Bảng 4.1 cho thấy giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, độ lệch, độ nhọn của các biến của các biến trong mô hình.
Biến tuổi doanh nghiệp (TUOIDN) có giá trị trung bình là 7.34 điều này cho thấy số năm hoạt động trung bình của các doanh nghiệp trong mẫu quan sát khá cao, đã có một khoảng thời gian đi vào hoạt động đủ lớn để ổn định tình hình sản xuất kinh doanh. Giá trị nhỏ nhất là 3, giá trị lớn nhất là 19 và độ lệch chuẩn khá cao 3.390 thể hiện tuổi doanh nghiệp trong mẫu có sự biến động mạnh.
Biến trình độ học vấn của người quản lý doanh nghiệp (TRINHDO) có giá trị trung bình là 0.56 cho thấy chỉ có 56% người quản lý doanh nghiệp có trình độ học vấn từ cao đẳng trở lên. Tỷ lệ này đối với quản lý doanh nghiệp là tương đối thấp.
Biến tổng tài sản (TONGTS) có giá trị trung bình bình là 12.10, giá trị nhỏ nhất là 1.0, giá trị lớn nhất là 90 và độ lệch chuẩn là 16.564 cho thấy giá trị tổng tài sản của các doanh nghiệp trong mẫu dữ liệu có sự biến động rất lớn.
Biến tỷ suất sinh lợi (TSLN) có giá trị trung bình là 14.04 và có độ lệch chuẩn khá cao 11.510 cho thấy tỷ suất sinh lợi của các doanh nghiệp trong mẫu có nhiều biến động.
Biến tỷ số nợ (TSNO) có giá trị trung bình là 33.88 và độ lệch chuẩn 23.267 là rất lớn, điều này cho thấy giữa các doanh nghiệp trong nghiên cứu có tỷ số nợ biến động rất lớn, có những doanh nghiệp sử dụng rất ít nợ trong cấu trúc vốn (giá trị bé nhất là 1) và có những doanh nghiệp thì nợ chiếm tỷ lệ rất cao trong cấu trúc vốn (giá trị lớn nhất là 80).
Biến quan hệ với ngân hàng (QHTD) có giá trị trung bình là 0.47 cho thấy trong số các DNNVV có nộp hồ sơ vay vốn tại BIDV trên địa bàn TP.HCM trong khoảng thời gian 2012 – 2016 thì có gần một nửa số doanh nghiệp (47%) đã có phát sinh nghiệp vụ với BIDV.
Biến tài sản đảm bảo (TSDB) có giá trị trung bình là 0.49 cho thấy có 49% số doanh nghiệp nộp hồ sơ vay vốn tại BIDV có đủ tài sản đảm bảo để thế chấp tại ngân hàng.
Bảng 4.1. Thống kê mô tả các biến
Descriptive Statistics
N Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch
chuẩn
Skewness
Thống kê Thống kê Thống kê Thống kê Sai số chuẩn Thống kê Thống kê Sai số chuẩn
TUOIDN 167 3 19 7.34 .262 3.390 1.915 .188 TRINHDO 167 0 1 .56 .038 .498 -.256 .188 TONGTS 167 1 90 12.10 1.282 16.564 3.051 .188 TSLN 167 0 60 14.04 .891 11.510 1.511 .188 TSNO 167 1 80 33.88 1.800 23.267 .455 .188 QHTD 167 0 1 .47 .039 .500 .133 .188 TSDB 167 0 1 .49 .039 .501 .036 .188 Hợp lệ N (listwise) 167
Nguồn: Tính toán của tác giả
4.1.2 Ma trận h số tươ g qu giữa các biế ộc lập
Bảng 4.2 Thể hiện mối tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình. Ta thấy hệ số tương quan Pearson giữa các biến độc lập khá nhỏ, giá trị lớn nhất của hệ số tương quan Pearson giữa các biến độc lập là 0.439. Bên cạnh đó, hệ số Sig khá cao như mối quan hệ TUOIDN với QHTD là 0.771 và TRINHDO với QHTD là 0.734 thể hiện các biến độc lập này không có mối tương quan với nhau. o đó, đa cộng tuyến được loại trừ trong mô hình ( erbeek, 2004). Điều này cũng sẽ được kiểm tra lại bằng các sử dụng hệ số VIF từ mô hình.
Bảng 4.2. Ma trận h số tươ g qu giữa các biế ộc lập
Correlations
TUOIDN TRINHDO TONGTS TSLN TSNO QHTD TSDB
TUOIDN Pearson Correlation 1 .100 .081 .439** -.403** .023 .227** Sig. (2-tailed) .200 .299 .000 .000 .771 .003 N 167 167 167 167 167 167 167 TRINHDO Pearson Correlation .100 1 .185* -.019 .044 .027 -.028 Sig. (2-tailed) .200 .017 .812 .574 .734 .720 N 167 167 167 167 167 167 167 TONGTS Pearson Correlation .081 .185* 1 .203** -.131 .073 .274** Sig. (2-tailed) .299 .017 .008 .093 .349 .000 N 167 167 167 167 167 167 167 TSLN Pearson Correlation .439** -.019 .203** 1 -.427** -.032 .188* Sig. (2-tailed) .000 .812 .008 .000 .683 .015 N 167 167 167 167 167 167 167 TSNO Pearson Correlation -.403** .044 -.131 -.427** 1 -.310** .004 Sig. (2-tailed) .000 .574 .093 .000 .000 .964 N 167 167 167 167 167 167 167 QHTD Pearson Correlation .023 .027 .073 -.032 -.310** 1 -.175* Sig. (2-tailed) .771 .734 .349 .683 .000 .023 N 167 167 167 167 167 167 167 TSDB Pearson Correlation .227** -.028 .274** .188* .004 -.175* 1 Sig. (2-tailed) .003 .720 .000 .015 .964 .023 N 167 167 167 167 167 167 167
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Ghi chú: ** Mức ý nghĩa 1%, * Mức ý nghĩa 5%
Nguồn: Tính toán của tác giả
4.1.3 Kiể ị h ộng tuyến
Bài nghiên cứu dựa vào vào bảng ma trận hệ số tương quan và hệ số phóng đại phương sai ( I ) để xác định có xảy ra đa cộng tuyến hay không. Kết quả bảng 4.2 cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập thấp nên ít có khả năng xảy ra đa công tuyến. Để chắc chắn hơn tác giả dùng I để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), khi VIFi > 10 thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao và khi đó các hệ số hồi quy được ước lượng với độ chính xác không cao. Dựa vào kết quả hồi quy tuyến tính và hệ số VIF,
các biến có hệ số VIF > 10 sẽ bị loại khỏi mô hình và tiếp tục phân tích hồi quy cho đến khi không còn biến nào có giá trị VIF > 10, tức là không còn đa cộng tuyến.
Kết quả bảng 4.3 cho thấy hệ số I trong mô hình đều nhỏ hơn 1.6 nên kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến trong các mô hình hồi quy.
Bảng 4.3. H số VIF
Coefficientsa
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hoá Hệ số đã
chuẩn hoá
t Sig. Đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Hệ số
Tolerance VIF 1 (Constant) -.072 .100 -.725 .469 TUOIDN .023 .008 .162 2.841 .005 .698 1.433 TRINHDO .149 .049 .151 3.055 .003 .928 1.078 TONGTS .004 .002 .122 2.352 .020 .838 1.194 TSLN .012 .002 .285 4.959 .000 .686 1.458 TSNO -.006 .001 -.300 -5.081 .000 .647 1.546 QHTD .133 .051 .135 2.601 .010 .840 1.190 TSDB .329 .051 .335 6.389 .000 .823 1.215 a. Dependent Variable: Y
Nguồn: Tính toán của tác giả
4.1.4 Kết quả ướ lượng hồi quy Bảng 4.4. Kết quả hồi quy Logit
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a TUOIDN .435 .138 9.974 1 .002 1.545 TRINHDO 2.677 1.085 6.084 1 .014 14.538 TONGTS .050 .051 .942 1 .332 1.051 TSLN .179 .052 11.970 1 .001 1.196 TSNO -.065 .021 9.406 1 .002 .937 QHTD 3.098 1.094 8.023 1 .005 22.164 TSDB 4.937 1.269 15.137 1 .000 139.402 Hằng số -10.174 2.317 19.287 1 .000 .000
a. Variable(s) entered on step 1: TUOIDN, TRINHDO, TONGTS, TSLN, TSNO, QHTD, TSDB.
4.1.5 Kiể ịnh mứ ộ phù hợp c a mô hình
Tác giả dùng kiểm định Omnibus để xác định mức độ phù hợp của mô hình.
Bảng 4.5. Kết quả kiể ịnh Omnibus
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square Df Sig.
Step 1
Step 168.937 7 .000
Block 168.937 7 .000
Model 168.937 7 .000
Nguồn: Tính toán của tác giả
Dựa vào kết quả bảng 4.5 Ta thấy Sig < 0.01, như vậy mô hình tổng quát cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%.
4.1.6 Kiể ịnh mứ ộ giải thích c a mô hình Bảng 4.6. Tóm tắt mô hình
Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1 56.786a .636 .859
a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than ,001.
Nguồn: Tính toán của tác giả
Dựa vào bảng 4.6 ta thấy giá trị của hệ số mức độ giải thích của mô hình: R2 Nagelkerke = 0.859. Điều này có ý nghĩa là 5.9% sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
4.1.7 Kiể ịnh mứ ộ dự báo chính xác c a mô hình Bảng 4.7. Mứ ộ dự báo chính xác c a mô hình Classification Tablea Quan sát Dự đoán Y Phần trăm ch nh xác 0 1 Step 1 Y 0 95 4 96.0 1 9 59 86.8 Phần trăm tổng dự đoán 92.2
a. The cut value is .500
Nguồn: Tính toán của tác giả
Từ bảng 4.7 ta thấy trong 99 doanh nghiệp không vay được vốn thì mô hình dự báo chính xác 95 doanh nghiệp, tỷ lệ đúng là 96.0%. Trong 68 doanh nghiệp vay được vốn thì mô hình dự báo chính xác 59 doanh nghiệp, tỷ lệ đúng là 6. %. Như vậy tỷ lệ dự báo đúng của toàn mô hình là 92.2%.
Từ những kết quả trên chứng tỏ rằng mô hình tổng quát của luận văn phù hợp trong việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận vốn vay ngân hàng của các DNNVV tại BIDV địa bàn TP.HCM.
4.2 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Dựa vào kết quả hồi quy Logit ở bảng 4.4 tác giả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và đưa ra kết quả nghiên cứu như sau:
Kết quả nghiên cứu cho thấy biến độc lập tuổi doanh nghiệp (TUOIDN) có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc khả năng tiếp cận vốn vay ngân hàng của DNNVV tại BIDV khu vực TP.HCM (Y) ở mức ý nghĩa 1% thông qua hệ số tác động (0.435). Kết quả trên cho thấy các doanh nghiệp có thời gian hoạt động lâu thường có khả năng quản lý hoạt động kinh doanh tốt hơn, có nhiều tài nguyên hơn, khả năng thất bại trong kinh doanh thấp hơn và do đó khả năng tiếp cận vốn vay của BIDV địa bàn TP.HCM của các doanh nghiệp này sẽ cao hơn.
DNNVV tại BIDV khu vực TP.HCM (Y) ở mức ý nghĩa 1% thông qua hệ số tác động (2.677). Điều này có nghĩa là người quản lý điều hành doanh nghiệp có trình độ học vấn từ cao đẳng trở lên thì khả năng doanh nghiệp vay được vốn của BIDV địa bàn T .H cao hơn các doanh nghiệp có người quản lý có trình độ học vấn chỉ từ bậc trung cấp trở xuống. ì khi có trình độ học vấn cao, các người quản lý sẽ am hiểu các quy định, thủ tục vay vốn ngân hàng cũng như các ch nh sách của Nhà nước, từ đó khả năng tiếp cận vốn tín dụng của doanh nghiệp sẽ cao hơn.
Biến độc lập tổng tài sản (TONGTS) có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc khả năng tiếp cận vốn vay ngân hàng của DNNVV tại BIDV khu vực TP.HCM (Y) thông qua hệ số tác động (0.050) nhưng không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%.
Biến độc lập tỷ suất sinh lợi (TSLN) có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc khả năng tiếp cận vốn vay ngân hàng của DNNVV tại BIDV khu vực TP.HCM (Y) ở mức ý nghĩa 1% thông qua hệ số tác động (0.179). Điều này là hoàn toàn phù hợp với thực tế khi các doanh nghiệp đạt được hiệu quả kinh doanh cao thì khả năng mà doanh nghiệp trả được nợ vay ngân hàng là cao.
Biến độc lập tỷ số nợ (TSNO) có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc khả năng tiếp cận vốn vay ngân hàng của DNNVV tại BIDV khu vực TP.HCM (Y) ở mức ý nghĩa 1% thông qua hệ số tác động (-0.065). Điều này có nghĩa là các doanh nghiệp có nợ phải trả càng cao thì khả năng vay được vốn của BIDV địa bàn TP.HCM càng thấp. Do các doanh nghiệp có nợ càng cao thì áp lực trả nợ càng lớn, khả năng mất thanh toán cao, rủi ro khi cho vay càng nhiều, vì vậy BIDV sẽ rất dè chừng khi cho các doanh nghiệp có tỷ số nợ cao vay.
Biến độc lập mối quan hệ với ngân hàng (QHTD) có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc khả năng tiếp cận vốn vay ngân hàng của DNNVV tại BIDV khu vực TP.HCM (Y) ở mức ý nghĩa 5% thông qua hệ số tác động (3.098). Điều này cho thấy các doanh nghiệp có giao dịch thường xuyên với BIDV sẽ giúp BIDV có được nhiều thông tin về doanh nghiệp hơn, thông tin đáng tin cậy cao hơn, và từ đó BIDV sẽ dễ dàng hơn trong việc xem xét cấp tín dụng cho các doanh nghiệp này.
Biến độc lập tài sản đảm bảo (TSDB) có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc khả năng tiếp cận vốn vay ngân hàng của DNNVV tại BIDV khu vực TP.HCM (Y) ở mức ý nghĩa 5% thông qua hệ số tác động (4.937). Kết quả này thể hiện những DNNVV có tài sản đảm bảo khi đi vay vốn thì khả năng tiếp cận vốn vay ngân hàng cao hơn so với những doanh nghiệp không đủ tài sản đảm bảo. Nhiều doanh nghiệp có phương án kinh doanh khả thi nhưng vẫn không vay được vốn vì không có tài sản đảm bảo để thế chấp tại ngân hàng.
4.3 THỰC TRẠNG VỀ HOẠT ĐỘNG CHO VAY CÁC DNNVV CỦA BIDV TRÊN ĐỊA BÀN TP. HCM TRÊN ĐỊA BÀN TP. HCM
4.3.1 Giới thi u về BIDV
Kết thúc năm 2016 , BI trở thành ngân hàng T đầu tiên cán mốc giá trị tổng tài sản trên 1 triệu tỷ đồng, tăng trưởng 18,3% so với 2015; tổng nguồn vốn huy động đạt 940.020 tỷ đồng, trong đó huy động vốn tổ chức kinh tế dân cư đạt 797.689 tỷ đồng, tăng 21,1% so với 2015, chiếm 12,5% thị phần toàn ngành; tổng dư nợ cho vay nền kinh tế đạt 751.448 tỷ đồng, tăng 17, 5% so với 2015, chiếm 13,6% thị phần toàn ngành; Nợ xấu kiểm soát ở mức 1,95%; Lợi nhuận hợp nhất trước thuế đạt 7.709 tỷ đồng, tăng 3,16% so với 2015. Các chỉ số ROA, ROE đạt tương ứng 0,67% và 14,7%, tỷ lệ chi trả cổ tức dự kiến 7%; Hệ số an toàn vốn CAR hợp nhất đảm bảo quy định. Mạng lưới hoạt động của BIDV không ngừng được mở rộng với 190 chi nhánh trong nước, 01 chi nhánh tại nước ngoài (Myanmar) và 815 phòng giao dịch, đảm bảo phục vụ ngày càng tốt hơn nhu cầu của khách hàng. Nền khách hàng cá nhân phát triển mạnh mẽ theo định hướng, chiến lược bán lẻ của BI , tăng trưởng 10% so với 2015, đạt trên 8,7 triệu khách hàng, tương ứng khoảng 9,5% dân số Việt Nam. BI được Tạp chí Asian Banker bình chọn là Ngân hàng bán lẻ tốt nhất Việt Nam năm thứ 3 liên tiếp và là ngân hàng duy nhất tại Việt Nam được vinh danh Ngân hàng bán lẻ tiêu biểu 2016 tại Diễn đàn ngân hàng bán lẻ Việt Nam 2016.
4.3.2 Thực trạng cho vay c a các DNNVV c a BIDV trê ịa bàn TP. HCM
DNNVV là khách hàng mục tiêu không thể bỏ qua đối với các ngân hàng thương mại trên địa bàn T .H nói chung và BI nói riêng. Điều này hoàn toàn phù hợp với định hướng phát triển mạnh mảng bán lẻ, và vai trò đầu tàu thực hiện mục
tiêu chính sách của BI trong giai đoạn tới. Trước kia, BI được biết đến như là một trong những ngân hàng hàng đầu tại Việt Nam chuyên cung cấp các dịch vụ, gói cho vay quy mô lớn phục vụ cho các khách hàng là doanh nghiệp lớn, điều đó cho thấy thương hiệu của BI được hình thành là một ngân hàng bán buôn. Tuy nhiên, hiện nay để phân tán rủi ro cũng như đa dạng hóa thu nhập, BI đã tấn công mạnh vào phân khúc khách hàng nhỏ và vừa với các sản phẩm cho vay NN tương đối đa dạng để đáp ứng các nhu cầu của doanh nghiệp và cũng góp phần mạnh mẽ thực hiện các định hướng tín dụng theo mục tiêu chính sách.
BIDV khu vực T .H là địa bàn quan trọng nhất, đóng góp tỷ trọng lợi nhuận lớn cho toàn hệ thống BIDV (theo báo cáo hợp nhất năm 2016 của BIDV). Theo báo cáo thường niên 2016, BIDV khu vực TP.HCM có 36 chi nhánh, là khu vực có số lượng chi nhánh nhiều nhất trên hệ thống BIDV. Hệ thống giao dịch của BIDV khu vực TP.HCM phân bổ khắp các quận, huyện tại TP.HCM và góp phần tạo điều kiện để mở rộng tín dụng, đáp ứng các nhu cầu phát triển kinh tế - xã hội tại TP.HCM.