ liệu bị cắt cụt/kiểm duyệt). Nếu sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS), các ước lượng thu được sẽ bị chệch và không nhất quán. Hồi quy Tobit dựa trên phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (Maximum Likelihood) giúp xử lý triệt để vấn đề biến phụ thuộc bị giới hạn, đảm bảo các tham số ước lượng vững và nhất quán.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Diệu Linh đã thực hiện đánh giá toàn diện hiệu quả hoạt động của 26 NHTM cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn 2010–2021 bằng phương pháp kết hợp mô hình DEA định hướng đầu vào và hồi quy Tobit. Kết quả thực nghiệm đã phác họa rõ nét diễn biến hiệu quả kỹ thuật qua 3 thời kỳ kinh tế, chứng minh ưu thế về hiệu quả vận hành của khối ngân hàng có vốn nhà nước, đồng thời lượng hóa tác động đa chiều của các biến số CAMEL và môi trường kinh tế vĩ mô. Công trình là tài liệu học thuật có giá trị tham khảo cao về mặt phương pháp luận kinh tế lượng ứng dụng cũng như thực tiễn quản trị hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
