5. Nội dung và kết quả đạt được
2.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.1 Phương pháp chọn vùng nghiên cứu
Huyện Tiểu Cần có chín xã và hai thị trấn với đa số người dân làm nơng nghiệp, vốn là một trong những khó khăn lớn nhất đối với nông hộ ở nơi đây. Việc tiếp cận nguồn vốn tín dụng chính thức là một việc rất cần thiết để nâng cao hiệu quả sản xuất và tăng thu nhập của nông hộ. Tuy nhiên, mỗi hộ ở mỗi xã lại có những điều kiện sản xuất thuận lợi khó khăn khác nhau, và mỗi xã lại có 1 điều kiện kinh tế xã hội và mức sống khác nhau. Do vậy, để đảm bảo tính đại diện cho bài nghiên cứu tác giả sẽ dựa vào điều kiện kinh tế mỗi xã và kiến thức vị trí địa lí mà tác giả hiểu về các xã đó để chọn ra sáu xã là: Hiếu Trung, Hiếu Tử, Phú Cần, Tân Hòa, Tân Hùng và Tập Ngãi. Tác giả chọn nhiều xã như vậy nhằm đảm bảo tính đại diện cao cho bài nghiên cứu và ở mỗi xã tác giả sẽ chọn phỏng vấn các nông hộ sống ở nông thôn, vùng sâu, vùng xa.
2.2.2 Phương pháp thu thập số liệu2.2.2.1 Số liệu sơ cấp 2.2.2.1 Số liệu sơ cấp
Số liệu sơ cấp được thu thập thông qua bảng câu hỏi phỏng vấn ngẫu nhiên các hộ dân ở huyện Tiểu Cần, tỉnh Trà Vinh nhằm xác định được những đặc điểm cụ thể của đối tượng nghiên cứu cũng như những nhân tố có ảnh hưởng đến lượng vốn vay tín dụng của nơng hộ.
2.2.2.2 Số liệu thứ cấp
Số liệu thứ cấp được thu thập từ Ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn huyện Tiểu Cần, các báo cáo tổng hợp ở các xã và báo cáo của huyện Tiểu Cần tỉnh Trà Vinh. Ngoài ra tác giả còn tham khảo, tổng hợp số liệu từ Internet, báo chí chuyên ngành, niên giám thống kê của huyện, của tỉnh.
2.2.3 Phương pháp phân tích số liệu2.2.3.1 Phương pháp thống kê mô tả 2.2.3.1 Phương pháp thống kê mô tả
Thống kê mô tả là tổng hợp các phương pháp đo lường, mơ tả và trình bày số liệu ứng dụng vào nhiều lĩnh vực bằng cách rút ra những kết luận dựa trên những số liệu và thông tin được thu thập trong điều kiện không chắc chắn. Thống kê mô tả được sử dụng để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau.
Thống kê mô tả cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo. Cùng với phân tích đồ họa đơn giản, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số liệu. Thống kê mô tả sử dụng các phương pháp lập bảng, biểu đồ và các phương pháp số nhằm tóm tắt dữ liệu, nêu bật những thơng tin cần tìm hiểu. Có thể phân loại các kĩ thuật này như sau:
+ Biểu diễn dữ liệu bằng các biểu đồ trong đó các đồ thị mơ tả dữ liệu hoặc giúp so sánh dữ liệu.
+ Biễu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tóm tắt về dữ liệu.
+ Thống kê tóm tắt (dưới dạng các giá trị thống kê đơn nhất) mơ tả dữ liệu.
2.2.3.2 Phương pháp phân tích tương quan và hồi qui
Phương pháp tương quan là phương pháp dùng để xem xét mối liên hệ giữa một biến phụ thuộc với một hoặc nhiều biến độc lập, còn phương pháp hồi qui là phương pháp dùng để xác định độ biến thiên của biến phụ thuộc theo biến độc lập. Vì thế, hai phương pháp này có mối quan hệ chặt chẽ với nhau.
Đề tài sử dụng mơ hình hồi qui Tobit để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến lượng vốn vay của các nơng hộ. Mơ hình Tobit được sử dụng để phân tích trong lý thuyết kinh tế lượng lần đầu tiên bởi nhà kinh tế học James Tobin năm 1958. Nó cịn có tên gọi khác là mơ hình hồi qui chuẩn được kiểm duyệt (censored regression model) hoặc mơ hình hồi qui có biến phụ thuộc bị chặn (limited dependent variable regression model) bời vì có một số quan sát của biến y* bị chặn hay được giới hạn. Mục tiêu ta sử dụng mơ hình này là để ước lượng các tham số ßi và
Mơ hình Tobit nghiên cứu mối quan hệ tương quan giữa mức độ (số lượng) biến động của biến phụ thuộc với các biến độc lập. Thông thường các dữ liệu quan sát về lượng vốn vay tín dụng chính thức của nơng hộ trong một thời đểm nhất định (một năm chẳng hạn) là 0, do nơng hộ khơng có vay vốn. Điều này nghĩa là biến phụ thuộc bị kiểm duyệt (censored).
Phương pháp hồi qui thông thường (OLS) sẽ thất bại trong việc xác định sự khác nhau về chất lượng giữa các quan sát giới hạn và các quan sát khơng giới hạn (liên tục) vì sự khơng đồng nhất và thiên lệch của nó. Do vậy phương pháp hồi qui kiểm duyệt (Tobit) với việc sử dụng phương pháp Maximum Likelihood
(ML), cùng với sự trợ giúp của phầm mềm Eviews, được sử dụng trong mơ hình này là hữu ích.
Khi số liệu bị kiểm lọc thì phân phối của nó là sự trộn lẫn của phân phối rời rạc và phân phối liên tục. Để phân tích phân phối này, ta xác định một biến ngẫu nhiên mới y được chuyển đổi từ một biến y* như sau:
y*i = ßXi +ui
yi = 0 nếu y*i = 0 (hộ không vay vốn ngân hàng)
yi = y*i nếu y*i >0 (hộ có vay vốn ngân hàng)
Với ui ~ IN(0, σ2)
Cụ thể, để hoàn thành những mục tiêu nghiên cứu đặt ra đề tài sử dụng các phương pháp chủ yếu như sau:
Mục tiêu 1: Phân tích thực trạng tín dụng chính thức của nơng hộ ở huyện Tiểu Cần tỉnh Trà Vinh.
Để thấy được thực trạng tín dụng của các nơng hộ ở huyện Tiểu Cần, tỉnh Trà Vinh, tác giả sử dụng phương pháp phân tích suy luận dựa vào số liệu thứ cấp.
Mục tiêu 2: Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến lượng vốn vay của các nông hộ trên địa bàn huyện Tiểu Cần.
Phân tích hàm hồi qui để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến lượng vốn vay của nông hộ, đối với bài nghiên cứu này tác giả sẽ chạy và phân tích mơ hình hồi qui Tobit. Mục đích của phương pháp này là nhằm ước lượng mức độ liên hệ (tương quan) giữa các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Phương pháp này được ứng dụng trong phân tích kinh tế nhằm phân tích mối liên hệ giữa hai hay nhiều biến độc lập với nhau.
Mơ hình hồi qui tương quan có dạng: Y = ß0 + ß1X1 + ß2X2 +…+ + ßnXn Trong đó:
Y: là chỉ tiêu phân tích hay biến phụ thuộc (biến được giải thích)
Xi (i = 1, n): các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ tiêu phân tích hay các biến độc lập (biến giải thích)
ß0 : phản ánh mức độ ảnh hưởng của các nhân tố khác đến chỉ tiêu phân
ßi (i = 1, n): hệ số hồi qui phản ánh mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố
(biến độc lập) đến chỉ tiêu phân tích. Nếu ß > 0: ảnh hưởng cùng chiều; ß < 0: ành hưởng ngược chiều. Hệ số ß càng lớn thì sự ảnh hưởng của biến độc lập đến chỉ tiêu phân tích càng lớn. Cụ thể, tác giả sẽ:
+ Sử dụng phần mềm excel để xử lý và phân tích số liệu sơ cấp và thứ cấp + Sử dụng phương pháp thống kê mô tả kết hợp phần mềm hỗ trợ Eviews và những lý thuyết cơ bản trên để phân tích mơ hình hồi qui tobit các nhân tố ảnh hưởng đến lượng vốn vay tín dụng chính thức.
Mục tiêu 3: Đề ra giải pháp tăng cường lượng vốn vay tín dụng chính thức cho các nơng hộ.
Dựa vào kết quả phân tích thống kê và chạy mơ hình kinh tế lượng từ kết quả phỏng vấn trực tiếp các hộ gia đình, tham khảo các chính sách liên quan, tác giả sử dụng phương pháp phân tích suy luận để đề xuất giải pháp tăng cường lượng vốn vay tín dụng chính thức cho các nông hộ.
CHƯƠNG 3
GIỚI THIỆU KHÁI QUÁT VỀ ĐỊA BÀN HUYỆN TIỂU CẦN VÀ THỰC TRẠNG TÍN DỤNG CHÍNH THỨC
CỦA CÁC NÔNG HỘ Ở HUYỆN TIỂU CẦN TỈNH TRÀ VINH