Hiệu ứng ngưỡng quy mô trong tác động của đa dạng hóa thu nhập tới lợi nhuận NHTM. Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam.

Hiệu ứng ngưỡng quy mô trong tác động của đa dạng hóa thu nhập
tới lợi nhuận NHTM. Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam.

1. Giới thiệu
Nhiều nghiên cứu trên thế giới về hoạt động của ngân hàng thương mại
(NHTM) cho thấy quy mô ngân hàng là một nhân tố quan trọng trong việc giải
thích sự khác biệt trong hoạt động của các nhóm ngân hàng quy mô lớn so với
những nhóm có quy mô nhỏ hơn. Tuy nhiên, chủ đề này chưa thực sự nhận được
nhiều sự quan tâm và khai thác từ các nghiên cứu đối với hệ thống NHTM tại Việt
Nam. Nghiên cứu này tập trung vào một trong những sự khác biệt quan trọng nhất,
đó là sự khác biệt trong cơ cấu thu nhập. Theo đó, câu hỏi đặt ra là: “Tác động của
sự đa dạng hóa thu nhập tới lợi nhuận NHTM khác biệt như thế nào giữa những
nhóm NHTM khác biệt về quy mô và cụ thể, ngưỡng quy mô phân định các nhóm
đó là bao nhiêu?”. Trong đó, quy mô được hiểu là tổng tài sản của NHTM.
2. Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu
NHTM hoạt động vì lợi nhuận như các doanh nghiệp khác. Tuy nhiên, điểm
khác biệt giữa ngân hàng và các doanh nghiệp phi tài chính nằm ở điểm chúng
đóng vai trò trung gian tài chính. Lý thuyết trung gian tài chính được đề xuất bởi
Leland và Pyle (1977); Diamond (1984) với hai trụ cột chính là “thông tin bất cân
xứng” và “chi phí giao dịch” đều nhấn mạnh về lợi ích khi quy mô ngân hàng lớn
lên, giúp chúng có thông nhiều thông tin từ khách hàng, các hợp đồng. Lợi ích này
giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro tổng thể theo hàm ý từ lý thuyết danh mục đầu tư
vì rủi ro tổng thể sẽ nhỏ hơn tổng các rủi ro của từng hợp đồng, do đó, cải thiện lợi
nhuận sau điều chỉnh rủi ro, và giúp ngân hàng trang trải các chi phí trong vai trò
trung gian của mình. Đó chính là nền tảng của lợi thế đa dạng hóa của NHTM.
1|Page


Hughes và Mester (2013) cho rằng các ngân hàng lớn ngày nay có hiệu quả cao
theo quy mô vì chúng ngày càng biết tối ưu hóa chi phí dựa vào công nghệ và tận
dụng các loại chi phí không tăng tương ứng theo quy mô. Hàm ý ở đây là các ngân

hàng ngày càng “công nghiệp hóa” các dòng sản phẩm xa rời hoạt động truyền
thống như tín dụng hay huy động vốn để thu lợi nhuận ngoài lãi dựa trên các quy
trình sản xuất thông tin cứng (Hard information) hay còn gọi là thông tin định
lượng. Tuy vậy, cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 đã cho thấy hậu quả từ
sự phát triển nóng của các sản phẩm phi truyền thống, hay còn gọi là các phương
tiện đầu tư có cấu trúc (Structured investment vehicles- SIVs) như các hoạt động
chứng khoán hóa khoản vay. Sau khủng hoảng, nhiều nghiên cứu tập trung đánh
giá tác động của thu nhập ngoài lãi các sáng tạo tài chính (Financial innovation)
này tới hiệu quả và rủi ro của NHTM như Demirgüç-Kunt và Huizinga (2010);
DeYoung và Torna (2013) hay DeJonghe và cộng sự (2014). Các nghiên cứu này
đều ủng hộ giả thuyết mức độ thu nhập ngoài lãi cao sẽ dẫn tới rủi ro cao hơn cho
NHTM, tuy nhiên, một mức độ đa dạng hóa thu nhập vừa phải và tập trung vào các
dịch vụ thu phí như môi giới hay các dịch vụ ngân hàng điện tử, thẻ, bảo hiểm sẽ
gia tăng hiệu quả và sự ổn định thay vì tập trung vào các sản phẩm chứng khoán
hóa và phái sinh nhiều rủi ro. Bên cạnh đó, các ngân hàng lớn khi đa dạng hóa thu
nhập sẽ có được hiệu quả cao hơn, trong khi điều này không đúng với các ngân
hàng nhỏ. Nó hàm ý các ngân hàng quy mô lớn có lợi thế đa dạng hóa về thu nhập
(Sản phẩm) hơn các ngân hàng quy mô nhỏ, do đó, hàm ý ủng hộ lợi thế đa dạng
hóa nhờ quy mô theo lý thuyết trung gian tài chính với điều kiện các dòng sản
phẩm của ngân hàng không được đi quá xa khỏi nền tảng truyền thống của chúng.
Đối với hệ thống ngân hàng Việt Nam, dưới cách tiếp cận tạo thanh khoản
(Liquidity creation), Le (2019) cho thấy các hoạt động ngoại bảng đóng vai trò nhỏ
trong việc tạo thanh khoản đối với các NHTM Việt Nam, tức chúng ít tham gia vào
các hoạt động ngoại bảng. Nói cách khác, các NHTM Việt Nam vẫn hoạt động chủ
2|Page


yếu tại thị trường hoạt động truyền thống và các hoạt động ngoài lãi có thu phí như
dịch vụ ngân hàng điện tử, môi giới, bảo hiểm. Ngược lại, chúng ít tham gia vào
các hoạt động ngân hàng đầu tư và đặc biệt, chưa tham gia vào hoạt động chứng

khoán hóa, đây là các hoạt động nhiều rủi ro đã được cảnh báo bởi các nghiên cứu
trên. Vì vậy, nghiên cứu này kỳ vọng vào kết quả ủng hộ lợi thế đa dạng hóa nhờ
quy mô theo hàm ý của lý thuyết trung gian tài chính đối với trường hợp mẫu
nghiên cứu tại Việt Nam. Điều này có nghĩa tác động của sự đa dạng hóa thu nhập
tới lợi nhuận các NHTM có quy mô lớn vượt ngưỡng nhất định sẽ tích cực hơn các
NHTM có quy mô dưới ngưỡng.
2.1.

Biến phụ thuộc

Nghiên cứu này sử dụng tiêu chí lợi nhuận trước thuế của NHTM trong một
năm tài chính để đánh giá trực tiếp khả năng sinh lời của ngân hàng.
2.2.

Các biến độc lập.

Quy mô NHTM: Trong nghiên cứu này, quy mô ngân hàng vừa là biến độc
lập, vừa là biến ngưỡng. Với vai trò biến độc lập, quy mô đại diện cho tính kinh tế
nhờ quy mô (Economies of scale) của NHTM. Nhóm ngân hàng quy mô lớn
thường được cho là có phạm vi các dòng sản phẩm/dịch vụ nhiều hơn, qua đó, có
thể đạt được tính kinh tế nhờ phạm vi (Economies of scope). Điều này có được do
lợi thế đa dạng hóa từ nhiều dòng thu nhập không tương quan hoàn hảo với nhau
có thể giúp chúng đạt được hiệu quả cao hơn theo cách tiếp cận về danh mục đầu
tư. Nguyên nhân của điều này là với quy mô lớn hơn về thông tin định lượng trong
tập khách hàng của mình, nhóm ngân hàng quy mô lớn có phát triển nhiều hơn các
dòng sản phẩm sử dụng loại thông tin này với chi phí ngày càng rẻ nhờ hỗ trợ từ sự
phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin ngày nay. Việc cắt giảm được chi phí
cận biên từ chiến lược kinh doanh trên giúp các ngân hàng lớn duy trì tính kinh tế
3|Page

nhờ quy mô nếu lợi ích này vượt qua được sự phi hiệu quả về quản trị doanh
nghiệp gây nên bởi tính hành chính và sự phức tạp trong bộ máy tổ chức ngày càng
lớn dần theo quy mô. Cũng vì đó, dưới các cách tiếp cận tổng hợp khác nhau, có
thể sử dụng mô hình nghiên cứu, thuật toán, mẫu nghiên cứu, giai đoạn nghiên cứu
hoặc tại các quốc gia khác nhau, các nghiên cứu thường cho các kết quả không
giống nhau về tính kinh tế nhờ quy mô hoặc tác động của quy mô tới hiệu quả của
NHTM. Một số nghiên cứu cho thấy tác động dương của quy mô đến hiệu quả sinh
lời của ngân hàng như Mitchell và Onvural (1996) khi sử dụng SFA mẫu trong giai
đoạn 1986-1990 của các NHTM tại Mỹ có tổng tài sản từ 100 triệu USD trở lên và
được phân nhóm theo quy mô; Altunbas và cộng sự (2001) sử dụng đồng thời hai
phương pháp phân tích phân phối tự do (DFA) và phân tích biên ngẫu nhiên (SFA)
cho thấy với cùng loại hình sở hữu, các ngân hàng quy mô lớn có hiệu quả về chi
phí hơn các ngân hàng quy nhỏ với mẫu tại Đức trong giai đoạn 1989 đến 1996;
Shehzad và cộng sự (2013) sử dụng mô hình dữ liệu bảng động (Dynamic panel
data) với bộ dữ liệu hơn 15000 NHTM của hơn 148 quốc gia từ 1998 đến 2010 tìm
thấy mối quan hệ dương giữa quy mô và hiệu quả kinh doanh của các NHTM tại
các nước thuộc khối OECD. Dưới cách tiếp cận khác, một vài nghiên cứu lại tìm
thấy mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô ngân hàng và mức độ biến động lợi
nhuận như De Haan và Poghosyan (2012 a, b) với các mẫu ngân hàng tại Mỹ. Cụ
thể, các ngân hàng lớn thường có sự ổn định về hiệu quả kinh doanh hơn các ngân
hàng nhỏ. Trước đó, Couto (2002); Albertazzi và Gambacorta (2009) đã chỉ ra rằng
sự biến động mạnh của hiệu quả kinh doanh có thể dẫn đến suy giảm tính bền vững
trong hiệu quả kinh doanh của NHTM thông qua việc làm mất ổn định vốn chủ sở
hữu.
Tuy nhiên, một số nghiên cứu lại tìm thấy mối quan hệ âm giữa quy mô và
hiệu quả ngân hàng như Ray (2007) khi sử dụng phương pháp bao dữ liệu (DEA)
4|Page

để nghiên cứu hiệu quả theo quy mô của các NHTM tại Ấn Độ với dữ liệu từ năm
1997 đến 2003 cho thấy hầu hết các NHTM lớn tại Ấn Độ không có hiệu quả theo
quy mô; Allen và Rai (1996) sử dụng đồng thời hai phương pháp DFA và SFA,
trong đó, thành phần phi hiệu quả có phân phối bán chuẩn, với mẫu gồm 194 ngân
hàng tại 24 quốc gia trong giai đoạn 1988 đến 1992; Drake và Hall (2003) sử dụng
DEA với mẫu gồm 149 NHTM Nhật Bản năm 1997 cho thấy sự thiếu hiệu quả kỹ
thuật của các ngân hàng quy mô lớn bởi vì chúng là nhóm có hiệu quả kỹ thuật
thuần túy thấp nhất, trong khi đó, các ngân hàng quy mô nhỏ nhất lại cho thấy tính
kinh tế nhờ quy mô. Tương tự là các nghiên cứu của Feng và Serlestis (2010) khi
sử dụng SFA với mẫu các NHTM Mỹ giai đoạn 1998 đến 2005. Pasiouras và
Kosmidou (2007) sử dụng dữ liệu bảng cân bằng của 584 NHTM tại liên minh
Châu Âu giai đoạn 1995 đến 2001 tìm thấy tác động âm từ quy mô ngân hàng đến
ROAA đối với cả các ngân hàng nước ngoài và các ngân hàng trong nước.
Vốn chủ sở hữu: Một dòng quan điểm cho rằng nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở
hữu giúp tăng khả năng chịu đựng khi tổn thất phát sinh từ các rủi ro trong hoạt
động kinh doanh, đặc biệt là rủi ro tín dụng, qua đó có thể thúc đẩy tăng trưởng tín
dụng để thu về lợi nhuận cao hơn (Berger, 1995b). Bên cạnh đó, quan điểm về chi
phí cho rằng việc nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở hữu giúp tăng xếp hạng tín nhiệm, qua
đó giúp ngân hàng giảm chi phí vốn, qua đó tăng lợi nhuận (Molyneux, 1993). Các
kết quả ủng hộ quan điểm này như Goddard và cộng sự (2004) khi sử dụng GMM
hệ thống với mẫu 665 NHTM tại 06 nước Châu Âu (1992-1998); Pasiouras và
Kosmidou (2007) sử dụng phương pháp tác động cố định (FEM) với mẫu 584 ngân
hàng tại 15 nước Châu Âu (1995-2001); Athanasoglou và cộng sự (2008) sử dụng
GMM sai phân với mẫu các ngân hàng tại Hy Lạp (1985-2001); Liu và Wilson
(2010) khi sử dụng GMM hệ thống với mẫu 685 NHTM tại Nhật Bản (2000-2007).

5|Page


Tuy nhiên, lý thuyết danh mục đầu tư cho rằng tồn tại mối quan hệ đánh đổi

giữa rủi ro-lợi nhuận kỳ vọng, khi ngân hàng nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở hữu, rủi ro
tổng thể của ngân hàng được giảm thiểu, qua đó mức sinh lời kỳ vọng sẽ không
cao bằng trường hợp tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp hơn hay nói cách khác trường hợp
ngân hàng sử dụng đòn bẩy tài chính lớn hơn (Berger, 1995a). Các nghiên cứu ủng
hộ mối quan hệ âm này gồm Tan và Floros (2012) với GMM hệ thống và mẫu gồm
101 NHTM tại Trung Quốc (2003-2009); Goddard và cộng sự (2007) với GMM hệ
thống và mẫu gồm 4787 NHTM tại các nước Châu Âu; Chronopoulos và cộng sự
(2015) cũng sử dụng GMM hệ thống với mẫu 14352 NHTM tại Mỹ (1984-2010).
Tan (2014) với mẫu các ngân hàng tại Trung Quốc cho thấy các ngân hàng có mức
vốn chủ sở hữu lớn (đòn bẩy tài chính thấp) thường có ROE thấp hơn.
Nhìn chung, chiều tác động của tỷ lệ vốn chủ sở hữu đến khả năng sinh lời
của NHTM chưa được khẳng định rõ ràng từ các lý thuyết (Dietrich và
Wanzenried, 2011), nó phụ thuộc vào từng mẫu nghiên cứu và biến phụ thuộc sử
dụng trong mô hình thực nghiệm.
Rủi ro thanh khoản: Các nghiên cứu thường sử dụng các tiêu chí đo lường
rủi ro thanh khoản khác nhau. Berger và Bowman (2009) xây dựng phương pháp
đo lường sản lượng thanh khoản (Liquidity Creation - LC) theo phương pháp “Cat
fat” trên tinh thần lý thuyết tạo thanh khoản hiện đại, theo đó, đo lường cả các hoạt
động ngoại bảng. Thông qua đó, rủi ro thanh khoản được xác định trên sản lượng
LC tạo ra, bởi vì khi các NHTM tạo càng nhiều thanh khoản cho nền kinh tế,
chúng càng trở nên kém thanh khoản. Ngoài ra, các tiêu chí khác thường được sử
dụng như Loan/Deposit Ratio (LDR) như Khan và cộng sự (2018); Saunders và
cộng sự (2016); hay Loan/Total Assets Ratio như Liu và Wilson (2010); hay
Chronopoulos và cộng sự (2015). Tuy nhiên, nghiên cứu này sẽ sử dụng tiêu chí
FGAP (Financing gap ratio) để đo lường rủi ro thanh khoản của ngân hàng theo
Chen và cộng sự (2018); DeYoung và Jang (2016), được đo lường bằng tỷ lệ GAP
6|Page


(Dư nợ trừ số dư tiền gửi khách hàng) trên tổng tài sản. Ngoài ra, một số nghiên

cứu cũng sử dụng các tiêu chuẩn an toàn thanh khoản của Basel III như LCR
(Liquidity coverage ratio) hoặc NSFR (Net Stable Funding Ratio). Tuy nhiên, cũng
như phương pháp “Cat fat”, các tiêu chuẩn an toàn thanh khoản theo Basel III đòi
hỏi mức độ chi tiết trong dữ liệu, theo đó chưa thể tính toán khi chỉ dựa trên dữ liệu
các báo cáo tài chính của các NHTM Việt Nam hiện nay.
Một số nghiên cứu cho thấy tác động âm của rủi ro thanh khoản đến hiệu
quả sinh lời của NHTM như Guru và cộng sự (1999) với mẫu các NHTM tại
Malaysia (1985-1998) và phương pháp POLS; Saunders và cộng sự (2016) với
mẫu gồm 10341 NHTM tại Mỹ (2002-2013) và phương pháp FEM & POLS;
Chronopoulos và cộng sự (2015) và Chen và cộng sự (2018) với mẫu NHTM gồm
14360 quan sát tại 12 nước phát triển (1994-2006) và phương pháp FEM & 2SLS.
Tuy vậy, một số nghiên cứu cho thấy tác động dương của rủi ro thanh khoản
đến hiệu quả sinh lời của NHTM như Pasiouras và Kosmidou (2007); Kosmidou
và cộng sự (2008) với 32 NHTM tại Anh (1995-2002) và phương pháp FEM; Khan
và cộng sự (2018) với mẫu 173 NHTM tại 5 nước ASEAN (1999-2014) và GMM
hệ thống; Sufian (2011) với mẫu 29 NHTM tại Hàn Quốc (1992-2003) và phương
pháp FEM & REM.
Thực tiễn tại Việt Nam cho thấy nguồn thu nhập chính của các NHTM vẫn
từ hoạt động truyền thống thông qua việc tăng trưởng tín dụng. Vì vậy, nghiên cứu
giả thuyết rủi ro thanh khoản sẽ tác động tích cực tới lợi nhuận của NHTM một
ngưỡng nhất định, tuy nhiên, rủi ro thanh khoản sẽ tác động tiêu cực tới lợi nhuận
nếu ngân hàng quá tập trung đẩy mạnh cho vay, trong khi quy mô nguồn tiền gửi
không đủ để cân đối. Để kiểm định tác động phi tuyến này, nghiên cứu kiểm soát
thêm thành phần bậc 2 của FGAP trong mô hình thực nghiệm.

7|Page


Rủi ro tín dụng: Nhiều nghiên cứu cho thấy tác động âm của rủi ro tín dụng
tới hiệu quả sinh lời của NHTM, phù hợp với quan điểm thông thường như Liu và

Wilson (2010); Khan và Hanif (2018); Athanasoglou và cộng sự (2006); Sufian
(2011); Tan và Floros (2012); Chen và cộng sự (2018). Tuy vậy, cũng có một số kết
quả cho thấy mối quan hệ này là dương như Chronopoulos và cộng sự (2015);
Sufian và Habibullah (2009).
Nghiên cứu này sử dụng tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư
nợ đại diện chất lượng hoạt động tín dụng và do đó, rủi ro tín dụng của NHTM.
Nếu tỷ lệ này tăng cho thấy lợi nhuận ngân hàng giảm do phải khấu trừ thêm chi
phí này. Vì vậy, nghiên cứu kỳ vọng vào tác động âm của nhân tố rủi ro tín dụng
đến lợi nhuận của các NHTM tại Việt Nam.
Chi phí hoạt động: Chi phí hoạt động là nhân tố được giảm trừ trong tổng
thu nhập hoạt động để tạo thành lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh của
NHTM. Một cách trực quan, mối quan hệ âm giữa chi phí hoạt động và hiệu quả
sinh lời của NHTM thường được kỳ vọng. Tuy nhiên, chi phí hoạt động cũng có
thể tác động dương đến hiệu quả sinh lời, ví dụ trong trường hợp chi phí trả này
giúp nâng cao năng suất vốn nhân lực (Molyneux và Thornton, 1992), nói cách
khác, việc phân bổ lương hiệu quả theo năng suất lao động giúp người lao động có
thêm động lực làm việc hiệu quả và nhiều hơn, giúp ngân hàng tăng lợi nhuận. Các
nghiên cứu thực nghiệm thường cho kết quả về tác động âm của chi phí hoạt động
tới hiệu quả kinh doanh của NHTM như Athanasoglou và cộng sự (2006);
Pasiouras và Kosmidou (2007); Athanasoglou và cộng sự (2008); Liu và Wilson
(2010); Goddard và cộng sự, (2013); Khan và Hanif (2018); Khan và cộng sự
(2018).
Biến thay đổi tác động theo ngưỡng quy mô (Tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập):
Rose (1999) cho rằng: “Các nhóm ngân hàng có quy mô tương đồng thường cung
8|Page


ứng các loại dịch vụ giống nhau”. Điều này hàm ý mức độ đa dạng hóa về thu nhập
từ sản phẩm và dịch vụ giữa các nhóm ngân hàng có quy mô khác biệt nhau cũng
khác nhau. Rogers và Sinkey (1999) cho rằng thông thường (Conventional

wisdom) các ngân hàng lớn thực hiện nhiều hoạt động phi truyền thống hơn các
ngân hàng nhỏ và việc các ngân hàng quy mô lớn đẩy mạnh các hoạt động phi
truyền thống sẽ thu được nhiều lợi nhuận hơn, hàm ý lợi ích mà thu nhập ngoài lãi
cận biên mang lại cao hơn thu nhập lãi cận biên đối với các ngân hàng này. Tương
tự, Berger và Humphrey (1997) nghiên cứu tổng quan 133 nghiên cứu trước đó kết
luận rằng, nhìn chung, các ngân hàng lớn có hiệu quả hơn các ngân hàng nhỏ nhờ
tiết kiệm chi phí dựa trên tính kinh tế nhờ quy mô (Economies of scales) và tính
kinh tế nhờ phạm vi (Economies of scope) của mình. Tính kinh tế nhờ phạm vi của
các ngân hàng lớn thể hiện ở việc chúng đạt hiệu quả cao hơn khi triển khai các sản
phẩm dịch vụ phi truyền thống và thu được lợi nhuận ngoài lãi cận biên cao hơn.
Điều này hàm ý các ngân hàng lớn sẽ có lợi thế tương đối từ thu nhập ngoài lãi cận
biên cao hơn là từ thu nhập lãi cận biên. Chronopoulos và cộng sự (2015) lại cho
thấy tác động âm của tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập tới ROA của các
ngân hàng tại Mỹ. Tuy nhiên, tác động tiêu cực này tới nhóm ngân hàng quy mô
nhỏ và trung bình tương đương nhau, trong khi tác động âm này với nhóm ngân
hàng quy mô lớn chỉ tương đương 1/4 đến 1/3 tác động trên.
Tại Việt Nam, một số nghiên cứu đã chỉ ra tác động dương của mức độ đa
dạng hóa thu nhập tới hiệu quả của NHTM theo các mô hình tuyến tính như Sáng
(2017); Hậu và Quỳnh (2016); Hồng và cộng sự (2018). Tuy vậy, chưa có nghiên
cứu nào thực hiện đánh giá tác động của mức độ đa dạng hóa thu nhập tới lợi
nhuận NHTM theo các ngưỡng quy mô (chưa được phân định trước).
3. Phương pháp nghiên cứu

9|Page


Nghiên cứu này không phân nhóm NHTM theo các mức quy mô được xác
định trước. Dựa trên các lý thuyết và kết quả các nghiên cứu thực nghiệm đã trình
bày tại Phần 2, các ngưỡng quy mô tổng tài sản sẽ được xác định một cách tự động
theo sự thay đổi tác động của biến tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập trong mô hình

ngưỡng.
Mẫu nghiên cứu: Nghiên cứu sử dụng mẫu dữ liệu bảng cân bằng (Balanced
Panel Data) được thu thập từ Báo cáo tài chính sau kiểm toán của 30 NHTM tại
Việt Nam giai đoạn 2009-2017. Trong mẫu bao gồm đầy đủ các loại hình như
nhóm NHTM quốc doanh, ngoài quốc doanh, nhóm ngân hàng nước ngoài; hoặc
các NHTM đã niêm yết và chưa niêm yết. Tổng tài sản mẫu chiếm 88.6% tổng tài
sản hệ thống NHTM Việt Nam năm 2017. Do vậy, mẫu có tính đại diện cao cho hệ
thống NHTM Việt Nam, đồng thời giảm thiểu rủi ro về chọn mẫu thiên lệch.
Phương pháp ước lượng: Nghiên cứu sử dụng phương pháp Hồi quy ngưỡng
dữ liệu bảng (Panel Threshold Regression - PTR) theo Hansen (1999) & Wang
(2015), để xác định giá trị ngưỡng và ước lượng mô hình ngưỡng. Việc xác định
ngưỡng được thực hiện dựa trên sự hỗ trợ của phương pháp Bootstrap, thống kê
được sử dụng để xác định sự tồn tại của các ngưỡng là thống kê tỷ lệ Likelihood
(Likelihood ratio –LR). PTR có thể xem như phương pháp ước lượng mở rộng của
phương pháp tác động cố định (Fixed effect method - FEM) theo nhiều cơ chế
tuyến tính được phân định bằng các ngưỡng. Tương tự Hansen (1999), nghiên cứu
sử dụng các biến giả năm (Year Dummy) thay thế các biến có tác động chung tới
các NHTM hàng năm như cấu trúc ngành hay các biến kinh tế vĩ mô và các nhân tố
có dữ liệu dạng chuỗi thời gian khác. Điều này cho phép kiểm soát tốt hơn sự thay
đổi trong các tác động gộp hàng năm của các biến dạng chuỗi thời gian tới biến
phụ thuộc, giảm thiểu rủi ro mô hình thiếu biến nghiêm trọng cũng hiện tượng hồi
quy giả mạo. Kết quả ước lượng mô hình ngưỡng được thực hiện với sai số chuẩn
mạnh (robust standard error) để khắc phục các hiện tượng phương sai sai số thay
10 | P a g e


đổi hoặc tự tương quan (nếu có). Phương pháp này vẫn sử dụng được trong trường
hợp các khuyết tật trên không xảy ra.
Theo đó, mô hình ngưỡng thực nghiệm với giả định tồn tại hai ngưỡng có
dạng:

PBTit   0  1�
DI it U(Sit �1 )   2�
DI it U(1  Sit �2 )   3�
DI it U(2  Sit )
6

2017

m 1

t  2010

 � m X mit 

�

t

D.Yeart  i   it

(Mô

hình

1)
Trong đó: Biến phụ thuộc PBT là lợi nhuận trước thuế của các NHTM; DI
(Diversification) đại diện cho mức độ đa dạng hóa thu nhập là biến thay đổi tác
động theo ngưỡng; X là vector các biến độc lập gồm Quy mô (S); Tỷ lệ vốn chủ sở
hữu (EA); FGAP; FGAP bình phương; Tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng
(LLP); Tỷ lệ chi phí hoạt động (OEA); D.Year là các biến giả năm (trừ năm cơ sở

2009). Ngoài ra, các chỉ số: (i) đại diện cho mỗi đơn vị chéo (NHTM); (m): chỉ số
của biến độc lập; (t) chỉ số đại diện cho mỗi năm; U(.) là hàm chỉ thị nhị phân nhận
giá trị bằng 1 nếu biểu thức trong ngoặc thỏa mãn, ngược lại nhận giá trị 0; và λ
đại diện cho giá trị ngưỡng tổng tài sản; µi là thành phần tác động cố định và εit là
sai số đặc trưng của mô hình.
Căn cứ hàm ý từ lý thuyết trung gian tài chính và các nghiên cứu thực
nghiệm tại Phần 2, mô tả các biến cùng giả thuyết tác động trong Mô hình 1 được
trình bày tại Bảng 1.

11 | P a g e


Bảng 1: Định nghĩa và giả thuyết tác động trong Mô hình 1:
Biến
Tên đầy đủ
Biến phụ thuộc
PBT
Profit before tax

Mô tả

Giả thuyết

Lợi nhuận trước thuế
(nghìn tỷ VND)

Biến độc lập
DI
Diversification

Thu nhập ngoài lãi trên tổng Tác động tích cực
thu nhập hoạt động

dần

theo

các

Biến thay đổi tác động theo ngưỡng quy mô
S

ngưỡng quy mô
lớn dần
Quy mô: Logarit tự nhiên Chưa xác định

Size

của Tổng tài sản (tỷ VND)
Đồng thời là biến ngưỡng
Assets Vốn chủ sở hữu/ Tổng tài Chưa xác định

EA

Equity

FGAP

ratio
Financing

sản
(Dư nợ - Số dư tiền gửi KH)/ Tác động dương

FGAP2

gap ratio
Financing

Tổng tài sản
FGAP bình phương

LLP

gap ratio Square
Loan
loss Chi phí dự phòng RRTD/ Tác động âm

OEA

provision ratio
Operation

Tác động âm

Tổng dư nợ
Chi phí hoạt động/ Tổng tài Tác động âm

Expense Assests sản
D.Year

ratio
Dummy Year

Biến giả Năm (trừ năm Chưa xác định
2009)

4. Kết quả nghiên cứu

12 | P a g e


Kiểm định đa cộng tuyến: Nhằm kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến cao xuất
hiện trong Mô hình (1), nghiên cứu sử dụng ma trận hệ số tương quan cặp và ước
lượng hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF). Theo thông lệ
nghiên cứu, nếu các hệ số tương quan cặp của các biến độc lập không vượt quá 0.8,
đồng thời các hệ số VIF không vượt quá 10 (một số quan điểm chặt hơn cho rằng
là 5) thì Mô hình 1 không bị đa cộng tuyến cao.
Bảng 2: Ma trận hệ số tương quan cặp
S
S
EA
DI
FGAP
FGAP2
LLP
OEA

EA

DI

FGAP

FGAP2 LLP

1
-0.7154
1
-0.0376 -0.0319
1
-0.2293 0.3377 -0.0187
1
0.0559 -0.0195 -0.0072 -0.5239
1
0.2603 -0.077 0.1313 -0.1384 0.1197
-0.0396 0.1393 0.3561 0.0397 -0.0772

OEA

1
0.430

1

3
Ghi chú: Kết quả thực hiện trên phần mềm Stata 15.1
Bảng 3: Ước lượng các hệ số VIF
FGAP
Biến

DI
S
EA FGAP
2
LLP
VIF
1.25
2.42
2.5
1.98
1.52
1.45
1/VIF
0.80
0.41
0.40
0.51
0.66
0.69
Ghi chú: Kết quả thực hiện trên phần mềm Stata 15.1

Mean
OEA
1.69
0.59

VIF
1.95

Kết quả tại Bảng 2 và Bảng 3 cho thấy các hệ số tương quan cặp nào đều

nhỏ hơn 0.8, trong khi tất cả hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 5.
Điều này cho thấy không có hiện tương đa cộng tuyến cao trong Mô hình 1 và cho
phép thực hiện các ước lượng tiếp theo.

13 | P a g e


Kiểm định tính dừng: Nhằm tránh hồi quy giả mạo, nghiên cứu thực hiện
kiểm tra tính dừng dữ liệu bảng theo Levin- Lin-Chu (2002) đối với các biến trong
Mô hình 1, với giả thuyết H0: Tồn tại nghiệm đơn vị, tức biến không dừng.
Kết quả tại Bảng 4 cho thấy tất cả các biến trong Mô hình 1 là biến dừng. Vì
vậy, việc ước lượng Mô hình 1 sẽ không gặp phải hiện tượng hồi quy giả mạo.
Bảng 4: Kết quả kiểm định tính dừng LLC theo Levin- Lin-Chu (2002)
Biến
Pvalue

PBT

DI

S

EA

FGAP

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

FGAP

LLP

2
0.000

0.000

OEA
R
0.000

Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ Bác bỏ
Kết

H0,

H0,

H0,

H0,

H0,

H0,

H0,

H0,

quả

biến

biến

biến

biến

biến

biến

biến

biến

dừng

dừng

dừng
dừng
dừng
dừng
dừng
dừng
Ghi chú: Kết quả thực hiện trên phần mềm Stata 15.1

Kiểm định sự tồn tại ngưỡng: Hansen (1999) bắt đầu bằng việc kiểm định sự
tồn tại một ngưỡng cho Mô hình ngưỡng với giả thuyết H0: Mô hình không tồn tại
ngưỡng (Tức mô hình tuyến tính phù hợp). Nếu kết quả kiểm định bác bỏ H0, Mô
hình tồn tại ít nhất một ngưỡng, kiểm định hai ngưỡng sẽ tiếp tục được thực hiện
căn cứ trên giá trị ngưỡng thứ nhất, với giả thuyết H0: Mô hình chỉ tồn tại một
ngưỡng. Các ngưỡng tiếp theo sẽ tiếp tục được thực hiện theo nguyên tắc này. Nếu
kết quả kiểm định bác bỏ sự tồn tại hai ngưỡng, kết luận mô hình chỉ có một
ngưỡng.
Bảng 5: Kết quả kiểm định sự tồn tại ngưỡng Mô hình 1
Kiểm định
14 | P a g e

Giá trị ngưỡng
quy mô (S)

Fstat

P-value

Kết luận

Bác bỏ H0,

Kiểm định

13.5664

một ngưỡng

81.08

0.000

tức Mô hình 1
tồn tại ngưỡng
Chấp nhận

Kiểm định

Ngưỡng 1: 13.5664

hai ngưỡng

Ngưỡng 2: 13.0915

17.55

0.1100

H0, tức Mô
hình 1 chỉ có

1 ngưỡng

Ghi chú: Kết quả thực hiện trên phần mềm Stata 15.1
Bảng 5 trình bày kết quả ước lượng ngưỡng với 300 lần Bootstrap. Kết quả
cho thấy Mô hình 1 tồn tại một ngưỡng quy mô S=13.5664 tương đương Tổng tài
sản = 771737.7 tỷ VND. Biểu đồ 1 cho thấy sự tồn tại ngưỡng quy mô theo thống
kê tỷ lệ Likelihood.
Biểu đồ 1: Thống kê tỷ lệ Likelihood (LR) và hiệu ứng ngưỡng quy mô

Ghi chú: Kết quả thực hiện trên phần mềm Stata 15.1
Biểu đồ 1 cho thấy giá trị ngưỡng 13.5664 tương ứng với thống kê LR xấp
xỉ 0, thấp hơn đáng kể so với đường thể hiện thống kê LR= 7.35, tương ứng với
15 | P a g e


mức ý nghĩa 5% (Wang, 2015), hàm ý hiệu ứng ngưỡng sẽ vững nếu thực hiện
Bootstrap với số lần lớn hơn (Ví dụ: 500 lần)

Kết quả ước lượng Mô hình 1
PBT

Hệ số ước
lượng
-0.1483
11.2108***
1.8033***
8.5898***
2.3829**
-3.8413
15.0177

16.0126
-18.9602***
-0.4725**
-0.6130
-0.9725*
-1.0406**
-1.0302**
-1.4639***
-1.5214**
-1.1843*

Sai số chuẩn

(Robust)
DI (if S<=13.5664)
0.106
DI (if S>13.5664)
1.946
S
0.450
EA
2.843
FGAP
0.921
FGAP2
3.209
LLP
17.019
OEA
29.255

_cons
5.107
D.Year_2010
0.195
D.Year_2011
0.381
D.Year_2012
0.482
D.Year_2013
0.452
D.Year_2014
0.489
D.Year_2015
0.508
D.Year_2016
0.558
D. Year_2017
0.604
R-square (within)
0.5271
Kiểm định Wald (P-value)
0.0000
Số quan sát
270
Số nhóm
30
Ghi chú: Kết quả thực hiện trên phần mềm Stata 15.1;

P-value
0.171

0.000
0.000
0.005
0.015
0.241
0.385
0.588
0.001
0.022
0.118
0.053
0.029
0.044
0.007
0.011
0.06

Các ký hiệu *,**,*** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

16 | P a g e


Kiểm định Wald về tính đồng thời bác bỏ giá thuyết H0: Hệ số ước lượng
của các biến độc lập đồng thời bằng 0, qua đó cho thấy các biến độc lập được chọn
có ý nghĩa giải thích cho Mô hình 1. Bên cạnh đó, hệ số R bình phương bằng
0.5271 hàm ý mô hình 1, hay các biến độc lập có thể giải thích 52.71% sự biến
động lợi nhuận trước thuế của NHTM. Sử dụng sai số chuẩn mạnh giúp kết quả
ước lượng khắc phục được các hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương
quan (nếu có). Mô hình được kiểm soát bằng các biến giả năm giúp tránh được rủi
ro thiếu các biến dạng chuỗi thời gian như các nhân tố kinh tế vĩ mô và cấu trúc

ngành và các biến khác, đồng thời cũng giúp tránh hiện tượng hồi quy giả mạo.
Thảo luận kết quả
Kết quả mô hình ngưỡng cho thấy tỷ lệ đa dạng hóa thu nhập tác động âm,
tuy nhiên, không có ý nghĩa thống kê đến lợi nhuận trước thuế của các NHTM
dưới ngưỡng tổng tài sản. Điều này hàm ý, đối với nhóm ngân hàng này, tác động
của thu nhập ngoài lãi cận biên không vượt trội trước thu nhập từ lãi cận biên. Tuy
nhiên, tác động này chuyển sang dương, có độ lớn mạnh và có ý nghĩa thống kê
cao (mức ý nghĩa 1%) đối với các NHTM có tổng tài sản vượt ngưỡng 771737.7 tỷ
VND. Một cách bình quân, khi tỷ trọng thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập tăng
1 đơn vị (100 điểm %) giúp nhóm NHTM lớn nhất này tăng lợi nhuận trước thuế
11.21 nghìn tỷ VND, nói cách khác khi tỷ lệ này tăng 1 điểm phần trăm sẽ giúp
tăng lợi nhuận trước thuế 112.1 tỷ VND. Đối chiếu với dữ liệu mẫu nghiên cứu,
các ngân hàng đạt được ngưỡng quy mô này chỉ gồm 04 NHTM quốc doanh gồm
Agribank (từ năm 2014 trở đi); BIDV và Vietinbank (từ năm 2015 trở đi);
Vietcombank (từ năm 2016 trở đi). Đây cũng là các NHTM có tổng tài sản luôn
lớn nhất trong mẫu nghiên cứu tại mọi năm. Kết quả này do đó cung cấp bằng
chứng thực nghiệm về lợi thế đa dạng hóa theo lý thuyết trung gian tài chính đối
với các NHTM và xác định được ngưỡng quy mô cụ thể để các ngân hàng đạt được
17 | P a g e


lợi thế này trong trường hợp tại Việt Nam. Kết quả này cũng ủng hộ phân tích của
DeYoung và Roland (2001), và tương đồng với các kết quả của Berger và
Humphrey (1997); Demsetz và Strahan (1997); Rogers và Sinkey (1999).
Quy mô tổng tài sản tác động dương đến lợi nhuận của NHTM. Bình quân,
khi tổng tài sản tăng 1%, giúp các NHTM tăng lợi nhuận trước thuế 18.03 tỷ VND.
Đối với các NHTM Việt Nam trong mẫu, dư nợ tín dụng là thành phần chiếm tỷ
trọng lớn (trung bình trên 70%) tổng tài sản. Bên cạnh đó, tỷ trọng thu nhập ngoài
lãi bình quân mẫu là 22.31%, đồng nghĩa tỷ trọng thu nhập từ lãi cũng chiếm trên
70% trong tổng thu nhập. Vì vậy, việc tăng trưởng tài sản thông qua tăng trưởng tín

dụng đóng vai trò quan trọng trong đối với lợi nhuận NHTM, điều này được thể
hiện qua ý nghĩa thống kê cao (mức ý nghĩa 1%) của biến này trong tác động tới
lợi nhuận trước thuế. Tác động dương này cũng cung cấp bằng chứng thực nghiệm
về tính kinh tế nhờ quy mô đối với các NHTM tại Việt Nam. Kết quả này cũng
tương đồng với Wheelock và Wilson (2009); Shehzad và cộng sự (2013).
Vốn chủ sở hữu tác động dương với mức độ tác động lớn và ý nghĩa thống
kê cao tới lợi nhuận trước thuế của các NHTM tại Việt Nam. Điều này cũng cho
thấy nhu cầu cấp thiết trong việc tăng vốn đối với việc tăng trưởng tín dụng của
các ngân hàng, đặc biệt là các NHTM lớn nhất, cũng là các ngân hàng sử dụng đòn
bẩy tài chính cao nhất, do đó, sẽ là các đối tượng đầu tiên phải tăng vốn để đáp ứng
các quy định về an toàn vốn theo Basel II hoặc bị giới hạn tăng trưởng tín dụng
theo quy định của Ngân hàng Nhà nước. Trường hợp Vietinbank năm 2018 là một
ví dụ, phương án tăng vốn chưa được SBV phê duyệt đã ràng buộc tốc độ tăng
trưởng tín dụng của ngân hàng ở mức thấp (6.1%), lợi nhuận giảm so với năm
20171. Kết quả này ủng hộ quan điểm của Berger (1995b); Molyneux (1993) và
tương đồng với các kết quả của Goddard và cộng sự (2004); Pasiouras và
1 Tham khảo: “ />
18 | P a g e


Kosmidou (2007); Athanasoglou và cộng sự (2008); Ding và cộng sự (2017) và
một số nghiên cứu tại Việt Nam như Hậu và Quỳnh (2016); Linh và Trang (2019)
và ngược lại với Hồng và cộng sự (2018).
Rủi ro thanh khoản (FGAP) tác động dương và có ý nghĩa thống kê tới lợi
nhuận trước thuế của các NHTM. Điều này một lần nữa ủng hộ quan điểm về thúc
đẩy tăng trưởng tín dụng sẽ đem lại lợi nhuận lớn cho các NHTM. Tuy vậy, ý nghĩa
thống kê của nhân tố này chỉ ở mức ý nghĩa 5%, ngoài ra, tác động âm (dù không
có ý nghĩa thống kê) của biến FGAP2 (bình phương FGAP) cho thấy tiềm ẩn một
ngưỡng giới hạn tác động dương của rủi ro thanh khoản tới lợi nhuận của các ngân
hàng, khi vượt qua đó, rủi ro thanh khoản tác động âm tới lợi nhuận NHTM. Điều

này phù hợp với góc nhìn về thanh khoản đối với nguyên nhân khủng hoảng ngân
hàng, ví dụ áp dụng với cuộc khủng hoảng tài chính năm 2018, vốn được xem là
cuộc khủng hoảng thanh khoản. Theo đó, mức độ dư thừa thanh khoản được tạo
bởi các ngân hàng có thể được xem như một tiêu chí dự báo cho khủng hoảng
(Berger và Bowman, 2013). Ngoài ra, Schularick và Taylor (2012) cũng cho thấy
tăng trưởng tín dụng là một nhân tố quan trọng trong việc dự báo khủng hoảng
kinh tế. Điều này tiếp tục được Jorda và cộng sự (2017) kiểm vững bằng hồi quy
Logistic nhị phân, khi sử dụng mẫu nghiên cứu lớn trải dài từ 1870 đến 2013 của
các NHTM tại 17 quốc gia phát triển, xuyên qua nhiều cuộc khủng hoảng tài chính,
cho thấy cùng với tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi (Loan to Deposit
ratio)2 giúp dự đoán khủng hoảng tài chính một cách hiệu quả, trong khi tỷ lệ vốn
chủ sở hữu không giúp ích nhiều trong việc này.
Rủi ro tín dụng (LLP) tác động dương nhưng không có ý nghĩa thống kê tới
lợi nhuận trước thuế của các NHTM. Kết quả này không phù hợp với giả thuyết đặt
ra về tác động âm của nhân tố này. Kết quả này có thể được giải thích bởi việc
2 Loan to Deposit ratio mang ý nghĩa tương đồng với FGAP, vì cùng so sánh dư nợ và tiền gửi khách hàng.

19 | P a g e


kiểm soát các biến giả năm. Theo đó, dự phòng rủi ro tín dụng của NHTM thường
chịu ảnh hưởng (có tương quan) bởi nhân tố chu kỳ kinh tế (Bikker và
Metzemakers, 2005; Bouvatier và Lepetit, 2008; Huizinga và Laeven, 2019) vốn
nằm trong thành phần sai số đặc trưng nếu không được kiểm soát trong mô hình 1,
có thể thuận chu kỳ (Pro-cyclical) hoặc phản chu kỳ (Counter- cyclical). Khi Mô
hình 1 được kiểm soát bởi biến giả năm, các tác động mang tính chu kỳ này đã
được kiểm soát trong đó, vì vậy, nó làm “trơn” tác động của rủi ro tín dụng tới lợi
nhuận ngân hàng. Khi loại bỏ nhân tố chu kỳ, một cách trực quan, các ngân hàng
khi tăng trưởng tín dụng thường phát sinh thêm nợ xấu và phải dự phòng rủi ro tín
dụng nhiều hơn. Việc phát sinh thêm dự phòng rủi ro tín dụng, do đó, chưa hẳn đã

phản ánh tình trạng kém hiệu quả trong hoạt động của các NHTM. Dietrich và
Wanzenried (2011) cho thấy tỷ lệ này (LLP) chỉ tác động âm tới ROAA của các
NHTM trong giai đoạn khủng hoảng tài chính 2008, và tác động này không có ý
nghĩa thống kê trong các giai đoạn khác. Kết quả này cũng phù hợp với các nghiên
cứu của Chronopoulos và cộng sự (2015); Sufian và Habibullah (2009); Sufian và
Habibullah (2012). Đối với mẫu nghiên cứu tại Việt Nam, Hoàng và Huân (2016)
cũng cho thấy tác động không có ý nghĩa thống kê của rủi ro tín dụng đến lợi
nhuận trước thuế của các NHTM; Hiền và Dũng (2019) cho thấy tỷ lệ chi phí dự
phòng rủi ro tín dụng trên dư nợ tác động dương, có ý nghĩa thống kê đến ROA,
tuy nhiên, tác động âm và không có ý nghĩa thống kê đến ROE.
Chi phí hoạt động (OEA) tác động dương nhưng không có ý nghĩa thống kê
đến lợi nhuận trước thuế của các NHTM. Tương tự rủi ro tín dụng, kết quả này
cũng đi ngược với giả thuyết đặt ra. Chi phí hoạt động bao gồm chi phí trả lương
và thu nhập khác cho người lao động và các chi phí khác để vận hành NHTM. Do
đó, một cách trực quan, mối quan hệ âm giữa chi phí hoạt động và lợi nhuận của
NHTM được kỳ vọng. Tuy nhiên, chi phí hoạt động cũng có thể tác động dương
20 | P a g e


đến lợi nhuận ngân hàng, đặc biệt trong trường hợp chi phí này được phân bổ hợp
lý trong việc trả lương xứng đáng cho người lao động có năng suất lao động cao
(Molyneux và Thornton, 1992; Guru và cộng sự, 2002; Ben Naceur, 2003). Nói
cách khác, việc trả lương cao có thể giúp người lao động có thêm động lực làm
việc hiệu quả và nhiều hơn, giúp ngân hàng tăng lợi nhuận. Thực tế cho thấy, mức
thu nhập của người lao động được trả bởi các NHTM thường được xác định dựa
trên các tiêu chí đo lường hiệu quả làm việc, như Key Performance Index (KPI).
Bên cạnh đó, các NHTM cũng phải cạnh tranh về cơ chế ưu đãi để thu hút nguồn
nhân lực chất lượng cao, đặc biệt với các vị trí quản lý cấp trung trở lên và nhiều
kinh nghiệm.
Đối với các biến giả năm (Year dummy), có thể thấy tác động của các biến

này tới lợi nhuận trước thuế của các NHTM đều là âm qua các năm một cách nhất
quán và hầu hết chúng có ý nghĩa thống kê. Bởi vì các biến giả năm thể hiện sự
thay đổi trong tác động gộp của các nhân tố môi trường bên ngoài như nhân tố kinh
tế vĩ mô, đặc điểm ngành ngân hàng và các nhân tố khác tác động đến lợi nhuận
của NHTM, và không được bóc tách cụ thể, do đó, không thể biết chính xác nhân
tố nào quyết định tới tác động âm này của các biến giả. Điều này được đề xuất như
một hướng nghiên cứu cần được tiếp tục phân tích. Tuy vậy, nghiên cứu này đề
xuất một giả thuyết về nguyên nhân điều này là do tác động của mức độ cạnh tranh
ngày càng lớn trong ngành ngân hàng tại Việt Nam. Batten và Vinh (2019); Trung
và Anh (2019) cho thấy các nhân tố kinh tế vĩ mô như tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng
GDP, tốc độ tăng trưởng cung tiền tác động dương hoặc tác động không có ý nghĩa
thống kê tới hiệu quả sinh lời (ROAA, ROAE hoặc ROA, ROE) của các NHTM,
nhưng mức độ cạnh tranh trong ngành có xu hướng tăng lên. Biểu đồ 2 thể hiện
mức độ cạnh tranh ngành ngân hàng tại Việt Nam theo chỉ số Lerner, chỉ số này có

21 | P a g e


xu hướng giảm từ năm 2005, hàm ý mức độ cạnh tranh trong ngành ngân hàng có
xu hướng gia tăng kể từ 2005.

Biểu đồ 2: Chỉ số Lerner đo lường mức độ cạnh tranh trong ngành Ngân hàng
Việt Nam

Nguồn: FED St.Louis
< />5. Kết luận và một số khuyến nghị
Phân tích trên tập trung vào hiệu ứng ngưỡng về quy mô tổng tài sản trong
tác động của sự đa dạng hóa thu nhập tới lợi nhuận trước thuế của các NHTM tại
Việt Nam. Kết quả cho thấy các NHTM có tổng tài sản vượt ngưỡng 771737.7 tỷ
VND có lợi thế vượt trội so với nhóm ngân hàng còn lại khi chuyển dịch cơ cấu

thu nhập sang dựa vào thu nhập ngoài lãi. Tuy vậy, kết quả không kết luận nhóm
ngân hàng còn lại không có lợi ích nếu thực hiện điều tương tự vì kết quả ước
22 | P a g e


lượng với nhóm này chưa có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, nghiên cứu đề xuất hai
hướng nghiên cứu tiếp theo: (i) Xác định ngưỡng đa dạng hóa thu nhập, theo đó
phân tích sự thay đổi tác động của mức độ đa dạng hóa thu nhập tới hiệu quả hoạt
động hoặc hiệu quả sinh lời của nhóm ngân hàng có tổng tài sản dưới ngưỡng quy
mô trên; và (ii) Kiểm định tác động của cạnh tranh tới hiệu quả hoạt động hoặc
hiệu quả sinh lời của các NHTM như đã đề cập. Thông qua kết quả ước lượng,
nghiên cứu đề xuất một số khuyến nghị:
Đối với nhóm ngân hàng có quy mô tổng tài sản vượt ngưỡng 771737.7 tỷ
VND, với mẫu nghiên cứu gồm 04 NHTM quốc doanh (Agribank, BDIV,
Vietinbank, Vietcombank), là các ngân hàng có lợi thế đa dạng hóa lớn hơn nhóm
còn lại, nên phát triển đa dạng các dòng sản phẩm, dịch vụ hướng đến bao phủ tất
cả các phân khúc khách hàng (Financial Inclusion) dựa trên việc ứng dụng các
công nghệ, kỹ thuật phân tích dữ liệu hiện đại, đồng thời đầu tư về hạ tầng công
nghệ thông tin để đẩy nhanh tốc độ chuyển dịch cơ cấu thu nhập sang hướng dựa
vào thu nhập ngoài lãi. Nhiều nghiên cứu cho thấy việc các NHTM đẩy mạnh các
hoạt động ngân hàng đầu tư mang lại rủi ro cao, tuy nhiên, khi tập trung vào các
sản phẩm bán lẻ, hoặc thu phí sẽ mang lại sự tăng trưởng lợi nhuận tốt nhưng
không gặp phải rủi ro cao. Dưới cách tiếp cận về M&A, nhiều nghiên cứu trên thế
giới cũng cho thấy việc các NHTM mua lại hoặc sáp nhập với các ngân hàng đầu
tư hoặc các quỹ đầu tư mạo hiểm có thể làm suy giảm lợi nhuận sau điều chỉnh rủi
ro, tuy vậy, nếu thực hiện với các công ty bảo hiểm sẽ mang lại lợi ích lớn. Vì vậy,
đối với hoạt động Bancassurance này, các ngân hàng trong nhóm này nên thực hiện
các thương vụ lớn tương tự thương vụ “sắp tới” được định giá khoảng 400 triệu
USD giữa Vietcombank và một trong các hãng bảo hiểm 3 nhằm đẩy mạnh nguồn
thu ngoài lãi này.

3 Tham khảo:
“ />
23 | P a g e


Đối với các NHTM tại Việt Nam nói chung, có thể thấy việc tăng vốn chủ sở
hữu không đem đến nhiều ý nghĩa đối với vai trò chính của nó là đề phòng các tổn
thất bất ngờ trong hoạt động, đặc biệt là rủi ro tín dụng khi rủi ro này chưa cho
thấy tác động xấu một cách nghiêm trọng tới lợi nhuận của NHTM, nhưng nó đang
cho thấy ý nghĩa cấp thiết hơn trong việc đáp ứng các quy định về an toàn vốn như
Basel II cũng như được “nới room” tăng trưởng tín dụng bởi Ngân hàng Nhà nước.
Bên cạnh đó, rủi ro thanh khoản lại cho thấy những tác động xấu tiềm ẩn và có thể
chỉ chưa bộc lộ rõ ràng với mẫu nghiên cứu và trong giai đoạn nghiên cứu này. Vì
vậy, các NHTM khi tăng trưởng tín dụng cần chú trọng cân đối nguồn vốn huy
động, đặc biệt là các NHTM quy mô nhỏ, thường gặp khó khăn hơn các NHTM
quy mô lớn trong việc tiếp cận các nguồn vốn bán buôn cũng như việc huy động
vốn trên thị trường liên ngân hàng, thị trường vốn quốc tế, đồng thời chúng cũng
thường được cho rằng sẽ không nhận được nhiều sự hỗ trợ như các NHTM quy mô
lớn từ chính phủ trong trường hợp xảy ra các tổn thất nghiêm trọng theo học thuyết
Quá lớn để đổ vỡ hay còn gọi là “Too big too fail”. Bên cạnh đó, kết quả nghiên
cứu cho thấy việc sử dụng các cơ chế đánh giá hiệu quả làm việc để trả lương
người lao động tại các NHTM Việt Nam hiện nay tương đối tốt khi chi phí hoạt
động một cách bình quân không tác động âm tới lợi nhuận ngân hàng. Tuy vậy, tác
động này vẫn chưa có ý nghĩa thống kê, hàm ý trong một số các trường hợp, có thể
tại các NHTM quốc doanh hoặc NHTM lớn (thường được cho là có tính hành
chính, phức tạp và trì trệ hơn do quy mô lớn gây ra), việc quản lý chi phí hoạt động
chưa được hiệu quả và gây tác động xấu đến lợi nhuận. Vì vậy, các NHTM nên áp
dụng biện pháp định lượng đánh giá định kỳ hiệu quả lợi nhuận theo định hướng
chi phí (Cost driven) đã được bóc tách cụ thể, hoặc phân tích dựa trên cơ sở dữ liệu
về hệ thống thông tin quản lý (Management information system - MIS) trong ngân

hàng, để phát hiện các nhân tố trong chi phí hoạt động tác động tiêu cực nhất đến
lợi nhuận một cách khoa học, qua đó có giải pháp khắc phục.
24 | P a g e


TÀI LIỆU THAM KHẢO:
Albertazzi, U. and Gambacorta, L. (2009) Bank Profitability and the Business
Cycle. Journal of Financial Stability, 5, 393-409.
Athanasoglou, P., Delis, M., & Staikouras, C. (2006). Determinants of bank
profitability in the South Eastern European region.
< />Athanasoglou, P. P., Brissimis, S. N., & Delis, M. D. (2008). Bank-specific,
industry-specific and macroeconomic determinants of bank profitability. Journal of
international financial Markets, Institutions and Money, 18(2), 121-136.
Batten, J., & Vo, X. V. (2019). Determinants of bank profitability—Evidence from
Vietnam. Emerging Markets Finance and Trade, 55(6), 1417-1428.
Berger, A.N (1995a), The relationship between capital and earnings in banking,
Journal of Money, Credit and Banking, Số 27, tr. 432–56.
Berger, A.N. (1995b), The profit–structure relationship in banking: test of market
power and efficient structure hypothesis, Journal of Money, Credit and Banking,
Số 27(2), tr. 404–31.
Berger, A.N., Bouwman, C.H.S., 2009. Bank liquidity creation, Review of
Financial Studies, 22, 3779–3837.
Berger, A.N., Bouwman, C.H.S., 2013, How does capital affect bank performance
during financial crises?, Journal of Financial Economics, 109, 146–176.

25 | P a g e