Dựa vào một số nghiên cứu thực nghiệm liên quan đã được giới thiệu, trên nguyên tắc kế thừa và điều chỉnh sao cho phù hợp với thực tế tại không gian nghiên cứu, các số biến được đề xuất và đưa vào mô hình như sau:
Trong đó: B1, B2,…B8: Hệ số của các biến độc lập; B0: Hệ số chặn.
Biến phụ thuộc Y đại diện cho quyết định cấp tín dụng đối với DNNVV. Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc nhận 02 giá trị sau: Y = 1 nếu DNNVV được cấp tín dụng, Y = 0 nếu DNNVV bị từ chối cấp tín dụng.
X1 là số tuổi của doanh nghiệp (năm)
X2 là kinh nghiệm của người điều hành doanh nghiệp (năm) X3 là vốn điều lệ của doanh nghiệp (triệu đồng)
X4 là lợi nhuận sau thuế (triệu đồng) X5 là nợ ngắn hạn (triệu đồng)
X6 là tốc độ tăng trưởng doanh thu (%) X7 là giá trị tài sản đảm bảo (triệu đồng) X8 là giá trị khoản vay (triệu đồng)
Cụ thể các mô tả và kỳ vọng của các biến khi đưa vào mô hình được thể hiện trong Bảng 3.1 bên dưới.
Bảng 3.1: Mô tả các biến đo lường sử dụng trong nghiên cứuTên biến Mã Tên biến Mã
hóa Định nghĩa Dấu kỳ
vọng Biến phụ thuộc Xác suất được cấp TDNH Y Y = 1 nếu DNNVV được cấp tín dụng Y = 0 nếu DNNVV bị từ chối cấp tín dụng. Biến độc lập Tuổi của doanh nghiệp X1
Thể hiện tính ổn định, kinh nghiệm và khả năng cạnh tranh của DNNVV, được tính từ ngày ghi trong giấy phép thành lập doanh nghiệp. Đvt: Năm
+
Kinh nghiệm của người điều hành
X2
Thể hiện khả năng phát triển, cạnh tranh cũng như khả năng quản lý và vận hành DNNVV, được thu thập từ tờ trình thẩm định của cán bộ tín dụng. Đvt: Năm + Vốn điều lệ của doanh nghiệp X3
Thể hiện quy mô và sức mạnh tài chính của doanh nghiệp, được thống kê từ giấy phép kinh doanh của doanh nghiệp. Đvt: Triệu đồng.
+
Lợi nhuận
sau thuế X4
Thể hiện khả năng quản lý, tiềm lực của doanh nghiệp và khả năng trả gốc lãi cho khoản vay ngân hàng, được xác định từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Đvt: Triệu đồng
+
Nợ ngắn hạn X5
Thể hiện khả năng trả gốc lãi cho khoản vay và tiềm lực tài chính của DNNVV; được xác định từ bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp.Đvt: Triệu đồng.
-
Tốc độ tăng trưởng doanh thu
X6
Thể hiện tiềm năng phát triển, khả năng trả gốc lãi của khoản vay, được xác định từ báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp theo công thức: X6= Doanh thu năm hiện tại/Doanh thu năm liền kề. Đvt: %
+
Giá trị tài
sản đảm bảo X7
Được xem là nhân tố đầu tiên quyết định việc tiếp cận vốn của DNNVV, được xác định từ hồ sơ tài sản bảo đảm của doanh nghiệp. Đvt: Triệu đồng
+
Giá trị
khoản vay X8
Thể hiện số tiền doanh nghiệp có nhu cầu vay, được xác định trong hồ sơ vay vốn của doanh nghiệp. Đvt: Triệu đồng
-
3.3. Giả thuyết nghiên cứu
Trên cơ sở kết quả đạt được từ các nghiên cứu thực nghiệm đã được tìm hiểu và chứng minh, kế thừa và vận dụng vào bối cảnh thực tế tại vùng nghiên cứu, các giả thuyết nghiên cứu sử dụng trong đề tài:
Giả thuyết H1: Tuổi của doanh nghiệp (X1) có tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng của DNNVV. Kỳ vọng: DNNVV có tuổi càng cao thì sẽ càng tăng khả năng tiếp cận TDNH (tác động cùng chiều).
Giả thuyết H2: Kinh nghiệm của người điều hành doanh nghiệp (X2) có tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng của DNNVV. Kỳ vọng: Người điều hành của DNNVV có kinh nghiệm càng lâu năm thì sẽ càng làm tăng khả năng tiếp cận TDNH (tác động cùng chiều).
Giả thuyết H3: Vốn điều lệ của doanh nghiệp (X3) có tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng của DNNVV. Kỳ vọng: Vốn điều lệ của doanh nghiệp càng cao thì sẽ càng làm tăng khả năng tiếp cận TDNH (tác động cùng chiều).
Giả thuyết H4: Lợi nhuận sau thuế (X4) có tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng của DNNVV. Kỳ vọng: Lợi nhuận sau thuế của DNNVV càng cao thì sẽ càng làm tăng khả năng tiếp cận TDNH (tác động cùng chiều).
Giả thuyết H5: Nợ ngắn hạn (X5) có tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng của DNNVV. Kỳ vọng: Nợ ngắn hạn của DNNVV càng thấp thì sẽ càng làm tăng khả năng tiếp cận TDNH (tác động ngược chiều).
Giả thuyết H6: Tốc độ tăng trưởng doanh thu (X6) có tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng của DNNVV. Kỳ vọng: Tốc độ tăng trưởng doanh thu của DNNVV càng cao thì sẽ càng làm tăng khả năng tiếp cận TDNH (tác động cùng chiều).
Giả thuyết H7: Giá trị tài sản đảm bảo (X7) có tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng của DNNVV. Kỳ vọng: Giá trị tài sản đảm bảo của DNNVV càng cao thì sẽ càng làm tăng khả năng tiếp cận TDNH (tác động cùng chiều).
Giả thuyết H8: Giá trị khoản vay (X8) có tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng của DNNVV. Kỳ vọng: Giá trị khoản vay của DNNVV càng thấp thì sẽ càng làm tăng khả năng tiếp cận TDNH (tác động ngược chiều).
3.4. Dữ liệu nghiên cứu
Qua đánh giá thực trạng cho vay đối với DNNVV trên địa bàn tỉnh, tác giả nhận thấy có 05 chi nhánh ngân hàng là đơn vị cho vay chủ yếu với dư nợ chiếm trên 90% dư nợ cho vay DNNVV của các ngân hàng tại tỉnh gồm: Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tỉnh Bến Tre, Ngân hàng TMCP Công Thương Chi nhánh Bến Tre, Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Chi nhánh Bến Tre, Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Chi nhánh Bến Tre và Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương tín Chi nhánh Bến Tre. Do đó, dữ liệu nghiên cứu của đề tài được tác giả đi thu thập thông tin thực tế từ các hồ sơ đề nghị vay vốn của DNNVV tại 05 chi nhánh ngân hàng kể trên. Mẫu nghiên cứu được chọn ngẫu nhiên từ hồ sơ đề nghị vay vốn của DNNVV tại các chi nhánh NHTM trong thời gian từ năm 2013 đến 12/2018.
Về kích cỡ mẫu trong phân tích hồi quy, kích thước mẫu phụ thuộc rất nhiều vào các yếu tố như: Mức ý nghĩa, độ mạnh của phép kiểm định và số lượng biến độc lập. Có nhiều kỹ thuật để chọn kích thước mẫu đại diện cho tổng thể. Một trong số đó là kỹ thuật xác định cỡ mẫu dựa trên kinh nghiệm của Green (1991) trích bởi Lưu Tiến Dũng (2013). Tác giả khuyến nghị công thức xác định cỡ mẫu nghiên cứu như sau: n > 50 + 8m. Trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và m là số lượng biến độc lập trong mô hình. Giả sử vẫn áp dụng kinh nghiệm chọn mẫu của Green (1991), với số biến độc lập là 8, vậy kích thước mẫu nghiên cứu tối thiểu bằng 115 quan sát.
Ngoài ra, Tabachnick và Fidell (2007) trích bởi Lưu Tiến Dũng (2013), còn cho rằng kích thước mẫu nghiên cứu cần đủ lớn để kết quả hồi quy được thuyết phục hơn. Các tác giả cũng đề xuất một công thức khác để xác định cỡ mẫu dựa trên kinh nghiệm như sau: n > 104 + m. Trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu cần
thiết và m là số lượng biến độc lập trong mô hình. Áp dụng theo công thức của Tabachnick và Fidell (2007), với số biến độc lập là 8, vậy kích thước mẫu nghiên cứu tối thiểu trong nghiên cứu này phải bằng 113 quan sát để đảm bảo kích thước mẫu tương đối lớn và đại diện tốt cho tổng thể.
Phương pháp chọn mẫu xác suất ngẫu nhiên đơn giản được sử dụng để giảm bớt thời gian thu thập số liệu trong nghiên cứu. Theo Trần Tiến Khai (2014), đây là phương pháp chọn mẫu không hạn chế, phương pháp chọn mẫu xác suất ngẫu nhiên đơn giản là hình thức đơn giản nhất, thuần nhất của cách chọn mẫu xác suất.
Đối với nghiên cứu, chọn 120 mẫu dữ liệu (thứ cấp) DNNVV vay vốn thỏa mãn phạm vi nghiên cứu. Như vậy với những yêu cầu đặt ra đối với cỡ mẫu thì số quan sát là 120 đã đủ lớn và thỏa yêu cầu để tiến hành nghiên cứu; trong đó: 57 hồ sơ được cấp tín dụng và 63 hồ sơ từ chối cấp tín dụng.
3.5. Các kiểm định
3.5.1. Kiểm định Wald- Kiểm tra sự có mặt của biến không cần thiết
Tác giả sử dụng kiểm dịnh Wald để kiểm tra xem các biến độc lập có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc hay không. Từ đó loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê được đưa vào mô hình.
3.5.2. Kiểm định tính định dạng đúng của mô hình
Mô hình hợp lý là mô hình được định dạng đúng, việc định dạng sai mô hình có thể dẫn đến các kết quả sai lệch và làm kết quả dự báo bị méo mó. Để kiểm định xem mô hình được định dạng đúng hay chưa, tác giả sử dụng thống kê Hosmer- Lemeshow.
Nếu mô hình có các phần dư là sai số ngẫu nhiên và được định dạng đúng thì mô hình được coi là phù hợp, có thể sử dụng để dự báo. Ngược lại, nếu không thỏa mãn 2 điều kiện trên thì tiến hành hồi quy lại mô hình với các biến độc lập khác hoặc tiến hành một số hiệu chỉnh cần thiết như tăng cỡ mẫu, điều chỉnh định dạng hàm, …
3.5.3. Kiểm định khả năng dự báo của mô hình
Một mô hình được coi là thành công hay không phụ thuộc chủ yếu vào tính chính xác của kết quả dự báo thu được từ mô hình đó. Do biến Y chỉ có thể nhận 2 giá trị là 0 (không thể vay vốn) hoặc 1 (có thể vay vốn), do đó căn cứ vào phương trình hồi quy và giá trị các biến độc lập để xếp doanh nghiệp vào mức 0 hoặc 1. Sau đó so sánh việc xếp loại doanh nghiệp này với thực tế kết quả vay vốn của doanh nghiệp xem tỷ lệ đúng là bao nhiêu, từ đó đánh giá được độ chính xác của kết quả dự báo.
Kết luận chương 3
Dựa vào cơ sở lý luận về tín dụng đối với DNNVV và các nhân tố tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng của DNNVV ở chương 2, tác giả đã đề xuất mô hình nghiên cứu tại chương 3. Mô hình này có sự phù hợp với mục tiêu nghiên cứu của đề tài, bao gồm phương trình hồi qui Binary Logistic và các biến trong mô hình nghiên cứu. Ngoài ra, trong chương này cũng đã nêu các phương pháp thu thập dữ liệu nghiên cứu, kích thước mẫu và những phương pháp phân tích sử dụng trong đề tài bao gồm:Phương pháp phân tích hồi quy và phương pháp kiểm định mô hình nghiên cứu. Từ đó, làm cơ sở cho việc trình bày kết quả nghiên cứu từ việc chạy mô hình hồi quy trong chương 4.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trên cơ sở những lý thuyết và mô hình nghiên cứu đã được giới thiệu ở các chương trước, chương 4 thực hiện thống kê mô tả đối với các biến của mô hình hồi qui Binary Logistic. Đề tài sẽ tập trung đi sâu vào phân tích kết quả hồi qui Binary Logistic dựa trên các giả thuyết, lý thuyết, thực nghiệm đã trình bày. Qua đó, để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng của doanh nghiệp nhỏ và vừa trên địa bàn tỉnh Bến Tre.
4.1. Thực trạng tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại tỉnh Bến Tre vừa tại tỉnh Bến Tre
4.1.1. Số lượng doanh nghiệp nhỏ và vừa thực tế hoạt động tại Bến Tre
Thời gian qua, doanh nghiệp trên địa bàn tỉnh đã có những bước phát triển cả về số lượng, chất lượng và quy mô, số doanh nghiệp thành lập mới liên tục tăng qua các năm, sức cạnh tranh của doanh nghiệp được nâng lên. Tuy nhiên do trở ngại về mặt hạ tầng giao thông do bị chia cắt bởi nhiều sông ngòi trong giai đoạn trước, số lượng DNNVV tại Bến Tre hiện ở mức thấp hơn nhiều tỉnh lân cận trong khu vực (Tiền Giang, Long An, Vĩnh Long…). Tại thời điểm 31/12/2013 tổng số DNNVV đăng ký là 2.152 doanh nghiệp, đến 31/12/2018 số lượng DNNVV đăng ký là 3.810, tăng 1,77 lần (tương đương 1.658 doanh nghiệp).
Lũy kế đến 31/12/2018 Bến Tre có 4.382 doanh nghiệp với vốn đăng ký 34.698,5 tỷ đồng (trong đó có 3.448 doanh nghiệp đang hoạt động với vốn đăng ký 30.449,8 tỷ đồng); số DNNVV là 3.810 (chiếm 86,95%), bình quân hàng năm giải quyết việc làm mới cho khoảng 5.000 lao động., tuy nhiên chỉ có 2.972 DNNVV đang hoạt động, số còn lại là các DNNVV mới đăng ký chưa đi vào hoạt động hoặc là các DNNVV tạm thời dừng hoạt động sản xuất kinh doanh và DNNVV chờ giải thể, phá sản (Bảng 4.1).
Bảng 4.1. Số lượng DNNVV tại tỉnh Bến Tre
Đơn vị tính: Doanh nghiệp
Chỉ tiêu Năm 2013 Năm 2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Số DNNVV đăng ký lũy kế 2.152 2.401 2.624 2.942 3.367 3.810 Số vốn đăng ký (tỷ đồng) 678,1 1.017,8 979,9 1.339,2 2.204,4 2.462,5 Số DNNVV đang hoạt động 1.679 1.950 2.053 2.305 2.626 2.972
Nguồn: Sở Kế hoạch và Đầu tư tỉnh Bến Tre
Phân tích số liệu Bảng 4.2 cho thấy địa bàn thành phố Bến Tre là khu vực tập trung nhiều doanh nghiệp nhất trong tỉnh (chiếm 39,2%), kế đến là huyện Châu Thành với 02 khu công nghiệp An Hiệp và Giao Long (chiếm 14,8%), số doanh nghiệp còn lại phân bố rải rác ở các huyện trong tỉnh. Về loại hình doanh nghiệp, tính đến hết năm 2018 thì các DNNVV tỉnh Bến Tre chủ yếu là công ty trách nhiệm hữu hạn (chiếm 82%), thứ hai là loại hình doanh nghiệp tư nhân (chiếm 13%), còn lại là công ty cổ phần. Về lĩnh vực hoạt động các DNNVV trên địa bàn tỉnh Bến Tre hoạt động chủ yếu trong lĩnh vực thương mại và dịch vụ (chiếm 75,1%), xếp thứ hai là doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản (chiếm 17,7%), còn lại là các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực công nghiệp và xây dựng chiếm một tỷ trọng nhỏ (7,2%).
Bảng 4.2. Phân loại DNNVV tại tỉnh Bến Tre cuối năm 2018
Đơn vị tính: %
Chỉ tiêu Tỷ trọng
Phân theo địa giới hành chính
Thành phố Bến Tre 39,2
Huyện Châu Thành 14,8
Huyện Chợ Lách 5,9
Huyện Mỏ Cày Nam 6,9
Huyện Mỏ Cày Bắc 5,3
Huyện Giồng Trôm 7,0
Huyện Ba Tri 7,1
Huyện Bình Đại 7,8
Huyện Thạnh Phú 6,0
Phân theo loại hình doanh nghiệp
Công ty TNHH 01 thành viên 62 Công ty TNHH 02 thành viên trở lên 20
Doanh nghiệp tư nhân 13
Công ty cổ phần 5
Phân theo lĩnh vực hoạt động
Nông, lâm, thủy sản 17,7
Công nghiệp, xây dựng 7,2
Thương mại và Dịch vụ 75,1
Nguồn: Sở Kế hoạch và Đầu tư tỉnh Bến Tre
4.1.2. Số lượng doanh nghiệp nhỏ và vừa thành lập mới, tạm ngừng hoạt động, phá sản, giải thể tại tỉnh Bến Tre động, phá sản, giải thể tại tỉnh Bến Tre
Từ số liệu Bảng 4.1 cho thấy chỉ 78% DNNVV đăng ký kinh doanh tại tỉnh Bến Tre đang còn hoạt động, điều này cho thấy các DNNVV tỉnh Bến Tre đang gặp khó khăn, cần có những giải pháp để tháo gỡ. Nhưng một thực tế hiện nay một số
vẫn hoạt động mang đậm tính chất hộ kinh doanh, không ghi chép các hoạt động sản xuất kinh doanh trên sổ kế toán nên con số 22% DNNVV không hoạt động sản xuất kinh doanh cũng hàm ý rằng nhiều giao dịch kinh tế đã không được doanh nghiệp thống kê lại.
Những năm qua, hoạt động của các DNNVV tại Bến Tre gặp không ít khó khăn do tác động của suy thoái kinh tế thế giới và sự suy giảm kinh tế trong nước, bên cạnh đó tình hình xâm nhập mặn, biến đổi khí hậu và giá cả bấp bênh cũng gây khó khăn cho nhiều doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực nông, lâm, thủy sản. Mặc dù số lượng các DNNVV tăng lên nhanh qua các năm nhưng nội lực của các doanh nghiệp này còn rất yếu, chủ yếu là doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ. Nếu như các doanh nghiệp này nhận được sự hậu thuẫn, giúp đỡ cần thiết về nhân lực và tài lực thì khả năng tồn tại và phát triển sẽ cao hơn thay vì bị “chết yểu” dẫn đến một lượng không nhỏ DNNVV bị phá sản, giải thể hoặc ngừng hoạt động như trong thời gian vừa qua.
Mặc dù các DNNVV được hưởng nhiều chính sách hỗ trợ từ trung ương đến địa phương nhưng thực tế cho thấy việc triển khai các chính sách này trên địa bàn