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

Đánh giá tác động của tín dụng tới thu nhập hộ gia đình tại Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST
Báo xấu
7
lượt xem 3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Đánh giá tác động của tín dụng tới thu nhập hộ gia đình tại Việt Nam đề xuất một số chính sách nhằm tăng cường sự phát triển kinh tế bền vững, gia tăng thu nhập và cải thiện chất lượng cuộc sống của các hộ gia đình tại Việt Nam.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đánh giá tác động của tín dụng tới thu nhập hộ gia đình tại Việt Nam

  1. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 32. ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA TÍN DỤNG TỚI THU NHẬP HỘ GIA ĐÌNH TẠI VIỆT NAM PGS.TS. Lê Thanh Tâm* Ngô Thị Ngọc Ánh** Trần Thị Huyền Trang***, Lê Thúy Hiền***, Trần Phương Thảo*** Tóm tắt Tín dụng được coi là một công cụ thiết yếu để cải thiện thu nhập của một hộ gia đình. Bài viết có mục tiêu đánh giá các tác động của tín dụng đến thu nhập hộ gia đình tại Việt Nam qua việc sử dụng Bộ dữ liệu khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam (VHLSS 2016 và VHLSS 2018). Kết quả cho thấy, các biến nhân khẩu học đều có ảnh hưởng tới thu nhập bình quân của hộ gia đình. Bên cạnh đó, khả năng tiếp cận Internet và khoản vay cũng có tác động tích cực tới thu nhập bình quân của hộ gia đình. Nhóm tác giả sử dụng các mô hình tác động ngẫu nhiên REM (Random Effect Model). Các phát hiện chính là: (i) khả năng tiếp cận Internet và giá trị khoản vay có tác động tích cực đến thu nhập của hộ gia đình; (ii) xét theo giới tính của chủ hộ thì không thấy sự khác biệt trong thu nhập của các hộ gia đình; (iii) tuổi của chủ hộ, quy mô hộ và tỷ lệ phụ thuộc ảnh hưởng tới thu nhập hộ gia đình. Đặc biệt, kết quả nghiên cứu cho thấy việc tham gia vào các chương trình vay vốn tín dụng sẽ giúp cải thiện phúc lợi của hộ gia đình bằng cách nâng cao thu nhập của họ. Ngoài ra, bài viết này đề xuất một số chính sách nhằm tăng cường sự phát triển kinh tế bền vững, gia tăng thu nhập và cải thiện chất lượng cuộc sống của các hộ gia đình tại Việt Nam. Từ khóa: Tín dụng, tài chính vi mô, tín dụng vi mô, thu nhập 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Có một sự thừa nhận rộng rãi rằng, tín dụng có vai trò quan trọng trong việc duy trì nền kinh tế hoạt động hiệu quả. Tín dụng được các nhà kinh tế công nhận là có tác động tích cực * Viện Ngân hàng - Tài chính, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân ** Sinh viên Khoa Toán kinh tế, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân *** Sinh viên Viện Ngân hàng - Tài chính, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân 402
  2. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2021 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2022: ỔN ĐỊNH KINH TẾ VĨ MÔ VÀ LÀNH MẠNH TÀI CHÍNH TRONG BỐI CẢNH ĐẠI DỊCH COVID-19 đến việc cải thiện thu nhập, từ đó thúc đẩy nền kinh tế phát triển. Katie Ross, Giám đốc Giáo dục và Phát triển của American Consumer Credit Counseling từng chia sẻ rằng: “Các khoản vay là một phần cần thiết của cuộc sống đối với nhiều người”. Tín dụng trở thành công cụ hữu hiệu cải thiện phần nào khó khăn về vốn đối với nhiều người bởi lẽ vốn là đầu vào quan trọng cho quá trình sản xuất, thiếu vốn là một trong những nguyên nhân rơi vào đói nghèo, làm cho thu nhập của cá nhân và hộ gia đình bị hạn chế. Vì vậy, nhiều năm nay, hỗ trợ tín dụng cho cá nhân, hộ gia đình đã và đang được xem là một chính sách quan trọng để duy trì mức sống ổn định và góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế ở Việt Nam. Tuy nhiên, trong bối cảnh nền kinh tế số hiện nay, chúng ta vẫn chưa có một đánh giá riêng biệt nào về tác động của tín dụng đối với thu nhập hộ gia đình ở Việt Nam. Vì vậy, việc nghiên cứu tác động của tín dụng đến thu nhập hộ gia đình tại Việt Nam là thực sự cần thiết. 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 2.1. Cơ sở lý thuyết 2.1.1. Tín dụng 2.1.1.1. Khái niệm tín dụng Tín dụng có thể được hiểu theo nhiều định nghĩa khác nhau, tùy thuộc vào quan niệm của mỗi cá nhân cũng như nhà nghiên cứu. Theo TS. Nguyễn Minh Kiều (2009), tín dụng là quan hệ chuyển nhượng quyền sử dụng vốn từ chủ thể này sang chủ thể khác trong một khoảng thời gian nhất định với một khoản chi phí nhất định. TS. Phan Thị Thu Hà (2013) lại cho rằng, quan hệ tín dụng là dòng tiền sẽ dịch chuyển từ nhóm cá nhân, tổ chức có thu nhập hoặc vốn hiện tại lớn hơn các khoản chi cho hàng hóa, dịch vụ và có tiền tiết kiệm sang nhóm cá nhân, tổ chức tạm thời có nhu cầu và chi cho tiêu dùng, đầu tư vượt quá thu nhập hoặc vốn hiện tại có (vậy nên sẽ phát sinh nhu cầu bổ sung vốn). Dòng tiền di chuyển với điều kiện phải quay trở lại với một lượng lớn hơn trong một khoảng thời gian nhất định. Trong khuôn khổ bài nghiên cứu này, chúng tôi xem xét tác động của tín dụng lên thu nhập hộ gia đình là hoạt động cho vay vốn đối với các hộ gia đình. 2.1.1.2. Vai trò của tín dụng Tín dụng có vai trò cung cấp vốn cho nền kinh tế. Nếu sự chậm chạp trong hoạt động cho vay của ngân hàng phản ánh sự tắc nghẽn trong nguồn cung tín dụng thay vì thiếu cầu, thì hoạt động cho vay yếu kém đó có khả năng làm suy yếu các hoạt động trong kinh tế (Darvas, 2014). Bên cạnh đó, tín dụng còn thúc đẩy nền kinh tế phát triển. Điều này được chứng minh trong công trình nghiên cứu của Levine (2005). Ông đã nghiên cứu mối quan hệ giữa tài chính và sự phát triển và chỉ ra rằng, các trung gian tài chính hoạt động tốt thì sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. N goài ra, tín dụng là công cụ tài trợ cho nền kinh tế kém phát triển, góp phần giúp giảm nghèo. Robinson (2001) cho rằng, tài chính vi mô làm giảm nghèo đói bằng cách kích thích 403
  3. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA cơ hội tạo thu nhập cho người nghèo. Tiếp cận tín dụng sản xuất, chẳng hạn như các khoản vay để mua đầu vào nông nghiệp, đã được chứng minh là giúp tăng năng suất, thu nhập bình quân đầu người và mức sống của người nghèo nông thôn (Akotey và Adjasi, 2016). 2.1.2. Đánh giá tác động của tín dụng đến thu nhập hộ gia đình Chu và cộng sự (2009) đã sử dụng mô hình biến đổi nội sinh (endogenous conversion model) để đánh giá sự gia tăng thu nhập của 372 hộ nông thôn ở tỉnh Giang Tô (Trung Quốc) vào năm 2006. Họ thấy rằng, nông dân có nhiều vốn đầu vào hơn, ví dụ như: tài sản cố định để sản xuất, kinh nghiệm... sẽ có sự tăng trưởng đáng kể trong thu nhập hơn. Ở một công trình nghiên cứu khác, Khánh (2011) đã áp dụng phương pháp nghiên cứu định tính để nghiên cứu vai trò của vốn xã hội trong tiếp cận tín dụng tại làng Đinh Cồn và làng Vân Quật Đông tại Việt Nam và thấy rằng, việc càng tập trung vào vốn xã hội hơn thì hiệu quả của tín dụng đối với thu nhập của các hộ gia đình càng lớn. Gần đây nhất, nhóm tác giả Chen Si, Luo Er-Ga, Lita Alita, Han Xiao và Nie Feng-Ying (2021) cũng đã thực hiện nghiên cứu về tác động của tín dụng đến thu nhập của hộ gia đình ở nông thôn. Nghiên cứu chỉ ra rằng, tín dụng chính thức có tác động tích cực đáng kể đối với thu nhập hộ gia đình nông dân, trong khi đó nó chưa ảnh hưởng đến thu nhập của hộ gia đình một cách bền vững. Các nghiên cứu trên đều đưa ra cùng một kết luận là tín dụng và thu nhập hộ gia đình có mối quan hệ cùng chiều. Trong khi đó, nghiên cứu của Bauer (2016) lại thu được kết quả hoàn toàn khác, ông đã phân tích 1338 hộ gia đình nông thôn tại Việt Nam năm 2012 và thấy sự liên quan giữa tín dụng và thu nhập ở các hộ gia đình nông thôn là phi tuyến tính nhưng lại có mối quan hệ đảo ngược (mối quan hệ hình chữ U) giữa tín dụng và phân phối thu nhập. Trên cơ sở xem xét các tài liệu và tham khảo các mô hình nghiên cứu có liên quan đến từ N. N. Lhing, T. Nanseki và S. Takeuchi (2013); Purnamadewi và Muhammad Firdaus (2018); Ogloblin và Brock (2006); Nguyen, Cuong và Bigman; David và Van den Berg; Marrit và Vu, Thieu (2007); Hung Van Vu và Huong Ho (2021); Jansen. J (2010), Goyal. A (2010)..., nhóm nghiên cứu đề xuất đánh giá các nhân tố tác động đến thu nhập hộ gia đình như sau. 2.1.1.1. Các biến nhân khẩu học Các yếu tố trong nhân khẩu học đóng một vai trò quan trọng trong việc tác động đến thu nhập của hộ gia đình. Nhân khẩu học bao gồm các yếu tố: độ tuổi, nghề nghiệp, mức thu nhập, giới tính, dân tộc, trình độ học vấn... Nghiên cứu của N. N. Lhing, T. Nanseki và S. Takeuchi (2013) đã chỉ ra rằng, giới tính của chủ hộ gia đình, cấp bậc học vấn của chủ hộ, quy mô đất đai mà hộ gia đình sở hữu làm tăng đáng kể thu nhập của hộ gia đình. Trong đó, yếu tố ảnh hưởng quan trọng phổ biến nhất đối với thu nhập hộ gia đình là giáo dục. Trình độ học vấn có tác động tích cực mạnh mẽ đến thu nhập hộ gia đình, cho thấy người có trình độ học vấn cao hơn có thể tạo ra nhiều thu nhập hơn một mức độ nhất định so với những người có trình độ học vấn thấp hơn. Kết quả của công trình nghiên cứu của Purnamadewi và Firdaus (2018) một lần nữa khẳng định trình độ học vấn của chủ hộ gia đình có ảnh hưởng tích cực đến thu nhập hộ gia đình. Cũng trong 404
  4. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2021 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2022: ỔN ĐỊNH KINH TẾ VĨ MÔ VÀ LÀNH MẠNH TÀI CHÍNH TRONG BỐI CẢNH ĐẠI DỊCH COVID-19 nghiên cứu của Purnamadewi và Firdaus (2018), trái ngược với trình độ học vấn thì quy mô hộ gia đình thì không không ảnh hưởng đến thu nhập hộ gia đình. Điều đó có nghĩa là số lượng thành viên trong gia đình càng cao sẽ dẫn đến thu nhập hộ gia đình làm nông càng thấp. Điều này có thể được hiểu rằng, một số lượng lớn các thành viên trong gia đình không lao động, không tạo ra của cải, mà là gánh nặng cho chính gia đình đó. Điều này có thể là do mặc dù số lượng thành viên trong gia đình tương đối lớn, nhưng chỉ có vợ chồng đang tích cực làm việc trong khi con cái họ thường đi học. Tác động tiêu cực của quy mô hộ gia đình cũng được tìm thấy trong nghiên cứu Ogloblin và Brock (2006) cho thấy các gia đình nông thôn có gánh nặng về con cái. 2.1.1.2. Các biến liên quan đến tín dụng Nguyen, Cuong và Bigman, David và Van den Berg, Marrit, Vu và Thieu (2007) chỉ ra rằng, trung bình các hộ tham gia tín dụng sau một thời gian sẽ tăng mức thu nhập của hộ lên 30% so với giá trị khoản vay và việc tăng quy mô các khoản vay cũng có tác động tương tự đến thu nhập. Những kết quả này phù hợp với những kết quả với Lê Đình Hải (2017), nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng, việc tiếp cận tín dụng và quy mô các khoản vay có tác động tích cực đến thu nhập, chi tiêu và giảm nghèo của hộ gia đình tại Việt Nam, điều đó cho thấy các hộ gia đình đã tận dụng được nguồn vốn bên ngoài, bên cạnh vốn tự có, để làm tăng thu nhập. Gần đây nhất, Hung Van Vu và Huong Ho (2021) đã tiến hành nghiên cứu các đặc điểm của tín dụng (thời hạn tín dụng, nguồn tín dụng, quy mô tín dụng, khoản tiết kiệm, lãi suất, tài sản đảm bảo, số tiền đã trả...) ảnh hưởng đến mức độ tiếp cận tín dụng. Từ đó, nhóm tác giả cũng kết luận thu nhập cũng như chất lượng cuộc sống của người lao động phi chính thức bị ảnh hưởng đáng kể bởi khả năng tiếp cận tín dụng. 2.1.1.3. Biến Internet Công nghệ thông tin (việc sử dụng Internet) đã góp phần vào tăng trưởng kinh tế ở nhiều nước đang phát triển (Briggeman và Whitacre, 2010). Ở các nước châu Phi, chỉ có 17,99% hộ gia đình sử dụng Internet. Tuy nhiên, các nghiên cứu đã tập trung vào các tác động định lượng của việc sử dụng Internet đối với sản xuất nông nghiệp và thu nhập hộ gia đình (Davis, Di Giuseppe và Zezza, 2017). Sử dụng Internet có thể giúp tăng năng suất trang trại thông qua việc áp dụng công nghệ vào nông nghiệp. Jansen. J (2010) cho rằng, muốn tăng năng suất, thu nhập thì việc hiểu rõ thông tin về thị trường cũng như việc tiếp cận thị trường tài chính là rất quan trọng. Giải thích cho sự hợp lý của kết quả nghiên cứu này, một nghiên cứu của Goyal (2010) ở Ấn Độ tiết lộ rằng, việc thành lập các trạm có Internet ở khu vực nông thôn miền Trung Ấn Độ để giúp nông dân có được thông tin thị trường, và điều này đã cải thiện sản xuất và thu nhập của họ. Ngoài ra, việc sử dụng Internet cải thiện khả năng tiếp cận nguồn vốn. Thông qua Internet, các hộ gia đình có thể dễ dàng tiếp cận đến nguồn hỗ trợ tài chính cũng như tín dụng, điều đó giúp làm cải thiện thu nhập hộ gia đình (Dimitri, Oberholtzer, Zive và Sandolo, 2015). Tóm lại, các nghiên cứu trên đều đồng quan điểm là Internet và thu nhập hộ gia đình có mối quan hệ dương. 405
  5. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 2.2. Mô hình nghiên cứu Nhóm nghiên cứu sử dụng biến phụ thuộc đối với nghiên cứu này là thu nhập bình quân đầu người theo hộ gia đình. Các biến độc lập bao gồm: các đặc điểm nhân khẩu học (giới tính, tuổi của chủ hộ; dân tộc; khu vực sinh sống; bậc học cao nhất của chủ hộ; quy mô hộ gia đình; tỷ lệ phụ thuộc trong hộ), tham gia Internet, các biến liên quan đến tín dụng (biến giả hộ có tham gia vay vốn hay không, giá trị khoản vay của hộ). Bảng 1. Mô tả và giải thích các biến trong mô hình Dấu kỳ vọng Ký hiệu Định nghĩa Đơn vị đối với thu nhập X1 Giới tính của chủ hộ (= 0 nếu là nữ, = 1 nếu là nam) + X2 Tuổi của chủ hộ Tuổi + X3 Quy mô hộ, bằng số nhân khẩu trong hộ Người - X4 Tỷ số phụ thuộc - X5 Hộ có sử dụng Internet trong 30 ngày gần đây? + X6 Khu vực sinh sống của hộ gia đình (= 0 nếu ở nông thôn, = 1 nếu ở + thành thị) X7 Dân tộc của chủ hộ (= 1 nếu là dân tộc Kinh, = 0 nếu thuộc dân tộc khác) + X8 Hộ có tham gia vay vốn hay không? (=1 nếu có tham gia, = 0 nếu không + tham gia) X9 Bậc học cao nhất của của hộ + X10 Giá trị khoản vay của hộ Nghìn đồng + Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả 3. THỰC TRẠNG VAY VỐN TÍN DỤNG Ở VIỆT NAM Tăng trưởng tín dụng giảm mạnh trong nửa đầu năm 2020 do tác động của đại dịch COVID-19 nhưng phục hồi nhanh trong nửa cuối năm 2020 sau khi dịch bệnh được kiểm soát (năm 2020 tín dụng tăng trưởng 12,17%, năm 2019 tăng 13,65%). Tăng trưởng tín dụng gắn với nâng cao chất lượng tín dụng, phù hợp với chủ trương đổi mới mô hình tăng trưởng kinh tế, góp phần kiểm soát lạm phát và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế.  Tín dụng đối với nền kinh tế tăng 12,17% so với cuối năm 2019 (năm 2019: 13,65%); trong đó, tín dụng VND tăng 12,68%, tín dụng ngoại tệ tăng 3,94%. Tín dụng ngoại tệ được kiểm soát phù hợp với chủ trương hạn chế đô la hóa nền kinh tế của Chính phủ; tỷ lệ tín dụng ngoại tệ/M2 giảm từ 18,09% năm 2011 xuống 4,55% năm 2019 và 4,13% năm 2020. Tín dụng đối với nền kinh tế được tổ chức tín dụng tập trung phân bổ vào các lĩnh vực sản xuất - kinh doanh, các lĩnh vực là động lực tăng trưởng kinh tế, qua đó góp phần kiểm soát lạm phát, hỗ trợ tăng trưởng kinh tế trong bối cảnh dịch bệnh COVID-19. Cơ cấu tín dụng đối với nền kinh tế có xu hướng tăng nhẹ đối với nhóm tổ chức tín dụng khác trong khi giảm ở nhóm 406
  6. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2021 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2022: ỔN ĐỊNH KINH TẾ VĨ MÔ VÀ LÀNH MẠNH TÀI CHÍNH TRONG BỐI CẢNH ĐẠI DỊCH COVID-19 ngân hàng thương mại Nhà nước và Ngân hàng Chính sách xã hội. Dư nợ tín dụng của nhóm ngân hàng thương mại Nhà nước (không bao gồm Ngân hàng Chính sách xã hội) chiếm 46,2% dư nợ toàn hệ thống (năm 2019: 47,4%); Ngân hàng Chính sách xã hội chiếm 2,46% (năm 2019: 2,52%); nhóm các tổ chức tín dụng khác chiếm 51,34% (năm 2019: 50,07%). 4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 4.1. Phương pháp thu thập số liệu Nghiên cứu này sử dụng Bộ dữ liệu khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam (VHLSS năm 2016 và năm 2018). VHLSS được triển khai trên phạm vi cả nước với quy mô mẫu năm 2016 và năm 2018 là 46.995 hộ ở 3133 xã/phường, đại diện cho cả nước, các vùng, khu vực thành thị, nông thôn và tỉnh/thành phố trực thuộc Trung ương. Cuộc khảo sát thu thập thông tin theo 4 kỳ, mỗi kỳ một quý từ Quý I đến Quý IV của năm, bằng phương pháp điều tra viên phỏng vấn trực tiếp chủ hộ và cán bộ chủ chốt của xã có địa bàn khảo sát. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng số liệu hộ gia đình ở cả khu vực thành thị và khu vực nông thôn. Để kết nối dữ liệu từng năm dưới dạng dữ liệu bảng, nhóm nghiên cứu đã tiến hành tìm bộ mã hộ chung cho hai bộ dữ liệu sau đó mới kết hợp dữ liệu của hai năm thành dữ liệu bảng. Số quan sát sau cùng sử dụng trong nghiên cứu là n = 1.506. 4.2. Phương pháp xử lý số liệu Trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng từ dữ liệu Mức sống dân cư Việt Nam VHLSS hai năm (năm 2016 và năm 2018) trong phân tích định lượng. Theo Gujarati (2004), sử dụng dữ liệu bảng (panel data) trong việc phân tích định lượng sẽ giúp cải thiện dữ liệu về mặt số lượng và chất lượng, và đây cũng là lợi thế so với việc sử dụng dữ liệu chéo (Cross sectional data) hay dữ liệu theo thời gian (Time series). Theo Thái Văn Đại và Trần Việt Thanh Trúc (2018), có ba mô hình kinh tế lượng cơ bản thường được sử dụng để phân tích dữ liệu bảng bao gồm: (i) mô hình hệ số không thay đổi (Pooled OLS); (ii) mô hình tác động cố định FEM (Fixed Effect Model); và (iii) mô hình tác động ngẫu nhiên REM (Random Effect Model). Nhóm nghiên cứu tiến hành kiểm định Breusch-Pagan và kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp với bộ dữ liệu. Kết quả là mô hình tác động ngẫu nhiên là phù hợp nhất. Sau khi lựa chọn mô hình, nhóm nghiên cứu kiểm định các khuyết tật của mô hình và khắc phục những khuyết tật (nếu có). Nhóm nghiên cứu sử dụng kiểm định LM – Breusch and pagan Lagrangian Multiplier để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và sử dụng lệnh Robust để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi. 407
  7. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 5. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 5.1. Mô tả mẫu nghiên cứu Dữ liệu của nhóm nghiên cứu gồm 1.506 quan sát lấy từ bộ dữ liệu Mức sống dân cư Việt Nam (VHLSS năm 2016 và năm 2018). Trong đó, Bảng 2 đã mô tả chi tiết phân bố về cơ cấu hộ gia đình tại Việt Nam theo các đặc điểm về địa lý và nhân khẩu học cơ bản liên quan đến thu nhập bình quân hộ gia đình. Theo kết quả từ bộ dữ liệu, thu nhập bình quân đầu người tính theo hộ gia đình cao nhất 57.146.000 đồng. Tuổi của chủ hộ cao nhất là 101 tuổi, thấp nhất là 20 tuổi. Giá trị khoản vay tín dụng của hộ gia đình cao nhất là 3.600.000.000 đồng, thấp nhất là 12.000 đồng. Số lượng hộ gia đình tham gia vay vốn tín dụng trong dữ liệu là khá cao, khoảng hơn 50%. Số lượng người tiếp cận Internet ngày càng gia tăng trong hai năm 2016 và 2018. Bảng 2. Đặc điểm hộ gia đình Việt Nam từ dữ liệu VHLSS Năm 2016 Năm 2018 Tiêu chí Số lượng % Số lượng % Dân tộc 753 100 753 100 Kinh 532 70.65 530 70.385 Các dân tộc thiểu số khác 221 29.35 223 29.615 Giới tính chủ hộ 753 100 753 100 Nam 591 78.486 579 76.892 Nữ 162 21.514 174 23.108 Quy mô hộ 753 100 753 100 Hộ ít hơn 3 người 83 11.023 99 13.147 Hộ 3 người 165 21.912 166 22.045 Hộ 4 người 228 30.279 235 31.208 Hộ 5 người 164 21.78 135 17.928 Hộ trên 5 người 113 15.006 118 15.672 Sử dụng Internet trong 30 ngày 753 100 753 100 gần nhất Có 128 17 253 33.599 Không 625 83 500 66.401 Bậc học cao nhất 753 100 753 100 Sau đại học 2 0.266 2 0.266 Đại học 54 7.171 67 8.898 408
  8. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2021 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2022: ỔN ĐỊNH KINH TẾ VĨ MÔ VÀ LÀNH MẠNH TÀI CHÍNH TRONG BỐI CẢNH ĐẠI DỊCH COVID-19 Năm 2016 Năm 2018 Tiêu chí Số lượng % Số lượng % Cao đẳng 23 3.054 23 3.054 Cao đẳng nghề 2 0.266 5 0.664 Trung cấp nghề 19 2.523 15 1.992 Sơ cấp nghề 41 5.445 37 4.914 Trung học chuyên nghiệp 32 4.25 30 3.984 Trung học phổ thông 143 18.991 138 18.327 Trung học cơ sở 242 32.138 252 33.466 Tiểu học 157 20.85 144 19.124 Không có bằng cấp 38 5.046 40 5.312 Tham gia vay vốn 753 100 753 100 Có 478 63.479 412 54.714 Không 275 36.521 341 45.286 Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả 5.2. Kiểm định mô hình Pooled OLS, REM và FEM Nhóm nghiên cứu tiến hành kiểm định Breusch-Pagan: lựa chọn giữa mô hình OLS gộp với các mô hình tác động cố định và ngẫu nhiên. Với mức ý nghĩa 5% cho kiểm định này, tức là khi P-value < 0.05 thì bác bỏ H0. Khi đó, ta kết luận có tồn tại tác động ngẫu nhiên, mô hình Pooled OLS không phù hợp để sử dụng trong trường hợp này. Ngược lại, nếu P-value của kiểm định > 0.05, tức là chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0, như vậy sử dụng mô hình Pooled OLS là phù hợp. Từ kết quả kiểm định trong Bảng PL2 ta thấy, P-value của kiểm định là 0.0000 < 0.05, vậy ta bác bỏ H0, mô hình có tồn tại tác động ngẫu nhiên, không nên sử dụng mô hình OLS gộp giản đơn. Vì vậy, nhóm tác giả tiếp tục kiểm định sự phù hợp giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Để xác định sự phù hợp giữa hai mô hình này, nhóm nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman. Từ Bảng PL3, kết quả kiểm định Hausman, nhóm nghiên cứu nhận thấy P-value > 0.05, tức là chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả định H0, khi đó phần dư và biến độc lập trong mô hình không có tương quan với nhau. Vì vậy, sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên REM là phù hợp với dữ liệu của nghiên cứu hơn. 409
  9. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 5.3. Kiểm tra khuyết tật của mô hình Nhóm nghiên cứu sử dụng kiểm định LM – Breusch and pagan Lagrangian Multiplier để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Bảng 3. Kết quả kiểm định LM – Breusch and pagan Lagrangian Multiplier Kiểm định Hausman mô hình tác động lên thu nhập bình quân đầu người trong hộ gia đình chi2(24) 305.77 Prob>chi2 0.0000 Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả Kết quả từ Bảng 3 cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Vì vậy, nhóm nghiên cứu khắc phục bằng cách thêm lệnh Robust trong hồi quy mô hình. 5.4. Phân tích ảnh hưởng của các nhân tố đến thu nhập bình quân của các hộ gia đình ở Việt Nam Bảng 4 dưới đây là kết quả hồi quy theo mô hình REM sau khi được khắc phục các khuyết tật về ảnh hưởng của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu đến thu nhập bình quân của các hộ gia đình. Bảng 4. Kết quả hồi quy mô hình theo REM Variables Thubq Coef P- value X1 (Giới tính) -72.98388 0.755 X2 Tuổi) 23.25089 0.000*** X3 (Quy mô hộ) -415.9491 0.000*** X4 (Tỷ số phụ thuộc) -1374.042 0.000*** X5 (Internet) 984.4732 0.000*** X6 (Khu vực) 780.8234 0.037* X7 (Dân tộc) 593.4655 0.000*** X8 (Vay vốn) -294.2478 0.036* X9 (Bậc học cao nhất) 150.4159 0.000*** X10 (Khoản vay* có tham gia vay vốn) .0051876 0.001** R–squared 30.88 % Mức ý nghĩa thống kê: *p < 0.05 **p < 0.01 ***p < 0.001; Không có ý nghĩa thống kê:n.s. (none significant) Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả Kết quả hồi quy cho thấy các biến nhân khẩu học, bao gồm: giới tính, độ tuổi, quy mô hộ, tỷ lệ phụ thuộc, khu vực, dân tộc đều có ảnh hưởng đến thu nhập bình quân của hộ gia đình 410
  10. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2021 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2022: ỔN ĐỊNH KINH TẾ VĨ MÔ VÀ LÀNH MẠNH TÀI CHÍNH TRONG BỐI CẢNH ĐẠI DỊCH COVID-19 (P-value < 0.05). Trong đó, hệ số tác động của “Quy mô hộ” và “Tỷ lệ phụ thuộc” là âm, cho thấy “Quy mô hộ” và “Tỷ lệ phụ thuộc” tác động ngược chiều đến thu nhập bình quân của hộ gia đình. Ngược lại, biến “Tuổi”, “Khu vực” và “Dân tộc” có hệ số dương và có tác động cùng chiều đối với thu nhập bình quân của hộ gia đình. Biến “Khả năng tiếp cận Internet” có tác động mạnh cùng chiếu đối với thu nhập bình quân của hộ gia đình (P value < 0.05). Đặc biệt, các biến liên quan đến tín dụng (bao gồm: biến “Vay vốn” và biến “Giá trị khoản vay”) đều có tác động tới thu nhập bình quân của hộ gia đình. 5.5. Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu Từ các phân tích trên, nhóm nghiên cứu đã đưa ra được tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết sau đây: Bảng 5. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Giả thuyết Nội dung Kết quả H1 Giới tính có tác động cùng chiều đến thu nhập bình quân của hộ gia đình. Không có ý nghĩa thống kê H2 Tuổi có tác động cùng chiều đến thu nhập bình quân của hộ gia đình. Chấp nhận H3 Quy mô hộ có tác động ngược chiều đến thu nhập bình quân của hộ gia đình. Chấp nhận H4 Tỷ lệ phụ thuộc có tác động ngược chiều đến thu nhập bình quân của hộ gia đình. Chấp nhận H5 Khả năng tiếp cận Internet có tác động cùng chiều đến thu nhập bình quân của Chấp nhận hộ gia đình. H6 Khu vực có tác động cùng chiều đến thu nhập bình quân của hộ gia đình. Chấp nhận H7 Dân tộc có tác động cùng chiều đến thu nhập bình quân của hộ gia đình. Chấp nhận H8 Vay vốn có tác động cùng chiều đến thu nhập bình quân của hộ gia đình. Chấp nhận H9 Bậc học cao nhất có tác động cùng chiều đến thu nhập bình quân của hộ gia đình. Chấp nhận H10 Gia trị khoản vay có tác động cùng chiều đến thu nhập bình quân của hộ gia đình. Chấp nhận Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả 6. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 6.1. Kết luận Với trường hợp thực nghiệm về thu nhập bình quân hộ gia đình ở Việt Nam, các phát hiện chính là: (i) “Giá trị khoản vay”, “Khả năng tiếp cận Internet” có tác động đến thu nhập của hộ gia đình; (ii) “Giới tính” được cho là không có tác động đến thu nhập của hộ gia đình; (iii) có sự khác biệt về thu nhập của các hộ gia đình theo “Tuổi của chủ hộ”, “Quy mô hộ”, “Tỷ lệ phụ thuộc”, “Khu vực” và “Dân tộc”. Kết quả nghiên cứu này xác nhận rằng, việc tham gia vào các chương trình vay vốn tín dụng sẽ giúp cải thiện phúc lợi của hộ gia đình bằng cách nâng cao thu nhập của hộ gia đình. Kết quả cho thấy giá trị khoản vay của hộ gia đình thu được có ý nghĩa tích cực và tác động đáng kể đến thu nhập hộ gia đình. 411
  11. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 6.2. Khuyến nghị và hàm ý chính sách Dựa trên kết quả nghiên cứu thu được, nhóm nghiên cứu đưa ra một số khuyến nghị như: các nhà hoạch định chính sách nên thiết lập các quy định hỗ trợ khu vực tài chính vi mô để các hộ gia đình có thể đạt được sự phát triển bền vững nhờ vào việc dùng vốn vay tín dụng để mở rộng kinh doanh và đầu tư. Đặc biệt, Chính phủ nên tập trung vào tín dụng cho người nghèo bằng cách giúp họ thoát nghèo thông qua đầu tư vào vốn con người, sức khỏe và hỗ trợ hoạt động của các doanh nghiệp nhỏ. Chúng tôi cũng xác nhận rằng, mức thu nhập có bị chi phối bởi trình độ học vấn và khả năng tiếp cận Internet. Những bằng chứng này ngụ ý rằng, Chính phủ nên tập trung nâng cao trình độ học vấn và phạm vi bao phủ Internet đến các vùng sâu, vùng xa để tăng phúc lợi cho các hộ gia đình ở Việt Nam. Bên cạnh việc trả lời được một số khoảng trống trong các nghiên cứu trước đó, kết quả của nhóm nghiên cứu còn một số hạn chế như: nghiên cứu chưa xem xét được yếu tố lãi suất khoản vay đến thu nhập bình quân của hộ gia đình. Bên cạnh đó, dữ liệu nghiên cứu là trong giai đoạn 2016 - 2018 với khoảng cách là một năm nên kết quả nghiên cứu sẽ gặp phải một số mặt hạn chế. Do vậy, với hạn chế nêu ra sẽ là định hướng cho những nghiên cứu sắp tới của nhóm nghiên cứu và khoảng trống hướng đến cho các đề tài trong tương lai. PHỤ LỤC Bảng PL1. Thực trạng tham gia vay vốn của hộ gia đình từ VHLSS Năm 2016 2018 Số quan sát 753 753 Có tham gia vay vốn 478 412 Tham gia tín dụng chính thức 90 132 Bảng PL2. Kết quả kiểm định Breusch - Pagan Kiểm định Breusch - Pagan mô hình tác động lên thu nhập bình quân đầu người trong hộ gia đình chibar2(01) 305.77 Prob > chibar2 0.0000 Bảng PL3. Kết quả kiểm định Hausman Kiểm định Hausman mô hình tác động lên thu nhập bình quân đầu người trong hộ gia đình chi2(24) 5.40 Prob>chi2 0.7136 412
  12. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2021 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2022: ỔN ĐỊNH KINH TẾ VĨ MÔ VÀ LÀNH MẠNH TÀI CHÍNH TRONG BỐI CẢNH ĐẠI DỊCH COVID-19 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Akinola, M. O., Ene, O. M., & Baiyegunhi, L. J. S. (2013), “The adopted village project and farm income of beneficiary households in Kaduna state, Nigeria”, Studies of Tribes and Tribals, 11(2), 121 - 126. 2. Akotey, J. O., & Adjasi, C. K. (2016), “Does microcredit increase household welfare in the absence of microinsurance?”, World development, 77, 380 - 394. 3. Bauer S. (2016), “Does credit access affect household income homogeneously across different groups of credit recipients?” Evidence from rural Vietnam, Journal of Rural Studies, 47, 186 - 203. 4. Briggeman, B. C., & Whitacre, B. E. (2010), “Farming and the internet: Reasons for non- use”, Agricultural and Resource Economics Review, 39(3), 571-584. 5. Chu B J, Lu Y J, Zhang L Y. (2009), “Anslysis on the welfare effect of farmers’ loan under credit rationing”, Chinese Rural Economy, 6, 51 - 61. 6. Darvas, Z. (2014), “Can Europe recover without credit?”, Society and Economy, 36(2), 129 - 149. 7. Davis, B., Di Giuseppe, S., & Zezza, A. (2017), “Are African households (not) leaving agriculture? Patterns of households’ income sources in rural Sub-Saharan Africa”, Food policy, 67, 153 - 174. 8. Dimitri, C., Oberholtzer, L., Zive, M., & Sandolo, C. (2015), “Enhancing food security of low-income consumers: An investigation of financial incentives for use at farmers markets”, Food Policy, 52, 64 - 70. 9. Goyal, A. (2010), “Information, direct access to farmers, and rural market performance in central India”, American Economic Journal: Applied Economics, 2(3), 22 - 45. 10. Gujarati, D. N., Bernier, B., & Bernier, B. (2004), Econométrie (pp. 17 - 5). Brussels: De Boeck. 11. Jansen, J. (2010), “Use of the internet in higher-income households”, Washington, DC: Pew Internet & American Life Project. 12. Khanh H L P. (2011), The role of social capital to access rural credit: A case study at Dinh Cu and Van Quat Dong village in coastal area of Thua Thien Hue Province. MSc thesis, University of Southampton, UK. 13. Levine, R. (2005), “Finance and growth: theory and evidence”, Handbook of economic growth, 1, 865 - 934. 14. Lê Đình Hải (2017), “Các nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập của nông hộ trên địa bàn huyện Ba Vì, thành phố Hà Nội”. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp, 4. 413
  13. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 15. Lhing, N. N., Nanseki, T., & Takeuchi, S. (2013), “An analysis of factors influencing household income: A case study of PACT microfinance in Kyaukpadaung Township of Myanmar”, American Journal of Human Ecology, 2(2), 94 - 102. 16. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2020), Báo cáo thường niên năm 2020, Hà Nội. 17. Nguyen, C., Bigman, D., Van den Berg, M., & Vu, T. (2007), Impact of micro-credit on poverty and inequality: The case of the Vietnam Bank for Social Policies. 18. Ogloblin, C., & Brock, G. J. (2006), “Household income and the role of household plots in rural Russia”, Applied Econometrics and International Development, 6(1). 19. PGS.TS. Phan Thị Thu Hà (2013), Ngân hàng thương mại, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân, Hà Nội. 20. Phạm, T. D. (2020), Determinants of loan repayment performance of household and micro borrowers in Vietnam (Doctoral dissertation). 21. Purnamadewi, Y. L., & Firdaus, M. (2018), “Analysis Of Income Determinants Among Farm Households In The Upland Shallot Production Center In Malang District”, Indonesia, Proceedings Book, 68. 22. Robinson, M. (2001), “The microfinance revolution: Sustainable finance for the poor”, World Bank Publications. 23. Si, C. H. E. N., Luo, E. G., Alita, L., Xiao, H. A. N., & Nie, F. Y. (2021), “Impacts of formal credit on rural household income: Evidence from deprived areas in western China”, Journal of Integrative Agriculture, 20(4), 927 - 942. 24. TS. Nguyễn Minh Kiều (2009), Nghiệp vụ ngân hàng thương mại, NXB Thống kê, Thành phố Hồ Chí Minh. 414
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
3=>0