Đơn vị tính: Tỷ đồng Chỉ tiêu Năm 2013 Năm 2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Tổng dư nợ 14.798 15.864 18.988 22.702 26.769 31.028 Dư nợ DNNVV 2.146 2.348 2.791 3.428 4.218 4.950 + ∆DNTD1 156 202 443 637 790 732 + %DNTD2 7,8 9,4 18,9 22,8 23,0 17,4 Dư nợ DNNVV ngắn hạn 1.609 1.784 2.093 2.674 3.157 3.738 Dư nợ DNNVV trung dài hạn 536 563 698 754 1.061 1.212 Dư nợ DNNVV /Tổng dư nợ 14,5% 14,8% 14,7% 15,1% 15,8% 16,0%
Nguồn: NHNN Chi nhánh tỉnh Bến Tre và tính toán của tác giả.
Phân tích Bảng 4.5 cho thấy dư nợ cho vay DNNVV trên địa bàn tỉnh Bến Tre tập trung phần lớn ở ngành thương mại và dịch vụ (chiếm 45,2%), đây cũng là ngành có nhiều DNNVV hoạt động nhất, tiếp theo là dư nợ cho vay đối với ngành công nghiệp và xây dựng (chiếm 35%) còn lại là ngành nông, lâm, thủy sản (chiếm 19,8%). Mặc dù khu vực nông, lâm, thủy sản có số lượng doanh nghiệp hoạt động cao hơn khu vực công nghiệp và xây dựng nhưng dư nợ cho vay khu vực này tương đối thấp phần nào phản ánh hiệu quả hoạt động và mức độ rủi ro của DNNVV hoạt động trong lĩnh vực này.
Bảng 4.5. Dư nợ tín dụng, nợ xấu của DNNVV tại Bến Tre phân theo ngành kinh tế và thị phần các ngân hàng
Đơn vị tính: Triệu đồng, doanh nghiệp
STT Chỉ tiêu Số tiền giải ngân lũy kế từ đầu năm Dư nợ 31/12/2018 Nợ xấu Tổng số Tỷ trọng (%) 1 2 3 4 5
I Phân theo ngành kinh tế
1 Nông, lâm và thủy sản 1.816.639 979.184 19,8 10.480 2 Công nghiệp và xây dựng 2.711.019 1.735.040 35,0 73.553 3 Thương mại và dịch vụ 6.061.572 2.236.141 45,2 9.892
Tổng (1+2+3) 10.589.230 4.950.365 100,0 93.925 II Phân theo ngân hàng
cho vay
1 NHNo&PTNT 733.485 537.237 10,9 9.285 2 NH Công thương 1.195.768 483.871 9,8 983 3 NH Đầu tư & Phát triển 6.889.551 2.977.240 60,1 37.823 4 NH Ngoại Thương 782.345 241.479 4,9 - 5 NH Sài Gòn Thương tín 518.272 217.951 4,4 - 6 NH Sài Gòn 34.105 24.522 0,5 - 7 NH Đông Á 19.310 53.680 1,1 44.280 8 NH Kiên Long 12.099 11.443 0,2 29 9 NH Á Châu 148.448 177.120 3,6 - 10 NH BĐ Liên Việt 21.549 16.890 0,3 - 11 NH Nam Á 2.160 1.560 0,0 - 12 NH Phát triển TP.HCM 153.838 132.187 2,7 - 13 NH Xây Dựng - 1.525 0,0 1.525 14 NH Quân đội 78.300 73.660 1,5 - Tổng (1+2+…+14) 10.589.230 4.950.365 100,0 93.925
Xét về thị phần cho vay của các NHTM thì Ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát triển chiếm tỷ trọng lớn nhất trong lĩnh vực cho vay DNNVV, dư nợ chiếm đến 60% dư nợ cho vay trên địa bàn, đây cũng là ngân hàng có thế mạnh về cho vay doanh nghiệp trong nhiều năm qua, tiếp theo là Ngân hàng nông nghiệp và Phát triển nông thôn với dư nợ cho vay chiếm 10,9%, Ngân hàng TMCP Công thương dư nợ chiếm 9,8%, các ngân hàng còn lại tham gia với tỷ trọng thấp, dư nợ dưới 5%.
Qua theo dõi chất lượng tín dụng của DNNVV tại các ngân hàng cũng cho thấy tỷ lệ nợ xấu đến cuối năm 2018 chỉ chiếm 1,9% tổng dư nợ, tuy thấp hơn nhiều so với giới hạn khuyến cáo của NHNN (dưới 3%) nhưng cao hơn tỷ lệ nợ xấu chung của toàn ngành trên địa bàn (0,72%). Số liệu trên phản ánh rủi ro trong cho vay đối với DNNVV cũng ở mức cao hơn so với các đối tượng khác.
4.1.4. Số lượng doanh nghiệp nhỏ và vừa được tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng ngân hàng
Tính đến hết 31/12/2018 toàn tỉnh Bến Tre có 1.035 DNNVV được tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng, tăng 13,1% so với năm 2017. Từ năm 2013, số lượng DNNVV được tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng có xu hướng tăng qua các năm cho thấy khả năng hấp thụ vốn của các DNNVV đã có nhiều chuyển biến. Tốc độ tăng trưởng số lượng DNNVV được tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng bình quân giai đoạn 2013 - 2018 đạt 18,37%/năm (Bảng 4.6).
Bảng 4.6. Số lượng doanh nghiệp nhỏ và vừa được tiếp cận vốn TDNH
Đơn vị tính: Doanh nghiệp
Chỉ tiêu Năm 2013 Năm 2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Số DNNVV được ngân
hàng chấp thuận cho vay 449 491 584 717 915 1.035
+ ∆DNNVV3 42 93 93 133 198 120
+ %DNNVV4 9,4 18,9 22,8 27,7 13,1
Nguồn: NHNN Chi nhánh tỉnh Bến Tre
4.1.5. Tỷ lệ doanh nghiệp nhỏ và vừa được tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng
Theo Hình 4.1, tỷ lệ DNNVV tại tỉnh Bến Tre được tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng giảm ở năm 2014 cho thấy ảnh hưởng của cuộc suy thoái kinh tế toàn cầu đến tình hình sản xuất kinh doanh chung của doanh nghiệp. Tuy nhiên sau năm 2014, tỷ lệ này có xu hướng ngày càng tăng. Qua đó cho thấy chính sách hỗ trợ của Chính phủ và địa phương, cùng sự vào cuộc của hệ thống ngân hàng và sự nỗ lực vươn lên của DNNVV trong thời gian qua đã phát huy hiệu quả.
Một thực tế đáng chú ý khi phân tích Hình 4.1 là mặc dù tỷ lệ DNNVV tiếp cận vốn TDNH tại tỉnh Bến Tre tính đến hết năm 2018 đạt 34,8%, nhưng nếu tính trên tổng số DNNVV đăng ký thì con số này chỉ đạt 27,2%. Điều đó cho thấy, một lượng lớn DNNVV tiềm năng vẫn chưa có cơ hội để phát triển. Ngoài việc tiếp tục duy trì cấp tín dụng, hỗ trợ cho các DNNVV là khách hàng truyền thống thì các NHTM cũng phải tìm kiếm các khách hàng tiềm năng, khơi dậy nội lực của DNNVV, giúp đỡ doanh nghiệp khởi nghiệp đứng vững trên thị trường.
Hình 4.1. Biểu đồ tỷ lệ DNNVV tại Bến Tre được tiếp cận vốn TDNH
Nguồn: NHNN Chi nhánh tỉnh Bến Tre, Sở Kế hoạch và Đầu tư tỉnh Bến Tre và tính toán của tác giả.
Từ bảng 4.7 có thể thấy khoảng cách giữa GTLN và GTNN của các biến thuộc nhóm tài chính là khá lớn, cụ thể:
- Biến Vốn điều lệ (X3) có GTLN là 23.000 và GTNN là 80. Qua đó, quy mô của các doanh nghiệp nghiên cứu là có sự chênh lệch khá lớn.
- Biến Lợi nhuận sau thuế (X4) có GTLN là 2.273, trong khi đó GTNN là 7. Các doanh nghiệp nghiên cứu kinh doanh có lãi, tuy nhiên kết quả kinh doanh của các doanh nghiệp có sự chênh lệch thể hiện khả năng tài chính không đồng đều của các doanh nghiệp.
- Biến Nợ ngắn hạn (X5) có GTLN là 10.000 và GTNN là 0. Qua đó, các doanh nghiệp có sử dụng đòn cân nợ để tăng khả năng hoạt động kinh doanh.
- Biến Tốc độ tăng trưởng doanh thu (X6) có GTLN là 15.05 và GTNN là 0.19. Các doanh nghiệp có mức độ tăng trưởng không đồng đều. GTNN của tốc độ tăng trưởng doanh thu cho thấy tình hình kinh doanh của một số doanh nghiệp đang gặp khó khăn và hoạt động kinh doanh không hiệu quả.
- Biến Giá trị tài sản đảm bảo (X7) có GTLN là 2.250 và GTNN là 200. Các doanh nghiệp khảo sát đều có tài sản đảm bảo, đây là yếu tố gia tăng khả năng tiếp cận vốn của doanh nghiệp. Tuy nhiên, giá trị tài sản của doanh nghiệp là khá thấp so với nhu cầu vốn tiếp cận vốn tín dụng hiện nay.
- Biến Giá trị vay (X8) có GTLN là 2.000 và GTNN là 50. Nhu cầu vốn vay của doanh nghiệp là khá nhỏ, phù hợp với quy mô hoạt động hiện tại của doanh nghiệp.
Bảng 4.7 cho thấy các doanh nghiệp khảo sát có tình hình tài chính cũng như sự phát triển không đồng đều đặc biệt là các chỉ số tài chính. Về nhóm nhân tố phi tài chính, tuổi và kinh nghiệm của người điều hành của các doanh nghiệp cũng có sự chênh lệch. Đa số các doanh nghiệp có tuổi đời còn khá trẻ với doanh nghiệp trẻ nhất chỉ mới thành lập được hơn 1 năm và doanh nghiệp có tuổi đời lớn nhất là 12 năm. Bên cạnh đó, kinh nghiệm của người điều hành doanh nghiệp cũng có GTNN là 1 năm và GTLN là 30 năm.
Bảng 4.7. Thống kê mô tả các biến
Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm Eviews
4.3. Kết quả mô hình hồi quy và các kết quả kiểm định 4.3.1. Kết quả mô hình hồi quy 4.3.1. Kết quả mô hình hồi quy
Từ các số liệu tổng hợp được từ khảo sát, tác giả sử dụng phần mềm Eviews để chạy mô hình hồi qui theo phương pháp ML – Binary Logit, kết quả thu được như Bảng 4.8 bên dưới: X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Mean 5.408333 6.283333 2333.983 423.7667 1178.637 1.370913 741.4917 452.1333 Median 5.000000 5.000000 1800.000 400.0000 683.0000 1.100000 689.5000 450.0000 Maximum 15.00000 30.00000 23000.00 2273.000 10000.00 0 15.05000 2250.000 2000.000 Minimum 1.000000 2.000000 80.00000 7.00000 0.000000 0.191100 200.0000 50.0000 Std. Dev. 2.578175 3.712761 2396.866 249.3502 1324.452 1.421646 337.0904 185.8706 Skewness 1.253626 2.576969 4.043822 4.002589 2.976703 7.833195 1.313240 0.426485 Kurtosis 4.409387 15.41439 26.96315 30.99167 16.35301 73.44191 5.519881 2.600984 Jarque-Bera 41.36345 903.4004 3198.214 4238.084 1068.729 26037.49 66.24097 4.433856 Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.108943 Sum 649.0000 754.0000 280078.0 50852.00 141436.4 164.5095 88979.00 54256.00 Sum Sq.
Dev. 790.9917 1640.367 6.84E+08 7398889. 2.09E+08 240.5082
1352196
2 4111196.
Observation
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy
Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm Eviews
Từ kết quả hồi quy mô hình theo Bảng 4.8 ta có kết quả hồi quy như sau:
Y= -8.699469 + 0.439235X1 + 0.334367X2 – 0.00000329X3 + 0.006794X4 + 0.000391X5+ 0.321747X6+ 0.010472X7 -0.014912X8.
Nhận xét từ kết quả mô hình hồi quy: Dependent Variable: Y
Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 08/27/19 Time: 23:35
Sample: 1 120
Included observations: 120
Convergence achieved after 6 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -8.699469 1.823754 -4.770088 0.0000 X1 0.439235 0.182204 2.410681 0.0159 X2 0.334367 0.125229 2.670031 0.0076 X3 -0.00000329 0.000148 -0.022254 0.9822 X4 0.006794 0.002800 2.426786 0.0152 X5 0.000391 0.000291 1.344453 0.1788 X6 0.321747 0.549528 0.585497 0.5582 X7 0.010472 0.002675 3.914391 0.0001 X8 -0.014912 0.003866 -3.857084 0.0001 McFadden R-squared 0.512574 Mean dependent var 0.475000 S.D. dependent var 0.501468 S.E. of regression 0.343523 Akaike info criterion 0.824497 Sum squared resid 13.09887 Schwarz criterion 1.033559 Log likelihood -40.46985 Hannan-Quinn criter. 0.909398 Deviance 80.93969 Restr. deviance 166.0552 Restr. log likelihood -83.02760 LR statistic 85.11550 Avg. log likelihood -0.337249 Prob(LR statistic) 0.000000
Obs with Dep=0 63 Total obs 120 Obs with Dep=1 57
- Hệ số xác định R2= 51,26% nghĩa là mô hình giải thích tương đối tốt sự thay đổi của biến Giá trị cho vay (Y).
-Giá trị Probability = 0.000000< 0.1 nên mô hình kiểm định là hợp lý. Với mức ý nghĩa sử dụng α=10% => suy ra mô hình nghiên cứu là phù hợp.
- Giá trị P-value của biến X1, X2, X4, X7 và X8 < mức ý nghĩa 10% còn các biến còn lại có P-value > mức ý nghĩa 10% nên ta cần kiểm định vai trò của các biến X3, X5, X6 trong mô hình.
Kết luận: Mô hình phù hợp ở mức độ khá.
4.3.2. Các kết quả kiểm định
Tác giả thực hiện các kiểm định sau: Kiểm định thừa biến trong mô hình- Kiểm định Wald, kiểm định tự tương quan và phương sai thay đổi. Với kiểm định Wald nhằm kiểm tra vai trò của các biến trong mô hình, kiểm định vấn đề tự tương quan và phương sai thay đổi nhằm xác định tính chính xác và hợp lý của mô hình.
4.3.2.1. Kiểm định Wald- Kiểm tra sự có mặt của biến không cần thiết
Tác giả sử dụng kiểm định Wald nhằm xác định sự có mặt của các biến không cần thiết.
Kiểm định Wald với biến Vốn điều lệ của doanh nghiệp (X3)
Giả thuyết kiểm định:
H0: Biến X3 không cần thiết đưa vào mô hình. H1: Biến X3 là cần thiết đưa vào mô hình.
Bảng 4.9: Kiểm định Wald với biến Vốn điều lệ của doanh nghiệp
Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df
Probabilit y t-statistic -0.022254 111 0.9823 F-statistic 0.000495 (1, 111) 0.9823 Chi-square 0.000495 1 0.9822 Null Hypothesis: C(4)=0 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (=
0) Value Std. Err. C(4) -3.29E-06 0.000148 Restrictions are linear in coefficients.
Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm Eviews
Nhận xét: Với kết quả trên ta thấy giá trị Probability của F-statistic là 0.9823 lớn hơn 0,1 (mức ý nghĩa 10%). Vậy ta chấp nhận giả thuyết H0 hay biến X3 là không cần thiết đưa vào mô hình.
Kiểm định Wald với biến Nợ ngắn hạn (X5)
Giả thuyết kiểm định:
H0: Biến X5 không cần thiết đưa vào mô hình H1: Biến X5 là cần thiết đưa vào mô hình
Bảng 4.10: Kiểm định Wald với biến Nợ ngắn hạn
Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df
Probabilit y t-statistic 1.344453 111 0.1815 F-statistic 1.807553 (1, 111) 0.1815 Chi-square 1.807553 1 0.1788 Null Hypothesis: C(6)=0 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (=
0) Value Std. Err. C(6) 0.000391 0.000291 Restrictions are linear in coefficients.
Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm Eviews
Nhận xét: Với kết quả trên ta thấy giá trị Probability của F-statistic là 0.1815 lớn hơn 0,1 (mức ý nghĩa 10%). Vậy ta chấp nhận giả thuyết H0 hay biến X5 là không cần thiết đưa vào mô hình.
Kiểm định Wald với biến Tốc độ tăng trưởng doanh thu (X6)
Giả thuyết kiểm định:
H0: Biến X6 không cần thiết đưa vào mô hình H1: Biến X6 là cần thiết đưa vào mô hình
Bảng 4.11: Kiểm định Wald với biến Tốc độ tăng trưởng doanh thu
Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df
Probabilit y t-statistic 0.585497 111 0.5594 F-statistic 0.342807 (1, 111) 0.5594 Chi-square 0.342807 1 0.5582 Null Hypothesis: C(7)=0 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (=
0) Value Std. Err. C(7) 0.321747 0.549528 Restrictions are linear in coefficients.
Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm Eviews
Nhận xét: Với kết quả trên ta thấy giá trị Probability của F-statistic là 0.5594 lớn hơn 0,1 (mức ý nghĩa 10%). Vậy ta chấp nhận giả thuyết H0 hay biến X6 là không cần thiết đưa vào mô hình.
4.3.2.2. Kiểm định tính định dạng đúng của mô hình
Giả thuyết kiểm định:
H0: Mô hình được định dạng đúng (dùng để dự báo).
H1: Mô hình không được định dạng đúng (không dùng để dự báo). Từ kiểm định mô hình hồi qui ta có kết quả sau:
Bảng 4.12. Kiểm định tính định dạng đúng của mô hình
Goodness-of-Fit Evaluation for Binary Specification
Andrews and Hosmer- Lemeshow Tests Equation:
UNTITLED
Date: 08/27/19 Time: 08:29
Grouping based upon predicted risk (randomize ties)
Quantile of Risk Dep=0 Dep=1 Total H-L Low High Actual Expect Actual Expect Obs Value 1 8.E-05 0.0287 12 11.8162 0 0.18378 12 0.18664 2 0.0314 0.0719 12 11.4148 0 0.58517 12 0.61517 3 0.0761 0.1269 11 10.8107 1 1.18930 12 0.03345 4 0.1298 0.2292 9 9.74267 3 2.25733 12 0.30095 5 0.2393 0.4143 6 7.99585 6 4.00415 12 1.49301 6 0.4162 0.5164 7 6.29831 5 5.70169 12 0.16453 7 0.5682 0.7729 5 3.64199 7 8.35801 12 0.72702 8 0.7871 0.9680 0 1.04574 12 10.9543 12 1.14558 9 0.9713 0.9923 1 0.22658 11 11.7734 12 2.69079 10 0.9975 1.0000 0 0.00710 12 11.9929 12 0.00711 Total 63 63.0000 57 57.0000 120 7.36424 H-L Statistic 7.3642 Prob. Chi-Sq(8) 0.4979
Andrews Statistic 42.4210 Prob. Chi-Sq(10) 0.0000
Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm Eviews
Nhận xét: Với kết quả kiểm định ở bảng trên ta thấy giá trị Probability = 0.4979 > 0,1 (mức ý nghĩa 10%). Vậy ta chấp nhận giả thuyết H0 hay mô hình được định dạng đúng (dùng để dự báo).
4.3.2.3. Kiểm định khả năng dự báo của mô hình
Bảng 4.13: Kiểm định khả năng dự báo của mô hình
Expectation-Prediction Evaluation for Binary Specification Equation: UNTITLED Date: 09/08/19 Time: 08:32 Success cutoff: C = 0.5 Estimated Equation Constant Probability
Dep=0 Dep=1 Total Dep=0 Dep=1 Total P(Dep=1)<=C 55 14 69 63 57 120 P(Dep=1)>C 8 43 51 0 0 0 Total 63 57 120 63 57 120 Correct 55 43 98 63 0 63 % Correct 87.30 75.44 81.67 100.00 0.00 52.50 % Incorrect 12.70 24.56 18.33 0.00 100.00 47.50 Total Gain* -12.70 75.44 29.17 Percent Gain** NA 75.44 61.40 Estimated Equation Constant Probability
Dep=0 Dep=1 Total Dep=0 Dep=1 Total E(# of Dep=0) 50.01 12.99 63.00 33.08 29.93 63.00 E(# of Dep=1) 12.99 44.01 57.00 29.93 27.08 57.00 Total 63.00 57.00 120.00 63.00 57.00 120.00 Correct 50.01 44.01 94.02 33.08 27.08 60.15 % Correct 79.38 77.21 78.35 52.50 47.50 50.13 % Incorrect 20.62 22.79 21.65 47.50 52.50 49.87 Total Gain* 26.88 29.71 28.23