Trên cơ sở khảo cứu lý thuyết, tổng quan tài liệu, hạn chế số lượng và mô hình ước lượng tác động của chính sách tài chính tới nền kinh tế xanh đã trình bày ở mục (1.4) thì mô hình ước lượng tác động của chính sách tài chính hướng tới nền kinh tế xanh của Việt Nam được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Douglas và Thomas (1995) và Morley (2012) và được viết lại như sau:
LnCO2= b0 + b1lnGDP + b2lnTrade + b4 lnPop + b5 lnPE + b6Tax (3.3)
trong đó,
Biến phụ thuộc là CO2 – lượng phát thải CO2 tại Việt Nam, biến số này được lấy logarit,
Biến độc lập gồm có: GDP – tăng trưởng kinh tế Việt Nam, lấy theo giá cố định năm 2020; Trade – độ mở thương mại của Việt Nam; Pop – Dân số Việt Nam; PE – tiêu thụ năng lượng. Tất cả các biến độc lập này đều được lấy logarit. Biến độc lập cuối cùng là Tax – thuế. Trong nghiên cứu này, ban đầu NCS sử dụng tax gồm hai biến giả - Tax_dummy_2000 và Tax_dummy_2012, với Tax_dummy_2000 nhận giá trị =1 khi thời gian nghiên cứu từ năm 2000 đến năm 2012, đây là giai đoạn có phí về bảo vệ môi trường và bằng 0 những giai đoạn khác, Tax_dummy_2012
114
nhận giá trị = 1 khi thời gian nghiên cứu năm 2012 đến năm 2020, đây là giai đoạn chuyển từ phí sáng thuế bảo vệ môi trường và bằng 0 những giai đoạn khác. Sau khi ước lượng mô hình nếu biến thuế (Tax) có ý nghĩa thống kê thì NCS sử dụng biến lnTax_BVMT – thuế bảo vệ môi trường được lấy logarit đểước lượng, nhằm đánh giá ảnh hưởng của thuế bảo vệ môi trường đến lượng xả thải CO2.
Dữ liệu nghiên cứu cho các biến trừ biến về phí và thuế bảo vệ môi trường là từ năm 1986-2020, nên có 35 quan sát. Riêng biến số về phí và thuế bảo vệ môi trường chỉ có số liệu từ năm 2000-2020 nên biến này có 20 quan sát, do đó, khi ước lượng mô hình số quan sát cho mẫu ước lượng chỉ có 20 quan sát.
Dữ liệu sử dụng trong luận án là dữ liệu chuỗi thời gian, nên số liệu cập nhật nhất có được cho các biến chỉ đến 35 năm và 20 năm, mặc dù quy mô mẫu nhỏ nhưng các kiểm định đều đảm bảo ý nghĩa thống kê. Đây là hạn chế trong nghiên cứu – quy mô mẫu nhỏ, nhưng đây là lý do khách quan do sự hạn chế của cơ sở dữ liệu.
Dữ liệu của các biến số trên được thu thập và tính toán từ nguồn số liệu công bố của Tổng cục thống kê, Chính phủ và Bộ Tài chính, Ngân hàng thế giới (WorldBank), Quỹ tiền tệ thế giới (IMF) trong giai đoạn từ năm 1986 tới năm 2020 với tuần suất năm. Cụ thể là:
- Số liệu về dân sốđược lấy theo tần suất năm từ nguồn của Tổng cục thống kê. - Số liệu về GDP danh nghĩa được lấy theo tần suất năm từ tổng cục thống kê trong giai đoạn 1986-2020 theo đơn vị nghìn tỷđồng
- Số liệu chỉ số giảm phát lấy theo tần suất năm từ Tổng cục thống kê trong giai đoạn 1986-2020.
- Số liệu GDP thực tếđược tính theo công thức loại trừ chỉ số giảm phát kinh tế theo tần suất năm theo công thức:
- Số liệu xuất nhập khẩu được lấy theo tần suất năm từ tổng cục thống kê. - Độ mở của nền kinh tếđược tính bằng tỷ lệ tổng kim ngạch xuất nhập khẩu trên GDP theo tần suất năm từ năm 1986 tới năm 2020.
115
- Số liệu tiêu thụ năng lượng được lấy từ nguồn quỹ tiền tệ thế giới (IMF) theo tần suất năm từ năm 1986 tới năm 2020.
- Số liệu phát thải CO2 được lấy từ nguồn số liệu của WorldBank theo tần suất năm từ năm 1986 tới năm 2020.
- Số liệu thuế phí xăng dầu lấy theo tần suất năm từ nguồn Báo cáo quyết toán công khai ngân sách hàng năm trong giai đoạn 2001-2011.
- Số liệu thu thuế bảo vệ môi trường bóc được lấy theo tần suất năm từ nguồn số liệu Bộ Tài chính từ năm 2012 tới năm 2020.
- Do Luật thuế BVMT được ban hành và có hiệu lực trong năm 2012, trong giai đoạn 2001-2011 chưa áp dụng thuế bảo vệ môi trường, do đó đề tài sử dụng phí xăng dầu làm đại diện cho thuế bảo vệ môi trường trong giai đoạn này. Trong giai đoạn từ năm 2012 tới năm 2020, Luật thuế BVMT được banh hành và có hiệu lực, thuế bảo vệ môi trường bao gồm cả thuế thu từ xăng dầu và các mặt hàng khác như than đá, túi ny-lon; tuy nhiên phần thu chủ yếu vẫn là thu từ xăng dầu. Do đó việc lấy phí xăng dầu làm đại diện cho biến bảo vệ môi trường trong giai đoạn trước đó là có thể chấp nhận được khi kết hợp sử dụng thêm các biến giả tax_dummy_2012 và tax_dummy_2000. Riêng đối với năm 2000, thuế bảo vệ môi trường được tính bằng không, do giai đoạn này chưa có thuế bảo vệ môi trường cũng như các khoản thu mang tính chất bảo vệ môi trường như phí xăng dầu.
Phương pháp ước lượng
Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu chuỗi thời gian. Tuy nhiên, để thực hiện được mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá ảnh hưởng của chính sách thuế về môi trường đến lượng phát thải CO2, nghiên cứu này giảđịnh đây là mô hình tĩnh nên phương pháp ước lượng mô hình là phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất thông thường. Để thực hiện ước lượng mô hình bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường, đầu tiên kiểm định tính dừng cho từng biến được thực hiện. Trong đó, H0: là biến (chuỗi) không dừng và H1: biến (chuỗi) dừng. Kết quả kiểm định tính dừng cho từng biến được thể hiện ở Bảng dưới đây, theo kết quả này, giá trị thống kê ADF của các biến đều nhỏ hơn giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa 1% nên các biến là dừng ở chuỗi gốc.
116
Kết quả kiểm định tính dừng cho từng biến (chuỗi)
Biến số Giá trị thống kê Augmented
Dickey-Fuller (ADF) I(0) lnCO2 -4.018 lngdp -4.319 Lntrade -5.517 Lnpop -3.965 Lnpe -5.070 Giá trị tới hạn của kiểm định 1% level -3.689 5% level -2.975 10% level -2.618 lntax_BVMT -3.774 Giá trị tới hạn của kiểm định 1% level -3.750 5% level -3.000 10% level -2.630
Nguồn: NCS tính toán từ dữ liệu thu thập được từ IEA, World bank, Bộ Tài chính
Như vậy, các biến số được đưa vào ước lượng mô hình bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường đều có các biến gốc. Sau khi ước lượng mô hình, mô hình được thực hiện các kiểm định chuẩn đoán về bỏ sót biến, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Trong các kiểm định chuẩn đoán này, cặp giả thuyết gồm có H0: Mô hình không vi phạm giả thiết và H1: Mô hình vi phạm giả thiết. Nếu kết quả kiểm định nào cho giá trị P-value nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% thì bác bỏ H0, nghĩa là mô hình bị mắc vi phạm (khuyết tật tương ứng). Ngược lại, nếu kết quả kiểm định nào cho giá trị P-value lớn hơn mức ý nghĩa 5% thì không bác bỏ H0, nghĩa là mô hình không vi phạm giả thiết (mô hình không mắc khuyết tật). Trong trường hợp mô hình mắc khuyết tật thì cần khắc phục các khuyết tật đó và mô hình cuối cùng dùng để phân tích là mô hình phải vượt qua tất cả các kiểm định.
117
Mô tả thống kê các biến
Mô tả thống kê các biến được thể hiện trong bảng dưới đây
Mô tả thống kê các biến
Biến số số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn
Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất lnco2 35 11.144 0.912 9.771 12.629 lngdp 35 20.281 0.933 18.482 21.638 lntrade 35 0.054 0.618 -1.663 0.744 lnpop 35 -3.436 0.108 -3.666 -3.209 lnpe 35 5.595 0.932 4.194 7.042 lntax_BV MT 20 9.29 1.103 7.84 11.052 tax_dumm y_2000 35 0.314 0.471 0 1 tax_dumm y_2012 35 0.257 0.443 0 1
Nguồn: NCS tính toán từ dữ liệu thu thập từ IEA, World bank, Bộ Tài chính
Trong Bảng trên, do biến phí và thuế bảo vệ môi trường chỉ có từ năm 2000 nên số quan sát của biến này chỉ có 20 quan sát.
Mô tả tương quan các biến được thể hiện ở dưới, theo đó, tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc là cao (trên 90%), cao nhất là tương quan giữa lượng tiêu thụ năng lượng với lượng xả thải CO2, sau đó là tương quan giữa tăng trưởng với xả thải CO2. Về chiều tương quan, các biến thương mại (Trade), dân số (pop) và tiêu thụ năng lượng (pe) có tương quan cùng chiều với lượng xả thải CO2, ngược lại các biến tăng trưởng (GDP) và thuế bảo vệ môi trường (tax_BVMT) có tương quan âm với lượng xả thải CO2. Dấu hiệu này cho thấy mối quan hệ giữa GDP với CO2 đang ở phía dốc bên phải của lý thuyết Kuznet. Trong khi đó, quan hệ tương quan cho thấy dấu hiệu tích cực của các chính sách về thuế bảo vệ môi trường, thu thuế bảo vệ môi trường nhiều khiến cho lượng xả CO2 giảm.
118
Tương quan giữa các biến trong mô hình
lnco2 lntrade lnpop lnpe lngdp lntax_BVMT
lnco2 1 lntrade 0.97 1 lnpop 0.80 -0.31 1 lnpe 0.99 0.69 -0.79 1 lngdp -0.98 0.47 -0.71 0.78 1 lnTax_BVMT -0.97 0.41 -0.70 0.73 0.30 1
Nguồn: NCS tính toán từ dữ liệu thu thập từ IEA, World bank, Bộ Tài chính
Kết quảước lượng và kiểm định
Kết quả ước lượng và kiểm định cho mô hình được thể hiện trong bảng sau. Theo kết quảước lượng này, mô hình ở cột 1 (mô hình 1) là mô hình ước lượng gốc và kết quả kiểm định của các vi phạm về bỏ sót biến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan và phân phối chuẩn của nhiễu. Theo kiểm định vi phạm giả thiết, mô hình không bị bỏ sót biến (do p-value của kết quả kiểm định = 0.1726 và lớn hơn 0.05), tương tự mô hình không bị vi phạm tự tương quan bậc 1 (do p-value của kết quả kiểm định = 0.411 và lớn hơn 0.05), mô hình cũng có nhiễu có phân phối chuẩn (do p-value của kết quả kiểm định = 0.242 và lớn hơn 0.05). Tuy nhiên mô hình bị bệnh về phương sai sai số thay đổi (do p-value của kết quả kiểm định = 0.0061 và nhỏ hơn 0.05). Để khắc phục vi phạm này, nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy với sai số chuẩn mạnh Robust. Kết quảước lượng mô hình được thể hiện trong cột 2 (mô hình 2), mô hình này đã được kiểm soát vi phạm về phương sai sai số thay đổi.
Kết quảước lượng và kiểm định
Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3
Biến số lnco2 lnco2 lnco2
lngdp 0.193*** 0.193*** 0.401*** (0.066) (0.067) (0.151) lntrade 0.0144 0.014 0.262 (0.105) (0.109) (0.363) lnpop 0.207** 0.207** 0.049*** (0.107) (0.102) (0.06) lnpe 0.773*** 0.625*** 0.077*** (0.134) (0.118) (0.028) tax_dummy_2000 -0.084** -0.134*** (0.036) (0.041)
119 Tax_dummy_2012 -0.002 (0.076) lntax_MT -0.122** (0.057) Hệ số chặn 2.156* 1.784** -1.906 (0.872) (0.771) (4.34) Số quan sát 35 35 20 Hệ số xác định 0.996 0.996 0.986 Kiểm định bỏ sót biến F(3,25) = 1.80 F(3,25) = 0.57 P-value = 0.1726 P-value = 0.505 Kiểm định tự tương quan Chi(2) = 0.87 Chi(2) = 0.004 P-value = 0.411 P-value = 0.947 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Chi(2) = 13.51 Chi(2) = 1.37 P-value = 0.0061 P-value = 0.241 Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu Chi 2(2) = 2.83 Chi 2(2) = 0.32 P-value = 0.242 P-value = 0.851
Ghi chú: Giá trị trong ngoặc đơn là sai số tiêu chuẩn của hệ số hồi quy, ***,
**, * là hệ số có ý nghĩa ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: NCS tính toán từ dữ liệu thu thập từ IEA, World bank, Bộ Tài chính
Kết quả ước lượng ở cột (2) – Mô hình 2 cho thấy, trừ biến trade, và tax_dummy_2012 là không có ý nghĩa thống kê, các biến khác đều có ý nghĩa thống kê. Trong đó, các biến GDP, PE và POP có ý nghĩa thống kê và mang dấu dương. Ngược lại, biến giả về phí môi trường có ý nghĩa thống kê và mang dấu âm, điều này cho biết khi có phí về môi trường thì lượng xả thải CO2 sẽ ít hơn khi chưa có thuế về môi trường. Điều này cho thấy chính sách tài chính ở Việt Nam đã phát huy tác dụng trong việc cắt giảm xả thải CO2, nó đặc biệt có ý nghĩa bởi xu hướng khí CO2 phát thải tăng lên nhanh cùng với quá trình tăng trưởng phát triển kinh tế của Việt Nam. Thuế bảo vệ môi trường làm tăng chi phí sử dụng nhiên liệu từ đó làm thay đổi tư duy tiêu dùng và sản xuất, khuyến khích người tiêu dùng sử dụng nhiên liệu tiết kiệm, cũng như hướng tới các sản phẩm công nghệ cao, thân thiện với môi trường hơn. Kết quả này cũng phù hợp với các lý luận về thuế BVMT cũng như kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Tamura và các cộng sự (1999), Vera và Saumas (2015), Lin và Li (2011). Bên cạnh đó biến thuế và phí môi trường (tax_dummy_2012) lại không có ý nghĩa thống kê, điều này cho thấy không có sự khác biệt về lượng xả thải CO2 khi chuyển từ phí sang thuế. Kết quả này phù hợp
120
với nhận định của NCS, do việc chuyển đổi từ phí BVMT sang thuế BVMT chỉ có ý nghĩa về mặt phương thức và cách thức quản lý thuế, mặc dù thuế BVMT có phạm vi đối tượng thu thuế rộng hơn cũng như có sự khác biệt nhất định về mức thu tuy nhiên cả thuế BVMT và phí BVMT đều chủ yếu dựa trên thu từ xăng dầu. Từ đó, NCS ước lượng mô hình 3 với phương trình (3.3) và gộp chung biến phí và thuế BVMT (trong đó, với những năm trước 2012 là phí BVMT còn từ sau năm 2012 là thuế BVMT).
Kết quảước lượng mô hình ở cột (3) – Mô hình 3 cho biết, mô hình không bị vi phạm giả thiết do các kết quả kiểm định đều cho giá trị thống kê p-value lớn hơn 0,05. Do đó, đây là mô hình được sử dụng để phân tích. Kết quảước lượng cho thấy, trừ biến trade không có ý nghĩa thống kê, các biến còn lại đều có ý nghĩa thống kê. Đặc biệt, phí và thuế về bảo vệ môi trường có tác động ngược chiều đến lượng phát thải CO2. Điều này cho thấy việc tăng phí và thuế bảo vệ môi trường dẫn đến giảm lượng phát thải CO2, nó cho thấy phí và thuế bảo vệ môi trường là công cụ hữu hiệu trong việc kiểm soát lượng phát thải khí CO2, và các chính sách tài chính về bảo vệ môi trường phát huy tác dụng trong thực tếở Việt Nam. Điều này có thể giải thích do phí và thuế làm tăng giá các sản phẩm tạo phát thải CO2 như xăng, dầu, nguyên nhiên liệu từ đó buộc người tiêu dùng có ý thức sử dụng nhiên liệu tiết kiệm hơn cũng như khuyến khích người tiêu dùng lựa chọn các sản phẩm có công nghệ cao, thân thiện với môi trường và ít phát thải CO2 hơn. Kết quảước lượng cho thấy tăng thuế BVMT có tác động đến lượng phát thải CO2, mặc dù con số này là không nhiều về số tuyệt đối, nhưng dấu âm cho thấy tăng 1% thuế BVMT có tác động làm giảm 0,122% phát thải CO2, và có ý nghĩa thống kê. Trong thực tế, còn có các yếu tố khác mà mô hình chưa lượng hoá đưa vào được.
121
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương 3, luận án đã phân tích nội dung của một số chính sách tài chính (chính sách thu NSNN, chính sách chi NSNN và một số chính sách tài chính khác), thực trạng tác động của các chính sách này đối với quá trình hướng tới nền kinh tế xanh ở Việt Nam. Điểm mới của luận án đó là đã chỉ ra việc tăng phí và thuế bảo vệ môi trường dẫn đến giảm lượng phát thải CO2, nó cho thấy phí và thuế bảo vệ môi trường là công cụ hữu hiệu trong việc kiểm soát lượng phát thải khí CO2, và các chính sách tài chính về bảo vệ môi trường phát huy tác dụng trong thực tếở Việt Nam. Điều này có thể giải thích do phí và thuế làm tăng giá các sản phẩm tạo phát thải CO2 như xăng, dầu, nguyên nhiên liệu từđó buộc người tiêu dùng có ý thức sử dụng nhiên liệu tiết kiệm hơn cũng như khuyến khích người tiêu dùng lựa chọn các