L ỜI CAM ĐOAN
3.2. Mẫu nghiên cứu
Dựa vào lý thuyết thống kê, ta có ba yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định cỡ mẫu cần chọn là: (1) Độ biến động của dữ liệu; (2) Độ tin cậy trong nghiên cứu; (3) Khoảng sai số cho phép.
Số liệu được sử dụng trong đề tài này là số liệu sơ cấp. Thời điểm thu thập từ cuộc điều tra các DNNVV trên địa bàn tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu tháng 02/2019. Số liệu được thu thập theo phương pháp ngẫu nhiên phân cụm (Chọn ngẫu nhiên các huyện của tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu, và trong mỗi huyện chọn các DNNVV có nộp đơn vay vốn tại Vietinbank chi nhánh Bà Rịa Vũng Tàu để tiến hành thu thập thêm thông tin).
Cỡ mẫu được xác định theo công thức sau:
𝑛 = 1 + 𝑁(𝑒)2𝑁
N: Số lượng tổng thể (Số lượng DNNVV hoạt động trên địa bàn tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu. N = 10.601)
e: Sai số tiêu chuẩn (Sai số là 10%) n: cỡ mẫu
Tất cả các doanh nghiệp được chọn là toàn bộ DNNVV có nhu cầu vay và đã nộp đơn vay vốn trong năm 2018 tại Vietinbank chi nhánh tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu. Trong năm 2018, có 756 doanh nghiệp nộp đơn vay vốn tại Vietinbank chi nhánh tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu và số doanh nghiệp được duyệt vay vốn là 291 doanh nghiệp. Vậy tỷ lệ cho vay: không cho vay là 1: 0.8 Cuộc điều tra được tiến hành vào tháng 02/2019 với đối tượng phỏng vấn là 150 DNNVV trên địa bàn tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu. Các doanh nghiệp được chọn theo phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên (đánh số thứ tự rồi bốc thăm ngẫu nhiên 67/150 doanh nghiệp không tiếp cận vốn và 83/150 doanh nghiệp tiếp cận vốn).
3.2.2. Phương pháp lấy mẫu
Các DNNVV nộp đơn vay sẽcó trường hợp đủđiều kiện hoặc không đủ điều kiện để vay tại Vietinbank chi nhánh Bà Rịa Vũng Tàu. Mẫu phỏng vấn được lấy theo phương pháp ngẫu nhiên phân cụm theo tiêu chí: DNNVV hiện có vay vốn và không có vay vốn tại Vietinbank Chi nhánh tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu. Mỗi nhóm theo tỷ lệ nhất định để phục vụ cho mục đích nghiên cứu.
3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
Trong nghiên cứu này sử dụng phần mềm SPSS để hỗ trợ việc phân tích dữ liệu thu thập được từ điều tra thực tế, sau đó sử dụng các phương pháp để đánh giá:
- Phương pháp thống kê mô tả: phương pháp này được vận dụng để mô tả phân tích tổng quát tình hình, sử dụng các chỉ tiêu: số trung bình, tỷ lệ, tần suất,… để phân tích thực trạng tiếp cận tín dụng của các DNNVV trên các tiêu thức được quan tâm theo mục tiêu nghiên cứu đề ra ban đầu.
- Phương pháp phân tích hồi quy: trên cơ sở thiết lập phương trình, tiến hành hồi quy, kiểm định ý nghĩa các biến độc lập … từđó nghiên cứu, phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng của DNNVV.
Ngoài ra, để so sánh, nhấn mạnh thêm từng yếu tố cần được đề nghị khi nghiên cứu, trong bài viết còn sử dụng các dữ liệu thứ cấp từ các cơ quan đơn vị chức năng như các báo cáo của ban, ngành, ủy ban nhân dân tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu.
3.3.1. Mô hình hồi quy Binary logistic
❖ Mô hình dạng tổng quát
Trong hồi quy tuyến tính đơn, các biến độc lập Xi và phụ thuộc Y là biến số liên lục liên hệ qua phương trình:
Y = B0 + ∑ 𝐵𝑖𝑋𝑖𝑛
𝑖=1 + u (1)
Với Xi là biến độc lập; Y là biến phụ thuộc.
Trong hồi quy Logistic, biến phụ thuộc Y chỉ có 2 trạng thái 1 (Có khả năng tiếp cận tín dụng ngân hàng) và 0 (Không có khảnăng tiếp cận tín dụng ngân hàng). Muốn đổi ra biến số liên tục người ta tính xác suất của 2 trạng thái này. Nếu gọi P là xác suất để biến cố xảy ra (khả năng tiếp cận tín dụng ngân hàng của DNNVV) thì 1-P là xác suất để biến cố không xảy ra (DNNVV không có khả năng tiếp cận tín dụng ngân hàng). Phương trình hồi quy Logistic được phát biểu:
𝐿𝑛 (𝑃(𝑌=1)𝑃(𝑌=0)) = 𝐵0 + 𝐵1𝑋1 + 𝐵2𝑋2 + ⋯ + 𝐵𝑖𝑋𝑖 (2)
Trong đó P(Y=1) = P0 : Xác suất xảy ra sự kiện : Xác suất để DNNVV tiếp cận được vốn tín dụng ngân hàng.
Trong đó P(Y=0) =1 - P0 : Xác suất không xảy ra sự kiện : Xác suất DNNVV không tiếp cận được vốn tín dụng ngân hàng
Xi : các biến độc lập.
Ln : Log của cơ số e (e = 2.714)
Liên hệ giữa lý thuyết với nghiên cứu: Một doanh nghiệp có khảnăng tiếp cận tín dụng là một giá trị kỳ vọng của đề tài (gọi là biến Y), và doanh nghiệp không có khả năng tiếp cận tín dụng là giá trị còn lại của biến kỳ vọng. Khả năng tiếp cận tín dụng của DNNVV được xác định thông qua hệ thống biến giải thích là những biến đo lường khả năng về vốn chủ sở hữu, về tài sản bảo đảm, về tỷ nợ trên tổng tài sản, về tỷ suất lợi nhuận, về tuổi doanh nghiệp, mối quan hệ giữa DNNVV với ngân hàng, học vấn chủ DN, giới tính chủ DN, số lao động của DN và khoảng cách từ DN đến Vietinbank chi nhánh Bà Rịa Vũng Tàu.
Đánh giá những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp, mô hình đánh giá những doanh nghiệp có khảnăng tiếp cận, hoặc không có khả năng tiếp cận được là mô hình Logit (Binary Logistics) được sử dụng cho trường hợp biến phụ thuộc chỉ có 2 giá trị, thông thường hai giá trị này được mã hóa là “1” hoặc “0”. Trong đó, mỗi giá trị đại diện cho một giá trị cụ thể của biến phụ thuộc. Việc xác định “1” hoặc “0” thuộc đối tượng nào, giá trị nào của biến phụ thuộc không ảnh hưởng đến kết quả của mô hình.
❖ Hệ số Odds O0 = 𝑃0 1−𝑃0 O0 = 𝑃0 1−𝑃0 = 𝑃(𝑋á𝑐 𝑠𝑢ấ𝑡 𝑡𝑖ế𝑝 𝑐ậ𝑛 đượ𝑐 𝑡í𝑛 𝑑ụ𝑛𝑔) 𝑃(𝑋á𝑐 𝑠𝑢ấ𝑡 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑡𝑖ế𝑝 𝑐ậ𝑛 đượ𝑐 𝑡í𝑛 𝑑ụ𝑛𝑔)
Thế vào (2) ta được : Ln(Odds) = B0 + B1X1 + B2X2 + …+ BiXi (3)
Đây là một dạng hàm Logit. Từ đó ta suy ra hàm Ln của hệ số Odds là một hàm hồi quy tuyến tính với các biến độc lập Xi.
❖ Dạng hàm dự báo hồi quy Binary Logistic :
E(𝑌
𝑋𝑖) = 𝑃
1−𝑃 = eB0 + B1X1 +B2X2 + …+ BiXi
E(Y/Xi) : Xác suất để Y = 1 xuất hiện khi biến độc lập Xi có giá trị cụ thể. eB0 + B1X1 + B2X2 + …+ BiXi
P =
1 + eB0 + B1X1 + B2X2 + …+ BiXi
❖ Dạng hàm hồi quy của mô hình nghiên cứu đề xuất ở chương 3:
Ln(Pi/1-Pi)= 0 + 1*VCSH + 2*ROA +3*TSDB + 4*TN_TS + 5*TDN + 6*MQH + 7*HV + 8*GT + 9*LD +10*KC + ui
3.4. Các kiểm định trong mô hình hồi quy Binary logistic 3.4.1. Phân tích tương quan
Hệ số tương quan Pearson được dùng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng (Hoàng Trọng, 2005). Nếu giữa hai biến
có sự tương quan chặt chẽ thì cần lưu ý đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả các biến được xem xét như nhau. Một hệ số tương quan tuyệt đối lớn chỉ ra một hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa là các khái niệm nghiên cứu trùng lắp với nhau và có thể chung đang đo lường cùng một thứ (John và Benet Martinez, 2000).
3.4.2. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Hồi quy Binary logistic cũng đòi hỏi ta phải đánh giá độ phù hợp của mô hình. Đo lường độ phù hợp tổng quát của mô hình Logistic được dựa trên chỉ tiêu 2LL (-2 Log Likelihood). Thước đo này có ý nghĩa giống như SSE (Sum of squares of error) nghĩa là chỉ số này càng nhỏ càng tốt. Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là không có sai số) khi đó mô hình có một độ phù hợp hoàn hảo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
3.4.3. Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số
Trong hồi quy tuyến tính chúng ta sử dụng kiểm định t để kiểm định giả thuyết H0. Còn với hồi quy Binary logistic, đại lượng Wald Chi Square được sử dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể. Mức ý nghĩa sig. cho kiểm định Wald theo mức ý nghĩa thống kê 5%. Nếu giá trị Sig. < 5% biến độc lập có tác động có ý nghĩa đến biến phụ thuộc.
3.4.4. Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát
Với hồi quy tuyến tính bội, ta dùng thống kê F để kiểm định giả thuyết H0: β1 = β1 = …0 . Còn với hồi quy Binary logistic ta dùng kiểm định Chi-bình phương. Căn cứ vào mức ý nghĩa của hệ số Chi-bình phương trong bảng Omnibus để quyết định bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H0
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Trên cơ sở lý thuyết ở chương 2, qua chương 3 tác giả tiến hành thiết kế nghiên cứu, xây dựng các giả thuyết và mô hình nghiên cứu các yếu tốtác động đến khả năng tiếp cận tín dụng ngân hàng của DNNVV tại Vietinbank chi nhánh Bà Rịa Vũng Tàu. Mô hình nghiên cứu gồm có 10 yếu tố: Vốn chủ sở hữu, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), tài sản bảo đảm, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, tuổi doanh nghiệp, mối quan hệ giữa doanh nghiệp với ngân hàng, học vấn chủ doanh nghiệp, giới tính chủ doanh nghiệp, số lao động và khoảng cách từ doanh nghiệp đến Vietinbank chi nhánh Bà Rịa Vũng Tàu. Bên cạnh đó, tác giả cũng giới thiệu mô hình hồi quy Binary Logistic và các kiểm định của mô hình. Đồng thời, chương 3 sẽlà cơ sởđể tác giảđi vào phân tích chương 4.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1. Thực trạng tiếp cận tín dụng DNNVV tại Vietinbank Vũng Tàu 4.1.1. Tình hình phát triển của DNNVV tại tỉnh Bà Rịa –Vũng Tàu
Sốlượng doanh nghiệp trên địa bàn tỉnh Bà Rịa –Vũng Tàu
Theo Sở Kế hoạch đầu tư tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu, tính đến năm 2018, toàn tỉnh có 10.728 DN đang hoạt động, trong đó số lượng DNNVV trên địa bàn tỉnh chiếm tới 98,8%. Các DN này hoạt động trên khắp các lĩnh vực: thương mại, du lịch, công nghiệp…, góp phần quan trọng trong việc phát triển kinh tế, xã hội của tỉnh.
Nhiều DN đã năng động nhạy bén nắm bắt thời cơ nên quy mô sản xuất ngày càng được mở rộng. Mặc dù các DNNVV đã gặt hái được nhiều thành công, nhưng phương thức kinh doanh, kinh nghiệm điều hành vẫn còn hạn chế. Nhiều DN sản xuất hàng hóa không tiêu thụ được, khả năng cạnh tranh kém. Mặc dù Chính phủ và tỉnh đã có nhiều chủ trương, cơ chế, chính sách hỗ trợ về vốn cho DN nhưng trên thực tế các DN rất khó tiếp cận nguồn vốn từ các quỹ như: Quỹ phát triển DNNVV, Quỹ bảo lãnh tín dụng, Quỹ phát triển khoa học công nghệ, QuỹĐầu tư phát triển…
Một yếu tố quan trọng nữa cũng ảnh hưởng đến sự phát triển của DNNVV là việc nắm bắt các thông tin, dự báo thị trường, xúc tiến thương mại, quảng bá mặt hàng còn yếu. Hầu hết các DNNVV thiếu thông tin liên quan đến thị trường, nhất là thị trường xuất khẩu, thiếu hiểu biết về nội dung của các hiệp định thương mại tự do (FTA) mà Chính phủ đã ký với các nước, ít nắm bắt những thông tin liên quan đến xuất nhập khẩu hàng hóa, dịch vụ, nhất là những thông tin về thuế suất, luật pháp, nhu cầu, giá cả… của nước nhập khẩu.
Với những hạn chế trên nên nhiều DN sau khi thành lập được một thời gian đã phải giải thể, ngưng hoạt động. Theo thống kê, trung bình mỗi năm tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu có khoảng 300 DN phải giải thể, ngưng hoạt động. Trong năm 2018 có 1.620 DNNVV thành lập mới với số vốn là 13.781 tỷ và có 183 DN giải thể, số vốn DN giải thể là 3.164 tỷ đồng. Nguyên nhân các DN giải thể và tạm ngưng hoạt động
là do bối cảnh khó khăn chung của nền kinh tế, tài chính eo hẹp, vốn ngân hàng khó tiếp cận…không duy trì được sản xuất kinh doanh.
Bảng 4.1: Tình hình phát triển DNNVV tại tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu
Chỉ tiêu Năm 2015 2016 2017 2018 Số DNNVV thành lập mới (DN) 1.178 1.368 1.565 1.620 Vốn (tỷ đồng) 8.011 9.741 12.324 13.871 Số lao động 11.064 8.720 11.409 13.021 Số DNNVV giải thế (DN) 118 123 160 183 Vốn (tỷ đồng) 1.750 725 2.401 3.164
Sốlượng DNNVV (DN) - còn hoạt động 7.940 8.203 9.164 10.601
(Nguồn: Sở Kế hoạch và Đầu tư tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu)
Qua số liệu về tình hình doanh nghiệp cho thấy: số doanh nghiệp thành lập mới trên địa bàn tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu tăng dần qua các năm, bên cạnh số lượng doanh nghiệp thành lập mới thì số doanh nghiệp giải thểngày càng tăng. Số vốn của DNNVV giải thể ở năm 2017 là 2.401 tỷ đồng cũng ở mức khá cao. Điều này cho thấy các DNNVV có quy mô vốn lớn hoạt động không hiệu quả ở mức cao, số lượng vốn của doanh nghiệp giải thể năm 2018 tăng cao so với năm 2017 (tăng 31.8%).
Hình 4.1: Số lượng DNNVV đang hoạt động qua các năm
Các loại hình DNNVV đang hoạt động trên địa bàn tỉnh Bà Rịa –Vũng Tàu
Bảng 4.2: Các loại hình DNNVV đăng ký và hoạt động trên địa bàn tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu
STT Loại hình DN Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018
1 Công ty cổ phần 820 825 848
2 Công ty TNHH 6.809 7.881 9.171
3 Doanh nghiệp tư nhân 574 458 582
Tổng số DN 8.203 9.164 10.601
(Nguồn: Sở Kế hoạch và Đầu tư tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu)
Đa số loại hình DNNVV trên địa bàn tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu là công ty TNHH chiếm trên 80% so với loại hình công ty cổ phần và doanh nghiệp tư nhân. Năm 2017 doanh nghiệp tư nhân giảm 116 doanh nghiệp (giảm 21%) so với năm 2016 và năm 2018 tăng 124 DN so với năm 2017 (tăng 27,1%) . Số lượng công ty TNHH năm 2018 so với năm 2017 tăng 1.290 doanh nghiệp (tăng 16.4%).
7.940 8.203 9.164 10.601 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 2015 2016 2017 2018 Số lượng DNNVV năm 2015 - 2018
Quy mô lao động của DNNVV trên địa bàn tỉnh Bà Rịa –Vũng Tàu
Bảng 4.3: Quy mô lao động của DNNVV
STT Loại hình DN Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018
1 Công ty cổ phần 1.139 3.502 3.838
2 Công ty TNHH 7.215 7.675 8.766
3 Doanh nghiệp tư nhân 366 232 417
Tổng lao động 8.720 11.409 13.021
(Nguồn: Sở Kế hoạch và Đầu tư tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu)
Mặc dù có sự sụt giảm số lượng doanh nghiệp và số lượng lao động của doanh nghiệp tư nhân vào năm 2017, năm 2018 cho thấy sự phát triển về số lượng doanh nghiệp đã tạo ra nhiều việc làm cho người lao động trên địa bàn tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu. Số lượng lao động trong khu vực doanh nghiệp đã tăng gần 14,1% so với năm 2017.
Quy mô nguồn vốn bình quân của DNNVV trên địa bàn tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu
Bảng 4.4: Quy mô nguồn vốn của DNNVV
STT Loại hình DN Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018
1 Công ty cổ phần 3.439 3.875 4.432
2 Công ty TNHH 6.119 8.387 9.325
3 Doanh nghiệp tư nhân 183 62 114
Tổng cộng vốn (tỷđồng) 9.741 12.324 13.871
Vốn bình quân(tỷđồng) 7,1 7,9 8,5 (Nguồn: Sở Kế hoạch và Đầu tư tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu)
Trong giai đoạn năm 2016 – 2018, nguồn vốn của các DNNVV trên địa bàn tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu đã tăng 4.130 tỷ (tăng 42.4%). Trong đó nguồn vốn tập
trung chủ yếu ở các công ty TNHH. Vốn bình quân cho các DNNVV trên địa bàn ở mức 7 tỷđồng.
4.1.2. Thực trạng tiếp cận tín dụng ngân hàng của DNNVV tại Vietinbank chi nhánh tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu
Dư nợ cho vay DNNVV tại Vietinbank chi nhánh tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu
Bảng 4.5: Dư nợ cho vay DNNVV tại Vietinbank chi nhánh tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu
Chỉ tiêu
Năm Tăng trưởng
bình quân 2015-2018
(%) 2015 2016 2017 2018
Tổng dư nợ cho vay (tỷ đồng) 2.421 3.287 4.439 4.234 22,06 Tổng dư nợ cho vay DNNVV
(tỷ đồng) 484 518 718 880
22,73
Tỷ trọng dư nợ cho vay
DNNVV/Tổng dư nợ (%) 20 15,76 16,17 20,78
3,3
Nguồn: Báo cáo cho vay của Vietinbank chi nhánh tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu
Dư nợ cho vay Vietinbank chi nhánh Bà Rịa Vũng Tàu cuối năm 2018 đạt 4.234 tỷ đồng, với mức tăng trưởng bình quân đạt 22,06%/năm, so với năm 2017 giảm 205 tỷ đồng (-4.6%), so với năm 2015 tăng 1.813 tỷ đồng (+74%), trong đó: dư nợ cho vay DNNVV cuối năm 2018 đạt 880 tỷ đồng, với mức tăng trưởng bình quân 22,73%/năm, so với năm 2017 tăng 162 tỷ đồng (+22,56%), so với năm 2015