Đặt vấn đề

Một số quan điểm nghiên cứu thực nghiệm cho rằng việc gia tăng thu nhập phi tín dụng tạo ra động lực mạnh mẽ để gia tăng thu nhập của ngân hàng thương mại (NHTM) hơn và thường ít rủi ro hơn hoạt động tín dụng (Lee và cộng sự, 2014; Meslier và cộng sự, 2014). Các quan điểm nghiên cứu ngược lại của Baele và cộng sự (2007), Mercieca và cộng sự (2007), Lepetit và cộng sự (2008) cho rằng, thu nhập từ hoạt động tín dụng là rất quan trọng và cốt lõi đối với các NHTM, chuyển đổi cơ cấu thu nhập theo hướng thu nhập phi tín dụng đòi hỏi chi phí cao và việc thiếu kinh nghiệm, khả năng quản trị rủi ro, công nghệ ngân hàng, chất lượng nguồn nhân lực, rủi ro thị trường và các thách thức an ninh phi truyền thống… sẽ ảnh hưởng không tốt đến hiệu quả hoạt động kinh doanh (HQHĐKD) của các NHTM. Theo Sun và cộng sự (2017), Noor và Siddiqui (2019), tồn tại mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ lệ thu nhập phi tín dụng và HQHĐKD của các NHTM, việc tối ưu hoá của tỷ lệ thu nhập phi tín dụng đóng vai trò rất quan trọng nhằm tối đa hoá lợi nhuận, nâng cao năng lực quản trị rủi ro và gia tăng sức cạng tranh của các NHTM trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt của toàn cầu hoá. Thực tế, vai trò của thu nhập phi tín dụng có thể khác nhau giữa các nền kinh tế, quốc gia và khu vực. Hầu hết các quan điểm của các nghiên cứu trong nước đều đồng nhất quan điểm ủng hộ việc tăng tỷ lệ thu nhập phi tín dụng (Lâm Chí Dũng và cộng sự, 2015; Hà Văn Dũng, 2017; Lê Long Hậu và Phạm Xuân Quỳnh, 2017; Trịnh Thị Thúy Hồng và cộng sự, 2018). Tỷ lệ thu nhập phi tín dụng của các NHTM Việt Nam thấp hơn nhiều so với Mỹ, Ấn Độ, Nhật Bản, Hàn Quốc, Philipines… được trích xuất trong các nghiên cứu thực nghiệm về vai trò của thu nhập phi tín dụng của Lee và cộng sự (2014), Meslier và cộng sự (2014), Ahamed (2017). Điều này cho thấy sự chuyển đổi thu nhập và mô hình kinh doanh theo hướng hiện đại còn gặp nhiều khó khăn.

Từng bước chuyển dịch mô hình kinh doanh của các ngân hàng theo hướng giảm bớt sự phụ thuộc vào hoạt động tín dụng và tăng thu nhập phi tín dụng là nhiệm vụ mà Quốc hội đặt ra cho Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước (NHNN). Đẩy mạnh chuyển đổi số ngân hàng và gia tăng thu nhập phi tín dụng nhằm hạn chế tối đa rủi ro tín dụng là điều mà hầu hết các NHTM tại Việt Nam quan tâm hàng đầu của các nhà quản trị ngân hàng trong những năm gần đây do sự cạnh tranh gay gắt trong ngành và do thị trường, các quy định ngày càng mở trong bối cảnh chuyển đổi số và hội nhập kinh tế quốc tế. Tuy nhiên, việc cấp bách là phải tìm ra các giải pháp nhằm đạt được tỷ lệ thu nhập phi tín dụng tối ưu nhằm nang cao HQHĐKD và sức cạnh tranh của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) trong bối cảnh mới.

Lược khảo các công trình nghiên cứu quốc tế

Nghiên cứu đa quốc gia

Baele và cộng sự (2007) nghiên cứu những ảnh hưởng đa dạng hóa thu nhập đến HQHĐKD và rủi ro của các ngân hàng từ 17 quốc gia châu Âu giai đoạn 1989 – 2004. Hồi quy GMM cho thấy, tỷ lệ thu nhập phi tín dụng cao, thì có HQHĐKD tích cực hơn. Theo Mercieca và cộng sự (2007), thu nhập phi tín dụng cao sẽ dẫn đến lợi nhuận của các NHTM thấp hơn, gia tăng rủi ro và làm giảm lợi nhuận điều chỉnh rủi ro.

Elsas và cộng sự (2010) đánh giá ảnh hưởng của đa dạng hoá thu nhập đến HQHĐKD của 380 NHTM tại các quốc gia phát triển giai đoạn 1996-2008. Kết quả cho rằng đa dạng hóa thu nhập giúp cải thiện HQHĐKD của các NHTM. Sanya và Wolfe (2011) sử dụng dữ liệu bảng gồm 226 NHTM tại 11 nền kinh tế mới nổi giai đoạn 2000-2007 đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm thu nhập phi tín dụng làm giảm rủi ro hoạt động và tăng cường HQHĐKD của các NHTM.

Meslier và cộng sự (2014) phân tích tác động của đa dạng hóa thu nhập đến HQHĐKD của các NHTM thuộc nền kinh tế mới nổi. Nghiên cứu này ủng hộ vai trò tích cực và quan trọng của thu nhập phi tín dụng đối vơi HQHĐKD của các NHTM và điều chỉnh rủi ro. Lee và cộng sự (2014) phân tích tác động của đã nghiên cứu ảnh hưởng của thu nhập phi tín dụng đến HQHĐKD của 967 NHTM tại 22 quốc gia ở châu Á giai đoạn 1995-2009. Kết quả cho rằng gia tăng tỷ lệ thu nhập phi tín dụng không chỉ làm giảm thiểu rủi ro mà nâng cao HQHĐKD của các NHTM.

Sissy và cộng sự (2017) đánh giá vai trò của đa dạng hóa thu nhập đến rủi ro và lợi nhuận của các NHTM. Dữ liệu nghiên cứu là 320 ngân hàng tại 29 quốc gia châu Phi giai đoạn 2002-2013 và sử dụng công cụ ước tính GMM hệ thống cho kết quả là các ngân hàng ở Châu Phi thu được lợi ích tuyệt đối từ việc đa dạng hóa thu nhập khi tăng tỷ lệ thu nhập phi tín dụng. Ammar và Boughrara (2019) làm sáng tỏ thu nhập phi tín dụng sẽ cải thiện HQHĐKD của 275 ngân hàng từ 14 quốc gia MENA (Trung Đông và Bắc Phi) giai đoạn 1990–2011.

Nghiên cứu đối với quốc gia phát triển

Stiroh (2004b) cho rằng đa dạng hóa thu nhập ít mang lại lợi ích cho các NHTM tại Mỹ giai đoạn 1984 – 2001 khi họ chuyển đổi thu nhập hướng tới thu nhập phi tín dụng. Delpachitra và Lester (2013) nghiên cứu hoạt động đa dạng hoá và HQHĐKD của NHTM ở Australia. Kết quả hồi quy cho thấy rằng việc gia tăng tỷ lệ thu nhập phi tín dụng sẽ không mang lại lợi ích cho các NHTM. Köhler (2014) nghiên cứu vai trò của thu nhập phi tín dụng đối với HQHĐKD của 1893 ngân hàng (NHTM, ngân hàng hợp tác, ngân hàng tiết kiệm, ngân hàng đầu tư) tại Đức giai đoạn 2002-2012. Nghiên cứu chỉ ra rằng, tỷ lệ thu nhập phi tín dụng tác động tích cực đến HQHĐKD đã điều chỉnh rủi ro của các NHTM. Park và cộng sự (2019) đánh giá vai trò của thu nhập phi tín dụng đến rủi ro và HQHĐKD của các NHTM tại Mỹ trong cuộc khủng hoảng tài chính giai đoạn 2007-2009. Nghiên cứu đã cho thấy tỷ lệ thu nhập phi tín dụng có tác động tích cực đối với rủi ro ngân hàng và lợi nhuận trong giai đoạn khủng hoảng

Nghiên cứu đối với quốc gia đang phát triển

Theo Pennathur và cộng sự (2012), thu nhập phi tín dụng tác động tích cực đến HQHĐKD và làm gia tăng rủi ro của các NHTM tư nhân và nước ngoài. Li và Zhang (2013) đánh giá những lợi ích tiềm năng của đa dạng hóa do sự phụ thuộc ngày càng nhiều vào các hoạt động kinh doanh phi truyền thống dựa trên dữ liệu từ ngành ngân hàng Trung Quốc giai đoạn 1986–2008.

Belguith và Bellouma (2017) đã nghiên cứu vai trò của cấu trúc thu nhập hoạt động đối với HQHĐKD của các NHTM tai Tunisia giai đoạn 2001-2014. Nghiên cứu đã kết luận chuyển đổi cấu trúc thu nhập từ thu nhập lãi thuần sang thu nhập phi tín dụng sẽ thúc đẩy lợi nhuận và sự ổn định của các NHTM. Ahamed (2017) cho rằng tỷ lệ thu nhập phi tín dụng cao thì HQHĐKD của các ngân hàng Ấn Độ điều chỉnh rủi ro cao hơn. Sun và cộng sự (2017) sử dụng hình ngưỡng bảng với tập dữ liệu bảng cân bằng của 16 NHTM Trung Quốc niêm yết giai đoạn 2007-2013, để kiểm định mối quan hệ giữa thu nhập phi tín dụng và HQHĐKD. Có 2 kết luận chính được đưa ra là sự tồn tại của hai ngưỡng cho thấy có mối quan hệ phi tuyến và có mối tương quan nghịch giữa tỷ lệ thu nhập phi tín dụng và HQHĐKD của các NHTM. Hơn nữa, khi tỷ lệ thu nhập phi tín dụng cao hơn ngưỡng 16,62%, mối tương quan nghịch giảm. Tỷ lệ này nên được kiểm soát ở ngưỡng cao hơn, kỳ vọng tỷ lệ thu nhập phi tín dụng ảnh hưởng tích cực đến kết quả hoạt động kinh doanh của các NHTM.

Noor và Siddiqui (2019) lấp đầy khoảng trống về sự tồn tại của mối quan hệ phi tuyến tính giữa thu nhập phi tín dụng và HQHĐKD của các NHTM ở Pakistan. Mô hình hồi quy ngưỡng (Threshold Model) được áp dụng trên dữ liệu bảng gồm 13 NHTM trong giai đoạn 2007-2017. Kết quả cho thấy mối quan hệ phi tuyến tính giữa tỷ lệ thu nhập phi tín dụng và ROE. Tỷ lệ thu nhập phi tín dụng tác động tích cực đến ROE khi NII (≤61,1%) và vượt quá giá trị này tức là NII (> 61,12%) có mối quan hệ âm.

Lược khảo các công trình nghiên cứu trong nước

Lâm Chí Dũng và cộng sự (2015) đánh giá tác động của tỷ lệ thu nhập phi tín dụng đến HQHĐKD của 26 NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2005-2014. Kết quả cho thấy thu nhập phi tín dụng tác động tích cực đến lợi nhuận điều chỉnh rủi ro của các NHTM. Đoàn Anh Tuấn (2015) cho rằng đa dạng hóa thu nhập chỉ đem lại hiệu quả cho các NHTM khi tỷ lệ thu nhập phi tín dụng hợp lý. Hà Văn Dũng (2017) phân tích, đánh giá ảnh hưởng của thu nhập phi tín dụng đến HQHĐKD và rủi ro của các NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2005-2014. Nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ thu nhập phi tín dụng có tác dụng làm tăng HQHĐKD và rủi ro hoạt động của các NHTM. Lê Long Hậu, Phạm Xuân Quỳnh (2017), Nguyễn Minh Sáng và Nguyễn Thị Thùy Trang (2017) cho thấy tỷ lệ thu nhập phi tín tác động tích cực lên HQHĐKD của các NHTM tại Việt Nam.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này đánh giá mối quan hệ phi tuyến giữa thu nhập phi tín dụng và HQHĐKD của các NHTMCP tại Việt Nam bằng việc phát triển phương pháp nghiên cứu của Sun và cộng sự (2017); Noor và Siddiqui (2019) nhằm kiểm định mô hình hồi quy ngưỡng (Threshold estimate model) của Hansen (1998). Theo Hansen (1998), biến nội sinh trong mô hình là biến đề xuất đánh giá ngưỡng giá trị làm thay đổi ảnh hưởng của NII. Mô hình nghiên cứu ngưỡng đơn và ngưỡng đôi được xác định như sau:

f(ROA,ROE)_i,t=α_i,t+β₁ NII (q_i,t≤ γ)+ β₂ NII (q_i,t> γ) +∑_(s=3)⁵β_s λ_i,t+ε_i,t (1)

f(ROA,ROE)_i,t=αi_,t+β₁ NII (q_i,t< γ₁ )+β₂ NII (γ₁≤q_i,t< γ₂ )+β₃ NII (q_i,t>γ₂) +∑s=4⁶βs λ_i,t+ε_i,t (2)

Mối liên hệ giữa tỷ lệ thu nhập phi tín dụng (NII) và HQHĐKD của NHTM (ROA, ROE) với các ngưỡng đơn NII (≤ γ) và NII (> γ) nhằm đánh giá được ảnh hưởng của ngưỡng là trạng thái của NII đến ROA, ROE nghĩa là sau khi vượt qua ngưỡng giá trị đó (ngưỡng điểm), chiều tác động của nhân tố đó sẽ thay đổi (đảo chiều). Điều này nghĩa là sử dụng điểm ngưỡng để đánh giá mối quan hệ phi tuyến (đồ thị chữ U) giữa biến nội sinh và ROA, ROE. Đối với ngưỡng đôi, khi γ1≤NII< γ2 thì kỳ vọng chiều tác động của nhân tố NII sẽ thay đổi (đảo chiều) hay tồn tại mối quan hệ phi tuyến (U) với ROA, ROE.Và xem xét có hay không mối quan hệ phi tuyến nếu vượt ngưỡng γ2.

Mô hình dữ liệu bảng với hiệu ứng ngưỡng trong Hansen (1999) đã được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu thực nghiệm. Hiệu ứng điểm ngưỡng trong mô hình cho phép hiệu ứng không đối xứng của các biến không đồng nhất tùy thuộc vào việc biến ngưỡng nằm trên hay dưới ngưỡng chưa biết. Biến ngưỡng thường được quy định bởi mô hình kinh tế. Mô hình của Hansen (1999) là mô hình tĩnh và công cụ ước lượng phải nhất quán. Tuy nhiên, tính nhất quán mạnh có thể bị hạn chế trong nhiều ứng dụng thực tế. Do đó, mô hình đã được mở rộng sang mô hình dữ liệu bảng động với một biến ngưỡng nội sinh và biến trễ biến phụ thuộc (Seo và Shin, 2016). Các ứng dụng khác nhau của ước lượng của Hansen có thể được hưởng lợi từ mô hình ngưỡng với biến trễ và biến ngưỡng trong mô hình kinh tế nhất định. Nghiên cứu này sử dụng điểm ngưỡng (Threshold estimation) để đánh giá mối quan hệ phi tuyến (đồ thị hình chữ U) giữa thu nhập phi tín dụng và HQHĐKD của các NHTMCP. Mối liên hệ giữa tỷ lệ thu nhập phi tín dụng (NII) và HQHĐKD của ngân hàng (ROA) với các ngưỡng đơn NII (≤ γ) và NIR (> γ). Hansen (1999) đề xuất mô hình ngưỡng cho rằng, biến nội sinh trong mô hình là biến đề xuất đánh giá ngưỡng giá trị làm thay đổi ảnh hưởng của NII (hay có mối quan hệ phi tuyến) đến ROA, ROE. Đối với ngưỡng đôi, khi γ1≤NII< γ2 thì kỳ vọng chiều tác động của nhân tố NII sẽ thay đổi (đảo chiều) hay tồn tại mối quan hệ phi tuyến (U) với ROA, ROE.Và xem xét có hay không mối quan hệ phi tuyến nếu vượt ngưỡng γ2. Mô hình của Hansen (1999) có hai lợi ích hơn so với mô hình hồi quy hiệu ứng ngưỡng trước đó của Fazzari và cộng sự (1988). Thứ nhất, các biến nội sinh và biến ngoại sinh không cần thiết phải được tách biệt trong mô hình hồi quy ngưỡng này, do đó sự phụ thuộc của các tham số ngưỡng và ước lượng chỉ nằm trên tính nội sinh. Thứ hai, được đề xuất để tìm khoảng tin cậy của các tham số cùng với ý nghĩa thống kê của các điểm ngưỡng, được ước lượng bởi mô hình.

Bảng 1: Đo lường biến nghiên cứu

Nguồn: Tổng hợp các nghiên cứu trước.

Kết quả nghiên cứu

Thống kê mô tả biến nghiên cứu

Bảng 2 cho thấy ROA bình quân của các NHTMCP Việt Nam trung bình xấp xỉ 0,84%. Trong khi đó, ROE bình quân trung bình đạt 10,15%. Thu nhập phi tín dụng chỉ chiếm 19,68% trong tổng thu nhập của các NHTMCP dao động từ -25,9% đến 1,106. Sở dĩ tỷ này lớn hơn 1 là do Ngân hàng Tiên Phong (TPB) trong năm 2013 có thu nhập lãi thuần lỗ -159 tỷ đồng, thu nhập phi tín dụng đạt 1,730 tỷ đồng. Có thể thấy thu nhập hoạt động của TPB nhỏ hơn thu nhập phi tín dụng. Chỉ số này tăng trưởng qua các năm song sự chuyển biến còn chậm. Tỷ lệ nợ xấu NPL trung bình đạt 2.19%, tỷ lệ này thấp hơn nhiều so với quy định tại Thông tư số 02/2013/TT-NHNN. Các NHTMCP đã tăng cường kiểm soát RRTD, thắt chặt tín dụng và tập trung xử lý nợ xấu thông qua nhiều kênh khác nhau theo chỉ đạo giám sát của NHNN. Chi phí hoạt động của các NHTMCP trên tổng thu nhập hoạt động (CIR) trung bình xấp xỉ 53,38%.

Bảng 2: Thống kê các biến nghiên cứu

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Phân tích mô hình

Khi sử dụng dữ liệu bảng để ước tính mô hình ngưỡng (Threshold Model), trước tiên chúng ta nên xác định số lượng các ngưỡng, cũng là số lượng các điểm thay đổi cấu trúc, để xác định dạng cụ thể của mô hình. Kết quả bảng cho rằng, khi tỷ lệ thu nhập phi tín dụng thay đổi, có thể có 02 điểm thay đổi cơ cấu (ngưỡng) giữa thu nhập phi tín dụng và HQHĐKD của NHTMCP Việt Nam. Nghiên cứu ước tính các mô hình và kiểm tra sự tồn tại của các điểm thay đổi bằng cách sử dụng thống kê F và giá trị liên quan như Critical ở các mức 1%, 5% và 10% thu được từ bootstrap vòng lặp 1000. Từ Bảng 3, thống kê F cho ngưỡng đơn, ngưỡng đôi đôi với mô hình biến phụ thuộc ROA lần lượt là 31,63, và 8,38. Chỉ có mô hình ngưỡng đơn có ý nghĩa ở mức 10% và giá trị bootstrap là 0,056, và do đó sử dụng mô hình ngưỡng đơn. Trong khi đó mô hình biến phụ thuộc ROE, thống kê F có y nghĩa thông kê 02 mức 1%, 5% và 10%. Do đo, phát sinh ngưỡng xác định đó là ngưỡng đôi.

Các ngưỡng ước tính cho mô hình ngưỡng đơn với NII= 0,2711. Điều này có nghĩa là ảnh hưởng của thu nhập phi tín dụng đến HQHĐKD của các NHTMCP đo lường bằng ROA sẽ thay đổi cơ cấu khi tỷ lệ thu nhập phi tín dụng thấp hơn hoặc bằng 27,11% và cao hơn (Bảng 4).

Bảng 3: Kiểm định mô hình ngưỡng

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Bảng 4: Xác định ngưỡng tỷ lệ thu nhập phi tín dụng

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Kết quả hồi quy mô hình ngưỡng cho thấy, cả 2 ngưỡng NII ≤ 0,2711 và NII > 0,2711 đều tác động tích cực đên ROA và có ý nghĩa thống kê mức 1% (Bảng 5). Điều này đã cũng cố thêm tính chính xác của ngưỡng thông qua mô hình Threshold, so sánh với kết quả Sys -GMM cho thấy, có sự tương đồng, việc gia tăng tỷ lệ thu nhập phi tín dụng có lợi cho hoạt động kinh doanh của các NHTMCP Việt Nam. Khi NII vượt ngưỡng 27,11% thì hệ số hồi quy tăng từ mức 0,664 lên mức 0,710 cho thấy, NII càng quan trọng với NHTM. Mặc dù vậy, nghiên cứu này vẫn chưa xác định được ngưỡng NII sẽ đảo chiều, NII vẫn nằm sườn bên trái chữ U. Nghiên cứu này đồng quan điểm Noor và Siddiqui (2019), tuy nhiên tỷ lệ thu nhập phi tín dụng (61,1%) tác động tích cực đến HQHĐKD lại giới hạn cao hơn nhiều so vói kết quả nghiên cứu này. Sun và cộng sự (2017) cho rằng, tỷ lệ thu nhập phi tín dụng nên được kiểm soát ở ngưỡng cao hơn 16,62%, kỳ vọng tỷ lệ thu nhập phi tín dụng ảnh hưởng tích cực đến kết quả hoạt động kinh doanh của các NHTM. Như vậy, hàm ý đưa ra ở đây là các NHTMCP Việt Nam được khuyến khích tăng mạnh hơn nữa NII trong thời gian tới.

Tương tự, cả các ngưỡng NII ≤ 0,4536; 0,4536<NII ≤ 0,4662 và NII > 0,4536 đều tác động tích cực đên ROE và có ý nghĩa thống kê mức 1%. Điều này đã cũng cố thêm tính chính xác của ngưỡng thông qua mô hình Threshold, so sánh với kết quả Sys -GMM cho thấy có sự khác biệt. Rõ ràng, việc thu nhập phi tín dụng chỉ chiếm 19,34% trong tổng thu nhập của các NHTM thấp hơn 45,36%, điều này là chưa đủ để tạo ra hiệu quả sử dụng vốn của NHTMCP tích cực, hiện nay chỉ có lợi cho ROA. Việc ROA càng cao hơn ngưỡng 27,11% thì càng quan trọng với NHTMCP thì việc tăng NII muốn tạo ra ROE cao hơn cần phải tăng cao hơn 27,11% trong ngắn hạn. Rõ ràng, sự gia tăng NII có lợi cho hoạt động kinh doanh của các NHTMCP Việt Nam. Nếu có chiến lược cho NII phù hợp kéo NII tăng lên mức 46,62% thì NII đạt giá trị tối ưu có lợi tốt nhất cho cả ROA và ROE.

Có thể nói, nghiên cứu này chưa xác định được ngưỡng NII sẽ đảo chiều, NII vẫn nằm sườn bên trái chữ U, nhưng nghiên cứu có phát hiện quan trọng ngưỡng tối thiểu để việc gia tăng NII có lợi cho hoạt động kinh doanh của NHTMCP đo lường bằng ROA và ROE là NII≥ 27,11%. Chiến lược ngắn hạn và trung hạn khuyến khích tăng mạnh hơn nữa NII tăng lên mức 46,62% thì NII đạt giá trị tối ưu có lợi tốt nhất cho HQHĐKD NHTMCP, đạt mục tiêu đa dạng hoá thu nhập. Theo Meslier và cộng sự (2014), tỷ lệ thu nhập phi tín dụng của các NHTM tại Philipines đạt 35,92%. Trong khi đó, Ahamed (2017) cho thấy, tỷ lệ thu nhập phi tín dụng của các NHTM tại Ấn Độ đạt 36,4%. Cùng với tỷ lệ tối thiểu theo kết quả mô hình ngưỡng NII ≥27,11% thì sự lựa chọn đối với NII mà các NHTMCP Việt Nam cần phấn đấu trong giai đoạn 5 năm tới sẽ là mức 36% thấp hơn rất nhiều so với ngưỡng tối ưu NII ≤ 61,1% theo nghiên cứu của Noor và Siddiqui (2019). Tỷ lệ này là phù hợp với thực tiễn vì rõ ràng tầm quan trọng của hoạt động tín dụng đối với hoạt động của nền kinh tế Việt Nam là không thể phủ nhận.

Kết luận và hàm ý chính sách

Kết quả ước lượng Threshold vẫn chưa xác định được ngưỡng NII sẽ đảo chiều, NII vẫn nằm sườn bên trái chữ U ngược, nhưng nghiên cứu có phát hiện quan trọng ngưỡng tối thiểu để việc gia tăng lợi ích của tỷ lệ thu nhập phi tín dụng đối với hoạt động kinh doanh của NHTMCP đo lường bằng ROA và ROE.

Chiến lược ngắn hạn kéo tỷ lệ thu nhập phi tín dụng lên ngưỡng 27% đối với các NHTMCP và trung hạn khuyến khích tăng mạnh hơn nữa NII nhằm nâng cao HQHĐKD, đạt mục tiêu đa dạng hoá thu nhập trong bối cảnh chuyển đổi số và CMCN 4.0. Tỷ lệ thu nhập phi tín dụng trong dài hạn phụ thuộc vào đặc điểm của từng ngân hàng, dựa trên bài học kinh nghiệm của các ngân hàng trên thế gới, nghiên cứu đề xuất ngân hàng có vốn nhà nước cần gia tăng tỷ lệ trên 43% và tối thiểu ít nhất phải là 30%; các ngân hàng tư nhân cần tăng NII tối thiểu là 35%. Các ngân hàng lớn cần phải nỗ lực đạt được NII xấp xỉ 38%, ngân hàng vừa và nhỏ 39% và ngân hàng nhỏ cần có NII tối thiểu 32%.

Hoạt động tín dụng là hoạt động cốt lõi quan trọng, do đó NHTM luôn luôn phải chủ động cân đối giữa huy động vốn, cho vay, phát triển dịch vụ ngân hàng. Các NHTMCP cần chủ động xây dựng một tỷ lệ thu nhập phi tín dụng hợp lý theo xu hướng giảm bớt phụ thuộc vào hoạt động tín dụng. Đồng thời, đẩy mạnh đa dạng hóa sản phẩm dịch vụ của ngân hàng theo chiều sâu, khai thác tối đa giá trị gia tăng của sản phẩm dịch vụ, lấy khách hàng làm trung tâm…

Xây dựng và hoàn thiện chiến lược chuyển đổi mô hình kinh doanh theo hướng ngân hàng số và cung cấp các dịch vụ dựa trên các công nghệ hiện đại. Các nhà quản trị các ngân hàng cần mạnh dạn và táo bạo hơn nữa trong việc đổi mới sáng tạo và đầu tư trọng điểm các công nghệ mới nổi phục vụ cho quá trình chuyển đổi số hướng tới ngân hàng thông minh, ngân hàng hiện đại như Xu hướng vạn vật kết nối (IoT), Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), Robot tự động hoá, tiền điện tử và Blockchain. Nâng cao hiệu quả hoạt động quản trị rủi ro toàn diện đối với hoạt động thu nhập phi tín dụng là nhiệm vụ vô cùng quan trọng quyết định đến chuyển đổi mô hình kinh doanh toàn diện trong bối cảnh mới đầy thách thức. trong đó, đặt vai trò trọng tâm đối với hoạt động phân tích, đánh giá một cách đầy đủ các rủi ro; rà soát, kiểm tra thường xuyên công tác an toàn, bảo mật thông tin; khắc phục các lỗ hổng và nguy cơ; triển khai hệ thống phát hiện giao dịch bất thường và nhận diện sớm rủi ro hoạt động NHTM.

Tài liệu tham khảo:

1. Đoàn Anh Tuấn (2015). Tác động của đa dạng hóa thu nhập đối với hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí quản lý kinh tế, 75 (3+4), 14-26;
2. Hà Văn Dũng (2017). Ảnh hưởng của thu nhập phi tín dụng đến khả năng sinh lời và rủi ro của ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí khoa học Đại học mở TP.HCM, 54 (3), 45-54;
3. Ahamed, M. (2017). Asset quality, non-interest income, and bank profitability: Evidence from Indian banks. Economic Modelling,63, 1–14;
4. Ammar, N., & Boughrara, A. (2019). The impact of revenue diversification on bank profitability and risk: evidence from MENA banking industry. Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies, 1–35;
5. Arellano, M., & Bover, O. (1995). Another look at the instrumental variable estimation of error-components models. Journal of econometrics, 68, 29-51;
6. Baele, L., De Jonghe, O., & Vander Vennet, R. (2007). Does the stock market value bank diversification?. Journal of Banking and Finance, 31 (7), 1999–2023;
7. Belguith, H., & Bellouma, M. (2017). Income Structure, Profitability and Stability in the Tunisian Banking Sector. International Journal of Engineering Research & Science (IJOER), 3 (5), 31-25;
8. Berger, A. N., Hasan, I., & Zhou, M. (2010). The effects of focus versus diversification on bank performance: Evidence from Chinese banks. Journal of Banking and Finance, 34: 1417-1435;
9. Chiorazzo, V., Milani, C., & Salvini, F. (2008). Income diversification and bank performance: Evidence from Italian banks. Journal of Financial Services Research, 33, 181-203;
10. Delpachitra, S., & Lester, L. (2013). Non-Interest Income: Are Australian Banks Moving Away from their Traditional Businesses?. Economic Papers: A Journal of Applied Economics and Policy, 32(2),190–199.