HAY KHÔNG VAY NGUỒN VỐN CHÍNH THỨC CỦA HỘ NUÔI TÔM
Căn cứ vào các công trình nghiên cứu khoa học đã công bố liên quan đến nhu cầu tín dụng của nông hộ và tình hình thực tế, trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng các biến như sau:
Bảng 4.1: Diễn giải các biến độc lập trong mô hình Binary Logistic
Biến số Giải thích
Tuổi của chủ hộ (X1) Tuổi của chủ hộ.
Trình độ học vấn của chủ hộ (X2) Bằng 0 nếu chủ hộ mù chữ; 1 nếu cấp I; 2 nếu cấp II; 3 nếu cấp III trở lên.
Kinh nghiệm sản xuất của chủ hộ (X3) Số năm chủ hộ nuôi tôm tính đến thời điểm nghiên cứu.
Tham gia tổ chức xã hội (X4) Biến giả, nhận giá trị 1 nếu nông hộ có tham gia tổ chức xã hội; nhận giá trị 0 nếu không tham gia bất kỳ tổ chức nào. Diện tích đất thực tế (X5) Tổng diện tích đất (1.000 m2) mà hộ
đang sử dụng.
Tham gia bảo hiểm nông nghiệp (X6) Nhận giá trị 1 nếu tham gia: 0 nếu không tham gia bảo hiểm nông nghiệp (BHNN)
Hình thức nuôi tôm (X7) Nhận giá trị 0 nếu nuôi quảng canh truyền thống; 1 nuôi quảng canh cải tiến; 2 nuôi công nghiệp.
Vốn vay không chính thức (X8) Nhận giá trị 1 tức là nông hộ có vay vốn không chính thức và giá trị 0 tức là nông hộ không vay vốn không chính thức. Để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến cầu tín dụng chính thức của hộ nuôi tôm, kết quả hồi quy Binary logistic dựa vào mô hình đã xây dựng như sau:
Tổng số quan sát 100 Số hộ có vay 55 Phần trăm dự báo đúng của mô hình (%) 85 Giá trị -2 Log likelihood 66,926 Giá trị kiểm định chi bình phương 70,701 Xác suất lớn hơn giá trị chi bình phương 0,000 Bảng 4.2: Kết quả phân tích hồi quy bằng mô hình Binary Logistic
Nhân tố Hệ số Mức ý nghĩa
Tuổi -0,082 0,100***
Trình độ học vấn 0,969 0,085***
Kinh nghiệm sản xuất 0,180 0,099***
Tham gia tổ chức xã hội 1,085 0,146
Diện tích đất thực tế 0,032 0,351
Tham gia BHNN 2,629 0,076***
Hình thức nuôi tôm 0,363 0,506
Vay vốn không chính thức -2,620 0,000*
Nguồn: theo số liệu điều tra 2013
Ghi chú: *,**,***: có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 1%, 5%, 10%
Sử dụng phần mềm SPSS để chạy mô hình Binary Logistic cho kết quả như sau: (1) Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát có mức ý nghĩa quan sát Sig.= 0,000 nên hoàn toàn có thể bác bỏ giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập bằng không; (2) Giá trị - 2LL = 66,926 thể hiện mức độ phù hợp của mô hình tổng thể; (3) Mức độ dự báo trúng của toàn bộ mô hình là 85%.
Như vậy, các hệ số hồi quy tìm được có ý nghĩa, và mô hình đã sử dụng là tốt. Từ các hệ số hồi quy này, ta có phương trình:
1 2 3 4 5 6 7 8 ( 1) log 0,133 0, 082 0, 969 0,180 1, 085 0, 032 ( 0) 2, 629 0, 363 2, 620 e P Y X X X X X P y X X X
Từ phương trình trên cho thấy, trong 7 biến đưa vào mô hình Binary Logistic thì có 5 biến có ý nghĩa trong đó có 3 biến tác động cùng chiều với biến phụ thuộc
và 2 biến tác động nghịch chiều với biến phụ thuộc. Cụ thể: Các biến trình độ học vấn, kinh nghiệm sản xuất, tham gia BHNN của hộ sẽ tương quan thuận với nhu cầu tín dụng vay vốn của nông hộ đối với các tổ chức tín dụng chính thức, hay nói cách khác là, khi tăng trình độ học vấn chủ hộ, kinh nghiệm sản xuất của chủ hộ, tham gia BHNN sẽ làm tăng nhu cầu vay vốn của nông hộ đối với các tổ chức tín dụng chính thức. Ngược lại, nhân tố tuổi, vay vốn không chính thức tương quan nghịch với nhu cầu vay vốn chính thức của nông hộ nuôi tôm, tức là khi nông hộ có tuổi càng cao, diện tích đất càng lớn và vay từ các nguồn tín dụng không chính thức thì nhu cầu tín dụng chính thức của nông hộ bị giảm xuống.
Diễn giải ý nghĩa của các hệ số hồi quy Binary logistic như sau:
Biến tuổi của chủ hộ làm giảm nhu cầu vay vốn chính thức của hộ có ý nghĩa mức 10%, do ở độ tuổi càng cao thì càng e ngại trong việc vay mượn, cũng như việc đi lại để vay vốn ngân hàng đặc biệt ở nông thôn vùng sâu, vùng xa đi lại khó khăn như Cà Mau và cũng như tuổi tác với kinh nghiệm thì các hộ gia đình càng tích lũy được nhiều tài sản và vốn nên ít có nhu cầu vay vốn. Cụ thể tác động biên của tuổi chủ hộ lên nhu cầu vay tuổi càng cao vốn chính thức chung với xác suất ban đầu = 0,5 thì tác động này bằng 0,5(1-0,5)(-0,082)= -0,0205.
Biến trình độ học vấn của chủ hộ có ý nghĩa ở mức 10%, khi chủ hộ có trình độ học vấn càng cao thì họ sẽ tiếp thu được khoa học kĩ thuật, các mô hình mới, quản lí tài chính tốt hơn và họ nhận thức rõ hơn việc vay các nguồn chính thức sẽ đem lại cho họ nhiều lợi ích hơn khi cần vốn để mở rộng sản xuất, thực hiện mô
hình mới. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Bùi Văn Trịnh và Nguyễn Quốc Nghi (2010) rằng trình độ học vấn của các chủ hộ càng cao thì họ càng tiếp cận nguồn tín dụng chính thức dễ dàng hơn.Tác động biên của biến này lên nhu cầu vay vốn chính thức chung với xác xuất ban đầu = 0,5 là 0,5(1-0,5)0,969 = 0,24225.
Biến kinh nghiệm sản xuất của chủ hộ làm tăng nhu cầu vay vốn chính thức có ý nghĩa mức 10%, chủ hộ có kinh nghiệm nhiều thường càng có nhu cầu đầu tư, phát triển sản xuất nên nhu cầu vốn của họ cũng tăng. Điều này phù hợp với Bùi Văn Trịnh và Nguyến Quốc Nghi (2010) rằng kinh nghiệm sản xuất làm tăng khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của các nông hộ sản xuất lúa ở Đồng Tháp. Trong nghiên cứu này, một số chủ hộ có độ tuổi cao chưa phải có kinh nghiệm nhiều do ở địa phương khác đến thuê đất để nuôi, nhập cư, chuyển từ vùng trồng lúa, mía có năng suất thấp chuyển sang nuôi tôm,…Mức tác động biên của biến này lên nhu cầu vay vốn vốn chính thức chung với xác xuất ban đầu = 0,5 là 0,5(1-0,5)0,18 = 0,045.
Biến tham gia BHNN có ý nghĩa mức 10%, thông qua việc thực hiện thí điểm trên tôm nuôi, mặc dù trong thời gian đầu người dân còn e ngại do mới mẻ với người dân và cả chính quyền địa phương, nhưng nhờ vận động tuyên truyền nhiều hộ đã tham gia. Nuôi tôm có rủi ro cao, đặc biệt nuôi công nghiệp với chi phí đầu ta lớn, BHNN giúp người nuôi tôm gánh một phần rủi ro cũng thông qua đó hộ tham gia cũng dễ dàng tiếp cận với vốn ngân hàng hơn do khi hộ tham gia BHNN ngân hàng có thêm một phần đảm bảo. Tác động biên của nhân tố này lên nhu cầu vay vốn chính thức chung với xác xuất ban đầu = 0,5 là 0,5(1-0,5)2,629 = 0,65725.
Biến vay vốn không chính thức làm giảm nhu cầu vay vốn chính thức, biến này có ý nghĩa mức 1%, như các phân tích ở phần trước nguồn tín dụng này phổ biến ở thị trường nông thôn. Mức tác động biên lên nhu cầu vay vốn chính thức với xác xuất ban đầu 0,5 thì mức tác động là 0,5(1-0,5)(-2,620) = 0,655. Kết quả trên phù hợp với Bùi Văn Trịnh và Nguyễn Quốc Nghi (2010) rằng nhân tố vay không chính thức tỷ lệ nghịch với nhu cầu vay vốn chính thức, tức là khi nông hộ có vay từ nguồn tín dụng không chính thức thì nhu cầu tín dụng chính thức của nông hộ bị giảm xuống.