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 vào hệ số Beta. Nếu giá trị Beta nào càng lớn thì tầm quan trọng của biến đó càng lớn đối với biến mở rộng tín dụng DNNVV. Từ những phân tích trên, ta có được mô hình hồi quy bội mô tả sự tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến mở rộng tín dụng DNNVVnhư sau:
MRTD = 0.44*MAR + 0.314*ĐKTD + 0.373*CSTD + 0.264*CSHT + 0.190*UTTH + 0.191*QHDN
Nhìn vào mô hình, ta thấy hệ số Beta của biến chính sách marketing là 0.44 có giá trị lớn nhất so với các biến còn lại nên biến này có ảnh hưởng nhiều nhất tới mở rộng tín dụng DNNVV. Tiếp theo là biến chính sách tín dụng có hệ số Beta là 0.373. Biến điều kiện cấp tín dụng có hệ số Beta là 0.314, biến chính sách hỗ trợ DNNVV của Chính phủ và địa phương có hệ số beta là 0.264, biến mối quan hệ của doanh nghiệp có hệ số Beta là 0.191 và biến uy tín, thương hiệu ngân hàng là biến có hệ số Beta nhỏ nhất (0.190). Tuy nhiên, nhìn chung thì tất cả 6 nhân tố đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Và bất cứ một sự thay đổi nào của một trong 6 nhân tố trên đều có thể tạo nên sự thay đổi đối với việc mở rộng tín dụng DNNVV của ngân hàng.