Mối quan hệ giữa vốn con người, tiêu thụ năng lượng, phát thải khí CO2 và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST

Báo xấu

25
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Mối quan hệ giữa vốn con người, tiêu thụ năng lượng, phát thải khí CO2 và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam được nghiên cứu nhằm tìm hiểu sự ảnh hưởng giữa vốn con người, tiêu thụ năng lượng, phát thải khí CO2 và sự tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Mối quan hệ giữa vốn con người, tiêu thụ năng lượng, phát thải khí CO2 và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam

Nguyễn Đăng Hiễn. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(1), 59-71 59 Mối quan hệ giữa vốn con người, tiêu thụ năng lượng, phát thải khí CO2 và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam The relationship between human capital, energy consumption, CO2 emission and economic growth in Vietnam Nguyễn Đăng Hiễn1* Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam 1 * Tác giả liên hệ, Email: hien.nd@ou.edu.vn THÔNG TIN TÓM TẮT DOI:10.46223/HCMCOUJS. Nghiên cứu này nhằm tìm hiểu sự ảnh hưởng giữa vốn con proc.vi.17.1.2453.2022 người, tiêu thụ năng lượng, phát thải khí CO2 và sự tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu được thu thập từ Ngân hàng thế giới (World Bank), Chương trình phát triển của liên hợp Ngày nhận: 16/09/2022 quốc (UNDP) và Cơ quan năng lượng quốc tế (IEA) trong giai đoạn Ngày nhận lại: 23/09/2022 1990 - 2018. Đề tài được thực hiện thông qua mô hình véc tơ hiệu chỉnh sai số (VECM) cùng với kiểm định nhân quả Granger. Kết quả Duyệt đăng: 07/10/2022 cho thấy vốn con người có quan hệ nhân quả cả trong ngắn hạn lẫn dài hạn lên việc tiêu dùng năng lượng và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam. Tăng trưởng kinh tế có quan hệ nhân quả cùng chiều trong ngắn và dài hạn với tiêu thụ năng lượng và quan hệ ngược chiều với phát thải khí CO2 ở Việt Nam. Cuối cùng, nghiên cứu chưa tìm thấy bằng chứng về tác động nhân quả trong ngắn hạn và dài hạn giữa các biến số phát thải khí CO2, tiêu thụ năng lượng và tăng trưởng kinh tế Từ khóa: ở Việt Nam. phát thải khí CO2; tăng trưởng ABSTRACT kinh tế; tiêu thụ năng lượng; VECM; vốn con người This study aims to understand the relationship between human capital, energy consumption, CO2 emissions, and economic growth in Vietnam. The data of the study were collected from the World Bank, the United Nations Development Program (UNDP), and the International Energy Agency (IEA) in the period 1990 - 2018. The study uses the methodology vector error correction model (VECM) with the Granger causality test. The results of the study showed that human capital has a causal relationship both in the short and long term to energy consumption and economic growth in Vietnam. Keywords: Economic growth is positively related in the short and long term to energy consumption and negatively associated with CO2 emissions CO2 emissions; economic growth; energy consumption; in Vietnam. Finally, the study found no evidence of only short-term VECM; human capital and long-term effects between CO2 emissions variables, energy consumption, and economic growth in Vietnam. 1. Giới thiệu Đối với các quốc gia có thu nhập cao, việc lựa chọn giữa tăng trưởng kinh tế và vấn đề môi trường vẫn là việc đáng quan tâm và thúc đẩy sự theo đuổi các chính phủ điều hành đất nước. Theo báo cáo chính phủ năm 2019, Việt Nam xếp thứ nhì trong Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á
60 Nguyễn Đăng Hiễn. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(1), 59-71 (ASEAN) và ở tốp đầu của thế giới về tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) (National Institute for Finance, 2019), có thể thấy sự tăng trưởng ấn tượng của Việt Nam so với các quốc gia khác. Tuy nhiên, vấn đề tăng trưởng cũng đưa ra thách thức cho việc tiêu thụ năng lượng ngày càng tăng đồng thời với đó là phát thải khí CO2. Theo Cleveland, Robert, Charles, và Kaufmann (1984) năng lượng đóng vai trò như một yếu tố chính yếu trong việc góp phần vào quá trình tăng trưởng trong kỷ nguyên tự do hóa kinh tế, tư nhân hóa và toàn cầu hóa, nổi bật ở các quốc gia có mức thu nhập đầu người hạn chế. Nguồn năng lượng là quan trọng trong việc tạo ra thu nhập và việc làm, do đó nền kinh tế phụ thuộc rất nhiều vào nó. Mulugeta, Chali, Peter, và Tesfa (2010) nhìn nhận giả thuyết tăng trưởng cho rằng tiêu thụ năng lượng là một thành phần không thể thiếu trong tăng trưởng, trực tiếp hoặc gián tiếp như một phần bổ sung cho yếu tố đầu vào trong quá trình sản xuất là lao động, vốn. Một cách tương đồng, Hatemi và Irandoust (2005) cho rằng sự liên kết của việc tiêu thụ năng lượng với tăng trưởng kinh tế là một chủ đề được nhìn nhận nhiều hơn vì năng lượng được coi là một trong những yếu tố chính yếu của quá trình tăng trưởng kinh tế ở hầu hết các nước. Tại Việt Nam, việc gia tăng các nguồn đầu vào như năng lượng trong sản xuất nhằm thúc đẩy quy mô sản lượng quốc gia tính bình quân trên đầu người cao gây ra sự gia tăng áp lực cho môi trường. Công trình của Pham, Nguyen, và Nguyen (2010) đã chỉ ra mức tiêu thụ năng lượng đầu người ở Việt Nam tăng bình quân 9.3% mỗi năm từ 1990 đến 2007. Nghiên cứu của Do và Sharma (2011) cho rằng mức độ sử dụng năng lượng ở Việt Nam tăng từ 55.6 Mtoe năm 2007 lên 146 Mtoe vào năm 2025. Khan, Imran, và Muhammad (2020) tiết lộ rằng tăng trưởng kinh tế và các ngành sản xuất sử dụng than, dầu mỏ, khí đốt khi sản xuất đầu vào đã làm suy thoái cho môi trường. Nhìn nhận vấn đề rộng hơn, nghiên cứu của Bashir và Susetyo (2018) điều tra sự tương tác vốn con người với tăng trưởng kinh tế cũng đáng được quan tâm, bởi lẽ con người cũng được coi là chỉ tiêu chính của nền kinh tế phát triển. Nhiều nghiên cứu đi trước như Siddiqui và Rehman (2017) hay công trình của Costantini và Monni (2008) đều nhìn nhận sự tăng trưởng kinh tế về lâu dài sẽ làm tăng vốn con người, trong khi một số tài liệu cho rằng con người vốn có thể chuyển đổi cách thức tiêu dùng và sản xuất vì sự gia tăng của đầu tư vốn con người vào tăng trưởng ở các nước sẽ mang lại lợi nhuận kinh tế bằng cách tăng GDP bình quân cá nhân. Ở chiều ngược lại, nhóm các nghiên cứu của về vốn con người, tăng trưởng kinh tế, tiêu dùng năng lượng như nghiên cứu của Arbex và Perobelli (2010), Pablo và Sánchez (2015); Yao, Kris, John, và Russell (2019) đều chung quan điểm rằng ảnh hưởng từ vốn con người đến tiêu thụ năng lượng là một số kết quả mơ hồ ở cấp độ vĩ mô, một mặt tiêu thụ năng lượng giảm có thể bởi vốn con người gây kích thích đổi mới trong việc tiết kiệm năng lượng, nhưng ngược lại, việc tăng tiêu dùng năng lượng trước sức ép trong quá trình tăng trưởng của nó cùng với nền kinh tế bổ sung cho đầu vào năng lượng trong quá trình sản xuất. Từ những quan điểm, những vấn đề còn bỏ ngỏ và cần làm sáng tỏ hơn cũng như lấp đầy các khoảng trống trong lý thuyết, bài nghiên cứu sẽ phân tích các mối quan hệ giữa vốn con người, tiêu thụ năng lượng, phát thải CO2 và tăng trưởng kinh tế của Việt Nam. 2. Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm 2.1. Lý thuyết nền Lý thuyết đường cong Kuznets (1955) đã mở đầu cho những tranh luận trong mối quan hệ giữa bất bình đẳng và thu nhập GDP bình quân đầu người. Kế cận sau này, các nghiên cứu của Grossman và Krueger (1991), Panayotou (1997) đã cải tiến lý thuyết này bằng cách kiểm tra sự ảnh hưởng giữa tăng trưởng kinh tế và chất lượng môi trường. Các kết quả của những nghiên cứu này cho thấy được sự liên kết chặt chẽ giữa tăng trưởng kinh tế, đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), tiêu thụ năng lượng và sự ô nhiễm môi trường. Shahbaz và Lean (2012) đề cập rằng nền kinh tế phát triển bền vững sẽ đạt được đồng thời cùng với sự bền vững về chất lượng môi trường. Các
Nguyễn Đăng Hiễn. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(1), 59-71 61 nghiên cứu ở lĩnh vực kinh tế đã đối sánh giữa tăng trưởng kinh tế và các chỉ số môi trường để giúp trả lời cho sự tồn tại đường cong môi trường Kuznets (EKC). Lý thuyết cho thấy sự tương quan giữa gia tăng GDP, suy thoái môi trường đầu tiên là tăng lên rồi lại giảm dần và được phác họa qua hình chữ U ngược. Đề tài của Yao và cộng sự (2019) đã đưa ra ba khía cạnh tương tác của vốn con người ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng gồm: (i) Hiệu ứng thu nhập: lý thuyết tăng trưởng mới nhận định việc tích lũy vốn con người là yếu tố xúc tác cho việc hỗ trợ phát triển kinh tế bền vững mang lại cho nền kinh tế sự tăng trưởng và làm trung gian cho sự tương tác giữa vốn con người và tiêu thụ năng lượng, mức độ tăng trưởng kinh tế gia tăng bởi vốn con người được cho là nguyên nhân gián tiếp. Ở quốc gia có mức thu nhập bình quân đầu người cao, hiệu ứng thu nhập có vẻ phù hợp với đường cong môi trường Kuznets (EKC), bởi vì sự thay thế giữa việc sử dụng năng lượng bẩn sang tiêu dùng năng lượng sạch được cải thiện. (ii) Hiệu ứng công nghệ: Tiến bộ công nghệ, do đầu tư vốn con người, có thể thúc đẩy hữu hiệu cho quá trình sản xuất, tiêu dùng tài nguyên thiên nhiên và năng lượng. Khi GDP bình quân đầu người tăng lên, các quốc gia có khả năng tập trung nhiều hơn cho việc nghiên cứu và phát triển (R&D) và do đó, có cơ hội ứng dụng các thiết bị mang lại hiệu suất hơn, qua đó góp phần vào việc sử dụng nhiều năng lượng sạch. Cũng nhận định như vậy, Li và Lin (2016) lập luận rằng vốn con người cho phép sử dụng năng lượng một cách tiết kiệm và hiệu quả trong quá trình sản xuất, do đó quá trình sử dụng năng lượng sẽ giảm. Như vậy, hiệu ứng công nghệ được tạo ra bởi vốn con người được xem là nguyên nhân cho việc tiêu thụ năng lượng. (iii) huy động vốn vật chất: thu nhận vốn con người được bổ sung với đầu tư vốn vật chất, đặc biệt là vốn thâm dụng công nghệ. Việc bổ sung vốn thâm dụng công nghệ mới giúp sử dụng hiệu quả năng lượng và thay đổi các mô hình tiêu thụ năng lượng, phù hợp với môi trường. Quá trình sử dụng năng lượng, phát thải khí CO2 và tăng trưởng kinh tế của Việt Nam từ năm 1990 đến 2018 có xu hướng dao động lớn (Hình 1), bình quân tiêu thụ năng lượng giai đoạn này là 13.45%, phát thải khí CO2, tăng trưởng GDP bình quân đầu người và vốn con người từ năm 1990 đến 2018 lần lượt là 8.19%, 5.55% và 1.34%. Nhu cầu tiêu thụ năng lượng là không thể tách rời với các chủ thể kinh tế khác trong mỗi quốc gia, vấn đề này đặt ra một thách thức trong chiến lược phát triển để khuyến khích tăng trưởng kinh tế mà không cần đánh đổi quá nhiều ở các lĩnh vực môi trường, an toàn sức khỏe con người và những vấn đề ô nhiễm khác. 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 GDP bình quân đầu người(theo giá cố định năm 2010) Phát thải CO2 Tiêu thụ năng lượng Vốn con người Hình 1. Tiêu thụ năng lượng, vốn con người, phát thải CO2 và tăng trưởng kinh tế Việt Nam giai đoạn 1990 - 2018 Nguồn: Tính toán của tác giả
62 Nguyễn Đăng Hiễn. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(1), 59-71 2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm Nghiên cứu của Bashir, Husni, Muhammad, Mukhlis, và Pratama (2019) về mối liên hệ giữa vốn con người, tiêu dùng năng lượng, phát thải CO2 và tăng trưởng kinh tế ở Indonesia bằng phương pháp VECM để giải thích sự tương tác giữa các cặp biến số kinh tế, môi trường ở Indonesia giai đoạn 1985 - 2017. Kết quả cho thấy khí thải từ CO2 và sử dụng năng lượng không phải là nguyên nhân gây ra trong ngắn hạn và dài hạn bởi vốn con người. Chưa đủ bằng chứng nhân quả giữa vốn nhân lực, tiêu dùng năng lượng ảnh hưởng tới phát thải CO2, tuy nhiên về ngắn hạn lại là nguyên nhân gây ra phát thải CO2. Nghiên cứu ảnh hưởng trong sử dụng năng lượng, thu nhập, đầu tư FDI đến phát thải khí CO2 ở Việt Nam trong giai đoạn 1976 - 2009 của tác giả Tang và Tan (2015) cũng mang lại bằng chứng xác lập bằng chứng lâu dài giữa các biến số với nhau. Kết quả thực nghiệm cho rằng việc gây phát thải khí CO2 đều bắt nguồn từ sự tăng trưởng kinh tế. Khan và cộng sự (2020) đã tìm ra bằng chứng tác động từ việc sử dụng năng lượng và tăng trưởng kinh tế là nguyên nhân dẫn đến phát thải khí CO2 ở Pakistan. Cũng nhấn mạnh về tầm quan trọng lâu dài giữa tiêu thụ năng lượng, tăng trưởng kinh tế, phát thải khí CO2, các tác giả Banday và Aneja (2019) đã nghiên cứu ở khối quốc gia G7 trong giai đoạn 1971 - 2014. Kết luận từ nghiên cứu trong ngắn hạn cho thấy sự tương tác tích cực trong việc sử dụng năng lượng, phát thải CO2 và tăng trưởng kinh tế ở tất cả các quốc gia. Một số nghiên cứu khác như tác giả Cherni và Jouini (2017) đã chứng minh sự tồn tại dài hạn của phát thải CO2, sử dụng năng lượng tái tạo và tăng trưởng kinh tế tại Tunisia, đồng thời kết quả cũng xác lập mối quan hệ hai chiều giữa tiêu thụ năng lượng tái tạo và tăng trưởng kinh tế. Khá nhiều các nghiên cứu đã minh họa cho sự tồn tại chặt chẽ lâu dài, thậm chí một số ít các nghiên cứu còn nhìn nhận ảnh hưởng ngắn hạn giữa tiêu thụ năng lượng, phát thải CO2 và tăng trưởng kinh tế gây ra. Azam, Khan, Abdullah, và Ejaz (2016) đã nhấn mạnh về tầm quan trọng của khí thải CO2 cao đến tăng trưởng kinh tế ở các nước có mức thu nhập GDP bình quân đầu người cao và kết luận mối tương tác này là tiêu cực đáng kể đến tăng trưởng kinh tế, trong khi vốn con người, thương mại có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Tại Việt Nam, chưa thực sự có nhiều các công trình nhằm tìm hiểu, đánh giá và xem xét thận trọng giữa vốn con người, tiêu thụ năng lượng, phát thải khí CO2 và tăng trưởng kinh tế một cách rõ nét. Nghiên cứu này thực hiện nhằm khám phá sự ảnh hưởng giữa các biến số nêu trên cũng như lấp đầy các khoảng trống nghiên cứu cần thiết. 3. Phương pháp, mô hình nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu 3.1. Phương pháp nghiên cứu Mục tiêu của công trình này nhằm khám phá mối liên kết giữa vốn con người - Human Capital (HC), tiêu thụ năng lượng - Energy Consumption (EC) phát thải CO2 (CO2) và tăng trưởng kinh tế - Economic Growth (EG) ở Việt Nam. Số liệu trong giai đoạn 1990-2018 được thu thập từ dữ liệu chỉ số phát triển thế giới (WDI) và được tác giả lấy logarit nhằm phù hợp cho quá trình phân tích định lượng. Theo Bashir, Thamrin, Farhan, Mukhlis, và Atiyatna (2019) tiến trình phân tích như sau: (i) Kiểm tra chuỗi dữ liệu gốc các biến và đảm bảo dữ liệu chuỗi có tính dừng (stationary), trong bước này có thể sử dụng kiểm định (ADF) do Dickey và Fuller (1979) đề xuất. (ii) Kiểm định đồng liên kết Granger để xem xét quan hệ nhân quả các biến số thông qua cách tiếp cận Johansen (1988). Theo Engle và Granger (1987) nếu hai biến số có cùng sai phân bậc 1 và đồng kết hợp sẽ có quan hệ nhân quả giữa chúng với nhau. Phương pháp Granger áp dụng trên các chuỗi thời gian dừng, biến trễ được chọn lựa theo tiêu chuẩn AIC- Akaike information criterion do Akaike (1974) đề xuất, SIC- Schwarz Bayesian information criterion và HQC - Hannan and Quinn information criterion do Schwarz (1978) đề xuất (iii) Việc xác định sự tồn tại đồng liên kết giữa các biến nghiên cứu và thực hiện mô hình hiệu chỉnh sai số (Vector Error Correction model - VECM) được áp dụng để tìm kiếm tác động ngắn hạn.
Nguyễn Đăng Hiễn. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(1), 59-71 63 3.2. Mô hình nghiên cứu Kế thừa các nghiên cứu Bashir và cộng sự (2019); Tang và Tan (2015); Khan và cộng sự (2020); Cherni và Jouini (2017); Al-Mulali, Behnaz, và Ilhan (2015); Banday và Aneja (2019), bài báo đề xuất mô hình dạng tổng quát như sau: HCt = f(ECt, CO2t, EGt) (1) Trong đó: HC là vốn con người được định lượng qua chỉ số phát triển con người - HDI; EC là lượng tiêu thụ điện năng theo đầu người MWh/người (IEA); CO2 là lượng phát thải khí CO2 tính theo tấn/người (WorldBank) và EG là GDP bình quân đầu người quy đổi theo giá cố định 2010 (WorldBank); t: mốc thời gian nghiên cứu từ 1990 đến 2018 Nghiên cứu thực nghiệm ứng dụng mô hình véc tơ hiệu chỉnh sai số VECM với kiểm định nhân quả Granger xem xét các mối liên hệ giữa vốn con người (HC), tiêu thụ năng lượng (EC), phát thải khí CO2 (CO2) và tăng trưởng kinh tế (EG) được viết lại như sau: 𝑛−1 𝑛−1 𝑛−1 ∆𝑙𝑛𝐻𝐶𝑡 = 𝛼1𝑡 + ∑ ρ1𝑡,1 ∆ 𝑙𝑛𝐻𝐶𝑡−1 + ∑ β1𝑡,1 ∆𝑙𝑛𝐸𝐶𝑡−1 + ∑ γ1𝑡,1 ∆𝑙𝑛𝐶𝑂2𝑡−1 + 𝑖=1 𝑖=1 𝑖=1 𝑛−1 ∑𝑖=1 δ1𝑡,1 ∆𝑙𝑛𝐸𝐺𝑡−1 + 𝐸𝐶𝑇𝑡−1 + 𝜀1𝑡 (2) 𝑛−1 𝑛−1 𝑛−1 ∆𝑙𝑛𝐸𝐶𝑡 = 𝛼2𝑡 + ∑ ρ2𝑡,1 ∆ 𝑙𝑛𝐻𝐶𝑡−1 + ∑ β2𝑡,1 ∆𝑙𝑛𝐸𝐶𝑡−1 + ∑ γ2𝑡,1 ∆𝑙𝑛𝐶𝑂2𝑡−1 + 𝑖=1 𝑖=1 𝑖=1 𝑛−1 ∑𝑖=1 δ2𝑡,1 ∆𝑙𝑛𝐸𝐺𝑡−1 + 𝐸𝐶𝑇𝑡−1 + 𝜀2𝑡 (3) 𝑛−1 𝑛−1 ∆𝑙𝑛𝐶𝑂2𝑡 = 𝛼3𝑡 + ∑ ρ3𝑡,1 ∆ 𝑙𝑛𝐻𝐶𝑡−1 + ∑ β3𝑡,1 ∆𝑙𝑛𝐸𝐶𝑡−1 + 𝑖=1 𝑖=1 𝑛−1 𝑛−1 ∑ γ3𝑡,1 ∆𝑙𝑛𝐶𝑂2𝑡−1 + ∑𝑖=1 δ3𝑡,1 ∆𝑙𝑛𝐸𝐺𝑡−1 + 𝐸𝐶𝑇𝑡−1 + 𝜀3𝑡 (4) 𝑖=1 𝑛−1 𝑛−1 𝑛−1 ∆𝑙𝑛𝐸𝐺𝑡 = 𝛼4𝑡 + ∑ ρ4𝑡,1 ∆ 𝑙𝑛𝐻𝐶𝑡−1 + ∑ β4𝑡,1 ∆𝑙𝑛𝐸𝐶𝑡−1 + ∑ γ4𝑡,1 ∆𝑙𝑛𝐶𝑂2𝑡−1 + 𝑖=1 𝑖=1 𝑖=1 𝑛−1 ∑𝑖=1 δ4𝑡,1 ∆𝑙𝑛𝐸𝐺𝑡−1 + 𝐸𝐶𝑇𝑡−1 + 𝜀4𝑡 (5) Trong đó: t là khoảng thời gian (t = 1, 2…, t); 1 là độ trễ của mỗi biến; lnHC là vốn con người ; lnEC là lượng tiêu thụ điện mỗi người theo năm; lnCO2 là phát thải khí CO2 mỗi người theo năm và EG là GDP trên đầu người; ECT là phần hệ số hiệu chỉnh sai số và 𝜀1𝑡 , 𝜀2𝑡 , 𝜀3𝑡 và 𝜀4𝑡 là giả định tốc độ sai số trong từng mô hình (2), (3), (4) và (5). 3.3. Kiểm định đồng liên kết Johansen Theo Bashir và cộng sự (2019) phương pháp kiểm định đồng liên kết Johansen phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất để xem xét mối quan hệ dài hạn giữa các chuỗi thời gian. Theo Engle và Granger (1987) các chuỗi thời gian không dừng sẽ trở thành chuỗi dừng khi chúng được tổ hợp tuyến tính với nhau. Trong phương pháp kiểm định này thường xem xét hai phương pháp thống kê để tìm kiếm véc tơ đồng liên kết: (i) phương pháp kiểm định phần tử đường chéo và vết của ma trận (Trace); (ii) phương pháp kiểm định giá trị riêng cực đại (Maximum Eigenvalue). Trong các phân tích thực nghiệm hầu hết kết quả của hai phương pháp này là tương đồng với nhau. Nghiên cứu này được thực hiện theo phương pháp Johansen thông qua hai cách (Trace) và (Maximum Eigenvalue).
64 Nguyễn Đăng Hiễn. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(1), 59-71 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận Bảng 1 Kết quả thống kê mô tả các biến phân tích trong mô hình LnHC LnEC LnCO2 LnEG Trung bình -0.5024 -0.7661 -0.2211 6.8483 Trung vị -0.4780 -0.6931 -0.1053 6.8621 Lớn nhất -0.3566 0.8754 0.8754 7.5829 Nhỏ nhất -0.7277 -2.3025 -1.2039 6.0713 Độ lệch chuẩn 0.1148 1.0165 0.6761 0.4586 Độ lệch (Skewness) -0.4600 -0.1436 -0.0929 -0.1053 Độ nhọn (Kurtosis) 1.9712 1.7949 1.7187 1.8215 Hệ số Jarque - Bera 2.3015 1.8543 2.0253 1.7316 Xác suất 0.3163 0.3956 0.3632 0.4207 Số quan sát 29 29 29 29 Nguồn: Tính toán của tác giả Kết quả thống kê trong Bảng 1 cho thấy dữ liệu thu thập trong 29 năm (1990 - 2018). Hệ số độ nhọn của các phân phối (Kurtosis) không có quá nhiều sự khác nhau giữa các biến, cao nhất là LnHC. Chỉ số Skewness của cả 04 biến đều có dấu âm, cho thấy phân phối của các biến lệch về hướng bên trái. Hệ số thống kê Jarque-Berra dùng kiểm định các biến có phân phối chuẩn hay không với giả thuyết “H0: Biến có phân phối chuẩn; H1: Biến không có phân phối chuẩn”. Giá trị các biến đều lớn hơn 0.05 do đó chấp nhận giả thuyết H0 các biến có phân phối chuẩn. Trong phân tích chuỗi thời gian, việc xác định chuỗi dừng của dữ liệu là việc cực kỳ quan trọng và cần xem xét trước khi bắt đầu các phân tích áp dụng mô hình. Theo Gujarati (2011) giả định rất quan trọng là chuỗi thời gian đang xem xét là chuỗi dừng (stationary). Một chuỗi thời gian dừng nếu trung bình (mean) và phương sai (variance) của nó không đổi qua thời gian và giá trị hiệp phương sai (covariance) giữa hai giai đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách giữa hai giai đoạn ấy chứ không phụ thuộc vào thời gian thực sự tại đó hiệp phương sai được tính. Nếu chuỗi thời gian không dừng thì khi hồi quy sẽ gây ra hiện tượng hồi quy giả mạo (spurious regession) hoặc hồi quy vô nghĩa (nonsense regression). Để kiểm định chuỗi thời gian dừng, phương pháp sử dụng phổ biến áp dụng là kiểm định ADF (Augment Dickey and Fuller), kết quả kiểm định ADF được trình bày trong Bảng 1.
Nguyễn Đăng Hiễn. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(1), 59-71 65 Bảng 2 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF Kết quả kiểm Giá trị thống Giá trị thống Giá trị thống kê Tên biến Xác suất định ADF kê t ở mức 1% kê t ở mức 5% t ở mức 10% ∆(𝒍𝒏𝑯𝑪) -9.9103 -4.3393 -3.5875 -3.2292 0.0000 ∆(𝒍𝒏𝑬𝑪) -5.4716 -4.3743 -3.6032 -3.2380 0.0009 ∆(𝒍𝒏𝑪𝑶𝟐) -6.5696 -4.3393 -3.5875 -3.2292 0.0001 ∆(𝒍𝒏𝑬𝑮) -2.7497 -3.7114 -2.9810 -2.6299 0.0795 Nguồn: Tính toán của tác giả Theo Bảng 2 kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF các biến số phân tích đều dừng sai phân bậc 1, trong đó ba biến lnHC, lnEC và lnCO2 có giá trị thống kê ở mức 5%, và biến lnEG có giá trị thống kê ở mức 10%. Tất cả các biến trong mô hình đều thỏa mãn các yêu cầu để tiến hành thực hiện hồi quy tiếp theo. Bảng 3 Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen Phương pháp 1: Kiểm định phần tử đường chéo và vết ma trận (Trace) Giá trị riêng Thống kê Giả thuyết (H0) Giá trị tới hạn 5% Xác suất** (Eigenvalue) Trace Không* 0.9030 106.8337 47.8561 0.0000 Tối đa 1* 0.7602 46.1516 29.7970 0.0003 Tối đa 2 0.2911 9.0246 15.4947 0.3631 Tối đa 3 0.0029 0.0779 3.84146 0.7801 Phương pháp 2: Kiểm định giá trị riêng cực đại (Maximum Eigenvalue) Giá trị riêng Thống kê Giả thuyết (H0) Giá trị tới hạn 5% Xác suất** (Eigenvalue) Trace Không * 0.9030 60.682 27.584 0.0000 Tối đa 1 * 0.7602 37.127 21.131 0.0001 Tối đa 2 0.2911 8.9467 14.264 0.2906 Tối đa 3 0.0029 0.0779 3.8414 0.7801 *Thống kê có ý nghĩa ở mức 5%; ** Giá trị p-value theo MacKinnon-Haug-Michelis (1999) Nguồn: Tính toán của tác giả Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen theo cả hai phương pháp được minh họa trong Bảng 3 cho thấy tồn tại 02 quan hệ đồng liên kết giữa các biến với nhau hay nói cách khác tồn tại cơ chế hiệu chỉnh sai số ECM.
66 Nguyễn Đăng Hiễn. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(1), 59-71 Bảng 4 Mối quan hệ nhân quả dài hạn ước lượng mô hình VECM ECM C ΔlnHCt-1 ΔlnECt-1 ΔlnCO2t-1 ΔlnEGt-1 ECTt-1 Tổng hợp R2 = 0.77; 0.02 -0.67 3.61 -0.29 -0.14 -0.03 Adj.R2 = 0.72 ΔlnHC 0.01 0.14 5.15 3.11 0.24 0.01 F-statistic = 14.81 5.49* -4.87* 0.7 -0.09 -0.58 -8.39* AIC = -7.91; SC = -7.62 R2 = 0.14; 0.02 0.03 -0.21 -0.01 0.04 -0.01 Adj.R2 = -0.06 ΔlnEC 0.19 0.01 0.26 0.16 0.01 0.13 F-statistic = 0.69; 0.06 3.76* -0.82 -0.06 2.93* -0.06 AIC = -0.64; SC = -0.36 R2 = 0.19; -0.05 -0.01 -0.19 -0.41 -0.04 0.05 Adj.R2 = -0.01 ΔlnCO2 0.12 0.01 0.43 0.26 0.02 0.08 F-statistic = 0.96; -0.44 -0.76 -0.46 -1.61 -2.19* 0.73 AIC = -1.66; SC = -1.37 R2 = 0.52; 0.03 -0.16 1.76 3.03 0.51 -0.01 Adj.R2 = 0.41 ΔlnEG 0.01 0.09 3.42 2.06 0.16 0.06 F-statistic = 4.62; 3.12* -1.77* 0.51 1.47 3.10* -1.71* AIC = -6.75; SC = -6.65 Chú thích: Dấu * thể hiện mức ý nghĩa 1%, 5% hoặc 10% Nguồn: Tính toán của tác giả Trong Bảng 4, kết quả hồi quy đưa ra hai mô hình cho thấy vốn con người và tăng trưởng kinh tế có quan hệ nhân quả dài hạn, hai mô hình của biến tiêu thụ năng lượng và phát thải CO2 không có quan hệ nhân quả dài hạn. Về mặt thống kê, mô hình đầu tiên có hệ số ECT = - 0.03 và có ý nghĩa điều này có nghĩa rằng trong dài hạn mối quan hệ tiêu cực giữa tiêu thụ năng lượng, phát thải khí CO2 và tăng trưởng kinh tế khi có các cú sốc về biến động giữa chúng với nhau sẽ làm cho vốn con người lệch khỏi giá trị cân bằng dài hạn, nhưng ngay tại kỳ tiếp theo (nghiên cứu này 01 năm) sau đó giá trị của tác động có xu hướng trở về vị trí cân bằng với tốc độ điều chỉnh về cân bằng dài hạn là 3%. Hay nói cách khác, có quan hệ nhân quả dài hạn giữa tiêu thụ năng lượng, phát thải CO2 và tăng trưởng kinh tế với vốn con người. Hệ số ECT = - 0.01 của phương trình tăng trưởng kinh tế (EG) khi có các cú sốc về biến động giữa vốn con người, phát thải CO2 và tiêu thụ năng lượng với nhau sẽ làm cho giá trị cân bằng dài hạn của tăng trưởng kinh tế lệch khỏi giá trị cân bằng và có tốc độ điều chỉnh về cân bằng ở năm sau đó là 1% và có ảnh hưởng tiêu cực với nhau. Kết quả từ nghiên cứu xác định mối quan hệ dài hạn ngược chiều giữa tăng trưởng kinh tế hay thu nhập GDP bình quân (EG) và phát thải CO2 khi hệ số hồi quy là - 0.04 có nghĩa rằng khi thu nhập GDP bình quân tăng lên 1% sẽ làm giảm lượng phát thải CO2 là 0.04% giả sử trong trường hợp các yếu tố khác không đổi. Phát hiện này cho thấy tăng trưởng kinh tế tăng lên sẽ làm giảm đi lượng phát thải CO2 tại Việt Nam. Tương tự như vậy, kết quả xác nhận vốn con người và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam là ngược chiều nhau trong dài hạn khi hệ số là - 0.01. Trong dài hạn, giữa vốn con người(HC) và tiêu thụ năng lượng(EC) có sự ảnh hưởng tích
Nguyễn Đăng Hiễn. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(1), 59-71 67 cực khi hệ số hồi quy là 0.03 hay còn nói rằng khi vốn con người tăng lên 1% sẽ làm cho tiêu thụ năng lượng tăng 0.03% trong trường hợp các yếu tố khác không đổi. Đối với tăng trưởng kinh tế (EG) và tiêu thụ năng lượng (EC), xét trong dài hạn đây là mối quan hệ tích cực khi hệ số hồi quy 0.04 nghĩa là tăng trưởng kinh tế tăng lên 1% sẽ làm tiêu thụ năng lượng tăng 0.04% trong trường hợp các yếu tố khác không đổi. Một điều thú vị khác trong kết quả nghiên cứu cho thấy không đủ bằng chứng để khẳng định ảnh hưởng của tiêu thụ năng lượng (EC) đến phát thải CO2 và tăng trưởng kinh tế (EG) tại Việt Nam. Sau khi phân tích ảnh hưởng trong dài hạn, phần tiếp theo nghiên cứu sẽ tìm hiểu ảnh hưởng nhân quả trong ngắn hạn giữa các biến số. Theo Bảng 5 có thể thấy có ảnh hưởng nhân quả ngắn hạn của vốn con người (HC) đến tiêu thụ năng lượng (EC) và tăng trưởng kinh tế (EG) đến tiêu thụ năng lượng (EC). Tương tự như vậy, tăng trưởng kinh tế (EG) có ảnh hưởng nhân quả đến phát thải CO2 trong ngắn hạn và vốn con người (HC) có ảnh hưởng nhân quả ngắn hạn đến tăng trưởng kinh tế (EG). Như vậy trong ngắn hạn, nghiên cứu tìm thấy bốn cặp quan hệ nhân quả giữa vốn con người và tiêu thụ năng lượng, tăng trưởng kinh tế và tiêu thụ năng lượng, tăng trưởng kinh tế và phát thải CO2, cuối cùng là vốn con người và tiêu thụ năng lượng. Các kết quả này tương đồng với nghiên cứu Bashir và cộng sự (2019), Tang và Tan (2015), Khan và cộng sự (2020) khi tìm thấy tác động nhân quả ngắn hạn của tăng trưởng kinh tế gây ra phát thải CO2 tại Việt Nam. Điều này củng cố thêm nhận định về tác động trong ngắn hạn của tăng trưởng kinh tế là nguyên nhân gây phát thải CO2 ở Việt Nam, đồng thời kết quả khá đồng thuận với các nghiên cứu ở nhiều quốc gia khác nhau. Bảng 5 Mối quan hệ nhân quả trong ngắn hạn ước lượng mô hình VECM ΔLnHCt-1 ΔLnECt-1 ΔLnCO2t-1 ΔLnEGt-1 Kết quả mối quan hệ ngắn hạn ΔLnEC  ΔLnHC: Không có tác động ngắn hạn 3.61 -0.29 -0.14 ΔLnCO2  ΔLnHC: Không có tác động ΔLnHC 5.15 3.11 0.24 ngắn hạn 0.7 -0.09 -0.58 ΔLnEG  ΔLnHC: Không có tác động ngắn hạn ΔLnHC  ΔLnEC: Có tác động ngắn hạn 0.03 -0.01 0.04 ΔLnCO2  ΔLnEC: Không có tác động ΔLnEC 0.01 0.16 0.01 ngắn hạn 3.77* -0.06 2.93* ΔLnEG  ΔLnEC: Có tác động ngắn hạn ΔLnHC  ΔLnCO2: Không có tác động -0.01 -0.19 -0.04 ngắn hạn ΔLnCO2 0.01 0.43 0.02 ΔLnEC  ΔLnCO2: Không có tác động -0.76 -0.46 -2.19* ngắn hạn ΔLnEG  ΔLnCO2: Có tác động ngắn hạn ΔLnHC  ΔLnEG:Có tác động ngắn hạn -0.16 1.76 3.03 ΔLnEC  ΔLnEG: Không có tác động ΔLnEG 0.09 3.42 2.06 ngắn hạn -1.77* 0.51 1.47 ΔLnCO2  ΔLnEG: Không có tác động ngắn hạn Chú thích: Dấu * thể hiện mức ý nghĩa 1%, 5% hoặc 10% Nguồn: Tính toán của tác giả
68 Nguyễn Đăng Hiễn. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(1), 59-71 Kết quả kiểm định ở Bảng 6 về chẩn đoán mô hình cho thấy mức độ phù hợp của mô hình R2 = 0.779 điều này cho thấy các biến trong mô hình giải thích được hơn 77.9% các mối quan hệ. Các kiểm định liên quan tới tính vững mô hình đều có xác suất > 0.05 nên chấp nhận sự phù hợp của các biến số trong mô hình. Bảng 6 Kiểm định chẩn đoán mô hình R2 0.779 R2 hiệu chỉnh 0.726 Kiểm định tự tương quan Breusch-Godfrey 18.032 (0.3308) Kiểm định phân phối chuẩn Jarque-Bera test 1.014 (0.6021) Kiểm định phương sai sai số thay đổi Breusch-Pagan-Godfrey 122.072 (0.0661) Chú thích: ( ) Xác suất Nguồn: Tính toán của tác giả Kết quả từ nghiên cứu cho thấy: Thứ nhất, vốn con người và tiêu thụ năng lượng có tác động nhân quả trong cả ngắn hạn và dài hạn, đặc biệt vốn con người có ảnh hưởng tích cực đến tiêu thụ năng lượng tại Việt Nam. Kết quả này khá tương đồng với nghiên cứu của Bashir và cộng sự (2019) về tác động của vốn con người đến tiêu thụ năng lượng tại Indonesia. Theo Yao và cộng sự (2019) việc vốn con người có ảnh hưởng tích cực đến việc sử dụng năng lượng bởi xuất phát từ sự gia tăng tỷ lệ lao động có trình độ đại học trong lực lượng lao động dẫn đến những ảnh hưởng tích cực với tiêu thụ năng lượng. Thứ hai, có mối quan hệ nhân quả giữa vốn con người và tăng trưởng kinh tế trong ngắn hạn và dài hạn, tuy nhiên kết quả này là ngược chiều nhau. Nhận định này trùng khớp với nghiên cứu Čadil, Ludmila, và Dagmar (2014) đã khẳng định vốn con người và tăng trưởng kinh tế có tác động tiêu cực. Lý giải cho điều này bởi lực lượng lao động có trình độ học vấn cao sống ở các vùng nông nghiệp một phần làm việc ở nơi khác - trong gần khu vực đô thị hóa, điều này làm giảm số liệu thống kê đầu ra một cách giả tạo. Thứ ba, tăng trưởng kinh tế xác lập quan hệ nhân quả tích cực trong cả ngắn hạn và lâu dài với tiêu thụ năng lượng và quan hệ ngược chiều với phát thải CO2 ở Việt Nam. Kết quả này cũng xác nhận mối tương tác giữa tăng trưởng kinh tế, tiêu thụ năng lượng và phát thải CO2 ở Việt Nam phù hợp với đường cong Kuznets. Bên cạnh đó, kết quả từ phân tích là phù hợp với các nghiên cứu đi trước Cherni và Jouini (2017), Tang, Wah, và Ilhan (2016), Wolde (2009), Adebayo, Awosusi, Kirikkaleli, Akinsola, và Mwamba (2021). Cuối cùng, nghiên cứu chưa đủ bằng chứng để khẳng định tác động nhân quả trong ngắn hạn và dài hạn giữa phát thải CO2, tiêu thụ năng lượng và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam. Điều này phù hợp với nhận định trong đề tài của Bashir và cộng sự (2019). 5. Kết luận Nghiên cứu này điều tra mối quan hệ giữa vốn con người, tiêu thụ năng lượng, phát thải CO2 và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam sử dụng mô hình véc tơ hiệu chỉnh sai số VECM với kiểm định nhân quả Granger trong giai đoạn 1990 - 2018. Kết quả thực nghiệm của nghiên cứu xác lập các bằng chứng quan hệ nhân quả dài hạn và ngắn hạn giữa các biến số với nhau với xác suất lần lượt 1%, 5% và 10%. Nghiên cứu phát hiện và tìm thấy bốn kết quả chính yếu từ mối quan hệ giữa
Nguyễn Đăng Hiễn. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(1), 59-71 69 vốn con người, tiêu thụ năng lượng, phát thải CO2 và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam giai đoạn 29 năm (1990 - 2018). Những kết quả trong nghiên cứu này đã phát hiện và gợi mở nhiều hàm ý chính sách liên quan đến tiến trình điều hành kinh tế vĩ mô cho Việt Nam trong các giai đoạn sắp tới. Đồng thời, chưa đủ cơ sở để khẳng định sự tồn tại giữa biến số tăng trưởng kinh tế và phát thải CO2 ở Việt Nam trong giai đoạn 1990 - 2018, đây là một hạn chế nhất định. Những dữ liệu được sử dụng trong bài nghiên cứu thực sự có giới hạn về thời gian, vì vậy không thể phác họa đầy đủ hơn các mối quan hệ tương tác giữa các biến số với nhau một cách rõ nét cũng như phản ánh đầy đủ những biến động giữa vốn con người, tiêu thụ năng lượng, phát thải CO2 và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam. Cuối cùng, việc ứng dụng phương hồi quy véc tơ hiệu chỉnh sai số VECM và kiểm định nhân quả Granger trong phân tích chuỗi thời gian, vẫn còn nhiều những hạn chế nhất định. Tài liệu tham khảo Adebayo, T. S., Awosusi, A. A., Kirikkaleli, D., Akinsola, G. D., & Mwamba, M. N. (2021). Can CO2 emissions and energy consumption determine the economic performance of South Korea? A time series analysis. Environmental Science and Pollution Research, 28(29), 1- 16. doi:10.1007/s11356-021-13498-1 Akaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control, 19(6), 716-723. doi:10.1109/TAC.1974.1100705 Al-Mulali, U., Behnaz, & Ilhan, O. (2015). Investigating the environmental Kuznets curve hypothesis in Vietnam. Energy Policy, 76(2015a), 123-131. doi:10.1016/j.enpol.2014.11.019 Arbex, M., & Perobelli, F. S. (2010). Solow meets Leontief: Economic growth and energy consumption. Energy Economics, 32(1), 43-53. doi:10.1016/j.eneco.2009.05.004 Azam, M., Khan, A. Q., Abdullah, H. B., & Ejaz, Q. M. (2016). The impact of CO2 emissions on economic growth: Evidence from selected higher CO2 emissions economies. Environmental Science and Pollution Research, 23(7), 6376-6389. doi:10.1007/s11356-015-5817-4 Banday, U. J., & Aneja, R. (2019). Energy consumption, economic growth and CO2 emissions: evidence from G7 countries. World Journal of Science, Technology and Sustainable Development, 16(1), 22-39. doi:10.1108/WJSTSD-01-2018-0007 Bashir, A., & Susetyo, D. (2018). The relationship between economic growth, human capital, and agriculture sector: Empirical evidence from Indonesia. International Journal of Food and Agricultural Economics, 6(4), 35-52. doi:10.22004/ag.econ.283873 Bashir, A., Husni, T. K. M., Muhammad, F., Mukhlis, M., & Pratama, A. D. D. (2019). The causality between human capital, energy consumption, CO2 emissions, and economic growth: Empirical evidence from Indonesia. International Journal of Energy Economics and Policy, 9(2), 98-104. doi:10.32479/ijeep.7377 Čadil, J., Ludmila, P., & Dagmar, B. (2014). Human capital, economic structure and growth. Procedia Economics and Finance, 12(2014), 85-92. doi:10.1016/S2212-5671(14)00323-2 Cherni, A., & Jouini, S. E. (2017). An ARDL approach to the CO2 emissions, renewable energy and economic growth nexus: Tunisian evidence. International Journal of Hydrogen Energy, 42(48), 29056-29066. doi:10.1016/j.ijhydene.2017.08.072
70 Nguyễn Đăng Hiễn. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(1), 59-71 Cleveland, C. J., Robert, C., Charles, H. A. S., & Kaufmann, R. (1984). Energy and the US economy: A biophysical perspective. Science, 225(4665), 890-897. doi:10.1126/science.225.4665.890 Costantini, V., & Monni, S. (2008). Environment, human development and economic growth. Ecological Economics, 64(4), 867-880. doi:10.1016/j.ecolecon.2007.05.011 Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of The American Statistical Association, 74(366a), 427-431. doi:10.1080/01621459.1979.10482531 Do, M. T., & Sharma, D. (2011). Vietnam’s energy sector: A review of current energy policies and strategies. Energy Policy, 39(10), 5770-5777. doi:10.1016/j.enpol.2011.08.010 Engle, F. R., & Granger, C. W. J. (1987). Co-integration and error correction: Representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251-276. doi:10.2307/1913236 Grossman, G. M., & Krueger, A. B. (1991). Environmental impacts of a North American free trade agreement (NBER Working Paper Series, 3914). Cambridge, MA: MIT Press. Gujarati, D. (2011). Econometrics by example. New York, NY: McMillan Publishers. Hatemi, A., & Irandoust, M. (2005). Energy consumption and economic growth in Sweden: A leveraged bootstrap approach, 1965-2000. International Journal of Applied Econometrics Quantitative Studies, 2(4), 87-98. Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12(2/3), 231-254. doi:10.1016/0165-1889(88)90041-3 Khan, M. K., Imran, K. M., & Muhammad, R. (2020). The relationship between energy consumption, economic growth and carbon dioxide emissions in Pakistan. Financial Innovation, 6(1), 1-13. doi:10.1186/s40854-019-0162-0 Kuznets, S. (1955). Economic growth and income inequality. The American Economic, 45(1), 1-28. Li, K., & Lin, B. (2016). Impact of energy technology patents in China: Evidence from a panel cointegration and error correction model. Energy Policy, 89(2016), 214-223. doi:10.1016/j.enpol.2015.11.034 Mulugeta, S. K., Chali, N., Peter, S. V., & Tesfa, G. G. (2010). Does level of income matter in the energy Consumption and GDP Nexus: Evidence from Sub-Saharan African Countries. Research Paper, 2010(7), 2252-2256. doi:10.1016/j.enpol.2015.11.034 National Institute for Finance. (2019). Tốc độ tăng trưởng GDP đạt 7.08% [GDP growth rate reached 7.08%]. Truy cập ngày 10/07/2022 tại https://mof.gov.vn/webcenter/ portal/vclvcstc/pages_r/l/chi-tiet-tin?dDocName=MOFUCM153594 Pablo, M. del P., & Sánchez, A. (2015). Productive energy use and economic growth: Energy, physical and human capital relationships. Energy Economics, 49(2015), 420-429. doi:10.1016/j.eneco.2015.03.010 Panayotou, T. (1997). Demystifying the environmental Kuznets curve: Turning a black box into a policy tool. Environment and Development Economics, 2(4), 465-484. doi:10.1017/S1355770X97000259
Nguyễn Đăng Hiễn. HCMCOUJS-Kỷ yếu, 17(1), 59-71 71 Pham, T. K., Nguyen, B. M., & Nguyen, D. H. (2011). Energy supply, demand, and policy in Viet Nam, with future projections. Energy Policy, 39(11), 6814-6826. doi:10.1016/j.enpol.2010.03.021. Schwarz, G. (1978). Estimating the dimension of a model. The Annals of Statistics, 6(2), 461-464. doi:10.2307/2958889 Shahbaz, M., & Lean, H. H. (2012). Does financial development increase energy consumption? The role of industrialization and urbanization in Tunisia. Energy Policy, 40(2012), 473-479. doi:10.1016/j.enpol.2011.10.050 Siddiqui, A., & Rehman, A. Ur. (2017). The human capital and economic growth nexus: In East and South Asia. Applied Economics, 49(28), 2697-2710. doi:10.1080/00036846.2016.1245841 Tang, C. F., & Tan, B. W. (2015). The impact of energy consumption, income and foreign direct investment on carbon dioxide emissions in Vietnam. Energy, 79(2015), 447-454. doi:10.1016/j.energy.2014.11.033 Tang, C. F., Wah, T. B., & Ilhan, O. (2016). Energy consumption and economic growth in Vietnam. Renewable Sustainable Energy Reviews, 54(2016), 1506-1514. doi:10.1016/j.rser.2015.10.083 Wolde, R. Y. (2009). Energy consumption and economic growth: The experience of African countries revisited. Energy Economics, 31(2), 217-224. doi:10.1016/j.eneco.2008.11.005 Yao, Y., Kris, I., John, I., & Russell, S. (2019). Human capital and energy consumption: Evidence from OECD countries. Energy Economics, 84(2019), Article 104534. doi:10.1016/j.eneco.2019.104534 Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.