- Trang Chủ
- Kinh tế học
- Đánh giá mối quan hệ giữa độ mở thương mại và giảm phát thải carbon (CO2) tại Việt Nam bằng mô hình vector tụ hồi quy (VAR)
Xem mẫu
- ĐÁNH GIÁ MỐI QUAN HỆ GIỮA ĐỘ MỞ THƯƠNG MẠI
VÀ GIẢM PHÁT THẢI CARBON (CO2) TẠI VIỆT NAM
BẰNG MÔ HÌNH VECTOR TỤ HỒI QUY (VAR)
TS. Trần Việt Thảo, TS. Phan Hương Thảo
Trường Đại học Thương mại
TS. Trần Mai Trang
Viện Kinh tế Việt Nam
Tóm tắt: Độ mở thương mại là một trong những tiêu chí đánh giá mức độ hội nhập của
một nền kinh tế, nó có ảnh hưởng mạnh mẽ đến tốc độ tăng trưởng GDP của quốc gia đó.
Tuy nhiên thời gian gần đây, mức độ ô nhiễm môi trường trầm trọng đã thúc đẩy các quốc
gia thực hiện các cam kết về cắt giảm lượng khí thải CO2. Thực tế cho thấy, việc gia tăng
lượng khí CO2 làm giảm tốc độ tăng trưởng và bị ảnh hưởng bởi độ mở thương mại. Bài
viết sau đây sử dụng mô hình vector tụ hồi quy VAR để đánh giá mối quan hệ tuyến tính
giữa độ mở thương mại, tăng trưởng kinh tế và lượng phát thải CO2. Kếtt quả nghiên cứu
cho thấy, sự gia tăng của độ mở thương mại và tăng trưởng kinh tế có quan hệ thuận chiều
với độ tăng của lượng phát thải CO2. Dựa trên những kết quả nghiên cứu, bài viết cũng
đưa ra những gợi ý chính sách nhằm giảm lượng khí thải CO2 nhưng vẫn đảm bảo sự phát
triển kinh tế và sự gia tăng độ mở thương mại.
Từ khóa: Độ mở thương mại, phát triển kinh tế, giảm phát thải CO2, VAR
ASSESSMENT THE RELATIONSHIP BETWEEN TRADE OPENNESS AND
CARBON (CO2) EMISSIONS REDUCTION IN VIETNAM BY VAR MODEL
Abstract: Trade openness is one of the criteria for assessing the level of integration of an
economy, it has a strong influence on the GDP growth rate of that country. However,
recently, the serious level of environmental pollution has prompted countries to make
commitments to cut CO2 emissions. The fact shows that the increase in CO2 reduces the
growth rate and is affected by the openness of trade. The following article uses the VAR
model to evaluate the linear relationship between trade openness, economic growth and
CO2 emissions, thereby providing policy suggestions to reduce CO2 emissions while still
maintaining the environment. ensure economic development and increase trade openness.
Keywords: Trade openness, economic development, CO2 emission reduction, VAR.
1. Giới thiệu chung
Lý thuyết và thực tiễn đã chứng minh rằng, tự do hóa thương mại có những tác
động trực tiếp và gián tiếp tới ô nhiễm môi trường của một ngành và một quốc gia. Nghiên
cứu thực nghiệm ở nhiều nước trên thế giới như Hettige và cộng sự (1996), Mani và
Wheeler (1999), Dean (2002), Ederington (2004), Mani và Jha (2005), Guminlang (2011)
đã cho thấy, không phải mọi tác động là như nhau mà có sự khác nhau xuất phát từ đặc thù
205
- riêng của từng ngành và từng quốc gia. Nhưng tổng hợp lại thì tác động tiềm tàng của tự
do hóa thương mại đến môi trường gồm: (i) tự do hóa thương mại tác động tới các quy
định môi trường; (ii) tự do hóa thương mại tác động tới môi trường thông qua sự chuyên
môn hóa, chuyển dịch cơ cấu trong ngành; (iii) tự do hóa thương mại tác động tới môi
trường thông qua kênh đầu tư, chuyển giao công nghệ; (iv) tự do hóa thương mại tác động
tới môi trường bằng hiệu ứng trực tiếp.
Việt Nam bắt đầu thực hiện tự do hóa thương mại và mở cửa thị trường từ năm
1986. Sự tự do hóa thương mại đã giúp mở rộng thương mại của Việt Nam với nhiều
quốc gia trên thế giới. Những mặt hàng xuất khẩu của Việt Nam bao gồm cả những mặt
hàng sản xuất. Ngoài ra, mở cửa thương mại ngày càng tăng cũng thu hút đầu tư nước
ngoài. Mặt khác, tự do hóa thương mại còn có những tác động vô hình khác như làm gia
tăng nhận thức của xã hội về nhu cầu hội nhập, đổi mới mạnh mẽ thể chế nhà nước, hệ
thống văn bản pháp luật ngày càng đồng bộ. Tuy nhiên, mở cửa thương mại được cho là
sẽ có những tác động tiêu cực đến môi trường nếu hiệu ứng quy mô mở cửa thương mại
được cho là chiếm ưu thế hơn so với nhưng tác động về kỹ thuật, thành phần. Đã có
những nghiên cứu thực địa chứng minh rằng, có mối quan hệ giữa tự do hóa thương mại
và ô nhiễm môi trường từ các ngành công nghiệp chế biến, chế tạo Ederington và cộng
sự, 2004; Nguyen Duy Loi, 2012). Ở Việt Nam, các nhà kinh tế cũng đã nghiên cứu mối
quan hệ giữa tự do hóa thương mại với ô nhiễm môi trường từ các ngành công nghiệp và
cho rằng đó là mối quan hệ thuận chiều (Nani và Jha.S, 2005) (Pham Thai Hung và cộng
sự, 2018).
Hơn thế nữa, mở cửa thương mại có thể tác động không cân xứng với phát thải ô
nhiễm. Theo Keynes [1] thì xu hướng gia tăng của bất kỳ biến số kinh tế vĩ mô nào đều có
thể biến thành xu hướng tiêu cực. Hơn nữa lượng thương mai gia tăng làm tăng tiêu thụ
năng lượng và tạo ra một hiệu ứng khác còn gọi là hiệu ứng “chốt hãm ngược”. Hiệu ứng
“chốt hãm ngược” cho rằng khi mức thu nhập giảm, tiêu dùng không giảm theo cùng một
cách. Theo những lập luận này thì độ mở thương mại đối với tiêu thụ năng lượng và lượng
phát thải ô nhiễm có cùng xu hướng phát triển. Hình 1 và hình 2 cho thấy xu hướng mở
cửa thương mại ngày càng tăng tương ứng với xu hướng tăng phát thải CO2 trong phần lớn
các năm qua.
206
- Nguồn: World Bank [2]
Hình 1: Độ mở thương mại của Việt Nam giai đoạn 1990 - 2020
Nguồn: World Bank [2]
Hình 2: Lượng phát thải CO2 của Việt Nam giai đoạn 1990 - 2020
Theo các chỉ số của Ngân hàng Thế giới năm 2020, cường độ phát thải CO 2 tại Việt
Nam năm 1990 là 0,315 (tấn) thì đến năm 2020, con số này đã là 2.714 (tấn). Sự gia tăng
lượng khí thải này đi kèm với sự gia tăng của tăng trưởng kinh tế và thương mại. Tuy
nhiên, nếu chỉ nhìn vào những con số trên thì rất khó dự đoán những tác động qua lại và xu
hướng tác động giữa độ mở thương mại và CO2 hiện trạng cũng như trong tương lai. Chính
vì thế, nghiên cứu này sẽ sử dụng mô hình VAR và phân rã phương sai để từ đó xác
định mối quan hệ tuyến tính giữa độ mở thương mại và khí thải CO2 trong giai đoạn
1990 - 2020.
207
- 2. Tổng quan nghiên cứu
Có nhiều chỉ tiêu đo lường sự phát triển thương mại quốc tế của một quốc gia. Tuy
nhiên, chỉ tiêu quan trọng và thường được sử dụng nhất là độ mở thương mại của nền kinh
tế (Trade Openness). Chỉ tiêu độ mở thương mại được tính bằng cách lấy giá trị tổng kim
ngạch xuất nhập khẩu (Export and Import) của một thời kỳ chia cho giá trị của tổng sản
phẩm trong nước cũng trong thời kỳ đó: Openness = (Export + Import)/ GDP. Độ mở
thương mại có khả năng tác động tiêu cực hoặc tích cực đến môi trường do những tác động
của quy mô, kỹ thuật và sản xuất. Hơn nữa, thương mại cũng ảnh hưởng đến môi trường
thông qua tăng trưởng kinh tế. Tăng trưởng kinh tế đã được chứng minh là có tác động tiêu
cực đến môi trường, nhất là trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển do hiệu ứng quy
mô của việc tiêu thụ năng lượng. Tuy nhiên, bên cạnh nhưng tác động tiêu cực vẫn có
những tác động tích cực của thương mại tự do đối với môi trường. Những tác động tích
cực thường ở giai đoạn sau của quá trình phát triển. Hiệu ứng quy mô cho thấy rằng lượng
phát thải ô nhiễm ngày càng tăng do các hoạt động kinh tế và tiêu thụ năng lượng cao hơn
là do tập trung nhiều hơn vào tăng trưởng kinh tế hơn là kiểm soát ô nhiễm. Sau đó trong
quá trình phát triển, tăng trưởng kinh tế thúc đẩy sự gia tăng nhu cầu về môi trường sạch
hơn để đạt mức sống cao hơn. Đến giai đoạn này thì các quy trình sản xuất sạch được ưu
tiên hơn. Kết quả là hiệu ứng của các kỹ thuật hỗ trợ tác động tích cực đến môi trường.
Sự liên kết giữa các quốc gia về hoạt động kinh tế và thương mại đã thúc đẩy
những nghiên cứu điều tra giả thuyết về ô nhiễm và tăng trưởng kinh tế cũng như hội nhập
thương mại. Nghiên cứu đầu tiên về tác động của chỉ số Carbon đến tăng trưởng kinh tế là
nghiên cứu của Grossman và Krugger (1991)[3]. Hai tác giả đã cho rằng việc giảm bớt các
rào cản thương mại và mở rộng các hoạt động kinh tế sẽ ảnh hưởng đến môi trường.
Nghiên cứu này cũng đã đưa ra những bằng chứng thực nghiệm để đánh giá mức độ tương
đối của ba tác động này áp dụng quá trình tự do hóa thương mại tại Mexico. Kemfert và
Trường (2012) sử dụng một phiên bản mở rộng của mô hình GTAP gọi GTAP-E, trong đó
bao gồm mô hình GTAP tiêu chuẩn và kết hợp lượng khí thải carbon. Từ kết quả phân tích
cho thấy, lượng khí thải carbon trên toàn cầu đã giảm thông qua thuế carbon. Nghiên cứu
cũng chỉ ra rằng: kết hợp thay thế năng lượng vào mô hình GTAP là cần thiết. Đặc biệt,
trong bối cảnh thế giới đang thực hiện các chiến dịch giảm phát thải khí nhà kính để thích
ứng với biến đổi khí hậu thì mô hình GTAP-E được sử dụng rộng rãi [4]. Tiếp đó, World
Bank (2010) cũng có nghiên cứu “Xem xét và phân tích ảnh hưởng của ô nhiễm từ ngành
công nghiệp chế biến, chế tạo ở Việt Nam” sử dụng bộ dữ liệu từ IPPS. Tuy nhiên trong
nghiên cứu này chỉ dừng lại ở việc xếp hạng các ngành, vùng gây ô nhiễm nhiều nhất ở
Việt Nam nhưng không lý giải tại sao các ngành, vùng đó lại gây ra ô nhiễm nhiều nhất.
Naranpanawa (2011)[5] đã sử dụng mô hình tự hồi quy phân phối trễ (ARDL) và
kỹ thuật đồng liên kết Johansen để điều tra mối quan hệ dài hạn giữa phát triển kinh tế với
môi trường thương mại. Kết quả của nghiên cứu này cho thấy rằng chỉ có một mối quan hệ
ngắn hạn giữa thương mại và lượng khí thải carbon. Keho (2015) cũng sử dụng mô hình
ARDL nhưng với số liệu mảng để phân tích tác động lâu dài của thương mại quốc tế đối
với môi trường và kết luận rằng thương mại quốc tế dẫn đến suy thoái môi trường ở 11
208
- quốc gia ECOWAS trong giai đoạn 1970 đến 2010 [6]. Rahman & Kashem (2017) đã sử
dụng mô hình ARDL và nhân quả Granger của Toda và Yamamoto (1995) để xem xét các
mối quan hệ giữa lượng khí thải carbon, sử dụng năng lượng và phát triển công nghiệp ở
Bangladesh từ năm 1972 đến năm 2011[7]. Hầu hết các nghiên cứu đều cho thấy mối liên
hệ dài hạn và mối quan hệ nhân quả giữa các biến. Ngoài ra, các nghiên cứu còn chỉ ra mối
liên hệ tích cực giữa tăng trưởng kinh tế và sự gia tăng lượng CO2 trong giai đoạn nghiên
cứu. Nghiên cứu của Esso và Keho (2016) đã cho cho thấy mối liên hệ nhân quả và dài hạn
giữa tiêu thụ năng lượng, phát thải CO2 và tăng trưởng kinh tế ở một số nước châu Phi[8].
Shahbaz và cộng sự (2017) [9] đã điều tra tác động của mở cửa thương mại đối với
lượng phát thải CO2 của 105 quốc gia từ năm 1980 đến năm 2014. Trong phân tích chuỗi
thời gian, họ phát hiện ra rằng mở cửa thương mại góp phần làm gia tăng lượng phát thải
CO2 của phần lớn các quốc gia được điều tra. Tuy nhiên, độ mở thương mại có ảnh hưởng
không đáng kể đến lượng phát thải CO2 trong trường hợp của Tunisia. Nghiên cứu cũng
tìm thấy những tác động tích cực của mở cửa thương mại và thu nhập đối với phát thải
CO2. Mahmood và Alkhateeb (2017)[10] đã kiểm tra giả thuyết EKC ở Ả Rập Saudi trong
giai đoạn 1970 - 2016. Họ phát hiện ra sự tồn tại của giả thuyết về đường cong môi trường
của Kuznets EKC (Environmental Kuznets curve) và tác động tiêu cực của thương mại đối
với lượng khí thải CO2. Nghiên cứu cũng đã kiểm tra các yếu tố quyết định lượng phát thải
CO2 trên đầu người và giả thuyết EKC ở Ai Cập trong giai đoạn 1990-2014. Họ đã tìm
thấy giả thuyết EKC ở Ai Cập và ảnh hưởng không đáng kể của việc mở cửa thương mại
trong trường hợp này. Hơn nữa, họ đã tìm thấy tác động tích cực và tiêu cực của tiêu thụ
năng lượng và FDI đối với lượng phát thải CO2 trên đầu người, tương ứng.
Balsalobre-Lorente, lvarez-Herranz, & Shahbaz (2019)[11] đã sử dụng đường cong
Kuznets để kiểm tra mối liên hệ giữa phát triển kinh tế và ô nhiễm carbon trong một nhóm
gồm 16 quốc gia thuộc tổ chức Hợp tác Phát triển Kinh tế (OECD) trong giai đoạn 1995 -
2016 và thấy rằng trong quá trình phát triển năng lượng, tính bền vững của môi trường bị
cản trở khi các nền kinh tế đối phó với sự mất cân bằng thể chế. Các tác giả đã chứng minh
giả thuyết của đường cong Kuznet và cho thấy tăng trưởng kinh tế rộng rãi và sử dụng điện
tái tạo ở 17 quốc gia OECD đã làm giảm ô nhiễm môi trường từ năm 1990 - 2012.
Michieka và Fletcher (2002) [12] đã sử dụng mẫu khoảng 20 quốc gia đang phát triển và
cho thấy sự suy giảm rõ rệt về cường độ năng lượng khi đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng
lên. Lý do cho sự suy giảm trên có thể là do việc sử dụng các công nghệ hiện đại đi kèm
với đầu tư trực tiếp nước ngoài, tức là một bước nhảy vọt so với các công nghệ truyền
thống lỗi thời đang được sử dụng ở những nước này và do đó giảm lượng phát thải gây ô
nhiễm môi trường.
3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
3.1. Dữ liệu
Số liệu phân tích trong nghiên cứu này của nhóm tác giả dựa trên thống kê dữ liệu
của Tổng cục Thống kê Việt nam và Ngân hàng Thế giới (World bank) giai đoạn từ 1991 -
2020. Các số liệu được trích xuất bao gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP, độ mở thương
mại của Việt Nam và lượng khí thải CO2 trong giai đoạn từ 1991 đến 2020.
209
- 3.2. Các biến nghiên cứu
Để làm rõ mối quan hệ giữa lượng phát thải CO2, tăng trưởng kinh tế và độ mở
thương mại, nghiên cứu này sẽ cấu trúc gồm 3 biến bao gồm: tăng trưởng kinh tế (GDP),
độ mở thương mại (TOP) và lượng khí thải CO2 (CO2). Để khắc phục tình trạng phương
sai sai lệch trong dữ liệu và sự biến động mạnh dữ liệu, các giá trị trong mỗi ba biến đều
được chuyển sang Logarit.
3.3. Phương pháp nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu Vector tụ hồi qui (VAR) là một mô hình quy trình ngẫu nhiên
được sử dụng để nắm bắt các phụ thuộc tuyến tính giữa các biến chuỗi thời gian. Các mô
hình VAR tổng quát hóa mô hình tự phát đơn biến (mô hình AR) bằng cách cho phép
nhiều hơn một biến phát triển. Tất cả các biến trong VAR nhập mô hình theo cùng một
cách: mỗi biến có một phương trình giải thích sự tiến hóa của nó dựa trên các giá trị bị trễ
của chính nó. Phương pháp nghiên cứu dự báo đa biến này được sử dụng khi hai hay nhiều
chuỗi thời gian ảnh hưởng lẫn nhau. Mô hình VAR chuẩn có dạng như sau:
Xt = A0 + A1Xt-1+…+ ApXt-p + et với t = 1,2…t
Trong đó Xt là biến vecto nội sinh k chiều và p là bậc trễ. Ap là ma trận hệ số k
chiều, et là sai số ngẫu nhiên. Mô hình VAR có thể được sử dụng để đánh giá mối quan hệ
động giữa các biến nội sinh chung và sự tương tác giữa chúng với các giả định kinh tế tối
thiểu.
Mô hình VAR và phân rã phương sai để kiểm định tác động giữa 3 biến tăng
trưởng kinh tế (GDP), độ mở thương mại (TOP) và lượng khí thải CO2 (CO2) được cụ thể
lại thành ba phương trình như sau:
LNGDPt = + iLNGDPit-1 + jLNTOPt-j + mLNCO2t-m + u1t
LNTOPt = + iLNGDPit-1 + jLNTOPt-j + mLNCO2t-m + u2t
LNCO2t = d + iLNGDPit-1 + jLNTOPt-j + mLNCO2t-m + u3t
4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
4.1. Kiểm định tính dừng
Kiểm định tính dừng sẽ tránh được tình trạng chuỗi hồi quy giả. Tuy nhiên, nếu
một tổ hợp tuyến tính giữa các chuỗi không dừng là một chuỗi dừng thì hồi quy là hồi quy
thực và các chuỗi thời gian không dừng đó được cho là đồng liên kết. Nói cách khác, nếu
phần dư trong mô hình giữa các chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng, thì kết quả
hồi quy là thực và thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình. Kết
quả kiểm định cho thấy cả ba biến đều dừng ở sai phân bậc 1 (bảng 1).
Bảng 1: Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Tên biến Kiểm định t-Statistic P value Bậc sai phân
ADF
LNCO2 -4.808585 -3.699871 0.0007 1
-2.976263
-2.627420
LNTOP -3.699871 1
210
- -4.524879 -2.976263 0.0014
-2.627420
LNGDP -4.828096 -3.689194 0.0006 1
-2.971853
-2.625121
Nguồn: Trích kết quả xử lý dữ liệu nghiên cứu của nhóm tác giả
4.2. Xác định độ trễ tối ưu cho mô hình
Kiểm tra độ trễ trong mô hình VAR là một yêu cầu rất quan trọng. Việc đánh giá chính
xác độ trễ của mô hình sẽ giúp việc xác định mô hình VAR được tối ưu hơn (Bảng 2).
Bảng 2: Kiểm định độ trễ cho các biến trong mô hình
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 32.60030 NA 2.06e-05 -2.276946 -2.131781 -2.235144
1 104.2681 121.2840* 1.67e-07* -7.097547* -6.516887* -6.930338*
2 111.8518 11.08388 1.93e-07 -6.988601 -5.972447 -6.695986
3 120.2268 10.30770 2.20e-07 -6.940525 -5.488875 -6.522502
4 126.0133 5.786484 3.34e-07 -6.693331 -4.806187 -6.149902
Dấu * thể hiện độ trễ gợi ý của mỗi tiêu chí
Nguồn: Trích kết quả xử lý dữ liệu nghiên cứu của nhóm tác giả
Tiêu chuẩn SC và HQ chỉ ra độ trễ là 2, trong khi FPE và AIC đưa ra độ trễ là 2, và
cuối cùng LR đưa ra độ trễ là 1 (bảng 2). Khi sử dụng độ trễ là 1 có thể dẫn đến thứ tự
tương quan trong các phần dư và không thể khái quát mô hình một cách thỏa đáng. Nếu sử
dụng quá nhiều bậc trễ trong mô hình thì có thể dẫn đến nhiều phản ứng đẩy, có đường dao
động mạnh theo thời gian, bởi vì nó có thể không thỏa mãn điều kiện ổn định cho mô hình
VAR. Vì vậy, nhóm tác giả nhận định độ trễ tối ưu 2 là phù hợp. Bên cạnh đó, độ trễ 2
cũng thỏa mãn các điều kiện cần tốt hơn.
4.3. Kiểm định độ ổn định của mô hình
Việc kiểm định sự ổn định của mô hình là bước rất quan trọng trong việc đánh giá
mô hình và đưa ra kết quả đánh giá chính xác hơn. Một mô hình được cho là ổn định nếu
tất cả các đơn vị gốc của đa thức dặc trưng AR đều nằm trong vòng trong đơn vị.
211
- Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Hình 3: Kiểm định độ ổn định của mô hình
Nguồn: Trích kết quả xử lý dữ liệu nghiên cứu của nhóm tác giả
Hình 3 cho thấy tất cả các giá trị của đơn vị gốc đều nằm trong vòng tròn đơn vị,
điều đó chứng tỏ mô hình ước lượng có tính ổn định.
4.4. Ước lượng mô hình VAR
Với độ trễ bằng 2, ta có kết quả của mô hình VAR thể hiện trong bảng 3 như sau:
Bảng 3: Kết quả ước lượng mô hình VAR
LNCO2 LNGDP LNTOP
LNCO2(-1) 0.976035 -0.116800 0.220281
(0.26844) (0.51728) (0.25299)
[ 3.63597] [-0.22580] [ 0.87070]
LNCO2(-2) -0.230798 0.251799 0.168597
(0.22813) (0.43961) (0.21500)
[-1.01170] [ 0.57278] [ 0.78416]
LNGDP(-1) 0.028293 0.797621 0.016240
(0.11516) (0.22191) (0.10853)
[ 0.24569] [ 3.59429] [ 0.14963]
LNGDP(-2) 0.001558 -0.324609 0.047598
(0.09106) (0.17548) (0.08582)
[ 0.01711] [-1.84987] [ 0.55462]
212
- LNTOP(-1) 0.432011 -0.667435 0.156920
(0.26440) (0.50950) (0.24919)
[ 1.63393] [-1.30998] [ 0.62973]
LNTOP(-2) 0.047627 0.257035 0.055222
(0.25882) (0.49874) (0.24393)
[ 0.18402] [ 0.51537] [ 0.22639]
C -2.317749 3.018108 3.747352
(1.95653) (3.77023) (1.84395)
[-1.18462] [ 0.80051] [ 2.03224]
R-squared 0.992011 0.585167 0.971663
Nguồn: Trích kết quả xử lý dữ liệu nghiên cứu của nhóm tác giả
Kết quả mô hình VAR cho thấy với sự gia tăng của GDP và độ mở thương mại
(TOP) thì tác động cùng chiều đến mức độ gia tăng của lượng khí thải CO2
Nếu độ mở thương mại (TOP) gia tăng 1 đơn vị thì tại độ trễ 2 năm với các biến
khác không đổi thì lượng CO2 sẽ gia tăng ở mức 4,7%.
Nếu tăng trưởng kinh tế (GDP) gia tăng 1 đơn vị thì ở độ trễ 2 năm với các biến
khác không đổi thì lượng CO2 sẽ gia tăng ở mức 2.8%.
5. Kết luận và gợi ý chính sách
Bài viết sử dụng phương pháp kiểm định mô hình VAR nhằm kiểm định quan hệ
hồi quy tuyến tính giữa các biến nhưng có tính đến độ trễ thời gian giữa các biến. Kết quả
nghiên cứu cho thấy một số phát hiện đáng lưu ý về quan hệ giữa độ mở thương mại, tăng
trưởng kinh tế và giảm phát thải CO2 của Việt Nam trong giai đoạn 1990 -2020. Kết quả
nghiên cứu đã cho thấy có một mối quan hệ tuyến tính giữa độ mở thương mại, phát triển
tế và giảm phát thải ở độ trễ 2 năm. Mối quan hệ giữa độ mở thương mại và CO2 là mối
quan hệ tương quan dương nghĩa là nếu độ mở thương mại tăng thì sẽ làm gia tăng
lượng khí thải CO2 và ngược lại.
Trên cơ sở các kết quả đạt được, nghiên cứu đã cho thấy rằng, tự do hóa thương
mại đóng vai trò rất lớn trong quá trình phát triển nền kinh tế của Việt Nam. Tuy nhiên tự
do hóa thương mại cũng tác động lớn tới môi trường, vì vậy Chính phủ Việt Nam cần có
các chiến lược để thay đổi môi trường quốc gia một cách toàn diện. Các hệ thống quản trị
đang được thay đổi liên tục thông qua quá trình cải cách hành chính công. Trở thành thành
viên của các tổ chức thương mại quốc tế và thỏa thuận ký kết các hiệp định thương mại
cũng là những yếu tố bổ sung vào quy mô và động lực cho sự thay đổi trong nền kinh tế
Việt Nam. Mỗi điều luật mới được Quốc hội thông qua chính là sự cải cách mạnh mẽ của
Chính phủ và các ngành nhằm thúc đẩy sự tiến bộ trong nước, phù hợp với tiêu chuẩn quốc
tế, như việc sửa đổi: Luật Bảo vệ môi trường, Luật Đất đai, Luật Quản lý tài nguyên. Điều
này thể hiện mối quan hệ giữa Chính phủ, doanh nghiệp và cộng đồng đã được điều chỉnh.
213
- Tuy nhiên, bất chấp những nỗ lực của Chính phủ trong cải cách hành chính thì vấn đề môi
trường đang có dấu hiệu suy giảm.
Dựa trên nhưng kết quả nghiên cứu cho thấy trong thời gian tới Chính phủ cần đưa
ra những chính sách phù hợp nhằm tăng trưởng kinh tế, tăng cường độ mở thương mại
nhưng vẫn phải giảm lượng khí thải theo các cam kết của chính phủ về việc giảm lượng
phát thải. Để thực hiện đồng thời cả hai mục tiêu là giảm khí thải CO2 và tăng trưởng kinh
tế cũng như gia tăng độ mở thương mại cần thực hiện những chiến lược tăng trưởng bền
vững gắn chặt với các chính sách bảo vệ môi trường.
Với chiến lược thu hút FDI ngày càng lớn cũng như việc kết hợp các chiến lược
xuất nhập khẩu thì độ mở thương mại của nền kinh tế Việt Nam ngày càng tăng nhanh. Độ
mở thương mại tăng phản ánh xu hướng hội nhập quốc tế ngày càng sâu rộng nhưng cũng
có những tác động tiêu cực đối với nền kinh tế Việt Nam. Do đó, cần có các chính sách
tăng cường quản lý môi trường trong chính sách thu hút vốn đầu tư cũng như các doanh
nghiệp FDI. Kết quả nghiên cứu đã cho thấy, Việt Nam đang là quốc gia “chứa ô nhiễm”
thông qua các dự án FDI. Việt Nam đang theo đuổi mục tiêu trở thành nước công nghiệp
vào năm 2025, vì vậy, các chính sách khuyến khích kinh tế, thu hút đầu tư nước ngoài
chưa thực sự chú trọng đến công tác bảo vệ môi trường. Chính phủ Việt Nam cần hạn chế
những dự án FDI gây ô nhiễm môi trường sâu. Vị trí địa lý để thực hiện những dự án FDI
cũng là điều rất quan trọng, quy hoạch tổng để phòng ngừa các sự cố môi trường xảy ra.
Bên cạnh đó, cần thẩm định công nghệ trước quá trình thực hiện dự án, tránh những công
nghệ lạc hậu đội lốt dự án đầu tư.
Chính phủ Việt Nam cần có những chính sách kích thích, khơi thông nguồn vốn
đầu tư của khu vực tư nhân trong nước nhằm tăng mức đóng góp của khu vực doanh
nghiệp trong tăng trưởng kinh tế. Kinh nghiệm quốc tế cho thấy một quốc gia không thể
phát triển bền vững trong dài hạn nếu khu vực kinh tế tư nhân không phát triển.
Tài liệu tham khảo
1. J. M. Keynes, The general theory of employment, interest, and money. 2018.
2. WorldBank, “Data,” 2021.
3. G. Grossman and A. Krueger, “Environmental Impacts of a North American Free
Trade Agreement,” Natl. Bur. Econ. Res., 1991.
4. T. P. Truong and C. Kemfert, “WIATEC: A World Integrated Assessment Model of
Global Trade Environment and Climate Change,” SSRN Electron. J., 2012.
5. A. Naranpanawa, “Does Trade Openness Promote Carbon Emissions? Empirical
Evidence from Sri Lanka,” Empir. Econ. Lett., vol. 10, no. 10, 2011.
6. Y. Keho, “Foreign Direct Investment, Exports and Economic Growth: Some African
Evidence,” J. Appl. Econ. Bus. Res. JAEBR, vol. 5, no. 4, 2015.
7. M. M. Rahman and M. A. Kashem, “Carbon emissions, energy consumption and
industrial growth in Bangladesh: Empirical evidence from ARDL cointegration and
Granger causality analysis,” Energy Policy, vol. 110, 2017.
214
- 8. L. J. Esso and Y. Keho, “Energy consumption, economic growth and carbon
emissions: Cointegration and causality evidence from selected African countries,”
Energy, vol. 114, 2016.
9. M. Shahbaz, S. Nasreen, K. Ahmed, and S. Hammoudeh, “Trade openness-carbon
emissions nexus: The importance of turning points of trade openness for country
panels,” Energy Econ., vol. 61, 2017.
10. H. Mahmood and T. T. Y. Alkhateeb, “Trade and environment nexus in Saudi Arabia:
An environmental Kuznets curve hypothesis,” Int. J. Energy Econ. Policy, vol. 7, no.
5, 2017.
11. D. Balsalobre-Lorente, A. Álvarez-Herranz, and M. Shahbaz, “The Long-
Term Effect of Economic Growth, Energy Innovation, Energy Use on Environmental
Quality,” in Green Energy and Technology, 2019.
12. N. M. Michieka, J. Fletcher, and W. Burnett, “An empirical analysis of the role of
China’s exports on CO2 emissions,” Appl. Energy, vol. 104, 2013.
13. Nguyen Duy Loi (2010), The impact of trade liberalization on the environment in
some East Asian countries, Vietnam, University of Rouen Institute of
World Economics and Politics, Vietnam Academy of Social Sciences.
14. Pham Thai Hung Bui Anh Tuan and Nguyen The Chinh (2018), 'The Impact of
Trade Liberalization on Industrial Pollution: Empirical Evidence from Vietnam',
Economy and Environment Program for Southeast Asia.
215
nguon tai.lieu . vn
