3.2.1. Mẫu nghiên cứu
Mẫu quan sát gồm 11 NHTM trên địa bàn Bạc Liêu từ năm 2007 đến năm 2014. Sở dĩ bài nghiên cứu đƣa các NHTM trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu vào mẫu quan sát là do các ngân hàng này hoạt động kinh doanh trong cùng tỉnh với Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu, cùng điều kiện tự nhiên, điều kiện kinh tế-xã hội cũng nhƣ nhau, đối tƣợng khách hàng là giống nhau để đảm bảo mẫu nghiên cứu có thể làm đại diện cho tổng thể các NHTM trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu.
3.2.2. Thu thập và xử lý số liệu
Dữ liệu thống kê đƣợc thu thập và tổng hợp từ các bảng cân đối tài khoản, báo cáo tài chính của các NHTM trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu tối đa trong 7 năm (từ năm 2007 đến năm 2014). Tác giả trình bày dữ liệu thu thập đƣợc theo dạng bảng gồm 63 quan sát.
3.3. Các yếu tố đƣợc đƣa vào mô hình và tham số đại diện - Biến phụ thuộc: - Biến phụ thuộc:
Doanh thu dịch vụ ngân hàng, ký hiệu: Y
- Biến độc lập:
+ Tổng tài sản: ký hiệu ASSET.
+ Nguồn nhân lực: ký hiệu HUMAN, đƣợc đo lƣờng bằng tỷ lệ phần trăm số lƣợng cán bộ chi nhánh ngân hàng có trình độ chuyên ngành kinh tế từ đại học trở lên, ngoại ngữ tối thiểu B Tiếng Anh và thực hiện tốt yêu cầu nhiệm vụ đƣợc giao.
+ Công nghệ thông tin: Ký hiệu TECHNO, nếu chi nhánh ngân hàng đã triển khai hệ thống Core Banking và hệ thống vận hành tốt thì nhận giá trị là 1, ngƣợc lại chƣa triển khai hoặc hệ thống vận hành chƣa đạt yêu cầu nhận giá trị là 0.
+ Tuyên truyền, quảng cáo, tiếp thị: Ký hiệu COST, đƣợc đo lƣờng bằng chi phí tuyên truyền, quảng cáo, tiếp thị của chi nhánh mỗi năm.
+ Đối thủ cạnh tranh: Ký hiệu COMPET, đƣợc đo lƣờng bằng số lƣợng chi nhánh, phòng giao dịch của các tổ chức tín dụng khác có mặt trên địa bàn hàng năm, hoạt động dịch vụ cạnh tranh với chi nhánh ngân hàng.
3.4. Kỳ vọng về dấu các yếu tố ảnh hƣởng đến doanh thu dịch vụ ngân hàng Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu. Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu.
Từ những phân tích lý thuyết ở chƣơng 2 về các yếu tố ảnh hƣởng đến doanh thu dịch vụ ngân hàng ta có bảng tổng hợp lại nhƣ sau:
Bảng 3.1: Chiều hƣớng tác động của các yếu tố lên doanh thu dịch vụ ngân hàng
Các yếu tố Ký hiệu Tác giả Liễu Thu Trúc và Võ Thành Danh; Tác giả Nguyễn Việt Hùng Tác giả Phạm Thị Đan Phƣợng; Tác giả Lê Thị Tuyết Anh Tác giả Lê Minh Nguyệt; Tác giả Lƣơng Huỳnh Anh Thƣ Tác giả Peter Katsibayo Kagumya Tổng tài sản ngân hàng ASSET + + -
Nguồn nhân lực HUMAN + + + Công nghệ
thông tin TECHNO + + + -
Tuyên truyền, quảng cáo, tiếp thị
COST + +
Đối thủ cạnh
tranh COMPET - +
Nguồn: Tổng hợp từ chƣơng 2
3.5. Mô hình các yếu tố ảnh hƣởng đến doanh thu dịch vụ
Mô hình xem xét các yếu tố ảnh hƣởng đến doanh thu dịch vụ Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu nhƣ sau:
Y = a + β1ASSET + β2HUMAN+ β3TECHNO + β4COST + β5COMPET + ε
Nhƣ vậy, mô hình có thể đƣợc viết gọn nhƣ sau: Y = a + βiFi + ε
Trong đó: Y là doanh thu dịch vụ, Fi là tập hợp các yếu tố quan sát tại các chi nhánh ngân hàng có ảnh hƣởng đến doanh thu dịch vụ, a là hệ số tự do của phƣơng
trình hồi quy, ε là số hạng nhiễu (hay sai số ngẫu nhiên) đại diện cho các yếu tố khác cũng ảnh hƣởng đến doanh thu dịch vụ ngân hàng nhƣng không đƣợc xét tới trong mô hình.
Tóm tắt chƣơng 3: Chƣơng này đã giới thiệu các mô hình hồi quy dữ liệu bảng và cách thức kiểm định mô hình hồi quy. Sau đó tác giả trình bày cách thức thu thập và xử lý số liệu để chạy mô hình hồi quy. Cuối cùng tác giả chốt đƣợc mô hình hồi quy bao gồm các yếu tố ảnh hƣởng đến doanh thu dịch vụ ngân hàng.
CHƢƠNG 4
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 sẽ phân tích dữ liệu nghiên cứu theo như phương pháp đã đề ra trong Chương 3. Đồng thời trình bày mô tả kết quả nghiên cứu đã đạt được thông qua việc xử lý dữ liệu bằng phần mềm Eviews. Từ đó tác giả đưa ra các giải thích cho mối liên hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, cũng như đánh giá sự phù hợp của mô hình nghiên cứu.
4.1. Thống kê mô tả các biến
Bảng thống kê mô tả các biến định lƣợng của mô hình hồi quy dƣới đây cho thấy khá rõ đặc trƣng của dữ liệu đƣợc sử dụng.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến Trung Bình Trung vị GTLN GTNN Độ lệch chuẩn Y 2.097 1.407 13.425 120 2.612 ASSET 908.304 714.964 3.925.272 71.261 710.123 COST 781 493 6.112 23 922 COMPET 139 144 158 36 21 HUMAN 0,46 0,45 0,70 0,20 0,12 TECHNO 0,70 1,00 1,00 0,00 0,46
Nguồn: Tính toán của tác giả
- Biến Y: Giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y là 2.097, k hoảng cách giữa GTLN và GTNN là rất lớn, cụ thể: GTLN đạt 13.425 (Agribank Bạc Liêu năm 2014) trong khi GTNN chỉ là 120 (MHB Bạc Liêu năm 2009). Bởi vì MHB Bạc Liêu là ngân hàng thu dịch vụ thấp nhất trong các NHTM trên địa bàn qua các năm,
hầu nhƣ MHB chỉ tập trung đầu tƣ cho vay phát triển nhà ở. Là một NHTM 100% vốn Nhà nƣớc và gắn bó lâu đời với ngƣời nông dân, Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu đƣợc xem nhƣ là ngƣời bạn đồng hành thân thiết của ngƣời dân tỉnh Bạc Liêu, từ nông thôn đến thành thị, từ cụ già đến trẻ em, mọi đối tƣợng khách hàng đều biết đến Agribank và sử dụng sản phẩm dịch vụ của Agribank. Bên cạnh đó việc ứng dụng công nghệ thông tin hiện đại cùng với việc nâng cao chất lƣợng phục vụ khách hàng của đội ngũ nhân viên đã giúp cho Agribank tiến bộ vƣợt bậc trong việc cung cấp sản phẩm dịch vụ đa dạng, phong phú cho khách hàng, làm hài lòng khách hàng khi đến giao dịch với Agribank. Chính vì vậy, doanh thu dịch vụ của Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu tăng nhanh liên tục qua các năm và là NHTM có doanh thu dịch vụ cao nhất so với các NHTM khác trên địa bàn.
- Biến ASSET: Giá trị trung bình của biến ASSET là 908.304, GTLN là 3.925.272 (Agribank Bạc Liêu năm 2014) trong khi GTNN chỉ là 71.261 (ACB Bạc Liêu năm 2012). Điều này cũng dễ hiểu vì Agribank là hệ thống NHTM Nhà nƣớc có quy mô đứng đầu trong hệ thống ngân hàng thƣơng mại, trong khi đó ACB vừa mới đƣợc thành lập tại Bạc Liêu năm 2011 nên tổng tài sản của ngân hàng này là thấp nhất. Năm 2007 tổng tài sản của Agribank là 861.310 triệu đồng thì đến năm 2014 tổng tài sản đã gấp gần 5 lần so với năm 2007. Tài sản tăng nhanh chủ yếu là từ tăng trƣởng dƣ nợ cho vay, năm 2008 dƣ nợ cho vay là 918 tỷ đồng thì đến năm 2014 dƣ nợ cho vay đã đạt đến 3.717 tỷ đồng, tăng gấp 4 lần so với năm 2008. Bên cạnh đó Agribank mở rộng mạng lƣới, đầu tƣ công nghệ máy móc, thiết bị hiện đại nên tài sản cố định cũng tăng nhanh, năm 2008 giá trị tài sản cố định là 33 tỷ đồng thì đến năm 2014 giá trị tài sản cố định đã là 48 tỷ đồng, tăng 1,5 lần so với năm 2008.
- Biến COST: Giá trị trung bình của biến COST là 781, GTLN là 6.112 (Agribank Bạc Liêu năm 2014) và GTNN là 23 (Eximbank Bạc Liêu năm 2010). Chi phí cho quảng cáo, tiếp thị của Agribank Bạc Liêu là cao nhất trong các NHTM trên địa
bàn, nhờ đó mà sản phẩm dịch vụ của Agribank luôn đƣợc nhiều khách hàng biết đến và đón nhận giúp doanh thu dịch vụ tăng nhanh. Eximbank Bạc Liêu đƣợc thành lập năm 2010 nên chi phí quảng cáo, tiếp thị là nhỏ nhất. Là một NHTM Nhà nƣớc vừa làm nhiệm vụ chuyên môn, Agribank đồng thời phải làm tốt nhiệm vụ chính trị, chính vì vậy hoạt động tuyên truyền, quảng cáo, tiếp thị của Agribank ngoài việc giới thiệu sản phẩm dịch vụ đến với khách hàng, Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu thƣờng xuyên làm công tác từ thiện xã hội nhƣ nhận đỡ đầu giúp đỡ thƣơng binh nghèo, nuôi dƣỡng bà mẹ Việt Nam anh hùng, xây dựng Trƣờng học, xây dựng cầu nông thôn,…vì vậy chi phí tuyên truyền, quảng cáo và tiếp thị của Agribank hàng năm là cao nhất so với các NHTM khác trên địa bàn.
- Biến COMPET: Giá trị trung bình của biến COMPET là 139, GTLN là 158 (EIB Bạc Liêu và ACB Bạc Liêu) và GTNN là 36 (Agribank Bạc Liêu năm 2007). Mặc dù EIB và ACB Bạc liêu là 02 ngân hàng phải đối mặt với nhiều đối thủ cạnh tranh nhất trên địa bàn, tuy nhiên doanh thu dịch vụ của 02 ngân hàng này đƣợc đánh giá cao so với một số NHTM khác. Agribank có số lƣợng điểm giao dịch nhiều nhất trên địa bàn tỉnh, các chi nhánh và phòng giao dịch của Agribank có mặt tại các huyện thị, vùng sâu vùng xa của tỉnh Bạc Liêu. Trong khi đó các NHTM khác chủ yếu thành lập các điểm giao dịch tại các trung tâm huyện, thị nơi có dân cƣ đông đúc và sầm uất. Để tạo điều kiện thuận lợi nhất cho khách hàng vùng sâu, vùng xa giao dịch đƣợc với ngân hàng (chủ yếu là ngƣời nông dân) nên Agribank đã chủ trƣơng thành lập nhiều điểm giao dịch tại các xã vùng sâu chủ yếu là mang tính phục vụ lợi ích của ngƣời dân vùng nông thôn, đƣa đồng vốn ngân hàng đến với mọi nhà đồng thời tạo điều kiện tốt nhất cho ngƣời dân sử dụng các dịch vụ tiên tiến hiện đại nhất nhƣ thẻ ATM, Mobile Banking và nhiều dịch vụ khác.
- Biến HUMAN: Giá trị trung bình của biến HUMAN là 0,46 GTLN là 0,70 (VIETCOM và BIDV Bạc Liêu năm 2014) và GTNN là 0,20 (Agribank Bạc Liêu năm 2007). Số liệu trên cho thấy VIETCOM và BIDV Bạc Liêu đã chú trọng đến
chất lƣợng nguồn nhân lực từ nhiều năm trƣớc đây. Trái lại Agribank những năm trƣớc đây chủ yếu phục vụ cho thị trƣờng nông thôn nên chƣa chú trọng nhiều đến chất lƣợng nguồn nhân lực so với các NHTM khác. Trƣớc đây, khách hàng chủ yếu của Agribank là hộ nông dân, các khách hàng là doanh nghiệp thƣờng giao dịch với Ngân hàng Công thƣơng và Ngân hàng Đầu tƣ Phát triển; Vì vậy hầu nhƣ cán bộ thƣờng là chỉ tiếp xúc với ngƣời nông dân nên hầu nhƣ không chú trọng đến nâng cao trình độ của mình. Từ khi hệ thống Core banking đƣợc đƣa vào sử dụng, nhiều sản phẩm dịch vụ mới dựa trên nền tảng công nghệ hiện đại ra đời, các khách hàng doanh nghiệp lớn bắt đầu giao dịch với Agribank đặc biệt là khách hàng thủy sản, đây là những khách hàng lớn thƣờng xuyên xuất nhập khẩu hàng hóa với nƣớc ngoài, có số lƣợng thanh toán ngoại tệ hàng năm với các đối tác nƣớc ngoài là rất lớn. Để đáp ứng đƣợc yêu cầu mới trong hoạt động kinh doanh, cán bộ Agribank tự giác nâng cao trình độ chuyên môn, tin học và ngoại ngữ; Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu thƣờng xuyên đƣa cán bộ tham gia học tập, hội thảo chuyên đề, tập huấn kiến thức mới tại các Trung tâm đào tạo, các Trƣờng Đại học để tăng thêm trình độ kiến thức cho cán bộ. Do đó, đến năm 2014 tỉ lệ trình độ cán bộ Agribank đáp ứng đƣợc yêu cầu về chuyên môn và trình độ về tin học ngoại ngữ đạt 60% trên tổng số cán bộ.
- Biến TECHNO: Giá trị trung bình của biến TECHNO là 0,70, GTLN là 1 (Tất cả các NHTM kể từ năm từ 2012 đến 2014) và GTNN là 0 (Tất cả các NHTM từ năm 2007 đến 2010 và một vài NHTM năm 2011). Mặc dù hệ thống Core Banking đƣợc ngân hàng thế giới tài trợ đã triển khai cho các NHTM trong nhiều năm, tuy nhiên cho đến đầu năm 2012 hoạt động của hệ thống Core banking mới ổn định và đáp ứng đƣợc yêu cầu hoạt động kinh doanh của các NHTM. Agribank chi nhánh tỉnh Bạc Liêu đã triển khai hệ thống CoreBanking từ năm 2007, tuy nhiên khi mới triển khai hệ thống Core hoạt động chƣa ổn định, lỗi hệ thống, lỗi đƣờng truyền, dữ liệu chuyển đổi từ hệ thống giao dịch cũ sang hệ thống mới chƣa đầy đủ, vì vậy vận hành của hệ thống thƣờng xuyên gián đoạn, hệ thống liên tục đƣợc nâng cấp, cải
tiến trong nhiều năm mới đáp ứng đƣợc yêu cầu hoạt động kinh doanh của Agribank.
4.2. Phân tích tƣơng quan
Sử dụng ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến số để kiểm tra khả năng có thể xuất hiện đa cộng tuyến giữa các biến. Kết quả nhƣ sau:
Bảng 4.2: Hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập
ASSET COST COMPET HUMAN TECHNO
ASSET 1,0000
COST 0,6523 1,0000
COMPET -0,0662 0,1282 1,0000
HUMAN 0,1813 0,3685 0,6229 1,0000
TECHNO 0,3036 0,3076 0,5306 0,6324 1,0000
Nguồn: Tính toán của tác giả
Từ bảng ma trận tƣơng quan giữa các biến, ta thấy hệ số tƣơng quan giữa các cặp biến không vƣợt quả 0,8. Tuy nhiên tác giả tính toán hệ số VIF của các biến độc lập để kiểm tra kỹ hơn sự tƣơng quan giữa các biến độc lập, cụ thể nhƣ sau:
Bảng 4.3: Bảng tổng hợp hệ số VIF của các biến độc lập
STT Biến số VIF
1 Tổng tài sản (ASSET) 1,6549
2 Chi phí tiếp thị, quảng cáo (COST) 1,8856
3 Số lƣợng đối thủ cạnh tranh (COMPET) 0,6465
4 Nguồn nhân lực (HUMAN) 2,2163
5 Công nghệ thông tin (TECHNO) 1,5971
Mean VIF 1,6001
Do hệ số VIF của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên tác giả có thể kết luận độ lớn của hệ số tƣơng quan giữa các biến chỉ ra rằng không có khả năng xuất hiện đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy.
4.3. Kết quả hồi quy
4.3.1. Lựa chọn phƣơng pháp ƣớc lƣợng mô hình
Chƣơng 3 đã trình bày ba mô hình phân tích hồi quy dữ liệu bảng, trong đó hai mô hình đƣợc lựa chọn để phân tích mô hình nghiên cứu là: mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) và mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM). Ta sử dụng kiểm định HAUSMAN để lựa chọn mô hình hồi quy. Tiến hành chạy mô hình hồi quy bằng phần mềm Eviews với hai cách tiếp cận FEM và REM (Phụ lục 2 và phụ lục 3)thu đƣợc kết quả tổng hợp nhƣ sau:
Bảng 4.4: Tác động của các yếu tố đến doanh thu dịch vụ
Yếu tố FEM REM Hệ số (Coefficient) P-value Hệ số (Coefficient) P-value ASSET 0,003280*** 0,0000 0,003223*** 0,0000 COST 0,126869 0,3631 0,165005 0,1944 COMPET 12,91834 0,1685 11,03160* 0,0873 HUMAN 2.267,245* 0,0782 2.597,754** 0,0270 TECHNO -726,4019* 0,0057 -714,2320*** 0,0031 C -3301,767*** 0,0022 -3.155,354*** 0,0001 R-squared 0,965699 0,89950 Adjusted R- quared 0,954752 0,891173 F-statistic 88,21519 0,0000 102,5428 0,0000
Durbin – Watson stat 1,72000 1,180919
Các ký hiệu ***,**,* lần lƣợt chỉ các hệ số có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%.
Kết quả kiểm định Hausman (Phụ lục 4) cho thấy, thống kê Chi bình phƣơng đạt giá trị là 14,157659, với P-value = 0,0146 > 0.01 chứng tỏ với mức ý nghĩa 1% có thể chấp nhận giả thiết Ho, tức mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM.
4.3.2. Kết quả hồi quy
Mô hình REM (bảng 4.4) cho ta phƣơng trình hồi quy:
Y = -3155,3540 + 0.0032ASSET + 0,1650COST + 11,0316COMPET +2597,7540HUMAN – 714,2320TECHNO + ε (4.1)
Kết quả hồi quy theo phƣơng pháp này cho thấy giá trị R2 = 0.8999, tức là mô hình đã giải thích đƣợc 89.99% sự thay đổi của biến phụ thuộc, R2 hiệu chỉnh = 0.8912. Giá trị kiểm định F-statistic = 102,5428 > Fα (k-1, n−k) = F0,05(5,57) = 2,377 nên mô hình kiểm định là hợp lý. Các biến đƣa vào mô hình gồm ASSET, COMPET, HUMAN, TECHNO đều có ý nghĩa thống kê, riêng biến COST không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%. Tác giả tiếp tục chạy mô hình REM (phụ lục 5) với các biến độc lập ASSET, COMPET, HUMAN, TECHNO đã phát hiện thêm biến COMPET cũng không có ý nghĩa thống kế với mức ý nghĩa 10%.
4.3.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình 4.3.3.1. Kiểm định tự tƣơng quan phần dƣ 4.3.3.1. Kiểm định tự tƣơng quan phần dƣ