Tác động của đầu tư công nghệ đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam

Nội dung text: Tác động của đầu tư công nghệ đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam

1. Hội thảo Khoa học quốc gia “Hệ thống Tài chính – Ngân hàng với sự phát triển kinh tế - xã hội miền Trung – Tây Nguyên trong bối cảnh cách mạng công nghệ”– DCFB 2020 TÁC ĐỘNG CỦA ĐẦU TƯ CÔNG NGHỆ ĐẾN TỶ SUẤT SINH LỜI TRÊN TỔNG TÀI SẢN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM Võ Thị Thúy Kiều Trường Đại học Ngân hàng TP HCM TÓM TẮT Bài nghiên cứu đánh giá tác động của đầu tư công nghệ (ĐTCN) đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của các ngân hàng thương mại (NHTM) với dữ liệu thu thập từ báo cáo tài chính của 19 NHTM giai đoạn 2009–2018 thông qua phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares – FGLS) và các biến kiểm soát là doanh thu, chi phí, số lượng chi nhánh và phòng giao dịch, tổng tài sản. Bằng chứng thống kê cho thấy tồn tại nghịch lý năng suất trong mối quan hệ giữa ĐTCN và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ở các NHTM có mức ĐTCN cao và không tìm thấy bằng chứng chứng minh ảnh hưởng của ĐTCN đến ROA ở các NHTM có mức độ ĐTCN thấp. Nghiên cứu đã chứng minh rằng có sự khác biệt trong tác động của mức độ ĐTCN cao và mức độ ĐTCN thấp đến ROA. Từ khóa: Đầu tư công nghệ, FGLS, ROA, nghịch lý năng suất. Mã phân loại JEL: G21, G31, O30. 1. Giới thiệu Hiện nay, áp dụng thành tựu phát triển của khoa học công nghệ đang là vấn đề đầu tư ưu tiên hàng đầu của các doanh nghiệp, ngân hàng thương mại (NHTM) và các hình thức kinh doanh khác. Sự khác biệt trong cách phục vụ, tốc độ truy cập hay mức độ an toàn, tiện lợi và nhanh chóng tạo nên sự cạnh tranh và khác biệt đối với các tổ chức hay cá nhận từ việc phát triển sản phẩm, dịch vụ theo hướng hiện đại hóa, công nghệ hóa. Đón đầu được xu hướng đó, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đang tích cực khuyến khích các NHTM chủ động áp dụng và đầu tư mạnh mẽ vào thành tựu của cách mạng công nghiệp 4.0. Tuy nhiên, phần mềm công nghệ hiện nay vẫn còn thiếu đồng bộ, do đó nhiều ngân hàng khi hiện đại hóa hệ thống gặp nhiều khó khăn. ĐTCN là một trong những yếu tố quan trọng tạo nên động lực tăng cường hiệu quả hoạt động. Vì vậy để tăng cường lợi thế cạnh tranh, các NHTM chủ động đầu tư mạnh vào công nghệ nhằm tạo ra sản phẩm và dịch vụ mới. Một số nghiên cứu trước đây xem xét mối tương quan giữa ĐTCN và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) (Weill, 1992; Ahituv & Giladi, 1993; Barua, Kriebel & Mukhopadhyay, 1995; Hitt & Brynjolfsson, 1996; Rai, Patnayakuni, 1997; Tam, 1998; Shin, 2001). Nhìn chung, đến nay có nhiều nhà nghiên cứu không chứng minh được mối liên hệ rõ ràng của ĐTCN đến khả năng sinh lợi (Ahituv & Giladi, 1993; Markus & Soh, 1993; Strassmann, 1990). Tại Việt Nam, nghiên cứu của Mai Bình Dương (2017) cho thấy mối quan hệ dương giữa ĐTCN và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE). Tuy nhiên, tác giả chưa tìm thấy bằng chứng về ảnh hưởng của ĐTCN đến lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và dữ liệu quan sát chỉ tập trung vào năm NHTM trong thời gian năm năm. Mục tiêu của bài nghiên cứu này là đánh giá tác động của ĐTCN đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản 19 NHTM và cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về tác động của ĐTCN đến hiệu quả hoạt động ngân hàng tại Việt Nam. Bên cạnh đó, bài nghiên cứu xem xét liệu rằng có sự khác biệt giữa các ĐTCN đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của ngân hàng có mức độ đầu tư công nghệ cao và thấp hay không. Phần còn lại của bài nghiên cứu được cấu trúc như sau: phần 2 tổng quan lý thuyết, phần 3 giới thiệu phương pháp nghiên cứu, phần 4 trình bày các kết quả nghiên cứu và phần 5 là kết luận và khuyến nghị. 320
2. Hội thảo Khoa học quốc gia “Hệ thống Tài chính – Ngân hàng với sự phát triển kinh tế - xã hội miền Trung – Tây Nguyên trong bối cảnh cách mạng công nghệ”– DCFB 2020 2. Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm Trong đầu những năm 1980, các nhà nghiên cứu đã xem xét “nghịch lý năng suất” giữa mối quan hệ của ĐTCN và hiệu quả hoạt động. Gia tăng năng suất gần như không chịu ảnh hưởng hay thậm chí chịu tác động tiêu cực khi doanh nghiệp ĐTCN (Solow, 1987; Dos Santos, Peffers & Mauer, 1993; Strassmann, 1997; Strassmann, 1990; và Brynjolfsson,1993). Các tác giả này đã khẳng định rằng, sự suy giảm năng suất công việc trùng với thời kỳ các công ty đầu tư lượng vốn lớn vào thiết bị công nghệ.Mặc dù nhiều nghiên cứu tiến hành đánh giá ảnh huởng của ĐTCN đến hiệu quả hoạt động, song rất ít bằng chứng cho thấy đầu tư CNTT làm gia tăng năng suất trong giai đoạn 1970 và 1980 (Brynjolfsson & Yang, 1996). Hitt & ctg (1996) đã nghiên cứu về mối quan hệ giữa sản lượng, hiệu quả hoạt động và thặng dư tiêu dùng với giá trị ĐTCN. Nhóm tác giả vận dụng lý thuyết kinh tế để nghiên cứu trên 370 công ty. Kết quả nghiên cứu chứng minh được rằng ĐTCN ảnh hưởng đến sản lượng và thặng dư của người tiêu dùng. Tuy nhiên, các tác giả không tìm thấy mối tương quan tích cực giữa chỉ tiêu ĐTCN và hiệu quả hoạt động. Tương tự, Barua & ctg (1995) đánh giá mối tương quan giữa ĐTCN và giá trị doanh nghiệp. Các tác giả nhận thấy rằng, ĐTCN ảnh hưởng đến các biện pháp trung gian (như vòng quay hàng tồn kho) nhưng không ảnh hưởng đến ROA. Kết quả nghiên cứu chứng minh sự tồn tại nghịch lý năng suất. Hơn 2 thập kỷ qua, các tổ chức tăng cường đầu tư công nghệ và có nhiều chuyển biến trong hoạt động kinh doanh. Cụ thể, Kim & ctg (2004) vận dụng khung lý thuyết về điểm cân bằng (BSC) để nghiên cứu hiệu quả hoạt động trong ngành ngân hàng tại Hàn Quốc. Nhóm tác giả sử dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (GLS) với dữ liệu của tất cả các ngân hàng tại Hàn Quốc từ năm 1990 đến 1998. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mối quan hệ giữa ĐTCN và hiệu quả hoạt động hay thị trường cổ phiếu của ngân hàng khác nhau phụ thuộc đáng kể vào mức độ ĐTCN. Các ngân hàng đẩy mạnh ĐTCN sẽ dẫn đến tăng năng suất lao động, giảm chi phí tiền lương và tăng chi phí hoạt động, tăng doanh thu, lợi nhuận. Theo Beccalli (2006) nghiên cứu tác động của ĐTCN đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng ở phương diện là phần cứng, phần mềm và các dịch vụ CNTT khác. Với bộ dữ liệu 737 ngân hàng châu Âu trong giai đoạn 1995–2000, hai phương pháp hồi quy bình phương bé nhất (OLS) và hồi quy bình phương bé nhất hai giai đoạn (TSLS) được áp dụng, tác giả không chứng minh được mối quan hệ giữa ĐTCN và hiệu quả hoạt động ngân hàng. Tuy nhiên, tác động từng loại ĐTCN (phần cứng, phần mềm và dịch vụ) đến hiệu suất của các ngân hàng là không đồng nhất. ĐTCN từ các nhà cung cấp bên ngoài dường như có ảnh hưởng tích cực đến lợi nhuận, trong khi đầu tư phần cứng và phần mềm dường như làm giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Một trong những nghiên cứu nổi bật về ảnh hưởng của ĐTCN đến ROA, ROE là Gideon & ctg (2011). Nhóm tác giả đã phân tích dữ liệu 15 ngân hàng tại Ghana trong giai đoạn 1998–2007 với các biến kiểm soát như doanh thu, chi phí, tốc độ tăng trưởng doanh thu, số lượng chi nhánh và áp dụng phương pháp FGLS để đánh giá. Kết quả nghiên cứu cho thấy, ĐTCN tác động tích cực đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) nhưng không ảnh huởng đến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE). Đối với các ngân hàng ít đầu tư vào công nghệ, kết quả lại cho thấy, hiệu quả thấp bởi ảnh hưởng tiêu cực. Một nghiên cứu khác tại 10 ngân hàng ở Nigerian từ năm 2006-2010 của Farouk & ctg (2015) về tác động của ĐTCN đến hiệu quả hoạt động. Nhóm tác giả sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng và các biến quan sát, trong đó ĐTCN (phần cứng, phần mềm và máy rút tiền tự động – ATM), tổng thu nhập và tổng chi phí được sử dụng làm các biến độc lập trong khi hiệu quả tài chính là biến phụ thuộc được đại diện bởi lợi nhuận trên tài sản (ROA), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ suất lợi nhuận ròng (NPM) và thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS) để đánh giá ảnh hưởng ĐTCN đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Kết quả hồi quy cho thấy có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, cụ thể tác động của đầu tư CNTT đến hiệu quả tài chính của các ngân hàng Nigeria có ý nghĩa đối với ROA, ROE và EPS ở mức ý nghĩa 5% nhưng không đáng kể đối với NPM ở mức ý nghĩa 5% và 10%. Tuy nhiên, chiều hướng tác động của đầu tư CNTT đối với cả bốn biến hiệu quả tài chính là tiêu cực; đó không phải là một dấu hiệu mong đợi. Do đó, tồn tại nghịch lý năng suất trong ngành ngân hàng Nigeria. 321
3. Hội thảo Khoa học quốc gia “Hệ thống Tài chính – Ngân hàng với sự phát triển kinh tế - xã hội miền Trung – Tây Nguyên trong bối cảnh cách mạng công nghệ”– DCFB 2020 Gần đây, Feng & Wu (2018) xem xét mối quan hệ giữa ĐTCN, hiệu quả và giá trị thị trường các ngân hàng tại Mỹ. Nhóm tác giả chứng minh rằng trong giai đoạn 2000-2017, đầu tư CNTT có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động. Các ngân hàng ĐTCN phù hợp theo quy mô hoạt động của từng ngân hàng; đồng thời với các ngân hàng có lợi nhuận thấp, ĐTCN không mang lại hiệu quả tích cực nhưng các ngân hàng này vẫn tiếp tục đẩy mạnh ĐTCN. Điều này cho thấy rằng, nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng không phải là mục tiêu duy nhất của việc gia tăng đầu tư công nghệ. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, tồn tại mối tương quan tích cực giữa ĐTCN đến hiệu quả hoạt động và giá trị thị trường ở các ngân hàng có mức độ ĐTCN cao. Hay nói một cách khác, ĐTCN giúp cải thiện hiệu quả hoạt động và làm tăng giá trị thị trường của các ngân hàng có mức độ ĐTCN cao, nhưng không nhiều đối với các ngân hàng có mức độ ĐTCN thấp. 3. Phương pháp nghiên cứu 3.1 Dữ liệu nghiên cứu Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính (BCTC) có kiểm toán và báo cáo thường niên hàng năm công khai của 19 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2018 được đăng trên trang web của từng ngân hàng. 3.2 Phương pháp ước lượng Bài viết phân tích ảnh hưởng của ĐTCN đến ROA tách biệt với 2 bộ dữ liệu: (i) Bộ dữ liệu với 10 ngân hàng có mức độ đầu tư công nghệ cao, (ii) Bộ dữ liệu với 9 ngân hàngcó mức độ đầu tư công nghệ thấp. Tiêu chí để phân biệt các ngân hàng có mức độ đầu tư khác nhau dựa trên chi phí đầu tư trung bình vào công nghệ của các ngân hàng trong giai đoạn 2009-2018. Nếu ngân hàng có tổng đầu tư vào công nghệ lớn hơn chi phí đầu tư trung bình vào công nghệ thì được gán mức độ đầu tư công nghệ cao, ngược lại nếu ngân hàng có tổng đầu tư vào công nghệ thấp hơn chi phí đầu tư trung bình vào công nghệ thì được gán mức độ đầu tư công nghệ thấp. Cụ thể:10 ngân hàng có chi phí đầu tư vào công nghệ lớn hơn chi phí đầu tư trung bình vào công nghệ các ngân hàng trong các năm tương ứng từ 2009-2018 nên là các ngân hàng có mức đầu tư công nghệ cao; và ngược lại 9 ngân hàng còn lại có chi phí đầu tư vào công nghệ nhỏ hơn chi phí đầu tư trung bình vào công nghệ các ngân hàng trong các năm tương ứng từ 2009-2018 nên là các ngân hàng có mức đầu tư công nghệ thấp. Phương pháp FGLS được sử dụng để xem xét tác động của biến ĐTCN cũng như các biến kiểm soát đến ROA. Phương pháp FGLS được lựa chọn (Gideon & ctg, 2011; Mai Bình Dương, 2017) để xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong mô hình. 3.3 Mô hình nghiên cứu thực nghiệm Các yếu tố tác động đã được xem xét dựa trên các nghiên cứu trước đây và nghiên cứu của Kim & ctg (2004), Gideon & ctg (2011), mô hình hồi quy ở cả 2 bộ dữ liệu được xây dựng như sau: ROAit= β0 + β1BRANit + β2LNTRit + β3LNTCit + β4LNTAit +β5LNITit+ εit; Trong đó: ROAit – tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t, được đo lường bằng lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản; BRANit – tổng số lượng chi nhánh và phòng giao dịch của ngân hàng i tại thời điểm t; LNTRit – log cơ số tự nhiên của doanh thu thuần của ngân hàng i tại thời điểm t; LNTCit – log cơ số tự nhiên của tổng chi phí của ngân hàng i tại thời điểm t; LNTAit – log cơ số tự nhiên của tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t; LNITit – log cơ số tự nhiên của tổngđầu tư vào công nghệ của ngân hàng i tại thời điểm t. Tổng đầu tư vào công nghệ được thu thập từ chỉ tiêu tổng chi phí mua mới và nâng cấp phần mềm máy vi tính trong bảng thuyết minh BCTC tài sản cố định vô hình; β – hệ số ước lượng; 322
4. Hội thảo Khoa học quốc gia “Hệ thống Tài chính – Ngân hàng với sự phát triển kinh tế - xã hội miền Trung – Tây Nguyên trong bối cảnh cách mạng công nghệ”– DCFB 2020 ε – là hạng nhiễu trong mô hình ước lượng. Bảng 1: Cách thức đo lường và kỳ vọng của các biến Biến Phương pháp đo lường Kỳ vọng Bằng chứng thực nghiệm 퐿ợ𝑖 푛ℎ ậ푛 푠 푡ℎ ế ROA ổ푛𝑔 푡à𝑖 푠ả푛 BRAN Số lượng chi nhánh + phòng giao dịch + Beccalli (2006). Gideon & ctg (2011); Farouk & ctg + LNTR log( 표 푛ℎ 푡ℎ ) (2015); Gideon & ctg (2011); Farouk & ctg - LNTC log( ℎ𝑖 ℎí) (2015). LNTA log( ổ푛𝑔 푡à𝑖 푠ả푛) - Kim & ctg (2004). Kim & ctg (2004); Phan Thị Hạnh LNIT log(Đầ 푡ư ô푛𝑔 푛𝑔ℎệ) - & Gideon & ctg (2011); Farouk & ctg (2015); Feng & ctg (2018). Nguồn: Tổng hợp từ bằng chứng thực nghiệm. 4. Kết quả nghiên cứu 4.1 Tác động của ĐTCN đến ROA ở các ngân hàng có mức ĐTCN cao: Bài viết hành lần lượt tiến hành nghiên cứu theo các mô hình dữ liệu bảng gộp (Pooled), mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), kiểm định lựa chọn giữa Pooled và FEM (Wald), phương pháp FGLS và các kiểm định liên quan (kiểm định lựa chọn giữa mô hình FEM và REM (Hausman), kiểm định phương sai sai số thay đổi (Wald test), kiểm định tự tương quan (Wooldridge test)) được tổng hợp ở Bảng 2. Bảng 2: Kết quả hồi quy ở các ngân hàng có mức ĐTCN cao Mô hình Tên biến POOLED FEM REM FGLS BRAN -0,0000 -0,0000 -0,0000 -0,0000 LNTR 0,0252 0,0201 0,0232 0,0220 LNTC -0,0197 -0,0146 -0,0178 -0,0168 LNTA -0,0051 -0,0047 -0,0051 -0,0055 LNIT -0,0005 -0,0009* -0,0007 -0,0005 _cons 0,0122 0,0167 0,0236 0,0391* N 100 100 100 100 Wald (P-value) 0,0011 Hausman (P-value) 0.0011 2 2 Kiểm định phương sai sai số H0: 휎푖 = 휎 , ∀i thay đổi (Wald test) (P- chi2 (10) = 405,55 value) Prob>chi2 = 0,0000 323
5. Hội thảo Khoa học quốc gia “Hệ thống Tài chính – Ngân hàng với sự phát triển kinh tế - xã hội miền Trung – Tây Nguyên trong bối cảnh cách mạng công nghệ”– DCFB 2020 Kiểm định tự tuơng quan H0: Không có tự tương quan bậc 1 (Wooldridge test) (P-value) F(1, 9) = 130,465 Prob > F = 0,0000 , và * tương ứng với các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%; N là kích thước mẫu. Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả. Trước hết, bài nghiên cứu ước lượng mô hình theo phương pháp Pooled và sau đó tiếp tục hồi quy theo phương pháp FEM. Kết quả hồi quy theo FEM cho thấy, giá trị p-value bằng 0,0011 nhỏ hơn 10% nên bác bỏ giả thuyết Ho: 훼푖 = 0, ∀𝑖, do đó việc sử dụng FEM được ủng hộ hơn. Kiểm định Hausman được tiến hành để lựa chọn giữa FEM và REM, lúc này giả thuyết Ho: 훽̂ FEM= 훽̂ REM. Kết quả kiểm định bác bỏ giả thuyết Ho với p-value bằng 0,0011 cho thấy, FEM là mô hình phù hợp. Tuy nhiên, bài nghiên cứu tiến hành kiểm định các giả thuyết của OLS là kiểm định White và kiểm định tự tương quan, phát hiện mô hình có phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Vì vậy, để khắc phục hậu quả của hiện tượng này, bài nghiên cứu thực hiện hồi quy theo phương pháp FGLS để đánh giá ảnh hưởng của ĐTCN đến ROA của ngân hàng. Kết quả hồi quy theo4 mô hình tại Bảng 2 cho thấy, chưa có bằng chứng để chứng minhBRAN có tác động đến ROA (Gideon & ctg, 2011). Trong cả 4 mô hình Pooled, FEM, REM, FGLS cả 3 biến LNTR, LNTC và LNTA đều ảnh hưởng quan trọng đến ROA ở mức ý nghĩa 1%. Hệ số hồi quy theo FGLS của LNTR là 0,0220 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ủng hộ nhiều kết quả nghiên cứu trước (Farouk & ctg, 2015; Gideon & ctg, 2011) cho thấy, doanh thu tác động tích cực đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản. Hay nói một cách khác, tăng doanh thu là một trong những lý do làm tăng ROA. Điều này được giải thích rất rõ ràng vì ROA được xác định dựa trên doanh thu của ngân hàng. Ngược lại với chiều tác động trong kết quả hồi quy của biến LNTR, hệ số hồi quy của LNTC và LNTA lần lượt là -0,0168 và -0,0055 có ảnh hưởng đáng kể đến ROA ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả này cũng phù hợp với Farouk & ctg (2015) và Gideon & ctg (2011). Kết quả này được giải thích tương tự như doanh thu, khi chi phí tăng sẽ làm giảm lợi nhuận và ROA sẽ giảm. Đồng thời, khi tổng tài sản tăng sẽ làm giảm ROA được thấy rõ trong cách thức xác định ROA. Kết quả nghiên cứu đáng quan tâm trong bài viết là biến LNIT có ảnh hưởng tiêu cực đến ROA ở mức ý nghĩa 5% trong mô hình FGLS chứng minh cho sự tồn tại nghịch lý năng suất (Markus & ctg, 1993). Mặc dù, biến LNIT không có ý nghĩa thống kê ở các phương pháp ước lượng Pooled, REM nhưng sau khi khắc phục các hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, bài viết tìm thấy bằng chứng để chứng minh rằng có sự ảnh hưởng của LINT đến ROA.Kết quả này được giải thích bởi, các NHTM ĐTCN làm tăng doanh thu nhưng chi phí đầu tư và vận hành công nghệ cũng tăng lên. Bên cạnh đó, gia tăng ĐTCN sẽ làm tăng tài sản cố định vô hình nói riêng và tổng tài sản nói chung dẫn đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản giảm. Các NHTM có mức độ ĐTCN cao đầu tư liên tục từ năm 2009-2018 vào các thiết bị cũng như phần mềm công nghệ với số vốn lớn thêm vào chi phí để hoạt động làm các ngân hàng dù thu được lợi ích từ việc đầu tư nhưng cũng tốn chi phí để đầu tư và nâng cấp liên tục. Điều này làm cho LNIT tác động tiêu cực đến ROA ở các ngân hàng có ĐTCN cao. 4.2 Tác động của ĐTCN đến ROA ở các ngân hàng có mức ĐTCN thấp: Tương tự hồi quy đối với bộ dữ liệu các NHTM có mức ĐTCN cao, kết quả hồi quy với các NHTM có mức ĐTCN thấp được tổng hợp ở Bảng 3. 324
6. Hội thảo Khoa học quốc gia “Hệ thống Tài chính – Ngân hàng với sự phát triển kinh tế - xã hội miền Trung – Tây Nguyên trong bối cảnh cách mạng công nghệ”– DCFB 2020 Bảng 3: Kết quả hồi quy ở các ngân hàng có mức ĐTCN thấp Mô hình Tên biến POOLED FEM REM FGLS BRAN 0,0000 0,0000 0,0000 -0,0000 LNTR 0,0282 0,0339 0,0283 0,0203 LNTC -0,0192 -0,0229 -0,0192 -0,0127 LNTA -0,0118 -0,0150 -0,0118 -0,0095 LNIT 0,0005 0,0005 0,0005 0,0001 _cons 0,1010 0,1470 0,1015 0,0809 N 90 90 90 90 Wald (P-value) 0,2138 2 2 Kiểm định phương sai sai số H0: 휎푖 = 휎 , ∀i thay đổi (Wald test) (P- chi2 (9) = 533,59 value) Prob>chi2 = 0,0000 Kiểm định tự tuơng quan H0: Không có tự tương quan bậc 1 (Wooldridge test) (P-value) F(1, 8) = 0,636 Prob > F = 0,4482 , và * tương ứng với các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%; N là kích thước mẫu. Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả. Tương tự như bộ dữ liệu tại 10 NHTCM có ĐTCN cao, bài nghiên cứu ước lượng mô hình theo phương pháp Pooled và sau đó tiếp tục hồi quy theo phương pháp FEM. Kết quả hồi quy theo FEM cho thấy, giá trị p- value bằng 0,2138 lớn hơn 10% nên chấp nhận giả thuyết Ho: 훼푖 = 0, ∀𝑖, do đó việc sử dụng Pooled được ủng hộ hơn. Tuy nhiên, bài nghiên cứu tiến hành kiểm định các giả thuyết của OLS là kiểm định phương sai sai số thay đổi và kiểm định tự tương quan, phát hiện mô hình có phương sai sai số thay đổi. Vì vậy, để khắc phục hậu quả của hiện tượng này, phương pháp FGLS được thực hiện để đánh giá ảnh hưởng của ĐTCN đến ROA của ngân hàng. Đồng kết quả với kết quả hồi quy ở các NHTM có ĐTCN cao, bằng chứng để chứng minh BRAN có tác động đến ROA chưa được tìm thấy (Gideon & ctg, 2011) ở cả 4 trường hợp. Cả 3 biến LNTR, LNTC và LNTA đều ảnh hưởng quan trọng đến ROA ở mức ý nghĩa 1% cả 4 mô hình. Hệ số hồi quy theo FGLS của LNTR là 0,0203 cho thấy, doanh thu tác động tích cực đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản. Hay nói một cách khác, tăng doanh thu là một trong những lý do làm tăng ROA. Hệ số hồi quy của LNTC và LNTA lần lượt là -0,01278 và -0,0095giải thích rằng có sự tương quanam giữa chi phí và tổng tài sản với tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản. Kết quả nghiên cứu đáng quan tâm trong bài viết là biến LNIT không ảnh hưởng đến ROA ở cả 4 mô hình nghiên cứu, kết quả này được ủng hộ bởi Barua & ctg (1995) và Mai Bình Dương (2014). Điều này cho thấy các NHTM đầu tư chi phí vào công nghệ thấp không làm ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản. Khi các ngân hàng đầu tư ít vốn vào công nghệ thì những lợi nhuận thu được từ việc áp dụng công nghệ như đẩy mạnh thương hiệu, phát triển dịch vụ sẽ bù đắp được chi phí dẫn đến ROA không bị tác động bởi ĐTCN ở các NHTM có mức ĐTCN thấp. 325
7. Hội thảo Khoa học quốc gia “Hệ thống Tài chính – Ngân hàng với sự phát triển kinh tế - xã hội miền Trung – Tây Nguyên trong bối cảnh cách mạng công nghệ”– DCFB 2020 5. Kết luận và khuyến nghị Từ kết quả phân tích hồi quy theo FGLS, ảnh hưởng của ĐTCN đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và các biến kiểm soát là tổng chi phí, tổng doanh thu, số lượng chi nhánh và phòng giao dịch. Bài nghiên cứu cung cấp thêm bằng chứng ủng hộ sự tồn tại nghịch lý năng suất trong tác động của ĐTCN đến ROA của ngân hàng có mức ĐTCN cao. Các biến tổng doanh thu, tổng chi phí và tổng tài sản có ý nghĩa thống kê ở mức 1% nên có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy, có sự khác biệt trong ảnh hưởng của ĐTCN đến ROA ở các ngân hàng có mức ĐTCN khác nhau. Ở các ngân hàng có mức ĐTCN cao, có sự ảnh hưởng tiêu cực từ ĐTCN đến ROA; và ở các ngân hàng có mức độ ĐTCN thấp, không tìm được bằng chứng chứng minh có sự tương quan giữa ĐTCN và ROA. Một câu hỏi được đặt ra nếu có sự khác biệt trong ảnh hưởng ĐTCN đến ROA ở các NHTM có mức ĐTCN cao và thấp, thì liệu rằng khi ĐTCN đến số vốn bao nhiêu là hợp lý để ĐTCN có tác động đến ROA và liệu rằng chiều hướng này có đổi chiều ở vốn nhất định hay không? Đây sẽ là hướng nghiên cứu tiếp theo cho được đề xuất cho những đề tài tương tự. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, bài viết đưa ra khuyến nghị các NHTM nên đẩy mạnh đầu tư công nghệ nhưng chi phí đầu tư phù hợp với quy mô của từng ngân hàng. Bởi vì, mặc dù bài viết cũng như nhiều nghiên cứu trước đó ủng hộ nghịch lý năng suất nhưng giá trị của việc đầu tư công nghệ mang lại là dễ dàng nhận ra. Đầu tiên, ĐTCN tăng khả năng cạnh tranh của các NHTM thông quan việc cải thiện các sản phẩm, dịch vụ; đẩy mạnh phát triển thương hiệu các ngân hàng nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Trong một nghiên cứu của Ekata (2012), tác giả nghiên cứu tác động của đầu tư công nghệ đối với ngành tài chính tại Nigeria đã kết luận rằng ĐTCN không cải thiện hiệu quả tài chính của ngành ngân hàng, nhưng làm tăng sự hài lòng của khách hàng. ĐTCN đem lại rất nhiều giá trị về mặt thương hiệu, hình ảnh, uy tín khó có thể đo lường thông qua lợi nhuận. Điều này làm gia tăng các khách hàng tiềm năng trung thành hơn trước đây, thông tin đo lường cũng được minh bạch hơn và do đó cách thức đo lường lợi nhuận cũng ít nhiều bị ảnh hưởng. Thứ hai, các ngân hàng mức đầu tư công nghệ cao thì tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động giảm xuống, đây là chiều hướng tích cực để các ngân hàng điều chỉnh đầu tư công nghệ phù hợp để cải thiện hiệu quả hoạt động trong tương lai. Cuối cùng, Ngân hàng Nhà nước đã chủ động thực hiện nhiều hoạt động để thực hiện nhiệm vụ theoChỉ thị số 16/CT-TTg1. Đồng thời, ngày 8/8/2018 Thủ tướng Chính phủ đã ký Quyết định số 986/QĐ- TTg2; trong đó chú trọng phát triển, ứng dụng khoa học công nghệ ngành ngân hàng và phát triển các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng hiện đại, tăng cường khả năng tiếp cận dịch vụ ngân hàng được xác định các nhiệm vụ, giải pháp trọng tâm của ngành ngân hàng trong những năm tới. Việc nhà nước tằng cường chính sách hỗ trợ đầu tư công nghệ, các NHTM đầu tư công nghệ sẽ đẩy mạnh sự cạnh tranh các ngân hàng ra tầm quốc tế và nâng cao giá trị. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Ahituv, N. & Giladi, R. (1993). Business Success and Information Technology: Are They Really Related. Proceedings of the 7th Annual Conference of Management IS, Tel Aviv University, Israe. [2] Barua, A., Kriebel, C., Mukhopadhyay, T. (1995). Information Technology and Business Value: An Analytic and Empirical Investigation.Information Systems Research, 6(1), 3–23. [3] Beccalli, E. (2006). Does IT investment improve bank performance? Evidence from Europe. Journal of Banking & Finance, 31(2007), 2205–2230. [4] Brynjolfsson, E. (1993). The productivity paradox of Information Technology. Communications of the ACM, 36(1), 67-77. 1Chỉ thị số 16/CT-TTg ngày 04/5/2017 của Thủ tướng Chính phủ : Về việc tăng cường năng lực tiếp cận cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ 4. 2Quyết định số 986/QĐ-TTG ngày 08/8/2018 của Thủ tướng Chính phủ về phê duyệt Chiến lược Phát triển ngành ngân hàng Việt Nam đến năm 2025, định hướng đến năm 2030. 326
8. Hội thảo Khoa học quốc gia “Hệ thống Tài chính – Ngân hàng với sự phát triển kinh tế - xã hội miền Trung – Tây Nguyên trong bối cảnh cách mạng công nghệ”– DCFB 2020 [5] Brynjolfsson, E. & Hitt, L. (1996). Paradox Lost? Firm Level evidence on the Returns to Information Systems Spending. Management Science, 42, 541-558. [6] Chính phủ (2017). Chỉ thị số 16/CT-TTg ngày 04/5/2017 của Thủ tướng Chính phủ : Về việc tăng cường năng lực tiếp cận cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ 4. [7] Chính phủ (2018). Quyết định số 986/QĐ-TTG ngày 08/8/2018 của Thủ tướng Chính phủ về phê duyệt Chiến lược Phát triển ngành ngân hàng Việt Nam đến năm 2025, định hướng đến năm 2030. [8] Dos Santos, B. L., Peffers K. G. & Mauer, D. C. (1993). The Impact of Information Technology Investment Announcements on the Market Value of the Firm. Information Systems Research, 4(1), 1-23. [9] Mai Bình Dương. (2017). Tác động của công nghệ đến năng lực cạnh tranh của các ngân hàng thương mại. Tạp chí công thương, 27, 1-9. [10] Ekata, G. E. (2012). The IT Productivity Paradox: Evidence from the Nigerian Banking Industry. Electronic Journal on Information Systems in Developing Countries, 51(4), 1–22. [11] Farouk, B. K. U., & Dandago, K. I. (2015). Impact of Investment in Information Technology on Financial Performance of Nigerian Banks: Is There a Productivity Paradox? Journal of Internet Banking and Commerce, 20(1), 1-22. [12] Feng, Z., & Wu, Z. (2018). Technology Investment, Firm Performance and Market Value: Evidence from Banks [13] Gideon T.Y., Kofi A. O., & Simon K. H. (2011). Investments in Information Technology (IT) and Bank Business Performance in Ghana. International Journal of Economics and Finance, 3(2), 133-142. [14] Hitt, L. & Brynjolfsson, E. (1996). Productivity, business profitability, and consumer surplus: three different measures of information technology value. MIS Quarterly, 20(2), 121-142. [15] Kim, C & Davidson, L. (2004). The Effects of I.T Expenditures on Banks Business Performance: Using the Balanced Score Card Approach. Managerial Finance, 30, 28-45 [16] Mai Bình Dương (2017). Tác động của công nghệ đến năng lực cạnh tranh của các ngân hàng thương mại. Tạp chí Công thương, 27, 1-9. [17] Markus, L. and Soh, C. (1993). Banking on Information Technology: Converting IT Spending into Firm Performance: in Banker, R., Kaufmann, R., Mahmood, M.A. [18] (eds.), Strategic Information Technology Management: Perspectives on Organizational Growth and Competitive Advantage, Idea Publishing, Harrisburg, PA, 240. [19] Rai, A., Patnayakuni, R., & Patnayakuni, N. (1997). Technology Investment and Business Performance. Communications of the ACM, (40). 89-97. [20] Shin, N. (2001). The impact of onformation technology on financial performance: rge importance of strategic choice. European Journal of InformationSymtems, 10, 227-236. [21] Solow, R. (1987). We’d better watch out. New York Times Book Review, July 12. [22] Strassmann, P. A. (1990). The Business Value of Computers. Information Economics Press, New Canaan, CT. [23] Strassmann, P. (1997). The Squandered Computer: evaluating the business alignment of information technology.The information Economics Press. [24] Tam, T. (1998). The Industrial Organization of Sociology.Sociological Research Online, 3(1), 122-156. [25] Weill, P. (1992). The Relationship Between Investments in Information Technology and Firm Performance: A Study on the Valve Manufacturing Sector. Information Systems Research, 3(4), 307– 333. [26] White, W. R. (1998). The coming transformation of continental European banking? BIS Working Papers, 54. 327