Tin Kinh tế- xã hội  > Môi trường

Phân tích mối quan hệ giữa độ mở cửa thương mại và phát thải CO2 bằng mô hình kinh tế lượng

Cập nhật lúc: 08/08/2022 04:39:00 PM
  1. Dữ liệu
  1. Nguồn dữ liệu

Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng dữ liệu trong mô hình kinh tế lượng từ nhiều nguồn khác nhau như Tổng cục Thống kê, Vụ Kinh tế địa phương và lãnh thổ (Bộ Kế hoạch và Đầu tư), Bộ Công thương, World Bank, Cơ quan Năng lượng quốc tế… từ năm 2011-2019. Trong đó, dữ liệu năng lượng hóa thạch tiêu thụ cấp tỉnh được chiết xuất từ bộ Điều tra doanh nghiệp do Tổng cục Thống kê thực hiện trong giai đoạn 2011-2019.

Đối với dữ liệu về phát thải khí CO2 từ tiêu thụ năng lượng cấp tỉnh, hiện nay thông tin này chưa có số liệu chính thức, mà mới chỉ có số liệu về phát thải CO2 cấp quốc gia. Vì vậy, đề tài sử dụng mức tiêu thụ năng lượng hóa thạch của các doanh nghiệp trong bộ điều tra doanh nghiệp (Tổng cục Thống kê) để tính toán mức phát thải khí CO2 từ các nguồn năng lượng này. Theo Điều tra doanh nghiệp, các loại nhiên liệu hóa thạch các doanh nghiệp sử dụng chính gây phát thải khí CO2 gồm: điện (phát thải từ các nguồn sản xuất ra điện), than đá, than bùn, xăng, dầu, khí thiên nhiên, khí ga hóa lỏng. Theo IPCC (2006)[1], mức phát thải khí CO2 theo các nguồn năng lượng hóa thạch được tính theo công thức sau:

CO2i  = Ei x NCVi x CEFi

Trong đó:

+ CO2i: phát thải khí CO2 từ tiêu thụ năng lượng i

+ Ei: năng lượng tiêu thụ i theo đơn vị vật lý

+ NCVi: Nhiệt trị của nhiên liệu i

+ CEFi: là hệ số phát thải khí CO2 của nhiên liệu i;

Và phát thải khí CO2 từ tiêu thụ năng lượng chính trong các doanh nghiệp của từng tỉnh/ thành phố là:

                                       CO2 = 2i­ ,

với n là số các doanh nghiệp hoạt động trên địa bàn 63 tỉnh, thành phố.     

* Chú ý: Các loại nhiên liệu tiêu thụ khác nhau có đơn vị vật lý đo lường khác nhau. Vì vậy, để tính được lượng phát thải khí CO2 của doanh nghiệp cần phải quy đổi các dạng nhiên liệu này theo một đơn vị năng lượng tương đương (Bảng 1). Các loại nhiên liệu tiêu thụ của doanh nghiệp dựa theo Bảng hỏi điều tra doanh nghiệp các năm 2011-2019 của GSO

Bảng 1. Quy đổi năng lượng tiêu thụ của các doanh nghiệp từ Điều tra Doanh nghiệp

Nhiên liệu

Đơn vị vật lý

Hệ số đơn vị quy đổi năng lượng (MJ)

Điện

kwh

6460,54

Than đá (Petroleum Coke)

tấn

31402,50

Than bánh (briquettes)

tấn

29309,00

LPG

tấn

45638,30

Khí tự nhiên

1000m3

37683,00

Xăng ô tô, xe máy

1000 lít

34752,10

Dầu diesel (DO)

1000 lít

36845,60

Dầu mazut (FO)

1000 lít

39357,80

Dầu hỏa (kerosene)

tấn

43800,00

Than antracite

tấn

26700,00

Bituminous

tấn

25800,00

Than coke

tấn

31402,50

Than bùn

tấn

9760,00

Dầu nặng (HFO)

1000 lít

41324,70

Than khác

tấn

24067,88

Dầu thô

1000 lít

38070,00

Dầu nhờn

1000 lít

35778,00

Khí đồng hành

1000 m3

89775,40

Rác thải

tấn

18000,00

Trấu, bã mía, gỗ, củi, rơm, rạ …

tấn

16100,00

Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp

  1. Xử lý dữ liệu

Để có bộ dữ liệu bảng hoàn chỉnh, phục vụ cho nghiên cứu, tác giả đã xử lý, ghép nối từng bộ số liệu như sau:

  • Bước 1: Đọc và nghiên cứu bảng hỏi của bộ số liệu về điều tra doanh nghiệp từ 2011-2019.
  • Bước 2: Giữ lại các chỉ tiêu cần thiết cho nghiên cứu. Đổi tên các chỉ tiêu tiêu thụ năng lượng cho đồng nhất do tên chỉ tiêu qua các năm có sự thay đổi.
  • Bước 3: Ghép nối số liệu các năm lại với nhau và thiết lập số liệu bảng theo mã tỉnh và năm nghiên cứu.
  • Bước 4: Chuyển đổi đơn vị năng lượng hóa thạch tiêu thụ của doanh nghiệp (từ đơn vị vật lý sang đơn vị đo năng lượng được sử dụng trong Hệ đo lường quốc tế SI). Từ đó, ước tính phát thải khí CO2 cấp tỉnh.
  • Bước 5: Tính toán độ mở cửa thương mại của từng tỉnh.
  1. Mô hình lý thuyết

Dựa theo lý thuyết EKC, tăng trưởng kinh tế và ô nhiễm môi trường có mối quan hệ phi tuyến dạng bình phương. Biến GDP được tính trên bình quân đầu người, được đưa vào dưới dạng bình phương để kiểm tra giả thuyết EKC. Ngoài ra, phát thải CO2 là một hàm của độ mở cửa thương mại FDI, đô thị hóa, ổn định chính trị và tham nhũng. Trên cơ sở ý tưởng nghiên cứu của McCarney & Adamowicz (2005) và cơ sở lý thuyết về mô hình định lượng cho các nghiên cứu, nhóm nghiên cứu xây dựng mô hình lý thuyết như sau:

CO2 = f(GDP, GDP2, TRADE, FDI, CORRUPT, PCI, URBAN)

Trong đó,

  • Biến phụ thuộc:

CO2 là biến đại diện cho phát thải KNK từ tiêu thụ năng lượng nhiên liệu hóa thạch. Độ mở thương mại cao đồng nghĩa với việc xuất nhập khẩu các địa phương cũng tăng lên.

  • Nhóm biến giải thích:

GDP và GDP2 đưa vào mô hình để phản ánh ảnh hưởng của tổng sản phẩm quốc nội đến chất lượng môi trường, cụ thể trong nghiên cứu này là phát thải khí CO2. Mối quan hệ giữa thu nhập và ô nhiễm được khái quát thông qua đường cong môi trường Kuznets (Grossman & Krueger 1991)[2].

TRADE: Độ mở cửa thương mại tác động đến phát thải khí CO2 là trọng tâm chính trong nghiên cứu của đề tài. Do vậy, điều quan trọng là phải thu thập những dữ liệu cần thiết để có biến số đại diện cho độ mở thương mại Theo đó, biến độ mở cửa thương mại (TRADE) được tính theo công thức:

TRADE = (IM+EX)/GDP * 100

Trong đó: EX, IM: tương ứng xuất nhập khẩu

                           GDP: tổng sản phẩm quốc nội

Biến FDI đưa vào mô hình là do FDI được cho là có tác động đến phát thải khí CO2. Biến CORRUPT (kiểm soát tham nhũng)[3] là biến đại diện cho hiệu quả quản trị của nhà nước, được sử dụng trong mô hình nhằm phản ánh ảnh hưởng trực tiếp sự quản trị nhà nước đến chất lượng môi trường (đại diện là khí CO2) thông qua sự tương tác với độ mở cửa thương mại quốc gia. Theo đó, tình trạng tham nhũng có thể bao hàm sự kém hiệu quả của chế độ quan liêu, sự quản trị cũng như quản lý tài chính yếu kém trong khu vực công, đặc biệt là cơ quan quản lý môi trường (Fischer và cộng sự 2001). Biến PCI được đưa vào nhằm mục đích kiểm tra mối quan hệ giữa chỉ số năng lực cạnh tranh với sự phát thải CO2 của từng tỉnh. Đây là chỉ số đo lường và đánh giá chất lượng điều hành kinh tế, mức độ thuận lợi, thân thiện của môi trường kinh doanh và nỗ lực cải cách hành chính của chính quyền các tỉnh, thành phố qua đó thúc đẩy sự phát triển của khu vực kinh tế tư nhân. URBAN: Dân số đô thị sống trong các khu vực đô thị tăng cũng được cho có ảnh hưởng đến khí thải CO2.

2. Mô hình kinh tế lượng thực nghiệm

Dựa trên mô hình thực nghiệm của McCarney & Adamowicz (2005) kết hợp với mô hình lý thuyết nghiên cứu xây dựng, mô hình thực nghiệm trong nghiên cứu nhằm phân tích mối quan hệ của độ mở thương mại đến phát thải khí CO2 được thiết kế như bên dưới. Theo đó, đề tài sử dụng dạng hàm logarit để hạn chế vấn đề phương sai sai số thay đổi và cho thấy mức độ tăng của các tham số thông qua sự khác biệt trong dạng log của chúng.

log(CO2it) = β0 + β1log(GDPIit) + β2[log(GDPit)]2 + β3log(TRADEit) + β4log(FDIit) + β5CORRUPTit + β6PCIit + β7log(URBANit) + Ut

Trong đó:

+ i: tỉnh/thành phố i

+ t = 2011-2019

+ CO2it: phát thải khí CO2 năm t của tỉnh/thành phố i

+ GDPit: tổng sản phẩm quốc nội năm t của tỉnh/thành phố i

+ tradeit: độ mở cửa thương mại năm t của tỉnh/thành phố i

+ fdiit: Đầu tư trực tiếp nước ngoài năm t của tỉnh/thành phố i

+ corruptit: Chỉ số phản ánh tình hình tham nhũng quốc gia năm t của tỉnh/thành phố i

+ pciit: Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh năm t của tỉnh/thành phố i

+ urbanit: dân số thành thị năm t của tỉnh/thành phố i

+ Ut: sai số ngẫu nhiên

Đối với số liệu nghiên cứu, nhóm tác giả thực hiện bảng thống kê mô tả để cho thấy cái nhìn tổng quan về đặc điểm các biến. Các thông số được thống kê trong bảng bên dưới:

Bảng 2 Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình

Biến*

Số quan sát

Mean

Standard deviation

Variance

Minimum

Maximum

lnco2

567

13,404

2,370

5,6202

0

19,528

lngdp

567

17,345

0,907

0,8237

15,343

20,7

lngdp2

567

301,673

32,304

1043,575

235,41

428,525

lntrade

567

-0,844

1,3677

1,8708

-6,46

2,189

lnfdi

567

12,363

4,1464

17,193

0

17,881

corrupt

567

-0,502

0,0592

0,0035

-0,61

-0,43

pci

567

60,099

4,3499

18,921

45,12

73,53

lnurban

567

5,649

0,864

0,746

3,922

8,876

 

Nguồn: Tính toán của nhóm nghiên cứu từ Stata 2014

*Chú ý: Để thuận tiện cho việc tính toán trong mô hình, các biến số sử dụng logarit sau khi được logarit hóa sẽ thêm ký hiệu ln.

3. Phân tích kết quả về mối quan hệ giữa mở cửa thương mại và phát thải CO2 bằng mô hình kinh tế lượng

Dựa trên cơ sở lý luận về các phương pháp kinh tế lượng đã được nêu ở phần 1, phần phân tích kết quả bằng mô hình kinh tế lượng theo thứ tự sau:

  • Bước 1: Kiểm định tính dừng của mỗi chuỗi thời gian có trong mô hình, các biến dừng là điều kiện trước tiên để thực hiện mô hình hồi quy cho dữ liệu bảng.
  • Bước 2: Ước lượng các mô hình FE, RE và GMM. Dựa trên kết quả thu được, lựa chọn mô hình phù hợp nhất trong nghiên cứu này.
  • Bước 3: Giải thích kết quả

Sau khi thực hiện hai bước đầu nhóm nghiên cứu có thể giải thích kết quả như sau

Kết quả ước lượng của mô hình GMM được thể hiện trong bảng và dấu của các ước lượng của tất cả các biến độc lập trong mô hình đúng như theo kỳ vọng. Từ kết quả ước lượng cho thấy, biến lngdp nhận giá trị dương, biến lngdp2 nhận giá trị âm và đều có ý nghĩa thống kê mạnh. Điều này chứng tỏ hiệu ứng chữ U ngược có tồn tại hay mối quan hệ giữa GDP với phát thải khí CO2 tuân theo lý thuyết đường cong Kuznets cho số liệu đang nghiên cứu của 63 tỉnh/thành phố Việt Nam giai đoạn 2011-2019. Khi GDP chỉ cần tăng 1% thì mức phát thải CO2 giai đoạn 2011-2019 tăng khoảng 6,45%. Có thể giải thích rằng, những năm gần đây, nền kinh tế Việt Nam luôn đạt mức tăng trưởng cao đã tạo nhiều thuận lợi cho quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước. Tuy nhiên, cùng với những lợi ích mang lại, phát triển kinh tế cũng đã gây ra sức ép rất lớn lên chất lượng môi trường, nhu cầu khai thác tài nguyên tăng lên, kéo theo nhu cầu gia tăng sử dụng năng lượng từ các nguồn nhiên liệu hóa thạch tăng mạnh.

Đối với biến độ mở thương mại, kết quả thu được cũng đạt như kỳ vọng về dấu tác động lên khí thải CO2. Theo đó, cứ 1% độ mở tăng lên làm cho mức phát thải khí CO2 từ các ngành tiêu thụ năng lượng các tỉnh tăng gần 0,3%. Nhiều nghiên cứu cũng cho kết quả tương tự như nghiên cứu của McCarney & Adamowicz (2005) cho 143 quốc gia giai đoạn 1970-2000 hay nghiên cứu của Managi và cộng sự (2009). Trong nghiên cứu của Managi và cộng sự, độ mở thương mại làm gia tăng khí thải CO2 ở các nước không thuộc nhóm Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế. Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Lê & Nguyễn (2017) thực hiện đối với số liệu của Việt Nam giai đoạn 1990-2011. Như vậy, có thể thấy rằng các nhà quản lý chính sách vẫn nới lỏng các điều khoản thương mại nhằm thu hút vốn đầu tư để phát triển kinh tế với quan điểm rằng những lợi ích biên mang lại được đánh giá cao hơn so với tổn thất gánh chịu.

Đối với biến lnfdi, ước lượng mô hình cho thấy rằng khi FDI từ các quốc gia vào Việt Nam giai đoạn 2011-2019 tăng lên 1% thì lượng phát thải khí CO2 tăng 0,026% tức là FDI cũng gây ra tác động tiêu cực cho môi trường ở Việt Nam, cụ thể là gia tăng phát thải khí CO2. Nhiều nghiên cứu cũng chỉ ra rằng FDI có tác động xấu đến chất lượng môi trường ở các nước tiếp nhận. Điều này có thể giải thích rằng, việc mở cửa thương mại khiến cho dòng FDI thu hút vào Việt Nam có tốc độ gia tăng mạnh mẽ. Lý thuyết đã chứng minh ô nhiễm dư cư từ các quốc gia phát triển sang các quốc gia đang phát triển thông qua kênh FDI. Theo Arrow và cộng sự (1995), các công ty đa quốc gia có thể gây hại cho môi trường nếu họ đang tìm cách khai thác lợi thế từ các nước được đầu tư, nơi mà các điều luật kiểm soát môi trường tương đối lỏng lẻo và độ nhạy môi trường thấp hơn. Chẳng hạn như nghiên cứu của Hoffmann và cộng sự (2005) cho thấy ở các nước kém phát triển, FDI và ô nhiễm môi trường có nhiều khả năng tương quan thuận. Sun và cộng sự (2017) chỉ ra rằng khi FDI tăng 1% thì lượng CO2 phát thải tăng 0,058%. Bùi & Huỳnh (2017) sử dụng bộ dữ liệu của 88 quốc gia đang phát triển giai đoạn 2001–2013 và phân loại thành ba nhóm nước theo thu nhập để nghiên cứu ảnh hưởng của FDI, thể chế và tương tác giữa chúng đến ô nhiễm môi trường. Xét về tổng thể và nhóm quốc gia có thu nhập trung bình thấp, FDI làm trầm trọng hơn vấn đề về ô nhiễm môi trường.

Ngoài ra, các hệ số ước lượng của biến corrupt và pci cũng cho kết quả như dự đoán. Khi kiểm soát tham nhũng và năng lực cạnh tranh cấp tỉnh tốt lên đồng nghĩa với năng lực quản trị địa phương được cải thiện sẽ khiến cho môi trường kinh doanh trong nước sẽ minh bạch, cạnh tranh từ đó gia tăng thu hút FDI từ các quốc gia khác (Dứt & Nga 2015). Do vậy, kiểm soát tham nhũng sẽ có tác động lên CO2 tức là góp phần làm giảm phát thải của khí này cho các tỉnh/thành phố của Việt Nam trong giai đoạn 2011-2019. Nói cách khác, kiểm soát tham nhũng tốt giúp cải thiện chất lượng môi trường nói chung bằng cách làm tăng hiệu lực của các quy định về môi trường như giới hạn phát thải. Bae và cộng sự (2016) cũng khẳng định tham nhũng có ảnh hưởng trực tiếp lên khí thải CO2 cũng như gián tiếp thông qua tác động của nó lên tăng trưởng kinh tế. Theo kết quả ước lượng bảng 12, khi pci và corrupt tăng thêm 1 điểm thì làm giảm 1 lượng phát thải khí CO2 tương ứng là 0,11% và 4,13%. Nghiên cứu của Sekrafi & Sghaier (2017) cũng cho kết quả tương tự, khi mức độ kiểm soát tham nhũng tăng thêm 1% làm gia tăng 0,032% lượng phát thải CO2.

Cuối cùng, từ kết quả mô hình GMM cho thấy, khi dân số thành thị tăng lên 1%, lượng phát thải khí CO2 tăng lên 0,66%. Nghiên cứu của Zhou và cộng sự (2015) cũng cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa đô thị hóa và tăng trưởng khí thải CO2. Nhu cầu năng lượng ngày càng cao, đặc biệt trong việc tiêu dùng năng lượng khí đốt, than đá, tăng trưởng mạnh mẽ hơn, đi cùng với đó là sự phát thải CO2 lớn hơn. Ở Việt Nam, năng lượng chủ yếu được khai thác từ nhiên liệu hóa thạch như than, dầu mỏ. Theo Nguyễn (2021), than chỉ chiếm 28,1% cơ cấu trong tổng cung cấp năng lượng sơ cấp năm 2010 và duy trì ở mức độ tương đương trong mấy năm kế tiếp. Tuy nhiên, giai đoạn sau 2015 chứng kiến sự gia tăng đáng kể của loại nhiên liệu này trong tổng cung, lên 44,3% năm 2018 và kỷ lục 50,0% năm 2019. Hơn nữa, dân số tập trung đông còn kéo theo rất nhiều những hoạt động có nguy cơ gây ô nhiễm cao như: Giao thông vận tải; yêu cầu sản xuất hàng hóa lớn hơn nhằm phục vụ cho nhu cầu chỉnh trang, phát triển hạ tầng đô thị. Nhu cầu hàng hóa tăng cũng làm gia tăng nguy cơ ô nhiễm ở quy trình sản xuất và quá trình sau khi tiêu thụ sản phẩm.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

  1. Ahmad M.A., Zamil¹, Maham Furqan², Haider Mahmood, 2019, “Trade openness and CO2 emissions nexus in Oman”, Enterpreunership and Sustainability Issues, vol, 7, issue 2, pp, 1319-1329.
  2. Akbostanci, E., G.I., Tunc, and A, Turut, 2007, “Pollution Haven Hypothesis and the Role of Dirty Industries in Turkey’s Exports,” Environment and Development Economics, vol, 12, pp, 297-322.
  3. Antweiler, W., Copeland, B. R., & Taylor, M. S., 2001, Is free trade good for the environment? American Economic Review, 91(4), 877-908.
  4. Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The Review of Economic Studies Journal, 58(2), 277-297.
  5. Arrow, K., Bolin, B., Costanza, R., Dasgupta, P., Folke, C., Holling, C. S., … Pimentel, D., 1995, “Economic Growth, Carrying Capacity, & the Environment. Environment & Development Economics”, volume 1, no. 01, pp.104–110.
  6. Bae, J.H., Li, D.D., Rishi, M., 2017, “Determinants of CO2 emission for post-Soviet Union independent countries”, Climate Policy, volume 17, no. 5, pp. 591-615.
  7. Brander J and M, S, Taylor (1997), 'International Trade and Open Access Renewable Resources: The Small Open Economy Case', Canadian Journal of Economics, No, (30(3), page: 526-552)
  8. Branstetter, L. 2006, Is foreign direct investment a channel of knowledge spillovers? Evidence from Japan’s FDI in the United States. J.
    Int. Econ., 68, 325–344

 


[1] Hướng dẫn của Ủy ban Liên chính phủ về Biến đổi Khí hậu (IPCC) về Kiểm kê KNK Quốc gia 2006, Volume 2: Năng lượng

 

[3] Kiểm soát tham nhũng phản ánh mức độ quyền lực công thực hiện vì lợi ích các nhân, bao gồm hình thức tham nhũng vặt và lớn cũng như việc 1 nhóm lợi ích thâu tóm nhà nước (Kaufmann và cộng sự 2007).

Trích nguồn:NCIF
Tác giả: Ban Các vấn đề Xã hội và Môi trường
  Email    In


 

Bình luận

Mã xác nhận:
Nhập mã xác nhận:
 

Số lượt truy cập : 1097202