NCS. Hoàng Mạnh Hà

Học viện Ngân hàng

Email: hahm@bidv.com.vn

Tóm tắt

Nghiên cứu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả quản lý rủi ro thanh khoản tại 25 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2019-2024, trong bối cảnh biến động mạnh bởi COVID-19, khủng hoảng SCB (2022) và chuẩn bị triển khai Basel III. Bằng phương pháp System GMM hai bước, nghiên cứu kiểm soát được tính nội sinh và quán tính của thanh khoản, sử dụng ba chỉ số LCR, NSFR, LDR làm biến phụ thuộc. Kết quả cho thấy nợ xấu (NPL) là yếu tố làm giảm thanh khoản mạnh nhất, trong khi dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) và kiểm tra sức chịu đựng (stress test) có tác động tích cực rõ rệt giúp nâng cao khả năng thanh khoản. Tăng trưởng GDP cải thiện thanh khoản ngắn hạn, còn lãi suất liên ngân hàng và lạm phát làm suy giảm thanh khoản. Nghiên cứu khuyến nghị NHNN tăng cường giám sát nợ xấu, bắt buộc stress test định kỳ, và các ngân hàng cần chủ động áp dụng chuẩn Basel III, cải thiện quản trị rủi ro và chất lượng tài sản để đảm bảo ổn định thanh khoản.

Từ khóa: Rủi ro thanh khoản, ngân hàng thương mại Việt Nam, System GMM, Basel III.

Abstract

This study analyzes the factors influencing the effectiveness of liquidity risk management in 25 Vietnamese commercial banks during the 2019-2024 period, amid major fluctuations caused by COVID-19, the SCB liquidity crisis (2022), and the preparation for Basel III implementation. Using the two-step System GMM method, the research controls for endogeneity and the persistence of liquidity, employing three key liquidity indicators- LCR, NSFR, and LDR, as dependent variables. The results show that non-performing loans (NPL) have the strongest negative impact on liquidity, while loan loss reserves (LLR) and stress testing exert significant positive effects that enhance liquidity capacity. GDP growth improves short-term liquidity, whereas interbank interest rates and inflation negatively affect liquidity. The study recommends that the State Bank of Vietnam strengthen supervision of non-performing loans, mandate periodic stress testing, and that commercial banks proactively adopt Basel III standards, improve risk management, and enhance asset quality to ensure liquidity stability.

Keywords: Liquidity risk, Vietnamese commercial banks, System GMM, Basel III.

ĐẶT VẤN ĐỀ

Hệ thống ngân hàn thương mại (NHTM) đóng vai trò then chốt trong ổn định tài chính. Giai đoạn 2019-2025, ngành ngân hàng Việt Nam chịu biến động mạnh về thanh khoản do COVID-19, lạm phát và lãi suất toàn cầu, trong khi tín dụng tăng bình quân 13-15%/năm (World Bank, 2025) tạo áp lực quản lý thanh khoản.

Khủng hoảng SCB tháng 10/2022 buộc Ngân hàng Nhà nước (NHNN) hỗ trợ khoảng 26 tỷ USD (5,6% GDP năm 2024), gói cứu trợ lớn nhất lịch sử (IMF, 2024), với LDR một số ngân hàng vượt 109% (VIS Rating, 2025). Basel III triển khai từ 2025 càng tạo áp lực cho ngân hàng nhỏ.

Nhiều nghiên cứu sau khủng hoảng 2007-2008 xác định nhân tố ảnh hưởng rủi ro thanh khoản dựa trên Diamond-Dybvig (1983). Antony (2023) chỉ ra tuổi ngân hàng giảm rủi ro thanh khoản, còn quy mô và vốn hóa làm tăng rủi ro; các nghiên cứu khác khẳng định quản lý rủi ro cải thiện khả năng sinh lời.

Tại Việt Nam, Nguyễn Thị Bích Thuận và Phạm Ánh Tuyết (2021) phát hiện quy mô, vốn chủ sở hữu, LDR và GDP làm tăng rủi ro thanh khoản, còn ROE, nợ xấu và lạm phát ngược chiều; Vuong và cộng sự (2023) cho thấy liquidity creation làm tăng rủi ro tín dụng. Các nghiên cứu này còn hạn chế do mô hình tĩnh, dữ liệu cũ, chưa xét corporate governance hay Basel III.

Vì vậy, cần nghiên cứu xác định nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả quản lý rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam giai đoạn 2019-2024, từ đó đề xuất giải pháp nâng cao năng lực quản trị thanh khoản.

CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý luận

BCBS (2008) định nghĩa rủi ro thanh khoản là khả năng ngân hàng không đáp ứng nghĩa vụ tài chính khi đến hạn mà không chịu tổn thất đáng kể; NHNN (Thông tư 13/2021) bổ sung trường hợp chi phí vốn quá cao.

Diamond-Dybvig (1983) giải thích rủi ro thanh khoản phát sinh từ chuyển đổi kỳ hạn: huy động ngắn hạn nhưng cho vay dài hạn, khiến ngân hàng dễ tổn thương trước rút tiền hàng loạt.

Lý thuyết bất đối xứng thông tin (Akerlof, 1970; Stiglitz & Weiss, 1981) cho rằng thiếu minh bạch dẫn đến lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức; vụ SCB là minh chứng điển hình.

Lý thuyết đại diện (Jensen & Meckling, 1976) cho rằng xung đột lợi ích giữa chủ sở hữu, quản lý và chủ nợ có thể khiến ngân hàng chấp nhận rủi ro thanh khoản quá mức.

Lý thuyết chu kỳ tài chính (Borio, 2014) cho rằng thanh khoản biến động theo chu kỳ kinh tế: tăng trưởng đi kèm thanh khoản dồi dào, nhưng khi đảo chiều, nợ xấu tăng khiến rủi ro thanh khoản gia tăng mạnh.

Tổng quan nghiên cứu

Tại châu Á, Antony (2023) nghiên cứu 31 ngân hàng Ấn Độ cho thấy tuổi ngân hàng tác động âm, còn quy mô, vốn hóa, GDP tác động dương đến rủi ro thanh khoản; Hafez & Hasaneen (2025) tại Ai Cập cho thấy quản lý rủi ro làm tăng ROA và ROE.

Ben Lahouel và cộng sự (2024) phân tích 114 ngân hàng châu Âu cho thấy liquidity creation tăng ổn định nếu đi kèm đa dạng hóa thu nhập, trong khi Vuong và cộng sự (2023) tại Việt Nam cho thấy liquidity creation làm tăng rủi ro tín dụng.

Nguyễn Thị Bích Thuận & Phạm Ánh Tuyết (2021) phân tích 25 NHTM (2013-2019) phát hiện quy mô, vốn chủ sở hữu, LLR, LDR, GDP tác động cùng chiều với rủi ro thanh khoản, còn ROE, nợ xấu, lạm phát ngược chiều, song chưa kiểm soát nội sinh hay xét Basel III.

Tổng hợp cho thấy rủi ro thanh khoản chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố vi mô, vĩ mô và quản trị. Giả thuyết đặt ra: an toàn vốn, khả năng sinh lời tác động dương đến thanh khoản; nợ xấu, tăng trưởng tín dụng nhanh, lạm phát, lãi suất liên ngân hàng cao tác động âm; stress testing và early warning system giúp giảm rủi ro.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng 155 quan sát từ 25 NHTM lớn nhất Việt Nam (2019-2024), gồm 4 ngân hàng nhà nước và 21 ngân hàng tư nhân, chiếm khoảng 80% tổng tài sản hệ thống.

Dữ liệu thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán và các nguồn Vietstock, FiinPro, StoxPlus. LCR, NSFR lấy từ báo cáo Basel III từ 2024; dữ liệu 2019-2023 tính theo BCBS (2013) và Thông tư 13/2021.

Dữ liệu vĩ mô gồm GDP thực, CPI và lãi suất liên ngân hàng overnight, từ Tổng cục Thống kê, NHNN, World Bank, IMF và ADB.

Biến quản trị gồm stress testing và early warning system, mã hóa dạng biến giả (1/0) theo BCBS (2021).

Mô hình, các biến và các giả thuyết nghiên cứu

Trên cơ sở vận dụng các nền tảng lý thuyết về rủi ro thanh khoản của Diamond-Dybvig (1983), lý thuyết bất đối xứng thông tin và các bằng chứng thực nghiệm từ Antony (2023), Ben Lahouel và cộng sự (2024), Vuong và cộng sự (2023), cũng như các nghiên cứu trong nước của Nguyễn Thị Bích Thuận và Phạm Ánh Tuyết (2021), nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy động (dynamic panel model) như sau để phân tích tác động của các nhân tố vi mô, vĩ mô và quản trị đến hiệu quả quản lý rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam:

LCRᵢ,ₜ = α + ρ×LCRᵢ,ₜ₋₁ + β₁×SIZEᵢ,ₜ + β₂×CARᵢ,ₜ + β₃×NPLᵢ,ₜ + β₄×ROAᵢ,ₜ + β₅×CREDIT_GROWTHᵢ,ₜ + β₆×LLRᵢ,ₜ + γ₁×GDPₜ + γ₂×INFₜ + γ₃×INTERBANK_RATEₜ + δ₁×STRESS_TESTᵢ,ₜ + δ₂×EARLY_WARNINGᵢ,ₜ + μᵢ + εᵢ,ₜ

Biến phụ thuộc chính là LCR, với biến trễ bắt tính quán tính thanh khoản. Bank controls gồm SIZE, CAR, NPL, ROA, CREDIT_GROWTH, LLR; Macro controls gồm GDP, INF, lãi suất liên ngân hàng; Governance controls gồm STRESS_TEST, EARLY_WARNING. Kỳ vọng CAR, ROA tác động dương; NPL, lạm phát, lãi suất liên ngân hàng tác động âm đến thanh khoản.

Mô hình tương tự được ước lượng cho NSFR và LDR, tạo hệ ba phương trình đánh giá thanh khoản toàn diện.

Bảng 1: Tổng hợp các biến của mô hình nghiên cứu

Nguồn: Tổng hợp của tác giả dựa trên cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Phương pháp xử lý dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu tiến hành ba kiểm định sơ bộ: đa cộng tuyến (VIF), tự tương quan (Wooldridge), phương sai thay đổi (Wald/Breusch-Pagan), sau đó ước lượng Pooled OLS, FEM, REM với kiểm định Hausman để chọn mô hình phù hợp.

Do mô hình có biến trễ, OLS, FEM, REM đều thiên lệch (Nickell bias); nghiên cứu dùng System GMM hai bước (Arellano & Bond, 1991; Blundell & Bond, 1998), phù hợp với T nhỏ, N trung bình (T=7, N=25).

Ước lượng bằng two-step GMM với hiệu chỉnh Windmeijer (2005), dữ liệu winsorize 1%-99%, dùng STATA 17 (xtabond2), giới hạn độ trễ công cụ 2-4.

Ba kiểm định đánh giá độ tin cậy mô hình: AR(2), Hansen/Sargan đánh giá tính hợp lệ biến công cụ, và Difference-in-Hansen kiểm tra tính ngoại sinh.

Nghiên cứu cũng phân tích theo nhóm ngân hàng và kiểm định Chow test để so sánh mức ảnh hưởng giữa các nhóm.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả

Bảng 2 trình bày thống kê mô tả 150 quan sát: LCR trung bình 197,17%, vượt yêu cầu Basel III (100%); NSFR trung bình 159,35%, ổn định cao; LDR trung bình 55,80%, thấp hơn nhiều ngưỡng cảnh báo 85-90% của NHNN.

Bảng 2: Thống kê mô tả các biến

Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata 17

Phân tích tương quan

Ma trận tương quan Pearson cho thấy, LCR tương quan dương mạnh với NSFR (r = 0,880) và âm đáng kể với LDR (r = -0,756), phù hợp lý thuyết đánh đổi giữa sinh lời và thanh khoản.

NPL tương quan âm mạnh với LCR (r = -0,585) và NSFR (r = -0,583), ủng hộ giả thuyết H2; và dương rất mạnh với LLR (r = 0,762). Lãi suất liên ngân hàng tương quan âm mạnh với LCR (r = -0,623), ủng hộ giả thuyết H8.

Tương quan cao giữa SIZE-LLR và NPL-LLR gợi ý cần kiểm tra VIF; các tương quan còn lại phần lớn phù hợp kỳ vọng lý thuyết.

Kết quả ước lượng System GMM và kiểm định

Lý do sử dụng System GMM

Kiểm định khuyết tật cho thấy mô hình tĩnh có tự tương quan bậc 1 (p < 0,001), phương sai thay đổi nhóm, và khả năng nội sinh. Do đó, nghiên cứu dùng System GMM hai bước để nắm bắt persistence và kiểm soát nội sinh.

Kết quả ước lượng System GMM

Bảng 3 cho thấy biến trễ của cả ba biến phụ thuộc đều dương, có ý nghĩa cao: L.LCR (β = 0,510), L.NSFR (β = 0,520) lớn hơn nhiều L.LDR (β = 0,113), cho thấy LDR điều chỉnh nhanh hơn theo thị trường.

Bảng 3: Kết quả ước lượng System GMM hai bước

*Ghi chú: Sai số chuẩn vững (robust) với điều chỉnh Windmeijer trong ngoặc đơn. ***, *, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. GMM-style instruments: lag(2/4) collapsed. Standard instruments: GDP, INF, INTERBANK_RATE, STRESS_TEST, EARLY_WARNING.

Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata 17 (lệnh xtabond2)

Kiểm định tính vững của System GMM

Bảng 4 trình bày kiểm định tính vững (AR(1), AR(2), Sargan, Hansen, difference-in-Hansen); AR(2) là kiểm định then chốt đảm bảo tính vững của GMM.

Bảng 4: Kết quả kiểm định tính vững của System GMM

Ghi chú: AR(1), AR(2): H0 = Không có tự tương quan bậc 1, 2 trong sai phân. Sargan/Hansen: H0 = Biến công cụ hợp lệ. Difference-in-Hansen: H0 = Nhóm biến công cụ cụ thể là ngoại sinh.

Nguồn: Tính toán của tác giả từ Stata 17

So sánh kết quả GMM với REM và thảo luận

So sánh REM và GMM: hệ số NPL trong GMM lớn hơn REM (-7,589 so với -3,710), cho thấy mô hình tĩnh đánh giá thấp tác động thực của nợ xấu.

Hệ số STRESS_TEST trong GMM tăng gần gấp đôi REM (3,296 so với 1,923), hàm ý stress test tạo quán tính tích cực; LLR cũng tăng mạnh (6,076 so với 1,771), là tín hiệu quản trị thận trọng.

SIZE trở nên có ý nghĩa 10% trong GMM cho LCR (-4,103), ủng hộ giả thuyết moral hazard; CAR tác động âm mạnh cho LDR (-0,859, p < 0,01).

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Kết luận

Nghiên cứu phân tích nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả quản lý rủi ro thanh khoản tại 25 NHTM Việt Nam (2019-2024) bằng System GMM. Thanh khoản có tính persistence cao (hệ số trễ 0,51-0,52 với LCR, NSFR; 0,11 với LDR). NPL tác động tiêu cực mạnh nhất, làm giảm LCR 7,59 điểm khi tăng 1 điểm phần trăm; LLR tác động dương, vừa phản ánh quản trị thận trọng vừa tạo đệm thanh khoản.

GDP tăng 1 điểm làm tăng LCR 1,46 điểm; lãi suất liên ngân hàng tăng 1 điểm làm giảm LCR 2,22 điểm. Stress test định kỳ tăng LCR 3,30 điểm, giảm LDR 1,80 điểm. Early warning system chưa có tác động ý nghĩa.

So với mô hình tĩnh, System GMM cho hệ số NPL, LLR, GDP, STRESS_TEST lớn hơn đáng kể, dù còn tự tương quan bậc 2. Nghiên cứu đóng góp: cập nhật dữ liệu đến 2024 bao quát khủng hoảng SCB, Basel III; áp dụng System GMM khắc phục hạn chế FEM/REM; bổ sung biến quản trị vào phân tích.

Hàm ý chính sách

Đối với NHNN: tăng giám sát chất lượng tài sản, nợ xấu; điều hành linh hoạt lãi suất liên ngân hàng; đẩy nhanh Basel III; bắt buộc stress test định kỳ; xây dựng cảnh báo sớm ứng dụng AI.

Đối với NHTM: cải thiện chất lượng tài sản, kiểm soát nợ xấu; duy trì dự phòng rủi ro hợp lý; cân bằng tăng trưởng tín dụng - huy động vốn; đầu tư stress testing nội bộ.

Các cơ quan khác: Bộ Tài chính xây dựng khung pháp lý tài chính xanh và ESG; Ủy ban Chứng khoán tăng yêu cầu minh bạch; Bảo hiểm tiền gửi điều chỉnh phí theo rủi ro; Hiệp hội Ngân hàng xây dựng tiêu chuẩn thực hành tốt.

Hạn chế của nghiên cứu

Nghiên cứu có mẫu nhỏ (25 ngân hàng, 2019-2024); mô hình GMM còn vi phạm AR(2); biến quản trị đo bằng biến giả đơn giản; thiếu biến sở hữu và đa dạng hóa thu nhập.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu sau nên mở rộng chuỗi thời gian 10-15 năm; thu thập dữ liệu quản trị doanh nghiệp chi tiết hơn; phân tích riêng tác động SCB, Basel III; mở rộng sang các nước ASEAN.

Tài liệu tham khảo:

1. Abdul-Rahman, A., Sulaiman, A. A., & Mohd Said, N. L. H. (2018). Does financing structure affects bank liquidity risk? Pacific Basin Finance Journal, 52, 26-39. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2017.04.004

2. Antony, T. M. (2023). Determinants of liquidity risk: Empirical evidence from Indian commercial banks. Banks and Bank Systems, 18(3), 101-111. https://doi.org/10.21511/bbs.18(3).2023.09

3. Asian Development Bank (ADB). (2024). Viet Nam's Financial Markets 2023 and Outlook 2024. Retrieved from https://www.adb.org/sites/default/files/publication/1032456/viet-nam-financial-markets-2023-outlook-2024.pdf

4. Basel Committee on Banking Supervision (BCBS). (2015). Basel III: The Liquidity Coverage Ratio and Liquidity Risk Monitoring Tools. Bank for International Settlements.

5. Ben Lahouel, B., Taleb, L., Zaied, Y. B., & Managi, S. (2024). Financial stability, liquidity risk and income diversification: Evidence from European banks using the CAMELS-DEA approach. Annals of Operations Research, 334, 1-29. https://doi.org/10.1007/s10479-022-04805-1

6. Borio, C. (2014). The financial cycle and macroeconomics: What have we learnt? Journal of Banking & Finance, 45, 182-198.

7. Diamond, D. W., & Dybvig, P. H. (1983). Bank runs, deposit insurance, and liquidity. Journal of Political Economy, 91(3), 401-419. https://doi.org/10.1086/261155

8. Dinger, V. (2009). Do foreign-owned banks affect banking system liquidity risk? Journal of Comparative Economics, 37(4), 647-657.

9. Ernst & Young (EY). (2024). Basel III and its implications for banks in Vietnam. Retrieved from https://www.ey.com/en_vn/insights/financial-services/basel-lll-and-its-implications-for-banks-in-vietnam

10. FiinGroup. (2024). Vietnam Banking Report 2024. Retrieved from https://fiingroup.vn/upload/docs/Vietnam-Banking-Report-2024-DEMO.pdf

11. Fitch Ratings. (2024). Bank Corruption Case Highlights Vietnam's Supervisory Gaps; Underlines State Support. Retrieved from https://www.fitchratings.com/research/sovereigns/bank-corruption-case-highlights-vietnams-supervisory-gaps-underlines-state-support-06-05-2024

12. Hafez, M. F., & Hasaneen, A. (2025). Risk Management and Bank Profitability in Emerging Markets: Evidence from Egyptian Banks. MSA Management Sciences Journal, 2025.

13. Hoque, M. A., Akter, R., & Begum, F. (2025). Exploring the Determinants of Liquidity of Private Commercial Banks in Bangladesh: Moderating Effect of Bank Age. Finance & Economics Review, 2025.

14. International Monetary Fund (IMF). (2024). Vietnam: 2024 Article IV Consultation—Press Release; Staff Report; and Statement by the Executive Director for Vietnam. IMF Country Report No. 2024/306, September 2024. https://doi.org/10.5089/9798400290404.002

15. Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics, 3(4), 305-360.

16. KPMG. (2024). Vietnam 2024 Outlook - The Investor's Guide to Growth. Retrieved from https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/vn/pdf/2024/03/vietnam-2024-outlook-report-en.pdf

17. MBS Securities. (2025). Deposit interest rate decline comes to a halt. Money Market Report, July 9, 2025. Retrieved from https://mbs.com.vn/files/uploads/2025/07/Moneymarket_20250709.pdf

18. Mohammad, S., Asutay, M., Dixon, R., & Platonova, E. (2020). Liquidity risk exposure and its determinants in the banking sector: A comparative analysis between Islamic, conventional and hybrid banks. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 66, 101196.

20. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. (2019). Thông tư 22/2019/TT-NHNN về giới hạn, tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài. Ngày 15/11/2019.

21. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2021). Thông tư 13/2021/TT-NHNN sửa đổi, bổ sung Thông tư 26/2013/TT-NHNN. Ngày 30/6/2021.

22. Nguyễn Thị Bích Thuận & Phạm Ánh Tuyết. (2021). Nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Công Thương, số 11, tháng 6/2021. Retrieved from https://ojs.tapchicongthuong.vn/vi/ojs-post/nhan-to-anh-huong-den-rui-ro-thanh-khoan-tai-cac-ngan-hang-thuong-mai-viet-nam-81400.htm

23. Nhóm tác giả (2024). Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Kinh tế và Dự báo, tháng 8/2024. Retrieved from https://kinhtevadubao.vn/cac-nhan-to-tac-dong-den-rui-ro-thanh-khoan-cua-cac-ngan-hang-thuong-mai-viet-nam-29571.html

24. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). (2025). OECD Economic Surveys: Viet Nam 2025. Retrieved from https://www.oecd.org/en/publications/oecd-economic-surveys-viet-nam-2025_fb37254b-en.html

25. Stiglitz, J. E., & Weiss, A. (1981). Credit rationing in markets with imperfect information. American Economic Review, 71(3), 393-410.

26. VIS Rating. (2025). Banking Sector: 6M2025 Update - Sector Recovery Leaves Small Banks Behind as Liquidity Pressures Mount. Retrieved from https://visrating.com/research/view/banking-sector-6m2025-update.313

27. Vuong, G. T. H., Phan, P. T. T., Nguyen, C. X., & Nguyen, D. M. (2023). Liquidity creation and bank risk-taking: Evidence from a transition market. Heliyon, 9(8), e18341. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e18341

28. World Bank. (2025). Growth to Remain Resilient in 2025, World Bank Says Investing in High-Tech Talent is Viet Nam's Next Step to High-Income. Press Release, September 8, 2025. Retrieved from https://www.worldbank.org/en/news/press-release/2025/09/08/growth-to-remain-resilient-in-2025.