Về môi trƣờng pháp lý
Hiện nay, pháp luật Việt Nam vẫn chƣa có quy định cụ thể đối với hoạt động cho vay KHCN. Các NH vẫn sử dụng những văn bản chung nhƣ Luật các tổ chức tín dụng, quy chế cho vay của tổ chức tín dụng đối với khách hàng,..để làm căn cứ cho vay KHCN. Chƣa có văn bản thật sự đầy đủ, chặt chẽ dành cho lĩnh vực cho vay KHCN, điều này khiến thủ tục, điều kiện cho vaycòn rƣờm rà, phức tạp, gây cản trở cho cả NH lẫn khách hàng vay.
Ngoài ra môi trƣờng pháp lý kém minh bạch, thiếu lành mạnh khiến cho việc nâng cao chất lƣợng cho vay KHCN của BIDV các CN khu vực TP.HCM gặp nhiều trở ngại.Sự vô lý, cứng nhắc trong công tác hành chính, các văn bản pháp luật chồng chéo, mâu thuẫn gây ra sự lúng túng cho KH khi tiến hành vay vốn.
Về KH vay tiêu dùng
Nguyên nhân lớn nhất chính là khả năng đáp ứng các điều kiện vay của ngƣời tiêu dùng còn hạn chế.Các KH vay tiêu dùng có đặc điểm là quy mô vốn nhỏ, năng lực tài chính không đồng đều.Công tác kiểm tra tài chính của KHCN gặp khó khăn hơn nhiều so với KHDN.Thêm vào đó, trình độ của KHCN chƣa cao, kiến thức quản lý vốn và tài sản yếu kém. Rủi ro đạo đức đối với KHCN lại cao hơn nhiều so với KHDN, công tác kiểm tra giám sát cho vay với đối tƣợng này tốn nhiều chi phí và phức tạp vì tuy quy mô vay nhỏ nhƣng số lƣợng lại rất lớn. Tất cả những điều đó khiến cho đối tƣợng KHCN khó đáp ứng đƣợc các điều kiện vay mà BIDV các CN khu vực TP.HCM đặt ra. Tuy nhiên trình độ, các điều kiện tài chính và thu nhập của KHCN không thể đƣợc cải thiện trong ngắn hạn, bởi đây là yếu tố mang tính xã hội và phụ thuộc vào sự tăng trƣởng của toàn bộ nền kinh tế.
Các KHCN còn thiếu minh bạch trong việc chứng minh tài chính khi vay vốn tại NH. Việc thiếu minh bạch trong khai báo nguồn thu nhập để trả nợ sẽ gây ra khó khăn cho việc đánh giá khả năng tài chính của một cá nhân, qua đó BIDV các CN khu vực TP.HCM khó có thể đƣa ra quyết định cho vay hiệu quả.
Ngoài ra, phải kể đến đặc tính tâm lý của ngƣời Việt Nam là tiết kiệm. Để chi tiêu cho một mục đích nào đó, ngƣời dân thƣờng phải tích lũy một thời gian dài để có đủ nguồn tiền, đa phần không nghĩ đến việc đi vay vốn NH. Đây là một thói quen gây cản trở ngƣời dân trong việc tiếp cận nguồn vốn vay tại BIDV nói riêng và hệ thống NHTM nói chung.
Về môi trƣờng kinh doanh
Những ảnh hƣởng của môi trƣờng kinh tế vĩ mô tác động đến hoạt động cho vay của BIDV bao gồm: sự bất ổn của giá dầu trên thế giới làm cho nền kinh tế trong nƣớc bị ảnh hƣởng; tỷ lệ làm phát tăng cao; lãi suất cho vay tăng cao làm ảnh hƣởng đến nhu cầu vay và khả năng chi trả của KH. Môi trƣờng kinh tế ổn định sẽ là đòn bẩy cho hoạt động NH.Hiện nay, nền kinh tế nƣớc ta có nhiều biến động và bất ổn, nhiều chính sách, cơ chế quản lý của Chính phủ còn đang dần tiếp tục hoàn thiện. Bên cạnh đó, diễn biến phức tạp của thị trƣờng vốn, tác động mạnh của cuộc khủng hoảng kinh tế, suy thoái toàn cầu và sự cạnh tranh gay gắt giữa các NHTM ảnh hƣởng đến hoạt động huy động vốn và hoạt động cho vay của các NHTM nói chung và BIDV nói riêng.
Hiện nay cho vay đối tƣợng KHCN đã trở thành mục tiêu chung của các TCTD, đặc biệt là các NH ngoài Quốc doanh nhƣ NHTMCP Á Châu (ACB), NH Sài Gòn Thƣơng tín (Sacombank), NH Kỹ thƣơng (Techcombank)… Cạnh tranh ngày càng gay gắt làm cho thị phần cho vay KHCN sẽ bị chia nhỏ. Do đó, quy mô cho vay KHCN ở BIDV các CN khu vực TP.HCM khá nhỏ là một lẽ tất nhiên. Quan trọng hơn, việc Việt Nam chính thức trở thành thành viên của tổ chức thƣơng mại quốc tế WTO dẫn đến sự mở cửa thị trƣờng tài chính. Những NH quốc tế, những tập đoàn tài chính lớn mạnh xuất hiện, cung cấp những sản phẩm dịch vụ có chất lƣợng tốt sẽ thu hút một lƣợng lớn KH đến với mình. Vì thế, hoạt động nâng cao chất lƣợng cho vay KHCN của BIDV các CN trên địa bàn TP.HCM sẽ ngày càng khó khăn hơn.
Nhìn chung, hoạt động nâng cao chất lƣợng cho vay KHCNcủa BIDV các CN khu vực TP.HCM đã đạt đƣợc những thành tựu lớn. Song những hạn chế còn tồn tại trong hoạt động này cũng không ít.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Trải qua nhiều năm, BIDV vẫn luôn khẳng định đƣợc vị trí của mình, trở thành một trong những Ngân hàng hàng đầu trong hệ thống NHTM trên phạm vi toàn quốc và có uy tín nhất định trên thị trƣờng thế giới. Trong Chƣơng 3 của luận văn, tác giả tập trung phân tích thực trạng chất lƣợng cho vay KHCN của BIDV các CN khu vực TP.HCM từ năm 2011 – 2015.Tác giả đã sử dụng hệ thống các nhóm chỉ tiêu đánh giá chất lƣợng cho vay KHCN.Đồng thời phân tích chi tiết các số liệu tính toán đƣợc dựa trên kết quả HĐKD của BIDV các CN khu vực TP.HCM.Qua đó đánh giá những kết quả đạt đƣợc và hạn chế, nguyên nhân của những hạn chế.Kết quả nghiên cứu này tạo tiền đề để đề xuất các giải pháp, kiến nghị nhằm nâng cao chất lƣợng cho vay KHCN của BIDV các CN khu vực TP.HCM trong thời gian tới.
CHƢƠNG 4: KHẢO SÁT, KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG CHO VAY KHCN TẠI NH TMCP ĐẦU TƢ VÀ PHÁT TRIỂN
VIỆT NAM KHU VỰC TP.HCM 4.1. Mô hình và dữ liệu nghiên cứu
- Dữ liệu: sử dụng dữ liệu sơ cấp thông qua khảo sát 180 KHCN tại các BIDV các CN khu vực TP.HCM.
- Mô hình nghiên cứu: Theo Parasuraman & ctg (1985 – 1988)
Sơ đồ 4.1: Mô hình nghiên cứu
(Nguồn: Tác giả đề xuất) Mô hình gồm 5 biến độc lập là Phƣơng tiện hữu hình, Sự tin tƣởng, Sự phản hồi, Sự đảm bảo, Sự cảm thông.Và một biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng về chất lƣợng cho vay KHCN.
Giả thuyết:
H1:Có mối tương quan dương giữa Phương tiện hữu hình với Sự hài lòng của
khách hàng về chất lượng cho vay KHCN.
H2:Có mối tương quan dương giữa Sự tin tưởng với Sự hài lòng của khách hàng
về chất lượng cho vay KHCN.
H3:Có mối tương quan dương giữa Sự phản hồi với Sự hài lòng của khách hàng
về chất lượng cho vay KHCN.
H4:Có mối tương quan dương giữa S ự đ ả m b ả o v ớ i Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng cho vay KHCN.
H1: Phƣơng tiện hữu hình
H2: Sự tin tƣởng H3: Sự phản hồi H4: Sự đảm bảo H5: Sự cảm thông Sự hài lòng của KH hànghàng
H5:Có mối tương quan dương giữa Sự cảm thông với Sự hài lòng của khách hàng về chất lượng cho vay KHCN.
4.2. Quy trình nghiên cứu:
Sơ đồ 4.2: Quy trình nghiên cứu
(Nguồn: Tác giả đề xuất)
4.3. Phƣơng pháp nghiên cứu:
Bài nghiên cứu đƣợc thực hiện theo phƣơng pháp định tính và định lƣợng dựa trên những ý kiến của mỗi một cá nhân đƣợc khảo sát. Quá trình nghiên cứu trải qua 2 giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phƣơng pháp nghiên cứu định tính, nghiên cứu chính thức sử dụng phƣơng pháp định lƣợng.
4.4. Thiết kế nghiên cứu:
4.4.1. Thiết kế nghiên cứu định tính:
Kế thừa từ thang đo SERVQUAL của Parasuraman về chất lƣợng dịch vụ nói chung, thang đo chất lƣợng dịch vụ cho vay tại BIDV khu vực TPHCM đƣợc hình thành thông qua nghiên cứu định tính bằng cách phỏng vấn 25 khách hàng để biết xem họ mong muốn gì về chất lƣợng dịch vụ cho vay và kết quả tìm đƣợc bao gồm 22 câu
Mục tiêu nghiên cứu Khái quát lý thuyết Mô hình nghiên cứu Kết quả Kết luận Thống kê, phân tích, kiểm định Nghiên cứu sơ bộ Nghiên cứu chính thức Thu thập dữ liệu
hỏi trong 5 thành phần. Thang đo mức độ hài lòng gồm 3 câu hỏi thể hiện về mức độ hài lòng và trung thành của khách hàng.
Sử dụng phƣơng pháp nghiên cứu định tính nhằm khẳng định và bổ sung những tiêu chí đánh giá, điều chỉnh thang đo và xây dựng bảng câu hỏi phục vụ cho quá trình nghiên cứu định lƣợng.
Câu hỏi định tính tập trung vào các nội dung chính sau: Thông tin về bài phỏng vấn (thời gian, địa điểm,…)
Các câu hỏi gợi mở về các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của KH về chất lƣợng cho vay KHCN nhằm kiểm tra tính hợp lý của các yếu tố.Các câu hỏi chính về các yếu tố, kiểm tra độ phù hợp, tính hợp lý của các yếu tố.
4.4.2. Thiết kế nghiên cứu định lƣợng:
Số liệu đƣợc thu thập thông qua phỏng vấn bằng bảng câu hỏi gồm những câu hỏi đóng, thang đo đƣợc sử dụng trong bảng câu hỏi là thang đo Likert 5 mức độ từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý. Bảng câu hỏi đƣợc gửi đến những KH đang có ý định hoặc đã và đang sử dụng dịch vụ vay vốn tại BIDV trên địa bàn TPHCM.
Mẫu khảo sát đƣợc chọn theo phƣơng pháp chọn mẫu ngẫu nhiên. Bảng câu hỏi định lƣợng sẽ đƣợc thiết kế sau khi thực hiện nghiên cứu định tính. Mục đích của bảng câu hỏi định lƣợng nhằm khảo sát thực tế về các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng về chất lƣợng cho vay đối với KHCN khi có nhu cầu giao dịch.
Về hình thức, bảng câu hỏi gồm 3 phần: phần đầu để ghi các thông tin về ngƣời đƣợc phỏng vấn, phần 2 là phần câu hỏi khảo sát, phần 3 là câu hỏi đóng góp của KH. Về nội dung, bảng câu hỏi gồm những câu hỏi liên quan đến các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của KH về chất lƣợng cho vay KHCN và mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố đó.
Về cỡ mẫu dành cho nghiên cứu định lƣợng, tác giả sẽ chọn cỡ mẫu là 180 cá nhân khách hàng tại các CN BIDV trên địa bàn TPHCM. Cỡ mẫu trên đáp ứng điều kiện kích thƣớc mẫu nhỏ nhất của Green (1991):
n>= 50+8*p
Nghiên cứu tiến hành phân tích kết quả phỏng vấn và đề xuất một danh mục gồm 22 thuộc tính chất lƣợng cho vay KHCN theo năm yếu tố: Phƣơng tiện hữu hình (4 thuộc tính), Sự tin tưởng (5 thuộc tính), Sự phản hồi (4 thuộc tính), Sự đảm bảo (3 thuộc tính), Sự cảm thông (6 thuộc tính).
4.5. Phƣơng pháp xử lý dữ liệu:
Đây là giai đoạn nghiên cứu chính thức, kỹ thuật thu thập dữ liệu là phỏng vấn qua bảng câu hỏi. Dữ liệu thu thập, mã hóa và đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS.
Sau khi thu thập dự liệu, ta tiến hành phân tích nhân tố để đánh giá sự nhất quán nội tại của các yếu tố nghiên cứu (5 yếu tố) và phân tích tính tin cậy của thang đo. Sự nhất quán nội tại của các yếu tố nghiên cứu có nghĩa là các mục hỏi phải có phản ảnh sự thống nhất ý nghĩa, phản ánh đƣợc khái niệm nghiên cứu – sự hài lòng của KH về chất lƣợng cho vay KHCN hay không ?
Toàn bộ dữ liệu hồi đáp đƣợc xử lý thông qua công cụ phân tích SPSS theo trình tự sau:
1.Thống kê, mô tả mẫu nghiên cứu 2.Kiểm định thang đo
Thang đo đƣợc đánh giá độ tin cậy thông qua hai công cụ là hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố. Hệ số Cronbach Alpha đƣợc sử dụng để loại các biến “rác”, các biến có hệ số tƣơng quan tổng biến (Corrected item total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo sẽ đƣợc chọn khi hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.6 (Nunnally & Bernstein, 1994).
3.Sử dụng kỹ thuật phân tích nhân tố EFA để khám phá các yếu tố tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng.
4.Sử dụng hồi qui bội để tìm ra mô hình toán thể hiện các mức độ tác động của các biến độc lập (là các yếu tố đã đƣợc khám phá trong phân tích nhân tố) đối với biến phụ thuộc (là sự hài lòng của KHCN).
Sự hài lòng của khách hàng = beta0 + beta1 * YT1 + beta2 * YT2 + beta3 * YT3 + beta4 * YT4 + beta5 * YT5
4.6. Kết quả
Mô tả mẫu nghiên cứu:
Số phiếu phát ra: 180; Số phiếu thu vào: 168;Số phiếu hợp lệ: 165 Đối tƣợng khảo sát: khách hàng cá nhân
Thời gian khảo sát: từ tháng 08/2016 – 10/2016
Bảng 4.2: Phân loại mẫu thống kê
N=165 PHÂN LOẠI SỐ LƢỢNG TỶ LỆ (%) Giới tính Nam 76 46% Nữ 89 54% Độ tuổi 18-25 49 29,7% 26-35 91 55,1% 36-45 13 7.9% Trên 45 12 7.3% Học vấn Trên đại học 12 7.3% Đại học 96 58.2% Cao đẳng/ Trung cấp 44 26,7% PTTH 7 4,2% Dƣới PTTH 6 3,6% Ngề nghiệp
Nhân viên kỹ thuật/ văn phòng 108 65.5%
Công nhân 7 4.2% Quản lý, cấp lãnh đạo 18 10,9% Nội trợ 21 12,7% Khác 11 6,7% Thu nhập < 5 triệu đồng 17 10,3% Từ 5 đến < 10 triệu đồng 85 51,5% Từ 10 đến < 20 triệu đồng 42 25,5% >20 triệu đồng 21 12,7%
Dựa vào phân tích thống kê mô tả (xem chi tiết ở Phụ lục 2, mục 4), ta thấy KHCN tại BIDV các CN trên địa bàn TPHCM nhìn chung hài lòng về chất lƣợng dịch vụ cho vay KHCN của BIDV.
Sau khi kiểm định hệ số Cronbach Alpha và EigenValue (Phụ lục 2, mục 4) của từng yếu tố thành phần. Ta loại biến không đủ điều kiện đó là: PH3, DB1.
Nhƣ vậy, ta tạo ra biến đại diện là giá trị trung bình của các yếu tố thành phần: HHm = (HH1+ HH2+ HH3+ HH4)/4 TTm = (TT1+ TT2+ TT3+ TT4+ TT5)/5 PHm = (PH1+ PH2+ PH4)/3 DBm = (DB2+ DB3)/2 CTm = (CT1+ CT2+ CT3+ CT4 + CT5+ CT6)/6 HLm = (HL1+ HL2+ HL3)/3
Sau đó, ta tiếp tục chạy mô hình hồi quy và thu đƣợc kết quả kiểm định nhƣ sau:
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .764a .615 .590 .06247
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression .147 5 .094 8.545 .000b Residual .707 156 .007 Total .877 161 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) .622 .752 .828 .409 HHm .204 .096 .153 2.125 .035 .975 1.026 TTm .113 .081 .100 1.388 .167 .976 1.024 PHm .372 .127 .261 2.929 .004 .632 1.583 DBm .194 .114 .122 1.705 .090 .980 1.021 CTm .250 .124 .179 2.008 .046 .633 1.580
(Nguồn: kết quả kiểm định thông qua ứng dụng SPSS 20)
Giả thiết:
H0: R2adj= 0 Mô hình hồi quy không phù hợp H1: R2adj ≠ 0 Mô hình hồi quy phù hợp
Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy:
Hệ số xác định R2 = 0.615 (#0) và R2adj = 0.590. Chúng ta thấy R2adj nhỏ hơn R2 vì biến TTm và DBm không giải thích thêm cho HLm. Kiểm định F (bảng ANOVA) cho thấy mức ý nghĩa p (Sig) = 0.000. Nhƣ vậy, mô hình hồi quy phù hợp. Hay nói cách khác, mô hình tổng quát về HLm với n = 165 với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 giải thích đƣợc 59% sự biến thiên của HLm.
Xem xét bảng trọng số hồi quy, ta thấy biến HHm, PHm và CTm có tác động cùng chiều vào HLm vì trọng số hồi quy Beta của 3 biến này có ý nghĩa thống kê (sig = 0.000). Nếu so sánh tác động của 3 biến này lên HLm thì chúng ta thấy hệ số beta của PHm là lớn nhất 0.261, do đó trong các yếu tố ảnh hƣởng đến HLm, thì yếu tố PHm có tác động mạnh nhất. Còn 2 biến TTm và DBm do có sig > 5% nên không có ý nghĩa thống kê, ta loại 2 biến này.
Xét hiện tƣợng đa cộng tuyến: Sử dụng yếu tố điều chỉnh sự gia tăng của phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor). Theo kinh nghiệm nếu VIF >2 thì hiện tƣợng đa cộng tuyến xuất hiện, tuy nhiên có nghiên cứu cho rằng hiện tƣơng đa cộng tuyến sẽ trầm trọng hơn nếu VIF > 10.
Ở đây, mô hình hồi quy 5 biến độc lập và các hệ số VIF < 2, do vậy các biến này không vi phạm điều kiện về hiện tƣợng đa cộng tuyến.
m m
m PH CT
HH
HLm 0.153 * 0.261 * 0.179 *
Nhƣ vậy, với kết quả nghiên cứu nhƣ trên, BIDV các CN khu vực Tp.HCM cần tập trung phát triển nâng cao chất lƣợng cho vay KHCN theo 3 mục tiêu chính, cụ thể:
- Thứ nhất, đầu tƣ, nâng cấp cơ sở hạ tầng, đặc biệt trong công tác nhận diện thƣơng hiệu thể hiện qua sự phát triển của các Chi nhánh, phòng Giao dịch kể cả về quy mô lẫn số lƣợng.