Chuyển đổi số với bảo vệ và cải thiện môi trường ở Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

Thêm vào BST

Báo xấu

9
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bái báo xem xét ảnh hưởng từ chuyển đổi số tới bảo vệ và cải thiện môi trường ở Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng mô hình kinh tế lượng theo các cách tiếp cận khác nhau như hồi quy gộp-(Pooled OLS, 3SLS và ARDL với dữ liệu thứ cấp về GRDP/ng, lao động, PCI, PEPI, ICT,… theo tỉnh thành của Việt Nam trong khoảng thời gian 2021 - 2022.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Chuyển đổi số với bảo vệ và cải thiện môi trường ở Việt Nam

CHUYỂN ĐỔI SỐ VỚI BẢO VỆ VÀ CẢI THIỆN MÔI TRƢỜNG Ở VIỆT NAM Bùi Phan Nhã Khanh(1), Bùi Quang Bình(2) TÓM TẮT: Bái báo xem xét ảnh hưởng từ chuyển Ďổi số (CĐS) tới bảo vệ và cải thiện môi trường ở Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng mô hình kinh tế lượng theo các cách tiếp cận khác nhau như hồi quy gộp-(Pooled OLS, 3SLS và ARDL với dữ liệu thứ cấp về GRDP/ng, lao Ďộng, PCI, PEPI, ICT,… theo tỉnh thành của Việt Nam trong khoảng thời gian 2021 - 2022. Kết quả cho thấy, chuyển Ďổi số nhanh thúc Ďẩy, tăng trưởng kinh tế, thể chế,… thúc Ďẩy bảo vệ và cải thiện môi trường và ngược lại. Từ khoá: Chuyển Ďổi số; bảo vệ môi trường, PEPI, ICT, ARDL. ABSTRACT: The article examines the impact of digital transformation on protecting and improving the environment in Vietnam. The study uses econometric models using different approaches such as Pooled OLS, 3SLS and ARDL regression with secondary data on GRDP/person, labor, PCI, PEPI, ICT... by province of Vietnam during the period 2021 - 2022... The results show that rapid digital transformation promotes economic and institutional growth... promoting environmental protection and improvement and vice versa. Keywords: Digital transformation, environmental protection, PEPI; ICT, ARDL. 1. Giới thiệu Bảo vệ môi trường Ďể phát triển bền vững Ďã và Ďang Ďược quan tâm ở hầu hết các nền kinh tế trên thế giới, trong Ďó có Việt Nam. Những năm gần Ďây, Chính phủ Việt Nam Ďã cam kết thực hiện mục tiêu phát triển bền vững, phát triển xanh cũng như Ďạt mức phát thải ròng bằng 0 vào năm 2050 (Net zero). Thực hiện thành công các cam kết này không chỉ nâng cao uy tín và trách nhiệm vủa nước ta mà còn tạo Ďiều kiện Ďể phát triển bền vững cũng như chuyển Ďổi mô hình sang kinh tế tuần hoàn ở Việt Nam. Bên cạnh Ďó, Chính phủ Việt Nam Ďã công bố và thúc Ďẩy thực hiện mục tiêu bảo vệ và cải thiện môi trường bởi Quyết Ďịnh số 2782/QĐ-BTNMT ngày, 31/10/2019 về Ban hành Bộ chỉ số Ďánh giá kết 1. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng. Email: khanhbpn@due.edu.vn 2. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng. Email: binhbq@due.edu.vn 869
quả bảo vệ môi trường của các tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương. Đây là cơ sở Ďể Ďánh giá kết quả thực hiện các mục tiêu, nhiệm vụ về bảo vệ chất lượng môi trường sống, bảo vệ sức sống hệ sinh thái, bảo vệ hệ thống khí hậu, năng lực quản lí nhà nước về bảo vệ môi trường và mức Ďộ hài lòng của người dân về chất lượng môi trường sống trong năm của các Ďịa phương. Việt Nam cũng Ďang trong quá trình Ďẩy mạnh chuyển Ďổi số, phấn Ďấu tới 2030, kinh tế số chiếm 30 GDP. Đây còn là cơ sở Ďể tạo nền tảng thực hiện chuyển Ďổi mô hình tăng trưởng kinh tế dựa vào công nghệ, nhất là công nghệ số nhằm bảo về môi trường và phát triển bền vững. Như vậy khi thực hiện hai mục tiêu này, kết quả của chúng liệu có tác Ďộng hỗ trợ lẫn nhau không? Nghiên cứu này sẽ mối quan hệ giữa CĐS và bảo vệ và cải thiện môi trường ở Việt Nam, qua Ďó góp phần trả lời câu hỏi trên. 2. Khung lí thuyết và phƣơng pháp nghiên cứu 2.1. Ảnh hưởng từ chuyển đổi số tới cải thiện và bảo vệ môi trường Công nghệ số như trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích dữ liệu lớn, công nghệ di Ďộng, IoT và nền tảng xã hội thúc Ďẩy CĐS và tạo ra những cải tiến tích cực cho xã hội và nền kinh tế. Công nghệ số cũng ngày càng Ďược triển khai trong việc cải thiện tính bền vững của môi trường. Các công ty hiện Ďang giới thiệu các sản phẩm và nền tảng mới dựa trên công nghệ kĩ thuật số Ďược sử dụng Ďể cải thiện tính bền vững của môi trường. Goralski & Tan (2020) Ďã nêu bật các công nghệ dựa trên AI như hệ thống quản lí nước thông minh. Balogun & cộng sự (2020) Ďã thực hiện một nghiên cứu về việc triển khai CĐS Ďể cải thiện tính bền vững của môi trường. Nghiên cứu của họ bao gồm 9 trường hợp ở nhiều quốc gia khác nhau sử dụng dữ liệu lớn và IoT Ďể giải quyết các vấn Ďề bền vững về môi trường và cải thiện môi trường. Người ta cũng Ďề xuất rằng nơi làm việc kĩ thuật số có thể góp phần vào sự bền vững môi trường (Yalina & Rozas, 2020). Các tổ chức, doanh nghiệp và chính quyền hiện Ďang dựa vào AI, IoT và phân tích dữ liệu lớn Ďể thực hiện các hoạt Ďộng sản xuất kinh doanh và quản lí xã hội bền vững liên quan Ďến việc giảm lượng khí thải carbon và giảm thiểu chất thải khác ra môi trường (Demartini & nhóm tác giả, 2019). Các ứng dụng phân tích dữ liệu lớn Ďang ngày càng thay Ďổi cách Ďo lường và lập bản Ďồ tác Ďộng Ďến môi trường. Phân tích dữ liệu lớn có thể Ďược sử dụng Ďể thiết kế một phương pháp tăng cường khả năng truy xuất nguồn gốc của hệ thống thực phẩm và chứng nhận hàng hoá về mặt hiệu suất môi trường trực tiếp (tức là lượng khí thải carbon) hoặc các biện pháp thực hành Ďược sử dụng cho quy trình sản xuất của chúng . Tương tự, blockchain Ďược coi là một công cụ có tiềm năng to lớn Ďể Ďạt Ďược tính bền vững trong hoạt Ďộng kinh doanh và công nghiệp [39]. Blockchain cung cấp khả năng kéo dài vòng Ďời sản phẩm, tối Ďa hoá việc sử dụng tài nguyên và giảm lượng khí thải carbon, góp phần tăng tính bền vững (Esmaeilian & nhóm tác giả, 2020). 870
Sự hội tụ của CĐS và tính bền vững của môi trường vượt qua cấp Ďộ tổ chức và ngành cũng như mở rộng Ďến cấp quốc gia. Chẳng hạn, ElMassah và Mohieldin (2020) Ďã thực hiện một nghiên cứu về cách các quốc gia khác nhau trên toàn thế giới Ďang Ďạt Ďược các mục tiêu phát triển bền vững (SDG) và chuyển Ďổi kĩ thuật số giúp họ như thế nào. Do Ďó, các tác giả khẳng Ďịnh việc lập bản Ďồ các loại chuyển Ďổi kĩ thuật số Ďang diễn ra trong lĩnh vực bền vững môi trường và mở rộng trong tương lai. Từ quan Ďiểm công nghệ, chuyển Ďổi số của một công ty là sự tích hợp các công nghệ kĩ thuật số vào các khía cạnh hoạt Ďộng của nó. Kane & cộng sự (2015) nhấn mạnh chuyển Ďổi kĩ thuật số là một quá trình trong Ďó công nghệ kĩ thuật số gây ra sự gián Ďoạn, gợi ra những phản ứng chiến lược từ các doanh nhiệp Ďang tìm cách thay Ďổi lộ trình tạo ra giá trị của họ. Việc liên tục tự Ďộng hoá các hoạt Ďộng sản xuất và công nghiệp cũ sử dụng các công nghệ thông minh hiện tại Ďược gọi là cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (công nghiệp 4.0). Ví dụ, việc tích hợp Internet of Things (IoT) (gọi chung là CĐS) góp phần tăng cường tự Ďộng hoá, cải thiện giao tiếp và tự giám sát, v.v. Rosa & nhóm tác giả (2020) cho rằng, khi Ďược tích hợp với nền kinh tế tuần hoàn, Công nghiệp 4.0 cung cấp hai mô hình công nghiệp cho phép các chiến lược tài nguyên thiên nhiên mới. Xu, P., Chen, L. & Dai, H. (2022) nghiên cứu các tác Ďộng từ CĐS của doanh nghiệp tớn bảo vệ môi trường bằng mô hình kinh tế lượng GMM với dữ liệu các công ty lớn của Trung Quốc. Kết quả của nghiên cứu không chỉ phân tích tác Ďộng của chuyển Ďổi kĩ thuật số của doanh nghiệp Ďến hiệu quả môi trường từ nhiều chiều mà còn khám phá cơ chế truyền tải của chuyển Ďổi số ảnh hưởng Ďến hiệu suất môi trường và xác minh mối quan hệ phi tuyến tính có thể có. Ur Rehman, S. & Gill, A. R. (2023) Ďánh giá ảnh hưởng của chuyển Ďổi số, chất lượng thể chế và bền vững môi trường của các nước khu vực Nam Á, (SAARC) từ năm 1990 - 2018. Kết quả PMG-ARDL cho thấy, tác Ďộng riêng lẻ và kết hợp của CNTT làm giảm sự suy thoái môi trường. Tuy nhiên, chất lượng thể chế, tăng trưởng kinh tế (GDP) và tiêu thụ năng lượng làm tăng thêm sự suy thoái môi trường bằng cách tăng dấu chân sinh thái. Các ước tính thực nghiệm Ďề xuất rằng Ďổi mới, phổ biến và sử dụng chuyển Ďổi số Ďược trong khuôn khổ thể chế có thể Ďạt Ďược các mục tiêu SDG về bền vững môi trường. Trong các nghiên cứu về chủ Ďề này, ICT có ảnh hưởng trực tiếp và tiêu cực (có tính huỷ hoại) Ďến chất lượng môi trường. Atsu & cộng sự (2021) trong một nghiên cứu ở Nam Phi trong giai Ďoạn 1970 - 2019 bằng cách sử dụng kĩ thuật ARDL và kết quả là ICT Ďóng vai trò tích cực và Ďáng kể trong cải thiện môi trường do giảm phát thải carbon. Mekhum (2020) Ďã Ďánh giá tác Ďộng của CĐS Ďối với CO ở 10 quốc gia châu Á Ďược chọn, sử dụng kĩ thuật PCSE và System GMM và nhận thấy rằng sự phát triển công nghệ thông tin và truyền thông (CNTT-TT) làm tăng lượng khí thải carbon và ảnh hưởng Ďến chất lượng môi trường. Avom, Nkengfack, Fotio và Totouom (2020) Ďã thực hiện một nghiên 871
cứu trên 21 quốc gia châu Phi cận Sahara, giai Ďoạn lấy mẫu từ 1990 - 2024, áp dụng mô hình ARDL bảng và ước tính rằng sự thâm nhập của CNTT tại SSA sẽ làm trầm trọng thêm tính bền vững của môi trường. Magazzino, Porrini, Fusco và Schneider (2021) xem xét mối liên hệ giữa ICT, tăng trưởng kinh tế và ô nhiễm không khí ở 16 quốc gia Ďược chọn của Liên minh châu Âu trong giai Ďoạn 1990 - 2017, sử dụng mô hình PMG-ARDL, phân tích rằng sự thâm nhập của ICT cùng với tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng xấu Ďến môi trường nhằm tăng lượng khí thải carbon. 2.2. Phương pháp nghiên cứu Mô hình phân tích Trên cơ sở kết quả nghiên cứu của Xu, P., Chen, L. & Dai, H. (2022) và ur Rehman, S. & Gill, A. R. (2023) cho thấy kết quả bảo vệ và cải thiện môi trường phụ thuộc vào quy mô hoạt Ďộng kinh tế - tăng trưởng kinh tế, thể chế và chuyển Ďổi số. Vì vậy nghiên cứu xây dựng mô hình phân tích như sau: PEPI = F (ICI, GRDP, PCI) (1) Triển khai cụ thể PEPIit = β0 +β1ICTit + β2lnpergrdpit + β3PCIit-2 εit (2) Trong Ďó: PEPIit là chỉ số Ďánh giá kết quả bảo vệ môi trường của các tỉnh I năm t. Chỉ tiêu này phản ánh kết quả Ďánh giá thực hiện bảo vệ chất lượng môi trường sống, bảo vệ sức sống hệ sinh thái, bảo vệ hệ thống khí hậu, năng lực quản lí nhà nước về bảo vệ môi trường và mức Ďộ hài lòng của người dân về chất lượng môi trường sống trong năm của các Ďịa phương. ICTit là chỉ số Ďánh giá toàn diện mức Ďộ ứng dụng CNTT - năng lực huyển Ďổi số của tỉnh i năm t, bao gồm 3 thành phần chính là: hạ tầng kĩ thuật, hạ tầng nhân lực và ứng dụng CNTT. PCIit-2 chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh Ďộ trễ 2 năm - thể chế. Số liệu Số liệu Ďược lấy từ các nguồn thứ cấp bao gồm: PEPI từ Báo cáo kết quả thực hiện Bộ chỉ số Ďánh giá kết quả BVMT của các Ďịa phương năm 2021 và 2022 của Bộ Tài nguyên và Môi trường. GRDP theo Ďầu người theo Ďịa phương của Tổng cục Thống kê, số liệu ICI từ Báo cáo Chỉ số sẵn sàng cho phát triển và ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông Việt Nam năm 2021 và 2022 của Bộ Thông tin và Truyền Thông, số liệu PCI lấy từ Báo cáo năng lực cạnh tranh cấp tỉnh năm 2019 và 2020 của VCCI. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng: Với số liệu theo tỉnh, nghiên cứu sẽ xây dựng dữ liệu bảng cho phân tích. Các phương pháp ước lượng Ďược sử dụng (i) Theo cách tiếp cận thông thường Ďánh giá ảnh hưởng từ CĐS tới kết quả bảo vệ và cải thiện môi trường bằng mô hình Pooled OLS và 3SLS Ďể khắc phục hiện tượng nội sinh. Vì biến ict là biến nội sinh nhưng có quan hệ với năng lực chuyển Ďổi số của 2 năm trước và thể chế - pci bởi phương trình ict = f(ict2, pci) (3). Phương 872
trình (2) và (3) theo Zellner, A & Theil.H (1962) có thể sử dụng phương pháp 3SLS; (ii) Cách tiếp cận tác Ďộng nhân quả giữa chúng bằng Mô hình tự phân phối Ďộ trễ hồi quy - ARDL. Từ mô hình (2), mô hình ARDL Ďể phân tích quan hệ nhân quả giữa CĐS và kết quả bảo vệ và cải thiện môi trường như (4) sau: PEPIit = α0 + γ1ICT it-k + γ2lnpergrdpit-k + γ3PCIit-k-2 + ∑ ∑ ∑ (4) 3. Kết quả nghiên cứu 3.1. Tác động từ chuyển đổi số tới kết quả bảo vệ và cải thiện môi trường Tình hình chung về bảo vệ và cải thiện môi trường, chuyển Ďổi số của các tỉnh thành ở Việt Nam Tình hình bảo vệ môi trường ở các tỉnh, thành Việt Nam: Kết quả Ďánh giá việc thực hiện bảo vệ môi trường của các tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương của Bộ Tài nguyên và Môi trường cho thấy có sự cải thiện Ďáng kể. Số Ďịa phương có Ďiểm trên 70 (năm 2022) có 10 tỉnh/thành phố Ďạt mức tốt, Ďạt kết quả Chỉ số PEPI từ 70 Ďiểm trở lên (năm 2021 chỉ có Đà Nẵng và Bắc Kạn Ďạt trên 70 Ďiểm. Số tỉnh có Ďiểm từ 60 - 70 là 39 cao hơn mức 20 của năm 2021. Số tỉnh có Ďiểm dưới 60 chỉ còn 14 giảm nhiều so với 2021. Năm 2021 và 2022, thành phố Đà Nẵng Ďứng Ďầu trong 63 tỉnh thành cả nước với tổng Ďiểm 79.82 Ďiểm và 73,33 Ďiểm. Năm 2021, các tỉnh xếp sau thành phố này là là Bà Rịa Vũng Tàu với 78.79 Ďiểm, xếp thứ 3 là Trà Vinh với 77.52 Ďiểm. Và tỉnh Đắk Nông Ďứng cuối bảng xếp hạng chỉ số PEPI 2021, với số Ďiểm 51,3. Các tỉnh nằm trong top cuối bảng xếp hạng còn có Kiên Giang (55,88 Ďiểm), Phú Yên (54,64 Ďiểm), Bình Phước (54,86 Ďiểm), Bình Thuận (55,14 Ďiểm). Năm 2022, xếp sau Đà Nẵng là Bắc Kạn với 70,29 Ďiểm và xếp thứ 3 là Lạng Sơn với 65,62 Ďiểm. Tỉnh Bạc Liêu Ďứng cuối bảng xếp hạng chỉ số PEPI 2022 với 47,04 Ďiểm, áp chót là Đắk Lắk với 49,05 Ďiểm. Tình hình chuyển đổi số: Bộ Thông tin và Truyền thông áp dụng bộ chỉ số Ďo lường mức Ďộ sẵn sàng phát triển và áp dụng CNTT-TT cho các tỉnh thành. Số liệu ICT năm 2021 cho thấy 3 Ďịa phương dẫn Ďầu gồm Đà Nẵng (79.82 Ďiểm), Bà Rịa Vũng Tàu (78.79 Ďiểm) và Trà Vinh (77.52 Ďiểm) trong Ďó có 10 Ďịa phương có trên 70 và 39 trên 60 Ďiểm. Năm 2022 do mở rộng và áp dụng một số chỉ số thành phần mới nên Ďiểm số nhìn chung giảm. Đà Nẵng vẫn dẫn Ďầu với 73.33 Ďiểm, tiếp Ďó là Bắc Kạn (70,29 Ďiểm), có 20 Ďịa phương có Ďiểm trên 60 còn lại dưới 60. Tuy nhiên, kết quả vẫn cho thấy sự thay Ďổi lớn từ nhận thức và thực tiễn thay Ďổi tốt hơn. Qua số liệu hai chỉ số PEPI và ICT theo Ďịa phương cũng cho thấy có Ďiểm Ďáng chú ý, các Ďịa phương quan tâm tới cải thiện mức Ďộ sẵn sàng phát triển và áp dụng CNTT và TT cũng có Ďiểm Ďánh giá PEPI cao hơn. 873
Thống kê mô tả các biến dùng trong mô hình Bảng 3.1. Thống kê mô tả Giá trị bé Giá trị lớn Tên biến Trung bình Độ lệch chuẩn nhất nhất pepi 61.601 6.368 47.040 79.820 ict 0.444 0.127 0.125 0.924 lnpergrdp 1.318 0.096 1.124 1.534 pci2 64.546 0.617 59.587 69.58 ict2 0.421 0.141 0.086 0.924 pci 64.992 2.814 58.954 73.022 (Nguồn: Xử lí từ số liệu từ các nguồn đã trình bày ở phần số liệu) Giá trị trung bình của biến phụ thuộc - Ďại diện cho kết quả bảo vệ và cải thiện môi trường - pepi, giá trị nhỏ nhất là 47.04 và giá trị lớn nhất là 79.82. Các thống kê của các biến khác Ďược thể hiện trên Bảng 3.1. Với thống các biến này cho thấy số liệu về cơ bản là không có sự phân tán, có thể sử dụng số liệu này cho phân tích. Kiểm định tính dừng Bảng 3.2. Kiểm định tính dừng các biến của mô hình Gía trị thống kê t (Interpolated Kết quả kiểm Dickey-Fuller) ở mức Biến định ADF -Test Xác suất Statistic ADF 1% 5% 10% Critical Critical Critical pepi -11.622 -4.032 -3.447 -3.147 0.000 ict -8.51 -4.011 -3.443 -3.140 0.000 lnpergrdp -8.34 -4.022 -3.445 -3.144 0.000 pci2 -6.284 -4.530 -3.961 -3.652 0.000 ict2 -11.27 -4.381 -3.801 -3.50 0.000 ipci -10.119 -4.101 -3.511 -3.210 0.000 (Nguồn: Xử lí từ số liệu từ các nguồn đã trình bày ở phần số liệu) Với các kết quả kiểm Ďịnh ở trong Bảng 3.2 cho thấy, các chuỗi dữ liệu gốc Ďều là chuỗi dừng với các mức ý nghĩa 1 , 5 hay 10 . 874
Bảng 3.3. Kết quả ƣớc lƣợng Pooled OLS 3SLS Biến phụ thuộc - kết quả bảo vệ và cải thiện môi trường - pepi ict 7.61* (4.70) 23.21** (12.24) lnpergrdp 28.56*** (6.07) 27.37*** (8.22) pci2 1.50** (0.78) 1.88** (0.97) Hệ số góc -75.94* (53.69) -105.97* (63.69) R - sq 0.2315 0.1452 Breusch-Pagan / Cook-Weisberg Điều chỉnh bằng test for heteroskedasticity robust vif 2.201172 Durbin-Watson N 126 126 Prob>F 0.000 0.000 Ghi chú: trong () là độ lệch chuẩn, ***,**,* là mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% (Nguồn: Xử lý từ số liệu từ các nguồn đã trình bày ở phần số liệu) Kết quả này cho thấy CĐS, tăng trưởng kinh tế và thể chế có tác Ďộng tích cực tới kết quả bảo vệ và cải thiện môi trường ở Việt Nam. Kết quả này cũng tương tự như kết quả của Atsu & cộng sự (2021). 3.2. Tác động nhân quả giữa chuyển đổi số và kết quả bảo vệ và cải thiện môi trường: Cách tiếp cận bằng mô hình t phân phối độ trễ hồi quy - ARDL Số liệu sử dụng cho mô hình ARDL phải bảo Ďảm các chuỗi dữ liệu gốc Ďều là chuỗi dừng với các mức ý nghĩa 1 , 5 hay 10 . Kết quả ở Bảng 3.2 trên cho thấy Ďiều kiện này Ďã thoả mãn. Sau Ďó thực hiện thủ tục xác Ďịnh Ďộ trễ (lag) tối ưu trong mô hình ARDL: dựa vào các tiêu chí AIC và SBC, có Ďộ trễ tối ưu của mô hình ARDL là (4,0,0,0). Kết quả kiểm định Bound về t nh đồng tích hợp của các biến Thủ tục kiểm Ďịnh Ďường bao của phương pháp ARDL cho nghiên cứu như sau: Giá trị của kiểm Ďịnh thống kê F = 27.949 , t = -7.8 cao hơn và thấp hơn giới hạn trên và dưới của tất cả các biến là I (0) hay I (1) trên Bảng 3.4. Do Ďó, bác bỏ giả thuyết (H0) và chấp nhận (H1) tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến CĐS trong mô hình (4). Do Ďó, mô hình ARDL (4,0,0,0) là phù hợp Ďể Ďánh giá tác Ďộng từ CĐS tới kết quả bảo vệ và cải thiện môi trường. 875
Bảng 3.4. Kết quả kiểm định đƣờng bao (Bound test) 10% 5% 1% I(0) I(1) I(0) I(1) I(0) I(1) p-value F 2.762 3.812 3.289 4.428 4.454 5.757 0.000 0.000 t -2.563 -3.435 -2.87 -3.77 -3.47 -4.407 0.000 0.000 (Nguồn: Xử lý từ số liệu từ các nguồn đã trình bày ở phần số liệu) Kết quả ước lượng các hệ số dài hạn Bảng 3.5 trình bày kết quả ước lượng các hệ số dài hạn của mô hình ARDL (4,0,0,0). Bảng 3.5. Kết quả ƣớc lƣợng các hệ số dài hạn của mô hình ARDL Hệ số Độ lệch chuẩn (Std. Err.) Thống kê t Giá trị p Biến phụ thuộc - kết quả bảo vệ và cải thiện môi trường - pepi ict 11.305 4.458 2.540 0.013 lnpergrdp 26.474 6.708 3.950 0.000 pci2 1.676 0.912 1.840 0.069 (Nguồn: Xử lý từ số liệu từ các nguồn đã trình bày ở phần số liệu) Số liệu ở Bảng 3.5 cho thấy, kết quả bảo vệ và cải thiện môi trường chịu ảnh hưởng từ CĐS, tăng trưởng kinh tế và thể chế trong dài hạn. Kết quả này cũng tương tự như kết quả của ur Rehman, S. & Gill, A. R. (2023). Ước lượng các hệ số ngắn hạn của mô hình ARDL Bảng 3.6. Kết quả ƣớc lƣợng các hệ số ngắn hạn của mô hình ARDL Xác Hệ số Độ lệch chuẩn (Std. Err.) Thống kê t suất Biến phụ thuộc - kết quả bảo vệ và cải thiện môi trường - pepi pepi(L4) 0.161 0.079 2.030 0.044 ict (L0) 11.926 4.267 2.800 0.006 lnpergrdp (L0) 24.857 5.836 4.260 0.000 pci2 (L0) 1.551 0.851 1.820 0.071 Hệ số góc -85.629 59.882 -1.430 0.155 R - sq 0.3251 Prob>F 0,000 N 126 876
Durbin-Watson 1.906844 Phƣơng sai thay đổi 0,0251 Tự tương quan 0,00433 (Nguồn: Xử lí từ số liệu từ các nguồn đã trình bày ở phần số liệu) Bảng 3.6 trình bày kết quả ước lượng các hệ số ngắn hạn từ mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) dựa trên cách tiếp cận ARDL với các Ďộ trễ Ďã Ďược lựa chọn. Các kết quả ước lượng các hệ số ngắn hạn (Bảng 3.6) cho thấy những thay Ďổi của CĐS, tăng trưởng kinh tế và thể chế Ďều có tác Ďộng Ďến kết quả bảo vệ và cải thiện môi trường ở Việt Nam. Hình 1. Tổng tích luỹ phần dư (CUSUM) Hình 2. Tổng tích luỹ hiệu chỉnh của phần dư (CUSUMSQ) Kết quả kiểm Ďịnh hiện tượng Ďa cộng tuyến, tự tương quan, hiện tượng phương sai sai số thay Ďổi ở Bảng 3.6 cho thấy mô hình ECM thoả mãn các giả thiết cơ bản của phương pháp ước lượng. Kết quả kiểm Ďịnh phần dư cho thấy tổng tích luỹ của phần dư (CUSUM) và tổng tích luỹ hiệu chỉnh của phần dư (CUSUMSQ) Ďều nằm trong giải tiêu chuẩn ứng với mức ý nghĩa 5 (Hình 1 và 2) nên có thể kết luận rằng phần dư của mô hình có tính ổn Ďịnh và vì thế mô hình là ổn Ďịnh. 4. Kết luận và hàm ý chính sách 4.1. Kết luận Bài báo này nghiên cứu tác Ďộng của CĐS Ďến kết quả bảo vệ và cải thiện môi trường cơ sở Ďể thực hiện phát triển theo hướng kinh tế tuần hoàn (KTTH) ở Việt Nam trong cả ngắn hạn và dài hạn bằng cách tiếp cận thông thường và mô hình ARDL. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, CĐS, tăng trưởng kinh tế và thể chế ở Việt Nam có tác Ďộng tích cực Ďến kết quả bảo về và cải thiện môi trường trong cả dài hạn và ngắn hạn. Kết quả này cũng cho thấy Ďể Ďạt Ďược mục tiêu bảo vệ và cải thiện môi trường cũng Ďặt ra nhu cầu phải Ďẩy nhanh CĐS, cải cách thể chế và tạo ra Ďiều kiện tăng trưởng kinh tế bền vững. Từ kết quả cũng cho thấy việc tái cơ cấu và Ďổi mới mô hình tăng trưởng hướng tới bảo vệ và cải thiện môi trường ở Việt Nam có quan hệ mật thiết với tiến trình CĐS và cải cách thể chế. 877
4.2. Hàm ý chính sách Thứ nhất, Ďể bảo vệ và cải thiện môi trường Ďòi hỏi phải có sự kết hợp Ďồng bộ và thống nhất giữa các chính sách dưới sự chỉ Ďạo của chính phủ. Các chính sách Ďó là phát triển kinh tế, bảo vệ môi trường, chuyển Ďổi số, phát triển doanh nghiệp. Nghĩa là trong quá trình thực hiện Ďánh giá GDP, PEPI, ICT và PCI, Chính phủ chỉ Ďạo các cơ quan như Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Bộ Tài nguyên và Môi trường, Bộ Thông tin - Truyền thông, Liên Ďoàn Thương mại và Công nghiệp Việt Nam -VCCI cần có những Ďiều chỉnh bổ sung các tiêu chí Ďể kết hợp hai bộ chỉ số này và cùng nhau kết hợp trong báo cáo Ďánh giá. Thứ ha, các tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương cũng cần sử dụng kết quả Ďánh giá và các thông tin bào cáo Ďánh giá hàng năm của các bộ, ngành xây dựng báo cáo Ďánh giá về phát triển theo hướng KTTH ở Việt Nam trên cơ sở bảo vệ và cải thiện môi trường cũng như tình hình PEPI, ICT và PCI của tỉnh. Thứ ba, các Ďịnh hướng chính sách về bảo vệ và cải thiện môi trường cần Ďược Ďưa vào giải pháp thực hiện quy hoạch quốc gia, ngành và tỉnh thành thời kỳ 2021 - 2030 và tầm nhìn tới 2050. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Atsu, F., Adams, S. & Adjei, J. (2021). ICT, energy consumption, financial development, and environmental degradation in South Africa. Heliyon, 7 (7), e07328. 2. Avom, D., Nkengfack, H., Fotio, H. K. & Totouom, A. (2020). ICT and environmental quality in Sub-Saharan Africa: Effects and transmission channels. Technological Forecasting and Social Change, 155(6), 120028. doi:https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120028 3. Balogun, A.L.; Marks, D.; Sharma, R.; Shekhar, H.; Balmes, C.; Maheng, D.; Arshad, A.; Salehi, P.(2020). Assessing the Potentials of Digitalization as a Tool for Climate Change Adaptation and Sustainable Development in Urban Centres. Sustain. Cities Soc. 2020, 53, 101888. [CrossRef] 4. Demartini, M.; Evans, S.; Tonelli, F.(2019). Digitalization Technologies for Industrial Sustainability. Procedia Manuf. 2019, 33, 264-271. 5. ElMassah, S.; Mohieldin, M. (2020). Digital transformation and localizing the Sustainable Development Goals (SDGs). Ecol. Econ. 2020, 169, 106490. 6. Esmaeilian, B.; Sarkis, J.; Lewis, K.; Behdad, S. (2020). Blockchain for the future of sustainable supply chain management in Industry 4.0. Resour. Conserv. Recycl. 2020, 163, 105064. 7. Goralski, M.A.; Tan, T.K. (2020). Artificial intelligence and sustainable development. Int. J. Manag. Educ. Oxf. 2020, 18, 100330 878
8. Kane, G.C.; Palmer, D.; Phillips, A.N.; Kiron, D.; Buckley, N. Strategy, not technology, drives digital transformation. MIT Sloan Manag. Rev. Deloitte Univ. Press 2015, 14, 1-25. 9. Macarthur, E. (2012). Founding Partners of the TOWARDS THE CIRCULAR ECONOMY, Economic and business rationale for an accelerated transition. 10. Magazzino, C., Porrini, D., Fusco, G. & Schneider, N. (2021). Investigating the link among ICT, electricity consumption, air pollution, and economic growth in EU countries. Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy, 16 (11-12), 976-998. doi:https://doi.org/10.1080/15567249.2020.1868622 12. Mekhum, W. (2020). SMART CITIES: IMPACT OF RENEWABLE ENERGY CONSUMPTION, INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AND E-GOVERNANCE ON CO2 EMISSION. Journal of Security & Sustainability Issues, 9 (3). 13. Rosa, P.; Sassanelli, C.; Urbinati, A.; Chiaroni, D.; Terzi, S. Assessing relations between Circular Economy and Industry 4.0: A systematic literature review. Int. J. Prod. Res. 2020, 58, 1662-1687 14. ur Rehman, S. & Gill, A. R. (2023). Digital Transformation, Institutional Quality, and Environmental Sustainability: Evidence from SAARC Countries. iRASD Journal of Economics, 5 (2), 392-407. 15. Xu, P., Chen, L. & Dai, H. (2022). Pathways to sustainable development: Corporate digital transformation and environmental performance in China. Sustainability, 15 (1), 256. 16. Yalina, N.; Rozas, I.S.(2020). Digital workplace: Digital transformation for environmental sustainability. IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. 2020, 456, 012022. [CrossRef] 17. Zellner, A & Theil.H (1962). Three- Stage last squeres : Simultaneous estimation of Simultaneous equations, Econometrica, 30, No, 1, 54-78. 879