7. Kết cấu của đề tài
3.2.3. Nguyên nhân không thể huy động vốn của các
Về phía các doanh nghiệp
Theo số liệu tự khảo sát cho thấy hầu hết các DNNVV trên địa bàn thị xã Dĩ An, tỉnh Bình Dương đều gặp khó khăn trong việc huy động vốn vay, có 50 doanh nghiệp không sử dụng dịch vụ huy động vốn có thể xuất phát là do không có nhu cầu huy động vốn hoặc không thể huy động vốn vay. Đây chính
là những nguyên nhân hạn chế khả năng huy động vốn đối với các DNNVV trên địa bàn thị xã Dĩ An, tỉnh Bình Dương thông qua bảng 3.6 như sau:
Bảng 3.6: Nguyên nhân không thể huy động vốn của các DNNVV
Nguyên nhân Số Lượng Tỷ lệ (%)
Các báo cáo tài chính không đầy đủ, minh bạch 3 7,5
DN không có tài sản thế chấp hoặc không có bảo lãnh 12 30
DN không có đủ khả năng sọan thảo phương án SXKD 5 12,5
Lãi suất 13 32,5
Khả năng tài chính của doanh nghiệp 4 10
Không có quan hệ với tổ chức 2 5
Ý kiến khác 1 2,5
Tổng 40 100
Nguồn: Tự khảo sát
Qua khảo sát, các nguyên nhân chính cản trở khả năng huy động vốn chủ yếu là:
- Thứ nhất, theo các ngân hàng tính tại thời điểm trong năm 2011thì lãi suất
phi chính thức quá cao trên 30%/năm. Theo bảng 3.6 khảo sát lãi suất thực tế tại các doanh nghiệp chiếm 32,5%. Vì đây là nguyên nhân mà khiến các doanh nghiệp chừng chừ không dám huy động vốn, mặc dù đủ điều kiện để huy động vốn nhưng doanh nghiệp cũng trỏ ra không lạc quan vì lợi nhuận không đủ để bù đắp chi phí hoạt động tài chính đi vay vốn.
- Thứ hai, không có tài sản đảm bảo thế chấp cho các khoản vay, nên các
DNNVV rất khó tiếp cận các nguồn huy động vốn chiếm tới 30%. Hiện nay Chính phủ đã ban hành quyết định số 14/2009/QĐ-TTg ngày 21/01/2009 ban hành Quy chế bảo lãnh cho doanh nghiệp huy động vốn của các Ngân hàng thương mại, trong đó giao Ngân hàng Phát triển thực hiện việc bảo lãnh tín dụng cho các doanh nghiệp. Tuy nhiên, quyết định này mới triển khai nên kết quả đạt được chưa cao.
- Thứ ba, đội ngũ trình độ quản lý còn hạn chế chiếm 12,5% việc lập các
phương án sản xuất kinh doanh còn khó khăn sơ sài, không chặt chẽ hoặc không biết cách lập phương án sản xuất kinh doanh.
- Thứ tư, khả năng tài chính các DNNVV còn nhiều hạn chế, ở mức độ thấp
chưa bảo toàn tài sản khi huy động vốn để thế chấp hầu như không có hoặc hạn chế. Do đó, năng lực tài chính của DNNVV chỉ chiếm 10% còn quá thấp.
- Thứ năm, các doanh nghiệp vẫn chưa công khai chế độ báo cáo tài chính,
thiếu minh bạch trong báo cáo tài chính (7,5%) vì các lý do sau: tâm lý trốn thuế vẫn còn tồn tại trong nhiều doanh nghiệp nên doanh nghiệp không khai đúng, khai không đủ doanh số, lợi nhuận trong báo cáo tái chính doanh nghiệp.
- Thứ sáu, các DNNVV chưa xây dựng hình ảnh, uy tín để tạo mối quan hệ
thân thiện với các tổ chức cung ứng vốn chỉ chiếm con số 5% còn quá khiêm tốn. Từ đó, khó thuyết phục được các tổ chức cung ứng vốn là đều dễ hiểu.
Đây chính là những nguyên nhân dẫn tới khó khăn của các DNNVV không thể huy động vốn của mình, đều đáng nói trong nguyên nhân chủ quan còn có nguyên nhân khách quan như chủ doanh nghiệp che dấu, trốn tránh, tâm lý, doanh nghiệp không có quan hệ với tổ chức tín dụng.
Về phía các tổ chức cung ứng vốn
Đối với các tổ chức cung ứng vốn khi tiến hành làm thủ tục cung ứng vốn cho các DNNVV. Các tổ chức cung ứng vốn cho huy động vốn đối với các DNNVV trước hết là phải xem xét hiệu quả hoạt động kinh doanh của các DN, thời gian thu hồi và bảo toàn vốn cho vay. Tuy nhiên, đều này các tổ chức cung ứng vốn cũng chưa chắc cam kết đúng, thì các tổ chức cung ứng vốn sẽ mất đi một cơ hội mới đối với khách hàng, các nhà cung cấp vốn vay sẽ mất đi nguồn thu nhập từ các khoản cho huy động vốn tại các DNNVV.
3.3. Phân tích huy động vốn của các DNNVV tại thị xã Dĩ An, tỉnh Bình Dương
3.3.1. Các biến quan sát trong mô hình huy động vốn của các DNNVV
Qua số liệu khảo sát, các doanh nghiệp đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn của doanh nghiệp được thể hiện ở bảng 3.7
Theo khảo sát, ta thấy các biến độc lập sự minh bạch báo cáo tài chính là điều cần thiết QDCGP4 được doanh nghiệp rất đồng ý và đánh giá là cao nhất về khả năng huy động vốn là 44,44%. Trong khi đó, các doanh nghiệp rất đồng ý về các giải pháp tài sản bảo lãnh tín dụng như QDCGP1-QDCGP8 các doanh nghiệp rất đồng ý là ở mức 31,46% thấp hơn.
Đối với các biến phụ thuộc, kết quả đánh giá của các DNNVV về khả năng huy động vốn đồng ý khá tốt, trong đó các doanh nghiệp rất đồng ý với yếu tố lần lượt là 20,62%, 7,34%, 3,54%. (Xem phụ lục 3 bảng 3.7: Bảng giá trị các biến quan sát trong mô hình)
3.3.2. Kiểm định mức độ tin cậy của thang đo
Các thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua hai công cụ chính: • Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha.
• Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA(Exploratory factor analysis). Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại các biến rác. Các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị lọai. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s alpha từ 0,8 trở lên là thang đo lường tốt, tuy nhiên, lại có nhà nghiên cứu đề nghị rằng từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh đang nghiên cứu (trích từ trang 257 của Hòang Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc – phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Thống kê 2005). Trong đề tài nghiên
cứu này kết quả Cronbach’s alpha lớn hơn 0,6 đều có thể chấp nhận được với điều kiện các biến có hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0,3.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu bằng phương pháp Principle Components với phép quay Varimax, nhân tố trích được có eigenvalue >1,0. Các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ tiếp tục bị lọai. Sau đó, phân tích nhân tố được lặp lại cho đến khi hết các biến có trọng số nhỏ hơn 0.5.
Bảng 3.8: Kiểm định nhân tố pháp lý (NTPL)
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.960 3 Item-Total Statistics Bien Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlatio n Cronbach's Alpha if Item Deleted Co che chinh sach nha nuoc 5.4000 3.066 .924 .936 Cai cach co che chinh sach nha nuoc 5.3000 2.901 .912 .942 Vuong mac khi thuc hien chinh sach 5.3667 2.856 .910 .945
Nguồn: theo tính toán
Dựa vào bảng 3.8 ta thấy, tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng > 0.3. Ngoài ra nếu loại bất kỳ biến nào ra khỏi thang đo, hệ số Cronbach’s Alpha sẽ không cải thiện (tức là hệ số Cronbach’s Alpha vẫn nhỏ hơn 0.960). Vì vậy không nên loại bất kỳ biến nào ra khỏi thang đo thông qua bảng 3.8.
Bảng 3.9: Kiểm định nhân tố kinh tế (NTKT) Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
Item-Total Statistics
Bien Scale Mean
if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Canh tranh 13.8333 17.619 .930 .972 Ty le lam phat 13.7333 17.071 .957 .969 Lai suat 13.7000 17.624 .884 .977 Ty gia 13.7667 17.189 .925 .973
He thong thue va muc thue 13.8333 18.157 .893 .976 Xu the hoi nhap kinh te QT 13.8000 17.506 .960 .969
Nguồn: theo tính toán
Dựa vào bảng 3.9 ta thấy, tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng > 0.3. Ngoài ra nếu loại bất kỳ biến nào ra khỏi thang đo, hệ số Cronbach’s Alpha sẽ không cải thiện (tức là hệ số Cronbach’s Alpha vẫn nhỏ hơn 0.977). Vì vậy, không nên loại bất kỳ biến nào ra khỏi thang đo thông qua bảng 3.9.
Bảng 3.10: Kiểm định nhân tố đặc điểm doanh nghiệp (ĐĐDN) Item-Total Statistics Bien Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted
Nang luc quan tri DN 10.9333 7.996 .944 .979
Nguon nhan luc 10.8667 7.982 .956 .976
May moc thiet bi cong nghe 10.8333 8.073 .941 .980 Marketing vat hi truong 10.8667 7.713 .976 .971
Nguồn: theo tính toán
Dựa vào bảng 3.10 ta thấy, tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng > 0.3. Ngoài ra nếu loại bất kỳ biến nào ra khỏi thang đo, hệ số Cronbach’s Alpha sẽ không cải thiện (tức là hệ số Cronbach’s Alpha vẫn nhỏ hơn 0.982). Vì vậy không nên loại bất kỳ biến nào ra khỏi thang đo thông qua bảng 3.10.
Bảng 3.11: Kiểm định nhân tố quyết định các giải pháp (QDCGP) Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.982 8
Item-Total Statistics
Bien Scale Mean
if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Quy mo von CSH DN 26.8333 29.317 .891 .981 Ty le tang truong LN 26.8667 28.688 .957 .978 Ty le tang truong DT 26.8000 29.203 .927 .979 Su minh bach trong BCTC 26.7667 28.617 .914 .980 Thai do va tu cach nguoi HDV 26.8000 28.733 .932 .979 La khach hang thuong xuyen 26.8667 28.419 .937 .979 Hieu qua Phuong an SXKD 26.8667 28.554 .919 .980 Tai san dam bao the chap 26.8667 28.554 .919 .980
Nguồn : theo tính toán
Dựa vào bảng 3.11 ta thấy, tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng > 0.3. Ngoài ra nếu loại bất kỳ biến nào ra khỏi thang đo, hệ số Cronbach’s Alpha sẽ không cải thiện (tức là hệ số Cronbach’s Alpha vẫn nhỏ hơn 0.982). Vì vậy không nên loại bất kỳ biến nào ra khỏi thang đo thông qua bảng 3.11.
Bảng 3.12: Kiểm định nhân tố khả năng huy động vốn (HDV) Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
Item-Total Statistics Bien Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Mo rong SXKD 10.6333 4.604 .836 .907
Mo rong thi truong khach hang 10.6000 4.612 .834 .907
SXKD dat loi nhuan 10.5333 4.016 .824 .917
Loi ich khac 10.6333 4.537 .864 .898
Nguồn : theo tính toán
Dựa vào bảng 3.12 ta thấy, tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng > 0.3. Ngoài ra nếu loại bất kỳ biến nào ra khỏi thang đo, hệ số Cronbach’s Alpha sẽ không cải thiện (tức là hệ số Cronbach’s Alpha vẫn nhỏ hơn 0.929). Vì vậy không nên loại bất kỳ biến nào ra khỏi thang đo theo bảng 3.12.
3.3.3. Phân tích các nhân tố
Trong quá trình nghiên cứu, tác giả thể thu thập nhân tố các biến, đo lường các kiểm định, phân tích hồi quy. Phân tích nhân tố là một nhóm các thủ tục được sử dụng để thu nhỏ dữ liệu. Các nhân tố có thể sử dụng được nhưng vẫn có thể đại diện cho phần lớn ý ngĩa các biến thu thập. Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn:
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser–Meyer–Olkin)1 ≥0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05.
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.45. Nếu biến quan sát nào đó có
hệ số tải nhân tố ≤ 0.45 sẽ bị loại (Tabachnick & Fidell, 1989, Using Multivariate Statistics, Northridge, USA: Harper Collins Publishers).
Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và
eigenvalue có giá trị lớn hơn 12.
Tiêu chuẩn thứ tư là khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
3.3.3.1. Phân tích nhân tố các biến độc lập
1 KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là thích
hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống ke (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng & Ngọc, 2005, 262)
Sau khi loại bỏ biến rác và các thang đo đã đạt độ tin cậy, tác giả tiến hành phân tích nhân tố trên cơ sở 21 biến bao gồm: Đó là các biến như đã đề cập (NTPL1, NTPL2, NTPL3, NTKT1, NTKT2, NTKT3, NTKT4, NTKT5, NTKT6, ĐĐDN1,ĐĐDN2,ĐĐDN3,ĐĐDN4,QDCGP1,QDCGP2,QDCGP3,QDCGP4,QDC GP5,QDCGP6,QDCGP7,QDCGP8,HDV1,HDV2,HD3,HDV4). Hệ số KMO = 0.819 ở mức ý nghĩa 0.000 trong kiểm định Bartlett’s test. Như vậy giả thuyết trương quan tổng thể, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa mãn điều kiện trong phân tích nhân tố thông qua bảng 3.13 như sau: (Xem phụ lục bảng 3.13: phân tích nhân tố các biến độc lập KMO and Bartlett’s Test).
Bảng 3.13: Phân tích nhân tố các biến độc lập KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sphericity
.819 Approx. Chi-Square 5074.547
df 210
Sig. .000
Nguồn: theo tính toán
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy cac biến quan sát được nhóm thành 5 nhân tố. Hệ số KMO(Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.)= 0.819 nên kết quả EFA phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett's Test có mức ý nghĩa 0.000, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích được bằng 92% cho biết một nhân tố vừa rút ra giải thích được 92% biến thiên của tập dữ liệu. Còn lại 8% sự thay đổi của tập dữ liệu là do các nhân tố khác chưa xem xét trong đề tài. Kết quả 5 nhân tố trình bày như sau:
3.3.3.2. Phân tích nhân tố các biến phụ thuộc
Hệ số Cronbach’s Alpha khả năng huy động bằng 0.857, ta tiến hành phân
tích nhân tố khả năng huy động vốn, thống kê Chi –Square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 386.204 với mức ý nghĩa là Sig = 0.000, do đó các biến tương quan với nhau thỏa mãn điều kiện trong phân tích nhân tố, với phương sai là 83.082% thể
hiện qua bảng 3.14 như sau:
Bảng 3.14: Phân tích nhân tố các biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sphericity
.857 Approx. Chi-Square 386.204
df 6
Sig. .000
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulativ e % 3.323 83.082 83.082 3.323 83.082 83.082 .264 6.588 89.670 .235 5.873 95.543 .178 4.457 100.000
Nguồn: theo tính toán
3.3.4. Phân tích hồi quy
Mô hình hồi quy dùng trong phân tích có dạng sau:
YHDV(i) = C0i + α1iNTPL + α2iNTKT+ α3iĐĐDN +α4iQDCGP + ε(i)
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), phân tích hồi quy là nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (gọi là biến phụ thuộc) vào nhiều biến khác (gọi là biến độc lập), với ý tưởng ước lượng và hoặc dự đoán giá trị trung bình (tổng thể) của biến phụ thuộc trên cơ sở giá trị biết trước (trong mẫu) của các biến độc lập. Khi chạy hồi quy cần quan tâm các thông số sau:
• Hệ số Becta: hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
• Hệ số R2 (R Square): đánh giá phần biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến dự báo hay biến độc lập. Hệ số ngày có thể thay đổi từ 0 đến 1.
• Hệ số R2 điều chỉnh (Adjust R Square): Được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến. R2 điều chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến được thêm vào phương trình, nó là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính biến vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của Hệ số R2 .
• Kiểm đỉnh ANOVA để kiểm tra tính phù hợp của mô hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định <0.05 thì ta có thể kết luận mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.
• Độ chấp nhận của biến (Tolerance) thường được sử dụng để đo lường hiện tượng cộng tuyến.
• Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) có liên hệ gần với độ chấp nhận.Thực tế nó là nghịch đảo của độ chấp nhận. Khi Tolerance nhỏ thì VIF lớn, quy tắc là VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.