Phương trình khả năng chịu đựng nợ

b. Nợ mục tiêu trong thực tiễn

2.1. Phương trình khả năng chịu đựng nợ

Tác giả cũng lựa chọn phương pháp tiếp cận như Reihart, Rogoff và Savastano(2003) đó là việc sử dụng các quan sát về tỷ số nợ, lạm phát, tỷ lệ dữ trữ trên nhập khẩu cũng như các biến giải thích khác và xếp hạng tín dụng quốc gia. Tuy nhiên có sự thay đổi đó là tác giả sử dụng các quan sát về tổng nợ chủa chính phủ được cung cấp bởi World Bank và database của IMF thay vì chỉ sử dụng dữ liệu nỡ nước ngồi đồng thời thay thế biến giả lạm phát trên 40% thành tỷ lệ lạm phát trong ước lượng. Tác giả sẽ mơ tả một số biến giải thích và giới thiệu các biến được đưa vào mô hình.

Khả năng thanh tốn nợ quốc gia: Cũng theo đề nghị trong bài nghiên cứu bởi

Reihart, Rogoff và Savastano, tác giả sử dụng chỉ số này được đưa ra bởi Institutional Investors để đo lường khả năng trả nợ của mỗi quốc gia. Việc sử dụng biến IICR này cho tác giả dữ liệu định lượng về khả năng thanh tốn nợ thay vì chỉ sử dụng dữ liệu mang tính định tính như xếp hạng của Standard & Poor là AA, AB.

Institution Investor xếp hạng các nước theo thang từ 0 đến 100, các nước bị đánh giá thấp phản ánh khả năng cao về việc trong tương lai có thể không trả được nỡ và vỡ nợ, còn các nước có đánh giá 100 điểm thì được coi là có rủi ro vỡ nợ thấp nhất trên nghĩa vụ nợ của quốc gia đó. Các điểm xếp hạng được dựa trên thông tin cung cấp bởi các nhà kinh tế và các nhà phân tích rủi ro nổi tiếng và có uy tín tại các ngân hàng hàng đầu trên thế giới, các công ty chứng kháo hay công ty quản lý quỹ. Xếp hạng được phát hành thường lệ từ năm 1979 và số nước được chấm điểm đã tăng từ 96 nước trong năm

1980 và đến năm 2011 là 178 nước. IICR được phát hành 6 tháng một lần mỗi năm trong các tạp chí của Institutional Investors tháng 3 và tháng 9.

Thu nhập bình quân đầu người (GDP per capital): Biến này được chúng tôi đưa

vào mô hình để có thể nắm bắt một nhóm các thuộc tính cho phép chuyển đổi nợ thành thu nhập cao hơn như thể chế, ng̀n lực, ổn định chính trị… Từ đó ảnh hưởng lên cả khả năng và thiện trí trả nợ. Do chêch lệch giữa các quốc gia đã và đang phát triển nên dữ liệu sẽ được sử dung dưới dạng logarit.

Tổng dữ trự quốc gia trừ vàng: Tỷ lệ dự trữ quốc gia đóng một vai trò quan trọng

trong việc khi nợ nước ngồi và nợ trong nước đến hạn thì chính phủ có đảm bảo được nguồn tiền để trả nợ không. Tác giả chỉ lấy số liệu gồm tiền mặt, ngoại tệ và các khoản có tính thanh khoản cao, cịn vàng là một loại tài sản khó có thể chuyển đổi thành tiền trong thời gian ngắn và không thể dùng để trả nợ. Dữ liệu này cũng sẽ được để dưới dạng logarit để làm giảm chêch lệch giữa các giá trị quan sát.

Lạm phát: với một quốc gia có tỷ lệ lạm phát cao sẽ làm cho đồng tiền của quốc

gia đó mất đi giá trị và tác động đến cán cân vãng lai ở trên. Từ đó tác giả thực hiện ước lượng:

IICRi, t = β1 + β2 Infi, t + β3 Log (CGDPi, t) + β4 Log (TREi, t-1) + β5 Debti, t + ui, t

Trong phương trình trên IICR là xếp hạng tín dụng hay khả năng chịu đựng nợ, Inf là lạm phát tại thời điểm t, CGDP là GDP bình quân đầu người tại thời điểm t, cuối cùng là TRE và Debt lần lượt tương ứng với tổng dự trữ quốc gia và tỷ lên nợ trên GDP. Các biến cố định có thể giải thích hầu hết các đặc điểm cụ thể của quốc gia nhưng không thay đổi theo thời gian do tính không đờng nhất đáng kể trong mẫu của tác giả đối với những tác nhân khác như thể chế chính trị, văn hóa, xã hội, vị trí địa lý.

Tuy nhiên, ước lượng được trình bày cịn gặp một số khó khăn:

Có thể có đa cộng tuyến, hiện tượng thừa thiếu biến, phương sai sai số thay đổi hay tự tương quan.

Các biến như tỷ lệ nợ chính phủ, tỷ lệ lạm phát, thu nhập bình quân đầu người có thể là các biến ngoại sinh khơng nghiêm ngặt.

Có sự tương quan giữa các biến giải thích với các yếu tố bất biến ở mỗi quốc gia. 2.2. Mối quan hệ giữa IICR và tỷ lệ nợ công theo % GDP

Trước tiên ta sẽ xem xét sự tương quan giữa chỉ số xếp hạng IICR với tổng nợ của chính phủ. Hình dưới là biểu đờ của IICR và tỷ lệ nợ trên GDP cho 169 quốc gia trong mẫu dữ liệu của nhóm tác giả.

Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp

Biểu đồ 2.1: Mối quan hệ giữa IICR và tỷ lệ nợ

Quan sát biểu đờ 2.1 ta có thể thấy được các giá trị của IICR nằm khá là rải rác và không thể hiện rõ một mối quan hệ tuyến tính giữa 2 biến này. Nếu đối với các nước có có chỉ số IICR trên 40 thì có mối quan hệ tỷ tệ nghịch với nợ tức là nợ càng thấp thì IICR càng cao nhưng kết quả đối với các nước có IICR dưới 40 thì lại không như vậy, dù có tỷ số nợ ở mức khá là thấp nhưng IICR lại không cao- một mối quan hệ tỷ lệ thuận. Bên cạnh đó biểu đờ cịn cho ta thấy được vẫn có những trường hợp mà các nước có tỷ lệ nợ cơng trên GDP có giá trị rất lớn. Ví dụ như Nhật Bản với tỷ lệ nợ là 250.4% nhưng vẫn có thể đạt được IICR bằng 82 hay Mỹ có tỷ lệ 106.1% nhưng vẫn thuộc top rất an toàn với IICR là 93.4. Theo các nghiên cứu trước ngưỡng nợ phù hợp là 65% GDP và

vượt qua ngưỡng đó thì kinh tế sẽ suy thối và có thể dẫn đến vỡ nợ nhưng từ những dữ liệu trên bảng 1.1 thì kết quả nghiên cứu trước có thể khơng cịn chính xác nữa.

2.3. Mối quan hệ giữa IICR và tỷ lệ lạm phát:

Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp

Biểu đồ 2.2: Mối quan hệ giữa IICR và tỷ lệ lạm phát

Theo quy luật việc một quốc gia xảy ra lạm phát có thể tác động cả tiêu cực lẫn tích cực đến nền kinh tế của quốc gia đó từ đó tác động đến ng̀n thu thuế của chính phủ và khiến cho quốc gia vay nợ để bù đắp thiếu hụt. Thêm vào đó từ biểu đờ ta có thể dự đốn được Inf và IICR có mối quan hệ tuyến tính và ngược chiều.

2.4. Kết quả ước lượng

Bảng 2.3 trình bày kết quả ước lượng phương trình “Khả năng chịu nợ” bằng phương pháp OLS. Trong ước lượng này tác giả sử dụng mẫu gồm 169 quốc gia từ năm 2015 đến 2016.

Kết quả ước lượng cho thấy hệ số của các biến giải thích như mong đợi và có ý nghĩa thống kê. Tỷ lệ nợ trên GDP là -0.083 cho thấy tác động ngược chiều của nó lên chỉ số IICR và có ý nghĩa thống kê. Lạm phát có tác động như đã dự đoán với tác động tiêu cực lên điểm xếp hạng với hệ số hời quy là -0.0486. Các biến cịn lại đều như mong

đợi khi tổng dự trữ và GDP bình quân có tác động tích cực lên IICR. Tất cả các hệ số đều có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa α = 5%. Đồng thời 80.86% của biến IICR được giải thích bởi các biến độc lập, 19.14% còn lại là sai số trong cách đo lường, thu thập dữ liệu.

Model 1: OLS, using observations 1-169 Dependent variable: IICR2016

Coefficient Std. Error t-ratio p-value

Const -121.093 8.44064 -14.3465 <0.00001

Inflation_rate_ -0.0486613 0.0144284 -3.3726 0.00093 Public_debt_GDP -0.0830682 0.0256938 -3.2330 0.00148

Log_TRE 6.88797 0.97219 7.0850 <0.00001

Log_GDP_per 28.1715 1.51769 18.5622 <0.00001

Mean dependent var 45.65089 S.D. dependent var 24.28503 Sum squared resid 18960.86 S.E. of regression 10.75244

R-squared 0.808631 Adjusted R-squared 0.803964

F(4, 164) 173.2458 P-value(F) 8.74e-58

Log-likelihood -638.6604 Akaike criterion 1287.321

Schwarz criterion 1302.970 Hannan-Quinn 1293.672

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ phần mềm Gretl

Bảng 2.3: Kết quả ước lượng OLS

Cũng giống như các phương pháp khác, kết quả ước lượng của OLS có thể là khơng phù hợp do đó việc kiểm tra mơ mình có phù hợp hay không là hết sức vần thiết, sau đây là kết quả kiểm định thống kê và các kiểm tra có liên quan đến tính hợp lý của ước lượng OLS.

Tác giả cần kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình. Trước tiên là kiểm tra liệu mơ hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến- có sự phụ thuộc tuyến tính cao giữa các biến giải thích. Tác giả sử dụng phương pháp nhân tử phóng đại phương sai, với VIFj = 1

1−𝑅𝑗2 nếu giá trị của VIF > 10 thì đa cộng tuyến tờn tại. Xác định VIF bằng Gretl, thu được các giá trị VIF của các biến đều nhỏ hơn 10 nên mô hình không có đa cộng tuyến. Tiếp đến là kiểm định phương sai sai số của mơ hình bằng kiểm định White, ta có 2 cặp giả thuyết H0 là mô hình có phương sai sai số đờng nhất và H1 mơ hình có phương sai sai số thay đổi .Tác giả thu được giá trị p-value = 0.2374 với mức ý

nghĩa α = 0.05 < p-value thì chấp nhận giả thuyết H0 hay mô hình có phương sai sai số thuần nhất.

Xem xét các thủ tục kiểm định khác nhau được tiến hành, chúng tơi có thể nói rằng có đủ bằng chứng để kết luận rằng các kiểm định là thỏa mãn các giả định và mơ hình của tác giả là hợp lý.

2.5. Áp dụng với nợ công của Việt Nam

Tác giả thiết lập ngưỡng cho IIR để tính tốn mức nợ mục tiêu tương đương. Thay vì phân chia các nước trong mẫu thành các nhóm dựa trên giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của IIR, nghiên cứu của chúng tôi thực hiện điều tra sự tương ứng giữa IIR năm 2016 với các xếp hạng tín dụng của 3 tổ chức xếp hạng lớn (Moody’s, Fitch và Standard and Poor’s).

Mẫu được chia thành ba nhóm:

i) Các quốc gia được xếp hạng một cách thống nhất ở hạng khuyến nghị đầu tư;

ii) Những nước có xếp hạng thống nhất ở hạng khuyến nghị không đầu tư; iii) Những nước có một xếp hạng khơng chắc chắn (nằm ở biên giới)

Tính tốn IIR và tìm mức xếp hạng của Moody’s, Fitch và Standard and Poor’s cho các nước. Xếp các nước theo IIR của họ 2016 (từ cao đến thấp), sau đó di chuyển xuống trong danh sách để tìm đất nước với IIR cao nhất mà tại đó có ít nhất một tổ chức xếp hạng xếp nó ở hạng khuyến nghị không nên đầu tư. Thao tác này tạo nên ngưỡng trên. Để xác định ngưỡng dưới có thể bắt đầu ở dưới danh sách và di chuyển đến quốc gia đầu tiên mà có ít nhất một tổ chức xếp hạng xếp nó ở hạng khuyến nghị đầu tư. Các nước ở giữa hai ngưỡng này có các xếp hạng hỗn hợp, các nước này được đánh giá không thống nhất bởi các tổ chức xếp hạng. Sử dụng phương pháp này có thể tìm thấy một ngưỡng trên của IIR là 65.8, trên mức này bao gồm các nước được xếp hạng thống nhất ở hạng khuyến nghị đầu tư, và ngưỡng dưới của IIR là 49, dưới mức này là những quốc gia được xếp hạng thống nhất ở hạng khuyến nghị không đầu tư. Kết quả của bước này được trình bày trong bảng 2.4 với đại điện một số quốc gia trong mẫu chính của nhóm tác giả.

Quốc gia Standard & Poor’s

Moody’s Fitch IICR 2016

Netherlands AAA Aaa AAA 90.8

H ạ ng khuy ế n ngh ị đ ầu tư

Singapore AAA Aaa AAA 93.2

United States

AA+ Aaa AAA 93.4

Austria AA+ Aa1 AA+ 87.4

New Zealand AA Aaa AA 86.3 China A+ A1 A+ 76 Ireland A A2 A+ 60.4 Saudi Arabia A- A1 AA 71.5 Thailand BBB+ Baa1 BBB+ 61.5 Italy BBB Baa2 BBB 68.4 Indonesia BBB- Baa3 BBB- 57 Biên gi ớ i Bulgaria BBB- Baa2 BBB 55.9 Rusia BB+ Ba1 BBB- 54.2 Brazil BB Ba2 BB 55.2 Vietnam BB- B1 B+ 44.8 Nicaragua B+ B2 B+ 24.8 Khuy ế n ng hị ko đ ầu tư Egypt B- B3 B 32.1 Greece B- Caa2 B- 27.9 Venezuela SD Caa3 C 19.6 Bảng 2.4: IICR và xếp hạng của 3 tổ chức xếp hạng

Từ bảng trên ta có thể thấy Việt Nam đang ở mức khuyến nghị không đầu tư và đây trở thành một rào cản rất lớn trong việc thu hút vốn từ nước ngồi, với xếp hạng tín dụng thấp thì nhà đầu tư sẽ có ít niềm tin hơn vào khả năng trả nợ của quốc gia trong tương lai. Vậy Việt Nam có thể chịu đựng tỷ lệ nợ ở mức nào đến khi được coi là vỡ nợ?

Phân loại xếp hạng tín dụng và IIR 2011

Fitch Moody's S&P Phân loại Phạm vi IIR

AAA Aaa AAA

An toàn cao nhất 90,6 - 100

AA+ Aa1 AA+

AA Aa2 AA

Chất lượng cao 82,7 - 90,5

AA- Aa3 AA-

A+ A1 A+ Hạng trung bình cao 72,5 - 82,6 A A2 A A- A3 A- BBB+ Baa1 BBB+ Trung bình 65,9 - 72,4 BBB Baa2 BBB BBB- Baa3 BBB- BB+ Ba1 BB+

Hạng không đầu tư Mang

tính đầu cơ 45,7 - 65,8

BB Ba2 BB

BB- Ba3 BB-

B+ B1 B+

Mang tính đầu cơ cao 33,3 - 45,7

B B2 B

B- B3 B-

CCC+ Caa1 CCC+

Rủi ro cao Mang tính đầu cơ rất cao

0 - 33.2 CCC Caa2 CCC CCC- Caa3 CCC- CC Ca CC C C C RD SD Vỡ nợ D D

Nguồn: Fitch, Moody's, S&P và nhóm nghiên cứu tính tốn

Bảng 2.5: Phân loại xếp hạng tín dụng và IICR 2016

Từ bảng 2.5 ta có thể thấy mức độ được đánh giá là rủi ro cao và có thể vỡ nợ ứng với mức IICR từ 0 – 33.2 từ đó ta có thể tính ra được tỷ lệ nợ mà Việt Nam có thể chịu từ phương trình khả năng chịu nợ ở trên với điều kiện các nhân tố khác không đổi. Việc giữ cố định là không thể nhưng việc giảm thiểu chêch lệch là có thể và cần sự kết hợp giữa các quyết định và chính sách của đảng và nhà nước.

Sau khi thay IICR= 33.2 vao phương trình khả năng chịu nợ tác giả đã thu được kết quả là tỷ lệ nợ trên GDP là 138% từ đó có thể suy ra khi nào tỷ lệ nợ đạt tới mức đó thì nước ta bắt đầu rơi vào trạng thái vỡ nợ. Tuy nhiên, vỡ nợ là điều không một quốc gia nào mong muốn, điều cần đạt được là một tỷ lệ nợ mục tiêu mà từ đó thu hút được đầu tư để kinh tế phát triển. Hiện nay tỷ lệ nợ ở nước ta đang là 65% và có xu hướng tăng lên trong tương lai. Trước tình hình đó, chính phủ Việt Nam ngồi việc kiểm sốt mức nợ cơng và thâm hụt ngân sách cịn phải nâng cao hiệu quả của các dự án đầu tư công, xem xét kỹ đầu tư của khu vực doanh nghiệp nhà nước. Quản lý nợ quốc gia phải gắn chặt với quản lý chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa và các yếu tố kinh tế vĩ mô, cụ thể hơn phải dự tính được xu hướng biến động của các nhân tố tác động đến quy mô nợ, nhất là lãi suất và tỷ giá nhằm đảm bảo giảm tối đa các chi phí trả nợ, giảm thiệt hại, giảm rủi ro. Về mặt dài hạn, chính phủ cần phải có một chiến lược cắt giảm đầu tư công, cắt giảm thâm hụt ngân sách để có thể kiểm sốt được nợ vay nước ngồi.

Chương 3: KẾT LUẬN VỀ NGƯỠNG CHỊU ĐỰNG NỢ CÔNG CỦA NỀN KINH TẾ VIỆT NAM VÀ MỘT SỐ ĐỀ XUẤT, KIẾN NGHỊ VỀ

GIẢI PHÁP VÀ CHÍNH SÁCH.

3.1. Kết luận của tiểu luận

Nghiên cứu của nhóm tác giả trình bày một phương pháp thay thế để tính tốn mức nợ mục tiêu bằng cách sử dụng khuôn khổ “khả năng chịu đựng nợ” trong tài liệu nghiên cứu của Reihart, Rogoff và Savastano (2003) đờng thời nhóm tác giả cũng đã sử