Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Đồng Tháp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM

TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

DƢƠNG NGUYỄN CHÍ HÙNG

CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY

ĐÚNG HẠN CỦA NÔNG HỘ TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI

CỔ PHẦN ĐẦU TƢ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM - CHI NHÁNH

ĐỒNG THÁP

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng

Mã ngành: 8 34 02 01

Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS., TS. HẠ THỊ THIỀU DAO

TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2018

TÓM TẮT

Tín dụng nông nghiệp đóng vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi

kinh tế xã hội của các nền kinh tế nông nghiệp. Do nghề nông chịu nhiều rủi ro từ

thời tiết, giá cả thị trƣờng nên ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của nông

dân. Do đó, trƣớc đây các ngân hàng thƣơng mại (NHTM) chƣa đẩy mạnh cho vay

nông dân mà thƣờng chỉ chú trọng đến những khách hàng cá nhân, doanh nghiệp

trong lĩnh vực xây dựng, thƣơng mại và dịch vụ. Hiện nay, theo chủ trƣơng của

chính phủ đẩy mạnh phát triển nông nghiệp, nông thôn và các NHTM cũng nhận ra

rằng nông dân chính là khách hàng tiềm năng của ngân hàng. Luận văn này thực

hiện với mục tiêu chính là phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ vay

đúng hạn của nông dân tại Ngân hàng Thƣơng mại Cổ phần Đầu tƣ và Phát triển

Việt Nam (BIDV) – Chi nhánh Đồng Tháp. Cụ thể xem xét các nhân tố ảnh hƣởng

đến khả năng trả nợ đúng hạn của nông dân gồm: Độ tuổi, trình độ học vấn, ngành

nghề, thu nhập, thành viên gia đình, kinh nghiệm, khoản vay, thời hạn vay và lãi

suất vay.

Để thực hiện nghiên cứu này, luận văn đã sử dụng các nghiên cứu về lý

thuyết và nghiên cứu thực nghiệm trƣớc đây về khả năng trả nợ của khách hàng cá

nhân, trong đó đặc biệt chú trọng tới các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ.

Số liệu sử dụng trong nghiên cứu đƣợc thu thập từ dữ liệu thứ cấp của 300

khách hàng nông dân đang vay vốn tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp. Với kỹ thuật

lấy mẫu phân tầng cân xứng để chọn mẫu nghiên cứu và mô hình Probit áp dụng

trong nghiên cứu với việc nông dân trả nợ đúng hạn nhận giá trị 1 và nông dân trả

nợ không đúng hạn nhận giá trị 0.

Kết quả phân tích cho thấy rằng khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân

tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp có mối tƣơng quan thuận với trình độ học vấn

của ngƣời vay, ngành nghề chính tạo ra thu nhập, thu nhập của ngƣời vay, số thành

viên tạo ra thu nhập, kinh nghiệm sản xuất chăn nuôi, nhƣng lại có tƣơng quan

nghịch với lãi suất vay. Trong đó, nhân tố ngành nghề chính tạo ra thu nhập là nông

nghiệp có tác động mạnh nhất. Qua kết quả đạt đƣợc, đề tài cũng đã đƣa ra một số

khuyến nghị để BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp, các tổ chức tín dụng (TCTD) khác

và địa phƣơng tham khảo trong việc cung cấp tín dụng cho nông dân. Mặc dù luận

văn còn tồn tại một số hạn chế nhất định nhƣng hy vọng kết quả nghiên cứu này sẽ

góp phần tăng hiệu quả hoạt động cho vay đối với nông dân trên địa bàn tỉnh Đồng

Tháp, cũng nhƣ góp phần phát triển nông nghiệp nông thôn theo chủ trƣơng của địa

phƣơng và của chính phủ Việt Nam.

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả luận văn có lời cam đoan danh dự về công trình nghiên cứu khoa học

 Tôi tên là: Dƣơng Nguyễn Chí Hùng

 Ngày tháng năm sinh: 20/03/1981

 Quê quán: Thị trấn Chợ Gạo, huyện Chợ Gạo, tỉnh Tiền Giang

 Hiện công tác tại: Ngân hàng TMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam – Chi

này là của mình, cụ thể:

 Là học viên khóa XVII, Trƣờng Đại học Ngân hàng TP.HCM

 Đề tài: Đánh giá các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn

nhánh Đồng Tháp

của nông dân tại Ngân hàng TMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam – Chi

 Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS., TS. Hạ Thị Thiều Dao

nhánh Đồng Tháp

Luận văn này chƣa từng đƣợc trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một

trƣờng đại học nào. Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả

nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã đƣợc công bố trƣớc

đây hoặc các nội dung do ngƣời khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn đƣợc dẫn

nguồn đầy đủ trong luận văn.

TP. Cao Lãnh, ngày tháng 10 năm 2018

Ngƣời cam đoan

Dƣơng Nguyễn Chí Hùng

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên tôi xin trân trọng cảm ơn PGS., TS. Hạ Thị Thiều Dao đã tận

tâm, nhiệt tình hƣớng dẫn tôi trong suốt quá trình làm và bảo vệ luận văn.

Tôi xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo, các Thầy Cô Khoa Sau đại học và

các Giảng viên Trƣờng Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh đã tạo điều

kiện thuận lợi, hỗ trợ nhiệt tình và truyền đạt kiến thức chuyên ngành để tôi có thể

hoàn thành luận văn.

Tôi cũng xin đƣợc gởi lời cảm ơn đến Ban lãnh đạo, các anh chị đồng nghiệp

BIDV - Chi nhánh Đồng Tháp đã nhiệt tình giúp đỡ, hỗ trợ tôi trong quá trình thu

thập và tổng hợp số liệu để thực hiện luận văn.

Cuối cùng là lời biết ơn sâu sắc dành cho gia đình tôi đã luôn bên cạnh động

viên, ủng hộ tôi hoàn thành luận văn.

Dƣơng Nguyễn Chí Hùng

MỤC LỤC

CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU ...................................................... 1

1.1. Lý do chọn đề tài .............................................................................................. 1

1.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu ....................................................................... 3

1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn ................................................................... 3

1.2.2. Câu hỏi nghiên cứu .......................................................................................... 4

1.3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu .................................................................... 4

1.3.1. Đối tƣợng nghiên cứu ....................................................................................... 4

1.3.2. Phạm vi nghiên cứu .......................................................................................... 4

1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu .................................................................................. 5

1.5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài ......................................................... 6

1.6. Kết cấu của luận văn ........................................................................................ 6

CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ............................. 9

2.1. Một số khái niệm .............................................................................................. 9

2.1.1. Khái niệm nông nghiệp, nông dân và nông thôn ............................................. 9

2.1.2. Khái niệm về tín dụng .................................................................................... 10

2.1.3. Khái niệm về hoạt động cho vay nông nghiệp ............................................... 12

2.1.4. Khái niệm về khả năng trả nợ của khách hàng .............................................. 13

2.2. Tổng quan nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ vay đúng

hạn ........................................................................................................................ 15

2.3. Đề xuất mô hình nghiên cứu .......................................................................... 21

2.3.1. Mô hình nghiên cứu ....................................................................................... 21

2.3.2. Mô hình nghiên cứu định lƣợng ..................................................................... 22

2.3.3. Giả thuyết nghiên cứu .................................................................................... 24

CHƢƠNG 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ...................................................... 31

3.1. Quy trình nghiên cứu ...................................................................................... 31

3.2 Phƣơng pháp thu thập số liệu ......................................................................... 33

3.3 Phƣơng pháp chọn mẫu .................................................................................. 34

3.4. Dữ liệu nghiên cứu ......................................................................................... 35

3.5. Phƣơng pháp phân tích số liệu ....................................................................... 35

3.5.1. Phân tích thống kê mô tả ................................................................................ 36

3.5.2. Phân tích tƣơng quan ...................................................................................... 36

3.5.3. Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến .............................................................. 36

3.5.4. Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai của phần dƣ thay đổi ................................ 36

3.5.5. Phân tích kết quả hồi quy ................................................................................ 37

CHƢƠNG 4. PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU............ 39

4.1. Điều kiện tự nhiên và đặc điểm kinh tế của vùng nghiên cứu ....................... 39

4.2. Phân tích thống kê mô tả ................................................................................ 41

4.2.1. Thực trạng cho vay nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp .................. 41

4.2.2. Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu ...................................... 44

4.3. Phân tích tƣơng quan mô hình nghiên cứu..................................................... 47

4.4. Kiểm định các giả thuyết hồi quy mô hình nghiên cứu ................................. 49

4.4.1 Kiểm định không có sự tự tƣơng quan giữa các biến độc lập trong mô hình

(không bị hiện tƣợng đa cộng tuyến) ........................................................................ 49

4.4.2. Kiểm định phƣơng sai của sai số không đổi (không bị hiện tƣợng phƣơng sai

thay đổi)..................................................................................................................... 50

4.5. Kết quả mô hình nghiên cứu khi áp dụng phƣơng pháp Probit (sau khi đã

khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi) .............................................................. 51

4.5.1. Kết quả mô hình hồi quy ................................................................................ 51

4.5.2. Đánh giá mức độ giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình ................... 52

4.5.3. Kiểm định độ phù hợp của mô hình ............................................................... 53

4.5.4. Kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình nghiên cứu .................. 53

4.5.5. Thảo luận kết quả hồi quy ............................................................................... 53

CHƢƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ ..................................................... 60

5.1. Kết luận .......................................................................................................... 60

5.2. Khuyến nghị ................................................................................................... 61

5.3. Hạn chế của đề tài và hƣớng nghiên cứu tiếp theo ........................................ 63

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU

Từ viết tắt Nội dung

BIDV Ngân hàng TMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam

ĐBSCL Đồng bằng sông Cửu Long

KNTN Khả năng trả nợ

NHNN Ngân hàng Nhà nƣớc

NHNNVN Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam

NHTM Ngân hàng thƣơng mại

TCTD Tổ chức tín dụng

TMCP Thƣơng mại cổ phần

VIF Hệ số phóng đại phƣơng sai

WTO Tổ chức thƣơng mại thế giới

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu trƣớc ................................................................ 20

Bảng 2.2: Mô tả tóm tắt các biến trong nghiên cứu .................................................. 29

Bảng 3.1: Số lƣợng mẫu khảo sát theo địa bàn ......................................................... 34

Bảng 3.2: Số lƣợng mẫu khảo sát theo khả năng trả nợ ............................................ 35

Bảng 4.1: Giá trị sản xuất của các ngành kinh tế tại Đồng Tháp từ năm 2012 đến

2016 (tính theo giá trị) ............................................................................................... 40

Bảng 4.2: Giá trị các ngành kinh tế tại Đồng Tháp từ năm 2012 đến 2016 (tính theo

%) .............................................................................................................................. 41

Bảng 4.3: Dƣ nợ vay tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp .......................................... 42

Bảng 4.4: Dƣ nợ cho vay nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp ................... 43

Bảng 4.5: Thống kê mô tả các biến trong mô hình ................................................... 44

Bảng 4.6: Tần suất xuất hiện các biến trong mô hình ............................................... 47

Bảng 4.7: Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến trong mô hình ........................... 48

Bảng 4.8: Chỉ số VIF................................................................................................. 50

Bảng 4.9: Kết quả mô hình ƣớc lƣợng hồi quy Probit .............................................. 52

Bảng 4.10: Tóm tắt kỳ vọng của giả thuyết và kết quả mô hình .............................. 58

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu đề xuất ..................................................................... 22

Hình 3.1: Quy trình thực hiện nghiên cứu ................................................................ 32

1

CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU

1.1. Lý do chọn đề tài

Nông nghiệp luôn có vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế - xã hội trên

thế giới nói chung và ở Việt Nam nói riêng, đƣợc coi là nền tảng thực hiện mục tiêu

bảo đảm an ninh lƣơng thực quốc gia, ổn định kinh tế - xã hội. Việt Nam đã gia

nhập Tổ chức thƣơng mại thế giới (WTO), trở thành thành viên chính thức của

Cộng đồng kinh tế ASEAN (AEC-ASEAN Economic Community), nền kinh tế

càng trở nên mở hơn thì cạnh tranh ngày càng khốc liệt hơn cho sản xuất chăn nuôi

trong nƣớc, đặc biệt sản xuất chăn nuôi các sản phẩm nông nghiệp vốn còn kém

cạnh tranh trong khu vực và trên thế giới.

Năm 2015, Chính phủ Việt Nam đã ban hành Nghị định số 55/2015/NĐ-CP

về chính sách tín dụng phục vụ phát triển nông nghiệp, nông thôn có hiệu lực ngày

25/07/2015 thay thế Nghị định số 41/2010/NĐ-CP ngày 12/04/2010 của Chính Phủ.

Thực hiện chủ trƣơng của Chính Phủ, Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam (NHNNVN)

hoạch định chính sách, triển khai, thực thi đến các tổ chức tín dụng (TCTD).

NHNNVN luôn xác định nông nghiệp, nông thôn là một trong năm lĩnh vực ƣu tiên

trong cho vay và đã chỉ đạo các TCTD tập trung nguồn vốn cho vay hiệu quả phát

triển nông nghiệp, nông thôn nhằm giúp ngƣời dân, doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận

vốn vay phục vụ sản xuất chăn nuôi.

Đồng Tháp là tỉnh có tiềm năng và thế mạnh về nông nghiệp với diện tích đất

nông nghiệp chiếm trên 75%/tổng diện tích đất. Do đó, những năm qua, tỉnh Đồng

Tháp luôn xem nông nghiệp là ngành then chốt, giữ vai trò nền tảng trong chiến

lƣợc phát triển kinh tế địa phƣơng. Nhằm thúc đẩy và phát triển nhanh, bền vững

lĩnh vực nông nghiệp, nông thôn, Tỉnh uỷ, Uỷ ban nhân dân tỉnh Đồng Tháp đã chỉ

đạo các Sở, ngành tích cực nghiên cứu, đề xuất và đƣa vào triển khai thực hiện

nhiều đề án, kế hoạch, chính sách ƣu đãi, qua đó góp phần nâng cao giá trị nông

sản, tăng thêm thu nhập cho ngƣời dân và sớm hoàn thành các tiêu chí về xây dựng

nông thôn mới tại địa phƣơng (NHNN Chi nhánh Đồng Tháp 2015).

2

Để nâng cao giá trị gia tăng và phát triển bền vững sản xuất nông nghiệp, Ủy

ban nhân dân tỉnh Đồng Tháp đã ký quyết định số 591/QĐ-UBND.HC ngày

30/06/2014 phê duyệt đề án tái cơ cấu ngành nông nghiệp tỉnh Đồng Tháp dựa trên

đổi mới tổ chức sản xuất; đẩy mạnh liên kết giữa sản xuất và thị trƣờng, ứng dụng

khoa học công nghệ; chuyên môn hóa và tạo việc làm ổn định cho nông dân,

chuyển dịch lao động ra khỏi khu vực nông nghiệp; nâng cao thu nhập, đời sống của

dân cƣ nông thôn; bảo vệ môi trƣờng sinh thái và xây dựng nông thôn mới. Tại hội

nghị triển khai Nghị định số 55/2015/NĐ-CP về chính sách tín dụng phục vụ phát

triển nông nghiệp, nông thôn, Ủy ban nhân dân tỉnh Đồng Tháp nhấn mạnh đây sẽ

là đòn bẩy thúc đẩy tái cơ cấu nông nghiệp tại tỉnh Đồng Tháp và yêu cầu Ngân

hàng nhà nƣớc chi nhánh Đồng Tháp phối hợp tốt với Mặt trận Tổ quốc và các đoàn

thể triển khai sâu rộng trong hội viên, đoàn viên và ngƣời dân, hợp tác xã (Minh

Trƣờng 2015).

Thực tế cho thấy, thiếu vốn đầu tƣ là một trong những nguyên nhân dẫn đến

thu nhập của nông dân thấp. Vì vậy, tín dụng có vai trò hết sức quan trọng trong

chiến lƣợc phát triển nông nghiệp nông thôn của địa phƣơng. Tuy nhiên, do hoạt

động sản xuất nông nghiệp thƣờng gặp nhiều rủi ro, cộng với trình độ của ngƣời

dân còn thấp nên các khoản tín dụng cho nông dân thƣờng tiềm ẩn nhiều rủi ro

(Trƣơng Đông Lộc 2009; Nguyễn Văn Thanh 2014).

Xuất phát từ những lý do trên, tác giả nhận thấy sẽ rất hữu ích trong việc

nghiên cứu về KNTN vay đúng hạn của nông dân tỉnh Đồng Tháp cũng nhƣ hiểu

biết về các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ (KNTN) vay đúng hạn của nông

dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp, bởi nó giúp các nhà quản lý thực hiện cơ cấu

lại, cũng nhƣ định hƣớng cấp tín dụng hiệu quả phục vụ phát triển nông nghiệp,

nông thôn tại địa phƣơng, tiến tới phát triển bền vững, duy trì năng lực cạnh tranh

với các TCTD khác trên điạ bàn.

Vấn đề về xác định nhân tố tác động đến KNTN vay đúng hạn của khách

hàng là một trong những nội dung quan trọng trong hoạt động kinh doanh của các

3

TCTD, thu hút đƣợc sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới và Việt

Nam trong thời gian qua. Các nghiên cứu chủ yếu sử dụng phƣơng pháp định lƣợng

để xác định các nhân tố tác động đến KNTN của ngƣời đi vay (rủi ro tín dụng của

ngân hàng), nhƣng chủ yếu thực hiện trên đối tƣợng đi vay là các doanh nghiệp vừa

và nhỏ (Trƣơng Đông Lộc 2010), hộ gia đình ở khu vực thành thị (Trƣơng Đông

Lộc và Nguyễn Thị Tuyết 2011), khách hàng cá nhân (Kibrom Tadesse 2010).

Ngoài ra, đã có một vài nghiên cứu xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến KNTN vay

đúng hạn của của nông dân (Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình 2011; Vitor

2012). Vì vậy, việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến KNTN vay đúng hạn của

nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp là cần thiết và có ý nghĩa hết sức quan

trọng trong việc giảm thiểu rủi ro cho các TCTD, qua đó khơi thông đƣợc nguồn

vốn cho nông dân nhằm giúp họ cải thiện cuộc sống cũng nhƣ phát triển kinh tế địa

phƣơng, đó là lý do tác giả đã quyết định lựa chọn đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng

đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại Ngân hàng Đầu tư và Phát

triển Việt Nam - Chi nhánh Đồng Tháp” để nghiên cứu cho luận văn thạc sĩ.

1.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn

- Mục tiêu tổng quát

Mục tiêu tổng quát của đề tài là phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến khả

năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp, đồng

thời đƣa ra các đề xuất, kiến nghị cho các nhà quản lý BIDV – Chi nhánh Đồng

Tháp và các TCTD khác trong việc quyết định cấp tín dụng nông dân, góp phần

tăng trƣởng tín dụng bền vững cũng nhƣ góp phần phát triển nông nghiệp, nông

thôn theo chủ trƣơng của tỉnh Đồng Tháp nói riêng và của Chính phủ Việt Nam nói

chung.

4

- Mục tiêu cụ thể

Để đạt đƣợc mục tiêu tổng quát là phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến khả

năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp, luận văn

cần thực hiện các mục tiêu cụ thể sau:

+ Xác định các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của

nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp.

+ Phân tích mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố trên đến khả năng trả nợ vay

đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp.

+ Đề xuất, kiến nghị các nhà quản lý BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp và các

TCTD khác trong việc quyết định cấp tín dụng nông dân, góp phần tăng trƣởng tín

dụng bền vững cũng nhƣ góp phần phát triển nông nghiệp, nông thôn theo chủ

trƣơng của tỉnh Đồng Tháp nói riêng và của Chính phủ Việt Nam nói chung.

1.2.2. Câu hỏi nghiên cứu

- Các nhân tố ảnh hƣởng đến KNTN vay của nông dân tại BIDV – Chi nhánh

Đồng Tháp và mức độ ảnh hƣởng nhƣ thế nào?

- Các nhà quản lý ngân hàng tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp và các TCTD

khác cần có những giải pháp nào phù hợp nhằm hạn chế trả nợ vay không đúng hạn

của nông dân cho ngân hàng mình, qua đó tăng trƣởng tín dụng khu vực nông thôn

bền vững.

1.3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

1.3.1. Đối tƣợng nghiên cứu

Đối tƣợng nghiên cứu của đề tài là các nhân tố tác động đến KNTN vay đúng

hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp.

1.3.2. Phạm vi nghiên cứu

- Địa bàn nghiên cứu: các phòng giao dịch của BIDV – Chi nhánh Đồng

Tháp (trừ Thành phố Cao Lãnh).

5

- Nguồn vốn vay tiếp cận trong đề tài là nguồn vốn vay tại BIDV – Chi

nhánh Đồng Tháp.

- Điều kiện tiếp cận thông qua việc điều tra chọn 300 quan sát từ các nông

dân ở các phòng giao dịch của BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp (trừ Thành phố Cao

Lãnh) có vay trong năm 2017 và đến thời điểm 31/12/2017 vẫn còn dƣ nợ.

1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu

Với đề tài nghiên cứu này, tác giả sử dụng hỗn hợp hai phƣơng pháp nghiên

cứu: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng, trong đó phƣơng pháp định

lƣợng là phƣơng pháp chủ đạo.

- Phƣơng pháp nghiên cứu định tính đƣợc sử dụng trong việc tổng hợp các

nghiên cứu trƣớc để làm nền tảng đƣa ra mô hình lý thuyết và các giả thuyết kèm

theo, phƣơng pháp này cũng đƣợc sử dụng khi đƣa ra các đề xuất sau quá trình phân

tích định lƣợng.

- Phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng đƣợc sử dụng trong quá trình trong

phân tích thống kê mô tả và xây dựng mô hình ƣớc lƣợng mối quan hệ giữa các biến

số (cụ thể ở đây là mối quan hệ nguyên nhân và kết quả), thu thập dữ liệu căn cứ

vào mô hình đã xây dựng.

Phƣơng pháp nghiên cứu áp dụng cho từng mục tiêu cụ thể của đề tài nhƣ

sau:

+ Phƣơng pháp thống kê mô tả đƣợc vận dụng để mô tả một cách tổng quát

về tình hình trả nợ vay đúng hạn của các nông dân đƣợc nghiên cứu tại BIDV – Chi

nhánh Đồng Tháp. Bằng phƣơng pháp này, chúng ta có thể mô tả đƣợc những nhân

tố có tác động tích cực và tiêu cực đến KNTN vay của những nông dân này.

+ Phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến KNTN vay đúng hạn của nông dân

tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp. Đối với mục tiêu này, tác giả sử dụng phƣơng

pháp phân tích hồi quy bằng mô hình kinh tế lƣợng thông qua mô hình đơn vị xác

suất (Probit) đƣợc giới thiệu lần đầu tiên bởi Chester Bliss vào năm 1935, trên cơ sở

6

kế thừa từ các kết quả nghiên cứu tổng quan trƣớc đây, tác giả kết hợp với các giả

thuyết nghiên cứu về các yếu tố có ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ vay. Tác giả sử

dụng công cụ phần mềm STATA 12 thực hiện phân tích tƣơng quan giữa các biến

trong mô hình, sử dụng hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) để phát hiện hiện tƣợng

đa cộng tuyến, kiểm định White để kiểm định hiện tƣơng phƣơng sai của phần dƣ

thay đổi và ƣớc lƣợng hệ số hồi quy các biến trong mô hình. Tác giả cũng sử dụng

kiểm định Wald để đánh giá mức độ giải thích của các biến độc lập, độ phù hợp của

mô hình và ý nghĩa thông kê của các biến trong mô hình nghiên cứu.

+ Từ các kết quả thu đƣợc từ phƣơng pháp thống kê mô tả và phân tích từ

mô hình hồi quy, tác giả đƣa ra các đề xuất, kiến nghị.

1.5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Đề tài dựa trên những kết quả nghiên cứu thực nghiệm đã công bố trƣớc đây

và các lý thuyết để xây dựng mô hình các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ vay.

Qua thu thập và xử lý số liệu, đề tài sẽ xác định đƣợc nhân tố thực sự tác động đến

khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp, từ

đó đƣa ra những gợi ý về chính sách trong công tác quản trị, điều hành hoạt động

cho vay nông dân, góp phần hạn chế trả nợ vay không đúng hạn của nông dân để

các TCTD phát triển an toàn, bền vững, ổn định và đáp ứng yêu cầu phát triển phát

triển kinh tế địa phƣơng.

Bên cạnh đó, tác giả cũng hy vọng, kết quả nghiên cứu của đề tài bổ sung

thêm bằng chứng thực nghiệm và sẽ góp phần hệ thống hóa cơ sở lý luận trong việc

xác định nhân tố tác động khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân Việt Nam

cũng nhƣ làm tiền đề cơ sở định hƣớng cho các nghiên cứu tiếp theo.

1.6. Kết cấu của luận văn

Ngoài phần mở bài, danh mục tài liệu tham khảo, luận văn đƣợc trình bày

trong 5 chƣơng.

7

- Chƣơng 1: Tổng quan nghiên cứu. Chƣơng này nêu ra lý do nghiên cứu,

mục tiêu nghiên cứu, đối tƣợng nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu và ý nghĩa của đề

tài nghiên cứu.

- Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu. Chƣơng này, tác giả

trình bày một cách tổng quát những kiến thức cơ bản về nông nghiệp, nông dân,

nông thôn, tín dụng ngân hàng, các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ vay. Ngoài

ra, luận văn cũng lƣợc khảo các nghiên cứu thực nghiệm đã công bố trƣớc đây để

xác định các nhân tố định lƣợng nhằm xây dựng mô hình thực nghiệm về các nhân

tố tác động đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh

Đồng Tháp.

- Chƣơng 3: Phƣơng pháp nghiên cứu. Xuất phát từ khung lý thuyết Chƣơng

2, tác giả kế thừa mô hình thực nghiệm các nghiên cứu trƣớc đây để xây dựng mô

hình thực nghiệm của luận văn là mô hình về các nhân tố tác động đến khả năng trả

nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp. Điểm nổi bật của

chƣơng này là trình bày các bƣớc tiến hành và phƣơng pháp ƣớc lƣợng nhằm tìm

kiếm minh chứng cho mục tiêu nghiên cứu luận văn, đo lƣờng biến và khai thác dữ

liệu cũng đƣợc trình bày chi tiết trong chƣơng này.

- Chƣơng 4. Thực trạng trả nợ vay của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng

Tháp và Kết quả nghiên cứu. Từ mô hình thực nghiệm và dữ liệu thu thập qua sử

dụng công cụ phần mềm STATA 12 thực hiện kiểm định và ƣớc lƣợng hệ số hồi

quy các biến trong mô hình. Sau đó, tác giả thảo luận kết quả thực nghiệm dựa trên

nền tảng lý thuyết nghiên cứu kết hợp đối chiếu với các nghiên cứu tƣơng quan

trƣớc đây nhằm luận giải kết quả một cách logic. Kết quả nghiên cứu cung cấp các

minh chứng trả lời câu hỏi nghiên cứu của luận văn xác định các nhân tố tác động

đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp.

- Chƣơng 5. Kết luận và khuyến nghị. Chƣơng này tóm lƣợc kết quả nghiên

cứu thực nghiệm chính theo mục tiêu nghiên cứu của luận văn và đƣa ra một số gợi

ý chính sách góp phần cải thiện khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân thông

8

qua việc phát huy nhân tố ảnh hƣởng tích cực, hạn chế nhân tố tác động ngƣợc

chiều đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân. Kết quả nghiên cứu kỳ vọng

có thể cung cấp thêm tài liệu tham khảo cho các bạn học viên, nhà quản trị TCTD

trong công tác điều hành quản lý các TCTD. Đồng thời, chƣơng này cũng nhìn nhận

một số hạn chế mà luận văn chƣa giải quyết đƣợc và định hƣớng cho nghiên cứu

tiếp theo.

Tóm tắt chƣơng 1

Tín dụng có vai trò hết sức quan trọng trong chiến lƣợc phát triển nông

nghiệp nông thôn cũng nhƣ phát triển của các TCTD. Tuy nhiên, do hoạt động sản

xuất nông nghiệp thƣờng gặp nhiều rủi ro, cộng với trình độ của ngƣời dân còn thấp

nên các khoản tín dụng cho nông dân thƣờng tiềm ẩn nhiều rủi ro. Do đó, việc

nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân

mang một ý nghĩa thiết thực. Trong chƣơng 1, tác giả đã tổng quan đƣợc vấn đề

nghiên cứu, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, đối tƣợng, phạm vi, phƣơng pháp

nghiên cứu và đóng góp thực tiễn của đề tài . Kết cấu của đề tài gồm 5 chƣơng sẽ

đƣợc chi tiết ở những phần tiếp theo.

9

CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Trong chương này, luận văn trình bày các khái niệm và cơ sở lý thuyết về

khả năng trả nợ vay. Sau đó xác định mô hình nghiên cứu thực nghiệm và xây dựng

các giả thuyết nghiên cứu.

2.1. Một số khái niệm

2.1.1. Khái niệm nông nghiệp, nông dân và nông thôn

Theo Đỗ Kim Chung (2010) thì nông nghiệp là ngành sản xuất vật chất sử

dụng đất đai và sinh vật làm ra sản phẩm nông nghiệp. Cách định nghĩa này chỉ

dừng lại ở sản xuất nông nghiệp truyền thống. Tuy nhiên, nền kinh tế càng phát

triển thì yêu cầu của xã hội với nông nghiệp càng cao. Nông nghiệp không chỉ đơn

thuần là sản xuất ra các sản phẩm tƣơi sống mà còn bao gồm cả khâu chế biến, tiếp

thị (marketing) và tiêu thụ nông sản. Do vậy, sản phẩm cuối cùng của nông nghiệp

không đơn thuần là nông sản (agro-products) mà thực phẩm nông sản (agrofoods)

(Đỗ Kim Chung 2002). Do đó, nông nghiệp cần đƣợc định nghĩa ở phạm vi rộng

hơn. Nông nghiệp là ngành sản xuất – kinh doanh làm ra thực phẩm nông sản, bao

gồm cả sản xuất nông nghiệp, chế biến, marketing và phân phối các thực phẩm

nông sản.

Chủ thể của các hoạt động sản xuất kinh doanh nông nghiệp là nông dân.

Theo nghĩa thông thƣờng, nông dân là những ngƣời tham gia sản xuất nông nghiệp.

Trên thực tế, rất nhiều nông dân, ngoài việc tham gia vào sản xuất nông nghiệp vẫn

tham gia vào các hoạt động kinh tế khác nhƣ sản xuất tiểu thủ công nghiệp, ngành

nghề nông thôn và dịch vụ. Nông thôn càng phát triển thì cơ cấu ngành nghề trong

nông thôn càng đa dạng. Do đó, khái niệm về nông dân cần đƣợc hiểu theo nghĩa

rộng hơn. Nông dân là những người dân sống ở nông thôn làm các hoạt động công

nghiệp, nông nghiệp và dịch vụ khác nhau tuỳ theo khả năng và lợi thế so sánh của

họ (Đỗ Kim Chung 2010).

10

Khu vực của nền kinh tế mà trong đó các hoạt động sản xuất kinh doanh

nông nghiệp đƣợc tiến hành là nông thôn. Nông thôn là khu vực khác với thành thị

về không gian, hoạt động kinh tế, đặc điểm cộng đồng và sinh thái. Nông thôn gắn

liền với đời sống, tập tục và bản sắc văn hoá của một cộng đồng. Về phƣơng diện

kinh tế, nông thôn bao gồm cả các lĩnh vực kinh tế, xã hội, môi trƣờng, văn hoá, tài

nguyên thiên nhiên, tổ chức và thể chế, công nghiệp và hạ tầng cơ sở. Vì thế phát

triển nông thôn phải bao gồm phát triển cả kinh tế, xã hội, tổ chức và môi trƣờng

(Đỗ Kim Chung 2010).

2.1.2. Khái niệm về tín dụng

- Theo Nguyễn Minh Kiều (2009) thì tín dụng vốn là quan hệ vay mƣợn

đƣợc biểu hiện dƣới hình thái tiền tệ hoặc hiện vật trên nguyên tắc ngƣời đi vay

hoặc tổ chức đi vay phải hoàn trả cho ngƣời hoặc tổ chức cho vay cả nợ gốc lẫn tiền

lãi sau một khoản thời gian nhất định theo thỏa thuận. Theo Luật các tổ chức tín

dụng năm 2010 thì “Cấp tín dụng là việc thỏa thuận để tổ chức, cá nhân sử dụng

một khoản tiền hoặc cam kết sử dụng một khoản tiền hoặc cam kết cho phép sử

dụng một khoản tiền theo nguyên tắc có hoàn trả bằng nghiệp vụ cho vay, chiết

khấu, cho thuê tài chính, bao thanh toán, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp vụ cấp

tín dụng khác”. Căn cứ theo thời gian thì Nguyễn Văn Tiến (2005) đã phân loại tín

dụng nhƣ sau:

+ Tín dụng ngắn hạn: Là loại tín dụng có thời hạn đến 1 năm và đƣợc sử

dụng để: (i) bù đắp thiếu hụt vốn lƣu động tạm thời; (ii) phục vụ nhu cầu tiêu dùng

cá nhân.

+ Tín dụng trung hạn: Là loại tín dụng có thời hạn trên 1 năm đến 5 năm,

đƣợc sử dụng chủ yếu để đầu tƣ mua sắm tài sản cố định, cải tiến và đổi mới trang

thiết bị, mở rộng sản xuất và xây dựng công trình vừa và nhỏ có thời hạn thu hồi

vốn nhanh.

+ Tín dụng dài hạn: Là loại tín dụng có thời hạn trên 5 năm, đáp ứng các nhu

11

cầu đầu tƣ dài hạn.

- Nguyễn Văn Tiến (2015) thì cho rằng cho vay là hình thức cấp tín dụng,

theo đó bên cho vay giao hoặc cam kết giao cho khách hàng một khoản tiền để sử

dụng vào mục đích xác định trong một thời gian nhất định theo thỏa thuận với

nguyên tắc có hoàn trả cả gốc và lãi, trong đó:

+ Thời hạn cho vay: Là khoảng thời gian đƣợc tính từ khi khách hàng bắt

đầu nhận tiền vay cho đến thời điểm trả hết nợ gốc và lãi vay đã thỏa thuận trong

hợp đồng tín dụng.

+ Thời gian trả nợ: Là khoảng thời gian từ ngày khách hàng nhận tiền vay

lần đầu tiên cho đến ngày trả nợ gốc và/hoặc lãi lần đầu.

+ Kỳ hạn trả nợ: Là khoảng thời gian tính từ ngày khách hàng trả nợ gốc

và/hoặc lãi lần đầu tiên cho đến khi trả hết nợ gốc và lãi.

+ Dƣ nợ cho vay: Là số tiền mà khách hàng đang còn nợ ngân hàng đến tại

một thời điểm nhất định.

+ Lãi suất của khoản vay là giá cả của quyền sử dụng một đơn vị vốn trong

một đơn vị thời gian nhất định.

- Theo Đoàn Thanh Hà và Hoàng Thị Thanh Hằng (2013) thì cho vay nông

nghiệp là việc Ngân hàng hỗ trợ tài chính cho các cá nhân hoặc hộ gia đình nhằm

đáp ứng nhu cầu vốn cho sản xuất nông nghiệp nhƣ trồng trọt, chăn nuôi, nuôi trồng

thủy sản,…

Nhƣ vậy hoạt động cho vay nông dân là mối quan hệ giữa các tổ chức tín

dụng với nông dân, tổ chức tín dụng sẽ sử dụng nguồn vốn tự có, nguồn vốn huy

động nhằm cung cấp tín dụng để nông dân sản xuất kinh doanh nếu nông dân đáp

ứng đủ điều kiện của tổ chức tín dụng và thỏa mãn các điều kiện ký kết trong hợp

đồng ký kết giữa hai bên.

12

2.1.3. Khái niệm về hoạt động cho vay nông nghiệp

Đối tƣợng cho vay nông nghiệp: Hiện tại BIDV - Chi nhánh Đồng Tháp cho

vay đối với các đối tƣợng trong lĩnh vực nông nghiệp nhƣ sau:

- Vật tƣ nông nghiệp, chi phí trồng trọt, chăn nuôi.

- Kinh doanh mua bán nông sản; kinh doanh mua bán phân bón, thuốc trừ

sâu, thức ăn và thuốc thú y, thủy sản.

- Cải tạo hoặc mở rộng qui mô sản xuất, chăn nuôi.

Đặc trƣng cơ bản trong cho vay nông nghiệp:

- Tính thời vụ: Trong cho vay nông nghiệp có liên quan đến chu kỳ sinh

trƣởng của động, thực vật trong ngành nông nghiệp. Tính thời vụ đƣợc biểu hiện

trong những mặt sau:

+ Vụ, mùa trong sản xuất nông nghiệp quyết định thời điểm cho vay và thu

nợ. Nếu ngân hàng tập trung cho vay vào một số cây trồng hay vật nuôi nhất định

thì phải tổ chức cho vay tập trung vào một thời gian nhất định của năm, đầu vụ tiến

hành cho vay, đến kỳ thu hoạch, tiêu thụ tiến hành thu nợ.

+ Chu kỳ sinh sống tự nhiên của cây trồng hoặc vật nuôi là yếu tố quyết định

để tính toán thời hạn cho vay. Chu kỳ ngắn hạn hay dài hạn phụ thuộc vào loại cây

trồng hoặc vật nuôi và quy trình sản xuất. Ngày nay, công nghệ về sinh học cho

phép lai tạo nhiều giống mới cho ra năng suất và sản lƣợng cao hơn và thời gian

trƣởng thành ngắn hơn.

- Chi phí tổ chức cho vay cao: Chi phí tổ chức cho vay có liên quan đến

nhiều yếu tố nhƣ chi phí tổ chức mạng lƣới, chi phí cho việc thẩm định, theo dõi

khách hàng/món vay, chi phí phòng ngừa rủi ro. Cụ thể là:

+ Cho vay nông nghiệp đặc biệt là cho vay nông dân thƣờng thì chi phí

nghiệp vụ cho mỗi đồng vốn vay là khá cao do quy mô từng món vay nhỏ.

+ Số lƣợng khách hàng đông, phân bố ở khắp nơi nên mở rộng cho vay

13

thƣờng liên quan tới việc mở rộng mạng lƣới cho vay và thu nợ (mở chi nhánh,

phòng giao dịch, tổ cho vay tại xã,…).

+ Ngành nông nghiệp có độ rủi ro tƣơng đối cao (thiên tai, dịch bệnh,…) nên

chi phí cho dự phòng rủi ro là tƣơng đối lớn so với các ngành khác.

- Ảnh hƣởng từ môi trƣờng tự nhiên đến thu nhập và khả năng trả nợ

của hộ nông dân.

+ Đối với nông dân là sản xuất – kinh doanh nông nghiệp thì nguồn trả nợ

vay cho ngân hàng chủ yếu có liên quan đến sản phẩm thu hoạch là nông sản. Nhƣ

vậy, sản lƣợng nông sản mà nông dân thu hoạch đƣợc sẽ là một trong những yếu tố

quyết định cho khả năng trả nợ của nông dân. Tuy nhiên sản lƣợng nông sản lại

chịu ảnh hƣởng tác động của thiên nhiên, đặc biệt là những yếu tố nhƣ đất, nƣớc,

nhiệt độ, thời tiết, khí hậu… Vì vậy, khi một trong những yếu tố tác động đó đột

ngột thay đổi sẽ ảnh hƣởng rất lớn đến sản lƣợng thu hoạch của hộ nông dân, làm

giảm lợi nhuận hoặc mất trắng phần vốn đã bỏ ra.

+ Bên cạnh đó, yếu tố tự nhiên cũng đóng vai trò quan trọng trong việc xác

định giá cả của mặt hàng nông sản (thời tiết thuận lợi cho vụ mùa bội thu, nhƣng giá

nông sản lại bị hạ thấp,…). Điều này gây ảnh hƣởng lớn tới khả năng trả nợ của

nông dân.

2.1.4. Khái niệm về khả năng trả nợ của khách hàng

Để xác định và định lƣợng các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ của

khách hàng, trƣớc tiên cần phải làm rõ các quan điểm liên quan đến khả năng trả nợ

của khách hàng. Xét trong mối quan hệ tín dụng ngân hàng, “khả năng trả nợ của

khách hàng” là việc đánh giá khách hàng có thực hiện đầy đủ và đúng hạn nghĩa vụ

nợ cho bên cấp tín dụng trong toàn bộ thời gian quan hệ tín dụng hoặc trong một

khoảng thời gian xác định hay không. Phƣơng pháp xác định khả năng trả nợ của

khách hàng thƣờng đƣợc dựa trên một tiêu chuẩn nhất định do ngân hàng lựa chọn

nhƣ dựa trên đặc điểm của khách hàng nhƣ năng lực tài chính, thiện chí trả nợ của

14

khách hàng khi chƣa phát sinh nghĩa vụ nợ hoặc/và dựa trên đặc điểm của khoản nợ

nhƣ lịch sử thanh toán nợ, tình trạng trả nợ thực tế của khách hàng. Hiện tại, trên

thế giới và Việt Nam chƣa có thống nhất khái niệm về “khả năng trả nợ của khách

hàng” mà chỉ tập trung vào các biểu hiện của khách hàng đƣợc đánh giá là “không

có khả năng trả nợ” (hoặc “vỡ nợ”, “mất khả năng trả nợ”, “xác suất vỡ nợ cao”).

Thông qua phƣơng pháp nhận diện khách hàng “không có khả năng trả nợ”, các

khách hàng còn lại thuộc trƣờng hợp khách hàng “có khả năng trả nợ”.

- Ameyaw (2011) và Murray (2001) định nghĩa Không có khả năng trả nợ là

một ngƣời đi vay không có khả năng để trả lãi hoặc nợ gốc khi nợ đến hạn. Nếu một

ngƣời hoặc tổ chức có trách nhiệm trả nợ hoặc trả lãi không hoàn thành nghĩa vụ đó

đúng hạn, thì ngƣời đó hoặc tổ chức đó bị vỡ nợ. Nếu không có khả năng trả nợ,

một cá nhân có thể mất bất cứ tài sản thế chấp để có đƣợc khoản vay. Không có khả

năng trả nợ có tác động tiêu cực đối với lịch sử tín dụng và điểm tín dụng, mà

thƣờng gây khó khăn để vay một lần nữa trong tƣơng lai.

- Mất khả năng trả nợ: Không đủ khả năng trả lãi hoặc vốn gốc đúng thời

hạn. Việc mất khả năng trả nợ xảy ra khi một ngƣời đi vay không thể hoàn thành

nghĩa vụ vay nợ. Những ngƣời đi vay cũng có thể vỡ nợ khi không chi trả các khoản

bắt buộc hoặc không sẵn sàng để hoàn trả khoản vay (Saga 2017).

- Nhƣ trong tài liệu Basel Committee on Banking Supervision – 2006, Ủy

ban Basel cũng định nghĩa khách hàng “default - không có khả năng trả nợ” là

những khách hàng thuộc một trong các dấu hiệu hoặc tất cả dấu hiệu nhƣ sau:

+ Khách hàng không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán đầy đủ khi

đến hạn mà chƣa tính đến việc ngân hàng bán tài sản (nếu có) để hoàn trả;

+ Khách hàng có các khoản nợ xấu có thời gian quá hạn trên 90 ngày1.

- Theo quy định pháp luật Việt Nam, cụ thể thông tƣ 02/2013/TT-NHNN

1 Basel Committee on Banking Supervision – điều 452 (2006)

ngày 21/01/2013 thì khoản nợ trả không đúng hạn là khoản nợ mà một phần hoặc

15

toàn bộ nợ gốc và/hoặc lãi đã quá hạn.

Nhƣ vậy, một khoản vay đƣợc gọi là quá hạn khi việc trả nợ vay xảy ra chậm

trễ. Một khoản vay trễ hạn trở thành một khoản vay không có khả năng thanh toán

khi cơ hội của việc thu hồi nợ trở nên tối thiểu. Do đó, nợ quá hạn đƣợc xem xét,

theo dõi vì nó có thể làm tăng nguy cơ tổn thất; những cảnh báo trong hoạt động sẽ

giúp hạn chế những tổn thất do không đƣợc hoàn trả. Tóm lại, nợ quá hạn là khoản

nợ mà một phần hoặc toàn bộ nợ gốc và/hoặc lãi đã quá hạn.

2.2. Tổng quan nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ vay

đúng hạn

Tác giả đã tham khảo chủ yếu các công trình nghiên cứu trƣớc đây xoay

quanh việc đánh giá và phân tích những nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng hoàn trả

nợ vay trong hoạt động tín dụng, đối tƣợng là khách hàng cá nhân; những hộ nông

dân; những ngƣời có thu nhập thấp… Các nghiên cứu này hầu hết là các nghiên cứu

thực nghiệm theo hƣớng định lƣợng. Bên cạnh đó, tác giả cũng tham khảo và kế

thừa các công trình nghiên cứu này về mặt lý thuyết có liên quan.

Nghiên cứu của Chapman (1990) đã đƣa ra một phân tích thống kê về các

yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng trong cho vay khách hàng cá nhân. Thông tin

trên dựa vào những dữ liệu thu thập đƣợc từ 2.765 hồ sơ vay với sự hợp tác của 21

ngân hàng thuộc 16 thành phố của 11 Bang nƣớc Mỹ. Kết quả nghiên cứu cho thấy

những yếu tố nhƣ độ tuổi, đặc điểm nghề nghiệp, quy mô gia đình, thu nhập có mối

tƣơng quan thuận với khả năng trả nợ của khách hàng. Ngƣợc lại, một số yếu tố

khác nhƣ thời hạn vay, số tiền khoản vay lại tƣơng quan nghịch chiều. Kết quả

thống kê cũng rút ra kết luận: đối với giới tính của ngƣời đi vay thì nữ giới lại ít tạo

ra rủi ro tín dụng hơn là nam giới.

Kohansal va Mansoori (2009) với nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến

việc trả nợ vay của nông dân tại tỉnh Khorasan-Razavi của Iran. Các tác giả đã sử

dụng mô hình hồi quy logit để phân tích mẫu nghiên cứu gồm 175 nông dân; 12

16

biến độc lập gồm: độ tuổi, quy mô trang trại, số năm kinh nghiệm, thu nhập, lãi

suất, thời hạn vay, chi phí hành chính khi vay, số tiền vay, số ngƣời phụ thuộc, số

kỳ thanh toán và 02 biến giả là nông dân sử dụng vốn để đầu tƣ trang trại và nông

dân có máy móc để canh tác. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng kinh nghiệm của

ngƣời nông dân, thu nhập, số tiền vay có ảnh hƣởng tích cực trong khi lãi suất cho

vay lại có tác động tiêu cực đến việc trả nợ vay của nông dân. Trong đó, lãi suất cho

vay là nhân tố quan trọng nhất trong mô hình nghiên cứu ở các mức ý nghĩa khác

nhau. Biến độ tuổi, quy mô trang trại và biến giả ngƣời nông dân sử dụng máy móc

để canh tác không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Kibrom (2010) đã nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng có vay vốn

tại chi nhánh Ngân hàng phát triển tại miền Bắc Ethiopia. Với dữ liệu thu thập

thông qua quá trình khảo sát 100 khách hàng của ngân hàng, tác giả đã cho rằng khả

năng trả nợ bị tác động cùng chiều bởi các yếu tố: trình độ của ngƣời vay, thời hạn

vay, thu thập của ngƣời vay, mục đích sử dụng vốn vay. Ngoài ra, tác giả cũng nhận

ra rằng khả năng trả nợ có tác động ngƣợc chiều của độ tuổi ngƣời vay vốn.

Vitor (2012) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ của

ngƣời dân tại Ghana. Với số liệu thu thập đƣợc thông qua quá trình khảo sát 374

ngƣời dân tại năm huyện của khu vực Brong Ahafo của Ghana. Kết quả nghiên cứu

cho thấy thu thập của ngƣời vay, giá trị của khoản vay, trình độ học vấn của ngƣời

vay có tác động cùng chiều với khả năng trả nợ.

Ojiako và Ogbukwa (2012) phân tích khả năng trả nợ từ 110 nông dân hợp

tác xã ở Bắc Yewa thuộc Bang Ogun, Nigeria. Với kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên

nhiều lần đƣợc sử dụng để chọn mẫu nghiên cứu. Dữ liệu đƣợc phân tích bằng

phƣơng pháp thống kê mô tả, tƣơng quan và hồi quy. Kết quả cho thấy mức vay và

quy mô trang trại có ảnh hƣởng tích cực đến năng lực hoàn trả vốn vay, trong khi đó

quy mô hộ gia đình có ảnh hƣởng tiêu cực.

Wongnaa và Vitor (2013) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến khả năng

trả nợ của nông dân ở huyện Sene của Ghana. Với số liệu thu thập thông qua quá

17

trình khảo sát 100 ngƣời dân trồng khoai ở huyện Sene của Ghana, tác giả cho rằng

trình độ học vấn, số năm kinh nghiệm, lợi nhuận thu đƣợc từ cho vay, tuổi của nông

dân, giám sát khoản vay và thu nhập khác tác động tích cực cùng chiều với khả

năng trả nợ.

Adeyonu và các tác giả (2016) đã điều tra các yếu tố rất quan trọng trong

việc cải thiện khoản vay của các hộ nông dân nhỏ trả nợ tại Remo của Bang Ogun,

Nigeria. Dữ liệu chính đƣợc sử dụng cho nghiên cứu đƣợc thu thập với sự trợ giúp

của bảng câu hỏi có cấu trúc tốt. Các kỹ thuật lấy mẫu đa giai đoạn đã đƣợc sử dụng

để chọn ra 120 ngƣời đƣợc hỏi. Các dữ liệu đƣợc phân tích bằng mô hình mô tả và

mô hình hồi quy probit. Kết quả của phân tích hồi quy probit cho thấy tuổi, trình độ

học vấn, kinh nghiệm làm nông, thu nhập ròng và mức khoản vay thu đƣợc là

những yếu tố chính làm tăng khả năng trả nợ, trong khi số ngƣời phụ thuộc gia đình

làm giảm khả năng trả nợ.

Abankwah, Vitor, và Seini (2016) xác định các đặc điểm cụ thể của ngƣời

vay cũng nhƣ các yếu tố thể chế xác định khả năng trả nợ của các nông hộ nhỏ

huyện Ejura-Sekyedumasi và đô thị Mampong của Ghana. Số liệu chính đƣợc sử

dụng cho nghiên cứu này đƣợc thu thập từ một bộ phận nhỏ các nông hộ nhỏ nhận

đƣợc tín dụng từ các tổ chức tín dụng chính thức và bán chính thức cho các hoạt

động nông nghiệp trong các mùa vụ nông nghiệp giữa năm 2009 và năm 2011. Một

kỹ thuật lấy mẫu hai giai đoạn đã đƣợc sử dụng để lựa chọn 120 nông dân đã nhận

tiền vay gồm 60 ngƣời không trả nợ đúng hạn và 60 ngƣời trả nợ đúng hạn. Tập dữ

liệu đƣợc phân tích bằng cách sử dụng phƣơng pháp thống kê mô tả và mô hình hồi

quy probit. Nghiên cứu cho thấy tuổi, giới tính, thành viên hộ gia đình, thu nhập và

hệ thống canh tác của nông dân có ảnh hƣởng đáng kể đến khả năng trả nợ. Hơn

nữa, lãi suất tƣơng đối thấp, theo dõi sau khi giải ngân, lịch trả nợ là các yếu tố thể

chế ảnh hƣởng đến việc trả nợ của các nông hộ nhỏ.

18

Tất cả các nghiên cứu nêu trên đều là các công trình đƣợc thực hiện bởi các

tác giả và môi trƣờng nghiên cứu nƣớc ngoài. Bên cạnh đó, ở Việt Nam cũng có

một vài nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến KNTN vay của nông dân.

Trƣớc tiên, Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) đã nghiên cứu

các yếu tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của 436 nông dân tại tỉnh

Hậu Giang. Kết quả phân tích mô hình probit cho thấy khả năng trả nợ vay đúng

hạn của nông hộ có tƣơng quan thuận với thu nhập sau khi vay và số thành viên

trong gia đình có thu nhập, nhƣng lại có tƣơng quan nghịch với lãi suất đi vay.

Ngoài ra, kết quả nghiên cứu còn chỉ ra rằng trình độ học vấn của chủ hộ càng cao

thì khả năng trả nợ vay đúng hạn của họ càng cao. Cuối cùng, kết quả phân tích

định lƣợng còn cho thấy khả năng trả nợ đúng hạn của những hộ đi vay vốn phục vụ

cho sản xuất nông nghiệp cao hơn những hộ vay vốn sử dụng cho mục đích phi

nông nghiệp.

Tiếp theo, Vƣơng Quốc Duy và Đặng Hoàng Trung (2015) cung cấp cái nhìn

khách quan về các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của

hộ chăn nuôi heo ở quận Ô Môn, Thành phố Cần Thơ. Thông qua việc sử dụng số

liệu sơ cấp và mô hình Probit, nghiên cứu chỉ ra rằng các thuộc tính của chủ hộ nhƣ

giới tính, trình độ học vấn, độ tuổi và các thuộc tính của nông hộ nhƣ vị trí xã hội,

thu nhập, ảnh hƣởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của hộ. Cụ thể thì

ngƣời đi vay có giới tính nữ, vị trí xã hội có tƣơng quan thuận với khả năng tiếp cận

tín dụng chính thức.

Nghiên cứu gần nhất của Mai Văn Nam và Vƣơng Quốc Duy (2016) so sánh

hiệu quả hoàn trả của nông dân và những ngƣời không phải là nông dân vay vốn

theo chƣơng trình cá nhân và theo nhóm từ các ngân hàng chính thức ở ĐBSCL ở

Việt Nam. Dữ liệu đƣợc sử dụng trong báo cáo này đƣợc thu thập từ ba tỉnh của

ĐBSCL, và mô hình probit biến cụ thể đã đƣợc áp dụng để phân tích các yếu tố

quyết định về khả năng trả nợ của ngƣời đi vay. Kết quả cho thấy, trong số những

ngƣời vay, nông dân có kết quả trả nợ cao hơn đáng kể so với ngƣời không phải là

19

nông dân. Việc trả nợ trong các chƣơng trình tập thể dƣờng nhƣ bị ảnh hƣởng tích

cực bởi trình độ học vấn và cho nông dân vay, và tiêu cực bởi số tiền vay, trong khi

hiệu quả trả nợ của những ngƣời vay độc lập lại bị ảnh hƣởng tích cực bởi số tiền

vay, nông dân vay và giới tính của ngƣời đi vay.

Nhìn chung, các nghiên cứu ở trong nƣớc và trên thế giới tập trung vào đặc

điểm của ngƣời vay và đặc điểm thể chế của TCTD để phân tích sự tác động đến

KNTN vay. Và do điều kiện, khả năng thu thập dữ liệu có hạn nên đề tài này chỉ tập

trung nghiên cứu một số đặc điểm ngƣời vay và đặc điểm của khoản vay tác động

đến KNTN đúng hạn của nông dân: Độ tuổi của ngƣời vay, trình độ học vấn của

ngƣời vay, ngành nghề chính tạo ra thu nhập của ngƣời vay, thu nhập của ngƣời

vay, số thành viên trong gia đình, kinh nghiệm sản xuất chăn nuôi, giá trị của khoản

vay, thời hạn vay và lãi suất vay.

Các nghiên cứu tại Việt Nam và trên thế giới về các nhân tố ảnh hƣởng đến

khả năng trả nợ của khách hàng có thể đƣợc tóm tắt qua bảng sau:

20

Bảng 2.1 Tổng hợp các nghiên cứu trƣớc

Giới

Nhân tố

Ngành

Số thành

Số năm

Thời

Quy mô

Độ

Trình

Thu

Lãi

Số tiền

tính

Số ngƣời

nông

viên tạo

kinh

gian

trang

tuổi

độ

nhập

suất

vay

(nữ: 0,

phụ thuộc

nghiệp

thu nhập

nghiệm

vay

trại

nam: 1)

Tác giả

Chapman (1990)

+

-

+

+

-

-

-

Kohansal và Mansoori (2009)

+

-

+

+

Kibrom (2010)

-

+

+

+

Vitor (2012)

+

+

+

Ojiako và Ogbukwa (2012)

-

+

+

Wongnaa và Vitor (2013)

+

+

+

+

Adeyonu và các tác giả (2016)

+

+

+

+

+

-

Abankwah, Vitor, và Seini (2016)

-

+

-

-

+

+

+

+

Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011)

Vƣơng Quốc Duy và Đặng Hoàng Trung (2015)

+

+

+

Mai Văn Nam và Vƣơng Quốc Duy (2016)

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

21

2.3. Đề xuất mô hình nghiên cứu

2.3.1. Mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đã đƣợc giới

thiệu, khả năng trả nợ vay đúng hạn chịu ảnh hƣởng của các nhân tố nhƣ: độ tuổi,

trình độ, ngành nghề kinh doanh, thu nhập, số thành viên của hộ gia đình tạo ra thu

nhập, số năm kinh nghiệm của ngƣời vay, lãi suất vay, số tiền vay, thời hạn vay,

giới tính, quy mô trang trại, số ngƣời phụ thuộc. Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ

tiến hành tổng hợp xem xét mối quan hệ giữa độ tuổi ngƣời vay vốn, trình độ học

vấn của ngƣời vay, ngành nghề chính tạo ra thu nhập của ngƣời vay, thu nhập của

ngƣời vay, số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập, kinh nghiệm của ngƣời vay,

lãi suất vay, giá trị của khoản vay, thời hạn vay với khả năng trả nợ vay đúng hạn.

Các biến nhƣ giới tính, quy mô trang trại, số ngƣời phụ thuộc sẽ không đƣợc đƣa

vào mô hình do tác gỉả lấy dữ liệu từ nguồn thứ cấp và BIDV Đồng Tháp chƣa cho

vay các khách hàng là các trang trại nên không có số liệu về các khách hàng này để

phân tích. Đối với biến số ngƣời phụ thuộc, do tác giả đã nghiên cứu biến số thành

viên của gia đình tạo ra thu nhập nên không cần thiết phải đƣa biến số ngƣời phụ

thuộc vào mô hình. Đối với biến giới tính, đối tƣợng nghiên cứu của đề tài là ngƣời

nông dân nên nam giới thƣờng là ngƣời trực tiếp tham gia điều hành mọi công việc

và cũng là ngƣời đứng tên vay, nữ giới chiếm số lƣợng ít nên tác giả cũng không

đƣa biến này vào mô hình. Vì vậy, mô hình nghiên cứu của tác giả bao gồm các

biến nhƣ sau (xem hình 2.1)

22

Độ tuổi ngƣời vay vốn

Lãi suất vay

Trình độ học vấn của ngƣời vay

Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của ngƣời vay Giá trị của khoản vay

Khả năng trả nợ vay đúng hạn Thu nhập của ngƣời vay

Thời hạn vay

Số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập

Kinh nghiệm

Hình 2.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Đề xuất của tác giả

2.3.2. Mô hình nghiên cứu định lƣợng

Do biến phụ thuộc trong đề tài là khả năng trả nợ vay đúng hạn (biến nhị

phân, chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1), nên đề tài có thể sử dụng một trong ba mô hình cơ

bản để phân tích nhƣ: mô hình xác xuất tuyến tính LPM, mô hình Binary logistic,

mô hình Probit. Trong đó, mô hình xác xuất tuyến tính LPM có nhƣợc điểm là các

yếu tố ngẫu nhiên không thuần nhất và phƣơng sai của chúng thay đổi, ngoài ra yếu

tố ngẫu nhiên không có phân bổ chuẩn nên ta không thể ƣớc lƣợng đƣợc khoảng tin

cậy cho các hệ số hồi quy. Do vậy, đề tài có thể sử dụng một trong hai loại mô hình

là mô hình Binary logistic hoặc mô hình Probit. Giữa mô hình Binary logistic và mô

hình Probit có rất nhiều điểm tƣơng đồng nhƣ không có sự ràng buộc về phân phối

của các biến độc lập, kiểm định thống kê không quá phức tạp, các biến độc lập định

23

tính thông qua việc thiết lập biến giả có thể chuyển thành định lƣợng…Điểm khác

nhau trong giả thuyết giữa mô hình Binary logistic hoặc mô hình Probit là mô hình

Binary logistic giả định hạng nhiễu phân phối chuẩn logistic, trong khi mô hình

Probit giả định hạng nhiễu phân phối chuẩn thông thƣờng. Từ đó, tác giả chọn mô

hình hồi quy Probit để nghiên cứu các yếu tố có ảnh hƣởng đến KNTN vay đúng

hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp. Vì đây cũng là mô hình nghiên

cứu tại quốc gia đang phát triển trên thế giới và tại khu vực ĐBSCL, Việt Nam nên

có tính chất phổ biến và tƣơng đồng với các nghiên cứu khác, có dữ liệu nghiên cứu

phù hợp với cơ sở dữ liệu có thể thu thập đƣợc. Mô hình nghiên cứu có dạng cụ thể

nhƣ sau:

KNTraNo = 0 + 1(DoTuoi) + 2(TrinhDo) + 3(NganhNghe) +

4(ThuNhap) + 5(SoNguoi) + 6(GiaTri) + + 7(KinhNghiem) + 8(ThoiHan) +

9(Laisuat) + ε

Trong đó:

- 0 : Là hằng số của mô hình.

- 1,…, 9: Là hệ số hồi quy.

- ɛ : Nhiễu của phƣơng trình hồi quy (đại diện cho sai số và các biến không

xuất hiện trong mô hình hay các yếu tố khác ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc ngoài

các biến độc lập trong bài).

- Biến phụ thuộc

KNTraNo: Khả năng trả nợ đúng hạn. Là biến phụ thuộc của mô hình probit

trong nghiên cứu này là giá trị tiềm ẩn của nông dân trong thời gian trả nợ vay. Biến

phụ thuộc này là một biến giả với giá trị bằng 1 nếu nông dân trả khoản vay và lãi

trong thời hạn trong thời gian trả nợ vay và nhận giá trị bằng 0 nếu không trả khoản

vay và lãi đúng hạn.

24

Khả năng trả nợ đúng hạn của nông dân thứ i phụ thuộc vào các biến giải

thích Ii = 0 + 1(DoTuoi)i + 2(TrinhDo)i + 3(NganhNghe)i + 4(ThuNhap)i +

5(SoNguoi)i + 6(GiaTri)i + + 7(KinhNghiem)i + 8(ThoiHan)i + 9(Laisuat)i +

εi. Nhƣ vậy, để đánh giá khả năng trả nợ đúng hạn của nông dân chúng ta quan sát

các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ của nông dân đó, trong đó:

KNTraNoi = 1 (nông dân thứ i trả nợ đúng hạn), nếu Ii > 0

KNTraNoi = 0 (nông dân thứ i trả nợ không đúng hạn), nếu Ii ≤ 0

- Biến độc lập

+ DoTuoi : Độ tuổi ngƣời vay vốn

+ TrinhDo : Trình độ học vấn của ngƣời vay

+ NganhNghe : Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của ngƣời vay

+ ThuNhap : Thu nhập của ngƣời vay

+ SoNguoi : Số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập

+ GiaTri : Giá trị của khoản vay

+ KinhNghiem : Kinh nghiệm của ngƣời vay trong sản xuất chăn nuôi

+ ThoiHan : Thời hạn vay

+ LaiSuat : Lãi suất vay

2.3.3. Giả thuyết nghiên cứu

Trên cơ sở kết quả đạt đƣợc từ các nghiên cứu thực nghiệm đã đƣợc tìm hiểu

và chứng minh, kế thừa và vận dụng vào bối cảnh thực tế tại vùng nghiên cứu, tác

giả đƣa ra các giả thuyết nghiên cứu trong đề tài này nhƣ sau:

Giả thuyết H1: Độ tuổi người vay vốn của người vay có ảnh hưởng đến khả

năng trả nợ vay đúng hạn.

25

Độ tuổi ngƣời vay vốn (DoTuoi) là tuổi của khách hàng vay trong năm vay

vốn. Nó là một biến liên tục đo bằng năm, mà ngƣời có độ tuổi trẻ hơn có thể có

năng suất, có thể hiểu biết nhiều hơn ngƣời lớn tuổi hơn dẫn đến trả nợ đúng hạn

hơn. Kibrom (2010) nhận ra rằng khả năng trả nợ có tác động ngƣợc chiều của độ

tuổi ngƣời vay vốn. Mặt khác, ngƣời lớn tuổi hơn có thể có nhiều kinh nghiệm hơn

trong trồng trọt, chăn nuôi đều này dẫn đến trả nợ đúng hạn. Chapman (1990) kết

luận rằng độ tuổi có mối tƣơng quan thuận với khả năng trả nợ của khách hàng. Do

đó, độ tuổi ngƣời vay vốn không thể xác định trƣớc khả năng trả nợ vay đúng hạn.

Giả thuyết H2: Trình độ học vấn của người vay có ảnh hưởng cùng chiều

đến đến khả năng trả nợ vay đúng hạn.

Trình độ học vấn của nông dân càng cao thì nông dân có nhiều cơ hội tiếp

cận với thông tin vay vốn, dễ dàng tiếp cận với khoa học kỹ thuật, có tính toán đến

hiệu quả khi vay vốn để đầu tƣ nên họ làm ăn cũng có hiệu quả hơn những nông

dân có học vấn thấp. Việc sử dụng vốn hiệu quả sẽ giúp nông dân trả nợ vay đúng

hạn. Giả thuyết này cũng là kết luận của nhiều nhà nghiên cứu nhƣ Kibrom (2010),

Vitor (2012), Wongnaa và Vitor (2013), Adeyonu và các tác giả (2016), Trƣơng

Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011); Mai Văn Nam và Vƣơng Quốc Duy

(2016). Do đó nghiên cứu kỳ vọng trình độ học vấn của ngƣời vay càng cao sẽ làm

tăng khà năng hoàn trả nợ. Dấu kỳ vọng (+).

Giả thuyết H3: Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của người vay có ảnh

hưởng tích cực đến khả năng trả nợ vay đúng hạn.

Theo Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) cho rằng khoản vay

có nguồn trả nợ từ hoạt động sản xuất nông nghiệp có xác suất trả nợ đúng hạn cao

hơn so với những khoản vay có nguồn thu nhập để trả nợ từ những hoạt động khác.

Chapman (1990) cũng kết luận rằng đặc điểm nghề nghiệp có tƣơng quan thuận đối

với khả năng trả nợ của ngƣời vay. Do đó nghiên cứu kỳ vọng ngành nghề chính tạo

ra thu nhập của ngƣời vay là từ hoạt động sản xuất nông nghiệp sẽ làm tăng khả

năng hoàn trả nợ. Dấu kỳ vọng (+).

26

Giả thuyết H4: Thu nhập của người vay có ảnh hưởng cùng chiều đến khả

năng trả nợ vay đúng hạn.

Chapman (1990) đã nghiên cứu mối liên hệ giữa khả năng trả nợ vay thu

nhập của ngƣời vay khả năng trả nợ từ thấp đến cao tƣơng ứng với thu nhập thấp,

thu nhập trung bình và thu nhập cao. Theo Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh

Bình (2011) cũng đã kết luận rằng càng có nhiều thành viên tạo ra thu nhập càng

cao thì khả năng trả nợ đúng hạn càng lớn khi nghiên cứu yếu tố thu nhập thông qua

thu nhập của các thành viên tác động lên khả năng trả nợ vay của nông dân. Nhóm

tác giả Kohansal và Mansoori (2009) cũng có kết luận tƣơng tự khi thực hiện

nghiên cứu liên quan đến khả năng trả nợ của khách hàng. Do đó nghiên cứu kỳ

vọng thu nhập của ngƣời vay càng cao càng làm tăng khả năng trả nợ của ngƣời

vay. Dấu kỳ vọng (+).

Giả thuyết H5: Số thành viên trong gia đình có tạo ra thu nhập có ảnh

hưởng cùng chiều đến khả năng trả nợ vay đúng hạn.

Chapman (1990) cho rằng số thành viên của hộ gia đình có tƣơng quan thuận

với khả năng trả nợ, gia đình có nhiều ngƣời tạo ra thu nhập sẽ làm tăng thu nhập

chung của nông dân và làm giảm đi những gánh nặng cho chủ hộ. Trong khi

Adeyonu (2016) lại cho rằng số ngƣời phụ thuộc gia đình làm giảm khả năng trả nợ

do gia đình phải sử dụng thu nhập để trang trải cho chi phí của nhiều ngƣời. Gia

đình có nhiều ngƣời tạo ra thu nhập sẽ làm tăng thu nhập chung của nông dân và

làm giảm đi những gánh nặng cho chủ hộ. Nghiên cứu của tác giả trong nƣớc nhƣ

Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) lại cho ra kết quả là số thành viên

trong gia đình có thu nhập đƣợc kỳ vọng có mối tƣơng quan tỷ lệ thuận với khả

năng trả nợ đúng hạn của nông dân. Do đó nghiên cứu của tác giả kỳ vọng số thành

viên trong gia đình có tạo ra thu nhập càng cao càng làm tăng khả năng trả nợ của

ngƣời vay. Dấu kỳ vọng (+).

Giả thuyết H6: Số năm kinh nghiệm trong sản xuất nông nghiệp của người

vay có ảnh hưởng cùng chiều đến khả năng trả nợ vay đúng hạn.

27

Đây là biến liên tục đƣợc đo bằng số năm hoạt động sản xuất trồng trọt, chăn

nuôi của ngƣời vay. Khách hàng vay có nhiều kinh nghiệm trong sản xuất chăn nuôi

sẽ sản xuất chăn nuôi hiệu quả hơn. Họ có doanh thu và dòng tiền ổn định hơn so

với những ngƣời chỉ mới bắt đầu. Vì vậy, những ngƣời có nhiều kinh nghiệm sẽ có

tỉ lệ hoàn trả nợ vay cao hơn (Wongnaa, Victor 2013). Do đó, nghiên cứu kỳ vọng

kinh nghiệm trong sản xuất nông nghiệp sẽ có tác động tích cực đến khả năng trả nợ

vay đúng hạn. Dấu kỳ vọng (+).

Giả thuyết H7: Giá trị của khoản vay của người vay có ảnh hưởng cùng

chiều đến khả năng trả nợ vay đúng hạn.

Khi số tiền vay tăng đến một mức nhất định (đủ đảm bảo nhu cầu vốn cho

sản xuất kinh doanh) sẽ hạn chế ảnh hƣởng đến dòng tiền của khách hàng hơn là

những khoản vay có quy mô nhỏ hơn. Với số tiền vay ít, các nông dân không thể

đáp ứng đầy đủ nhu cầu chi phí đầu vào cần thiết để tạo ra năng suất tối ƣu và với

số tiền vay cao hơn ngƣời nông dân sẽ có thể mua tất cả các nguyên vật liệu đầu vào

cần thiết để tăng năng suất và do đó tăng thu nhập để trả nợ vay. Đó là nội dung kết

quả nghiên cứu của Victor 2012. Do đó nghiên cứu kỳ vọng giá trị của khoản vay

càng cao càng làm tăng khả năng trả nợ của ngƣời vay. Dấu kỳ vọng (+).

Giả thuyết H8: Thời hạn vay có ảnh hưởng ngược chiều đến khả năng trả nợ

vay đúng hạn.

Khoản thời gian mà toàn bộ khoản vay phải đƣợc hoàn trả theo thoả thuận

của TCTD và khách hàng. Kibrom (2010) cho rằng thời hạn trả nợ ngắn có thể làm

cho khách hàng không đủ doanh thu để trả nợ vay. Mặt khác, thời gian trả nợ dài có

thể gây bất lợi cho khách hàng vay nếu họ không thể tiếp cận vốn vay trong tƣơng

lai cho đến khi các khoản vay cũ đƣợc trả lại. Do đó, thời gian trả nợ vay ngắn và

dài có thể tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ đúng hạn, tuy nhiên nếu thời gian

trả nợ phù hợp, khách hàng vay sẽ trả nợ đúng hạn.

28

Giả thuyết H9: Lãi suất vay có ảnh hưởng ngược chiều đến khả năng trả nợ

vay đúng hạn.

Lãi suất luôn là một trong những vấn đề đƣợc ngƣời đi vay quan tâm, đặc

biệt là nông dân vì nó ảnh hƣởng trực tiếp đến kết quả sản xuất chăn nuôi của họ

(Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình 2011). Kohansal và Mansoori (2009) đã

nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ của nông dân tỉnh Khorasan –

Razavi của Iran và cho rằng lãi suất cho vay là yếu tố quan trọng nhất ảnh hƣởng

đến việc trả nợ của nông dân. Do đó nghiên cứu kỳ vọng lãi suất càng cao thì khả

năng trả nợ của ngƣời vay càng giảm. Dấu kỳ vọng (-).

Cách đo lƣờng và dấu kỳ vọng của các biến trong nghiên cứu đƣợc tóm tắt

trình bày trong Bảng 2.2

29

Bảng 2.2: Bảng mô tả tóm tắt các biến trong nghiên cứu

Dấu

Stt Tên biến Ký hiệu Cách đo lƣờng kỳ

vọng

Biến phụ thuộc

Khả năng trả nợ 1: Trả nợ đúng hạn KNTraNo 1 đúng hạn 0: Trả nợ không đúng hạn

Các biến độc lập

Độ tuổi ngƣời vay 1 DoTuoi Thời điểm vay trừ đi năm sinh +/- vốn

Trình độ học vấn 1: Học từ lớp 9 trở lên. 2 TrinhDo + của ngƣời vay 0: Học dƣới lớp 9

Ngành nghề chính 1: Ngành nghề chính tạo ra thu

3 tạo ra thu nhập của NganhNghe nhập trả nợ là nông nghiệp. +

ngƣời vay 0: Nếu là nghề khác.

Thu nhập của Khoản thu nhập ổn định bình 4 ThuNhap + ngƣời vay quân theo tháng (triệu đồng)

Số thành viên trong gia đình có Số thành viên trong tạo ra thu nhập. Đƣợc tính bằng 5 gia đình có tạo ra SoNguoi + số thành viên trong hộ trừ đi số thu nhập thành viên phụ thuộc kinh tế.

Số năm kinh nghiệm trong sản 6 Kinh nghiệm KinhNghiem + xuất nông nghiệp của ngƣời vay

Giá trị của khoản Tổng giá trị khoản vay của 7 GiaTri + vay khách hàng (triệu đồng)

1: Vay ngắn hạn 8 Thời hạn vay ThoiHan + 0: Vay trung, dài hạn

9 Lãi suất vay LaiSuat Lãi suất đƣợc tính theo năm -

30

Tóm tắt chƣơng 2

Trong chƣơng này, tác giả trình bày cơ sở lý luận khoa học liên quan đến đề

tài nhƣ khái niệm về nông dân, tín dụng, cho vay nông nghiệp, các nhân tố ảnh

hƣởng đến khả năng trả nợ của ngƣời vay, các nghiên cứu trƣớc đây, … Từ đó, tác

giả lấy làm nền tảng để xây dựng mô hình nghiên cứu của đề tài.

31

CHƢƠNG 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương này sẽ giới thiệu phương pháp nghiên cứu. Cụ thể, sẽ giới thiệu quy

trình nghiên cứu, mô tả cách thức thu thập thông tin, phương pháp phân tích số

liệu, kiểm định mô hình.

3.1. Quy trình nghiên cứu

Đƣợc xây dựng theo trình tự 6 bƣớc nhƣ sau:

Bƣớc 1: Xác định vấn đề nghiên cứu. Nhiệm vụ trong bƣớc này là xác định

vấn đề nghiên cứu của đề tài, mục tiêu nghiên cứu chung, mục tiêu cụ thể, các câu

hỏi nghiên cứu cần phải đặt ra và trả lời.

Bƣớc 2: Tiếp cận nghiên cứu. Bƣớc này có nhiệm vụ tổng quan cơ sở lý

thuyết và những đề tài có liên quan ở trong và ngoài nƣớc từ đó xây dựng mô hình

nghiên cứu về các nhân tố ảnh hƣởng đến KNTN vay của nông dân tại BIDV – Chi

nhánh Đồng Tháp.

Bƣớc 3: Thiết kế nghiên cứu. Nội dung trong bƣớc này là xác định hình thức

nghiên cứu, phƣơng pháp nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, xác định cỡ mẫu,

phƣơng pháp điều tra thu thập số liệu cũng nhƣ các kỹ thuật phân tích số liệu.

Bƣớc 4: Điều tra đối tƣợng nghiên cứu. Tổ chức điều tra thu thập số liệu

thông qua phiếu khảo sát (bảng câu hỏi) định lƣợng chính thức. Bƣớc này cần phát

hiện những sai sót trong quá trình thu mẫu và có những điều chỉnh kịp thời, nhằm

đảm bảo độ tin cậy tối đa cho số liệu thu thập đƣợc.

Bƣớc 5: Phân tích số liệu. Sử dụng phần mềm STATA 12 để xử lý số liệu.

Bƣớc này bao gồm các nội dung nhƣ: mã hóa biến, nhập số liệu vào máy tính, làm

sạch số liệu, điều chỉnh những sai sót và tiến hành phân tích các số liệu theo các

phƣơng pháp.

Bƣớc 6: Viết báo cáo nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu nhƣ đƣợc trình bày trong hình 3.1

32

Vấn đề nghiên cứu Các nhân tố ảnh hƣởng đến KNTN vay của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp

Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trƣớc

Đề xuất mô hình nghiên cứu

Lập mô hình nghiên cứu định lƣợng và giả thuyết nghiên cứu

Thu thập số liệu

Ƣớc lƣợng thông số

Kiểm định giả thuyết Đo lƣờng mức độ ảnh hƣởng Phân tích hồi quy

Xây dựng lại mô hình Kết quả nghiên cứu và kiến nghị

Hình 3.1 Quy trình thực hiện nghiên cứu

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

33

3.2 Phƣơng pháp thu thập số liệu

Số quan sát (cỡ mẫu): Một công trình nghiên cứu thƣờng dựa vào một mẫu

nghiên cứu cụ thể và nghiên cứu này cũng sẽ tuân theo thông lệ chung. Một trong

những vấn đề quan trọng đối với việc xác định mẫu nghiên cứu là ƣớc tính số lƣợng

đối tƣợng (số quan sát) cần thiết vì nó là yếu tố quyết định sự thành công hay thất

bại của nghiên cứu. Nếu số quan sát quá nhỏ thì kết luận rút ra từ nghiên cứu không

có độ chính xác cao, thậm chí không kết luận đƣợc gì. Ngƣợc lại, số quan sát quá

lớn thì nguồn lực sẽ bị hao phí không cần thiết.

Dựa vào lý thuyết thống kê cơ bản ta có ba yếu tố chính ảnh hƣởng đến

quyết định cỡ mẫu cần chọn là (i) Mức ý nghĩa, (ii) Độ mạnh của phép kiểm định và

(iii) số lƣợng biến độc lập. Có nhiều kỹ thuật để chọn kích thƣớc mẫu đại diện cho

tổng thể. Một trong số đó là kỹ thuật xác định cỡ mẫu dựa trên kinh nghiệm của

Green (1991), trích bởi Lƣu Tiến Dũng (2013). Tác giả khuyến nghị công thức xác

định cỡ mẫu nghiên cứu nhƣ sau:

n ≥ 50 + 8*m

trong đó, n là kích thƣớc mẫu tối thiểu cần thiết và m là số biến độc lập trong mô

hình. Giả sử vẫn áp dụng kinh nghiệm chọn mẫu của Green, với số biến độc lập là

9, vậy kích thƣớc mẫu nghiên cứu tối thiểu bằng 122 quan sát. Ngoài ra,

Tabacknich và Fidell (2007), trích bởi Lƣu Tiến Dũng (2013), cho rằng kích thƣớc

mẫu nghiên cứu cần đủ lớn để kết quả hồi quy đƣợc thuyết phục hơn và đề xuất một

công thức khác để xác định cỡ mẫu dựa trên kinh nghiệm nhƣ sau:

n ≥ 104 + m

trong đó, n là kích thƣớc mẫu tối thiểu cần thiết và m là số biến độc lập trong mô

hình. Giả sử áp dụng theo Tabacknich và Fidell, với số biến độc lập là 9, vậy kích

thƣớc mẫu nghiên cứu tối thiểu trong nghiên cứu này phải bằng 113 quan sát, để

đảm bảo kích thƣớc mẫu tƣơng đối lớn và đại diện tốt cho tổng thể.

34

Để đảm bảo độ mạnh của phép kiểm định của đề tài này, tác giả đã sử dụng

bộ số liệu bao gồm 300 quan sát. Nhƣ vậy với những yêu cầu đặt ra với cỡ mẫu thì

số quan sát là 300 đã đủ lớn để tiến hành nghiên cứu.

3.3 Phƣơng pháp chọn mẫu

- Đầu tiên, chọn toàn bộ các nông dân đang có quan hệ tín dụng với BIDV –

Chi nhánh Đồng Tháp trong năm 2017 và đến 31/12/2017 vẫn còn dƣ nợ.

- Chia các nông dân này ở các Phòng Giao dịch của BIDV – Chi nhánh Đồng

Tháp thành hai nhóm: nhóm 1 (chƣa từng phát sinh nợ quá hạn) và nhóm 0 (đã từng

phát sinh nợ quá hạn).

- Tổng số nông dân vay đƣợc chọn để khảo sát là 300. Trên cơ sở thống kê

về tổng số nông dân vay của từng địa bàn thuộc các Phòng Giao dịch của BIDV –

Chi nhánh Đồng Tháp, mẫu nghiên cứu đƣợc phân bổ đều cho các địa bàn (Bảng

3.1)

Bảng 3.1. ảng số lƣợng mẫu khảo sát theo địa n

Địa bàn huyện/thị Phòng Giao dịch Số mẫu điều tra

1. Huyện Cao Lãnh Mỹ Thọ 50

2. Huyện Tháp Mƣời Tháp Mƣời 50

3. Huyện Tam Nông Tam Nông 50

4. Huyện Thanh Bình Thanh Bình 50

5. Thị xã Hồng Ngự Hồng Ngự 50

6. Huyện Tân Hồng Tân Hồng 50

Tổng số 300

Nguồn: Số liệu khảo sát của tác giả

Ngoài ra, để phục vụ cho mô hình nghiên cứu, khi tiến hành nghiên cứu tác

giả sử dụng cơ cấu mẫu hợp lý giữa những nông dân trả nợ đúng hạn và những

35

nông dân trả nợ không đúng hạn theo tỷ lệ với số cá thể của địa bàn. Sau đó, tác giả

sử dụng hàm randbetween(số nhỏ nhất; số lớn nhất) trong phần mền excel để chọn

mẫu ngẫu nhiên theo số lƣợng mẫu để khảo sát.

Bảng 3.2. ảng số lƣợng mẫu khảo sát theo khả năng trả nợ

Số mẫu điều tra Phòng Địa bàn huyện/thị Trả nợ đúng hạn Trả nợ trễ hạn Giao dịch Số lƣợng Tỷ lệ Số lƣợng Tỷ lệ

1. Huyện Cao Lãnh Mỹ Thọ 28 56% 22 44%

2. Huyện Tháp Mƣời Tháp Mƣời 39 78% 11 22%

3. Huyện Tam Nông Tam Nông 35 70% 15 30%

4. Huyện Thanh Bình Thanh Bình 30 60% 20 40%

5. Thị xã Hồng Ngự Hồng Ngự 26 52% 24 48%

6. Huyện Tân Hồng Tân Hồng 29 58% 21 42%

Tổng cộng 181 62,33% 119 37,67%

Nguồn: Số liệu khảo sát của tác giả

3.4. Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu đƣợc tác giả thu thập là số liệu thứ cấp đƣợc khai thác từ

các báo cáo hoạt động tín dụng, hồ sơ vay vốn của nông dân và báo cáo đề xuất tín

dụng của cán bộ khách hàng tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp.

3.5. Phƣơng pháp phân tích số liệu

Dữ liệu thu thập đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này là dữ liệu thứ cấp, các

công cụ đƣợc sử dụng là Excel và phần mềm thống kê STATA 12 để hỗ trợ cho

việc thực hiện phân tích hồi quy.

36

3.5.1. Phân tích thống kê mô tả

Thực hiện thống kê mô tả bằng cách xử lý và tổng hợp dữ liệu thô thành các

chỉ số cụ thể hơn nhằm tìm ra yếu tố đặc trƣng của từng biến và toàn bộ dữ liệu. Số

liệu sau khi đã đƣợc xử lý sẽ đƣợc trình bày dƣới dạng bảng thống kê mô tả với các

nội dung cụ thể nhƣ: Tên biến, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và

giá trị nhỏ nhất.

3.5.2. Phân tích tƣơng quan

Mục đích của việc phân tích tƣơng quan giữa các biến trong mô hình nghiên

cứu là tìm ra những cập biến có hệ số tƣơng quan cao qua việc thiết lập ma trận hệ

số tƣơng quan giữa các biến. Nghiên cứu của Grunfeld (1958), trích bởi Lƣu Tiến

Dũng (2013), cho rằng cần xem xét thật kỹ hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập

trong mô hình để phát hiện khả năng tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng

kéo theo dấu của các hệ số hồi quy có thể sai dẫn đến phản ánh không đúng các quy

luật kinh tế.

3.5.3. Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến

Để dò tìm và phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến, nghiên cứu sử dụng công

cụ hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF – Variance Inflation Factor), quy tắc là khi VIF

vƣợt quá 10 thì xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến (Gujrati, 2003). Trƣờng hợp nếu

phát hiện ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình thì cặp biến độc lập này sẽ

đƣợc xử lý bằng cách bỏ đi một biến đa cộng tuyến ra khỏi mô hình hồi quy.

3.5.4. Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai của phần dƣ thay đổi

Phƣơng sai của phần dƣ thay đổi (heterroskedasticity) là hiện tƣợng các giá

trị phần dƣ có phân phối không giống nhau, và giá trị phƣơng sai không nhƣ nhau.

Nếu bỏ qua hiện tƣợng phƣơng sai của phần dƣ thay đổi sẽ làm cho ƣớc lƣợng của

các hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm định giả thuyết không còn giá trị, các

dự báo không còn hiệu quả. Để kiểm tra hiện tƣợng này, ta sử dụng kiểm định

Spearman hoặc kiểm đinh White. Do số quan sát của nghiên cứu ≥ 100 nên sử dụng

37

kiểm định White. Trƣờng hợp hiện tƣợng này xảy ra, ta sẽ khắc phục bằng cách sử

dụng thêm ƣớc lƣợng vững của ma trận hiệp phƣơng sai thông qua tùy chọn robust

trên cơ sở phƣơng pháp Probit giúp tính toán lại các giá trị kiểm định và khắc phục

hiện tƣợng phƣơng sai của sai số thay đổi (White, 1980).

3.5.5. Phân tích kết quả hồi quy

Mục đích đo lƣờng mức độ ảnh hƣởng và cho biết chiều tác động của từng

biến độc lập với biến phụ thuộc để trả lời câu hỏi của luận văn về nhân tố tác động

đến KNTN vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp. Do biến

phụ thuộc trong đề tài là khả năng trả nợ vay đúng (biến nhị phân chỉ nhận giá trị 0

hoặc 1), đề tài sử dụng mô hình Probit thông qua phần mềm STATA 12 phân tích.

Các bƣớc tác giả phân tích kết quả bao gồm:

- Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát: Đối với kiểm định này, hồi quy

Probit sử dụng kiểm định Chi2 để xem các biến độc lập đƣa vào mô hình hình thực

sự có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc không. Kết luận đƣợc đánh

giá dựa vào mức ý nghĩa quan sát mà STATA đƣa ra trong bảng kiểm định Wald

đối với các hệ số của mô hình. Nếu Chi2 nhỏ hơn mức ý nghĩa đƣa ra thì có thể

khẳng định các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc trong tổng

thể. Nói cách khác, mô hình lựa chọn là phù hợp tốt. Mặc khác, đo lƣờng độ phù

hợp của mô hình hồi quy Probit còn đƣợc dựa trên chỉ tiêu Log Likelihood, thƣớc

đo này càng nhỏ càng tốt vì Log Likelihood phản ánh sai số nên càng nhỏ càng thể

hiện độ phù hợp của mô hình cao. Giá trị nhỏ nhất của Log Likelihood là 0 (tức là

không có sai số), lúc đó mô hình có độ phù hợp hoàn hảo.

- Kiểm định các khuyết tật của mô hình: Tác giả sử dụng kiểm định Wald để

kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy tổng thể. Cũng xem xét mức ý

nghĩa theo nguyên tắc thông thƣờng: nếu mức ý nghĩa (p>/z/) nhỏ hơn mức ý nghĩa

đƣa ra thì kết luận có ý nghĩa về mặt thống kê và ngƣợc lại.

- Thảo luận chi tiết kết quả mô hình hồi quy.

38

Tóm tắt chƣơng 3

Trong phƣơng pháp nghiên cứu của đề tài này, tác giả trình bày 6 bƣớc để

thực hiện luận văn từ khâu hình thành ý tƣởng, nghiên cứu lý luận đƣa ra các Giả

thuyết, đề xuất mô hình nghiên cứu, tiến hành thu thập đến khâu xử lý dữ liệu và

phân tích dữ liệu bằng phần mềm STATA 12. Tóm lại, chƣơng 3 sẽ giúp ngƣời đọc

nắm đƣợc tổng quát hơn về phƣơng pháp nghiên cứu của tác giả, giúp ngƣời đọc dễ

dàng hiểu đƣợc nội dung của các chƣơng tiếp theo.

39

CHƢƠNG 4. PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Trên cơ sở các lý thuyết và mô hình được giới thiệu ở chương 3, chương 4

trình bày tóm tắt thực trạng cho vay nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp

đồng thời thực hiện thống kê mô tả đối với các biến của mô hình hồi quy Probit. Đề

tài sẽ tập trung vào phân tích mô hình Hồi quy Probit và thảo luận kết quả dựa trên

các giả thuyết, lý thuyết, thực nghiệm đã trình bày.

4.1. Điều kiện tự nhiên v đặc điểm kinh tế của vùng nghiên cứu

Đồng Tháp là một tỉnh nằm ở miền Tây Nam Bộ, thuộc vùng Đồng bằng sông Cửu Long với diện tích tự nhiên là 3.375,4 m2 , nằm trong vùng khí hậu nhiệt

đới đồng nhất trên toàn tỉnh, có hai mùa rõ rệt (mùa mƣa từ tháng 5 đến tháng 11,

khô từ tháng 12 đến tháng 4 năm sau), lƣợng mƣa trung bình từ 1.170 đến 1.520

mm, số giờ nắng trung bình là 6,8 giờ/ngày. Đặc điểm khí hậu này tƣơng đối thuận

lợi cho phát triển nông nghiệp toàn diện.

Đồng Tháp có 4 nhóm đất chính, trong đó nhóm đất phù sa đƣợc bồi đắp

hằng năm (có diện tích 191.769 ha, chiếm 59,06% diện tích đất tự nhiên). Đất đai

của Đồng Tháp có kết cấu mặt bằng kém bền vững lại tƣơng đối thấp nên làm mặt

bằng xây dựng thì đòi hỏi kinh phí cao, nhƣng rất phù hợp cho sản xuất lƣơng thực.

Ngoài ra Đồng Tháp còn có nguồn nƣớc mặt và nƣớc ngầm dồi dào và hệ

thống kênh rạch chằng chịt, bảo đảm tƣới tiêu phục vụ sản xuất nông nghiệp và vận

chuyển hàng hoá.

Từ năm 2014, để thực hiện Đề án tái cơ cấu Ngành nông nghiệp tỉnh Đồng

Tháp đến năm 2020 và tầm nhìn đến năm 2030, tỉnh Đồng Tháp đã chọn 5 ngành

hàng chủ lực tổ chức tái cơ cấu sản xuất gồm: lúa gạo, hoa kiểng, xoài, cá tra và vịt.

Nhìn chung, với lợi thế về khí hậu, sông ngòi, đất đai cũng nhƣ chủ trƣơng

của địa phƣơng, tỉnh Đồng Tháp rất thích hợp cho hoạt động sản xuất nông nghiệp.

Khu vực này thu hút lực lƣợng lao động chiếm đến 53% lao động của toàn tỉnh

(theo Sở nông nghiệp và phát triển nông thôn Đồng Tháp năm 2018). Do đó, nông

40

dân là đối tƣợng khách hàng tiềm năng và là thị phần chiếm ƣu thế cần đƣợc phục

vụ của các ngân hàng thƣơng mại trên địa bàn tỉnh Đồng Tháp. Kết quả hoạt động

sản xuất nông nghiệp so với các ngành khác tại Đồng Tháp thể hiện qua Bảng gía trị

sản xuất của các ngành kinh tế.

Bảng 4.1 Giá trị sản xuất của các ngành kinh tế tại Đồng Tháp từ năm 2012

đến 2016 (tính theo giá trị)

ĐVT: tỷ đồng

Giá trị công nghiệp v xây dựng

Năm Tổng Giá trị dịch vụ Tổng Trong đó: Giá trị công nghiệp Giá trị nông lâm nghiệp v thuỷ sản

2012 118.609 41.034 53.614 47.833 23.961

2013 127.505 42.494 58.393 52.185 26.618

2014 139.024 45.817 62.948 56.739 30.259

2015 147.012 48.259 65.620 58.970 33.133

2016 157.620 50.794 69.567 62.223 37.259

Nguồn: Cục Thống kê tỉnh Đồng Tháp

41

Bảng 4.2 Giá trị các ngành kinh tế tại Đồng Tháp từ năm 2012 đến 2016 (tính

theo %)

ĐVT: %

Giá trị công nghiệp v xây dựng

Năm Tổng Giá trị dịch vụ Giá trị nông lâm nghiệp v thuỷ sản Tổng Trong đó: Giá trị công nghiệp

2012 100% 35% 45% 40% 20%

2013 100% 33% 46% 41% 21%

2014 100% 33% 45% 41% 22%

2015 100% 33% 45% 40% 23%

2016 100% 32% 44% 39% 24%

Nguồn: Cục Thống kê tỉnh Đồng Tháp

Từ Bảng 4.1 và 4.2 cho thấy giá trị sản xuất nông nghiệp (bao gồm giá trị

nông lâm nghiệp và thuỷ sản) từ năm 2012 đến năm 2016 lúc nào cũng chiếm

khoảng 1/3 tổng giá trị sản xuất của các ngành trong tỉnh Đồng Tháp. Điều đó cho

thấy giá trị sản xuất nông nghiệp là một trong 3 trụ cột tạo nên giá trị sản xuất cho

tỉnh Đồng Tháp (bên cạnh công nghiệp và dịch vụ) và ngƣời nông dân đóng góp

một phần đáng kể vào ngân sách của tỉnh nhà.

4.2. Phân tích thống kê mô tả

4.2.1. Thực trạng cho vay nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp

Đồng Tháp là một tỉnh có hoạt động sản xuất nông nghiệp chiếm ƣu thế. Do

đó, nông dân là khách hàng tiềm năng và là thị phần chiếm ƣu thế của các ngân

hàng thƣơng mại trên địa bàn tỉnh Đồng Tháp. Bức tranh tổng thể về việc cho vay

nói chung và cho vay nông dân của BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp có thể tóm lƣợc

nhƣ sau:

42

- Tình hình tổng dự nợ cho vay từ năm 2014 đến năm 2017 tại BIDV – Chi

nhánh Đồng Tháp đƣợc tổng hợp trong Bảng 4.1

Bảng 4.3 Dƣ nợ vay tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp

Đơn vị tính: tỷ đồng

Năm STT Chỉ tiêu 2014 2015 2016 2017

Tổng dƣ nợ 3.030 3.337 3.609 4.191 1

Tổng nợ quá hạn 20 18 87 78 2

Tỷ lệ nợ quá hạn 0,66% 0,54% 2,41% 1,86% 3

Tổng nợ xấu 16 10 71 50 4

Tỷ lệ nợ xấu 0,51% 0,30% 1,98% 1,19% 5

Nguồn: Báo cáo hoạt động ngân hàng của BIDV – CN Đồng Tháp

Số liệu trên Bảng 4.3 cho thấy dƣ nợ cho vay của BIDV – Chi nhánh Đồng

Tháp tăng dần từ năm 2014 đến 2017. Tỷ lệ nợ quá hạn năm 2015 có giảm so với

năm 2014, tuy nhiên đến cuối năm 2016 tỷ lệ nợ quá hạn tăng gấp 4 lần so với năm

2015. Đến cuối năm 2017 tỷ lệ nợ quá hạn có giảm so với năm 2016 nhƣng vẫn còn

khá cao so với các năm 2014 và 2015. Tƣơng tự, tỷ lệ nợ xấu năm 2015 giảm so với

năm 2014, tăng cao trong năm 2016 (gấp 6 lần) và có sự sụt giảm trong năm 2017.

Việc tăng đột biến nợ xấu và nợ quá hạn trong năm 2016 chủ yếu là do BIDV - Chi

nhánh Đồng Tháp sáp nhập BIDV – Chi nhánh Cao Lãnh (tiền thân là Chi nhánh

của Ngân hàng Phát triển nhà Đồng bằng sông Cửu Long Đồng Tháp). BIDV – Chi

nhánh Cao Lãnh có dƣ nợ xấu tƣơng đối lớn nên ảnh hƣởng nhiều đến tỷ lệ nợ quá

hạn và tỷ lệ nợ xấu tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp. Năm 2017, BIDV – Chi

nhánh Đồng Tháp đã áp dụng nhiều biện pháp quyết liệu để tận thu và xử lý nợ xấu

nên tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu đã có bƣớc sụt giảm.

43

- Cũng nhƣ thống kê mô tả tình hình tổng dƣ nợ cho vay, tác giả trình bày dƣ

nợ cho vay nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp từ năm 2014 đến năm 2017

thông qua Bảng 4.4 để đánh giá diễn tiến tình hình nợ vay quá hạn của nông dân.

Bảng 4.4 Dƣ nợ cho vay nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp

Đơn vị tính: tỷ đồng

Năm STT Chỉ tiêu 2014 2015 2016 2017

1 Dƣ nợ 86 72 396 546

2 Nợ quá hạn 2.2 3.9 4.3 3.6

3 Tỷ lệ nợ quá hạn 2,56% 5,42% 1,09% 0,66%

4 Nợ xấu 0.9 2 1.5 0.7

5 Tỷ lệ nợ xấu 1,05% 2,78% 0,38% 0,13%

Nguồn: Báo cáo hoạt động ngân hàng của BIDV – CN Đồng Tháp

Dƣ nợ cho vay nông dân năm 2015 có giảm so với năm 2014. Nguyên nhân

là do vào thời điểm tháng 11 năm 2015, BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp thực hiện

tách Phòng giao dịch Sa Đéc khỏi BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp nên dƣ nợ cho

vay nông dân giảm so với năm 2014. Tuy nhiên đến năm 2016 dƣ nợ cho vay nông

dân tăng đột biến so với năm 2017 (do việc nhận sáp nhập BIDV – Chi nhánh Cao

Lãnh).

Tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu cho vay nông dân từ năm 2014 đến năm 2015 có

tăng nhƣng giảm dần khi bƣớc sang 2016 và 2017 chứng tỏ dƣ nợ cho vay nông dân

nhận từ BIDV – Chi nhánh Cao Lãnh không làm cho tỷ lệ nợ quá hạn và tỷ lệ nợ

xấu gia tăng mà còn góp phần làm tỷ lệ nợ xấu và nợ quá hạn giảm mạnh do dƣ nợ

cho vay nông dân tăng lên.

44

Nhìn chung tỷ lệ nợ xấu cho vay nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp

tuy có thời điểm tăng cao nhƣng tỷ lệ nợ xấu vẫn còn nằm trong mức giới hạn tốt

(<3%) chứng tỏ chất lƣợng tín dụng cho vay nông dân nói riêng và cho vay các đối

tƣợng khác nói chung là rất tốt.

4.2.2. Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu

Thống kê mô tả các biến trong mô hình để mô tả một cách tổng quát về tình

hình trả nợ vay đúng hạn của các nông dân đƣợc nghiên cứu tại BIDV – Chi nhánh

Đồng Tháp.

Bảng 4.5: Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Trung Số quan Giá trị Giá trị Độ lệch Biến bình tổng sát nhỏ nhất lớn nhất chuẩn thể

Khả năng trả nợ 300 0,62 0,48 1 0

Độ tuổi 300 48,64 10,71 70 22

Trình độ 300 0,59 0,49 1 0

Ngành nghề 300 0,79 0,40 1 0

Thu nhập 300 8,75 5,99 33 2

Số ngƣời tạo ra 300 2,38 0,94 4 1 thu nhập

Số tiền vay 300 1.500 205 201 20

Kinh nghiệm 300 23,17 11,77 48 1

Thời hạn 300 0,68 0,46 1 0

Lãi suất 300 9,27 2,18 15 6,5

Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát

Từ bảng 4.3 cho thấy độ tuổi trung bình của nông dân vay tại BIDV – Chi

nhánh Đồng Tháp là hơi cao, khoảng 48 tuổi. Tuy nhiên độ tuổi thấp nhất và cao

45

nhất của nông dân là khá chênh lệch. Độ tuổi thấp nhất là 22 tuổi và cao nhất là 70

tuổi. Việc BIDV Đồng Tháp cho vay khách hàng nông dân với độ tuổi cao nhƣ vậy

là do các thành viên trong cùng một hộ gia đình có quan hệ hôn nhân, huyết thống

với nhau cùng nhau tham gia sản xuất lúa, nuôi trồng thuỷ sản do đó ngƣời đại diện

cho hộ gia đình vay vốn tại ngân hàng thƣờng là chủ hộ và là ngƣời cao tuổi nhất

trong gia đình. Một nguyên nhân nữa là tài sản bảo đảm cho khoản vay thƣờng là

đất nông nghiệp đƣợc sở hữu bởi hộ gia đình với diện tích thấp nhất cũng là 0,5 ha

đất lúa hoặc đất ao (nuôi trồng thuỷ sản) và ngƣời chủ hộ gia đình lúc này cũng là

đại diện chủ sở hữu của tài sản bảo đảm đứng ra vay vốn. Tuy nhiên độ tuổi này quá

cao, BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp cần phải hạ thấp tuổi của ngƣời vay xuống thấp

hơn nữa vì chính sách tiếp thị của BIDV đối với các khách hàng nói chung là thấp

hơn hoặc bằng 65 tuổi. Với độ tuổi cao nhƣ thế dễ xảy ra rủi ro bệnh chết sẽ ảnh

hƣởng đến việc hoàn trả vốn vay và xử lý tài sản bảo đảm vì phát sinh các vấn đề

liên quan đến quyền thừa kế tài sản.

Thu nhập trung bình của nông dân trong mẫu khảo sát là cao, hơn 8 triệu

đồng. Mức thu nhập thấp nhất là 2 triệu đồng và mức cao nhất là 33 triệu đồng. Thu

nhập của các đối tƣợng khách hàng chênh lệch cũng khá cao. Điều này cũng do

nhiều nguyên nhân: do diện tích đất nông nghiệp của các khách hàng chênh lệch nhau, có ngƣời chỉ 5.000 m2, có ngƣời có đến 50.000 m2 ; hoặc do ngành nghề khác

nhau: nuôi cá cho thu nhập cao hơn trồng lúa với cùng một diện tích đất, tuy nhiên

việc nuôi cá có rủi ro cao hơn trồng lúa do sự thay đổi giá bán cá và sự đổ xô nhau

nuôi cá của ngƣời nông dân. Do đó kinh nghiệm trong sản xuất nông nghiệp cùng

với việc áp dụng khoa học kỹ thuật là rất quan trọng. Mặt khác, không giống nhƣ

Ngân hàng Chính sách xã hội Việt Nam hay Ngân hàng nông nghiệp và phát triển

nông thôn Việt Nam, chính sách cho vay của BIDV là tập trung vào các khách hàng

có thu nhập không thấp, ổn định, thƣờng xuyên nên mức cho vay trung bình tại

BIDV Đồng Tháp trong mẫu cũng khá cao (> 200 trđ).

46

Số năm kinh nghiệm trong hoạt động sản xuất nông nghiệp của các nông dân

vay tại BIDV khá cao (khoảng 23 năm trong nghề). Số năm kinh nghiệm thấp nhất

là 1 và cao nhất là 48 do phần lớn ngƣời đứng tên vay vốn là ngƣời có nhiều năm

kinh nghiệm trong hoạt động sản xuất nông nghiệp nhất trong hộ. Số ngƣời tạo ra

thu nhập bình quân là 2 ngƣời, số ngƣời thấp nhất là 1 và cao nhất là 4. Số ngƣời

tạo ra thu nhập trong hộ nông dân là không nhiều lắm do hoạt động nông nghiệp

cần tốn nhiều ngƣời. Điều này có thể là do quy mô sản xuất của hộ nông dân thấp

hoặc do hộ nông dân sử dụng lao động thuê ngoài và áp dụng khoa học kỹ thuật vào

trong sản xuất nông nghiệp (đối với các hộ có diện tích canh tác lớn khoảng 3 ha trở

lên).

Lãi suất cho vay nông dân bình quân là 9,27%/năm, lãi suất thấp nhất là lãi

suất cho vay đối với đối tƣợng nông nghiệp nông thôn ngắn hạn 6,5%, các mức lãi

suất còn lại là cho vay ngắn hạn đối với các đối tƣợng nông dân không thoã tiêu chí

minh bạch, lành mạnh do BIDV quy định (xếp hạng tín dụng loại A trở lên, không

có nợ xấu hoặc nợ cần chú ý trong vòng 12 tháng gần nhất, có báo cáo thu nhập gần

nhất) hoặc vay trung dài hạn.

Nhìn vào bảng 4.3 ta thấy biến phụ thuộc Khả năng trả nợ là biến nhị phân

và biến Trình độ, ngành nghề của ngƣời vay, thời hạn vay là biến giả, chỉ nhận hai

giá trị 0 và 1 nên khó có thể nhận xét, phân tích tại bảng. Do đó, bốn biến này sẽ

đƣợc mô tả trong bảng phân tích tần suất xuất hiện bên dƣới.

47

Bảng 4.6: Tần suất xuất hiện các biến trong mô hình

Tỷ lệ Biến Giá trị Tần suất (%)

Khả năng trả nợ - Đúng hạn 187 62,33

- Quá hạn 113 37,67

Trình độ ngƣời - Từ lớp 9 trở lên 178 59,33

vay - Dƣới lớp 9 122 41,67

Ngành nghề - Thu nhập chủ yếu là nghề nông 239 79,67

ngƣời vay - Thu nhập chủ yếu là nghề khác 61 20,33

Thời hạn vay - Ngắn hạn 206 68,67

- Trung dài hạn 94 31,33

Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát

Bảng 4.6 cho thấy trong 300 mẫu đƣợc chọn có 187 mẫu có khả năng hoàn

trả nợ tốt, trả đƣợc nợ đúng hạn, chiếm 62,33% tổng thể; tổng số nợ quá hạn chiếm

37,67%. Ngoài ra, kết quả khảo sát cũng cho thấy số nông dân có trình độ từ lớp 9

và dƣới lớp 9 không chênh lệch bao nhiêu 59,33% so với 41,67%; thu nhập chủ yếu

của nông dân từ nghề nông chiếm 79,67%, còn nghề khác chiếm 20,33%; nông dân

vay ngắn hạn chiếm 69% và vay trung dài hạn chiếm 31,33%.

Điều này có thể cho thấy trình độ của nông dân đƣợc BIDV – Chi nhánh

Đồng Tháp cho vay phần lớn là trên lớp 9, khả năng áp dụng khoa học kỹ thuật vào

sản xuất nông nghiệp đƣợc nâng lên; các nông dân này có thu nhập chủ yếu từ nghề

nông và chủ yếu vay ngắn hạn.

4.3. Phân tích tƣơng quan mô hình nghiên cứu

Ma trận hệ số tƣơng quan thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa các biến

trong mẫu quan sát, hệ số tƣơng quan (rxy) nhận giá trị -1≤ rxy≤ 1, bằng 0 khi hai giá

trị không có mối quan hệ.

48

Bảng 4.7: Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến trong mô hình

Kntrano Dotuoi Trinhdo Nganhnghe Thunhap Songuoi Giatri Kinhnghiem Thoihan Laisuat

Kntrano 1.000

Dotuoi -0.0176 1.000

Trinhdo 0.2527 -0.4027 1.000

Nganhnghe 0.3081 0.0397 -0.1316 1.000

Thunhap 0.5336 -0.0615 0.4320 0.1300 1.000

Songuoi 0.4519 0.0346 0.1034 0.0894 0.4426 1.000

Giatri 0.3941 0.0466 0.2987 0.1123 0.7653 0.3675 1.000

Kinhnghiem 0.3053 0.5009 -0.4024 0.3549 0.0511 0.2516 0.1205 1.000

Thoihan -0.1840 0.0742 -0.2228 0.0158 -0.2716 0.0131 -0.0376 0.0363 1.000

Laisuat -0.3804 -0.0746 -0.1677 -0.2891 -0.2998 -0.2166 -0.3187 -0.1956 -0.0062 1.000

Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát

49

Dựa vào bảng phân tích tƣơng quan Bảng 4.7 cho thấy các biến độc lập trong

mô hình đều có tƣơng quan với biến phụ thuộc KNTraNo. Trong đó, biến độc lập

DoTuoi, ThoiHan và LaiSuat tác động ngƣợc chiều đến KNTraNo, còn lại các biến

khác tác động cùng chiều đến KNTraNo. Kết quả Bảng 4.7 cũng chỉ ra giữa các

biến độc lập trong mô hình vẫn tồn tại mối tƣơng quan với nhau, nhƣng không có

hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng do các hệ số tƣơng quan có giá trị khá thấp

(cao nhất là 0.7653 so sánh với chuẩn theo Farraa và Glauber (1967) là 0.8). Tuy

nhiên, để đánh giá chính xác hơn về hiện tƣợng này nghiên cứu sẽ tiếp tục kiểm

định ở bƣớc tiếp theo.

Kết quả phân tích tƣơng quan trên phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trƣớc

trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại

địa phƣơng.

4.4. Kiểm định các giả thuyết hồi quy mô hình nghiên cứu

4.4.1 Kiểm định không có sự tự tƣơng quan giữa các biến độc lập trong mô

hình (không bị hiện tƣợng đa cộng tuyến)

Đa cộng tuyến là hiện tƣợng các biến độc lập trong mô hình tƣơng quan

tuyến tính với nhau. Nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tƣợng

đa cộng tuyến bằng cách dùng chỉ tiêu hệ số phóng đại phƣơng sai VIF bằng phần

mềm STATA.

50

Bảng 4.8: Chỉ số VIF

Tên biến Giá trị VIF

Thu nhập của ngƣời vay (thunhap) 3.44

Giá trị của khoản vay (giatri) 2.71

Kinh nghiệm (kinhnghiem) 1.86

Trình độ học vấn của ngƣời vay (trinhdo) 1.78

Độ tuổi ngƣời vay (dotuoi) 1.51

Số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập (songuoi) 1.38

Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của ngƣời vay (nganhnghe) 1.29

Lãi suất vay (laisuat) 1.27

Thời hạn vay (thoihan) 1.22

Giá trị trung bình VIF 1.83

Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát

Từ kết quả tính hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của các biến tại Bảng 4.8

đều nhỏ hơn 10 nên hiện tƣợng đa công tuyến trong mô hình đƣợc đánh giá là

không nghiêm trọng (Gujrati, 2003).

4.4.2. Kiểm định phƣơng sai của sai số không đổi (không bị hiện tƣợng

phƣơng sai thay đổi)

Phƣơng sai của sai số thay đổi sẽ làm cho các ƣớc lƣợng thu đƣợc bằng

phƣơng pháp hồi quy thông thƣờng vững nhƣng không hiệu quả, các kiểm định hệ

số hồi quy không còn đáng tin cậy. Từ đó dẫn đến hiện tƣợng ngộ nhận các biến

độc lập trong mô hình nghiên cứu có ý nghĩa, lúc đó kiểm định hệ số hồi quy và R

bình phƣơng không dùng đƣợc. Bởi vì phƣơng sai của sai số thay đổi làm mất tính

hiệu quả của ƣớc lƣợng, nên cần thiết phải tiến hành kiểm định giả thuyết phƣơng

sai của sai số không đổi bằng kiểm định White, với giả thuyết H0: Không có hiện

tƣợng phƣơng sai thay đổi.

51

Kết quả kiểm định White: chi2(51) = 133.67

Prob > chi2 = 0.0000

Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát

Với mức ý nghĩa 1%, kiểm định White cho kết quả là: Prob > chi2 = 0.0000.

Vậy, Chi2 < 1% bác bỏ giả thuyết H0, có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.

Tổng hợp kết quả kiểm định

Qua kết quả kiểm định từng phần ở trên, ta thấy: mô hình có hiện tƣợng đa

cộng tuyến đƣợc đánh giá là không nghiêm trọng. Tuy vậy, mô hình có hiện tƣợng

phƣơng sai thay đổi.

4.5. Kết quả mô hình nghiên cứu khi áp dụng phƣơng pháp Pro it (sau khi

đã khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi)

Căn cứ vào kết quả kiểm định ở trên, ta thấy bài nghiên cứu có hiện tƣợng

phƣơng sai của sai số thay đổi, do đó tác giả sẽ sử dụng thêm ƣớc lƣợng vững của

ma trận hiệp phƣơng sai thông qua tùy chọn robust trên cơ sở phƣơng pháp Probit.

Theo White (1980), tùy chọn robust giúp tính toán lại các giá trị kiểm định và khắc

phục hiện tƣợng phƣơng sai của sai số thay đổi.

4.5.1. Kết quả mô hình hồi quy

Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Probit trên phần mềm STATA để phân

tích các nhân tố ảnh hƣởng đến KNTN đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi

nhánh Đồng Tháp . Với cỡ mẫu là 300, biến phụ thuộc là khả năng trả nợ vay và

chín biến độc lập, kết quả phân tích bằng mô hình hồi quy Probit nhƣ sau:

52

ảng 4.9: Kết quả mô hình ƣớc lƣợng hồi quy Probit

Mức ý Nhân tố β dy/dx nghĩa

Hằng số -1.897

Độ tuổi ngƣời vay (dotuoi) -0.019 0.094* -0.004 0.140

Trình độ học vấn của ngƣời vay 0.678 0.123 0.025**

(trinhdo)

Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của 0.731 0.133 0.016**

ngƣời vay (nganhnghe)

Thu nhập của ngƣời vay (thunhap) 0.192 0.035 0.000***

Số thành viên trong gia đình (songuoi) 0.351

Giá trị của khoản vay (giatri) 0.001 0.064 0.006*** 0.000 0.604

Kinh nghiệm (kinhnghiem) 0.057

Thời hạn vay (thoihan) -0.209 0.010 0.000*** -0.038 0.421

Lãi suất vay (laisuat) -0.118 -0.021 0.047**

Số quan sát 300

Prob>chi2 0.000

R2 điều chỉnh 0.509

Giá trị Log Likelihood điều chỉnh -97.605

Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu khảo sát

Chú thích: ***: mức ý nghĩa 1%, **: mức ý nghĩa 5%, *: Mức ý nghĩa 10%

4.5.2. Đánh giá mức độ giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình

Chỉ tiêu R2 điều chỉnh bằng 0.509 thể hiện mức độ giải thích của các biến

độc lập trong mô hình là 50.9%.

53

4.5.3. Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Chỉ tiêu Log Likelihhod bằng -97.605 là không cao. Và mô hình có mức ý

nghĩa là chi2 = 0.0000 < 1% nên ta bác bỏ giả thiết H0 (H0: hệ số hồi quy của các

biến độc lập bằng 0). Nhƣ vậy, các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ.

Nói cách khác, mô hình nghiên cứu thực nghiệm đã xây dựng phù hợp với tập dữ

liệu và sử dụng đƣợc.

4.5.4. Kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình nghiên cứu

Kết quả kiểm định Wald (kiểm định giả thuyết hồi quy khác 0) đƣợc thể hiện

ở Bảng 4.9, kết quả cho thấy trong chín biến độc lập đƣa vào mô hình thì có sáu

biến có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 1% và 5% và ba biến không có ý

nghĩa về mặt thống kê. Cụ thể gồm các biến nhƣ: Số thành viên trong gia đình, thu

nhập của ngƣời vay và kinh nghiệm có ý nghĩa thống kê với mức 1%, ngành nghề

chính tạo ra thu nhập của ngƣời vay, trình độ học vấn của ngƣời vay và lãi suất vay

có ý nghĩa thống kê với mức 5%. Còn lại ba biến là độ tuổi ngƣời vay vốn, giá trị

của khoản vay và thời hạn vay không có ý nghĩa về mặt thống kê trong mô hình

nghiên cứu.

4.5.5. Thảo luận kết quả hồi quy

Sau khi loại bỏ biến độc lập không có ý nghĩa về mặt thống kê, mô hình

nghiên cứu có thể viết lại nhƣ sau:

KNTraNo = -1.897 + 0.678 TrinhDo + 0.731 NganhNghe + 0.192

ThuNhap + 0.351 SoNguoi + 0.057 KinhNghiem - 0.118 Laisuat + ε

Kết quả hồi quy Probit nhằm nhận diện các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng

trả nợ vay đúng hạn của nông dân trong mẫu nghiên cứu chỉ ra 6 biến độc lập có ý

nghĩa về mặt thống kê gồm: trình độ học vấn, ngành nghề chính tạo ra thu nhập, thu

nhập của ngƣời vay, số ngƣời tạo ra thu nhập, số năm kinh nghiệm trong sản xuất

nông nghiệp và lãi suất vay. Trong đó các biến độc lập nhƣ: số ngƣời tạo ra thu

nhập, thu nhập của ngƣời vay và số năm kinh nghiệm trong sản xuất nông nghiệp có

54

ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%, ba biến còn lại có ý nghĩa thống kê với mức

5%.

Biến lãi suất có hệ số hồi quy mang dấu âm, có nghĩa khi tăng thêm một đơn

vị biến này sẽ làm giảm khả năng trả nợ của ngƣời vay, với điều kiện các yếu tố

khác không đổi. Ngƣợc lại các biến trình độ, ngành nghề, thu nhập, số ngƣời, kinh

nghiệm có hệ số hồi quy mang dấu dƣơng, điều này cho thấy những yếu tố này làm

tăng khả năng trả nợ của ngƣời vay nếu tăng thêm một đơn vị các yếu tố này với

điều kiện các yếu tố khác không đổi. Nhƣ vậy các hệ số hồi quy có dấu đúng với

dấu kỳ vọng ban đầu.

Trên cơ sở kết quả hồi quy, mức độ tác động đến khả năng trả nợ vay đúng

hạn của ngƣời nông dân đối với từng nhân tố ảnh hƣởng nhƣ sau:

Biến ngành nghề tác động cùng chiều và mạnh nhất (0,731) đến khả năng trả

nợ của nông dân và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Theo đó, tác động

biên (dy/dx = 0,133) cho thấy những khoản vay có nguồn trả nợ từ hoạt động sản

xuất nông nghiệp có xác suất trả nợ đúng hạn sẽ tăng 13,3 điểm phần trăm so với

những khoản vay có nguồn thu nhập trả nợ từ hoạt động khác, nguồn thu nhập có

đƣợc từ hoạt động nông nghiệp vẫn là nguồn trả nợ chính, ổn định và hiệu quả trong

phƣơng án trả nợ vay của nông dân, các nguồn khác phụ thêm của các thành viên

khác trong hộ không tham gia hoạt động nông nghiệp nhƣ mua bán tạp hoá, kinh

doanh bất động sản,… là nguồn không ổn định và chỉ có tính phụ thêm. Trên thực tế

thu nhập của ngƣời nông dân vừa chịu ảnh hƣởng bởi thời tiết, khí hậu vừa chịu ảnh

hƣởng bởi đầu ra của hàng nông sản. Hiện tại, tỉnh Đồng Tháp đã và đang thực hiện

tốt việc liên kết 4 khâu: sản xuất nông sản, thu mua, chế biến, xuất khẩu/tiêu thụ

nhằm giải quyết đƣợc đầu ra cho hàng nông sản, chấm dứt điệp khúc đƣợc mùa - rớt

giá. Kết quả hồi quy này phù hợp với nghiên cứu của Chapman (1990) và Trƣơng

Đông Lộc và Phan Thanh Bình (2011).

Kế tiếp là biến trình độ học vấn của ngƣời vay tác động cùng chiều (0,678)

đến khả năng trả nợ và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Theo đó, tác động

55

biên (dy/dx = 0,123) cho thấy nông dân có học vấn cao sẽ làm xác xuất trả nợ đúng

hạn tăng thêm 12,3 điểm phần trăm .Nông dân có học vấn càng cao thì khả năng trả

nợ đúng hạn càng cao, vì học vấn càng cao thì càng có nhiều cơ hội tiếp cận với

thông tin vay vốn, dễ dang tiếp cận với khọc kỹ thuật, kiến thức quản lý. Từ đó hiệu

quả sử dụng vốn trong sản xuất nông nghiệp cũng cao hơn những nông dân có học

vấn thấp. Việc sử dụng vốn hiệu quả sẽ giúp ngƣời vay trả nợ đúng hạn. Việc nâng

cao kiến thức, trình độ của ngƣời nông dân rất đƣợc chính quyền địa phƣơng quan

tâm. Cụ thể là tỉnh đã tổ chức các lớp học về giống cây trồng để ngƣời dân có thể

lựa chọn các giống cây tốt, hiệu quả, năng suất cao; thông qua các hội quán nông

dân đƣợc thành lập trên cơ sở tự nguyện của những ngƣời nông dân ở khắp các xã,

huyện trên địa bàn tỉnh Đồng Tháp (hiện có trên 50 hội nông dân), ngƣời nông dân

cùng nhau chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm trong quá trình trồng trọt và chăn nuôi.

Các gia đình nông dân hiện nay cũng ý thức đƣợc ý nghĩa của kiến thức trong việc

áp dụng khoa học kỹ thuật cũng nhƣ khoa học quản lý trong sản xuất nông nghiệp

tạo nên hiệu quả cao hơn trong sản xuất kinh doanh nên việc cho con em đi học

đƣợc ƣu tiên hàng đầu trong hộ gia đình. BIDV cũng đánh giá cao khả năng trả nợ

của các khách hàng có trình độ học vấn cao. Trong quy trình thẩm định cho khách

hàng vay, cán bộ tín dụng phải thực hiện chấm điểm để xếp hạng tín dụng cho

khách hàng để quyết định chính sách cấp tín dụng cho khách hàng, các khách hàng

có trình độ học vấn cao sẽ có điểm cao hơn các khách hàng có số trình độ thấp hơn.

Kết quả hồi quy này giống với kết luận của nhiều tác giả nhƣ Kibrom (2010), Vitor

(2012), Wongnaa và Vitor (2013), Adeyonu và các tác giả (2016), Trƣơng Đông

Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011); Mai Văn Nam và Vƣơng Quốc Duy (2016).

Biến số thành viên trong hộ gia đình tạo ra thu nhập tác động cùng chiều

(0,351) đến khả năng trả nợ và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%. Theo đó,

tác động biên (dy/dx = 0,064) cho thấy cứ số thành viên trong hộ gia đình có tạo ra

thu nhập tăng lên 1 ngƣời thì xác xuất trả nợ vay đúng hạn tăng lên 6,4 điểm phần

trăm. Các gia đình nông dân nào có nhiều ngƣời tạo ra thu nhập sẽ làm tăng thêm

thu nhập cho ngƣời vay và làm giảm đi gánh nặng cho gia đình. Ngƣời vay sẽ có

56

thêm nguồn trả nợ bổ sung nếu xảy ra rủi ro trong hoạt động sản xuất nông nghiệp.

Hơn nữa, các thành viên trong hộ gia đình cùng nhau tham gia vào hoạt động sản

xuất nông nghiệp bao gồm nhiều thế hệ: ông bà, cha mẹ và con cháu sẽ là sự kết

hợp giữa kinh nghiệm, kiến thức, trình độ chuyên môn và khoa học kỹ thuật. Điều

này sẽ giúp tăng hiệu quả trong sản xuất nông nghiệp và giảm rủi ro trong hoạt

động sản xuất kinh doanh của cả hộ gia đình. Thông qua việc thẩm định số lƣợng

thành viên trong gia đình tại thời điểm cấp giấy đất nông nghiệp tại các huyện Tân

Hồng, Hồng Ngự, Cao Lãnh, Tháp Mƣời cho thấy: các gia đình này thƣờng rất đông

con, mỗi gia đình có ít nhất 4 ngƣời con, từ đó các thành viên tham gia vào hoạt

động sản xuất kinh doanh của hộ gia đình cũng nhiều hơn. Kết luận này phù hợp

với nghiên cứu của Chapman (1990) và Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình

(2011).

Biến có tác động cùng chiều tiếp theo nhƣng thấp hơn (0,192) là thu nhập

của ngƣời vay. Theo đó, tác động biên (dy/dx = 0,035) cho thấy cứ thu nhập của

ngƣời vay tăng lên 1 đơn vị thì xác xuất trả nợ vay đúng hạn tăng lên 3,5 điểm phần

trăm. Thu nhập của chính ngƣời vay càng cao thì khả năng trả nợ càng cao, điều này

phù hợp với nghiên cứu của các tác giả Kohansal và Mansoori (2009) cũng nhƣ

Chapman (1990).

Biến có tác động cùng chiều thấp nhất (0,056) đến khả năng trả nợ là số năm

kinh nghiệm của ngƣời vay. Theo đó, tác động biên (dy/dx = 0,010) cho thấy số

năm kinh nghiệm của ngƣời vay tăng lên 1 đơn vị thì xác xuất trả nợ vay đúng hạn

tăng lên 1 điểm phần trăm. Ngƣời vay nào càng có nhiều năm kinh nghiệm trong

sản xuất nông nghiệp thì khả năng trả nợ càng cao. Kết quả này cũng phù hợp với

nghiên cứu của Wongnaa, Victor (2013).

Biến duy nhất có tác động ngƣợc chiều lên khả năng trả nợ là lãi suất vay (-

0,118), nếu lãi suất vay càng tăng thì khả năng trả nợ càng giảm và ngƣợc lại. Theo

đó, tác động biên (dy/dx = -0,021) cho thấy cứ lãi suất vay tăng lên 1 đơn vị thì xác

xuất trả nợ vay đúng hạn giảm đi 2,1 điểm phần trăm. Lãi vay là một chi phí cấu

57

thành nên giá hàng nông sản. Gía hàng nông sản càng cao thì sẽ khó cạnh tranh

đƣợc trên thị trƣờng, từ đó có thể ảnh hƣởng đến doanh thu và thu nhập của ngƣời

nông dân và khả năng trả nợ của họ. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu

của các tác gỉa Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011); Kohansal và

Mansoori (2009).

Ngoài ra, với kết quả hồi quy trình bảng 4.9, bài nghiên cứu chƣa tìm thấy

tác động có ý nghĩa thống kê của các biến độ tuổi ngƣời vay, giá trị của khoản vay

và thời hạn vay đến khả năng trả nợ do mức ý nghĩa thống kê tƣơng ứng với các

biến này lớn hơn 10% (p>z).

Tóm tắt lại kết quả mô hình và kỳ vọng ban đầu do giả thuyết đặt ra nhƣ

đƣợc trình bày trong bảng 4.10:

58

Bảng 4.10: Tóm tắt kỳ vọng của giả thuyết và kết quả mô hình

Kỳ vọng về dấu

tác động đến STT Biến Kết quả mô hình KNTN vay đúng

hạn của nông dân

Không tác động Độ tuổi ngƣời vay vốn +/-

+ Trình độ học vấn của ngƣời vay +

Ngành nghề chính tạo ra thu nhập + + của ngƣời vay

+ Thu nhập của ngƣời vay +

+ Số thành viên trong gia đình +

+ Kinh nghiệm +

Không tác động Giá trị của khoản vay +

Không tác động Thời hạn vay +

- Lãi suất vay -

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả tính toán của luận văn

59

Tóm tắt chƣơng 4

Thông qua nội dung chƣơng này, tác giả đã trình bày chi tiết về mô hình, quá

trình phân tích dữ liệu và các kết quả đƣợc rút ra. Với số lƣợng mẫu 300 quan sát

đƣợc thu thập từ nông dân vay vốn tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp, bằng sự hỗ

trợ của phần mềm thống kê STATA, mô hình hồi quy về khả năng trả nợ đúng hạn

của nông dân đã đƣợc hình thành, từ đó nhận diện đƣợc những nhân tố ảnh hƣởng

đến khả năng trả nợ đúng hạn có ý nghĩa thống kê, bao gồm các biến: Số thành viên

trong gia đình, thu nhập của ngƣời vay, kinh, ngành nghề chính tạo ra thu nhập của

ngƣời vay, trình độ học vấn của ngƣời vay và lãi suất vay. Sau đó tác giả đã phân

tích tình hình thực tế của từng biến tại chi nhánh để hiểu hơn về kết quả. Đây chính

là cơ sơ đƣa ra các đề xuất, kiến nghị các nhà quản lý BIDV – Chi nhánh Đồng

Tháp và các TCTD khác trong việc quyết định cấp tín dụng nông dân, góp phần

tăng trƣởng tín dụng bền vững cũng nhƣ góp phần phát triển nông nghiệp, nông

thôn theo chủ trƣơng của tỉnh Đồng Tháp, của Chính phủ Việt Nam.

60

CHƢƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Chương 4 đã trình bày chi tiết phân tích kết quả hồi quy và đưa ra những

thảo luận để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn

của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp, đồng thời nghiên cứu cũng đã

đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến khả năng trả nợ vay đúng hạn

của nông dân. Chương 5 sẽ trình bày tóm tắt kết quả nghiên cứu của đề tài và đưa

ra các khuyến nghị nhằm tăng tính chính xác trong việc đánh giá khả năng hoàn trả

nợ vay đúng hạn của các khách hàng nông dân trước khi cho vay, trong khi cho vay

và sau khi cho vay, góp phần vào việc gia tăng thị phần cho vay nông dân của

BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp một cách bền vững, phát huy kết quả tỷ lệ nợ xấu

thấp hiện có, giảm thiểu nợ xấu sẽ phát sinh trong quá trình tăng trưởng tín dụng

trong tương lai. Từ đó gia tăng hiệu quả trong hoạt động tín dụng. Đồng thời

chương này cũng đưa ra những hạn chế của luận văn và một số gợi ý cho các

nghiên cứu tiếp theo.

5.1. Kết luận

Nhìn chung, kết quả nghiên cứu đã trả lời đƣợc các câu hỏi nghiên cứu đƣợc

đặt ra ban đầu là tình hình trả nợ vay của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng

Tháp nhƣ thế nào và các nhân tố ảnh hƣởng đến KNTN vay đúng hạn của nông dân

tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp và mức độ ảnh hƣởng nhƣ thế nào, đồng thời giải

quyết đƣợc hai mục tiêu nghiên cứu là phân tích tình hình trả nợ vay đúng hạn của

nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp và phân tích mức độ của các nhân tố

ảnh hƣởng đến KNTN vay đúng hạn của nông dân tại BIDV – Chi nhánh Đồng

Tháp.

Thông qua việc phân tích thống kê mô tả các số liệu về cho vay nói chung và

cho vay nông dân nói riêng với các chỉ tiêu về dƣ nợ quá hạn và dƣ nợ xấu qua các

năm 2014, 2015, 2016, 2017 có thể kết luận tình hình trả nợ vay của nông dân tại

BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp tốt hơn khách hàng vay khác và có thể phát triển cho

vay đối với thị trƣờng này.

61

Bằng mô hình Probit, nghiên cứu đƣa ra kiểm định 9 giả thuyết, sử dụng mẫu

dữ liệu của 300 khách hàng nông dân có quan hệ với BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp

trong năm 2017. Kết quả nghiên cứu đạt đƣợc nhƣ sau: nhân tố ngành nghề của của

vay có tác động mạnh nhất đến khả năng trả nợ của nông dân, tiếp theo là nhân tố

trình độ học vấn của ngƣời vay. Các nhân tố có tác động ít hơn theo sau là: số thành

viên trong gia đình có tạo ra thu nhập, thu nhập bình quân tháng của ngƣời vay, lãi

suất vay. Nhân tố các tác động thấp nhất đến khả năng trả nợ là số năm kinh nghiệm

trong sản xuất nông nghiệp của ngƣời vay.

Bên cạnh các nhân tố trên, một số nhân tố theo kỳ vọng ban đầu là có tác

động đến khả năng trả nợ và đƣợc đƣa vào hô hình xem xét nhƣng có kết quả không

có ý nghĩa về mặt thống kê bao gồm nhân tố độ tuổi ngƣời vay vốn, giá trị của

khoản vay và thời hạn vay nên nghiên cứu không thể đƣa ra kết luận về mối tƣơng

quan giữa ba nhân tố này với khả năng trả nợ đúng hạn của nông dân.

5.2. Khuyến nghị

Căn cứ vào kết quả phân tích, tác giả gợi ý một số khuyến nghị cụ thể liên

quan đến các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ của nông dân vay tại BIDV –

Chi nhánh Đồng Tháp.

BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp cần xây dựng một bộ chỉ tiêu căn cứ vào các

nhân tố ảnh hƣởng nêu trên để nhận diện các khách hàng nào có khả năng trả nợ tốt

giúp cán bộ tín dụng có thêm tiêu chí để thẩm định khách hàng theo thứ tự ngành

nghề chính tạo ra thu nhập, trình độ học vấn của ngƣời vay, số thành viên trong hộ

gia đình tạo ra thu nhập, mức thu nhập của ngƣời vay, kinh nghiệm trong sản xuất

nông nghiệp của ngƣời vay. Việc thẩm định này phải mang tính thƣờng xuyên:

trƣớc, trong và sau khi cho vay.

Đối với tiêu chí ngành nghề chính tạo ra thu nhập thì khi thẩm định khách

hàng, cán bộ cần xét đến nguồn thu nhập chính phải từ sản xuất nông nghiệp nhƣ

nuôi cá, chăn nuôi heo, bò; trồng lúa, xoài… Hạn chế cho vay các khách hàng nông

62

dân có nguồn thu chính ngoài sản xuất nông nghiệp. Mặt khác, đối với các khách

hàng đã có quan hệ tín dụng với BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp, cán bộ tín dụng

dụng nên định hƣớng cho khách hàng khi mở rộng quy mô nên đầu tƣ vào hoat

động sản xuất nông nghiệp, vào cây hoặc con mà khách hàng đó đang thực hiện

việc trồng trọt và chăn nuôi có hiệu quả vì khi đó lợi nhuận tạo ra từ hoạt động sản

xuất nông nghiệp cũng gia tăng và khả năng trả nợ vay của khách hàng càng đƣợc

củng cố hơn so với việc khách hàng đầu tƣ vào các ngành khác ngoài nông nghiệp,

các lĩnh vực mà ngƣời nông dân ít am hiểu nhƣ đầu tƣ vào bất động sản (đất thổ),

mua vàng, …

Trình độ học vấn của ngƣời vay là tiêu chí thứ 2 mà BIDV – Chi nhánh

Đồng Tháp cần xét đến, ngƣời nông dân vay vốn có trình độ càng cao càng tốt.

Những nông dân này sẵn sàng tiếp thu kiến thức mới, áp dụng tiến bộ kỹ thuật trong

sản xuất nông nghiệp, dễ dàng tiếp cận với các mô hình mới trong sản xuất nông

nghiệp để nâng cao năng suất hàng nông sản, cũng nhƣ trong quản lý các nguồn lực:

vốn, lao động, tài nguyên để phát huy có hiệu quả các nguồn lực. BIDV – Chi

nhánh Đồng Tháp cần tiếp cận các hội nghề nghiệp của nông dân để tiếp thị cho

vay, các hội này bao gồm các nông dân sẵn sàng tiếp thu kiến thức mới, học hỏi

kinh nghiệm lẫn nhau để cùng nhau tăng năng suất và chất lƣợng cho hàng nông

sản, tìm kiếm đầu ra cho hàng nông sản.

Tiêu chí tiếp theo là BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp nên tiếp cận các khách

hàng càng có nhiều thành viên tạo ra thu nhập càng tốt. Các thành viên trong gia

đình phải trong độ tuổi lao động, siêng năng làm việc, không rƣợu chè, bài bạc, hút

chích, cá độ, lƣời nhác. Điều này làm tăng khả năng trả nợ và giảm gánh nặng cho

khách hàng. Nếu các thành viên này cùng tham gia vào hoạt động sản xuất nông

nghiệp của gia đình thì càng tốt vì sẽ làm tăng thu nhập trong nông nghiệp của

ngƣời vay. Đối với vấn đề này thì chính quyền địa phƣơng cần tạo ra nơi vui chơi

và giải trí lành mạnh cho lớp thanh thiếu niên cũng nhƣ lực lƣợng lao động trẻ để họ

từ đó tránh xa các thú vui có hại nói trên, góp phần phát triển kinh tế địa phƣơng.

63

Mặc dù việc hạ lãi suất cho vay sẽ làm tăng khả năng trả nợ đối với khách

hàng nhƣng điều này cũng làm giảm hiệu quả kinh doanh của BIDV – Chi nhánh

Đồng Tháp. Hiện nay BIDV đã đƣa ra nhiều gói tín dụng ƣu đãi để gia tăng dƣ nợ

tín dụng và bán các sản phẩm dịch vụ ngân hàng. Các gói này có giá bán vốn của

Hội sở chính cho chi nhánh thấp hơn thông thƣờng. BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp

cần tận dụng các gói này để vừa hạ lãi suất cho khách hàng nhằm nâng cao khả

năng trả nợ cho khách hàng nhƣng vẫn đảm bảo hiệu quả kinh doanh cho chi nhánh.

Đồng thời, lãi suất vay thấp hơn là một trong những yếu tố giúp tăng trƣởng dƣ nợ

tín dụng.

Ngoài việc tìm kiếm các khách hàng có trình độ cao, BIDV – Chi nhánh

Đồng Tháp cũng phải lƣu ý tiếp thị thêm các khách hàng có kinh nghiệm, có nhiều

năm trong hoạt động sản xuất nông nghiệp. Bằng kinh nghiệm nhiều năm trong hoạt

động sản xuất nông nghiệp, các nông dân này đã tự rút ra cho mình các kiến thức về

quy luật của tự nhiên nhƣ thời tiết, mùa vụ, thiên địch. Tuy nhiên nếu ngƣời nông

dân có kinh nghiệm kết hợp với trình độ cao thì càng tốt.

Trên đây là các gợi ý của tác giả để góp phần tăng trƣởng tín dụng đối với

khách hàng là nông dân đƣợc bền vững và hiệu quả.

5.3. Hạn chế của đề t i v hƣớng nghiên cứu tiếp theo

Luận văn đã đƣa ra đƣợc các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ của

nông dân tại BIDV Đồng Tháp, đồng thời phân tích tác động của các nhân tố này

đến khả năng trả nợ. Từ đó, luận văn cũng đã gợi ý một số kiến nghị để góp phần

nhận diện các khách hàng có khả năng trả nợ tốt, giúp cho việc tăng trƣởng dƣ nợ

tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp sao cho đạt mục tiêu về quy mô dƣ nợ vừa hạn

chế nợ quá hạn, nợ xấu. Tuy nhiên, mẫu nghiên cứu có số lƣợng khảo sát chƣa

nhiều, dữ liệu chỉ thu thập đƣợc tại BIDV – Chi nhánh Đồng Tháp, chƣa thu thập

đƣợc tại các ngân hàng khác trên cùng địa bàn tỉnh, thời gian thu thập chỉ trong năm

2017 nên mức độ giải thích của các biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc trong

64

mô hình chỉ là 50,88%. Do đó để khắc phục những hạn chế của luận văn, hƣớng

nghiên cứu tiếp theo mà tác giả đề nghị để giải quyết vấn đề trên là:

- Mở rộng thêm đối tƣợng chọn mẫu, chọn các nông dân vay ở các ngân hàng

khác trên địa bàn tỉnh Đồng Tháp, đặc biệt là Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển

nông thôn Việt Nam – Chi nhánh tỉnh Đồng Tháp vì đây là Ngân hàng có dƣ nợ cho

vay nông dân cao nhất trong tỉnh và có truyền thống lâu đời về cho vay sản xuất

nông nghiệp.

- Bổ sung thêm các nhân tố ảnh hƣởng khác có thể tác động đến khả năng trả

nợ của nông dân nhƣ diện tích canh tác, tài sản bảo đảm, giới tính ngƣời vay, số

lƣợng ngân hàng cấp tín dụng.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

A. Tiếng Việt

BIDV chi nhánh Đồng Tháp, Báo cáo hoạt động ngân hàng năm 2014-2017,

Phòng Kế hoạch - Tài chính.

Cổng thông tin điện tử về kiến thức Kinh doanh – Tài chính 2017, Mất khả năng

trả nợ, truy cập tại

no~879 > [truy cập ngày 14/09/2018].

Cổng thông tin điện tử Đồng Tháp 2017, Quyết định phê duyệt Đề án tái cơ cấu

ngành nông nghiệp tỉnh Đồng Tháp đến năm 2020 và tầm nhìn 2030, truy cập

tại

dt> [truy cập ngày 14/09/2018].

Cơ sở dữ liệu quốc gia về văn bản pháp luật 2017, Nghị định 55/2015/NĐ-CP ngày

09/06/2015, Về chính sách tín dụng phục vụ phát triển nông nghiệp, nông thôn,

truy cập tại < http://vbpl.vn/TW/Pages/vbpq -

toanvan.aspx?ItemID=67618&Keyword=55/2015/N%C4%90-CP > [truy cập

ngày 14/09/2018].

Cục Thống kê tỉnh Đồng Tháp 2017, Báo cáo tình hình kinh tế xã hội năm 2017,

truy cập tại , [truy cập ngày 14/09/2018].

Đỗ Kim Chung 2010, „Vấn đề nông dân, nông nghiệp, nông thôn trong sự nghiệp

công nghiệp hoá, hiện đại hoá hiện nay: Quan điểm và những định hƣớng chính

sách‟, Liên hiệp các hội khoa học và kỹ thuật Việt Nam ngày 09 tháng 09, truy

cập tại , [truy cập ngày 14/09/2018].

Ehow 2012, Khả năng thanh toán và khả năng sinh lợi được hiểu như thế nào?,

truy cập tại

thanh-toan-va-kha-nang-sinh-loi-duoc-hieu-nhu-the-nao> [truy cập ngày

14/09/2018].

Lƣu Tiến Dũng 2013, „Phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của doanh

nghiệp đối với cử nhân các ngành khoa học xã hội và nhân văn‟, Tạp chí Khoa

học Đại học Quốc gia Việt Nam, số 2 (2013), trang 1-9.

Minh Trƣờng 2015, Triển khai Nghị định 55 về chính sách tín dụng phục vụ phát

triển nông nghiệp nông thôn, truy cập tại < http://www.thdt.vn/9842/trien-khai-

nghi-dinh-55-ve-chinh-sach-tin-dung-phuc-vu-phat-trien-nong-nghiep-nong-

thon.html> [truy cập ngày 14/09/2018].

Nhƣ Ý 2016, Năm 2016: mức thu nhập đạt chuẩn nông thôn mới là 32,2 triệu, truy

cập tại

sitabaodientu/sitatintucsukien/sitakinhte/20160517+thu+nhap+nong+thon+moi>

[truy cập ngày 14/09/2018].

Nguyễn Văn Thanh 2014, Chính sách tín dụng đối với hộ sản xuất: những vấn đề

đặt ra, truy cập tại

luan/chinh-sach-tin-dung-doi-voi-ho-san-xuat-nhung-van-de-dat-ra-51432.html>

[truy cập ngày 14/09/2018].

Nguyễn Văn Tiến 2005, Toàn tập quản trị ngân hàng thương mại, NXB Lao Động,

Hà Nội.

Nguyễn Minh Kiều 2009, Nghiệp vụ ngân hàng hiện đại. NXB Thống Kê.

Ngân hàng Nhà nƣớc Chi nhánh Đồng Tháp 2015, „Hoạt động ngân hàng tỉnh Đồng

Tháp: Đồng hành cùng quá trình phát triển nông nghiệp, nông thôn và xây dựng

nông thôn mới‟, Tạp chí Ngân hàng, số 7 (tháng 4/2015), trang 34-36.

Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam, 2013. Thông tƣ 02/2013/TT-NHNN ngày ban hành

ngày 21/01/2013 quy định về việc phân loại tài sản có, mức trích, phƣơng pháp

trích lập dự phòng rủi ro về việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt

động của TCTD, chi nhánh ngân hàng nƣớc ngoài.

Trƣơng Đông Lộc, Nguyễn Thanh Bình 2011, „Các nhân tố ảnh hƣởng đến khả

năng trả nợ vay đúng hạn của nông dân ở tỉnh Hậu Giang‟, Tạp chí Ngân hàng,

số 64 (tháng 7/2011), trang 3-7.

Trƣơng Đông Lộc 2009,„Tín dụng nông thôn ở đồng bằng sông Cửu Long:Thực

trạng và giải pháp phát triển‟,Tạp chí Công Nghệ Ngân hàng, số 40, trang 16-21.

Trƣơng Đông Lộc 2010, „Các nhân tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng của các ngân

hàng thƣơng mại nhà nƣớc ở khu vực đồng bằng sông Cửu Long‟, Tạp chí Kinh

tế và Phát triển, số 156, trang 49-52.

Trƣơng Đông Lộc, Nguyễn Thị Tuyết 2011, „Các nhân tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín

dụng của Ngân hàng Thƣơng mại Cổ phần Ngoại thƣơng Chi nhánh Tp. Cần

Thơ‟, Tạp chí Ngân hàng, số 5 (tháng 6/2011), trang 38-41.

Vƣơng Quốc Duy và Đặng Hoàng Trung 2015, „Phân tích các nhân tố ảnh hƣởng

đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của hộ chăn nuôi heo trên địa bàn

quận Ô Môn, Cần Thơ‟, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, số 36

(2015), trang 42-51.

B. Tài liệu tiếng anh:

Abankwah, V., Awunyo-Vitor, D., and Seini, Y. A. 2016, „Economic and

Institutional Elements of Loan Repayment Capacity of Smallholder Farmers in

the Transitional Zone of Ghana‟, Asian Journal of Agricultural Extension,

Economics & Sociology, vol. 9, no. 3, pp. 1-13.

Ali, A. S., Qtaishat, T. and Majdalawi, M. I. 2013, „Loan Repayment Performance

of Public Agricultural Credit Agencies: Evidence from Jordan‟, Journal of

Agricultural Science, vol. 5, no. 6, pp. 221.

Ameyaw-Amankwah, I. (2011). Causes and effects of loan defaults on the

profitability of Okomfo Anokye Rural Bank, Doctoral dissertation, Kwame

Nkrumah University of Science and Technology.

Aren, C. J. 1993, „An analysis of loan repayment potentials of smallholder soyabean

group farmers in Nigeria‟, Quarterly Journal of International Agriculter, vol.

32, no. 1, pp. 160-169.

Awunyo-Vitor, D. 2012, „Determinants of loan repayment default among farmers in

Ghana‟, Journal of Development and Aricultural Economics, Accepted 31 May,

vol. 4, no. 13, pp. 339-345.

Basel Com mittee on Banking Supervision, 2006. International convergence of

capital measurement and capital standards: a revised framework –

comprehensive version, Bank for International Settlements.

Brehanu, A., and Fufa, B. 2008, „Repayment rate of loans from semi-formal

financial institutions among small-scale farmers in Ethiopia: Two-limit Tobit

analysis‟, The Journal of Socio-Economics, vol. 37, no. 6, pp. 2221-2230.

Chapman, J. M. 1990, „Factors Affecting Credit Risk in Personnal Lending. In J. M.

Chapman, & associates‟, Commercial Banks and Consumer Instalment Credit,

pp. 109-139. The National Bureu of Economic Research.

Eze, C. C., and Ibekwe, U. C. 2007, „Determinants of loan repayment under the

indigenous financial system in Southeast, Nigeria‟, Medwell Journals, vol. 2, no.

2, pp. 116-120.

Farrar, D. and Glauber, R. 1967, „Multicollinearity in Regression Analysis: The

Problem Revisited‟, Review of Economics and Statistics, Vol. 49, pp. 92-107.

, D. 2003, Basic Econometrics, 4th edn, New York: McGraw-Hill.

Kibrom Tadesse. G 2010, Determinants of successful loan repayment performance

of private borrowers in Devolopment Bank of Ethiopia oNrth Region, Mekelle

University, College of Business and Economics Department of management.

Kohansal, M. R. and Mansoori, H. 2009, „Factors affecting loan repayment

performance of farmers in Khorasan-Razavi province of Iran‟, A paper

presented in a conference on International Research on Food Security, Natural

Resource Management and Rural Development, University of Hamburg,

October 6-8.

Ledgerwood, J. 1998, Microfinance handbook: An institutional and financial

perspective. World Bank Publications.

Murray, J. 2011, Default on a loan, United States Business Law and Taxes Guide

National Credit Act 2005. Act No. 34 of 2005, Republic of South Africa

Oladeebo J. O., Oladeebo O. E. 2008, „Determinants of loan repayment among

smallholder farmers in Ogbomoso agricultural zone of Oyo State, Nigeria‟, J.

Soc. Sci, vol. 17, no. 1, pp. 59-62.

Ojiako, I. A. and Ogbukwa, B. C. 2012, ‟Economic analysis of loan repayment

capacity of smallholder cooperative farmers in Yewa North Local Government

Area of Ogun State, Nigeria‟, African Journal of Agricultural Research, Vol. 7,

no. 13, pp. 2051-2062.

Onyeagocha, S. U. O., Chidebelu, S. A. N. D. and Okorji, E. C. 2012,

„Determinants of repayment of loan beneficiaries of micro finance institutions in

Southeast states of Nigeria‟, International Journal of Agricultural Management

and Development, vol. 2, no. 3, pp. 167-175.

Roslan A. H., Karim M. A. 2009, „Determinants of microcredit repayment in

Malaysia: the case of Agrobank‟, Humanity & Social Sciences Journal, vol. 4,

no. 2, pp. 45-52.

Tundui, C. S. and Tundui H. 2013, „Microcredit, micro enterprising and repayment

Myth: the case of micro and small women business entrepreneurs in

Tanzania‟. American Journal of Business and Management, vol. 2, no. 1, pp. 20-

30.

Shu-Teng L., Zariyawati, M. A., Suraya-Hanim, M. and Annuar, M. N. 2015,

„Determinants of microfinance repayment performance: Evidence from small

medium enterprises in Malaysia‟, International Journal of Economics and

Finance, vol. 7, no. 11, pp. 110-120.

Van Nam, M. and Duy, V. Q. 2016, „Determinants Repayment Performance Of

Borrowers In Rural Mekong Delta Of Viet Nam‟, International Journal of

Innovative Science, Engineering & Technology, Vol. 3, pp.305-322.

White, H. 1980. „A Heteroscedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and

a Direct Test of Heteroscedasticity‟ Econometrica, Vol. 48, No.4.

Wongnaa, C. A., & Awunyo-Vitor, D. 2013, „Factors Affecting Loan Repayment

Performance Among Yam Farmers in the Sene District, Ghana‟, Agris on-line

Papers in Economics and Informations, vol. V, no. 2, pp. 111-122.

Zohair, M. 2013, „Factors Affecting Repayment of Loans by Micro-borrowers in

Tunisia: An Empirical Study‟, Journal of Management and Public Policy, vol. 4,

no. 2, pp. 4-16.

PHỤ LỤC

Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max

-------------+--------------------------------------------------------

kntrano | 300 .6233333 .4853598 0 1

dotuoi | 300 48.64333 10.7113 22 70

trinhdo | 300 .5933333 .4920324 0 1

nganhnghe | 300 .7966667 .4031509 0 1

thunhap | 300 8.753333 5.993795 2 33

-------------+--------------------------------------------------------

songuoi | 300 2.38 .9444079 1 4

giatri | 300 205.2233 201.129 20 1500

kinhnghiem | 300 23.17333 11.77194 1 48

thoihan | 300 .6866667 .4646237 0 1

laisuat | 300 9.271333 2.185184 6.5 15

Phụ lục A. Bảng thống kê các biến

Phụ lục B. Ma trận tƣơng quan giữa các biến trong mô hình

(obs=300)

| kntrano dotuoi trinhdo nganhn~e thunhap songuoi giatri kinhng~m thoihan laisuat

-------------+------------------------------------------------------------------------------------------

kntrano | 1.0000

dotuoi | -0.0176 1.0000

trinhdo | 0.2527 -0.4027 1.0000

nganhnghe | 0.3081 0.0397 -0.1316 1.0000

thunhap | 0.5336 -0.0615 0.4320 0.1300 1.0000

songuoi | 0.4519 0.0346 0.1034 0.0894 0.4426 1.0000

giatri | 0.3941 0.0466 0.2987 0.1123 0.7653 0.3675 1.0000

kinhnghiem | 0.3053 0.5009 -0.4024 0.3549 0.0511 0.2516 0.1205 1.0000

thoihan | -0.1840 0.0742 -0.2228 0.0158 -0.2716 0.0131 -0.0376 0.0363 1.0000

laisuat | -0.3804 -0.0746 -0.1677 -0.2891 -0.2998 -0.2166 -0.3187 -0.1956 -0.0062 1.0000

Variable | VIF 1/VIF -------------+---------------------- thunhap | 3.44 0.290664 giatri | 2.71 0.369111 kinhnghiem | 1.86 0.538339 trinhdo | 1.78 0.563169 dotuoi | 1.51 0.662698 songuoi | 1.38 0.723254 nganhnghe | 1.29 0.776509 laisuat | 1.27 0.787060 thoihan | 1.22 0.820706 -------------+---------------------- Mean VIF | 1.83

Phụ lục C. Chỉ số VIF

White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(51) = 133.67 Prob > chi2 = 0.0000 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test --------------------------------------------------- Source | chi2 df p ---------------------+----------------------------- Heteroskedasticity | 133.67 51 0.0000 Skewness | 26.79 9 0.0015 Kurtosis | 15.44 1 0.0001 ---------------------+----------------------------- Total | 175.90 61 0.0000 ---------------------------------------------------

Phụ lục D. Kiểm định phƣơng sai của sai số không đổi

Phụ lục E. Kết quả hồi quy mô hình Probit

Iteration 0: log pseudolikelihood = -198.72261 Iteration 1: log pseudolikelihood = -104.19567 Iteration 2: log pseudolikelihood = -98.07018 Iteration 3: log pseudolikelihood = -97.606478 Iteration 4: log pseudolikelihood = -97.605244 Iteration 5: log pseudolikelihood = -97.605244 Probit regression Number of obs = 300 Wald chi2(9) = 106.26 Prob > chi2 = 0.0000 Log pseudolikelihood = -97.605244 Pseudo R2 = 0.5088 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust kntrano | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- dotuoi | -.0192257 .0130371 -1.47 0.140 -.0447778 .0063265 trinhdo | .6777836 .3028767 2.24 0.025 .0841561 1.271411 nganhnghe | .731161 .302735 2.42 0.016 .1378112 1.324511 thunhap | .1921301 .0435492 4.41 0.000 .1067753 .277485 songuoi | .3514104 .1283689 2.74 0.006 .099812 .6030088 giatri | .0008025 .0015459 0.52 0.604 -.0022275 .0038324 kinhnghiem | .0568211 .0135051 4.21 0.000 .0303517 .0832905 thoihan | -.2088171 .2594999 -0.80 0.421 -.7174274 .2997933 laisuat | -.1180092 .0592771 -1.99 0.047 -.2341902 -.0018283 _cons | -1.897166 1.13219 -1.68 0.094 -4.116216 .3218853 ------------------------------------------------------------------------------ Note: 0 failures and 5 successes completely determined.

Phụ lục F. Tác động biên của các biến trong mô hình hồi quy

Average marginal effects Number of obs = 300 Model VCE : Robust Expression : Pr(kntrano), predict() dy/dx w.r.t. : dotuoi trinhdo nganhnghe thunhap songuoi giatri kinhnghiem thoihan laisuat ------------------------------------------------------------------------------ | Delta-method | dy/dx Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- dotuoi | -.0034872 .0023183 -1.50 0.133 -.0080309 .0010565 trinhdo | .1229387 .0526249 2.34 0.019 .0197957 .2260816 nganhnghe | .1326205 .0543732 2.44 0.015 .026051 .2391899 thunhap | .0348492 .0075551 4.61 0.000 .0200415 .0496569 songuoi | .06374 .0220305 2.89 0.004 .0205611 .1069189 giatri | .0001456 .0002802 0.52 0.603 -.0004036 .0006947 kinhnghiem | .0103064 .0021063 4.89 0.000 .0061781 .0144347 thoihan | -.0378759 .0468552 -0.81 0.419 -.1297104 .0539585 laisuat | -.0214049 .010429 -2.05 0.040 -.0418454 -.0009644 ------------------------------------------------------------------------------