Mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng tại hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam (tt)

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
-------------------------------





CHÂU ĐÌNH LINH

MỨC ĐỘ ẢNH HƯỞNG CỦA NỢ XẤU
ĐẾN HIỆU QUẢ NGÂN HÀNG TẠI HỆ THỐNG
NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ

Chuyên ngành : Kinh tế Tài chính – Ngân hàng
Mã số : 62.34.02.01

Người hướng dẫn khoa học: TS. Lê Thẩm Dương
TS. Nguyễn Văn Tiến

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2017

1


PHẦN MỞ ĐẦU
1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Luận án này sẽ tiến hành nghiên cứu về nợ xấu, hiệu quả ngân hàng và mối quan hệ
giữa chúng. Các đối tượng nghiên cứu trên được chuyển tải thông qua đề tài mức độ ảnh
hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng tại hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Đề
tài sẽ nghiên cứu sẽ được tiến hành ở các khía cạnh: (i) thứ nhất, đo lường điểm hiệu quả
ngân hàng có tính đến nợ xấu là một đầu ra không mong muốn, nhằm đánh giá mức độ ảnh
hưởng của nợ xấu đến điểm số hiệu quả của từng ngân hàng; (ii) thứ hai, tìm kiếm bằng
chứng thực nghiệm về mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng và ngược lại;
(iii) thứ ba, luận án tìm kiếm bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ nhân quả giữa nợ xấu
và hiệu quả ngân hàng. Từ đó, luận án sẽ phân tích được nguyên nhân gây ra nợ xấu, và
mức độ giải thích cho sự thay đổi của nợ xấu với hiệu quả chi phí tại hệ thống ngân hàng
thương mại Việt Nam.
Khi nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng sẽ làm luận án
đạt được hai ý nghĩa về lý luận cũng như thực tiễn.
Về mặt lý luận. Thứ nhất, luận án hệ thống hóa các cơ sở lý thuyết về mối quan hệ
giữa nợ xấu với hiệu quả ngân hàng. Tìm hiểu những nhân tố tác động đến nợ xấu và những
yếu tố ảnh hưởng lên hiệu quả ngân hàng; Thứ hai, luận án bổ sung cách đánh giá mức độ
ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng thông qua đo lường điểm hiệu quả ngân hàng
có nợ xấu là đầu ra không mong muốn. Bởi các nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng tại Việt
Nam như Hùng (2008), Vu et al. (2010) Dang – Thanh (2012), Minh et al. (2013), Chang et
al. (2015)…chỉ đo lường điểm hiệu quả nhưng chưa tính đến sự ảnh hưởng của nợ xấu; Thứ
ba, luận án sẽ tiến hành đánh giá mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu quả ngân hàng tại hệ
thống các ngân hàng thương mại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu sẽ là bằng chứng thực
nghiệm đánh giá để mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng, nguyên nhân
gây ra nợ xấu, mức độ giải thích cho sự thay đổi của nợ xấu và hiệu quả ngân hàng tại hệ

thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Đồng thời, kết quả còn hỗ trợ kiểm định các giả
thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa nợ xấu với hiệu quả ngân hàng tại Việt Nam; Thứ
tư, luận án sử dụng nhiều phương pháp nghiên cứu khác nhau để đảm bảo kết quả phản ánh
tốt nhất về mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng, bao gồm: phương pháp
bao dữ liệu DEA, phương pháp ước lượng S – GMM hai bước cho mô hình dữ liệu bảng
động, ước lượng GMM cho mô hình tự hồi quy véc tơ dữ liệu bảng PVAR và kỹ thuật phân
tích nhân quả Granger.
Về mặt thực tiễn. Một là, đánh giá mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân
hàng, và phân tích mối quan hệ giữa nợ xấu với hiệu quả ngân hàng có vai trò rất quan trọng
giúp các ngân hàng hiểu rõ thực trạng hoạt động kinh doanh. Từ đó, các nhà quản trị sẽ chủ
động đưa ra những quyết sách chiến lược nhằm cải thiện vị thế cạnh tranh so với các đối thủ
trên thị trường; Hai là, các bằng chứng thực nghiệm kiểm định cho những giả thuyết nghiên
cứu về mối quan hệ giữa nợ xấu với hiệu quả ngân hàng. Ứng với mỗi lý thuyết sẽ giải thích
được các nguyên nhân ây ra nợ xấu, và những nguyên nhân này sẽ đưa đến các giải pháp
phù hợp cho hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam; Ba là, các kết quả thực nghiệm sẽ
giúp luận án đề xuất các nhóm giải pháp và kiến nghị nhằm hướng đến một hệ thống ngân






2


hàng hoạt động hiệu quả, xử lý và tiến đến kiểm soát sự tác động của nợ xấu, cũng như loại
trừ những tín hiệu quản trị ngân hàng yếu kém…
Chính vì vậy, luận án “Mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng tại hệ
thống ngân hàng thương mại Việt Nam” có tính cần thiết khi nghiên cứu.
2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

- Mục tiêu tổng quát: Xác định mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng,
nguyên nhân gây ra nợ xấu, và mức độ giải thích cho sự thay đổi của hiệu quả ngân hàng
bởi sự thay đổi của nợ xấu.
- Mục tiêu cụ thể:
+ Đo lường điểm hiệu quả ngân hàng khi có nợ xấu là một đầu ra không mong
muốn (undesirable output), nhằm xác định sự ảnh hưởng của nợ xấu đến điểm hiệu quả từng
ngân hàng trong thời gian nghiên cứu.
+ Đo lường hiệu quả ngân hàng qua mô hình hiệu quả chi phí DEA (cost efficiency
DEA), là biến số cho mô hình nghiên cứu đề xuất.
+ Xác định mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả chi phí tại hệ thống ngân
hàng thương mại Việt Nam trong thời kỳ nghiên cứu. Đồng thời, ở chiều ngược lại, luận án
cũng xác định mức độ ảnh hưởng của hiệu quả chi phí đến nợ xấu.
+ Xác định sự thay đổi của nợ xấu có phải là nguyên nhân gây ra sự thay đổi của
hiệu quả chi phí.Và một cú sốc đến nợ xấu ở các giai đoạn kế tiếp có ảnh hưởng đến sự thay
đổi của hiệu quả chi phí và mức độ giải thích cho sự thay đổi đó.
Câu hỏi nghiên cứu của luận án:
- Câu hỏi 1: Điểm hiệu quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam là bao nhiêu khi
đưa vào yếu tố nợ xấu như một đầu ra không mong muốn?
- Câu hỏi 2: Mô hình và phương pháp để đo lường hiệu quả chi phí của hệ thống ngân
hàng thương mại Việt Nam?
- Câu hỏi 3: Nợ xấu có sự ảnh hưởng đến hiệu quả chi phí như thế nào? Và ngược lại,
sự tác động của hiệu quả chi phí sẽ ra sao đến nợ xấu?
- Câu hỏi 4: Sự thay đổi của nợ xấu có phải là nguyên nhân gây ra sự thay đổi của hiệu
quả chi phí? Hay sự thay đổi của hiệu quả chi phí là nguyên nhân gây ra sự thay đổi của nợ
xấu? Hay cả hai?
- Câu hỏi 5: Nếu ở các giai đoạn tiếp theo có một cú sốc đến nợ xấu thì hiệu quả chi
phí sẽ phản ứng như thế nào? Mức độ giải thích cho sự thay đổi của hiệu quả chi phí bởi sự
thay đổi của nợ xấu là bao nhiêu? Và ngược lại, một cú sốc đến hiệu quả chi phí thì nợ xấu
sẽ phản ứng ra sao với mức giải thích bao nhiêu?
3. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Đối tượng nghiên cứu: hiệu quả ngân hàng, nợ xấu, mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu
quả ngân hàng.
Phạm vi nghiên cứu: các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam,
4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Luận án chủ yếu sử dụng các phương pháp nghiên cứu và phần mềm nghiên cứu như
sau:
- Một là, luận án sẽ đo lường hiệu quả ngân hàng theo phương pháp bao dữ liệu (DEA)
với cách tiếp cận sản xuất (production approach). Mô hình được sử dụng bao gồm: (i) DEA






3


hiệu quả chi phí (DEA cost efficiency); (ii) DEA với đầu ra không mong muốn (undesirable
output DEA model), nợ xấu là đầu ra không mong muốn.
- Hai là, luận án tiến hành nghiên cứu sự tác động của nợ xấu đến hiệu quả chi phí
(cost efficiency), và ngược lại qua mô hình dữ liệu bảng động bằng phương pháp ước lượng
S – GMM hai bước.
- Ba là, sử dụng mô hình tự hồi quy véc tơ dữ liệu bảng PVAR (Panel Vector
Autoregression) và kỹ thuật phân tích nhân quả Granger (Granger – causality) nhằm đánh
giá chi tiết mối quan hệ nhân quả giữa nợ xấu với hiệu quả chi phí (cost efficiency) để từ đó
phân tích: (i) nguyên nhân gây ra nợ xấu; (ii) phản ứng của hiệu quả chi phí khi có một cú
sốc đến nợ xấu; (iii) mức độ giải thích cho sự thay đổi của hiệu quả chi phí bởi nợ xấu.
5. NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN
Những đóng góp của nghiên cứu:
- Một là, nợ xấu là đầu ra không mong muốn và ảnh hưởng trực tiếp đến điểm hiệu quả

của ngân hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy, các ngân hàng muốn đạt biên hiệu quả thì cần
có “tỷ lệ nợ xấu đạt biên hiệu quả”, “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu”, khắc phục đầu vào thừa và
đầu ra thiếu. Kết quả cũng tìm được tỷ lệ hiệu quả của các ngân hàng thương mại nhà nước
cao hơn nhiều so với nhóm ngân hàng thương mại cổ phần. Đồng thời, những ngân hàng
kém hiệu quả liên tục thường nằm trong nhóm tái cơ cấu, giám sát đặc biệt, và mua bán –
sáp nhập.
- Hai là, kết quả nghiên cứu từ mô hình DEA với nợ xấu là đầu ra không mong muốn
còn cho thấy sự phân loại bốn nhóm hiệu quả ngân hàng, cụ thể: nhóm định hướng, nhóm
động lực, nhóm cải thiện, nhóm tái cơ cấu.
Ba là, với mô hình dữ liệu bảng động, mô hình PVAR và phương pháp ước lượng
GMM luận án tìm thấy: tỷ lệ nợ xấu gia tăng có mức độ ảnh hưởng tích cực làm giảm hiệu
quả chi phí của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Đồng thời, tỷ lệ nợ xấu là
nguyên nhân trực tiếp gây ra sự thay đổi của hiệu quả chi phí, và mức độ giải thích cho sự
thay đổi của hiệu quả chi phí hơn 28%. Từ những bằng chứng thực nghiệm có thể kết luận,
giả thuyết “kém may mắn” (bad luck) là đúng với hệ thống ngân hàng thương mại Việt
Nam. Lúc này, nợ xấu gia tăng là do ảnh hưởng bởi các yếu tố vĩ mô/ngành GDP, lạm phát,
thất nghiệp, giảm lãi suất, tăng cung tiền…
Bốn là, ở chiều ngược lại, kết quả phân tích cho mô hình dữ liệu bảng động, mô hình
PVAR với phương pháp GMM, luận án cũng tìm thấy sự ảnh hưởng của hiệu quả chi phí
đến nợ xấu của ngân hàng, cụ thể: hiệu quả chi phí ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu và
cũng là nguyên nhân gây ra sự thay đổi ở tỷ lệ nợ xấu. Kết quả nghiên cứu là những bằng
chứng thực nghiệm kiểm định cho giả thuyết “quản lý kém” (bad management) ở hệ thống
ngân hàng thương mại Việt Nam.
- Năm là, luận án còn đề xuất ba nhóm giải pháp và sáu kiến nghị nhằm hướng đến
một hệ thống ngân hàng thương mại hoạt động hiệu quả, xử lý - tiến đến kiểm soát sự tác
động của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng, loại trừ hoạt động “quản lý kém” (bad
management), và củng cố sự ổn định tài chính lẫn kinh tế vĩ mô.
6. BỐ CỤC CỦA LUẬN ÁN
Ngoài phần mở đầu, kết cấu của luận án gồm 5 chương:
- Chương 1: Tổng quan cơ sở lý luận về hiệu quả ngân hàng, nợ xấu và cơ sở lý thuyết

về mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu quả ngân hàng.





4


- Chương 2: Đánh giá các công trình nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng, mức độ ảnh
hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng và mối quan hệ giữa nợ xấu với hiệu quả ngân
hàng.
- Chương 3: Phương pháp nghiên cứu.
- Chương 4: Kết quả nghiên cứu.
- Chương 5: Kết luận, giải pháp và kiến nghị.
CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HIỆU QUẢ NGÂN HÀNG, NỢ XẤU,
VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA NỢ XẤU VÀ
HIỆU QUẢ NGÂN HÀNG
1.1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HIỆU QUẢ NGÂN HÀNG
1.1.1. Hiệu quả và hiệu quả ngân hàng
1.1.1.1. Hiệu quả
Hiệu quả được giới thiệu lần đầu bởi Koopmans (1951), một điểm sản xuất được coi là
hiệu quả nếu quy mô đầu ra là tối đa với đầu vào cho trước. Còn Coelli et al. (2005), một
đơn vị kinh tế được cho là hiệu quả hơn so với một đơn vị khác nếu nó có thể cung cấp hàng
hóa dịch vụ nhiều hơn cho xã hội mà không cần sử dụng nhiều tài nguyên hơn đơn vị khác.
1.1.1.2. Hiệu quả ngân hàng
Hai cách tiếp cận để đo lường và giải thích hiệu quả ngân hàng, bao gồm: tiếp cận cấu
trúc (structural) và phi cấu trúc (nonstructural) (Hughes & Mester (2008)).
- Cách tiếp cận phi cấu trúc (the nonstructural approach):
Cách tiếp cận phi cấu trúc (nonstructural) để đo lường hiệu quả ngân hàng là một cách

truyền thống và được sử dụng phổ biến. Cách thức đo lường thông qua hàng loạt chỉ số tài
chính như ROE (return on equity), ROA (return on assets), ROS (return on sale), C/I (costs
ratio)…Tuy nhiên, cách tiếp cận này có hai nhược điểm: một là, không đánh giá được giá trị
thị trường của tài sản, mức độ rủi ro…; hai là, chỉ phù hợp khi ngân hàng sử dụng một đầu
vào duy nhất hoặc sản xuất một đầu ra duy nhất.
- Cách tiếp cận cấu trúc (the structural approach):
Theo Hughes & Mester (2008) cách tiếp cận cấu trúc (the structural approach) thường
dựa vào tính kinh tế của chi phí tối thiểu (cost minimization) hoặc lợi nhuận tối đa (profit
maximization), mà phương trình hiệu quả được biểu hiện thông qua hàm chi phí hoặc hàm
lợi nhuận, hoặc có thể gọi chung là hàm sản xuất.
Đa phần những nghiên cứu hiệu quả ngân hàng sử dụng cách tiếp cận cấu trúc với các
phương pháp chính để đo lường hiệu quả ngân hàng, cụ thể như sau:
+ Một là, cách tiếp cận tham số (parametric approach) với 3 phương pháp chính: (i)
phương pháp biên ngẫu nhiên (SFA); (ii) phương pháp phân tích Thick Frontier Approach
(TFA); (iii) và phân tích Distribution Free Approach (DFA).
+ Hai là, cách tiếp cận phi tham số (non – parametric approach) với 2 phương pháp
chính: (i) phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA); (ii) và phương pháp xử lý yếu tố tự do
Hull (FDH).
1.1.1.3. Mô hình nền và cách tiếp cận nhận diện đầu vào/đầu ra






5


Theo Shephard (1970) dưới những điều kiện nhất định, có thể nghiên cứu hàm sản
xuất (production function) thông qua hàm chi phí (cost function). Một hàm chi phí được

biểu diễn như sau:
𝑇𝐶# = 𝑓 𝑦# , 𝑝# + 𝜀#
(1.1)
Trong đó:
- TCi là tổng chi phí ngân hàng thứ i
- Còn yi, pi là vector biểu hiện cho giá đầu ra và đầu vào.
- 𝜀# là sai số
Điều quan trọng hơn cả để đi đến những kỹ thuật ước tính là nhận diện và giải thích rõ
ràng những yếu tố đầu vào, đầu ra của ngân hàng.
Các nhà nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng thường sử dụng nhiều cách tiếp cận để
nhận điện những đầu vào (inputs) và đầu ra (outputs) của ngân hàng, chẳng hạn: (i) cách
tiếp cận sản xuất (the production approach); (ii) cách tiếp cận trung gian tài chính (the
intermediation approach); (iii) cách tiếp cận tài sản (the asset approach); (iv) cách tiếp cận
chi phí sử dụng (the user – cost approach); (v) cách tiếp cận giá trị gia tăng (the value –
added approach).
1.1.2. Cách tiếp cận tham số của cách tiếp cận cấu trúc
Cách tiếp cận tham số (Parametric Frontier Approach) bao gồm 3 phương pháp: SFA,
DFA, TFA.
Một trong những phương pháp phân tích thường được sử dụng nhất là phương pháp
SFA (Stochastic Frontier Approach). SFA đòi hỏi phải xác định một dạng hàm cụ thể đối
với đường biên hiệu quả mà liên quan đến một yếu tố đầu vào với nhiều yếu tố đầu ra hoặc
một yếu tố đầu ra với nhiều yếu tố đầu vào.
1.1.3. Cách tiếp cận phi tham số (Non – Parametric Approach) của cách tiếp cận cấu
trúc
Không giống cách tiếp cận tham số, tiếp cận phi tham số không yêu cầu xây dựng hàm
sản xuất hay chi phí cho những ngân hàng. Thay vào đó, tiếp cận này cho phép kết hợp
nhiều đầu vào với đầu ra trong việc tính điểm hiệu quả.
Cách tiếp cận tham số khá hữu ích khi đo lường hiệu quả trong ngành ngân hàng. Bởi
có nhiều mối quan hệ giữa các đầu vào – đầu ra là không xác định, và xem xét mối quan hệ
đồng thời của nhiều đầu vào, nhiều đầu ra.

Có hai phương pháp trong cách tiếp cận phi tham số gồm: DEA, FDH.
1.1.4. Phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA)
Nếu giả thiết một DMU sử dụng m yếu tố đầu vào x để sản xuất n yếu tố đầu ra y với
cách thức phối hợp các đầu vào và đầu ra nhất định theo hai trọng số tương ứng là v và u (u
và v là tập hợp giá cả của các biến đầu vào và đầu ra, giả thuyết thông tin là đầy đủ), lúc này
hiệu quả DMU được tính như sau:

𝐸𝐹𝐹 =

1
/23 ./ 0/
7 4 6
523 5 /

i = 1…m; j = 1…n

(1.3)

Áp dụng công thức trên để tính toán hiệu quả lần lượt của từng DMU và trên lý thuyết,
mỗi DMU sẽ khác nhau về x và y, còn u, v, m, n là giống nhau. Nếu trường hợp không xác
định được giá cả, có thể giả thuyết rằng 1 biến đầu vào xi hoặc 1 biến đầu ra yi sẽ được gán
cho 1 trọng số vi hoặc ui dựa vào mức độ quan trọng của biến đầu vào hoặc đầu ra đó đối
với DMU. Tuy vậy, mỗi DMU sẽ có đánh giá khác nhau về tầm quan trọng của từng biến





6

đầu vào và đầu ra, vì thế mỗi DMU sẽ rất khác nhau về cả u, v, x, và y. Chính vì vậy,
phương pháp DEA sẽ can thiệp và giải quyết vấn đề trên.
Tuy nhiên, hai nhóm mô hình DEA chính: (i) nhóm mô hình DEA không phân bổ
(Non – allocation DEA models); (ii) nhóm mô hình DEA phân bổ (Allocation DEA
models).
Nhóm mô hình DEA không phân bổ
Nhóm mô hình DEA không phân bổ tính điểm hiệu quả kỹ thuật cho từng ngân hàng
đơn lẻ mà không sử dụng bất cứ thông tin về giá cả của đầu vào và đầu ra. Theo đó, hiệu quả
kỹ thuật (Technical Efficiency – TE) là một điểm số nhận giá trị từ 0 đến 1, và TE đề cập việc
chuyển đổi các đầu vào thành đầu ra sao cho tối ưu nhất.
Theo Abraham Charnes et al. (1994), để tính điểm TE thì có ba cách tiếp cận bằng ba
mô hình: (i) mô hình định hướng đầu vào (input – oriented models); (ii) mô hình định
hướng đầu ra (output – oriented models); và (iii) mô hình không định hướng (non – oriented
models).
Các mô hình DEA không phân bổ được sử dụng rộng rãi để tính điểm hiệu quả kỹ
thuật bao gồm: mô hình CCR; mô hình BCC; mô hình thêm vào (the additive model); mô
hình multiplicative; mô hình SBM (theo slack – based measures model); mô hình siêu hiệu
quả (super – efficiency model), và mô hình DEA với đầu vào/đầu ra không mong muốn.
Nhóm mô hình phân bổ
Nhóm mô hình phân bổ được sử dụng để ước lượng chi phí, doanh thu và lợi nhuận biên
để tính điểm hiệu quả tương ứng với ba mục tiêu quan trọng là tối thiểu hóa chi phí, tối đa hóa
doanh thu, tối đa hóa lợi nhuận. Những mô hình này có tính đến yếu tố giá của đầu vào, đầu ra
hoặc cả hai khi tính điểm hiệu quả cho từng ngân hàng.
Mô hình phân bổ bao gồm: mô hình DEA hiệu quả chi phí (CE – Cost Efficiency), mô
hình DEA hiệu quả doanh thu (RE – Revenue Efficiency), và mô hình DEA hiệu quả lợi
nhuận (PE - Profit Efficiency).
1.1.5. Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả ngân hàng
Đối với hiệu quả ngân hàng thì nợ xấu là nguyên nhân chính dẫn đến sự bất ổn của một
ngân hàng. Đồng thời, tính không hiệu quả có liên hệ trực tiếp đến và giải thích được tại sao

một ngân hàng trở nên yếu kém. Do đó, hai nhân tố là nợ xấu và tính hiệu quả sẽ được tiến
hành phân tích lẫn kiểm chứng ở những phần sau. Riêng nhân tố quy mô ngân hàng có ảnh
hưởng đến hiệu quả ngân hàng, nhưng được loại bỏ khi xây dựng mô hình kinh tế lượng
trong luận án bởi yếu tố quy mô ngân hàng đã được tính đến khi đo lường hiệu quả ngân
hàng.
1.2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA NỢ XẤU VÀ HIỆU QUẢ
NGÂN HÀNG
1.2.1. Cơ sở lý luận về nợ xấu
1.2.1.1. Các quan điểm về nợ xấu
Có nhiều định nghĩa riêng biệt khác cùng cho rằng có một sự tương đồng trong cách
nhận thức về nợ xấu giữa các định chế tài chính trên thế giới. Theo đó, một khoản nợ được
coi là nợ xấu khi nó xuất hiện 1 hoặc cả 2 dấu hiệu sau: quá hạn trả nợ gốc và lãi trên 90
ngày; khi khách hàng vay vốn bị TCTD hoặc ngân hàng coi là không có khả năng trả nợ, kể
cả khi khoản nợ vẫn còn trong hạn.
1.2.1.2. Các tác động của nợ xấu





7


Nợ xấu không những ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân
hàng đó, mà còn tác động sâu rộng và nặng nề đến doanh nghiệp, cũng như cả nền kinh tế.
Có thể chia ba nhóm tác động của nợ xấu như sau:
- Ảnh hưởng của nợ xấu đối với nền kinh tế
- Ảnh hưởng đối với ngân hàng
- Ảnh hưởng của nợ xấu đối với khách hàng vay vốn
1.2.1.3. Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu

Nhân tố nội tại ngân hàng (bank specific) – lý thuyết “quản lý kém” (bad
management). Hiệu quả ngân hàng suy giảm sẽ dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao hơn. Nguyên nhân
do các ngân hàng quản lý yếu kém về giám sát, theo dõi các khách hàng vay nợ; hoặc do các
chi phí liên quan đến các khoản nợ xấu gia tăng…
Nhân tố nội tại ngân hàng (bank specific) – lý thuyết “hà tiện” (skimping). Các ngân
hàng thường theo đuổi hiệu quả trong dài hạn bằng cách cắt giảm nhiều chi phí liên quan
đến các khoản vay. Điều này làm ảnh hưởng đến các khoản nợ xấu vì các ngân hàng đối mặt
với các khoản nợ quá hạn gia tăng và chi phí liên quan với những khách hàng vay trong
tương lai.
Nhân tố nội tại ngân hàng (bank specific) – lý thuyết “rủi ro đạo đức” (moral hazard).
Các ngân hàng sẽ đối diện với những rủi ro không cân xứng trong hành vi của cổ đông để
chuyển rủi ro đến các chủ nợ (đến từ huy động vốn). Chính vì thế, những ngân hàng này
thường sẵn sàng chấp nhận các khoản cho vay với rủi ro cao hơn, do lợi nhuận đạt được cao
hơn. Nên kết quả mức vốn thấp trong khung giám sát tài chính có nhiều nguy cơ hơn trong
danh mục cho vay.
Nhân tố đặc thù của kinh tế vĩ mô (country specific) – lý thuyết kém may mắn. Đây là
giả thuyết dự đoán mối quan hệ tiêu cực giữa nợ xấu và hiệu quả ngân hàng. Ở đó, các bằng
chứng về kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng như: tăng trưởng kinh tế giảm
sút, tỷ lệ thất nghiệp gia tăng, lãi suất giảm…sẽ đẫn đến gia tăng tỷ lệ nợ xấu của ngân
hàng.
1.2.2. Cơ sở lý thuyết về mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu quả ngân hàng
Có 4 khung lý thuyết được đề xuất bởi Beger & DeYoung (1997), Keeton & Morris
(1987), Koutsomanoli-Filippaki et al. (2009), để giải thích mối quan hệ giữa hiệu quả ngân
hàng và nợ xấu tại hệ thống ngân hàng. Các lý thuyết này được gợi ý để giải thích dấu hiệu
tiêu cực giữa hiệu quả ngân hàng và nợ xấu trong các nghiên cứu thực nghiệm. Tuy nhiên,
các lý thuyết đó không loại trừ nhau vì chúng có mối quan hệ hai chiều. Bốn lý thuyết bao
gồm:
- Một là, lý thuyết “kém may mắn” (bad luck) cho rằng sự gia tăng của nợ xấu và có
quan hệ nhân quả (Granger – cause) làm giảm hiệu quả ngân hàng. Lúc này, nợ xấu gia tăng
là do ảnh hưởng bởi các yếu tố vĩ mô/ngành GDP, lạm phát, thất nghiệp, giảm lãi suất, tăng

cung tiền…Điều đó buộc các ngân hàng thương mại phải gia tăng hoạt động quản lý danh
mục tín dụng, đặc biệt là các khoản tín dụng gần đáo hạn. Việc gia tăng hoạt động quản lý
như theo dõi, thu hồi, đôn đốc thu hồi, quản trị nợ xấu chủ động, bán nợ…đã dẫn đến chi
phí gia tăng nên làm hiệu quả ngân hàng giảm xuống.
- Hai là, lý thuyết “quản lý kém” (bad management). Nếu hiệu quả chi phí thấp là tín
hiệu hoạt động quản trị yếu kém như: quản trị danh mục cho vay, hoạt động giám sát tín
dụng, hoạt động quản trị chi phí hoạt động…; đồng thời, các nhà quản lý không kiểm soát,





8


giám sát đầy đủ các chi phí nên dẫn đến hệ quả là hiệu quả chi phí sẽ thấp thì sẽ làm phản ứng
gia tăng của các nhóm nợ xấu. Tóm lại, lý thuyết này cho rằng, hiệu quả ngân hàng thấp là tín
hiệu quả hoạt động quản trị kinh doanh yếu kém và có quan hệ nhân quả (Granger – cause)
gây ra nợ xấu (NPLs) tăng cao. Kỳ vọng trong mối quan hệ này là tiêu cực giữa nợ xấu và
hiệu quả ngân hàng.
- Ba là, lý thuyết “hà tiện” (skimping) được kiểm tra tương tự như lý thuyết “quản lý
kém” (bad management) nhưng dấu hiệu thì đảo ngược, nghĩa là một quan hệ nhân quả
(Granger – cause) tiêu cực từ hiệu quả ngân hàng đến nợ xấu. Quan hệ tiêu cực này được
cho là sự đánh đổi hiệu suất các khoản vay ở tương lai lấy hiệu quả chi phí ngân hàng trong
ngắn hạn.
- Bốn là, lý thuyết “quản lý tránh rủi ro” (risk – averse management), KoutsomanoliFilippaki et al. (2009) cho rằng các nhà quản trị cao cấp thường có xu hướng tránh rủi ro
nên tăng chi phí cho hoạt động giám sát, kiểm soát, bảo lãnh các khoản cho vay làm giảm
hiệu quả chi phí ngân hàng với mục đích là giảm nợ xấu.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
Chương 1, nghiên cứu đã tổng hợp cơ sở lý luận về hiệu quả ngân hàng. Từ đó làm nền

tảng để lựa chọn phương pháp nghiên cứu và cách tiếp cận thích hợp để đo lường hiệu quả
ngân hàng của hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Đồng thời, nghiên cứu cũng
chỉ ra mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu quả ngân hàng.
CHƯƠNG 2. ĐÁNH GIÁ CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU
VỀ HIỆU QUẢ NGÂN HÀNG, MỨC ĐỘ ẢNH HƯỞNG CỦA NỢ XẤU ĐẾN HIỆU
QUẢ NGÂN HÀNG VÀ MỐI QUAN HỆ GIỮA NỢ XẤU
VỚI HIỆU QUẢ NGÂN HÀNG
2.1. CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ HIỆU QUẢ NGÂN HÀNG
2.1.1. Các nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng trong một quốc gia
Đa phần các nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng chỉ sử dụng cách tiếp cận cấu trúc
(tham số và phi tham số) với những phương pháp chính để đo lường như: SFA; TFA; DFA;
DEA; FDH.
Berger & Humphrey (1992) TFA để so sánh hiệu quả chi phí (cost efficiency) của hệ
thống ngân hàng Mỹ từ 1980 – 1988. Một số nghiên cứu khác nghiên cứu về hiệu quả chi
nhánh ngân hàng như Berger et al. (1997) đã ước lượng chi phí biên của 760 chi nhánh ngân
hàng lớn ở Mỹ từ 1989 – 1991. Họ đã xác định và so sánh theo hai cách tiếp cận trung gian
(intermediation approach) lẫn sản xuất (production approach), và kết luận những chi nhánh
ngân hàng nhỏ hơn sẽ có hiệu quả về quy mô (scale efficiency).
Resti (1997) tiến hành nghiên cứu hiệu quả hệ thống ngân hàng Ý giai đoạn 1988 –
1992. Bài nghiên cứu sử dụng cả hai phương pháp tham số (SFA) và phi tham số (DEA) để
ước tính hiệu quả ngân hàng. Bauer et al. (1998) so sánh bốn phương pháp ước lượng hiệu
quả ngân hàng bao gồm SFA, DFA, TFA và DEA, nhằm đo lường hiệu quả ngân hàng của
hệ thống ngân hàng Mỹ từ 1977 – 1988.
Kwan & Eisenbeis (1996) sử dụng phương pháp SFA để nghiên cứu 254 ngân hàng
lớn nhỏ ở Mỹ giai đoạn 1986 – 2001. Liang et al. (2008) sử dụng phương pháp DEA để đo
lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng (bank’s operating efficiency) của hệ thống ngân

9


hàng Đài Loan. Pelosi (2008) nghiên cứu về đo lường hiệu quả ngân hàng của hệ thống ngân
hàng ÚC giai đoạn 2002 – 2005 theo phương pháp SFA và phương pháp DEA). Staub et al.
(2010) phân tích hiệu quả ngân hàng của hệ thống ngân hàng Brazil giai đoạn 2000 – 2007
theo phương pháp DEA. Ke et al. (2011) phân tích hiệu quả lợi nhuận (profit efficiency) của
ngân hàng Đài Loan có tính yếu tố đầu ra không mong muốn (undersirable output).
Yu et al. (2013) sử dụng mô hình hệ thống động DEA (dynamic network DEA) để đo
lường hiệu quả hoạt động ngân hàng Đài Loan có quan tâm đến nợ xấu. Řepková (2014)
nghiên cứu hiệu quả sử dụng nguồn lực của các ngân hàng tại Cộng hòa Séc trong giai
đoạn 2003 – 2012 theo phương pháp phi tham số với hai đầu vào (chi phí nhân viên, tiền
gởi), hai đầu ra (dư nợ tín dụng, thu nhập từ lãi). Zimková (2014) sử dụng mô hình đo
lường hiệu quả kỹ thuật (technical efficiency) và siêu hiệu quả (super – efficiency) để đo
lường hiệu quả hệ thống ngân hàng thương mại ở Slovakia.
2.1.2. Nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng chéo ở những quốc gia
Berg et al. (1993) nghiên cứu hiệu quả ngân hàng ở NaUy, Thụy Điển và Phần Lan sử
dụng phương pháp bao dữ liệu, bằng cả hai cách tính điểm hiệu quả từng lãnh thổ và lẫn so
sánh cả chung ba nước. Fecher & Pestieau (1993) sử dụng phương pháp tham số SFA để
đánh giá hiệu quả kỹ thuật (technical efficiency) cho 11 khu vực tổ chức tài chính ở khối
nước OECD.
Rim (1996) đã tập trung phân tích hiệu quả quy mô và hiệu quả kỹ thuật thuần (pure
technical efficiency) của 163 ngân hàng thương mại lớn tại Mỹ và 115 ngân hàng thương
mại lớn tại Nhật trong năm 1994. Trong nghiên cứu này, Rim sử dụng hai đầu ra (tiền gởi,
dư nợ tín dụng) và ba đầu ra (chi phí nhân viên, chi phí của vốn, chi phí của các quỹ) với
phương pháp SFA. Trong nghiên cứu, Karim (2001) sử dụng phương pháp SFA phân tích
hiệu quả ngân hàng tại Indonesia, Malaysia, Phillipines, và Thái Lan giai đoạn 1989 – 1996.
Carbó et al. (2002) đã tiến hành đo lường phi hiệu quả quy mô (scale efficiencies) và
phi hiệu quả X (X – efficiencies) các ngân hàng tiết kiệm Châu Âu giữa những năm 1989 –

1996. Nghiên cứu sử dụng phương pháp SFA và hàm chức năng linh hoạt Fourier (Fourier
flexible functional form). Bonin et al. (2005) sử dụng phương pháp SFA để phân tích sự ảnh
hưởng của quyền sở hữu ngân hàng (bank ownership) lên hiệu quả ngân hàng. Đây là
nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả ngân hàng của các nền kinh tế chuyển đổi (transition
economies) như Bulgaria, Czech, Croatia, Hungary, Ba Lan, Romania. Fries & Taci (2005)
cũng sử dụng phương pháp SFA để điều tra hiệu quả chi phí (cost efficiency) của 289 ngân
hàng trong 15 nước có nền kinh tế chuyển đổi ở Đông Âu.
Kenjegalieva (2007) tiến hành phân tích hiệu quả ngân hàng thuộc 13 quốc gia có nền
kinh tế chuyển đổi tại Trung và Đông Âu trong thời gian 1998 – 2003. Phương pháp phân tích
được sử dụng trong nghiên cứu là DEA có tính đến yếu tố rủi ro là đầu ra không mong muốn.
Mamatzakis et al. (2008) đã phân tích hiệu quả chi phí và hiệu quả lợi nhuận bằng phương
pháp SFA ở mười nước có nền kinh tế chuyển đổi tại khu vực Châu Âu mới. Kamecka
(2010), luận án điều tra hiệu quả ngân hàng của các ngân hàng tại Áo, Bulgaria, Croatia,
Serbia và Thổ Nhĩ Kỳ từ năm 2003 đến 2006. Phương pháp chính được sử dụng là phương
pháp phân tích bao dữ liệu DEA. Kết quả phân tích cho thấy chỉ số hiệu quả chung của các
ngân hàng trong giai đoạn nghiên cứu có xu hướng giảm. Nghiên cứu còn chỉ ra đặc điểm
về chỉ số cũng như cách tiếp cận khác nhau về đầu vào và đầu ra sử dụng trong DEA để
phân tích hiệu quả của hệ thống ngân hàng trong từng quốc gia của mẫu nghiên cứu.





10


Maea (2010) tiến hành nghiên cứu hiệu quả ngân hàng của hệ thống ngân hàng thương
mại của 6 quốc gia bao gồm: Fiji, Papua New Guinea, Samoa, Solomon Island, Tonga và
Vanuatu trong giai đoạn 2000 – 2006. Abd Karim et al. (2010) nghiên cứu mối quan hệ giữa
nợ xấu và hiệu quả ngân hàng trong hệ thống ngân hàng Singapore và Malaysia. Trong đó,

hiệu quả chi phí (cost efficiency) ngân hàng được đo bằng phương pháp SFA. Tiếp đến,
hiệu quả chi phí được đưa vào mô hình kinh tế lượng hồi quy Tobit để đánh giá ảnh hưởng
của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng. Svitalkova (2014) đã sử dụng phương pháp phi tham số
DEA để đo lường hiệu quả ngân hàng thương mại tại những quốc gia: Czech, Slovakia, Áo,
Ba Lan, Hungary và Slovenia giai đoạn 2004 – 2011. Huang et al. (2015) đã đo lường và so
sánh hiệu quả ngân hàng của 17 quốc gia ở Trung và Đông Âu giai đoạn 1995 – 2005 bằng
kỹ thuật MDDF (metafrontier directional technology distance function) của phương pháp
SFA.
2.2. CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ HIỆU QUẢ NGÂN HÀNG Ở VIỆT
NAM
Hương (2002) nêu được sự cần thiết phải nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của
ngân hàng Việt Nam thông qua hoạt động đầu tư nhằm nâng cao khả năng cạnh tranh của
các ngân hàng thương mại (NHTM) trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế. Nghiên cứu
cũng sử dụng bộ chỉ số tài chính để đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng thông qua
ba nhóm chính. Dân (2004) đã xây dựng được hệ thống chi tiêu đánh giá hiệu quả hoạt động
của các NHTM thông qua phương pháp thống kê mô tả. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu là các
NHTM trên địa bàn thành phố Đà Nẵng trong giai đoạn 1999 – 2002. Bên cạnh đó, nghiên
cứu cũng sử dụng dữ liệu của những NHTM khác trên địa bàn miền Trung để so sánh đối
chiếu.
Hùng (2008) đã tiến hành nghiên cứu về hiệu quả hoạt động của 32 NHTM Việt Nam
trong giai đoạn 2001 – 2005 thông qua phương pháp định tính và định lượng. Nghiên cứu áp
dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA và phân tích biên ngẫu nhiên SFA để đánh
giá hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam. H. T. Vu & Turnell (2010) đã đo lường
hiệu quả chi phí (cost efficiency) bằng phương pháp biên ngẫu nhiên SFA theo cách tiếp cận
Bayesian của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng,
mức độ hiệu quả chi phí của NHTM Việt Nam là rất cao, 87%.
Dang-Thanh (2012) bài nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA
Window để phân tích hiệu suất của hệ thống ngân hàng Việt Nam giai đoạn 1990 – 2010.
Nghiên cứu cho thấy hiệu suất của ngân hàng giảm dần qua thời gian, cũng như kích thước
tăng lên của ngành ngân hàng. H. Vu & Nahm (2013) tiến hành nghiên cứu các nhân tố ảnh

hưởng đến hiệu quả lợi nhuận (profit efficiency) của ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2000 –
2006. Sự ảnh hưởng bởi bốn nhóm: đặc tính từng ngân hàng (bank specific characteristics),
quyền sở hữu (ownership), môi trường kinh doanh chuyển đổi (transitional enviroment), và
điều kiện kinh tế vĩ mô (macroeconomic conditions). Ngoc Nguyen & Stewart (2013) đã
kiểm tra mức độ tập trung và hiệu quả của hệ thống ngân hàng Việt Nam theo mô hình cấu
trúc (structural approach) – đây là tên gọi cho phương pháp tham số và phi tham số. Kết quả
thực nghiệm cho thấy hệ thống ngân hàng Việt Nam ít tập trung, và NHTM lớn vẫn thống
trị hệ thống ngân hàng. Minh et al. (2013) nghiên cứu ước lượng 32 ngân hàng thương mại
ở Việt Nam từ 2001 – 2005 nhằm nhận diện được những nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả
ngân hàng. Hiệu quả ngân hàng trong nghiên cứu được đo lường bằng phương pháp bao dữ





11


liệu DEA và siêu hiệu quả (super – efficiency) thông mô hình SBM (slack – based measures
model) dưới giả định VRS. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, chỉ có một số ít các ngân hàng
hiệu quả và có thể gia tăng hiệu quả cho những ngân hàng đó.
Sáng (2015) tiến hành nghiên cứu 48 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 1992 – 2013
về hiệu quả ngân hàng và mối quan hệ với tăng trưởng kinh tế thông qua ba phương pháp:
phân tích bộ chỉ số tài chính; phân tích tham số với cách tiếp cận biên ngẫu nhiên SFA;
phương pháp phân tích phi tham số với cách tiếp cận bao dữ liệu (DEA). Chang et al. (2015)
đã nhận định thiếu nhiều nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng và tiến hành đánh giá nghiên cứu
hiệu quả ngân hàng Việt Nam từ 2007 – 2010 theo phương pháp bao dữ liệu DEA. Kết quả
nghiên cứu cho thấy ngân hàng thương mại nhà nước kém hiệu quả hơn so với ngân hàng
thương mại cổ phần. Đồng thời, các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu đều gần đạt đến hiệu
quả tối ưu thực tế (the best practice). Nguyen & Simioni (2015) tập trung đánh giá hiệu quả

ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn 2008 – 2012, và đánh giá ở các thành tố khác nhau của
hiệu quả như: thay đổi kỹ thuật (technical change); hiệu quả kỹ thuật thuần (pure technical
efficiency); hiệu quả hỗn hợp (mix efficiency) và hiệu quả quy mô (scale efficiency).
Stewart et al. (2016) đã ước tính hiệu quả ngân hàng Việt Nam giai đoạn 1999 – 2009 và sử
dụng phương pháp bán tham số (semi – parametric) của Simar & Wilson (2007). Kết quả
cho thấy ngân hàng lớn hiệu quả hơn ngân hàng vừa và nhỏ. Ngân hàng thương mại không
có vốn nhà nước hiệu quả hơn ngân hàng thương mại nhà nước ở mức hiệu quả tổng thể.
2.3. CÁC NGHIÊN CỨU VỀ MỨC ĐỘ ẢNH HƯỞNG CỦA NỢ XẤU ĐẾN HIỆU
QUẢ NGÂN HÀNG, VÀ MỐI QUAN HỆ GIỮA NỢ XẤU VỚI HIỆU QUẢ NGÂN
HÀNG
Riêng về mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu quả ngân hàng, từ sau 1990, đã được các
nhà khoa học quan tâm nghiên cứu, cụ thể như sau:
A. Charnes et al. (1990) tiếp cận phương pháp DEA theo mô hình CCR để tiến hành
đo lường hiệu quả 48 ngân hàng thương mại từ 300 ngân hàng lớn tại Mỹ. Nghiên cứu sử
dụng bốn đầu vào (chi phí hoạt động, chi phí phi lãi, dự phòng rủi ro tín dụng, dư nợ tổn
thất thực tế) và bốn đầu ra (thu nhập từ hoạt động dịch vụ, thu nhập từ lãi, thu nhập phi lãi,
tổng dư nợ). Berg et al. (1993) sử dụng chỉ số Malmquist để đo lường hiệu quả ngân hàng
của hệ thống ngân hàng ở Bắc Âu giai đoạn 1980 – 1989. Kết quả nghiên cứu của nhóm
nhận thấy có tương quan nghịch giữa khoản vay mất vốn (loan losses) với hiệu quả ngân
hàng.
Berger & Humphrey (1992) nghiên cứu hiệu quả chi phí ngân hàng (cost efficiency)
bằng phương pháp biên ngẫu nhiên SFA và đánh giá mối tương quan với nợ xấu. Nghiên
cứu nhận định, các ngân hàng phá sản (failing banks) có xu hướng dần rời xa đường biên
hiệu quả tối ưu thực tế. Vì vậy, ngân hàng có chỉ số nợ có vấn đề cao (problem loans) thì
ngân hàng đó càng yếu kém và có xu hướng hiệu quả chi phí thấp. Kwan & Eisenbeis
(1996) cũng sử dụng phương pháp SFA để đo lường hiệu quả chi phí của hệ thống ngân
hàng Mỹ. Nhóm nghiên cứu bổ sung thêm kết luận của Berger và cộng sự (1992), là tìm
thấy mối quan hệ tiêu cực giữa những khoản vay có vấn đề (problem loans) với hiệu quả
ngân hàng, ngay cả trong số các ngân hàng không phá sản.
Mester (1996) nghiên cứu hiệu quả của các ngân hàng hoạt động tại Third Federal

Reserve District giai đoạn 1991 – 1992 bằng phương pháp chi phí biên ngẫu nhiên SFA.
Trong đó, những yếu tố đầu ra của ngân hàng có tính đến mức chất lượng và rủi ro. Lúc này,





12


nợ xấu được coi là biến kiểm soát (control variable) trong hàm chi phí (cost function) ở các
ngân hàng Mỹ. Kết quả thu được, nợ xấu (NPLs) có tương quan ngược với hiệu quả chi phí.
Berger & DeYoung (1997) nghiên cứu nợ có vấn đề (problem loans), hiệu quả chi phí (cost
efficiency) ngân hàng thông qua phương pháp biên ngẫu nhiên SFA, và vốn hóa ngân hàng
(capitalization) của ngân hàng thương mại Mỹ 1985 – 1994 bằng kỹ thuật phân tích nhân
quả Granger. Kết quả nghiên cứu tìm thấy mối quan hệ tích cực giữa chất lượng tài sản
(asset quality) và hiệu quả chi phí (cost efficiency). Điều này còn thể hiện mối quan hệ tiêu
cực giữa nợ có vấn đề và hiệu quả chi phí, nợ có vấn đề tăng lên làm gia tăng nhiều chi phí
quản lý, xử lý nợ và bán nợ. Điều này xác nhận cho hai lý thuyết “kém may mắn” (bad luck)
và “quản lý kém” (bad management).
Resti (1997) sử dụng cả phương pháp tham số và phi tham số (DEA) để đo lường hiệu
quả ngân hàng của 270 ngân hàng tại Ý giai đoạn 1988 – 1992. Thông qua phân tích mô hình
kinh tế lượng, tác giả tìm thấy tương quan nghịch và có ý nghĩa thống kê giữa chỉ số hiệu quả
với nợ xấu/tổng dư nợ (bad loan to total loans – BTL henceforth). Tsai & Huang (1999) cũng
sử dụng phương pháp tham số với hàm chi phí (cost function) nhằm xem xét mối quan hệ
giữa chất lượng quản lý và hiệu quả chi phí (cost efficiency) trong hệ thống ngân hàng Đài
Loan. Kết quả nghiên cứu khám phá rằng tài sản có chất lượng xấu sẽ tác động tiêu cực đến
hiệu suất hoạt động của ngân hàng.
Altunbas et al. (2000) tiến hành nghiên cứu hiệu quả và rủi ro trong hệ thống ngân
hàng Nhật bản. Nhóm nghiên cứu đưa rủi ro và nhân tố chất lượng (quality factor) vào để

ước lượng hiệu quả chi phí (cost efficiency) trong ngân hàng Nhật Bản từ 1993 – 1996. Kết
quả nghiên cứu chỉ ra rằng, nợ xấu có tác động tích cực đến những ngân hàng không hiệu
quả. Drake & Hall (2003) sử dụng phương pháp bao dữ liệu DEA để tiến hành phân tích hiệu
quả kỹ thuật TE (technical efficiency) và hiệu quả quy mô SE (scale efficiency) của 149 ngân
hàng Nhật Bản năm 1997. Kết quả nghiên cứu cho thấy kiểm soát những khoản vay có vấn đề
(problem loans) làm tăng TE, SE của các ngân hàng.
José M Pastor (2002) dùng phương pháp tương tự và thực nghiệm cho bốn ngân hàng
Pháp, Đức,Ý, Tây Ban Nha từ 1988 – 1994. Kết quả cho thấy khoản 80% những khoản nợ
xấu là do yếu tố nội tại của ngân hàng, trong khi còn lại là do yếu tố ngoại sinh. Fan &
Shaffer (2004) tiến hành phân tích hiệu quả lợi nhuận (profit efficiency) của những ngân
hàng lớn nhất của Mỹ và có đưa yếu tố nợ xấu vào mô hình phân tích. Thông qua kết quả
nghiên cứu, họ tìm thấy, mặc dù nợ xấu có tác động ngược chiều với hiệu quả lợi nhuận
ngân hàng, nhưng không có ý nghĩa thống kê (không đủ độ tin cậy).
Williams (2004) đã nghiên cứu hành vi quản lý (management behaviour) cho các ngân
hàng tiết kiệm Châu Âu (European savings banks) từ 1990 – 1998. Tác giả tiến hành xem
xét mối quan hệ giữa dự phòng rủi ro tín dụng (PLL), hiệu quả ngân hàng và cơ cấu vốn cho
các ngân hàng trên. Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật phân tích nhân quả (Granger causality
techniques) và phương pháp biên ngẫu nhiên SFA. Kết quả nghiên cứu có những trái ngược
với kinh nghiệm tại Mỹ, kết quả kinh tế lượng của tác giả gợi ý rằng vấn đề lớn nằm ở quản
lý yếu kém (bad management). Li (2005), nghiên cứu của tác giả là đo lường hiệu quả ngân
hàng bằng cách đưa nợ xấu (NPLs) vào mô hình như một đầu ra không mong muốn
(undesirable output). Phương pháp được sử dụng là bao dữ liệu BCC DEA theo định hướng
đầu vào và đối xử nợ xấu (NPLs) như một đầu ra không mong muốn. Kết quả thực nghiệm






13

cho thấy hạng của hiệu quả kỹ thuật TE từ cao nhất đến thấp nhất của ngân hàng công, ngân
hàng hỗ hợp (mixed banks), ngân hàng tư.
Park & Weber (2006) ước lượng phi hiệu quả ngân hàng Hàn Quốc và sự thay đổi hiệu
suất cho giai đoạn 1992 – 2002 bằng hàm khoảng cách định hướng công nghệ (Direcitonal
technology distance function). Họ sử dụng biến tổn thất khoản vay (loan losses) như một
đầu ra không mong muốn trong mô hình mà để đo lường chất lượng của khoản vay. Kết quả
nghiên cứu giúp họ phát hiện rằng tiến bộ kỹ thuật trong giai đoạn này là quá đủ để bù đắp
hiệu quả suy giảm và thúc đẩy mức tăng trưởng hiệu suất của ngân hàng.
Zago & Dongili (2006) tiến hành đo lường hiệu quả kỹ thuật TE của ngân hàng tại Ý
giai đoạn 1993 – 1998 bằng phương pháp bao dữ liệu DEA và có sử dụng hàm khoảng cách
định hướng công nghệ. Kết quả nghiên cứu tìm thấy một khoản nợ xấu được xem xét thì
hiệu quả của các ngân hàng tăng đáng kể. Ngoài ra, nếu bỏ qua các khoản nợ xấu thì khó
đánh giá toàn diện hiệu quả của ngân hàng. Fukuyama & Weber (2008) ước lượng phi hiệu
quả hệ thống ngân hàng Nhật Bản và giá shadow (shadow price) của của các khoản vay có
vấn đề bằng cách xem các khoản vay có vấn đề như một yếu tố không mong muốn của quy
trình tạo ra các khoản vay. Thông qua nghiên cứu, họ kết luận, không nên bỏ qua nợ xấu
trong quá trình phân tích hiệu quả ngân hàng.
Liang et al. (2008) nghiên cứu sự ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả hoạt động của
ngân hàng (bank’s operating efficiency) trong ngân hàng Đài Loan. Nhóm tác giả sử dụng
phương pháp bao dữ liệu DEA để đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng Đài Loan giai
đoạn 1996 – 2000. Mô hình tiếp cận là CCR DEA, BCC DEA, và chỉ số Malmquist. Kết
quả sau khi đưa vào yếu tố NPLR (non – performing loan ratio) thì điểm hiệu quả sụt giảm
so với lúc chưa bao gồm. Abd Karim et al. (2010) nghiên cứu mối quan hệ giữa nợ xấu và
hiệu quả ngân hàng trong hệ thống ngân hàng hai quốc gia Singapore và Malaysia giai đoạn
1995 – 2000. Nhóm tác giả đo lường hiệu quả chi phí (cost efficiency) của ngân hàng bằng
phương pháp biên ngẫu nhiên SFA. Sau đó, điểm hiệu quả chi phí được sử dụng cho mô
hình hồi quy hai giai đoạn Tobit để quyết định sự ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân
hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự khác biệt đáng kể giữa điểm số hiệu quả chi phí

(cost efficiency) giữa ngân hàng hai nhóm nước Singapore và Malaysia. Kết quả hồi quy
phương trình đồng thời Tobit (the Tobit simultaneous equation regression), chỉ ra rằng nợ
xấu cao hơn làm giảm hiệu quả chi phí. Hơn nữa, hiệu quả chi phí thấp hơn thì làm gia tăng
nợ xấu. Kết quả trên hỗ trợ cho giả thuyết quản lý kém (bad management) của Berger &
DeYoung.
Ke et al. (2011) phân tích hiệu quả lợi nhuận (profit efficiency) của các ngân hàng Đài
Loan giai đoạn 1999 – 2007 với đầu ra không mong muốn (undesirable output). Nghiên cứu
sử dụng phương pháp bao dữ liệu DEA. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy: (i) giá
shadow có tác động đến hiệu quả lợi nhuận; (ii) hiệu quả lợi nhuận chủ yếu đến từ hiệu quả
phân bổ (allocation efficiency); (iii) hiệu quả lợi nhuận và hiệu quả phân bổ của ngân hàng
cũ tốt hơn ngân hàng mới... Barros et al. (2012) tiến hành đo lường hiệu quả kỹ thuật TE
của hệ thống ngân hàng Nhật Bản giai đoạn 2000 – 2007. Kỹ thuật ước lượng hiệu quả kỹ
thuật dựa trên hàm WRDDM (Russell direction distance function) có nợ xấu là đầu ra
không mong muốn. Kết quả nghiên cứu cho thấy nợ xấu là gánh nặng đáng kể cho hiệu quả
ngân hàng. Ngân hàng Nhật Bản có thể dùng hiệu quả hơn về những yếu tố đầu vào, chẳng
hạn yếu tố lao động.





14


Yu et al. (2013) đo lường hiệu quả hoạt động 22 ngân hàng Đài Loan từ 1999 – 2011.
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng (panel data) và phương pháp bao dữ liệu thông qua mô hình
dynamic network DEA. Kết quả cho thấy những can thiệp, cải tiến nội bộ có ảnh hưởng đến
hiệu quả ngân hàng, trong khi hiệu quả của quy trình tiền gởi không bảo vệ được cho quy
trình cho vay và ngược lại. Assaf et al. (2013) phân tích hiệu quả sử dụng nguồn lực của 45
ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn 2002 – 2010 thông qua phân tích biên ngẫu nhiên

Bayesian (a Bayesian stochastic frontier approach). Theo đó, nợ xấu được sử dụng trong mô
hình, là được coi là đầu ra xấu (bad output). Kết quả phân tích chỉ ra rằng hệ thống ngân
hàng Thổ Nhĩ Kỳ có hiệu quả được cải thiện dần trong giai đoạn nghiên cứu chủ yếu do các
tiến bộ trong công nghệ mang lại.
Vinh (2014) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa nợ xấu và hiệu quả chi phí của các ngân
hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2013. Kết quả nghiên cứu
chỉ ra rằng hiệu quả chi phí của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam là 52,6% và mối
quan hệ giữa nợ xấu và hiệu quả chi phí ngân hàng là quan hệ cùng chiều. Fujii et al. (2014)
nghiên cứu hiệu quả ngân hàng Ấn Độ thông qua hiệu quả kỹ thuật (TE) trong giai đoạn
2004 – 2011. Nghiên cứu sử dụng mô hình mở rộng có tính đến ảnh hưởng của nợ xấu đến
năng suất các nhân tố tổng hợp TFP. Kết quả cho thấy có sự khác biệt về mức hiệu quả theo
hình thức sở hữu của các ngân hàng.
2.4. NHỮNG NHẬN ĐỊNH TỪ LƯỢC KHẢO CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU
TRƯỚC
Đối với hiệu quả ngân hàng:
- Đa phần các nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng sử dụng hai phương pháp là bao dữ
liệu DEA và biên ngẫu nhiên SFA.
- Khi nghiên cứu hiệu quả ngân hàng ở một quốc gia, phương pháp bao dữ liệu DEA
được sử dụng ngày càng phổ biến, đặc biệt là những năm 2008 đến nay
Đối với đánh giá sự tác động giữa nợ xấu với hiệu quả ngân hàng, và ngược lại; cũng
như xem xét mối quan hệ giữa nợ xấu với hiệu quả ngân hàng, các nhà nghiên cứu thường
tập trung các cách sau:
- Một là, đo lường điểm hiệu quả ngân hàng hàng có tính sự hiện diện của nợ xấu.
Điểm hiệu quả lúc này sẽ phản ánh được mức độ hiệu quả ngân hàng khi đưa nợ xấu vào mô
hình. Thông thường, các nhà nghiên cứu thường sử dụng phương pháp DEA với các đầu ra
không mong muốn theo hai nhóm mô hình: (i) nhóm mô hình trực tiếp; (ii) nhóm mô hình
gián tiếp.
- Hai là, các nhà nghiên cứu áp dụng những phương pháp hồi quy khác nhau gồm
bình phương nhỏ nhất (OLS), hồi quy kiểm duyệt (Tobit), hồi quy hai giai đoạn (2SLS),
GMM cho mô hình kinh tế lượng được đề xuất trong nghiên cứu. Các mô hình kinh tế

lượng được xây dựng dùng để đánh giá sự tác động của các nhân tố đến hiệu quả ngân
hàng, trong đó có biến giải thích là nợ xấu.
- Ba là, các nghiên cứu của Berger & DeYoung (1997), Williams (2004), Abd Karim
et al. (2010), Vinh (2014)… thì hướng đến phân tích mối quan hệ giữa nợ xấu với hiệu quả
ngân hàng trong mô hình hồi quy đa biến giải thích. Việc đánh giá mối quan hệ theo các kết
quả thực nghiệm nhằm kiểm chứng cho các lý thuyết như: lý thuyết “quản lý kém” (bad
management), lý thuyết “kém may mắn” (bad luck), lý thuyết “hà tiện” (skimping), lý
thuyết “rủi ro đạo đức”…





15


- Bốn là, ở Việt Nam, các nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng đạt khá nhiều thành tựu
như Hùng (2008), H. T. Vu & Turnell (2010), Dang – Thanh (2012) … ở cả hai phương
pháp tham số và phi tham số. Ngoài ra, có vài nghiên cứu hướng đến phân tích các nhân tố
ảnh hưởng đến hiệu quả ngân hàng, hay đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại hệ
thống ngân hàng thương mại Việt Nam như Minh et al. (2013), Vinh(2014). Nhưng thiếu
vắng các nghiên cứu về: đo lường điểm hiệu quả có tính đến yếu tố đầu ra không mong
muốn là nợ xấu; mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng; tìm kiếm những
bằng chứng thực nghiệm về nguyên nhân gây ra nợ xấu; cũng như đánh giá mối quan hệ
giữa nợ xấu và hiệu quả ngân hàng.
Tóm lại, nghiên cứu đề tài “mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng tại
hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam” sẽ lấp được các khoảng trống tri thức và có tính
cấp thiết về lý luận cũng như thực tiễn.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Chương 2, nghiên cứu đã lược khảo đầy đủ nhất về những công trình nghiên cứu thực

nghiệm về hiệu quả ngân hàng, hiệu quả ngân hàng ở Việt nam, và mối quan hệ giữa nợ xấu
với hiệu quả ngân hàng.
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG HIỆU QUẢ NGÂN HÀNG
Trong luận án này, hiệu quả ngân hàng được đo lường ở hai khía cạnh: (i) một là, đo
lường hiệu quả chi phí (cost efficiency) nhằm đưa vào mô hình kinh tế lượng ở bước nghiên
cứu tiếp theo để đánh giá mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả chi phí; (ii) hai là, đo
lường điểm hiệu quả ngân hàng bằng mô hình DEA với nợ xấu là đầu ra không mong muốn
nhằm phân tích ảnh hưởng của nợ xấu đến điểm hiệu quả của từng ngân hàng.
Tuy nhiên, điều kiện cần để đo lường hiệu quả ngân hàng bao gồm: (i) thứ nhất, cần
phải lựa chọn đầu vào – đầu ra phù hợp với các cách tiếp cận; (ii) thứ hai, lựa chọn mô hình
DEA theo CRS hoặc VRS.
3.1.1. Mô hình đo lường hiệu quả chi phí (cost efficiency DEA model)
Trong luận án, hiệu quả chi phí (cost efficiency) được lựa chọn vì phản ánh những kỹ
năng quản trị của ngân hàng nhằm sử dụng các đầu vào để đảm bảo tối đa đầu ra. Đồng thời,
các kỹ năng quản trị ngân hàng thường tập trung kiểm soát chi phí hoạt động, giám sát, quản
lý khách hàng vay, kỹ thuật quản trị rủi ro…
Mô hình hiệu quả chi phí DEA (cost efficiency DEA model):
Mô hình
CE (cost efficiency)






16


𝑚𝑖𝑛

𝜆, 𝑥

Tối thiểu hóa chi phí

>
=
#?@ 𝑝# 𝑥#=

(3.1)

Với các điều kiện:

B

𝜆A 𝑥#A ≤ 𝑥#= , 𝑖 = 1, … ,2, … , 𝑚
A?@
B

𝜆A 𝑦GA ≥ 𝑦G= , 𝑟 = 1, … ,2 … , 𝑠
A?@

𝜆A , 𝑥#= ≥ 0, 𝑗 = 1, … ,2, … , 𝑛
B

𝑇ℎê𝑚

𝜆A = 1𝑐ℎ𝑜𝑉𝑅𝑆
A?@

Hiệu quả chi phí

CEo =

TU#VUíXố#XU#ể4
TU#VUíXUự\Xế

=

1
^ ∗
/23 V/ 0/^
1
^
/23 V/ 0/^

(3.2)

Với mô hình ở trên, 𝑝#= là giá của đầu vào 𝑖 XU cho ngân hàng ‘o’;
𝑥#= là lượng đầu vào của 𝑖 XU cho ngân hàng ‘o’ mà chi phí tối thiểu;
∗
𝑥#=
là giá trị tiềm năng của 𝑥#= ; 𝑥#= là giá trị thực tế của đầu vào 𝑖 XU
cho 𝑗XU ngân hàng
Nguồn: Kumar & Gulati (2013)
3.1.2. Mô hình đo lường hiệu quả ngân hàng khi có yếu tố nợ xấu – mô hình DEA với
đầu ra không mong muốn
Những mô hình đo lường hiệu quả DEA luôn hướng đến tối thiểu hóa đầu vào và tối đa
hóa đầu ra. Tuy nhiên, ở nhiều tổ chức khi đo lường hiệu quả mà có các nhân tố đầu vào/ đầu
ra lại tác động trái ngược, và không hề mong muốn các giá trị đầu vào/đầu ra tác động lên mô
hình, nhưng sẽ nhiều sai sót khi bỏ qua những giá trị này.

Chính vì vậy, nhiều nhà nghiên cứu đã áp dụng những phương pháp khác nhau (trực
tiếp và gián tiếp) để đo lường sự tác động của các nhân tố đầu vào/đầu ra không mong
muốn. Trong đó, Seiford & Zhu (2002) cũng đã xây dựng mô hình đo lường hiệu quả có
tính đến các nhân tố không mong muốn.
Mô hình đo lường hiệu quả với đầu ra
Mô hình
không mong muốn
Mô hình đo lường hiệu quả với
e
đầu ra không mong muốn
max ℎ= 𝜙, 𝑠 d , 𝑠 e = 𝜙 + 𝜀( gG?@ 𝑠Gd + >
#?@ 𝑠# ) (3.3)
(Models
with
undesirable Với điều kiện:
B
outputs)
𝜆A 𝑥#A + 𝑠#e = 𝑥#=
A?@
B
A?@ 𝜆A
B
A?@ 𝜆A
B

𝑦GA − 𝑠Gd = 𝜙𝑦G= , r ∈ DO
𝑦′GA − 𝑠Gd = 𝜙𝑦′G= , r ∉ DO

𝜆A = 1
A?@

𝜆A, 𝑠#e , 𝑠Gd ≥ 0





17
𝑠#e , 𝑠Gd



lần lượt là đầu vào thừa và đầu ra thiếu của ngân hàng
𝑥#= , 𝑦G= là các đầu vào và đầu ra của ngân hàng
DI và DO là bộ các chỉ số của những đầu vào mong muốn
(desirable inputs) và đầu ra mong muốn (desirable outputs),
>m0
>m0
và 𝑥′#A = 𝑥#A
− 𝑥#A , 𝑖 ∉ 𝐷𝐼, và 𝑦′GA = 𝑦GA
− 𝑦GA , 𝑟 ∉
𝐷𝑂
Nguồn: Seiford & Zhu (2002)
Ngoài ra, luận án còn sử dụng mô hình siêu – hiệu quả (super – efficiency) để đo lường
thứ tự hiệu quả của các ngân hàng đã đạt biên hiệu quả và mô hình siêu – hiệu quả được sử
dụng là của Andersen & Petersen (1993).
3.2. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU NHẰM PHÂN
TÍCH MỨC ĐỘ ẢNH HƯỞNG CỦA NỢ XẤU ĐẾN HIỆU QUẢ NGÂN HÀNG
3.2.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Các biến được lựa chọn là: tỷ lệ nợ xấu (NPLR) và hiệu quả chi phí CE (Cost Efficiency).

Sự tồn tại mối quan hệ của hai biến này sẽ được dùng kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, cụ
thể như sau:
- Một là, giả thuyết H1 “kém may mắn” (bad luck) cho rằng sự gia tăng của nợ xấu và
có quan hệ nhân quả (Granger – cause) làm giảm hiệu quả chi phí.
H1: Nợ xấu gia tăng thường có liên quan tích cực đến giảm hiệu quả ngân chi phí
- Hai là, giả thuyết H2 “quản lý kém” (bad management). Giả thuyết này cho rằng,
hiệu quả chi phí thấp là tín hiệu quả hoạt động quản trị kinh doanh yếu kém và có quan hệ
nhân quả (Granger – cause) gây ra nợ xấu (NPLs) tăng cao
H2: Hiệu quả chi phí thấp sẽ ảnh hưởng tích cực đến tăng nợ xấu của các ngân hàng
thương mại
- Ba là, giả thuyết H3 “hà tiện” (skimping) được kiểm tra tương tự như lý thuyết “quản
lý kém” (bad management) nhưng dấu hiệu thì đảo ngược, nghĩa là một quan hệ nhân quả
(Granger – cause) tiêu cực từ hiệu quả chi phí đến nợ xấu.
H3: Hiệu quả chi phí cao hơn tác động tiêu cực lên nợ xấu của các ngân hàng thương
mại
Dựa trên giả thuyết H1, H2, H3, luận án đề xuất mô hình nghiên cứu như sau:
𝐶𝐸#,X = 𝑓 𝐶𝐸#,Xe@ , … , 𝐶𝐸#,XeB ; 𝑁𝑃𝐿𝑅#,Xe@ , … , 𝑁𝑃𝐿𝑅XeB + 𝑒# + 𝜂@#,X (3.4)
𝑁𝑃𝐿𝑅#,X = 𝑓 𝑁𝑃𝐿𝑅#,Xe@ , … , 𝑁𝑃𝐿#,XeB ; 𝐶𝐸#,Xe@ , … , 𝐶𝐸XeB + 𝑒# + 𝜂@#,X (3.5)
Trong đó: n là số độ trễ,𝑒# là hiệu ứng ngân hàng cụ thể mà ghi nhận sự khác biệt có hệ
thống giữa các ngân hàng, 𝜂#,X là sai số ngẫu nhiên có phân phối giống nhau và độc lập, CE là
hiệu quả chi phí (cost efficiency), NPLR là tỷ lệ nợ xấu (non – performing loans ratio).
Phương trình (3.4) thể hiện tổng ảnh hưởng của tỷ lệ nợ xấu đến hiệu quả chi phí. Nếu
ảnh hưởng này là tiêu cực và có ý nghĩa thống kê thì kết luận dữ liệu nghiên cứu phù hợp với
giả thuyết “kém may mắn” (bad luck); ngược lại, phương trình (3.5) thể hiện tổng ảnh hưởng
của hiệu quả chi phí đến tỷ lệ nợ xấu. Ảnh hưởng này có thể tích cực hoặc tiêu cực, và có ý
nghĩa thống kê thì kết luận dữ liệu nghiên cứu có thể phù hợp với giả thuyết “hà tiện”
(skimping) hoặc giả thuyết “quản lý kém” (bad management).

18


Để thực hiện phân tích trên, luận án sử dụng phương pháp ước lượng S – GMM hai
bước cho mô hình dữ liệu bảng động, mô hình tự hồi quy véc-tơ dữ liệu bảng PVAR và kỹ
thuật phân tích nhân quả Granger nhằm kiểm chứng các giả thuyết đặt ra.
3.2.2. Phương pháp ước lượng S – GMM (system – Generalized method of moments)
cho mô hình dữ liệu bảng động (dynamic panel data models)
Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu là phân tích mức độ tác động của nợ xấu đến hiệu
quả chi phí, luận án sử dụng phương pháp ước lượng dữ liệu bảng tổng quát hóa trên
moment GMM hệ thống (S – GMM) được đề xuất bởi Arellano & Bond (1991) và Blundell
& Bond (1998).
Lúc này, mô hình dữ liệu bảng động với phương pháp ước lượng S – GMM hai bước
cho mục tiêu nghiên cứu thứ 2 là xác định mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả chi
phí như sau:
Mô hình tổng quát : 𝑦#,X = 𝛼𝑦#,Xe@ + 𝛽𝑥#,X + 𝜀#X
Mô hình cụ thể:
𝐶𝐸#,X = 𝛼𝐶𝐸#,Xe@ + 𝛽@ 𝑁𝑃𝐿𝑅#,X + 𝛽y 𝑁𝑃𝐿𝑅#,Xe@ + 𝛽y 𝑁𝑃𝐿𝑅#,Xey +𝜀#X
i = 1,2,…N và t = 1,2,…T (3.9)
Trong đó: 𝛼 và 𝛽 là các tham số ước lượng; 𝜀#X = 𝜂# + 𝜇#,X là tác động cố định hàm chứa
sai số; 𝑥#,X (NPLR) là biến giải thích cho CE tại thời điểm t. Tuy nhiên, bậc trễ của NPLR có sự
tác động đáng kể đến CE, và bậc trễ 2 của NPLR là tối ưu qua kết quả thông tin AIC, BIC, QIC
là nhỏ nhất; các giá trị của CE và NPLR được xác định bằng logarit nhằm đảm bảo các biến
nằm trong khoảng [-∞, +∞] và được phân phối đối xứng.
Ngoài ra, luận án đề xuất mô hình ngược lại nhằm xem xét những ảnh hưởng của hiệu
quả chi phí đến tỷ lệ nợ xấu, nghĩa là hiệu quả chi phí có tồn tại mối quan hệ tuyến tính với
nợ xấu ở thời gian t và các bậc trễ.

Mô hình cụ thể:
𝑁𝑃𝐿#,X = 𝛾𝑁𝑃𝐿#,Xe@ + 𝛿@ 𝐶𝐸#,X + 𝛿y 𝐶𝐸#,Xe@ + 𝛿• 𝐶𝐸#,Xe@ + 𝜀#X
i = 1,2,…N và t = 1,2,…T (3.10)
Hơn nữa, hai biến NPLR và CE được nhận diện là biến nội sinh, nghĩa là có sự tương
quan với phần dư. Do đó, phương pháp GMM sẽ giúp ước lượng hiệu quả và không bị
chệch.
Tuy nhiên, để kiểm tra việc lựa chọn biến công cụ có làm cho ước lượng có hiệu quả,
và kiểm tra tính phù hợp của mô hình thì cần thực hiện các kiểm định cho kết quả của
GMM.
3.2.3. Mô hình vector tự hồi quy dữ liệu bảng (panel vector autoregression) và phân
tích nhân quả Granger
Ngoài mô hình đánh giá mối quan hệ tương quan qua mức độ ảnh hưởng của nợ xấu
đến hiệu quả chi phí, và ngược lại. Luận án còn xem xét mối quan hệ nhân quả giữa chúng
qua mô hình PVAR (mô hình tự hồi quy véc-tơ dữ liệu bảng, panel vector autoregression)
bằng ước lượng GMM và kỹ thuật phân tích nhân quả Granger.
Mục tiêu của mô hình PVAR và phân tích kỹ thuật nhân quả nhằm:
- Một là, mô hình PVAR cho kết quả để đánh giá nợ xấu có là nguyên nhân gây ra sự
thay đổi của hiệu quả chi phí, hay hiệu quả chi phí là nguyên nhân gây ra sự thay đổi của nợ
xấu, hay cả hai.





19


- Hai là, phân tích mô hình PVAR sẽ đánh giá được phản ứng trong hiện tại và tương
lai của hiệu quả chi phí dưới cú sốc của nợ xấu, và ngược lại.
- Ba là, mô hình PVAR còn thể hiện kết quả phân ra phương sai của hiệu quả chi phí

và nợ xấu. Phân rã phương sai cho thấy phương sai sai số dự báo trước s bước của hiệu quả
chi phí (với s = 1, 2, 3,…) được giải thích bởi cú sốc của nợ xấu, và ngược lại.
- Và cuối cùng, kết quả mô hình PVAR và kết hợp mô hình dữ liệu bảng động có thể
dùng để kiểm định giả thuyết nghiên cứu của luận án.
•

Mô hình PVAR được xây dựng với 𝑧#,X = 𝑁𝑃𝐿#,X , 𝐶𝐸#,X như một vector của k biến
nội sinh cho ngân hàng 𝑖 tại thời điểm 𝑡. Mối quan hệ động giữa các biến nội sinh được thể
hiện ở phương trình:
𝑧#X = 𝐴„# + 𝐴 ℓ 𝑧Xe@ + 𝑒#X (3.11) 𝑖 = 1, … , 234
𝑡 = 2007, … , 2014
3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Dữ liệu nghiên cứu của luận án lấy từ báo cáo tài chính có kiểm toán (báo cáo tài
chính riêng lẻ) của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong năm 2007 đến 2014. Luận án
chọn mốc thời gian nghiên cứu 7 năm, từ lúc hệ thống ngân hàng thương mại phát triển
nhanh và nóng – 2007, sau đó gặp nhiều bất ổn tài chính những năm sau 2010, đến cột mốc
2014 – các ngân hàng thương mại bắt đầu bán nợ xấu cho công ty Quản lý tài sản các TCTD
(VAMC). Luận án sử dụng cột mốc cuối của dữ liệu là năm 2014 để tránh sự bóp méo của
dữ liệu nợ xấu của từng ngân hàng. Bởi sau năm 2014, nợ xấu được “dồn” sang VAMC và
đưa tỷ lệ nợ xấu của từng ngân hàng ở con số khá “đẹp”.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 là sự tổng hợp các phương pháp được sử dụng trong luận án, bao gồm:
phương pháp đo lường hiệu quả ngân hàng bao dữ liệu DEA; phương pháp ước lượng S –
GMM hai bước cho mô hình dữ liệu bảng động; phương pháp ước lượng GMM cho mô hình
tự hồi quy véc tơ dữ liệu bảng (PVAR) và kỹ thuật phân tích quan hệ nhân quả Granger.

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. TỔNG QUAN HỆ THỐNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM, DIỄN
BIẾN NỢ XẤU VÀ HOẠT ĐỘNG XỬ LÝ NỢ XẤU

4.1.1. Tổng quan hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam
4.1.2. Diễn biến nợ xấu tại hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2007 –
2014
4.1.3. Diễn biến xử lý nợ xấu tại Việt Nam
4.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ ĐIỂM HIỆU QUẢ NGÂN HÀNG THÔNG QUA
MÔ HÌNH DEA VỚI NỢ XẤU LÀ ĐẦU RA KHÔNG MONG MUỐN
Biểu đồ 4.1: Số lượng các ngân hàng thương mại (DMUs) hiệu quả và không hiệu quả
theo mô hình DEA với đầu ra không mong muốn






20


Mô hình DEA với đầu ra không mong
muốn
29
22
16

21
13

10

2007

2008

2009

24
15

2010

DMUshiệuquả

27
19
17
11
2011

20
14

24
8

2012

2013

2014

DMUskhônghiệuquả

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm DEA.RES 14
Kết quả mô tả thống kê cho thấy, số lượng ngân hàng không hiệu quả cao nhất lên đến
17 trên 36 ngân hàng năm 2012, thấp nhất là 8 trên 32 ngân hàng năm 2014. Đồng thời, qua
biểu đồ 4.1 cho thấy hệ thống ngân hàng thương mại hiệu quả hơn sau năm 2013 bởi những
nỗ lực tái cơ cấu hệ thống ngân hàng của Ngân hàng Nhà nước.
4.2.1. Điểm hiệu quả ngân hàng DEA với đầu ra không mong muốn là nợ xấu và đánh
giá sự ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng: Trường hợp các ngân hàng
thương mại nhà nước
Bốn ngân hàng BID, VCB, CTG, AGR từ năm 2007 – 2014 đều là những DMUs nằm
trên biên hiệu quả với điểm hiệu quả bằng 1, và các phần đầu vào thừa/đầu ra thiếu (slack)
bằng 0. Sự hiệu quả ngân hàng của bốn ngân hàng này đã giúp định hướng cho hệ thống
ngân hàng thương mại Việt Nam phát triển và trở thành trụ cột của thị trường tiền tệ Việt
Nam.
Ngoại trừ AGR thì ba ngân hàng VCB, CTG và BID đều có sự kiểm soát nợ xấu
(NPLs) ở mức thấp. Đồng thời, nợ xấu (NPLs) không ảnh hưởng đến hiệu quả của bốn ngân
hàng này.
Ngân hàng TMCP Phát triển Đồng bằng sông Cửu Long (MHB) là ngân hàng thương
mại có Nhà nước là cổ đông chi phối, nhưng hoạt động kém hiệu quả. Sự kém hiệu quả liên
tục từ năm 2007 đến 2012, và 2013 ngân hàng MHB tiến hành sáp nhập vào ngân hàng
BID. Cụ thể: (i) nợ xấu của MHB là 4.7% trong năm 2007, và các năm tiếp theo được kiểm
soát ở mức dưới 3%. Tuy nhiên, ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng MHB là tiêu
cực. Mức dưới 3% không tác động tích cực lên hiệu quả ngân hàng, bởi thông qua kết quả
phân tích, “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” luôn rất thấp so với “tỷ lệ nợ xấu” thực tế. Ví dụ
năm 2012, “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” để đạt biên hiệu quả là 1.52% - 1.539%, so với “tỷ
lệ nợ xấu” thực tế 2.99%; (ii) chi phí nhân viên luôn cao đã dẫn đến sự thiếu hiệu quả của
MHB, cụ thể chi phí này rất cao vào năm 2012 (591 tỷ đồng); (iii) tài sản cố định và sự thiếu
kiểm soát đã dẫn đến tình trạng lãng phí tài nguyên của ngân hàng MHB. Năm 2012, MHB có
giá trị tài sản cố định thừa 294 tỷ đồng…
4.2.2. Điểm hiệu quả ngân hàng DEA với đầu ra không mong muốn là nợ xấu và đánh

giá sự ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng: Trường hợp nhóm các ngân
hàng thương mại cổ phần
a. Nhóm các ngân hàng thương mại cổ phần đạt biên hiệu quả liên tục





21


Bốn ngân hàng BID, VCB, CTG, AGR với quy mô lớn và định hướng cho sự phát
triển của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Đồng thời, những ngân hàng này tạo
đường biên hiệu quả để dễ dàng so sánh hiệu quả ngân hàng giữa các ngân hàng thương mại
khác với nhau.
Ngoài ra, trong số ngân hàng thương mại cổ phần cũng có những ngân hàng đạt biên
hiệu quả và sử dụng tối ưu các đầu vào/đầu ra, cụ thể như ngân hàng MBB, TPB, MDB,
BVB, NSB, TCB, SCB.
b. Nhóm các ngân hàng trong diện tái cơ cấu, mua bán – sáp nhập, và giám sát đặc
biệt
Nhóm các ngân hàng này bao gồm những ngân hàng đã thực hiện tái cơ cấu, mua bán
và sáp nhập để hướng đến hiệu quả ngân hàng tốt hơn. Đồng thời, số liệu điểm hiệu quả,
mức ảnh hưởng của nợ xấu từ 2007 – 2014 của các ngân hàng này trong nghiên cứu cũng
phác thảo được phần nào kết quả trên. Cụ thể như sau:
Ngân hàng TMCP Đại Á (DAI)
Ngân hàng TMCP Đại Á (DAI) được sáp nhập vào ngân hàng TMCP Phát triển
TPHCM (HDB) vào năm 2013 sau một chuỗi thời gian không đạt hiệu quả ngân hàng. Nợ
xấu có tác động tiêu cực đến điểm hiệu quả ngân hàng của DAI những năm 2008, 2010,
2012. Cụ thể, năm 2012, tỷ lệ nợ xấu ngân hàng DAI 4.4% cao gần gấp đôi so với “khoảng
tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là 2.174% - 2.1864%. Đồng thời, những năm 2008, 2010 nợ xấu dưới

1% nhưng vẫn tác động tiêu cực đến điểm hiệu quả ngân hàng.
Ngân hàng TMCP Đông Á (EAB)
Đối với nợ xấu, “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là 1.751% - 1.8212% năm 2014, nhưng tỷ
lệ nợ xấu thực tế là 3.76%. Tương tự, “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” năm 2013 là 1.8677% 1.937%, còn tỷ lệ nợ xấu thực tế khá cao 3.999%. Điều này có nghĩa, nợ xấu tác động tiêu
cực và lớn đến với điểm hiệu quả ngân hàng của EAB. Kết quả, năm 2015, ngân hàng
TMCP Đông Á (EAB) được Ngân hàng Nhà nước đưa vào diện kiểm soát đặc biệt.
Ngân hàng TMCP Dầu Khí Toàn Cầu (GPBank)
Sau năm 2012, hoạt động kinh doanh của ngân hàng bộc lộ nhiều yếu kém, tiềm ẩn rủi
ro, kết quả kinh doanh thua lỗ, nợ xấu tăng cao, âm vốn chủ sỡ hữu…và đến 2015, GPBank
được sáp nhập vào ngân hàng Vietinbank dưới sự can thiệp từ Ngân hàng Nhà nước.
Ngân hàng TMCP Phát triển Nhà Hà Nội (HAB)
Hoạt động kém hiệu quả của HAB đến từ nợ xấu, tiền gởi khách hàng thiếu, đầu tư
thiếu. Trong đó, ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng của HAB là tiêu cực và tác
động lớn. Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu năm 2011 lên tới 16.7%, nhưng “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu”
chỉ khoảng 3.2448% - 3.3642%. Hay tỷ lệ nợ xấu 2010 là 15.2%, nhưng” khoảng tỷ lệ nợ
xấu” là 1.9284% – 2.1121%.
Ngân hàng TMCP Xăng Dầu (PGBank)
Nhân tố tác động chính đến điểm biên hiệu quả đến từ nợ xấu và đầu tư thiếu. Cụ thể,
tỷ lệ nợ xấu năm 2012 là 8.437%, nhưng “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là 3.011% - 3.753%.
Hay năm 2013, mặc dù tỷ lệ nợ xấu được đưa xuống mức dưới 3%, nhưng nợ xấu vẫn ảnh
hưởng tiêu cực đến hiệu quả ngân hàng PGBank, “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là 1.958% 1.966%.
Ngân hàng TMCP Phương Nam (PNB)






22

Nợ xấu, đầu tư thiếu, và tài sản cố định thừa là những nhân tố ảnh hưởng tiêu cực đến
điểm hiệu quả ngân hàng. Trong đó, nợ xấu là nhân tố ảnh hưởng rất lớn và tiêu cực đến
điểm hiệu quả ngân hàng của PNB. Cụ thể, năm 2013, PNB cần cải thiện hơn 35.71% kết
quả đầu ra để đạt điểm biên hiệu quả (điểm hiệu quả là 1.35719). Tỷ lệ nợ xấu lên tới
55.31%, trong khi “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là 3.026% - 4.937%.
Ngân hàng TMCP Đại Dương (OEB)
Năm 2014, OEB cần cải thiện hơn 22.73% các kết quả đầu ra để đạt biên hiệu quả.
Ngoài ra, “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” chỉ từ 2.357% - 3.897% với dư nợ để đạt biên hiệu
quả phải hơn 51 ngàn tỷ đồng.
Ngân hàng TMCP Việt Nam Tín Nghĩa (TNB)
Năm 2011, ba ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB), ngân hàng TMCP Việt Nam Tín
Nghĩa, ngân hàng TMCP Đệ Nhất (Ficombank) được hợp nhất vào với tên gọi chung là
ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB). Trong đó, TNB là ngân hàng thương mại cổ phần có quy
mô vừa và nhỏ, với mức hoạt động hiệu quả liên tục từ 2008 đến 2010. Duy nhất năm 2007,
TNB không đạt biên hiệu quả và cần cải thiện 1.379% các kết quả đầu ra để đạt biên hiệu
quả.
Ngân hàng TMCP Quốc Dân (NAV)
Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả ngân hàng bao gồm nợ xấu, đầu tư thiếu, thu
ngoài lãi thiếu. Nợ xấu của NAV ở mức khá cao trong năm 2012 đến 2014, nhưng “khoảng
tỷ lệ nợ xấu tối ưu” cao nhất cũng chỉ ở mức 2.57% - 2.6%.
Ngân hàng TMCP Xây Dựng (CB)
Ngân hàng CB có thể kém hiệu quả liên tục từ 2010 đến nay, bởi hiện trạng ngổn
ngang đến nay vẫn chưa giải quyết được. Nợ xấu không chỉ là nhân tố có tác động tiêu cực
đến hiệu quả ngân hàng, mà còn cả chi phí lãi thừa, tài sản cố định thừa, đầu tư thiếu.
Ngân hàng TMCP Đại Chúng (PVcombank)
Một trong những nguyên nhân hợp nhất là do ảnh hưởng của nợ xấu, cụ thể năm 2012
tỷ lệ nợ xấu lên đến 7.25%, “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” chỉ ở mức 3.69229% - 5.08178%.
Ngoài ra, ngân hàng Đại Chúng còn phải cải thiện ở chi phí lãi thừa, tài sản cố định, đầu tư
thiếu và thu ngoài lãi thiếu.

c. Nhóm các ngân hàng thương mại cổ phần khác
Nhóm các ngân hàng khác là những ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) có hoạt
động kinh doanh bình thường sau năm 2013 và chưa bị ảnh hưởng nhiều bởi hoạt động tái
cơ cấu hệ thống ngân hàng thương mại của ngân hàng nhà nước (NHNN).
Ngân hàng TMCP An Bình (ABB)
Đối với tỷ lệ nợ xấu. Khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu luôn có giá trị rất thấp so với tỷ lệ nợ
xấu thực thế. Chẳng hạn, tỷ lệ nợ xấu năm 2014 là 4.5%, còn “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là
1.5113% - 1.7422%, chênh lệch đến 2.7578% - 2.9887%.
ABB cũng cần xem xét đến tài sản cố định và giảm bớt quy mô cho phù hợp với nguồn
lực ngân hàng. Cũng như, ABB đẩy mạnh những nguồn thu từ dịch vụ và hoạt động ngoài
tín dụng để đạt mức thu ngoài lãi cao.
Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB)
Một trong những nguyên nhân chính lại là nợ xấu xấu (NPLs). Cụ thể: nợ xấu có mức
ảnh hưởng lớn đến hiệu quả ngân hàng ACB. Vì các đầu vào thừa và đầu ra thiếu của ACB
phần lớn đều bằng 0. Mặc dù, nợ xấu của ACB có kiểm soát dưới 3%, nhưng mức ảnh





23


hưởng là đáng kể, chẳng hạn năm 2013, tỷ lệ nợ xấu thực tế là 3.0254% nhưng “khoảng tỷ
lệ nợ xấu tối ưu” phải 1.5572% - 1.6766%.
Ngân hàng TMCP Bản Việt (BAN)
Nợ xấu có mức độ ảnh hưởng khá tiêu cực đến hiệu quả ngân hàng BAN. Cụ thể: (i) tỷ
lệ nợ xấu tối ưu cho BAN phải dưới 2.6% so với 4.1% năm 2013, dưới 1.66% so với 3.8%
năm 2014. Do đó, BAN muốn đạt biên hiệu quả hoặc cải thiện hiệu quả ngân hàng thì nên
tập trung xử lý nợ xấu và đưa nợ xấu về khoảng tối ưu; (ii) BAN còn thiếu hiệu quả ngân

hàng ở khoản mục đầu tư, vì đầu tư thiếu (đầu ra) cao nhất lên đến 1,459,397 triệu đồng
năm 2013.
Ngân hàng TMCP Phát triển TPHCM (HDB)
Tuy vậy, những năm trước 2012, HDB lại là ngân hàng có quy mô tài sản nhỏ và
không đạt biên hiệu quả. Trong đó, nợ xấu có mức độ ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả ngân
hàng HDB.
Ngân hàng TMCP Kiên Long (KLB)
Những năm ngân hàng Kiên Long không hiệu quả ngân hàng đều có sự ảnh hưởng tiêu
cực bởi nợ xấu..Cụ thể: tỷ lệ nợ xấu năm 2013 là 2.47%, và “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu”
phải từ 1.9172% - 1.9212%. Năm 2012, “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” 2.368% - 2.3716%,
còn tỷ lệ nợ xấu thực tế 2.9257%. Mức độ ảnh hưởng của nợ xấu đến hiệu quả KLB là tiêu
cực nhưng khoảng cách giữa các tỷ lệ vẫn minh chứng khả năng tự xử lý tốt từ ngân hàng
KLB.
Ngân hàng TMCP Hàng Hải (MSB)
Ngân hàng TMCP Hàng Hải (MSB) có điểm hiệu quả đạt biên hiệu quả liên tục từ sau
năm 2010. Đến năm 2014, mặc dù tỷ lệ nợ xấu khá cao 5.16%, nhưng MSB vẫn đạt biên
hiệu quả. Tuy nhiên, điểm siêu hiệu quả năm 2014 thì chỉ còn 0.59 (theo bảng 4.44), và sự
ảnh hưởng lớn đến từ nhân tố nợ xấu, đã tác động tiêu cực đến điểm siêu hiệu quả.
Ngân hàng TMCP Nam Á (NAB)
Sau năm 2012, ngân hàng TMCP Nam Á (NAB) đạt biên hiệu quả liên tục. Mặc dù
trước đó, từ 2007 – 2011, NAB kém hiệu quả ngân hàng, các yếu tố đầu vào thừa và yếu tố
đầu ra thiếu đều là nhân tố góp phần không hiệu quả ngân hàng. So sánh hiệu quả ngân hàng
của NAB với các ngân hàng cùng đạt biên hiệu quả bằng mô hình siêu hiệu quả (super –
efficiency), thì cũng rất thuyết phục với điểm siêu hiệu quả rất cao 0.999 (2012), 0.71
(2013), 0.996 (2014).
Ngân hàng TMCP Phương Đông (OCB)
Nợ xấu là nhân tố chính ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả ngân hàng của OCB (như tỷ
lệ nợ xấu 2013 là 4%, nhưng “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là 1.41% - 1.44%). Ngoài ra, tỷ lệ
nợ xấu của OCB có xu hướng tăng lên từng năm từ 2007 đến 2014.
Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu Việt Nam (EIB)

Sự ảnh hưởng của nợ xấu là tiêu cực đến hiệu quả ngân hàng EIB bởi “khoảng tỷ lệ nợ
xấu tối ưu” khá thấp so với tỷ lệ nợ xấu thực tế. Chẳng hạn, tỷ lệ nợ xấu năm 2013 là
1.98%, còn “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là 1.41% - 1.44%; hay năm 2014, tỷ lệ nợ xấu là
2.46%, và “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là 1.41% - 1.45%.
Ngân hàng TMCP Đông Nam Á (SEA)
Sau năm 2011 hoạt động kinh doanh không hiệu quả ngân hàng bởi sự ảnh hưởng của
nợ xấu: tỷ lệ nợ xấu tăng từng năm, cao nhất vào năm 2013 và 2014. Đồng thời, nợ xấu là





24


nhân tố tác động tiêu cực lớn đến hiệu quả ngân hàng của SEA. Cụ thể: tỷ lệ nợ xấu năm
2014 là 5.1187%, trong khi “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” chỉ 1.276% - 1.4303%; hay
“khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là 2.1676% - 2.2283% năm 2013, còn tỷ lệ nợ xấu thực tế là
6.2964%. Giữa “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” với tỷ lệ nợ xấu thực là khá xa, nên minh
chứng cho tác động tiêu cực đến hiệu quả ngân hàng SEA.
Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội (SHB)
Ngân hàng SHB sau năm 2011 có biên hiệu quả liên tục và kiểm soát được sự ảnh
hưởng của nợ xấu đến hiệu quả ngân hàng. Biên hiệu quả đạt được nhờ sự tập trung quy mô
sau khi được HAB sáp nhập vào. Tuy nhiên, năm 2009, 2010 SHB thiếu hiệu quả vì sự ảnh
hưởng của nợ xấu, đầu tư thiếu và thu ngoài lãi thiếu.
Ngân hàng TMCP Sài Gòn Công Thương (SGB)
Những nguyên nhân dẫn đến không hiệu quả ngân hàng của SGB trước 2013 bao gồm:
(i) tỷ lệ nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả ngân hàng SGB. Cụ thể: (i) tỷ lệ nợ xấu
năm 2012 là 5%, còn “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là 3.16% - 3.18%; (ii) tỷ lệ nợ xấu năm
2011 là 4.7%, “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” phải là 1.228% - 1.247%; (iii) hay năm 2009, tỷ

lệ nợ xấu chỉ 1.7813%, nhưng SGB vẫn không đạt được biên hiệu quả ngân hàng, và
“khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là 0.72% - 0.73%; (ii) tài sản cố định thừa là nhân tố tiếp theo
ảnh hưởng đến hiệu quả ngân hàng SGB, và có xu hướng gia tăng theo từng năm từ 2007
đến 2012. Đỉnh điểm năm 2012, tài sản cố định thừa của SGB lên tới hơn 425 tỷ đồng…
Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (STB)
STB là ngân hàng có tổng tài sản lớn và hoạt động hiệu quả ngân hàng liên tục từ 2007
đến 2011. Nhưng năm 2012, 2013, STB thiếu hiệu quả ngân hàng do tác động của nợ xấu, chi
phí nhân viên thừa (lên tới 580 tỷ đồng 2012, 471 tỷ đồng 2013), tài sản cố định thừa (lên tới
1,968,636 triệu đồng năm 2012, và giảm 1,413,818 triệu đồng năm 2012), đầu tư thiếu (hơn 11
ngàn tỷ đồng năm 2012), thu ngoài lãi thiếu hơn 700 tỷ đồng.
Ngân hàng TMCP Việt Á (VAB)
Nợ xấu, tiền gởi khách hàng thiếu, đầu tư thiếu là những nhân tố ảnh hưởng đến điểm
hiệu quả ngân hàng. Cụ thể: (i) tỷ lệ nợ xấu nhiều năm của VAB đều dưới 3%, nhưng lại khá
cao so với “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu”. Chẳng hạn, năm 2013, tỷ lệ nợ xấu là 2.881%, “khoảng
tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là 2.391% - 2.361%. Hay năm 2011, “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là
1.0228% - 1.02958%, còn tỷ lệ nợ xấu là 2.56%...; (ii) tiền gởi khách hàng thiếu có năm lên tới
hơn 4.6 ngàn tỷ đồng. Đồng thời, hoạt động đầu tư của VAB cũng không hiệu quả khi thiếu hụt
có năm lên tới 2.6 ngàn tỷ đồng.
Ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam (VIB)
Hai năm 2012 và 2013, ngân hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam (VIB) không đạt biên
hiệu quả. Bởi những nguyên nhân: (i) tỷ lệ nợ xấu dưới 3% như 2.82% (2013), 2.62% (2012)
và “khoảng tỷ lệ nợ xấu tối ưu” là 2.549% - 2.5503% (2012), 2.264% - 2.278% (2013); (ii) chi
phí nhân viên thừa, chi phí lãi thừa, tiền gởi khách hàng thiếu, đầu tư thiếu và thu ngoài lãi thiếu
là các đầu vào/đầu ra mà VIB kiểm soát không tốt đã ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả ngân
hàng.
Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPB)
Năm 2012 trở về trước là những năm kém hiệu quả ngân hàng do các yếu tố nợ xấu,
tiền gởi khách hàng thiếu, thu ngoài lãi thiếu. Những tác động là tiêu cực và có mức ảnh