Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam 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: Các nhân tố ảnh hưởng đến phát triển ngân hàng xanh tại 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. Đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

Trước khi tiến hành các bước phân tích, cần kiểm định độ tin cậy của các thang đo để đảm bảo rằng các biến quan sát trong thang đo có mối quan hệ chặt chẽ với nhau và có đủ khả năng đo lường, thể hiện được tính chất của thang đo. Các chỉ số được sử dụng bao gồm Cronbach’s alpha, hệ số tương quan biến – tổng và hệ số Cronbach’s alpha nếu loại biến quan sát. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) nếu giá trị của hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn 0.8 thì thang đo đo lường rất tốt; giá trị Cronbach’s alpha từ 0.7 đến 0.8 thì thang đo lường sử dụng tốt; giá trị Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên thì thang đo lường đủ điều kiện; giá trị Cronbach’s alpha bé hơn 0.6 thì thang đo không sử dụng được. Cũng cần lưu ý đến hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát. Chỉ những biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng từ 0.3 trở lên thì mới được giữ lại trong thang đo. Ngoài ra, nếu hệ số Cronbach’s alpha khi loại một biến quan sát lớn hơn hệ số Cronbach’s alpha hiện tại của thang đo thì ta có thể xem xét loại biến quan sát đó khỏi thang đo để tăng độ tin cậy cho thang đo.

Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, vì vậy hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally và Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan biến tổng bé hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo

4.1.1. Kiểm tra độ tin cậy của nhóm nhân tố “Chính sách hỗ trợ của chính phủ”

• Bảng 4.1: Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhân tố “Chính sách hỗ trợ của chính phủ”

Bảng kết quả trên cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng của nhóm nhân tố “Chính sách hỗ trợ của chính phủ” là 0.790 (thang đo đo lường sử dụng tốt) đồng thời tất cả các hệ số tương quan biến tổng của 4 biến quan sát đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha của mỗi biến đều bé hơn 0.790. Như vậy, nhóm nhân tố “Chính sách hỗ trợ của chính phủ” có 4 biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy để sử dụng trong phân tích tiếp theo.

4.1.2. Kiểm tra độ tin cậy của nhóm nhân tố “Các yếu tố vĩ mô”

• Bảng 4.2: Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhân tố “Các yếu tố vĩ mô”

Bảng kết quả trên cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng của nhóm nhân tố “Các yếu tố vĩ mô” là 0.833 (thang đo đo lường rất tốt) đồng thời tất cả các hệ số tương quan biến tổng của 4 biến quan sát đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha của mỗi biến đều bé hơn 0.833. Như vậy, nhóm nhân tố “Các yếu tố vĩ mô” có 4 biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy để sử dụng trong phân tích tiếp theo.

4.1.3. Kiểm tra độ tin cậy của nhóm nhân tố “Năng lực tài chính của ngân hàng” Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

• Bảng 4.3: Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhân tố “Năng lực tài chính của ngân hàng”

Bảng kết quả trên cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng của nhóm nhân tố “Năng lực tài chính của ngân hàng” là 0.817 (thang đo đo lường rất tốt) đồng thời tất cả các hệ số tương quan biến tổng của 4 biến quan sát đều lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha của mỗi biến đều bé hơn 0.817. Như vậy, nhóm nhân tố “Năng lực tài chính của ngân hàng” có 4 biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy để sử dụng trong phân tích tiếp theo.

4.1.4. Kiểm tra độ tin cậy của nhóm nhân tố “Nhận thức của lãnh đạo ngân hàng”

• Bảng 4.4: Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhân tố “Nhận thức của lãnh đạo ngân hàng”

Bảng kết quả trên cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng của nhóm nhân tố “Nhận thức của lãnh đạo ngân hàng” là 0.787 (thang đo đo lường sử dụng tốt) đồng thời tất cả các hệ số tương quan biến tổng của 4 biến quan sát đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha của mỗi biến đều bé hơn 0.787. Như vậy, nhóm nhân tố “Nhận thức của lãnh đạo ngân hàng” có 4 biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy để sử dụng trong phân tích tiếp theo.

4.1.5. Kiểm tra độ tin cậy của nhóm nhân tố “Năng lực cán bộ, nhân viên ngân hàng”

• Bảng 4.5: Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhân tố “Năng lực cán bộ, nhân viên ngân hàng”

Bảng kết quả trên cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng của nhóm nhân tố “Năng lực cán bộ, nhân viên ngân hàng” là 0.820 (thang đo đo lường rất tốt) đồng thời tất cả các hệ số tương quan biến tổng của 4 biến quan sát đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha của mỗi biến đều bé hơn 0.820. Như vậy, nhóm nhân tố “Năng lực cán bộ, nhân viên ngân hàng” có 4 biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy để sử dụng trong phân tích tiếp theo.

4.1.6. Kiểm tra độ tin cậy của nhóm nhân tố “Nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp”

• Bảng 4.6: Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhân tố “Nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp”

Bảng kết quả trên cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng của nhóm nhân tố “Nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp” là 0.824 (thang đo đo lường rất tốt) đồng thời tất cả các hệ số tương quan biến tổng của 4 biến quan sát đều lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha của mỗi biến đều bé hơn 0.824. Như vậy, nhóm nhân tố “Nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp” có 4 biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy để sử dụng trong phân tích tiếp theo.

4.1.7. Kiểm tra độ tin cậy của nhóm nhân tố “Phát triển ngân hàng xanh”

• Bảng 4.7: Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhân tố “Phát triển ngân hàng xanh”

Bảng kết quả trên cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng của nhóm nhân tố “Phát triển ngân hàng xanh” là 0.807 (thang đo đo lường rất tốt) đồng thời tất cả các hệ số tương quan biến tổng của 4 biến quan sát đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha của mỗi biến đều bé hơn 0.807. Như vậy, nhóm nhân tố “Phát triển ngân hàng xanh” có 4 biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy để sử dụng trong phân tích tiếp theo.

4.2. Phân tích nhân tố khám phá Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

4.2.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập

Phân tích tổng hợp 24 biến quan sát của các biến độc lập, kết quả thu được như sau:

• Bảng 4.8: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập (lần 1)

Kết quả từ bảng trên cho thấy hệ số KMO có giá trị là 0,707 > 0,5 kết quả này chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau nên đảm bảo phân tích nhân tố là phù hợp và kiểm định Bartlett cho giá trị Sig là 0,000 < 0,5 cho thấy phân tích nhân tố khám phá có thể sử dụng tốt cho tập dữ liệu. Từ đó, ta có thể kết luận được rằng dữ liệu khảo sát được đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và có thể sử dụng các kết quả đó.

• Bảng 4.9: Kết quả phân tích nhân tố EFA cho 24 biến quan sát

Kết quả phân tích nhân tố cho kết quả phân bổ của 24 biến quan sát phân bổ vào 5 nhân tố có hệ số điểm dừng phương sai trích Eigenvalue = 1.581 > 1 tại nhân tố thứ sáu và tổng phương sai trích = 68.716% > 50%, điều này cho thấy 68.716% của dữ liệu được giải thích thông qua 6 nhân tố. Tuy nhiên, các biến quan sát VM3, TC4, DN2 và NV3 không đảm bảo giá trị phân biệt do có hệ số tải lớn hơn 0.5 nằm trên 2 nhân tố khác nhau và chênh lệch hệ số tải nhân tố bé hơn 0.3. Do vậy, tác giả quyết định loại các biến quan sát này và tiến hành phân tích nhân tố khám phá lại cho các biến độc lập.

• Bảng 4.10: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập (lần 2)
• Bảng 4.11: Kết quả phân tích nhân tố EFA cho 24 biến quan sát

Ở lần phân tích nhân tố khám phá lần thứ hai sau khi đã loại hết biến xấu, hệ số KMO = 0.769 > 0.5; sig. của kiểm định Bartlett = 0.000 < 0.05 cho thấy tập dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố khám phá. Tất cả các biến quan sát đều đảm bảo giá trị hội tụ và phân biệt. Giá trị Eigenvalue = 1.387 > 1 tại nhân tố thứ tư và tổng phương sai trích = 66.458% > 50% điều này chứng tỏ 66.458% sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố được đo lường thông qua 24 biến quan sát và hoàn toàn phù hợp.

4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

• Bảng 4.12: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
• Bảng 4.13: Kết quả phân tích nhân tố EFA cho 4 biến quan sát

Kết quả cho thấy hệ số KMO với giá trị là 0.801 > 0.5 nên đảm bảo phân tích nhân tố là phù hợp và thống kê Chi – bình phương của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 154.072 với giá trị Sig. < 0.05 cho thấy tập dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố khám phá. Điểm dừng phương sai trích (Eigenvalues) có hệ số bằng 2.536 đạt tiêu chuẩn lớn hơn 1. Tổng phương sai trích bằng 63.397% > 50% cho biết 1 nhân tố được tạo ra này giải thích được 63.397% sự biến thiên của dữ liệu. Các hệ số truyền tải (factor loading) đều đảm bảo lớn hơn 0.5.

Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập và phụ thuộc cho thấy, mô hình nghiên cứu chính thức không có thay đổi so với mô hình nghiên cứu đề xuất, tuy nhiên, có 3 biến quan sát bị loại gồm: VM3, TC4, DN2 và NV3.

4.3. Kiểm định tương quan

Với các biến đại diện được đặt ra bằng cách lấy trung bình cộng các biến quan sát sau phần phân tích nhân tố khám phá, nhóm tác giả tiến hành phân tích tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau.

• Bảng 4.14: Hệ số tương quan giữa các biến

Trong bảng kết quả trên, Giá trị Sig kiểm định tương quan Pearson các giữa sáu biến độc lập với biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05. Như vậy cho thấy có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập này với biến phụ thuộc. Trong đó, biến LĐ có hệ số tương quan cao nhất với biến phụ thuộc (r = 0.564) và biến NV có hệ số tương quan thấp nhất với biến phụ thuộc (r = 0.431). Các biến độc lập có tương quan với nhau nhưng mức độ tương quan không đánh kể. Với kết quả như trên, tất cả các biến độc lập đều đạt điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy.

4.4. Phân tích hồi quy Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

Phân tích hồi quy được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập: (1) Chính sách hỗ trợ của chính phủ; (2) Các yếu tố vĩ mô; (3) Năng lực tài chính của ngân hàng; (4) Nhận thức của lãnh đạo ngân hàng; (5) Năng lực cán bộ, nhân viên ngân hàng (6) Nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp đến đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

• Bảng 4.15: Kết quả phân tích hồi quy

Kết quả phân tích hồi quy ta có, hệ số R = 0.819 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình có mối tương quan chặt chẽ. Báo cáo kết quả hồi quy của mô hình cho thấy giá trị R² = 0.671, điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 67.1%, hay nói cách khác là, 67.1% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi 6 nhân tố trong mô hình. Giá trị R² hiệu chỉnh phản ánh chính xác hơn sự phù hợp của mô hình so với với tổng thể, ta có giá trị R² hiệu chỉnh bằng 0.655 (hay 65.5%) với kiểm định F có sig. = 0.000 (< 0.05) có nghĩa là tồn tại mô hình hồi quy tuyến tính giữa sự hài lòng và 6 nhân tố ảnh hưởng.

4.4.1. Kiểm định hiện tượng tự tương quan của phần dư (Autocorrelation)

Theo kết quả phân tích trong bảng 4.4 cho thấy, với số quan sát n = 128, số biến độc lập = 6, mức ý nghĩa 0.05 (95%), tra trong Bảng thống kê Durbin – Watson, dL (Trị số thống kê dưới) = 1.651 và dU (Trị số thống kê trên) = 1.817. Hệ số Durbin-Watson (d) = 1.980 nằm trong khoảng (dU; 4 – dU) hay nói cách khác hệ số Durbin-Watson (d) = 1.980 nằm trong khoảng (1.651; 2.183) nên không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư trong mô hình, mô hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê.

4.4.2. Kiểm định hiện tượng Đa cộng tuyến: Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

Kết quả phân tích ở bảng 4.4 cho thấy, hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập trong mô hình đều rất nhỏ, có giá trị từ 1.185 đến 1.253 (nhỏ hơn 2), chứng tỏ mô hình hồi quy không vi phạm giả giả định về hiện tượng đa cộng tuyến, nên mô hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê.

4.4.3. Đồ thị tần số phần dư chuẩn hóa

• Hình 4.1: Đồ thị tần số phần dư chuẩn hóa

Phần dư có thể không theo phân phối chuẩn bởi những lí do sau đây: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,… Vậy cho nên chúng ta cần thực hiện khảo sát theo nhiều cách khác nhau, một trong những cách khảo sát đơn giản là xây dựng đồ thị tần số phần dư Histogram.

Từ đồ thị ta thấy được, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên đồ thị tần số. Đường cong có dạng hình chuông, phù hợp với đồ thị của phân phối chuẩn. Quan sát đồ thị ta thấy, giá trị trung bình Mean = 1.38E-15 (giá trị gần bằng 0) và độ lệch chuẩn = 0,976 (giá trị gần bằng 1). Như vậy, giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

4.4.4. Đồ thị phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

• Hình 4.2: Đồ thị tần số phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot

Ngoài cách kiểm tra bằng đồ thị Histogram, thì P–P Plot cũng là một dạng đồ thị được sử dụng phổ biến giúp nhận diện sự vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa.

Trong đồ thị P–P Plot, các điểm phân vị trong phân phối của phần dư sẽ tập trung thành một đường chéo nếu phần dư có phân phối chuẩn. Hay nói cách khác, đồ thị trên các chấm tròn tập trung trên đường chéo vậy nên không vi phạm giả định hồi quy về phân phối chuẩn phần dư.

Đồ thị phần dư Normal P–P Plot cho thấy các điểm của phần dư phân tán tập trung xung quanh đường chéo. Vì vậy, giả định về phân phối chuẩn của phần được phần dư không bị vi phạm.

4.4.5. Đồ thị Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính

• Hình 4.3: Đồ thị Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính

Đồ thị phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa giúp tác giả dễ tìm ra dữ liệu hiện tại có bị vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không.

Khi kết quả đồ thị xuất ra, các điểm phân bố của phần dư có các dạng: đồ thị Parabol, đồ thị Cubic,… hay các dạng đồ thị khác không phải đường thẳng thì dữ liệu bị vi phạm.

Còn trong trường hợp này, phần dư chuẩn hoá phân bổ tập trung xung quanh đường tung độ 0 và không phân tán đi quá xa, vậy giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.

4.4.6. Ý nghĩa của hệ số hồi quy

Sau khi thực hiện các phép kiểm định hồi quy so với tổng thể ta thấy mô hình không vi phạm các giả thuyết kiểm định và có ý nghĩa thống kê. Từ kết quả xem xét mức ý nghĩa các biến độc lập trong mô hình hồi quy ta thấy tất cả các biến độc lập đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (sig. < 0.05). Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với 4 biến độc lập được thể hiện trong phương trình sau:

• Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa: PT = -0.642 + 0.181*CS + 0.198*VM + 0.212*TC + 0.323*LĐ + 0.152*NV + 0.234*DN + ε Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.
• Phương trình hồi quy chuẩn hóa: PT = 0.179*CS + 0.196*VM + 0.222*TC + 0.317*LĐ + 0.160*NV + 0.251*DN

4.4.7. Thảo luận kết quả hồi quy:

4.4.7.1. Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa:

Hệ số β của “Chính sách hỗ trợ của chính phủ” (CS) = 0.181 có dấu (+) nên mối quan hệ giữa của “Chính sách hỗ trợ của chính phủ” và “Sự phát triển Ngân hàng xanh tại Việt Nam” (PT) là cùng chiều. Có nghĩa là, khi đánh giá về “Chính sách hỗ trợ của chính phủ” biến thiên 1 đơn vị thì “sự phát triển Ngân hàng xanh tại Việt Nam” sẽ biến thiên 0.181 đơn vị cùng chiều.

Hệ số β của “Các yếu tố vĩ mô” (VM) = 0.198 có dấu (+) nên mối quan hệ giữa của “Các yếu tố vĩ mô” và “Sự phát triển Ngân hàng xanh tại Việt Nam” (PT) là cùng chiều. Có nghĩa là, khi đánh giá về “Các yếu tố vĩ mô” biến thiên 1 đơn vị thì “Sự phát triển Ngân hàng xanh tại Việt Nam” sẽ biến thiên 0.198 đơn vị cùng chiều.

Hệ số β của “Năng lực tài chính của ngân hàng” (TC) = 0.212 có dấu (+) nên mối quan hệ giữa của “Năng lực tài chính của ngân hàng” và “Sự phát triển Ngân hàng xanh tại Việt Nam” (PT) là cùng chiều. Có nghĩa là, khi đánh giá về “Năng lực tài chính của ngân hàng” biến thiên 1 đơn vị thì “Sự phát triển Ngân hàng xanh tại Việt Nam” sẽ biến thiên 0.212 đơn vị cùng chiều.

Hệ số β của “Nhận thức của lãnh đạo ngân hàng” (LĐ) = 0.323 có dấu (+) nên mối quan hệ giữa của “Nhận thức của lãnh đạo ngân hàng” và “Sự phát triển Ngân hàng xanh tại Việt Nam” (PT) là cùng chiều. Có nghĩa là, khi đánh giá về “Nhận thức của lãnh đạo ngân hàng” biến thiên 1 đơn vị thì “Sự phát triển Ngân hàng xanh tại Việt Nam” sẽ biến thiên 0.323 đơn vị cùng chiều.

Hệ số β của “Năng lực cán bộ, nhân viên ngân hàng” (NV) = 0.152 có dấu (+) nên mối quan hệ giữa của “Năng lực cán bộ, nhân viên ngân hàng” và “Sự phát triển Ngân hàng xanh tại Việt Nam” (PT) là cùng chiều. Có nghĩa là, khi đánh giá về “Năng lực cán bộ, nhân viên ngân hàng” biến thiên 1 đơn vị thì “Sự phát triển Ngân hàng xanh tại Việt Nam” sẽ biến thiên 0.152 đơn vị cùng chiều. Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

Hệ số β của “Nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp” (DN) = 0.234 có dấu (+) nên mối quan hệ giữa của “Nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp” và “Sự phát triển Ngân hàng xanh tại Việt Nam” (PT) là cùng chiều. Có nghĩa là, khi đánh giá về “Nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp” biến thiên 1 đơn vị thì “Sự phát triển Ngân hàng xanh tại Việt Nam” sẽ biến thiên 0.234 đơn vị cùng chiều.

4.4.7.2. Hệ số hồi quy chuẩn hóa:

Hệ số này xác định vị trí ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy, các hệ số hồi quy chuẩn hóa có thể chuyển đổi như sau:

• Bảng 4.16: Xác định tầm quan trọng của các biến độc lập theo tỷ lệ %

Nhân tố Chính sách hỗ trợ của chính phủ (CS) đóng góp 13.51%, nhân tố Các yếu tố vĩ mô (VM) đóng góp 14.79%, nhân tố Năng lực tài chính của ngân hàng (TC) đóng góp 16.75%, nhân tố Nhận thức của lãnh đạo ngân hàng (LĐ) đóng góp 23.92%, nhân tố Năng lực cán bộ, nhân viên ngân hàng (NV) đóng góp 12.08%, nhân tố Nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp (DN) đóng góp 18.94%. Như vậy thứ tự ảnh hưởng của các nhân tố đến Phát triển ngân hàng xanh như sau: thứ nhất là Nhận thức của lãnh đạo ngân hàng; thứ nhì là Nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp; thứ ba là Năng lực tài chính của ngân hàng; thứ tư là Các yếu tố vĩ mô; thứ năm là Chính sách hỗ trợ của chính phủ và thứ sáu là Năng lực cán bộ, nhân viên ngân hàng.

TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Chương 4 đã trình bày toàn bộ kết quả phân tích dữ liệu khảo sát nhằm kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha cho thấy các biến quan sát đều đạt yêu cầu và đảm bảo tính nhất quán nội tại. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) xác nhận cấu trúc thang đo gồm 6 nhóm nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc, phản ánh mối quan hệ chặt chẽ giữa các biến trong mô hình. Tiếp theo, kết quả phân tích tương quan Pearson và hồi quy tuyến tính bội chứng minh cả sáu nhân tố đều có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đối với phát triển ngân hàng xanh.

Trong đó, nhận thức của lãnh đạo ngân hàng là nhân tố có ảnh hưởng mạnh nhất, tiếp đến là nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp, năng lực tài chính của ngân hàng, các yếu tố vĩ mô, chính sách hỗ trợ của Chính phủ, và năng lực của cán bộ, nhân viên ngân hàng. Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

5.1. Kết luận

Kết quả hồi quy tuyến tính đa biến cho thấy mô hình nghiên cứu đạt mức phù hợp cao với R² hiệu chỉnh = 0.682, chứng tỏ sáu nhân tố đưa vào mô hình đã giải thích được 68.2% biến thiên của sự phát triển ngân hàng xanh. Tất cả các biến độc lập đều có hệ số hồi quy dương và Sig < 0.05, khẳng định tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc. Trong đó, nhận thức của lãnh đạo ngân hàng có hệ số ảnh hưởng chuẩn hóa lớn nhất (β = 0.317), tiếp theo là nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp và khách hàng (β = 0.251), năng lực tài chính của ngân hàng (β = 0.222), các yếu tố vĩ mô (β = 0.198), chính sách hỗ trợ của Chính phủ (β = 0.181) và năng lực cán bộ, nhân viên ngân hàng (β = 0.152). Bên cạnh đó, kết quả thống kê mô tả cho thấy hầu hết các thang đo đều có giá trị trung bình > 3.8/5, phản ánh nhận thức tích cực của các đối tượng khảo sát về vai trò và sự cần thiết của phát triển ngân hàng xanh.

Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được trình bày trong bảng sau:

• Bảng 5.1. Kết quả kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu

Kết quả phân tích cho thấy, tất cả các giả thuyết nghiên cứu đặt ra ban đầu đều được chấp nhận.

5.2. Hàm ý quản trị Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

5.2.1. Nhận thức và vai trò lãnh đạo ngân hàng

Trước hết, nhận thức của lãnh đạo ngân hàng được xác định là nhân tố có tác động mạnh nhất đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam. Kết quả hồi quy (β = 0.317, Sig = 0,000) khẳng định vai trò trung tâm của lãnh đạo trong việc định hướng chiến lược, điều phối nguồn lực và kiểm soát hiệu quả triển khai. Ở mức trung bình thang đo 4.12/5, phần lớn người trả lời đánh giá cao cam kết và tầm nhìn của ban lãnh đạo trong định hướng hoạt động xanh. Tuy nhiên, sự khác biệt giữa các ngân hàng cho thấy không phải tất cả lãnh đạo đều nhận thức đầy đủ về giá trị lâu dài của ngân hàng xanh. Vì vậy, các ngân hàng thương mại cần chuyển nhận thức thành hành động cụ thể bằng cách đưa chỉ tiêu tín dụng xanh vào kế hoạch kinh doanh hằng năm, thiết lập hệ thống đánh giá nội bộ gắn với tiêu chí ESG, đồng thời tổ chức các chương trình truyền thông nội bộ về vai trò của tài chính xanh. Lãnh đạo cũng cần chủ động tham gia các chương trình đào tạo quốc tế về ngân hàng bền vững (IFC, UNEP FI), nhằm tiếp cận kinh nghiệm toàn cầu và nâng cao năng lực hoạch định chiến lược xanh.

5.2.2. Nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp và khách hàng

Với hệ số ảnh hưởng lớn thứ hai (β = 0.251), nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp được xem là động lực thị trường thúc đẩy phát triển ngân hàng xanh. Trong bối cảnh chuyển đổi năng lượng và xu hướng ESG toàn cầu, khi doanh nghiệp gia tăng nhu cầu vay vốn để đầu tư công nghệ sạch, năng lượng tái tạo hay tiết kiệm năng lượng, ngân hàng buộc phải đổi mới danh mục tín dụng, phát triển sản phẩm phù hợp và điều chỉnh khẩu vị rủi ro.

Tuy nhiên, tại Việt Nam, phần lớn doanh nghiệp nhỏ và vừa vẫn gặp khó khăn khi tiếp cận vốn xanh do hạn chế về tài sản bảo đảm, hồ sơ tài chính, hoặc thiếu kiến thức về tiêu chuẩn môi trường. Vì vậy, ngân hàng cần chủ động phối hợp với các bộ, ngành và tổ chức trung gian để cung cấp chương trình tư vấn, hỗ trợ doanh nghiệp hiểu rõ lợi ích và quy trình tiếp cận vốn xanh. Việc xây dựng cơ sở dữ liệu khách hàng xanh và áp dụng hệ thống xếp hạng tín dụng xanh cũng sẽ giúp ngân hàng đánh giá rủi ro hiệu quả, đồng thời khuyến khích doanh nghiệp nâng cao tính minh bạch.

Bên cạnh đó, việc đa dạng hóa sản phẩm tài chính xanh (như tín dụng carbon, trái phiếu doanh nghiệp xanh, quỹ đầu tư ESG) và chính sách lãi suất ưu đãi linh hoạt sẽ tạo điều kiện thu hút khách hàng, góp phần mở rộng quy mô tín dụng xanh trong nền kinh tế. Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

5.2.3. Năng lực tài chính của Ngân hàng

Với hệ số β = 0.222, năng lực tài chính được xem là nền tảng đảm bảo khả năng triển khai ngân hàng xanh trong thực tiễn. Hoạt động tín dụng xanh thường yêu cầu nguồn vốn dài hạn, chi phí đầu tư ban đầu cao và tỷ suất sinh lợi thấp hơn các khoản vay truyền thống. Do đó, ngân hàng cần có năng lực tài chính vững mạnh, khả năng quản trị thanh khoản và kiểm soát rủi ro tốt để đảm bảo an toàn vốn.

Các ngân hàng thương mại Việt Nam nên tập trung tăng vốn chủ sở hữu, nâng cao năng lực huy động vốn dài hạn và đa dạng hóa nguồn vốn quốc tế thông qua hợp tác với IFC, ADB, GCF hoặc phát hành trái phiếu xanh. Ngoài ra, cần áp dụng các mô hình quản trị rủi ro hiện đại (ESG scoring, stress test môi trường) để đo lường và kiểm soát tác động môi trường của danh mục tín dụng. Khi năng lực tài chính được củng cố, ngân hàng không chỉ nâng cao uy tín và xếp hạng tín nhiệm mà còn có khả năng chịu đựng rủi ro dài hạn, đảm bảo mục tiêu “tăng trưởng xanh – an toàn – hiệu quả.”

5.2.4. Các yếu tố vĩ mô

Hệ số β = 0.198 cho thấy các yếu tố vĩ mô có ảnh hưởng tích cực đến phát triển ngân hàng xanh. Một môi trường kinh tế ổn định, chính sách tài chính minh bạch và hệ thống pháp lý đồng bộ sẽ giúp các ngân hàng tự tin hơn trong đầu tư vào các dự án xanh dài hạn. Trong bối cảnh Việt Nam hội nhập quốc tế, việc điều hành chính sách tiền tệ ổn định, duy trì lãi suất và tỷ giá hợp lý là điều kiện quan trọng giúp các ngân hàng kiểm soát rủi ro, đặc biệt trong tài trợ các dự án năng lượng tái tạo.

Ngân hàng Nhà nước cần sớm ban hành bộ tiêu chí thống nhất về phân loại tín dụng xanh và dự án xanh, đồng thời hoàn thiện cơ chế báo cáo định kỳ nhằm đảm bảo tính minh bạch và đồng nhất dữ liệu. Chính phủ cũng nên thúc đẩy thị trường vốn xanh, khuyến khích doanh nghiệp phát hành trái phiếu xanh và công bố thông tin ESG bắt buộc. Các yếu tố vĩ mô ổn định sẽ tạo “nền đất” vững chắc để ngân hàng xanh phát triển bền vững, đồng thời nâng cao khả năng huy động vốn quốc tế.

5.2.5. Chính sách hỗ trợ của Chính phủ Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

Yếu tố chính sách hỗ trợ của Chính phủ (β = 0.181) cho thấy chính sách công là động lực định hướng quan trọng nhưng mức độ tác động hiện chưa tương xứng. Chính phủ cần hoàn thiện Chiến lược tài chính xanh quốc gia, ban hành chính sách ưu đãi thuế, tín dụng và bảo lãnh rủi ro đối với dự án xanh. Đặc biệt, nên thành lập Quỹ bảo lãnh tín dụng xanh nhằm hỗ trợ các ngân hàng thương mại giảm thiểu rủi ro trong giai đoạn đầu triển khai.

Song song đó, cần tăng cường phối hợp giữa các Bộ, ngành (Tài chính – Ngân hàng Nhà nước – Tài nguyên & Môi trường) để đảm bảo chính sách được triển khai đồng bộ và có tính thực thi cao. Việc gắn kết ngân hàng xanh với mục tiêu quốc gia về tăng trưởng xanh, giảm phát thải ròng bằng 0 (Net Zero 2050) không chỉ giúp ngân hàng nâng cao uy tín mà còn góp phần vào thực hiện cam kết quốc tế của Việt Nam.

5.2.6. Năng lực và hành vi của cán bộ, nhân viên ngân hàng

Mặc dù có hệ số thấp nhất (β = 0.152), yếu tố năng lực và hành vi của cán bộ, nhân viên vẫn giữ vai trò quan trọng vì đây là lực lượng trực tiếp vận hành mô hình ngân hàng xanh. Nếu nhân viên thiếu kiến thức về tiêu chuẩn ESG hoặc nhận thức hạn chế về tầm quan trọng của phát triển bền vững, các chính sách chiến lược của ngân hàng sẽ khó được thực thi hiệu quả.

Do đó, ngân hàng cần tăng cường đào tạo và tái đào tạo nhân sự trong các lĩnh vực liên quan đến tín dụng xanh, thẩm định dự án, và quản lý rủi ro môi trường – xã hội. Việc xây dựng văn hóa doanh nghiệp xanh, gắn kết yếu tố môi trường vào bộ giá trị cốt lõi, và lồng ghép tiêu chí xanh vào đánh giá hiệu quả công việc (KPI) sẽ giúp hình thành động lực nội bộ mạnh mẽ. Khi nhân viên có đủ năng lực và thái độ tích cực, ngân hàng có thể chuyển hóa chiến lược thành kết quả cụ thể, đảm bảo sự bền vững của mô hình.

5.3. Hạn chế của đề tài Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

Mặc dù nghiên cứu đã đạt được mục tiêu đề ra và xây dựng được mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến phát triển Ngân hàng Xanh tại Việt Nam, song vẫn tồn tại một số hạn chế nhất định. Trên cơ sở đó, nghiên cứu cũng đề xuất các định hướng tiếp tục hoàn thiện trong tương lai như sau:

Thứ nhất, về phạm vi khảo sát, dữ liệu nghiên cứu chủ yếu được thu thập từ cán bộ quản lý và nhân viên ngân hàng tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh. Điều này làm hạn chế tính đại diện của mẫu nghiên cứu đối với toàn bộ hệ thống ngân hàng Việt Nam. Do đó, các nghiên cứu tiếp theo nên mở rộng phạm vi khảo sát trên phạm vi toàn quốc hoặc thực hiện nghiên cứu so sánh giữa các nhóm ngân hàng (ngân hàng thương mại nhà nước, ngân hàng thương mại cổ phần, ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoài) nhằm gia tăng tính khái quát hóa và đánh giá sự khác biệt trong cơ chế tác động của các nhân tố.

Thứ hai, phương pháp thu thập dữ liệu định lượng thông qua bảng hỏi có thể chịu ảnh hưởng của yếu tố chủ quan từ người trả lời. Mặc dù các thang đo đã được kiểm định độ tin cậy và giá trị, song việc đo lường dựa trên cảm nhận cá nhân vẫn có thể tạo ra sai lệch nhất định, đặc biệt đối với các khái niệm mang tính trừu tượng như “hiệu quả phát triển ngân hàng xanh” hay “mức độ cam kết của lãnh đạo”. Để khắc phục hạn chế này, các nghiên cứu trong tương lai nên đa dạng hóa nguồn dữ liệu, kết hợp dữ liệu sơ cấp với dữ liệu thứ cấp như tỷ lệ tín dụng xanh trong tổng dư nợ, số lượng sản phẩm tài chính xanh, số hợp đồng tài trợ dự án xanh hoặc các chỉ số ESG được công bố trong báo cáo thường niên của ngân hàng. Việc bổ sung ít nhất một đến hai biến định lượng khách quan sẽ cho phép kiểm định tương quan giữa chỉ số đo lường dựa trên cảm nhận (perception-based index) và dữ liệu thực tế, từ đó nâng cao độ tin cậy và giá trị thực chứng của nghiên cứu.

Thứ ba, mô hình nghiên cứu hiện tại chủ yếu xem xét mối quan hệ trực tiếp giữa các biến độc lập và phát triển ngân hàng xanh, chưa phân tích sâu vai trò trung gian hoặc điều tiết của các yếu tố như chuyển đổi số, quy mô ngân hàng, năng lực quản trị rủi ro hay mức độ hội nhập quốc tế. Điều này có thể hạn chế khả năng giải thích toàn diện của mô hình. Trong các nghiên cứu tiếp theo, việc bổ sung biến trung gian hoặc biến điều tiết, cũng như áp dụng các kỹ thuật phân tích như CFA và SEM, sẽ giúp kiểm định cấu trúc đo lường một cách chặt chẽ hơn và ước lượng mối quan hệ giữa các biến ẩn một cách hệ thống. Điều này không chỉ làm rõ cơ chế tác động mà còn gia tăng độ tin cậy học thuật của mô hình.

Thứ tư, nghiên cứu được thực hiện trong bối cảnh nền kinh tế còn chịu tác động sau đại dịch COVID-19, khi các chính sách tài chính – tiền tệ và chiến lược phát triển bền vững của ngân hàng có nhiều điều chỉnh ngắn hạn. Do đó, kết quả nghiên cứu có thể mang tính thời điểm. Trong tương lai, việc mở rộng phạm vi thời gian nghiên cứu thông qua dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu bảng (panel data) sẽ giúp đánh giá xu hướng dài hạn của phát triển ngân hàng xanh, đồng thời kiểm định mức độ ổn định của các nhân tố tác động trong các giai đoạn kinh tế khác nhau. Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

Tuy còn một số hạn chế nhất định, đề tài vẫn có giá trị thực tiễn và học thuật khi xác định rõ các nhân tố tác động đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam, đồng thời đặt nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo theo hướng mở rộng phạm vi, nâng cao phương pháp và tăng cường độ tin cậy thực chứng. Đây cũng là cơ sở quan trọng góp phần hoàn thiện khung phân tích và đề xuất chính sách thúc đẩy phát triển ngân hàng xanh trong bối cảnh Việt Nam đang hướng đến mục tiêu tăng trưởng xanh và phát triển bền vững.

TÓM TẮT CHƯƠNG 5

Trong nội dung chương 5, dựa trên kết quả phân tích hồi quy và kiểm định mô hình nghiên cứu, tác giả đã đưa ra các kết luận tổng quát về những nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam. Kết quả cho thấy cả sáu nhân tố đều có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê, trong đó nhận thức của lãnh đạo ngân hàng là yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất, tiếp theo là nhu cầu đầu tư xanh của doanh nghiệp và khách hàng, năng lực tài chính của ngân hàng, các yếu tố vĩ mô, chính sách hỗ trợ của Chính phủ, và cuối cùng là năng lực của cán bộ, nhân viên ngân hàng.

Dựa trên các kết quả định lượng (giá trị β và Mean trung bình của từng nhân tố), tác giả đã đề xuất các hàm ý quản trị cụ thể nhằm thúc đẩy phát triển ngân hàng xanh trong thời gian tới. Các hàm ý tập trung vào việc: (i) nâng cao nhận thức và cam kết của lãnh đạo ngân hàng; (ii) tăng cường năng lực tài chính và quản trị rủi ro; (iii) hoàn thiện khung pháp lý và chính sách hỗ trợ phát triển xanh; (iv) nâng cao năng lực nhân sự trong triển khai tín dụng xanh; và (v) mở rộng truyền thông, hợp tác với doanh nghiệp để kích thích nhu cầu đầu tư xanh. Luận văn: KQNC đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam.

Bên cạnh đó, tác giả cũng chỉ ra những hạn chế của nghiên cứu, như phạm vi khảo sát còn giới hạn, dữ liệu thu thập chủ yếu dựa trên cảm nhận của người trả lời và mô hình nghiên cứu chưa xét đến yếu tố trung gian. Tuy nhiên, các kết quả đạt được vẫn mang ý nghĩa thực tiễn quan trọng, góp phần làm rõ cơ chế tác động của các nhân tố đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam, góp phần hoàn thiện mô hình và chính sách tài chính xanh trong tương lai.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: Nhân tố đến phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam