Mục đích của hội thảo này là nhằm thảo luận và đánh giá thực trạng việc xây dựng cơ sở dữ liệu (CSDL) để phục vụ công tác phân tích dự báo tài khóa, xây dựng chính sách và chiến lược tài chính 2011 - 2020.

Xây dựng CSDL theo nhóm chỉ tiêu

Ông Nguyễn Quý Hữu, Chuyên gia Tư vấn trong nước Đề án A10 đã đánh giá các nhóm chỉ tiêu, bảng chỉ tiêu và chỉ tiêu; xây dựng công cụ xử lý dữ liệu: Thu thập, xử lý và nạp dữ liệu; Thu thập, xử lý và nạp dữ liệu giai đoạn từ năm 2000 đến hết năm 2012; Tra cứu dữ liệu dạng chuỗi theo các tiêu chí: Nhóm chỉ tiêu, tần suất, địa bàn hành chính, giai đoạn; Hệ thống quản lý nội dung: Tin tức, bài viết liên quan đến công tác phân tích, dự báo, và hoạch định chính sách, chiến lược tài chính.

Theo Chuyên gia Nguyễn Quý Hữu, việc phân tích và cụ thể hóa các chỉ tiêu và giải bài toán số hóa để người dùng đạt hiệu quả cao nhất và phục vụ tốt hơn công tác phân tích dự báo và hoạch định chính sách, chiến lược tài chính. Qua đó, chỉ ra các phân ngành, CSDL để khắc phục phân tán dữ liệu để người dùng ít tốn kém nhất.

Ông Trương Bá Tuấn - Phó Viện trưởng Viện Chính sách chiến lược tài chính, cho rằng, tại hội thảo, các chuyên gia và diễn ra cần làm rõ và thảo luận xem liệu 9 nhóm chỉ tiêu “lớn”, 52 nhóm chỉ tiêu “nhỏ” và 1.000 chỉ tiêu thức chỉ tiêu thống kê được phân vào các phân tổ đang được Viện Chiến lược và chính sách tài chính phối hợp với Cục Tin học và Thống kê tài chính (Bộ Tài chính) xây dựng và triển khai.

Ông Tuấn cho rằng, trên cơ sở các nhóm chỉ tiêu, tiêu thức trên tập trung vào chủ yếu 2 nhóm CSDL định lượng và định tính. Tuy nhiên, khi xây dựng CSDL phục vụ công tác phân tích dự báo sử dụng chủ yếu xây dựng CSDL định lượng để người dùng tiếp cận CSDL triết suất theo chỉ tiêu địa bàn, giá, đầu tư… và khắc phục được các số liệu phân tán. Giảm thiểu chi phí khai thác và sử dụng dữ liệu.

Nhìn nhận ở khía cạnh khác, ông Vũ Như Thăng, Viện trưởng Viện Chiến lược và Chính sách tài chính nhấn mạnh, xây dựng hệ thống CSDL ngoài việc phục vụ cho công tác phân tích, dự báo và hoạch định chính sách còn cung cấp dữ liệu đáp ứng được nhu cầu thực tiễn và xây dựng được số liệu về dự báo thu ngân sách nhà nước dựa vào các chỉ số vĩ mô, do các bộ, ngành xây dựng, như: dự báo về chỉ số giá tiêu dùng (CPI), đầu tư, dự báo GDP… 

“Trong khuôn khổ Quỹ tín thác đa biên giai đoạn 2, Viện Chiến lược và Chính sách tài chính phối hợp với Cục Tin học và Thống kê tài chính hoàn thiện CSDL để xây dựng công tác phân tích dự báo hoạch định chính sách tài chính liên quan bộ ngành khác là rất quan trọng”, ông Thăng, nói.

Nói cụ thể hơn về xây dựng CSDL phân tích dự báo chính sách, chiến lược tài chính, theo Chuyên gia Nguyễn Quý Hữu, xây dựng 9 nhóm chỉ tiêu, gồm: CPI (1); đầu tư (2); tổng mức bán lẽ và doanh thu dịch vụ tiêu dùng (3); thị trường tiền tệ (4); thị trường chứng khoán và bảo hiểm (5); tài chính công (6); xuất, nhập khẩu (7); doanh nghiệp (8); tài khoản quốc gia (9). Bên cạnh đó, xây dựng website khai thác theo tần suất, nội dung, kế hoạch và khai thác.

Theo các chuyên gia, bên cạnh nhưng ưu điểm về tính chính xác về số liệu, xây dựng hệ thống dữ liệu hữu ích nhất dưới dạng data warehouse phục vụ phân tích dự báo kinh tế - xã hội, còn tồn tại một số hạn chế sau: Thời gian cập nhật dữ liệu được thực hiện trong một giai đoạn từ 2000 – 2012 nên không thể tránh khỏi việc sai sót về số liệu do việc gõ lại từ niên giám thống kê…

Đổi mới công tác dự báo thu ngân sách

Với bài tham luận: “Mô hình dự báo thu NSNN tại Tổng cục Thuế”, bà Phạm Thị Tuyết Lan - Phó Vụ trưởng Vụ Dự toán thu thuế (Tổng cục Thuế) đã nêu rõ về dự báo thu thông qua việc sử dụng các phương pháp dự báo phù hợp để thiết lập và phân tích mối liên hệ giữa số thu và các biến số kinh tế, các yếu tố thay đổi chính sách thuế…

Tuy nhiên, nói về những bất cập về dự báo thu ngân sách chưa sát với thực tế, theo bà Lan, trong bối cảnh tình hình kinh tế trong nước và thế giới ngày càng diễn biến nhanh, phức tạp, khó lường và có những tác động lớn đối với kết quả thu thuế, dự báo thu theo phương pháp truyền thống chưa đáp ứng được yêu cầu quản lý đặt ra, đòi hỏi công tác dự báo thu ngân sách phải được đổi mới, hiện đại hóa để có thể dự báo nhanh, chính xác, phục vụ hiệu quả công tác điều hành vĩ mô của nhà nước.  

Để phục vụ cho công tác dự báo thu ngân sách chính xác, nhanh và sát thực tế, bà Lan đã đưa ra các mô hình dự báo thu, như: Mô hình dự báo tháng: Dùng dự báo số thu hàng tháng; Mô hình dự báo thuế giá trị gia tăng theo phương pháp dựa trên bảng Cân đối đầu vào đầu ra (I-O) trên cơ sở bảng I-O năm 2000; Mô hình hồi quy tổng thu nội địa theo GDP; Mô hình mô phỏng vi mô dự báo thuế Thu nhập doanh nghiệp; Mô hình dự báo thuế Thu nhập cá nhân.

Cũng theo đại diện Tổng cục Thuế, qua triển khai thử nghiệm các mô hình trên, nhìn chung kết quả còn chênh lệch khá lớn so với số thuế thực tế thu được. Vì vậy, kết quả dự báo mới chỉ dừng lại ở mức độ tham khảo và sử dụng khi đánh giá trước và sau khi ban hành chính sách. Chưa dùng cho công tác lập dự toán thu NSNN hàng năm.

Nêu ra nguyên nhân của tình trạng trên, theo bà Lan là do chất lượng của hệ thống thông tin còn thấp; Cơ chế chính sách luôn biến động do phải thường xuyên sửa đổi, bổ sung để phù hợp với nền kinh tế đang trong quá trình chuyển đổi…