Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính

Mục lục

Đánh giá post

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Tác động của đầu tư công nghệ đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

Ở chương 4, tác giả vận dụng dữ liệu bảng để thực hiện thống kê mô tả các biến trong mô hình, đồng thời kiểm tra ma trận tương quan và phân tích đa cộng tuyến các biến. Các mô hình hồi quy Pooled OLS, FEM, REM được áp dụng cùng với kiểm định khuyết tật để lựa chọn mô hình phù hợp. Sau đó, tác giả kiểm sử dụng mô hình FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Cuối chương này, nghiên cứu sẽ tập trung phân tích, thảo luận về kết quả nghiên cứu, làm rõ tác động của các biến đến Hiệu quả tài chính của NH.

4.1. Kết quả nghiên cứu

Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả khai báo dữ liệu vào phần mềm STATA 15.1 để bắt thực hiện phân tích

4.1.1. Thống kê mô tả

Sau khi đã khai báo biến thành công, tác giả thực hiện thống kê mô tả các biến trong mô hình hồi quy. Thống kê mô tả sẽ phản ánh được giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, mức tối thiểu và tối đa của các biến được tính toán, cụ thể kết quả ở bảng 4.1 bên dưới:

Bảng 4.1. Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Đối với biến ROA (Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản): Giá trị trung bình đạt 1,08% trong giai đoạn từ năm 2014-2024, cho thấy hiệu quả sử dụng tài sản của các NH còn ở mức khá khiêm tốn nhưng ổn định. Bên cạnh đó, NH TCB có giá trị cao nhất năm 2021 (3,24%) và có giá trị thấp nhất là NH STB vào năm 2016 (0,03%), phản ánh sự chênh lệch về khả năng sinh lời giữa các NH. ROA có xu hướng tiến lên trong giai đoạn 2014 đến 2019 nhờ bối cảnh kinh tế thuận lợi và quá trình tái cơ cấu hệ thống NH, nhưng giảm nhẹ trong giai đoạn 2020–2021 do ảnh hưởng của dịch Covid-19 và áp lực trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, sau đó phục hồi trở lại từ 2022–2024 khi nền kinh tế và hoạt động tín dụng khởi sắc hơn.

Đối với biến ROE (Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu): Biến này có giá trị trung bình 12,53%, cho thấy trung bình mỗi đồng vốn chủ sở hữu mà NH bỏ ra tạo ra khoảng 0.1253 đồng lợi nhuận sau thuế. Độ lệch chuẩn 6,80%, từ mức thấp nhất tại NH EIB (2015) là 0,30% đến cao nhất tại NH VIB (2021) là 26,39% cho thấy mức độ biến động ROE tương đối lớn, phản ánh sự khác biệt đáng kể về hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu giữa các NH.

Đối với biến DT (Đầu tư công nghệ): Mức trung bình đạt 27,38%, nhưng độ lệch chuẩn khá lớn (29,08%), phản ánh chiến lược số hóa và hiện đại hóa hệ thống NH trong giai đoạn này chưa đồng đều. Giá trị thấp nhất là 0.005, phản ánh một số NH hầu như chưa đưa Đầu tư công nghệ vào NH, có thể do hạn chế về nguồn lực hoặc chưa lựa chọn mạnh vào công nghệ. Ngược lại, giá trị cao nhất đạt 1.002, cho thấy một số NH đã ứng dụng công nghệ rất nhanh và mạnh mẽ, có thể thuộc nhóm tiên phong trong đổi mới số hóa. Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

Hình 4. 1. Giá trị trung bình đầu tư công nghệ qua các năm

Ở năm 2014, mức Đầu tư công nghệ bình quân đạt 0.218, cho thấy các NH mới chỉ ở giai đoạn khởi đầu trong việc đầu tư cho hạ tầng phần mềm, hệ thống dữ liệu và nền tảng NH lõi. Sang năm 2015, giá trị đầu tư tăng lên 0.248, thể hiện sự quan tâm đối với Công nghệ thông tin trong hoạt động NH.

Tuy nhiên, năm 2016 chứng kiến sự sụt giảm nhẹ xuống còn 0.225, nguyên nhân có thể là do nhiều NH đã hoàn tất giai đoạn Đầu tư công nghệ lớn trong năm 2015 và bắt đầu chuyển sang giai đoạn vận hành, kiểm tra và tối ưu hóa hệ thống hiện có. Bên cạnh đó, một số NH có quy mô nhỏ hoặc vừa còn gặp hạn chế về nguồn vốn, nên thận trọng duy trì tài chính hơn là mở rộng Đầu tư công nghệ mới. Dù vậy, từ 2017 đến 2018, Đầu tư công nghệ đã tăng trưởng trở lại.

Năm 2019, do ảnh hưởng của đại dịch, mức Đầu tư công nghệ có dấu hiệu chững lại, chỉ còn 0.257, do nhiều NH phải cân đối lại nguồn lực để duy trì hoạt động trong bối cảnh giãn cách và suy giảm kinh tế. Tuy nhiên, chính đại dịch lại trở thành động lực thúc đẩy mạnh mẽ Đầu tư công nghệ, buộc NH phải nhanh chóng đưa công nghệ tới các khách hàng từ xa, tự động hóa quy trình và giảm phụ thuộc vào giao dịch trực tiếp.

Nhờ đó, giai đoạn 2021 đến 2024, Đầu tư công nghệ phục hồi mạnh và đạt mức cao nhất trong toàn giai đoạn. Mức đầu tư tăng từ 0.288 năm 2021 lên 0.318 năm 2022, đạt đỉnh 0.332 năm 2023 và duy trì 0.330 năm 2024. Đây là thời kỳ bứt phá khi các NH đẩy mạnh ứng dụng AI, Big Data, RPA, eKYC và các nền tảng NH số toàn diện nhằm nâng cao Hiệu quả tài chính, tối ưu chi phí vận hành và mở rộng dịch vụ khách hàng. Điều này càng khẳng định vai trò ngày càng quan trọng của Đầu tư công nghệ như nền tảng cốt lõi cho tăng trưởng và đổi mới Hiệu quả tài chính của NH.

Đối với biến SIZE (Quy mô ngân hàng): Chỉ tiêu này được đo bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản, có giá trị trung bình 12.5884 và trải dài từ 10.1138 đến 14.8310, phản ánh sự khác biệt về quy mô, từ các ngân hàng nhỏ đến những NH thương mại lớn.

Đối với biến TCTR (Tỷ lệ chi phí trên doanh thu): Giá trị trung bình 58,34% và độ lệch chuẩn lên tới 87,65%, cho thấy hiệu quả kiểm soát chi phí không đồng đều, có NH sử dụng chi phí hoạt động cao hơn nhiều so với doanh thu thu lại.

Đối với ETA (Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản): Mức bình quân là 8,71% với giá trị cao nhất đạt 17,1% tại NH VPB (2023) và giá trị thấp nhất đạt 4,06% tại NH BID (2017), cho thấy đa số NH duy trì mức độ an toàn vốn tương đối hợp lý hay các NH áp dụng chiến lược tăng vốn tự có sẽ giúp giảm thiểu rủi ro và duy trì ổn định tài chính trong bối cảnh kinh tế khó khăn.

Đối với biến LTA (Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản): Trong giai đoạn 2014–2024, giá trị trung bình của biến LTA là 61,64%. Dẫn đầu là BID với mức 78,81%, phản ánh BID đã áp dụng chiến lược mở rộng tín dụng nhằm tối đa hóa lợi nhuận từ lãi vay. Ngược lại, MSB chỉ đạt chỉ 22%, có thể NH đang đa dạng hóa nguồn thu nhập hoặc thận trọng trong hoạt động cho vay để giảm thiểu rủi ro trong bối cảnh kinh tế biến động. Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

Đối với biến NPL (Tỷ lệ nợ xấu): Tỷ lệ nợ xấu trung bình đạt 2,84%, với giá trị thấp nhất chỉ 0,54% (ACB) nhưng cao nhất lên đến 23,83% (TCB), cho thấy sự đối lập rất lớn giữa các NH trong quản trị rủi ro về tín dụng. NPL cao thường xuất phát từ chất lượng thẩm định tín dụng kém, tăng trưởng tín dụng nóng, hoặc tác động xấu từ môi trường kinh tế vĩ mô, làm gia tăng nợ quá hạn và nợ khó đòi. Khi NPL tăng, các NH buộc phải trích lập dự phòng rủi ro tín dụng cao, trực tiếp làm tuột lợi nhuận và Hiệu quả tài chính, đồng thời tác động đến tín dụng trong tương lai. Ngược lại, NPL thấp phản ánh hoạt động tín dụng an toàn, quản trị rủi ro tốt, và khả năng sinh lời bền vững hơn.

Đối với biến GDP (Tăng trưởng kinh tế): Trong giai đoạn nghiên cứu, GDP bình quân là 6,18%, độ lệch chuẩn ở mức 1,82%, thấp nhất 2,55% và cao nhất 8,54%, phản ánh bối cảnh kinh tế Việt Nam tăng trưởng tương đối ổn định.

Đối với biến INF (Lạm phát): Mức lạm phát dao động từ năm 2014 đến năm 2024 với mức thấp nhất là 0,63% và cao nhất là 4,08%, với giá trị trung bình 2,94%, cho thấy môi trường kinh tế vĩ mô nhìn chung khá ổn định.

4.1.2. Phân tích tương quan Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

Sau khi thực hành thống kê mô tả, tác giả tiến hành chạy mô hình ma trận tương quan giữa các biến. Theo Farrar & Glauber (1967), phân tích tương quan là việc áp dụng hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) để đo lường mức độ nghiêm ngặt của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Hơn nữa, hệ số tương quan sẽ có giá trị dao động từ -1 đến 1.

Kết quả phân tích tương quan của mô hình được tác giải tổng hợp lại trong bảng 4.2 như sau:

Bảng 4. 2. Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình

Qua bảng 4.2, ta thấy biến DT (đầu tư công nghệ) có tương quan cùng dấu với biến ROA, với hệ số tương quan là 0.3419 và có ý nghĩa với mức 1%. Điều này cho thấy NH đẩy mạnh Đầu tư công nghệ sẽ giúp cải thiện khả năng sinh lời trên tổng tài sản.

Tương tự, biến DT cũng có quan hệ cùng chiều với biến ROE (mức độ tương quan thấp hơn so với ROA) ở mức ý nghĩa 1% và hệ số tương quan là 0.1969. Kết quả này phần nào củng cố giả thuyết về vai trò quan trọng của Đầu tư công nghệ đối với hiệu quả tài chính của NH.

Bên cạnh đó, bảng 4.2 còn cho ta thấy hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập đều nằm trong giới hạn [−1; 1]. Đồng thời, tất cả các cặp biến đều có giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan nhỏ hơn 0.8, đây là ngưỡng chấp nhận được, hàm ý rằng mô hình không gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng và các biến độc lập có thể được đưa vào phân tích hồi quy (Farrar & Glauber, 1967)

4.1.3. Phân tích đa cộng tuyến

Để kiểm tra sự tồn tại của đa cộng tuyến, tác gỉả đã tiến hành thực hiện kiểm định VIF, như thể hiện trong bảng 4.3, nhằm xác định xem hiện tượng này có ảnh hưởng đến mô hình hay không.

Bảng 4. 3. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Kết quả kiểm định đa cộng tuyến trong bảng 4.3 cho thấy các biến trong mô hình có giá trị VIF dao động từ 1.05 đến 1.36 và với Mean VIF = 1.22. Theo Gujarati & Porter (2009), khi VIF < 10, mô hình được xem là không có vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng. Như vậy, với kết quả VIF trong luận văn này đều nhỏ hơn 2, có thể khẳng định rằng mô hình không gặp hiện tượng đa cộng tuyến và các biến đều đủ điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy.

4.1.4. Phân tích kết quả nghiên cứu Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

4.1.4.1. Kết quả phân tích hồi quy đối với mô hình ROA:

Tác giả tiến hành thực hiện ba phương pháp hồi quy bao gồm: OLS, FEM, REM cho mô hình 1 với biến phụ thuộc là ROA, các kết quả được trình bày cụ thể trong bảng 4.4 như sau:

Bảng 4. 4. Kết quả hồi quy mô hình ROA bằng Pooled OLS, FEM, REM

4.1.4.1.1. Mô hình OLS:

Dựa trên bảng 4.4, mô hình hồi quy OLS cho thấy biến DT (đầu tư công nghệ) có hệ số hồi quy dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (β = 0.00669, p < 0.01), chứng tỏ Đầu tư công nghệ có tác động tích cực đến biến ROA. Biến SIZE (quy mô ngân hàng) và ETA (tỷ lệ vốn chủ sở hữu) cũng có ảnh hưởng dương và ý nghĩa thống kê ở mức 1%, hàm ý rằng NH có quy mô lớn và vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao giúp NH đạt hiệu quả kinh doanh tốt hơn. Ngoài ra, biến TCTR cũng có tác động cùng dấu nhưng chỉ có ý nghĩa ở ngưỡng 5%. Trong khi đó, các biến LTA, NPL, GDP và INF không có ý nghĩa thống kê trong mô hình OLS, cho thấy tác động của chúng đến ROA chưa rõ rệt. Bên cạnh đó, giá trị R-squared = 0.578 thẻ hiện 57,8% sự biến thiên của ROA được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.

Sau khi phân tích kết quả mô hình OLS, nghiên cứu tiếp tục kiểm tra giả định về phương sai không đổi của mô hình thông qua kiểm định White để đánh giá tính phù hợp của mô hình hồi quy.

Kiểm định White với giả thuyết:

H0: Phương sai không đổi (homoskedasticity).
H1: Phương sai thay đổi (heteroskedasticity).

Bảng 4. 5. Kiểm định White của mô hình OLS với biến phụ thuộc ROA

Kết quả từ kiểm định White từ bảng 4.5 cho thấy giá trị Prob > chi2 = 0.0005 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, do đó bác bỏ giả thuyết H0 về phương sai không đổi. Điều này hàm ý mô hình OLS tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi (heteroskedasticity).

Sau khi kiểm định White cho thấy mô hình tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi, nghiên cứu tiếp tục sử dụng kiểm định Wooldridge để đánh giá hiện tượng tự tương quan trong dữ liệu bảng.

Kiểm định Wooldridge với giả định: H0: Không có tự tương quan (no first-order autocorrelation).

Bảng 4. 6. Kiểm định Wooldridge của mô hình OLS với biến phụ thuộc ROA

Kiểm định Wooldridge ở bảng 4.6 cho kết quả Prob > F = 0.0004 và Prob < 0.05, do đó bác bỏ giả thuyết H0 về không có tự tương quan. Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

Kết lại, sau khi thực hiện mô hình OLS và tiến hành các kiểm định White và Wooldridge, kết quả cho thấy mô hình tồn tại cả hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Điều này khiến các ước lượng OLS thông thường không còn hiệu quả và độ tin cậy đã bị ảnh hưởng. Do đó, nghiên cứu chuyển sang sử dụng hai mô hình FEM (Fixed Effects Model) và REM (Random Effects Model) để khắc phục các hạn chế trên và chọn lọc mô hình phù hợp nhất cho bộ dữ liệu.

4.1.4.1.2. Mô hình FEM và REM:

Từ bảng 4.4, kết quả hồi quy FEM chỉ ra rằng một số biến độc lập có tác động rõ rệt đến hiệu quả sinh lời ROA. Cụ thể, SIZE với hệ số 0.00454 (p < 0.01); LTA với hệ số 0.02000 (p = 0.001) và ETA (β = 0.04816; p = 0.004) đều mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê, phản ánh rằng quy mô ngân hàng và tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản và tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao thường an toàn tài chính hơn và đạt hiệu tốt hơn. Ngược lại, NPL có hệ số âm −0.0656 (p = 0.002), chứng minh nợ xấu gia tăng làm giảm đáng kể lợi nhuận NH. Còn các biến như DT, TCTR, GDP và INF không thể hiện ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% trong mô hình FEM, cho thấy tác động của chúng đến ROA chưa đủ mạnh hay không ổn định theo thời gian.

Còn với mô hình REM, kết quả thông qua bảng 4.4 cho thấy phạm vi các biến có ảnh hưởng ý nghĩa đến ROA rộng hơn so với FEM. Các biến SIZE (β = 0.00372; p = 0.000); ETA (β = 0.08848; p = 0.000) và LTA (0.01502; p = 0.008) tiếp tục duy trì dấu dương với ý nghĩa thống kê cao (1%). Bên cạnh đó, ở mô hình REM, biến DT với hệ số 0.00514 đã có ý nghĩa với mức ý nghĩa 5%, hàm ý rằng việc gia tăng Đầu tư công nghệ sẽ thúc đẩy hiệu quả tài chính của NH. Ngược lại ở mức ý nghĩa 5%, NPL vẫn tác động ngược dấu với ROA, phản ánh rủi ro từ nợ xấu đối với Hiệu quả tài chính của NH. Còn các TCTR, GDP và INF tiếp tục không đạt ý nghĩa thống kê trong mô hình này.

Sau khi phân tích mô hình FEM và REM, nghiên cứu tiến hành kiểm định Hausman nhằm lựa chọn mô hình phù hợp nhất. Kiểm định Hausman được sử dụng để so sánh hai giả thuyết: H0 cho rằng mô hình REM là ước lượng hiệu quả và nhất quán, trong khi H1 cho rằng mô hình FEM mới là phù hợp hơn. Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

Bảng 4. 7. Kiểm định Hausman với biến phụ thuộc ROA

Kết quả bảng kiểm định 4.7 cho thấy giá trị chi2(8) = 52.18 với p-value = 0.0000 < 0.05, do đó bác bỏ giả thuyết H0. Có nghĩa, mô hình FEM là lựa chọn phù hợp hơn so với mô hình REM.

Sau khi lựa chọn mô hình FEM là phù hợp thông qua kiểm định Hausman, nghiên cứu tiếp tục kiểm tra các giả định của mô hình bằng hai kiểm định phổ biến gồm kiểm định Wooldridge để phát hiện tự tương quan và kiểm định Modified Wald để phát hiện phương sai thay đổi trong dữ liệu bảng và được kết quả như bảng 4.8 và 4.9 dưới đây:

Bảng 4. 8. Kiểm định Wooldridge của mô hình FEM với biến phụ thuộc ROA

Kết quả qua bảng 4.8 cho thấy với F(1, 15) = 19.994 và p-value = 0.0004 < 0.05, bác bỏ giả thuyết H0: không có tự tương quan hay mô hình FEM có hiện tượng tự quan.

Bảng 4. 9. Kiểm định Modified Wald của mô hình FEM với biến phụ thuộc ROA

Kiểm định Modified Wald qua bảng 4.9 với chi2(16) = 128.06 và p-value là 0.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cũng bác bỏ giả thuyết H0 về phương sai đồng nhất. Vậy, mô hình FEM có phương sai thay đổi

4.1.4.1.3. Mô hình FGLS:

Sau khi thực hiện kiểm định Wooldridge và kiểm định Modified Wald, kết quả cho thấy mô hình FEM tồn tại song song hai khuyết tật là tự tương quan và phương sai thay đổi. Hai hiện tượng này khiến cho ước lượng hồi quy FEM trở nên kém hiệu quả, sai số chuẩn không còn đáng tin cậy và các kiểm định thống kê có thể bị sai lệch. Để khắc phục vấn đề này, nghiên cứu cần sử dụng một phương pháp ước lượng vững hơn, có khả năng xử lý cả hai khuyết tật nêu trên trong dữ liệu bảng. Phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Squares) được xem là phù hợp vì cho phép ước lượng hiệu quả trong điều kiện tồn tại phương sai thay đổi và tự tương quan (Greene, 2012). Do đó, bước tiếp theo, nghiên cứu tiến hành hồi quy bằng mô hình FGLS và thu được kết quả dưới đây (bảng 4.10)

Bảng 4. 10. Kết quả hồi quy mô hình ROA bằng FGLS

Sau khi khắc phục đồng thời phương sai thay đổi và tự tương quan bằng FGLS, ta thu được Wald chi2(8) = 146.35; p = 0.0000 khẳng định rằng các biến độc lập được đưa vào mô hình giải thích đáng kể sự biến động của ROA. Xét về ý nghĩa thống kê, các biến DT, SIZE, ETA có tác động cùng hướng với ROA và đều đạt mức ý nghĩa thống kê cao 1%. Ngược lại, NPL cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 1% nhưng lại mang hệ số âm (−0.0494), phản ánh rằng nợ xấu gia tăng sẽ làm suy giảm hiệu quả kinh doanh của ngân hàng, nhấn mạnh sự quan trọng trong công tác tín dụng. Về yếu tố vĩ mô, GDP có hệ số là 0.02108 và p-value là 0.003 hay tăng trưởng kinh tế thuận lợi góp phần đẩy mạnh lợi nhuận NH. Trong khi đó, INF cũng có tác động tích cực đến ROA nhưng kết quả này còn yếu (ở mức ý nghĩa 10%) và cần được kiểm định thêm trong các nghiên cứu mở rộng. Cuối cùng, hai biến TCTR (β = −0.0000924; p = 0.780) và LTA (β = 0.00168; p = 0.679) không có ý nghĩa thống kê, cho thấy sau khi đã kiểm soát các yếu tố khác, hai biến này chưa chứng minh được mối quan hệ với Hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam trong giai đoạn 2014-2024. Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

Vậy mô hình nghiên cứu đối với biến phụ thuộc ROA là: ROA_it = -0.0477 + 0.00479*DT_it + 0.00349*SIZE_it + 0.125*ETA_it + – 0.0494*NPL_it + 0.0211*GDP_t + 0.0249*INF_t + u_it

4.1.4.2. Kết quả mô hình hồi quy đối với biến ROE:

Tương tự như mô hình 1, tác giả cũng tiến hành thực hiện ba phương pháp hồi quy bao gồm: OLS, FEM, REM cho mô hình 2 với biến phụ thuộc là ROE các kết quả được trình bày cụ thể trong bảng 4.11 như sau:

Bảng 4. 11. Kết quả hồi quy mô hình ROE bằng Pooled OLS, FEM, REM

4.1.4.2.1. Mô hình OLS

Từ bảng 4.11, trong số các biến được đưa vào, DT và SIZE với hệ số lần lượt là 0.0776 và 0.0394, đây là hai yếu tố có hệ số dương và ý nghĩa thống kê cao (mức ý nghĩa 1%), hàm ý rằng Đầu tư công nghệ cũng như mở rộng quy mô hoạt động đều góp phần cải thiện ROE NH. Bên cạnh đó, TCTR cũng mang dấu cộng và có ý nghĩa ở mức 5%, cho thấy gia tăng tỷ lệ chi phí trên doanh thu cũng có thể đa dạng hóa nguồn thu và nâng cao Hiệu quả tài chính của NH. Ngược lại, các biến LTA, ETA, NPL, GDP và INF không đạt ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%, nhận thấy các biến chưa phản ảnh rõ nét với ROE trong mô hình OLS.

Nhìn chung, kết quả hàm ý rằng NH nên ưu tiên đầu tư công nghệ và mở rộng quy mô, đồng thời khai thác triệt để tỷ lệ chi phí trên doanh thu để cải thiện khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu.

Tiếp nối bước ước lượng mô hình OLS với biến phụ thuộc là ROE, tác giả tiến hành kiểm định White nhằm kiểm tra giả định về phương sai không đổi của sai số trong mô hình với giả thuyết rằng:

H0: Phương sai không đổi (homoskedasticity).
H1: Phương sai thay đổi (heteroskedasticity).

Bảng 4. 12. Kiểm định White của mô hình OLS với biến phụ thuộc ROE

Kết quả kiểm định từ bảng 4.12 cho thấy chi2(44) = 65.57 với p = 0.0191 < 0.05, do đó bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận rằng mô hình tồn tại phương sai thay đổi.

Đồng thời, kiểm định Wooldridge được tác giả thực hiền để phát hiện hiện tượng tự tương quan trong dữ liệu bảng.

Bảng 4. 13. Kiểm định Wooldridge của mô hình OLS với biến phụ thuộc ROE

Kết quả tư bảng 4.13 cho thấy Prob > F= 0.0000 < 0.05, bác bỏ giả thuyết H0: không có tự tương quan. Như vậy, mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan, Tương tự như mô hình hồi quy OLS với biến ROA, với mô hình OLS có biến phụ thuộc là ROE cũng đồng thời gặp phương sai thay đổi và tự tương quan, việc tiếp tục sử dụng các ước lượng OLS sẽ không còn đảm bảo tính hiệu quả và đáng tin cậy. Do đó, nghiên chuyển sang chạy mô hình FEM và REM với biến phụ thuộc là ROE.

4.1.4.2.2. Mô hình FEM và REM Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

Qua bảng kết quả 4.11, hai mô hình FEM và REM với biến phụ thuộc là ROE cho thấy sự khác biệt đáng chú ý cả về mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập lẫn hệ số tác động.

Trong mô hình FEM, các biến SIZE (β =0.0479; p = 0.000), ETA (β = −0.748; p = 0.000), LTA (β = 0.229; p = 0.000) và NPL (β = −0.511; p = 0.021) có ý nghĩa thống kê 5%. Điều này hàm ý rằng trong từng NH, quy mô, tỷ lệ vốn chủ sỡ hữu, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và nợ xấu là những nhân tố có phản ứng rõ rệt đến lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. Tuy nhiên, biến ETA và biến NPL có hệ số âm trong FEM, cho thấy việc tăng vốn chủ sở hữu và tăng nợ xấu sẽ làm suy giảm lợi nhuận trên vốn chủ sỡ hữu hay ROE.

Trong khi đó, với mô hình REM cho kết quả có phần khác biệt: DT (β = 0.0519; p = 0.016), SIZE (β = 0.0386; p = 0.000), LTA (β = 0.160; p = 0.007) và NPL (β = −0.416; p = 0.026) là những biến có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Điểm đáng chú ý, là biến DT không có ý nghĩa trong FEM nhưng lại có ý nghĩa trong REM, hàm ý rằng khi xét cả yếu tố ngẫu nhiên giữa các NH, Đầu tư công nghệ trở thành một yếu tố quan trọng giúp cải thiện ROE của các NH.

Sau khi phân tích kết quả giữa mô hình FEM và REM với biến phụ thuộc ROE, tác giả đã tiếp tục dùng kiểm định Hausman để xác định việc lựa chọn FEM hay REM sẽ phù hợp hơn để sử dụng cho dữ liệu nghiên cứu. Và nhận được kết quả như sau:

Bảng 4. 14. Kiểm định Hausman với biến phụ thuộc ROE

Kết quả cho thấy chi2(8) = 47.43 với p-value = 0.0000 < 0.05, chấp nhận giả thuyết H1, có nghĩa nghĩa là mô hình FEM sẽ phù hợp hơn so với REM.

Để đánh giá độ tin cậy của các ước lượng trong mô hình FEM sau khi đã chọn mô hình FEM, nghiên cứu tiếp tục kiểm tra hai khuyết tật phổ biến là phương sai thay đổi và tự tương quan và được kết quả ở bảng 4.15 và 4.16

Bảng 4. 15. Kiểm định Modified Wald của mô hình FEM với biến phụ thuộc ROE

Kết quả kiểm định Modified Wald cho thấy giá trị chi2(16) = 64.96 với p = 0.0000 < 0.05, bác bỏ giả thuyết H0 về phương sai không đổi. Có nghĩa là mô hình REM tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi.

Bảng 4. 16. Kiểm định Wooldridge của mô hình FEM với biến phụ thuộc ROE

Tương tự, kiểm định Wooldridge ở bảng 4.16 cho kết quả F(1,15) = 61.815 với p = 0.0000 < 0.05, chấp nhận giả thuyết H1 và bác bỏ lý thuyết H0. Như vậy, mô hình FEM với biến phụ thuộc ROE gặp phải vấn đề tự tương quan.

Như vậy, qua hai kết quả kiểm định đã chỉ ra rằng mô hình FEM đang gặp phải hai vấn đề nghiêm trọng là phương sai thay đổi và tự tương quan, khiến cho các ước lượng REM mất đi tính hiệu quả và độ tin cậy. Do đó, việc lựa chọn một phương pháp ước lượng có khả năng xử lý đồng thời cả hai vấn đề trên là điều cần thiết lúc này và phương pháp FGLS chính là phương pháp phù hợp nhất. Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

4.1.4.2.3. Mô hình FGLS

Nghiên cứu tiếp tục sử dụng mô hình FGLS để che phủ các đã khuyết tật đã nêu trên và đưa ra những kết luận đáng tin cậy hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến ROE và kết quả thu được ở bảng 4.17 như sau:

Bảng 4. 17. Kết quả hồi quy mô hình ROE bằng FGLS

Dựa trên ước lượng FGLS cho ROE, những động lực nhất quán và mạnh nhất của ROE là DT và SIZE mang ấu dương với mức ý nghĩa 1%, nhấn mạnh rằng đầu tư vào công nghệ và có lợi thế quy mô sẽ chuyển hóa làm tăng hiệu quả trên vốn chủ sở hữu. Ở bình diện vĩ mô, ROE cũng sẽ tăng thuận lợi vì tăng trưởng GDP cũng mang dấu cộng và có ý nghĩa ớ ngưỡng 5% (β = 0.2186; p = 0.017. Ngược lại, NPL lại tiếp tục bị ngược dấu hay chi phí trích lập và yêu cầu vốn cho rủi ro tín dụng làm bào mòn lợi nhuận trên vốn.

Các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê trong FGLS gồm ETA (β = 0.168; p = 0.326), LTA (β = 0.0288; p = 0.500), TCTR (β = -0.000275; p = 0.947) và INF (β = 0.268; p = 0.116). ETA và LTA mất ý nghĩa cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu và mức đòn bẩy tín dụng không đủ giải thích khác biệt ROE. TCTR gần như bằng 0 gợi ý thu nhập trên doanh thu chưa tạo khác biệt đáng kể cho lợi nhuận vốn chủ sở hữu.

Tóm lại, mô hình nghiên cứu đối với biến phụ thuộc ROE như sau: ROE_it = -0.429 + 0.0495*DT_it + 0.0392*SIZE_it -0.479*NPL_it + 0.2186*GDP_t + e_it

4.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu: Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

Sau khi thực hiện các bước ước lượng và kiểm định cần thiết, mô hình FGLS cuối cùng đã được xác định là phù hợp để phân tích tác động của các biến độc lập đến ROA và ROE. Nghiên cứu sẽ tiến hành tóm tắt, thảo luận chi tiết về ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy, so sánh với kỳ vọng lý thuyết và kết quả từ các nghiên cứu trước nhằm rút ra những hàm ý quản trị quan trọng.

Bảng 4. 18. Tổng hợp kết quả theo phương pháp FGLS

Dựa vào kết quả ở bảng 4.18 phía trên, có thể giải thích tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến Hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại Việt Nam như sau:

Giả thuyết H1: Đầu tư công nghệ có tác động cùng chiều đến hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

Kết quả ở bảng 4.18 cho thấy đầu tư công nghệ (DT) có tác động dương và có ý nghĩa thống kê với ROA và cả ROE, ngụ ý rằng các Ngân hàng thương mại cổ phần tăng Đầu tư công nghệ sẽ nâng cao Hiệu quả hoạt động tài chính. Hệ số hồi quy của DT với ROA, ROE lần lượt là 0.04179 và 0.0495. Điều này hoàn toàn phù hợp với xu hướng ngành NH hiện nay.

Kết quả trên có cơ sở vững chắc vì từ lý thuyết dựa trên nguồn lực, việc đầu tư vào công nghệ, đặc biệt là các phần mềm quản trị, hệ thống dữ liệu lớn (Big Data) và ứng dụng NH số, giúp NH tăng tốc độ xử lý thông tin, ít sai sót trong vận hành, đồng thời tối ưu hóa chi phí quản lý và nhân sự, từ đó tăng khả năng sinh lời. Mặt khác, theo lý thuyết lan tỏa sự đổi mới, việc chấp nhận và triển khai các công nghệ mới cho phép NH đa dạng hóa sản phẩm, nâng cao chất lượng dịch vụ và cải thiện trải nghiệm khách hàng, qua đó mở rộng thị phần và tăng nguồn thu ngoài lãi. Hai lý thuyết này cùng khẳng định rằng công nghệ không chỉ là công cụ hỗ trợ vận hành, mà còn là yếu tố chiến lược quyết định năng lực cũng như thúc đẩy Hiệu quả tài chính của NH trong dài hạn.

Bên cạnh đó, Ngô (2023) cũng đưa ra kết luận rằng đầu tư vào NH số và hiệu quả kinh doanh của các NH có quan hệ thuận chiều với nhau. Ngoài ra, Do et al (2022) cũng cho rằng Đầu tư công nghệ tác động tích cực đến Hiệu quả hoạt động NH, và NH có quy mô càng lớn thì tác động tích cực này càng cao. Như vậy, các NH muốn nâng cao hiệu quả cần phải tích cực đầu tư và đẩy nhanh vào công nghệ (Trịnh, 2024). Như vậy, các nghiên cứu đều cho thấy một xu hướng nhất quán: khi NH gia tăng mức Đầu tư công nghệ, đặc biệt là vào phần mềm quản trị, hệ thống NH số và nền tảng số, thì Hiệu quả tài chính có xu hướng tăng lên đáng kể. Điều này cho thấy công nghệ không chỉ là còn công cụ hỗ trợ vận hành, mà còn là ý tưởng chiến lược giúp NH tối ưu hóa nguồn lực và nâng cao tiềm năng sinh lời. Ở Việt Nam, giai đoạn 2014–2024 là thời kỳ chuyển đổi mạnh mẽ của ngành NH, với việc áp dụng hàng loạt công nghệ mới như ngân hàng số, eKYC, AI, Big Data,. Sự đầu tư này đã giúp các NH rút ngắn thời gian xử lý giao dịch, mở rộng kênh phân phối dịch vụ, và giảm thiểu chi phí hoạt động, từ đó góp phần cải thiện đáng kể cả chỉ tiêu ROA và ROE của NH. Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

Giả thuyết H2: Quy mô ngân hàng tác động cùng chiều đến hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

Biến SIZE có hệ số dương và ý nghĩa thống kê ở mức 1% với cả ROA và ROE, cho thấy các NH có quy mô lớn thường đạt Hiệu quả tài chính tốt hơn khi đặt chung với các NH có quy mô nhỏ. Kết quả này đồng điệu với nghiên cứu của Al-Shouha và cộng sự (2024), Nguyễn, Thi & Lê (2021). Bên cạnh đó, giải thuyết H2 cũng nhất quán với các nghiên cứu của Chen và cộng sự (2024), Ngô (2023), Mai & Phạm (2017), khi các tác giả này tập trung phân tích biến phụ thuộc là ROE và cho thấy quy mô lớn hơn giúp NH cải thiện khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu.

Giả thuyết H3: Tỷ lệ chi phí trên doanh thu tác động ngược chiều đến hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam

Theo lý thuyết, TRTC là một yếu tố quan trọng để đánh giả hiệu quả tài chính của NH nên được kỳ vọng biến này sẽ mang dấu âm. Tuy nhiên, kết quả từ bảng 4.10 cho thấy biến này không có ý nghĩa thống kê với cả hai mô hình ROA và ROE. Nguyên nhân có thể đến từ việc nhiều NH gia tăng chi phí cho mở rộng mạng lưới và Đầu tư công nghệ mạnh, làm chi phí tăng trong ngắn hạn nhưng lợi nhuận phải cải thiện trong dài hạn. Bên cạnh đó, TCTR là chỉ tiêu tổng hợp, gộp nhiều loại chi phí có tác động khác nhau đến lợi nhuận, nên có thể làm yếu đi mối quan hệ với ROA và ROE. Mặc dù chưa có nhiều nghiên cứu báo cáo kết quả tương tự, kết quả này gợi ý rằng trong bối cảnh Việt Nam, TCTR có thể chưa phải là chỉ tiêu phù hợp để đánh giá hiệu quả tài chính NH. Như vậy, loại bỏ giả thuyết H3 hay tỷ lệ chi phí trên doanh thu không có ý nghĩa với Hiệu quả tài chính của NH.

Giả thuyết H4: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu tác động cùng chiều đến hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam

Kết quả hồi quy cho thấy ETA (tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản) có tác động cùng chiều với ROA, hàm ý rằng khi tỷ lệ ETA của NH tăng, hiệu quả sinh lời trên tổng tài sản cũng được cải thiện. Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước như Thuy (2021), Mai & Phạm (2017), khi các tác giả đều lập luận rằng vốn chủ sở hữu cao giúp NH tăng chủ động trong các hoạt động và nhờ đó cải thiện được khả năng sinh lời trên tổng tài sản. Nói cách khác, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản đóng vai trò như bộ đệm tài chính cho NH, làm giảm sự phụ thuộc vào nguồn vay bên ngoài và hạn chế khả năng mất khả năng thanh toán, giúp đem lại lợi nhuận trên tổng tài sản (Berger, 1995).

Tuy nhiên, kết quả hồi quy cho thấy ETA không có ý nghĩa thống kê với ROE, và hiện tượng này cũng từng được đề cập trong các nghiên cứu trước đây. Theo Moustapha và cộng sự (2022), sau khi chạy mô hình, tác giả thu được kết quả ETA có ý nghĩa thông kê với ROA (ở mức ý nghĩa 10%) nhưng không có ý nghĩa với biến phụ thuộc ROE.

Giả thuyết H5: Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản tác động cùng chiều đến hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

Về tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, dù có tác động tích cực như kỳ vọng, nhưng không đủ mạnh để ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE). Kết quả này trùng khớp với nghiên cứu Athanasoglou và cộng sự (2006). Việc tăng hay giảm tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản sẽ không ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng đo bằng ROA (Prabowo et al., 2019). Do đó, các NH cần thận trọng trong việc cấp tín dụng nếu không có thể dẫn đến tình trạng nợ xấu tăng cao.

Giả thuyết H6: Tỷ lệ Nợ xấu tác động ngược chiều đến hiệu tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam

Kết quả hồi quy cho thấy nợ xấu (NPL) có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và mang hệ số âm với cả hai mô hình ROA và ROE, phản ánh mối quan hệ nghịch biến rõ rệt giữa nợ xấu và hiệu quả tài chính NH. Khi tỷ lệ NPL tăng, các NH buộc phải gia tăng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng để bù đắp khả năng mất vốn từ các khoản vay không sinh lời, làm giảm lợi nhuận ròng. Điều này khiến ROA và cả ROE đều sụt giảm đáng kể, vì NH không những mất đi nguồn thu lãi dự kiến mà còn phải gánh thêm chi phí quản lý và xử lý nợ xấu (Berger & DeYoung, 1997). Mối quan hệ nghịch biến này cũng tương đồng với Huy Trung và cộng sự (2023), Nguyễn (2017), khi tác giả kiểm định yếu tố NPL dựa trên biến phụ thuộc là ROA. Ngoài ra kết luận cũng tương tự với các thực nghiệm phân tích dựa trên tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sỡ hữu như: Chen & Zhen (2024), Ngô (2023), Nguyễn (2023), .

Giả thuyết H7: Tăng trưởng GDP tác động cùng chiều đến hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam

Theo như kết quả thu được, GDP có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa ở mức 1% với ROA và 5% với ROE. Khi GDP tăng, hoạt động kinh tế mở ra làm nhu cầu tín dụng tăng hay nợ xấu thấp nhờ khả năng thu hồi nợ tốt, từ đó tăng thu nhập lãi và giảm chi phí dự phòng cho NH. Kết quả này cũng phù hợp với Al-Shouha et al. (2024) khi tác giả cũng đưa ra kết luận là tăng trưởng kinh tế có tác động thuận chiều với Hiệu quả tài chính của NH.

Giả thuyết H8: Lạm phát tác động ngược chiều đến hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam

Bảng 4.18 cho thấy tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng tích cực với ROA ở mức ý nghĩa lớn 10%, nhưng không có ý nghĩa thống kê đối với biến ROE. Khi lạm phát tăng giá hàng hóa, dịch vụ và tiền lương sẽ tăng lên buộc các NH phải trả nhiều hơn cho hoạt động kinh doanh. Và để giữa chân người gửi tiền, lãi suất huy động tăng dẫn đến làm chi phí vốn của NH cao hơn. Do đó, chi phí vận hành cộng chi phí vốn tăng và nếu doanh thu không tăng tương ứng sẽ làm lợi nhuận ROA giảm. Điều này cũng tương xứng với kết quả Al-Shouha và cộng sự (2024). Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

Còn với ROE, chỉ tiêu này phụ thuộc nhiều vào vốn chủ sở hữu và đòn bẩy tài chính và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố khác như quản trị rủi ro, cấu trúc vốn, chính sách cổ tức, và tỷ lệ nợ. Vì vậy, tác động của lạm phát đến ROE thường không rõ ràng, dẫn đến kết quả thống kê nhiều nghiên cứu cho thấy không có ý nghĩa, cụ thể: Nguyễn, Thi & Lê (2021), Nguyễn (2015), Sufian và Habibullah (2010).

TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Ở chương 4, tác giả đã tóm gọn các kết quả phân tích thực nghiệm bao gồm thống kê mô tả, phân tích tương quan giữa các biến, phân tích đa cộng tuyến. Song song đó, nghiên cứu thực hiện ước lượng mô hình hồi quy (Pooled OLS, FEM, REM) và các bước kiểm định mô hình. Tác giả cũng kiểm tra và xử lý các vấn đề như phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan trong trong mô hình và cuối cùng là áp dụng FGLS để khắc phục khiếm khuyết trên. Chương 5, dựa vào kết quả và thảo luận, tác giả sẽ tiến hành kết luận khái quát, giải đáp các câu hỏi nghiên cứu đồng thời đề xuất giải pháp và hàm ý chính sách phù hợp nhằm nâng cao Hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần trong bối cảnh kinh tế Việt Nam trong tương lai.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH TRỊ

Chương 5 này sẽ tổng hợp những kết quả chính của nghiên cứu ở chương 4 và đưa ra các khuyến nghị cũng hàm ý chính sách dành cho các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam. Đồng thời, tác giả cũng chỉ ra các điểm hạn chế trong quá trình thực hiện nghiên cứu và đưa ra các khuyến nghị nhằm đóng gops các nghiên cứu trong tương lai.

5.1. Kết luận chung

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm đánh giá tác động của Đầu tư công nghệ đến Hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam giai đoạn 2014–2024. Sử dụng dữ liệu bảng từ Báo cáo tài chính của 16 Ngân hàng thương mại cổ phần kết hợp với số liệu kinh tế vĩ mô, nghiên cứu đã tiến hành hồi quy với các mô hình OLS, FEM, REM cùng với các kiểm định và cuối cùng sử dụng mô hình FGLS để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, kết quả nghiên cứu đã thu được nhưng kết luận gắn liền với ba câu hỏi nghiên cứu đã nêu ở Chương 2 như sau:

Từ kết quả thống kê mô tả cho thấy Hiệu quả tài chính của các NH có xu hướng cải thiện qua thời gian, thể hiện qua các chỉ số ROA và ROE gia tăng trong giai đoạn nghiên cứu. Tuy nhiên, mức cải thiện này không đồng đều giữa các NH, phản ánh sự khác biệt về năng lực quản trị, quy mô vốn hóa (SIZE) và khả năng ứng dụng công nghệ (DT) của từng ngân hàng. Dựa trên kết quả hồi quy cũng cho thấy Hiệu quả tài chính của NH bị tác động tích cực bởi các biến như: đầu tư công nghệ (DT), quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA) và tăng trưởng kinh tế (GDP). Ngược lại, nợ xấu (NPL) và lạm phát (INF) làm giảm đáng kể Hiệu quả tài chính của NH. Kết quả này hàm ý rằng Hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn 2014-2024 chịu tác động đồng thời từ cả yếu tố vi mô lẫn yếu tố vĩ mô.

Câu hỏi thứ 1: Tác động của đầu tư công nghệ đến hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam từ 2014-2024 như thế nào?

Kết quả từ mô hình FGLS khẳng định rằng đầu tư công nghệ (DT) có tác động dương và đều có ý nghĩa cả ROA và ROE. Hay nói cách khác, từ 2014 đến 2024, Đầu tư công nghệ có tác động cùng chiều với Hiệu quả tài chính các các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam. NH gia tăng đầu tư vào phần mềm công nghệ sẽ giúp tối ưu hóa quy trình vận hành, giảm thiểu chi phí thủ công, nâng cao chất lượng dịch vụ và gia tăng thu nhập, từ đó cải thiện hiệu quả sử dụng tài sản và vốn chủ sở hữu. Đây là bằng chứng thực nghiệm quan trọng khẳng định vai trò then chốt của Đầu tư công nghệ trong việc nâng cao Hiệu quả tài chính của hệ thống Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, phù hợp với xu hướng chuyển đổi số mạnh mẽ của ngành NH trong khu vực và trên thế giới.

Câu hỏi thứ 2: Dựa vào kết quả nghiên cứu, những hàm ý chính sách đầu tư công nghệ nào có thể nâng cao hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam? Nghiên cứu sẽ đưa ra những hàm ý chính sách ở phần 5.2

5.2. Hàm ý, chính sách Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

5.2.1. Đối với đầu tư công nghệ (DT)

Kết quả nghiên cứu cho thấy Đầu tư công nghệ có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến cả ROA và ROE, điều này khẳng định vai trò trọng yếu của công nghệ trong việc nâng cao Hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam. Do đó, các NH cần xây dựng một chiến lược toàn diện và dài hạn về đầu tư công nghệ, trong đó ưu tiên phân bổ vốn cho các dự án hiện đại hóa hệ thống Công nghệ thông tin, phát triển NH số, triển khai các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong phân tích rủi ro và dịch vụ khách hàng, áp dụng dữ liệu lớn (Big Data) trong dự báo nhu cầu tín dụng, cũng như sử dụng điện toán đám mây (Cloud Computing) để tối ưu hóa khả năng lưu trữ và xử lý thông tin. Ngoài ra, việc tích hợp công nghệ vào quản trị rủi ro là yêu cầu bắt buộc và cấp bách vì sẽ giúp NH phát hiện sớm các khoản vay tiềm ẩn rủi ro, tăng cường kiểm soát nội bộ và giảm thiểu tổn thất tín dụng, để ít gây tổn thất đến Hiệu quả tài chính của NH.

Ngoài yếu tố đầu tư vật chất, các NH cần chú trọng phát triển nguồn nhân lực công nghệ chất lượng hàng đầu, đặc biệt là đội ngũ kỹ sư dữ liệu, chuyên viên an ninh mạng và chuyên gia phân tích tài chính số. Việc đào tạo, tái đào tạo và nâng cao kỹ năng công nghệ cho nhân viên là điều kiện tiên quyết để các dự án công nghệ phát huy hiệu quả. Các NH cũng nên đẩy mạnh hợp tác với các công ty FinTech, trung tâm dữ liệu và startup công nghệ nhằm khai thác sức mạnh đổi mới sáng tạo, mở rộng hệ sinh thái số, đồng thời giảm chi phí đầu tư nhờ mô hình hợp tác chia sẻ nền tảng. Đây là hướng đi phù hợp với xu thế toàn cầu, giúp NH vừa tăng năng lực cạnh tranh, vừa duy trì Hiệu quả tài chính ổn định trong dài hạn.

Tuy nhiên, công nghệ cao sẽ đi đôi với tiềm ẩn rủi ro về bảo mật thông tin. Do đó, ngoài việc tăng cường đầu từ, các Ngân hàng thương mại cổ phần cần xây dựng một hệ thống bảo mật dữ liệu mạnh mẽ nhất để ngăn chặn gian lận, rủi ro về tấn công mạng và rò rỉ thông tin khách hàng sẽ ảnh hưởng đển cả NH và khách hàng.

5.2.2. Quy mô ngân hàng (SIZE)

Dựa trên các nghiên cứu thực nghiên trước và luận văn đều cho ra kết quả là quy mô ngân hàng có tác động dương và tác động mạnh đến Hiệu quả tài chính NH. Điều này phản ánh rằng các NH có quy mô lớn thường sẽ biết cách tận dụng tốt quy mô của NH mình để kiểm soát chi phí vận hành và gia tăng khả năng sinh lời nhiều hơn so với các NH nhỏ. Do đó, các Ngân hàng thương mại cổ phần cần có chiến lược tăng vốn điều lệ, mở rộng mạng lưới chi nhánh, phát triển các kênh phân phối hiện đại như NH số và NH tự động (Digital Branch) nhằm nâng cao năng lực phục vụ và mở rộng tệp khách hàng. Bên cạnh đó, các thương vụ sáp nhập và hợp nhất giữa các NH có quy mô trung bình, nhỏ sẽ giúp hình thành các tổ chức tín dụng lớn mạnh hơn, đủ sức cạnh tranh với các NH quốc tế và sẽ giúp triển khai hiệu quả các dự án công nghệ quy mô lớn. Ngoài ra, khi quy mô tăng, các NH sẽ có nhiều điều kiện triển khai việc phân bổ chi phí đầu tư công nghệ trên nền tảng khách hàng rộng hơn, qua đó sẽ giúp tối ưu hóa hiệu quả và nâng cao năng lực cạnh tranh trong kỷ nguyên số giữa các NH.

Mặc dù quy mô lớn mang hiệu quả tài chính cao hơn, nhưng tăng trưởng quá nhanh có thể dẫn đến cấu trúc vận hành NH bị cồng kềnh và kém linh hoạt, có thể dẫn đến việc giảm hiệu quả vận hành. Do đó, các NH cần mở rộng quy mô đi kèm với cải thiện quy trình và Đầu tư công nghệ để bảo đảm quy mô mở rộng vẫn gắn với hiệu quả và an toàn tài chính cho NH.

5.2.3. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA): Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

Kết quả nghiên cứu cho thấy ETA có tác động tích cực đến cả ROA và ROE, nghĩa là khi NH duy trì được mức vốn chủ sở hữu cao, khả năng sinh lời của NH sẽ được cải thiện đáng kể. Lý do là vì nguồn vốn chủ sở hữu dồi dào sẽ giúp NH giảm phụ thuộc vào vốn vay từ bên ngoài, qua đó giảm bớt chi phí lãi vay và tăng khả năng chống chịu trước những biến động bất lợi từ thị trường tài chính. Ngoài ra, tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao cũng tạo niềm tin cho nhà đầu tư và khách hàng, nâng cao uy tín và vị thế cạnh tranh của NH trên thị trường. Chính vì vậy, các NH cần xây dựng chiến lược tăng vốn điều lệ bền vững, có thể thông qua việc để lại một phần lợi nhuận hàng năm để bổ sung vào vốn chủ sở hữu, phát hành thêm cổ phiếu hoặc tìm kiếm nhà đầu tư chiến lược bên ngoài. Việc duy trì một tỷ lệ vốn chủ sở hữu hợp lý không chỉ giúp NH đáp ứng các chuẩn mực an toàn vốn theo Basel II và Basel III mà còn tạo điều kiện để mở rộng quy mô hoạt động, đầu tư vào các dự án công nghệ hiện đại và nâng cao Hiệu quả tài chính một cách lâu dài.

5.2.4. Nợ xấu (NPL):

Nợ xấu có tác động tiêu cực đến cả ROA và ROE, làm giảm lợi nhuận và gia tăng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng. Kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đẩy mạnh hiệu quả quản trị rủi ro trong hệ thống Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam. Để kiểm soát nợ xấu, các NH cần ứng dụng mạnh mẽ công nghệ vào hệ thống chấm điểm tín dụng, triển khai mô hình cảnh báo sớm, xây dựng cơ sở dữ liệu khách hàng tập trung và kết nối với các tổ chức tín dụng khác nhằm hạn chế thông tin bất cân xứng. Bên cạnh đó, việc xử lý nợ xấu cần được thực hiện quyết liệt thông qua các cơ chế như thị trường mua bán nợ, phát triển thị trường trái phiếu đảm bảo bằng tài sản và hợp tác chặt chẽ với công ty quản lý tài sản khác. Kiểm soát nợ xấu không chỉ giúp nâng cao Hiệu quả tài chính mà còn bảo đảm an toàn cho toàn bộ hệ thống NH, tạo niềm tin cho nhà đầu tư và khách hàng tiếp tục giao dịch và làm việc với NH một cách lâu dài hơn.

5.2.5. Tăng trưởng kinh tế (GDP)

Biến tăng trưởng GDP có tác động tích cực đến Hiệu quả tài chính của NH, cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa hiệu quả NH và sự phát triển của nền kinh tế. Trong bối cảnh một nền kinh tế tăng trưởng vững chắc, nhu cầu tín dụng, thanh toán và dịch vụ tài chính gia tăng, tạo điều kiện rất thuận lợi cho các NH mở rộng hoạt động kinh doanh và nâng cao khả năng sinh lời. Do đó, các NH cần tận dụng các giai đoạn kinh tế đang tăng trưởng để mở rộng danh mục tín dụng vào các lĩnh vực sản xuất kinh doanh trọng điểm, phát triển các sản phẩm tài chính đa dạng dễ ứng dụng và đáp ứng kịp thời các nhu cầu của doanh nghiệp và cá nhân. Đồng thời, bên cạnh NH, chính phủ cần duy trì chính sách tài khóa và tiền tệ hợp lý nhằm bảo đảm môi trường kinh tế vĩ mô bền vũng, tạo nền tảng thuận lợi cho hoạt động NH và khuyến khích đầu tư công nghệ trong toàn hệ thống tài chính.

5.2.6. Lạm phát (INF)

Lạm phát có tác động nghịch chiều với Hiệu quả tài chính của vì nó sẽ làm tăng chi phí vốn, giảm giá trị thực của tài sản và gia tăng rủi ro tín dụng. Do đó, các NH cần xây dựng chính sách quản trị lãi suất và thanh khoản linh hoạt, chủ động lập trước các kịch bản kinh doanh có thể xảy ra để khi gặp phải, NH sẽ kịp thời ứng phó. Đồng thời, ở cấp độ vĩ mô, NH Nhà nước cần tiếp tục thực hiện các chính sách tiền tệ thận trọng, phối hợp hài hòa với chính sách tài khóa để kiểm soát lạm phát, ổn định mặt bằng lãi suất và tỷ giá, để tạo điều kiện thuận lợi cho cách Ngân hàng thương mại cổ phần trong việc gia tăng hiệu quả tài chính.

5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo: Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

5.3.1. Hạn chế của nghiên cứu:

Mặc dù nghiên cứu đã đạt được các mục tiêu đề ra và cung cấp những bằng chứng thực nghiệm quan trọng về tác động của Đầu tư công nghệ đến Hiệu quả tài chính của các Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, song vẫn tồn tại một số hạn chế nhất định.

Thứ nhất, nghiên cứu chỉ sử dụng dữ liệu của 16 Ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn 2014–2024, chưa bao quát toàn bộ hệ thống NH tại Việt Nam, đặc biệt là các Ngân hàng thương mại nhà nước, NH liên doanh và NH 100% vốn nước ngoài. Điều này có thể khiến kết quả chưa phản ánh đầy đủ bức tranh toàn diện về ngành NH Việt Nam.

Thứ hai, tác giả sử dụng biến đo lường Đầu tư công nghệ mới chỉ dựa trên tỷ lệ phần mềm công nghệ trên tổng tài sản vô hình, trong khi thực tế đầu tư công nghệ có thể được thể hiện dưới nhiều hình thức khác như chi phí nghiên cứu và phát triển (R&D), số lượng giao dịch NH điện tử, hay chỉ số số hóa tổng hợp,…. Do đó, cách đo lường trong nghiên cứu có thể chưa bao quát hết tất cả khía cạnh của Đầu tư công nghệ trong lĩnh vực NH.

Thứ ba, mô hình nghiên cứu chưa đưa biến thanh khoản vào nhóm biến kiểm soát. Trong thực tế, khả năng thanh khoản có vai trò quan trọng đối với sự ổn định tài chính và có thể ảnh hưởng trực tiếp đến Hiệu quả tài chính của NH. Việc chưa xem xét yếu tố này có thể làm giảm mức độ bao quát của mô hình.

Thứ tư, nghiên cứu mới chỉ sử dụng các phương pháp định lượng như OLS, FEM, REM và FGLS với dữ liệu bảng, chưa kết hợp các phương pháp định tính như phỏng vấn chuyên gia hay khảo sát thực tế để bổ sung góc nhìn sâu rộng hơn về cơ chế tác động của Đầu tư công nghệ đến Hiệu quả tài chính. Ngoài ra, các yếu tố như cạnh tranh trong ngành, mức độ chấp nhận công nghệ của khách hàng, hay tác động của chính sách pháp lý cũng chưa được đưa vào mô hình phân tích, đây cũng là những biến có thể ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.

5.3.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai :

Từ những hạn chế nêu trên, các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng và hoàn thiện theo một số hướng.

Trước hết, mở rộng phạm vi mẫu nghiên cứu cho toàn bộ hệ thống NH tại Việt Nam, bao gồm cả Ngân hàng thương mại nhà nước và NH nước ngoài, sẽ giúp kết quả phân tích có tính khái quát cao hơn, phản ánh đầy đủ bức tranh ngành NH trong bối cảnh hội nhập quốc tế.

Bên cạnh đó, các nghiên cứu tương lai nên xem xét sử dụng thêm những chỉ tiêu mới để đo lường Đầu tư công nghệ, chẳng hạn như tổng chi phí công nghệ thông tin, tỷ lệ giao dịch trực tuyến, hoặc chỉ số phát triển NH số tổng hợp. Việc kết hợp nhiều chỉ tiêu sẽ giúp phản ánh toàn diện hơn mức độ Đầu tư công nghệ và tác động của nó đến Hiệu quả tài chính các NH. Các nghiên cứu tiếp theo cần bổ sung thêm biến kiểm soát quan trọng như thanh khoản vào mô hình nhằm nâng cao khả năng giải thích cho mô hình nghiên cứu. Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

Về mặt phương pháp, các nghiên cứu tiếp theo có thể vận dụng các kỹ thuật kinh tế lượng nâng cao như mô hình GMM (Generalized Method of Moments) để giải quyết vấn đề nội sinh, hay mô hình SEM (Structural Equation Modeling) để phân tích mối quan hệ gián tiếp và tác động trung gian giữa các biến. Ngoài ra, việc kết hợp dữ liệu định lượng và định tính thông qua khảo sát chuyên gia, phỏng vấn cán bộ NH, hoặc nghiên cứu tình huống điển hình sẽ cung cấp góc nhìn đa chiều hơn, giúp kết quả nghiên cứu vừa có cơ sở định lượng vững chắn vừa phản ánh sát thực tế ngành NH.

Về mặt phân tích, các nghiên cứu trong tương lai có thể thực hiện phân tích theo nhóm ngân hàng quy mô lớn và nhỏ. Bởi các NH có quy mô khác nhau thường có khả năng tài chính, mức độ chấp nhận rủi ro và chiến lược chuyển đổi số khác biệt. Điều này giúp kết quả nghiên cứu phản ánh sát thực tiễn hơn thay vì chỉ đánh giá trên toàn bộ mẫu chung.

Cuối cùng, các nghiên cứu trong tương lai cũng có thể mở rộng phạm vi so sánh giữa cỏc quốc gia trong khu vực, chẳng hạn như so sỏnh Việt Nam với cỏc nước ASEAN khỏc, để đỏnh giỏ mức độ tỏc động của Đầu tư công nghệ đến Hiệu quả tài chính trong bối cảnh hội nhập và chuyển đổi số toàn cầu.

TÓM TẮT CHƯƠNG 5

Chương 5 đã tổng hợp toàn bộ kết quả nghiên cứu và trả lời ba câu hỏi nghiên cứu đặt ra từ đầu bài. Kết quả cho thấy Hiệu quả tài chính của 16 Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2014–2024 chịu tác động đồng thời từ cả yếu tố vi và cả yếu tố vĩ mô. Dựa trên kết quả này, luận văn đã đề xuất các hàm ý chính sách cụ thể cho từng biến có ý nghĩa nhằm hỗ trợ NH nâng cao năng lực cạnh tranh vạt và Hiệu quả tài chính trong thời gian tới. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng chỉ ra một số hạn chế về phạm vi mẫu, cách đo lường biến và phương pháp nghiên cứu, từ đó gợi mở hướng nghiên cứu tiếp theo mở rộng cả về quy mô dữ liệu và phương pháp phân tích. Luận văn: KQNC Tác động đầu tư công nghệ về hiệu quả tài chính.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Tác động của đầu tư công nghệ đến hiệu quả tài chính

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website: https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com

Post Views: 21