Nghiên cứu tác động của điểm ESG (Môi trường, Xã hội và Quản trị) đến cấu trúc nợ của các doanh nghiệp niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2018 - 2022. Mô hình học máy (machine learning) được áp dụng để tính điểm ESG cho các doanh nghiệp niêm yết dựa trên thông tin được thu thập từ báo cáo thường niên và báo cáo trách nhiệm xã hội (CSR) của doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho thấy, các công ty có điểm số ESG tốt hơn thường dịch chuyển cấu trúc nợ từ khoản vay ngân hàng sang phát hành trái phiếu. Ngoài ra, bài viết cũng đề xuất giải pháp cho các bên liên quan, gồm các trái chủ (ngân hàng, nhà đầu tư), các doanh nghiệp và các nhà hoạch định chính sách.The article studies the impact of ESG (Environmental, Social and Governance) scores on the debt structure of businesses listed on the Vietnam stock market in the period 2018 - 2022. A machine learning model is applied. to calculate ESG scores for listed businesses based on information collected from annual reports and corporate social responsibility reports (CSR). Research results show that companies with better ESG scores often shift their debt structure from bank loans to bond issuance. In addition, the article also proposes solutions for relevant parties, including bondholders (banks, investors), businesses and policymakers.