Các nhân tố tác động đến phát triển tín dụng xanh trên địa bàn tỉnh Nghệ An
TS. Đặng Thành Cương
Trường Kinh tế - Trường Đại học Vinh
Tóm tắt
Nghiên cứu phân tích các nhân tố tác động đến phát triển tín dụng xanh tại các ngân hàng thương mại trên địa bàn tỉnh Nghệ An. Thông quả sử dụng mô hình PLS-SEM, kết quả nghiên cứu cho thấy, Chất lượng thông tin khách hàng, Chính sách tín dụng của ngân hàng, Công nghệ ngân hàng, Trình độ cán bộ tín dụng, Quy trình tín dụng và Năng lực của khách hàng vay vốn đều có ảnh hưởng đến Phát triển tín dụng xanh. Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra một số giải pháp giúp các ngân hàng thương mại trên địa bàn tăng cường nguồn tín dụng xanh trong thời gian tới.
Từ khóa: tín dụng xanh, dự án xanh, ngân hàng thương mại, tỉnh Nghệ An
GIỚI THIỆU
Tín dụng xanh là một giải pháp tài chính hướng đến việc tài trợ cho các dự án, doanh nghiệp và hoạt động có tác động tích cực đối với môi trường và xã hội. Mục tiêu của tín dụng xanh là khuyến khích và hỗ trợ các hoạt động kinh doanh và đầu tư có trách nhiệm môi trường, giúp giảm thiểu tác động tiêu cực lên môi trường và đóng góp vào sự phát triển bền vững. Các tổ chức tín dụng cho vay các dự án xanh, như: nông nghiệp xanh, năng lượng tái tạo, năng lượng sạch và vệ sinh môi trường… Cùng với sự nỗ lực của các ngân hàng thương mại trên địa bàn tỉnh Nghệ An, hoạt động tín dụng xanh đang có những chuyển biến tích cực. Tuy nhiên, bên cạnh những thành tựu đạt được, vẫn còn một số điểm hạn chế như: tốc độ tăng trưởng tín dụng xanh chưa mạnh mẽ, tỷ trọng tín dụng xanh vẫn còn rất khiêm tốn. Để đạt được sự phát triển mạnh mẽ hơn, cần có nghiên cứu chuyên sâu, từ đó có thể đề xuất các giải pháp thiết thực nhằm phát triển tín dụng xanh trên địa bàn tỉnh Nghệ An trong thời gian tới.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuyết
Tín dụng xanh là việc các ngân hàng cung cấp tín dụng cho các dự án không gây rủi ro hoặc bảo vệ môi trường. Nói cách khác, các khoản tín dụng này bao gồm tài trợ vốn, các khoản vay và các hình thức tín dụng khác có xem xét tác động môi trường và thúc đẩy tính bền vững về môi trường (Christophers, 2017; Koju và cộng sự, 2018).
Wang và cộng sự (2019) cho rằng, tín dụng xanh là chiến lược tín dụng của các ngân hàng và không ủng hộ các doanh nghiệp gây ô nhiễm nặng nề. Tín dụng xanh là việc điều chỉnh cơ cấu tỷ lệ tín dụng dài hạn và ngắn hạn đối với các doanh nghiệp trên, từ đó, ảnh hưởng đến cơ cấu đầu tư và hiệu quả đầu tư của các doanh nghiệp gây ô nhiễm nặng. Nguyễn Đức Lệnh (2023) cho rằng, tăng trưởng tín dụng xanh phụ thuộc vào các yếu tố môi trường kinh tế - xã hội, cơ chế chính sách và truyền thông, thông tin và tổ chức thực hiện. Theo Nguyễn Thị Ánh Ngọc (2023), phát triển tín dụng xanh phụ thuộc vào các quy định, định nghĩa cụ thể về các danh mục, ngành lĩnh vực xanh; các chính sách hỗ trợ phát triển tín dụng xanh; nhận thức và năng lực của các ngân hàng thương mại. Các dự án vay xanh thường tài trợ các sáng kiến và được kỳ vọng sẽ có tác động rõ ràng và tích cực đối với môi trường, vì vậy thường có lãi suất ưu đãi và thời hạn thanh toán dài hơn so với các dự án khác với các khoản vay thông thường. Có thể nói rằng, các dự án xanh là các lĩnh vực ưu tiên cho vay (Peng và cộng sự, 2018).
Mô hình nghiên cứu
Trên cơ sở lý thuyết nghiên cứu và tổng quan các công trình nghiên cứu liên quan, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình.
Hình 1: Mô hình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả đề xuất |
Các giả thuyết được trình bày sau:
H1: Trình độ cán bộ tín dụng (TĐ) ảnh hưởng tích cực đến Phát triển tín dụng xanh (PTTD).
H2: Công nghệ ngân hàng (CN) ảnh hưởng tích cực đến Phát triển tín dụng xanh.
H3: Chất lượng thông tin của khách hàng (CL) ảnh hưởng tích cực đến Phát triển tín dụng xanh.
H4: Chính sách tín dụng (CS) ảnh hưởng tích cực đến Phát triển tín dụng xanh.
H5: Quy trình tín dụng (QT) ảnh hưởng tích cực đến Phát triển tín dụng xanh.
H6: Năng lực của khách hàng (NL) ảnh hưởng tích cực đến Phát triển tín dụng xanh.
Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ ngày 01/01/2024 đến ngày 01/3/2024 thông qua phiếu khảo sát gửi tới các khách hàng đã và đang sử dụng sản phẩm tín dụng xanh tại các ngân hàng thương mại trên địa bàn tỉnh Nghệ An. Từ 500 phiếu khảo sát của khách hàng, sau khi thu về và sàng lọc, còn 422 phiếu khảo sát hợp lệ. Các dữ liệu thu thập được mã hóa và sử dụng phần mềm SmartPLS 4 để phân tích. Để đo lường các nhân tố tác động đến phát triển tín dụng xanh trên địa bàn tỉnh Nghệ An, với thang đo Likert 5 mức độ: 1- Hoàn toàn không đồng ý; 2- Không đồng ý; 3- Không ý kiến; 4- Đồng ý; 5- Hoàn toàn đồng ý. Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Đánh giá mô hình đo lường
Chất lượng biến quan sát
Theo Bảng 1, các hệ tố tải ngoài (Outer loading) ≥ 0.7, nên các quan sát có ý nghĩa thống kê.
Bảng 1: Kết quả hệ số tải ngoài của thang đo
Nội dung | CL | CN | CS | NL | PTTD | QT | TĐ |
Báo cáo tài chính của khách hàng minh bạch, đầy đủ (CL1) | 0.846 |
|
|
|
|
|
|
Khách hàng sử dụng vốn vay đúng mục đích cam kết (CL2) | 0.848 |
|
|
|
|
|
|
Thông tin về tài sản đảm bảo, thông tin về khách hàng là trung thực (CL3) | 0.840 |
|
|
|
|
|
|
Các cơ sở vật chất tiện nghi, thoải mái (CN1) |
| 0.820 |
|
|
|
|
|
Phương tiện, máy móc, công nghệ thông tin phục vụ công tác tín dụng được trang bị đầy đủ và hữu ích (CN2) |
| 0.847 |
|
|
|
|
|
Sản phẩm, dịch vụ về tín dụng phong phú, đa dạng (CN3) |
| 0.839 |
|
|
|
|
|
Chính sách cấp tín dụng ưu tiên cho khách hàng tín dụng xanh (CS1) |
|
| 0.799 |
|
|
|
|
Chính sách cấp tín dụng xanh là phù hợp và đáp ứng được nhu cầu của khách hàng (CS2) |
|
| 0.836 |
|
|
|
|
Lãi suất và mức phí cho vay được điều chỉnh kịp thời và cạnh tranh (CS3) |
|
| 0.835 |
|
|
|
|
Thông tin của khách hàng và khoản vay được bảo mật (CS4) |
|
| 0.817 |
|
|
|
|
Phương án sản xuất, kinh doanh khả thi, hiệu quả (NL1) |
|
|
| 0.860 |
|
|
|
Vốn tự có của khách hàng đáp ứng được tổng nhu cầu vốn (NL2) |
|
|
| 0.834 |
|
|
|
Dòng tiền lưu chuyển đảm bảo khả năng trả nợ (NL3) |
|
|
| 0.735 |
|
|
|
Phát triển tín dụng xanh phù hợp với dự án sản xuất, kinh doanh của khách hàng (NL4) |
|
|
| 0.801 |
|
|
|
Sẽ tiếp tục duy trì việc vay vốn tại ngân hàng trong thời gian tới (PT1) |
|
|
|
| 0.850 |
|
|
Có nhu cầu tăng dư nợ tín dụng xanh thời gian tới (PT2) |
|
|
|
| 0.889 |
|
|
Tôi sẽ giới thiệu sản phẩm tín dụng xanh đến cho khách hàng khác (PT3) |
|
|
|
| 0.862 |
|
|
Quy trình tín dụng hiện tại rất chi tiết, hợp lý và thuận lợi (QT1) |
|
|
|
|
| 0.881 |
|
Công tác kiểm tra giám sát của ngân hàng kịp thời nhận diện sai phạm, hạn chế, tiêu cực trong hoạt động tín dụng xanh (QT2) |
|
|
|
|
| 0.830 |
|
Quy định về tài sản bảo đảm hợp lý, không gây khó cho khách hàng (QT3) |
|
|
|
|
| 0.873 |
|
Đội ngũ nhân viên tín dụng của ngân hàng chuyên nghiệp, năng động, thân thiện, nhiệt tình (TĐ1) |
|
|
|
|
|
| 0.651 |
Nhân viên tín dụng của khách hàng nắm vững các thao tác và quy trình nghiệp vụ (TĐ2) |
|
|
|
|
|
| 0.804 |
Nhân viên tín dụng của ngân hàng có nhiều kinh nghiệm trong công tác cấp tín dụng xanh (TĐ3) |
|
|
|
|
|
| 0.850 |
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Smart PLS 4
Độ tin cậy và tính hội tụ của thang đo
Bảng 2: Kết quả chỉ số Cronbach’s Alpha, độ tin cậy tổng hợp và tính hội tụ
Nội dung | Chỉ số Cronbach’s Alpha | Độ tin cậy tổng hợp (rho_a) | Độ tin cậy tổng hợp (rho_c) | Phương sai trung bình được trích (AVE) |
Chất lượng thông tin của khách hàng | 0.800 | 0.802 | 0.882 | 0.714 |
Công nghệ ngân hàng | 0.784 | 0.785 | 0.874 | 0.698 |
Chính sách tín dụng | 0.840 | 0.849 | 0.893 | 0.675 |
Năng lực của khách hàng | 0.823 | 0.832 | 0.883 | 0.655 |
Phát triển tín dụng xanh | 0.835 | 0.835 | 0.901 | 0.752 |
Quy trình tín dụng | 0.826 | 0.830 | 0.896 | 0.742 |
Trình độ cán bộ tín dụng | 0.664 | 0.703 | 0.815 | 0.598 |
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Smart PLS 4
Kết quả Bảng 2 cho biết, chỉ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.7, Composite reliability (Độ tin cậy tổng hợp) ≥ 0.7, nên đảm bảo độ tin cậy của thang đo. Bên cạnh đó, thang đo đạt giá trị hội tụ vì AVE > 0.5.
Tính phân biệt của thang đo
Bảng 3 cho thấy, các chỉ số HTMT của một cặp nhân tố đều < 0.85, vì vậy tính phân biệt được đảm bảo tốt.
Bảng 3: Kết quả bảng ma trận HTMT
Nội dung | CL | CN | CS | NL | PTTD | QT | TĐ |
Chất lượng thông tin của khách hàng |
|
|
|
|
|
|
|
Công nghệ ngân hàng | 0.331 |
|
|
|
|
|
|
Chính sách tín dụng | 0.226 | 0.300 |
|
|
|
|
|
Năng lực của khách hàng | 0.195 | 0.244 | 0.248 |
|
|
|
|
Phát triển tín dụng xanh | 0.517 | 0.549 | 0.543 | 0.527 |
|
|
|
Quy trình tín dụng | 0.535 | 0.521 | 0.475 | 0.501 | 0.824 |
|
|
Trình độ cán bộ tín dụng | 0.242 | 0.357 | 0.207 | 0.201 | 0.497 | 0.513 |
|
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Smart PLS 4
Đánh giá mô hình cấu trúc
Tính cộng tuyến của các biến độc lập
Theo kết quả Bảng 4, giá trị VIF < 3, vì vậy mô hình không gặp hiện tượng cộng tuyến, mô hình không xảy ra cộng tuyến hoặc đa cộng tuyến; các hệ số hồi quy, p-value không bị tác động sai lệch dẫn đến kết luận sai lầm về quan hệ trong mô hình.
Bảng 4: Kết quả hệ số thống kê cộng tuyến (VIF)
Nội dung | Hệ số VIF |
Chất lượng thông tin của khách hàng -> Phát triển tín dụng xanh | 1.247 |
Công nghệ ngân hàng -> Phát triển tín dụng xanh | 1.254 |
Chính sách tín dụng -> Phát triển tín dụng xanh | 1.204 |
Năng lực của khách hàng -> Phát triển tín dụng xanh | 1.216 |
Quy trình tín dụng -> Phát triển tín dụng xanh | 1.895 |
Trình độ cán bộ tín dụng -> Phát triển tín dụng xanh | 1.192 |
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Smart PLS 4
Đánh giá ý nghĩa quan hệ tác động của các nhân tố đến phát triển tín dụng xanh trên địa bàn tỉnh Nghệ An
Kết quả đánh giá mô hình (Bảng 5) cho thấy, các nhân tố: Chất lượng thông tin của khách hàng, Công nghệ ngân hàng, Chính sách tín dụng, Năng lực của khách hàng, Quy trình tín dụng, Trình độ cán bộ tín dụng đều ảnh hưởng đến Phát triển tín dụng xanh, do có mức ý nghĩa p-value < 0.05 và thống kê T > 1.96. Hay nói cách khác, các nhân tố trên thay đổi thì đều dẫn đến Phát triển tín dụng xanh thay đổi (mức độ giải thích của mô hình là 57.7%) (Bảng 6).
Bảng 5: Bảng hệ số chuẩn hóa và giá trị p-value
Nội dung | Hệ số tác động chuẩn hóa | Độ lệch chuẩn (STDEV) | Thống kê T (|O/STDEV|) | p-value |
Chất lượng thông tin của khách hàng -> Phát triển tín dụng xanh | 0.139 | 0.040 | 3.506 | 0.000 |
Công nghệ ngân hàng -> Phát triển tín dụng xanh | 0.141 | 0.042 | 3.350 | 0.001 |
Năng lực của khách hàng -> Phát triển tín dụng xanh | 0.196 | 0.041 | 4.835 | 0.000 |
Chính sách tín dụng -> Phát triển tín dụng xanh | 0.175 | 0.040 | 4.395 | 0.000 |
Quy trình tín dụng -> Phát triển tín dụng xanh | 0.370 | 0.048 | 7.777 | 0.000 |
Trình độ cán bộ tín dụng -> Phát triển tín dụng xanh | 0.113 | 0.037 | 3.066 | 0.002 |
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Smart PLS 4
Bảng 6: Mức độ giải thích được các nhân tố của mô hình nghiên cứu
Biến phụ thuộc | R2 | R2 hiệu chỉnh |
Phát triển tín dụng xanh | 0.585 | 0.577 |
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ phần mềm Smart PLS 4
KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng: Phát triển tín dụng xanh, Trình độ cán bộ tín dụng, Công nghệ ngân hàng, Chất lượng thông tin của khách hàng, Công nghệ ngân hàng, Năng lực của khách hàng và Quy trình tín dụng đều có ảnh hưởng đến Phát triển tín dụng xanh tại các ngân hàng thương mại trên địa bàn tỉnh Nghê An. Đây là căn cứ quan trọng để đề xuất các giải pháp thời gian tới trên địa bàn, cụ thể như sau:
Thứ nhất, tối ưu hóa quy trình tín dụng: Các ngân hàng thương mại trên địa bàn tỉnh Nghệ An cần tối ưu hóa quy trình tín dụng hiện tại để đảm bảo rằng, quy trình chi tiết, hợp lý, thuận lợi và phản ánh các tiêu chí và nguyên tắc của tín dụng xanh. Các quy định về tài sản bảo đảm cũng cần được điều chỉnh để khônh gây khó khăn cho khách hàng.
Thứ hai, tăng năng lực của khách hàng vay vốn. Các ngân hàng cần đẩy mạnh hỗ trợ khách hàng trong việc phát triển và thực hiện các phương án kinh doanh khả thi và hiệu quả, cung cấp các dịch vụ tư vấn và hỗ trợ về kế hoạch kinh doanh, quản lý rủi ro và tài chính, đồng thời tạo ra các sản phẩm và dịch vụ tài chính linh hoạt và phù hợp để hỗ trợ các dự án kinh doanh của họ. Hỗ trợ khách hàng trong việc phát triển và quản lý dòng tiền lưu chuyển của họ, thiết lập các kế hoạch tài chính và quản lý dòng tiền.
Thứ ba, thúc đẩy các chính sách cấp tín dụng ưu tiên cho khách hàng tín dụng xanh bằng cách tạo ra các khoản vay với điều kiện ưu đãi, chẳng hạn như lãi suất thấp hoặc kỳ hạn thanh toán linh hoạt. Tiến hành các cuộc khảo sát và phỏng vấn khách hàng để hiểu rõ nhu cầu của họ và điều chỉnh chính sách cấp tín dụng xanh tương ứng. Áp dụng các biện pháp bảo mật hiện đại để đảm bảo rằng thông tin của khách hàng và khoản vay được bảo vệ an toàn và riêng tư.
Thứ tư, phát triển công nghệ ngân hàng: Để phát triển tín dụng xanh một cách hiệu quả, cơ sở vật chất là yếu tố không thể thiếu. Các ngân hàng cần đảm bảo rằng, cơ sở vật chất như: văn phòng làm việc, phòng họp và các thiết bị văn phòng đều được trang bị đầy đủ và đảm bảo thoải mái cho nhân viên. Môi trường làm việc thuận lợi và thoải mái có thể tạo ra sự sáng tạo và hiệu suất làm việc cao hơn. Việc sử dụng phương tiện, máy móc và công nghệ thông tin hiện đại không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc mà còn giúp tăng cường tính chính xác và hiệu suất trong công tác tín dụng xanh.
Thứ năm, nâng cao chất lượng thông tin khách hàng. Để đảm bảo tính minh bạch và tin cậy trong quá trình cấp tín dụng xanh, việc yêu cầu khách hàng cung cấp báo cáo tài chính đầy đủ và minh bạch là rất quan trọng. Những báo cáo này cung cấp thông tin chi tiết về tình hình tài chính của khách hàng, bao gồm thu nhập, lợi nhuận, nợ nần và tài sản. Điều này giúp tổ chức tín dụng đánh giá rủi ro và khả năng thanh toán của khách hàng một cách chính xác.
Thứ sáu, phát triển đội ngũ nhân viên tín dụng. Đây là bộ phận quan trọng trong việc phát triển và thúc đẩy tín dụng xanh. Sự chuyên nghiệp, năng động, thân thiện và nhiệt tình của họ không chỉ tạo ra một môi trường làm việc tích cực mà còn giúp tạo ra mối quan hệ tốt đẹp với khách hàng. Điều này có thể tạo ra lòng tin và sự hỗ trợ đáng kể từ phía khách hàng. Do vậy, nhân viên ngân hàng cần được đào tạo và hướng dẫn cẩn thận để họ có thể thực hiện công việc của mình một cách chính xác và hiệu quả./.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
-
Christophers, B. (2017), Climate change and financial instability: risk disclosure and the Problematics of neoliberal governance, Annals of the American Association of Geographers, 107(5), 1108-1127.
-
Koju, L., Koju, R. & Wang, S. (2018), Macroeconomic and bank-specific determinants of non-performing loans: evidence from the Nepalese banking system, Journal of Central Banking Theory and Practice, 7(3), 111-138.
-
Nguyễn Đức Lệnh (2023), Các yếu tố thúc đẩy tăng trưởng tín dụng xanh và giải pháp phát triển kinh tế xanh vùng Đông Nam Bộ, Tạp chí Thị trường Tài chính - Tiền tệ, số tháng 10/2023.
-
Nguyễn Thị Ánh Ngọc (2023), Tín dụng xanh tại Việt Nam: Thực trạng và một số khuyến nghị, Tạp chí Ngân hàng, số tháng 3/2023.
-
Peng, H., Feng, T., Zhou, C. (2018), International experiences in the development of green finance, American Journal of Industrial and Business Management, 8(2), 385-392.
-
Thiều Thị Ngọc Hân (2021), Yếu tố ảnh hưởng đến phát triển tín dụng khách hàng doanh nghiệp - Trường hợp tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn chi nhánh tỉnh Bình Dương, Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng, 228.
-
Trần Trọng Phong (2016), Phát triển tín dụng xanh trong bối cảnh hệ thống ngân hàng đang được xanh hóa, Tạp chí Ngân hàng, số 15/2016.
-
Wang, E., Liu, X., Wu, J., Cai, D. (2019), Green Credit, Debt Maturity, and Corporate Investment-Evidence from China, Sustainability, 11.
Ngày nhận bài: 25/3/2024; Ngày phản biện: 15/4/2024; Ngày duyệt đăng: 24/4/2024 |
Bình luận