SỐ 242 | Tháng 5/2026
Đo lường các nhân tố có ảnh hưởng đến phát triển tín dụng xanh tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
Phan Thị Linh
Tóm tắt:
Mục tiêu nghiên cứu: Bài viết lượng hóa mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến phát triển tín dụng xanh (TDX) tại những ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam.
Thiết kế nghiên cứu/phương pháp/tiếp cận: Bài viết này sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng với khảo sát 425 nhân viên ngân hàng từ tháng 10/2025 đến tháng 01/2026, nghiên cứu đã xây dựng và kiểm định mô hình gồm năm yếu tố: nguồn nhân lực, nguồn vốn, hệ thống dữ liệu và giám sát, hợp tác quốc tế và khung pháp lý. Dữ liệu nghiên cứu được phân tích bằng phần mềm SPSS 20 và AMOS 20.
Kết quả nghiên cứu chính: Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) cho thấy cả năm yếu tố trên đều có tác động cùng chiều và đạt ý nghĩa thống kê. Trong đó, hệ thống dữ liệu và giám sát (β=0,298) và khung pháp lý (β=0,274) được xác định là hai yếu tố có tác động lớn nhất, ngoài ra nguồn nhân lực (β= 0,130) có mức độ tác động thấp nhất.
Giá trị đóng góp mới: Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm bằng mô hình SEM, lượng hóa các yếu tố có ảnh hưởng đến phát triển TDX. Phát hiện nghịch lý về khung pháp lý “vừa là rào cản lớn nhất, vừa là đòn bẩy mạnh mẽ nhất”, cho thấy việc hoàn thiện chính sách là cú hích quyết định phát triển TDX.
Tài liệu tham khảo:
- Aslam, W., & Jawaid, S. T. (2023). The impact of green banking practices on the financial performance of banks: a case of Pakistan. Environmental Science and Pollution Research, 30(2), 4851-4866.
- Ben-Amar, W., Chang, M., & McIlkenny, P. (2018). Board gender diversity and corporate response to climate change. Corporate Governance: An International Review, 26(3), 163-180.
- BloombergNEF. (2024). ‘NZS 2024’ is the Net Zero Scenario from NEO 2024.
- Bose, S., Khan, H. Z., Rashid, A., & Islam, S. (2018). Environmental disclosures and stock market liquidity: The case of Australian banking and financial institutions. Journal of Contemporary Accounting & Economics, 14(3), 263-277.
- Chen, Z., Zhang, Z., Wang, S., & Ouyang, X. (2023). Can green credit policy promote the green innovation of heavily polluting enterprises? Evidence from a quasi-natural experiment in China. Journal of Cleaner Production, 359, 131958.
- Chen, J., Siddik, A. B., Zheng, G.-W., Masukujjaman, M., & Bekhzod, S. (2022). The effect of green banking practices on banks’ environmental performance and green financing: An empirical study. Energies, 15(4), 1292. https://doi.org/10.3390/en15041292
- Ellahi, M. A., Jillani, H., & Zahid, M. A. (2023). The role of green finance in promoting sustainable development: A systematic literature review. Journal of Cleaner Production, 417, 137976.
- Ellahi, A., Jillani, H., & Zahid, H. (2023). Customer awareness on green banking practices. Journal of Sustainable Finance & Investment, 13(3), 1377-1393. https://doi.org/10.1080/20430795.2021.1977576.
- Gerbring, W. D., & Anderson, J. C. (1988). An update paradigm for scale development incorporating unidimensionality and its assessment. Journal of Marketing Research, 25 (2), 186-192. https://doi.org/10.1177/002224378802500207.
- Gunawan, J., Permatasari, P., & Tjahjadi, B. (2022). Sustainability and green banking: The role of green perceived value and green perceived risk. Journal of Risk and Financial Management, 15(8), 350.
- Hair, J., Black, W., Babin, B., & Anderson, R. (2018). Multivariate data analysis. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice-Hall.
- Hair, J. F., Jr., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2009). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson Prentice Hall.
- Han, Y., Guo, Y., Jiang, G., & Cui, J. (2023). Impact of green finance and renewable energy consumption on sustainable development in China. Renewable Energy, 202, 1083-1092.
- Hong, M., Li, Z., & Drakeford, B. (2021). Do the green credit guidelines affect corporate green innovation? Evidence from China. Journal of Cleaner Production, 278, 123895.
- Hossain, M. A., Lalon, R. M., & Uddin, M. A. (2020). Green banking and sustainable development: A study on Bangladesh. Journal of Economics and Sustainable Development, 11(13), 29-37.
- Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives, Structural Equation Modeling, 6, 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118.
- Li, C., Zhang, W., & Li, B. (2022). Can green credit improve the sustainable development of the banking industry? The mediating role of risk-taking. Environmental Science and Pollution Research, 29(47), 71111-71125.
- Murrar, A., Asfour, B., & Paz, V. (2024). Banking sector and economic growth in the digital transformation era: insights from maximum likelihood and Bayesian structural equation modeling. Asian Journal of Economics and Banking, 8(3), 335-353. https://doi.org/10.1108/ajeb-12-2023-0122.
- Ngân hàng nhà nước. (2021). Báo cáo ngành ngân hàng Việt Nam năm 2021.
- Ngân hàng nhà nước. (2024). Báo cáo ngành ngân hàng Việt Nam năm 2024.
- Nguyễn Thị Lan Anh, & Trần Văn Hùng. (2024). Phát triển Tín dụng xanh tại các Ngân hàng Thương mại Việt Nam: Thực trạng, Rào cản và Hàm ý Chính sách. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 315, 45-58.
- Nilashi, M., Rupani, P. F., Rupani, M. M., Kamyab, H., Shao, W., Ahmadi, H., & Aljojo, N. (2019). Measuring sustainability through ecological sustainability and human sustainability: A machine learning approach. Journal of Cleaner Production, 240, 118162. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.118162.
- OECD. (2024). Forum on Green Finance and Investment 2024.
- Putri, P. I., Rahayu, K. N., Rahmayani, D., & Siregar, M. E. S. (2022). The effect of green banking and financial performance on banking profitability. Calitatea, 23(191), 38-44. https://doi.org/10.47750/QAS/23.191.05.
- Quốc hội. (2020). Luật Bảo vệ môi trường số 72/2020/QH14.
- Rahman, S., Moral, I. H., Akther, S., Hossain, G. S., & Islam, W. (2024). What drives green banking operations in Bangladesh? Findings from PLS-SEM and BSEM. Asian Journal of Economics and Banking, 9(1), 83-104. https://doi.org/10.1108/AJEB-09-2023-0088.
- Shahzad, F., Du, J., & Khan, K. (2021). The nexus of green finance, environmental performance, and sustainable development: Evidence from Southeast Asia. Journal of Environmental Management, 298, 113476.
- Stanford Doerr School of Sustainability. (2025). Using AI and satellite imagery to monitor deforestation-related financial risks.
- Thủ tướng Chính phủ. (2021). Quyết định số 1658/QĐ-TTg ngày 01 tháng 10 năm 2021 phê duyệt Chiến lược quốc gia về tăng trưởng xanh giai đoạn 2021–2030, tầm nhìn 2050.
- UN Environment Programme. (2015). Green financing. https://www.unep.org/regions/asia-and-pacific/regional-initiatives/supporting-resource-efficiency/green-financing.
- UNEP FI (United Nations Environment Programme Finance Initiative) . (2022). A year of milestones on the road to implementing sustainable finance. https://www.unepfi.org/industries/banking/2022-a-year-of-milestones-on-the-road-to-implementing-sustainable-finance.
- UNEP (United Nations Environment Programme). (2025). Principles for Responsible Banking 2025 Progress Report. https://www.unep.org/resources/report/principles-responsible-banking-2025-progress-report
- Wang, Y., Lu, Y., & Tan, Y. (2022). Green finance, environmental regulation, and corporate green innovation: Evidence from China. Technological Forecasting and Social Change, 183, 121929.
- Wang, Y., Tsai, S. B., Du, Y., & Bi, H. (2019). The influence of green finance and environmental regulation on the green innovation of manufacturing enterprises. Journal of Cleaner Production, 239, 118022.
- World Bank (2025). The World Bank Group Annual Report 2025.
- Zhou, G., Liu, C., & Luo, S. (2021). Sustainable development, green finance and enterprise innovation. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 34(1), 1839-1857.
- Zou, J., Lu, Y., & Chen, G. (2023). How does green credit affect the financial performance of commercial banks?. Finance Research Letters, 54, 103759.
Measuring the Factors Affecting the Green Credit Development of Vietnamese Commercial Banks
Abstract:
Purpose: Quantifying the extent of the impact of factors on green credit development in Vietnamese commercial banks.
Design/methodology/approach: This study uses both qualitative and quantitative research methods, based on a survey of 425 bank employees conducted from October 2025 to January 2026. The research develops and tests a model consisting of five factors: human resources, capital resources, data and monitoring systems, international cooperation, and the legal framework. The research data were analyzed using SPSS 20 and AMOS 20 software.
Findings: The results of the structural equation modeling (SEM) analysis indicate that all five factors have positive and statistically significant effects. Among them, data and monitoring systems (β = 0,298) and the legal framework (β = 0,274) are identified as the two most influential factors, while human resources (β = 0,130) show the lowest level of impact.
Originality/value: This study provides empirical evidence using a structural equation modeling (SEM) approach to quantify the factors influencing green credit development. It identifies a paradox regarding the legal framework – “both the greatest barrier and the most powerful lever” – suggesting that improving policy frameworks represents a decisive catalyst for advancing green credit development.