Đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân từ chính sách tín dụng phát triển nông nghiệp nông thôn theo Nghị định số 55/2015/NĐ-CP tại NH TMCP Ngoại thương

TÓM TẮT:

Mục tiêu nghiên cứu này là đánh giá hoạt động quản lý chương trình tín dụng tạo việc làm ở khu vực nông nghiệp - nông thôn theo Nghị định số 55/2015/NĐ-CP của Chính phủ trên địa bàn tỉnh An Giang thông qua phân tích đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của nhóm khách hàng cá nhân-nông hộ, đang tham gia chương trình, có dư nợ tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam (Vietcom Bank-VCB) chi nhánh tỉnh An Giang. Nghiên cứu với số lượng 261 khách hàng cá nhân, nhóm tác giả sử dụng mô hình Binary Logistic để xác định và phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng cá nhân. Kết quả nghiên cứu cho thấy có các nhân tố như: số người phụ thuộc, kinh nghiệm, hôn nhân, mục đích và kết hợp sản xuất kinh doanh khác có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng cá nhân theo chính sách tín dụng phát triển nông nghiệp nông thôn. Từ đó, đề xuất một số hàm ý quản trị đối với Ngân hàng VCB chi nhánh An Giang để có căn cứ đánh giá khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng cá nhân theo chính sách tín dụng phát triển nông nghiệp nông thôn, góp phần giảm thiểu tình trạng nợ quá hạn và đồng thời giảm thiểu được sự tác động của nợ xấu trong hoạt động tín dụng khách hàng.

Từ khóa: khả năng trả nợ đúng hạn, nông nghiệp nông thôn, giải quyết việc làm, khách hàng cá nhân, Ngân hàng TMCP Vietcombank chi nhánh An Giang.

1. Đặt vấn đề

Hiện nay, theo thống kê, khu vực nông nghiệp nông thôn Việt Nam chiếm đến gần 70% tổng số lao động, có đóng góp quan trọng trong cơ cấu GDP của cả nước. Tiềm năng về nông nghiệp nông thôn ở Việt Nam là rất lớn, tuy nhiên việc đầu tư phát triển cho nông nghiệp nông thôn (PTNNNT) còn nhiều hạn chế. Để thúc đẩy PTNNNT, nhiều năm qua, Chính phủ đã có nhiều chính sách và giải pháp nhằm hỗ trợ phát triển, cụ thể là ban hành Nghị định số 55/2015/NĐ-CP ngày 09 tháng 06 năm 2015 về chính sách tín dụng phục vụ PTNNNT. Việc triển khai thực hiện chính sách thời gian qua cho thấy đã mang lại kết quả bước đầu. Đối với địa bàn tỉnh An Giang, là một tỉnh thuộc đồng bằng sông Cửu Long có cơ cấu kinh tế chính là nông nghiệp với hai ngành chính là sản xuất lúa và nuôi cá. Nông nghiệp đang chiếm một tỷ trọng lớn trong cơ cấu kinh tế của tỉnh, sinh kế của người dân chủ yếu sản xuất nông nghiệp nên việc cung cấp nguồn vốn tín dụng để phát triển sản xuất nông nghiệp là hết sức cần thiết.

Trong thời gian qua, hoạt động tín dụng nông thôn tại An Giang đã đóng một vai trò rất quan trọng trong việc phát triển nhiều ngành nghề trong sản xuất nông nghiệp, tạo bước đột phá cho quá trình chuyển dịch cơ cấu nông nghiệp, nông thôn. Tuy nhiên, việc tiếp cận các nguồn vốn vay chính thức tại ngân hàng của người dân vẫn còn không ít khó khăn, vướng mắc. Bên cạnh đó, việc duy trì phát triển nguồn vay vốn đòi hỏi người vay phải trả nợ vay đúng hạn cho ngân hàng, đây cũng là một trong những điều kiện quan trọng để nông dân có thể tiếp tục vay vốn hỗ trợ sản xuất ở những lần tiếp theo. Mặt khác, trong thực tế, nhiều hộ dân khi vay vốn tại Vietcombank  An Giang về sản xuất - kinh doanh không hiệu quả với nhiều lý do khác nhau như: trình độ quản lý hạn chế; thiếu kinh nghiệm; quy mô kinh doanh nhỏ nên thiếu tính cạnh tranh; điều kiện tự nhiên không thuận lợi.

Ngoài ra, còn nhiều khách hàng không có thiện chí trả nợ, do đó việc thu hồi nợ đến hạn đối với những khách hàng này gặp nhiều khó khăn. Qua tình hình thực tế cho vay theo chính sách phát triển nông nghiệp nông thôn tại VCB chi nhánh An Giang cho thấy nợ quá hạn có xu hướng gia tăng đáng kể, năm 2016 dư nợ cho vay theo chính sách phát triển nông nghiệp nông thôn đạt 620 tỷ đồng thì nợ trả không đúng hạn chỉ có 2,694 tỷ đồng chiếm 0,43%, năm 2017 tỷ trọng cho vay tăng lên đáng kể với dư nợ cho vay theo chính sách phát triển nông nghiệp nông thôn đạt 962 tỷ đồng tăng 55,16% so với năm 2016. Kéo theo đó nợ trả không đúng hạn cũng tăng mạnh lên 35,216 tỷ đồng chiếm 3,66%, đến ngày 31/12/2018 tốc độ tăng cho vay theo chính sách phát triển nông nghiệp nông thôn có xu hướng chậm lại với dư nợ đạt mức 1.177 tỷ đồng, tăng 22,35% so với năm 2017, trong đó nợ trả không đúng hạn là 37,120 tỷ đồng chiếm 3,15% trên tổng dư nợ. Qua số liệu thực tế trên cho thấy các khoản vay theo chính sách phát triển nông nghiệp nông thôn tại VCB chi nhánh An Giang có tỷ lệ nợ trả không đúng hạn chiếm tỷ trọng cao so với các sản phẩm cho vay khác.

Tìm hiểu đánh giá thực trạng hoạt động vay vốn của các khách hàng vay theo Nghị định số 55/2015/NĐ-CP ngày 09 tháng 06 năm 2015 tại địa bàn tỉnh An Giang và tìm ra các yếu tố ảnh hưởng khả năng trả nợ vay của các khách hàng nêu trên là hết sức cần thiết. Việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng thuộc đối tượng vay theo Nghị định này tại địa bàn tỉnh An Giang thực sự có ý nghĩa quan trọng cho hoạt động phát triển tín dụng nông nghiệp nông thôn. Từ thực tiễn nói trên, nhóm tác giả muốn nghiên cứu để tìm ra các nhân tố nào thực sự tác động đến rủi ro cho ngân hàng thương mại khi cho vay theo đối tượng khách hàng nói trên, từ đó đưa ra các hàm ý quản trị cho Ngân hàng VCB chi nhánh An Giang và Ngân hàng Nhà nước, nhằm nâng cao hiệu quả thu hồi nợ đến hạn để tạo lập và bảo toàn nguồn vốn cho vay quay vòng, góp phần khơi thông được nguồn vốn cho vay phát triển kinh tế ở địa bàn ở nông thôn An Giang, giúp tạo sinh kế, cải thiện đời sống cho người dân nông thôn và đồng thời giúp cho chương trình PT NNNT một cách bền vững.

2. Cơ sở lý luận và mô hình nghiên cứu

2.1. Cơ sở lý luận

Một số khái niệm về nợ

Theo Điều 10 của Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định các nội dung: Tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài thực hiện phân loại nợ (trừ các khoản trả thay theo cam kết ngoại bảng) theo 5 nhóm như sau:

a) Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm: Nợ trong hạn và được đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng hạn; Nợ quá hạn dưới 10 ngày và được đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ gốc và lãi bị quá hạn và thu hồi đầy đủ gốc và lãi đúng thời hạn còn lại; Nợ được phân loại vào nhóm 1 theo quy định.

b) Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm: Nợ quá hạn từ 10 ngày đến 90 ngày; Nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu; Nợ được phân loại vào nhóm 2 theo quy định.

c) Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm: Nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày; Nợ gia hạn nợ lần đầu; Nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng.

d) Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm: Các khoản nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày; Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu; Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai; Các khoản nợ được phân loại vào nhóm 4 theo quy định.

đ) Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm: Các khoản nợ quá hạn trên 360 ngày; Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu; Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần thứ hai; Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể cả chưa bị quá hạn hoặc đã quá hạn; Các khoản nợ khoanh, nợ chờ xử lý.

Khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân

Theo Thông tư số 02/2013/TT-NHNN do NHNN Việt Nam ban hành ngày 21/01/2013, nợ quá hạn được định nghĩa là “khoản nợ mà một phần hoặc toàn bộ nợ gốc và/hoặc lãi đã quá hạn” và quy định phân loại nợ vay thành 5 nhóm có mức rủi ro khác nhau. Từ đó, ngân hàng có thể đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng. Dựa vào các nhóm nợ, ngân hàng có thể đánh giá khả năng trả nợ của doanh nghiệp, cá nhân chính xác, kịp thời. Khả năng trả nợ đúng hạn: Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng là một nhiệm vụ quan trọng đối với các ngân hàng hiện nay. Mỗi khách hàng đến vay vốn tại ngân hàng sẽ được xác định bởi một bộ thông tin (do khách hàng cung cấp, kết hợp với sự điều tra từ cán bộ tín dụng).

Phương pháp xác định khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng thường được dựa trên một tiêu chuẩn nhất định do ngân hàng lựa chọn như dựa trên đặc điểm của khách hàng như năng lực tài chính, thiện chí trả nợ của khách hàng khi chưa phát sinh nghĩa vụ nợ hoặc/và dựa trên đặc điểm của khoản nợ như lịch sử thanh toán nợ, tình trạng trả nợ thực tế của khách hàng. Trong tài liệu Basel Committee on Banking Supervision - 2006, Ủy ban Basel cũng định nghĩa khách hàng “default - không có khả năng trả nợ đúng hạn” là những khách hàng thuộc một trong các dấu hiệu hoặc tất cả dấu hiệu như sau: (i) khách hàng không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán đầy đủ khi đến hạn mà chưa tính đến việc ngân hàng bán tài sản (nếu có) để hoàn trả; (ii) khách hàng có các khoản nợ xấu có thời gian quá hạn trên 90 ngày.

Rủi ro trong cho vay KHCN: Các khoản cho vay KHCN thường có nhiều rủi ro nhất đối với ngân hàng. Đối với các khoản cho vay kinh doanh, ngân hàng và khách hàng thường có sự thỏa thuận áp dụng mức lãi suất thả nổi, tức là lãi suất được điều chỉnh theo từng kỳ hạn nhất định trong suốt thời hạn cho vay. Vì vậy, nguy cơ rủi ro về lãi suất đối với cho vay kinh doanh sẽ thấp hơn so với cho vay cá nhân, cho vay khách hàng cá nhân dễ gặp rủi ro đạo đức.

Hoạt động tín dụng thiết lập mối quan hệ giữa hai chủ thể là ngân hàng và khách hàng. Khi quan hệ tín dụng giữa ngân hàng và khách hàng không được thực hiện đúng theo hợp đồng thì rủi ro xuất hiện, với hoạt động cho vay thì đó là rủi ro cho vay. Theo Trần Huy Hoàng (2011) rủi ro tín dụng có 2 cấp độ: Khách hàng trả nợ không đúng hạn và khách hàng không trả được nợ cho ngân hàng. Tuy nhiên, đối với những khách hàng cá nhân có thể do nhiều yếu tố chủ quan và khách quan mà họ không thể thực hiện trả nợ hoặc trì hoãn trả nợ, từ đó gây ảnh hưởng đến hiệu quả cho vay của ngân hàng. Nhân tố chủ quan có thể là tình trạng “sức khỏe” tài chính của người đi vay, công việc làm ăn không tốt… ảnh hưởng trực tiếp đến năng lực tài chính của khách hàng, từ đó giảm khả năng thực hiện trả nợ của khách hàng.

Chính sách tín dụng phục vụ phát triển nông nghiệp, nông thôn  

Nghị định số 55/2015/NĐ-CP quy định về chính sách tín dụng phục vụ phát triển nông nghiệp, nông thôn, góp phần xây dựng nông thôn mới và nâng cao đời sống của nông dân, cư dân ở nông thôn. Theo Nghị định này thì: “Nông thôn là khu vực địa giới hành chính không bao gồm địa bàn của phường, quận thuộc thị xã, thành phố” và “Nông nghiệp là phân ngành trong hệ thống ngành kinh tế quốc dân, bao gồm các lĩnh vực nông, lâm, diêm nghiệp và thủy sản”.

Các lĩnh vực cho vay phục vụ phát triển nông nghiệp nông thôn

Theo Nghị định số 55/2015/NĐ-CP thì có các lĩnh vực cho vay như sau: Cho vay các chi phí phát sinh phục vụ quá trình sản xuất - kinh doanh sản phẩm nông nghiệp từ khâu sản xuất đến thu mua, chế biến và tiêu thụ; Cho vay phục vụ sản xuất công nghiệp, thương mại và cung ứng các dịch vụ trên địa bàn nông thôn; Cho vay để sản xuất giống trong trồng trọt, chăn nuôi, thủy sản, trồng rừng và cung ứng các sản phẩm, dịch vụ phục vụ quá trình sản xuất nông nghiệp; Cho vay phát triển ngành nghề tại địa bàn nông thôn; Cho vay phục vụ Chương trình mục tiêu Quốc gia về xây dựng nông thôn mới; Cho vay các nhu cầu phục vụ đời sống của cư dân trên địa bàn nông thôn; Cho vay theo các chương trình kinh tế liên quan đến lĩnh vực nông nghiệp, nông thôn của Chính phủ.

Tổng quan một số nghiên cứu trước có liên quan

Roslan & Karim (2009) với nội dung nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các đối tượng tín dụng vi mô tại Agribank. Các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu gồm 10 biến độc lập: Giới tính, độ tuổi, thu nhập, tỷ lệ nợ quá hạn, lĩnh vực sản xuất, quy mô khoản vay, thời hạn cho vay, thâm niên, người phụ thuộc, lãi suất. Kết quả nghiên cứu cho thấy những người vay hoạt động trong lĩnh vực dịch vụ ít rủi ro hơn đối với những người hoạt động trong lĩnh vực sản xuất, (iv) quy mô khoản vay càng lớn thì tỷ lệ nợ quá hạn càng thấp, (v) thời hạn cho vay tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê, và (vi) thời gian cho vay càng dài thì tỷ lệ nợ quá hạn càng cao. Kohansal M.R và các tác giả (2009) với nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của nông dân ở tỉnh Kharasan- Razavi của Iran”. Nghiên cứu này đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi trả nợ của nông dân nhận khoản vay từ ngân hàng nông nghiệp bằng cách sử dụng mô hình logit với số liệu của 175 nông dân tỉnh Khorasan-Razavi năm 2008. Các biến độc lập bao gồm 10 biến: tuổi của người vay, số ha đất nông nghiệp có kinh nghiệm của người vay, thu nhập của người vay, lãi suất của khoản vay, khoảng thời gian vay, tổng chi phí sử dụng, thời gian cho vay, giá trị tài sản thế chấp, số lần trả góp mà khoản vay đến hạn trả nợ. Kết quả nghiên cứu cho thấy kinh nghiệm của người nông dân, thu nhập và giá trị tài sản đảm bảo là các yếu tố tác động tích cực đến khả năng trả nợ của nông dân.

Trần Thế Sao (2017), nghiên cứu  “Các yếu tố ảnh hưởng khả năng trả nợ ngân hàng của nông hộ trên địa bàn huyện Bến Lức, tỉnh Long An”, nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic nhằm phát hiện các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ ngân hàng của nông hộ trên địa bàn huyện Bến Lức, tỉnh Long An. Kết quả nghiên cứu cho thấy trình độ học vấn, diện tích đất canh tác, thu nhập phi nông nghiệp và thời hạn trả nợ có mối quan hệ thuận chiều với khả năng trả nợ đúng hạn của nông hộ. Ngược lại, số tiền vay và số người phụ thuộc có mối quan hệ nghịch chiều với khả năng trả nợ đúng hạn của nông hộ. Qua đó, nghiên cứu đưa ra những khuyến nghị cho ngân hàng, chính quyền địa phương và nông hộ nhằm giúp gia tăng khả năng trả nợ đúng hạn của nông hộ.

Mô hình nghiên cứu định lượng: Qua xem xét các lý thuyết cũng như nghiên cứu thực nghiệm kết hợp với dữ liệu thu thập được, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu với các biến: mô hình nghiên cứu cụ thể ban đầu gồm 15 biến (1 biến phụ thuộc, 14 biến độc lập) cụ thể nhưsau: KNTN= β₀ + β₁*QUYMOVAY +β₂*PHUTHUOC +β₃*KINHNGHIEM +β₄*MUCDICH01 +β₅*MUCDICH02+ β₆*TUOI01+β₇*TUOI02+ β₈*CUTRU+ β₉*HOCVAN01+  β₁₀*HOCVAN02+ ₁₁*HONNHAN+β₁₂*KETHOPSXKDKHAC+Ui

Trong đó: βi (i=0,12) là các hệ số hồi quy; Ui: sai số của mô hình. Biến phụ thuộc: KNTN: Khả năng trả nợ đúng hạn. Biến phụ thuộc KNTN: dạng biến định tính, nhị nguyên, đại diện cho khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. Biến phụ thuộc chỉ có thể nhận một trong hai giá trị là 0 hoặc 1:KNTN = 0 khi khách hàng không có khả năng trả nợ đúng hạn; KNTN = 1 khách hàng có khả năng trả nợ đúng hạn. Nợ nhóm 1 và 2 được đánh giá là có khả năng thanh toán đúng hạn, ngược lại nếu khách hàng có khoản nợ bị liệt vào các nhóm 3, 4,5 sẽ bị xem là không có khả năng thanh toán. Các biến độc lập tham khảo các nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan được đưa vào bước đầu gồm:

Biến độc lập:

QUYMOVAY: quy mô vay vốn

PHUTHUOC: số người phụ thuộc trong gia đình

KINHNGHIEM: số năm trong SXKD

MUCDICH01: mục đích vay vốn (BIẾN GIẢ =1 nếu vay cho SX nông nghiệp, =0 nếu khác mục đích này). MUCDICH02: mục đích vay vốn (BIẾN GIẢ =1 nếu vay kinh doanh thương mại dịch vụ,=0 nếu khác mục đích này).

TUOI01: nhóm tuổi của người vay (BIẾN GIẢ =1 nếu độ tuổi từ 20 đến 30, =0 nếu khác độ tuổi này). TUOI02: tuổi của người vay (BIẾN GIẢ =1 nếu độ tuổi từ 31 đến 60, =0 nếu khác độ tuổi này)

CUTRU: nơi ở của người vay (= 1 nếu ở thành phố, = 0 nếu ở nông thôn).

HOCVAN01: trình độ học vấn của người vay (BIẾN GIẢ = 1 nếu đạt trình độ từ trung học trở xuống, = 0 nếu khác trình độ này). HOCVAN02: trình độ học vấn của người vay (BIẾN GIẢ = 1 nếu trình độ cao đẳng, đại học và trên, = 0 nếu khác trình độ này)

HONNHAN: tình trạng hôn nhân của khách hàng (= 1 nếu đã kết hôn, = 0 chưa kết hôn)

KETHOPSXKDKHAC : tình hình kinh doanh của khách hàng kết hợp với các ngành khác (= 1 có kết hợp SXKD khác, =0 SXKD một lĩnh vực)

Mô tả lý thuyết định lượng của mô hình Logit- Goldberger (Maddala,1984): Mối quan hệ giữa biến độc lập Yi và các biến phụ thuộc X_1, X_2, … X_i sẽ được biểu diễn như sau:

• Xác suất khách hàng trả nợ: P_r (Y=1/ X_1, X_2, … X_i) =
• Biến Z được biểu diễn: Z = β₀ + β₁X₁+ β₂X₂+ β₃X_3…++ β_iX_i
• Nếu xác suất P_r (Y=1/ X_1, X_2, … X_i) ≥ 0,5 tức khách hàng có khả năng trả nợ,

P_r (Y=1/ X_1, X_2, … X_i) < 0,5 tức khách hàng không có khả năng trả nợ

2.2. Phương pháp nghiên cứu

Mô tả đặc điểm mẫu nghiên cứu:  Kích thước mẫu, áp dụng công thức của Slovin (1960), tác giả áp dụng công thức tính kích thước mẫu thống kê cụ thể khi đã biết số tổng thể N bằng công thức như sau: n =   N/(1+ N*s²). Trong đó: n là kích thước mẫu cần thực hiện, N là số tổng thể, s là sai số trung bình tương ứng với độ tin cậy 95%, thông thường s  được chọn = 5%. Áp dụng vào nghiên cứu ta tính được n =  750/(1+ 750*0.05²) = 261 mẫu. Cách chọn mẫu ngẫu nhiên (xác suất) lấy ra từ danh sách 750 khách hàng trong lĩnh vực cho vay chính sách tín dụng phục vụ phát triển nông nghiệp nông thôn tại Vietcombank chi nhánh An Giang, trong bảng dữ liệu lấy chọn ngẫu nhiên 261 khách hàng, qua cách lấy bước nhảy k= 2. (Bảng 1)

Phân tích và thảo luận kết quả:

Sự phù hợp của mô hình: Mô hình có hệ số MC Fadden – R² = 46.91%, cho thấy sự tham gia của các biến giải thích được tương đương gần 47 % sự biến thiên về khả năng trả nợ đúng hạn của các đối tượng vay vốn là khách hàng cá nhân theo chương trình tín dụng NNNT tại Ngân hàng Vietcombank chi nhánh tỉnh An Giang.

Với Kiểm định Hosmer –Lemeshow về sự phù hợp mô hình. Từ kết quả ở Bảng 2, ta có giá trị P-value của H-L = 0.709 > 0.05 đưa đến kết luận chấp nhận giả thiết có nghĩa là mô hình phân nhóm mẫu theo các biến nêu trên là phù hợp với dữ liệu ở mức tin cậy 5%.

 Kiểm định Chisquare-Wald đối với các biến độc lập kết quả từ Bảng 2 cho thấy các giá trị P-value của các biến: PHUTHUOC, KINHNGHIEM, MUCDICH01, MUCDICH02, KETHOPSXKDKHAC đều nhỏ hơn giá trị 0.05 nên kết luận các biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 5%. Tuy nhiên, biến HONNHAN chỉ thỏa mãn mức ý nghĩa tin cậy 10% ( vì P-value = 0,08<0.1). Như vậy, dựa theo mô hình hồi quy Binary Logistic tổng quát:

                L_o = ln (P_o/ (1-P_o)) = Z_o = β₀ + β₁ X₁ + β₂ X₂+ …. + β_k X_k .

 Dựa vào kết quả của Bảng 1, phương trình hồi quy có thể viết lại mô hình như sau:

KNTN = - 0,5236*PHUTHUOC + 0,3466*KINHNGHIEM + 0,7911*HONNHAN -1,2687*MUCDICH01 + 1,7581*MUCDICH02 + 1,8421*KETHOPSXKDKHAC + 0,00173*QUYMOVAY -2,645

Phân tích khả năng trả nợ theo tình huống xác suất

Từ Bảng 3 cho thấy phân loại đối tượng trả được nợ và không trả được nợ theo hai tiêu chí: quan sát thực tế và dự đoán. Trong 56 trường hợp quan sát khả năng không trả được nợ đúng hạn, thì dự đoán đúng có 38 trường hợp không trả được, tỉ lệ dự đoán đúng là 38/56 = 67,86%. Trong 205 trường hợp quan sát khả năng trả được nợ đúng hạn, dự đoán đúng có 194 trường hợp trả được, tỉ lệ dự đoán đúng là 194/205 = 94,63%.

Như vậy, tỷ lệ trung bình dự đoán đúng của toàn bộ mẫu là (76,86+94,63)/2 = 88,89%. Mô hình logit đạt được độ tin cậy về xác suất dự đoán.

Phân tích giá trị tác động biên (tương ứng với xác suất dự kiến)

Tóm lại mô hình hoàn chỉnh Binary Logistic về khả năng trả nợ của khách hàng vay thuộc chương trình tín dụng phát triển nông thôn theo Nghị định số 55/2015/NĐ-CP tại CB chi nhánh An Giang gồm 10 biến độc lập ban đầu có 7 biến đạt mức ý nghĩa thống kê t với giá trị 5% và 10% sắp theo thứ tự ảnh hưởng là: KETHOPSXKDKHAC, MUCDICH02, MUCDICH01 HONNHAN, PHUTHUOC, KINHNGHIEM, QUYMOVAY

Thảo luận kết quả  nghiên cứu: Từ kết quả ở Bảng 4, so sánh với các nghiên trước, nhóm tác giả đi đến phân tích, thảo luận và nhận định như sau:

Biến KETHOPSXKDKHAC: Kết quả mô hình nghiên cứu biến KETHOPSXKDKHAC có hệ số dương và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%, (+1,842) , có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi người vay chương trình vay Nông nghiệp & Phát triển nông thôn (NN&PTNT)tại VCB An Giang, nếu người vay có kết hợp với một loại hình SXKD khác thì xác suất khả năng trả nợ đúng hạn tăng lên 46,1%.(khi chọn xác suất khả năng trả nợ là P_o=50%). Các khách hàng cá nhân vay vốn theo chính sách tín dụng PTNNNT tại VCB chi nhánh An Giang, đa phần các khách hàng ở nông thôn nếu biết kết hợp với một loại hình SXKD khác thì nguồn thu nhập sẽ phong phú hơn.

Biến MUCDICH02: Kết quả mô hình nghiên cứu biến MUCDICH02 có hệ số dương và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%, (+1,7580) có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi người vay chương trình vay NN&PTNT tại VCB An Giang, nếu hợp đồng vay có mục đích sử dụng cho kinh doanh thương mại DV thì xác suất khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng vay tăng lên 43,92%.(khi chọn xác suất khả năng trả nợ là P_o=50%). Biến MUCDICH02 tác động mạnh đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng. Điều này cho thấy, nếu khách hàng vay SXKD thương mại dịch vụ thì đây là ngành nghề ít rủi ro so với các ngành nghề khác bởi không bị ảnh hưởng của thời tiết, biến đổi khí hậu và giá cả thị trường thường tương đối ổn định.

Biến MUCDICH01: Kết quả mô hình nghiên cứu ta có biến MUCDICH01 có hệ số âm và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%, biến MUCDICH01 (-1,2686) có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi người vay chương trình vay NN&PTNT tại VCB An Giang, nếu hợp đồng vay có mục đích sử dụng cho sản xuất nông nghiệp, thủy sản thì xác suất khả năng trả nợ đúng hạn sút giảm đến 31,7% (khi chọn xác suất khả năng trả nợ là P_o=50%). Biến MUCDICH01 tác động mạnh đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng. Điều này cho thấy, nếu khách hàng chỉ SXKD nông nghiệp thì đây là ngành nghề rủi ro cao so với các ngành nghề khác bởi ảnh hưởng của thời tiết, biến đổi khí hậu và giá cả thị trường luôn bấp bênh biến động cao.

Biến HONNHAN: Kết quả mô hình nghiên cứu biến HONNHAN có hệ số dương và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%, (0,7910) có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi người vay chương trình vay NN&PTNT tại VCB An Giang, đã lập gia đình thì xác suất khả năng trả nợ đúng hạn tăng lên 19,8%.(khi chọn xác suất khả năng trả nợ là P_o=50%). Như vậy, khả năng trả nợ đúng hạn càng cao nếu khách hàng vay đã lập gia đình. Người lập gia đình sẽ ít ưa mạo hiểm hơn, vì họ nghĩ đến gia đình và nghĩ về tương lai lo cho con cái, do đó suy nghĩ hành động chín chắn hơn những người độc thân và khả năng trả nợ đúng hạn của họ cũng cao hơn.

Biến PHUTHUOC: Qua kết quả mô hình nghiên cứu biến PHUTHUOC có hệ số âm và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%, biến PHUTHUOC (-0,5236) có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi người vay chương trình vay NN&PTNT tại VCB An Giang, có số người phụ thuộc trong gia đình tăng thêm một người thì xác suất khả năng trả nợ đúng hạn giảm 13,9%.(khi chọn xác suất khả năng trả nợ là P_o=50%).Kết quả này đúng như kỳ vọng mà giả thuyết của nghiên cứu đặt ra. Từ phân tích trên cho thấy, biến nhân tố số PHUTHUOC nó ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân theo chính sách tín dụng cho vay PTNNNT tại VCB chi nhánh An Giang nhưng ảnh hưởng không quá cao.

Biến KINHNGHIEM: Kết quả mô hình nghiên cứu biến KINHNGHIEM có hệ số dương và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%, biến KINHNGHIEM (0,3466) có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi người vay chương trình vay Nông nghiệp & Phát triển nông thôn (NN&PTNT) tại An Giang, có số năm kinh nghiệm SXKD tăng thêm một năm thì xác suất khả năng trả nợ đúng hạn tăng lên 8,7%. (khi chọn xác suất khả năng trả nợ là P_o=50%). Khả năng trả nợ đúng hạn càng cao nếu số năm kinh nghiệm càng cao. Kết quả này đúng như kỳ vọng mà giả thuyết của nghiên cứu đặt ra, và đồng thời kết quả này cũng đúng với thực tế đặc trưng của các khách hàng cá nhân vay vốn theo chính sách tín dụng PTNNNT tại VCB chi nhánh An Giang, số năm kinh nghiệm phản ánh những đúc kết trải nghiệm quý báu trong quá trình SXKD. Điều đặc biệt hơn với các hộ gia đình hay các cá nhân làm trong lĩnh vực nông nghiệp là kinh nghiệm càng lâu năm thì làm càng hiệu quả hơn.

Biến QUYMOVAY: Kết quả mô hình nghiên cứu biến QUYMOVAY có hệ số dương và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%, (0,00173) có ảnh hưởng tích cực (tuy không lớn) đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi người vay chương trình vay Nông nghiệp & Phát triển nông thôn (NN&PTNT) tại VCB An Giang, có số vốn vay trong hợp đồng tăng thêm một triệu đồng thì xác suất khả năng trả nợ đúng hạn tăng lên 0,004%. (khi chọn xác suất khả năng trả nợ là P_o=50%.

3. Một số hàm ý quản trị

Dựa trên những phân tích thảo luận kết quả nghiên cứu cùng với những kinh nghiệm thực tiễn triển khai khi tham gia chương trình tín dụng 55 tại địa phương, nhóm tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị đối với Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam chi nhánh An Giang như sau:

Về kết hợp với SXKD khác: Tại Ngân hàng VCB chi nhánh An Giang qua khảo sát 261 bộ hồ sơ thực tế cho thấy chiếm số đông khách hàng cá nhân vay vốn theo chính sách tín dụng PTNNNT đều làm đa lĩnh vực SXKD để tạo được nhiều nguồn thu. Điều đó có nghĩa ngân hàng cần duy trì và ưu tiên đối tượng khác hàng cá nhân kinh doanh đa lĩnh vực để có nhiều nguồn thu thì khả năng trả nợ đúng hạn tốt hơn các đối tượng khách hàng khác. Qua phân tích đề tài đã chỉ ra yếu tố kết hợp SXKD khác ảnh hưởng cao đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân theo chính sách tín dụng cho vay PTNNNT tại VCB chi nhánh An Giang.

Về mục đích vay vốn: Qua thực tế, mục đích cho vay SXKD thương mại dịch vụ chiếm tỷ trọng cơ cấu ngành nghề cao tại VCB An Giang. Đối với ngành nghề SXKD thương mại dịch vụ là lĩnh vực hoạt động ngày càng sôi động tại địa bàn tỉnh An Giang và làm ăn ít rủi ro, tương đối hiệu quả trong các năm qua. Ngân hàng nên thận trọng đối với những khách hàng cá nhân vay vốn với mục đích SXKD nông nghiệp vì mấy năm nay lĩnh vực này luôn bị thiên tai, giá cả đầu ra không ổn định. Khi cấp vốn cần xem xét đến các yếu tố khác hỗ trợ.  

Về số người phụ thuộc: Nhân tố số người phụ thuộc ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tham gia vay vốn, gây gánh nặng về tài chính, ảnh hưởng nghĩa vụ trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân theo chính sách tín dụng PTNNNT. Do đó, khi Ngân hàng cho vay vốn nên cân nhắc lựa chọn ưu tiên hộ có ít người phụ thuộc. Khi thẩm định hồ sơ cho vay cần chú trọng xem xét người vay hiện tại đang có trách nhiệm nuôi dưỡng những ai, bao nhiêu người và mức độ ảnh hưởng người phụ thuộc đến khách hàng vay vốn.

Về số năm kinh nghiệm trong SXKD: Kinh nghiệm SXKD của khách hàng là nhân tố quan trọng dẫn đến tín dụng bền vững, và kinh nghiệm SXKD theo như phân tích là một nhân tố quan trọng tác động cao đến khả năng trả nợ đúng hạn của các KHCN theo chính sách tín dụng PTNNNT tại VCB chi nhánh An Giang. Do đó, khi thẩm định cho vay vốn về phía ngân hàng nên chú trọng tới yếu tố kinh nghiệm của khách hàng cá nhân, đặc biệt là đối với đặc thù của chính sách tín dụng PTNNNT thì đa phần cho vay đối tượng khách hàng là ở nông thôn với trình độ dân trí không cao, tiếp cận với công nghệ và khoa học kỹ thuật còn nhiều hạn chế vì vậy họ thường dựa vào kinh nghiệm tích lũy trong quá trình SXKD là chính.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Bùi Hữu Phước (2018), Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Ngoại thương chi nhánh Kiên Giang, Tạp chí Kinh tế đối ngoại, số 98.
2. Đặng Thị Cẩm Nhung (2015), Các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam, chi nhánh Long An, Luận văn Thạc sĩ kinh tế, Trường Đại học Tài chính Marketing.
3. Đinh Kiệm (2017), Kinh tế lượng ứng dụng với phần mềm Eviews (Chương trình nâng cao-Sau Đại học), Trường Đại học Tài chính Marketing.
4. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam - Chi nhánh An Giang năm 2016, 2017 và 2018: Báo cáo hoạt động Ngân hàng An Giang.
5. Chính phủ (2015), Nghị định số 55/2015/NĐ-CP ngày 9/6/2015 về chính sách tín dụng phục vụ phát triển nông nghiệp, nông thôn.
6. Trần Thế Sao (2017), Các yếu tố ảnh hưởng khả năng trả nợ ngân hàng của nông hộ trên địa bàn huyện Bến Lức, tỉnh Long An, Tạp chí Công Thương, cập nhật ngày 28/03/2017.
7. Norhaziah Nawai, Mohd Noor Mohd Shariff. (2012). Factors affecting debt repayment capacity in microfinance programs in Malaysia. Đây là sách hay tạp chí hay tài liệu dạng gì? Tác giả trích dẫn lại theo quy định
8. Mantey, E.L. (2016). Determinants of loan Delinquency among Credit Unions in Ghana. Địa điểm: University of Ghana.

Examining the factors affecting the ability to pay loans on time of individual customers who take part in the credit policies for agricultural and rural development under the Decree No.55/2015/ND-CP of Government at Vietcombank – An Giang Province Branch

 Ph.D Dinh Kiem

Former Dean, Faculty of Human Resource Management

University of Labour and Social Affairs – Ho Chi Minh City Campus

Tran Cong Hoa

Director, Thot Not Transaction Office, Nam A Commercial Joint Stock Bank – Can Tho City Branch

ABSTRACT:

This study is to evaluate the management of job creation loan programs in the agricultural and rural areas according to Decree No.55/2015/ND-CP of Government in An Giang Province by analyzing the factors affecting the ability to pay loans on time of farmers who participate in the loan programs and have debts at Joint Stock Commercial Bank for Foreign Trade of Vietnam (Vietcombank) - An Giang Province Branch. This study used the Binary Logistic model to identify and analyse the factors affecting the ability to pay loans on time of 261 individual customers. This study’s results indicate that some factors including the number of dependents, the work experience, the marital status and the loan purpose have positive correlations with the customers’ ability to pay loans on time under the credit policies for agricultural and rural development. Based on these findinsg, some governance implications for Vietcombank - An Giang Province Branch are proposed to help the branch assess its customers’ ability to pay loans under the credit policies for agricultural and rural development, minimizing the branch’s non-performing loans.

Keywords: ability to pay loans on time, agriculture and rural areas, job creation, individual customers, Joint Stock Commercial Bank for Foreign Trade of Vietnam, An Giang Province Branch.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 1, tháng 1 năm 2021]