Về tình hình trả lãi Ngân hàng, đa số số tiền trả lãi đều xuất phát từ hiệu quả sản xuất kinh doanh của nông hộ. Trong tổng số 50 hộ có vay vốn thì nguồn trả lãi xuất phát từ hiệu quả sản xuất chiếm 78,6%, vay mượn khác chiếm 5,7%, mượn từ người thân là 15,7% tổng số hộ (Hình 4). Số tiền trả cho khoản lãi tập trung chủ yếu từ hiệu quả sản xuất kinh doanh là do số tiền này thường trả cuối mỗi tháng hoặc trả theo quý với số tiền nhỏ nên bản thân mỗi hộ có thể tự thanh tốn được. Nguồn tiền mượn từ người thân để trả lãi ngân hàng phần lớn là do hộ đang phải trang trải chi phí đột xuất cho sản xuất, trong khi chưa huy động kịp những nguồn thu nhập khác. Ngoài ra, vay mượn khác có tỷ lệ khơng đáng kể 5,7% tổng số hộ.
4.2. PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN VIỆC TIẾP CẬN TÍN DỤNG VÀ LƯỢNG VỐN VAY TỪ NGUỒN TÀI CHÍNH CHÍNH THỨC CỦA NƠNG HỘ HUYỆN CHÂU THÀNH A – HẬU GIANG.
4.2.1. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ huyện Châu Thành A – Hậu Giang.
4.2.1.1. Kết quả mơ hình Probit.
Để phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nơng hộ trên địa bàn huyện, đề tài sử dụng mơ hình Probit để
ước lượng tác động của từng nhân tố ảnh hưởng như thế nào đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nơng hộ.
Sau khi thu thập thông tin từ 70 hộ trên địa bàn huyện và xem xét các tài liệu đã lược khảo trước đó, đề tài nghiên cứu thấy được một số nhân tố có thể ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của các nơng hộ và để kiểm chứng nhân tố nào thực sự có ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng ta sẽ đưa lần lượt các yếu tố đó vào mơ hình Probit. Mơ hình gồm các biến: Tuổi, giới tính, tổng tài sản, chi tiêu, trình độ học vấn, vị trí xã hội, hội đồn thể, diện tích đất có bằng đỏ.
Kết quả xử lý số liệu từ phần mềm Stata cho ta thấy có 8 biến (nhân tố) được đưa vào mơ hình, trong đó có 4 biến có tác động đến biến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nơng hộ, đó là các nhân tố: tuổi, trình độ học vấn của chủ hộ, chủ hộ có tham gia Hội đồn thể và diện tích đất có bằng đỏ.
Kết quả xử lý số liệu được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 18: KẾT QUẢ HỒI QUY MƠ HÌNH PROBIT VỀ KHẢ NĂNG TIẾP CẬN TÍN DỤNG CHÍNH THỨC CỦA NƠNG HỘ
Biến Hệ số tương quan Giá trị P
Tuổi của chủ hộ (X1) 0,6659*** 0,002 Trình độ học vấn chủ hộ (X2) 0,4185* 0,087 Hội đồn thể (X3) 0,8732** 0,042 Diện tích đất có bằng đỏ (X4) 0,1278* 0,069 Chức vụ (X5) -0,1536 ns 0,792 Giới tính của chủ hộ (X6) 0,9919 ns 0,126 Tổng tài sản (X7) -0,0012 ns 0,105 Chi tiêu (X8) 0,0022 ns 0,590 Hằng số -4,7059 0,002 Tổng số quan sát Số quan sát dương 70 50 80,00
Phần trăm dự báo đúng (%) Giá trị log của hàm gần đúng
Xác suất lớn hơn giá trị chi bình phương Hệ số xác định R2
(%)
-31,16 0,006
25,58
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ kết quả điều tra năm 2012)
Ghi chú: *, **, ***: tương ứng các mức ý nghĩa 10%, 5%; 1%; ns: khơng có ý nghĩa thống
kê.
a) Kiểm định tương quan của các biến đưa vào mơ hình
Giả thiết H0: Các biến đưa vào mơ hình khơng có mối quan hệ với nhau H1: Các biến đưa vào mơ hình tương có quan hệ với nhau Dùng kiểm định Spearman về tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc bằng phần mềm Stata ta có:
Pearson chi2(61) = 62,29 Khả năng xác suất > chi2 = 0,4302
Giá trị tra bảng c2 = 62,29 > 0,4302 (giá trị tính được)
è Chấp nhận giả thiết H0: Các biến đưa vào mơ hình khơng có quan hệ với nhau. Do đó các biến đưa vào mơ hình là phù hợp.
b) Kiểm định mức phù hợp của mơ hình
Dựa vào kết quả phân tích được thống kê qua bảng 18 ta thấy, mơ hình probit được xây dựng rất phù hợp. Mơ hình có giá trị log của hàm gần đúng là - 31,16 đây là đại lượng đặc trưng cho hàm probit, đại lượng này càng nhỏ cho thấy độ phù hợp của mơ hình càng cao. Mức độ dự báo đúng của mơ hình đạt 80% được trình bày trong phần phụ lục. Mơ hình Probit ước lượng các nhân tố tác động đến việc tiếp cận đến nguồn tín dụng từ các tổ chức tài chính chính thức phù hợp ở mức cao.
Hệ số xác định R2 = 25,58% cho biết phần biến thiên của của việc ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng từ nguồn tài chính chính thức được giải thích bởi 25,58% của các yếu tố có ý nghĩa đưa vào mơ hình, 74,42% cịn lại được giải thích bởi các yếu tố khác khơng được nghiên cứu trong mơ hình.
v Giải thích sự tác động của các biến có ý nghĩa trong mơ hình Probit
Trong mơ hình Probit các hệ số của hàm hồi quy không trực tiếp biểu diễn mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập nên ở đây ta sẽ dùng hệ số góc để giải thích sự thay đổi của biến độc lập lên khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ ở huyện Châu Thành A – Hậu Giang.
Trong mơ hình có 4 biến có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 1% đến 10%. Để xem xét tác động của từng biến giải thích lên mỗi biến phụ thuộc trong mơ hình ta sẽ xem xét lần lượt các biến như sau:
Ø Tuổi của chủ hộ: Biến tuổi của chủ hộ có ý nghĩa ở mức 1%, đúng với dấu kỳ vọng ban đầu của tác giả, tuổi của chủ hộ có mối tương quan thuận với khả năng tiếp cận tín dụng chính thức. Hệ số góc của biến này có tác động tương đối lên việc tiếp cận tín dụng chính thức của nơng hộ. Khi các yếu tố khác của mơ hình khơng đổi, nếu chủ hộ tăng lên 1 tuổi thì khả năng tiếp cận tín dụng chính thức tăng 0.7%. Điều này có thể giải thích là do những chủ hộ lớn tuổi thường có nhiều kinh nghiệm trong sản xuất, trách nhiệm pháp lý đối với việc vay vốn, có nhiều tài sản hơn những chủ hộ trẻ nên khả năng tiếp cận với nguồn vốn chính thức của những chủ hộ lớn tuổi thường cao.
Ø Trình độ học vấn của chủ hộ: Đúng với dấu kỳ vọng ban đầu của tác giả, trình độ học vấn của chủ hộ có mối tương quan thuận với khả năng tiếp cận tín dụng chính thức. Mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Hệ số góc của biến này có tác động tương đối lên việc tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ. Khi các yếu tố khác của mơ hình khơng đổi nếu trình độ học vấn của chủ hộ tăng lên 1 cấp thì khả năng tiếp cận tín dụng chính thức tăng 0,42%.
Điều này có thể được giải thích là do những chủ hộ có học vấn cao khi vay vốn họ thường xây dựng phương án sản xuất kinh doanh cụ thể, biết cách quản lý và sử dụng vốn vay hiệu quả, tăng thu nhập cho gia đình. Trình độ học vấn kém khiến cho nơng hộ rất khó khăn trong việc tiếp thu và ứng dụng những tiến bộ khoa học kĩ thuật vào sản xuất, họ thường rất khó quản lý và sử dụng nguồn vốn vay, khơng có kế hoạch tiết kiệm và chi tiêu hợp lý dẫn đến việc sử dụng vốn vay không hiệu quả và không trả được nợ. Mục tiêu hoạt động của các ngân hàng là lợi nhuận, vì vậy đối với những chủ hộ có học vấn cao ngân
hàng sẽ xem xét khả năng cho những hộ này vay cao hơn những hộ có học vấn thấp hơn.
Ø Hội đoàn thể: Biến này trong mơ hình được mơ tả là 1 nếu chủ hộ có tham gia các tổ chức kinh tế - xã hội như hội Phụ nữ, hội Nông dân,… ngược lại là 0. Những hộ có tham gia các tổ chức kinh tế - xã hội thường tiếp cận nguồn tín dụng chính thức dễ dàng hơn do họ được cung cấp nguồn thông tin tín dụng từ Hội cũng như từ phía Ngân hàng. Trong mơ hình Probit, biến này có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và cùng dấu với dấu kỳ vọng. Khi các yếu tố khác của mơ hình khơng đổi, nếu chủ hộ có tham gia Hội đồn thể thì hộ có khả năng tiếp cận nguồn tín dụng chính thức cao hơn 0,87% so với những hộ không tham gia.
Ø Diện tích đất có bằng đỏ: Đúng với dấu kỳ vọng ban đầu của tác giả, diện tích đất có bằng đỏ có mối tương quan thuận với khả năng tiếp cận tín dụng chính thức. Mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Hệ số góc của biến này có tác động tương đối lên việc tiếp cận tín dụng của nơng hộ. Khi các yếu tố khác của mơ hình khơng đổi và giả định rằng nông hộ đều có đất canh tác thì đất canh tác của nơng hộ có bằng đỏ tăng lên 1 đơn vị (1.000m2
) thì hộ có khả năng tiếp cận được nguồn tín dụng chính thức tăng 0,13%.
Trong việc tiếp cận với nguồn tín dụng chính thức, nông hộ muốn vay được vốn cần phải có tài sản thế chấp. Trong 50 hộ có vay vốn thì có 40 hộ vay tại NH NNo&PTNT sử dụng giấy chứng nhận quyền sử dụng đất làm tài sản thế chấp. Do đó một trong những yếu tố đầu tiên để quyết định nông hộ có được cho vay hay khơng là phải xét xem nơng hộ đó có giấy chứng nhận quyền sử dụng đất hay khơng. Tổng diện tích đất có bằng đỏ của nơng hộ càng lớn thì khả năng tiếp cận đến nguồn vốn vay từ các tổ chức tài chính chính thức của nơng hộ càng cao. Kết quả của mơ hình hồi quy thể hiện thực tế đã ủng hộ lý thuyết này.
4.2.2. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến lượng vốn vay từ nguồn tài chính chính thức của nơng hộ huyện Châu Thành A – Hậu Giang.
Kết quả xử lý số liệu từ phần mềm Stata cho ta thấy có 7 biến (nhân tố) được đưa vào mơ hình trong đó có 4 biến là có tác động đến lượng vốn vay của
nông hộ. Sau đây là bảng kết quả xử lý số liệu về lượng vốn vay của nông hộ từ phần mềm Stata.
Bảng 19: KẾT QUẢ HỒI QUY TƯƠNG QUAN LÊN LƯỢNG VỐN VAY CỦA NÔNG HỘ
Biến Hệ số tương quan Giá trị P
Chi phí xin vay (X1) 0,0709*** 0,000
Giá trị tài sản thế chấp (X2) 0,0151* 0,079 Thu nhập (X3) 0,1156** 0,048 Vị trí xã hội ( X4) 20,6378** 0,045 Lãi suất (X5) -0,2028 ns 0,700 Diện tích đất có bằng đỏ (X6) -0,9405 ns 0,192 Chi tiêu (X7) 0,1058 ns 0,223 Hằng số 10,4817 0,273 Tổng số quan sát
Xác suất lớn hơn giá trị chi bình phương Hệ số xác định R2 Hệ số xác định đã điều chỉnh 50 0,0000 0,9540 0,9464
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ kết quả điều tra năm 2012)
Ghi chú: *, **, ***: tương ứng các mức ý nghĩa 10%, 5%; 1%; ns: khơng có ý nghĩa thống
v Các kiểm tra cần thiết
a) Kiểm định bỏ sót biến
Giả thiết H0: r=0 mơ hình khơng bỏ sót biến: các biến đưa vào mơ hình là phù hợp
H1: r ¹0 mơ hình có bỏ sót biến
Được sự hỗ trợ của phần mềm Stata ta có kết quả kiểm định RESET của Ramsey như sau:
Giá trị tra bảng (3,39) = 8,40 Giá trị kiểm định F= 0,0002
Ta có giá trị kiểm định nhỏ hơn giá trị tra bảng: chấp nhận giả thiết H0
è Mơ hình khơng bỏ sót biến
b) Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Giả thiết H0: khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi H1: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng sử dụng kiểm định Breusch- Pagan/ Cook-Weisberg trên phần mềm Stata có kết quả như sau:
Giá trị tra bảng chi2(1) = 11,87 Khả năng > chi2 = 0,0006
Ta có giá trị tra bảng của c2 là 11,87 > giá trị tính được q= 0,0006.
è Chấp nhận giả thiết H0: khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
c) Kiểm định đa cộng tuyến
Dùng kiểm định tương quan cặp giữa các biến để phát hiện đa cộng tuyến. Tất cả tương quan cặp giữa các biến trong mơ hình đều nhỏ hơn 0,8. Tương quan cặp không cao nhưng cũng có thể có hiện tượng ta cộng tuyến. Kết quả kiểm tra được trình bày trong phần phụ lục.
Sử dụng yếu tố phóng đại phương sai (VIF) để phát hiện ra đa cộng tuyến. Tất cả các biến đưa vào mơ hình đều khơng vượt q 10. Trung bình yếu tố phóng đại phương sai (mean VIF) = 2,43.
Hai bước kiểm tra trên đưa đến kết luận là mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Các biến giải thích đưa vào mơ hình khơng có tương quan với
nhau. Mỗi biến chứa đựng một số thông tin riêng về biến phụ thuộc mà những thơng tin đó lại khơng có trong những biến khác.
v Giải thích sự tác động của từng biến có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy
Chi phí xin vay (X1): đây là biến định lượng với hệ số ước lượng là 0,07,
có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, dấu của biến trong kết quả hồi quy khác với dấu kì vọng ban đầu. Khi cố định các yếu tố khác, chi phí xin vay của nơng hộ tăng 1% sẽ làm cho lượng tiền vay của hộ tăng 0,07%.
Giá trị tài sản thế chấp (X2): Là giá trị tài sản của nông hộ thế chấp cho
ngân hàng khi đi vay vốn. Hệ số ước lượng của biến này là 0,02. Dấu kết quả mô hình phù hợp với dấu kì vọng và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Hệ số ước lượng giải thích rằng khi cố định các yếu tố khác trong mơ hình, giá trị tài sản thế chấp của nông hộ tăng lên 1% thì lượng vốn vay của nông hộ tăng 0,02%. Khi vay vốn tại các ngân hàng thương mại thì giá trị tài sản thế chấp là yếu tố quan trọng để ngân hàng quyết định có cho vay hay khơng, giá trị tài sản thế chấp càng cao lượng vốn vay được cũng sẽ nhiều hơn, đây cũng là yếu tố giúp ngân hàng tránh rủi ro khi khách hàng khơng thanh tốn nợ đúng hạn làm ảnh hưởng xấu đến hoạt động của ngân hàng. Cơ sở lý thuyết và thực tế các nghiên cứu trước đây cũng đã lý luận việc làm tăng lượng vốn vay cũng như việc tiếp cận đến nguồn vốn vay từ các tổ chức tài chính chính thức của biến tài sản thế chấp. Kết quả hồi quy tương quan cho mơ hình này góp phần khẳng định thêm lần nữa nhận định trên.
Ø Thu nhập trước khi vay (X3): Là thu nhập của nông hộ trước khi vay
vốn. Hệ số ước lượng của biến này là 0,12 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, giải tích rằng khi các yếu tố khác không đổi, thu nhập trước vay của nơng hộ tăng lên 1% thì lượng vốn vay của nông hộ sẽ tăng lên 0,12%. Thu nhập trước vay của nông hộ càng cao có thể chứng tỏ nơng hộ đó hoạt động sản xuất kinh doanh có hiệu quả và được xét là có khả năng về tài chính. Khả năng tài chính thơng qua thu nhập bao gồm các khoản thu cố định hằng năm từ cơ sở sản xuất, đất đai, vườn tược, từ lương,… Về phía cung tín dụng, thu nhập trước vay của người vay cao thì lượng vốn vay được sẽ tăng, ngân hàng cho vay sẽ
giảm được rủi ro trong trường hợp khách hàng không trả được nợ. Còn đối với tâm lý người đi vay thì cho thấy rằng họ sẽ có nhu cầu vay tương xứng với thu nhập và lợi nhuận từ sản xuất kinh doanh mà họ có được. Kết quả hồi quy đã góp phần làm rõ suy luận trên.
Vị trí xã hội (X4): Biến này trong mơ hình được mơ tả là 1 nếu chủ hộ
có chức vụ ở địa phương, ngược lại là 0. Hệ số góc của biến này 20,63, biến cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, nghĩa là nếu chủ hộ có chức vụ ở địa