CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
4.4 Kết quả nghiên cứu
Dựa trên nền tảng của các nghiên cứu trước đây, luận văn đưa ra những giả thuyết nghiên cứu như sau:
H01: Tốc độ tăng trƣởng tín dụng khơng ảnh hƣởng đến tăng trƣởng kinh tế; H02: Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dƣ nợ không ảnh hƣởng đến tăng trƣởng kinh tế; H03: Tốc độ tăng trƣởng cung tiền M2 không ảnh hƣởng đến tăng trƣởng kinh tế.
Kết quả hồi quy
Dựa vào dữ liệu thu thập đƣợc cùng với mơ hình đề xuất, nghiên cứu tiến hành hồi quy dữ liệu với một biến phụ thuộc và ba biến độc lập theo mơ hình sau:
GDPit = 0 + 1*DUNOt + 2NOXAUt + 3M2t
Bảng 4.2: Kết quả hồi quy
Model Summaryb
Model R R square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0,85a 0,722 0,584 0.0043949 ANOVAa Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression .000 3 .000 5.203 ,042b
Residual .000 6 .000
Total .000 9
a. Dependent Variable: GDP
b. Predictors: (Constant), M2, NOXAU, DUNO
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) .113 .019 6.019 .001 DUNO -.115 .039 -1.831 - 2.970 .025 .122 8.211 NOXAU -1.387 .441 -1.654 - 3.145 .020 .167 5.974 M2 .048 .019 .835 2.545 .044 .430 2.327 a. Dependent Variable: GDP
Nguồn: Kết quả hồi quy bằng phần mềm SPSS Thay vào mơ hình hồi quy, ta có:
GDP= 0.113– 0.115*DUNO – 1.387*NOXAU + 0.048*M2
Từ tham số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) > 50% và giá trị sig (p-value) của các biến trong mơ hình nghiên cứu ta thấy tất cả các biến đƣa ra đều có tác động
đến tăng trƣởng kinh tế. Cho nên tất các các giả thuyết Ho đều bị bác bỏ. Tức là giả thuyết H1 đƣợc chấp nhận: Tín dụng ngân hàng tác động đến tăng trƣởng kinh tế là có ý nghĩa thống kê.
Kết quả kiểm định tƣơng quan từng phần của các hệ số hồi quy
Nhận diện các biến độc lập có ý nghĩa trong mơ hình, giá trị kiểm định t cho từng biến độc lập có mức ý nghĩa Sig.<0,05 nên có thể kết luận các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 95%
Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy theo R2 hiệu chỉnh
- Mức độ giải thích của mơ hình
R2 hiệu chỉnh = 0,584 cho thấy 58,4% sự thay đổi của GDP đƣợc giải thích bằng các biến độc lập.
- Mức độ phù hợp của mơ hình
Giả thuyết H0: R2 = 0 (tức Mơ hình khơng phù hợp) Giả thuyết H1: R2 ≠ 0 (tức Mơ hình phù hợp). Với mức ý nghĩa α=5%, độ tin cậy (1-α) = 95%
Dùng p-value của kiểm định F, theo nhƣ kết qủa kiểm định hồi quy, ta có các giá trị Sig( p-value)< α = 0,05, do đó ta bác bỏ H0. Tức là các mơ hình đƣa ra là phù hợp với mẫu nghiên cứu.
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) chỉ ra rằng giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Trong kết quả nghiên cứu ở chƣơng 4, hệ số VIF của các biến lần lƣợt nhƣ bảng 4.3 chứng tỏ rằng hiện tƣơng đa cộng tuyến (sự tƣơng quan giữa các biến độc lập) là rất thấp.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Biến VIF
DUNO 8.211
NOXAU 5.974
M2 2.327
Nguồn: Kết quả hồi quy bằng phần mềm SPSS
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định Spearman Correlations Correlations GDP DUNO NOXAU M2 Spearman's rho GDP Correlation Coefficient 1.000 .273 -.430 .358 Sig. (2- tailed) .446 .214 .310 N 10 10 10 10 DUNO Correlation Coefficient .273 1.000 -,891** ,697* Sig. (2- tailed) .446 .001 .025 N 10 10 10 10 NOXAU Correlation Coefficient -.430 -,891** 1.000 -.515 Sig. (2- tailed) .214 .001 .128 N 10 10 10 10 M2 Correlation Coefficient .358 ,697* -.515 1.000 Sig. (2- tailed) .310 .025 .128 N 10 10 10 10
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Nguồn: Kết quả kiểm định Spearman bằng SPSS Từ bảng 4.4 cho thấy các hệ số tƣơng quan hạng Spearman giữa các biến độc lập và biến trị tuyệt đối của phần dƣ chuẩn hóa có Sig. >0,05 thì có thể kết luận: phƣơng sai phần dƣ không thay đổi.
4.5 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Bằng việc nghiên cứu sự tác động của tín dụng ngân hàng đến tăng trƣởng kinh tế trong khoảng thời gian 10 năm từ 2006 -2015, ta có tất cả 5 quan sát trong mẫu nghiên cứu. Giá trị Sig (P-value) của bảng ANOVA <0,05nên ta sẽ bác bỏ giả
thuyết H0: Mơ hình là khơng phù hợp. Tức là mơ hình hồi quy đang xem xét là phù hợp và chấp nhận đƣợc.
Bên cạnh đó, giá trị R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 58.4% có nghĩa là các biến độc lập về tín dụng ngân hàng mà ta đang xem xét trong mơ hình giải thích đƣợc 58.4% sự biến động của tốc độ tăng trƣởng kinh tế, còn lại 41.6% là do sai sốvà các nhân tố khác chƣa đƣợc đƣa vào mơ hình. Cụ thể là luận văn đang nghiên cứu tác động của tín dụng ngân hàng đến tăng trƣởng kinh tế Việt Nam trong khi sự tăng trƣởng của nền kinh tế Việt Nam còn chịu tác động của rất nhiều nhân tố khác nhƣ: chính trị, dân số, giáo dục, đầu tƣ nƣớc ngoài,…
Bảng 4.2 cho thấy các biến của mơ hình nghiên cứu bao gồm biến DUNO (Tốc độ tăng trƣởng dƣ nợ), NOXAU (Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dƣ nợ), M2 (Tốc độ tăng trƣởng cung tiền M2) đều có Sig <0.05, tức là đều có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:
Trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi thì:
Với mức ý nghĩa 5%, thì tốc độ tăng trƣởng dƣ nợ tín dụng (DUNO) tăng
(giảm) 1% thì tốc độ tăng trƣởng kinh tế giảm (tăng) 0.115%. Từ dấu của hệ số 1 ta thấy tăng trƣởng dƣ nợ tín dụng có tác động ngƣợc chiều với tốc độ tăng trƣởng kinh tế.
Với mức ý nghĩa 5%, thì tỷ lệ nợ xấu trên tổng dƣ nợ tăng (giảm) 1% thì tốc
độ tăng trƣởng kinh tế giảm (tăng) 1.387%. Từ dấu của hệ số 2 ta thấy tỷ lệ nợ xấu trên tổng dƣ nợ có tác động ngƣợc chiều với tốc độ tăng trƣởng kinh tế.
Với mức ý nghĩa 5%, thì tốc độ tăng trƣởng cung tiền M2 tăng (giảm) 1% thì
tốc độ tăng trƣởng kinh tế tăng (giảm) 0.048%. Từ dấu của hệ số 3 ta thấy tỷ lệ nợ xấu trên tổng dƣ nợ có tác động cùng chiều với tốc độ tăng trƣởng kinh tế.
Nhận xét chung về kết quả hồi quy:
Bảng 4.5: Tóm tắt kết quả phân tích hồi quy tác động của tín dụng ngân hàng đến tăng trƣởng kinh tế Biến Tác động dự kiến Tác động thực tế DUNO +/- _ NOXAU _ _ M2 + + Nguồn: Tác giả tổng hợp Từ kết quả mơ hình nghiên cứu có thể nhận xét về tác động của tín dụng ngân hàng đến tăng trƣởng kinh tế Việt Nam:
Những năm trƣớc đây, khi luồng vốn tín dụng chủ yếu đổ vào các ngành quan
trọng trong sự tăng trƣởng kinh tế nhƣ hạ tầng, cơng nghiệp, thƣơng mại dịch vụ, xuất khẩu thì tăng trƣởng tín dụng sẽ tác động cùng chiều thúc đẩy tăng trƣởng kinh tế. Tuy nhiên, từ những năm 2007 đã có sự chuyển dịch đáng kể vốn sang các lĩnh vực khác nhƣ đầu tƣ kinh doanh chứng khoán, bất động sản, vàng và cho vay tiêu dùng tiêu góp phần vào sự tăng trƣởng kinh tế nhƣng cũng tiềm ẩn khá nhiều rủi ro, tác động xấu đến sự tăng trƣởng kinh tế. Đặc biệt giai đoạn 2007 – 2010, khi nền kinh tế đã phải gánh chịu nhiều hậu quảcủa bong bóng bất động sản cũng nhƣ sự tác
động tiêu cực của các ngân hàng mở rộng việc cho vay mất kiểm soát. Giai đoạn 2011 -2015 là giai đoạn các ngân hàng phải khắc phục những hậu quả của vấn đề nợ xấu cũng nhƣ thực hiện đề án tái cơ cấu hệ thống ngân hàng, tín dụng tăng trƣởng thấp kìm hãm một phần tốc độ tăng trƣởng kinh tế. Do đặc thù của giai đoạn nghiên cứu có nhiều biến động cũng nhƣ hệ thống ngân hàng Việt Nam đang phải thực hiện đề án tái cơ cấu nên dƣ nợ tín dụng đã có tác động ngƣợc chiều đến tăng trƣởng kinh tế.
Nợ xấu là vấn đề thƣờng trực trong ngân hàng vì hoạt động tín dụng ln có rủi
ro, trong hoạt động tín dụng vẫn ln phát sinh các khoản nợ xấu. Vấn đề nợ xấu của hệ thống ngân hàng là một trong nhữngvấn đề của nền kinh tế, luôn tác động ngƣợc chiều, cản trở tốc độ tăng trƣởng kinh tế.
Với sự hỗ trợ của hệ thống ngân hàng thƣơng mại thơng qua kênh tín dụng
ngân hàng, NHNN điều tiết tăng giảm cung tiền cho nền kinh tế. Vì vậy, tăng trƣởng cung tiền có tác động cùng chiều đến tăng trƣởng kinh tế.
Dựa vào tác động của các biến độc lập đến tăng trƣởng kinh tế Việt Nam cũng nhƣ mỗi quan hệ giữa các biến độc lập với tín dụng ngân hàng, một cách tổng quát ta thấy, tín dụng ngân hàng có tác động cùng chiều đến sự tăng trƣởng kinh tế. Kết quả này cũng trùng khớp với các nghiên cứu trƣớc đây.
Tóm tắt chƣơng 4
Nội dung chƣơng 4 trình bày cụ thể về phƣơng pháp, mơ hình và kết quả nghiên cứu. Đồng thời, đây cũng là chƣơng trình bày cụ thể cách thức thu thập, xử lý dữ liệu và phạm vi nghiên cứu của đề tài. Số liệu đƣợc thu thập từ World Bank, IMF, Ngân hàng nhà nƣớc Việt Nam, tổng cục thống kê của Việt Nam, Vietstock trong phạm vi từ năm 2005 – 2015. Sử dụng dạng mơ hình hồi quy đa biến trong phần mềm IBM SPSS statistics 20 để xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập đại diện cho tín dụng ngân hàng và biến phụ thuộc đại diện cho tăng trƣởng kinh
tế Việt Nam. Từ kết quả của các mơ hình hồi quy ta có thể xác định đƣợc có hay khơng sự tác động của các biến độc lập đến các biến phụ thuộc và hƣớng tác động. Kết quả nghiên cứu trong chƣơng 4 sẽ làm tiền đề để đƣa ra một số giải pháp thúc đẩy tăng trƣởng kinh tế Việt Nam thơng qua kênh tín dụng ngân hàng trong chƣơng 5.
CHƢƠNG 5: GIẢI PHÁP VẬN DỤNG TÁC ĐỘNG CỦA TÍN DỤNG NGÂN HÀNG NHẰM ĐẨY MẠNH TĂNG TRƢỞNG KINH TẾ TẠI VIỆT NAM