Trang 4 LỜI CAM ĐOAN Tác giả luận văn có lời cam đoan danh dự về công trình nghiên cứu khoa học này là của mình, cụ thể: Tôi tên là: Dƣơng Nguyễn Chí Hùng Ngày tháng năm sinh: 20/03
TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Nông nghiệp đóng vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế - xã hội, đặc biệt tại Việt Nam, nơi nó là nền tảng cho an ninh lương thực và ổn định kinh tế Sau khi gia nhập WTO và trở thành thành viên của Cộng đồng kinh tế ASEAN, Việt Nam đang đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt trong sản xuất chăn nuôi, đặc biệt là các sản phẩm nông nghiệp, do khả năng cạnh tranh còn hạn chế so với khu vực và thế giới.
Năm 2015, Chính phủ Việt Nam ban hành Nghị định số 55/2015/NĐ-CP về chính sách tín dụng phát triển nông nghiệp, nông thôn, thay thế Nghị định số 41/2010/NĐ-CP Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNNVN) xác định nông nghiệp, nông thôn là lĩnh vực ưu tiên trong cho vay, chỉ đạo các tổ chức tín dụng tập trung nguồn vốn hỗ trợ sản xuất chăn nuôi Tỉnh Đồng Tháp, với hơn 75% diện tích đất nông nghiệp, coi nông nghiệp là ngành then chốt trong chiến lược phát triển kinh tế Tỉnh uỷ và Uỷ ban nhân dân tỉnh đã chỉ đạo các Sở, ngành nghiên cứu và triển khai nhiều chính sách ưu đãi nhằm nâng cao giá trị nông sản, tăng thu nhập cho người dân và hoàn thành các tiêu chí xây dựng nông thôn mới.
Để nâng cao giá trị gia tăng và phát triển bền vững sản xuất nông nghiệp, Ủy ban nhân dân tỉnh Đồng Tháp đã phê duyệt đề án tái cơ cấu ngành nông nghiệp theo quyết định số 591/QĐ-UBND.HC ngày 30/06/2014 Đề án này tập trung vào đổi mới tổ chức sản xuất, tăng cường liên kết giữa sản xuất và thị trường, ứng dụng khoa học công nghệ, chuyên môn hóa, và tạo việc làm ổn định cho nông dân Mục tiêu là nâng cao thu nhập và đời sống của cư dân nông thôn, bảo vệ môi trường sinh thái, và xây dựng nông thôn mới Tại hội nghị triển khai Nghị định số 55/2015/NĐ-CP về chính sách tín dụng phục vụ phát triển nông nghiệp, Ủy ban nhân dân tỉnh Đồng Tháp nhấn mạnh vai trò của chính sách tín dụng như một đòn bẩy quan trọng trong việc thúc đẩy tái cơ cấu nông nghiệp và yêu cầu sự phối hợp chặt chẽ giữa Ngân hàng nhà nước chi nhánh Đồng Tháp với các tổ chức xã hội để triển khai rộng rãi trong cộng đồng.
Thiếu vốn đầu tư là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến thu nhập thấp của nông dân, do đó, tín dụng đóng vai trò quan trọng trong chiến lược phát triển nông nghiệp nông thôn Tuy nhiên, hoạt động sản xuất nông nghiệp thường gặp nhiều rủi ro, kết hợp với trình độ của người dân còn hạn chế, khiến các khoản tín dụng cho nông dân thường tiềm ẩn nhiều rủi ro (Trương Đông Lộc 2009; Nguyễn Văn Thanh 2014).
Nghiên cứu về khả năng trả nợ đúng hạn của nông dân tỉnh Đồng Tháp là rất cần thiết, đặc biệt trong bối cảnh hỗ trợ từ BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp Việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng này sẽ giúp các nhà quản lý thực hiện cơ cấu lại và định hướng cấp tín dụng hiệu quả, từ đó thúc đẩy phát triển nông nghiệp và nông thôn bền vững, đồng thời nâng cao năng lực cạnh tranh với các tổ chức tín dụng khác trong khu vực.
Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng khách hàng vay đúng hạn là một nội dung quan trọng trong hoạt động kinh doanh Việc hiểu rõ những yếu tố này giúp các tổ chức tài chính nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro và cải thiện chất lượng dịch vụ.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
TCTD đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trên toàn thế giới, đặc biệt là tại Việt Nam Các nghiên cứu chủ yếu áp dụng phương pháp định lượng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh toán nợ của người vay, tập trung vào rủi ro tín dụng của ngân hàng Đối tượng nghiên cứu chủ yếu là các doanh nghiệp vừa và nhỏ (Trương Đông Lộc 2010), hộ gia đình tại khu vực thành thị (Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết 2011), cũng như khách hàng cá nhân (Kibrom Tadesse 2010) Ngoài ra, một số nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của nông dân (Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình 2011; Vitor).
Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp là cần thiết để giảm thiểu rủi ro cho các
Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu của luận văn
Mục tiêu chính của đề tài là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp Bên cạnh đó, đề tài cũng đưa ra các kiến nghị cho các nhà quản lý tại BIDV và các tổ chức tín dụng khác nhằm cải thiện quyết định cấp tín dụng cho nông dân Qua đó, góp phần vào việc tăng trưởng tín dụng bền vững và phát triển nông nghiệp, nông thôn, phù hợp với chủ trương của tỉnh Đồng Tháp và Chính phủ Việt Nam.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Để đạt được mục tiêu tổng quát là phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp, luận văn cần thực hiện các mục tiêu cụ thể bao gồm: xác định các yếu tố kinh tế, xã hội và môi trường ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, đánh giá mức độ tác động của từng yếu tố, và đề xuất các giải pháp nhằm cải thiện khả năng trả nợ của nông dân.
+ Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp
+ Phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố trên đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp
Đề xuất các nhà quản lý BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp và các TCTD khác cần xem xét quyết định cấp tín dụng cho nông dân, nhằm thúc đẩy tăng trưởng tín dụng bền vững và hỗ trợ phát triển nông nghiệp, nông thôn theo chủ trương của tỉnh Đồng Tháp và Chính phủ Việt Nam.
- Các nhân tố ảnh hưởng đến KNTN vay của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp và mức độ ảnh hưởng như thế nào?
Các nhà quản lý ngân hàng tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp và các tổ chức tín dụng khác cần triển khai các giải pháp hiệu quả nhằm giảm thiểu tình trạng nông dân trả nợ vay không đúng hạn Điều này không chỉ giúp duy trì sự ổn định tài chính cho ngân hàng mà còn góp phần vào việc tăng trưởng tín dụng bền vững trong khu vực nông thôn.
Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
1.3.1 Đối tƣợng nghiên cứu Đối tƣợng nghiên cứu của đề tài là các nhân tố tác động đến KNTN vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp
- Địa bàn nghiên cứu: các phòng giao dịch của BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp (trừ Thành phố Cao Lãnh)
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
- Nguồn vốn vay tiếp cận trong đề tài là nguồn vốn vay tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp
Nghiên cứu được thực hiện thông qua việc khảo sát 300 nông dân vay vốn tại các phòng giao dịch của BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp (ngoại trừ Thành phố Cao Lãnh) trong năm 2017, với điều kiện đến ngày 31/12/2017, họ vẫn còn dư nợ.
Phương pháp nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng kết hợp hai phương pháp nghiên cứu chính là nghiên cứu định tính và định lượng, trong đó phương pháp định lượng được sử dụng làm phương pháp chủ đạo.
Phương pháp nghiên cứu định tính đóng vai trò quan trọng trong việc tổng hợp các nghiên cứu trước, tạo nền tảng cho việc xây dựng mô hình lý thuyết và các giả thuyết liên quan Ngoài ra, phương pháp này còn được áp dụng để đưa ra các đề xuất sau khi hoàn thành quá trình phân tích định lượng.
Phương pháp nghiên cứu định lượng đóng vai trò quan trọng trong phân tích thống kê mô tả và xây dựng mô hình ước lượng mối quan hệ giữa các biến số, đặc biệt là mối quan hệ nguyên nhân và kết quả Quá trình này bao gồm việc thu thập dữ liệu dựa trên mô hình đã được thiết lập.
Phương pháp nghiên cứu áp dụng cho từng mục tiêu cụ thể của đề tài như sau:
Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để tổng quát hóa tình hình trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp Phương pháp này cho phép phân tích các yếu tố ảnh hưởng tích cực và tiêu cực đến khả năng trả nợ vay của nông dân.
Nghiên cứu này phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp Để đạt được mục tiêu này, tác giả áp dụng phương pháp phân tích hồi quy thông qua mô hình Probit, một mô hình kinh tế lượng được giới thiệu lần đầu bởi Chester Bliss vào năm 1935.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế kế thừa từ các nghiên cứu trước, kết hợp giả thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay Tác giả sử dụng phần mềm STATA 12 để phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình, áp dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhằm phát hiện đa cộng tuyến, và kiểm định White để kiểm tra hiện tượng phương sai của phần dư Ngoài ra, tác giả ước lượng hệ số hồi quy và sử dụng kiểm định Wald để đánh giá mức độ giải thích của các biến độc lập, độ phù hợp của mô hình và ý nghĩa thống kê của các biến trong nghiên cứu.
Dựa trên các kết quả thu được từ phương pháp thống kê mô tả và phân tích mô hình hồi quy, tác giả đã đưa ra những đề xuất và kiến nghị cụ thể nhằm cải thiện tình hình nghiên cứu.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Đề tài nghiên cứu này dựa trên các kết quả thực nghiệm trước đây và lý thuyết để xây dựng mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của nông dân Qua việc thu thập và xử lý dữ liệu, nghiên cứu sẽ xác định các nhân tố chính tác động đến khả năng trả nợ đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp Từ đó, đề tài sẽ đưa ra những gợi ý chính sách trong quản trị và điều hành hoạt động cho vay nông dân, nhằm hạn chế tình trạng nông dân trả nợ không đúng hạn, góp phần vào sự phát triển an toàn, bền vững và ổn định của các TCTD, đồng thời đáp ứng nhu cầu phát triển kinh tế địa phương.
Tác giả mong rằng kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm, góp phần hệ thống hóa cơ sở lý luận về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân Việt Nam, đồng thời tạo nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo.
Kết cấu của luận văn
Ngoài phần mở bài, danh mục tài liệu tham khảo, luận văn đƣợc trình bày trong 5 chương
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Chương 1 của nghiên cứu cung cấp cái nhìn tổng quan về lý do, mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, cùng với ý nghĩa của đề tài Nội dung này giúp định hình bối cảnh và tầm quan trọng của nghiên cứu, từ đó làm rõ những đóng góp mà nghiên cứu sẽ mang lại cho lĩnh vực liên quan.
Chương 2 của luận văn trình bày tổng quan về nông nghiệp, nông dân, nông thôn và tín dụng ngân hàng, cùng với các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay Tác giả cũng xem xét các nghiên cứu thực nghiệm trước đó để xác định các yếu tố định lượng, từ đó xây dựng mô hình thực nghiệm về khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp.
- Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Xuất phát từ khung lý thuyết Chương
Tác giả đã kế thừa mô hình thực nghiệm từ các nghiên cứu trước để xây dựng mô hình luận văn về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp Chương này nổi bật với việc trình bày các bước tiến hành và phương pháp ước lượng, nhằm tìm kiếm minh chứng cho mục tiêu nghiên cứu Ngoài ra, chương cũng cung cấp chi tiết về việc đo lường biến và khai thác dữ liệu.
Chương 4 của bài viết trình bày thực trạng trả nợ vay của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp cùng với kết quả nghiên cứu Tác giả đã sử dụng mô hình thực nghiệm và dữ liệu thu thập qua phần mềm STATA 12 để kiểm định và ước lượng hệ số hồi quy các biến trong mô hình Kết quả thực nghiệm được thảo luận dựa trên lý thuyết nghiên cứu và so sánh với các nghiên cứu trước đây, nhằm giải thích một cách logic Nghiên cứu cung cấp minh chứng rõ ràng cho các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp.
Chương 5 của luận văn trình bày kết luận và khuyến nghị, tóm lược các kết quả nghiên cứu thực nghiệm chính phù hợp với mục tiêu đề ra Đồng thời, chương này cũng đưa ra những gợi ý chính sách nhằm nâng cao khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân, góp phần cải thiện tình hình tài chính trong lĩnh vực nông nghiệp.
Tín dụng đóng vai trò quan trọng trong phát triển nông nghiệp và các tổ chức tín dụng, nhưng hoạt động sản xuất nông nghiệp thường gặp rủi ro, cùng với trình độ của người dân còn hạn chế, khiến tín dụng cho nông dân tiềm ẩn nhiều nguy cơ Việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân là cần thiết Chương 1 đã tổng quan vấn đề nghiên cứu, mục tiêu, câu hỏi, đối tượng, phạm vi, phương pháp nghiên cứu và những đóng góp thực tiễn của đề tài, với kết cấu gồm 5 chương sẽ được trình bày chi tiết trong các phần tiếp theo.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Một số khái niệm
2.1.1 Khái niệm nông nghiệp, nông dân và nông thôn
Theo Đỗ Kim Chung (2010), nông nghiệp là ngành sản xuất vật chất sử dụng đất đai và sinh vật để tạo ra sản phẩm nông nghiệp Tuy nhiên, với sự phát triển của nền kinh tế, yêu cầu xã hội đối với nông nghiệp ngày càng cao, không chỉ dừng lại ở sản xuất các sản phẩm tươi sống mà còn bao gồm chế biến, tiếp thị và tiêu thụ nông sản Do đó, sản phẩm cuối cùng của nông nghiệp không chỉ là nông sản mà là thực phẩm nông sản (agrofoods) (Đỗ Kim Chung 2002) Vì vậy, nông nghiệp cần được định nghĩa rộng hơn là ngành sản xuất – kinh doanh thực phẩm nông sản, bao gồm sản xuất, chế biến, marketing và phân phối.
Nông dân là chủ thể chính trong hoạt động sản xuất kinh doanh nông nghiệp, thường được hiểu là những người tham gia vào sản xuất nông nghiệp Tuy nhiên, nhiều nông dân còn tham gia vào các hoạt động kinh tế khác như sản xuất tiểu thủ công nghiệp, ngành nghề nông thôn và dịch vụ Sự phát triển của nông thôn dẫn đến sự đa dạng trong cơ cấu ngành nghề, vì vậy khái niệm nông dân cần được hiểu rộng hơn Nông dân bao gồm những người sống ở nông thôn, tham gia vào các hoạt động công nghiệp, nông nghiệp và dịch vụ khác nhau, tùy thuộc vào khả năng và lợi thế so sánh của họ (Đỗ Kim Chung 2010).
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Nông thôn là khu vực kinh tế nơi diễn ra các hoạt động sản xuất kinh doanh nông nghiệp, khác biệt với thành thị về không gian, hoạt động kinh tế, cộng đồng và sinh thái Khu vực này gắn liền với đời sống, tập tục và bản sắc văn hóa của cộng đồng Về mặt kinh tế, nông thôn bao gồm các lĩnh vực như kinh tế, xã hội, môi trường, văn hóa, tài nguyên thiên nhiên, tổ chức và thể chế, công nghiệp và hạ tầng cơ sở Do đó, phát triển nông thôn cần chú trọng đến sự phát triển toàn diện về kinh tế, xã hội, tổ chức và môi trường.
2.1.2 Khái niệm về tín dụng
Tín dụng, theo Nguyễn Minh Kiều (2009), là quan hệ vay mượn thể hiện dưới hình thức tiền tệ hoặc hiện vật, trong đó người vay phải hoàn trả cả nợ gốc và lãi suất sau một thời gian nhất định Luật các tổ chức tín dụng năm 2010 định nghĩa cấp tín dụng là thỏa thuận cho phép cá nhân hoặc tổ chức sử dụng một khoản tiền với nguyên tắc hoàn trả, bao gồm các hình thức như cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bao thanh toán, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp vụ tín dụng khác Nguyễn Văn Tiến (2005) đã phân loại tín dụng dựa trên thời gian.
Tín dụng ngắn hạn là loại hình tín dụng có thời hạn tối đa 1 năm, được sử dụng chủ yếu để bù đắp thiếu hụt vốn lưu động tạm thời và đáp ứng nhu cầu tiêu dùng cá nhân.
Tín dụng trung hạn là hình thức vay có thời gian từ 1 đến 5 năm, chủ yếu phục vụ cho việc đầu tư mua sắm tài sản cố định, cải tiến và đổi mới trang thiết bị Nó cũng được sử dụng để mở rộng sản xuất và xây dựng các công trình vừa và nhỏ với thời gian thu hồi vốn nhanh.
+ Tín dụng dài hạn: Là loại tín dụng có thời hạn trên 5 năm, đáp ứng các nhu
Luận văn thạc sĩ Kinh tế cầu đầu tƣ dài hạn
Nguyễn Văn Tiến (2015) định nghĩa cho vay là hình thức cấp tín dụng, trong đó bên cho vay cung cấp hoặc cam kết cung cấp cho khách hàng một khoản tiền để sử dụng cho mục đích cụ thể trong thời gian nhất định, theo thỏa thuận và với nguyên tắc hoàn trả cả gốc lẫn lãi.
Thời hạn cho vay là khoảng thời gian tính từ khi khách hàng nhận tiền vay cho đến khi hoàn tất việc trả nợ gốc và lãi suất theo thỏa thuận trong hợp đồng tín dụng.
+ Thời gian trả nợ: Là khoảng thời gian từ ngày khách hàng nhận tiền vay lần đầu tiên cho đến ngày trả nợ gốc và/hoặc lãi lần đầu
Kỳ hạn trả nợ là khoảng thời gian bắt đầu từ ngày khách hàng thực hiện việc trả nợ gốc và/hoặc lãi lần đầu cho đến khi hoàn tất việc thanh toán toàn bộ nợ gốc và lãi.
+ Dƣ nợ cho vay: Là số tiền mà khách hàng đang còn nợ ngân hàng đến tại một thời điểm nhất định
+ Lãi suất của khoản vay là giá cả của quyền sử dụng một đơn vị vốn trong một đơn vị thời gian nhất định
Theo Đoàn Thanh Hà và Hoàng Thị Thanh Hằng (2013), cho vay nông nghiệp là hoạt động ngân hàng cung cấp hỗ trợ tài chính cho cá nhân hoặc hộ gia đình, nhằm đáp ứng nhu cầu vốn cho sản xuất nông nghiệp, bao gồm trồng trọt, chăn nuôi và nuôi trồng thủy sản.
Hoạt động cho vay nông dân là sự kết nối giữa các tổ chức tín dụng và nông dân, trong đó tổ chức tín dụng sử dụng nguồn vốn tự có và vốn huy động để cung cấp tín dụng cho nông dân Để được vay, nông dân cần đáp ứng đủ điều kiện của tổ chức tín dụng và thỏa mãn các điều khoản trong hợp đồng ký kết.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
2.1.3 Khái niệm về hoạt động cho vay nông nghiệp Đối tƣợng cho vay nông nghiệp: Hiện tại BIDV - Chi nhánh Đồng Tháp cho vay đối với các đối tƣợng trong lĩnh vực nông nghiệp nhƣ sau:
- Vật tƣ nông nghiệp, chi phí trồng trọt, chăn nuôi
- Kinh doanh mua bán nông sản; kinh doanh mua bán phân bón, thuốc trừ sâu, thức ăn và thuốc thú y, thủy sản
- Cải tạo hoặc mở rộng qui mô sản xuất, chăn nuôi Đặc trƣng cơ bản trong cho vay nông nghiệp:
Tính thời vụ trong cho vay nông nghiệp liên quan chặt chẽ đến chu kỳ sinh trưởng của động, thực vật Điều này thể hiện qua nhiều khía cạnh khác nhau trong ngành nông nghiệp.
Vụ mùa trong sản xuất nông nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc xác định thời điểm cho vay và thu nợ Nếu ngân hàng chỉ tập trung cho vay vào một số cây trồng hoặc vật nuôi nhất định, thì cần tổ chức cho vay vào một thời điểm cụ thể trong năm, thường là đầu vụ, và thu nợ vào thời điểm thu hoạch và tiêu thụ sản phẩm.
Chu kỳ sinh sống tự nhiên của cây trồng và vật nuôi là yếu tố quyết định thời hạn cho vay, với chu kỳ ngắn hạn hoặc dài hạn tùy thuộc vào loại cây hoặc vật nuôi cùng quy trình sản xuất Hiện nay, công nghệ sinh học đã cho phép lai tạo nhiều giống mới, giúp tăng năng suất và sản lượng, đồng thời rút ngắn thời gian trưởng thành.
Tổng quan nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn
Tác giả đã tham khảo các nghiên cứu trước đây về đánh giá và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng hoàn trả nợ vay trong tín dụng, tập trung vào khách hàng cá nhân, hộ nông dân và những người có thu nhập thấp Hầu hết các nghiên cứu này là thực nghiệm định lượng, đồng thời tác giả cũng kế thừa các lý thuyết liên quan từ những công trình nghiên cứu này.
Nghiên cứu của Chapman (1990) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong cho vay khách hàng cá nhân, dựa trên dữ liệu từ 2.765 hồ sơ vay hợp tác với 21 ngân hàng ở 16 thành phố thuộc 11 Bang Mỹ Kết quả cho thấy độ tuổi, đặc điểm nghề nghiệp, quy mô gia đình và thu nhập có mối quan hệ thuận với khả năng trả nợ của khách hàng, trong khi thời hạn vay và số tiền khoản vay lại có mối tương quan nghịch Đặc biệt, nghiên cứu chỉ ra rằng nữ giới ít tạo ra rủi ro tín dụng hơn nam giới.
Nghiên cứu của Kohansal và Mansoori (2009) về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của nông dân tại tỉnh Khorasan-Razavi, Iran đã áp dụng mô hình hồi quy logit Mẫu nghiên cứu bao gồm 175 nông dân, giúp xác định các yếu tố quyết định đến việc trả nợ vay trong bối cảnh nông nghiệp.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế biến độc lập bao gồm các yếu tố như độ tuổi, quy mô trang trại, số năm kinh nghiệm, thu nhập, lãi suất, thời hạn vay, chi phí hành chính khi vay, số tiền vay, số người phụ thuộc và số kỳ thanh toán, cùng với hai biến giả về việc nông dân sử dụng vốn đầu tư trang trại và nông dân có máy móc canh tác Nghiên cứu cho thấy kinh nghiệm, thu nhập và số tiền vay có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ, trong khi lãi suất vay lại tác động tiêu cực, với lãi suất là yếu tố quan trọng nhất trong mô hình Đáng lưu ý, độ tuổi, quy mô trang trại và biến giả về việc sử dụng máy móc không có ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu.
Nghiên cứu của Kibrom (2010) về khả năng trả nợ của khách hàng vay vốn tại chi nhánh Ngân hàng phát triển miền Bắc Ethiopia cho thấy khả năng trả nợ chịu ảnh hưởng tích cực từ trình độ học vấn, thời hạn vay, thu nhập và mục đích sử dụng vốn vay của người vay Tuy nhiên, độ tuổi của người vay lại có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ Dữ liệu được thu thập từ khảo sát 100 khách hàng của ngân hàng đã cung cấp những thông tin quan trọng cho nghiên cứu này.
Nghiên cứu của Vitor (2012) đã chỉ ra rằng khả năng trả nợ của người dân tại Ghana bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm thu nhập của người vay, giá trị khoản vay và trình độ học vấn của họ Dữ liệu được thu thập từ 374 người dân ở năm huyện thuộc khu vực Brong Ahafo, cho thấy mối quan hệ tích cực giữa những yếu tố này và khả năng trả nợ.
Ojiako và Ogbukwa (2012) đã tiến hành phân tích khả năng trả nợ của 110 nông dân hợp tác xã ở Bắc Yewa, Bang Ogun, Nigeria, bằng cách sử dụng kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên nhiều lần Dữ liệu thu thập được đã được phân tích thông qua các phương pháp thống kê mô tả, tương quan và hồi quy Kết quả nghiên
Nghiên cứu của Wongnaa và Vitor (2013) tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của nông dân tại huyện Sene, Ghana Dữ liệu được thu thập thông qua nhiều phương pháp khác nhau nhằm phân tích các yếu tố này một cách chi tiết.
Một nghiên cứu thạc sĩ về Kinh tế tại huyện Sene, Ghana, đã khảo sát 100 nông dân trồng khoai Kết quả cho thấy rằng trình độ học vấn, số năm kinh nghiệm, lợi nhuận từ cho vay, tuổi tác của nông dân, việc giám sát khoản vay và thu nhập bổ sung đều có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của họ.
Adeyonu và các tác giả (2016) đã nghiên cứu các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các hộ nông dân nhỏ tại Remo, Bang Ogun, Nigeria Dữ liệu nghiên cứu được thu thập qua bảng câu hỏi có cấu trúc và sử dụng phương pháp lấy mẫu đa giai đoạn với 120 người tham gia Phân tích dữ liệu bằng mô hình hồi quy probit cho thấy các yếu tố như tuổi tác, trình độ học vấn, kinh nghiệm làm nông, thu nhập ròng và mức khoản vay nhận được đều có tác động tích cực đến khả năng trả nợ, trong khi số người phụ thuộc trong gia đình lại làm giảm khả năng này.
Nghiên cứu của Abankwah, Vitor, và Seini (2016) xác định các đặc điểm của người vay và yếu tố thể chế ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của nông hộ nhỏ tại huyện Ejura-Sekyedumasi và đô thị Mampong, Ghana Dữ liệu được thu thập từ 120 nông dân nhận tín dụng từ tổ chức tín dụng chính thức và bán chính thức trong giai đoạn 2009-2011, với 60 người trả nợ đúng hạn và 60 người không Phân tích dữ liệu bằng phương pháp thống kê mô tả và mô hình hồi quy probit cho thấy tuổi, giới tính, thành viên hộ gia đình, thu nhập và hệ thống canh tác của nông dân có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ Ngoài ra, lãi suất thấp, theo dõi sau khi giải ngân và lịch trả nợ cũng là những yếu tố quan trọng tác động đến việc trả nợ của nông hộ nhỏ.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Các nghiên cứu trước đây chủ yếu được thực hiện bởi các tác giả và trong môi trường nghiên cứu quốc tế Tuy nhiên, tại Việt Nam cũng đã có một số nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng nông nghiệp của nông dân.
Nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) về khả năng trả nợ vay đúng hạn của 436 nông dân tại Hậu Giang cho thấy khả năng này có mối tương quan thuận với thu nhập sau khi vay và số thành viên trong gia đình có thu nhập, trong khi lại có mối tương quan nghịch với lãi suất vay Hơn nữa, trình độ học vấn của chủ hộ càng cao thì khả năng trả nợ đúng hạn càng tốt Cuối cùng, khả năng trả nợ đúng hạn của các hộ vay vốn cho sản xuất nông nghiệp cao hơn so với các hộ vay vốn cho mục đích phi nông nghiệp.
Vương Quốc Duy và Đặng Hoàng Trung (2015) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của hộ chăn nuôi heo tại quận Ô Môn, Thành phố Cần Thơ Sử dụng dữ liệu sơ cấp và mô hình Probit, nghiên cứu cho thấy rằng các thuộc tính của chủ hộ như giới tính, trình độ học vấn và độ tuổi, cùng với các yếu tố của nông hộ như vị trí xã hội và thu nhập, đều có tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng Đặc biệt, nghiên cứu chỉ ra rằng giới tính nữ và vị trí xã hội có mối tương quan tích cực với khả năng tiếp cận tín dụng chính thức.
Nghiên cứu của Mai Văn Nam và Vương Quốc Duy (2016) so sánh hiệu quả hoàn trả giữa nông dân và người không phải nông dân vay vốn từ ngân hàng ở ĐBSCL, Việt Nam Dữ liệu được thu thập từ ba tỉnh trong khu vực này, và mô hình probit biến cụ thể đã được áp dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ Kết quả cho thấy nông dân có tỷ lệ trả nợ cao hơn đáng kể so với những người không phải nông dân.
Đề xuất mô hình nghiên cứu
Khả năng trả nợ vay đúng hạn chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như độ tuổi, trình độ học vấn, ngành nghề, thu nhập, số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập, kinh nghiệm của người vay, lãi suất, số tiền vay và thời hạn vay Nghiên cứu này sẽ xem xét mối quan hệ giữa các yếu tố này với khả năng trả nợ đúng hạn Các yếu tố như giới tính, quy mô trang trại và số người phụ thuộc không được đưa vào mô hình do thiếu dữ liệu từ BIDV Đồng Tháp và tính chất của đối tượng nghiên cứu Mô hình nghiên cứu sẽ tập trung vào các yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của người vay.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Hình 2.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Đề xuất của tác giả
2.3.2 Mô hình nghiên cứu định lƣợng
Đề tài phân tích khả năng trả nợ vay đúng hạn sử dụng biến phụ thuộc nhị phân (giá trị 0 hoặc 1) và có thể áp dụng ba mô hình cơ bản: mô hình xác suất tuyến tính LPM, mô hình Binary logistic và mô hình Probit Mô hình LPM có nhược điểm về yếu tố ngẫu nhiên không thuần nhất và phương sai thay đổi, khiến việc ước lượng khoảng tin cậy cho các hệ số hồi quy trở nên khó khăn Do đó, hai mô hình còn lại, Binary logistic và Probit, là lựa chọn hợp lý hơn Cả hai mô hình này đều tương đồng ở chỗ không yêu cầu phân phối cụ thể cho các biến độc lập và có quy trình kiểm định thống kê không quá phức tạp, giúp phân tích hiệu quả hơn, đặc biệt là với biến độc lập như độ tuổi người vay vốn.
Số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập
Trình độ học vấn của người vay
Giá trị của khoản vay
Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của người vay
Thu nhập của người vay
Khả năng trả nợ vay đúng hạn
Luận văn thạc sĩ Kinh tế sử dụng mô hình hồi quy Probit để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp Mô hình Probit được chọn vì giả định hạng nhiễu phân phối chuẩn thông thường, phù hợp với bối cảnh nghiên cứu tại quốc gia đang phát triển và khu vực ĐBSCL, Việt Nam Điều này giúp đảm bảo tính phổ biến và tương đồng với các nghiên cứu khác, đồng thời dữ liệu nghiên cứu có thể thu thập được dễ dàng.
4(ThuNhap) + 5(SoNguoi) + 6(GiaTri) + + 7(KinhNghiem) + 8(ThoiHan) +
- 0 : Là hằng số của mô hình
- 1,…, 9: Là hệ số hồi quy
Nhiễu trong phương trình hồi quy, ký hiệu là ɛ, đại diện cho sai số và các biến không được đưa vào mô hình, cũng như các yếu tố khác có thể tác động đến biến phụ thuộc ngoài các biến độc lập đã được xem xét.
KNTraNo, hay khả năng trả nợ đúng hạn, là biến phụ thuộc trong mô hình probit của nghiên cứu này, thể hiện giá trị tiềm ẩn của nông dân trong thời gian trả nợ vay Biến này được định nghĩa là một biến giả, với giá trị 1 nếu nông dân hoàn thành việc trả nợ và lãi đúng hạn, và giá trị 0 nếu không thực hiện nghĩa vụ tài chính này đúng thời gian.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Khả năng trả nợ đúng hạn của nông dân thứ i phụ thuộc vào các biến giải thích I i = 0 + 1(DoTuoi) i + 2(TrinhDo) i + 3(NganhNghe) i + 4(ThuNhap) i +
Để đánh giá khả năng trả nợ đúng hạn của nông dân, chúng ta cần xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng này, bao gồm số người, giá trị, kinh nghiệm, thời hạn và lãi suất Các yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc xác định khả năng tài chính và trách nhiệm trả nợ của nông dân.
KNTraNo i = 1 (nông dân thứ i trả nợ đúng hạn), nếu I i > 0
KNTraNo i = 0 (nông dân thứ i trả nợ không đúng hạn), nếu I i ≤ 0
+ DoTuoi : Độ tuổi người vay vốn
+ TrinhDo : Trình độ học vấn của người vay
+ NganhNghe : Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của người vay
+ ThuNhap : Thu nhập của người vay
+ SoNguoi : Số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập
+ GiaTri : Giá trị của khoản vay
+ KinhNghiem : Kinh nghiệm của người vay trong sản xuất chăn nuôi + ThoiHan : Thời hạn vay
Dựa trên kết quả từ các nghiên cứu thực nghiệm đã được xác minh, tác giả đề xuất các giả thuyết nghiên cứu phù hợp với bối cảnh thực tế của vùng nghiên
Giả thuyết H1: Độ tuổi người vay vốn của người vay có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn
Độ tuổi người vay vốn (DoTuoi) là yếu tố quan trọng trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng Nghiên cứu của Kibrom (2010) cho thấy rằng độ tuổi có tác động ngược đến khả năng trả nợ, trong khi Chapman (1990) lại khẳng định rằng độ tuổi có mối tương quan thuận với khả năng trả nợ Người vay trẻ tuổi có thể có năng suất và hiểu biết tốt hơn, trong khi người lớn tuổi hơn thường sở hữu nhiều kinh nghiệm trong nông nghiệp, dẫn đến khả năng trả nợ đúng hạn Tuy nhiên, không thể xác định chính xác khả năng trả nợ chỉ dựa vào độ tuổi của người vay.
Giả thuyết H2: Trình độ học vấn của người vay có ảnh hưởng cùng chiều đến đến khả năng trả nợ vay đúng hạn
Trình độ học vấn cao giúp nông dân tiếp cận thông tin vay vốn và khoa học kỹ thuật dễ dàng hơn, từ đó nâng cao hiệu quả sản xuất Nông dân có kiến thức tốt hơn thường tính toán kỹ lưỡng khi đầu tư, dẫn đến việc sử dụng vốn hiệu quả và khả năng trả nợ đúng hạn Nhiều nhà nghiên cứu như Kibrom (2010), Vitor (2012), Wongnaa và Vitor (2013), Adeyonu và các tác giả (2016), Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011), Mai Văn Nam và Vương Quốc Duy cũng đã xác nhận giả thuyết này.
(2016) Do đó nghiên cứu kỳ vọng trình độ học vấn của người vay càng cao sẽ làm tăng khà năng hoàn trả nợ Dấu kỳ vọng (+)
Giả thuyết H3: Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của người vay có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ vay đúng hạn
Theo Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011), các khoản vay có nguồn trả nợ từ hoạt động sản xuất nông nghiệp có xác suất trả nợ đúng hạn cao hơn so với các khoản vay có nguồn thu nhập từ hoạt động khác Chapman (1990) cũng chỉ ra rằng đặc điểm nghề nghiệp có mối tương quan thuận với khả năng trả nợ của người vay Do đó, nghiên cứu kỳ vọng rằng ngành nghề chính tạo ra thu nhập của người vay từ sản xuất nông nghiệp sẽ nâng cao khả năng hoàn trả nợ.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Giả thuyết H4: Thu nhập của người vay có ảnh hưởng cùng chiều đến khả năng trả nợ vay đúng hạn
Nghiên cứu của Chapman (1990) chỉ ra rằng khả năng trả nợ của người vay tăng theo mức thu nhập, từ thấp đến cao Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) cũng khẳng định rằng số lượng thành viên tạo ra thu nhập cao hơn sẽ cải thiện khả năng trả nợ đúng hạn của nông dân Tương tự, Kohansal và Mansoori (2009) cũng đưa ra kết luận tương tự trong nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng Do đó, kỳ vọng thu nhập cao hơn của người vay sẽ làm tăng khả năng trả nợ, thể hiện mối quan hệ tích cực giữa thu nhập và khả năng trả nợ.
Giả thuyết H5: Số thành viên trong gia đình có tạo ra thu nhập có ảnh hưởng cùng chiều đến khả năng trả nợ vay đúng hạn
Nghiên cứu của Chapman (1990) chỉ ra rằng số thành viên trong hộ gia đình có mối tương quan thuận với khả năng trả nợ, khi gia đình có nhiều người tạo ra thu nhập sẽ làm tăng thu nhập chung và giảm gánh nặng cho chủ hộ Ngược lại, Adeyonu (2016) cho rằng số người phụ thuộc trong gia đình có thể làm giảm khả năng trả nợ do phải chi trả cho nhiều chi phí Tuy nhiên, nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) lại khẳng định rằng số thành viên có thu nhập trong gia đình có mối quan hệ tỷ lệ thuận với khả năng trả nợ đúng hạn của nông dân, cho thấy rằng càng nhiều thành viên có thu nhập, khả năng trả nợ của người vay càng cao.
Giả thuyết H6: Số năm kinh nghiệm trong sản xuất nông nghiệp của người vay có ảnh hưởng cùng chiều đến khả năng trả nợ vay đúng hạn
Kinh nghiệm trong sản xuất nông nghiệp, được đo bằng số năm hoạt động trồng trọt và chăn nuôi, có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ vay của khách hàng Những người vay có nhiều kinh nghiệm trong chăn nuôi thường có doanh thu và dòng tiền ổn định hơn so với những người mới bắt đầu Do đó, tỷ lệ hoàn trả nợ vay của họ cũng cao hơn (Wongnaa, Victor 2013) Nghiên cứu kỳ vọng rằng kinh nghiệm trong sản xuất nông nghiệp sẽ góp phần nâng cao khả năng trả nợ đúng hạn.
Giả thuyết H7: Giá trị của khoản vay của người vay có ảnh hưởng cùng chiều đến khả năng trả nợ vay đúng hạn
Khi số tiền vay đạt mức đủ để đáp ứng nhu cầu vốn cho sản xuất kinh doanh, nó sẽ giảm thiểu tác động tiêu cực đến dòng tiền của khách hàng so với các khoản vay nhỏ hơn Các nông dân với khoản vay ít không thể chi trả đầy đủ cho chi phí đầu vào cần thiết để tối ưu hóa năng suất Ngược lại, với khoản vay lớn hơn, họ có khả năng mua đủ nguyên vật liệu cần thiết, từ đó nâng cao năng suất và thu nhập để trả nợ Nghiên cứu của Victor (2012) cho thấy giá trị khoản vay càng cao thì khả năng trả nợ của người vay càng tăng, thể hiện mối tương quan tích cực.
Giả thuyết H8: Thời hạn vay có ảnh hưởng ngược chiều đến khả năng trả nợ vay đúng hạn
Thời gian hoàn trả khoản vay được xác định theo thỏa thuận giữa tổ chức tín dụng và khách hàng Theo Kibrom (2010), thời hạn trả nợ ngắn có thể khiến khách hàng không có đủ doanh thu để thanh toán, trong khi thời gian trả nợ dài có thể gây khó khăn cho khách hàng trong việc tiếp cận vốn vay mới cho đến khi khoản vay cũ được hoàn trả Do đó, cả thời gian trả nợ ngắn và dài đều có thể ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng thanh toán đúng hạn Tuy nhiên, nếu thời gian trả nợ được xác định hợp lý, khách hàng sẽ có khả năng trả nợ đúng hạn.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Giả thuyết H9: Lãi suất vay có ảnh hưởng ngược chiều đến khả năng trả nợ vay đúng hạn
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Được xây dựng theo trình tự 6 bước như sau:
Bước đầu tiên trong quá trình nghiên cứu là xác định vấn đề nghiên cứu Nhiệm vụ chính ở bước này bao gồm việc làm rõ vấn đề nghiên cứu của đề tài, xác
Bước 2 trong nghiên cứu là tổng quan cơ sở lý thuyết và các đề tài liên quan trong và ngoài nước, từ đó xây dựng mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận nguồn tín dụng của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp.
Bước 3 trong quy trình nghiên cứu là thiết kế nghiên cứu, bao gồm việc xác định hình thức và phương pháp nghiên cứu, quy trình thực hiện, cỡ mẫu cần thiết, cũng như các phương pháp thu thập số liệu và kỹ thuật phân tích dữ liệu.
Bước 4 trong quy trình nghiên cứu là điều tra đối tượng nghiên cứu thông qua việc thu thập dữ liệu bằng phiếu khảo sát định lượng chính thức Trong giai đoạn này, cần phát hiện và điều chỉnh kịp thời những sai sót trong quá trình thu mẫu để đảm bảo độ tin cậy tối đa cho số liệu thu thập được.
Bước 5 trong quy trình nghiên cứu là phân tích số liệu bằng phần mềm STATA 12 Quy trình này bao gồm việc mã hóa biến, nhập số liệu vào máy tính, làm sạch dữ liệu, điều chỉnh các sai sót và tiến hành phân tích số liệu theo các phương pháp phù hợp.
Bước 6: Viết báo cáo nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu nhƣ đƣợc trình bày trong hình 3.1
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Hình 3.1 Quy trình thực hiện nghiên cứu
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Các nhân tố ảnh hưởng đến KNTN vay của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp
Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước Đề xuất mô hình nghiên cứu
Lập mô hình nghiên cứu định lƣợng và giả thuyết nghiên cứu
Thu thập số liệu Ƣớc lƣợng thông số
Kiểm định giả thuyết Đo lường mức độ ảnh hưởng Phân tích hồi quy
Xây dựng lại mô hình Kết quả nghiên cứu và kiến nghị
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Phương pháp thu thập số liệu
Số quan sát (cỡ mẫu) là yếu tố quyết định thành công của một nghiên cứu, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của kết luận Việc ước tính số lượng đối tượng cần thiết là rất quan trọng; nếu số quan sát quá nhỏ, kết luận sẽ thiếu độ tin cậy, trong khi số quan sát quá lớn có thể dẫn đến lãng phí nguồn lực Do đó, xác định cỡ mẫu hợp lý là bước cần thiết để đảm bảo hiệu quả của nghiên cứu.
Dựa vào lý thuyết thống kê cơ bản, ba yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định cỡ mẫu cần chọn bao gồm mức ý nghĩa, độ mạnh của phép kiểm định và số lượng biến độc lập Có nhiều kỹ thuật để xác định kích thước mẫu đại diện cho tổng thể, trong đó kỹ thuật của Green (1991), được trích dẫn bởi Lưu Tiến Dũng (2013), là một trong những phương pháp đáng chú ý Tác giả khuyến nghị công thức xác định cỡ mẫu nghiên cứu là n ≥ 50 + 8*m, với n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và m là số biến độc lập trong mô hình Giả sử áp dụng kinh nghiệm chọn mẫu của Green, ta có thể tính toán kích thước mẫu cần thiết dựa trên số biến độc lập.
Kích thước mẫu nghiên cứu tối thiểu cần đạt 122 quan sát, theo Lưu Tiến Dũng (2013) dẫn nguồn từ Tabacknich và Fidell (2007) Để đảm bảo kết quả hồi quy thuyết phục hơn, kích thước mẫu cần đủ lớn, với công thức n ≥ 104 + m, trong đó n là kích thước mẫu tối thiểu và m là số biến độc lập Nếu áp dụng công thức này với 9 biến độc lập, kích thước mẫu tối thiểu sẽ là 113 quan sát, nhằm đảm bảo tính đại diện cho tổng thể.
Để đảm bảo độ mạnh của phép kiểm định trong luận văn thạc sĩ Kinh tế, tác giả đã sử dụng bộ số liệu gồm 300 quan sát Với cỡ mẫu này, số lượng quan sát 300 được coi là đủ lớn để tiến hành nghiên cứu.
Phương pháp chọn mẫu
- Đầu tiên, chọn toàn bộ các nông dân đang có quan hệ tín dụng với BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp trong năm 2017 và đến 31/12/2017 vẫn còn dƣ nợ
Tại Phòng Giao dịch của BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp, các nông dân được phân loại thành hai nhóm: Nhóm 1 gồm những nông dân chưa từng phát sinh nợ quá hạn, trong khi Nhóm 0 là những nông dân đã từng có nợ quá hạn.
Trong nghiên cứu, tổng số nông dân được chọn để khảo sát là 300 người, dựa trên thống kê về số lượng nông dân vay vốn từ các Phòng Giao dịch của BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp Mẫu nghiên cứu đã được phân bổ đồng đều cho các địa bàn khác nhau, như thể hiện trong Bảng 3.1.
Bảng 3.1 ảng số lƣợng mẫu khảo sát theo địa n Địa bàn huyện/thị Phòng Giao dịch Số mẫu điều tra
1 Huyện Cao Lãnh Mỹ Thọ 50
2 Huyện Tháp Mười Tháp Mười 50
3 Huyện Tam Nông Tam Nông 50
4 Huyện Thanh Bình Thanh Bình 50
5 Thị xã Hồng Ngự Hồng Ngự 50
6 Huyện Tân Hồng Tân Hồng 50
Nguồn: Số liệu khảo sát của tác giả
Để phục vụ cho mô hình nghiên cứu, tác giả đã áp dụng một cơ cấu mẫu hợp lý, bao gồm những nông dân trả nợ đúng hạn và những nông dân không trả nợ đúng hạn.
Luận văn thạc sĩ nghiên cứu về tình hình nông dân trả nợ không đúng hạn, liên quan đến tỷ lệ số cá thể tại địa bàn Tác giả áp dụng hàm randbetween trong Excel để chọn mẫu ngẫu nhiên, phục vụ cho việc khảo sát số lượng mẫu cần thiết.
Bảng 3.2 ảng số lƣợng mẫu khảo sát theo khả năng trả nợ Địa bàn huyện/thị Phòng
Số mẫu điều tra Trả nợ đúng hạn Trả nợ trễ hạn
Số lƣợng Tỷ lệ Số lƣợng Tỷ lệ
1 Huyện Cao Lãnh Mỹ Thọ 28 56% 22 44%
2 Huyện Tháp Mười Tháp Mười 39 78% 11 22%
3 Huyện Tam Nông Tam Nông 35 70% 15 30%
4 Huyện Thanh Bình Thanh Bình 30 60% 20 40%
5 Thị xã Hồng Ngự Hồng Ngự 26 52% 24 48%
6 Huyện Tân Hồng Tân Hồng 29 58% 21 42%
Nguồn: Số liệu khảo sát của tác giả
Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo hoạt động tín dụng, hồ sơ vay vốn của nông dân, và báo cáo đề xuất tín dụng của cán bộ khách hàng tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp.
Phương pháp phân tích số liệu
Dữ liệu trong nghiên cứu này được thu thập từ nguồn thứ cấp, và các công cụ như Excel cùng với phần mềm thống kê STATA 12 đã được sử dụng để thực hiện phân tích hồi quy.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
3.5.1 Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả là quá trình xử lý và tổng hợp dữ liệu thô thành các chỉ số cụ thể nhằm xác định yếu tố đặc trưng của từng biến và toàn bộ dữ liệu Sau khi xử lý, số liệu sẽ được trình bày dưới dạng bảng thống kê mô tả, bao gồm các nội dung như tên biến, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất.
Mục đích của phân tích tương quan trong mô hình nghiên cứu là xác định các biến có hệ số tương quan cao thông qua ma trận hệ số tương quan Nghiên cứu của Grunfeld (1958), được trích dẫn bởi Lưu Tiến Dũng (2013), nhấn mạnh rằng việc xem xét kỹ lưỡng hệ số tương quan giữa các biến độc lập là cần thiết để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, điều này có thể dẫn đến sai lệch trong các hệ số hồi quy và phản ánh không chính xác các quy luật kinh tế.
3.5.3 Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến Để dò tìm và phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến, nghiên cứu sử dụng công cụ hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor), quy tắc là khi VIF vượt quá 10 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Gujrati, 2003) Trường hợp nếu phát hiện ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình thì cặp biến độc lập này sẽ đƣợc xử lý bằng cách bỏ đi một biến đa cộng tuyến ra khỏi mô hình hồi quy
3.5.4 Kiểm định hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi
Phương sai của phần dư thay đổi (heteroscedasticity) là hiện tượng khi các giá trị phần dư có phân phối không đồng nhất và phương sai không giống nhau Bỏ qua hiện tượng này có thể dẫn đến ước lượng không hiệu quả cho các hệ số hồi quy, làm giảm giá trị của các kiểm định giả thuyết và hiệu quả của dự báo Để kiểm tra hiện tượng heteroscedasticity, có thể sử dụng kiểm định Spearman hoặc kiểm định White, đặc biệt khi số quan sát trong nghiên cứu đạt ≥ 100.
Trong luận văn thạc sĩ Kinh tế, việc kiểm định White là cần thiết để xử lý hiện tượng phương sai của sai số thay đổi Khi hiện tượng này xảy ra, chúng ta có thể khắc phục bằng cách sử dụng ước lượng vững của ma trận hiệp phương sai thông qua tùy chọn robust Phương pháp Probit sẽ giúp tính toán lại các giá trị kiểm định một cách chính xác hơn (White, 1980).
3.5.5 Phân tích kết quả hồi quy
Mục đích của nghiên cứu là đo lường mức độ ảnh hưởng và chiều tác động của các biến độc lập đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp Với biến phụ thuộc là khả năng trả nợ vay đúng (biến nhị phân nhận giá trị 0 hoặc 1), nghiên cứu áp dụng mô hình Probit và sử dụng phần mềm STATA 12 để phân tích Các bước phân tích kết quả sẽ được trình bày chi tiết trong luận văn.
Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát trong hồi quy Probit sử dụng kiểm định Chi2 để xác định ý nghĩa của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc Kết luận được đưa ra dựa trên mức ý nghĩa quan sát từ bảng kiểm định Wald trong STATA Nếu giá trị Chi2 nhỏ hơn mức ý nghĩa, điều này chứng tỏ các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc, cho thấy mô hình là phù hợp tốt Ngoài ra, độ phù hợp của mô hình còn được đánh giá qua chỉ tiêu Log Likelihood; giá trị này càng nhỏ càng tốt, phản ánh sai số và thể hiện độ phù hợp cao của mô hình Giá trị nhỏ nhất của Log Likelihood là 0, tương ứng với mô hình hoàn hảo không có sai số.
Tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình bằng phương pháp kiểm định Wald, nhằm xác định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy tổng thể Đồng thời, tác giả cũng xem xét mức ý nghĩa theo nguyên tắc thông thường: nếu giá trị p (hoặc z) nhỏ hơn mức ý nghĩa đã định, thì kết luận sẽ được coi là có ý nghĩa thống kê, và ngược lại.
- Thảo luận chi tiết kết quả mô hình hồi quy
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Trong nghiên cứu này, tác giả trình bày 6 bước quan trọng để thực hiện luận văn, bao gồm hình thành ý tưởng, nghiên cứu lý luận, đưa ra giả thuyết, đề xuất mô hình nghiên cứu, thu thập dữ liệu và xử lý, phân tích dữ liệu bằng phần mềm STATA 12 Chương 3 sẽ cung cấp cái nhìn tổng quát về phương pháp nghiên cứu, giúp người đọc dễ dàng hiểu nội dung các chương tiếp theo.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích thống kê mô tả
4.2.1 Thực trạng cho vay nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp Đồng Tháp là một tỉnh có hoạt động sản xuất nông nghiệp chiếm ƣu thế Do đó, nông dân là khách hàng tiềm năng và là thị phần chiếm ƣu thế của các ngân hàng thương mại trên địa bàn tỉnh Đồng Tháp Bức tranh tổng thể về việc cho vay nói chung và cho vay nông dân của BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp có thể tóm lƣợc nhƣ sau:
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
- Tình hình tổng dự nợ cho vay từ năm 2014 đến năm 2017 tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp đƣợc tổng hợp trong Bảng 4.1
Bảng 4.3 Dƣ nợ vay tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp Đơn vị tính: tỷ đồng
3 Tỷ lệ nợ quá hạn 0,66% 0,54% 2,41% 1,86%
Nguồn: Báo cáo hoạt động ngân hàng của BIDV – CN Đồng Tháp
Dữ liệu từ Bảng 4.3 chỉ ra rằng dư nợ cho vay của BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp đã tăng liên tục từ năm 2014 đến 2017 Mặc dù tỷ lệ nợ quá hạn đã giảm trong năm 2015 so với năm 2014, nhưng đến cuối năm 2016, tỷ lệ này lại tăng gấp 4 lần so với năm trước đó.
Đến cuối năm 2017, tỷ lệ nợ quá hạn đã giảm so với năm 2016 nhưng vẫn cao hơn so với các năm 2014 và 2015 Tỷ lệ nợ xấu năm 2015 giảm so với năm 2014, nhưng tăng gấp 6 lần trong năm 2016 và sau đó giảm vào năm 2017 Sự gia tăng đột biến nợ xấu và nợ quá hạn trong năm 2016 chủ yếu do việc sáp nhập giữa BIDV - Chi nhánh Đồng Tháp và BIDV - Chi nhánh Cao Lãnh, nơi có dư nợ xấu lớn Năm 2017, BIDV - Chi nhánh Đồng Tháp đã thực hiện nhiều biện pháp quyết liệt để thu hồi và xử lý nợ xấu, dẫn đến sự giảm tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Bài viết trình bày tình hình dư nợ cho vay nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2017, thông qua Bảng 4.4 Tác giả sử dụng thống kê mô tả để đánh giá diễn tiến tình hình nợ vay quá hạn của nông dân trong thời gian này.
Bảng 4.4 Dƣ nợ cho vay nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp Đơn vị tính: tỷ đồng
3 Tỷ lệ nợ quá hạn 2,56% 5,42% 1,09% 0,66%
Nguồn: Báo cáo hoạt động ngân hàng của BIDV – CN Đồng Tháp
Dư nợ cho vay nông dân năm 2015 giảm so với năm 2014 do BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp tách Phòng giao dịch Sa Đéc Tuy nhiên, đến năm 2016, dư nợ cho vay nông dân tăng đột biến so với năm 2017 do việc sáp nhập với BIDV – Chi nhánh Cao Lãnh.
Từ năm 2014 đến 2015, tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu trong cho vay nông dân có sự gia tăng, nhưng đã giảm dần trong các năm 2016 và 2017 Điều này cho thấy rằng dư nợ cho vay nông dân tại BIDV – Chi nhánh Cao Lãnh không chỉ không làm gia tăng tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu, mà còn góp phần đáng kể vào việc giảm mạnh các tỷ lệ này nhờ vào sự gia tăng của dư nợ cho vay.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Tỷ lệ nợ xấu cho vay nông dân tại BIDV - Chi nhánh Đồng Tháp, mặc dù có thời điểm tăng cao, vẫn duy trì dưới mức 3%, cho thấy chất lượng tín dụng cho vay nông dân và các đối tượng khác là rất tốt.
4.2.2 Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Bài viết này trình bày thống kê mô tả các biến trong mô hình nhằm tổng quát tình hình trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp Thông qua việc phân tích các yếu tố liên quan, nghiên cứu cung cấp cái nhìn sâu sắc về khả năng thanh toán của nông dân trong khu vực này.
Bảng 4.5: Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Trung bình tổng thể Độ lệch chuẩn
Khả năng trả nợ 300 0 1 0,62 0,48 Độ tuổi 300 22 70 48,64 10,71
Số người tạo ra thu nhập 300 1 4 2,38 0,94
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát
Độ tuổi trung bình của nông dân vay tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp là khoảng 48 tuổi, cho thấy rằng nhóm đối tượng này có độ tuổi hơi cao Tuy nhiên, cần lưu ý rằng độ tuổi thấp nhất và cao nhất trong nhóm này cũng đáng được xem xét để hiểu rõ hơn về đặc điểm của người vay.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế cho thấy độ tuổi của nông dân vay vốn tại BIDV Đồng Tháp dao động từ 22 đến 70 tuổi, với người đại diện thường là chủ hộ gia đình, thường là người cao tuổi nhất Nguyên nhân chính là do các thành viên trong hộ gia đình có mối quan hệ huyết thống tham gia sản xuất lúa và nuôi trồng thủy sản, trong khi tài sản bảo đảm cho khoản vay chủ yếu là đất nông nghiệp, với diện tích tối thiểu là 0,5 ha Tuy nhiên, độ tuổi vay vốn hiện tại quá cao, và BIDV cần xem xét giảm độ tuổi vay xuống dưới 65 tuổi để giảm thiểu rủi ro liên quan đến sức khỏe và khả năng hoàn trả vốn vay, cũng như vấn đề thừa kế tài sản.
Thu nhập trung bình của nông dân trong khảo sát đạt hơn 8 triệu đồng, với mức thấp nhất là 2 triệu đồng và cao nhất là 33 triệu đồng Sự chênh lệch thu nhập giữa các khách hàng phụ thuộc vào diện tích đất nông nghiệp, từ 5.000 m² đến 50.000 m², cũng như ngành nghề, ví dụ như nuôi cá mang lại thu nhập cao hơn trồng lúa nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro Kinh nghiệm sản xuất nông nghiệp và việc áp dụng khoa học kỹ thuật là yếu tố quan trọng Ngoài ra, chính sách cho vay của BIDV tập trung vào khách hàng có thu nhập ổn định, dẫn đến mức cho vay trung bình tại BIDV Đồng Tháp cũng khá cao, trên 200 triệu đồng.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Nông dân vay vốn tại BIDV có kinh nghiệm sản xuất nông nghiệp trung bình khoảng 23 năm, với số năm kinh nghiệm thấp nhất là 1 năm và cao nhất là 48 năm Thông thường, chỉ có từ 1 đến 4 người trong mỗi hộ nông dân tạo ra thu nhập, cho thấy số lượng người tham gia sản xuất không nhiều Nguyên nhân có thể do quy mô sản xuất nhỏ hoặc việc sử dụng lao động thuê ngoài, đặc biệt là ở các hộ có diện tích canh tác lớn từ 3 ha trở lên, nơi áp dụng khoa học kỹ thuật vào sản xuất.
Lãi suất cho vay nông dân hiện nay bình quân đạt 9,27%/năm, trong đó lãi suất thấp nhất là 6,5% áp dụng cho các khoản vay ngắn hạn đối với nông nghiệp nông thôn Các mức lãi suất còn lại áp dụng cho vay ngắn hạn đối với nông dân không đạt tiêu chí minh bạch và lành mạnh theo quy định của BIDV, bao gồm những đối tượng có xếp hạng tín dụng loại A trở lên, không có nợ xấu hoặc nợ cần chú ý trong 12 tháng gần nhất, và có báo cáo thu nhập mới nhất.
Biến phụ thuộc Khả năng trả nợ là biến nhị phân, trong khi biến Trình độ, ngành nghề của người vay và thời hạn vay là biến giả, chỉ nhận hai giá trị 0 và 1 Vì vậy, việc nhận xét và phân tích trực tiếp từ bảng 4.3 là khó khăn Do đó, bốn biến này sẽ được mô tả chi tiết trong bảng phân tích tần suất xuất hiện dưới đây.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Bảng 4.6: Tần suất xuất hiện các biến trong mô hình
Biến Giá trị Tần suất Tỷ lệ
Khả năng trả nợ - Đúng hạn
- Thu nhập chủ yếu là nghề nông
- Thu nhập chủ yếu là nghề khác
79,67 20,33 Thời hạn vay - Ngắn hạn
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát
Trong 300 mẫu khảo sát, có 187 mẫu (62,33%) cho thấy khả năng hoàn trả nợ tốt và đúng hạn, trong khi tổng số nợ quá hạn chiếm 37,67% Số nông dân có trình độ học vấn từ lớp 9 trở lên chiếm 59,33%, so với 41,67% dưới lớp 9 Thu nhập chủ yếu của nông dân đến từ nghề nông, chiếm 79,67%, trong khi nghề khác chỉ chiếm 20,33% Ngoài ra, nông dân vay ngắn hạn chiếm 69%, còn vay trung dài hạn là 31,33% Điều này cho thấy rằng nông dân được BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp cho vay chủ yếu là những người có trình độ học vấn từ lớp 9 trở lên, với khả năng áp dụng khoa học kỹ thuật vào sản xuất nông nghiệp và chủ yếu dựa vào thu nhập từ nghề nông.
Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu
Ma trận hệ số tương quan thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa các biến trong mẫu quan sát Hệ số tương quan (r xy ) có giá trị từ -1 đến 1, với giá trị bằng 0 cho thấy không có mối quan hệ giữa hai biến.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Bảng 4.7: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình
Kntrano Dotuoi Trinhdo Nganhnghe Thunhap Songuoi Giatri Kinhnghiem Thoihan Laisuat Kntrano 1.000
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Bảng phân tích tương quan 4.7 cho thấy các biến độc lập trong mô hình đều có mối tương quan với biến phụ thuộc KNTraNo Cụ thể, biến DoTuoi, ThoiHan và LaiSuat có tác động ngược chiều đến KNTraNo, trong khi các biến khác tác động cùng chiều Bảng 4.7 cũng chỉ ra rằng giữa các biến độc lập tồn tại mối tương quan, nhưng không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, với hệ số tương quan cao nhất là 0.7653, thấp hơn chuẩn 0.8 theo Farraa và Glauber (1967) Tuy nhiên, nghiên cứu sẽ tiếp tục kiểm định để đánh giá chính xác hơn về hiện tượng này.
Kiểm định các giả thuyết hồi quy mô hình nghiên cứu
4.4.1 Kiểm định không có sự tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình (không bị hiện tƣợng đa cộng tuyến) Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu hệ số phóng đại phương sai VIF bằng phần mềm STATA
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Tên biến Giá trị VIF
Thu nhập của người vay (thunhap) 3.44
Giá trị của khoản vay (giatri) 2.71
Trình độ học vấn của người vay (trinhdo) 1.78 Độ tuổi người vay (dotuoi) 1.51
Số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập (songuoi) 1.38
Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của người vay (nganhnghe) 1.29
Giá trị trung bình VIF 1.83
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát
Kết quả tính hệ số phóng đại phương sai VIF từ Bảng 4.8 cho thấy tất cả các biến đều có giá trị nhỏ hơn 10, điều này cho thấy hiện tượng đa công tuyến trong mô hình không nghiêm trọng (Gujrati, 2003).
4.4.2 Kiểm định phương sai của sai số không đổi (không bị hiện tượng phương sai thay đổi)
Phương sai của sai số thay đổi có thể làm cho ước lượng từ phương pháp hồi quy thông thường trở nên vững nhưng không hiệu quả, dẫn đến việc các kiểm định hệ số hồi quy trở nên không đáng tin cậy Điều này có thể gây ra sự ngộ nhận về ý nghĩa của các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, khiến cho kiểm định hệ số hồi quy và R bình phương không còn hiệu quả Do đó, việc kiểm tra giả thuyết về phương sai của sai số không đổi là cần thiết, sử dụng kiểm định White với giả thuyết H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Kết quả kiểm định White: chi2(51) = 133.67
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát
Với mức ý nghĩa 1%, kiểm định White cho kết quả là: Prob > chi2 = 0.0000 Vậy, Chi2 < 1% bác bỏ giả thuyết H 0 , có hiện tượng phương sai thay đổi
Tổng hợp kết quả kiểm định
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến nhưng không ở mức nghiêm trọng Tuy nhiên, mô hình cũng gặp phải vấn đề về phương sai thay đổi.
Kết quả mô hình nghiên cứu khi áp dụng phương pháp Probit (sau khi đã khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi)
đã khắc phụchiện tượng phương sai thay đổi)
Dựa trên kết quả kiểm định, bài nghiên cứu cho thấy hiện tượng phương sai của sai số thay đổi Do đó, tác giả quyết định sử dụng ước lượng vững cho ma trận hiệp phương sai thông qua tùy chọn robust trong phương pháp Probit Theo White (1980), tùy chọn robust giúp tính toán lại các giá trị kiểm định và khắc phục hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.
4.5.1 Kết quả mô hình hồi quy
Nghiên cứu áp dụng mô hình hồi quy Probit trên phần mềm STATA để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp Với cỡ mẫu 300 và biến phụ thuộc là khả năng trả nợ, nghiên cứu xem xét chín biến độc lập Kết quả phân tích cho thấy mối quan hệ giữa các yếu tố này và khả năng trả nợ vay.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế ảng 4.9: Kết quả mô hình ƣớc lƣợng hồi quy Probit
Nhân tố β dy/dx Mức ý nghĩa
Hằng số -1.897 0.094* Độ tuổi người vay (dotuoi) -0.019 -0.004 0.140
Trình độ học vấn của người vay
Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của người vay (nganhnghe)
Thu nhập của người vay (thunhap) 0.192 0.035 0.000***
Số thành viên trong gia đình (songuoi) 0.351 0.064 0.006*** Giá trị của khoản vay (giatri) 0.001 0.000 0.604
Giá trị Log Likelihood điều chỉnh -97.605
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát Chú thích: ***: mức ý nghĩa 1%, **: mức ý nghĩa 5%, *: Mức ý nghĩa 10%
4.5.2 Đánh giá mức độ giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình
Chỉ tiêu R2 điều chỉnh bằng 0.509 thể hiện mức độ giải thích của các biến độc lập trong mô hình là 50.9%
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
4.5.3 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Chỉ tiêu Log Likelihood đạt -97.605 cho thấy mức độ không cao, trong khi giá trị chi2 = 0.0000 < 1% cho phép bác bỏ giả thiết H0 (H0: hệ số hồi quy của các biến độc lập bằng 0) Điều này chứng tỏ rằng các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính với biến phụ Tóm lại, mô hình nghiên cứu thực nghiệm đã được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng hiệu quả.
4.5.4 Kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình nghiên cứu
Kết quả kiểm định Wald cho thấy trong số chín biến độc lập được đưa vào mô hình, có sáu biến có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5% Cụ thể, các biến có ý nghĩa bao gồm số thành viên trong gia đình, thu nhập của người vay và kinh nghiệm ở mức 1%, cùng với ngành nghề chính, trình độ học vấn và lãi suất vay ở mức 5% Ngược lại, ba biến còn lại là độ tuổi người vay, giá trị khoản vay và thời hạn vay không có ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu.
4.5.5 Thảo luận kết quả hồi quy
Sau khi loại bỏ biến độc lập không có ý nghĩa về mặt thống kê, mô hình nghiên cứu có thể viết lại nhƣ sau:
KNTraNo = -1.897 + 0.678 TrinhDo + 0.731 NganhNghe + 0.192 ThuNhap + 0.351 SoNguoi + 0.057 KinhNghiem - 0.118 Laisuat + ε
Kết quả hồi quy Probit cho thấy có 6 biến độc lập có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân, bao gồm trình độ học vấn, ngành nghề chính, thu nhập của người vay, số người tạo ra thu nhập, số năm kinh nghiệm trong sản xuất nông nghiệp và lãi suất vay Đặc biệt, các biến như số người tạo ra thu nhập, thu nhập của người vay và số năm kinh nghiệm trong sản xuất nông nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc xác định khả năng trả nợ.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%, ba biến còn lại có ý nghĩa thống kê với mức 5%
Dựa trên kết quả hồi quy, mức độ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của người nông dân được xác định cho từng yếu tố tác động như sau:
Biến ngành nghề có tác động mạnh nhất (0,731) đến khả năng trả nợ của nông dân, với mức ý nghĩa thống kê 5% Cụ thể, tác động biên (dy/dx = 0,133) cho thấy khả năng trả nợ đúng hạn từ hoạt động sản xuất nông nghiệp cao hơn 13,3 điểm phần trăm so với các nguồn thu nhập khác Nguồn thu nhập từ nông nghiệp vẫn là chính, ổn định và hiệu quả, trong khi các nguồn phụ từ thành viên không tham gia nông nghiệp như buôn bán tạp hóa hay kinh doanh bất động sản chỉ mang tính bổ sung Thu nhập của nông dân chịu ảnh hưởng từ thời tiết và đầu ra sản phẩm nông sản Tỉnh Đồng Tháp đang thực hiện liên kết 4 khâu: sản xuất, thu mua, chế biến và xuất khẩu/tiêu thụ để giải quyết đầu ra cho nông sản, nhằm chấm dứt tình trạng được mùa - rớt giá Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Chapman (1990) và Trương Đông Lộc cùng Phan Thanh Bình (2011).
Trình độ học vấn của người vay có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ, với hệ số tương quan là 0,678 và đạt mức ý nghĩa thống kê 5% Điều này cho thấy rằng người có trình độ học vấn cao hơn có khả năng trả nợ tốt hơn.
(2012), Wongnaa và Vitor (2013), Adeyonu và các tác giả (2016), Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011); Mai Văn Nam và Vương Quốc Duy (2016)
Số thành viên trong hộ gia đình tạo ra thu nhập có tác động tích cực đến khả năng trả nợ, với hệ số 0,351 và ý nghĩa thống kê 1% Cụ thể, mỗi khi số thành viên có thu nhập trong gia đình tăng thêm 1 người, xác suất trả nợ đúng hạn sẽ tăng thêm 6,4% Điều này cho thấy rằng các gia đình nông dân có nhiều người tạo ra thu nhập sẽ không chỉ tăng cường thu nhập cho người vay mà còn giảm bớt gánh nặng tài chính cho gia đình.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế đề cập đến việc bổ sung nguồn trả nợ khi xảy ra rủi ro trong sản xuất nông nghiệp Các thành viên trong hộ gia đình, bao gồm nhiều thế hệ như ông bà, cha mẹ và con cháu, kết hợp kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn sẽ nâng cao hiệu quả sản xuất và giảm thiểu rủi ro Qua khảo sát tại các huyện Tân Hồng, Hồng Ngự, Cao Lãnh, Tháp Mười, cho thấy các gia đình thường có ít nhất 4 người con, dẫn đến nhiều thành viên tham gia vào hoạt động sản xuất kinh doanh Kết luận này phù hợp với nghiên cứu của Chapman (1990) và Trương Đông Lộc, Nguyễn Thanh Bình.
Biến thu nhập của người vay có tác động tích cực nhưng thấp hơn (0,192) đến khả năng trả nợ đúng hạn Cụ thể, tác động biên (dy/dx = 0,035) cho thấy rằng khi thu nhập của người vay tăng lên 1 đơn vị, xác suất trả nợ đúng hạn sẽ tăng thêm 3,5% Điều này cho thấy rằng thu nhập cao hơn của người vay sẽ cải thiện khả năng trả nợ, phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Kohansal và Mansoori (2009) cũng như Chapman (1990).
Số năm kinh nghiệm của người vay có tác động cùng chiều thấp nhất (0,056) đến khả năng trả nợ Cụ thể, khi số năm kinh nghiệm tăng lên 1 đơn vị, xác suất trả nợ đúng hạn tăng 1 điểm phần trăm (dy/dx = 0,010) Người vay có nhiều năm kinh nghiệm trong sản xuất nông nghiệp sẽ có khả năng trả nợ cao hơn, điều này cũng được xác nhận bởi nghiên cứu của Wongnaa, Victor (2013).
Lãi suất vay là yếu tố duy nhất có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ, với hệ số -0,118, cho thấy khi lãi suất vay tăng, khả năng trả nợ giảm Cụ thể, tác động biên (dy/dx = -0,021) chỉ ra rằng mỗi khi lãi suất vay tăng 1 đơn vị, xác suất trả nợ đúng hạn sẽ giảm 2,1 điểm phần trăm Do đó, lãi suất vay được xem là một chi phí quan trọng ảnh hưởng đến khả năng tài chính của người vay.