2.3.1. Mô hình nghiên cứu
Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đã đƣợc giới thiệu, khả năng trả nợ vay đúng hạn chịu ảnh hƣởng của các nhân tố nhƣ: độ tuổi, trình độ, ngành nghề kinh doanh, thu nhập, số thành viên của hộ gia đình tạo ra thu nhập, số năm kinh nghiệm của ngƣời vay, lãi suất vay, số tiền vay, thời hạn vay, giới tính, quy mô trang trại, số ngƣời phụ thuộc. Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ tiến hành tổng hợp xem xét mối quan hệ giữa độ tuổi ngƣời vay vốn, trình độ học vấn của ngƣời vay, ngành nghề chính tạo ra thu nhập của ngƣời vay, thu nhập của ngƣời vay, số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập, kinh nghiệm của ngƣời vay, lãi suất vay, giá trị của khoản vay, thời hạn vay với khả năng trả nợ vay đúng hạn. Các biến nhƣ giới tính, quy mô trang trại, số ngƣời phụ thuộc sẽ không đƣợc đƣa vào mô hình do tác gỉả lấy dữ liệu từ nguồn thứ cấp và BIDV Đồng Tháp chƣa cho vay các khách hàng là các trang trại nên không có số liệu về các khách hàng này để phân tích. Đối với biến số ngƣời phụ thuộc, do tác giả đã nghiên cứu biến số thành viên của gia đình tạo ra thu nhập nên không cần thiết phải đƣa biến số ngƣời phụ thuộc vào mô hình. Đối với biến giới tính, đối tƣợng nghiên cứu của đề tài là ngƣời nông dân nên nam giới thƣờng là ngƣời trực tiếp tham gia điều hành mọi công việc và cũng là ngƣời đứng tên vay, nữ giới chiếm số lƣợng ít nên tác giả cũng không đƣa biến này vào mô hình. Vì vậy, mô hình nghiên cứu của tác giả bao gồm các biến nhƣ sau (xem hình 2.1)
Hình 2.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Đề xuất của tác giả
2.3.2. Mô hình nghiên cứu định lƣợng
Do biến phụ thuộc trong đề tài là khả năng trả nợ vay đúng hạn (biến nhị phân, chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1), nên đề tài có thể sử dụng một trong ba mô hình cơ bản để phân tích nhƣ: mô hình xác xuất tuyến tính LPM, mô hình Binary logistic, mô hình Probit. Trong đó, mô hình xác xuất tuyến tính LPM có nhƣợc điểm là các yếu tố ngẫu nhiên không thuần nhất và phƣơng sai của chúng thay đổi, ngoài ra yếu tố ngẫu nhiên không có phân bổ chuẩn nên ta không thể ƣớc lƣợng đƣợc khoảng tin cậy cho các hệ số hồi quy. Do vậy, đề tài có thể sử dụng một trong hai loại mô hình là mô hình Binary logistic hoặc mô hình Probit. Giữa mô hình Binary logistic và mô hình Probit có rất nhiều điểm tƣơng đồng nhƣ không có sự ràng buộc về phân phối của các biến độc lập, kiểm định thống kê không quá phức tạp, các biến độc lập định
Độ tuổi ngƣời vay vốn
Thời hạn vay Số thành viên trong
gia đình tạo ra thu nhập
Trình độ học vấn của ngƣời vay
Giá trị của khoản vay
Kinh nghiệm
Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của ngƣời vay
Thu nhập của ngƣời vay
Lãi suất vay
Khả năng trả nợ vay đúng hạn
tính thông qua việc thiết lập biến giả có thể chuyển thành định lƣợng…Điểm khác nhau trong giả thuyết giữa mô hình Binary logistic hoặc mô hình Probit là mô hình Binary logistic giả định hạng nhiễu phân phối chuẩn logistic, trong khi mô hình Probit giả định hạng nhiễu phân phối chuẩn thông thƣờng. Từ đó, tác giả chọn mô hình hồi quy Probit để nghiên cứu các yếu tố có ảnh hƣởng đến KNTN vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp. Vì đây cũng là mô hình nghiên cứu tại quốc gia đang phát triển trên thế giới và tại khu vực ĐBSCL, Việt Nam nên có tính chất phổ biến và tƣơng đồng với các nghiên cứu khác, có dữ liệu nghiên cứu phù hợp với cơ sở dữ liệu có thể thu thập đƣợc. Mô hình nghiên cứu có dạng cụ thể nhƣ sau:
KNTraNo = 0 + 1(DoTuoi) + 2(TrinhDo) + 3(NganhNghe) +
4(ThuNhap) + 5(SoNguoi) + 6(GiaTri) + + 7(KinhNghiem) + 8(ThoiHan) +
9(Laisuat) + ε Trong đó:
- 0 : Là hằng số của mô hình. - 1,…, 9: Là hệ số hồi quy.
- ɛ : Nhiễu của phƣơng trình hồi quy (đại diện cho sai số và các biến không xuất hiện trong mô hình hay các yếu tố khác ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc ngoài các biến độc lập trong bài).
- Biến phụ thuộc
KNTraNo: Khả năng trả nợ đúng hạn. Là biến phụ thuộc của mô hình probit trong nghiên cứu này là giá trị tiềm ẩn của nông dân trong thời gian trả nợ vay. Biến phụ thuộc này là một biến giả với giá trị bằng 1 nếu nông dân trả khoản vay và lãi trong thời hạn trong thời gian trả nợ vay và nhận giá trị bằng 0 nếu không trả khoản vay và lãi đúng hạn.
Khả năng trả nợ đúng hạn của nông dân thứ i phụ thuộc vào các biến giải thích Ii = 0 + 1(DoTuoi)i + 2(TrinhDo)i + 3(NganhNghe)i + 4(ThuNhap)i +
5(SoNguoi)i + 6(GiaTri)i + + 7(KinhNghiem)i + 8(ThoiHan)i + 9(Laisuat)i + εi. Nhƣ vậy, để đánh giá khả năng trả nợ đúng hạn của nông dân chúng ta quan sát các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ của nông dân đó, trong đó:
KNTraNoi = 1 (nông dân thứ i trả nợ đúng hạn), nếu Ii > 0
KNTraNoi = 0 (nông dân thứ i trả nợ không đúng hạn), nếu Ii ≤ 0 - Biến độc lập
+ DoTuoi : Độ tuổi ngƣời vay vốn
+ TrinhDo : Trình độ học vấn của ngƣời vay
+ NganhNghe : Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của ngƣời vay
+ ThuNhap : Thu nhập của ngƣời vay
+ SoNguoi : Số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập
+ GiaTri : Giá trị của khoản vay
+ KinhNghiem : Kinh nghiệm của ngƣời vay trong sản xuất chăn nuôi
+ ThoiHan : Thời hạn vay
+ LaiSuat : Lãi suất vay
2.3.3. Giả thuyết nghiên cứu
Trên cơ sở kết quả đạt đƣợc từ các nghiên cứu thực nghiệm đã đƣợc tìm hiểu và chứng minh, kế thừa và vận dụng vào bối cảnh thực tế tại vùng nghiên cứu, tác giả đƣa ra các giả thuyết nghiên cứu trong đề tài này nhƣ sau:
Giả thuyết H1: Độ tuổi người vay vốn của người vay có ảnh hưởng đến khả
Độ tuổi ngƣời vay vốn (DoTuoi) là tuổi của khách hàng vay trong năm vay vốn. Nó là một biến liên tục đo bằng năm, mà ngƣời có độ tuổi trẻ hơn có thể có năng suất, có thể hiểu biết nhiều hơn ngƣời lớn tuổi hơn dẫn đến trả nợ đúng hạn hơn. Kibrom (2010) nhận ra rằng khả năng trả nợ có tác động ngƣợc chiều của độ tuổi ngƣời vay vốn. Mặt khác, ngƣời lớn tuổi hơn có thể có nhiều kinh nghiệm hơn trong trồng trọt, chăn nuôi đều này dẫn đến trả nợ đúng hạn. Chapman (1990) kết luận rằng độ tuổi có mối tƣơng quan thuận với khả năng trả nợ của khách hàng. Do đó, độ tuổi ngƣời vay vốn không thể xác định trƣớc khả năng trả nợ vay đúng hạn.
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 của nông dân càng cao thì nông dân có nhiều cơ hội tiếp cận với thông tin vay vốn, dễ dàng tiếp cận với khoa học kỹ thuật, có tính toán đến hiệu quả khi vay vốn để đầu tƣ nên họ làm ăn cũng có hiệu quả hơn những nông dân có học vấn thấp. Việc sử dụng vốn hiệu quả sẽ giúp nông dân trả nợ vay đúng hạn. Giả thuyết này cũng là kết luận của nhiều nhà nghiên cứu nhƣ Kibrom (2010), Vitor (2012), Wongnaa và Vitor (2013), Adeyonu và các tác giả (2016), Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011); Mai Văn Nam và Vƣơng Quốc Duy (2016). Do đó nghiên cứu kỳ vọng trình độ học vấn của ngƣời 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 Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) cho rằng khoản vay có nguồn trả nợ từ hoạt động sản xuất nông nghiệp có xác suất trả nợ đúng hạn cao hơn so với những khoản vay có nguồn thu nhập để trả nợ từ những hoạt động khác. Chapman (1990) cũng kết luận rằng đặc điểm nghề nghiệp có tƣơng quan thuận đối với khả năng trả nợ của ngƣời vay. Do đó nghiên cứu kỳ vọng ngành nghề chính tạo ra thu nhập của ngƣời vay là từ hoạt động sản xuất nông nghiệp sẽ làm tăng khả
Giả thuyết H4: Thu nhập của người vay có ảnh hưởng cùng chiều đến khả năng trả nợ vay đúng hạn.
Chapman (1990) đã nghiên cứu mối liên hệ giữa khả năng trả nợ vay thu nhập của ngƣời vay khả năng trả nợ từ thấp đến cao tƣơng ứng với thu nhập thấp, thu nhập trung bình và thu nhập cao. Theo Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) cũng đã kết luận rằng càng có nhiều thành viên tạo ra thu nhập càng cao thì khả năng trả nợ đúng hạn càng lớn khi nghiên cứu yếu tố thu nhập thông qua thu nhập của các thành viên tác động lên khả năng trả nợ vay của nông dân. Nhóm tác giả Kohansal và Mansoori (2009) cũng có kết luận tƣơng tự khi thực hiện nghiên cứu liên quan đến khả năng trả nợ của khách hàng. Do đó nghiên cứu kỳ vọng thu nhập của ngƣời vay càng cao càng làm tăng khả năng trả nợ của ngƣời vay. Dấu kỳ vọng (+).
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.
Chapman (1990) cho rằng số thành viên của hộ gia đình có tƣơng quan thuận với khả năng trả nợ, gia đình có nhiều ngƣời tạo ra thu nhập sẽ làm tăng thu nhập chung của nông dân và làm giảm đi những gánh nặng cho chủ hộ. Trong khi Adeyonu (2016) lại cho rằng số ngƣời phụ thuộc gia đình làm giảm khả năng trả nợ do gia đình phải sử dụng thu nhập để trang trải cho chi phí của nhiều ngƣời. Gia đình có nhiều ngƣời tạo ra thu nhập sẽ làm tăng thu nhập chung của nông dân và làm giảm đi những gánh nặng cho chủ hộ. Nghiên cứu của tác giả trong nƣớc nhƣ Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) lại cho ra kết quả là số thành viên trong gia đình có thu nhập đƣợc kỳ vọng có mối tƣơng quan tỷ lệ thuận với khả năng trả nợ đúng hạn của nông dân. Do đó nghiên cứu của tác giả kỳ vọng số thành viên trong gia đình có tạo ra thu nhập càng cao càng làm tăng khả năng trả nợ của ngƣời vay. Dấu kỳ vọng (+).
Giả thuyết H6: Số năm kinh nghiệm trong sản xuất nông nghiệp của người
Đây là biến liên tục đƣợc đo bằng số năm hoạt động sản xuất trồng trọt, chăn nuôi của ngƣời vay. Khách hàng vay có nhiều kinh nghiệm trong sản xuất chăn nuôi sẽ sản xuất chăn nuôi hiệu quả hơn. Họ có doanh thu và dòng tiền ổn định hơn so với những ngƣời chỉ mới bắt đầu. Vì vậy, những ngƣời có nhiều kinh nghiệm sẽ có tỉ lệ hoàn trả nợ vay cao hơn (Wongnaa, Victor 2013). Do đó, nghiên cứu kỳ vọng kinh nghiệm trong sản xuất nông nghiệp sẽ có tác động tích cực đến khả năng trả nợ vay đúng hạn. Dấu kỳ vọng (+).
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 tăng đến một mức nhất định (đủ đảm bảo nhu cầu vốn cho sản xuất kinh doanh) sẽ hạn chế ảnh hƣởng đến dòng tiền của khách hàng hơn là những khoản vay có quy mô nhỏ hơn. Với số tiền vay ít, các nông dân không thể đáp ứng đầy đủ nhu cầu chi phí đầu vào cần thiết để tạo ra năng suất tối ƣu và với số tiền vay cao hơn ngƣời nông dân sẽ có thể mua tất cả các nguyên vật liệu đầu vào cần thiết để tăng năng suất và do đó tăng thu nhập để trả nợ vay. Đó là nội dung kết quả nghiên cứu của Victor 2012. Do đó nghiên cứu kỳ vọng giá trị của khoản vay càng cao càng làm tăng khả năng trả nợ của ngƣời vay. Dấu kỳ vọng (+).
Giả thuyết H8: Thời hạn vay có ảnh hưởng ngược chiều đến khả năng trả nợ
vay đúng hạn.
Khoản thời gian mà toàn bộ khoản vay phải đƣợc hoàn trả theo thoả thuận của TCTD và khách hàng. Kibrom (2010) cho rằng thời hạn trả nợ ngắn có thể làm cho khách hàng không đủ doanh thu để trả nợ vay. Mặt khác, thời gian trả nợ dài có thể gây bất lợi cho khách hàng vay nếu họ không thể tiếp cận vốn vay trong tƣơng lai cho đến khi các khoản vay cũ đƣợc trả lại. Do đó, thời gian trả nợ vay ngắn và dài có thể tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ đúng hạn, tuy nhiên nếu thời gian trả nợ phù hợp, khách hàng vay sẽ trả nợ đúng hạn.
Giả thuyết H9: Lãi suất vay có ảnh hưởng ngược chiều đến khả năng trả nợ vay đúng hạn.
Lãi suất luôn là một trong những vấn đề đƣợc ngƣời đi vay quan tâm, đặc biệt là nông dân vì nó ảnh hƣởng trực tiếp đến kết quả sản xuất chăn nuôi của họ (Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình 2011). Kohansal và Mansoori (2009) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ của nông dân tỉnh Khorasan – Razavi của Iran và cho rằng lãi suất cho vay là yếu tố quan trọng nhất ảnh hƣởng đến việc trả nợ của nông dân. Do đó nghiên cứu kỳ vọng lãi suất càng cao thì khả năng trả nợ của ngƣời vay càng giảm. Dấu kỳ vọng (-).
Cách đo lƣờng và dấu kỳ vọng của các biến trong nghiên cứu đƣợc tóm tắt trình bày trong Bảng 2.2
Bảng 2.2: Bảng mô tả tóm tắt các biến trong nghiên cứu
Stt Tên biến Ký hiệu Cách đo lƣờng
Dấu kỳ vọng Biến phụ thuộc 1 Khả năng trả nợ đúng hạn KNTraNo 1: Trả nợ đúng hạn 0: Trả nợ không đúng hạn Các biến độc lập
1 Độ tuổi ngƣời vay
vốn DoTuoi Thời điểm vay trừ đi năm sinh +/-
2 Trình độ học vấn
của ngƣời vay TrinhDo
1: Học từ lớp 9 trở lên.
0: Học dƣới lớp 9 +
3
Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của ngƣời vay NganhNghe 1: Ngành nghề chính tạo ra thu nhập trả nợ là nông nghiệp. 0: Nếu là nghề khác. + 4 Thu nhập của
ngƣời vay ThuNhap
Khoản thu nhập ổn định bình
quân theo tháng (triệu đồng) +
5
Số thành viên trong gia đình có tạo ra thu nhập
SoNguoi
Số thành viên trong gia đình có tạo ra thu nhập. Đƣợc tính bằng số thành viên trong hộ trừ đi số thành viên phụ thuộc kinh tế.
+
6 Kinh nghiệm KinhNghiem Số năm kinh nghiệm trong sản
xuất nông nghiệp của ngƣời vay +
7 Giá trị của khoản
vay GiaTri
Tổng giá trị khoản vay của
khách hàng (triệu đồng) +
8 Thời hạn vay ThoiHan 1: Vay ngắn hạn
0: Vay trung, dài hạn + 9 Lãi suất vay LaiSuat Lãi suất đƣợc tính theo năm -
Tóm tắt chƣơng 2
Trong chƣơng này, tác giả trình bày cơ sở lý luận khoa học liên quan đến đề tài nhƣ khái niệm về nông dân, tín dụng, cho vay nông nghiệp, các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ của ngƣời vay, các nghiên cứu trƣớc đây, … Từ đó, tác giả lấy làm nền tảng để xây dựng mô hình nghiên cứu của đề tài.
CHƢƠNG 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Chương này sẽ giới thiệu phương pháp nghiên cứu. Cụ thể, sẽ giới thiệu quy trình nghiên cứu, mô tả cách thức thu thập thông tin, phương pháp phân tích số liệu, kiểm định mô hình.
3.1. Quy trình nghiên cứu
Đƣợc xây dựng theo trình tự 6 bƣớc nhƣ sau:
Bƣớc 1: Xác định vấn đề nghiên cứu. Nhiệm vụ trong bƣớc này là xác định vấn đề nghiên cứu của đề tài, mục tiêu nghiên cứu chung, mục tiêu cụ thể, các câu hỏi nghiên cứu cần phải đặt ra và trả lời.
Bƣớc 2: Tiếp cận nghiên cứu. Bƣớc này có nhiệm vụ tổng quan cơ sở lý thuyết và những đề tài có liên quan ở trong và ngoài nƣớc từ đó xây dựng mô hình nghiên cứu về các nhân tố ảnh hƣởng đến KNTN vay của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp.