Khả năng trả nợ Số lượng Tỷ lệ %
Khơng 106 65,6
Có 55 34,2
Tổng cộng 161 100
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Chương 4 trình bày mơ hình và phương pháp nghiên cứu của đề tài. Khung phân tích được đưa ra với 11 yếu tố có thể có ảnh hưởng tới khả năng trả nợ TDVM của hộ nghèo vay vốn tại Chi nhánh NHCSXH tỉnh Đắk Lắk, bao gồm: độ tuổi, giới tính, dân tộc, tình trạng hơn nhân, trình độ học vấn, số lao động, số thành viên, số tiền tiết kiệm, số nguồn thu nhập, việc hộ vay vốn ở nơi khác, mục đích sử dụng vốn. Phương pháp chọn mẫu áp dụng là chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng với 161 quan sát thuộc 2 nhóm đối tượng, dữ liệu sơ cấp lấy từ phỏng vấn trực tiếp hộ vay, dữ liệu thứ cấp lấy từ cơ sở dữ liệu của NHCSXH. Kết quả thống kê mơ tả được cũng được trình bày. Chương này là cơ sở để thực hiện các kiểm định và giải thích kết quả ở chương 5.
CHƯƠNG 5 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 5.1. Các kết quả kiểm định
Kết quả ở các bảng sau đây được trích từ kết quả có được từ phần mềm SPSS 23.0 với số liệu đã thu thập.
5.1.1. Kiểm định tương quan Pearson
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cũng như giữa các biến phụ thuộc với nhau.
Bảng 5.1 cho thấy đối với các biến độc lập, chỉ có biến số nguồn thu và số lao động có tương quan mạnh với hệ số tương quan là 0,64 (thuộc khoảng 0,6 tới 0,8). Do đó, cần chú ý hiện tượng đa cộng tuyến với trường hợp 2 biến này.
Đồng thời bảng 5.1 còn chỉ ra 5 biến độc lập : học vấn của hộ vay, việc hộ vay có vay ở nơi khác, dân tộc, giới tính và tình trạng hơn nhân khơng có tương quan với biến phụ thuộc khả năng trả nợ (phụ lục 5.1).
Trình độ học vấn Việc hộ vay vốn ở nơi khác Mục đích sử dụng vốn Số lao động Số tiền tiết kiệm Số nguồn thu Dân tộc Giới tính Độ tuổi Tình trạng hơn nhân Số thành viên Khả năng trả nợ Trình độ học vấn 1,00 Việc hộ vay vốn ở nơi khác -0,02 1,00 Mục đích sử dụng vốn 0,28** -0,01 1,00 Số lao động 0,07 0,02 0,20* 1,00
Số tiền tiết kiệm 0,15 0,08 0,03 0,14 1,00
Số nguồn thu 0,21** 0,13 0,23** 0,64** 0,15 1,00 Dân tộc - 0,32** -0,11 -0,12 -0,01 -0,20* -0,09 1,00 Giới tính 0,10 - 0,20** 0,12 -0,02 -0,18* 0,00 0,12 1,00 Độ tuổi - 0,34** 0,05 -0,15 0,02 0,04 -0,10 -0,02 -0,15 1,00 Tình trạng hơn nhân 0,02 0,05 0,15 0,28** 0,06 0,18* -0,09 0,10 -0,09 1,00 Số thành viên -0,03 0,25** 0,02 0,53** 0,11 0,27** 0,03 0,00 0,11 0,41** 1,00 Khả năng trả nợ 0,15 -0,07 0,29** 0,30** 0,23** 0,41** -0,01 -0,02 -0,24** -0,03 -0,16* 1,00
Khi tiến hành chạy mơ hình với 6 biến có tương quan và 5 biến khơng có tương quan với biến phụ thuộc, ta có kết quả hồi quy nhị phân bảng 5.2 (phụ lục 5.2) :
Bảng 5.2: Kết quả hồi quy với 11 biến độc lập
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1a Học vấn -0.222 0.318 0.488 1 0.485 0.801 Việc hộ vay vốn ở nơi khác -0.914 1.049 0.759 1 0.384 0.401 Sử dụng 2.134 0.862 6.129 1 0.013 8.448 Số lao động 1.287 0.466 7.638 1 0.006 3.621 Tiết kiệm 0.001 0.000 5.195 1 0.023 1.001 Số nguồn thu 0.925 0.349 7.012 1 0.008 2.522 Dân tộc 0.197 0.501 0.155 1 0.694 1.218 Giới tính -0.409 0.491 0.694 1 0.405 0.664 Độ tuổi -0.073 0.030 6.007 1 0.014 0.930 Tình trạng hôn nhân -0.611 0.804 0.577 1 0.448 0.543 Số nhân khẩu -0.859 0.235 13.313 1 0.000 0.424 Constant 0.012 2.043 0.000 1 0.995 1.012
Kết quả bảng 5.2 chỉ ra rằng các biến học vấn (Sig.=0,485), việc hộ vay vốn ở nơi khác (Sig.=0,384), dân tộc (Sig.=0,694), giới tính (Sig.=0,405) và tình trạng hơn nhân (Sig.=0,448) đều có khơng có tác động có ý nghĩa thống kê tới khả năng trả nợ của hộ vay.
Học vấn, việc hộ vay vốn ở nơi khác, dân tộc, giới tính, tình trạng hơn nhân khơng có tương quan với biến phụ thuộc và cũng khơng có tác động có ý nghĩa thống kê tới biến phụ thuộc. Do đó, ta loại 5 biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quy.
5.1.2. Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến với 6 biến cịn lại ta có kết quả ở bảng 5.3 (Phụ lục 5.3).
Bảng 5.3: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Biến VIF
Mục đích sử dụng vốn 1,088
Số lao động 2,234
Số tiền tiết kiệm 1,031
Số nguồn thu 1,764
Độ tuổi 1,054
Số thành viên 1,439
Các giá trị VIF đều bé hơn 10 nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mơ hình (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
5.1.3. Kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của hộ nghèo
Mơ hình kinh tế lượng đã xây dựng ở chương 4 :
𝑙𝑛 [𝑃(KHA_NANG_TRA_NO=1)
𝑃(KHA_NANG_TRA_NO=0)]= β0 + β1DO_TUOI + β2GIOI_TINH + β3DAN_TOC+ β4KET_HON +
β5HOC_VAN + β6SO_LAO_DONG + β7SO_THANH_VIEN + β8TONG_TIET_KIEM + β9NGUON_THU +
β10VAY_KHAC + β11SU_DUNG + ε
Sau khi đã loại bỏ 5 biến độc lập khơng có tác động đến biến phụ thuộc, mơ hình trở thành :
𝑙𝑛 [𝑃(KHA_NANG_TRA_NO=1)
𝑃(KHA_NANG_TRA_NO=0)]= β0 + β1DO_TUOI + β6SO_LAO_DONG + β7SO_THANH_VIEN +
Trên cơ sở mơ hình hồi quy Binary Logistic đã xây dựng, sử dụng bộ dữ liệu hình thành trên cơ sở dữ liệu hộ vay ngân hàng kết hợp với phỏng vấn trực tiếp hộ vay, với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 23.0 nhằm kiểm tra và xác định các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ hộ nghèo vay vốn TDVM tại Chi nhánh NHCSXH tỉnh Đắk Lắk. Các kết quả hồi quy được trình bày sau đây :
(i) Kiểm định Omnibus mực độ phù hợp của mơ hình
Kết quả ở bảng 5.4 (phụ lục 5.4) kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình, cho thấy mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0,000 < 1% nên ta bác bỏ giả thuyết H0 : mơ hình là khơng phù hợp. Mơ hình cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập với khoảng tin cậy trên 99%.
Bảng 5.4: Kiểm định Omnibus các hệ số trong mơ hình
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 80,010 6 0,000
Block 80,010 6 0,000
Model 80,010 6 0,000
(ii) Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình
Kết quả bảng 5.5 (phụ lục 5.5) kiểm định mức độ giải thích của mơ hình cho thấy giá trị của -2 Log likelihood = 126,747. Kết quả này khơng q cao so với mơ hình logistic các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ TCVM của Mokhta và cộng sự (2012), với -2 Log likelihood = 140,640. Như vậy, mơ hình là phù hợp. Và hệ số mức độ giải thích của mơ hình Nagelkerke R2 = 0,542, điều này có nghĩa 54,2% sự thay đổi của biến phụ thuộc có thể được giải thích bởi 6 biến độc lập trong mơ hình, cịn lại là do các yếu tố khác.
Bảng 5.5: Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 126,747a 0,392 0,542
(iii) Kiểm định Hosmer và Lemeshow
Kết quả bảng 5.6 (phụ lục 5.6) có Sig. = 0,81 nên ta chấp nhận giả thuyết H0 : Khơng có sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo. Nói cách khác, mơ hình là phù hợp.
Bảng 5.6: Kiểm định Hosmer và Lemeshow
Step Chi-square df Sig.
1 4,491 8 0,810
(iv) Kiểm định mức độ dự báo chính xác của mơ hình
Bảng 5.7 (phụ lục 5.7) cho thấy mơ hình dự đốn đúng việc hộ khơng có khả năng trả nợ 95 trên tổng cộng 106 trường hợp, đạt tỷ lệ 89,6%; dự đốn đúng việc hộ có khả năng trả nợ 37 trên 55 trường hợp, đạt tỷ lệ 67,3%. Trung bình theo trọng số, khả năng dự đốn chính xác của mơ hình là khá cao, ở mức 82%.
Bảng 5.7: Mức độ dự báo chính xác của mơ hình
Observed Predicted KHA_NANG_TRA_NO Percentage Correct 0,0 1,0 Step 1 KHA_NANG_TR A_NO 0,0 95 11 89,6 1,0 18 37 67,3 Overall Percentage 82,0
(v) Kiểm định hồi quy binary logistic
Bảng 5.8: Kết quả hồi quy
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1a Mục đích sử dụng vốn 1,847 0,825 5,006 1 0,025 6,340
Số lao động 1,314 0,454 8,375 1 0,004 3,723
Số tiền tiết kiệm 0,001 0,000 5,507 1 0,019 1,001
Số nguồn thu 0,790 0,333 5,629 1 0,018 2,204
Độ tuổi -0,065 0,027 5,893 1 0,015 0,937
Số thành viên -0,958 0,221 18,734 1 0,000 0,384 Constant -0,520 1,523 0,117 1 0,733 0,594
Kết quả bảng 5.8 (phụ lục 5.8) cho thấy cả 6 nhân tố phụ thuộc đều có giá trị Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, do đó ta bác bỏ giả thuyết H0: yếu tố khơng có tác động tới khả năng trả nợ của hộ vay, chấp nhận các giả thuyết H1 , H6 , H7 , H8 , H9,
H11 :
- Giả thuyết H1 : Tuổi của hộ vay có tác động tới khả năng trả nợ của hộ
vay.
- Giả thuyết H6 : Số lao động cùng sinh sống của hộ vay có tác động tới
khả năng trả nợ của hộ.
- Giả thuyết H7 : Số thành viên cùng sinh sống của hộ vay có tác động tới
khả năng trả nợ của hộ.
- Giả thuyết H8 : Số tiền tiết kiệm của hộ vay có tác động tới khả năng
trả nợ của hộ.
- Giả thuyết H9: Tổng số nguồn thu của hộ vay có tác động tới khả năng
trả nợ của hộ.
- Giả thuyết H11: Mục đích sử dụng vốn có tác động tới khả năng trả nợ
5.2. Giải thích kết quả kiểm định và mơ hình hồi quy
Từ kết quả hồi quy ở bảng 5.16, mơ hình kinh tế lượng của đề tài được trình bày:
𝑙𝑛 [𝑃(KHA_NANG_TRA_NO=1)
𝑃(KHA_NANG_TRA_NO=0)]= -0,52 - 0,065*DO_TUOI + 1,314*SO_LAO_DONG -
0,958*SO_THANH_VIEN + 0,001*TONG_TIET_KIEM + 0,79*NGUON_THU + 1,847*SU_DUNG + ε
Khi đó, phương trình dự đốn khả năng trả nợ của hộ vay sẽ là :
P(𝑌𝑖 = 1) = 𝑒
𝑓(𝑥)
1 + 𝑒𝑓(𝑥)
Với:
P(Yi=1): xác suất hộ vay có khả năng trả nợ
F(x)= -0,52 - 0,065*DO_TUOI + 1,314*SO_LAO_DONG - 0,958*SO_THANH_VIEN + 0,001*TONG_TIET_KIEM + 0,79*NGUON_THU + 1,847*SU_DUNG + ε
Và xác suất dự đoán này đúng 82%.
Kết quả hồi quy:
Theo bảng 5.8 thì biến độ tuổi (DO_TUOI), số lao động (SO_LAO_DONG), số thành viên gia đình (SO_THANH_VIEN), số tiền tiết kiệm (TONG_TIET_KIEM), số nguồn thu (NGUON_THU), mục đích sử dụng vốn (SU_DUNG) có tác động có ý nghĩa thống kê tới khả năng trả nợ của hộ vay với mức ý nghĩa 5%.
(i) Độ tuổi : β1= - 0,065 ; mức ý nghĩa 0,015
Giả định xác suất trả nợ của hộ vay đang là P1 =55/161=34% như tỷ lệ thực tế hiện tại. Ta có tác động biên :
𝑑(𝑌𝑖 = 1)
𝑑𝑋𝑘 = 𝛽𝑘∗ 𝑃(𝑌𝑖 = 1) ∗ [1 − 𝑃(𝑌𝑖 = 1)]
= 𝛽1∗ 𝑃1∗ (1 − 𝑃1) = −0,065 ∗ 34%(1 − 34%) = 0,0146
Như vậy, nếu xác suất khả năng trả nợ ban đầu của hộ vay là 34%, khi hộ vay tăng thêm 1 tuổi, các yếu tố khác không đổi, về trung bình xác suất trả nợ của hộ vay sẽ giảm 1,46%.
Độ tuổi của hộ vay có tương quan âm với khả năng trả nợ, nghĩa là tuổi hộ vay càng lớn, khả năng trả nợ càng thấp. Kết quả này giống với một phần kết quả nghiên cứu của Mokhta và cộng sự (2012). Tuy nhiên, lại trái ngược với kết quả nghiên cứu của Pasha và Negese (2014) cũng như của Angaine và Waari (2014). Pasha và Negese (2014) trong nghiên cứu về các yếu tố quyết định khả năng trả nợ TCVM tại Ethiopia, giải thích rằng hộ vay càng lớn tuổi, tích lũy càng nhiều kinh nghiệm kinh doanh, sinh sống ổn định và tích lũy được tài sản, do đó khả năng trả nợ tăng.
Trong nghiên cứu của tác giả trên địa bàn thành phố Buôn Ma Thuột, thuộc khu vực trọng điểm phát triển cà phê của cả nước, các hộ vay trung niên có đất canh tác, đại đa số thâm canh cây cà phê. Với việc giá cà phê không cao những năm trở lại đây và việc hạn hán, thiếu nước tưới thường xuyên, thu nhập của người trồng cà hết sức bấp bênh (phụ lục A). Thêm vào đó, một bộ phận đáng kể khách hàng được khảo sát trong nghiên cứu lớn tuổi nhưng nằm ngoài tuổi lao động: 26 trên 161 hộ, chiếm tỷ lệ 16,1%, các hộ này khả năng lao động bị hạn chế, có thể gây tương quan âm tới khả năng trả nợ của nhóm đối tượng lớn tuổi hơn. Trong khi những hộ vay trẻ hơn, dù có ít hoặc khơng có đất canh tác cà phê, tìm kiếm thu nhập đến từ việc làm thuê ít chịu rủi ro, thiên tai, giá cả ; hoặc nuôi heo, bò, đặc biệt là dê những năm gần đây cho hiệu quả tốt.
(ii) Số lao động : β6 = 1,314 ; mức ý nghĩa 0,004
𝑑(𝑌𝑖 = 1)
𝑑𝑋𝑘 = 𝛽𝑘∗ 𝑃(𝑌𝑖 = 1) ∗ [1 − 𝑃(𝑌𝑖 = 1)] = 𝛽6 ∗ 𝑃6∗ (1 − 𝑃6) = 1,314 ∗ 34%(1 − 34%) = 0,2949
Như vậy, nếu xác suất khả năng trả nợ ban đầu của hộ vay là 34%, khi số lao động trong hộ tăng thêm 1 người, các yếu tố khác không đổi, về mặt trung bình xác suất trả nợ của hộ vay sẽ tăng 29,49%.
Số người lao động trong hộ càng nhiều thì khả năng trả nợ của hộ càng tăng. Số lao động có việc làm của hộ đại diện cho năng lực sản suất ra của cải của hộ gia đình đó, do đó quyết định khả năng trả nợ của hộ.
Các hộ gia đình với năng lực sản xuất ra của cải tốt hơn có thể sử dụng khoản vay hiệu quả hơn.
Với nhiều lao động hơn, họ có thể chia khoản vay cho nhiều lao động cùng sử dụng, qua đó phân tán được rủi ro.
Và khi thu nhập của một lao động bị gián đoạn, các gia đình có nhiều lao động có thể bù đắp cho sự gián đoạn này bằng thu nhập của các lao động khác.
Kết quả này giống với kết quả nghiên cứu của Wahab và cộng sự (2011) cũng như kết quả nghiên cứu của Munene và Guyo (2013).
(iii) Số thành viên gia đình : β7 = - 0,958 ; mức ý nghĩa 0,000
Ta có :
𝑑(𝑌𝑖 = 1)
𝑑𝑋𝑘 = 𝛽𝑘∗ 𝑃(𝑌𝑖 = 1) ∗ [1 − 𝑃(𝑌𝑖 = 1)]
= 𝛽7∗ 𝑃7∗ (1 − 𝑃7) = −0,958 ∗ 34%(1 − 34%) = −0,2150
Như vậy, nếu xác suất khả năng trả nợ ban đầu của hộ vay là 34%, khi số thành viên cùng sinh sống trong gia đình hộ tăng thêm 1 người, các yếu tố khác không đổi, về mặt trung bình xác suất trả nợ của hộ vay sẽ giảm 21,45%.
những một lượng lớn các thành viên này khơng lao động, khơng có khả năng lao động hoặc chưa đến tuổi lao động sẽ tạo ra gánh nặng tài chính cho những thành viên khác trong hộ. Mẫu khảo sát trong nghiên cứu có số thành viên gia đình cao (trung bình 4,385 phụ lục 4.11), trong khi số lao động thấp (trung bình 1,944 phụ lục 4.10)
Với truyền thống của người Việt Nam, con cái lớn vẫn thường tiếp tục sống cùng với bố mẹ cho đến khi có đủ khả năng ra ở riêng, trong một số trường hợp tạo ra tâm lý ỷ lại, lười lao động dẫn đến việc gây khó khăn tài chính cho gia đình.
Mặt khác, đối tượng hộ nghèo trong nghiên cứu có trình độ học vấn khơng cao (phụ lục 4.7), có thể là nguyên nhân khiến hộ thực hiện kế hoạch hóa gia đình khơng tốt, sinh nhiều con khiến cho kinh tế càng khó khăn.
Đồng thời, trên lý thuyết, số thành viên gia đình càng nhiều, chi phí tiêu dùng càng tăng theo, nên khả năng trả nợ bị ảnh hưởng (Ayen, 2015).
Do đó, những hộ có càng nhiều thành viên chung sống trong cùng nhà thì khả năng trả nợ càng giảm.
Kết quả trên nhất quán với nghiên cứu của Haile (2015), Ayen (2015) và nghiên cứu của Folefack và Teguia (2016).
(iv) Số tiền tiết kiệm : β8 = 0,001 ; mức ý nghĩa 0,019
Ta có :
𝑑(𝑌𝑖 = 1)
𝑑𝑋𝑘 = 𝛽𝑘∗ 𝑃(𝑌𝑖 = 1) ∗ [1 − 𝑃(𝑌𝑖 = 1)] = 𝛽8 ∗ 𝑃8∗ (1 − 𝑃8) = 0,001 ∗ 34%(1 − 34%) = 0,0002
Như vậy, nếu xác suất khả năng trả nợ ban đầu của hộ vay là 34%, khi số tiền tiết kiệm tăng thêm 1 nghìn đồng, các yếu tố khác khơng đổi, về trung bình xác suất trả nợ của hộ vay sẽ tăng 0,02%.
Khi tiền tiết kiệm của hộ gia đình tăng thì khả năng trả nợ cũng tăng. NHCSXH tạo điều kiện cho hộ vay trả nợ bằng cách thu và trả lãi cho các khoản tiết kiệm nhỏ hàng tháng của hộ vay, số tiền này sẽ được thanh toán một lần khi tất toán khoản vay.