Đặc điểm mẫu – n = 151 Số lƣợng Tỷ lệ (%) Giới tính Nam 74 49,0 Nữ 77 51,0 Độ tuổi 18 – 22 tuổi 16 10,6 23 – 35 tuổi 107 70,9 36 – 45 tuổi 24 15,9 46 – 55 tuổi 3 2,0 > 55 tuổi 1 0,7 Chức danh Quản lý 11 7,3 Tín dụng 84 55,6 Kế tốn 33 21,9
Nguồn: kết quả xử lý SPSS
Trong mẫu khảo sát 151 người từ cuộc điều tra có 77 người nữ chiếm tỷ lệ 51%, 77 người nam chiếm tỷ lệ 49%. Mẫu quan sát có tỷ lệ phân bổ giới tính gần bằng nhau.
Trong mẫu khảo sát thiết kế gồm có 5 độ tuổi khác nhau với mục tiêu khảo sát những người có kinh nghiệm trong lĩnh vực ngân hàng. Trong đó độ tuổi 18 – 22 gồm có 16 người chiếm tỷ lệ 10,6%; độ tuổi 23 – 35 gồm có 107 người chiếm tỷ lệ 70,9%; độ tuổi 36 – 45 gồm có 24 người chiếm tỷ lệ 15,9%; độ tuổi 46 – 55 gồm có 24 người chiếm tỷ lệ 2% và cuối cùng độ tuổi trên 55 là 1 người chiếm tỷ lệ 0,7%. Như vậy trong mẫu khảo sát này hai độ tuổi 23 – 35 chiếm tỷ lệ cao nhất.
Theo mẫu quan sát 151 người, cán bộ quản lý là 11 người chiếm tỷ lệ 7,3%; cán bộ tín dụng là 84 người chiếm tỷ lệ 55,6%; cán bộ kế toán là 33 người chiếm tỷ lệ 21,9%; cán bộ kiểm tra, kiểm soát nội bộ là 13 người chiếm tỷ lệ 8,6%; thẩm định, quản lý rủi ro là 4 người chiếm tỷ lệ 2,6%; cịn lại có 6 nhân viên làm ở các bộ phận khác. Do tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng cho vay nên trong mẫu khảo sát, nhân viên tín dụng chiếm đa số.
Hầu hết các đối tượng điều tra có kinh nghiệm làm việc tại ngân hàng khá lâu. Cụ thể, kinh nghiệm làm việc từ 3 - 5 năm chiếm 39,1% và 5 – 10 năm chiếm 46,4%. Kinh nghiệm dưới 3 năm chiếm 3,3% và trên 10 năm chiếm 11,3%.
Kiểm tra, kiểm soát nội bộ 13 8,6 Thẩm định, quản lý rủi ro 4 2,6 Khác 6 4,0 Kinh nghiệm làm việc Dưới 3 năm 5 3,3 3 – 5 năm 59 39,1 5 – 10 năm 70 46,4 Trên 10 năm 17 11,3
nghiệm làm việc tương đối lâu từ 5 – 10 năm và chủ yếu là nhân viên tín dụng. Điều này có thể giúp kết quả khảo sát mang tính khách quan và chính xác hơn trong việc đánh giá mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng cho vay DNNVV.
4.6.3. Kết quả kiểm định thang đo
4.6.3.1. Kết quả kiểm định thang đo qua phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha Bảng 4.14: Tổng hợp kiểm định thang đo Bảng 4.14: Tổng hợp kiểm định thang đo
Trung bình nếu
loại biến Phương sai nếu loại biến Tương biến tổng hiệu quan chỉnh
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Thang đo phía ngân hàng. Cronbach alpha = 0,905
NH2 23,91 19,031 0,787 0,883 NH3 23,72 19,858 0,633 0,901 NH4 23,78 20,372 0,700 0,893 NH6 23,79 19,408 0,789 0,883 NH7 23,83 19,632 0,700 0,893 NH8 23,82 19,721 0,755 0,887 NH9 23,92 19,500 0,676 0,896
Thang đo phía khách hàng. Cronbach alpha = 0,850
KH1 18,77 15,696 0,606 0,830 KH2 18,83 14,952 0,611 0,830 KH3 18,62 14,438 0,684 0,815 KH4 18,66 17,067 0,493 0,849 KH5 18,79 14,568 0,655 0,821 KH6 18,68 14,538 0,760 0,801
Thang đo phía mơi trƣờng kinh doanh. Cronbach alpha = 0 ,909
MT2 19,72 13,122 0,743 0,893 MT3 19,85 13,277 0,807 0,884 MT4 19,89 14,754 0,575 0,915 MT5 19,72 12,965 0,809 0,883 MT6 19,62 13,345 0,726 0,895 MT7 19,82 13,161 0,824 0,881
Thang đo chất lƣợng cho vay. Cronbach alpha = 0,730
CLCV1 7,61 1,653 0,581 0,610
CLCV2 7,51 1,438 0,560 0,648
CLCV3 7,64 1,886 0,537 0,670
Thang đo nhân tố ngân hàng: gồm có 9 biến là NH1, NH2, NH3, NH4, NH5, NH6, NH7, NH8, NH9. Trong 9 biến này có biến NH5 có hệ số tương quan biến tổng là 0,282 (nhỏ hơn 0,3) nên bị loại. Kiểm định lại thang đo loại biến NH5, lại xuất hiện thêm biến NH1 cần loại bỏ thêm vì nếu loại đi biến này (biến có hệ số tương quan biến tổng đạt u cầu nhưng có giá trị thấp nhất), thì giá trị hệ số Cronbach’s Alpha sẽ tăng từ 0,899 lên 0,905, là khá cao cho thấy các thang đo nhân tố ngân hàng đảm bảo đạt yêu cầu. Do đó chỉ có biến NH2, NH3, NH4, NH6, NH7, NH8, NH9 được sử dụng để tính tốn cho phần tiếp theo (xem thêm Phụ lục 4.2.1).
Thang đo nhân tố khách hàng: gồm có 8 biến là KH1, KH2, KH3, KH4, KH5, KH6, KH7, KH8. Trong 8 biến này có biến KH7, KH8 có hệ số tương quan biến tổng là 0,282 và 0,254 (nhỏ hơn 0,3) nên bị loại. Các biến cịn lại đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên được chấp nhận. Hệ số Cronbach’s Alpha ban đầu (khi chưa loại biến KH7, KH8) là 0,806. Khi loại hai biến này giá trị Cronbach’s Alpha là 0,850 lớn hơn 0,6 nên thang đo nhân tố khách hàng đạt yêu cầu. Do đó chỉ có biến KH1, KH2, KH3, KH4, KH5, KH6 được sử dụng để tính tốn cho phần tiếp theo (xem thêm Phụ lục 4.2.2).
Thang đo nhân tố môi trường kinh doanh: gồm có 7 biến là MT1, MT2, MT3, MT4, MT5, MT6, MT7. Trong 7 biến này có biến MT1 có hệ số tương quan biến tổng là 0,210 (nhỏ hơn 0,3) nên bị loại. Kiểm định lại thang đo loại biến MT1, lại xuất hiện thêm biến MT4 cần loại bỏ thêm vì nếu loại đi biến này (biến có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu nhưng có giá trị thấp nhất), thì giá trị hệ số Cronbach’s Alpha sẽ tăng từ 0,909 lên 0,915, là khá cao cho thấy các thang đo nhân tố môi trường kinh doanh đảm bảo đạt yêu cầu. Do đó chỉ có biến MT2, MT3, MT4, MT5, MT6, MT7 được sử dụng để tính tốn cho phần tiếp theo (xem thêm Phụ lục 4.2.3).
khá cao là 0,730 cho thấy thang đo chất lượng cho vay đạt yêu cầu và khá tốt. Các biến CLCV1, CLCV2, CLCV3 được dùng để đưa vào phân tích ở các bước tiếp theo (xem thêm Phụ lục 4.2.4).
4.6.3.2. Kết quả kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA các nhân tố tác động đến chất lƣợng cho vay nhân tố tác động đến chất lƣợng cho vay
Ban đầu thang đo các nhân tố tác động đến chất lượng cho vay gồm 3 thành phần chính và 24 biến quan sát. Sau khi phân tích thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha thì 3 biến bị loại do có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3, 3 biến bị loại có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nhưng làm giảm Cronbach’s alpha của thang đo. Do đó cịn 18 biến đạt u cầu được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA để xác định mức độ hội tụ của các biến theo các thành phần.
Kết quả phân tích nhân tố lần 1
Nhìn vào các kết quả trên (xem Phụ lục 4.3.1), ta nhận thấy rằng sau khi phân tích nhân tố thì các nhân tố gộp cho ta thành 4 nhóm. Các yếu tố đánh giá được thống kê dưới đây:
- KMO = 0,864 nên phân tích nhân tố là phù hợp.
- Sig. (Bartlett’s Test) = 0,000 (Sig. < 0,05) chứng tỏ các biến quan sát có
tương quan với nhau trong tổng thể.
- Eigenvalues = 1,089 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi
nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất.
- Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 72,323% > 50%. Điều này chứng tỏ 72,323% biến thiên của dữ liệu
được giải thích bởi 4 nhân tố mới.
- Biến KH4 giải thích cùng lúc cho 2 nhân tố thứ 2 và 3. Do đó ta loại biến này và tiếp tục phân tích nhân tố lần 2.
Kết quả phân tích nhân tố lần 2
Nhìn vào các kết quả trên (xem Phụ lục 4.3.2), ta nhận thấy rằng sau khi loại bớt biến KH4 và phân tích nhân tố lần 2 thì các nhân tố gộp cho ta thành 3 nhóm. Các yếu tố đánh giá được thống kê dưới đây:
- KMO = 0,862 nên phân tích nhân tố là phù hợp.
- Sig. (Bartlett’s Test) = 0,000 (Sig. < 0,05) chứng tỏ các biến quan sát có
tương quan với nhau trong tổng thể.
- Eigenvalues = 1,829 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi
nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất.
- Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative
%) = 68,007% > 50%. Điều này chứng tỏ 68,007% biến thiên của dữ liệu
được giải thích bởi 3 nhân tố được tạo ra.
- Hệ số Factor loading của các biến đều lớn hơn 0,5.
Như vậy sau q trình thực hiện phân tích nhân tố, 17 biến quan sát được gom
thành 3 nhân tố. Thang đo các yếu tố trong mơ hình nghiên cứu đã hiệu chỉnh như Phụ lục 3.
Bảng 4.15: Kết quả phân tích nhân tố lần 2
Nhân tố 1 2 3 NH2 ,861 NH6 ,855 NH8 ,811 NH7 ,712 NH4 ,706 NH3 ,668 NH9 ,637 MT7 ,887
MT2 ,828 MT5 ,792 MT6 ,765 KH6 ,842 KH1 ,737 KH3 ,719 KH5 ,717 KH2 ,705 Nguồn: kết quả xử lý SPSS
Do mơ hình nghiên cứu đã điều chỉnh loại bỏ bớt biến quan sát KH4 nên tác giả tiến hành kiểm tra thêm độ tin cậy của thang đo nhân tố khách hàng như Phụ lục 4.3.3
Thang đo khách hàng sau khi loại biến KH4 có Cronbach’Alpha là 0,849 > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến đo lường thành phần đều > 0,3 nên đạt độ tin cậy. Do đó thang đo đạt độ tin cậy cần thiết để tiến hành phân tích tiếp theo.
4.6.3.3. Kết quả kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA chất lƣợng cho vay DNNVV lƣợng cho vay DNNVV
Thang đo chất lượng cho vay bao gồm 3 biến quan sát là CLCV1, CLCV2, CLCV3. Sau khi phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha cả ba nhân tố đều đáp ứng được yêu cầu và được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm kiểm định mức hội tụ của các biến quan sát. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trong Phụ lục 4.3.2 như sau:
Hệ số KMO = 0.684 cho thấy phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Barlett cho kết quả là sig = 0, cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, với phương pháp rút trích Component Principle và phép xoay Varimax cho thấy có duy nhất 1 nhân tố được rút trích với phương sai trích đạt yêu cầu (bằng 65,431% lớn hơn 50%). Hệ số tải các nhân
tố đạt yêu cầu (lớn hơn 0,5) và đạt giá trị khá cao (đều lớn hơn 0.75).
4.6.3.4. Kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng hồi quy bội
Phân tích tƣơng quan Pearson
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, ta sẽ xem xét các mối quan tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến, bao gồm mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc và mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau.
Thực hiện tạo các biến mới đại diện cho từng nhóm biến (giá trị trung bình) với: - NH đại diện cho NH2, NH3, NH4, NH6, NH7, NH8, NH9
- KH đại diện cho KH1, KH2, KH3, KH5, KH6 - MT đại diện cho MT2, MT3, MT5, MT6, MT7 - CLCV đại diện cho CLCV1, CLCV2, CLCV3
Bảng ma trận tương quan Pearon trong Phụ lục 4.4 cho thấy hệ số tương quan của biến phụ thuộc CLCV so với các biến độc lập trong mơ hình đều lớn hơn 0,3. Trong đó hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc CLCV với biến độc lập NH là 0,700 là cao nhất. Tiếp theo là các biến KH là 0,523 và cuối cùng là MT là 0,567. Điều này chứng tỏ trong mơ hình có sự tương quan chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Vì vậy mơ hình nghiên cứu phù hợp để được đưa vào phân tích hồi quy bội tiếp theo.
Tuy nhiên các biến độc lập trong mơ hình cũng có hệ số tương quan với nhau rất cao. Từng cặp biến độc lập trong mơ hình đều có hệ số tương quan lớn hơn 0,3. Sự tương quan chặt chẽ này rất có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy bội tiếp theo. Vì vậy khi tiến hành phân tích hồi quy bội cần chú ý kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập và xem xét thật kỹ vai trò của các biến độc lập trên mơ hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng được.
Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy nhằm đánh giá tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, giúp đo lường được mức độ biến động của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Trong nghiên cứu này các biến độc lập là: nhân tố ngân hàng, nhân tố khách hàng, nhân tố môi trường kinh doanh và biến phụ thuộc là chất lượng cho vay. Phân tích hồi quy được chọn theo phương pháp Enter với kết quả như sau:
Nhìn vào Bảng 4.16, có thể thấy hệ số R2 điều chỉnh = 0,562 chứng tỏ mơ hình hồi quy tuyến tính bội đưa ra được đánh giá là phù hợp với tập dữ liệu tới 56,2%, có nghĩa là khoảng hơn 56,2% sự thay đổi của biến phụ thuộc CLTD có thể được giải thích bởi sự thay đổi của các biến độc lập trong mơ hình.
Bảng 4.16: Tóm tắt mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ƣớc lƣợng Hệ số Durbin-Watson
1 ,756a ,571 ,562 ,40006 1,969
a. Biến độc lập: (Constant), KH, MT, NH b. Biến phụ thuộc: CLCV
Nguồn: kết quả xử lý SPSS
Kiểm định F là thước đo ý nghĩa chung của mô hình hồi quy và cũng là kiểm định ý nghĩa của R2. Chúng ta có hai giả thuyết: giả thuyết H0: R2 = 0 và giả thuyết H1: R2 # 0. Căn cứ vào Bảng cho thấy trị thống kê F có mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (Sig. = 0,000), do đó bác bỏ giả thuyết H0. Chứng tỏ sự phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể và đảm bảo mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tồn bộ tập hợp biến độc lập trong mơ hình. Do đó mơ hình hồi quy tuyến tính bội đưa ra phù hợp mang tính tổng thể và có thể sử dụng được.
Bảng 4.17: ANOVAb
Mơ hình Tổng các bình phƣơng Bậc tự do (df)
Bình phƣơng
độ lệch Giá trị F Giá trị Sig.
1 Hồi quy 31,305 3 10,435 65,199 ,000a Phần dư 23,527 147 ,160 Tổng 54,831 150 a. Biến độc lập: (Constant), KH, MT, NH b. Biến phụ thuộc: CLCV Nguồn: kết quả xử lý SPSS
Nhìn vào Bảng 4.18 ta thấy hệ số phóng đại phương sai VIF rất nhỏ (nhỏ hơn 10) nên các biến độc lập trong mơ hình khơng có mối quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không làm ảnh hưởng đáng kể đến mức độ giải thích của mơ hình hồi quy.
Bảng 4.18: Kết quả hồi quy
Model Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyên
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng sô ,955 ,207 ,000
NH ,412 ,056 ,500 ,000 ,644 1,552
MT ,208 ,050 ,264 ,000 ,714 1,401
KH ,100 ,048 ,137 ,041 ,665 1,503
Nguồn: kết quả xử lý SPSS
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman (Phụ lục 4.5) cho thấy giá trị Sig. của các yếu tố NH, KH, MT với giá trị tuyệt đối của phần dư đều khác không. Nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn.
Nhìn vào biểu đồ phân tán của phần dư (Phụ lục 4.4.2) cho thấy phân phối chuẩn phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.