Phương pháp thu thập dữ liệu

Một phần của tài liệu Quản lý tín dụng nông nghiệp, nông thôn tại ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn việt nam (Trang 51)

2.2.2.1. Phương pháp quan sát

Quan sát là phương pháp thu thập dữ liệu bằng cách ghi lại có kiểm sốt các sự kiện hoặc các hành vi ứng xử của con người. Phương pháp thu thập dữ liệu này thường được dùng kết hợp với các phương pháp khác để kiểm tra chéo độ chính xác của dữ liệu thu thập. Có thể chia ra:

- Quan sát trực tiếp và quan sát gián tiếp: Quan sát trực tiếp là tiến hành quan sát khi sự kiện đang diễn ra. Quan sát gián tiếp là tiến hành quan sát kết quả hay tác động của hành vi, chứ không trực tiếp quan sát hành vi.

- Quan sát ngụy trang và quan sát công khai: Quan sát ngụy trang có nghĩa là đối tượng được nghiên cứu không hề biết họ đang bị quan sát.

- Công cụ quan sát: Con người, các thiết bị công nghệ hỗ trợ… Quan sát do con người nghĩa là dùng giác quan con người để quan sát đối tượng nghiên cứu. Quan sát bằng thiết bị công nghệ nghĩa là dùng thiết bị để quan sát đối tượng nghiên cứu.

Ƣu - nhƣợc điểm:

- Thu được chính xác hình ảnh về đối tượng nghiên cứu.

- Tuy nhiên kết quả quan sát được khơng có tính đại diện cho số đơng. Khơng thu thập được những vấn đề đứng sau hành vi được quan sát như động cơ, thái độ… Để lý giải cho các hành vi quan sát được, người nghiên cứu thường phải suy diễn chủ quan.

44

2.2.2.2. Phương pháp phỏng vấn bằng điện thoại

- Khi tiến hành phương pháp thu thập dữ liệu này, nhân viên điều tra sẽ tiến hành việc phỏng vấn đối tượng được điều tra bằng điện thoại theo một bảng câu hỏi được soạn sẵn.

- Áp dụng khi mẫu nghiên cứu gồm nhiều đối tượng là cơ quan, xí nghiệp hoặc đối tượng nghiên cứu phân bố phân tán trên nhiều địa bàn thì phỏng vấn bằng điện thoại có chi phí thấp hơn phỏng vấn bằng thư. Nên sử dụng kết hợp phỏng vấn bằng điện thoại với phương pháp thu thập dữ liệu khác để tăng thêm hiệu quả của phương pháp.

Ƣu - nhƣợc điểm:

Phương pháp thu thập dữ liệu này có thể kiểm sốt được phỏng vấn viên do đó nâng cao được chất lượng phỏng vấn.

Dễ lựa chọn đối tượng phỏng vấn, tỷ lệ trả lời cao (có thể lên đến 80%). Tiến hành nhanh chóng và tiết kiệm chi phí. Có thể cải tiến bảng câu hỏi trong q trình phỏng vấn hoặc có thể thay đổi thứ tự câu hỏi.

Tuy nhiên thời gian phỏng vấn bị hạn chế vì người trả lời thường khơng sẵn lịng nói chuyện lâu qua điện thoại, nhiều khi người cần hỏi từ chối trả lời hay khơng có ở nhà…Khơng thể trình bày các mẫu minh hoạ về mẫu quảng cáo, tài liệu… để thăm dò ý kiến.

2.2.2.3. Phương pháp phỏng vấn cá nhân trực tiếp

- Khi thực hiện phương pháp thu thập dữ liệu qua phỏng vấn cá nhân trực tiếp, người nghiên cứu đến gặp trực tiếp nhân vật có liên quan đến chuyên ngành nghiên cứu để phỏng vấn theo một bảng câu hỏi đã soạn sẵn.

- Áp dụng khi hiện tượng nghiên cứu phức tạp, cần phải thu thập nhiều dữ liệu; khi muốn thăm dò ý kiến đối tượng qua các câu hỏi ngắn gọn và có thể trả lời nhanh được.

45

Ƣu - nhƣợc điểm:

Do gặp mặt trực tiếp người nghiên cứu có thể thuyết phục đối tượng trả lời, có thể giải thích rõ cho đối tượng về các câu hỏi, có thể dùng hình ảnh kết hợp với lời nói để giải thích, có thể kiểm tra dữ liệu tại chỗ trước khi ghi vào phiếu điều tra.

Nhược điểm của phương pháp này là mất nhiều thời gian và công sức.

2.2.2.4. Phương pháp điều tra nhóm chuyên sâu

Tiến hành đặt các câu hỏi phỏng vấn theo từng nhóm, dành cho từ 7 đến 12 người có am hiểu và kinh nghiệm về lĩnh vực quản lý tín dụng ngân hàng, sau đó để họ thảo luận tự do trong nhóm nhằm làm bật lên vấn đề ở nhiều khía cạnh sâu sắc, từ đó giúp cho người nghiên cứu có thể nhìn nhận vấn đề một cách thấu đáo và tồn diện. Ví dụ đối với luận văn này, tác giả đặt ra các câu hỏi gửi cho nhóm cán bộ quản lý tín dụng Trụ sở chính Agribank để họ cùng nhau trao đổi thảo luận và gửi lại câu trả lời đối với các câu hỏi có liên quan đến chun mơn, nghiệp vụ của họ.

Áp dụng trong việc xây dựng hay triển khai một bảng câu hỏi để sử dụng trong nghiên cứu định lượng; làm cơ sở để tạo ra những giả thiết cần kiểm định trong nghiên cứu.

Ƣu - nhƣợc điểm:

Thu thập dữ liệu đa dạng, khách quan và khoa học. Tuy nhiên kết quả thu được khơng có tính đại diện cho tổng thể chung, chất lượng dữ liệu thu được hồn tồn phụ thuộc vào kỹ năng của nhóm cán bộ trả lời, các câu hỏi thường không theo một cấu trúc có sẵn nên khó phân tích xử lý.

2.3. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu

2.3.1. Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính

- Bối cảnh nghiên cứu, từ khóa nghiên cứu là một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu định tính. Trong phương pháp này, người nghiên

46

cứu cần làm rõ khái niệm bằng cách phân tích bối cảnh trong đó những người tham gia sử dụng một từ khóa cụ thể. Ví dụ, các nhà nghiên cứu tiến hành nghiên cứu và phân tích dữ liệu để nghiên cứu khái niệm “bệnh tiểu đường” trong số những người được hỏi có thể phân tích bối cảnh thời gian và cách người được hỏi đã sử dụng hoặc gọi từ “bệnh tiểu đường”.

- Kỹ thuật dựa trên sự xem xét kỹ lưỡng cũng là một trong những phương pháp phân tích văn bản được khuyến nghị sử dụng để xác định một mẫu trong dữ liệu chất lượng. So sánh và tương phản là phương pháp được sử dụng rộng rãi theo kỹ thuật này để phân biệt cách một văn bản cụ thể tương tự hoặc khác biệt với nhau. Ví dụ, để tìm hiểu tầm quan trọng của người bác sĩ nội trú trong một công ty, dữ liệu thu thập được chia thành những người cho rằng cần phải thuê bác sĩ nội trú và những người cho rằng không cần thiết. So sánh và tương phản là phương pháp tốt nhất có thể được sử dụng để phân tích các cuộc thăm dị có các loại câu hỏi trả lời duy nhất.

- Các phương pháp ẩn dụ được sử dụng để giảm dữ liệu và tìm các mẫu trong đó để việc kết nối dữ liệu với lý thuyết trở nên dễ dàng hơn.

- Các phương pháp phân tích:

+ Phân tích nội dung: Phương pháp này được sử dụng rộng rãi và là

phương pháp được sử dụng thường xuyên nhất để phân tích dữ liệu trong phương pháp nghiên cứu. Phương pháp này có thể được sử dụng để phân tích thơng tin tài liệu từ văn bản, hình ảnh. Đồng thời phụ thuộc vào các câu hỏi nghiên cứu để dự đoán thời điểm và nơi sử dụng phương pháp này.

+ Phân tích tƣờng thuật: Đây là một phương pháp được sử dụng để

phân tích nội dung được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Ở đây, nguồn dữ liệu để phân tích có thể là các cuộc phỏng vấn cá nhân, quan sát thực địa và khảo sát. Phần lớn thời gian, câu chuyện hoặc ý kiến được chia sẻ bởi mọi người đều tập trung vào việc tìm câu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu.

47

+ Phân tích diễn ngơn: Tương tự như phân tích tường thuật, phân tích diễn ngơn được sử dụng để phân tích các tương tác với mọi người. Tuy nhiên, phương pháp đặc biệt này sẽ xem xét bối cảnh xã hội theo đó hoặc trong đó diễn ra giao tiếp giữa nhà nghiên cứu và người trả lời. Ngoài ra, phân tích diễn ngơn cũng tập trung vào lối sống và môi trường hàng ngày trong khi đưa ra bất kỳ kết luận nào.

+ Lý thuyết có căn cứ: Khi có nhu cầu muốn giải thích tại sao một

hiện tượng cụ thể xảy ra, thì sử dụng lý thuyết có căn cứ để phân tích dữ liệu chất lượng là biện pháp tốt nhất. Lý thuyết có căn cứ được áp dụng để nghiên cứu dữ liệu về các trường hợp tương tự xảy ra trong các bối cảnh khác nhau. Khi sử dụng phương pháp này, có thể thay đổi cách giải thích hoặc đưa ra những giải thích mới đối với những vấn đề nghiên cứu cho đến khi đi đến một kết luận thống nhất cho vấn đề.

2.3.2. Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định lượng

- Xác thực dữ liệu: Xác thực dữ liệu được thực hiện để hiểu nếu mẫu dữ liệu được thu thập theo các tiêu chuẩn được đặt trước hoặc đó là một mẫu dữ liệu sai lệch được chia thành bốn giai đoạn khác nhau. Gian lận: Để đảm bảo con người thực tế ghi lại từng câu trả lời cho khảo sát hoặc bảng câu hỏi.

Sàng lọc: Để đảm bảo mỗi người tham gia hoặc người trả lời được lựa chọn

hoặc lựa chọn tuân thủ các tiêu chí nghiên cứu. Quy trình: Để đảm bảo các

tiêu chuẩn đạo đức được duy trì trong khi thu thập mẫu dữ liệu. Tính đầy đủ: Để đảm bảo rằng người trả lời đã trả lời tất cả các câu hỏi trong một cuộc

khảo sát trực tuyến và người phỏng vấn đã hỏi tất cả các câu hỏi được đặt ra trong bảng câu hỏi.

- Chỉnh sửa dữ liệu: Mẫu dữ liệu nghiên cứu rộng rãi thường đi kèm với các lỗi. Người trả lời đôi khi điền vào một số lĩnh vực khơng chính xác hoặc đôi khi bỏ qua chúng một cách vơ tình. Chỉnh sửa dữ liệu là một q trình trong đó các nhà nghiên cứu phải xác nhận rằng dữ liệu được cung cấp khơng có lỗi như vậy. Vì vậy, cần tiến hành kiểm tra kỹ các nguồn dữ liệu được thu

48

thập để chỉnh sửa dữ liệu thô, biên tập lại dữ liệu phục vụ tiến hành phân tích. - Mã hóa dữ liệu: Đây là giai đoạn chuẩn bị dữ liệu quan trọng nhất, liên quan đến việc nhóm và gán giá trị cho các phản hồi khảo sát. Giả sử một cuộc khảo sát được hoàn thành với cỡ mẫu 1000, sau đó nhà nghiên cứu sẽ tạo một khung tuổi để phân biệt người trả lời dựa trên tuổi của họ. Do đó, việc phân tích các mẫu dữ liệu nhỏ trở nên dễ dàng hơn thay vì xử lý đống dữ liệu khổng lồ.

- Các phương pháp phân tích:

+ Thống kê mô tả: Phương pháp này được sử dụng để mơ tả các tính

năng cơ bản của các loại dữ liệu linh hoạt trong nghiên cứu. Nó trình bày dữ liệu theo cách có ý nghĩa như vậy mà mơ hình trong dữ liệu bắt đầu có ý nghĩa. Tuy nhiên, phân tích mơ tả khơng đi xa hơn việc đưa ra kết luận. Các kết luận một lần nữa dựa trên các nhà nghiên cứu giả thuyết đã đưa ra cho đến nay. Dưới đây là một vài loại phương pháp phân tích mơ tả chính.

+ Các biện pháp tần số: Đếm, Tính phần trăm, Tính tần suất. Nó được

sử dụng để biểu thị mức độ thường xuyên xảy ra một sự kiện cụ thể

+ Thống kê suy luận: Số liệu thống kê suy luận được sử dụng để đưa ra

dự đoán về dân số lớn hơn sau khi nghiên cứu và phân tích dữ liệu về mẫu thu thập của dân số đại diện. Ví dụ: tại một rạp chiếu phim, bạn có thể hỏi 100 khán giả bất kỳ nếu họ thích bộ phim họ đang xem. Sau đó, các nhà nghiên cứu sử dụng số liệu thống kê suy luận về mẫu được thu thập để lý giải rằng khoảng 80-90% số người thích bộ phim họ đang xem.

+ Các biện pháp phân tán hoặc biến đổi: Phạm vi, phương sai, độ lệch chuẩn. Ở đây trường tương ứng với điểm cao/thấp. Độ lệch chuẩn phương sai = chênh lệch giữa điểm số quan sát và giá trị trung bình. Nó được sử dụng để xác định sự lây lan của điểm số bằng cách nêu các khoảng. Các nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp này để giới thiệu dữ liệu dàn trải. Nó giúp họ xác định độ sâu cho đến khi dữ liệu được trải ra mà nó ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị trung bình.

49

CHƢƠNG 3

THỰC TRẠNG QUẢN LÝ TÍN DỤNG NƠNG NGHIỆP,

NƠNG THƠN TẠI NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM

3.1. Tổng quan về Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam Việt Nam

3.1.1. Quá trình hình thành và phát triển của Agribank

Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank) được thành lập theo Nghị định số 53-HĐBT ngày 26/03/1988 của Hội đồng Bộ trưởng (nay là Chính phủ). Trải qua mỗi thời kỳ phát triển với những tên gọi gắn với sứ mệnh khác nhau, xuyên suốt 33 năm xây dựng và phát triển, Agribank luôn khẳng định vị thế, vai trò của một trong những Ngân hàng Thương mại hàng đầu Việt Nam, đi đầu thực hiện chính sách tiền tệ, góp phần ổn định kinh tế vĩ mô, kiềm chế lạm phát, hỗ trợ tăng trưởng, luôn đồng hành cùng sự nghiệp phát triển nơng nghiệp, nơng dân, nơng thơn, có nhiều đóng góp tích cực thúc đẩy q trình tái cơ cấu nền kinh tế, xây dựng nông thôn mới và bảo đảm an sinh xã hội.

Thời kỳ đầu mới thành lập với điểm xuất phát thấp, tổng tài sản chưa tới 1.500 tỷ đồng; tổng nguồn vốn 1.056 tỷ đồng, trong đó vốn huy động chiếm 42%, còn lại 58% vay từ Ngân hàng Nhà nước; tổng dư nợ 1.126 tỷ đồng; tỷ lệ nợ xấu trên 10%; khách hàng là những doanh nghiệp quốc doanh và các hợp tác xã phần lớn làm ăn thua lỗ, sáp nhập, giải thể, tự tan rã… Sau 33 năm xây dựng và trưởng thành, đến nay, Agribank là NHTM Nhà nước hàng đầu Việt Nam trên mọi phương diện, là NHTM duy nhất Nhà nước nắm giữ 100% vốn điều lệ. Agribank có gần 2.300 chi nhánh, phịng giao dịch có mặt khắp mọi vùng, miền, là NHTM duy nhất có mặt tại 9/13 huyện đảo, gần 40.000

50

cán bộ, người lao động. Đến 31/12/2019, tổng tài sản đạt trên 1,45 triệu tỷ đồng; Nguồn vốn đạt trên 1,34 triệu tỷ đồng; Tổng dư nợ và đầu tư đạt trên 1,3 triệu tỷ đồng, trong đó cho vay nền kinh tế đạt trên 1,12 triệu tỷ đồng. Dư nợ trong lĩnh vực nông nghiệp, nông thôn luôn chiếm tỷ trọng trên 70%/tổng dư nợ. Vốn tín dụng Agribank chiếm tỷ trọng lớn trong tổng dư nợ gần 2 triệu tỷ đồng lĩnh vực nông nghiệp, nông thôn tại Việt Nam.

Là một trong các ngân hàng thương mại nhà nước đóng vai trị chủ lực trong hệ thống ngân hàng, Agribank luôn phát huy vai trò tiên phong, gương mẫu của một Ngân hàng thương mại Nhà nước trong việc dẫn dắt hệ thống các tổ chức tín dụng thực thi nghiêm túc, có hiệu quả chính sách tiền tệ quốc gia và các chủ trương chính sách của Đảng, Nhà nước về tiền tệ, ngân hàng, nhất là chính sách tín dụng phục vụ phát triển nông nghiệp, nông thôn. Agribank đang triển khai hiệu quả 07 chương trình tín dụng chính sách (Cho vay theo chính sách tín dụng phục vụ phát triển nơng nghiệp, nông thôn; Cho vay hộ gia đình, cá nhân thơng qua Tổ vay vốn/tổ liên kết; Cho vay theo chính sách hỗ trợ nhằm giảm tổn thất trong nông nghiệp; Cho vay gia súc, gia cầm; Cho vay tái canh cà phê; Cho vay chính sách phát triển thủy sản; Tín dụng ưu đãi phục vụ “Nơng nghiệp sạch”) và 02 Chương trình mục tiêu Quốc gia (xây dựng Nông thôn mới, giảm nghèo bền vững).

Agribank không ngừng đơn giản hóa thủ tục cho vay, cải tiến mơ hình, phương thức cho vay, kết hợp với chính quyền địa phương, Hội Nơng dân, Hội Phụ nữ, các tổ chức chính trị - xã hội triển khai trên 68.000 tổ vay vốn với gần 1,5 triệu thành viên; Triển khai an toàn 68 Điểm giao dịch lưu động bằng ô tô chuyên dùng với gần 8.200 phiên giao dịch, phục vụ hơn 800 nghìn khách hàng tại trên 400 xã trên toàn quốc, tạo điều kiện thuận lợi đối với hộ

Một phần của tài liệu Quản lý tín dụng nông nghiệp, nông thôn tại ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn việt nam (Trang 51)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(125 trang)