Mối quan hệ giữa tỷ lệ đô thị hóa, tăng trưởng kinh tế, phát triển nông nghiệp và lượng khí thái cơ2 ở việt nam

Mơi quan hệ tỷ lệ thị hóa, tăng trưởng kinh tế, phát triển nơng nghiệp lượng khí thái CƠ2 Việt Nam BÚI HOÀNG NGỌC PHAN THỊ LIỆU” NGUYÊN MINH HÀ " * Tóm tắt: Nghiên cún nàv thực đê khám phá tác động riêng lẻ tác động kiểm sốt tỷ lệ thị hóa moi quan hệ phát triên nơng nghiệp, tăng trướng kinh tế lượng khí thai CO2 Việt Nam, giai đoạn 1986 - 2018 Kêt ước lượng phương pháp tự hồi quy phêm phôi trê phương pháp phân tích biên đổi lệch pha (Wavelet coherence analysis) cho thấy ba điêm nôi bật: ỉ)Phát triên nông nghiệp vần nguyên nhân làm tăng lượng khỉ thải CO2; 2) Tăng tỷ lệ đô thị hóa góp phan làm gia tăng lượng phát thai khí nhà kính; 3) Nêu tỷ lệ thị hóa cao, mà thu nhập bĩnh quân đầu người cài thiện tác động cùa tăng trưởng kinh tê đên lượng thải CO2 thay đôi theo chiêu hướng có lợi cho chát lượng mơi trường Ngồi ra, nghiên cứu chi vai trò biến dán hưởng biên theo sau miền thời gian miền tân sơ khác Do vậy, nghiên cứu góp phân làm phong phú thêm lý thuyêt cung câp bang chứng thực nghiệm cho kinh tê Việt Nam Từ khóa: Tăng trưởng kinh tê, phát trlên nóng nghiệp, ty lệ thị hóa, phán tích Wavelet, Việt Nam Giói thiệu Mặc dù khu vực cơng nghiệp dịch vụ nối lên ngành chủ đạo trình cơng nghiệp hóa, đại hóa, nơng nghiệp đóng vai trị vừng đảm bảo an ninh lương thực cho nhiều quốc gia Nông nghiệp công nhận động lực thúc tăng trưởng kinh tế nhiều kỷ, chí nghiên cứu phát triển (R&D) khu vực nơng nghiệp có tỷ suất sinh lợi cao (World Bank, 2008), hiệu giảm nghèo tăng trưởng nông nghiệp lớn tăng trưởng lĩnh vực khác (Timmer, 2009) Tại Việt Nam, ngành nơng nghiệp giữ vai trị “trụ đờ” kinh tế, thông qua việc bảo đảm vững an ninh lương thực quốc gia tình ‘Trường Đại học Cơng nghiệp thực phẩm TP Hồ Chí Minh ” Trường Đại học Lao động Xã hội (Cơ sở 2) ”* Trường Đại học Mở TP Hồ Chí Minh «0 huống, tạo sinh kế, việc làm thu nhập on định cho người dân nơng thơn, góp phần quan trọng ổn định trị - xã hội phát triển đất nước Cùng với trình tăng trưởng kinh tế, khu công nghiệp đại tỷ lệ dân cư đô thị không ngừng gia tăng Nhìn góc độ kinh tế xã hội, thị hóa mang lại tác động tích cực lẫn tiêu cực (Ahmed cộng sự, 2019) Quá trình thị hóa kỳ vọng mang đến nhiều việc làm hơn, theo thời gian, xu hướng có thay đối Đi kèm với thị hóa, nhà hoạch định sách thường lo ngại mặt tiêu cực kèm theo tải sở hạ tầng, ô nhiễm môi trường sống, an ninh xã hội không đảm bảo, vấn nạn thất nghiệp thành phố lớn ngày gia tăng (Charfeddine, 2017) Do đó, việc xác định tỷ lệ thị hóa phù họp giúp thúc đẩy tăng trưởng kinh tế giảm áp lực lên môi trường sinh thái Những vấn đề KINH TÉ VÀ CHÍNH TRỊ THÉ GIỚI số 3(311) 2022 Bùi Hoàng Ngọc, Phan Thị Liệu Nguyễn Minh Hà Thực tế nghiên cứu thực nghiệm cho thấy, tất cà hoạt động phục vụ cho tăng trưởng kinh tế q trình thị hóa ghi dấu ấn định lên môi trường sinh thái thông qua phát thải, đặc biệt khí carbon dioxide (CO2) (Muhammad cộng sự, 2020) ủy ban liên phù biến đổi khí hậu (Inter-govemmental panel on climate change - IPCC) tuyên bố rằng, kể từ kỷ 20, lượng khí thải hoạt động kinh tế nguyên nhân đàng sau gia tăng nhiệt độ trái đất Điều đặt thách thức cho quốc gia việc làm đề thực thị hóa, tăng trưởng kinh tế với cấu ngành phù hợp nhằm đạt mức tăng trưởng tối ưu với mục tiêu giảm thiểu lượng khí thải CO2 Đã có nhiều nhà quản lý nhà nghiên cứu quan tâm tác động tăng trưởng kinh tế, thị hóa, phát triến nơng nghiệp đến chất lượng môi trường (đo lường bàng lượng khí thài CO2), nhiên kết luận nghiên cứu trước có khác biệt định quốc gia hay khu vực Ngoài ra, thực tiễn làm cho bối cảnh nghiên cứu Việt Nam trở lên thú vị vì: z) Việt Nam xuất phát điểm nước nơng nghiệp, nên ngành đóng vai trị quan trọng tronệ q trình phát triển kinh tế; zz) Việt Nam quốc gia phát triển “nóng”; zzz) Tỷ lệ thị hóa chưa có dấu hiệu suy giảm Do vậy, xử lý tốt tốn thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, phát triên nơng nghiệp tỷ lệ thị hóa phù hợp kèm với giảm thiểu lượng khí thải CO2 khơng chi giúp người dân có chất lượng mơi trường sống tốt hơn, mà học kinh nghiệm quý báu cho quốc gia phát triển sau, có điều kiện tương đồng giống Việt Nam Lược khảo nghiên cứu thực nghiệm Cơng trình thực nghiệm yếu tố tác động đến ô nhiễm môi trường (đo lường bàng lượng thải khí CO2) đa dạng, phong phú hấp dẫn chủ đề nhà nghiên cứu Đặc biệt, vấn đề liên quan đến thị hóa, tăng trưởng kinh tế CO2 nhiều tác giả quan tâm tìm hiểu với nhiều kết luận khác Ahmed cộng (đd.) thực nghiệm trường hợp Indonesia giai đoạn 1971 - 2014 kết cho thấy đô thị hóa làm Những vần đề Mối quan hệ tỷ lệ thị hóa gia tăng khí thài CO2 mức độ định, sau đó, gia tãng làm giảm lượng khí thải Cụ thể, giai đoạn đầu, thị hóa tăng 1% làm tăng lượng khí thải 5,81% Sau kill đạt mức ngưỡng, thị hóa làm giảm phát thải CO2, gia tăng 1% tỷ lệ thị hóa làm giảm 0,87% lượng khí CO2 Nguyên nhân gần Indonesia triển khai mơ hình thành phố thơng minh tồn quốc để đạt mục tiêu thị hóa bền vừng Có vẻ sáng kiến sè giúp giảm phát thài sau mức định q trình thị hóa Đối với tác động tiêu cực tăng trưởng kinh tế lên môi trường, nghiên cứu cho xuất phát tù’ lối sống sử dụng nhiều lượng phục vụ cho tiêu dùng gia đình, công nghiệp, giao thông vận tải lĩnh vực khác Hầu hết nhu cầu lượng tạo dầu mỏ, than đá khí đốt làm tăng lượng khí thải CO2 Hay Mahmood cộng (2020) tìm hiêu A-rập Xê-Út giai đoạn 1968 - 2014, phương pháp tự hồi quy phân phối trề cho thấy q trình thị hóa có tác động đàn hồi tích cực lượng khí thải, mức tăng % thị hóa làm cho lượng khí thài CO2 tăng 2,66% Nghiên cíni trường hợp Trung Quốc, Xie Liu (2019) phát tác động phi tuyến tăng trưởng kinh tế lượng khí thải CO2 theo mơ hình chữ u ngược Sự tồn hiệu ứng chữ u ngược cho thấy rang lượng khí thải CO2 có xu hướng tăng giai đoạn đầu trình mở rộng kinh tế sau giảm kinh tế Trung Quốc phát triển Lý giải thích cho điều giai đoạn tăng trưởng thu nhập ban đầu, nhu cầu sản phẩm sắt thép tăng lên để tăng cường đầu tư tài sản cố định, điều làm cạn kiệt lượng hóa thạch khổng lồ tăng lượng khí thải CO2 Tuy nhiên, kinh tế tiếp tục phát triển, cấu cơng nghiệp bước tối ưu hóa, công nghệ tiết kiệm lượng phát triển rộng rãi, giảm đáng kể CO2 Các cơng trình thực nghiệm tác động ngành nơng nghiệp với lượng khí thải CO2 có phần khiêm tốn hơn, nhiều kết nghiên cứu thống ràng hoạt động nơng nghiệp KINH TÉ VÀ CHÍNH TRỊ THÉ GIỚI số 3(311) 2022 Mối quan hệ tỷ lệ đô thị hóa Bùi Hồng Ngọc, Phan Thị Liệu Nguyễn Minh Hà gây tác động xâu đáng kê lên môi trường (Agboota & Bekun, 2019; Rehman cộng sự, 2019) Một số nghiên cứu khác có chứng tích cực hơn, tìm thấy mơ hình chừ u ngược tác động nơng nghiệp đến khí thải CO2 Cụ thể, Appiah cộng (2018) nghiên cứu cho nước phát triển giai đoạn 1971-2013, kết thực nghiệm tăng % tăng trưởng kinh tế, chi số sản xuất trồng chì số sản xuất chăn ni làm tăng lượng phát thài CO2 tương ứng 17%, 28% Phân khảo lược không thê khái quát hêt số lượng nghiên cứu thực nghiệm mối quan hệ tăng trưởng kinh tế, phát triên nông nghiệp, tỷ lệ thị hóa nhiễm mơi trường Nhưng tổng kết lại, nhận hầu hết nghiên cứu trước không sử dụng tỷ lệ đô thị hóa vai trị biến kiểm sốt việc thay đôi tác động tãng trưởng kinh tế, phát triển nơng nghiệp đến nhiễm mơi trường Ngồi ra, chưa có nghiên cứu chia biến thành miền tần số miền thời gian để phân tích vai trị làm biến dần hướng hay biến theo sau Điều tự chứng minh cho “khoảng trống nghiên cứu” cần thiết cùa nghiên cứu Tính nghiên cứu trình bày cụ thê phân 3 Mơ hình, liệu phương pháp nghiên cứu 3.1 Mơ hình nghiên cứu Theo Zhang cộng (2020), đô thị hóa có the ảnh hưởng đến cấu trúc dân số, cấu nghề In cơ2, = /3ữ + /3ỵ In A VA' + /?2 In Urờứrt, + U' Dựa lập luận mơ hình nghiên cứu trước Churkina (2016), Zhang cộng (2020), Ngọc (2020) viết đề xuất bốn mơ hình nghiên cứu sau: (Mơ hình 1) Inco,' = /3ữ+ P'AnAVA, + /?2 In Ur6««, + /7 .(In A VA * In Urồứ«), + w, (Mơ hình 2) In cơ2z = (3ữ + /3ỵ In GV)P' + /?2 In Ur6ữ«, + U' (Mơ hình 3) In Cớ2í = (3ữ + /?! In 6D/) + /?, In Grbari' + /3Ì (In GDP * In Urốơư), + U' (Mơ hình 4) Trong đó: mơ hình (1) (3) xem xét tác động riêng lẻ tỷ lệ thị hóa, tăng trưởng kinh tế, phát triển nơng nghiệp đến lượng khí thải CO2, mơ hình (2) (4) phân tích vai trị làm biến kiểm sốt tỷ lệ thị hóa Biến (lnAVA lnUrbcm) * hay (ỉnGDP lnUrban) * hiểu biến tương tác Tức là, hệ số 62 nghiệp, tiêu dùng, câu kinh tê ngành công nghiệp hàng đầu cua quốc gia Dựa lập luận đó, nhóm tác giả thực khám phá động lực phát triển lượng khơng hóa thạch quyền Trung Quốc Đồng thời tiến hành kịch phân tích xác suất quỳ đạo khác tiêu thụ lượng phát thải CO2 năm 2050 Kết nghiên cứu cho thấy quy mơ kinh tế đóng vai trị quan trọng, với thị hóa xác định yếu tố cần thiết việc thúc phát triền lượng khơng hóa thạch Việc tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch tiếp tục tăng với tốc độ thị hóa nhanh chóng, dẫn đến lượng khí thải CO2 cao Churkina (2016) cho khu vực đô thị chiếm 70% lượng khí thãi CO2 đốt nhiên liệu hóa thạch Việc mở rộng thị hóa gây nên gia tăng lượng phát thải CO2 hàng năm vấn đề thay đối mục đích sư dụng đất Do đó, nghiên cứu mình, Churkina (2016) tiến hành định lượng đóng góp thị hóa đến thay đồi lượng phát thải CO2 Hay nghiên cứu Ngọc (2020), tác giả thực kiểm định khả tồn tác động bất đối xứng tiêu thụ điện đến lượng khí thải CO2 Việt Nam Kết nghiên cửu cho thấy tiêu thụ điện tác động đối xứng ngắn hạn lại bất đổi xứng dài hạn đến khí thải CO2 ước lượng thu 03 / 0, có ý nghĩa thống kê, điều hàm ý anh hưởng tăng trưởng kinh tế phát triển nông nghiệp đến ô nhiễm môi trường bị thay đối tỷ lệ thị hóa Việt Nam tăng lên Như vậy, mơ hình (2) (4) giúp phân tích vai trị biến kiểm sốt cùa tỷ lệ thị hóa tác động tăng Những vấn đề KINH TẾ VÀ CHÍNH TRỊ THÉ GIỚI số 3(311) 2022 Mối quan hệ tỷ lệ thị hóa Bùi Hoàng Ngọc, Phan Thị Liệu Nguyễn Minh Hà trường kinh tê phát triên nông nghiệp đên ô nhiễm môi trường Việt Nam 3.3 Phương pháp nghiên cứu 3.2 Dữ liệu nghiên cứu Bien AVA đại diện cho phát triển nông nghiệp, thu thập từ chi số tỷ trọng đóng góp khu vực lâm nghiệp, săn bắn đánh cá, trồng trọt, chăn nuôi vào GDP (đon vị tính: %) Tưong tự, biến GDP đại diện cho tăng trưởng kinh tế, lấy từ tiêu thu nhập bình quân đầu người (đon vị: USD, tính theo giá cố định năm 2010), cịn biến tý lệ thị hóa (kí hiệu Urban) tý trọng dân số sống đô thị tổng dân số (đơn vị tính: %) Cuối cùng, nhiễm mơi trường (kí hiệu CO2) nghiên cứu lấy từ số lượng khí thải CO2 bình quân đầu người (đon vị tính: metric tons) Cả bốn biến thu thập theo năm từ liệu cùa Ngân hàng giới (World Bank, WB) giai đoạn 1986 - 2018 Các biến biến đổi từ dừ liệu gốc sang dạng logarit số tự nhiên để giảm mức độ AlnCƠ2, = chênh lệch, đông nhât liệu thoa mãn điều kiện kiểm tra tính dùng (stationary test) + /?1.lnCỠ2,_l + /ỤlnX' ! + /?3.lnllr/)ữH,_l + Nham mục đích khẳc phục nhược điếm cua phương pháp ước lượng bình phương nhỏ (ordinary least square, OLS), nghiên cứu viết ứng dụng hai phương pháp giới thiệu giai đoạn gần gồm: Phương pháp tự hồi quy phân phối trề (autoregressive distributed lag, ARDL) phương pháp phân tích đồng liên kết (Wavelet coherence analysis) Ưu điểm cúa phương pháp ARDL cho phép phân tích thành tác động ngắn hạn tác động dài hạn (Pesaran & Shin, 1995), ưu điểm phương pháp Wavelet cho phép phân tích biến động hai chuồi dừ liệu miền thời gian miền tần số khác (Grinsted cộng sự, 2004) Biểu diễn tổng quan mơ hình nghiên cứu dạng phương pháp ARDL(p,q) sau: , A In Urban,_7 + //, jAinCO,,^+ £®2j.A1dX'_7+ /=1 7=0 7=0 (MƠ hình 5) A In cơ2, = /3ữ + /3ỵ In CỠ2M + /?2 In x^ỵ + /?3 In XXbcưi'+ /?4 (In X * In \Jrban\ ! + co\ j ln cơ2,_7 + ^2 (O2 ì In x,_ + ^2 7=0 7-1 A In Urban,_7 + V ứ)4 ,A(ln X * In Urồ«tt),_7 +£•, 7=0 7=0 (Mơ hình 6) Trong đó: A: sai phân Pì, Ị31, Pỉ, @4 hệ số hồi quy biêu cho tác động dài hạn OJ1, (02, (03, Pt ruựbieu diễn cho tác động ngắn hạn St sai số mơ hình p, q độ trề biến mơ hình Trong mơ hình (5): X nhận biến InAVA (để phân tích cho mơ hình (1) bàng phương pháp ARDL) biến InGDP (để phân tích cho mơ hình (3) phương pháp ARDL) Tương tự mơ hình (6): X nhận giá trị biến InAVA để phân tích cho mơ hình (2), nhận giá trị biến InGDP để phân tích cho mơ hình (4) dạng phương pháp ARDL Những vấn đề Tuy nhiên, theo Goupillaud cộng (1984), Torrence Webster (1999) phương pháp ARDL không cung cấp thông tin biến dần hướng (lead variable) biến theo sau (lag variable) Tức là, phân tích cho cặp biến lnCŨ2 InGDP khoảng thời gian từ 1986 đến 2018, trả lời câu hởi biến InGDP biến động sớm hay trễ hom biến lnCC>2 Biến biến động sớm coi biến KINH TÉ VÀ CHÍNH TRỊ THÉ GIỚI số 3(311) 2022 W IBs Mối quan hệ tỷ lệ đõ thị hóa Bùi Hoàng Ngọc, Phan Thj Liệu Nguyễn Minh Hà dân hướng, biên chịu tác động biên dẫn hướng biến động trễ gọi biến theo sau Đe lấp đay khoảng trống nghiên cứu này, viết ứng dụng thêm kỳ thuật phân tích Wavelet Khác với phân tích chuồi thời gian thơng thường, kỹ thuật phân tích Wavelet thực chất phép biến đối chuồi thời gian x(t) thành hai thành phần: (z) thành phan thời gian (time domain) (z'z) thành phần tần số (frequency domain) Theo cách này, chuồi thời gian biểu diễn theo dạng sóng khơng gian ba chiêu gơm thời gian tần số (được gọi không gian thời gian - tần so, time-frequency space) Như vậy, để phân tích tương quan hai chuồi thời gian x(t) y(t) không gian thời gian - tần số, Torrence Webster đề xuất kỳ thuật wavelet conherence dựa hai kỳ thuật phép biến đồi chéo Wavelet (cross-wavelet transform CWT) kỳ thuật phân tích phổ màu tự động (auto­ wavelet power spectra), dựa công thức: |5(5-X,AT(w,5))|2 R (u,s) = — — -z—ỉ! -„2z ' Trong đó, s tham số phăng (smoothing parameter) biểu diễn dao động hai chuồi vị trí cụ thể R2(u,s) hệ sổ tương quan, khoảng biến thiên < R2(u,s) < Càng gần chứng tỏ tương quan x(t) vày(t) yếu, gần biêu cho mức độ tương quan mạnh Mức độ tương quan yếu biểu diễn dạng màu xanh nhạt (theo cách biểu diễn phổ màu), ngược lại mức độ tương quan mạnh biêu diễn dạng màu vàng đậm Nói đơn giản hơn, kỹ thuật phân tích Wavelet thực chất phép biến đối hai chuồi thời gian thành dạng sóng (một dạng đồ thị hình sin) khơng gian thời gian - tần số Xét miền thời gian cụ the, hai chuỗi thời gian x(t) yày(t) sè thay đối (gọi tượng đồng dao động, co-movement) Nếu hai chuồi tăng giảm gọi tượng “cùng pha”, chuồi tăng chuồi giảm gọi tượng “ngược pha” Sự giao thoa pha hai biến phân tích wavelet minh họa kí hiệu mũi tên Mũi tên sang phải (right) biêu cho tương quan dương, mũi tên chi sang trái (left) biêu cho tương quan âm Xét theo góc 90° độ, mũi tên xuống (down) biến số đứng thứ hai đóng vai trị biến dẫn hướng cho biển thứ Ngược lại, mũi tên chi lên (up) biến thứ sè dần hướng cho biến thứ hai (Công thức 1) Kết thực nghiệm 4.1 Thống kê mô tả Kể từ sau đường lối đổi phương thức quản lý kinh tế năm 1986, kinh tế Việt Nam ghi nhận thay đổi toàn diện quy mô, cấu lẫn chất lượng tăng trưởng kinh tế Thu nhập bình quân đầu người tăng từ 385 USD năm 1986, lên 1.965 USD vào năm 2018 Đồng thời tỳ lệ thị hóa nam xu hướng tăng Nếu tý lệ thị hóa năm 1986 19,63% năm 2018 đạt 35,92% So với nước khu vực Singapore, Thái Lan hay Malaysia tỷ lệ thị hóa Việt Nam chưa cao Ngược với tăng lên tỷ lệ thị hóa phát triển nơng nghiệp lại có xu hướng giảm tỷ trọng, năm 1988 tỷ trọng khu vực nông lâm thủy sản GDP đạt cao 46,29% đến năm 2018 chì cịn 14,57% Nhùng chi tiêu thống kê mơ ta cúa biến mơ hình trình bày chi tiêt Báng Bảng 1: _ Thống kê biến Số Sai số Giá trị nhỏ Giá trị lón 0,263 1,819 25,35 0,089 1,522 46,29 14,57 33 961,85 83,14 1.964,48 384,82 33 26,28 0,899 35,92 19,63 quan sát Giá trị trung bình CO2 AVA 33 0,791 33 GDP Urban Tên biến Nguồn: Dừ liệu Ngân hàng giới 64 - Những vấn đề KINH TÉ VÀ CHÍNH TRỊ THẾ GIỚI số 3(311) 2022 Bùi Hoàng Ngọc, Phan Thị Liệu Nguyễn Minh Hà Két phân tích bang phương pháp ARDL Kiểm định tính dừng Theo hướng dẫn Pesaran Shin (1995) để áp dụng phưong pháp tự hồi quy phân phối trễ ARDL phải kiểm định tính dừng biến đế đảm bảo khơng có biến dừng bậc Do vậy, viết ứng dụng phương pháp kiểm định tính dừng phổ biến phương pháp ADF Dickey Fuller (1981) giới thiệu Bên cạnh đó, để tăng mức độ tin cậy viết áp dụng thêm phưcmg pháp kiềm định pp Phillips Perron (1988) đề xuất Ket kiêm định tính dừng biến mơ hình trình bày Bảng Bảng 2: Kết kiểm định tính dừng lựa chọn độ trễ tối ưu Kiểm định ADF Tên biến Kiểm định pp Bậc Bậc sai Bậc Bậc sai gôc phân gốc phân Độ trễ tối ưu InCO? -2,104 -4,267 ** -1,908 ** -4,259 nA VA *** -2,163 -5,090 -2,321 *** -5,084 nGDP -2,750 * InUrban -3,323 * -3,341 -3,118 *** -2,844 -7,981 * -3,523 -3,769” Ghi chú’ *■ *** tương ứng với mức ỷ nghĩa thổng kê ỉà 10%, 5% 1% Ngn: Tính tốn nhóm tác giả Kết Bảng cho thấy có biến InUrban dừng bậc gốc, ba biến gồm InCCh, InGDP InAVA dừng bậc sai phân Biến phụ thuộc (biến InCOa) dừng bậc sai phân cung cấp chứng áp dụng phương pháp ước lượng OLS cung cấp kết bị chệch Ngoài ra, kết kiểm định tính dừng khơng có biến dừng bậc 2, nên điều kiện đế áp dụng phương pháp ước lượng ARDL thỏa mãn (Pesaran & Shin, 1995) Độ trễ tối ưu biến mơ hình ARDL tự tính tốn dựa tiêu chuẩn thông tin AIC (Akaike information criterion), BIC (Schwarz information criterion), R-square Kiêm định đông liên kêt Do biến dừng khơng đồng (có cà bậc gốc bậc sai phân), nên bước Những vắn đề Mối quan hệ tỷ lệ đõ thị hóa viết kiểm định tượng đồng liên kết dài hạn cho bốn mơ hình (1), (2), (3), (4) Có số kỳ thuật kiềm định đồng liên kết, đe đồng với phương pháp ước lượng ARDL viết áp dụng kỹ thuật kiểm định đường bao (Bound-testing) Pesaran cộng (2001) đề xuất Theo kết kiểm định bảng 3, giá trị thống kê F mơ hình (1) (4) lớn giá trị đường bao mức ý nghĩa 1%, mơ hình (2) (3) lớn mức ý nghĩa 5% Theo Pesaran cộng sự, Nkoro Uko (2016) kết hàm ý biến số bốn mơ hình xảy tượng đồng liên kết Đây điều kiện để áp dụng phương pháp ước lượng ARDL Kêt phân tích tác động ngắn hạn dài hạn phương pháp ARDL Bảng 3: Kết kiểm định đồng liên kết Giá trị Mức ý nghĩa (%) Giá trị Giá trị đường đường bao bao Mơ hình Giá trị thống kê F Số biến độc lập 6,642 10 2,63 3,10 4,13 3,35 3,87 5,00 Mơ hình Giá trị thống kê F 4,631 10 2,37 3,22 2,79 3,65 3,67 4,66 Mơ hình Giá trị thống kê F Số biến độc lập 4,886 10 2,63 3,10 4,13 3,35 3,87 5,00 Mơ hình Giá trị thống kê F Số biến độc lập 5,495 10 2,37 2,79 3,65 3,22 3,67 4,66 Số biến độc lập Ngn: Tính tốn nhóm tác giả Sau tất điều kiện thỏa mãn, viết áp dụng phương pháp ước lượng ARDL để khám phá tác động ngắn hạn dài hạn phát triển nông nghiệp, tăng trưởng kinh tế, đô thị hóa vai trị kiểm sốt tỷ lệ thị hóa đến tình trạng nhiễm mơi trường Việt Nam Kết thực nghiệm trình bày Bảng KINH TÉ VÀ CHÍNH TRỊ THÉ GIỚI số 3(311) 2022 Mối quan hệ tỷ lệ đố thị hóa Bảng 4: Bùi Hồng Ngọc, Phan Thị Liệu Nguyễn Minh Hà Kết phân tích tác động ngắn hạn dài hạn Biến phụ thuộc: AlnCO2 Tên biến Hệ số beta Sai số Thống kê t [Prob] Tác động ngắn hạn mơ hình AlnCO2(-l) 0,283 0,143 1,97 [0,060] AlnCO2(-2) -0,265 0,148 -1,78 [0,086] CoinEq(-l) -0,439 0,080 -5,47 [0,000] Tác động dài hạn mơ hình InAVA 0,645 0,143 4,52 [0,000] InUrban 2,463 0,225 10,93 [0,000] Hệ số chặn -9,486 1,162 xìc 1,516 [0,468] XĨf Xnorm 0,484 [0,784] X HKT 6,739 [0,241] Kiểm định CUSUMSQ Ổn định Kiểm định CUSUM Ồn định Tác động ngắn hạn mơ hình -8,16 [0,000] 2,618 [0,119] AlnCO2(-l) 0,315 0,128 2,46 [0,021] CoinEq(-l) -0,496 0,095 -5,18 [0,000] Tác động dài hạn mô hình InAVA 1,836 1,041 1,76 [0,090] InUrban 3,419 0,925 3,69 [0,001] lnUrban) * (lnAVA -0,462 0,365 -1,27 [0,216] Hệ số chặn -11,65 2,667 -4,37 [0,000] Xsc 1,855 [0,396] X~FF X\ORM 0,351 [0,839] X~HET 5,594 [0,347] Kiểm định CUSUMSQ On định Kiểm định CUSUM On định Tác động ngắn hạn mơ hình 1,184 [0,287] AlnCO2(-l) 0,415 0,153 AUrban -1,012 2,242 2,71 [0,012] -0,45 [0,656] AUrban(-l) 3,037 3,532 0,86 [0,399] AUrban(-2) -6,937 2,517 -2,76 [0,012] CoinEq(-l) -0,570 0,121 -4,71 [0,000] ỉ Tác động dài hạn mơ hình InGDP -0,734 0,540 -1,36 [0,187] InUrban 3,546 1,298 2,73 [0,012] Hệ số chặn -5,806 0,669 -8,67 [0,000] 66 Những vấn đề KINH TÉ VÀ CHÍNH TRỊ THÉ GIỚI số 3(311) 2022 Bùi Hoàng Ngọc, Phan Thị Liệu Nguyễn Minh Hà Mối quan hệ tỷ lệ đỏ thị hóa Xsc 1,308 [0,520] Xff Xnorm 2,189 [0,334] Xhet 5,776 [0,566] Kiểm định CUSUMSỌ Ồn định Kiểm định CUSUM Ồn định Tác động ngắn hạn cùa mơ hình 8,430 [0,008] AlnCO2(-l) 0,355 0,134 2,64 [0,015] AUrban 0,429 1,987 0,22 [0,831] AUrban(-l) 2,304 3,181 0,72 [0,476] AUrban(-2) -8,656 2,380 -3,64 [0,001] CoinEq(-l) -0,667 0,116 -5,72 [0,000] Tác động dài hạn mơ hình InGDP 0,558 0,927 0,60 [0,553] InUrban 11,20 3,481 3,22 [0,004] (InGDPHnUrban) -0,713 0,357 -1,99 [0,059] Hệ số chặn -23,55 8,689 -2,71 [0,013] xĩc 0,748 [0,688] X FF Xnorm 2,065 [0,356] Ốn định Xhet Kiểm định CUSUM Kiểm định CUSUMSQ 2,641 [0,119] 6,319 [0.612] On định Nguồn: Tính tốn nhỏm tác giả Ghi chú: ’ xịr ’ XỈÌORM ’ %2HET minh họa cho kiêm định tự tương quan, kiểm định dạng hàm, kiêm định phán phổi chuẩn kiêm định phương sai thay đoi CUSUM kiêm định tổng sai sơ tích lũy, CUSUMSQ kiêm định tơng sai sơ tích lũy cỏ hiệu chỉnh Giá trị ngoặc vng biêu thị cho p value Phân tích ngắn hạn, kết ước lượng thu bảng cho thấy biến AlnC02(-l) bốn mơ hình có ý nghĩa thống kê Điều hàm ý có tưcmg quan dương lượng khí thải CƠ2 giai đoạn trước với giai đoạn Tức khơng có biện pháp quản lý chặt chẽ chế tài xừ phạt thích đáng đổi với hoạt động xả thái chất độc hại môi trường tình trạng nhiễm mơi trường khơng thể tự giảm xuống Tương tự, mơ hình (3) (4) biến AUrban khơng có ý nghĩa thống kê, kết ngụ ý ngắn hạn tác động việc tăng tỷ lệ thị hóa đến tình trạng nhiễm mơi trường khơng rõ ràng Phân tích dài hạn, giá trị biến InAVA cà mơ hình (1) = 0,644 mơ hình (2) = 1,836, dương có ý nghĩa thống kê Những vấn đề mức 10% Điều hàm ý ràng phát triến nông nghiệp Việt Nam hạn chế ô nhiễm môi trường, mà thực tể làm lượng khí thải CO2 tăng lên dài hạn Cả bốn mơ hình cho thấy kết đồng biến InUrban dương có ý nghĩa thống kê, kết luận chẳc chắn tý lệ thị hóa cao gây hệ tiêu cực môi trường (cụ thể làm tăng tình trạng xả thải khí CO2) Cuối biến InGDP, kết ước lượng mơ hình (3) (4) cung cấp thông tin tăng trưởng kinh tế tác động đến lượng khí thải CO2 chưa thực rõ ràng (vì p-value >0,1) vai trị biến kiểm sốt tý lệ thị hóa, mơ hình (2) biến (lnAVA lnUrban) * = -0,462 khơng có ý nghĩa thống kê Điều ngụ ý, tỷ lệ đô thị hóa cao KINH TÉ VÀ CHÍNH TRỊ THÉ GIỚI số 3(311) 2022 Bùi Hoàng Ngọc, Phan Thị Liệu Nguyễn Minh Hà Mối quan hệ tỷ lệ đố thị hóa việc phát triên nơng nghiệp khơng có ảnh hưởng đến lượng khí thải CO2 mơi trường Tuy nhiên điều thú vị mô hình (4), biến (lnGDP lnUrban) * = -0,713 (p-value = 0,059), tỷ lệ thị hóa cao, việc người dân có thu nhập bình qn đầu người cao hon làm giảm tình trạng nhiễm môi trường Bài viết lý giải cụ thể hon phát phần thảo luận kết nghiên cửu Tất kiểm định liên quan thỏa mãn, viết có sở để khẳng định kết ngắn hạn dài hạn đủ mức độ tin cậy, có thê áp dụng cho việc dự báo đề xuất hàm ý sách 4.2 Ket phân tích phương pháp đồng liên kết Theo gợi ý cúa Torrence Webster (1999), trước tiên viết chia liệu gốc khoang thời gian từ 1986-2018 thành bốn bước sóng, tương ứng với tần số khác nhau, kí hiệu Di, D2, D3 D4 Cụ thể, D1 tương ứng với bước sóng từ 2-4 năm, gọi miền tần số cao (high-frequency domains) biêu cho dao động ngắn hạn Tương tự, D2 bước sóng từ 4-8 năm, gọi dao động trung hạn, D3 từ 8-16 năm, D4 từ 16-32 năm, biểu cho miền tần số thấp (low-frequency domains) hay dao động dài hạn Minh họa miền thời gian bước sóng thề bảng Bảng 5: Tần số bước sóng Ký hiệu Bước sóng Tần số D| 2-4 năm d2 4-8 năm Dĩ 8-16 năm d4 16 16-32 năm Cuối cùng, viết áp dụng phép biến đối Wavelet coherence để khám phá tượng đồng dao động cho hai biến số miền thời gian miền tần số Kết phân tích Wavelet coherence minh họa Hình la, Ib, lc mối quan hệ phát triển nông (ạt nghiệp nhiễm mơi trường, Hình a cho thấy phần diện tích hình nón chủ yếu màu xanh nhạt, khơng có hình mũi tên tần số cao, chì có mũi tên chi sang trái hồn loạn tần số thấp Điều chứng tở phát triến nông nghiệp ô nhiễm môi trường có tương quan yếu Tình trạng tương quan yếu kéo dài từ năm 1986 đến năm 2010 Tuy nhiên, phần diện tích bên ngồi hình nón lại có màu vàng đậm mũi tên đa số chi sang trái Điều chứng tở từ năm 2010 đến mức độ tương quan phát triển nông nghiệp ô nhiễm môi trường tăng lên, vai trị biến dần hướng hay biến theo sau khơng rõ nét (do mũi tên không biểu thị cho lên chì xng) Phân tích cho cặp biến tăng trưởng kinh tế (InGDP) ô nhiễm môi trường (InCCh), Hình Ib cho thấy giai đoạn 1991 - 2007 tương quan tăng trưởng kinh tế ô nhiễm môi trường yếu (màu xanh nhạt) tần số cao, mạnh tần số thấp (màu vàng đậm) Từ năm 2008 đến nay, diện tích hình nón ngồi hình nón có màu vàng miền tần số cao miền tần số thấp, chứng tò sau năm 2008 tương quan ô nhiễm môi trường với tăng trưởng kinh tế tương quan mạnh dương (do mũi tên chi sang phải) Bên cạnh đó, miền tần số cao, phần lớn mũi tên hướng lên trên, chứng tỏ ngắn hạn chấp nhận tăng ô nhiễm môi trường thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Tức biến lnCƠ2 biến dẫn hướng, biến InGDP biến theo sau ngắn hạn Tuy nhiên, miền tần số thấp hơn, mũi tên lại xuống, điều chứng tỏ dài hạn tăng trưởng kinh tế làm tăng ô nhiễm mơi trường, biến InGDP biến dẫn hướng, biến lnCŨ2 đổi vai trò làm biến theo sau mối quan hệ tỷ lệ thị hóa nhiễm mơi trường, Hình lc đồng dạng với Hình Ib, nên suy luận tương tự Tỷ lệ thị hóa có tương quan mạnh với nhiễm mơi trường tần số thấp, tức tác động dài hạn Kết luận tương đồng với kết phương pháp ARDL bên Những vấn đề KINH TÉ VÀ CHÍNH TRỊ THÉ GIỚI số 3(311) 2022 Mối quan hệ tỷ lệ đố thị hóa Bùi Hoàng Ngọc, Phan Thị Liệu Nguyễn Minh Hà Hình la: Wavelet coherence CO2 & Hình lb: Wavelet coherence COz AVA Wavelet Coherence between: C02-AVA & GDP Wavelet Coherence between: CO2-GDP 0.9 0.8 0.7 0.6 •p o 0) a 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 1990 1995 2000 2005 2010 2015 1990 1995 2000 2005 2010 2015 Ghi chú: Trục Y biêu diễn cho miền tần sổ, trục X biêu diễn cho miền thời gian Hình lc: Wavelet coherence CO2 tỷ lệ thị hóa Wavelet Coherence between: CO2-URBAN 1990 1995 2000 2005 2010 2015 Và điều đáng lưu ý nữa, từ năm 2008 đến mức tương quan có xu hướng mạnh lên, chứng tỏ ràng Chính phủ Việt Nam cần phải giải ca hai toán là: (1) Tinh toán tỷ lệ thị hóa hợp lý, (2) kiểm sốt tốt tình trạng nhiễm mơi trường 4.3 Thảo luận kết nghiên cứu Nghiên cứu kết luận phát triển nông nghiệp vần gây hệ lụy tiêu cực cho chất lượng môi trường Ket luận tương đồng với nghiên cứu Mushtaq cộng (2007), Agboola Bekun (2019) theo số liệu Những vấn đề Tô chức Nông lương Liên hợp quốc (FAO) năm 2017 đến 20% đóng góp phát triển nơng nghiệp vào gia tăng khí nhà kính đến từ trinh phân hủy chất thái chăn ni, thức ăn thừa, lượng phân bón mà đất trồng không hấp thụ Tương tự, kết luận tỷ lệ thị hóa tăng ảnh hưởng xấu đến chất lượng môi trường tương đồng với nhiều nghiên cứu trước nghiên cứu Yang Li (2019), Su cộng (2018) Đối chiếu với thực tiền kinh tế xã hội cùa Việt Nam, nhóm tác giả cho kết luận hợp lý Bởi vì, việc thị hóa Việt Nam chủ yếu thị hóa dạng học (tức người dân sống nông thôn dịch chuyên vào đô thị quy hoạch sẵn, khơng phải vùng nơng thơn tự phát triển thành đô thị) Hệ việc di dân học gây áp lực lớn sở hạ tầng (đường giao thông, trường học, bệnh viện, chung cư cao tầng, tòa nhà văn phòng ), điều làm giảm diện tích đất dành cho xanh, khu vui chơi công cộng, công viên lâu dần làm giảm chất lượng môi trường sống Bên cạnh, việc xử lý rác thải, tình trạng tải phương tiện giao thơng thị góp phần làm xấu chất lượng môi trường KINH TẾ VÀ CHÍNH TRỊ THÉ GIỚI số 3(311) 2022 Mối quan hệ tỷ lệ th ị hóa Bùi Hoàng Ngọc, Phan Thị Liệu Nguyễn Minh Hà Đe cập đến vai trị biến kiếm sốt tỷ lệ thị hóa tác động cúa tăng trưởng kinh tế đến nhiễm mơi trường, viết tìm bàng chứng thống kê tỷ lệ đô thị hóa cao, mà thu nhập bình qn đầu người nâng lên góp phần giảm nhiễm mơi trường Đây phát thú vị, có thề giải thích được, theo Apergis cộng (2018) thay đôi nhận thức người chất lượng sống thay đổi theo trình phát triển kinh tế Khi thu nhập cao người nhận vai trò quan trọng chất lượng mơi trường sống Thậm chí nước phát triển, người dân không chấp nhận đánh đối chất lượng môi trường lấy tăng trưởng kinh tế (Zahoor cộng sự, 2020) Do vậy, điều đáng mừng quy luật nước phát triền tìm thấy trường hợp Việt Nam Kết luận hàm ý sách Trong tiến trình phát triển, việc thị hóa nhu cầu tất yếu cung cấp nhiều hội việc làm, điều kiện y tế, giáo dục Đồng thời, lý thuyết quần tụ doanh nghiệp cho thấy việc tăng tỷ lệ thị hóa cịn giúp giảm chi phí sản xuất khuyến khích chia sẻ tri thức Tuy nhiên, để làm điều cần phải tính tốn hợp lý tỳ lệ thị hóa với việc quản lý chất lượng môi trường Thông qua ứng dụng hai phương pháp ước lượng công bố gần đây, gồm phương pháp tự hồi quy phân phối trễ ARDL, phương pháp Wavelet coherence, viết rút số kết luận sau cho kinh tế Việt Nam giai đoạn 1986 -2018: Thứ nhất: Phát triển nông nghiệp vần gây hệ lụy tiêu cực cho chất lượng môi trường Và vai trò làm biến dần hướng biến theo sau không thực rõ ràng Thứ hai: Tương quan tăng trường kinh tế ô nhiễm môi trường yếu giai đoạn 1991 - 2007 miền tần số cao, mạnh miền tần số thấp Sau 70 năm 2008, mức độ tương quan mạnh lên, tăng trưởng kinh tế đóng vai trò làm biến dẫn hướng dài hạn Thứ ba: Việc gia tăng tỷ lệ thị hóa làm trầm trọng tình trạng nhiễm mơi trường dài hạn Tuy nhiên, tý lệ thị hóa cao, mà thu nhập bình quân đầu người người dân Việt Nam cải thiện tình trạng nhiễm môi trường giảm bớt Từ kết thực nghiệm, nhóm tác giả đề xuất số hàm ý sách sau: Một là, việc phát triển nông nghiệp để tăng xuất khâu đảm bảo an ninh lương thực nước cần có quy hoạch trước Đặc biệt, Chính phủ cần ban hành giám sát chặt chẽ tình trạng gây nhiễm môi trường cùa dự án nông nghiệp phát triển trang trại Yêu cầu doanh nghiệp nông nghiệp phải có giải pháp thỏa đáng đế xử lý chất thải: Như tình trạng thối hóa đất thuốc trừ sâu, thuốc bảo vệ thực vật, hay tình trạng bón phân khả hấp thụ trồng gây ảnh hưởng đến chất lượng đất Hai là, Chính phủ cần tính tốn tỷ lệ thị hóa phù họp với lực sinh học vùng đất quy hoạch làm khu đô thị Thực tiền quốc gia phát triển cho thấy, q trình thị hóa chi thực thành cơng khơng làm thay đôi tăng thêm tiêu chuẩn sống người dân không gian xanh, hạ tầng giao thông, chất lượng khơng khí hay phát triển cua hệ thống chăm sóc y tế, trường học, bên cạnh điều kiện tối thiểu khác cung cấp nước sạch, lương thực an ninh Hạn chế viết chưa làm rõ tác động yếu to cấu thành biến nông nghiệp lâm nghiệp, săn bắn đánh cá, trồng trọt, chăn nuôi tác động đến lượng phát thải CƠ2 Việt Nam Điều mở hướng cho nghiên cứu có liên quan tương lai * Những vấn đề KINH TẾ VÀ CHÍNH TRỊ THẾ GIỚI số 3(311) 2022 Bùi Hoàng Ngọc, Phan Thị Liệu Nguyễn Minh Hà Mối quan hệ tỷ lệ thị hóa Tài liệu tham khảo: Agboola, M o., & Bekun, F V (2019): Does agricultural value added induce environmental degradation? Empirical evidence from an agrarian country’ Environmental Science and Pollution Research, 26(27), 27660-27676 Ahmed, z., Wang, z., & Ali, s (2019): Investigating the non-linear relationship between urbanization and CO2 emissions: An empirical analysis, Air Quality, Atmosphere & Health, 12(8), 945-953 Ali, R., Bakhsh, K., & Yasin, M A (2019): Impact of urbanization on CŨ2 emissions in emerging economy: Evidence from Pakistan Sustainable Cities and Society, 48, 101553 Appiah, K., Du, J., & Poku, J (2018): Causal relationship between agricultural production and carbon dioxide emissions in selected emerging economies, Environmental Science and Pollution Research, 25(25), 24764-24777 Balsalobre-Lorente, D., Driha, o M., Bekun, F V., & Osundina, o A (2019): Do agricultural activities induce carbon emissions? The BRICS experience Environmental Science and Pollution Research, 26(24), 25218-25234 Grinsted, A., Moore, J c., & Jevrejeva, s (2004): Application of the cross wavelet transform and wavelet coherence to geophysical time series Nonlinear Processes in Geophysics, 11(5/6), 561-566 Mahmood, H., Alkhateeb, T T Y., & Furqan, M (2020): Industrialization, urbanization and CO2 emissions in Saudi Arabia: Asymmetry analysis, Energy Reports, 6, 1553-1560 Ngọc, B H (2020): Tác động tiêu thụ điện đến lượng thải CO2 Việt Nam: Đổi xứng hay bất đoi xứng? Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế Kinh doanh châu Á, 31(2), 45-60 Ngọc, B H., & Hoàng, c c (2021): Hội nhập kinh tế có thực làm giảm nhiễm khơng khỉ Việt Nam? Tạp chí Nghiên cứu kinh tế, 520(9), 51-64 10 Pesaran M H., Shin, Y., & Smith, R J (2001): Bounds testing approaches to the analysis of level relationships, Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326 11 Xie, Q., & Liu, J (2019): Combined nonlinear effects of economic growth and urbanization on CO2 emissions in China: Evidence from a panel data partially linear additive model Energy, 186, 115868 12 Zhang, X., Geng, Y., Shao, s., Wilson, J., Song, X., & You, w (2020): China’s non-fossil energy development and its 2030 CO2 reduction targets: The role of urbanization Applied Energy, 261, 114353 TS BÙI HOÀNG NGỌC Th.s PHAN THỊ LIỆU GS TS NGƯYẺN MINH HÀ Email: Những vắn đề Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm Thành phố Hồ Chi Minh Trường Đại học Lao động Xã hội (CS2) Trường Đại học Mở TP Hồ Chí Mình ngocbh@Ịtufì edu KINH TẾ VÀ CHÍNH TRỊ THÉ GIỚI số 3(311) 2022 ... Việt Nam trở lên thú vị vì: z) Việt Nam xuất phát điểm nước nông nghiệp, nên ngành đóng vai trị quan trọng tronệ q trình phát triển kinh tế; zz) Việt Nam quốc gia phát triển “nóng”; zzz) Tỷ lệ. .. hưởng tăng trưởng kinh tế phát triển nông nghiệp đến ô nhiễm môi trường bị thay đối tỷ lệ thị hóa Việt Nam tăng lên Như vậy, mơ hình (2) (4) giúp phân tích vai trị biến kiểm sốt cùa tỷ lệ thị. .. xem xét tác động riêng lẻ tỷ lệ thị hóa, tăng trưởng kinh tế, phát triển nơng nghiệp đến lượng khí thải CO2, mơ hình (2) (4) phân tích vai trị làm biến kiểm sốt tỷ lệ thị hóa Biến (lnAVA lnUrbcm)