6. Bố cục của nghiên cứụ
4.3.2.1. Các biến số có ý nghĩa thống kê:
- Biến số “Giới tính”
Biến số giới tính có mặt trong cả hai mô hình và có ý nghĩa thống kê. Mức tác động biên ở mô hình 1 là -0.248 và mức tác động biên ở mô hình 2 là -0.164. Theo giả thuyết, biến số này ảnh hưởng âm và điều này đã phù hợp với thực tế trong mẫu nghiên cứụ Một số nghiên cứu thực nghiệm khác như của Chapman (1990) và Weber và Musshoff (2012) cũng đưa ra kết quả tương tự.
Như vậy, đối với khách hàng vay, có sự khác nhau về khả năng trả nợ tính theo tỷ lệ trả nợ và thời gian trả nợ giữa nam giới và nữ giớị Có thể do ảnh hưởng từ văn hóa Á đông mà nữ giới không ưa thích rủi ro, và đặc điểm này đã giúp cho họ sử dụng các khoản vay thận trọng hơn nam giớị Việc sử dụng thận trong trong hoàn cảnh nền kinh tế đang gặp rủi ro cao đã giúp cho nữ giới có hiệu quả trả nợ tốt hơn. Một minh chứng cụ thể tại bảng 4.14 cho thấy số lượng nam giới vay mua bất động sản gấp 2 lần nữ giớị Việc vay vốn mua bất động sản trong thời gian này hàm chứa rủi ro cao mà điều này được thể hiện ở việc tác động âm của biến số “Vay mua bất động sản” tới khả năng trả nợ vaỵ
Bảng 4.15. Phân tích mục đích vay theo yếu tố giới tính Mục đích vay
Sản xuất Tiêu dùng Bất động sản
Nam 82 149 80
Nữ 81 71 40
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
48
Yếu tố này bao gồm bốn biến giả là “Trung học phổ thông”, “Trung cấp/Cao đẳng”, “Đại học ”, và “Sau đại học”. Ba biến “Trung cấp/Cao đẳng”, “Đại học”, “Sau đại học” được đưa vào mô hình để tìm hiểu ảnh hưởng của trình độ học vấn nói chung của khách hàng tới khả năng trả nợ. Biến số “Trung cấp/Cao đẳng ” không có ý nghĩa thống kê ở hai mô hình. Biến số “Đại học” có ý nghĩa thống kê ở mô hình 1 và tác động biên ở mức 0.028. Biến số “Sau đại học” có ý nghĩa thống kê ở cả hai mô hình với mức tác động biên ở mô hình 1 là 0.122 và ở mô hình 2 là 0.215.
Về mặt lý thuyết, trình độ học vấn của người vay càng cao người vay càng có khả năng quản lý khoản vay tốt hơn và có được mức thu nhập tốt hơn vì vậy khả năng trả nợ cũng tốt hơn. Nghiên cứu thực nghiệm của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) hay Sileshi và ctg (2012) đã đồng ý với quan điểm trên.
Kết quả phân tích thực nghiệm cho thấy những khách hàng có trình độ học vấn từ đại học tới sau đại học có khả năng trả nợ cao hơn các nhóm còn lạị Trong khi đối với nhóm khách hàng có trình độ học vấn đại học chỉ ảnh hưởng tới quy mô trả nợ thì nhóm khách hàng có trình độ sau đại học vừa ảnh hưởng tới quy mô trả nợ vừa ảnh hưởng tới thời gian trả nợ. Có nghĩa là xét về yếu tố đúng hạn, nhóm khách hàng có trình độ sau đại học hiệu quả hơn hẳn so với các nhóm còn lạị Còn xét về yếu tố quy mô trả nợ, nhóm khách hàng cao đẳng, đại học và sau đại học đều có ảnh hưởng hiệu quả hơn các nhóm còn lạị Nhìn chung khách hàng có trình độ sau đại học có hiệu quả trả nợ tốt hơn các nhóm còn lạị Điều này có thể là do trình độ học vấn cao hơn hẳn đã giúp cho nhóm khách hàng này có nhiều năng lực hơn (kiến thức, sự trải nghiệm, nhận thức,…) các nhóm còn lại và điều đó giúp cho họ quản lý rủi ro cũng như sử dụng khoản vay hiệu quả hơn.
Như vậy cũng giống như lý thuyết và một số nghiên cứu thực nghiệm trước, yếu tố trình độ học vấn đã thể hiện sự tác động tích cực tới khả năng trả nợ vaỵ
- Biến số “Đặc điểm nghề nghiệp”
Yếu tố này gồm bốn biến giả là “Lãnh đạo/Quản lý”, “Chuyên viên”, “Công nhân viên”, và “Nghề nghiệp khác”. Ba biến “Lãnh đạo/Quản lý”, “Chuyên viên”, “Công nhân viên” được đưa vào mô hình hồi quy để tìm hiểu ảnh hưởng của yếu tố đặc điểm nghề nghiệp tới khả năng trả nợ. Biến số “Lãnh đạo/Quản lý” có ý nghĩa thống kê ở cả hai mô hình và ảnh hưởng biên ở mô hình 1 là 0.092 và ở mô hình 2 là
49
0.235. Biến số “Chuyên viên” chỉ có ý nghĩa ở mô hình 2 với mức tác động biên là 0.1, trong khi đó biến số “Công nhân viên” chỉ có ý nghĩa ở mô hình 1 với mức tác động biên là -0.086.
Một số lý thuyết nghiên cứu thực nghiệm trước (Chapman, 1990) đã đưa ra kết luận rằng những khách hàng có vị trí nghề nghiệp cao hơn thì khả năng tạo ra thu nhập cao, ổn định hơn và điều này dẫn tới khả năng trả nợ tốt hơn.
Kết quả nghiên cứu cho thấy biến số “Lãnh đạo/Quản lý” đã thể hiện rõ nhất ảnh tích cực tới khả năng trả nợ, trong khi đó biến số “Chuyên viên” đã có ảnh hưởng tích cực tới thời gian trả nợ đúng hạn. Biến số còn lại “Công nhân viên” đã có ảnh hưởng âm tới quy mô trả nợ trong khi đó không thể hiện sự ảnh hưởng âm tới thời gian trả nợ. Như vậy vị trí công việc đã có những ảnh hưởng nhất định tới khả năng trả nợ, điều này một lần nữa đã chứng tỏ khả năng tạo ra thu nhập cao và ổn định ẩn trong biến số vị trí nghề nghiệp đã giúp cho những khách hàng có vị trí nghề nghiệp cao có khả năng trả nợ tốt hơn.
- Biến số “Kích cỡ khoản vay”
Biến số “Kích cỡ khoản vay” thể hiện tổng giá trị khoản vay của khách hàng. Biến số này có ý nghĩa thống kê ở cả hai mô hình với mức tác động biên ở mô hình 1 là 0.039 và ở mô hình 2 là 0.075.
Về mặt giả thuyết nghiên cứu, số tiền vay càng lớn sẽ càng giúp cho khách hàng dễ xoay sở hơn và tạo ra những khoản chi mang lại giá trị cao hơn. Trong khi đó những khách hàng vay khoản nhỏ lẻ thường sử dụng cho mục đích tiêu dùng, những mục đích mang tính cấp thời và rủi rọ Một nghiên cứu thực nghiệm như của Kohansal và Mansoori (2009) cũng ủng hộ giả thuyết nàỵ
Tại nghiên cứu này biến số “Kích cỡ khoản vay” đã có ảnh hưởng đúng như kỳ vọng khi thể hiện sự tác động dương và có ý nghĩa thống kê (ở mô hình 1, tác động biên của biến số này là 3.9%; ở mô hình 2, tác động biên chỉ ở mức 7.5%). Mức độ ảnh hưởng không đáng kể cho thấy mặc dù nhửng khoản vay lớn giúp cho khách hàng dễ dàng xoay sở và tạo ra giá trị hơn nhưng đồng thời nó tiềm ẩn những khoản đầu tư rủi ro dễ gây tốn thất và điều này làm giảm mức độ hiệu quả của khoản vay có kích cỡ lớn.
50
Như vậy việc được vay với quy mô lớn hơn có thể giúp cho khách hàng sử dụng hiệu quả hơn nhưng sự tác động tới khả năng trả nợ là không đáng kể.
- Biến số “Lãi suất khoản vay”
Lãi suất là một trong các biến số phổ biến được nghiên cứu trong những đề tài tương tự. Biến số này đều có ý nghĩa thống kê trong hai mô hình với tác động biên ở mô hình 1 là -0.166 và ở mô hình 2 là -0.231.
Về mặt lý thuyết cũng như nghiên cứu thực nghiệm, yếu tố lãi suất thể hiện gánh nặng chi trả của khách hàng và vì vậy nếu lãi suất càng cao, khả năng trả nợ càng thấp. Đặc biệt là trong thời kỳ kinh tế khó khăn, việc sử dụng đồng vốn vay hiệu quả đã khó trong khi đó lãi suất càng cao làm giảm hiệu quả sử dụng vốn vaỵ
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm tại ngân hàng đã ủng hộ giả thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước (như của Trương Động Lộc và Nguyễn Thanh Bình, 2009 hay của Kohansal và Mansoori, 2009) khi biến số này đã thể hiện sự tác động âm và có ý nghĩa thống kê tới khả năng trả nợ, với mức tác động biên lá 16.6% ở mô hình 1 và 23.1% ở mô hình 2. Đây là mức tác động biên khá caọ
Như vậy yếu tố “Lãi suất khoản vay” đã thể hiện sự tác động của mình. Ngoài ra, nếu xem xét khía cạnh rủi ro, có thể thấy thông qua bảng 4.14, trường hợp vay bất động sản và vay tiêu dùng đã thể hiện mức lãi suất cao hơn so với trường hợp vay sản xuất. Cũng tại bảng này, mức lãi suất dành cho vay tín chấp đã cao hơn hẳn so với mức vay thế chấp. Kiểm định ANOVA sâu tại Phụ lục 6 đã cho thấy có sự khác biệt về lãi suất có ý nghĩa thống kê của các trường hợp vay sản xuất kinh doanh so với các trường hợp còn lạị Tương tự như vậy, với kiểm định ANOVA tại Phụ lục 7 đã cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về lãi suất giữa hình thức vay tín chấp và thế chấp.
51
Bảng 4.16. Phân tích lãi suất theo mục đích vay và hình thức vay
N Mean Std. De Std. Error Mục đích vay Vay sản xuất 193 16.2434 1.11069 .07995 Vay tiêu dùng 190 16.8663 1.20989 .08777 Vay mua bất động sản (BĐS) 120 17.8375 1.65147 .15076 Hình thức vay Vay thế chấp 373 16.5563 1.39607 .06225 Vay tín chấp 130 17.7632 1.23424 0.0657
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Một yếu tố cần lưu ý thêm đó là yếu tố rủi ro đạo đức, một biểu hiện của thông tin bất cân xứng. Về khía cạnh khách hàng, một số khách hàng ưa thích rủi ro cũng sẵn sàng vay với mọi giá để thực hiện những ý đồ mà ngân hàng không lường trước được. Trong khi đó các cán bộ tín dụng có thể vì thành tích hoặc vì được tư lợi mà vô tình hoặc cố ý tiếp tay cho các hoạt động vay rủi ro thông qua hoạt động thẩm định hoặc kiểm tra mục đích sử dụng vốn của khách hàng. Đây cũng có thể là một trong những nguyên nhân gây nên ảnh hưởng tiêu cực của biến số này tới khả năng trả nợ.
- Biến số “Hình thức vay”
Hình thức vay vốn thể hiện mức độ rủi ro của khoản vay thế chấp hoặc tín chấp. Biến số này có ý nghĩa thống kê ở cả hai mô hình và có mức tác động biên ở mô hình 1 là 0.190 và ở mô hình 2 là 0.265.
Về mặt lý thuyết, hình thức vay tín chấp đem lại rủi ro nhiều hơn so với hình thức vay thế chấp. Do các hình thức vay tín chấp không có tài sản đảm bảo nên khách hàng chấp nhận vay với lãi suất cao hơn. Việc vay với lãi suất cao hơn trong thời điểm nền kinh tế khó khăn đồng thời không bị ràng buộc về tài sản thế chấp đã khiến cho khách hàng dễ dàng từ bỏ trách nhiệm trả nợ khi sử dụng khoản vay không hiệu quả.
Nghiên cứu thực nghiệm tại ngân hàng một lần nữa chứng minh nhận định trên khi tác động biên của biến số này ở hai mô hình ở mức rất cao, thậm chí mức tác động
52
biên ở mô hình thứ 2 là cao nhất trong tất cả các biến số trong mô hình. Điều này nói lên tầm ảnh hưởng mạnh mẽ của biến số tới khả năng trả nợ nói chung. Ảnh hưởng mạnh của biến số đã thể hiện khả năng quản trị rủi ro yếu kém đối với trường hợp vay tín chấp, có thể việc cho vay với các điều kiện dễ dãi hay kèm theo đó là quy trình cho vay chưa chặt chẽ (cán bộ ngân hàng không bị giám sát chặt trong khâu thẩm định tín dụng) và chưa được kiểm soát gắt gao đã dẫn tới tình trạng trên.
- Biến số “Mục đích vay vốn”
Mục đích vay vốn thể hiện việc sử dụng khoản vay của khách hàng cho một nhu cầu được ngân hàng chấp nhận. Nhân tố này bao gồm ba biến giả là “Vay sản xuất kinh doanh”, “Vay tiêu dùng” và “Vay mua bất động sản”.
Kết quả phân tích thực nghiệm cho thấy vay tiêu dùng tuy ảnh hưởng tới quy mô trả nợ nhưng lại không ảnh hưởng tới thời gian trả nợ đúng hạn. Thêm vào đó mức độ ảnh hưởng biên của biến số này tới quy mô trả nợ chỉ ở mức thấp 0.04. Biến số “Vay mua bất động sản” đã cho mức tác động biên ở mô hình 1 khá cao đạt 0.2, trong khi đó ở mô hình 2 đạt 0.062 đã cho thấy hoàn cảnh khó khăn của các khách hàng sử dụng tín dụng để vay mua bất động sản. Trong thời kỳ nền kinh tế bị khủng hoảng, thị trường bất động sản bị đóng băng, việc mua bất động sản đã đem lại rất nhiều rủi ro cho khách hàng khi số vốn bị chôn vào đó và không thanh khoản được trong khi trị giá bất động sản bị đánh giá thấp đị
Một điều đáng lưu ý là tuy tác động biên lên mặt thời gian trả nợ là không đáng kể (biến thiên về mặt thời gian trả nợ của biến số này thấp) chứng tỏ ngân hàng đã chú trọng xử lý số nợ thông qua việc thỏa thuận thanh lý hợp đồng tới hạn hoặc kiên quyết xử lý nợ xấu quá hạn, kể cả việc sử dụng bất động sản của khách hàng đã mua làm khoản đối ứng cho phần còn thiếu (xử lý nợ) nhưng ảnh hưởng tiêu cực của khoản vay này tới quy mô trả nợ là rất lớn. Điều này một lần nữa đặt ra vấn đề quản trị rủi ro của ngân hàng khi không thể lường trước được tình hình và để khi hậu quả xảy ra thì dù đã cố gắng nhưng cũng chỉ là xử lý hậu quả ở phần ngọn.