Tín dụng vi mô và mức sống của nông hộ ở việt nam (tt)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC KINH TẾ, TP.HỒ CHÍ MINH

*****
Phạm Tiến Thành

TÍN DỤNG VI MÔ VÀ MỨC SỐNG
CỦA NÔNG HỘ Ở VIỆT NAM
(Microcredit and Welfare of the Rural Households in Vietnam)
Chuyên ngành: Kinh tế Phát triển
Mã số: 9310105

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ

Giáo viên hướng dẫn
1. TS. PHẠM KHÁNH NAM
2. PGS.TS. NGUYỄN HỮU DŨNG

TP. HỒ CHÍ MINH, 2018


Công trình được hoàn thành tại :
...................................................................................................................................
Người hướng dẫn khoa học : .................................
GV hướng dẫn 1: TS. Phạm Khánh Nam
GV hướng dẫn 2: PGS.TS. Nguyễn Hữu Dũng

Phản biện 1 : ..............................................................................................................
...................................................................................................................................

Phản biện 2 : ..............................................................................................................

...................................................................................................................................

Phản biện 3 : ..............................................................................................................
...................................................................................................................................
Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp trường họp tại ...............
...................................................................................................................................
Vào hồi …….. giờ …… ngày…… tháng ……năm……………..
Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện :.........................................................................
...................................................................................................................................
...................................................................................................................................


1
CHƯƠNG 1 – GIỚI THIỆU
1.1. Bối cảnh nghiên cứu
Tại Việt Nam, nhiều chương trình và hoạt động đã được thực hiện nhằm hỗ trợ cho người nghèo.
Trong số đó, tín dụng được coi là một yếu tố quan trọng trong các hoạt động tạo ra nguồn thu vì người
nghèo thường phải đối mặt với những hạn chế về tài chính. Tín dụng được sử dụng để đầu tư vào các hoạt
động nông nghiệp hoặc phi nông nghiệp, và mua những đồ dùng thiết yếu để đáp ứng nhu cầu căn bản của
người nghèo (Nguyen, 2008; Phan và cộng sự, 2014; Thanh, 2017; Dung & Thanh, 2017).
Người nghèo gặp khó khăn trong việc tiếp cận các nguồn tín dụng chính thức do thiếu tài sản thế
chấp, từ đó gây cản trở cho việc cải thiện điều kiện sống của họ. Do đó, nông dân có thể sẽ phải nương tựa
vào các nguồn tín dụng phi chính thức mặc dù lãi suất cao hơn rất nhiều. Kể từ khi xuất hiện, các chương
trình tín dụng vi mô (TDVM) đã mang lại cho người nghèo nhiều cơ hội hơn trong việc tiếp cận nguồn tín
dụng chính thức và bán chính thức (Li và cộng sự, 2011). Một vài ưu điểm của TDVM đó chính là không
cần tài sản thế chấp và phục vụ người nghèo. TDVM được xem là đã góp phần cải thiện phúc lợi của người
nghèo. Do đó, nghiên cứu này nhằm mục đích xem xét khả năng tiếp cận TDVM và các tác động kinh tế của
nó lên phúc lợi của nông hộ. Để nắm bắt được mục tiêu nghiên cứu chính này, các mục tiêu cụ thể sau đây
sẽ được xem xét và phân tích.
1.2. Vấn đề nghiên cứu

1.2.1. Khả năng tiếp cận tín dụng vi mô
Ở Việt Nam, nhiều hộ gia đình ở nông thôn thường gặp khó khăn trong việc tiếp cận tín dụng, đặc
biệt là các hộ nghèo, các hộ gia đình ở vùng sâu, vùng xa, các nhóm dân tộc thiểu số, v.v. Các hộ gia đình
này luôn có nhu cầu vay vốn cao (Dương và Izumida, 2002) nhưng gặp khó khăn trong việc vay từ các
nguồn tín dụng bán chính thức và chính thức. Do đó, nhiều hộ gia đình phải vay từ các nguồn tín dụng phi
chính thức. Để tăng tính hiệu quả và tiếp cận các chương trình tín dụng, việc hiểu được các yếu tố ảnh
hưởng đến khả năng tiếp cận TDVM là điều cần thiết.
Câu hỏi nghiên cứu 1: Các yếu tố nào tác động đến khả năng tiếp cận TDVM của nông hộ?
1.2.2. Tín dụng vi mô và việc áp dụng giống lúa cải tiến
Nông nghiệp đóng vai trò quan trọng đối với nền kinh tế của các nước đang phát triển. Do đó, việc
nâng cao sản lượng và chất lượng của nông sản là một trong những mối quan tâm hàng đầu (Bonnin và
Turner, 2012). Một trong những giải pháp khả thi nhất để tăng sản lượng đó chính là áp dụng công nghệ mới
cho năng suất cao (Hossain, 1989).
Trên thực tế, việc áp dụng công nghệ mới thường có chi phí ban đầu cao. Một số nghiên cứu cho
rằng tín dụng có thể thúc đẩy các hộ gia đình đầu tư vào đổi mới nông nghiệp nói chung và các giống cải
tiến nói riêng (Zeller và cộng sự, 1997; Diagne và cộng sự, 2000). Ở Việt Nam, hầu như chưa có nghiên cứu
thực nghiệm xem xét mối quan hệ giữa TDVM và việc áp dụng giống lúa cải tiến. Nghiên cứu này xem xét
vai trò của TDVM đối với quyết định của nông dân trong việc áp dụng các giống cải tiến.


2
Câu hỏi nghiên cứu 2: TDVM có giúp nâng cao quyết định của nông dân trong việc áp dụng các
giống lúa cải tiến, bao gồm quyết định có áp dụng hay không và áp dụng bao nhiêu?
1.2.3. Tác động của Tín dụng vi mô lên phúc lợi của hộ
Các chương trình TDVM đã được áp dụng ở nhiều quốc gia như một biện pháp giúp giảm nghèo. Đã
có rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm về tác động của tín dụng vi mô tuy nhiên kết quả là khác nhau
(Khandker, 1998; Yunus, 2003; Pitt & cộng sự, 2003; Takahashi & cộng sự, 2010; Nguyen, 2008; Lensink
& Phạm, 2011; Thanh, 2017). Tổng quan lý thuyết cho thấy tác động của TDVM lên phúc lợi vẫn còn đang
được tranh luận và phụ thuộc các chỉ số được sử dụng để đo lường phúc lợi. Ở Việt Nam, nhưng chưa có
nghiên cứu nào xem xét tác động của TDVM lên các khía cạnh khác nhau của phúc lợi.

Câu hỏi nghiên cứu 3: TDVM có giúp cải thiện phúc lợi cho các nông hộ hay không?

1.2.4. Tín dụng vi mô và Cú sốc sức khỏe
Ở Việt Nam, vấn đề sức khoẻ có thể tác động tiêu cực tới hộ gia đình (Wagstaff, 2007, Mitra &
cộng sự, 2015, Okonogi & cộng sự, 2015). Do tác động bất lợi này nên các hộ gia đình sẽ thường giảm bớt
gánh nặng bằng việc sử dụng một biện pháp ứng phó. Tài chính vi mô được xem là một biện pháp chính
thức giúp các hộ gia đình giảm nhẹ tác động bất lợi của các cú sốc sức khoẻ (Gertler & cộng sự, 2009; Islam
& Maitra, 2012; Okonogi & cộng sự, 2015; Mitra & cộng sự, 2015). Tuy nhiên, không có nghiên cứu nào ở
Việt Nam lượng hóa vai trò của TDVM trong việc giảm thiểu các tác động của các cú sốc sức khoẻ. Hơn
nữa, chưa có nghiên cứu nào phân tích tác động của cú sốc sức khoẻ đối với việc huy động lao động trong
nhà và vai trò giảm nhẹ của TDVM trong trường hợp này.
Câu hỏi nghiên cứu 4: TDVM có giúp giảm thiểu các tác động bất lợi của các cú sốc sức khỏe hay
không?

1.3. Mục tiêu nghiên cứu
Theo khung phân tích trong Mục 2.5, các mục tiêu cụ thể bao gồm:
(1) Xem xét các yếu tố quyết định khả năng tiếp cận TDVM của nông hộ. Ở mục tiêu này, mẫu
nghiên cứu được chia thành nhóm hộ nghèo và không nghèo để phân tích sâu thêm.
(2) Xem xét vai trò của TDVM trong việc thúc đẩy sự áp dụng giống lúa cải tiến của nông dân, bao
gồm có áp dụng hay không và mức độ áp dụng. Ở mục tiêu này, mẫu nghiên cứu được chia thành nhóm hộ
nghèo và không nghèo để phân tích sâu thêm.
(3) Đánh giá tác động của TDVM lên mức sống của nông hộ, phản ánh qua các tiêu chí khác nhau.
(4) Xem xét vai trò của TDVM trong việc giảm thiểu tác động của cú sốc sức khoẻ.

1.4. Phạm vi nghiên cứu
•

Nghiên cứu tập trung vào các hộ ở vùng nông thôn Việt Nam.

•

TDVM trong nghiên cứu này được định nghia là khoản vay không thế chấp và có giá trị nhỏ (dưới 100
triệu đồng) do các tổ chức chính thức cấp.


3
•

Nghiên cứu này tập trung vào TDVM sử dụng để sản xuất hoặc kinh doanh.

•

Trong nghiên cứu này, phúc lợi được đo lường bằng tổng giá trị sản xuất, doanh thu, thu nhập, tiêu
dùng, tích lũy tài sản và lao động ngoài tuổi lao động.

•

Hai cú sốc sức khỏe được sử dụng để phân tích gồm ốm đau/ bệnh tật của bất kỳ thành viên nào và của
các thành viên trong độ tuổi lao động.

1.5. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu định lượng. Nghiên cứu sử dụng Dữ liệu Khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam
(VHLSS) và Dữ liệu Điều tra tiếp cận nguồn lực hộ gia đình nông thôn Việt Nam (VARHS) năm 2012 và
2014. VARHS được sử dụng để phân tích 3 mục tiêu nghiên cứu đầu tiên và VHLSS sử dụng để phân tích
mục tiêu 4.
Dữ liệu định tính. Được thu thập từ các cuộc khảo sát chuyên sâu và phỏng vấn nhóm ở vùng nông
thôn để bổ trợ cho các kết quả định lượng và hàm ý chính sách.
1.6. Phương pháp nghiên cứu
1.6.1. Phương pháp định lượng
Nghiên cứu này sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để giải quyết từng mục tiêu nghiên cứu cụ

thể, bao gồm (1) Mô hình Probit để phân tích mục tiêu 1; (2) Mô hình Double-Hurdle (DH), Tobit và
Heckman và IV 2SLS để phân tích mục tiêu 2; (3) Mục tiêu 3 sử dụng phương pháp Khác biệt trong khác
biệt (DID) và DID kết hợp So sánh điểm xu hướng (PSM-DID); và (4) Mục tiêu 4 sử dụng Hồi quy với tác
động cố định theo làng xã (VFE) và IV 2SLS.
1.6.2. Phương pháp định tính
Nghiên cứu này sử dụng phỏng vấn sâu và phỏng vấn nhóm để có được những hiểu biết sâu hơn về
vấn đề nghiên cứu. Nghiên cứu định tính được tiến hành đối với các đối tượng có liên quan đến chương trình
TDVM để bổ trợ cho các kết quả định lượng và hàm ý chính sách.
1.7. Đóng góp của nghiên cứu
1.7.1. Đóng góp về học thuật
Luận án góp phần: (1) bổ sung khung phân tích về cơ chế ảnh hưởng của tín dụng vi mô lên các
quyết định của nông hộ trong việc việc áp dụng giống lúa cải tiến hoặc lên các lựa chọn đầu tư khác, sau đó
là tác động đến phúc lợi của hộ, và cuối cùng là lên việc giảm thiểu tác động bất lợi của những cú sốc sức
khỏe; (2) bổ sung và kiểm định các mô hình thực nghiệm về các yếu tố quyết định khả năng tiếp cận tín
dụng vi mô; (3) đóng góp vào lý thuyết liên quan đến tác động của tín dụng vi mô lên quyết định của nông
dân trong việc có áp dụng giống lúa cải tiến, và vai trò của tín dụng vi mô trong việc giảm thiểu ảnh hưởng
của các cú sốc sức khỏe; (4) sử dụng các phương pháp kinh tế lượng khác nhau để có được kết quả tốt nhất
và chia mẫu nghiên cứu ra thành các nhóm khác nhau có được hiểu biết sâu thêm; và (5) đóng góp vào khía
cạnh học thuật liên quan đến các phương pháp phân tích chính sách.


4
1.7.2. Đóng góp về thực tiễn
Luận án (1) giúp các nhà hoạch định chính sách thấy và hiểu được vai trò của TDVM trong việc cải
thiện phúc lợi, và từ đó (2) đưa ra các hàm ý chính sách về chính sách nhằm cải thiện khả năng tiếp cận
TDVM và nâng cao hiệu quả của các chương trình TDVM. Luận án cũng là bằng chứng thực nghiệm để
hàm ý các chính sách liên quan đến TDVM, không chỉ ở Việt Nam mà còn các nền kinh tế đang phát triển
khác.

1.8. Cấu trúc của nghiên cứu

Chương 1: Giới thiệu.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết.
Chương 3: Tổng quan về TDVM.
Chương 4: Các yếu tố tác động đến khả năng tiếp cận TDVM.
Chương 5: TDVM và việc áp dụng giống lúa cải tiến.
Chương 6: Đánh giá tác động của TDVM lên mức sống.
Chương 7: Vai trò của TDVM trong việc giảm thiểu các tác động của cú sốc sức khỏe.
Chương 8: Kết luận.


5
CHƯƠNG 2 – CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1. Tổng quan về TDVM
2.1.1. Một vài khái niệm
Hội nghị TDVM (1997): “TDVM là chương trình mở rộng các khoản vay nhỏ đến với người nghèo
để họ thực hiện các dự án tự sản xuất kinh doanh tạo thu nhập, từ đó giúp cho họ có thể tự chăm sóc chính
bản thân mình và gia đình của họ.”
2.2.2. Đặc điểm của TDVM
TDVM có những đặc điểm sau: (1) Khoản vay nhỏ; (2) Lãi suất cao; (3) Phục vụ người nghèo; (4)
Vay để đầu tư; (5) Không có tài sản thế chấp; (6) Vay theo nhóm; (7) Hướng đến khách hàng nữ.
2.2. Lý thuyết
2.2.1. Lý thuyết về thị trường tài chính
Thị trường tài chính là một trung gian giữa người tiết kiệm và người cho vay. Thị trường tài chính
luôn gặp phải các vấn đề như rủi ro và thông tin, và điều này giúp phân biệt được thị trường tài chính với thị
trường hàng hóa và dịch vụ (Hoff & Stiglitz, 1990, 1997). Thị trường tài chính nông thôn thường không
hoàn hảo và điều này càng rõ ràng hơn ở các nước đang phát triển. Một vài lý do giải thích cho điều này đó
chính là: (1) Giao dịch “mua bán” (vay) và “thanh toán” (hoàn trả nợ) được thực hiện ở các thời điểm khác
nhau; (2) Người cho vay không thể hoặc bị hạn chế trong việc giám sát việc người vay sẽ làm gì với số tiền
vay được; (3) Luôn có sự hiện diện của thị trường tín dụng phi chính thức ở các nước đang phát triển; (4)
Mỗi người vay đều có khả năng sẽ không trả nợ ở các mức độ khác nhau và việc xác định mức độ rủi ro ở

từng trường hợp là rất tốn kém chi phí; (5) Việc đảm bảo rằng người vay sẽ có những hành động để nâng
cao khả năng trả nợ cũng rất tốn kém chi phí; (6) Việc bắt buộc người vay trả nợ là rất khó khăn; (7) Thị
trường tín dụng nông thôn có lãi suất vay giao động khá cao.
2.2.2. Thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information)
Thông tin bất cân xứng là trường hợp mà một bên nào đó có nhiều thông tin hoặc thông tin tốt hơn
bên còn lại. Lý thuyết về thông tin bất cân xứng được khởi đầu bởi Akerlof (1970), và sau đó được kế thừa
và phát triển Spence (1973) và Stiglitz (1975). Thông tin bất cân xứng có thể gây ra hai vấn đề: (1) Lựa
chọn nghịch thường xảy ra trước rủi ro đạo đức; có nghĩa là khi người cho vay chấp nhận cung cấp một
khoản vay. Người cho vay đối mặt với rủi ro nợ xấu hoặc chương trình tín dụng sẽ phụ vụ sai nhóm khách
hàng mục tiêu, ví dụ như hộ nghèo; (2) Rủi ro đạo đức thường liên quan đến cơ chế giám sát và thực thi.
Rủi ro đạo đức xuất hiện khi người vay không nỗ lực hoàn trả nợ vì họ biết rằng người cho vay sẽ chia sẽ
một phần trách nhiệm trong đó. Lý thuyết thông tin bất cân xứng dùng để trả lời cho Câu hỏi nghiên cứu 1.
2.2.3. Lý thuyết về khả năng tiếp cận tín dụng
Khả năng tiếp cận vốn có thể được khái quát là một quá trình ra quyết định gồm hai bước tuần tự,
trong đó bắt đầu từ phía cầu và sau đó là phía cung (Zeller, 1994; Li và cộng sự, 2011a). Nói cách khác, thị
trường tín dụng dựa trên quá trình cho vay hai gia đoạn tuần tự mà trong đó, ở bước đầu tiên, một đối tượng
(ví dụ như hộ gia đình) có nhu cầu và/hoặc nộp đơn va, và sau đó, ở bước tiếp theo (Aleem, 1990). Nghiên


6
cứu này sẽ thảo luận lý thuyết lựa chọn (theory of choice) và lý thuyết định phân bổ mức tính dụng (credit
rationing theory) để làm kim chỉ nam cho việc phân tích khả năng tiếp cận vốn. Lý thuyết này dùng để trả
lời cho Câu hỏi nghiên cứu 1.
2.2.4. Khung lý thuyết về sự lan tỏa (Outreach) của TDVM
Sự lan toản được xem là giá trị xã hội đầu ra của các tổ chức tài chính vi mô và được đo lừa bằng 6
khía cạnh (Navajas và cộng sự, 2000): (1) Độ sâu của sự lan tỏa; (2) Giá trị của sự lan tỏa đối với người sử
dụng; (3) Chi phí của sự lan tỏa đối với người sử dụng; (4) Độ rộng của sự lan tỏa; (5) Độ dài về thời gian
của sự lan tỏa; (6) Phạm vi của sự lan tỏa. Lý thuyết này dùng để trả lời cho Câu hỏi nghiên cứu 1, 3 và 4.
2.2.5. Mô hình kinh tế hộ gia đình nông dân trong điều kiện hạn chế về tín dụng
Trong lý thuyết mô hình kinh tế về hộ gia đình nông dân, các quyết định về sản xuất, tiêu dùng và

cung lao động (nghỉ ngơi) được phân tích qua hành vi của ba nhóm đối tượng, gồm có người sản xuất, người
tiêu dùng và người công nhân (Singh & cộng sự, 1986; Sadoulet & de Janvry, 1995). Do mục tiêu của
nghiên cứu này là phân tích việc tiếp TDVM và tác động của nó lên đầu tư và phúc lợi, phần này sẽ trình
bày về tác động của việc hạn chế về tín dụng lên việc phân bổ tối ưu nguồn lực. Hộ nông dân được giả định
là muốn tối ưu hàm thỏa dụng (utility) sau đây:

Max U (ca , cm , cl ; Z h )

qa , x ,l ,ca ,cm ,cl

Hàm thoải dụng này được tối ưu dưới điều kiện ràng buộc sau:
Hàm sản xuất:

g (qa , x, l; Z p ) = 0

Hàm ràng buộc về thu nhập có tín dụng: pmcm + paca + wcl =  + wE + K
Trong đó, K chính là tín dụng, bao gồm cả TDVM.
Lý thuyết này dùng để trả lời cho Câu hỏi nghiên cứu 2.
2.3. Nghiên cứu thực nghiệm
2.3.1. Các yếu tố tác động đến khả năng tiếp cận TDVM của nông hộ
Khả năng tiếp cận tín dụng được khái quát là một quy trình ra quyết định tuần tự trong đó khởi đầu
từ phía cầu, và tiếp theo là phía cung (Zeller, 1994). Đây được xem là khung chuẩn trong phân tích khả năng
tiếp cận tín dụng. Dựa trên lý thuyết (Khôi và cộng sự, 2013; Dương và Izumida, 2002; Li và cộng sự,
2011a), các yếu tố tác động đến khả năng tiếp cận TDVM bao gồm những đặc điểm ở cấp độ chủ hộ (tuổi,
tình trạng hôn nhân, giới tính, học vấn), cấp độ hộ (dân tộc, tỷ lệ phụ thuộc, số người trong hộ, diện tích
trang trại, giá trị tài sản, tình trạng nghèo, số tiền tiết kiệm, khoảng cách từ nhà đến ngân hàng, vốn xã hội,
khả năng tiếp cận được các nguồn tín dụng khác), cấp độ làng xã (vị trí địa lý, cơ sở hạ tầng).
2.3.2. Tác động của TDVM lên việc áp dụng giống lúa cải tiến
Lý thuyết cho thấy rằng tín dụng có thể tác động đến quyết định áp dụng của nông hộ qua ít nhất 3
cơ chế (Zeller và cộng sự, 1997; Diagne và cộng sự, 2000). Thứ nhất, tín dụng cung cấp cho nông dân một

7
khoản vốn khi họ bị hạn chế về tài chính. Thứ hai, tín dụng giúp tăng khả năng gánh chịu rủi ro và lựa chọn
được một biện pháp ứng phó. Thứ ba, tín dụng giúp điều hòa việc chi tiêu.
2.3.3. Tác động của TDVM lên mức sống
Có nhiều nghiên cứu thực nghiệm về vai trò của TDVM tuy nhiên kết quả phát hiện từ các nghiên
cứu không nhất quán. Bảng 2.3 trình bày các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của TDVM trên thế giới
và ở Việt Nam. Kết quả về tác động của TVDVM có thể được tóm tắt như sau:
- TDVM có tác động tích cực lên mức sống của hộ nghèo, điều này được thể hiện qua việc cải thiện
thu nhập, tiêu dùng, tài sản, tình trạng sức khỏe và học tập của con cái, v.v… (Pitt và Khandker, 1998; Pitt
và cộng sự, 2003; Li và cộng sự, 2011b; Ho & Ut, 2009; Duong & Thanh, 2015; Ho & Duc, 2015; Quach &
Mullineux, 2007; Quach, 2017; Thanh, 2017) .
- TDVM không có tác động gì đến phúc lợi của hộ. Tín dụng TDVM không phải là “viên đạn kỳ
diệu”, nghĩa là, TDVM chỉ phát huy tác dụng tùy vào từng trường hợp cụ thể, trong khi đó, một vài nghiên
cứu khác lại cho rằng TDVM làm giảm phúc lợi của hộ (Takahashi và cộng sự, 2010; Coleman, 2006).
2.3.4. Tác động của các cú sốc sức khỏe và vai trò của TDVM
2.3.4.1. Tác động của các cú sốc sức khỏe
Dựa trên nghiên cứu của Alam và Mahal (2014), và Thanh và Duong (2017), kết quả cho thấy các
cú sốc sức khỏe thường gây ra tác động tiêu cực lên hộ gia đình về mặt thể chất và kinh tế.
2.3.4.2. Các biện pháp ứng phó với cú sốc sức khỏe và vai trò của TDVM
Khi phải đối mặt với các cú sốc sức khỏe, các hộ gia đình thường sử dụng các biện pháp ứng phó
hoặc giảm thiểu tác động tiêu cực do các cú sốc này gây ra (Mitra và cộng sự, 2015; Wagstaff, 2007a).
Nhiều nghiên cứu cho rằng TDVM là một biện pháp giúp ứng phó với các cú sốc sức khỏe. Các hộ gia đình
khi tiếp cận được các dịch vụ tài chính vi mô có thể sẽ giảm thiểu được các tổn thất do các cú sốc sức khỏe
gây ra (Islam và Maitra, 2012; Thanh và Duong, 2017).
2.4. Định nghĩa phúc lợi (Welfare)
Dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm về tác động kinh tế của TDVM, có rất nhiều chỉ số được sử
dụng để đo lường phúc lợi như thu nhập, tiêu dùng, tiếp cận với chăm sóc sức khoẻ, giáo dục, v.v.. (và cộng
sự, 2010; Khandker và Furuqee, 2003, Lensink và Pham, 2012, Duong và Thanh, 2015).

2.5. Khung phân tích về tác động của TDVM lên phúc lợi của hộ gia đình
Mục tiêu chính của nghiên cứu này là xem xét mối quan hệ giữa TDVM và phúc lợi của hộ. Hình
2.5 minh họa khung lôgíc và phân tích về khả năng tiếp cận TDVM và đánh giá tác động của TDVM lên
phúc lợi của hộ. Dựa trên khung phân tích này, nghiên cứu tiến hành 4 mục tiêu nghiên cứu.


8
Nhân chủng học:
• Tuổi
• Học vấn
• Dân tộc
• Giới tính
• Hôn nhân
Nguồn lực và kinh
tế:
• Số thành viên
• Số lao động
• Tỷ lệ phụ thuộc
• Đất đai
• Tiết kiệm
• Vốn xã hội
• Tình trạng
nghèo

NH

Tiêu dùng trực
tiếp

Tích luỹ tài

sản

Tiếp cận
sff
TDVM
Đầu tư vào
sản xuất/ kinh
doanh

Phúc lợi ngắn hạn

Phi sản
xuất

Phúc lợi dài hạn

Sản xuất

Thu nhập

Nông
Nghiệp

Tiêu dùng

Phi nông
nghiệp
Đầu tư vốn
con người

Quyết định ngắn hạn,
Tác động dài hạn

Đặc điểm xã

Cú sốc
sức khỏe

Chữa trị

OOP
Ngắn hạn (NH)

Mất ngày
công lao động

Giảm thu
nhập

Biện pháp ứng phó

Phi chính
Chính
Hình 2.5 – Khung phân tích về Khả năng tiếp cận tín dụng vi mô và Tác động của TDVM lên mức sống
thức
thức

Giảm phúc
lợi

Đặc điểm địa lý

Tác động lên
tiêu dùng

Dài hạn (DH)

Không chữa trị


9
CHƯƠNG 3 – TỔNG QUAN VỀ TÍN DỤNG VI MÔ
3.1. TDVM trên thế giới
Vào thập niên 70, tài chính vi mô hiện đại được bắt đầu bởi Mohammed Yunus khi ông thành lập ra
Ngân hàng Grameen, một tổ chức với nhiệm vụ thành lập ra các dịch vụ tài chính cho người nghèo ở
Bangladesh. Kể từ đó, hàng trăm Tổ chức tài chính vi mô (MFI) đã được lập ra ở các quốc gia đang phát
triển ở Châu Phi, Châu Á và Châu Mỹ La Tinh. Tương tự với Ngân hàng Grammen, mục tiêu cũng các MFI
này cũng chính là phụ vụ cho người nghèo và giúp đấu tranh chống lại đói nghèo. Vào nămg 1997, hội nghị
TDVM toàn cầu đã được diễn ra, đánh dấu một bước ngoặt trong lịch sử tài chính vi mô.
Bảng 3.1 – Xu thế TDVM trên thế giới
Năm

Số lượng
MFIs

1997

69

384.91

0.512

751.86

2005
2013

1178
1162

18247.82
144699.81

48.808
99.905

373.87
1448.37

Tổng giá trị vay nợ
(Triệu USD)

Số người vay hiện hữu
(Triệu người)

Khoản vay trung
bình(USD)

Nguồn: MIX Market (2013)

Bảng 3.2 – 10 nhà cung cấp TDVM đứng đầu thế giới
Hạng

Ngân hàng/
MFIs

Quốc gia

Tổng giá trị
vay nợ (Triệu
USD)

Số người vay
hiện hữu
(Triệu người)

1
2
3
4
5
6
7
8

VBSP
Việt Nam
5,773.40
7.100
Grameen Bank

Bangladesh
1,091.74
6.740
Bandhana
Ấn Độ
1,016.81
5.410
SKSa
Ấn Độ
518.29
4.963
b
ASA
Bangladesh
763.56
4.444
BRACb
Bangladesh
930.13
4.240
SKDRDPb
Ấn Độ
532.85
3.049
Compartamos
Mexico
1,255.50
2.489
Banco
9

Spandanaa
Ấn Độ
350.85
2.241
a
10
Share
Ấn Độ
292.65
2.036
Ghi chú: aTổ chức tài chính phi ngân hàng (NBFI); bTổ chức phi chính phủ (NGO)
Nguồn: MIX Market (2013)

Khoản vay
trung bình
(USD)
813
162
188
104
172
219
175
505
157
144

Theo báo cáo vào năm 2013, trên thế giới có tổng cộng 99.9 triệu người hiện đang vay vốn từ 1,162
MFI. Bảng 3.2 tóm lược hồ sơ thông tin của 10 MFI lớn nhất thế giới.

10
3.2. TDVM ở nông thôn Việt Nam
3.2.1. Các nhà cung cấp TDVM
Thị trường tài chính nông thôn ở Việt Nam có ba bộ phận làm nhiệm vụ cung cấp các dịch vụ tài
chính, bao gồm: chính thức, bán chính thức và phi chính thức. Là một thành phần trong thị trường tín dụng
nông thôn, TDVM cũng có những đặc điểm tương tự. Các nhà cung cấp dịch vụ TDVM ở nông thôn Việt
Nam bao gồm (ADB, 2010):
•

Chính thức: Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (VBARD), Công ty Tiết kiệm
Bưu điện (VPSC), Ngân hàng Chính sách Xã hội (VBSP), Quỹ Tín dụng Nhân dân (PCF).

•

Bán chính thức: Các tổ chức Tài chính vi mô (MFIs).

•

Phi chính thức: Họ hàng và bạn bè, Hụi/họ, Người cho vay cá nhân.

3.2.2. Hoạt động tín dụng và khách hàng
VBSP, VBARD và PCF là những nhà cung cấp chính thức lớn nhất. Trong số các MFIs, Quỹ trợ
vốn cho người lao động nghèo tự tạo việc làm (CEP) và Tổ chức Tài chính vi mô TNHH Một thành viên
Tình Thương (TYM) là những nhà cung cấp tài chính vi mô bán chính thức lớn nhất. VBARD và PCF có vẻ
như chỉ tập trung vào đối tượng khách hàng có thu nhập trung bình và cao. VBSP chủ yếu phụ vụ cho nhóm
khách hàng có thu nhập trung bình và thấp, bao gồm cả hộ nghèo, trong khi đó nhiệm vụ của các MFIs chủ
yếu là hướng đến người nghèo hoặc người có thu nhập thấp. Lãi suất trung bình của VBSP là 0.67%/tháng.
Lãi suất trung bình của PCF cao hơn và ở mức 1.56%/tháng. Trong khi, khách hàng của MFIs phải trả mức
lãi suất lên đến 1.41%/tháng.

Bảng 3.3 – Nhà cung cấp tín dụng vi mô ở Việt Nam
Tổ chức

Số khách hàng
(Triệu người)

Giá trị khoản vay nợ
(Triệu USD)

VBSP
8.1
VBARD
3.2
PCF
1.7
MFIs
0.6
Nguồn: Anh và cộng sự (2011)

4588
3500
1700
75

Khoản vay trung bình
(USD)
566
1094
1000
125

Lãi suất
(%/tháng)
0.67
0.65
1.41

3.2.3. Vai trò giảm nghèo của TDVM
Tín dụng vi mô đóng vai trò quan trọng trong việc giúp ngươi vay thoát nghèo, tuy nhiên, lại không
có tác động mức sống của nhóm khá giả.


11
CHƯƠNG 4 – CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG TIẾP CẬN TÍN DỤNG VI MÔ
4.1. Phương pháp nghiên cứu
4.1.1. Phương pháp ước lượng
Nghiên cứu này sử dụng mô hình Logit. Dựa trên nghiên cứu của Train (2003) và Li và cộng sự
(2011), mô hình được viết dưới dạng tuyến tính như sau:

 Pr 
log it[Pr(Crit = 1)] = log 
 =  +  X it
1 − Pr] 
Trong đó, Crit là khả năng tiếp cận TDVM (1=Có vay; 0=Không vay); Xit là các biến giải thích quan
sát được; i, t là hộ gia đình i ở thời điểm t.
Nghiên cứu sử dụng Phương pháp Ước lượng Khả năng Cực đại (Maximum likelihood Estimation,
MLE) với Mô hình Tác động Cố định (Fixed Effects Model, FEM) và Tác động Ngẫu nhiên (Random
Effects Model, REM) sử dụng dữ liệu bảng, tuy nhiên REM sẽ là phù hợp hơn.
Nghiên cứu này cũng chia mẫu ra thành hộ nghèo và không nghèo để phân tích sâu thêm.

4.1.2. Lựa chọn biến số
4.1.2.1. Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc là khả năng tiếp cận TDVM và là một biến giả (=1 nếu có vay). Trong nghiên cứu
này, TDVM được định nghĩa là khoản vay không thế chấp và có giá trị nhỏ (ít hơn 100 triệu đồng) từ các
nguồn chính thức, sử dụng để sản xuất kinh doanh.
4.1.2.2. Biến giải thích
Dựa trên tổng quan lý thuyết (Duong và Izumida, 2002; Li và cộng sự, 2011a; Khoi và cộng sự,
2013) và sự khả thi về dữ liệu, các yếu tố tác động đến khả năng tiếp cận TDVM của nông hộ bao gồm các
đặc điểm ở cấp độ chủ hộ (Học vấn, giới tính, v.v…), cấp độ hộ (số thành viên, diện tích đất, v.v…) và cấp
độ làng xã (cơ sở hạ tầng). Để hạn chế hiện tượng nội sinh do thiếu biến, nghiên cứu này lựa chọn và đưa
vào mô hình các biến phù hợp và ngoại sinh.
4.2. Dữ liệu nghiên cứu
Mục tiêu này sử dụng dữ liệu Điều tra tiếp cận nguồn lực hộ gia đình nông thôn Việt Nam
(VARHS) năm 2012 và 2014. Mẫu sau cùng sử dụng để ước lượng là 7088 quan sát, bao gồm 3544 hộ ở
mỗi cuộc khảo sát. Bảng 4.2 báo tình hình vay vốn của các hộ trong nghiên cứu này.
Bảng 4.2 – Thống kê mô tả khoản vay
Số người vay
2012
2014
2 KỲ
Tín dụng vi mô
572
313
885
Tín dụng khác
922
974
1,896
Ghi chú:
Giá trị khoản vay trung bình (triệu đồng).

Khoản vay trung bình
2012
2014
2 KỲ
27.845
35.856
30.678
63.558
50.013
56.971


12
4.3. Kết quả và Thảo luận
Bảng 4.4 trình bày kết quả ước lượng về các yếu tố tác động đến khả năng tiếp cận TDVM sử dụng
Mô hình Tác động cố định (FEM), Tác động ngẫu nhiên ( REM) và Pooled OLS. Các diễn giải trong phần
này sẽ dựa trên kết quả ước lượng từ REM.
Tín dụng khác có tác động làm giảm khả năng tiếp cập TDVM. Tiết kiệm cũng làm giảm khả năng
tiếp cận TDVM của các hộ. Hộ nghèo và Xã nghèo thúc đẩy khả năng tiếp cận TDVM. Đất nông nghiệp
làm tăng khả năng tiếp cận TDVM. Trong khi đó, đất ở lại không có tác động lên việc tiếp cận TDVM. Số
thành viên và tỷ lệ phụ thuộc có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến khả năng tiếp cận TDVM của các hộ
gia đình. Giữa Tỷ lệ phụ thuộc và TDVM có mối quan hệ nghịch biến. Trong khi đó, Số thành viên nhiều
hơn thì khả năng tham gia chương trình TDVM lại cao hơn. Biến Tuổi của chủ hộ nhận giá trị âm và có ý
nghĩa thống kê. Vốn xã hội làm tăng khả năng tiếp cận TDVM của hộ. Một vài biến giả vùng miền cũng có
tác động và có ý nghĩa thống kê. Các biến số còn lại như Học vấn, Tình trạng hôn nhân, Dân tộc của chủ
hộ, Khoảng cách tới đường chính, và Chợ trong xã không có tác động đến khả năng tiếp cận TDVM.
Đối với trường hợp Hộ không nghèo, kết quả ước lượng cũng tương tự với trường hợp tổng mẫu
nghiên cứu, ngoại trừ biến Khoảng cách tới đường chính, và Chợ trong xã. Biến Khoảng cách tới đường
chính chuyển sang có tác động đồng biến và có ý nghĩa thống kê đến khả năng tiếp cận TDVM, trong khi đó

biến và Chợ trong xã có tác động nghịch biến có ý nghĩa thống kê.
Đối với trường hợp Hộ nghèo, các biến số như Tín dụng khác, Tuổi của chủ hộ, Số thành viên, Tỷ
lệ phụ thuộc, Vốn xã hội và Xã nghèo có tác động giống như trường hợp tổng mẫu nghiên cứu. Các biến
khác chuyển từ có ý nghĩa thống kê sang không có ý nghĩa thống kê và ngược lại.
Dự trên phỏng vấn sâu, các hộ gia đình dân tộc thiểu số hoặc có trình độ học vấn thấp cho biết rằng
chính thủ tục cho vay phức tạp đã ngăn họ tiếp cận được các khoản vay chính thức. Một số tổ trưởng tổ vay
vốn cũng xác nhận một số yếu tố có tác động quan trọng đến khả năng tiếp cận tín dụng của hộ nghèo bao
gồm: (1) người nông dân có kế hoạch sản xuất kinh doanh rõ ràng hay không; (2) lịch sử tín dụng của họ tốt
hay xấu; và (3) họ có nghiêm túc và chí thú làm ăn hay không.


13
Bảng 4.4 – Kết quả ước lượng các yếu tố tác động đế khả năng tiếp cận tín dụng vi mô
REM
FEM
POOLED OLS
Hệ số
t-stat
Tác động biên
Hệ số
t-stat
Tác động biên
Hệ số
t-stat
Tác động biên
Họ vấn của HHH
0.0158
1.18
0.0011
0.0047

0.10
0.0003
0.0148
1.27
0.0013
Tuổi của HHH
-0.0264***
-6.51
-0.0018***
-0.0626*** -2.79
-0.0038***
-0.0232***
-6.70
-0.0021***
Hôn nhân của HHH
0.0166
0.09
0.0011
0.6372
1.34
0.0385
0.0084
0.06
0.0007
Giới tính của HHH (1=Nam)
0.0142
0.09
0.0010
-0.2420
-0.42

-0.0146
0.0321
0.23
0.0028
Dân tộc của HHH (1=Kinh)
0.1078
0.75
0.0073
0.1017
0.09
0.0061
0.0912
0.75
0.0081
Tín dụng khác
-1.3855*** -11.18
-0.0942***
-1.7051*** -10.10
-0.1030***
-1.2167***
-11.54
-0.1075***
Hộ nghèo (1=Nghèo)
0.3066***
2.74
0.0208***
0.4011*
1.92
0.0242*
0.2616***

2.61
0.0231***
Số tiền tiết kiệm (Triệu đồng)
-0.0057***
-4.36
-0.0004***
-0.0027*
-1.68
-0.0002*
-0.0055***
-4.60
-0.0005***
Đất nông nghiệp (ha)
0.0847**
2.22
0.0058**
0.0652
0.64
0.0039
0.0764**
2.38
0.0068**
Đất ở (ha)
0.0315
0.20
0.0021
-1.2044
-1.33
-0.0728
0.0399

0.32
0.0035
Số thành viên
0.1075***
4.12
0.0073***
0.0988
1.20
0.0060
0.0942***
4.36
0.0083***
Tỷ lệ phụ thuộc
-1.0518***
-6.00
-0.0715***
-0.3459
-0.53
-0.0209
-0.9474***
-6.35
-0.0837***
Khoảng cách từ nhà đến đường
0.0193
1.63
0.0013
0.0331
1.15
0.0020
0.0157

1.50
0.0014
Vốn
xã hội
0.0391***
4.99
0.0027***
0.0474***
2.86
0.0029***
0.0342***
5.11
0.0030***
lớn (km)
Xã nghèo (1=Nghèo)
0.2803***
3.25
0.0191***
0.3985***
2.58
0.0241***
0.2448***
3.14
0.0216***
Chợ trong xã (1=Có)
-0.1605
-1.52
-0.0109
-1.0463*** -3.83
-0.0632***

-0.1136
-1.24
-0.0100
Đồng bằng sông Cửu Long (Cơ sở))
Đồng bằng sông Hồng
-0.1217
-0.60
-0.0083
-0.1300
-0.76
-0.0115
Đông Bắc
0.0626
0.32
0.0043
0.0426
0.26
0.0038
Tây Bắc
-0.5340**
-2.47
-0.0363**
-0.4803***
-2.64
-0.0425***
Bắc Trung Bộ
0.2422
1.02
0.0165
0.1986

0.98
0.0176
Duyên hải Nam Trung Bộ
-0.9154***
-4.00
-0.0622***
-0.8655***
-4.29
-0.0765***
Tây Nguyên
0.7609***
4.07
0.0517***
0.6585***
4.22
0.0582***
Hằng số
-1.4351***
-4.19
-1.2360***
-4.31
Số hộ
3,544
3,544
701
701
3,544
3,544
Số quan sát
7,088

7,088
1,402
1,402
7,088
7,088
LR test of Rho
Prob >= chibar2 = 0.000
Hausman Test
chi2(16) = 37.74; Prob>chi2 = 0.0016
Ghi chú:
Biến in nghiêng là biến giả; HHH = Chủ hộ ;
*, ** và *** : Có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1%;
Kiểm định Hausman với giả thuyết hệ số ước lượng của FEM và REM là nhất quán, và nếu P-value<0.05 thì FEM sẽ phù hợp hơn.
Biến


14
CHƯƠNG 5 – TÍN DỤNG VI MÔ VÀ VIỆC ÁP DỤNG GIỐNG LÚA CẢI TIẾN
5.1. Phương pháp nghiên cứu
5.1.1. Phương pháp ước lượng
Mục tiêu nghiên cứu này được phân tích bẳng Mô hình Double-Hurdle (DH), do Cragg (1971) khởi
đầu. Các phương trình của Mô hình DH được viết như sau:

U i* =   X i +  i
Ui = 1 nếu U  0 và
*
i

Hurdle 1 hoặc Giai đoạn 1
(Quyết định có áp dụng hay không)

Ui = 0 nếu trường hợp khác

Yi* =  Zi +  i

Yi = Yi * nếu Yi*  0 và U i*  0

Hurdle 2 hoặc Giai đoạn 2
(Quyết định áp dụng bao nhiêu)

Yi = 0 nếu trường hợp khác
Trong đó, U đại diện cho quyết định của nông dân trong việc có áp dụng giống lúa cải tiến hay
không (1=Có; 0 nếu trường hợp khác). Y đại diện cho mức độ áp dụng và trong nghiên cứu này, được đo
lường bằng số tiền chi tiêu cho giống lúa cải tiến. X và Z là các biến giải thích có thể quan sát được. Nghiên
cứu này sử dụng mô hình Hồi quy Probit và Truncated để xem xét quyết định của người nông dân ở lần lượt
hai giai đoạn.
Nghiên cứu này trình bày cả Mô hình DH và Tobit để so sánh và từ đó xác định mô hình phù hợp
nhất với dữ liệu nghiên cứu. Kiểm định Likelihood-Ratio (LR) được sử dụng để quyết định xem việc nông
dân thực hiện hai quyết định trên đồng thời hay tách biệt nhau. Nghiên cứu này cũng sử dụng Mô hình
Heckman để so sánh (Heckman, 1979).
Nghiên cứu này cũng sử dụng IV 2SLS để kiểm soát hiện tượng nội sinh của biến TDVM. Biến
cộng cụ được sử dụng được trình bày ở Phần 5.3.

5.1.2. Lựa chọn biến
5.1.2.1. Biến phụ thuộc
Đối với mục tiêu nghiên cứu này, ở Hurdle 1 (Giai đoạn 1) nhóm áp dụng (Adopter) là những nông
dân có gieo trồng ít nhất một loại giống lúa cải tiến, còn nhóm không áp dụng (Non-adopter) là những nông
dân gieo trồng những giống lúa truyền thống. Ở Hurdle 2, mức độ áp dụng được đo lường bằng số tiền chi
tiêu để mua giống cải tiến.

15
5.1.2.2. Biến giải thích
Biến giải thích quan trọng nhất chính là Tín dụng vi mô (TDVM). Bên cạnh TDVM, mô hình
nghiên cứu còn bao gồm các biến kiểm soát khác cũng có thể có tác động đến việc áp dụng giống lúa cải
tiến. Dựa trên lý thuyết (Langyintuo và Mungoma, 2008; Teklewold và cộng sự, 2006; Tambo và
Abdoulaye, 2012) và tính khả thi về dữ liệu, những biến số này bao gồm (1) đặc điểm của người nông dân
và trang trại, và (2) đặc điểm của làng xã.
5.2. Dữ liệu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu này sử dụng dữ liệu Điều tra tiếp cận nguồn lực hộ gia đình nông thôn Việt
Nam (VARHS) năm 2014.
Có 3544 hộ gia đình trong cuộc khảo sát năm 2014. Mục tiêu là xem xét các yếu tố tác động đến
việc áp dụng giống lúa hiện đại. Do đó, mẫu nghiên cứu sẽ loại ra các hộ nông dân không trồng lúa. Một số
nông hộ cũng bị loại ra khỏi mẫu vì thiếu thông tin hoặc có các giá trị quá khác biệt. Mẫu sau cùng được sử
dụng để phân tích là 2438 nông hộ; trong số này có 1971 hộ áp dụng giống lúa cải tiến và 467 nông hộ
không áp dụng.

5.3. Kết quả và Thảo luận
Như đã trình bày ở Phần 5.1.1, ước lượng OLS có thể tiềm ẩn nội sinh do việc tiếp cận TDVM là tự
lựa chọn. Do đó, nghiên cứu này sử dụng 3 biến công cụ (IV), bao gồm tỷ lệ hộ nghèo trong xã, khoảng cách
từ xã đến ngân hàng gần nhất và hỗ trợ của nhóm để tiếp cận vốn. Kết quả từ ước lượng IV 2SLS (xem Phụ
lục 5.1 và 5.2) cho thấy biến TDVM là ngoại sinh. Do đó, không cần thiết phải sử dụng mô hình IV 2SLS;
do đó, kết quả ở các phần tiếp theo của chương này sẽ sử dụng ước lượng OLS. Bảng 5.6 cho thấy giá trị
của λ = 3735.4, điều này hàm ý rằng mô hình DH phù hợp hơn Mô hình Tobit. Do đó, phần diễn giải sẽ sử
dụng kết quả từ Mô hình DH..
Kết quả cho thấy Tín dụng vi mô không đóng vai trò gì trong quyết định của người nông dân ở cả
hai giai đoạn. Tuy nhiên, nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng tín dụng chỉ thúc đẩy việc áp dụng đối với
trường hợp các hộ bị hạn chế về tín dụng chứ không có tác động gì đến hộ không bị hạn chế về tín dụng
(Simtowe và Zeller, 2006). Do đó, nghiên cứu này xem xét sâu hơn về vai trò của TDVM lên việc áp dụng
giống cải tiến cho từng nhóm hộ được phân theo tình trạng nghèo. Tương tự với trường hợp tổng mẫu

nghiên cứu, cũng chưa có đủ bằng chứng để đưa ra kết luận về vai trò của TDVM trong việc giải thích quyết
định của hộ nghèo và hộ không nghèo trong việc có áp dụng hay không và mức độ áp dụng bao nhiêu.
Các kết quả trên cho thấy Tín dụng vi mô không có tác động gì đến quyết định áp dụng giống lúa
cải tiến của người nông dân ở cả hai giai đoạn. Tuy nhiên, đây chưa phải là kết thúc của vấn đề đầu tư của
người nông dân. Lý thuyết và thực tế cho thấy rằng đầu tư vào trồng trọt thường rủi ro và mất nhiều thời
gian mới có thể thu hồi vốn, vì thế người nông dân có thể sẽ sử dụng vốn vay để đầu tư và các hoạt động phi
nông nghiệp hoặc chăn nuôi. Do đó, phần tiếp theo sẽ xem xét tác động của TDVM đối với quyết định đầu
tư vào các hoạt động khác. Bảng 5.8 cho thấy rằng TDVM thúc đẩy các quyết định đầu tư vào hoạt động


16
kinh doanh phi nông nghiệp và chăn nuôi, chứ không có tác động gì lên quyết định đầu tư vào các hoạt động
trồng trọt khác.
Bảng 5.6 - Tín dụng vi mô và việc áp dụng giống lúa cải tiến
Áp dụng giống lúa cải tiến
BIẾN SỐ
PROBIT
TRUNCATED
Coef
t-stat
Coef
t-stat
Tín dụng vi mô
-0.0309
-0.29
-4,363
-0.87
Số quan sát
2438
1959

Kiểm định χ2 Double-Hurdle so với Tobit, λ =3918> χ2(36) = 58.619
Ghi chú:
*, ** và *** : Có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1%

TOBIT
Coef
t-stat
-306.3
-1.47
2438

Bảng 5.7 - Tín dụng vi mô và việc áp dụng giống lúa cải tiến - Hộ nghèo và hộ không nghèo
Panel 1: HỘ NGHÈO
PROBIT
TRUNCATED
Hệ số
t-stat
Hệ số
t-stat
Tín dụng vi mô
0.0659
0.28
-570.8
-0.84
Số quan sát
518
373
Kiểm định χ2 Double-Hurdle so với Tobit, λ =402.8> χ2(35) = 57.342
BIẾN SỐ

Panel 2: HỘ KHÔNG NGHÈO
PROBIT
TRUNCATED
BIẾN SỐ
Hệ số
t-stat
Hệ số
t-stat
Tín dụng vi mô
-0.0999
-0.81
-5,051
-0.86
Số quan sát
1,920
1,586
Kiểm định χ2 Double-Hurdle so với Tobit, λ =3915.4> χ2(35) = 57.342
Ghi chú:
*, ** và *** : Có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1%

TOBIT
Hệ số
t-stat
-8.123
-0.03
518

TOBIT
Hệ số
t-stat

-380.3
-1.56
1,920

Bảng 5.8 – Tác động của Tín dụng vi mô lên việc đa dạng hoá nguồn thu nhập
Cây trồng khác
Chăn nuôi
PROBIT
PROBIT
Hệ số
t-stat
Hệ số
t-stat
Tín dụng vi mô
0.0498
0.42
0.3249**
2.46
Số quan sát
2438
2438
Ghi chú:
*, ** và *** : Có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1%
BIẾN SỐ

Tự kinh doanh
PROBIT
Hệ số
t-stat
0.2669**

2.45
2438


17
CHƯƠNG 6 – ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA TÍN DỤNG VI MÔ LÊN MỨC SỐNG
6.1. Phương pháp nghiên cứu
6.1.1. Phương pháp ước lượng
Mục tiêu nghiên cứu này sử dụng nhiều phương pháp đánh giá tác động khác nhau bao gồm So sánh
điểm xu hướng (Propensity Score Matching, PSM), Khác biệt trong khác biệt (Difference in Difference,
DID), và Kết hợp PSM-DID.
6.1.1.1. So sánh điểm xu hướng (PSM)
Phương pháp PSM được khởi đầu bởi Rosenbaum và and Rubin (1983), và được kế thừa và phát
triển bởi Becker và and Ichino (2002), Dehejia và Wahba (2002). PSM gồm các bước sau:
Bước 1: Thực hiện mô hình Probit các yếu tố tác động đến khả năng tiếp cận TDVM. Kết quả ước
lượng này dùng để tính toán điểm xu hướng để ghép cặp.
Bước 2: Xác định vùng hỗ trợ chung và xác định thuộc tính cân bằng.
Bước 3: Ghép cặp từng quan sát thuộc nhóm can thiệp (treated) với một hoặc một vài quan sát
thuộc nhóm đối chứng hay kiểm soát (control) dựa trên điểm xu hướng (đặc điểm) tương đồng sử dụng các
kỹ thuật ghép cặp khác nhau.
Bước 4: Tính toán kết quả đầu ra (outcomes) trung bình của tất cả các khác biệt cá nhân (chênh lệch
của từng cặp) để có được giá trị trung bình của tổng các cặp, cũng chính là tác động của chương trình
TDVM. Ước lượng sử dụng bẫy kích hoạt (bootstrap) được áp dụng để khắc phục sự sai lệch khi ước lượng
sai số chuẩn (standard errors).
6.1.1.2. Khác biệt trong khác biệt (DID)
Dựa theo nghiên cứu của Lester (1946) và Khandker và cộng sự (2010), mô hình sử dụng phương
pháp DID sẽ được viết như sau:

Yit = 0 + 1T + 2Cr + 3T * Cr + 4 Zit +  it
Trong đó, Yit là kết quả đầu ra của hộ i ở thời điểm t; Cr là can thiệp (trong nghiên cứu này chính là

tình hình vay vốn TDVM) (1=Nhóm can thiệp, nhóm có vay; 0= Nhóm kiểm soát, nhóm không vay); T là
biến thời gian; Zit là các biến kiểm soát khác, and 𝜀𝑖𝑡 là sai số. DID chính là sự khác biệt trong kết quả đầu ra
giữa hai nhóm trước và sau khi có can thiệp (treatment). Do đó, 𝛽̂3 chính là hệ số ước lượng cần quan tâm.
6.1.1.3. Kết hợp PSM-DID
PSM-DID là sự kết hợp giữa PSM và DID sử dụng dữ liệu bảng. Khandker và cộng sự (2010) cho
rằng PSM-DID sẽ tính toán ra kết quả chính xác hợn do giảm thiểu được các thiên lệch trong ước lượng.
Dựa trên phương pháp PSM và DID, phương pháp kết hợp PSM-DID sẽ gồm các bước chính sau: (1) Tính
toán điểm xu hướng; (2) kiểm định thuộc tính cân bằng và xác định vùng hỗ trợ chung; (3) DID kết hợp với
so sánh điểm xu hướng để ghép cặp nhóm can thiệp với nhóm đối chứng và từ đó ước lượng ra tác động của
chương trình.


18
Bên cạnh quy trình ước lượng PSM-DID do Khandker et al. (2010) đề xuất, nghiên cứu này còn sử
dụng PSM-DID tính toán bằng lệnh diff (sử dụng STATA) do Villa (2016) phát triển. Lệnh diff kết DID với
kỹ thuật ghép cặp hạt nhân (kernel). Trong số hạt nhân (kernel weights) cũng được đưa vào mô hình để tính
toán tác động của can thiệp. Phương trình được viết như sau:

ATT = [Y1i | p(X i ), D=1] - [Y0i | p(X i ), D= 0]
Trong đó, ∆Y1i và ∆Y0i lần lượt là khác biệt kết quả của nhóm can thiệp và nhóm đối chứng giữa hai
thời điểm.

6.1.2. Lựa chọn biến số
Do bản chất của phương pháp PSM-DID nên mục tiêu nghiên cứu này sẽ sử dụng ba nhóm biến số,
gồm biến tiếp cận TDVM, các yếu tố tác động đến việc tiếp cận TDVM (các biến sử dụng để tính toán điểm
xu hướng) và các biến phúc lợi.
6.1.2.1. Biến tín dụng vi mô
Tương tự Mục 4.1.2.1, TDVM được định nghĩa là khoản vay không thế chấp và có giá trị ít hơn 100
triệu đồng, vay từ những nguồn chính thức và sử dụng để sản xuất hoặc kinh doanh.
6.1.2.2. Các biến sử dụng để tính toán điểm xu hướng

Dựa trên cơ sở lý thuyết ở Mục 3.2.1 (Duong và Izumida, 2002; Khoi và cộng sự, 2013; Thanh,
2017) và sự khả thi về số liệu, nghiên cứu này chọn ra các biến giải thích để tính toán điểm xu hướng ở
Bảng 6.4.
6.1.2.3. Biến phúc lợi Welfare
Các biến kết quả (biến phụ thuộc) sử dụng để đánh giá tác động của TDVM bao gồm Tổng giá trị
đầu ra/ Thu nhập từ các hoạt động (nông nghiệp, phi nông nghiệp, làm công ăn lương, các nguồn lực sở
hữu chung), chi tiêu cho thực phẩm (nông sản và phi nông sản), và tích lũy tài sản lâu bền (sản xuất và phi
sản xuất) (Takahashi et al., 2010; Lensink & Pham, 2012; Quach, 2007, 2017; Thanh, 2017).
6.2. Dữ liệu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu này sử dụng dữ liệu Điều tra tiếp cận nguồn lực hộ gia đình nông thôn Việt
Nam (VARHS) năm 2012 và 2014. Mẫu sử dụng để ước lượng là 7088 quan sát, bao gồm 3544 hộ ở mỗi
cuộc khảo sát.
6.3. Kết quả và Thảo luận
6.3.1. Điểm xu hướng và kiểm định thuộc tính cân bằng
Bảng 6.2 trình bày tóm tắt những tiêu chí chính của bước thứ nhất sử dụng PSM-DID (xem chi tiết ở
Phụ lục 6.4). Các kết quả ước lượng từ bước này được sử dụng để tính toán điểm xu hướng.
Kết quả về vùng hỗ trợ chung cho thấy rằng có 148 hộ (sử dụng lệnh diff) hoặc 151 hộ (sử dụng
lệnh) nằm pscore ngoài vùng hỗ trợ chung. Xem xét sâu thêm sẽ thấy được rằng sự khác biệt giữa 2 lệnh này


19
là 8 hộ, và đây là một sự khác biệt không đáng kể. Do bước thứ hai sử dụng lệnh diff để ước lượng tác động
của TDVM nên 3396 hộ nằm trong vùng hỗ trợ chung được xác định từ lệnh diff sẽ được sử dụng để phân
tích. Kết quả kiểm định thuộc tính cân bằng cũng được thỏa mãn.
Bảng 6.2 – Ước lượng mô hình Probit các yếu tố tác động đến tiếp cận TDVM
VIF lớn nhất
4.53
Kiểm định thuộc tính cân bằng
Thoả mãn
Ngoài vùng hỗ trợ chung

148 [151]
Trong vùng hỗ trợ chung
3396 [3393]
Ghi chú:
Biến in nghiêng là biến giả (0=Trường hợp khác).
*, ** và *** : Có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1%.
Vùng hỗ trợ chung được xác định bằng lệnh diff và pscore [trong ngoặc].
6.3.2. Tác động trung bình của chương trình TDVM
Bảng 6.4 trình bày kết quả ước lượng về tác động của TDVM lên các kết quả khác nhau sử dụng 3
phương pháp, bao gồm DID, và PSD-DID có và không có vùng hỗ trợ chung.
Bảng 6.4 - Tác động của tín dụng vi mô lên thu nhập và tổng giá trị đầu ra
BIẾN

PSM-DID có vùng
hỗ trợ chung

PSM-DID không có
vùng hỗ trợ chung

Hệ số
t-stat
Hệ số
t-stat
TỔNG GIÁ TRỊ ĐẦU RA
0.157
0.03
0.174
0.03
Nông nghiệp
Trồng trọt

1.935
0.53
1.947
0.54
-1.778
-0.47
-1.774
-0.48
Chăn nuôi
Tự kinh doanh phi nông
25.444**
2.25
25.941**
2.20
nghiệp
Các nguồn lực sở hữu
-0.698**
-2.04
-0.679**
-2.01
chung
Các nguồn thu kiếm được
24.712**
2.00
25.436**
1.99
(không bao gồm làm công
ăn lương)
-0.433
-0.25

-0.437
-0.25
Làm công ăn lương
Các nguồn thu kiếm được
24.279*
1.96
24.999*
1.95
THU NHẬP
-3.612
-1.35
-3.552
-1.36
Nông nghiệp
-3.378**
-2.34
-3.348**
-2.37
Trồng trọt
-2.737
-1.09
-2.696
-1.10
Chăn nuôi
Tự kinh doanh phi nông
6.488***
2.86
6.547***
2.66
nghiệp

Các nguồn lực sở hữu
-0.453
-1.53
-0.431
-1.48
chung
Các nguồn thu kiếm được
2.424
0.48
2.564
0.73
(không bao gồm làm công
ăn lương)
-0.433
-0.25
-0.437
-0.25
Làm công ăn lương
1.991
0.54
2.126
0.57
Các nguồn thu kiếm được
Số quan sát
6792
7088
Ghi chú:
*, ** và *** : Có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1%.

DID

Hệ số

t-stat

-0.393
1.919
-2.312
33.156*

-0.05
0.52
-0.33
1.87

-0.577

-1.10

32.187*

1.67

0.835
34.356*

0.33
1.77

-4.379
-3.631*

-3.543
5.802

-1.22
-1.91
-0.68
1.40

-0.334

-0.82

1.468

0.835
1.924
7088

0.28

0.33
0.33


20

Tổng thu nhập từ các nguồn kiếm được (bao gồm nông nghiệp. phi nông nghiệp, nguồn lực sở
hữu chung và làm công ăn lương) và Tổng thu nhập từ các nguồn kiếm được (không bao gồm làm công
ăn lượng) không thay đổi khi hộ tiếp cận được TDVM, và kết quả này khá tương đồng với nghiên cứu
Takahashi và cộng sự (2010). Tuy nhiên, TDVM làm tăng Tổng giá trị đầu ra từ các nguồn (bao gồm và

không bao gồm thu nhập từ làm công ăn lương.
TDVM không có tác động lên Thu nhập và Tổng giá trị đầu ra từ hoạt động nông nghiệp, và kết
quả này tương đồng với Takahashi và cộng sự (2009). Phân tích sâu hơn từng bộ phận của ngành nông
nghiệp cho thấy TDVM vẫn không có tác động đến Thu nhập và Tổng giá trị đầu ra từ chăn nuôi. Điều
có thể là do các hộ vay vốn chưa thể có được lợi ích từ chăn nuôi trong thời gian ngắn. Trong khi đó, TDVM
lại làm giảm Thu nhập từ trồng trọt, điều này khái ngược với giả thuyết kỳ vọng ban đầu. Lý do giải thích
cho điều này có thể là do trồng trọt thường tiềm ẩn nhiều rủi ro hơn so với chăn nuôi (Vilhelm và cộng sự,
2015).
Kết quả nghiên cứu còn cho thấy TDVM không có tác động gì đến Thu nhập từ các nguồn lực sở
hữu chung, tuy nhiên lại làm giảm Tổng giá trị đầu ra từ hoạt động này. Đúng như với kỳ vọng ban đầu,
TDVM có tác động đồng biến và có ý nghĩa thống kê lên Thu nhập và Tổng giá trị đầu ra từ hoạt động
sản xuất kinh doanh phi nông nghiệp. Kết quả này khá tương đồng với kết luận của Khandker and
Koolwal (2016), Lensink và Pham (2012). TDVM không có tác động gì đến Thu nhập từ làm công ăn
lương.
Bảng 6.5-6.6 cho thấy TDVM giúp cải thiện Chi tiêu thực phẩm. Phân tích sâu hơn cho thấy
TDVM chỉ có tác động lên Chi tiêu cho phi nông sản (hàng hóa công nghiệp). Bảng 6.5-6.6 cho TDVM
không có tác động gì lên việc Tích lũy tài sản lâu bền. Phân tích sâu hơn cho thấy TDVM không có tác
động đến Tích lũy tài sản phi sản xuất nhưng lại làm tăng Tài sản sản xuất.
Bảng 6.5 & 6.6 - Tác động của tín dụng vi mô lên chi tiêu cho thực phẩm và tích luỹ tài sản lâu bền
BIẾN SỐ

PSM-DID có vùng hỗ
trợ chung
Hệ số
t-stat

PSM-DID không có
vùng hỗ trợ chung
Hệ số
t-stat

CHI TIÊU THỰC PHẨM
Thực phẩm nói chung
0.114**
2.34
0.111**
Nông sản
-0.013
-0.52
-0.013
Phi nông sản
0.126***
3.73
0.124***
TÍCH LUỸ TÀI SẢN LÂU BỀN
Tài sản lâu bền nói
0.553
0.11
0.649
chung
Sản xuất
3.236**
2.31
3.237**
Không sản xuất
-2.683
-0.57
-2.588
Số quan sát
6792

7088
Ghi chú:
*, ** và *** : Có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1%.

DID
Hệ số

t-stat

2.32
-0.53
3.71

0.069
-0.040
0.109**

0.95
-1.11
2.01

0.13

-0.068

-0.01

2.37
-0.56

2.739
1.38
-2.806
-0.31
7088


21
CHƯƠNG 7 – VAI TRÒ CỦA TÍN DỤNG VI MÔ TRONG VIỆC GIẢM THIỂU CÁC TÁC ĐỘNG
CÚ SỐC SỨC KHOẺ
7.1. Phương pháp nghiên cứu
7.1.1. Phương pháp ước lượng
Mô hình nghiên cứu dựa trên nghiên cứu của Thanh và Duong (2017) và có dạng như sau:

Yiv = 0 + 1HSivt + 2 ( HSivt + CRivt ) + 4 X ivt +  v +  ivt (2)
Trong đó, HSivt đại diện cho biến cú sốc sức khỏe; CRivt thể hiện giá trị của khoản vay TDVM mà hộ
vay được; Xivt là các đặc điểm của hộ; δv là biến giả tác động cố định làng xã (Village Fixed Effect, VFE); εivt
là sai số. i, v và t lần lượt chính là hộ gia đình i, làng v và thời điểm t. Các biến giải thích sử dụng dữ liệu ở
thời điểm t. ∆Yiv là sự thay đổi ở biến phụ thuộc và được tính toán như sau:

Yiv =

Yiv 2012 − Yiv 2010
Y

Trong đó, Yiv2012 và Yiv2010 lần lượt là giá trị của các biến phụ thuộc ở cuộc khảo sát 2012 và 2010; 𝑌̅
là trung bình của biến phụ thuộc ở 2 cuộc khảo sát. Ước lượng sử dụng VFE vì VFE có thể giảm thiểu
những thiên lệch khi ước lượng (Islam và Maitra, 2012).
Ước lượng OLS sử dụng Phương trình (2) có thể tiềm ẩn nội sinh. Do đó nghiên cứu này cũng sử
dụng IV 2SLS để kiểm soát nội sinh do TDVM. Biế công cụ được sử dụng được trình bày ở Phần 7.3.2.

7.1.2. Lựa chon biến số
7.1.2.1. Biến phụ thuộc
Nghiên cứu này sử dụng các biến phân tích, gồm: Hai biến doanh thu là Doanh thu từ những nguồn
kiếm được từ lao động (EINC) và Tổng doanh thu (TINC); sáu biến chi tiêu bao gồm Tổng chi tiêu (TCON),
Chi tiêu cho giáo dục (ECON), Chi tiêu cho chăm sóc sức khỏe (HCON), Chi tiêu thực phẩm (FCON), Chi
tiêu cho hàng hoa phi thực phẩm hàng ngày (NFCD) và Chi tiêu cho phi thực phẩm khác (hàng năm); và ba
biến lao động gồm Lao động trẻ em (CHILD), Lao động người già (OLD) và Lao động nằm ngoài tuổi lao
động (NWW).

7.1.2.2. Biến cú sốc sức khỏe
Các cú sốc sức khỏe sử dụng trong nghiên cứu này gồm Ốm đau/ Bệnh tật của các thành viên đang
trong độ tuổi lao động (HS1W), và Ốm đau/ Bệnh tật của bất kỳ thành viên nào (HS1W). Biến sẽ nhận giá
trị là 1 nếu hộ phải đối mặt với ít nhất ba cú sốc sức khỏe, và bằng 0 nếu thuộc trường hợp khác.
7.1.2.3. Biến tín dụng vi mô
Ở mục tiêu nghiên cứu này, TDVM được định nghĩa là khoản vay nhỏ từ những nguồn tín dụng ưu
đãi cho người nghèo như: Ngân hàng Chính sách Xã hội, Quỹ hỗ trợ việc làm, Quỹ xóa đói giảm nghèo, Các
tổ chức chính trị xã hội. Một trong những đặc điểm của các nguồn này là không cần tài sản thế chấp.


22
7.1.2.3. Các biến kiểm soát (biến giải thích) khác
Dựa trên nghiên cứu của Islam và Maitra (2012), Okonogi và cộng sự (2015), Mitra và cộng sự
(2015), và Thanh và Duong (2017), có nhiều biến kiểm soát khác có thể tác động đến phúc lợi và cần được
đưa vào mô hình, gồm có: Tình trạng hộ nghèo, Nhà riêng, Đất đai, Bảo hiểm Y tế, Số thành viên hộ, Số
lượng trẻ em và người già; Học vấn, Tình trạng hôn nhân, giới tính và dân tộc của chủ hộ; và các biến giả
vùng miền.
7.2. Dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ cuộc Khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam (VHLSS) năm
2010 và 2012. Mẫu sau cùng dùng để nghiên cứu là 3021 hộ.

7.3. Kết quả và Thảo luận
7.3.1. Các cú sốc sức khỏe có thể được dự báo trước?
Trước khi ước lượng Phương trình (2), cần phải kiểm định tính phù hợp lệ của giả định rằng các cú
sốc sức khỏe có thể được dự báo trước hay không (Islam và Maitra, 2012). Vấn đề này được xem xét sử
dụng phương trình sau:

HSivt = 0 + 1HSivt −1 + 3 X ivt +  v +  ivt

(4)

1 được kỳ vọng sẽ không có ý nghĩa thống kê; có nghĩa là cú sốc sức khỏe ở thời điểm t-1 không
có khả năng sẽ tác động đến cú sốc sức khỏe ở thời điểm t.
Trái với kỳ vọng, các hệ số đều có ý nghĩa thống kê. Để có thể ước lượng tiếp Phương trình (2) thì
nghiên cứu này vẫn giả định rằng các cú sốc sức khỏe là không dự báo được.
7.3.2. Kết quả ước lượng Bước 1 của mô hình IV 2SLS
Nghiên cứu này sử dụng 2 biến công cụ, gồm tỷ lệ hộ nghèo trong xã và khoảng cách từ xã đến
ngân hàng gần nhất để kiểm soát vấn đề nội sinh của biến TDVM. Tuy nhiên, ước lượng ở Bước 1 của mô
hình IV 2SLS ở cả hai trường hợp HS1W và HS1A (xem Phụ lục 7.3 và 7.4) cho thất các biến IVs không
phù hợp. Do đó, để kết quả từ phương trình (2) hợp lệ, nghiên cứu này giải định TDVM là ngoại sinh. Do
đó, kết quả ở Phần 7.3.3 và 7.3.4 sử dụng ước lượng OLS từ Eq.(2).
7.3.2. – 7.3.3. Tác động của HS1A và HS1W và vai trò giảm giảm thiểu TDVM
Phần này xem xét các tác động về mặt kinh tế do các cú sốc sức khỏe gây ra và vai trò giảm thiểu
tác động này của TDVM. Phần diễn giải dự trên ước lượng từ mô hình hồi quy có VFE. Kiểm định Joint
Test F-statistics cho giả thuyết β1 + β2 = 0
Doanh thu. Kết quả ước lượng cho thấy các hộ bị cú sốc sức khỏe HS1W hoặc HS1A làm giảm
doanh thu từ các nguồn kiếm được từ lao động, trong khi đó chỉ có HS1W làm tổng doanh thu từ các nguồn.
Về vai trò của TDVM, kết quả cho thấy TDVM không có tác động gì lên các doanh thu từ lao động và tổng
doanh thu của các hộ bị các cú sốc sức khỏe.

23
Tiêu dùng. Kết quả cho thấy các hộ bị cú sốc HS1W và HS1A có mức tăng chi tiêu cho chăm sóc
sức khỏe. Chưa có bằng chứng để kết luận tác động của các cú sốc sức khỏe lên chi tiêu cho giáo dục, thực
phẩm và phi thực phẩm. TDVM cũng không có tác động điều hòa chi tiêu khi các hộ bị cú sốc HS1A nhưng
lại góp phần làm tăng tổng chi tiêu và chi tiêu cho hàng hóa phi thực phẩm khi các hộ bị cú sốc HS1A.
TDVM còn làm tăng chi tiêu cho sức khỏe khi các hộ bị cú sốc HS1A và làm tăng chi tiêu cho hàng hóa phi
thực phẩm hàng ngày khi hộ bị cú sốc HS1W, tuy nhiên các tác động này chưa thật sự rõ ràng.
Huy động nguồn lao động trong hộ. Kết quả cho thấy khi hộ đối mặt với cú sốc HS1W, các hộ hộ
thường có xu hướng huy động những thành viên ngoài tuổi lao động đi làm, đặc biệt là người già. Trong khi
đó, cú sốc HS1A lại không có tác động gì đến việc huy động lao động trong gia đình. Về vai trò của TDVM,
TDVM đóng vai trò trong việc giảm thiểu các tác động tiêu cực của cú sốc HS1W lên việc huy động nguồn
lao động ngoài tuổi lao động.
Bảng 7.7 – Tác động của cú sốc sức khoẻ lên thu nhập và lao động và vai trò của TDVM
BIẾN
HS1W (β1)

EINC
TINC
CHILD
-0.0956*
-0.0794*
0.0076
(-1.829)
(-1.776)
(0.265)
HS1W*CR (β2)
-0.00395
-0.00317
-0.0043

(-0.688)
(-0.605)
(-1.250)
Joint Test F-Stat
3.88**
3.64*
0.01
HS1A (β1)
-0.0159
-0.0324
0.0016
(-0.407)
(-0.961)
(0.0898)
HS1A*CR (β2)
-0.00136
-7.87e-05
-0.0045*
(-0.273)
(-0.0174)
(-1.712)
Joint Test F-Stat
0.21
0.99
0.03
Ghi chú:
Robust t-statistics trong ngoặc đơn; Ước lượng với VFE
*, **, và *** : có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1%

OLD

0.104***
(2.842)
-0.0053
(-1.269)
7.72***
0.0363
(1.351)
-1.42e-05
(-0.004)
1.96

NWW
0.0898**
(2.490)
-0.0075*
(-1.752)
5.44**
0.0125
(0.519)
-0.0038
(-1.149)
0.14

Bảng 7.8 – Tác động của cú sốc sức khoẻ lên tiên dùng và vai trò của TDVM
BIẾN
HS1W (β1)

TCON
ECON
HCON

FCON
0.117**
0.0577
0.341***
0.0307
(2.205)
(0.690)
(3.640)
(0.888)
HS1W*CR (β2)
0.0053
-0.007
0.0004
-1.03e-06
(1.196)
(-0.862)
(0.0397)
(-0.0004)
Joint Test F-Stat
5.59**
0.39
13.89***
0.83
HS1A (β1)
0.0586
0.0452
0.355***
0.00237
(1.436)
(0.703)

(4.911)
(0.0914)
HS1A*CR (β2)
0.00675*
-0.0055
0.0079
0.0005
(1.696)
(-0.787)
(0.859)
(0.166)
Joint Test F-Stat
2.72*
0.4
26.44***
0.01
Ghi chú:
Robust t-statistics trong ngoặc đơn; Ước lượng với VFE
*, **, và *** : có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1%

NCFD
-0.0066
(-0.134)
0.0042
(0.926)
0.00
-0.0385
(-1.028)
0.0097**
(2.204)

0.63

NCFA
0.0504
(0.735)
0.007
(1.227)
0.74
0.0213
(0.407)
0.010*
(1.930)
0.38