- Trang Chủ
- Ngân hàng - Tín dụng
- Ảnh hưởng của hạn chế tín dụng đến lượng tiền mua chịu vật tư nông nghiệp của nông hộ trồng lúa ở đồng bằng sông Cửu Long
Xem mẫu
- Kỷ yếu Hội thảo quốc tế “Thương mại và phân phối” lần 2 năm 2020
ẢNH HƯỞNG CỦA HẠN CHẾ TÍN DỤNG ĐẾN LƯỢNG TIỀN MUA CHỊU VẬT TƯ
NÔNG NGHIỆP CỦA NÔNG HỘ TRỒNG LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG
EFFPECT OF CREDIT RATIONING ON THE AMOUNT OF MONEY DELAYED PAYMENTS
IN THE AGRICULTURAL INPUT PURCHASES BY RICE HOUSEHOLDS IN MEKONG
DELTA
Cao Văn Hơn1 và Lê Khương Ninh2
1 2
Khoa Kinh Tế, Trường Đại học An Giang; Khoa Kinh Tế, Trường Đại học Cần Thơ
cvanhon@gmail.com
Tóm tắt
Bài viết ước lượng ảnh hưởng của hạn chế tín dụng (HCTD) đến lượng tiền mua chịu vật tư nông
nghiệp của nông hộ trên cơ sở dữ liệu sơ cấp được thu thập từ 1.168 nông hộ được chọn ngẫu nhiên ở các tỉnh
(thành) thuộc Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL). Bước 1 của phương pháp ước lượng PSM với hồi quy
Probit cho thấy, các yếu tố như giá trị đất, thu nhập, học vấn, giới tính của chủ hộ và khoảng cách đến tổ chức
tín dụng (TCTD) có ảnh hưởng đến khả năng bị HCTD của nông hộ. Kết quả phân tích ở Bước 2 của phương
pháp PSM sử dụng điểm xu hướng tính toán được ở Bước 1 chỉ rõ, lượng tiền mua chịu tăng khi nông hộ bị
HCTD. Ngoài ra, khi mức độ HCTD giảm, lượng tiền mua chịu của nông hộ có xu hướng giảm.
Từ khóa: Đồng bằng sông Cửu Long, hạn chế tín dụng, nông hộ, mua chịu, PSM.
Abstract
This paper estimates the impact of credit rationing on the amount of deferred payment of rice farmer in
Mekong River Delta (MRD) using a primary data set randomly collected from 1.168 rice farmer at various
provinces (cities) in the MRD. The first step of the PSM method with Probit estimator reveals that land value,
income, education, gender of the household head and distance to credit institutions having effpects on credit
rationing facing of households. The second step of the PSM method using the propensity scores estimated from the
first step shows that the amount of deferred payment increases when the household is credit rationed. In addition,
when the credit rationing level decreases, the amount of deferred payment of rice farmer tends to decrease.
Keywords: Credit rationing, input, MRD, Probit, PSM, rice farmer.
1. Giới thiệu
Khi cần vốn để sản xuất, nhiều nông hộ thường tìm đến các tổ chức tín dụng chính thức bởi sức
hút của lãi suất thấp. Tuy nhiên, thực tế cho thấy không phải ai có nhu cầu cũng đều được các tổ chức
tín dụng đáp ứng đầy đủ. Nói cách khác, trong số những người xin vay, chỉ một số vay được toàn bộ,
một số vay được một phần nhu cầu và số còn lại bị từ chối hoàn toàn (nghĩa là bị hạn chế tín dụng),
mặc dù sẵn sàng chấp nhận lãi suất cao hơn. Nếu bị hạn chế tín dụng, nông hộ sẽ gặp khó khăn do
thiếu vốn đầu tư cho sản xuất nên không thể cải thiện thu nhập và nâng cao chất lượng cuộc sống. Khi
đó, mua chịu (trả chậm) vật tư nông nghiệp được xem như là một hình thức tín dụng thay thế rất có lợi
cho các nông hộ vì giúp họ nhanh chóng có ngay vật tư để phục vụ cho sản xuất. Ngược lại, hình thức
tín dụng này có lãi suất cao làm cho nông hộ vốn đã khó khăn càng khó khăn hơn.
Mặc dù lãi suất cao nhưng mua chịu vật tư được rất nhiều nông hộ lựa chọn, đặc biệt là nông
hộ ở Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL). Kết quả là có sự tồn tại song song giữa tín dụng chính thức
và tín dụng phi chính thức (mua chịu vật tư nông nghiệp). Theo Floro và Ray (1997), mối quan hệ giữa
tín dụng chính thức và mua chịu vật tư nông nghiệp có thể tồn tại theo hai cơ chế là thay thế hoặc bổ
sung. Nếu là quan hệ thay thế thì các ngân hàng cạnh tranh trực tiếp với các nhà cung cấp vật tư nông
nghiệp. Người vay cố gắng có được các khoản vay đầu tiên từ thị trường chính thức và sau đó nhu cầu
vượt quá của họ tràn vào thị trường phi chính thức (mua chịu). Người vay không vay được từ nguồn
tín dụng chính thức sẽ tăng khoản vay từ những người bán chịu vật tư nông nghiệp. Nếu quan hệ bổ
sung thì người bán chịu vật tư và tổ chức tín dụng chính thức không cạnh tranh trực tiếp với nhau
90
- Kỷ yếu Hội thảo quốc tế “Thương mại và phân phối” lần 2 năm 2020
(Floro và Ray, 1997). Chẳng hạn, trong nông nghiệp mua chịu vật tư là cách duy nhất nông hộ có sẵn
đầu vào để sử dụng đúng chu kỳ cây trồng, trong khi tín dụng chính thức sẽ không có sẵn (Gupta và
Chaudhuri, 1997) và phục vụ cho các nhu cầu có thể định trước.
Sự hiểu biết tốt về mối quan hệ giữa tín dụng chính thức và mua chịu vật tư nông nghiệp sẽ
giúp nông hộ dễ dàng lựa chọn phương pháp nguồn vốn phù hợp cho sản xuất. Từ đó, nông hộ đạt hiệu
quả sản xuất cao, tăng thu nhập và cải thiện cuộc sống. Tuy nhiên, rất ít nghiên cứu cho lĩnh vực này
do đó bài viết “Ảnh hưởng của hạn chế tín dụng đến lượng tiền mua chịu vật tư nông nghiệp của
nông hộ trồng lúa ở ĐBSCL” được thực hiện nhằm tạo sự hiểu biết tốt hơn về mối quan hệ giữa tín
dụng chính thức và mua chịu vật tư của nông hộ. Từ đó, bài viết đề xuất chính sách hỗ trợ tốt hơn cho
nông hộ.
2. Lý thuyết về mối quan hệ giữa tín dụng chính thức và phi chính thức
Mối quan hệ giữa tín dụng chính thức và phi chính thức được quan tâm đầu tiên bởi Floro và
Ray (1997), họ cho rằng các tổ chức tín dụng chính thức và không chính thức có thể là bổ sung hoặc
thay thế. Nếu mối quan hệ là thay thế, các ngân hàng khu vực chính thức cạnh tranh trực tiếp với
người cho vay không chính thức. Chẳng hạn, thương nhân và công ty cung ứng đầu vào (chủ đại lý vật
tư nông nghiệp). Khi đó, người vay trước tiên cố gắng vay tiền từ thị trường chính thức, nhưng nhu
cầu của họ quá lớn buộc chuyển sang mua chịu vật tư nông nghiệp. Nếu các khoản vay chính thức và
mua chịu vật tư là thay thế, có thể được giải thích theo ba cách (Guirkinger, 2008).
Đầu tiên, nông hộ không đủ tài sản thế chấp bị loại trừ khỏi thị trường tín dụng chính thức nên
tìm đến mua chịu vật tư nông nghiệp, bởi vì những chủ đại lý chấp nhận bán chịu dựa vào sàng lọc và
giám sát thông tin thay vì thế chấp. Do đó, người vay thiếu khả năng tiếp cận tín dụng chính thức sẽ
thể hiện nhu cầu cao hơn về mua chịu vật tư nông nghiệp (Bell và cộng sự., 1997b; Kochar, 1997;
Peterson và Rajan, 1997; Nilsen, 2002; Huyghebaert, 2006), trong khi người vay có khả năng tiếp cận
tín dụng chính thức thì có nhu cầu mua chịu ít hơn (Howorth và Reber, 2003). Theo lý thuyết này, mua
chịu sẽ là nguồn tín dụng cuối cùng (Giné, 2010).
Thứ hai, người bán chịu có thể có lợi thế so với các ngân hàng bởi vì họ có thể quản lý thông
tin khách hàng tốt hơn (Jain, 1999; Conning, 2001), giúp giảm thiểu rủi ro về động cơ lệch lạc của
người vay (Aaronson và cộng sự, 2004; Giannetti và cộng sự, 2004) và cho phép họ thực thi các hợp
đồng một cách hiệu quả. Do đó, người bán chịu thực sự thích hợp hơn người cho vay chính thức, bởi
vì các khoản mua chịu của nông hộ có thể rẻ hơn so với đi vay ở tín dụng chính thức (Chung, 1995;
Mushinski, 1999). Lý thuyết này cũng cho thấy, chi phí giao dịch cao liên quan đến các ứng dụng cho
vay trong khu vực chính thức có thể không khuyến khích nông dân thực hiện các khoản vay. Nếu chi
phí giao dịch liên quan đến mua chịu thấp hơn tín dụng chính thức thì khách hàng tìm kiếm các đại lý
để mua chịu.
Thứ ba, các khoản mua chịu có thể thích hợp hơn các khoản vay chính thức vì sự khác biệt về rủi
ro bởi chủ đại lý vật tư thường có thông tin tốt hơn về các hoạt động và đặc điểm của nông hộ nên các
hợp đồng thường bỏ qua tài sản thế chấp và ít rủi ro hơn cho người cho vay. Đối với hầu hết nông dân,
đất đai là tài sản quý giá nhất mà họ sở hữu, và họ không sẵn sàng cầm cố nó làm tài sản thế chấp. Do
đó, họ có thể tránh các khoản vay chính thức và tìm kiếm phi chính thức (mua chịu vật tư nông nghiệp).
Tuy nhiên, mối quan hệ giữa người cho vay chính thức và chủ đại lý vật tư cũng có thể theo
chiều dọc (bổ sung). Khi đó, thị trường mua bán chịu tồn tại do việc cung cấp tín dụng chính thức
không đủ về mặt trả nợ hoặc vì tín dụng chính thức không có sẵn trong các trường hợp cụ thể, chẳng
hạn như vào đầu chu kỳ cây trồng (Gupta và Chaudhuri, 1997). Mối quan hệ bổ sung này là hợp lý nếu
mua bán chịu vật tư có sẵn tại các thời điểm khác nhau. Đầu vào sản xuất cần thiết trong các trường
hợp cấp bách của quy trình sản xuất có thể được đáp ứng bằng cách mua chịu vật tư, nhưng đầu vào
cần thiết có thể dự báo trước trong các giai đoạn sản xuất có thể được tài trợ bằng tín dụng chính thức.
Chẳng hạn, trong một mùa vụ, tín dụng phi chính thức có thể được sử dụng để tài trợ cho mua thuốc
bảo vệ thực vật hoặc phân bón, trong khi tín dụng chính thức được dành cho các khoản vay sản xuất có
91
- Kỷ yếu Hội thảo quốc tế “Thương mại và phân phối” lần 2 năm 2020
thể biết trước như mua giống, chuẩn bị đất. Thứ hai, chi phí tiền thuê lao động có thể được đáp ứng
trước khi vụ mùa bắt đầu thông qua tín dụng chính thức. Sau đó, tín dụng phi chính thức phục vụ cho
yếu tố đầu vào phi lao động. Trong trường hợp này, mối quan hệ bổ sung giữa lao động và đầu vào phi
lao động tương tự mối quan hệ giữa tín dụng chính thức và mua chịu vật tư. Cuối cùng, mối quan hệ
bổ sung có thể xảy ra khi các tổ chức tài chính chính thức có các điều khoản hoàn trả cứng nhắc không
tương ứng với dòng tiền của dự án nông nghiệp. Hầu hết những người cho vay chính thức yêu cầu
thanh toán cố định hàng tháng không phù hợp với nhu cầu và dòng tiền của hầu hết nông hộ (chỉ tập
trung dòng tiền trong thời kỳ thu hoạch).
Trên cơ sở lý thuyết vừa trình bày, hình thành mô hình thực nghiệm sau:
Muachiu i = α 0 + α 1 hanchetind ung i + xi β + u i
(1)
Trong đó, Muachiui là lượng tiền mà nông hộ i mua chịu vật tư nông nghiệp được tính bằng triệu
đồng. hanchetindungi là biến giả chỉ khả năng hạn chế tín dụng của nông hộ, biến này nhận giá trị bằng 1
nếu nông hộ bị hạn chế tín dụng và nhận giá trị bằng 0 nếu ngược lại. xi là biến kiểm soát và u i là sai số.
Trong trường hợp này, kết quả cần quan tâm là dấu của hệ số α 1 , nếu hệ số này mang dấu dương (+) thì
mua chịu và vay chính thức là hai yếu tố thay thế, ngược lại, sẽ là hai yếu tố bổ sung nhau.
Biến hạn chế tín dụng có khả năng là nội sinh (Conning và Udry, 2007; Giné, 2010), do nhu
cầu tín dụng chính thức và mua chịu vật tư có thể bị ảnh hưởng bởi cùng một tập hợp các yếu tố không
quan sát được. Nông hộ giàu sẽ ít bị hạn chế tín dụng và cũng ít nhu cầu vay phi chính thức. Tương tự,
những nông hộ sở hữu nhiều đất hơn có khả năng ít bị HCTD hơn và có nhu cầu lớn hơn đối với các
khoản vay phi chính thức. Ngược lại, nông dân có ít đất sẽ hạn chế tín dụng và có ít nhu cầu tín dụng
phi chính thức.
Do đó, để kiểm soát cho vấn đề nội sinh của biến hạn chế tín dụng, bài viết sử dụng phương
pháp PSM để đo lường. Phương pháp ước lượng Propensity score matching (PSM) – ghép cặp điểm
xu hướng – được sử dụng phổ biến trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm, chẳng hạn như Bento và cộng
sự (2007), Roberts và Key (2008), Beiggenman và cộng sự (2009), Pufahl và Weiss (2009) và
Katchova (2010). Ưu điểm của phương pháp ước lượng PSM là kiểm soát được hiện hượng nội sinh và
sai lệch khi chọn mẫu. PSM là kỹ thuật được sử dụng để tạo ra nhóm can thiệp và nhóm đối chứng
tương đồng dựa vào giá trị xác suất dự đoán (propensity score) của mỗi cá thể. Giá trị xác suất dự đoán
được xác định trên cơ sở các đặc điểm của từng cá thể bằng phương pháp ước lượng Probit. Sau đó,
mỗi cá thể trong nhóm can thiệp sẽ được ghép cặp (matching) với một cá thể trong nhóm đối chứng có
xác suất dự đoán gần giống nhau để so sánh. Khác biệt giữa cá thể trong nhóm can thiệp và cá thể
nhóm đối chứng chính là tác động của hiện tượng đang được quan tâm (đó là, mua chịu vật tư trong
trường hợp của bài viết này).
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Phương pháp thu thập dữ liệu
Bài viết sử dụng dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua phỏng vấn trực tiếp chủ hộ của các
nông hộ trồng lúa ở các tỉnh (thành) thuộc ĐBSCL. Tỷ trọng nông hộ ở từng tỉnh (thành) chiếm trong
tổng số mẫu được xác định căn cứ vào tỷ trọng diện tích trồng lúa của từng địa phương trong tổng diện
tích trồng lúa của toàn vùng ĐBSCL. Ở mỗi tỉnh (thành), tác giả chọn ba huyện lần lượt có diện tích
lúa lớn nhất, trung bình và nhỏ nhất để tiến hành khảo sát. Để xây dựng hệ thống dữ liệu phản ánh đầy
đủ thực trạng sản xuất lúa của nông hộ, nhóm tác giả soạn sẵn bảng câu hỏi và tiến hành khảo sát thử.
Sau khảo sát thử, bảng câu hỏi được chỉnh sửa nhằm khắc phục sai sót và hình thành bản chính thức để
sử dụng.
Tuy nhiên, do khó khăn khi khảo sát (không tiếp cận được chủ hộ, chủ hộ từ chối trả lời và
thông tin cung cấp không đầy đủ hay thiếu độ chính xác) nên mẫu khảo sát được sử dụng trong bài
gồm 1.168 nông hộ. Trong đó 118 nông hộ ở An Giang (chiếm 10,1% tổng số), 76 ở Bạc Liêu
92
- Kỷ yếu Hội thảo quốc tế “Thương mại và phân phối” lần 2 năm 2020
(6,51%), 87 ở Cà Mau (7,45%), 116 ở Cần Tơ (9,93%), 100 ở Hậu Giang (8,56%), 94 ở Kiên Giang
(8,05%), 269 ở Sóc Trăng (23,03%), 112 ở Tiền Giang (9,59%), 104 ở Trà Vinh (8,90%) và 92 ở Vĩnh
Long (7,88%).
3.2. Phương pháp phân tích
Phương pháp ước lượng Propensity score matching (PSM) – ghép cặp điểm xu hướng – được
sử dụng để ước lượng ảnh của hạn chế tín dụng đến lượng tiền mua chịu vật tư nông nghiệp của nông
hộ thông qua hai bước. Bước 1. Sử dụng hồi quy Probit để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến hạn
chế tín dụng đối với nông hộ để xác định điểm xu hướng. Bước 2 tiến hành ghép cặp các nông hộ bị
hạn chế và không bị hạn chế tín dụng có điểm xu hướng gần nhau để tính tác động trung bình (ATT)
của sự việc nông hộ bị hạn chế và không bị hạn chế tín dụng đến lượng tiền mua chịu vật tư của nông
hộ. Đây chính là sự khác biệt trung bình giữa nhóm bị hạn chế và nhóm không bị hạn chế trong mẫu
quan sát thông qua điểm số xu hướng.
3.3. Mô hình nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng bị hạn chế tín dụng
của nông hộ trồng lúa
Như đề cập ở phần trên, để xác định điểm xu hướng (propensity score) trước tiên phải xây
dựng mô hình thực nghiệm về ảnh hưởng của các yếu tố đến hạn chế tín dụng của nông hộ.
Thực tế cho thấy, một trong những điều kiện tiên quyết của các TCTD trong quyết định cho vay
là tài sản thế chấp. Tài sản thế chấp có hai chức năng, đó là giúp TCTD bù đắp thiệt hại nếu người vay
không trả nợ và hạn chế động cơ không trả nợ của người vay. Khi thế chấp tài sản, người vay phát tín
hiệu về trách nhiệm sử dụng hiệu quả vốn vay bởi nếu thất bại thì sẽ mất tài sản, qua đó giúp TCTD
giảm thiểu rủi ro không thu hồi được nợ nên sẽ có động cơ giảm lãi suất để khích lệ nông hộ vay nhiều
hơn (Berger và cộng sự, 2011). Ngoài ra, đất sản xuất còn giúp nông hộ sử dụng tiền vay đúng mục đích
và tạo ra thu nhập để trả nợ. Do đó, nông hộ có nhiều đất sẽ ít bị hạn chế tín dụng (Fletschner, 2009).
Thu nhập đóng vai trò tích cực trong việc giảm thiểu tình trạng hạn chế tín dụng đối với nông
hộ. Thật vậy, các TCTD phải đối mặt với rủi ro không thu hồi được nợ bởi nông hộ không đủ năng lực
trả nợ. Nông hộ có thu nhập cao thường sử dụng hiệu quả vốn vay nên dễ trả nợ và ít bị hạn chế tín
dụng (Feder và cộng sự, 1990). Bên cạnh đó, trong hầu hết trường hợp nông hộ có thu nhập cao ưu
tiên sử dụng vốn tự có với chi phí sử dụng vốn thấp, đặc biệt là ở các nước với hệ thống tín dụng kém
phát triển nên chi phí giao dịch cao (Fischer và cộng sự, 2019). Do đó, thu nhập cao sẽ giúp nông hộ
giảm thiểu được tình trạng hạn chế tín dụng.
Nông hộ cư trú lâu năm ở địa phương thường ít bị hạn chế tín dụng hay dễ được chấp nhận cho
vay bởi các TCTD có nhiều thông tin hơn về họ để thẩm định năng lực tài chính và ý định trả nợ nhằm
giảm thiểu mức độ thông tin bất đối xứng (Kislat và cộng sự, 2017). Đồng thời, theo các nghiên cứu về
vốn xã hội (social capital) như Abbink và cộng sự (2006), Dufhues và cộng sự (2012) và Shoji và cộng
sự (2012), TCTD cũng có nhiều thời gian hơn để xây dựng mối quan hệ (cả chính thức lẫn phi chính
thức) và cơ chế ràng buộc đối với các nông hộ cư trú ở địa phương lâu năm nhằm thúc đẩy họ trả nợ.
Tương tự, tuổi của chủ hộ cũng ảnh hưởng đến hạn chế tín dụng đối với nông hộ, điều này
được ghi nhận bởi nhiều nghiên cứu thực nghiệm ở các nước như Freeman và cộng sự (1998), Winter-
Nelson và Temu (2005), Franklin và cộng sự (2008) và Awunyo-Vitor và cộng sự (2014). Theo các
nghiên cứu này, chủ hộ lớn tuổi có mối quan hệ xã hội rộng rãi nên dễ nhận được sự hỗ trợ khi cần
thiết, bên cạnh lượng tài sản tích lũy theo thời gian, nên được các TCTD tin cậy hơn bởi có uy tín tín
dụng cao, do đó ít bị hạn chế tín dụng. Sự chín chắn song hành với độ tuổi khiến chủ hộ lớn tuổi cẩn
trọng và cân nhắc kỹ lưỡng khi đưa ra quyết định, đặc biệt là các quyết định về sản xuất, sử dụng tài
sản và vốn vay. Do đó, chủ hộ lớn tuổi thường được các TCTD đánh giá cao về uy tín tín dụng nên sẽ
dễ vay được hay ít bị hạn chế tín dụng.
Trình độ học vấn của chủ hộ – một thành tố quan trọng của vốn con người (human capital) –
cũng có mối quan hệ chặt chẽ với khả năng bị hạn chế tín dụng mà nông hộ đối mặt (Phạm và Izumida,
93
- Kỷ yếu Hội thảo quốc tế “Thương mại và phân phối” lần 2 năm 2020
2002; Kuwornu và cộng sự, 2012; Kislat và cộng sự, 2017). Chủ hộ với trình độ học vấn cao có năng
lực tổ chức tốt để làm tăng hiệu quả sản xuất nên có thể đảm bảo trả nợ đầy đủ và đúng hạn, do đó sẽ ít
bị hạn chế tín dụng. Hơn nữa, chủ hộ có trình độ học vấn cao sẽ nhạy bén trong việc tiếp thu và áp
dụng các tiến bộ khoa học – kỹ thuật vào sản xuất, tiếp cận thông tin thị trường cũng như thông tin tín
dụng nên dễ vay hơn so với chủ hộ có trình độ học vấn thấp. Chủ hộ với học vấn cao còn nhìn nhận
sâu sắc hơn về rủi ro sản xuất, rủi ro thị trường (khi mua yếu tố đầu vào và bán sản phẩm), cơ hội tiếp
cận các nguồn vốn và có thể nhanh chóng tiếp cận các TCTD nên dễ được cho vay (Fletschner, 2009).
Ở nông thôn, nữ giới phần lớn chỉ làm nội trợ theo phân công lao động trong nội bộ gia đình,
do đó ít am hiểu cách thức vay, thiếu mối quan hệ xã hội và thiếu kỹ năng giao tiếp nên khó tiếp cận
tín dụng hơn chủ hộ là nam giới (Fletschner, 2009; Alesina và cộng sự, 2013). Việc thiếu thẩm quyền
quyết định trên các phương diện cuộc sống khiến nữ giới thường bị cho là khó đảm bảo việc trả nợ do
ít có khả năng nhận được sự đồng thuận của người chồng nên dễ bị các TCTD từ chối cho vay. Tuy
nhiên, do đặc điểm của nữ giới là cẩn trọng nên chỉ quyết định vay khi thật cần và do đó rất chú tâm sử
dụng khoản vay đúng mục đích để đảm bảo trả nợ (Moro và cộng sự, 2017). Do phải chăm lo gia đình
nên nữ giới có động cơ tiết kiệm (dù có thể chỉ là những khoản tiền nhỏ) để phòng khi bất trắc xảy ra
nên luôn có sẵn nguồn tiền để trả nợ vay khi đáo hạn. Khi đó, nữ giới có thể dễ tiếp cận được nguồn tín
dụng từ các TCTD so với nam (Fletschner, 2009).
Thông tin bất đối xứng là hiện tượng phổ biến ở thị trường tín dụng nông thôn bởi các TCTD
khó thu thập thông tin đầy đủ về nông hộ do nhiều rào cản, trong đó có yếu tố khoảng cách địa lý
(Cerqueiro và cộng sự, 2011; Bellucci và cộng sự, 2013; Witte và cộng sự, 2015; Kislat và cộng sự,
2017). Hệ quả tất yếu của thông tin bất đối xứng (lựa chọn sai lầm và động cơ lệch lạc) – cùng với
trách nhiệm hữu hạn – là nguyên nhân khiến các TCTD hạn chế tín dụng đối với nông hộ. Do cư trú
phân tán trên địa bàn nông thôn trải rộng nên khoảng cách địa lý và mức độ thông tin bất đối xứng
giữa TCTD và nông hộ là khá lớn. Hệ quả là nhiều nông hộ không thể tiếp cận tín dụng chính thức do
bị TCTD từ chối bởi thiếu thông tin.
Ở nông thôn các nước đang phát triển, các mối quan hệ xã hội truyền thống hỗ trợ cho các giao
dịch thương mại đóng vai trò rất quan trọng đối với nông hộ (Baird và Grey, 2014). Đó là vì các mối
quan hệ xã hội giúp giảm thiểu rủi ro và mức độ nhạy cảm của nông hộ đối với sự biến động của các
yếu tố ngoại cảnh. Ở nông thôn, quan hệ xã hội là thành tố quan trọng đối với việc hạn chế tổn thất, bất
lợi và rủi ro, thông qua việc chia sẻ nguồn lực tài chính, vật chất và nguồn lực con người để điều hòa
tiêu dùng và tạo ra nguồn quỹ giúp bảo vệ gia đình. Trong đó, các cá nhân được tôn trọng bởi cộng
đồng (địa vị xã hội cao) sẽ càng có điều kiện tận dụng các khía cạnh này để làm tăng lợi ích. Bên cạnh
đó, người có địa vị xã hội thường được xem là có uy tín và phải cố gắng trả nợ để giữ gìn vị thế và
tiếng tăm cho bản thân nên sẽ được TCTD ưu ái hơn nên sẽ ít bị HCTD (Lê Khương Ninh và Phạm
Văn Hùng, 2011; Qin và cộng sự, 2018).
Một yếu tố quan trọng khác đối với khả năng tiếp cận tín dụng của nông hộ trồng lúa là số năm
tham gia sản xuất lúa (kinh nghiệm sản xuất). Dễ nhận thấy rằng nông hộ trồng lúa phải đối mặt với
rủi ro trên nhiều phương diện như sản xuất, thị trường và nguồn vốn. Điều đó đòi hỏi nông hộ phải có
hiểu biết nhất định tích lũy từ các thông tin tiếp nhận theo thời gian trong quá trình tham gia sản xuất.
Các hiểu biết hình thành từ kinh nghiệm giúp cải thiện năng lực quản lý của nông hộ trên phương diện
nhìn nhận vấn đề, tìm ra và áp dụng các giải pháp khắc phục các rủi ro có thể gây ra thiệt hại. Kiến
thức đó còn giúp định hướng nông hộ theo hướng sản xuất bền vững trên phương diện môi trường, xã
hội và kinh tế, qua đó làm tăng năng suất sản xuất và tạo niềm tin đối với TCTD để có thể tiếp cận tín
dụng dễ dàng hơn (Sumane và cộng sự, 2018).
Trên cơ sở các luận điểm hình thành từ kết quả của các nghiên cứu trước như vừa trình bày, bài
viết xây dựng mô hình nghiên cứu thực nghiệm để ước lượng ảnh hưởng của các yếu tố đến hạn chế
tín dụng đối với nông hộ trồng lúa ở ĐBSCL nhằm xác định các điểm xu hướng như sau:
94
- Kỷ yếu Hội thảo quốc tế “Thương mại và phân phối” lần 2 năm 2020
hanchetind ung i = β 0 + β 1 giatridat i + β 2 thunhap i + β 3 thoigianso ngdp i +
+ β 4 tuoi i + β 5 hocvan i + β 6 gioitinh i + β 7 khoangcach tctd i + β 8 diavixahoi i + (1)
+ β 9 kinhnghiem i + ε i
Trong Mô hình (1), biến phụ thuộc (hanchetindungi) được xây dựng trên cơ sở tỷ số giữa số
tiền thực vay và số tiền xin vay của nông hộ (tylevay), không tính đến nhu cầu vay cho các mục đích
sử dụng khác (như tiêu xài chẳng hạn). Nếu tylevay ≥ 1 , nông hộ không bị hạn chế tín dụng; nếu
0 < tylevay < 1 , nông hộ bị hạn chế tín dụng một phần; và nếu tylevay = 0 , nông hộ bị hạn chế tín dụng
hoàn toàn. Nói cách khác, tylevay càng thấp thì người vay càng bị hạn chế tín dụng và ngược lại. Theo
Ciaian và cộng sự (2012), nếu tylevay ≥ 1 , nông hộ được xem là không hạn chế tín dụng nên biến phụ
thuộc (hanchetindungi) trong Mô hình (1) có trị số là 0 và ngược lại nông hộ được coi là có hạn chế tín
dụng và biến phụ thuộc (hanchetindungi) có trị số là 1.
Trên cơ sở các điểm xu hướng vừa được xác định, bài viết sử dụng phương pháp ghép cặp điểm
xu hướng PSM để xác định ảnh hưởng của hạn chế tín dụng đến lượng tiền mua chịu vật tư
( Muachiu i ) trong sản xuất lúa của nông hộ. Trên cơ sở lý thuyết đã trình bày, biến mua chịu và tình
trạng HCTD mà nông hộ phải đối mặt được kỳ vọng là có quan hệ cùng chiều (thay thế), nghĩa là
HCTD giảm làm giảm lượng tiền mua chịu của nông hộ và ngược lại. Kế đến, thực trạng HCTD đối
với nông hộ được chia thành nhiều mức độ để nghiên cứu ảnh hưởng phi tuyến của mức độ HCTD đến
lượng tiền mua chịu của nông hộ. Cụ thể, mẫu khảo sát được chia thành 6 nhóm với mức độ HCTD
giảm dần, trong đó nhóm 1 bao gồm các nông hộ có 0 ≤ tylevay < 0,2; nhóm 2 có 0,2 ≤ tylevay < 0,4;
nhóm 3 có 0,4 ≤ tylevay < 0,6; các nhóm tiếp theo có tylevay tăng dần với bước nhảy là 0,2; nhóm
cuối (nhóm 6) là trường hợp nông hộ đạt tylevay là 100%.
4. Kết quả phân tích và thảo luận
4.1. Mô tả mẫu khảo sát
Mẫu khảo sát sử dụng trong bài gồm 1.168 nông hộ trồng lúa được chọn ngẫu nhiên ở các tỉnh
(thành) thuộc ĐBSCL. Tuổi bình quân của chủ hộ trong mẫu khảo sát là 51,62 (Bảng 1). Số nhân khẩu
bình quân là 3,19 người. Thời gian cư trú ở địa phương của các nông hộ là khá lâu (bình quân 47,31
năm). Trình độ học vấn của các chủ hộ khá thấp, với số lớp học trung bình là 6,34. Trình độ học vấn là
yếu tố phản ánh năng lực tiếp thu và áp dụng tiến bộ khoa học – kỹ thuật và thông tin thị trường vào
sản xuất. Do đó, trình độ học vấn thấp sẽ ảnh hưởng đến năng suất và hiệu quả sản xuất của nông hộ
trong mẫu khảo sát.
Bảng 1. Điểm của nông hộ trồng lúa ở ĐBSCL qua số liệu khảo sát
Tiêu chí Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất
Tuổi chủ hộ (năm) 51,62 12,31 20 80
Số nhân khẩu (người) 3,19 1,16 1 9
Học vấn chủ hộ (năm) 6,34 3,32 0,00 16,00
Thời gian cư trú ở địa phương (năm) 47,31 13,57 2 80
Diện tích đất nông nghiệp (m2) 18.000 16,95 5.000 150.000
Khoảng cách từ nơi ở đến tổ chức tín
8,48 6,50 3 33
dụng gần nhất (km2)
Số tiền vay chính thức (triệu đồng/năm) 23,82 52,922 0,000 575,000
Số tiền mua chịu vật tư (triệu đồng/năm) 41,5 23,45 0,000 400,000
Nguồn: Tính toán từ số liệu tự khảo sát năm 2015
Mặc dù cư trú lâu năm ở địa phương nhưng do thiếu tài sản thế chấp (diện tích đất bình quân
chỉ là 18.000 m2/hộ với xấp xỉ 3,19 nhân khẩu) nên nông hộ khó vay tín dụng chính thức bởi rủi ro cao
do các biến động khó lường của thị trường lúa gạo (đặc biệt là giá). Khoảng cách từ nơi cư trú của
95
- Kỷ yếu Hội thảo quốc tế “Thương mại và phân phối” lần 2 năm 2020
nông hộ đến TCTD khá xa (trung bình là 8,48 km), khiến nông hộ càng khó tiếp cận tín dụng chính
thức do làm tăng chi phí giao dịch cho cả nông hộ lẫn TCTD. Bình quân nông hộ vay 23,82 triệu
đồng/năm từ các TCTD. Do mức vay ở các tổ chức tín dụng thấp nên nông hộ mua chịu vật tư ở các
đại lý với số tiền lên đến 41,5 triệu đồng.
Trong số 1.168 nông hộ trồng lúa thì có đến 870 nông hộ (74,49%) chỉ vay được một phần nhu
cầu (hạn chế tín dụng), phản ánh khó khăn của các nông hộ trong việc tìm kiếm nguồn tài trợ cho sản
xuất. Chỉ một tỷ lệ nhỏ nông hộ (25,52%) vay được lượng tiền bằng với nhu cầu (Bảng 2).
Bảng 2. Thực trạng vay vốn tín dụng của nông hộ trồng lúa ở ĐBSCL qua kết quả khảo sát
Tiêu chí Số hộ Tỷ trọng (%)
Không bị hạn chế tín dụng 298 25,52
Bị hạn chế tín dụng 870 74,48
Tổng 1.168 100,00
Nguồn: Tính toán từ số liệu tự khảo sát năm 2015
4.2. Ảnh hưởng của các yếu tố đến hạn chế tín dụng đối với nông hộ trồng lúa
Trước khi phân tích kết quả mô hình probit về các yếu tố ảnh hưởng đến hạn chế tín dụng đối
với nông hộ trồng lúa ở ĐBSCL, tác giả thực hiện kiểm tra đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong
mô hình. Kết quả kiểm tra cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,8 nên có thể
kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình ước lượng.
Theo Bảng 3, mô hình ước lượng ảnh hưởng của các yếu tố đến hạn chế tín dụng đối với nông
hộ trồng lúa ở ĐBSCL có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Biến giatridati có hệ số âm ở mức ý nghĩa 10%,
nghĩa là nông hộ có đất với giá trị cao sẽ ít bị hạn chế tín dụng.
Bảng 3. Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến hạn chế tín dụng đối với nông hộ;
Biến: hanchetindungi (có trị số là 1 nếu nông hộ bị hạn chế tín dụng, ngược lại là 0)
Biến số Hệ số ước lượng Trị số Z
Hằng số C 1,1116*** 3,69
giatridati –0,0003* –1,95
thunhapi –0,0023** –2,11
thoigiansongdpi 0,0004 0,09
tuoii –0,0056 –0,92
hocvani –0,0342** –2,58
gioitinhi 0,2381* 1,81
khoangcachtctdi 0,0186*** 3,16
diavixahoii –0,0466 –0,49
kinhnghiemi –0,0058 –1,25
Số quan sát (N) 1.168
Mức ý nghĩa 0,0000
Log likelihood –625,5982
Ghi chú: (*), (**), (***) lần lượt là các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Ước lượng từ số liệu tự khảo sát năm 2015
Nông hộ có thu nhập cao cũng ít bị hạn chế tín dụng bởi biến thunhapi có hệ số âm ở mức ý
nghĩa 5%. Biến hocvanchi có hệ số âm ở mức ý nghĩa 5%, cho thấy nông hộ có học vấn cao dễ vay
hơn so với chủ hộ có học vấn thấp. Biến gioitinhchi có hệ số dương ở mức ý nghĩa 10%, ngụ ý rằng
96
- Kỷ yếu Hội thảo quốc tế “Thương mại và phân phối” lần 2 năm 2020
nông hộ có chủ hộ là nam dễ bị hạn chế tín dụng cao hơn chủ hộ là nữ. Khoảng cách là yếu tố làm tăng
khả năng bị hạn chế tín dụng của nông hộ do biến khoangcachtctdi có hệ số dương ở mức ý nghĩa 1%.
Các biến số thoigiansongdpi, tuoii, diavixahoii và kinhnghiemi có hệ số không có ý nghĩa thống kê.
4.3. Ảnh hưởng của hạn chế tín dụng đến lượng tiền mua chịu vật tư nông nghiệp
Kết quả ghép cặp ở bảng 5 cho thấy, hệ số ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê cao (t= 3,612) giữa
mối quan hệ tín dụng chính thức và mua chịu vật tư nông nghiệp của nông hộ. Hệ số ATT có dấu
dương ở mức ý nghĩa 1% cho thấy, tín dụng chính thức và mua chịu vật tư nông nghiệp của nông hộ ở
đồng bằng sông Cửu Long là quan hệ thay thế. Có nghĩa là khi bị hạn chế tín dụng nông hộ mua chịu
nhiều hơn.
Bảng 5. Mối quan hệ giữa tín dụng chính thức và mua chịu vật tư nông nghiêp
Nhóm Ảnh hưởng trung bình ATT Giá trị t
Có và không có hạn chế 1,649*** 3,612
(2) so với (1) 0,900*** 5,128
(3) so với (2) - 1,723*** - 2,866
(4) so với (3) - 1,299*** - 3,480
(5) so với (4) - 0,378** - 1,989
(6) so với (5) 0,494 0,809
Ghi chú: (*), (**), (***) lần lượt là các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Ước lượng từ số liệu tự khảo sát năm 2015
Kết quả này thể hiện thực tế tình trạng tham gia tín dụng của nông hộ ở đồng bằng sông Cửu
Long, với bản chất sản xuất nhỏ nên nông hộ khó khăn tiếp cận tín dụng chính thức, do đó họ chỉ nhờ
vào mua chịu vật tư nông nghiệp ở các đại lý. Ngược lại, những nông hộ có diện tích sản xuất lớn dễ
dàng vay ở tín dụng chính thức nên ít hoặc không mua chịu.
Khi chia mức độ hạn chế tín dụng của nông hộ với các nhóm tín dụng khác nhau (hạn chế tín
dụng giảm dần), kết quả ghép cặp cho thấy các cặp so sánh có hệ số dương và âm. Cụ thể ở cặp so
sánh (2) so với (1), hệ số ảnh hưởng trung bình mang dấu dương ở mức ý nghĩa 1% và các cặp so sánh
còn lại (3) so với (2), (4) so với (3) và (5) so với (4) hệ số ảnh hưởng đều mang dấu âm khi nông hộ
giảm hạn chế tín dụng. Ở cặp so sánh cuối cùng hệ số ảnh hưởng mang dấu dương, nhưng không có ý
nghĩa thống kê giải thích ảnh hưởng của hạn chế tín dụng đến lượng tiền mua chịu vật tư của nông hộ.
Như trình bày ở phần trên, kết quả này phản ảnh đúng bản chất sản xuất lúa của nông hộ ở
ĐBSCL là sản xuất manh mún (quy mô sản xuất nhỏ). Do quy mô sản xuất nhỏ nên nông hộ khó vay
được hay vay được rất ít từ tổ chức tín dụng chính thức thể hiện ở cặp so sánh (2) so với (1), do đó
nông hộ tăng mua chịu vật tư. Đây là mối quan hệ bổ sung giữa tín dụng chính thức và mua chịu vật tư
nông nghiệp. Khi không thể vay được đầy đủ từ tín dụng chính thức nông hộ tìm đến mua chịu vật tư
nông nghiệp. Ngược lại, khi nông hộ có diện tích đất nhiều (quy mô sản xuất lớn) nông hộ dễ vay từ tổ
chức tín dụng chính thức nên ít mua chịu vật tư thể hiện ở cặp so sánh (5) so với (4), (4) so với (3) và
(3) so với (2)). Đây là mối quan hệ thay thế giữa tín dụng chính thức và mua chịu vật tư nông nghiệp.
Đúng với kỳ vọng của lý thuyết nông hộ sẽ giảm mua chịu vật tư nông nghiệp khi giảm hạn chế tín
dụng chính thức.
Kết quả ở bảng 5 còn cho thấy, ảnh hưởng của hạn chế tín dụng đến lượng tiền mua chịu vật tư
của nông hộ trong trường hợp quan hệ thay thế có hệ số ảnh hưởng tăng dần (từ – 1,723 đến – 0,378).
Điều này cho thấy khi nông hộ vay được càng nhiều tiền hơn thì càng ít mua chịu hơn. Tuy nhiên, ở
cặp so sánh cuối cùng (6) so với (5) hệ số ảnh hưởng không có ý nghĩa thống kê, nghĩa là khi nông hộ
vay đạt mức gần với nhu cầu thì không có mua chịu vật tư nông nghiệp.
97
- Kỷ yếu Hội thảo quốc tế “Thương mại và phân phối” lần 2 năm 2020
5. Kết luận
Trên cơ sở lý thuyết về ảnh hưởng của hạn chế tín dụng đến lượng tiền mua chịu vật tư nông
nghiệp, bài viết sử dụng phương pháp PSM để ước lượng ảnh hưởng của hạn chế tín dụng đến lượng
tiền mua chịu vật tư nông nghiệp của nông hộ trồng lúa. Ở bước 1 của phương pháp PSM với phương
pháp hồi quy Probit đối với 1.168 nông hộ trồng lúa, kết quả nhận được là các biến giatridati, thunhapi
và hocvani có hệ số âm ở mức ý nghĩa lần lượt 10%, 5% và 5%. Hai biến có hệ số dương là gioitinhi ở
mức ý nghĩa 10% và biến khoangcachtctdi ở mức ý nghĩa 1%. Bước 2 của phương pháp ước lượng này
cho thấy, tín dụng chính thức và lượng tiền mua chịu vật tư nông nghiệp của nông hộ ở ĐBSCL có
mối quan hệ thay thế nhau. Tuy nhiên, khi chia mức độ hạn chế tín dụng thành nhiều nhóm để xem
xét, những nông hộ bị hạn chế tín dụng nhiều thì tín dụng chính thức và mua chịu vật tư có mối quan
hệ bổ sung (trường hợp (2) so với (1)). Ngược lại, khi nông hộ tăng dần khả năng tiếp cận tín dụng thì
mối quan hệ giữa tín dụng chính thức và lượng tiền mua chịu vật tư nông nghiệp là thay thế. Khi nông
hộ vay được ở các tổ chức tín dụng chính thức gần với nhu cầu thì tín dụng chính thức và mua chịu vật
tư của nông hộ không có mối quan hệ.
Từ kết quả phân tích cho thấy tăng khả năng tiếp cận tín dụng chính thức là điều kiện tốt nhất
đối với sản xuất lúa của nông hộ bởi tín dụng chính thức và mua chịu vật tư nông nghiệp có mối quan
hệ thay thế nhau. Để làm được điều này trước tiên, Chính phủ cần có chính sách bình ổn giá lúa để
giảm thiểu rủi ro cho các nông hộ và các TCTD bởi khi giá nông sản ổn định thì thu nhập của các nông
hộ sẽ được cải thiện từ đó có thể điều chỉnh kế hoạch sản xuất cho phù hợp hơn với thị trường. Ngoài
ra, các TCTD có thể xem xét mở thêm các điểm giao dịch tại các xã thay vì chỉ tập trung ở chợ huyện
hay thị tứ và tuyển dụng người địa phương vào làm việc vì họ hiểu rõ người dân xứ mình hơn nên có
thể giúp giảm thiểu rủi ro và chi phí giao dịch cho các tổ chức tín dụng. Để bảo toàn vốn, các TCTD
yêu cầu người vay thế chấp tài sản, đặc biệt là giấy chứng nhận quyền sử dụng đất. Tuy nhiên, một số
hộ không có tài sản thế chấp nhưng nhu cầu về vốn cho sản xuất lại cao và rất cấp thiết. Do đó, các
TCTD cần xem xét việc cho vay thông qua bảo lãnh của các hội hay tổ (nhóm) hợp tác.
Nông hộ cần dụng yếu tố đầu vào trong sản xuất lúa hợp lý, đặc biệt là giảm lượng vật tư nông
nghiệp như phân bón và thuốc bảo vệ thực vật bởi thực tế nông hộ đang sử dụng phân bón và thuốc
bảo vệ thực vật quá mức cần thiết trong sản xuất lúa. Giảm sử dụng thuốc bảo vệ thực vật sẽ giảm
thiểu áp lực HCTD và áp lực mua chịu vật tư đối với nông hộ. Để điều này trở thành hiện thực, cơ
quan quản lý nhà nước cần ban hành các tiêu chuẩn kỹ thuật về sử dụng phân bón, thuốc bảo vệ thực
vật, bên cạnh các hàng rào kỹ thuật để hạn chế việc sử dụng quá liều, hạn chế việc sản xuất và nhập
khẩu các loại thuốc có chứa các chất độc hại vượt quá mức quy định. Về phía nông hộ, để đảm bảo sử
dụng yếu tố đầu vào hợp lý cần tham gia các lớp tập huấn như chương trình ba giảm – ba tăng hay một
phải – năm giảm. Bên cạnh đó, nông hộ cần tăng cường học tập nâng cao kiến thức để tiếp thu khoa
học – công nghệ ứng dụng trong sản xuất và sử dụng hiệu quả các yếu tố đầu vào nhằm giảm áp lực
vay và tăng năng suất sản xuất lúa./.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Aaronson, D., R. W. Bostic, P. Huck and R. Townsend (2004) Supplier relationships and small business
use of trade credit. Journal of Urban Economics, 55(1), pp 46-67.
2. Abbink, K., Irlenbusch, B. And Renner, E. (2006). Group size and social ties in microfinance institutions.
Economic Inquiry, 44(4), 614–628.
3. Alesina, A., Giuliano, P. and Nunn, N. (2013). On the origins of gender roles: Women and the plough.
Quarterly Journal of Economics, 128(2), 469–530.
4. Awunyo-Vitor, D., Al-Hassan, R.M., Sarpong, D.B. and Egyir, I. (2014). Agricultural credit rationing in
Ghana: What do formal lenders look for? Agricultural Finance Review, 74(3), 364–378.
5. Baird, T.D. & Gray. C.L. (2014). Livelihood diversification and shifting social networks of exchange: A
social network transition? World Development, 60, 14–30.
98
- Kỷ yếu Hội thảo quốc tế “Thương mại và phân phối” lần 2 năm 2020
6. Bellucci, A., Borisov, A. & Zazzaro, A. (2013). Do banks price discriminate spatially? Evidence from
small business lending in local credit markets. Journal of Banking & Finance, 37, 4183– 4197.
7. Bell, C., T. N. Srinivasan and C. Udry (1997b) Rationing, Spillover, and Interlinking in Credit Markets:
The Case of Rural Punjab. Oxford Economic Papers, 49(4), pp. 557-585.
8. Bento, A. M. and Jacobsen, M. (2007). Ricardian rents, environmental policy and the double-dividend
hypothesis. Journal of Environmental Economics and Management, 53, 17–31.
9. Berger, A.N., Espinosa-Vega, M.A. and Frame, W.S. (2011). Why borrowers pledge collateral? New
empirical evidence on the role of asymmetric information. Journal of Financial Intermediation, 20, 55–70.
10. Briggeman, B.C., Towe, C. and Morehart, M.J. (2009). Credit constraints: Their existence, determinants,
and implications for US farm and nonfarm sole proprietorships. American Journal of Agricultural
Economics, 91(1), 275–89.
11. Ciaian, P., Fałkowski, J. and & Kancs, D. A. (2012). Access to credit, factor allocation and farm
productivity: Evidence from the CEE transition economies. Agricultural Finance Review, 72(1), 22–47.
12. Chung, I. (1995) Market choice and effective demand for credit: The roles of borrower transaction costs
and rationing constraints. Journal of Economic Development, 20(2), pp. 23-44.
13. Cerqueiro, G., Degryse, H. & Ongena, S. (2011). Rules versus discretion in loan rate setting. Journal of
Financial Intermediation, 20, 503–529.
14. Conning, J. (2001) Mixing and Matching Loans: Complementarity and Competition amongst lenders in a
Rural Credit Market in Chile.
15. Dufhues, T., Buchenrieder, G. and Hoang, D.Q. (2012). Social capital and loan repayment performance in
Northern Vietnam. Agricultural Economics, 43, 277–292.
16. Feder, G., Lau, L. J., Lin, J. Y. and Luo, X. (1990). The relationship between credit and productivity in
Chinese agriculture: A microeconomic model of disequilibrium. American Journal of Agricultural
Economics, 72, 1151–1157.
17. Fischer, R., Huerta, D. and Valenzuela, P. (2019). The inequality-credit nexus. Journal of International
Money and Finance, 91, 105–125.
18. Fletschner, D. (2009). Rural women’s access to credit: Market imperfections and intrahousehold dynamics.
World Development, 37(3), 618–631.
19. Floro, M. S. and D. Ray (1997) Vertical Links between Formal and Informal Financial Institutions. Review
of Development Economics, 1(1), pp. 34-56.
20. Franklin, S., Diagne, A., and Zeller, M. (2008). Who is credit constrained? Evidence from rural Malawi.
Agricultural Finance Review, 68, 255-272.
21. Freeman, H. A., Ehui, S. K., & Jabbar, M. A. (1998). Credit constraints and smallholder dairy production
in the East African highlands: Application of a switching regression model. Agricultural Economics, 19(1–
2), 33–44.
22. Guirkinger, C. (2008) Understanding the Coexistence of Formal and Informal Credit Markets in Piura,
Peru. World Development, 36(8), pp. 1436-1452.
23. Gupta, M. R. and S. Chaudhuri (1997) Formal Credit, Corruption and the Informal Credit Market in
Agriculture: A Theoretical Analysis. Economica, 64 (254), pp. 331-343.
24. Giannetti, M., M. Burkart and T. Ellingsen (2004) What You Sell is What You Lend? Explaining Trade
Credit Contracts, C.E.P.R. Discussion Papers
25. Giné, X. (2010) Access to capital in rural Thailand: An estimated model of formal vs. informal credit.
Journal of Development Economics, In Press, Corrected Proof.
26. Howorth, C. and B. Reber (2003) Habitual Late Payment of Trade Credit: An Empirical Examination of
UK Small Firms. Managerial and Decision Economics, 24(6/7), pp. 471-482.
99
- Kỷ yếu Hội thảo quốc tế “Thương mại và phân phối” lần 2 năm 2020
27. Huyghebaert, N. (2006) On the Determinants and Dynamics of Trade Credit Use: Empirical Evidence from
Business Start-ups. Journal of Business Finance & Accounting, Vol. 33, No. 1-2, pp. 305-328,
January/March 2006.
28. Jain, S. (1999) Symbiosis vs. crowding-out: the interaction of formal and informal credit markets in
developing countries. Journal of Development Economics, 59(2), pp. 419-444.
29. Katchova, A. L. (2010). Agricultural contracts and alternative marketing options: A matching
analysis. Journal of Agricultural and Applied Economics, 42, 261–276.
30. Kislat, C., Menkhoff, L. and Neuberger, D. (2017). Credit market structure and collateral in rural Thailand.
Economic Notes, 9999, 1–46.
31. Kochar, A. (1997) An empirical investigation of rationing constraints in rural credit markets in India.
Journal of Development Economics, 53(2), pp. 339-371.
32. Kuwornu, J. K. M., Ohene-Ntow, I. D., & Asuming-Brempong, S. (2012). Agricultural credit allocation
and constraint analyses of selected maize farmers in Ghana. British Journal of Economics, Management &
Trade, 2(4), 353–374.
33. Lê Khương Ninh và Phạm Văn Hùng (2011). Các yếu tố quyết ñịnh lượng vốn vay chính thức của nông hộ
ở Hậu Giang. Tạp chí Ngân hàng, 9, 42–48.
34. Mushinski, D. W. (1999) An analysis of offer functions of banks and credit unions in Guatemala. Journal
of Development Studies, 36(2), pp. 88 - 112.
35. Nilsen, J. H. (2002) Trade Credit and the Bank Lending Channel. Journal of Money, Credit and Banking,
34(1), pp. 226-253.
36. Pham, B. D. and Izumida, Y. (2002). Rural Development Finance in Vietnam: A Microeconometric
Analysis of Household Surveys. World Development, 30(2), 319–335.
37. Peterson, M. A. and R. G. Rajan (1997) Trade Credit: Theories and Evidence. The Review of Financial
Studies, 10(3), pp. 661-691
38. Pufahl, A. and Weiss, C. R. (2009). Evaluating the effects of farm programmes: Results from propensity
score matching. European Review of Agricultural Economics, 36, 79–101.
39. Qin, M., Wachenheim, C.J., Wang, Z. and Zheng, S. (2018). Factors affecting Chinese farmers’ microcredit
participation. Agricultural Finance Review, 79(1), 48–59.
40. Roberts, M. J. and Key, N. (2008). Agricultural payments and land concentration: A semiparametric spatial
regression analysis. American Journal of Agricultural Economics, 90, 627–643.
41. Shoji, M., Kasahara, R., Aoyagi, K. and Sawada, Y. (2012). Social capital formation and credit access:
Evidence from Sri Lanka. World Development, 40(12), 2422–2536.
42. Sumane, S., Kunda, I., Knickel, K., Strauss, A., Tisenkofs, T., Rios, I.I, Rivera, M., Chebach, T. and
Ashkenazy, A. (2018). Local and farmers’ knowledge matters! How integrating informal and formal
knowledge enhances sustainable and resilient agriculture. Journal of Rural Studies, 59, 232–241.
43. Winter-Nelson, A. and Temu, A. A. (2005). Liquidity constraints, access to credit and pro-poor growth in
rural Tanzania. Journal of International Development, 17, 867–882.
44. Witte, T., DeVuyst, E.A., Whitacre, B. and Jones, R. (2015). Modeling the impact of distance between
offices and borrowers on agricultural loan volume. Agricultural Finance Review, 75(4), 484–498.
100
nguon tai.lieu . vn
