5. Kết cấu của đề tài nghiên cứu
1.2.1. Các nghiên cứu trước đây
Theo nghiên cứu của Maharjan và ctg (1983) về khả năng trả nợ của những người nông dân tại Nepal trong lĩnh vực tín dụng nông nghiệp trong một mẫu khảo sát điều tra gồm 150 nông dân trong năm 1982. Các tác giả sử dụng mô hình nghiên cứu hồi quy bội như sau:
Y= f(X1, X2, X3,X4,D1,D2,D3,D4) Trong đó:
Y: Khoản tiền vay đã trả được trên tổng số tiền vay
X1: Kích cỡ trang trại mà người nông dân sở hữu X2: Thu nhập của người nông dân
X3: Tỷ lệ sản phẩm của người nông dân so với tổng sản lượng của thị trường; X4: Tỷ lệ chi phí của cả hộ gia đình trên tổng thu nhập
D1: Biến giả, đạt giá trị 1 nếu khoản vay được thẩm định trước khi cho vay, bằng 0 nếu ngược lại.
D2: Biến giả đạt giá trị bằng 1 nếu khoản vay được kiểm soát để sử dụng đúng mục đích, bằng 0 nếu ngược lại.
D3: Biến giả đạt giá trị 1 nếu người vay nhận được thư nhắc nhở về khoản vay từ phía ngân hàng, bằng 0 nếu ngược lại;
D4: Biến giả đạt giá trị bằng 1 nếu như ngân hàng cho vay tiến hành các cuộc thăm viếng thông thường đối với người vay, bằng 0 nếu ngược lại.
Kết quả hồi quy cho thấy nếu như kích cỡ trang trại càng lớn hoặc tỷ lệ chi tiêu của hộ gia đình càng lớn tính theo tỷ lệ thu nhập thì tỷ lệ trả nợ càng thấp, trong khi đó các biến số còn lại đều tác động thuận chiều và có ý nghĩa thống kê đối với khả năng trả nợ của người nông dân. Các tác giả khi đưa ra các khuyến nghị đã tập trung vào khả năng kiểm soát khoản cho vay từ quá trình thẩm định đầu vào tới khi người cho vay tiến hành trả nợ để năng cao hơn nữa khả năng trả nợ của người nông dân.
Theo nghiên cứu của Kohansal và Mansoori (2009) sử dụng mô hình hồi quy logic khi tìm hiểu khả năng khi trả nợ của nông dân tại tỉnh Kohansal và Razavi của Iran. Hai tác giả đã tiến hành nghiên cứu trên mẫu dữ liệu gồm 175 nông dân vào năm 2008. Mô hình nghiên cứu như sau:
Y = f ( X1, X2, X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9,X10,X11,D1,D2)
Trong đó: Biến phụ thuộc Y đạt giá trị bằng 1 nếu người nông dân không bao giờ trả nợ trễ hạn cho khoản vay trả dần theo từng phần, bằng 0 nếu một lần trả nợ đúng hạn.
Biến độc lập:
X1: Thể hiện độ tuổi của người vay chính X2: Thể hiện diện tích của một trang trại
X3: Biểu hiện số năm kinh nghiệm trong công việc của người nông dân X4: Là tổng thu nhập
X5: Là lãi suất của khoản vay
X6: Đại diện cho thời gian của khoản cho vay
X7: Tổng chi phí hành chính mà người nông dân phải trả để đạt được sự chấp thuận cho vay
X8: Kích cỡ của khoản vay X9: Là số thành viên phụ thuộc
X10: Tổng số kỳ thanh toán cho khoản vay
D1: Là biến giả đạt giá trị 1 nếu người nông dân sử dụng khoản vay vào việc đầu tư trang trại, bằng 0 nếu ngược lại
D2: Là biến giả đạt giá trị 1 nếu người nông dân có máy móc canh tác, bằng 0 nếu ngược lại
Ngoại trừ biến X1, X2 và D2 và các biến số còn lại đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Các tác giả đã đưa ra kết luận rằng lãi suất của khoản vay là nhân tố quan trọng nhất ảnh hưởng tới khả năng trả nợ vay của người nông dân kế tiếp là biến số kinh nghiệm của người nông dân.
Antwi và ctg (2012) tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng tới rủi ro không trả được nợ tại Gahana cho những khoản vay của ngân hàng Akuapem thông qua mô hình hồi quy logistic. Cơ sở dữ liệu cho nghiên cứu gồm 800 quan sát từ năm 2006 tới năm 2010. Mô hình nghiên cứu của các tác giả như sau:
Y = f (LOAN TYPE, INTEREST RATE, SECURYTY, MARITAL STATUS, TOWN DUMMY, SEX)
Trong đó:
Y là biến giá trị 1 nếu khoản nợ được hoàn trả đúng hạn và nhận giá trị 0 và ngược lại.
LOAN TYPE là biến số phân loại hình vay mượn, bao gồm 4 loại vay, vay kinh doanh, vay cho mục đích sản suất nông nghiệp, vay tiêu dùng các nhân, vay mua phương tiện đi lại.
INTEREST RATE lãi suất khoản vay, SECURYTY biến giả nhận giá trị 1nêu khoản vay có đảm bảo và 0 nếu ngược lại.
MARITAL STATUS: tình trạng hôn nhân, đạt giá trị 1 nếu đã lập gia đình, và 0 nếu ngược lại.
TOWN DUMMY cũng là biến giả đạt giá trị 1nếu người vay sinh sống tại thành phố Akuapem, bằng 0 nếu ngược lại.
SEX: giới tính bằng 1 nếu là nam, bằng 0 là nữ.
Các tác giả đã đi tới kết luận rằng loại hình vay mượn và khoản vay được đảm bảo là hai biến số thực sự có ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của người vay, các ngân hàng nên chú trọng tới khả năng đảm bảo khoản nợ vay bằng tài sản của người vay nợ để cải thiện rủi ro không trả được nợ của người vay.
Một nghiên cứu gần đây tại Việt Nam của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình ( 2011) về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ tỉnh hậu Giang với 436 hộ nông dân đã được khảo sát trong năm 2011. Các tác giả đã sử dụng hình hồi quy Probit với các biến số như sau:
Y = f ( mục đích sử dụng vốn, thu nhập sau khi vay, lãi suất vay, tuổi của người đi vay, ngành nghề chính tạo ra thu nhập của chủ hộ, số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập, trình độ học vấn của chủ hộ).
Trong đó : Y là khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ, Y nhận giá trị 1 nếu nông hộ trả nợ vay đúng hạn, nhận giá trị 0 nếu trả nợ không đúng hạn. “Mục đích sử dụng vốn” là biến giả, bằng 1 nếu nông hộ sử dụng vốn vay đúng mục đích, bằng 0 nếu sử dụng sai đúng mục đích. “Thu nhập sau khi vay” là thu nhập của nông hộ sau khi vay (đồng). “Lãi suất vay” là lãi suất phải trả của nông hộ khi đi vay từ các hộ tín dụng (%). “Tuổi của người đi vay” là số tuổi của người đi vay vốn. “Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của chủ hộ” là biến giả, bằng 1 nếu ngành nghề chính tạo ra thu nhập trả nợ từ nông nghiệp, bằng 0 nếu là nghề khác. “Số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập” là số người có thu nhập trong gia đình. “Trình độ học vấn của chủ hộ” là biến giả, bằng 1 nếu chủ hộ học từ lớp 9 trở lên, bằng 0 nếu ngược lại.
Các tác giả đã kết luận rằng khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ có tương quan thuận với thu nhập sau khi vay, trình độ học vấn của chủ hộ và số thành viên trong gia đình có thu nhập. Trong khi đó biến số lãi suất đi vay có tương quan nghịch với khả năng trả nợ đúng hạn. Nghiên cứu cũng chỉ rằng những khoản vay được sử dụng đúng mục đích cũng sẽ cho xác suất trả nợ đúng hạn cao hơn.