3.4.1 Thống kê mô tả dữ liệu
Tác giả chỉ tiến hành thống kê mô tả cho các biến không phải biến giả (không nhận giá trị 0 và 1) để mô tả dữ liệu, bao gồm các biến: Age, rela_year, int_coverage, roa,
debt_ratio. Kết quả đưa ra các giá trị trung bình, lớn nhất, nhỏ nhất được thể hiện ở Bảng 3.2 dưới đây.
Bảng 3.2 Thống kê mô tả dữ liệu các biến Biến Số quan sát Giá trị trung bình Sai số chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Age 212 8.669811 4.906175 1 38 rela_year 212 4.292453 2.316096 0 15 Int_coverage 212 5.736604 8.587429 -2.87 71.21 ROA (%) 212 6.178491 7.171545 -27 30 Debt_Ratio 212 0.6065094 0.2127992 0.07 0.97
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA
Dựa vào số liệu ở Bảng 3.2 nhận thấy:
- Các DNNVV có thời gian hoạt động khá lâu đời, trung bình là hơn 8 năm, doanh nghiệp thành lập sớm nhất là 1 năm, doanh nghiệp có thâm niên lớn nhất là 38 năm.
- Số năm quan hệ tín dụng trung bình của các DNNVV với NHTMCP là 4 năm, trong đó có những doanh nghiệp mới quan hệ lần đầu và doanh nghiệp quan hệ tín dụng lâu nhất là 15 năm.
- Về khả năng bao phủ lãi vay, trung bình của các doanh nghiệp là 5.73 lần, doanh nghiệp cao nhất là 71 lần, trong đó cá biệt có những doanh nghiệp làm ăn thua lỗ nên giá trị này nhỏ hơn 0.
- ROA bình quân của các doanh nghiệp là 6.17%, cao nhất là 30%, và thấp nhất là -27% (do doanh nghiệp hoạt động kém hiệu quả, lợi nhuận sau thuế bị âm).
- Hệ số nợ của các DNNVV bình quân là 0.6 (nợ phải trả chiếm 60% tổng nguồn vốn của doanh nghiệp), thấp nhất là 0.07 và cao nhất là 0.97.
Đối với các biến giả nhận giá trị 0 và 1, tác giả tiến hành thống kê tần suất. Kết quả được thể hiện ở Bảng 3.2 dưới đây.
Bảng 3.3: Thống kê tần suất của các biến giả trong mô hình
Biến Số quan sát
Nhận giá trị 0 Nhận giá trị 1 Tần suất Phần trăm Tần suất Phần trăm
History 212 110 51.89% 102 48.11%
Current_Ratio 212 37 17.45% 175 82.55%
Collateral 212 31 14.62% 181 85.38%
Audit 212 208 98.11% 34 16.04%
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA
Dựa vào số liệu ở Bảng 3.2 nhận thấy:
- 51.89% DNNVV không phát sinh nợ xấu trong vòng 03 năm gần nhất với thời điểm đề nghị vay vốn.
- 82.55% DNNVV có khả năng thanh toán ngắn hạn lớn hơn hoặc bằng 1, tức là vốn lưu động ròng của doanh nghiệp không bị âm.
- Đa số các DNNVV đề nghị vay vốn tại các NHTMCP đều có đầy đủ tài sản thế chấp theo quy định của ngân hàng, chiếm tỷ lệ 85.38%.
- Đa số BCTC của các DNNVV là không được kiểm toán, tỷ lệ này là 98.11%; số DNNVV thực hiện kiểm toán BCTC chỉ chiếm tỷ lệ 16.04%.
3.4.2 Kết quả phân tích hồi quy
Trước hết, tác giả tiến hành chạy hồi quy với tất cả các biến nghiên cứu như đã trình bày ở Bảng 3.1. Căn cứ kết quả hồi quy lần thứ nhất ở Bảng 3.4 nhận thấy hệ số Wald chi2 có ý nghĩa ở mức 1%, thể hiện mô hình có ý nghĩa thống kê cao. Kết quả hồi quy còn cho thấy, các biến History, Current_Ratio, Int_Coverage, ROA,
Debt_Ratio, Collateral đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Các biến Age, Rela_year, Audit không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Đồng thời, tác chiều hướng tác động của các biến có ý nghĩa trong mô hình đúng theo kỳ vọng của các giả thuyết nghiên cứu.
Bảng 3.4: Kết quả hồi quy lần thứ nhất
Aproved_Loan Hệ số hồi quy Sai số chuẩn p-value
Hệ số chặn -1.8612650 0.8201483 0.023 Age 0.0479800 0.0361641 0.185 Rela_year 0.0248050 0.0717366 0.730 History -0.6046381 0.2491911 0.015 Current_ration 0.6927395 0.3409448 0.042 Int_coverage 0.0730735 0.0306461 0.017 ROA 0.0546861 0.0233034 0.019 Debt_Ratio -1.6446660 0.6546824 0.012 Collateral 2.3096530 0.4950346 0.000 Audit 1.8704620 1.3272310 0.159 Số quan sát: 212 Wald chi2 (9) = 121.96 Prob > chi2 = 0.0000 R2= 0.4559 Log Likelihood = -72.776458
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm STATA
Trước khi đưa ra kết quả kết quả hồi quy chính thức, tác giả sẽ thực hiện một số bước kiểm định như kiểm định thừa biến, kiểm định sự phù hợp của mô hình để đảm bảo mô hình không vi phạm các giả thiết của hồi quy.
Kiểm định thừa biến
Trong kết quả hồi quy lần thứ nhất, các biến Age, Rela_year và Audit đều không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
Thực hiện kiểm định Wald với giả thuyết H0: βi = βj = βk = 0, với βi, βj, βk lần lượt là hệ số hồi quy của các biến rela_year và audit. Kết quả kiểm định thừa biến thể hiện ở Bảng 3.5.
Bảng 3.5: Kết quả kiểm định thừa biến
(1) Age = 0 (2) Rela_year = 0 (3) Audit = 0 Chi2 (3) Prob > chi2 = 5.06 = 0.1672
Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA
Kết quả kiểm định Wald ở Bảng 3.5 cho thấy, với giá trị p-value = 0.1672 > 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0. Điều này có nghĩa các biến Age, Rela_year và Audit đều không cần thiết đưa vào mô hình. Sau khi có thể loại các biến thừa, tác giả tiến hành hồi quy lại mô hình và thu được kết quả như sau:
Bảng 3.6: Kết quả hồi quy lần thứ hai
Aproved_Loan Hệ số hồi quy Sai số chuẩn p-value
Hệ số chặn -1.211203 0.7016368 0.084 History -0.5676092 0.2365616 0.016 Current_ration 0.6799168 0.3301793 0.039 Int_coverage 0.0680969 0.0306506 0.026 ROA 0.0498347 0.0222911 0.025 Debt_Ratio -1.605779 0.633542 0.011 Collateral 2.171372 0.4774062 0.000 Số quan sát: 212 Wald chi2 (6) = 114.93 Prob > chi2 = 0.0000 R2= 0.4296 Log Likelihood = -76.290202
Căn cứ kết quả hồi quy lần thứ 2 ở Bảng 3.6 nhận thấy hệ số Wald chi2 có ý nghĩa ở mức 1%, thể hiện mô hình có ý nghĩa thống kê cao. Kết quả hồi quy còn cho thấy, tất cả các biến độc lập trong mô hình, bao gồm biến: Age, History, Current_Ratio, Int_Coverage, ROA, Debt_Ratio, Collateral đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Đồng thời, chiều hướng tác động của các biến này đều đúng với kỳ vọng của các giả thuyết nghiên cứu đã trình bày tóm tắt tại Bảng 3.1.
Với R2 bằng 0.4296 có thể thấy 42.96% sự biến thiên của xác suất tiếp cận tín dụng ngân hàng của DNNVV (biến approved_loan) được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình mô hình.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Sau khi bỏ biến thừa, chạy lại mô hình hồi quy và kiểm định đa cộng tuyến. Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định sự phù hợp của mô hình.
Bảng 3.7: Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Số quan sát Pearson chi2 (205) Prob > chi2 = 212 = 226.16 = 0.1483
Nguồn: Kết quả từ phần mềm STATA
Dựa vào kết quả kiểm định ở Bảng 3.7, với p-value của kiểm định bằng 0.1483 > 0.05 cho thấy mô hình hoàn toàn phù hợp để ước lượng xác suất DNNVV tiếp cận được tín dụng ngân hàng (biến Approved_Loan) thông qua các biến độc lập ở Bảng 3.7, bao gồm các biến: History, Current_Ratio, Int_Coverage, ROA, Debt_Ratio, Collateral.
3.5 Nhận xét, đánh giá kết quả
Kết quả hồi quy tại Bảng 3.7 cho thấy, các nhân tố tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng của các DNNVV trên địa bàn TP HCM là: (i) Lịch sử quan hệ tín dụng của doanh nghiệp (History), khả năng thanh toán ngắn hạn (Current_ratio), khả năng
bao phủ lãi vay (Int_coverage), Lợi nhuận sau thuế/Tài sản (ROA), Hệ số nợ phải trả/Vốn chủ sở hữu (Debt_ratio), tài sản thế chấp (Collateral). Trong đó biến Current_ratio, Int_coverage, ROA, Collateral có tác động cùng chiều (+) lên Approved_loan; biến History và Debt_ratio có tác động ngược chiều (-) lên Approved_loan. Bên cạnh những nhân tố có cùng chiều tác động với lý thuyết vẫn tồn tại một số nhân tố không ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng, trái với lý thuyết hoặc những nghiên cứu thực nghiệm, trong đó có cả những nghiên cứu định tính đã trình bày trong chương 2. Sự khác biệt của từng nhân tố sẽ được phân tích cụ thể trong phần tiếp theo.
Uy tín của doanh nghiệp (Character)
Tác giả chọn biến số năm thành lập (Age), số năm quan hệ tín dụng (Rela_year) và lịch sử quan hệ tín dụng (History) để đại diện cho yếu tố uy tín của doanh nghiệp. Kết quả hồi quy cho thấy biến số năm thành lập của doanh nghiệp (Age) và số năm quan hệ tín dụng với ngân hàng (Rela_year) không tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng ngân hàng của DNNVV. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Yuko Nikaido và cộng sự (2012), Drakos và Nicholas Giannakopoulos (2011) nhưng lại trái với kết quả nghiên cứu của Berger và Udell (1995). Theo Berger và Udell (1995), những doanh nghiệp thành lập lâu đời sẽ có khả năng tạo lập danh tiếng, uy tín trên thị trường; vấn đề bất cân xứng thông tin cũng được giải quyêt tốt hơn và tiếp cận tín dụng dễ dàng hơn.
Đối với yếu tố số năm quan hệ tín dụng với ngân hàng, theo nghiên cứu của Berger và Udell (1995), Degryse và Cayseele (2000), mối quan hệ càng lâu thì vấn đề thông tin bất đối xứng sẽ được khắc phục hiệu quả hơn, đồng nghĩa là DNNVV có quan hệ tín dụng lâu dài với NHTM thì khả năng được tái cấp tín dụng sẽ cao hơn. Tuy nhiên, kết quả hồi quy lại cho thấy các biến này không ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng ngân hàng của DNNVV. Điều này cũng có thể giải thích là, thực tế tại TP HCM hiện nay, trong bối cảnh số lượng NHTMCP tập trung tại địa bàn khá nhiều, lại tăng trưởng nhanh về mặt số lượng trong thời gian ngắn; do áp lực tăng
trưởng lợi nhuận, tính chất cạnh tranh gay gắt nên thực tế các NHTMCP vẫn tiếp cận, xem xét cấp tín dụng đối với các doanh nghiệp mới quan hệ tín dụng hoặc thành lập chưa lâu nhưng có phương án kinh doanh khả thi; đầu vào, đầu ra của quá trình sản xuất kinh doanh rõ ràng, lịch sử vay trả nợ đầy đủ (căn cứ theo thông qua thông tin CIC) và đáp ứng đầy đủ các điều kiện về tài sản thế chấp theo quy định của ngân hàng. Bên cạnh đó, một thực tế tại TP HCM cũng như tại Việt Nam hiện nay, do các quy định về thành lập doanh nghiệp cũng khá dễ dàng, một số lượng không ít các DNNVV được hình thành trên cơ sở chủ doanh nghiệp là một kỹ sư, cử nhân trong một chuyên ngành nhất định; sau khi đi làm một thời gian, tạo lập được mối quan hệ với các đối tác, có nguồn vốn kinh doanh nhất định thì đứng ra lập doanh nghiệp. Các doanh nghiệp này mặc dù mới thành lập, quy mô nhỏ nhưng do có các mối quan hệ làm ăn tốt, phương án kinh doanh khả thi, doanh nghiệp có tài sản thế chấp thì vẫn được các ngân hàng xem xét tài trợ.
Kết quả hồi quy cũng cho thấy các doanh nghiệp có lịch sử quan hệ tín dụng tín dụng không tốt, phát sinh nợ xấu trong vòng 03 gần nhất với thời điểm vay vốn thì hạn chế trong việc tiếp cận tín dụng. Điều này hoàn toàn phù hợp với các lý thuyết kinh tế và nghiên cứu thực nghiệm do NHTM sẽ đánh giá những doanh nghiệp đã từng phát sinh nợ xấu sẽ có thể tái phạm trong tương lai nên hạn chế cho vay các đối tượng này.
Năng lực của doanh nghiệp (Capacity)
Tác giả chọn biến khả năng thanh toán ngắn hạn (Current_Ratio), khả năng bao phủ lãi vay (Int_Coverage), ROA để đại diện cho yếu tố năng lực của doanh nghiệp. Căn cứ theo kết quả hồi quy, các nhân tố khả năng thanh toán ngắn hạn (lớn hơn 1), khả năng bao phủ lãi vay và ROA đều có tác động dương đến khả năng tiếp cận tín dụng ngân hàng của DNNVV. Đều này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết kinh tế vì các doanh nghiệp làm ăn hiệu quả, năng lực kinh doanh tốt thì sẽ dễ dàng được các NHTMCP chấp thuận cho vay vốn hơn.
Nguồn vốn của doanh nghiệp (Capital)
Tác giả lựa chọn biến hệ số nợ để đại diện cho đặc điểm nguồn vốn của doanh nghiệp. Theo kết quả hồi quy, hệ số nợ phải trả/Tổng tài sản có tác động ngược chiều đến khả năng tiếp cận tín dụng ngân hàng của DNNVV. Điều này đồng nghĩa với việc doanh nghiệp có hệ số nợ càng cao thì doanh nghiệp sẽ khó khăn hơn trong việc tiếp cận tín dụng ngân hàng. Tuy nhiên, trong nghiên cứu thực nghiệm của Hongjiang Zhao, Wenxu Wu và Xuehua Chen (2006) đối với DNNVV tại Trung Quốc, tỷ lệ nợ/tổng tài sản lại không ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng của DNNVV. Điều này có thể giải thích là do đặc điểm của các DNNVV tại TP HCM hiện nay cũng như DNNVV tại Việt Nam đều có quy mô vốn khá nhỏ, năng lực vốn tự có rất thấp. Trong bối cảnh kinh tế khó khăn, DNNVV là đối tượng dễ bị tổn thương nhất. Vì vậy, nếu DNNVV vay vốn quá nhiều sẽ dẫn đến những rủi ro thanh toán khi hoạt động của doanh nghiệp khó khăn, doanh nghiệp có thể không đủ khả năng để thanh toán nợ đúng hạn. Do đó, NHTMCP thường sẽ thận trọng khi cho vay các DNNVV có tỷ lệ nợ cao.
Tài sản thế chấp (Collateral)
Biến tài sản thế chấp có tác động dương đến khả năng tiếp cận tín dụng của DNNVV. Do đặc điểm rủi ro cao, các NHTMCP thường yêu cầu DNNVV phải có tài sản thế chấp và đáp ứng đầy đủ quy định của ngân hàng khi vay vốn. Tài sản thế chấp một mặt là nhằm ràng buộc, nâng cao ý thức trả nợ đầy đủ, đúng hạn của các DNNVV; mặt khác, nó còn là nguồn thu nợ dự phòng khi doanh nghiệp không trả được nợ từ nguồn thu nhập chính từ hoạt động sản xuất kinh doanh. Thực tế hoạt động cho vay tại các NHTMCP trên địa bàn TP HCM cho thấy, rất nhiều các NHTMCP yêu cầu DNNVV phải cung cấp đầy đủ các tài sản thế chấp theo quy định bên cạnh điều kiện cần là phải có phương án kinh doanh khả thi; thậm chí một số ngân hàng quy định DNNVV phải có tài sản thế chấp là các tài sản có tính khả mại cao như bất động sản, sổ tiết kiệm, hợp đồng tiền gửi, đặc biệt là các doanh nghiệp có quy mô nhỏ và siêu nhỏ.
Điều kiện khác (Conditions)
Tác giả lựa chọn biến báo cáo tài chính kiểm toán như là một yếu tố thể hiện mức độ minh bạch tài chính của doanh nghiệp. Kết quả hồi quy cho thấy nhân tố kiểm toán báo cáo tài chính không ảnh hưởng đến quyết định cấp tín dụng của NHTMCP. Điều này cũng phù hợp với nghiên cứu của Drakos và Nicholas Giannakopoulos (2011). Vấn đề này có thể giải thích bởi nguyên nhân là do hiện nay, hầu hết các DNNVV tại TP HCM không thực hiện kiểm toán báo cáo tài chính do đây không phải là yếu tố bắt buộc đối với một số loại hình doanh nghiệp. Vì vậy, tại các NHTMCP hiện nay, các ngân hàng cũng không quy định DNNVV phải cung cấp báo cáo tài chính có kiểm toán khi nộp hồ sơ vay vốn, mà đôi khi chỉ cần báo cáo thuế. Các NHTM vẫn thẩm định dựa trên số liệu thông tin của báo cáo thuế, do đó mà yếu tố kiểm toán báo cáo tài chính có thể sẽ không ảnh hưởng đến quyết định cấp tín dụng của ngân hàng. Tuy nhiên, vẫn còn một vấn đề lưu ý ở đây là, khi NHTM thẩm định và cho vay dựa trên số liệu báo cáo thuế, trong trường hợp số liệu thiếu chính xác do doanh nghiệp cố tình ghi giảm doanh thu và lợi nhuận để trốn thuế, DNNVV cũng có thể được chấp thuận cho vay khi đáp ứng các quy định của ngân hàng, nhưng lượng vốn vay có thể không đáp ứng đúng nhu cầu do hạn mức tín dụng được xác định dựa trên doanh thu, lợi nhuận đã được ghi giảm. Kết quả là DNNVV được phê duyệt cho vay nhưng với mức thấp hơn nhiều so với nhu cầu thực tế của doanh nghiệp. Trong trường hợp này, việc không thực hiện báo cáo tài chính, mức độ minh bạch thông tin hạn chế có thể sẽ ảnh hưởng đến mức độ được đáp ứng vốn tín dụng của DNNVV. Do đó kết quả nghiên cứu không đối lập với những thực trạng và nhận định đã trình bày trong chương 2.
Kết luận chương 3
Chương 3 thực hiện đánh giá khả năng tiếp cận tín dụng ngân hàng của DNNVV