Mô Hình Tiếp Cận Tín Dụng Chính Thức

Nghiên cứu tổng quan

Nghiên cứu định tính

Nghiên cứu

định lượng

Xây dựng khái niệm, mô hình sơ bộ

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 226 trang tài liệu này.

Đánh giá kết quả và đưa ra hàm ý chính sách

Phân tích, hiệu chỉnh thang đo và hoàn thành bảng hỏi, điều chỉnh mô hình

Đánh giá độ tin cậy của thang đo, kiểm định giả thuyết, phân tích kết quả

Hình 2.1: Quy trình nghiên cứu

2.1.2. Nghiên cứu định tính

Nguồn: Đề xuất của tác giả

Mục tiêu nghiên cứu định tính: Để kiểm tra, sàng lọc và xác định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình lý thuyết ban đầu (đã được hình thành dựa trên nghiên cứu tổng quan lý thuyết).

Phương pháp nghiên cứu định tính: Phỏng vấn sâu vì đây là cách thích hợp nhất để kiểm tra sự phù hợp của mô hình nghiên cứu đề xuất, xây dựng bảng hỏi khảo sát và tính chính xác phù hợp của kết quả nghiên cứu.

Thứ nhất, kiểm tra, sàng lọc các biến độc lập trong mô hình lý thuyết được nhóm tác giả đề xuất và xác định sơ bộ mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Các mô hình đã đề cập được nghiên cứu tại nhiều nơi trên thế giới. Tuy nhiên, không phải nhân tố nào cũng phù hợp và được nghiên cứu tại thị trường Việt Nam. Các cuộc thảo luận, trao đổi sẽ giúp nhóm tác giả khẳng định được những nhân tố phù hợp với địa bàn nghiên cứu và sơ bộ về mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó tới khả năng tiếp cận tín dụng chính thức và phi chính thức của hộ kinh doanh cá thể tại Việt Nam.

Thứ hai, kiểm định sự phù hợp của thang đo. Thang đo được tác giả đưa ra trong nghiên cứu là những thang đo đã được công nhận và sử dụng rộng rãi trên thế giới. Tuy

nhiên trong điều kiện lĩnh vực nghiên cứu là khả năng tiếp cận tín dụng chính thức và phi chính thức của hộ kinh doanh cá thể tại Việt Nam, những thang đo này cũng cần phải được xem xét để điều chỉnh và bổ sung cho phù hợp.

Bên cạnh đó, trong quá trình phỏng vấn, các chuyên gia cho ý kiến hoàn thiện về nội dung câu hỏi, các khái niệm dùng trong những câu hỏi được sử dụng trong phiếu điều tra định lượng sau này. Trước khi thảo luận, nhóm tác giả tiếp xúc và gửi thư mời chính thức gặp mặt để thực hiện thảo luận nhóm nhằm đảm bảo đạt được hiệu quả mong muốn.

Đối tượng phỏng vấn: Tác giả đã thực hiện các cuộc phỏng vấn chuyên sâu và

được chia thành gồm 3 nhóm sau. Nhóm 1 gồm 6 chuyên gia lí thuyết, bao gồm:

- GS. TS Hồ Đức Hùng, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.

- PGS. TS Phạm Đức Chính, Đại học Kinh tế - Luật.

- PGS. TS Lê Thanh Tâm, Đại học Kinh tế Quốc dân.

- TS. Nguyễn Thị Hương Liên, Đai học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội.

- PGS. TS. Phạm Thị Hoàng Anh, Học viện Ngân hàng.

- PGS. TS. Phan Thị Thu Hà, Đại học Kinh tế Quốc dân.

Đối với các tổ chức cung cấp dịch vụ tín dụng chính thức, tác giả tiến hành phỏng vấn những chuyên gia sau

- TS. Phạm Bích Liên, NHTM cổ phần Bưu Điện Liên Việt.

- TS. Lại Thị Thanh Loan, NHTM cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam.

- TS. Trần Hữu Ý, Ngân hàng Chính sách và xã hội Việt Nam.

- ThS. Dương Ngọc Linh, Tổ chức tài chính vi mô Tình thương (TYM)

- TS. Nguyễn Cảnh Hiệp, Ngân hàng Phát triển Việt Nam

Đối với các tổ chức cung cấp dịch vụ tín dụng phi chính thức, tác giả tiến hành phỏng vấn với 5 người (yêu cầu giấu tên), dưới hình thức chủ yếu là “cầm đồ”, tại các tỉnh: Hà Nội, thành phố Hồ Chí Minh, Thái Bình, Dak Lak và Đà Nẵng.

Đối với những hộ kinh doanh cá thể, tác giả tiến hành phỏng vấn với những chủ hộ như sau:

- Ông Lê Văn Minh, lĩnh vực kinh doanh: đồ gỗ. Địa điểm kinh doanh: tỉnh Bình Dương.

- Ông Nguyễn Phúc, lĩnh vực kinh doanh: nông nghiệp. Địa điểm kinh doanh: tỉnh Hòa Bình.

- Ông Đậu Văn Công, lĩnh vực kinh doanh: đánh bắt thủy hải sản. Địa điểm kinh doanh: tỉnh Thái Bình.

- Ông Nguyễn Phước Hùng, lĩnh vực kinh doanh: dịch vụ. Địa điểm kinh doanh: thành phố Hà Nội.

- Ông Tô Xuân Phúc, lĩnh vực kinh doanh: dịch vụ. Địa điểm kinh doanh: thành phố Hồ Chí Minh.

- Ông Vũ Hải Bằng, lĩnh vực kinh doanh: sản xuất và dịch vụ (đồ đồng, đồ mỹ nghệ). Địa điểm kinh doanh: Đà Nẵng

- Ông Lê Văn Phước, lĩnh vực kinh doanh: nông nghiệp và dịch vụ (trồng trọt và tự bán). Địa điểm kinh doanh: Hà Nội.

- Bà Nguyễn Thị Hoa, lĩnh vực kinh doanh: nông nghiệp và dịch vụ (trồng trọt và tự bán). Địa điểm kinh doanh: Dak Lak.

Những đối tượng được phỏng vấn đều hiểu biết và chuyên môn về trong lĩnh vực vay cung cấp dịch vụ tín dụng như có nhiều năm cho vay, có nhiều nghiên cứu về vấn đề tiếp cận tín dụng và tài chính toàn diện; hoặc sử dụng các khoản vay chính thức và phi chính thức nên kết quả nghiên cứu về định tính được kì vọng mang lại sự chính xác cao.

Thời gian phỏng vấn: Mỗi cuộc phỏng vấn có thời lượng trung bình là 30 phút. Kết quả của cuộc phỏng vấn được dỡ băng trong vòng 24 giờ. Các cuộc phỏng vấn được tiến hành tại phòng làm việc, nhà riêng, giảng đường, quán café, phỏng vấn online thông qua Skype, Teams… để đảm bảo tính thoải mái và riêng tư cho đối tượng được phỏng vấn. Các cuộc phỏng vấn được được tiến hành từ 9/2018 đến tháng 3/2019.

Nội dung phỏng vấn: Cuộc phỏng vấn được tiến hành với bảng câu hỏi sơ bộ (Phụ lục 1) nhằm xin ý kiến đánh giá sự phù hợp thang đo, các câu hỏi giúp cho việc xây dựng bảng hỏi cho nghiên cứu chính thức. Ngoài ra còn có những câu hỏi mở xoay quanh vấn đề sử dụng tín dụng phi chính thức của các hộ kinh doanh cá thể (Các câu hỏi phỏng vấn được trình bày ở Phụ Lục 2). Trong quá trình phỏng vấn, tác giả có giải thích thêm về nội dung nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, diễn giải nội dung câu hỏi.

Phát triển bảng hỏi: Dựa vào quá trình các tổng quan nghiên cứu trong và ngoài nước, dựa vào mục tiêu nghiên cứu, mô hình nghiên cứu tác giả tiến hành phát triển một bảng hỏi. Bảng hỏi thiết kế dựa vào các nghiên cứu nước ngoài bằng Tiếng Anh về các nhân tố “Ý định sử dụng” và dịch sang tiếng Việt. Ngoài ra, nghiên cứu cũng dựa vào những bảng hỏi đã dịch sang tiếng Việt về các nhân tố “Ý định sử dụng” để xây dựng bảng hỏi sơ bộ.

Kết quả nghiên cứu định tính

Thứ nhất, đối với tiếp cận tín dụng chính thức, tác giả cho rằng việc sử dụng các biến theo mô hình TPB phù hợp, nhưng cần phải thêm 1 biến là biến Ngân hàng Điện tử, bởi trong điều kiện hiện tại, việc giải ngân và vay vốn thông qua các ứng dụng điện

tử rất phù hợp với các hộ gia đình, đặc biệt là từ khi thông tư 39/2016/TT-NHNN ra đời (theo kết quả phỏng vấn của các chuyên gia về tín dụng chính thức). Tuy nhiên, khi tiến hành các biến đối với mô hình tiếp cận tín dụng chính thức, có nhiều biến ví dụ như “hiệu quả kỳ vọng” được tách thành nhiều biến như lãi suất vay vốn, thủ tục vay vốn. Như thế sẽ tránh được việc sử dụng 1 mô hình cho 2 nghiên cứu khác nhau.

Thứ hai, đối với tiếp cận tín dụng phi chính thức, thì người cung cấp dịch vụ phi chính thức trả lời rằng: “người vay vốn không biết quá nhiều về cách tính toán lãi suất, thời gian trả nợ nên có thể thu được nhiều lợi ích hơn”. Do vậy, cần phải bổ sung biến “hiểu biết tài chính” vào trong mô hình nghiên cứu. Thêm vào đó, một trong những lý do mà các hộ kinh doanh cá thể trả lời cần tiếp cận tín dụng đen là rất nhanh (chỉ cần 30 phút sẽ có vốn, trong khi chờ đợi các ngân hàng rất lâu), chấp nhận cho vay trong vài ngày (điều mà các ngân hàng rất ít khi cho vay). Các chuyên gia về lý thuyết cho rằng: cần phải bổ sung tính “tiện lợi” vào mô hình. Các chủ hộ đi vay tín dụng phi chính thức thường phải chứng minh thu nhập để có thể vay được vốn từ các “cửa hàng cầm đồ”, nên cần bổ sung biến “thu nhập” vào biến kiểm soát. Khi tiếp cận tín dụng phi chính thức, thì các chủ hộ cho rằng: việc bảo mật thông tin rất quan trọng, bởi có thể chủ nợ có thể trả thù (như đòi nợ thông qua xã hội đen, hoặc công bố thông tin rộng rãi, gây ảnh hưởng đến các hộ kinh doanh cá thể). Vì vậy, biến “bảo mật” cần được thêm vào mô hình.

Cuối cùng, trong quá trình phỏng vấn về bảng hỏi, ngoài việc điều chỉnh câu chữ, thì cần thay chữ “tín dụng phi chính thức” hoặc “tín dụng đen” thành cụm từ “các khoản vay tại các cửa hàng cầm đồ” để thuận tiện cho việc khảo sát một cách tốt nhất, đưa ra bảng hỏi chính thức. (Kết quả nghiên cứu định tính được trình bày một cách cụ thể ở Phụ lục 2)

Tài sản đảm bảo

Lãi suất vay vốn

Khoảng cách

địa lý

Thủ tục vay vốn

Thu nhập

Như vậy, có 2 mô hình được tác giả đề cập như sau:

Kinh nghiệm kinh doanh

Khả năng tiếp cận tín dụng chính thức

Kinh nghiệm của NHTM

Dịch vụ ngân hàng điện tử

Hình 2.2. Mô hình tiếp cận tín dụng chính thức

Nguồn: Tác giả điều chỉnh từ phỏng sâu

Hiệu quả kỳ vọng

Nỗ lực kỳ vọng

Ảnh hưởng xã hội

Điều kiện thuận lợi

Khả năng tiếp cận tín dụng phi chính thức

Hiểu biết tài chính

Tiện lợi

Bảo mật

Số năm KD

Giới tính chủ hộ

Hình 2.3: Mô hình tiếp cận tín dụng phi chính thức

Nguồn: Tác giả điều chỉnh từ phỏng sâu

2.1.3. Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định lượng bằng cách thực hiện thu thập dữ liệu được từ khảo sát trên nhóm đối tượng là các hộ gia đình đã sử dụng tín dụng chính thức và/hoặc phi chính thức (không bao gồm các khoản vay từ người thân hoặc vay thông qua phường/họ). Tác giả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 25 và AMOS 20 để phân tích đặc điểm của hộ kinh doanh cá thể, độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA), phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM), ảnh hưởng của biến điều tiết tới mối quan hệ của mô hình cấu trúc.

Chọn mẫu và thu nhập số liệu

Phương pháp chọn mẫu: các hộ kinh doanh cá thể đã được đăng kí tại Việt Nam, đã sử dụng ít nhất 1 trong 2 hình thức tín dụng: chính thức (cung cấp bởi các TCTD được cấp phép, bao gồm ngân hàng thương mại, ngân hàng phát triển, ngân hàng chính sách xã hội, công ty tài chính, quỹ tín dụng nhân dân, tổ chức tài chính vi mô); phi chính thức (chủ yếu là các tổ chức cầm đồ hoặc các tổ chức kinh doanh có điều kiện).

Kích thước mẫu: Hair và cộng sự (1998) thì kích thước tối thiểu để sử dụng EFA là 50 và tốt hơn là 100, kích thước mẫu dự kiến tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát và nên có 5 biến quan sát cho mỗi biến độc lập trong sự khác. Như vậy, một biến độc lập thì thường phải có 20 đến 25 quan sát để đạt được mức độ mong muốn của nghiên cứu.

Phương pháp phân tích số liệu

Sau khi thu nhận các câu trả lời, tác giả xử lý bảng hỏi, mã hóa số liệu và nhập số liệu, sau đó tiến hành phân tích dữ liệu bảng hỏi bằng phần mềm SPSS 25.

Bước 1: Giới thiệu về đặc điểm nhân khẩu và thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Giới thiệu về đặc điểm nhân khẩu của những người tham gia khảo sát nhằm dùng cho việc kiểm định sự điều tiết của một số đặc điểm nhân khẩu trong mối quan hệ mô hình cấu trúc. Thống kê mô tả nhằm đưa ra những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu được từ nghiên cứu thực nghiệm. Nghiên cứu thực hiện việc thống kê mô tả cho các biến kiểm soát: “Giới tính”, “thu nhập”, “số năm kinh doanh”, lý do chưa sử dụng tín dụng chính thức và phi chính thức. Ngoài ra, tác giả cũng tiến hành đánh giá thang đo cho các biến độc lập thông qua 2 kiểm định Skewness và Kurtosis để xét xem các thang đo của các biến này có phân phối chuẩn nhằm đảm bảo yêu cầu kiểm định và phân tích cho các phần tiếp theo.

Bước 2: Đánh giá độ tin cậy và giá trị thang đo qua Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach’s Alpha thường được các nhà nghiên cứu sử dụng để đánh giá mức độ tin cậy của thang đo đưa ra khảo sát. Kiểm định này để loại các biến mà chúng ta nghĩ rằng có thể đo lường được khái niệm nhưng thực chất không có quan hệ với các biến đo lường khác. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì nhiều nghiên cứu đồng ý rằng độ tin cậy Cronbach’s Alpha phải nằm trong khoảng từ 0,6 đến 1,0 để đảm bảo các biến tổng cùng một nhóm có tương quan về ý nghĩa. Trong khoảng từ 0,8 đến 1,0 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được và từ 0,6 đến gần 0,7 là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì thang đo có độ tin cậy càng cao. Tuy nhiên nếu hệ số này quá lớn (> 0,95) thì lại cho thấy nhiều biến trong thang đo không có gì khác biệt.

Nghiên cứu về tín dụng đen tương đối mới trong bối cảnh Việt Nam, vì vậy nếu hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 thì thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy và các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn hoặc bằng 0,4 vì các biến quan sát được coi là biến “rác”. Những biến quan sát nào có chỉ số “Cronbach’s Alpha nếu loại biến” lớn hơn chỉ số Cronbach’s Alpha chung của thang đo thì có thể xem xét kiến nghị loại bỏ biến quan sát đó ra khỏi thang đo.

Bước 3: Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha thì bước tiếp theo phải làm là phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm đánh giá giá trị của nó. Hai

giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (Interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (Interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập “k” biến quan sát thành một tập “F” (F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát. Tác giả tiến hành phân tích EFA cho toàn bộ các tiêu chí đo lường với phép quay góc Varimax đi cùng phương pháp trích Pricipal Components Analysis để phân tích.

Tiêu chuẩn kiểm định giá trị hội tụ theo tiêu chuẩn của Hair và cộng sự (1998) bao gồm:

Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không. Cần lưu ý rằng, điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến quan sát phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một nhân tố phải có mối tương quan với nhau. Điểm này liên quan đến giá trị hội tụ trong phân tích EFA được nhắc ở trên. Do đó, nếu kiểm định cho thấy không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét. Phép kiểm định Bartlett có p < 5% thì kiểm định này có ý nghĩa thống kê và từ chối giả thuyết H(ma trận tương quan là ma trận đơn vị), nghĩa là các biến có tương quan với nhau trong nhân tố.

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0,5 trở lên (0,5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp. Nếu trị số này nhỏ hơn 0,5, thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu (Hair và cộng sự, 2016).

Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.

Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát.

Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hair et al (1998) cho rằng Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:

Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu. Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng.

Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ở đây luận án chọn hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,4.

Bước 4: Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)

Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA thì phân tích đến nhân tố khẳng định CFA (Confirmatory Factor Analysis) nhằm khẳng định lại tính đơn biến, đa biến, giá trị hội tụ và phân biệt của bộ thang đo sử dụng tín dụng đen. Phân tích nhân tố khẳng định CFA là một trong những kỹ thuật của mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

Khi đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, người ta thường sử dụng hệ số Chi-square (CMIN), chỉ số thích hợp so sánh (CFI), chỉ số Tucker và Lewis (TLI); Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Appoximation) và Chi-quare điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df).

Mô hình được xem là thích hợp với dữ liệu khi kiểm định Chi-quare có P-value

> 0,05. Giá trị của Chi-quare điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df) ≤ 5 được coi là chấp nhận được, ≤ 3 được coi là tốt. Các giá trị GFI, CFI, TLI ≥ 0,8 được coi là chấp nhận được và ≥ 0,9 được coi là tốt. Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2009) mô hình nhân được giá trị GFI, TLI, CFI ≥ 0,9, CMIN/df < 3, RMSEA < 0,08 thì mô hình phù hợp với dữ liệu.

Bước 5: Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) và kiểm định Boostrap

Sau khi hoàn tất được CFA và khẳng định những thang đo trong mô hình lý thuyết nghiên cứu được đánh giá và cho kết quả phù hợp thì chúng ta đến với phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để kiểm định mô hình lý thuyết nghiên cứu đã đề xuất. Mô hình cấu trúc tuyến tính chỉ rõ mỗi quan hệ giữa các biến tiềm ẩn với nhau.

Bước 6: Kiểm định sự ảnh hưởng của các biến điều tiết

Đánh giá sự tác động của các biến điều tiết (Giới tính, số năm kinh nghiệm, thu nhập) tới mối quan hệ giữa các nhân tố trong mô hình nghiên cứu, tác giả sử dụng biến đại diện trong mô hình hồi quy.

Phương trình hồi quy có các biến điều tiết như sau:

Y = β+ β× X + β× X × M + i

Để đo lường được tác động của các biến điều tiết này đến mối quan hệ của các biến độc lập tới biến phụ thuộc thì M sẽ đóng vai trò là biến đại diện cho các biến điều tiết từ đó tạo ra một biến mới là biến F = XM và hệ số hồi quysẽ cho thấy được sự tác động của biến đại diện đến mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.