TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ CÁC NHÂN TỐ LIÊN QUAN ĐẾN VIỆC XÁC ĐỊNH TRẦN NỢ CÔNG, CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Tổng quan về nợ công và trần nợ công
Nợ công đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế của mỗi quốc gia, được xem là nguồn tài chính thiết yếu Theo quan điểm của IMF và WB, nợ công bao gồm toàn bộ nghĩa vụ trả nợ của khu vực công, bao gồm cả chính phủ và các tổ chức công Theo Luật Quản lý Nợ công số 29/2009/QH12, nợ công được phân loại thành nợ chính phủ, nợ được chính phủ bảo lãnh và nợ của chính quyền địa phương.
Mức "trần nợ công" là giới hạn tối đa mà chính phủ quy định để đảm bảo rằng các khoản nợ công không vượt quá mức cho phép Việc xác định
Hiện nay, chưa có tiêu chuẩn chung về ngưỡng an toàn nợ công áp dụng cho tất cả các quốc gia Việc xác định các chỉ tiêu an toàn thường dựa vào đánh giá thực trạng nợ, tình hình kinh tế vĩ mô, chính sách tài khóa và tiền tệ, cũng như nhu cầu vốn đầu tư phát triển Bên cạnh đó, hệ số tín nhiệm của quốc gia và khuyến nghị từ IMF/WB về ngưỡng an toàn nợ nước ngoài cũng được tham khảo, nhằm đảm bảo tính bền vững trong quản lý nợ công.
Theo Điều 21 của Luật quản lý nợ công Việt Nam sửa đổi năm 2017, các chỉ tiêu an toàn nợ công được Quốc hội quyết định nhằm quy định mức trần và ngưỡng cảnh báo về nợ công Các chỉ tiêu này bao gồm: tỷ lệ nợ công so với tổng sản phẩm quốc nội (GDP), tỷ lệ nợ của Chính phủ so với GDP, nghĩa vụ trả nợ trực tiếp của Chính phủ so với tổng thu ngân sách nhà nước hàng năm, tỷ lệ nợ nước ngoài của quốc gia so với GDP, và nghĩa vụ trả nợ nước ngoài so với tổng kim ngạch xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ Tỷ lệ nợ công/GDP được coi là chỉ số quan trọng nhất để đánh giá tình hình nợ công và mức độ an toàn của nó.
Ngưỡng nợ an toàn là mức nợ (tính theo phần trăm GDP) mà dưới đó, nền kinh tế sẽ ít gặp rủi ro về bất ổn vĩ mô, đặc biệt là nguy cơ suy giảm tăng trưởng.
Nhiều nghiên cứu đã áp dụng các mô hình định lượng để phân tích mối quan hệ giữa mức nợ công và tăng trưởng kinh tế Đồng thời, nợ nước ngoài cũng là yếu tố quan trọng trong việc đánh giá rủi ro kinh tế, đặc biệt ở các quốc gia đang phát triển, nơi mà việc vay nợ bằng đồng tiền nội địa gặp nhiều khó khăn.
Tổng quan nghiên cứu nước ngoài
1.2.1 Nghiên cứu “Growth in a Time of Debt” của Reinhart và Rogoff (2010)
Dựa trên số liệu quan sát từ 44 nền kinh tế tiến bộ và mới nổi, cùng với thống kê trong hai thế kỷ, nghiên cứu đã xác định các ngưỡng nợ cơ bản quan trọng, thu hút sự chú ý của giới kinh tế và các nhà hoạch định chính sách Nghiên cứu phân tích mối quan hệ giữa tỉ lệ nợ công, tăng trưởng và lạm phát dựa trên hơn 3700 số liệu định kỳ hàng năm liên quan đến hệ thống chính trị, thể chế, biến động tỉ giá, hệ thống tiền tệ và các điều kiện lịch sử khác.
Nghiên cứu cho thấy ngưỡng nợ nguy hiểm là 90% GDP, khi nợ công vượt mức này, tăng trưởng kinh tế bắt đầu suy giảm Tuy nhiên, các tác giả không khẳng định có mối quan hệ chắc chắn giữa nợ công cao và lạm phát ở các nền kinh tế phát triển Ngược lại, ở các nền kinh tế mới nổi, lạm phát thường gia tăng mạnh mẽ khi nợ công tăng.
Reinhart và Rogoff đã phân tích dữ liệu từ sau khủng hoảng nợ nước ngoài, tập trung vào các nền kinh tế mới nổi, vì các nền kinh tế phát triển thường ít phụ thuộc vào vay nước ngoài Nghiên cứu cho thấy khi dư nợ nước ngoài vượt quá 60% GDP, tăng trưởng kinh tế sẽ giảm 2%, và nếu vượt quá 90% GDP, mức tăng trưởng sẽ giảm xuống còn một nửa.
1.2.2 Nghiên cứu “Finding the tipping point - when sovereign debt turns bad” của Caner, Grennes và Koehler-Geib (2011)
Nghiên cứu này phân tích dữ liệu từ 101 quốc gia, bao gồm 75 quốc gia đang phát triển và 26 quốc gia đã phát triển, trong giai đoạn 1980-2008 Các số liệu được xem xét bao gồm nợ công, tăng trưởng kinh tế, độ mở của nền kinh tế, lạm phát và GDP, và nghiên cứu áp dụng mô hình kinh tế lượng để đưa ra kết luận.
Phân tích này tạo cơ sở cho việc phát triển các nghiên cứu về ngưỡng nợ, đồng thời ước tính ngưỡng nợ cho từng quốc gia Điều này giúp xây dựng các chính sách phù hợp nhằm đối phó với nguy cơ khủng hoảng nợ, đặc biệt cho những nước có nợ nước ngoài cao hiện nay.
Nghiên cứu chỉ ra rằng có một ngưỡng nợ quan trọng, với tỷ lệ nợ công trung bình dài hạn so với GDP là 77% đối với các nhóm mẫu chung, bao gồm cả quốc gia phát triển và đang phát triển, trong khi ngưỡng này là 64% đối với các nước phát triển.
Nghiên cứu cho thấy rằng, khi tỷ lệ nợ công so với GDP vượt quá ngưỡng, mỗi phần trăm tăng lên sẽ làm giảm tỷ lệ tăng trưởng GDP 0,0174 điểm phần trăm đối với nhóm các quốc gia trong mẫu chung Ngược lại, nếu tỷ lệ nợ công dưới mức này, mỗi phần trăm tăng lên sẽ thúc đẩy tỷ lệ tăng trưởng GDP tăng 0,0653 điểm phần trăm Đối với các quốc gia đang phát triển, khi tỷ lệ nợ vượt ngưỡng, mỗi phần trăm tăng sẽ làm giảm tỷ lệ tăng trưởng GDP 0,0203 điểm phần trăm, trong khi dưới mức này, mỗi phần trăm tăng lên sẽ làm tăng tỷ lệ tăng trưởng GDP 0,0739 điểm phần trăm.
1.2.3 Nghiên cứu “Public debt and growth” của Kumar và Woo
Nghiên cứu dựa trên số liệu của 38 nền kinh tế tiến bộ và mới nổi từ năm 1970 đến 2007, với dân số trên 5 triệu người, kéo dài trong 4 thập kỷ, sử dụng mô hình kinh tế lượng để phân tích.
Các nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa nợ công và tăng trưởng kinh tế chỉ trở nên tiêu cực khi nợ công vượt quá 90% GDP Đặc biệt, tác động của nợ công lên tăng trưởng lớn hơn ở các nền kinh tế mới nổi so với các nền kinh tế phát triển Cụ thể, khi nợ công tăng thêm 10% GDP, tăng trưởng kinh tế giảm từ 0,15% đến 0,2% ở các nền kinh tế phát triển, trong khi con số này ở các nền kinh tế mới nổi là từ 0,3% đến 0,4% Hơn nữa, mức nợ ban đầu cao sẽ tạo ra nhiều rủi ro hơn; đối với các quốc gia có nợ công trên 90% GDP, việc gia tăng nợ công thêm 10% GDP sẽ dẫn đến giảm tăng trưởng 0,19%, trong khi mức nợ từ 30% đến 60% GDP chỉ làm giảm tăng trưởng 0,11%.
Kumar và Woo đã mở rộng mô hình nghiên cứu để xác định các kênh khác mà hệ quả từ nợ công có thể tác động đến Kết quả cho thấy nợ công cao làm giảm đầu tư và làm chậm tăng trưởng vốn tư bản trên mỗi lao động, dẫn đến suy giảm năng suất.
Dựa trên số liệu tổng nợ công tại 92 quốc gia có thu nhập thấp và trung bình trong khoảng thời gian 1990-2007 cũng nhằm tìm kiếm ngưỡng nợ nguy hiểm
Nghiên cứu chỉ ra rằng nợ công vượt quá 90% GDP có thể gây ra hệ quả tiêu cực cho tăng trưởng kinh tế, với quản lý kinh tế kém và thể chế yếu kém Presbitero nhấn mạnh rằng các quốc gia công nghiệp thường thành công hơn trong việc vay mượn và sử dụng nguồn tài chính mà không gặp phải rủi ro từ việc tháo vốn hoặc xoay vòng chính sách Ngược lại, các quốc gia đang phát triển thường phải đối mặt với những hệ quả xấu từ nợ công cao, làm giảm lợi ích từ các nguồn lực khác.
Tổng quan các nghiên cứu trong nước
Nghiên cứu này tập trung vào mối quan hệ giữa nợ công và tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia đang phát triển, nhằm rút ra bài học cho Việt Nam Bằng cách sử dụng hàm hồi quy tăng trưởng, chúng tôi ước lượng tác động của nợ công đến sự phát triển kinh tế, từ đó phân tích kinh nghiệm của các nước khác để đưa ra những khuyến nghị phù hợp cho Việt Nam.
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, sau khi loại bỏ các yếu tố như thu nhập bình quân đầu người, tỷ lệ đầu tư, lạm phát giáo dục, dân số và chỉ số hiệu quả của chính quyền, nợ công gia tăng có tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế Do đó, việc gia tăng nợ công cần được thực hiện một cách thận trọng để tránh những ảnh hưởng xấu đến nền kinh tế.
Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Dựa trên mô hình nghiên cứu của Checherita-Westphal (2012) và các nghiên cứu liên quan, nghiên cứu này đề xuất phương trình: git + 1 = α0 + βln(GDP/cap) it + β2debt_sqit + β3 debtit + β4 saving/gf cfit + β5 pop.growthit + β6 othercontrols (fiscal; openness; interestrate) + ε.
Biến phụ thuộc - git + 1: là tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người hằng năm của quốc gia i năm thứ t;
Biến độc lập - Debt it: là nợ chính phủ so với nợ quốc gia i năm thứ t;
Biến kiểm soát Ln (GDP/cap) đại diện cho logarith tự nhiên của GDP trên đầu người của quốc gia vào đầu năm thứ t Biến Saving/gf it được sử dụng kết hợp với hai biến khác: Tiết kiệm so với Giá trị GDP và Đầu tư tài sản cố định của quốc gia so với Giá trị GDP Cuối cùng, Pop.growth it thể hiện tốc độ tăng trưởng dân số của quốc gia i trong năm thứ t.
Ngoài ra, còn các biến số kiểm soát khác (othercontrols), bao gồm:
- Các chỉ tiêu tài khóa (đo bằng thuế suất trung bình và cân đối ngân sách) –fiscal;
- Lãi suất thực dài hạn thu được các ảnh hưởng của việc kết hợp chính sách tài chính - tiền tệ (lãi suất tiền gửi) - interestrate;
- Các chỉ số mở của nền kinh tế và khả năng cạnh tranh bên ngoài – openness.
Sau khi thực hiện các kiểm định cơ bản, việc lựa chọn mô hình phù hợp trong số các mô hình Pooled OLS, Fixed Effect Model và Random Effect Model là rất quan trọng Để lựa chọn mô hình phù hợp, có thể sử dụng kiểm định Hausman test, kiểm định phương sai sai số thay đổi, kiểm định tự tương quan phần dư, kiểm định tương quan phần dư đơn vị chéo và kiểm định Lagrange Test Những kiểm định này giúp đánh giá tính phù hợp của mô hình và lựa chọn mô hình RE hoặc Pooled data phù hợp nhất.
Nợ công có tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế, với mối quan hệ nghịch biến rõ rệt giữa nợ công và tăng trưởng GDP bình quân đầu người, đạt mức ý nghĩa 1% Cụ thể, khi các chính phủ gia tăng nợ vay, tốc độ tăng trưởng GDP đầu người sẽ giảm Kết quả này chỉ ra rằng việc sử dụng nợ công trong các nước nghiên cứu trong giai đoạn này không còn hiệu quả trong việc thúc đẩy tăng trưởng GDP.
Các nước đang phát triển trong nghiên cứu này phụ thuộc vào đầu tư công chủ yếu từ vay nợ Khi việc sử dụng vốn đầu tư không hiệu quả, khả năng trả nợ sẽ trở nên khó khăn hơn Hiện nay, sự tăng trưởng kinh tế của các quốc gia này chủ yếu dựa vào đầu tư công và thu hút vốn đầu tư nước ngoài Do đó, việc sử dụng vốn không hiệu quả sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến mức tăng trưởng kinh tế.
Nghiên cứu chỉ ra rằng GDP bình quân đầu người có mối quan hệ tương quan âm với tốc độ tăng trưởng GDP ở mức ý nghĩa 5%, tức là khi GDP bình quân đầu người tăng, tốc độ tăng trưởng GDP lại giảm và ngược lại Hiện tượng này được gọi là bẫy thu nhập trung bình mà các quốc gia cần phải vượt qua Tuy nhiên, nghiên cứu không phát hiện ra tác động của tăng trưởng dân số, tỷ lệ thu thuế/GDP, hay cân đối ngân sách nhà nước đối với tăng trưởng kinh tế.
Dựa trên nghiên cứu mối quan hệ giữa nợ công và tăng trưởng kinh tế ở một số quốc gia châu Á, tác giả đưa ra các gợi ý cho chính sách quản lý nợ công nhằm tối ưu hóa hiệu quả sử dụng vốn và thúc đẩy phát triển kinh tế bền vững.
Để kiểm soát tỷ lệ nợ công trên GDP, các quốc gia cần xem xét các yếu tố cấu thành nợ công, vì nghiên cứu cho thấy nợ công có tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế Do đó, việc quy định trần nợ công và áp dụng phương pháp tính nợ công theo chuẩn quốc tế là cần thiết để quản lý hiệu quả tỷ lệ nợ công.
Theo các tổ chức quốc tế, khu vực công không chỉ bao gồm nợ của chính phủ và nợ của chính quyền địa phương, mà còn bao gồm doanh nghiệp công (theo IMF), các tổ chức tự chủ (theo WB) và cơ quan tiền tệ trung ương.
Các tổ chức quốc tế, như UNCTAD, đã xem xét nợ lương hưu như một phần của nợ Chính phủ Thống kê cho thấy tỷ lệ nợ lương hưu so với GDP đang có xu hướng gia tăng.
Đối với các nước phát triển, tỷ lệ nợ công đạt 100% GDP có thể được coi là vượt ngưỡng an toàn Trong khi đó, các nước đang phát triển, khi không tính đến nợ lương hưu, có thể xem 50% là mức nợ công phù hợp.
Giảm thâm hụt ngân sách nhà nước (NSNN) trên GDP có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Nghiên cứu cho thấy, việc cân đối NSNN có mối quan hệ tích cực với sự phát triển kinh tế Khi các quốc gia thực hiện các biện pháp để giảm thâm hụt NSNN, mức tăng trưởng sẽ được cải thiện Ngược lại, gia tăng thâm hụt NSNN có thể dẫn đến giảm tiết kiệm nội địa, giảm đầu tư tư nhân, và gia tăng thâm hụt cán cân tài khoản vãng lai, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng dài hạn và gây ra sự thoái lui đầu tư.
Thâm hụt ngân sách nhà nước kéo dài làm suy giảm niềm tin vào khả năng điều hành vĩ mô của chính phủ, đồng thời gia tăng lạm phát kỳ vọng trong dân chúng và nhà đầu tư Để khắc phục tình trạng này, các quốc gia cần giảm bớt các khoản đầu tư không hợp lý, nâng cao chất lượng đầu tư công và quản lý chi tiêu công một cách hiệu quả, đặc biệt là đối với nguồn ngân sách nhà nước đầu tư cho doanh nghiệp công.
Thứ ba, cải thiện điều kiện thương mại Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng điều kiện thương mại có tương quan dương với tăng trưởng kinh tế.
Khoảng trống nghiên cứu
Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa nợ công và tăng trưởng kinh tế thường được phân tích qua các yếu tố như tỷ lệ lạm phát, độ mở cửa nền kinh tế và thu nhập Tuy nhiên, việc xác định mức trần nợ công cho một quốc gia là rất quan trọng nhưng chưa có phương pháp chung nào được áp dụng Thêm vào đó, nhiều yếu tố khác cũng ảnh hưởng đến việc xác định trần nợ công, làm cho bài toán này trở nên phức tạp hơn cho Chính phủ.
Nhóm tác giả nhận thấy rằng các nghiên cứu trước đây chưa xem xét ảnh hưởng của hệ số tín nhiệm quốc gia đến mối quan hệ giữa nợ công và tăng trưởng kinh tế, mặc dù đây là yếu tố quan trọng trong việc xác định trần nợ công Do đó, họ đã chọn đề tài “Ảnh hưởng của hệ số tín nhiệm quốc gia đến việc xác định trần nợ công và một số khuyến nghị cho Việt Nam” nhằm cung cấp cơ sở lý thuyết cho việc xác định trần nợ công Kết quả nghiên cứu sẽ giúp các quốc gia xây dựng khung lý thuyết để giải quyết vấn đề xác định mức trần nợ công hiệu quả hơn.
Cơ sở lý thuyết và khung phân tích
1.5.1 Hệ số tín nhiệm quốc gia
Hệ số tín nhiệm quốc gia là chỉ số quan trọng phản ánh khả năng hoàn trả nợ gốc và lãi đúng hạn của một quốc gia Một quốc gia có xếp hạng tín nhiệm cao cho thấy khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ tốt hơn, từ đó giảm rủi ro và gia tăng sự tin tưởng từ các nhà đầu tư nước ngoài, giúp thu hút nhiều nguồn vốn đầu tư.
Xếp hạng tín nhiệm quốc gia là công cụ đánh giá mức độ tin cậy của một quốc gia, giúp so sánh môi trường đầu tư giữa các nước Các chỉ số phát triển chung như chỉ số phát triển ngành, an toàn vốn đầu tư, tốc độ tăng trưởng kinh tế và mức độ ổn định chính trị được sử dụng để xác định xếp hạng tín nhiệm này.
Các công ty xếp hạng tín dụng như Standard & Poor’s, Moody's và Fitch đánh giá nền kinh tế của một quốc gia dựa trên nhiều yếu tố quan trọng như tăng trưởng GDP, dân số, chỉ số giá tiêu dùng (CPI), và tình hình nợ công Họ xem xét mức nợ hiện tại của quốc gia, cũng như khả năng thanh toán nợ hàng tháng và hàng năm, bao gồm cả vốn lẫn lãi Những quốc gia có mức nợ cao sẽ gặp khó khăn trong việc vay thêm tiền, và nếu có thể vay, lãi suất sẽ rất cao.
Ngoài việc trả nợ, quốc gia còn phải xem xét lượng hàng hóa nhập khẩu, điều này đồng nghĩa với việc cần chi tiêu bao nhiêu ngoại tệ so với dự trữ ngoại tệ hiện có.
Khả năng xuất khẩu của một quốc gia ảnh hưởng lớn đến việc thu hồi ngoại tệ, dựa trên các yếu tố chủ quan của quốc gia và tình hình khách quan của thị trường quốc tế Khi khả năng xuất siêu cao, rủi ro tài chính sẽ giảm, ngược lại, nếu quốc gia rơi vào tình trạng nhập siêu, tín nhiệm quốc gia đó sẽ dễ bị suy giảm.
Quốc gia cần xem xét mức độ đầu tư và khả năng sinh lời để đảm bảo có khả năng thanh toán nợ nần cả trong nước và quốc tế Yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá "chính sách ổn định kinh tế vĩ mô" của quốc gia đó.
Lượng tiền tệ lưu hành và lãi suất điều hành của ngân hàng trung ương có ảnh hưởng lớn đến rủi ro lạm phát, đặc biệt khi so sánh với sản lượng GDP Lạm phát không chỉ tác động đến giá trị đồng nội tệ mà còn ảnh hưởng đến khả năng trả nợ bằng ngoại tệ, chủ yếu là tỷ giá đồng USD.
Khi tỷ lệ nợ so với GDP vượt quá mức an toàn trong thời gian dài, chi phí lãi suất của quốc gia sẽ tăng cao, dẫn đến nguy cơ khủng hoảng nợ Tình trạng này không chỉ ảnh hưởng đến ngân sách quốc gia mà còn tác động tiêu cực đến các khoản nợ nước ngoài.
Xếp hạng nợ dài hạn của Standard & Poor’s được chia thành hai loại chính: Mức đầu tư (Investment grade) với các cấp độ từ AAA đến BBB, và Mức không đầu tư (Non-Investment grade/Junk bond) với các cấp độ từ BB đến C.
• AAA: Mức cao nhất trong thang xếp hạng của S&P, thể hiện khả năng thanh toán nghĩa vụ tài chính cực kỳ vững chắc.
• AA: Thấp hơn tí chút so với mức AAA, nhưng vẫn thể hiện khả năng thanh toán nghĩa vụ tài chính rất vững chắc.
Mức đánh giá A cho thấy rằng người đi vay có khả năng bị ảnh hưởng nhiều hơn trước những thay đổi bất lợi trong môi trường kinh doanh so với các mức đánh giá cao hơn Dù vậy, khả năng đáp ứng các cam kết nghĩa vụ tài chính của họ vẫn rất khả quan.
Khoản nợ được đánh giá mức BBB cho thấy chủ nợ có sự bảo vệ tương đối tốt Tuy nhiên, trong bối cảnh thay đổi hoặc khi môi trường kinh doanh gặp khó khăn, khả năng của người đi vay trong việc thực hiện các nghĩa vụ tài chính có thể bị ảnh hưởng tiêu cực.
Các hạng mức không đầu tư (Non-Investment Grade/Junk Bonds)
Các khoản nợ được đánh giá tín nhiệm ở mức BB, B, CCC, CC và C đều mang tính đầu cơ cao, với BB là mức độ đầu cơ thấp nhất và C là mức cao nhất Mặc dù những khoản nợ này vẫn có chất lượng và khả năng bảo vệ nhất định, nhưng các yếu tố bất trắc trong môi trường kinh doanh có thể ảnh hưởng tiêu cực đến chúng.
Khoản nợ đánh giá BB có khả năng vỡ nợ thấp hơn so với các khoản nợ mang tính đầu cơ khác, nhưng vẫn phải đối mặt với nhiều bất ổn Những yếu tố như điều kiện kinh tế, tài chính và kinh doanh không thuận lợi có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người đi vay, dẫn đến việc không thể đáp ứng các cam kết tài chính.
Khoản nợ được đánh giá mức B có khả năng vỡ nợ cao hơn so với mức BB, tuy nhiên, người đi vay vẫn có khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính hiện tại Các yếu tố kinh tế, tài chính và điều kiện kinh doanh không thuận lợi có thể ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng và sự sẵn sàng hoàn thành các nghĩa vụ tài chính của người vay.
Khoản nợ được đánh giá ở mức CCC hiện đang rất dễ gặp rủi ro vỡ nợ, phụ thuộc vào các yếu tố kinh doanh, kinh tế và tài chính để thực hiện các nghĩa vụ tài chính Trong tình huống bất lợi, khả năng hoàn thành các cam kết tài chính của người đi vay có thể bị ảnh hưởng nghiêm trọng.
• CC: Khả năng vỡ nợ đã lên mức rất cao.
Phương pháp nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng phương pháp lượng hóa bằng mô hình bình phương tối thiểu (OLS) để phân tích ảnh hưởng của tỷ lệ nợ công trên GDP đến tốc độ tăng trưởng GDP, chia thành hai nhóm quốc gia Nghiên cứu tiến hành hai mô hình song song: mô hình đầu tiên xem xét tác động của tỷ lệ nợ công trên GDP đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế của các nước có xếp hạng tín nhiệm thấp, trong khi mô hình thứ hai mở rộng nghiên cứu này cho tất cả các quốc gia Để nâng cao độ tin cậy và chính xác của mô hình, tác giả bổ sung thêm các biến vĩ mô như dân số, mức độ lạm phát và nguồn vốn FDI Kết quả từ mô hình OLS sẽ chỉ ra mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Hàm hồi quy tổng thể:
GDP_growth = β 1 + β 2 DEBT_GDP2 + β 3 lnFDI2 + β 4 INF + β 5 POP + u i
^ GDP growth = ^ β 1 + ^ β 2 DEBT_GDP2 + ^ β 3 lnFDI2 + ^ β 4 INF + ^ β 5 POP
Trong nghiên cứu này, GDP_growth thể hiện tốc độ tăng trưởng GDP so với năm trước, trong khi DEBT_GDP2 là bình phương của tỷ lệ nợ công trên GDP Các biến lnFDI2, INF, và POP lần lượt đại diện cho logarit của bình phương đầu tư trực tiếp nước ngoài, lạm phát và dân số của các quốc gia Các hệ số hồi quy được ký hiệu là β 1 , β 2 , β 3 , β 4 , β 5, và ước lượng của chúng được ký hiệu là ^ β 1 , ^ β 2 , ^ β 3 , β ^ 4 , ^ β 5.
Sau khi chạy mô hình, kết quả thu được cho thấy khi các biến DEBT_GDP2, lnFDI2, INF, và POP thay đổi 1 đơn vị, GDP_growth sẽ thay đổi tương ứng với các hệ số ước tính ^ β 2 , ^ β 3 , ^ β 4 , và ^ β 5 Đặc biệt, hệ số hồi quy ^ β 2 được kỳ vọng có giá trị âm, phản ánh mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ vay nợ của một quốc gia.
1.6.2.Phương pháp thu thập số liệu
Dữ liệu được tổng hợp từ 96 quốc gia vào tháng 12 năm 2016, bao gồm 60 quốc gia có xếp hạng tín nhiệm thấp (từ BBB+ trở xuống) và 36 quốc gia có xếp hạng tín nhiệm cao (trên BBB+) Mức độ tín nhiệm của các quốc gia này được đánh giá bởi Standard and Poor vào cuối năm 2016.
Mô hình này phân tích tác động của các biến độc lập đến tăng trưởng GDP, với tỷ lệ nợ công trên GDP là biến độc lập chính Ngoài ra, các yếu tố như lạm phát, tổng dân số và đầu tư trực tiếp nước ngoài cũng được đưa vào để nâng cao độ chính xác của mô hình.
Mô tả các số liệu được tổng hợp trong bảng sau:
Tên số liệu Giải thích Đơn vị đo Nguồn số liệu
Tốc độ tăng GDP( so với năm trước)
FDI Đầu tư trực tiếp nước ngoài USD Worldbank Database
INF Lạm phát Phần trăm( %) Worldbank Database
DEBT_GDP Tỷ lệ nợ công trên GDP Phần trăm(%) https://tradingeconomics.com
Mô tả thống kê số liệu a Số liệu các nước có xếp hạng thấp
Summary Statistics, using the observations 1 – 60
Tên biến Giá trị trung bình Trung vị Giá trị bé nhất Giá trị lớn nhất GDP_growth 2.73046 3.00728 -5.14240 7.56177 FDI 7.99738e+009 2.56482e+009 -4.15640e+009 7.81672e+010
Tên biến Độ lệch chuẩn C.V Skewness Ex kurtosis GDP_growth 2.75916 1.01051 -0.594167 0.324886 FDI 1.53423e+010 1.91842 3.09143 9.71542
DEBT_GDP 34.0559 0.555335 1.26626 1.50356 b Số liệu toàn bộ các nước
Summary Statistics, using the observations 1 – 96
Tên biến Giá trị trung bình Giá trị trung vị Giá trị bé nhất Giá trị lớn nhất GDP_growth 2.73115 2.67955 -5.14240 7.56177 FDI 2.19416e+010 3.06201e+009 -2.99484e+010 4.79415e+011
Tên biến Độ lệch chuẩn C.V Skewness Ex kurtosis GDP_growth 2.36265 0.865075 -0.452049 1.08803 FDI 6.29393e+010 2.86849 5.17360 30.9761
CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA
HỆ SỐ TÍN NHIỆM QUỐC GIA ĐẾN VIỆC XÁC ĐỊNH TRẦN NỢ CÔNG, KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN.
Kết quả nghiên cứu
2.1.1.Với các nước có xếp hạng thấp
Model 1: OLS, using observations 1-60 Dependent variable: GDP_growth
Coefficient Std Error t-ratio p-value const 8.74998 5.07538 1.7240 0.09032 *
Mean dependent var 2.730458 S.D dependent var 2.759161 Sum squared resid 333.9250 S.E of regression 2.464014 R-squared 0.256565 Adjusted R-squared 0.202497
Log-likelihood -136.6335 Akaike criterion 283.2669 Schwarz criterion 293.7387 Hannan-Quinn 287.3630
Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối liên hệ giữa bình phương tỷ lệ nợ công trên GDP và tốc độ tăng trưởng GDP ở các quốc gia có tín nhiệm thấp.
Mô hình nghiên cứu cho thấy rằng nếu tỷ lệ nợ công trên GDP tăng 1 đơn vị, tốc độ tăng trưởng kinh tế sẽ giảm 9.4x10 −5 đơn vị Mô hình này giải thích được 25.65% sự thay đổi của tốc độ tăng trưởng GDP, với P-value đạt 0.00023, cho thấy mô hình này phù hợp với dữ liệu.
Kiểm định các khuyết tật của mô hình đều được thỏa mãn
Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến được thỏa mãn khi cho kết quà VIF của các biến đều bé hơn 10
Kiểm định bỏ sót biến quan trọng
Nhóm tác giả sử dụng phương pháp Ramsey Reset để thực hiện kiểm định này Kết quả thu được như sau:
Auxiliary regression for RESET specification test OLS, using observations 1-60
Dependent variable: GDP_growth coefficient std error t-ratio p-value - const 10.4191 8.56407 1.217 0.2291 DEBT_GDP2 -0.000118989 7.07684e-05 -1.681 0.0986 * lnFDI2 -0.138157 0.178378 -0.7745 0.4421 INF -0.124420 0.0569394 -2.185 0.0333 **
Dựa vào mô hình ta thấy p-value= 0.711>0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0, tức là mô hình không bỏ sót biến quan trọng.
Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Frequency distribution for uhat1, obs 1-60 number of bins = 7, mean = 1.2416e-015, sd = 2.46401 interval midpt frequency rel cum.
Test for null hypothesis of normal distribution:
Cho ∝ = 0,05 xét cặp giả thuyết:
H0: 𝑢 𝑖 phân phối chuẩn H1: 𝑢 𝑖 không phân phối chuẩn
Với p- value = 0,37279 > 0,05 => không bác bỏ H0 => nhiễu phân phối chuẩn.
Như vậy, mô hình không gặp khuyết tật phân phối chuẩn của nhiều.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
White's test for heteroskedasticity OLS, using observations 1-60
Dependent variable: uhat^2 coefficient std error t-ratio p-value - const 37.3326 224.258 0.1665 0.8685 DEBT_GDP2 0.000147095 0.00589661 0.02495 0.9802 lnFDI2 -1.01016 10.4951 -0.09625 0.9237 INF 2.77089 3.41216 0.8121 0.4210 POP -5.85724e-07 4.04893e-07 -1.447 0.1549 sq_DEBT_GDP2 1.16388e-08 2.18481e-08 0.5327 0.5969 X2_X3 -1.43295e-05 0.000136904 -0.1047 0.9171 X2_X4 3.29496e-05 4.17861e-05 0.7885 0.4345 X2_X5 3.90319e-012 9.22921e-012 0.4229 0.6744 sq_lnFDI2 0.00568847 0.123321 0.04613 0.9634 X3_X4 -0.0565844 0.0737337 -0.7674 0.4468 X3_X5 1.33064e-08 9.41265e-09 1.414 0.1643 sq_INF -0.0135869 0.0126643 -1.073 0.2891 X4_X5 4.60713e-09 4.70728e-09 0.9787 0.3329 sq_POP 0.000000 0.000000 -2.097 0.0416 **
Warning: data matrix close to singularity!
Test statistic: TR^2 = 17.091570, with p-value = P(Chi-square(14) > 17.091570) = 0.251331
Xét cặp giả thuyết: H0: Phương sai sai số đồng nhất H1: Phương sai sai số thay đổi
Với giá trị p-value=0.251331> 0.05=> Không bác bỏ H0 => Mô hình không gặp khuyết tật phương sai sai số thay đổi.
2.1.2 Với tất cả các nước
Model 2: OLS, using observations 1-96 Dependent variable: GDP_growth
Coefficient Std Error t-ratio p-value const 8.93185 2.71226 3.2931 0.00141 ***
Mean dependent var 2.731146 S.D dependent var 2.362646 Sum squared resid 395.0221 S.E of regression 2.083483 R-squared 0.255095 Adjusted R-squared 0.222352
Log-likelihood -204.1186 Akaike criterion 418.2372 Schwarz criterion 431.0589 Hannan-Quinn 423.4199
Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa bình phương tỷ lệ nợ công trên GDP và tốc độ tăng trưởng GDP của 96 quốc gia là -5.53x10−5 Cụ thể, khi bình phương tỷ lệ nợ công trên GDP tăng thêm 1 đơn vị, tốc độ tăng trưởng kinh tế sẽ giảm 5.53x.
Mô hình nghiên cứu cho thấy nó giải thích được 26.06% sự thay đổi trong tốc độ tăng trưởng GDP Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình cho thấy P-value đạt 0.00004, thấp hơn nhiều so với ngưỡng 0.05, chứng tỏ mô hình có độ tin cậy cao.
Kiểm định các khuyết tật của mô hình đều được thỏa mãn
Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến được thỏa mãn khi cho kết quà VIF của các biến đều bé hơn 10( Kết quả chi tiết xem ở bảng 3)
Kiểm định bỏ sót biến quan trọng
Nhóm tác giả sử dụng phương pháp Ramsey Reset để thực hiện kiểm định này Kết quả thu được như sau:
Auxiliary regression for RESET specification test OLS, using observations 1-96
Dependent variable: GDP_growth coefficient std error t-ratio p-value - const 12.5356 5.28066 2.374 0.0198 **
POP 4.84136e-09 4.60697e-09 1.051 0.2962 yhat^2 -0.161457 0.164353 -0.9824 0.3286 yhat^3 0.0175244 0.0288157 0.6082 0.5446 Test statistic: F = 0.518960, with p-value = P(F(2,89) > 0.51896) = 0.597
Dựa vào mô hình ta thấy p-value= 0.597>0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0, tức là mô hình không bỏ sót biến quan trọng.
Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Frequency distribution for uhat2, obs 1-96 number of bins = 9, mean = -2.4263e-015, sd = 2.08348 interval midpt frequency rel cum.
Test for null hypothesis of normal distribution:
Cho ∝ = 0,05 xét cặp giả thuyết:
H0: 𝑢 𝑖 phân phối chuẩn H1: 𝑢 𝑖 không phân phối chuẩn với p- value = 0,12417 > 0,05 => không bác bỏ H0 => nhiễu phân phối chuẩn.
Như vậy, mô hình không gặp khuyết tật phân phối chuẩn của nhiều.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
White's test for heteroskedasticity OLS, using observations 1-96
Dependent variable: uhat^2 coefficient std error t-ratio p-value - const -47.6781 78.1290 -0.6102 0.5434 DEBT_GDP2 0.000378288 0.00265343 0.1426 0.8870 lnFDI2 2.48638 3.59738 0.6912 0.4914 INF 2.92731 2.53088 1.157 0.2508 POP -2.21471e-07 1.54032e-07 -1.438 0.1543 sq_DEBT_GDP2 6.20761e-09 6.14034e-09 1.011 0.3150 X2_X3 -1.20172e-05 6.07108e-05 -0.1979 0.8436 X2_X4 2.22284e-05 3.03563e-05 0.7323 0.4661 X2_X5 -1.89865e-012 2.26606e-012 -0.8379 0.4046 sq_lnFDI2 -0.0302476 0.0415437 -0.7281 0.4687 X3_X4 -0.0593226 0.0549914 -1.079 0.2839 X3_X5 5.17161e-09 3.12690e-09 1.654 0.1020 sq_INF -0.0131140 0.00930418 -1.409 0.1625 X4_X5 5.29583e-09 3.08613e-09 1.716 0.0900 * sq_POP 0.000000 0.000000 -2.581 0.0116 **
Warning: data matrix close to singularity!
Test statistic: TR^2 = 21.642501, with p-value = P(Chi-square(14) > 21.642501) = 0.086265
Xét cặp giả thuyết: H0: Phương sai sai số đồng nhất H1: Phương sai sai số thay đổi
Với giá trị p-value=0.086265> 0.05=> Không bác bỏ H0 => Mô hình không gặp khuyết tật phương sai sai số thay đổi.
Tổng hợp kết quả nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ công trên GDP và tốc độ tăng trưởng GDP của các quốc gia Khi tỷ lệ nợ công gia tăng, tốc độ tăng trưởng kinh tế thường giảm, nhưng mức độ ảnh hưởng khác nhau giữa các nhóm nước Đặc biệt, các nước có xếp hạng tín nhiệm thấp phải đối mặt với tác động tiêu cực lớn hơn từ việc tăng vay nợ Kết quả này phù hợp với kỳ vọng, cho thấy sự giảm sút mạnh trong GDP là chi phí mà các quốc gia tín nhiệm thấp phải chấp nhận khi gia tăng nợ công.
Mặc dù đã xác định được mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ nợ công, biến DEBT_GDP2 chỉ đạt mức ý nghĩa 0.1, cho thấy mô hình không giải thích được nhiều sự thay đổi của biến phụ thuộc với R-square chỉ đạt 28% Hơn nữa, phương pháp OLS chỉ cho thấy mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, không chỉ ra ngưỡng nguy hiểm như các nghiên cứu trước đây của Rogoff và Reinhart (2010) cũng như Cener, Grennes và Koehler-Geib (2011).
