Tác động của cơ cấu cho vay đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam

TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 31, THÁNG 9 NĂM 2018
TÁC ĐỘNG CỦA CƠ CẤU CHO VAY ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG
CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNGMẠI VIỆT NAM
Lê Thị Thu Diềm1, Diệp Thanh Tùng2
IMPACT OF LENDING STRUCTURE ON CREDIT RISK IN VIETNAMESE
COMMERCIAL BANKS
Le Thi Thu Diem1, Diep Thanh Tung2
Tóm tắt – Nghiên cứu này kiểm định khi nào
tập trung cơ cấu cho vay làm giảm rủi ro tín dụng
thông qua sử dụng phương pháp ước lượng GMM
cho dữ liệu bảng của mười ngân hàng thương
mại Việt Nam trong giai đoạn từ 2009 đến 2016.
Điểm mới của nghiên cứu này là tập trung đánh
giá tác động của dư nợ từng ngành kinh tế đến
rủi ro tín dụng. Kết quả của nghiên cứu cho thấy
rằng, hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam
có mức độ đa dạng hóa cao trong việc phân bổ
cơ cấu cho vay đối với các ngành kinh tế. Quan
trọng là kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, việc đầu
tư tín dụng vào các ngành khai thác mỏ và khai
thác đá, công nghiệp chế biến, điện, khí đốt và
nước, xây dựng và bất động sản có thể dẫn đến
gia tăng rủi ro tín dụng, trong khi đó, ngân hàng
đầu tư vào các ngành thương mại và ngành khác
sẽ góp phần giảm rủi ro tín dụng. Từ đó, nghiên
cứu đề xuất một số gợi ý chính sách nhằm thúc
đẩy sự ổn định và hiệu quả của hệ thống ngân
hàng thương mại Việt Nam.
Từ khóa: cơ cấu cho vay, ngành kinh tế,
ngân hàng thương mại Việt Nam, rủi ro
tín dụng
Abstract – This study examines whether lend-
ing structure concentration leads to lower credit
risk by using GMM estimators of panel data
1,2Khoa Kinh tế, Luật - Trường Đại học Trà Vinh
Ngày nhận bài: 14/8/2018; Ngày nhận kết quả bình
duyệt: 17/12/2018; Ngày chấp nhận đăng: 23/12/2018
Email: alexdiem0212@gmail.com
1,2School of Economics and Law, Tra Vinh University
Received date: 14th August 2018 ; Revised date: 17th
December 2018; Accepted date: 23rd December 2018
for ten Vietnamese commercial banks from 2009
to 2016. The innovative point of this research
is to evaluate the effect of variables of differ-
ent industrial sector on credit risk. The finding
showed that the Vietnamese commercial banks
had high level of distributing lending structure to
different sectors in economy. Overall, increasing
investment of loans for the mining and quarrying,
manufacturing, electricity, gas and water, con-
struction and real estate contributes to the bank’s
exposures to credit risk, while that wholesale
and retail trade and other sectors reduces credit
risk. Based on the results, this study suggests
some feasible solutions for fostering efficiency
and stability in Vietnamese commercial banking
system.
Keywords: lending structure, industrial sec-
tor, Vietnamese commercial bank, credit risk.
I. MỞ ĐẦU
Với vai trò cung cấp vốn cho nền kinh tế, hệ
thống ngân hàng Việt Nam đã có sự phát triển
mạnh mẽ và đạt được nhiều thành tựu đáng kể
như thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, kiểm soát lạm
phát. Tuy nhiên, một vấn đề thường gặp trong các
tổ chức tín dụng là tuy việc cho vay theo doanh
số nhưng chưa quan tâm đúng mức đến hiệu quả
của công tác quản lí rủi ro tín dụng. Theo số
liệu của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, rủi ro
tín dụng trong hệ thống ngân hàng Việt Nam là
3,6% (4 tỉ USD) năm 2011, tiếp tục tăng lên
4,08% cuối năm 2012 [1], trước khi giảm về 3%
cuối năm 2016, trong đó, nợ xấu tập trung vào
lĩnh vực bất động sản [2]. Ngân hàng Thế giới và
Quỹ Tiền tệ Quốc tế đã bày tỏ quan điểm rằng,
1
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 31, THÁNG 9 NĂM 2018 KINH TẾ - XÃ HỘI
các khoản vay ngân hàng thương mại Việt Nam
(NHTMVN) tăng dư nợ nhanh với mức độ tập
trung cao có thể dẫn đến rủi ro cao cho nền kinh
tế [3], mà nguyên nhân có thể xuất phát từ cơ
cấu cho vay chưa hợp lí của các ngân hàng.
Cho đến nay, mối quan hệ giữa cơ cấu cho vay
và rủi ro tín dụng đã có nhiều tác giả nghiên cứu
như Abdul-Rahman [4], Tabak và cộng sự [5],
Rossi và cộng sự [6], Acharya và cộng sự [7].
Tại Việt Nam, Batten và Võ Xuân Vinh [8] đã
nghiên cứu rủi ro theo cách tiếp cận rủi ro tổng
thể trong các ngân hàng thương mại tại thị trường
mới nổi, trong khi đó, Phạm Thị Thơm và Thân
Thị Thu Thuỷ [9] xem xét mức độ tập trung thị
trường và hiệu quả ngân hàng thương mại. Tuy
nhiên, đến thời điểm hiện nay, nhóm tác giả chưa
có nghiên cứu nào đánh giá một cách đầy đủ và
chuyên sâu về tác động của cơ cấu cho vay đến
rủi ro tín dụng trong ngắn hạn và dài hạn.
Trong bối cảnh môi trường kinh tế vĩ mô còn
tiềm ẩn nhiều rủi ro, vấn đề xác định cơ cấu cho
vay hợp lí nhằm hạn chế rủi ro tín dụng là chủ đề
được các ngân hàng thương mại quan tâm. Với
bài viết “Tác động của cơ cấu cho vay đến rủi
ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt
Nam”, nhóm tác giả kì vọng sẽ cung cấp thêm
bằng chứng thực nghiệm về cơ cấu cho vay hợp lí,
qua đó góp phần thiết thực vào việc phân tích tín
dụng, và hạn chế rủi ro tín dụng của NHTMVN
một cách có hiệu quả.
II. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Theo Basel II [10], rủi ro ngân hàng bao gồm:
rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, và rủi ro hoạt
động. Trong điều kiện thị trường chứng khoán
Việt Nam còn non trẻ, nguồn cung tín dụng
NHTMVN vẫn đóng vai trò chủ đạo. Vì thế, tỉ
trọng tài sản tín dụng chiếm gần 55% - 90% trong
tổng tài sản ngân hàng. Chính vì thế, các ngân
hàng đặc biệt quan tâm đến rủi ro tín dụng, vì
một khi không thu hồi được nợ, ngân hàng phải
sử dụng dự phòng rủi ro để xử lí, dẫn đến hao
mòn lợi nhuận và ảnh hưởng bất lợi đến danh
tiếng của ngân hàng.
Rủi ro tín dụng là rủi ro thay đổi giá trị do
các thay đổi trong chất lượng tín dụng của ngân
hàng. Theo Basel II, rủi ro tín dụng được tiếp cận
thông qua hai cách, gồm rủi ro tín dụng không kì
vọng (unexpected credit risk) và rủi ro tín dụng
kì vọng (expected credit risk). Rủi ro tín dụng kì
vọng là tổn thất tín dụng trung bình được kì vọng
từ mức độ rủi ro của danh mục đầu tư trong một
khoảng thời gian nhất định. Theo Ozili và Outa
[11], khi ngân hàng phát sinh rủi ro tín dụng,
ngân hàng sẽ trích lập dự phòng từ dòng tiền lợi
nhuận để dự kiến khoản tiền sẽ mất. Ngược lại,
rủi ro tín dụng không kì vọng là các khoản thất
thoát tín dụng bất ngờ mà tổng tổn thất trung
bình vượt quá mức thất thoát trung bình. Chính
vì thế, Acharya và cộng sự [7] cho rằng, rủi ro
tín dụng không kì vọng thường được đo lường
bằng độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình của
nợ xấu (non-performing loan).
Về mặt lí thuyết, có nhiều nghiên cứu về mối
quan hệ giữa cơ cấu cho vay và rủi ro tín dụng.
Lí thuyết danh mục đầu tư của Markowitz [12]
cho rằng, các ngân hàng nên đa dạng hóa danh
mục cho vay để giảm rủi ro tín dụng. Dựa trên lí
thuyết về thông tin bất đối xứng, Diamond [13]
đã tuyên bố rằng, việc đa dạng hóa cho phép các
ngân hàng chuyển đổi nợ được theo dõi thành nợ
không được giám sát. Do đó, các ngân hàng có
cơ cấu cho vay tập trung sẽ dễ bị tổn thương hơn
trong điều kiện suy thoái kinh tế. Ngoài ra, lí
thuyết tài chính doanh nghiệp [14] ủng hộ quan
điểm rằng, các doanh nghiệp tập trung các hoạt
động của họ trong một lĩnh vực chuyên ngành
để có lợi thế so sánh, trong khi đa dạng hóa có
thể dẫn đến cạnh tranh ngày càng tăng. Rõ ràng,
các lí thuyết cũng cho thấy nhiều quan điểm khác
nhau về việc tập trung hay đa dạng hoá cơ cấu
cho vay.
Về các kiểm định cơ cấu cho vay ảnh hưởng
đến rủi ro tín dụng, Winton [15] đã cung cấp
bằng chứng cho thấy các ngân hàng sẽ có nhiều
ưu điểm hơn từ việc chuyên môn hóa vì góp
phần hạn chế rủi ro. Liên quan đến tác động của
cơ cấu cho vay đối với rủi ro tín dụng, Tabak
và cộng sự [5] cho thấy bằng chứng rằng, tập
trung danh mục cho vay giảm các khoản nợ xấu.
Acharya [7] nhận thấy rằng, đối với ngân hàng
có rủi ro cao, việc cho vay mở rộng sang các
ngành mới thường gắn liền với khoản vay rủi
ro hơn. Để giải thích mối quan hệ tỉ lệ thuận
giữa mức độ đa dạng hóa và rủi ro tín dụng của
danh mục cho vay ngân hàng, Acharya [7] đã nêu
2
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 31, THÁNG 9 NĂM 2018 KINH TẾ - XÃ HỘI
hai lí do: (i) ngân hàng có thể bị hiệu quả giám
sát thấp hơn nếu họ cho vay các lĩnh vực mới
và (ii) đa dạng hóa có thể dẫn đến tăng phạm
vi hoạt động của ngân hàng. Gần đây, Silva và
cộng sự [16] nhấn mạnh bằng chứng thực nghiệm
rằng danh mục đầu tư đa dạng hơn của các ngân
hàng sẽ góp phần vào mức độ rủi ro cao hơn
của ngành. Ở Việt Nam, Batten và Võ [17] cho
rằng, sự đa dạng hóa ngân hàng có thể dẫn đến
rủi ro cao hơn.
Sự khác biệt trong kết quả nghiên cứu về mối
quan hệ giữa tập trung hay đa dạng hoá cơ cấu
cho vay đến rủi ro tín dụng tùy vào đặc tính khu
vực, quốc gia, bối cảnh kinh tế, từng giai đoạn
thời gian cụ thể. Do đó, nghiên cứu này được
thực hiện sẽ là cơ sở tham khảo quan trọng, giúp
các ngân hàng lựa chọn chiến lược cho vay tập
trung hay đa dạng hoá danh mục cho vay theo
các ngành kinh tế, nhằm hạn chế thấp nhất tổn
thất tín dụng.
III. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Dữ liệu nghiên cứu thu thập từ các báo cáo tài
chính được công bố của mười NHTMVN trong
giai đoạn từ 2009 đến 2016. Để đo lường mức
độ ổn định cơ cấu cho vay trong trung, dài hạn
(VART), dữ liệu về dư nợ cho vay các ngành kinh
tế được thu thập thêm hai năm (2008, 2017) từ
báo cáo tài chính. Vì biến VART được sử dụng
trong phân tích của chúng tôi được tính theo
khoảng thời gian ba năm. Do đó, khoảng thời
gian dữ liệu của nghiên cứu là từ năm 2008 đến
năm 2017.
Để kiểm định tác động của cơ cấu cho vay
đến rủi ro tín dụng, mô hình định lượng được
xây dựng theo cách tiếp cận của Abdul-Rahman
và cộng sự [18], Tabak và cộng sự [5], Chen và
cộng sự [19]. Nhóm nghiên cứu áp dụng phương
pháp ước lượng GMM (Generalized Method of
Moments) cho mô hình hồi quy sau: Y = b0 +
b1X1 + b2TL + b3TE + b4INV + b5LTA +
b6NONII + b7GDP + b8INTEXP + 
Trong đó:
+ Y là biến phụ thuộc, lần lượt là biến độ lệch
chuẩn của dư nợ xấu (STDNPL) và biến tỉ số dự
phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (LLP).
+ Biến độc lập X1 lần lượt là các biến dư nợ
theo ngành kinh tế (RISKY1, RISKY2, RISKY3,
RISKY4, RISKY5, RISKY6, RISKY7, RISKY8,
RISKY9), mức độ tập trung (SPEC), mức độ ổn
định cơ cấu cho vay trong ngắn hạn (LCC) và
mức độ ổn định cơ cấu cho vay trong trung, dài
hạn (VART).
A. Đo lường rủi ro tín dụng
Theo cách tiếp cận của Acharya [7], rủi ro tín
dụng sẽ được đo lường bằng độ lệch chuẩn của
dư nợ xấu (STDNPL - The standard deviation of
non-performing loan ratio). Bên cạnh đó, để gia
tăng mức độ tin cậy của nghiên cứu, nhóm tác
giả kiểm định thêm thang đo rủi ro tín dụng là
tỉ số dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ
LLP theo cách tiếp cận của Ozili and Outa [11].
B. Đo lường biến độc lập
1) Các biến dư nợ theo ngành kinh tế: Các
ngân hàng thương mại cho vay ở các lĩnh vực
khác nhau của nền kinh tế như trồng trọt, lâm
nghiệp, chăn nuôi và đánh cá; khai thác mỏ; công
nghiệp chế biến; sản xuất và cung cấp điện, khí
đốt và nước; xây dựng; vận chuyển và kho bãi;
công nghệ thông tin; thương mại bán buôn và
bán lẻ; tài chính và bảo hiểm; địa ốc; dịch vụ
xã hội (bao gồm khoa học, giáo dục và y tế);
truyền thông và văn hóa, và một số ngành khác.
Định nghĩa của từng ngành sản xuất trong nền
kinh tế được tham khảo theo hệ thống ngành
kinh tế Việt Nam vừa được Thủ tướng Chính
phủ ban hành tại Quyết định 27/2018/QĐ-TTg.
Tuy nhiên, tuỳ vào đặc điểm báo cáo tài chính
của từng NHTMVN, dư nợ cho vay được thể hiện
có khác nhau; một số ngân hàng có đến mười ba
ngành, trong khi ngân hàng Vietcombank chỉ có
chín ngành. Do đó, để phù hợp với bộ số liệu,
nhóm tác giả nghiên cứu chín ngành trong cơ
cấu cho vay gồm dư nợ các ngành bán buôn và
bán lẻ (RISKY1), nông nghiệp (RISKY2), khai
thác mỏ và đá (RISKY3), công nghiệp chế biến
(RISKY4), điện, gas và nước (RISKY5), vận tải
và truyền thông (RISKY6), xây dựng và bất động
sản (RISKY7), khách sạn và nhà hàng (RISKY8),
các dịch vụ cộng đồng, xã hội và cá nhân khác
(RISKY9).
2) Đo lường mức độ tập trung (SPEC): Tương
tự như Berger và cộng sự [20], SPEC được xây
3
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 31, THÁNG 9 NĂM 2018 KINH TẾ - XÃ HỘI
dựng như sau:
SPEC =
9∑
i=1
S2it
Trong đó: Si,t là tỉ trọng dư nợ cho vay của
ngành i trong năm t. Chỉ số SPEC có điểm số
tiếp cận 1, điều này cho thấy mức độ tập trung
cho vay cao; trong khi điểm số gần bằng 0, điều
này cho thấy mức độ đa dạng cao trong danh mục
cho vay trên các lĩnh vực khác nhau.
3) Đo lường mức độ ổn định cơ cấu cho vay
trong ngắn hạn (LCC: LCC được tạo bằng công
thức sau:
LCC =
9∑
I=1
min(Sit, Sit−1)
Trong đó: Si,t và Si,t−1 lần lượt là tỉ trọng dư
nợ cho vay của ngành i trong năm t và t-1. Chỉ
số LCC có giá trị tối đa là 1 nếu không có thay
đổi về thành phần của khoản cho vay và giá trị
tối thiểu là 0 nếu danh mục đầu tư cho vay thông
qua khu vực tài chính không được đưa ra trong
năm trước. Do đó, chỉ số LCC cao cho thấy sự
ổn định ngắn hạn của thành phần cho vay.
4) Đo lường mức độ ổn định cơ cấu cho vay
trong trung dài hạn (VART): Chỉ số VART là
phương sai của chỉ số truyền thống (TI), trong
đó TI được tính toán bằng cách sử dụng khoảng
thời gian ba năm cho mỗi lĩnh vực liên quan. TI
cho năm 2009 được tính toán bằng cách sử dụng
dữ liệu từ năm 2008 đến năm 2010, trong khi TI
cho năm 2010 sử dụng dữ liệu 2009-2011. Để tối
ưu hóa quan sát với dữ liệu cụ thể, nghiên cứu
này đã chọn khoảng thời gian ba năm để tính TI.
Công thức cho TI như sau:
TIit =
∑l=1
l=−1Ci,t−1
3
Trường hợp cho vay tích lũy cho từng ngành,
Cit được xây dựng như sau:
Cit =
∑t
i=to ei,t∑t1
i=to ei,t
Trong đó: t0 và t1 là điểm bắt đầu và kết thúc
của dữ liệu, và ei,t là dư nợ cho vay ngành i trong
năm t. Vì VART là phương sai của TI trên các
lĩnh vực, phương sai thấp cho thấy sự ổn định
của thành phần dư nợ cho vay.
5) Các biến kiểm soát: Các biến kiểm soát của
nghiên cứu được chọn dựa trên các hiệu ứng cụ
thể của ngân hàng, vì đặc tính rủi ro ngân hàng
được thúc đẩy bởi các đặc điểm ngân hàng nhất
định. Các biến gồm biến LTA là logarit của tổng
tài sản ngân hàng, biến TL là tỉ lệ tổng dư nợ
trên tổng tài sản vào cuối năm tài chính, biến
TE đo lường cường độ tài chính, được tính bằng
tổng số vốn chủ sở hữu chia cho tổng tài sản,
biến INTEXP và NONII lần lượt là tỉ số giữa cơ
cấu thu nhập của các hoạt động từ lãi vay và hoạt
động phi lãi vay trên tổng thu nhập, biến INV là
tỉ lệ đầu tư (ngoại trừ các khoản vay ngân hàng)
trên tổng tài sản. Về yếu tố kinh tế vĩ mô, GDP
được đo bằng sự tăng trưởng của tổng sản phẩm
quốc nội. GDP thường được sử dụng như một chỉ
số về sức khỏe kinh tế của một quốc gia và biến
này có thể là một nhân tố chủ chốt của nghiên
cứu ngân hàng để đo lường nhu cầu dịch vụ ngân
hàng trong bối cảnh nhận tiền gửi và cho vay.
IV. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong phần này, nghiên cứu tóm tắt thống kê
mô tả các số liệu thống kê từ năm 2009 đến năm
2016 và nghiên cứu phân tích điều tra tác động
cơ cấu cho vay đến rủi ro tín dụng.
A. Phân tích mức độ tập trung cơ cấu cho vay
và rủi ro tín dụng của các NHTMVN
Bảng 1 trình bà ...  lí dữ liệu nghiên cứu của tác giả)
Bảng 3: Tác động của cơ cấu cho vay đến tỉ lệ trích lập dự phòng rủi ro LLP = b0 + b1X1 + b2TL
+ b3TE + b4INV + b5LTA + b6NONII + b7GDP + b8INTEXP
2009-2016 Constant TL TE INV LTA NONII GDP INTEXPb0 b1 b2 b3 b4 b5 b6 b7 b8
RISKY1 -0,0197* -0,0167*** 0,0147** -0,0199 0,0129* 0,0020** 0,6554*** -0,0007 0,1070***
(0,012) (0,006) (0,006) (0,022) (0,008) (0,001) (0,205) (0,001) (0,032)
RISKY2 -0,0085 0,0024 0,0201*** -0,0301 0,0031 0,0009 0,4937** -0,0007 0,0834**
(0,011) (0,010) (0,006) (0,023) (0,008) (0,001) (0,249) (0,001) (0,035)
RISKY3 -0,0083 0,0757*** 0,0228*** -0,0220 0,0105 0,0002 0,4661*** -0,0002 0,0932***
(0,010) (0,021) (0,005) (0,021) (0,008) (0,001) (0,161) (0,001) (0,031)
RISKY4 0,0021 0,0172** 0,0223*** -0,0410* 0,0105 -0,0006 0,4460** -0,0003 0,0898***
(0,012) (0,007) (0,006) (0,023) (0,008) (0,001) (0,200) (0,001) (0,034)
RISKY5 -0,0047 0,0492*** 0,0221*** -0,0294 0,0110 -0,0000 0,2546 -0,0002 0,0946***
(0,011) (0,018) (0,006) (0,021) (0,009) (0,001) (0,208) (0,001) (0,036)
RISKY6 -0,0100 0,0191 0,0198*** -0,0289 -0,0035 0,0011 0,3623* -0,0008 0,0790**
(0,011) (0,017) (0,006) (0,021) (0,009) (0,001) (0,208) (0,001) (0,036)
RISKY7 -0,0154 0,0161*** 0,0168*** -0,0146 0,0066 0,0011 0,7190*** -0,0007 0,0983***
(0,011) (0,006) (0,007) (0,025) (0,007) (0,001) (0,215) (0,001) (0,034)
RISKY8 -0,0093 0,0423 0,0206*** -0,0297 0,0053 0,0008 0,4690** -0,0006 0,0899**
(0,011) (0,056) (0,007) (0,021) (0,009) (0,001) (0,191) (0,001) (0,038)
RISKY9 0,0163 -0,0154*** 0,0256*** -0,0269 0,0083 -0,0016** 0,5844*** 0,0000 0,0898***
(0,012) (0,003) (0,006) (0,021) (0,008) (0,001) (0,163) (0,001) (0,035)
LCC -0,0023 -0,0150* 0,0219*** -0,0217 0,0040 0,0014* 0,4796*** -0,0008 0,0864***
(0,011) (0,009) (0,007) (0,021) (0,008) (0,001) (0,186) (0,001) (0,033)
SPEC 0,0097 -0,0195*** 0,0243*** -0,0273 0,0071 -0,0007 0,5741*** -0,0005 0,0935***
(0,012) (0,006) (0,006) (0,020) (0,008) (0,001) (0,164) (0,001) (0,033)
VART -0,0080 0,0014 0,0201*** -0,0310 0,0022 0,0009 0,4631** -0,0007 0,0816*
(0,011) (0,015) (0,007) (0,023) (0,009) (0,001) (0,198) (0,001) (0,043)
Ghi chú: ***: Ý nghĩa 1%, **: Ý nghĩa 5%, *: Ý nghĩa 10%
(Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu nghiên cứu của tác giả)
6
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 31, THÁNG 9 NĂM 2018 KINH TẾ - XÃ HỘI
Kết quả nghiên cứu cho thấy bằng chứng có
ý nghĩa thống kê về tác động của dư nợ theo
ngành kinh tế đến rủi ro tín dụng. Đó là vì nếu
cơ cấu cho vay hợp lí đối với các ngành kinh tế
thì nó sẽ giúp ngân hàng hạn chế được rủi ro
tín dụng. Cụ thể, khi ngân hàng gia tăng phân
bổ dư nợ vào ngành thương mại và ngành khác
sẽ góp phần hạn chế được rủi ro tín dụng. Điều
này cũng phù hợp với thực tế khi ngành thương
mại là ngành có vòng quay vốn nhanh, chi phí
tồn kho thấp và khả năng phát triển mạnh khi
môi trường kinh tế tăng trưởng tốt. Do đó, đây
là ngành được Nhà nước định hướng phát triển
mạnh nhằm thúc đẩy phát triển kinh tế trong bối
cảnh hội nhập. Ngược lại, rủi ro tín dụng có nguy
cơ tăng cao hơn khi tăng phân bổ dư nợ vào các
ngành khai thác mỏ và khai thác đá; công nghiệp
chế biến, điện, khí đốt và nước; xây dựng và cho
vay bất động sản. Có thể thấy, các nhóm ngành
này đều có đặc điểm là những ngành thuộc ngành
công nghiệp có nhu cầu hấp thụ vốn lớn và thời
gian luân chuyển vốn dài. Do đó, các ngân hàng
nên thận trọng hơn trong việc xem xét thẩm định
yếu tố ngành hàng trong quyết định cấp tín dụng
đối với ngành này bên cạnh xem xét các yếu tố
như năng lực tài chính, lịch sử trả nợ, hiệu quả
phương án vay vốn, tài sản thế chấp và nhiều yếu
tố phi tài chính khác.
Về đánh giá mức độ tập trung trong giai đoạn,
nghiên cứu tìm thấy mức độ tập trung SPEC luôn
âm và có ý nghĩa về mặt thống kê trong việc tác
động đến rủi ro tín dụng (LLP và STDNPL). Điều
này cho thấy, khi ngân hàng tăng cường tập trung
cho vay sẽ làm giảm rủi ro tín dụng. Điều này
phù hợp với những phát hiện của Acharya [7].
Liên quan đến các biến kiểm soát, kết quả
nghiên cứu cũng tìm thấy khi ngân hàng tăng dư
nợ cho vay TL thì ngân hàng có thể giúp giảm
dư nợ xấu, nhưng lại tăng trích lập dự phòng
rủi ro. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của
Tamiris [25]. Tamiris cho rằng hỗ trợ khi tín
dụng mở rộng hoặc phát triển nhanh hơn, rủi
ro về nhiều mặc định trong tương lai có thể tăng
lên do việc mở rộng đó dẫn đến chi phí của các
khoản vay rủi ro tăng lên. Điều này cũng phù hợp
với cơ cấu thời hạn cho vay của các NHTMVN
phần lớn là nợ ngắn hạn để phục vụ khách hàng
doanh nghiệp, trong khi đặc điểm sản xuất kinh
doanh của doanh nghiệp thường mang tính vùng
miền và thời vụ nên dư nợ thường có mức độ tập
trung cao.
Phân tích cũng chỉ ra rằng, thu nhập ngoài lãi
(được đo bằng NONII) là một yếu tố quan trọng
giải thích rủi ro tín dụng (STDNPL và LLP). Khi
ngân hàng tăng thu nhập ngoài lãi có thể gia tăng
rủi ro tín dụng, phù hợp với phát hiện của Lepetit
và cộng sự [26]. Lí do là thu nhập ngoài lãi có
thể làm tăng tính biến động của thu nhập ngân
hàng vì hoạt động cho vay cần đòn bẩy hoạt động
thấp hơn các hoạt động thu phí [25].
Ngoài ra, biến thu nhập lãi INTEXP có tác
động tích cực đến rủi ro tín dụng (LLP). Kết quả
này cho thấy, các chiến lược mở rộng tín dụng
so với các nghiệp vụ ngân hàng hiện đại khác
được xem là ít rủi ro hơn. Tuy nhiên, kết quả của
chúng tôi khác với kết quả của Lepetit [26] và
Stiroh [27].
Bên cạnh đó, kết quả ước lượng cho thấy rằng,
hầu hết các biến số như LCC (mức độ tập trung
trong ngắn hạn), VART (mức độ tập trung trong
dài hạn), TE (tổng vốn chủ sở hữu chia cho tổng
tài sản), INV (tỉ lệ đầu tư ngoại trừ các khoản
vay ngân hàng cho tổng tài sản), LTA (logarit
của tổng tài sản ngân hàng) và GDP không có
ý nghĩa thống kê trong việc giải thích liên kết
giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong
các mô hình.
V. KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP
A. Kết luận
Nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng
GMM để đánh giá tác động của cơ cấu cho vay
đến rủi ro tín dụng của NHTMVN trong giai
đoạn 2009-2016. Kết quả nghiên cứu cho thấy,
các NHTMVN có mức độ tập trung cơ cấu cho
vay không cao và rủi ro tín dụng thấp hơn so
với một số nghiên cứu cùng lĩnh vực. Xét đánh
giá tác động dư nợ từng ngành kinh tế đến rủi
ro tín dụng, kết quả nghiên cứu gợi ý đề xuất
rằng, NHTMVN nên có chính sách mở rộng tín
dụng đối với các ngành thương mại và ngành
khác nhưng làm sao vẫn đảm bảo tuân thủ chính
sách tín dụng hiện hành của các ngân hàng. Tuy
nhiên, ngân hàng cần cân nhắc cấp tín dụng với
điều kiện chặt chẽ đối với các ngành công nghiệp
cần lượng vốn lớn như ngành khai thác mỏ và
7
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 31, THÁNG 9 NĂM 2018 KINH TẾ - XÃ HỘI
khai thác đá, công nghiệp chế biến, điện, khí đốt,
nước, xây dựng và cho vay bất động sản.
Thêm vào đó, kết quả nghiên cứu cũng cho
thấy tầm quan trọng cơ cấu cho vay tập trung sẽ
góp phần hạn chế rủi ro tín dụng. Kết quả nghiên
cứu này ủng hộ lí thuyết tài chính doanh nghiệp
nhưng ngược lại với lí thuyết danh mục đầu tư
của Markowitz [12] và nghiên cứu của Diamond
[13].
Nghiên cứu cũng cho thấy việc đẩy mạnh tăng
trưởng tín dụng có thể làm giảm nợ xấu, vì ngân
hàng có điều kiện quay vòng tín dụng nhanh. Qua
đó, ngân hàng có thể thay nợ cũ thành nợ mới.
Tuy nhiên, do việc tăng trưởng dư nợ là tiềm ẩn
nhiều rủi ro nên việc tăng trưởng phải dựa trên
hiệu quả của phương án vay vốn để hạn chế rủi
ro tín dụng đối với các khoản nợ mới. Do đó, kết
quả nghiên cứu khuyến cáo rằng, khi ngân hàng
càng tăng dư nợ tín dụng thì nó sẽ gia tăng trích
lập dự phòng rủi ro tín dụng. Cuối cùng, kết quả
nghiên cứu ủng hộ ngân hàng theo đuổi chiến
lược hoạt động nghiêng về phát triển tín dụng
so với các mảng hoạt động khác vì khi tăng thu
nhập ngoài lãi có thể làm gia tăng rủi ro tín dụng
của ngân hàng.
B. Giải pháp
Căn cứ vào kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả
đề xuất hai nhóm giải pháp i) cải thiện khả năng
tiếp cận vốn tín dụng đối với nền kinh tế, và ii)
các ngân hàng thương mại chú trọng cơ cấu cho
vay hợp lí nhằm nâng cao chất lượng tín dụng:
Cải thiện khả năng tiếp cận vốn tín dụng cho
các thành phần kinh tế
- Để cải thiện khả năng tiếp cận vốn tín dụng
cho các thành phần kinh tế, chính sách kinh tế
vĩ mô luôn đóng vai trò then chốt, nhất là chính
sách kiểm soát lạm phát, từ đó tạo ra môi trường
hoạt động kinh doanh ổn định. Điều này sẽ tạo
điều kiện cho các tổ chức tín dụng mạnh dạn mở
rộng tín dụng và đảm bảo an toàn tín dụng. Bên
cạnh đó, Chính phủ cần xây dựng và phát triển
thị trường theo hướng tạo điều kiện cho doanh
nghiệp tiếp cận khoa học kĩ thuật. gia tăng hợp
tác và hội nhập, được hưởng những ưu đãi về
thuế khi tập trung vào các ngành mũi nhọn để
từ đó tạo động lực cho doanh nghiệp hoạt động
hiệu quả. Một khi người đi vay có khả năng tài
chính tốt thì khả năng trả nợ sẽ được cải thiện
và các tổ chức tín dụng sẽ mạnh dạn hơn trong
việc cho vay.
- Nâng cao vai trò của của Hiệp hội ngành nghề
trong việc giới thiệu, định hướng, hỗ trợ doanh
nghiệp tiếp cận vốn tín dụng của ngân hàng. Các
hiệp hội có điều kiện tiếp cận đầy đủ thông tin
và khả năng giám sát hoạt động doanh nghiệp
nên có thể là nơi giới thiệu và hỗ trợ các tổ chức
tín dụng trong việc quản lí khoản vay.
- Người vay, mà cụ thể là các doanh nghiệp,
phải nâng cao tinh thần trách nhiệm trong việc
thực hiện các cam kết trong hợp đồng tín dụng.
Khi người vay trung thực trong cung cấp thông
tin, có khả năng tài chính lành mạnh và có lịch
sử trả nợ tốt thì khả năng tiếp cận tín dụng sẽ
cao hơn.
Các ngân hàng thương mại chú trọng cơ
cấu cho vay hợp lí nhằm nâng cao chất lượng
tín dụng:
- Các ngân hàng cần chú trọng dịch chuyển cơ
cấu cho vay theo hướng phát triển dư nợ ngành
thương mại dịch vụ, cụ thể là lĩnh vực bán buôn
và bán lẻ. Ngân hàng nên giữ chân các khách
hàng cũ và tìm kiếm, tư vấn doanh nghiệp mở
rộng kinh doanh sản xuất trong lĩnh vực này. Khi
nền kinh tế càng phát triển, nhu cầu giao dịch
thương mại càng lớn, mối quan hệ giữa ngân hàng
và khách hàng trong lĩnh vực thương mại càng
có điều kiện phát triển.
- Ngân hàng nên có bộ phận theo dõi diễn biến
rủi ro ngành hàng để kịp thời cập nhật chính sách
tín dụng cho từng ngành hàng. Từ đó, ngân hàng
xác định được chính sách ưu tiên, ưu đãi đối với
ngành ít rủi ro và hạn chế đối với ngành nhiều
rủi ro. Đối với các ngành tiềm ẩn rủi ro cao, việc
cho vay phải đi kèm với các điều kiện tín dụng
chặt chẽ, và quy trình giám sát khoản vay phù
hợp để đảm bảo theo được dòng tiền của khách
hàng và khả năng thu hồi nợ.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Hoàng Thủy Yến. Bức tranh nợ xấu giai đoạn 2011
– 2013. Tạp chí Tài chính. 2013;12. Truy cập từ:
–trao-doi/trao-doi-
binh-luan/buc-tranh-no-xau-giai-doan-2011-2013-
39689.html [Truy cập ngày: 01/7/2018].
[2] Công ti chứng khoán Ngân hàng TMCP Ngoại
Thương Việt Nam. Báo cáo ngành ngân hàng 2017;
2017.
8
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 31, THÁNG 9 NĂM 2018 KINH TẾ - XÃ HỘI
[3] Thời báo Tài chính Việt Nam. Thận trọng
với tăng trưởng tín dụng; 2018. Truy cập từ:
hiem/2017-07-28/than-trong-voi-tăng-truong-tin-
dung-45963.aspx [Truy cập ngày: 28/7/2018].
[4] Abdul-Rahman. Lending Structure and Bank Risk: A
Case of Islamic Banking System in Malaysia. Asian
Academy of Management Journal of Accounting and
Finance (AAMJAF). 2010;6(1):47–67.
[5] Tabak B M, Fazio D M, Cajueiro D O. The effects of
loan portfolio concentration on Brazilian banks’ return
and risk. Journal of Banking & Finance. 2011;35(11):
3065–3076.
[6] Rossi S P S, Schwaiger M S, Winkler G. How loan
portfolio diversification affects risk, efficiency and cap-
italization: A managerial behavior model for Austrian
banks. Journal of Banking & Finance. 2009;32(12):
2218–2226.
[7] Acharya V, Hasan I, Saunders A. Should banks be di-
versified?" Evidence from individual bank loan port-
folios. Journal of Business. 2006;79(3):1355– 1412.
[8] Batten J A, Vo X V. Bank risk shifting and diver-
sification in an emerging market. Risk Management.
2016;18(4):217–235.
[9] Phan Thị Thơm, Thân Thị Thu Thủy. Mối quan hệ
giữa cạnh tranh và hiệu quả trong hệ thống ngân hàng
thương mại Việt Nam. Tạp chí Công nghệ Ngân hàng.
2016 01+02;118+119.
[10] The Basel Committee on Banking Supervision. Basel
II: The New Basel Capital Accord. Bank for internation-
al settlements. 2003;Truy cập từ: https://www.bis.org/
bcbs/bcbscp3.pdf [Truy cập ngày: 28/7/2018].
[11] Ozili P K, Outa E. Bank loan loss provisions: A
review. Borsa Istanbul Review. 2017;17(3):144–163.
[12] Markowitz H M. Portfolio selection: efficient di-
versification of Investments. New York: John Wiley.
1959;.
[13] Diamond D W. Financial intermediation and del-
egated monitoring. The review of Economic Studies.
1984;51(3):393–414.
[14] Tirole J. The theory of Corporate Finance. The
United Kingdom: Princeton University Press; 2006.
[15] Winton A. Do not Put All Your Eggs in One Basket?
Diversification and Specialization in Lending. Center
for Financial Institutions Working Papers 00-16,
Wharton School Center for Financial Institutions,
University of Pennsylvania. 1999.
[16] Silva T C, Da Silva M A, Tabak B M. Bank Lending
and Systemic Risk: A financial-real sector network
approach with feedback. Journal of Financial Stabil-
ity. 2018;38:98–118.
[17] Batten J A, Vo X V. Foreign ownership in emerging
stock markets. Journal of Multinational Financial
Management. 2015;p. 32–33:15–24.
[18] Abdul-Rahman A, Sulaiman A A, Mohd Said N L H.
Does financing structure affect bank liquidity risk?
Pacific-Basin Finance Journal. 2018;52:26–39.
[19] Chen Y, Wei X, Zhàng L. A New Measurement of the
Sectoral Concentration of Credit Portfolios. Procedia
Computer Science. 2013;17:1231–1240.
[20] Berger P G, Minnis M, Sutherland A. Evidence from
borrower financial statements. Journal of Accounting
and Economics. 2017;64(2-3):253–277.
[21] Lê Mỹ. “Lệch pha” cho vay ngắn hạn; 2016.
Truy cập từ: 
ngan-han-101320.html [Truy cập ngày: 31/8/2016].
[22] Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Thông tư số 39/
TTNHNN ban hành ngày 30/12/2016 quy định về
hoạt động cho vay của tổ chức tín dụng, chi nhánh
ngân hàng nước ngoài đối với khách hàng. 2016.
[23] Levin A, C F Lin, C S J Chu. Unit root tests in
panel data: Asymptotic and finite-sample properties.
Journal of Econometrics. 2002;108(1):1–24.
[24] Arellano M, Bover O. Another look at the
instrumental-variable estimation of errorcomponents
models. Journal of Econometrics . 1995;68:29–52.
[25] Tamiris N T I DO. Credit Growth and Bank Sound-
ness in Emerging Europe. IMF Working Paper. 2007;.
[26] Lepetit L, Nys E, Rous P, Tarazi A. Bank ana-
lytical and risk analysis: An empirical analysis of
European banks. Journal of Banking & Finance.
2008;4(1):222–237.
[27] Stiroh K. Diversification in banking: Is non-interest
income the answer? Journal of Money, Credit and
Banking. 2004;36(5):853–882.
9