Trong suốt nhiều thập kỷ, rất nhiều nghiên cứu đãđược thực hiện nhằm chứng minh hoặc phủ nhận sự tồn tại của mối quan hệ này.Trong khi nhiều nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ U ngược giữa mô
Lý do lựa chọn đề tài
Môi trường đang trở thành mối quan tâm hàng đầu của nhiều quốc gia và người dân trên toàn cầu, nhưng tình trạng ô nhiễm vẫn gia tăng Sau cách mạng công nghiệp, nhiều nước như Anh, Pháp và Mỹ đã chứng kiến sự tăng trưởng kinh tế mạnh mẽ nhờ công nghệ, cải thiện dịch vụ công và nâng cao mức sống Tuy nhiên, sự bùng nổ dân số đã tạo ra áp lực lớn lên tài nguyên, dẫn đến việc khai thác tài nguyên không bền vững Hệ quả là sự mất cân bằng môi trường, với biến đổi khí hậu ngày càng nghiêm trọng, thể hiện qua sự nóng lên toàn cầu, mực nước biển dâng cao, và các hiện tượng thời tiết cực đoan Hàng triệu người đã bị ảnh hưởng bởi lũ lụt, hạn hán, và các thảm họa thiên nhiên, trong khi sự phát triển công nghiệp và sử dụng nhiên liệu hóa thạch đang góp phần chính vào cuộc khủng hoảng này.
Trong những thập kỷ gần đây, các quốc gia Đông Nam Á đang đối mặt với thách thức cân bằng giữa phát triển kinh tế bền vững và bảo vệ môi trường Nhiều nghiên cứu đã khảo sát mối quan hệ giữa môi trường và tăng trưởng kinh tế, trong đó nổi bật là lý thuyết đường cong Kuznets về môi trường (EKC), cho rằng môi trường sẽ cải thiện khi kinh tế phát triển Tuy nhiên, không phải tất cả các nghiên cứu đều đồng nhất về mối quan hệ này; một số chỉ ra rằng mối liên hệ có thể theo các mô hình khác nhau Nhóm nghiên cứu đã chọn đề tài “Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và ô nhiễm môi trường ở các quốc gia Đông Nam Á giai đoạn 2009-2019” với hy vọng cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về tình hình ô nhiễm và mối tương quan giữa chất lượng môi trường và các chỉ số kinh tế, từ đó đề xuất các biện pháp cải thiện môi trường hiệu quả cho mục tiêu phát triển bền vững trong tương lai.
Mục tiêu nghiên cứu
- Kiểm tra mô hình đường cong Kuznets về môi trường tại các quốc gia Đông Nam Á giai đoạn 2009-2019
- Xem xét mối tương quan giữa GDP và chất lượng môi trường tại các quốc gia Đông Nam Á
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng để thu thập số liệu, nhằm đo lường ảnh hưởng của sáu biến độc lập đến biến CO tại 11 nước Đông Nam Á trong giai đoạn 2009-2020 Các biến độc lập bao gồm: thu nhập bình quân đầu người theo ngang giá sức mua (GDP), tổng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), tỷ trọng trị giá công nghiệp (IND), quy mô dân số mỗi nước (POP), độ mở thương mại (PA) và độ mở thương mại (OPEN).
2019 Số liệu tất cả 11 nước đều được thu thập đầy đủ với 121 quan sát Do đó, số liệu để chạy mô hình là số liệu mảng cân bằng.
- Sử dụng 3 phương pháp hồi quy: mô hình hồi quy gô ~p POLS, mô hình tác đô ~ng cố định FE, mô hình tác đô ~ng ngẫu nhiên RE.
Kết cấu bài nghiên cứu
Bài nghiên cứu được chia thành 4 chương:
● Chương 1: Cơ sở lý thuyết và tổng quan tình hình nghiên cứu
● Chương 2: Xây dựng mô hình nghiên cứu
● Chương 3: Kết quả nghiên cứu
● Chương 4: Đề xuất giải pháp
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuyết
1.1.1 Lý luận về môi trường
Môi trường tại Việt Nam được định nghĩa là tổng thể các yếu tố tự nhiên và nhân tạo có mối quan hệ chặt chẽ, bao quanh con người và ảnh hưởng đến đời sống, sản xuất cũng như sự tồn tại và phát triển của con người và thiên nhiên, theo Điều 1 của Luật Bảo vệ Môi trường.
Môi trường được hiểu là tập hợp các yếu tố tự nhiên và xã hội bao quanh con người, ảnh hưởng đến cuộc sống và các hoạt động của họ Các yếu tố này bao gồm không khí, nước, độ ẩm, sinh vật, xã hội loài người và các thể chế Nói chung, môi trường của một đối tượng bao gồm các vật chất, điều kiện hoàn cảnh và các yếu tố khác mà nó tương tác hoặc diễn ra trong đó.
Môi trường có những chức năng cơ bản sau:
Môi trường là không gian sống thiết yếu cho con người và các loài sinh vật, đồng thời cung cấp tài nguyên cần thiết cho cuộc sống và hoạt động sản xuất Nó cũng là nơi tiếp nhận các chất phế thải do con người tạo ra trong quá trình sinh hoạt và sản xuất Hơn nữa, môi trường giúp giảm thiểu các tác động tiêu cực từ thiên nhiên đối với con người và sinh vật trên trái đất Cuối cùng, môi trường còn là kho lưu trữ và cung cấp thông tin quý giá cho con người.
Môi trường đóng vai trò quan trọng trong việc ghi chép và lưu trữ lịch sử địa chất, tiến hóa của vật chất và sinh vật, cũng như sự phát triển văn hóa của
Document continues below kinh tế lượng
T ổ ng h ợ p đ ề CK KTL đáp án - đ ề thi t ổ ng… kinh tế lượng 100% (8)
17 Đ Ề Kinh Te Luong TEST1 kinh tế lượng 100% (6)
9 Ý NGHĨA B Ả NG H Ồ I QUY MÔ HÌNH B Ằ N… kinh tế lượng 100% (5)
Ti ể u lu ậ n Kinh t ế l ượ ng - nhóm 11-đã… kinh tế lượng 100% (5)
Ô nhiễm môi trường là sự thay đổi tiêu cực của môi trường xung quanh, chủ yếu do các hoạt động của con người gây ra Những thay đổi này bao gồm tác động trực tiếp và gián tiếp đến mô hình năng lượng, mức độ bức xạ, cấu trúc hóa học và vật lý, cùng với sự đa dạng sinh học.
Ô nhiễm môi trường là một vấn đề nghiêm trọng, đặc biệt trong bối cảnh tăng trưởng kinh tế và đô thị hóa tại các nước ASEAN Mối quan hệ giữa sự phát triển kinh tế và suy thoái môi trường đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu Quá trình phát triển này đặt ra những thách thức lớn cho môi trường khu vực, đòi hỏi sự chú ý và hành động kịp thời.
Tăng dân số và đô thị hóa đang tạo ra áp lực lớn lên môi trường sinh thái, với việc khai thác tài nguyên thiên nhiên gia tăng để đáp ứng nhu cầu sống và phát triển kinh tế Nhu cầu lương thực, nguyên vật liệu và đất ở đô thị ngày càng cao dẫn đến việc xâm hại tự nhiên Mật độ dân số lớn và tỷ lệ hộ nghèo cao gây khó khăn cho công tác bảo vệ môi trường Hơn nữa, lượng chất thải, bao gồm khí thải, nước thải và rác thải, ngày càng gia tăng trong khi khả năng xử lý chất thải còn hạn chế Điều này không chỉ làm suy giảm đa dạng sinh học mà còn tạo ra vấn đề ô nhiễm môi trường nghiêm trọng ở các nước ASEAN.
Việc khai thác tài nguyên thiên nhiên không hợp lý đang là một vấn đề nghiêm trọng trong khu vực, bao gồm phá rừng, buôn bán động vật hoang dã trái phép, và đánh bắt cá không bền vững Dù có nguồn nước ngọt dồi dào, nhưng việc sử dụng lãng phí và quy hoạch thủy điện không hợp lý đã dẫn đến tình trạng hạn hán, xâm nhập mặn và ô nhiễm nguồn nước Mặc dù tài nguyên khoáng sản phong phú, đặc biệt là nhiên liệu hóa thạch và kim loại quý, nhưng công nghệ chế biến lạc hậu đã làm giảm giá trị kinh tế Việc khai thác khoáng sản cũng tiềm ẩn nhiều nguy cơ ô nhiễm môi trường sinh thái.
L ƯỢ NG CU Ố I KÌ kinh tế lượng 100% (4)
Biến đổi khí hậu đang gây ra những tác động nghiêm trọng đến khu vực ASEAN, với hiện tượng trái đất nóng lên và nước biển dâng Theo nghiên cứu của ADB năm 2009, từ năm 1951 đến 2000, nhiệt độ trung bình đã tăng từ 0,1 đến 0,3°C mỗi thập kỷ, trong khi mực nước biển tăng từ 1 đến 3 mm mỗi năm và lượng mưa giảm Các hiện tượng thời tiết cực đoan như nắng nóng, hạn hán, lũ lụt và lốc xoáy nhiệt đới ngày càng gia tăng, gây thiệt hại nặng nề cho tài sản và sinh mạng con người Đông Nam Á, với dân số tập trung dọc bờ biển, phụ thuộc vào nông nghiệp và khai thác hải sản, đang phải đối mặt với những thách thức lớn do biến đổi khí hậu Hơn 560 triệu người sống ven biển trong khu vực này đang chịu ảnh hưởng từ mực nước biển dâng, dự kiến sẽ tăng 40cm trong tương lai.
Đến năm 2080, 21 triệu người dân Đông Nam Á, bao gồm 10% cư dân sống ven sông Mêkông, sẽ phải di dời do nước biển dâng Nguồn cung cấp nước ngọt cho sinh hoạt và tưới tiêu đang bị đe dọa, trong khi 115 triệu ha đất nông nghiệp của ASEAN đối mặt với hạn hán, lũ lụt và lốc xoáy nhiệt đới do biến đổi khí hậu Gia tăng nhiệt độ và các hiện tượng thời tiết cực đoan, cùng với sự xuất hiện của các loài gây hại và bệnh dịch, làm giảm tiềm năng sản xuất nông nghiệp Ngành ngư nghiệp cũng bị ảnh hưởng bởi sự tăng nhiệt độ, dẫn đến giảm sản lượng cá Thêm vào đó, một số nước trong khu vực đang xây dựng quy hoạch phát triển không phù hợp, thu hút đầu tư ồ ạt mà thiếu lựa chọn bền vững, cùng với việc thực thi luật pháp và chính sách bảo vệ môi trường chưa đồng bộ, đã gây ra những thách thức nghiêm trọng cho môi trường sinh thái và phát triển bền vững của ASEAN.
Tăng trưởng kinh tế được định nghĩa là sự gia tăng của tổng sản phẩm quốc nội (GDP), tổng sản lượng quốc dân (GNP) hoặc quy mô sản lượng quốc gia tính trên đầu người (PCI) trong một khoảng thời gian nhất định Sự tăng trưởng này phụ thuộc vào hai quá trình chính: tích lũy tài sản như vốn, lao động và đất đai, và đầu tư vào những tài sản này một cách hiệu quả Để thúc đẩy tăng trưởng, tiết kiệm và đầu tư cần được chú trọng, nhưng đầu tư phải mang lại hiệu quả cao Ngoài ra, các yếu tố như chính sách chính phủ, thể chế, sự ổn định chính trị và kinh tế, đặc điểm địa lý, nguồn tài nguyên thiên nhiên, cùng với trình độ y tế và giáo dục cũng có ảnh hưởng đáng kể đến quá trình tăng trưởng kinh tế.
Trọng tâm của nghiên cứu tăng trưởng kinh tế là những thay đổi về thu nhập quốc dân, với hai thước đo cơ bản là Tổng sản phẩm quốc dân (GNP) và Tổng sản phẩm trong nước (GDP) GNP phản ánh tổng giá trị hàng hoá và dịch vụ cuối cùng được sản xuất trong một năm, bao gồm cả sản lượng của công dân sống ở nước ngoài, nhưng không tính hàng hoá trung gian Ngược lại, GDP tính toàn bộ sản lượng sản xuất trong biên giới quốc gia, bao gồm cả sản lượng của cư dân nước ngoài, nhưng không tính giá trị sản phẩm của công dân sống ở nước ngoài Để tính toán thu nhập bình quân đầu người, ta có thể chia GNP hoặc GDP cho tổng dân số.
Giá trị gia tăng của một khu vực trong GDP, như công nghiệp chế tạo hay nông nghiệp, được xác định bằng phần thu nhập tăng thêm so với giá sản phẩm tại một giai đoạn sản xuất cụ thể Ví dụ, giá trị gia tăng của ngành dệt may là giá trị hàng dệt may khi xuất xưởng trừ đi giá trị nguyên liệu vải sợi và các nguyên liệu khác Đồng thời, giá trị gia tăng cũng phản ánh khoản thanh toán cho các yếu tố sản xuất trong ngành, bao gồm tiền lương cho người lao động, lợi nhuận, tiền lãi, khấu hao vốn và tiền thuê nhà xưởng đất đai Tổng giá trị gia tăng từ tất cả các giai đoạn sản xuất tương đương với tổng sản lượng, do đó GDP là chỉ số đo lường tổng thu nhập và tổng sản lượng của nền kinh tế.
Tốc độ tăng trưởng kinh tế được tính bằng cách so sánh quy mô kinh tế của kỳ hiện tại với kỳ trước, cụ thể là lấy chênh lệch giữa hai kỳ chia cho quy mô kinh tế của kỳ trước Kết quả của phép tính này được biểu thị dưới dạng phần trăm (%).
Tốc độ tăng trưởng kinh tế được tính toán bằng công thức y = dY/Y × 100(%), trong đó Y đại diện cho quy mô nền kinh tế Khi quy mô này được đo bằng GDP (hoặc GNP) danh nghĩa, ta sẽ có tốc độ tăng trưởng GDP (hoặc GNP) danh nghĩa Ngược lại, nếu quy mô kinh tế được tính bằng GDP (hoặc GNP) thực tế, tốc độ tăng trưởng sẽ là GDP (hoặc GNP) thực tế Thông thường, các chỉ tiêu thực tế được sử dụng để đánh giá tăng trưởng kinh tế thay vì các chỉ tiêu danh nghĩa.
1.1.3 Lý thuyết đường cong Kuznets về mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và ô nhiễm môi trường
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Nghiên cứu về mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và chất lượng môi trường ở Đông Nam Á cho thấy những kết quả khác nhau Muhammad Shahbaz và các cộng sự (2013) xác định rằng sự phát triển tài chính có ảnh hưởng tích cực đến việc giảm lượng phát thải CO2 tại Malaysia trong dài hạn, nhưng không chỉ ra tác động ngắn hạn Trong khi đó, Usama Al-Mulali và các cộng sự (2015) chỉ ra rằng mối quan hệ giữa GDP và ô nhiễm môi trường ở Việt Nam là tỷ lệ thuận trong cả dài hạn và ngắn hạn, không có đường cong Kuznets Heidari và các cộng sự (2015) áp dụng phương pháp hồi quy ngưỡng cho dữ liệu bảng và phát hiện rằng mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và chất lượng môi trường thay đổi tùy theo mức GDP bình quân đầu người Cụ thể, khi GDP bình quân đầu người dưới 4.686 USD, phát triển kinh tế sẽ làm gia tăng ô nhiễm môi trường, trong khi trên mức này, tăng trưởng kinh tế lại có tác động tích cực đến chất lượng môi trường.
Taguchi (2013) đã nghiên cứu tác động của kinh tế đến chất lượng môi trường tại các nước đang phát triển ở Châu Á, đo lường ảnh hưởng thông qua lượng khí thải CO2 và SO2 tại 19 quốc gia trong giai đoạn từ 1950.
Năm 2009, tác giả chỉ ra rằng ngoài tăng trưởng kinh tế, còn có các yếu tố ngoại sinh như khí hậu, địa lý và nguồn năng lượng ảnh hưởng đến môi trường Kết luận cho thấy đường Kuznets tồn tại trong mối quan hệ giữa GDP bình quân đầu người và lượng khí SO2, với điểm ngưỡng ở mức 10.000 USD Đối với lượng khí thải CO2, nghiên cứu cho rằng mối quan hệ giữa GDP bình quân đầu người và lượng khí thải CO2 là tuyến tính Nghiên cứu này được thực hiện bởi Khalid Ahmed và Wei Long tại Pakistan.
Nghiên cứu năm 2012 đã áp dụng lý thuyết EKC để phân tích mối quan hệ giữa phát thải khí CO2, tăng trưởng kinh tế, mức tiêu thụ năng lượng, thương mại và gia tăng dân số từ năm 1971 đến 2008 Kết quả cho thấy thương mại có tác động tích cực đến môi trường, trong khi sự gia tăng dân số, tiêu thụ năng lượng và tăng trưởng kinh tế lại dẫn đến ô nhiễm trong cả ngắn hạn và dài hạn Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra mô hình chữ U ngược trong dài hạn, với sự gia tăng dân số là nguyên nhân chính gây ô nhiễm và phát thải khí CO2 tại Pakistan.
Tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng đến ô nhiễm môi trường một cách khác nhau tùy thuộc vào trình độ phát triển của từng quốc gia Nghiên cứu của Martines-Zaraco (2011) chỉ ra rằng độ co giãn của mức thải CO2 theo đô thị hóa ở các nước thu nhập thấp cao hơn so với các nước thu nhập cao, nơi mà mối quan hệ này có xu hướng âm Tương tự, Poumanyvong và Kaneko (2010) đã áp dụng mô hình STIRPAT cho 99 quốc gia trong giai đoạn 1975-2010, cho thấy đô thị hóa làm gia tăng mức tiêu thụ năng lượng và phát thải CO2 ở các nước thu nhập thấp, trong khi tác động này lại ngược lại ở các nước có thu nhập trung bình và cao.
1.2.2 Nghiên cứu trong nước Đối với mối quan hệ này ở Việt Nam, Usama Al-Mulali và các cộng sự (2015) và nhóm các sinh viên trường đại học quốc gia Hà Nội (2017) đều đưa ra kết luận rằng tồn tại mối quan hệ tuyến tính, tỷ lệ thuận giữa GDP và ô nhiễm môi trường trong ngắn hạn Tuy nhiên Usama Al-Mulali và các cộng sự đã khẳng định kinh tế và môi trường Việt Nam không tuân theo mô hình EKC trong dài hạn còn các sinh viên đại học quốc gia Hà Nội chưa đưa đến kết luận Cả hai bài nghiên cứu này đều còn những điểm thiếu sót mang lại sự thiếu sức thuyết phục cho kết quả cuối cùng Usami cùng các cộng sự dù đã có sự phân chia rõ ràng trong việc sử dụng năng lượng gồm năng lượng hóa thạch và năng lượng tái tạo, nhóm tác giả lại chưa đánh giá được sự ảnh hưởng của các yếu tố tự nhiên như tỷ lệ rừng đến tổng lượng phát thải CO2 Đối với sinh viên đại học quốc gia Hà Nội, những thiếu sót đến từ dữ liệu Với bộ số liệu trong thời gian ngắn hạn (gần 30 năm) nên việc sử dụng nó trong mô hình EKC đêm lại độ tin cậy không cao Hơn nữa, trong giai đoạn gần 30 năm mới là giai đoạn đầu của sự phát triển, có thể đây là khoảng thời gian của nửa bên trái mô hình Kuznets.
XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu
2.1.1 Xây dựng mô hình nghiên cứu
Dựa trên lý thuyết đường cong Kuznets về môi trường và các nghiên cứu liên quan, chúng tôi đã lựa chọn lượng CO2 thải ra của mỗi nước làm biến phụ thuộc và đề xuất mô hình dựa trên mối quan hệ giữa các yếu tố tác động (gọi là biến độc lập) với lượng CO2, bao gồm thu nhập bình quân đầu người, tỷ lệ giá trị công nghiệp theo GDP, tổng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài, ổn định chính trị, quy mô dân số và độ mở thương mại.
Nhóm nghiên cứu đã áp dụng ba phương pháp hồi quy để xử lý dữ liệu dạng bảng, bao gồm mô hình hồi quy gộp (POLS), mô hình tác động cố định (FE) và mô hình tác động ngẫu nhiên (RE).
Mô hình hồi quy gộp POLS
Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS) giả định rằng các hệ số hồi quy và tung độ gốc không thay đổi theo thời gian và giữa các quốc gia Điều này có nghĩa là ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc là đồng nhất giữa các quốc gia và ổn định theo thời gian Phương pháp ước lượng cho mô hình này sử dụng kỹ thuật bình phương nhỏ nhất cổ điển, với giả định rằng không có yếu tố ci (yếu tố khác biệt đặc trưng giữa các quốc gia nhưng không đo lường được) trong mô hình.
Mô hình tác động cố định FE
Mô hình tác đô ~ng cố định (FE) là mô hình được giả định cho các trường hợp sau:
(1) Các hệ số đô ~ dốc không đổi nhưng tung đô ~ góc thay đổi theo các đơn vị (quốc gia);
(2) Các hệ số đô ~ dốc không đổi nhưng tung đô ~ góc thay đổi theo các đơn vị và theo thời gian;
(3) Tất cả các hệ số đều thay đổi theo các đơn vị;
(4) Tất cả các hệ số đều thay đổi theo các đơn vị và theo thời gian.
Mô hình hiệu ứng cố định (FE) chỉ ra sự khác biệt đặc trưng giữa các đơn vị, và sự khác biệt này có mối quan hệ với các biến giải thích theo thời gian FE đánh giá ảnh hưởng của những khác biệt này đến biến được giải thích, cho thấy rằng nhân tố ui tồn tại trong mô hình và có tương quan với các biến giải thích.
Mô hình tác động ngẫu nhiên RE
Mô hình tác động ngẫu nhiên (RE) giả định rằng sự khác biệt giữa các đơn vị là ngẫu nhiên và không tương quan với các biến giải thích Trong mô hình RE, tồn tại một yếu tố ci mà không có mối liên hệ với sai số ui và các biến giải thích Phương pháp ước lượng cho mô hình RE thường sử dụng bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS).
Mô hình EKC cho thấy mối quan hệ phi tuyến giữa tăng trưởng kinh tế và ô nhiễm môi trường Dựa trên nghiên cứu của Shahbaz và cộng sự (2018), Abdouli và Hammami (2017), cũng như Asghari (2013), tác giả đã phát triển một mô hình lý thuyết với các biến được mô tả chi tiết.
CO2 = f(gdp, gdp^2, fdi, ind, pop, pa, open) a Mô tả biến
Ô nhiễm môi trường là một vấn đề phức tạp và khó đo lường chính xác, trong đó chỉ số phát thải CO2 thường được sử dụng để đại diện cho mức độ ô nhiễm CO2 được coi là nguyên nhân chính gây hiệu ứng nhà kính và nóng lên toàn cầu, vì vậy các chính phủ thường tập trung vào việc đo lường chỉ số này để xây dựng chính sách môi trường (Talukdar & Meisner, 2001; Cline, 1992) Dữ liệu về phát thải CO2 theo từng quốc gia cũng hỗ trợ cho các nghiên cứu hiện tại Do đó, dựa trên các nghiên cứu trước đó của Nguyễn Thị Tâm Hiền và cộng sự (2017), Georgiev, E (2014), và Adejumo, O (2019), nhóm nghiên cứu đã quyết định chọn CO2 làm biến phụ thuộc.
Theo các chỉ số phát triển toàn cầu, khí thải carbon dioxide (CO2) là sản phẩm phụ chủ yếu từ việc sản xuất và sử dụng năng lượng, đóng góp lớn nhất vào tổng lượng khí nhà kính và gây ra hiện tượng nóng lên toàn cầu Phát thải CO2 do con người chủ yếu đến từ việc đốt nhiên liệu hóa thạch và quy trình sản xuất xi măng.
Dữ liệu về lượng khí thải CO2 được thu thập bao gồm khí thải từ việc đốt nhiên liệu hóa thạch và sản xuất xi măng, nhưng không tính đến khí thải từ việc sử dụng đất như phá rừng Đơn vị đo được sử dụng là kiloton (kt) Lượng khí thải CO2 thường được tính toán và báo cáo dưới dạng carbon nguyên tố, sau đó chuyển đổi thành khối lượng CO2 thực tế bằng cách nhân với hệ số 3,667, phản ánh tỷ lệ giữa khối lượng carbon và khối lượng CO2.
Biến độc lập là chỉ số đo lường mức tăng trưởng kinh tế của một quốc gia Theo lý thuyết đường cong Kuznets về môi trường, có mối quan hệ phi tuyến giữa tăng trưởng kinh tế và ô nhiễm môi trường Ở giai đoạn đầu, các quốc gia tập trung vào tăng trưởng, chủ yếu thông qua ngành công nghiệp, dẫn đến ô nhiễm cao do sản xuất công nông nghiệp tiêu thụ nhiều năng lượng và thải ra chất thải lớn Vấn đề xử lý chất thải sau sản xuất chưa được quan tâm đúng mức, và đầu tư công nghệ còn hạn chế Khi thu nhập khu vực gia tăng, mức sống người dân cũng thay đổi, với việc sử dụng năng lượng nhiều hơn, dẫn đến phát thải CO2 gia tăng.
Nghiên cứu của Heidari và cộng sự (2015) cùng với Saboori và Sulaiman (2013) đã chỉ ra mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và chất lượng môi trường tại 5 quốc gia Đông Nam Á, bao gồm Singapore, Philippines, Malaysia, Indonesia và Thái Lan Cả hai nghiên cứu đều nhấn mạnh rằng có sự liên kết giữa lượng CO2 phát thải và thu nhập bình quân đầu người.
Theo Tổng cục Thống kê, thu nhập bình quân đầu người hàng tháng được xác định bằng cách chia tổng thu nhập năm của hộ gia đình cho số nhân khẩu trong hộ.
Trong vòng 12 tháng, thu nhập của hộ gia đình được xác định là tổng số tiền và giá trị hiện vật mà hộ gia đình cùng các thành viên nhận được, sau khi đã trừ đi chi phí sản xuất trong một khoảng thời gian nhất định.
1 năm Do nhóm thống kê số liệu của nhiều nước thuô ~c khu vực Đông Nam Á nên đã chọn đơn vị chung là USD.
Biến GDP tính trên bình quân đầu người được đưa vào dưới dạng bình phương nhằm kiểm tra giả thuyết EKC Kết quả cho thấy mối liên hệ chữ U ngược, trong đó ảnh hưởng của GDP có chiều dương, trong khi ảnh hưởng của GDP bình quân đầu người lại có chiều âm.
Thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) gắn với phát triển bền vững là mục tiêu quan trọng trong chiến lược phát triển kinh tế - xã hội của nhiều quốc gia Tuy nhiên, nhiều dự án FDI đã gây ra những tác động tiêu cực đến môi trường, như sự cố môi trường nghiêm trọng, biến đổi hệ sinh thái và ảnh hưởng đến an sinh xã hội Các doanh nghiệp FDI thường sử dụng công nghệ sản xuất trung bình và thấp, dẫn đến lãng phí tài nguyên thiên nhiên và phát thải lớn Do đó, khu vực có nhiều khu công nghiệp thường phải đối mặt với tình trạng ô nhiễm môi trường nghiêm trọng.
Phương pháp thu thập dữ liệu và mô tả thống kê dữ liệu
2.2.1 Phương pháp thu thập dữ liệu
Dữ liệu trong bài viết này là dữ liệu thứ cấp dạng bảng, được tổng hợp từ 11 quốc gia Đông Nam Á, bao gồm Brunei, Campuchia, Lào, Indonesia, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Đông Timor, Thái Lan và Việt Nam trong giai đoạn 2009-2019 Các thông tin này được thu thập từ cơ sở dữ liệu World Development Indicators và World Governance Indicators của Ngân hàng Thế giới, cùng với bộ dữ liệu về mức độ mở cửa thương mại từ Our World in Data.
2.2.2 Mô tả thống kê dữ liệu
Bảng 2.3: Thống kê mô tả biến
Tên biến Số quan sát
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
CO2 121 123904.1 150595.2 230 619840 gdp 121 21735.26 28527.95 1783.91 102431.3 fdi 121 1.15e+10 2.01e+10 -1.51e+08 1.11e+11 ind 121 34.34302 12.43013 9.133529 73.67292 pop 121 5.69e+07 7.20e+07 383902 2.71e+08 pa 121 -0.1113334 0.8489125 -1.728763 1.61567 open 121 122.3723 82.09423 30.47765 379.0986
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp
Qua bảng thống kê trên, ta có thể thấy được những đặc điểm tổng quát của các biến như sau:
- Bộ dữ liệu gồm 121 quan sát.
- Giá trị trung bình của CO2, gdp, fdi, ind, pop, pa, open lần lượt là: 123904,1; 21735,26; 1,15e+10; 34,34302; 5,69e+07; -0,1113334; 122,3723.
Độ lệch chuẩn của các biến khá cao, ngoại trừ biến ind, cho thấy sự phân tán lớn của các giá trị xung quanh giá trị trung bình Bên cạnh đó, chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của các biến cũng rất đáng kể.
Bảng 3.4: Ma trận tương quan giữa các biến
CO2 gdp fdi ind pop pa open
CO2 1.0000 gdp -0.1748 1.0000 fdi 0.1220 0.6451 1.0000 ind 0.2112 0.4128 -0.1842 1.0000 pop 0.8677 -0.3138 0.0277 0.1490 1.0000 pa -0.2893 0.7598 0.4464 0.2425 -0.4531 1.0000 open -0.1419 0.6399 0.7587 -0.2185 -0.3527 0.6041 1.0000
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp
Hệ số tương quan giữa CO2 và pop rất cao, cho thấy mối liên hệ chặt chẽ giữa chúng Bên cạnh đó, biến GDP có tương quan khá cao với FDI, PA và OPEN, cho thấy sự tác động lẫn nhau giữa các yếu tố này Tuy nhiên, ảnh hưởng riêng biệt của từng biến đến CO2 là rất lớn, vì vậy chúng vẫn được sử dụng trong mô hình Nhìn chung, hầu hết các biến khác có hệ số tương quan không cao hoặc ở mức tương đối thấp Do mô hình là hàm đa thức bậc 2, có thể bỏ qua kiểm định đa cộng tuyến cho mô hình này.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Lựa chọn mô hình nghiên cứu
Bảng 3.5: Kết quả 3 mô hình
Tên biến POLS RE FE lngdp 20.252135*** 9.174644*** 7.8754328*** lngdp2 -1.0498392*** -0.42711224*** -0.33520101*** fdi 2.521e-11*** 3.942e-12 7.913e-13 ind 0.04690053*** 0.00255321 -0.00648856 pop 7.910e-09*** 1.068e-08*** -1.208e-08* pa -0.68945231*** -0.25055881* -0.19820863 open 0.01059866*** -0.00088909 -0.00073465
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp legend: * p F = 0.0000 < α (α = 5%) Bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là kiểm định F – test phù hợp với mô hình tổng thể.
Kiểm định lựa chọn giữa POLS và REM
Kiểm định F được sử dụng nhằm kiểm định sự phù hợp giữa ước lượng tác động ngẫu nhiên và ước lượng thô Trong đó, kiểm định F kiểm chứng:
H0: Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (POLS) là phù hợp
H1: Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là phù hợp
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects lnCO2[COUNTRYN,t] = Xb + u[COUNTRYN] + e[COUNTRYN,t]
Var sd = sqrt(Var) lnCO2 4.345368 2.084555 e 0.030493 0.1746225 u 0.3556026 0.5963242
Nhận thấy Prob > chibar2 = 0,0000 < 0,05 => Bác bỏ H0 => Mô hình tác đô ~ng ngẫu nhiên (REM) là phù hợp.
Kiểm định lựa chọn giữa REM và FEM
H0: u và biến đôi ~c lập không tương quan với nhau
H1: u và biến đôi ~c lập có tương quan với nhau
Test: H : difference in coefficients not systematic chi2(5)0
Nhận thấy Prob > chibar2 = 0,0521 > 0,05 => Không bác bỏ H0 => Mô hình tác đô ~ng ngẫu nhiên (REM) là phù hợp.
Kiểm định khuyết tật mô hình nghiên cứu
H0: Mô hình có phương sai sai số không đổi
H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects lnCO2[COUNTRYN,t] = Xb + u[COUNTRYN] + e[COUNTRYN,t]
Var sd = sqrt(Var) lnCO2 4.345368 2.084555 e 0.030493 0.1746225 u 0.3556026 0.5963242
Nhận thấy Prob > chibar2 = 0,0000 < 0,05 => Bác bỏ H0=> Mô hình có phương sai sai số thay đổi
H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan
H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Nhận thấy Prob > chibar2 = 0,0000 < 0,05 => Bác bỏ H0 => Mô hình có hiện tượng tự tương quan.
Khắc phục khuyết tật mô hình
Mô hình REM gặp phải cả hai khuyết tật, dẫn đến hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Để khắc phục vấn đề này và đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả, nhóm nghiên cứu đã áp dụng phương pháp ước lượng hồi quy với sai số chuẩn của Driscoll và Kraay (D&K).
Sử dụng lệnh xtscc, ta được bảng sau:
Bảng 3.6: Hồi quy với sai số chuẩn Driscoll-Kraay
Root MSE = 0.5872 lnCO2 Hệ số ước lượng
Sai số chuẩn Drisc/Kraay t P>|t| Khoảng ước lượng tin cậy 95% lngdp 20.25214 1.127185 17.97 0.000 17.74061 22.76366 lngdp2 -1.049839 0.054362 -19.31 0.000 -1.170965 -0.928713 fdi 2.52e-11 4.38e-12 5.76 0.000 1.55e-11 3.50e-11 ind 0.0469005 0.0113395 4.14 0.002 0.0216347 0.0721664 pop 7.91e-09 5.73e-10 13.81 0.000 6.63e-09 9.19e-09 pa -0.6894523 0.083534 -8.25 0.000 -0.8755777 -0.503327 open 0.0105987 0.0009231 11.48 0.000 0.0085418 0.0126555
Nhận thấy Prob > chi2 = 0,0000 < 0,05 => Mô hình phù hợp
Các biến đều có p-value < 0,05 => có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Đọc kết quả mô hình:
Ta thu được kết quả ước lượng hồi quy như sau: lnCO2it = -89.44718 + 20.25214(lngdp ) - 1.049839(lngdp ) + 2.52e-11(fdi ) +it it it
+ 0.0469005(ind ) + 7.91e-09(pop ) - 0.6894523(pa ) + 0.0105987(open )it it it it
Diễn giải kết quả cho hệ số hồi quy:
● 0 = -89.44718: Trong điều kiện các yếu tố đều bằng 0 thì lượng khí thải CO2 hàng năm sẽ giảm 89.44718%
● 1 = 20.25214: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi thu nhập bình quân đầu người tăng 1% thì lượng khí CO2 hàng năm tăng 20.25214%.
● 3= 2.52e-11: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tổng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng 1 USD thì lượng khí CO2 hàng năm tăng 2.52e-11%.
● 4 = 0.0469005: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷ trọng giá trị công nghiệp trên GDP tăng 1% thì lượng khí CO2 hàng năm tăng0.0469005%.
● 5 = 7.91e-09: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tổng dân số tăng 1 người thì lượng khí CO2 hàng năm tăng 7.91e-09%.
● 6 = -0.6894523: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi ổn định chính trị tăng 1 đơn vị thì lượng khí CO2 hàng năm giảm 0.6894523%.
● 7 = 0.0105987: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi độ mở thương mại tăng 1% thì lượng khí CO2 hàng năm tăng 0.0105987%.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Qua bảng kết quả hồi quy mô hình, nhóm nghiên cứu rút ra được mô ~t vài kết luận:
- Tất cả các biến đưa vào mô hình đều có ý nghĩa thống kê và đều giải thích được mối quan hệ với lượng CO thải ra.2
Hệ số góc của lngdp dương và hệ số góc của lngdp2 âm, phù hợp với lý thuyết đường cong Kuznets về môi trường Khi thu nhập bình quân tăng, lượng CO cũng tăng, nhưng sau một mức nhất định (turning point), sự gia tăng thu nhập sẽ dẫn đến giảm lượng CO Việc thêm yếu tố phi tuyến dưới dạng bình phương cho thấy ảnh hưởng của GDP đến ô nhiễm môi trường có sự chuyển đổi, tương đồng với các nghiên cứu trước đây (Lopez & Mitra, 2000; Abdouli & Hammami, 2017; Kostakis và cộng sự, 2017; Hiền và cộng sự, 2017; Thanh và cộng sự, 2019).
Hệ số góc của mở thương mại có giá trị dương, cho thấy rằng sự gia tăng trong hoạt động thương mại dẫn đến sự gia tăng lượng khí thải CO2 Nghiên cứu của Aung, T S., Saboori, B., & Rasoulinezhad, E (2017) và Adejumo, O cũng cho thấy kết quả tương tự.
Hệ số góc của đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) có giá trị dương, cho thấy rằng tổng vốn FDI góp phần làm gia tăng lượng khí thải CO2, điều này phù hợp với kỳ vọng Nghiên cứu của các tác giả như Xing và Kolstad (1996), Wheeler và Mani (1997), Hoffmann và cộng sự (2005), Abdouli và Hammami (2017), Kostakis và cộng sự (2017), cùng với Bùi Thị Mai Hoài và Huỳnh Văn Mười Một (2017), và Shahbaz và cộng sự (2018) cũng đã xác nhận mối liên hệ này.
Hệ số góc của pa mang dấu âm cho thấy mối liên hệ giữa tình hình ổn định chính trị và ô nhiễm môi trường Cụ thể, khi ổn định chính trị của một quốc gia được cải thiện, ô nhiễm môi trường có xu hướng giảm Điều này được giải thích bởi sự hiện diện của thể chế, giúp kiểm soát mối quan hệ giữa đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) hoặc thu nhập với môi trường (Lopez & Mitra, 2000; Abdouli & Hammami, 2017; Kostakis và cộng sự, 2017; Bùi Thị Mai Hoài & Huỳnh Văn Mười Một, 2017; Canh và cộng sự, 2018; Thanh và cộng sự, 2019).
Hệ số góc của ind mang dấu dương, phù hợp với kỳ vọng của nhóm nghiên cứu cũng như các nghiên cứu trước đây của Anis Omri et al (2014) và Huiming Zhu et al (2016) Điều này cho thấy khi tỷ trọng giá trị công nghiệp trên GDP tăng, mức độ ô nhiễm môi trường cũng có xu hướng gia tăng Sự gia tăng này có thể được giải thích bởi thực tế rằng tỷ trọng công nghiệp đang ngày càng cao, trong khi mức độ ô nhiễm trong những năm gần đây lại tăng chậm hơn.
Kết quả ước lượng từ mô hình cho thấy sự tồn tại của đường cong môi trường Kuznets (EKC) tại các quốc gia Đông Nam Á, với hệ số góc của lngdp dương và hệ số góc của lngdp2 âm Điều này chỉ ra rằng ảnh hưởng tích cực và tiêu cực của tăng trưởng kinh tế đối với phát thải CO2 diễn ra đồng thời ở các mức tăng trưởng khác nhau.