Đơn vị tính: Tỷ đồng
Chỉ tiêu
Dƣ nợ CVTD Nợ xấu CVTD Tỷ lệ nợ xấu (%)
(Nguồn: Báo cáo kinh doanh thường niên VietinBank Chi nhánh KCN Quế Võ năm 2017, 2018, 2019)
Năm 2017 nợ xấu CVTD là 0,697 tỷ chiếm 0,48% dƣ nợ CVTD. Năm 2018 nợ xấu CVTD đã giảm xuống chỉ còn 0,56 tỷ chiếm 0,34% dƣ nợ CVTD, giảm 0,137 tỷ (19,66%) so với năm 2017. Đây có thể coi là một tỷ lệ nợ xấu CVTD nhỏ, cho thấy trong năm 2018, Chi nhánh đã tích cực xử lý thu hồi nợ xấu (đặc biệt là những tháng cuối năm), cũng nhƣ sử dụng quỹ DPRR để xử lý các khoản nợ không có khả năng thu hồi vào cuối năm 2018. Tỷ lệ này tiếp tục giảm nhẹ trong năm 2019 xuống còn 0,32%. Điều này là do Chi nhánh đã thực hiện tốt việc theo dõi, kiểm tra tình hình sử dụng vốn vay và khả năng tài chính của khách hàng, đôn đốc, thu hồi nợ đầy đủ khi đến hạn, đảm bảo tỷ lệ nợ xấu trong tầm kiểm soát.
Tỷ lệ nợ xấu CVTD tại Chi nhánh đã thấp hơn 3% theo quy định của NHNN cho thấy chất lƣợng tín dụng của Chi nhánh trong 3 năm gần đây khá tốt, đồng nghĩa với mức độ rủi ro thấp. Đây là dấu hiệu khả quan và cần đƣợc duy trì trong những năm tiếp theo.
2.2.4. Lợi nhuận từ hoạt động cho vay tiêu dùng.
Lợi nhuận CVTD VietinBank Chi nhánh KCN Quế Võ qua các năm đƣợc thể hiện nhƣ sau:
51
Bảng 2.8: Lợi nhuận CVTD giai đoạn 2017 - 2019.
Đơn vị:Tỷ đồng. Chỉ tiêu Dƣ nợ CVTD Lợi nhuận Lợi nhuận CVTD LN CVTD/Dƣ nợ CVTD (%) LN CVTD/LN
(Nguồn: Báo cáo kinh doanh thường niên VietinBank Chi nhánh KCN Quế Võ năm 2017, 2018, 2019)
Nhƣ vậy, lợi nhuận CVTD tăng qua mạnh qua các năm (Năm 2018 tăng 1,53 tỷ tƣơng đƣơng với 15,89% so với năm 2017, sang năm 2019 tiếp tục tăng so với năm 2018 là 4,22 tỷ tƣơng đƣơng 37,78%). Điều này hoàn toàn phù hợp với tốc độ tăng trƣởng dƣ nợ CVTD. Lợi nhuận CVTD chiếm tỷ lệ không nhỏ trong tổng lợi nhuận của Chi nhánh (năm 2017 là 17,38%, năm 2018 là 16,64%, năm 2019 là 17,7%) đảm bảo chỉ tiêu kế hoạch đề ra trong chiến lƣợc phát triển CVTD của Chi nhánh. Lợi nhuận do CVTD mang lại đã nói lên hoạt động CVTD có hiệu quả, góp phần làm tăng lợi nhuận của toàn Chi nhánh.
2.2.5 Phân tích thực trạng phát triển cho vay tiêu dùng tại Chi nhánh qua các chỉ tiêu đánh giá chất lượng dịch vụ cho vay tiêu dùng: qua các chỉ tiêu đánh giá chất lượng dịch vụ cho vay tiêu dùng:
Kết quả khảo sát nhu cầu vay tiêu dùng của khách hàng theo độ tuổi, nghề nghiệp, trình độ học vấn, thu nhập theo Phụ lục 03.
2.3. Đánh giá của khách hàng về hoạt động cho vay tiêu của VietinBank Chinhánh KCN Quế Võ nhánh KCN Quế Võ
2.3.1. Kết quả đánh giá thang đo
- Cronbach Alpha của các yếu tố chất lượng
Nhóm các yếu tố chất lƣợng ảnh hƣởng đến mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng đối với dịch vụ CVTD tại VietinBank Chi nhánh KCN Quế Võ là 23 biến. Trong đó: yếu tố sản phẩm đƣợc đo bằng 3 biến từ biến Q8.1 đến biến Q8.3, yếu tố chính sách tín dụng đƣợc đo bằng 3 biến từ biến Q9.1 đến biến Q9.3, yếu tố thủ tục, hồ sơ vay vốn đƣợc đo bằng 3 biến từ biến Q10.1 đến biến Q10.3, yếu tố lãi suất đƣợc đo bằng 4 biến từ biến Q11.1 đến biến Q11.4, yếu tố nhân viên đƣợc đo bằng 5 biến từ biến Q12.1 đến biến Q12.5, cuối cùng yếu tố cơ sở vật chất đƣợc đo bằng 5 biến từ biến Q13.1 đến biến Q13.5.
Kết quả Cronbach Alpha của các yếu tố ảnh hƣởng đến mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng đƣợc trình bày trong bảng 3.16.
Qua phân tích Cronbach Alpha, xét các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại khỏi phân tích EFA. Và mỗi thành phần các yếu tố ảnh hƣởng phải có hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0,7 (tiêu chuẩn để đánh giá thành phần thang đo) (Peterson, 1994).
Bảng 2.16: Bảng Cronbach Alpha của các thành phần thang đo các yếu tố chất lƣợng dịch vụ cho vay tiêu dùng ảnh hƣởng đến mức
độ đáp ứng yêu cầu khách hàng. Biến quan sát Q8.1 Q8.2 Q8.3 Q9.1 Q9.2 Q9.3 Q10.1 Q10.2 Q10.3
53 Q11.1 Q11.2 Q11.3 Q11.4 Q12.1 Q12.2 Q12.3 Q12.4 Q12.5 Q13.1 Q13.2 Q13.3 Q13.4 Q13.5 (Nguồn: Xử lý phần mềm SPSS)
Kết quả Cronbach Alpha của yếu tố sản phẩm bao gồm 3 biến quan sát Q8.1,v Q8.2, Q8.3 bằng 0,705 (> 0,7). Mặt khác, hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát lần lƣợt (0.416, 0.606, 0.554) đều lớn hơn 0,3. Do đó các biến này đƣợc tiếp tục sử dụng trong phân tích yếu tố khám phá EFA tiếp theo.
Yếu tố chính sách tín dụng có Cronbach Alpha bằng 0,587 (< 0,7) bao gồm 3 biến Q9.1, Q9.2, Q9.3. Trong đó biến Q9.1 có hệ số tƣơng quan biến tổng là 0,238 (< 0,3), 2 biến còn lại đều có hệ số tƣơng quan biến tổng (0.54, 0.448) lớn hơn 0,3. Khi loại biến Q9.1 ra khỏi hệ thống yếu tố chính sách tính dụng sẽ có Cronbach Alpha bằng 0,726. Vì vậy biến Q9.1 sẽ không đƣợc đƣa vào phân tích EFA ở giai đoạn tiếp theo.
Yếu tố thủ tục vay tiêu dùng có Cronbach Alpha bằng 0,633 (<0,7) bao gồm 3 biến Q10.1, Q10.2, Q10.3. Trong đó biến Q10.1 có hệ số tƣơng quan biến tổng là 0,255 (< 0,3), 2 biến còn lại đều có hệ số tƣơng quan biến tổng (0.645, 0.474) lớn
hơn 0,3. Khi loại biến Q10.1 ra khỏi hệ thống, yếu tố thủ tục vay tiêu dùng sẽ có Cronbach Alpha bằng 0,76. Vì vậy biến Q10.1 sẽ không đƣợc đƣa vào phân tích EFA ở giai đoạn tiếp theo.
Yếu tố lãi suất đƣợc đo lƣờng bằng 4 biến quan sát Q11.1,Q11.2, Q11.3, Q11.4, trong đó hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến lần lƣợt là (0.426, 0.462, 0.583, 0.460) đều lớn hơn 0,3. Cronbach Alpha của yếu tố này là 0,696 (< 0,7) nhƣng theo nhƣng theo nghiên cứu của các giáo sƣ Nunnally (1978); Peterson (1994) và Staler (1995) có thể sử dụng đƣợc ở mức ý nghĩa này. Vì vậy các biến này đƣợc tiếp tục sử dụng trong phân tích yếu tố khám phá EFA tiếp theo.
Yếu tố nhân viên bao gồm 5 biến quan sát, trong đó có 3 biến Q12.3, Q12.4, Q12.5 có hệ số tƣơng quan biến tổng lần lƣợt là (0.166, 0.293, 0.299) nhỏ hơn 0,3 hai biến còn lại có hê số tƣơng quan biến tổng (0.391, 0.355) lớn hơn 0,3. Cronbach Alpha của yếu tố này là 0,372 (<0,7). Do đó các biến Q12.3, Q12.4, Q12.5 sẽ không đƣợc đƣa vào phân tích EFA ở giai đoạn tiếp theo.
Cuối cùng là yếu tố cơ sở vật chất có Cronbach Alpha bằng 0,76 (>0,7) bao gồm 5 biến Q13.1, Q13.2, Q13.3, Q13.4, Q13.5. Trong đó các biến đều có hệ số tƣơng quan biến tổng (> 0,3). Vì vậy các biến này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích EFA ở giai đoạn tiếp theo.
- Cronbach Alpha thang đo mức độ đáp ứng nhu cầu của khách hàng đối với dịch vụ cho vay tiêu dùng.
Yếu tố mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng đƣợc đo bằng 3 biến quan sát từ biến Q14.1 đến biến Q14.3. Kết quả phân tích Cronbach Alpha của yếu tố này đƣợc thể hiện trong bảng sau:
55
Bảng 2.17: Bảng Cronbach Alpha mức độ đáp ứng nhu cầu của khách hàngBiến quan sát Biến quan sát
Q14.1 Q14.2 Q14.3
(Nguồn: Xử lý phần mềm SPSS)
Yếu tố so sánh bao gồm 3 biến quan sát Q14.1, Q14.2, Q14.3, Cronbach Alpha của yếu tố này là 0,7516 (> 0,7). Các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0,3. Do đó cả 3 biến đều đƣợc đƣa vào phân tích EFA ở giai đoạn tiếp theo.
• Kết quả phân tích yếu tố khám phá EFA
- Phân tích EFA đối với các yếu tố chất lượng
Trong phân tích Cronbach Apha các yếu tố đánh giá chất lƣợng, có 5 biến bị loại khỏi phân tích EFA là các biến Q9.2, Q10.2, Q12.3, Q12.4, Q12.5. Vậy thực hiện phân tích EFA đối với 16 biến đo lƣờng các yếu tố chất lƣợng ảnh hƣởng đến mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng. Kết quả đƣợc nhóm thành 5 yếu tố là: thế mạnh ngân hàng, lãi suất, cơ sở vật chất, chính sách và thủ tục, sản phẩm . Kết quả phân tích yếu tố khám phá EFA đƣợc trình bày trong bảng sau:
Bảng 2.18: Phân tích EFA đối với các yếu tố chất lƣợng dịch vụ cho vay tiêu dùng.
Rotated Component Matrixa
Q13.2 Q12.2 Q13.1 Q11.1
Q11.4 Q11.3 Q13.4 Q13.5 Q13.3 Q9.2 Q10.3 Q9.3 Q9.2 Q8.2 Q8.3 Q8.1 (Nguồn: Xử lý phần mềm SPSS) Kết quả phân tích EFA đối với các yêu tố chất lƣợng cho thấy cả 16 biến quan sát đều có trọng số trích lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (> 0,3). Thang đo mức độ các yếu tố chất lƣợng đƣợc tiếp tục đƣa và phân tích hồi quy ở giai đoạn tiếp theo. Nhƣ vậy, các biến quan sát đƣa vào EFA đƣợc chia thành 5 yếu tố.
Yếu tố thứ nhất gồm 6 biến quan sát sau:
Q13.2 Quy mô chi nhánh ngân hàng lớn
Q12.2 Thái độ lịch sự tận tình, vui vẻ
Q13.1 Vị trí điểm giao dịch thuận tiện
Q11.1 Lãi suất cho vay hấp dẫn
Q11.2 Lãi suất cho vay thấp hơn các tổ chức tín dụng khác
Q12.1 Tƣ vấn chuyên nghiệp, nhiệt tình
57
Các biến quan sát của yếu tố này liên quan đến các ƣu điểm, lợi thế của Chi nhánh so với các Chi nhánh ngân hàng khác trong ngành nên có thể đặt tên cho yếu tố này là “Thế mạnh ngân hàng”.
Yếu tố thứ hai gồm 2 biến quan sát sau:
Q11.4 Bảng thông tin lãi suất đƣợc cập nhật thƣờng xuyên
Q11.3 Phƣơng pháp tính lãi suất cụ thể
Dựa vào 2 biến quan sát trên, tác giả vẫn đặt tên yếu tố này là “Lãi suất”.
Yếu tố thứ ba gồm 3 biến quan sát sau:
Q13.3 Sử dụng công nghệ hiện đại
Q13.4 Chỗ để xe an toàn, rộng rãi khi giao dịch
Q13.5 Các dịch vụ hỗ trợ đáp ứng yêu cầu
Dựa 3 biến quan sát trên, yếu tố này vẫn đƣợc đặt tên là “Cơ sở vật chất”.
Yếu tố thứ tư gồm 4 biến quan sát sau:
Q12.2 Phí, chi phí liên quan hợp lý
Q12.3 Kỳ hạn khoản vay đảm bảo
Q13.2 Thời gian giải quyết hồ sơ nhanh
Q13.3 Thủ tục vay đơn giản
Có thể thấy 4 biến trên liên quan đến chính sách, thủ tục vay nên yếu tố này đƣợc đặt tên là “Chính sách, thủ tục”.
Yếu tố thứ năm gồm 3 biến quan sát sau:
Q11.1 Sản phẩm cho vay tiêu dùng đa dạng
Q11.2 Sản phâm cho vay tiêu dùng có sự khác biệt với các ngân hàng khác
Q11.3 Sản phẩm cho vay tiêu dùng phù hợp với nhu cầu ngƣời vay Dựa vào 3 biến trên thì vẫn giữ tên gọi “Sản phẩm” cho yếu tố này.
Kết quả bảng KMO và kiểm định Bartlett sau khi EFA đối với các yếu tố chất lƣợng, có hệ số KMO = 0,685 (0,5 < KMO < 1) cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett’s xem xét giả thuyết Ho: độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Sig. = 0,0000 cho biết kiểm định này có ý nghĩa thống kê nên các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể. Và kết quả
phƣơng sai trích khi EFA đối với các yếu tố chất lƣợng bằng 87,456% (> 50%) cho biết 5 yếu tố giải thích đƣợc 87,456% biến thiên của các biến quan sát. (Phụ lục 3.3)
- Phân tích EFA đối với mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng
Trong phân tích Cronbach Alpha mức độ đáp ứng nhu cầu của khách hàng không có biến nào bị loại. Vậy sẽ tiếp tục giai đoạn phân tích EFA đối với các biến này đƣợc trình bày trong bảng sau:
Bảng 2.19: Phân tích EFA đối với mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng
Q14.1 Q14.2 Q14.3 Component 1 .842 .809 .802 (Nguồn: Xử lý phần mềm SPSS)
Kết quả phân tích cho thấy cả 3 biến quan sát đều có trọng số trích lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (> 0,3). Thang đo mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng đƣợc tiếp tục đƣa vào phân tích hồi quy ở giai đoạn tiếp theo.
Kết quả bảng KMO và kiểm định Bartlett sau khi EFA đối với mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng có hệ số KMO = 0,687 (0,5 < KMO < 1) cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett’s xem xét giả thuyết Ho: độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Sig. = 0,0000 cho biết kiểm định này có ý nghĩa thống kê nên các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể. Và kết quả phƣơng sai trích khi EFA mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng có phƣơng sai trích bằng 66,866% (> 50%) cho biết mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng giải thích đƣợc 66,866% biến thiên của quan sát. (Phụ lục 3.4)
2.3.2. Phân tích hồi quy đa biến
Kết quả phân tích EFA có 5 yếu tố tác động đến mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng đối với hoạt động CVTD tại VietinBank Chi nhánh KCN Quế Võ. 5 biến này đƣợc đƣa vào phân tích hồi quy nhằm tìm ra mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố thông qua phƣơng trình hồi quy tối ƣu nhất.
59
Trƣớc khi phân tích hồi quy với các nhân tố mới hình thành trong bƣớc phân tích nhân tố với biến phụ thuộc, phân tích hệ số tƣơng quan đƣợc tiến hành cho 6 biến bao gồm 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với hệ số Pearson và kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 0,05. Ma trận hệ số tƣơng quan thể hiện sự độc lập giữa 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc.
Bảng 2.20: Ma trận hệ số tƣơng quanCorrelations Correlations The manh ngan hang Lai suat Co so vat chat Chinh sach va thu tuc San pham Muc do
nhu cau
60
Qua ma trận hệ số tƣơng quan có 3 yếu tố đƣợc giữ lại để đƣa vào phân tích hồi quy bội đó là: thế mạnh ngân hàng với R = 0,478 ; lãi suất với R = 0,307; chính sách và thủ tục với R = 0,433 (lớn hơn 0,3). Nhƣ vậy chúng có khả năng giải thích cho mức độ đáp ứng yêu cầu khách hàng nếu đƣợc đƣa vào một mô hình hồi quy phù hợp.
Bảng 2.21: Kết quả hồi quy đa biến (1)Model Summary
Model
(Nguồn: Xử lý phần mềm SPSS)
(So sánh 2 giá trị R Square và Adjusted R Square ở bảng trên cho thấy Adjusted R Square nhỏ hơn, nên dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Bảng 2.22: Kết quả hồi quy đa biến (2) ANOVA(b)
Model
1
2
3
a Predictors: (Constant), The manh ngan hang, Lai suat, Chinh sach và thu tuc.
b Dependent Variable: Muc do dap ung yeu cau
(Nguồn: Xử lý phần mềm SPSS) Trị thống kê F đƣợc tính từ giá trị R Square của mô hình đầy đủ, giá trị Sig. = 0,000 cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy
bằng 0 (ngoại trừ hằng số), mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 2.23: Kết quả hồi quy đa biến (3) Coefficients(a) Model 1 (Constant) Lai suat The ngan hang Chinh va thu tuc
a Dependent Variable:Muc do dap ung yeu cau Phƣơng trình thể hiện mức độ đáp ứng yêu cầu của khách hàng dự đoán
theo các biến độc lập là:
Y = 1,391 +0,310X1 + 0,179X3 + 0,202X4
Hay
Mức độ đáp ứng yêu cầu khách hàng = 1,391 +0,310*Thế mạnh ngân hàng + 0,179*Lãi suất + 0,202*Chính sách và thủ tục
Dựa vào phương trình hồi quy có thể thấy:
Khi các yếu tố khác không đổi, nếu mức độ đồng ý với yếu tố “Thế mạnh ngân hàng” tăng thêm 1 điểm thì sẽ làm gia tăng mức độ đáp ứng yêu cầu khách hàng thêm 0,310 điểm.
Khi các yếu tố khác không đổi, nếu mức độ đồng ý với yếu tố “Lãi suất” tăng thêm 1 điểm thì sẽ làm gia tăng mức độ đáp ứng yêu cầu khách hàng thêm 0,179 điểm.
Khi các yếu tố khác không đổi, nếu mức độ đồng ý với yếu tố “Chính sách và thủ tục” tăng thêm 1 điểm thì sẽ làm gia tăng mức độ đáp ứng yêu cầu khách hàng
62
thêm 0,202 điểm.
Mô hình có ý nghĩa:
Mô hình hồi quy bội đƣợc ƣớc lƣợng cho thấy thế mạnh của ngân hàng càng lớn thì mức độ đáp ứng yêu khách hàng càng cao. Ngân hàng có yêu cầu về hồ sơ,