Quy trình nghiên cứu

Một phần của tài liệu Giải pháp nâng cao chất lượng cho vay đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa tại ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn việt nam chi nhánh tỉnh phú yên (Trang 46)

Sơ đồ 3.1: Quy trình nghiên cứu

Thảo luận nhóm Định lượng Thang đo chính thức Cronbach’s Alpha EFA Hồi quy

Kết quả, thảo luận và ý nghĩa nghiên cứu Đánh giá độ tin cậy thang đo (Loại các

biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ và kiểm tra hệ số Cronbach Alpha)

Phân tích nhân tố (Loại các biến có hệ số tải nhỏ)

Kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết Cơ sở khoa học của nghiên cứu:

- Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng cho vay đối với DNNVV - Phân tích các mô hình từ các nghiên cứu trước đây về đề tài này

3.2.2. Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng cho vay DNNVV tại NHNo&PTNT Việt Nam Chi nhánh Tỉnh Phú Yên:

Theo lý thuyết đã trình bày ở trên thì có 3 nhóm nhân tố tác động đến chất lượng cho vay của Ngân hàng. Trong đó:

- Nhóm các nhân tố thuộc về ngân hàng - Nhóm các nhân tố thuộc về khách hàng

- Nhóm các nhân tố thuộc về môi trường kinh doanh

Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu

Mô hình gồm 24 biến quan sát được xây dựng để đo lường 3 nhân tố độc lập ảnh hưởng đến chất lượng cho vay và 3 biến quan sát được xây dựng để do lường nhân tố phụ thuộc. Trong đó, nhân tố thuộc về ngân hàng được đo lường bằng 9 biến quan sát, nhân tố khách hàng có 8 biến quan sát, nhân tố môi trường kinh doanh có 7 biến quan sát và nhân tố chất lượng cho vay có 3 biến quan sát được trình bày cụ thể trong Phụ lục 2.

3.2.3. Câu hỏi nghiên cứu và giả thiết nghiên cứu

Câu hỏi nghiên cứu:

“Những yếu tố nào ảnh hưởng đến chất lượng cho vay DNNVV tại NHNo&PTNT Việt Nam Chi nhánh Tỉnh Phú Yên”

Các nhân tố thuộc về ngân hàng

Các nhân tối thuộc về khách hàng

Các nhân tố thuộc về môi trường kinh doanh

Chất lượng cho vay

Các giả thiết đƣợc đặt ra là:

- H1: Nhân tố thuộc về ngân hàng có ảnh hưởng cùng chiều đến chất lượng cho vay.

- H2: Nhân tố thuộc về khách hàng và chất có ảnh hưởng cùng chiều đến chất lượng cho vay.

- H3: Nhân tố thuộc về môi trường kinh doanh có ảnh hưởng cùng chiều đến chất lượng cho vay.

Mô hình hồi quy tuyến tính sẽ được dùng để kiểm định nhóm giả thiết từ H1 đến H3 với mức ý nghĩa 5%.

3.2.4. Nghiên cứu định tính

3.2.4.1. Thiết kê nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định tính được tiến hành thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm tập trung để khám phá, khẳng định, điều chỉnh và bổ sung các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng cho vay DNNVV và phát triển thang đo cho những nhân tố này và thang đo chất lượng cho vay. Nghiên cứu được tiến hành như sau:

- Nhóm thảo luận gồm trưởng/phó phòng quan hệ khách hàng, nhân viên phòng quan hệ khách hàng, phòng giao dịch khách hàng.

- Cuộc thảo luận bắt đầu với việc tác giả đặt ra những câu hỏi gợi mở có tính chất khám phá để các thành viên bày tỏ ý kiến, thảo luận về các vấn đề mà câu hỏi đặt ra. Sau đó, tác giả giới thiệu các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng cho vay DNNVV cũng như một số phát biểu thang đo đã xây dựng để các thành viên thảo luận, nêu chính kiến và sửa chửa, bổ sung các ý trên. Nội dung thảo luận nhóm dựa theo Phụ lục 1.

3.2.4.2. Kết quả thảo luận nhóm

Tác giả nhận được đồng thuận là giữ lại các yếu tố trong mô hình nghiên cứu. Từ đó đưa thang đo chính thức các biến tương ứng với các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng cho vay DNNVV tại NHNo&PTNT Việt Nam Chi nhánh Tỉnh Phú Yên (Phụ lục 1).

3.2.5. Nghiên cứu định lƣợng 3.2.5.1. Mẫu nghiên cứu

Đối tượng khảo sát là các nhân viên đang làm việc tại NHNo&PTNT Việt Nam Chi nhánh Tỉnh Phú Yên có liên quan đến hoạt động cho vay như: Cán bộ quan hệ khách hàng, cán bộ tín dụng, cán bộ thẩm định, quản lý rủi ro, kế toán, kiểm tra kiểm soát nội bộ,...

Phƣơng pháp chọn mẫu: Chọn mẫu thuận tiện, phi xác xuất.

Kích thước mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, trong nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích là nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy. Theo Hair & cộng sự (2006), kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, tốt nhất là 10:1. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), số quan sát ít nhất phải bằng 4 hoặc 5 lần số biến quan sát trong phân tích nhân tố. Còn theo Tabachnick & Fidell (1991), để phân tích hồi quy đạt kết quả tốt thì kích cỡ mẫu phải thỏa mãn công thức n  8k + 50 (trong đó n là kích cỡ mẫu, k là số

biến độc lập của mô hình). Như vậy với 27 biến quan sát, nghiên cứu này cần đảm bảo kích thước mẫu tối thiểu là 27 * 5 = 135. Thời gian khảo sát từ tháng 6-8/2015.

3.2.5.2. Thiết kế bảng câu hỏi

- Bước 1: Trên cơ sở thang đo các yếu tố trong mô hình nghiên cứu đã hiệu chỉnh (Bảng 3.1), tác giả xây dựng bảng câu hỏi nháp.

- Bước 2: Bảng câu hỏi nháp được mang đi phỏng vấn ngẫu nhiên 10 nhân viên ngân hàng nằm trong đối tượng khảo sát để đánh giá tính rõ ràng, minh bạch, dễ hiểu của bảng câu hỏi và có những điều chỉnh thích hợp. Kết quả sau khi phỏng vấn là tất cả các nhân viên đều cho rằng bảng câu hỏi rõ ràng, dễ hiểu.

- Bước 3: Sau đó, bảng câu hỏi (phụ lục 1) được gởi đến đối tượng khảo sát.

Phƣơng pháp thu thập dữ liệu

Cùng với việc chia sẻ link bảng câu hỏi trên form-google doc trên facebook cá nhân, tác giả thu được 49 hồi đáp, sau đó tiếp tục gởi 125 bảng câu hỏi giấy đến các đối tượng khảo sát, thu được 102 hồi đáp. Sau kho thu thập và loại các bảng khảo sát chưa đạt yêu cầu, còn lại 151 bảng trả lời hợp lệ.

3.2.5.3. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu

Phương pháp thống kê sử dụng mức có ý nghĩa alpha là 0.05. Số liệu thu thập được phân tích bằng phần mềm SPSS 16.0. Quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện qua các giai đoạn sau:

Đánh giá sơ bộ thang đo bằng Cronbach’s Alpha

Một thang đo được coi là có giá trị khi nó đo lường đúng cái cần đo, có nghĩa là phương pháp đó không có sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhiều nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally và Burnstein, 1994 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng tiêu chuẩn Cronbach’s Alpha từ 0,6 đến 0,9 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại.

Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến CLCV có độ kết dính cao không và chúng có thể gom gọn lại thành một số nhân tố ít hơn để xem xét không. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo. Các tham số thống kê trong phân tích EFA như sau:

- Đánh giá chỉ số KMO để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá EFA và chỉ số KMO phải lớn hơn 0,5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

- Kiểm định Bartlett dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05 ) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

- Các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát nhỏ hơn 0,5 trong EFA sẽ bị loại để đảm bảo giá trị hội tụ giữa các biến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Khác biệt hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Phương pháp trích hệ số sử dụng là principal components và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Phân tích tƣơng quan Pearson

Phân tích tương quan Pearson dùng để xác định mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Phân tích tương quan không có sự phân biệt giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt chẽ (hệ số tương quan Pearson > 0,3) thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.

Phân tích hồi quy

Trước hết hệ số tương quan giữa chất lượng tín dụng và các nhân tố ảnh hưởng đến CLCV DNNVV tại NHNo&PTNT Việt Nam Chi nhánh Tỉnh Phú Yên sẽ được

xem xét. Tiếp đến, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất (ordinary Least Square- OLS) được thực hiện nhằm kiểm định mô hình lý thuyết và qua đó xác định cường độ tác động của từng yếu tố ảnh hưởng đến CLCV. Trình tự phân tích hồi quy tuyến tính trong bài nghiên cứu này được thực hiện như sau:

- Phương pháp đưa biến vào phân tích hồi quy là phương pháp đưa các biến cùng một lượt (phương pháp Enter).

- Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đối với tập dữ liệu, tác giả sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square). R2 =1 thể hiện mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp 100% với tập dữ liệu mẫu. Nhưng trên thực tế thì mô hình không thể đạt được giá trị R2

=1 vì thực tế còn có nhiều nhân tố khác tác động mà không thể nhận biết hết được. Trong hồi quy thì R2 > 0,5 là hợp lý.

- Kiểm định F để xem mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. - Kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.

- Đánh giá mức độ tác động (mạnh hay yếu) giữa các biến tác động thông qua hệ số Beta.

- Kiểm tra hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư bằng hệ số Durbin Watson. Nếu hệ số Durbin Watson nằm trong khoảng (1;3) thì các phần dư sẽ không có tương quan với nhau.

- Kiểm tra về phân phối chuẩn của phần dư, nếu phân phối chuẩn của phần dư có trung bình = 0 và độ lệch chuẩn = 1 thì có thể kết luận rằng phần dư quan sát có phân phối chuẩn.

- Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của đa cộng tuyến là nó cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời sự ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc.

Trong phân tích hồi quy tuyến tính bội, kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách lựa chọn Collinearity Diagnostic thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF. Trong lý thuyết khi VIF <10 thì sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên thực tế, hầu hết các nhà nghiên cứu cho rằng VIF < 2,5 sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến.

Các giả định được kiểm định trong phần này gồm giả định liên hệ tuyến tính, phương sai của phần dư không đổi, phân phối chuẩn của phần dư, tính độc lập của phần dư, hiện tượng đa cộng tuyến.

KẾT LUẬN CHƢƠNG 3

Chương 3 đã cung cấp đầy đủ thông tin về qui trình thực hiện nghiên cứu từ quy trình nghiên cứu định tính đến nghiên cứu định lượng. Đồng thời nghiên cứu cũng chỉ ra các đối tượng nghiên cứu, phương pháp chọn mẫu, số lượng mẫu cũng như phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu.

Thông qua nghiên cứu định tính bằng phương pháp thảo luận nhóm tập trung, thang đo các yếu tố trong mô hình nghiên cứu được tóm tắt như sau:

- Thang đo ngân hàng: Gồm 9 biến (NH1÷NH9). - Thang đo khách hàng: Gồm 8 biến (KH1÷KH8).

CHƢƠNG 4: THỰC TRẠNG CHẤT LƢỢNG CHO VAY DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA TẠI NHNo&PTNT VIỆT NAM CHI NHÁNH TỈNH PHÚ YÊN 4.1. Đặc điểm địa bàn nghiên cứu

4.1.1. Doanh nghiệp nhỏ và vừa là đối tƣợng doanh nghiệp chủ yếu trên địa bàn tỉnh Phú Yên

Phú Yên là tỉnh duyên hải Nam Trung Bộ diện tự nhiên 5.000 km2, địa hình vừa có biển, vừa có đồng bằng, trung du và miền núi. Vì vậy, các doanh nghiệp trên địa bàn hoạt động mạnh trong lĩnh vực đánh bắt, khai thác, chế biến các mặt hàng Nông – Lâm – Thủy sản. Tuy nhiên, do xuất phát điểm thấp, hạ tầng chưa đồng bộ, xa trung tâm lớn của cả nước, nên quy mô vốn hạn chế, công nghệ kỹ thuật lạc hậu, trình độ nguồn nhân lực còn thấp nên các DN trên địa bàn chủ yếu thuộc loại hình DNNVV.

Vấn đề đặt ra trong thời gian tới cho các DN cũng như chính quyền địa phương là cần những chương trình xúc tiến thương mại để mở rộng thị trường tìm kiếm đối tác mới cũng như những chủ trương chính sách khuyến khích đầu tư phát triển và tìm kiếm cơ hội hợp tác giao thương với đối tác nước ngoài để đẩy mạnh xuất khẩu cho tỉnh nhà.

4.1.2. Khó khăn về vốn của các doanh nghiệp nhỏ và vừa trên địa bàn

Một là, về tiếp cận vốn vay: Chính phủ đã triển khai các chính sách, chương trình hỗ trợ vốn cho các DNNVV như bảo lãnh tín dụng và hỗ trợ tín dụng. Tuy nhiên, trên thực tế mới có một số lượng nhỏ các DN được thụ hưởng chính sách hỗ trợ. Hiện nay, chỉ có 30% các DNNVV tiếp cận được vốn từ NH, 70% còn lại phải sử dụng vốn tự có hoặc vay từ nguồn khác.

Hai là, về công nghệ: Hiện nay, đa số DNNVV chưa tham gia vào được chuỗi giá trị sản xuất toàn cầu, trình độ khoa học công nghệ và năng lực đổi mới trong DNNVV còn thấp. Số lượng các DN hoạt động trong lĩnh vực khoa học công nghệ còn rất ít.

Ba là, mặt bằng sản xuất: hiệu quả sản xuất, kinh doanh thấp, hàng tồn kho thấp. Trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế, hầu hết giá nguyên liệu đầu vào của các ngành đều tăng, trong khi giá bán sản phẩm không tăng. Do đó sức tiêu thụ của thị trường giảm sút, nhiều DN phải chủ động thu hẹp sản xuất, hoạt động cầm chừng.

Bốn là, bất cập về trình độ quản lý và chất lượng nguồn lao động trong các DNNVV. Theo số liệu thống kê, có tới 55,63% số chủ DN có trình độ học vấn từ trung cấp trở xuống, trong đó 43,3% chủ DN có trình độ học vấn từ sơ cấp và phổ thông các cấp. Về lực lượng lao động, có tới 75% lực lượng lao động trong các DNNVV chưa qua đào tạo chuyên môn kỹ thuật.

4.2. Tổng quan về NHNo&PTNT Việt Nam Chi nhánh Tỉnh Phú Yên

4.2.1. Tình hình hoạt động kinh doanh của NHNo&PTNT Việt Nam Chi nhánh tỉnh Phú Yên Phú Yên

Mặc dù trong những năm qua hoạt động kinh doanh của chi nhánh gặp không ít khó khăn do ảnh hưởng lạm phát tăng cao, việc thắt chặt tiền tệ của nhà nước, thị trường tài chính tiền tệ có nhiều biến động, số lượng các NHTM gia tăng nhanh, sự cạnh tranh ngày càng gay gắt,... Song với quyết tâm vượt khó vươn lên, NHNo&PTNT Việt Nam Chi nhánh tỉnh Phú Yên đã không ngừng củng cố vị thế, vai trò của một ngân hàng thương mại nhà nước, từng bước nâng cao chất lượng phục vụ, nâng cao sức cạnh tranh, bứt phá vươn lên hoàn thành tốt nhiệm vụ chính trị và các chỉ tiêu kinh doanh.

4.2.1.1. Hoạt động huy động vốn

Huy động vốn là hoạt động đóng vai trò quan trọng ảnh hưởng tới chất lượng hoạt

Một phần của tài liệu Giải pháp nâng cao chất lượng cho vay đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa tại ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn việt nam chi nhánh tỉnh phú yên (Trang 46)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(174 trang)