Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

4.1. Thống kê mô tả

Bảng 4.1 trình bày kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu, bao gồm 416 quan sát từ các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2024. Số liệu thống kê cung cấp cái nhìn tổng quan về đặc điểm mẫu nghiên cứu, bao gồm số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất của từng biến trước khi tiến hành phân tích hồi quy.

• Bảng 4.1. Thống kê mô tả mẫu

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE): Với 385 quan sát, ROE có giá trị trung bình là 11,72% và độ lệch chuẩn là 8,73%. Giá trị trung bình này cho thấy các ngân hàng thương mại Việt Nam đạt được mức sinh lời tương đối ổn định trên vốn chủ sở hữu. Giá trị ROE dao động trong khoảng rộng từ âm 56,30% đến dương 41,70%, phản ánh sự khác biệt đáng kể về hiệu quả sử dụng vốn giữa các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu. Giá trị âm của ROE xuất hiện trong một số trường hợp có thể do các ngân hàng gặp khó khăn tài chính hoặc phải trích lập dự phòng rủi ro lớn trong những năm cụ thể. Mức ROE trung bình 11,72% của mẫu nghiên cứu này tương đồng với các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam như Lê Thanh Ngọc (2021) và phù hợp với bối cảnh ngành ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA): Với 416 quan sát đầy đủ, ROA có giá trị trung bình là 1,21% và độ lệch chuẩn là 1,59%. Giá trị ROA dao động từ âm 9,90% đến dương 16,60%, cho thấy sự phân tán đáng kể trong hiệu quả sử dụng tài sản giữa các ngân hàng. Mức ROA trung bình 1,21% nằm trong khoảng điển hình của các ngân hàng thương mại Việt Nam, phản ánh khả năng sinh lời từ tổng tài sản ở mức trung bình thấp hơn so với ROE do đòn bẩy tài chính. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Do Doan Trang và cộng sự (2022) về các ngân hàng thương mại Việt Nam. Giá trị âm của ROA trong một số quan sát cho thấy có những ngân hàng gặp thua lỗ trong một số năm cụ thể, có thể do ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính, nợ xấu gia tăng hoặc chi phí tái cơ cấu. Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

Biến ICT đại diện cho mức độ chuyển đổi số của ngân hàng, được đo lường thông qua Chỉ số chấp nhận công nghệ thông tin. Với 416 quan sát, giá trị trung bình của ICT là 0,5292 (tương đương 52,92%) và độ lệch chuẩn là 0,1038. Chỉ số ICT dao động từ 0,2527 đến 0,8400, cho thấy sự khác biệt đáng kể trong mức độ ứng dụng công nghệ số giữa các ngân hàng Việt Nam. Giá trị trung bình trên 50% phản ánh xu hướng tích cực của ngành ngân hàng Việt Nam trong việc thúc đẩy chuyển đổi số, đặc biệt là trong những năm gần đây khi chính phủ và Ngân hàng Nhà nước đẩy mạnh chính sách số hóa ngành tài chính. Độ lệch chuẩn tương đối thấp (0,1038) cho thấy mức độ chuyển đổi số giữa các ngân hàng không quá chênh lệch, phần nào phản ánh sự đồng bộ trong quá trình chuyển đổi số của toàn ngành.

Với các biến kiểm soát cấp độ ngân hàng, biến SIZE được đo lường bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản có giá trị trung bình là 18,3501 với độ lệch chuẩn là 1,3390. Giá trị SIZE dao động từ 13,6256 đến 21,4750, cho thấy sự chênh lệch đáng kể về quy mô giữa các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu. Biến CIR có giá trị trung bình là 0,6991 (tương đương 69,91%) với độ lệch chuẩn rất cao là 4,2098. Giá trị CIR dao động từ 0,2256 đến 86,3019, cho thấy sự phân tán cực kỳ lớn trong hiệu quả chi phí giữa các ngân hàng. Độ lệch chuẩn cao và khoảng biến thiên rộng cho thấy có sự chênh lệch đáng kể về năng lực kiểm soát chi phí giữa các ngân hàng trong mẫu. Biến NPL có giá trị trung bình là 0,0214 (tương đương 2,14%) với độ lệch chuẩn là 0,0194. Giá trị NPL dao động từ 0,0000 đến 0,2791, phản ánh sự khác biệt trong chất lượng tài sản và năng lực quản trị rủi ro tín dụng giữa các ngân hàng. Tỷ lệ nợ xấu trung bình 2,14% nằm trong giới hạn an toàn theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (dưới 3%) và thấp hơn đáng kể so với giai đoạn khủng hoảng 2011-2015. Biến NII có giá trị trung bình là 0,1181 (tương đương 11,81%) với độ lệch chuẩn là 0,0715. Giá trị NII dao động từ âm 0,0337 đến dương 0,3673, cho thấy sự khác biệt trong cơ cấu thu nhập và khả năng sinh lời từ hoạt động tín dụng truyền thống. Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên trung bình 11,81% phản ánh mức độ phụ thuộc vừa phải vào thu nhập lãi thuần, cho thấy các ngân hàng Việt Nam đang dần đa dạng hóa nguồn thu sang các hoạt động ngoài lãi. Biến LTA có giá trị trung bình là 0,5618 (tương đương 56,18%) với độ lệch chuẩn là 0,1263. Giá trị LTA dao động từ 0,1473 đến 0,8517, cho thấy sự khác biệt trong chiến lược phân bổ tài sản giữa các ngân hàng. Tỷ lệ cho vay trung bình trên 56% phản ánh hoạt động tín dụng vẫn là nghiệp vụ chủ đạo của các ngân hàng thương mại Việt Nam, phù hợp với mô hình ngân hàng truyền thống. Khoảng biến thiên rộng từ 14,73% đến 85,17% cho thấy có ngân hàng tập trung mạnh vào cho vay trong khi một số ngân hàng khác đa dạng hóa sang các hoạt động đầu tư khác. Độ lệch chuẩn tương đối thấp cho thấy phần lớn ngân hàng duy trì tỷ lệ cho vay ở mức trung bình xung quanh 56%. ETA có giá trị trung bình là 0,0972 (tương đương 9,72%) với độ lệch chuẩn là 0,0472. Giá trị ETA dao động từ 0,0267 đến 0,3849, phản ánh sự khác biệt trong cấu trúc vốn và đòn bẩy tài chính giữa các ngân hàng.

Với các biến kiểm soát vĩ mô, Biến GDP có giá trị trung bình là 0,0613 (tương đương 6,13%) với độ lệch chuẩn là 0,0149. Giá trị GDP dao động từ 0,0256 đến 0,0802, phản ánh sự biến động của nền kinh tế Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu 2008-2024. Tốc độ tăng trưởng GDP trung bình 6,13% cho thấy nền kinh tế Việt Nam duy trì tốc độ tăng trưởng khá trong suốt giai đoạn nghiên cứu, tạo môi trường thuận lợi cho hoạt động ngân hàng. Biến INF có giá trị trung bình là 0,0643 (tương đương 6,43%) với độ lệch chuẩn cao là 0,0560. Giá trị INF dao động từ 0,0063 đến 0,2312, cho thấy sự biến động đáng kể của lạm phát trong giai đoạn nghiên cứu.

4.2. Ma trận tương quan và kiểm định đa cộng tuyến Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

Để đánh giá mối quan hệ tương quan giữa các biến trong mô hình, nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan Pearson. Theo Hair và cộng sự (2010), hệ số tương quan tuyệt đối lớn hơn 0,8 giữa các biến độc lập có thể gây ra vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng, ảnh hưởng đến độ tin cậy của kết quả ước lượng. Kết quả ma trận tương quan được trình bày trong bảng 4.2.

• Bảng 4.2. Ma trận tương quan

Chuyển đổi số (ICT) có tương quan dương với cả ROE (r = 0,2516) và ROA (r = 0,0868). Mối tương quan dương này cung cấp bằng chứng sơ bộ hỗ trợ cho Giả thuyết H1 về tác động tích cực của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Đáng chú ý, ICT có mối tương quan mạnh hơn với ROE so với ROA, điều này gợi ý rằng chuyển đổi số có thể tác động mạnh hơn đến khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu thông qua việc tối ưu hóa sử dụng vốn và giảm chi phí vốn. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Shen và cộng sự (2025) và Chen và cộng sự (2024), cho thấy chuyển đổi số giúp cải thiện hiệu quả hoạt động thông qua nhiều kênh truyền dẫn như giảm chi phí, nâng cao chất lượng dịch vụ và tối ưu hóa quy trình.

Quy mô ngân hàng (SIZE) có tương quan dương khá mạnh với ROE (r = 0,4180) nhưng tương quan yếu với ROA (r = 0,0499). CIR có tương quan âm yếu với cả ROE (r = -0,0561) và ROA (r = -0,0199). NPL có tương quan âm với cả ROE (r = -0,2550) và ROA (r = -0,0173). Mối tương quan âm với ROE khá rõ rệt, cho thấy chất lượng tài sản kém (nợ xấu cao) có liên hệ với khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu thấp hơn. NII có tương quan dương với cả ROE (r = 0,3301) và ROA (r = 0,2591), cho thấy mối liên hệ tích cực giữa thu nhập lãi thuần và hiệu quả hoạt động. LTA có tương quan dương yếu với ROE (r = 0,2117) và rất yếu với ROA (r = 0,0185). ETA có tương quan âm với ROE (r = -0,2162) nhưng dương với ROA (r = 0,1227). Tốc độ tăng trưởng GDP có tương quan âm yếu với cả ROE (r = -0,1336) và ROA (r = -0,0546). Tỷ lệ lạm phát (INF) có tương quan rất yếu với ROE (r = -0,0175) và ROA (r = 0,0467), cho thấy tác động không rõ ràng ở cấp độ tương quan đơn giản.

Kết quả kiểm định VIF trong Bảng 4.3 cho thấy tất cả các biến độc lập đều có VIF nhỏ hơn 3, với giá trị cao nhất thuộc về SIZE (2,32). Như vậy, mô hình sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến.

• Bảng 4.3. Kiểm định đa cộng tuyến Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

4.3. Kết quả đánh giá tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Phần này trình bày kết quả ước lượng các mô hình hồi quy nhằm kiểm định tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng bốn phương pháp ước lượng khác nhau bao gồm mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS), và phương pháp GMM hệ thống (SGMM) để đảm bảo tính chính xác và vững của kết quả. Hai biến phụ thuộc được sử dụng là ROE và ROA, đại diện cho hai khía cạnh khác nhau của hiệu quả hoạt động ngân hàng. Trước khi phân tích kết quả, nghiên cứu tiến hành các kiểm định thống kê để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp nhất. Kết quả các kiểm định được trình bày cùng với các bảng kết quả hồi quy.

• Bảng 4.4. Kết quả ước lượng mô hình với FEM, REM với biến phụ thuộc ROE

Bảng 4.4 cho thấy với biến phụ thuộc ROE, giá trị p-value của kiểm định Hausman là 0,1352 (lớn hơn 0,05), cho thấy không có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không về sự phù hợp của mô hình REM. Do đó, mô hình REM được ưu tiên hơn FEM cho trường hợp ROE. Tương tự, với biến phụ thuộc ROA, bảng 4.5 cho thấy giá trị p-value là 0,3518 (lớn hơn 0,05), cho thấy mô hình REM cũng phù hợp hơn FEM.

• Bảng 4.5. Kết quả ước lượng mô hình với FEM, REM với biến phụ thuộc ROA

Tiếp theo, tác giả sử dụng kiểm định Breusch Pagan và kiểm định Wooldridge để lần lượt kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan trong các mô hình với biến phụ thuộc ROE và ROA. Cụ thể, kiểm định Breusch Pagan trong cả 2 mô hình biến phụ thuộc ROE và ROA được ước lượng bằng phương pháp REM đều có giá trị p_value nhỏ hơn 0.05, cho thấy các mô hình đều có hiện tượng phương sai thay đổi. Bên cạnh đó, kết quả kiểm định Wooldridge cho thấy p-value bằng 0,0000 cho ROE và 0,0225 cho ROA (đều nhỏ hơn 0,05), cho thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan trong mô hình. Điều này làm giảm hiệu quả của ước lượng REM, do đó phương pháp FGLS và SGMM được ưu tiên vì có khả năng xử lý tốt hơn vấn đề phương sai thay đổi và tự tương quan, cũng như hiện tượng nội sinh.

4.3.1. Kết quả ước lượng với biến phụ thuộc ROE Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

Bảng 4.6 trình bày kết quả ước lượng mô hình với FGLS, và SGMM với biến phụ thuộc ROE, cụ thể:

• Bảng 4.6. Kết quả ước lượng mô hình với FGLS, GMM với biến phụ thuộc ROE

Đối với kết quả ước lượng SGMM, ba kiểm định quan trọng được thực hiện. Kiểm định AR(1) cho kết quả p-value là 0.046, cho thấy tồn tại tự tương quan bậc 1 trong phần dư, điều này là chấp nhận được trong mô hình sai phân bậc nhất. Kiểm định AR(2) cho p-value là 0,385 lớn hơn 0,05, cho thấy không tồn tại tự tương quan bậc 2, đáp ứng yêu cầu của mô hình GMM. Kiểm định Hansen cho p-value là 0,999 cho thấy các biến công cụ được sử dụng là hợp lệ và không có vấn đề sử dụng quá nhiều biến công cụ.

Kết quả ước lượng cho thấy chuyển đổi số (ICT) có tác động tích cực đến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Trong mô hình SGMM – phương pháp được lựa chọn làm cơ sở chính cho phân tích, hệ số hồi quy của ICT là 0,0440 với mức ý nghĩa thống kê rất cao (p = 0,001). Điều này có nghĩa là khi chỉ số chuyển đổi số tăng 1 đơn vị, ROE của ngân hàng sẽ tăng trung bình 4,40 điểm phần trăm, giữ các yếu tố khác không đổi.

Kết quả này có sự nhất quán cao giữa các phương pháp ước lượng. Phương pháp FGLS cũng cho thấy tác động tích cực của ICT với hệ số 0,0428 (p = 0,099), có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Mặc dù các phương pháp FEM và REM cho kết quả tương tự về dấu của hệ số (0,0726 và 0,0602), nhưng không đạt mức ý nghĩa thống kê do vấn đề tự tương quan và nội sinh chưa được xử lý đầy đủ. Sự nhất quán về dấu dương của hệ số ICT qua tất cả các phương pháp ước lượng củng cố độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.

Phát hiện này cung cấp bằng chứng mạnh mẽ hỗ trợ cho Giả thuyết H1 về tác động tích cực của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Kết quả phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Shen và cộng sự (2025), Chen và cộng sự (2024) tại Trung Quốc, và các nghiên cứu của Do Doan Trang và cộng sự (2022), Lê Thanh Ngọc (2021) tại Việt Nam. Theo Lý thuyết Dựa trên Tài nguyên (Barney, 1991), chuyển đổi số tạo ra năng lực số đặc thù khó bắt chước, giúp ngân hàng tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu. Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

Từ góc độ Lý thuyết Chi phí Giao dịch (Williamson, 1979, 1985), công nghệ số giúp giảm thiểu chi phí vận hành, chi phí giám sát và chi phí quản trị rủi ro thông qua tự động hóa và minh bạch hóa quy trình nghiệp vụ, từ đó cải thiện khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu. Trong bối cảnh ngành ngân hàng Việt Nam, chuyển đổi số cho phép các ngân hàng mở rộng phạm vi cung cấp dịch vụ thông qua các kênh số như Internet Banking và Mobile Banking, giảm phụ thuộc vào mạng lưới chi nhánh vật lý, tăng khả năng tiếp cận khách hàng và nâng cao chất lượng dịch vụ. Những cải thiện này đóng góp trực tiếp vào việc gia tăng lợi nhuận trên mỗi đồng vốn chủ sở hữu.

Đặc biệt đáng chú ý là hệ số của biến trễ ROE (L.ROE) trong mô hình SGMM có giá trị 0,7570 với mức ý nghĩa cao (p = 0,000), cho thấy hiệu quả hoạt động của ngân hàng có tính bền vững cao, với ROE năm trước ảnh hưởng đáng kể đến ROE năm hiện tại. Điều này phản ánh đặc điểm của ngành ngân hàng, nơi uy tín, thương hiệu và năng lực tích lũy được duy trì qua thời gian, tạo lợi thế cạnh tranh bền vững.

Đối với các biến kiểm soát cấp ngân hàng, kết quả từ mô hình SGMM cho thấy quy mô ngân hàng có tác động âm có ý nghĩa thống kê đến ROE (β = -0,0142, p = 0,005). Kết quả này trái ngược với Giả thuyết H3. Tác động âm của SIZE có thể phản ánh hiện tượng “quá tải quy mô” (diseconomies of scale) khi các ngân hàng lớn gặp khó khăn trong quản lý do cấu trúc phức tạp, chi phí đại diện gia tăng và mất đi sự linh hoạt. Kết quả này cũng phù hợp với lý thuyết đổi mới đỗ vỡ của Christensen (1997), cho rằng các tổ chức lớn thường kém linh hoạt hơn trong việc đối phó với thay đổi công nghệ do “quán tính tổ chức”.

Trong mô hình SGMM, CIR có tác động dương có ý nghĩa đến ROE (β = 0,0054, p = 0,000), trái với Giả thuyết H4. Tác động dương này có thể phản ánh mối quan hệ phức tạp giữa chi phí và hiệu quả trong ngắn hạn: các ngân hàng đầu tư nhiều vào công nghệ và mở rộng (chi phí cao) có thể tạo ra lợi nhuận cao hơn trên vốn chủ sở hữu thông qua gia tăng doanh thu và thị phần. Trong bối cảnh chuyển đổi số, chi phí đầu tư ban đầu cao nhưng có thể mang lại lợi ích dài hạn về hiệu quả. Tuy nhiên, kết quả này cần được diễn giải cẩn thận và có thể là đặc thù của giai đoạn nghiên cứu khi nhiều ngân hàng Việt Nam đang trong giai đoạn đầu tư mạnh vào chuyển đổi số. Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

Đối với biến nợ xấu, NPL có tác động âm mạnh và có ý nghĩa cao đến ROE trong mọi phương pháp ước lượng. Trong mô hình SGMM, hệ số là -0,8243 (p = 0,009), cho thấy khi tỷ lệ nợ xấu tăng 1 điểm phần trăm, ROE giảm trung bình 0,82 điểm phần trăm. Kết quả này hỗ trợ mạnh mẽ cho Giả thuyết H5 và phù hợp với nghiên cứu của Chen và cộng sự (2024). Tác động âm mạnh mẽ này phản ánh thực tế rằng nợ xấu cao buộc ngân hàng phải trích lập dự phòng rủi ro lớn, ăn mòn trực tiếp lợi nhuận và làm giảm đáng kể khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu. Theo Lý thuyết Dựa trên Tài nguyên (Barney, 1991), chất lượng tài sản là nguồn lực quan trọng quyết định khả năng sinh lời bền vững, và NPL cao làm suy giảm giá trị nguồn lực này. Kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng của quản trị rủi ro tín dụng trong việc duy trì hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Đối với tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NII), NII có tác động dương mạnh và có ý nghĩa cao đến ROE trong mọi mô hình. Trong SGMM, hệ số là 0,1900 (p = 0,000), cho thấy khi NII tăng 1 điểm phần trăm, ROE tăng trung bình 0,19 điểm phần trăm. Kết quả này hỗ trợ Giả thuyết H6 và phù hợp với nghiên cứu của Chen và cộng sự (2024). Thu nhập lãi thuần cao phản ánh khả năng tạo ra lợi nhuận tốt từ hoạt động tín dụng truyền thống, lợi thế cạnh tranh trong định giá sản phẩm và quản lý chênh lệch lãi suất. Trong bối cảnh ngành ngân hàng Việt Nam vẫn phụ thuộc nhiều vào thu nhập lãi, NII là yếu tố quan trọng quyết định khả năng sinh lời. Tác động tích cực này cũng cho thấy các ngân hàng có biên lãi cao hơn thường có năng lực quản trị tài sản – nợ tốt hơn, từ đó tối ưu hóa lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

Đối với tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LTA), LTA có tác động dương mạnh và có ý nghĩa cao đến ROE trong hầu hết các mô hình. Trong SGMM, hệ số là 0,1705 (p = 0,000), cho thấy khi tỷ lệ cho vay tăng 1 điểm phần trăm, ROE tăng trung bình 0,17 điểm phần trăm. Kết quả này hỗ trợ Giả thuyết H7 và phù hợp với nghiên cứu của Shen và cộng sự (2025). Tác động tích cực này phản ánh thực tế rằng hoạt động cho vay vẫn là nghiệp vụ cốt lõi mang lại lợi nhuận chính cho các ngân hàng Việt Nam. Tỷ lệ cho vay cao cho thấy ngân hàng tập trung vào hoạt động tín dụng sinh lời, tối ưu hóa việc sử dụng tài sản để tạo ra thu nhập lãi.

Đối với tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), ETA có tác động âm có ý nghĩa đến ROE trong hầu hết các mô hình. Trong SGMM, hệ số là -0,2773 (p = 0,000), cho thấy khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu tăng 1 điểm phần trăm, ROE giảm trung bình 0,28 điểm phần trăm. Kết quả này không hỗ trợ Giả thuyết H8 đối với ROE nhưng phù hợp với lý thuyết đánh đổi (trade-off theory). Theo lý thuyết này, ETA cao hạn chế đòn bẩy tài chính, làm giảm khả năng khuếch đại lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu. Ngân hàng có tỷ lệ vốn cao hơn có cấu trúc vốn an toàn hơn nhưng lại bỏ lỡ cơ hội tận dụng đòn bẩy để gia tăng lợi nhuận cho cổ đông. Kết quả này phản ánh đánh đổi cơ bản giữa an toàn và sinh lời trong quản trị vốn ngân hàng.

Đối với các biến kiểm soát vĩ mô, trong mô hình SGMM, cả GDP và INF đều không có ý nghĩa thống kê (p = 0,452 và p = 0,771), cho thấy sau khi kiểm soát các yếu tố nội tại của ngân hàng và hiệu quả trong quá khứ, tác động của các yếu tố vĩ mô đến ROE không còn rõ ràng.

4.3.2. Kết quả ước lượng với biến phụ thuộc ROA Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

Bảng 4.7 trình bày kết quả ước lượng mô hình với FGLS, và SGMM với biến phụ thuộc ROA, cụ thể:

• Bảng 4.7. Kết quả ước lượng mô hình với FGLS, GMM với biến phụ thuộc ROA

Đối với kết quả ước lượng SGMM, ba kiểm định quan trọng được thực hiện. Kiểm định AR(1) cho kết quả p-value là 0.096, cho thấy tồn tại tự tương quan bậc 1 trong phần dư, điều này là chấp nhận được trong mô hình sai phân bậc nhất. Kiểm định AR(2) cho p-value là 0.396 lớn hơn 0,05, cho thấy không tồn tại tự tương quan bậc 2, đáp ứng yêu cầu của mô hình GMM. Kiểm định Hansen cho p-value là 0.961 cho thấy các biến công cụ được sử dụng là hợp lệ và không có vấn đề sử dụng quá nhiều biến công cụ.

Kết quả ước lượng cho thấy chuyển đổi số (ICT) có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê cao đến tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Trong mô hình SGMM, hệ số hồi quy của ICT là 0,0105 với mức ý nghĩa thống kê rất cao (p = 0,000). Điều này có nghĩa là khi chỉ số chuyển đổi số tăng 1 đơn vị, ROA của ngân hàng sẽ tăng trung bình 1,05 điểm phần trăm, giữ các yếu tố khác không đổi.

Kết quả này có sự nhất quán cao giữa các phương pháp ước lượng, củng cố độ tin cậy của phát hiện. Phương pháp FGLS cho thấy hệ số ICT là 0,0083 (p = 0,002), FEM cho hệ số 0,0162 (p = 0,070), và REM cho hệ số 0,0134 (p = 0,106). Tất cả các phương pháp đều cho thấy dấu dương của hệ số ICT, mặc dù mức ý nghĩa thống kê có khác biệt. Sự nhất quán này cung cấp bằng chứng vững chắc về tác động tích cực của chuyển đổi số đến hiệu quả sử dụng tài sản của ngân hàng. Phát hiện này tiếp tục hỗ trợ mạnh mẽ cho Giả thuyết H1 về tác động tích cực của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động ngân hàng, không chỉ thông qua ROE mà còn thông qua ROA. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Shen và cộng sự (2025) và Peng và Tao (2022), cho thấy chuyển đổi số cải thiện hiệu quả sử dụng tài sản thông qua nhiều kênh. Theo Lý thuyết Chi phí Giao dịch (Williamson, 1979), công nghệ số giúp tự động hóa quy trình, giảm thời gian xử lý giao dịch, từ đó nâng cao năng suất của mỗi đồng tài sản. Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

Đáng chú ý là hệ số của biến trễ ROA (L.ROA) trong mô hình SGMM có giá trị 0,2797 (p = 0,000), thấp hơn đáng kể so với hệ số của L.ROE (0,7570). Điều này cho thấy ROA có tính bền vững thấp hơn ROE, phản ánh thực tế rằng hiệu quả sử dụng tài sản dễ biến động hơn theo điều kiện thị trường và chiến lược kinh doanh ngắn hạn, trong khi khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu có tính ổn định cao hơn do yếu tố cấu trúc vốn và uy tín thương hiệu.

Đối với các biến kiểm soát cấp ngân hàng, trong mô hình SGMM, SIZE không có tác động có ý nghĩa thống kê đến ROA (β = -0,0006, p = 0,343). Kết quả này cho thấy sau khi kiểm soát các yếu tố nội sinh và hiệu quả trong quá khứ, quy mô ngân hàng không phải là yếu tố quyết định trực tiếp đến hiệu quả sử dụng tài sản. Khác với tác động rõ ràng đến ROE, SIZE không ảnh hưởng đáng kể đến ROA, gợi ý rằng lợi thế hoặc bất lợi của quy mô chủ yếu thể hiện thông qua cấu trúc vốn và đòn bẩy tài chính hơn là hiệu quả sử dụng tài sản thuần túy. Biến CIR có tác động âm có ý nghĩa đến ROA (β = -0,0029, p = 0,001), phù hợp với Giả thuyết H4. Kết quả này cho thấy khi kiểm soát đầy đủ các yếu tố, tỷ lệ chi phí cao hơn dẫn đến hiệu quả sử dụng tài sản thấp hơn. Điều này phù hợp với Lý thuyết Chi phí Giao dịch và phản ánh thực tế rằng ngân hàng kiểm soát chi phí tốt hơn sẽ tạo ra nhiều lợi nhuận hơn từ cùng một mức tài sản. Biến NPL có tác động âm có ý nghĩa đến ROA trong mô hình SGMM (β = -0,0571, p = 0,015), hỗ trợ Giả thuyết H5. Mặc dù hệ số nhỏ hơn so với tác động đến ROE, nhưng vẫn cho thấy chất lượng tài sản kém làm giảm hiệu quả sử dụng tài sản. Biến NII có tác động dương mạnh nhất đến ROA trong mô hình SGMM (β = 0,0691, p = 0,000), hỗ trợ mạnh mẽ cho Giả thuyết H6. Khi NII tăng 1 điểm phần trăm, ROA tăng trung bình 0,07 điểm phần trăm. Hệ số này cao hơn đáng kể so với tác động đến ROE (0,1900), cho thấy thu nhập lãi thuần có vai trò đặc biệt quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản. Trong mô hình SGMM, LTA không có tác động có ý nghĩa thống kê đến ROA (β = 0,0023, p = 0,747). Kết quả này khác biệt so với tác động dương rõ rệt đến ROE, cho thấy tỷ lệ cho vay cao không tự động dẫn đến hiệu quả sử dụng tài sản tốt hơn khi đã kiểm soát các yếu tố khác. Điều này gợi ý rằng chất lượng danh mục cho vay (phản ánh qua NPL và NII) quan trọng hơn số lượng cho vay trong việc quyết định ROA. Kết quả này không hoàn toàn hỗ trợ Giả thuyết H7 đối với ROA, nhấn mạnh rằng chiến lược tập trung vào cho vay cần đi kèm với quản trị chất lượng tốt mới mang lại hiệu quả thực sự. Biến ETA không có tác động có ý nghĩa thống kê đến ROA (β = -0,0101, p = 0,475).

Kết quả này khác biệt so với các phương pháp khác (FGLS) vốn cho thấy tác động dương có ý nghĩa. Sự vắng mặt của tác động có ý nghĩa trong SGMM cho thấy sau khi xử lý vấn đề nội sinh, mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và hiệu quả sử dụng tài sản không rõ ràng. Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

Đối với các biến kiểm soát vĩ mô, trong mô hình SGMM với biến phụ thuộc ROA, GDP không có ý nghĩa thống kê (β = 0,0109, p = 0,731), tương tự như kết quả với ROE. Tuy nhiên, INF có tác động dương có ý nghĩa đến ROA (β = 0,0398, p = 0,001), cho thấy trong môi trường lạm phát cao, các ngân hàng có thể điều chỉnh lãi suất để bảo vệ biên lợi nhuận và cải thiện ROA. Kết quả này phần nào hỗ trợ Giả thuyết H10, cho thấy trong bối cảnh Việt Nam, các ngân hàng có khả năng quản lý tốt tác động của lạm phát thông qua điều chỉnh chính sách lãi suất.

Kết quả ước lượng và kiểm định giả thuyết được tổng hợp trong bảng sau:

• Bảng 4.8. Tổng hợp kết quả ước lượng SGMM và kết luận giả thuyết nghiên cứu

4.4. Kết quả đánh giá tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam theo quy mô

Để kiểm định vai trò điều tiết của quy mô ngân hàng trong mối quan hệ giữa chuyển đổi số và hiệu quả hoạt động, nghiên cứu bổ sung biến tương tác ICT×SIZE vào mô hình. Việc này nhằm kiểm định Giả thuyết H2a và H2b về sự khác biệt trong tác động của chuyển đổi số giữa các ngân hàng có quy mô lớn và quy mô nhỏ. Kết quả ước lượng bằng phương pháp SGMM được trình bày trong Bảng 4.9.

• Bảng 4.9. Kết quả ước lượng mô hình với biến điều tiết quy mô

Kết quả các kiểm định cho thấy mô hình SGMM với biến tương tác là phù hợp và đáng tin cậy. Kiểm định AR(1) cho p-value là 0,018 (ROE) và 0,033 (ROA), cho thấy tồn tại tự tương quan bậc 1 trong phần dư sai phân, điều này là chấp nhận được. Kiểm định AR(2) cho p-value là 0,473 (ROE) và 0,423 (ROA), đều lớn hơn 0,05, cho thấy không tồn tại tự tương quan bậc 2, đáp ứng yêu cầu của mô hình GMM. Kiểm định Hansen cho p-value là 0,320 (ROE) và 0,992 (ROA), cho thấy các biến công cụ được sử dụng là hợp lệ và không có vấn đề sử dụng quá mức biến công cụ. Các kiểm định này khẳng định tính vững và độ tin cậy của kết quả ước lượng. Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

Kết quả ước lượng cho thấy biến tương tác ICT×SIZE có hệ số âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 10% (β = -0,0277, p = 0,076) đối với ROE, có hệ số âm và có ý nghĩa thống kê cao (β = -0,0182, p = 0,002) đối với ROA. Điều này có nghĩa là quy mô ngân hàng có vai trò điều tiết tiêu cực trong mối quan hệ giữa chuyển đổi số và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu. Cụ thể, khi quy mô ngân hàng tăng lên, tác động tích cực của chuyển đổi số đến ROE, ROA sẽ giảm dần. Kết quả này cung cấp bằng chứng mạnh mẽ hỗ trợ cho Giả thuyết H2b thay vì H2a, cho thấy các ngân hàng nhỏ hưởng lợi nhiều hơn từ chuyển đổi số so với các ngân hàng lớn. Phát hiện này phù hợp với Lý thuyết Đổi mới Đỗ vỡ của Christensen (1997), cho rằng các tổ chức nhỏ hơn thường linh hoạt và thích ứng nhanh hơn với công nghệ mới do ít bị ràng buộc bởi hệ thống kế thừa (legacy systems), cấu trúc tổ chức phức tạp và quán tính tổ chức. Trong bối cảnh hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, có nhiều lý do giải thích cho kết quả này: (i) Các ngân hàng lớn thường có cấu trúc tổ chức phức tạp, quy trình ra quyết định dài và nhiều bộ phận có lợi ích riêng, khiến việc triển khai chuyển đổi số gặp nhiều trở ngại. Ngược lại, các ngân hàng nhỏ có cấu trúc gọn nhẹ hơn, quyết định nhanh hơn và dễ dàng điều chỉnh chiến lược; (ii) Các ngân hàng lớn đã đầu tư mạnh vào hệ thống công nghệ cũ, việc chuyển đổi sang nền tảng mới đòi hỏi chi phí cao và phức tạp. Các ngân hàng nhỏ có thể áp dụng trực tiếp các giải pháp công nghệ hiện đại (cloud-based, API banking) mà không cần lo ngại về tương thích ngược.

• Tóm tắt chương 4

Chương 4 đã trình bày kết quả phân tích dữ liệu từ 26 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2024 với 416 quan sát, sử dụng các phương pháp ước lượng FEM, REM, FGLS và SGMM để kiểm định tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Kết quả từ mô hình SGMM cho thấy chuyển đổi số có tác động tích cực có ý nghĩa cao đến cả ROE (β = 0,0440, p < 0,01) và ROA (β = 0,0105, p < 0,01), hỗ trợ mạnh mẽ cho Giả thuyết H1 về vai trò của công nghệ số trong cải thiện hiệu quả hoạt động ngân hàng. Phân tích vai trò điều tiết của quy mô ngân hàng tiết lộ phát hiện quan trọng rằng các ngân hàng nhỏ hưởng lợi nhiều hơn từ chuyển đổi số so với các ngân hàng lớn, thể hiện qua hệ số tương tác ICT×SIZE âm có ý nghĩa thống kê, hỗ trợ cho Giả thuyết H2b và phù hợp với Lý thuyết Đổi mới Đỗ vỡ. Ngoài ra, các yếu tố như tỷ lệ nợ xấu, thu nhập lãi cận biên, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản cũng có tác động đáng kể đến hiệu quả hoạt động, trong đó NPL có tác động tiêu cực mạnh nhất (β = -0,8243 đối với ROE), nhấn mạnh tầm quan trọng của quản trị rủi ro tín dụng trong bối cảnh chuyển đổi số.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

5.1. Kết luận

Mục tiêu tổng quát của luận văn là đánh giá tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp bằng chứng thực nghiệm để đề xuất các hàm ý quản trị phù hợp nhằm tối ưu hóa quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực ngân hàng, giúp nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.

Để đạt được mục tiêu tổng quát, nghiên cứu có các mục tiêu cụ thể như sau: (i) Thứ nhất, xây dựng mô hình đánh giá tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam; (ii) Thứ hai, đánh giá tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam; (iii) Thứ ba, trên cơ sở kết quả nghiên cứu, đề xuất các hàm ý quản trị phù hợp nhằm tối ưu hóa quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực ngân hàng, giúp nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.

Với mục tiêu thứ nhất, xây dựng mô hình đánh giá tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tác giả đã tiến hành lược khảo các lý thuyết liên quan như: Lý thuyết Khuếch tán Đổi mới (Innovation Diffusion Theory); Lý thuyết Dựa trên Tài nguyên (Resource-Based View); Lý thuyết Chi phí Giao dịch (Transaction Cost Theory). Bên cạnh đó, tác giả cũng lược khảo các nghiên cứu trong và ngoài nước của: Peng và Tao (2022); Cheng và cộng sự (2023); Shen và cộng sự (2025); Chen và cộng sự (2024); Chen và cộng sự (2023); Do Doan Trang và cộng sự (2022); Lê Thanh Ngọc (2021); Trịnh Đoàn Tuấn Linh (2024). Từ đó, tác giả phát triển các giả thuyết nghiên cứu và xây dựng mô hình đánh giá tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam.

Với mục tiêu thứ hai, đánh giá tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tác giả đã thực hiện đánh giá tác động này trong bối cảnh có sự điều tiết và không có sự điều tiết của quy mô ngân hàng. Kết quả cho thấy chuyển đổi số có tác động tích cực có ý nghĩa cao đến cả ROE (β = 0,0440, p < 0,01) và ROA (β = 0,0105, p < 0,01), hỗ trợ mạnh mẽ cho Giả thuyết H1 về vai trò của công nghệ số trong cải thiện hiệu quả hoạt động ngân hàng. Phân tích vai trò điều tiết của quy mô ngân hàng tiết lộ phát hiện quan trọng rằng các ngân hàng nhỏ hưởng lợi nhiều hơn từ chuyển đổi số so với các ngân hàng lớn, thể hiện qua hệ số tương tác ICT×SIZE âm có ý nghĩa thống kê, hỗ trợ cho Giả thuyết H2b và phù hợp với Lý thuyết Đổi mới Đỗ vỡ.

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra các hàm ý quản trị nhằm tối ưu hóa quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực ngân hàng, giúp nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển bền vững trong kỷ nguyên số như sau:

5.2. Hàm ý quản trị Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu về tác động của chuyển đổi số đến sự ổn định của các ngân hàng thương mại Việt Nam, tác giả đề xuất các hàm ý quản trị cho ba nhóm đối tượng: các ngân hàng thương mại, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và các cơ quan quản lý nhà nước.

• Đẩy mạnh đầu tư vào chuyển đổi số một cách toàn diện và chiến lược

Kết quả nghiên cứu cho thấy chuyển đổi số có tác động tích cực mạnh mẽ đến cả ROE và ROA của các ngân hàng thương mại Việt Nam, do đó các ngân hàng cần đẩy mạnh đầu tư vào công nghệ số một cách có chiến lược và toàn diện. Việc đầu tư không nên chỉ tập trung vào mua sắm phần cứng và phần mềm mà cần xây dựng năng lực số tổng thể, bao gồm hạ tầng công nghệ thông tin hiện đại, nền tảng dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo, và các kênh phân phối số như Mobile Banking, Internet Banking. Đặc biệt, các ngân hàng cần tích hợp chuyển đổi số vào chiến lược kinh doanh tổng thể, đảm bảo sự đồng bộ giữa công nghệ, con người, quy trình và văn hóa tổ chức để tối đa hóa lợi ích từ đầu tư công nghệ. Hơn nữa, việc đầu tư cần được thực hiện liên tục và có tính dài hạn, vì lợi ích của chuyển đổi số thường không xuất hiện ngay lập tức mà tích lũy theo thời gian thông qua cải thiện quy trình, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa chi phí.

• Phát triển chiến lược chuyển đổi số phù hợp với quy mô ngân hàng

Phát hiện quan trọng về vai trò điều tiết của quy mô cho thấy các ngân hàng cần có chiến lược chuyển đổi số khác biệt tùy theo quy mô của mình, thay vì áp dụng một mô hình chung cho tất cả. Đối với các ngân hàng nhỏ, nên tận dụng lợi thế về tính linh hoạt và khả năng đổi mới nhanh để áp dụng trực tiếp các công nghệ tiên tiến nhất như nền tảng đám mây, API Banking, và fintech, tập trung nguồn lực hạn chế vào những giải pháp có khả năng tạo ra bước nhảy vọt trong năng lực cạnh tranh. Ngược lại, các ngân hàng lớn cần ưu tiên vượt qua quán tính tổ chức bằng cách tái cấu trúc quy trình, phá bỏ rào cản nội bộ, và có thể xem xét thành lập các đơn vị số hóa độc lập hoặc ngân hàng số riêng biệt để tăng tính linh hoạt và tốc độ đổi mới. Cả hai nhóm ngân hàng đều cần xây dựng văn hóa đổi mới và sẵn sàng thử nghiệm, khuyến khích nhân viên tham gia vào quá trình chuyển đổi số và chấp nhận một mức độ rủi ro hợp lý trong việc thực hiện các sáng kiến công nghệ mới.

• Tăng cường quản trị rủi ro tín dụng thông qua công nghệ số

Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu có tác động tiêu cực rất mạnh đến hiệu quả hoạt động (β = -0,8243 đối với ROE), do đó các ngân hàng cần ưu tiên ứng dụng công nghệ số vào quản trị rủi ro tín dụng để cải thiện chất lượng tài sản. Các ngân hàng nên đầu tư vào các hệ thống phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) để xây dựng mô hình credit scoring tiên tiến hơn, có khả năng đánh giá chính xác hơn khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên nhiều nguồn dữ liệu đa dạng bao gồm cả dữ liệu phi truyền thống. Hệ thống cảnh báo sớm dựa trên machine learning cần được triển khai để phát hiện kịp thời các dấu hiệu của nợ xấu tiềm ẩn, cho phép ngân hàng có biện pháp can thiệp sớm và giảm thiểu tổn thất. Đồng thời, công nghệ blockchain có thể được ứng dụng để tăng tính minh bạch trong quy trình cho vay, giảm bất cân xứng thông tin giữa ngân hàng và khách hàng, từ đó nâng cao chất lượng quyết định tín dụng và giảm tỷ lệ nợ xấu.

• Tối ưu hóa thu nhập lãi thông qua số hóa quy trình và cá nhân hóa sản phẩm

Thu nhập lãi cận biên (NII) được xác định là yếu tố có tác động tích cực mạnh mẽ đến cả ROE và ROA, do đó các ngân hàng cần tận dụng công nghệ số để tối ưu hóa biên lãi thông qua nhiều cách thức khác nhau. Các ngân hàng nên ứng dụng công nghệ phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn hành vi, nhu cầu và khả năng trả nợ của từng phân khúc khách hàng, từ đó thiết kế các sản phẩm cho vay và huy động vốn được cá nhân hóa với mức lãi suất phù hợp, tối đa hóa chênh lệch lãi suất trong khi vẫn duy trì khả năng cạnh tranh. Hệ thống định giá động (dynamic pricing) dựa trên AI có thể giúp ngân hàng điều chỉnh lãi suất theo thời gian thực dựa trên điều kiện thị trường, rủi ro khách hàng và mục tiêu kinh doanh, từ đó nâng cao hiệu quả sử dụng vốn và cải thiện NII. Ngoài ra, việc số hóa toàn bộ quy trình cho vay từ tiếp nhận hồ sơ, thẩm định, phê duyệt đến giải ngân không chỉ giúp rút ngắn thời gian xử lý mà còn giảm chi phí vận hành, cho phép ngân hàng duy trì biên lãi tốt hơn trong môi trường cạnh tranh gay gắt. Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

• Kiểm soát chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động thông qua tự động hóa

Mặc dù kết quả về tác động của CIR không hoàn toàn nhất quán giữa các mô hình, nhưng việc kiểm soát chi phí hoạt động vẫn là yếu tố quan trọng trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, đặc biệt khi chuyển đổi số mở ra nhiều cơ hội tối ưu hóa chi phí. Các ngân hàng nên đầu tư mạnh vào tự động hóa quy trình (Robotic Process Automation – RPA) để giảm sự phụ thuộc vào lao động thủ công trong các nghiệp vụ lặp đi lặp lại như xử lý giao dịch, đối chiếu số liệu, báo cáo tuân thủ, từ đó giảm chi phí nhân công và sai sót do con người. Việc chuyển dịch khách hàng từ các kênh truyền thống (chi nhánh, quầy giao dịch) sang các kênh số (Mobile Banking, Chatbot, AI Assistant) không chỉ cải thiện trải nghiệm khách hàng mà còn giảm đáng kể chi phí trên mỗi giao dịch và chi phí duy trì mạng lưới vật lý. Tuy nhiên, các ngân hàng cần cân nhắc cẩn thận giữa việc cắt giảm chi phí ngắn hạn và đầu tư dài hạn vào công nghệ, đảm bảo rằng việc tối ưu chi phí không làm giảm chất lượng dịch vụ hoặc khả năng đổi mới của tổ chức.

• Cân bằng chiến lược tập trung cho vay và đa dạng hóa thu nhập

Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LTA) có tác động tích cực đến ROE nhưng không có ý nghĩa đối với ROA, gợi ý rằng các ngân hàng cần có chiến lược cân bằng giữa tập trung vào hoạt động cho vay truyền thống và đa dạng hóa nguồn thu. Trong bối cảnh chuyển đổi số, các ngân hàng có cơ hội mở rộng nguồn thu ngoài lãi thông qua các dịch vụ số hóa như thanh toán điện tử, ví điện tử, dịch vụ tư vấn tài chính số (robo-advisory), dịch vụ mở tài khoản trực tuyến và các sản phẩm bancassurance, từ đó giảm phụ thuộc vào thu nhập lãi và nâng cao tính bền vững của mô hình kinh doanh. Việc đa dạng hóa này đặc biệt quan trọng trong môi trường lãi suất thấp và biên lãi bị thu hẹp, giúp ngân hàng duy trì tăng trưởng lợi nhuận bền vững. Tuy nhiên, hoạt động cho vay vẫn cần được duy trì và tối ưu hóa thông qua việc cải thiện chất lượng danh mục tín dụng, ứng dụng công nghệ trong thẩm định và giám sát, đảm bảo rằng mỗi đồng cho vay đều tạo ra giá trị tối đa cho cổ đông.

• Tối ưu hóa cấu trúc vốn và quản lý đòn bẩy tài chính hiệu quả

Kết quả về tác động âm của ETA đến ROE cho thấy các ngân hàng cần xem xét cẩn thận chiến lược cấu trúc vốn để tối ưu hóa sự cân bằng giữa an toàn tài chính và khả năng sinh lời cho cổ đông. Mặc dù duy trì tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao giúp tăng độ an toàn và khả năng chống chịu rủi ro, nhưng điều này có thể hạn chế đòn bẩy tài chính và làm giảm ROE, do đó các ngân hàng cần tìm kiếm mức độ cân bằng tối ưu giữa hai mục tiêu này. Trong bối cảnh chuyển đổi số giúp cải thiện quản trị rủi ro và giảm khả năng xảy ra tổn thất, các ngân hàng có thể xem xét điều chỉnh cấu trúc vốn phù hợp hơn, tận dụng đòn bẩy tài chính một cách thông minh để gia tăng lợi nhuận cho cổ đông trong khi vẫn tuân thủ các quy định về an toàn vốn của Basel và Ngân hàng Nhà nước. Việc tối ưu hóa cấu trúc vốn cũng cần xem xét đến chu kỳ kinh tế và điều kiện thị trường, linh hoạt điều chỉnh giữa tăng vốn và chia cổ tức để đáp ứng cả yêu cầu tăng trưởng và mong đợi của cổ đông.

5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

• Bên cạnh những đóng góp đạt được, nghiên cứu này vẫn tồn tại một số hạn chế nhất định, cụ thể:

Nghiên cứu thu thập dữ liệu từ 26 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2008-2024, tuy nhiên đây chưa phải là tổng thể đầy đủ của hệ thống ngân hàng Việt Nam do một số ngân hàng thiếu dữ liệu liên tục trong suốt giai đoạn khảo sát. Phạm vi nghiên cứu hiện tại tập trung chủ yếu vào nhóm ngân hàng thương mại cổ phần trong khi chưa xem xét đến sự đa dạng của các loại hình ngân hàng khác như ngân hàng 100% vốn nước ngoài, ngân hàng liên doanh, và các tổ chức tín dụng phi ngân hàng đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong hệ sinh thái tài chính Việt Nam. Sự thiếu vắng của các nhóm ngân hàng này có thể làm giảm tính đại diện của kết quả nghiên cứu và hạn chế khả năng khái quát hóa cho toàn bộ ngành ngân hàng Việt Nam. Do đó, các nghiên cứu trong tương lai có thể thu thập dữ liệu đầy đủ hơn và phân nhóm các ngân hàng để tiến hành phân tích nhằm thu được các kết quả toàn diện hơn.

Nghiên cứu dựa vào Vietnam ICT Index do Bộ Thông tin và Truyền thông công bố hàng năm làm thước đo chính cho mức độ chuyển đổi số của các ngân hàng. Mặc dù đây là chỉ số được công nhận rộng rãi và có độ tin cậy cao, nhưng nó vẫn mang tính tổng quát và chủ yếu phản ánh khía cạnh đầu vào của chuyển đổi số (hạ tầng công nghệ, nguồn nhân lực ICT, mức độ ứng dụng công nghệ thông tin). Chỉ số này chưa nắm bắt được toàn diện các chiều kích khác của chuyển đổi số như mức độ số hóa sâu trong quy trình nghiệp vụ cốt lõi, tỷ lệ và giá trị giao dịch thực tế qua các kênh số, chất lượng và mức độ cá nhân hóa trong trải nghiệm khách hàng số, năng lực phân tích và khai thác dữ liệu lớn, cũng như mức độ đổi mới trong sản phẩm và mô hình kinh doanh nhờ công nghệ số. Do đó, các nghiên cứu trong tương lai có thể đo lường chuyển đổi số thông qua các chỉ số khác để kiểm định lại kết quả của nghiên cứu này và thu được các kết quả toàn diện hơn. Luận văn: KQNC chuyển đổi số đến hiệu quả của các ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: Tác động của chuyển đổi số đến hiệu quả của các NH