[Download] Tải Tác động đầu tư vốn trí tuệ ảnh hưởng đến thành quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam – Tải về File Word, PDF

Tác động đầu tư vốn trí tuệ ảnh hưởng đến thành quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Tác động đầu tư vốn trí tuệ ảnh hưởng đến thành quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam
Nội dung Text: Tác động đầu tư vốn trí tuệ ảnh hưởng đến thành quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Download


Bài viết nghiên cứu tác động đầu tư vốn trí tuệ ảnh hưởng đến thành quả (vòng quay tổng tài sản và năng suất nhân viên) của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong kỷ nguyên số. Cuộc cách mạng Công nghiệp 4.0, với phương pháp Ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bạn đang xem: [Download] Tải Tác động đầu tư vốn trí tuệ ảnh hưởng đến thành quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam – Tải về File Word, PDF

*Ghi chú: Có 2 link để tải biểu mẫu, Nếu Link này không download được, các bạn kéo xuống dưới cùng, dùng link 2 để tải tài liệu về máy nhé!
Download tài liệu Tác động đầu tư vốn trí tuệ ảnh hưởng đến thành quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam File Word, PDF về máy

Tác động đầu tư vốn trí tuệ ảnh hưởng đến thành quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Mô tả tài liệu

Nội dung Text: Tác động đầu tư vốn trí tuệ ảnh hưởng đến thành quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam

  1. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    48.

    1Trần Thị Thuỳ Linh*
    Nguyễn Hoàng Thuỵ Bích Trâm*
    Nguyễn Vũ Trình*

    Tóm tắt
    Mục tiêu của bài báo nghiên cứu tác động đầu tư vốn trí tuệ ảnh hưởng đến thành quả
    (vòng quay tổng tài sản (ATO) và năng suất nhân viên (EP)) của các ngân hàng thương
    mại (NHTM) Việt Nam trong kỷ nguyên số. Cuộc cách mạng Công nghiệp 4.0, với phương
    pháp Ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS). Mẫu nghiên cứu bao
    gồm 27 NHTM trong giai đoạn 2009-2019. Kết quả cho rằng, các NHTM Việt Nam đã
    và đang tập trung đầu tư vào vốn trí tuệ nhưng vẫn chưa chú trọng vào thiết lập cấu trúc
    vốn tối ưu để nâng cao năng suất hoạt động và giá trị ngân hàng. Ngoài ra, hoạt động
    đầu tư vào vốn trí tuệ đã ảnh hưởng tích cực đến năng suất nhân viên của các NHTM
    qua hai yếu tố: hiệu quả nguồn nhân lực và hiệu quả sử dụng vốn. Trong nghiên cứu này,
    nhóm tác giả kỳ vọng các NHTM Việt Nam cần xem xét chính sách đầu tư vốn trí tuệ hiệu
    quả hơn để nâng cao hiệu quả hoạt động và năng lực cạnh tranh trong ngành.
    Từ khóa: Vốn trí tuệ, năng suất hoạt động, hiệu quả nguồn nhân lực, hiệu quả sử dụng
    vốn, hiệu quả cấu trúc vốn.

    1. Giới thiệu
    Bước vào thế kỷ XXI, thế giới đã trải qua 4 cuộc cách mạng công nghiệp (CMCN, The
    fourth Industrial Revolution) góp phần phát triển các sản phẩm, dịch vụ tài chính- ngân
    hàng. Cuộc CMCN 4.0 (Industry 4.0 Revolution) góp phần tự động hóa và con người sẽ
    cùng nhau làm việc theo một cách hoàn toàn mới. Các hệ thống này sử dụng thuật toán
    “Machine learning” để học hỏi và điều khiển máy móc, cần rất ít hoặc thậm chí là không
    cần sự can thiệp nào từ con người. Những thành tựu của cuộc cách mạng này đã tạo nhiều

    *
    Trường Đại học Kinh tế TP. HCM | Email liên hệ: linhtcdn@ueh.edu.vn
    689

  2. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    thay đổi về cơ cấu và chất lượng nguồn nhân lực. Đặc biệt là nguồn nhân lực chất lượng
    cao, có khả năng giải quyết nhanh các vấn đề thực tiễn và tư duy sáng tạo.
    Trong xu hướng toàn cầu, cơn sốt đầu tư vào giới startup trí tuệ nhân tạo đang ngày
    càng gia tăng trên các lĩnh vực, các ngành nghề. Giám đốc công nghệ của Microsoft –
    Kevin Acott khẳng định: “Trí tuệ nhân tạo sẽ là xu hướng thay đổi thế giới trong vòng
    10 năm tới”. Do đó, việc tối ưu hóa nguồn lực trí tuệ hay đầu tư vào vốn trí tuệ vẫn là
    vấn đề để ngỏ đối với các nước đang phát triển, Việt Nam không ngoại lệ.
    Trong những năm gần đây, ngân hàng toàn cầu đã được biến đổi bởi kiến thức như
    một nguồn của cải, so với các tài sản hữu hình và vật chất khác (Bontis, 1998). Kiến thức
    đã trở thành sự giàu có của các tổ chức tài chính. World Bank (1999) tuyên bố: “Kiến
    thức là một công cụ sản xuất mạnh nhất của chúng tôi”. Các NHTM là các công ty dịch
    vụ đã được phân loại như một lĩnh vực chuyên sâu về tri thức (Branco và cộng sự, 2011).
    Nhiều nghiên cứu tìm hiểu sự liên quan của tri thức đối với hoạt động của các NHTM
    (Edvinsson và Malone, 1997; Firer và Mitchell Williams, 2003; Kamath, 2015), cho rằng
    sự thừa nhận và phát triển quản trị tri thức (tài sản vô hình) là một khía cạnh quan trọng
    của hoạt động quản trị ngân hàng. Chen và cộng sự (2005) tuyên bố rằng các NHTM là
    nguồn có giá trị kinh tế và năng suất cao hơn đến từ vốn trí tuệ (Intellectual capital- IC).
    Hiện tượng này đã làm cho khái niệm về vốn trí tuệ trở nên phổ biến trong kỷ nguyên
    kinh tế tri thức hiện nay, theo lý thuyết cơ sở tri thức (knowledge-based theory – KBV).
    Barney (1991) đã xem xét các tài nguyên tài sản trí tuệ này có thể là vốn vật chất, vốn tổ
    chức và nguồn nhân lực.
    Ngoài ra, việc thúc đẩy khởi nghiệp về trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence- AI)
    đang trở thành chiến lược quốc gia của chính phủ nhiều nước như Singapore, Trung Quốc,
    Mỹ… với hàng tỷ USD đổ vào nghiên cứu, phát triển lĩnh vực AI. Điển hình như Trung
    Quốc, với tham vọng trở thành cường quốc đứng đầu về AI năm 2030, đã đưa AI trở
    thành môn học được đào tạo tại các chương trình đại học. Trong năm 2019, Bộ Kế hoạch
    & Đầu tư công bố Dự thảo Chiến lược quốc gia về cuộc CMCN 4.0 đến năm 2030. Theo
    dự thảo, mục tiêu của Việt Nam là có ít nhất 5 công ty công nghệ đạt giá trị từ 1 tỷ USD
    vào năm 2025, và tăng gấp đôi trong 5 năm tiếp theo. Tổng đầu tư xã hội cho R&D
    (nghiên cứu và phát triển) dự kiến đạt ít nhất 1.5% GDP đến năm 2025. Đến 2030, Việt
    Nam nằm trong nhóm 30 nước dẫn đầu về số sáng chế trong các lĩnh vực công nghệ ưu
    tiên. Vì vậy, việc nghiên cứu tác động của các yếu tố thành phần trong đầu tư vào AI lên
    năng suất hoạt động của các doanh nghiệp Việt Nam, đặc biệt các NHTM rất cần thiết
    trong thời đại kỷ nguyên số hiện nay.

    690

  3. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    Do đó, mục tiêu của bài báo nhằm nghiên cứu hai vấn đề: (i) Kiểm tra tác động của
    đầu tư vốn trí tuệ đến năng suất hoạt động của các ngân hàng thương mại; (ii) Kiểm định
    ảnh hưởng của ba thành phần trong mô hình VAIC được phát triển bởi Pulic (1998, 2000)
    bao gồm: hiệu quả nguồn nhân lực, hiệu quả sử dụng vốn và hiệu quả cấu trúc vốn lên
    năng suất hoạt động của các NHTM Việt Nam.

    2. Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm
    2.1 Khung lý thuyết liên quan đến vốn trí tuệ và các yếu tố quyết định đến năng suất
    hoạt động của ngân hàng
    2.1.1 Khung lý thuyết liên quan đến vốn trí tuệ
    Theo lý thuyết nguồn lực (Resource-Based Theory), tài nguyên của một công ty là con
    người, vật chất hoặc tổ chức và có thể vô hình hoặc hữu hình (Barney, 1991). Các nhà
    nghiên cứu cho rằng trong thời đại tri thức hiện nay, tài sản vô hình, còn được gọi là vốn
    trí tuệ (IC), là yếu tố tạo nên sự khác biệt trong hoạt động của công ty (Edvinsson và
    Malone, 1997). Tương tự, Pulic (1998, 2000) đưa ra một mô hình gọi là giá trị gia tăng
    vốn trí tuệ (VAIC), nhằm đo lường hiệu quả vốn trí tuệ của một công ty trong nền kinh
    tế tri thức hiện nay. Theo Pulic (2000), mô hình này liên quan đến vốn vật chất, cơ cấu
    và nguồn vốn nhân lực để tạo ra giá trị cho các công ty.
    IC được sử dụng như một thuật ngữ chung để chỉ tất cả các tài nguyên tri thức (cơ sở
    dữ liệu thông tin và tri thức), tài sản tri thức (các phương pháp sản xuất) và quyền sở hữu
    tri thức như bằng sáng chế phát minh và thương hiệu mà được nắm giữ bởi một công ty
    hoặc một tổ chức đã đăng ký với chính quyền để được quyền sở hữu hoặc kiểm soát.
    Ngoài ra, IC còn được xem là những tri thức, trí tuệ và kinh nghiệm của người lao động
    cũng như nguồn tri thức được lưu giữ trong các cơ sở dữ liệu thông tin, hệ thống, phương
    thức, văn hóa và triết lí kinh doanh của bất kỳ tổ chức nào.
    IC của một tổ chức cũng bao gồm những tài nguyên và tài sản vô hình được sử dụng
    để tạo ra giá trị quan trọng như: những phương thức, sản phẩm và dịch vụ mới để phục
    vụ cho mục đích hoạt động của tổ chức đó.
    Tóm lại, IC là tất cả các nguồn tài sản vô hình mà một tổ chức đang sở hữu và qua đó
    họ có được lợi thế so sánh; và bằng cách kết hợp với các nguồn tài sản hữu hình, là tiền
    đề các tổ chức tạo ra được các giá trị trong tương lai.
    Thủ tướng Chính phủ yêu cầu các doanh nghiệp Việt Nam phải thực hiện: “Chiến lược
    sở hữu trí tuệ (SHTT) đến hết năm 2030 với quan điểm hoạt động về chủ đề SHTT có sự
    tham gia tích cực của tất cả các chủ thể trong xã hội, trong đó bao gồm các viện nghiên cứu,

    691

  4. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    trường đại học, các cá nhân hoạt động sáng tạo, đặc biệt là các doanh nghiệp giữ vai trò chủ
    đạo trong việc tạo ra và khai thác giá trị tài sản trí tuệ (TSTT). Đồng thời, thúc đẩy các hoạt
    động tạo ra giá trị TSTT và khuyến khích, nâng cao hiệu quả khai thác TSTT”.
    Ngoài ra, nhiều chủ trương, chính sách khác liên quan đến các hoạt động thúc đẩy
    việc tạo dựng, bảo vệ và phát triển TSTT cũng đã được Đảng, Chính phủ quan tâm và
    ban hành, tiêu biểu như:
    ▪ Nghị quyết số 52-NQ-TW ngày 27/9/2019 của Bộ Chính trị về một số chủ trương,
    chính sách chủ động tham gia Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư yêu cầu
    “Hoàn thiện pháp luật về SHTT, bảo hộ và khai thác hiệu quả, hợp lý các TSTT
    do Việt Nam tạo ra; khuyến khích thương mại hoá và chuyển giao quyền SHTT,
    đặc biệt là đối với các sáng chế tại Việt Nam”.
    ▪ Chỉ thị số 01/CT-TTg ngày 14/01/2020 về thúc đẩy phát triển doanh nghiệp công
    nghệ số Việt Nam, yêu cầu “Hỗ trợ hình thành và phát triển doanh nghiệp có khả
    năng tăng trưởng nhanh dựa trên khai thác TSTT, công nghệ số, mô hình kinh
    doanh mới”.
    2.1.2 Thành phần mô hình VAIC ảnh hưởng đến năng suất hoạt động của ngân hàng
    IC là nguồn tài nguyên quan trọng để gia tăng năng suất hoạt động của doanh nghiệp.
    Theo Pulic (1998, 2000), thước đo hiệu quả của hoạt động đầu tư IC là giá trị gia tăng
    vốn trí tuệ (VAIC). Chỉ tiêu này để đo lường IC tác động đến năng suất hoạt động và đã
    thu hút sự chú ý từ nhà nghiên cứu tính toán hiệu quả của vốn trí tuệ. Lý do là những lợi
    thế và sự vượt trội của việc sử dụng dữ liệu tài chính làm biến đầu vào (Clarke và cộng
    sự, 2011), và độ tin cậy, đơn giản của VAIC. Phương pháp đo lường VAIC là tổng hợp
    của ba thành phần: hiệu quả nguồn nhân lực (HCE), hiệu quả sử dụng vốn (CEE) và hiệu
    quả cấu trúc vốn (SCE), cụ thể:
    ▪ Hiệu quả nguồn nhân lực (HCE) là một thành phần của mô hình VAIC cấu thành
    kiến thức của nhân viên và năng lực của họ (Bontis, 1998) không tồn tại ở tổ chức
    sau khi nhân viên liên quan rời đi. Goh (2005) đã cung cấp bằng chứng cho thấy
    HCE là thành phần IC chiếm ưu thế nhất, cho rằng kiến thức của nhân viên trong
    việc tạo ra giá trị là yếu tố không thể thay thế đối với các NHTM. Kamath (2015)
    đã đánh giá IC và năng suất của 30 công ty sản xuất và dịch vụ Ấn Độ. Kết quả
    cho rằng, HCE là thành phần chính của IC có ảnh hưởng đến năng suất. Mondal
    và Ghosh (2012) cũng xác nhận mối quan hệ có ý nghĩa tích cực giữa HCE và
    năng suất NHTM. Tripathy và cộng sự (2015) đã đánh giá mối quan hệ giữa 164
    công ty trong 7 ngành công nghiệp (bao gồm cả ngân hàng) và tìm thấy tác động

    692

  5. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    tích cực của HCE ảnh hưởng đến năng suất của công ty phi tài chính và các NHTM
    (Nimtrakoon, 2015; Wang và cộng sự, 2011; Maji và Goswami, 2016).
    ▪ Thành phần thứ hai là hiệu quả sử dụng vốn (CEE), được Pulic (1998) định nghĩa
    là bao gồm tất cả các quỹ tài chính và vốn vật chất cần thiết. Do đó, CEE là một
    yếu tố quan trọng trong mô hình VAIC. Theo Chen và cộng sự (2005) nhận thấy
    CEE có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê với các giá trị của công ty như
    EP và ROA. Chan (2009b), cho thấy CEE có tác động tích cực với năng suất hoạt
    động của các doanh nghiệp (Venugopal và Subha, 2012; Tripathy và cộng sự,
    2015; Deep và Narwal, 2015 và Maji và Goswami, 2016). Ozkan và cộng sự
    (2017), nghiên cứu về các NHTM Thổ Nhĩ Kỳ, cho rằng có mối liên hệ tích cực
    giữa CEE và năng suất NHTM trong khoảng thời gian 10 năm (2005-2014).
    ▪ Thành phần thứ ba là vốn cấu trúc (SCE), bao gồm các hướng dẫn quy trình, chiến
    lược và cơ sở dữ liệu của một công ty là các tài sản thuộc sở hữu của tổ chức
    (Riahi-Belkaoui, 2003) và tiếp tục cung cấp một môi trường hỗ trợ cho nhân viên,
    từ đó giúp tăng năng suất hoạt động (Bozbura, 2004). Nhiều nghiên cứu phát hiện
    có tác động tích cực của SCE đến năng suất của các công ty (Rehman và cộng sự,
    2011; Nimtrakoon, 2015; Bontis và cộng sự, 2015; Maji và Goswami, 2016;
    Tripathy và cộng sự, 2015) hay SCE có tác động đáng kể đến năng suất của nhân
    viên (Soriya và Narwal (2015)).
    2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm
    Trên thế giới và tại Việt Nam đã có nhiều nghiên cứu về chủ đề này nhưng một số nghiên
    cứu chỉ sử dụng 1 trong 3 thành phần của VAIC (Pulic (1998, 2000).
    Các nghiên cứu đã phân tích mẫu cho các công ty trong các ngành, lĩnh vực và quốc
    gia khác nhau, cho rằng có sự tác động tích cực của IC trong việc tăng năng suất của công
    ty, có mối liên hệ giữa VAIC và năng suất của công ty (Chen và cộng sự, 2005; Mondal
    và Ghosh (2012); Nimtrakoon (2015); Bontis và cộng sự, 2015; Maji và Goswami, 2016)
    và lợi nhuận của công ty (Tripathy và cộng sự, 2015). Mondal và Ghosh (2012) đã kiểm
    tra ảnh hưởng của IC đến năng suất tại các ngân hàng Ấn Độ và kết quả của họ cho thấy
    mối tương quan đáng kể giữa VAIC và năng suất. Những nghiên cứu này đã thiết lập một
    mối quan hệ tích cực giữa tất cả các thành phần và xác nhận rằng VAIC ảnh hưởng đến
    năng suất của công ty.
    Oppong và Pattanayak (2019), kết quả cho rằng khi các ngân hàng ở Ấn Độ đầu tư
    vào IC sẽ ảnh hưởng tích cực đến năng suất hoạt động. Nghiên cứu phát hiện có mối liên
    hệ tích cực giữa ba thành phần IC và vòng quay tài sản (ATO) ở các ngân hàng. Đồng
    thời, khi phân tích ảnh hưởng riêng lẻ của ba thành phần IC, chỉ có biến CEE có ảnh

    693

  6. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    hưởng tích cực và có ý nghĩa đến năng suất nhân viên tại ngân hàng. Kết quả này cho
    thấy tầm quan trọng của IC trong việc cải thiện năng suất ngân hàng (cũng phù hợp với
    Kamath, 2015; Mondal & Ghosh, 2012; Bontis và cộng sự, 2015).

    3. Phương pháp nghiên cứu
    3.1 Dữ liệu nghiên cứu
    Mẫu nghiên cứu gồm 27 NHTM với dữ liệu trong giai đoạn từ năm 2009 – 2019, với 297
    mẫu quan sát. Dữ liệu được tập hợp từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên. Tác giả
    tập hợp dữ liệu từ các ngân hàng có đủ điều kiện:
    ▪ Hoạt động kinh doanh liên tục trong suốt giai đoạn quan sát.
    ▪ Các ngân hàng không có số liệu đầy đủ trong giai đoạn quan sát hoặc số liệu
    không có giá trị trong việc chạy mô hình sẽ bị loại bỏ.
    Bảng 1: Tổng hợp mẫu nghiên cứu
    Loại ngân hàng Số lượng Tỷ lệ
    Ngân hàng Thương mại Nhà nước 1 3.70%
    Ngân hàng Thương mại cổ phần tư nhân 24 88.89%
    Ngân hàng Thương mại 100% vốn nước ngoài 2 7.41%
    Tổng cộng 27 100%

    Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả

    3.2 Giả thuyết nghiên cứu
    Từ các kết quả nghiên cứu thực nghiệm ở mục 2.2 và theo Oppong và Pattanayak (2019)
    đã chỉ ra mối quan hệ của đầu tư IC và các thành phần của IC có tác động đến năng suất
    hoạt động của các ngân hàng. Tác giả kỳ vọng phát triển các giả thuyết nghiên cứu gồm:
    H1: HCE có tác động tích cực đến năng suất hoạt động ngân hàng
    Vì hiệu quả nguồn nhân lực (HCE) không tồn tại ở công ty sau khi nhân viên nghỉ việc.
    Theo Tripathy và cộng sự (2015), đã tìm thấy tác động tích cực của HCE đối với năng
    suất hoạt động của công ty. Mondal và Ghosh (2012) cũng xác nhận mối quan hệ có ý
    nghĩa tích cực giữa HCE và năng suất NHTM.
    H2: CEE có ảnh hưởng tích cực đến năng suất của các ngân hàng
    CEE là một yếu tố quan trọng trong mô hình VAIC. Theo Chen và cộng sự (2005) cho
    thấy CEE có tác động tích cực và có ý nghĩa với năng suất nhân viên và ROA. Theo Chan
    (2009b); Venugopal và Subha (2012), Tripathy và cộng sự (2015), và Maji và Goswami

    694

  7. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    (2016), Oppong và Pattanayak (2019) đánh giá tác động của IC đến năng suất của công
    ty, cho thấy CEE có tác động tích cực và có ý nghĩa với năng suất hoạt động.
    H3: SCE có tác động tích cực đến năng suất ngân hàng
    Kết quả của Rehman và cộng sự (2011), Nimtrakoon (2015) cho rằng SCE và năng suất
    có mối tương quan tích cực. Ngoài ra, Bontis và cộng sự (2015), cho rằng SCE có tác
    động tích cực đáng kể với năng suất hoạt động.
    H4: VAIC có tác động tích cực đến năng suất ngân hàng
    Kết quả nghiên cứu trước đây (Chen và cộng sự, 2005; Clarke và cộng sự, 2011;
    Mohiuddin và cộng sự, 2006; Mondal và Ghosh, 2012) đã ghi nhận mối liên hệ tích cực
    giữa VAIC và năng suất hoạt động của công ty. Mondal và Ghosh (2012) cho thấy mối
    tương quan đáng kể giữa VAIC và năng suất hoạt động. Oppong và Pattanayak (2019),
    kết quả cho rằng khi các ngân hàng ở Ấn Độ đầu tư vào IC sẽ ảnh hưởng tích cực đến
    năng suất hoạt động.
    3.3. Mô tả các biến của mô hình nghiên cứu
    3.3.1. Biến phụ thuộc
    Hầu hết các nghiên cứu trước phân tích ảnh hưởng của vốn trí tuệ với năng suất được đo
    bằng EP hoặc ATO (Gan và Saleh, 2008; Clarke và cộng sự, 2011; Maji và Goswami,
    2016; Phusavat và cộng sự, 2011; Tripathy và cộng sự, 2015). Patton (2007) cho rằng
    năng suất của một công ty dựa vào vốn trí tuệ (IC) nhiều hơn là vào tài sản cố định hữu
    hình. Điều này có nghĩa là đầu tư vào IC sau đó cho phép giảm chi phí sản xuất trung
    bình và có thể làm tăng lợi nhuận kinh doanh của công ty (Nakamura, 2001). Do đó,
    nhóm tác giả đo lường năng suất hoạt động của ngân hàng bằng hai biến ATO và EP:
    ▪ Vòng quay tổng tài sản (ATO) được tính bằng doanh thu chia tổng tài sản. Một
    thước đo năng suất ngân hàng từ việc sử dụng tổng tài sản để tạo ra doanh thu, ATO
    đã được sử dụng trong các tài liệu về các nghiên cứu được thực hiện ở Ấn Độ và các
    nền kinh tế khác (Firer và Mitchell Williams, 2003; Mondal và Ghosh, 2012).
    ▪ Năng suất nhân viên (EP) được tính bằng lợi nhuận trước thuế chia cho số lượng
    nhân viên. Chỉ số này đo lường giá trị gia tăng ròng của mỗi nhân viên trong ngân
    hàng, phản ánh năng suất hoạt động của nhân viên. EP đã được sử dụng trong các
    tài liệu về các nghiên cứu được thực hiện ở Ấn Độ như một thước đo năng suất
    ngân hàng (Soriya và Narwal, 2015).

    695

  8. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    3.3.2. Biến độc lập
    Mô hình VAIC, được phát triển bởi Pulic (1998, 2000) là một thước đo hiệu quả của IC.
    Mô hình VAIC là tổng hợp của ba thành phần: hiệu quả nguồn nhân lực, hiệu quả sử dụng
    vốn và hiệu quả cấu trúc vốn, theo Pulic (1998, 2000) như sau trong đó:
    VAIC = HCE + CEE + SCE
    VA Lợi nhuận gộp−Chi phí hoạt động
    Trong đó: HCE = HC = Chi phí nhân viên

    VA Lợi nhuận gộp−Chi phí hoạt động
    CEE = CE = Tài sản cố định hữu hình

    SC VA−HC
    SCE = VA = Lợi nhuận gộp−Chi phí hoạt động

    VA = Output – Input (Output = Lợi nhuận gộp và Input = Chi phí hoạt động);
    HC = Chi phí nhân viên; CE = Tài sản cố định hữu hình; SC = VA – HC
    3.3.3. Biến kiểm soát
    Để giảm thiểu ảnh hưởng của các biến khác có thể ảnh hưởng đến năng suất hoạt động
    của ngân hàng và dẫn đến sai sót trong mô hình, nghiên cứu đã thêm đòn bẩy tài chính
    (bằng tổng nợ phải trả chia cho tổng tài sản) và quy mô ngân hàng làm biến kiểm soát.
    Theo Riahi-Belkaoui (2003), tỷ lệ đòn bẩy là một trong những nguyên tắc cơ bản trong
    hiệu quả hoạt động và tạo ra giá trị của một công ty, đã được sử dụng để kiểm soát ảnh
    hưởng của nợ phải trả đến năng suất hoạt động của ngân hàng (Clarke và cộng sự, 2011;
    Kamath, 2015; Mondal và Ghosh, 2012). Ngoài ra, lôgarit tự nhiên của tổng tài sản cũng
    để kiểm soát ảnh hưởng của quy mô ngân hàng đối với việc tạo ra giá trị (Deep và Narwal,
    2015; Firer và Mitchell Williams, 2003; Kamath, 2015).

    696

  9. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    Bảng 2. Mô tả tóm tắt các biến trong mô hình nghiên cứu
    Loại Ký Dấu kỳ
    Tên biến Công thức tính Nguồn
    biến hiệu vọng
    Firer và Mitchell Williams
    Vòng quay Doanh thu
    Biến ATO (2003); Mondal và Ghosh
    tổng tài sản Tổng tài sản
    phụ (2012)
    thuộc Năng suất Lợi nhuận trước thuế
    EP Soriya và Narwal (2015)
    nhân viên Số lượng nhân viên
    Giá trị gia
    Pulic
    tăng vốn VAIC + HCE + CEE + SCE
    (1998, 2000)
    trí tuệ
    Hiệu quả
    Lợi nhuận gộp − Chi phí hoạt động Pulic
    Biến nguồn nhân HCE +
    Chi phí nhân viên (1998, 2000)
    độc lực
    lập Hiệu quả sử Lợi nhuận gộp − Chi phí hoạt động Pulic
    CEE +
    dụng vốn Tài sản cố định hữu hình (1998, 2000)
    VA − Chi phí nhân viên
    Hiệu quả Pulic
    SCE + Lợi nhuận gộp − Chi phí hoạt động
    cấu trúc vồn (1998, 2000)
    VA = Lợi nhuận gộp – Chi phí hoạt động
    Deep và Narwal (2015); Firer
    Quy mô
    SIZE +/- Log (Tổng tài sản) và Mitchell Williams (2003);
    Biến công ty
    Kamath (2015)
    kiểm
    Clarke và cộng sự (2011);
    soát Đòn bẩy tài Tổng nợ phải trả
    LEV +/- Kamath (2015); Mondal và
    chính Giá trị sổ sách của tổng tài sản
    Ghosh (2012)

    Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả

    3.4. Mô hình nghiên cứu
    Mô hình nghiên cứu cơ sở
    Mô hình nghiên cứu phân tích tác động của đầu tư IC đến năng suất hoạt động của các
    NHTM, nhóm tác giả sử dụng mô hình cơ sở kế thừa nghiên cứu của Oppong &
    Pattanayak (2019):
    ATOi,t = α0 + β1VAICi,t + β2SIZEi,t + β3LEVi,t + εi,t (1)
    EPi,t = α0 + β1VAICi,t + β2SIZEi,t + β3LEVi,t + εi,t (2)
    Trong đó:
    ATOi,t và EPi,t là năng suất hoạt động của ngân hàng.
    VAIC là biến giá trị gia tăng vốn trí tuệ.
    SIZE, LEV là biến kiểm soát.

    697

  10. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    Mô hình nghiên cứu mở rộng
    Để kiểm tra mức độ tác động của ba thành phần mô hình VAIC lên năng suất hoạt động
    của NHTM, nhóm tác giả nghiên cứu mô hình hồi quy thứ hai bằng cách thay thế biến
    VAIC bằng ba biến thành thần: HCE, CEE và SCE, kế thừa nghiên cứu của Oppong &
    Pattanayak (2019):
    ATOi,t = α0 + β1HCEi,t + β2CEEi,t + β3SCEi,t + β4SIZEi,t + β5LEVi,t + εi,t (3)
    EPi,t = α0 + β1HCEi,t + β2CEEi,t + β3SCEi,t + β4SIZEi,t + β5LEVi,t + εi,t (4)
    Trong đó,
    HCE, CEE và SCE là các biến thành phần của VAIC.
    Vì dữ liệu là dạng bảng (Panel Data) nên nhóm tác giả thực hiện phân tích hồi quy với
    dữ liệu bảng được áp dụng trong nghiên cứu này trên phần mềm Stata 15.0 theo trình tự sau:
    Thứ nhất, kiểm định thống kê mô tả các biến.
    Thứ hai, phân tích tương quan giữa các biến.
    Thứ ba, thực hiện các kiểm định F- test và Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp
    nhất trong ba mô hình Pooled OLS, FEM, REM. Ngoài ra, các kiểm định về tự tương
    quan, phương sai sai số thay đổi và đa cộng tuyến cũng được thực hiện.
    Kỹ thuật hồi quy FGLS (Feasible Generalized Least Squares) sẽ được sử dụng để khắc
    phục hiện tượng phương sai thay đổi hoặc đồng thời phương sai thay đổi và tự tương quan
    mà không có hiện tượng nội sinh.

    4. Kết quả nghiên cứu
    4.1. Phân tích thống kê mô tả các biến
    Bảng 3, cho thấy thống kê mô tả các biến của 297 quan sát theo từng năm của các NHTM
    trên thị trường Việt Nam trong giai đoạn 2009 – 2019.
    Theo bảng 3, cho thấy giá trị gia tăng vốn trí tuệ VAIC của các ngân hàng qua nhiều
    thời kỳ nghiên cứu từ -11.8279 cho đến 28.4903 và giá trị trung bình là 4.4542. Giá trị
    VAIC âm cho thấy chi phí phát sinh trong đầu tư vào IC vượt quá những gì nó đóng góp
    cho ngân hàng. CEE có giá trị trung bình là 3.0184 và giá trị lớn nhất là 25.6061 và cũng
    là nhân tố đóng góp cao nhất trong ba thành phần VAIC. Giá trị trung bình của SCE là
    .0657 thấp hơn nhiều so với HCE là 1.3702. Giá trị của SCE âm thể hiện rằng hầu như
    các NHTM Việt Nam đang tăng giá trị từ cấu trúc vốn. EP có giá trị trung bình là
    317.5429, thể hiện rằng năng suất làm việc của nhân viên ngân hàng là hiệu quả. Giá trị
    698

  11. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    trung bình của vòng quay tổng tài sản ATO là .0770; hiệu quả trong việc sử dụng tài sản
    để tạo ra lợi nhuận của các NHTM Việt Nam còn thấp.
    Bảng 3. Bảng thống kê mô tả các biến
    Quan Trung Độ lệch Giá trị Giá trị lớn
    Biến Trung vị
    sát bình chuẩn nhỏ nhất nhất
    ATO 297 .0770 .0725 .0270 .0078 .1722

    EP 297 317.5429 213.3523 342.2925 2.1606 2153.5390

    VAIC 297 4.4542 3.8967 4.5367 -11.8279 28.4903

    HCE 297 1.3702 1.2959 .9391 -2.2860 4.4234

    CEE 297 3.0184 1.9520 3.5710 -2.1894 25.6061

    SCE 297 .0657 0.2583 1.7525 -11.9827 10.8849

    SIZE 297 7.9947 7.9865 .5420 6.5225 9.1732

    LEV 297 0.8981 0.9143 0.0666 .2047 0.9707

    Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả từ phần mềm stata 15.0

    4.2. Phân tích ma trận hệ số tương quan
    Bảng 4, mô tả ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu, kết quả
    cho thấy mối tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy khá thấp (hệ
    số tương quan đều < 0,8).
    Bảng 4. Ma trận hệ số tương quan
    ATO EP VAIC HCE CEE SCE SIZE LEV
    ATO 1.0000
    EP -0.0885 1.0000
    VAIC 0.1098* 0.5486*** 1.0000
    HCE 0.1311** 0.2795*** 0.5646*** 1.0000
    CEE 0.1040* 0.5764*** 0.8894*** 0.3704*** 1.0000
    SCE 0.0021 0.0959* 0.4738*** 0.1708*** 0.0662 1.0000
    SIZE -0.2003*** 0.1050* 0.0661 -0.1247** 0.1102* 0.0134 1.0000
    LEV -0.2144*** -0.1295** -0.0914 -0.2529*** -0.0282 -0.0437 0.5932*** 1.0000
    Trong đó: (***), (**), (*) lần lượt tương đương với các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%.
    Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả từ phần mềm stata 15.0

    699

  12. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    4.3. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
    4.3.1. Kiểm định F- Test và Hausman Test
    Để lựa chọn phương pháp phù hợp hơn giữa các phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM
    và REM, tác giả tiến hành thực hiện kiểm định F- Test và Hausman Test. Kết quả cụ thể:
    Bảng 5. Kết quả kiểm định F- Test và Hausman Test
    Mô hình (1) Mô hình (2) Mô hình (3) Mô hình (4)

    Kiểm định lựa Kết Kết Kết Kết
    chọn mô hình Kết quả Kết quả kiểm Kết quả Kết quả kiểm
    quả quả quả quả
    kiểm định định kiểm định định
    chọn chọn chọn chọn

    F- Test – Lựa F (26, 267) = F (26, 267) = F (26, 265) = F (26, 265) =
    chọn giữa 6.53 19.88 6.79 19.85
    FEM FEM FEM FEM
    Pooled OLS và Prob > F = Prob > F = Prob > F = Prob > F =
    FEM 0.00 < 0.05 0.00 < 0.05 0.00 < 0.05 0.00 < 0.05

    Hausman Test chi2(3) = chi2(3) = chi2(5) = chi2(5) =
    – Lựa chọn 8.18 32.87 9.91 47.65
    FEM FEM REM FEM
    giữa FEM và Prob > chi2 Prob > chi2 = Prob > chi2 Prob > chi2 =
    REM = 0.04 < 0.05 0.00 < 0.05 = 0.08 > 0.05 0.00 < 0.05

    Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm tác giả từ phần mềm stata 15.0

    4.3.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
    Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến có khả năng xảy ra trong mô hình hay không,
    nhóm tác giả thực hiện kiểm định hệ số VIF. Giả thuyết kiểm định:
    H0: Không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
    H1: Có sự tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
    Nếu VIF của một biến độc lập bất kỳ lớn hơn 10, giả thuyết H0 sẽ được bác bỏ.
    Bảng 6. Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
    Mô hình (1) và (2) Mô hình (3) và (4)
    Biến VIF 1/VIF Biến VIF 1/VIF
    VAIC 1.03 0.9693 HCE 1.27 0.7843
    SIZE 1.58 0.6335 CEE 1.19 0.8370
    LEV 1.58 0.6310 SCE 1.03 0.9689
    SIZE 1.59 0.6302
    LEV 1.63 0.6145
    Giá trị trung bình 1.40 Giá trị trung bình 1.43
    Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm tác giả từ phần mềm stata 15.0

    700

  13. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    Theo bảng 6, VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên giả thuyết H0 được chấp
    nhận, đồng nghĩa không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong cả hai mô hình.
    4.3.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan
    Nhóm tác giả thực hiện kiểm định Wald test để phát hiện phương sai sai số thay đổi cho
    mô hình FEM và thực hiện kiểm định Wooldrige test để kiểm định hiện tượng tự tương
    quan cho từng mô hình, kết quả cụ thể:
    Bảng 7. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan
    Kiểm định mô Kết quả kiểm định
    hình Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4
    Kiểm định Chi2(27) = Chi2(27) = Chi2(27) = Chi2(27) =
    phương sai sai số 281.32 2990.15 388.80 4057.71
    thay đổi (Kiểm Prob>Chi2 = Prob>Chi2 = Prob>Chi2 = Prob>Chi2 =
    định Wald test) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
    Kiểm định tự
    F(1,26) = 3.506 F(1,26) = 37.278 F(1,26) = 3.086 F(1,26) = 28.668
    tương quan (Kiểm
    Prob>Chi2 = Prob>Chi2 = Prob>Chi2 = Prob>Chi2 =
    định Wooldrige
    0.0724 0.0000 0.0908 0.0000
    test)
    Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm tác giả từ phần mềm stata 15.0

    Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi 04 mô hình có giá trị p-value = 0.00 <
    0.05 => 04 mô hình đều có phương sai sai số thay đổi. Kết quả kiểm định hiện tượng tự
    tương quan giữa các biến thì mô hình (1) và mô hình (3) có giá trị p-value lần lượt là
    0.0724 và 0.0908. Các giá trị p-value này > 0.05 => các mô hình này không có hiện tượng
    tự tương quan giữa các biến. Ngược lại, mô hình (2) và mô hình (4) có giá trị p-value =
    0 < 0.05 => các mô hình này có hiện tượng tự tương quan giữa các biến.
    Như vậy, mô hình (1) và mô hình (3) chỉ có phương sai sai số thay đổi nhưng không
    có hiện tượng tự tương quan giữa các biến. Mô hình (2) và mô hình (4) có phương sai sai
    số thay đổi và có hiện trượng tự tương quan giữa các biến. Do vậy, nhóm tác giả sử dụng
    phương pháp hồi quy FGLS để khắc phục.

    4.4. Phân tích kết quả hồi quy
    4.4.1. Kết quả kiểm định của mô hình cơ sở
    Theo bảng 8, kết quả hồi quy mô hình (1) theo 4 phương pháp khác nhau. Tuy nhiên, kết
    quả kiểm định theo phương pháp FGLS cho thấy các biến VAIC, SIZE, LEV đều có ý
    nghĩa thống kê cao hơn so với các phương pháp Pooled OLS, FEM, REM.
    Biến VAIC có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% đến biến vòng
    quay tổng tài sản (ATO) của NHTM Việt Nam và phù hợp giả thuyết H4, cho rằng khi
    701

  14. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    gia tăng đầu tư vào vốn trí tuệ thì hiệu quả sử dụng tài sản của ngân hàng càng cao. Kết
    quả của VAIC có ảnh hưởng tích cực và quan trọng đến ATO ở mức ý nghĩa 5% cho toàn
    bộ mẫu. Những kết quả này đã chứng minh rằng đầu tư vào vốn trí tuệ giúp cải thiện vòng
    quay tài sản tại các ngân hàng. Tương tự, Mondal và Ghosh (2012) phát hiện ra rằng
    VAIC tác động tích cực đến các ngân hàng ở Ấn Độ. Kết quả này cũng giống với nghiên
    cứu của Clarke & cộng sự (2011) đã chỉ ra VAIC có tác động tích cực với năng suất hoạt
    động của các ngân hàng.
    Bảng 8. Kết quả hồi quy mô hình (1)
    ATO
    Biến
    OLS FEM REM FGLS
    0.0006* 0,0010*** 0.0009*** 0.0007**
    VAIC
    (0.063) (0.007) (0.007) (0.033)
    -0.0066* 0.0081 0.0019 -0.0054**
    SIZE
    (0.063) (0.170) (0.689) (0.047)
    -0.0511* -0.1192*** -0.1020*** -0.0831***
    LEV
    (0,078) (0.000) (0.000) (0.000)
    R2 0.0653 0.0993 0.0955
    Trong đó: Biến phụ thuộc – ATO: vòng quay tổng tài sản. Biến độc lập – VAIC: giá trị gia tăng vốn trí
    tuệ.Chú ý: (***), (**), (*) lần lượt tương đương với các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%; giá trị p-value được
    trình bày trong dấu ngoặc đơn.
    Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm stata 15.0

    Biến SIZE có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% đến biến vòng quay
    tổng tài sản (ATO). Điều này có nghĩa là khi ngân hàng mở rộng quy mô bằng tài sản sẽ dẫn
    đến làm giảm đi hiệu quả sử dụng tài sản và ảnh hưởng đến lợi nhuận mang lại cho ngân
    hàng. Biến LEV có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đến biên vòng quay
    tổng tài sản (ATO). Đồng nghĩa với việc khi ngân hàng gia tăng sử dụng nợ sẽ không mang
    lại nhiều lợi ích cho ngân hàng và làm giảm thiểu lợi nhuận trên tổng tài sản.
    Bảng 9. Kết quả hồi quy mô hình (2)
    EP
    Biến
    OLS FEM REM FGLS
    39.1552*** 22.0798*** 23.8181*** 14.5342***
    VAIC
    (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)
    116.2529*** 95.7681** 93.0378** 109.5296***
    SIZE (0.002) (0.042) (0.031) (0.000)
    -982.4544*** -267.5666 -323.4280 -438.6269***
    LEV
    (0.002) (0.233) (0.149) (0.007)
    R2 0.3288 0.2039 0.2036
    Trong đó: Biến phụ thuộc – EP: năng suất nhân viên. Chú ý: (***), (**), (*) lần lượt tương đương với các
    mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%; giá trị p-value được trình bày trong dấu ngoặc đơn.
    Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm stata 15.0
    702

  15. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    Bảng 9, kết quả cho thấy biến giá trị gia tăng vốn trí tuệ (VAIC) có tác động tích cực
    và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đến biến năng suất nhân viên (EP) của NHTM Việt
    Nam, phù hợp giả thuyết H4. Mối tương quan dương giữa VAIC và EP cho thấy gia tăng
    đầu tư vào IC sẽ ảnh hưởng tích cực đến năng suất nhân viên, giúp mang lại giá trị cho
    ngân hàng. Các kết quả đã chứng thực những phát hiện của Clarke và cộng sự (2011),
    cũng đã xác nhận tác động tích cực của VAIC đối với biến năng suất của nhân viên, phù
    hợp Oppong và Pattanayak (2019).
    Kết quả hồi quy cũng cho thấy biến SIZE có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê ở
    mức 1% đến biến năng suất nhân viên. Điều này có nghĩa là khi ngân hàng mở rộng quy mô
    bằng tài sản có ảnh hưởng đáng kể đến năng suất nhân viên và mang lại giá trị cho ngân hàng.
    Biến LEV có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đến biến EP.
    4.4.2. Kết quả hồi quy mô hình mở rộng
    Để kiểm tra mức độ tác động của ba thành phần mô hình VAIC lên năng suất hoạt động
    của NHTM, nhóm tác giả hình thành mô hình hồi quy thứ hai bằng cách thay thế biến
    VAIC bằng ba biến thành phần: HCE, CEE và SCE.
    Bảng 10. Kết quả hồi quy mô hình (3)

    ATO
    Biến
    OLS FEM REM FGLS
    0.0015 0.0054*** 0.0036* 0.0031**
    HCE
    (0.429) (0.009) (0.051) (0.037)
    0.0007 0.0005 0.0008 0.0006
    CEE
    (0.115) (0.472) (0.138) (0.224)
    -0.0003 -0.0000 -0.0001 -0.0005
    SCE
    (0.774) (0.979) (0.871) (0.409)
    -0.0066* 0.0135* 0.0037 -0.0055**
    SIZE
    (0.063) (0.051) (0.471) (0.044)
    -0.0490* -0.1175*** -0.0998*** -0.0816***
    LEV
    (0.095) (0.000) (0.000) (0.000)
    R2 0.0693 0.1197 0.1130
    Trong đó:HCE: hiệu quả nguồn nhân lực, CEE: hiệu quả sử dụng vốn, SCE: hiệu quả cấu trúc vốn. Chú
    ý: (***), (**), (*) lần lượt tương đương với các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%; giá trị p-value được trình bày
    trong dấu ngoặc đơn.
    Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm stata 15.0

    Bảng 10, kết quả kiểm định theo phương pháp FGLS cho thấy trong 3 thành phần của
    VAIC thì chỉ có biến HCE có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% lên
    vòng quay tổng tài sản (ATO), phù hợp với H1, Tripathy và cộng sự (2015), Oppong và
    Pattanayak (2019). Kết quả chứng minh rằng việc nâng cao chất lượng nguồn nhân lực
    703

  16. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    giúp mang lại giá trị cho ngân hàng nhiều hơn. Tuy nhiên CEE đều có tác động tích cực
    nhưng lại không có ý nghĩa thống kê, phù hợp với Oppong và Pattanayak (2019) và biến
    SCE có tác động tiêu cực và không có ý nghĩa thống kê, ngược với H3, Oppong và
    Pattanayak (2019).
    Đối với các biến kiểm soát, SIZE và LEV đều có tác động tiêu cực đáng kể trong việc
    xác định năng suất hoạt động của các ngân hàng và có ý nghĩa thống kê lần lượt là 5%;
    1%. Điều này cho thấy các NHTM Việt Nam sử dụng đòn bẩy tài chính và tăng quy mô
    sẽ làm giảm vòng quay tổng tài sản (ATO).
    Bảng 11. Kết quả hồi quy mô hình (4)
    EP
    Biến
    OLS FEM REM FGLS
    16.5352 73.0131*** 62.6413*** 51.6382***
    HCE
    (0.389) (0.000) (0.000) (0.000)
    51.0081*** 17.6270*** 23.0707*** 15.0578***
    CEE
    (0.000) (0.000) (0.000) (0.001)
    8.1406 5.6420 5.6485 0.7341
    SCE
    (0.379) (0.338) (0.346) (0.786)
    108.5866*** 148.9198*** 114.1689** 96.3913***
    SIZE
    (0.004) (0.006) (0.016) (0.000)
    -1043.8410*** -235.6871 -277.4966 -190.5118
    LEV
    (0.001) (0.281) (0.207) (0.148)
    R2 0.3678 0.2532 0.2500
    Trong đó: Biến phụ thuộc – EP: Năng suất nhân viên. Ghi chú: (***), (**), (*) lần lượt tương đương với
    các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%; giá trị p-value được trình bày trong dấu ngoặc đơn.
    Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm stata 15.0

    Bảng 11, kết quả kiểm định theo phương pháp FGLS cho thấy trong 3 thành phần của
    VAIC, cho thấy HCE và CEE có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đến
    biến năng suất nhân viên (EP), phù hợp H1, H2, tương đồng với nghiên cứu của Mondal
    và Ghosh (2012), Kamath (2015) Bontis và cộng sự (2015), Oppong và Pattanayak
    (2019), cũng đã tìm thấy mối liên quan đáng kể giữa CEE và năng suất của nhân viên.
    Kết quả trên cũng có một sự khác biệt đáng kể so với nghiên cứu Bontis và cộng sự
    (2015), Oppong và Pattanayak (2019) là có thêm sự tác động tích cực của biến HCE đến
    năng suất nhân viên, điều này cũng chỉ ra rằng các ngân hàng ở Việt Nam đã nhận ra tầm
    quan trọng nổi bật của nhân viên hoặc những chiến lược để phát triển con người có thể
    cũng là một nguyên nhân góp phần gia tăng năng suất hoạt động của nhân viên. Ngoài ra,
    SCE cũng có tác động tích cực đáng kể và không có ý nghĩa thống kê, phù hợp H3, có
    nghĩa là cấu trúc hoạt động, thói quen và hướng dẫn quy trình của các ngân hàng cũng có
    tác động đáng kể đến việc cải thiện năng suất nhân viên.

    704

  17. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    Đối với các biến kiểm soát, kết quả cho rằng biến SIZE có tác động tích cực và có ý nghĩa
    thống kê ở mức 1% đến biến năng suất nhân viên của các ngân hàng và biến LEV có tác động
    tiêu cực khá lớn đến năng suất nhân viên của ngân hàng và không có ý nghĩa thống kê.

    5. Kết luận và khuyến nghị
    5.1. Kết luận
    Nghiên cứu này thực hiện trên mẫu nghiên cứu của 27 NHTM tại Việt Nam trong giai
    đoạn 2009 – 2019 để nghiên cứu tác động của việc đầu tư vào vốn trí tuệ- IC lên năng
    suất hoạt động của ngân hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy:
    Thứ nhất, các NHTM Việt Nam đầu tư vào vốn trí tuệ càng nhiều có xu hướng cải
    thiện năng suất hoạt động. Kết quả nghiên cứu trên cho thấy sự khác biệt nhất định khi
    so sánh các nghiên cứu của các NHTM Việt Nam với nghiên cứu của Oppong &
    Pattanayak (2019) được thực hiện tại Ấn Độ.
    Thứ hai, các NHTM Việt Nam sử dụng vốn hiệu quả có xu hướng cải thiện năng suất
    hoạt động. Việc hoạch định nguồn vốn tối ưu của các ngân hàng sẽ giúp mang lại giá trị,
    phù hợp với các nghiên cứu trước (Chen và cộng sự, 2005; Clarke & cộng sự, 2011;
    Mohiuddin & cộng sự 2006; Mondal & Ghosh, 2012). Kết quả chứng minh có mối liên
    hệ giữa VAIC và năng suất hoạt động của các NHTM Việt Nam. Đa phần các ngân hàng
    chưa thiết lập rõ ràng các chính sách đầu tư vào ba thành phần của IC mà chỉ tập trung
    vào một hay hai thành phần trong đó làm cho mô hình giá trị gia tăng vốn trí tuệ không
    cân bằng, làm giảm đi hiệu quả đầu tư có thể mang lại giá trị tối ưu cho các ngân hàng.
    Thứ ba, nghiên cứu cho thấy rằng trong số ba thành phần IC, chỉ HCE và CEE có ảnh
    hưởng có ý nghĩa đối với năng suất nhân viên. Kết quả này cho thấy tầm quan trọng của
    IC trong việc cải thiện năng suất ngân hàng (cũng là sự đồng ý với Kamath, 2015; Mondal
    & Ghosh, 2012; Bontis và cộng sự, 2015). Kết quả đã chứng minh vận dụng lý thuyết
    nguồn lực cho công ty mà các nguồn lực vật chất hoặc tài chính có thể cung cấp mức lợi
    nhuận tốt hơn (Barney, 1991). Ngoài ra, nghiên cứu này tìm thấy có mối liên hệ tích cực
    VAIC của ba thành phần IC và vòng quay tổng tài sản (ATO). Do đó, việc đầu tư vào IC
    của các NHTM Việt Nam đã ảnh hưởng đáng kể đến năng suất nhân viên.
    Nhìn chung, kết quả nghiên cứu của tác giả đã trả lời câu hỏi nghiên cứu: Khi các
    ngân hàng đầu tư vào vốn trí tuệ, nó sẽ ảnh hưởng tích cực đến năng suất của ngân hàng
    gắn liền sau đó. Đây là cơ sở cho các nhà quản trị của các ngân hàng cần chú trọng nhiều
    hơn đến vốn trí tuệ vì yếu tố này là cơ sở thúc đẩy năng suất của ngân hàng trong kỷ
    nguyên tri thức hiện đại.

    705

  18. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    5.2. Khuyến nghị
    Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các NHTM Việt Nam chưa tập trung đầu tư nhiều vào IC.
    Kết quả thực nghiệm hàm ý rằng các nhà quản trị nên quan tâm đến việc đầu tư vào IC
    bởi vì đầu tư vào vốn trí tuệ có vai trò quan trọng trong việc gia tăng năng suất hoạt động
    và giá trị ngân hàng kể cả các công ty phi tài chính, đổi mới công nghệ, tiếp cận vốn tri
    thức mới trên toàn cầu, từ đó giúp tối ưu hóa được chi phí và giảm thiểu được nhiều rủi
    ro phát sinh. Vì vậy, việc đầu tư vào IC sẽ giúp gia tăng tốc độ phát triển của doanh
    nghiệp theo hướng bền vững phù hợp với xu hướng công nghệ 4.0, đặc biệt là ngành ngân
    hàng trong thời đại kỷ nguyên số.
    Tại Việt Nam, thị trường Việt Nam hiện đang phát triển nên việc cập nhật công nghệ
    tiên tiến là thật sự thiết thực để các doanh nghiệp theo kịp xu hướng phát triển của thế
    giới. Chủ đề này là một trong những chủ đề mà nhiều nhà quản trị hiện nay đang quan
    tâm và tìm hướng giải quyết phù hợp cho công ty. Các nhà quản trị nên tập trung vào tiếp
    cận đầu tư tri thức và đổi mới công nghệ. Các ngân hàng Việt Nam hiện nay tập trung
    chủ yếu vào mục tiêu hiệu quả sử dụng vốn tối ưu nhưng chưa thiết lập được cấu trúc vốn
    tối ưu phù hợp cho từng loại hình ngân hàng, chỉ mới đề cập đến vấn đề đầu tư vào nguồn
    nhân lực trong những năm gần đây và cũng chưa tiếp cận nhiều về việc đầu tư vào IC
    trên nhiều phương diện. Các ngân hàng nên đổi mới hệ thống công nghệ, nắm bắt kịp thời
    xu thế cạnh tranh và tập trung vào việc đào tạo nguồn nhân lực chất lượng để kiểm soát
    được tốt nhất năng suất hoạt động và cả về gia tăng giá trị tương lai.
    Tài liệu tham khảo
    Barney, J. (1991), “Firm resources and sustained competitive advantage”, Journal of
    Management, 17(1), p. 99-120.
    Bontis, N. (1998), “Intellectual capital: An exploratory study that develops measures and
    models”, Management Decision, 3(1), p. 63-76.
    Bontis, N., Janosevic, S., & Dzenopoljac, V. (2015), “Intellectual capital in Serbia’s hotel industry”,
    International Journal of Contemporary Hospitality Management, 27(6), p. 1365-1384.
    Bozbura, F. (2004), “Measurement and application of intellectual capital in Turkey”, The
    Learning Organization, 11(4/5), p. 357-367.
    Branco, M. C., Delgado, C., Sousa, C., & Sa, M. (2011), “Intellectual capital disclosure media in
    Portugal Corporate Communications”, International Journal, 16(1), p. 38-52.
    Chan, K. H. (2009b), “Impact of intellectual capital on organisational performance: An empirical
    study of companies in the hang seng index (part 2)”, The Learning Organization, 16(1), p. 22-39.
    Chen, M., Cheng, S., & Hwang, Y. (2005), “An empirical investigation of the relationship
    between intellectual capital and firms’ market value and financial performance”, Journal of
    Intellectual Capital, 6(2), p. 159-176.
    706

  19. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    Clarke, M., Seng, D., & Whiting, R. H. (2011), “Intellectual capital and firm performance in
    Australia”, Journal of Intellectual Capital, 12(4), p. 505-530.
    Deep, S. R., & Narwal, K. P. (2015), “Intellectual capital and its consequences on company
    performance: A study of Indian sectors”, International Journal of Learning and Intellectual
    Capital, 12(3), p. 300-322.
    Edvinsson, L., & Malone, M. S. (1997), “Intellectual capital: Realizing your company’s true value
    by findings its hidden brainpower”, New York: HarperCollins Publishers.
    Firer, S., & Mitchell Williams, S. (2003), “Intellectual capital and traditional measures of
    corporate performance”, Journal of Intellectual Capital, 4(3), p. 348-360.
    Gan, K., & Saleh, Z. (2008), “Intellectual capital and corporate performance of technology-intensive
    companies: Malaysia evidence”, Asian Journal of Business and Accounting, 1(1), p. 113-130.
    Goh, P. C. (2005), “Intellectual capital performance of commercial banks in Malaysia”, Journal
    of Intellectual Capital, 6(3), p. 385-396.
    Gujarati, D., & Porter, D. (2010), “Essentials of econometrics”, New York: McGraw e Hill International.
    Joshi, M., Singh Ubha, D., & Sidhu, J. (2012), “Intellectual capital disclosures by Indian and
    Australian information technology companies: A comparative analysis”, Journal of
    Intellectual Capital, 13(4), p. 582-598.
    Kamath, G. B. (2015), “Impact of intellectual capital on financial performance and market valuation
    of firms in India”, International Letters of Social and Humanistic Sciences, 48, p. 107-122.
    Maji, S. G., & Goswami, M. (2016), “Intellectual capital and firm performance in emerging
    economies: The case of India”, Review of International Business and Strategy, 26(3), p. 410-430.
    Mohiuddin, M., Najibullah, S., & Shahid, A. I. (2006), “An exploratory study on intellectual
    capital performance of the commercial banks in Bangladesh”, The Cost and Management,
    34(6), p. 40-54.
    Mondal, A., & Ghosh, S. K. (2012), “Intellectual capital and financial performance of Indian
    banks”, Journal of Intellectual Capital, 13(4), p. 515-530.
    Nakamura, L. I. (2001), “What is the US gross Investment in intangibles? (at least) one Trillion
    a year! Working paper”, Philadelphia: Economic Research Division.
    Nimtrakoon, S., & Chase, R. (2015), “The Relationship between intellectual capital, firms’
    Market value and financial performance: Empirical evidence from the ASEAN”, Journal of
    Intellectual Capital, 16(3), p. 587-618.
    Ozkan, N., Cakan, S., & Kayacan, M. (2017), “Intellectual capital and financial performance: A
    study of the Turkish banking sector”, Borsa Istanbul Review, 17(3), p. 190-198.
    Patton, J. R. (2007), “Metrics for knowledge-based project organizations”, Academic
    Management Journal, 72(1), p. 33-43.
    Phusavat, K., Comepa, N., Sitko-Lutek, A., & Ooi, K.-B. (2011), “Interrelationships between
    intellectual capital and performance: Empirical examination”, Industrial Management & Data
    Systems, 111(6), p. 810-829.

    707

  20. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA
    ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM

    Pulic, A. (1998, January), “Measuring the performance of intellectual potential in knowledge
    economy”, In 2nd McMaster word congress on measuring and managing intellectual capital
    by the Austrian team for intellectual potential (p. 1-20).
    Pulic, A. (2000), “VAIC™-an accounting tool for IC management”, International Journal of
    Technology Management, 20(5-8), p. 702-714.
    Rehman, W. U., Chaudhary, A. R., Rehman, H. U., & Zahid, A. (2011), “Intellectual capital
    performance and its impact on corporate performance: An empirical evidence from
    MODARABA sector of Pakistan”, Australian Journal of Business and Management
    Research, 1(5), 8.
    Riahi-Belkaoui, A. (2003), “Intellectual capital and firm performance of US multinational firms:
    A study of the resource-based and stakeholder views”, Journal of Intellectual Capital, 4(1),
    p. 215-226.
    Soriya, S., & Narwal, K. P. (2015), “Intellectual capital performance in Indian banks: A panel
    data analysis”, International Journal of Learning and Intellectual Capital, 12(2), p. 103-121.
    Tripathy, T., Gil-Alana, L. A., & Sahoo, D. (2015), “The effect of intellectual capital on firms’
    financial performance: An empirical investigation in India”, International Journal of Learning
    and Intellectual Capital, 12(4), p. 342-371.
    Venugopal, D., & Subha, M. V. (2012), “Intellectual capital and value creation efficiency-An
    empirical investigation into the intellectual capital and financial performance of Indian
    software industry”, European Journal of Social Sciences, 33(1), p. 119-132.
    Wang, M. (2011), “Measuring intellectual capital and its effect on financial performance:
    Evidence from the capital market in Taiwan”, Frontiers of Business Research in China, 5(2),
    p. 243-265.
    World Bank. (1999), “Knowledge for development”, New York: Oxford University Press.

    708

Download tài liệu Tác động đầu tư vốn trí tuệ ảnh hưởng đến thành quả của các ngân hàng thương mại Việt Nam File Word, PDF về máy