Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải CO2 - Nghiên cứu thực nghiệm tại 5 quốc gia ASEAN

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

NGUYỄN THỊ THÙY TRINH

TÁC ĐỘNG CỦA CHI TIÊU CHÍNH PHỦ ĐẾN

LƯỢNG KHÍ THẢI CO2-NGHIÊN CỨU THỰC

NGHIỆM TẠI 5 QUỐC GIA ASEAN

Chuyên ngành: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

Mã số ngành: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN KIM QUYẾN

Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2016

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan Luận văn Thạc sĩ Kinh tế với đề tài “Tác động của chi tiêu

chính phủ đến lượng khí thải CO2: Nghiên cứu thực nghiệm tại 5 quốc gia ASEAN”

là công trình nghiên cứu của tôi cùng với sự hỗ trợ của Giảng viên hướng dẫn

TS.Nguyễn Kim Quyến và chưa từng được công bố trước đây.

Các số liệu, kết quả trong luận văn là trung thực. Tôi sẽ chịu trách nhiệm về

nội dung tôi đã trình bày trong luận văn này.

TP Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2016

Người thực hiện

Nguyễn Thị Thuỳ Trinh

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

PHẦN MỞ ĐẦU ........................................................................................................ 1

1. Lý do thực hiện đề tài: ...................................................................................... 1

2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu ........................................................................ 2

3. Phương pháp nghiên cứu: ................................................................................. 2

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu..................................................................... 3

5. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài .............................................................................. 3

6. Kết cấu đề tài..................................................................................................... 3

CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT VỀ TÁC ĐỘNG CỦA CHI TIÊU CHÍNH PHỦ ĐẾN LƯỢNG KHÍ THẢI CO2 ................................................................................ 5

1.1 . Lý thuyết về chi tiêu chính phủ ................................................................... 5

1.1.1. Khái niệm ................................................................................................ 5

1.1.2. Phân loại ................................................................................................. 5

1.1.3. Chức năng của chi tiêu chính phủ ........................................................... 6

1.2 Khí CO2 và tác động tiêu cực đến môi trường .............................................. 8

1.2.1. Giới thiệu khí CO2 ...................................................................................... 8

1.2.2. Nguồn phát thải khí CO2 ............................................................................ 8

1.2.3. Tác động của khí CO2 đến môi trường ....................................................... 9

1.3 Lý thuyết về tác động của chi tiêu chính phủ đến môi trường .................... 10

1.3.1. Cơ sở lý luận của Lopez và cộng sự (2011) ............................................. 11

1.3.2. Tác động gián tiếp của chi tiêu chính phủ đến môi trường ...................... 14

1.4. Tổng quan một số nghiên cứu thực nghiệm liên quan ................................ 17

CHƯƠNG 2. THỰC TRẠNG CHI TIÊU CHÍNH PHỦ VÀ Ô NHIỄM KHÔNG KHÍ TẠI CÁC NƯỚC ASEAN-5 HIỆN NAY ..................................... 22

2.1. Tình hình chi tiêu chính phủ ........................................................................... 22

2.2. Tăng trưởng kinh tế của quốc gia ASEAN-5 ................................................. 24

2.3. Tình hình ô nhiễm không khí .......................................................................... 27

2.3.1. Lượng khí thải CO2 ngày càng gia tăng ................................................... 27

2.3.2. Hậu quả kinh tế ......................................................................................... 29

2.3.3. Hướng đến công nghệ CCS-Phát triển nền kinh tế carbon thấp .............. 30

CHƯƠNG 3. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ............................................................. 32

3.1. Mô hình nghiên cứu ........................................................................................ 32

3.2. Mô tả dữ liệu ................................................................................................... 34

3.3. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................ 37

3.3.1. Phương pháp hồi quy ................................................................................ 37

3.3.2. Các kiểm định mô hình ............................................................................ 40

3.3.2.1. Hiện tượng đa cộng tuyến .................................................................. 40

3.3.2.2. Hiện tượng phương sai thay đổi ......................................................... 41

3.3.2.3. Hiện tượng tự tương quan .................................................................. 42

3.3.2.4. Hiện tượng nội sinh ............................................................................ 42

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .............................................................. 44

4.1. Kiểm định sự tương quan và đa cộng tuyến ................................................... 44

4.1.1. Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến ............................. 44

4.1.2. Kiểm định đa cộng tuyến.......................................................................... 45

4.2. Kiểm định tính dừng dữ liệu bảng Fisher-type ............................................... 45

4.3. Kiểm định đồng liên kết trên dữ liệu bảng ..................................................... 46

4.4. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi trên dữ liệu bảng ........................ 48

4.5. Kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư trên dữ liệu bảng ................... 48

4.6. Phân tích kết quả hồi quy dài hạn ................................................................... 49

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ......................................................... 57

5.1. Kết luận ........................................................................................................... 57

5.2. Kiến nghị......................................................................................................... 58

5.3. Hạn chế của đề tài ........................................................................................... 60

5.4. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo ............................................................... 61

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Tiếng Anh Tiếng Việt Từ viết tắt

ASEAN Hiệp hội các Quốc gia Đông Nam Á Association of Southeast Asian Nations

CCS Carbon capture and storage Công nghệ thu hồi và ngưng tụ cacbon

Carbon dioxide Khí cacbonic CO2

EKC Enviromental Kuznets Curve Đường cong môi trường Kuznets

FEM Fixed-Effect Model Mô hình hiệu ứng cố định

FMOLS Fully Modified Ordinary Least Square Bình phương bé nhất đã được hiệu chỉnh hoàn toàn

GDP Gross Domestic Product Tổng sản phẩm quốc nội

GFS Government Finance Statistics Cẩm nang thống kê tài chính Chính phủ

GMM Mô hình GMM Generalized method of moments

IMF Internationnal Monetary Fund Quỹ tiền tệ quốc tế

PMG Pooled Mean Group Mô hình PMG

REM Randomed-Effect Model Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1: Các biến số của mô hình, ký hiệu và nguồn thu thập dữ liệu. .................. 35

Bảng 3.2: Thống kê mô tả các biến số trong mô hình .............................................. 36

Bảng 4.1: Ma trận tương quan tuyến tính giữa các cặp biến trong mô hình ............. 44

Bảng 4.2: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến trong 2 mô hình với nhân tử phóng đại

phương sai VIF .......................................................................................................... 45

Bảng 4.3: Kiểm định tính dừng ................................................................................. 46

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định đồng liên kết dữ liệu bảng Kao (1999) ...................... 47

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định đồng liên kết dữ liệu bảng Pedroni ............................ 47

Bảng 4.6: Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi của 2 mô hình ............................... 48

Bảng 4.7 : Kết quả kiểm tra tự tương quan mô hình nghiên cứu .............................. 49

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy mô hình tác động gián tiếp chi tiêu-thu nhập ................ 51

Bảng 4.9: Kết quả hồi quy mô hình tác động trực tiếp ............................................. 53

Bảng 4.10: Tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải CO2 (hệ số co giãn)

................................................................................................................................... 55

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1.1: Đường cong Kuznets về môi trường (EKC) bậc 2 ................................... 16

Hình 1.2: Đường cong Kuznets về môi trường (EKC) bậc 3 ................................... 17

Hình 2.1: Tỷ lệ chi tiêu chính phủ trong GDP của nhóm nước ASEAN-5 giai đoạn

1984-2013. ĐVT: % .................................................................................................. 22

Hình 2.2: Thu nhập bình quân đầu người theo giá so sánh 2010 của nhóm nước

ASEAN-5 giai đoạn 1984-2013. ĐVT: nghìn USD ................................................. 26

Hình 2.3: Lượng khí thải CO2 bình quân đầu người của nhóm nước ASEAN-5 giai

đoạn 1984-2013. ĐVT: tấn/người ............................................................................. 27

Hình 2.4: Tỷ lệ các nguồn phát thải khí CO2 nhìn từ quá trình đốt cháy nhiên liệu,

giai đoạn 1984-2013 cho các nước ASEAN-5 .......................................................... 28

Hình 2.5: Tỷ lệ các nguồn phát thải khí CO2 nhìn từ quá trình đốt cháy nhiên liệu

cho các nước ASEAN-5, năm 2013. ......................................................................... 29

Hình 3.1: Cơ chế tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải CO2 và SO2

theo Halkos và Paizanos (2012) ................................................................................ 32

PHẦN MỞ ĐẦU

1. Lý do thực hiện đề tài:

Trong thời gian qua, biến đối khí hậu đã trở thành vấn đề được quan tâm

trên phạm vi toàn cầu, vì những tác động của nó đối với các hoạt động kinh tế - xã

hội của loài người. Biến đối khí hậu đã gây ra những tác động tiêu cực đến một bộ

phận dân số trên thế giới, đặc biệt tại các nước đang phát triển như khu vực Đông

Nam Á.

Đối với nền kinh tế đang trên đà phát triển, tốc độ đô thị hoá và công nghiệp

hoá diễn ra rất nhanh là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến ô nhiễm môi

trường.Điều này có nghĩa là nếu đẩy mạnh tốc độ phát triển kinh tế mà không có

biện pháp kiểm soát ô nhiễm thích hợp thì môi trường sống của chúng ta thực sự

đang phải đối mặt với những nguy cơ.Tuy nhiên, khi phải lựa chọn giữa phát triển

kinh tế và hậu quả về ô nhiễm môi trường, đa số các quốc gia đang phát triển phải

chọn con đường phát triển kinh tế mà bất chấp các hậu quả về môi trường.

Kể từ cuộc khủng hoảng kinh tế tài chính toàn cầu năm 2008, chính phủ

nhiều nước đã theo đuổi chính sách tài khóa mở rộng nhằm vực dậy nền kinh tế, từ

đó tác động đến nhiều biến kinh tế vĩ mô cũng như chất lượng môi trường. Và mặc

dù việc nâng cao chất lượng môi trường không phải là mục tiêu chính của chính

sách tài khóa nhưng cũng không thể phủ nhận các tác động trực tiếp cũng như gián

tiếp của chi tiêu chính phủ đến môi trường. Bằng chứng là ngày càng có nhiều các

bài nghiên cứu trên cả hai phương diện lý thuyết và thực nghiệm đã kiểm chứng

mối quan hệ này. Việc xem xét tác động của chi tiêu chính phủ đến chất lượng môi

trường sẽ giúp các nhà nghiên cứu đưa ra các kiến nghị chính sách kinh tế vĩ mô đối

với giảm thiểu biến đổi khí hậu cũng như các hậu quả mà nó gây ra.

Trong thời kỳ từ năm 1984 đến năm 2013, nhóm các nước ASEAN-5 bao

gồm Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan và Việt Nam, bên cạnh tốc độ tăng

trưởng kinh tế ấn tượng đã đạt được thì các quốc gia này đã và đang phải đối mặt

với nhiều vấn đề môi trường, điển hình là khói mù và ô nhiễm xuyên biên giới, đe

dọa sức khỏe người dân. Mặt khác, ngoại trừ Malaysia thì 4 nước còn lại phải gánh

chịu nhiều hậu quả nặng nề từ thiên tai và biến đổi khí hậu, tình trạng đó đã cản trở

nghiêm trọng nỗ lực phát triển kinh tế và giảm nghèo của các quốc gia này.

Trong nỗ lực tìm kiếm các yếu tố tác động đến chất lượng môi trường-được

đại diện bởi lượng phát thải carbon dioxide(CO2), vai trò của chi tiêu chính phủ gần

đây nhận được rất nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu. Tuy nhiên, các

nghiên cứu thực nghiệm cho khu vực ASEAN vẫn còn rất hạn chế. Chính vì thế tác

giả chọn nghiên cứu đề tài “Tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải

CO2: Nghiên cứu thực nghiệm tại 5 quốc gia ASEAN” nhằm làm rõ tác động này.

2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu của bài nghiên cứu là tìm ra tác động của chi tiêu chính phủ đến

lượng khí thải CO2 cho 5 quốc gia ASEAN (Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái

Lan và Việt Nam) trong giai đoạn từ năm 1984 đến năm 2013.

Dựa vào mục tiêu trên, luận văn tập trung trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu

- Chi tiêu chính phủ có tác động đến lượng khí thải CO2 ở các quốc gia

ASEAN-5 hay không ?

- Tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải CO2 ở các quốc gia

ASEAN-5 là cùng chiều hay ngược chiều?

3. Phương pháp nghiên cứu:

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm xác định

tác động của chi tiêu chính phủ đến khí thải CO2.

Ước lượng một mô hình bao gồm biến khí thải CO2, chi tiêu chính phủ và

các biến kiểm soát tương tự mô hình nghiên cứu của Halkos và Paizanos (2012).

Thông qua phương pháp ước lượng PMG để ước lượng các hệ số hồi quy dài hạn

trong trường hợp tồn tại đồng liên kết giữa các biến trong mô hình, đồng thời kiểm

soát tương quan phụ thuộc chéo. Ngoài ra, phương pháp ước lượng dữ liệu bảng

GMM cũng được đưa vào để kiểm soát nội sinh và kiểm chứng lại kết quả tác động

cần nghiên cứu. Việc lựa chọn mô hình phù hợp được thực hiện để đảm bảo tính

thống nhất về kết quả nghiên cứu. Từ đó, tác giả rút ra các kết luận và đề xuất một

số biện pháp giảm thiểu khí thải CO2 tại Việt Nam cũng như các quốc gia nghiên

cứu với mục tiêu tăng trưởng kinh tế một cách bền vững.

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu chính của luận văn là sự tác động của chi tiêu chính

phủ đến lượng khí thải CO2 cho 5 quốc gia ASEAN trong giai đoạn 1984 đến năm

2013. Ngoài ra luận văn còn xem xét các sự tác động của tỷ lệ đầu tư trong tổng sản

phẩm quốc nội (GDP) và độ mở của nền kinh tếđối với lượng khí thải CO2 tại các

quốc gia này.

Luận văn không xem xét đến giá trị và đặc điểm cụ thể của từng khoản chi

tiêu chính phủ mà tiếp cận tổng thể ở dạng vĩ mô trên toàn bộ chi tiêu chính phủ.

Theo đó luận văn xem xét sự tác động của chi tiêu chính phủ đến khí thải CO2 ở

dạng tổng quát.

5. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Luận văn với đề tài “Tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải

CO2: Nghiên cứu thực nghiệm tại 5 quốc gia ASEAN” khi đạt được những mục tiêu

nghiên cứu sẽ là cơ sở khoa học để nhà hoạch định chính sách tham khảo trong quá

trình phân tích và đề ra chính sách hợp lý nhằm mục tiêu tăng trưởng kinh tế và

phát triển một cách bền vững.

Bổ sung vào chuỗi các nghiên cứu trong nước về tác động của chi tiêu chính

phủ đến lượng khí thải CO2, tiếp tục hoàn thiện các lỗ hổng nghiên cứu còn tồn tại

cũng như gợi mở những hướng phát triển tiếp theo của vấn đề nghiên cứu. Bên cạnh

đó, luận văn cũng đóng vai trò là tài liệu tham khảo trong lĩnh vực tài chính công

trong tương lai.

6. Kết cấu đề tài

Bài nghiên cứu được thiết kế thành 5 chương như sau:

Chương 1: Lý thuyết về tác động của chi tiêu chính phủ đến khí thải CO2

Chương 2: Thực trạng chi tiêu chính phủ và ô nhiễm khí thải CO2tại các

nước ASEAN-5

Chương 3: Thiết kế nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị chính sách

CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT VỀ TÁC ĐỘNG CỦA CHI TIÊU CHÍNH PHỦ

ĐẾN LƯỢNG KHÍ THẢI CO2

Mở đầu chương 1, luận văn sẽ trình bày lý thuyết về chi tiêu chính phủ và tác

động của khí thải CO2 đến môi trường.Sau đó, luận văn trình bày cơ sở lý thuyết,

cũng như các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của chi tiêu chính phủ lên lượng

khí thải CO2. Nội dung chương này làm cơ sở để thực hiện mô hình nghiên cứu ở

Chương 3.

1.1 . Lý thuyết về chi tiêu chính phủ

1.1.1. Khái niệm

Trên phương diện quốc tế, Quỹ tiền tệ Quốc tế (IMF) đã ban hành Cẩm nang

Thống kê tài chính Chính phủ (GFS) trong đó khái niệm chi ngân sách được khái

quát như sau:

Chi ngân sách là các khoản chi ra từ ngân sách không làm phát sinh nghĩa vụ

phải bồi hoàn trực tiếp đối với các đối tượng thụ hưởng ngân sách, đó chính là toàn

bộ khoản thực chi ngân sách trong một năm tài khóa.Chi ngân sách chính phủ bao

gồm chi thường xuyên, chi đầu tư phát triển, chi chuyển nhượng, chi trả lãi vay

nhưng không bao gồm chi trả nợ gốc và các khoản chi khác.

1.1.2. Phân loại Chi tiêu của chính phủ được các nhà kinh tế học phân ra làm 3 loại chính:1

- Các khoản mua hàng hóa và dịch vụ để tiêu dùng hiện tại được gọi là Tiêu

dùng của chính phủ (Government consumption);

- Các khoản chính phủ để mua các hàng hóa và dịch vụ nhằm tạo ra lợi ích

trong tương lai, như đầu tư vào cơ sở hạ tầng và nghiên cứu, được gọi là Đầu tư của

chính phủ (Government investment).

- Các khoản không phải để mua hàng hóa dịch vụ, mà chỉ là hành động di

chuyển tiền, như trả cho phúc lợi xã hội, được gọi là chi chuyển giao (Transfer

1http://www.saga.vn/thuat-ngu/government-spending-chi-tieu-cua-chinh-phu~2580

payments).

Các khoản chi tiêu của chính phủ có thể được tài trợ bởi lãi do phát hành

tiền, thuế và vay mượn.

Hai loại chi tiêu trên của chính phủ hợp thành một trong những bộ phận

chính của Tổng sản phẩm quốc nội.

Ngoài ra, Lopez và Galinato (2007) trong một nghiên cứu xem liệu chính

phủ có nên ngừng trợ cấp cho hàng hoá tư nhân hay không, đã phân loại chi tiêu

chính phủ dựa trên kết quả tác động của chúng lên thị trường.Loại thứ nhất được

gọi là "chi tiêu hàng hoá công", đó là chi tiêu chính phủ làm giảm bớt sự thất bại

của thị trường. Ví dụ, chi tiêu cho y tế và giáo dục để giảm bớt khó khăn của thị

trường tín dụng, chi tiêu về môi trường để giảm thiểu ô nhiễm, chi tiêu vào các

nguồn tài nguyên thiên nhiên để thiết lập quyền sở hữu, chi tiêu cho nghiên cứu và

phát triển để nội hoá hiệu ứng lan tỏa tích cực và chi tiêu vào việc cung cấp tối ưu

hàng hóa công.

Mặt khác, "chi hàng hoá tư nhân" chiếm một phần chi tiêu chính phủ mà

không làm giảm bớt sự thất bại của thị trường hay thậm chí có thể làm trầm trọng

thêm.Trợ cấp nông nghiệp, trợ cấp cho sản xuất nhiên liệu hóa thạch và giảm thuế

cho một số doanh nghiệp đặc biệt là những ví dụ của các khoản chi này.

1.1.3. Chức năng của chi tiêu chính phủ

Mục tiêu truyền thống của chi tiêu chính phủ là sử dụng nó như một công cụ

của chính sách nhà nước để bảo vệ một khu vực bằng cách cung cấp pháp luật, trật

tự và công lý (Sobhan và cộng sự, 1993).Tuy nhiên, quan điểm hiện đại về chi tiêu

của chính phủ cung cấp một mục tiêu rộng lớn hơn nhiều.

Ngày nay, chi tiêu chính phủ bao gồm các vấn đề như phát triển cơ sở hạ

tầng, cải thiện về khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe và thúc đẩy phát

triển cơ cấu kinh tế.Để mở rộng các mục tiêu không cần thiết tùy thuộc vào đường

lối chính trịcủa Nhà nước.

Mức chi tiêu của chính phủ có thể được giải thích hướng theo một khuôn khổ

với ba mô hình giải thích mức độ chi tiêu của chính phủ. Các mô hình này phân loại

chi tiêu chính phủ phù hợp với chức năng kinh tế vĩ mô của họ liên quan đến hình

thái của chính phủ về triết lý chính trị.

- Thứ nhất, nhà nước tối thiểu, còn được gọi là trạng thái canh gác ban đêm,

được xem xét đến. Trong mô hình này, chính phủ giới hạn trách nhiệm của mình để

bảo vệ các công dân khỏi ép buộc, lừa đảo và trộm cắp, cung cấp bồi thường cho

cácnạn nhân và bảo vệ đất nước khỏi nguy hiểm từ nước ngoài. Vì vậy, vai trò của

nhànước sẽ bị giới hạn trong việc cung cấp đơn thuần về cảnh sát, hệ thống tòa án,

nhàtù và quân đội.

- Thứ hai, nhà nước phúc lợi, là nhà nước chịu trách nhiệm về các phúc lợi

của công dân mình. Chính phủ có trách nhiệm cung cấp vật chất và đáp ứng các nhu

cầu xã hội. Triết lý là có một nền tảng xã hội chủ nghĩa với mục tiêu chính là tạo ra

một xã hội công bằng và giảm bất bình đẳng thu nhập. Do đó, trách nhiệm của nhà

nước sẽ được mở rộng và bên cạnh đó phải chịu trách nhiệm cung cấp an ninh nhà

nước cũng như chịu trách nhiệm về các vấn đề như giáo dục, nhà ở, y tế, bảo hiểm,

nghỉ ốm, thu nhập bổ sung, trả lương công bằng …

- Cuối cùng, nhà nước phát triển, là hình thái khó khăn để đạt được. Thuật

ngữ này được sử dụng để xác định một hệ thống chính sách kinh tế vĩ mô do nhà

nước lãnh đạo được áp dụng ở một số nước Đông Á. Trong mô hình này, nhà nước

có quyền lực chính trị gần như đủ để kiểm soát nền kinh tế. Do đó, chính phủ có thể

áp dụng rộng rãi các quy định, lập kế hoạch và thực hiện các biện pháp can thiệp

mạnh mẽ. Tuy nhiên, nền tảng của mô hình này nằm trong bối cảnh tư bản.Điều này

là bởi vì một khi nhà nước hoàn toàn phát triển; chính phủ chia sẻ quyền sở hữu của

mình và cho phép các lực lượng thị trường tham dự vào quá trình của mình.Trong

mô hình này, chính phủ chịu hoàn toàn trách nhiệm trong phát triển kinh tế. Chi tiêu

chính phủ do đó sẽ tập trung thúc đẩy sản xuất nói chung, thông qua cơ sở hạ tầng,

hỗ trợ cho các doanh nghiệp và xuất khẩu.

Từ phân tích này, có thể kết luận rằng một yếu tố quan trọng có ảnh hưởng

đến quyết định về mức độ chi tiêu của chính phủ là động lực chính trị của nhà nước.

Hơn nữa, nhà nước cũng gặp phải hạn chế về tình hình tài chính trong việc lựa chọn

mô hình mà nhà nước mong muốn. Do đó, nếu chi tiêu chính phủ được coi là một

biến ngoại sinh, mức độ có thể được hoàn toàn dựa trên các mục tiêu chính trị của

người ra quyết định thay vì lý do kinh tế.

1.2 Khí CO2 và tác động tiêu cực đến môi trường

1.2.1. Giới thiệu khí CO2

Carbon dioxide (các tên gọi khác là thán khí, khí cacbonic) là một hợp chất ở

điều kiện bình thường tồn tại ở dạng khí, bao gồm một nguyên tử cacbon và hai

nguyên tử oxy. Nó thường được gọi theo công thức hóa học là CO2. Trong dạng

rắn, nó được gọi là băng khô.

Carbon dioxide là sản phẩm cuối cùng trong quá trình hô hấp của cở thể sinh

vật, bao gồm tất cả các loài thực vật, động vật, nhiều loại nấm và một số vi khuẩn.

Trong các động vật bậc cao, carbon dioxide di chuyển trong máu từ các mô của cơ

thể tới phổi và ở đây nó bị thải ra ngoài.

1.2.2. Nguồn phát thải khí CO2

-Chu trình cacbon

Các nhà khoa học tính toán rằng, khoảng 4,5 tỷ năm trước đây, khi trái đất

bắt đầu hình thành, CO2 có thể chiếm đến 80% trong khí quyển. Nhưng cách đây 2

tỷ năm, lượng CO2 chỉ còn khoảng 20-30%. Trong khí quyển còn nhiều CO2

nên sự sống vẫn tồn tại. Cây cối quang hợp rất mạnh làm cho nồng độ CO2 giảm

xuống và lượng oxy trong khí quyển tăng lên.

Ngoài ra, khi cây cối và động vật chết, xácchết bị phân huỷ làm choCO2

thoát ra. Lượng CO2 ra khỏi khí quyển hàng năm được cân bằng với lượng CO2

sinh ra. Nhờ cơ chế này mà môi trường được ổn định.

-Đốt phá rừng

Khi cây cối chết, chúng thải ra CO2, đó là quá trình bình thường của chu

trình cacbon. Nhưng khi cây cối bị đốn chặt để làm chất đốt thì CO2 thải ra không

khí nhiều hơn. Theo thống kê của Liên hợp quốc, việc phá rừng mạnh trong 2 thập

kỷ 80 và 90 (thế kỷ XX) đã làm cho lượng CO2 trong không khí tăng lên, đồng thời

lượng oxy trong không khí giảm đi rõ rệt.

-Nhiên liệu hoá thạch

Nguồn cacbon trong nhiên liệu hoá thạch được lưu trữ từ hàng triệu năm

trước vì cơ thể sống không bị phân hủy hoàn toàn, cacbon không bị phát thải vào

khí quyển dưới dạng CO2, trái lại được lưu trữ trong lòng đất.Trong khi khai thác và

đốt nhiên liệu hoá thạch, nguồn cacbon này mới được giải phóng.Như vậy, việc đốt

nhiên liệu hoá thạch đã nhanh chóng làm cho cacbon bị giam giữ hàng triệu năm

trước phát thải mạnh lượng CO2.Đây là nguyên nhân lớn nhất làm ô nhiễm bầu

không khí.

1.2.3. Tác động của khí CO2 đến môi trường

Sự gia tăng nồng độ khí CO2 trong bầu khí quyển đã gây ra những tác động

tiêu cực tới trái đất như làm giảm pH của môi trường nước. Sự hòa tan của khí CO2

vào trong nước mưa và nước biển từ đó làm thay đổi điều kiện sống của các loài

sinh vật trong những môi trường đó. Tuy nhiên hệ quả lớn nhất từ sự gia tăng quá

mức của nồng độ CO2 trong khí quyển đó là gây ra sự ấm lên của trái đất do “hiệu

ứng nhà kính”.

Trong bầu khí quyển, các tia bức xạ sóng ngắn của mặt trời xuyên qua bầu

khí quyển đến mặt đất và được phản xạ trở lại thành các bức xạ nhiệt sóng dài. Một

số phân tử trong bầu khí quyển, trong đó trước hết là CO2 và hơi nước có thể hấp

thụ những bức xạ nhiệt này và giữ hơi ấm lại trong bầu khí quyển.Nếu không có

hiệu ứng nhà kính tự nhiên nhiệt độ trái đất chỉ vào khoảng -15°C.

Tuy nhiên, sự gia tăng nồng độ của các khí nhà kính trong vòng 100 năm lại

đây (CO2 tăng 20%, mêtan tăng 90%) đã làm tăng nhiệt độ thêm 2°C. Các khí nhà

kính do loài người phát thải ra sẽ làm tăng nhiệt độ trên toàn cầu và sẽ làm thay

đổikhí hậu trong tương lai. Một số hậu quả liên đới với việc thay đổi khí hậu do

hiệu ứng này có thể gây ra:

Các nguồn nước: chất lượng và số lượng của nước uống, nước tưới tiêu,

nước cho công nghiệp sẽ bị suy giảm. Mưa tăng có thể gây lụt lội thường xuyên hơn

tại một vài nơi và ngược lại gây hạn hán tại một vài nơi khác.

Các tài nguyên bờ biển: mực nước biển dâng cao có thể làm mất đi diện tích

lớn đất đai, đe dọa đến cuộc sống của cư dân ven biển và gây tổn thất lớn về kinh tế.

Sức khỏe: Số người chết vì nóng có thể tăng do nhiệt độ cao trong những chu

kì dài hơn trước. Sự thay đổi lượng mưa và nhiệt độ có thể đẩy mạnh các bệnh

truyền nhiễm.

Nhiệt độ tăng lên làm tăng các quá trình chuyển hóa sinh học cũng như hóa

học trong cơ thể sống, làm thay đổi nhịp sinh học gây nên sự mất cân bằng.

Lâm nghiệp: nhiệt độ cao hơn tạo điều kiện cho nạn cháy rừng dễ xảy ra hơn.

Năng lượng: nhiệt độ ấm hơn tăng nhu cầu làm lạnh, từ đó làm tăng nhu cầu

khai thác nhiên liệu hóa thạch, khí carbon dioxide sẽ lại càng được sinh ra nhiều

hơn.

Khí hậu: nhiệt độ ấm của khí quyển cung cấp nhiều năng lượng hơn cho các

cơn bão khiến chúng mạnh hơn và khó dự đoán hơn. Các hiện tượng thời tiết cực

đoan như hạn hán, lũ lụt cũng xảy ra thường xuyên hơn.

Những khối băng ở Bắc cực và Nam cực đang tan nhanh trong những năm

gần đây mà do đó mực nước biển sẽ tăng quá cao, có thể dẫn đến nạn hồng thủy.2

1.3 Lý thuyết về tác động của chi tiêu chính phủ đến môi trường

Các lý thuyết thường không chỉ ra một cách rõ ràng tác động của chi tiêu

chính phủ đến lượng khí thải CO2, tuy nhiên, các bằng chứng thực nghiệm gần đây

chỉ ra rằng việc tăng hay giảm tổng chi tiêu chính phủ hay từng loại chi tiêu cụ thể

đều có tác động đến ô nhiễm không khí, mà cụ thể là lượng khí thải CO2. Đặc biệt,

tác động này có thể được tăng cường đáng kể bằng cách tập trung vào một khoản

chi tiêu cụ thể, một đồng chi tiêu thêm cho hàng hóa công sẽ có tác động làm giảm

khí thải CO2 nhiều hơn so với một đồng tổng chi tiêu. Ngoài ra, chi tiêu bảo vệ môi

trường được chứng minh là hiệu quả nhất trong các loại chi tiêu xem xét, kết quả

ước tính giảm khí thải hơn 17 lần so với cùng một khoản chi cho tổng chi tiêu chính

2http://vea.gov.vn/vn/khoahoccongnghe/congnghemt/xulykhithai/Pages/default.aspx

phủ.

1.3.1. Cơ sở lý luận của Lopez và cộng sự (2011)

Lopez và cộng sự của mình đã phát triển một cơ sở lý luận cho tác động của

chi tiêu chính phủ đến môi trường, mà cụ thể là ô nhiễm không khí sinh ra từ quá

trình sản xuất. Mô hình xem xét ba ngành sản xuất: công nghiệp (được gọi là

“ngành bẩn”, bao gồm ngành sản xuất, khai thác mỏ, nông nghiệp và các ngành liên

quan), dịch vụ (được gọi là “ngành sạch”) và ngành sản xuất vốn con người (lĩnh

vực kiến thức). Trong đó, ô nhiễm chủ yếu được tạo ra từ “ngành bẩn” ( Mani và

Wheeler, 1997). Dựa vào bốn giả định:

-A1. Các nền kinh tế nhỏ và mở cửa, tự do giao dịch trên thị trường quốc tế

đối với hàng hóa cuối cùng ngụ ý giá đầu ra ngoại sinh, tất cả các ngành trong nước

và thị trường đầu ra hoàn toàn cạnh tranh.

-A2. Hàng hóa công chính phủ cung cấp được giả định là có lợi cho tất cả

các lĩnh vực của nền kinh tế nhưng mức tác động khác nhau tùytừng lĩnh

vực.Ngược lại, chi tiêu chính phủ trong hàng tư nhân được hướng đến lĩnh vực cụ

thể, giả định rằng tất cả các khoản chi tiêu của chính phủ trong hàng tư nhân đi đến

ngành bẩn vàcó thể thay thế hoàn hảo cho vốn tư nhân.

-A3. Độ co giãn đầu ra của chi tiêu chính phủ cho hàng hóa công trong lĩnh

vực sạch và bẩn tương ứng là Ω và (cid:0). Giả định rằng Ω ≥ (cid:0)

-A4. Hàm hữu dụng gia tăng và lõm tại c ,với u '(c)> 0 và u' '(c) <0 và độ co

giãn lợi ích biên của tiêu dùng, a(c)≡ -cu''(c) / u'(c), a(c) ≥ 1.

Tác giả sử dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas.Ngành bẩn sử dụng vốn vật

chất k, lao động ld, và các đầu vào bẩn (ví dụ: nhiên liệu hóa thạch) là nguồn gốc ô nhiễmsản xuất Z,3 hàng hoá công g và hàng hoá tư xdo chính phủ cung cấp. Hàm





D hl (

)

(



1 )

     g

sản xuất là:

3 Đại diện ô nhiễm như là một đầu vào sản xuất khá phổ biến trong lý thuyết. Xem Baumol và Oates(1988) và Copeland và Taylor (1994)

(2.1)

Trong đó D là năng suất toàn ngành, α>0, β>0, α+ β<1. (cid:0)>0 là độ co dãn

đầu ra của g, ld là lao động thô và h được giả định là lớn hơn 1. Như vậy hld là một

đơn vị lao động hiệu quả.

Các nhà sản xuất trong ngành bẩn giảm thiểu chi phí sản xuất bằng cách tối

(w,





x g ,



whl



 Z

D hl (

  Z )

(



1 )

     g



; y , d

) min hl ( ),Z

thiểu hóalao động và đầu vào bẩnZ.

(2.2)

Trong đó w là tiền lương trên mỗi đơn vị lao động hiệu quả và τ là thuế suất

thuế đơn vị trên ô nhiễm.



       

1 

   

 (cid:0)   

Hàm chi phí tiềm ẩn trong (2.2) là

w

C



    1    )

g

(

 x k

y d



1   

   

(2.3)

(cid:0) 



  ( ) /



  / )

Với . Sử dụng bổ đề Shepherd4, nhu cầu đầu



1   

   

 

1 

   

vào bẩn là:

 

Z D

  ( ) /

 (w/ )

(

 x k

    1    )

g

    y d

 C  

(2.4)

Sự gia tăng trong chi tiêu hàng hóa công ở đây hoàn toàn được tài trợ thông

qua việc giảm chi hàng hóa tư nhân với tổng ngân sách giữ cố định. Sử dụng x = G-

 





 g

d d

ln ln

Z g

    

 

1 

ln   ln

y d g

   

 

ln ln

w g

    ) (1  (   )

   

d d

ln ln

 g

g, lấy đạo hàm phương trình (2.4) theo g.

(2.5)

  g

g 

Với là tỷ lệ hàng hoá công do chính phủ cung cấp trên tổng vốn

được sử dụng bởi khu vực tư nhân.

Phương trình (2.5) phân tích các tác động của sự thay đổi trong thành phần

4Bổ đề Shephard (còn gọi là Bổ đề McKenzie) là mệnh đề liên quan đến hành động tối thiểu hóa chi tiêu của người tiêu dùng (hay hộ gia đình).Đây là phương pháp để tìm lựa chọn tối ưu lượng hàng hóa cho phép tối thiểu hóa chi phí (mức chi tiêu) mà vẫn đạt được một mức thỏa dụng nhất định, khi giá cả cố định.

chi tiêu chính phủ đối với ô nhiễm thành 5 phần:

-Thứ nhất, tác động trực tiếp là tiêu cực. Điều này ngụ ý rằng cùng một mức

ô nhiễm có thể được tạo ra với ít nguyên liệu đầu vào bẩn hơn khi g tăng, các yếu tố

khác không đổi.

-Thứ hai là hiệu ứng quy mô sản lượng bẩn. Một g cao hơn làm tăng năng

suất lao động và có thể ảnh hưởng đến mức độ ô nhiễm, các yếu tố khác không đổi.

Mức ô nhiễm không nhất thiết phải tăng, vì g tăng sẽ làm tăng năng suất lao động

trong tất cả các lĩnh vực của nền kinh tế chứ không chỉ riêng khu vực sản xuất công

nghiệp. Nếu hiệu ứng này làm tăng (giảm) sản lượng bẩn, nó sẽ làm ô nhiễm ngày

càng tăng (giảm).

-Thứ ba là tác động thay thế ô nhiễm và lao động. g cao hơn làm tăng tỷ lệ

tiền lương của nền kinh tế, tăng ô nhiễm bởi vì lao động và ô nhiễm thay thế cho

nhau.

-Thứ tư là tác động của ngân sách chính phủ. Sự gia tăng g giảm x hàm ý

tổng số vốn được sử dụng trong sản xuất thấp hơn. Với một mức sản lượng không

đổi, việc giảm tổng số vốn phải được bù đắp bằng mức tăng các biến yếu tố đầu vào

khác, bao gồm cả ô nhiễm.

-Thứ năm là tác động của quy định về môi trường. Sự gia tăng g dẫn đến thu

nhập cao hơn, gây ra một thuế ô nhiễm cao hơn và làm giảm ô nhiễm, các yếu tố

khác không đổi.

Các kết quả được tóm tắt trong 3 giả thuyết sau:

Giả thuyết 1. Nếu giả định A3 và A4 thỏa, Ω≥µ và a(c)≥1, tăng chi tiêu

chính phủ trong hàng hóa công tài trợ hoàn toàn bằng cách giảm chi tiêu hàng hóa

tư nhân có tác động làm giảm ô nhiễm.

Nếu độ co giãn sản lượng theo g trong lĩnh vực sạch cộng với tác động tỷ

trọng ngân sách của chính phủ lớn hơn tỷ trọng độ co giãn sản lượng của g trong

lĩnh vực bẩn thì ô nhiễm sẽ giảm khi tăng chi tiêu hàng hóa công. Ngay cả khi giả

định A3 không thỏa mà Ω<µ, ô nhiễm vẫn có thể giảm miễn là tác động ngân sách

của chính phủ là đáng kể.

Giả thuyết 2. Tăng hàng hóa công chính phủ cung cấp tài trợ bởi việc giảm

đồng thời chi phí hàng hóa tư nhân làm giảm mức độ ô nhiễm của ngành bẩn, làm

ngành bẩn sạch hơn

Tính toán riêng cho “ngành bẩn”, tác động của tăng tỷ lệ chi tiêu cho hàng

hóa công làm giảm mức độ ô nhiễm.Lưu ý rằng không giống như các tác động lên

tổng ô nhiễm ở giả thuyết 1, kết quả rõ ràng không phụ thuộc vào các giả định A3

và A4.

Giả thuyết 3. Tăng vay tài trợ chi tiêu tài khóa tổng hợp và giữ không đổi

thành phần chi tiêu có tác độngkhông rõ ràng đến ô nhiễm. Chi tiêu tài khóa tổng

hợp làm tăng ô nhiễm nhiều hơn (ít hơn) khi phần vốn trong ngành bẩn và tỷ lệ

hàng hóa tư nhân do chính phủ cung cấp trong tổng nguồn vốn tư nhân của các

ngành này cao (thấp) với sự khác nhau giữa độ co giãn của hàng hóa công trong các

ngành sạch và bẩn là nhỏ (lớn).

Xem xét các tác động của sự gia tăng tổng chi tiêu chính phủ được tài trợ bởi

một khoản vay chính phủ thay vì tác động của việc tái phân bổ chi tiêu. Tác động

ròng của chi tiêu tài chính mở rộng với ô nhiễm nhìn chung là không rõ ràng. Khi tỷ

lệ các nguồn vốn vật chất trong “ngành bẩn” (1-α-β) và tỷ lệ hàng hóa tư chính phủ

cung cấp trong tổng số vốn (πx) đều nhỏ, có nhiều khả năng ô nhiễm sẽ giảm khi

tăng tổng chi tiêu chính phủ. Đây là suy đoán xác đáng bởi vì tác động tăng ô nhiễm

từng phần của x thì nhỏ trong trường hợp này. Ngoài ra, G ít có khả năng làm tăng ô

nhiễm khi có sự khác biệt lớn giữa độ co giãn hàng hoá công trong “ngành sạch” và

“ngành bẩn”. Nếu Ω lớn và µ nhỏ, có nhiều khả năng rằng tác động giảm ô nhiễm

do g tăng có thể bù đắp tác động tăng ô nhiễm do x tăng.

1.3.2. Tác động gián tiếp của chi tiêu chính phủ đến môi trường

Thông qua tác động của chi tiêu chính phủ đến tăng trưởng kinh tế (chi tiêu-

tăng trưởng) và tiếp theo đó tăng trưởng kinh tế lại tác động lên môi trường theo lý

thuyết đường cong Kuznets về môi trường (tăng trưởng-môi trường).

 Tác động của chi tiêu chính phủ đến tăng trưởng kinh tế

Mối quan hệ giữa chi tiêu công và tăng trưởng kinh tế là một vấn đề được

nghiên cứu khá rộng rãi trên phương diện lý thuyết và kiểm định thực nghiệm. Các

lý thuyết thường không chỉ ra một cách rõ ràng tác động của chi tiêu công đối với

tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, hầu hết các nhà kinh tế đều thống nhất với nhau

rằng: Trong một số trường hợp, việc cắt giảm hay gia tăng quy mô chi tiêu công đều

có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế. (Đặng Văn Cường và Bùi Thanh Hoài, 2014)

Việc phân tích mối quan hệ giữa quy mô chính phủ đối với mức độ phát triển

của nền kinh tế đã nhận được sự chú ý lớn trong lĩnh vực học thuật.Cụ thể, việc

phân tích về mối quan hệ dài hạn giữa chi tiêu chính phủ và tăng trưởng kinh tế đã

dẫn đến những kết luận khác nhau. Nói chung, những lý thuyết khác nhau về mối

quan hệ này có thể được tạm chia thành hai trường phái kinh tế; học thuyết Keynes

và trường phái tư tưởng của Wagner. Sự tương phản cơ bản của những lý thuyết này

là hướng theo quan hệ nhân quả. Wagner (1883) cho rằng tăng trưởng kinh tế, do

quá trình công nghiệp hóa sẽ đi kèm với sự gia tăng tỷ lệ chi tiêu công trong tổng

sản lượng quốc gia. Ngược lại, quan điểm của Keynes giả định rằng chi tiêu của

chính phủ là một công cụ của nhà nước trong việc tạo ảnh hưởng đến chính sách tài

khóa và với công cụ này sẽ làm ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế.

 Lý thuyết đường cong Kuznets về môi trường

Đường cong Kuznets (EKC) được chính tác giả là Simon Kuznets, người

từng đoạt giải thưởng Nobel về Khoa học Kinh tế, công bố lần đầu tiên vào năm

1954. Lý thuyết này mô tả mối quan hệ giữa phát triển kinh tế và bất bình đẳng thu

nhập. Đến đầu những năm 90, khái niệm mới được biết đến là “Lý thuyết đường

cong Kuznets về môi trường” được một số nghiên cứu sử dụng khi phân tích mối

quan hệ giữa chất lượng môi trường và tăng trưởng kinh tế ở các nước đang phát

triển.

Hình 1.1: Đường cong Kuznets về môi trường (EKC) bậc 2

Nguồn: Nguyễn Đinh Tuấn và Phạm Nguyễn Bảo Hạnh (2014)

Trên thế giới đã có rất nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa kinh tế và môi

trường dựa trên nền tảng lý thuyết đường cong môi trường Kuznets (EKC). Theo lý

thuyết này thì mức độ suy thoái môi trường và mức thu nhập đầu người sẽ tuân theo

quy luật đường cong U ngược Kuznets: suy thoái môi trường sẽ gia tăng trong các

giai đọan đầu của phát triển, nhưng cuối cùng sẽ đạt đến đỉnh hay ngưỡng chuyển

đổi (turning point) và bắt đầu giảm khi mức thu nhập vượt một ngưỡng nào đó

(hình 1.1).

Hình dạng của đường cong có thể giải thích như sau: trong giai đoạn đầu của

phát triển, ô nhiễm gia tăng một cách nhanh chóng do đặt ưu tiên cao cho việc gia

tăng năng suất, và người dân quan tâm nhiều đến việc làm và thu nhập hơn là không

khí hay nguồn nước sạch. Sự phát triển nhanh chóng dẫn đến việc sử dụng nhiều

hơn nguồn tài nguyên thiên nhiên và phát thải nhiều hơn các chất ô nhiễm làm suy

thoái môi trường trầm trọng. Khi thu nhập tăng lên, ngườidân có ý thức hơn về giá

trị môi trường, luật pháp, chính sách môi trường cũng như các cơ quan thi hành trở

nên nghiêm khắc và hiệu quả hơn, các công nghệ sạch, công nghệ tiên tiến được

nghiên cứu và áp dụng rộng răi tạo điều kiện cải thiện chất lượng môi trường

(Nguyễn Đinh Tuấn và Phạm Nguyễn Bảo Hạnh, 2014).

Ngoài ra, các nghiên cứu thực nghiệm gần đây còn cho thấy bằng chứng tồn

tại đường cong EKC bậc 3 với hình dạng chữ N. Điển hình như nghiên cứu của

Martinez-Zarzoso và cộng sự (2004), dùng ước lượng PMG để kiểm tra sự tồn tại

của đường cong EKC cho biến khí thải CO2 với nhóm các nước OECD và chỉ ra sự

tồn tại của một EKC bật 3 dạng chữ N cho đa số các nước trong mẫu. Balin và

Akan (2015) cũng đưa ra kết luận tương tự khi sử dụng mô hình tác động cố định

FEM cho dữ liệu bảng của 27 quốc gia phát triển trong giai đoạn 1997-2009.

Hình 1.2: Đường cong Kuznets về môi trường (EKC) bậc 3

Nguồn: Balin và Akan (2015)

1.4. Tổng quan một số nghiên cứu thực nghiệm liên quan

Đến nay đã có khá nhiều nghiên cứu xem xét tác động của chi tiêu chính phủ

đến chất lượng môi trường với các biến số đo lường như lượng khí thải CO2, lưu huỳnh dioxit (SO2), bụi PM2.5,5tiêu thụ năng lượng, việc sử dụng các hoá chất độc

hại và sự xuống cấp của hệ sinh thái,….

Frederik và Lundström (2001) báo cáo rằng tự do kinh tế cao có tác động

5Bụi PM2,5 (hay bụi mịn) là tên dùng để chỉ những hạt bụi li ti trong không khí có kích thước 2,5 micron trở xuống. 1micron (micromet) bằng 1/1000mm. Các hạt bụi trong phạm vi kích thước PM2,5 có thể đi sâu vào đường hô hấp và tới phổi. Phơi nhiễm với bụi mịn có thể gây những tác động sức khỏe tức thời như kích ứng mắt, mũi, họng và phổi, ho, hắt hơi, chảy nước mũi và khó thở. Phơi nhiễm với bụi mịn cũng có thể ảnh hưởng đến chức năng của phổi và làm nặng thêm những tình trạng bệnh như hen và bệnh tim.

khiến mức phát thải CO2 nhỏ hơn khi quy mô chính phủ là nhỏ, nhưng mức phát

thải CO2 sẽ tồi tệ hơn khi quy mô chính phủ đang rất cao. Dữ liệu cho 77 quốc gia

trong gia đoạn 1977-1996. Mặc dù mục tiêu chính của tác giả là điều tra những ảnh

hưởng của tự do chính trị và kinh tế lên lượng khí thải CO2 nhưng điều thú vị là lại

tìm thấy tác động tiêu cực của chi tiêu chính phủ đến khí thải ở các nước có thu

nhập cao. Tác giả lập luận rằng: nếu chất lượng của môi trường được xem là hàng

hóa công xa xỉ thì nó chỉ có thể được yêu cầu sau khi các nhu cầu công cộng cần

thiết hơn đã được giải quyết, điều này có nhiều khả năng xảy ra ở các quốc gia có

chi tiêu chính phủ với quy mô lớn.

Bernauer và Koubi (2006) tiến hành thực nghiệm kiểm tra các lý thuyết về

cung cấp hàng hoá công tác động đến chất lượng môi trường, sử dụng nồng độ SO2

từ các Dự án Giám sát Môi trường toàn cầu cho 107 thành phố ở 42 quốc gia từ

năm 1971 đến năm 1996.Tác giả kết luận rằng tăng tỷ trọng chi tiêu chính phủ trong

GDP dẫn đến không khí ô nhiễm nhiều hơn và mối quan hệ này không bị ảnh

hưởng bởi chất lượng của chính phủ. Tuy nhiên, họ không xem xét đến bậc hai và

bậc ba của thu nhập trong phân tích mà gán phát hiện của họ với các giả thuyết mơ

hồ rằng thu nhập cao hơn dẫn đến chính phủ lớn hơn và chất lượng không khí xấu

hơn.

Lopez và cộng sự (2011) đã cung cấp một cơ sở lý luận cho việc xác định tác

động của chi tiêu chính phủ đến ô nhiễm, dùng nhu cầu ôxy sinh học (BOD) và

nồng độ SO2 làm biến đại diện. Cụ thể, họ nhấn mạnh tầm quan trọng và tính toán

thực nghiệm tác động của các thành phần trong chi tiêu chính phủ đối với môi

trường. Họ cho rằng việc phân bổ lại thành phần chi tiêu của chính phủ đối với xã

hội và hàng hóa công có tác dụng làm giảm ô nhiễm. Kết quả này là do sự kết hợp

của bốn yếu tố, cụ thể là:

Hiệu ứng quy mô: theo đường cong Kuznets (EKC), tăng chi tiêu •

chính phủ làm tăng ô nhiễm môi trường do tăng trưởng kinh tế cao.

Hiệu ứng thu nhập: mức thu nhập cao, nhu cầu cải thiện chất lượng •

môi trường cao.

• Hiệu ứng thành phần: tăng hoạt động thâm dụng vốn con người thay

vì các ngành công nghiệp thâm dụng vốn vật chất gây nguy hại môi trường nhiều

hơn.

• Hiệu ứng kỹ thuật : giảm thiểu ô nhiễm môi trường do năng suất lao

động được cải tiến nhờ chi tiêu nhiều cho các lĩnh vực y tế và giáo dục

Hơn nữa, họ thấy rằng việc tăng tổng chi tiêu chính phủ mà không thay đổi

tỷ lệ các khoản mục chi của nó sẽ có tác động không tích cực lên chất lượng môi

trường.

Tuy nhiên, trong một nghiên cứu liên quan, Lopez và Palacios (2010) xem xét vai trò chi tiêu chính phủ và thuế môi trường6 đến chất lượng môi trường ở châu

Âu, sử dụng dữ liệu phân tích cho 21 quốc gia châu Âu trong giai đoạn 1995-2006

và kết luận rằng tổng chi tiêu chính phủ là một yếu tố tiêu cực quan trọng quyết

định ô nhiễm không khí, ngay cả khi đã kiểm soát các thành phần chi tiêu công.

Halkos và Paizanos (2012) đã sử dụng dữ liệu của 77 nước trong giai đoạn

1980-2000 để thực nghiệm kiểm tra tác động của chi tiêu chính phủ đến ô nhiễm,

đại diện bằng hai khí thải nhà kính là SO2 và CO2 . Tác giả chia tác động này thành

trực tiếp và gián tiếp, tiến hành ước lượng đồng thời hai phương trình bằng mô hình

hồi quy dữ liệu bảng.Đối với cả SO2 và CO2, chi tiêu chính phủ ước tính có tác

động trực tiếp tiêu cực đến lượng phát thải bình quân đầu người. Các tác động gián

tiếp lên SO2 được tìm thấy là tiêu cực đối với mức thu nhập thấp và sau đó trở nên

tích cực khi mức thu nhập tăng lên, trong khi đó chi tiêu chính phủ có tác động tiêu

cực đến CO2 ở tất cả các mức thu nhập của mẫu. Việc ước tính ảnh hưởng trực tiếp

tiêu cực của chi tiêu chính phủ đến ô nhiễm là phù hợp với những phát hiện trước

đó từ Lopez và cộng sự (2011), Lopez và Palacios (2010). Tuy nhiên, tác động gián

tiếp lần đầu tiên được ước tính trong bài nghiên cứu của hai tác giả đã đưa ra

khuyến nghị chính sách khác nhau tùy theo mức thu nhập của một quốc gia. Đối với

6Đối với nghiên cứu mở rộng về tác động của thuế môi trường lên ô nhiễm ,có thể tham khảo Fullerton và cộng sự (2010).

các quốc gia có GDP thấp hơn 7.094USD, giảm tỷ trọng chi tiêu của chính phủ

trong GDP không chỉ có xu hướng làm tăng thu nhập mà còn làm tăng mức phát

thải SO2. Mặt khác, khi xem xét lượng khí thải CO2 vớimột tác động đến hệ sinh

thái toàn cẩu, giảm chi tiêu chính phủ dẫn đến môi trường xuống cấp,không phụ

thuộc vào mức thu nhập. Và do đó cần phải có hệ thống pháp luật phù hợp cùng với

sự thành lập các điều ước môi trường quốc tế.

Xiao Huimin và cộng sự (2013) đã sử dụng dữ liệu bảng cho các tỉnh thành

của Trung Quốc- một trong những nước phát thải khí CO2 lớn nhất, trong giai đoạn

2000-2008 để phân tích những tác động trực tiếp và gián tiếp của chi tiêu chính phủ

địa phương đến phát thải CO2. Kết quả cho thấy tác động trực tiếp của chi tiêu

chính phủ địa phương đến lượng khí thải CO2 là tiêu cực đáng kể.Chính quyền địa

phương cũng có tác động gián tiếp đến khí thải CO2 thông qua thay đổi quy mô

kinh tế, cơ cấu công nghiệp và trình độ công nghệ. Trong phạm vi toàn bộ mẫu, các

hệ số ước tính của tác động gián tiếp là tiêu cực và hàm ý rằng chi tiêu chính phủ

cải thiện chất lượng môi trường thông qua kênh quy mô kinh tế. Các hệ số ước

lượng tổng tác động là tiêu cực hay nói cách khác, tăng tổng chi tiêu chính phủ có

tác động làm giảm lượng khí thải CO2 ở Trung Quốc.

Galinato và Galinato (2015) trình bày một mô hình lý thuyết và thực nghiệm

xem xét ảnh hưởng của chi tiêu chính phủ đến độ che phủ rừng và lượng khí thải

CO2 do phá rừng để lấy đất sản xuất nông nghiệp gây ra. Trái với các kết luận của

Lopez và cộng sự (2011), kết quả cho thấy rằng tăng chi tiêu trên hàng hóa công

không có tác động đáng kể đối với khí thải CO2 do sự tăng lên đồng thời của chi phí

biên và lợi ích biên của phát quang đất. Tuy nhiên, tăng tổng chi tiêu của chính phủ

lại làm tăng đáng kể ô nhiễm từ khí thải CO2. Các kết quả có ý nghĩa chính sách

quan trọng, đặc biệt là trong thời kỳ suy thoái, khi các nước đang phát triển sử dụng

chính sách chi tiêu phản chu kỳ làm tăng tỷ lệ chi tiêu của chính phủ trong tổng

GDP.

Gần đây hơn, Halkos và Paizanos (2015) xem xét tác động của chi tiêu chính

phủ đến ô nhiễm không khí ở Mỹ, tập trung vào lượng khí thải CO2, với bộ dữ liệu

theo quý trong giai đoạn 1973-2013. Phân loạiphát thải CO2 theo hai nguồn do sản

xuất tạo ra và tiêu dùng tạo ra, Halkos và Paizanos ước lượng một mô hình gồm

tổng chi tiêu chính phủ, lượng phát thải CO2 và các biến có liên quan khác bằng

cách sử dụng phương pháp vectơ tự hồi quy. Phân tích cho thấy rằng tăng chi tiêu

chính phủ làm giảm lượng CO2 ở cả hai nguồn phát thải. Đặc biệt, tác động này có

thể được tăng cường đáng kể bằng cách tập trung vào một khoản chi tiêu cụ thể.

Phù hợp với những phát hiện của các nghiên cứu gần đây, một đồng chi tiêu cho

hàng hóa công sẽ có tác động làm giảm khí thải CO2 nhiều hơn so với một

đồngtổng chi tiêu, cho cả khí thải CO2 do sản xuất và tiêu dùng tạo ra. Ngoài ra, chi

tiêu bảo vệ môi trường được chứng minh là hiệu quả nhất trong các loại chi tiêu

xem xét, kết quả ước tính giảm khí thải hơn 17 lần so với cùng một khoản chi cho

tổng chi tiêu chính phủ. Cuối cùng, tác động trên lên lượng khí thải CO2 là tương tự

về độ lớn cho cả hai nguồn gây ô nhiễm, nhưng khí thải do sản xuất tạo ra diễn ra

nhanh hơn.Tuy nhiên, tác giả lại không phân tích các mô hình lý thuyết cũng như

cung cấp nền tảng cho mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ và chất lượng môi

trường. Hơn nữa,các yếu tố dân chủ và tham nhũng được chứng minh thực nghiệm

có tác động đến lượng khí thải CO2 nhưnglại không được xem xét trong bài nghiên

cứu. Trong khi đó, Mỹ lại thuộc nhóm quốc gia cómức độ dân chủ cao và mức độ

tham nhũng thấp nhất thế giới.

CHƯƠNG 2. THỰC TRẠNG CHI TIÊU CHÍNH PHỦ VÀ Ô NHIỄM

KHÔNG KHÍ TẠI CÁC NƯỚC ASEAN-5 HIỆN NAY

Nội dung chương 2 giới thiệu về tình hình chi tiêu chính phủ ở các quốc gia

nghiên cứu cũng như thực trạng lượng khí thải CO2 ngày càng tăng ở các quốc gia

này. Bên cạnh đó, chương 2 cũngđưa ra cái nhìn tổng quan về tăng trưởng kinh tế

của Việt Nam so với các quốc gia trong khu vực ASEAN.

2.1. Tình hình chi tiêu chính phủ

Hình 2.1: Tỷ lệ chi tiêu chính phủ trong GDP của nhóm nước ASEAN-5 giai

đoạn 1984-2013. ĐVT: %

Nguồn: Tác giả tự vẽ từ số liệu của Penn World Table

Từ hình 2.1 có thể thấy chi tiêu chính phủ ở cả 5 quốc gia đều có nhiều biến

động qua từng thời kỳ.Các quốc gia nghiên cứu có xu hướng tăng tỷ lệ chi tiêu

chính phủ trong GDPsau cuộc khủng hoảng năm 1999 để vực dậy nề kinh tế. Nhìn

chung từ năm 2000 đến nay là tương đối ổn định với xu hướng giảm dần, ngoại trừ

Thái Lan. Trong đó Philippines là nước có tỷ lệ chi tiêu chính phủ trong GDP thấp

nhất so với 4 quốc gia còn lại, dẫn đầu là Thái Lan.

Riêng về mức chi tuyệt đối thì chính phủ Việt Nam đã tăng mức chi tiêu từ

246.711 tỷ đồng trong năm 2014lên đến 265.545 tỷ đồng năm 2015. Chi tiêu của

chính phủ trung bình giai đoạn 1990-2015 khoảng 74.287,27 tỷ đồng, đạt mức cao

nhất 265.545 tỷ đồng trong năm 2015 và mức thấp kỷ lục là 3164 tỷ đồng trong

năm 1990 (Theo Tổng cục Thống kê Việt Nam).

Chi tiêu chính phủ của Indonesia tăng lên đến 187.645,48 tỷ IDR trong quý

II năm 2016 từ 137.794,47 IDR tỷ trong quý đầu tiên của năm 2016. Chi trung bình

88.989,28 tỷ IDR trong giai đoạn 2000 - 2016, đạt mức cao nhất 272.591,10 tỷ IDR

trong quý IV năm 2015 và mức thấp kỷ lục là 21.713,30 tỷ IDR trong quý III năm

2000 (Theo báo cáo của Cục Thống kê Indonesia).

Tương tự, chi tiêu của chính phủ ở Malaysia cũng tăng từ 31.560 triệu MYR

trong quý đầu tiên năm 2016 lên 34.649 triệu MYR trong quý II năm 2016. Chi tiêu

của chính phủ trung bình là 25.565,37 triệu MYR từ năm 2005 đến năm 2016, đạt

mức cao nhất 46.893 triệu MYR trong quý IV năm 2015 và thấp nhất là 12.420

triệu MYR trong quý đầu tiên của năm 2005 (Theo báo cáo của Cục Thống kê

Malaysia).

Chi tiêu của chính phủ tại Philippines tăng từ 207.461,23 triệu PHP trong

quý đầu tiên của năm 2016 lên 254.929,73 triệu PHP trong quý II năm 2016. Bình

quân từ năm 1981 đến năm 2016 chi 109.057,90 triệu PHP, mức chi cao nhất là

254.929,73 triệu PHP trong quý II năm 2016 và thấp nhất 62.728,31 triệu PHP

trong quý đầu tiên của năm 1986 (Theo báo cáo của Ban điều phối thống kê quốc

gia Philippines).

Khác với bốn nước trên, tại Thái Lan chi tiêu chính phủ trong hai quý đầu

năm 2016 có xu hướng giảm từ 391.454 triệu THB trong quý I giảm xuống còn

375.513 triệu THB trong quý II năm 2016. Chính phủThái Lan chi trung bình

236.970,18 triệu THB từ năm 1993 đến năm 2016, đạt mức chi cao nhất 391.454

triệu THB trong quý I năm 2016 và mức thấp nhất là 113.953 triệu THB trong quý I

năm 1993 (Theo báo cáo của NESDB, Thái Lan).

Nhìn chung, chính phủ các nước ASEAN-5 đều có xu hướng giảm tỷ lệ chi

tiêu trong GDP qua các năm nhưng lại có tốc độ tăng trưởng kinh tế ấn tượng. Tuy

nhiên, tại các quốc gia này thường hoạt động chủ yếu của thị trường không đảm bảo

quy luật tự do cạnh tranh. Phần lớn giá cả tại những nước này được quyết định bởi

chính phủ, nhằm tạo điều kiện cho kinh tế tiếp tục phát triển hoặc đảm bảo mức

sống tối thiểu cho nhân dân. Bên cạnh đó, sự can thiệp của chính phủ cũng làm lệch

đi hoạt động của thị trường tự do đã đưa đến một số tác động tiêu cực lên môi

trường như sau:

- Phần lớn nguồn thu của chính phủ được sử dụng vào các khoản chi trợ cấp

ổn định giá mà không dùng đúng vào mục đích phát triển kinh tế hoặc cải thiện môi

trường.

-Trợ giá các mặt hàng có liên quan đến môi trường sẽ khuyến khích sự lạm

dụng tài nguyên hoặc hủy hoại môi trường (ví dụ, trợ giá cho phân bón…)

-Thu hút việc sử dụng tài nguyên vào những ngành được trợ giá do nhà sản

xuất có thể tìm thấy lợi nhuận trong các lĩnh vực này, khiến cho mục đích sử dụng

tài nguyên vào những hoạt động quan trọng, cần thiết hơn không đạt được.

2.2. Tăng trưởng kinh tế của quốc gia ASEAN-5

ASEAN lâu nay luôn là khu vực tăng trưởng cao và ổn định hơn các khu vực

khác. Theo nhóm Nghiên cứu vĩ mô ASEAN-Ngân hàng Standard Chartered, trong

giai đoạn 1980-2013, tốc độ tăng trưởng hàng năm của ASEAN cao hơn tốc độ tăng

trưởng toàn cầu 2 điểm phần trăm. Thành tựu này đã thu hẹp khoảng cách GDP

bình quân đầu người giữa ASEAN và mức bình quân toàn cầu từ 6 lần vào năm

1980 xuống còn 2,7 lần vào năm 2013. Đáng chú ý hơn nữa là tốc độ tăng trưởng

của khu vực luôn được duy trì ổn định. Từ 1980 đến 2013, tốc độ tăng trưởng chung

đạt trên 5%/năm, ngoại trừ thời gian khủng hoảng tài chính châu Á và khủng hoảng

tài chính toàn cầu.

Khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã khiến tốc độ tăng trưởng GDP

của các nước ASEAN trồi sụt mạnh trong khoảng thời gian từ năm 2007 - 2011. Ít

có nước nào trong khu vực có được sự ổn định trong giai đoạn này.

Trường hợp ổn định nhất trong ASEAN là Indonesia với tốc độ tăng trưởng

ở mức 6,2% vào năm 2010, 6,5% vào năm 2011 và khoảng 6,1% vào năm 2012.

Trước đó, ngay cả năm tệ hại nhất của kinh tế thế giới là năm 2009 thì tăng trưởng

GDP của Indonesia cũng chỉ giảm xuống mức 4,6%.

Trường hợp trải qua nhiều sóng gió nhất có lẽ là Thái Lan, với mức thụt lùi -

2,3% vào năm 2009 và mức tăng trưởng gần như bằng 0 vào năm 2011. Xen kẽ

giữa các năm đó, Thái Lan đạt được tốc độ tăng trưởng bùng nổ năm 2010 với

7,8%.Malaysia cùng chịu chung số phận với tốc độ tăng trưởng GDP giảm liên tục

trong 3 năm gần nhất. Nước này cũng chứng kiến sự suy giảm điểm tăng trưởng từ

7,2% (năm 2010) xuống còn 5,1% năm 2011.

Philippines cũng có tăng trưởng trồi sụt đáng đáng kể trong những năm vừa

qua. Tốc độ tăng GDP của nước này đã lên tới mức 7,6% năm 2010, nhưng lại tụt

xuống 3,7% vào năm 2011.

Tăng trưởng GDP các nước còn lại trong ASEAN cũng có những diễn biến

tương tự, tuy nhiên, xét về tổng thể đến hết năm 2011, các nước ASEAN đã vượt

qua những ảnh hưởng tiêu cực của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008.

Trên thực tế, trong thời gian qua, mặc dù chịu sự tác động của cuộc khủng

hoảng nợ công châu Âu, sự suy yếu của kinh tế Mỹ và sự tăng trưởng chậm lại của

nền kinh tế Trung Quốc và Ấn Độ, song trong năm 2013, kinh tế khu vực ASEAN-

5 vẫn giữ được mức tăng trưởng cao. Theo Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), tăng trưởng

kinh tế của ASEAN năm 2013 đạt khoảng 5,2%. Trong đó, tốc độ tăng trưởng GDP

của Indonesia khoảng 6,1%, Malaysia khoảng 4,4%, Philippines khoảng 4,2%, Thái

Lan khoảng 5,5%.Riêng về Việt Nam,năm 2013, quy mô GDP của Việt Nam đạt

171 tỷ USD, ghi nhận mức tăng trưởng 5,4%, cao hơn so với mức 5,2% của năm

2012 và cũng cao hơn mức bình quân 5,2% của các nước ASEAN trong cùng năm.

Điều này cho thấy những nỗ lực của Việt Nam trong bối cảnh kinh tế khó khăn hiện

nay, đặc biệt trong lĩnh vực công nghiệp. Dịch vụ hiện đang là ngành đóng góp lớn

trong tăng trưởng kinh tế năm 2013 của Việt Nam chiếm 43,3% GDP, cao hơn mức

41,7% của năm trước đó, tốc độ tăng trưởng đạt 6,6%, cao hơn tốc độ 5,9% của

năm trước đó.

Hình2.2: Thu nhập bình quân đầu người theo giá so sánh 2010 của nhóm nước

ASEAN-5 giai đoạn 1984-2013. ĐVT: nghìn USD

Nguồn: World Bank

Quy mô nền kinh tế hiện hành của Việt Nam tương đối thấp so với các nước

ASEAN, nhưng mức chênh lệch này ngày càng thu hẹp đáng kể trong những năm

gần đây. Nếu như năm 2005, quy mô tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Việt Nam

chỉ bằng 1/3 Thái Lan, gần 1/2 Singapore, gần 1/5 Indonesia thì đến năm 2013 con

số này đã cải thiện đáng kể: bằng 1/2 Thái Lan và trên 1/2 Singapore.

Mạc dù khoảng cách thu nhập giữa Việt Nam và các nước trong khu vực

ASEAN được thu hẹp trong 20 năm qua nhưng so với các nước trong khu vực

ASEAN, GDP bình quân đầu người của Việt Nam đứng thứ 7/10 và thấp nhất trong

số các quốc qia đang nghiên cứu. Thực tế này cho thấy, sự chênh lệch này vẫn còn

lớn vào thời điểm hiện tại. Việt Nam vẫn bị tụt hậurất xa so với các nền kinh tế lớn

của ASEAN và phải mất thời gian dài mới có thể theo kịp.

2.3. Tình hình ô nhiễm không khí

2.3.1. Lượng khí thải CO2 ngày càng gia tăng

Hình 2.3: Lượng khí thải CO2 bình quân đầu người của nhóm nước

ASEAN-5 giai đoạn 1984-2013. ĐVT: tấn/người

Nguồn: WorldBank

Lượng khí thải CO2 bình quân đầu người ở các quốc gia nghiên cứu vẫn liên

tục tăng trong giai đoạn 1984-2013. Ngoại trừ Indonesia, Việt Nam và Philippines

thì 2 quốc gia còn lại là Malaysia và Thái Lan có lượng khí thải CO2 bình quân đầu

người cao vượt trội với 8.03 tấn/người đối với Malaysia vào năm 2013, cao hơn gấp

8 lần so với Philippines tại thởi điểm đó.

Hình 2.4: Tỷ lệ các nguồn phát thải khí CO2 nhìntừ quá trình đốt cháy

nhiên liệu, giai đoạn 1984-2013 cho các nước ASEAN-5

Nguồn: Tính toán từ số liệu của WorldBank

Trong các nguồn phát thải khí CO2 từ quá trình đốt cháy năng lượng thì

nguồn sản xuất nhiệt điện chiếm tỷ lệ cao nhất và vẫn đang có xu hướng tăng lên.

Theo đánh giá của Tổng cục Năng lượng (Bộ Công Thương), cũng như các nền

kinh tế khác trên thế giới, nhiệt điện than là một trong các nguồn thải CO2 chính và

lớn ở Việt Nam. Năm 2010, hơn 1/2 công suất đặt trong hệ thống điện Việt Nam

thuộc về nhiệt điện. Trong đó, nhiệt điện than chiếm 18,5 %, nhiệt điện khí và dầu

chiếm 36,6%.

Hình 2.5: Tỷ lệ các nguồn phát thải khí CO2 nhìn từ quá trình đốt cháy

nhiên liệu cho các nước ASEAN-5, năm 2013.

Nguồn: Số liệu WorldBank

Tỷ lệ này ở các quốc gia khác còn cao hơn, đặc biệt là Malaysia với 54% khí

thải CO2 là từ các nhà máy nhiệt điện.

Trong các nguồn thải CO2 trong nền kinh tế của Việt Nam thì ba lĩnh vực

luôn dẫn đầu từ năm 1984 đến nay đó là: ngành công nghiệp và xây dựng, ngành

sản xuất nhiệt điện và khí thải từ các phương tiện giao thông. Việc chậm đổi mới và

sử dụng các công nghệ lạc hậu của phần lớn các doanh nghiệp đang là một trong

những nguyên nhân dẫn đến tình trạng trên.

2.3.2. Hậu quả kinh tế

Biến đổi khí hậu là một trong các yếu tố quan trọng quyết định đến việc

ASEAN có thể giải quyết được vấn đề đói nghèo và cải thiện chất lượng cuộc sống

cho người dân hay không. Theo một nghiên cứu năm 2015 của ADB, ước tính thiệt

hại kinh tế do biến đổi khí hậu tại khu vực lên đến 60%, cao hơn dự toán năm 2009

và có xu hướng tiếp tục tăng nếu các biện pháp giảm thiểu tác động không được

nhanh chóng thực hiện. Dự đoán điều này sẽ gây sụt giảm 11% tổng GDP trong khu

vực vào năm 2100.

Hơn nữa, thời tiết khắc nghiệt liên quan đến biến đổi khí hậu sẽ dẫn đến lũ

lụt thường xuyên. Lũ lụt kết hợp với nước biển dâng sẽ nhấn chìm nhiều vùng đất

đai ven biển, tàn phá cơ sở hạ tầng, nông nghiệp và buộc hàng triệu người phải di

cư. Cái vòng luẩn quẩn sẽ tiếp tục diễn ra như vậy với những hậu quả ngày một

nặng nề hơn.Trong khi đó, chi phí ứng phó với biến đổi khí hậu là tương đối cao.

Tuy vậy, những lợi ích kinh tế thu về từ các hoạt động nhằm ổn định khí hậu và

thích ứng với tác động của biến đổi khí hậu vượt xa chi phí bỏ ra, mà theo các nhà

nghiên cứu ước tính có thể gấp tới 11 lần.

2.3.3. Hướng đến công nghệ CCS-Phát triển nền kinh tế carbon thấp

Ở cá nước Đông Nam Á, một trong những vấn đề cần ưu tiên hàng đầu là

giảm tốc độ phá rừng, tạo ra hiệu quả tức thì đối với việc giảm phát thải và thậm chí

có thể giảm một nửa tổng thiệt hại từ biến đổi khí hậu.

Vụ cháy rừng năm 2015 ở Indonesia đã phá hủy 3 triệu hecta đất và làm thiệt

hại khoảng 14 tỷ USD.Nông lâm nghiệp, y tế, giao thông vận tải và du lịch chịu tổn

thất nặng nề.Nhưng đáng báo động hơn cả là tác động của thực trạng này tới khí

hậu của Indonesia và các nước lân cận.Năm 2015, Indonesia đã trở thành quốc gia

phát thải lượng carbon lớn nhất thế giới.Vì các đám cháy này mà khói mù trung

bình hàng ngày trong tháng 9 và tháng 10 tại Indonesia cao hơn bình thường tới 10

lần.

Giải pháp hiệu quả hiện nay mà các nước Đông Nam Á cần triển khai là đẩy

mạnh nỗ lực sử dụng công nghệ thân thiện với môi trường như thu giữ và ngưng tụ

carbon (CCS), các công nghệ tiết kiệm năng lượng, cải thiện và giảm sử dụng năng

lượng. Đây chính là phương án tối ưu nhằm giảm lượng khí thải dài hạn. Nếu không

thay đổi mô hình sử dụng năng lượng hiện có, bao gồm từ than đá và dầu mỏ, ước

tính lượng khí thải nhà kính trong khu vực có thể tăng thêm 60% vào năm 2050.

Ngày 29/10/2015, tại Hà Nội, Hội nghị Bộ trưởng Môi trường ASEAN lần

thứ 13 đã thông qua Tuyên bố chung ASEAN về Biến đổi khí hậu năm 2015. Sự

kiện này được đánh giá là một bước khởi đầu cho lộ trình hướng tới phát triển môi

trường bền vững, ứng phó và thích ứng với biến đổi khí hậu của cộng đồng ASEAN.7

Thời gian qua, một số nghiên cứu về CCS ở các nước phát triển đã được tiến

hành tại 4 nước Đông Nam Á (Philippines, Indonesia, Thái Lan và Việt Nam).

Nghiên cứu này ở Việt Nam đã đánh giá, phân tích 60 nguồn tĩnh phát thải CO2

(trong đó có 31 nhà máy nhiệt điện) có tổng phát thải CO2 khoảng 64 triệu tấn/năm

và ghi nhận Việt Nam có tiềm năng ứng dụng công nghệ CCS về mặt kỹ thuật

nhưng nhiều thách thức. Trọng tâm trước hết của CCS ở Việt Nam sẽ hướng vào

nhóm năng lượng hoá thạch để tìm cách sử dụng năng lượng sạch giúp cải thiện

môi trường, đồng thời sẽ hỗ trợ Việt Nam trong việc tăng cường công nghệ năng

lượng sạch.

Công nghệ CCS với 3 khâu chính là: thu carbon, vận chuyển carbon và lưu

giữ carbon đã khả thi về mặt kỹ thuật và đang từng bước được thương mại hoá ở

các nước phát triển. Để công nghệ này có thể được ứng dụng mở rộng hơn, một số

khía cạnh công nghệ, pháp lý và cơ chế chính sách cần được quốc tế hoá kết hợp

với tiếp cận cụ thể ở từng quốc gia, đặc biệt là nước đang phát triển như Việt Nam.

Theo đó, ứng dụng CCS vào Việt Nam, bước đầu là đánh giá tiềm năng và tìm hiểu

7http://asean.thuvienphapluat.vn/tin-tuc-su-kien/tin-tuc-van-hoa-xa-hoi/Cuoc-chien-chong-bien-oi-khi- hau.html

8 http://vov.vn/Print.aspx?id=303265

khuôn khổ pháp lý, cơ chế chính sách hiện có và rào cản để xác định hướng giải quyết.8

CHƯƠNG 3. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Nội dung chương 3 trình bày mô hình nghiên cứu tác động của chi tiêu chính

phủ đối với lượng khí thải CO2, thống kê các biến độc lập sử dụng trong mô hình,

trình bày nguồn dữ liệu và phương pháp nghiên cứu được sử dụng cho mô hình

nghiên cứu.

3.1. Mô hình nghiên cứu

Luận văn ước tính tác động của chi tiêu chính phủ trong GDP đến lượng khí

thải CO2 bằng cách sử dụng mô hình nghiên cứu thực nghiệm tương tự Halkos và

Paizanos (2012).Theo cách tiếp cận của hai tác giả, chi tiêu chính phủ có ảnh hưởng

đến khí thải CO2 và SO2 với hai tác động trực tiếp và gián tiếp như hình 3.1.

Hình 3.1 Cơ chế tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải CO2

và SO2 theo Halkos và Paizanos (2012)

Nguồn: Tác giả tự vẽ

Tác động trực tiếp theo (1) là tác động của chi tiêu chính phủ kỳ trước đến

lượng khí thải kỳ này. Tác động gián tiếp thông qua tác động của chi tiêu chính phủ

đến thu nhập bình quân đầu người (2a) theo các lý thuyết tăng trưởng và tiếp theo là

tác động của thu nhập bình quân đầu người đến khí thải (2b) theo học thuyết đường

cong môi trường Kuznets (EKC). Kết quả nghiên cứu của hai tác giả củng cố thêm

học thuyết EKC rằngthu nhập có thể tác động đến môi trường theo 3 giai đoạn của

thu nhâp: giai đoạn đầu khi nền kinh tế còn lạc hậu thì thu nhập tăng chủ yếu dựa

vào nông nghiệp nên sẽ có tác động ngược chiều đến lượng khí thải; giai đoạn tiếp

theo khi nền kinh tế tăng trưởng dựa vào sản xuất công nghiệp, sử dụng nhiều nhiên

liệu hóa thạch dẫn đến lượng khí thải tăng lên; và cuối cùng khi nền kinh tế tăng

trưởng cao, các quốc gia sẽ quan tâm đến vấn đề bảo vệ môi trường đồng thời

ngành dịch vụ chiếm tỷ trọng lớn sẽ có tác động ngược chiều đến lượng khí thải.

Bài nghiên cứu của hai tác giả trên sử dụng mẫu dữ liệu cho 77 quốc gia,

trong đó có 3 quốc gia ASEAN là Indonesia, Philippines và Thái Lan. Dựa trên mô

hình trên, luận văn ước tính tác động của chi tiêu chính phủ trong GDP đến lượng

khí thải CO2 cho 5 quốc gia ASEAN bao gồm Indonesia, Malaysia, Philippines,

Thái Lan và Việt Nam thời kỳ 1984-2013 nhằm làm rõ tác động của chi tiêu chính

phủ đến lượng khí thải CO2 cho nhóm các quốc gia này, đồng thời đối chiếu với kết

quả từ bài nghiên cứu của Halkos và Paizanos (2012).Ngoài ra, các biến số trong

mô hình đề xuất của họ đều có thể dễ dàng thu thập được dữ liệu từ các nguồn dữ

liệu thứ cấp đáng tin cậy như WorldBank, PWT,... Khác với mô hình gốc, trong

phạm vi bài nghiên cứu, luận văn sẽ không xem xét tác động đến lượng khí thải SO2

vì hạn chế về mặt dữ liệu cũng như phạm vi hiệu lực của nó. Xét thấy 2/3 lượng

SO2 di chuyển ra khỏi bầu khí quyển trong vòng 10 ngày sau khi phát thải, tác động

của nó chủ yếu là địa phương hoặc khu vực, do đó xem như SO2 đã được kiểm soát.

Ngược lại, CO2 thì không, thời gian tồn tại trong khí quyển của nó kéo dài từ 50 đến

200 năm và do đó tác động của nó là toàn cầu.

ln(

   



ln(



(ln(

gdpc



(ln(

gdpc



 (3.1)

pc ) it

  1

govshare it

 1

 2

gdpc ) it

 3

2 ) ) it

 4

3 ) ) it

  X it it

gdpc





Mô hình nghiên cứu cụ thể như sau:

   t 1

govshare it

 2

(3.2)

Phương trình (3.1) là phương trình bậc ba EKC, mở rộng với tỷ lệ chi tiêu

chính phủ trên GDP thực cùng với một vector các biến giải thích Xit bao gồm: tỷ lệ

đầu tư trên GDP (i) đại diện cho chứng khoán vốn, thương mại trên GDP (to) để

kiểm tra xem liệu thương mại quốc tế có ảnh hưởng đến ô nhiễm không. Do tác

động của chi tiêu chính phủ có thể không xảy ra tức thời nên độ trễ một kỳ của chi

tiêu chính phủ được sử dụng. ∂i là hiệu ứng quốc gia có thể cố định hoặc ngẫu

nhiên, ζt là hiệu ứng thời gian chung cho tất cả các nước và εit là nhiễu trắng với

những tính chất mong muốn thông thường.Như vậy phương trình (3.1) sẽ thể hiện

tác động (1) và (2b) trong hình 3.1

Phương trình (3.2) là một mô hình Solow tăng cường, được sử dụng rộng rãi

trong lý thuyết tăng trưởng (Mankiw và cộng sự, 1992; Barro, 1998). Nó thể hiện

thu nhập như một hàm của chi tiêu chính phủ trong GDP và các yếu tố giải thích

khác Zit như tỷ lệ đầu tư trên GDP (i), tốc độ tăng trưởng dân số (pop) để xem xét

các tác động của môi trường kinh tế vĩ mô và một thước đo độ mở thương mại quốc

tế (to). Cuối cùng, γi và δt đại diện cho hiệu ứng quốc gia và thời gian, uit là sai

số.Phương trình này sẽ thể hiện tác động (2a) trong hình 3.1.

Trong đó:

-Biến phụ thuộc: pcit là lượng khí thải CO2 bình quân đầu người, đại diện cho

chất lượng môi trường.

-Biến độc lập chính: govshareit là biến chi tiêu chính phủ được tính bằng tỷ lệ

chi tiêu chính phủ trên GDP thực.

Với hai tác động trực tiếp và gián tiếp, tổng tác động của chi tiêu chính phủ



(





đến ô nhiễm có thể được biểu diễn như sau:

c (p ) dgovshare



 (p ) c (gdp ) c



 gdpc )  govshare

(p ) c govshare t

 1

(3.3)

Biểu thức đầu là tác động trực tiếp và sau là tác động gián tiếp thông qua

biến trung gian thu nhập bình quân đầu người. Cần lưu ý rằng tác động trực tiếp vẫn

không đổi trong suốt dãy thu nhập, trong khi đó tác động gián tiếp và do đó là tổng

tác động sẽ phụ thuộc vào mức thu nhập bình quân đầu người vì bao gồm thu nhập

bậc hai và bậc ba trong phương trình (3.1).

3.2. Mô tả dữ liệu

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 5 quốc gia thuộc khu vực ASEAN bao

gồm: Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan và Việt Nam, trong khoảng thời

gian từ năm 1984 đến năm 2013. Với các biến cụ thể như bảng 3.1.

Bảng 3.1: Các biến số của mô hình, ký hiệu và nguồn thu thập dữ liệu.

STT Ký hiệu Tên biến Nguồn dữ liệu

pc WorldBank 1 Khí thải CO2 bình quân đầu người (tấn/người)

2 govshare Chi tiêu chính phủ trên GDP thực Penn World Table 9.0 bình quân đầu người (%)

3 gdpc WorldBank GDP bình quân đầu người, theo giá so sánh đô la Mỹ năm 2010($2010)

4 i Penn World Table 9.0 Đầu tư trên GDP thực bình quân đầu người(%)

5 to Độ mở thương mại(%) WorldBank

6 pop Tốc độ tăng dân số hàng năm(%) WorldBank

(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)

Với các dữ liệu thu thập được, tác giả tiến hành phương pháp thống kê chung

nhằm kiểm tra những đặc tính của các biến. Thống kê mô tả đưa ra cái nhìn toàn

diện về dữ liệu, cung cấp các thước đo phản ánh tổng quát đối tượng nghiên cứu,

xem xét mức độ thay đổi cũng như sự đồng đều của dữ liệu ở các biến thu thập

trong nghiên cứu thực nghiệm thông qua giá trị tính toán có được, phát hiện ra

những quan sát sai lệch trong cỡ mẫu thu thập nghiên cứu.

Các biến trong phương trình trên đều được lấy logarite tự nhiên để ước lượng

các hệ số co giãn.Kết quả thống kê mô tả được trình bày trong bảng 3.2, thực hiện

thống kê bằng phần mềm Stata chỉ ra phạm vi khoảng giá trị, giá trị trung bình và

độ lệch chuẩn của các biến sử dụng trong nghiên cứu.

Bảng 3.2: Thống kê mô tả các biến số trong mô hình

Số quan Trung Độ lệch Giá trị nhỏ Giá trị lớn Biến bình chuẩn sát nhất nhất

150 0.41 0.87 -1.31 2.08 lnpc

150 2.77 0.22 2.15 3.30 lngovshare

150 7.71 0.79 5.96 9.22 lngdpc

150 3.11 0.40 1.96 3.92 lni

150 4.47 0.53 2.94 5.40 lnto

150 0.42 0.53 -1.95 1.08 lnpop

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata (Phụ lục 1)

Biến lnpc dao động từ khoảng giá trị -1.31 tới giá trị 2.08 với giá trị trung

bình của cỡ mẫu 0.41, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 0.87. Dữ liệu dao động ổn

định, giá trị của độ lệch chuẩn lớn hơn so với giá trị trung bình.

Biến lngovshare dao động từ khoảng giá trị 2.15 tới giá trị 3.3 với giá trị

trung bình của cỡ mẫu 2.77, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 0.22. Dữ liệu dao

động ổn định, giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn so với giá trị trung bình.

Biến lngdpc dao động từ khoảng giá trị 5.96 tới giá trị 9.22 với giá trị trung

bình của cỡ mẫu 7.71, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 0.79. Dữ liệu dao động ổn

định, giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn so với giá trị trung bình.

Biến lni dao động từ khoảng giá trị 1.96 tới giá trị 3.92 với giá trị trung bình

của cỡ mẫu 3.11, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 0.4. Dữ liệu dao động ổn định,

giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn so với giá trị trung bình.

Biến lnto dao động từ khoảng giá trị 2.94 tới giá trị 5.4 với giá trị trung bình

của cỡ mẫu 4.47, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 0.53. Dữ liệu dao động ổn định,

giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn so với giá trị trung bình.

Biến lnpop dao động từ khoảng giá trị -1.95 tới giá trị 1.08 với giá trị trung

bình của cỡ mẫu 0.42, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 0.53. Dữ liệu dao động ổn

định, giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn quá nhiều so với giá trị trung bình.

Qua phần thống kê mô tả chung cho các biến trong mô hình theo bảng 3.2,

đa phần các giá trị độ lệch chuẩn của mẫu nghiên cứu đều nhỏ hơn so với giá trị

trung bình hoặc có lớn hơn nhưng chênh lệch không đáng kể. Chỉ có hai biến lnpc

và lnpop biểu hiện lần lượt cho lượng khí thải CO2 và tốc độ tăng dân số của mỗi

quốc gia là có sự chênh lệch. Tuy nhiên nhìn chung trong tổng thể thì dữ liệu tương

đối đồng đều giữa các biến với nhau. Với cỡ mẫu nghiên cứu gồm 150 quan sát, là

cỡ mẫu chấp nhận được để thực hiện hồi quy trong thống kêtheo Greene (1991). Dữ

liệu thu thập nghiên cứu hoàn toàn phù hợp để có thể thực hiện các ước lượng của

mô hình.

3.3. Phương pháp nghiên cứu

3.3.1. Phương pháp hồi quy

Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây thường sử dụng phương pháp hồi quy

bình phương nhỏ nhất (OLS) với dữ liệu gộp của các quốc gia.Phương pháp OLS sử

dụng dữ liệu chéo gộp các quốc gia có thể giải quyết tất cả các dữ liệu như thể chỉ

có một điểm thời gian duy nhất. Mô hình được đưa ra:

i,t

(3.4) Yi,t= α+ βXi,t +

Mô hình theo phương trình (3.4) không quan tâm đến bất kỳ sự khác biệt tồn

tại giữa các quốc gia hay những tác động theo thời gian. Bởi vì, các yếu tố ảnh

hưởng có thể còn là do yếu tố nội tại của quốc gia, doanh nghiệp đang xét như văn

hóa, nhân viên,… việc xử lý dữ liệu của các quốc gia, doanh nghiệp như nhau,

không có sự khác biệt sẽ gây ra sự sai lệch, do giả định bỏ qua sự không đồng nhất

giữa các quốc gia.

Hầu hết, các nghiên cứu thực nghiệm gần đây khi nghiên cứu về các quốc gia

thường sử dụng phương pháp dữ liệu bảng để kiểm soát và loại bỏ những đặc điểm

tác động khác biệt của các quốc gia, không quan sát được.

Theo Baltagi (2008), thực hiện nghiên cứu dữ liệu bảng đạt được 6 ưu điểm

sau: dữ liệu bảng liên hệ đến các quốc gia theo thời gian nên chắc chắn có tính

không đồng nhất trong các quốc gia này, các kỹ thuật ước lượng dựa trên dữ liệu

bảng có thể tính đến tính không đồng nhất đó một cách rõ ràng bằng cách bao gồm

biến chuyên biệt theo quốc gia; kết hợp chuỗi thời gian của các quan sát chéo, dữ

liệu bảng cho chúng ta dữ liệu chứa nhiều thông tin hữu ích hơn, tính biến thiên

nhiều hơn, ít hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến hơn, nhiều bậc tự do hơn và

hiệu quả cao hơn; nghiên cứu quan sát lặp đi lặp lại của các đơn vị chéo, dữ liệu

bảng phù hợp hơn cho việc nghiên cứu động thái thay đổi theo thời gian của các

đơn vị chéo này; có thể phát hiện và đo lường tốt hơn các tác động mà người ta

không thể quan sát được trong dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu chéo thuần túy;

có thể nghiên cứu các mô hình hành vi phức tạp hơn; cung cấp dữ liệu đối với vài

nghìn đơn vị, dữ liệu bảng có thể giảm đến mức thấp nhất hiện tượng chệch có thể

xảy ra nếu chúng ta gộp các quốc gia.

Thay thế cho mô hình theo phương trình (3.4) là mô hình có hệ số chặn α

khác nhau giữa các quốc gia:

i,t

(3.5) Yi,t= αi + βXi,t +

Các đặc điểm khác biệt không quan sát được được biểu hiện bởi các hằng số

αi khác nhau giữa các quốc gia.

Mô hình dữ liệu bảng trong phương trình (3.5) xem xét đặc điểm riêng của

các quốc gia và kỹ thuật ước lượng tập trung sử dụng các thông tin có sẵn về sự

khác biệt trong biến thiên có thể quan sát được thông qua phương pháp biến giả.

Cần nghiên cứu xác định sự khác biệt tự nhiên và chỉ rõ mô hình dựa trên các kiểm

định thống kê lựa chọn giữa mô hình OLS (pooled regression) và mô hình đặc trưng

dữ liệu bảng (mô hình yếu tố cố định - fixed effect regression), mô hình yếu tố ngẫu

nhiên - random effect regression).Sau đó, lựa chọn mô hình thực sự phù hợp với đặc

điểm dữ liệu mẫu nghiên cứu.

Giả sử rằng có một dữ liệu bảng chứa thông tin liên quan đến khoảng thời

gian t (t=1,2,…,T) và một số lượng i như là các quốc gia…(i=1,2,…,n), mô hình có

K biến. Hãy xem xét một mô hình có hệ số chặn thay đổi theo các quốc gia nhưng

nó không đổi theo thời gian và độ dốc là không đổi đối với các quốc gia và theo thời

gian:

i,t

(3.6) Yi,t= αi + ∑βk Xkit +

Để ước lượng mô hình này, có thể đặt giả định về hệ số chặn :

(3.7) αi = τ + vi

Điều này có nghĩa rằng có một phần hệ số chặn theo thời gian không đổi cho

tất cả các quốc gia (τ) và một phần hệ số chặn sẽ thay đổi cho mỗi quốc gia (vi).

Dựa vào phương trình (3.7), có hai loại mô hình được thảo luận: mô hình tác động

cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên. Trong mô hình tác động cố định, vi là một

tham số cố định,Xkit và vi tương quan. Trong khi đó, trong một mô hình tác động

ngẫu nhiên, vi là một biến ngẫu nhiên,Xkit và vi là không tương quan. Mô hình tác

động cố định có thể được ước tính bởi mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất biến

giả (LSDV), trong đó các tác động trong mô hình và giữa các mô hình có hiệu

lực.Mô hình tác động ngẫu nhiên được ước tính bằng phương pháp bình phương

nhỏ nhất tổng quát (GLS) và phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi

(FGLS).Khi cấu trúc dữ liệu tồn tại phương sai thay đổi, phương pháp GLS được sử

dụng Greence (2000).Nếu chưa biết, FGLS được sử dụng.

Trong ước lượng phương trình (3.1) và (3.2) cần phải xem xét các đặc điểm

khác biệt không quan sát được giữa các nước. Phương pháp chuẩn là sử dụng mô

hình tác động cố định FEM và tác động ngẫu nhiên REM, lựa chọn tùy thuộc vào

giả thuyết mối tương quan có thể có giữa các thành phần sai số đặc trưng và các

biến giải thích.Khi tồn tại mối tương quan này, ước lượng tác động ngẫu nhiên

không phù hợp và hiệu quả mà tác động cố định sẽ thích hợp hơn (Halkos và

Paizanos, 2012).

Ví dụ, trong phương trình (3.1), các đặc tính quốc gia riêng biệt có thể bao

gồm sự khác biệt về khí hậu, địa lý và nguồn nhiên liệu hóa thạch, tất cả yếu tố này

có khả năng tương quan với lượng khí thải CO2 (Leitao, 2010). Ngoài ra, còn có

khả năng các đặc tính quốc gia không quan sát được có tương quan với thu nhập

bình quân đầu người và các biến giải thích khác, do đó tác động cố định sẽ phù hợp

hơn.

Để kiểm soát vấn đề nội sinh giữa các nhân tố biến độc lập và biến phụ

thuộc-tác động ngược-thường tồn tại trong các học thuyết kinh tế, tác giả sử dụng

phương pháp GMM, đề xuất trên dữ liệu bảng Arellano và Bond (1991) với kiểm

soát hồi quy hai bước.Ngoài ra, trong trường hợp mô hình có tính chất động (biến

trễ phụ thuộc đóng vai trò là biến giải thích trong phương trình hồi quy) cũng như

tồn tại biến nội sinh trong mô hình thi GMM vẫn là phương pháp ước lượng phù

hợp. Tuy nhiên, hạn chế lớn nhất cũa GMM là không đề cập đến tác động dài hạn

được thể hiện trong các mối quan hệ đồng liên kết. Để khắc phục vấn đề tồn tại trên,

Pesaran và Smith (1995), Pesaran (1997), Pesaran và cộng sự (1999) đã đề xuất

phương pháp PMG ( Pooled Mean Group).

Các ước lượng dữ liệu bảng như FE, RE, GMM đòi hỏi tham số đồng nhất

giữa các đơn vị bảng. Ngoài ra, do không xét đến tính đồng liên kết nên kết quả ước

lượng của các hệ số hồi quy ở những phương pháp trên có thể bị chệch và không

nhất quán trong dài hạn.Vấn đề này sẽ trở nên trầm trọng khi T lớn.Theo Pesaran và

Smith (1995), phương pháp ước lượng PMG cho kết quả ước lượng các tham số có

giá trị trung bình nhất quán.Pirotte (1999) còn cho rằng phương pháp PMG sẽ cho

kết quả ước lượng trong dài hạn hiệu quả với cở mẫu lớn.Nó cho phép các tham số

độc lập trong toàn bộ nhóm và không xét đến tính đồng nhất có thể có giữa các

nhóm.

Vì vậy PMG sẽ thích hợp để ước lượng hệ số hồi qui dài hạn, đồng thời kiểm

soát sự tồn tại tương quan chéo (cross-section dependence) trong dữ liệu bảng.

Martinez-Zarzoso và Bengochea-Morancho (2004) đã áp dụng ước lượng PMG để

kiểm tra sự tồn tại của đường cong EKC cho biến khí thải CO2 với nhóm các nước

OECD và chỉ ra sự tồn tại của một EKC bậc 3 dạng chữ N cho đa số các nước trong

mẫu.

3.3.2. Các kiểm định mô hình 3.3.2.1. Hiện tượng đa cộng tuyến

Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập

(các biến giải thích) với nhau. Hiện tượng đa cộng tuyến có thể phân ra hai loại: đa

cộng tuyến hoàn hảo và đa cộng tuyến không hoàn hảo.

Trong quá trình hồi quy, kết quả hồi quy có hệ số xác định R2 cao nhưng tỷ

số t thấp, tương quan cặp giữa các biến giải thích cao, xét tương quan riêng, hồi quy

phụ thấy có tồn tại hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập thì mô hình đã vi

phạm giả thiết hồi quy - hiện tượng đa cộng tuyến.

Hiện tượng đa cộng tuyến sẽ dẫn đến một số hậu quả như: phương sai và

hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn, khoảng tin cậy rộng lớn, tỷ số t mất ý

nghĩa, hệ số xác định cao nhưng tỷ số t mất ý nghĩa, các ước lượng OLS và sai số

chuẩn trở nên rất nhạy với những thay đổi trong số liệu, dấu của các ước lượng của

các hệ số hồi quy có thể sai lệch, thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các

biến khác thì hệ số của các biến còn lại có thể thay đổi rất lớn và thay đổi cả dấu

của chúng.

Tác giả sử dụng hệ số tương quan giữa các biến độc lập và nhân tử phóng đại

phương sai để kiểm định đa cộng tuyến. Theo Baltagi (2008), hệ số tương quan lớn

hơn 0.8, nhân tử phóng đại phương sai lớn hơn 10 thì tồn tại đa cộng tuyến nghiêm

trọng.

3.3.2.2. Hiện tượng phương sai thay đổi

Hiện tượng phương sai thay đổi là hiện tượng các yếu tố nhiễu ui xuất hiện

trong hàm hồi quy có phương sai thay đổi (homoscedasticity, còn gọi là phương sai

có điều kiện thay đổi), tức là các yếu tố nhiễu ui không đồng nhất phương sai.

Trong quá trình hồi quy, tác giả sẽ tập trung xem xét lại bản chất của vấn đề

nghiên cứu, đồ thị phần dư và dùng một số kiểm định Goldfeld-Quandt, Breusch-

Pagan, White, Park trên OLS và phương pháp Greene (2000) trên dữ liệu bảng để

kiểm tra xem mô hình có vi phạm giả thiết hồi quy - hiện tượng phương sai thay đổi

hay không.

Hiện tượng phương sai thay đổi sẽ dẫn đến một số hậu quả như: các ước

lượng OLS vẫn là không chệch nhưng không còn hiệu quả nữa, ước lượng của các

phương sai sẽ bị chệch, như vậy sẽ làm mất hiệu lực của kiểm định hệ số hồi quy.

3.3.2.3. Hiện tượng tự tương quan

Tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi

quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian hoặc không gian.

Để kiểm tra xem mô hình đã vi phạm giả thiết hồi quy - hiện tượng tự tương

quan. Trong quá trình hồi quy, tác giả sẽ dùng phương pháp đồ thị và kiểm định d

(Durbin-Watson) để phát hiện tượng tự tương quan trong mô hình hồi quy OLS

(pooled regression).Ở khía cạnh kiểm tra phương sai thay đổi dữ liệu bảng, tác giả

sử dụng kiểm định được đề xuất bởi Wooldrige (2002) và Drukker (2003).

Hiện tượng tự tương quan sẽ dẫn đến một số hậu quả như: uớc lượng OLS

vẫn là ước lượng tuyến tính không chệch nhưng không là ước lượng hiệu quả nữa;

phương sai các ước lượng OLS là bị chệch, đôi khi quá thấp so với phương sai thực

và sai số tiêu chuẩn, dẫn đến phóng đại tỷ số t; các kiểm định t và F không đáng tin

cậy; công thức thông thường để tính phương sai của sai số là ước lượng chệch của

phương sai thực và trong một số trường hợp dường như ước lượng thấp của phương

sai thực; có thể hệ số xác định không đáng tin cậy và dường như là nhận giá trị ước

lượng cao; các phương sai và số tiêu chuẩn của dự đoán không có hiệu quả.

3.3.2.4. Hiện tượng nội sinh

Hiện tượng nội sinh xảy ra khi giả thiết về sự không tương quan giữa biến

độc lập và sai số bị vi phạm. Biến độc lập trong mô hình vừa đóng vai trò là biến

ngoại sinh (do tác động đến Y) vừa là biến nội sinh (do bị sai số tác động).

Mô hình có biến độc lập là biến nội sinh gọi là mô hình bị hiện tượng nội

sinh. Hiện tượng nội sinh làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp hồi

quy tuyến tính cổ điển (OLS) không còn là ước lượng vững.

Để giải quyết hiện tượng nội sinh, chúng ta có thể dùng biến công cụ để khắc phục

thông qua 2 phương pháp được sử dụng phổ biến hiện nay là phương pháp hồi quy

hai giai đoạn 2-SLS và phương pháp moment tổng quát GMM. Trong thực tế

nghiên cứu, có thể dựa vào một số nguồn sau đây để tìm kiếm biến công cụ:

-Dựa vào các bài nghiên cứu trước đây

-Dựa vào cơ sở lý thuyết có liên quan

-Sử dụng biến độ trễ của biến nội sinh làm biến công cụ

-Sử dụng chính biến nội sinh làm biến công cụ

Để phát hiện vi phạm giả thiết - hiện tượng nội sinh hồi quy trong mô hình

GMM, tác giả sẽ sử dùng phương pháp kiểm định Hansen, Sargan để kiểm tra sự

phù hợp của việc thay thế biến nội sinh bởi biến công cụ. Với giả thuyết H0: Số biến

công cụ phù hợp. Giá trị kiểm định P-value càng lớn càng tốt.

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu được sử dung để xây dựng,

đánh giá các khái niệm nghiên cứu và kiểm nghiệm mô hình lý thuyết. Chương 3

cũng đưa ra cách đo lường các biến trong mô hình. Chương 4 sẽ trình bày kết quả

nghiên cứu thu được từ quá trình phân tích số liệu của 5 quốc gia ASEAN, trong

thời gian từ năm 1984-2013.

4.1. Kiểm định sự tương quan và đa cộng tuyến

4.1.1. Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến

Hệ số tương quan dùng để chỉ mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. Dựa

vào kết quả ma trận tương quan, tác giả sẽ phân tích mối tương quan giữa các biến

phụ thuộc với các biến độc lập trong mô hình và mối tương quan giữa các biến độc

lập với nhau.

Bảng 4.1: Ma trận tương quan tuyến tính giữa các cặp biến trong mô

hình

lnpc lngdpc lngovshare lni lnto lnpop

1.00 lnpc

0.94 1.00 lngdpc

-0.03 1.00 lngovshare -0.06

0.76 0.73 -0.20 1.00 lni

0.72 0.62 -0.12 0.61 1.00 lnto

-0.29 -0.19 0.12 0.18 -0.19 1.00 lnpop

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata(Phụ lục 2 )

Kết quả phân tích ma trận tự tương quan giữa các biến trong mô hình theo

bảng 4.1 cho thấy không tồn tại các hệ số tự tương quan cặp giữa các biến độc lập

lớn hơn 0.8, nên cũng không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa

các cặp biến độc lập trong mô hình.

Kết luận: Không tồn tại tại hiện tượng đa cộng tuyến với tiêu chuẩn tương

quan cặp tuyến tính.

4.1.2. Kiểm định đa cộng tuyến

Tác giả tiếp tục kiểm tra đa cộng tuyến nhóm với tiêu chuẩn nhân tử phóng

đại phương sai VIF.

Bảng 4.2: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến trong 2 mô hình với nhân tử

phóng đại phương sai VIF

Mô hình gián tiếp Biến VIF 1/VIF

lni 1.63 0.61

lnto 1.60 0.62

lnpop 1.05 0.95

lngovshare 1.05 0.95

Trung bình VIF 1.33

VIF Mô hình trực tiếp Biến 1/VIF

lni 2.32 0.43

lngdpc 2.31 0.43

lnto 1.69 0.59

Lngovshare(-1) 1.06 0.94

Trung bình VIF 1.85

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata(Phụ lục 3)

Dựa vào bảng 4.2, kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại

phương sai cho thấy trung bình VIF của các biến trong mô hình đều nhỏ hơn

10.Không có VIF của biến độc lập nào vượt quá 10.

Kết luận: Với tiêu chuẩn nhân tử phóng đại phương sai VIF, mô hình không

tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình.

4.2. Kiểm định tính dừng dữ liệu bảng Fisher-type

Theo Baltagi (2008) nếu như số năm quan sát không quá lớn, vấn đề tính

dừng trên chuỗi dữ liệu không quá nghiêm trọng. Tuy vậy, để chắc chắn các biến có

cùng bậc 1 để lựa chọn các biến trong kiểm định đồng liên kết dữ liệu bảng.Cỡ mẫu

tác giả với T >> N, do đó tác giả sử dụng kiểm định tính dừng Fisher-type với hiệu

chỉnh Levin, Lin, and Chu (2002) nhằm kiểm soát vấn đề tương quan phụ thuộc

chéo trong kiểm định tính dừng trên hàm tiếp cận ADF.

Kiểm định tính dừng nhằm tránh hồi quy giả mạo trong ước lượng và nếu tồn tại

tính dừng ở bậc 1, cho phép dùng hiệu chỉnh sai số ECM khi các biến tồn tại đồng

liên kết.

Bảng 4.3: Kiểm định tính dừng

Biến Bậc gốc Sai phân bậc 1

-0.7106 -2.634*** lnpc

0.3334 -2.1596** lngovshare

-1.0230 -1.5357* lngdpc

0.7160 -2.3594*** lni

2.0245 -5.5335*** lnto

-0.3315 -3.8896*** lnpop

***, **, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata(Phụ lục4)

Kết quả kiểm định tính dừng cho thấy tất cả các biến không dừng tại bậc gốc

và chỉ dừng ở bậc 1, bậc dữ liệu được định nghĩa tại I(1), kết quả này cho phép

dùng hiệu chỉnh sai số ECM khi các biến tồn tại đồng liên kết.

4.3. Kiểm định đồng liên kết trên dữ liệu bảng

Để đo lường quan hệ dài hạn giữa các biến, luận văn tiến hành kiểm định

đồng liên kết. Nếu tồn tại đồng liên kết có nghĩa là các các yếu tố CO2, thu nhập

bình quân đầu người, chi tiêu chính phủ có quan hệ dài hạn và cho phép hồi quy

ước lượng dài hạn trên các mô hình hồi quy đồng liên kết dài hạn FMOLS và trích

dẫn sai số điều chỉnh dài hạn trong mô hình tác động trực tiếp theo tiếp cận của

Halkos và Paizanos (2012).

Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định đồng liên kết trên dữ liệu bảng được giới

thiệu bởi Pedroni (1999), đối chiếu với kiểm định Kao (1999), được thực hiện bằng

phần mềm Eviews.

Giả thuyết kiểm định Kao (1999):

-Giả thuyết H0: Các chuỗi dữ liệu không có đồng liên kết

-Giả thuyết H1: Các chuỗi dữ liệu có đồng liên kết

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định đồng liên kết dữ liệu bảng Kao (1999)

Giá trị thống kê t Prob.

-3.429897 0.0003

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews(Phụ lục5)

Kết quả kiểm định Kao cho p-value nhỏ hơn 1%, do đó các chuỗi dữ liệu có

tồn tại đồng liên kết với mức ý nghĩa 1%, các biến có mối quan hệ dài hạn.

Giả thuyết kiểm định Pedroni (1999):

-Giả thuyết H0: Các chuỗi dữ liệu không có đồng liên kết

-Giả thuyết H1: Các chuỗi dữ liệu có đồng liên kết

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định đồng liên kết dữ liệu bảng Pedroni

Giá trị thống kê P-value

0.305982 0.3798 Panel v-Statistic

1.177519 0.8805 Panel rho-Statistic

-2.058695 0.0198 Panel PP-Statistic

-2.828761 0.0023 Panel ADF-Statistic

1.918085 0.9724 Group rho-Statistic

-2.562567 0.0052 Group PP-Statistic

-2.365813 0.0090 Group ADF-Statistic

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Eviews(Phụ lục6)

Với p-value các tiêu chuẩn Panel PP-Statistic, Panel ADF-Statistic, Group

PP-Statistic, Group ADF-Statistic đều nhỏ hơn 5%, đủ bằng chứng bác bỏ giả

thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%, tồn tại đồng liên kết tại các chuỗi biến khí thải CO2,

thu nhập bình quân đầu người và chi tiêu chính phủ.

Kiểm định đồng liên kết dữ liệu bảng cho kết quả tồn tại mối quan hệ dài han

giữa các yếu tố khí thải CO2, thu nhập bình quân đầu người và chi tiêu chính phủ.

4.4. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi trên dữ liệu bảng

Hiện tượng phương sai thay đổi có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của ước

lượng mô hình, mất tính tin cậy của các kiểm định hệ số hồi quy. Sau đây luận văn

sẽ tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng phương pháp kiểm định

Greene (2000) với giả thuyết như sau:

-Giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi

-Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi

Bảng 4.6: Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi của 2 mô hình

Mô hình Chi bình Phương (χ2) p-value

87.18 0.0000 Mô hình gián tiếp

449.80 0.0000 Mô hình trực tiếp

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata(Phụ lục7)

Từ bảng 4.6, kết quả kiểm định Greene (2000) bằng phần mềm Stata cho

thấy kết quả với p-value ở cả 2 mô hình đều bằng 0.0000 < α = 0.05. Từ đó có đủ cơ

sở để bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5% cho thấy tồn tại hiện tượng phương

sai thay đổi trong mô hình.

Kết luận: Tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình ở mức ý

nghĩa 5%.

4.5. Kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư trên dữ liệu bảng

Hiện tượng tự tương quan phần dư có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của

ước lượng mô hình, mất tính tin cậy của kiểm định các hệ số. Để kiểm tra hiện

tượng tự tương quan, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định của Wooldridge

(2002) và Drukker (2003) với giả thuyết kiểm định như sau:

-Giả thuyết H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc 1

-Giả thuyết H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1

Bảng 4.7 : Kết quả kiểm tra tự tương quan mô hình nghiên cứu

Mô hình Chi bình Phương (χ2) p-value

758.061 0.0000 Mô hình gián tiếp

22.285 0.0092 Mô hình trực tiếp

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata(Phụ lục8)

Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata cho kết quả ở bảng 4.7, với p-value

đều bằng 0.0000 < α = 0.05. Suy ra, bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5% cho

thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình.

Kết luận: Tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình với mức ý

nghĩa 5%.

4.6. Phân tích kết quả hồi quy dài hạn

Kết quả kiểm định đồng liên kết Pedroni và Kao trên dữ liệu bảng cho kết

quả tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các yếu tố khí thải CO2, thu nhập bình quân

đầu người và chi tiêu chính phủ. Theo Pedroni (1999), khi có sự hiện diện của đồng

liên kết, OLS dẫn đến hồi quy giả mạo.Một phương pháp kinh tế thay thế được đề

xuất là bảng động OLS (DOLS) cung cấp kết quả tốt hơn cho dữ liệu bảng đồng

liên kết. Tuy nhiên, một điểm yếu lớn của DOLS là nó không xem xét các vấn đề

tương quan phụ thuộc chéo. Vì thế, tác giả sử dụng phương pháp FMOLS nhằm ước

lượng quan hệ dài hạn, đồng thời kiểm soát được tương quan phụ thuộc chéo, nội

sinh và tự tương quan phần dư. Kết quả dựa trên FMOLS là ước lượng vững trên

mô hình cỡ mẫu nhỏ (Pedroni, 1999).Ngoài ra, phần nhiễu mô hình dài hạn cũng

được sử dụng điều chỉnh sai số ECM trong mô hình tác động trực tiếp độ trễ chi tiêu

chính phủ đến khí thải CO2.

Với tính chất của bảng dữ liệu tồn tại đồng liên kết, tác giả lựa chọn sử dụng

phương pháp PMG được giới thiệu bởi Pesaran (1997) để ước lượng hệ số hồi qui

dài hạn, đồng thời kiểm soát sự tồn tại tương quan chéo (Cross-section dependence)

trong dữ liệu bảng. Hàm ý rằng một cú sốc tại một quốc gia sẽ ảnh hưởng đến quốc

gia khác, điều này làm ảnh hưởng tới kết quả của kiểm định.

Các mô hình hồi quy dữ liệu bảng phổ biến là mô hình hiệu ứng tác động cố

định (Fixed effect – FEM), hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random effect – REM).

Tuy nhiên FEM và REM không kiểm soát được hiện tượng phương sai thay đổi và

tự tương quan, đã được phát hiện bởi kiểm định Greene (2000), Wooldridge (2002)

và Drukker (2003). Hơn thế nữa, trong hàm hồi quy tác động gián tiếp cho phương

trình (3.2), biến đầu tư được kỳ vọng là có tác động đến thu nhập. Trong khi đó,

bằng chứng từ kết quả nghiên cứu của các tác giả Li và Liu (2005), Turkan và công

sự (2008), Umoh và cộng sự (2012) đã chỉ ra rằng đầu tư có chịu tác động ngược

trở lại từ thu nhập, các quốc gia có thu nhập cao hơn thường có mức đầu tư cao hơn.

Theo kết quả nghiên cứu của Arellano và Bond (1991), phương pháp hồi quy dữ

liệu bảng GMM là một giải pháp hữu hiệu để ước lượng hồi quy trong trường hợp

mô hình vừa có hiện tượng phương sai thay đổi, tư tương quan và nội sinh. Do đó,

tác giả đưa vào mô hình GMM nhằm kiểm soát nội sinh, đồng thời kiểm chứng lại

sự tồn tại tác động của chi tiêu chính phủ đến thu nhập bình quân đầu người. Với

biến bị nội sinh là đầu tư lni, biến công cụ thay thế biến nội sinh là độ trễ 2 năm của

lni.

Việc tiếp cận các phương pháp ước lượng nhằm xem xét mối quan hệ gián

tiếp giữa chi tiêu chính phủ có thông qua thu nhập tác động tới tới mức khí thải CO2

được dựa trên đề nghị của tác giả Halkos và Paizanos (2012).

Kết quả hồi quy tác động gián tiếp được trình bày trong bảng 4.8.

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy mô hình tác động gián tiếp (chi tiêu-thu

nhập)

GMM PMG

lngdpc lngdpc

lngovshare -5.438* -0.442*

(-1.67) (-1.68)

0.193 Lni 0.223**

(0.37) (2.46)

0.0212 lnpop -0.594*

(0.03) (-1.83)

lnto 1.190*** 0.274*

(2.71) (1.89)

_cons 16.79* 7.313***

(1.79) (7.66)

0.003 AR(1)

0.912 AR(2)

1.000 Hansen

*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata(Phụ lục9)

Nhìn vào kết quả thu được ở bảng 4.8, xét riêng phương pháp GMM ta thấy

kiểm định Hansen cho mô hình (với giả thuyết H0: Các biến công cụ trong mô hình

là phù hợp) có giá trị p-value bằng 1 lớn hơn 0.05, nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0,

số biến công cụ là vừa đủ và hợp lệ (không bị nội sinh) cho thấy việc lựa chọn biến

công cụ và biến nội sinh của tác giả là phù hợp với dữ liệu định lượng. Ngoài ra

kiểm định Arellano Bond AR(1) và AR(2)cho kết quả giá trị p-value của

AR(1)<0.05, AR(2) > 0.05, do vậy mô hình GMM là hợp lệ trong phân tích.

Kết quả thực nghiệm cho thấy chi tiêu chính phủ có ảnh hưởng ngược chiều

tới thu nhập trong cả hai mô hình GMM và PMG, như kỳ vọng, bằng chứng cùng

hướng kết quả với mức ý nghĩa 1% trong cả hai mô hình củng cố thêm độ tin cậy

của kết quả thực nghiệm. Tồn tại tác động giữa chi tiêu chính phủ đến thu nhập cho

thấy cần thiết xem xét mối quan hệ gián tiếp giữa chi tiêu chính phủ có thông qua

thu nhập tác động tới mức khí thải CO2. Kết quả thực nghiệm tại 5 quốc gia

ASEAN phù hợp với bằng chứng của tác giả Halkos và Paizanos (2012).

Ngoài ra, ở các yếu tố kiểm soát, kết quả cũngcho thấy tác động phù hợp với

lý thuyết và tương tự với kết luận của tác giả Halkos và Paizanos (2012).Các tác

động của độ mở thương mại quốc tế là cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với cả hai

mô hình.Ngược lại, tốc độ tăng dân số được tìm thấy có ảnh hưởng ngược chiều đến

thu nhập với mức ý nghĩa 10%. Và cuối cùng, vốn, đại diện bởi tỷ lệ đầu tư trong

GDP được tìm thấy có tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kêvới mức ý nghĩa 5

% trong mô hình PMG.

Phần tiếp theo, luận văn sẽ phân tích mối quan hệ trực tiếp giữa chi tiêu

chính phủ ảnh hưởng tới lượng khí thải với độ trễ một năm. Đồng thời, với yếu tố

kiểm soát là thu nhập bậc 1, bậc 2 và bậc 3, phần này cũng trình bày tác động thu

nhập – ô nhiễm theo học thuyết EKC về khí thải CO2. Trong đó, với mô hình PMG,

luận văn sử dụng hồi quy đồng liên kết dài hạn FMOLS (Panel Fully Modified

OLS) nhằm ước lượng phần dư mô hình và đưa sai số ECM vào mô hình với mục

đích hiệu chỉnh thông tin dài hạn. Phương pháp hiệu chỉnh này dựa trên mô hình

hiệu chỉnh sai số ECM với đề nghị tác giả Halkos và Paizanos (2012).

Ngoài ra, không có bằng chứng từ lý thuyết cho rằng biến khí thải CO2 có tác

động ngược lại biến thu nhập nên ở phương trình (3.1) tác giả đưa thêm mô hình tác

động cố định FEM nhằm củng cố thêm kết quả hồi quy trong bảng 4.9 dưới đây.

Bảng 4.9: Kết quả hồi quy mô hình tác động trực tiếp

FEM PMG

(1) (2)

lnpc lnpc

llngovshare 0.173** 0.191***

(2.10) (3130.56)

-6.780* -5.888*** lngdpc

(-1.82) (-92.54)

lngdpc2 1.024** 0.973***

(2.05) (112.29)

lngdpc3 -0.0431* -0.0432***

(-1.94) (-109.56)

0.0598 0.128*** lnto

(1.30) (5203.65)

0.0000179 0.198*** lni

(3.82) (-0.58)

1.000*** ecm

(17000.00)

10.15 6.72*** _cons

(21.63) (1.13)

***, **, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata(Phụ lục10)

Kết quả từ bảng 4.9 cho thấy chi tiêu chính phủ có tác động trực tiếp cùng

chiều với lượng khí thải CO2ở cả hai mô hình FEM và PMG lần lượt với mức ý

nghĩa 1% và 5%. Điều này thể hiện một sự tăng hay giảm của chi tiêu chính phủ sẽ

kéo theo một sự tăng hay giảm tương tự của khí thải CO2 thải ra môi trường với độ

trễ của tác động là 1 năm .Kết quả này trái ngược với kết quả của tác giả Halkos và

Paizanos (2012) với mẫu dữ liệu các quốc gia có trình độ phát triển caochiếm đa

số. Tuy nhiên về cơ bản, kết quả hồi quy trên không phải là kết quả đầu tiên chỉ ra

tác động dương này, kết quả này cũng tương đồng với nghiên cứu trước đây của

Frederik và Lundström (2001), Galinato và Galinato (2015).

Ngoài ra, tác động của thu nhập bình quân đầu người đến lượng khí thải

CO2(thu nhập - CO2) theo học thuyết EKC được tìm thấy là ngược chiều ở thu nhập

bậc 1 và bậc 3 với mức ý nghĩa 1% cho mô hình PMG và 10% cho mô hình FEM

nhưng lại tác động cùng chiều đến khí thải CO2 ở thu nhập bậc 2. Kết quả này củng

cố thêm bằng chứng được đưa ra bởi hai tác giả Halkos và Paizanos (2012) và Xiao

Huimin và cộng sự (2013),phù hợp với thực trạng của 5 quốc gia ASEAN trong giai

đoạn 1984-2013. Trong giai đoạn đầu các quốc gia này chủ yếu dựa vào kinh tế

nông nghiệp, tăng GDP bình quân đầu người không tác động xấu đến môi trường

cũng như khí thải CO2. Đến giai đoạn thứ hai, ngành công nghiệp phát triển mạnh

và chiếm tỷ trọng lớn trong GDP của các quốc gia, đặc biệt là các ngành thâm dụng

công nghệ sử dụng nhiên liệu hóa thạch, thải ra nhiều khí CO2, gây ảnh hưởng tiêu

cực đến môi trường. Và cuối cùng khi các ngành dịch vụ, các ngành thâm dụng vốn

con người nhiều hơn chiếm tỷ trọng cao trong thu nhập quốc gia, đồng thời con

người có nhu cầu bảo vệ môi trường hơn khiến lượng khí thải giảm xuống theo

đường cong EKC dạng chữ N đã trình bày ở chương 2.

Từ hệ số hồi quy của tác động chi tiêu - thu nhập và thu nhập - CO2ở bảng

4.8 và 4.9, có thể ước tính được tác động gián tiếp của chi tiêu chính phủ tới khí thải

CO2 bằng cách lấy tích hai hệ số hồi quy như đề xuất của tác giả Halkos và Paizanos (2012) ở phương trình (3.3).9

Sau cùng, tổng tác động của chi tiêu chính phủ tới khí thải CO2 được tính

bằng tổng của tác động gián tiếp và trực tiếp được đề nghị bởi Halkos và Paizanos

(2012).Bảng 4.10 cung cấp các tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng tác động của chi

tiêu chính phủ trong GDP đối với ô nhiễm khí thải CO2 dựa trên các ước

lượngPMG trong bảng 4.9.Vì tác động gián tiếp phụ thuộc vào mức thu nhập bình

)

9 Với

= (-5.888 + 2*0.973*lngdpc + 3*(-0.0432)*lngdpc2)x(-0.442)

 (lnpc)  (lngdpc)

 (ln

gdpc (ln govshare )



quân đầu người, do đó tổng tác động của chi tiêu chính phủ đến CO2 cũng sẽ phụ

thuộc vào mức thu nhập bình quân đầu người, các tác động trong bảng 4.10 được

tính toán tại mức thu nhậptrung vịcủa mẫu (2,144 USD)

Bảng 4.10: Tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải CO2(hệ

(p ) c dgovshare



số co giãn)

c (p )  govshare 

Tác động trực tiếp 0.191

 c (p )  (gdp ) c

 gdpc ) (  govshare

Tác động gián tiếp -0.624

-0.433 Tổng tác động

Nguồn: Tác giả tự tính toán.

Một tác động trực tiếp cùng chiều của chi tiêu chính phủ với khí thải CO2

được tìm thấy ở cả hai mô hình.Kết quả này củng cố thêm bằng chứng từ Frederik

và Lundström (2001), Galinato và Galinato (2015) rằng khi gia tăng tổng chi tiêu

chính phủ sẽ gây tác động xấu đến môi trường.Cụ thể, tăng tỷ trọng của chi tiêu

chính phủ trong GDP lên 1%, giữ thu nhập bình quân đầu người và độ mở thương

mại không đổi, có thể đẫn đến tăng 0.191% lượng khí thải CO2 theo ước lượng

PMG. Các tác động gián tiếp lại cho kết quả ngược chiều tại mức thu nhập trung vị,

dẫn đến tổng tác động là ngược chiều. Ngoài ra, các tác động gián tiếp được ước

tính là lớn hơn đáng kể so với tác động trực tiếp.

Trong khi hệ số của tác động trực tiếp là cố định (0.191), hệ số của tác động

gián tiếp thay đổi phụ thuộc vào mức thu nhập bình quân đầu người, dẫn đến hệ số

10Giải phương trình bâc hai ta được 2 nghiệm ứng với 2 ngưỡng chuyển đổi của tổng tác động chi tiêu- CO2

là 116 USD và 28,510 USD. Đồi chiếu với thống kê mô tả ở bảng 3.2, có thể thấy dữ liệu nghiên cứu nằm

hoàn toàn trong khoảng thu nhập này.

tổng tác động cũng phụ thuộc vào mức thu nhập theo phương trình có dạng: 0.0573(lngdp)2 – 0.8601(lngdp) + 2.7935.10

Tương tự mức chuyển đổi hướng tác động của đường cong EKC, có thể tính

được mức thu nhập mà tại đó tổng tác động của chi tiêu chính phủ lên khí thải

CO2đổi chiều từ âm sang dương là 28,510USD, lớn hơn rất nhiều so với giá trị lớn

nhất trong biến gdpc của mẫu dữ liệu, hay nói cách khác, tổng tác động của chi tiêu

chính phủ lên khí thải CO2là ngược chiều trong toàn bộ mức thu nhập bình quân

đầu người của mẫu nghiên cứu.

CHƯƠNG 5.KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Chương này tóm tắt lại những điểm chính của luận văn và một số hàm ý

cho các nhà hoạch định chính sách về biện pháp nhằm giảm lượng khí thải CO2

trong khi vẫn theo đuổi mục tiêu tăng trưởng kinh tế.Bên cạnh đó, chương 5 cũng

nêu những hạn chế của luận văn và chỉ ra các hướng nghiên cứu tiếp theo.

5.1. Kết luận

Trong bài nghiên cứu này, tác giả tiến hành nghiên cứu thực nghiệm xem xét

tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải CO2 tại 5 quốc gia thuộc khu vực

ASEAN bao gồm: Indonesia, Malaysia, Philppines, Thái Lan và Việt Nam, trong

giai đoạn 1984-2013. Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp PMG để ước lượng mô

hình tác động trực tiếp và gián tiếp. Việc sử dụng phương pháp PMG nhằm ước

lượng hệ số hồi qui dài hạn, đồng thời kiểm soát sự tồn tại tương quan chéo (Cross-

section dependence) trong dữ liệu bảng. Ngoài ra, phương pháp GMM được sử

dụng để kiểm soát nội sinh trong mô hình, đồng thời củng cố kết quả nghiên cứu.

Kết quả nghiên cứu tìm ra bằng chứng thực nghiệm cho thấy chi tiêu chính phủ có

ảnh hưởng đến khí thải CO2 với cả hai tác động trực tiếp và gián tiếp.

Tác động trực tiếp của độ trễ chi tiêu chính phủ được tìm thấy là cùng chiều

với lượng khí thải, cho thấy một sự gia tăng chi tiêu chính phủ năm trước có tác

động làm tăng lượng khí thải năm nay khi thu nhập bình quân đầu người không

đổi.Điều này cho thấy các khoản chi tư nhân của chính phủ ở các quốc gia nghiên

cứu chú trọng vào chi trợ cấp ổn định giá hơn là cải thiện môi trường. Trợ giá các

mặt hàng có liên quan đến môi trường sẽ khuyến khích sự lạm dụng tài nguyên hoặc

hủy hoại môi trường (ví dụ, trợ giá cho phân bón…) đồng thời thu hút việc sử dụng

tài nguyên vào những ngành được trợ giá do nhà sản xuất có thể tìm thấy lợi nhuận

trong các lĩnh vực này, khiến cho mục đích sử dụng tài nguyên vào những hoạt

động quan trọng, cần thiết hơn không đạt được.

Bên cạnh đó, với đề xuất của hai tác giả Halkos và Paizanos (2012), luận văn

tìm thấy bằng chứng tác động có ý nghĩa thống kê của chi tiêu chính phủ đến thu

nhập bình quân đầu người. Vì thế việc xem xét tác động gián tiếp thông qua tác

động của chi tiêu chính phủ đến thu nhập bình quân đầu người và tiếp theo, thu

nhập bình quân đầu người lại tác động đến khí thải CO2 thông qua học thuyết EKC

là hoàn toàn có cơ sở và cần thiết. Kết quả nghiên cứu cho các tác động gián tiếp là

ngược chiều cho toàn bộ mức thu nhập của mẫu và đáng kể hơnso với tác động trực

tiếp.Cụ thể, mối quan hệ chi tiêu - thu nhập là ngược chiều, phù hợp với các lý

thuyết tăng trưởng cũng như những nghiên cứu thực nghiệm gần đây cho các quốc

gia nghiên cứu. Trong khi đó, quan hệ thu nhập – ô nhiễm, bằng chứng thực nghiệm

tại 5 quốc gia ASEAN trong giai đoạn 1984 - 2013 cũng cho thấy sự tồn tại của

đường cong môi trường Kuznetsdạng chữ N với ba giai đoạn của thu nhập. Ở giai

đoạn đầu, thu nhập của các quốc gia tăng lên chủ yếu dựa vào nông nghiệp nên

không làm tăng lượng khí thải CO2. Tiếp theo khi các ngành công nghiệp, đặc biệt

là công nghệ thâm dụng nhiên liệu hóa thạch phát triển và chiếm tỷ trọng lớn trong

thu nhập quốc gia khiến lượng khí thải tăng nhanh gây ảnh hưởng xấu đến môi

trường. Rõ ràng trong giai đoạn này mức tăng trưởng trong nền kinh tế được tạo ra

đã dựa quá nhiều vào năng lượng truyền thống đã dẫn đến việc thải ra một lượng

khí CO2 cao. Và cuối cùng, nền kinh tế phát triển cao hơn, chuyển dịch cơ cấu sang

ngành dịch vụ và đồng thời người dân có nhu cầu về “hàng hóa công môi trường”

hơn sẽ tác động làm giảm khí thải CO2, kết quả này được tìm thấy tương tự như kết

quả của Halkos và Paizanos (2012), Xiao Huimin và cộng sự (2013). Mặc dù hai tác

động trực tiếp và gián tiếp được tìm thấy là không cùng chiều nhưng tác động gián

tiếp có tác động mạnh hơn nên tổng tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí

thải CO2 là ngược chiều trong toàn bộ mức thu nhập.

Ngoài ra, các yếu tố kiểm soát khác, tác giả còn tìm thấy độ mở thương mại

có tác động cùng chiều với khí thải CO2 và có ý nghĩa thống kê.

5.2. Kiến nghị

Sự tăng trưởng nhanh của kinh tế các quốc gia ASEAN-5, đặc biệt là Việt

Nam thời gian qua chủ yếu dựa vào các nguồn lực cơ bản như: vốn, lao động và đặc

biệt là tài nguyên thiên nhiên (Uỷ Ban Kinh Tế Quốc Hội, 2012). Việc sử dụng quá

nhiều nguồn tài nguyên, đặc biệt là năng lượng hóa thạch đã làm gia tăng lượng khí

thải CO2 trong nền kinh tế.

Từ những phân tích kết quả nghiên cứu tác động của chi tiêu chính phủ đến

lượng khí thải CO2, tổng tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải CO2 là

ngược chiều nên việc giảm chi tiêu chính phủ nhằm theo đuổi mục tiêu tăng trưởng

có thể gây trở ngại cho chất lượng môi trường trong mức phát thải CO2. Điều này

cho thấy rằng mục tiêu phát triển bền vững của Việt Nam vẫn còn rất nhiều việc

phải làm.Tuy vậy, một tín hiệu rất tích cực từ phía Chính phủ đó là đưa ra chiến

lược phát triển triển bền vững Việt Nam giai đoạn 2011- 2020.Mục tiêu của Chiến

lược là tăng trưởng bền vững, nhất là tăng trưởng xanh. Vì vậy, để vừa theo đuổi

mục tiêu tăng trưởng vừa giảm thiểu lượng phát thải CO2, cần đặc biệt quan tâm

những vấn đề chính sau đây:

-Khuyến khích đầu tư vàocác ngành kinh tế, các doanh nghiệp sử dụng hiệu

quả tài nguyên thiên nhiên, chuyển hướng sử dụng các yếu tố nguyên liệu đầu vào

truyền thống sang sử dụng các loại nguyên liệu thay thế, hạn chế tiến tới xóa bỏ

những ngành sử dụng lãng phí tài nguyên thiên nhiên, gây ô nhiễm môi trường.

Những biện pháp có thể hướng đến như: giảm thuế đối với những doanh nghiệp sử

dụng các dạng nguyên liệu, vật liệu thân thiện với môi trường, tăng thuế đầu vào

đối với những doanh nghiệp sử dụng các dạng nguyên, nhiên liệu hóa thạch,... hỗ

trợ thị trường cho những doanh nghiệp thực hiện tốt các yêu cầu về bảo vệ môi

trường.

-Bên cạnh việc tiếp tục đẩy mạnh phát triển các công nghệ thân thiện với môi

trường như thu giữ và ngưng tụ carbon (CCS), cần có chính sách cụ thể hơn để

khuyến khích các thành phần kinh tế, các tổ chức, cá nhân nghiên cứu, ứng dụng

rộng rãi những công nghệ hiện đại trong quá trình sản xuất, tiêu dùng nhằm sử dụng

hiệu quả tài nguyên thiên nhiên, giảm phát thải khí nhà kính, góp phần ứng phó hiệu

quả với diễn biến của biến đổi khí hậu. Đây chính là phương án tối ưu nhằm giảm

lượng khí thải trong dài hạn. Một số biện pháp có thể giải quyết vấn đề này, như:

chính sách tín dụng ưu đãi cho những doanh nghiệp chuyển đổi công nghệ mới, tiêu

hao ít nhiên liệu, xây dựng các tiêu chuẩn phát thải nghiêm ngặt cho những khu vực

và địa bàn có mức độ ô nhiễm và nguy cơ cao về môi trường; hình thành thị trường

Chứng chỉ giảm phát thải có thể chuyển nhượng đối với những ngành có khả năng

gây ô nhiễm cao.

-Ngoài ra cũng nên giảm dần các khoản chi trợ giá cho nhiệt điện và nhiên

liệu hóa thạch. Trợ giá ở Việt Nam gây ra giá thấp, dẫn đến việc sử dụng năng

lượng không hiệu quả, nhất là ở những đối tượng sử dụng nhiều năng lượng trong

ngành công nghiệp, như sản xuất thép, giấy và xi-măng.

- Mặt khác, khi xem xét lượng khí thải CO2với một tác động sinh tháitoàn

cầu, giảm chi tiêu chính phủ dẫn đến môi trường xuống cấp trong tất cả các mức thu

nhập, do đó phải kèm theo pháp luật phù hợp cùng với sự thành lập của các điều

khoản về môi trường quốc tế.

-Cuối cùng, các quyết định chính sách phải dựa trên cơ sở tổng hòa các yếu

tố chứ không chỉ dựa trên một yếu tố cá biệt nào. Các khuyến nghị trên đây, được

rút ra từ nghiên cứu mang tính thực nghiệm các dữ liệu quá khứ của 5 quốc gia

ASEAN, do đó sẽ là thông tin tham khảo đáng tin cậy cho các nhà hoạch định chính

sách trong quá trình phân tích trước khi đưa ra quyết định của mình.

5.3. Hạn chế của đề tài

Bên cạnh các vấn đề được nghiên cứu trong bài, luận văn đã cố gắng thực

hiện với phạm vi và dữ liệu tối đa trong khả năng của mình. Tuy nhiên, vì điều kiện

khách quan và chủ quan bài viết còn tồn tại một số hạn chế.

- Do hạn chế trong việc thu thập số liệu, tiếp cận thông tin, luận văn chỉ

nghiên cứu tác động của chi tiêu chính phủ đối với lượng khí thải CO2 của một số

quốc gia trong khu vực, mà chưa đi sâu xem xét tác động riêng của từng loại chi

tiêu thành phần đến lượng khí thải.

-Mẫu nghiên cứu tương đối nhỏ (với 5 quốc gia và giai đoạn từ 1984 đến

năm2013) do khó khăn trong việc thu thập và tiếp cận dữ liệu dẫn đến số liệu định

lượng có thể chưa chuẩn xác như các trường hợp có số quan sát lớn hơn ( mẫu

nhiều quốc gia hơn, thời gian nghiên cứu dài hơn).

-Luận văn chú trọng đến nghiên cứu tác động dài hạn của chi tiêu chính phủ

đến lượng khi thải CO2 với việc lựa chọn mô hình phù hợp trong xử lý dữ liệu bảng.

Đối với tác động ngắn hạn và ước lượng chính xác ngưỡng chi tiêu chính phủ tối ưu

ứng với mức thu nhập bình quân cho các quốc gia thì luận văn vẫn chưa nghiên cứu

đến.

-Nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn có khủng hoảng tài chính châu

Á xảy ra, ngoại trừViệt Nam thì 4 quốc gia còn lại đều chịu ảnh hưởng từ cuộc

khủng hoảng này. Chính vì thế, sẽ tốt hơn nếu kiểm soát các tác động từ khủng

hoảng đến mối quan hệ đang nghiên cứu.

-Ngoài ra, mối quan hệ nhân quả ngược từ khí thải CO2 đến chi tiêu chính

phủ cũng chưa được xem xét đến trong bài nghiên cứu.

5.4. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

Từ những giới hạn nêu trên tác giả xin đưa ra hướng nghiên cứu tiếp theo để

vừa theo đuổi mục tiêu tăng trưởng kinh tế trong khi vẫn giảm tác động xấu đến

môi trường. Chi tiêu chính phủ và khí thải CO2, hay nói rộng hơn là khí thải nhà

kính gây biến đổi khí hậu, đều là những vấn đề quan trọng đối với một quốc gia nên

cần phải tiếp tục xem xét khi mà các tác động này có thể sẽ thay đổitrong tương lai.

Trước hết, bài nghiên cứu sẽ mở rộng cỡ mẫu quan sát mà cụ thể là tăng số lượng

các quốc gia được chọn nghiên cứu, khi số năm được mở rộng trong các năm tiếp

theo. Mở rộng tiếp nữa có thể đó là kiểm soát vấn đề khủng hoảng tài chính Thái

Lan (1997) để so sánh kết quả với nghiên cứu hiện tại, xem xét khủng hoảng tác

động cụ thể tới mối quan hệ nghiên cứu rõ ràng hơn. Bên cạnh đó, luận văn mới chỉ

dừng lại ở việc phân tích tác động dài hạn của tổng chi tiêu chính phủ. Hướng

nghiên cứu tiếp theo của đề tài sẽ mở rộng hoặc tập trung phân tích các tác động

ngắn hạn cũng như tính riêng cho từng loại chi tiêu cụ thể như chi bảo vệ môi

trường, chi hàng hoá công,...Nghiên cứu sâu hơn có thể cung cấp những thông tin

hữu ích, rõ ràng các khía cạnh từ đó đưa ra những khuyến nghị sát thực hơn cho các

nhà hoạch định đưa ra chính sách phù hợp nhất để thúc đẩy tăng trưởng bền vững.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu tiếng Việt

1. Chương trình Phát triển Liên hợp quốc ở Việt Nam (UNDP-Việt

Nam), 2012. Các chính sách tài khóa về nhiên liệu hóa thạch & phát thải khí nhà

kính ở Việt Nam. [pdf] có sẵn tại

Fossil-fuel-fiscal-policies-and-greenhouse-gas-emissions-in-Viet-Nam.html>

[Truy cập ngày 15 tháng 09 năm 2016]

2. Đặng Văn Cường và Bùi Thanh Hoài, 2014. Tác động của chi tiêu

công đến tăng trưởng kinh tế: Minh chứng dữ liệu chuỗi tại TP. Hồ Chí Minh.

Tạp chí Phát Triển & Hội Nhập, Số 18 (28) - Tháng 09-10/2014, trang 27-33.

3. Nguyễn Đinh Tuấn và Phạm Nguyễn Bảo Hạnh, 2014. Diễn biến chất

lượng môi trường thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn công nghiệp hoá và

hiện đại hoá. Kỷ yếu hội thảo quốc tế Việt Nam học lần thứ ba, trang 668-677.

4. Nguyễn Minh Tiến, 2014. Hồi quy DGMM và PMG với dữ liệu bảng

trong Stata, Chuyên sang Kinh tế Đối ngoại, Kỳ 11-2014, trang 40-48.

5. Nguyễn Vân, 2011. Công nghệ thu giữ khí thải. Website Bộ tài

nguyên và môi trường – Tổng cục môi trường. [online] có sẵn tại

spx> [Truy cập ngày 18 tháng 08 năm 2016]

6. Phạm Hồng Mạnh, 2014. Tăng trưởng xanh tại Việt Nam: Nhìn từ quá

trình sử dụng năng lượng và mức phát thải khí CO2. Science & Technology

Development, Vol 17, No.Q3-2014, trang 14-25

7. Trang Trần, 2016. Cuộc chiến chống biến đổi khí hậu.Báo Thế giới &

Việt Nam. [online] có sẵn tại

khi-hau-29139.html> [Truy cập ngày 18 tháng 09 năm 2016]

8. Xuân Thân, 2011.Báo động phát thải CO2 ở Việt Nam. Báo điện tử

đài tiếng nói Việt Nam. [online] có sẵn tại

[Truy cập ngày 15 tháng 8 năm 2016]

Tài liệu tiếng Anh

1. Balin và Akan, 2015. Ekc hypothesis and the effect of innovation: a

panel data analysis. Journal of Business, Economics & Finance Vol 4 (1), 81-91.

2. Baltagi, 2008. Econometric Analysis of Panel Data:(3rd

Edition)[ebook] , có sẵn tại

analysis-of.html> [Truy cập ngày 10 tháng 5 năm 2016].

3. Bernauer và Koubi, 2006. States as providers of public goods: how

does government size affect environmental quality? Available at SSRN:

http://ssrn.com/abstract=900487.

4. Frederik và Lundström, 2001. Political and Economic Freedom and

the Environment: The Case of CO2 Emissions. Working Paper in Economics,

no.29.University of Gothenburg, Gothenburg.

5. Galinato và Galinato, 2015. The effects of government spending on

deforestation due to agricultural land expansion and CO2 related emissions.

Ecological Economics, Volume 122, Pages 1-120 (February 2016) 43-53.

6. Halkos và Paizanos, 2015. The effects of fiscal policy on CO2

emissions: Evidence from the U.S.A. Energy Policy 88 (2016), 317–328.

7. Halkos và Paizanos, 2013. The effect of government expenditure on

the environment: an empirical investigation. Ecological Economics 91, 48-56.

8. Halkos, 2003. Environmental Kuznets Curve for sulfur: evidence

using GMMestimation and random coefficient panel data models.

Environ.Dev.Econ.8,581–601.

9. Halkos và Paizanos, 2012. The effect of government expenditure on

the Environment: an empirical investigation. Ecol.Econ. 91, 48–56.

10. Lopez và cộng sự, 2015. Government spending and air pollution in

the U.S. Int. Rev. Env. Resour. Econ. 8 (2), 139–189.

11. Li và Liu, 2005. Foreign Direct Investment and Economic Growth:

An Increasingly Endogenous Relationship. World Development. Vol. 33. No3.

393– 407.

12. Lopez và cộng sự, 2011. Fiscal spending and the environment: theory

and empirics. Journal of Environmental Economics and Management 62 (2),

180-198.

13. Lopez và Palacios, 2010. Have Government Spending and Energy Tax

Policies Contributed to make Europe Environmentally Cleaner?.University of

Maryland, Maryland, Working Paper 94795.

14. Lopez và Galinato, 2007. Should governments stop subsidies to

private goods? Evidence from rural Latin America. Journal of Public

Economics91, 1071-1094.

15. Martinez-Zarzosovà Bengochea-Morancho, 2004. Pooled mean group

estimation of an environmental Kuznets curve for CO2. Economics Letters 82,

121-126.

16. Penn World Table 9.0, 2015. Available at SSRN:

17. Pesaran và cộng sự, 1999. Pooled Mean Group Estimation Of

Dynamic Heterogeneous Panels. Journal of American Statistic Association , 94:

621-634.

18. Pesaran và Smith, 1995. Estimating long-run relationships from

dynamic. Journal of Econometrics, vol. 68, issue 1, 79-113.

19. Sobhan và cộng sự, 1993. The control and management of

government expenditure: issues and experience in Asian countries. Development

Papers No.13.

20. Umoh và cộng sự, 2012. Foreign Direct Investment and Economic

Growth in Nigeria: An Analysis of the Endogenous Effects.Current Research

Journal of Economic Theory, vol. 4, no.3, 53-66.

21. World Bank (2016). World DataBank. truy cập từ:

[truy cập ngày 16 tháng 05 năm 2016].

22. Xiao và cộng sự, 2013.The Effect of Local Government Expenditure

on CO2 Emissions An Empirical Investigation in China. International Journal of

Applied Environmental Sciences 8(3), 271-281.

PHỤ LỤC

Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max lnpc 150 .4141231 .867012 -1.308136 2.082777 lngovshare 150 2.772306 .2231267 2.151825 3.297727 lngdpc 150 7.711453 .7898753 5.964663 9.2168 lni 150 3.105691 .3954053 1.960806 3.920755 lnto 150 4.468772 .5268296 2.94183 5.395477 lnpop 150 .4241327 .5268338 -1.946532 1.078724

Phụ lục 1: Thống kê mô tả

lnpc lngdpc lngovs~e lni lnto lnpop lnpc 1.0000 lngdpc 0.9449 1.0000 lngovshare -0.0618 -0.0334 1.0000 lni 0.7636 0.7255 -0.1971 1.0000 lnto 0.7250 0.6156 -0.1244 0.6075 1.0000 lnpop -0.2917 -0.1901 0.1169 -0.1756 -0.1879 1.0000

Phụlục 2: Ma trận tương quan

Variable VIF 1/VIF lni 1.63 0.613385 lnto 1.60 0.624194 lnpop 1.05 0.951759 lngovshare 1.05 0.954140 Mean VIF 1.33

Variable VIF 1/VIF lni 2.32 0.431218 lngdpc 2.31 0.432941 lnto 1.69 0.591488 llngovshare 1.06 0.942290 Mean VIF 1.85

Phụ lục 3: Nhân tử phóng đại phương sai VIF

Fisher-type unit-root test for lnpc Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 5 Ha: At least one panel is stationary Number of periods = 30

AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included Time trend: Not included Cross-sectional means removed Drift term: Not included ADF regressions: 2 lags Statistic p-value Inverse chi-squared(10) P 20.0806 0.0285 Inverse normal Z -0.7106 0.2387 Inverse logit t(29) L* -1.2202 0.1161 Modified inv. chi-squared Pm 2.2541 0.0121 P statistic requires number of panels to be finite. Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels.

Fisher-type unit-root test for lngovshare Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 5 Ha: At least one panel is stationary Number of periods = 30

AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included Time trend: Not included Cross-sectional means removed Drift term: Not included ADF regressions: 2 lags Statistic p-value Inverse chi-squared(10) P 6.6358 0.7593 Inverse normal Z 0.3334 0.6306 Inverse logit t(29) L* 0.3058 0.6190 Modified inv. chi-squared Pm -0.7523 0.7741 P statistic requires number of panels to be finite. Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels.

Phụ lục 4: Tính dừng

Fisher-type unit-root test for lngdpc Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 5 Ha: At least one panel is stationary Number of periods = 30

AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included Time trend: Not included Cross-sectional means removed Drift term: Not included ADF regressions: 2 lags Statistic p-value Inverse chi-squared(10) P 19.2525 0.0372 Inverse normal Z -1.0230 0.1531 Inverse logit t(29) L* -1.2603 0.1088 Modified inv. chi-squared Pm 2.0689 0.0193 P statistic requires number of panels to be finite. Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels.

Fisher-type unit-root test for lni Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 5 Ha: At least one panel is stationary Number of periods = 30

AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included Time trend: Not included Cross-sectional means removed Drift term: Not included ADF regressions: 2 lags Statistic p-value Inverse chi-squared(10) P 5.2886 0.8711 Inverse normal Z 0.7160 0.7630 Inverse logit t(29) L* 0.6685 0.7454 Modified inv. chi-squared Pm -1.0535 0.8539 P statistic requires number of panels to be finite. Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels.

Fisher-type unit-root test for lnto Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 5 Ha: At least one panel is stationary Number of periods = 30

AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included Time trend: Not included Cross-sectional means removed Drift term: Not included ADF regressions: 2 lags Statistic p-value Inverse chi-squared(10) P 3.4096 0.9701 Inverse normal Z 2.0245 0.9785 Inverse logit t(29) L* 2.0213 0.9737 Modified inv. chi-squared Pm -1.4736 0.9297 P statistic requires number of panels to be finite. Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels.

Fisher-type unit-root test for lnpop Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 5 Ha: At least one panel is stationary Number of periods = 30

AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included Time trend: Not included Cross-sectional means removed Drift term: Not included ADF regressions: 2 lags Statistic p-value Inverse chi-squared(10) P 10.3198 0.4129 Inverse normal Z -0.3315 0.3701 Inverse logit t(29) L* -0.3277 0.3728 Modified inv. chi-squared Pm 0.0715 0.4715 P statistic requires number of panels to be finite. Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels.

Fisher-type unit-root test for dlnpc Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 5 Ha: At least one panel is stationary Number of periods = 29

AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included Time trend: Not included Cross-sectional means removed Drift term: Not included ADF regressions: 2 lags Statistic p-value Inverse chi-squared(10) P 22.1063 0.0146 Inverse normal Z -2.6341 0.0042 Inverse logit t(29) L* -2.5795 0.0076 Modified inv. chi-squared Pm 2.7070 0.0034 P statistic requires number of panels to be finite. Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels.

Fisher-type unit-root test for dlngovshare Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 5 Ha: At least one panel is stationary Number of periods = 29

AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included Time trend: Not included Cross-sectional means removed Drift term: Not included ADF regressions: 2 lags Statistic p-value Inverse chi-squared(10) P 18.7124 0.0441 Inverse normal Z -2.1596 0.0154 Inverse logit t(29) L* -2.0679 0.0238 Modified inv. chi-squared Pm 1.9482 0.0257 P statistic requires number of panels to be finite. Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels.

Fisher-type unit-root test for dlngdpc Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 5 Ha: At least one panel is stationary Number of periods = 29

AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included Time trend: Not included Cross-sectional means removed Drift term: Not included ADF regressions: 2 lags Statistic p-value Inverse chi-squared(10) P 15.2363 0.1237 Inverse normal Z -1.5357 0.0623 Inverse logit t(29) L* -1.4736 0.0757 Modified inv. chi-squared Pm 1.1709 0.1208 P statistic requires number of panels to be finite. Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels.

Fisher-type unit-root test for dlni Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 5 Ha: At least one panel is stationary Number of periods = 29

AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included Time trend: Not included Cross-sectional means removed Drift term: Not included ADF regressions: 2 lags Statistic p-value Inverse chi-squared(10) P 20.5486 0.0245 Inverse normal Z -2.3594 0.0092 Inverse logit t(29) L* -2.3126 0.0140 Modified inv. chi-squared Pm 2.3587 0.0092 P statistic requires number of panels to be finite. Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels.

Fisher-type unit-root test for dlnto Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 5 Ha: At least one panel is stationary Number of periods = 29

AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included Time trend: Not included Cross-sectional means removed Drift term: Not included ADF regressions: 2 lags Statistic p-value Inverse chi-squared(10) P 50.7555 0.0000 Inverse normal Z -5.5335 0.0000 Inverse logit t(29) L* -6.3593 0.0000 Modified inv. chi-squared Pm 9.1132 0.0000 P statistic requires number of panels to be finite. Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels.

Fisher-type unit-root test for dlnpop Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 5 Ha: At least one panel is stationary Number of periods = 29

AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included Time trend: Not included Cross-sectional means removed Drift term: Not included ADF regressions: 2 lags Statistic p-value Inverse chi-squared(10) P 34.0284 0.0002 Inverse normal Z -3.8896 0.0001 Inverse logit t(29) L* -4.1546 0.0001 Modified inv. chi-squared Pm 5.3729 0.0000 P statistic requires number of panels to be finite. Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels.

Kao Residual Cointegration Test Series: LNP_C LLNGOVSHARE LNGDP_C LNGDP_C2 LNGDP_C3 LNTO Sample: 1984 2013 Included observations: 150 Null Hypothesis: No cointegration Trend assumption: No deterministic trend User-specified lag length: 1 Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel

ADF

t-Statistic -3.429897

Prob. 0.0003

0.005046 0.004800

Residual variance HAC variance

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESID) Method: Least Squares Date: 10/21/16 Time: 14:40 Sample (adjusted): 1987 2013 Included observations: 135 after adjustments

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Variable RESID(-1) D(RESID(-1))

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Prob. 0.0000 -0.255936 0.056654 -4.517551 0.2720 0.097814 0.088682 1.102977 -0.005484 0.128836 Mean dependent var 0.077499 0.122286 S.D. dependent var -2.392841 0.072606 Akaike info criterion 0.701123 Schwarz criterion -2.349799 163.5167 Hannan-Quinn criter. -2.375350 1.922963

Phụ lục 5: Kiểm định đồng liên kết. Kiểm định Kao

Pedroni Residual Cointegration Test Series: LNP_C LLNGOVSHARE LNGDP_C LNGDP_C2 LNGDP_C3 LNTO Sample: 1984 2013 Included observations: 150 Cross-sections included: 5 Null Hypothesis: No cointegration Trend assumption: No deterministic trend Use d.f. corrected Dickey-Fuller residual variances User-specified lag length: 1 Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Alternative hypothesis: common AR coefs. (within-dimension)

Panel v-Statistic Panel rho-Statistic Panel PP-Statistic Panel ADF-Statistic

Weighted Statistic -0.283540 1.584027 -0.707336 -2.250597

Prob. 0.6116 0.9434 0.2397 0.0122

Statistic 0.305982 1.177519 -2.058695 -2.828761

Prob. 0.3798 0.8805 0.0198 0.0023

Alternative hypothesis: individual AR coefs. (between-dimension)

Statistic 1.918085 -2.562567

Prob. 0.9724 0.0052

0.0090

-2.365813

Group rho-Statistic Group PP-Statistic Group ADF- Statistic Cross section specific results Phillips-Peron results (non-parametric)

Cross ID AR(1) 0.126 -0.198 0.551 0.569 0.240

Variance 0.004170 0.002129 0.002388 0.000853 0.003545

HAC Bandwidth 8.00 2.00 2.00 4.00 12.00

0.000876 0.002051 0.002433 0.000809 0.000512

Obs 28 28 28 28 28

1 2 3 4 5

Augmented Dickey-Fuller results (parametric)

1 2 3 4 5

Obs 27 27 27 27 27

Cross ID AR(1) -0.299 -0.303 0.414 0.444 -0.063

Variance 0.003509 0.002169 0.002359 0.000795 0.003103

Lag 1 1 1 1 1

Max lag -- -- -- -- --

Phụ lục 6: Kiểm định đồng liên kết. Kiểm định Pedroni

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i

chi2 (5) = 87.18 Prob>chi2 = 0.0000

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i

chi2 (5) = 449.80 Prob>chi2 = 0.0000

Phụ lục 7: Phươngsaithayđổi

Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 4) = 758.061 Prob > F = 0.0000

Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 4) = 22.285 Prob > F = 0.0092

Phụlục 8: Tựtươngquan

Phụ lục 9: Kếtquảhồiquy tác động gián tiếp

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: country Number of obs = 140 Time variable : year Number of groups = 5 Number of instruments = 138 Obs per group: min = 28 Wald chi2(4) = 104.45 avg = 28.00 Prob > chi2 = 0.000 max = 28 Corrected lngdpc Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] lngovshare -5.437775 3.263392 -1.67 0.096 -11.83391 .9583554 lni .193099 .5167338 0.37 0.709 -.8196806 1.205879 lnpop .0212327 .8126285 0.03 0.979 -1.57149 1.613955 lnto 1.190262 .4387228 2.71 0.007 .3303816 2.050143 _cons 16.78722 9.370386 1.79 0.073 -1.578402 35.15284 Instruments for first differences equation Standard D.L2.lni GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/29).lni Instruments for levels equation Standard L2.lni _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.lni Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = 2.93 Pr > z = 0.003 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.11 Pr > z = 0.912 Sargan test of overid. restrictions: chi2(133) =4296.40 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid. restrictions: chi2(133) = 0.00 Prob > chi2 = 1.000 (Robust, but weakened by many instruments.)

Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(124) = 0.00 Prob > chi2 = 1.000 Difference (null H = exogenous): chi2(9) = 0.00 Prob > chi2 = 1.000 iv(L2.lni) Hansen test excluding group: chi2(132) = 0.00 Prob > chi2 = 1.000 Difference (null H = exogenous): chi2(1) = 0.00 Prob > chi2 = 1.000

 Mô hình GMM

Pesaran & Smith (1995) Mean Group estimator

All coefficients represent averages across groups (group variable: country) Coefficient averages computed as unweighted means

Mean Group type estimation Number of obs = 150 Group variable: country Number of groups = 5

Obs per group: min = 30 avg = 30.0 max = 30

Wald chi2(4) = 46.23 Prob > chi2 = 0.0000

lngdpc Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] lngovshare -.4418797 .2631028 -1.68 0.093 -.9575517 .0737923 lni .2231001 .0905814 2.46 0.014 .0455639 .4006364 lnpop -.5940963 .323847 -1.83 0.067 -1.228825 .0406321 lnto .2739436 .1447698 1.89 0.058 -.0098 .5576872 _cons 7.313031 .9548597 7.66 0.000 5.441541 9.184522 Root Mean Squared Error (sigma): 0.0486

 Mô hình PMG

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 145 Group variable: country Number of groups = 5

R-sq: within = 0.9328 Obs per group: min = 29 between = 0.9276 avg = 29.0 overall = 0.9150 max = 29

F(6,134) = 309.98 corr(u_i, Xb) = -0.7272 Prob > F = 0.0000

lnpc Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] llngovshare .1725227 .082335 2.10 0.038 .0096783 .335367 lngdpc -6.777123 3.723622 -1.82 0.071 -14.1418 .5875524 lngdpc2 1.02429 .5004697 2.05 0.043 .0344479 2.014131 lngdpc3 -.043098 .0221584 -1.94 0.054 -.0869235 .0007275 lnto .0598395 .0458587 1.30 0.194 -.030861 .15054 lni .1979716 .0517993 3.82 0.000 .0955217 .3004215 _cons 10.14503 8.99559 1.13 0.261 -7.646684 27.93674 sigma_u .36602953 sigma_e .1161568 rho .90850748 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(4, 134) = 50.07 Prob > F = 0.0000

Pesaran & Smith (1995) Mean Group estimator

All coefficients represent averages across groups (group variable: country) Coefficient averages computed as unweighted means

Mean Group type estimation Number of obs = 140 Group variable: country Number of groups = 5

Obs per group: min = 28 avg = 28.0 max = 28

Wald chi2(4) = 1.51e+09 Prob > chi2 = 0.0000

lnpc Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] llngovshare .1912114 .0000611 3130.56 0.000 .1910917 .1913311 lngdpc -5.888647 .0636309 -92.54 0.000 -6.013361 -5.763932 lngdpc2 .9727099 .0086624 112.29 0.000 .9557318 .9896879 lngdpc3 -.0432298 .0003946 -109.56 0.000 -.0440032 -.0424565 lnto .1280716 .0000246 5203.65 0.000 .1280233 .1281198 lni -.0000179 .0000309 -0.58 0.563 -.0000784 .0000427 ecm_pc_p .9999978 .0000584 1.7e+04 0.000 .9998833 1.000112 _cons 6.720181 .3106451 21.63 0.000 6.111328 7.329034 Root Mean Squared Error (sigma): 0.0000

Phụ lục 10: Kết quả hồi quy tác động trực tiếp

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải CO2 - Nghiên cứu thực nghiệm tại 5 quốc gia ASEAN

TÁC ĐỘNG CỦA CHI TIÊU CHÍNH PHỦ ĐẾN

LƯỢNG KHÍ THẢI CO2-NGHIÊN CỨU THỰC

NGHIỆM TẠI 5 QUỐC GIA ASEAN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

w

C



g

(

 x k

y d

 

Z D

  ( ) /

 (w/ )

(

 x k

g

 C  

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok