3.8. Đánh giá thang đo các nhân tố tác động đến mức độ mở rộng cho vay đối vớ
3.8.1. Thang đo các nhân tố tác động đến mức độ mở rộng cho vay đối với DNVVN
DNVVN
Phân tích nhân tố khám phá EFA là phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lường phụ phuộc lẫn nhau thành một tập ít biến hơn, để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Mỗi biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho ngườu nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về nhân tố nào.
Điều kiện để thực hiện EFA:
- Số mẫu là 135, cũng đáp ứng được yêu cầu tối thiểu là 50 biến quan sát theo Hair &ctg (2009). Hơn nữa, số mẫu là 135 cũng đáp ứng được tiêu chí mà Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc đưa ra.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu hệ số KMO (Kaiser – Meyer- Olkin) phải có giá trị lớn hơn 0.5 thì phân tích nhân tố mới thích hợp. Hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải lớn 0.45, Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1, tổng phương sau dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố (Gerbing &Anderson, 1988). Khi phân tích nhân tố, học viên sử dụng phương pháp trich (Extraction Method) là Principal component với phép xoay (Rotation) là Varimax và phương pháp tính nhân tố (Scores) là Regresstion. Qua phân tích ta có kết quả sau (phụ lục 2):
- Kiểm định Bartlett và KMO:
Bảng 3.4 KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .913 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 3.008E3 df 300 Sig. .000
Nguồn: kết quả phân tích số liệu điều tra 135 mẫu
Ta thấy KMO = 0.913 >0.5, mức ý nghĩa bằng 0 (sig= 0.000) các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể. Thỏa mãn yêu cầu để thực hiện EFA. Hơn nữa, theo Kaiser (1974), KMO >0.9 là rất tốt cho việc thực hiện EFA.
Bảng 3.5 Rotated Component MatrixaComponent Component 1 2 3 4 5 6 NV2 .840 NV5 .819 NV4 .810 NV6 .766 NV3 .760 NV1 .740 DH4 .768 DH3 .759 DH1 .758 DH7 .757 DH2 .756 DH6 .668 DH5 .664 NL2 .898 NL1 .884 NL3 .862 ML2 .904 ML3 .885 ML1 .849 IT2 .933 IT3 .930 IT2 .926 SP3 .855 SP2 .822 SP1 .801
Ta thấy các kết quả đều thỏa điều kiện phân tích nhân tố. Chỉ số KMO = 0.913 >0.5, sig = 0.000, phương sai trích đạt 82%, hệ số tải nhân tố của 25 biến đều lớn 0.5 theo Hair &ctg (2009) và mỗi biến quan sát chỉ tải mạnh lên một nhân tố cho thấy khả năng giải thích nhân tố của các biến này đều rất cao. So với giả thuyết ban đầu đặt ra có 6 nhân tố tác động đến việc mở rộng cho vay thì sau khi phân tích nhân tố, 25 biến quan sát vẫn được giữ lại với 6 nhóm nhân tố như ban đầu:
Nhân tố thứ nhất: F1, các biến này thuộc nhóm yếu tố: trình độ và năng lực của nhân viên. Gồm 6 biến quan sát: NV1-NV6.
Nhân tố thứ hai: F2, các biến này thuộc nhóm yếu tố định hướng tín dụng của ngân hàng. Gồm 7 biến quan sát: DH1-DH7
Nhân tố thứ ba: F3, các biến này thuộc nhóm yếu tố năng lực tài chính của ngân hàng. Gồm 3 biến quan sát: NL1-NL3.
Nhân tố thứ tư: F4, các biến này thuộc nhóm yếu tố mạng lưới giao dịch. Gồm 3 biến quan sát: ML1-ML3.
Nhân tố thứ năm: F5, các biến này thuộc nhóm yếu tố trình độ cơng nghệ thông tin. Gồm 3 biến quan sát: IT1-IT3.
Nhân tố thứ sáu: F6, các biến này thuộc nhóm yếu tố sản phẩm tín dùng dành cho DNVVN. Gồm 3 biến quan sát: SP1-SP3.
Vì các biến và các nhóm nhân tố khơng thay đổi, nên không cần kiểm định lại độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha. 6 nhóm nhân tố này đủ điều kiện để tiếp tục được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Ma trận tính điểm nhân tố:
Bảng 3.6 Component Score Coefficient Matrix
Component 1 2 3 4 5 6 DH1 -.112 .294 -.082 -.005 .021 -.041 DH2 -.078 .265 -.052 -.031 .011 -.039 DH3 .107 .282 -.030 -.042 -.010 -.039 DH4 .092 .296 -.071 -.026 .030 -.069 DH5 .015 .169 .004 -.036 .004 -.020 DH6 .015 .212 -.046 -.040 -.012 -.113 DH7 .104 .287 -.062 -.011 -.027 -.048 NL1 .021 -.112 .413 -.056 -.016 -.013 NL2 -.011 -.098 .418 -.043 -.011 -.013 NL3 -.018 -.076 .395 -.043 -.015 -.017 ML1 -.006 -.071 .014 .378 -.006 -.028 ML2 -.029 -.047 .068 .425 .012 -.048 ML3 -.032 -.037 .062 .400 .021 -.018 SP1 -.072 -.037 .032 -.032 .013 .416 SP2 -.036 -.101 .003 -.049 -.004 .443 SP3 .047 -.117 .016 -.009 -.016 .469 NV1 .194 -.059 .030 .000 .031 .011 NV2 .285 -.160 .037 -.003 -.021 -.023 NV3 .230 -.081 .000 -.019 -.062 -.023 NV4 .274 -.132 .021 -.066 .010 -.010 NV5 .270 -.107 .000 -.002 .017 -.074 NV6 .257 -.098 -.028 .017 -.034 -.067 IT1 -.019 .007 .011 .018 .349 -.028 IT2 -.018 .005 -.048 .011 .354 .028 IT3 -.019 .010 -.015 .003 .351 -.009
Dựa vào kết quả các hệ số có giá trị lớn trong bảng ma trận tính điểm nhân tố trên ta có phương trình nhân tố:
F1 = 0.194*NV1 + 0.285*NV2 + 0.230*NV3 + 0.274*NV4 + 0.270*NV5 + 0.257*NV6
Nhân tố 1, nhân tố “nhân viên tín dụng”, có 6 yếu tố tác động thuận chiều đến nhân tố, mức độ tác động khác đều nhau. Trong đó, yếu tố NV2 “nhân viên tín dụng tại MSB có thái độ lịch thiệp với khách hàng” tác động mạnh nhất đến nhân tố 1
F2 = 0.294*DH1 + 0.265*DH2 + 0.282*DH3 + 0.296*DH4 + 0.169*DH5 + 0.212*DH6 + 0.287*DH7.
Nhân tố 2, nhân tố “ định hướng tín dụng”, có 7 yếu tố cùng tác động thuận chiều đến nhân tố, mức độ tác động khá đồng đều, trong đó, yếu tố DH4 “chính sách về TSĐB của MSB linh hoạt, phù hợp thực tế”, tác động mạnh hơn các yếu tố khác.
F3 = 0.413*NL1 + 0.418*NL2 + 0.395*NL3.
Nhân tố 3, nhân tố “năng lực tài chính”, có 3 yếu tố tác động, trong đó, yếu tố NL1 “ MSB là ngân hàng có năng lực tài chính mạnh” tác động mạnh nhất lên nhân tố 3.
F4 = 0.378*ML1 + 0.425*ML2 + 0.40*ML3
Nhân tố 4, nhân tố “mạng lưới giao dịch” có 3 yếu tố tác động thuận chiều, trong đó, yếu tố ML2 “ các DNVVN sử dụng được tất cả các sản phẩm tại tất cả các điểm giao dịch của MSB” tác động mạnh nhất đến nhân tố 4.
F5 = 0.349*IT1 + 0.354*IT2 + 0.351*IT3
Nhân tố 5 là “ trình độ cơng nghệ thơng tin”, có 3 yếu tố tác động thuận chiều đến nhân tố, trong đó nhân tố IT2 “hệ thống công nghệ thông tin hiện đại hỗ trợ hoạt động cho vay của DNVVN” tác động mạnh nhất đến nhân tố 5.
F6 = 0.416*SP1 + 0.443*SP2 + 0.469*SP3
Nhân tố 6, nhân tố “ sản phẩm tín dụng dành cho DNVVN”, có ba yếu tố tác động thuận chiều, trong đó yếu tố SP3 “ các sản phẩm tín dụng của MSB đáp ứng được nhu cầu của các DNVVN” tác động mạnh nhất đến nhân tố 6.
Qua phần phân tích ảnh hưởng của từng biến quan sát tới từng nhân tố từ F1 đến F6, thì tất các các hệ số đều lớn hơn 0, chứng tỏ các biến tác động thuận đến từng nhân tố. Vì vậy, bất cứ một sự tác động tích cực nào đến bất kỳ một biến quan sát đều làm tăng giá trị của từng nhân tố.