Phân Tích Các Nhân Tố Tác Động Đến Quyết Định Cung Cấp Tín Dụng Của Nh

 Sản phẩm khác. DN càng có sự đa dạng hoá trong loại sản phẩm mà nó sản xuất hay kinh doanh thì chứng tỏ khá rò rằng nó có sự đầu tư khá tốt trong cơ cấu quản lý để có thể sản xuất đa sản phẩm. Khác với hai yếu tố trước, biến S n Phẩm Khác này trong nhóm chỉ tiêu năng lực hoạt động của DN, được đo lường như một biến định tính và chỉ nhận 2 thuộc tính: DN có sản xuất nhiều hơn hai sản phẩm (tức là ngoài sản phẩm kinh doanh chính, DN còn có sản xuất hoặc kinh doanh đồng thời thêm một sản phẩm phụ khác) sẽ được ghi nhận giá trị là 1; còn nếu DN chỉ sản xuất, kinh doanh duy nhất một sản phẩm thì sẽ được ghi nhận là 0. Chỉ có 82 DNNVV sản xuất, kinh doanh từ hai sản phẩm trở lên trong tổng 455 DN. Và trong 82 DN đó, th có 9 DN có phát sinh quan hệ tín dụng với ngân hàng Ngoại thương Việt Nam trong năm 2018. Tuy rằng số lượng DN có sản xuất hoặc kinh doanh hai sản phẩm trở lên không nhiều nhưng khá rò rằng số lượng DN có sản phẩm khác có vay đông hơn rất nhiều so với nhóm không vay. Do đó, đây có thể cũng là một yếu tố tác động đến quyết định cung cấp tín dụng của ngân hàng.

 Xuất khẩu. Một DN nếu có khả năng xuất khẩu sản phẩm của ra nước ngoài thì chắc hẳn đó là một DN có năng lực hoạt động kinh doanh rất tốt so với DN không có xuất khẩu. Vì vây, yếu tố xuất được đưa vào trong mô hình như một yếu tố định tính gồm hai thuộc tính là có hoặc không có xuất khẩu sản phẩm. Số lượng DN nhận giá trị bằng 1 trong biến này ít hơn khá nhiều so với biến định tính sản phẩm khác ở trên. Hay nói cách khác, số DN có xuất khẩu sản phẩm chỉ là 59 DN trong tổng số 455 DN trong bộ mẫu. trong 59 DN đó, tương tự như biến kia, số lượng DN có xuất khẩu có phát sinh quan hệ tín dụng nhiều hơn nhóm không có lần lượt là 55 DN và 4 DN.

Thông qua phần thống kê ở trên đã cung cấp cho ta cái nh n tổng quát về giá trị của các nhân tố trong mô h nh cũng như dự đoán một phần mối quan hệ của chúng

với hai biến phụ thuộc trong hai mô h nh sẽ được tiếp tục phân tích ở nội dung tiếp theo. Cụ thể:

 Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam dường như sự “săm soi” khá kỹ vào nhóm chỉ tiêu đánh giá năng lực hoạt động của DN. Ta thấy tất cả bốn yếu tố thành phần: kinh nghiệm, hiệp hội, đầu tư ngoài ngành và xuất khẩu, đều có sự chênh lệch về giá trị khá rò.

 Đối với nhóm chỉ tiêu thanh toán thì có vẻ ngân hàng Ngoại thương Việt Nam có sự xem xét kỹ ở yếu tố lợi nhuận và giá trị tài sản hơn, so với việc xem xét hệ số nợ của DN.

 Ngược lại với 2 nhóm ở trên, nhóm chỉ tiêu đánh giá chung lại không có yếu tố nào thể hiện sự khác biệt về giá trị rò ràng giữa hai nhóm có vay và không vay.

Tuy nhiên, mối quan hệ của các nhân tố đó có thực sự như sự thể hiện của phần thống kê mô tả hay không th ta không thể kết luận chắc chắn ở nội dung của phần này được. Mà cần sự kiểm định chặt chẽ hơn từ các kết quả kiểm định giả thuyết ở nội dung tiếp theo, thông qua các mô h nh hồi quy.

4.1. PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH CUNG CẤP TÍN DỤNG CỦA NH NGOẠI THƯƠNG KHU VỰC CẦN THƠ ĐẾN PHÂN KHÚC DNNVV TRONG NĂM 2018

Như đã tr nh bày trong chương 2 phương pháp nghiên cứu, đề tài sẽ vận dụng phương pháp Heckman 2 bước để phân tích các nhân tố tác động đến quyết định cung cấp tín dụng của ngân hàng Ngoại thương Việt Nam đến phân khúc DNNVV. Để hạn chế các yếu tố gây nhiễu đến kết quả hồi quy, tác giả đã tiến hành kiểm tra các hiện tượng sai số có thể xảy ra trong mô h nh như đa cộng tuyến (tính hệ số tương quan quan cặp – corr – giữa các biến độc lập) và phương sai sai số thay đổi (kiểm định White). Kết quả thể hiện rằng:

 Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến vì các hệ số tương quan của các biến độc lập trong mô h nh đều nhỏ hơn 0,9 (Phụ lục 2).

 Tuy nhiên, thông qua kiểm định White lại thấy rằng mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Do đó, tác giả đã khắc phục bằng cách sử dụng phương pháp robust để nén các sai số lại.

Sau các bước xử lý sai số trên, hai bước phân tích Heckman lần lượt được thực hiện qua 2 mục như sau:

4.1.1. CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG VAY VỐN TỪ NGÂN HÀNG NH NGOẠI THƯƠNG CỦA CÁC DNNVV NĂM 2018

Kết quả ước lượng mô h nh probit đối với 445 DNNVV ở TP Cần Thơ có gửi hồ sơ xét duyệt tín dụng đến ngân hàng trong năm 2018, trong đó có 22 DNNVV đã không được ngân hàng Ngoại thương Việt Nam duyệt hồ sơ tín dụng và 423 DN đã được ngân hàng cung cấp tín dụng, được thể hiện trong Bảng 2.1 như sau:

ng 4.6: Kết qu phân tích hồi quy Probit

BIẾN SỐ

HỆ SỐ	SAI SỐ
ộ gia đình	0,184	0,337
TNHH	-0,284	0,292
iệp hội	0,275	0,301
ệ số nợ	-0,032	0,339
Tài s n	0,000	0,000
Lợi nhuận	0,0001	0,000
Lao động	-0,002	0.004
Kinh nghiệm	0,041**	0,020
Xuất khẩu	-0,275	0,355
S n phẩm khác	0,120	0,308
ằng số	0,904	0,395
Số quan sát	445
Giá trị Prob>chi2	0,073
ệ số Pseudo R2	9,74%

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 97 trang tài liệu này.

Nguồn: Kết qu xử lý số liệu 2018

Chú thích: ** : có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

Từ kết quả hồi quy Probit trên, thông qua giá trị prob >chi2 ta thấy rằng mô h nh trên có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên chỉ ở mức ý nghĩa thấp 10% và hệ số R2 pseudo cũng chỉ rất thấp 9,74%. Hay nói cách khác, các yếu tố khác không được điều khiển trong mô h nh này tác động khá cao đến khả năng được duyệt hồ sơ vay vốn của DNNVV tại NH Ngoại Thương trong năm 2018.

Mặt khác, kết quả ước lượng từ các biến độc lập cũng khá thấp, chỉ có một biến độc lập có ý nghĩa thống kê ở mức 5%: kinh nghiệm. Đây có thể là nguyên nhân khiến cho hệ số R2 pseudo trong mô h nh thấp. Trong mô h nh probit, hệ số của biến độc lập không nói lên mức độ tác động giữa biến phụ thuộc và độc lập. Thay vào đó, ta chỉ có thể sử dụng dấu để nói lên chiều tác động giữa các biến. Hệ số

điều này nói lên rằng kinh nghiệm quản lý của chủ doanh nghiệm càng nhiều th xác suất DN được nhận khoản vay càng lớn. Kết quả này cũng tương thích với một số nghiên cứu tương tự trước đó như của Nguyễn Minh Phục (2012). Hay nói cách khác, DN có thời gian hoạt động lâu hơn thường có khả năng quản lý hoạt động kinh doanh tốt hơn, có nhiều tài nguyên và kinh nghiệm kinh doanh hơn, khả năng thất bài trong kinh doanh thấp hơn. Đó có thể là nguyên nhân dẫn đến xác suất được vay vốn tại ngân hàng Ngoại thương Việt Nam của DNNVV cao hơn.

Một trong những thiếu sót trong việc chọn nhân tố để điều khiển trong mô h nh là mô h nh chỉ đánh giá tác động từ các nhân tố bên trong của DN mà bỏ qua các yếu tố đến từ bên ngoài như chỉ số năng lực cạnh tranh, chi phí giao dịch không chính thức, chi phí thời gian, … Đây có thể là lý do mô h nh có độ tin cậy khá thấp như vậy. Mặt khác, nó cũng có thể là do sự chênh lệch về số lượng DN được cung cấp tín dụng và không được duyệt hồ sơ là quá lớn. Đây có thể là giới hạn lớn nhất của đề tài.

4.1.2. CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN LƯỢNG TÍN DỤNG CUNG CẤP BỞI NGÂN HÀNG NH NGOẠI THƯƠNG ĐẾN CÁC DNNVV TRONG NĂM 2018

Sau khi phân tích ở bước 1 bằng mô h nh Probit, đề tài tiếp tục sử dụng cùng một nhóm biến độc lập để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến lượng vốn tín dụng. Những số đối tượng được bao gồm trong mô h nh này chỉ có những DNNVV đã được chấp nhận hộ sơ tín dụng, tức chỉ gồm 423 DN, thay v 445 DN như ở bước 1. Kết quả được thể hiện ở Bảng 4.7 như sau:

ng 4.7: Kết qu phân tích hồi quy OLS

BIẾN SỐ

HỆ SỐ	SAI SỐ
ộ gia đình	19.263,73	12.654,58
TNHH	-41.061,26***	13.065,14
Lao động	-859,14***	143,73
ệ số nợ	11.851,18	13.251,42
Tài s n	1,12***	0,10
Lợi nhuận	12,07***	0,41
Kinh nghiệm	3.864,71***	842,11
Xuất khẩu	-5.543,90	15.057,76
iệp hội	23.898,94***	8.157,15
S n phẩm khác	39.847,04***	11.919,05
IMR	705.167,50***	94.828,08
ằng số	-157.044,80***	25.287,84
Số quan sát	423
Giá trị xác suất của F	0,000
R2	85,42%

Nguồn: Kết qu xử lý số liệu 2018

Chú thích: *** và * lần lượt là ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 10%

Trái ngược với kết quả hồi quy ở bước 1, ta thấy rằng mô h nh OLS có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa rất cao, với giá trị xác suất của F bằng 0,000 < 1%. Đồng thời, hệ số R2 = 85,34% cũng cho thấy rằng mô h nh có độ tin cậy cao. Hay nói cách khác, 10 biến độc lập có trong mô hình giải thích 84,52% sự biến động của lượng vốn tín dụng mà ngân hàng Ngoại thương Việt Nam cung cấp cho DNNVV năm 2018. Cụ thể, các biến có ý nghĩa thống kê gồm: biến loại hình, biến tài sản, lợi nhuận, số lao động, kinh nghiệm, sản phẩm phụ và tỷ lệ IMR và tất cả đều có ý

nghĩa thống kê rất cao, ở mức 1%.

Khác với mô hình Probit, ở mô hình hồi quy bằng phương pháp OLS này, hệ số của của các biến độc lập cung cấp đồng thời hai thông tin: chiều tác động và mức độ tác động của biến độc lập lên sự thay đổi của biến phụ thuộc. Do đó, với 5 biến độc lập (ngoại trừ biến lambda) cung cấp cho ta rất nhiều thông tin về sự biến động của lượng tín dụng được cung cấp bởi ngân hàng Ngoại thương Việt Nam trong năm 2018.

Quy mô hoạt động của DN và loại hình kinh doanh là hai yếu tố nằm trong mô hình với tác dụng như một thức đo chung để ngân hàng hay ngân hàng Ngoại thương Việt Nam nói riêng có sự xem xét hồ sơ ở bước đầu. Và trong mô hình này, cả hai biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy cao 1%, tuy nhiên chúng tác động nghịch biến với sự biến thiên của lượng tín dụng. Cụ thể:

o Biến Loại Hình được xử lý như một biến định tính bao gồm ba thuộc tính là GĐ, TN và các loại hình kinh doanh (thuộc tính cơ sở). Tuy nhiên, biến giả HGĐ không có ý nghĩa thống kê, chỉ có biến giả TNHH có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Trong khi đó, βTNNN = -41.061,26 < 0 nói lên rằng nếu DN có loại hình kinh doanh là TNHH thì ngân hàng Ngoại thương Việt Nam xem xét cung cấp lượng tín dụng ít hơn so với các loại hình kinh doanh khác khoảng 41 tỷ đồng (nếu các yếu tố khác không đổi).

o Biến Lao Động đo lường tổng số lao động toàn thời gian ở DN, với βTNNN = -859,14 < 0, nghĩa là ngân hàng Ngoại thương Việt Nam có thể sẽ giảm lượng tín dụng cung cấp cho DNNVV xuống khoảng 859 triệu đồng

nếu số lao động toàn thời gian của DN tăng thêm 1 người (nếu các yếu tố khác không đổi).

Trong các biến đại diện cho nhóm chỉ tiêu thanh toán thì có hai trên ba biến có ý nghĩa thống kê là tài sản và lợi nhuận. Điều này phần nào phản ảnh rằng các chỉ tiêu về thanh toán luôn là nhóm chỉ tiêu được ngân hàng xem xét, đánh giá ưu tiên. Và đó cũng không phải là ngoại lệ với ngân hàng có quy mô lớn hàng đầu ở Việt Nam. Như đã thống kê đặc điểm quy mô DN ở phần trước, ta thấy rằng phần lớn các DN ở TP Cần Thơ khá đông, tuy nhiên tập trung nhiều với quy mô nhỏ và siêu nhỏ9. Do đó, để đảm bảo cho hoạt động kinh doanh của mình, ngân hàng Ngoại thương Việt

Nam cần phải xem xét ưu tiên đến tài sản để đảm bảo, cũng như lợi nhuận của DN. Trái ngược với nhóm chỉ tiêu chung ở trên, nhóm chỉ tiêu thanh toán này cho thấy chung tác động đồng biến với sự biến thiên của biến phụ thuộc.

o βtài sản= 1,1 > 0, điều này nghĩa là tài sản có mối quan hệ đồng biến với lượng tín dụng. Và, nếu giá trị tài sản của DNNVV tăng thêm 1 triệu đồng th lượng tín dụng được ngân hàng Ngoại thương Việt Nam xem xét có thể tăng thêm 1,1 triệu đồng (nếu các yếu tố khác không đổi).

o βlợi nhuận= 12,07 > 0, tương tự như tài sản, lợi nhuận cũng là nhân tố biến động cùng chiều với lượng TD trong mô h nh. Lượng tín dụng của một DNNVV bất kỳ sẽ tăng thêm khoảng 12 triệu nếu lợi nhuận thuần của DN tăng thêm 1 triệu (nếu các yếu tố khác không đổi). Có thể giải thích mối quan hệ giữa hai yếu tố này xảy ra là do khi lợi nhuận của DN tăng có thể cho thấy hoạt động kinh doanh của DN ngày càng hiệu quả. Ngân hàng cấp tín dụng cho DN hoạt động càng hiệu quả cũng sẽ giúp lợi nhuận của ngân hàng có khả năng tăng cao.

Nhóm biến thứ 3 bao gồm nhiều biến độc lập nhất, là nhóm biến thể hiện chỉ tiêu năng lực hoạt động của DN, dùng để điều khiển sự biến động của lượng vốn vay bao gồm Kinh Nghiệm, Hiệp Hội, Xuất Khẩu và S n Phẩm Phụ. Chỉ có duy nhất biến Xuất Khẩu là không có ý nghĩa thống kê, ba biến còn lại đều có ý nghĩa thống

9 Định nghĩa DN siêu nhỏ: có ít hơn hoặc bằng 10 lao động, DN nhỏ: Có từ trên 10 đến 200 lao động.

kê ở mức cao 1%, hay nói cách khác là sự biến động của chúng sẽ tác động cùng chiều lên sự biến động của biến lượng tín dụng (do hệ số góc của cả ba biến đều dương).

o βKinh nghiệm = 3.864,71 > 0, kết quả của biến này nói lên rằng khi kinh nghiệm sản xuất kinh doanh cũng tức là “tuổi thọ” của DN càng cao – tăng thêm 1 năm kinh nghiệm, th lượng vốn của ngân hàng Ngoại thương Việt Nam cho DNNVV vay sẽ tăng thêm 3.864. 10 ngàn đồng. Mối tương tác của hai biến này trong mô h nh đã phản ánh rất đúng với thực tế đang diễn ra. Một DN, bất kể quy mô như thế nào, nhưng nếu nó có thể tồn tại lâu trên thị trường thì kinh nghiệm của họ càng cao nên có khả năng đánh giá được thị trường một cách tốt hơn, họ dễ dàng thích nghi với những biến đổi của thị trường nên rủi ro hoạt động của DN được hạn chế. Mặt khác, những DN có thời gian hoạt động lâu năm học có thị phần tương đối ổn định nên doanh thu và lợi nhuận cũng sẽ ổn định. Có thể, từ quan điểm này nên yếu tố Kinh nghiệm là yếu tố duy nhất có ý nghĩa thống kê ở cả hai mô hình. Các NH dựa vào điều này để đánh giá đây là những khách hàng sẽ mang đến lợi nhuận ổn định cho NH khi giao dịch với họ. Đồng thời, những rủi ro phát sinh trong mối quan hệ tín dụng cũng sẽ là tương đối thấp do những DN có thể vượt qua trong trường hợp kinh tế gặp khó khăn. Do đó, khi giao dịch với các DN hoạt động lâu năm th khả năng vay vốn và lượng vốn được duyệt từ ngân hàng cũng sẽ tăng.

o βHiệp hội = 23.898,94 > 0, đây là biến định lượng cuối cùng trong mô hình OLS, nó cũng cho ta thấy sự biến động tích cực của lượng tín dụng khi yếu tố Hiệp hội thay đổi. Qua đây ta thấy rằng, nếu DNNVV có thể tham gia và là thành viên của nhiều hiệp hội th lượng vốn vay được ngân hàng Ngoại thương Việt Nam cung cấp sẽ tăng thêm xấp xỉ 29 tỷ đồng (nếu các yếu tố khác cố định). Phần thống kê của biến Hiệp hội ở trên ta thấy rằng số lượng DN tham gia 1 hiệp hội bất kỳ là rất ít (chỉ 77 DN) và số lượng DN tham gia nhiều hơn 1 hiệp hội cũng rất ít (chỉ có 19 DN), nhưng lại có