Đề tài Nợ nước ngoài và ảnh hưởng tới tăng trưởng kinh tế của Việt Nam

ong những nguyên tắc huy động vốn của Nhà nƣớc là vốn vay phải đƣợc sử dụng đúng mục đích nhƣ trong các kế hoạch chi tiết về vay, sử dụng và trả nợ; song sử dụng vốn vay nhƣ thế nào lại liên quan đến tình hình thực tế. Điều đó dẫn đến nguồn vốn khi huy động thì rất nhanh, trong một thời gian ngắn có thể đáp ứng yêu cầu về vốn, nhƣng tốc độ giải ngân thì rất chậm, ảnh hƣởng đến việc sử dụng vốn sao cho vừa đúng mục đích vừa thỏa mãn nhu cầu về vốn vừa làm cho đồng vốn sinh lời để trả nợ. Với đồng vốn giải ngân chậm mà không đƣợc đƣa đồng vốn chƣa giải ngân vào sử dụng cho mục đích khác đã làm cho hiệu quả của nợ vay giảm rất nhiều. Theo báo cáo của WB, hiện nay 6 Nguồn: Báo cáo 15 năm ODA tại Việt Nam – Bộ kế hoạch và đầu tƣ ODA/tabid/170/articleType/ArticleView/articleId/204/15-nm-ODA--Vit-Nam.aspx 49 tốc độ giải ngân của Việt Nam chỉ đạt khoảng 50%/năm. Thanh toán nợ của Việt Nam chỉ chiếm 28% GDP. Đây chính là một trong những vấn đề mà các nhà tài trợ mong muốn Việt Nam cần quan tâm cải thiện. Việc chậm giải ngân đồng nghĩa với tiến trình thực hiện chậm, vì thế lợi ích thu đƣợc hạn chế, ảnh hƣởng đến tăng trƣởng kinh tế. Nguồn vốn nƣớc ngoài kết hợp với nguồn vốn trong nƣớc sẽ tạo nên một hợp lực thúc đẩy nền kinh tế tiến mạnh trên quĩ đạo tăng trƣởng và phát triển của nó. Song phải nhận thức rằng vay nợ nƣớc ngoài là một vấn đề bất đắc dĩ, là hai mặt phải trái đối lập nhau và bất cứ lúc nào mặt trái của nó cũng có thể quay lại làm ảnh hƣởng nền kinh tế, gây nên tình trạng khủng hoảng nợ nƣớc ngoài nếu nhƣ chúng ta không có mộtchiến lƣợc vay tối ƣu. Cho nên, vấn đề đặt ra là chúng ta phải xây dựng đƣợc một chiến lƣợc toàn diện về kiểm soát và quản lý nợ, hình thành các chỉ tiêu đánh giá mức an toàn trong vay nợ, tính bền vững của nợ. 2.1.6 Cơ chế quản lý nợ vay: Cơ chế quản lý nợ vay của Việt Nam hiện nay còn tồn tại nhiều bất cập. Hệ thống các cơ quan thực hiện quản lý nợ Chính phủ hiện nay vẫn chƣa phân định rõ ràng chức năng, nhiệm vụ. Với số lƣợng các cơ quan tham gia quản lý nợ hiện nay, khó có thể và thậm chí không thể có những phản hồi kịp thời đối với các cơ hội thị trƣờng. Chẳng hạn trong huy động nợ mới, quy trình phê duyệt có thề kéo dài 6 – 8 tháng. Khi Việt Nam chuyển sang huy động nhiều hơn theo hớng thị trƣờng, đây sẽ là vấn đề lớn đối với các nhà quản lý nợ. Số lƣợng các cơ quan trên đã giảm xuống sau khi ban hành Luật Ngân sách sửa đổi. Tuy nhiên, vẫn còn một số lƣợng lớn các cơ quan chịu trách nhiệm về giám sát, phân tích và quản lý nợ Chính phủ. Hiện nay cả Bộ Tài chính, Bộ Kế hoạch và đầu tƣ, Ngân hàng nhà nƣớc và một số cơ quan ngành khác cùng đƣợc giao nhiệm vụ quản lý nợ Chính phủ mà không xác định đƣợc chính xác phạm vi hoạt động của từng đơn vị. Luật NSNN quy định Bộ Tàì chính là cơ quan xây dựng chiến lƣợc, kế hoạch vay nợ, trả nợ trong và ngoài nƣớc 50 (Điều 21), Quy chế quản lý vay và trả nợ nƣớc ngoài quy định Bộ Kế hoạch và dầu tƣ chịu trách nhiệm xây dựng chiến lƣợc quốc gia về vay và trả nợ nƣớc ngoài và tổng hợp kế hoạch dài hạn về vay và trả nợ nƣớc ngoài của cả nƣớc (Điều 6. Luật tổ chức các tổ chức tín dụng quy định Ngân hàng Nhà nƣớc phối hợp với Bộ Tài chính xây dựng chiến lƣợc điều hành nợ Chính phủ trong từng giai đoạn để đảm bảo sự phù hợp trong việc thực thi chính sách tiền tệ và chính sách tài chính, tham gia giải quyết các vấn đề liên quan đến nợ nƣớc ngoài. Quỹ Hỗ trợ Phát triển là cơ quan thuộc Văn phòng Chính phủ và Bộ Tài chính nay tách ra thành Ngân hàng Phát triển Việt Nam) huy động vốn và giải ngân cho các dự án phát triển ƣu tiên của Chính phủ. Ngay trong nội bộ Bộ Tài chính cũng có sự chồng chéo về chức năng, nhiệm vụ quản lý nợ Chính phủ. Chức năng quản lý nợ phân tán trong 3 đơn vị Tài chính đối ngoại, Ngân sách nhà nƣớc và Kho bạc nhà nƣớc. Quyết định số 151/2003/QĐ - BTC của Bộ trởng Tài chính quy định nhiệm vụ của Vụ Ngân sách N hà nƣớc, đó là "Chủ trì phối hợp các đơn vị thống nhất quản lý nợ quốc gia". Tuy nhiên, quy định này lại chồng chéo với nhiệm vụ quản lý nợ nƣớc ngoài mà Bộ trƣởng Bộ Tài chính đã phân công cho Vụ Tài chính đối ngoại tại Quyết định số 163/2003/QĐ - BTC, theo đó Vụ Tài chính đối ngoại có chức năng giúp Bộ trƣởng Bộ Tài chính "thống nhất quản lý vay và trả nợ nƣớc ngoài của Chính phủ, vay và trả nợ nƣớc ngoài của quốc gia". Quyết định số 209/2003/QĐ - BTC, Kho bạc nhà nƣớc có nhiệm vụ “nghiên cứu xây dự thảo đề án, chính sách, chế độ về huy đông vốn trong nƣớc và ngoài nƣớc… thông qua phát hành công trái, trái phiếu Chính phủ”, trong khi đó Quyết định số 163/2003 đã quy định một trong những nhiệm vụ của Vụ Tài chính đối ngoại là “Nghiên cứu, đề xuất và tổ chức thực hiện các phƣơng án huy động vốn nƣớc ngoài trên thị trƣờng vốn quốc tế của Chính phủ”. Trong Bộ chƣa phân công trách nhiệm cho đơn vị nào thực hiện nhiệm vụ quyết toán nguồn viện trợ không hoàn lại của Bộ Tài chính (hiện tại Bộ mới giao trách nhiệm 51 cho Vụ Hợp tác quốc tế làm đầu mối thu hút nguồn vốn tài trợ cho Bộ Tài chính). Vì vậy gây khó khăn cho công tác quyết toán nguồn tài trợ cho Bộ Tài chính. Trách nhiệm trong quản lý tài chính các doanh nghiệp FDI tại Bộ Tài chính còn nhiều bất cập, nhất là trong khâu thNm định cấp giấy phép, phân công quản lý các lĩnh vực còn chồng chéo... dẫn đến khó khăn trong công tác quản lý tài chính nhà nƣớc các doanh nghiệp FDI trong khi các doanh nghiệp này cũng nằm trong đối tƣợng đƣợc vay nƣớc ngoài có sự bảo lãnh của Chính phủ. Bên cạnh đó, một trong những vấn đề quan trọng trong quá trình quản lý nợ Chính phủ là theo dõi và đánh giá các khoản nợ cũng bị chia sẻ giữa các cơ quan quản lý. Bộ Kế hoạch và đầu tƣ theo dõi, thống kê và đánh giá về ODA, trong đó có nợ, Vụ Tài chính đối ngoại - Bộ Tài chính quản lý nợ nƣớc ngoài, Kho bạc Nhà nƣớc quản lý nợ trong nƣớc. Các đơn vị này đều có sử dụng hệ thống quản lý nợ riêng biệt và thủ công nên các báo cáo về nợ Chính phủ hiện nay đƣợc xây dựng hoàn toàn do sự phối hợp số liệu của các đơn vị một cách thủ công và không đảm bảo sự chuẩn xác. Các chỉ tiêu theo dõi và đánh giá nợ cũng không đƣợc tập hợp thành một hệ thống nhằm xác định mức độ nghiêm trọng của nợ cũng nhƣ làm cơ sở xây dựng chiến lƣợc dài hạn về nợ Chính phủ. 52 2.2 Kiểm định thực nghiệm mối quan hệ định lƣợng giữa nợ nƣớc ngoài và tăng trƣởng kinh tế của Việt Nam 2.2.1 Phƣơng pháp luận áp dụng để khảo sát mối quan hệ giữa nợ nƣớc ngoài và tăng trƣởng kinh tế của Việt Nam Đề tài đi vào phân tích mối quan hệ định lƣợng giữa nợ nƣớc ngoài và tăng trƣởng kinh tế dựa trên phƣơng pháp luận đƣợc Cunningham (1993) áp dụng để chỉ ra rằng gánh nặng vay nợ nƣớc ngoài ảnh hƣởng xấu đến năng suất vốn và lao động. Mô hình đƣợc áp dụng dƣới đây nhằm tìm ra ảnh hƣởng của gánh nặng nợ, lao động và vốn đến tăng trƣởng kinh tế theo dạng của hàm sản xuất tân cổ điển. Khi thêm biến nợ nƣớc ngoài phải trả nhƣ Cunningham (1993) đƣa ra thì hàm sản xuất tân cổ điển giả sử có dạng nhƣ sau: GDP = β0 + β1 DS + β2 K + β3 L + ε (1) Trong đó, GDP là tổng sản phẩm quốc nội, DS (Debt service) là nợ phải trả (bao gồm các khoản nợ đáo hạn và trả lãi các khoản nợ khác), K là tổng vốn tích lũy (hay dung lƣợng vốn), L là lƣợng lao động có việc làm. Tất cả các biến này đều đƣợc biểu diễn dƣới dạng hàm số logarith cơ số tự nhiên. Mô hình trên đƣợc sử dụng nhằm mục đích tìm hiểu liệu có hay không mối quan hệ trong dài hạn giữa tăng trƣởng kinh tế và ba đầu vào. Khả năng xảy ra mối quan hệ trong dài hạn đƣợc kiểm định bằng kỹ thuật đồng liên kết. Giả định nợ nƣớc ngoài phải trả hàng năm có tác động âm tới tăng trƣởng kinh tế. Mô hình đồng tích hợp và hiệu chỉnh sai số (Cointegration and Error Correction Modeling) Hầu hết các chuỗi số thời gian vĩ mô đều không phải là chuỗi dừng (non- stationary). Nếu một chuỗi không dừng, tất cả các kết quả hồi quy thông thƣờng sẽ dẫn 53 tới hiện tƣợng “tƣơng quan giả” (spurious regression problem). Để tránh hiện tƣợng nêu trên, trƣớc tiên chúng ta phải phân tích thuộc tính ngẫu nhiên của các chuỗi số thời gian. Nếu các chuỗi này có cùng bậc tích hợp, khi đó có thể tồn tại một mối quan hệ có ý nghĩa trong dài hạn giữa chúng, hay nói cách khác là sự kết hợp những chuỗi không dừng tạo nên một sự kết hợp bền vững dựa trên phƣơng pháp đồng tích hợp. Kiểm định đồng liên kết cụ thể gồm 2 bƣớc: + Bƣớc đầu tiên, những chuỗi số thời gian đƣợc kiểm định tính dừng hay tính ngẫu (unit roots or non-stationary) + Bƣớc thứ hai, kiểm định đồng tích hợp để xác định có hay không mối liên hệ trong dài hạn. Kiểm định Augumented Dickey-Fuller (ADF) đƣợc sử dụng để kiểm định tính dừng của các biến. Trong khi thực hiện kiểm định tính dừng ADF, mỗi biến đƣợc hồi quy theo một hằng số, một tuyến thời gian bất định, một biến trễ phụ thuộc và q biến trễ của sai phân bậc nhất của biến. Mô hình kiểm định ADF nhƣ sau: (2) Trong đó: xt là biến cần kiểm định tại thời điểm t t là thời gian là sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn với giá trị trung bình 0 và phƣơng sai không đổi Kiểm định ADF cho tính ngẫu của chỗi thời gian với giả thiết không H0: ρ = 0 và H1: ρ < 0 của mô hình (2) bên trên. Độ dài trễ lý tƣởng cho kiểm định ADF đƣợc lựa chọn dựa trên sự giúp đỡ của tiêu chuẩn kiểm định thông tin đa dạng (VD nhƣ Tiêu chuẩn Schwartz SIC) 54 Để kiểm định cho sự tồn tại của đồng liên kết giữa các biến, ta sử dụng quy trình do Johansen (1988) và Johansen cùng Juselius (1990) đề xuất. Mục đích của kiểm định đồng liên kết là quyết định xem liệu một nhóm các chuỗi số không dừng (ngẫu) có đồng liên kết hay không. Phƣơng pháp này sử dụng quy trình khả năng tối đa (maximum likelihood procedure) để ƣớc lƣợng và quyết định sự hiện diện của những vector đồng liên kết trong hệ thống vector tự tƣơng quan (VAR). Theo vector của biến thứ p, vector Zt = (Z1t,…., Zpt) đƣợc sinh ra theo quá trình vector tự tƣơng quan theo thứ tự k với sai số Gaussian Zt = A1Zt-1 + … + AkZt-k + μ + εt t = 1,…,T (3) Trong đó : Zt là một vector p ×1 của biến I(1) A là các tham số ƣớc tính ε1,…, εt là sai số thuộc Np(0,Σ) μ là một vector hằng số Mô hình hiệu chỉnh sai số dƣới đây đƣợc sử dụng để phân biệt giữa tính dừng dựa trên sự kết hợp tuyến tính với những cách kết hợp khác. ΔZ = r1 ΔZt-1 + … + rk ΔZt-k + ΠZt-k + μ + εt t = 1,…,T (4) Thông tin về số vector đồng liên kết đƣợc quyết định bởi hạng của Π. Cụ thể hơn, hạng của Π quyết định có bao nhiêm cách kết hợp tuyến tính Zt là ổn định. Trong trƣờng hợp 0 < hạng (π) = r < P, Π có thể đƣợc tính nhƣ αβ’ ( hay Π = αβ’), trong đó cả αβ′ α và β đều là ma trận p × r. Theo phƣơng pháp Johansen, có hai chỉ số kiểm định để quyết định số vector đồng liên kết là giá trị tới hạn và giá trị lớn nhất. Trong cách tiếp cận không giới hạn VAR, kiểm định quan hệ nhân quả Granger trong phân tích chuỗi thời gian là không thể thực hiện đƣợc vì sự tồn tại của xu hƣớng ngẫu trong biến. Kiểm định F cũng nhƣ kiểm định Wald trong việc quyết định xem liệu một vài tham số của mô hình VAR bền vững có cùng giá trị 0 hay không không có giá 55 trị cho quá trình không dừng vì trị thống kê kiểm định (test statistic) không phân phối chuẩn. (theo Sims et al., 1990 and Toda and Phillips, 1993). Thực ra, bằng chứng của đồng liên kết giữa các biến loại bỏ khả năng không có quan hệ nhân quả Granger, tuy nhiên nó lại không chỉ ra điều gì về hƣớng tác động giữa các biến. Quan hệ nhân quả Granger theo thời gian có thể đƣợc xác định thông qua VECM (vector error correction model) xuất phát từ các vector đồng tích hợp trong dài hạn. Engle và Granger (1987) khẳng định rằng nếu có một cân bằng hay mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến không dừng, chắc chắn phải tồn tại một sự biểu thị hiệu chỉnh sai số của số liệu. Engle và Granger chỉ ra rằng nếu tồn tại một mối quan hệ đồng liên kết thì một hồi quy OLS đơn giản cũng có thể cung cấp những ƣớc lƣợng phù hợp cho các hệ số cân bằng dài hạn. Điểu kiện tiên quyết cho sự tồn tại của đồng liên kết là tất cả các biến liên quan phải liên kết ở cùng bậc. Khi đó, các phần dƣ từ ƣớc lƣợng dài hạn có thể đƣợc sử dụng nhƣ hệ số hiệu chỉnh sai số (error correction terms ECT) để giải thích các trạng thái ngắn hạn. Engel cùng Granger (1987) và Toda cùng Phillips (1993) đã minh chứng rằng trong đồng liên kết, sự biểu thị VAR (p) tiêu chuẩn trong sai phân cấp 1 là không rõ ràng và đề xuất biểu diễn theo hiệu chỉnh sai số vector nhƣ sau: (5) Trong đó: Zt là một vector n ×1 vector của một biến Δ biểu thị sai phân a là một vector hằng số n ×1 p là độ dài trễ d là một ma trận hệ số n × r v là một vector n ×1 cột của nhiễu mà E(vtvt’) = Ω p − order VAR đƣợc xây dựng với điều kiện sai phân cấp 1, chuỗi I(0), thêm vào toán tử hiệu chỉnh sai số (β’Zt-1) 56 Tuy nhiên, quy trình trên yêu cầu tất cả các chuỗi số liên quan phải thống nhất ở cùng bậc và sự hiện diện của mối quan hệ dài hạn giữa các biến liên kết trong hệ thống. Vì thế, trƣớc khi tiến hành kiểm định mối quan hệ nhân quả dài hạn hay không có quan hệ nhân quả bằng VECM, nhất định phải thiết lập đƣợc bậc liên kết và nhận ra mối quan hệ dài hạn có thể tồn tại giữa các biến liên kết trong hệ thống. Bài nghiên cứu này sử dụng kiểm định tính ngẫu (unit root test) để quyết định số bậc tích hợp của các chuỗi số; theo phƣơng pháp của Johansen (1988) và Johansen cùng Juselius (1990) trong kiểm định sự đồng liên kết giữa các biến; thêm toán tử hiệu chỉnh sai số vào mô hình VECM để kiểm định các tác động ngắn hạn và dài hạn. Mô hình VECM bên cạnh việc chỉ ra hƣớng của quan hệ nhân quả đồng thời cũng phân biệt đƣợc quan hệ nhân quả Granger trong ngắn hạn và dài hạn. 2.2.2 Mô tả số liệu Mô hình phân tích sử dụng số liệu theo chuỗi thời gian từ năm 1986 đến 2009. Tập hợp số liệu về tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và lực lƣợng lao động có việc làm (employed labour force – L) đƣợc lấy từ cơ sở số liệu thống kê của Ngân hàng phát triển châu Á ADB (Riêng năm 2009, lấy từ báo cáo Country Report của EIU năm 2010). Vì tỷ lệ sử dụng lực lƣợng lao động của quốc gia có ý nghĩa quan trọng trong quá trình sản xuất nên trong mô hình này, chúng tôi sử dụng lực lƣợng lao động có việc làm thay cho lực lƣợng lao động của quốc gia. Số liệu nợ nƣớc ngoài phải trả hàng năm bằng các khoản nợ đáo hạn trong năm với các khoản lãi ngắn hạn và dài hạn phải trả trong kỳ. Nợ nƣớc ngoài gồm 3 thành phần: nợ nƣớc ngoài khu vực công, nợ nƣớc ngoài đƣợc chính phủ bảo lãnh và nợ nƣớc ngoài tƣ nhân không đƣợc bảo lãnh. Nợ nƣớc ngoài dài hạn là các khoản nợ có thời hạn trả nợ trên một năm và đƣợc thanh toán cho ngƣời không cƣ trú tại Việt Nam bằng ngoại tệ. Số liệu nợ nƣớc ngoài phải trả hàng năm, tổng dƣ nợ nƣớc ngoài đƣợc lấy từ cơ sở số liệu thống kê của Ngân hàng phát triển châu Á ADB, riêng số liệu hai năm 2008 và 2009 đƣợc lấy từ báo cáo Country Report của EIU năm 2010. 57 Số liệu tổng vốn tích lũy (capital stock - K) năm 1986 đƣợc lấy từ bài nghiên cứu “Tác động của đổi mới đối với tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam” do 2 tác giả Lê Thanh Nghiệp và Lê Hữu Quý viết với giả định tỷ lệ vốn/ tổng sản phẩm quốc nội là 1,1. Số liệu từ năm 1987-2009 đƣợc chúng tôi xây dựng dựa trên mô hình sau: Kt = Kt-1 x (1- d) + It-1 (6) Trong đó, Kt là tổng vốn tích lũy năm t; Kt-1 là tổng vốn tích lũy năm (t-1); d là tỷ lệ khấu hao; It-1 là tổng vốn đầu tƣ của toàn xã hội trong năm (t-1) Số liệu tổng đầu tƣ hàng năm đƣợc lấy từ cơ sở số liệu thống kê của Tổng cục thống kê. Mức khấu hao ở đây đƣợc giả thiết vào khoảng 5% một năm. Trong điều kiện số liệu thống kê của Việt Nam là không đầy đủ, việc ƣớc tính lƣợng vốn tích lũy là việc vô cùng khó khăn. Trong quá trình xây dựng bộ số liệu và chạy thử mô hình, chúng tôi cũng đã thay đổi tỷ lệ vốn-sản phẩm đƣợc sử dụng để ƣớc tính lƣợng dự trữ vốn cho năm 1986. Tuy nhiên, việc thay đổi này không ảnh hƣởng nhiều đến kết quả ƣớc lƣợng mô hình.7 Các số liệu liên quan đến biến số trong mô hình đều đƣợc thể hiện dƣới dạng hàm số logarit cơ số tự nhiên và giá cơ sở năm 1994. Số liệu nợ nƣớc ngoài phải trả hàng năm theo đơn vị USD tại mức giá hiện hành đƣợc quy về giá cơ sở VND 1994 theo 2 bƣớc: (a) tính tỷ lệ DS trên GDP danh nghĩa (tính theo USD theo giá hiện hành), ta đƣợc tỷ lệ nợ phải trả trên GDP, (b) lấy tỉ lệ này nhân với GDP theo giá không đổi năm 1994. Cuối cùng, ta có đƣợc bảng số liệu dùng để ƣớc lƣợng mô hình (1) nhƣ trong phụ lục 3. 7 Sô liệu cụ thể xem phụ lục 2 58 2.2.3 Kết quả thực nghiệm 2.2.3.1 Kiểm định tính dừng của biến: (Unit root test) Trƣớc khi tiến hành phân tích đồng tích hợp đa biến ngẫu, trƣớc tiên chúng ta sẽ kiểm định tính dừng của các biến. Để xác định bậc đồng tích hợp, kiểm định ADF unit root đƣợc sử dụng cho các biến và sai phân cấp 1 của chúng dựa trên việc ƣớc lƣợng biểu thức (2). Biểu thức 2 giả định rằng có một phần mặt phẳng bị chắn và có xu hƣớng thời gian tuyến tính. Bảng 8: Kết quả kiểm định tính dừng của biến (Unit Root Test) Biến Level Bậc tích hợp Sai phân cấp 1 Bậc tích hợp LnY -3.051 I(1) -3.529** I(0) LnK -2.938 I(1) -3.328** I(0) LnL -1.415 I(1) -4.441 I(0) LNDS -1.874 I(1) -5.934 I(0) *có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5% **có ý nghĩa ở mức 10% 2.2.3.2 Kiểm định đồng liên kết (Cointergration Test) Kết quả từ kiểm định unit root cho thấy tất cả các biến đều không tĩnh và liên kết cùng bậc, từ đó có thể có khả năng tồn tại một mối quan hệ dài hạn giữa các biến. Để nhận biết đƣợc mối quan hệ đó, chúng ta sử dụng kiểm định đồng liên kết phức tạp của Johansen (1998) bằng cách sử dụng biến trễ 1 năm dựa trên tiêu chuẩn Schwarz (SIC) 59 Bảng 9: Kết quả kiểm định hạng đồng liên kết H0 H1 Max statistic 1% critical value Trace statistic 1% critical value 0 = r r > 0 32.5663 32.24 70.2689 54.46 r ≤ 1 r > 1 21.8855 25.52 37.7026 35.65 r ≤ 2 r > 2 11.7768 18.63 15.8171 20.04 r ≤ 3 r > 3 4.0403 6.65 4.0403 6.65 Kết quả ở bảng 2 biểu thị các giá trị riêng lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và giá trị tới hạn tƣơng ứng. Các giá trị kiểm định trên giúp kiểm định giả thuyết không r = 0 với các giá trị thay thế chung r = 1,2,3. Giá trị kiểm định trace statistic nhỏ hơn giá trị tới hạn ở dòng thứ ba cho thấy không thể bác bỏ giả thuyết r ≤ 2. Trong khi đó max statistic lại chỉ ra rằng ta không thể bác bỏ giả thuyết H0: r ≤ 1. Điều đó có nghĩa là có tồn tại một vector đồng liên kết hay có thể nói có một mối quan hệ trong dài hạn giữa GDP, Vốn, Lao động và nợ nƣớc ngoài phải trả. Vì bài nghiên cứu phân tích tác động của nợ nƣớc ngoài phải trả tới tăng trƣởng kinh tế nên vector đồng liên kết sẽ đƣợc chuẩn hoá đối với GDP nhằm mục đích dễ dàng hơn trong việc phân tích đánh giá. Vector chuẩn hoá đƣợc trình bày nhƣ trong bảng 2.7. Bảng 10: Johansen normalization restriction imposed beta Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] _ce1 LnY 1 . . . . . LnK -.4616691 .0329641 -14.01 0.000 -.5262775 -.3970607 LnL -.3513979 .1844241 -1.91 0.057 -.7128625 .0100667 LnDS .0185985 .0041063 4.53 0.000 .0105504 .0266467 _cons -5.276678 . . . . . 60 Ta có thể viết lại vector đồng liên kết trên dƣới dạng hàm toán học nhƣ sau: LnY = 0,4616691LnK + 0.351399 LnL – 0.0185985LnDS + 5.276678 Các hệ số trong mô hình thể hiện sự co giãn của nợ nƣớc ngoài phải trả, vốn, lao động đối với tổng sản phẩm quốc gia hay nói cách khác là khi vốn, lao động, nợ nƣớc ngoài phải trả thay đổi 1% thì tổng sản phẩm quốc nội thay đổi bao nhiêu phần trăm. Dấu âm trong hệ số biến nợ phải trả cho thấy một sự tăng lên trong quy mô nợ phải trả sẽ dẫn tới sự giảm sút trong tăng trƣởng kinh tế. Hệ số của vốn mang dấu dƣơng thể hiện ảnh hƣởng tích cực tới nền kinh tế của vốn; khi vốn tăng sẽ kích thích tiềm năng tăng truởng của nền kinh tế và tạo ra nhiều cơ hội việc làm. Thêm vào đó, tăng trƣởng kinh tế đồng nghĩa với tăng thu nhập và tiết kiệm nội địa, từ đó làm giảm nhu cầu vay vốn nƣớc ngoài để đầu tƣ; hay tăng trƣởng kinh tế sẽ làm giảm nợ nƣớc ngoài tích luỹ cũng nhƣ tỷ lệ nợ phải trả. Tƣơng tự vốn, hệ số của biến lao động dƣơng chứng tỏ tác động tích cực của nó tới tăng trƣởng kinh tế. Tóm lại, Mô hình trên cho thấy nợ nƣớc ngoài phải trả ảnh hƣởng tiêu cực tới tăng trƣởng kinh tế trong dài hạn, còn lực lƣợng lao động và vốn lại có tác động tích cực tới tăng trƣởng kinh tế trong dài hạn. Kết quả trên chứng tỏ rằng có sự tồn tài của hiện tƣợng “debt overhang” ở Việt Nam. 2.2.3.3 Kết quả Kiểm định quan hệ nhân quả Granger Causality Trong phần này, chúng ta sẽ sử dụng mô hình hiệu chỉnh lỗi đã đƣợc ƣớc lƣợng bên trên. Kiểm định đồng tích hợp đƣợc thực hiện chỉ ra rằng tồn tại mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến nhƣng chƣa kết luận đƣợc hƣớng tác động của mối quan hệ này. Ƣớc lƣợng VECM cho phép phân biệt đƣợc mối quan hệ dài hạn giữa các biến kinh tế với những phản ứng nhắn hạn và quyết định hƣớng tác động của quan hệ nhân quả Granger trong dài hạn. Quan hệ nhân quả trong hệ thống đồng tích hợp đƣợc thiết lập nếu trễ hệ số hiệu chỉnh sai số ETC (biểu thị những biến đổi dài hạn) và tổng các trễ hệ số của các biến khác (biểu thị những biến đổi ngắn hạn) cùng có ý nghĩa. Ta sử dụng 61 giá trị thống kê F để kiểm định ý nghĩa của hệ số hiệu chỉnh sai số ETC và kiểm định χ2 để đánh giá ý nghĩa các hệ số của biến trễ. Bảng 11: Kết quả kiểm định Granger dựa trên VECM Biến ΔGDP ΔK ΔL ΔDS Σχ2 ECTt-1 ΔGDP - 2.2894 4.5188 .15569 10.559* -1.578732 ΔK 25.853* - .24608 21.157* 49.241* 2.972637 * ΔL .05948 1.4419 - .39177 1.7584 -1.434551 ΔDS 1.3932 .53306 11.514* - 17.277* 5.374784 * có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5% Kết quả từ kiểm định quan hệ nhân quả Granger đƣợc biểu diễn ở trong bảng 3, bao gồm kết quả mô hình vector hiệu chỉnh lỗi bốn biến đƣợc ƣớc lƣợng và giá trị thống kê t của hệ số điểu chỉnh ECT. Vì chỉ có một vector đồng tích hợp đƣợc chỉ ra nên mô hình VECM chỉ có một hệ số trễ hiệu chỉnh sai số. Hệ số hiệu chỉnh sai số có ý nghĩa ở mô hình gần có ý nghĩa ở mô hình ΔK, và gần có ý nghĩa ở mô hình ΔGDP, còn kết quả thống kê Σχ2 có ý nghĩa ở mô hình ΔGDP nên ta có thể kết luận trong ngắn hạn và dài hạn nợ phải trả đều có tác động tới tăng trƣởng kinh tế. Kết quả này kết hợp với kết luận từ mô hình đồng tích hợp phần trên cho phép chúng ta khẳng định có sự tồn tại của “debt overhang” ở Việt Nam. 62 CHƢƠNG III: KẾT LUẬN RÚT RA VÀ MỘT SỐ KIẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH VAY NỢ NƢỚC NGOÀI Tóm lại, kết quả nghiên cứu của đề tài cho thấy rằng “debt overhang” là một yếu tố cốt yếu khi bàn về vấn đề nợ nƣớc ngoài của Việt Nam. Gánh nặng nợ ngày càng tăng lên bắt nguồn từ việc quản lý chƣa hiệu quả các nguồn lực trong và ngoài nƣớc, sự mất cân bằng kinh tế vĩ mô và suy giảm tính cạnh tranh trên thị trƣờng quốc tế. Mối quan hệ ngƣợc chiều giữa tổng sản phẩm quốc nội GDP và nợ phải trả chỉ ra rằng các nguồn lực huy động từ nƣớc ngoài hiện đang bị phân bổ không hiệu quả hoặc chi tiêu bừa bãi. Khi mối tác động ngƣợc chiều của gánh nặng nợ đến năng suất ngày càng gia tăng, khả năng trả nợ trong tƣơng lai của quốc gia đó cũng suy giảm. Nợ nƣớc ngoài quá cao sẽ ảnh hƣởng đến sự phát triển kinh tế của một quốc gia qua một số kênh sau: Thứ nhất, số nợ phải trả lớn sẽ làm cạn kiệt nguồn vốn và dự trữ ngoại hối của quốc gia do số tiền này đƣợc dùng vào việc trả lãi suất và các khoản nợ đến hạn. Thứ hai, khi một quốc gia không có khả năng thực hiện nghĩa vụ trả nợ của mình thì các quốc gia và tổ chức cho vay sẽ đánh giá quốc gia đó có nhiều rủi ro hơn, từ đó sẽ làm suy giảm sự sẵn lòng cho vay. Điều này cũng đồng nghĩa với việc quốc gia đi vay sẽ có thể phải trả lãi suất cao hơn cho các khoản vay mới của mình. Thứ ba, tích lũy nợ sẽ làm giảm hiệu quả của nền kinh tế do đó sẽ gây khó khăn trong việc điều chỉnh để thích ứng và đối phó một cách hiệu quả với các cú sốc và sự biến động tài chính quốc tế. Cuối cùng, để có thể tiết kiệm đủ ngoại tệ phục vụ cho các khoản nợ phải trả, nhiều nƣớc đã cắt giảm nhập khẩu, hạn chế thƣơng mại và từ đó gây ra tình trạng xấu đi của cán cân thƣơng mại. Từ các kết luận và phân tích nêu trên, có thể thấy đƣợc rằng vay nợ nƣớc ngoài có hai mặt đối lập, một mặt nó là nguồn lực cho phát triển kinh tế-xã hội, mặt khác nếu quản lý không tốt, hiệu quả sử dụng vốn thấp, không hợp lý sẽ dẫn tới những hậu quả tiêu cực cho nền kinh tế. Kết quả thực nghiệm cho thấy nợ nƣớc ngoài của Việt Nam 63 đang bắt đầu có những ảnh hƣởng âm đến tăng trƣởng kinh tế trong đó lí do chính là việc quản lý nợ vay và sử dụng nguồn lực này chƣa hiệu quả. Dƣới đây là một số kiến nghị chính sach về nợ nƣớc ngoài đƣợc tác giả đề xuất: - Xây dựng một cơ cấu nợ bền vững: Cần thuân thủ quy luật khách quan trong thay đổi luồng vốn vào các nƣớc đang phát triển” các nƣớc đang phát triển thƣờng chuyển từ trạng thái nghèo, thu nhập thấp sang giai đoạn mới phát triển ổn định và thoát khỏi ngƣỡng nghèo thƣờng đi liền với thay đổi cơ cấu nợ từ chỗ phụ thuộc vào ODA sang vay thƣơng mại ngày càng cao hơn”. Lựa chọn hợp lí các nguồn vay nƣớc ngoài nhằm hƣớng tới nâng cao chất lƣợng nguồn vay. Mỗi nguồn vốn có đặc điểm riêng, cần phối hợp các nguồn vay nợ nƣớc ngoài một cách thích hợp nhất theo mục đích sử dụng trên nguyên tắc khai thác triệt để các nguồn vốn ƣu đãi có thời gian dài, thời gian ân hạn dài, lãi suất thấp, tỷ lệ ƣu đãi cao nhƣ viện trợ phát triển chính thức để đầu tƣ phát triển cơ sở hạn tầng, vì cần vốn đầu tƣ lớn, tác động đến tăng trƣởng lâu dài, bền vững. - Kiểm soát nợ nƣớc ngoài: Cần chú ý đến khả năng chịu đựng nợ nƣớc ngoài của Việt N am, không nên chủ quan khi chỉ dựa vào ngƣỡng an toàn cho nợ nƣớc ngoài theo tập quán quốc tế là 40% GDP. Trong thực tế, theo tiêu chuẩn phân loại mức độ nợ của Ngân hàng Thế giới, cho rằng tỷ lệ nợ nƣớc ngoài/GDP trong khoảng 30% - 50% có nghĩa là quốc gia đó đang ở mức độ khó khăn. Với tình hình ngân sách luôn bị thâm hụt, nếu công tác kiểm soát nợ không chặt chẽ và hiệu quả thì khả năng vƣợt ngƣỡng an toàn sẽ rất gần. Ngoài ra, chúng ta cũng cần phải tính đến tổng nợ nƣớc ngoài phải trả với tổng các khoản vay mới, tránh tình trạng tổng phải trả lớn hơn tổng khoản vay vì các năm qua con số trả nợ thấp do các khoản vay mới chƣa đến hạn nhƣng những năm sắp tới đậy chúng ta sẽ chịu áp lực trả nợ khi hạn thanh toán đã đến. - Sử dụng nợ nƣớc ngoài có hiệu quả: 64 + Xem xét một cách độc lập, khách quan và đánh giá cẩn trọng các phƣơng án kinh doanh, năng lực và tiềm năng của các doanh nghiệp có nhu cầu vay vốn, cần định giá đƣợc lợi nhuận ròng trong phƣơng án này phải cao hơn lãi suất đi vay. + Phân chia rủi ro cho việc phân bố các khoản vay vào các dự án đầu tƣ nên phân vốn vay này vào các dự án đầu tƣ trong các lĩnh vực ngành nghề khác nhau nhƣng chủ yếu tập trung vào ngành kinh tế đang là mũi nhọn. + Đa dạng hóa và khai thác triệt để các nguồn vốn vay nƣớc ngoài. Coi trọng vốn vay dài hạn dƣới hình thức ƣu đãi của các tổ chức tài chính, tiền tệ, đặc biệt là nguồn vốn ODA. Hạn chế vay thƣơng mại với lãi suất cao, thời hạn ngắn, cần cân nhắc vay nợ nhƣ thế nào cho lợi nhất, tránh để ngập đầu vì nợ. + Phải có chính sách vay trả nợ nƣớc ngoài thận trọng, đầu tƣ hợp lý. Xây dựng dự án để có khả năng sử dụng vốn vay hợp lý và có hiệu quả nhất. Ngăn chặn vay nợ và đầu tƣ tràn lan, đầu tƣ vào những dự án không hiệu quả, không có khả năng hoàn trả vốn vay. + Khi vay nợ phải xem xét kỹ các điều khoản về vay và trả, thực hiện đàm phán để tránh những rủi ro không đáng có. + Cần hạn chế việc đầu tƣ quá mức bằng nguồn vốn vay nƣớc ngoài của Chính phủ vào các dự án không có khả năng tạo ra nguồn ngoại tệ để trả nợ hoặc các dự án không phù hợp với tình hình phát triển kinh tế xã hội của đất nƣớc. - Tăng cƣờng tính cạnh tranh của nền kinh tế nhằm cải thiện tình hình kinh tế vĩ mô, từ đó huy động tối đa các nguồn lực trong nƣớc, giảm sự phụ thuộc của nền kinh tế vào vay nợ nƣớc ngoài. Đồng thời, việc xây dựng môi trƣờng kinh tế vĩ mô thuận lợi cũng đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu việc quản lí không hiệu quả các nguồn lực, từ đó thúc đẩy tăng trƣởng kinh tế trên nền tảng tăng cƣờng tích lũy vốn và năng suất sản xuất. 65 KẾT LUẬN Đề tài có mục đích phân tích mối quan hệ định lƣợng giữa GDP, nợ phải trả, lao động và dung lƣợng vốn, trong đó mục đích chính là tìm ra mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn giữa nợ nƣớc ngoài phải trả và tăng trƣởng kinh tế của Việt Nam trong giai đoạn chuyển đổi của nền kinh tế từ 1986-2009. Kiểm định ADF đƣợc áp dụng để kiểm định tính dừng của các biến và quy trình đồng tích hợp đa biến đƣợc áp dụng để xác định mối quan hệ trong dài hạn của các biến cần khảo sát. Kết quả cho thấy trong dài hạn, nợ phải trả sẽ ảnh hƣởng ngƣợc chiều đến GDP trong khí dung lƣợng vốn và lao động lại có ảnh hƣởng cùng chiều. Trong đó, gánh nặng nợ phải trả cho nƣớc ngoài cũng tác động ngƣợc chiều dến năng suất vốn và lao động, điều này sẽ ảnh hƣởng ngƣợc chiều đến tăng trƣởng kinh tế. Quy trình đồng tích hợp cho chứng minh sự tồn tại của quan hệ nhân quả Granger, mối quan hệ này đƣợc xác định thông qua mô hình vector hiệu chỉnh sai số. Kết quả kiếm định quan hệ nhân quả Granger chỉ ra rằng mối quan hệ nhân quả trong ngắn hạn và trọng dài hạn là do ảnh hƣởng của nợ phải trả đến GDP, tức là chứng tỏ sự tồn tại của hiện tƣợng “debt overhang” trong thời gian nghiên cứu. Trên cơ sở kết luận nghiên cứu thực nghiệm nêu trên, đề tài có nêu ra một số kiến nghị về chính sách vay nợ nƣớc ngoài và phân bổ, sử dụng hiệu quả nguồn lực quan trọng này của nền kinh tế. Trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế ngày càng sâu rộng nhƣ hiện nau, thách thức đặt ra cho Việt Nam nói riêng và các nƣớc đang phát triển khác nói chung là cần nhận thức đúng đắn vai trò vay và trả nợ nhƣ thế nào để vừa khai thác nguồn vốn vay nƣớc ngoài sao cho hiệu quả để biến việc vay mƣợn thành một đòn bẩy phát triển kinh tế, vừa không làm gia tăng những nguy cơ đối với an ninh tài chính và không phụ thuộc vào những can thiệp về kinh tế chính trị từ nƣớc ngoài. 66 PHỤ LỤC 1: KÝ HIẸU CÁC BIẾN SỐ Kí hiệu Biến LnY Logarit cơ số tự nhiên của biến GDP ở thời kỳ t LnK Logarit cơ số tự nhiên của biến vốn tích luỹ ở thời kỳ t LnL Logarit cơ số tự nhiên của biến lực lƣợng lao động ở thời kỳ t LnD Logarit cơ số tự nhiên của biến nợ nƣớc ngoài phải trả ở thời kỳ t D.LnY Sai phân bậc 1 của LnY ở thời kỳ t D.LnK Sai phân bậc 1 của LnK ở thời kỳ t D.LnL Sai phân bậc 1 của LnL ở thời kỳ t D.LnDS Sai phân bậc 1 của LnDS ở thời kỳ t L1. Biến số tƣơng ứng ở thời kỳ t-1 e (ECT) Sai số hồi quy ở thời kỳ t L1e (ECTt-1) Sai số hồi quy ở thời kỳ t-1 67 PHỤ LỤC 2: BẢNG SỐ LIỆU ĐẦU TƢ, VỐN TÍCH LUỸ, TỔNG SẢN PHẨM QUỐC DÂN Năm I ( Billion VNĐ1994 price) K (Billion VNĐ1994 prices) Y (Billion VNĐ)1994 prices K/Y 1986 10390.27 120107.9 109189 1.1 1987 9777.77 124492.8 113154 1.100207 1988 11715.94 128045.9 119960 1.067405 1989 21255.84 133359.5 125571 1.062025 1990 23847.03 147947.4 131968 1.121086 1991 24521.28 164397.1 139634 1.177343 1992 33968.45 180698.5 151782 1.190513 1993 49328.81 205632 164043 1.253525 1994 54296.30 244679.2 178534 1.370491 1995 64684.80 286741.6 195567 1.466206 1996 74314.60 337089.3 213833 1.576414 1997 88607.10 394549.4 231264 1.706056 1998 90952.40 463429.1 244596 1.894671 1999 99854.60 531210 256272 2.072837 2000 115109.00 604504.1 273666 2.208912 2001 129454.50 689387.9 292535 2.3566 2002 147993.00 784373 313247 2.504008 2003 166814.00 893147.4 336243 2.656256 2004 189319.00 1015304 362435 2.801341 2005 213931.00 1153858 393031 2.935795 2006 243306.00 1310096 425372 3.079884 2007 309117.00 1487897 461344 3.225138 2008 333200.00 1722619 489833 3.516751 2009 3713000.00 1969688 515909 3.817899 Nguồn: Tổng cục thống kê 68 PHỤ LỤC 3: BẢNG SỐ LIỆU HỒI QUY MÔ HÌNH Năm ln (Y) ln (K) ln(L) ln(DS) 1986 11.60084 11.69615 3.295837 6.72729 1987 11.63651 11.732 3.349904 6.906211 1988 11.69491 11.76014 3.349904 5.875648 1989 11.74063 11.8008 3.363842 8.409534 1990 11.79031 11.90461 3.380995 8.145334 1991 11.84678 12.01004 3.404525 7.91464 1992 11.9302 12.10459 3.430756 8.173288 1993 12.00788 12.23384 3.453157 8.17886 1994 12.09253 12.4077 3.475067 8.096593 1995 12.18366 12.56634 3.496508 8.105762 1996 12.27295 12.7281 3.520461 8.114693 1997 12.35132 12.8855 3.540959 8.897789 1998 12.40736 13.04641 3.561046 9.114255 1999 12.45399 13.18291 3.583519 9.421232 2000 12.51966 13.31216 3.627004 9.331245 2001 12.58634 13.44356 3.648057 9.264055 2002 12.65475 13.57264 3.676301 9.215633 2003 12.72559 13.70251 3.701302 8.735443 2004 12.8006 13.8307 3.7281 8.644336 2005 12.88164 13.95862 3.74242 8.809217 2006 12.96072 14.08561 3.779634 8.727737 2007 13.0419 14.21287 3.788725 8.984374 2008 13.10182 14.35936 3.804438 8.801152 2009 13.15369 14.49339 3.781914 8.694923 69 PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH BẰNG PHẦN MỀM STATA . dfuller LnY, trend lags(1) Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 22 ---------- Interpolated Dickey-Fuller --------- Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value Z(t) -3.051 -4.380 -3.600 -3.240 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.1184 . dfuller DLnY, trend lags(4) Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 18 ---------- Interpolated Dickey-Fuller --------- Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value Z(t) -3.529 -4.380 -3.600 -3.240 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0364 . dfuller LnK, trend lags(2) Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 21 ---------- Interpolated Dickey-Fuller --------- Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value ------------------------------------------------------------------------------ Z(t) -2.938 -4.380 -3.600 -3.240 ------------------------------------------------------------------------------ MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.1501 . dfuller DLnK, trend lags(2) 70 Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 20 ---------- Interpolated Dickey-Fuller --------- Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value ------------------------------------------------------------------------------ Z(t) -3.328 -4.380 -3.600 -3.240 ------------------------------------------------------------------------------ MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0617 . dfuller LnL, trend lags(0) Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 23 ---------- Interpolated Dickey-Fuller --------- Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value ------------------------------------------------------------------------------ Z(t) -1.415 -4.380 -3.600 -3.240 ------------------------------------------------------------------------------ MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.8564 . dfuller DLnL, trend lags(0) Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 22 ---------- Interpolated Dickey-Fuller --------- Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value ------------------------------------------------------------------------------ Z(t) -4.441 -4.380 -3.600 -3.240 ------------------------------------------------------------------------------ MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0019 . dfuller LnDS, trend lags(1) Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 22 ---------- Interpolated Dickey-Fuller --------- Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value 71 ------------------------------------------------------------------------------ Z(t) -1.874 -4.380 -3.600 -3.240 ------------------------------------------------------------------------------ MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.6680 . dfuller DLnDS, trend lags(1) Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 21 ---------- Interpolated Dickey-Fuller --------- Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value ------------------------------------------------------------------------------ Z(t) -5.934 -4.380 -3.600 -3.240 ------------------------------------------------------------------------------ MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 . vecrank LnY LnK LnL LnDS, trend(constant) max levela Johansen tests for cointegration Trend: constant Number of obs = 22 Sample: 1988 - 2009 Lags = 2 ------------------------------------------------------------------------------- maximum trace 5% critical 1% critical rank parms LL eigenvalue statistic value value 0 20 198.2149 70.2689 47.21 54.46 1 27 214.49806 0.77243 37.7026 29.68 35.65 2 32 225.44082 0.63020 15.8171*1 15.41 20.04 3 35 231.32921 0.41451 4.0403 3.76 6.65 4 36 233.34937 0.16777 ------------------------------------------------------------------------------- maximum max 5% critical 1% critical rank parms LL eigenvalue statistic value value 0 20 198.2149 32.5663 27.07 32.24 1 27 214.49806 0.77243 21.8855 20.97 25.52 2 32 225.44082 0.63020 11.7768 14.07 18.63 3 35 231.32921 0.41451 4.0403 3.76 6.65 4 36 233.34937 0.16777 ------------------------------------------------------------------------------- . vec LnY LnK LnL LnDS, trend(constant) lags(1) alpha noptable mai 72 Vector error-correction model Sample: 1987 - 2009 No. of obs = 23 AIC = -15.16822 Log likelihood = 185.4345 HQIC = -15.03164 Det(Sigma_ml) = 1.17e-12 SBIC = -14.62515 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2 ---------------------------------------------------------------- D_LnY 2 .014173 0.9617 527.07 0.0000 D_LnK 2 .012569 0.9911 2347.559 0.0000 D_LnL 2 .014673 0.6965 48.20032 0.0000 D_LnDS 2 .639971 0.0297 .6431893 0.7250 ---------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------ | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_LnY | _ce1 | L1. | .1649651 .0725437 2.27 0.023 .022782 .3071482 _cons | .0683102 .002976 22.95 0.000 .0624775 .074143 -------------+---------------------------------------------------------------- D_LnK | _ce1 | L1. | .8960793 .0643306 13.93 0.000 .7699937 1.022165 _cons | .1259377 .002639 47.72 0.000 .1207653 .1311101 -------------+---------------------------------------------------------------- D_LnL | _ce1 | L1. | -.0525038 .075103 -0.70 0.484 -.1997029 .0946954 _cons | .0208808 .0030809 6.78 0.000 .0148422 .0269193 -------------+---------------------------------------------------------------- D_LnDS | _ce1 | L1. | -1.578377 3.275577 -0.48 0.630 -7.998389 4.841635 _cons | .0779425 .1343737 0.58 0.562 -.1854251 .34131 ------------------------------------------------------------------------------ Cointegrating equations Equation Parms chi2 P>chi2 ------------------------------------------- _ce1 3 32852.86 0.0000 ------------------------------------------- 73 Identification: beta is exactly identified Johansen normalization restriction imposed ------------------------------------------------------------------------------ Beta | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _ce1 | LnY | 1 . . . . . LnK | -.4616691 .0329641 -14.01 0.000 -.5262775 -.3970607 LnL | -.3513979 .1844241 -1.91 0.057 -.7128625 .0100667 LnDS | .0185985 .0041063 4.53 0.000 .0105504 .0266467 _cons | -5.276678 . . . . . ------------------------------------------------------------------------------ Adjustment parameters Equation Parms chi2 P>chi2 ------------------------------------------- D_LnY 1 5.171115 0.0230 D_LnK 1 194.0251 0.0000 D_LnL 1 .4887272 0.4845 D_LnDS 1 .2321914 0.6299 ------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------ alpha | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_LnY | _ce1 | L1. | .1649651 .0725437 2.27 0.023 .022782 .3071482 -------------+---------------------------------------------------------------- D_LnK | _ce1 | L1. | .8960793 .0643306 13.93 0.000 .7699937 1.022165 -------------+---------------------------------------------------------------- D_LnL | _ce1 | L1. | -.0525038 .075103 -0.70 0.484 -.1997029 .0946954 -------------+---------------------------------------------------------------- D_LnD | _ce1 | L1. | -1.578377 3.275577 -0.48 0.630 -7.998389 4.841635 ------------------------------------------------------------------------------ Moving average impact parameters ------------------------------------------------------------------------------ mai | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] 74 -------------+---------------------------------------------------------------- LnY | LnY | 1.635378 .4132991 3.96 0.000 .8253269 2.44543 LnK | -.2933345 .1908074 -1.54 0.124 -.6673102 .0806412 LnL | -.2232706 .1452324 -1.54 0.124 -.5079209 .0613798 LnDS | .0118171 .0076868 1.54 0.124 -.0032487 .0268829 -------------+---------------------------------------------------------------- LnK | LnY | 3.451332 1.117284 3.09 0.002 1.261496 5.641168 LnK | -.5933734 .5158154 -1.15 0.250 -1.604353 .4176063 LnL | -1.212791 .3926112 -3.09 0.002 -1.982295 -.4432871 LnDS | .0641898 .0207799 3.09 0.002 .023462 .1049175 -------------+---------------------------------------------------------------- LnL | LnY | -.202223 .3023287 -0.67 0.504 -.7947763 .3903303 LnK | .0933601 .1395758 0.67 0.504 -.1802034 .3669237 LnL | 1.071061 .1062377 10.08 0.000 .8628388 1.279283 LnDS | -.0037611 .0056229 -0.67 0.504 -.0147817 .0072596 -------------+---------------------------------------------------------------- LnDS | LnY | -6.079265 10.86411 -0.56 0.576 -27.37253 15.214 LnK | 2.806609 5.015625 0.56 0.576 -7.023835 12.63705 LnL | 2.136241 3.817626 0.56 0.576 -5.346169 9.618651 LnDS | .8869345 .2020567 4.39 0.000 .4909107 1.282958 ------------------------------------------------------------------------------ . dfuller e, lags(0) Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 22 ---------- Interpolated Dickey-Fuller --------- Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value ------------------------------------------------------------------------------ Z(t) -2.805 -3.750 -3.000 -2.630 ------------------------------------------------------------------------------ MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0576 . var DLnY DLnK DLnL DLnDS, lags(1/1) exog(L1e) Vector autoregression Sample: 1988 - 2009 No. of obs = 22 75 Log likelihood = 204.2013 AIC = -16.38194 FPE = 9.55e-13 HQIC = -16.10156 Det(Sigma_ml) = 1.02e-13 SBIC = -15.19171 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2 ---------------------------------------------------------------- DLnY 6 .010084 0.6124 34.75646 0.0000 DLnK 6 .01089 0.9278 282.6994 0.0000 DLnL 6 .013971 0.1059 2.605397 0.7605 DLnDS 6 .495534 0.5477 26.64255 0.0001 ---------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------ | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- DLnY | DLnY | L1. | .5226799 .1690699 3.09 0.002 .191309 .8540508 DLnK | L1. | .2901211 .191744 1.51 0.130 -.0856902 .6659323 DLnL | L1. | .3801599 .1788362 2.13 0.034 .0296474 .7306724 DLnDS | L1. | -.0012017 .0030456 -0.39 0.693 -.007171 .0047676 L1e | -1.578732 1.004005 -1.57 0.116 -3.546547 .3890822 _cons | .095769 .0521024 1.84 0.066 -.0063498 .1978878 -------------+---------------------------------------------------------------- DLnK | DLnY | L1. | .9283708 .1825845 5.08 0.000 .5705118 1.28623 DLnK | L1. | .0966034 .207071 0.47 0.641 -.3092483 .5024551 DLnL | L1. | -.0958048 .1931314 -0.50 0.620 -.4743355 .2827258 DLnDS | L1. | .0151284 .003289 4.60 0.000 .008682 .0215748 L1e | 2.972637 1.08426 2.74 0.006 .8475259 5.097749 _cons | -.1488128 .0562672 -2.64 0.008 -.2590945 -.0385312 -------------+---------------------------------------------------------------- DLnL | DLnY | L1. | -.0571297 .2342445 -0.24 0.807 -.5162405 .4019812 DLnK | L1. | .3190028 .2656592 1.20 0.230 -.2016796 .8396852 DLnL | L1. | -.2198017 .2477756 -0.89 0.375 -.7054329 .2658296 76 DLnDS | L1. | .0026411 .0042196 0.63 0.531 -.0056292 .0109115 L1e | -1.434551 1.391039 -1.03 0.302 -4.160936 1.291835 _cons | .0863083 .0721873 1.20 0.232 -.0551763 .2277928 -------------+---------------------------------------------------------------- DLnDS | DLnY | L1. | 9.806973 8.308473 1.18 0.238 -6.477334 26.09128 DLnK | L1. | -6.879607 9.422726 -0.73 0.465 -25.34781 11.5886 DLnL | L1. | -29.82113 8.788408 -3.39 0.001 -47.04609 -12.59617 DLnDS | L1. | -.4272476 .1496675 -2.85 0.004 -.7205905 -.1339046 L1e | 5.37477 49.33906 0.11 0.913 -91.32801 102.0776 _cons | .612937 2.560428 0.24 0.811 -4.40541 5.631284 ------------------------------------------------------------------------------ . vargranger Granger causality Wald tests +----------------------------------------------------------------------+ | Equation Excluded | chi2 df Prob > chi2 | |--------------------------------------+--------------------------------| | DLnY DLnK | 2.2894 1 0.130 | | DLnY DLnL | 4.5188 1 0.034 | | DLnY DLnDS | .15569 1 0.693 | | DLnY ALL | 10.559 3 0.014 | |--------------------------------------+--------------------------------| | DLnK DLnY | 25.853 1 0.000 | | DLnK DLnL | .24608 1 0.620 | | DLnK DLnDS | 21.157 1 0.000 | | DLnK ALL | 49.241 3 0.000 | |--------------------------------------+--------------------------------| | DLnL DLnY | .05948 1 0.807 | | DLnL DLnK | 1.4419 1 0.230 | | DLnL DLnDS | .39177 1 0.531 | | DLnL ALL | 1.7584 3 0.624 | |--------------------------------------+-------------------------------| | DLnDS DLnY | 1.3932 1 0.238 | | DLnDS DLnK | .53306 1 0.465 | | DLnDS DLnL | 11.514 1 0.001 | | DLnDS ALL | 17.277 3 0.001 | +---------------------------------------------------------------------+ 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO - “Tìm hiểu một số thuật ngữ trong Văn kiện Đại hội X của Đảng”, Nxb Chính trị quốc gia, Hà Nội, 2006 - ThS.Đoàn Kim Thành, “Vốn vay ODA và khả năng trả nợ của Việt Nam” (2009) - Barbara Mbire & Michael Atingi (1997) Growth And Foreign Debt: The Ugandan Experience. - Bjerg, Christina & Bjørnskov, Christian & Holm, Anne (2007) Growth, Debt Burdens and Alleviating Effects of Foreign Aid in Least Developed Countries - Maghyereh, Aktham (2003) External Debt and Economic Growth in Jordan: the Threshold Effect - Ramesh Chandra Paudel (2009) Foreign Debt, Trade Openness, Labor Force and Economic Growth: Evidence from Sri Lanka - CUNNINGHAM, Rosemary. T. (1993), “The effects of Debt burden on Economic Growth in Heavily Indebted Nations”, Journal of Economic Development. - Dr. Erdal KARAGOL, “A critical review of external debt and economic growth relationship: a lesson for indebtedness countries”, - Catherine Pattilo, Helene Poirson, and Luca Ricci, (2004) “What are the Channels through which external debt affects growth?”, IMF Working Paper WP/04/15,. - Economic and Social Commission for Asia and the Pacific, (2004), “Implementing the Monetary Consensus in the Asian and Pacific region: achieving coherence and consistency”. Chapter 6 “External debt and Sustainable Debt Management” - United Nations, (2008), “Trade and Development report 2008”, Chapter 6 “Current Issues Related to the External Debt of Developing Countries” - Adepoju, Adenike Adebusola, Salau,Adekunle Sheu and Obayelu, Abiodun Elijah (2007), “The effects of External Debt Management on Sustainable Economic Growth and Development: Lessons from Nigeria”, Munich Personal RePEc Archive. 78 - Abid Hameed, Hammad Ashraf, Muhammed Ali Chaudhary, (2008), “External Debt and its Impact on Economic Business Growth in Pakistan”, International Research Journal Of Finance and Economics ISSN 1450-2887 Issue 20 - Anh Van Nguyen, (2009), “External debt Management in Vietnam”, ESCAP Regional High-Level Workshop on “Strengthening the Response to the Global Financial Crisis I Asia – Pacific: The Role of Monetary, Fiscal and External Debt Policies” - International Monetary Fund and International Development Association, (2009), “Joint IMF/World Bank Debt Sustainability Analysis 2008 – Vietnam” - Gujarati, (2004), “Basic Econometrics”, Fourth Edition, The McGraw-Hill Companies. - Erdal Karagöl, 2002, “The Causality Analysis of External Debt Service and GNP: The Case of Turkey”, Central Bank Review 1. - William H.Greene, “Economics Analyst”, fifth edition, Pearson Education Inc. Upper Saddle River, New Jersey 17458 - Jeffrey M. Wooldridge, 2004, “Introductory Econometrics – A new approach”, Thomson Learning; second edition