Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đang trên đà phát triển mạnh mẽ, việc nâng cấp và hoàn thiện hệ thống cơ sở hạ tầng giao thông đóng vai trò then chốt đối với tăng trưởng kinh tế. Hiện nay, ngân sách nhà nước dành khoảng 5,7% GDP cho đầu tư phát triển cơ sở hạ tầng, mức cao hàng đầu trong khu vực Đông Nam Á. Theo ước tính từ Ngân hàng Phát triển Châu Á, Việt Nam cần tới 480 tỷ USD trong giai đoạn từ nay đến năm 2030 để đáp ứng nhu cầu hạ tầng giao thông đô thị và liên vùng. Quyết định số 1831/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ cũng đã ban hành danh mục 157 dự án kêu gọi đầu tư nước ngoài giai đoạn 2021-2025, trong đó có 29 dự án theo phương thức đối tác công tư với tổng vốn đầu tư lên tới 28,255 tỷ USD.

Tuy nhiên, các dự án đối tác công tư tại Việt Nam luôn có quy mô vốn lớn, thời gian thực hiện kéo dài từ 20 đến 30 năm và liên quan đến nhiều bên tham gia. Thực tế triển khai hàng loạt dự án giao thông như cao tốc Trung Lương – Mỹ Thuận, dự án trạm thu phí BOT Cai Lậy hay cầu Việt Trì mới cho thấy nhiều vướng mắc phát sinh do các biến số rủi ro không được nhận diện và định lượng chính xác ngay từ đầu, dẫn đến chậm tiến độ, đội vốn và tranh chấp hợp đồng kéo dài.

Mục tiêu của nghiên cứu là nhận diện hệ thống các yếu tố rủi ro trọng yếu, xây dựng mô hình phân tích xác suất xảy ra kết hợp mức độ tác động thông qua phương pháp mô phỏng Monte Carlo với sự hỗ trợ của phần mềm chuyên dụng Oracle Crystal Ball. Nghiên cứu thực hiện khảo sát trên phạm vi toàn quốc đối với các dự án hạ tầng giao thông theo Luật Đầu tư theo phương thức đối tác công tư số 64/2020/QH14 và kiểm chứng thực tế tại tuyến cao tốc Cam Lâm – Vĩnh Hảo. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học để thiết lập ma trận rủi ro động, giúp tối ưu hóa việc phân bổ rủi ro công bằng và giảm thiểu nguy cơ phát sinh tổn thất tài chính cho cả khu vực công lẫn nhà đầu tư tư nhân.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết quản lý rủi ro dự án theo chuẩn mực quốc tế của Viện Quản lý Dự án kết hợp lý thuyết xác suất thống kê nâng cao, bao gồm luật số lớn và các quy luật phân phối xác suất liên tục như phân phối chuẩn Gauss, phân phối đều, phân phối Bernoulli và phân phối Poisson. Về bản chất, mô hình hợp đồng đối tác công tư là sự thỏa thuận dài hạn giữa cơ quan nhà nước có thẩm quyền và nhà đầu tư tư nhân thông qua các hình thức hợp đồng BOT, BTO, BT, BOO, BTL hoặc O&M nhằm cung cấp dịch vụ công và chia sẻ trách nhiệm tài chính.

Trong mô hình nghiên cứu đề xuất, mức độ rủi ro kỳ vọng được xác định thông qua công thức tích phân tích: $E = P \times I$, trong đó $P$ là xác suất xảy ra và $I$ là mức độ tác động tiêu cực của yếu tố rủi ro. Thay vì tiếp cận theo giá trị điểm đơn lẻ mang tính chủ quan, nghiên cứu chuẩn hóa mức độ tiếp xúc rủi ro thành phân phối xác suất trên từng vùng phơi nhiễm cụ thể: vùng rủi ro thấp, vùng rủi ro trung bình và vùng rủi ro cao. Khẩu vị rủi ro và ngưỡng chấp nhận rủi ro của chủ thể ra quyết định được lượng hóa thành tham số kiểm soát nhằm thiết lập các ranh giới hành động chiến lược.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu ứng dụng quy trình kết hợp định tính và định lượng qua hai giai đoạn chặt chẽ:

Giai đoạn định tính sử dụng phương pháp phỏng vấn chuyên sâu 8 chuyên gia hàng đầu có trên 10 năm kinh nghiệm quản lý dự án xây dựng và am hiểu sâu sắc về hợp đồng PPP. Dựa trên tổng quan y văn từ 30 yếu tố rủi ro phổ biến trên thế giới, hội đồng chuyên gia đã sàng lọc, loại bỏ 6 yếu tố không phù hợp với đặc thù thể chế Việt Nam và thống nhất danh mục 24 yếu tố rủi ro cốt lõi.

Giai đoạn định lượng sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất có chủ đích, tập trung vào đối tượng là cán bộ quản lý thuộc các ban quản lý dự án, doanh nghiệp dự án, nhà thầu xây dựng và tư vấn giám sát. Trong tổng số 149 phiếu khảo sát thu về, có 123 phiếu hợp lệ đạt tỷ lệ 82,5% và 26 phiếu không hợp lệ chiếm 17,5%. Trong đó, nhóm đại diện chủ đầu tư và ban quản lý dự án chiếm tỷ trọng cao nhất với 56 phiếu, tương đương 45,53%.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích mô phỏng Monte Carlo thông qua phần mềm Oracle Crystal Ball tích hợp trên Microsoft Excel là khả năng thực hiện 10.000 phép thử ngẫu nhiên. Phương pháp này chuyển đổi các tham số khảo sát thành các hàm mật độ xác suất liên tục, khắc phục triệt để nhược điểm của phương pháp ma trận định tính truyền thống vốn bỏ qua sự biến thiên ngẫu nhiên của các yếu tố rủi ro xây dựng. Toàn bộ chu trình nghiên cứu được triển khai thực nghiệm từ tháng 09/2022 đến tháng 12/2022.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích số liệu từ 123 chuyên gia và 10.000 chu kỳ mô phỏng ngẫu nhiên đã mang lại 4 phát hiện quan trọng:

Thứ nhất, danh mục 24 yếu tố rủi ro được định lượng và phân bổ rõ nét trên 4 nhóm vùng phơi nhiễm. Yếu tố rủi ro về đền bù giải tỏa và thu hồi đất chiếm vị trí rủi ro cao nhất, thuộc nhóm phơi nhiễm nghiêm trọng với điểm số mô phỏng kỳ vọng vượt ngưỡng 16 điểm trên thang đo 25.

Thứ hai, nhóm rủi ro trong giai đoạn thi công xây dựng ghi nhận sự biến động mạnh của yếu tố thiếu hụt nguồn cung vật tư và biến động nhân công. Mô phỏng Monte Carlo cho thấy xác suất xảy ra biến cố khan hiếm nguồn vật liệu đắp nền đường và đá xây dựng kết hợp với đà tăng giá có thể đẩy mức độ ảnh hưởng của yếu tố này lên nhóm rủi ro cao với tỷ lệ xuất hiện vượt trên 65% số lần chạy lặp.

Thứ ba, yếu tố công chúng phản đối vị trí đặt trạm thu phí và mức phí dịch vụ cùng với rủi ro doanh thu thực tế thấp hơn dự báo trong phương án tài chính ban đầu là hai yếu tố rủi ro vận hành có tác động tiêu cực lớn nhất. Điển hình như phân tích rủi ro thời gian dừng hoạt động kéo dài ghi nhận giá trị kỳ vọng trung bình đạt 10,06 điểm với độ lệch chuẩn là 5,00 và phương sai đạt 25,05 trên tổng số 9.531 giá trị dự báo hợp lệ.

Thứ tư, khi kiểm chứng tại dự án thực tế cao tốc Cam Lâm – Vĩnh Hảo, kết quả mô phỏng xác định các rủi ro địa chất phức tạp tại hầm Núi Vung và rủi ro chậm bàn giao mặt bằng cục bộ rơi trực tiếp vào dải phơi nhiễm trung bình cao từ 12 đến 15 điểm, đòi hỏi các kịch bản dự phòng kỹ thuật khẩn cấp.

Thảo luận kết quả

Kết quả phân tích chỉ ra rằng nguyên nhân cốt lõi khiến rủi ro đền bù giải tỏa mặt bằng luôn chiếm tỷ trọng tác động lớn nhất tại Việt Nam là do khung giá đất bồi thường chưa sát với giá trị thị trường, cùng với sự chồng chéo trong quy trình thẩm định giữa các cấp chính quyền địa phương. Khi so sánh với các nghiên cứu quốc tế tại Anh hay Bồ Đào Nha, các dự án PPP ở các quốc gia phát triển thường chịu rủi ro lớn từ biến động lãi suất hoặc thay đổi khung pháp lý, trong khi tại Việt Nam, rủi ro mặt bằng và chuỗi cung ứng vật liệu lại chiếm tỷ trọng tác động cao hơn khoảng 35%.

Dữ liệu mô phỏng được trực quan hóa sinh động thông qua hệ thống biểu đồ phân phối tần suất, đường cong tích lũy xác suất dạng chữ S và biểu đồ độ nhạy Tornado Chart trong Crystal Ball. Các biểu đồ này giúp người quản lý nhìn thấy rõ xác suất đạt được các mốc ngân sách và tiến độ thay vì chỉ nhìn vào một con số trung bình vô hồn. Việc ánh xạ các giá trị kỳ vọng lên ma trận rủi ro đa chiều cung cấp góc nhìn toàn cảnh về các điểm nóng rủi ro, hỗ trợ phân loại mức độ can thiệp từ giám sát định kỳ đến kiểm soát đặc biệt theo từng giai đoạn vòng đời dự án.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả định lượng bằng mô phỏng Monte Carlo, nghiên cứu đề xuất 4 nhóm giải pháp chiến lược nhằm kiểm soát và phân bổ rủi ro:

Một là, tối ưu hóa công tác giải phóng mặt bằng và bồi thường tái định cư. Bộ Giao thông Vận tải và Ủy ban nhân dân các tỉnh cần tách công tác giải phóng mặt bằng thành dự án độc lập, hoàn thành tối thiểu 90% đến 100% diện tích mặt bằng sạch trước khi ký hợp đồng BOT chính thức. Mục tiêu là giảm thiểu 40% nguy cơ chậm tiến độ do mặt bằng trong khung thời gian chuẩn bị 6 đến 12 tháng trước khi khởi công.

Hai là, kích hoạt cơ chế chia sẻ rủi ro doanh thu theo quy định của Luật Đầu tư theo phương thức đối tác công tư. Bộ Tài chính và Doanh nghiệp dự án cần cụ thể hóa điều khoản điều chỉnh doanh thu theo tỷ lệ 50-50 khi doanh thu thực tế giảm xuống dưới 75% hoặc tăng vượt quá 125% so với phương án tài chính trong 3 đến 5 năm đầu vận hành thương mại.

Ba là, tích hợp quy trình mô phỏng Monte Carlo vào phần mềm quản trị dự án bắt buộc. Các Ban quản lý dự án chuyên ngành và Doanh nghiệp PPP cần ứng dụng Oracle Crystal Ball để chạy lại mô hình định lượng rủi ro định kỳ 3 tháng một lần, hướng tới mục tiêu giảm 25% phương sai vượt chi phí xây lắp và tối ưu hóa quỹ dự phòng rủi ro tài chính.

Bốn là, chuẩn hóa hợp đồng PPP và kiểm soát chuỗi cung ứng vật liệu. Cục Đường cao tốc cùng các bên liên quan cần xây dựng điều khoản chỉ số hóa giá vật liệu xây dựng chính như thép, cát san lấp và nhựa đường với chu kỳ cập nhật giá 6 tháng một lần, nhằm bảo vệ nhà thầu EPC và nhà đầu tư trước các cú sốc lạm phát nguyên vật liệu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nghiên cứu là tài liệu chuyên khảo có giá trị ứng dụng cao cho 4 nhóm đối tượng trọng tâm:

Nhóm 1: Cơ quan nhà nước có thẩm quyền và Ban quản lý dự án công. Luận văn cung cấp phương pháp luận khoa học để thẩm định tính khả thi của hồ sơ mời thầu, thiết lập các điều khoản phân bổ rủi ro công bằng trong hợp đồng dự án và xây dựng phương án bồi thường giải phóng mặt bằng sát thực tế.

Nhóm 2: Nhà đầu tư tư nhân và các định chế tài chính, ngân hàng thương mại tài trợ vốn. Tài liệu hỗ trợ các chuyên viên phân tích tài chính chạy mô phỏng kiểm tra sức chịu tải của dòng tiền, đánh giá hệ số khả năng trả nợ DSCR và dự báo độ nhạy của tỷ suất sinh lời nội hoàn IRR trước các biến động chi phí.

Nhóm 3: Tổng thầu EPC, đơn vị tư vấn quản lý dự án và giám sát công trình. Luận văn mang lại bộ công cụ nhận diện 24 yếu tố rủi ro hiện trường, giúp lập kế hoạch dự phòng tiến độ, kiểm soát biến động giá vật tư và quản lý an toàn địa chất khi thi công các hạng mục ngầm phức tạp.

Nhóm 4: Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Quản lý xây dựng và Kinh tế xây dựng. Đề tài đóng vai trò như một nghiên cứu điển hình mẫu mực trong việc kết hợp lý thuyết xác suất ngẫu nhiên với công cụ phần mềm chuyên sâu để giải quyết bài toán kinh tế kỹ thuật phức tạp.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao mô phỏng Monte Carlo lại vượt trội hơn ma trận rủi ro truyền thống?

Phương pháp truyền thống chỉ gán một giá trị điểm đơn lẻ mang tính chủ quan cho xác suất và mức độ tác động. Mô phỏng Monte Carlo sử dụng hàng nghìn phép thử ngẫu nhiên trên các hàm phân phối xác suất liên tục, giúp định lượng toàn diện khoảng biến thiên của rủi ro và xác suất xảy ra vượt ngân sách.

Yếu tố rủi ro nào đe dọa lớn nhất đến sự thành công của dự án PPP tại Việt Nam?

Rủi ro chậm giải phóng mặt bằng và bồi thường tái định cư là yếu tố nghiêm trọng nhất, liên tục nằm trong vùng phơi nhiễm cao từ 16 đến 25 điểm. Thực tế tại dự án cao tốc Cam Lâm – Vĩnh Hảo cho thấy nếu mặt bằng chậm bàn giao có thể làm tăng chi phí huy động thiết bị và kéo dài thời gian thi công thêm 15% đến 25%.

Cỡ mẫu khảo sát 123 chuyên gia có đảm bảo độ tin cậy khoa học không?

Cỡ mẫu 123 chuyên gia hợp lệ hoàn toàn đáp ứng tiêu chuẩn nghiên cứu định lượng trong ngành quản lý xây dựng. Hơn 45% người tham gia là đại diện chủ đầu tư và ban quản lý dự án có thâm niên trên 10 năm, đảm bảo dữ liệu đầu vào cho các hàm mật độ xác suất đạt độ chuẩn hóa cao.

Ứng dụng thực tế của phần mềm Oracle Crystal Ball trong quản lý dự án là gì?

Crystal Ball tích hợp trực tiếp trên nền tảng Excel, cho phép thiết lập các biến đầu vào ngẫu nhiên, tự động tính toán 10.000 chu kỳ lặp trong vài giây và xuất ra các biểu đồ phân phối xác suất, bảng xếp hạng độ nhạy cùng hệ số tương quan rủi ro cực kỳ chính xác.

Luật PPP số 64/2020/QH14 tác động thế nào đến việc kiểm soát rủi ro dự án?

Luật PPP năm 2020 cung cấp hành lang pháp lý vững chắc nhất từ trước đến nay, đặc biệt là quy định rõ ràng cơ chế chia sẻ rủi ro giảm doanh thu ở mốc 75% và tăng doanh thu ở mốc 125%, giúp tạo niềm tin cho các nhà đầu tư tư nhân và tổ chức tín dụng.

Kết luận

  • Luận văn đã nhận diện và hệ thống hóa thành công danh mục 24 yếu tố rủi ro trọng yếu ảnh hưởng xuyên suốt vòng đời dự án đối tác công tư tại Việt Nam.
  • Ứng dụng thành công phương pháp mô phỏng Monte Carlo với 10.000 phép thử thông qua phần mềm Oracle Crystal Ball để lượng hóa chính xác phân phối xác suất và mức độ phơi nhiễm rủi ro.
  • Thiết lập khung ma trận rủi ro động theo 4 dải phân vùng, giúp người ra quyết định nhận diện rõ các yếu tố rủi ro chi phối như giải phóng mặt bằng, biến động nguồn vật liệu và doanh thu sụt giảm.
  • Kiểm chứng thực nghiệm trên dự án thực tế cao tốc Cam Lâm – Vĩnh Hảo khẳng định tính chuẩn xác và khả năng ứng dụng thực tiễn cao của mô hình nghiên cứu.
  • Đóng góp hệ thống giải pháp toàn diện từ hoàn thiện khung pháp lý, cơ chế tài chính chia sẻ rủi ro đến chuyển đổi số trong quản trị rủi ro dự án hạ tầng giai đoạn 2024-2030.

Nghiên cứu mở ra bước tiến mới trong việc hiện đại hóa công tác quản trị rủi ro xây dựng tại Việt Nam, chuyển đổi từ phương thức ứng phó thụ động sang chủ động kiểm soát bằng các công cụ toán học xác suất tiên tiến. Các nhà quản lý, chủ đầu tư và kỹ sư công trình hãy áp dụng ngay quy trình mô phỏng Monte Carlo vào công tác lập dự toán và thẩm định phương án tài chính nhằm bảo đảm sự thành công bền vững cho mọi dự án hạ tầng giao thông quốc gia.