Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng chính sách xã hội tỉnh Long An

Nội dung text: Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng chính sách xã hội tỉnh Long An

1. NGHIÊN CỨU – TRAO ĐỔI CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG CHÍNH SÁCH XÃ HỘI TỈNH LONG AN  TRẦN HOÀNG KHẢI (*) TÓM TẮT Thông qua kết quả nghiên cứu, bài viết xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Chính sách xã hội (NHCSXH) tỉnh Long An. Trên cơ sở đó, phân tích các yếu tố ảnh hưởng và xem xét mức độ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Từ đó đề xuất và khuyến nghị nhằm nâng cao khả năng trả nợ của khách hàng tại NHCSXH tỉnh Long An. Từ khóa: NHCSXH, khả năng trả nợ. SUMMARY Through the research results, the article identifies the factors affecting the solvency of individual customers at the Bank for Social Policies (VBSP) in Long An Province. On that basis, the article analyzing the factors affecting and considering the extent of the influence on customers's solvency. Since then, recommendations and recommendations to improve the repayment capacity of customers at VBSP Long An province. Key words: VBSP, solvency. 1. Đặt vấn đề Trong những năm qua, hộ nghèo và các đối tượng chính sách luôn được Đảng và Nhà nước ta đầu tư nhiều chương trình, chính sách để phát triển kinh tế, chăm lo đời sống vật chất và tinh thần. Các chính sách này đã tạo điều kiện cho người nghèo và các đối tượng chính sách khác tiếp cận nguồn vốn tín dụng ưu đãi của Nhà nước để cải thiện và từng bước nâng cao điều kiện sống, tạo sự chuyển biến mạnh mẽ, toàn diện ở các vùng nghèo, vùng đồng bào dân tộc thiểu số. Việc thực hiện nghiên cứu khách hàng, nhận biết các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng mang tính chất khoa học, định lượng là yêu cầu cấp bách trong việc giữ vững chất lượng tín dụng chính sách, đảm bảo an toàn nguồn vốn và tài sản của nhà nước, góp phần hoàn thành định hướng việc thực hiện chiến lược phát triển NHCSXH tới năm 2020. 2. Mô hình nghiên cứu H = α + β1X1+ β2X2+ β3X3+ β4X4+β5X5+ β6X6+ β7X7 + β8X8 + β9X9 + ε Trong đó: H: là khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân (Y nhận giá trị bằng 1 nếu khách hàng cá nhân có khả năng trả nợ và bằng 0 nếu khách hàng cá nhân không có khả năng trả nợ). Đây là biến phụ thuộc và được xác định trên cơ sở phân loại theo đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng định kỳ 3 năm /lần. α: Hệ số chặn phản ánh mức độ ảnh hưởng của các yếu tố khác đến chỉ tiêu phân tích. βi (i = 1,k) hệ số ước lượng, hệ số này phản ánh mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến biến giải thích. X1, X 2, X 3, X4, X 5, X 6, X7, X8, X9: là các biến độc lập. ε : sai số ước lượng Từ mô hình nghiên cứu trên, đề xuất các giả thuyết các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại NHCSXH tỉnh Long An như sau: X1: Trình độ học vấn đồng biến với khả năng trả nợ của khách hàng. X2: Thời hạn cho vay đồng biến với khả năng trả nợ của khách hàng. (*) Học viên Cao họcTrường ĐH KTCN Long An TẠP CHÍ KINH TẾ - CÔNG NGHIỆP 47
2. NGHIÊN CỨU – TRAO ĐỔI X3: Số tiền vay đồng biến với khả năng trả nợ của khách hàng. X4: Số người phụ thuộc nghịch biến với khả năng trả nợ của khách hàng. X5: Số lần giám sát vốn vay đồng biến với khả năng trả nợ của khách hàng. X6: Hình thức cho vay đồng biến với khả năng trả nợ của khách hàng. X7: Số chương trình cho vay đồng biến với khả năng trả nợ của khách hàng. X8: Tuổi tác đồng biến với khả năng trả nợ của khách hàng. X9: Thu nhập bình quân từng hộ gia đình của khách hàng vay vốn trong năm đồng biến với khả năng trả nợ của khách hàng. 3. Kết quả nghiên cứu Thực hiện phân tích hồi quy Binary Logistic được kết quả sau: Bảng tóm tắt kết quả hồi quy Binary Logistic của mô hình nghiên cứu Variables in the Equation β S.E. Wald df Sig. Exp( 95% C.I.for B) EXP(B) Lower Upper trinhdo ,344 ,061 32,070 1 ,000 1,411 1,253 1,590 thoihan ,036 ,007 24,606 1 ,000 1,037 1,022 1,052 sotien ,000 ,000 4,023 1 ,045 1,000 1,000 1,000 - songuoi ,162 10,592 1 ,001 ,591 ,430 ,811 ,526 - Step 1a giamsat ,149 10,304 1 ,001 ,620 ,463 ,830 ,479 chuongt - ,209 15,408 1 ,000 ,441 ,293 ,664 rinh ,819 thunhap ,000 ,000 7,795 1 ,005 1,000 1,000 1,000 Consta ,503 ,668 ,566 1 ,452 1,653 nt Nguồn: tổng hợp từ kết quả hồi quy Binary Logistic Từ kết quả phân tích hồi quy Logistic, giá trị mức ý nghĩa của Sig của các biến đều có giá trị <0,05 nên các biến độc lập trong mô hình hồi quy Binary Logistic có mối tương quan với biến phụ thuộc là mức độ tăng (giảm) khả năng trả nợ của khách hàng. Mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy trên đều có độ tin cậy trên 95%, dấu của các hệ số hồi quy phù hợp với mong đợi. Kiểm định độ chính xác của dự báo cho thấy 82 khách hàng không có khả năng trả nợ, mô hình đã dự đoán đúng 52 hộ, chiếm 63,4% và trong 415 hộ có khả năng trả nợ vay mô hình đã dự đoán đúng 406 hộ chiếm 97,8%. Tỷ lệ dự đoán đúng của toàn mô hình là 92,2%. Bảng Kiểm định tính chính xác trong dự báo của mô hình Classification Tablea Predicted Observed Kha nang tra no cua khach Percentage hang Correct TẠP CHÍ KINH TẾ - CÔNG NGHIỆP 48
3. NGHIÊN CỨU – TRAO ĐỔI Khong co Co kha nang tra kha nang no tra no Khong co kha 52 30 63,4 nang Kha nang tra no tra no Step 1 cua khach hang Co kha nang 9 406 97,8 tra no Overall Percentage 92,2 Kết quả phân tích các biến của mô hình có 7 biến độc lập ảnh hưởng đến khả năng trả nợ có ý nghĩa thống kê. Trong đó biến trình độ, thời hạn vay, số người phụ thuộc, mức độ giám sát, số chương trình cho vay, thu nhập bình quân từng hộ của khách hàng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; số tiền vay có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Về chiều tác động của các biến độc lập như sau: trình độ học vấn, thời hạn cho vay, số tiền cho vay, thu nhập bình quân từng hộ có mối quan hệ thuận chiều. Biến số người phụ thuộc, mức độ giám sát vốn vay, số chương trình cho vay có mối quan hệ ngược chiều, điều này phù hợp với dự đoán của tác giả. Tuy nhiên, vẫn tồn tại 2 biến ngược với kỳ vọng là mức độ giám sát và số chương trình cho vay. Trong các biến ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, biến số chương trình cho vay (chuongtrinh) có ảnh hưởng mạnh nhất và các biến còn lại theo thứ tự là số người phụ thuộc (songuoi), trình độ học vấn (trinhdo), mức độ giám sát vốn vay (giamsat), thời hạn vay (thoihan), số tiền vay (sotien), thu nhập (thunhap) chi tiết cụ thể như sau: Vai trò ảnh hưởng các biến trong mô hình Xác xuất Tốc độ ban đầu Vị trí ảnh STT Biến β EXP(B) tăng P0=10% hưởng (giảm)% P1 1 trinhdo ,344 1,411 13,57 3,57 3 2 thoihan ,036 1,037 10,33 0,33 5 3 sotien ,000 1,000 10 0 6 4 songuoi -,526 ,591 6,15 -3,85 2 5 giamsat -,479 ,620 6,45 -3,55 4 6 chuongtrinh -,819 ,441 4,66 -5,34 1 7 thunhap ,000 1,000 10 0 7 Nguồn: tác giả tự tính toán Dự báo của mô hình hồi quy Logistic: Từ bảng số liệu trên và từ kết quả phân tích hồi quy Logistic, tác giả đưa ra phương trình tương quan Logistic theo hướng như sau: Y= 0,503+0.344 * trinhdo + 0,036 * thoihan + 0,000 * sotien -0,526 * songuoi - 0,479 * giamsat -0,819 * chuongtrinh + 0,000 * thunhap. 4. Kết luận TẠP CHÍ KINH TẾ - CÔNG NGHIỆP 49
4. NGHIÊN CỨU – TRAO ĐỔI Kết quả hồi quy cho thấy những yếu tố chính có thể làm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng bao gồm: - Thứ nhất là số chương trình cho vay, đây là chính sách hỗ trợ của Chính phủ đối với hộ nghèo và các đối tượng chính sách góp phần trong công tác giảm nghèo, giải quyết việc làm và an sinh xã hội. - Thứ hai là số người phụ thuộc, tuy số liệu cho thấy rằng số người phụ thuộc trong gia đình các khách hàng phỏng vấn là không cao, nhưng kết quả hồi quy vẫn cho thấy biến này có ảnh hưởng. - Thứ ba là trình độ học vấn, qua phân tích cho thấy trình độ học vấn của khách hàng không cao, chỉ có bình quân 6,29 năm. - Thứ tư là số lần giám sát vốn vay của cán bộ hội, đoàn thể, tổ trưởng tổ tiết kiệm và vay vốn, cán bộ ngân hàng giúp giám sát vốn vay và đảm bảo việc thu hồi nguồn vốn. - Thứ năm là thời hạn trả nợ, thời gian vay càng dài thì khách hàng càng tích lũy được nhiều tiền để đảm bảo khoản nợ vay không bị quá hạn. - Thứ sáu là số tiền vay, nợ vay càng nhiều thì khách hàng càng có nhiều gánh nặng, nhiều trách nhiệm và phải cố gắng rất nhiều so với những hộ có ít nợ vay. - Thứ bảy là thu nhập bình quân các hộ gia đình khách hàng vay vốn, thu nhập càng thấp thì khả năng trả được nợ càng gặp nhiều khó khăn. Như vậy, có nhiều nguyên nhân làm cho khả năng trả nợ vay của khách hàng bị giảm sút, làm cho các khoản cho vay khách hàng tại NHCSXH tỉnh Long An tăng thêm phần rủi ro. Do đó, cần có những giải pháp thích hợp để hạn chế điều này và làm cho các khoản vay này trở nên ý nghĩa hơn đối với NHCSXH tỉnh Long An và khách hàng. Tài liệu tham khảo [Tiếng Việt] [1]. Bùi Văn Trịnh, Nguyễn Thị Thùy Phương, Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả sử dụng vốn vay: Trường hợp của hộ nghèo trên địa bàn tỉnh Sóc Trăng, Tạp chí Phát triển và Hội nhập, Số 19, Trang 87. [2]. Hoàng Triệu Huy, Phan Đình Khôi (2014), Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng chính thức của hộ sản xuất ở tỉnh Hậu Giang, Tạp chí Khoa học Đại học Huế, Số 2, năm 2014. [3]. Trương Đông Lộc, Nguyễn Thanh Bình (2011), Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ tỉnh Hậu Giang, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, số 64, năm 2011. [Tiếng Anh] [4]. Awunyo-Vitor, Dadson (2012), Determinants of loan repayment default among farmers in Ghana, Journal of Development and Agricultural Economics, November 2012, Vol. 4, pp. 339-345. Ngày nhận: 06/6/2018 Ngày duyệt đăng: 09/9/2019 TẠP CHÍ KINH TẾ - CÔNG NGHIỆP 50