intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính sách của học sinh, sinh viên có hoàn cảnh khó khăn tại Ngân hàng Chính sách xã hội tỉnh Quảng Ngãi

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

14
lượt xem
6
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của nghiên cứu "Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính sách của học sinh, sinh viên có hoàn cảnh khó khăn tại Ngân hàng Chính sách xã hội tỉnh Quảng Ngãi" là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính sách của học sinh sinh viên có hoàn cảnh khó khăn tại Ngân hàng Chính sách xã hội tỉnh Quảng Ngãi.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính sách của học sinh, sinh viên có hoàn cảnh khó khăn tại Ngân hàng Chính sách xã hội tỉnh Quảng Ngãi

  1. ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - KẾ TOÁN CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TIẾP CẬN TÍN DỤNG CHÍNH SÁCH CỦA HỌC SINH, SINH VIÊN CÓ HOÀN CẢNH KHÓ KHĂN TẠI NGÂN HÀNG CHÍNH SÁCH XÃ HỘI TỈNH QUẢNG NGÃI FACTORS AFFECTING THE ABILITY TO ACCESS POLICY CREDITS OF STUDENTS WITH DIFFICULT CIRCUMSTANCES AT THE VIETNAM SOCIAL POLICY BANK, QUANG NGAI BRANCH ThS. Đào Mạnh Hùng - TS. Nguyễn Thị Lệ Huyền - ThS. Nguyễn Thị Quỳnh Duyên Trường Đại học Tài chính - Kế toán Ngày nhận bài : 08.8.2022 Ngày nhận kết quả phản biện : 06.9.2022 Ngày duyệt đăng : 20.9.2022 TÓM TẮT Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính sách của học sinh sinh viên có hoàn cảnh khó khăn tại Ngân hàng Chính sách xã hội tỉnh Quảng Ngãi. Bằng mô hình hồi quy Binary Logistic, dựa trên số liệu khảo sát 150 học sinh sinh viên đang học tại các cơ sở giáo dục trên địa bàn tỉnh Quảng Ngãi, nghiên cứu đã xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận vốn vay của học sinh sinh viên. Kết quả cho thấy có 5 yếu tố tác động thuận chiều (trình độ học vấn của chủ hộ, thu nhập bình quân năm, quan hệ với các hội đoàn thể, liên hệ với cơ sở đào tạo và số lần vay vốn chính sách); và 2 yếu tố tác động ngược chiều (tỷ lệ phụ thuộc và khoảng cách địa lý). Dựa trên kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm nâng cao khả năng tiếp cận tín dụng chính sách của học sinh sinh viên trong thời gian tới. Từ khóa: Học sinh sinh viên, tiếp cận vốn vay, tín dụng chính sách ABSTRACT This study aims to determine the factors affecting the ability to access policy credit of students with difficult circumstances. Using the Binary Logistic regression model, based on survey data of 150 students studying at educational institutions in Quang Ngai province, the study has identified the factors affecting the ability of students to access loans. The results show that there are 5 positive factors (e.g. education level of household head, average annual income, relationship with mass organizations, contact with training institutions, and the number of policy loans), and 2 factors with opposite effects (dependency rate and geographical distance). Based on the research results, the authors propose some policy implications to improve students’ access to policy credit in the coming time. Keywords: Student, ability to access credit, policy credit 1. Giới thiệu Thực hiện Quyết định số 157/QĐ/2007-TTg ngày 27/9/2007 của Thủ tướng Chính phủ về tín dụng đối với học sinh, sinh viên (HSSV), Chương trình tín dụng HSSV được chi nhánh Ngân hàng Chính sách xã hội tỉnh Quảng Ngãi triển khai thực hiện tích cực, giúp hàng ngàn gia đình là hộ nghèo, hộ có hoàn cảnh khó khăn có tiền để trang trải chi phí học tập cho con. Tính đến 31/12/2021, chi nhánh NHCSXH tỉnh Quảng Ngãi có tổng số học sinh, sinh viên được vay theo Chương trình tín dụng HSSV là 3.193 em; tổng dư nợ cho vay HSSV tính đến cuối năm 2021 là 97.106 triệu đồng. Kết quả đạt được 31
  2. TẠP CHÍ KHOA HỌC TÀI CHÍNH KẾ TOÁN trong thời gian qua cho thấy chính sách tín dụng đối với HSSV nói chung và việc triển khai chương trình tín dụng HSSV tại NHCSXH tỉnh Quảng Ngãi nói riêng đã góp phần không nhỏ vào công tác xóa đói, giảm nghèo, an sinh xã hội, tạo động lực cho phát triển kinh tế, xã hội của đất nước. Mặc dù vậy, theo nghiên cứu mới nhất của Đào Mạnh Hùng và cộng sự (2022) thì số HSSV được vay vốn hàng năm có xu hướng giảm trong giai đoạn 2017 - 2021, tỷ lệ HSSV được vay vốn trên tổng số HSSV thuộc đối tượng vay vốn năm 2021 là khá thấp, tỷ lệ này chỉ đạt 12,83%. Các tác giả lý giải số lượng HSSV vay vốn giảm vì khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng chính sách chưa cao và điều này chịu tác động bởi nhiều yếu tố - trong đó có những yếu tố thuộc về chi nhánh NHCSXH, bản thân HSSV và gia đình, các yếu tố liên quan đến những cá nhân, tổ chức, hội đoàn thể có liên quan. Để làm rõ các yếu tố và mức độ ảnh hưởng của nó nhằm đưa ra những gợi ý chính sách phù hợp, các tác giả thực hiện nghiên cứu: “Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính sách của học sinh, sinh viên có hoàn cảnh khó khăn tại Ngân hàng Chính sách Xã hội tỉnh Quảng Ngãi”. 2. Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu Theo Petrick và Martin (2004), hạn chế về khả năng tiếp cận tín dụng là tình trạng những người muốn vay nhưng không vay được hoặc vay được số tiền ít hơn số tiền cần vay. Ở thị trường vốn các nước đang phát triển, cung tín dụng thường nhỏ hơn so với nhu cầu, đặc biệt là loại hình tín dụng chính sách; do đó, việc phân phối tín dụng cho người đi vay thường phải nằm trong một giới hạn nhất định. Về vấn đề khả năng tiếp cận tín dụng nói chung được các nhà nghiên cứu luận giải bằng nhiều lý thuyết, trong đó có 2 lý thuyết phổ biến là: lý thuyết cung cầu tín dụng và lý thuyết thông tin bất cân xứng. Về lý thuyết cung cầu tín dụng, Hesser và Schuh (1962) lý giải việc tiếp cận tín dụng bắt đầu từ nhu cầu tín dụng của một cá nhân, hộ gia đình... với mong muốn vay tiền từ các chủ thể cung vốn. Trong khi đó, quyết định cung vốn tín dụng lại phụ thuộc vào lãi suất – chi phí cơ hội của khoản vay – thông thường được xác định dựa trên số tiền vay và uy tín của người đi vay (Swain, 2002). Tuy nhiên, với giả định thị trường không hoàn hảo, Stiglitz và Weiss (1981) lập luận lý thuyết cung cầu tín dụng không thể giải thích khả năng tiếp cận vốn tín dụng của người đi vay. Giải thích cho lập luận này, các tác giả cho rằng với một thị trường tín dụng không hoàn hảo, quyết định cung tín dụng không được điều chỉnh bởi lãi suất trên thị trường mà phụ thuộc vào thông tin của người đi vay mà người cho vay nắm bắt được và không loại trừ sự can thiệp của Chính phủ. Như vậy, lý thuyết thông tin bất cân xứng chỉ ra những khó khăn của người cho vay trong việc phân biệt và đánh giá chính xác mức độ rủi ro và khả năng hoàn trả nợ vay của người đi vay.... Dựa trên nền tảng lý thuyết trên, khả năng tiếp cận tín dụng chính sách của HSSV phụ thuộc vào số lượng, chất lượng thông tin của người đi vay. Trên cơ sở đó, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu về khả năng tiếp cận tín dụng chính sách của HSSV có hoàn cảnh khó khăn tại NHCSXH tỉnh Quảng Ngãi gồm 1 biến phụ thuộc (Khả năng tiếp cận vốn tín dụng chính sách của HSSV có HCKK) và 7 biến độc lập (bao gồm: trình độ học vấn, tỷ lệ phụ thuộc, thu nhập bình quân/năm, quan hệ tổ chức, khoảng cách địa lý, liên hệ cơ sở, số lần vay vốn chính sách). Mô hình hồi quy Binary Logistic được sử dụng có dạng như sau: Trong đó, Y là biến phụ thuộc dạng nhị phân, cho biết khả năng tiếp cận tín dụng chính sách của HSSV. Y=1 là có vay vốn HSSV; Y=0 là không vay vốn mặc dù có nhu cầu vay vốn; P(Y=1) = P0: Xác suất HSSV có vay vốn tín dụng chính sách và P(Y=0) = 1 – P0: Xác suất HSSV không vay vốn tín dụng chính sách; là các biến độc lập được phát triển dựa trên mô hình nghiên cứu và được mô tả cụ thể ở Bảng sau: 32
  3. ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - KẾ TOÁN Bảng 1: Các biến trong mô hình nghiên cứu TT Biến số Mô tả biến số Đo lường Kỳ vọng Nguồn I Biến phụ thuộc 1 TCV (Y)Tiếp cận vốn Khả năng tiếp cận vốn tín dụng chính sách của HSSV có HCKK Y=1: có vay vốn HSSV Y=0: không vay vốn II Biến độc lập 2 TĐHV (X1) Trình độ Số năm đi học của chủ hộ (năm): lớp + Nguyễn Văn Vũ An và cộng học vấn 1-12 tính theo năm học; trung cấp 2 sự (2016); Ngô Việt Hương năm; cao đẳng 3 năm; đại học 4 năm. và Mai Thị Hồng (2021) 3 TLPT (X2) Tỷ lệ phụ Tỷ lệ giữa số người nằm ngoài độ tuổi - Nhóm tác giả đề xuất thuộc lao động trên tổng số người trong gia đình (%) 4 TNBQ (X3) Thu nhập Số tiền thu nhập bình quân/năm của hộ + Nguyễn Văn Vũ An và cộng bình quân/năm gia đình (triệu đồng) sự (2016); Ngô Việt Hương và Mai Thị Hồng (2021) 5 QHTC (X4) Quan hệ tổ Có quan hệ tốt với các tổ chức đoàn thể + Lê Khương Ninh và Phạm chức Có =1; Không = 0 Văn Dương (2011) 6 KCĐL (X5) Khoảng Khoảng cách từ nhà đến phòng giao - Ngô Việt Hương và Mai cách địa lý dịch/chi nhánh NHCSXH gần nhất (km) Thị Hồng (2021) 7 LHCS (X6) Liên hệ Liên hệ của HSSV với cơ sở đào tạo + Nhóm tác giả đề xuất cơ sở Có = 1; Không = 0 8 SLV (X7) Số lần vay Số lần vay vốn và đã trả nợ khoản vay + Phan Ngọc Bảo Anh và vốn chính sách đúng hạn của hộ gia đình (lần) Huỳnh Thị Cẩm Thơ (2020) Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả Số liệu sơ cấp được thu thập vào tháng 4-5/2022 từ 150 HSSV đang theo học tại các cơ sở giáo dục trên địa bàn tỉnh Quảng Ngãi. Nhóm tác giả lựa chọn phương pháp chọn mẫu thuận tiện dựa trên dữ liệu về các HSSV thuộc hộ nghèo, cận nghèo, hộ có hoàn cảnh khó khăn, HSSV mồ côi... do chi nhánh NHCSXH cung cấp. Mô hình hồi quy Binary Logistic cũng là mô hình hồi quy với dữ liệu chéo, do đó, theo Green (1991), cỡ mẫu tối thiểu n ≥ 50 + kP; trong đó: n: cỡ mẫu; P: số biến độc lập; k: 5 hoặc 10. Mô hình nghiên cứu có 7 biến độc lập nên n ≥ 50 + 10*7 = 120, vì vậy, tác giả chọn n = 150 quan sát là phù hợp. 3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận Đầu tiên, nhóm tác giả sử dụng kiểm định Omnibus để đo lường sự phù hợp của mô hình nghiên cứu. Kiểm định này nhằm xem xét có hay không mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Bảng 2: Kiểm định Omnibus đối với các hệ số của mô hình Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-Square Df Sig. Step 1 Step 72.493 7 .000 Block 72.493 7 .000 Model 72.493 7 .000 Nguồn: Kết quả phân tích số liệu thu thập của tác giả (2022) Kiểm định Omnibus cho thấy Sig. < 0,01 (độ tin cậy 99%). Như vậy, các biến độc lập có quan 33
  4. TẠP CHÍ KHOA HỌC TÀI CHÍNH KẾ TOÁN hệ tuyến tính với biến phụ thuộc trong tổng thể. Nói cách khác, mô hình được lựa chọn là phù hợp. Bảng 3: Kết quả kiểm định mức độ giải thích của mô hình Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 53.803a .397 .668 a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001. Nguồn: Kết quả phân tích số liệu thu thập của tác giả (2022) R2 – Nagelkerke: 0,668 cho biết 66,8% thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập của mô hình và 33,2% còn lại được giải thích bởi các yếu tố khác. Kết quả này cho thấy mô hình được lựa chọn khá phù hợp. Ở bước tiếp theo, nhóm tác giả kiểm định khả năng dự báo của mô hình bằng cách so sánh giữa giá trị thực và giá trị dự báo. Bảng 4: Kết quả kiểm định mức độ dự báo của mô hình Classification Tablea Predicted Observed TCW_Y Percentage Correct Vay Khong vay Step 1 TCW_Y Vay 17 9 65,38% Khong vay 16 108 87,10% Overall Percentage 83,33% a. The cut value is .500 Nguồn: Kết quả phân tích số liệu thu thập của tác giả (2022) Với 26 HSSV vay vốn, mô hình dự đoán đúng 17 HSSV, như vậy, tỷ lệ dự báo đúng là 65,38%. Với 124 HSSV không vay vốn, mô hình dự báo đúng 108 HSSV, đạt tỷ lệ 87,1%. Tỷ lệ dự báo đúng của toàn bộ mô hình là 83,33%. Bảng 5: Kết quả hồi quy Binary Logistic của mô hình nghiên cứu Variables in the Equation 95% C.I. for EXP (B) B S.E. Wald Df Sig. Exp(B) Lower Upper Step 1 TĐHV .562 .178 6.901 1 .000 1.754 0.034 4.172 TLPT -1.912 .062 3.209 1 .000 0.148 0.055 0.471 TNBQ .271 .087 0.978 1 .023 1.311 1.103 1.897 QHTC .335 .105 3.452 1 .012 1.398 0.008 2.532 KCĐL -.449 .034 0.793 1 .000 0.638 0.103 3.202 LHCS .612 .301 8.909 1 .000 1.844 0.017 12.028 SLV 1.006 .088 9.328 1 .008 2.735 0.394 9.299 Constant -9.928 3.211 12.563 1 .000 .000 a. Variable(s) entered on step 1: TĐHV, TLPT, TNBQ, QHTC, KCĐL, LHCS, SLV Nguồn: Kết quả phân tích số liệu thu thập của tác giả (2022) Kết quả phân tích hồi quy Binary Logistic về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính sách của HSSV tại chi nhánh NHCSXH tỉnh Quảng Ngãi trình bày ở Bảng 5. Kết quả cho thấy có 07 nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính sách của HSSV. Kiểm định Wald cho biết tất cả 07 biến của mô hình đều đảm bảo có ý nghĩa thống kê (sig.
  5. ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - KẾ TOÁN độc lập đều tương quan với biến phụ thuộc. Trong đó, dấu của hệ số B cho biết chiều tương quan của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy ước lượng khả năng tiếp cận vốn tín dụng chính sách của HSSV tại chi nhánh NHCSXH tỉnh Quảng Ngãi như sau: - Trình độ học vấn của chủ hộ (TĐHV) Theo kết quả hồi quy, biến TĐHV có hệ số hồi quy là 0,562; nghĩa là nếu chủ hộ gia đình tăng thêm 1 cấp học, với điều kiện các yếu tố khác không đổi, thì Log của tỷ lệ xác suất tiếp cận vốn tín dụng chính sách và không tiếp cận vốn tín dụng chính sách tăng lên 0,562 lần. Trong phân tích kinh tế, có thể sử dụng cách giải thích khác đơn giản hơn bằng cách đặt P0: Xác suất ban đầu; P1: Xác suất thay đổi. P1 được xác định theo công thức: Giả định P0 = 10% (dựa trên số liệu cho thấy có trung bình 10,37% HSSV được vay vốn trên tổng số đối tượng thuộc diện vay vốn giai đoạn 2017 - 2021) (Đào Mạnh Hùng và cộng sự, 2022). Khi đó: Như vậy, với giả định xác suất HSSV được vay vốn ban đầu là 10%, nếu chủ hộ gia đình tăng thêm 1 cấp học, xác suất HSSV thuộc hộ gia đình đó được tiếp cận với nguồn vốn tín dụng chính sách sẽ là 16,312% - mức độ tác động tăng 6,312% (16,312% – 10%). Có thể thấy, những hộ thuộc diện hộ nghèo, hộ có hoàn cảnh khó khăn thường thiếu thông tin và kiến thức về các hoạt động tín dụng, trong đó có tín dụng chính sách. Sự thiếu hụt về thông tin này càng lớn khi chủ hộ có trình độ học vấn thấp (bỏ học từ sớm hoặc không đi học). Để thế hệ sau không rơi vào vòng “luẩn quẩn” thất học – nghèo – thất học, cần có chính sách tuyên truyền cụ thể, chi tiết đến từng hộ gia đình, đặc biệt chú trọng đến những hộ gia đình có con đang trong độ tuổi đi học mồ côi cha mẹ hoặc cha mẹ có trình độ học vấn thấp. - Tỷ lệ phụ thuộc (TLPT) Biến TLPT có hệ số β = -1,912. Với giả định các HSSV có xác suất vay ban đầu là 10%, khi các yếu tố khác không thay đổi, nếu tăng tỷ lệ phụ thuộc lên 1% thì xác suất vay chỉ còn 1,616% (so với mức ban đầu là 10%, xác suất vay đã giảm 8,38%). Như vậy, muốn nâng cao khả năng tiếp cận tín dụng của HSSV, cần chú ý đến những HSSV thuộc các hộ gia đình có tỷ lệ phụ thuộc cao. Thông thường, những hộ gia đình này có từ 2 HSSV đang theo học tại các cơ sở giáo dục và không nằm trong diện những đối tượng được vay vốn của chương trình. Trong khi đó, tỷ lệ người phụ thuộc càng cao càng phải gánh chịu nhiều chi phí hơn, trong đó có chi phí dành cho học hành. - Thu nhập bình quân năm (TNBQ) Biến TNBQ có hệ số β = 0,271, nghĩa là nếu tăng mức thu nhập lên 1 cấp độ (chẳng hạn từ mức dưới 50 triệu đồng/năm lên mức từ 50 – 100 triệu đồng/năm) thì xác suất HSSV vay vốn là 12,717%; tăng 2,72% so với giả định mức vay ban đầu là 10%. Nhận định này phù hợp với quan sát của nhóm tác giả khi tiến hành điều tra, khảo sát. Theo đó, những hộ gia đình có thu nhập bình quân năm ở mức tương đối, không quá thấp thì khả năng tiếp cận vốn tín dụng cao hơn, không loại trừ đối với nguồn vốn tín dụng chính sách; vì thu nhập ổn định đồng nghĩa với khả năng tài chính đảm bảo. Trên thực tế, vay vốn HSSV là do đại diện hộ gia đình đứng ra ký kết hợp đồng vay với ngân hàng; trong khi đó, đối tượng thụ hưởng lại là HSSV. Vì khó có thể đo lường được khả năng kiếm được thu nhập trả 35
  6. TẠP CHÍ KHOA HỌC TÀI CHÍNH KẾ TOÁN nợ của HSSV sau khi tốt nghiệp nên nhiều cán bộ tín dụng vẫn ưu tiên cho vay đối với những gia đình có thu nhập hoặc lợi nhuận từ sản xuất, chăn nuôi, trồng trọt... ổn định hơn. - Quan hệ với các hội đoàn thể (QHĐT) Kết quả mô hình cho thấy mối quan hệ của chủ hộ hoặc các thành viên trong hộ với các tổ chức hội đoàn thể, tổ TK&VV tỷ lệ thuận với khả năng tiếp cận vốn chính sách của HSSV (β = 0,335). Những hộ có người thân, bạn bè làm việc tại các chi nhánh, phòng giao dịch của NHCSXH hoặc tại UBND xã, phường, thành phố, các tổ TK&VV sẽ dễ dàng tiếp cận được với nguồn vốn tín dụng chính sách dành cho HSSV có hoàn cảnh khó khăn hơn những hộ còn lại. Điều này có thể được giải thích bởi nhiều nguyên nhân: thứ nhất, nhờ mối quan hệ thân thiết, các hộ gia đình và HSSV sẽ nhanh chóng nắm bắt các thông tin về tín dụng nhanh hơn, trong đó có tín dụng ưu đãi dành cho HSSV. Mặt khác, các hộ gia đình này cũng sẽ nhận được sự ưu tiên nhất định khi xét điều kiện cho vay, mức cho vay và hỗ trợ trong khâu làm thủ tục vay vốn. - Khoảng cách địa lý (KCĐL) Nhân tố khoảng cách địa lý tác động ngược chiều đến khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng chính sách của HSSV tại chi nhánh NHCSXH tỉnh Quảng Ngãi (β = -0,449). So với các tổ chức tín dụng khác, NHCSXH có mạng lưới hoạt động rộng, phân bố trên khắp tỉnh thành nhờ sự hỗ trợ từ các hội đoàn thể, tổ TK&VV tại địa phương. Mặc dù vậy, đối với một số hộ gia đình ở vùng sâu, vùng xa (các huyện miền núi, hải đảo); khoảng cách địa lý vẫn còn là một trở ngại trong việc vay vốn. Một mặt, khoảng cách địa lý làm cho cơ hội tiếp xúc, làm việc của cán bộ tín dụng, thành viên tổ TK&VV với từng hộ gia đình không nhiều. Mặt khác, chúng ta cũng không loại trừ khả năng sự tác động này không nằm ở sự khó tiếp cận mà là ở đặc thù của những hộ gia đình nghèo nơi đây, HSSV tốt nghiệp cấp 2, cấp 3 chỉ muốn theo ba mẹ làm nghề biển, nghề nông mà không có nhu cầu học tiếp các bậc học cao hơn. - Liên hệ với cơ sở đào tạo (LHCS) Biến LHCS có hệ số β = 0,612; nghĩa là nếu có liên hệ với cơ sở đào tạo, khả năng HSSV biết đến chương trình vay và vay vốn thành công là 17,006%; cao hơn 7% so với trường hợp không có liên hệ với cơ sở đào tạo. Kết quả từ mô hình cho thấy HSSV càng có sự liên kết với cơ sở đào tạo đã, đang hoặc sẽ theo học thì khả năng vay vốn tín dụng chính sách càng cao. Qua kết quả nghiên cứu, có thể khẳng định cơ sở đào tạo, đặc biệt là phòng/ban quản lý HSSV là một trong những kênh thông tin và hỗ trợ trực tiếp sinh viên tiếp cận và hoàn thiện các thủ tục vay vốn tín dụng tại NHCSXH. - Số lần vay vốn chính sách (SLV) Số lần vay và trả nợ đúng hạn của hộ gia đình có tương quan tỷ lệ thuận với khả năng tiếp cận vốn cho vay HSSV của NHCSXH (β = 1,006). Khi hộ gia đình đã có những lần vay và trả nợ đúng hạn, niềm tin và uy tín của gia đình sẽ tăng lên, hồ sơ được thẩm định và phê duyệt nhanh chóng hơn, từ đó, vốn tín dụng sẽ được cấp kịp thời hỗ trợ cho HSSV nộp học từ những học kỳ đầu tiên. Mối quan hệ giữa biến số lần vay và khả năng tiếp cận tín dụng ưu đãi của HSSV cho thấy uy tín trong quan hệ tín dụng sẽ làm giảm tác động của thông tin bất cân xứng. 4. Kết luận và hàm ý chính sách Nghiên cứu đã xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính sách của HSSV có HCKK tại chi nhánh NHCSXH tỉnh Quảng Ngãi. Kết quả khảo sát cho thấy số lượng HSSV có nhu cầu vay vốn để tiếp tục đi học cao đẳng, đại học... cao nhưng khó tiếp cận hoặc không tiếp cận được nguồn vốn tín dụng chính sách. Theo kết quả phân tích định lượng, các nhân tố có tác động tích cực đến khả năng tiếp cận vốn ưu đãi của HSSV bao gồm: trình độ học vấn của chủ hộ, thu nhập bình quân năm, quan hệ với các hội đoàn thể, liên hệ với cơ sở đào tạo và số lần vay vốn chính sách. Các nhân tố: tỷ lệ phụ thuộc và khoảng cách địa lý có tác động tiêu cực đến khả năng tiếp cận vốn tín dụng của HSSV. 36
  7. ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - KẾ TOÁN Từ các phát hiện trên, để tăng khả năng tiếp cận vốn tín dụng đối với HSSV tại chi nhánh, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý chính sách như sau: (i) Đối với chi nhánh NHCSXH tỉnh Quảng Ngãi, cần quan tâm, hỗ trợ những HSSV trong các hộ gia đình có hoàn cảnh khó khăn đặc biệt như có 2-3 anh chị em cùng đi học cao đẳng, đại học; gia đình gặp khó khăn đột xuất về kinh tế do thiên tai, dịch bệnh, tai nạn... ; tăng cường công tác tuyên truyền, hỗ trợ hiểu biết về tín dụng chính sách cho HSSV và gia đình ở những huyện miền núi, hải đảo; thường xuyên kiểm tra công tác xét duyệt, hỗ trợ cho vay của các hội đoàn thể, tổ TK&VV; (ii) Đối với các hội đoàn thể, tổ TK&VV, cần nâng cao tinh thần trách nhiệm của các cá nhân, tổ chức thuộc các hội đoàn thể, tổ TK&VV nhằm giúp cho tất cả HSSV đều có cơ hội được tiếp tục đến trường; tránh có những hành vi gây khó khăn, sách nhiễu trong việc hoàn thiện thủ tục cho vay; (iii) Đối với HSSV và gia đình, cần chủ động hơn trong tiếp cận chính sách tín dụng ưu đãi nói chung và tín dụng dành riêng cho HSSV nói riêng; từ đó, thoát khỏi vòng xoáy đói nghèo; (iv) Đối với các cơ sở giáo dục, cần nâng cao tính tuyên truyền, chủ động phối hợp với NHCSXH để giúp HSSV được đến trường, hoàn thành khóa học và nhanh chóng tiếp cận cơ hội làm việc, tạo thu nhập, trả nợ cho ngân hàng. Sự phối hợp giữa HSSV, gia đình và tất cả những chủ thể có liên quan sẽ giúp nâng cao khả năng tiếp cận tín dụng ưu đãi đối với HSSV, mang lại hiệu quả bền vững về mặt chính sách cho chương trình. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Nguyễn Văn Vũ An, Phạm Phi Hùng, Bùi Hoàng Nam (2016), Đánh giá khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ tại xã Đại An, huyện Trà Cú, tỉnh Trà Vinh, Tạp chí Kinh tế - Văn hóa – Giáo dục số 22, tháng 7/2016. 2. Phan Ngọc Bảo Anh và Huỳnh Thị Cẩm Thơ (2020), Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ trồng lúa ở thị xã Ngã Năm, tỉnh Sóc Trăng, Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô, số 08-2020, trang 65-88. 3. Green, S.B. (1991), How Many Subjects Does It Take to Do a Regression Analysis, Multivariate Behavioral Research, 26, 499-510. 4. Đào Mạnh Hùng, Nguyễn Thị Quỳnh Duyên, Nguyễn Thị Lệ Huyền, Đặng Duy Thanh Hương, Nguyễn Thị Thanh Huyền (2022), Giải pháp nâng cao hiệu quả tín dụng học sinh, sinh viên tại Ngân hàng Chính sách xã hội tỉnh Quảng Ngãi, Đề tài NCKH cấp cơ sở, ĐH Tài chính – Kế toán. 5. Ngô Việt Hương và Mai Thị Hồng (2021), Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của hộ nông dân trên địa bàn tỉnh Thanh Hóa, Tạp chí Khoa học Trường ĐH Hồng Đức, số 53, 2021, trang 25-34. 6. Hesser, Leon F., and G. Edward Schuh (1962), The Demand for Agricultural Mortgage Credit, Journal of Farm Economics, Vol. 54, No. 5, pp. 1583-1588. 7. Hoff, K. and Stiglitz, J.E (1993), Introduction: imperfect information and rural credit markets, World Bank Economic Review, 4(3): 235-250 8. Lê Khương Ninh (2010), Ảnh hưởng của thông tin bất đối xứng và hạn chế tín dụng đến đầu tư của doanh nghiệp, Tạp chí Ngân hàng, 5: 9-15. 9. Lê Khương Ninh và Phạm Văn Dương (2011), Phân tích các yếu tố quyết định lượng vốn vay tín dụng chính thức của hộ nông dân ở An Giang, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, số 60, trang 8-15. 10. Petrick and Martin (2004), Credit rationing of Polish farm households: A theoretical and empirical analysis, Studies on the Agricultural and Food Sector in Central and Eastern Europe, No. 26. 11. Swain, R. B. (2002), Credit rationing in rural India, Journal of Economic Development, Vol. 27, No. 2, pp.1-20. 12. Stiglitz, J. E., and Weiss, A. (1981), Credit Rationing in Markets with Imperfect Information, The American Economic Review, Vol. 71, No. 3 (Jun., 1981), pp. 393-410. 13. Thủ tướng Chính phủ (2007), “Quyết định số 157/2007/QĐ-TTg, ngày 27 tháng 9 năm 2007 về tín dụng đối với học sinh, sinh viên”, Hà Nội. 37
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2