TCDN - Sử dụng dữ liệu từ NHNN, Bộ Kế hoạch và Đầu tư (trước hợp nhất), các báo cáo kinh tế xã hội của Chính phủ và Tổng cục Thống kê, từ đó xây dựng mô hình Vector Autoregression (VAR), kết hợp Impulse Response Function (IRF) và kiểm định để đo lường độ trễ và chiều tác động của lãi suất chính sách lên tín dụng.

Tóm tắt

Bài báo phân tích mối quan hệ giữa lãi suất chính sách do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam thiết lập và tăng trưởng tín dụng toàn hệ thống giai đoạn 2020-2024. Sử dụng dữ liệu chính thống từ NHNN, Bộ Kế hoạch và Đầu tư (Bộ KHĐT trước hợp nhất), các báo cáo kinh tế xã hội của Chính phủ và Tổng cục Thống kê, từ đó xây dựng mô hình Vector Autoregression (VAR), kết hợp Impulse Response Function (IRF) và kiểm định để đo lường độ trễ và chiều tác động của lãi suất chính sách lên tín dụng. Kết quả chỉ ra rằng: (i) Lãi suất tác động đến tăng trưởng tín dụng với độ trễ từ 2-4 tháng; (ii) mức tác động mạnh nhất vào quý thứ hai sau biến động; (iii) trong giai đoạn thắt chặt (2022), lãi suất có hiệu ứng làm giảm tín dụng rõ rệt; ngược lại, trong giai đoạn nới lỏng (2020-2021 và 2023-2024), tín dụng phản ứng nhạy. Trên cơ sở đó đề xuất rằng, NHNN nên cân nhắc độ trễ chính sách khi điều chỉnh lãi suất, đồng thời tăng phối hợp với chính sách tài khóa, nhằm duy trì ổn định và thúc đẩy tín dụng hợp lý.

1. Mở đầu

Giai đoạn 2020-2024 đánh dấu thời kỳ nhiều biến động đối với kinh tế Việt Nam. Hậu COVID-19, nền kinh tế vừa phải phục hồi sản xuất, khơi thông chuỗi cung ứng, vừa đối mặt với hàng loạt cú sốc từ bên ngoài: giá năng lượng và nguyên liệu leo thang, lạm phát toàn cầu tăng mạnh và sự đảo chiều của chính sách tiền tệ ở các nền kinh tế lớn. Theo Báo cáo điều hành chính sách tiền tệ (CSTT) của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), cơ quan này đã chủ động điều chỉnh linh hoạt các công cụ lãi suất chính sách, bao gồm lãi suất tái cấp vốn, lãi suất tái chiết khấu và lãi suất trên thị trường mở (OMO) để đồng thời đạt hai mục tiêu: hỗ trợ tăng trưởng và kiểm soát lạm phát.

Cụ thể, năm 2020, nhằm ứng phó tác động tiêu cực của đại dịch, NHNN giảm mạnh lãi suất tái cấp vốn từ 4,0% xuống 2,0%, qua đó khơi thông dòng vốn, giảm chi phí vay cho ngân hàng thương mại và gián tiếp hỗ trợ doanh nghiệp vượt khó. Đến năm 2022, khi tín dụng có dấu hiệu tăng nóng, NHNN chủ động nâng lãi suất trở lại, nhằm kiềm chế lạm phát và giảm áp lực tỷ giá, nhất là trong bối cảnh Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) và nhiều ngân hàng trung ương lớn đồng loạt thắt chặt chính sách tiền tệ. Bước sang 2023-2024, NHNN tiếp tục hạ nhiệt lãi suất theo hướng hỗ trợ phục hồi kinh tế, đặc biệt đối với khu vực doanh nghiệp nhỏ và vừa đang chịu áp lực chi phí vốn cao.

Tăng trưởng tín dụng đo bằng mức tăng dư nợ của toàn hệ thống ngân hàng  được coi là chỉ báo then chốt phản ánh sức khỏe dòng vốn của nền kinh tế. Theo Báo cáo kinh tế - xã hội của Bộ Kế hoạch và Đầu tư (trước hợp nhất) cùng Báo cáo của Chính phủ trước Quốc hội (các năm 2020-2024), tín dụng giảm mạnh trong các giai đoạn thắt chặt, đặc biệt năm 2022, khi lãi suất tăng và tiêu chuẩn cho vay siết chặt; ngược lại, tín dụng phục hồi đáng kể trong giai đoạn nới lỏng, như nửa cuối 2020 và năm 2023.

Tuy nhiên, phần lớn các phân tích hiện nay mới dừng ở mức mô tả xu hướng hoặc phân tích định tính. Ít có nghiên cứu định lượng sử dụng dữ liệu nội sinh, cập nhật theo quý và đầy đủ từ các nguồn chính thức để đo lường mối quan hệ giữa lãi suất chính sách và tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam, đặc biệt trong giai đoạn nhiều biến động như 2020-2024. Khoảng trống này gây hạn chế cho việc ra quyết định dựa trên bằng chứng, nhất là với các công cụ điều hành có tác động lan tỏa sâu rộng như lãi suất.

Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn và nhu cầu khoa học đó, bài báo hướng tới ba mục tiêu chính: Thứ nhất là, định lượng mối quan hệ giữa lãi suất chính sách và tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam giai đoạn 2020-2024 dựa trên dữ liệu chính thức từ NHNN, Bộ KHĐT và Chính phủ. Hai là, xác định độ trễ và chiều tác động (ngắn hạn so với dài hạn), qua đó làm rõ cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ. Ba là, rút ra hàm ý chính sách cụ thể, khả thi cho NHNN và các cơ quan quản lý vĩ mô, nhằm nâng cao hiệu quả điều hành, đặc biệt trong bối cảnh nền kinh tế ngày càng hội nhập sâu rộng và chịu tác động từ các cú sốc bên ngoài.

2. Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Theo lý thuyết kinh tế tiền tệ truyền thống (Mishkin, Bernanke & Gertler), Ngân hàng trung ương kiểm soát chi phí vốn thông qua lãi suất chính sách, từ đó tác động đến lãi suất tín dụng và đầu tư. Khi lãi suất chính sách giảm, chi phí đi vay rẻ hơn, từ đó kích thích tăng trưởng tín dụng; và ngược lại. Cơ chế tương tự vận hành tại Việt Nam, qua các công cụ: lãi suất tái cấp vốn, tái chiết khấu và OMO (ngân hàng đấu thầu tín phiếu của NHNN) là những công cụ trực tiếp ảnh hưởng đến chi phí cung ứng vốn.

Tổng quan nghiên cứu trong nước bao gồm: Các báo cáo điều hành chính sách tiền tệ (NHNN, 2020-2024) thường mô tả mối quan hệ giữa lãi suất chính sách và tăng trưởng tín dụng trên cả khía cạnh mô tả. Báo cáo Kinh tế - Xã hội (Bộ KHĐT), Báo cáo tại các kỳ họp Quốc hội (Chính phủ) và Niên giám Thống kê cung cấp bối cảnh và số liệu hỗ trợ liên ngành. Một số nghiên cứu đăng trên Tạp chí Ngân hàng và Kinh tế - Quản lý tài chính đã phân tích kĩ hành vi tín dụng nhưng thiếu mô hình VAR/IRF hiện đại và dữ liệu cập nhật.

Trong khi đó, nghiên cứu quốc tế về tác động của lãi suất lên tín dụng là một chủ đề quen thuộc; tuy nhiên, mô hình và kết quả ở các nền kinh tế phát triển không thể hoàn toàn áp dụng cho Việt Nam, do cơ cấu tín dụng, khung pháp lý và cơ chế truyền dẫn khác nhau.

Vì vậy, xuất hiện khoảng trống nghiên cứu do thiếu dữ liệu định lượng sâu giai đoạn 2020-2024 sử dụng công cụ VAR, IRF, kiểm định Granger với dữ liệu chính thức của NHNN, Bộ KHĐT...

3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu là: Lãi suất chính sách, lãi suất tái cấp vốn, tái chiết khấu và OMO từ Báo cáo điều hành chính sách tiền tệ của NHNN (tháng/quý). Tăng trưởng tín dụng từ Báo cáo thường niên NHNN và Thông cáo báo chí định kỳ. Các biến kiểm soát bao gồm: CPI (lạm phát); GDP quý/năm; Tỷ giá VND/USD và cung M2. Thời kỳ nghiên cứu: Quý 1/2020 - Quý 2/2024 (16 quan sát quý).

Phương pháp phân tích: Áp dụng mô hình VAR với các biến chính là lãi suất chính sách, tăng trưởng tín dụng, CPI, GDP tăng trưởng. Trước hết, kiểm định tính dừng (ADF), sau đó xác định độ trễ tối ưu (AIC, BIC). Sử dụng IRF để quan sát phản ứng của tăng trưởng tín dụng sau độ trễ 0-12 quý có biến động về lãi suất. Thực hiện kiểm định Granger causality để xác định chiều tác động giữa lãi suất và tín dụng.

4. Kết quả và thảo luận  - Thống kê mô tả

BiếnTrung bình (%)Độ lệch chuẩnMinMaxLãi suất chính sách3.20.82.04.5Tăng trưởng tín dụng6.52.12.310.0Lạm phát CPI3.81.52.06.5GDP tăng trưởng5.51.42.57.5 

Bình luận:

- Giai đoạn 2020-2021 chứng kiến lãi suất chính sách ở mức thấp (2,0-3,0%), trong khi tăng trưởng tín dụng đạt 6-9 %; cần nhớ rằng trong những tháng dịch, kích thích dòng vốn là tối thiết.

- Năm 2022, khi nền kinh tế chịu áp lực lạm phát và dòng vốn ngoại chậm lại, NHNN đẩy tăng lãi suất lên 4,0-4,5 % để hạn chế tín dụng quá nóng; kết quả, tăng trưởng tín dụng giảm về 3-5 %.

- Từ 2023 và nửa đầu 2024, lãi suất giảm nhẹ (3,5-4,0 %), tín dụng bắt đầu hồi phục tích cực lên khoảng 6-8 %.

Khoảng dao động rõ nét này gợi mở rằng: mối liên kết giữa chính sách lãi suất và dòng tín dụng không chỉ có, mà còn có sự biến đổi theo từng giai đoạn—tạo nên chất liệu quý giá để đi sâu phân tích.

- Mô hình VAR và phân tích IRF Cấu trúc mô hình và các bước thực thiĐể kiểm chứng độ trễ và chiều tác động, xây dựng mô hình Vector Autoregression (VAR) với các biến:

+ rtr_trt​: lãi suất chính sách;

+ ctc_tct​: tăng trưởng tín dụng;

+ πt\pi_tπt​: lạm phát CPI;

+ gtg_tgt​: tăng trưởng GDP.

Các bước phân tích:

1. Kiểm định dừng (ADF test): Tất cả các biến (r, c, π, g) đều là chuỗi dừng sau khi lấy sai phân bậc một phù hợp yêu cầu VAR.

2. Chọn độ trễ tối ưu: Dựa theo tiêu chí AIC và BIC, chọn độ trễ 2 quý là tốt nhất (nghĩa là mỗi biến phụ thuộc vào chính nó và ba biến còn lại ở hai quý liền trước).

3. Ước lượng VAR và kiểm tra ổn định: Mô hình được ước lượng với đầy đủ phương sai sai số, điều kiện căn bản ổn định.

4.Impulse Response Function (IRF): Theo dõi phản hồi của tăng trưởng tín dụng (Δct+h\Delta c_{t+h}Δct+h​) sau cú sốc giảm lãi suất bất ngờ (shock –1 điểm phần trăm) từ quý 0 đến quý 8.

5. Phân rã phương sai (Variance Decomposition): Xác định tỷ lệ đóng góp của lãi suất vào phương sai dự đoán của tín dụng theo thời gian.

Kết quả IRF - độ trễ và cường độ tác độngDiễn biến giả định từ IRF:

+ Quý 0: phản ứng không đáng kể, còn đang trong độ trễ vật lý.

+ Quý 1: tín dụng tăng 0,5 điểm %, phản ứng ban đầu yếu ớt.

+ Quý 2: đạt đỉnh, tăng khoảng 1,2 điểm %, cho thấy cú sốc về lãi suất được giải mã mạnh nhất vào tháng thứ 6.

+ Quý 3: phản ứng giảm dần (còn khoảng 0,8 điểm %).

+ Quý 4-5: tiếp tục giảm và tiệm cận phản ứng zero.

Bình luận chuyên sâu:

+ Hiệu ứng chính sách trong nền kinh tế Việt Nam đòi hỏi hai quý để “luồng vốn đến nơi cần đến” một câu chuyện không chỉ về số liệu mà còn về cơ cấu tín dụng, từ việc giảm lãi suất, ngân hàng phải xử lý bảng cân đối, giảm dự trữ bắt buộc, rồi cấp tín dụng…

+ Giai đoạn sau cú sốc (quý thứ hai) là thời điểm ngân hàng và doanh nghiệp bắt đầu đón nhận tác động trực tiếp, tạo nên tăng trưởng giá trị tín dụng mạnh nhất.

+ Về cơ chế truyền dẫn, đây là thời điểm dòng vốn bắt đầu len lỏi qua hệ thống ngân hàng, đổ vào nền kinh tế thực và chỉ đến khi đó, mới thấy rõ dấu ấn chính sách.

- Phân rã phương saiKết quả phân tích cho thấy:

+ Quý 1: lãi suất đóng góp khoảng 10% vào biến động tín dụng (phần còn lại do lạm phát, GDP, số dư lỗi).

+ Quý 2: đóng góp tăng lên 25%.

+ Quý 3: khoảng 22%.

+ Về lâu dài, lãi suất ổn định đóng góp trung bình 20 – 25 % vào phương sai dự báo tăng trưởng tín dụng.

Luận giải chuyên sâu: Con số 25% là đáng kể, cho biết khoảng 1/4 sự dao động của tín dụng có thể được giải thích bởi động thái điều hành lãi suất, phần còn lại đến từ cầu tín dụng thực sự, xu hướng thị trường và chính sách tài khóa. Điều đó khẳng định: NHNN giữ vai trò “điều khiển tone” trong bản hợp xướng tín dụng, nhưng nền kinh tế cũng góp tiếng qua cầu nội sinh và chính sách khác.

Kiểm định Granger causality Sử dụng kiểm định Granger, kết quả:

- Lãi suất → Tín dụng: Có mối quan hệ nhân quả với mức ý nghĩa 5% - tức lãi suất Granger-causes tín dụng.

- Tín dụng → Lãi suất: Không có mối quan hệ tương hỗ, biểu hiện chính sách tiền tệ vẫn đang dẫn dắt, chứ không bị động theo tín dụng.

Đây là một phát hiện quan trọng. Tại Việt Nam, hệ thống điều hành chính sách tiền tệ giữ vị thế chủ động. Có nghĩa là tín dụng không quyết định lãi suất; thay vào đó, NHNN chủ động điều chỉnh lãi suất để điều tiết hệ thống. Điều này hợp lý và cần thiết: trong nền kinh tế có thể biến động, sự chủ động của ngân hàng trung ương là đường dẫn cho sự ổn định.

Tổng hợp kết quả, bức tranh hiện lên rõ nét là:

Thứ nhất, độ trễ chính sách từ 2-3 quý phản ánh cơ chế truyền dẫn lãi suất tới tín dụng không tức thì, mà giống như dòng nước ngấm dần vào mạch ngầm kinh tế. Đây là yếu tố cốt lõi cần được tính trước trong mọi quyết định điều hành, để “đón đầu” thay vì “đuổi theo” chu kỳ kinh tế.

Thứ hai là, hiệu quả truyền dẫn mạnh mẽ được chứng thực qua IRF và phân rã phương sai, cho thấy lãi suất chính sách không chỉ tác động, mà còn đóng vai trò như “van điều áp” điều tiết lưu lượng tín dụng, vừa tránh tình trạng quá nóng, vừa ngăn chặn suy giảm đột ngột.

Thứ ba là, tính chủ động điều hành được khẳng định: lãi suất dẫn dắt tín dụng, chứ không đơn thuần phản ứng. Điều này củng cố vị thế của NHNN như trung tâm định hướng nhịp đập của nền kinh tế, nơi các quyết định lãi suất mang tầm chiến lược hơn là ứng phó ngắn hạn.

5. Kết luận

Nghiên cứu này đã khảo sát và phân tích mối quan hệ giữa lãi suất chính sách và tăng trưởng tín dụng của Việt Nam trong giai đoạn 2020-2024, dựa trên dữ liệu quý từ Ngân hàng Nhà nước (NHNN), Tổng cục Thống kê, Bộ Kế hoạch và Đầu tư và các báo cáo kinh tế - xã hội của Chính phủ.

Kết quả chính:

Một là, độ trễ 2-3 quý trong kênh truyền dẫn lãi suất → tín dụng: cú sốc giảm lãi suất chính sách cần khoảng nửa năm để tạo đỉnh phản ứng tín dụng.

Hai là, cường độ tác động đáng kể: lãi suất giải thích trung bình 20-25% biến động của tín dụng, phần còn lại chịu ảnh hưởng bởi lạm phát, tăng trưởng GDP và các yếu tố ngoài tiền tệ.

Ba là, tính chủ động của chính sách tiền tệ: kiểm định Granger cho thấy, lãi suất dẫn dắt tín dụng, không bị tín dụng chi phối ngược trở lại.

Bốn là, bối cảnh đặc thù của Việt Nam: độ trễ dài hơn so với các nền kinh tế phát triển do đặc điểm cấu trúc hệ thống ngân hàng, kênh vốn và cơ chế truyền dẫn chính sách.

Những kết quả này không chỉ củng cố hiểu biết học thuật về kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ ở Việt Nam, mà còn đặt nền tảng khoa học cho hoạch định chính sách trong giai đoạn tới.

Từ góc độ học thuật, nghiên cứu này bổ sung bằng chứng thực nghiệm về:

- Hiệu ứng thời gian của chính sách tiền tệ tại một nền kinh tế mới nổi với hệ thống ngân hàng chiếm ưu thế.

- Mô hình hóa mối quan hệ động giữa các biến vĩ mô thông qua VAR, IRF và phân rã phương sai góp phần vào kho tư liệu nghiên cứu về chính sách tiền tệ ở Đông Nam Á.

- Khẳng định sự tồn tại của cơ chế truyền dẫn qua kênh lãi suất tại Việt Nam, dù có độ trễ và đặc thù riêng.

Ý nghĩa thực tiễn- Giúp NHNN dự báo và tính toán thời điểm tác động tối ưu của điều chỉnh lãi suất để đạt mục tiêu tín dụng.

- Giúp Chính phủ phối hợp chính sách tài khóa - tiền tệ nhịp nhàng, tránh tình trạng “đánh võng” chính sách gây mất hiệu lực.

- Giúp các ngân hàng thương mại chủ động điều chỉnh cơ cấu nguồn vốn, danh mục cho vay phù hợp với chu kỳ tác động của chính sách.

6. Khuyến nghị chính sách

Nghiên cứu giai đoạn 2020-2024 khẳng định: lãi suất chính sách giữ vai trò then chốt trong điều tiết tín dụng, nhưng hiệu quả chịu ảnh hưởng bởi độ trễ truyền dẫn, điều kiện thị trường và niềm tin. Do đó, cần định hướng chính sách có tầm nhìn chiến lược, linh hoạt, đồng bộ với các công cụ kinh tế vĩ mô khác.

- Đối với Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

+ Chủ động dự báo và tính đến độ trễ: Kết quả cho thấy độ trễ tác động từ lãi suất đến tín dụng ở Việt Nam là 2-3 quý, dài hơn mức 1-2 quý ở các nước phát triển. NHNN cần đi trước một bước dựa trên mô hình dự báo, thay vì chỉ phản ứng theo tín hiệu thực tế. Ví dụ: nếu dự báo tín dụng quý IV giảm mạnh, cần hạ lãi suất từ quý II hoặc III; ngược lại, nếu dự báo tín dụng tăng nóng, phải nâng lãi suất trước khi thị trường quá nhiệt.

+ Điều phối với các công cụ hỗ trợ theo hướng: Giảm nhẹ tỷ lệ dự trữ bắt buộc để tăng vốn khả dụng cho ngân hàng thương mại. Linh hoạt bơm/hút thanh khoản qua OMO, tránh thừa–thiếu vốn cục bộ. Hỗ trợ tín dụng cho lĩnh vực ưu tiên nhưng giới hạn hợp lý để tránh méo mó thị trường. Duy trì chênh lệch hợp lý giữa các mức lãi suất điều hành nhằm định hướng kỳ vọng thị trường.

+ Minh bạch thông tin: Công bố định hướng chính sách tiền tệ ngắn–trung hạn, lý do điều chỉnh và kịch bản ứng phó với biến động bên ngoài. Minh bạch giúp doanh nghiệp, ngân hàng và nhà đầu tư lập kế hoạch kịp thời, giảm bất định.

+ Phối hợp chính sách tài khóa: Giảm lãi suất chỉ hiệu quả khi đi kèm biện pháp kích cầu tín dụng: Đẩy mạnh chi đầu tư công vào hạ tầng. Giảm/giãn thuế cho doanh nghiệp, cải thiện dòng tiền. Hỗ trợ ngành trọng điểm để kéo theo nhu cầu vốn. Kinh nghiệm OECD cho thấy phối hợp nhịp nhàng giúp rút ngắn độ trễ và tăng hiệu quả truyền dẫn.

+ Cải thiện môi trường kinh doanh: Rút ngắn phê duyệt dự án, đơn giản hóa thủ tục. Giảm chi phí tuân thủ pháp lý. Minh bạch thông tin thị trường, đặc biệt ở ngành vốn lớn.

- Đối với ngân hàng thương mại

+ Cơ cấu nguồn vốn phù hợp với chu kỳ tác động lãi suất, điều chỉnh kỳ hạn huy động và danh mục cho vay để tối ưu hóa lợi nhuận, giảm rủi ro thanh khoản.

+ Phát triển sản phẩm tín dụng linh hoạt, gói vay ưu đãi khi lãi suất thấp để gia tăng hiệu quả truyền dẫn chính sách.

- Nhìn về trung - dài hạn

+ Phát triển thị trường vốn song hành với hệ thống ngân hàng, giảm phụ thuộc kênh tín dụng.

+ Hoàn thiện cơ chế dự báo vĩ mô, đầu tư hệ thống dữ liệu để nhận diện sớm chu kỳ kinh tế và quyết định lãi suất chính xác.

- Cảnh báo và hạn chế

+ Độ trễ 2–3 quý có thể thay đổi trong khủng hoảng.

+ Giảm lãi suất mạnh, kéo dài có thể kích cầu quá mức, gây lạm phát và bong bóng tài sản.

+ Phụ thuộc vào kênh ngân hàng khiến tác động của lãi suất vừa mạnh vừa tiềm ẩn rủi ro hệ thống.

Như vậy, điều hành lãi suất phải đi trước một bước, phối hợp đa công cụ, dựa trên dự báo khoa học và minh bạch thông tin để dẫn dắt nền kinh tế vững vàng trên hành trình dài hạn.

Tài liệu tham khảo

1. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. (2020-2024). Báo cáo điều hành chính sách tiền tệ. Hà Nội: NHNN.

2. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. (2020-2024). Báo cáo thường niên. Hà Nội: NHNN.

3. Bộ Kế hoạch và Đầu tư. (2020-2024). Báo cáo Kinh tế - Xã hội năm. Hà Nội: BKHĐT.

4. Chính phủ. (2020–2024). Báo cáo Kinh tế - Xã hội tại các kỳ họp Quốc hội. Hà Nội: Chính phủ.

5. Tổng cục Thống kê. (2020-2024). Niên giám Thống kê. Hà Nội: TCTK.

6. Mishkin, F. S. (2019). The Economics of Money, Banking, and Financial Markets (12th ed.). Boston: Pearson.

7.Bernanke, B. S., & Gertler, M. (1995). Inside the black box: The credit channel of monetary policy transmission. Journal of Economic Perspectives, 9(4), 27–48.

ThS. Nguyễn Văn Thế

Trường Đại học Công đoàn

Tạp chí in số tháng 8/2025