Chỉ tiêu 2004 2005 2006 2007 2008
Tổng nguồn nhân sự 8.483 9.869 10.516 11.585 13.100
Mức tăng/giảm 1.386 647 1.069 1.515
Chỉ tiêu 2009 2010 2011 2012 2013 Tổng nguồn nhân sự 14.550 16.475 17.863 18.546 18.231
Mức tăng/giảm 1.450 1.925 1.388 683 - 315
Tốc độ tăng trưởng 11,07% 13,23% 8,42% 3,82% -1,70% (Nguồn: báo cáo thường niên của BIDV giai đoạn 2004-2013)
BIDV thực hiện tái cơ cấu bộ máy theo đúng lộ trình cổ phần hóa nâng cao hiệu quả kinh doanh đã tinh giảm nhiều nhân viên nhằm đào tạo và xây dựng đội ngũ nhân viên chất lượng cao. Nhân viên kiêm nhiệm nhiều nhiệm vụ và mức lương – chế độ sẽ tăng tương xứng với năng lực. Điều này thúc đẩy nhân viên tâm huyết, có trách nhiệm với cơng việc và đưa hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng lên mức cao nhất. Những thay đổi tiêu biểu trong công tác nhân sự như sau:
Chất lượng công tác tuyển dụng của BIDV năm 2013 đánh dấu nhiều bước đột phá/ thay đổi lớn với việc triển khai áp dụng thí điểm website tuyển dụng trực tuyến, tổ chức tuyển dụng theo vị trí thay cho tuyển dụng theo các nhóm nghiệp vụ.
Tính chun nghiệp, cơng bằng, minh bạch và thống nhất trong công tác tuyển dụng của BIDV ngày càng được khẳng định, nâng cao hình ảnh, thương hiệu của BIDV trên thị trường lao động, thu hút ngày càng nhiều lao động có chất lượng cao.
Cơng tác đào tạo tiếp tục đổi mới và đi vào bài bản trên nhiều phương diện góp phần nâng cao chất lượng nguồn nhân lực của hệ thống, hoàn thành bước đầu xây dựng khung chương trình đào tạo theo vị trí chức danh. Tổng số khóa đào tạo triển khai là 277 khóa, trên 16.053 lượt cán bộ tham gia đào tạo. Trong đó, tỷ lệ đào tạo tập trung chiếm 92% về số lớp và 65% về số lượt học viên, đào tạo trực tuyến (e-learning) và qua mạng nội bộ chiếm 8% về số lớp và 35% số lượt học viên. Đội ngũ giảng viên chuyên trách, giảng viên kiêm chức được đào tạo tăng cường, góp phần tích cực vào thành công của công tác đào tạo 2013.
Để đảm bảo sự ổn định, kế thừa và phát triển đội ngũ cán bộ, BIDV thường xuyên rà soát, đề xuất bổ sung quy hoạch cán bộ theo quy định. Công tác quy hoạch lựa chọn các nhân tố mới, có sức bật tốt để đào tạo, bồi dưỡng và tạo nguồn cho việc lựa chọn cán bộ nắm giữ các vị trí lãnh đạo trong tương lai. Công tác bổ nhiệm/bổ nhiệm lại cán bộ
cũng được đặc biệt chú trọng. BIDV bổ sung 01 thành viên Hội đồng quản trị độc lập, 01 thành viên Hội đồng quản trị, tiếp nhận 02 Phó Tổng Giám đốc nhận nhiệm vụ biệt phái trở lại công tác đảm bảo đủ cơ cấu Ban lãnh đạo đáp ứng yêu cầu quản trị điều hành; thực hiện rà soát, bổ sung quy hoạch chức vụ cao hơn đối với 929 lượt cán bộ, bổ nhiệm mới 184 cán bộ, bổ nhiệm lại 148 cán bộ.
Trong năm 2013 BIDV trình các cấp khen thưởng đối với 1.118 lượt tập thể và 4.790 lượt cán bộ, trong đó khen thưởng cấp Nhà nước 18 đơn vị và 60 cá nhân; cấp Ngành 57 tập thể và 518 cá nhân.
Công tác thi đua khen thưởng chuyển biến tích cực và ngày càng chặt chẽ, việc duy trì và phát triển các phong trào thi đua gắn với hoạt động chuyên môn, trở thành động lực thúc đẩy hoạt động kinh doanh của các đơn vị và toàn hệ thống; hạn chế dần tình trạng khen thưởng tràn lan và bệnh thành tích ở một số đơn vị trong hệ thống.
3.2. Phân tích định lượng các chỉ tiêu tác động đến hiệu quả kinh doanh BIDV
Như đã đề cập trong phần 1.3.2 những biến dự định đưa vào mơ hình. Tuy nhiên, tác giả nhận thấy những nhân tố khách quan chỉ chiếm một phần trong việc tác động
đến hoạt động kinh doanh ngân hàng. Theo lẽ tất nhiên, mọi sự vật, hiện tượng đều phải thay đổi, phải tiến lên một trình độ nhất định so với trước. Vì vậy, mỗi ngân hàng ngay tự bản thân nó khơng đủ lực để bước tiếp thì mơi trường kinh doanh dù tốt đến mấy cũng khơng thể giúp được ngân hàng đó trụ vững. Hơn nữa, những chỉ tiêu định lượng mới có thể phân tích chính xác được mức độ ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng nên trong bài này chủ yếu tác giả đề cập đến giải pháp nhằm cải thiện những yếu tố chủ quan là năng lực tài chính BIDV.
Riêng đối với những yếu tố về quản trị, nguồn nhân lực, công nghệ thông tin đều là những điều kiện cần phát triển cho hoạt động ngân hàng mà BIDV không thể thiếu. Và để phân tích những yếu tố này thường sử dụng dữ liệu sơ cấp. Tuy nhiện, trong bài dữ liệu về năng lực tài chính được sử dụng là thứ cấp. Do đó, tác giả khơng thể tiến hành chạy mơ hình chung. Sau khi sàn lọc, loại bỏ những chỉ tiêu có
sự trùng lắp chỉ số thì mơ hình hồi quy đa bội chỉ sử dụng các chỉ tiêu sau: ROA, ROE, NIM, MN, NPM, CAR, vốn chủ sở hữu, tổng tài sản, dư nợ tín dụng, tiền gửi và phát hành giấy tờ có giá, tỷ lệ nợ xấu/tổng dư nợ, lợi nhuận thuần của chủ sở hữu.
3.2.1. Thống kê mô tả về các biến
Mô tả các biến:
Tác giả xây dựng 2 mơ hình hồi quy đa biến dựa trên số liệu thống kê từ bảng báo cáo thường niên của ngân hàng qua giai đoạn 2004-2013:
Y1=β0+β1*X1+β2*X2+β3*X3+β4*X4+β5*X5+β6*X6+ β7*X7+β8*X8+β9*X9+β10*X10+µ Y2=β0+β1*X1+β2*X2+β3*X3+β4*X4+β5*X5+β6*X6+ β7*X7+β8*X8+β9*X9+β10*X10+µ Trong đó:
β0: hệ số tự do (hằng số)
βi (i=1.2.3....6): hệ số hồi quy của từng biến Y1, Y2: biến phụ thuộc
Các biến còn lại là biến độc lập
Bảng 3.3: Các biến trong mơ hình hồi quy về hiệu quả hoạt động kinh doanh BIDV.
Biến Ký
hiệu Kỳ vọng
Giả thuyết
Tổng tài sản X1 + H01: Tổng tài sản tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của BIDV
Vốn chủ sở hữu X2 + H02: Vốn chủ sở hữu tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động kinh doanh BIDV
Tiền gửi và phát hành
giấy tờ có giá X3 +
H03: Tiền gửi và phát hành giấy tờ có giá tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động kinh doanh BIDV Dư nợ tín dụng X4 + H04: Dư nợ tín dụng tác động cùng chiều đến hiệu quả
hoạt động kinh doanh của BIDV
Tỷ lệ nợ xấu/tổng dư nợ X5 - H05: Tỷ lệ nợ xấu/tổng dư nợ tác động ngược chiều đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của BIDV
Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) X6 + H06: CAR tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động kinh doanh BIDV
Lợi nhuận trước thuế X7 + H07: Lợi nhuận trước thuế tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động kinh doanh BIDV
Tỷ lệ thu nhập lãi cận
biên (NIM) X8 +
H08: NIM tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động kinh doanh BIDV
Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi
cận biên (MN) X9 +
H09: MN tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động kinh doanh BIDV
Tỷ lệ sinh lời hoạt động
(NPM) X10 +
H10: NPM tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động kinh doanh BIDV
Tỷ lệ thu nhập trên tổng
tài sản (ROA) Y1 H0: Biến lựa chọn không tác động đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của BIDV
Tỷ lệ thu nhập trên vốn chủ sở hữu (ROE) Y2
Kỳ vọng: +: tăng cùng chiều với biến phụ thuộc ˗ : ngược chiều với biến phụ thuộc
Bảng kết quả mô tả thống kê trong phụ lục 8 cho ta thấy được các giá trị nhỏ nhất, lớn nhất, tổng, độ lệch chuẩn, trung bình cộng, sai số chuẩn khi ước lượng trị trung bình,.. của các biến độc lập và phụ thuộc. Tất cả các giá trị đều phù hợp để tiếp tục các bước tiếp theo.
Kiểm định Cronbach’s Alpha
Dựa trên bảng dữ liệu đã chạy SPSS trong phụ lục 9, Cronbach’s alpha của mơ hình là 0.748 > 0.6 nên các biến được sử dụng có độ tin cậy cao. Tuy nhiên trong bảng Item-Total Statistics, những biến không đạt cả tiêu chí Corrected item-total correlation < 0.3 và Cronbach alpha item deleted > 0.748 sẽ bị loại. Do đó, các biến cần loại bỏ là Tỷ lệ nợ xấu/Tổng dư nợ, MN, NPM. (Tác giả giữ lại những biến có Cronbach alpha item deleted lớn hơn 0.748 và đưa vào chạy mơ hình hồi quy)
Phân tích nhân tố EFA
Trong phụ lục 10, hệ số KMO = 0.657 > 0,5 có nghĩa là việc phân tích nhân tố này là thích hợp. Đồng thời, nhân tố này giải thích được 86.818% sự biến thiên của bộ dữ liệu. Mặc dù kết quả phân tích EFA cho thấy chỉ có nhân tố tổng tài sản là phù hợp cho việc tiếp tục sử dụng mơ hình hồi quy, nhưng tác giả vẫn sử dụng những biến cịn lại để tiếp tục phân tích sự tương quan giữa các biến. Nếu các biến có mức tương quan quá lớn mới loại bỏ.
3.2.2. Phân tích tương quan biến
Tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến. Trong phụ lục 11, những biến có hệ số tương quan lớn hơn 0.05 (5%) bị loại (loại bỏ biến NIM). Biến phụ thuộc ROA tuy lớn nhưng sự tương quan với các biến độc lập yếu nên vẫn có thể tiến hành mơ hình hồi quy. Những biến cịn lại có mối tương quan yếu so với nhau. Tương tự cho ROE phụ lục 12 cho ta thấy cùng kết luận trên.
Những nhân tố dùng trong phân tích hồi quy đa biến: tổng tài sản, vốn chủ sở hữu, tiền gửi và phát hành giấy tờ có giá, dư nợ tín dụng, lợi nhuận trước thuế, CAR.
3.2.3. Mơ hình hồi quy
3.2.3.1. Mơ hình hồi quy tuyến tính ROA với các biến:
Phụ lục 13 cho thấy R2 của mơ hình hồi quy tuyến tính ROA thứ nhất cao nhất (0.975 xấp xỉ 97.5%) cao hơn so với các mơ hình cịn lại cho thấy mức độ phù hợp của mơ hình tương đối cao. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu.
Tác giả sử dụng phương pháp Backward với việc loại bỏ dần biến không phù hợp để cho ra mơ hình tốt nhất. Kết quả cho ra 4 mơ hình với việc các biến bị loại dần. Trong đó, giá trị sig. của mơ hình số 4 rất nhỏ (< mức ý nghĩa) và các biến trong mơ hình có sig. < 5% mơ hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho tồn
tổng thể. Mơ hình 1 khơng phù hợp, chấp nhận mơ hình số 4.
Tác giả áp dụng phương pháp Enter ước lượng vào mơ hình ta có phương trình:
Y1=0.007+1.486E-7* X1-5.873E-7* X2 -5.974E-8* X3 - 1.615E-7* X4 -0.057* X6 +4.822E-
6
* X7.
Phương trình hồi quy bội áp dụng phương pháp Backward sau đó đã loại bỏ biến khơng phù hợp là X6 (CAR) mơ hình cịn lại:
Y1=0.007+6.303E-8* X1-4.030E-7* X2-1.390E-8* X3 -9.644E-8 * X4 +4.186E-6* X7
Sử dụng phương pháp tương tự, biến X3 (Tiền gửi và phát hành giấy tờ có giá) bị loại
bỏ còn lại:
Y1=0.007+4.232E-8* X1-4.289E-7* X2-7.959E-8* X4+4.266E-6* X7
Cuối cùng mơ hình chỉ cịn lại biến phù hợp (loại bỏ biến X2 - VCSH): Y1=0.006+4.772E-8* X1-1.076E-7* X4+3.259E-6* X7
Kết quả mơ hình cho thấy biến tổng tài sản và lợi nhuận trước thuế có tác động tỷ lệ thuận đến tỷ lệ ROA, đặc biệt biến tổng tài sản có tác động mạnh nhất đối với ROA. Trong khi đó biến dư nợ tín dụng có tác động ngược lại.
3.2.3.2. Mơ hình hồi quy tuyến tính ROE với các biến:
Phụ lục 14 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính ROE thứ 2 có R2 (0.98 ≈ 98.8%) cao hơn so với mơ hình cịn lại cho thấy mức độ phù hợp của mơ hình tương đối cao.
Tác giả sử dụng phương pháp Backward với việc loại bỏ dần biến không phù hợp để cho ra mơ hình tốt nhất. Kết quả cho ra 2 mơ hình với việc các biến bị loại dần. Giá trị sig. của mơ hình số 2 rất nhỏ (< mức ý nghĩa) và các biến trong mơ hình có sig. <
5% mơ hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho tồn tổng thể. Loại bỏ giả thiết mơ hình 1 phù hợp. Chấp nhận mơ hình số 2
Tác giả áp dụng phương pháp Enter ước lượng vào mơ hình ta có phương trình: Y2=0.087+1.350E-6* X1-1.040E-5* X2+1.804E-8* X3-1.984E-6* X4+
0.384*X6+6.825E-5* X7
Phương trình hồi quy bội áp dụng phương pháp Backward sau đó đã loại bỏ biến khơng phù hợp là X3 (Tiền gửi và phát hành giấy tờ có giá) mơ hình cịn lại:
Y2=0.088+1.382E-6* X1-1.046E-5* X2-2.009E-6* X4+0.365* X6+6.845E-5* X7
Kết quả mơ hình cho thấy biến tổng tài sản, CAR, lợi nhuận trước thuế và tiền gửi và phát hành giấy tờ có giá có tác động tỷ lệ thuận đến tỷ lệ ROE, trong khi đó biến vốn chủ sở hữu và dư nợ tín dụng có tác động ngược lại. Biến lợi nhuận trước thuế có tác động mạnh nhất đối với ROE.
3.2.4. Kiểm định giả thuyết
Sau khi loại bỏ các biến không phù hợp, tác giả tiến hành kiểm định lại mơ hình để xét tác động của các biến đến mơ hình có được chấp nhận hay khơng?