ĐẾN KHẢ NĂNG TIẾP CẬN TÍN DỤNG CHÍNH THỨC CỦA NÔNG HỘ Ở HUYỆN PHỤNG HIỆP
Nhƣ trình bày ở phƣơng pháp nghiên cứu và những chƣơng trƣớc, nghiên cứu này sử dụng mô hình Probit để phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ huyện Phụng Hiệp, tỉnh Hậu Giang. Kết quả phân tích hồi quy đƣợc trình bày ở bảng 4.1.
Bảng 4.1: Kết quả hồi quy mô hình Probit về khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ ở huyện Phụng Hiệp năm 2013
Biến Hệ số góc Giá trị z Giá trị P
Hằng số -0,0438 -0,04 0,970 Gioitinh 0,7611 1,29 0,197 Tuoi -0,0080 -0,47 0,638 Coquenbiet*** 2,0036 3,37 0,001 ThvienHDT*** 2,6715 4,45 0,000 Hongheo*** 2,9601 3,61 0,000 TSthechap -1,81x10-7 -0,37 0,709 Thunhap** 0,00002 2,17 0,030 Hocvan*** -0,2787 -2,88 0,004 Tổng số quan sát 100
Số quan sát dƣơng (Số hộ có vay) 54
Phần trăm dự báo đúng của mô hình (%) 90
Giá trị log của hàm gần đúng -23,3389
Giá trị kiểm định chi bình phƣơng 91,31
Xác suất lớn hơn giá trị chi bình phƣơng 0,0000
Ghi chú: *Có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 10%, **Có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5%, *** Có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1%
Từ bảng 4.1, ta có giá trị P của mô hình là 0,0000 cho thấy mô hình tồn tại biến có ý nghĩa ở mức 1%. Cụ thể các biến có ý nghĩa thống kê nhƣ sau: Có tổng cộng 5 biến có ý nghĩa thống kê. Ở mức ý nghĩa 1% có 4 biến, đó là biến
có quen với nhân viên Ngân hàng, thành viên của các hội đoàn thể, hộ nghèo và trình độ học vấn của chủ hộ. Có ý nghĩa ở mức 5% có 1 biến là thu nhập của hộ. Trong đó có 4 biến có dấu đúng nhƣ kỳ vọng đó là có quen với nhân viên Ngân hàng, thành viên của các hội đoàn thể, hộ nghèo và thu nhập của hộ; còn lại 1 biến có ý nghĩa nhƣng ngƣợc dấu kỳ vọng đó là trình độ học vấn của chủ hộ. Giá trị kiểm định gần đúng của mô hình bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số của hàm hồi quy đều bằng 0. Tuy nhiên các biến đƣợc đƣa vào mô hình có thể chƣa đại diện hết tất cả các yếu tố tác động đến vấn đề nghiên cứu, do đó ta không thể bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng mô hình không bỏ sót biến. Giá trị kiểm định Pearson chi bình phƣơng về sự phù hợp của mô hình là 67,40 với giá trị kiểm định P tƣơng ứng là 0,9698. Bên cạnh đó, phần trăm dự báo đúng của mô hình là 90%, điều này có nghĩa là các biến đƣa vào mô hình giải thích đƣợc 90% biến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ ở Phụng Hiệp. Kết quả này cho thấy, mô hình có mức độ phù hợp với vấn đề nghiên cứu của đề tài này khá cao.
Đồng thời qua bảng 4.1, ta có giá trị log của hàm gần đúng là đại lƣợng đặc trƣng của hàm Probit. Đại lƣợng này càng nhỏ cho thấy mô hình đƣợc xây dựng có độ chính xác càng cao. Kết quả hồi quy Probit cho thấy giá trị log của hàm gần đúng là -23,3389, nhỏ hơn 0 rất nhiều, cho thấy mô hình xây dựng khá chính xác.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ bị ảnh hƣởng bởi các yếu tố sau:
+ Gioitinh (Giới tính): Biến này không có ý nghĩa thống kê, do giá trị P>10%. Điều này có thể hiểu là giới tính chủ hộ là nam hay nữ đều không ảnh hƣởng đến khả năng tiếp cận tín dụng. Mặc dù ngày nay phụ nữ nông thôn đƣợc hỗ trợ khá nhiều về vốn sản xuất nhƣng khi xét cho vay, Ngân hàng không mấy quan tâm đến giới tính chủ hộ là gì mà chỉ quan tâm đến khả năng trả nợ của ngƣời vay.
+ Tuoi (Tuổi của chủ hộ): Đây là biến thể hiện tuổi của chủ hộ, biến này không có ý nghĩa trong mô hình vì P>10%. Mặc dù những chủ hộ có tuổi sẽ có uy tín và kinh nghiệm nhƣng do đa số những chủ hộ trẻ cũng cùng sống với cha mẹ là những ngƣời có nhiều uy tín và kinh nghiệm, thêm vào đó những chủ hộ trẻ này lại có khả năng học hỏi tiếp cận với những kiến thức mới nên khả năng tiếp cận tín dụng là nhƣ nhau.
+ Coquenbiet (Có quen với nhân viên Ngân hàng): Biến này có ý nghĩa ở mức 1% và có cùng dấu với dấu kỳ vọng. Hệ số góc của biến là 2,0036>0, cho thấy biến có mối quan hệ tỷ lệ thuận với khả năng tiếp cận tín dụng của
nông hộ. Điều này có nghĩa là khi nông hộ xây dựng mối quan hệ càng tốt với nhân viên Ngân hàng thì việc tiếp cận tín dụng sẽ càng dễ dàng. Bởi vì khi nông hộ và nhân viên Ngân hàng có hiểu biết lẫn nhau, thì việc tiếp nhận thông tin cho vay từ Ngân hàng sẽ dễ dàng hơn, đồng thời, nhân viên Ngân hàng cũng có nhiều hiểu biết hơn về hoàn cảnh gia đình của nông hộ, từ đó sẽ dễ dàng ra quyết định cho vay hơn, uy tín của nông hộ nhờ đó mà đƣợc đảm bảo hơn. Trong mô hình Probit, biến này có hệ số góc là 2,0036, có ý nghĩa là những hộ có quen biết với nhân viên Ngân hàng thì sẽ có khả năng tiếp cận tín dụng cao hơn những hộ không có quen là 2,0036% trong khi các yếu tố khác không đổi.
+ ThvienHDT (Thành viên của các hội đoàn thể): Những hộ có tham gia các hội đoàn thể thƣờng đƣợc nhận sự giúp đỡ và tin cậy của những ngƣời trong hội, hơn nữa họ sẽ có lợi thế về thông tin hơn do đƣợc phổ biến về các chính sách và điều kiện vay vốn Ngân hàng một cách cụ thể và rõ ràng nhất. Vì vậy, những hộ có thành viên tham gia vào các hội đoàn thể ở địa phƣơng thì sẽ tiếp cận tín dụng dễ dàng hơn. Ở huyện Phụng Hiệp, những nông hộ thƣờng tham gia các tổ chức nhƣ: Hội Phụ nữ, Hội Nông dân, Hội Cựu Chiến binh,… để học hỏi kinh nghiệm sản xuất và hỗ trợ vốn cho nhau. Đa số các hộ có tham gia đều có vay vốn ở Ngân hàng, phổ biến nhất là Ngân hàng Chính sách xã hội. Điều này càng đƣợc khẳng định hơn khi trong mô hình Probit biến này có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và cùng dấu với kỳ vọng. Hệ số góc bằng 2,6715>0, cho thấy khi hộ có thành viên tham gia vào các tổ chức kinh tế, xã hội ở địa phƣơng thì sẽ dễ tiếp cận với tín dụng chính thức hơn. Theo kết quả mô hình, khi các yếu tố khác không đổi mà nông hộ có thành viên tham gia vào các hội đoàn thể ở địa phƣơng thì sẽ có khả năng tiếp cận nguồn tín dụng chính thức cao hơn 2,6715% so với những hộ không có thành viên nào tham gia.
+ Hongheo (Hộ nghèo): Nhƣ giả thuyết đƣa ra ban đầu, những hộ nghèo thƣờng tìm đến Ngân hàng Chính sách xã hội để vay vốn tín chấp và việc vay vốn cũng khá dễ dàng. Điều này đƣợc khẳng định qua kết quả nghiên cứu, trong mô hình Probit, biến này có ý nghĩa ở mức 1%, có hệ số góc mang dấu dƣơng và cùng dấu với dấu kỳ vọng đã đặt ra. Điều này có nghĩa là, những hộ đƣợc cấp sổ hộ nghèo và có phƣơng án sản xuất kinh doanh sẽ dễ dàng tiếp cận với nguồn vốn Ngân hàng, cụ thể ở đây là NHCSXH và NHCSXH cũng có chƣơng trình cho vay dành riêng cho hộ, đó là chƣơng trình “hộ nghèo”. Điều này cũng hoàn toàn phù hợp với thực tế, vì phần lớn những hộ có sổ hộ nghèo đều đƣợc vay vốn thông qua Ngân hàng Chính sách xã hội, trừ những hộ không có nhu cầu, nhƣng nhìn chung thì hộ nghèo thƣờng thiếu thốn vật chất và luôn có
mong muốn có vốn để sản xuất, kinh doanh vƣơn lên thoát nghèo, vì vậy khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của hộ nghèo khá cao. Theo kết quả hồi quy, hệ số góc của biến là 2,9601, tức là, khi các yếu tốc khác không đổi, những hộ có sổ hộ nghèo sẽ có khả năng tiếp cận tín dụng tốt hơn những hộ không có sổ hộ nghèo mà cũng không có tài sản thế chấp là 2,9601%.
+ TSthechap (Tài sản thế chấp): Theo kết quả nghiên cứu, biến này không có ý nghĩa về mặt thống kê, vì giá trị P>10%. Giá trị tài sản của hộ thể hiện sự giàu có của hộ. Những hộ có giá trị tài sản lớn thƣờng có đủ tiền để trang trãi cho các hoạt động sản xuất kinh doanh cũng nhƣ tiêu dùng trong gia đình nên thƣờng ít có nhu cầu tín dụng. Ngƣợc lại, những hộ nghèo có giá trị tài sản thấp thƣờng có nhu cầu tín dụng cao hơn do họ không có nhiều vốn cũng nhƣ tài sản để thế chấp và trang trãi cho các hoạt động trong gia đình nên nhu cầu tín dụng của hộ rất cao. Đây là những đối tƣợng cần có nhu cầu cao về tín dụng và khả năng tiếp cận tín dụng cao hơn những hộ có giá trị tài sản lớn. Trong thực tế, những hộ có tài sản thế chấp thì dễ dàng tiếp cận tín dụng chính thức hơn. Nhƣng theo kết quả khảo sát thì phần lớn các hộ vay vốn tín chấp ở NHCSXH chiếm tỷ lệ khá cao, gần 50% thị phần, hơn nữa nông hộ thƣờng có giá trị tài sản thấp, không đủ để đảm bảo cho món vay của họ nên biến này không có ý nghĩa trong mô hình.
+ Thunhap (Thu nhập của hộ): Nhƣ chúng ta biết, thu nhập của hộ sẽ chứng minh đƣợc nguồn trả nợ cũng nhƣ khả năng trả nợ của hộ vay. Đồng thời, hộ có thu nhập cao sẽ giúp cho cán bộ Ngân hàng càng tin tƣởng vào khả năng trả nợ của hộ. Chính vì thế, những hộ có thu nhập cao sẽ dễ dàng tiếp cận tín dụng Ngân hàng hơn. Điều này cũng khá phù hợp với kết quả nghiên cứu, theo kết quả nghiên cứu, biến này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, cùng dấu với kỳ vọng, tức là thu nhập của hộ càng cao thì khả năng đƣợc vay vốn ở Ngân hàng càng lớn. Ta có hệ số góc bằng 0,00002, tức là khi các yếu tố khác không đổi mà thu nhập tăng 1000 đồng thì khả năng tiếp cận tín dụng của hộ tăng 0,00002%.
+ Hocvan (Trình độ học vấn của chủ hộ): Biến này có ý nghĩa ở mức 5% và ngƣợc dấu với kỳ vọng. Theo giả thuyết thống kê trình độ học vấn của chủ hộ càng cao thì khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ càng lớn. Trình độ học vấn cao giúp nông hộ dễ dàng tiếp cận đƣợc khoa học kỹ thuật mới để cải tiến quy trình canh tác làm giảm chi phí, tăng năng suất, bên cạnh đó khả năng học hỏi giúp nông hộ chủ động quản lý tài chính của gia đình, dám chủ động vay vốn để mở rộng sản xuất nên tâm lý sợ vay nợ Ngân hàng cũng không còn. Nhƣng phần lớn những hộ có trình độ thấp là những hộ nghèo hoặc có ít tài sản đi liền theo đó là điều kiện đến trƣờng hạn chế
dẫn đến trình độ học vấn không cao, nhƣng những hộ này lại có nhu cầu tín dụng cao và thƣờng đƣợc NHCSXH cho vay vốn. Vì vậy kết quả nghiên cứu cho thấy trình độ học vấn của chủ hộ tỷ lệ nghịch với việc tiếp cận tín dụng.
4.2 MÔ HÌNH OLS XÁC ĐỊNH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN LƢỢNG VỐN VAY CỦA NÔNG HỘ Ở HUYỆN PHỤNG HIỆP
Hiện nay, hầu hết các hoạt động sản xuất kinh doanh đều cần vốn. Vốn là yếu tố rất quan trọng quyết định khả năng và hiệu quả sản xuất kinh doanh của một cá nhân, một tổ chức. Đây cũng là lí do cho thấy nông hộ cũng cần có vốn để đầu tƣ sản xuất nông nghiệp, buôn bán kinh doanh và một số hoạt động khác. Đối với nông hộ thiếu vốn sản xuất họ sẽ vay tiền của tổ chức tín dụng chính thức hoặc phi chính thức. Nhƣng lƣợng vốn vay đƣợc của nông hộ không giống nhau, có hộ vay đƣợc nhiều vốn, có hộ vay đƣợc ít vốn. Để xác định đƣợc các nhân tố ảnh hƣởng đến số lƣợng vốn vay từ tổ chức tín dụng chính thức của nông hộ ở huyện Phụng Hiệp, ta dựa vào phần kết quả hồi quy mô hình OLS đƣợc trình bày ở bảng 4.2 nhƣ sau
Bảng 4.2: Kết quả hồi quy mô hình OLS về lƣợng vốn vay từ nguồn tín dụng chính thức của nông hộ ở huyện Phụng Hiệp năm 2013
Biến giải thích Hệ số ƣớc lƣợng Giá trị t Mức ý nghĩa
Hằng số 10037,11 1,62 0,113 Gioitinh* -4556,592 -1,77 0,084 Tuoi -69,743 -0,63 0,531 Hocvan 472,251 1,25 0,220 ThvienHDT** -5989,075 -2,53 0,015 Nghenghiep** 9430,752 3,25 0,02 Thunhap -0,0056 -0,19 0,854 Coquenbiet 2732,039 1,09 0,281 TSthechap** 0,0117 2,56 0,014 Mucdichvay* 6048,152 1,97 0,055 Chiphisx 0,0696 1,05 0,299 Tổng số quan sát 54 Hệ số xác định R2 (%) 81,36 Hệ số xác định R2 điều chỉnh (%) 77,02 Giá trị kiểm định F 18,77
Mức ý nghĩa của mô hình 0,0000
Ghi chú: *Có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 10%, **Có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5%, *** Có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1%
Nhận xét chung về phƣơng trình hồi quy thu đƣợc ở bảng 4.4:
Kiểm định bỏ sót biến:
Giả thuyết Ho: Mô hình không bỏ sót biến, các biến đƣa vào mô hình là phù hợp
Giả thuyết H1: Mô hình bỏ sót biến
Đƣợc sự hỗ trợ của phần mềm Stata ta có kết quả kiểm định RESET của Ramsey nhƣ sau:
Giá trị F tra bảng (3,40) = 19,70
Giá trị kiểm định F tính đƣợc = 0,0000
Ta có giá trị kiểm định nhỏ hơn giá trị tra bảng: chấp nhận giả thiết H0 Nhƣ vậy có thể kết luận mô hình không bỏ sót biến quan trọng.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi:
Giả thiết H0 : không có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi H1: Có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi
Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi bằng sử dụng kiểm định Breusch- Pagan/Cook-Weisberg trên phần mềm Stata có kết quả nhƣ sau:
Giá trị tra bảng chi bình phƣơng X 2
= 42,19 Prob > chi2: θ = 0,0000
Ta có giá trị tra bảng của X 2 là 42,19 > giá trị tính đƣợc θ = 0,0000. Nhƣ vậy chấp nhận giả thiết H0: không có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi
Kiểm định đa cộng tuyến:
Dùng kiểm định tƣơng quan cặp giữa các biến để phát hiện đa cộng tuyến. Tất cả tƣơng quan cặp giữa các biến trong mô hình đều nhỏ hơn 0,8. Tƣơng quan cặp không cao nhƣng cũng có thể có hiện tƣợng ta cộng tuyến. Kết quả kiểm tra đƣợc trình bày trong phần phụ lục.
Sử dụng yếu tố phóng đại phƣơng sai (VIF) để phát hiện ra đa cộng tuyến. Tất cả các biến đƣa vào mô hình đều không vƣợt quá 10. Trung bình yếu tố phóng đại phƣơng sai (mean VIF) = 2,10.
Hai bƣớc kiểm tra trên đƣa đến kết luận là mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Các biến giải thích đƣa vào mô hình không có tƣơng quan với nhau.
Mỗi biến chứa đựng một số thông tin riêng về biến phụ thuộc mà những thông tin đó lại không có trong những biến khác.
Kiểm định sự phù hợp của tham số của các biến đưa vào mô hình:
Giả thiết H0: ai = 0 Biến đƣa vào mô hình không ảnh hƣởng đến lƣợng vốn từ các nguồn tài chính chính thức của nông hộ.
H1: ai ≠ 0 Biến đƣa vào mô hình ảnh hƣởng đến lƣợng vốn vay của nông hộ.
Giả thiết H0 bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1% vì xác suất lớn hơn giá trị kiểm định chi bình phƣơng là 0,0000. Trong tổng số 10 biến đƣợc đƣa vào mô hình đều có hệ số a ≠ 0, có 5 biến là có ý nghĩa thống kê. Cụ thể, có 2 biến có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% là giới tính và mục đích vay của hộ, 3 biến có ý nghĩa thống kê ở mức 5% là thành viên của các hội đoàn thể, nghề nghiệp