Nguồn: Báo cáo tổng kết NHCSXH huyện Ba Tri
Từ năm 2015, NHCSXH huyện Ba Tri đã nhận thấy những tồn tại về tỷ lệ thu nợ thực tế đạt thấp và đã có những bƣớc tuyên truyền, cũng cố chất lƣợng tín dụng. Nhƣng đến năm 2016, tỉnh Bến Tre và một số tỉnh khác của đồng bằng sông Cửu Long công bố thiên tai hạn mặn do tác động của biến đổi khí hậu cho thấy mức độ và sự ảnh hƣởng tiêu cực của yếu tố này đến địa phƣơng. Điều này biểu hiện qua quá trình sản xuất của ngƣời nghèo khó khăn hơn, dự án kém hiệu quả, tỷ lệ trả nợ đúng hạn giảm xuống còn 41,7% với nợ đến hạn là 23.944 triệu đồng. Đến năm 2017, khối lƣợng nợ đến hạn tăng lên 27.415 triệu đồng, tăng 3.471 triệu đồng so với năm trƣớc, tỷ lệ trả nợ đúng tăng 7,4% từ mức 41,7% năm 2016 lên mức 49,1% năm 2017. Năm 2018 tình hình kinh tế chƣa có nhiều chuyển biến tích cực, khối lƣợng nợ đến hạn lớn ở mức 31.990 triệu đồng nên tỷ lệ trả nợ đúng hạn chỉ đạt 47,3%, giảm 1,8% với năm 2017.
Kết quả này cho thấy tình hình thu nợ thực tế của NHCSXH huyện Ba Tri không ổn định và đáng báo động trong khi dƣ nợ và tốc độ tăng trƣởng hằng năm đều ở mức cao. Bên cạnh đó, tỷ lệ này còn cao hơn rất nhiều so với các NHTM, cũng nhƣ hệ thống NHCSXH. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Tỷ lệ trả nợ đúng hạn
4.2. Phân tích yếu tố ảnh hƣởng đến trả nợ đúng hạn của ngƣời nghèo vay vốn NHCSXH huyện Ba Tri vốn NHCSXH huyện Ba Tri
4.2.1. Thống kê mô tả (khái quát đối tượng nghiên cứu)
Trƣớc khi chạy mô hình, ta tiến hành thống kê các số liệu thu đƣợc từ kết quả khảo sát 279 hộ nghèo có vay vốn NHCSXH đến hạn trong năm 2018 trên địa bàn huyện Ba Tri để có cái nhìn khái quát về đối tƣợng đang nghiên cứu.
Các biến nghiên cứu đƣợc thống kê và thể hiện trong bảng sau: Bảng 4. 3 Thống kê các biến nghiên cứu
STT Thông số Biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Đơn vị biến 1 Vốn dự án 35,73 12,36 5 70 triệu đồng 2 Vốn tự có 8,00 5,41 0 30 triệu đồng
3 Tiết kiệm 1,77 1,64 0 8 triệu đồng
4 Tuổi 52,72 12,82 25 80 tuổi 5 Thành viên trong tuổi lao động 1,90 1,05 0 5 tuổi 6 Thành viên trong tuổi lao động 1,36 1,18 0 6 ngƣời 7 Diện tích 1,39 1,55 0 7 ngƣời
Nguồn: Tổng hợp mẫu nghiên cứu
Bảng trên cho thấy tình hình các biến khảo sát nhƣ sau:
Vốn dự án: Số quan sát là 279, giá trị nhỏ nhất là 5 triệu đồng, giá trị lớn nhất
là 70 triệu đồng, giá trị trung bình là 35,73 triệu đồng và độ lệch chuẩn là 12,36 triệu đồng. Việc thực hiện dự án đƣợc ngƣời nghèo tiến hành rất đa dạng về quy mô do đặc điểm và hoàn cảnh của từng hộ. Các dự án dàn trải ở quy mô từ 5 triệu đến 70 triệu, độ lệch chuẩn lớn cho thấy có những nhóm hộ chỉ tiền hành dự án nhỏ lẻ, quy mô nhỏ, đồng thời cũng có nhóm hộ dồn sức, tập trung thực hiện dự án lớn để cải thiện cuộc sống. Tạo ra giá trị lớn hơn, họ tích lũy nhanh và tái đầu tƣ.
Vốn tự có: Số quan sát là 279, giá trị nhỏ nhất là 0 triệu đồng(ngƣời nghèo
8 triệu đồng và độ lệch chuẩn là 5,41 triệu đồng. Do đặc thù đối tƣợng vay là những hộ nghèo theo tiêu chuẩn của Chính phủ nên họ hầu nhƣ ít có điều kiện tích lũy số tiền lớn. Vì vậy việc góp vốn thực hiện dự án cũng hạn chế.
Tiết kiệm: Số quan sát là 279, giá trị nhỏ nhất là 0 triệu đồng (ngƣời nghèo
không có tiền tiết kiệm), giá trị lớn nhất là 8 triệu đồng, giá trị trung bình là 1,77 triệu đồng và độ lệch chuẩn là 1,64 triệu đồng. Độ lệch chuẩn khá cao cho thấy giữa những ngƣời nghèo với nhau cũng có sự cách biệt lớn về thu nhập, tích lũy do những điều kiện và hoàn cảnh của ngƣời nghèo.
Tuổi: Số quan sát là 279, tuổi chủ hộ nhỏ nhất là 25 tuổi, tuổi chủ hộ lớn nhất
là 80 tuổi, tuổi chủ hộ trung bình là 52,7 tuổi và độ lệch chuẩn là 12,8 tuổi. Đối tƣợng cho vay của NHCSXH rất đặc thù, là những đối tƣợng cụ thể đƣợc Chính phủ chỉ định nhằm thực hiện chính sách xóa đối giảm nghèo, ổn định kinh tế, xã hội. Do đó, độ tuổi của ngƣời vay đƣợc mở rộng, tạo điều kiện để họ có thể sản xuất kinh doanh nuôi sống bản thân và gia đình.
Thành viên trong tuổi lao động: Số quan sát là 279, số thành viên trong tuổi
lao động của hộ thấp nhất là 0 ngƣời (hộ nghèo già cả, neo đơn hoặc mất sức lao động, trẻ nhỏ). Số thành viên trong tuổi lao động của hộ nhiều nhất là 5 ngƣời, số thành viên trong tuổi lao động của hộ trung bình là 2 ngƣời và độ lệch chuẩn là 1 ngƣời. Đây là yếu tố quan trọng tạo điều kiện cho gia đình phát triển kinh tế, tăng thu nhập bởi chính những ngƣời lao động đó sẽ là trụ cột gia đình, dẫn dắt gia đình và nuôi sống các thành viên còn lại.
Thành viên ngoài tuổi lao động: Số quan sát là 279, số thành viên ngoài tuổi
lao động của hộ thấp nhất là 0 ngƣời (hộ nghèo có các thành viên trong tuổi lao động), số thành viên ngoài tuổi lao động của hộ nhiều nhất là 6 ngƣời (hộ nghèo già cả, neo đơn hoặc mất sức lao động và trẻ nhỏ), số thành viên ngoài tuổi lao động của hộ trung bình là 1,38 ngƣời và độ lệch chuẩn là 1,18 ngƣời. Đây là nguyên nhân làm tăng gánh nặng chi phí cho hộ nghèo, khi hộ nghèo có nhiều ngƣời phụ thuộc thì hộ gia đình đó sẽ có ít lao động, thu nhập làm ra thấp nhƣng lại phải chi tiêu,
nuôi sống nhiều ngƣời, khó khăn trong tích lũy và thực hiện phƣơng án sản xuất kinh doanh cải thiện cuộc sống.
Bên cạnh đó biến trả nợ là biến nhị phân, các biến độc lập giới tính, trình độ, thị trƣờng, đƣờng giao thông là biến giả nhận giá trị là 0 hoặc 1 nên khó có thể diễn giải. Ta xem xét bảng tần suất dƣới đây để có cái nhìn khái quát về kết quả khảo sát:
Bảng 4. 4 Tần suất các biến nghiên cứu
STT Biến Giá trị Tần suất Tỷ lệ %
Gán biến giả 1 Trả nợ Đúng hạn 117 42% 1 Không đúng hạn 162 58% 0 2 Lãi suất 7,2% 78.00 28% 0 6,6% 201.00 72% 1 3 Mục đích sd Nuôi bò ss 224.00 80% 1
Buôn bán, thủy hải sản, khác 55.00 20% 2 4 Giới tính Nam 107.00 38% 1 Nữ 172.00 62% 0 5 Trình độ Không đi học 67.00 24% 0 Cấp 1 172.00 62% 1 Cấp 2 26.00 9% 2 Cấp 3 14.00 5% 3 6 Thị trƣờng Ổn định 140.00 50% 1 Không ổn định 139.00 50% 0 7 Đƣờng giao thông Có đƣờng ô tô 98.00 35% 1 Không có đƣờng ô tô 181.00 65% 0
Bảng cho thấy với 279 mẫu khảo sát có 117 mẫu trả nợ đúng hạn, chiếm tỷ lệ 42% so với tổng thể. Số hộ không trả nợ đúng hạn là 162 hộ, chiếm tỷ lệ 58%. Mức tỷ lệ này tƣơng đƣơng với thực trạng trả nợ đang diễn ra tại huyện Ba Tri.
Trong số 279 hộ nghèo đến hạn trả thì có 78 hộ vay với mức lãi suất 7,2%/năm (tại thời điểm Chính phủ chƣa điều chỉnh giảm lãi suất), chiếm 28% tổng
thể. Có 201 hộ đƣợc vay vốn với lãi suất 6,6%/năm (những hộ vay sau thời điểm Chính phủ điều chỉnh giảm lãi suất cho vay đối với hộ nghèo), chiếm tỷ lệ 72%.
Mục đích sử dụng vốn của đại đa số hộ nghèo tại huyện Ba Tri là nuôi bò sinh sản, chiếm tỷ lệ 80% số món vay với 224 hộ. Các ngành nghề khác chỉ chiếm 20%. Do phần lớn ngƣời dân huyện Ba Tri tham gia sản suất nông nghiệp, trồng lúa là chính. Huyện có diện tích đất rộng phục vụ cho việc trồng lúa và trồng cỏ, có nguồn thức ăn dồi giàu, thuận lợi nên đàn bò phát triển nhanh, có số lƣợng nhất trong tỉnh. Tại đây đƣợc biết đến là nơi tập trung nhiều giống bò tốt và thƣơng hiệu bò Ba Tri cũng khá nổi tiếng so với các khu vực lân cận. Chính vì vậy hầu hết hộ nghèo vay vốn tại NHCSXH đều chọn con bò để phát triển kinh tế gia đình. Bên cạnh đó huyện còn có vị trí đặc thù là có các mặt giáp cửa sông và giáp biển nên ngành nghề liên quan đến thủy hải sản cũng phát triển, kéo theo các ngành nghề kinh doanh, buôn bán khô, thủy hải sản cũng phát triển làm kế sinh nhai tại địa phƣơng.
Nữ giới làm chủ hộ với 172 hộ, chiếm tỷ lệ 62% tổng thể. Nam giới là chủ hộ chiểm 38% với 107 hộ.
Do đặc thù đối tƣợng cho vay là hộ nghèo nên yếu tố trình độ tập trung ở cận dƣới. Số ngƣời không đi học 67 ngƣời chiếm tỷ lệ 24%; trình độ cấp 1 nhiều nhất với 172 hộ, chiếm 62%; trình độ cấp 2 là 26 hộ với 9% và cuối cùng là cấp 3 với 14 hộ chiểm tỷ lệ 5%. Phần lớn những ngƣời thuộc hộ nghèo là những ngƣời thuộc diện chính sách già cả, neo đơn, lớn tuổi hoặc những hộ có mức thu nhập rất thấp trong xã hội. Chính vì vậy họ ít có điều kiện học tập ở các bậc học cao hơn.
Thị trƣờng là yếu tố quan trọng quyết định kết quả sau quá trình sản xuất kinh doanh. Vì vậy nếu có đƣợc thị trƣờng tiêu thụ hàng hóa tốt, bất cân xứng thông tin không xảy ra quá nhiều sẽ tạo thuận lợi thúc đẩy ngành nghề đó phát triển. Kết quả khảo sát cho thấy chỉ có 140 hộ đánh giá thị trƣờng ổn định, chiếm tỷ lệ 50%. Còn lại 139 hộ cho rằng thị trƣờng tại địa phƣơng chƣa ổn định. Nguyên nhân của vấn đề là do ngƣời nông dân phải trải qua nhiều tầng nấc các trung gian mới đƣa đƣợc sản phẩm (con bò, thủy hải sản,…) ra thị trƣờng. Đồng thời có tình trạng chèn ép
giá tại những nơi hẻo lánh, xa chợ, xa dân cƣ khiến kết quả sản xuất kinh doanh của ngƣời nghèo thu đƣợc chƣa cao.
Theo kết quả khảo sát cho thấy chỉ 35% số hộ vay vốn có đƣờng ô tô đến nhà, còn lại 181 hộ, chiểm tỷ lệ 65% không có đƣờng ô tô đến. Hầu hết ngƣời nghèo sống ở những nơi xa xôi, đƣờng xá đi lại không thuận tiện. Kết quả này cũng cho thấy thực trạng giao thông nông thôn tại Ba Tri vẫn còn nhiều khó khăn, cơ sở hạ tầng chƣa đƣợc đầu tƣ đồng bộ.
4.2.2. Kiểm định tương quan
Để tiến hành hồi quy mô hình Logistic ta cần xem xét mối quan hệ tƣơng qua giữa các biến với nhau. Kết quả ma trận hệ số tƣơng quan đƣợc thể hiện trong bảng phụ lục 4.1. Kết quả cho thấy các biến độc lập trong mô hình đều có tƣơng quan với biến phụ thuộc là trả nợ của ngƣời nghèo với mức ý nghĩa 1% và 5% ngoại trừ 3 biến: Lãi suất; mục địch sd; tuổi (Sig. >5%). Vì vậy 3 biến trên không có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc “Trả nợ”. Theo đó hệ số tƣơng quan cao nhất giữa biến phụ thuộc và biến đƣợc lập là 0,591, thấp nhất là 0,222.
Đồng thời kết quả ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến cũng cho thấy sự tồn tại mối quan hệ giữa các biến đƣợc lập trong mô hình với nhau. Biến có quan hệ tƣơng quan mạnh nhất, chặt chẽ nhất là giữa “vốn tự có” và “tiết kiệm” với hệ số tƣơng quan là 0,463. Nhƣ vậy để tiến hành hồi quy ta cần nghiên cứu thêm hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình này.
4.2.3. Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 4. 5 Kiểm định đa cộng tuyến Coefficientsa Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardiz ed Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.202 .069 -2.907 .004 Vốn dự án .005 .002 .128 2.678 .008 .646 1.548 Vốn tự có .008 .004 .089 1.870 .063 .655 1.527 Tiết kiệm .047 .014 .156 3.311 .001 .664 1.507 Giới tính -.105 .040 -.103 -2.592 .010 .928 1.077 Tv trong lđ .056 .021 .119 2.636 .009 .726 1.378 Tv ngoài lđ -.048 .017 -.116 -2.781 .006 .851 1.175 Trình độ .021 .032 .031 .651 .515 .659 1.517 Thị trường .330 .045 .334 7.387 .000 .718 1.393 Dt đất .039 .013 .122 2.917 .004 .846 1.182 Đường .151 .045 .146 3.372 .001 .781 1.281 a. Dependent Variable: Trả nợ
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Dựa vào bảng kết quả kiểm định đa cộng tuyến trên ta xem xét chỉ số quan trọng nhất đó là hệ số phóng đại phƣơng sai VIF. Khi VIF của tất cả các biến <10 thì mô hình không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến (Đinh Phi Hổ, 2017). Với kết quả VIF của tất cả các biến trong bảng 4.5 đều <2 (giá trị VIF trong bảng lớn nhất là 1,548) thì có thể khẳng định rằng mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
4.2.4. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kiểm định độ phù hợp tổng quát
4.2.4.1
Tiến hành phân tích dữ liệu trên phần mềm SPSS ta có kết quả kiểm định độ phù hợp tổng quát của mô hình trong bảng 4.6 bên dƣới (Bảng Omnibus Tests of Model Coefficients). Dựa trên giá trị cột Sig. cho thấy Sig.=0,000 < 0,05. Do đó, bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thiết H1. Nhƣ vậy các biến độc lập có ý nghĩa giả thích cho biến phụ thuộc, mô hình đƣợc xem là phù hợp, có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4. 6 Kiểm định độ phù hợp tổng quát
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 228.606 10 .000
Block 228.606 10 .000
Model 228.606 10 .000
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Kiểm định mức độ giải thích của mô hình
4.2.4.2
Bảng 4.7 bên dƣới cho thấy giá trị -2LL (-2 log likehood) = 150,88 giá trị này tƣơng đối nhỏ. Giá trị R2
(Nagelkerke R Square) = 0,752 có nghĩa là mô hình các biến độc lập giải thích đƣợc 75,2% sự thay đổi của biến phụ thuộc “Trả nợ”. Nhƣ vậy, mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu tƣơng đối cao.
Bảng 4. 7 Kiểm định mức độ giải thích của mô hình
Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1 150.880a .559 .752
a. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Kiểm định độ chính xác trong dự đoán của mô hình
4.2.4.3
Mức độ chính xác của mô hình dự báo đƣợc xác định dựa trên kết quả trong bảng 4.8 (Bảng Classification Table) bên dƣới. Kết quả cho thấy trong 162 mẫu quan sát không trả nợ đúng hạn thì mô hình dự báo đúng 148 trƣờng hợp, sai 14 trƣờng hợp, tỷ lệ dự báo đúng 91,4%. Còn với 117 trƣờng hợp trả nợ đúng hạn thì mô hình dự báo đúng 98 trƣờng hợp, dự báo sai 19 trƣờng hợp, tỷ lệ dự báo đúng 83,8%. Nhƣ vậy, tỷ lệ dự báo chính xác của cả mô hình là 88,2%, mô hình nghiên cứu là phù hợp.
Bảng 4. 8 Kiểm định độ chính xác trong dự đoán của mô hình Classification Tablea Classification Tablea Observed Predicted Trả nợ Percentage Correct 0 1 Step 1 Trả nợ 0 148 14 91.4 1 19 98 83.8 Overall Percentage 88.2
a. The cut value is .500
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
4.2.5. Kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy
Sử dụng phần mềm SPSS và STATA để thực hiền hồi quy Binary Logistic cho biến phụ thuộc “Trả nợ” và 10 biến độc lập: Vốn thực hiện dự án, vốn tự có, tiết kiệm, giới tính, số thành viên trong độ tuổi lao động, số thành viên ngoài độ tuổi lao động, trình độ, thị trƣờng tiêu thụ, diện tích đất, đƣờng giao thông. Kết quả hồi quy đƣợc thể hiện trong bảng 4.9 nhƣ sau:
Bảng 4. 9 Kết quả hồi quy Binary Logistic
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
95% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step 1a V Vốndựán .066 .024 7.599 1 .006 1.069 1.019 1.120 Vốntựcó .067 .051 1.759 1 .185 1.070 .968 1.182 Tiếtkiệm .412 .165 6.222 1 .013 1.510 1.092 2.086 Giớitính -.984 .440 5.008 1 .025 .374 .158 .885