3.3.1 Thống kê mô tả
Sau khi thu về các phiếu khảo sát, tác giả tiến hành lọc thông tin từ các phiếu khảo sát, nghĩa là nhập các câu hỏi trả lời từ các câu hỏi trên phiếu khảo sát vào phần mềm Excel và loại bỏ những quan sát nào thiếu thông tin. Sau đó, tác giả kiểm tra bảng dữ liệu đã đƣợc mã hóa và kiểm tra lại các thông tin cần thiết trong bảng trả lời đã đầy đủ và đúng yêu cầu để thực hiện bƣớc tiếp theo hay chƣa. Nếu tất cả dữ liệu đã đầy đủ, tác giả sẽ sử dụng phần mềm phân tích thông kê dữ liệu SPSS20 để thực hiện phân tích thống kê mô tả dữ liệu thu thập đƣợc.
3.3.2 Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s alpha là hệ số sử dụng phổ biến để đánh giá độ tin cậy của thang đo trong nghiên cứu phân tích nhân tố khám phá (EFA). Độ tin cậy thƣờng dùng nhất là tính nhất quán nội tại, vì độ tin cậy sẽ phản ánh mối quan hệ của các biến quan sát trong cùng một thang đo. Để tính hệ số Cronbach’s alpha của một thang đo thì thang đo đó phải có tối thiểu là ba biến đo lƣờng. Hệ số Cronbach’s alpha có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), các biến đo lƣờng dùng để đo lƣờng cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Do đó, phần mềm SPSS sử dụng hệ số tƣơng quan biến - tổng hiệu chỉnh. Nếu một biến đo lƣờng có hệ số tƣơng quan biến - tổng (hiệu chỉnh) > 0.30 thì biến đó đạt yêu cầu (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Vì vậy, một thang đo có độ tin cậy tốt khi thang đo biến thiên trong khoảng từ 0.70 đến 0.80. Nếu Cronbach’s alpha > 0.60 là thang đo có thể chấp nhận đƣợc về mặt độ tin cậy (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trong mỗi thang đo, hệ số tƣơng quan biến tổng thể hiện sự tƣơng quan giữa một biến quan sát với tất cả các biến khác. Hệ số này càng cao thì sự tƣơng quan của biến với các biến khác càng cao. Các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 bị coi là biến rác và bị loại khỏi thang đo (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Trong nghiên cứu này, những biến có hệ số tƣơng quan biến
tổng nhỏ hơn 0.3 cũng sẽ bị loại khỏi thang đo.
3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
- Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) đánh giá hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Qua phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ loại bỏ các biến quan sát không đạt độ tin cậy, giá trị hội tụ và phân biệt; đồng thời tái cấu trúc các biến quan sát còn lại vào các yếu tố (thành phần đo lƣờng) phù hợp, đặt cơ sở cho việc hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu, các nội dung phân tích tiếp theo.
- Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu quan tâm trong phân tích EFA gồm:
• Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin): Đây là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, phân tích nhân tố khám phá thích hợp khi hệ số KMO lớn hơn 0.5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
• Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): Đại lƣợng Barlett là một đại lƣợng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến có tƣơng quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig nhỏ hơn 0.05) thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
• Chỉ số Eigenvalue: Đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới đƣợc giữ lại trong mô hình phân tích (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
• Phƣơng sai trích (Variance explained criteria): Tổng phƣơng sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50%. (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
• Hệ số tải nhân tố (Factor loading): Là hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và nhân tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến và nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3.3.4 Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính bội và các kiểm định về khuyết tậtcủa mô hình của mô hình
ƣớc Basel II tại Agribank, tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bội. Trong mô hình này, tác giả thực hiện kiểm tra sự tƣơng quan giữa các nhân tố. Trong phân tích tƣơng quan, giá trị Sig. (hay giá trị p-value) nói lên tính phù hợp của hệ số tƣơng quan giữa các biến theo phép kiểm định F với một độ tin cậy cho trƣớc. Khi chọn mức ý nghĩa là 5% thì sig. của các nhân tố phải nhỏ hơn 0.05 thì hệ số tƣơng quan mới có ý nghĩa thống kê (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Hệ số tƣơng quan (Pearson Correlation) nói lên mức độ tƣơng quan giữa các nhân tố với nhau trong mô hình.
Để xây dựng mô hình các nhân tố ảnh hƣởng đến quản trị RRTD và đảm bảo kết quả ƣớc lƣợng của mô hình là hiệu quả và tin cậy, tác giả thực hiện các kiểm định sau đây, để đảm bảo mô hình không còn các khuyết tật: hiện tƣợng đa cộng tuyến; hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi; hiện tƣợng tự tƣơng quan. Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đối với tập dữ liệu, tác giả sử dụng hệ số R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R-Square).
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Tác giả đã trình bày quy trình nghiên cứu và phƣơng pháp đƣợc thực hiện trong chƣơng 3 của luận văn. Phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc thực hiện qua hai giai đoạn chính: nghiên cứu sơ bộ (định tính và định lƣợng) và nghiên cứu chính thức (định lƣợng). Theo đó, nghiên cứu sơ bộ thực hiện thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm tập trung với các chuyên gia, sau đó phỏng vấn thử với kích thƣớc mẫu n=20 cán bộ quản trị RRTD, CBTD. Sau đó, tác giả thực hiện nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện thông qua kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp với kích thƣớc mẫu n = 300 CBTD. Ngoài ra, phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng bao gồm các bƣớc: đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha; phân tích nhân tố khám phá (EFA), xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính bội. Để đảm bảo mô hình đƣợc ƣớc lƣợng hiệu quả, tác giả sẽ thực hiện các kiểm định về các khuyết tật mô hình có liên quan.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Tổng quan về Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam4.1.1 Giới thiệu về Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt 4.1.1 Giới thiệu về Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam
4.1.1.1 Giới thiệu về Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank) đƣợc thành lập theo Nghị định số 53-HĐBT ngày 26/03/1988 của Hội đồng Bộ trƣởng (nay là Chính phủ). Trải qua mỗi thời kỳ phát triển với những tên gọi gắn với sứ mệnh khác nhau, xuyên suốt 32 năm xây dựng và phát triển, Agribank luôn khẳng định vị thế, vai trò của một trong những Ngân hàng Thƣơng mại hàng đầu Việt Nam, đi đầu thực hiện chính sách tiền tệ, góp phần ổn định kinh tế vĩ mô, kiềm chế lạm phát, hỗ trợ tăng trƣởng, luôn đồng hành cùng sự nghiệp phát triển nông nghiệp, nông dân, nông thôn, có nhiều đóng góp tích cực thúc đẩy quá trình tái cơ cấu nền kinh tế, xây dựng nông thôn mới và bảo đảm an sinh xã hội.
Trong năm 2012, đội ngũ cán bộ, viên chức của Agribank lên tới gần 40.000 ngƣời, chiếm trên 40% cán bộ, viên chức ngành Ngân hàng cả nƣớc. Agribank trở thành ngân hàng lớn nhất Việt Nam về mạng lƣới hoạt động với gần 2.400 chi nhánh và phòng giao dịch trên toàn quốc, có chi nhánh tại Campuchia. Thống đốc Ngân hàng Nhà nƣớc đã chỉ định Agribank là ngân hàng phục vụ Khoản tài trợ bổ sung cho Dự án “Phòng chống dịch cúm gia cầm, cúm ở ngƣời và dự phòng đại dịch ở Việt Nam” với tổng giá trị 23 triệu USD.
Năm 2013, Ban hành Nghị quyết số 450/2013/NQ-HĐTV về việc triển khai Đề án tái cơ cấu Agribank. Tháng 10 năm 2014, Agribank phối hợp với Hiệp hội Tín dụng Nông nghiệp Nông thôn Châu Á Thái Bình Dƣơng (APRACA) tổ chức thành công hội thảo “Hệ thống cho vay nông nghiệp” với sự tham gia của các đại biểu từ 12 quốc gia thành viên. Đồng thời trong năm 2014, Agribank ký kết 36 hiệp định khung và biên bản ghi nhớ, 96 thỏa thuận với các đối tác nƣớc ngoài, đặc biệt ngân hàng đã hoàn thành đàm phán ký kết thỏa thuận khung ISDA với Ngân hàng BNP Paribas. Triển khai “Chƣơng trình thi đua ABIC cùng Agribank chung tay xây dựng nông thôn mới”.
Tháng 8 năm 2015, Agribank đã hoàn thành mục tiêu giảm nợ xấu về mức dƣới 3% sớm hơn 4 tháng theo phê duyệt của NHNN và tiếp tục nỗ lực giảm nợ xấu về 1,89% tại thời điểm 31/12/2016. Trong năm 2016, Agribank “mở đƣờng” phát triển nông nghiệp sạch thông qua cung cấp gói tín dụng tối thiểu 50.000 tỷ đồng nhằm đầu tƣ chuỗi sản xuất sản phẩm nông nghiệp an toàn với quy mô lớn.
Năm 2017, Agribank tập trung đẩy mạnh việc triển khai dự án E-Banking để xây dựng nền tảng dịch vụ đa kênh hoàn chỉnh, giúp khách hàng có thể sử dụng dịch vụ ngân hàng qua nhiều kênh khác nhau, đặc biệt là Internet Banking và Mobile Banking. Thực hiện Nghị quyết số 30/2017/NQ-CP của Chính phủ về gói tín dụng 100.000 tỷ đồng dành cho nông nghiệp sạch từ nguồn vốn vay thƣơng mại, Agribank đã dành 50.000 tỷ đồng để thực hiện chƣơng trình, với lãi suất cho vay giảm 0,5%-1,5%/năm so với lãi suất ƣu đãi cho vay đối với lĩnh vực nông nghiệp nông thôn theo quy định hiện hành của NHNN và Agribank.
Năm 2018, tổng tài sản đạt gần 1,3 triệu tỷ đồng, nguồn vốn huy đạt trên 1,2 triệu tỷ đồng, tổng dƣ nợ tín dụng và đầu tƣ đạt trên 1,1 triệu tỷ đồng, trong đó dƣ nợ nông nghiệp, nông thôn chiếm 73,6%/tổng dƣ nợ và chiếm 51% thị phần tín dụng của ngành Ngân hàng đầu tƣ lĩnh vực này.
Năm 2019, tổng tài sản đạt trên 1,45 triệu tỷ đồng; Nguồn vốn đạt trên 1,34 triệu tỷ đồng; Tổng dƣ nợ và đầu tƣ đạt trên 1,3 triệu tỷ đồng, trong đó cho vay nền kinh tế đạt trên 1,12 triệu tỷ đồng. Dƣ nợ trong lĩnh vực nông nghiệp, nông thôn luôn chiếm tỷ trọng trên 70%/tổng dƣ nợ. Năm 2019, Agribank tiếp tục đƣợc khẳng định là Quán quân các NHTM đƣợc vinh danh vị trí thứ 8 trong Bảng xếp hạng VNR500; đƣợc tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế Moody’s công bố mức xếp hạng của Agribank là Ba3, tƣơng đƣơng mức tín nhiệm quốc gia và là mức xếp hạng cao nhất đối với các NHTM ở Việt Nam; Agribank đƣợc xếp hạng thứ 142/500 ngân hàng lớn nhất Châu Á về quy mô tài sản; Giữ vững vị thế TOP 3 ngân hàng thƣơng mại dẫn đầu trên thị trƣờng thẻ.
4.1.1.2 Cơ cấu tổ chức của Agribank Việt Nam
Hình 4.1: Cơ cấu tổ chức của Agribank Việt Nam
Nguồn: Agribank – Báo cáo thường niên, 2019
Theo cơ cấu tổ chức của Agribank, đứng đầu là Hội đồng thành viên, trực tiếp bầu và giám sát hoạt động của Ban Tổng giám đốc. Dƣới Ban Tổng giám đốc bao gồm hệ thống các phòng, ban, trung tâm tại trụ sở chính. Trong Ban Tổng giám đốc có Hội đồng rủi ro, đƣợc thành lập theo Quyết định Số 853/QD-HDQT-TCCB ngày 30/6/2006).
Trong năm 2019, Hội đồng thành viên đã ban hành Quy chế tổ chức hoạt động của các Ủy ban để thực hiện giám sát quản lý cấp cao theo từng mảng, lĩnh vực đƣợc phân công, quy định nhiệm vụ của Ủy ban Quản lý rủi ro, trong đó bao gồm RRTD và các rủi ro khác trong hoạt động ngân hàng.
4.1.2 Kết quả kinh doanh và hoạt động tín dụng tại Ngân hàng Nông nghiệpvà Phát triển Nông thôn Việt Nam và Phát triển Nông thôn Việt Nam
Bảng 4.1: Tình hình kinh doanh tại Agribank
ĐVT: triệu đồng; %
Chỉ tiêu Năm 2017 Năm 2018 Năm 2019
Số tiền Số tiền +/- Số tiền +/-
Tổng thu nhập hoạt động 42.652.194 53.142.036 25% 59.281.317 12% Tổng chi phí hoạt động 19.501.619 24.078.246 23% 24.594.101 2% Chi phí dự phòng RRTD 18.643.207 21.718.308 16% 20.570.686 -5%
Chi phí thuế TNDN 986.767 1.575.958 60% 2.868.752 82%
Lợi nhuận sau thuế 3.520.601 5.769.524 64% 11.247.778 95%
Nguồn: Agribank, 2017 - 2019
Bảng 4.1 phản ánh tình hình kinh doanh của Agribank trong giai đoạn 2017 – 2019. Các chỉ tiêu đƣợc phản ánh bao gồm tổng thu nhập hoạt động, Tổng chi phí hoạt động (bao gồm chi phí dự phòng RRTD, chi phí thuế TNDN) và lợi nhuận sau thuế của Agribank. Nhìn chung, lợi nhuận sau thuế có xu hƣớng tăng qua các năm, đặc biệt là có sự tăng vƣợt bậc của năm 2019 so với năm 2018 là 95%. Có thể thấy rằng, lợi nhuận năm 2017 và năm 2018 chỉ đạt từ 3.520.601 triệu đồng đến
5.769.524 triệu đồng.
Nhƣng năm 2019, Agribank đã tạo ra lợi nhuận tăng một cách đáng kinh ngạc là gần gấp đối so với các năm trƣớc là 11.247.778 triệu đồng. Khi phân tích sâu hơn, thì có sự thay đổi về đối tƣợng doanh thu và chi phí. Chủ yếu là việc cắt giảm chi phí hoạt động và chi phí dự phòng rủi ro tín dụng qua các năm.
Bảng 4.2: Hoạt động cho vay theo đối tƣợng khách hàng tại Agribank
ĐVT: triệu đồng; %
Chỉ tiêu
Năm 2017 Năm 2018 Năm 2019
Số tiền trọngTỷ Số tiền trọngTỷ Số tiền trọngTỷ
Cho vay các
TCKT 269.962.855 30,8% 297.087.063 29,6% 336.826.434 30,0%
Cho vay khác 9.558.437 1,1% 4.563.185 0,5% 2.963.775 0,3%
Dƣ nợ cho vay 876.237.910 100% 1.004.571.750 100% 1.121.900.297 100%
Nguồn: Agribank, 2017 - 2019
Bảng 4.2 trình bày về cơ cấu dƣ nợ cho vay theo từng đối tƣợng KH tại Agribank, các đối tƣợng khách hàng đƣợc phân loại thành KH là các tổ chức kinh tế; Khách hàng cá thể; và các khách hàng khác. Nhìn chung, hoạt động cho vay tại Agribank thay đổi theo từng năm, tổng dƣ nợ cho vay tại Agribank đạt 876.237.910 triệu đồng năm 2017 và tăng mạnh, đạt 1.121.900.297 triệu đồng năm 2019. Nhƣ vậy, tổng dƣ nợ tăng gần 300.000.000 triệu đồng chỉ trong 3 năm. Hoạt động cho vay ở các đối tƣợng khách hàng có cơ cấu thay đổi theo mỗi năm. Tuy nhiên, cho vay các tổ chức kinh tế và cho vay cá thể có sự biến động nhẹ. Trong đó, tỷ trọng cho vay chủ yếu là cho vay cá thể luôn chiếm 68,1% đến 70% từ năm 2017 đến năm 2019. Tƣơng tự, cơ cấu cho vay các tổ chức kinh tế cũng chỉ giao động quanh mốc 30% qua mỗi năm. Trong giai đoạn 2018 và 2019 thì cơ cấu cho vay các đối tƣợng có sự thay đổi nhẹ nhƣ cho vay đối với tổ chức tăng 4% trong khi đó đối tƣợng KHCN lại giảm nhẹ 3%. Mặc dù chiếm tỷ trọng không đáng kể trong tổng dƣ nợ cho vay, cơ cấu các khoản cho vay khác chỉ giao động 1% nhƣng lại có xu hƣớng giảm theo từng năm chỉ còn 0,3% năm 2019 trong khi cơ cấu này lại đạt 1,1% năm 2017. Tỷ trọng cho vay các tổ chức kinh tế có xu hƣớng tăng nhẹ qua các năm, trong khi tỷ trọng cho vay cá thể có xu hƣớng giảm dần so với loại hình cho vay tổ chức kinh tế.
Theo Báo cáo thƣờng niên năm 2019 của Agribank, với việc tăng trƣởng tín dụng trong năm 2019 và khả năng tuân thủ tỷ lệ an toàn vốn, Agribank đã điều hành tăng trƣởng tín dụng tập trung vào các lĩnh vực sản xuất, lĩnh vực ƣu tiên theo chỉ đạo của Chính phủ và duy trì tỷ lệ dƣ nợ cho vay nông nghiệp, nông thôn ở mức 65-70%; đồng thời Agribank đã kiểm soát chặt chẽ việc cấp tín dụng đối với các lĩnh vực tiềm