Hệ số vốn có rủi ro và hoạt động cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nam và một số khuyến nghị

Hệ số vốn có rủi ro và hoạt động cho vay tại các ngân hàng thương mại Việt Nami và
một số khuyến nghị
Tóm tắt
Bài viết tiến hành một khảo sát thực nghiệm nhằm kiểm tra hệ số vốn dựa trên rủi ro
có hiệu quả hay khơng trong việc giảm rủi ro và thúc đẩy tăng trưởng cho vay của ngân
hàng thương mại (NHTM), trong bối cảnh các tranh luận gần đây bắt đầu đặt ra nghi ngờ về
hiệu quả của các kỹ thuật ước tính vốn ngân hàng dựa trên rủi ro. Sử dụng các phương pháp
hồi quy phù hợp với dữ liệu được thu thập trong giai đoạn từ năm 2007 - 2019 thị trường
Việt Nam, bài viết chỉ ra rằng, hệ số an toàn vốn (CAR) tác động cùng chiều đến tăng
trưởng cho vay của các NHTM, nhưng lại khơng gây ra bất kỳ tác động có ý nghĩa nào đối
với chất lượng của các khoản cho vay. Từ đó, một số hàm ý quan trọng về xây dựng tiềm
lực vốn, chú ý đến chất lượng thực sự và tính ổn định của vốn ngân hàng đã được chỉ ra.
1. Giới thiệu
Khung an toàn vốn của Basel nhằm hạn chế rủi ro mất khả năng thanh toán của các
ngân hàng bằng cách tăng khả năng hấp thụ thua lỗ thông qua trọng điểm nâng cao chất
lượng cơ sở vốn. Các nhà quản lý và hoạch định chính sách đã nhấn mạnh tầm quan trọng
đối với sự ổn định của bộ đệm vốn đủ và hợp lý. Tất cả các sáng kiến dựa trên niềm tin rằng
các NHTM có đủ vốn và cơ cấu tài trợ ổn định có thể duy trì hiệu quả hoạt động trung gian
của họ trước những tác động tiêu cực từ bên ngoài.
Tác động của vốn đối với hoạt động cho vay và tính an toàn trong hoạt động của các
NHTM đã được tranh luận rất nhiều. Người ta lo ngại rằng việc xuất hiện các khoản lỗ lớn
tại các ngân hàng sẽ làm giảm vốn và hạn chế khả năng cho vay của họ, kêu gọi về việc tăng
vốn ngân hàng (Berrospide và Edge, 2010). Tuy nhiên, bằng chứng từ cuộc khủng hoảng tài
chính tồn cầu 2008 đã cho thấy, u cầu đầu tư vào tiềm lực vốn là không đủ để ngăn chặn
sự thất bại của ngân hàng (Bitar và cộng sự, 2018). Hơn thế nữa, việc các ngân hàng tuân
theo các chuẩn mực đề xuất bởi các phiên bản Basel cũng khơng chắc chắn về việc đảm bảo
tính an tồn và ổn định cho ngân hàng của họ (Khan và cộng sự, 2017). Trong khi đó, các
ngân hàng được cho rằng đã hoạt động dựa trên định hướng cấu trúc vốn ngân hàng chỉ
được quyết định bởi các tiêu chuẩn vốn pháp định mà phớt lờ đi ý nghĩa thực sự của tấm
đệm vốn (Sorokina và cộng sự, 2017). Vấn đề này đặt ra câu hỏi rằng liệu hệ thống ngân
1

1


hàng ở một quốc gia mới nổi như Việt Nam nên xây dựng cấu trúc vốn như thế nào để đáp
ứng yêu cầu kinh doanh và quản trị rủi ro.
Sau khi hồn tất lộ trình thực hiện Đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai
đoạn 2011 - 2015, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã khơng chỉ vượt qua thời điểm khó khăn
nhất, ngăn chặn nguy cơ đổ vỡ hệ thống mà còn đáng được ghi nhận với những kết quả
khích lệ về tăng trưởng vốn và cả hiệu quả kinh doanh. Đi kèm với sự lớn mạnh này, vấn đề
về quản trị rủi ro luôn được đề cao và thu hút nhiều mối quan tâm, trước hết là công tác tổ
chức thực hiện của bản thân các NHTM đã được họ đặt lên hàng đầu, bên cạnh đó, các cơ
quan quản lý Nhà nước liên tục đưa ra hướng dẫn và giám sát chặt chẽ q trình quản trị rủi
ro của tồn hệ thống. Với vai trị dẫn dắt của mình, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã có
những quy định buộc các NHTM phải nâng cao năng lực quản trị rủi ro, đặc biệt là ứng
dụng các chuẩn mực quốc tế để hệ thống ngân hàng mạnh hơn, hoạt động bền vững, và hiệu
quả hơn.
Theo định hướng của ngành Ngân hàng, ở Việt Nam đã có 10 NHTM được chọn thí
điểm Basel II từ năm 2013 và kế hoạch đến năm 2018, cả 10 NHTM sẽ hồn thành việc thí
điểm này, sau đó dự kiến sẽ mở rộng áp dụng Basel II với các NHTM khác trong nước. Tuy
nhiên đến hết năm 2018, việc thí điểm này chỉ có một vài NHTM được NHNN xác nhận
hoàn thành việc đáp ứng các chuẩn mực. (Theo Ngân hàng Nhà nước, đến nay có 10 NHTM
hàn tất chuẩn Basel II theo quy định của Thông tư 41/2016/TT-NHNN ngày 30/12/2016).
Đặt trong bối cảnh hệ thống ngân hàng ở nhiều nước trên thế giới đã áp dụng phương pháp
quản trị vốn và rủi ro theo tiêu chuẩn Basel phiên bản thứ 3 - Basel III, có thể thấy, đối với
một hệ thống ngân hàng đang trên đà phát triển như Việt Nam, việc áp dụng các chuẩn mực
an toàn vốn theo chuẩn quốc tế gặp nhiều khó khăn, thách thức và cần thời gian để tiếp cận.
Tuy nhiên, trước xu thế hội nhập và mở cửa thị trường tài chính - ngân hàng tại Việt Nam,
việc từng bước áp dụng các yêu cầu nâng cao mức độ an toàn vốn là yêu cầu cấp thiết nhằm
tăng cường nội lực, giảm thiểu rủi ro đối với các NHTM trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt
trên thị trường tài chính quốc tế. Việc nghiên cứu về an toàn vốn và ảnh hưởng của nó đến

hành vi cho vay và mức độ rủi trong trong hoạt động tại các NHTM Việt Nam rõ ràng là vấn
đề rất đáng được quan tâm và tập trung khai thác.
Bài viết này tập trung làm sáng tỏ vai trị của hệ số an tồn vốn có rủi ro của ngân
hàng (risk-based capital), cụ thể là hệ số an toàn vốn (CAR), đối với hoạt động cho vay tại
2
2


thị trường ngân hàng Việt Nam, trên khía cạnh số lượng và chất lượng cho vay. Theo đó,
nghiên cứu bổ sung vào cơ sở tài liệu hiện có về việc đánh giá tác động của vốn có rủi ro
đến tăng trưởng cho vay và rủi ro tín dụng dưới góc độ của các NHTM tại Việt Nam. Đây
có thể được xem là nghiên cứu tồn diện đầu tiên phân tích mối liên kết giữa hệ số an toàn
vốn và hành vi cho vay tại thị trường Việt Nam.
2. Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu
Vốn ngân hàng được xem như nhân tố xác định động cơ quản lý, nghĩa là bộ đệm vốn
lớn có thể khiến ngân hàng thực hiện các chiến lược kinh doanh thận trọng bằng cách giảm
các hành vi có rủi ro (VanHoose, 2007). Khi mà tăng trưởng cho vay nhanh chóng thường là
dấu hiệu của rủi ro (Fahlenbrach và cộng sự, 2018), các ngân hàng có hệ số vốn cao sẽ trở
nên thận trọng hơn và qua đó mở rộng cho vay đến một mức độ nhỏ hơn các ngân hàng có
vốn yếu. Theo quan điểm chi phí đại diện, khi phải chịu thiệt hại nhiều hơn nếu ngân hàng
gặp tổn thất, các cổ đơng của những ngân hàng có vốn lớn hơn sẽ có nhiều động cơ hơn để
tham gia vào việc giám sát các hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Lý thuyết này được
đưa ra bởi Holmstrom và Tirole (1997) dựa trên việc phát triển bộ khung, trong đó, vốn cao
hơn thúc đẩy mạnh mẽ các NHTM giám sát khách hàng của họ cũng như cẩn trọng trong
việc mở rộng đầu tư, đề xuất về sự tương tác tiêu cực giữa vốn ngân hàng và việc mở rộng
cho vay/rủi ro tín dụng.
Ngược lại, các nghiên cứu trước đây về quy định vốn ngân hàng cho thấy mức vốn cao
hơn có thể khiến các ngân hàng tăng rủi ro danh mục tài sản và khả năng vỡ nợ (Boyd và De
Nicoló, 2005). Ngồi ra, Blum (1999) xác định hai tác động chính của việc điều tiết vốn: (i)
Các yêu cầu về vốn có thể làm giảm lợi nhuận, điều này có thể thúc đẩy các ngân hàng gia

tăng rủi ro vì các ngân hàng này ít có gì để mất hơn trong trường hợp vỡ nợ; và (ii) Tác
động của đòn bẩy vốn làm tăng giá trị vốn chủ sở hữu của ngân hàng và khuyến khích ngân
hàng đầu tư vào các tài sản sinh lời nhiều hơn mặc dù rủi ro hơn. Do đó, vốn ngân hàng có
thể có mối tương quan thuận với rủi ro ngân hàng và mức độ mở rộng kinh doanh.
Bằng chứng thực nghiệm của nhiều nghiên cứu gần đây cung cấp các kết quả đa chiều
về tác động của vốn ngân hàng. Những lý do có thể giải thích cho sự khác biệt trong các
phát hiện của các học giả đó là sự khơng đồng nhất của các mẫu được xem xét cũng như
việc áp dụng các phương pháp hồi quy khác nhau. Košak và cộng sự (2015) tập trung vào
tác động của vốn có rủi ro của ngân hàng, thông qua các thước đo khác nhau, đối với hành
3
3


vi cho vay của các ngân hàng toàn cầu trong giai đoạn 2000 - 2010. Với việc phát hiện một
tác động tích cực của vốn cấp 1 đối với tăng trưởng cho vay trong giai đoạn khủng hoảng tài
chính tồn cầu và trong giai đoạn không khủng hoảng ghi nhận vốn cấp 2 ảnh hưởng tích
cực đến tăng trưởng cho vay của ngân hàng, họ đi đến kết luận về vai trị quan trọng của
vốn có rủi ro đối với tiềm lực nội tại của ngân hàng. Louhichi và Boujelbene (2017) kiểm
định mối tương quan giữa vốn ngân hàng và hành vi cho vay tại châu Á và châu Âu, nhóm
tác giả đi đến kết luận rằng, một tấm đệm vốn tốt có tác động tích cực đáng kể đến tăng
trưởng cho vay ngân hàng, ủng hộ quan điểm về vai trò quan trọng của vốn để giúp ngân
hàng đương đầu với khủng hoảng. Roulet (2018) điều tra tác động của vốn đối với hoạt
động cho vay ngân hàng tại châu Âu sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008. Nghiên cứu
cho thấy tỷ lệ vốn có rủi ro tác động tiêu cực đến tăng trưởng cho vay ngân hàng bán lẻ và
các khoản mục cho vay khác. Trong bối cảnh khủng hoảng tín dụng ở Châu Âu, các tiêu
chuẩn về an toàn vốn nghiêm ngặt hơn đã buộc các ngân hàng thay thế các khoản cho vay
có rủi ro bởi các tài sản thanh khoản cao và ít rủi ro hơn.
Trong khi đó nghiên cứu thực nghiệm của Saunders và cộng sự (1990) khơng tìm thấy
mối quan hệ đáng kể nào giữa vốn ngân hàng và rủi ro ngân hàng trong giai đoạn 1978
-1985 đối với các công ty mẹ của các ngân hàng Mỹ. Ngược lại, Kwan và Eisenbeis (1997)

nhận thấy rằng rủi ro lãi suất có liên quan tích cực đến vốn ngân hàng trong khi rủi ro tín
dụng liên quan tiêu cực đến vốn ngân hàng bất kể quy mô ngân hàng. Rime (2001) nhận
thấy rằng mặc dù áp lực pháp lý có tác động tích cực đến địn bẩy tài chính ngân hàng,
nhưng khơng có tác động rõ ràng nào đến rủi ro ngân hàng. Hơn nữa, các ngân hàng Thụy
Sỹ cho thấy mối quan hệ tích cực giữa những thay đổi trong rủi ro và thay đổi vốn ngân
hàng trên tổng tài sản nhưng khơng có mối quan hệ nào được quan sát giữa những thay đổi
trong rủi ro và những thay đổi trong vốn ngân hàng dựa trên rủi ro.
Gần đây, xuất hiện một nhánh nghiên cứu tập trung khám phá tính hiệu quả của vốn
dựa trên rủi ro đối với an toàn tín dụng của ngân hàng. Cathcart và cộng sự (2015) cho rằng,
25 ngân hàng ở Mỹ và Châu Âu có tỷ lệ vốn cao hơn nhiều so với hướng dẫn của hiệp định
Basel. Mặc dù vậy, các ngân hàng này đã không thể hấp thụ rủi ro của họ và ngăn ngừa rủi
ro hệ thống. Sử dụng một mẫu các ngân hàng tại các quốc gia thuộc Tổ chức Hợp tác và
Phát triển Kinh tế (OECD) giai đoạn 1999–2013, Bitar và cộng sự (2018) kiểm tra xem việc
duy trì tỷ lệ vốn cao hơn có ý nghĩa trong việc giảm rủi ro của các ngân hàng hay không. Họ
4
4


kết luận rằng tỷ lệ vốn dựa trên rủi ro không làm giảm rủi ro ngân hàng, với kỳ vọng xem
xét tác động của các thước đo khác nhau về vốn ngân hàng dựa trên rủi ro. Tóm lại, có thể
quan sát thấy hầu hết các nghiên cứu theo hướng này chưa cho thấy tác động đáng kể của tỷ
lệ vốn dựa trên rủi ro đến rủi ro ngân hàng.
3. Mơ hình, phương pháp và dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu trước hết sử dụng mơ hình dựa trên phương pháp tiếp cận động, phù hợp
để giải thích cho hành vi cho vay và chấp nhận rủi ro của các ngân hàng:
(1)
(2)
trong đó là các hệ số hồi quy của các biến độc lập và εit là thành phần sai số. Trong phương
trình (1), biến phụ thuộc là Lending, đại diện cho tỷ lệ tăng trưởng cho vay hàng năm (chỉ
xét các khoản vay khách hàng). Biến phụ thuộc trong phương trình (2) được biểu thị thơng

qua chỉ số Risk, gồm có tỷ lệ dự phịng rủi ro và tỷ lệ nợ xấu. Để đảm bảo tính vững cho các
mơ hình hồi quy, bài viết cũng sử dụng luân phiên các chỉ số này trong các ước lượng riêng
biệt liên quan đến rủi ro tín dụng của ngân hàng.
Bank đại diện cho một nhóm các biến được quan tâm thuộc về đặc điểm nội tại của
ngân hàng và Macro là vector gồm các biến kiểm sốt mơi trường kinh tế vĩ mơ. Trong đó,
các biến được xem xét cụ thể như sau. (i) Với phương trình (1), gồm có các biến giải thích
vi mơ (CAR, thanh khoản, thu nhập ngồi lãi, sở hữu nhà nước, quy mô ngân hàng, rủi ro
nội tại, tỷ trọng tiền gửi, và khả năng sinh lời) và các biến vĩ mơ (chính sách tiền tệ, lạm
phát, tăng trưởng kinh tế, và tỷ giá hối đoái). (i) Với phương trình (2), gồm có các biến giải
thích vi mơ (CAR, thanh khoản, thu nhập ngồi lãi, sở hữu nhà nước, quy mô ngân hàng, tỷ
trọng cho vay, tỷ trọng tiền gửi, và hiệu quả quản lý) và các biến vĩ mơ (chính sách tiền tệ,
lạm phát, tăng trưởng kinh tế, tỷ giá hối đoái). Việc xác định và đưa các biến này vào mơ
hình hồi quy hồn tồn căn cứ trên các tài liệu nghiên cứu hiện có, cả về lý thuyết lẫn thực
nghiệm.
Bài viết sử dụng phương pháp moment tổng quát GMM để phù hợp với đặc tính động
của mơ hình dữ liệu bảng, trong đó ưu tiên phiên bản GMM hệ thống (system GMM) cùng
với ước lượng hai bước (two-step) nhằm đạt kết quả vững hơn một bước (one-step). Để đảm
bảo kỹ thuật hồi quy đem lại kết quả vững (robustness), bài viết còn sử dụng mơ hình dữ
liệu bảng tĩnh (loại bỏ biến trễ của biến phụ thuộc ở vế phải phương trình hồi quy) với các
5
5


phương pháp ước lượng tiêu chuẩn như bình phương tối thiểu thơng thường (OLS)/bình
phương tối thiểu tổng qt (GLS) trong các mơ hình tác động cố định (FEM), mơ hình tác
động ngẫu nhiên (REM), mơ hình OLS gộp (pooled OLS).
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu tài chính hàng năm của các NHTM Việt Nam trong giai
đoạn từ 2007 đến 2019, không xét đến các ngân hàng hoặc chi nhánh ngân hàng có 100%
vốn nước ngồi. Cùng với đó các trường hợp khơng cơng bố đầy đủ thơng tin tài chính liên
tục 5 năm cũng bị loại ra khỏi mẫu nghiên cứu. Tất cả các ngân hàng đáp ứng các điều kiện

vừa nêu được đưa vào mẫu nghiên cứu, không phân biệt ngân hàng niêm yết hay không
niêm yết. Bên cạnh đó, các dữ liệu về kinh tế vĩ mơ như tăng trưởng GDP và lạm phát được
thu thập từ World Development Indicators (WDI), lãi suất chính sách thu thập từ cơ sở dữ
liệu của NHNN và tỷ giá hối đoái được lấy từ International Financial Statistics (IFS).
4. Kết quả và thảo luận
Trước khi đi vào các kết quả hồi quy, cần chú ý đến các kết quả kiểm định cần thiết để
làm cơ sở xác định liệu các bộ khung ước lượng hồi quy đã phù hợp hay không. Các kiểm
định này được trình bày đầy đủ phía dưới mỗi bảng kết quả. Với ước lượng GMM trên mơ
hình bảng động: (i) Các mơ hình hồi quy đều có tự tương quan bậc 1 và khơng có tự tương
quan bậc 2 (giá trị p-value của AR(1) nhỏ hơn 5% và của AR(2) lớn hơn 5%); (ii) Các biến
công cụ được sử dụng là phù hợp, bởi các kết quả kiểm định Hansen đều có giá trị p-value
lớn hơn 5%. Trong khi đó với các ước lượng cịn lại, các giá trị F-test đều cho thấy mơ hình
được xác định phù hợp. Câu lệnh “xtscc” trên Stata có thể giải quyết các vấn đề khuyết tật
như phương sai sai số thay đổi hay tự tương quan trên mơ hình bảng tĩnh FEM và REM.
Như vậy, các kết quả kiểm định đều thống nhất chỉ ra rằng các mơ hình/phương pháp ước
lượng là hoàn toàn phù hợp để đưa ra các quyết định kinh tế.
Bảng 1. Định nghĩa và tác động kỳ vọng của các biến khảo sát
Tên biến

Viết tắt

Định nghĩa biến

Nguồn dữ liệu

Các nhân tố nội tại ngân hàng
Hệ số an
toàn vốn có

CAR

Vốn tự có/Tổng tài sản có rủi ro (%)

rủi ro
Thanh khoản
ngân hàng
Sở hữu nhà

6
6

Tài sản thanh khoản/Tổng tài sản (%)
Liquidity

*trong đó tài sản thanh khoản gồm có tiền

State

mặt và tiền gửi tại NHNN và các TCTD khác
Biến giả nhận giá trị bằng 1 trong trường hợp

Tính tốn từ báo cáo tài
chính
Dữ liệu từ NHNN


Tên biến

Viết tắt

nhập

ngồi lãi
Quy
mơ
ngân hàng
Tiền
gửi
khách hàng
Tỷ trọng cho
vay
Hiệu

Nguồn dữ liệu

của các NHTM thuộc sở hữu nhà nước, và 0

nước
Thu

Định nghĩa biến

quả

quản lý
Lợi
nhuận
ngân hàng
Chất lượng

NII

trong trường hợp ngược lại
Tổng thu nhập ngồi lãi/Tổng thu nhập hoạt
động (%)

chính
Tính tốn từ báo cáo tài

Size

Logarit tự nhiên tổng tài sản

Deposit

Tiền gửi khách hàng/Tổng tài sản (%)

LoanShare

Dư nợ cho vay khách hàng/Tổng tài sản (%)

Efficiency
ROA

Tính tốn từ báo cáo tài

chính
Tính tốn từ báo cáo tài
chính
Tính toán từ báo cáo tài

Tổng thu nhập hoạt động/Tổng chi phí hoạt

chính
Tính tốn từ báo cáo tài

động (%)
Lợi nhuận rịng sau thuế/Tổng tài sản bình

chính
Tính tốn từ báo cáo tài

qn (%)

chính
Tính tốn từ báo cáo tài

LLR/NPL
Tỷ lệ dự phịng rủi ro hoặc tỷ lệ nợ xấu (%)
tài sản
Các nhân tố vĩ mơ của nền kinh tế
Chính sách
MP
Lãi suất tái cấp vốn của NHNN (%)
tiền tệ
Tăng trưởng
GDP
Tỷ lệ tăng trưởng GDP hàng năm (%)
kinh tế
Lạm phát

Inflation
Tỷ lệ lạm phát hàng năm (%)
Tỷ giá hối
Logarit tự nhiên của tỷ giá hối đoái bình
Forex
đối
qn

chính
Dữ liệu từ NHNN
Dữ liệu từ WDI
Dữ liệu từ WDI
Dữ liệu từ IFS

Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Kết quả hồi quy trên các phương trình với biến phụ thuộc tăng trưởng cho vay được
trình bày trong Bảng 2 và biến phụ thuộc rủi ro tín dụng được trình bày trong Bảng 3 và 4.
Bảng 2. Tác động của hệ số an toàn vốn đến tăng trưởng cho vay
Biến phụ thuộc là tỷ lệ tăng trưởng cho vay
(1)
GMM
Biến trễ biến phụ thuộc
0,013**
(0,007)
CAR
1,804***
(0,535)
Liquidity
0,451***
(0,104)

State
−20,050***
(7,448)
NII
−0,605***
(0,135)
7
7

(2)
FEM

(3)
REM

(4)
Pooled OLS

1,719**
(0,576)
0,306
(0,209)
−0,001
(0,001)
0,064
(0,156)

1,088**
(0,406)
0,280

(0,218)
−11,594***
(2,860)
0,018
(0,153)

0,781**
(0,366)
0,269
(0,173)
−10,884**
(4,367)
0,012
(0,124)


Size
LLR
Deposit
ROA
MP
Inflation
GDP
Forex

10,268**
(5,183)
−0,496
(1,315)
0,180

(0,125)
1,866
(2,758)
−9,756***
(1,042)
4,993***
(0,587)
−8,460***
(1,218)
−56,237*
(29,555)
206
0,008
0,783
0,166

11,256
(7,285)
−5,338
(3,603)
−0,166
(0,137)
−1,103
(3,595)
−5,669***
(0,909)
2,880***
(0,525)
−7,708***
(2,000)

−71,994***
(19,626)
206

7,590***
(1,812)
−4,664
(2,641)
−0,346***
(0,090)
−1,715
(2,764)
−6,073***
(1,412)
3,064***
(0,769)
−7,396***
(2,135)
−54,961***
(12,797)
206

6,600***
(2,129)
−4,254
(2,822)
−0,389***
(0,131)
−1,578
(2,313)

−6,115***
(1,120)
3,098***
(0,561)
−7,494***
(2,160)
−51,155***
(16,688)
206

Số quan sát
AR(1) test
AR(2) test
Hansen test
F-test
0,000
0,000
0,000
R-squared
0,417
0,374
0,377
Kết quả hồi quy đạt được thơng qua mơ hình bảng động với ước lượng GMM hệ thống (cột 1),
mơ hình FEM (cột 2), mơ hình REM (cột 3), và ước lượng Pooled OLS (cột 4). Các kiểm định
(Hansen test, AR(1)/AR(2) test và F-test) được trình bày với p-values. Các giá trị trong ngoặc
đơn là sai số chuẩn. ∗, ∗∗ và ∗∗∗ biểu thị ý nghĩa thống kê ở các mức 10%, 5% và 1%
tương ứng.

Nguồn: Tính tốn và tổng hợp của tác giả
Bảng 3. Tác động của hệ số an toàn vốn đến tỷ lệ dự phòng rủi ro

Biến phụ thuộc là tỷ lệ dự phòng rủi ro
(1)
GMM
Biến trễ biến phụ thuộc 0,464**
(0,183)
CAR
−0,001
(0,018)
Liquidity
−0,006
(0,007)
NII
−0,004
(0,003)
Size
0,009
(0,093)
State
0,252
(0,307)
LoanShare
−0,004
8
8

(2)
FEM

(3)
REM

(4)
Pooled OLS

0,001
(0,007)
−0,018**
(0,008)
0,001
(0,003)
0,139
(0,110)
0,001
(0,001)
−0,001

0,002
(0,009)
−0,017**
(0,006)
−0,001
(0,004)
0,114*
(0,052)
0,279
(0,243)
−0,006

0,004
(0,009)

−0,015***
(0,005)
−0,002
(0,003)
0,078
(0,056)
0,487***
(0,120)
−0,016***


Deposit
Efficiency
MP
Inflation
GDP
Forex

(0,007)
0,005*
(0,003)
0,114
(0,160)
0,078***
(0,022)
−0,034***
(0,010)
0,004
(0,040)
−0,577

(0,427)
205
0,062
0,790
0,598

(0,005)
0,001
(0,003)
0,008
(0,053)
0,123***
(0,006)
−0,041***
(0,005)
−0,043**
(0,017)
−1,078*
(0,570)
205

(0,005)
0,001
(0,004)
0,005
(0,086)
0,108***
(0,015)
−0,037***
(0,009)

−0,033
(0,023)
−0,871**
(0,285)
205

(0,004)
0,005
(0,004)
0,048
(0,069)
0,090***
(0,028)
−0,034**
(0,014)
−0,028
(0,056)
−0,546
(0,481)
205

Số quan sát
AR(1) test
AR(2) test
Hansen test
F-test
0,000
0,000
0,000
R-squared

0,255
0,318
0,351
Kết quả hồi quy đạt được thơng qua mơ hình bảng động với ước lượng GMM hệ thống (cột 1),
mơ hình FEM (cột 2), mơ hình REM (cột 3), và ước lượng Pooled OLS (cột 4). Các kiểm định
(Hansen test, AR(1)/AR(2) test và F-test) được trình bày với p-values. Các giá trị trong ngoặc
đơn là sai số chuẩn. ∗, ∗∗ và ∗∗∗ biểu thị ý nghĩa thống kê ở các mức 10%, 5% và 1%
tương ứng.

Nguồn: Tính tốn và tổng hợp của tác giả
Bảng 4. Tác động của hệ số an toàn vốn đến tỷ lệ nợ xấu
Biến phụ thuộc là tỷ lệ nợ xấu
(1)
GMM
Biến trễ biến phụ thuộc 0,524***
(0,052)
CAR
0,003
(0,009)
Liquidity
−0,019
(0,014)
NII
0,015***
(0,003)
Size
−0,109
(0,093)
State
0,040

(0,234)
LoanShare
0,007*
(0,004)
9
9

(2)
FEM

(3)
REM

(4)
Pooled OLS

0,029
(0,022)
−0,026
(0,015)
0,008
(0,011)
0,078
(0,301)
0,001
(0,001)
0,012
(0,013)

0,031*

(0,016)
−0,026
(0,015)
0,007
(0,013)
−0,045
(0,162)
0,046
(0,604)
0,006
(0,014)

0,040*
(0,024)
−0,028**
(0,013)
0,005
(0,008)
−0,086
(0,144)
0,543*
(0,300)
−0,011
(0,010)


Deposit
Efficiency
MP
Inflation

GDP
Forex

−0,008
(0,007)
−0,207**
(0,096)
0,309***
(0,040)
−0,130***
(0,015)
0,309***
(0,084)
−0,853
(0,903)
196
0,002
0,229
0,589

0,004
(0,010)
−0,475*
(0,219)
0,305***
(0,052)
−0,104***
(0,027)
−0,018
(0,145)

−2,418*
(1,298)
196

−0,003
(0,016)
−0,507*
(0,277)
0,278***
(0,050)
−0,098***
(0,027)
0,001
(0,136)
−1,702
(1,012)
196

−0,009
(0,009)
−0,437**
(0,177)
0,251***
(0,073)
−0,096***
(0,036)
0,030
(0,146)
−0,890
(1,264)

196

Số quan sát
AR(1) test
AR(2) test
Hansen test
F-test
0,000
0,000
0,000
R-squared
0,237
0,187
0,218
Kết quả hồi quy đạt được thơng qua mơ hình bảng động với ước lượng GMM hệ thống (cột 1),
mơ hình FEM (cột 2), mơ hình REM (cột 3), và ước lượng Pooled OLS (cột 4) . Các kiểm định
(Hansen test, AR(1)/AR(2) test và F-test) được trình bày với p-values. Các giá trị trong ngoặc
đơn là sai số chuẩn. ∗, ∗∗ và ∗∗∗ biểu thị ý nghĩa thống kê ở các mức 10%, 5% và 1%
tương ứng.

Nguồn: Tính tốn và tổng hợp của tác giả
Trên mơ hình ước lượng tăng trưởng cho vay (Bảng 2), kết quả hồi quy cho thấy, tất cả
các hệ số hồi quy của biến hệ số an toàn vốn CAR đều dương và có ý nghĩa thống kê ở mức
tối thiểu 5%. Kết quả này ủng hộ giả thuyết tồn tại tác động cùng chiều của vốn ngân hàng
đối với tăng trưởng cho vay, dưới góc độ vốn có rủi ro của ngân hàng. Về mặt ý nghĩa kinh
tế, các kết quả ước lượng cũng xác nhận các mức độ tác động phù hợp. Lấy hệ số hồi quy
trong cột 1 Bảng 2 làm ví dụ, có thể ước tính rằng khi hệ số an toàn vốn CAR của ngân
hàng tăng một điểm phần trăm, tăng trưởng cho vay của ngân hàng bình qn có xu hướng
tăng thêm khoảng 1,804 điểm phần trăm.
Trong khi đó trên các mơ hình ước lượng rủi ro tín dụng (Bảng 3 và 4), các kết quả hồi

quy cho thấy các hệ số ước lượng của biến hệ số an tồn vốn CAR là khơng nhất qn và
cũng khơng có ý nghĩa thống kê tại hầu hết các cột. Với phát hiện này, tác giả có cơ sở để
khơng ủng hộ các giả thuyết về việc tồn tại tác động có ý nghĩa của vốn có rủi ro đối với rủi
ro tín dụng ngân hàng.
10
10


Kết quả nghiên cứu là tương đồng với phát hiện của Košak và cộng sự (2015), khi
khảo sát vai trò của vốn có rủi ro đối với hành vi cho vay của các ngân hàng trên toàn thế
giới trong giai đoạn 2000 - 2010 và kết luận rằng tồn tại tác động tích cực của vốn cấp 1 và
vốn cấp 2 đối với tăng trưởng cho vay của ngân hàng. Có một số lập luận để giải thích cho
kết quả vừa đạt được. Trước hết, hành vi cho vay ngân hàng phụ thuộc vào cấu trúc vốn, khi
đó các ngân hàng có nhiều vốn có thể chống chịu được các tình huống tài chính khó khăn
tạm thời của bên đi vay và duy trì mối quan hệ cho vay dài hạn (Gambacorta và Mistrulli,
2004). Bên cạnh đó, vốn ngân hàng cấu thành một nhân tố chính của khung liên kết với các
tiêu chuẩn cho vay, mà theo đó, các ngân hàng có xu hướng thiết lập các tiêu chuẩn cho vay
nghiêm ngặt hơn sau một cú sốc tiêu cực đối với tỷ lệ vốn, từ đó làm giảm khối lượng vốn
vay giải ngân ra nền kinh tế (Bayoumi và Malander, 2008).
Với một thị trường ngân hàng mới nổi như Việt Nam, NHNN ln đặt ra mục tiêu tăng
trưởng tín dụng hợp lý trên cơ sở bám sát tình hình vi mô và năng lực thực tế đối với các
ngân hàng và bộ đệm vốn là tiêu chí quan trọng để cơ quan quản lý xem xét ban hành giới
hạn mở rộng cho vay cho từng ngân hàng. Với mỗi NHTM, khi đã đáp ứng các yêu cầu về
vốn thì họ đã được trang bị tấm đệm tốt và qua đó sẵn sàng mở rộng cho vay (Košak và
cộng sự, 2015). Trong bối cảnh hệ thống ngân hàng Việt Nam đang nỗ lực để triển khai các
tiêu chuẩn về an toàn vốn của Basel II, kết quả này có rất nhiều hàm ý quan trọng về mặt
thực tiễn, nêu bật lên tầm quan trọng của việc trang bị vốn ngân hàng thích hợp để giải
quyết vấn đề về chiến lược kinh doanh và tăng trưởng.
Bên cạnh đó, phát hiện của bài nghiên cứu cung cấp thêm bằng chứng ủng hộ Bitar và
cộng sự (2018) khi xem xét liệu việc áp đặt tỷ lệ vốn cao hơn có hiệu quả trong việc giảm

thiểu rủi ro của 1.992 ngân hàng từ 39 quốc gia OECD trong giai đoạn 1999–2013. Tương
tự, họ nhận thấy rằng vốn dựa trên rủi ro khơng có tác động đến rủi ro ngân hàng trong khi
tỷ lệ vốn không dựa trên rủi ro làm tăng dự trữ ngân hàng để bảo vệ chống lại các khoản vay
kém hiệu quả. Trước đó, Rime (2001) chỉ ra rằng tại các ngân hàng Thụy Sỹ, tồn tại mối
quan hệ tích cực giữa những thay đổi trong rủi ro và thay đổi vốn ngân hàng trên tổng tài
sản nhưng khơng có mối quan hệ nào được quan sát giữa những thay đổi trong rủi ro và
những thay đổi trong vốn ngân hàng dựa trên rủi ro. Có thể giải thích cho phát hiện này
thông qua sự khác biệt giữa vốn cấp 1 và vốn cấp 2 trong hệ số an toàn vốn tổng thể của các
NHTM.
11
11


Vốn cấp 1 hay vốn chủ sở hữu (equity capital), là thành phần vốn cốt lõi, thường đóng
vai trị như một bộ đệm và giúp các NHTM chống đỡ rủi ro. Hơn nữa, vốn cấp 1 cũng có thể
hoạt động như một cơng cụ khuyến khích, theo nghĩa là các NHTM có mức vốn tốt có thể
thực hiện một hành vi thận trọng bằng cách giảm mức độ chấp nhận rủi ro ( Louhichi và
Boujelbene, 2017). Nhiều nghiên cứu cũng chỉ ra có sự tách biệt rõ ràng giữa tỷ lệ vốn cấp 1
và cấp 2 trong các cuộc tranh luận gần đây về chất lượng vốn ngân hàng và tính lành mạnh
của nó. Trong bối cảnh này, Arnold và cộng sự (2012) xác định sự cần thiết của việc phân
biệt giữa tỷ lệ vốn cấp 1 (vốn chất lượng cao) và vốn cấp 2 (chỉ được xem là “gần ging
vn). Tng t, Anginer v Demirgỹỗ-Kunt (2014) ch ra rng thành phần vốn cấp 2 có thể
là ngun nhân chính đằng sau sự bất cập của tỷ lệ vốn ngân hàng trong cuộc khủng hoảng
nợ dưới chuẩn. Nguồn vốn chất lượng cao, chẳng hạn như vốn chủ sở hữu và vốn cấp 1, là
hiệu quả hơn trong việc hấp thụ các khoản lỗ và báo hiệu về chất lượng tài sản ngân hàng
tốt hơn so với các nguồn vốn khác, chng hn nh vn cp 2 (Demirgỹỗ-Kunt v cng s,
2013). Theo đó, có thể cho rằng một nguồn vốn có chất lượng thấp dường như không thể
cung cấp một vùng đệm thỏa đáng cho những khó khăn hay rủi ro mà ngân hàng đối mặt.
5. Kết luận và một số đề xuất
Sử dụng một số phương pháp hồi quy phù hợp với dạng mơ hình dữ liệu bảng, bài viết

tiến hành khảo sát thực nghiệm tác động của hệ số an tồn vốn ngân hàng (loại vốn có rủi
ro) đối với tăng trưởng cho vay và rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam. Với bộ dữ liệu
được thu thập trong giai đoạn từ năm 2007 - 2019, bài viết chỉ ra rằng, hệ số an tồn vốn có
rủi ro chỉ làm thay đổi quy mô cho vay của các ngân hàng, nhưng lại không gây ra bất kỳ
tác động có ý nghĩa nào đối với chất lượng của các khoản cho vay tại thị trường Việt Nam.
Trên cơ sở những phát hiện có được, bài viết đưa ra một số đề xuất khuyến nghị chính
sách sau: Trước hết, vấn đề tăng vốn ngân hàng cần phải được xem xét khi nó có ý nghĩa
với việc mở rộng hoạt động kinh doanh cốt lõi của ngân hàng. Bản thân các ngân hàng cần
chủ động hơn trong cấu trúc nguồn vốn, vì ý nghĩa thực sự của nó, thay vì chỉ tuân thủ các
yêu cầu từ cơ quan quản lý một cách thụ động. Tuy nhiên, hệ số vốn dựa trên rủi ro không
cho thấy tác động làm giảm rủi ro ngân hàng, từ đó đặt ra một số câu hỏi về phương pháp tỷ
trọng rủi ro trong tính tốn hệ số an tồn vốn theo Basel. Trước đó đã có bằng chứng cho
thấy nguồn vốn có chất lượng tốt hơn (vốn cấp 1) sẽ hiệu quả hơn trong việc giảm thiểu rủi
ro ngân hàng so với các loại vốn khác (vốn cấp 2), do đó ủng hộ các khuyến nghị của Basel
12
12


III về việc áp đặt các ràng buộc bổ sung (ví dụ, khuyến nghị của Basel III rằng các ngân
hàng nên tăng vốn cấp 1 lên 6% và duy trì vốn cấp 2 ở mức chỉ 2%). Theo đó, điều quan
trọng là các NHTM nên tham gia vào việc cơ cấu hiệu quả nguồn vốn của họ theo hướng
dựa trên các nguồn có tính chất ổn định và chất lượng về thực chất. Nếu không, việc áp đặt
các ràng buộc về vốn theo Basel có thể là dư thừa và do đó gây tốn kém khơng cần thiết.
Tài liệu tham kho
1.

Anginer, D. & Demirgỹỗ-Kunt, A. (2014). Bank capital and systemic stability. In World

Bank Policy Research Working Paper.
2. Arnold, B., Borio, C., Ellis, L., & Moshirian, F. (2012). Systemic risk, macroprudential

policy frameworks, monitoring financial systems and the evolution of capital adequacy.
Journal of Banking and Finance, 36(12), 3125–3132.
3. Bayoumi, M. T. & Melander, O. (2008). Credit matters: Empirical evidence on US
macro-financial linkages, International Monetary Fund, No. 8–169.
4. Berrospide, J. M., & Edge, R. M. (2010). The effects of bank capital on lending: What
do we know, and what does it mean? International Journal of Central Banking, 6(4), 5–
54.
5. Bitar, M., Pukthuanthong, K., & Walker, T. (2018). The effect of capital ratios on the
risk, efficiency and profitability of banks: Evidence from OECD countries. Journal of
International Financial Markets, Institutions and Money, 53, 227–262.
6. Blum, J. (1999). Do capital adequacy requirements reduce risks in banking? Journal of
7.

Banking and Finance, 23(5), 755–771.
Boyd, J. H., & De Nicoló, G. (2005). The theory of bank risk taking and competition

revisited. Journal of Finance, 60(3), 1329–1343.
8. Cathcart, L., El-Jahel, L., Jabbour, R. (2015). Can regulators allow banks to set their
own capital ratios?, Journal of Banking and Finance, 53(4), 112123.
9. Demirgỹỗ-Kunt, A., Detragiache, E., & Merrouche, O. (2013). Bank capital: Lessons
from the financial crisis. Journal of Money, Credit and Banking, 45(6), 1147–1164.
10. Fahlenbrach, R., Prilmeier, R., & Stulz, R. M. (2018). Why does fast loan growth
predict poor performance for banks? Review of Financial Studies, 31(3), 1014–1063.

13
13


i Nội dung bài viết này là một phần kết quả nghiên cứu thuộc Đề tài khoa học và công nghệ cấp Bộ năm 2020 của Ngân
hàng Nhà nước Việt Nam, mã số ĐTNH.009/20, chủ nhiệm bởi PGS.TS. Đặng Văn Dân.