KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KHẢO LUẬN
3.3.2. Đánh giá tác động của TDQMN đến kinh tế hộ
Để đánh giá tác động của TDQMN đến kinh tế hộ tác giả lựa chọn một số chỉ tiêu đã điều tra để phân tích đánh giá sau:
3.3.2.1. Tình hình cải thiện sự vay nóng ở địa phương
Có 33% số người được hỏi trả lời rằng tình hình vay nóng ở địa phương đã giảm đi nhờ có các CTCVTDQMN. Có nghĩa là rất đông người vay trả lời rằng tình hình vay nóng không giảm đi. Đây là điều cần lưu ý vì nó cho thấy số vốn tín dụng hiện nay đã giải ngân là chưa đủ đối với nhu cầu vay vốn của người dân địa phương, và một điều quan trọng nữa là có một số đối tượng chưa được bảo lãnh hoặc đồng ý cho vay vì họ còn có một số tiêu chuẩn nào đó chưa đáp ứng yêu cầu của nhà tài trợ hoặc của chính quyền quản lý địa phương.
Hơn nữa, cũng có gần 60% số người vay cho rằng chương trình mà họ tham gia đã mang lại hiệu quả do họ không phải vay nóng. Đây là một thành công của chương trình cho vay. Có thể nói 50% đã tác động vào đối tượng vay vốn, và 50% đã tác động vào tình hình cho vay nóng ở địa phương.
3.3.2.2. Tình trạng nợ nần của hộ gia đình được cải thiện sau khi vay vốn.
Có 84,5% số hộ trả lời rằng tình trạng nợ nần của gia đình đã được cải thiện sau khi vay vốn TDQMN, và các hộ vay vốn không có hộ nào có con bỏ học do thiếu học phí. Đây cũng được xem là một mặt thành công của CTTDQMN.
3.3.2.3 Số vật dụng mua được sau khi vay vốn TDQMN
Có 70,5% số hộ mua được vật dụng cho gia đình sau khi tham gia vay vốn, trong đó có 42,5% mua được ti vi màu mới, 25% mua được xe máy, đây là 2 vật được cho là thiết yếu trong một xã hội hiện đại : một cho nghe nhìn để thu thập thông tin và một làm phương tiện đi lại chủ yếu như bảng 3.20 dưới đây.
Bảng 3.20. Thông tin mua sắm và tiết kiệm của hộ vay Mua
sắm
Mua được
vật dụng Ti vi
Nồi cơm
điện Xe máy Tủ lạnh Máy giặt
% 70,50 42,50 15,00 25,00 15,00 6,00 Tiết kiệm Có thói quen TK TK để trả tiền vay TK lấy tiền lãi TK để trả học phí TK chi ma chay,cưới xin TK sử dụng khi cần % 79,00 75,74 31,95 39,05 55,62 69,36
Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả
Có điều đáng lưu ý là tỉ lệ số hộ mua được tủ lạnh và nồi cơm điện là như nhau 15%, đây là những vật dụng liên quan đến sự tiện lợi cho cuộc sống (một giữ nóng một giữ lạnh đồ ăn). Còn số hộ trả lời mua được máy giặt khá thấp chỉ 6%, đây là điều dễ hiểu vì nó là vật đắt tiền sử dụng rất tốn điện không phải ai cũng có thể có điều kiện để mua được.
3.3.2.4. Thói quen tiết kiệm
Nên xem thói quen tiết tiết kiệm để trả tiền vay cũng là một sự tác động đến kinh tế hộ gia đình theo nghĩa người vay phải có kế hoạch thu chi và kế hoạch làm ăn sao cho có hiệu quả và luôn có ý thức tiết kiệm (không chi tiêu hoang phí, thiếu tính toán) giành tiền trả nợ (hoặc trả học phí, ma chay cưới
xin hoặc sử dụng những lúc khó khăn khác) để không ảnh hưởng đến kế hoạch chi tiêu bình thường của gia đình.
Có 79% số người được hỏi trả lời rằng họ có thói quen tiết kiệm. Trong đó 75,74% nói rằng họ tiết kiệm để trả tiền vay, 69,36% nói rằng họ tiết kiệm để sử dụng khi khó khăn, 55,62% nói rằng họ sử dụng tiền tiết kiệm để sử dụng cho ma chay cưới xin, một việc rất phổ biến theo tập quán của người Việt Nam. Đó là những việc mà người vay sử dụng khá nhiều tiền, còn việc lấy tiền lãi và trả học phí cho con được rất ít người trả lời vì cho rằng đó không phải là mục đích chính của việc sử dụng tiền tiết kiệm.
3.3.2.5. Các hộ vay không có con bỏ học cũng là một chỉ tiêu nên được chú trọng. Trong các chỉ tiêu của các tổ chức tài chính quốc tế hay dùng để đánh giá khả năng phát triển kinh tế của một hộ, họ thường đưa vào chỉ tiêu này.
3.3.2.6. Thu nhập bình quân đầu người của các hộ vay ở mức cao cũng
thể hiện khả năng kinh tế được cải thiện của các hộ vay vốn. Dựa vào đánh giá của các tiêu chí nêu trên ta thấy được rằng TDQMN đã tác động khá lớn vào kinh tế hộ gia đình vay vốn theo hướng tích cực, mức thu nhập trung bình đầu người của hộ là điều minh chứng rõ nhất cho điều này. Với các chỉ tiêu trên có thể đánh giá khái quát được tác động của TDQMN đến kinh tế hộ gia đình, đó là tác động tích cực góp phần nâng cao thu nhập của hộ gia đình và cải thiện điều kiện sống của hộ có vay vốn TDQMN.
3.3.2.7. Tác động của TDQMN và các đặc điểm của chủ hộ tới thu nhập hộ.
Nói tới tác động của TDQMN thì vấn đề cơ bản nhất và thường được dùng để đánh giá nhất chính là chỉ số thu nhập của hộ gia đình.
Đây là một chỉ tiêu kinh tế tổng hợp nhất đối với việc đánh giá kinh tế qui mô gia đình.
Thu nhập của các hộ gia đình vay vốn được cải thiện, ngoài tác động tích cực của TDQMN còn có sự tác động của nhiều yếu tố khác chúng tôi tạm gọi là các đặc điểm của chủ hộ (hộ gia đình).
Nếu gọi thu nhập của hộ gia đình là một biến phụ thuộc thì biến này sẽ phụ thuộc vào các biến độc lập được tuyển lựa đưa vào mô hình hồi qui tương quan như sau: số năm vay vốn đến năm 2005, tổng số vốn vay đến hết năm 2005, có tập huấn vay vốn, có tập huấn kỹ thuật (những biến có liên quan
trực tiếp đến CT TDQMN) và các biến như: tổng số nhân khẩu, trình độ học vấn của chủ hộ, địa bàn sinh sống, ngành cho thu nhập chính của hộ như chăn nuôi, trồng trọt, kinh doanh phi nông nghiệp, nghề khác (những biến có liên
quan đến đặc điểm của chủ hộ).
Hệ số chặn (hằng số) của hàm hồi qui là một số âm, chứng tỏ rằng khi tất cả các biến độc lập đều bằng 0, như hộ gia đình không làm bất cứ nghề gì, hộ không có vay vốn, không tập huấn... thì thu nhập của hộ là âm, tức là phải sinh sống bằng tiền vay nợ, tiền tiết kiệm hoặc phải bán các tài sản gia đình để lấy tiền. Hệ số R2 của mô hình là 0,776 cho biết rằng có 77,6% sự thay đổi của thu nhập hộ gia đình phụ thuộc vào các biến độc lập đã nêu trong mô hình, còn 22,4% là phụ thuộc vào các yếu tố khác chưa được nêu trong mô hình. Mô hình này là tương đối chính xác theo kiểm định F với mức ý nghĩa 95% (α =0,05), Sig. F Change = 0,000.
Theo mô hình hồi qui đã thiết lập được có thể kết luận rằng tổng thu nhập bình quân của hộ sẽ tăng lên nếu hộ đó kinh doanh phi nông nghiệp, địa điểm sinh sống là thành phố, có tập huấn kỹ thuật, tổng số vốn vay vốn đến hết năm 2005 cao. Ngoài ra trình độ văn hoá cao cũng làm cho thu nhập tăng, số nhân khẩu trong hộ nhiều cũng là yếu tố góp phần là cho thu nhập tăng. Điều này chứng tỏ rằng, trình độ văn hoá càng cao thì việc áp dụng kiến thức
vào công việc tạo thu nhập càng mang lại hiệu quả và số nhân khẩu trong độ tuổi lao động trong các hộ điều tra cao (nếu không thì nhân khẩu càng nhiều thu nhập sẽ càng giảm).
Bảng 3.21. Phân tích tác động của tín dụng đối với kinh tế hộ gia đình
Các biến phân tích S.Beta S.E. Sig.
X1 (Chăn nuôi) -0,038 1,577 0,418 X2 (Trồng trọt) -0,086 1,883 0,060 X3 (Kinh doanh) 0,219** 1,441 0,000 X4 (Tổng số nhân khẩu) 0,496** 0,468 0,000 X5 (Trình độ văn hoá) 0,041 0,686 0,282 X6 (Địa bàn sinh sống) 0,394** 1,205 0,000 X7 (Có tập huấn kỹ thuật) -0,029 1,118 0,449 X8 (Có tập huấn vay vốn) 0,043 1,196 0,230 X9 (Số năm vay vốn) 0,000 0,346 0,996 X10 (Tổng số vốn vay) 0,114** 0,371 0,004 Hệ số α0 -3,271 0,443 R Square 0,776 Adjusted R Square 0,764 F Change 65,137 Sig. F Change 0,000
Nguồn: Số liệu điều tra
Ghi chú: ** Mức ý nghĩa thống kê 0,01
Phân tích hồi qui cho biết một điều thú vị là việc tham gia tập huấn kỹ thuật sẽ không làm cho thu nhập của hộ tăng lên, điều đó nói lên rằng trên bình diện chung việc tổ chức tập huấn chưa mang lại hiệu quả thiết thực như tập huấn vay vốn. Nhiều người tập huấn có thể như là bị bắt buộc, họ tham gia tập huấn cho có lệ và chưa chắc họ đã sử dụng những kỹ thuật được tập huấn vào công việc tạo thu nhập.
Các hộ làm nghề chăn nuôi và trồng trọt không hiệu quả bằng kinh doanh phi nông nghiệp, mô hình cho thấy các hộ có chăn nuôi hay trồng trọt không làm cho thu nhập tăng (thậm chí còn giảm đi) nếu không có sự tác động của các yếu tố khác(như tổng vốn vay, trình độ học vấn, địa bàn sinh sống...).
Tổng số năm vay càng nhiều thì thu nhập có chiều hướng tăng, nhưng việc kết luận như vậy không có độ tin cậy cao (vì mức ý nghĩa thấp theo kiểm định của mô hình).
Ngoài ra trong các hộ điều tra có một biến độc lập được đưa vào là: "nghề khác" để chỉ các hộ có thu nhập chính không phải là chăn nuôi, trồng trọt, kinh doanh phi nông nghiệp, bao gồm nhiều nghề khác nhau như thợ nề, giáo viên, đạp xích lô, in lụa, thợ mộc, đúc đồng, thêu ren, chằm nón, thợ mộc, làm kính.... Do mức độ phân tán như vậy nên đưa vào mô hình kiểm định thì được trả lời là không phù hợp và phải loại ra khỏi mô hình.
Trong mô hình nêu trên mức ý nghĩa thống kê cho thấy các hộ kinh doanh, sống ở thành phố, số nhân khẩu nhiều, số vốn vay nhiều sẽ có thu nhập hộ tăng tương ứng với mức dự báo chắc chắn.
3.3.2.8. Mối liên quan giữa thu nhập bình quân đầu người với các biến số độc lập đầu vào qua hàm hồi qui tương quan theo phân tích hồi qui logistic.
Để biết được ảnh hưởng của từng nhân tố tới thu nhập bình quân đầu người của các hộ vay vốn TDQMN trên địa bàn thành phố Huế, nghiên cứu này sử dụng phân tích hồi quy Logistic. Phương pháp phân tích này có nhiều điểm ưu việt hơn các phương pháp khác bởi vì phương pháp này có thể tận dụng được những ưu điểm của phương pháp phân tích phân lập (discriminant analysis) vừa tận dụng được những ưu điểm của phương pháp phân tích hồi quy tương quan, khi mà biến độc lập của phương pháp hồi quy logistic lại là một biến nhị phân binary chứ không phải là một biến số học (numerical).
Quá trình điều tra các hộ vay vốn TDQMN tại thành phố Huế cho thấy kết quả sử dụng vốn vay xét thu nhập bình quân đầu người của hộ vay vốn là một chỉ tiêu cuối cùng có thể dung để đánh giá hiệu quả việc sử dụng vốn, có thể sử dụng để làm tiêu chuẩn phân loại hộ gia đình, thành các hộ gia đình có kết quả TNBQĐN cao và hộ gia đình có kết quả TNBQĐN thấp. Trên cơ sở điều tra về mức TNBQĐN qua đó có thể sử dụng chúng làm biến số phụ thuộc trong mô hình logistic để dự báo sự ảnh hưởng của các yếu tố khác. Do mô hình hồi quy binary logistic chỉ thích hợp với biến số phụ thuộc nhị phân, nên việc phân loại như trên để sử dụng trong quá trình phân tích là hoàn toàn hợp lý.
Từ đây các hộ trong diện điều tra sẽ được phân ra làm hai loại: nhóm hộ có kết quả thu nhập hộ gia đình thấp hay TNBQĐN thấp dưới 7,9 triệu đ/người/năm có 67 hộ, và được mật định là 1 trong mô hình tương quan logistic; và kết quả thu nhập hộ gia đình thấp cao hay TNBQĐN cao từ 7,9 triệu đ/người/năm trở lên có 133 hộ, và được mật định là 2 trong mô hình tương quan logistic.
Sử dụng thống kê T-Test để kiểm tra giá trị 7,9 (test value) cho thấy độ lệch tự do df =199 và Sig. (2-tailed) là 0,000 do vậy số lượng phân bố của hai nhóm hộ như đã nêu trên là hợp lý, vì vậy hai nhóm hộ gia đình này được sử dụng để kiểm định.
Sử dụng phương pháp hồi quy logistic sẽ cho biết được sự ảnh hưởng của việc vay vốn TDQMN và các đặc điểm liên quan của hộ vay đến TNBQĐN của hộ vay vốn., trong điều kiện các yếu tố đầu vào của phương trình hồi quy logistic gồm có các yếu tố như: số năm vay vốn đến năm 2005, tổng số vốn vay đến hết năm 2005, có tập huấn vay vốn, có tập huấn kỹ thuật
(những biến có liên quan trực tiếp đến CT TDQMN) và các biến như: tổng số nhân khẩu, trinh độ học vấn của chủ hộ, địa bàn sinh sống, ngành tạo thu nhập chính của hộ như chăn nuôi, trồng trọt, kinh doanh PNN, nghề khác
Bảng 3.22 Phân tích hồi qui logistic - tác động của các yếu tố vay vốn tới mức thu nhập bình quân đầu người
Các biến phân tích S.Beta S.E. Wald statistics Sig.
X1 (Chăn nuôi) -0,472 0,567 0,693 0,405 X2 (Trồng trọt) 0,223 0,666 0,112 0,738 X3 (Kinh doanh) 2,564** 0,675 14,441 0,000 X4 (Tổng số nhân khẩu) -0,387 0,209 3,435 0,064 X5 (Trình độ văn hoá) -0,041 0,288 0,021 0,886 X6 (Địa bàn sinh sống) -2,418** 0,522 21,467 0,000 X7 (Có tập huấn kỹ thuật) 1,133* 0,496 5,221 0,022 X8 (Có tập huấn vay vốn) 1,005* 0,508 3,906 0,048 X9 (Số năm vay vốn) -0,092 0,149 0,378 0,539 X10 (Tổng số vốn vay) 0,310* 0,158 3,851 0,050 Hệ số α0 -0,109 1,772 0,004 0,951 2-log likelihood 168,803 Cox & Snell R Square 0,742 Nagelkerde R Square 0,679
Nguồn: Số liệu điều tra
Ghi chú:
* Mức ý nghĩa thống kê 0,05 ** Mức ý nghĩa thống kê 0,01
Biến phụ thuộc: Mức thu nhập bình quân đầu người(2: Cao; 1: Thấp)
Kết quả phân tích hồi quy logistics đối với các biến đầu vào của các hộ vay vốn tín dụng tại thành phố Huế được thể hiện ở bảng trên. Như đã nhắc đến trong phần phân tích trên thì biến phụ thuộc của phương trình hồi quy logistic là biến nhị phân, trong đó loại hộ có thu nhập bình quân đầu người cao có mật định là 2 và loại hộ có thu nhập bình quân đầu người thấp, có mật định là 1. Các biến số độc lập được liệt kê như trong bảng trên. Qua bảng trên ta thấy các biến số độc lập X3, X6, X7,X8,X10 tương ứng với các biến kinh doanh, địa bàn sinh sống, tập huấn kỹ thuật, tập huấn vay vốn, tổng số vốn
vay là các biến số có ý nghĩa về mặt thống kê, còn các biến số độc lập khác như X1, X2, X4, X5, X9 tương ứng với chăn nuôi, trồng trọt, học vấn, số năm vay vốn đến năm 2005 thì các tương quan trong mô hình không có ý nghĩa về mặt thống kê.
Cụ thể là, biến số X3 là biến miêu tả thu nhập chính của hộ vay vốn là từ kinh doanh phi nông nghiệp. Hoạt động kinh doanh có liên quan thuận đến thu nhập bình quân đầu người của hộ ở mức ý nghĩa thống kê 0,000. Biến số này trong phương trình cho thấy các hộ có thu nhập chính từ kinh doanh là những hộ có thu nhập bình quân đầu người thuộc dạng cao. Điều này trên thực tế cũng hoàn toàn đúng bởi do quá trình phát triển đô thị hoá, cơ cấu kinh tế thành phố thay đổi theo hướng tăng dần tỷ trọng thương mại và dịch vụ, ngành nông nghiệp bị thu hẹp do chuyển đổi mục đích sử dụng đất đai.
Biến số có liên quan đến địa bàn sinh sống (X6) là một biến số quan trọng trong việc dự báo trong mô hình với mức ý nghĩa thống kê 0,000, tức là các hộ vay vốn có thu nhập bình quân đầu người cao là những hộ có địa bàn cư trú là Phường chứ không phải Xã. Điều này cũng phù hợp với thực tế vì những người sống ở địa bàn gần trung tâm thành phố, thường được gọi là phường sẽ có những ưu thế hơn hẳn những người vay vốn sống ở vùng xa trung tâm hơn là cấp Xã về hạ tầng cơ sở, tiếp cận các nguồn vay vốn, thông tin...và các chính sách ưu đãi khác của nhà nước trong việc đầu tư cho Huế trở