Tên biến Ký hiệu
Đơn vị/Giá
trị
Kỳ vọng
Xuất hiện trong nghiên cứu của tác giả Biến phụ thuộc Khả năng trả nợ KHA_NANG_ TRA_NO 0-1 Các biến độc lập
Độ tuổi DO_TUOI Năm +/- Pasha và Negese, 2014; Mokhta và cộng sự, 2012; Angaine và Waari, 2014 Giới tính GIOI_TINH 0-1 +/- Nawai và Shariff, 2012;
Mokhta và cộng sự, 2012; D'Espallier, 2011.
Dân tộc DAN_TOC 0-1 +/- Karlan, 2007; Roslan và Karim, 2009
Tình trạng hơn nhân
KET_HON 0-1 - Folefack và Teguia, 2016
Trình độ học vấn
HOC_VAN Cấp + Wahab và cộng sự, 2011; Pasha và Negese, 2014; Angaine và Waari, 2014. Số lao động SO_LAO_DO NG Người + Wahab và cộng sự, 2011; Munene và Guyo, 2013. Số thành viên SO_THANH_ VIEN
Người - Haile, 2015; Ayen, 2015; Folefack và Teguia, 2016 Số tiền tiết kiệm TONG_TIET_ KIEM Nghìn VNĐ + Karlan, 2007. Số nguồn thu
NGUON_THU Nguồn + Wahab và cộng sự, 2011; Jain và Mansuri, 2003; Haile, 2015 Việc hộ vay
vốn ở nơi khác
VAY_KHAC 0-1 - Matin, 1997; Vogelgesang, 2003
Mục đích sử dụng vốn
SU_DUNG 0-1 + Wahab và cộng sự, 2011; Pasha và Negese, 2014; Folefack và Teguia, 2016
Nguồn : Tổng hợp từ các kết quả nghiên cứu mục 2.1.;2.3.
4.3. Phương pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với hai nhóm kỹ thuật phân tích chủ yếu :
4.3.1. Thống kê mơ tả
Được dùng để mô tả khả năng trả nợ, các yếu tố được cho là có tác động tới khả năng trả nợ TDVM của hộ nghèo vay vốn tại NHCSXH tỉnh Đắk Lắk và các đặc điểm thống kê của từng yếu tố.
4.3.2. Hồi quy Binary Logistic và các kiểm định khác
Mơ hình hồi quy binary logistic sử dụng biến phụ thuộc mang giá trị nhị phân để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ TDVM của hộ nghèo vay vốn tại NHCSXH tỉnh Đắk Lắk. Khả năng trả nợ của hộ nghèo sẽ được mô tả chi tiết thông qua các biến số thuộc về hộ vay.
Các kiểm định thống kê như kiểm định tương quan Pearson được dùng để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, kiểm định đa cộng tuyến sẽ được thực hiện để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến.
Số liệu sẽ được phân tích và trình bày dựa trên kết quả thống kê có được từ phần mềm SPSS 23.0.
4.3.3. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu thứ cấp bao gồm các biến: độ tuổi, giới tính, dân tộc, số tiền tiết kiệm, khả năng trả nợ lấy từ cơ sở dữ liệu của NHCSXH tỉnh Đắk Lắk trong năm 2016.
Dữ liệu sơ cấp gồm các biến: tình trạng hơn nhân, trình độ học vấn, số lao động, số thành viên gia đình, số nguồn thu nhập, việc hộ có vay vốn ở nhiều nơi khác nhau khơng, mục đích sử dụng vốn. Tham khảo cách thức thu thập dữ liệu của Pasha và Negese (2014), dữ liệu sơ cấp sẽ được thu thập trực tiếp qua việc phỏng vấn bán cấu trúc khách hàng hộ nghèo đã hoặc đang vay vốn tại NHCSXH tỉnh Đắk Lắk dựa trên bảng câu hỏi (Phụ lục 4.2). Thời gian thu thập từ tháng 4/2016 tới tháng 7/2017.
4.3.4. Mẫu nghiên cứu
- Theo công thức của Yamane (1950) để xác định cỡ mẫu thì:
𝑛 = 𝑝 ∗ 𝑞 𝜎𝑝2
n : cỡ mẫu
p : tỷ lệ hộ nghèo có khả năng trả nợ tại NHCSXH tỉnh Đắk Lắk q : tỷ lệ hộ nghèo khơng có khả trả nợ tại NHCSXH tỉnh Đắk Lắk
σp2 = (ε
z)2 : sai số chuẩn theo giá trị tỷ lệ
Từ cơ sở dữ liệu của Chi nhánh NHCSXH tỉnh Đắk Lắk, trên địa bàn thành phố Bn Ma Thuột có 2.963 khách hàng vay vốn hộ nghèo tại Chi nhánh NHCSXH tỉnh Đắk Lắk trong thời gian 2011-2015, trong đó có 792 hộ đã đến hạn trả nợ lần đầu. Trong 792 hộ này, 269 hộ có khả năng trả trả nợ (đã trả nợ trước hoặc trong 90 ngày sau khi tới hạn lần đầu tiên), 523 hộ khơng có khả trả nợ (đã chuyển nợ quá hạn gia hạn, lưu vụ trên 90 ngày). Ta có :
𝑝 = 269
792 = 0.34
q = 1-p = 0,66
Chọn sai số chuẩn = 8%, độ tin cậy 95% tức z = 1,96. Ta có số lượng mẫu phải chọn:
𝑛 = 0,34 ∗ 0,66 (0,081,96)
2 = 135
Ta có cỡ mẫu khảo sát là 135, trong đó số hộ có khả năng trả nợ là 135*0,34=46 hộ, khơng có khả năng trả nợ là 135*0,66=90 hộ. Tổng số quan sát khi áp dụng công thức của Yamane (1967) là 136 hộ.
- Còn theo Tabachnick và Fidell (1996) thì đối với phân tích hồi quy đa biến thì cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo cơng thức là :
𝑛 = 50 + 8 ∗ 𝑚
Trong đó : n : cỡ mẫu
m : số biến độc lập
Trong đó số hộ có khả năng trả nợ là 138*0,34=47 hộ, khơng có khả năng trả nợ là 135*0,66=92 hộ. Tổng số quan sát tính theo cơng thức của Tabachnick và Fidell (1996) sẽ là 139 hộ.
- Theo nghiên cứu về cỡ mẫu do Bove (2006) thực hiện thì cỡ mẫu tối thiểu trong các nghiên cứu thực nghiệm nên từ 150-200.
Từ kết quả có được cơng thức của Yamane (1950), Tabachnick và Fidell (1996), nghiên cứu về cỡ mẫu của Bove (2006) và giới hạn về thời gian và tài chính thực hiện đề tài, tác giả chọn cỡ mẫu là 160, trong đó 160*0,34=55 hộ có khả năng trả nợ, 160*0,66=106 hộ khơng có khả năng trả nợ. Tổng số quan sát là 161.
4.3.5. Phương pháp chọn mẫu
Tổng thể được sàng lọc là nhóm đối tượng hộ nghèo theo Quyết định số 9/2011/QĐ-TTG của Thủ tướng Chính phủ áp dụng cho giai đoạn 2011 – 2015 vay vốn tại NHCSXH tỉnh Đắk Lắk. Trong nội dung nghiên cứu, nhóm đối tượng này được phân tách thành nhóm có khả năng trả nợ và nhóm khơng có khả năng trả nợ. Tham khảo nghiên cứu của Pasha và Negese (2014), giả dùng phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng.
Từ danh sách 792 hộ nghèo có nợ đến hạn lần đầu trong năm 2015 trên cơ sở dữ liệu của Chi nhánh NHCSXH tỉnh Đắk Lắk, lập ra hai danh sách. Danh sách thứ nhất chứa 269 hộ có khả năng trả nợ và đánh số thứ tự từ 1 đến 269, danh sách thứ hai chứa 523 hộ có khơng khả năng trả nợ và đánh số thứ tự từ 1 đến 523. Trên Exel lần lượt dùng dùng hàm Randbetween (1;269) và Randbetween (1;523), ta có một giá trị ngẫu nhiên được chọn ra từ hai danh sách. Kéo chuột để có được đúng 55 ô từ danh sách thứ nhất và 106 ô từ danh sách thứ hai. Ta chọn được 161 cá thể được chọn một cách ngẫu nhiên để khảo sát (Trần Tiến Khai, 2012).
Tương tự, lập hai danh sách dự phòng và chọn ngẫu nhiên 14 hộ trong danh sách thứ nhất và 27 hộ trong danh sách thứ hai để thay thế trong trường hợp không thể hồn thành việc phỏng vấn hoặc dữ liệu có được bị sai lệch; các hộ vay không trả lời hoặc trả lời không đầy đủ nội dung khảo sát.
Sau q trình khảo sát, các hộ vay có bộ dữ liệu khảo sát bị khuyết, thuộc diện outliner hay extreme bị loại bỏ.
4.4. Thống kê mô tả đặc điểm của hộ nghèo vay vốn TDVM tại Chi nhánh NHCSXH tỉnh Đắk Lắk
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.
4.4.1. Các biến độc lập
(i) Độ tuổi
Thống kê ở bảng 4.2 cho thấy trong nghiên cứu này, tuổi của hộ vay nhỏ nhất là 25 và lớn nhất là 69, giá trị trung bình độ tuổi của hộ vay là khoảng 46,12 tuổi (Phụ lục 4.3). Trong đó có 26 trường hợp, chiếm tỉ lệ 16,1% hộ vay đã ngoài tuổi lao động, điều này có thể đến từ sai sót trong khâu kiểm tra hồ sơ, hoặc hộ vay đã tham gia vay vốn ngân hàng qua nhiều năm.