Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người

Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư nước ngoài đến mật độ carbon dioxide đối với phúc lợi con người.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Các khái niệm sử dụng trong luận án

2.1.1 Khái niệm Carbon dioxide (CO2)

Tìm cách đo lường biến đổi khí hậu là rất phức tạp vì có nhiều yếu tố góp phần vào các biểu hiện khác nhau của biến đổi khí hậu và sự nóng lên toàn cầu Người ta đã xác định rõ rằng phát thải khí nhà kính (GHGs) là tác nhân chính gây ra sự thay đổi và nóng lên như trên Theo European Commission (n.d.), khí nhà kính là nguyên nhân chính gây ra biến đổi khí hậu vì những khí này góp phần gây ra hiệu ứng nhà kính Đóng góp lớn nhất cho hiệu ứng nhà kính chắc chắn là carbon dioxide (CO2) Theo NASA (n.d.), CO2 là một loại khí hấp thụ nhiệt phát ra do các hoạt động khác nhau của con người từ việc đốt cháy nhiên liệu hóa thạch ở các mỏ carbon hóa thạch như dầu, khí đốt và than đá, các nhiên liệu sinh học có nguồn gốc lâm nghiệp, từ thay đổi quá trình sử dụng đất và từ các quá trình tự nhiên như phun trào núi lửa Mặc dù, các khí nhà kính khác cũng góp phần gây ra biến đổi khí hậu, nhưng chúng dường như không đáng kể so với lượng CO2 dồi dào

Các khí nhà kính khác, chẳng hạn như khí mê-tan, có thể mạnh hơn CO2, nhưng theo European Commission (n.d.), khí mê-tan có thời gian tồn tại trong khí quyển thấp hơn nhiều so với CO2 Những loại khí thải khác, chẳng hạn như oxit nitơ, hoạt động tương tự như CO2 nhưng được thải ra với lượng thấp hơn nhiều Theo Center for Climate and Energy Solutions (n.d.), CO2 chiếm khoảng 76 phần trăm tổng lượng khí thải nhà kính, trong khi khí mê-tan chiếm khoảng 16 phần trăm và oxit nitơ ở mức khoảng 6 phần trăm tương ứng

Ngoài ra, sự gia tăng lượng khí thải CO2 cũng là một trong những nguyên nhân chính gây ra nhiều vấn đề sức khỏe ảnh hưởng trực tiếp đến phúc lợi con người Các nhà khoa học đã xác định rằng lượng khí thải carbon dioxide có tác động tiêu cực đối với sức khỏe (Jerumeh, Ogunnubi và Yusuf, 2015 và Onanuga và Onanuga,

Luận án này có đề cập đến ô nhiễm, vì ô nhiễm có quan hệ mật với nhiều vấn đề như: biến đổi khí hậu, phúc lợi con người và đốt cháy nhiên liệu hóa thạch từ các mỏ dầu, khí đốt và than đá Hơn nữa, dữ liệu đo lường ô nhiễm là khí thải CO2 luôn có sẵn ở mỗi quốc gia dưới dạng: tổng phát thải của quốc gia hoặc phát thải bình quân theo đầu người của một quốc gia Các loại khí nhà kính khác góp phần vào ô nhiễm, nhưng hầu hết các tài nghiên cứu trước đây (Acaravci & Ozturk, 2010; Chan & Wong, 2020; Danish & các cộng sự, 2017 và Xue & các cộng sự, 2014) chủ yếu sử dụng khí thải CO2 (bình quân theo đầu người) như một chỉ số về ô nhiễm liên quan đến tăng trưởng kinh tế Do đó, luận án cũng sử dụng khí thải CO2 (bình quân theo đầu người) để đo lường ô nhiễm như các nghiên cứu trên

2.1.2 Khái niệm phúc lợi con người

Lamb và Steinberger (2017) cho rằng phúc lợi con người là một thuật ngữ còn có nhiều ý kiến khác nhau Các thuật ngữ như chất lượng cuộc sống, mức sống, phúc lợi, tiện ích, thỏa mãn cuộc sống, đáp ứng nhu cầu, nghèo đói và hạnh phúc thường được sử dụng thay thế cho phúc lợi con người mà không cần thảo luận rõ ràng về tính đặc biệt của chúng (Schaafsma, 2020)

Khái niệm về phúc lợi con người đã phát triển theo thời gian Theo McGillivray và Clarke (2008) cho rằng các khía cạnh như: phát triển con người, nhu cầu của con người và tâm lý của con người được đưa vào trong khái niệm phúc lợi con người Ngoài ra, các vấn đề như bình đẳng và tính bền vững cũng ngày càng được lồng ghép trong quá trình phân tích phúc lợi con người

Có nhiều phương pháp khác nhau để đo lường mức độ phúc lợi con người, trong đó GDP (Gross Domestic Product) theo đầu người (hay GNP (Gross National Product) theo đầu người) là chỉ số đơn giản nhất để đại diện cho phúc lợi con người Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng GDP theo đầu người (hay GNP theo đầu người) có những hạn chế nhất định Bởi, GDP theo đầu người (hay GNP theo đầu người) chỉ là một chỉ số hạch toán đơn thuần về kinh tế nhưng lại được sử dụng để đo lường mức độ phúc lợi con người, trong khi phúc lợi con người liên quan đến tất cả các khía cạnh của cuộc sống của người dân Vì vậy, bản chất đa chiều của phúc lợi con người giờ đây đã trở nên phổ biến trong các cuộc thảo luận

Một số chỉ tiêu đang được sử dụng phổ biến chẳng hạn: HDI (Human Development Index) đo lường phúc lợi con người (well-being) và hai chỉ tiêu HPI (Human Poverty Index) và MPI (Multidimensional Poverty Index) đo lường sự nghèo đói người dân (thiếu thốn về phúc lợi -ill-being) ở một quốc gia (Schaafsma, 2020)

Tuy nhiên, tổng quan về các nghiên cứu liên quan đến phúc lợi con người thì HDI được các học giả sử dụng rộng rãi (Dietz & các cộng sự, 2012) hơn các chỉ số còn lại để đo lường phúc lợi con người Gần đây, trong một số nghiên cứu nổi lên việc sử dụng tuổi thọ trung bình (đơn vị tính: số năm sống) thay thế HDI dùng để đo phúc lợi con người (Dietz & các cộng sự, 2012; Jorgenson, 2014; McGee & các cộng sự, 2017) Lý giải cho việc sử dụng này, Dietz và các cộng sự (2012) cho rằng tuổi thọ trung bình sẽ là một thước đo phản ảnh về phúc lợi một cách bao quát hơn (mặc dù có thể chưa hoàn hảo) Bởi vì, tuổi thọ trung bình vừa phản ảnh trực tiếp các điều kiện sức khỏe của xã hội, chẳng hạn như tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh và sự trường tồn và vừa phản ánh gián tiếp các quá trình sức khỏe như giáo dục trước khi sinh và trình độ dân trí cao Ngoài ra, tuổi thọ trung bình cũng phản ánh về khía cạnh công bằng Bên cạnh đó, Wang và các cộng sự (2022) cho rằng tuổi thọ trung bình phản ánh chính xác sự cải thiện về y tế và chăm sóc sức khỏe, trình độ phát triển cũng như điều kiện sống vật chất của người dân ở một quốc gia Vì vậy, luận án sẽ sử dụng tuổi thọ trung bình (đơn vị tính số năm) để đo lường phúc lợi con người

2.1.3 Khái niệm mật độ CO2 đối với phúc lợi con người (CIWB)

Khái niệm về tính bền vững của một quốc gia là tương đối phức tạp Nhiều quốc gia với lượng khí thải CO2 thấp nhất có vẻ bền vững về mặt môi trường Tuy nhiên, những quốc gia như thế này thì thường lại có tỷ lệ dân số cao đang khó khăn trong việc thoả mãn nhu cầu cơ bản Do đó, các quốc gia này chưa thể xem là hình mẫu để các quốc gia khác noi theo Mặt khác, hình mẫu về một quốc gia phát triển bền vững cũng không đúng trong trường hợp mà nhiều quốc gia hiện nay có mức phúc lợi người dân cao và cơ sở hạ tầng ổn định nhưng lại có tỷ lệ tiêu thụ và mức phát thải ô nhiễm bình quân trên đầu người tương đối cao Vì vậy, tiếp cận về CIWB là cách thức rất có giá trị để hiểu sự liên kết giữa phát triển và sự bền vững, "cân bằng giữa phúc lợi con người với các tác động đến môi trường lý sinh" (Dietz, Rosa & York, 2009)

Trong khi có ý kiến cho rằng sử dụng tài nguyên thiên nhiên có thể tạo ra được phúc lợi về vật chất cho con người nhưng bản chất chính xác về mối quan hệ giữa môi trường và xã hội luôn vẫn là một câu hỏi mở Do đó, việc nắm bắt về một quốc gia và người dân sẽ đạt được gì và mất cái gì khi khai thác tài nguyên thiên nhiên sử dụng sẽ dẫn đến sự hiểu biết thấu đáo về tính bền vững Nghiên cứu về CIWB là một phần trong tổng quan tài liệu về hiệu quả môi trường đối với phúc lợi khi xem xét các mối liên hệ giữa tăng trưởng kinh tế, sử dụng tài nguyên thiên nhiên và phúc lợi con người

Dietz và các cộng sự (2012) là các tác giả đầu tiên đưa ra và sử dụng thước đo mật độ sinh thái đối với phúc lợi con người (Ecological intensity of human well- being-EIWB) nhằm đo lường cách thức một quốc gia sử dụng tài nguyên thiên nhiên để có thể tạo ra được phúc lợi cho người dân ở quốc gia đó Thay vì đánh giá bao nhiêu năng lượng sẽ được sử dụng hoặc bao nhiêu khí nhà kính được thải ra trên một đơn vị thu nhập thì EIWB cho biết bao nhiêu áp lực tạo ra môi trường đo bằng dấu chân sinh thái (Ecological footprint- EF) so với một đơn vị phúc lợi con người đo bằng tuổi thọ trung bình của con người

Tuy nhiên, Lamb và các cộng sự (2014) cho rằng EF là một chỉ tiêu tổng hợp gồm nhiều áp lực gây ra cho môi trường dẫn đến EIWB không thuyết phục để đo lường về tính bền vững Do đó, các tác giả đề nghị nên thay thế dấu chân sinh thái bằng thành phần khác gây áp lực về môi trường rõ ràng hơn CO2 là lượng khí thải góp phần rất lớn gây ra sự biến đổi khí hậu toàn cầu- một hiện tượng sinh vật lý mà nó còn có khả năng làm thay đổi nghiêm trọng đến chất lượng cuộc sống của thế hệ tương lai trên thế giới (IPCC, 2014; 2018) Vì vậy, Jorgenson (2014) đã thay thế thành phần EF trong EIWB bằng khí thải CO2 và tạo ra chỉ tiêu mới mật độ CO2 đối với phúc lợi con người ( Carbon intensity of well-being- CIWB) Sử dụng cách tính bằng tỷ lệ khí thải CO2 do con người tạo ra so với phúc lợi con người, CIWB cho biết lượng khí thải CO2 ra môi trường là cái giá phải trả để có được một cuộc sống chất lượng Ngoài ra, dựa vào CIWB còn giúp khám ra một vấn đề quan trọng giữa phúc lợi và môi trường, đó là mối quan hệ không mong muốn: nổ lực tăng chất lượng cuộc sống thường dẫn đến căng thẳng môi trường lớn hơn và lượng khí thải tạo ra cũng nhiều hơn (Fanning & O’Neill, 2019; Jorgenson & Givens, 2015 và Mazur, 2011)

CIWB có những gợi ý quan trọng cho phát triển bền vững (Li & các cộng sự,

2019) CIWB tăng sẽ cho biết quốc gia đó ít đạt được sự phát triển bền vững Ngược lại, CIWB giảm sẽ cho thấy quốc gia đó đã đạt được sự cân bằng về tuổi thọ cao hơn và lượng khí thải thấp hơn (Jorgenson, 2014) Một cách cụ thể hơn, Wan và các cộng sự (2022) cho rằng CIWB thấp là do tốc độ cải thiện phúc lợi cao hơn tỷ lệ gia tăng của CO2 trên đầu người Điều này rất quan trọng đối với cho việc lý giải trong những trường hợp cả CO2 trên đầu người và tuổi thọ đều gia tăng nhưng CIWB lại giảm Ngoài ra, Givens (2017) cho rằng các quốc gia có tuổi thọ trung bình cao và lượng khí thải CO2 thấp hơn sẽ được xếp vào nhóm Goldemberg Đây là nhóm mà nhu cầu cơ bản của con người có thể được đáp ứng ở mức năng lượng tối thiểu (Goldemberg

& các cộng sự, 1985) Các quốc gia ở nhóm Goldemberg có thể đóng vai trò là mô hình phát triển cho các quốc gia kém phát triển hơn (thường là các quốc gia có mức phát thải CO2 thấp) trong việc cải thiện phúc lợi của con người, mà không cần phải đi theo con đường hủy hoại môi trường giống như một số quốc gia phát triển hơn và cho cả các quốc gia có mức phát thải cao (thường là các nước thuộc nhóm tổ chức hợp tác và phát triển kinh tế-OECD), nếu muốn theo đuổi sự phát triển bền vững (Global Commons Institute, 2003 và Meyer, 2000)

Lược khảo các lý thuyết

2.2.1 Mô hình IPAT và STIRPAT

Mô hình IPAT được thiết lập bởi Ehrlich và Holden (1971) vào đầu những năm 1970 được coi là một khung phân tích nhằm đo lường các yếu tố tạo ra áp lực môi trường (Feng & các cộng sự, 2009) và có thể được mô tả bằng phương trình sau:

I=P.A.T Trong đó: I (Impact) đại diện cho chỉ số áp lực về môi trường, P (population ) đại diện cho dân số, A (affluence) đại diện cho thu nhập và T (technology) đại diện cho công nghệ

Tuy nhiên, mô hình IPAT gặp phải những chỉ trích do không thể xác định trực tiếp cách các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến sự thay đổi về môi trường (Wang & các cộng sự, 2017) và cho rằng độ co giãn của ba yếu tố đối với sự thay đổi về môi trường là thống nhất Điều này trái với lý thuyết đường cong Kuznets về môi trường

(EKC) truyền thống (York & các cộng sự, 2003) Vì vậy, York và các cộng sự (2003) đã dựa vào mô hình IPAT và giới thiệu mô hình STIRPAT với dạng ngẫu nhiên như sau:

I=aP b A c T d e (2.1) Trong đó: các ký hiệu I, P, A, T tương tự như mô hình IPAT, a đại diện cho hệ số tác động của mô hình, b,c và d là các hệ số mũ của biến độc lập và e là sai số của mô hình Việc đưa các số mũ b,c và d trong mô hình STIRPAT (stochastic impacts by regression on population, affluence, and technology) nhằm khắc phục các khiếm khuyết về tỷ lệ bằng nhau của các yếu tố ảnh hưởng trong mô hình IPAT Mô hình STIRPAT được Wang và các cộng sự (2017) vận dụng nhằm phân tích trường hợp ảnh hưởng không theo tỷ lệ của các biến độc lập về áp lực môi trường

Mô hình (2.1) được biến đổi thành mô hình (2.2) như sau: lnI= a +blnP +clnA +dlnT +e (2.2) Sau khi biến đổi thành mô hình (2.2) thì lnA có thể được xem là tăng trưởng Đối với yếu tố công nghệ T trong mô hình thì nhiều tác giả đã sử dụng FDI và năng lượng tiêu thụ thông qua hình thức hiệu quả sử dụng và năng lượng xanh để minh họa Gokmenoglu và Taspinar (2016), Hao và Liu (2015), Ren và các cộng sự (2014) và Zhu và các cộng sự (2016), đã vận dụng hai giả thuyết thiên đường ô nhiễm (the pollution haven hypothesis) và lan tỏa hào quang (the halo effect hypothesis) để giải thích vấn đề chuyển giao công nghệ làm tăng hoặc làm giảm khí thải môi trường liên quan đến việc thu hút FDI Bên cạnh đó, hiệu quả sử dụng năng lượng và năng lượng lượng xanh là các yếu tố quan trọng trong chính sách biến đổi khí hậu mà nó có thể làm giảm biến đổi khí hậu Ali và các cộng sự (2021), Liobikiene và Butkus (2017), Liobikiene (2020) và Li và các cộng sự (2020) đã chỉ ra rằng sử dụng năng lượng hiệu quả có thể giúp làm tối thiểu hoá khí thải nhà kính Ngoài ra, năng lượng xanh là một giải pháp khác về năng lượng carbon mà năng lượng nảy cũng sẽ làm giảm khí thải nhà kính (Bilgili & các cộng sự, 2016; Boluk & Mert, 2014 và Khan & các cộng sự, 2021)

2.2.2 Lý thuyết đường cong Kuznet về môi trường

Lý thuyết đường cong Kuznet, được thảo luận đầu tiên bởi nhà kinh tế học Simon Kuznet vào những năm 1950 về mối quan hệ giữa bất bình đẳng thu nhập và tăng trưởng kinh tế Cụ thể hơn là, mối quan hệ giữa bất bình đẳng thu nhập và tăng trưởng kinh tế sẽ cùng chiều trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển và sẽ ngược chiều trong giai đoạn sau của quá trình phát triển Vấn đề này được cho là do sự dịch chuyển lao động, từ lĩnh vực này sang lĩnh vực phát triển khác Chẳng hạn, khi lao động chuyển từ lĩnh vực nông nghiệp sang các lĩnh vực khác của nền kinh tế mà kỹ năng của họ phù hợp trong các lĩnh vực đó thì thu nhập bình quân đầu người của những cá nhân đó tăng lên Trong khi, các cá nhân tiếp tục làm việc trong lĩnh vực nông nghiệp thì sẽ có thu nhập thấp Kết quả là, bất bình đẳng thu nhập gia tăng trong giai đoạn này Khi nền kinh tế phát triển, với việc lao động tiếp tục chuyển từ nông nghiệp sang các lĩnh vực khác, những cá nhân ở lại làm việc trong lĩnh vực nông nghiệp sẽ có thu nhập cao hơn do nguồn cung lao động trong lĩnh vực đó thấp Do đó, bất bình đẳng thu nhập giảm trong giai đoạn này Kuznets (1955) đã mô tả mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và bất bình đẳng về thu nhập có dạng hình chữ U ngược và lập luận rằng bất bình đẳng có xu hướng gia tăng trong giai đoạn đầu và giảm trong giai đoạn sau của quá trình phát triển kinh tế

Vài thập kỷ sau, Grossman và Krueger (1991) đã ứng dụng lý thuyết này trong lĩnh vực môi trường Các tác giả tìm thấy rằng giữa tăng trưởng kinh tế và sự xuống cấp về môi trường- hay giữa phúc lợi con người và sự xuống cấp về môi trường có mối quan hệ dạng hình chữ U ngược Điều này được biết đến như là lý thuyết đường cong Kuznets về môi trường (EKC) Lý thuyết EKC cho rằng chính sách cải thiện phúc lợi con người ban đầu sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường Nhưng khi phúc lợi con người được cải thiện qua thời gian thì môi trường cũng sẽ trở nên ít ô nhiễm hơn (Hình 2.1)

Kilic và Balan (2018), Mosconi và các cộng sự (2020), Sahoo và các cộng sự

(2021), Shahbaz và Sinha (2019) và Rahman và các cộng sự (2021) đã dựa vào 3 đặc tính kinh tế để lý giải cho các nhánh đối nghịch nhau của đường cong EKC: Hiệu ứng quy mô, hiệu ứng thành phần và hiệu ứng công nghệ Hiệu ứng quy mô làm trầm trọng chất lượng về môi trường bằng cách tạo ra nhiều khí thải do việc đẩy mạnh tăng trưởng nhanh (tạo ra nhiều phúc lợi cho con người) trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển kinh tế Ở giai đoạn này, các quốc gia ít quan tâm về môi trường và khai thác sử dụng tài nguyên thiên nhiên một cách không thương tiếc với mục đích duy nhất chỉ để phát triển.Sau một số giai đoạn nhất định, khi sự phát triển tăng lên (phúc lợi con người gia tăng), hiệu ứng thành phần được tìm thấy với sự quan tâm ngày càng tăng của các nhà hoạch định chính sách đối với môi trường.Các nhà hoạch định chính sách đề nghị các quốc gia sử dụng nhiều công nghệ thân thiện với môi trường hơn, kết hợp năng lượng sạch và năng lượng tái tạo nhằm làm giảm ô nhiễm và cải thiện được về chất lượng môi trường.Ở giai đoạn cuối, hiệu ứng công nghệ chi phối

Suy tho ái m ôi tr ườ ng

Các nền kinh tế tiền công nghiệp

Các nền kinh tế công nghiệp

Các nền kinh tế hậu công nghiệp Điểm chuyển giao

Giai đoạn phát triển kinh tế

Thu nhập bình quân đầu người Đường cong môi trường Kuznets (EKC)

Hình 2.1: Đồ thị mối quan hệ giữa môi trường và tăng trưởng kinh tế chính sách của các quốc gia với sự phát triển là cao nhất Kết quả là, ô nhiễm có thể được hạn chế nhiều hơn nữa.Các nhà hoạch định chính sách giới thiệu các công nghệ mới và sáng tạo bằng cách thúc đẩy nghiên cứu và phát triển khoa học hơn và hoạch định các chính sách chẳng hạn: tăng trưởng kinh tế và thu hút vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) để có chất lượng môi trường tốt hơn theo kịp tốc độ phát triển Theo các hiệu ứng này, hiệu ứng quy mô ảnh hưởng tiêu cực đến ô nhiễm, trong khi các hiệu ứng thành phần và công nghệ ảnh hưởng làm giảm ô nhiễm và nói chung những điều này đã góp phần tạo ra mối liên hệ hình chữ U ngược giữa tăng trưởng và ô nhiễm-hay giữa phúc lợi con người và ô nhiễm

Như vậy, từ các lý giải trên cho thấy: tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài là các yếu tố quan trọng tác động đến môi trường và phúc lợi con người để có thể tạo ra đường cong EKC

2.2.3 Lý thuyết hiện đại hoá sinh thái

Lý thuyết hiện đại hóa sinh thái được phát triển lần đầu bởi Spaargaren và Mol

(1992) Tiền đề cốt lõi của lý thuyết hiện đại hóa sinh thái là sự quan tâm về môi trường phải được lồng ghép vào trong các mối quan hệ về xã hội, trong các chính sách của nhà nước và trong các hoạt động hàng ngày (Mol & các cộng sự, 2009) Lý thuyết này nhấn mạnh: (1) Thị trường và công nghiệp hóa đóng vai trò quan trọng trong cải cách về môi trường (Mol & các cộng sự, 2009), (2) thay đổi công nghệ và phát triển công nghệ, (3) chuyển tải ý thức xã hội mạnh mẽ hơn vào trong các hoạt động tiêu dùng “xanh hóa” và trong khắp người dân toàn cầu (Mol, 2002; Mol & các cộng sự, 2009) Hay nói cách khác, tăng trưởng kinh tế, phát triển công nghệ và ý thức về môi trường xã hội được xem là những nhân tố thiết yếu trong việc chuyển đổi sản xuất Những quá trình biến đổi này giúp phi vật chất hóa nền kinh tế, cần ít tài nguyên thiên nhiên hơn để phát triển xã hội

Khi mức độ tích hợp giữa các mối quan tâm về kinh tế và sinh thái càng trở nên hợp nhất thì tính linh hoạt của hệ thống kinh tế sản xuất được tạo ra và cho ra những gia tăng về các lựa chọn xanh (tăng trưởng kinh tế, năng lượng sản xuất, vốn đầu tư nước ngoài…) Điều này sẽ làm giảm mức độ phát thải carbon dioxide mà phúc lợi con người không bị mất đi Bên cạnh đó, các thị trường mới được hình thành và cho phép các cơ hội đầu tư mở rộng nhưng theo hướng: sản xuất sạch hơn và tiêu dùng bền vững Những chuyển đổi xã hội, kinh tế và công nghệ này có thể đầu tiên xảy ra ở các nước phát triển Theo thời gian, những điều này có thể sẽ lan rộng và xảy ra ở các nước kém phát triển hơn thông qua các hình thức nhận viện trợ nước ngoài hoặc thu hút vốn đầu tư nước ngoài

Do đó, lý thuyết hiện đại hoá sinh thái có thể được xem là lý thuyết nền của luận án nhằm xem xét tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và FDI đến mật độ CO2 đối với phúc lợi con người (CIWB)

2.2.4 Lý thuyết sản xuất liên tục

Trái ngược với quan điểm hiện đại hóa sinh thái, lý thuyết sản xuất liên tục thừa nhận rằng suy thoái và ô nhiễm môi trường là một phần cố hữu của tăng trưởng kinh tế (Schnaiberg, 1980; Schnaiberg & Gould, 1994)

Lược khảo các công trình nghiên cứu trước

2.3.1 Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế với CO2 và với phúc lợi con người 2.3.1.1 Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế với CO2

Sự nóng lên toàn cầu liên quan đến biến đổi khí hậu đã trở thành một vấn đề quan trọng vì CO2 là một trong những mối quan tâm hàng đầu của hầu hết các quốc gia (Fernandes & Paunov, 2012) Vấn đề này chỉ gia tăng đáng kể trong những năm gần đây khi mà các nguồn tài nguyên thiên nhiên được sử dụng trong các lĩnh vực công nghiệp, dịch vụ và vận tải khác nhau và có liên quan trực tiếp đến tăng trưởng (Galeotti & các cộng sự, 2009) Do đó, mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và ô nhiễm môi trường (khí thải CO2) đã thu hút sự quan tâm của rất nhiều học giả trên thế giới

Liên quan đến nghiên cứu về mối quan hệ này, Grossman và Krueger là các tác giả đi tiên phong và đã hình thành nên lý thuyết EKC vào năm 1991 Lý thuyết EKC cho rằng ở giai đoạn đầu quá trình phát triển, tăng trưởng kinh tế đòi hỏi nhu cầu cao về nguyên liệu và tài nguyên thiên nhiên dẫn đến phát thải nhiều CO2 và chất thải độc hại Do đó, trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển, ô nhiễm và tăng trưởng kinh tế phát triển song song Sau một khoảng thời gian nhất định, các kỹ thuật và công nghệ hiện đại được giới thiệu ở các nước có nền kinh tế phát triển Kết quả là, môi trường được cải thiện hơn

Tiếp theo nghiên cứu của Grossman và Krueger (1991), nhiều nghiên cứu đã tìm hiểu mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và ô nhiễm môi trường dưới tiêu đề của giả thuyết về đường cong Kuznets về môi trường (EKC) Các nghiên cứu gần đây về tính hợp lệ của EKC cho từng quốc gia và nhóm các quốc gia: Rahman (2017,

2020), Shahbaz và cộng sự (2018), Ozturk và Acaravci (2010), He và Richard (2010), Rahman và cộng sự (2021), Pao và các cộng sự (2011), Ertugrul và cộng sự (2016), Tiwari và các cộng sự (2013) và Zoundi (2017) Trong khi, một số nghiên cứu được đề cập đã tìm thấy sự tồn tại của EKC bao gồm Rahman (2020), Shahbaz và các cộng sự (2018); Ertugrul và cộng sự (2016) và Tiwari và các cộng sự (2013) thì những người khác lại đưa ra kết quả ngược lại: Rahman (2017) tìm ra mối liên kết hình chữ

U đối với các nước đông dân châu Á, Ozturk và Acaravci (2010), He và Richard (2010), Rahman và các cộng sự (2021), Pao và các cộng sự (2011) và Zoundi (2017) nhận thấy không có xác nhận đáng kể nào về giả thuyết EKC lần lượt đối với nền kinh tế Thổ Nhĩ Kỳ, Canada, các quốc gia công nghiệp mới nổi, Nga và 25 quốc gia châu Phi

Bảng 2.1: Tóm tắt các nghiên cứu về mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế với CO2

STT Tác giả Giai đoạn Quốc gia Phương pháp nghiên cứu Kết luận

1 Rahman (2017) 1960-2014 11 quốc gia đông dân ở châu Á

Bình phương bé nhất thông thường được sửa đổi hoàn toàn (FMOLS) và Bình phương bé nhất thông thường động (DOLS)

Mối quan hệ hình chữ U

2 Rahman (2020) 1971-2013 10 quốc gia tiêu thụ điện năng nhất

FMOLS và DOLS Tồn tại đường cong EKC

3 Shahbaz và các cộng sự (2018)

1955-2016 Pháp Kiểm tra nghiệm đơn vị SOR (Shahbaz,

Tồn tại đường cong EKC

1968-2005 Thổ Nhĩ Kỳ Phương pháp tự hồi quy phân phối độ trễ

Không tồn tại đường cong EKC

1948-2004 Canada Mô hình hồi quy tuyến tính riêng phần (PRL) Không tồn tại đường cong EKC

6 Rahman và các cộng sự (2021)

1979-2017 Các nước công nghiệp mới

FMOLS, DOLS và Nhóm trung bình gộp (PMG)

Không tồn tại đường cong EKC

STT Tác giả Giai đoạn Quốc gia Phương pháp nghiên cứu Kết luận

7 Ertugrul và các cộng sự (2016)

1971-2011 Các nước đang phát triển

Mô hình vectơ sai số điều chỉnh (VECM) Tồn tại EKC ở một số quốc gia

8 Pao và các cộng sự

1990-2007 Nga VECM Không tồn tại đường cong EKC

9 Zoundi (2017) 1980-2012 25 quốc gia châu Phi Đồng liên kết Không tồn tại đường cong EKC

10 Tiwari và các cộng sự (2013)

1966-2009 Ấn Độ ARDL Tồn tại EKC ở một số quốc gia

Nguồn: tác giả tổng hợp

Từ bảng 2.1 có thể thấy rằng các nghiên cứu về mối quan hệ về kinh tế và CO2 thường tập trung vào kiểm tra tính hợp lệ về đường cong EKC tại từng quốc gia hoặc nhóm quốc gia trong nhiều giai đoạn khác nhau và bằng nhiều phương pháp nghiên cứu khác nhau Tuy nhiên, các kết quả nghiên cứu vẫn chưa đạt được sự đồng thuận cao Giải thích cho vấn đề này, đặc biệt là ở các nước đang phát triển, Erickson và các cộng sự (2012) cho biết rằng các nước đang phát triển thường phải đối mặt với những thách thức trong việc thực hiện các chiến lược giảm thiểu các khí thải nhà kính (GHGs) mà không đưa vào trong mục tiêu tăng trưởng GDP của họ.

Do đó, mối quan hệ giữa tăng trưởng GDP và GHGs đối với các nước đang phát triển hoặc kém phát triển luôn là một đường dốc dương đi lên thay vì “đường cong hình chữ U ngược” Alhashmi và cộng sự (2021) và Holtz-Eakin & Selden

(1995) cũng tìm thấy rằng dân số, thu nhập và lượng khí thải đang tăng đồng thời ở hầu hết các nước đang phát triển

2.3.1.2 Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế với phúc lợi con người

Về kinh tế, người ta cho rằng phúc lợi của người dân trong một quốc gia phải phù hợp với mức độ tăng trưởng của một quốc gia đó Do đó, phát triển sẽ bị suy yếu khi tăng trưởng xảy ra mà các nhà chức trách không cung cấp đủ phúc lợi cho con người (Sardar, Islam và Clarke, 2002; Awan, 2015)

Tella và các cộng sự (2003), Hagerty và Veenhoven (2003) và Beja (2014) tuyên bố rằng thu nhập có tác động mạnh mẽ đến phúc lợi con người trong ngắn hạn hơn là về lâu dài Trong khi đó, Sarracino (2013) phát hiện ra rằng thu nhập ảnh hưởng đến phúc lợi con người ở các nước thu nhập thấp cao hơn các nước thu nhập cao Diener và các cộng sự (2010) đều đồng thuận rằng phần tình cảm, tức là cảm xúc tiêu cực và cảm xúc tích cực (hạnh phúc, vui vẻ, buồn bã và lo lắng) có mối quan hệ yếu với thu nhập Tuy nhiên, Kahneman và Deaton (2010) cho rằng hài lòng về cuộc sống không có mối liên hệ yếu với thu nhập

Một cuộc tranh luận giữa các nhà nghiên cứu liệu thu nhập tuyệt đối (absolute income) hay thu nhập tương đối (relative income) quyết định đến phúc lợi con người Trong khi, Frijters và các cộng sự (2004), Hagerty và Veenhoven (2003), Kollamparabil (2020) và Veenhoven (2002) tin rằng thu nhập tuyệt đối quyết định phúc lợi con người Black và các cộng sự (2003) và Holden (2005) tìm thấy với thu nhập cao hơn là điều rất cần thiết để người nghèo và người giàu gia tăng được phúc lợi Ngược lại, Ball và Chernova (2008); Caporale và cộng sự (2009) và Ma và Zhang

(2014) cho rằng thu nhập tương đối luôn đóng vai trò quan trọng hơn thu nhập tuyệt đối trong việc quyết định phúc lợi con người Gần đây, bằng cách sử dụng dữ liệu Khảo sát Giá trị Thế giới, Lakshmanasamy và Maya (2021) đã xác minh rằng thu nhập tương đối chiếm ưu thế về phúc lợi con người hơn thu nhập tuyệt đối ở Ấn Độ

Diezt và các cộng sự (2012) cho rằng tuổi thọ trung bình là chỉ tiêu phản ánh rõ nét phúc lợi con người hơn các chỉ tiêu đo lường phúc lợi khác Rogers (1979) giải thích khung khái niệm về tuổi thọ trung bình và thu nhập Sau đó, một số nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa tăng trưởng và tuổi thọ trung bình được thực hiện Các kết quả của các nghiên cứu này được trình bày qua bảng tóm tắt 2.2

Bảng 2.2: Tóm tắt các nghiên cứu về mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế với phúc lợi con người (tuổi thọ trung bình)

STT Tác giả Giai đoạn Quốc gia Phương pháp nghiên cứu Kết luận

Bình phương bé nhất thông thường (OLS)

Quan hệ tích cực và có ý nghĩa giữa tuổi thọ trung bình và thu nhập bình quân đầu người

Bình phương bé nhất thông thường (OLS)

Thu nhập bình quân đầu người là yếu tố quyết định đến tuổi thọ trung bình

Mô hình hồi quy dữ liệu chéo

GNP bình quân đầu người có quan hệ đáng kể với tuổi thọ trung bình

Phương pháp bình phương bé nhất -OLS

Thu nhập bình quân đầu người chưa được xem là yếu tố quyết định đến tuổi thọ trung bình

Phương pháp bình phương bé nhất -OLS

Thu nhập bình quân đầu người chưa được xem là yếu tố quyết định đến tuổi thọ trung bình

Tổng hợp nhiều nghiên cứu trước đây

Sau khi đạt được ngưỡng thu nhập bình quân đầu người, sự gia

STT Tác giả Giai đoạn Quốc gia Phương pháp nghiên cứu Kết luận tăng thêm về thu nhập không ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Từ bảng 2.2 cho thấy mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và phúc lợi con người (đại diện là tuổi thọ con người) đã được rất nhiều nhà nghiên cứu quan tâm Các tác giả đã sử dụng nhiều phương pháp, trong các giai đoạn và tại nhiều quốc gia khác nhau, tuy nhiên các kết quả nghiên cứu tìm thấy còn nhiều sự khác biệt Sự khác biệt này được Easterlin (1974) giải thích rằng thu nhập làm tăng phúc lợi con người, nhưng sau một thời điểm nhất định, việc tăng thu nhập hầu như không ảnh hưởng đến phúc lợi con người (thường được gọi là nghịch lý Easterlin)

2.3.2 Mối quan hệ giữa tiêu thụ năng lượng với CO2 và với phúc lợi con người 2.3.2.1 Mối quan hệ giữa tiêu thụ năng lượng với CO2

Mirza và các cộng sự (2022) nghiên cứu về “Tác động của hiệu quả năng lượng đối với phát thải CO2: Bằng chứng thực nghiệm từ các nước đang phát triển” Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc cải thiện hiệu quả năng lượng có ảnh hưởng lớn nhất đến việc giảm thiểu phát thải CO2 Cụ thể hơn, ở các nước đang phát triển, trong dài hạn hiệu quả sử dụng năng lượng có mối quan hệ tích cực lượng khí thải CO2, trong khi chuyển dịch cơ cấu có mối quan hệ tiêu cực với lượng khí thải CO2

Jiao (2020) xem xét các yếu tố chưa xác định được ảnh hưởng đến CO2 ở các nền kinh tế G7 và tác động của các yếu tố này đối với năng lượng tái tạo Nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật đồng tích hợp dữ liệu bảng thế hệ thứ hai và quan sát thấy rằng tồn tại một mối quan hệ lâu dài ổn định giữa phát thải CO2, thương mại, thu nhập, đổi mới môi trường và tiêu thụ năng lượng tái tạo Ngoài ra, kết quả nghiên cứu còn cho thấy rằng các công cụ chính sách nhằm điều chỉnh xuất khẩu, nhập khẩu, thu nhập và môi trường đổi mới sẽ có tác động đáng kể đến phát thải CO2 Các tác giả đề xuất sử dụng các biện pháp thân thiện với môi trường như triển khai các kỹ thuật năng lượng tái tạo để đạt được sự phát triển bền vững

Đề xuất các hướng nghiên cứu

Thứ nhất, dựa vào khái niệm về CIWB và các lược khảo về các lý thuyết và về các công trình nghiên cứu trước

Thứ hai, mối quan hệ giữa các hoạt động kinh tế và môi trường có thể biến động theo thời gian (Jorgenson và Clark, 2012; Dietz, Rosa và York, 2012)

Vì vậy, luận án đề xuất các hướng nghiên cứu như sau:

2.4.1 Nghiên cứu tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài đến mật độ CO2 đối với phúc lợi con người (CIWB) tại nhóm quốc gia đã đề cập trong giai đoạn (2000-2019)-Hướng nghiên cứu thứ nhất

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài

CIWB Đô thị hoá, phụ nữ tham gia lao động và giáo dục Hình 2.2: Tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài đến CIWB

2.4.2 Nghiên cứu riêng rẻ sự thay đổi qua thời gian về vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài, tiêu thụ năng lượng tác động đến mật độ CO2 đối với phúc lợi con người (CIWB) tại nhóm quốc gia đã đề cập trong giai đoạn (2000-2019)- Hướng nghiên cứu thứ hai:

Thứ nhất, nghiên cứu sự thay đổi qua thời gian về vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tác động đến mật độ CO2 đối với phúc lợi con người (CIWB)

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài năm 2000

Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài năm 2001 CIWB

Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài năm 2019

Hình 2.3: Nghiên cứu sự thay đổi qua thời gian về vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tác động đến CIWB

Thứ hai, nghiên cứu sự thay đổi qua thời gian về tiêu thụ năng lượng tác động đến mật độ CO2 đối với phúc lợi con người (CIWB)

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Tiêu thụ năng lượng năm

Tiêu thụ năng lượng năm

Tiêu thụ năng lượng năm

CIWB Hình 2.4: Nghiên cứu sự thay đổi qua thời gian về tiêu thụ năng lượng tác động đến CIWB

Trong chương 2, luận án đã cung cấp các định nghĩa về khí thải CO2, phúc lợi con người, CIWB, tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài Khái quát các lý thuyết nền: Mô hình IPAT và STIRPAT, lý thuyết đường cong Kuznets về môi trường, lý thuyết hiện đại hoá sinh thái, lý thuyết sản xuất liên tục Tiếp theo, luận án tổng kết nghiên cứu thực nghiệm trước đây về mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế với CO2 và với phúc lợi con người, mối quan hệ giữa tiêu thụ năng lượng với CO2 và với phúc lợi con người, mối quan hệ giữa vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài với CO2 và với phúc lợi con người, tác động của tăng trưởng kinh tế đến mật độ CO2 đối với phúc lợi con người (CIWB), tác động của tiêu thụ năng lượng đến mật độ CO2 đối với phúc lợi con người (CIWB), tác động của vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài đến mật độ CO2 đối với phúc lợi con người (CIWB) và mối quan hệ giữa đô thị hoá, giới và giáo dục với CO2 và phúc lợi con người đã được công bố Kết quả của việc tổng kết này giúp luận án đề xuất các hướng nghiên cứu phù hợp với mục tiêu nghiên cứu đã đưa ra.

THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Để nghiên cứu tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và FDI đến mật độ CO2 đối với phúc lợi con người, luận án xây dựng về đề xuất quy trình nghiên cứu như hình 3.1

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu Tác động của TTKT, TTNL và FDI đến CIWB

Sự thay đổi qua thời gian của FDI tác động đến CIWB

Sự thay đổi qua thời gian của tiêu thụ năng lượng tác động đến CIWB

Lý thuyết nền và tổng quan các nghiên cứu trước: về mối quan hệ riêng rẻ giữa TTKT, TTNL và FDI với khí thải CO2 và với phúc lợi con người; về các tác động riêng rẻ của TTKT, TTNL và FDI đến CIWB và về mối quan hệ riêng rẻ giữa độ thị hoá, giới và giáo dục với với khí thải CO2 và với phúc lợi con người Đề xuất mô hình nghiên cứu

Phân tích thống kê mô tả

Phân tích hồi quy Prais–Winsten đơn vị chéo chuỗi thời gian với sai số chuẩn điều chỉnh dữ liệu bảng (Panel- corrected Standard Error-PCSE)

Các mô hình nghiên cứu

Dữ liệu thứ cấp thu thập từ các nguồn World Bank, UCSTAD, ourworldindata và globaldatalab

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Kết luận, các gợi ý về chính sách và đề xuất hướng nghiên cứu mới

Phương pháp nghiên cứu

Luận án chủ yếu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để phân tích các kết quả trong các mô hình hồi quy

3.2.1 Phân tích thống kê mô tả

Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả đặc tính của dữ liệu thu thập nhằm có cái nhìn tổng quát nhất về mẫu nghiên cứu Kết quả về thống kê mô tả trong nghiên cứu này cho thấy được giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc (CIWB), các biến độc lập và các biến kiểm soát

3.2.2 Phân tích hồi quy Prais-Winsten đơn vị chéo thời gian với sai số chuẩn hiệu chỉnh dữ liệu bảng (PCSE)

Phương pháp OLS là phương pháp phân tích hồi quy dữ liệu bảng tối ưu nếu các sai số có cùng phương sai và tất cả các sai số này độc lập với nhau Tuy nhiên, theo Beck và Kazt (1995) dữ liệu bảng thường gặp các vấn đề về phụ thuộc chéo, tự tương quan và phương sai thay đổi Do đó, Beck và Katz (1995), Kmenta (1986) và Parks (1967) đề xuất các cách giải quyết các vấn đề trên Kỹ thuật ước lượng bình phương bé nhất tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least square-FGLS) của Park và Kmenta thích hợp hoàn toàn với các dữ liệu có các ảnh hưởng riêng biệt, có phụ thuộc chéo, tự tương quan và phương sai thay đổi Tuy nhiên, Beck và Katz (1995) cho rằng phương pháp Parks-Kmenta sử dụng thích hợp khi độ dài về thời gian lớn hơn số đơn vị chéo Kỹ thuật sai số chuẩn hiệu chỉnh bảng (PCSE) do Beck và Katz

(1995) đề xuất thường được sử dụng như một phương pháp thay thế trong các nghiên cứu tập trung vào các bảng “ngắn và rộng” như luận án Điều này cũng tương tự như lập luận của Green (2003) Ngoài ra, kỹ thuật PCSE tạo ra các ước tính OLS với các sai số chuẩn nhằm điều chỉnh các sai số chuẩn sai lệch hướng lên Các mô hình trong luận án này sẽ thực hiện hồi quy theo Beck và Kazt (1995) đề xuất mô hình hồi quy Prais-Winsten đơn vị chéo thời gian với sai số chuẩn hiệu chỉnh dữ liệu bảng (PCSE) và kỹ thuật tự hồi quy bậc nhất (AR1)

Mô hình hồi quy Prais-Winsten đơn vị chéo thời gian với sai số chuẩn hiệu chỉnh dữ liệu bảng (PCSE) và kỹ thuật tự hồi quy bậc nhất (AR1) được mô tả như sau:

Beck và Kazt thực hiện phân tích Monte Carlo đối với mô hình dữ liệu bảng như sau:

𝜺 𝑵 ] Trong đó yi và Zi là vectơ Tx1 chứa các giá trị quan sát lần lượt của biến phụ thuộc và biến độc lập cho các đơn vị thứ i, i=1,2,…N;β là một vectơ 2x1 chứa các hệ số đơn vị thứ i; ε là vectơ Tx1 là các giá trị sai số cho mô hình ở đơn vị thứ i Chú ý rằng, biến ngẫu nhiên sai số ε được giả sử tuân theo phân phối chuẩn với trung bình

0 với ma trận phương sai ΩNT

𝝐~𝑵(𝟎, 𝛀 𝑵𝑻 ) Theo Parks (1967) ma trận phương sai ΩNT có ba giả định: (1) có sự tương quan đồng thời giữa các sai số, (2) có sự tương quan chuỗi trong sai số và (3) có sự tương quan giữa các đơn vị “chéo” theo thời gian

Ma trận phương sai ΩNT được viết: ΩNT=∑⊗∏ (2) Với

Các tác giả tiến hành chọn lựa nhiều phương án kết hợp về số đơn vị (N) và khoảng thời gian (T) (dữ liệu bảng luôn được giả định là cân bằng) và chỉ ra cụ thể các giá trị ρ và бε,ij, i,j=1,2,…,N trong ma trận phương sai Beck và Kazt gán β0=β1 trong các thí nghiệm và mô phỏng các giá trị của biến độc lập Zit Với ma trận phương sai cho trước, các quan sát thực nghiệm được tạo ra theo cách thông thường Các sai số mô phỏng được gắn thêm thành phần xác định β0+β1Zit, i=1,2….,N, t=1,2 ,T nhằm tạo ra các quan sát ngẫu nhiên của yit với yit= β0+β1Zit +εit Các tác giả thực hiện 1000 lần lặp lại cho mỗi thí nghiệm

Cho trước các quan sát của yit, Zit và số lần lặp lại r, Beck và Kazt tính toán FGLS (Park) và PCSE những các ước lượng và sử dụng theo các phương trình sau đây:

𝑷𝑪𝑺𝑬) = (𝑿̃′𝑿̃) −𝟏 (𝑿̃′∑𝑿̃)(𝑿̃′𝑿̃) −𝟏 Ở đây 𝑿̌ và 𝒚̌ là những quan sát đã chuyển đổi theo dạng Prais đối với các biến giải thích và các biến độc lập và được định nghĩa theo phương trình (2)

BK so sánh giá trị ước lượng về β1 tính bằng phương pháp Parks và tính bằng phương pháp PCSE bằng hai cách thức đo hiệu quả

Cách thức đo hiệu quả đầu tiên nhằm lượng hóa độ chính xác của các công thức phân tích sử dụng để ước tính các sai số chuẩn hệ số Đối với mỗi ước lượng (Park và PCSE), Beck và Kazt tính toán theo cách đo lường độ tin cậy quá mức (Overconfidence)

√∑ 𝟏𝟎𝟎𝟎 𝒓=𝟏 (𝒔 𝒆 (𝜷̂ (𝒓) )) 𝟐 Giá trị lớn hơn 100 chỉ ra rằng công thức phân tích đánh giá thấp sự phân tán thực tế trong các ước lượng hệ số

Cách thức đo hiệu quả thứ hai, “Efficiency” đo lường mức độ hiệu quả của phương pháp PCSE so với phương pháp Park và được định nghĩa như sau:

Giá trị “Efficiency” nhỏ hơn 100 chỉ ra rằng phương pháp PCSE kém hiệu quả hơn phương pháp Park

Thông qua thực hiện Monte Carlo nhằm so sánh Overconfidence và Efficiency giữa phương pháp PCSE và phương pháp Park Beck và Kazt đã chỉ ra “Kết quả phân tích Monte Carlo cho thấy sai số chuẩn điều chỉnh dữ liệu bảng (PCSE) rất hiệu quả ngay cả khi có mặt những cấu trúc sai số dữ liệu bảng phức tạp Ngoài ra, kết quả phân tích Monte Carlo cũng cho thấy rằng ước lượng tham số bằng phương pháp PCSE trong những trường hợp tệ nhất cũng không đến nỗi thua kém nhiều so với ước lượng bằng phương pháp Park”

Hơn nữa, trong một số nghiên cứu gần đây xem xét sự thay đổi qua thời gian của biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc mà chuỗi dừng ở bậc gốc thì được các tác giả trong lĩnh vực phát triển bền vững: Jorgenson (2014); Sweidan (2017); Wang và các cộng sự (2022) và Đặng Bắc Hải, Nguyễn Thuấn và Trần Thị Diễm Nga (2023)… đều sử dụng mô hình hồi quy Prais-Winsten đơn vị chéo thời gian với sai số chuẩn hiệu chỉnh dữ liệu bảng (PCSE) và kỹ thuật tự hồi quy bậc nhất (AR1)

3.2.3 Các mô hình nghiên cứu

Dựa vào các hướng nghiên cứu được đề xuất ở mục 2.5.1 và mục 2.5.2 luận án cũng đưa đưa ra các mô hình nghiên cứu lần lượt tương ứng:

3.2.3.1 Mô hình nghiên cứu tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài đến mật độ CO2 đối với phúc lợi con người (CIWB)

Mục đích của hướng nghiên cứu này là xem xét tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài đến mật độ CO2 đối với phúc lợi con người (CIWB) trong cùng một mô hình với giai đoạn từ 2000-2019 tại nhóm quốc gia thu nhập trung bình với các điều kiện: khí thải CO2 cao và dân số đông trên 20 triệu người Bên cạnh đó, đặc điểm của nhóm quốc gia thu nhập trung bình theo Vivarelli (2015) kết luận rằng nhóm quốc gia này có tiềm năng tăng trưởng cao dẫn đến thoát khỏi tình trạng thu nhập thấp và đang bước vào giai đoạn sau của quá trình phát triển Bên cạnh đó, các lý thuyết đường cong Kuznets về môi trường, lý thuyết hiện đại hoá sinh thái và lý thuyết sản xuất liên tục đã đề cập về mối quan hệ ngược chiều giữa thu nhập và khí thải ra môi trường sẽ xảy ra, ý thức tiêu dùng

“xanh hoá” sẽ xuất hiện thay thế suy nghĩ về “lợi nhuận” và ứng dụng công nghệ trong sản xuất sẽ diễn ra khi các quốc gia bước vào giai đoạn sau của sự phát triển

Các kiểm định

3.3.1 Kiểm định nghiệm đơn vị Đối với dữ liệu bảng theo chuỗi thời gian trước khi thực hiện hồi quy yêu cầu phải kiểm định nghiệm đơn vị hay tính dừng (Stationarity tests) của các biến, điều kiện hồi quy phải là chuỗi dừng, nghĩa là dữ liệu dao động quanh một giá trình trung bình trong dài hạn, phương sai không đổi theo thời gian Nếu dữ liệu là một chuỗi không dừng sẽ có khả năng dẫn đến hiện tượng kết quả hồi quy giả tạo không đảm bảo tin cậy Để kiểm định tính dừng của các biến, luận án sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị của dữ liệu bảng (Panel unit root test) Vì vậy, luận án sẽ sử dụng 2 kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng: kiểm định Levin, Lin, và Chu (LLC) và kiểm định Fisher- ADF Quy trình thực hiện như sau như sau:

H0: ρ=0 : Chuỗi có nhiệm đơn vị (chuỗi không dừng)

H1: ρ 0,05 thì chấp nhận giả thuyết H0, tức là mô hình chính không xảy ra tự tương quan Và ngược lại

3.3.4 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Trong nghiên cứu này, luận án phát hiện phương sai sai số thay đổi bằng cách sử dụng kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey Kiểm định này đặt ra các giả thuyết như sau:

Thứ nhất: Phát biểu giả thuyết H0: Mô hình có phương sai đồng nhất

H1: Mô hình có phương sai thay đổi Thứ hai, Nếu p_value > 0,05 thì chấp nhận giả thuyết H0, tức là mô hình chính có phương sai đồng nhất Và ngược lại

3.3.5 Kiểm định hiện tượng nội sinh

Xuất phát từ việc mẫu được lựa chọn để nghiên cứu có thể dẫn đến khả năng xảy ra hiện tượng nội sinh trong mô hình hay mô hình có chứa biến nội sinh (Heckman, 1976; 1979) Vì vậy, luận án tiến hành kiểm tra nội sinh về dữ liệu Dựa vào hàm sản xuất Cobb- Douglas thì tăng tưởng kinh tế phụ thuộc vào năng lượng và vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài Do đó, để tiến hành xem xét tăng trưởng kinh tế có phải là biến nội sinh hay không, luận án sử dụng hồi quy OLS mô hình Trích phần dư và thực hiện hồi quy phần dư với biến độc lập Sau đó sử dụng F-Test để kiểm định vấn đề nội sinh Nếu có hiện tượng nội sinh thì pvalue 0.1 thì chấp nhận giả thuyết H0 Tức là biến đó không phải là biến nội sinh

Nếu giá trị thống kê F_statistic của kiểm định có p-value < 0.1 thì bác bỏ giả thuyết H0 Tức là biến đó là biến nội sinh

3.3.6 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có tương quan rất mạnh với nhau

Mô hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến sẽ khiến nhiều chỉ số bị sai lệch, dẫn đến kết quả hồi quy không còn mang lại nhiều ý nghĩa Để phát hiện mô hình có gặp phải hiện tương đa cộng tuyến hoàn hảo hay không, luận án sẽ chạy mô hình hồi quy phụ gồm tất cả các biến độc lập với nhau, để thu được giá trị R-square của mô hình đó (kí hiệu là R 2 j) Sau đó tính giá trị của nhân tử phóng đại phương sai VIF (Variance

Inflation Factors) theo công thức:

Trong đó: 𝑹 𝒋 𝟐 : giá trị R-square của mô hình

Theo Trọng và Ngọc (2008) nếu giá trị của VIF < 10 thì rất ít khả năng các biến trong mô hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

Tuy nhiên, nếu kết quả đa cộng tuyến tính bằng giá trị VIF giữa các biến ở mô hình nào đó hơi bất thường, luận án sẽ sử dụng thêm cách tính hệ số tương quan cặp theo công thức: rXY= ∑ 𝒙 𝒊 𝒚 𝒊

Giá trị hệ số tương quan cặp rXY tính ra > 0.5, luận án sẽ đặt nghi ngờ là có hiện tượng đa cộng tuyến

3.3.7 Kiểm tra tính vững Để tạo ra kết quả ước lượng chắc chắn và khách quan hơn, kiểm tra tính vững được thực hiện Nhóm nước để kiểm tra tính vững là những nước có GDP bình quân theo đầu người bình quân lớn hơn GDP bình quân đầu người của toàn bộ mẫu nghiên cứu Beck và Katz (1995) cho rằng phương pháp FGLS của Kmenta (1986) và Parks

(1967) sử dụng thích hợp khi độ dài về thời gian lớn hơn số đơn vị chéo Vì vậy, luận án sử dụng phương pháp hồi quy này để kiểm tra tính vững.

Dữ liệu nghiên cứu

Luận án sử dụng dữ liệu thứ cấp, được thu thập từ các tổ chức cung cấp số liệu thống kê uy tín Cụ thể như sau: Để có được biến số về CIWB luận án cần thu thập dữ liệu về khí thải CO2 và phúc lợi con người:

+ Đối với dữ liệu về khí thải CO2, luận án sẽ sử dụng dữ liệu khí thải CO2 bình quân trên đầu người với đơn vị đo lường là tấn/người được thu thập từ Earth System Science Data Theo Earth System Science Data cho rằng khí thải CO2 bình quân trên đầu người được tính bằng cách lấy tổng lượng khí thải CO2 so với tổng dân số của một quốc gia trong một năm

+ Đối với dữ liệu phúc lợi con người (LE), luận án sẽ sử dụng dữ liệu tuổi thọ trung bình của người dân với đơn vị đo lường năm được thu thập từ World Bank và United Nations Population Tuổi thọ trung bình đuợc tính bằng T chia cho L, trong đó: L là số năm mà tổng số quần thể 100,000 trẻ em lúc mới sinh sống cho đến năm x, T là tổng số năm sống sau độ tuổi x

Dữ liệu về GDP theo đầu người (tính theo giá 2010) được thu thập từ World Bank (WB) Cách tính GDP theo đầu người của World Bank bằng cách lấy tổng GDP chia cho tổng dân số giữa năm

Dữ liệu về vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) biểu hiện bằng tỷ lệ % được thu thập từ United Nation Conference of Trade and Development (UNCTAD) Cụ thể hơn, UNCTAD tính FDI bằng tổng giá trị tích luỹ vốn đầu tư nước ngoài tại thời điểm cuối năm so với tổng GDP

Dữ liệu về tiêu thụ năng lượng (EC) biểu hiện bằng KWH/người được từ thu thập từ U.S Energy Information Administration (EIA) và Energy Institute Statistical Review of World Energy EC tính bằng tổng năng lượng tiêu thụ năng lượng sơ cấp tiêu thụ: năng lượng không tái tạo và năng lượng tái tạo so với tổng dân số của mỗi quốc gia ở mỗi năm

Dữ liệu về đô thị hoá (UR) biểu hiện bằng % dân số thành thị được thu thập từ World Bank (WB) World Bank tính UR bằng cách lấy tổng số dân sống ở thành thị so với tổng dân số

Dữ liệu về phụ nữ tham gia lao động (LR) biểu hiệu bằng tỷ lệ % số lao động nữ được thu thập từ World Bank (WB) World Bank tính LR bằng cách là lấy số lượng lao động nữ so với tổng số lao động trong độ tuổi từ 15-64

Dữ liệu về giáo dục (MYS) biểu hiện qua số năm đi học trung bình được thu thập từ Barro và Lee (2015), Lee và Lee (2016) và Institute for Management Research Radboud University MYS tính bằng cách tổng số năm đi học của dân số từ 25 tuổi trở lên chia cho tổng dân số từ 25 tuổi trở lên.

Tính toán CIWB

Lượng khí thải CO2 phản ánh mức độ sản xuất và hoạt động sinh hoạt của con người cũng như suy thoái môi trường Lượng khí thải CO2 được tạo ra thông qua việc đốt nhiên liệu hóa thạch để hỗ trợ cuộc sống và hoạt động sản xuất Đây là một trong những nguồn khí thải nhà kính nhân tạo quan trọng nhất và dẫn đến sự nóng lên toàn cầu ngày càng nghiêm trọng CIWB được tính bằng việc so sánh giữa giá trị lượng khí thải CO2 bình quân theo đầu người (tử số) với tuổi thọ trung bình của con người (mẫu số)

CIWB là một giá trị tỷ lệ nên bị ảnh hưởng bởi cả độ lớn và sự biến thiên của tử số và mẫu số Nếu hệ số biến thiên (giá trị độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình) của lượng khí thải CO2 theo đầu người khác biệt rất lớn so với hệ số biến thiên (giá trị độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình) tuổi thọ trung bình của con người, kết quả CIWB tính ra có thể bị chi phối bởi một trong số chúng (Dietz và các cộng sự 2012)

Do đó, cần phải xử lý vấn đề này trước khi sử dụng CIWB làm biến phụ thuộc Hệ số biến thiên (CV) của lượng khí thải CO2 bình quân đầu người được tìm thấy là 0.639 và hệ số biến thiên của tuổi thọ trung bình là 0.0614 trong mẫu nghiên cứu 21 quốc gia của luận án Điều này cho thấy hệ số biến thiên của lượng khí thải CO2 bình quân đầu người lớn hơn nhiều so với hệ số biến thiên của tuổi thọ trung bình và giá trị CIWB tính ra có thể bị chi phối bởi tử số Vì vậy, luận án dựa vào các phương pháp được phát triển và cải tiến bởi Dietz và các cộng sự (2012), Jorgenson (2014),

Jorgenson và các cộng sự (2014) và Sweidan và các cộng sự (2016) và làm tương tự là khống chế hệ số biến thiên của tử số và mẫu số bằng nhau bằng thêm vào một giá trị không đổi (hệ số điều chỉnh) vào tử số Thủ tục này sẽ làm giá trị trung bình thay đổi nhưng không làm thay đổi phương sai Kết quả, CIWB (Chi tiết kết quả tính

CIWB được trình bày ở phụ lục 1) điều chỉnh được luận án tính như sau:

CIWB= ((CO2+40.13)/LE)*100 (3.4) Trong phương trình (3.4): CO2 lượng khí thải bình quân theo đầu người đơn vị tính tấn, LE là tuổi thọ trung bình tính bằng năm, số 40.13 1 được tính từ dữ liệu luận án sử dụng nhằm làm các hệ số biến thiên của CO2 lượng khí thải bình quân theo đầu người và LE là tuổi thọ trung bình bằng nhau, 100 là độ phân giải tỷ lệ

1 Hệ số biến thiên được tính bằng độ lệch chuẩn, S, chia cho giá trị trung bình M CO2 và LE lần lượt là ký hiệu của lượng khí thải bình quân theo đầu người và tuổi thọ trung bình, hệ số điều chỉnh (giá trị không đổi)

CF=([S CO2 *M LE ]/S LE )-M CO2

Trong chương này, luận án làm rõ những nội dung:

- Luận án giới thiệu các bước thực hiện quy trình nghiên cứu

- Luận án trình bày phương pháp hồi quy Prais-Winsten đơn vị chéo thời gian với sai số chuẩn hiệu chỉnh dữ liệu bảng (PCSE)

- Luận án đưa ra các mô hình nghiên cứu và định nghĩa biến phụ thuộc, các biến độc lập, các biến tương tác và các biến kiểm soát trong các mô hình

- Tiếp đó, luận án trình bày về cách thu thập dữ liệu nghiên cứu: cách tính, đơn vị đo lường và nguồn thu thập Kết quả của quá trình thu thập dữ liệu nghiên cứu, luận án đã tập hợp được 420 quan sát tương ứng với 21 quốc gia trong vòng 20 năm từ năm 2000-2019

- Cuối cùng, luận án trình bày cách tính toán CIWB.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Phân tích thống kê

4.1.1 Một số đặc điểm về nhóm nước nghiên cứu Đây là nhóm quốc gia có thu nhập bình quân theo đầu người 1,036 USD- 12,535 USD và được phân loại là nhóm quốc gia có thu nhập trung bình 2 Theo Sohag và các cộng sự (2017) cho rằng nhóm quốc gia có thu nhập trung bình nói chung có những đặc điểm như sau:

Thứ nhất, tăng trưởng kinh tế của các quốc gia này rất ấn tượng do việc chuyển mô hình kinh tế từ phụ thuộc vào nông nghiệp sang phát triển công nghiệp phụ thuộc vào năng lượng

Thứ hai, sự khác biệt quan trọng về cơ cấu trong tăng trưởng kinh tế mà nhóm quốc gia có thu nhập trung bình đạt được và theo đuổi so với các nước khác trên thế giới

Thứ ba, đạt được tăng trưởng kinh tế luôn là mục tiêu mà mọi chính phủ trên toàn thế giới muốn theo đuổi Tuy nhiên, đối với các nước có thu nhập trung bình, mục tiêu này rõ ràng hơn so với các nước khác

Thứ tư, các chính sách về biến đổi khí hậu và chính sách khí hậu luôn chú ý đến các khía cạnh của con người bao gồm: phá rừng, ô nhiễm nước công nghiệp, hậu quả sinh thái (ví dụ: sức khỏe cộng đồng), phát thải khí nhà kính và phát triển bền vững

Cuối cùng, các quốc gia có thu nhập trung bình được chọn làm mẫu trong các nghiên về cứu kinh tế xã hội là sự bổ sung rất cần thiết trong lĩnh vực nghiên cứu và công bố khoa học

Ngoài các đặc điểm được nêu trên, nhóm các quốc gia nghiên cứu còn có những nét riêng: Theo World Bank (2018) cho biết chi tiêu theo đầu người cho sức

2 https://www.worldbank.org/en/country/mic/overview khoẻ thấp hơn (700USD) so với các nước thu nhập cao (5,600 USD) và các quốc gia thuộc OECD (5,041 USD), vẫn còn 15% dân số không có dịch vụ về nước uống cơ bản và 29% dân số không có các thiết bị vệ sinh cơ bản

Hình từ 4.1 đến 4.9 sẽ minh hoạ về thực trạng về nhóm nước có độ nhạy với CIWB trong giai đoạn 2000-2019:

Hình 4.1 cho thấy lượng CO2 thải ra trong những năm gần đây có xu hướng giảm so với mức trung bình theo thống kê là 4.26 gồm có: Argentina, Brazil, Mexico, Uzbekistan và Venezuela Chiều hướng gia tăng phát thải CO2 một cách rõ rệt gồm các nước: Trung Quốc, Iran, Malaysia, Nga và Việt Nam Các nước có mức phát thải CO2 cao hơn mức trung bình ở tất cả các năm: Iran, Malaysia, Nga, Nam Phi và Ukraine

Hình 4.1: Lượng khí thải CO2 của nhóm nước nghiên cứu trong giai đoạn 2000-2019

Nguồn: Tác giả tính toán

Hình 4.2 cho thấy tuổi thọ người dân ở hầu hết các nước đều gia tăng trong khoảng thời gian 2000-2019 Tuy nhiên, tuổi thọ người dân giảm một số nước như: Mexico, Nam Phi và Venezuela trong một số năm Đặc biệt là Nam Phi giai đoạn từ 2000-2004 tuổi thọ trung bình giảm từ 56.048-53.444 Chính vì vậy, Nam Phi là nước có tuổi thọ trung bình thấp nhất trong số các nước nghiên cứu Lý giải cho điều này,

UN IGME (2017) cho rằng mức độ tử vong cao ở Nam Phi là do bệnh dịch HIV/AIDS, lao và bệnh sốt rét công bố lần đầu tiên vào năm 2000 trong báo cáo Gánh Nặng Quốc Gia Đầu tiên về bệnh dịch Cụ thể: Tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh là 44.6 % vào năm 1990 và gia tăng lên là 49.3% vào năm 2004 Các nước có tuổi thọ người dân cao hơn tuổi thọ trung bình (71.88) qua các năm như: Argentina, Colombia, Malaysia, Mexico và Việt Nam

Hình 4.2: Tuổi thọ trung bình của người dân ở nhóm nước nghiên cứu trong giai đoạn 2000-2019

Nguồn: Tác giả tính toán

Hình 4.3 cho thấy CIWB ở hầu hết các nước có xu hướng giảm trong khoảng thời gian từ năm 2000-2019 Tuy nhiên, CIWB tại các quốc gia Trung Quốc, Malaysia và Việt Nam có xu hướng tăng nhẹ Điều này nói lên tốc độ gia tăng về CO2 theo đầu người đang nhỉnh hơn một chút so với việc cải thiện về phúc lợi con người ở các nước này

Hình 4.3: Hình mật độ CO2 đối với phúc lợi con người (CIWB) ở nhóm nước nghiên cứu trong giai đoạn 2000-2019

Nguồn: Tác giả tính toán

Hình 4.4 GDP bình quân theo đầu người của các quốc gia trong giai đoạn từ 2000-2019 đều có xu hướng tăng, chỉ có Venezuela co xu hướng giảm Xu hướng GDP bình quân theo đầu người gia tăng đã làm cho một số nước: Algeria, Trung Quốc, Indonesia và Peru là những nước đã chuyển từ nhóm trung bình thấp hơn sang nước trung bình cao hơn, trong khi đó một số nước thì không có gì thay đổi như: Ai Cập, Ấn Độ, Ma Rốc, Ukraine, Uzbekistan và Việt Nam

Hình 4.4: GDP bình quân theo đầu người ở nhóm nước nghiên cứu trong giai đoạn 2000-2019

Nguồn: Tác giả tính toán

Hình 4.5 tiêu thụ năng lượng (EC) ở hầu hết các nước đều có xu hướng tăng, trong đó EC có xu hướng tăng đáng kể bao gồm: Algeria, Trung Quốc, Iran, Malaysia, Nga, Thái Lan, Thổ Nhĩ Kỳ và Việt Nam EC có xu hướng giảm Nam Phi, Ukraine, Uzbekistan và Venezuela

Hình 4.5: Tiêu thụ năng lượng theo đầu người ở nhóm nước nghiên cứu trong giai đoạn 2000-2019

Nguồn: Tác giả tính toán

Hình 4.6 Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài trong giai đoạn 2000-2019 ở các nước đều gia tăng chỉ trừ Ukraine, Uzbekistan và Venezuela là giảm Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài có xu hướng tăng mạnh ở các nước: Trung Quốc, Nga, Malaysia và Nga

Hình 4.6: Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài ở nhóm nước nghiên cứu trong giai đoạn 2000-2019

Nguồn: Tác giả tính toán

Kiểm định tính dừng

Bảng 4.2: Kiểm định tính dừng cho các biến sử dụng nghiên cứu

Biến LLC F lnCIWB - 5.7853*** -3.7761*** lnGDP -4.1115 *** -5.8757*** lnEC -5.1420*** -4.8497*** lnFDI -2.4425 *** -7.8961*** lnUR -34.7750*** -20.9784***

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Ghi chú: *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 1%

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của dữ liệu bảng bằng 2 phương pháp: Kiểm định Levin, Lin, và Chu (LLC) và kiểm định Fisher được trình bày ở Bảng 4.2 (nội dung chi tiết được trình bày ở phụ lục 3) Từ kết quả kiểm định ở Bảng 4.2 xác nhận rằng các biến trong mô hình nghiên cứu đều dừng ở bậc gốc I(0) Với kết quả kiểm định này cho phép luận án áp dụng phương pháp phân tích dữ liệu bảng tĩnh phù hợp hơn so với phương pháp phân tích dữ liệu bảng động Vì vậy, luận án không tính độ trễ của các biến này.

Nghiên cứu tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài đến mật độ CO2 đối với phúc lợi con người (CIWB) (Mô hình 3.1’)

4.3.1 Kiểm định sự phụ thuộc chéo

Bảng 4.3: Kiểm định sự phụ thuộc chéo giữa các quốc gia trong mô hình

Kiểm định CD Pesaran Kết quả

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Kết quả kiểm định Bảng 4.3 (nội dung được trình bày ở phụ lục 4) cho thấy có sự phụ thuộc chéo trong mô hình

4.3.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Bảng 4.4: Kiểm định phương sai sai số thay đổi trong mô hình

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Bảng 4.4 ( nội dung chi tiết được trình bày ở phụ lục 5) cho thấy kết quả: P_value < 0.05 chấp nhận H1: mô hình có phương sai sai số thay đổi

4.3.3 Kiểm định tự tương quan

Bảng 4.5: Kiểm định tự tương quan trong mô hình

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Bảng 4.5 (nội dung chi tiết được trình bày ở phụ lục 6) cho thấy kết quả: P_value < 0.05 chấp nhận H1: mô hình có tự tương quan

4.3.4 Kiểm định hiện tượng nội sinh trong mô hình

Bảng 4.6: Kiểm định nội sinh biến tăng trưởng kinh tế trong mô hình lnGDP F 0.163

Nguồn: Tác giả tổng hợp Bảng 4.6 (nội dung chi tiết được trình bày ở phụ lục 7) cho thấy kết quả: p-value của thống kê kiểm định F đối với biến lnGDP là: 0.203 lớn hơn >0.05 Do đó, biến tăng trưởng kinh tế là các biến ngoại sinh Hay nói cách khác, việc luận án đưa các biến tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào cùng một mô hình với vai trò là biến độc lập không gặp phải vấn đề nội sinh

4.3.5 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 4.7: Kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình

VIF 1/VIF lnGDP 4.05 0.301 lnEC 1.85 0.54 lnFDI 1.26 0.79 lnUR 3.31 0.247 lnLR 1.19 0.834 lnMYS 1.03 0.97

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Kết quả Bảng 4.7 (nội dung chi tiết được trình bày ở phụ lục 8) cho thấy hệ số VIF của các biến số trong mô hình tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và FDI đến CIWB đều nhỏ hơn 5 và nằm trong giới hạn cho phép Do đó, mô hình này ít xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nên không cần phải loại bất cứ biến nào trong mô hình

4.3.6 Kết quả hồi quy tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài đến CIWB (Mô hình 3.1’)

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy tác động của tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và

FDI đến CIWB bằng phương pháp Prais-Winten với PCSE

Biến Hệ số hồi quy Xác xuất (P>|z|) lnGDP -0.026** 0.031 lnEC 0.086*** 0.000 lnFDI -0.007*** 0.000 lnUR -0.079*** 0.000 lnLR -0.0031 0.671 lnMYS 0.00027 0.763

***,**: Có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%

Nguồn : Tác giả tổng hợp

Từ các kết quả kiểm định phụ thuộc chéo, phương sai thay đổi và tự tương quan cho thấy mô hình gặp các khuyết tật về dữ liệu bảng Do đó, trong các phương pháp hồi quy dữ liệu bảng tĩnh thì luận án sẽ chọn mô hình hồi quy Prais-Winsten đơn vị chéo thời gian với sai số chuẩn hiệu chỉnh dữ liệu bảng (PCSE) Beck và Kart

(1995) cho rằng mô hình hồi quy này giữ lại ước lượng OLS nhưng sử dụng sai số chuẩn hiệu chỉnh dữ liệu bảng (PCSE) giải quyết được vấn đề phụ thuộc chéo và phương sai sai số thay đổi, trong khi đó chuyển đổi Prais-Winsten là để hiệu chỉnh về tự hồi quy bậc nhất (auto regresive 1-AR1) hay xử lý tự tương quan Hơn nữa, hiện tượng nội sinh (trình bày ở Bảng 4.6) và hiện tượng đa cộng tuyến (trình bày Bảng 4.7) đã không xảy ra trong mô hình nghiên cứu

Kết quả mô hình hồi quy Prais-Winten đơn vị chéo thời gian với PCSE để giải quyết mục tiêu: tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và vốn đầu tư FDI được trình bày trong Bảng 4.8 (nội dung chi tiết được trình bày ở phụ lục 9) Giá trị R bình phương khá cao ( 0.998) chứng tỏ rằng các vấn đề về phụ thuộc chéo, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong mô hình đã được khắc phục Kết quả là, mô hình có thể giải thích được 99.8% sự thay đổi của CIWB

Từ kết quả hồi quy cho thấy hệ số ước lượng của các biến chính: tăng trưởng kinh tế, vốn đầu tư nước ngoài và tiêu thụ năng lượng đều có ý nghĩa thống kê Trong khi đó, hệ số ước lượng của các biến kiểm soát: đô thị hoá là có ý nghĩa thống kê còn giới và giáo dục thì không có ý nghĩa thống kê

Cụ thể, trong Bảng 4.8, luận án quan sát thấy rằng tăng trưởng kinh tế có tác động làm giảm CIWB ở mức ý nghĩa 5% Chi tiết hơn, tăng trưởng kinh tế tăng 1% dẫn đến làm giảm 0.026% về CIWB Điều này cũng đồng nghĩa với việc tăng trưởng kinh tế đã làm tốc độ cải thiện phúc lợi con người cao hơn tốc độ tăng CO2 theo đầu người Nói một cách khác, các quốc gia thuộc mẫu nghiên cứu vẫn đang theo đuổi mục tiêu phát triển bền vững Thật vậy, nhiều nghiên cứu thực tiễn cũng chứng minh được tăng trưởng kinh tế làm giảm khí thải CO2 (Li & Li, 2021 và Grossman & Krueger, 1991) và làm gia tăng phúc lợi con người (Zang & các cộng sự, 2023 và Sarracino, 2013) Chẳng hạn, Li và Li (2021) khi nghiên cứu tại 140 quốc gia trong giai 2000-2015 đã tìm thấy tăng trưởng kinh tế ở giai đoạn đầu là nguyên nhân chính làm gia tăng ô nhiễm môi trường Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và ô nhiễm môi trường sẽ yếu dần đi trong giai đoạn phát triển sâu hơn Điều này cũng được Grossman và Krueger (1991) khẳng định trong lý thuyết đường cong Kuzznet về môi trường Mặt khác, Việt Nam được xếp là nhóm thu nhập trung bình thấp nhưng Bùi Minh Thuỷ, Nguyễn Ngọc Toàn và Bùi Văn Huyền (2023) cũng tìm thấy bằng chứng tăng trưởng kinh tế có tác động làm giảm CO2 Liên quan đến việc gia tăng phúc lợi, trong nghiên cứu của Zhang và các cộng sự (2023) tại 175 quốc gia trong giai đoạn 2000-2018, các tác giả đã tìm thấy bằng chứng rằng tăng trưởng kinh tế tăng 1% dẫn đến tuổi thọ trung bình của con người cả nam và nữ tăng lên là 0.033% một cách có ý nghĩa, trong đó, tuổi thọ trung bình của nữ giới tăng lên là 0.035% và tuổi thọ trung bình của nam giới tăng lên là 0.031% Ngoài ra, Sarracino (2013) cũng phát hiện ra rằng tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng mạnh mẽ đến phúc lợi con người ở các nước thu nhập thấp và các nước thu nhập cao Ngược lại, trong nghiên cứu của Patterson

(2023) phát hiện ra rằng đối với các quốc gia thuộc nhóm kém phát triển thì tăng trưởng kinh tế dường như có sự ảnh hưởng làm giảm phúc lợi con người nhưng khi chuyển sang các nước phát triển hơn thì tăng trưởng kinh tế gắn liền với việc gia tăng về phúc lợi con người Điều này rất phù hợp với lý thuyết hiện đại hoá sinh thái khi ý thức tiêu dùng “xanh hoá” xuất hiện trong giai đoạn sau của sự phát triển Không những thế, ý thức tiêu dùng “xanh hoá” còn được đưa vào các nội dung trong những cam kết của các quốc gia trên thế giới: nghị định thư Kyoto năm 1997 và Hiệp định Paris năm 2015 về việc cắt giảm khí thải CO2 và khi hai cam kết này có hiệu lực thực thi thì sẽ giúp các các quốc gia điều chỉnh được mục tiêu phát triển bền vững theo đúng hướng đề ra Vì vậy, kết quả nghiên cứu của luận án về tác động của tăng trưởng kinh tế đến CIWB trong giai đoạn 2000-2019 đã thể hiện được ý thức tiêu dùng “xanh hoá” và có sự tương đồng với các kết quả nghiên cứu của Jorgenson (2014) trong trường hợp các quốc gia Châu Phi, của Nguyễn Thuấn và Đặng Bắc Hải (2021) tại 9 nước thu nhập trung bình thấp Tuy nhiên, kết quả này lại không tương đồng với kết quả nghiên cứu của Mc Gee và các cộng sự (2017) tại hầu hết các quốc gia trên thế giới, của Feng và Yuan (2016) tại 30 tỉnh của Trung Quốc, của Sweidan (2017) tại

13 nước Trung Đông và Bắc Phi và của Jorgenson (2014) trong trường hợp các quốc gia Châu Á và Nam Trung Mỹ Đối với tiêu thụ năng lượng, luận án tìm thấy tiêu thụ năng lượng tác động làm tăng CIWB ở mức ý nghĩa 1% Cụ thể hơn, tiêu thụ năng lượng gia tăng 1% làm CIWB tăng lên 0.086% Kết quả này cho thấy tốc độ cải thiện phúc lợi con người nhỏ hơn tốc độ tăng của CO2 theo đầu người Hay nói một cách khác, tiêu thụ năng lượng đang phá huỷ tiến trình phát triển bền vững ở các quốc gia nghiên cứu Bằng chứng này được thể hiện qua các nhánh nghiên cứu về tác động của tiêu thụ năng lượng đến CO2 và tác động của tiêu thụ năng lượngđến phúc lợi con người Liên quan đến tiêu thụ năng lượng tác động đến CO2, Ehigiamusoe và các cộng sự (2020) nghiên cứu tại 64 quốc gia có thu nhập trung bình trong giai đoạn 1970-2014 và tìm thấy bằng chứng rằng tiêu thụ năng lượng càng cao càng góp phần tạo ra nhiều khí thải CO2 Bên cạnh đó,với việc sử dụng nhiều năng lượng để thúc đẩy phát triển tại 100 quốc gia trong giai đoạn 1980-2015, Dong và các cộng sự (2018) đã kết luận rằng các nước thu nhập trung bình cao đóng góp nhiều nhất vào sự gia tăng CO2 trên toàn cầu Trong khi đó, liên quan đến mối quan hệ giữa năng lượng và phúc lợi con người thông qua sức khoẻ con người, Feng và các cộng sự (2020) đã nghiên cứu tại 27 quốc gia có thu nhập cao, 21 quốc gia có thu nhập trung bình cao và 16 quốc gia có thu nhập trung bình thấp trong giai đoạn 2010-2014 Các tác giả cho rằng các quốc gia có thu nhập trung bình cần cải thiện hơn hiệu quả về việc sử dụng năng lượng và hiệu quả về chăm sóc sức khoẻ con người Tuy nhiên, việc sử dụng năng lượng tái tạo và năng lượng không tái tạo có ảnh hưởng khác nhau đến phúc lợi con người Kumari và các cộng sự (2020) nghiên cứu tại các quốc gia G20, trong đó có các quốc gia thuộc nhóm nước mà luận án nghiên cứu: Argentina, India, Indonesia, Mexico, Russia, Brazil, China, South Africa và Turkey,trong giai đoạn 2006-2019 đã tìm thấy việc sử dụng năng lượng tái tạo gia tăng 1% dẫn đến phúc lợi con người gia tăng 0.004%, ngược lại, sử dụng năng lượng không tái tạo gia tăng 1% làm phúc lợi con người giảm 0.017% Cuối cùng, kết quả nghiên cứu tác động của tiêu thụ năng lượng đến CIWB của luận án tương đồng với nghiên cứu của Nguyễn Thuấn và Đặng Bắc Hải (2021), Đặng Bắc Hải, Nguyễn Thuấn và Trần Thị Diễm Nga (2023) và Sweidan (2017)

Trong khi đó, tập trung vào phân tích tác động của FDI đến CIWB, luận án tìm thấy ở mức ý nghĩa 1%, hệ số co giãn của FDI đối với CIWB là -0.007 Kết quả này cho thấy rằng FDI cũng góp phần làm tốc độ cải thiện phúc lợi con người cao hơn tốc độ tăng CO2 theo đầu người mặc dù còn khiêm tốn Kết quả này phù hợp với lý thuyết hiện đại hoá sinh thái khi các nền kinh tế đang ở giai đoạn sau của quá trình phát triển Một số nghiên cứu thực tế cũng cho thấy lợi ích của FDI góp phần làm gia tăng phúc lợi con người và tạo ra khí thải CO2 ở mức thấp Burns và các cộng sự

(2017) nghiên cứu tại 85 nước thu nhập thấp và thu nhập trung bình trong giai đoạn 1974-2012 đã tìm thấy bằng chứng FDI tác động làm gia tăng sức khoẻ người dân ở các nước này Tương tự, Immurana và các cộng sự (2022) nghiên cứu tại 39 nước châu Phi trong giai đoạn 1980-2018 và cho rằng FDI đã làm tăng phúc lợi con người Trong khi đó, liên quan đến nghiên cứu về tác động của FDI đến CO2 tại các nước thu nhập trung bình trong giai đoạn 1992-2017, Benli và Ascar (2022) đã cho thấy FDI tác động làm gia tăng đến CO2nhưng ở mức rất thấp, cụ thể: FDI gia tăng 1% làm CO2 gia tăng lần lượt là 0.0075% và 0.003% tại các nước trung bình thấp và trung bình cao Điều này rất phù hợp với kết luận của Zhu và các cộng sự (2016) cho rằng ở các quốc gia có ô nhiễm cao đã chú ý nhiều về vấn đề môi trường và các luật lệ môi trường dần trở nên khắc khe hơn, cho nên dòng vốn FDI đưa vào các quốc gia này những công nghệ có xu hướng phổ biến sạch hơn và ít gây hại hơn cho môi trường Mặc dù, Việt Nam được biết đến là một quốc gia mới gia nhập vào nhóm quốc gia có thu nhập trung bình, tuy nhiên, thu hút FDI cũng có những đóng góp tích cực trong việc làm giảm CO2 tại quốc gia này (Bùi Minh Thuỷ, Nguyễn Ngọc Toàn

& Bùi Văn Huyền, 2023) Hơn nữa, để nâng cao năng lực và khả năng cạnh tranh, các quốc gia có thu nhập trung bình có xu hướng chú ý thu hút đầu tư nước ngoài thiên về công nghệ cao và đặc biệt có đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, do họ không muốn bị mắc kẹt vào “bẫy thu nhập trung bình” (Vivarelli 2015) Quan điểm này cũng giúp làm tăng phúc lợi con người và giảm khí thải CO2tại các quốc gia có thu nhập trung bình Cuối cùng kết quả nghiên cứu tác động của FDI đến CIWB của luận án cũng đồng nhất với các nghiên cứu của Nguyễn Thuấn và Đặng Bắc Hải

(2021) và Đặng Bắc Hải, Nguyễn Thuấn và Trần Thị Diễm Nga (2023) Ngược lại, nghiên cứu của Egras và các cộng sự (2021) chưa tìm thấy bằng chứng tác động của FDI đến CIWB, nên kết quả nghiên cứu của luận án có sự khác biệt với nghiên cứu của các tác giả này

Ngoài ra, luận án tìm thấy đô thị hóa (UR) tác động tích cực làm giảm mật độ CO2 đối với phúc lợi con người (CIWB) Một cách rõ hơn, cứ 1% sự gia tăng về UR sẽ làm giảm CIWB là 0.079% Điều này ám chỉ tốc độ cải thiện phúc lợi con người lớn hơn tốc độ gia tăng lượng khí thải CO2 bình quân đầu người ở các quốc gia nghiên cứu và đây là tác động làm gia tăng phúc lợi của đô thị hoá Đô thị hoá có thể giúp người dân nâng cao tiêu chuẩn sống về vật chất, thu nhập, tạo cơ hội tốt hơn cho việc tiếp cận các dịch vụ y tế và chăm sóc sức khoẻ (Fosu 1989) cũng như những thuận lợi về môi trường văn hoá và giáo dục (Ballweg, 1992) Tất cả các vấn đề được đề cập ở trên đều có lợi cho việc nâng cao tuổi thọ trung bình và phúc lợi cho người dân Minh chứng này được Zhang và các cộng sự (2023) tìm thấy trong nghiên cứu của họ tại 175 quốc gia trong giai đoạn 2000-2018 như sau: 1% gia tăng tỷ lệ đô thị hoá sẽ dẫn đến gia tăng về tuổi thọ trung bình con người lên là 0.179% và làm giảm tỷ lệ tử vong là 0.653% một cách có ý nghĩa Tuy nhiên, kết quả hồi quy đô thị hoá tác động đến CIWB của luận án mâu thuẫn với kết quả nghiên cứu của Greiner và Mc Gee (2019) trong trường hợp các nước phát triển trong giai đoạn 1961-2013 Ngược lại, kết quả này lại tương đồng với kết quả các nghiên cứu của Egras và các cộng sự

(2021) tại các quốc gia phát triển trong khoảng thời gian 1995-2013 và nghiên cứu của Wang và các cộng sự (2022) trong giai đoạn 1990-2017 đối với trường hợp toàn bộ mẫu là 125 quốc gia và đối với trường hợp các quốc gia có tốc độ đô thị hoá ở mức thấp và vừa Đối với các biến kiểm soát khác: phụ nữ tham gia lao động và giáo dục, luận án chưa tìm thấy bằng chứng về sự tác động của các biến này đến CIWB Trong khi đó, nghiên cứu của Egras và các cộng sự (2021) đều tìm thấy bằng chứng về sự tác động của giáo dục và phụ nữ tham gia lao động đến CIWB trong hầu hết các trường hợp, chỉ trừ trường hợp nghiên cứu tại quốc gia kém phát triển là không tìm thấy bằng chứng về giáo dục tác động đến CIWB

Nghiên cứu sự thay đổi qua thời gian của FDI tác động đến CIWB (Mô hình 3.2b)

4.4.1 Kiểm định sự phụ thuộc chéo

Bảng 4.10: Kiểm định sự phụ thuộc chéo giữa các quốc gia trong mô hình

Kiểm định CD Pesaran Kết quả

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Kết quả trình bày bảng 4.10 (nội dung chi tiết được trình bày ở phụ lục 11) cho thấy mô hình có phụ thuộc chéo

4.4.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Bảng 4.11: Kiểm định phương sai sai số thay đổi trong mô hình

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Bảng 4.11 (nội dung chi tiết được trình bày ở phụ lục 12) cho thấy kết quả : P_value