Chính sách tiền tệ và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam

Trần Nguyễn Kim Ngân

Email: [email protected]

Trường Đại học Văn Hiến

Tóm tắt

Nghiên cứu phân tích tác động của chính sách tiền tệ đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2015-2025. Dữ liệu bảng cân bằng của 10 ngân hàng được sử dụng, trong đó hiệu quả hoạt động được đo lường bằng các chỉ số lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE); lãi suất tái cấp vốn đại diện cho chính sách tiền tệ, cùng các biến kiểm soát gồm quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tỷ lệ cho vay trên huy động, tăng trưởng GDP và lạm phát. Mô hình Panel ARDL với ước lượng Pooled Mean Group (PMG) được áp dụng để đánh giá đồng thời tác động ngắn hạn và dài hạn. Kết quả cho thấy, lãi suất tái cấp vốn chưa có tác động trực tiếp có ý nghĩa thống kê đến ROA và ROE. Ngược lại, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tác động tích cực đến cả 2 chỉ tiêu; quy mô ngân hàng cải thiện ROE, trong khi lạm phát có tác động tiêu cực đến ROE. Kết quả nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm phục vụ điều hành chính sách tiền tệ và nâng cao hiệu quả quản trị ngân hàng tại Việt Nam.

Từ khóa: Chính sách tiền tệ, hiệu quả ngân hàng, panel ARDL, Pooled Mean Group

Abstract

This study examines the impact of monetary policy on the operational performance of listed joint-stock commercial banks in Viet Nam during the 2015-2025 period. A balanced panel dataset of 10 banks is employed, in which operational performance is measured by return on assets (ROA) and return on equity (ROE). The refinancing rate is used as a proxy for monetary policy, while the control variables include bank size, the equity-to-total-assets ratio, the loan-to-deposit ratio, GDP growth, and inflation. A Panel Autoregressive Distributed Lag (Panel ARDL) model estimated using the Pooled Mean Group (PMG) approach is applied to assess both the short-run and long-run effects. The results indicate that the refinancing rate does not have a statistically significant direct impact on either ROA or ROE. In contrast, the equity-to-total-assets ratio has a positive effect on both performance indicators, bank size improves ROE, whereas inflation exerts a negative effect on ROE. The findings provide empirical evidence to support monetary policy implementation and enhance bank governance in Viet Nam.

Keywords: Monetary policy, bank performance, Panel ARDL, Pooled Mean Group (PMG)

GIỚI THIỆU

Chính sách tiền tệ tác động đến lãi suất, thanh khoản, tín dụng và kỳ vọng của thị trường. Tại Việt Nam, ngân hàng là kênh cung ứng vốn; lãi suất điều hành truyền dẫn vào chi phí huy động vốn, lãi suất cho vay, tín dụng, chất lượng tài sản và lợi nhuận. Theo lý thuyết kênh tín dụng, thắt chặt tiền tệ làm tăng chi phí tài trợ bên ngoài, hạn chế năng lực vay vốn và khuếch đại tác động lên kinh tế thực (Bernanke và Gertler, 1995).

Tác động của lãi suất điều hành đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng không mang tính một chiều. Việc tăng lãi suất có thể cải thiện thu nhập từ lãi thông qua mở rộng biên lãi ròng, nhưng đồng thời cũng làm gia tăng chi phí huy động vốn, thu hẹp nhu cầu tín dụng và làm tăng rủi ro tín dụng. Trong trường hợp chi phí vốn tăng nhanh hơn lợi suất từ tài sản sinh lãi, hiệu quả hoạt động của ngân hàng vốn được đo lường bằng ROA và ROE có thể suy giảm. Do đó, khi phân tích tác động của lãi suất điều hành, cần phân biệt rõ phản ứng trong ngắn hạn với mối quan hệ cân bằng trong dài hạn.

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng cân bằng của 10 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) niêm yết, gồm: ACB, BIDV, VietinBank, Eximbank, HDBank, MB, MSB, OCB, SHB và Sacombank, giai đoạn 2015-2025. Hiệu quả đo bằng ROA, ROE; IR là lãi suất tái cấp vốn; biến kiểm soát gồm SIZE, ETA, LDR, GDPG, INF. Nghiên cứu áp dụng Panel ARDL hiệu chỉnh sai số để đánh giá liên hệ có điều kiện giữa IR và hiệu quả, phân biệt tác động ngắn hạn, dài hạn, cập nhật bằng chứng đến 2025 và đề xuất hàm ý điều hành, quản trị.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ và các nhân tố quyết định hiệu quả ngân hàng

Chính sách tiền tệ tác động đến hiệu quả ngân hàng chủ yếu qua kênh lãi suất và kênh tín dụng. Khi ngân hàng trung ương điều chỉnh lãi suất chính sách, lãi suất liên ngân hàng, huy động và cho vay thường thay đổi theo, từ đó ảnh hưởng đến chênh lệch lãi suất, chi phí vốn và lợi nhuận. Mức độ truyền dẫn phụ thuộc vào cơ cấu tiền gửi, kỳ hạn tái định giá tài sản - nguồn vốn, cạnh tranh và năng lực quản trị. Lãi suất cao cũng làm tăng chi phí vay, giảm khả năng trả nợ và có thể làm gia tăng rủi ro tín dụng, chi phí dự phòng (Bernanke và Gertler, 1995). Bên cạnh đó, ROA và ROE chịu ảnh hưởng bởi quy mô ngân hàng, năng lực vốn, tỷ lệ cho vay trên huy động và điều kiện vĩ mô. Tăng trưởng GDP thường hỗ trợ lợi nhuận, trong khi lạm phát cao có thể làm tăng chi phí vốn và rủi ro tín dụng (Athanasoglou và cộng sự, 2008).

Tổng quan nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu

Các nghiên cứu quốc tế cho thấy, chính sách tiền tệ có thể ảnh hưởng đến hiệu quả ngân hàng thông qua thay đổi lãi suất ngắn hạn, chênh lệch lãi suất, chi phí huy động vốn, tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng. Borio và cộng sự (2017) cho rằng, lãi suất chính sách tác động đến lợi nhuận ngân hàng không chỉ qua thu nhập lãi, mà còn qua cấu trúc kỳ hạn tài sản - nguồn vốn và chi phí dự phòng. Trong môi trường lãi suất thấp kéo dài, ngân hàng có thể chuyển dịch sang thu nhập ngoài lãi để bù đắp biên lợi nhuận suy giảm (Brei và cộng sự, 2020). Tuy nhiên, chiều tác động của lãi suất điều hành không hoàn toàn thống nhất. Lãi suất tăng có thể cải thiện thu nhập từ tài sản sinh lãi, nhưng cũng làm chi phí huy động vốn, rủi ro vỡ nợ và chi phí dự phòng gia tăng. Vì vậy, nghiên cứu kỳ vọng lãi suất tái cấp vốn có ảnh hưởng đến hiệu quả ngân hàng nhưng chưa xác định trước chiều tác động.

Bên cạnh chính sách tiền tệ, các yếu tố nội tại và điều kiện vĩ mô có vai trò quan trọng. Athanasoglou và cộng sự (2008) nhấn mạnh rằng, lợi nhuận ngân hàng cần được xem xét đồng thời từ đặc điểm riêng của ngân hàng và môi trường kinh tế. Quy mô lớn có thể tạo lợi thế đa dạng hóa, mở rộng nguồn thu và tiết giảm chi phí bình quân; trong khi năng lực vốn cao giúp ngân hàng hấp thụ tổn thất và giảm áp lực tài chính. Tỷ lệ cho vay trên huy động vốn có thể cải thiện thu nhập lãi, nhưng nếu quá cao sẽ làm gia tăng rủi ro thanh khoản. Tăng trưởng kinh tế thường hỗ trợ cầu tín dụng và khả năng trả nợ, còn lạm phát cao có thể làm tăng chi phí vốn và rủi ro tín dụng. Tại Việt Nam, Nguyen và cộng sự (2017) cũng ghi nhận chính sách tiền tệ có liên hệ với lợi nhuận ngân hàng, song cần tiếp tục kiểm định bằng dữ liệu cập nhật và mô hình động.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu được lấy từ báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và báo cáo thường niên của 10 ngân hàng niêm yết trong giai đoạn 2015-2025. Cách thức đo lường các biến và nguồn số liệu sử dụng được trình bày trong Bảng 1. Số liệu IR từ công bố của Ngân hàng Nhà nước (NHNNVN); GDPG và INF từ World Development Indicators (WDI) và nguồn thống kê chính thức Việt Nam (NSO).

Bảng 1: Đo lường các biến nghiên cứu

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ bộ dữ liệu nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu

Mô hình cơ sở được xác định như sau:

EFFᵢₜ = f(IRₜ, SIZEᵢₜ, ETAᵢₜ, LDRᵢₜ, GDPGₜ, INFₜ)

ΔEFFᵢₜ = αᵢ + φᵢ[EFFᵢ,ₜ₋₁ - β₁IRₜ₋₁ - β₂SIZEᵢ,ₜ₋₁ - β₃ETAᵢ,ₜ₋₁ - β₄LDRᵢ,ₜ₋₁ - β₅GDPGₜ₋₁ - β₆INFₜ₋₁] + ΣλᵢⱼΔEFFᵢ,ₜ₋ⱼ + ΣγᵢⱼΔXᵢ,ₜ₋ⱼ + εᵢₜ

Trong đó, EFFᵢₜ lần lượt là ROA hoặc ROE của ngân hàng i tại năm t. Hệ số φᵢ là tốc độ hiệu chỉnh sai số; dấu âm cho thấy sai lệch ngắn hạn được điều chỉnh về cân bằng dài hạn. Các hệ số beta đo lường tác động dài hạn, còn biến sai phân đo phản ứng ngắn hạn.

Nghiên cứu sử dụng Pooled Mean Group của Pesaran và cộng sự (1999). PMG giả định các ngân hàng có hệ số dài hạn chung trong cùng một môi trường tiền tệ, nhưng cho phép hệ số ngắn hạn và tốc độ điều chỉnh khác nhau. Điều này phù hợp vì ngân hàng có cấu trúc tài sản, nguồn vốn và mức độ nhạy cảm lãi suất khác nhau.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị

Trước khi ước lượng mô hình Panel ARDL, nghiên cứu thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị nhằm bảo đảm các biến không tích hợp bậc hai. Đối với các biến đặc thù của ngân hàng, nghiên cứu sử dụng các kiểm định Im-Pesaran-Shin (IPS) và Fisher-ADF. Đối với các biến vĩ mô có giá trị giống nhau giữa các ngân hàng trong cùng năm gồm IR, GDPG và INF, nghiên cứu sử dụng kiểm định Dickey-Fuller trên chuỗi thời gian theo năm.

Bảng 2: Tóm tắt kết quả kiểm định nghiệm đơn vị

Nguồn: Tác giả ước lượng từ dữ liệu nghiên cứu bằng Stata

Kết quả Bảng 2 cho thấy, ROA, SIZE, LDR và IR không dừng ở mức gốc nhưng trở nên dừng sau sai phân bậc một. ROE, ETA và INF dừng ở mức gốc. GDPG dừng ở mức ý nghĩa 10% và không có dấu hiệu tích hợp bậc hai. Quan trọng hơn, không có biến nào tích hợp bậc hai; do đó, bộ dữ liệu đáp ứng điều kiện áp dụng mô hình Panel ARDL.

Lựa chọn giữa mô hình PMG và MG

Nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa Pooled Mean Group (PMG) và Mean Group (MG).

Bảng 3: Kết quả kiểm định Hausman lựa chọn mô hình

Nguồn: Tác giả ước lượng từ dữ liệu nghiên cứu bằng Stata

Đối với mô hình ROA, p-value của kiểm định Hausman bằng 0,8709; đối với mô hình ROE, p-value bằng 0,6330. Cả 2 giá trị đều > 0,05. Vì vậy, nghiên cứu không bác bỏ giả thuyết về sự đồng nhất của các hệ số dài hạn và lựa chọn PMG làm mô hình chính. Việc lựa chọn PMG phù hợp với bối cảnh các ngân hàng trong mẫu cùng chịu tác động của môi trường tiền tệ và vĩ mô chung, đồng thời vẫn cho phép tốc độ điều chỉnh và phản ứng ngắn hạn khác nhau giữa các ngân hàng.

Kết quả Panel ARDL-PMG đối với ROA

Bảng 4: Kết quả ước lượng PMG với biến phụ thuộc ROA

Nguồn: Tác giả ước lượng từ dữ liệu nghiên cứu bằng Stata

Hệ số hiệu chỉnh sai số của mô hình ROA mang dấu âm, có giá trị -0,2478 và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Điều này cung cấp bằng chứng tương đối yếu về cơ chế điều chỉnh ROA về trạng thái cân bằng dài hạn. Cụ thể, khoảng 24,78% độ lệch của ROA khỏi mức cân bằng dài hạn được điều chỉnh trong một năm.

Trong dài hạn, ETA là biến duy nhất có tác động dương và có ý nghĩa thống kê đến ROA. Hệ số 0,6100 cho thấy các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao hơn thường đạt hiệu quả sinh lời trên tài sản tốt hơn. Điều này hàm ý rằng, năng lực vốn đóng vai trò quan trọng trong việc hấp thụ tổn thất, giảm rủi ro và tạo nền tảng cho hoạt động tín dụng cũng như đầu tư sinh lợi. Ngược lại, IR, SIZE, LDR, GDPG và INF chưa cho thấy tác động có ý nghĩa thống kê đến ROA trong đặc tả PMG chính.

Kết quả kiểm tra độ bền khi bổ sung biến thay đổi lãi suất tái cấp vốn ngắn hạn cho thấy hệ số của biến này không có ý nghĩa thống kê (p-value = 0,189). Vì vậy, mẫu nghiên cứu chưa cung cấp bằng chứng về tác động trực tiếp của thay đổi lãi suất tái cấp vốn đến ROA trong ngắn hạn.

Kết quả Panel ARDL-PMG đối với ROE

Bảng 5: Kết quả ước lượng PMG với biến phụ thuộc ROE

Nguồn: Tác giả ước lượng từ dữ liệu nghiên cứu bằng Stata

Kết quả PMG với ROE cho thấy, hệ số hiệu chỉnh sai số là -0,4089 và ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Dấu âm xác nhận cơ chế điều chỉnh dài hạn; khoảng 40,89% độ lệch ROE được điều chỉnh mỗi năm. Tốc độ này cao hơn mô hình ROA, hàm ý lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu phản ứng nhanh hơn trước thay đổi nền tảng. SIZE tác động dương đến ROE ở mức 5%, cho thấy ngân hàng lớn tận dụng lợi thế huy động vốn, đa dạng hóa sản phẩm, đầu tư công nghệ, mở rộng mạng lưới và phân bổ chi phí hiệu quả. ETA cũng tác động dương, nhất quán với ROA, qua đó khẳng định vai trò của nền tảng vốn đối với hiệu quả. INF có hệ số âm và ý nghĩa ở mức 10%, gợi ý lạm phát cao làm giảm ROE qua chi phí huy động, áp lực chất lượng tín dụng và dự phòng. Tuy nhiên, kết quả này cần được diễn giải thận trọng. Tương tự mô hình ROA, IR, LDR và GDPG chưa cho thấy tác động dài hạn có ý nghĩa thống kê đến ROE.

Thảo luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy, lãi suất tái cấp vốn chưa có tác động trực tiếp và có ý nghĩa thống kê đến cả ROA lẫn ROE của các NHTMCP niêm yết trong giai đoạn 2015-2025. Phát hiện này không đồng nghĩa chính sách tiền tệ không quan trọng, mà cho thấy cơ chế truyền dẫn từ lãi suất điều hành đến hiệu quả ngân hàng có thể diễn ra gián tiếp, có độ trễ và khác biệt giữa các ngân hàng.

Một số nguyên nhân có thể lý giải kết quả trên.

Thứ nhất, lãi suất tái cấp vốn không phản ánh đầy đủ chi phí vốn thực tế của từng ngân hàng; hiệu quả còn phụ thuộc vào cơ cấu tiền gửi, tỷ lệ tiền gửi không kỳ hạn, kỳ hạn tái định giá tài sản và nguồn vốn, mức độ cạnh tranh, chất lượng tín dụng và năng lực chuyển giá.

Thứ hai, IR được đo bằng lãi suất tái cấp vốn cuối năm nên có thể chưa phản ánh đầy đủ các thay đổi chính sách trong năm. Ngược lại, ETA có tác động tích cực và ổn định đối với cả ROA và ROE. Phát hiện này nhấn mạnh vai trò của năng lực vốn trong việc hấp thụ cú sốc, kiểm soát rủi ro và duy trì khả năng sinh lời. Quy mô ngân hàng chỉ có ý nghĩa đối với ROE, cho thấy lợi thế quy mô có thể được phản ánh rõ hơn ở lợi ích dành cho chủ sở hữu so với hiệu quả sử dụng tổng tài sản. Tác động âm của lạm phát đối với ROE cũng khẳng định tầm quan trọng của môi trường vĩ mô ổn định đối với hoạt động ngân hàng.

KẾT LUẬN

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng cân bằng của 10 NHTMCP niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2015-2025 để đánh giá mối liên hệ giữa lãi suất tái cấp vốn và hiệu quả hoạt động ngân hàng. Kết quả cho thấy, lãi suất tái cấp vốn chưa có tác động trực tiếp có ý nghĩa thống kê đến ROA hoặc ROE trong đặc tả nghiên cứu. Trong khi đó, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản tác động tích cực và nhất quán đến cả ROA lẫn ROE. Quy mô ngân hàng cải thiện ROE, còn lạm phát có liên hệ âm với ROE ở mức ý nghĩa 10%. Hệ số điều chỉnh sai số của mô hình ROE có ý nghĩa ở mức 1%, trong khi mô hình ROA cho bằng chứng điều chỉnh dài hạn ở mức 10%.

Về hàm ý, cơ quan điều hành cần đánh giá chính sách tiền tệ không chỉ qua sự thay đổi của lãi suất điều hành, mà còn qua cơ chế truyền dẫn đến chi phí vốn, thanh khoản và chất lượng tín dụng của từng nhóm ngân hàng. Về phía ngân hàng, củng cố năng lực vốn, quản trị chênh lệch kỳ hạn và kiểm soát rủi ro tín dụng là những ưu tiên để duy trì hiệu quả trong môi trường lạm phát và lãi suất biến động.

Tài liệu tham khảo:

1. Athanasoglou, P. P., Brissimis, S. N., & Delis, M. D. (2008). Bank-specific, industry-specific and macroeconomic determinants of bank profitability. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 18(2), 121-136. DOI: 10.1016/j.intfin.2006.07.001

2. Bernanke, B. S., & Gertler, M. (1995). Inside the black box: The credit channel of monetary policy transmission. Journal of Economic Perspectives, 9(4), 27-48. DOI: 10.1257/jep.9.4.27

3. Borio, C., Gambacorta, L., & Hofmann, B. (2017). The influence of monetary policy on bank profitability. International Finance, 20(1), 48-63. DOI: 10.1111/infi.12104

4. Brei, M., Borio, C., & Gambacorta, L. (2020). Bank intermediation activity in a low-interest-rate environment. Economic Notes, 49(2), e12164. DOI: 10.1111/ecno.12164

5. Các ngân hàng trong mẫu (2015-2025). Báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và báo cáo thường niên [Bộ dữ liệu]. Bao gồm ACB, BIDV, VietinBank, Eximbank, HDBank, MB, MSB, OCB, SHB và Sacombank.

6. Nguyen, T. N., Vu, N. H., & Le, H. T. (2017). Impacts of monetary policy on commercial banks’ profits: The case of Vietnam. Asian Social Science, 13(8), 32-40. DOI: 10.5539/ass.v13n8p32

7. Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. P. (1999). Pooled mean group estimation of dynamic heterogeneous panels. Journal of the American Statistical Association, 94(446), 621-634. DOI: 10.1080/01621459.1999.10474156

8. State Bank of Vietnam (2015–2025). Decisions and official notices on refinancing interest rates [Data set].

9. World Bank (2026). World Development Indicators: Viet Nam - GDP growth (annual %) and inflation, consumer prices (annual %) [Data set].