Tạp chí đã xuất bản
2004
ISSN
ISSN 2615-9813
ISSN (số cũ) 1859-3682

SỐ 201 | THÁNG 12/2022

Ảnh hưởng của đặc điểm nhân khẩu học đến mức độ sử dụng thẻ tín dụng của hộ gia đình tại Việt Nam

Trần Thị Thanh Hương

Tóm tắt:

Bài viết này sử dụng mô hình hồi quy nhị phân Bayes với bộ dữ liệu Khảo sát Mức sống dân cư Việt Nam (VHLSS) năm 2018 để ước lượng ảnh hưởng của đặc điểm nhân khẩu học đến mức độ sử dụng thẻ tín dụng của hộ gia đình (HGĐ). Kết quả ước lượng chỉ ra HGĐ sống ở khu vực thành thị (KVTT) có xác suất sử dụng thẻ tín dụng cao hơn khu vực nông thôn (KVNT). Khi số thành viên trong HGĐ tăng thì xác suất HGĐ sử dụng thẻ tín dụng tăng. Chủ hộ là nam có xác suất sử dụng thẻ tín dụng thấp hơn chủ hộ là nữ. Khi số năm đi học của chủ hộ tăng thì xác suất hộ sử dụng thẻ tín dụng tăng. Chủ hộ có trình độ chuyên môn từ sơ cấp trở lên có xác suất sử dụng thẻ tín dụng cao hơn nhóm còn lại. Từ kết quả nghiên cứu, bài viết đưa ra một số khuyến nghị nhằm tăng cường mức độ sử dụng thẻ tín dụng của các HGĐ tại Việt Nam.

 

Tài liệu tham khảo:

  1. Abdul-Muhmin, A. G. & Umar, Y. A. (2007). Credit card ownership and usage behavior in Saudi Arabia: the impact of demographics and attitudes toward debt. Journal of Financial Services Marketing, 12(3), 219-35.
  2. Amendola, A., Pellecchia, A., & Sensini, L. (2016). Factors Driving the Credit Card Ownership in Italy. International Business Research9(6), 131-142.
  3. Armstrong, C. & Craven, M. (1993). Credit Card Use and Payment Practices among a Sample of College Students, Proceedings of the 6th Annual Conference of the Association for Financial Counselling and Planning Education, 148-159.
  4. Balov, N. (2020). Bayesian inference using multiple Markov chains. The Stata Blog: Not Elsewhere Classified. Retrieved from https://blog.stata.com/2020/02/24/bayesian-inference-using-multiplemarkov-chains.
  5. Berlin, M., & Mester, L. J. (2004). Credit card rates and consumer search. Review of Financial Economics, 13(1-2), 79-198.
  6. Chien, Y. W. & DeVaney, S. (2001). The Effects of Credit Attitude and Socioeconomic Factors on Credit Card and Installment Debt. The Journal of Consumer Affairs, 35(1), 162-179.
  7. Durkin, T. A. (2000). Credit cards: Use and consumer attitudes, 1970-2000. Fed. Res. Bull., 86, 623.
  8. Gan, L. L., Maysami, R. C., & Koh, H. C. (2008). Singapore credit cardholders: ownership, usage patterns, and perceptions. Journal of Services Marketing, 22(4), 267-279.
  9. Gan, C. E., Cohen, D. A., Hu, B., Tran, M. C., Dong, W., & Wang, A. (2016). The relationship between credit card attributes and the demographic characteristics of card users in China. International Journal of Bank Marketing. 34(7), 966-984. 
  10. Gelfand, A. E., Hills, S. E., Racine-Poon, A., & Smith, A. F. (1990). Illustration of Bayesian inference in normal data models using Gibbs sampling, Journal of the American Statistical Association, 85(412), 972-985.
  11. Hosmer Jr, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied logistic regression (Vol. 398). John Wiley & Sons.
  12. Kaynak, E. & Harcar, T. (2001). Consumers Attitudes and Intentions towards Credit Card usage in an Advanced Developing Country. Journal of Financial Services Marketing, 6, 24-39. https://doi.org/10.1057/palgrave.fsm.4770038.
  13. Kim, T., Dunn, L. F., & Mumy, G. E. (2005). Bank competition and consume research over credit card interest rates. Economic Inquiry, 43(2), 344-353.
  14. Kim, H., & DeVaney, S. (2001). The Determinants of Outstanding Balances Among Credit Card Revolvers. Financial Counseling and Planning, 12(1), 67-79.
  15. Kinsey, J. (1981). Determinants of Credit Card Accounts: An Application of Tobit Analysis. Journal of Consumer Research, 8(2), 172-182.
  16. Khare, A., Khare A., & Singh, S. (2011). Factors Affecting Credit Card Use in India, Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 24(2), 236-256.
  17. Lim, H. C. T., Ramayah, N. N., & Aizzat, M. N. (2002). Cardholders attitude and bank credit card usage in Malaysia: An exploratory study. Asian Academy of Management Journal, 7(1), 122-134.
  18. Nguyễn Ngọc Thạch (2020). Hệ số co giãn thay thế giữa vốn và lao động: ước lượng và hàm ý cho tăng trưởng sản lượng của doanh nghiệp phi tài chính Việt Nam. Tạp chí Quản lý và Kinh tế Quốc tế, số 128 (5/2020), 88-108.
  19. Tổng cục Thống kê (2017). Quyết định số 1673/QĐ-TCTK ban hành ngày 14/9/2017 về việc tiến hành Khảo sát mức sống dân cư năm 2018.
  20. Trần Ái Kết (2013). Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới tiếp cận tín dụng tiêu dùng ở ngân hàng thương mại của hộ gia đình trên địa bản thành phố Cần Thơ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 28, 26-32.
  21. Philip, K., & Gary, A. (2006). Principles of Marketing. Pearson Education Ltd, 11, 69-75.
  22. Roberts, G. O. & Rosenthal, J. S. (2001). Optimal scaling for various Metropolis-Hastings algorithms. Statistical Science, 16(4), 351-367.
  23. Spiegelhalter, D., Thomas, A., Best, N., & Gilks, W. (1996). BUGS 0.5: Bayesian inference using Gibbs sampling manual (version ii), MRC Biostatistics Unit, Institute of Public Health, Cambridge, UK, 1-59.
  24. Sun, T. & Wu, G. (2004). Consumption patterns of Chinese urban and rural consumers. Journal of Consumer Marketing, 21(4), 245-53.
  25. Vathsala, W., & Anurudh, G. (2009). Consumer Credit Card Ownership and Usage practices: Empirical Evidence from Sri Lanka. International Journal of Consumer Studies, 33(4), 436-447.
  26. Yayar, R., & Karaca, S. S. (2012). Identifying the factors affecting the consumer credit card ownership: empirical evidence from Turkey. Journal of Applied Economic Sciences, 7(2), 195-204.
  27. Zandi, G., Mansori, S., & Hai, O. B. (2019). The Effect of Demographic Variables and Ownership on Credit Card Market in Malaysia. International Journal of Financial Research10(5), 359-369.
  28. Zhu, D. & De'Armond, D. (2005). The Factors of Consumer Debt: A look at demographic, economic, and credit management variables among participants of the 2001 Consumer Expenditure Survey. Presented at Association for Financial Counseling and Planning Education, Scottsdale, Arizona.

 


The Effect of Demographic Characteristics on Household Credit Card Usage in Vietnam

Abstract:

This study uses a Bayesian binary logistic regression model with a dataset obtained from the Vietnam Household Living Standards Survey (VHLSS) in 2018 to estimate the influence of demographic characteristics on household credit card usage. The results show that households living in urban areas are more likely to use credit cards than rural ones. An interesting result is that the household using a credit card increases as the number of household members increases. Male-headed households are less likely to use credit cards than female-headed households. In addition, the number of years of schooling of the head of the household increases as the household uses a credit card increases. Household heads with elementary or higher professional qualifications are more likely to use credit cards than the other group. From the research results, we make some recommendations to increase the level of credit card usage in households in Vietnam.