Ảnh hưởng của hạ tầng viễn thông di động đến tăng trưởng xanh ở Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

Thêm vào BST

Báo xấu

4
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu này có mục đích đánh giá ảnh hưởng của hạ tầng viễn thông di động đến tăng trưởng xanh ở Việt Nam. Sử dụng chuỗi số thời gian trong giai đoạn 1990 - 2020, nghiên cứu đề xuất cách đánh giá tăng trưởng xanh thông qua tỉ suất giữa tổng sản phẩm quốc nội và lượng phát thải carbon dioxide.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Ảnh hưởng của hạ tầng viễn thông di động đến tăng trưởng xanh ở Việt Nam

ẢNH HƢỞNG CỦA HẠ TẦNG VIỄN THÔNG DI ĐỘNG ĐẾN TĂNG TRƢỞNG XANH Ở VIỆT NAM Vũ Lê Huy(1) TÓM TẮT: Nghiên cứu này có mục Ďích Ďánh giá ảnh hưởng của hạ tầng viễn thông di Ďộng Ďến tăng trưởng xanh ở Việt Nam. Sử dụng chuỗi số thời gian trong giai Ďoạn 1990 - 2020, nghiên cứu Ďề xuất cách Ďánh giá tăng trưởng xanh thông qua tỉ suất giữa tổng sản phẩm quốc nội và lượng phát thải carbon dioxide. Kết quả Ďánh giá thông qua hai phương pháp ước lượng dài hạn FMOLS và DOLS khẳng Ďịnh tác Ďộng tích cực và có ý nghĩa thống kê của hạ tầng viễn thông di Ďộng Ďến tăng trưởng xanh ở Việt Nam. Nghiên cứu thực chứng này cung cấp bằng chứng và cơ sở Ďể khuyến nghị chính sách phát triển hạ tầng viễn thông di Ďộng nhằm thúc Ďẩy tăng trưởng xanh, góp phần thực hiện Chiến lược quốc gia giai Ďoạn 2021 - 2030, tầm nhìn 2050. Từ khoá: Tăng trưởng xanh, công nghệ viễn thông di Ďộng, FMOLS, DOLS. ABSTRACT: This study aims to evaluate the impact of mobile telecommunication infrastructure on Vietnam‘s green growth. Using time series data from 1990 to 2020, the level of green growth is measured by the ratio of gross domestic product to carbon dioxide emissions. Fully modified ordinary least squares (OLS) and dynamic OLS estimators are employed to analyze the relationship, revealing a positive and statistically significant impact of mobile telecommunication infrastructure on Vietnam‘s green growth. This study provides empirical evidence and recommends further improvement in mobile telecommunication to facilitate green growth in Vietnam, thereby supporting the national strategy in the period 2021-2030 with a vision to 2050. Keywords: Green growth, mobile telecommunications technology, fully modified OLS, dynamic OLS. 1. Đặt vấn đề Trên thế giới có nhiều quan Ďiểm về tăng trưởng xanh. Theo Ngân hàng Thế giới (2012), tăng trưởng xanh Ďược hiểu là việc sử dụng hiệu quả các nguồn tài nguyên Ďể giảm thiểu ô nhiễm và các tác Ďộng có hại tới môi trường, Ďảm bảo 1. Trường Đại học Hàng hải Việt Nam, Việt Nam, Trường Đại học Quốc gia Kangwon (Hàn Quốc). Email: huy.vule@vimaru.edu.vn 1214
khả năng Ďối phó và thích ứng với hiểm hoạ tự nhiên, phòng chống thiên tai. Trong khi Ďó, Tổ chức Hợp tác Phát triển Kinh tế (OECD) (2014) cho rằng tăng trưởng xanh có vai trò xúc tác trong Ďầu tư và Ďổi mới, kiến tạo nền tảng cho tăng trưởng bền vững. Trong Chiến lược quốc gia về tăng trưởng xanh 2021 - 2030, tầm nhìn 2050, Việt Nam xác Ďịnh tăng trưởng xanh là cách thức quan trọng trong phát triển bền vững, tham gia vào quá trình hạn chế và giảm phát thải khí nhà kính. Trong dài hạn, tăng trưởng xanh là con Ďường hướng tới nền kinh tế trung hoà carbon. Để thực hiện tăng trưởng xanh, Việt Nam cũng xác Ďịnh Ďược tầm quan trọng của công nghệ tiên tiến, chuyển Ďổi số, kết cấu hạ tầng thông minh. Như vậy, một cách khái quát, tăng trưởng xanh có thể Ďược hiểu là tăng trưởng kinh tế Ďồng thời với việc duy trì mối quan hệ hài hoà với môi trường, hướng tới mục tiêu cao nhất là tăng trưởng bền vững (Nguyễn Hoàng Nam & các cộng sự, 2020). Trong các công nghệ hiện Ďại, công nghệ thông tin và truyền thông có tầm quan trọng Ďặc biệt trong thúc Ďẩy tăng trưởng kinh tế (Kui Ming Tiong và các cộng sự, 2022). Công nghệ thông tin và truyền thông giúp tăng cường trao Ďổi thông tin, liên kết mạng lưới và mở rộng khả năng phổ biến tri thức (Nguyễn Thị Thu Hương & Park Danbee, 2023). Theo Meta Ayu Kurniawati (2022), công nghệ thông tin và truyền thông thúc Ďẩy trực tiếp hiệu suất và cải thiện năng suất lao Ďộng trong các lĩnh vực sản xuất và cung cấp dịch vụ về công nghệ thông tin và truyền thông; trong khi gián tiếp nâng cao hiệu suất chung của cả nền kinh tế. Trên cơ sở cơ chế tác Ďộng nêu trên, nghiên cứu này Ďặt giả thuyết cho rằng sự phát triển về hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông có thể thúc Ďẩy hiệu suất Ďầu ra của nền kinh tế trên tác Ďộng Ďánh Ďổi Ďối với môi trường. Để Ďánh giá tăng trưởng xanh, OECD (2014) Ďã Ďưa ra bộ chỉ tiêu Ďược tập hợp thành 4 mục chính: hiệu suất môi trường và tài nguyên của nền kinh tế; nền tảng tài sản tự nhiên; Ďiều kiện môi trường và các nguy cơ môi trường trong chất lượng cuộc sống; và các phản hồi chính sách và cơ hội kinh tế. Dựa trên bộ chỉ tiêu của OECD, Võ Thanh Sơn (2014) Ďã phát triển 10 chỉ số Ďánh giá tăng trưởng xanh cho bối cảnh của Việt Nam, nhưng không bao gồm nhóm phản hồi chính sách và cơ hội kinh tế. Lê Huy Đức (2016) Ďã Ďề xuất áp dụng phương pháp Delphi Ďể tiếp tục hoàn thiện các chỉ tiêu Ďánh giá. Nhìn chung, các tác giả Ďều hướng tới việc xây dựng bộ chỉ tiêu chi tiết, có khả năng Ďánh giá Ďầy Ďủ các mặt của tăng trưởng xanh. Lợi ích rõ ràng của cách tiếp cận này là Ďem lại khả năng giám sát cụ thể, hỗ trợ cho việc ban hành chính sách chi tiết ở nhiều cấp Ďộ: quốc gia, vùng, Ďịa phương. Tuy nhiên, Ďiều này lại tạo ra khó khăn trong việc Ďưa ra Ďánh giá khái quát, chung nhất, cũng như tính sẵn có của số liệu có nhiều hạn chế. Nghiên cứu này Ďề xuất sử dụng một tiêu chí Ďánh giá Ďơn giản nhưng trực quan, Ďó là tỉ suất của nền kinh tế trên lượng phát thải carbon dioxide - một trong những thành phần khí nhà kính Ďược chú ý nhiều nhất và có nhiều giá trị quan sát, Ďể Ďánh giá ảnh hưởng của hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông Ďến 1215
tăng trưởng xanh ở Việt Nam. Do khó khăn về tính sẵn có của dữ liệu, nghiên cứu chỉ tập trung tìm hiểu công nghệ viễn thông di Ďộng. Đây là công nghệ Ďã có sự thiết lập vững chắc và Ďược quan sát trong thời gian Ďủ dài. Nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng quan hệ dài hạn trên dữ liệu chuỗi thời gian từ 1990 Ďến 2020 và xác Ďịnh Ďược tác Ďộng tích cực và có ý nghĩa thống kê mạnh của hạ tầng viễn thông di Ďộng Ďối với tăng trưởng xanh ở Việt Nam. Nội dung còn lại của bài nghiên cứu Ďược trình bày như sau. Mục 2 giải thích chi tiết về thiết lập mô nghiên cứu, dữ liệu Ďược sử dụng và quy trình Ďánh giá. Mục 3 trình bày và phân tích kết quả nghiên cứu. Cuối cùng, Mục 4 Ďưa ra kết luận và phương hướng nghiên cứu trong tương lai. 2. Phƣơng pháp nghiên cứu 2.1. Mô hình ước lượng Mô hình hồi quy sau Ďược thiết lập nhằm nghiên cứu và Ďánh giá tác Ďộng của hạ tầng viễn thông di Ďộng Ďối với tăng trưởng xanh của Việt Nam: Yt = α + β1CELLt + β2TESCt + β3GDPGt + β4FDIt + εt (1) Trong Ďó:  Yt là biến phụ thuộc Ďại diện cho tăng trưởng kinh tế xanh của Việt Nam trong năm t  CELLt là biến giải thích chính, thể hiện mức Ďộ phát triển của hạ tầng viễn thông di Ďộng Việt Nam trong năm t  TESCt là biến kiểm soát về mức cung năng lượng trên Ďầu người Việt Nam trong năm t  GDPGt là biến kiểm soát về tốc Ďộ tăng trưởng kinh tế của Việt Nam trong năm t  FDIt là biến kiểm soát về vốn Ďầu tư trực tiếp nước ngoài vào Việt Nam trong năm t  β1, β2, β3 và β4 là hệ số ước lượng của các biến giải thích tương ứng trong mô hình  α là hệ số chặn  εt là sai số ngẫu nhiên. 2.2. Dữ liệu nghiên cứu Để Ďánh giá mức Ďộ tăng trưởng xanh của Việt Nam, nghiên cứu này sử dụng biến Ďại diện là logarith tự nhiên tỉ suất giữa quy mô tổng sản phẩm quốc nội trên tổng lượng phát thải carbon dioxide (CO2), cụ thể như sau: Yt = ln( GDPt / CO2t ) (2) 1216
Trong Ďó: GDPt và CO2t lần lượt là tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam và tổng lượng phát thải carbon dioxide trong năm t. Dữ liệu của cả hai thành phần này Ďều Ďược thu thập từ bộ dữ liệu chỉ số phát triển toàn cầu của Ngân hàng Thế giới (World Bank - World Development Indicators). Biến Ďại diện này phản ánh mức Ďộ hiệu quả của nền kinh tế Việt Nam tính tới mức Ďộ phát thải carbon dioxide. Giá trị của biến này tăng lên phản ánh sự cải thiện trong tính hiệu quả của nền kinh tế Việt Nam trên mỗi Ďơn vị phát thải carbon dioxide. Biến giải thích chính trong nghiên cứu này, mức Ďộ phát triển hạ tầng viễn thông di Ďộng Việt Nam Ďược Ďo lường thông qua số lượng Ďăng ký mạng di Ďộng trên 100 người dân. Nhiều nghiên cứu trước Ďây Ďã sử dụng cách Ďo lường này Ďể Ďại diện cho sự phát triển hạ tầng công nghệ thông tin viễn thông (Nguyễn Thị Thu Hương và Park Danbee, 2023; Meta Ayu Kurniawati, 2022; Kui Ming Tiong và các cộng sự, 2022). Dữ liệu của biến Ďược thu thập từ bộ dữ liệu chỉ số phát triển toàn cầu của Ngân hàng Thế giới. Các biến kiểm soát Ďược sử dụng trong mô hình bao gồm mức cung năng lượng trên Ďầu người, tốc Ďộ tăng trưởng kinh tế, và vốn Ďầu tư trực tiếp nước ngoài vào Việt Nam. Trong Ďó, tổng mức cung năng lượng trên Ďầu người tổng hợp tất cả các nguồn năng lượng như than Ďá, khí ga tự nhiên, dầu,… Ďược phân bổ trên mỗi người dân Việt Nam trong năm. Dữ liệu này Ďược cung cấp bởi Cơ quan Năng lượng Quốc tế (International Energy Agency) thể hiện qua Ďơn vị MJ (mega joules) trên mỗi người dân. Đối với tốc Ďộ tăng trưởng kinh tế Việt Nam, Ďây là yếu tố phản ánh mức Ďộ tương Ďối của sự thay Ďổi về quy mô nền kinh tế, Ďược Ďo lường bằng tỉ lệ (%) tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội hằng năm. Cuối cùng, vốn Ďầu tư trực tiếp nước ngoài (Ďơn vị: USD) là một yếu tố thúc Ďẩy tăng trưởng kinh tế quan trọng của Việt Nam. Yếu tố này có thể giúp quốc gia nhận Ďầu tư có thể tiếp cận với các công nghệ tiên tiến và phương pháp quản lí hiệu quả. Tuy nhiên, các tập Ďoàn Ďa quốc gia, thông qua Ďầu tư trực tiếp cũng có thể gây ra ảnh hưởng xấu tới môi trường do tập trung tận dụng mức Ďộ bảo vệ môi trường thấp hơn và khai thác nguồn tài nguyên thiên nhiên giá rẻ. Dữ liệu của hai biến tốc Ďộ tăng trưởng kinh tế và vốn Ďầu tư trực tiếp nước ngoài Ďều Ďược thu thập từ bộ dữ liệu chỉ số phát triển toàn cầu của Ngân hàng Thế giới. Do tính sẵn có của dữ liệu biến phụ thuộc và biến giải thích nêu trên, nghiên cứu này sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian về Việt Nam trong giai Ďoạn 1990 - 2020. Bảng 1 trình bày các thông tin cơ bản về mẫu Ďược sử dụng. Bảng 1. Tổng quan giá trị các biến Yt CELLt TESCt GDPGt FDIt Mean 13.52852 59.0614 22040.13 6.750477 5.69E+09 Median 13.45828 11.53832 20808.4 6.787316 2.40E+09 Maximum 14.07845 149.2271 42119.21 9.54048 1.61E+10 1217
Yt CELLt TESCt GDPGt FDIt Minimum 12.72141 0 11095.02 2.865413 1.80E+08 Std. Dev. 0.356763 65.50782 9236.203 1.399387 5.27E+09 Skewness 0.006007 0.343856 0.598226 -0.22678 0.708399 Kurtosis 2.144013 1.236571 2.383138 3.654157 2.103392 (Nguồn: Tác giả tổng hợp từ dữ liệu của Ngân hàng Thế giới, Cơ quan Năng lượng Quốc tế) 2.3. Kĩ thuật đánh giá Nghiên cứu này sử dụng phương pháp ước lượng dài hạn FMOLS (Fully Modified OLS) và DOLS (Dynamic OLS) Ďể Ďánh giá ảnh hưởng của hạ tầng viễn thông di Ďộng tới tăng trưởng kinh tế xanh của Việt Nam. Hai phương pháp ước lượng này có các giả Ďịnh khác nhau về tính Ďồng tích hợp của các biến (Nguyễn Thế Khang, 2022; Peter Pedroni, 2001), do Ďó giúp củng cố tính bền vững của kết quả Ďánh giá. Trình tự Ďánh giá bao gồm các bước sau: 1) Kiểm Ďịnh nghiệm Ďơn vị của từng chuỗi thời gian riêng rẽ bằng phương pháp ADF (Augmented Dickey-Fuller); 2) Kiểm Ďịnh nghiệm Ďơn vị Ďồng thời các chuỗi thời gian tham gia vào mô hình thông qua các phương pháp LLC (Levin, Lin, Chu), IPS (Im, Pesaran, Shin), ADF-F (ADF-Fisher), và PP-F (Phillips-Perron- Fisher); 3) Kiểm Ďịnh Ďồng tích hợp Johansen; và cuối cùng là 4) Ước lượng dài hạn bằng phương pháp FMOLS và DOLS. 3. Kết quả và đánh giá 3.1 . Kiểm định nghiệm đơn vị từng chu i Kiểm Ďịnh nghiệm Ďơn vị là một bước quan trọng trong ước lượng chuỗi thời gian. Chuỗi thời gian không dừng nếu tồn tại nghiệm Ďơn vị. Khi áp dụng mô hình hồi quy cổ Ďiển, việc tồn tại chuỗi thời gian không dừng có thể dẫn Ďến kết quả hồi quy giả mạo (Nguyễn Quang Dong và các cộng sự, 2013). Bảng 2. Kiểm định nghiệm đơn vị từng chuỗi Level 1st difference t-statistic Prob. t-statistic Prob. Stationary Yt -2.427293 0.1431 -5.558785 0.0001 I(1) CELLt -1.182092 0.6677 -3.141721 0.0344 I(1) TESCt 1.73528 0.9995 -5.159218 0.0002 I(1) GDPGt -2.572014 0.1101 -3.442411 0.0175 I(1) FDIt 0.558563 0.986 -4.315333 0.0021 I(1) Ghi chú: Kết quả đánh giá nghiệm đơn vị được thực hiện bởi phương pháp ADF (Nguồn: Tính toán của tác giả) 1218
Trong bước Ďánh giá Ďầu tiên, mỗi chuỗi thời gian tương ứng với từng biến trong mô hình Ďược kiểm Ďịnh nghiệm Ďơn vị theo phương pháp ADF. Phương pháp kiểm Ďịnh này có giả thuyết gốc là chuỗi thời gian có chứa nghiệm Ďơn vị. Kết quả kiểm Ďịnh Ďược tổng hợp và trình bày trong Bảng 2. Theo Ďó, ở bậc gốc, tất cả các biến Ďều có xác suất (Prob.) tương ứng với giá trị thống kê t, lớn hơn 0,05. Do Ďó các biến này không có tính dừng ở bậc gốc. Tiếp theo việc kiểm Ďịnh nghiệm Ďơn vị Ďược tiến hành với sai phân bậc 1. Do giá trị xác suất của tất cả các biến Ďều nhỏ hơn 0,05, từng biến của mô hình Ďược kết luận có tính dừng ở bậc I (1). 3.2. Kiểm định nghiệm đơn vị đồng thời các chu i Bảng 3. Kiểm định nghiệm đơn vị đồng thời các chuỗi Level 1st difference Statistic Prob. Statistic Prob. Stationary LLC 1.29277 0.9020 -7.02447 0.0000 I(1) IPS 1.98647 0.9765 -7.02755 0.0000 I(1) ADF-F 8.00695 0.6282 62.7173 0.0000 I(1) PP-F 6.87127 0.7375 59.6370 0.0000 I(1) Ghi chú: Phương pháp LLC sử dụng thống kê t. Phương pháp IPS sử dụng thống kê W. Phương pháp ADF-F và PP-F sử dụng χ2 (Nguồn: Tính toán của tác giả) Sau xác Ďịnh Ďược từng biến có tính dừng sau khi lấy sai phân bậc 1, việc kiểm Ďịnh nghiệm Ďơn vị Ďược tiến hành với tất cả các biến. Bốn phương pháp kiểm Ďịnh Ďược sử dụng là LLC, IPS, ADF-F, và PP-F. Các phương pháp này Ďược chia làm hai nhóm với nhóm 1 chỉ gồm LLC và nhóm 2 gồm 3 phương pháp còn lại. Nhóm 1 hay phương pháp LLC giả Ďịnh rằng, tất cả các biến có chung chuỗi nghiệm Ďơn vị. Trong khi các phương pháp còn lại giả Ďịnh mỗi chuỗi có nghiệm Ďơn vị riêng. Kết quả kiểm Ďịnh Ďược trình bày trong Bảng 3. Tương tự với kết quả kiểm Ďịnh nghiệm Ďơn vị riêng từng chuỗi, kết quả Ďánh giá của cả 4 phương pháp nêu trên Ďều cho thấy nhóm các chuỗi thời gian không có tính dừng ở bậc gốc. Đối với sai phân bậc 1, giá trị xác suất Ďều nhỏ hơn cả mức 0.05 và 0.01, tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 5 và 1 . Do Ďó, nhóm các chuỗi thời gian trong mô hình Ďược kết luận có tính dừng ở bậc I (1). 3.3. Kiểm định đồng tích hợp Sau khi các biến trong mô hình Ďều Ďược xác Ďịnh không có tính dừng ở bậc gốc nhưng Ďều có tính dừng ở sai phân bậc 1, bước tiếp theo là xác Ďịnh sự tồn tại của quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến theo kiểm Ďịnh Trace của Søren Johansen (1991) với kết quả Ďược trình bày trong Bảng 3. 1219
Bảng 4. Kiểm định đồng tích hợp Hypothesized Trace 0.05 Critical Eigenvalue Prob. No. of CE(s) Statistic Value None * 0.685356 77.76035 69.81889 0.0101 At most 1 0.533047 44.22729 47.85613 0.1053 At most 2 0.365439 22.14301 29.79707 0.2906 At most 3 0.221522 8.953168 15.49471 0.3697 At most 4 0.056647 1.691142 3.841466 0.1934 (Nguồn: Tính toán của tác giả) Với giá trị thống kê Trace là 77.76 lớn hơn giá trị tới hạn ở mức 5% là 69,82, kết quả kiểm Ďịnh bác bỏ giả thuyết cho rằng không tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn và xác Ďịnh có một mối quan hệ cân bằng dài hạn. Như vậy, mô hình phù hợp Ďể áp dụng các phương pháp ước lượng mối quan hệ dài hạn Ďồng tích hợp. 3.4. Ước lượng dài hạn Mối quan hệ dài hạn của các biến giải thích và biến phụ thuộc là tăng trưởng xanh của Việt Nam Ďược Ďánh giá thông qua hai phương pháp là FMOLS và DOLS. Trong khi phương pháp FMOLS có khả năng loại trừ mối số vấn Ďề nội sinh trong biến giải thích, phương pháp DOLS có thể Ďưa ra ước lượng hệ số các biến chính xác hơn nhờ tính tới biến Ďộng liền trước và liền sau (Phan Văn Phúc và Nguyễn Thị Kim Ngân, 2023). Bảng 5. Ƣớc lƣợng dài hạn mô hình đồng tích hợp FMOLS DOLS Variable Coef. Std. Error Prob. Coef. Std. Error Prob. CELLt 0.006119 0.001113 0.0000 0.006063 0.001658 0.0038 TESCt -4.27E-06 1.07E-05 0.6920 2.75E-06 1.18E-05 0.8207 GDPGt 0.052457 0.023201 0.0327 0.054390 0.025247 0.0542 FDIt -6.99E-12 1.86E-11 0.7107 -6.80E-12 2.21E-11 0.7639 α 12.96520 0.253187 0.0000 12.88769 0.291689 0.0000 Obs. 30 28 R-squared 0.880994 0.969000 2 Adj. R 0.861953 0.923910 Ghi chú: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc Yt (Nguồn: Tính toán của tác giả) 1220
Kết quả hồi quy với cả hai phương pháp FMOLS và DOLS Ďều Ďưa ra kết luận tương tự nhau như Ďược tổng hợp trong Bảng 4. Biến giải thích chính trong nghiên cứu CELLt có hệ số hồi quy dương ở mức ý nghĩa thống kê 1%, khẳng Ďịnh tác Ďộng tích cực của sự phát triển hạ tầng mạng viễn thông di Ďộng Ďối với tăng trưởng bền vưỡng của Việt Nam. Ngoài ra, hệ số ước lượng của biến này cũng có giá trị gần tương Ďương nhau ở mức 0,006 thể hiện tính bền vững của mô hình hồi quy. Đối với các biến kiểm soát, duy nhất có tốc Ďộ tăng trưởng kinh tế mang ý nghĩa thống kê, ở mức 5 Ďối với phương pháp FMOLS và 10 Ďối với phương pháp DOLS. Tác Ďộng của hai biến TESCt và FDIt Ďối với biến phụ thuộc không có ý nghĩa thống kê. Mô hình hồi quy cũng thể hiện hiệu quả cao trong việc giải thích biến Ďộng của biến phụ thuộc. Với phương pháp FMOLS, giá trị R2 và R2 hiệu chỉnh lần lượt là 88 và 86 . Phương pháp DOLS cho thấy mức ý nghĩa giải thích cao hơn với R2 là hơn 96 và R2 hiệu chỉnh là hơn 92 . 4. Kết luận Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho ảnh hưởng tích cực của phát triển hạ tầng viễn thông di Ďộng Ďến với tăng trưởng xanh của Việt Nam dựa trên dữ liệu thời gian trong giai Ďoạn 1990 - 2020 Ďược thu thập từ các nguồn uy tín, có Ďộ tin cậy cao. Kết quả Ďánh giá theo hai phương pháp ước lượng dài hạn FMOLS và DOLS phù hợp với mối liên hệ Ďồng tích hợp của các biến, có ý nghĩa thống kê và thể hiện tính bền vững. Trên cơ sở của nghiên cứu này, có thể khẳng Ďịnh, sự phát triển về hạ tầng viễn thông di Ďộng giúp nâng cao hiệu quả của nền kinh tế tính tới lượng phát thải carbon dioxide. Theo Ďó, nghiên cứu khuyến nghị nên tiếp tục áp dụng các chính sách cần thiết Ďể phát triển, hoàn thiện hạ tầng viễn thông di Ďộng trong tương lai. Vẫn còn tồn tại một số hạn chế trong nghiên cứu. Tương tự với các nghiên cứu trước Ďây liên quan Ďến hạ tầng công nghệ thông tin nói chung, tác giả mới chỉ Ďánh giá Ďược trên khía cạnh lượng Ďăng ký nên không tính tới Ďược sự tác Ďộng của chất lượng hạ tầng. Hạn chế này bắt nguồn từ việc thiếu dữ liệu cần thiết, phản ánh Ďược các khía cạnh chất lượng như tính ổn Ďịnh, mức Ďộ tin cậy, tốc Ďộ băng thông Ďường truyền trong bình. Các nghiên cứu trong tương lai với sự bổ sung về các khía cạnh này sẽ Ďem lại Ďánh giá toàn diện và Ďầy Ďủ hơn. Ngoài ra, nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở hạ tầng viễn thông di Ďộng mà chưa tính tới ảnh hưởng của các yếu tố mới liên quan tới sự phát triển công nghệ thông tin và truyền thông gần Ďây như kết nối Internet băng thông rộng, số lượng server Ďược bảo mật,… Do mới xuất hiện gần Ďây nên các yếu tố này có số quan sát nhỏ và cần Ďược tính tới trong các nghiên cứu về sau. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Kui Ming Tiong, Ming Yu Cheng, Chee Keong Choong (2022). ―The roles of ICT telecommunication infrastructure on foreign direct investment in Malaysia‖, Asian Academy of Management Journal, 27 (2): 1-20. 2. Lê Huy Đức (2016). ―Hoàn thiện bộ chỉ số Ďánh giá tăng trưởng xanh ở Việt Nam‖, Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 231 (2): 7-14. 1221
3. Meta Ayu Kurniawati (2022). ―Analysis of the impact of information communication technology on economic growth: empirical evidence from Asian countries‖, Journal of Asian Business and Economic Studies, 29 (1): 2-18. 4. Ngân hàng Thế giới (2012). Inclusive green growth: the pathway to sustainable development, Washington D.C. 5. Nguyễn Hoàng Nam, Nguyễn Thế Chinh, Trần Văn Ý (2020). ―Mối quan hệ giữa tăng trưởng xanh, kinh tế xanh, kinh tế tuần hoàn và phát triển bền vững‖, Nghiên cứu kinh tế, 5 (504): 47-60. 6. Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh, Nguyễn Mạnh Thế (2013). Giáo trình Kinh tế lượng, Nxb Đại học Kinh tế Quốc dân. 7. Nguyễn Thế Khang (2022). ―Tác Ďộng của Ďầu tư công Ďối với Ďầu tư tư nhân ở các Ďịa phương của Việt Nam‖, Tạp chí Nghiên cứu Tài chính - Marketing, 67, 101-111. 8. Nguyễn Thị Thu Hương, Park Danbee (2023). ―Impact of ICT development on bilateral intermediate input trade: Considering cross-country heterogeneity‖, The Journal of International Trade & Economic Development, 32 (8): 1291-1311. 9. OECD (2014). Green Growth Indicators 2014, OECD Green Growth Studies, OECD Publishing. 10. Pedroni Peter (2001). ―Fully modified OLS for heterogeneous cointegrated panels‖, Baltagi, B.H., Fomby, T.B. and Carter Hill, R. (Ed.) Nonstationary Panels, Panel Cointegration, and Dynamic Panels (Advances in Econometrics, Vol. 15), Emerald Group Publishing Limited, Leeds, pp. 93-130. 11. Phan Văn Phúc, Nguyễn Thị Kim Ngân (2023). ―Các nhân tố ảnh hưởng Ďến phúc lợi của hộ gia Ďình nông thôn Việt Nam‖, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 59 (3): 258-269. 12, Søren Johansen. ―Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models‖, Econometrica, 59 (6): 1551. 13. Võ Thanh Sơn (2014). ―Đánh giá giám sát tăng trưởng xanh: Thực tiễn trên thế giới và khả năng áp dụng ở Việt Nam‖, Tạp chí Môi trường, Chuyên Ďề II: 55-57. 1222