Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đối với hoạt động mở rộng tín dụng DNNVV tại Agribank Tiền Giang được đánh giá thông qua giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn. Kiểm định One Samples T-test được sử dụng để kiểm định về mức độ ảnh hưởng trung bình của các nhân tố ảnh hưởng, của tổng thể và kiểm định Independent-samples T-test, One way ANOVA về sự khác nhau về mức
độ đánh giá giữa các nhóm hình thức sở hữu, lĩnh vực kinh doanh, vốn kinh doanh, số lao động trong tổng thể...
H0: Không có sự khác biệt về các yếu tố đánh giá của các nhóm đối tượng khác nhau.
H1: Có sự khác biệt về các yếu tố đánh giá của các nhóm đối tượng khác nhau. Với mức ý nghĩa 95%
- Nếu giá trị Sig. < 0.05: Có đủ cơ sở thống kê bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1.
- Nếu giá trị Sig. > 0.05: Chưa có đủ cơ sở thống kê bác bỏ giả thiết H0.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Dựa vào cơ sở lý luận về mở rộng tín dụng DNNVV và các nhân tố ảnh hưởng đến mở rộng tín dụng DNNVV ở chương 2, tác giả đã thiết kế mô hình định lượng tại chương 3. Mô hình có sự phù hợp với mục tiêu nghiên cứu của đề tài, bao gồm phương trình hồi quy và các biến trong mô hình nghiên cứu. Ngoài ra, trong chương này cũng đã nêu các phương pháp nghiên cứu bao gồm: phương pháp thu thập dữ liệu nghiên cứu, kích thước mẫu, phương pháp thống kê mô tả, kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha, kiểm định Anova, phân tích nhân tố khám phá, phân tích mô hình hồi quy đa biến. Từ đó, làm cơ sở cho việc trình bày kết quả nghiên cứu từ việc phân tích các nhân tố và chạy mô hình hồi quy trong chương 4.
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Trước khi tiến hành chạy mô hình, tiến hành thống kê số liệu khảo sát về các DNNVV trên địa bàn tỉnh Tiền Giang để giúp nắm được thực trạng tại vùng nghiên cứu.
Khảo sát được thực hiện thông qua phát bảng câu hỏi trực tiếp và thu lại sau khi trả lời xong, song song với khảo sát qua mạng. Sau khi loại bỏ các phiếu trả lời không đạt yêu cầu và làm sạch dữ liệu, mẫu nghiên cứu có được với số lượng 150, được lựa chọn theo phương pháp thuận tiện gồm các DNNVV trong khu vực tỉnh Tiền Giang.
Bảng 4.1: Đặc điểm đối tượng khảo sát
Tiêu chí Phân loại Số lượng Tỷ trọng (%)
(người) Hình thức sở hữu Nhà nước 15 10.0 Tư nhân 47 31.3 TNHH 58 38.7 Cổ phần 30 20.0 Tổng 150 100.0 Lĩnh vực kinh doanh
Nông, lâm, nghiệp thủy sản 16 10.7
Công nghiệp, xây dựng 50 33.3
Thương mại, dịch vụ 84 56.0 Tổng 150 100.0 Vốn kinh doanh Dưới 0,5 tỷ đồng 20 13.3 Từ 0,5 tỷ đồng – 1 tỷ đồng 45 30.0 Từ 0,5 tỷ đồng – 1 tỷ đồng 45 30.0 Từ 5 tỷ đồng – 10 tỷ đồng 30 20.0 Trên 10 tỷ đồng 10 6.7 Tổng 150 100.0
Số lao động Dưới 10 người 41 27.3 Từ 10 người - 49 người 60 40.0 Từ 50 người - 199 người 34 22.7 Từ 200 người - 300 người 15 10.0 Tổng 150 100.0
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm SPSS 23.0 (xem phụ lục 03))
4.2. Kiểm định mô hình đo lường
Các thang đo được sử dụng để đo lường các khái niệm nghiên cứu trong đề tài này cần phải được kiểm định lại để đảm bảo tính chất phù hợp với bối cảnh và điều kiện nghiên cứu. Để kiểm tra độ tin cậy của từng thành phần trong thang đo, công cụ Cronbach’s Alpha được áp dụng trong đề tài này. Sau đó, toàn bộ các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), để khám phá cấu trúc thang đo các thành phần. Đồng thời, các thang đo về MRTD cũng được kiểm tra, đánh giá thông qua các bước tương tự. Sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA), nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được đưa ra trong chương 3 bằng phương pháp hồi quy đa biến.
4.2.1. Kiểm định chất lượng thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Trước khi đưa vào phân tích nhân tố, nghiên cứu sẽ kiểm định thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha của chương trình SPSS 23.0 để kiểm tra độ tin cậy của thang đo các nhân tố thành phần và tương quan giữa các biến quan sát. Khi Cronbach’s Alpha đạt từ 0,8 trở lên thì thang đo được đánh giá là khá tốt. Tuy nhiên, trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu thì Cronbach’s Alpha được đề nghị từ 0,6 trở lên được đánh giá chất lượng tốt (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong trường hợp đề tài nghiên cứu này được xem như mới với người trả lời nên các kết quả Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 đều được chấp nhận. Ngoài ra, các biến quan sát có hệ số tương quan giữa biến - tổng (Corrected Item - Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 đều bị loại. Trước đó, cũng đã tiến hành thảo luận định tính và khảo sát sơ bộ để điều chỉnh thang đo phù hợp.
Bảng 4.2: Kết quả tổng hợp hệ số Cronbach’s Alpha của các biến
STT Thang đo Số biến
quan sát Cronbach’s Alpha Hệ số tương quan biến – tổng nhỏ nhất 1 Uy tín, thương hiệu ngân hàng (UTTH) 4 0.808 0.525 2 Chính sách tín dụng (CSTD) 4 0.827 0.587 3 Điều kiện cấp tín dụng (ĐKTD) 4 0.861 0.660 4 Chính sách marketing (MAR) 4 0.883 0.642
5 Mối quan hệ của doanh
nghiệp (QHDN) 3 0.692 0.460 6 Chính sách hỗ trợ DNNVV của Chính phủ và địa phương (CSHT) 4 0.856 0.640 7 Mở rộng tín dụng DNNVV (MRTD) 3 0.612 0.381
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm SPSS 23.0 (xem phụ lục 04)) Nhìn vào bảng 4.2, ta thấy hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố đều đạt yêu cầu về độ tin cậy (xem phụ lục 04). Cụ thể: thang đo Uy tín, thương hiệu ngân hàng (UTTH) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.808; thang đo Chính sách tín dụng (CSTD) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.827; thang đo Điều kiện cấp tín dụng (ĐKTD) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.861; thang đo Chính sách marketing (MAR) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.883; thang đo Mối quan hệ của doanh nghiệp (QHDN) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.692; thang đo Chính sách hỗ trợ DNNVV của Chính phủ và địa phương (CSHT) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.856; thang đo Mở rộng tín dụng DNNVV(MRTD) có hệ số Cronbach’s Alpha là
0.612. Các hệ số tương quan giữa biến – tổng của các thang đo đều cao hơn mức cho phép (> 0.3), do đó tất cả các thang đo đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) trong bước tiếp theo.
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
* Điều kiện để phân tích nhân tố:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Điều kiện đủ để phân tích nhân tố là: 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Kiểm định Bartlett’s xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể, nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng & Ngọc, 2008).
Factor loadings (hệ số tải nhân tố): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Điều kiện: Factor loadings ≥ 0.5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại (Hair & ctg, 1998, p111).
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 (Gerbing & Anderson, 1988).
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).
a. Các kiểm định
- Kiểm định sự thích hợp của mô hình EFA.
Bảng 4.3: Kiểm định KMO các thang đo mở rộng tín dụng KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .817
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1845.920
df 253
Sig. .000
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm SPSS 23.0 (xem phụ lục 05)) Căn cứ kết quả Kiểm định KMO ở Bảng 4.3 cho thấy Hệ số KMO = 0.817 > 0.5, các biến quan sát có tương quan đủ lớn để áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA).
- Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện.
Kết quả kiểm định Bartlett’s ở Bảng 4.3 là 1845.920 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05, thỏa điều kiện các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể.
- Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố.
Phân tích số liệu ở Phụ lục 05 cho thấy, có 6 nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1. Đây là 6 nhân tố có được từ kết quả phân tích nhân tố khám phá. Khi sử dụng phép quay Varimax5 thì các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.55, đảm bảo yêu cầu của phân tích nhân tố.
Kết quả phân tích Phụ lục 05 cho thấy phương sai trích là 70.297% > 50%, điều này có nghĩa là 6 nhân tố trong mô hình giải thích được 70.297% biến thiên của dữ liệu, còn lại 29.703% là do các nhân tố khác giải thích.
b. Kết quả của mô hình phân tích nhân tố khám phá
Qua các kiểm định chất lượng thang đo và các kiểm định của mô hình EFA, tác giả nhận diện được 6 thang đo đại diện cho các nhân tố ảnh hưởng đến mở rộng tín dụng DNNVV tại Agribank Tiền Giang và 1 thang đo đại diện cho mở rộng tín dụng DNNVV tại Agribank Tiền Giang với tổng cộng 26 biến quan sát.
Như vậy, ta có 6 nhân tố ảnh hưởng đến mở rộng tín dụng DNNVV gồm: Nhân tố 1: Chính sách marketing gồm 4 biến: MAR1, MAR2, MAR3, MAR4. Nhân tố 2: Điều kiện cấp tín dụng gồm 4 biến: ĐKTD1, ĐKTD2, ĐKTD3, ĐKTD4.
Nhân tố 3: Chính sách tín dụng gồm 4 biến: CSTD1, CSTD2, CSTD3, CSTD4.
Nhân tố 4: Chính sách hỗ trợ DNNVV của Chính phủ và địa phương gồm 4 biến: CSHT1, CSHT2, CSHT3, CSHT4.
Nhân tố 5: Uy tín, thương hiệu ngân hàng gồm 4 biến: UTTH1, UTTH2, UTTH3, UTTH4
5 Theo Đinh Phi Hổ (2014) thì khi phân tích nhân tố khám phá, giá trị Absolute value below là 0,3 đối với cỡ mẫu lớn hơn 350, là 0,55 đối với cỡ mẫu từ 100 đến 350, là 0,75 đối với cỡ mẫu nhỏ hơn 100. Trong nghiên cứu của tác giả, số quan sát là 150 nên giá trị Absolute value below khi thực hiện phép quay Varimax được
Nhân tố 6: Mối quan hệ của doanh nghiệp gồm 3 biến: QHDN1, QHDN2, QHDN3
Như vậy mô hình nghiên cứu sẽ gồm 6 nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động mở rộng tín dụng DNNVV và 23 biến quan sát.
* Kết quả phân tích thang đo đánh giá hoạt động mở rộng tín dụng DNNVV Agribank Tiền Giang
- Kiểm định sự thích hợp của mô hình EFA.
Bảng 4.4: Kiểm định KMO của biến phụ thuộc KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy 0.624
Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square 49.608
df 3
Sig 0.000
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm SPSS 23.0 (xem phụ lục 05)) Căn cứ kết quả Kiểm định KMO ở Bảng 4.4 cho thấy Hệ số KMO = 0.624 > 0.5, các biến quan sát có tương quan đủ lớn để áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA).
- Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện.
Kết quả kiểm định Bartlett’s ở Bảng 4.4 là 49.608 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05, thỏa điều kiện các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể.
- Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố.
Phân tích số liệu ở Phụ lục 05 cho thấy, 3 biến quan sát có Eigenvalue lớn hơn 1. Kết quả phân tích Phụ lục 05 cho thấy phương sai trích là 56.351% > 50%, cho thấy 6 biến quan sát này sẽ hội tụ về 1 nhân tố là hoạt động mở rộng tín dụng DNNVV, nhân tố rút ra giải thích được 56.351% biến thiên của dữ liệu, còn lại 43.649% là do các nhân tố khác giải thích.
4.3 Phân tích hồi quy đa biến
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và giữa biến độc lập với biến phụ thuộc cần phải được xem xét.
Phụ lục 06 cho thấy hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc: mở rộng tín dụng DNNVV và các biến độc lập: chính sách marketing, điều kiện cấp tín dụng, chính sách tín dụng, chính sách hỗ trợ DNNVV của Chính phủ và địa phương, uy tín, thương hiệu ngân hàng, mối quan hệ của doanh nghiệp lần lượt là: 0.44, 0.314, 0.373, 0.264, 0.190, 0.191. Nên 6 biến trên có thể đưa vào mô hình hồi quy để giải thích cho biến mở rộng tín dụng DNNVV. Ngoài ra, các biến: 0.44, 0.314, 0.373, 0.264, 0.190, 0.191 không có mối quan hệ tương quan với nhau giúp tránh xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy bội.
Kết quả phân tích hồi quy bội
Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 4.5: Hệ số hồi quy đa biến của mô hình
R R Square Adjusted R Square Std. Error of the
Estimate
.757a .573 .555 .66698323
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm SPSS 23.0 (xem phụ lục 06)) Độ phù hợp của mô hình được thể hiện qua giá trị R2 hiệu chỉnh. Kết quả ở bảng nghiên cứu trên cho thấy, mô hình 6 biến độc lập có giá trị R2 hiệu chỉnh là 0.555 > 0.5. Như vậy độ phù hợp của mô hình là 55,5%. Hay nói cách khác, 55,5% biến thiên của biến “ Mở rộng tín dụng” được giải thích bởi 6 biến quan sát trên, còn lại do ảnh hưởng của các yếu tố khác ngoài mô hình. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mô hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Bảng 4.6: Hệ số phương sai ANOVA của hồi quy tuyến tính Sum of
Squares Df Mean Square F Sig.
Regression 85.384 6 14.231 31.989 .000b
Residual 63.616 143 .445
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm SPSS 23.0 (xem phụ lục 06)) Trị số F được tính từ R2 của mô hình với mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (Sig. = 0.000) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu.
Từ kết quả phân tích hệ số tương quan dưới đây cho rằng, kết quả kiểm định tất cả các nhân tố đều cho kết quả hệ số Sig. < 0.05; điều này chứng tỏ rằng có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0 đối với các nhân tố này, hay các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 được chấp nhận với mức ý nghĩa là 95%.
Bảng 4.7: Hệ số hồi quy Coefficients
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. VIF Beta Std. Error Beta Constant -4.468E-16 .054 .000 1.000 MAR .440 .055 .440 8.051 .000 1.000 ĐKTD .314 .055 .314 5.740 .000 1.000 CSTD .373 .055 .373 6.823 .000 1.000 CSHT .264 .055 .264 4.838 .000 1.000 UTTH .190 .055 .190 3.468 .001 1.000 QHDN .191 .055 .191 3.490 .001 1.000
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phần mềm SPSS 23.0 (xem phụ lục 06)) Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) đều bằng 1 (nhỏ hơn 5) cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
Kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập: chính sách marketing, điều kiện cấp tín dụng, chính sách tín dụng, chính sách hỗ trợ DNNVV của Chính phủ và địa phương, uy tín, thương hiệu ngân hàng, mối quan hệ của doanh nghiệp đều có Sig. nhỏ hơn 0.05 nên các biến đều có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Vì vậy ở độ tin cậy 95% các biến độc lập đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc mở rộng tín dụng DNNVV và các hệ số beta lần lượt là: 0.44, 0.314, 0.373, 0.264, 0.190, 0.191 đều mang dấu dương, nên các biến ảnh hưởng cùng chiều với biến mở rộng tín dụng DNNVV. Có nghĩa là nếu các biến độc lập tăng thì biến phụ thuộc mở rộng tín dụng DNNVV cũng sẽ tăng theo.
Tầm quan trọng của các biến độc lập: chính sách marketing, điều kiện cấp tín dụng, chính sách tín dụng, chính sách hỗ trợ DNNVV của Chính phủ và địa phương, uy tín, thương hiệu ngân hàng, mối quan hệ của doanh nghiệp được căn cứ