Việc sử dụng dữ liệu thứ cấp và đƣợc thực hiện trong một thời gian ngắn nên đề tài không tránh khỏi một số hạn chế nhất định.
Thứ nhất, thiếu thông tin liên quan đến các đặc trƣng của cộng đồng nhƣ khoảng cách cụ thể từ nhà tới đƣờng ô tô, chợ hay địa điểm giao dịch gần nhất của Agribank. Mặc dù hạn chế này một phần nào đã đƣợc khắc phục bằng việc sử dụng biến giả để hồi quy nhƣng kết quả cho thấy không có ý nghĩa thống kê.
Thứ hai, nghiên cứu mới dừng lại ở việc đánh giá tác động của tín dụng Agribank tới mức sống hộ gia đình thông qua tiêu chí thu nhập và chi tiêu (đời sống và lƣơng thực) thực bình quân đầu ngƣời hộ. Nếu có thể, cần tiến hành xem xét mức sống đƣợc đại diện bởi biến chi tiêu cho giáo dục hay y tế để có những đánh giá cụ thể hơn.
Thứ ba, đề tài đƣợc thực hiện trong phạm vi hiểu biết có hạn của tác giả, kết hợp với bộ dữ liệu không đƣợc thiết kế riêng cho nghiên cứu nên việc mô hình xây dựng sẽ không tránh khỏi vấn đề thiếu biến. Khi đó, các mô hình đƣợc sử dụng để phân tích có thể là chƣa phải là những mô hình tốt nhất.
Tuy nhiên, luận văn cũng có những đóng góp nhất định trong việc đánh giá tác động của tín dụng từ Agribank cũng nhƣ khẳng định những nhân tố quan trọng có ảnh hƣởng tới mức sống của các hộ gia đình ở nông thôn Việt Nam trong giai đoạn 2006 - 2008.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
1. Báo cáo chung của các nhà tài trợ tại Hội nghị Tƣ vấn các nhà tài trợ cho Việt Nam (2003), Báo cáo phát triển Việt Nam 2004 “Nghèo”, Hà Nội 2-3/12/2003.
2. Nguyễn Thanh Bình (2010), Tác động của tín dụng chính thức đối với hộ gia đình
ở đồng bằng sông Cửu Long, Luận văn thạc sĩ Chƣơng trình giảng dạy Kinh tế
Fulbright.
3. Chính phủ (2010), Nghị định số 41/2010/NĐ-CP về chính sách tín dụng phục vụ
phát triển nông nghiệp, nông thôn.
4. Viết Chung (2011), “Agribank lớn mạnh cùng ngành Ngân hàng Việt Nam”,
Agribank, truy cập ngày 25/5/2011 tại địa chỉ: http://www.vbard.com/31/820/tin- tuc/hoat-dong-agribank/2011/05/3350/agribank-lo%CC%81n-ma%CC%A3nh- cu %CC%80ng-nga%CC%80nh-ngan-ha%CC%80ng-vie%CC%A3t-nam.aspx
5. Nguyễn Bích Đào (2008), “Đặc điểm hoạt động cho vay của các định chế tín dụng chính thức trong nông thôn hiện nay”, Tạp chí Công nghiệp, số tháng 6/2008, tr.31-33.
6. Nguyễn Bích Đào (2008), “Vai trò của tín dụng đối với sự phát triển kinh tế nông thôn”, Tạp chí Công nghiệp, số tháng 7/2008, tr.30-32.
7. Nguyễn Hoàng, “Agribank – Những cột mốc và chặng đƣờng lịch sử”, Agribank, truy cập ngày 1/5/2011 tại địa chỉ: http://www.agribank.com.vn/101/784/gioi- thieu/lich-su.aspx
8. Đinh Phi Hổ (2008), Kinh tế học nông nghiệp bền vững, NXB Phƣơng Đông. 9. Đinh Phi Hổ và đ.t.g (2006), Kinh tế phát triển: Lý thuyết và thực tiễn, NXB
Thống kê.
10. Đinh Phi Hổ và Chiv Vann Dy (2010), “Mô hình định lƣợng các yếu tố ảnh hƣởng đến thu nhập của nông dân”, Tạp chí Phát triển kinh tế của Đại học Kinh tế thành
11. Hoàng Văn Kình, Bob Baulch và các tác giả (2001), “Yếu tố quyết định thu nhập từ lao động”, Mức sống trong thời kỳ kinh tế bùng nổ, tr.109-135, NXB Thống kê, Hà Nội.
12.Vũ Triều Minh (1999), “Chi tiêu của hộ gia đình”,Hộ gia đình Việt Nam: Nhìn qua
phân tích định lượng, tr.147-160, NXB Chính trị quốc gia, Hà Nội.
13. Mankiw, N.Gregory (2002), “Chƣơng 3 – Thu nhập quốc dân: sản xuất, phân phối và phân bổ”, Kinh tế vĩ mô, tr.51-87, Trƣờng Đại học Kinh tế quốc dân, NXB
Thống kê.
14. Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (2010), “Chính sách tín dụng ngân hàng phục vụ phát triển nông nghiệp, nông thôn: Bơm vốn mạnh và rộng hơn vào khu vực tam nông”, Agribank Bình Định, truy cập ngày 1/5/2011 tại địa chỉ: http://www.agribankbinhdinh.com.vn/chitiet.asp?ID=262&loai=TT
15. Perkins, Dwight H. (2006), “Chƣơng 4: Các lý thuyết tăng trƣởng kinh tế”, Kinh
tế học của sự phát triển – tái bản lần thứ 6, Tài liệu học tập Chƣơng trình giảng
dạy kinh tế Fulbright.
16. Nguyễn Xuân Thành (2006), “Phân tích tác động của chính sách công: Phƣơng pháp ƣớc lƣợng khác biệt trong khác biệt”, Tài liệu học tập Chƣơng trình giảng dạy kinh tế Fulbright.
17. Nguyễn Xuân Thành (2006), “Ƣớc lƣợng suất sinh lợi của việc đi học ở Việt Nam: Phƣơng pháp khác biệt trong khác biệt”, Tài liệu học tập Chƣơng trình giảng dạy kinh tế Fulbright.
Tiếng Anh
18. Arun, Thankom, Imai, Katsushi and Sinha, Frances (2006), Does the Microfinance
Reduce Poverty in India? Propensity Score Matching based on a National-level Household Data, School of Social Sciences, The University of Manchester Oxford
Road.
19. Banerjee, Abhijit, Duflo, Esther, Glennerster, Rachel and Kinnan, Cynthia (2009),
The miracle of microfinance? Evidence from a randomized evaluation, A research
partnership between the Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab at MIT and the Center for Microfinance at IFMR.
20. Gobezie, Getaneh and Garber, Carter (2007), Impact Assessment of Microfinance in Amhara Region of Northern Ethiopia, Hosted by the Food and Agriculture
Organization of the United Nations (FAO), the Ford Foundation, and the International Fund for Agricultural Development (IFAD).
21. Khandker, Shahidur R. (2005), Microfinance and Poverty: Evidence Using Panel Data from Bangladesh, The World Bank Economic Review Advance Access
published September 8, 2005.
22. Kondo, Toshio, Orbeta, Aniceto Jr., Dingcong, Clarence and Infantado, Christine (2007), Impact of Microfinance on Rural Households in the Philippines, Philippine Institute for Development Studies.
23. Mahjabeen, Rubana (2008), Microfinancing in Bangladesh: Impact on households,
consumption and welfare, Department of Economics, University of Kansas, 415
Snow Hall, Lawrence, KS 66045, USA.
24. Morduch, Jonathan (1998), Does Microfinance Really Help the Poor? New
Evidence from Flagship Programs in Bangladesh, Department of Economics and
HIID Harvard University and Hoover Institution Stanford University.
25. Pitt, Mark M. and Khandker, Shahidur R. (1998), Impact of Group-base Credit Program on Poor Households in Bangladesh: Does the Gender Participants Metter?, The Population Studies and Training Center (PSTC) at Brown University.
26. Todaro, Michael P. and Smith, Stephen C. (2009), Economic Development, tenth
edition, chapter 9, p.453-467, An imprint of Pearson Education.
27. Verner, Dorter (2005), Poverty in Rural and Semi-Urban Mexico during 1992- 2002, World Bank Policy Research Working Paper 3576, April 2005.
PHỤ LỤC Phụ lục 1: Thống kê mô tả Nhóm tham gia năm 2006
Biến Trung bình T rung vị Yếu vị Độ lệchchuẩn Khoảng nhỏ nhấtGiá trị lớn nhấtGiá trị
INCOME 620.2 463 410 538.92 5881 108 5989 EXPEND 406.41 333 252 436.66 6393 102 6495 FOOD 204.76 178.73 161.88 95.239 515.93 49.543 565.47 AGE 47.189 47 51 10.96 53 25 78 SEX 0.8474 1 1 0.3603 1 0 1 PRIMARY 0.3373 0 0 0.4738 1 0 1 SECONDARY 0.3173 0 0 0.4664 1 0 1 HIGHSCHOOL 0.0763 0 0 0.266 1 0 1 COLLEGE 0.0201 0 0 0.1406 1 0 1 HHSIZE 4.759 5 4 1.7524 10 1 11 DEPEND 0.5396 0.5 0 0.4877 3 0 3 NONFARM 0.49 0 0 0.7411 5 0 5 POOR 0.9076 1 1 0.2901 1 0 1 LAND 22655 8600 0 59507 683000 0 683000 ETHNIC 0.8353 1 1 0.3716 1 0 1 ROAD 0.1325 0 0 0.3397 1 0 1 MARKET 0.1245 0 0 0.3308 1 0 1 CAREER 0.0522 0 0 0.2229 1 0 1 NORTH 0.2851 0 0 0.4524 1 0 1 SOUTH 0.4739 0 0 0.5003 1 0 1
Dựa trên thống kê mô tả của nhóm tham gia năm 2006, đề tài tiến hành lựa chọn các hộ gia đình thuộc nhóm đối chứng. Cụ thể, đối với từng biến, các giá trị nằm ngoài khoảng (min,max) sẽ bị loại ra. Sau đó, sử dụng kiểm định T để kiểm định sự khác biệt về giá trị trung bình của từng biến đối với 2 nhóm. Kết quả cuối cùng, đề tài chọn ra đƣợc 245 hộ thuộc nhóm đối chứng để tiến hành mô hình ƣớc lƣợng.
0 2000 4000 6000 EXPEND 4 5 6 7 8 9 lg_expend 0 500 FOOD 1000 4 5 lg_food 6 7 0 2000 4000 6000 8000 10000 INCOME 4 5 6 lg_income7 8 9
Phụ lục 2: Đồ thị phân phối của các biến thu nhập, chi tiêu đời sống và chi lƣơng thực bình quân đầu ngƣời thực
1 0 0 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 0 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 0 2 0 4 0 6 0 8 0 5 0 5 0 0 0 0 2 0 4 0 6 0 8 0 6 0 2 0 4 0 6 0 2 0 4 0 0 0 0
Phụ lục 3: Các kết quả hồi quy liên quan đến đánh giá tác động của tín dụng tới thu nhập thực bình quân đầu ngƣời hộ gia đình ở nông thôn Việt Nam
Mô hình 1.1
Mô hình 1.3
Kết quả kiểm định ý nghĩa thống kê của việc loại bỏ các biến AGE, SEX, PRIMARY, ROAD, MARKET, NORTH ra khỏi mô hình 1.2
Giả thuyết: H0: ˆ ˆ 2 ˆ 3 ˆ 4 ˆ 5 ˆ 6 0 H1: ít nhất một ˆ 0
Với mức ý nghĩa 5%, P-value (Prob) = 81,66% cho thấy không thể bác bỏ giả thiết H 0 hay có thể loại bỏ các biến AGE, SEX, PRIMARY, ROAD, MARKET, NORTH ra khỏi mô hình.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình 1.3
Hệ số VIF< 10 chứng tỏ không có hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình
Phát hiện và khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình 1.3; được kết quả là mô hình 1.4
Giả thuyết: H0: Phƣơng sai của sai số không đổi H1: Phƣơng sai của sai số thay đổi
Với mức ý nghĩa 5%, Prob>chi2 =0.0000% nên có thể bác bỏ giả thuyết H 0. Điều này chứng tỏ mô hình có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi và đã đƣợc khắc phục bằng lệnh Robust trong Stata.
Kết quả kiểm định ý nghĩa thống kê của việc loại bỏ biến CAREER ra khỏi mô hình 1.4
Giả thuyết: H0: ˆ 0
H1: ˆ 0
Với mức ý nghĩa 10%, Prob>F = 6,23% cho thấy có thể bác bỏ giả thiết H 0 hay không thể loại bỏ biến CAREER ra khỏi mô hình.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Giả thuyết: H0: các giá trị beta = 0 H1: tồn tại 1 giá trị beta # 0
Với mức ý nghĩa 5%, giá trị Prob>F = 0.000 trong tất cả các mô hình (1.1 1.4) chứng tỏ các mô hình đều có độ phù hợp nhƣng mô hình 1.4 có R2 điều chỉnh cao nhất (38,51%) nên đây sẽ là mô hình tốt nhất.
1
Phụ lục 4: Các kết quả hồi quy liên quan đến đánh giá tác động của tín dụng tới chi tiêu đời sống bình quân đầu ngƣời hộ gia đình ở nông thôn Việt Nam
Mô hình 2.1
Mô hình 2.3
Kết quả kiểm định ý nghĩa thống kê của việc loại bỏ các biến AGE, SEX, NORTH ra khỏi mô hình 2.2 Giả thuyết: H0: ˆ ˆ2 ˆ 3 0 H1: ít nhất một ˆ 0
Với mức ý nghĩa 5%, Prob>F = 35,48% cho thấy không thể bác bỏ giả thiết H 0 hay có thể loại bỏ các biến AGE, SEX, NORTH ra khỏi mô hình.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình 2.3:
Hệ số VIF<10 chứng tỏ không tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình
Phát hiện và khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình 2.3; được kết quả là mô hình 2.4 tốt nhất
Giả thuyết: H0: Phƣơng sai của sai số không đổi H1: Phƣơng sai của sai số thay đổi
Với mức ý nghĩa 5%, Prob>chi2 =0.0000% nên có thể bác bỏ giả thuyết H 0. Điều này chứng tỏ mô hình có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi và đã đƣợc khắc phục bằng lệnh Robust trong Stata
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Giả thuyết: H0: các giá trị beta = 0 H1: tồn tại 1 giá trị beta # 0
Với mức ý nghĩa 5%, các giá trị Prob>F = 0.000 chứng tỏ các mô hình đều có độ phù hợp, trong đó mô hình 2.4 tốt nhất vì có R2 điều chỉnh cao nhất (46,58%)
Phụ lục 5: Các kết quả hồi quy liên quan đến đánh giá tác động của tín dụng tới chi tiêu lƣơng thực bình quân đầu ngƣời hộ gia đình ở nông thôn Việt Nam
Mô hình 3.1
Mô hình 3.3
Kết quả kiểm định về ý nghĩa thống kê của việc loại bỏ các biến AGE, SEX, NORTH ra khỏi mô hình 3.2 Giả thuyết: H0: ˆ ˆ 2 ˆ 3 0 H1: ít nhất một ˆ 0
Với mức ý nghĩa 5%, Prob>F = 76,78% cho thấy không thể bác bỏ giả thiết H0 hay có thể loại bỏ các biến AGE, SEX, NORTH ra khỏi mô hình.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình 3.3
Hệ số VIF < 10 chứng tỏ mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình 3.3
Giả thuyết: H0: Phƣơng sai của sai số không đổi H1: Phƣơng sai của sai số thay đổi
Với mức ý nghĩa 5%, Prob>chi2 = 46,34% nên ta không thể bác bỏ giả thuyết H0. Hay nói cách khác, mô hình không có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi. Do đó, mô hình 3.3 là mô hình tốt nhất
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Giả thuyết: H0: các giá trị beta = 0 H1: tồn tại 1 giá trị beta # 0
Với mức ý nghĩa 5%, các mô hình đều có giá trị Prob>F = 0.000 nên đều có độ phù hợp. Tuy nhiên, mô hình 3.3 sẽ là mô hình phù hợp nhất vì có giá trị R2 điều chỉnh cao nhất (47,01%)
Phụ lục 6: Kết quả hồi quy các mô hình tốt nhất nhằm xác định nhân tố có tác động mạnh nhất tới mức sống hộ gia đình (khử thứ nguyên)