Tác động của chính sách tín dụng xanh đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Tóm tắt: Bài viết phân tích sự thay đổi trong hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam và tổng hợp các quan điểm đa chiều về tín dụng xanh. Thông qua việc kết hợp phương pháp nghiên cứu tài liệu và phỏng vấn chuyên gia, nghiên cứu xây dựng một mô hình đánh giá mối quan hệ giữa tín dụng xanh và hiệu quả hoạt động của các ngân hàng Việt Nam, đồng thời đề xuất một số khuyến nghị nhằm nâng cao tác động của tín dụng xanh đến hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam trong thời gian tới.

Từ khóa: Tín dụng xanh, hiệu quả hoạt động, NHTM.

THE IMPACT OF GREEN CREDIT POLICY ON THE PERFORMANCE OF VIETNAMESE COMMERCIAL BANKS

Abstract: This article analyzes the changes in the performance of Vietnamese commercial banks and synthesizes multidimensional views on green credit. By combining document analysis with expert interviews, the study develops a model to assess the relationship between green credit and the operational performance of Vietnamese banks, while also proposing several recommendations to enhance the impact of green credit on the performance of commercial banks in Vietnam in the coming period.

Keywords: Green credit, performance, commercial bank.

Ảnh minh họa (Nguồn: Internet)

1. Giới thiệu

Tăng trưởng xanh từ lâu đã được xác định là trụ cột quan trọng của phát triển bền vững, với mục tiêu dung hòa giữa tăng trưởng kinh tế và bảo vệ môi trường. Ở góc độ quốc tế, các tổ chức như Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế - OECD (2011) và Chương trình Môi trường Liên hợp quốc - UNEP (2013) đều nhấn mạnh rằng, tăng trưởng xanh không chỉ là một lựa chọn chính sách, mà là một yêu cầu tất yếu trong bối cảnh biến đổi khí hậu và suy thoái tài nguyên diễn biến ngày càng nghiêm trọng. Việt Nam, với tư cách là một nền kinh tế đang phát triển chịu tác động mạnh mẽ của biến đổi khí hậu, đã sớm thể chế hóa định hướng này thông qua Chiến lược quốc gia về tăng trưởng xanh giai đoạn 2011 - 2020 và giai đoạn 2021 - 2030.

Chỉ thị số 03/CT-NHNN ngày 24/3/2015 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) về việc thúc đẩy tăng trưởng tín dụng xanh và quản lý rủi ro môi trường và xã hội trong hoạt động cấp tín dụng đã đánh dấu bước chuyển từ khuyến nghị mang tính định hướng sang cơ chế ràng buộc mềm (soft law), yêu cầu các tổ chức tín dụng lồng ghép tiêu chí môi trường - xã hội vào quy trình thẩm định và phê duyệt tín dụng. Điều này tương đồng với các nguyên tắc quốc tế như Equator Principles (EP Association, 2020) hay Khung quản lý rủi ro môi trường - xã hội của Tổ chức Tài chính Quốc tế (IFC, 2012), cho thấy Việt Nam đang dần hội nhập với thông lệ toàn cầu trong lĩnh vực tài chính bền vững. Tuy nhiên, khác với các quốc gia như Trung Quốc - nơi ngân hàng trung ương (NHTW) ban hành các quy định mang tính bắt buộc kèm theo cơ chế giám sát và ưu đãi dựa trên tiêu chí xanh (Zhou và Cui, 2019), hệ thống pháp lý của Việt Nam vẫn thiên về khuyến khích hơn là chế tài và thiếu các công cụ định lượng để theo dõi, đánh giá mức độ tuân thủ của các NHTM.

Thực tiễn triển khai tín dụng xanh tại Việt Nam cho thấy hiệu ứng tích cực về mặt xã hội và kinh tế, đặc biệt trong các lĩnh vực nông nghiệp bền vững, năng lượng tái tạo và sản xuất sạch hơn. Báo cáo của IFC năm 2021 ghi nhận một số khoản vay xanh đã góp phần giảm phát thải khí nhà kính và cải thiện khả năng tiếp cận tài chính của nhóm khách hàng yếu thế. Tuy nhiên, so với tổng dư nợ tín dụng toàn hệ thống, tỉ trọng cho vay xanh còn khá khiêm tốn. Điều này phản ánh hai vấn đề cốt lõi: (i) Cơ chế ưu đãi chưa đủ hấp dẫn để các ngân hàng chuyển dịch danh mục tín dụng theo hướng xanh; (ii) Chi phí thẩm định và giám sát dự án xanh cao hơn so với tín dụng thông thường, trong khi các tiêu chuẩn đánh giá chưa thống nhất.

Có thể lập luận rằng, tín dụng xanh mang tính chất “hàng hóa công” (public good) bởi lợi ích môi trường - xã hội mà nó tạo ra vượt khỏi phạm vi người đi vay và ngân hàng tài trợ. Do đó, việc chỉ dựa vào động lực thị trường là chưa đủ để mở rộng tín dụng xanh. Nhà nước cần can thiệp thông qua các công cụ chính sách tài khóa - tiền tệ như ưu đãi thuế, tái cấp vốn xanh hoặc hạn mức dự trữ bắt buộc thấp hơn cho các khoản vay xanh (Taghizadeh-Hesary và Yoshino, 2019). So sánh với các quốc gia đi trước, Trung Quốc đã thiết lập cơ chế “tái chiết khấu xanh” (green relending), còn Liên minh châu Âu (EU) ban hành Bộ phân loại xanh (EU Taxonomy) làm chuẩn mực cho toàn bộ hệ thống tài chính (European Commission, 2020). Việt Nam hiện chưa có một bộ Taxonomy tương đương, dẫn đến tình trạng mỗi ngân hàng tự xác định tiêu chí “xanh”, gây ra nguy cơ tẩy xanh (greenwashing).

Trong bối cảnh đó, việc nghiên cứu tác động của tín dụng xanh đối với hiệu quả hoạt động của NHTM không chỉ mang ý nghĩa đo lường tài chính thuần túy, mà còn giúp giải quyết câu hỏi lớn hơn: Làm thế nào để điều hòa giữa lợi ích kinh tế ngắn hạn và lợi ích bền vững dài hạn? Các chỉ tiêu như tỉ suất sinh lời trên tài sản (ROA) hay hệ số an toàn vốn (CAR) có thể chưa phản ánh đầy đủ giá trị gia tăng của tín dụng xanh nếu không tính đến lợi ích phi tài chính như cải thiện uy tín thương hiệu, giảm thiểu rủi ro pháp lý trong tương lai hay mở rộng thị phần khách hàng nhạy cảm với môi trường. Do đó, các mô hình đánh giá cần tiến tới tích hợp song song cả các chỉ số tài chính và ESG (Environmental - Social - Governance), phù hợp với xu hướng toàn cầu (Sachs và cộng sự, 2019). Sự phát triển của nó phụ thuộc không chỉ vào nỗ lực nội tại của các NHTM, mà còn vào khả năng Nhà nước thiết lập một khuôn khổ pháp lý đủ mạnh và đồng bộ. Trong giai đoạn tới, cần chuyển từ cách tiếp cận “khuyến khích tự nguyện” sang “chuẩn hóa bắt buộc có lộ trình”, kết hợp giữa ưu đãi và giám sát. Chỉ khi đó, tín dụng xanh mới thực sự trở thành động lực cho một hệ thống ngân hàng vừa hiệu quả vừa bền vững.

2. Tác động của tín dụng xanh đối với hiệu quả hoạt động của NHTM

Nghiên cứu của Weber (2016) về tác động của ngân hàng xanh tại Trung Quốc là một trong những bằng chứng thực nghiệm có sức nặng nhất khẳng định vai trò của tín dụng xanh không chỉ như một công cụ bảo vệ môi trường mà còn như một cơ chế quản trị rủi ro tài chính ở cấp hệ thống. Thông qua mô hình hồi quy kết hợp giữa các chỉ tiêu tài chính truyền thống như ROA, ROE, tỉ lệ nợ xấu và các chỉ số đánh giá hiệu quả môi trường - xã hội, Weber lập luận rằng tín dụng xanh đóng vai trò tương tự như một “cơ chế phòng thủ” giúp ngân hàng giảm tiếp xúc với các ngành công nghiệp rủi ro cao, vốn dễ chịu tác động từ các chính sách thuế carbon, tiêu chuẩn phát thải hoặc kiện tụng môi trường. Điều này phù hợp với giả thuyết của Bal và cộng sự (2014) cho rằng, các công cụ tài chính bền vững không chỉ đem lại lợi ích đạo đức mà còn gắn liền với lợi ích kinh tế nhờ giảm tổn thất tín dụng trong dài hạn.

Tại Trung Quốc, chính sách về tín dụng xanh của Trung Quốc là tính cưỡng chế pháp lý cao. Ngân hàng Nhân dân Trung Quốc và Ủy ban Điều tiết Ngân hàng Trung Quốc đã ban hành “Green Credit Guidelines” năm 2012, yêu cầu các ngân hàng bắt buộc phải lồng ghép tiêu chí môi trường vào quy trình thẩm định tín dụng và báo cáo định kỳ về danh mục cho vay xanh (China Banking Regulatory Commission, 2012). Đây là hình thức “regulatory steering” - dẫn dắt thị trường thông qua mệnh lệnh hành chính thay vì chỉ dựa trên khuyến khích tự nguyện. Trong khi đó, như Oyegunle và Weber (2015) chỉ ra, phần lớn quốc gia đang phát triển khác chỉ áp dụng các hướng dẫn mang tính khuyến khích (voluntary-based frameworks), khiến tín dụng xanh khó đạt đến quy mô có ý nghĩa về mặt hệ thống. Điều này mở ra một vấn đề học thuật đáng chú ý: Liệu tín dụng xanh nên được phát triển theo mô hình “thị trường hóa” hay cần phải có sự “áp đặt mang tính chuẩn tắc” từ phía nhà nước để đạt hiệu quả?

Từ góc nhìn so sánh, các nghiên cứu tại Bangladesh (Islam và Das, 2013; Ullah, 2013, 2014; Lalon, 2015) và Ấn Độ (Sahoo và Nayak, 2007; Bihari, 2010; Biswas, 2011; Bhardwaj và Malhotra, 2013) cũng chỉ ra rằng, việc triển khai tín dụng xanh chỉ thực sự tạo ra cải thiện đáng kể cho hệ thống ngân hàng khi đi kèm các công cụ chính sách hỗ trợ như ưu đãi lãi suất tái cấp vốn, ưu tiên tiếp cận nguồn vốn dài hạn hoặc giảm yêu cầu dự trữ bắt buộc cho các khoản vay xanh. Điều này gợi ý rằng, tín dụng xanh không thể chỉ được xem là một sản phẩm cho vay chuyên biệt mà cần được nhìn nhận như một phần của chiến lược điều tiết tài chính vĩ mô mang định hướng phát triển bền vững.

Như vậy, có thể rút ra luận điểm rằng, tín dụng xanh chỉ thực sự phát huy hiệu quả khi được đặt trong một khung thể chế đầy đủ, bao gồm cả nghĩa vụ pháp lý bắt buộc và cơ chế khuyến khích kinh tế rõ ràng. Sự thành công của Trung Quốc cho thấy nhà nước có thể đóng vai trò “kiến tạo lộ trình chuyển đổi tài chính xanh”, chứ không chỉ đóng vai trò cổ vũ tinh thần. Đây là bài học quan trọng đối với Việt Nam, nơi khung pháp lý về ngân hàng xanh hiện vẫn mang tính định hướng nhiều hơn là ràng buộc.

3. Phương pháp nghiên cứu, mô hình, mẫu và dữ liệu

3.1. Phương pháp nghiên cứu

Việc áp dụng phương pháp nghiên cứu định tính thông qua phỏng vấn chuyên sâu các chuyên gia là một lựa chọn phù hợp nhằm khám phá bản chất đa chiều của tín dụng xanh trong bối cảnh Việt Nam. Cách tiếp cận này phù hợp với khuyến nghị của Yin (2014) và Flick (2018), theo đó các hiện tượng mang tính chính sách - xã hội phức tạp chỉ có thể được hiểu sâu sắc thông qua việc thu thập các diễn ngôn, quan điểm và kinh nghiệm thực tiễn từ những chủ thể trực tiếp tham gia hoạch định hoặc thực thi. Khác với các nghiên cứu định lượng chỉ phản ánh mối quan hệ tương quan giữa tín dụng xanh và hiệu quả tài chính, phương pháp định tính cho phép phát hiện các yếu tố ngầm định như tâm lý e ngại rủi ro của ngân hàng, mức độ sẵn sàng thể chế của ngân hàng trung ương (King và cộng sự, 1994).

Việc lựa chọn đối tượng phỏng vấn bao gồm cán bộ NHNN, chuyên gia tín dụng xanh và lãnh đạo NHTM cho phép đối chiếu giữa góc nhìn “trên xuống” (top-down) từ phía nhà điều hành chính sách và góc nhìn “dưới lên” (bottom-up) từ phía đơn vị triển khai. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh hành lang pháp lý của Việt Nam về ngân hàng xanh vẫn đang ở giai đoạn bán cưỡng chế (soft regulation) - tức mang tính định hướng hơn là bắt buộc thực thi như mô hình Trung Quốc (Oyegunle và Weber, 2015).

Các nhóm câu hỏi phỏng vấn tập trung vào khung pháp lý, mức độ sẵn sàng thể chế, chi phí triển khai và hiệu quả lợi nhuận cho phép nghiên cứu không chỉ nhìn tín dụng xanh như một hoạt động trách nhiệm xã hội doanh nghiệp (CSR) mà còn như một chiến lược kinh doanh mang tính cạnh tranh. Weber (2016) lập luận, các ngân hàng chỉ thật sự “xanh” khi họ tích hợp tín dụng xanh vào bộ chỉ số hiệu quả (KPI) nội bộ. Điều này cũng phù hợp với lý thuyết hợp pháp thể chế. Theo đó doanh nghiệp chỉ áp dụng các chiến lược bền vững nếu chúng vừa đáp ứng kỳ vọng xã hội vừa mang lại lợi thế kinh tế (Suchman, 1995).

Việc ghi âm và mã hóa nội dung phỏng vấn giúp nâng cao độ tin cậy và khả năng truy vết của nghiên cứu, đồng thời tạo tiền đề cho bước chuẩn hóa thành các biến định lượng trong giai đoạn xử lý Stata. Cách tiếp cận hỗn hợp này (mixed-methods) phù hợp với xu hướng hiện đại trong nghiên cứu tài chính - ngân hàng, đặc biệt khi đánh giá các công cụ chính sách như tín dụng xanh vốn chịu tác động đồng thời từ cả yếu tố thị trường lẫn pháp lý (Creswell và Plano Clark, 2017).

Như vậy, việc phỏng vấn chuyên gia không chỉ đóng vai trò thu thập dữ liệu mà còn là quá trình “kiểm định thực tiễn” của khung lý thuyết tín dụng xanh tại Việt Nam. Nó phản ánh rõ khoảng cách giữa chính sách trên giấy và triển khai thực tế, đồng thời cung cấp bằng chứng quan trọng để định hình các đề xuất cải cách pháp luật về ngân hàng xanh trong tương lai.

3.2. Mô hình nghiên cứu và giả thuyết

3.2.1. Mô hình nghiên cứu

Dựa trên tổng quan nghiên cứu và kết quả phỏng vấn chuyên sâu, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu như sau:

Mô hình 1: Tác động của tín dụng xanh đến hiệu quả hoạt động của NHTM

Nguồn: Tác giả đề xuất

Giải thích mô hình:

• Biến độc lập: Lợi thế khi triển khai tín dụng xanh (TL): Bao gồm các yếu tố như tăng dòng tiền ngắn hạn, dài hạn, cải thiện uy tín ngân hàng...; Chi phí triển khai tín dụng xanh (CP): Gồm chi phí thẩm định, chi phí vận hành gia tăng, chi phí vốn...

• Biến phụ thuộc: Hiệu quả hoạt động ngân hàng (HQ): Được đo lường qua chỉ số ROA, ROE, hiệu quả sử dụng nguồn lực, hiệu quả xã hội - môi trường...

Việc xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên tổng hợp lý thuyết và kết quả phỏng vấn chuyên sâu cho thấy tác giả tuân thủ phương pháp tiếp cận hỗn hợp (mixed-methods) vốn được xem là phù hợp với các vấn đề chính sách tài chính - môi trường có tính đa chiều như tín dụng xanh (Creswell và Plano Clark, 2017). Hệ thống thang đo lợi thế triển khai tín dụng xanh, chi phí triển khai tín dụng xanh hiệu quả hoạt động ngân hàng phản ánh cả hai khía cạnh kinh tế và xã hội - môi trường, phù hợp với khung lý thuyết ba trụ cột phát triển bền vững (Elkington, 1997). Việc sử dụng thang đo Likert 5 mức là phù hợp với đề xuất của Hair và cộng sự (2019), giúp đảm bảo khả năng phân biệt mức độ đồng thuận trong khảo sát hành vi ra quyết định tài chính.

Tuy nhiên, các thang đo này đặt ra một số vấn đề cần lưu ý. Trước hết, cấu phần “lợi thế” tập trung mạnh vào các yếu tố tài chính như dòng tiền và uy tín, nhưng chưa tích hợp các hình thức ưu đãi chính sách mà nhiều quốc gia đã áp dụng như miễn giảm tỉ lệ dự trữ bắt buộc hoặc hạ lãi suất tái cấp vốn cho khoản vay xanh (Zhang và cộng sự, 2021). Ở Việt Nam, Chỉ thị số 03/CT-NHNN và Quyết định số 1604/QĐ-NHNN ngày 07/8/2018 của Thống đốc NHNN về việc phê duyệt Đề án phát triển ngân hàng xanh tại Việt Nam mới chỉ dừng ở mức định hướng, chưa tạo lập cơ chế khuyến khích tài chính cụ thể, dẫn đến các ngân hàng vẫn cân nhắc tín dụng xanh trên cơ sở “chi phí - lợi ích thuần túy” thay vì “chiến lược tuân thủ chính sách”. Do đó, nên cân nhắc bổ sung biến TL5 - “tín dụng xanh giúp ngân hàng tiếp cận ưu đãi từ NHNN hoặc các tổ chức quốc tế” nhằm phản ánh đúng đặc điểm thể chế của tín dụng xanh tại Việt Nam.

Về thang đo chi phí, việc nhận định rằng triển khai tín dụng xanh làm tăng dư nợ tín dụng (CP2) là chưa chính xác về mặt học thuật, bởi dư nợ là kết quả của quyết định cấp vốn, không phải là chi phí thực hiện. Theo Weber (2016), chi phí thật sự của tín dụng xanh nằm ở ba nhóm: Chi phí tuân thủ quy trình thẩm định rủi ro môi trường - xã hội, chi phí nguồn vốn dài hạn và chi phí cơ hội khi phải từ chối khách hàng thuộc ngành gây ô nhiễm. Điều này phù hợp với thực tế Việt Nam khi phần lớn nguồn vốn huy động là ngắn hạn, trong khi các dự án xanh thường có thời gian thu hồi vốn lên tới 10 - 15 năm (IFC, 2018).

Đối với thang đo hiệu quả hoạt động, việc đưa cả biến HQ1 (tăng ROA) và biến HQ2 (giảm ROE) là một lựa chọn hợp lý nhưng cần được lý giải rõ hơn. Về lý thuyết, ROE giảm có thể là hệ quả của việc tín dụng xanh làm tăng vốn tự có hoặc giảm hệ số đòn bẩy - tức là ngân hàng “an toàn hơn nhưng lợi nhuận ngắn hạn thấp hơn” (Oyegunle và Weber, 2015). Điều này phù hợp với các chuẩn Basel III về an toàn vốn, nhưng cần đánh giá bằng góc nhìn dài hạn. Do đó, gợi ý nên bổ sung thang đo HQ5 - “tín dụng xanh giúp giảm nợ xấu” để phản ánh bản chất “chuyển dịch rủi ro từ môi trường sang tài chính” (Wang và cộng sự, 2019). Ngoài ra, HQ4 về hiệu quả xã hội - môi trường là phù hợp với quan điểm ESG, nhưng cần thêm chỉ báo định lượng nếu mô hình sau này dự định kiểm định thực nghiệm.

Tổng thể, bộ thang đo bước đầu đã phản ánh khá tốt mối quan hệ giữa tín dụng xanh và hiệu quả ngân hàng, tuy nhiên để phù hợp hơn với bối cảnh pháp lý Việt Nam, cần tích hợp yếu tố chính sách vào thang đo - đặc biệt là cơ chế ưu đãi và rủi ro tuân thủ. Việc kết hợp góc nhìn chiến lược tài chính với góc nhìn quy định thể chế sẽ giúp mô hình nghiên cứu không chỉ mang giá trị học thuật mà còn có khả năng ứng dụng trong xây dựng chính sách ngân hàng xanh.

Bảng 1: Thang đo lợi ích khi triển khai tín dụng xanh

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Bảng 2: Thang đo chi phí khi triển khai tín dụng xanh

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Bảng 3: Thang đo hiệu quả hoạt động của NHTM khi triển khai tín dụng xanh

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

3.2.2. Giả thuyết nghiên cứu

Một số giả thuyết nghiên cứu được hình thành như sau:

• H1: Khung pháp lý cho tín dụng xanh và nhu cầu đối với tín dụng xanh tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.

• H2: Các rào cản hoặc thách thức trong việc áp dụng tín dụng xanh gây ảnh hưởng bất lợi đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.

• H3: Việc triển khai tín dụng xanh mang lại tác động tích cực đối với hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.

• H4: Quy mô tín dụng, kết quả và chất lượng tín dụng có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.

• H5: Chi phí áp dụng tín dụng xanh sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam.

Việc xây dựng các giả thuyết H1 - H5 cho thấy tác giả tiếp cận tín dụng xanh dưới góc nhìn đa chiều, không chỉ xem tín dụng xanh như một yếu tố tích cực đương nhiên mà còn thừa nhận sự tồn tại song hành của rủi ro, chi phí và các điều kiện tiên quyết về thể chế. Giả thuyết H1 và H2 phản ánh mâu thuẫn phổ biến trong giai đoạn đầu triển khai chính sách xanh tại các quốc gia mới nổi: Khung pháp lý tuy được ban hành tương đối sớm nhưng còn thiếu tính đồng bộ, gây ra chi phí tuân thủ cao cho ngân hàng (GIZ, 2021). Tại Việt Nam, các văn bản như Chỉ thị số 03/CT-NHNN, Quyết định số 1604/QĐ-NHNN hay Thông tư số 17/2022/TT-NHNN ngày 23/12/2025 của Thống đốc NHNN quy định về quản lý rủi ro môi trường trong hoạt động cấp tín dụng của các tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài đều nhấn mạnh yêu cầu lồng ghép yếu tố môi trường - xã hội trong cấp tín dụng, song lại chưa quy định rõ cơ chế bảo lãnh rủi ro hay ưu đãi lãi suất cho các dự án xanh. Điều này khiến ngân hàng đứng trước tình trạng “mệnh lệnh hành chính không đi cùng động lực kinh tế”, dẫn đến xu hướng triển khai mang tính đối phó hơn là chiến lược. Vì vậy, giả thuyết H1 và H2 có cơ sở lý luận khi nhận định rằng nhu cầu tín dụng xanh chưa đủ mạnh và các rào cản thể chế có thể làm suy giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng thông qua chi phí tuân thủ, thủ tục thẩm định kéo dài hoặc rủi ro thông tin bất cân xứng (Weber, 2016).

Ngược lại, giả thuyết H3 và H4 dựa trên luận điểm rằng, nếu tín dụng xanh được triển khai đúng hướng, đặc biệt trong các lĩnh vực có tỉ suất sinh lời ổn định như năng lượng tái tạo, kinh tế tuần hoàn hoặc nông nghiệp công nghệ cao thì ngân hàng không chỉ thu được lợi ích tài chính mà còn cải thiện uy tín và khả năng tiếp cận nguồn vốn quốc tế (Wang và cộng sự, 2019). Các định chế tài chính như IFC hay ADB đã nhiều lần khẳng định rằng, tín dụng xanh giúp ngân hàng mở rộng thị trường khách hàng có trách nhiệm xã hội, đồng thời giảm thiểu nợ xấu trong dài hạn nhờ vào mức độ tuân thủ cao của các doanh nghiệp xanh (IFC, 2018). Điều này phù hợp với giả thuyết H3 về lợi thế và H4 về quy mô, chất lượng tín dụng. Việc bổ sung giả thuyết H5 là cần thiết để đảm bảo tính cân bằng trong mô hình, tránh việc lý tưởng hóa tín dụng xanh, bởi theo kinh nghiệm của Trung Quốc, giai đoạn đầu triển khai tín dụng xanh thường khiến chi phí vận hành ngân hàng tăng do yêu cầu bổ sung hệ thống đánh giá môi trường, đào tạo nhân sự và thiết lập báo cáo ESG định kỳ (Oyegunle và Weber, 2015). Các giả thuyết này mở ra hai hàm ý quan trọng:

Thứ nhất, nếu giả thuyết H1 và H2 được kiểm định là đúng, các nhà hoạch định chính sách cần chuyển từ cách tiếp cận “mệnh lệnh - kiểm soát” sang “khuyến khích - hỗ trợ”, thông qua các cơ chế bảo lãnh tín dụng xanh, ưu đãi lãi suất hoặc miễn giảm dự phòng rủi ro.

Thứ hai, nếu giả thuyết H3 và H4 chứng minh được rằng tín dụng xanh thực sự cải thiện hiệu quả hoạt động, thì tín dụng xanh không chỉ là nhiệm vụ trách nhiệm xã hội mà cần được nhìn nhận như chiến lược kinh doanh cốt lõi, tương tự như cách nhiều ngân hàng châu Âu đang gắn tín dụng xanh với Basel III và quản trị rủi ro khí hậu (European Banking Authority, 2021).

3.3. Mẫu và dữ liệu nghiên cứu

Việc xác định kích thước mẫu trong các nghiên cứu định lượng về hiệu quả hoạt động ngân hàng có ý nghĩa quyết định đối với tính tin cậy của kết quả kiểm định mô hình. Công thức N = 50 + 8m do Green (1991) đề xuất vốn được xem là một trong những quy chuẩn kinh điển trong phân tích hồi quy bội, đặc biệt trong các nghiên cứu ứng dụng thuộc lĩnh vực kinh tế - tài chính. Việc tác giả lựa chọn m = 5 biến độc lập và tính toán ngưỡng tối thiểu là 90 mẫu cho thấy cách tiếp cận thận trọng và tuân thủ đúng các khuyến nghị phương pháp luận quốc tế (Hair và cộng sự, 2019). Tuy nhiên, điều đáng chú ý hơn là việc tác giả quyết định mở rộng kích thước mẫu lên tới 431 quan sát - cao gấp gần năm lần so với yêu cầu tối thiểu - điều này giúp tăng cường đáng kể độ mạnh thống kê (statistical power) của mô hình, đồng thời hạn chế các sai lệch do phương sai lớn hoặc hiện tượng đa cộng tuyến tiềm ẩn (Tabachnick và Fidell, 2013).

Dữ liệu được thu thập từ nhiều cấp độ hoạt động của ngân hàng (trụ sở chính, chi nhánh, phòng giao dịch) và trải dài trên phạm vi địa lý rộng khắp cho thấy nỗ lực tiếp cận đối tượng khảo sát một cách toàn diện, thay vì chỉ giới hạn ở các ngân hàng lớn tại các đô thị trung tâm. Cách tiếp cận này phù hợp với bối cảnh Việt Nam, nơi cấu trúc hệ thống ngân hàng có sự phân hóa mạnh giữa khối NHTM nhà nước, NHTM cổ phần và các tổ chức tín dụng quy mô nhỏ hơn. Việc sử dụng bảng hỏi điện tử qua Google Forms thay vì khảo sát trực tiếp cũng phản ánh sự thích ứng với xu thế số hóa trong nghiên cứu tài chính hiện đại, đồng thời góp phần giảm thiểu thiên lệch xã hội (social desirability bias) vốn thường xảy ra khi người trả lời chịu tác động bởi các yếu tố thứ bậc hoặc áp lực mang tính tổ chức (Dillman và cộng sự, 2014).

Việc thu thập dữ liệu từ nhân viên ngân hàng đang hoạt động cũng cần được đặt trong khuôn khổ tuân thủ quy định về bảo mật thông tin của Luật Các tổ chức tín dụng năm 2024. Mặc dù bảng hỏi chủ yếu thu thập nhận thức và đánh giá cá nhân thay vì thông tin khách hàng hoặc dữ liệu tài chính nội bộ, nhưng việc xin sự đồng thuận rõ ràng từ người trả lời và cam kết ẩn danh là điều kiện bắt buộc để bảo đảm tính hợp pháp và đạo đức nghiên cứu. Có thể thấy rằng, nghiên cứu không chỉ tuân thủ chuẩn mực phương pháp quốc tế mà còn gắn với thực tiễn chính sách và luật pháp Việt Nam - yếu tố giúp nâng cao tính khả thi và giá trị ứng dụng của kết quả thu được.

4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận

4.1. Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha (Bảng 4)

Việc thu thập được 431 mẫu khảo sát là một lợi thế đáng kể đối với nghiên cứu, không chỉ vượt xa ngưỡng tối thiểu theo khuyến nghị phương pháp của Green (1991) mà còn đảm bảo độ tin cậy thống kê trong các phân tích đa biến. Trước khi đưa vào xử lý bằng phần mềm SPSS, dữ liệu được mã hóa và làm sạch - một bước quy trình thiết yếu nhằm loại bỏ các giá trị khuyết thiếu hoặc sai lệch có thể gây nhiễu trong các kiểm định định lượng (Hair và cộng sự, 2019). Quy trình làm sạch dữ liệu này cũng phù hợp với khuyến nghị của NHNN về chuẩn hóa thông tin trong báo cáo và giám sát chỉ tiêu thống kê, đảm bảo rằng quá trình phân tích định lượng được triển khai theo hướng tuân thủ chuẩn mực dữ liệu tài chính.

Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng hệ số Cronbach’s Alpha - phương pháp phổ biến nhất để kiểm định tính nhất quán nội tại của các biến quan sát (Nunnally và Bernstein, 1994). Kết quả kiểm định cho thấy tất cả năm nhóm biến đều đạt yêu cầu, ngoại trừ nhóm biến quy mô và chất lượng tín dụng xanh (QK) trong lần kiểm định đầu tiên. Việc biến QK1 có hệ số tương quan biến - tổng chỉ ở mức 0,174 (< 0,3) cho thấy biến này không đóng góp tích cực vào cấu trúc khái niệm chung của nhóm và có thể gây sai lệch trong phân tích tiếp theo. Việc loại bỏ biến QK1 không chỉ là quyết định mang tính kỹ thuật mà còn phản ánh đúng tinh thần phương pháp luận - loại bỏ các yếu tố làm suy giảm tính hội tụ của thang đo (Peterson và Kim, 2013).

Sau khi loại bỏ biến này và tiến hành kiểm định lại, hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm biến QK đã vượt ngưỡng chấp nhận (> 0,7), qua đó đảm bảo hai điều kiện cốt lõi: (1) Thang đo đủ độ tin cậy thống kê và (2) có thể tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA). Vì vậy, một số học giả như DeVellis (2016) khuyến nghị rằng, việc loại biến nên được cân nhắc trên cả hai tiêu chí: thống kê và lý luận. Trong bối cảnh nghiên cứu về tín dụng xanh tại Việt Nam, điều này càng quan trọng do đặc thù chính sách và môi trường pháp lý có thể khiến một số biến quan sát bị trả lời theo xu hướng xã hội thay vì phản ánh hoàn toàn thực tiễn triển khai (Dillman và cộng sự, 2014).

Việc sử dụng các thang đo liên quan đến hiệu quả hoạt động ngân hàng cũng phải phù hợp với các chỉ tiêu đánh giá tài chính theo Thông tư số 41/2016/TT-NHNN ngày 30/12/2016 của Thống đốc NHNN quy định tỉ lệ an toàn vốn đối với ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài và Thông tư số 13/2018/TT-NHNN ngày 18/5/2018 của Thống đốc NHNN quy định về hệ thống kiểm soát nội bộ của NHTM, chi nhánh ngân hàng nước ngoài. Điều này đồng nghĩa với việc các biến quan sát như ROA, ROE hoặc chất lượng tín dụng không chỉ mang ý nghĩa nghiên cứu mà còn gắn với nghĩa vụ công bố thông tin và tuân thủ của các NHTM. Sự kết hợp giữa khung phân tích định lượng quốc tế và bối cảnh thể chế Việt Nam chính là điểm mạnh giúp nghiên cứu này có khả năng đóng góp cho cả học thuật và hoạch định chính sách.

Bảng 4: Kết quả đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các nhóm thang đo

Ghi chú: Những biến có hệ số tương quan dưới 0,3 đã được xem xét loại bỏ ở bước tiếp theo Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm SPSS

Kết quả đánh giá độ tin cậy cho thấy hầu hết các nhóm thang đo đều đạt ngưỡng chấp nhận được theo khuyến nghị của Nunnally và Bernstein (1994), với Cronbach’s Alpha dao động từ 0,678 - 0,808. Điều này cho phép khẳng định rằng mức độ nhất quán nội tại giữa các biến quan sát trong từng nhóm là tương đối ổn định. Riêng nhóm “Quy mô và chất lượng tín dụng xanh” (QK) ban đầu xuất hiện một biến có hệ số tương quan biến - tổng thấp hơn chuẩn tối thiểu (0,3), tuy nhiên việc loại bỏ biến này giúp chỉ số Alpha cải thiện đáng kể, qua đó củng cố tính phù hợp của thang đo.

Đáng chú ý, nhóm “Rào cản trong triển khai tín dụng xanh” và nhóm “Nhu cầu và khung chính sách” có hệ số Cronbach’s Alpha cao nhất, phản ánh việc các cá nhân tham gia khảo sát có quan điểm khá thống nhất về những yếu tố mang tính thể chế và điều kiện hệ thống. Tổng thể, các kết quả này xác nhận bộ thang đo đủ độ tin cậy để tiếp tục đưa vào phân tích EFA ở bước tiếp theo. Tuy nhiên, sự biến thiên nhẹ giữa các nhóm cũng gợi mở rằng những yếu tố như chi phí triển khai hay hiệu quả kỳ vọng của tín dụng xanh có thể là các biến giải thích quan trọng trong mô hình hồi quy sau này.

4.2. Phân tích EFA

4.2.1. Đối với các biến độc lập

Kết quả phân tích EFA với 17 biến độc lập, sau khi loại bỏ biến QK1 dựa trên kiểm định Cronbach’s Alpha, cho thấy mô hình đo lường đã được tinh chỉnh cẩn trọng và tuân thủ đầy đủ quy trình khoa học. Việc loại biến theo từng vòng lặp dựa trên hệ số tải nhân tố và mức độ tải chéo không chỉ nhằm tối ưu hóa cấu trúc nhân tố mà còn đảm bảo tính giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của từng nhóm biến - một yêu cầu bắt buộc trong các nghiên cứu định lượng hiện đại (Hair và cộng sự, 2010).

Hệ số KMO đạt mức 0,805 cho thấy mức độ phù hợp mẫu ở ngưỡng khá tốt theo thang phân loại của Kaiser (1974), chứng tỏ dữ liệu thu thập có mật độ tương quan đủ mạnh để trích xuất nhân tố chung. Kết quả kiểm định Bartlett với Sig. = 0,000 loại bỏ giả thuyết rằng ma trận tương quan là ma trận đơn vị, đồng nghĩa rằng các biến quan sát có mối quan hệ tuyến tính cần thiết để tiếp tục phân tích (Tabachnick và Fidell, 2007). Với quy mô mẫu 431 - vượt xa mức tối thiểu theo khuyến nghị của Comrey và Lee (1992) - ngưỡng tải nhân tố ≥ 0,5 được sử dụng hoàn toàn phù hợp theo hướng dẫn của Stevens (2002), đảm bảo rằng các biến giữ lại đều có đóng góp đáng kể vào sự hình thành của các nhân tố.

Kết quả này khẳng định rằng, cấu trúc khái niệm của các nhóm biến như khung pháp lý, rào cản triển khai, lợi thế, quy mô tín dụng và chi phí áp dụng tín dụng xanh đã phản ánh đúng thực tiễn vận hành trong lĩnh vực ngân hàng Việt Nam. Từ góc độ chính sách, việc các biến liên quan đến khung pháp lý và rào cản triển khai hội tụ thành những nhân tố riêng biệt cho thấy hệ thống pháp luật hiện hành dù đã có các văn bản như Quyết định số 1604/QĐ-NHNN hay Chỉ thị số 03/CT-NHNN nhưng vẫn chưa đủ tạo lập một cơ chế triển khai nhất quán và thông suốt trên toàn hệ thống ngân hàng. Ngược lại, các biến phản ánh lợi thế kinh doanh khi áp dụng tín dụng xanh tập trung vào hiệu quả tài chính và uy tín tổ chức, cho thấy các ngân hàng chỉ thực sự cam kết khi cảm nhận rõ lợi ích kinh tế hữu hình, thay vì chỉ dựa trên nghĩa vụ tuân thủ pháp lý.

Kết quả phân tích EFA ổn định sau 4 lần chạy dữ liệu là một chỉ dấu thể hiện rõ tính bền vững của cấu trúc mô hình đo lường. Điều này tạo nền tảng vững chắc để triển khai phân tích nhân tố khẳng định (CFA) hoặc các mô hình hồi quy tuyến tính hay mô hình SEM nhằm kiểm định các giả thuyết về tác động của tín dụng xanh đối với hiệu quả hoạt động ngân hàng. Đồng thời, kết quả phân tích cũng hé mở nhu cầu cải cách thể chế theo hướng vừa tăng cường nghĩa vụ tuân thủ vừa thiết lập cơ chế khuyến khích tài chính hữu hình - một định hướng đang được nhiều quốc gia như Trung Quốc hay Indonesia áp dụng thành công trong phát triển tài chính xanh.

Bảng 5: Kết quả đánh giá mức độ phù hợp mẫu và kiểm định tương quan giữa các biến độc lập

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm SPSS

Kết quả trình bày tại Bảng 5 cho thấy hệ số KMO đạt 0,805, vượt ngưỡng tối thiểu 0,5 theo khuyến nghị của Kaiser (1974), đồng thời nằm trong khoảng “khá tốt” theo phân loại của Hutcheson và Sofroniou (1999). Điều này khẳng định dữ liệu khảo sát có mức độ tương quan đủ cao để tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA). Bên cạnh đó, kiểm định Bartlett cho giá trị Chi-Square bằng 917,319 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000, cho phép bác bỏ giả thuyết không về việc ma trận tương quan là đơn vị. Nói cách khác, các biến quan sát có mối liên hệ tuyến tính đáng kể với nhau, đáp ứng yêu cầu để tiếp tục các bước rút trích nhân tố.

Việc đánh giá thêm bằng các chỉ số bổ trợ như giá trị riêng Eigenvalue và tổng phương sai trích cũng củng cố độ tin cậy của mô hình. Giá trị Eigenvalue lớn nhất đạt 1,461 cho thấy tối thiểu ba nhân tố cốt lõi có ý nghĩa thống kê được rút trích theo tiêu chí Kaiser. Đồng thời, tổng phương sai tích lũy đạt 63,211%, vượt mức khuyến nghị 50% của Hair và cộng sự (2010), phản ánh các nhân tố giữ lại có khả năng giải thích phần lớn biến thiên của dữ liệu. Như vậy, toàn bộ kết quả kiểm định đều cho thấy thang đo sử dụng trong nghiên cứu đạt độ giá trị hội tụ và phân biệt ở mức chấp nhận được, tạo tiền đề đáng tin cậy cho các phân tích hồi quy ở giai đoạn tiếp theo.

4.2.2. Đối với biến phụ thuộc

Kết quả phân tích EFA đối với biến phụ thuộc cho thấy cấu trúc đo lường đạt độ tin cậy và giá trị thống kê cần thiết để tiếp tục các bước phân tích sâu hơn. Trước hết, hệ số KMO đạt mức 0,655, tuy không ở ngưỡng “rất tốt” như khuyến nghị của Kaiser (1974), nhưng vẫn nằm trên mức chấp nhận được (≥ 0,5), cho thấy mức độ tương quan giữa các biến quan sát đủ mạnh để hình thành một cấu trúc nhân tố chung. Đồng thời, kiểm định Bartlett với giá trị Sig. = 0,000 khẳng định ma trận tương quan không phải là ma trận đơn vị.

Điểm đáng lưu ý là chỉ một nhân tố duy nhất được trích xuất, với giá trị riêng Eigenvalue đạt 2,176 (≥ 1), đồng nghĩa rằng toàn bộ các biến quan sát đều hội tụ vào cùng một cấu trúc khái niệm, phù hợp với bản chất của biến phụ thuộc “hiệu quả hoạt động ngân hàng” được thiết kế như một thang đo đơn hướng. Tổng phương sai trích đạt 54,175%, vượt ngưỡng 50% theo khuyến nghị của Hair và cộng sự (2010), chứng tỏ nhân tố này giải thích phần lớn biến thiên của các biến quan sát và có thể đại diện tốt cho khái niệm mà nó đo lường.

Kết quả này phản ánh tính đồng nhất nhận thức của người trả lời về hiệu quả hoạt động ngân hàng trong bối cảnh triển khai tín dụng xanh. Có thể thấy rằng các thành phần như lợi nhuận tài chính, hiệu quả sử dụng nguồn lực hoặc hiệu quả xã hội - môi trường đều được nhìn nhận như một phần của cùng một cấu trúc hiệu quả tổng thể, thay vì các khía cạnh tách biệt. Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra vấn đề về mức độ phân biệt giữa hiệu quả tài chính và hiệu quả xã hội - một chủ đề vốn đang được tranh luận trong các nghiên cứu về ngân hàng bền vững (Weber, 2016; Kumar và Prakash, 2019).

Việc các NHTM Việt Nam có xu hướng đánh giá hiệu quả một cách tổng hợp thay vì phân tách theo khía cạnh tài chính hay phi tài chính cho thấy hệ thống quy định hiện hành - vẫn thiên về chỉ tiêu tài chính truyền thống và chưa tích hợp rõ ràng các chỉ số hiệu quả môi trường - xã hội. Điều này đặt ra yêu cầu cần thiết phải hoàn thiện khung pháp lý về báo cáo bền vững trong lĩnh vực tài chính, tương thích với các chuẩn mực quốc tế như Hội đồng Chuẩn mực báo cáo bền vững (ISSB) hay Tổ chức Sáng kiến báo cáo toàn cầu (GRI).

Như vậy, kết quả phân tích EFA không chỉ cung cấp bằng chứng thực nghiệm về sự ổn định của thang đo biến phụ thuộc, mà còn mở ra các hàm ý quan trọng cho việc xây dựng mô hình đo lường hiệu quả hoạt động ngân hàng phù hợp với xu thế tài chính xanh hiện nay.

4.3. Kiểm định mô hình hồi quy

Kết quả hồi quy đa biến cho thấy mô hình nghiên cứu đạt được mức độ phù hợp đáng kể cả về mặt thống kê lẫn phương pháp luận. Trước hết, hệ số xác định hiệu chỉnh (Adjusted R²) đạt 0,589 - vượt ngưỡng 0,5 theo khuyến nghị của Hair và cộng sự (2010) - cho thấy gần 59% biến thiên của biến phụ thuộc (hiệu quả hoạt động của NHTM) có thể được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. Điều này phản ánh mô hình không chỉ có ý nghĩa thống kê mà còn có giá trị thực tiễn cao trong việc giải thích cách thức tín dụng xanh tác động đến hiệu quả ngân hàng, đặc biệt trong bối cảnh Việt Nam đang đẩy mạnh thực thi Chiến lược quốc gia về tăng trưởng xanh.

Kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF cho thấy tất cả các biến đều có giá trị < 10, phù hợp với tiêu chí của O’Brien (2007), chứng tỏ các biến độc lập không bị chồng lấn thông tin và có mức độ phân biệt tốt. Điều này củng cố tính ổn định của các ước lượng hồi quy, giúp tránh tình trạng sai lệch khi diễn giải ảnh hưởng riêng lẻ của từng yếu tố như chi phí triển khai tín dụng xanh, quy mô tín dụng hay khung pháp lý.

Phân tích phần dư tiếp tục củng cố độ tin cậy của mô hình. Trung bình phần dư gần bằng 0 và độ lệch chuẩn xấp xỉ 1 cho thấy giả định về phân phối chuẩn không bị vi phạm. Bên cạnh đó, biểu đồ P-P của phần dư cho thấy các điểm dữ liệu nằm sát đường chéo - một dấu hiệu đặc trưng của phân phối chuẩn theo Field (2013). Điều này đặc biệt quan trọng vì nếu phân phối phần dư bị lệch, các suy luận thống kê như kiểm định t hay F sẽ không còn chính xác (Gujarati và Porter, 2009) (Biểu đồ 1, 2).

Kết quả hồi quy mang ý nghĩa rằng khung pháp lý hiện hành về tín dụng xanh - bao gồm Chỉ thị số 03/2015/CT-NHNN và Quyết định số 1604/QĐ-NHNN đang tạo ra các tác động có thể đo lường được đối với hiệu quả tài chính và hoạt động của ngân hàng. Tuy nhiên, mức độ giải thích chỉ đạt 58,9% cũng cho thấy còn nhiều yếu tố chưa được đưa vào mô hình, chẳng hạn như các biện pháp ưu đãi thuế, cơ chế chia sẻ rủi ro hoặc khuyến khích từ phía NHNN. Điều này đặt ra yêu cầu mở rộng chính sách tài chính xanh theo hướng đồng bộ hơn, tiệm cận với các chuẩn mực quốc tế như EU Taxonomy hoặc các nguyên tắc của Ngân hàng Thế giới về quản trị ESG.

Như vậy, mô hình hồi quy không chỉ đạt yêu cầu về mặt kỹ thuật mà còn cung cấp bằng chứng thuyết phục cho các nhà hoạch định chính sách trong việc hoàn thiện khung pháp lý, hướng tới một hệ thống tài chính vừa bền vững vừa hiệu quả.

Biểu đồ 1: Biểu đồ tần số phần dư

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm SPSS

Biểu đồ 2: Biểu đồ P-P của phần dư

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm SPSS

Kết quả tổng hợp trong Bảng 6 cho thấy chỉ có hai giả thuyết H3 và H4 được chấp nhận, qua đó khẳng định rằng những lợi thế mang lại từ việc triển khai tín dụng xanh cùng với quy mô, chất lượng và kết quả tín dụng xanh là các yếu tố có đóng góp tích cực đối với hiệu quả hoạt động của NHTM. Điều này phù hợp với lập luận của Weber (2016) và Bal và cộng sự (2014) rằng, tín dụng xanh có thể trở thành công cụ chiến lược giúp ngân hàng gia tăng uy tín, mở rộng thị phần và cải thiện chỉ số sinh lời trong dài hạn. Ngược lại, các giả thuyết H1, H2 và H5 bị bác bỏ, cho thấy khung pháp lý, rào cản triển khai hay chi phí phát sinh chưa đủ mạnh để tạo ra tác động tiêu cực đáng kể đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Kết quả này phản ánh thực tế rằng hệ thống ngân hàng Việt Nam đang trong giai đoạn chuyển đổi, nơi các quy định pháp lý về tín dụng xanh mang tính định hướng mềm (soft regulation) hơn là chế tài cứng ràng buộc, do đó tác động của chúng lên hiệu quả tài chính chưa rõ nét. Đồng thời, các ngân hàng có xu hướng triển khai tín dụng xanh một cách chọn lọc và phòng thủ (defensive strategy), nên chi phí và rủi ro liên quan chưa đủ lớn để ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hoạt động tổng thể.

Điều này đặt ra yêu cầu đối với NHNN và các cơ quan quản lý cần chuyển từ cách tiếp cận khuyến khích sang cơ chế khuyến khích có điều kiện (conditional incentive) hoặc thậm chí ràng buộc pháp lý mạnh hơn nhằm tạo ra sự khác biệt rõ ràng giữa nhóm ngân hàng tích cực triển khai tín dụng xanh và nhóm thụ động. Việc thiết lập các ưu đãi vốn, cơ chế chia sẻ rủi ro hoặc công cụ thuế có thể giúp nhân rộng tác động tích cực đã được xác nhận trong H3 và H4. Kết quả kiểm định giả thuyết do đó không chỉ mang ý nghĩa thống kê mà còn gợi mở định hướng chính sách quan trọng cho hành trình định hình hệ thống ngân hàng xanh tại Việt Nam trong giai đoạn tới.

Bảng 6: Tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm SPSS

Kết quả hồi quy chuẩn hóa cho thấy mô hình HQ = 0,697 + 0,344×TL + 0,430×QK + e phản ánh rõ nét vai trò vượt trội của hai biến độc lập là lợi ích của việc triển khai tín dụng xanh và quy mô - chất lượng tín dụng xanh trong việc gia tăng hiệu quả hoạt động của NHTM. Trước hết, ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê mạnh của lợi ích của việc triển khai tín dụng xanh (Sig. = 0,000) củng cố luận điểm rằng các lợi thế nội tại từ tín dụng xanh - như cải thiện uy tín, mở rộng tập khách hàng ESG, tiếp cận các nguồn vốn ưu đãi hoặc xếp hạng tín nhiệm cao hơn, đang dần được các ngân hàng Việt Nam nhận thức như một chiến lược kinh doanh, chứ không chỉ là một nghĩa vụ đạo đức (Weber, 2016; Jeucken, 2010). Điều này phù hợp với xu hướng quốc tế khi các chuẩn mực tài chính bền vững như EU Taxonomy, Equator Principles hay Lực lượng Đặc nhiệm về Công bố thông tin tài chính liên quan đến biến đổi khí hậu (TCFD) đang dịch chuyển vai trò của ngân hàng từ “người cấp vốn sang người điều tiết luồng vốn theo hướng xanh hóa” (World Bank, 2020).

Đồng thời, biến chất lượng tín dụng xanh có hệ số tác động cao hơn (β = 0,430) so với biến TL (β = 0,344), cho thấy chất lượng và quy mô danh mục tín dụng xanh mới là nhân tố mang tính quyết định trong việc chuyển hóa tín dụng xanh từ khẩu hiệu chính sách thành lợi thế tài chính thực sự. Đây là điểm then chốt cần nhấn mạnh trong bối cảnh pháp lý Việt Nam hiện nay vẫn thiên về định hướng khuyến khích thông qua Quyết định số 1604/QĐ-NHNN hay Thông tư số 17/2022/TT-NHNN, nhưng chưa có các cơ chế ưu đãi dựa trên chất lượng tín dụng xanh như phân bổ hệ số rủi ro thấp hơn trong tính toán CAR, hoặc trần tăng trưởng tín dụng cao hơn cho các ngân hàng có danh mục xanh chiếm tỉ trọng lớn - cách tiếp cận mà Trung Quốc đã thực hiện thành công thông qua Green Credit Guidelines 2012 (Zhang và cộng sự, 2019; Dong và cộng sự, 2020).

Các kết quả này ủng hộ quan điểm của lý thuyết “win-win” trong tài chính bền vững (Porter và Van der Linde, 1995), rằng những chính sách môi trường nếu được thiết kế đúng không những không làm giảm lợi nhuận mà còn nâng cao năng lực cạnh tranh. Tuy nhiên, điều kiện đủ để tín dụng xanh thực sự phát huy hiệu quả không nằm ở mức độ cam kết, mà ở chất lượng thực thi, đặc biệt là cách ngân hàng kiểm soát rủi ro, giám sát dòng vốn, và đo lường tác động môi trường - xã hội của dự án vay vốn.

5. Khuyến nghị nhằm nâng cao tác động của tín dụng xanh đến hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam

Việc NHNN ban hành Chỉ thị số 03/CT-NHNN có thể xem là bước ngoặt quan trọng trong tiến trình “thể chế hóa” tín dụng xanh tại Việt Nam. Nếu trước đây các ngân hàng chỉ triển khai tài chính xanh theo hướng tự nguyện, mang tính trách nhiệm xã hội, thì kể từ thời điểm ban hành Chỉ thị này, việc xây dựng chính sách tín dụng xanh đã trở thành yêu cầu mang tính định hướng chính sách quốc gia. Tuy nhiên, cần nhìn nhận rằng Chỉ thị số 03/CT-NHNN vẫn mang tính khuyến nghị mềm, thiếu các cơ chế chế tài hoặc ưu đãi đủ mạnh để thúc đẩy hệ thống ngân hàng dịch chuyển thực sự sang mô hình tăng trưởng xanh. Điều này đặt ra câu hỏi mang tính học thuật và chính sách: Liệu chỉ những thông điệp định hướng có đủ để tạo thay đổi hành vi trong lĩnh vực tài chính - một lĩnh vực vốn vận hành theo logic lợi nhuận?

Về mặt triển khai, các khuyến nghị như phát triển sản phẩm tín dụng xanh, thiết lập bộ phận quản lý rủi ro môi trường - xã hội, hay mở rộng mạng lưới nhằm tăng huy động vốn đều phù hợp với thực tiễn quốc tế. Tuy nhiên, nếu chỉ dừng ở mức “yêu cầu từng ngân hàng tự nỗ lực”, hệ thống có nguy cơ rơi vào tình trạng “xanh hóa hình thức” (greenwashing), trong đó nhiều tổ chức tài chính công bố triển khai tín dụng xanh nhưng thực chất tỉ trọng cho vay vẫn tập trung vào các ngành phát thải cao. Do đó, từ góc độ chính sách, cần bổ sung các công cụ có tính ràng buộc mạnh hơn, chẳng hạn như: (i) Giảm hệ số rủi ro (risk weight) trong tính toán CAR đối với các khoản vay xanh; (ii) Yêu cầu công bố bắt buộc tỉ trọng tín dụng xanh trong báo cáo thường niên; hoặc (iii) Ưu tiên truy cập nguồn tái cấp vốn hoặc room tín dụng cao hơn cho các ngân hàng đạt chuẩn xanh - mô hình mà Trung Quốc và EU đang áp dụng khá hiệu quả.

Ngoài ra, việc nhấn mạnh yếu tố số hóa quy trình cấp tín dụng là phù hợp với xu hướng “Green Fintech” (công nghệ tài chính xanh), tuy nhiên cần lưu ý rằng số hóa không chỉ nhằm rút ngắn thời gian xử lý mà còn đóng vai trò chuẩn hóa dữ liệu và tăng cường khả năng giám sát tuân thủ điều kiện môi trường - xã hội. Nếu thực hiện tốt, ngân hàng có thể tích hợp các chỉ số ESG vào hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, từ đó chuyển từ “định tính” sang “định lượng” rủi ro môi trường - yếu tố đang còn thiếu trong đa số ngân hàng Việt Nam.

Một điểm đáng chú ý khác là khuyến nghị thành lập bộ phận chuyên trách rủi ro môi trường - xã hội. Tại các nước thuộc OECD, bộ phận này thường hoạt động như “vệ sĩ pháp lý” nội bộ, giúp ngân hàng tránh nguy cơ vi phạm các tiêu chuẩn quốc tế khi tài trợ cho các dự án nhạy cảm như nhiệt điện than, khai khoáng hoặc phát triển hạ tầng quy mô lớn. Với Việt Nam - quốc gia đang chuyển dịch từ năng lượng hóa thạch sang năng lượng tái tạo - đây không chỉ là yêu cầu kỹ thuật mà còn là lá chắn pháp lý trước các rủi ro kiện tụng xuyên biên giới (cross-border liability) trong bối cảnh các hiệp định như thương mại tự do đều có điều khoản môi trường ràng buộc.

Có thể thấy rằng các giải pháp đề xuất trong Chỉ thị số 03/CT-NHNN và những khuyến nghị đi kèm tuy hợp lý nhưng vẫn mang tính vi mô, tập trung vào năng lực từng ngân hàng riêng lẻ. Để tín dụng xanh thực sự trở thành động lực chuyển đổi cấu trúc kinh tế, chính sách cần được nâng cấp lên tầm hệ thống, trong đó Nhà nước đóng vai trò “kiến trúc sư thể chế” chứ không chỉ là “người ban hành chỉ thị”. Cụ thể, cần thiết lập một khung phân loại xanh thống nhất tương tự EU, ban hành cơ chế bảo lãnh rủi ro tín dụng xanh cấp quốc gia, và thậm chí xem xét thành lập Quỹ Bù đắp rủi ro chuyển đổi (Transition Risk Buffer) dành riêng cho các ngân hàng dẫn đầu trong quá trình xanh hóa.

Nếu chỉ trông chờ vào nỗ lực tự thân của các ngân hàng, Việt Nam sẽ mất nhiều thời gian để đạt được chuyển dịch thực chất. Nhưng nếu kết hợp khéo léo giữa áp lực pháp lý - động lực kinh tế - hỗ trợ kỹ thuật, tín dụng xanh hoàn toàn có thể trở thành “đòn bẩy kép”: Vừa giảm thiểu rủi ro môi trường, vừa nâng cao năng lực cạnh tranh dài hạn của hệ thống ngân hàng. Dữ liệu trên cho thấy một thực tế mang tính chuyển dịch thể chế: nếu trước đây hoạt động quản trị rủi ro trong cấp tín dụng chủ yếu xoay quanh các yếu tố tài chính truyền thống như khả năng trả nợ, dòng tiền hay tài sản bảo đảm, thì hiện nay các NHTM tại Việt Nam buộc phải tích hợp rủi ro môi trường và xã hội (Environmental và Social Risk - ESR) vào khung đánh giá tín dụng. Điều này đánh dấu sự chuyển đổi từ mô hình “tối đa hóa lợi nhuận thuần túy” sang “tối ưu hóa lợi ích tài chính - môi trường - xã hội”, phù hợp với xu hướng của các định chế tài chính toàn cầu.

Tuy nhiên, việc tích hợp ESR không chỉ là bài toán kỹ thuật nghiệp vụ, mà còn là vấn đề pháp lý và chính sách công. Hiện nay, Chỉ thị số 03/CT-NHNN và Đề án phát triển ngân hàng xanh mới dừng ở mức khuyến nghị định hướng (soft regulatory instruments), thiếu các cơ chế ràng buộc pháp lý mạnh như yêu cầu công bố bắt buộc tỉ trọng tín dụng xanh hay quy định hệ số rủi ro ưu đãi trong tính toán CAR cho các khoản vay xanh. Một điểm đáng chú ý là đề xuất không tài trợ cho các dự án gây áp lực lên hạ tầng truyền tải hoặc trùng lặp với dự án đã phê duyệt. Đây là cách tiếp cận tương tự như chính sách “No Harm Principle” trong luật môi trường quốc tế, cho phép ngân hàng từ chối tài trợ nếu dự án tiềm ẩn rủi ro gây tổn hại cộng đồng. Tuy nhiên, việc hiện thực hóa đòi hỏi phải có cơ sở dữ liệu liên ngành về tác động môi trường của các dự án đầu tư giữa Bộ Nông nghiệp và Môi trường, Bộ Công thương và NHNN.

Việc yêu cầu ngân hàng lượng hóa rủi ro như suy thoái hệ sinh thái, tổn hại di sản văn hóa, thay đổi khí hậu hoặc bất công lao động là bước tiến phù hợp với Bộ Nguyên tắc Xích đạo (Equator Principles - EP), vốn là tiêu chuẩn do hơn 130 tổ chức tài chính toàn cầu áp dụng. Tuy nhiên, chỉ một số rất ít ngân hàng Việt Nam (NHTM cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam - BIDV, NHTM cổ phần Ngoại thương Việt Nam - Vietcombank) đã tiếp cận khung EP, còn phần lớn mới chỉ dừng ở mức đánh giá định tính thông qua báo cáo đánh giá tác động môi trường. Việc ưu tiên đầu tư công cho công nghệ sạch, năng lượng tái tạo và phát hành trái phiếu xanh quốc gia là cần thiết nhưng chưa đủ. Nhà nước phải đóng vai trò “người mua rủi ro cuối cùng” (risk absorber) thông qua các Quỹ bảo lãnh tín dụng xanh hoặc cơ chế chia sẻ rủi ro giống các mô hình thành công tại Indonesia và Brazil. Nếu không, các ngân hàng sẽ e ngại tham gia vì sợ rủi ro tín dụng cao hơn so với ngành truyền thống.

Ở cấp độ ngành Ngân hàng, yêu cầu xây dựng bộ phận chuyên trách rủi ro môi trường - xã hội và chuẩn hóa quy trình cấp tín dụng theo EP hoặc ESG là bước đi phù hợp, nhưng cần song song với nâng cao năng lực nhân sự. Hiện nay, đa số cán bộ tín dụng chưa được đào tạo về đánh giá vòng đời carbon của dự án (LCA), chi phí ngoại tác môi trường (externality pricing) hoặc phân tích rủi ro chuyển đổi (transition risk analysis). Nếu không đầu tư đào tạo, khung rủi ro ESR chỉ là “vỏ rỗng”. Có thể thấy các chính sách hiện nay đang tập trung nhiều vào khung pháp lý và định hướng thị trường, nhưng lại thiếu cơ chế vận hành cụ thể và giám sát độc lập. Để tránh rơi vào “greenwashing thể chế”, Việt Nam cần dịch chuyển từ mô hình “tín dụng xanh tự nguyện” sang “tín dụng xanh bắt buộc có kiểm toán độc lập”, tương tự như cách EU áp dụng EU Taxonomy và Sustainable Finance Disclosure Regulation (SFDR). Khi đó, ngân hàng không chỉ không được cho vay ngành gây hại, mà còn bị buộc phải công bố lý do nếu vẫn tài trợ cho dự án có dấu hiệu gây tổn hại xã hội - môi trường.

Tóm lại, việc kiểm soát rủi ro môi trường - xã hội trong cấp tín dụng không chỉ là “yêu cầu đạo đức” mà phải trở thành “chuẩn mực pháp lý và lợi ích kinh tế”. Chỉ khi ngân hàng coi môi trường là tài sản và rủi ro sinh thái là rủi ro tín dụng thực thụ, thì tín dụng xanh mới trở thành động lực tăng trưởng chứ không phải gánh nặng tuân thủ.

6. Kết luận

Một trong những điểm cần được nhìn nhận một cách nghiêm túc trong nghiên cứu này là phạm vi mô hình phân tích còn thiên về nội sinh, tức chỉ tập trung vào các biến thuộc nội tại ngân hàng mà chưa tích hợp các yếu tố ngoại sinh vốn có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hoạt động, đặc biệt trong bối cảnh tín dụng xanh chịu tác động mạnh từ chính sách vĩ mô và cấu trúc thị trường tài chính. Thực tế cho thấy hiệu quả của tín dụng xanh không chỉ phụ thuộc vào năng lực quản trị và chiến lược của từng ngân hàng, mà còn bị chi phối bởi điều kiện kinh tế vĩ mô (ví dụ: Tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát, chi phí vốn), mức độ hoàn thiện của khung pháp lý về tài chính bền vững, cũng như mức độ cạnh tranh giữa các tổ chức tín dụng. Nếu nền kinh tế rơi vào chu kỳ suy giảm hoặc lạm phát cao, các doanh nghiệp sẽ có xu hướng ưu tiên vay vốn ngắn hạn phục vụ duy trì hoạt động thay vì đầu tư các dự án xanh vốn có thời gian hoàn vốn dài hơn. Tương tự, nếu khung pháp lý về tín dụng xanh chỉ dừng ở mức định hướng mà thiếu cơ chế ưu đãi về thuế, dự trữ bắt buộc hoặc bảo lãnh rủi ro, thì tín dụng xanh khó có thể phát huy hiệu quả ở quy mô hệ thống.

Ngoài ra, nghiên cứu mới chỉ dừng ở góc độ đo lường hiệu quả tài chính của ngân hàng, trong khi một trong những mục tiêu cốt lõi của tín dụng xanh là tạo ra giá trị lan tỏa kinh tế - xã hội như giảm phát thải CO₂, thúc đẩy đổi mới công nghệ, cải thiện chất lượng sống của cộng đồng. Việc không lượng hóa được các tác động này dẫn đến hệ quả là chưa thể cung cấp bằng chứng thực nghiệm đủ mạnh để thuyết phục Chính phủ, NHNN hoặc các tổ chức quốc tế tham gia hỗ trợ chính sách, chẳng hạn như cấp bảo lãnh rủi ro, trợ cấp lãi suất hoặc phát hành trái phiếu xanh chính phủ. Ở các quốc gia như Trung Quốc hay EU, các nghiên cứu về tín dụng xanh đều gắn chặt với mô hình đánh giá chi phí - lợi ích xã hội. Nếu không bổ sung góc nhìn này, các khuyến nghị chính sách đưa ra từ mô hình hiện tại có thể bị xem là thiếu toàn diện và khó áp dụng ở tầm quốc gia.

Điều này đặt ra yêu cầu cho các nghiên cứu tiếp theo cần mở rộng mô hình theo hướng kết hợp giữa phân tích định lượng vi mô và chỉ số vĩ mô, đồng thời tích hợp các biến pháp lý như chỉ số mức độ thuận lợi thể chế, mức độ thực thi cam kết ESG của Chính phủ, hoặc chỉ số cạnh tranh ngành Ngân hàng. Từ góc độ chính sách, có thể cân nhắc áp dụng các kỹ thuật ước lượng đa cấp để phản ánh tác động chồng tầng giữa yếu tố ngân hàng và nền kinh tế. Chỉ khi đó, tín dụng xanh mới được nhìn nhận đúng với vai trò không chỉ là công cụ tài chính của ngân hàng, mà là đòn bẩy chuyển đổi mô hình phát triển quốc gia theo hướng kinh tế xanh và tuần hoàn.

Tài liệu tham khảo

1. Aizawa, M., & Yang, C. (2010), Green credit, green stimulus, green revolution? China’s mobilization of banks for environmental cleanup, The Journal of Environment & Development, 19(2), pages 119-144, https://doi.org/10.1177/1070496510368047

2. Bal, Y., Faure, M., & Liu, J. (2014), The role of China’s banking sector in providing green finance. Duke Environmental Law & Policy Forum, 24(1), pages 89-133.

3. Bhardwaj, B. R., & Malhotra, A. (2013), Green banking strategies: Sustainability through corporate entrepreneurship, Greener Journal of Business and Management Studies, 3(4), pages 180-193.

4. Bihari, S. C. (2010), Green banking: Towards socially responsible banking in India, International Journal of Business Insights & Transformation, 4(1), pages 82-87.

5. Biswas, N. (2011), Sustainable green banking approach: The need of the hour. Business Spectrum, 1(1), pages 32-38.

6. China Banking Regulatory Commission (2012), Green credit guidelines.

7. Comrey, A. L., & Lee, H. B. (1992), A first course in factor analysis (2nd ed.), Lawrence Erlbaum Associates.

8. Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2017), Designing and conducting mixed methods research (3rd ed.), SAGE Publications.

9. DeVellis, R. F. (2016), Scale development: Theory and applications (4th ed.), Sage.

10. Dillman, D. A., Smyth, J. D., & Christian, L. M. (2014), Internet, phone, mail, and mixed-mode surveys: The tailored design method (4th ed.), Wiley.

11. Dong, X., Liu, X., & Lin, B. (2020), Green credit policy, credit allocation efficiency and upgrade of energy-intensive enterprises, Energy Economics, 90, 104870, https://doi.org/10.1016/j.eneco.2020.104870

12. Elkington, J. (1997), Cannibals with forks: The triple bottom line of 21st century business. Capstone.

13. Equator Principles Association (2020), The Equator Principles (EP4), https://equator-principles.com

14. European Banking Authority (2021), Report on management and supervision of ESG risks for credit institutions and investment firms.

15. European Commission (2020), EU taxonomy for sustainable activities: Technical report. Publications Office of the European Union, https://data.europa.eu/doi/10.2779/171980

16. Field, A. (2013), Discovering statistics using IBM SPSS statistics (4th ed.), SAGE Publications.

17. Flick, U. (2018), Doing qualitative data collection - Charting the routes, SAGE Publications.

18. GIZ. (2021), Green financial sector reform in emerging economies: Lessons from Asia. Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit.

19. Green, S. B. (1991), How many subjects does it take to do a regression analysis? Multivariate Behavioral Research, 26(3), pages 499-510.

20. Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009), Basic econometrics (5th ed.), McGraw-Hill.

21. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019), Multivariate data analysis (8th ed.) Cengage.

22. Hội nghị Trung ương 7 khóa XI (2013), Nghị quyết số 24-NQ/TW ngày 03/6/2013 về chủ động ứng phó với biến đổi khí hậu, tăng cường quản lý tài nguyên và bảo vệ môi trường.

23. IFC (2012), Environmental and social performance standards, World Bank Group. https://www.ifc.org

24. IFC (2018), Green finance in Vietnam: Market development and opportunities, International Finance Corporation.

25. IFC (2021), Green finance: A bottom-up approach to tracking private climate finance flows, World Bank Group, https://www.ifc.org

26. Islam, M. S., & Das, P. C. (2013), Green banking practices in Bangladesh, IOSR Journal of Business and Management, 8(3), pages 39-44.

27. Jeucken, M. (2010), Sustainable Banking: Managing the Social and Environmental Impact of Financial Institutions, Routledge.

28. Kaiser, H. F. (1974), An index of factorial simplicity, Psychometrika, 39(1), pages 31-36, https://doi.org/10.1007/BF02291575

29. King, N., Keohane, R., & Verba, S. (1994), Designing social inquiry: Scientific inference in qualitative research, Princeton University Press.

30. Kumar, A., & Prakash, G. (2019), Examination of sustainability reporting practices in Indian banking sector. Asian Journal of Sustainability and Social Responsibility, 4(1), pages 1-16, https://doi.org/10.1186/s41180-019-0025-3

31. Lalon, R. M. (2015), Green banking: Going green, International Journal of Economics, Finance and Management Sciences, 3(1), pages 34-42.

32. Minh Chau, N. T. (2016), Thực trạng hoạt động ngân hàng xanh tại Việt Nam, Tạp chí Giáo dục Kinh tế. https://gec.edu.vn

33. Chỉ thị số 03/CT-NHNN ngày 24/3/2015 của Thống đốc NHNN về thúc đẩy tín dụng xanh và quản lý rủi ro môi trường - xã hội trong hoạt động cấp tín dụng.

34. Quyết định số 1552/QĐ-NHNN ngày 06/8/2015 của Thống đốc NHNN ban hành Kế hoạch hành động của ngành ngân hàng thực hiện Chiến lược quốc gia về Tăng trưởng xanh.

35. NHNN (2023), Báo cáo thường niên ngành Ngân hàng 2022, https://sbv.gov.vn

36. Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994), Psychometric theory (3rd ed.), McGraw-Hill.

37. O’Brien, R. M. (2007), A caution regarding rules of thumb for variance inflation factors. Quality & Quantity, 41(5), pages 673-690. https://doi.org/10.1007/s11135-006-9018-6

38. OECD. (2011), Towards green growth, OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264111318-en

39. Oyegunle, A., & Weber, O. (2015), Development of sustainability and green banking regulations: Existing codes and practices, Centre for International Governance Innovation.

40. Peterson, R. A., & Kim, Y. (2013), On the relationship between coefficient alpha and composite reliability, Journal of Applied Psychology, 98(1), pages 194-198.

41. Porter, M. E., & Van der Linde, C. (1995), Toward a new conception of the environment‐competitiveness relationship, Journal of Economic Perspectives, 9(4), pages 97-118. https://doi.org/10.1257/jep.9.4.97

42. Sachs, J. D., Woo, W. T., Yoshino, N., & Taghizadeh-Hesary, F. (2019), Importance of green finance for achieving sustainable development goals and energy security. In Handbook of Green Finance (pages 3-12), https://doi.org/10.1007/978-981-13-0227-5_1

43. Sahoo, B. P. R., & Nayak, B. P. (2007), Green banking in India. Indian Economic Journal, 55(3), pages 82-98.

44. Stevens, J. P. (2002), Applied multivariate statistics for the social sciences (4th ed.), Lawrence Erlbaum Associates.

45. Suchman, M. C. (1995), Managing legitimacy: Strategic and institutional approaches. Academy of Management Review, 20(3), pages 571-610.

46. Taghizadeh-Hesary, F., & Yoshino, N. (2019), The way to induce private participation in green finance and investment, Finance Research Letters, 31, pages 98-103. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.04.016