03/01/2023
Vấn đề biến đổi khí hậu (BĐKH) hiện đang là chủ đề nhận được sự quan tâm không chỉ của các nhà nghiên cứu và người làm chính sách mà còn thu hút sự chú ý của cộng đồng và các doanh nghiệp. Sự nóng lên của Trái đất đang là mối quan ngại hàng đầu của các quốc gia mà một trong những nguyên nhân chính xuất phát từ việc phát thải khí nhà kính (KNK) (Wolde-Rufael, 2010). Rất nhiều nghiên cứu đã nỗ lực đánh giá mối quan hệ hai chiều giữa phát thải KNK và tăng trưởng kinh tế trong thời gian gần đây với mục đích tìm ra xu hướng vận động của hai yếu tố này nhằm đưa ra các chính sách thúc đẩy kinh tế phát triển bền vững và tăng trưởng xanh.
Ở Việt Nam, các nghiên cứu về mối quan hệ nhân quả giữa phát thải KNK và tăng trưởng kinh tế đang là chủ đề nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu và người làm chính sách.
Điển hình là nghiên cứu của Trần Mai Trang (2020) đã tiến hành kiểm định mối quan hệ giữa lượng phát thải CO2, đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng mô hình VAR và phân rã phương sai nhằm kiểm định tác động giữa các biến. Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ tỉ lệ thuận giữa lượng CO2 phát thải và tăng trưởng kinh tế với tỷ lệ tác động là 17,4%. Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ kiểm định mối quan hệ nhân quả một chiều theo hướng từ phát thải KNK đến tăng trưởng kinh tế.
Tương tự, nghiên cứu của Bùi Hoàng Ngọc và cộng sự (2022) lại tiến hành kiểm định mối quan hệ nhân quả hai chiều và cho thấy tăng trưởng trong ngành nông nghiệp dẫn đến sự gia tăng phát thải khí CO2 và trong dài hạn, khi thu nhập bình quân đầu người được cải thiện thì tác động của tăng trưởng kinh tế đến phát thải KNK sẽ thay đổi theo hướng có lợi cho chất lượng môi trường.
Trong khi đó, tác giả Phạm Hồng Mạnh và cộng sự (2022) đã tìm thấy mối quan hệ nhân quả giữa phát thải KNK với tăng trưởng kinh tế cả trong ngắn hạn và dài hạn bằng kỹ thuật kiểm định Granger và mô hình VAR và phân rã phương sai. Tuy nhiên, dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này được thu thập trong khoảng thời gian từ 1985-2013, là khoảng thời gian cách hiện tại khá xa.
Bên cạnh đó, dịch bệnh COVID-19 đã làm thay đổi cách thức tổ chức các hoạt động sản xuất, kinh doanh trong nền kinh tế Việt Nam. Tình trạng thất nghiệp gia tăng nhanh chóng đã phá hủy sinh kế của hàng triệu người dễ bị tổn thương, chủ yếu ở các nền kinh tế mới nổi và đang phát triển. Những hoạt động hạn chế tiếp xúc đã được hầu hết các Chính phủ áp dụng lại tạo ra những hiệu ứng tích cực cho khí hậu thế giới. Do đó, một nhóm nghiên cứu quốc tế đã báo cáo rằng sự sụt giảm bất thường về lượng khí thải CO2 (8,8%) đã được quan sát thấy trong nửa đầu năm 2020 so với cùng khung thời gian vào năm 2019. Đó là mức giảm cộng dồn 1,551 triệu tấn. Đây là kết quả của việc giảm nhu cầu điện trong các ngành công nghiệp và giảm việc sử dụng phương tiện giao thông công cộng và cá nhân.
Một chuyên gia năng lượng tin rằng nếu các chiến lược và chính sách phát triển các-bon thấp không được đưa vào các gói kích thích kinh tế được thiết kế để phục hồi sau đại dịch COVID-19, lượng khí thải có thể tăng trở lại hoặc vượt quá mức ước tính trước đó vào năm 2030, bất kể mức tăng trưởng kinh tế thấp hơn. Tác động của COVID-19 đối với các quốc gia phát triển đã được củng cố bởi nhiều nghiên cứu và báo cáo nghiên cứu của chính phủ trong khi sự giảm phát thải CO2 hiện tại ở một số quốc gia chỉ là tạm thời (Mandal và Pal, 2020).
Thủ tướng Chính phủ đưa ra cam kết tiến tới phát thải ròng bằng 0 (Net zero) vào năm 2050, nền kinh tế trong nước cũng đã bắt đầu triển khai các chương trình nhằm giảm phát thải KNK. Như vậy, việc kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa phát thải KNK và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam trong bối cảnh hiện nay hứa hẹn sẽ mang đến nhiều góc nhìn mới có tính thời đại.
1.2. Mối quan hệ giữa phát thải KNK và FDI
Ở Việt Nam hiện nay không có nhiều công trình xem xét mối quan hệ giữa giữa phát thải KNK và FDI.
Nghiên cứu của Trần Mai Trang (2020) xem xét mối quan hệ giữa lượng phát thải CO2, đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam thông qua mô hình VAR và phân rã phương sai. Kết quả cho thấy, trong cả ngắn hạn và dài hạn sự gia tăng trong lượng vốn FDI có tác động làm gia tăng lượng phát thải CO2 và ngược lại sự gia tăng CO2 cũng có tác động làm tăng lương vốn FDI.
Kết luận này cũng khẳng định kết quả nghiên cứu của Phạm Vũ Thắng & Bùi Tú Anh (2022), theo đó Việt Nam cùng với 4 quốc gia khác ở khu vực ASEAN là Lào, Campuchia, Philippines và Myanmar vẫn đang ở nửa đầu của đường cong EKC.
Tuy nhiên, Tang và Tan (2015) kết luận rằng, FDI làm giảm ô nhiễm môi trường khi nghiên cứu về Việt Nam giai đoạn 1976 - 2009.
Ngày nay, với các tiêu chuẩn môi trường cao hơn khi phê duyệt các dự án đầu tư trực tiếp nước ngoài, rất có cơ sở để kỳ vọng mối quan hệ giữa phát thải KNK và thu hút vốn FDI đã chuyển sang một bước phát triển mới ở Việt Nam.
2. Đánh giá các phương pháp được sử dụng để ước lượng mối quan hệ giữa lượng phát thải KNK với tăng trưởng và phát triển bền vững trong các nghiên cứu ở Việt Nam
2.1. Phương pháp ước lượng mối quan hệ nhân quả giữa phát thải KNK với tăng trưởng kinh tế, thu hút vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và độ mở thương mại ở Việt Nam
Nhóm thứ 1, sử dụng các kỹ thuật thống kê mô tả để biểu diễn mối quan hệ giữa các yếu tố tác động tới phát thải KNK. Điển hình là nghiên cứu của Parker (2021) và công trình của Lê Ánh Ngọc và cộng sự (2020). Hướng tiếp cận này đơn giản nhưng không cho phép dự báo các mối quan hệ giữa các biến trong ngắn hạn và dài hạn.
Nhóm thứ 2, sử dụng hô hình hồi tác động cố định (Fixed-effects) và tác động ngẫu nhiên (random-effects), tiêu biểu cho hướng nghiên cứu này là công trình của Phạm Vũ Thắng, Bùi Tú Anh (2022). Ưu điểm của hướng nghiên cứu này là có thể xử lý dữ liệu lớn với chuỗi thời gian dài. Tuy nhiên, cách tiếp cận này không phù hợp với các mô hình trong đó có biến nội sinh. Trên thực tế, các biến số vĩ mô như GDP và FDI, độ mở thương mại thường có hiện tượng tự tương quan do GDP được cấu thành từ nhiều yếu tố như FDI, kim ngạch xuất nhập khẩu...
Nhóm thứ 3, kết hợp phát triển mô hình vec tơ tự hồi quy (VAR) với mô hình hiệu chỉnh sai số dạng (ECM) và sử dụng kiểm định Granger để ước lượng mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong ngắn hạn và dài hạn.
Nhóm thứ 4, kết hợp mô hình phân phối trễ tự hồi quy (Autoregressive Distributed Lag - ARDL) với mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vector (VECM) để phân tích tác động ngắn hạn và dài hạn giữa các biến.
Lược khảo các nghiên cứu trước ở Việt Nam đã cho thấy, việc sử dụng mô hình VAR kết hợp với VECM còn khá mới, ít có nghiên cứu áp dụng.
Các nghiên cứu trước chủ yếu áp dụng mô hình ARDL kết hợp với VECM (Bùi Hoàng Ngọc và cộng sự, 2022; Nguyễn Thị Cẩm Vân, 2021) hay VAR kết hợp với ECM (Trần Hà Quyên, 2021). Việc sử dụng kết hợp VAR và VECM là phương pháp mới so với các nghiên cứu trước đã tiến hành ở Việt Nam. Trên thế giới, việc áp dụng VAR và VECM tuy không mới, nhưng các kết quả ước lượng về mối quan hệ giữa phát thải KNK với các nhân tố ảnh hưởng cũng chưa có sự đồng nhất giữa các nước cũng như giữa ước lượng ngắn hạn và dài hạn. Cụ thể, có nhiều nghiên cứu khám phá ra mối quan hệ tương quan hai chiều giữa các biến trong ngắn hạn nhưng trong dài hạn lại là các biến trung lập với nhau và ngược lại.
Dựa trên các nghiên cứu trước, có thể thấy, VAR là một mô hình đa biến thành công, linh hoạt và dễ ước tính nhất cho các dữ liệu theo chuỗi thời gian (Nguyễn Thu Thủy và cộng sự, 2020), đặc biệt là VAR phù hợp với mô hình có nội sinh giữa các biến. Ngoài ra, nghiên cứu này cũng sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vector (VECM) để ước lượng mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong ngắn hạn và dài hạn. Các nghiên cứu trước ứng dụng VECM đã chỉ ra rằng VECM có thể kiểm định nhiều mối quan hệ đồng liên kết mà trong đó tất cả các biến được coi là nội sinh và VECM có thể thực hiện các thử nghiệm liên quan đến các tham số dài hạn. Các đặc điểm này cũng phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
Dựa theo nghiên cứu của Lütkepohl, H. (2013), phương trình hồi quy thông thường được viết như sau:
CO2t = α0 + α1 GDPt + α2FDIt + + α3TOt + εt
Trong đó:
CO2 là lượng khí carbon phát thải
GDP là tăng trưởng kinh tế, đo bằng tổng thu nhập quốc nội
FDI là vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài
TO là mức độ mở thương mại, đo bằng tỉ lệ kim ngạch xuất nhập khẩu trên tổng GDP.
Trong trường hợp nếu các chuỗi thời gian xem xét trong phương trình VAR đều dừng ở bậc 1 I(1), có quan hệ đồng liên kết, nghiên cứu này sẽ sử dụng cơ chế hiệu chỉnh sai số (ECM) nhằm kết hợp cân bằng dài hạn với thay đổi trong ngắn hạn của mô hình. Với trường hợp xem xét mô hình đa biến của ECM, phương pháp ước lượng VECM sẽ được thực hiện cụ thể như sau:
Về cơ sở lý thuyết, mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vetor (VECM) được phát triển triển trên cơ sở lý thuyết của mô hình lớp VAR, dựa trên lý thuyết đồng tích hợp của các biến số. Mô hình VECM còn có thể tích hợp cả yếu tố dài hạn (còn gọi là cân bằng dài hạn) giúp hiệu chỉnh các biến động ngắn hạn. Do đó, việc ứng dụng VECM vào dự báo các chỉ tiêu vĩ mô là phù hợp và đạt hiệu quả cao.
Cấu trúc của mô hình cơ bản bao gồm các biến sau:
- Biến trong nước với vai trò là biến nội sinh bao gồm biến đại diện cho tăng trưởng và phát triển của nền kinh tế là doanh số bán lẻ thực đối với mô hình ước lượng theo tháng, tổng sản phẩm quốc nội (GDP) thực đối với mô hình ước lượng theo quý và biến đại diện cho mức giá của nền kinh tế là chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đối với cả mô hình ước lượng theo tháng và theo quý; biến tín dụng cho nền kinh tế đại diện cho kênh tín dụng, chỉ số phát triển con người HDI; Hiệu quả sử dụng vốn đầu tư (ICOR); Năng suất lao động tổng hợp (TFP); Thu nhập bình quân đầu người (GDP/người); Tỉ lệ nợ nước ngoài.
- Biến nước ngoài với vai trò là biến ngoại sinh: một số biến đại diện cho kinh tế quốc tế có ảnh hưởng lớn, trực tiếp (FDI) đến nền kinh tế Việt Nam giúp cải thiện nguồn vốn đầu tư tạo sự đột phát trong tăng trưởng và phát triển kinh tế; độ mở nền kinh tế được tính bằng tỉ lệ kim ngạch xuất nhập khẩu/GDP thể hiện mức độ hội nhập của Việt Nam thời gian gần đây.
Dữ liệu sử dụng trong mô hình gồm dữ liệu về kinh tế thực trong nước được thu thập từ nguồn Tổng cục Thống kê, dữ liệu về tiền tệ được thu thập từ nguồn NHNN, dữ liệu quốc tế được thu thập từ nguồn IMF và FED. Các biến số để ước lượng mô hình đều dưới dạng Logarit ngoại trừ biến độ mở của nền kinh tế do đã lấy theo tỉ lệ kim ngạch xuất nhập khẩu/GDP.
4. Kết luận
- Việc kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa phát thải KNK và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam trong bối cảnh hiện nay là rất cần thiết.
Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng: giữa phát thải KNK và tăng trưởng kinh tế có những mối quan hệ: mối quan hệ nhân quả một chiều theo hướng từ phát thải KNK đến tăng trưởng kinh tế, đó là mối quan hệ tỉ lệ thuận giữa lượng CO2 phát thải và tăng trưởng kinh tế và mối quan hệ nhân quả hai chiều và cho thấy tăng trưởng trong ngành nông nghiệp dẫn đến sự gia tăng phát thải khí CO2 và trong dài hạn. Ngoài ra, dịch bệnh COVID-19 đã làm thay đổi cách thức tổ chức các hoạt động sản xuất, kinh doanh trong nền kinh tế Việt Nam và làm giảm K, do giảm nhu cầu điện trong các ngành công nghiệp và giảm việc sử dụng phương tiện giao thông công cộng và cá nhân.
Mối quan hệ giữa phát thải KNK và FDI: sự gia tăng trong lượng vốn FDI có tác động làm gia tăng lượng phát thải CO2 và ngược lại sự gia tăng CO2 cũng có tác động làm tăng lương vốn FDI. Nhưng những nghiên cứu ở Việt Nam giai đoạn 1976 - 2009 cho rằng, FDI làm giảm ô nhiễm môi trường.
- Ở Việt Nam có 4 nhóm phương pháp được sử dụng để đánh giá mối quan hệ giữa lượng phát thải KNK với tăng trưởng và phát triển bền vững trong các nghiên cứu ở Việt Nam: Nhóm thứ 1, sử dụng các kỹ thuật thống kê mô tả để biểu diễn mối quan hệ giữa các yếu tố tác động tới phát thải khí nhà kính. Nhóm thứ 2, sử dụng hô hình hồi tác động cố định (Fixed-effects) và tác động ngẫu nhiên (random-effects). Nhóm thứ 3, kết hợp phát triển mô hình vec tơ tự hồi quy (VAR) với mô hình hiệu chỉnh sai số dạng (ECM) và sử dụng kiểm định Granger. Nhóm thứ 4, kết hợp mô hình phân phối trễ tự hồi quy (Autoregressive Distributed Lag - ARDL) với mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vector (VECM).
Việc sử dụng kết hợp VAR và VECM là phương pháp mới so với các nghiên cứu trước đã tiến hành ở Việt Nam. VAR là một mô hình đa biến thành công, linh hoạt và dễ ước tính nhất cho các dữ liệu theo chuỗi thời gian, đặc biệt là VAR phù hợp với mô hình có nội sinh giữa các biến. Việc ứng dụng VECM vào dự báo các chỉ tiêu vĩ mô là phù hợp và đạt hiệu quả cao.
ThS. Phùng Thị Thu Trang, TS. Phạm Thanh Long, KS. Vũ Văn Thịnh
Viện KTTVBĐKH
TS. Chu Thị Thanh Hương
Cục Biến đổi khí hậu
(Nguồn: Bài đăng trên Tạp chí Môi trường, số 12/2022)
Tài liệu tham khảo
