Bai_cua_pgs_ts_dang_van_dan_0203_532533_20200917_020914

50
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 198- Tháng 11. 2018
Tác động của tăng trưởng tín dụng đến nợ 
xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam
Đặng Văn Dân
Ngày nhận: 05/10/2018 Ngày nhận bản sửa: 18/10/2018 Ngày duyệt đăng: 12/11/2018
Bài nghiên cứu tập trung tìm hiểu tác động của tăng trưởng tín dụng 
đến chất lượng tín dụng, cụ thể là tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng 
thương mại (NHTM) Việt Nam. Số liệu được tổng hợp từ 17 NHTM 
Việt Nam trong giai đoạn 2008- 2017. Đề tài sử dụng phương pháp 
nghiên cứu định lượng, dữ liệu được sử dụng là dữ liệu bảng không 
cân bằng và các phương pháp phân tích hồi quy Pooled OLS, FEM 
và REM được sử dụng để kiểm định. Kết quả hồi quy của mô hình 
FEM là mô hình phù hợp nhất đã cho thấy tác động cùng chiều của 
tăng trưởng tín dụng đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM Việt Nam.
Từ khóa: Ngân hàng thương mại, Nợ xấu, Tăng trưởng tín dụng, 
Việt Nam.
1. Giới thiệu
rong những năm vừa qua, định 
hướng chung của Chính phủ là 
yêu cầu Ngân hàng Nhà nước 
Việt Nam (NHNN) điều hành thận 
trọng, linh hoạt chính sách tiền tệ, 
kết hợp chặt chẽ với chính sách tài khóa và các 
chính sách vĩ mô khác. Theo đó chỉ tiêu tăng 
trưởng tín dụng thường đặt ra cho từng năm và 
có giai đoạn tăng trưởng năm sau luôn cao hơn 
năm trước, với nhiệm vụ hình thành các chỉ 
tiêu trung gian, hỗ trợ trong điều hành chính 
sách tiền tệ và xa hơn là góp phần thúc đẩy tăng 
trưởng kinh tế ở mức hợp lý.
Vấn đề tăng trưởng tín dụng ở mức phù hợp sẽ 
hỗ trợ rất nhiều trong việc đạt mục tiêu tăng 
trưởng kinh tế cả quốc gia, nhưng một thực tế 
phải thừa nhận rằng điều này cũng chứa đựng 
nhiều rủi ro. Đặc biệt trong bối cảnh dòng vốn 
mới không được giám sát và kiểm soát tốt để đi 
vào sản xuất kinh doanh, giúp tăng trưởng kinh 
tế mà đi vào các thị trường tiềm ẩn nhiều rủi ro 
như bất động sản và chứng khoán, có nguy cơ 
gây ra nợ xấu trong tương lai.
Việc cảnh báo về rủi ro đi kèm với tăng trưởng 
tín dụng cao ở Việt Nam đã được Moody’s 
đề cập (Nguyen, 2018). Theo đó, về tình hình 
sức khỏe của hệ thống tài chính Việt Nam, tổ 
chức xếp hạng tín nhiệm này đã bày tỏ mối 
quan ngại về những rủi ro có thể xuất hiện cho 
ngành Ngân hàng Việt Nam trong bối cảnh 
tăng trưởng tín dụng nhanh chóng trong những 
năm qua. Một chính sách tiền tệ nới lỏng hơn 
 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP 
 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP
51Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 198- Tháng 11. 2018
sẽ làm xói mòn ổn định kinh tế vĩ mô, đặc biệt 
trong bối cảnh tăng trưởng tín dụng cao. Nếu 
tăng trưởng tín dụng được đẩy cao hơn nữa thì 
nó sẽ làm tăng rủi ro cho hệ thống ngân hàng 
do làm suy yếu cơ sở vốn của các ngân hàng. 
Ngân hàng Thế giới (WB) cũng đã có những 
quan ngại tương tự về vấn đề tăng trưởng tín 
dụng ở Việt Nam (Nguyen, 2018) . Theo quan 
điểm của họ, thông thường tăng trưởng kinh tế 
của Việt Nam đòi hỏi tăng trưởng tín dụng phải 
tăng tương ứng. Do đó, khi Chính phủ nhắm 
đến mục tiêu tăng trưởng kinh tế cao hơn thì 
cũng có nghĩa là họ sẽ phải thực thi một chính 
sách tiền tệ nới lỏng tương ứng, làm tăng rủi ro 
bất ổn vĩ mô và nợ xấu gia tăng. Thêm vào đó, 
WB cũng đã cho rằng tăng trưởng tín dụng cao 
sẽ khuyến khích cho vay các lĩnh vực rủi ro và 
làm xấu đi chất lượng tài sản.
Trong bối cảnh cạnh tranh kinh doanh giữa các 
ngân hàng ngày càng trở nên quyết liệt, việc mở 
rộng cho vay và đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng 
tín dụng gần như là điều bất cứ ngân hàng nào 
bắt buộc phải làm, với hy vọng kinh doanh hiệu 
quả và lợi nhuận được nâng cao. Tuy vậy, vấn 
đề tăng trưởng tín dụng này được ví như con 
dao hai lưỡi. Cùng với đó, diễn biến nợ xấu của 
các ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn vừa 
qua cũng có nhiều chuyển biến phức tạp, gây 
áp lực lớn đến tình hình hoạt động của toàn hệ 
thống. Các nhân tố tác động làm gia tăng nợ 
xấu được cho là khá nhiều và liệu rằng tăng 
trưởng tín dụng có phải là một trong số các 
nhân tố tác động đó? Cũng chính từ những thực 
tế này mà việc tìm hiểu tác động thực tế của 
yếu tố tăng trưởng tín dụng đến nợ xấu là việc 
làm cần thiết. Thông qua số liệu thực tế thu 
thập được tại hệ thống NHTM Việt Nam để tìm 
ra được kết quả tác động trong giai đoạn nghiên 
cứu.
2. Cơ sở lý luận nghiên cứu
2.1. Cơ sở lý thuyết
Nhiều nền tảng lý thuyết khác nhau đã giải 
thích cho vấn đề nghiên cứu. Trước tiên mối 
quan hệ giữa tăng trưởng và rủi ro như vậy có 
thể dựa trên “hành vi bầy đàn” của các ngân 
hàng. Rajan (1994) lập luận rằng các ngân hàng 
được thúc đẩy bởi hai mối quan tâm ngắn hạn: 
thu nhập và uy tín. Do đó, họ có khuynh hướng 
làm theo các ngân hàng cạnh tranh với họ trong 
việc cho vay với niềm tin rằng họ sẽ không thực 
hiện kém hiệu quả hơn ngân hàng khác ngay cả 
khi chu kỳ tín dụng bị gián đoạn. Tất yếu, trong 
quá trình này, họ có khuynh hướng tuân theo 
một chính sách tín dụng tự do hơn bằng cách 
mở rộng giới hạn cho vay và nới lỏng các điều 
kiện cấp tín dụng, từ đó giải thích tính chất rủi 
ro gia tăng khi các ngân hàng ồ ạt mở rộng tín 
dụng.
Nhiều tài liệu cũng đã đề cập đến các yếu tố 
thiên lệch trong định hướng gây ảnh hưởng đến 
các ngân hàng. Trước tiên, tầm nhìn hạn chế 
khi đánh giá quá thấp khả năng xảy ra các sự 
kiện có xác suất thấp là một sự thiên lệch điển 
hình (Guttentag và Herring, 1986). Mặc dù các 
ngân hàng có thể giảm thiểu rủi ro này bằng 
cách tìm hiểu đầy đủ thông tin về thị trường, 
ngành nghề và khách hàng vay, nhưng hạn chế 
trong công tác định hướng và nhận định thường 
ngăn cản họ hành động như vậy. Xu hướng 
nhận thức khác liên quan đến “sự bất hòa nhận 
thức”, trong đó các ngân hàng mặc dù có thông 
tin cần thiết cho họ nhưng có khuynh hướng 
diễn giải theo một cách thiên lệch, củng cố 
niềm tin hiện có của họ về điều kiện thị trường 
và khách hàng vay. Borio và cộng sự (2001) lập 
luận rằng những vấn đề nhận thức như vậy làm 
phát sinh những sai lầm về các rủi ro hiện hành 
dẫn đến xuất hiện rủi ro mang tính cùng chu kỳ 
khi mở rộng tín dụng tại các ngân hàng.
Có một vấn đề hiện hữu giữa các cổ đông và 
các nhà quản lý cấp cao của các ngân hàng, với 
các mục tiêu và lợi ích trong hành động có phần 
không đồng nhất. Với sự quan tâm nhiều hơn 
đến lợi ích ngắn hạn, các nhà quản lý có thể đưa 
ra định hướng kinh doanh dễ dẫn đến rủi ro cho 
ngân hàng trong thời kỳ tăng trưởng tín dụng 
(Saunders và cộng sự, 1990). Dễ thấy trong tình 
huống này, tăng trưởng tín dụng nhanh chóng 
trong ngắn hạn có thể mang đến nhiều lợi ích 
cho nhà quản lý với nhiệm kỳ đã có sẵn, trong 
khi về dài hạn rủi ro luôn thường trực cho cổ 
đông ngân hàng.
Cơ sở lý luận cũng nhấn mạnh vai trò của tài 
QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP 
52 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 198- Tháng 11. 2018
sản thế chấp như là một sự giải thích cho tính 
chất cùng chiều của tăng trưởng tín dụng và rủi 
ro của các ngân hàng (Adrian và Shin, 2010; 
Jimenez và Saurina, 2006). Khi tăng trưởng tín 
dụng tăng lên, các ngân hàng có xu hướng mở 
rộng hạn mức tín dụng của họ vì khi đó việc 
định giá giá trị tài sản thế chấp có thể tăng lên 
trong chu kỳ tăng giá tài sản, và thường thì 
chu kỳ giá tài sản có xu hướng đi cùng chu kỳ 
tín dụng. Khi tín dụng được mở rộng, điều này 
đặt ra cơ chế phản hồi làm tiếp tục tăng giá trị 
tài sản thế chấp và khuếch đại chu kỳ giá tài 
sản (Kiyotaki và Moore, 1997). Kết quả là, các 
ngân hàng sau cùng đã tài trợ cho người vay mà 
họ lẽ ra không thể tài trợ trước đó, nhưng sự 
gia tăng trong việc định giá tài sản thế chấp cho 
phép họ làm như vậy. Tuy nhiên, bất cứ khi nào 
có sự suy giảm về giá trị tài sản, các ngân hàng 
lập tức bị gánh nặng với các khoản nợ xấu. 
Adrian và Shin (2010) cho rằng bất cứ khi nào 
có xu hướng tăng trong chu kỳ tín dụng, các 
ngân hàng có xu hướng tìm kiếm những người 
vay mới hơn vì tất cả những người vay “tốt” 
hiện hữu đã có tài sản thế chấp. Trong quá trình 
này, các ngân hàng có thể tài trợ cho các khách 
hàng vay không được đánh giá tốt và không có 
quyền gia nhập vào thị trường tín dụng trước 
đó. Với lý luận này có thể liên hệ với việc tăng 
giá bất động sản tại thị trường Việt Nam làm 
ví dụ điển hình nhất. Tín dụng ồ ạt đổ vào, 
làm điều kiện thổi phòng giá bất động sản và 
một khi giá trị bất động sản suy giảm, rủi ro là 
không tránh khỏi. Điều này giải thích tại sao nợ 
xấu có thể cho thấy một phản ứng cùng chiều 
với tăng trưởng tín dụng ngân hàng.
2.2. Cơ sở thực nghiệm
Đã có nhiều nghiên cứu thực nghiệm về chủ đề 
này được thực hiện bởi nhiều học giả tại các 
quốc gia trên thế giới. Một trong những nghiên 
cứu được đánh giá là toàn diện đầu tiên về vấn 
đề này, được thực hiện bởi Keeton (1999). Tác 
giả đã sử dụng dữ liệu về các ngân hàng Mỹ từ 
năm 1982 đến năm 1996 và nhận thấy tác động 
tích cực của tăng trưởng tín dụng đối với các 
khoản nợ quá hạn. Salas và Saurina (2002) phân 
tích một bộ dữ liệu lớn từ các NHTM và tiết 
kiệm của Tây Ban Nha trong giai đoạn khảo sát 
từ năm 1985 đến năm 1997. Họ thấy rằng tăng 
trưởng cho vay của các ngân hàng có liên quan 
đáng kể với nợ xấu trong 3- 4 năm sau đó. Như 
vậy với dữ liệu bảng được sử dụng, nghiên cứu 
này đã tìm thấy một mối quan hệ tích cực có độ 
trễ giữa tăng trưởng tín dụng và các khoản nợ 
xấu đối với các ngân hàng Tây Ban Nha.
Các yếu tố quyết định về tổn thất cho vay cũng 
đã được nghiên cứu ở cấp quốc tế, như nghiên 
cứu của Laeven và Majnoni (2003) phân tích 
dữ liệu của ngân hàng từ 45 quốc gia để làm 
sáng tỏ các yếu tố ảnh hưởng đến việc trích lập 
dự phòng rủi ro của hơn 1.000 ngân hàng trong 
giai đoạn 1988- 1999. Kết quả chỉ ra rằng, ngân 
hàng trích dự phòng quá ít trong thời gian tốt 
của chu kỳ kinh doanh và bị buộc phải trích quá 
mức trong thời điểm xấu. Tuy nhiên họ cũng 
đồng thời phát hiện một mối quan hệ nghịch 
chiều đáng kể giữa tăng trưởng cho vay và các 
khoản lỗ cho vay, ghi nhận sự khác biệt với hầu 
hết các nghiên cứu khác.
Đã có nhiều nỗ lực đã được thực hiện trong 
những năm 2000 để mô hình hóa tác động của 
tăng trưởng tín dụng hoặc các biến thể của nó 
đối với nợ xấu ngân hàng. Điểm chung của 
những nghiên cứu này cho thấy sự quan tâm 
rõ ràng đã ngày càng lớn hơn sau cuộc khủng 
hoảng tài chính toàn cầu. Hầu hết các nghiên 
cứu này sử dụng một tập hợp các quốc gia được 
lấy mẫu dựa trên phân loại khu vực hoặc đặc 
tính nhóm quốc gia: Skarica (2014) nghiên cứu 
các nền kinh tế mới nổi của châu Âu; Festic và 
cộng sự (2011) đã phân tích năm quốc gia thuộc 
Liên minh châu Âu (EU); Messai và Jouini 
(2013) đã nghiên cứu ba nền kinh tế châu Âu 
bị khủng hoảng là Hy Lạp, Ý và Tây Ban Nha. 
Hầu hết các nghiên cứu này tìm thấy tác động 
tích cực của tăng trưởng tín dụng ngân hàng đối 
với các khoản nợ xấu.
Như vậy có thể thấy, tác động của tăng trưởng 
tín dụng đến nợ xấu đã được nghiên cứu rất 
rộng rãi. Trong nghiên cứu này, dựa trên các 
tài liệu kinh tế, bài nghiên cứu xác định tỷ lệ 
nợ xấu là có tương quan cùng chiều với tăng 
trưởng tín dụng. Điều này có nghĩa rằng, trong 
bối cảnh các điều kiện khác như nhau, tỷ lệ nợ 
xấu có xu hướng tăng lên khi dư nợ cho vay 
 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP
53Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 198- Tháng 11. 2018
trong nền kinh tế được mở rộng.
3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
3.1. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được các NHTM công bố từ năm 
2004- 2017, tuy nhiên giai đoạn 2004- 2007 
có rất nhiều NHTM không công bố thông tin 
trong khoảng thời gian nghiên cứu. Cũng trong 
khoảng thời gian nghiên cứu, hệ thống ngân 
hàng Việt Nam chứng kiến nhiều thương vụ 
sáp nhập, hợp nhất của một số ngân hàng, cũng 
như tình trạng một số ngân hàng hoạt động yếu 
kém dẫn đến bị NHNN kiểm soát đặc biệt hoặc 
mua lại với giá 0 đồng. Vì vậy, tình hình hoạt 
động của nhóm các NHTM này khá bất ổn, với 
số liệu công bố cũng mang tính biến động rất 
cao. Do đó dữ liệu của bài nghiên cứu được 
thu thập từ 17 NHTM trong khoảng thời gian 
2008- 2017, từ các báo cáo tài chính và báo cáo 
thường niên với đầy đủ thông tin cần thiết được 
công bố hàng năm của các ngân hàng.
3.2. Phương pháp nghiên cứu
Trong bài nghiên cứu, tác giả chủ yếu kế thừa 
nghiên cứu của Pallavi Chavan và Leonardo 
Gambacorta (2016) đã xây dựng mô hình và các 
biến nghiên cứu để đánh giá tác động của tăng 
trưởng tín dụng đến các khoản nợ xấu. Trong 
phạm vi nghiên cứu của mình, tác giả sẽ xem 
xét tác động của tăng trưởng tín dụng đến các 
khoản nợ xấu bằng cách ước lượng theo mô 
hình tuyến tính tổng quát sau:
NPL
it
 = β0 + βkLGRit-k + β5LGRit + β6Sizeit + 
β7Eqit + εt
Trong đó: 
NPL: Biến đại diện cho nợ xấu của ngân hàng, 
được tính bằng cách lấy tổng giá trị nợ xấu (nợ 
nhóm 3, 4 và 5) chia cho dư nợ tại cùng thời 
điểm của từng ngân hàng theo từng năm. Đây là 
biến được giải thích của bài nghiên cứu.
LGR: Biến đại diện cho tốc độ tăng trưởng tín 
dụng của ngân hàng, được tính bằng số tăng 
(giảm) dư nợ năm nay chia cho dư nợ năm 
trước. Đây là biến giải thích chính của bài 
nghiên cứu. Độ trễ của biến nghiên cứu đến 
4 năm (k = 1,2,3,4) cũng sẽ được đưa vào mô 
hình, theo gợi ý từ kết quả nghiên cứu của Salas 
và Saurina (2002).
Size: Biến đại diện cho quy mô của ngân hàng, 
được tính bằng cách lấy logarit tự nhiên của 
tổng tài sản.
Eq: Biến đại diện cho tỷ lệ vốn chủ sở hữu của 
ngân hàng, được tính bằng cách lấy vốn chủ sở 
hữu chia cho tổng tài sản tại cùng thời điểm.
β
0
: Hệ số chặn của mô hình.
ε
t
: Sai số của mô hình.
3.3. Giả thuyết kiểm định
Biến độ trễ của tốc độ tăng trưởng tín dụng 
được kỳ vọng sẽ có ảnh hưởng cùng chiều đến 
biến nợ xấu của ngân hàng, phù hợp với cơ sở 
lý thuyết đã đưa ra cùng với gợi ý từ kết quả 
nghiên cứu của Salas và Saurina (2002). Việc 
mở rộng tín dụng năm hiện tại có thể là nguy 
cơ dẫn đến nợ xấu các năm sau. Song song đó, 
bài nghiên cứu cũng dự đoán rằng việc mở rộng 
tăng trưởng tín dụng năm hiện tại sẽ ít khả năng 
gây ra nợ xấu chính năm đó, do công tác cho 
vay và thu nợ của món nay luôn có độ trễ.
Với các biến kiểm soát, tỷ lệ vốn chủ sở hữu 
đo lường và đại diện cho chỉ số vốn của ngân 
hàng, được xem là tấm đệm để bảo vệ ngân 
hàng trước rủi ro kiệt quệ tài chính. Giá trị vốn 
chủ sở hữu cao sẽ giúp ngân hàng và các nhà 
quản lý an tâm hơn về rủi ro hoạt động cho 
ngân hàng, do đó kỳ vọng trong mô hình sẽ cho 
kết quả ngược chiều giữa biến tỷ lệ vốn chủ sở 
hữu và biến nợ xấu. Bên cạnh đó, tác giả cũng 
cho rằng biến quy mô ngân hàng có thể ảnh 
hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến biến nợ xấu, 
điều này tùy thuộc vào sự lựa chọn cơ cấu tài 
sản và khả năng quản trị tài sản của ngân hàng. 
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Thống kê mô tả và phân tích tương quan
Tốc độ tăng trưởng tín dụng bình quân hàng 
năm của các ngân hàng đã cho thấy quy mô tín 
dụng luôn được mở rộng qua các năm, cá biệt 
có năm tín dụng ngân hàng đã “bùng nổ” như 
năm 2009. Có thể thấy với nền kinh tế Việt 
QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP 
54 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 198- Tháng 11. 2018
Nam hiện nay, nhu cầu vốn cho doanh nghiệp 
vẫn dựa vào ngân hàng rất nhiều, do đó tín 
dụng ngân hàng vẫn là một kênh quan trọng để 
cung cấp vốn cho nền kinh tế. Việc thúc đẩy 
tăng trưởng tín dụng cao sẽ đi kèm với rủi ro 
của nợ xấu và đây được xem là thách thức lớn 
mà Việt Nam đã đối mặt. 
Thực tế đã cho thấy điều này là chính xác, khi 
mà tỷ lệ nợ xấu đã tăng đột biến vào năm 2012, 
với khối lượng nợ xấu rất lớn của các doanh 
nghiệp nhà nước phát sinh từ cuộc khủng hoảng 
tài chính toàn cầu và làn sóng phá sản năm 
2007 tại Việt Nam. Cũng trong giai đoạn này, 
vấn đề nợ xấu trở nên nổi cộm không chỉ trong 
lĩnh vực hoạt động kinh doanh của hệ thống 
ngân hàng mà còn của cả nền kinh tế, theo đó 
Chỉnh phủ đã tập trung tối đa nguồn lực để giải 
bài toán nợ xấu.
Bảng 2 thể hiện ma trận hệ số tương quan giữa 
các biến độc lập có trong mô hình, các biến trễ 
của tăng trưởng tín dụng cũng được đưa vào 
xem xét. Có thể thấy tương quan từng cặp của 
các biến độc lập đều có giá trị thấp, tuy nhiên 
xuất hiện hệ số tương quan giữa biến quy mô 
ngân hàng Size và biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu Eq 
đạt giá trị khá lớn là -0.6880.
Điều này đặc nghi vấn về việc xuất hiện hiện 
tượng đa cộng tuyến. Tiến hành kiểm tra nhân 
tử phóng đại phương sai VIF cho thấy các giá 
trị đều nhỏ hơn 5. Những kết quả phân tích này 
có thể đảm bảo rằng hiện tượng đa cộng tuyến 
không xuất hiện trong mô hình với các biến 
Bảng 1. Thống kê mô tả các biến trong mô hình
STT Tên biến Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Số quan sát
1 NPL 0 10,21% 2,14% 0,0129 168
2 LGR (29,86%) 1.058,86% 34,16% 0,8359 168
3 Size 12,0367 20,8225 18,1283 1,3779 168
4 Eq 0,0296 0,3563 10,02% 0,0526 168
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu qua phần mềm Stata 13.0
Nguồn: Báo cáo tài chính của các ngân hàng và tổng hợp của tác giả
Hình 1. Tăng trưởng tín dụng bình quân và tỷ lệ nợ xấu bình quân của các ngân hàng thương 
mại Việt Nam giai đoạn 2008- 2017
 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP
55Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 198- Tháng 11. 2018
chính hoặc mức độ đa cộng tuyến sẽ không ảnh 
hưởng nghiêm trọng đến kết quả nghiên cứu.
4.2. Kết quả ước lượng
Sau khi đã thực hiện thống kê mô tả và phân 
tích tương quan giữa các biến trong mô hình, 
bài nghiên cứu tiếp tục thực hiện hồi quy theo 
các mô hình bình phương tối thiểu gộp (Pooled 
OLS- Pooled Ordinary Least Squares), mô 
hình tác động cố định (FEM- Fixed Effects 
Model) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM- 
Random Effects Model).
Các kiểm định F-test (cho giá trị p-value= 
0,000< 0,01) và kiểm định Hausman (cho kết 
quả p-value= 0,000< 0,01) dẫn đến việc lựa 
chọn mô hình FEM để ước lượng và diễn giải 
kết quả nghiên cứu. Tiếp tục tiến hành các kiểm 
định Modified Wald và Wooldridge nhằm lần 
lượt xác định khuyết tật phương sai sai số thay 
đổi và tự tương quan trong mô hình FEM. Kết 
quả cho thấy trong mô hình ước lượng mắc phải 
hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự 
tương quan. Để khắc phục các hiện tượng này, 
bài nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng 
điều chỉnh sai số chuẩn tăng cường- cluster 
Bảng 2. Hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình
LGR LGR-1 LGR-2 LGR-3 LGR-4 Size Eq
LGR 1
LGR-1 0,4815 1
LGR-2 0,2693 0,3142 1
LGR-3 0,1663 0,1975 0,3471 1
LGR-4 0,4215 0,2733 -0,1787 0,1977 1
Size -0,0612 0,0174 0,1164 -0,0255 -0,1460 1
Eq -0,3315 -0,3213 -0,2977 -0,0342 0,0553 -0,6880 1
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu qua phần mềm Stata 13.0
Bảng 3. Kết quả hồi quy theo các mô hình Pooled OLS, FEM và REM
REM Pooled OLS FEM
LGR 0,010(0,010)
0,006
(0,010)
0,008
(0,010)
LGR-1 -0,006(0,008)
-0,012
(0,008)
0,004
(0,008)
LGR-2 -0,004(0,007)
-0,007
(0,007)
-0,001
(0,007)
LGR-3 0,016(0,005)***
0,017
(0,005)***
0,015
(0,004)***
LGR-4 -0,000(0,001)
-0,001
(0,002)
-0,001
(0,001)
Size -0,002(0,003)
-0,001
(0,002)
-0,023
(0,006)***
Eq 0,084(0,067)
0,013
(0,059)
-0,001
(0,080)
(***) Ý nghĩa thống kê ở mức 1%; (**) Ý nghĩa thống kê ở mức 5%; (*) Ý nghĩa thống kê ở mức 1%; Biến 
được giải thích là biến NPL
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu qua phần mềm Stata 13.0
QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP 
56 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 198- Tháng 11. 2018
robust standard errors (Hoechle, 2007). Các 
phần mềm kinh tế lượng hiện nay được tích hợp 
các chức năng xử lý công việc này và điển hình 
trên Stata 13.0 mà bài nghiên cứu sử dụng, việc 
hiệu chỉnh này được thực hiện bằng câu lệnh 
xtscc.
Kết quả từ Bảng 4 cho ta các biến có ý nghĩa 
thống kê như sau: 
(i) Biến LGR với độ trễ 3 năm có giá trị 
p-value= 0,000 nên có mức ý nghĩa thống kê 
là 1% và hệ số hồi quy là +0,0153 mang dấu 
dương cho thấy tác động cùng chiều đến biến 
được giải thích NPL; 
(ii) Với biến Size, giá trị p-value= 0,015 nên có 
mức ý nghĩa thống kê là 5% và hệ số hồi quy là 
-0,0231 mang dấu âm cho thấy tác động ngược 
chiều đến biến được giải thích NPL. Biến LGR 
cùng các biến trễ của nó và biến kiểm soát Eq 
chưa cho thấy ý nghĩa thống kê trong mô hình. 
Từ đó, phương trình hồi quy được viết như sau:
NPL = 0,445 + 0,0153×LGR
-3
− 0,0231×Size
4.3. Thảo luận kết quả ước lượng
Kết quả hồi quy cho ta thấy tác động cùng 
chiều của tăng trưởng tín dụng đến nợ xấu, phù 
hợp với những cơ sở đã trình bày và những kết 
quả nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả 
khác. Đặc biệt tại thị trường Việt Nam trong 
giai đoạn nghiên cứu, tác động tích cực được 
tìm ra với độ trễ là 3 năm, điều này hàm ý việc 
mở rộng tín dụng năm hiện tại thông thường 
chưa lập tức gây ra nợ xấu mà thay vào đó tác 
động sẽ được thể hiện các năm sau đó. Dễ thấy 
nợ xấu của các ngân hàng Việt Nam không phải 
chỉ mới phát sinh trong từng năm nghiên cứu, 
mà thực chất đã tích tụ từ trước đó. Áp lực cạnh 
tranh, tín dụng theo chỉ đạo, hay định hướng 
kinh doanh chưa hiệu quả đã dẫn đến thời kỳ 
mà tăng trưởng tín dụng gần như liên tục với 
tốc độ không được kiểm soát tốt. Cũng từ đây 
mà có nhiều khoản vay kém hiệu quả, gây ra 
nợ xấu cho ngân hàng, trong đó phải kể đến 
việc các ngân hàng tập trung cho vay vào các 
ngành nghề có rủi ro cao, cho vay các tập đoàn, 
công ty Nhà nước với quy mô lớn, tiềm ẩn rất 
nhiều nguy cơ gây ra nợ xấu.
Đối với quy mô ngân hàng, bài nghiên cứu tìm 
thấy tác động ngược chiều lên nợ xấu ngân 
hàng. Có thể lý giải cho thị trường ngân hàng 
Việt Nam rằng các ngân hàng lớn thường là các 
ngân hàng đã hoạt động lâu năm, có nhiều kinh 
nghiệm trong kinh doanh, sở hữu bộ máy quản 
trị rủi ro tốt, đội ngũ điều hành có năng lực. Từ 
Bảng 4. Kết quả hồi quy theo mô hình FEM có hiệu chỉnh phương sai sai số thay đổi và tự 
tương quan
Các biến giải thích Hệ số lước lượng Sai số chuẩn P-value
LGR 0,0084 0,0100 0,438
LGR-1 0,0035 0,0030 0,296
LGR-2 -0,0012 0,0039 0,765
LGR-3 0,0153 0,0018 0,000***
LGR-4 -0,0014 0,0015 0,402
Size -0,0231 0,0063 0,015***
Eq -0,0010 0,0107 0,924
Hằng số 0,4451 0,1178 0,013**
Số quan sát 100
Prob > F 0,0002
(***) Ý nghĩa thống kê ở mức 1%; (**) Ý nghĩa thống kê ở mức 5%; (*) Ý nghĩa thống kê ở mức 1%; Biến 
được giải thích là biến NPL
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu qua phần mềm Stata 13.0
 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP
57Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 198- Tháng 11. 2018
đó tạo ra tấm chắn tốt hơn cho nhóm các ngân 
hàng lớn này trước nợ xấu của mỗi đồng vốn 
cho vay.
5. Kết luận
Tài liệu tham khảo
1. Adrian, T. and H. S. Shin (2010), The Changing Nature of Financial Intermediation and the Financial Crisis of 2007-09, 
Annual Review of Economics, 2, 603-618.
2. Bongini, P., Laeven, L. and Majnoni, G. (2002), How good is the market at assessing bank fragility? A horse race between 
different indicators, Journal of Banking and Finance 26, 1011-1028. 
3. Borio, C., C. Furfine, and P. Lowe (2001), Procyclicality of the Financial System and Financial Stability: Issues and Policy 
Options, BIS Paper No. 1, 1-51.
4. Festic, M., A. Kavkler and S. Repina (2011), The Macroeconomic Sources of Systemic Risk in the Banking Sectors of Five 
New EUMember States, Journal of Banking and Finance, 35 (2), 310-322.
5. Guttentag, J. M., and R. J. Herring (1986), Disaster Myopia in International Banking, Essays in International Finance, 164, 
International Finance section, Princeton University.
6. Hoechle, D. (2007), Robust Standard Errors for Panel Regressions with Cross–Sectional Dependence, The Stata Journal, 7 
(3), pp. 281-312.
7. Jimenez, G., and J. Saurina (2006), Credit Cycles, Credit Risk and Prudential Regulations, International Journal of Central 
Banking, 2 (2), 5-98.
8. Keeton, W. R. (1999), Does Faster Loan Growth Lead to Higher Loan Losses?, Federal Reserve Bank of Kansas City 
Economic Review, Second Quarter 1999, 57-75. 
9. Kiyotaki, N. and J. Moore (1997), Credit Cycles, Journal of Political Economy, 105 (2), 211-248.
10. Messai, A. S. and F. Jouini (2013), Micro and Macro Determinants of Non-performing Loans, International Journal of 
Economics and Financial Issues, 3 (4), 852-860.
11. Nguyen, D. T. U. (2018), Moody’s Cautions Vietnam Against Further Monetary Easing, Available from <https://www.
bloomberg.com/news/articles/2018-01-28/moody-s-cautions-vietnam-against-easing-monetary-policy-further>, [28 September 
2018].
12. Pallavi, C. and Leonardo, G., (2016), Bank lending and loan quality: the case of India, BIS Working Papers 595, Bank for 
International Settlements.
13. Rajan. R. G. (1994), Why Bank Credit Policies Fluctuate: A Theory and Some Evidence, The Quarterly Journal of 
Economics, 109 (2), 399-441. 
14. Salas, V. and J. Saurina (2002), Credit Risk in Two Institutional Regimes: Spanish Commercial and Savings Banks, Journal 
of Financial Services Research, 22 (3), 203–224.
15. Saunders, A., E. Strock and N. G. Travlos (1990), Ownership Structure, Deregulation, and Bank Risk Taking, Journal of 
Finance, 45 (2), 643-654.
16. Skarica, B. (2014), Determinants of Non-Performing Loans in Central and Eastern European Countries, Financial Theory 
and Practice, Institute of Public Finance, 38 (1), 37-59.
Thông tin tác giả
Đặng Văn Dân, Phó Giáo sư, Tiến sĩ
Đại học Ngân hàng Tp. Hồ Chí Minh
Email: dandv1978@yahoo.com
Summary
The impacts of credit growth on Vietnamese banks’ bad debt
This article focuses on investigating the impact of credit growth on credit quality, particularly the bad debt ratio of 
Vietnamese commercial banks. The data is collected from 17 Vietnamese commercial banks in the period from 
2008 to 2017. The data used is unbalanced panel data while Pooled OLS, FEM and REM analysis methods are 
used for regression. The FEM regression is the most appropriate model showing the positive effect of credit 
growth on bad debt ratio of Vietnamese commercial banks.
Keywords: Commercial bank, Bad debt, Credit growth, Vietnam. 
Dan Van Dang, Assoc.Prof. PhD.
Banking University of Ho Chi Minh City
xem tiếp trang 75
 THỰC TIỄN & KINH NGHIỆM QUỐC TẾ 
75Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 198- Tháng 11. 2018
hệ thống thanh toán.
Với những nội dung cơ bản 
trong hoạt động giám sát trên, 
hệ thống tài chính của Nhật 
Bản đã duy trì được sự ổn 
định khi cuộc khủng hoảng 
tài chính toàn cầu xảy ra cũng 
như sau sự kiện động đất và 
sóng thần diễn ra tại Nhật Bản 
Tài liệu tham khảo
1. The Bank of Japan, 2011, “The Bank of Japan’s Initiatives on the Macroprudential Front”.
2. Takehiro Sato, 2014, “Macroprudential policy and initiatives by the Bank of Japan”, Speech at the Japan Society, London.
Thông tin tác giả
Mai Thanh Quế, Phó Giáo sư, Tiến sĩ
Phó Giám đốc Học viện Ngân hàng 
Email: quemt@hvnh.edu.vn
Summary
Macroprudential policy in Japan
In Japan, the Bank of Japan (BOJ) collaborates with the Financial Services Agency (FSA) in formulating and 
implementing macroprudential policy. This policy has enabled those institutions to timely identify and effectively 
mitigate the risk of a disruption to the provision of financial services. Macroprudential policy includes a system 
of instruments, which are used to contain systemic or system-wide financial risk. Most importantly, this policy 
conveys a clear message about on-site examinations in order to forecast and respond to financial imbalances 
in the financial system. This article presents the experiences of Japan in implementing macroprudential policy, 
especially key attributes on macroprudential surveillance in Japan.
Keywords: Macroprudential policy, Japan. 
Que Thanh Mai, Assoc.Prof. PhD
Banking Academy of Vietnam
năm 2011. Tuy nhiên, các rủi 
ro đe doạ sự ổn định của hệ 
thống tài chính hiện tại đã 
được cảnh báo mỗi lần thông 
qua một kênh khác nhau. BOJ 
với triển vọng giám sát tài 
chính vĩ mô trong tay luôn 
phân tích và đánh giá các rủi 
ro của hệ thống tài chính và 
lên kế hoạch thực hiện các 
công cụ chính sách cần thiết, 
và đảm bảo sự ổn định của 
hệ thống tài chính với việc 
vận dụng hiệu quả các chức 
năng của một NHTW, cũng 
như việc hợp tác với FSA, các 
ngân hàng nước ngoài và các 
nhà điều hành. ■
Nghiên cứu đã xác định được tăng trưởng tín 
dụng hoàn toàn có tác động cùng chiều đến nợ 
xấu của các NHTM Việt Nam và tác động này 
là có độ trễ. Phát hiện này hoàn toàn trùng khớp 
với thực trạng diễn biến của ngành ngân hàng 
Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu, điển hình 
nhất là khi tín dụng được xem là bùng nổ vào 
năm 2009, 3 năm sau đó nợ xấu chạm đỉnh vào 
năm 2012. Trong bối cảnh hiện tại, tăng trưởng 
tín dụng ngân hàng được xem là kênh quan 
trọng để thực thi các chính sách điều hành thị 
trường tài chính tiền tệ, phát triển kinh tế quốc 
gia. Vị thế khó có thể thay thế này dường như 
gây ra khó khăn cho những người làm chính 
sách hay những lãnh đạo ngân hàng trong công 
tác chỉ đạo điều hành, đảm bảo hài hòa giữa 
mục tiêu chung và khía cạnh giải quyết bài toán 
nợ xấu. Tuy nhiên với những động thái quyết 
liệt của Nhà nước trong công tác phòng ngừa và 
xử lý nợ xấu thời gian qua, người ta có thể kỳ 
vọng vào tăng trưởng tín dụng với kết quả tích 
cực trong tương lai. ■
tiếp theo trang 57