Nghiên Cứu Tín Dụng Ngân Hàng Thương Mại Ứng Dụng Trong Nông Nghiệp Công Nghệ Cao Tại Tỉnh Lâm Đồng

Luận án tiến sĩ phân tích tín dụng ngân hàng thương mại hỗ trợ nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao tại tỉnh Lâm Đồng, đề xuất giải pháp phát triển bền vững.

• Tác giả: Đào Dũng Trí
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Thị Loan
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Tín Dụng Ngân Hàng Thương Mại Cho Nông Nghiệp Công Nghệ Cao Tại Lâm Đồng
• Loại tài liệu: luận án
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tín dụng ngân hàng thương mại

Tín dụng ngân hàng là một công cụ tài chính quan trọng trong việc hỗ trợ phát triển kinh tế, đặc biệt là trong lĩnh vực nông nghiệp công nghệ cao. Luận án tập trung phân tích vai trò của ngân hàng thương mại trong việc cung cấp vốn tín dụng cho các dự án nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao tại Lâm Đồng. Các nghiên cứu chỉ ra rằng, mặc dù tiềm năng lớn, hoạt động tín dụng trong lĩnh vực này vẫn gặp nhiều khó khăn như quy trình phức tạp, hạn mức cho vay thấp và thời gian giải ngân chậm.

1.1. Khái niệm và đặc điểm

Tín dụng ngân hàng thương mại được định nghĩa là hoạt động cho vay của các ngân hàng nhằm hỗ trợ các doanh nghiệp và hộ gia đình trong sản xuất kinh doanh. Đối với nông nghiệp công nghệ cao, tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc đầu tư vào công nghệ, thiết bị hiện đại. Tuy nhiên, đặc điểm của lĩnh vực này là rủi ro cao, thời gian hoàn vốn dài, đòi hỏi các ngân hàng phải có chính sách tín dụng linh hoạt.

1.2. Thực trạng tại Lâm Đồng

Tại Lâm Đồng, mặc dù nông nghiệp công nghệ cao đã phát triển mạnh mẽ, việc tiếp cận tín dụng ngân hàng vẫn còn hạn chế. Các ngân hàng thương mại như Agribank, BIDV và Vietinbank đã triển khai nhiều chương trình tín dụng, nhưng quy mô và hiệu quả chưa tương xứng với tiềm năng của địa phương. Các rào cản chính bao gồm thủ tục phức tạp, thiếu tài sản thế chấp và nhận thức hạn chế của người dân về các sản phẩm tín dụng.

II. Nông nghiệp công nghệ cao

Nông nghiệp công nghệ cao là một hướng đi chiến lược trong phát triển nông nghiệp hiện đại, đặc biệt tại Lâm Đồng - nơi có điều kiện tự nhiên thuận lợi. Luận án nhấn mạnh vai trò của công nghệ trong việc nâng cao năng suất, chất lượng sản phẩm và giảm thiểu rủi ro trong sản xuất. Tuy nhiên, việc áp dụng công nghệ cao đòi hỏi nguồn vốn lớn, đặt ra yêu cầu cấp thiết về tín dụng ngân hàng.

2.1. Đặc trưng và lợi ích

Nông nghiệp công nghệ cao sử dụng các công nghệ tiên tiến như tự động hóa, công nghệ sinh học và quản lý thông minh. Điều này giúp tăng năng suất, giảm chi phí và nâng cao chất lượng sản phẩm. Tại Lâm Đồng, các sản phẩm như rau, hoa và cà phê đã được hưởng lợi từ việc áp dụng công nghệ cao, góp phần vào sự phát triển kinh tế địa phương.

2.2. Thách thức và giải pháp

Mặc dù có nhiều lợi ích, nông nghiệp công nghệ cao tại Lâm Đồng vẫn đối mặt với thách thức về vốn đầu tư ban đầu lớn và rủi ro cao. Luận án đề xuất các giải pháp như tăng cường hỗ trợ từ ngân hàng thương mại, cải thiện chính sách tín dụng và nâng cao nhận thức của người dân về lợi ích của công nghệ cao trong nông nghiệp.

III. Phát triển tín dụng ngân hàng

Luận án đưa ra các giải pháp nhằm phát triển tín dụng ngân hàng cho nông nghiệp công nghệ cao tại Lâm Đồng. Các giải pháp bao gồm cải thiện quy trình tín dụng, đa dạng hóa sản phẩm tín dụng và tăng cường hợp tác giữa ngân hàng và các tổ chức nông nghiệp. Những giải pháp này không chỉ hỗ trợ phát triển kinh tế địa phương mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành nông nghiệp.

3.1. Giải pháp đối với ngân hàng

Các ngân hàng thương mại cần đơn giản hóa quy trình tín dụng, tăng hạn mức cho vay và cung cấp các sản phẩm tín dụng phù hợp với đặc thù của nông nghiệp công nghệ cao. Ngoài ra, việc đào tạo nhân viên tín dụng về lĩnh vực này cũng là yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu quả hoạt động.

3.2. Khuyến nghị chính sách

Luận án khuyến nghị các cơ quan quản lý nhà nước cần có chính sách hỗ trợ cụ thể, như giảm lãi suất cho vay, bảo lãnh tín dụng và tăng cường đầu tư vào cơ sở hạ tầng nông nghiệp. Những chính sách này sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của nông nghiệp công nghệ cao và thu hút vốn đầu tư từ các ngân hàng thương mại.

Nội dung chính

Tổng quan về luận án

Bối cảnh tái cơ cấu ngành nông nghiệp Việt Nam theo hướng nâng cao giá trị gia tăng và phát triển bền vững đặt nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao (NNCNC) vào vị trí đột phá chiến lược. Tỉnh Lâm Đồng là địa bàn tiên phong trên cả nước về phát triển NNCNC với diện tích canh tác đạt 54.477 ha (chiếm 19,5% tổng diện tích đất canh tác toàn tỉnh tính đến cuối năm 2018), tập trung vào các chủng loại có giá trị kinh tế cao như rau (18.968 ha), hoa (3.623,8 ha), cà phê chất lượng cao (19.884,9 ha), chè (6.335 ha) và lúa năng suất cao (2.829,5 ha). Hiệu quả kinh tế ghi nhận 11.000 ha đạt doanh thu trên 500 triệu đồng/ha/năm, hơn 700 ha đạt từ 1 đến 3 tỷ đồng/ha/năm và một số mô hình chuyên canh rau, hoa chất lượng cao vượt ngưỡng 3 tỷ đồng/ha/năm. Tuy nhiên, đặc thù thâm dụng vốn của NNCNC đòi hỏi mức đầu tư cơ bản từ 2,2 đến 2,5 tỷ đồng/ha cho hệ thống nhà kính, tưới nhỏ giọt và thiết bị tự động hóa.

Khoảng trống nghiên cứu then chốt xuất phát từ sự bất cập giữa nhu cầu vốn khổng lồ và thực trạng cung ứng tín dụng: Trong giai đoạn 2012–2018, tổng doanh số cho vay NNCNC của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Lâm Đồng chỉ đạt 1.021 tỷ đồng, đáp ứng khoảng 20% tổng nhu cầu vốn tín dụng ước tính của ngành. Phần lớn y văn quốc tế và trong nước trước đây (như Diagne & Zeller, 1999; Duong & Izumida, 2002; Waqar Akram et al., 2008; Nguyễn Quốc Oánh & Phạm Thị Mỹ Dung, 2010; Rabah, 2015) chỉ phân tích đơn lẻ từ phía cầu (nông hộ/doanh nghiệp) dựa trên các biến nhân khẩu học và tài sản thế chấp truyền thống, hoặc từ phía cung cấp vĩ mô của NHTM. Luận án tiến sĩ của NCS. Đào Dũng Trí (Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Thị Loan, Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, 2020) đã tiên phong thiết lập khung phân tích đa chiều (triangulated multi-stakeholder framework) tích hợp cả 3 chủ thể: NHTM (nhà tài trợ vốn), khách hàng sản xuất NNCNC (bên cầu vốn) và nhân viên tín dụng (chủ thể ra quyết định hành vi).

Hệ thống câu hỏi nghiên cứu (RQ) và giả thuyết nghiên cứu được thiết lập chuẩn xác:

• RQ1: Thực trạng, kết quả và những điểm nghẽn cốt lõi trong hoạt động cấp tín dụng của NHTM đối với NNCNC tại Lâm Đồng giai đoạn 2012–2018 là gì?
• RQ2: Những rào cản và khoảng cách chất lượng dịch vụ nào tác động tiêu cực đến khả năng tiếp cận vốn của khách hàng sản xuất NNCNC?
• RQ3: Các yếu tố tâm lý - hành vi nào chi phối ý định chấp nhận cấp tín dụng ban đầu và ý định duy trì cấp tín dụng NNCNC của nhân viên tín dụng?
• RQ4: Những nguyên nhân gốc rễ dẫn đến sự tắc nghẽn dòng vốn tín dụng thương mại cho NNCNC tại địa phương?
• RQ5: Cần thực thi giải pháp và lộ trình chính sách nào để khơi thông nguồn vốn tín dụng NNCNC?

Khung lý thuyết của nghiên cứu tích hợp Lý thuyết Hành vi có hoạch định (Theory of Planned Behavior - TPB của Ajzen, 1991), Mô hình Chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM của Davis, 1989), Lý thuyết Sự mong đợi - Sự xác nhận (Expectation-Confirmation Theory - ECT của Oliver, 1980; Bhattacherjee, 2001) và Lý thuyết Cảm nhận rủi ro (Perceived Risk Theory của Bauer, 1960; Featherman & Pavlou, 2003).

Phạm vi không gian tập trung tại TP. Đà Lạt và 4 huyện trọng điểm: Lạc Dương, Đơn Dương, Lâm Hà, Đức Trọng (chiếm hơn 94% tổng diện tích rau, hoa công nghệ cao toàn tỉnh). Mẫu khảo sát sơ cấp bao gồm 161 tổ chức/hộ sản xuất NNCNC và 358 nhân viên tín dụng NHTM. Luận án mang ý nghĩa học thuật và thực tiễn sâu sắc, cung cấp luận cứ thực nghiệm định lượng để giải quyết nghịch lý tín dụng trong quá trình chuyển đổi nông nghiệp công nghệ cao tại các thị trường mới nổi.

Literature Review và Positioning

Y văn về tín dụng nông nghiệp và tiếp cận tài chính được tổng hợp qua ba dòng nghiên cứu chính:

Dòng nghiên cứu về các yếu tố cung ứng tín dụng từ phía định chế tài chính: Các công trình của Rabah (2015) tại Jordan, Al-rawashdeh và cộng sự (2013) tại Aqaba, Imran và Nishat (2013), Đoàn Thị Hồng Dung (2012), Nguyễn Văn Tuấn (2015) chỉ ra rằng quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu, chính sách tín dụng, quy trình xét duyệt và năng lực của cán bộ tín dụng là các lực đẩy quyết định mức độ mở rộng tín dụng.

Dòng nghiên cứu về rào cản tiếp cận tín dụng từ phía người vay nông nghiệp: Nghiên cứu của Diagne và Zeller (1999) tại Malawi, Waqar Akram và cộng sự (2008) tại Punjab (Pakistan), Nuryartono và cộng sự (2005) tại Indonesia, Mamo Girma và cộng sự (2015) tại Ethiopia, Duong và Izumida (2002), Trần Ái Kết và Huỳnh Trung Thời (2013), Trương Đông Lộc và Trần Bá Duy (2010) tại Việt Nam nhấn mạnh các biến số như giá trị tài sản thế chấp đất đai, khoảng cách địa lý, học vấn chủ hộ, thu nhập và quy mô gia đình quyết định tình trạng bị giới hạn tín dụng (credit rationing).

Dòng nghiên cứu về tài chính doanh nghiệp và chuỗi giá trị nông nghiệp: Quartey và cộng sự (2017) phân tích dữ liệu WB tại 6 quốc gia Châu Phi, Harvie và cộng sự (2013), Võ Thành Danh (2008), Nguyễn Hồng Hà và cộng sự (2013) khẳng định tính minh bạch báo cáo tài chính, tài sản cố định và mạng lưới xã hội là điều kiện tiên quyết để tiếp cận tín dụng chính thức. Đồng thời, Boucher và cộng sự (2007) cùng Diagne và cộng sự (2000) chứng minh tín dụng ngân hàng đóng vai trò xúc tác trực tiếp giúp nông dân áp dụng tiến bộ khoa học kỹ thuật và tối ưu hóa năng suất.

Trong y văn tồn tại hai trường phái đối nghịch: Một trường phái (dẫn đầu bởi quan điểm tài chính truyền thống của Võ Đức Toàn, 2012; Sharma & Gounder, 2012) cho rằng sự thất bại của thị trường tín dụng nông nghiệp xuất phát thuần túy từ rủi ro bất đối xứng thông tin và sự thiếu hụt tài sản bảo đảm thanh khoản cao. Ngược lại, trường phái kinh tế học hành vi và thể chế (Mpuga, 2008; Lee, 2009; Liao et al., 2007) lập luận rằng nhận thức chủ quan, định kiến rủi ro công nghệ của nhân viên ngân hàng và thiết kế sản phẩm tín dụng không phù hợp với chu kỳ hoàn vốn sinh học mới là điểm nghẽn cốt lõi.

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                          KHOẢNG TRỐNG Y VĂN                                 |
|                                                                             |
|  Y văn trước đây:                                                           |
|  - Tiếp cận đơn lẻ: Chỉ bên vay HOẶC bên cho vay                            |
|  - Tập trung vào nông nghiệp truyền thống                                   |
|  - Dùng các biến nhân khẩu/kinh tế khách quan (tuổi, đất, thu nhập...)       |
|                                                                             |
|  Định vị đột phá của Luận án:                                               |
|  - Tiếp cận tam giác 3 bên: Ngân hàng - Người sản xuất NNCNC - Cán bộ tín dụng|
|  - Khai thác chuyên sâu phân khúc Nông nghiệp Công nghệ cao                 |
|  - Mô hình hóa tâm lý hành vi chủ quan (TAM, TPB, ECT, Perceived Risk)     |
+-----------------------------------------------------------------------------+

So sánh với hai nghiên cứu quốc tế tiêu biểu:

1. So với nghiên cứu của Waqar Akram và cộng sự (2008) tại Pakistan (chỉ sử dụng hồi quy Logit đơn biến để chỉ ra 8 rào cản hành chính/tài sản), luận án đi xa hơn khi kết hợp ma trận IPA để định lượng hóa khoảng cách cung - cầu dịch vụ và sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM giải thích cơ chế tâm lý ra quyết định.
2. So với nghiên cứu của Rabah (2015) tại Jordan (chỉ khảo sát biến số tài chính vĩ mô của ngân hàng), luận án phân tách rõ ràng hai trạng thái hành vi: "Ý định chấp nhận ban đầu" của nhân viên chưa từng cho vay NNCNC và "Ý định tiếp tục duy trì" của nhân viên đã từng thẩm định hợp đồng NNCNC, tạo nên bước tiến vượt bậc trong nghiên cứu hành vi vi mô của định chế tài chính.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án mở rộng đường biên lý thuyết của 4 mô hình hành vi kinh điển trong bối cảnh quản trị rủi ro tín dụng chuyên ngành:

1. Lý thuyết Hành vi có hoạch định (TPB - Ajzen, 1991): Chứng minh thái độ (Attitude), Chuẩn chủ quan (Subjective Norm) và Cảm nhận kiểm soát hành vi (Perceived Behavioral Control) giải thích mạnh mẽ hành vi phê duyệt khoản vay kỹ thuật cao của nhân viên ngân hàng.
2. Mô hình Chấp nhận công nghệ (TAM - Davis, 1989): Chuyển dịch khái niệm "Cảm nhận sự hữu ích" (Perceived Usefulness) và "Cảm nhận sự dễ sử dụng" (Perceived Ease of Use) từ hành vi người dùng cuối phần mềm sang hành vi thẩm định quy trình tín dụng kỹ thuật phức tạp của cán bộ thẩm định.
3. Lý thuyết Sự mong đợi - Sự xác nhận (ECT - Oliver, 1980; Bhattacherjee, 2001): Khẳng định sự xác nhận kỳ vọng (Confirmation) về hiệu quả kinh doanh của khách hàng vay và mức độ kiểm soát rủi ro chi phối trực tiếp đến sự hài lòng (Satisfaction) và ý định tiếp tục giải ngân tín dụng trong tương lai.
4. Lý thuyết Cảm nhận rủi ro (Perceived Risk Theory - Bauer, 1960; Featherman & Pavlou, 2003): Đo lường cấu trúc rủi ro đa chiều (rủi ro tài chính, rủi ro công nghệ, rủi ro thị trường nông sản và rủi ro pháp lý tài sản thế chấp) tác động tiêu cực đến quyết định tín dụng.

Các mệnh đề lý thuyết cốt lõi được xây dựng:

• H1: Cảm nhận sự hữu ích có tác động đồng biến (+) đến Ý định cấp tín dụng NNCNC.
• H2: Cảm nhận sự dễ thực hiện có tác động đồng biến (+) đến Cảm nhận sự hữu ích.
• H3: Cảm nhận sự dễ thực hiện có tác động đồng biến (+) đến Thái độ đối với việc cấp tín dụng.
• H4: Chuẩn chủ quan (áp lực từ lãnh đạo, đồng nghiệp, chính sách) có tác động đồng biến (+) đến Ý định cấp tín dụng.
• H5: Cảm nhận kiểm soát hành vi có tác động đồng biến (+) đến Ý định cấp tín dụng.
• H6: Cảm nhận rủi ro có tác động nghịch biến (-) đến Ý định cấp tín dụng.
• H7 (Mô hình duy trì): Sự xác nhận (Confirmation) có tác động đồng biến (+) đến Sự hài lòng (Satisfaction) và Cảm nhận sự hữu ích.
• H8 (Mô hình duy trì): Sự hài lòng có tác động đồng biến (+) đến Ý định duy trì cấp tín dụng NNCNC.

       +-------------------------------------------------------------+
       |   KHUNG LÝ THUYẾT TÍCH HỢP CHO Ý ĐỊNH CẤP TÍN DỤNG NNCNC    |
       +-------------------------------------------------------------+
                                      |
         +----------------------------+----------------------------+
         |                                                         |
         v                                                         v
  [MÔ HÌNH 1: Ý ĐỊNH CHẤP NHẬN]                              [MÔ HÌNH 2: Ý ĐỊNH DUY TRÌ]
  (Dành cho NV chưa từng cho vay)                            (Dành cho NV đã từng cho vay)
  ------------------------------                             ----------------------------
  - Cảm nhận sự hữu ích (+)                                  - Sự xác nhận (Confirmation) (+)
  - Cảm nhận sự dễ dàng (+)                                  - Cảm nhận sự hữu ích (+)
  - Chuẩn chủ quan (+)                                       - Sự hài lòng (Satisfaction) (+)
  - Cảm nhận kiểm soát (+)                                   - Chuẩn chủ quan (+)
  - Cảm nhận rủi ro (-)                                      - Cảm nhận rủi ro (-)
         |                                                         |
         +----------------------------+----------------------------+
                                      |
                                      v
                  [QUYẾT ĐỊNH CẤP VỐN TÍN DỤNG THƯƠNG MẠI]

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích tích hợp kế thừa mô hình của Lee (2009), Liao và cộng sự (2007) và Bhattacherjee (2001), phân tách thành hai mô hình cấu trúc riêng biệt:

• Mô hình 1 (Ý định chấp nhận ban đầu): Áp dụng cho nhân viên tín dụng chưa từng giải ngân cho NNCNC, tập trung vào các rào cản nhận thức ban đầu, tâm lý sợ rủi ro công nghệ và áp lực quy chế.
• Mô hình 2 (Ý định duy trì cấp tín dụng): Áp dụng cho nhân viên tín dụng đã có kinh nghiệm quản trị khoản vay NNCNC, đo lường sự biến đổi từ kỳ vọng ban đầu sang mức độ thỏa mãn thực tế khi giám sát phương án sản xuất và khả năng trả nợ của khách hàng.

Điều kiện biên (boundary conditions): Khung phân tích áp dụng trong phạm vi các định chế NHTM hoạt động tại thị trường địa phương có nền tảng sản xuất NNCNC tập trung, quy định giao dịch bảo đảm đối với tài sản nông nghiệp công nghệ cao trên đất chưa hoàn thiện về mặt pháp lý sở hữu.

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Luận án vận dụng thế giới quan thực chứng (Positivism) kết hợp với chủ nghĩa thực dụng khoa học (Scientific Pragmatism), triển khai thiết kế nghiên cứu hỗn hợp đa bậc (Multi-level mixed methods design):

• Nghiên cứu 1 (Meso & Demand-side Analysis): Kết hợp phân tích chuỗi dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2012–2018 và khảo sát sơ cấp 161 khách hàng (112 nông hộ, 35 doanh nghiệp, 14 hợp tác xã) nhằm xác lập bức tranh cung - cầu và phân tích chất lượng dịch vụ qua lưới IPA (Importance-Performance Analysis).
• Nghiên cứu 2 (Micro & Behavioral SEM Analysis): Nghiên cứu định lượng chuyên sâu thông qua bảng hỏi chuẩn hóa đối với 358 nhân viên tín dụng tại các NHTM trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng.

Quy trình nghiên cứu rigorous

Quy trình thu thập và xử lý dữ liệu được tiến hành nghiêm ngặt qua 2 giai đoạn:

1. Giai đoạn nghiên cứu sơ bộ (Qualitative & Pilot): Phỏng vấn sâu 10 chuyên gia đầu ngành (lãnh đạo NHNN chi nhánh Lâm Đồng, giám đốc chi nhánh NHTM, chuyên gia Sở NN&PTNT) và thảo luận nhóm tập trung với 15 cán bộ tín dụng để hiệu chỉnh bảng hỏi, thích nghi các thang đo quốc tế vào bối cảnh tài chính nông nghiệp Việt Nam. Thử nghiệm pilot với 50 mẫu để kiểm tra độ rõ ràng của ngôn ngữ.
2. Giai đoạn nghiên cứu chính thức (Quantitative Mainstream): Thu thập dữ liệu từ tháng 3/2019 đến tháng 8/2019. Sử dụng thang đo Likert 5 mức độ (1 = Hoàn toàn không đồng ý đến 5 = Hoàn toàn đồng ý). Quy trình kiểm định đo lường gồm: Đánh giá độ tin cậy nhất quán nội tại (Cronbach's Alpha > 0,70), Phân tích nhân tố khám phá EFA (Kaiser-Meyer-Olkin KMO > 0,5, kiểm định Bartlett có sig. < 0,001, tổng phương sai trích > 50%), Phân tích nhân tố khẳng định CFA và Mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính SEM.

Data và phân tích

Dữ liệu được làm sạch và xử lý trên phần mềm SPSS 22.0 và AMOS 24.0.

• Mẫu nhân viên tín dụng ($N = 358$) được phân tách thành 2 nhóm: Nhóm 1 ($N_1 = 172$ nhân viên chưa từng cấp tín dụng NNCNC) và Nhóm 2 ($N_2 = 186$ nhân viên đã từng cấp tín dụng NNCNC).
• Kiểm định độ giá trị hội tụ (Convergent Validity): Hệ số tải chuẩn hóa (Factor Loading) $\lambda > 0,5$, Độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability - $CR > 0,70$), Phương sai trích trung bình (Average Variance Extracted - $AVE > 0,50$).
• Kiểm định độ giá trị phân biệt (Discriminant Validity): So sánh căn bậc hai của AVE ($\sqrt{AVE}$) với các hệ số tương quan giữa các biến tiềm ẩn, đảm bảo giá trị $\sqrt{AVE}$ luôn lớn hơn hệ số tương quan tương ứng.
• Kiểm định độ phù hợp mô hình (Model Fit): Đánh giá qua các chỉ số khắt khe: $\chi^2/df < 3,0$, $GFI > 0,90$, $TLI > 0,90$, $CFI > 0,90$, $RMSEA < 0,08$.
• Kiểm định độ vững (Robustness Check): Thực hiện kỹ thuật tái chọn mẫu Bootstrap phi tham số với số lượng lặp lại $N = 5.000$ quan sát để đảm bảo tính vững của các ước lượng tham số trong mô hình SEM khi phân phối dữ liệu vi phạm giả định chuẩn tắc.

       QUY TRÌNH KIỂM ĐỊNH PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG NGHIÊM NGẶT
  [358 Mẫu Khảo Sát] 

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Nghiên cứu mang lại 5 phát hiện cốt lõi với bằng chứng thống kê và dữ liệu định lượng cụ thể:

Thứ nhất, Khoảng cách cung - cầu tín dụng trầm trọng và sự lệch pha kỳ hạn: Giai đoạn 2012–2018, các NHTM tại Lâm Đồng chỉ giải ngân lũy kế 1.021 tỷ đồng cho NNCNC, đáp ứng chưa đầy 20% nhu cầu thực tế (hơn 4.000 tỷ đồng). Có đến 81,4% vốn vay tập trung vào kỳ hạn ngắn hạn (dưới 12 tháng), hoàn toàn mâu thuẫn với chu kỳ hoàn vốn đầu tư cơ bản nhà kính, nhà lưới công nghệ cao (thường kéo dài từ 3 đến 5 năm).

Thứ hai, Điểm nghẽn định giá tài sản bảo đảm và rào cản pháp lý (Bằng chứng từ lưới IPA): Kết quả phân tích IPA từ 161 khách hàng chỉ ra "Điểm rơi bất cập" (Quadrant II: Tập trung cải thiện) nằm ở tiêu chí định giá tài sản thế chấp và thủ tục vay. Nhà màng, nhà kính và hệ thống tưới tự động (trị giá 2,2 - 2,5 tỷ đồng/ha) không được các NHTM công nhận là tài sản thế chấp hợp pháp do chưa có cơ chế cấp giấy chứng nhận quyền sở hữu công trình xây dựng trên đất nông nghiệp, dẫn đến việc ngân hàng chỉ định giá theo khung giá đất thuần túy, khiến mức vay chỉ đạt 20–30% giá trị dự án.

Thứ ba, Kiểm định mô hình SEM thứ nhất (Ý định chấp nhận cấp tín dụng ban đầu): Mô hình đạt độ tương thích xuất sắc ($\chi^2/df = 1,482; CFI = 0,968; TLI = 0,961; RMSEA = 0,053$). Có 6/8 giả thuyết được ủng hộ với ý nghĩa thống kê $p < 0,01$:

• Chuẩn chủ quan ($\beta = 0,382; p < 0,001$) và Cảm nhận sự hữu ích ($\beta = 0,315; p < 0,001$) tác động tích cực mạnh nhất đến ý định cấp tín dụng.
• Cảm nhận kiểm soát hành vi tác động đồng biến ($\beta = 0,214; p = 0,003$).
• Cảm nhận rủi ro tác động nghịch biến mạnh mẽ ($\beta = -0,268; p < 0,001$), khẳng định nhân viên tín dụng e ngại rủi ro công nghệ và tính thanh khoản tài sản thế chấp.

Thứ tư, Kiểm định mô hình SEM thứ hai (Ý định duy trì cấp tín dụng): Kết quả chỉ ra cơ chế chuyển tiếp tâm lý rõ rệt: Sự xác nhận (Confirmation) có tác động mạnh mẽ đến Cảm nhận sự hữu ích ($\beta = 0,452; p < 0,001$) và Sự hài lòng ($\beta = 0,518; p < 0,001$). Sự hài lòng trở thành yếu tố quyết định hàng đầu chi phối Ý định tiếp tục duy trì cấp tín dụng NNCNC ($\beta = 0,426; p < 0,001$). Cảm nhận rủi ro tiếp tục duy trì tác động tiêu cực ($\beta = -0,195; p = 0,008$).

Thứ năm, Chi phí giao dịch không chính thức và rủi ro thị trường: Khảo sát khách hàng ghi nhận 41,6% người vay phản ánh sự tồn tại của các khoản chi phí không chính thức phát sinh trong quá trình hoàn thiện hồ sơ và thẩm định hiện trường. Rủi ro thị trường đầu ra biến động và tình trạng nông sản chất lượng thấp trà trộn thương hiệu nông sản Đà Lạt làm suy giảm dòng tiền trả nợ thực tế.

+---------------------------------------------------------------------------------------+
|                 BẢNG TỔNG HỢP CÁC PHÁT HIỆN THỐNG KÊ THEN CHỐT                        |
+--------------------------+------------------------------+-----------------------------+
| Chỉ báo / Yếu tố         | Giá trị thực nghiệm          | Ý nghĩa học thuật/thực tiễn |
+--------------------------+------------------------------+-----------------------------+
| Doanh số cho vay NNCNC   | 1.021 tỷ VNĐ (2012-2018)     | Chỉ đáp ứng ~20% nhu cầu    |
| Tỷ trọng vốn ngắn hạn    | 81,4% tổng dư nợ             | Lệch pha kỳ hạn hoàn vốn    |
| Chi phí đầu tư nhà kính  | 2,2 - 2,5 tỷ VNĐ/ha          | Không được thế chấp chính   |
| Chi phí không chính thức | 41,6% khách hàng ghi nhận    | Tăng chi phí giao dịch      |
| SEM 1: Chuẩn chủ quan    | beta = 0,382 (p < 0,001)     | Động lực định chế then chốt |
| SEM 1: Cảm nhận rủi ro   | beta = -0,268 (p < 0,001)    | Rào cản tâm lý tiêu cực     |
| SEM 2: Sự hài lòng       | beta = 0,426 (p < 0,001)     | Quyết định duy trì cho vay  |
+--------------------------+------------------------------+-----------------------------+

Implications đa chiều

• Về mặt lý thuyết: Thiết lập mô hình hành vi tích hợp đa pha (Multi-stage Behavioral Credit Model), mở rộng ứng dụng của TAM/TPB/ECT vào lĩnh vực tài chính nông nghiệp công nghệ cao.
• Về mặt phương pháp luận: Cung cấp quy trình kết hợp chuẩn mực giữa ma trận định tính - định lượng IPA và kỹ thuật phân tích SEM đa nhóm (multi-group analysis) cho các nghiên cứu ngân hàng ứng dụng.
• Về thực tiễn quản trị ngân hàng:
  1. Tái thiết kế quy trình thẩm định tín dụng riêng biệt cho NNCNC, chuyển từ phương thức thẩm định dựa trên tài sản bảo đảm truyền thống sang thẩm định dòng tiền của dự án và chuỗi liên kết tiêu thụ.
  2. Kéo dài kỳ hạn cho vay trung và dài hạn từ 3 đến 5 năm, ân hạn nợ gốc phù hợp với chu kỳ đầu tư công nghệ.
  3. Xây dựng chương trình đào tạo kỹ thuật nông nghiệp chuyên sâu cho đội ngũ thẩm định tín dụng nhằm giảm thiểu cảm nhận rủi ro vô căn cứ.
• Về khuyến nghị chính sách:
  1. Ngân hàng Nhà nước và Bộ Tài chính: Hoàn thiện cơ chế bảo hiểm nông nghiệp công nghệ cao; hướng dẫn cụ thể việc thế chấp quyền tài sản và tài sản hình thành trên đất nông nghiệp theo Nghị định 116/2018/NĐ-CP và Nghị quyết 30/NQ-CP.
  2. Bộ Tài nguyên & Môi trường, Bộ Nông nghiệp & PTNT: Ban hành thông tư liên tịch hướng dẫn cấp Giấy chứng nhận quyền sở hữu tài sản trên đất nông nghiệp đối với các công trình nhà kính, nhà màng công nghệ cao làm cơ sở đăng ký giao dịch bảo đảm.
  3. UBND tỉnh Lâm Đồng: Xây dựng cơ sở dữ liệu tài chính nông nghiệp số tập trung, kết nối dữ liệu quy hoạch vùng sản xuất, mã số vùng trồng và chứng chỉ VietGAP/GlobalGAP với hệ thống thông tin tín dụng của các NHTM.

Limitations và Future Research

Luận án thừa nhận 4 giới hạn nghiên cứu cụ thể:

1. Giới hạn địa bàn và phân ngành: Mẫu khảo sát tập trung chủ yếu tại vùng lõi sản xuất rau, hoa công nghệ cao của tỉnh Lâm Đồng, chưa bao quát các vùng chuyên canh cây công nghiệp dài ngày quy mô lớn (như cà phê cao nguyên, chè) hoặc mô hình chăn nuôi gia súc công nghệ cao.
2. Loại trừ khu vực FDI: Nghiên cứu không khảo sát các doanh nghiệp có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), vốn có các kênh tiếp cận vốn quốc tế và công nghệ vượt trội.
3. Thiết kế dữ liệu cắt ngang (Cross-sectional Data): Khảo sát nhân viên tín dụng được thực hiện tại một thời điểm (năm 2019), chưa theo dõi được sự biến chuyển động thái hành vi theo thời gian dài hạn (Longitudinal design).
4. Chưa tích hợp biến số Fintech: Mô hình chưa đưa vào các yếu tố công nghệ tài chính mới nổi như dữ liệu lớn (Big Data) hay chấm điểm tín dụng tự động (AI Credit Scoring).

Hướng nghiên cứu tương lai:

• Mở rộng kiểm định mô hình tích hợp sang các địa bàn kinh tế nông nghiệp trọng điểm khác như Đồng bằng sông Cửu Long (lúa gạo, thủy sản chất lượng cao) và Tây Bắc (cây ăn quả).
• Nghiên cứu mô hình tài trợ tín dụng chuỗi giá trị khép kín (Agri-Value Chain Financing) có sự tham gia của các nền tảng công nghệ số và sàn giao dịch nông sản.
• Đánh giá tác động của bảo hiểm nông nghiệp chỉ số thời tiết đối với việc giải tỏa áp lực rủi ro tín dụng của các NHTM.

Tác động và ảnh hưởng

• Ảnh hưởng học thuật: Nghiên cứu đóng góp một framework hoàn chỉnh cho các công trình nghiên cứu sau đại học về tài chính nông thôn và kinh tế học hành vi trong hệ thống ngân hàng tại các nền kinh tế đang chuyển đổi; dự kiến tạo nguồn trích dẫn quan trọng cho các nghiên cứu về tín dụng xanh và nông nghiệp bền vững.
• Chuyển đổi ngành tài chính - ngân hàng: Cung cấp cơ sở thực chứng giúp các ngân hàng thương mại lớn (như Agribank, BIDV, VietinBank, Vietcombank, LienVietPostBank, Sacombank) thiết kế các gói sản phẩm tín dụng đặc thù cho nông nghiệp thông minh 4.0.
• Tác động kinh tế - xã hội: Thúc đẩy giải ngân nguồn vốn chính thức, từng bước đẩy lùi nạn tín dụng đen tại khu vực nông thôn; hỗ trợ nông dân Lâm Đồng hiện đại hóa sản xuất, thích ứng biến đổi khí hậu toàn cầu và đáp ứng các tiêu chuẩn xuất khẩu nông sản khắt khe (GlobalGAP, tiêu chuẩn EU, Nhật Bản).

Đối tượng hưởng lợi

• Nghiên cứu sinh và Giới học thuật: Tiếp cận mô hình tích hợp TAM-TPB-ECT-Perceived Risk chuẩn hóa và bộ công cụ đo lường thực nghiệm đáng tin cậy.
• Lãnh đạo NHTM và Khối Quản trị Rủi ro: Vận dụng phát hiện nghiên cứu để cải tiến sổ tay tín dụng, quy chế định giá tài sản và chính sách đãi ngộ cán bộ thẩm định.
• Nhà hoạch định chính sách (NHNN, Bộ NN&PTNT, UBND cấp tỉnh): Khai thác các kiến nghị thể chế cụ thể để tháo gỡ nút thắt pháp lý về chứng nhận tài sản nông nghiệp công nghệ cao trên đất.
• Doanh nghiệp, Hợp tác xã và Nông hộ sản xuất NNCNC: Nắm bắt các tiêu chí thẩm định của ngân hàng để chuẩn hóa phương án kinh doanh, nâng cao tính minh bạch và tối ưu hóa khả năng tiếp cận vốn vay thương mại.

Câu hỏi chuyên sâu

1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là gì?
Trả lời: Luận án đã mở rộng Lý thuyết Sự mong đợi - Sự xác nhận (ECT của Bhattacherjee, 2001) và TAM/TPB bằng cách tích hợp Lý thuyết Cảm nhận rủi ro (Perceived Risk) để xây dựng mô hình hành vi hai pha độc lập (Dual-phase Behavioral Model), giải thích cơ chế chuyển hóa tâm lý từ ý định cấp tín dụng ban đầu sang ý định duy trì giải ngân lâu dài của nhân viên ngân hàng trong một lĩnh vực kỹ thuật đặc thù.

2. Điểm đổi mới phương pháp luận khi so sánh với các nghiên cứu trước đây?
Trả lời: Khác với nghiên cứu của Waqar Akram và cộng sự (2008) chỉ dùng hồi quy Logit hay Rabah (2015) chỉ phân tích dữ liệu vĩ mô, luận án kết hợp phương pháp định lượng đa cấp: sử dụng ma trận IPA để định lượng hóa khoảng cách cung - cầu dịch vụ từ 161 khách hàng, kết hợp phân tích SEM hai mô hình trên mẫu 358 nhân viên tín dụng với kiểm định Bootstrap ($N=5.000$) đảm bảo độ vững thống kê tuyệt đối.

3. Phát hiện thực nghiệm nào gây bất ngờ nhất?
Trả lời: Phát hiện về "Nghịch lý tài sản vô hình hóa": Mặc dù chi phí đầu tư nhà kính, công nghệ cao chiếm từ 2,2 đến 2,5 tỷ đồng/ha (gấp nhiều lần giá trị đất canh tác), các tài sản này hoàn toàn bị vô hiệu hóa trong quy trình định giá thế chấp của ngân hàng do thiếu chứng nhận quyền sở hữu công trình trên đất, dẫn đến tỷ lệ cấp vốn chỉ đáp ứng khoảng 20% nhu cầu thực tế của người sản xuất.

4. Luận án có cung cấp quy trình nhân bản nghiên cứu (Replication Protocol) rõ ràng không?
Trả lời: Luận án cung cấp hệ thống phụ lục chi tiết bao gồm bảng hỏi khảo sát định tính, phiếu khảo sát chuẩn hóa 5-point Likert cho cả khách hàng và nhân viên tín dụng, quy trình tinh lọc thang đo, ma trận xoay nhân tố EFA và toàn bộ kết quả kiểm định CFA/SEM chi tiết, cho phép nhân bản nghiên cứu tại bất kỳ địa phương nào.

5. Chương trình nghị sự nghiên cứu 10 năm được phác thảo ra sao?
Trả lời: Định hướng xây dựng hệ sinh thái tài trợ vốn số hóa cho nông nghiệp thông minh (Smart Agriculture Fintech Ecosystem), tập trung vào: (1) Tích hợp dữ liệu lớn và AI trong thẩm định tín dụng nông nghiệp tự động; (2) Tài trợ tín dụng xanh (Green Credit) gắn liền với chỉ số giảm phát thải carbon; (3) Cơ chế tài chính chuỗi liên kết quốc tế đối với nông sản nhiệt đới.

Kết luận

1. Đóng góp 1: Hệ thống hóa và chuẩn hóa khung lý luận về tín dụng thương mại cho phân khúc kinh tế đặc thù - Nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao.
2. Đóng góp 2: Tích hợp thành công 4 lý thuyết hành vi (TAM, TPB, ECT, Perceived Risk) thành khung phân tích hai pha giải thích quyết định cấp tín dụng của cán bộ ngân hàng.
3. Đóng góp 3: Cung cấp bức tranh thực nghiệm toàn diện về thực trạng tài trợ vốn NNCNC tại Lâm Đồng giai đoạn 2012–2018, chỉ rõ điểm nghẽn doanh số chỉ đạt 1.021 tỷ đồng (đáp ứng ~20% nhu cầu).
4. Đóng góp 4: Chứng minh bằng mô hình SEM tác động quyết định của Chuẩn chủ quan, Sự hài lòng và Cảm nhận rủi ro đến hành vi giải ngân tín dụng.
5. Đóng góp 5: Xác định chính xác rào cản thể chế về quyền sở hữu công trình nhà kính trên đất nông nghiệp thông qua ma trận chất lượng dịch vụ IPA.
6. Đóng góp 6: Đề xuất hệ thống giải pháp đa tầng từ hoàn thiện pháp lý thế chấp tài sản, thiết kế sản phẩm tín dụng trung - dài hạn, đến xây dựng cơ sở dữ liệu số tài chính nông nghiệp cho địa phương.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1. Lý do chọn đề tài 1. Bối cảnh nghiên cứu Nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao (NNCNC) là một bước tiến trong sản xuất nông nghiệp, là một trong những giải pháp nhằm thực hiện các mục tiêu tái cơ cấu ngành nông nghiệp đã được Chính phủ phê duyệt. Thông qua sản xuất NNCNC, các sản phẩm có giá trị kinh tế cao, chất lượng tốt đã được tạo ra.

Qua đó gia tăng thu nhập, năng lực cạnh tranh cho người sản xuất và kinh tế của địa phương. Lâm Đồng là tỉnh có khí hậu và đất đai rất thuận lợi để phát triển NNCNC, đặc biệt là các loại nông sản cao cấp có nguồn gốc ôn đới và á nhiệt đới. Tính đến cuối năm 2018, tổng diện tích sản xuất NNCNC tại tỉnh Lâm Đồng là 54.477 ha (chiếm 19,5% diện tích đất canh tác nông nghiệp toàn tỉnh); trong đó diện tích sản xuất rau là 18.968 ha, hoa là 3.623,8 ha, cây đặc sản là 158,7 ha, chè là 6.335 ha, cà phê là 19.884,9 ha, ngoài ra có 2.829,5 ha lúa cho năng suất cao1. Chương trình nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao đã được Đảng bộ tỉnh Lâm Đồng xác định là một trong 6 chương trình trọng tâm để tập trung lãnh đạo, chỉ đạo thực hiện từ năm 2004.

Từ đó đến nay, Tỉnh ủy và Ủy ban nhân dân (UBND) tỉnh đã ban hành nhiều chủ trương, chính sách nhằm thúc đẩy ngành nông nghiệp phát triển theo hướng ứng dụng công nghệ cao (Quyết định số 56/2004/QĐ-UB phê duyệt Chương trình phát triển NNCNC giai đoạn 2004-2010; Nghị quyết số 05-NQ/TU ngày 11/5/2011 về đẩy mạnh phát triển nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng giai đoạn 2011-2015; Quyết định số 1691/QĐ-UBND thực hiện Nghị quyết số 05-NQ/TU; Nghị quyết số 05-NQ/TU ngày 11/11/2016 của Tỉnh ủy Lâm Đồng về phát triển nông nghiệp toàn diện, bền vững và hiện đại giai đoạn 2016 - 2020 và định hướng đến năm 2025; Quyết định số 756/QĐ-UBND ngày 19/4/2017 của UBND tỉnh về kế hoạch thực hiện Nghị quyết số 05-NQ/TU ngày 11/11/2016 của Tỉnh ủy Lâm Đồng). Với những lợi thế và sự vào cuộc của cả hệ thống chính trị, Lâm Đồng nói chung và thành phố Đà Lạt nói riêng đang phát huy những lợi thế so sánh để phát triển sản xuất rau, hoa theo hướng công nghệ cao thành từng vùng tập trung, qua đó nâng cao năng suất và giá trị sản phẩm thu hoạch vừa thân thiện với môi trường. Theo đánh giá của Sở Nông nghiệp 1 UBND tỉnh Lâm Đồng (2018), Báo cáo số 237/BC-UBND ngày 27/11/2018 về tình hình thực hiện kế hoạch kinh tế xã hội năm 2018; nhiệm vụ, giải pháp năm 2019 2 và phát triển nông thôn tỉnh Lâm Đồng thì hiện toàn tỉnh có 11.000 ha đạt doanh thu hơn 500 triệu đồng/ha/năm. Trong đó có hơn 700 ha đạt doanh thu từ 01 (một) đến 03 (ba) tỷ đồng, cá biệt có một số diện tích trồng rau, hoa chất lượng cao đạt doanh thu hơn 03 (ba) tỷ đồng/ha/năm.

Sản xuất NNCNC đòi hỏi nguồn vốn đầu tư rất lớn, qua khảo sát sơ bộ thực trạng đầu tư của một số doanh nghiệp sản xuất rau hoa, để đạt mức doanh thu trồng rau, hoa NNCNC hơn 03 tỷ đồng/ha/năm, ngoài các yếu tố đầu vào của sản xuất, vốn lưu động v.v, mỗi ha đất sản xuất cần đầu tư hệ thống nhà kính, hệ thống tưới tiêu, máy móc thiết bị từ 2,2 tỷ đồng đến 2,5 tỷ đồng. Thống kê từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam chi nhánh tỉnh Lâm Đồng cho thấy, giai đoạn từ năm 2012 đến 2018, các chi nhánh ngân hàng thương mại (NHTM) trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng chỉ cho vay được 1.021 tỷ đồng để phát triển NNCNC. Số vốn này mới đáp ứng được khoảng 20% nhu cầu vốn tín dụng cho sản xuất NNCNC của cả giai đoạn (4. Mặc dù là tỉnh có nhiều ưu thế để phát triển NNCNC và việc phát triển NNCNC đang được Tỉnh ủy và UBND tỉnh rất quan tâm, đưa vào chương trình trọng tâm, trọng điểm để phát triển trong từng giai đoạn; bên cạnh đó, Chính phủ cũng đã ban hành một loạt các chính sách về tín dụng để hỗ trợ sản xuất NNCNC (Nghị quyết 30/NQ-CP ngày 7/3/2017 của Chính phủ; Nghị định 210/2013/NĐ-CP về chính sách khuyến khích doanh nghiệp đầu tư vào nông nghiệp, nông thôn; Nghị định 55/2015/NĐ-CP về chính sách tín dụng phục vụ phát triển nông nghiệp, nông thôn; Nghị định số 116/2018/NĐ-CP ngày 07/9/2018 của Chính phủ sửa đổi, bổ sung Nghị định 55/2015/NĐ-CP.), tuy nhiên, lượng vốn tín dụng từ các NHTM chảy vào khu vực này trong thời gian qua còn rất hạn chế.

Theo Boucher et al (2007), nguồn vốn tín dụng ngân hàng do các NHTM cung ứng đóng một vai trò rất quan trọng trong việc tăng năng suất nông nghiệp thông qua việc đầu tư vào tư liệu sản xuất. Trong khi đó, Diagne et al (2000) lại cho rằng vốn tín dụng cũng cho phép các hộ nông dân đầu tư vào cải tiến kỹ thuật và áp dụng công nghệ mới trong nông nghiệp như đầu tư vào hạt giống cho năng suất cao, đầu tư mua phân bón làm tăng hiệu quả sản xuất và nâng cao thu nhập của họ. Vì vậy, vốn tín dụng NHTM đóng vai trò quan trọng đối với phát triển sản xuất nông nghiệp nông thôn, đặc biệt trong lĩnh vực NNCNC. Như vậy, việc phát hiện các khó khăn, điểm nghẽn trong hoạt động cấp tín dụng tại các NHTM trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng cho sản xuất NNCNC là rất bức thiết, góp phần khơi thông nguồn vốn tín dụng để phát triển NNCNC.

Tổng quan nghiên cứu liên quan và khoảng trống khoa học Trong những năm qua, đã có nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước về tín dụng NHTM và tín dụng NHTM trong lĩnh vực nông nghiệp nông thôn. Các tác giả trước đây đã phần nào khắc họa những nội dung quan trọng liên quan đến hoạt động tín dụng của các NHTM, trong đó có nhiều xu hướng tiếp cận khác nhau, cụ thể như sau: 1. Các nghiên cứu nước ngoài Nghiên cứu thực nghiệm củaWaqar Akram, Zakir Hussain, MH Sial và Ijaz Hussain (2008), về hạn chế tín dụng nông nghiệp và hành vi vay của nông dân ở nông thôn Punjab, Pakistan. Nhóm tác giả này đã sử dụng Mô hình hồi quy Logit để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc hạn chế tín dụng nông nghiệp và hành vi vay mượn của trang trại ở nông thôn Punjab.

Kết quả chỉ ra rằng có 8 lý do quan trọng từ những người được phỏng vấn cho việc không đăng ký vay từ một tổ chức, thể chế; trong đó có 5 lý do từ phía nông trại đó là (1) không cần vay, (2) các khoản phí không chính thức, (3) tài sản thế chấp không đầy đủ, (4) đã có đủ nguồn và (5) không muốn trả lãi vay; có 3 lý do từ phía cung tín dụng đó là (1) thủ tục rườm rà, (2) người cho vay ở quá xa và (3) thủ tục đắt tiền (expensive Procedur es). Nghiên cứu đã sử dụng một bảng câu hỏi với các nội dung có liên quan đến tiếp cận tín dụng nông nghiệp như: Tài sản thế chấp cho khoản vay nông nghiệp; mục đích của khoản vay; tổ chức tín dụng chính thức; lãi suất và phản ứng của nông dân; thời gian giải ngân khoản vay; khoảng cách của ngân hàng; nhu cầu vay và lãi suất. Kết quả ước lượng mô hình Logit cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến tiếp cận tín dụng nông nghiệp của hộ gia đình phụ thuộc vào: (1) Giá trị đất, (2) giá trị tài sản của trang trại triển khai, (3) kinh nghiệm của chủ trang trại, (4) tỷ lệ phụ thuộc, (5) hoạt động của tổ chức, (6) trình độ của tổ chức và (7) tiết kiệm của hộ gia đình. Nghiên cứu thực nghiệm của Rabah (2015) về các yếu tố ảnh hưởng đến tín dụng ngân hàng tại các Ngân hàng thương mại Jordan.

Dựa trên các nghiên cứu trước đây về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định cho vay của ngân hàng đặc biệt là Imran và Nishatm (2013) Sharma và Gounder (2012), Olokoyo (2011) và Guo và Stepanyan (2011), Rabah đã sử dụng các phương pháp thống kê mô tả, thống kê Durbin-Watson, thống kê F để kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định cho vay của các ngân hàng thương mại ở Jordan. Biến phụ thuộc trong nghiên cứu là tỷ lệ cấp tín dụng trên tổng tài sản, các biến độc lập gồm: (1) Tỷ lệ tiền gửi; (2) tỷ lệ nợ xấu;(3) tỷ lệ vốn; (4) tỷ lệ thanh khoản; (5) quy mô tài sản;(6) lãi suất cho vay; (7) lãi suất tiền gửi; (8) lãi suất cửa sổ; (9) dự trữ pháp lý; (10) tỷ lệ 4 lạm phát và (11) tốc độ tăng trưởng kinh tế. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ thanh khoản và lãi suất cửa sổ có tỷ lệ âm và tác động đáng kể đến tỷ lệ cho vay của các ngân hàng, trong khi đó, quy mô ngân hàng và tăng trưởng kinh tế có một tác động tích cực và đáng kể đến tỷ lệ cho vay của các ngân hàng. Firas Mohammed Al-rawashdeh, Al Balqa; Burhan M.

Al-omari et al (2013) đã sử dụng phương pháp kiểm định Kolmogorov-Smornov Z về đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến việc cấp tín dụng trong các ngân hàng thương mại Cơ quan Khu kinh tế đặc biệt Aqaba- Jordan. Nghiên cứu này chỉ ra các nhóm yếu tố có ảnh hưởng đến hoạt động tín dụng của các chi nhánh của ngân hàng thương mại ở Aqaba-Jordan gồm: (1) Nhóm yếu tố thuộc về khách hàng vay, (2) nhóm yếu tố thuộc chính sách tín dụng, (3) nhóm yếu tố ảnh hưởng đến tạo điều kiện tín dụng liên quan đến trung tâm quản lý khoản vay, (4) nhóm yếu tố thuộc chính sách vĩ mô và (5) nhóm yếu tố thuộc môi trường kinh tế của địa phương. Khi nghiên cứu tín dụng của nông hộ ở 5 huyện của Malawi, bằng phân tích hồi qui OLS, Diagne and Manfred Zeller (1999) đã kết luận có nhiều yếu tố tác động tới mức độ tiếp cận tín dụng (giới hạn tiền vay) của nông hộ, đó là: (1) Tỷ lệ giá trị đất đai trên tổng giá trị tài sản tác động nghịch tới mức tiếp cận cả tín dụng chính thức và tín dụng phi chính thức, (2) qui mô lao động và (3) tỷ lệ khẩu có tác động nghịch, (4) khoảng cách từ nhà ở tới nơi vay vốn cũng có tác động nghịch. Các yếu tố ảnh hưởng tới nhu cầu tín dụng chính thức của nông hộ là: (1) Giá phân bón có tác động thuận, (2) qui mô lao động và (3) tỷ lệ khẩu phụ thuộc của hộ có tác động nghịch.