BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
-----------------
NGUYỄN THỊ THẢO
TÁC ĐỘNG CỦA NỢ CÔNG ĐỐI VỚI
TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở VIỆT NAM
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
TP. Hồ Chí Minh – Năm 2013
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
-----------------
NGUYỄN THỊ THẢO
TÁC ĐỘNG CỦA NỢ CÔNG ĐỐI VỚI
TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở VIỆT NAM
Chuyên ngành: Tài chính ngân hàng
Mã số: 60340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS. TS. PHAN THỊ BÍCH NGUYỆT
TP. Hồ Chí Minh – Năm 2013
i
LỜI CAM ĐOAN
Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tác giả với sự
giúp đỡ của Cô hướng dẫn PGS. TS. Phan Thị Bích Nguyệt. Số liệu thống kê được
lấy từ nguồn đáng tin cậy, nội dung và kết quả nghiên cứu của luận văn này chưa
từng được công bố trong bất cứ công trình nào cho tới thời điểm hiện tại.
TP. Hồ Chí Minh, ngày 23 tháng 9 năm 2013
Tác giả
Nguyễn Thị Thảo
ii
MỤC LỤC
Tóm tắt ....................................................................................................................... 1
1. Giới thiệu mục tiêu nghiên cứu và vấn đề cần nghiên cứu ............................. 2
2. Các kết quả nghiên cứu trước đây .................................................................... 3
3. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................... 7
3.1. Phương pháp thu thập số liệu ........................................................................ 7
3.2. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................... 8
4. Nội dung và các kết quả nghiên cứu ................................................................. 8
4.1. Tình hình nợ công ở Việt Nam ...................................................................... 8
4.2. Xây dựng và kiểm định mô hình thực nghiệm ............................................ 12
4.3. Những kiểm chứng mạnh khác .................................................................... 28
5. Kết luận ............................................................................................................. 36
TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 38
iii
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
Ký hiệu Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt
ADB Asian Development Bank Ngân hàng phát triển châu Á
ECB European Central Bank Ngân hàng Trung ương châu Âu
EU European Union Liên minh châu Âu
EURO European Currency Unit Đồng tiền chung Châu Âu
Gross Domestic product Tổng sản phẩm quốc nội GDP
Gross National product Tổng sản phẩm quốc gia GNP
Generalized Least Squares Phương pháp bình phương bé GLS
nhất tổng quát
ICOR Incremental Capital Output rate Hệ số sử dụng vốn
International Monetary Fund Quỹ tiền tệ quốc tế IMF
Japanese Yen Đồng Yên Nhật JPY
ODA Official Development Assistant Viện trợ chính thức không hoàn
lại
OLS Ordinary Least Squares Phương pháp bình phương bé
nhất thông thường
United States Dollar Đồng đô la Mỹ USD
World Bank Ngân hàng thế giới WB
iv
DANH MỤC BẢNG
Bảng 4.1: Nợ công Việt Nam qua các năm (% GDP) ................................................. 9
Bảng 4.2: Thâm hụt ngân sách Việt Nam qua các năm (% GDP) ............................ 10
Bảng 4.3: Tên các biến được sử dụng trong mô hình nghiên cứu ............................ 13
Bảng 4.4: Độ trễ tối ưu của các biến độc lập so với biến tăng trưởng ...................... 15
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy mô hình cơ bản ............................................................... 17
Bảng 4.6: Hệ số tương quan cặp giữa các biến ........................................................ 20
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định thừa biến Wald ........................................................... 21
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy sau kiểm định ................................................................. 23
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định Park ............................................................................ 25
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định tự tương quan .......................................................... 26
Bảng 4.11: Xác định ngưỡng nợ theo hàm số đa thức ............................................. 29
Bảng 4.12: Thay đổi ngưỡng nợ theo bậc hàm đa thức ........................................... 30
Bảng 4.13: Khảo sát đơn giản các hàm số đa thức với các hệ số hồi quy thu được . 31
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định bằng phương pháp bootstrapping ........................... 35
v
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 4.1: Đồ thị tương quan của biến tăng trưởng .................................................. 14
Hình 4.2: Đồ thị tương quan giữa các biến và phương sai nhiễu.............................. 24
Hình 4.3: Đồ thị tự tương quan ................................................................................ 26
Hình 4.4: Đồ thị các hàm số đa thức theo các bậc ................................................... 33
1
Tóm tắt
Nghiên cứu ước lượng mô hình hồi quy đa biến theo phương pháp OLS để
nghiên cứu định lượng tác động của nợ công đến tăng trưởng kinh tế của Việt Nam
thông qua các kênh truyền dẫn trung gian, bao gồm: tiết kiệm, cán cân tài khoản
vãng lai, sự hình thành tổng vốn cố định, lãi suất thực, lạm phát và độ mở thương
mại ở Việt Nam trong thời gian từ năm 1996 đến năm 2011. Đồng thời, sử dụng
phương pháp phân tích sâu dạng hàm đa thức và phương pháp bootstrapping để xác
định ngưỡng nợ và khoảng tin cậy của ngưỡng nợ ở Việt Nam trong giai đoạn này.
Kết quả nghiên cứu đạt được: (i) “Ngưỡng nợ” (tính bằng % của GDP) mà
nghiên cứu này tìm được là 56,66% đối với nợ nước ngoài. (ii) Độ nhạy của ngưỡng
nợ khá ổn định. (iii) Khoảng tin cậy 95% của ngưỡng nợ là 56,45%-56,65%.
2
1. Giới thiệu mục tiêu nghiên cứu và vấn đề cần nghiên cứu
Cuộc khủng hoảng nợ công châu Âu xảy ra từ năm 2010 với điểm bùng phát đầu
tiên ở Hy Lạp, sau đó lan ra các quốc gia châu Âu khác như Bồ Đào Nha, Ireland,
Italia, và Tây Ban Nha đã đánh dấu thời kỳ khó khăn của kinh tế thế giới khi phải
đối đầu với hiện tượng khủng hoảng nợ lan dần trên diện rộng. Hiện nay, nợ công
đang là một đề tài nóng bỏng được đưa ra bàn luận sôi nổi trong giới nghiên cứu
kinh tế cũng như trên chính trường chính trị ở rất nhiều quốc gia, trong đó có Việt
Nam.
Thực tế, Việt Nam là quốc gia đang phát triển ở trình độ thấp của thế giới, nên
chúng ta cần phải có nguồn vốn lớn để đầu tư phát triển kinh tế - xã hội. Tuy nhiên,
nguồn ngân sách thu từ thuế của Chính phủ lại không đủ để trang trải cho những
khoản đầu tư này. Do đó, nhà nước cần phải đi vay, đặc biệt là vay nợ nước ngoài,
để tài trợ cho khoản chi này. Vậy vấn đề được đặt ra là ngưỡng nợ công an toàn của
Việt Nam là bao nhiêu để có thể đáp ứng được nhu cầu đầu tư phát triển kinh tế - xã
hội, đồng thời đảm bảo Việt Nam không rơi vào tình trạng “vạ nợ”, mà tất yếu sẽ
dẫn đến khủng hoảng nợ, như nhiều nước trên thế giới hiện nay? Để trả lời câu hỏi
này, cần phải biết “nợ công có mối quan hệ tuyến tính hay phi tuyến đối với tăng
trưởng kinh tế?”. Nếu trường hợp thứ nhất là đúng, nợ công càng cao thì tăng
trưởng kinh tế càng cao; do đó, không cần quan tâm đến vấn đề ngưỡng nợ”. Ngược
lại, nợ công sẽ tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế khi nó vượt qua “ngưỡng
an toàn”, thì việc tìm được ngưỡng này sẽ là vấn đề rất cần thiết. Trong bối cảnh
các nghiên cứu về mối quan hệ của nợ công và tăng trưởng kinh tế của nhiều tác giả
ở Việt Nam hiện nay đều dựa trên mối quan hệ tuyến tính, tác giả đã lựa chọn tiếp
cận trên nền tảng mô hình phi tuyến tính như là một hướng nghiên cứu hoàn toàn
mới để tính toán được “ngưỡng an toàn” cho nợ công của Việt Nam.
Một vấn đề khác cũng không kém phần quan trọng là có phải nợ công chỉ tác
động trực tiếp đến tăng trưởng kinh tế không, hay nó còn tác động gián tiếp thông
qua các kênh truyền dẫn trung gian? Nếu có tác động gián tiếp, thì những kênh
truyền dẫn trung gian này trong trường hợp ở Việt Nam là gì? Trong số đó, kênh
3
nào tác động tích cực, kênh nào tác động tiêu cực và kênh nào tác động nhiều nhất
đến tăng trưởng kinh tế?
Để trả lời những câu hỏi trên, tác giả quyết định lựa chọn đề tài “Tác động của
nợ công đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam” làm đề tài nghiên cứu khoa học của
mình.
Mục tiêu nghiên cứu:
- Nghiên cứu định lượng tác động của nợ công đến tăng trưởng kinh tế của
Việt Nam thông qua các kênh truyền dẫn trung gian, bao gồm: tiết kiệm, cán
cân tài khoản vãng lai, sự hình thành tổng vốn cố định, lãi suất thực, lạm
phát và độ mở thương mại trong thời gian từ năm 1996 đến năm 2011.
- Xác định ngưỡng nợ và khoảng tin cậy của ngưỡng nợ ở Việt Nam trong giai
đoạn 1996 – 2011.
2. Các kết quả nghiên cứu trước đây
Hiện nay, trên thế giới có nhiều nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa nợ
công và tăng trưởng kinh tế.
Một số tác giả cho rằng nợ công và tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ phi
tuyến.
Trong nghiên cứu “Growth in a Time of Debt” (2010), Carmen M. Reinhart và
Kenneth S. Rogoff đã khảo sát mối quan hệ của nợ công (tổng nợ chính phủ trung
ương) và tốc độ tăng trưởng GDP thực ở 20 quốc gia phát triển trong hai thế k
(1790 – 2009), và thu được những kết quả sau: (i) mối quan hệ giữa nợ chính phủ
và tăng trưởng dài hạn thì yếu khi t số nợ GDP dưới ngưỡng 90%; (ii) khi số này
trên 90%, tốc độ tăng trưởng trung vị giảm khoảng 1% và tốc độ tăng trưởng bình
quân giảm nhiều hơn một cách đáng kể (khoảng 1,7%). Thống kê khảo sát ở 24 nền
kinh tế mới nổi giai đoạn 1946 – 2009 cũng thu được một kết quả tương tự như vậy.
Ngoài ra, nghiên cứu cũng cho thấy không có một mối tương quan rõ ràng giữa lạm
phát và nợ công ở nhóm nước kinh tế phát triển, nhưng ngược lại với các nước thị
trường mới nổi thì lạm phát tăng mạnh khi nợ công tăng.
4
Một nghiên cứu khác của Manmohan Kumar và Jaejoon Woo, “Public debt and
growth” (2010), cũng đồng ý với quan điểm này. Bài viết này cung cấp bằng chứng
thực nghiệm về tác động của nợ cao đến tăng trưởng đối với các nền kinh tế phát
triển và mới nổi trong giai đoạn 1970 – 2007, và đưa ra kết luận rằng có một số
bằng chứng về mối quan hệ phi tuyến chỉ ra rằng mức độ nợ cao (trên 90 % GDP)
có ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng. Cụ thể hơn, nợ công của một quốc gia tăng
thêm 10%, thì tăng trưởng kinh tế hàng năm sẽ giảm 0,15 điểm phần trăm đối với
các nền kinh tế tiên tiến, và giảm 0,2 điểm phần trăm đối với các nền kinh tế mới
nổi. Ảnh hưởng bất lợi này phần lớn phản ánh sự suy giảm trong tăng trưởng năng
suất lao động, chủ yếu là do đầu tư giảm và chứng khoán vốn tăng trưởng chậm
hơn. Trung bình, nợ ban đầu tăng 10% thì đầu tư giảm khoảng 0,4% GDP, và con
số này cao hơn trong các nền kinh tế mới nổi.
Cristina D. Checherita và Philipp Rother trong bài “The Impact of High and
Growing Government Debt on Economic Growth: An Empirical Investigation for
the Euro Area” (2010) cũng đồng thuận với quan điểm trên. Hai tác giả này cho
rằng khi t lệ nợ công GDP vượt qua ngưỡng 90-100%, thì đường tăng trưởng sẽ đi
qua điểm ngoặt, lúc đó nợ công tăng sẽ tác động tiêu cực đến tăng trưởng. Do đó,
hai tác giả này kiến nghị rằng khi t lệ nợ công bắt đầu đạt mức 70-80% GDP thì
cần phải có chính sách vay nợ thận trọng và khôn ngoan hơn. Đồng thời, nhiên cứu
cũng đưa ra mô hình tác động của nợ công lên tăng trưởng kinh tế thông qua các
kênh truyền dẫn trung gian như: tiết kiệm tư, đầu tư công, tổng năng suất các yếu tố,
lãi suất danh nghĩa và lãi suất thực dài hạn của quốc gia.
Bên cạnh đó, theo nghiên cứu “Finding the tipping point - when sovereign debt
turns bad” (2010) của Mehmet Caner, Thomas Grennes và Koehler Fritzi-Geib, các
chuyên gia kinh tế của World bank, nợ công đang gia tăng trong cuộc khủng hoảng
kinh tế toàn cầu hiện nay và dự kiến gia tăng hơn nữa. Sự gia tăng này đã dấy lên
một lo ngại là nợ công bắt đầu đạt đến một ngưỡng mà nó có ảnh hưởng tiêu cực
đến tăng trưởng kinh tế. Bằng lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ
trong dài hạn giữa nợ công và tăng trưởng kinh tế giai đoạn 1980-2008 trên mẫu
5
101 quốc gia (bao gồm 75 quốc gia phát triển và 26 quốc gia đang phát triển), phân
tích này cung cấp một nền tảng cho sự phát triển các nghiên cứu chứng minh sự tồn
tại ngưỡng nợ và ước tính ngưỡng nợ cho từng quốc gia, từ đó có những chính sách
phù hợp đối phó với nguy cơ khủng hoảng nợ đang đe dọa các nước có nợ nước
ngoài cao hiện nay. Và kết quả nghiên cứu cho thấy sự tồn tại ngưỡng nợ, mức
ngưỡng của t lệ nợ công trung bình dài hạn so với GDP là 77% cho các nhóm mẫu
chung (gồm các quốc gia phát triển và đang phát triển), và 64% cho các nước phát
triển. Nghiên cứu cũng đưa ra kết quả ước lượng đối với nhóm các quốc gia trong
mẫu chung với mỗi phần trăm tăng lên của t lệ nợ công so với GDP khi vượt quá
ngưỡng sẽ làm t lệ tăng trưởng GDP giảm 0,0174 điểm phần trăm, còn nếu dưới
mức này mỗi phần trăm t lệ nợ tăng lên sẽ làm t lệ tăng trưởng GDP tăng tương
ứng 0,0653 điểm phần trăm. Đối với nhóm các quốc gia đang phát triển mỗi phần
trăm tăng lên của t lệ nợ khi vượt quá ngưỡng nợ sẽ làm t lệ tăng trưởng GDP
giảm 0,0203 điểm phần trăm, còn nếu dưới mức này mỗi phần trăm t lệ nợ tăng lên
sẽ làm t lệ tăng trưởng GDP tăng tương ứng 0,0739 điểm phần trăm
Tuy nhiên, một số tác giả lại không đồng ý với quan điểm trên. Nghiên cứu do
hai nhà kinh tế học người Pháp tiến hành năm 2012 đưa ra kết luận cho rằng kinh tế
vẫn tăng khi t lệ nợ công vượt ngưỡng 115% GDP. Joseph Gagnon (từng làm việc
tại Ngân hàng Trung ương Mỹ) cho rằng t lệ 90% của Rogoff và Reinhart là con
số tổn thương thật sự, nhưng không có ngưỡng này tại những quốc gia kiểm soát
được tiền tệ mà họ đi vay. Với trường hợp của Mỹ, kể từ năm 2009 đến nay, Chính
phủ Mỹ đã đẩy mạnh chi tiêu nhằm đối phó với suy thoái, động thái này đã đưa
tổng nợ công lên 16.700 tỉ USD, chiếm gần 107% GDP sau khi chạm ngưỡng 90%
GDP vào năm 2009. Nhiều nhà phân tích cho rằng Fed là trường hợp đặc biệt do
USD là đồng tiền mạnh và được lưu hành rộng rãi trên thế giới. Bên cạnh đó,
nghiên cứu này dự báo rằng khu vực đồng euro vẫn nằm trong suy thoái và tăng
trưởng kinh tế tiếp tục giảm 0,3% trong năm 2013, mặc dù tỉ lệ nợ công tại khu vực
này rất thấp. Trong đó, kinh tế Tây Ban Nha năm 2012 bị giảm 1,4%, mặc dù nợ
công chỉ chiếm 77,4% GDP.
6
Bên cạnh các nghiên cứu nước ngoài, nợ công cũng trở thành một trong những
vấn đề được thảo luận và nghiên cứu sâu trong những năm gần đây ở Việt Nam.
Trong nghiên cứu “Quan hệ giữa đầu tư công và nợ công” (2011), bằng các số
liệu thống kê, TS Vũ Đình Ánh đã chỉ ra rằng quy mô đầu tư công ở Việt Nam liên
tục tăng cao trong giai đoạn 1995-2011 ở cả 3 bộ phận cấu thành đầu tư công là đầu
tư từ ngân sách nhà nước, đầu tư từ tín dụng nhà nước và đầu tư của doanh nghiệp
nhà nước. Và t trọng đầu tư công trong tổng vốn đầu tư xã hội (giá thực tế) cũng
biến động rất mạnh trong giai đoạn này với mức thấp nhất là 1 3 vào năm 2008 do
thắt chặt chính sách tài khóa để chống lạm phát và mức cao nhất tới 50-60% suốt
những năm 1996-2005 nhằm kích thích tăng trưởng kinh tế vượt qua khủng hoảng
tài chính khu vực 1997-1998. Về vấn đề nợ công, số liệu trong bài viết của tác giả
Vũ Đình Ánh cho thấy quy mô nợ công ngày càng lớn và tăng nhanh trong những
năm gần đây (đây là kết luận chung, cho dù tác giả thừa nhận số liệu nợ của Bộ tài
chính không khớp với nhau và với số liệu của các tổ chức quốc tế như IMF). Tuy
nhiên, cơ cấu nợ công ở Việt Nam vẫn tương đối an toàn và vẫn đảm bảo khả năng
trả nợ, quy mô nợ nước ngoài tăng nhanh song cơ cấu nợ vẫn an toàn, việc chi trả
nợ gốc và quy mô phát hành trái phiếu chính phủ tăng mạnh. Qua phân tích, tác giả
cho rằng đầu tư công ở Việt Nam có mối liên hệ trực tiếp với nợ công khi toàn bộ
ngân sách nhà nước là để dành cho đầu tư công và được tài trợ bởi vay nợ trong và
ngoài nước. Thêm vào đó, tuyệt đại đa số vay nợ trong và ngoài nước cũng dành để
đầu tư công, hoặc là đầu tư trực tiếp của Chính phủ, của chính quyền địa phương
hoặc là chuyển cho doanh nghiệp nhà nước đầu tư. Tác giả đã thử mô tả mối quan
hệ giữa đầu tư công và nợ công và kết quả thực tế giai đoạn 2001-2011 cho thấy
một điều đáng kinh ngạc là so với GDP (giá thực tế) thì đầu tư công có xu hướng
giảm rõ rệt trong khi nợ công lại có xu hướng tăng mạnh và nợ nước ngoài cũng
vậy. Tác giả Vũ Đình Ánh kết lại bài viết bằng cách đặt ra vấn đề liệu đầu tư công
và nợ công có mối quan hệ nghịch biến trên có thể là do thực chất cơ cấu nợ công,
cả vay nợ để bù đắp thâm hụt và để đầu tư, đã chuyển dịch từ đầu tư sang tiêu dùng
hay không.
7
Một tác giả khác, Nguyễn Hữu Tuấn, đã cho rằng không thể sử dụng con số 90%
GDP của những nghiên cứu nước ngoài làm “tiêu chuẩn” cho ngưỡng nợ công ở
Việt Nam, bởi vì, đâu phải “chuẩn Âu” luôn luôn phù hợp với “chuẩn ta”. Mà con
số “tiêu chuẩn” này phải xuất phát từ những nghiên cứu chuyên biệt phù hợp với
đặc trưng kinh tế và môi trường thể chế của từng khu vực, từng quốc gia. Và ngay
cả một khu vực hay quốc gia, “chuẩn” đó không hẳn là duy nhất. Do đó, trong một
nghiên cứu chuyên biệt liên quan đến nợ nước ngoài của mình, “Mối quan hệ nợ
nước ngoài và tăng trưởng kinh tế Việt Nam” (2012), Nguyễn Hữu Tuấn đã sử dụng
thuyết “debt overhang” mô phỏng dưới dạng đồ thị là đường cong Laffer nợ để
phân tích mối liên hệ giữa nợ nước ngoài và tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Qua đó,
tác giả đã tìm thấy tồn tại đường cong Laffer nợ công và điểm tối ưu về t lệ nợ
nước ngoài trên GDP thực của Việt Nam vào khoảng 65%. Ngoài ra, kết quả mô
hình nghiên cứu định lượng của tác giả với phương pháp đồng liên kết cho thấy sự
tồn tại của mối quan hệ phi tuyến giữa nợ nước ngoài và tăng trưởng kinh tế trong
mức ý nghĩa thống kê.
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Phương pháp thu thập số liệu
Nghiên cứu sử dụng số liệu thứ cấp theo năm từ năm 1996 đến năm 2011 của
tốc độ tăng trưởng GDP, nợ nước ngoài, tiết kiệm, cán cân tài khoản vãng lai, sự
hình thành tổng vốn cố định, lãi suất thực, lạm phát và độ mở thương mại của Việt
Nam được thu thập từ IMF và WB. Cụ thể như sau:
- Tốc độ tăng trưởng GDP, tiết kiệm, cán cân tài khoản vãng lai, sự hình thành
tổng vốn cố định, lãi suất thực, lạm phát và độ mở thương mại được thu thập
từ WB.
- Nợ nước ngoài tính theo t lệ phần trăm GNI (external debt stocks % of
GNI) được thu thập từ ADB. Sau đó, được điều chỉnh theo GDP để thay thế
cho dữ liệu về nợ công, được sử dụng để ước lượng trong mô hình hồi quy.
8
3.2. Phương pháp nghiên cứu
- Ước lượng mô hình hồi quy bội theo phương pháp OLS để nghiên cứu định
lượng tác động của nợ công đến tăng trưởng kinh tế của Việt Nam thông qua các
kênh truyền dẫn trung gian, bao gồm: tiết kiệm, cán cân tài khoản vãng lai, sự hình
thành tổng vốn cố định, lãi suất thực, lạm phát và độ mở thương mại của Việt Nam
trong thời gian từ năm 1996 đến năm 2011.
- Sử dụng phương pháp phân tích sâu dạng hàm đa thức và phương pháp
bootstrapping để xác định ngưỡng nợ và khoảng tin cậy của ngưỡng nợ.
4. Nội dung và các kết quả nghiên cứu
4.1. Tình hình nợ công ở Việt Nam
4.1.1. Quy mô nợ công
Trong tình hình nợ công là một ẩn số ở Việt Nam (ẩn số ở đây không hẳn là ở
các con số thống kê chưa có được sự thống nhất về cách ghi nhận cũng như con số
đưa ra, mà là ẩn số cho một khả năng tiềm tàng khủng hoảng nợ công có thể bùng
phát bất cứ lúc nào) thì bước đi gần đây của Bộ Tài chính trong việc minh bạch hóa
thông tin về tình hình nợ công thông qua việc phát hành Bản tin về nợ công của
Việt Nam, theo tác giả là một việc làm cần thiết hỗ trợ đắc lực cho giới nghiên cứu
tiếp cận với những con số chính thức (ở đây chưa bàn đến tính chính xác của nó).
Từ đó có những đánh giá phân tích có cơ sở khoa học hơn. Đồng thời việc làm này
cũng thể hiện tính minh bạch của công tác quản lý tài chính nói chung và công tác
quản lý nợ nói riêng, điều này sẽ ít nhiều cải thiện hơn nữa môi trường đầu tư kinh
doanh ở Việt Nam.
Theo Báo cáo về nợ công số 1 được phát hành ngày 06/02/2013, Bộ Tài chính đã
công khai số liệu nợ công của Việt Nam giai đoạn 2010-2011. Theo Bản tin, tổng số
dư nợ công Việt Nam trong hai năm 2010 và 2011 lần lượt là 56,3% GDP và 54,9%
GDP. Nợ nước ngoài của quốc gia lần lượt là 42,2% GDP năm 2010 và 41,5% GDP
năm 2011. Dư nợ chính phủ so với GDP là 44,6% GDP năm 2010 và 43,2% GDP
năm 2011. Nghĩa vụ trả nợ của Chính phủ so với thu ngân sách năm 2010 là 17,6%
9
và năm 2011 là 15,6%. Chỉ tiêu an toàn nợ công theo Chiến lược nợ công và nợ
nước ngoài giai đoạn 2011-2020 (bao gồm nợ Chính phủ, nợ được Chính phủ bảo
lãnh và nợ chính quyền địa phương) đã nêu rõ: Đến năm 2015 không quá 65%
GDP, trong đó dư nợ Chính phủ không quá 55% GDP và nợ nước ngoài của quốc
gia không quá 50% GDP. Nghĩa vụ trả nợ trực tiếp của Chính phủ (không kể cho
vay lại) so với tổng thu ngân sách nhà nước hàng năm không quá 25% và nghĩa vụ
trả nợ nước ngoài của quốc gia hàng năm dưới 25% giá trị xuất khẩu hàng hoá và
dịch vụ. Như vậy, con số nợ công gần nhất được Bộ Tài chính công khai đến thời
điểm này, 54,9% GDP năm 2011 là phù hợp với tiêu chuẩn an toàn về nợ theo
thông lệ quốc tế.
Bảng 4.1: Nợ công Việt Nam qua các năm (% GDP)
Ngưỡng 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2015
52,6 56,3 54,9 65,0 Tổng
Nợ công nước ngoài 28,9 29,9 27,8 26,7 28,2 25,1 29,3 31,1 30,9
41,8 37,2 32,2 31,4 32,5 29,8 39,0 42,2 41,5 50,0 Nợ nước ngoài
Ghi chú: Ngưỡng nợ công và nợ nước ngoài do Bộ Tài chính đề xuất
Nguồn: Bộ Tài chính
Như đã biết, nguyên tắc cơ bản của quản lý nợ công bền vững đó là nợ công ngày
hôm nay phải được tài trợ bằng thặng dư ngân sách ngày mai. Nhưng thực tế tại
Việt Nam, thâm hụt ngân sách đã trở thành kinh niên và mức thâm hụt đã vượt xa
ngưỡng “báo động đỏ” 5% theo thông lệ quốc tế (bảng 4.2), đe dọa đến tính bền
vững của nợ công.
10
Bảng 4.2: Thâm hụt ngân sách Việt Nam qua các năm (% GDP)
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Thâm hụt ngân sách bao -4,9 -4,9 -4,9 -5,0 -5,7 -4,6 -6,9 -5,6 -4,9 gồm cả chi trả nợ gốc
Thâm hụt ngân sách
không bao gồm chi trả nợ -1,8 -1,1 -0,9 -0,9 -1,8 -1,8 -3,7 -2,8 -2,1
gốc
Nguồn: Bộ Tài chính
Mặt khác, trong khi vốn vay ngày càng lớn thì hiệu quả đầu tư của nền kinh tế
Việt Nam lại đang giảm thấp đến mức báo động với chỉ số ICOR tăng mạnh trong
giai đoạn 1991 - 2009. Nếu như trong giai đoạn 1991 - 1995, hệ số ICOR là 3,5 thì
đến giai đoạn năm 2007 - 2008, hệ số này là 6,15; năm 2009, hệ số ICOR tăng vọt
lên 8; năm 2010 hệ số này là 6,2; nhưng vẫn cao hơn nhiều so với khuyến cáo của
WB đối với nước đang phát triển, ICOR ở mức 3 là đầu tư có hiệu quả và nền kinh
tế phát triển theo hướng bền vững. Và điều đáng nói ở đây nếu hệ số ICOR chung
của nền kinh tế là 8, thì ICOR của khu vực kinh tế Nhà nước lên tới 12. Khu vực
công sử dụng vốn chủ yếu từ đi vay nhưng việc sử dụng lại không có hiệu quả, đầu
tư dàn trải, thất thoát lãng phí.
4.1.2. Về cơ cấu nợ
Trong cơ cấu nợ công Việt Nam, nợ nước ngoài có vai trò quan trọng và chiếm t
trọng cao nhất. Theo Bảng 4.1, năm 2010 trong tổng nợ công so với GDP có 42,2%
GDP là nợ nước ngoài, tăng so với con số 39% của năm 2009 và cao nhất kể từ năm
2004, và năm 2011 là 41,5%.
Với việc dòng vốn đầu tư nước ngoài chiếm một t lệ quá lớn trong cơ cấu vốn
đầu tư, nền kinh tế Việt Nam sẽ rất dễ bị tổn thương một khi kinh tế thế giới ngưng
trệ, dòng vốn đầu tư nước ngoài bị suy giảm.
Nguồn cung cấp nợ nước ngoài chủ yếu của Việt Nam là các khoản vay ODA.
Theo danh mục nợ công năm 2009 của Bộ Tài chính, 60,3% nợ công là ODA và
11
29,8% được tài trợ từ trái phiếu trong nước. Nhiều khoản vay ODA có thời gian vay
rất dài với lãi suất ưu đãi, chẳng hạn vay WB thời hạn là 40 năm, ân hạn 10 năm và
lãi suất chỉ có 0,75% hay vay ADB thời hạn là 30 năm, ân hạn 10 năm, lãi suất 1%,
vay Nhật Bản thời hạn vay 30 năm, ân hạn 10 năm, lãi suất từ 1% - 2%, thông
thường là 1% còn một số khoản cao hơn chỉ 2%.
Các điều khoản ưu đãi của ODA đã giúp Việt Nam giảm bớt được áp lực nợ
công; tuy nhiên, các khoản vay ưu đãi lại thường đi kèm với các điều khoản có liên
quan đến những ràng buộc về chính trị và kinh tế khác. Nợ càng nhiều, ràng buộc
về kinh tế, chính trị cũng lớn hơn. Khủng hoảng nợ Argentina (2001) và sự bất ổn
của Hy Lạp hiện nay là minh chứng điển hình cho tác động tiêu cực của nguồn nợ
công từ nước ngoài.
4.1.3.
Về tiền vay nợ
Nợ nước ngoài của Việt Nam khá đa dạng về cơ cấu tiền vay. Trên lý thuyết,
điều này được cho là có thể hạn chế rủi ro về t giá, giảm áp lực lên nghĩa vụ trả nợ
nước ngoài của Chính phủ. Tuy nhiên, trên thực tế cơ cấu này cũng tiềm ẩn những
rủi ro khi có biến động trên thị trường tài chính thế giới. Năm 2010, t trọng cao
của các khoản vay bằng USD (22,16%) và JPY (38,83%) gây nguy cơ gia tăng
khoản chi gốc và lãi khi t giá USD VND luôn có xu hướng tăng; và JPY đang lên
giá so với USD (Năm 2006: 1USD = 116,3 JPY, năm 2010: 1USD = 84,11979
JPY). Như vậy khi đến kỳ trả nợ, Việt Nam sẽ phải dành một lượng USD lớn hơn
nhiều để mua đồng Yên trả nợ. Và chỉ riêng biến động này đã làm gia tăng tổng số
nợ nước ngoài và nợ công của chúng ta.
Như vậy, mặc dù mức nợ công so với GDP của Việt Nam vẫn được đánh giá là
an toàn nhưng nợ công đang ẩn chứa nhiều rủi ro. Khi nợ công quá cao, bên cạnh
những hậu quả về mặt kinh tế, quốc gia còn phải đối mặt với nguy cơ suy giảm chủ
quyền, khi phải chịu những áp lực to lớn từ phía các chủ nợ và các tổ chức tài chính
quốc tế, nguy cơ bất ổn về xã hội khi Nhà nước không đảm bảo được những vấn đề
về an sinh xã hội cho người dân. Thông thường, đó là những sức ép về việc thắt
chặt chi tiêu, tăng thuế, giảm trợ cấp xã hội, khó khăn trong giải quyết thất nghiệp
12
... và xa hơn nữa là những yêu cầu về cải cách thể chế, thay đổi bộ máy quản lý,
thay đổi các định hướng kinh tế theo hướng tự do hoá nhiều hơn. Ngoài ra, việc lệ
thuộc quá nhiều vào các khoản vay nợ nước ngoài cũng sẽ làm giảm vị thế của quốc
gia trong các mối quan hệ song phương cũng như đa phương với các đối tác là các
nước chủ nợ.
Mặt khác, mối quan ngại về sự già hóa dân số sẽ làm cho nợ công tăng vọt trong
những thập k tới. Nguyên nhân là do lực lượng lao động bị thu hẹp sẽ làm cho
nguồn thu thuế của chính phủ bị sụt giảm, trong khi đó số người nghỉ hưu tăng lên
sẽ gây áp lực cho việc tăng chi tiêu chính phủ trong các khoản lương hưu và chăm
sóc sức khỏe…do vậy, quản lý nợ công thế nào cho hiệu quả là vấn đề đáng quan
tâm hàng đầu tại Việt Nam hiện nay.
4.2. Xây dựng và kiểm định mô hình thực nghiệm
Như đã đề cập trong phần 2, đã có rất nhiều nghiên cứu trong nước và quốc tế
kiểm tra mối quan hệ phức tạp giữa nợ công và tăng trưởng kinh tế dựa trên cơ sở
mô hình tuyến tính cũng như phi tuyến tính giữa nợ và tăng trưởng. Tuy nhiên,
hướng tiếp cận mới trên nền tảng phi tuyến tính được chú ý hơn cả. Cơ sở của cách
tiếp cận này dựa trên ý tưởng cho rằng nợ chỉ có tác động tích cực đến tăng trưởng
kinh tế trong một phạm vi nhất định của t lệ nợ (tính theo % GDP), nghĩa là tồn tại
một ngưỡng nợ, mà nếu vượt qua ngưỡng đó, nợ sẽ tác động tiêu cực đến tăng
trưởng kinh tế. Như là một hướng tiếp cận mới ở Việt Nam, tác giả lựa chọn
phương pháp phi tuyến tính để tìm ra mối quan hệ giữa nợ và tăng trưởng, cũng như
tính toán ngưỡng nợ an toàn. Cụ thể, tác giả sử dụng có chọn lọc mô hình dạng hàm
đa thức bậc hai được Christina Checherita và Philipp Rother sử dụng trong bài
nghiên cứu “The Impact of High and Growing Government Debt on Economic
Growth: An Empirical Investigation for the Euro Area” (2010) cho Ngân hàng
Trung ương châu Âu (ECB). Mô hình cơ bản của nghiên cứu này là:
13
2 + ln(GDP_cap)t-k + δsavingt-k +
eco_grt = α + 1debtt-k + 2debtt-k
+ pop_growtht +biến kiểm soát (CA_balt-1, fixed_K, real_int t-1,
inflation t-1, priv_credit, openness) +
Trong đó, tên các biến được thể hiện trong bảng 4.3.
Bảng 4.3: Tên các biến được sử dụng trong mô hình nghiên cứu
Tên viết tắt Tên biến/mô tả của biến
eco_gr Tăng trưởng kinh tế (%)
debt Nợ nước ngoài (%GDP)
GDP_cap GDP bình quân theo đầu người (VND)
saving Tổng tiết kiệm toàn nền kinh tế (%GDP)
pop_growth T lệ tăng trưởng của tổng dân số
openness Độ mở thương mại (% tổng xuất nhập khẩu / GDP)
CA_bal Cán cân tài khoản vãng lai (%GDP)
fixed_K Sự hình thành tổng vốn cố định (%GDP)
real_int Lãi suất thực (%)
inflation T lệ thay đổi hàng năm trong chỉ số điều chỉnh GDP ở
mức giá thị trường (%)
priv_credit Tín dụng trong nước của khu vực tư nhân (%GDP)
Như đã trình bày trong phần 3.1, tác giả sử dụng số liệu về nợ nước ngoài như là
đại diện cho nợ công. Sở dĩ ở đây tác giả lựa chọn như vậy là do những tiềm ẩn về
khả năng thiếu minh bạch trong thông tin công bố về nợ công ở Việt Nam (dù việc
phát hành Bản tin về nợ công Việt Nam gần đây là đáng hoan nghênh, tuy nhiên rõ
ràng cơ sở dữ liệu là quá ngắn về mặt thời gian sẽ không thể đưa vào các mô hình
14
nghiên cứu1), và sự thiếu đồng nhất về quan điểm và cách tính nợ công của Việt
Nam và các tổ chức lớn trên thế giới như WB, IMF hay ADB dẫn đến sự khó khăn
trong việc lựa chọn và thu thập dữ liệu. Mặt khác, nợ nước ngoài là thành phần
chiếm t trong lớn, giữ vai trò quan trọng và thường có biến động tương đồng với
nợ quốc gia cũng như gắn liền với những rủi ro đi kèm như rủi ro về mất khả năng
trả nợ (vỡ nợ) hay rủi ro chính trị quốc gia.
4.2.1. Vấn đề độ trễ của các biến
Theo lý thuyết, biến tăng trưởng, có khả năng xảy ra trường hợp tự hồi quy
AR, nghĩa là tăng trưởng trong quá khứ có thể ảnh hưởng đến tăng trưởng trong
hiện tại và tương lai. Vậy có nên đưa biến tăng trưởng vào mô hình hay không? Để
kiểm tra vấn đề này, ta trở lại với đồ thị tương quan (Correlogam) của nó.
Hình 4.1: Đồ thị tương quan của biến tăng trưởng
Nguồn: tác giả tính toán
công bố đầu tiên và duy nhất tính đến thời điểm tác giả thực hiện bài nghiên cứu này. Bản tin nợ công số 1
này công khai dữ liệu nợ công cho giai đoạn 2010-2011 bao gồm các bảng về số liệu nợ tại từng thời điểm,
số liệu nợ theo thời kỳ trên thực tế cũng như dự báo. Rõ ràng với hai mức nợ công được công bố (56,3%
GDP năm 2010 và 54,9% GDP năm 2011) thì không thể thực hiện được bất cứ phép hồi quy nào.
1 Bản tin về nợ công Việt Nam phát hành gần đây nhất là vào ngày 06 02 2013. Đây cũng là bản tin được
15
Quan sát đồ thị ta không tìm thấy sự tương quan nào có ý nghĩa thống kê đến
bậc 14. Sự ảnh hưởng tự thân nó mạnh nhất có độ trễ là 2 năm, 1 năm, bên cạnh đó
xa hơn là 8-10 năm. Tuy nhiên, tất cả đều không có ý nghĩa. Như vậy, chúng ta sẽ
không xét đến sự tự tương quan của biến tăng trưởng trong mô hình. Đây là một
điều khá thú vị đối với trường hợp ở Việt Nam, vì trong những mô hình kinh tế về
tăng trưởng thường hay có mối quan hệ về biến trễ.
Một thực tế khác là sự tác động của nợ lên tăng trưởng có thể có độ trễ. Mức nợ
của một quốc gia cho thấy gánh nặng trả thuế trong tương lai, và nếu nợ có sự tương
tác với tăng trưởng kinh tế thì tăng trưởng kinh tế trong tương lai có thể bị tác động
bởi nợ hôm nay. Tương tự như vậy đối với các biến độc lập tác động đến biến tăng
trưởng kinh tế.
Do đó, chúng ta sẽ lần lượt đưa các bậc trễ của các biến độc lập vào mô hình sau
đó sử dụng phương pháp từ chung đến riêng (general to specific) để tìm độ trễ tối
ưu của từng biến. Kết quả được trình bày trong bảng sau.
Bảng 4.4: Độ trễ tối ưu của các biến độc lập so với biến tăng trưởng
Độ trễ tối ưu (k) Biến Độ trễ tối ưu (k) Biến
Debt 3 fixed_K 0
ln(GDP_cap) 0 saving 0
pop_growth 0 real_int 1
openess 0 inflation 1
CA_bal 1 priv_credit 0
Nguồn: tác giả tính toán
16
4.2.2. Xây dựng mô hình hồi quy
Áp dụng kết quả độ trễ tối ưu đã được trình bày ở trên, mô hình hồi quy được
ước lượng là:
2 + ln(GDP_cap)t + δsavingt + pop_growtht +
eco_grt = α + 1debtt-3 + 2debtt-3
t-1, inflation
t-1,
+ biến kiểm soát (CA_balt-1, fixed_K, real_int
priv_credit, openness) + (1)
Kết quả hồi quy ban đầu của mô hình cơ bản (1) được thể hiện trong cột (1) của
Bảng 4.5.
Nhìn vào kết quả chúng ta thấy có 5 biến có mức ý nghĩa thống kê 5% (**) là
tiết kiệm (saving), cán cân tài khoản vãng lai (CA_bal), sự hình thành tổng vốn cố
định (fixed_K), lãi suất thực (real_int) và lạm phát (inflation). Dễ nhận ra đây là
những biến có tác động đáng kể đến tăng trưởng của một nền kinh tế. Bên cạnh đó,
biến nợ (bậc 1 và bậc 2) và độ mở thương mại (openness) đều có mức ý nghĩa
thống kê 10% (*). Như vậy rõ ràng tác động của nợ lên tăng trưởng kinh tế trong
mối liên hệ với các biến số khác vẫn chưa thật sự nổi trội. Tuy nhiên, như mục đích
của bài này, để xem xét tác động của nợ lên tăng trưởng chúng ta sẽ xem các biến
còn lại như là các biến điều chỉnh, việc hồi quy sẽ hướng đến biến quan trọng là nợ
(debt). Ngoài ra cũng dễ dàng nhận ra các biến không có ý nghĩa ở đây là logarit thu
nhập bình quân đầu người (ln(GDP/cap)), tăng trưởng dân số (pop_growth) và tín
dụng trong nước của khu vực tư nhân (priv_credit). Có nên loại bỏ những biến này
ra khỏi mô hình không cũng là một vấn đề cần xem xét.
Tuy nhiên, không loại trừ việc các biến này không có ý nghĩa thống kê có thể là
do sự xuất hiện của hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình. Bởi vậy, trước hết cần
những bước kiểm định nhằm phát hiện và khắc phục hoặc loại bỏ các vấn đề trong
hồi quy OLS.
17
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy mô hình cơ bản
(1) (2) (3) (4) (6) (7) (8) (5)
w/o w/o w/o w/o w/o w/o w/o ln(GDP/cap) pop_growth ln(GDP/cap) ln(GDP/cap) Basic ln pop_growth priv_credit & & & priv_credit & (GDP/cap) pop_growth priv_credit pop_growth & pop_growth
Constant 34.3469 -8.9491*** 82.1961*** 28.8349*** -5.5212 55.9993*** -9.598** -3.8959
(0.1834) (0.0028) (0.0064) (0.0028) (0.2235) (0.0037) (0.0124) (0.5187)
debt(-3) 0.0358* 0.0582** 0.01 0.0385*** 0.0039 0.0057 0.0802** 0.033
(0.0989) (0.0102) (0.1989) (0.0029) (0.9289) (0.7037) (0.023) (0.616)
debt_sq(-3) -0.0003* -0.0005*** -0.0001* -0.0003*** -0.0001 -0.0001 -0.0006** -0.0002
(0.0819) (0.0073) (0.0714) (0.0019) (0.7721) (0.3508) (0.0179) (0.6033)
ln(GDP_cap) -2.6962 -5.6717*** -2.3527*** - -3.9869*** - - -
(0.147) (0.0056) (0.0016) - (0.0029) - - -
saving 0.214** 0.2116*** 0.2182*** 0.2138*** 0.2855** 0.2383*** 0.1898** 0.2844*
(0.0104) (0.0025) (0.0028) (0.0002) (0.0394) (0.0034) (0.0161) (0.0878)
pop_growth 1.9357 3.6238*** - 2.1455*** - 4.6784*** - -
18
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
(0.1311) (0.0044) - (0.0026) - - (0.0065) -
openness 0.0217* 0.0127** 0.0314*** 0.0205*** 0.0059 0.0246** 0.0127* -0.0032
(0.0631) (0.0107) (0.0056) (0.0005) (0.6236) (0.013) (0.0871) (0.8481)
CA_bal(-1) 0.0636** 0.0592** 0.0678** 0.063*** 0.0216 0.0533* 0.072* 0.0307
(0.0246) (0.0132) (0.0135) (0.0008) (0.7231) (0.0671) (0.0646) (0.7394)
fixed_K 0.1035** 0.135*** 0.0685** 0.1075*** 0.1291* 0.0895** 0.1293** 0.0945
(0.0471) (0.002) (0.0137) (0.0003) (0.0899) (0.0136) (0.0109) (0.2939)
real_int(-1) -0.2539** -0.2356** -0.2695** -0.2511*** -0.0031 -0.1768 -0.3371* -0.1609
(0.0297) (0.0203) (0.0207) (0.0012) (0.9912) (0.1345) (0.0621) (0.7064)
inflation(-1) -0.1611** -0.1572** -0.163** -0.1603*** -0.0396 -0.1176* -0.2134** -0.1417
(0.0221) (0.0116) (0.0138) (0.0007) (0.7834) (0.0702) (0.0323) (0.507)
priv_credit 0.001 -0.0064** 0.009** - -0.0164* - - -
(0.6793) (0.023) (0.0496) - (0.0822) - - -
Debt turning
point 56.08 59.97 38.99 56.65 22.27 27.63 63.33 68.96
R-squared 0.999995 0.999907 0.999883 0.999994 0.989463 0.998791 0.997950 0.966180
Nguồn: tác giả tính toán
19
4.2.3. Kiểm định và điều chỉnh mô hình
a. Giảm đa cộng tuyến
Kết quả hồi quy ở trên cho thấy nhiều dấu hiệu về sự tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Ví dụ, hệ số xác định R2 rất cao trong khi thông số thống kê t lại quá thấp.
Ngoài ra, hệ số tương quan cặp giữa các biến cao cũng là bằng chứng cho thấy xuất
hiện đa cộng tuyến.
Bảng 4.6 thể hiện hệ số tương quan theo các cặp biến.
Quan sát Bảng 4.6 cho thấy có sự tương quan cao giữa các cặp biến, trong đó
điển hình là tương quan giữa biến nợ bậc 1 với nợ bậc 2, giữa logarit GDP bình
quân đầu người với độ mở thương mại và với tín dụng tư nhân. Đặc biệt, mối tương
quan cao giữa biến nợ bậc 1 và nợ bậc 2 cho thấy khả năng về hiện tượng đa cộng
tuyến do dạng hàm đa thức. Chúng ta sẽ khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến qua
một số bước kiểm định.
20
DEBT
DEBT
LN_GDP_
POP_
OPEN
CA_BAL
REAL_INT
INFLATION
PRIV_
ECO_GR
SAVING
FIXED_K
(-3)
(-3)^2
CAP
GROWTH
NESS
(-1)
(-1)
(-1)
CREDIT
ECO_GR
1
DEBT(-3)
-0.325289
1
DEBT(-3)^2
-0.415293
1
Bảng 4.6: Hệ số tương quan cặp giữa các biến
0.991147
LN_GDP_CAP
-0.182903
1
-0.877652
-0.835875
SAVING
0.056393
-0.373524
-0.442861
0.619926
1
POP_GROWTH
0.097513
-0.924875
-0.795410
1
0.885395
0.897541
OPENNESS
-0.040973
0.666590
1
-0.867847
-0.842650
0.965839
-0.912089
CA_BAL(-1)
0.332754
0.564413
0.479871
-0.340550
0.454930
0.057808
-0.242548
1
FIXED_K
0.132642
0.697261
-0.175486
1
-0.842049
-0.856775
0.858439
-0.898345
0.901995
REAL_INT(-1)
0.223335
0.665239
0.604098
-0.765489
-0.450972
0.686798
-0.664632
0.428697
-0.604261
1
INFLATION(-1)
-0.393588
-0.405065
-0.328717
0.439947
-0.133656
-0.208338
0.282889
-0.672836
0.179245
-0.764615
1
PRIV_CREDIT
-0.195701
-0.761429
0.528853
-0.871840
-0.386755
-0.752691
0.487474
1
-0.810011
0.979789
0.926950
0.829610
Nguồn: tác giả tính toán
21
Khắc phục đa cộng tuyến bằng cách loại bỏ bớt biến
Kết quả hồi quy ban đầu cho thấy các biến thu nhập bình quân đầu người
(ln(GDP/cap)), tăng trưởng dân số (pop_growth) và tín dụng khu vực tư nhân
(priv_credit) không có ý nghĩa thống kê. Một trong những phương pháp khắc phục
hiện tượng đa cộng tuyến là loại bỏ bớt biến. Chúng ta cân nhắc loại bỏ tất cả biến
hay chỉ một số trong ba biến này. Ta cần kiểm định xem nên loại bỏ đồng thời hay
nên loại bỏ từng biến. Để làm được việc này, ta sử dụng phép kiểm định thừa biến
Wald.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định thừa biến Wald
Các biến xem xét loại bỏ Hệ số trong mô hình
(1) ln(GDP/cap) C(4)=0
(2) pop_growth C(6)=0
(3) priv_credit C(12)=0
Loại biến F-statistic Prob. Giả thuyết Ho Kết luận với H0
(1) C(4)=0 18.10351 0.1470 Chấp nhận
(2) C(6)=0 22.90873 0.1311 Chấp nhận
(3) C(12)=0 0.30379 0.6793 Chấp nhận
(1) & (2) C(4)=C(6)=0 1077.202 0.0215 Bác bỏ (5%)
(2) & (3) C(6)= C(12)=0 123.132 0.0636 Bác bỏ (10%)
(3) & (1) C(12)= C(4)=0 209.197 0.0488 Bác bỏ (5%)
(1)&(2)&(3) C(4)= C(6)= C(12)=0 2305.567 0.0153 Bác bỏ (5%)
Nguồn: tác giả tính toán
Kết quả ở Bảng 4.7 cho thấy ta không thể loại bỏ đồng thời cả ba biến hay từng cặp biến một lúc2. Nếu xét loại bỏ riêng từng biến, kết luận đều là chấp nhận giả
và (3) là thừa trong mô hình. Tuy nhiên, nếu loại bỏ đồng thời cả hai biến này, kết quả ước lượng lại mô hình
ở cột (6) của Bảng 4.5 lại cho thấy ít nhất là các biến nợ đều không có ý nghĩa. Mục tiêu ta đang xem xét tác
2 Nếu xét với mức ý nghĩa 5% với khả năng bác bỏ giả thiết Ho, kết quả sẽ là chấp nhận với giả thiết biến (2)
22
thiết thừa biến. Tuy nhiên trong phương pháp loại bỏ bớt biến, ta chỉ loại bỏ biến có
mức độ chấp nhận cao nhất trước rồi mới đánh giá những biến còn lại sau khi ước
lượng lại mô hình. Trong trường hợp này, biến cần loại bỏ là (3) priv_credit.
Kết quả ước lượng lại mô hình sau khi loại bỏ biến tín dụng tư nhân được thể
hiện ở cột (4) của Bảng 4.5. Bây giờ tất cả hệ số của các biến đều có ý nghĩa thống
kê hoàn hảo và mức độ phù hợp của mô hình vẫn rất cao.
Vấn đề đa cộng tuyến trong mô hình dạng hàm đa thức
Một điều cần lưu ý là dạng hàm đa thức (như trường hợp hàm phi tuyến của bài
này) luôn tiềm ẩn hiện tượng đa cộng tuyến. Để tránh việc kết quả mô hình thu
được có thể bị sai lệch, chúng ta sẽ tìm cách hạn chế tối đa hiện tượng đa cộng
tuyến.
Chúng ta sử dụng hàm hồi quy độ chệch theo giá trị trung bình3 là cách khá tốt
để giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình dạng hàm phi tuyến của bài
này. Kết quả sau khi ước lượng độ chệch theo giá trị trung bình được trình bày ở cột
(9) của Bảng 4.8. Hầu như không có thay đổi đáng kể về giá trị ước lượng của các
hệ số hồi quy của các biến. Chỉ có thay đổi trong hệ số chặn, từ 28.8 lên 29.7 nhưng
vẫn có mức ý nghĩa thống kê cao.
Như vậy, kết quả hầu như không có khác biệt so với lúc đầu. Bước tiếp theo, chúng
ta thực hiện những phép kiểm định khác nhằm tăng độ tin cậy cho mô hình.
ta có thể bác bỏ giả thiết ở mức ý nghĩa 10%, thực ra có thể bác bỏ với mức ý nghĩa 7%. 3 Theo cách này, hệ số hồi quy của biến độc lập sẽ được ước lượng tương đương với hệ số hồi quy của chênh
lệch giữa biến độc lập với giá trị trung bình của nó.
động của biến nợ lên tăng trưởng, và các biến khác được xem như biến điều chỉnh. Bởi vậy, trường hợp này
23
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy sau kiểm định
(4) (9) (10)
Reject multi- Reject multi- Final collinearity collinearity (quadratic)
Constant 28.8349*** 29.7083*** 30.2768***
(0.0028) (0.0025) (0.0019)
debt_dif(-3) 0.0385*** 0.0385*** 0.0383***
(0.0029) (0.0029) (0.0033)
debt_sq_dif(-3) -0.0003*** -0.0003*** -0.0003***
(0.0019) (0.0019) (0.0023)
ln(GDP_cap) -2.3527*** -2.3527*** -2.3915***
(0.0016) (0.0016) (0.0012)
saving 0.2138*** 0.2138*** 0.2156***
(0.0002) (0.0002) (0.0002)
pop_growth 2.1455*** 2.1455*** 2.0945***
(0.0026) (0.0026) (0.0017)
openness 0.0205*** 0.0205*** 0.0206***
(0.0005) (0.0005) (0.001)
CA_bal(-1) 0.063*** 0.063*** 0.0618***
(0.0008) (0.0008) (0.0012)
fixed_K 0.1075*** 0.1075*** 0.1071***
(0.0003) (0.0003) (0.0006)
real_int(-1) -0.2511*** -0.2511*** -0.2479***
(0.0012) (0.0012) (0.0013)
inflation(-1) -0.1603*** -0.1603*** -0.1587***
(0.0007) (0.0007) (0.0009)
Debt turning point 56.65 56.65 56.66
R-squared 0.999994 0.999994 0.999999
Nguồn: tác giả tính toán
24
b. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Để xác định liệu có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không, trước hết
ta sử dụng phương pháp đồ thị.
Hình 4.2: Đồ thị tương quan giữa các biến và phương sai nhiễu
Nguồn: tác giả tính toán
Các biểu đồ phân tán của phần dư ( ) theo các biến (phụ thuộc và độc lập) cho
thấy biến đổi của là không có hệ thống. Về phương diện trực giác, có thể suy
đoán không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Ta sẽ kết hợp phương pháp
định lượng (phương pháp kiểm định Park) để củng cố nhận định này.
25
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định Park
Nguồn: tác giả tính toán
Kết quả kiểm định Park theo từng cặp giữa bình phương phần dư ( ) và các
biến cho thấy hầu hết không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, trừ trường
hợp biến lạm phát (inflation_lg1). Giá trị p-value = 0,0347 < 0,05 dẫn đến việc bác
bỏ giả thiết H0: phương sai sai số không thay đổi. Vậy phương sai sai số thay đổi
theo biến lạm phát. Để khắc phục, ta áp dụng phương pháp GLS với giả thiết
phương sai tổng thể t lệ với bình phương của biến lạm phát:
Ước lượng lại mô hình ta được kết quả trong cột (10) của Bảng 4.8. Các hệ số
biến đều có ý nghĩa thống kê cao và mô hình đạt được là hoàn hảo.
26
c. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Hình 4.3: Đồ thị tự tương quan
Nguồn: tác giả tính toán
Đồ thị không cho thấy biểu hiện của hiện tượng tự tương quan. Để chắc chắn, ta
tiến hành kiểm định Breusch Godfrey (kiểm định BG):
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định tự tương quan
Nguồn: tác giả tính toán
Kết quả cho thấy không có tự tương quan bậc 1. Như vậy, kết quả mô hình trong
cột (10) Bảng 4.8 là mô hình cuối cùng chúng ta thu được sau khi thực hiện các
bước kiểm định.
27
d. Mô hình hồi quy
Sau khi ước lượng và khắc phục lỗi của mô hình hồi quy, mô hình cuối cùng thu
được là:
2 – 2,3915 ln(GDP_cap)t +
eco_grt = 30,2768 + 0,0383 debtt-3 – 0,0003 debtt-3
+ 0,2156 savingt + 2,0945 pop_growtht + 0,0206 opennesst +
+ 0,0618 CA_balt-1 + 0,1071 fixed_Kt – 0,2479 real_intt-1 –
- 0,1587 inflationt-1 + (*)
Mô hình này cho thấy mức ý nghĩa cao đối với tất cả các biến (sau khi loại bỏ
biến tín dụng tư nhân priv_credit). Hệ số xác định của mô hình là hoàn hảo.
Ngưỡng nợ xác định được là 56,66%. Nghĩa là, lúc đầu tăng nợ sẽ ảnh hưởng
tích cực đến tăng trưởng. Tuy nhiên, sau khi t lệ nợ vượt quá ngưỡng 56,66%, thì
tăng nợ sẽ làm giảm tăng trưởng kinh tế. Kết quả này cho thấy mặc dù, mối quan hệ
giữa nợ và tăng trưởng giống nhau, nhưng ngưỡng nợ ở Việt Nam thấp hơn ở các
nước khu vực đồng tiền chung Châu Âu, như được tìm thấy trong bài nghiên cứu
“The Impact of High and Growing Government Debt on Economic Growth: An
Empirical Investigation for the Euro Area” của Christina Checherita và Philipp
Rother (2010). Cụ thể hơn, hai tác giả này đã tìm thấy ngưỡng nợ là 90-100%. Vì
sao tại Việt Nam ngưỡng nợ lại thấp hơn? Do nghiên cứu này đã sử dụng số liệu nợ
nước ngoài để đại diện cho nợ công. Tuy nhiên, trên thực tế, nợ nước ngoài chỉ là
một phần quan trọng chứ không thể đại diện hoàn toàn cho nợ công. Vì vậy, Việt
Nam nên đồng nhất định nghĩa cũng như cách xác định nợ công với các tổ chức
quốc tế như IMF, WB, ADB để việc ứng dụng các mô hình nghiên cứu trên thế giới
được dễ dàng hơn.
Trong nghiên cứu của Christina Checherita và Philipp Rother (2010), tác giả tìm
thấy các kênh truyền dẫn mà thông qua đó nợ công tác động đến tăng trưởng kinh tế
là: tiết kiệm tư nhân, đầu tư công, tổng năng suất các yếu tố, lãi suất danh nghĩa và
lãi suất thực dài hạn. So sánh với kết quả tìm được trong nghiên cứu này, chúng ta
không thấy kênh tác động của tiết kiệm tư nhân vì biến này bỏ vào mô hình không
28
có ý nghĩa thống kê, còn các kênh truyền dẫn khác có thể được xếp vào hai nhóm có
chiều tác động khác nhau đến tăng trưởng kinh tế. Đó là nhóm tác động cùng chiều
(+) và nhóm tác động ngược chiều (-):
Nhóm thứ nhất tác động cùng chiều, bao gồm: tổng tiết kiệm, t lệ tăng trưởng
của tổng dân số, độ mở tài chính, cán cân tài khoản vãng lai và sự hình thành vốn cố
định. Trong đó, t lệ tăng trưởng của tổng dân số là kênh truyền dẫn có tác động lớn
nhất đến tăng trưởng kinh tế. Theo mô hình hồi quy trên, trong điều kiện các yếu tố
khác không đổi, khi dân số tăng 1% thì tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng 2,0945 điểm
phần trăm.
Nhóm thứ hai tác động ngược chiều, bao gồm: thu nhập bình quân đầu người, lãi
suất thực và lạm phát. Lãi suất thực là kênh truyền dẫn có tác động ngược chiều lớn
nhất đối với tăng trưởng kinh tế. Khi yếu tố này tăng 1% thì tốc độ tăng trưởng kinh
tế giảm 0,2479 điểm phần trăm.
4.3. Những kiểm chứng mạnh khác
4.3.1. Phân tích sâu dạng hàm đa thức
Với việc tiếp cận dạng hàm đa thức cho mô hình tăng trưởng, ta đã thu được
một mô hình khá hoàn hảo trong đó có thể xác định được điểm ngoặt của nợ (hay
ngưỡng nợ), tức là mức nợ mà nếu vượt qua đó, nợ sẽ có ảnh hưởng tiêu cực lên
tăng trưởng. Khi đó, đồ thị biểu thị mối quan hệ giữa nợ và tăng trưởng là dạng đồ
thị parabol bậc 2. Chúng ta hoàn toàn có thể xác định ngưỡng nợ bằng cách lấy đạo
hàm để xác định mức nợ tại điểm cực đại của hàm tốc độ tăng trưởng. Như kết quả
từ mô hình thu được, ngưỡng nợ đối với trường hợp Việt Nam là 56,66%, các mô
hình trước đó t lệ vẫn không thay đổi đáng kể, ở mức 56,65%. Nghĩa là ở Việt
Nam, một mức nợ dưới 56,66% được xem là an toàn và có tác động thúc đẩy tăng
trưởng. Tuy nhiên, nếu vượt qua ngưỡng này, mối quan hệ giữa nợ và tăng trưởng
là nghịch biến: tăng trưởng sẽ giảm dần nếu nợ tiếp tục tăng.
Để xem mức bền vững của ngưỡng nợ này, chúng ta lần lượt xem xét qua các
bậc của dạng hàm đa thức.
29
Hàm đa thức:
n + ln(GDP_cap)t + δsavingt + pop_growtht +
eco_grt = α + 1debtt-3 + 2debtt-3
+ biến kiểm soát (CA_balt-1, fixed_K, real_int t-1, inflation t-1,
priv_credit, openness) +
Ngưỡng nợ được xác định:
Bảng 4.11: Xác định ngưỡng nợ theo hàm số đa thức
Bậc n 1,2 1,4 1,6 1,8 2
Ngưỡng
nợ
Bậc n 2,2 2,4 2,6 2,8 3
Ngưỡng
nợ
Nguồn: tác giả tính toán
30
Bảng 4.12: Thay đổi ngưỡng nợ theo bậc hàm đa thức
Bậc p-value (a) p-value (b) Ngưỡng nợ β2 β1
1.2 0.0158 0.0168 56.50 -0.086246 0.231919
1.4 0.0106 0.0121 56.62 -0.015813 0.111255
1.6 0.0068 0.0084 56.69 -0.003927 0.070842
1.8 0.0041 0.0055 56.72 -0.001110 0.050537
2 0.0023 0.0033 -0.000338 0.038304 56.66
2.2 0.0012 0.0018 56.57 -0.000108 0.030127
2.4 0.0005 0.0010 56.69 -0.000036 0.024283
2.6 0.0003 0.0006 56.62 -0.000012 0.019905
2.8 0.0004 0.0009 56.42 -0.000042 0.016512
3 0.0006 0.0017 56.15 -0.000001 0.013811
Nguồn: tác giả tính toán
Bảng 4.12 thể hiện ngưỡng nợ thu được dưới các mô hình đa thức bậc 1.2 đến
bậc 3 với gia số 0.2. Ngưỡng nợ thay đổi không đáng kể khi thay đổi bậc của hàm
đa thức từ 1.2 đến 3. Mức nợ luôn nằm trong ngưỡng 56-57%.
Chúng ta sẽ thay đổi mức nợ để thấy được nợ ảnh hưởng thế nào đến tăng
trưởng. Đây chỉ là một khảo sát xem xét giữa biến nợ và tăng trưởng theo các hệ số
hồi quy thu trong mô hình sau cùng. Từ các giá trị tính toán được, chúng ta sẽ thấy
rõ sự biến thiên bậc 2 (các bậc còn lại đều được xét ở trường hợp đặc biệt của nó:
đồ thị đi qua gốc tọa độ và chỉ có 1 nghiệm dương khác 0).
31
Bảng 4.13: Khảo sát đơn giản các hàm số đa thức với các hệ số hồi quy thu được
1.2 Y 1.4 Y 1.6 Y 1.8 Y 2 Y 2.2 Y 2.4 Y 2.6 Y 2.8 Y 3 Y
0 0 0 0 0 0 0 0
0.76686 0.63088 0.523892 0.438595 0.369136 0.312004
1.39701 1.172239 0.99136 0.843707 0.722908 0.620595 0.533476
0.88745 0.763172
1.0702 0.915934 0.789769 0.681558 0.588373
1.79523 1.501975 1.270263 1.08144 0.925848 0.799638 0.690365 0.59547
0.74819 0.640972 0.547253 1.21218 1.02508 0.871121
0.52773 0.436455
Bậc X X 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 0 0 0.14691 0.119726 0.098737 0.082184 0.068873 0.564614 0.405763 0.302638 0.232572 0.18307 0.952283 0.715345 0.552083 0.435334 0.34924 0.284153 0.233913 0.194273 0.162502 0.13665 1.255227 0.968109 0.763537 0.612748 0.49851 0.410139 0.340649 0.284866 0.239531 0.202238 0.26454 1.498052 1.176871 0.942916 0.52667 0.445885 0.378737 0.322463 1.693412 1.348757 1.093775 0.898994 0.74635 0.624678 1.849175 1.488449 1.218578 1.010121 0.84492 0.711903 0.603947 0.514032 0.438607 0.37491 0.78506 0.669607 0.572579 0.490535 0.420788 1.970768 1.599312 1.319171 1.100996 0.92659 2.062182 1.683906 0.459 0.6572 0.566419 0.488453 2.12649 1.744266 1.453284 1.224368 1.03923 2.166139 1.782049 1.488987 1.257828 0.50805 2.18313 1.798644 1.504971 1.273012 1.08427 0.928834 0.802109 0.692869 0.598373 0.516698 2.17913 0.5133 2.155554 1.772828 1.480649 1.249893 1.06171 0.906697 0.781831 0.673305 0.578735 0.496763 0.46599 2.113618 1.732329 1.441572 2.05438 1.674521 1.385264 1.157382 0.97155 0.818875 0.698236 0.592672 0.500122 0.419888 1.978772 1.600108 1.312192 1.085731 0.90112 0.749726 0.631514 0.35736 1.50972 1.222786 0.997445 0.81379 0.663454 0.547585 0.445488 0.355376 0.277313 1.887617 1.781653 1.403929 1.117437 0.892723 0.70956 0.559851 0.446026 0.345305 0.256018 0.17865 0.32643 0.226556 0.137526 0.060278 1.661542 1.283254 0.996505 0.771753 0.58843 0.438718
32
100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150 0.63471 1.527884 1.148172 0.860324 1.381224 0.999118 0.709205 0.481758 1.222059 0.836496 0.543435 0.313052 1.050848 0.660681 0.363285 0.128736 -0.07105 -0.28617 -0.51651 -0.76195 -1.02237 -1.29766 -1.58772 0.86801 0.472019 0.169009 -0.03916 -0.26098 -0.49626 -0.74478 -1.00637 -1.28083 0.673935 0.270834 0.05743 0.468986 -0.16791 0.253496 -0.40492 0.027782 -0.65334 -0.20787 -0.91294 -0.45317 0.4504 0.299863 0.188401 0.088628 -0.06908 -0.24715 -0.44617 -0.66669 -0.90928 -1.17448 -1.46283 -1.77487 -2.11111 -2.47206 0.29547 0.143104 0.031559 -0.14447 -0.03174 0.12364 -0.34004 -0.22482 -0.06509 -0.55551 -0.43632 -0.27072 -0.79122 -0.66639 -0.49325 -1.0475 -0.91518 -0.73268 -1.32467 -1.18284 -0.98901 -1.62306 -1.46951 -1.26224 -1.94298 -1.77533 -1.55237 -2.28472 -2.10044 -1.8594 -0.00094 -0.16023 -0.34116 -0.54456 -0.77124 -1.022 -1.29765 -1.59897 -1.92677 -2.2818 -2.66486
-0.0789 -0.23998 -0.42405 -0.63221 -0.86556 -1.12519 -1.41219 -1.72766 -2.0727 -2.4484 -2.85585 Nguồn: tác giả tính toán
33
Hình 4.4: Đồ thị các hàm số đa thức theo các bậc
Nguồn: tác giả tính toán
Như vậy, với mức độ tác động được tính toán từ mô hình đầy đủ (10) khi lần
lượt thay đổi các bậc của hàm đa thức, ta thu được những mô hình chính tắc chỉ
34
xem xét tác động riêng của nợ lên tăng trưởng. Ở những bậc khác nhau của hàm đa
thức, “đóng góp” của nợ vào tăng trưởng là khác nhau: giảm dần theo độ tăng của
bậc hàm. Tuy nhiên, ngưỡng nợ dường như không thay đổi ở vùng mức 55% (vì
khảo sát với bước nhảy là 5% nên hoàn toàn ngưỡng nợ có thể nằm ở vùng 55% -
60%, đúng như kết quả mô hình hồi quy thu được). Nếu tăng nợ vượt ngưỡng đó,
“đóng góp” và tăng trưởng giảm dần và sẽ “âm” nếu vượt qua một số ngưỡng nhất
định, tùy theo bậc. Ví dụ, với hàm bậc 2, nợ sẽ làm tăng trưởng âm nếu vượt qua
mức 115% (tất nhiên là ở vùng xung quanh giá trị 115%). Tại ngưỡng nợ, tốc độ
tăng trưởng là cao nhất. Tuy nhiên, mức tăng trưởng cực đại đó là khác nhau theo
bậc khảo sát của hàm số tăng trưởng và theo hướng giảm dần theo chiều tăng của
bậc. Theo mô hình phi tuyến bậc 2, ở ngưỡng nợ 55% (chính xác là 56,66%), nợ
đóng góp hơn 1% cho tăng trưởng. Với mô hình bậc 1.2, tại ngưỡng nợ, t lệ đóng
góp đó là hơn 2% mô hình bậc 3 là hơn 0.5%. Lưu ý là nợ vẫn có độ trễ 3 năm với
tăng trưởng như đã ước tính lúc đầu. Nghĩa là, với hàm bậc 2 trong bài, nếu mức nợ
của năm nay là 56,66% thì nó sẽ đóng góp vào tăng trưởng trong 3 năm sau ở mức
hơn 1%, đó cũng là mức cao nhất theo mô hình này.
Tuy nhiên, vấn đề là nên lựa chọn bậc nào cho hàm đa thức dùng trong bài
nghiên cứu này. Vì các hệ số xác định của tất cả mô hình đều rất cao, rất khó để xác
định nên lựa chọn mô hình nào. Tuy nhiên, khảo sát ở đây, ngoại trừ bậc 2, đều là
dạng đơn giản hóa của các bậc còn lại. Xét về tính chất “điểm ngoặt nợ”, mô hình
bậc 2 vẫn thể hiện tốt nhất. Ngoài ra, việc lựa chọn dạng hàm hồi quy là tùy thuộc
vào quan điểm cũng như cơ sở lý luận của người nghiên cứu. Cũng không có căn cứ
nào chứng mình bậc 2 tốt hơn bậc 1, tuy nhiên quan điểm của tác giả bài này, cũng
như một số nghiên cứu gần đây, bậc 2 vẫn có khả năng lý giải tính chất “hai mặt”
của nợ hơn. Dù sao đi nữa, đóng góp của bài này là ở chỗ khảo sát hàm phi tuyến
tính và bước đầu tìm ra được ngưỡng nợ tương đối ổn định đối với tăng trưởng ở
Việt Nam.
35
4.3.2. Ngưỡng nợ và khoảng tin cậy của ngưỡng nợ
Bằng việc đánh giá các mô hình phi tuyến khác nhau, chúng ta đã thu được các
ngưỡng nợ cụ thể. Khi thay đổi bậc hàm đa thức (của mô hình thu được sau cùng)
theo số gia 0.2 từ bậc 1.2 đến bậc 3, dạng đồ thị vẫn không thay đổi (dạng lõm) và
ta có 10 giá trị của ngưỡng nợ (Bảng 4.12). Các ngưỡng nợ này có tính ổn định
trong vùng giá trị 56 -57%. Mức trung bình của các ngưỡng nợ này là 56,57%.
Điều tiếp theo là ta phải tính khoảng tin cậy của ngưỡng nợ này.
Với các hàm phi tuyến, ngưỡng nợ là một tổ hợp phi tuyến giữa hai hệ số ước
lượng - của nợ 1 và lũy thừa bậc n (=1.2, 1.4 ,… ,3) của nợ 2 . Do đó, khoảng tin
cậy 95% (CI) được ước lượng cho hai hệ số này không thể dùng để ước lượng
khoảng tin cậy CI cho ngưỡng nợ. Để ước lượng CI cho ngưỡng nợ, bài nghiên cứu
này sử dụng phương pháp bootstrapping, là phương pháp phổ biến ước lượng độ
lệch chuẩn của hàm phi tuyến.
Phương pháp bootstrapping dựa trên mô phỏng bằng cách tạo ra nhiều mẫu thay
thế (trường hợp bài này là tạo ra 1000 mẫu). Mỗi mẫu được sử dụng để nhận các giá
trị mô phỏng và tính toán các ngưỡng nợ riêng. Khoảng tin cậy của ngưỡng nợ được
tính toán dựa trên phân phối kết quả của ngưỡng nợ. Bằng cách đó, trong trường
hợp bài nghiên cứu này, khoảng tin cậy 95% của ngưỡng nợ được tính là (56,45%;
56,65%).
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định bằng phương pháp bootstrapping
Confident Interval of the Mean Bootstrapping
Total sample (N) 1000
Alpha 0.025
Confident level (%) 95
Lower bound 56.45
Upper bound 56.65
Nguồn: tác giả tính toán
36
Như vậy ngưỡng nợ trung bình 56,57% có khoảng tin cậy là (56,45%; 56,65%).
Sự biến động trong giá trị ngưỡng nợ là không nhiều. Đây là ngưỡng gần với con số
thường được nhiều nhà nghiên cứu ở Việt Nam chấp nhận là 60%.
5. Kết luận
Trong vài năm trở lại đây, tác động nợ công lên tăng trưởng là một đề tài thu hút
rất nhiều quan tâm, từ góc độ nghiên cứu hàn lâm của các nhà kinh tế, cũng như từ
góc độ hàm ý chính sách của chính phủ các quốc gia. Ảnh hưởng dai dẳng của cuộc
khủng hoảng nợ công châu Âu 2010 đến nay vẫn còn, và đặc biệt càng nặng nề hơn
khi xét trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế hiện nay. Việt Nam không phải là ngoại
lệ, gần đây cũng có nhiều đề tài nghiên cứu về tác động của nợ công lên tăng trưởng
kinh tế Việt Nam. Tuy nhiên, so với các nghiên cứu đó, đóng góp quan trọng nhất
của bài nghiên cứu này là ở khía cạnh phương pháp tiếp cận. Nếu như các bài
nghiên cứu trước đó, Vũ Đình Ánh (2011) khảo sát và phân tích mối quan hệ
nghịch biến giữa đầu tư công và tăng trưởng kinh tế, Nguyễn Hữu Tuấn (2012) bổ
sung một cách tiếp cận về định lượng khi cụ thể hóa mối quan hệ nghịch biến giữa
nợ nước ngoài và nợ công dưới dạng đường cong Laffer và phương pháp đồng liên
kết để xác định mối quan hệ trong dài hạn; bài nghiên cứu này lại mô tả mối quan
hệ nghịch biến giữa nợ nước ngoài và tăng trưởng dưới dạng phi tuyến tính thông
qua dạng hàm đa thức. Trong bài này, dạng hàm bậc 2 được nghiên cứu chính thức
thể hiện khá tốt quan điểm “hai mặt” của tác động nợ công đến tăng trưởng: thoạt
đầu nợ công có tác động tích cực thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, nhưng một khi vượt
qua một “ngưỡng nợ” nào đó, nợ công sẽ tác động tiêu cực đến tăng trưởng.
“Ngưỡng nợ” (tính bằng % của GDP) mà bài nghiên cứu này tìm được là 56,66%
đối với nợ nước ngoài, và độ nhạy của ngưỡng này khá ổn định khi thay đổi dạng
hàm khảo sát ở các bậc khác nhau. Sau khi thực hiện các kiểm định và ước lượng
cần thiết, tác giả xác định được khoảng tin cậy 95% của ngưỡng nợ là 56,45%-
56,65%.
37
Bên cạnh đó, bài viết cũng không thể tránh khỏi những hạn chế. Cụ thể là bài
này chỉ nghiên cứu định lượng tác động của nợ nước ngoài, như là cấu thành quan
trọng của nợ công, lên tăng trưởng kinh tế. Hạn chế xuất phát từ vấn đề khách quan
như khả năng thiếu minh bạch trong thông tin công bố nợ công của Việt Nam, cũng
như sự thiếu đồng nhất trong việc đánh giá nợ công giữa nguồn trong nước và
nguồn nước ngoài. Dù nợ nước ngoài là một thành tố chính của nợ công, nhưng việc
chỉ nghiên cứu thực nghiệm về nợ nước ngoài rõ ràng là không thể toàn diện. Điều
này cũng gợi ý về hướng phát triển của đề tài này, đó là nghiên cứu toàn diện hơn
về vấn đề nợ công và tăng trưởng kinh tế, về mặt định lượng, đó là đi ước lượng
ngưỡng nợ công chính thức trong mối quan hệ “hai mặt” giữa nợ công và tăng
trưởng kinh tế.
38
TÀI LIỆU THAM KHẢO
A. Tiếng Việt
- Bộ Tài chính, Bản tin nợ công Việt Nam số 1, ngày 06/02/2013.
- Huỳnh Đạt Hùng, Nguyễn Khánh Bình và Phạm Xuân Giang, 2011. Kinh tế
lượng. Thành phố Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Phương Đông.
- Luật quản lý nợ công Việt Nam.
- Nguyễn Hữu Tuấn, 2012. Mối quan hệ nợ nước ngoài và tăng trưởng kinh tế
Việt Nam. Tạp chí Phát triển & Hội nhập, số 4.
- Vũ Đình Ánh, 2011. Quan hệ giữa đầu tư công và nợ công. Hội thảo Tái cấu
trúc đầu tư công và tái cấu trúc doanh nghiệp Nhà nước.
B. Tiếng Anh
- Checherita, Cristina, and Philipp Rother. "The impact of high and growing
government debt on economic growth." An empirical investigation for the
Euro Area. Frankfurt: European Central Bank Working Paper Series 1237
(2010).
Caner, Mehmet, Thomas Grennes, and Fritzi Koehler-Geib. "Finding the -
tipping point-when sovereign debt turns bad." (2010).
Kumar, Manmohan, and Jaejoon Woo. "Public debt and growth." IMF -
Working Papers (2010): 1- 47.
Reinhart, Carmen M., and Kenneth S. Rogoff. Growth in a Time of Debt. No. -
w15639. National Bureau of Economic Research, 2010.
