(6) Yếu tố pháp lý;
(7) Chính sách thuế;
(8) Thông tin và niềm tin;
(9) Tập quán, truyền thống và thị hiếu.
4.3.1.3. Đánh giá sơ bộ thang đó
Trên cơ sở lý thuyết, thang đo còn phải đảm bảo được độ tin cậy, do đó cần phải đánh giá bằng những công cụ kỹ thuật định lượng phù hợp trước khi thang đo được đưa vào nghiên cứu chính thức. Để đánh giá điều này, tác giả đã tiến hành khảo sát sơ bộ với cỡ mẫu là 100, số phiếu hợp lệ thu về từ khảo sát này là 94 phiếu, trong đó đối tượng khảo sát là các tổ chức, cá nhân có nhu cầu đầu tư, kinh doanh, tiêu dùng BĐS và cán bộ nhân viên tại các NHTM trên địa bàn TP. HCM. Dữ liệu thu được sẽ được xử lý và đưa vào phần mềm phân tích thống kê SPSS16 để phân tích đánh giá dữ liệu. Việc đánh giá sơ bộ thang đo dựa trên dữ liệu thu thập theo phương pháp phi xác suất. Mục tiêu của bước này là sàng lọc chỉ giữ lại các biến quan sát đạt yêu cầu và khám phá mối quan hệ giữa các biến này với nhau.
Hai công cụ sử dụng trong nghiên cứu định lượng sơ bộ là hệ số tin cậy (Cronbach’s Alpha) và phân tích nhân tố khám phá (EFA). Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại các biến không phù hợp khi chúng có liên quan biến tổng (Item– total correlation) nhỏ hơn 0.3 và tiêu chuẩn chọn thang đo khi có hệ số tin cậy lớn hơn 0.6 (Nunnally,1998; Peterson, 1994; dẫn theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) sẽ chấp nhận được [2].
Công cụ EFA sử dụng phương pháp principal components với phép varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue ≥ 1 được sử dụng. Trong quá trình phân tích EFA các items, thang đo không đạt yêu cầu sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn là các item phải có hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0.4, tổng phương sai trích ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1998 dẫn theo Trần Thị Kim Loan, 2009), hệ số của phép thử KMO (Kaiser–Meyer – Olkin of Sampling Adeqacy) có giá trị từ 0.5 trở lên (Othman
& Owen, 2000) và phép thử Bartlett (bartlett Test of Sphericity) phải ở mức có ý nghĩa.
Theo kết quả phân tích sơ bộ đối với cỡ mẫu là 94. Kết quả đánh giá cho các thang đo theo các tiêu chí như sau:
4.3.1.4. Kiểm định thang đo
Qua phân tích Cronbach’s Alpha, nếu một biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 sẽ bị loại khỏi phân tích EFA và mỗi thành phần các nhân tố ảnh hưởng phải có hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 (tiêu chuẩn để đánh giá thành phần thang đo). Kết quả đánh giá Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo, các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển của thị trường BĐS TP. HCM được trình bày trong Bảng
1. Kết quả cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo đều > 0.6.
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho các thang đo chính thức
Cronbach’s Alpha | Kết luận | |
Chính sách quy hoạch đất đai | 0.917 | Rất tốt |
Sự phát triển kinh tế | 0.894 | Tốt |
Sự gia tăng dân số | 0.889 | Tốt |
0.878 | Tốt | |
Năng lực tài chính | 0.866 | Tốt |
Yếu tố pháp lý | 0.77 | Chấp nhận được |
Chính sách thuế | 0.807 | Tốt |
Thông tin và niềm tin | 0.913 | Rất tốt |
Tập quán, truyền thống và thị hiếu | 0.794 | Chấp nhận được |
Có thể bạn quan tâm!
-
Cơ Cấu Về Dự Án Được Giao Đất, Cho Thuê Đất Từ 2012 – 2016 -
Tổng Dư Nợ Cho Vay Của Hệ Thống Nhtm Trên Địa Bàn Tp. Hcm Giai Đoạn 2012-2016 -
Dư Nợ Bđs Phân Theo Sản Phẩm Cho Vay Của Hệ Thống Nhtm Trên Địa Bàn Tp. Hcm -
Mục Tiêu, Định Hướng Nâng Cao Hiệu Quả Tín Dụng Đối Với Phát Triển Thị Trường Bất Động Sản Thành Phố Hồ Chí Minh -
Định Hướng Phát Triển Thị Trường Bất Động Sản Thành Phố Hồ Chí Minh Đến Năm 2020 Và Tầm Nhìn Đến 2030 -
Nâng Cao Năng Lực Quản Trị Rủi Ro Và Năng Lực Giám Sát Trong Ngân Hàng
Xem toàn bộ 223 trang tài liệu này.
Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra của tác giả
4.3.1.5. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, các thang đo được đánh giá tiếp bằng phương pháp phân tích EFA để phân tích 42 quan sát của biến phụ thuộc
và 9 biến độc lập, sau đó sử dụng phương pháp kiểm định KMO (Kaiser- Meyer- Olkin) để đo lường sự tương thích các mẫu khảo sát. Kết quả như Bảng 4.10
Bảng 4.10: Tổng hợp kết quả phân tích nhân tố trong khảo sát sơ bộ
Nhóm biến độc lập | Biến phụ thuộc | |
KMO | 0.749 | 0.786 |
Sig | 0.000 | 0.000 |
Phương sai trích | 71.326 | 65.704 |
Eigenvalues | 1.323 | 2.628 |
Số nhân tố | 9 | 1 |
Biến quan sát bị loại bỏ | Không | Không |
**. Tương quan với mức ý nghĩa 1% *. Tương quan với mức ý nghĩa 5% Eigenvalue 1.081 Phương sai trích 65.035 Hệ số KMO kiểm định Bartlett’s 0.860 Mức ý nghĩa (sig,) 0.000 | ||
Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra của tác giả
Qua kết quả phân tích nhân tố sơ bộ cho thấy các nhân tố đưa ra trong khảo sát đã thể hiện tính hội tụ cao, không xảy ra sự xáo trộn giữa các biến quan sát trong các thang đo. Thang đo khảo sát phù hợp để tiến hành khảo sát chính thức. Kết quả cụ thể của phần mềm SPSS được trích dẫn trong phụ lục số 03.
Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát sơ bộ cho thấy các thang đo trong nghiên cứu đạt được độ tin cậy và hội tụ cao. Vì vậy, các thang đo đều được giữ lại để tiến hành bước khảo sát chính thức để đạt được kết quả nghiên cứu của đề tài.
Phân tích nhân tố
– Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis): Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, các thang đo được đánh giá tiếp bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA để phân tích 42 quan sát của biến phụ
thuộc và 9 biến độc lập, Sử dụng phương pháp kiểm định KMO (Kaiser–Meyer– Olkin) để đo lường sự tương thích các mẫu khảo sát.
Giả thuyết:
H0: Các biến quan sát không có mối quan hệ tương quan trong tổng thể H1: Các biến quan sát có mối quan hệ tương quan trong tổng thể
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định KMO (biến độc lập)
Kaiser–Meyer–Olkin Measure of Sampling Adequacy. | 0.860 | |
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi–Square | 10807.414 |
df | 1081 | |
Sig. | 0.000 | |
Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra của tác giả
Hệ số KMO là 0.860 > 0.5 và Sig = 0.000 < 0.05 nên giả thuyết độ tương quan giữa các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Giả thuyết H0 bị bác bỏ
– Phân tích nhân tố phụ thuộc
Giả thuyết
H0: Các biến phụ thuộc không có mối quan hệ tương quan trong tổng thể H1: Các biến phụ thuộc có mối quan hệ tương quan trong tổng thể
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định KMO (biến phụ thuộc)
Kaiser–Meyer–Olkin Measure of Sampling Adequacy. | 0.768 | |
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi–Square | 443.735 |
df | 6.000 | |
Sig. | 0.000 | |
Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra của tác giả
Hệ số KMO là 0.768 > 0.5 và Sig = 0.000 < 0.05 nên giả thuyết độ tương quan giữa các biến phụ thuộc có tương quan với nhau trong tổng thể. Giả thuyết H0 bị bác bỏ.
4.3.1.6. Kết quả phân tích tương quan
Bảng 4.13: Kết quả phân tích tương quan
CSQHDD | SPTKT | SGTDS | TDNH | NLTC | YTPL | CST | TTNT | TQTTTH | PTTTDDS | |
CSQHDD | 1 | .257** | .147** | .159** | .180** | 0.024 | 0.056 | 0.024 | .082 | .432** |
SPTKT | .257** | 1 | .166** | .208** | .247** | .112* | .034 | .021 | .116* | .470** |
SGTDS | .147** | .166** | 1 | .222** | .216** | 0.056 | 0.04 | 0.024 | -.051 | .249** |
TDNH | .159** | .208** | .222** | 1 | .286** | 0.04 | .106* | 0.082 | .135** | .477** |
NLTC | .180** | .247** | .216** | .286** | 1 | 0.02 | .154** | 0.079 | .048 | .406** |
YTPL | 0.024 | .112* | 0.056 | 0.04 | 0.02 | 1 | 0.084 | 0.042 | .178** | .224** |
CST | 0.056 | 0.034 | 0.04 | .106* | .154** | 0.084 | 1 | 0.058 | .099* | .358** |
TTNT | 0.024 | 0.021 | 0.024 | 0.082 | 0.079 | 0.042 | 0.058 | 1 | .079 | .208** |
TQTTTH | 0.082 | .116* | –0.051 | .135** | 0.048 | .187** | .099* | 0.079 | 1 | .284** |
PTTTBDS | .432** | .470** | .249** | .447** | .406** | .224** | .358** | .208** | .284** | 1 |
Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra của tác giả
Kết quả EFA cho thấy, có 9 nhân tố được trích tại Eigenvalue là 1.081 và tổng phương sai trích là 65.035%, lớn hơn 50%. Điều này có nghĩa là nhân tố này lấy
được 65.035% phương sai của biến quan sát đo lường sự phát triển của thị trường BĐS TP. HCM.
Kết quả phân tích tương quan được cho thấy, các biến độc lập đều thể hiện sự tương quan với mức ý nghĩa cao đối với biến phụ thuộc. Điều này cho thấy các biến độc lập đủ điều kiện để sử dụng trong phân tích hồi quy.
4.3.1.7. Phân tích hồi quy
Ta có:
– Hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.595 > 0.5, tuy không cao, nhưng cũng cho thấy sự biểu diễn khá tốt sự biến thiên của biến độc lập là tín dụng ngân hàng thông qua các biến độc lập trong mô hình. hồi quy;
– Kiểm định sự sai khác về phương sai cũng cho thấy, phương sai là không có sự khác biệt, khi giá trị Sig = 0.000.
– Giá trị hệ số VIF của các nhân tố đều nằm trong khoảng từ 1–2, điều này cho thấy, hiện tượng đa cộng tuyến là không xảy ra.
Dựa vào mô hình tổng quát trên và các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển của thị trường BĐS TP. HCM. Luận án xây dựng mô hình hồi quy như sau:
Y = 0 + 1 X1 + 2 X2 + 3X3 + 4X4 + 5X5 +𝜀
Trong đó:
Y là sự phát triển của thị trường BĐS TP. HCM Xi là nhân tố thứ i
i là tham số hồi quy
𝜀 là sai số
Kết quả phân tích EFA có 9 nhân tố tác động đến sự phát triển của thị trường BĐS TP. HCM, 9 nhân tố này được đưa vào phân tích hồi quy tiếp theo để xác định mức độ tác động của từng nhân tố. Kết quả phân tích hồi quy như (Bảng 4).
Bảng 4.14: Tổng hợp kết quả phân tích hồi quy
Mô hình | R | R bình phương | R bình phương hiệu chỉnh | Sai lệch chuẩn | Durbin– Watson |
1 | .777a | 0.603 | 0.595 | 0.2998 | 1.957 |
ANOVA | |||||
Chỉ tiêu | Tổng bình phương | Bậc tự do | Trung bình phương | F | Sig. |
Hồi quy | 61.193 | 9 | 6.799 | 75.646 | .000a |
Phần dư | 40.268 | 448 | 0.09 | ||
Tổng | 101.461 | 457 | |||
Hệ số hồi quy | |||||
Nhân tố | Chưa hiệu chỉnh | Hiệu chỉnh | t | Sig. | VIF |
B | Beta | ||||
(Hằng số) | 0.004 | 0.025 | 0.98 | ||
CSQHDD | 0.132 | 0.257 | 8.225 | 0.000 | 1.106 |
SPTKT | 0.144 | 0.265 | 8.259 | 0.000 | 1.165 |
SGTDS | 0.039 | 0.069 | 2.213 | 0.027 | 1.112 |
TDNH | 0.156 | 0.230 | 7.143 | 0.000 | 1.171 |
NLTC | 0.09 | 0.154 | 4.755 | 0.000 | 1.191 |
YTPL | 0.082 | 0.119 | 3.895 | 0.000 | 1.055 |
CST | 0.146 | 0.253 | 8.306 | 0.000 | 1.043 |
TTNT | 0.079 | 0.133 | 4.421 | 0.000 | 1.017 |
TQTTTH | 0.093 | 0.140 | 4.503 | 0.000 | 1.084 |
Nguồn: Từ kết quả xử lý số liệu điều tra của tác giả
Từ kết quả của các kiểm định trên, có thể thấy các biến độc lập có thể hiện sự tác động với sự phát triển của thị trường BĐS TP. HCM. Hệ số hồi quy chuẩn hóa
sẽ được sử dụng để xác định mức độ ảnh hưởng khác nhau của các biến độc lập. Từ bảng hệ số hồi quy, phương trình hồi quy được xây dựng như sau:
Sự phát triển của thị trường BĐS = 0.265* Sự phát triển kinh tế +0.257* Chính sách quy hoạch đất đai + 0.253* Chính sách thuế + 0.230* Tín dụng ngân hàng + 0.154* Năng lực tài chính + 0.140* Tập quán, truyền thống, thị hiếu + 0.133* Thông tin, niềm tin + 0.119* Yếu tố pháp lý + 0.069* Sự gia tăng dân số.
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:
Qua phương trình hồi quy được xây dựng có thể thấy, các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển của thị trường BĐS theo thứ tự từ cao tới thấp là: Sự phát triển kinh tế; Chính sách quy hoạch đất đai; Chính sách thuế; Tín dụng ngân hàng; Năng lực tài chính; Tập quán, truyền thống, thị hiếu; Thông tin, niềm tin; Yếu tố pháp lý; Sự gia tăng dân số.
4.3.2. Đánh giá chung về thực trạng hiệu quả hoạt động tín dụng ngân hàng đối với phát triển thị trường bất động sản Thành phố Hồ Chí Minh
4.3.2.1. Những kết quả đạt được
Thứ nhất, Hoạt động tín dụng ngân hàng là một nguồn vốn ổn định trong đầu tư và phát triển thị trường bất động sản trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Đã tác động, khuyến khích các khách hàng mở rộng và tiếp cận thị trường bất động sản, góp phần điều chỉnh chiến lược kinh doanh bất động sản;
Thứ hai; Thông qua hoạt động tín dụng ngân hàng, các khách hàng mới có cơ hội tiếp cận với nguồn vốn vay và số lượng người vay lần đầu không ngừng tăng lên trong giai đoạn 2012-2016. Đa số những người vay vốn có mục đích là sở hữu nhà ở cho cá nhân, gia đình hơn là đầu tư “lướt sóng”. Điều này tạo nên sự phát triển bền vững thị trường bất động sản. Lượng khách hàng cá nhân vay mua nhà có xu hướng tăng ròng trong cơ cấu vay tiêu dùng cá nhân, các ngân hàng thận trọng hơn cho vay