Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Hiệu Quả Ngân Hàng Thương Mại

công ty riêng lẻ theo Berger và cộng sự. (1993). Harvey Leibenstein là người khởi xướng nghiên cứu X – efficiency trong nghiên cứu của mình vào năm 1966 nhưng mãi đến năm 1990 mới được quan tâm nhiều bởi công bố của Ferrier & Lovell (1990) cùng với Berger & Humphrey (1991). Biên hiệu quả của một tổ chức đo lường xem hoạt động của tổ chức đó tốt đến mức nào so với năng lực hoạt động dự đoán của những tổ chức tốt nhất trong ngành nếu những tổ chức hàng đầu này cũng đối mặt với cùng những điều kiện thị trường.

Kỹ thuật phân tích này vượt trội hơn phương pháp chỉ số tài chính (định hướng phi cấu trúc) vì nó sử dụng các chương trình và các kỹ thuật thống kê để loại bỏ những ảnh hưởng do sai biệt về giá cả và những nhân tố thị trường ngoại sinh có tác động đến các chỉ số hoạt động chuẩn để có được những ước lượng tốt hơn.

Các nhà nghiên cứu còn sử dụng nhiều kỹ thuật này vì 2 lý do sau. Thứ nhất, kỹ thuật này cho phép các cá nhân có ít kiến thức về tổ chức hay kinh nghiệm lựa chọn được những công ty có hiệu quả tốt nhất trong ngành( hoặc chọn được chi nhánh có hiệu quả nhất của một công ty), chỉ định được những giá trị hiệu quả bằng con số, xác định được những lĩnh vực đầu vào sử dụng quá mức và/hoặc đầu ra sản xuất dưới khả năng và gắn kết những kết quả này với những câu hỏi của những nhà làm chính sách hoặc những nhà nghiên cứu. Thứ hai, khi ở trong tay những cá nhân có đủ kiến thức nền về tổ chức, kỹ thuật phân tích biên cho phép các nhà quản trị xác định một cách khách quan các lĩnh vực có kết quả tốt nhất trong tổ hợp hoạt động dịch vụ phức tạp, một quyết định không phải luôn khả thi với kỹ thuật định chuẩn truyền thống vì thiếu phương pháp tối ưu mạnh mẽ như chương trình tuyến tính.

Hai định hướng về phân tích biên đã được biết đến rộng rãi là định hướng tham số và phi tham số. Định hướng tham số dựa trên mô hình toán kinh tế còn định hướng phi tham số dựa trên các kỹ thuật về chương trình tuyến tính.

Định hướng biên tham số

Định hướng biên tham số sử dụng các kỹ thuật ước lượng để xây dựng một biên giới sản xuất hiệu quả dựa trên một dạng hàm sản xuất giả định. Theo Berger & Humphrey (1997) có ba định hướng để xây dựng các biên tham số: định hướng Biên ngẫu nhiên (SFA

– Stochastic Frontier Approach), định hướng Phân phối tự do (DFA – Distribution – Free Approach) và định hướng Biên dày (TFA – Thick Frontier Approach). Các cách tiếp cận này tương tự nhau ở việc xác định hình thức của hàm sản xuất. Có nhiều dạng hàm sản xuất khác nhau như: Cobb-Douglas, thay thế co giãn không đổi (constant elasticity of

substitution - CES) và translog. Tuy nhiên, chúng khác nhau khi nói đến các giả định về sự phân bố của sai số ngẫu nhiên và tính không hiệu quả. Sai số ngẫu nhiên và tính không hiệu quả trong trường hợp SFA và DFA được giả định là được phân phối theo một trong nhiều loại hàm phân phối: hàm nửa chuẩn, hàm không âm, đối xứng hoặc hàm mũ. Ngược lại, không có giả định nào như vậy trong trường hợp TFA.

DFA cũng chỉ định một dạng hàm cho biên hiệu quả; tuy nhiên, nó phân tách sự kém hiệu quả khỏi lỗi ngẫu nhiên. Cách tiếp cận này không đưa ra giả định chắc chắn về chức năng phân phối của sự kém hiệu quả hoặc sai số ngẫu nhiên. Nó giả sử rằng hiệu quả là ổn định và trung bình của sai số ngẫu nhiên bằng 0 theo thời gian. Sự kém hiệu quả có thể tuân theo dạng phân phối không âm hoặc đối xứng.

Cách tiếp cận TFA giả định một đặc điểm kỹ thuật nhất định của hàm hiệu quả và sai lệch so với các giá trị hiệu suất được dự đoán giữa các phần tư hiệu suất cao nhất và thấp nhất của các quan sát chỉ ra lỗi ngẫu nhiên; và những sai lệch của hiệu suất dự đoán ở giữa phần tư cao nhất và thấp nhất thể hiện sự kém hiệu quả. Cách tiếp cận này không đưa ra giả định về dạng phân phối của lỗi ngẫu nhiên hoặc không hiệu quả.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 199 trang tài liệu này.

Ưu điểm của việc sử dụng phương pháp tham số là nó bao gồm xác định các sai số đo lường và các tác động ngẫu nhiên trong mô hình, cho phép ước lượng khoảng tin cậy cũng như suy luận thống kê về điểm hiệu quả. Tuy nhiên, phương pháp này cũng có một số nhược điểm. Ví dụ, nó áp đặt một đặc điểm kỹ thuật cho hàm sản xuất, điều này có thể dẫn đến lỗi sai không cụ thể của hàm. Vì phương pháp này dựa trên các kỹ thuật ước lượng nên đòi hỏi một số lượng lớn các quan sát để làm cho kết quả ước tính trở nên đáng tin cậy theo Coelli và cộng sự. (2005), Simar & Wilson (1998); do đó phạm vi của phương pháp này được thu hẹp đáng kể và đặc biệt đối với trường hợp cỡ mẫu nhỏ.

Định hướng biên phi tham số - Phương pháp phân tích Bao dữ liệu DEA

Cách tiếp cận phi tham số dựa trên các kỹ thuật lập trình tuyến tính không yêu cầu đặc tả các hàm sản xuất. Hầu hết các nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận này đều áp dụng các phương pháp Phân tích bao dữ liệu (DEA) và Bao loại bỏ miễn phí (FDH – Free Disposal Hull).

Kỹ thuật DEA liên quan đến việc hình thành một biên tuyến tính từng mảnh liên kết một tập hợp các quan sát thực tiễn tốt nhất. FDH là một trường hợp đặc biệt của DEA do Deprins và cộng sự. (1984) đề xuất, trong đó biên hiệu quả được xây dựng bằng cách kết nối một tập hợp các đỉnh DEA và các điểm xử lý tự do bên trong với các đỉnh này.

Hình 2.1. So sánh DEA và FHD

Ghi chú: Một đơn vị ra quyết định (DMU) bao gồm năm quan sát (b, c, e, f, g) theo định hướng đầu ra với hai đầu ra và một đầu vào và điều kiện lợi nhuận thay đổi theo quy mô. Biên hiệu quả DEA được xây dựng bởi a-b-c-d, trong khi đó là a-b-e-f-g-c-d là trường hợp FDH.

Phương pháp phân tích Bao dữ liệu – DEA

Ý tưởng về DEA được khởi xướng bởi Michael J. Farrell vào năm 1957, mở rộng bởi Farrell và Fieldhouse vào năm 1962 và hoàn thiện nhờ vào Charnes, Cooper và Rhodes Charnes và cộng sự. (1978a).

DEA đặc biệt hiệu quả trong việc phân tích các quy trình phức tạp liên quan đến nhiều đầu vào và nhiều đầu ra như nông nghiệp với nghiên cứu của Thompson và cộng sự. (1990), năng lượng với nghiên cứu của Taylor & Thompson (1995), trường trung học với nghiên cứu của Johnes (2006), lực lượng cảnh sát với nghiên cứu của Thanassoulis (1995) và dĩ nhiên không thể thiếu ngành ngân hàng.

DEA là một kỹ thuật dựa trên lập trình tuyến tính (toán học) mạnh mẽ được sử dụng để xác định hiệu quả tương đối của các đơn vị tương tự (còn được gọi là Đơn vị ra quyết định - DMU hay là các ngân hàng trong nghiên cứu này). DEA hiệu chỉnh mức độ hiệu quả kỹ thuật (TE) trên cơ sở biên riêng lẻ ước tính (hay còn gọi là biên hiệu quả hoặc mặt trận thực hành tốt nhất hoặc bề mặt bao bọc) được tạo thành bởi các ngân hàng trong mẫu. Trong mọi trường hợp, các ngân hàng hiệu quả Pareto nằm trên đường biên hiệu quả, so với các ngân hàng khác, sử dụng các nguồn lực sản xuất tối thiểu được cung cấp cho đầu ra (định hướng đầu vào) hoặc tối đa hóa đầu ra cho các đầu vào (định hướng tăng đầu ra), và được gọi là đơn vị thực hiện tốt nhất hoặc đơn vị tham chiếu hoặc đơn vị ngang hàng trong mẫu ngân hàng. Các ngân hàng hiệu quả Pareto này có điểm số hiệu quả mà không ngân hàng riêng lẻ nào có thể vượt qua. Ngoài ra, ngân hàng không thể cải thiện bất kỳ đầu vào hoặc đầu ra nào mà không làm xấu đi một số đầu vào hoặc đầu ra khác. Điều quan trọng cần lưu

ý là biên hiệu quả cung cấp thước đo để đo lường hiệu quả tương đối của tất cả các ngân hàng khác không nằm ở trên biên. Các ngân hàng không nằm trên biên hiệu quả được coi là tương đối kém hiệu quả (tức là các ngân hàng không tối ưu Pareto) và nhận được điểm TE từ 0 đến 1. Điểm hiệu quả của mỗi ngân hàng có thể được hiểu là khoảng cách xuyên tâm đến biên hiệu quả. Nói tóm lại, DEA tạo thành một biên giới bề mặt không tham số (chính thức hơn là một đường đẳng lồi tuyến tính từng phần) trên các điểm dữ liệu để xác định hiệu quả của mỗi ngân hàng so với biên giới này.

Fethi & Pasiouras (2010) đã xem xét tổng cộng 196 nghiên cứu và nhận thấy rằng DEA là kỹ thuật nghiên cứu hiệu quả được sử dụng phổ biến nhất trong việc đánh giá hoạt động của ngân hàng. Họ xác định một số lợi thế từ việc sử dụng DEA. Đầu tiên, DEA hoạt động tốt với các mẫu có kích thước nhỏ để có thể áp dụng ở bất kỳ quốc gia nào. Ở hầu hết các quốc gia, số lượng ngân hàng hoạt động tương đối nhỏ, từ hàng chục đến hàng trăm ngân hàng ngoại trừ Hoa Kỳ có hàng nghìn ngân hàng. Thứ hai, DEA không yêu cầu bất kỳ giả định nào về bản chất của mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra và và hàm phân phối của sự kém hiệu quả để xác định biên giới. Do đó, DEA rất đơn giản và thuận tiện cho người dùng.

Tuy nhiên, DEA cũng có một số hạn chế. Theo Coelli và cộng sự. (2005), DEA không xác định sai số và các yếu tố gây nhiễu khác có thể ảnh hưởng đến hình dạng và vị trí của biên hiệu quả. Việc loại trừ hoặc chỉ bao gồm một đầu vào hoặc đầu ra sẽ dẫn đến kết quả sai lệch. Hơn nữa, việc coi đầu vào/đầu ra là đồng nhất trong khi chúng không đồng nhất có thể làm sai lệch kết quả. Trong mô hình DEA chỉ bao gồm đầu vào và đầu ra trong khi các yếu tố quản lý khác ảnh hưởng đến mức đầu ra được tạo ra từ các đầu vào nhất định hoặc mức đầu vào được sử dụng để tạo ra mức đầu ra nhất định bị bỏ qua. Do đó, việc không tính toán các biến số môi trường có thể đưa ra các chỉ dẫn sai lệch về năng lực quản lý tương đối.

Lựa chọn đầu vào – đầu ra trong đo lường hiệu quả ngân hàng bằng DEA

Một vấn đề rất quan trọng trong đo lường hiệu quả ngân hàng bằng phương pháp DEA là việc lựa chọn các biến trong nghiên cứu hiệu quả vì ảnh hưởng đáng kể đến kết quả. Và thực tế trong nghiên cứu là lựa chọn biến thường bị hạn chế bởi sự ít ỏi của dữ liệu trên các biến có liên quan. Các phép đo chi phí và đầu ra trong ngân hàng đặc biệt khó khăn vì nhiều dịch vụ tài chính được sản xuất chung và giá cả thường được gán cho một gói dịch vụ tài chính. Ba cách tiếp cận chủ yếu trong các nghiên cứu tính đến nay gồm có: hướng tiếp

cận sản xuất, hướng tiếp cận trung gian, hướng tiếp cận tài sản, hướng tiếp cận chi phí người dùng, hướng tiếp cận giá trị gia tăng và gần đây là hướng tiếp cận hiện đại theo Frexias & Rochet (1997). Bốn hướng tiếp cận đầu áp dụng lý thuyết kinh tế vi mô truyền thống của công ty vào ngân hàng và chỉ khác nhau về đặc điểm kỹ thuật của hoạt động ngân hàng. Cách tiếp cận cuối tiến thêm một bước khi kết hợp một số hoạt động cụ thể của ngân hàng vào lý thuyết cổ điển và từ đó sửa đổi nó.

Hướng tiếp cận sản xuất (production approach), được George J. Benston là người đầu tiên giới thiệu cách tiếp cận này trong nghiên cứu vào năm 1965 về các ngân hàng ở New England Benston (1965), giả định các ngân hàng như là 1 đơn vị sản xuất, sản xuất ra các khoản vay, các tài khoản tiền gửi và các dịch vụ tài chính bằng việc sử dụng các yếu tố đầu vào vật lý như lao động (số lượng nhân viên, chi phí trên đầu người) và vốn (tài sản cố định và các tài sản khác) vì chỉ cần đầu vào vật lý để thực hiện giao dịch, xử lý tài liệu tài chính hoặc cung cấp dịch vụ tư vấn và tư vấn cho khách hàng. Chi phí lãi suất được loại trừ khỏi phương pháp này với lý do chỉ có quy trình hoạt động là phù hợp. Đầu ra theo phương pháp này thể hiện các dịch vụ cung cấp cho khách hàng và được đo lường tốt nhất bằng số lượng và loại giao dịch, tài liệu được xử lý hoặc dịch vụ chuyên biệt được cung cấp trong một khoảng thời gian nhất định. Trong trường hợp không có sẵn dữ liệu lưu lượng giao dịch chi tiết, chúng được thay thế bằng dữ liệu về số lượng tài khoản tiền gửi và tiền vay, thay thế cho mức độ dịch vụ được cung cấp. Theo Berger và cộng sự. (1997), hướng tiếp cận này phù hợp cho đánh giá hiệu quả của những chi nhánh ngân hàng được xem như những người sản xuất ra các dịch vụ tiền gửi cho ngân hàng và được quyết định sẽ trung gian các nguồn quỹ ấy như thế nào.

Hướng tiếp cận trung gian (the Intermediation approach) lại xem ngân hàng như là 1 trung gian của các dịch vụ tài chính giữa người vay tiền và người tiết kiệm, sản xuất ra các khoản vay và những tài sản sinh lời khác bằng việc sử dụng những khoản tiền gửi và lao động (Sealey Jr & Lindley, 1977). Cách tiếp cận này bao gồm cả chi phí hoạt động và lãi suất làm đầu vào, trong khi cho vay và các tài sản lớn khác được tính là đầu ra. Nhìn chung, cách tiếp cận này phù hợp hơn để đánh giá một ngân hàng vì các dữ liệu đều có sẵn trên báo cáo thường niên của ngân hàng và có tính đến tổng chi phí và doanh thu có được do hoạt động quản trị. Tuy nhiên, hướng tiếp cận trung gian cũng là nguyên nhân dẫn đến một cuộc tranh cãi lâu dài về việc tiền gửi nên được coi là đầu vào hay đầu ra. Các nghiên cứu về việc xác định đầu ra của ngân hàng đã dẫn đến việc hình thành ba hướng tiếp cận: tài sản, chi phí

người dùng và giá trị gia tăng, có thể được xem là các biến thể của hướng tiếp cận trung gian. Tất cả ba cách tiếp cận tập trung vào các hoạt động trung gian của các ngân hàng và chủ yếu sử dụng dữ liệu tài chính theo Berger & Humphrey (1992).

Hướng tiếp cận tài sản (asset approach) là mô hình giảm bớt của hoạt động ngân hàng, tập trung hoàn toàn vào vai trò của các ngân hàng với vai trò trung gian tài chính giữa người gửi tiền và người sử dụng cuối cùng của tài sản ngân hàng. Tiền gửi và các khoản nợ khác, cùng với các nguồn lực thực tế (lao động và vốn) được xác định là đầu vào, trong khi bộ đầu ra chỉ bao gồm các khoản vay và các tài sản khác. Theo Berger & Humphrey (1992) các ngân hàng làm nhiều hơn việc mua quỹ từ các ngân hàng khác để chuyển thành những khoản vay và họ cũng cung cấp nhiều dịch vụ quan trọng cho những người gửi tiền nhưng những dịch vụ này lại không được tính là đầu ra của ngân hàng trong định hướng tài sản.

Hướng tiếp cận chi phí người dùng (The user cost approach), được Donovan (1978) và Barnett (1980) tiên phong sử dụng trong việc phát triển các chỉ số cung tiền. Hướng tiếp cận này quyết định một sản phẩm tài chính là đầu vào hay đầu ra trên cơ sở đóng góp ròng của nó vào doanh thu ngân hàng. Nếu lợi nhuận tài chính của một tài sản vượt quá chi phí cơ hội của các quỹ hoặc nếu chi phí tài chính của một khoản nợ thấp hơn chi phí cơ hội, thì công cụ đó được coi là một sản phẩm tài chính. Mặt khác, nó được coi là một đầu vào tài chính theo Hancock (1985).

Hướng tiếp cận giá trị gia tăng xác định các mục trên bảng cân đối kế toán (tài sản hoặc nợ) là các đầu ra đóng góp vào giá trị gia tăng của ngân hàng, tức là, kinh doanh gắn liền với việc tiêu thụ tài nguyên thực theo Berger và cộng sự. (1987). Theo cách tiếp cận này, các loại tiền gửi sản xuất chính (ví dụ: tiền gửi không kỳ hạn, kỳ hạn và tiền gửi tiết kiệm) và các khoản vay (ví dụ: thế chấp và cho vay thương mại) được xem là đầu ra vì chúng chịu trách nhiệm cho tỷ lệ giá trị gia tăng đáng kể. Những loại khác được coi là đại diện chủ yếu của đầu ra không quan trọng, sản phẩm trung gian hoặc đầu vào, tùy thuộc vào chi tiết cụ thể của từng loại. Các quỹ đi vay (chứng chỉ tiền gửi lớn, tiền gửi nước ngoài, các khoản nợ khác để vay) được coi là đầu vào tài chính cho quá trình trung gian, bởi vì chúng đòi hỏi một lượng rất nhỏ đầu vào vật chất (lao động và vốn). Về mặt tài sản, chứng khoán chính phủ và các khoản đầu tư phi lợi nhuận khác được coi là đầu ra không quan trọng, bởi vì các yêu cầu giá trị gia tăng của chúng cũng rất thấp. Drake và cộng sự. (2006) cũng sử dụng cách tiếp cận giá trị gia tăng (phương pháp doanh thu) trong mô hình DEA, các mục tạo ra giá trị cho ngân hàng được coi là đầu ra.

Cuối cùng, hướng tiếp cận hiện đại tìm cách tích hợp một số biện pháp cho rủi ro, chi phí đại lý và chất lượng dịch vụ ngân hàng. Một trong những khía cạnh sáng tạo nhất của phương pháp này là giới thiệu chất lượng tài sản ngân hàng và khả năng thất bại của ngân hàng trong việc ước tính chi phí. Cách tiếp cận này được thể hiện tốt nhất thông qua hệ số CAMEL dựa trên tỷ lệ. Trong phương pháp này, các thành phần riêng lẻ của CAMEL được lấy từ bảng tài chính của các ngân hàng và được sử dụng làm biến trong phân tích hiệu suất. Ngoài ra, hướng tiếp cận hoạt động (hoặc hướng tiếp cận dựa trên thu nhập) xem các ngân hàng là đơn vị kinh doanh với mục tiêu cuối cùng là tạo doanh thu từ tổng chi phí phát sinh cho việc điều hành doanh nghiệp Leightner & Lovell (1998). Theo đó, đầu ra của ngân hàng được định nghĩa là tổng doanh thu (lãi và phi lãi) và đầu vào là tổng chi phí (lãi, phi lãi và chi phí hoạt động) Das & Ghosh (2006).

Như vậy, có thể thấy rằng, định nghĩa và đo lường đầu vào và đầu ra của ngân hàng đã được tranh luận từ lâu giữa các nhà nghiên cứu, không có sự lựa chọn nhất định hay được thống nhất về đầu vào và đầu ra của ngân hàng theo Sathye (2001); Soteriou & Zenios (1999). Tuy nhiên, theo Sharma và cộng sự. (2013), hướng tiếp cận trung gian được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực ngân hàng, tiếp theo là hướng tiếp cận sản xuất chủ yếu được sử dụng trong đo lường hiệu quả các chi nhánh ngân hàng. Theo Luo (2003), một số nghiên cứu áp dụng kết hợp hỗn hợp giữa phương pháp sản xuất và trung gian dẫn đến hướng tiếp cận lợi nhuận, hướng tiếp cận năng lực thị trường.

Tóm lại, việc thống nhất về một tổ hợp đầu vào – đầu ra trong nghiên cứu về hiệu quả của ngân hàng vẫn chưa đi đến một quan điểm chung mà tuỳ thuộc vào mục tiêu của các nghiên cứu mà các tác giả có sự lựa chọn cho phù hợp.

2.1.4. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả ngân hàng thương mại

Hiệu quả là điều kiện quyết định sự sống còn và phát triển của một ngân hàng, vì vậy nâng cao hiệu quả cũng có nghĩa là tăng cường năng lực tài chính, năng lực quản lý, điều hành để tạo ra tích lũy và có điều kiện mở rộng hoạt động kinh doanh góp phần củng cố và nâng cao thương hiệu của các ngân hàng thương mại. Tuy nhiên, để NHTM hoạt động có hiệu quả hơn, đòi hỏi phải xác định được các nhân tố ảnh hưởng tới hiệu quả của các NHTM nhằm hạn chế được các hoạt động mang tính chất rủi ro, bảo toàn vốn, nâng cao thu nhập và lợi nhuận từ các hoạt động kinh doanh của NHTM. Các yếu tố này có thể được chia làm hai nhóm: nhóm yếu tố khách quan (bên ngoài) và nhóm yếu tố chủ quan (bên trong),

tùy theo điều kiện cụ thể của từng ngân hàng mà hai nhóm nhân tố này có những ảnh hưởng khác nhau đến hiệu quả hoạt động của chính các NHTM.

2.1.4.1. Các yếu tố khách quan

Các yếu tố khách quan tác động đến hiệu quả của NHTM bao gồm các yếu tố thuộc về môi trường kinh tế, chính trị, luật pháp và xã hội. NHTM là một tổ chức trung gian tài chính làm cầu nối giữa khu vực tiết kiệm với khu vực đầu tư của nền kinh tế, do vậy những biến động của môi trường kinh tế, chính trị và xã hội có những ảnh hưởng không nhỏ đến hoạt động của các ngân hàng. Nếu môi trường kinh tế, chính trị và xã hội ổn định sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động của các NHTM, vì đây cũng là điều kiện làm cho quá trình sản xuất của nền kinh tế được diễn ra bình thường, đảm bảo khả năng hấp thụ vốn và hoàn trả vốn của các doanh nghiệp trong nền kinh tế. Fries & Taci (2005) cũng đã đưa ra kết luận tương tự là sự ổn định kinh tế vĩ mô cao hơn cũng như sự phát triển của các thể chế hỗ trợ sẽ thúc đẩy hiệu quả chi phí trong nghiên cứu về hiệu quả chi phí của các ngân hàng ở 15 quốc gia Đông Âu.

Khi nền kinh tế có tăng trưởng cao và ổn định, các khu vực trong nền kinh tế đều có nhu cầu mở rộng hoạt động sản xuất, kinh doanh do đó nhu cầu vay vốn tăng làm cho các NHTM dễ dàng mở rộng hoạt động tín dụng của mình đồng thời khả năng nợ xấu có thể giảm vì năng lực tài chính của các doanh nghiệp cũng được nâng cao. Ngược lại, khi môi trường kinh tế, chính trị và xã hội trở nên bất ổn thì lại là những nhân tố bất lợi cho hoạt động của các NHTM. Chẳng hạn như theo Ataullah & Le (2006), việc thâm hụt tài khoá của chính phủ đã ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả của các NHTM như nhu cầu vay vốn giảm; nguy cơ nợ quá hạn, nợ xấu gia tăng làm giảm hiệu quả hoạt động của các NHTM.

Hơn nữa, hiện nay quá trình hội nhập kinh tế quốc tế đang diễn ra mạnh mẽ trên thế giới. Các nền kinh tế của các nước trên thế giới ngày càng phụ thuộc vào nhau, luồng vốn quốc tế đã và đang dồn vào khu vực Châu Á mạnh mẽ, điều này đang tạo ra nhiều cơ hội cho Việt Nam nói chung và hệ thống ngân hàng nói riêng nhiều cơ hội mới như có thể tranh thủ được các nguồn vốn, công nghệ, kinh nghiệm quản lý từ các nền kinh tế phát triển... Tuy nhiên, bên cạnh đó ngành ngân hàng cũng phải đối mặt với nhiều thách thức từ quá trình hội nhập, như phải cạnh tranh với những tập đoàn tài chính đầy tiềm lực (về vốn, công nghệ, năng lực quản lý...). Ngoài ra, với quá trình hội nhập kinh tế quốc ngày càng sâu rộng, thì sự biến động của tình hình kinh tế, chính trị và xã hội của các nước trên thế giới mà nhất là các