Chính sách tín dụng xanh, thực hành biến đổi khí hậu và hiệu quả tài chính của các ngân hàng thương mại ASEAN

ThS. Nguyễn Đăng Khoa

Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH); Email: khoa.nd@ueh.edu.vn

Nguyễn Văn Tiến Sơn

Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH)

Phan Minh Bảo Ân

Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH)

Tóm tắt

Nghiên cứu này phân tích tác động của Chính sách Tín dụng Xanh (Green Credit Policy, GCP) và Năng lực thực hành ứng phó Biến đổi khí hậu (Climate Change Practice Capability, CCP) đến hiệu quả tài chính của 34 ngân hàng thương mại niêm yết tại sáu quốc gia ASEAN, gồm Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam, trong giai đoạn 2017–2024. Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng cố định hai chiều, kết hợp sai số chuẩn Driscoll–Kraay nhằm kiểm soát phụ thuộc chéo và tự tương quan. Kết quả cho thấy GCP có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đến Tobin’s Q trong ngắn hạn, cung cấp bằng chứng cho giả thuyết chi phí chuyển đổi xanh. Tuy nhiên, CCP đóng vai trò điều tiết tích cực, giúp tác động tiêu cực ban đầu dần đảo chiều và hình thành quỹ đạo phục hồi dạng chữ J tại độ trễ hai năm. Kết quả cũng chỉ ra nghịch lý quy mô, khi ngân hàng lớn chịu chi phí chuyển đổi cao hơn, trong khi ngân hàng nhỏ có xu hướng né tránh hoặc gia tăng nguy cơ greenwashing. Phân tích dị biệt quốc gia cho thấy Việt Nam là trường hợp nổi bật, khi thị trường ghi nhận phần bù định giá tích cực đối với các ngân hàng tiên phong trong chuyển đổi xanh. Nghiên cứu qua đó nhấn mạnh vai trò của năng lực khí hậu trong việc chuyển hóa áp lực chính sách thành giá trị tài chính dài hạn.

Từ khóa: Tín dụng xanh, biến đổi khí hậu, hiệu quả tài chính, Driscoll-Kraay, ASEAN

Abstract

This study examines the effects of Green Credit Policy (GCP) and Climate Change Practice Capability (CCP) on the financial performance of 34 listed commercial banks across six ASEAN countries (Indonesia, Malaysia, the Philippines, Singapore, Thailand, and Viet Nam) over the period 2017–2024. The study employs a two-way fixed-effects panel regression model with Driscoll–Kraay standard errors to address cross-sectional dependence and autocorrelation. The empirical findings indicate that GCP has a significant negative short-term effect on market valuation, measured by Tobin’s Q, providing evidence in support of the green transition cost hypothesis. However, CCP plays a positive moderating role, gradually reversing the initial adverse effect and generating a J-shaped recovery trajectory at a two-year lag. The findings further reveal a size paradox, whereby larger banks experience greater financial deterioration due to higher transition costs, whereas smaller banks tend to exhibit greater avoidance or greenwashing risks. Cross-country heterogeneity analysis identifies Viet Nam as a distinctive case, where the market appears to assign a positive valuation premium to banks that adopt green transformation practices at an early stage. Overall, the study highlights the critical role of climate-related capabilities in transforming regulatory pressure and short-term transition costs into long-term financial value and competitive opportunities.

Keywords: Green credit, climate change, financial performance, Driscoll–Kraay, ASEAN

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng nghiêm trọng và quá trình chuyển dịch sang mô hình kinh tế xanh, bền vững đang được đẩy mạnh, ngành tài chính – ngân hàng đứng trước yêu cầu chuyển đổi sâu rộng. Với vai trò là kênh cung ứng và phân bổ vốn chủ yếu của nền kinh tế, ngân hàng thương mại không chỉ thực hiện chức năng trung gian tài chính mà còn được kỳ vọng đóng vai trò thúc đẩy phát triển bền vững thông qua việc định hướng dòng vốn tín dụng vào các dự án thân thiện với môi trường, giảm phát thải carbon và hạn chế tài trợ cho các ngành thâm dụng tài nguyên, gây ô nhiễm cao. Tại Đông Nam Á, khu vực chịu tác động đáng kể của biến đổi khí hậu, các cơ quan quản lý và ngân hàng trung ương đã từng bước xây dựng và triển khai các chính sách, khung hướng dẫn về chính sách tín dụng xanh (green credit policy, GCP) nhằm định hướng lại hoạt động phân bổ tín dụng của hệ thống ngân hàng.

Tuy nhiên, quá trình thực thi GCP có thể tạo ra những chi phí đáng kể đối với ngân hàng trong ngắn hạn. Việc tuân thủ các yêu cầu môi trường đòi hỏi ngân hàng đầu tư vào hệ thống quản lý rủi ro môi trường và xã hội (ESMS), nâng cao năng lực thẩm định các dự án xanh, đào tạo nhân sự chuyên môn và điều chỉnh quy trình tín dụng. Đồng thời, ngân hàng có thể phải đối mặt với chi phí cơ hội khi hạn chế tài trợ cho các ngành có lợi nhuận cao nhưng không đáp ứng các tiêu chuẩn môi trường. Do đó, trong giai đoạn đầu triển khai, GCP có thể tạo ra sự đánh đổi giữa mục tiêu bảo vệ môi trường và mục tiêu tối đa hóa hiệu quả tài chính, qua đó gây áp lực lên lợi nhuận và giá trị thị trường của ngân hàng (Zhou et al., 2021).

Để giảm thiểu các tác động bất lợi này, ngân hàng cần phát triển năng lực thích ứng nội tại thông qua thực hành ứng phó biến đổi khí hậu (climate change practice, CCP). Theo quan điểm năng lực cốt lõi của Prahalad và Hamel (1990), lợi thế cạnh tranh bền vững có thể được hình thành từ những năng lực có giá trị, khó thay thế và khó bắt chước, nếu được tổ chức khai thác hiệu quả. Trong lĩnh vực ngân hàng, CCP có thể được thể hiện thông qua việc ứng dụng công nghệ phân tích dữ liệu và phát thải carbon, tích hợp rủi ro khí hậu vào quy trình tín dụng, triển khai các sáng kiến tiết kiệm năng lượng và nâng cao tính minh bạch trong công bố thông tin môi trường. Những ngân hàng có năng lực CCP cao có khả năng đánh giá rủi ro môi trường hiệu quả hơn, giảm chi phí tuân thủ và phát triển các sản phẩm tín dụng xanh phù hợp với nhu cầu thị trường. Qua đó, CCP có thể đóng vai trò điều tiết, giúp ngân hàng chuyển hóa áp lực từ chính sách xanh thành năng lực cạnh tranh và giá trị tài chính trong dài hạn.

Mặc dù mối quan hệ giữa tài chính xanh và hiệu quả ngân hàng ngày càng nhận được sự quan tâm, phần lớn các nghiên cứu thực nghiệm hiện nay tập trung vào Trung Quốc, nơi GCP được triển khai chủ yếu thông qua cơ chế điều tiết tập trung và định hướng từ trên xuống của Ngân hàng Nhân dân Trung Quốc (PBoC) (Zhou et al., 2022; Hu & Ahmad, 2024). Trong khi đó, ASEAN có cấu trúc thể chế đa dạng hơn, với sự khác biệt đáng kể về mức độ phát triển tài chính, khung pháp lý và định hướng chính sách giữa các quốc gia. Do đó, tác động của GCP đến hiệu quả ngân hàng tại ASEAN có thể khác biệt so với các nền kinh tế có cơ chế điều tiết tập trung. Bên cạnh đó, các nghiên cứu trước thường tiếp cận mối quan hệ này theo hướng tĩnh, chưa chú trọng đầy đủ đến độ trễ của tác động chính sách và vai trò phối hợp giữa chính sách xanh và năng lực thực hành khí hậu của ngân hàng.

Xuất phát từ khoảng trống trên, nghiên cứu này phân tích tác động của GCP và CCP đến hiệu quả tài chính của 34 ngân hàng thương mại niêm yết tại 6 quốc gia ASEAN gồm Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam trong giai đoạn 2017-2024. Nghiên cứu kiểm định vai trò điều tiết của CCP và khả năng xuất hiện hiệu ứng J-curve theo thời gian, trong đó tác động tiêu cực ban đầu của GCP có thể được giảm thiểu và đảo chiều khi ngân hàng tích lũy đủ năng lực thực hành khí hậu. Kết quả nghiên cứu kỳ vọng bổ sung bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ động giữa GCP, năng lực tổ chức và hiệu quả ngân hàng trong bối cảnh ASEAN, đồng thời cung cấp hàm ý thực tiễn cho nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý trong việc thiết kế lộ trình chuyển đổi xanh hiệu quả và bền vững.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Mối liên hệ giữa quy định bảo vệ môi trường và hiệu quả kinh tế của tổ chức đã được thảo luận rộng rãi kể từ khi Giả thuyết Porter (Porter, 1991) ra đời, lập luận rằng các quy định môi trường được thiết kế hợp lý có thể kích thích đổi mới sáng tạo, nâng cao hiệu quả hoạt động và bù đắp các chi phí tuân thủ ban đầu. Trong ngành ngân hàng, GCP áp đặt các chuẩn mực khắt khe buộc ngân hàng phải thay đổi cơ cấu phân bổ dòng vốn tín dụng. Việc thực hiện GCP đòi hỏi các ngân hàng phải thiết lập các quy trình thẩm định rủi ro sinh thái phức tạp và tăng trích lập dự phòng đối với các dự án có nguy cơ hủy hoại môi trường cao (Gao & Guo, 2022). Trong ngắn hạn, việc ngân hàng chủ động từ chối hoặc thu hẹp tín dụng đối với các ngành công nghiệp gây ô nhiễm nặng (như khai thác than, sản xuất hóa chất, luyện kim) – vốn là những ngành mang lại dòng thu nhập lớn truyền thống – sẽ làm sụt giảm ngay lập tức lợi nhuận của ngân hàng. Thêm vào đó, việc phát triển các sản phẩm tín dụng xanh mới đòi hỏi các chi phí vận hành ban đầu rất lớn (operational adjustment costs) mà chưa thể tạo ra lợi nhuận ngay lập tức do quy mô thị trường tài chính xanh tại các nước mới nổi còn nhỏ. Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết H1 như sau:

H1: GCP có mối tương quan tiêu cực đến hiệu quả tài chính của ngân hàng thương mại trong ngắn hạn.

Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng tiêu cực của chính sách xanh có thể được điều tiết bởi năng lực thích ứng nội tại của chính ngân hàng thương mại. Theo Lý thuyết năng lực cốt lõi (Prahalad & Hamel, 1990), các tổ chức đạt được hiệu quả vượt trội khi họ phát triển được các thuộc tính tổ chức nội bộ độc đáo để hấp thụ các cú sốc bên ngoài. Trong bối cảnh này, năng lực CCP của ngân hàng được coi là một năng lực cốt lõi. Năng lực này giúp ngân hàng xây dựng một cơ sở hạ tầng thông tin môi trường vững chắc, nâng cao chuyên môn của đội ngũ thẩm định tín dụng xanh, phát triển các chiến lược thích ứng với rủi ro chuyển dịch carbon và củng cố uy tín công chúng (minh bạch hóa thông tin khí hậu). Những ngân hàng có CCP phát triển cao sẽ có khả năng chuyển hóa các yêu cầu pháp lý của GCP thành các cơ hội kinh doanh mới như phát hành trái phiếu xanh, thu hút các quỹ đầu tư ESG quốc tế với chi phí vốn thấp, và thiết lập mối quan hệ bền vững với các khách hàng vay vốn có uy tín xanh. Vì vậy, CCP đóng vai trò điều tiết hiệu quả, giúp giảm thiểu các tác động tiêu cực của GCP đến hiệu quả tài chính và đẩy nhanh tiến trình đạt điểm hòa vốn của danh mục xanh. Từ đó, giả thuyết H2 được đề xuất:

H2: Năng lực CCP điều tiết tích cực mối quan hệ giữa GCP và hiệu quả tài chính của ngân hàng.

Hơn thế nữa, dựa trên lý thuyết học tập trong tổ chức (Argote, 2013), nghiên cứu đề xuất rằng tác động của GCP lên hiệu quả hoạt động ngân hàng không phải là một quan hệ tuyến tính đồng thời, mà mang tính động lực học thời gian rõ rệt. Quá trình phát triển các năng lực bền vững và tích hợp các quy chuẩn xanh đòi hỏi một khoảng thời gian nhất định (time lags) để ngân hàng vượt qua giai đoạn tích lũy kinh nghiệm và đạt được lợi thế quy mô (experience curve effect). Trong giai đoạn đầu (độ trễ một đến hai năm), ngân hàng phải đối mặt với các khoản đầu tư ban đầu cao và chi phí học tập lớn hơn lợi ích thu được. Tuy nhiên, khi năng lực CCP của ngân hàng được củng cố và tích lũy đủ qua thời gian, thị trường và các nhà đầu tư sẽ nhận diện được các tín hiệu chất lượng và tính minh bạch của ngân hàng, từ đó bù đắp cho ngân hàng bằng mức định giá thị trường gia tăng và chi phí huy động vốn rẻ hơn. Quỹ đạo này được đặc trưng bởi sự sụt giảm tài chính ban đầu trước khi phục hồi và tăng trưởng mạnh mẽ, phù hợp với mô hình đường cong chữ J (J-curve). Nghiên cứu đề xuất giả thuyết H3:

H3: Tác động của GCP đối với hiệu quả tài chính của ngân hàng tuân theo mô hình đường cong chữ J, trong đó các hiệu ứng tiêu cực ở độ trễ ngắn hạn sẽ được đảo ngược thành tích cực trong dài hạn khi có sự tương tác với CCP.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dữ liệu và mẫu nghiên cứu

Nghiên cứu xây dựng tập dữ liệu bảng cân bằng từ 34 ngân hàng thương mại lớn niêm yết tại sáu quốc gia ASEAN (Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan, Việt Nam) trong giai đoạn 2017-2024, tạo ra 272 quan sát ngân hàng-năm. Để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu, mẫu loại trừ các quốc gia chưa ban hành quy định xanh hoàn chỉnh hoặc có dữ liệu bị gián đoạn mạnh do biến động thể chế (ví dụ Myanmar bị đảo chính vào năm 2021 làm khuyết dữ liệu tài chính nghiêm trọng và Campuchia do số lượng ngân hàng niêm yết quá ít).

Nguồn dữ liệu tài chính được thu thập từ cơ sở dữ liệu Bloomberg và Orbis. Dữ liệu công bố về tín dụng xanh và thực hành khí hậu được trích xuất trực tiếp từ 382 báo cáo thường niên, báo cáo phát triển bền vững và báo cáo ESG của các ngân hàng thương mại.

Đo lường các biến số

Biến phụ thuộc đo lường hiệu quả tài chính ngân hàng bao gồm: Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), và Giá trị định giá thị trường Tobin’s Q (được lấy logarit tự nhiên để ổn định phương sai).

Biến độc lập chính bao gồm: (1) Chỉ số GCP (thang điểm 0-9, đo lường 9 tiêu chí chính sách và quy trình tín dụng xanh); (2) Chỉ số Thực hành Biến đổi khí hậu (CCP, thang điểm 0-10, đo lường 10 tiêu chí công bố thực hành khí hậu và carbon). Bộ tiêu chí chi tiết được kế thừa từ Bose và cộng sự (2018), Kılıç và Kuzey (2019) và Al Frijat và cộng sự (2025).

Tránh thiên lệch chủ quan và khắc phục rủi ro quảng cáo sáo rỗng (greenwashing bias) phổ biến trong báo cáo bền vững, nghiên cứu áp dụng phương pháp lai kết hợp Từ điển chuẩn hóa (Lexicon Model, LM) và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM, cụ thể là DeepSeek với tham số nhiệt độ T=0). LLM thực hiện quét các đoạn văn bản chứa từ khóa và áp dụng kỹ thuật Chain-of-Thought (suy luận từng bước) để thẩm định: chỉ những công bố cung cấp bằng chứng thực tế, số liệu cụ thể hoặc chương trình hành động thực chất mới được chấm điểm 1; các công bố mang tính cam kết chung chung hoặc hứa hẹn tương lai nhận điểm 0. Kết quả chấm điểm đạt hệ số đồng thuận Cohen's Kappa k = 0,60 ở cấp tiêu chí và tương quan = 0,94 ở cấp chỉ số với hai người chấm độc lập. Để triệt tiêu rủi ro đa cộng tuyến khi tạo biến tương tác, hai biến GCP và CCP được xử lý chuẩn hóa trừ trung bình (mean-centering). Các biến kiểm soát cấp ngân hàng bao gồm Quy mô tài sản (Size), Tỷ lệ đòn bẩy (Lev), và Tốc độ tăng trưởng doanh thu (Growth).

Mô hình kinh tế lượng

Nghiên cứu thiết lập mô hình hiệu ứng cố định hai chiều (two-way fixed effects, TWFE) kiểm soát đồng thời hiệu ứng cố định ngân hàng và hiệu ứng cố định năm để hấp thụ các đặc điểm không đổi theo thời gian và các cú sốc vĩ mô chung. Do kiểm định chẩn đoán (Pesaran CD test, Wooldridge test, Wald test) ghi nhận sự hiện diện của hiện tượng phụ thuộc chéo giữa các đơn vị, tự tương quan bậc nhất AR(1) và phương sai sai số thay đổi, nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng sai số chuẩn Driscoll và Kraay (1998) để bảo đảm các ước lượng thu được là vững chắc và đáng tin cậy. Mô hình hồi quy cơ sở được chỉ định như sau:

Y_it = β₀ + β₁ GCP_it+ β₂ CCP_it + β₃ (GCP_it x CCP_it) + θ’ Z_it + α_i + δ_t + ε_it

Trong đó: Y_it lần lượt là các chỉ số hiệu quả tài chính (ROA, ROE, ln(Tobin Q)) của ngân hàng i tại năm t; Z_it là véc-tơ các biến kiểm soát cấp ngân hàng; α_i đại diện cho hiệu ứng cố định ngân hàng; δ_t đại diện cho hiệu ứng cố định năm; và ε_it là sai số ngẫu nhiên.

KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

Thống kê mô tả

Bảng 1 trình bày thống kê mô tả của các biến trong mẫu nghiên cứu 272 quan sát. Giá trị trung bình của ROA là 1,201%, ROE là 10,591% và Tobin's Q trung bình là 1,330. Chỉ số GCP đạt trung bình 5,599 trên 9 điểm, cho thấy các ngân hàng thương mại ASEAN đã triển khai các chính sách xanh ở mức tương đối. Chỉ số CCP đạt trung bình 4,158 trên 10 điểm, cho thấy mức độ thực hành khí hậu thực chất vẫn còn nhiều dư địa phát triển và có sự chênh lệch lớn giữa các ngân hàng trong mẫu.

Bảng 1: Thống kê mô tả các biến nghiên cứu (N = 272)

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Các kiểm định chẩn đoán mô hình

Tại Bảng 2, kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho thấy hệ số VIF cực đại của các biến độc lập trong mô hình chỉ đạt 2,851, thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo tiêu chuẩn là 5,0, chứng minh việc áp dụng kỹ thuật mean-centering đã loại bỏ thành công rủi ro đa cộng tuyến nghiêm trọng phát sinh từ mối tương quan cao giữa GCP và CCP (r = 0,79). Kiểm định Hausman thu được giá trị chi-square = 9,39 (p-value = 0,094), tức chưa thể bác bỏ mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (RE) ở mức ý nghĩa 5%, nhưng kiểm định F lại bác bỏ Pooled OLS (p-value < 0,001). Xét đến các đặc tính thể chế khác biệt không quan sát chéo giữa các nước và đặc điểm riêng biệt của các ngân hàng thương mại ASEAN, mô hình tác động cố định (FE) được lựa chọn ưu tiên để tránh thiên lệch biến bị bỏ sót (Wooldridge, 2010). Thêm vào đó, kết quả kiểm định Pesaran CD, Wooldridge AR(1) và Breusch-Pagan đều bác bỏ giả thuyết không có phụ thuộc chéo, tự tương quan và phương sai đồng nhất (p-value < 0,001), khẳng định tính đúng đắn khi sử dụng sai số chuẩn Driscoll-Kraay để điều chỉnh kết quả hồi quy.

Bảng 2: Kết quả kiểm định chẩn đoán mô hình

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Kết quả hồi quy

Bảng 3 trình bày kết quả hồi quy đồng thời (contemporaneous) của GCP và CCP đối với ba chỉ tiêu hiệu quả hoạt động gồm ROA, ROE và ln(Tobin’s Q). Kết quả cho thấy hệ số của GCP đối với ROA (β = 0,009) và ROE (β = −0,158) không có ý nghĩa thống kê, trong khi hệ số đối với ln(Tobin’s Q) mang dấu âm và có ý nghĩa ở mức 10% (β = −0,016*). Biến tương tác GCP × CCP không có ý nghĩa thống kê trong cả ba mô hình. R² within dao động từ 0,036 đến 0,045, cho thấy các biến chính chỉ giải thích một phần nhỏ biến thiên của hiệu quả hoạt động ngân hàng.

Nhìn chung, tác động tức thời của tín dụng xanh đến ROA và ROE chưa rõ ràng, nhưng có dấu hiệu tác động tiêu cực đến giá trị thị trường của ngân hàng. Kết quả này hỗ trợ một phần giả thuyết H1 và cho thấy thị trường có thể phản ứng thận trọng trước các chi phí tuân thủ và điều chỉnh ban đầu liên quan đến tín dụng xanh.

Bảng 3: Kết quả hồi quy chính đồng thời với sai số Driscoll-Kraay

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Kết quả kiểm định động lực học J-curve (Mô hình độ trễ)

Bảng 4 trình bày kết quả hồi quy với cấu trúc trễ một năm (t-1) và hai năm (t-2) nhằm đánh giá quỹ đạo tác động của GCP đến ln(Tobin’s Q). Ở mô hình trễ một năm, hệ số GCPₜ₋₁ mang dấu âm (β = −0,047) nhưng không có ý nghĩa thống kê; hệ số tương tác cũng không có ý nghĩa. Ở mô hình trễ hai năm, GCPₜ₋₂ có tác động âm và có ý nghĩa ở mức 10% (β = −0,052*), trong khi CCPₜ₋₂ cũng mang dấu âm (β = −0,083**). Đáng chú ý, hệ số tương tác GCPₜ₋₂ × CCPₜ₋₂ mang dấu dương và có ý nghĩa ở mức 5% (β = 0,014**). Đồng thời, R² within tăng lên 0,090, cao hơn đáng kể so với mô hình đồng thời. Kết quả cho thấy tác động tiêu cực của GCP có thể kéo dài trong ngắn hạn, nhưng năng lực thực hành khí hậu có khả năng làm suy giảm tác động bất lợi này theo thời gian. Phát hiện này cung cấp bằng chứng hỗ trợ giả thuyết J-curve (H3).

Bảng 4: Hiệu ứng Đường cong chữ J - Động lực học thời gian (Biến phụ thuộc: ln(Tobin Q))

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Tính không đồng nhất và độ vững

Để làm rõ sự khác biệt về đặc điểm ngân hàng và bối cảnh quốc gia, nghiên cứu thực hiện phân tích mẫu con (Subsample Analysis) được trình bày tại Bảng 5. Cột 1 và Cột 2 báo cáo hồi quy phân chia theo median quy mô tổng tài sản (ngân hàng lớn và ngân hàng nhỏ). Kết quả bộc lộ một mẫu hình mà nghiên cứu định danh là “Nghịch lý quy mô”: đối với nhóm ngân hàng thương mại lớn (Cột 1), GCP có tác động tiêu cực rất mạnh và có ý nghĩa thống kê lên Tobin's Q ( β = -0,022***), trong khi đối với nhóm ngân hàng nhỏ (Cột 2), hệ số này hoàn toàn không có ý nghĩa thống kê. Sự sai biệt này hàm ý các ngân hàng lớn – vốn nằm trong tầm ngắm giám sát chặt chẽ của công chúng và cơ quan quản lý – buộc phải triển khai quy chuẩn tín dụng xanh một cách thực chất và toàn diện nhất, dẫn đến gánh nặng chi phí chuyển đổi cao. Ngược lại, các ngân hàng nhỏ hơn với tiềm lực tài chính yếu hơn có xu hướng né tránh tuân thủ hoặc thực hiện các cam kết hời hợt mang tính quảng cáo (greenwashing) để không ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận.

Cột 3 và Cột 4 so sánh bối cảnh quốc gia giữa Việt Nam và các nước ASEAN khác trong mẫu. Kết quả cho thấy Việt Nam (Cột 3) ghi nhận một mối tương quan đồng biến trực tiếp và có ý nghĩa thống kê giữa GCP đối với định giá thị trường Tobin's Q ( β = 0,045**). Điều này phản ánh một đặc trưng thể chế độc đáo: các nhà đầu tư và dòng vốn tại thị trường chứng khoán Việt Nam sẵn lòng chi trả một phần bù rủi ro định giá cao (valuation premium) dành riêng cho các ngân hàng thương mại tiên phong áp dụng các tiêu chuẩn tín dụng xanh của Ngân hàng Nhà nước. Trái lại, tại Indonesia và các nước ASEAN khác (Cột 4), hệ số của GCP mang dấu âm ( β = -0,011*), thể hiện sự đánh đổi lợi nhuận gay gắt hơn khi các tiêu chuẩn xanh được siết chặt tại các thị trường phát triển hơn.

Bảng 5: Kết quả phân tích tính không đồng nhất (Biến phụ thuộc: ln(Tobin Q))

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Các kiểm định độ vững bổ sung (IPW, CCE Pooled, GMM và Lead Test) đều cho thấy kết quả ước lượng là nhất quán và không đổi qua các phương pháp ước lượng khác nhau. Kết quả kiểm tra xu hướng song song bằng cách đưa vào biến dẫn đầu (Lead variable) cho hệ số không có ý nghĩa thống kê, loại bỏ rủi ro xu hướng trước điều trị khác biệt và bảo đảm tính vững chắc của kết quả thực nghiệm.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý

Kết luận

Nghiên cứu tiến hành đánh giá thực nghiệm tác động tương tác của GCP (GCP) và Năng lực CCP đến hiệu quả tài chính của 34 ngân hàng thương mại tại sáu quốc gia ASEAN giai đoạn 2017–2024. Dựa trên mô hình hiệu ứng cố định hai chiều tích hợp sai số chuẩn Driscoll-Kraay và phương pháp đo lường LM-LLM Hybrid, nghiên cứu rút ra ba kết luận chính. Thứ nhất, GCP có tác động tiêu cực đến định giá thị trường ngắn hạn của ngân hàng, chứng minh sự tồn tại của gánh nặng chi phí chuyển đổi do thẩm định phức tạp và hạn chế tín dụng ngành ô nhiễm. Thứ hai, năng lực CCP đóng vai trò điều tiết tích cực vượt trội thông qua một độ trễ hai năm, tạo ra một quỹ đạo phục hồi hình chữ J. Khi các ngân hàng thương mại tích lũy đủ kinh nghiệm và củng cố năng lực CCP của mình, họ sẽ bù đắp hoàn toàn chi phí ban đầu và cải thiện giá trị định giá của tổ chức. Thứ ba, nghiên cứu bộc lộ “Nghịch lý quy mô” khi tác động tiêu cực chỉ ảnh hưởng mạnh đến các ngân hàng lớn thực thi nghiêm túc, trong khi các ngân hàng nhỏ có xu hướng tẩy xanh; đồng thời ghi nhận sự hiện diện của phần bù định giá (valuation premium) dành cho ngân hàng xanh tiên phong tại riêng thị trường Việt Nam.

Hàm ý

Từ các kết quả nghiên cứu, hai nhóm hàm ý chính sách quan trọng được đề xuất nhằm định hình và hỗ trợ lộ trình phát triển tài chính xanh:

Đối với cơ quan quản lý

Mặc dù kết quả thực nghiệm được rút ra từ mẫu nghiên cứu đa quốc gia ASEAN mang tính gợi ý nhân quả và cần được diễn giải dè dặt khi áp dụng riêng lẻ cho bối cảnh Việt Nam, nghiên cứu vẫn gợi mở một số hàm ý chính sách có thể tham khảo. Trong tiến trình thúc đẩy Đề án phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam (theo Quyết định số 1604/QĐ-NHNN), kết quả về sự hiện diện của chi phí chuyển đổi ngắn hạn và đường cong hiệu quả tài chính hình chữ J gợi mở rằng việc triển khai GCP nên đi kèm các biện pháp hỗ trợ đồng bộ như:

Một là, tích hợp các công cụ hỗ trợ tài chính như tái cấp vốn ưu đãi hoặc hạn mức tín dụng linh hoạt cho danh mục xanh được kiểm chứng;

Hai là, từng bước xây dựng cẩm nang hướng dẫn kỹ thuật thẩm định rủi ro môi trường chi tiết cho từng ngành thâm dụng carbon nhằm giảm chi phí học tập ban đầu của ngân hàng;

Ba là, hoàn thiện các tiêu chuẩn công bố thông tin rủi ro khí hậu thống nhất nhằm hỗ trợ các ngân hàng quy mô nhỏ nâng cấp năng lực thực hành (CCP) một cách thực chất, hạn chế rủi ro tuân thủ mang tính hình thức hoặc tẩy xanh.

Đối với các nhà quản trị ngân hàng thương mại

Sự tồn tại của phần bù định giá thị trường (valuation premium) ghi nhận riêng tại mẫu Việt Nam là một tín hiệu gợi ý tích cực. Tuy nhiên, các nhà quản trị ngân hàng cần thận trọng nhìn nhận rằng lợi ích này chỉ bền vững khi đi kèm với việc phát triển thực lực nội tại (CCP) vượt qua độ trễ điều chỉnh ban đầu. Ban lãnh đạo ngân hàng cần thay đổi nhận thức, coi tín dụng xanh và thích ứng khí hậu là một chiến lược xây dựng năng lực cốt lõi dài hạn thay vì chỉ là các chiến dịch truyền thông hời hợt hoặc nghĩa vụ tuân thủ pháp lý đơn thuần. Ngân hàng cần đầu tư bài bản vào cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin khí hậu, đào tạo đội ngũ nhân sự thẩm định chuyên sâu, công bố thông tin minh bạch theo chuẩn mực quốc tế (TCFD/GRI), từ đó vượt qua giai đoạn điều chỉnh chi phí ban đầu của đường cong chữ J và đạt được mức định giá thị trường bền vững.

Lời cảm ơn: Bài viết này là sản phẩm của đề tài nghiên cứu khoa học công nghệ cấp trường có mã số CS-2025-26 được tài trợ bởi Đại học Kinh tế TP. HCM theo quyết định 3760/QĐ-ĐHKT-NCPTGKTC ngày 03/12/2025.

Tài liệu tham khảo:

1. Al Frijat, Y. S., Al-Msiedeen, J. M., & Elamer, A. A. (2025). How green credit policies and climate change practices drive banking financial performance. Business Strategy & Development, 8(1), e70090. https://doi.org/10.1002/bsd2.70090.

2. Argote, L. (2013). Organizational learning: Creating, retaining and transferring knowledge, . Springer Science & Business Media.

3. Bose, S., Khan, H. Z., Rashid, A., & Islam, S. (2018). What drives green banking disclosure? An institutional and corporate governance perspective. Asia Pacific Journal of Management, 35(2), 501–527. https://doi.org/10.1007/s10490-017-9528-x.

4. Driscoll, J. C., & Kraay, A. C. (1998). Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data. The Review of Economics and Statistics, 80(4), 549–560. https://doi.org/10.1162/003465398557825.

5. Gao, X., & Guo, Y. (2022). The Green Credit Policy Impact on the Financial Performance of Commercial Banks: A Quasi-Natural Experiment from China. Mathematical Problems in Engineering, 2022, 1–16. https://doi.org/10.1155/2022/9087498.

6. Hu, N., & Ahmad, U. S. (2024). The impact of green credit legislation on business financing: Insights from Chinese polluting firms. Heliyon, 10, e32722. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e32722.

7. Kılıç, M., & Kuzey, C. (2019). Determinants of climate change disclosures in the Turkish banking industry. International Journal of Bank Marketing, 37(3), 901–926. https://doi.org/10.1108/ijbm-08-2018-0206.

8. Porter, M. E. (1991). America’s green strategy. Scientific American, 264(4), 168.

9. Prahalad, C. K., & Hamel, G. (1990). The core competence of the corporation. Harvard Business Review, 68(3), 79-91.

10. Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data, . MIT press.

11. Zhou, G., Sun, Y., Luo, S., & Liao, J. (2021). Corporate social responsibility and bank financial performance in China: The moderating role of green credit. Energy Economics, 97, 105190. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2021.105190.

12. Zhou, X. Y., Caldecott, B., Hoepner, A. G. F., & Wang, Y. (2022). Bank green lending and credit risk: an empirical analysis of China’s Green Credit Policy. Business Strategy and the Environment, 31(4), 1623-1640. https://doi.org/10.1002/bse.2973.