Sự ảnh hưởng của tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tài sản và cơ cấu lĩnh vực cho vay theo ngành nghề đến hiệu quả hoạt động của Vietcombank

ThS. Khuất Cao Khuê

Công ty TNHH Đầu tư Kind Partners

Tóm tắt

Bài viết nghiên cứu sự tác động của tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tài sản và cơ cấu cho vay theo ngành nghề đối với hiệu quả kinh doanh của Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam giai đoạn 2002-2024, thông qua các chỉ số ROE và NPL. Sử dụng mô hình hồi quy OLS, kết quả cho thấy tỷ lệ dư nợ tín dụng/tổng tài sản có mối quan hệ nghịch biến đáng kể với ROE, chứng tỏ việc tăng trưởng tín dụng cần đi đôi với quản lý hiệu quả để đảm bảo lợi nhuận. Từ đó, bài báo đề xuất giải pháp VCB cần tối ưu hóa chính sách tín dụng và quản lý rủi ro theo ngành để nâng cao hiệu quả và ổn định hoạt động.

Từ khóa: ROE, Tỷ lệ nợ xấu (NPL), Tỷ lệ dư nợ tín dụng, Tỷ lệ dư nợ tín dụng theo ngành, Vietcombank.

Abstract

This paper investigates the impact of the credit-to-asset ratio and the sectoral loan structure on business performance of the Joint Stock Commercial Bank for Foreign Trade of Vietnam (Vietcombank) during the period 2002–2024, using the indicators ROE and NPL. By applying an OLS regression model, the results reveal a significantly negative relationship between the credit-to-asset ratio and ROE, indicating that credit growth must be accompanied by effective management to maintain profitability. Based on these findings, the study proposes that Vietcombank should optimize its credit policies and sector-specific risk management in order to enhance operational efficiency and stability.

Keywords: ROE, non-performing loan (NPL) ratio, credit-to-asset ratio, sectoral credit ratio, Vietcombank.

ĐẶT VẤN ĐỀ

Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank - VCB) là một trong những ngân hàng thương mại hàng đầu tại Việt Nam, đóng vai trò chủ chốt trong hệ thống tài chính quốc gia. Theo lý thuyết về trung gian tài chính (Mishkin, 2019), các ngân hàng là huyết mạch của nền kinh tế, thực hiện chức năng huy động và phân phối vốn, qua đó ảnh hưởng sâu sắc đến tăng trưởng và ổn định kinh tế vĩ mô. Với quy mô tài sản lớn, mạng lưới rộng khắp và thị phần đáng kể, hiệu quả hoạt động của VCB không chỉ có ý nghĩa với chính ngân hàng mà còn tác động lớn đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng nói chung. Do đó, việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của VCB, đặc biệt là từ khía cạnh hoạt động tín dụng – nghiệp vụ cốt lõi và nguồn rủi ro lớn nhất – là hết sức cần thiết và có giá trị thực tiễn cao.

Nghiên cứu này nhằm mục tiêu phân tích định lượng sự ảnh hưởng của tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tài sản và cơ cấu dư nợ tín dụng của từng ngành kinh tế đối với hai chỉ số hiệu quả kinh doanh quan trọng là ROE (Return on Equity) và NPL (Non-Performing Loan) của VCB. ROE, theo lý thuyết hiệu quả tài chính doanh nghiệp, phản ánh khả năng sinh lời từ vốn chủ sở hữu, trong khi NPL là chỉ báo quan trọng về chất lượng tài sản và rủi ro tín dụng (Saunders & Cornett, 2020). Dựa trên kết quả phân tích, nghiên cứu sẽ đề xuất các hàm ý quản trị hữu ích nhằm nâng cao hiệu quả và ổn định hoạt động của VCB.

CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý luận

Nợ xấu được hiểu là các khoản nợ khó đòi khi người vay không thể trả nợ khi đến hạn phải thanh toán như đã cam kết trong hợp đồng tín dụng. Cụ thể, nếu quá thời gian quá hạn thanh toán trên 90 ngày thì bị coi là nợ xấu. Theo khoản 8 Điều 3 Thông tư số 11/2021/TT-NHNN, ngày 30/7/2021 quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài, thì nợ xấu (NPL) là nợ xấu nội bảng, gồm nợ thuộc các nhóm 3, 4 và 5 quy định tại Điều 10 Thông tư số 11/2021/TT-NHNN.

Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để phân tích mối quan hệ giữa các hoạt động tín dụng và hiệu quả của ngân hàng. Chẳng hạn, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, việc gia tăng cho vay vào một số ngành nhạy cảm như bất động sản có thể làm tăng tỷ lệ nợ xấu (Berger & DeYoung, 1997). Ngược lại, lý thuyết đa dạng hóa danh mục đầu tư của Markowitz (1952) cho rằng đa dạng hóa danh mục cho vay được xem là một chiến lược quan trọng để giảm thiểu rủi ro tập trung và duy trì ổn định lợi nhuận (Acharya et al., 2010). Một số nghiên cứu cũng đã xem xét tác động của tỷ lệ cho vay/tổng tài sản đến khả năng sinh lời, với kết quả hỗn hợp tùy thuộc vào bối cảnh kinh tế và quy định của từng quốc gia (Golin, 2005).

Tại Việt Nam, các nghiên cứu thường tập trung vào ảnh hưởng của tăng trưởng tín dụng, chất lượng tín dụng đến lợi nhuận và nợ xấu của các ngân hàng thương mại. Tuy nhiên, ít nghiên cứu đi sâu phân tích ảnh hưởng cụ thể của cơ cấu dư nợ theo từng ngành kinh tế một cách chi tiết đến cả ROE và NPL của một ngân hàng cụ thể như VCB.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình hồi quy tuyến tính bội được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc (ROE và NPL) và các biến độc lập (tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản và tỷ lệ dư nợ theo ngành). Mô hình hồi quy được xác định như sau:

Đối với ROE:

Đối với tỷ lệ nợ xấu:

Trong đó, “Ngànhi” là tỷ lệ dư nợ của ngành kinh tế thứ i, và ϵt là sai số. Phân tích được thực hiện bằng Python với thư viện statsmodels, sử dụng dữ liệu từ các ngành có số liệu liên tục (Nông nghiệp; Khai khoáng; Sản xuất; Điện; Xây dựng; Thương mại; Khách sạn; Vận tải; Ngành khác). Thời gian nghiên cứu từ năm 2002 tới hết 2024 (không có năm 2003).

Dữ liệu nghiên cứu

Bộ dữ liệu bao gồm các chỉ số tài chính hàng năm của Vietcombank từ năm 2002 đến năm 2024 (không có số liệu chính xác năm 2003), trích xuất từ báo cáo tài chính đã kiểm toán. Các biến chính bao gồm:

- ROE: Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tính bằng Lợi nhuận sau thuế chia cho Vốn chủ sở hữu đầu kỳ.

- Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Tỷ lệ nợ xấu, tính bằng tổng nợ xấu (Nhóm 3 đến nhóm 5) chia cho tổng dư nợ tín dụng khách hàng của Vietcombank tại ngày 31/12 hàng năm.

- Tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản: Tỷ lệ dư nợ tín dụng khách hàng trên tổng tài sản tại ngày 31/12 hàng năm, đo lường mức độ tập trung vào hoạt động cho vay cốt lõi của ngân hàng.

- Tỷ lệ dư nợ theo ngành: Tỷ lệ dư nợ tín dụng của từng ngành kinh tế (Nông - lâm nghiệp và thủy sản; Khai khoáng; Công nghiệp sản xuất và chế biến; Sản xuất và phân phối điện, khí đốt, nước; Xây dựng; Thương mại và dịch vụ; Khách sạn và nhà hàng Vận tải, kho bãi và thông tin liên lạc; Ngành khác) so với tổng dư nợ tín dụng tại ngày 31/12 hàng năm.

Quan sát sơ bộ cho thấy từ năm 2002 tới 2024 (không có 2003), ROE của Vietcombank dao động từ khoảng 9,5% tới hơn 34%, tỷ lệ nợ xấu dao động trong khoảng từ 0,6% tới 6,1%, tỷ lệ dư nợ tín dụng/tổng tài sản dao động trong khoảng 36% đến gần 70% và cơ cấu cho vay theo ngành kinh tế của Vietcombank trải dài từ các ngành công nghiệp sản xuất, thương mại dịch vụ, năng lượng cho tới xây dựng, vận tải…

KẾT QUẢNGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả

Kết quả nghiên cứu (Bảng 1) cho thấy, ROE trung bình đạt 19,9%, với mức cao nhất là 34,2% vào năm 2006 và thấp nhất là 9,5% vào năm 2002. Tỷ lệ nợ xấu trung bình là 2,2%, cao nhất là 6,1% vào năm 2002 và thấp nhất là 0,6% vào năm 2020. Tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản trung bình là 56,2%, dao động từ 35,9% đến 69,5%.

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Kết quả hồi quy cho ROE

Kết quả Bảng 2 cho thấy, tỷ lệ dư nợ trên tổng tài sản có hệ số dương (0,413, p=0,015), cho thấy sự tập trung vào cho vay làm tăng lợi nhuận. Ngành khác có tác động tích cực đến ROE (0,298, p=0,028), trong khi Nông nghiệp và Khai khoáng có tác động tiêu cực (-0,821, p=0,049 và -0,612, p=0,038).

Bảng 2: Kết quả hồi quy cho ROE

Nguồn: Tính toán của tác giả

Kết quả hồi quy cho Tỷ lệ nợ xấu (NPL)

Bảng 3: Kết quả hồi quy cho NPL

Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 3 cho thấy, tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tài sản của VCB đã tăng đáng kể từ 35,95% (năm 2002) lên 69,48% (2024), phản ánh chiến lược tập trung mạnh mẽ vào hoạt động cho vay cốt lõi. Mô hình hồi quy định lượng chỉ ra rằng tỷ lệ này có tác động thúc đẩy ROE (hệ số 0,413, p=0,015), khẳng định vai trò của doanh thu lãi suất tín dụng trong việc tăng cường khả năng sinh lời. Tuy nhiên, đồng thời, nó cũng làm tăng NPL (hệ số 0,072, p=0,041), cho thấy rủi ro tín dụng gia tăng khi hoạt động cho vay mở rộng nhanh chóng hoặc chất lượng tín dụng chưa được kiểm soát chặt chẽ. Điều này đặt ra một thách thức lớn cho Vietcombank trong việc cân bằng giữa mục tiêu tăng trưởng tín dụng và quản lý rủi ro một cách hiệu quả.

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ VỀ DANH MỤC CHO VAY CỦA VIETCOMBANK

Nghiên cứu xác nhận rằng tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tài sản và cơ cấu cho vay theo ngành kinh tế có tác động đáng kể đến hiệu quả kinh doanh của Vietcombank. Tỷ lệ dư nợ tối ưu 55%–60% và danh mục cho vay tập trung vào Sản xuất (25%–30%), Thương mại (20%–25%), Vận tải (10%–15%) và Ngành khác (15%–20%) giúp cân bằng ROE và NPL. Các nghiên cứu tương lai có thể xác định thành phần Ngành khác và tích hợp biến vĩ mô để tăng độ chính xác.

Dựa trên kết quả hồi quy, đặc điểm kinh tế và xu hướng vĩ mô, tác giả cho rằng, Vietcombank cần được khuyến nghị điều chỉnh cơ cấu danh mục dư nợ tín dụng để tối ưu hóa cả ROE và NPL. Cụ thể, Ngân hàng nên ưu tiên ngành Công nghiệp sản xuất và chế biến với tỷ trọng cơ cấu cho vay ngành này nên ở khoảng 25%–30% tổng dư nợ tín dụng, việc này hoàn toàn phù hợp với định hướng chiến lược của đất nước về việc phát triển các ngành công nghiệp chế biến, chế tạo và thu hút các doanh nghiệp hàng đầu thế giới về công nghiệp chế biến, chế tạo đến “làm tổ” tại Việt Nam.

Tương tự là ngành Thương mại và dịch vụ với tỷ trọng tương ứng khoảng 20%–25% sẽ có khả năng làm giảm tỷ lệ nợ xấu và tiềm năng tăng trưởng ROE cho ngân hàng. Bởi lẽ ngành này có tốc độ vòng quay vốn và tồn kho nhanh, tài sản thế chấp có mức độ thanh khoản cao, cùng với rủi ro đầu tư lớn cho tài sản cố định là ít và thường xuyên chỉ vay vốn lưu động để bổ sung cho việc vận hành liên tục nên ngân hàng sẽ giảm bớt được nỗi lo nợ xấu.

Ngành Vận tải, kho bãi và thông tin liên lạc nếu chiếm một tỷ trọng trên tổng dư nợ tín dụng khoảng 10%–15% sẽ là một quyết định thông minh khi tận dụng được xu thế không thể đảo ngược nhằm hỗ trợ cho tốc độ phát triển nhanh của ngành công nghiệp sản xuất tại nước ta.

Với nhóm Ngành khác (15%–20%), mặc dù có thể tăng ROE, nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro cao, yêu cầu quản trị chặt chẽ và ưu tiên các lĩnh vực như: fintech, năng lượng tái tạo.

Các ngành ổn định, nhưng lợi nhuận thấp, như: Sản xuất và phân phối điện, khí đốt, nước và Xây dựng nên duy trì ở mức 5%–10%, tập trung vào năng lượng tái tạo và hạ tầng công. Các ngành này thường đòi hỏi các gói vay rất lớn, thời gian thu hồi vốn lâu đi kèm với rủi ro nợ xấu dành cho Vietcombank mà lợi nhuận cũng chưa thật sự hấp dẫn do sản phẩm của ngành bị kiểm soát gắt gao về giá để ổn định kinh tế vĩ mô.

Cuối cùng, các ngành rủi ro cao và tác động tiêu cực đến ROE hoặc NPL như: Nông, lâm nghiệp và thủy sản; Khai khoáng; Khách sạn và Nhà hàng, nên được giới hạn dưới 5%, kèm theo các biện pháp bảo hiểm tín dụng hoặc ưu tiên các dự án chất lượng cao.

Tổng tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tài sản của Ngân hàng nên được duy trì ở mức tối ưu 55%–60%, trong khi toàn bộ cơ cấu ngành nghề này sẽ chiếm 100% tổng dư nợ. Để đạt được mục tiêu này, Vietcombank cần tăng cường thẩm định khách hàng, giám sát danh mục liên tục và linh hoạt điều chỉnh tỷ lệ theo chu kỳ kinh tế./.

Tài liệu tham khảo

1. Acharya, V. V., Richardson, M., Van Nieuwerburgh, S., & White, L. J. (2010). Restoring financial stability: How to repair a failed system. John Wiley & Sons.

2. Berger, A. N., & DeYoung, R. (1997). Problem loans and cost efficiency in commercial banks, Journal of Banking & Finance, 21(6), 849-870.

3. Golin, J. (2005). The Bank Credit Analysis Handbook: A Guide for Analysts, Bankers and Investors, John Wiley & Sons.

4. Markowitz, H. (1952). Portfolio selection, The Journal of Finance, 7(1), 77–91.

5. Mishkin, F. S. (2019). The economics of money, banking, and financial markets (12th ed.), Pearson.

6. Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam (2002-2024). Báo cáo tài chính thường niên các năm, từ năm 2002 đến 2024.

7. Saunders, A., & Cornett, M. M. (2020). Financial institutions management: A risk management approach (10th ed.). McGraw-Hill Education.