Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến tín dụng hộ gia đình tại Việt Nam từ VARHS 2008

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu determinants on households partial credit rationing an analysis from varhs 2008, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện pháp hoàn thiện

• Tác giả: Nguyen Van Hoang
• Người hướng dẫn: Dr. Tran Tien Khai
• Trường học: University of Economics
• Chuyên ngành: Development Economics
• Đề tài: Determinants on Households’ Partial Credit Rationing
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGEMENT
• LIST OF TABLES AND FIGURES
• ABSTRACT
• 1. CHAPTER 1: SCOPE OF STUDY
• 1.1. Characteristics of rural credit market
• 1.2. Types of rural credit
• 1.3. Asymmetric Information and Credit Rationing
• 1.4. Problems of lenders in context of asymmetric information
• 1.5. Screening mechanism in lending
• 1.6. Types of Credit Rationing
• 1.7. Identify Credit Rationing
• 1.8. Impact of Credit Rationing in Rural Area
• 1.9. Factors of Credit Demand
• 1.10. Factor of Credit Supply
• 1.11. Data Source and Features
• 1.12. Issue of Data Bias (Sample Selection Problem)
• 1.13. Heckman Two-Stages Model
• 1.14. Sample Selection Bias vs. Omitted Variables Bias
• 1.15. Heckman Two Stages Procedures
• 1.16. Application to study & Model Specification
• 1.17. Bivariate Probit with Sample Selection Model
• 1.18. Application to study & Model Specification
• 1.19. Hypothesis for the probability and degree of partial credit rationing
• 1.20. Hypothesis for the probability of access to credit
• 1.21. Results and Discussion
• 1.22. Characteristics of Borrowers by Credit Rationing
• 1.23. Determinants of Credit Accessibility
• 1.24. Determinants of Partial Credit Rationing Probability
• 1.25. Determinants of Partial Credit Rationing Degree
• 2. CONCLUSIONS AND POLICY IMPLICATIONS
• 2.1. Findings, answers for research questions
• 2.2. Conclusions on degree of solving research objectives
• 2.3. Limitation of the study
• 3. INTRODUCTION
• 3.1. Research Context
• 3.2. Research Problem
• 3.3. Research Objectives
• 3.4. Research Questions
• 3.5. Scope of Study
• 3.6. Thesis Structure
• 4. LITERATURE REVIEW
• 4.1. Definition
• 4.2. Characteristics of rural credit market
• 4.3. Types of rural credit
• 4.4. Asymmetric Information and Credit Rationing
• 4.5. Problems of lenders in context of asymmetric information

Tóm tắt

I. Tổng quan về phân tích tín dụng hộ gia đình tại Việt Nam

Phân tích tín dụng hộ gia đình tại Việt Nam là một lĩnh vực quan trọng trong nghiên cứu kinh tế, đặc biệt trong bối cảnh phát triển nông thôn và giảm nghèo. Tín dụng hộ gia đình không chỉ giúp cải thiện đời sống mà còn thúc đẩy phát triển kinh tế địa phương. Nghiên cứu này sẽ xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng của hộ gia đình, từ đó đưa ra những giải pháp khả thi.

1.1. Định nghĩa và vai trò của tín dụng hộ gia đình

Tín dụng hộ gia đình được hiểu là các khoản vay mà các hộ gia đình nhận từ các tổ chức tài chính để phục vụ cho nhu cầu tiêu dùng và đầu tư. Vai trò của tín dụng hộ gia đình rất quan trọng trong việc cải thiện chất lượng cuộc sống và thúc đẩy phát triển kinh tế địa phương.

1.2. Tình hình tín dụng hộ gia đình tại Việt Nam hiện nay

Tình hình tín dụng hộ gia đình tại Việt Nam đã có những bước tiến đáng kể trong những năm qua. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức như tình trạng tín dụng tiêu dùng không chính thức và rủi ro tín dụng cao.

II. Vấn đề và thách thức trong phân tích tín dụng hộ gia đình

Mặc dù tín dụng hộ gia đình có vai trò quan trọng, nhưng vẫn tồn tại nhiều vấn đề và thách thức trong việc tiếp cận tín dụng. Các vấn đề này bao gồm thông tin bất đối xứng, lãi suất tín dụng cao, và khả năng trả nợ của hộ gia đình.

2.1. Thông tin bất đối xứng trong thị trường tín dụng

Thông tin bất đối xứng là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng tín dụng bị phân bổ không công bằng. Người cho vay thường không có đủ thông tin về khả năng trả nợ của người vay, dẫn đến việc từ chối cho vay hoặc áp dụng lãi suất cao.

2.2. Rủi ro tín dụng và lãi suất cao

Rủi ro tín dụng cao khiến các tổ chức tài chính ngần ngại trong việc cho vay. Điều này dẫn đến việc lãi suất tín dụng tăng cao, làm giảm khả năng tiếp cận tín dụng của hộ gia đình, đặc biệt là những hộ nghèo.

III. Phương pháp phân tích tín dụng hộ gia đình hiệu quả

Để phân tích tín dụng hộ gia đình một cách hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp nghiên cứu phù hợp. Các phương pháp này bao gồm phân tích định lượng và định tính, giúp hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng.

3.1. Phân tích định lượng trong nghiên cứu tín dụng

Phân tích định lượng sử dụng các mô hình thống kê để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng. Các mô hình như Heckman và bivariate probit thường được áp dụng để xử lý vấn đề chọn mẫu.

3.2. Phân tích định tính và khảo sát thực địa

Phân tích định tính thông qua khảo sát thực địa giúp thu thập thông tin sâu sắc về trải nghiệm của hộ gia đình trong việc tiếp cận tín dụng. Điều này cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về các rào cản mà họ gặp phải.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu về tín dụng hộ gia đình

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố như quản lý nợ, lãi suất tín dụng, và đánh giá tín dụng có ảnh hưởng lớn đến khả năng tiếp cận tín dụng của hộ gia đình. Những phát hiện này có thể được áp dụng để cải thiện chính sách tín dụng tại Việt Nam.

4.1. Kết quả từ nghiên cứu VARHS 2008

Nghiên cứu VARHS 2008 đã chỉ ra rằng các hộ gia đình có kích thước lớn và có giá trị đất cao có khả năng tiếp cận tín dụng tốt hơn. Ngược lại, các hộ gia đình có tỷ lệ phụ thuộc cao thường gặp khó khăn trong việc vay vốn.

4.2. Ứng dụng chính sách tín dụng hiệu quả

Các chính sách tín dụng cần được điều chỉnh để giảm thiểu tình trạng tín dụng bị phân bổ không công bằng. Cần có các chương trình hỗ trợ cho hộ gia đình nghèo để họ có thể tiếp cận nguồn vốn một cách dễ dàng hơn.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của tín dụng hộ gia đình

Kết luận từ nghiên cứu cho thấy rằng việc cải thiện khả năng tiếp cận tín dụng cho hộ gia đình là rất cần thiết để thúc đẩy phát triển kinh tế bền vững. Tương lai của tín dụng hộ gia đình tại Việt Nam phụ thuộc vào việc giải quyết các vấn đề hiện tại và áp dụng các chính sách hiệu quả.

5.1. Tương lai của tín dụng hộ gia đình tại Việt Nam

Tương lai của tín dụng hộ gia đình sẽ phụ thuộc vào khả năng cải cách chính sách và nâng cao nhận thức của người dân về tín dụng ngân hàng. Cần có sự phối hợp giữa các tổ chức tài chính và chính phủ để tạo ra môi trường tín dụng thuận lợi.

5.2. Đề xuất chính sách cho tín dụng hộ gia đình

Đề xuất các chính sách hỗ trợ như giảm lãi suất, tăng cường giáo dục tài chính cho hộ gia đình, và phát triển các sản phẩm tín dụng phù hợp với nhu cầu của người dân.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường tài chính nông thôn đóng vai trò là đòn bẩy then chốt thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, gia tăng thu nhập và giảm nghèo bền vững tại các quốc gia đang phát triển. Dựa trên dữ liệu khảo sát từ 12 tỉnh thành đại diện của Việt Nam trong giai đoạn 2006-2008, có 56% tổng số hộ gia đình nông thôn tiếp cận được nguồn vốn vay, trong khi 44% số hộ còn lại hoàn toàn không có dư nợ tín dụng. Đáng chú ý, trong số các hộ tiếp cận được nguồn vốn, có tới 11,24% hộ rơi vào tình trạng phân bổ tín dụng cục bộ (partial credit rationing) – hiện tượng người đi vay được phê duyệt hồ sơ nhưng chỉ nhận được hạn mức giải ngân thấp hơn số tiền đề nghị thực tế.

Vấn đề nghiên cứu trọng tâm xuất phát từ thực trạng các tổ chức cho vay nông thôn phải đối mặt với tình trạng thông tin bất đối xứng gay gắt. Để phòng ngừa rủi ro vỡ nợ, các nhà cung cấp tín dụng thường chủ động cắt giảm quy mô khoản vay thay vì nâng lãi suất theo cơ chế thị trường tự do. Tình trạng này khiến nhiều nông hộ không thể tối ưu hóa quy mô sản xuất, gây tổn thất ước tính khoảng 15,7% thu nhập thuần và làm giảm 18,2% chi tiêu tiêu dùng của hộ gia đình theo các đánh giá kinh tế nông thôn.

Mục tiêu cụ thể của luận văn là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến xác suất tiếp cận tín dụng, xác suất bị phân bổ tín dụng cục bộ và mức độ phân bổ tín dụng cục bộ của nông hộ. Phạm vi nghiên cứu bao quát 12 tỉnh gồm Hà Tây, Nghệ An, Khánh Hòa, Lâm Đồng, Phú Thọ, Quảng Nam, Long An, Đắk Lắk, Đắk Nông, Lào Cai, Điện Biên và Lai Châu giai đoạn 2006-2008 từ bộ dữ liệu Tiếp cận Nguồn lực Hộ gia đình Nông thôn Việt Nam (VARHS 2008). Ý nghĩa của nghiên cứu nằm ở việc cung cấp luận cứ định lượng vững chắc giúp các nhà hoạch định chính sách nâng cao hiệu quả phân bổ vốn và giảm thiểu rào cản tài chính cho người nghèo.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu xây dựng trên nền tảng lý thuyết thông tin bất đối xứng trong thị trường tín dụng của Stiglitz và Weiss (1981), kết hợp với khung lý thuyết phân bổ tín dụng của Jaffee và Stiglitz (1990) cùng Hoff và Stiglitz (1990). Theo lý thuyết này, khi tồn tại thông tin bất đối xứng giữa bên cho vay và bên đi vay, việc tăng lãi suất quá mức tối ưu sẽ kích hoạt hai tác động tiêu cực: lựa chọn nghịch (adverse selection) khi các dự án an toàn rút lui nhường chỗ cho các dự án rủi ro cao, và rủi ro đạo đức (moral hazard) khi người vay có xu hướng chuyển hướng sang các hoạt động đầu tư mạo hiểm sau khi nhận vốn. Do đó, hàm lợi nhuận kỳ vọng của ngân hàng có dạng đường cong lõm, buộc các tổ chức tín dụng phải giữ mức lãi suất cố định và áp dụng công cụ phân bổ phi giá cả.

Mô hình nghiên cứu phân định rõ các khái niệm cốt lõi:

• Phân bổ tín dụng cục bộ: Tình trạng hồ sơ vay vốn được chấp thuận nhưng số tiền giải ngân thực tế nhỏ hơn nhu cầu nộp đơn ban đầu.
• Cơ chế sàng lọc trực tiếp: Quy trình ngân hàng thu thập thông tin về nhân khẩu học, trình độ học vấn, giá trị tài sản thế chấp và mạng lưới xã hội của hộ để kiểm soát rủi ro vỡ nợ.
• Tín hiệu tài sản bảo đảm: Việc sử dụng đất đai, nhà ở hoặc gia súc như một cam kết kinh tế giúp giảm thiểu hành vi gian lận sau giải ngân.
• Phân loại khu vực tín dụng: Phân tách rõ ràng giữa khu vực chính thức (ngân hàng thương mại, ngân hàng chính sách), bán chính thức (các hội đoàn thể) và phi chính thức (người cho vay tư nhân, bạn bè, người thân).

Mô hình phân tích tổng thể liên kết ba nhóm biến độc lập: đặc điểm hộ gia đình (tuổi, học vấn, quy mô hộ, tỷ lệ phụ thuộc, dân tộc), năng lực tài sản và thanh khoản (diện tích nhà ở, giá trị đất đai, gia súc, cú sốc kinh tế), và đặc điểm hợp đồng vay vốn (mục đích vay, quy mô đề nghị, loại tổ chức cho vay) với các kết cục tín dụng.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp từ cuộc khảo sát VARHS 2008 do Viện Chính sách và Chiến lược Phát triển Nông nghiệp Nông thôn (IPSARD) phối hợp với các đối tác quốc tế thực hiện. Cỡ mẫu nghiên cứu toàn diện bao gồm 2.137 hộ gia đình tại 12 tỉnh thành đại diện cho các vùng sinh thái kinh tế trọng điểm. Phương pháp chọn mẫu áp dụng kỹ thuật phân tầng ngẫu nhiên nhiều giai đoạn, đảm bảo tính đại diện cao cho toàn bộ dân cư nông thôn.

Trong tổng số 2.137 quan sát, có 991 hộ tiếp cận được tín dụng (với 119 hộ bị phân bổ cục bộ và 872 hộ nhận đủ vốn) và 1.146 hộ không có giao dịch tín dụng. Do các biến số về đặc điểm khoản vay chỉ quan sát được trên nhóm 991 hộ có vay vốn, hiện tượng sai lệch chọn mẫu (sample selection bias) chắc chắn xảy ra nếu sử dụng các mô hình hồi quy thông thường.

Để khắc phục triệt để vấn đề này, tác giả đã lựa chọn hai phương pháp kinh tế lượng chuyên sâu:

1. Mô hình Bivariate Probit with Sample Selection: Dùng để ước lượng đồng thời phương trình lựa chọn tiếp cận tín dụng và phương trình xác suất bị phân bổ tín dụng cục bộ dưới dạng nhị phân, kiểm soát hệ số tương quan giữa hai phần dư.
2. Mô hình hai bước của Heckman (Heckman Two-Stage Model): Áp dụng bước 1 bằng Probit để tính toán tỷ số nghịch đảo Mills (Inverse Mills Ratio), sau đó đưa vào bước 2 ước lượng OLS nhằm xác định chính xác các yếu tố tác động đến mức độ phân bổ tín dụng cục bộ (khoảng chênh lệch giữa số tiền xin vay và số tiền được nhận).

Timeline nghiên cứu tập trung xử lý và phân tích hồi cứu chuỗi số liệu tài chính hộ gia đình giai đoạn 2006-2008.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích định lượng từ dữ liệu VARHS 2008 đã mang lại bốn phát hiện then chốt:

Thứ nhất, tỷ lệ tiếp cận tín dụng và phân bổ vốn có sự phân hóa sâu sắc theo độ tuổi và quy mô hộ. Trong mẫu nghiên cứu, nhóm chủ hộ từ 41-50 tuổi chiếm tỷ trọng cao nhất với 30,9% tổng mẫu và đạt tỷ lệ tiếp cận vốn cao nhất ở mức 62,3%. Ngược lại, nhóm chủ hộ trẻ dưới 30 tuổi chỉ chiếm 8% tổng mẫu và có tỷ lệ tiếp cận vốn thấp nhất, chỉ đạt 16,8%. Tỷ lệ hộ bị phân bổ tín dụng cục bộ dao động từ 9,02% đến 12,22% giữa các nhóm tuổi, cao nhất ở nhóm trên 60 tuổi (12,22%).

Thứ hai, các yếu tố nhân khẩu học và mạng lưới xã hội đóng vai trò quyết định khả năng vay vốn. Hộ gia đình người Kinh, hộ có quy mô thành viên lớn, hộ sở hữu giá trị đất đai cao, hộ từng trải qua cú sốc (dịch bệnh, thiên tai) và hộ có thành viên giữ vị trí công tác trong chính quyền địa phương có xác suất tiếp cận tín dụng cao hơn rõ rệt. Ngược lại, tỷ lệ người phụ thuộc cao và tuổi chủ hộ cao tác động tiêu cực đến khả năng tiếp cận vốn.

Thứ ba, sự khác biệt rõ rệt giữa các tổ chức tín dụng và quy mô khoản vay đối với xác suất bị cắt giảm hạn mức. Các ngân hàng chính thức có tỷ lệ phân bổ tín dụng cục bộ cao hơn khu vực phi chính thức do quy trình thẩm định rủi ro nghiêm ngặt. Những hộ nộp đơn xin vay số tiền lớn đối mặt với nguy cơ bị phân bổ cục bộ cao hơn do rào cản hạn mức trần của các chương trình tín dụng chính sách.

Thứ tư, mục đích vay vốn chi phối mạnh mẽ đến mức độ đáp ứng nhu cầu vốn. Vốn vay nông thôn tập trung chủ yếu cho sản xuất nông nghiệp, trong đó chăn nuôi chiếm tỷ trọng cao nhất đạt 38,9%, trồng trọt ngoài lúa chiếm 15,7%, và canh tác lúa chiếm 11,2%. Các khoản vay cho mục đích đầu tư mua sắm tài sản cố định hoặc nhà ở giúp giảm đáng kể xác suất và mức độ phân bổ cục bộ so với các khoản vay phục vụ tiêu dùng sinh hoạt.

Thảo luận kết quả

Cơ chế đằng sau việc các tổ chức tín dụng chính thức hạn chế giải ngân đủ nhu cầu bắt nguồn từ sự thiếu hụt tài sản bảo đảm hợp pháp và khó khăn trong thẩm định năng lực trả nợ. Đối với các hộ nông dân có tỷ lệ phụ thuộc cao, gánh nặng chi tiêu gia đình làm suy giảm dòng tiền tích lũy, khiến các tổ chức tín dụng đánh giá đây là đối tượng có rủi ro vỡ nợ tiềm tàng.

Kết quả nghiên cứu này tương thích chặt chẽ với các công bố của Petric tại các nền kinh tế Đông Âu và nghiên cứu của Ali và Deininger tại châu Phi, khẳng định vai trò cốt lõi của tài sản thế chấp (đặc biệt là giá trị đất có giấy chứng nhận quyền sử dụng) và vị thế xã hội trong việc nới lỏng hạn mức tín dụng. Khi so sánh với khu vực phi chính thức – nơi các chủ nợ tận dụng tối đa mối quan hệ cá nhân để giám sát trực tiếp – các tổ chức tài chính chính thức buộc phải sử dụng các chỉ số cứng như diện tích nhà ở và giá trị tài sản thế chấp để làm căn cứ phê duyệt hạn mức.

Về mặt trực quan hóa, toàn bộ các phát hiện trên có thể được trình bày rõ nét qua biểu đồ thanh phân phối tỷ lệ tiếp cận vốn theo 6 nhóm trình độ học vấn, kết hợp cùng bảng ma trận hệ số hồi quy đa biến so sánh giữa mô hình OLS truyền thống và mô hình Heckman hai bước. Việc đối chiếu này minh chứng rõ ràng rằng nếu không hiệu chỉnh sai lệch chọn mẫu, các ước lượng về tác động của giá trị tài sản và quy mô khoản vay sẽ bị chệch hướng nghiêm trọng.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các bằng chứng thực nghiệm thu được, bốn nhóm giải pháp hành động được đề xuất nhằm hoàn thiện thị trường tín dụng nông thôn:

Thứ nhất, đẩy mạnh cấp giấy chứng nhận quyền sử dụng đất và chuẩn hóa khung định giá tài sản bảo đảm nông thôn. Ủy ban nhân dân các cấp phối hợp cùng Sở Tài nguyên và Môi trường tại 12 tỉnh nghiên cứu cần đẩy nhanh tiến độ cấp giấy chứng nhận đất sản xuất, phấn đấu nâng tỷ lệ hộ nông dân có tài sản thế chấp hợp lệ thêm 20% trong giai đoạn 2024-2026, giúp người dân đủ điều kiện tiếp cận các gói vay trung và dài hạn.

Thứ hai, cải tiến quy trình thẩm định tín dụng tại các ngân hàng thương mại nhà nước và ngân hàng chính sách. Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (Agribank) cùng Ngân hàng Chính sách Xã hội (VBSP) cần triển khai hệ thống chấm điểm tín dụng hiện đại dựa trên dòng tiền sản xuất thực tế (như chu kỳ chăn nuôi gia súc chiếm 38,9% nhu cầu vốn) thay vì quá phụ thuộc vào tài sản thế chấp dạng vật chất. Mục tiêu giảm tỷ lệ nông hộ bị cắt giảm hạn mức giải ngân từ 11,24% xuống dưới mức 6% trong vòng 24 tháng.

Thứ ba, mở rộng các chương trình tài chính vi mô tín chấp qua các tổ chức hội đoàn thể địa phương. Hội Phụ nữ và Hội Nông dân cần phối hợp với các tổ chức tín dụng để thiết kế các gói vay phục vụ tiêu dùng khẩn cấp và hỗ trợ khắc phục cú sốc kinh tế, hướng trọng tâm vào nhóm chủ hộ trẻ dưới 30 tuổi (vốn chỉ có 16,8% cơ hội tiếp cận vốn) và các hộ có tỷ lệ phụ thuộc cao, với chỉ tiêu tăng trưởng dư nợ hàng năm tối thiểu 15%.

Thứ tư, xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu tín dụng nông thôn tích hợp do Ngân hàng Nhà nước chủ trì. Thiết lập cơ chế chia sẻ thông tin lịch sử trả nợ giữa các quỹ tín dụng nhân dân, ngân hàng chính sách và các chương trình bán chính thức, giúp giảm chi phí điều tra thông tin khoảng 30% theo lộ trình 3 năm, giảm thiểu tình trạng lựa chọn nghịch trên địa bàn nông thôn.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn mang lại giá trị tham khảo sâu sắc cho bốn nhóm đối tượng chuyên môn:

1. Cơ quan hoạch định chính sách kinh tế và nông nghiệp: Các chuyên viên tại Ngân hàng Nhà nước, Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn có thể ứng dụng các phát hiện thực nghiệm để tái cơ cấu các gói hỗ trợ tín dụng ưu đãi, đảm bảo dòng vốn ngân sách được phân bổ trúng đối tượng thiếu hụt vốn thực sự.
2. Cán bộ quản trị rủi ro và thẩm định tín dụng tại các ngân hàng: Đội ngũ chuyên môn tại các ngân hàng thương mại, ngân hàng chính sách và hệ thống quỹ tín dụng nhân dân có thể khai thác mô hình nghiên cứu để hoàn thiện cẩm nang thẩm định hạn mức cho vay hộ nông nghiệp, cân bằng giữa kiểm soát rủi ro và mở rộng tín dụng.
3. Giảng viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh: Các nhà nghiên cứu thuộc khối ngành Kinh tế phát triển, Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế nông nghiệp có thể sử dụng luận văn như một tài liệu tham khảo mẫu mực về quy trình xử lý sai lệch chọn mẫu bằng mô hình Heckman và Bivariate Probit trên phần mềm kinh tế lượng.
4. Các tổ chức phát triển quốc tế và phi chính phủ: Các tổ chức đang tài trợ dự án phát triển cộng đồng có thể dựa vào các chỉ số phân tích nhân khẩu học để xây dựng các dự án sinh kế và tài chính vi mô phù hợp với năng lực của hộ nghèo và nhóm yếu thế.

Câu hỏi thường gặp

1. Phân bổ tín dụng cục bộ khác biệt như thế nào so với phân bổ tín dụng hoàn toàn? Phân bổ tín dụng hoàn toàn xảy ra khi hồ sơ vay vốn bị ngân hàng từ chối 100%, khiến người vay không nhận được bất kỳ khoản tiền nào. Trong khi đó, phân bổ tín dụng cục bộ là trường hợp người vay được phê duyệt hồ sơ nhưng chỉ nhận được số tiền thấp hơn mức đăng ký, ví dụ hộ xin vay 50 triệu đồng nhưng ngân hàng chỉ giải ngân 30 triệu đồng.

2. Tại sao các ngân hàng chính thức lại có tỷ lệ phân bổ tín dụng cục bộ cao hơn khu vực phi chính thức? Các ngân hàng chính thức chịu sự ràng buộc khắt khe bởi các quy định an toàn vốn và định mức cho vay tối đa cho từng nhóm đối tượng. Do gặp khó khăn trong việc xác minh nguồn thu nhập phi chính thức của nông hộ, ngân hàng chọn giải pháp an toàn là cắt giảm hạn mức giải ngân để phòng ngừa rủi ro nợ xấu.

3. Những yếu tố nào đóng vai trò rào cản lớn nhất đối với việc nhận đủ vốn của nông hộ? Các rào cản cốt lõi bao gồm việc thiếu tài sản thế chấp có tính thanh khoản cao (như đất có giấy chứng nhận quyền sử dụng), quy mô khoản vay đề nghị quá lớn so với năng lực tích lũy của hộ, và tỷ lệ người phụ thuộc trong gia đình cao khiến dòng tiền tích lũy bị đánh giá là bấp bênh.

4. Tại sao nghiên cứu bắt buộc phải sử dụng mô hình Heckman thay vì hồi quy OLS thông thường? Do biến mức độ phân bổ tín dụng chỉ quan sát được trên 991 hộ có vay vốn, mẫu nghiên cứu đã bị chọn lọc không ngẫu nhiên. Nếu dùng OLS thông thường, các hệ số ước lượng sẽ bị chệch nghiêm trọng do bỏ sót biến. Mô hình Heckman đưa tỷ số nghịch đảo Mills vào hồi quy để triệt tiêu hoàn toàn sai số này.

5. Vị thế xã hội của hộ gia đình tác động như thế nào đến khả năng tiếp cận vốn tín dụng? Hộ gia đình có thành viên làm việc trong các cơ quan chính quyền địa phương thường có uy tín xã hội cao hơn, mức độ tiếp cận thông tin chính sách tốt hơn và được các cán bộ tín dụng đánh giá có độ tin cậy cao hơn, từ đó làm tăng xác suất tiếp cận vốn và giảm đáng kể nguy cơ bị phân bổ cục bộ.

Kết luận

• Luận văn cung cấp bức tranh định lượng toàn diện về thị trường tín dụng nông thôn tại 12 tỉnh thành Việt Nam, chỉ ra thực trạng 11,24% nông hộ có vay vốn phải chịu tình trạng phân bổ tín dụng cục bộ.
• Nghiên cứu chứng minh rằng giá trị tài sản thế chấp (đất đai, nhà ở), quy mô hộ gia đình và vị thế xã hội là những động lực quan trọng nhất giúp gia tăng hạn mức giải ngân thực tế.
• Việc ứng dụng thành công mô hình Bivariate Probit with Sample Selection và mô hình Heckman hai bước đã giải quyết triệt để khuyết tật sai lệch chọn mẫu trong phân tích kinh tế lượng tài chính vi mô.
• Đề xuất hệ thống giải pháp đồng bộ từ hoàn thiện cơ chế đăng ký giao dịch bảo đảm đến cải tiến quy trình chấm điểm tín dụng dựa trên dòng tiền của nông hộ.
• Luận văn đặt nền móng cho các bước nghiên cứu tiếp theo mở rộng theo chuỗi thời gian dài hạn và đánh giá tác động chi tiết của việc phân bổ vốn cục bộ đến năng suất cây trồng, vật nuôi tại từng vùng sinh thái.

Các tổ chức tài chính và nhà hoạch định chính sách cần tham khảo ngay các kết quả thực nghiệm này để hoàn thiện khung thể chế tài chính nông thôn, góp phần hiện thực hóa mục tiêu tài chính toàn diện quốc gia.

Trích đoạn nội dung tài liệu

UNIVERSITY OF ECONOMICS INSTITUTE OF SOCIAL STUDIES HO CHI MINH CITY THE HAGUE VIETNAM THE NETHERLANDS VIETNAM-NETHERLANDS PROGRAMME FOR M. IN DEVELOPMENT ECONOMICS DETERMINANTS ON HOUSEHOLDS’ PARTIAL CREDIT RATIONING AN ANALYSIS FROM VARHS 2008 By NGUYEN VAN HOANG Academic Supervisor: Dr. TRAN TIEN KHAI HO CHI MINH CITY, NOVEMBER 2013 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] AKNOWLEDGEMENT I am indebted to many individuals for their enthusiastic support and guidance while doing this thesis. This paper would be impossible to accomplish without their unlimited support.

Firstly of all, I would like to express my great appreciation with Dr. Tran Tien Khai, my supervisor, for the whole support to help me constructing ideas, structure, advices and comments, from the beginning to the end. May thanks for Prof. Nguyen Trong Hoai, Dean of Vietnam – The Netherlands Programme who has provided necessary assistance and motivation for me to achieve this thesis.

I would like give my special thanks for Dr. Pham Khanh Nam, Academic Director of Vietnam – The Netherlands Programme. Without his introduction for VARHS 2008, an important data set used in this research, this paper would be impossible to complete. Many thanks for Dr.

Truong Dang Thuy, Chair of the Department of Economics - Faculty of Development Economics, who has passionately cooperate with me to solve issues related to econometric techniques. Last but not least, I must express my most gratitude to my parents and my aunt’s family for providing comfortable condition during hard time, so that I can finish this thesis. 2 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] List of Tables and Figures LIST OF TABLES Table 1 - VARHS 2008 Survey Questions. 27 Table 2 - Model Specification.

44 Table 3 - Determinants of Credit Accessibility. 54 Table 4 - Determinants of Partial Credit Rationing Probability. 56 Table 5 - Determinants of Partial Credit Rationing Degree. 60 LIST OF FIGURES Figure 1 – Credit Supplier Expected Return.

15 Figure 2 - Rationing in Credit Market. 17 Figure 3 - Identify Case of being Credit Rationed. 20 Figure 4 - Survey Site Mapping for VARHS 2008 Source: IPSARD (2006-2008). 26 Figure 5 - Sample Distribution Source: Author Calculation from VARHS 2008.

29 Figure 6 - Analytical Framework. 38 Figure 8 - Credit Access & Credit Ration Source: Author’s calculation from VARHS 2008. 45 Figure 9 - Credit Access & Household Head Age Source: Author’s calculation from VARHS 2008. 46 Figure 10 - Household Head Age & Credit Ration Source: Author’s calculation from VARHS 2008.

47 Figure 11 - Credit Access & Household Head Education Level Source: Author’s calculation from VARHS 2008. 48 3 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Figure 12 - Household Head Education Level & Credit Ration Source: Author’s calculation from VARHS 2008. 49 Figure 13 - Credit Access & Loan Purposes Source: Author’s calculation from VARHS 2008. 50 Figure 14 - Loan Purposes & Credit Ration Source: Author’s calculation from VARHS 2008.

51 Figure 15 - Credit Access & Credit Institutions Source: Author’s calculation from VARHS 2008. 52 Figure 16 - Partial Ration & Credit Institutions Source: Author’s calculation from VARHS 2008. 53 4 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Abstract This study aim to identify key factors affected the partial credit ration’s probability and its degree in rural area of 12 provinces in Vietnam including Ha Tay, Nghe An, Khanh Hoa, Lam Dong, Phu Tho, Quang Nam, Long An, Dac Lac, Dac Nong, Lao Cai, Dien Bien, Lai Chau period 2006-2008. Based on VARHS 2008 data set, the research has employed Heckman sample selection bias model to investigate the determinants of partial ration’s degree, and bivariate probit with sample selection model to examine the determinants of partial ration’s probability.

Besides that, the impact of credit accessibility’s determinants, as a supplement outcome from the two regression models, were also revealed. The result showed that households who have following characteristics - Kinh ethnicity, large household size, high land value, suffering shock at household level (economic shock, illness, unemployment, etc.), holding social position (at least one member working for government, local authority unit) tend to have higher chance of credit access, while those who have high dependency ratio, and older household, tend to have negative correlation with credit accessibility. Formal credit institutions appeared to have higher rate of partial credit rationed than the informal sector, and those who requested a large size of loan were likely to be partial rationed as well. In contrast, households who own larger house, borrowed for investment purposes (build/buying house, land and other assets) or holding social position had a lower chance of being partial rationed.

The finding also uncovered the negative correlation between the degree of partial credit ration and following factors - Household head age, dependency ratio, house size and collateral value. On the contrary, household size, loan size applied, loan for consumption purposes negatively affect the degree of partial credit ration. The regression result also shown that unless treatments such as bivariate probit with sample selection bias or Heckman two stages regression are applied, the regression result might be bias due to inherent sample selection problem in the data set. 5 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Table of Contents Chapter 1.

Scope of Study. Characteristics of rural credit market. Types of rural credit. Asymmetric Information and Credit Rationing.

Problems of lenders in context of asymmetric information. Screening mechanism in lending. Types of Credit Rationing. Identify Credit Rationing.

Impact of Credit Rationing in Rural Area. Factors of Credit Demand. 22 6 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Factor of Credit Supply.

Data Source and Features. Issue of Data Bias (Sample Selection Problem). Heckman Two-Stages Model. Sample Selection Bias vs.

Omitted Variables Bias. Heckman Two Stages Procedures. Application to study & Model Specification. Bivariate Probit with Sample Selection Model.

Application to study & Model Specification. Hypothesis for the probability and degree of partial credit rationing. Hypothesis for the probability of access to credit. Results and Discussion.

Characteristics of Borrowers by Credit Rationing. Determinants of Credit Accessibility. Determinants of Partial Credit Rationing Probability. Determinants of Partial Credit Rationing Degree.

61 7 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Conclusions and Policy Implications. Findings, answers for research questions. Conclusions on degree of solving research objectives.

Limitation of the study. 65 8 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Introduction “Credit rationing is not necessary the source of poverty trap, but it reinforce them ” (Ping, Heidhues, & Zeller, 2010) 1. Research Context Since 1986, Vietnam Government has initiated the economic reform that has transformed the nation from the central planning to market oriented economy.

Major achievements in terms of economic growth and poverty reduction have been attained as a result of the reform. However, the large gap between rural and urban areas has still existed. To ensure the sustainability of economic development and the stability of political environment, rural and agriculture development are therefore considered as a priory goal in the nation development strategy. Providing access to finance to the poor or microfinance has been considered as a tool for economic development and poverty reduction (Morduch & Haley, 2002; Khandker, 2003).

It is the interest of many policy makers and researchers in recent years. Thus, in this strategy, rural credit, which aims at ensuring rural households having access to financial services, is regarded as an important component. The Government has launched many credit programs supporting the development of rural area such as preferential credit for the poor, agriculture forestry and fishery encouragement through special state own banks or government agencies. The credit program has some significant impact to economic development of Vietnam rural areas; however there still exist some issues such credit rationing in the program.

When credit rationing occurs, credit suppliers ignore to offer loan to some borrowers to avoid the risk of default, thus it limit the credit accessibility of the poor. Due to it implication to the economic development in general, and to the effectiveness of Government credit for the poor program in particular, this paper will aim at examining the factors that affect to credit rationing, particularly focus on the cases of partial credit ration, with the hope of revealing some potential implications for policy makers. 9 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Research Problem Rural credit market is an importance factor that helps to foster the economic development in rural areas, thus improving the poor living standard and supporting poverty alleviation.

One of its function is funding household’s credit demand. However, the degree to which rural credit impacts on the rural area welfare depends on how well the rural credit market operates, however the problem of credit rationing could have negative effect on the performance of rural credit market. Credit rationing could be described as the cases in which credit lenders refuse to offer loan to borrowers, or offer an amount of loan that is less than borrower’s request, even though the borrowers willing to accept higher level of interest rate to help the lender to cover the default risk (Barham, Boucher, & Cater, 1996; Buchenrieder, 1996; Heidhues & Schrieder, 1998; Zeller, 1993). The higher the probability of credit rationing, the more difficulties for household to satisfy their credit demand.

In other word, if credit rationing is a common practice in the area, it may lead to the inefficiency of the credit market in the area as a consequence. Weiss (1981) pointed out, asymmetric information is an explanation for the problem of the credit rationing. In rural credit market, which is characterized by numbers of poor households and the difficulties to evaluate their credit worthiness, is concealed by a fog of asymmetry information between lenders and borrowers. In other word, lenders are reluctant to lend as they are uncertain about the loan repayment probability.

To overcome this problem, lenders require different kinds of information about their borrowers such as household’s dependency ratio, household size, land value, social position, etc., to assess their repayment ability and make a basis for lending decision. As such kinds of information may affect to the probability and the degree to which a borrower be credit rationed, a question has been raised by many researchers is that what factors determined lenders’ decision of credit ration. The answers are different depending on the period and location under examination of a study. For this paper, the research aim to examine the determinants of credit rationing – especially for the case of partial credit ration, concentrating on 12 provinces Ha 10 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Tay, Nghe An, Khanh Hoa, Lam Dong, Phu Tho, Quang Nam, Long An, Dac Lac, Dac Nong, Lao Cai, Dien Bien, Lai Chau period 2006-2008.

Research Objectives The general objective of this study is to examining the relationship between partial credit rationing and its determinants in rural area of Vietnam in period 2006-2008. The general objective could be archived by meeting following sub-objectives:  Identify key factors that affects the household’s credit accessibility  Identify key factors that affects the degree of partial credit rationing  Identify key determinants on the probability of partial credit rationing  Suggest policy implication to reduce partial credit rationing practice 1. Research Questions The research aims at answering the following questions:  What are the key determinants on the credit accessibility of rural households?  What are the key determinants on the partial credit ration probability of rural households?  What are the key determinants on the degree of partial credit rationing of rural households? 1.