Các yếu tố ảnh hưởng tới hiệu quả quản lý nợ công ở Việt Nam

NGUYỄN THANH BÌNH (Trường Cao đẳng Thương mại và Du lịch Hà Nội)

TÓM TẮT:

Việc sử dụng hiệu quả nợ công hay các khoản vay sẽ giúp thúc đẩy kinh tế phát triển theo đúng định hướng của Nhà nước mà không gây lãng phí nguồn lực tài chính.

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích kết hợp định tính và định lượng để tìm ra các yếu tố giúp nâng cao hiệu quả quản lý nợ công. Với phương pháp định tính, tác giả tiến hành phỏng vấn 12 chuyên gia để đưa ra các yếu tố và khía cạnh bên trong từng yếu tố ảnh hưởng tới hiệu quả quản lý nợ công. Đồng thời, với 138 phiếu khảo sát thu được và phân tích định lượng (qua kĩ thuật phân tích nhân tố, hồi quy) đã tìm ra 5 nhân tố ảnh hưởng tích cực lên hiệu quả quản lý nợ công, bao gồm: (1) Chính sách; (2) Hệ thống kiểm soát; (3) Nguồn nhân lực; (4) Văn bản pháp luật; (5) Hạ tầng công nghệ. Nghiên cứu cũng đưa ra một số hàm ý chính sách giúp nâng cao hiệu quả quản lý nợ công tại Việt Nam.

Từ khóa: Nợ công, quản lý nợ công, định tính, định lượng.

1. Đặt vấn đề

Nợ công mô tả các khoản nợ với chủ thể đi vay là khu vực công và người cho vay có thể là tổ chức hay cá nhân trong và ngoài nước. Nợ công giúp giải quyết các vấn đề về chi tiêu của mỗi quốc gia nhằm đạt được các nhiệm vụ đề ra của tổ chức công (Luật Quản lý nợ công, 2017). Việc sử dụng hiệu quả nợ công hay các khoản vay sẽ giúp thúc đẩy kinh tế phát triển theo đúng định hướng của Nhà nước mà không gây lãng phí nguồn lực tài chính. Việt Nam nằm trong danh sách các quốc gia đang phát triển, nội lực nền kinh tế còn hạn chế, các khoản nợ công chủ yếu là nợ nước ngoài. Nếu không quản lý hiệu quả, nợ công sẽ đe dọa tới tình hình an ninh kinh tế quốc gia như bài học của Hy Lạp hay Brazil.

Trong hai năm trở lại đây, tỷ lệ nợ công của Việt Nam đã có xu hướng được kiểm soát tốt (tỷ lệ nợ công giảm từ 61,4% GDP năm 2017 còn 58,4% GDP năm 2018 và còn 56,1% GDP năm 2019). Mặc dù mức nợ công theo đánh giá vẫn được coi là an toàn khi tỷ lệ nợ công thấp hơn con số 65% GDP, do IMF đưa ra đối với Việt Nam. Nhưng do ảnh hưởng của dịch bệnh Covid-19 khiến nền kinh tế không những của Việt Nam mà của cả thế giới đều bị ảnh hưởng. Dự báo tình hình tăng trưởng kinh tế sẽ có xu hướng giảm năm 2020. Bên cạnh đó, thâm hụt Ngân hàng Nhà nước đang ở mức 6% GDP sẽ làm cho gánh nặng nợ công trở nên nghiêm trọng hơn và cần được nghiên cứu các phương án nhằm sẵn sàng đối phó với các kịch bản xảy ra.

Với tình hình kinh tế bị ảnh hưởng nặng nề từ đại dịch Covid-19, việc quản lý tốt đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát nợ công. Tuy nhiên, vẫn phải đảm bảo phát triển hạ tầng, cơ sở vật chất phục vụ mục tiêu phát triển đất nước.

Nghiên cứu được thực hiện nhằm tìm ra các yếu tố giúp quản lý hiệu quả nợ công đối với Việt Nam trong những năm tiếp theo.

2. Tổng quan lý thuyết

2.1. Lý thuyết liên quan về nợ công

Khi Luật Quản lý nợ công có hiệu lực thi hành, nợ công được phân định rõ ràng và quy định: “Nợ công bao gồm: Nợ Chính phủ, nợ được Chính phủ bảo lãnh và nợ của chính quyền địa phương”. Trong đó: (1) Nợ Chính phủ là khoản nợ phát sinh từ các khoản vay trong nước, nước ngoài được ký kết, phát hành nhân danh Nhà nước, nhân danh Chính phủ hoặc các khoản vay khác do Bộ Tài chính ký kết, phát hành, ủy quyền phát hành theo quy định của pháp luật; (2) Nợ được Chính phủ bảo lãnh là khoản nợ của doanh nghiệp, tổ chức tài chính, tín dụng vay trong nước, nước ngoài được Chính phủ bảo lãnh; (3) Nợ chính quyền địa phương là khoản nợ do Ủy ban nhân dân tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương ký kết, phát hành hoặc ủy quyền phát hành (Luật Quản lý nợ công, 2017).

2.2. Tiêu chí đánh giá tình trạng nợ công

2.2.1. Thâm hụt ngân sách nhà nước

Nguồn gốc của nợ công bắt nguồn từ thâm hụt ngân sách nhà nước (NSNN). Khi ngân sách nhà nước thâm hụt (chi vượt quá thu), Chính phủ sẽ có hành động giúp tăng khoản thu như tăng thuế, tiết kiệm chi tiêu, in thêm tiền hoặc đi vay để bù đắp thâm hụt. Chính vì vậy, thâm hụt NSNN và nợ công có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Khi thâm hụt ngân sách nhà nước cao tương ứng với thặng dư NSNN đạt giá trị âm sẽ làm gia tăng tỷ lệ nợ công do: (i) Thâm hụt NSNN được tài trợ bằng việc phát hành các công cụ nợ ngày càng nhiều sẽ làm gia tăng nợ công; (ii) Các khoản nợ công chưa được thanh toán sẽ khiến chi phí cho các khoản nợ tăng lên. Trong nghiên cứu Dornburch (1996) đã cho thấy, gia tăng nợ công sẽ làm tăng thâm hụt NSNN và kết quả làm tăng nợ và tỷ lệ nợ không ngừng tăng lên. Quá trình này như một vòng luẩn quẩn (Luật Quản lý nợ công, 2017).

2.2.2. Tỷ lệ nợ công

Từ việc thâm hụt NSNN, tỷ lệ nợ công sẽ tăng dần khi tỷ lệ thâm hụt NSNN càng cao. Tỷ lệ nợ công được đo lường bằng tỷ lệ % giữa nợ công và tổng thu nhập quốc nội (GDP). Tỷ lệ nợ công cao cho thấy quốc gia sử dụng nợ vay tăng lên. Tuy nhiên, việc tăng tỷ lệ nợ công không phải yếu tố đánh giá quốc gia đó có đang trong tình trạng kinh tế suy thoái hay không. Nó còn tùy thuộc vào việc vay trong nước hay vay nước ngoài để đánh giá về tình trạng sức khỏe của một quốc gia. Theo thông lệ quốc tế được các tổ chức tài chính quốc tế áp dụng như Ngân hàng Thế giới (WB) và Quỹ Tiền tệ quốc tế IMF, nợ công được coi là an toàn nếu tỷ lệ này được duy trì ở mức dưới 50%. (IMF, 2001; Luật Quản lý nợ công, 2017).

2.2.3. Tỷ lệ nợ nước ngoài

Tỷ lệ nợ nước ngoài chiếm tỷ trọng lớn nhất tại các nước đang phát triển như Việt Nam. Tỷ lệ nợ nước ngoài cao cho thấy quốc gia đang bị phụ thuộc nhiều vào yếu tố nước ngoài, nội lực bên trong dường như không đáng kể (Luật Quản lý nợ công, 2017). Nguy cơ vỡ nợ của quốc gia cũng chủ yếu đến từ vỡ nợ nước ngoài (khi tỷ lệ nợ nước ngoài quá cao, nội lực của nền kinh tế không có, tài sản quốc gia không gia tăng do không có nội lực).

2.2.4. Tỷ lệ nợ trong nước

Tỷ lệ nợ trong nước được IMF phân tích thành yếu tố so sánh là Tỷ lệ nợ trong nước so với GDP và tỷ lệ nợ trong nước so với thu NSNN. Trong đó, tỷ lệ nợ trong nước so với GDP: Chỉ tiêu này có ngưỡng an toàn là 20 - 25%. Tỷ lệ nợ trong nước so với thu NSNN (NPV nợ trong nước/DBR): Đo lường giá trị hiện tại ròng của nợ trong nước liên quan đến khả năng trả nợ của quốc gia lấy từ nguồn thu ngân sách nhà nước. Ngưỡng an toàn của tỷ lệ này là 90 - 170%  (IMF, 2001)

3. Phương pháp nghiên cứu

Do chưa có mô hình nghiên cứu cụ thể nào tìm ra yếu tố quyết định tới hiệu quả sử dụng cũng như quản lý nợ công, tác giả sẽ sử dụng quy trình nghiên cứu định tính (phỏng vấn chuyên gia) để tìm ra các nhân tố ban đầu. Sau đó, tiếp tục sử dụng phương pháp định lượng qua khảo sát để kiểm chứng lại kết quả từ nghiên cứu định lượng. Kết quả nghiên cứu sẽ là căn cứ để tác giả đưa ra các giải pháp cụ thể giúp sử dụng và quản lý hiệu quả nợ công.

3.1. Nghiên cứu định tính

Tác giả sử dụng phỏng vấn, lấy ý kiến chuyên gia về quản lý nợ công tại Việt Nam. Các câu hỏi đưa ra dựa trên trần nợ công được xác định trong Hình 1. Các câu hỏi chủ yếu tập trung vào xem xét: Các yếu tố giúp nâng cao hiệu quả quản lý nợ công ở Việt Nam? Với các yếu tố đưa ra, khía cạnh bên trong nào là quan trọng nhất?

Các nhân tố cũng như những khía cạnh trong nhân tố thực hiện qua phương pháp bão hòa thông tin được trình bày bằng cách phỏng vấn các chuyên gia trong lĩnh vực nợ công. Lên danh sách 10 chuyên gia đồng thời có lịch hẹn phỏng vấn trực tiếp hoặc qua điện thoại. Trong quá trình phỏng vấn, tiến hành ghi chép và ghi âm đầy đủ quan điểm của chuyên gia về các khía cạnh. Tiến hành phỏng vấn lấy thông tin cuối cùng theo lý thuyết bão hòa thông tin. Phỏng vấn từng người, mỗi người sẽ thu được một vài thông tin chung so với chuyên gia khác. Phỏng vấn tới khi nào liên tiếp 3 người không đưa ra được thông tin gì mới so với những người trước thì đó được coi là điểm bão hòa thông tin  (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Lúc này dừng phỏng vấn và lọc lại các thông tin có được từ những người được phỏng vấn.

Sau khi phỏng vấn xong, tiến hành lọc các thông tin có được từ các chuyên gia và hình thành ra các nhân tố cùng các biến quan sát. Kết quả phỏng vấn chuyên gia, tác giả tổng hợp và đưa ra các nhân tố giúp nâng cao hiệu quả sử dụng nợ công. (Hình 1)

3.2. Nghiên cứu định lượng

Dữ liệu

Dữ liệu sơ cấp: Các dữ liệu sơ cấp được tác giả sử dụng phát bảng survey trực tiếp cho các chuyên gia về nợ công (giảng viên, cán bộ làm việc liên quan tới sử dụng, quản lý nợ công; các chuyên gia tư vấn tài chính công ở Việt Nam). Số lượng chuyên gia là 138 người nhằm đảm bảo mẫu đại diện theo phương pháp mẫu bằng 5 lần số lượng câu hỏi (Hair et al., 2014)

Phương pháp phân tích dữ liệu

Với dữ liệu thu thập được, tác giả tiến hành mã hóa và đưa vào phần mềm SPSS để phân tích. Kiểm định sự tin cậy thang đo được thực hiện giúp kiểm tra các nhân tố đưa ra có tin cậy khi đo lường qua các biến quan sát hay không.

Các chỉ số về hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều > 0,3 cho thấy, nhân tố đạt tin cậy  (Nunnally & Bernstein, 1994; Peterson, 1994). Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng < 0,3 sẽ được loại ra khỏi phân tích. Tiếp theo, các biến quan sát tin cậy sẽ được đưa vào phân tích nhân tố (EFA). Các chỉ tiêu hệ số KMO > 0,5; phương sai trích > 50% sẽ chỉ ra phân tích EFA có phù hợp. Sau phân tích, các nhân tố sẽ được hình thành rồi đưa vào các bước phân tích tương quan và hồi quy. Phân tích hồi quy các chỉ số đánh giá so sánh với mức ý nghĩa 5% được sử dụng trong nghiên cứu này.

4. Kết quả

4.1. Kiểm định tin cậy thang đo

Kết quả phân tích cho thấy, các nhân tố đáng tin cậy với hệ số Cronbach’s Alpha đều > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều > 0,3.

Sau khi các nhân tố đã đảm bảo sự tin cậy qua các biến quan sát, tác giả tiến hành đưa vào phân tích nhân tố nhằm xem xét với dữ liệu nghiên cứu này các biến quan sát có thực sự hình thành giống với giả thuyết ban đầu hay không?

4.2. Phân tích nhân tố

4.2.1. Kết quả phân tích nhân tố cho các biến độc lập.

Kết quả chỉ ra phân tích nhân tố cho các biến độc lập là phù hợp với hệ số KMO bằng 0,802 > 0,05; p-value của kiểm định Barlett < 0,05 và phương sai trích 69.86% > 50%. Đồng thời, kết quả phân tích nhân tố cho các biến độc lập cũng cho thấy, có 5 nhân tố được hình thành từ các biến quan sát tương ứng giống với giả thuyết ban đầu đưa ra. (Bảng 2)

Bảng 2. Kết quả phân tích nhân tố cho các biến độc lập

 

Thành phần chính

 

1

2

3

4

5

VB1

.903

 

 

 

 

VB3

.861

 

 

 

 

VB4

.849

 

 

 

 

VB2

.843

 

 

 

 

NL2

 

.782

 

 

 

NL4

 

.780

 

 

 

NL3

 

.757

 

 

 

NL1

 

.700

 

 

 

KS1

 

 

.807

 

 

KS3

 

 

.789

 

 

KS4

 

  

.762

 

 

KS2

 

 

.751

 

 

QL4

 

 

 

.746

 

QL1

 

 

 

.681

 

QL3

 

 

 

.676

 

QL2

 

 

 

.633

 

HT2

 

 

 

 

.847

HT3

 

 

 

 

.814

HT1

 

 

 

 

.803

KMO

.802

 

Bartlett's Test

0.000

 

Phương sai giải thích

69.86%

 

4.2.2. Kết quả phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc

Kết quả phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc là phù hợp với hệ số KMO > 0,5; p-value của kiểm định Barlett < 0,05 và phương sai trích bằng 86,2% > 50%. Từ bảng phân tích cũng chỉ ra, chỉ có một nhân tố được hình thành từ các biến quan sát giống với giả thuyết ban đầu. (Bảng 3)

Sau khi có kết quả các nhân tố được hình thành từ các biến quan sát, tác giả tiến hành lấy nhân tố đại diện qua phương pháp lấy trung bình của các biến quan sát trong nhân tố. Với các nhân tố đại diện này, sẽ tiếp tục đưa vào phân tích tương quan và hồi quy để tìm ra yếu tố có tác động thực sự tới hiệu quả quản lý nợ công ở Việt Nam.

4.3. Phân tích hồi quy

Qua phân tích hồi quy OLS với giá trị VIF đều < 10 cho thấy, mô hình hồi quy không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả chỉ ra, các biến độc lập đều có tác động tích cực tới hiệu quả quản lý nợ công (p-value đều < 0,05 và hệ số beta dương). (Bảng 4)

Với hệ số R2 = 0,504 cho thấy, mô hình giải thích được 50,4% sự thay đổi của biến phụ thuộc HQ qua các biến độc lập trong mô hình. Hơn 40% còn lại là các yếu tố khác không có trong mô hình hoặc các yếu tố không quan sát hay lượng hóa được vào mô hình.

Kết quả nghiên cứu cho thấy, chính sách quản lý nợ công có ảnh hưởng tích cực lên hiệu quả quản lý nợ công. Việc đưa ra các mục tiêu sử dụng nợ công một cách rõ ràng giúp tránh lãng phí ngân sách. Các kế hoạch đề ra được thực hiện theo đúng quy định và lộ trình đưa ra giúp chính sách quản lý hiệu quả hơn.

Ngoài ra, yếu tố hệ thống kiểm soát cũng ảnh hưởng tích cực lên hiệu quả quản lý nợ công cho thấy, việc kiểm soát thường xuyên và đúng quy trình các hoạt động chi NSNN sẽ giúp sử dụng NSNN hiệu quả hơn.

Bên cạnh đó, yếu tố nguồn nhân lực cũng đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý nợ công. Các cán bộ tham gia có chuyên môn tốt, nhiệt tình trong công việc và hiểu rõ được ý nghĩa của nợ công sẽ giúp việc quản lý trở lên hiệu quả hơn.

Để thực thi và quản lý nợ công được cải thiện thì văn bản pháp luật và hạ tầng công nghệ sẽ là hai vấn đề hỗ trợ tốt cho hoạt động quản lý nợ công.

5. Kết luận và hàm ý chính sách

Từ kết quả khảo sát, nghiên cứu đã chỉ ra 5 yếu tố ảnh hưởng tới hiệu quả quản lý nợ công ở Việt Nam: (1) Chính sách; (2) Hệ thống kiểm soát; (3) Nguồn nhân lực; (4) Văn bản pháp luật; (5) Hạ tầng công nghệ. Cả 5 yếu tố đều có ảnh hưởng tích cực tới hiệu quả quản lý nợ công.

Nghiên cứu cũng đưa ra một số hàm ý chính sách như:

(1) Xây dựng mục tiêu sử dụng nợ công một cách rõ ràng và cụ thể;

(2) Chủ động trong việc quản lý nợ công, không để xảy ra tình trạng liên tục thay đổi chính sách khi phát sinh các vấn đề liên quan tới nợ công;

(3) Tuân thủ nguyên tắc tín dụng: Chỉ vay nợ khi có dự án hiệu quả và nguồn trả nợ rõ ràng, phải tính đến các kịch bản rủi ro có thể xảy ra để bảo đảm khả năng thanh toán của Chính phủ;

(4) Xây dựng chính sách quản lý rủi ro bằng văn bản và quy định cụ thể về những vấn đề như xác định rõ mục tiêu của quản lý rủi ro là hạn chế và kiểm soát rủi ro;

(5) Người tham gia vào quản lý và sử dụng nợ công cần có kiến thức chuyên môn về vị trí công tác, các cá nhân đảm nhận vị trí liên quan cần có chuyên môn tốt (Trong trường hợp chưa có chuyên môn tốt hoặc mới tham gia vào lĩnh vực chuyên môn cần được đào tạo để có thể chủ động trong công việc);

(6) Ứng dụng công nghệ thông tin trong việc thu thập thông tin về nợ công.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

  1. Hair, J. F., William, C. B., Barry, J. B., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate Data Analysis (7th ed). Harlow, UK: Pearson.
  2. International Monetary Fund. (2001). Guidelines for Public Debt Management. https://www.imf.org/external/np/mae/pdebt/2000/eng/index.htm
  3. Luật Quản lý nợ công. (2017). https://thuvienphapluat.vn/van-ban/tai-chinh-nha-nuoc/Luat-Quan-ly-no-cong-337165.aspx
  4. Nguyễn Đình Thọ. (2013). Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh. NXB Lao động. http://thuvien.ajc.edu.vn:8080/dspace/handle/123456789/4830
  5. Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory. McGraw-Hill.
  6. Peterson, R. A. (1994). A Meta-analysis of Cronbach’s Coefficient Alpha. Journal of Consumer Research, 21(2), 381–391. https://doi.org/10.1086/209405

Factors affecting the efficiency of public debt management in Vietnam

Ph.D Nguyen Thanh Binh

Hanoi College of Commerce and Tourism

ABSTRACT:

The effective use of public debt or loans will promote economic development in accordance with the State's orientation without wasting financial resources. This study used qualitative and quantitative analyses to find out factors that improve the efficiency of public debt management. The qualitative analysis was used to interview 12 experts to find out the factors and internal aspects of each factor affecting the efficiency of public debt management. The qualitative analyses including factor analysis techniques and regression analysis techniques were employed with 138 questionnaires and found 5 factors that positively affect the efficiency of public debt management. These factors are (1) Policy; (2) Control system; (3) Human resources; (4) Legal documents; and (5) Technology infrastructure. This study also provides some policy implications to improve the efficiency of public debt management in Vietnam.

Keywords: Public debt, public debt management, qualitative, quantitative.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 11, tháng 5 năm 2020]