Mối quan hệ giữa hoạt Động logistics xanh, tăng trưởng kinh tế và phát triển môi trường bền vững bằng chứng tại khu vực châu Á thái bình dương và hàm Ý chính sách cho việt nam

Tổng quan các mô hình nghiên cứu về mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh với tăng trưởng kinh tế và phát triển bền vững về môi trường .... Tuy nhiên, qua quá trình tìm hiểu, tác giả

Tính cấp thiết của đề tài

Trước xu hướng toàn cầu hóa và liên kết kinh tế, hoạt động thương mại quốc tế đã thực sự phát triển mạnh mẽ Là một bộ phận quan trọng của chuỗi cung ứng và là công cụ liên kết các hoạt động trong chuỗi giá trị toàn cầu, trước sự bùng nổ về nhu cầu mua bán và trao đổi hàng hóa, dịch vụ giữa các quốc gia, vai trò của logistics đối với nền kinh tế ngày càng được khẳng định rõ hơn Logistics là một chuỗi các hoạt động liên tục có liên quan mật thiết với nhau nhằm đảm bảo hàng hóa được sản xuất, phân phối và lưu thông một cách hiệu quả, thông tin được liên kết xuyên suốt từ điểm đầu cho tới điểm tiêu thụ cuối cùng để đáp ứng kịp thời nhu cầu của khách hàng Do đó, các hoạt động trong nền kinh tế muốn phát triển nhịp nhàng và ăn khớp với nhau thì chuỗi logistics phải được vận hành sao cho hiệu quả Trong những năm gần đây, với việc tăng cường hội nhập kinh tế toàn cầu và thương mại xuyên biên giới, sự cạnh tranh thương mại giữa các quốc gia cũng trở nên gay gắt hơn Do đó, logistics trở thành một mắt xích quan trọng trong cạnh tranh thương mại giữa các quốc gia Đầu tư phát triển vào lĩnh vực logistics không chỉ góp phần nâng cao vị thế và năng lực cạnh tranh của quốc gia trên thị trường quốc tế mà còn giúp tăng năng suất và hiệu quả kinh tế, giảm chi phí và sử dụng hợp lý nguồn tài nguyên Bên cạnh tài nguyên thiên nhiên và lao động, logistics được xem như “nguồn lợi nhuận thứ ba” và là một trong những động lực chính thúc đẩy phát triển kinh tế

Tuy nhiên, đi kèm với những lợi ích to lớn mang lại cho nền kinh tế, logistics cũng là một trong những ngành có mức độ sử dụng năng lượng và nhiên liệu hóa thạch lớn nhất, đồng thời cũng là ngành phát sinh khí thải lớn gây suy giảm chất lượng môi trường Theo ước tính của Ngân hàng Thế giới (World Bank), 23% lượng CO2 phát thải từ việc tiêu thụ nhiên liệu là do hoạt động giao thông vận tải, trong đó hoạt động vận chuyển hàng hóa chiếm khoảng 8% tổng lượng CO2 toàn cầu (Arvis và cộng sự, 2018) Dưới bối cảnh hiện nay khi các quốc gia trên thế giới đang ngày càng quan tâm tới các vấn đề về môi trường và tập trung vào các mục tiêu phát triển bền vững, việc xanh hóa hoạt động logistics xanh ngày càng nhận được nhiều sự quan tâm, chú ý bởi các chính phủ các quốc gia, các tổ chức, doanh nghiệp và các trang

2 truyền thông đại chúng Phát triển logistics xanh trở thành một vấn đề tất yếu và cấp thiết tại cả các quốc gia phát triển và đang phát triển nhằm đáp ứng yêu cầu của xã hội hiện đại và là tiêu chí đánh giá sự phát triển bền vững của ngành Logistics xanh có ý nghĩa quan trọng trong việc bảo vệ môi trường, bảo tồn tài nguyên, góp phần tăng trưởng kinh tế và phát triển xã hội (Khan và cộng sự, 2019a)

Trong những năm gần đây, trên thế giới đã có nhiều học giả tiến hành nghiên cứu về logistics xanh và vai trò của nó đối với phát triển kinh tế, xã hội và đảm bảo tính bền vững về môi trường Tuy nhiên, qua quá trình tìm hiểu, tác giả nhận thấy số lượng các nghiên cứu mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh với các chỉ số kinh tế, xã hội và môi trường ở cấp độ vĩ mô quốc gia hoặc đa quốc gia còn chưa nhiều, đặc biệt là các công trình nghiên cứu tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương Đây được đánh giá là một trong những khu vực kinh tế năng động và có tốc độ trăng trưởng, đô thị hóa nhanh nhất thế giới Với sức hấp dẫn từ quy mô dân số lớn, vị trí địa lý thuận lợi và sự phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử, châu Á - Thái Bình Dương cũng là thị trường tiềm năng thu hút nhiều nhà đầu tư và là khu vực trọng điểm để phát triển ngành logistics Tuy vậy, vấn đề về ô nhiễm và suy thoái môi trường ở khu vực này cũng đang bị báo động Đây là khu vực đang phải hứng chịu nhiều tác động của môi trường do tình trạng biến đổi khí hậu, nóng lên toàn cầu như tình trạng bão lũ ở khu vực Đông Nam Á; động đất, sóng thần ở Nhật Bản, cháy rừng ở Úc… Ngoài ra, khu vực này cũng đang là khu vực có lượng tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch lớn nhất thế giới Việc phát triển ngành logistics tại đây sẽ góp phần làm cải thiện kiệu quả nền kinh tế và thu nhập của người dân trong khu vực nhưng ngược lại nó cũng làm gia tăng mức độ tiêu thụ năng lượng và gây phát thải làm ô nhiễm môi trường, từ đó ảnh hưởng xấu tới sức khỏe và đời sống của con người Để giải quyết vấn đề đó, giải pháp phát triển logistics xanh đã được các quốc gia phát triển trong khu vực như Trung Quốc, Nhật Bản, Singapore… áp dụng

Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra ở đây là liệu việc phát triển hoạt động logistics xanh tại các quốc gia châu Á - Thái Bình Dương có thực sự hiệu quả trong cải thiện tăng trưởng kinh tế nhưng vẫn đảm bảo tính bền vững về môi trường hay không Từ đó có thể thấy cần có một nghiên cứu chuyên sâu nghiên cứu mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh với các mục tiêu phát triển bền vững tại khu vực châu Á - Thái Bình

Dương Do đó tác giả đã quyết định chọn lựa đề tài “Mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh, tăng trưởng kinh tế và phát triển môi trường bền vững: Bằng chứng tại khu vực Châu Á - Thái Bình Dương và hàm ý chính sách cho Việt Nam” để tìm hiểu chi tiết hơn về vấn đề này.

Tổng quan nghiên cứu

Trong những năm trở lại đây, nhận thấy xu hướng phát triển logisitics xanh toàn cầu và vai trò của nó sự phát triển bền vững, trên thế giới đã có nhiều nhà nghiên cứu sử dụng các phương pháp và mô hình khác nhau để diều tra mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh với các yếu tố của phát triển bền vững bao gồm kinh tế, xã hội và môi trường Đa số các học giả trước đây đo lường hiệu quả hoạt động logistics xanh ở cấp độ doanh nghiệp thông qua phương pháp thu thập số liệu trực tiếp bằng cách khảo sát, phỏng vấn, điều tra bảng hỏi đối với các doanh nghiệp sản xuất và các công ty logistics; hoặc sử dụng phương pháp mô phỏng, phân tích và đánh giá các tài liệu, báo cáo do doanh nghiệp cung cấp Chẳng hạn như, bằng việc sử dụng dữ liệu khảo sát thu thập từ ngành công nghệ thiết bị điện tử gia dụng tại Trung Quốc và Nhật Bản, Hung Lau (2011) đã xây dựng chỉ số LPI và tiến hành phân tích, so sánh hiệu suất hoạt động logistics xanh giữa các công ty và giữa hai quốc gia với nhau Hay trong một nghiên cứu khác của Lai và Wong (2012), thông qua điều tra bảng hỏi 134 nhà sản xuất xuất khẩu của Trung Quốc, bài viết kết luận việc áp dụng quản lý logistics xanh sẽ tạo cơ hội cho các nhà sản xuất đáp ứng được các tiêu chuẩn, quy định của thị trường quốc tế về môi trường và tăng tính cạnh tranh về sản phẩm, dịch vụ của mình Áp dụng logistics xanh có thể làm giảm tác động tiêu cực tới môi trường và chi phí vận hành một cách hiệu quả, đồng thời có thể tăng cường bảo tồn tài nguyên Ngoài ra, nghiên cứu cảu nhóm tác giả cũng khẳng định vai trò tích cực của thể chế và các quy định về môi trường trong việc thúc đẩy áp dụng quản lý logistics xanh tại các doanh nghiệp sản xuất

Các nghiên cứu khác lại chỉ giới hạn nghiên cứu mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế - xã hội, môi trường với các hoạt động cụ thể trong chuỗi cung ứng xanh như vận tải xanh, mua hàng xanh, thiết kế sản phẩm xanh, phân phối xanh, logistics ngược Ví dụ, trong nghiên cứu điều tra tác động của năm yếu tố trong quản lý chuỗi

4 cung ứng xanh (bao gồm sản xuất xanh, mua hàng xanh, hệ thống thông tin xanh, hợp tác với khách hàng và thiết kế xanh) với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, Khan và Qianli (2017b) đã thu thập dữ liệu từ mẫu 218 công ty sản xuất tại Pakistan Nhóm tác giả kết luận rằng năm hoạt động thực hành xanh có mối quan hệ tích cực đáng kể tới hiệu suất môi trường Tuy nhiên, các hoạt động này, đặc biệt là mua hàng xanh, có tác động tiêu cực tới khả năng sinh lời của doanh nghiệp do các nguyên liệu, linh kiện thân thiện với môi trường được nhập khẩu từ châu Âu, Mỹ nên phải chịu mức thuế suất cao và phát sinh thêm nhiều chi phí khác Trong khi đó, một nghiên cứu khác tại các công ty sản xuất Hoa Kỳ do Green và cộng sự (2012) tiến hành lại chỉ ra rằng mua hàng xanh là một yếu tố quan trọng góp phần cải thiện hiệu quả kinh tế của các tổ chức

Không thể phủ nhận rằng việc áp dụng logistics xanh là một trong những bước tiến quan trọng góp phần phát triển bền vững Tuy vậy, hiện nay, các tài liệu nghiên cứu về hoạt động logistics xanh chủ yếu đang dừng ở các kết quả định tính Số lượng các nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng để đánh giá mối quan hệ giữa logistics xanh với phát triển bền vững ở cấp độ vĩ mô vẫn còn khá ít Nguyên nhân là bởi hiện nay vẫn chưa có phương pháp hiệu quả nào giúp đo lường hiệu quả hoạt động logistics xanh ở cấp độ quốc gia Trong các tài liệu gần đây, một số tác giả đã sử dụng chỉ số hiệu quả Logistics (LPI) phát hành bởi Ngân hàng Thế giới (World Bank) như một chỉ số vĩ mô về hiệu quả logistics xanh trong nghiên cứu của mình (Zaman và Shamsuddin, 2017; Aldakhil và cộng sự, 2018; Khan và cộng sự, 2018, 2019a, 2019b; Li và cộng sự, 2021) Các bài nghiên cứu này sẽ sử dụng chỉ số hoạt động logistics tổng thể hoặc sáu chỉ số phụ của chỉ số LPI làm đại diện cho hiệu suất của hoạt động logistics xanh Một số bài viết nghiên cứu mối tương quan giữa hoạt động logistics xanh với tăng trưởng và tính bền vững về môi trường có thể kể đến như: nghiên cứu của Khan vào cộng sự (2018) sử dụng phương pháp GMM nghiên cứu dữ liệu của 43 quốc gia xếp hạng đầu về chỉ số LPI trên thế giới trong khoảng thời gian từ 2007 đến 2016 Nhóm tác giả đã xem xét mối quan hệ giữa hiệu suất logistics với nhu cầu sử dụng năng lượng, tính bền vững về môi trường và tăng trưởng kinh tế Thông qua kết quả của mô hình GMM, nhóm tác giả khẳng định rằng hoạt động logistics phụ thuộc rất lớn vào nhiên liệu hóa thạch gây phát thải lượng lớn khí

5 thải nhà kính làm ô nhiễm môi trường và ảnh hưởng xấu tới môi trường sống của con người Mức độ tiêu thụ năng lượng hóa thạch tăng cao sẽ gây bất lợi đối với việc tăng trưởng kinh tế và sự phát triển bền vững của môi trường Ngược lại, việc chuyển dịch từ nguồn năng lượng không thể tái tạo sang năng lượng tái tạo và áp dụng thực hành xanh trong logistics có thể giảm thiểu tác động có hại của các hoạt động logistics đối với tính bền vững của môi trường và tạo cơ hội xuất khẩu, thúc đẩy các hoạt động kinh tế trong khu vực Đồng thời, phát hiện của họ cũng cho thấy chất lượng kém trong cơ sở hạ tầng giao thông, thương mại và chất lượng dịch vụ logistics cũng là yếu tố chính góp phần gây phát thải ra môi trường

Tương tự, Liu và cộng sự (2018) tiến hành điều tra mối quan hệ giữa hiệu suất logistics và chất lượng môi trường đối với 42 nền kinh tế thuộc châu Á trong giai đoạn 2007 đến 2016 Thông qua phương pháp ước lượng moment tổng quát hệ thống (S-GMM), các ước tính trong bài viết đã chứng minh hoạt động logistics và các chỉ số về môi trường có liên quan chặt chẽ với nhau, qua đó nhấn mạnh vai trò quản lý chuỗi cung ứng xanh tại khu vực này Theo đó, chỉ số LPI về vận chuyển quốc tế tăng có tác động làm giảm đáng kể lượng khí thải CO2 Trong khi đó nếu chỉ số LPI về tần suất lô hàng được giao đúng theo lịch trình dự kiến càng thấp thì sẽ càng làm tăng đáng kể lượng CO2 tại các nước châu Á Trong một nghiên cứu khác của Khan và cộng sự (2019b), nhóm tác giả đã kiểm tra mối liên hệ giữa các hoạt động logistics xanh với các chỉ số về xã hội, kinh tế và môi trường tại tám quốc gia thuộc Hiệp hội Hợp tác khu vực Nam Á (SAAR) Với việc áp dụng phương pháp GMM và FGLS, nhóm tác giả phát hiện rằng việc nâng cao hiệu quả logistics sẽ góp phần giảm thiểu lượng khí thải CO2, khí nhà kính, chi phí y tế và bất ổn chính trị Có thể thấy, các tài liệu nghiên cứu trên đều kết luận rằng LPI là một chỉ số quan trọng để khám phá mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh với môi trường từ quan điểm quốc tế

Sử dụng phương pháp GMM và 2SLS, Li và cộng sự (2021) tiếp tục xem xét tác động của hoạt động logistics xanh tới tăng trưởng kinh tế và môi trường tại nhóm quốc gia thành viên thuộc Sáng kiến Một vành đai và con đường (OBOR) Kết quả ước lượng cho thấy hiệu suất logistics xanh giúp cải thiện tăng trưởng kinh tế tại các nền kinh tế thuộc châu Âu và khu vực Trung Đông, Bắc Phi Mặc dù hoạt động logistics xanh làm tăng mức độ ô nhiễm ở khu vực Trung Đông, Bắc Phi nhưng nó

6 lại góp phần cải thiện chất lượng môi trường ở các quốc gia châu Âu và các khu vực Đông Á và Đông Nam Á Có thể thấy rằng việc lựa chọn mẫu quan sát khác nhau có thể ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu

Nhìn chung lại, số lượng các công trình nghiên cứu mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh với tăng trưởng kinh tế và phát triển bền vững của môi trường ở cấp độ vĩ mô còn chưa nhiều Phạm vi nghiên cứu đa số tập trung trong khoảng thời gian

2007 tới 2018 do chỉ số LPI được các tác giả lựa chọn làm chỉ số biểu diễn hoạt động logistics xanh chỉ có sẵn trong một số năm nhất định là 2007, 2010, 2012, 2014, 2016 và 2018 Đối tượng nghiên cứu mà các nhà kinh tế và môi trường học lựa chọn chủ yếu là các nhóm các quốc gia phát triển hoặc có chỉ số LPI cao trên thế giới Việc nghiên cứu nhóm đối tượng là các nền kinh tế đang phát triển hoặc tập trung vào một quốc gia cụ thể đang còn hạn chế Do đó, tác giả lựa chọn mẫu các quốc gia châu Á

- Thái Bình Dương để triển khai đánh giá tác động của hiệu quả logistics xanh tới tăng trưởng kinh tế và phát triển bền vững về môi trường Đồng thời, đề tài sẽ đưa ra một số phân tích, qua đó khuyến nghị một số chính sách góp phần thúc đẩy logistics xanh nhằm đạt được các mục tiêu phát triển bền vững cho các nước trong khu vực, bao gồm cả Việt Nam

Bảng 1: Tổng quan các nghiên cứu về mối quan hệ giữa logistics xanh với các yếu tố kinh tế, xã hội và môi trường ở cấp độ vĩ mô

Tác giả Quốc gia nghiên cứu

Giai đoạn Phương pháp nghiên cứu

Biến số Kết quả nghiên cứu

GL -> REC (FDI, REC, Y) -> GL

EP, REC, FFUEL, CO2, HXP

LPI, ED, REC, FFUEL, GDPPC, HXP, TGHT, CO2, FDI, IVD, AVD,

Nhóm nền kinh tế mới nổi ở châu Á

LPI, CO2, REC, FFUEL, TGHT,

NO, HXP, POLI, CRIME, EDU, GDPPC, MVD, TOP, FDI, IVD

7 quốc gia thuộc khối SAARC

LPI, FFUEL, REC, HXP, CO2, TGHT, POLI, SOC, TP, GDPPC, FDI, AVD, IVD

GLPI, FDI, TO, GDPPC, CO2, REC, SOC, HXP, MVD

GLPI, IVD, FFUEL, AVD, FDI, CO2, Y

↑LPI→↑Y (OBOR, châu Âuvà các nền kinh tế MENA);

↑LPI→↓C (châu Âu và khu vực Đông, Nam Á)

25 quốc gia xếp hạng đầu theo LPI - WB

LPI, GFCF, HDI, LF, EMP, URB, TO, GDP, CO2, FFUEL

GFCF, HDI, LF, EMP, URB, TO

LPI, HDI, URB, TO -> CO2

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Mục tiêu nghiên cứu

3.1 Mục tiêu nghiên cứu chung

Mục tiêu của khóa luận là điều tra mối tương quan giữa hoạt động logistics xanh với tăng trưởng kinh tế và chất lượng môi trường Thông qua những đánh giá tổng quan và phân tích tại khu vực châu Á – Thái Bình Dương, khóa luận sẽ rút ra một số hàm ý chính sách nhằm tăng hiệu suất xanh hóa hoạt động logistics tại các quốc gia để hướng tới các mục tiêu phát triển bền vững

Thứ nhất, bài viết cung cấp cơ sở lý thuyết về logistics xanh và mối quan hệ giữa logistics xanh, tăng trưởng kinh tế và phát triển môi trường bền vững

Thứ hai, bài viết phân tích tác động của các yếu tố tới hiệu quả hoạt động logistics xanh Đồng thời, nghiên cứu sẽ đánh giá mối quan hệ giữa hiệu quả logistics xanh với tăng trưởng kinh tế và phát triển môi trường bền vững bằng việc sử dụng bảng dữ liệu của khu vực châu Á - Thái Bình Dương trong giai đoạn 2007 - 2018 Các mối quan hệ nghiên cứu trong bài được biểu diễn qua hình 1

Thứ ba, trên cơ sở phân tích các yếu tố trên trong khu vực châu Á -Thái Bình Dương, bài viết đề xuất giải pháp, kiến nghị nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động logistics xanh hướng tới việc đạt được các mục tiêu phát triển bền vững cho các quốc gia thuộc khu vực và Việt Nam.

Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp thu thập và xử lý số liệu thức cấp; thống kê, tổng hợp, so sánh các kết quả nghiên cứu

- Bên cạnh đó, đề tài sử dụng phương pháp định lượng sau:

Thứ nhất, phương pháp hồi quy FGLS để đánh giá tác động của các nhân tố tới hiệu quả hoạt động logistics xanh

Thứ hai, phương pháp ước lượng moment tổng quát (GMM) để khắc phục các khuyết tật và giải quyết vấn đề nội sinh trong mô hình nghiên cứu mối tương quan giữa hoạt động logistics xanh với tăng trưởng kinh tế và chất lượng môi trường.

Khoảng trống nghiên cứu và đóng góp mới của đề tài

- Khoảng trống nghiên cứu : Các nghiên cứu trước đây về hoạt động logistics xanh đa phần được thực hiện ở cấp độ doanh nghiệp và ít chú trọng nghiên cứu ở cấp độ quốc gia, nhóm quốc gia Các đề tài nghiên cứu về mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh, tăng trưởng kinh tế và chất lượng môi trường sử dụng dữ liệu vĩ mô thì đa số được tiến hành ở các quốc gia phát triển hoặc nghiên cứu chọn lọc nhóm các quốc gia có chỉ số năng lực quốc gia về logistics (LPI) cao trên thế giới Theo đánh giá của tác giả, các nghiên cứu trước đây chưa có đề tài đánh giá mối tương quan giữa hoạt động logistics xanh với tăng trưởng kinh tế và tính bền vững của môi trường tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương Các đề tài cũng chỉ tập trung phân tích tác động của logistics xanh tới các chỉ số kinh tế, môi trường và xã hội mà chưa chú trọng vào phân tích chiều ngược lại là nghiên cứu tác động của các nhân tố tới hiệu quả hoạt động logistics xanh Đây sẽ là khoảng trống để khóa luận khai thác thêm

- Đóng góp mới của đề tài : Bài khóa luận đóng góp thêm một số điểm mới sau cho các nghiên cứu thực nghiệm trước đây:

+ Thứ nhất, đề tài bổ sung thêm các yếu tố tác động tới hiệu quả hoạt động logistics xanh bao gồm chất lượng thể chế, trình độ nguồn nhân lực, mức độ đổi mới công nghệ và chất lượng cơ sở hạ tầng Trong đó để đo lường chất lượng thể chế, tác

11 giả sử dụng phương pháp PCA kết hợp 6 chỉ số quản trị toàn cầu (Worldwide Governance Index - WGI) do Ngân hàng Thế giới phát hành

+ Thứ hai, đây là đề tài đầu tiên nghiên cứu mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh với tăng trưởng kinh tế và tính bền vững của môi trường tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương

+ Thứ ba, những phát hiện từ bài nghiên cứu sẽ hỗ trợ các nhà nghiên cứu, các nhà hoạch định chính sách và cơ quan chức năng trong việc đánh giá tính hiệu quả của các chính sách nâng cao hoạt động logistics xanh và phát triển nền kinh tế bền vững tại Việt Nam.

Kết cấu đề tài

Ngoài phần giới thiệu đề tài, danh mục tài liệu tham khảo và phụ lục, khóa luận có kết cấu gồm các chương như sau:

- Chương 1: Khung lý thuyết về mối quan hệ giữa logistics xanh, tăng trưởng kinh tế và phát triển bền vững về môi trường

- Chương 2: Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu

- Chương 3: Kết quả nghiên cứu

- Chương 4: Kết luận và khuyến nghị một số chính sách nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động logistics xanh và đạt được mục tiêu phát triển bền vững tại Việt Nam

KHUNG LÝ THUYẾT VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA LOGISTICS XANH, TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VÀ PHÁT TRIỂN BỀN VỮNG VỀ MÔI TRƯỜNG

Cơ sở lý thuyết

1.1.1 Tổng quan về logistics xanh (Green logistics)

1.1.1.1 Khái niệm logistics xanh a Khái niệm Logistics

Logistics theo ESCAP định nghĩa là “việc quản lý dòng trung chuyển và lưu kho nguyên vật liệu, quá trình sản xuất, thành phẩm và xử lý các thông tin liên quan… từ nơi xuất xứ đến nơi tiêu thụ cuối cùng theo yêu cầu của khách hàng Hiểu một cách rộng hơn nó còn bao gồm cả việc thu hồi và xử lý rác thải”

Tương tự, theo Hội đồng các chuyên gia Quản trị Chuỗi cung ứng (Council of Supply Chain Management Professionals – CSCMP) Hoa Kỳ, logistics được hiểu theo phạm vi rộng “là một bộ phận của chu trình chuỗi cung ứng, bao gồm các quá trình hoạch định kế hoạch, thực hiện và kiểm soát một cách hiệu quả việc dự trữ và lưu chuyển hàng hóa, dịch vụ, thông tin hai chiều giữa điểm khởi đầu và điểm tiêu dùng nhằm đáp ứng nhu cầu của khách hàng”

Còn theo Điều 233 Luật Thương mại Việt Nam 2005, “Dịch vụ logistics là hoạt động thương mại, theo đó thương nhân tổ chức thực hiện một hoặc nhiều công đoạn bao gồm nhận hàng, vận chuyển, lưu kho, lưu bãi, làm thủ tục hải quan, các thủ tục giấy tờ khác, tư vấn khách hàng, đóng gói bao bì, ghi ký mã hiệu, giao hạng hoặc các dịch vụ khác có liên quan tới hàng hóa theo thỏa thuận với khách hàng để hưởng thù lao”

Nhìn chung, các quan điểm trên đều cho thấy logistics là một chuỗi nhiều hoạt động khác nhau nhưng có liên quan mật thiết với nhau, tác động qua lại lẫn nhau nhằm phục vụ cho quá trình sản xuất, phân phối, lưu thông hàng hóa Mục tiêu của logistics là đáp ứng các yêu cầu của khách hàng một cách kịp thời và tối ưu nhất về chi phí

13 b Khái niệm và vai trò của Logistics xanh

Thuật ngữ “logistics xanh” (Green logistics) hay “logistics bền vững” (Sustainable logistics) và các thuật ngữ tương tự ra đời từ những năm 1980 Kể từ thời điểm đó, trên thế giới đã có rất nhiều tổ chức và các nhà nghiên cứu tiếp cận thuật ngữ này dưới nhiều góc độ và đưa ra những khái niệm khác nhau về logistics xanh

Theo Rodrigue và cộng sự (2012), “logistics xanh” được định nghĩa là các chiến lược và hoạt động quản trị chuỗi cung ứng giúp giảm tác động đến môi trường và năng lượng trong quá trình phân phối và lưu thông hàng hóa, xử lý nguyên vật liệu, quản lý chất thải, đóng gói và vận chuyển

Tương tự, theo Mesjasz-Lech (2011), “logistics xanh” bao gồm tất cả các hoạt động liên quan đến quản lý hiệu quả sinh thái đối với quản lý dòng trung chuyển hàng hóa và thông tin hai chiều từ điểm khởi đầu tới điểm tiêu thụ nhằm mục đích đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách kịp thời và tối ưu

Còn từ quan điểm phát triển bền vững, “logistics xanh” có thể được định nghĩa là “sản xuất và phân phối hàng hóa một cách bền vững, có tính đến các yếu tố môi trường và xã hội” (Sibihi và Eglese, 2009)

Tại Việt Nam, theo “Báo cáo Logistics Việt Nam 2022”, quan điểm về logistics xanh được biên tập viên đưa ra như sau: “Logistics xanh là hoạt động logistics hướng tới các mục tiêu bền vững, thân thiện và bảo vệ môi trường, giảm tối đa tác động tiêu cực đến môi trường”

Logistics là chuỗi nhiều hoạt động có mối quan hệ mật thiết với nhau bao trùm từ các yếu tố đầu vào tới các yếu tố đầu ra Cùng với sự phát triển của hoạt động logistics là sự gia tăng số lượng các cảng biển, cảng hàng không và mật độ tàu thuyền, xe cộ, điều này càng gây ra những mối đe dọa tới môi trường Hoạt động logistics phụ thuộc rất lớn vào ngành vận tải mà đây lại là một trong những ngành có mức độ tiêu thụ năng lượng lớn nhất và là nguyên nhân chính gây phát thải khí nhà kính ra môi trường (Dekker và cộng sự, 2012; Mariano và cộng sự, 2017; Zaman và Shamsuddin, 2017) Do đó logistics xanh ra đời nhằm mục đích cân bằng giữa hiệu

14 quả kinh tế với giảm thiểu tác động môi trường của hoạt động logistics và bảo vệ môi trường phát triển đáp ứng nhu cầu hiện tại mà không làm giảm tính sẵn có và chất lượng tài nguyên thiên nhiên

Tương tự việc logistics là một bộ phận của chuỗi cung ứng, logistics xanh cũng là nhân tố chính, đóng vai trò quan trọng trong quản lý chuỗi cung ứng xanh (Green Supply Chain Management - GSCM) Logistics xanh chú trọng vào việc tìm kiếm các chiến lược và phương thức quản trị các hoạt động phân phối có hiệu quả, từ đó giúp giảm thiểu tác động tiêu cực của hoạt động logistics tới môi trường như giảm thiểu sự phát thải khí nhà kính, giảm tỷ trọng năng lượng không tái tạo (dầu mỏ, than đá, khí đốt), hạn chế ô nhiễm không khí và lãng phí tài nguyên thiên nhiên Trên thực tế, ngành Logistics chưa thể loại bỏ hoàn toàn năng lượng không tái tạo Do đó, trong tương lai gần, xu hướng phát triển logistics xanh sẽ tập trung vào việc tối ưu quy trình sản xuất, mua hàng, kho bãi và quản lý vận chuyển, từ đó giảm lãng phí nhiên liệu Đồng thời, logistics xanh còn nhằm mục tiêu giảm chi phí sản xuất, nâng cao giá trị sản phẩm (Hung Lau, 2011) Những nỗ lực trong lĩnh vực logistics xanh là để đóng góp và đảm bảo tính bền vững (Alshubiri, 2017) và đạt được sự cân bằng hài hòa các mục tiêu phát triển về kinh tế, xã hội và môi trường (Sbihi & Eglese, 2010)

1.1.1.2 Nội dung phát triển logistics xanh a Vận tải xanh

Vận tải là hoạt động logistics có mức độ ảnh hưởng lớn nhất tới môi trường Trong quá trình vận chuyển nguyên vật liệu, bán thành phẩm, thành phẩm qua các khâu trong chuỗi cung ứng từ điểm sản xuất tới nơi tiêu thụ cuối cùng, các phương tiên vận tải sẽ sử dụng nhiên liệu và thải ra môi trường nhiều khí thải độc hại Bên cạnh đó, để phục vụ cho quá trình chuyên chở, sẽ cần phải xây dựng nhiều hệ thống mạng lưới giao thông Việc xây dựng, thi công tuyến đường bộ, đường sắt, sân bay, bến cảng như vậy cần sử dụng nhiều tài nguyên như đất đai và gây ảnh hưởng xấu tới môi trường Hệ thống hạ tầng giao thông kém cũng sẽ gây ùn tắc, làm chậm tiến trình vận tải hàng hóa khiến các phương tiện phải

Do vậy, việc xanh hóa hoạt động vận tải là rất quan trọng Xanh hóa hoạt động vận tải xanh có thể được thực hiện thông qua việc:

- Sử dụng các phương tiện vận chuyển sạch, thân thiện với môi trường, đảm bảo các phương tiện không bị rò rỉ dầu, khí đốt

- Nâng cấp hệ thống hạ tầng giao thông nhằm giảm tình trạng ùn tắc

- Sử dụng phương thức vận tải đa phương thức, chuyển đổi từ vận chuyển đường bộ sang đường thuỷ, đường sắt để giảm chi phí vận chuyển và giảm sự phát thải khí carbon

- Tiêu chuẩn hóa kích thước xe tải để giúp lên kế hoạch vận chuyển hiệu quả, tối ưu về chi phí và thời gian vận tải b Kho bãi xanh

Việc thiết kế, xây dựng kho bãi cũng sẽ ảnh hưởng tới mức độ sử dụng năng lượng Một kho bãi để được đánh giá là thân thiện với môi trường thì cần đáp ứng những tiêu chí sau:

- Sử dụng các nguồn nhiên liệu sạch như năng lượng mặt trời, ánh sáng tự nhiên,

- Thiết kế diện tích kho phù hợp để không lãng phí đất đai, quy hoạch mặt bằng kho tốt nhằm tối ưu không gian

- Xây dựng tường và sàn dày để giảm thiểu tiếng ồn

- Thúc đẩy việc tái chế nguyên liệu, thành phẩm và đóng gói tại chỗ để tiết kiệm năng lượng, giảm thiểu khí thải tới môi trường

- Sử dụng các trang thiết bị thân thiện với môi trường

Mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh với tăng trưởng kinh tế

Trong bối cảnh thế giới quan tâm tới phát triển kinh tế theo hướng tăng trưởng xanh như hiện nay, logistics xanh đóng vai trò mắt xích quan trọng trong việc thúc đẩy phát triển bền vững nhờ vai trò cân bằng giữa hiệu quả kinh tế và bảo vệ môi trường của mình Hầu hết các đề tài điều tra mối tương quan giữa hoạt động logistics xanh với tăng trưởng kinh tế đều chỉ ra rằng logistics xanh có tác động cải thiện tăng

29 trưởng kinh tế Trong các nghiên cứu ở cấp độ doanh nghiệp, hoạt động logistics xanh không chỉ góp phần làm tăng thị phần, mà còn có vai trò nâng cao sự hài lòng và mức độ trung thành của khách hàng với sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp đó; đồng thời thúc đẩy sự tăng trưởng tài chính của công ty (Li và cộng sự, 2015; Yu và cộng sự

2020) Kết quả tương tự được rút ra bởi Cosimato và cộng sự (2015) khi nghiên cứu tác động của quản trị chuỗi cung ứng xanh đến hiệu quả kinh thế và lợi nhuận lâu dài của doanh nghiệp Với các doanh nghiệp, việc xanh hóa chuỗi cung ứng giúp các doanh nghiệp sử dụng hiệu quả các nguồn lực sinh thái tự nhiên, thân thiện với môi trường, từ đó làm giảm chi phí, nâng cao khả năng cạnh tranh của mình và cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động Ở nghiên cứu cấp độ vĩ mô nhóm quốc gia, trong nghiên cứu về mối quan hệ giữa logistics xanh và các chỉ số kinh tế quy mô quốc gia, thông qua dữ liệu bảng của 27 quốc gia châu Âu trong giai đoạn 2007 - 2014, Zaman và Shamuddin (2017) đã lập luận rằng hoạt động logistics xanh góp phần thu hút dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài nhiều hơn Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây ở cấp độ quốc gia và quốc tế cũng đã chứng minh việc thu hút FDI có tác động tích cực tới tăng trưởng kinh tế của nước nhận đầu tư thông qua việc mở rộng quy mô sản xuất, đẩy mạnh hoạt động xuất khẩu, từ đó góp phần thúc đẩy tốc độ tăng trưởng GDP Nghiên cứu tương tự do Khan và cộng sự (2020) tiến hành bằng việc sử dụng phương pháp hồi quy OLS áp dụng với nhóm 42 nền kinh tế thế giới (bao gồm nhóm quốc gia thu nhập thấp, trung bình và cao) cũng cho thấy logistics xanh giúp thu hút nhà đầu tư nước ngoài và làm tăng cơ hội xuất khẩu, chiếm lĩnh các thị phần mới trên trường quốc tế Trong cuộc điều tra các yếu tố quyết định hiệu suất logistics xanh ở nhóm 5 nền kinh tế mới nổi bao gồm Brasil, Nga, Ấn Độ, Trung Quốc và Nam Phi (BRICS), Aldakhil và cộng sự (2018) tiếp tục phát hiện ra rằng các hoạt động logistics xanh có mối tương quan tích cực với tăng trưởng kinh tế

Tóm lại, hoạt động logistics xanh không chỉ góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp và khả năng sinh lời trong dài hạn, mà còn góp phần nâng cao hình ảnh quốc gia trong mắt các nhà đầu tư và thu hút thị hiếu quốc tế Từ đó logistics xanh sẽ giúp cho nền kinh tế thu hút thêm dòng vốn đầu tư nước ngoài, đồng thời tiếp cận được tới nhiều thị trường và người tiêu dùng quốc tế Nhờ vậy, hoạt

30 động thương mại, hợp tác kinh tế với các quốc gia trên thế giới sẽ được xúc tiến mạnh mẽ, góp phần cải thiện cán cân thương mại và thúc đẩy tăng trường kinh tế.

Mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh với tính bền vững về môi trường

Logistics là chuỗi nhiều hoạt động có mối quan hệ mật thiết với nhau bao trùm từ các yếu tố đầu vào như thu mua nguyên vật liệu cho tới sản xuất, lưu kho và phân phối thành phẩm tới điểm tiêu thụ cuối cùng Cùng với sự phát triển của hoạt động logistics là sự gia tăng số lượng các cảng biển, cảng hàng không và mật độ tàu thuyền, xe cộ, điều này càng gây ra những mối đe dọa tới môi trường Hoạt động logistics phụ thuộc rất lớn vào vận tải mà đây lại là một trong những họa động có mức độ tiêu thụ năng lượng và phát thải khí nhà kính ra môi trường lớn nhất (Dekker và cộng sự, 2012; Mariano và cộng sự, 2017; Zaman và Shamsuddin, 2017) Theo ước tính của

Tổ chức Tiêu chuẩn hóa quốc tế (ISO), ngành logistics và vận tải đóng góp hơn một phần ba lượng khí thải CO2 trên toàn cầu Nói cách khác, hoạt động logistics và vận tải là nguyên nhân chính gây ra tình trạng ô nhiễm môi trường, biến đổi khí hậu và nóng lên toàn cầu Do vậy, logistics xanh ra đời sẽ góp phần giảm thiểu các tác động tiêu cực của hoạt động logistics truyền thống tới môi trường

Bằng việc tích hợp các chương trình bền vững môi trường vào chiến lược và kế hoạch hoạt động như quản trị chuỗi cung ứng xanh, các công ty có thể cải thiện hiệu suất và giảm thiểu tác động có hại đối với môi trường trong quá trình sản xuất Để chứng minh lập luận trên, Khan và Qianli (2017b) đã tiến hành nghiên cứu tại các doanh nghiệp sản xuất ở Pakistan Nghiên cứu của họ đo lường hiệu suất quản trị logistics xanh thông qua năm biến số gồm: mức độ hợp tác với khách hàng, sản xuất xanh, thiết kế xanh, hệ thống thông tin xanh và mua hàng xanh Kết quả nghiên cứu cho thấy hầu hết các hoạt động logistics xanh đều có mối tương quan tích cực với hiệu quả môi trường của doanh nghiệp Tiếp tục mở rộng quy mô nghiên cứu ở cấp độ quốc gia, Khan và Qianli (2017a) đã sử dụng mô hình ARDL để khám phá mối quan hệ giữa hiệu suất logistics xanh và các chỉ số kinh tế và môi trường tại Vương quốc Anh trong giai đoạn 1981 - 2016 Nhóm tác giả kết luận rằng việc xanh hóa các hoạt động logistics sẽ có tác động tích cực và đáng kể với mức tiêu thụ năng lượng tái tạo Việc sử dụng năng lượng tái tạo thay thể cho nguồn nhiên liệu hóa thạch sẽ

31 góp phần vào đảm bảo tính bền vững của môi trường Nghiên cứu của Luthra và cộng sự (2016) cũng nhấn mạnh rằng việc áp dụng logistics xanh có thể cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng, giảm lượng chất thải và nồng độ khí CO2 phát ra môi trường, từ đó góp phần tăng tính bền vững của môi trường Các tài liệu nghiên cứu khác cũng chỉ ra để khắc phục lượng khí thải CO2 do các hoạt động logistics yếu kém tạo ra gây ảnh hưởng xấu tới sức khỏe và khí hậu toàn cầu thì cần triển khai các chính sách nghiêm ngặt về bảo vệ môi trường, triển khai đổi mới công nghệ, khuyến khích các doanh nghiệp xanh hóa hoạt động và nâng cao nhận thức của người tiêu dùng (Werikhe & Jin 2016; Yingfei & cộng sự 2020; Shahzad & cộng sự 2020)

Dựa trên các tiền nghiên cứu trên có thể thấy, hoạt động logistics có tác động tích cực tới tính bền vững môi trường thông qua việc sử dụng hợp lý nguồn tài nguyên; tăng cường mức độ sử dụng các nguồn năng lượng sạch, năng lượng tái tạo và giảm thiểu lượng khí thải nhà kính và xử lý rác thải, cá mối nguy hại ra môi trường Qua đó, logistics xanh sẽ giúp giảm tình trạng ô nhiễm môi trường, duy trì hệ sinh thái, ứng phó với hiện tượng biến đổi khí hậu.

Chương 1 đã trình bày chi tiết khung lý thuyết liên quan tới logistics xanh, phát triển bền vững, tăng trưởng kinh tế và chất lượng môi trường Chương 1 cũng đã trình bày các yếu tố tác động tới hiệu quả hoạt động logistics xanh và thảo luận tác động của hoạt động logistics xanh tới các mục tiêu tăng trưởng kinh tế và phát triển bền vững về môi trường Dựa trên tiền đề tổng quan nghiên cứu và cơ sở lý thuyết được trình bày trong chương này, sang chương 2 tác giả sẽ tiến hành lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp và thu thập các dữ liệu nghiên cứu

PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Mô hình và giả thuyết nghiên cứu

2.1.1 Tổng quan các mô hình nghiên cứu về mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh với tăng trưởng kinh tế và phát triển bền vững về môi trường Để lựa chọn biến số cho mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh với tăng trưởng kinh tế và phát triển bền vững về môi trường, khóa luận đã dựa trên một số các công trình nghiên cứu khoa học trước đây của các tác giả sau:

Zaman và Shamsuddin (2017) sử dụng phương pháp ước lượng GMM để ước lượng mối liên hệ giữa logistics xanh với nhu cầu năng lượng và các yếu tố kinh tế, môi trường trong nhóm 27 quốc gia châu Âu qua phương trình sau:

EDit = α0 + β1 LPIit + β2 FDItit + β3 INDit + β4 TOPit + vi + wt + eit (i) EFit = α0 + β1 LPIit + β2 FDItit + β3 INDit + β4 TOPit + vi + wt + eit (ii) EHit = α0 + β1 LPIit + β2 FDItit + β3 INDit + β4 TOPit + vi + wt + eit (iii) Trong đó:

+ ED (i): là nhu cầu năng lượng biểu diễn qua mức độ tiêu thụ năng lượng tái tạo (REC); hiệu suất năng lượng - GDP trên một đơn vị sử dụng năng lượng (ENRGEFC) và giá nhiên liệu (ENRGPRICE)

+ EF (ii): là các yếu tố môi trường biểu diễn qua lượng khí thải CO2 đầu người (CO2 per capita) và lượng tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch (FFUEL)

+ EH (iii): là các yếu tố kinh tế biểu diễn qua thu nhập bình quân đầu người (GDPPC) và chi tiêu cho sức khỏe bình quân đầu người (HEXPC)

- Biến độc lập: các chỉ số đo lường hiệu quả logistics bao gồm các chỉ số LPI về khả năng theo dõi, truy xuất lô hàng (LPITTC); năng lực logistics (LPIQLS); quy trình thông quan (LPICCP); mức độ dễ dàng sắp xếp các lô hàng có giá cạnh tranh (LPICPS); chất lượng cơ sở hạ tầng (LPIQTTI) và tần suất giao hàng theo đúng lịch trình (LPIST)

+ FDI: vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài

+ IND: giá trị gia tăng công nghiệp

+ TOP: độ mở thương mại

- vi: biểu thị các yếu tố tác động cố định theo quốc gia

- wt: biểu thị các yếu tố tác động cố định theo thời gian

- e: biểu thị các chênh lệch, sai sót

Khan và cộng sự (2018) tiến hành đánh giá mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh với nhu cầu năng lượng, tăng trưởng kinh tế và tính bền vững môi trường Sử dụng dữ liệu bảng của 43 quốc gia khác nhau trên thế giới trong khoảng thời gian từ

2007 đến 2016 và phương pháp GMM, nhóm tác giả tiến hành xây dựng mô hình kiểm tra các giả thuyết của mình như sau:

Lit = α0 + β1 Engyit + β2 Envtit + β3 Ecocit + β4 Contit + vt + eit

- Biến phụ thuộc: L là chỉ số hiệu quả logistics bao gồm các chỉ số LPI về quy trình thông quan (LPICCP); chất lượng cơ sở hạ tầng (LPIQTTI); tần suất giao hàng theo đúng lịch trình (LPIST); năng lực logistics (LPIQLS); khả năng theo dõi, truy xuất lô hàng (LPITTC) và mức độ dễ dàng sắp xếp các lô hàng có giá cạnh tranh (LPICPS)

+ Engy: các chỉ số về nhu cầu năng lượng bao gồm GDP trên một đơn vị sử dụng năng lượng (GDP per unit of energy use) và % mức độ sử dụng năng lượng tái tạo trên tổng mức sử dụng năng lượng (REC)

+ Envt: các chỉ số về môi trường bao gồm mức độ sử dụng năng lượng hóa thạch (FFUEL); tổng lượng khí thải nhà kính (TGHG) và lượng phát thải CO2 đầu người (CO2 per capita)

+ Eco: các chỉ số về sức khỏe nền kinh tế bao gồm mức chi tiêu y tế đầu người (HEPC) và thu nhập bình quân đầu người (GDP per capita)

+ Cont: các biến số kiểm soát bao gồm vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI); giá trị gia tăng của công nghiệp (IVD); giá trị gia tăng sản xuất (MVD); giá trị gia tăng nông nghiệp (AVD); % tỷ lệ xuất khẩu (Export) và % tỷ lệ nhập khẩu (Import)

- α và e là các hiệu chỉnh sai số trong mô hình

Cũng vận dụng kỹ thuật GMM để ước lượng mối quan hệ giữa hiệu quả logistics xanh với tăng trưởng kinh tế và môi trường, nhưng Li và cộng sự (2021) lại có cách xây dựng mô hình khác cho nhóm 63 quốc gia thuộc OBOR trong giai đoạn

Economic growthit = β0 + β1.GLit + β2.INDit + β3.AGit + β4.FFCit + β5.FDIit + etit (a)

CO2it = β0 + β1.GLit + β2.INDit + β3.AGit + β4.FFCit + β5.FDIit + etit (b) Trong đó:

- Phương trình (a) đo lường tác động của hoạt động logistics xanh tới tăng trưởng kinh tế

- Phương trình (b) đo lường tác động của hoạt động logistics xanh với ô nhiễm môi trường thông qua lượng khí thải CO2

- GL - chỉ số hoạt động logistics xanh - là biến nội sinh trong cả hai phương trình (a) và (b)

Ngoài ra trong mô hình nghiên cứu, nhóm tác giả còn sử dụng một số biến kiểm soát bao gồm:

+ IND: giá trị gia tăng công nghiệp

+ AG: giá trị gia tăng nông nghiệp

+ FFC: lượng tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch

+ FDI: vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài

2.1.2 Mô hình và giả thuyết nghiên cứu

Khóa luận này sẽ sử dụng phương pháp định lượng để ước lượng tác động của các yếu tố tới hiệu quả hoặt động logistics xanh thông qua chỉ số LPI dựa trên cơ sở lý thuyết đề cập tại chương 1 Đồng thời, dựa trên tổng quan các công trình nghiên cứu trước đây, bài viết cũng khám phá mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh với tăng trưởng kinh tế và sự phát triển bền vững của môi trường ở quy mô quốc gia trong một nhóm 19 quốc gia thuộc khu vực châu Á - Thái Bình Dương trong giai đoạn từ

2007 đến 2018 Từ phần cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu, mối quan hệ giữa các yếu tố được tác giả xây dựng thành mô hình lý thuyết như sau:

Mô hình nghiên cứu trên được phát triển dựa trên bài nghiên cứu của Magazzino và cộng sự (2021) Có ba khía cạnh nghiên cứu chính được biểu diễn qua hình 2.1 bao gồm: a Các yếu tố quyết định tới hiệu quả hoạt động logistics xanh b Tác động của hoạt động logistics xanh tới tăng trưởng kinh tế c Tác động của hoạt động logistics xanh tới sự bền vững của môi trường

Hình 2.1: Mô hình biểu thị các mối quan hệ giữa các yếu tố

Dựa trên các mô hình nghiên cứu của các học giả trước đây, tác giả tiến hành lựa chọn các biến số chính để thiết lập các mô hình thực nghiệm như sau:

2.1.2.1 Phương trình ước tính tác động của các yếu tố với hiệu quả của hoạt động logistics xanh

LPIi,t = 𝛼0 + 𝛼1.INSTi,t + 𝛼2.INFRAi,t + 𝛼3.TECHi,t + 𝛼4.INTERNETi,t +

𝛼5.MOBILEi,t + 𝛼6.TELEi,t + 𝛼7.EDUi,t + ɛi,t (1) Trong đó:

- Biến phụ thuộc: LPI là đại diện cho hiệu quả hoạt động logistics xanh LPI được đo lường dựa trên chỉ số hiệu quả hoạt động logistics tổng thể phản ánh nhận thức về phát triển logistics của một quốc gia

- Các biến độc lập bao gồm:

+ INST: Chất lượng thể chế

+ INFRA: Chất lượng cơ sở hạ tầng giao thông và thương mại

+ TECH: Mức độ đổi mới công nghệ

Dữ liệu nghiên cứu

Khóa luận tập trung nghiên cứu trong khoảng thời gian 12 năm từ 2007 - 2018 Đề tài sử dụng dữ liệu của 19 quốc gia thuộc khu vực châu Á - Thái Bình Dương bao

44 gồm: Úc, New Zealand, Fiji, Trung Quốc, Hàn Quốc, Nhật Bản, Hong Kong, Nga, Nepal, Mông Cổ, Singapore, Thái Lan, Myanmar, Malaysia, Philippines, Lào, Campuchia, Indonesia và Việt Nam Việc lựa chọn mẫu các quốc gia và khoảng thời gian nghiên cứu được tác giả quyết định dựa trên dữ liệu sẵn có của các nguồn thu thập số liệu Các dữ liệu được sử dụng trong khóa luận và nguồn số liệu của chúng được thể hiện ở bảng 2.4:

Bảng 2.4: Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

Biến số Mô tả Nguồn dữ liệu

LPI Chỉ số hiệu quả hoạt động logistics tổng thể phản ánh nhận thức về phát triển logistics của một quốc gia, trên mức xếp hạng từ 1 (rất thấp) đến 5 (rất cao)

World Bank - Logistics Performance Index

GDPPC Thu nhập bình quân đầu người tính theo giá USD cố định năm 2015

Khan và cộng sự (2018), An và cộng sự

CO2PC Lượng khí thải CO2 phát ra tính trên đầu người (đo lường bằng mét tấn)

Khan và cộng sự (2018), An và cộng sự

INST Chỉ số chất lượng thể chế Worldwide

EDU Tỷ lệ % nhập học đại học trên tỷ lệ nhập học các cấp chung cả nước

INFRA Chỉ số chất lượng cơ sở hạ tầng đánh giá theo mức từ 1 - 7 Trong đó 1 là cực kỳ kém phát triển, 7 là phát triển tốt và hiệu quả theo tiêu chuẩn quốc tế

TECH Chỉ số năng lực đổi mới sáng tạo đánh giá theo mức từ 1 - 7 Trong đó 1 là cực kỳ kém phát triển, 7 là phát triển tốt và hiệu quả theo tiêu chuẩn quốc tế

INTERNET Tỷ lệ người sử dụng Internet trên tổng dân số

MOBILE Số lượng thuê bao di động đăng ký trả trước và trả sau

TELE Số lượng thuê bao điện thoại cố định

FDI Tổng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tính bằng % của tổng sản phẩm quốc nội (GDP)

TRADE Tổng giá trị xuất, nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ tính bằng % của tổng sản phẩm quốc nội (GDP)

An và cộng sự (2021), Khan và cộng sự (2019a)

FFEC Tỷ lệ mức nhiên liệu hóa thạch được tiêu thụ trên tổng mức năng lượng tiêu thụ

IVD Giá trị gia tăng trong ngành công nghiệp (bao gồm cả xây dựng) tính theo % của tổng sản phẩm quốc nội

AVD Giá trị gia tăng trong ngành nông, lâm, thủy sản tính theo % của tổng sản phẩm quốc nội (GDP)

Khan và cộng sự (2018) Để đo lường hiệu quả logistics xanh, đề tài sử dụng chỉ số hoạt động logistics tổng thể trích xuất từ “Báo cáo Chỉ số Hiệu quả hoạt động logistics” (LPI) do Ngân hàng thế giới phát hành hai năm một lần Tác giả lựa chọn chỉ số LPI để biểu thị hiệu quả hoạt động logistics xanh căn cứ dựa vào các mô hình nghiên cứu thực nghiệm của Khan và Qianli (2017); Liu và cộng sự (2018) và Li và cộng sự (2021) Dữ liệu về LPI chỉ có sẵn trong các năm 2007, 2010, 2012, 2014, 2016 và 2018 Số liệu của các năm bị thiếu được thay thế bằng giá trị của năm trước nó

Dữ liệu về lượng khí thải CO2 trên đầu người (CO2 emissions per capita) và GDP bình quân đầu người (GDP per capita) được tác giả thu thập từ trang Chỉ số Phát triển Thế giới (WDI) của World Bank Thống kê mô tả cách đo lường của các biến được thể hiện qua bảng 2.4

Về chỉ số chất lượng thể chế, để thống kê dữ liệu, đề tài sử dụng phương pháp phân tích các thành phần chính (PCA) để biến đổi tập hợp sáu chỉ số tổng hợp thuộc Báo cáo Chỉ số Quản trị Toàn cầu (Worldwide Governance Index - WGI) do Ngân hàng thế giới phát hành thành một biến số chung là biến INST Chỉ số WGI được đánh giá cho hơn 200 quốc gia và vùng lãnh thổ trong giai đoạn từ 1996 đến 2021 dựa trên sáu khía cạnh quản trị bao gồm:

(i) Tiếng nói và trách nhiệm giải trình (Voice and Accountability)

(ii) Ổn định chính trị và không có bạo lực hoặc khủng bố (Political Stability and Absence of Violence/Terrorism)

(iii) Hiệu quả của chính phủ (Government Effectiveness)

(iv) Chất lượng của các quy định pháp luật (Regulatory Quality)

(v) Nhà nước pháp quyền (Rule of Law)

(vi) Kiểm soát tham nhũng (Control of Corruption)

Các dữ liệu về chất lượng cơ sở hạ tầng và trình độ công nghệ được dẫn chứng số liệu từ các chỉ số thành phần trong Báo cáo Năng lực Cạnh tranh Toàn cầu (Global Competitiveness Report - GCI) do Diễn đàn Kinh tế thế giới (WEF) phát hành Các chỉ số được đo lường theo thang điểm từ 1 đến 7

Cuối cùng, dữ liệu về các biến số khác bao gồm vốn FDI; độ mở thương mại; mức tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch; giá trị gia tăng ngành công nghiệp và nông nghiệp; tỷ lệ học đại học và các biến số đo lường chất lượng hạ tầng công nghệ thông tin đều được thu thập từ WDI

Kết hợp tất cả các nguồn dữ liệu thu thập ở trên, đề tài thu thập được bộ dữ liệu không cân bằng để kiểm tra các giả thuyết về mối quan hệ giữa các yếu tố quyết định tới hiệu quả hoạt động logistics xanh và tác động của logistics xanh tới tăng trưởng kinh tế và phát triển môi trường bền vững.

Phương pháp nghiên cứu

Từ phương trình (1), (2) và (3), trước tiên tác giả tiến hành kiểm định và hồi quy lần lượt theo phương pháp OLS, FE và RE nhằm mục đích xác định mức độ tác

48 động của các biến Tuy nhiên, theo các nghiên cứu trước đây của Liu và cộng sự

(2018), Li và cộng sự (2021), biến LPI hay hiệu suất logistics xanh trong phương trình (2) và (3) được xem là biến nội sinh Hiện tượng nội sinh là việc phát sinh mối quan hệ nhân quả (mối quan hệ hai chiều) giữa biến được giải thích và biến giải thích

Lý giải cho điều này là bởi bên cạnh việc LPI tác động tới CO2 và GDP thì các biến này cũng có thể tác động ngược tới LPI Lượng CO2 gia tăng gây các vấn đề về môi trường nên các chính phủ sẽ áp đặt những quy định về môi trường tới hoạt động của các doanh nghiệp sản xuất và logistics Bên cạnh đó, khi kinh tế tăng trưởng cũng sẽ tạo môi trường thuận lợi cho hoạt động logistics phát triển, tăng lượng vốn đầu tư để cải tiến quy trình và công nghệ xanh hóa hoạt động logistics Do đó, hiện tượng nội sinh sẽ khiến kết quả hồi quy bằng các phương pháp trên chưa đủ độ tin cậy, các ước lượng bằng phương pháp thông thương như OLS, FE, RE sẽ không còn hiệu quả Để kiểm tra vấn đề nội sinh trong các mô hình đó, người ta thường áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất hai giai đoạn (2SLS) Nhưng hạn chế của phương pháp này là tìm và lựa chọn biến công cụ là rất khó khăn khi phải thỏa mãn đồng thời hai điều kiện đó là: tương quan với biến giải thích và không tương quan với phần sai số Các biến công cụ có thể bị đánh giá là yếu làm khắc phục không tốt hiện tượng nội sinh Để giải quyết các vấn để trên, khóa luận quyết định sử dụng phương pháp ước lượng moment tổng quát (GMM) cho dữ liệu bảng dựa trên nghiên cứu thực nghiệm của Mohsin và cộng sự (2022), An và cộng sự (2021) và Khan và cộng sự (2018), để ước lượng mối quan hệ giữa hoạt động logistics xanh với tăng trưởng kinh tế và phát triển môi trường bền vững tại các quốc gia châu Á - Thái Bình Dương

Phương pháp GMM được phát triển chính thức bởi Hansen vào năm 1982 Đây là một phương pháp chung để ước tính các tham số trong mô hình thống kê bằng cách sử dụng các giả định về thời điểm cụ thể của các biến ngẫu nhiên Các giả định này được gọi là điều kiện thời điểm GMM là phương pháp tổng quát của nhiều phương pháp ước lượng phổ biến như OLS, FE, RE, GLS, IV, MLE, Phương pháp này cho phép giải quyết trực tiếp một số vấn đề kinh tế như cho ra các ước lượng không chệch và vững ngay cả trong trường hợp xảy ra vấn đề nội sinh và thường được sử dụng phổ biến trong ước lượng dữ liệu bảng động tuyến tính Ước lượng GMM sẽ phù hợp để áp dụng trong trường hợp có ít mốc thời gian quan sát và có nhiều đối tượng nghiên

49 cứu (T nhỏ và N lớn) Trong bài khóa luận này, phương pháp GMM sẽ là lựa chọn phù hợp để thiết lập mô hình nghiên cứu vì đề tài tập trung nghiên cứu ở 19 quốc gia (n ) trong khoảng thời gian ngắn từ 2007 đến 2018 (t = 9 năm)

Có 2 loại công cụ ước lượng được sử dụng chính trong phương pháp GMM, đó là: ước lượng D-GMM (Difference-GMM) và S-GMM (System-GMM) D-GMM, hay còn gọi là GMM sai phân bậc nhất, do Arellano và Bond đề xuất năm 1991 Đây là một trong những công cụ ước tính bảng nhằm giúp giảm vấn đề về tính đồng thời, tính không đồng nhất và các vấn đề tương quan chuỗi bằng cách đưa thêm biến trễ của biến phụ thuộc vào mô hình với vai trò như một biến độc lập và biến đổi phương trình bằng sai phân bậc nhất Quá trình sai phân của phương trình sẽ giúp loại bỏ vấn đề nội sinh giữa các biến giải thích với phần sai số Tuy vậy, phương pháp này vẫn có những giả định hạn chế Khi biến phụ thuộc (Yt) có tương quan cao với biến trễ của nó (Yt-1 hoặc Yt-n) mà mốc thời gian quan sát (t) lại không quá lớn thì các ước lượng thu được từ phương pháp này vẫn có sai lệch Các biến công cụ cũng có thể bị đánh giá là yếu do phần sai số với các biến giải thích trong mô hình không có mối tương quan với nhau khiến cho kết quả GMM không vững Để khắc phục những hạn chế đó, Blundell và Bond (1998) đề xuất mô hình S-GMM, hay phương pháp ước lượng GMM hệ thống Phương pháp này sẽ sử dụng biến công cụ là các biến nội sinh và các biến trễ của biến nội sinh, ngoài ra các biến ngoại sinh sẽ được đưa vào phần không được công cụ (iv) Đối với dữ liệu bảng, thông thường chúng ta sẽ gặp phải vấn đề về tương quan chuỗi và phương sai thay đổi, điều này có thể làm sai lệch kết quả ước lượng thực của mô hình Tự tương quan hay tương quan nối tiếp là hiện tượng khi biểu thức xáo trộn ngẫu nhiên (biểu thức biểu thị phần sai số và phần dư) tương quan với một biến bất kỳ trong mô hình mà không bị ảnh hưởng bởi biểu thức nhiễu liên quan đến một biến khác của mô hình Còn hiện tượng phương sai thay đổi trong dữ liệu bảng là hiện tượng xảy ra khi phương sai của các sai số khác nhau giữa các quan sát Do đó, sử dụng phương pháp GMM sẽ giúp khắc phục các hiện tượng trên

Bên cạnh đó, sử dụng phương pháp S-GMM cũng giúp khắc phục tính nội sinh bằng cách sử dụng độ trễ của các biến phụ thuộc làm công cụ hồi quy cho mô hình

50 dữ liệu bảng động Vì các biến GDP bình quân đầu người (GDPPC) và lượng phát thải khí CO2 đầu người (CO2PC) có số liệu ổn định và liên tục qua các năm do đó các biến độ trễ của chúng có tương quan yếu với biến ban đầu (Bond, Hoeffler và Temple, 2001) Vì vậy, khóa luận bổ sung thêm biến độ trễ 1 năm của biến phụ thuộc vào các mô hình cơ bản ban đầu Các phương trình (2) và (3) lần lượt được biến đổi lại như sau:

GDPPCit = β0 + 𝝈1.GDPPCi,t-1 + β1.LPIi,t + β2.INSTi,t + β3.FFECi,t + β4.FDIi,t

CO2PCi,t = 𝜸0 + 𝝈2.CO2PCi,t-1 + 𝜸2.INSTi,t + 𝜸3.FFECi,t + 𝜸4.FDIi,t +

Trong đó: GDPPCi,t-1 là thu nhập bình quân đầu người năm trước CO2PCi,t-

1 là lượng phát thải CO2 trên đầu người năm trước Để đảm bảo độ tin cậy của kết quả hồi quy và kểm tra sự phù hợp của phương pháp GMM, tác giả cần thực hiện hai kiểm định quan trọng là kiểm định sự tự tương quan của phần sai số đo lường (Arrelano-Bond) và kiểm định tính hợp lý các biến công cụ trong mô hình (Sargan test) Kiểm định Sargan hay còn được gọi là kiểm định Hansen hoặc J test sẽ xem xét các biến công cụ sử dụng có tương quan với phần sai số hay không Các giả thiết của kiểm định Sargan như sau: H0: biến công cụ là ngoại sinh; H1: biến công cụ là nội sinh

Các biến công cụ sẽ được xem là phù hợp khi chúng là biến ngoại sinh, tức không có tương quan với phần dư của mô hình Sargan test hay Hansen test có giá trị p-value càng lớn càng tốt Còn kiểm định Arellano - Bond sẽ kiểm tra tính tự tương quan của phương sai sai số trong phương trình Mô hình hồi quy theo phương pháp GMM được xem là tốt khi thỏa mãn ba điều kiện:

- AR (1) có ý nghĩa, tức có tự tương quan chuỗi bậc 1

- AR (2) không có ý nghĩa, tức là không có tự tương quan chuỗi bậc 2

- Hansen’s J-test hay Sargan test thể hiện mô hình không bị xác định quá mức (overidentified)

Sau khi đã chọn lựa phương pháp nghiên cứu, thu thập dữ liệu cho các biến số và thiết lập các phương trình hồi quy hoàn chỉnh, tác giả tiếp tục tiến hành chạy mô hình để kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu Các kết quả hồi quy và phân tích được trình bày ở các chương tiếp theo.

Trong chương 2 tác giả đã tiến hành thu thập và phân tích các bài nghiên cứu và tài liệu thực nghiệm có cùng mục tiêu với khóa luận của các học giả và nhóm tác giả đi trước để thiết lập mô hình nghiên cứu phù hợp nhằm thu được kết quả có ý nghĩa Qua quá trình tổng hợp, so sánh và đánh giá tài liệu, tác giả đã chọn lọc được các biến số phù hợp và xây dựng ba phương trình chính để làm rõ các vấn đề: (1) đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tới hiệu quả hoạt động logistics; (2) tác động của hoạt động logistics xanh tới tăng trưởng kinh tế và (3) tác động của hoạt động logistics xanh tới tính bền vững về môi trường Cũng trong chương này, tác giả đã trình bày rõ về phương pháp nghiên cứu và cách thức lựa chọn, thu thập dữ liệu quan sát Từ đó, tác giả sẽ tiến hành chạy mô hình hồi quy để kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu Sang chương 3, đề tài sẽ trình bày các kết quả nghiên cứu và tiến hành phân tích chúng.

KẾT QUẢ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA HOẠT ĐỘNG LOGISTICS XANH, TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VÀ CHẤT LƯỢNG MÔI TRƯỜNG

Thống kê mô tả số liệu

Nghiên cứu này sử dụng phần mềm Stata 17.0 để phân tích hồi quy dữ liệu thống kê của 19 quốc gia thuộc khu vực châu Á - Thái Bình Dương trong khoảng thời gian từ 2007 cho đến 2018 Thống kê mô tả tất cả các biến được minh họa qua bảng 3.1

Số lượng quan sát cho từng biến nằm trong khoảng 139 - 228 quan sát do các lý do khách quan từ các nguồn thu thập dữ liệu Qua bảng 3.1 có thể thấy, tất cả các biến đều có giá trị trung bình và độ lệch chuẩn dương, đồng thời có đỉnh phân phối đáng kể Giá trị thống kê trung bình của LPI là 3.11 và độ lệch chuẩn là 0.65 Nhìn chung, các quốc gia châu Á - Thái Bình Dương có sự chênh lệch về hiệu quả hoạt động logistics xanh khi giá trị LPI đi từ 1.86 đến 4.19

Các biến về GDP và lượng khí thải CO2 bình quân đầu người lần lượt có giá trị trung bình là 8.81 và 1.03; giá trị độ lệch chuẩn ở mức 1.39 và 1.36 Thu nhập bình quân đầu người giữa các quốc gia có thu nhập thấp và nước có thu nhập cao chênh lệch khá cao Dựa trên cách phân chia của World Bank, có thể chia 19 quốc gia nghiên cứu thành 3 nhóm chính là: nhóm có thu nhập cao, nhóm có thu nhập trung bình cao và nhóm có thu nhập trung bình thấp Các nhóm quốc gia được liệt kê tại phụ lục 3.1 Lượng phát thải CO2 có giá trị từ -2.3 đến 2.9 chứng tỏ chất lượng môi trường ở các quốc gia trong khu vực có sự khác biệt rõ rệt Có những quốc gia có tăng trưởng kinh tế cao đi kèm với chất lượng môi trưởng tốt nhưng ngược lại cũng có những quốc gia kinh tế kém phát triển gặp phải những vấn đề về ô nhiễm môi trường

Về chất lượng thể chế và ổn định chính trị, giá trị INST có sự chênh lệch rất lớn với giá trị thấp nhất là -4.3 và cao nhất là 4.1 Điều này chứng tỏ có sự khác biệt rõ rệt về môi trường thể chế - chính trị giữa các quốc gia thuộc khu vực Có những quốc gia có môi trường an ninh - chính trị ổn định nhưng cũng có một số quốc gia đang xảy ra những mâu thuẫn và bất ổn chính trị Tương tụ, các biến số khác về EDU, INFRA và TECH cũng có chênh lệch tương đối lớn giữa các quốc gia và có giá trị trung bình lần lượt là 3.66; 4.41 và 3.81 Dựa vào kết quả thống kê, ta cũng có thể

54 thấy IVD có độ lệch chuẩn thấp nhất trong các biến kiểm soát với 0.43, cho biết các quốc gia châu Á - Thái Bình Dương có sự chênh lệch về giá trị gia tăng ngành công nghiệp ít nhất

Bảng 3.1: Kết quả thống kê tất cả các biến Variable Obs Mean Std Dev Min Max lpi 225 3.111 0.649 1.862 4.190

CO2pc 216 1.030 1.359 -2.296 2.919 gdppc 228 8.814 1.387 6.454 11.0247 inst 228 4.346 2.270 -4.298 4.097 edu 172 3.661 0.698 1.990 4.969 tech 204 3.812 0.891 2.2 5.9 infra 204 4.409 1.397 1.8 6.8 internet 227 45820 30.338 0.2171 96.023 tele 228 2.46e+07 6.11e+07 37529 3.66e+08 mobile 228 1.18e+08 2.56e+08 247641 1.65e+09 fdi 223 1.120 1.457 -4.841 4.069 trade 223 4.436 0.724 2.473 6.093 ffec 139 4.174 0.559 2.154 4.587 avd 228 1.635 1.859 -3.503 3.774 ivd 228 3.286 0.439 1.869 3.872

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Stata 17.0

Kết quả ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình được biểu diễn ở phụ lục 3.2 Kết quả cho thấy các yếu tố chất lượng thể chế, chất lượng cơ sở hạ tầng giao thông và mức độ đổi mới công nghệ có tác động tích cực với hiệu quả hoạt động

55 logistics xanh, tăng trưởng kinh tế và lượng khí CO2 Ma trận cũng cho thấy hiệu quả hoạt động logistics xanh cũng có mối quan hệ thuận chiều với GDP và lượng phát thải CO2 đầu người Tuy nhiên, kết quả ma trận tương quan chỉ nhằm mục đích đánh giá các biến số có mối quan hệ tuyến tính với nhau hay không và chỉ mang tính chất tương đối, không thể hiện mức độ tương quan thực Để đánh giá mối tương quan thực giữa các biến số, tác giả sẽ cần tiến hành các kiểm định và hồi quy mô hình để thu được kết quả ước lượng chính xác Theo kết quả ma trận tương quan, đa số hệ số tương quan của các cặp biến trong mô hình đều nhỏ hơn 0.8 ngoại trừ các cặp biến LPI và GDPPC, LPI và INST, LPI và INFRA, LPI và TECH, GDPPC và INST, GDPPC và EDU, GDPPC và INFRA, GDPPC và TECH Trong đó hệ số tương quan giữa biến INFRA với các biến LPI và GDPPC đạt trên 0.9 Khi hệ số tương quan quá lớn có thể dẫn tới hiện tượng đa cộng tuyến Để kiểm định điều này, khóa luận tiến hành hồi quy các mô hình (1), (2) và (3) và kiểm định bằng câu lệnh VIF Kết quả kiểm định được thể hiện qua phụ lục 3 cho thấy hệ số VIF của các biến trong mô hình đều nhỏ hơn 10 với các giá trị trung bình cho mô hình (1), (2) và (3) lần lượt là 3.81, 3.67 và 3.67 Chứng tỏ rằng, dữ liệu nghiên cứu có hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo Tuy nhiên, khi sử dụng các phương pháp ước lượng cho dữ liệu bảng như FGLS, GMM sẽ giúp tái cấu trúc lại mô hình và hạn chế hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến.

Kết quả ước lượng tác động của các yếu tố quyết định tới hiệu suất hoạt động

3.2.1 Kiểm định các khuyết tật của mô hình

- Ước lượng mô hình theo phương pháp OLS, FE, RE: Để ước lượng các nhân tố tác động tới hiệu suất hoạt động logistics xanh, tác giả tiến hành hồi quy mô hình (1) theo phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS)

Tác giả tiến hành kiểm định tự tương quan thông qua câu lệnh “imtest, white” và phương sai thay đổi qua câu lệnh “xtserial” Kết quả của cả hai kiểm định cho giá trị p-value nhỏ hơn 5%, chứng tỏ có hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi trong mô hình ước lượng OLS Sau đó, đề tài tiếp tục lần lượt ước lượng phương trình

56 theo mô hình tác động cố định (fixed effects - FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects - REM) Kết quả ước lượng theo mô hình OLS, FE, RE của phương trình (1) được biểu diễn tại bảng 3.2

Bảng 3.2: Kết quả ước lượng tác động của các yếu tố quyết định tới hiệu suất hoạt động logistics xanh theo phương pháp OLS, FE, RE

(OLS) (RE) (FE) lpi lpi lpi

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Stata 17.0

- Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp: Để lựa chọn giữa mô hình tối ưu giữa FEM và REM, tác giả tiến hành kiểm định Hausman với giả thiết H0 là tác động cá biệt của mỗi đơn bị chéo không gian không có tương quan với các biến hồi quy khác trong mô hình Kết quả cho ra giá trị p-value nhỏ hơn 5%, bác bỏ H0 chấp nhận H1, mô hình FEM là mô hình tối ưu hơn để phân tích do kết quả hồi quy theo mô hình REM sẽ bị thiên lệch

- Kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi đối với mô hình FEM:

Sau khi đã lựa chọn mô hình FEM là mô hình phù hợp, đề tài tiếp tục kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi cho mô hình này Để kiểm định phương sai sai số thay đổi, tác giả sử dụng câu lệnh “xttest3” để kiểm định Modified

Wald Kết quả kiểm định cho giá trị p-value nhỏ hơn 5% chứng tỏ mô hình gặp vấn đề phương sai sai số thay đổi

Tương tự với mô hình OLS, để kiểm định hiện tượng tự tương quan cho mô hình FEM, ta sử dụng câu lệnh “xtserial” Kết quả cũng cho ra giá trị p-value nhỏ hơn 5%

Do vậy, mô hình FEM gặp phải khuyết tật tự tương quan và phương sai sai số thay đổi Các khuyết tật này khiến cho kết quả ước lượng của mô hình FEM trở nên không có sức thuyết phục

- Khắc phục các khuyết tật bằng phương pháp FGLS: Để khắc phục các khuyết tật của mô hình bao gồm hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, tác giả hồi quy mô hình theo phương pháp hồi quy bình phương tổng quát tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) bằng câu lệnh “xtgls” thêm lựa chọn panels(h) Kết quả ước lượng FGLS được thống kê qua bảng 3.3:

Bảng3.3: Kết quả hồi quy theo phương pháp FGLS (Biến phụ thuộc: LPI)

- lpi | Coefficient Std err z P>|z| [95% conf interval] -+ - inst | 0657425 0136896 4.80 0.000 0389115 0925735 edu | -.3037472 0356436 -8.52 0.000 -.3736072 -.2338871 internet | 0016626 0004481 3.71 0.000 0007842 0025409 mobile | -6.83e-11 7.59e-11 -0.90 0.368 -2.17e-10 8.03e-11 tele | -9.47e-10 3.01e-10 -3.15 0.002 -1.54e-09 -3.58e-10 infra | 3432983 0210766 16.29 0.000 3019889 3846076 tech | 0805329 0289487 2.78 0.005 0237945 1372712 _cons | 2.437847 1500215 16.25 0.000 2.143811 2.731884 -

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Stata 17.0 3.2.2 Thảo luận kết quả nghiên cứu

Từ kết quả ước lượng thể hiện qua bảng 3.4, ta có thể thấy ngoại trừ biến MOBILE, tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% Nhóm các nhân tố bao gồm INST, INTERNET, INFRA và TECH có tác động dương với hiệu quả hoạt động logistics xanh Các biến số này đều có mối tương quan đúng theo kỳ vọng ban đầu đặt ra Ngược lại, biến EDU và TELE được kỳ vọng có tác động dương lại cho ra kết quả có tác động tiêu cực tới hiệu suất hoạt động logistics xanh Trong đó tác động của biến TELE là không đáng kế tới chỉ số LPI

Về chất lượng thể chế, khi chỉ số INST tăng 1% thì chỉ số hiệu quả logistics xanh LPI sẽ có xu hướng tăng 0,066% với độ tin cậy 99% Kết quả này là hợp lý với nghiên cứu của An và cộng sự (2021) Nghiên cứu của nhóm tác giả đã chỉ ra rằng chất lượng thể chế yếu kém tại quốc gia sở tại là nguyên nhân chính dẫn tới hiệu suất hoạt động và chất lượng dịch vụ logistics yếu kém Chất lượng của hệ thống pháp quyền và quản lý nhà nước yếu kém sẽ làm gia tăng tình trạng tham nhũng trong quy trình xử lý thông quan Việc các cán bộ hải quan gây khó dễ, trì hoãn thực hiện các thủ tục trong quy trình thông quan nhằm nhận hối lộ từ các doanh nghiệp sẽ gây ảnh hưởng xấu tới tiến độ vận chuyển và phát sinh các chi phí cho các doanh nghiệp Đồng thời khi quy trình thông quan càng lâu thì tình trạng ùn tắc phương tiện vận tải và hàng hóa tại các cảng càng dễ xảy ra, gây ảnh hưởng xấu tới hệ sinh thái và cơ sở hạ tầng nơi đây Theo Wong & Tang (2018), bằng việc sử dụng chỉ số PS (độ ổn định chính trị) và CP (mức độ tham nhũng), nhóm tác giả cũng chỉ ra rằng các quốc gia có độ ổn định chính trị cao và kiểm soát tham nhũng tốt sẽ tạo điều kiện phát triển logistics tốt hơn từ đó cải thiện chỉ số LPI Qua đó có thể thấy, rõ ràng chất lượng thể chế là một yếu tố quan trọng quyết định tới hiệu quả hoạt động logistics nói chung và hoạt động logistics xanh nói riêng Một quốc gia có bộ máy pháp quyền mạnh, hệ thống quy định pháp luật rõ ràng, ổn định chính trị và kiểm soát tốt các hiện tượng quan liêu, tham nhũng, sẽ tạo cơ hội thúc đẩy hoạt động logistics

Về mức độ đổi mới công nghệ, khi tỷ lệ đổi mới tăng 1% sẽ góp phần cải thiện hiệu suất logistics xanh lên 0.081% Theo Magazzino và cộng sự (2021), nghiên cứu sử dụng chỉ số số lượng bằng sáng chế để đo lường mức độ đổi mới công nghệ cũng chỉ ra rằng sự gia tăng đổi mới công nghệ sẽ cải thiện hiệu suất logistics Điều này cho thấy, khi các quốc gia và doanh nghiệp đầu tư vào các hoạt động nghiên cứu và đổi mới sáng tạo sẽ góp phần tạo ra các công nghệ mới giúp cải thiện chất lượng logistics Hiện nay các quốc gia cũng đang khuyến khích các doanh nghiệp đổi mới công nghệ sản xuất cũ, lạc hậu, gây tác hại xấu tới môi trường sang sử dụng các công nghệ xanh, thân thiện với môi trường và ứng dụng các tiến bộ khoa học 4.0 vào quy trình sản xuất của mình Việc đổi mới công nghệ không chỉ giúp các doanh nghiệp đơn giản hóa công việc, tiết kiệm chi phí, nâng cao khả năng cạnh tranh mà còn giúp giảm thiểu tác động tiêu cực của các hoạt động sản xuất, logistics tới môi trường

Các yếu tố đầu vào khác về cơ sở hạ tầng giao thông vận tải và hạ tầng thông tin bao gồm INFRA và INTERNET khi tăng thêm 10% sẽ cải thiện chỉ số LPI tương ứng khoảng 3.43% và 0.017% Các cơ sở hạ tầng như đường sá, cầu cảng, bến bãi, sân bay… càng được cải thiện chất lượng sẽ giúp cho việc lưu thông và vận chuyển hàng hóa trở nên dễ dàng hơn, giảm thiểu tình trạng ùn tắc của các phương tiện gây tiêu tốn năng lượng và phát thải ra môi trường Cơ sở hạ tầng tốt giúp liền mạch chuỗi cung ứng và ngược lại cơ sở hạ tầng kém sẽ kéo dài quá trình chuyên chở và gây ảnh hưởng xấu tới môi trường, gây phát thải nhiều khí nhà kính hơn (Khan và cộng sự,

2018) Bên cạnh đó, trong hoạt động logistics, việc trao đổi thông tin cũng rất quan trọng Trong thời đại 4.0 ngày nay, đa số việc truyền thông tin thường được thực hiên qua vô tuyến, sử dụng Internet Vậy nên khi mạng lưới Internet ngày càng phát triển sẽ giúp cho trạo đổi thông tin giữa các bên trong chuỗi cung ứng hiệu quả và nhanh chóng hơn

Về biến tỷ lệ số người nhập học đại học, đại diện cho trình độ giáo dục của người lao động, theo tác giả kỳ vọng ban đầu biến EDU sẽ giúp thúc đẩy hiệu quả hoạt động logistics xanh Tuy nhiên, kết quả cho thấy khí tỷ lệ số lượng người học đại học tăng 1% sẽ làm giảm hiệu quả hoạt động logistc tới 0.3% Lý giải cho điều này có thể là do sự thiếu hụt mẫu quan sát và sự chênh lệch số liệu giữa các quốc gia trong nhóm 19 quốc gia châu Á – Thái Bình Dương Lấy ví dụ cho sự khác biệt này ta có thể so sánh giữa hai quốc gia là Úc – đại diện cho nhóm quốc gia có thu nhập cao và Campuchia – đại diện cho nhóm quốc gia có thu nhập trung bình thấp Trong khi Úc có tỷ lệ số người nhập học đại học chiếm khoảng 107.81% trong năm 2018 thì số lượng sinh viên tại các trường đại học tại Campuchia chỉ chiếm khoảng 12.18% cũng trong năm tương ứng Tại các quốc gia có nền kinh tế nghèo và kém phát triển như Lào, Campuchia, Myanmar hay Nepal, việc chú trọng đào tạo lao động có kỹ năng vẫn đang còn gặp nhiều khó khăn do nhiều hộ gia đình vì hoàn cảnh mưu sinh và tư duy còn lạc hậu, thay vì cho con em mình đi học thì họ lại thúc ép các con phải đi lao động kiếm tiền từ bé Điều này dẫn tới việc tỷ lệ nhập học tại các quốc gia này ở mức khác thấp Chất lượng giáo dục chung tại các cơ sở giáo dục tại đây cũng còn nhiều hạn chế, không đáp ứng được chất lượng đầu ra có thể phục vụ các yêu cầu thực tế của công việc Thực trạng này đang ngày càng được khắc phục trong những

60 năm gần đây thông qua việc chính phủ các quốc gia như Campuchia đang ngày một chú trọng đầu tư đáng kể vào ngành giáo dục và phát triển nguồn nhân lực Ngoài ra, việc đánh giá chất lượng nguồn nhân lực còn cần căn cứ vào nhiều yếu tố, người ta không thể chỉ đánh giá một lao động có chuyên môn nghiệp vụ tốt hay không thông qua một tấm bằng đại học mà còn phải căn cứ vào các tiêu chí khác nữa như kinh nghiệm làm việc, tình trạng sức khỏe, phẩm chất, đạo đức nghề nghiệp…

Kết quả ước lượng mối tương quan giữa hoạt động logistics xanh với tăng trưởng kinh tế và tính bền vững của môi trường

3.3.1 Kết quả ước lượng và kiểm định

- Kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan

Trước tiên, tác giả chạy hồi quy giai đoạn 1 các phương trình (2), (3) bằng phương pháp ước lượng OLS Tiếp đến, khóa luận tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình bao gồm hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định Wooldride và kiểm định Breusch-Pagan Kết quả kiểm định cho thấy, cả hai mô hình (2) và (3) đều gặp phải vấn đề tự tương quan và phương sai thay đổi

- Kiểm định hiện tượng nội sinh và ước lượng theo phương pháp GMM

Như đã trình bày ở phần 2.3, các mô hình (2) và (3) có tồn tại vấn đề nội sinh Cách tốt nhất để giải quyết hiện tượng nội sinh là sử dụng các biến công cụ Do đó, đề tài thêm biến độ trễ của biến được giải thích vào mô hình (2), (3) và sử dụng sai phân của nó làm biến công cụ Để giải quyết vấn đề nội sinh và khắc phục các khuyết tật của các mô hình bao gồm hiện tượng tự tương quan chuỗi và tính không đồng nhất, đề tài sử dụng phương pháp S-GMM do Arellano và Bond (1991) đề xuất để ước lượng Tác giả sử dụng ước lượng S-GMM một bước cho mô hình (2) và mô hình (3) qua câu lệnh

“xtabond2” kèm “small noconst” dành cho bảng dữ liệu có số quan sát bé Các biến công cụ được sử dụng là biến trễ của biến phụ thuộc và biến trễ của biến nội sinh - LPI Kết quả ước lượng lần lượt hai mô hình (2) và (3) theo phương pháp S-GMM được biểu diễn ở cột 1 và cột 2 của bảng 3.4

Bảng 3.4: Kết quả ước lượng theo phương pháp S–GMM

(Biến phụ thuộc: GDPPC, CO2PC)

AR (2) 0.350 0.976 Sargan test 0.891 0.085 - t statistics in brackets

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm Stata 17.0

Bảng 3.4 cho thấy kết quả kiểm định tự tương quan chuỗi bậc 2 (AR2) của mô hình (2) là 0.350> 0.05 và mô hình (3) là 0.976 > 0.05 chứng tỏ cả hai mô hình đều không có tương quan chuỗi bậc 2 Về kết quả kiểm định Sargan của mô hình (2) được kết quả Prob > chi2 = 0.891 > 0.1 và cho mô hình (3) là Prob > chi2 = 0.085 > 0.05 do đó có tồn tại hiện tượng nội sinh trong mô hình và biến công cụ là phù hợp

3.3.2 Thảo luận về kết quả nghiên cứu

3.3.2.1 Mối tương quan giữa hoạt động logistics xanh và tăng trưởng kinh tế

Dựa vào kết quả ước tính bằng phương pháp S-GMM tại cột 1 bảng 3.4, ta thấy rằng với mức ý nghĩa 5%, khi hiệu quả của hoạt động logistics xanh tăng 1% sẽ khiến cho tăng trưởng GDP đầu người tăng 0.15% Kết quả này đúng với kỳ vọng nghiên cứu ban đầu và phù hợp với các kết quả thực nghiệm trước đó trong các nghiên cứu tương tự của Zaman và Shamsuddin (2017), Khan và cộng sự (2018) và Li và cộng sự (2021) Cụ thể, Khan và cộng sự (2018) cho rằng hiệu suất logistics xanh sẽ có tác động tích cực tới thu nhập bình quân đầu người và tăng trưởng kinh tế thông qua việc thu hút thêm vốn đầu tư FDI vào quốc gia và gia tăng giá trị công nghiệp Còn trong nghiên cứu của Li và cộng sự (2021), bằng phương pháp ước lượng 2SLS và GMM nghiên cứu cho nhóm các nền kinh tế OBOR, kết quả của nhóm tác giả cho thấy khi chất lượng logistics xanh tăng 1% sẽ kích thích tăng trưởng kinh tế tăng khoảng 1.92% ở mức ý nghĩa 10% Tuy vậy, khi nhóm tác giả nghiên cứu tác động của hoạt động logistics xanh tới tăng trưởng kinh tế ở khu vực Đông Nam Á thì lại cho ra kết quả không đáng kể về mặt thống kê Thực tế hiện nay, logistics xanh đang là xu hướng và tiêu chuẩn phát triển của ngành Việc đổi mới quy trình hoạt động logistics sang hướng xanh hơn không chỉ giúp các doanh nghiệp trong nước tiết kiệm năng lượng từ đó cắt giảm chi phí nhiên liệu mà còn giúp nâng cao vị thế cạnh tranh của mình trên trường quốc tế Các nhà đầu tư trong và ngoài nước cũng đang ngày một chú trọng vào các thị trường logistics xanh và các lợi ích đầu tư bền vững, lâu dài vậy nên phát triển logistics xanh sẽ góp phần thu hút thêm vốn đầu tư vào quốc gia, từ đó góp phần thúc đẩy kinh tế tăng trưởng

Kết quả thống kê tại bảng 3.4 cũng cho thấy vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài có mối quan hệ tích cực với tăng trưởng kinh tế Khi FDI tăng 10% sẽ kích thích GDP bình quân đầu người tăng trưởng 0.233% với độ tin cậy 99% Kết quả này nhất quán với các lý thuyết kinh tế trước đây cho rằng thu hút FDI có tương quan thuận chiều với tốc độ tăng trưởng kinh tế Việc gia tăng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào quốc gia sẽ tạo thêm cơ hội việc làm cho người dân nước nhận đầu tư và gia tăng thu nhập

63 bình quân Bên cạnh đó FDI giúp thúc đẩy GDP thông qua việc cải thiện cán cân thương mại, tạo cơ hội xuất khẩu

Ngược lại, với FDI, độ mở thương mại được ước tính có tác động tiêu cực nhỏ tới GDP bình quân đầu người Với mức ý nghĩa 10%, khi TRADE tăng 1% sẽ làm giảm khoảng 0.04% thu nhập bình quân Kết quả này giống với ước lượng của Magazzino và cộng sự (2021) Việc cán cân thương mại của các quốc gia trong khu vực hiện nay đang chủ yếu bị thâm hụt có thể đã làm ảnh hưởng tới GDP tổng thể của quốc gia

Bên cạnh đó, khác với kỳ vọng tác động của chất lượng thể chế tới thu nhập bình quân đầu người là tích cực, mối tương quan giữa hai chỉ số này lại ngược chiều với nhau Với mức ý nghĩa 5%, chất lượng thể chế cải thiện 1% sẽ làm giảm 0.04% GDP bình quân Tuy nhiên, kết quả này lại đi ngược lại với nhiều tài liệu thực nghiệm của các học giả trước đây khi họ chỉ ra rằng một quốc gia ổn định chính trị và có bộ máy pháp quyền hiệu quả sẽ tạo môi trường tốt để phát triển kinh tế và thu hút thêm vốn FDI Khóa luận cho rằng nguyên nhân có thể là do tỷ lệ tham nhũng tại các quốc gia châu Á - Thái Bình Dương đang rất cao Nghiên cứu của Jalil và cộng sự (2015) đã chỉ ra với những quốc gia có bộ máy chính quyền non trẻ, hệ thống luật lệ lỏng lẻo như các quốc gia châu Á và Phi thì chỉ số tham nhũng có lợi trong việc thu hút vốn FDI Việc các quốc gia nâng cao chất lượng của bộ máy nhà nước và các công cụ kiểm soát có thể làm giảm tình trạng tham nhũng, quan liêu và cắt giảm doanh thu của nhiều tổ chức và thu nhập của các cá nhân Theo North và Thomas (1973), các yếu tố kinh tế như thu nhập bình quân đầu người, vốn tích lũy, đổi mới sáng tạo không phải là những yếu tố duy nhất tạo ra sự tăng trưởng và phát triển kinh tế của một quốc gia mà còn phải căn cứ vào hệ thống thể chế của các quốc gia đó Ví dụ như giữa Triều Tiên và Hàn Quốc, hai quốc gia này đều có thuộc tính kinh tế giống nhau nhưng nhìn vào tốc đội tăng trưởng và thu nhập bình quân giữa hai quốc gia chúng ta có thể thấy sự khác biệt rất rõ khi Hàn Quốc vượt xa hẳn Bắc Triều Tiên Một phần lý giải cho điều này nằm ở sự khác biệt thể chế giữa hai nước (Acemogly và cộng sự, 2006) Điều này cho thấy chất lượng thể chế của các quốc gia châu Á - Thái Bình Dương chưa đạt hiệu quả để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế

Các biến số khác bao gồm AVD, IVD và FFEC thu được kết quả không có ý nghĩa thống kê về tác động của chúng tới thu nhập bình quân đầu người

3.3.2.2 Mối tương quan giữa hoạt động logistics xanh và tính bền vững về môi trường

Kết quả ước lượng GMM tại bảng 3.4 cho thấy hoạt động logistics xanh có tác động giúp giảm thiểu lượng khí thải CO2, từ đó góp phần cải thiển chất lượng môi trường Hiệu quả hoạt động logistics xanh cứ tăng 1% sẽ giúp giảm 0.225% nồng độ phát thải CO2 tính trên đầu người với độ tin cậy 10% Kết quả thu về đúng như kỳ vọng ở chương 2 và nhất quán với kết quả của các mô hình nghiên cứu do Liu và cộng sự (2018), Khan và cộng sự (2018), An và cộng sự (2021) thiết lập Phân tích của Li và cộng sự (2021) cũng chỉ ra hoạt động logistics xanh sẽ cải thiệu đáng kể chất lượng môi trường tại châu Âu, khu vực Đông Á và Đông Nam Á Trong thời buổi ngày nay khi thế giới đang đứng trước cuộc khủng hoảng năng lượng và đối mặt với các vấn đề về biến đổi khí hậu, ô nhiễm môi trường vậy nên các chính phủ các quốc gia đang ngày một chú trọng vào phát triển logistics xanh Hoạt động logistics xanh sẽ giúp giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên thiên nhiên, giảm lượng phát thải của các hoạt động logistics truyền thống ra môi trường, từ đó đảm bảo tính bền vững của môi trường Đối với mức độ sử dụng nhiên liệu hóa thạch, bảng 3.4 cũng cho thấy khi tỷ lệ sử dụng các nguồn năng lượng không tái tạo này tăng 1% sẽ dẫn tới tăng lượng phát thải CO2 lên 0.281% với mức ý nghĩa thống kê 1% Khi sử dụng các loại khí đốt, nhiên liệu hóa thạch như than đá, dầu khí sẽ làm sản sinh ra nhiều chất thải độc hại gây ô nhiễm môi trường, là nguyên nhân của hiệu ứng nhà kính và làm trầm trọng hơn tình trạng biến đổi khí hậu trên toàn cầu Từ đó ảnh hưởng lớn tới chất lượng môi trường và sức khỏe con người Bên cạnh đó, các nguồn tài nguyên này không thể tái tạo, khi việc khai thác ngày một diễn ra liên tục sẽ làm cạn kiệt tài nguyên, đồng thời tạo ra các vấn đề về ô nhiễm đất, nước, không khí… làm mất cân bằng hệ sinh thái

Hơn nữa, kết quả GMM cũng cho thấy năng suất trong hoạt động nông nghiệp có tác động đáng cả và tiêu cực với lượng phát thải khí nhà kính khoảng 0.0333% mức ý nghĩa 5% Kết quả này hoàn toàn nhất trí với kết luận của Li và cộng sự (2021) khi phân tích cho đa nhóm quốc gia Trong khi đó, chất lượng thể chế lại có tác động

65 cùng chiều với lượng khí thải CO2 ở mức ý nghĩa 10% Điều này trái với suy đoán ban đầu của tác giả Còn tác động của các biến số khác bao gồm IVD, FDI và TRADE tới lượng phát thải CO2 được ghi nhận là không có ý nghĩa thống kê.

Chương 3 đã trình bày các kết quả kiểm định và ước lượng tác động của các nhân tố tới hiệu quả hoạt động logistics xanh bằng phương pháp FGLS và đồng thời ước tính mối tương quan giữa hoạt động logistics xanh và các chỉ số khác đối với tăng trưởng kinh tế và chất lượng môi trường thông qua phương phát hồi quy GMM hệ thống Kết quả cho thấy, sự cải thiện về chất lượng thể chế, cơ sở hạ tầng và gia tăng mức độ đổi mới công nghệ của quốc gia sẽ có tác động tích cực tới năng suất của hoạt động logistics xanh Khi hoạt động logistics xanh ngày càng đạt hiệu quả sẽ góp phần thúc đẩy nền kinh tế tăng trưởng và phát triển; đồng thời giảm thiểu lượng khí thải nhà kính phát ra môi trường Từ đó có thể thấy, hoạt động logistics xanh là một trong những động lực quan trọng để phát triển bền vững Dựa trên cơ sở đó, tác giả sẽ đưa ra một số khuyến nghị và hàm ý chính sách phát triển hoạt động logistics xanh và thực hiện các mục tiêu phát triển bền vững cho Việt Nam