tailieunhanh - Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ tỉnh An Giang

Nghiên cứu được thực hiện để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của hộ nông dân trên địa bàn tỉnh An Giang. Thông qua số liệu điều tra 210 hộ nông dân và áp dụng mô hình phân tích hồi quy binary logistic. | Science & Technology Development, Vol 18, No Q1 - 2015 CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TIẾP CẬN TÍN DỤNG CHÍNH THỨC CỦA NÔNG HỘ TỈNH AN GIANG FACTORS AFFECTING ACCESS TO FORMAL CREDIT BY SMALLHOLDER FARMERS IN AN GIANG PROVINCE Nguyễn Nhan Nhƣ Ngọc Trường Đại học Kinh tế - Luật, ĐHQG - HCM - ngocnguyen2n@ Phạm Đức Chính Trường Đại học Kinh tế - Luật, ĐHQG - HCM - chinhpd@ (Bài nhận ngày 10 tháng 11 năm 2014, hoàn chỉnh sửa chữa ngày 04 tháng 03 năm 2015) TÓM TẮT Nghiên cứu được thực hiện để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của hộ nông dân trên địa bàn tỉnh An Giang. Thông qua số liệu điều tra 210 hộ nông dân và áp dụng mô hình phân tích hồi quy binary logistic, cho thấy khả năng tiếp cận nguồn tín dụng chính thức của nông hộ chịu ảnh hưởng bởi năm nhân tố: (1) tổng giá trị tài sản của hộ; (2) tham gia tổ chức đoàn thể; (3) nhu cầu vay từ các tổ chức tín dụng (TCTD); (4) bảo lãnh vay và (5) thu nhập tích lũy. Trong đó, nhân tố nhu cầu vay có tác động mạnh mẽ nhất đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của mẫu nông hộ. Từ kết quả hồi quy, một mô hình dùng để dự đoán khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ được hình thành, với xác suất dự đoán đúng của mô hình là 93,8%. Từ khóa: Tín dụng chính thức, khả năng tiếp cận tín dụng, nông hộ, binary logistic. ABSTRACT This study was conducted to determinefactors that affect the access to formal credit by smallholder farmers in An Giang province. Applying binary logistic regression analysis on a sample of 210 households, we found that the access to formal credit by these households are affected by five factors, namely total value of household assets, participation in organizations, demand for loans from credit institutions, loan guarantees and accumulated income, in which the demand for loans has the greatest impact. From the regression results, we built a model to forecast the access to formal credit by households with . precise .