3.4. Phương pháp nghiên cứu
Đã có nhiều cơng trình nghiên cứu liên quan đến đề tài tuy nhiên chưa có cơng trình nào nghiên cứu một cách hệ thống và trùng lắp với đề tài. Đồng thời, chưa có một nghiên cứu nào mang tính định lượng, chưa có một nghiên cứu nào đề cập đến từng yếu tố cụ thể và mức độ ảnh hưởng của nó đến việc mở rộng cho vay đối với DNVVN. Vì vậy, sau khi tổng quan tài liệu và tham khảo các ý kiến từ ban lãnh đạo, một số anh chị chuyên viên tín dụng về vấn đề nghiên cứu:
Tác giả đề xuất mơ hình nghiên cứu của luận văn tập trung vào các yếu tố tác động đến việc mở rộng cho vay DNVVN mang tính chủ quan, có thể đo lường được. Từ đó, xây dựng bảng câu hỏi khảo sát dựa trên các nhân tố tác động một cách khách quan, đồng bộ để kết quả nghiên cứu được chính xác và thực tiễn.
Để thực hiện nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến việc mở rộng cho vay đối với DNVVN, học viên sử dụng nhiều phương pháp như nghiên cứu định tính, nghiên cứu định lượng, nghiên cứu mơ tả, nghiên cứu phân tích….
Nguồn dữ liệu trong q trình nghiên cứu, học viên đã sử dụng hai nguồn dữ liệu như sau:
Dữ liệu sơ cấp:
Phiếu điều tra nhận được từ khách hàng là các kế toán, kế tốn trưởng của các DNVVN hiện đang có vay vốn tại ngân hàng.
Kết quả phỏng vấn, thảo luận với nhân viên ngân hàng để nắm rõ hơn quan điểm, kế hoạch cũng như đánh giá của họ về vấn đề nghiên cứu.
Dữ liệu thứ cấp:
Đối với nguồn dữ liệu thứ cấp. học viên tham khảo từ các bài viết được chọn lọc trên tạp chí ngân hàng, tạp chí maketing và bài giảng về phương pháp nghiên cứu và phân tích dữ liệu SPSS.
3.6. Thiết kế nghiên cứu: 3.6.1. Nghiên cứu định tính: 3.6.1. Nghiên cứu định tính:
Đây là bước nghiên cứu sơ bộ dùng để sàng lọc lại các biến để đưa vào mơ hình nghiên cứu, kiểm tra và xây dựng lại thang đo dựa trên việc tham khảo ý kiến từ phía ngân hàng và khách hàng. Sau đó, thiết lập bảng câu hỏi khảo sát.
Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính, 6 nhân tố tác động đã nêu tại chương 1 được đồng tình và được sử dụng vào nghiên cứu định lượng.
3.6.2. Nghiên cứu định lượng
Mơ hình nghiên cứu định lượng
Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (hồi quy bội) được sử dụng để xác minh các nhân tố ảnh hưởng đến việc mở rộng cho vay đối với DNVVN. Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê để xác định xem các biến độc lập quy định các biến phụ thuộc như thế nào. Mơ hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến việc mở rộng cho vay DNVVN. Mơ hình nghiên cứu như sau:
Y = Bo + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4+ B5X5+ B6X6 + E
Mục tiêu
Nghiên cứu định lượng được tiến hành nhằm kiểm định lại các thang đo trong mơ hình nghiên cứu. Đây là bước phân tích chi tiết các dữ liệu thu thập được thông qua bảng câu hỏi khảo sát gửi cho khách hàng. Từ đó, xác định được tính logic, tính tương quan lẫn nhau của các nhân tố và đưa ra kết quả cụ thể về đề tài nghiên cứu.
Quy trình thực hiện:
Xây dựng bảng câu hỏi.
Xác định số lượng khách hàng cần thiết cho nghiên cứu. Gửi bảng câu hỏi cho khách hàng
Theo dõi kết quả trả lời.
Sử dụng SPSS để xử lý dữ liệu: phân tích mơ tả, phân tích độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố, xây dựng mơ hình nghiên cứu và kiểm định thang đo.
Kết quả: Quy mô mẫu:
135 khách hàng được mời phỏng vấn. Hiện nay, theo nhiều nhà nghiên cứu, kích thước mẫu càng lớn càng tốt, nhưng theo nghiên cứu của Hair&ctg (2009), số biến quan quan sát tối thiểu là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ biến quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiếu 5 biến quan sát (Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2009). Cụ thể, trong mơ hình nghiên cứu có 26 biến quan sát được dùng trong phân tích nhân tố khám phá. Do đó, số mẫu cần thiết để nghiên cứu là 26 x 5= 130 mẫu. Như vậy, số liệu thu thập được đảm bảo thực hiện tốt mơ hình nghiên cứu.
Thực hiện phỏng vấn trực tiếp các khách hàng là kế toán và kế toán trưởng của các DNVVN có quan hệ vay vốn tại MSB.
Nội dung khảo sát:
Nội dung khảo sát phù hợp với mục đích nghiên cứu được thể hiện thơng qua bảng câu hỏi khảo sát. (xem phụ lục).
Thông tin chung về mẫu nghiên cứu thu thập được
Thực hiện phỏng vấn các khách hàng là kế toán và kế toán trưởng của các DNVVN có quan hệ vay vốn tại 5 chi nhánh MSB trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Do thực hiện phỏng vấn với từng khách hàng sau khi đã được sự đồng ý của họ, vì vậy số phiếu phát ra bằng số phiếu thu về. Tổng số phiếu thu về được 135 phiếu. Tổng số phiếu đạt yêu cầu là 135 phiếu
Bảng 3.1 Tổng hợp mẫu điều tra theo giới tính, độ tuổi, kinh nghiệm làm việc của khách hàng được phỏng vấn
Tiêu chí Số tuyệt đối Tỷ trọng
Giới tính Nam 59 43.7% Nữ 76 56.3% Độ tuổi Dưới 25 tuổi 49 36.3% 25-30 tuổi 80 59.3% 30-40 tuổi 6 4.4%
Kinh nghiệm làm việc
Dưới 1 năm 21 15.6% 1-5 năm 101 74.8% Trên 5 năm 13 9.6%
Nguồn: từ kết quả khảo sát 135 kế tóan/kế tóan trưởng của các DNVVN đang có quan hệ tín dụng tại MSB từ 02/2013 đến 03/2013 của học viên
Nghiên cứu mơ hình lý thuyết về mở rộng cho vay DNVVN gồm có 6 nhân tố tác động. 6 nhân tố được trình bày trong bản câu hỏi phỏng vấn khách hàng.
Bảng 3.2: Mã hóa các biến nghiên cứu
STT Mã hóa Diễn giải
1 DH1 Chiến lược kinh doanh của MSB luôn được điều chỉnh phù hợp với điều kiện thị trường
2 DH2 MSB xây dựng chính sách tín dụng phù hợp với đối tượng khách hàng là DNVVN
3 DH3 Lãi suất của MSB áp dụng cho các DNVVN rất ưu đãi 4 DH4 Chính sách của MSB về tài sản đảm bảo linh hoạt, phù
hợp thực tế
5 DH5 MSB luôn thực hiện đúng các cam kết đã đặt ra 6 DH6 MSB luôn thực hiện tốt các quy định của Nhà nước 7 DH7 Quy trình tín dụng cho vay DNVVN tại MSB gọn nhẹ,
hỗ trợ khách hàng
8 NL1 MSB là một trong những NH có năng lực tài chính mạnh ở VN
9 NL2 MSB là thương hiệu ngân hàng được nhiều người biết đến là ngân hàng dành cho các DNVVN
10 NL3 MSB luôn đáp ứng được nhu cầu cho tất cả các khách hàng kể cả khi thị trường khó khăn
11 ML1 MSB xây dựng được mạng lưới giao dịch rộng khắp, phục vụ cho các DNVVN cả nước
12 ML2 Các DNVVN sử dụng được các sản phẩm tại tất cả các điểm giao dịch của Maritime Bank
13 ML3 MSB xây dựng không gian giao dịch dành cho KH là các DNVVN tiện nghi và thoải mái
14 SP1 MSB luôn quan tâm, hiểu rõ nhu cầu của KH
15 SP2 MSB thường xun có chính sách chăm sóc tốt đối với các khách hàng là DNVVN
16 SP3 Các sản phẩm tín dụng của MSB đáp ứng nhu cầu của các DNVVN
17 NV1 Nhân viên tín dụng khối DNVVN của MSB có trình độ chun mơn tốt
18 NV2 Nhân viên tín dụng khối DNVVN của MSB có thái độ lịch thiệp, tận tình với KH
19 NV3 Nhân viên tín dụng khối DNVVN của MSB nắm rõ các sản phẩm tín dụng dành cho khách hàng là DNVVN
20 NV4 Lãnh đạo khối DNVVN của MSB có năng lực quản lý và quản trị tốt
21 NV5 Lãnh đạo khối DNVVN của MSB năng động
22 NV6 Lãnh đạo khối DNVVN ln chú trọng đào tạo nghiệp vụ tín dụng cho nhân viên tín dụng
23 IT1 MSB luôn quan tâm, đầu tư phát triển CNTT phục vụ hoạt động cho vay
24 IT2 Hệ thống CNTT của MSB hiện đại,hỗ trợ tốt cho hoạt động cho vay DNVVN
25 IT3 CBTD dễ dàng kiểm tra tồn bộ thơng tin của khách hàng vay vốn là các DNVVN trên hệ thống
26 MR1 Hoạt động cho vay DNVVN của MSB hoạt động hiệu quả
27 MR2 Hoạt động cho vay DNVVN của MSB không ngừng được mở rộng
28 MR3 MSB là lựa chọn hàng đầu của các DNVVN Việt Nam Trong nghiên cứu này, học viên đã sử dụng thang đo do Rennis Likert (1932) giới thiệu. Ông đã đưa ra loại thang đo 5 mức độ phổ biến từ 1-5 để tìm hiểu mức độ đánh giá của người trả lời..
3.7. Đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Mối tương quan ở đây
từng biến với điểm số của toàn bộ các biến của mỗi người trả lời. Công cụ này giúp người phân tích loại bỏ được những biến khơng phù hợp. Theo đó, những biến có hệ số tương quan biến – tổng (item – total correlation) nhỏ hơn 0,30 sẽ bị loại và tiêu chuẩn để chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha từ 0,60 trở lên, ta có kết quả như sau:
Về thành phần định hướng tín dụng, có 7 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp > 0.3, hệ số Alpha > 0.6 (0.950) nên được lựa chọn đưa vào phân tích nhân tố.
Về thành phần năng lực tài chính, các biến quan sát đều có hệ số tương
quan tổng biến phù hợp > 0.3 và hệ số Alpha > 0.6 (0.935) nên đạt yêu cầu về độ tin cậy để đưa vào phân tích nhân tố.
Về thành phần mạng lưới giao dịch, 3 biến quan sát đều có hệ số tương
quan tổng biến phù hợp > 0.3, hệ số Alpha đạt 0.921 nên thích hợp cho việc phân tích nhân tố.
Về thành phần sản phẩm tín dụng, 3 biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến >0.3, hệ số Alpha đạt 0.897 nên phù hợp đưa vào phân tích nhân tố.
Về thành phần nhân viên, 6 biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến >0.3, hệ số Alpha đạt 0.934 nên phù hợp đưa vào phân tích nhân tố.
Về thành phần công nghệ thông tin, 3 biến quan sát cũng có hệ số tương quan tổng biến > 0.3, hệ số Alpha đạt 0.925 nên phù hợp đưa vào phân tích nhân tố.
Về thành phần mức độ mở rộng cho vay, 3 biến quan sát cũng có hệ số
tương quan tổng biến >0.3, hệ số Alpha đạt 0.913 nên phù hợp đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 3.3: Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Hệ số Anpha nếu loại biến
Định hướng tín dụng (DH): hệ số Alpha: 0.950 DH1 17.40 35.764 .823 .943 DH2 17.46 33.773 .863 .939 DH3 17.59 34.795 .833 .941 DH4 17.39 35.195 .837 .941 DH5 17.29 34.535 .847 .940 DH6 17.26 35.059 .780 .946 DH7 17.83 33.904 .828 .942
Năng lực tài chính (NL): hệ số Alpha: 0.935
NL1 5.79 4.871 .874 .898 NL2 5.74 5.119 .885 .891 NL3 5.81 5.052 .838 .927
Mạng lưới giao dịch (NL): hệ số Alpha: 0.921
ML1 5.95 4.527 .821 .902 ML2 5.87 4.365 .827 .898 ML3 5.72 4.532 .874 .860 Sản phẩm tín dụng (NL): hệ số Alpha: 0.897 SP1 6.09 3.694 .804 .847 SP2 6.10 3.959 .787 .865 SP3 6.13 3.296 .811 .846
Nhân viên (NV): hệ số Alpha: 0.934
NV1 15.39 21.671 .825 .922 NV2 15.36 20.173 .871 .914 NV3 15.44 20.741 .794 .924 NV4 15.48 19.983 .796 .924 NV5 15.42 19.664 .831 .919 NV6 15.42 21.440 .740 .930
Công nghệ thông tin (IT): hệ số Alpha: 0.925
IT2 6.10 3.959 .787 .865 IT3 6.13 3.296 .811 .846
Mở rộng cho vay (MR): hệ số Alpha: 0.913
MR1 5.91 3.589 0.814 0.892 MR2 5.90 2.616 0.860 0.867 MR3 6.01 3.418 0.845 0.865
Nguồn: kết quả phân tích số liệu điều tra 135 mẫu
Theo các bảng trên, ta thấy hệ số Cronbach Alpha của tất cả các nhân tố đều lớn hơn 0.70 nên thang đo này đạt tiêu chuẩn. Hơn nữa, các biến đều có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item- Total Correclation) các giá trị đạt được đều lớn hơn 0.3, có thể kết luận thang đo sử dụng đạt sự tin cậy khá cao, không nên loại bỏ biến nào. (1)
3.8. Đánh giá thang đo các nhân tố tác động đến mức độ mở rộng cho vay
đối với DNVVN bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Trong 28 biến quan sát đều được đưa vào trong q trình phân tích nhân tố, trong đó thang đo các nhân tố tác động đến mức độ mở rộng cho vay đối với DNVVN gồm 26 biến quan sát, thang đo thuộc nhân tố mức độ mở rộng gồm 03 biến quan sát.
3.8.1. Thang đo các nhân tố tác động đến mức độ mở rộng cho vay đối với
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 Hồng 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