Hai nhóm đối tượng được sử dụng phân tích ban đầu có thu nhập Y0 (nhóm tham gia) và Y1 (nhóm đối chứng), dưới tác động của chương trình chính sách hộ gia đình tham gia có mức thu nhập tăng từ Y0 lên Y4, trong lúc này xem xét thu nhập nhóm đối chứng có sự tăng thu nhập từ Y1 lên Y3. Trong trường hợp không tham gia chương trình thì hộ tham gia chỉ có khả năng đưa mức thu nhập của mình từ Y0 lên Y2. Do đó, theo giả định của mơ hình các yếu tố ngoại suy khơng thay đổi thì mức chênh lệch thu nhập giữa Y4 và Y2 được xem là kết quả của sự tác động chính sách lên thu nhập.
Ưu điểm của DID là giảm thiểu giả định về yếu tố ngoại suy có điều kiện hay chỉ lựa chọn các đặc tính được quan sát, đồng thời cung cấp một phương pháp trực giác, dễ sử dụng để tính tốn việc lựa chọn các đặc tính khơng được quan sát. Phương pháp DID có thể kết hợp dễ dàng với mơ hình hồi quy OLS hay hồi Quy hiệu quả ấn định (Fixed effect), hay kết hợp với phương pháp điểm xu hướng (PSM). Trong một số trường hợp DID có thể chạy với dữ liệu chéo.
3.3 Đánh giá tác động chƣơng trình tín dụng nơng thơn Việt Nam 3.3.1 Chiến lƣợc đánh giá tác động
Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp sai biệt kép (DID) kết hợp với hồi quy tuyến tính OLS để đi tìm mối quan hệ nhân quả giữa chương trình tín dụng nơng thơn với thu nhập nơng hộ Việt Nam.
Như trình bày ở phần trước phương pháp DID phương pháp DID có thể kết hợp dễ dàng với mơ hình hồi quy OLS hay hồi quy hiệu quả ấn định (Fixed effect). Phương pháp DID kết hợp với hồi quy OLS dựa trên nội dung nghiên cứu của Ravallion (2008)7.
Mơ hình ước lượng nghiên cứu có hồi quy như sau: Yit = β0 + β1Ti + β2ti + β3Titi + β4Zit + εit
Trong đó:
- T là biến can thiệp. T = 1 nhóm nơng hộ tham gia (tham gia vay vốn tín dụng chính thức), T = 0 nhóm nơng hộ đối chứng (nhóm khơng tham gia tín dụng).
- t là biến giả thời gian. t=0 thời điểm trước chính sách (thời điểm bắt đầu quan sát) , t=1 thời điểm sau tác động của chính sách (thời điểm kết thúc quan sát).
- Zit là các biến kiểm sốt trong mơ hình.
- T*t biến tương tác giữa biến thời gian và biến can thiệp.
Sự khác biệt trong khác biệt trong mơ hình hồi quy OLS với biến đầu ra Y (giả sử là thu nhập), được giải thích như sau:
- Tại thời điểm trước khi có chính sách tín dụng tác động (t = 0):
7 Trích lại trong nghiên cứu của Khandker et al. (2010)
+ Nhóm hộ đối chứng (T=0) có thu nhập là: E(Y00) = 𝛽0 + 𝛽4.Zit
+ Nhóm hộ tham gia (T=1) có thu nhập là: E(Y10) = 𝛽0 + 𝛽1 + 𝛽4.Zit
- Tương tự tại thời điểm kết thúc quan sát (T = 1), sau khi có sự tác động: + Nhóm hộ đối chứng (D=0) có thu nhập là:
E(Y01) = 𝛽0 + 𝛽2 + 𝛽4.Zit
+ Nhóm hộ tham gia (D=1) có thu nhập là: E(Y11) = 𝛽0 + 𝛽1 + 𝛽2 + 𝛽3 + 𝛽4.Zit
* Sự khác biệt thu nhập giữa hai nhóm đối tượng tại thời điểm T = 0 là: E(Y10) - E(Y00) = 𝛽1
* Sự khác biệt thu nhập giữa hai nhóm đối tượng tại thời điểm T = 1 là: E(Y11) - E(Y01) = 𝛽1 + 𝛽3
* Sự khác biệt trong thu nhập do tác động chính sách tín dụng: DID = [E(Y11) - E(Y01)] - [E(Y10) - E(Y00)] = 𝛽3
Hiệu quả tác động của chương trình tín dụng nơng thôn lên biến đầu ra thu nhập, trong mơ hình hồi quy OLS kết hợp phương pháp DID được xác định bởi hệ số góc của biến tương tác giữa biến can thiệp và biến thời gian.
Tiến trình chạy mơ hình đánh giá tác động được thực hiện theo tuần tự từ mơ hình hồi quy cơ bản đến mơ hình hồi quy mở rộng, sau đó loại bỏ các biến khơng có ý nghĩa thống kê và rút ra mơ hình hồi quy chuẩn để kết luận. Song song với q trình chạy mơ hình, tiến hành các kiểm định tính phù hợp, kiểm định đa cộng tuyến và kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi. Các bước được thực hiện như sau:
- Bước 1: Chạy các mơ hình hồi quy tổng dạng tổng quát với các biến kiểm soát dự kiến được rút từ lý thuyết và thực nghiệm các nghiên cứu liên quan.
- Bước 2: Đọc kết quả và kiểm tra tính phù hợp của mơ hình, kiểm định các biến có khả năng loại bỏ ra khỏi mơ hình và rút ra mơ hình phù hợp nhất.
- Bước 3: Khắc phục các vi phạm hồi quy tuyến tính các hiện tượng có thể xảy ra như đa cộng tuyến hay phương sai thay đổi.
3.3.2 Định nghĩa các biến trong mơ hình
Biến phụ thuộc. Mục tiêu các chương trình hỗ trợ nơng thơn thường hướng tới là gia tăng phúc lợi hộ gia đình một cách bền vững. Để đo lường hiệu quả chương trình chính sách người ta thường dùng biến thu nhập và chi tiêu để đại diện (Morduch and Haley, 2001).
Thu nhập nông hộ được xác định bao gồm tất cả các nguồn thu nhập (nông nghiệp và phi nông nghiệp) của hộ là kết quả của các hoạt động: sản xuất nông, lâm, ngư nghiệp; nuôi trồng đánh bắt thủy sản; các hoạt động phi nông nghiệp tự doanh; các khoản lương; trợ cấp và cho thuê tài sản.
Chi tiêu hộ gia đình được xác định bao gồm các khoản: chi thực phẩm và chi tiêu dùng của nông hộ.
Sự phản ảnh lên tổng thu nhập hay chi tiêu hộ gia đình làm biến phụ thuộc có thể làm ước lượng bị chệch, do sự khác biệt quy mơ giữa các hộ gia đình tác động trực tiếp đến tổng thu nhập hay chi tiêu của hộ gia đình. Vì vậy, các biến thu nhập và chi tiêu sẽ được ước tính trên bình qn đầu người trong tháng của hộ gia đình. Các biến độc lập trong mơ hình sử dụng là: tổng thu nhập bình quân đầu người và chi tiêu bình quân đầu người hàng tháng của nơng hộ. Ngồi ra, đối với nơng hộ, sản xuất nơng nghiệp có ý nghĩa quan trọng. Vì vậy, tác giả xem xét thêm sự tác động của tín dụng đối với thu nhập trong nơng nghiệp của hộ gia đình.
Biến độc lập. Như trình bày trong phần lý thuyết ở trên thu nhập hộ gia đình
đặc trưng hộ gia đình và các yếu tố liên quan đến năng lực sản xuất của hộ. Bảng dưới đây trình bày mơ tả các biến tác giả dự định đưa vào mơ hình nghiên cứu:
Bảng 3.1 Các biến độc lập dự kiến đƣa vào mơ hình
Ký hiệu Định nghĩa biến Đơn vị Dấu kì
vọng
T
Biến giả can thiệp; T=1 nếu hộ thuộc nhóm tham gia, ngược lại T=0 nếu hộ thuộc nhóm đối chứng.
+
T
Biển giả thời gian; t=0 tại thời điểm trước khi tham gia chương trình tín dụng, ngược lại t=1 thời điểm sau tham gia chương trình.
+
DD DD=T*t là biến tương tác giữa biến giả
tham gia tín dụng và biến giả thời gian. + ENTHNIC Biến giả dân tộc, =1 nếu là dân tộc Kinh và
=0 nếu là dân tộc khác. +/-
SEX Giới tính chủ hộ, =1 nếu chủ hộ là nam và
=0 nếu chủ hộ là nữ. +/-
HHSIZE Quy mô hộ bao gồm tất cả nhân khẩu của hộ. Người -
HHAGE Tuổi của chủ hộ. Tuổi +
HHEDU Trình độ giáo dục của chủ hộ. Năm +
AV_EDU Trình độ giáo dục trung bình của hộ. Năm +
R_DEPEN2 Tỷ lệ người già trên 60 tuổi của hộ. -
SHOCK1
Biến giả các cú sốc như: thiên tai, dịch bệnh, =1 nếu bị ảnh hưởng bởi các yếu tố này, =0 nếu không bị ảnh hưởng .
-
SHOCK2 Biến giả các cú sốc về kinh tế,... =1 nếu bị
ảnh hưởng, =0 nếu không bị ảnh hưởng. -
SHOCK3
Các cú sốc về cá nhân như có người trong gia đình bị ốm nặng, ly hơn,.. ,=1 nếu bị ảnh hưởng, =0 nếu không bị ảnh hưởng.
-
RURAL Biến giả nông thôn, =1 hộ sinh sống ở khu
vực nông thôn, =0 hộ ở thành thị. -
LAND Diện tích đất sản xuất hộ đang canh tác. m2 +
SAVING Biến giả về tiết kiệm, =1 nếu hộ gửi tiết
kiệm, =0 nếu hộ khơng có gửi. +
ROAD Biến giả giao thơng, =1 nếu có đường ơtơ đi
qua nhà, =0 nếu khơng có. +
PERMIT Biến giả về tài trợ cá nhân, =1 nếu hộ có
nhận được tiền trợ từ người thân. +
R_FARM Tỷ lệ thành viên tham gia sản xuất nông
nghiệp. -
R_NFARM Tỷ lệ thành viên tham gia hoạt động phi
nông nghiệp. +
Như vậy, điểm qua các lý thuyết về phương pháp đánh giá tác động, tác giả xác định chiến lược đánh giá tác động chương trình tín dụng đối với thu nhập và chi tiêu của nông hộ. Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp sai biệt kép (DID) kết hợp với mơ hình hồi quy tuyến tính ước lượng bình phương bé nhất (OLS) để đi tìm mối tương quan giữa chúng. Trong chương 4, sẽ trình bày chi tiết kết quả tính tốn và đánh giá tác động của tín dụng chính thức đối với thu nhập và chi tiêu của nông hộ Việt Nam
Chƣơng 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Mô tả dữ liệu 4.1 Mô tả dữ liệu
Điểm qua lý thuyết và các nghiên cứu liên quan tác giả nhận thấy rằng, yếu tố quan trọng trong chiến lược đánh giá tác động chính sách thành cơng là xác định được nhóm so sánh tốt, đồng thời có thể quan sát đối tượng theo thời gian. Để làm được điều này, người nghiên cứu cần thiết kế dữ liệu nghiên cứu đối tượng tương đồng và quan sát theo thời gian hoặc sử dụng có các cơ sở dữ liệu nghiên cứu đủ mạnh để phân tích trong dài hạn.
Dựa trên điều kiện thực tế và tác giả sử dụng dữ liệu từ Khảo sát tiếp cận nguồn lực hộ gia đình Việt Nam (VARHS)8 để tiến hành phân tích. Nghiên cứu Nguyễn Việt Cường (2008) gợi ý rằng đánh giá chương trình tín dụng cần có sự quan sát dài hơn. Bộ dữ liệu VARHS đáp ứng tính ngẫu nhiên của nghiên cứu với số mẫu điều tra lớn, cấu trúc dữ liệu cung cấp nhiều thông tin về nông hộ và được quan sát liên tục qua nhiều năm. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu bảng được rút từ bộ dữ liệu VARHS của hai năm 2006 và 2012. Cuộc điều tra năm 2006 và 2012 có sự tham gia trả lời khảo sát của 2323 và 3161 hộ gia đình. Trong 2323 hộ gia đình tham gia khảo sát trong năm 2006 thì có đến 20279 hộ tiếp tục tham gia trả lời trong các năm 2008, 2010 và 2012. Bộ dữ liệu có tính liên kết cao, phù hợp cho mục tiêu đánh giá tác động của nghiên cứu.
8 Cuộc điều tra được tiến hành dựa trên sự phối hợp của Viện Nghiên cứu Quản lý Kinh tế Trung ương (CIEM), Viện Chính sách Chiến lược Nơng nghiệp và Phát triển Nông thôn (IPSARD), Viện Khoa học Lao động và Xã hội (ILSSA) và sự hỗ trợ tài chính của tổ chức Danida (Đan Mạch), tiến hành tại 12 tỉnh thành bao gồm: Lào Cai, Điện Biên, Hà Nội (khu vực Hà Tây cũ), Nghệ An, Khánh Hòa, Đăk Lăk, Đăk Nông, Lâm Đồng, Phú Thọ, Quảng Nam, Long An và Lai Châu, đại diện cho 3 vùng miền của Việt Nam. VARHS tập trung vào các khía cạnh sinh kế, cơ hội phát triển và các đặc trưng kinh tế hộ gia đình nơng thơn Việt Nam. 9 Thống kê của tác giả dựa trên các hộ không di chuyển chỗ ở trong giai đoạn này, trong thực tế một số hộ di chuyển chỗ ở và tiếp tục tham gia trả lời phỏng vấn
Để tiến hành đánh giá tác động theo phương pháp DID việc đầu tiên cần làm là xác định nhóm tham gia và khơng tham gia tín dụng. Qua sàng lọc bộ dữ liệu năm 2006, tác giả tiến hành chọn nhóm tham gia bao gồm các hộ tham gia vay vốn từ các định chế vốn khu vực chính thức là NHNN&PTNN và NHCSXH liên tục trong ít nhất hai năm 2006 và 2008 và các hộ này khơng vay từ nguồn tín dụng nào khác (cả bán chính thức và phi chính thức) trong giai đoạn từ năm 2006-2012, điều này đảm bảo cho tính nhất qn của tác động. Kết quả có 177 hộ gia đình thỏa mãn u cầu, trong 177 hộ này thì có 8 hộ khơng hoạt động trong ngành nghề sản suất nông nghiệp. Cuối cùng tác giả chọn được 169 nơng hộ vào nhóm tham gia, thống kê mô tả cho 169 hộ này được trình bày trong phụ lục 1.
Nhóm đối chứng được chọn từ 229 hộ gia đình trả lời khơng tham gia bất kì hình thức vay vốn trong giai đoạn 2006 và 2012. Để đảm bảo tính đồng nhất cao về các đặc điểm của hai nhóm, tác giả tiếp tục sàng lọc các hộ với tiêu chí là nơng hộ và các yếu tố đặc trưng nằm trong khoảng giá trị tối đa và tối thiểu của nhóm tham gia được miêu tả trong phụ lục 1. Kết quả chọn được 172 hộ từ 229 hộ không tham gia nói trên làm nhóm đối chứng.
Kiểm định T-test về khả năng tương đồng của hai nhóm trong năm 2006 với giả thuyết:
H0 = Giá trị trung bình nhóm tham gia = giá trị trung bình nhóm đối chứng. H1 = Giá trị trung bình nhóm tham gia # giá trị trung bình nhóm đối chứng. Kết quả ở bảng 4.1 cho thấy hai nhóm có khá nhiều đặc điểm tương đồng. Giả thuyết Ho có sự tương đồng ở hai nhóm khơng bị bác bỏ ở mức ý nghĩa thống kê 5% ở hầu hết các biến (P-value > 0,05). Tuy nhiên, ở một số đặc điểm giữa hai nhóm có sự khác biệt như: trình độ giáo dục chủ hộ, tuổi chủ hộ, quy mô nhân khẩu hộ, tỷ lệ những người già trong gia đình và diện tích đất sản xuất của nơng hộ.
Bảng 4.1 Kiểm định thống kê T-test hai nhóm biến trong năm 2006 Biến Nhóm tham gia (T=1) (2006) Nhóm kiểm soát (T=0) (2006) Kiểm định T-test H0: mean1=meano H1: mean1#meano Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn INC 169 478 482 172 522 490 0,40 FINC 169 221 330 172 178 344 0,24 EXP 169 147 277 172 134 109 0,57 LG_INC 169 2.53 0,343 172 2,58 0,339 0,21 LG_EXP 169 1,99 0,343 172 2,02 0,366 0,35 LG_FINC 169 2,0 0,7 172 2,0 0,5 0,83 ENTHNIC 169 0,8 0,4 172 0,8 0,4 0,24 SEX 169 0,8 0,4 172 0,8 0,4 0,11 HHEDU 169 7,4 3,9 172 6,3 3,9 0,01 AV_EDU 169 6,5 2,7 172 6,1 3,2 0,20 HHAGE 169 48,0 12,1 172 55,3 14,4 0,00 HHSIZE 169 4,7 1,7 172 4,2 1,7 0,01 R_DEPEN1 169 0,3 0,2 172 0,2 0,2 0,17 R_DEPEN2 169 0,1 0,1 172 0,2 0,3 0,00 SHOCK1 169 0,3 0,5 172 0,3 0,4 0,56 SHOCK2 169 0,0 0,1 172 0,0 0,1 0,99 SHOCK3 169 0,1 0,3 172 0,1 0,3 0,44 RURAL 169 0,9 0,3 172 0,9 0,3 0,55 R_FARM 169 0,6 0,2 172 0,7 0,3 0,06 R_NFARM 169 0,3 0,2 172 0,3 0,3 0,73 REMIT 169 0,7 0,5 172 0,7 0,5 0,90 ROAD 169 0,2 0,4 172 0,1 0,4 0,06 LAND 169 14.716 27.817 172 6.478,5 11.985 0,00 SAVING 169 0,6 0,5 172 0,7 0,5 0,36
Các đặc điểm ở hai nhóm hộ tham gia và khơng tham gia tín dụng có nhiều đặc điểm tương đồng, cho thấy quyết định tham gia hay khơng tham gia tín dụng của hộ gia đình ít bị hạn chế một cách hệ thống. Vì vậy, hầu hết các hộ gia đình có thể vay chính thức nếu họ có thể tiếp cận các nguồn chính thức thuận lợi hơn.
Các hộ gia đình có trình độ cao có xu hướng tham gia tín dụng hơn là các hộ có trình độ thấp. Trình độ giáo dục và kỹ năng tốt hơn đồng nghĩa với khả năng sử dụng nguồn lực tốt hơn, những hộ này có xu hướng vay thêm vốn để tối ưu khả năng tạo ra ra thu nhập của gia đình. Khơng chỉ vậy, hộ gia đình có trình độ tốt sẽ tạo được niềm tin nơi người cho vay (ngân hàng), vì vậy họ cũng dễ dàng tiếp cận