Sidebar

Magazine menu

02
T5, 05

Tạp chí KTĐN số 119

 

TÁC ĐỘNG CỦA FDI ĐẾN MÔI TRƯỜNG TẠI CÁC TỈNH KHU VỰC PHÍA BẮC

Vũ Thị Minh Ngọc

Lê Quang Linh

Tóm tắt

 Thế giới cũng đã chứng kiến sự gia tăng xu hướng suy thoái môi trường như phát thải khí nhà kính, phá rừng, mất đa dạng sinh học. Những mô hình hủy hoại môi trường như vậy đã được thúc đẩy bởi hoạt động kinh tế gia tăng, trong đó FDI đã trở thành một đóng góp ngày đáng kể. Dòng chảy của các hàng hóa và đầu tư dựa vào tài nguyên thiên nhiên được dự báo sẽ tăng nhanh hơn sản lượng kinh tế trong vòng 20 năm tới. Vì vậy cần phải hiểu được tác động môi trường của dòng vốn FDI và xác định các phản ứng thích hợp.

Từ khóa: FDI; Môi trường; Khu vực phía Bắc

Abstract

The world has also seen an increase in environmental degradation trends, such as greenhouse gas emissions, deforestation, and loss of biodiversity. Such environmental degradation patterns have been fueled by increased economic activity, in which FDI has become a significant contributor to the day. The flow of commodities and investments based on natural resources is projected to grow faster than economic output over the next 20 years. It is therefore important to understand the environmental impact of FDI flows and to identify appropriate responses.

Keywords: FDI; Environment; Northern area

            1.Giới thiệu

Các tỉnh nghiên cứu Bắc Bộ có vị trí địa chính trị, địa kinh tế rất quan trọng: có Thủ đô Hà Nội - trái tim của cả nước, là đầu não chính trị - hành chính quốc gia, trung tâm lớn về văn hóa, khoa học, giáo dục, kinh tế và giao dịch quốc tế; có các cửa ra biển lớn để phục vụ cho cả vùng Bắc Bộ, cả phía Tây - Nam Trung Quốc, phía Bắc Lào, Thái Lan. Vùng KTTĐ Bắc Bộ là đầu mối giao thương bằng cả đường biển, đường sắt và đường hàng không của cả vùng, cả nước với quốc tế. Ngoài các cụm cảng biển quan trọng nhất cả nước như các cảng lớn Hải Phòng và cảng Cái Lân, khu vực này còn có sân bay quốc tế Nội Bài, có các đường quốc lộ, đường sắt, đường sông toả đi các vùng khác trong cả nước và đi quốc tế. Khu vực này có mặt tiền hướng ra biển Đông, có vị trí chiến lược đặc biệt quan trọng cả về chính trị, kinh tế, an ninh, quốc phòng cho cả vùng lớn và cả nước.

Trong quá trình phát triển, môi trường tại Việt nam nói chung và miền bắc nói riêng chịu tác động mạnh mẽ của các hoạt động phát triển kinh tế - xã hội. Quá trình đô thị hóa và mở rộng địa giới hành chính đô thị tiếp tục diễn ra mạnh mẽ, dân số thành thị tăng nhanh. Cùng với đó, kinh tế phát triển, đời sống người dân tại các khu vực nông thôn cũng được cải thiện, nhu cầu sinh hoạt, tiêu thụ cũng gia tăng. Tất cả những vấn đề này bên cạnh việc đóng góp kinh phí cho nguồn ngân sách cũng đồng thời đưa một lượng lớn chất thải vào môi trường, gây ra những ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường, tài nguyên thiên nhiên và mất cân bằng sinh thái.

Lượng phát thải trung bình của Việt Nam có sự gia tăng và xu hướng tăng cùng với nhịp độ phát triển kinh tế, cho thấy mối quan hệ chặt chẽ tăng trưởng kinh tế và môi trường, tăng trưởng kinh tế càng cao càng có tác động lớn chất lượng môi trường

  1. Khung lý thuyết, mô hình và kết quả nghiên cứu

2.1. Cơ sở lý thuyết

Khi nghiên cứu về vấn đề kinh tế môi trường thì giả thuyết đường cong Kuznets về môi trường (EKC) (Kuznet, 1955) được xem như là lý thuyết phổ biến nhất được các nhà nghiên cứu vận dụng để nghiên cứu cho các mẫu quan sát khác nhau.

Giả thuyết EKC cho rằng mối quan hệ giữa thu nhập và ô nhiễm môi trường (lượng phát thải ô nhiễm) có dạng hình chữ U ngược. Trong giai đoạn đầu của quá trình tăng trưởng kinh tế, sự gia tăng thu nhập bình quân đầu người sẽ có mối quan hệ đồng biến với lượng phát thải ô nhiễm. Tuy nhiên, khi vượt qua giá trị ngưỡng thì lượng phát thải ô nhiễm bắt đầu giảm xuống. Lý giải cho hiện tượng trên là bởi vì khi thu nhập được cải thiện, tiêu chuẩn sống, tiêu chuẩn về môi trường cũng được nâng cao, trình độ khoa học kỹ thuật cũng phát triển do đó mà các biện pháp xử lý, giảm thiểu ô nhiễm cũng trở nên hiệu quả hơn do đó mà lượng phát thải ô nhiễm sẽ giảm xuống.

Thu nhập

Suy thoái

môi tường

Hình 1. Đường cong môi trường EKC

Mặc dù là lý thuyết chủ đạo khi nghiên cứu về kinh tế môi trường nhưng các nghiên cứu thực nghiệm không phải lúc nào cũng tán thành cho lý thuyết này. Ví dụ trong nghiên cứu của Shafik (1994) và Holtz-Eakin và Selden (1995), các tác giả chỉ tìm thấy mối quan hệ tuyến tính giữa thu nhập và lượng phát thải CO2. Hay trong nghiên cứu của Soytas và cộng sự (2007), kết quả nghiên cứu không cho thấy tác động của thu nhập lên lượng phát thải CO2. Mặc khác, Liu (2005) sử dụng dữ liệu bảng của 24 quốc gia OECD đã cho thấy có xuất hiện đường cong EKC khi tác giả kiểm soát thêm nhu cầu sử dụng năng lượng trong mô hình nghiên cứu của mình. Trong các nghiên cứu gần đây, Ang (2007), Jalil và Mahmud (2009), Iwata và cộng sự (2010) đã củng cố thêm cho giả thuyết đường cong EKC đối với trường hợp của Pháp và Trung Quốc. Kết quả nghiên cứu của Aslanidis và Iranzo (2009) khi sử dụng dữ liệu bảng của các quốc gia không thuộc khối OECD cũng cho thấy sự hiện diện của đường cong EKC.

Khi nghiên cứu về mối quan hệ của lượng phát thải ô nhiễm và các yếu tố kinh tế xã hội, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng nhiều kỹ thuật kinh tế lượng khácnhau tuy nhiên điểm chung của các nghiên cứu này là biến số họ sử dụng trong mô hình nghiên cứu thường khá tương đồng. Các nhân tố giải thích cho sự biến động lượng phát thải CO2 thường xoay quanh các yếu tố thu nhập bình quân đầu người, tăng trưởng kinh tế, quy mô nền kinh tế, nhu cầu sử dụng năng lượng, cấu trúc nền kinh tế (đo lường bằng tỷ lệ đóng góp của ngành sản xuất công nghiệp), tỷ lệ dân số đô thị, độ mở thương mại, dòng vốn FDI, … và khi tập trung vào mối quan hệ của FDI với phát thải CO2, kết quả lược khảo lý thuyết cho thấy FDI có thể tác động tích cực lẫn tiêu cực đến lượng phát thải ô nhiễm ở các quốc gia tiếp nhận đầu tư.

2.2. Mô hình đánh giá tác động của FDI tới môi trường tại các tỉnh phía Bắc

Trên cơ sở lược khảo lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan, hình ở dưới thể hiện khung phân tích mà tác giả đề xuất để nghiên cứu.

FDI

Bổ sung vốn

Lan tỏa công nghệ

(+)

(+)

(+)

Quy mô

nền kinh tế

Trình độ

sản xuất

(+)

(-)

Phát thải ô nhiễm

(+)

(+/-)

Dân số

Thu nhập bình quân

Hình  1. Khung phân tích nghiên cứu

Có thể nhận thấy FDI sẽ bổ sung thêm nguồn vốn cho các quốc gia tiếp nhận đầu tư từ đó làm tăng quy mô nền kinh tế nên lượng phát thải ô nhiễm ra môi trường cũng sẽ tăng lên. Mặc dù việc tăng quy mô nền kinh tế sẽ làm tang lượng phát thải ô nhiễm nhưng đồng thời việc bổ sung nguồn vốn cũng sẽ tác động tích cực đến trình độ sản xuất của các quốc gia tiếp nhận đầu tư, thay đổi công nghệ sản xuất tiên tiến và làm giảm bớt đi lượng phát thải ô nhiễm. Ngoài ra, sự hiện diện của FDI còn có khả năng làm xuất hiện hiện tượng lan tỏa công nghệ, các doanh nghiệp trong nước có điều kiện học hỏi từ các công ty đa quốc gia, từ đó giúp thay đổi trình độ sản xuất theo hướng tích cực và sẽ làm giảm lượng phát thải ô nhiễm. Bên cạnh đó, thì mức năng lượng tiêu thụ bình quân ở các quốc gia cũng sẽ làm tăng lượng phát thải ô nhiễm còn thu nhập bình quân được kỳ vọng sẽ làm tăng lượng phát thải ô nhiễm trong thời gian đầu nhưng khi đạt đến mức thu nhập bình quân cao thì lượng phát thải ô nhiễm sẽ giảm xuống.

Sau đó một loạt các nghiên cứu về các tác nhân gây ô nhiễm khác như lượng chì trong khí thải ô tô, nạn phá rừng, lượng khí thải gây hiệu ứng nhà kính, chất thải độc hại và không khí ô nhiễm, v.v… đã dẫn tới sự hình thành Đường cong Môi trường Kuznets (EKC). Các đỉnh (turning point/peak) của những đường cong môi trường chỉ ra các mức thu nhập bình quân khác nhau tùy thuộc vào chất gây ô nhiễm (CO2, SO2, hay NO2) nhưng trong nhiều trường hợp mức thu nhập bình quân đầu người là khoảng 8000 USD, giá năm 1985 (xem Grossman và Kruger, 1995, tr. 353). Điều này có nghĩa rằng khi các quốc gia chưa đạt đến mức thu nhập bình quân đầu người 8000 USD thì càng tăng trưởng kinh tế (thu nhập) thì càng gây ô nhiễm môi trường (quan hệ đồng biến - phần đồ thị phía trái của đường Kuznets tới đỉnh - Peak) dẫn đến khái niệm “the race to the bottom”. Sau khi các quốc gia đạt và vượt qua mức thu nhập bình quân 8000 USD thì càng tăng trưởng kinh tế ô nhiễm môi trường càng giảm (quan hệ nghịch biến - phần đồ thị phía bên phải đường Kuznets tính từ đỉnh - Peak) với lý luận rằng khi phát triển vượt qua một mức nào đó các quốc gia sẽ thắt chặt tiêu chuẩn môi trường để giảm thiểu ô nhiễm và người tiêu dùng cũng có yêu cầu cao hơn đối với các sản phẩm sử dụng công nghệ sạch khiến các nhà sản xuất phải thỏa mãn và buộc phải điều chỉnh công nghệ sản xuất theo hướng thân thiện môi trường hơn. Đường EKC có dạng phương trình như sau:

Yit = β0 + β1Xit + β2Xit2 + β3Xit3 + β4Zit+ εit(1)

Trong đó:

Yit chỉ mức độ ô nhiễm môi trường của nước i năm t, có thể dùng các khí CO2, SO2, hay NO2…

β0 là hệ số chặn

Xit là thu nhập bình quân đầu người nước i năm t (GDPperit)

Zit là biến liên quan ảnh hưởng đến môi trường

εit sai số ngẫu nhiên

i = 1,…N, nước

t = 1,…T, năm

Hệ số β2 phản ảnh hình dạng U ngược của đường EKC nếu ước lượng ra có ý nghĩa thống kê và có giá trị âm (< 0) và β1 có ý nghĩa thống kê và dương (>0). Và, để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố khác (như dân số [population], thu nhập quốc dân [GDP], hay đầu tư trực tiếp nước ngoài [FDI],…) tới ô nhiễm môi trường ta có thể cho những biến này vào vế phải của mô hình này. Trong nghiên cứu này tác giả xây dựng mô hình như sau:

ECDit = β0 + β1GRDPmarit + β2POPit + β3FDInetit + β4INCt + β5INC2 + εit (2)

Trong đó:

ECDit là mức thải Carbon Dioxide (CO2) bình quân đầu người (đơn vị metric tons per capita)

GRDPmarit là Tổng sản phẩm trên địa bàn tỉnh năm t

POPit  là dân số của tỉnh i năm t

FDIit là giá trị vốn FDI (USD) của năm t

INCt là GDP bình quân đầu người (danh nghĩa) năm t

εit là sai số ngẫu nhiên

Nếu hệ số β4 có ý nghĩa thống kê và dương (>0), β5 có ý nghĩa thống kê và âm (<0) sẽ có sự tồn tại của Đường cong Môi trường Kuznets (EKC) như Hình 1. Nếu hệ số β3 dương và có ý nghĩa thống kê chứng tỏ FDI gây ô nhiễm môi trường khí tại Việt Nam. Trong mô hình này, biến Xit3 không được cho vào do Việt Nam mới ở nửa bên trái của đường cong và tất nhiên là thu nhập chưa đủ cao để lập lại một chu kỳ thứ 2. Về số liệu sử dụng trong mô hình, tác giả sử dụng số liệu cung cấp bởi Tổng cục Thống kê và Ngân hàng Thế giới (World Bank) cho giai đoạn 1991-2017.

2.3. Kết quả mô hình

Kết quả thống kê cho thấy, trong giai đoạn nghiên cứu (10 năm), lượng phát thải CO2  bình quân trên người Việt Nam tăng dần đều, trong đó lượng phát thải tại thành phố Hà Nội là lớn nhất do tập trung dân số đông và là trung tâm kinh tế của cả nước và khu vực. Lượng phát thải CO2 bình quân trên người có xu hướng tăng theo thời gian từ 2007 – 2017 với tốc độ tăng bình quân 1.5%/ năm, lượng phát thải CO2 bình quân trên người vào năm 2007 là 1.22 tấn/ người, đến năm 2017 là 1.94 tấn/ người. Hình 2 dưới cho thấy rõ xu hướng tăng của lượng phát thải CO2 bình quân trên người giai đoạn 2007 – 2017.

Nguồn: Ngân hàng Thế giới

Hình 2. Lượng phát CO2/người tại Việt Nam

Về lượng phát thải cũng cho thấy sự gia tăng nhanh chóng, đặc biệt là tại Hà Nội và Hải Phòng là 2 thành phố lớn nhất khu vực đồng thời là các cực tăng trưởng kinh tế và thu hút FDI tại phía Bắc. Cụ thể sau 10 năm lượng phát ở Hà Nội đã tăng gấp hơn 2 lần và tại Hải Phòng là 1,8 lần.

Năm

Hà Nội

Hưng Yên

Nam Định

Quảng Ninh

Vĩnh Phúc

2007

7.344.409

1.368.759

2.233.238

1.370.590

1.433.472

2008

8.309.121

1.532.275

2.484.844

1.544.658

1.352.375

2009

9.453.097

1.657.046

2.685.355

1.683.635

1.469.600

2010

10.656.240

1.826.323

2.952.448

1.866.980

1.631.107

2011

11.506.889

1.937.920

3.118.707

1.987.261

1.738.854

2012

10.886.868

1.800.327

2.885.240

1.851.742

1.618.565

2013

11.498.711

1.852.087

2.959.156

1.910.820

1.676.533

2014

13.102.905

2.088.529

3.327.579

2.163.197

1.901.860

2015

13.641.224

2.151.834

3.420.012

2.072.582

1.970.666

2016

14.205.850

2.216.999

3.509.302

2.320.459

2.025.617

2017

14.865.928

2.295.731

3.602.861

2.384.103

2.089.854

             Nguồn: Tác giả tổng hợp trên cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới

Bảng 1. lượng phát CO2 tại các tỉnh miền Bắc (1)

 

Năm

Bắc Giang

Bắc Ninh

Hà Nam

Hải Dương

Hải Phòng

2007

1.890.132

1.232.447

962.649

2.069.255

2.205.765

2008

2.115.519

1.385.503

1.070.823

2.314.470

2.482.258

2009

2.287.106

1.508.257

1.154.938

2.507.311

2.704.452

2010

2.532.652

1.675.032

1.268.585

1.897.956

2.997.299

2011

2.691.310

1.809.195

1.338.849

2.943.120

3.198.334

2012

2.504.577

1.707.238

1.245.606

2.738.541

2.993.889

2013

2.587.451

1.783.137

1.280.853

2.818.842

3.097.862

2014

2.929.893

2.042.053

1.441.770

3.180.047

3.509.739

2015

3.033.458

2.134.568

1.483.915

3.280.438

3.629.464

2016

3.140.939

2.232.405

1.522.908

3.383.861

3.753.740

2017

3.231.892

2.292.109

1.563.117

3.479.528

3.874.775

Nguồn: Tác giả tổng hợp trên cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới

Bảng 2. lượng phát CO2 tại các tỉnh miền Bắc (2)

Bên cạnh các thống kê để mô tả về mẫu nghiên cứu đã được trình bày, để nhận diện được các thông số của dữ liệu (giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn) trước khi tiến hành phân tích hồi quy, tác giả tiến hành thống kê mô tả các biến số trong mô hình nghiên cứu đã đề xuất. Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu được trình bày trong bảng 3.

 

Số quan sát

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Nhỏ nhất

Lớn nhất

Phát thải (tấn/người)

110

1,570487   

0,0535905  

1,431443

1,657845

Thu hút FDI (triệu USD)

110

591

748

1,3

3.570

Dân số (người)

110

1.917.273

1.712.443    

765.4000

786.200   

GRDP (triệu USD)

110

3.670  

4.600  

596

24.740

Thu nhập bình quân đầu người (USD)

110

1816

1015

470,4337  

4842,731

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng 3. Lượng phát thải CO2 bình quân, tiêu thụ năng lượng bình quân,

thu nhập bình quân và tỷ lệ FDI/ GDP

2.4. Kiểm tra đa cộng tuyến

Một mô hình lý tưởng là các biến độc lập không có tương quan với nhau, mỗi biến chứa đựng một số thông tin riêng về biến phụ thuộc và thông tin đó không có trong biến độc lập khác. Khi đó hệ số hồi quy riêng cho biến ảnh hưởng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong điều kiện các biến độc lập còn lại không đổi. Có nhiều nguyên nhân dẫn đến đa cộng tuyến, trong đó một số nguyên nhân chính có thể kể đến như: do phương pháp thu thập số liệu (mẫu không đặc trưng cho tổng thể, do bản chất của các mối quan hệ giữa các biến đã ngầm chứa hiện tượng đa cộng tuyến, do đặc trưng của mô hình, do mô hình xác định quá mức (số biến giải thích nhiều hơn cỡ mẫu). Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, bài viết sử dụng ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình. Kết quả cho thấy hệ số tương quan giữa các cặp biến giải thích trong mô hình đều < 0.8 (ngoại trừ giữa biến GPDperGDPper2nhưng đây là mối quan hệ bình phương) nên có thể kết luận vấn đề đa cộng tuyến trong mô hình không gây ra các hậu quả nghiêm trọng.

 

POP

INC

INC2

FDI

GRDP

ECD

POP

1,0000

 

 

 

 

 

INC

0,1096

1,0000

 

 

 

 

INC2

0,0470

0,9706

1,0000

 

 

 

FDI

0,4645

0,3517

0,2965

1,0000

 

 

GRDP

0,9066

0,4394

0,3676

0,5247

1,0000

 

ECD

0,1374

0,4074

0,2043

0,3230

0,3011

1,0000

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng 4. Ma trận tương quan giữa các biến

2.5. Kết quả hồi quy

Để nghiên cứu tác động của FDI đến lượng phát thải CO2 ở các tỉnh miền Bắc, bài viết sử dụng phương pháp hồi quy đa biến dành cho dữ liệu bảng để ước lượng mô hình nghiên cứu đã để xuất. Kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu bằng phương pháp Pooled OLS cho thấy khả năng giải thích của mô hình là 82,06%, p_value của kiểm định F < 0.01 nên mô hình hồi quy là phù hợp, tức là có ít nhất một biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của lượng phát thải ô nhiễm (mức ý nghĩa 1%). Kết quả cụ thể mô hình Pooled OLS được trình bày cụ thể trong bảng.

Number of obs =   110

F(  5,   104) =   95,13

Prob > F      =  0,0000

R-squared     =  0,8206

Adj R-squared =  0,8120

Root MSE      =  ,02324

ECD

Coef.

Std. Err.

t

P>|t|

POP

-1.25e-08

4.81e-09

-2.61

0.010

GRDP

3.31e-12

1.97e-12

1.68

0.096

FDI

7.80e-12

3.59e-12

2.17

0.032

INC

.000186

.0000105

17.71

0.000

INC2

-3.58e-08

1.94e-09

-18.49

0.000

Cons

.394592

.0124261

112.23

0.000

Bảng 5. Kết quả hồi quy OLS

Kết quả hồi quy cho thấy hệ số hồi quy của 4 biến số giải thích trong mô hình nghiên cứu đều có ý nghĩa về mặt thống kê (p_value < 0.05), trừ biến GRDP (có ý ngĩa ở mức 10%). Kết quả hồi quy thu được cho thấy dân số sẽ làm tăng lượng phát thải ô nhiễm đồng thời FDI cũng làm tăng lượng phát thải ô nhiễm ở các tỉnh miền Bắc. Thu nhập bình quân trên người sẽ tác động dương đến lượng phát thải ô nhiễm do hệ số hồi quy biến INC mang dấu dương nhưng khi thu nhập đạt đến một ngưỡng nào đó thì thu nhập bình quân sẽ tác động âm đến lượng phát thải ô nhiễm do hệ số hồi quy biến INC2 mang dấu âm. Tuy nhiên, ước lượng Pooled OLS đã bỏ qua bình diện thời gian lẫn không gian của dữ liệu nghiên cứu do đó tác giả tiến hành ước lượng bằng một số phương pháp khác (FEM và REM) rồi so sánh các kết quả ước lượng với nhau để có thể chọn ra mô hình phù hợp. Kết quả ước lượng FEM được trình bày trong bảng 6.

Number of obs =   110

Number of group = 10

F(5,95)  = 254,73

Prob > F      =  0,0000

R-squared     =  0,9306

ECD

Coef.

Std. Err.

t

P>|t|

POP

3,06e-08

2,29e-08

1,33

-0,185

GRDP

-3,29e-12

2,66e-12

-1,24

0,219

FDI

6.32e-12

2,31e-12

2,73

0,008

INC

0,0002439

8,07e-06

30,21

0,000

INC2

-4,13e-08

1,35e-09

-30,55

0,000

Cons

1.255489

0,0401179

31,29

0,000

Bảng 6. Kết quả hồi quy FEM

Kết quả hồi quy FEM cũng có p_value của kiểm định F < 0.01 nên có ít nhất một biến độc lập giải thích được cho sự biến động của biến phụ thuộc. Tương tự như kết quả hồi quy Pooled OLS, kết quả hồi quy FEM cũng cho thấy thu nhập bình quân tác động đến lượng phát thải ô nhiễm theo hình chữ U ngược và FDI có tác động âm đến lượng phát thải ô nhiễm.

Bên cạnh FEM thì REM cũng là mô hình phổ biến được vận dụng khi ước lượng dữ liệu bảng. Kết quả ước lượng REM được trình bày trong bảng 7.

Number of obs =   110

Number of group = 10

Wald chi2(4)  = 254,73

Prob > Chi2      =  0,0000

R-squared     =  0,8617

ECD

Coef.

Std. Err.

t

P>|t|

POP

-1,25e-08

4,81e-09

-2,61

0,009

GRDP

3,31e-12

1,97e-12

1,68

0,093

FDI

7,80e-12

3,59e-12

2,17

0,030

INC

0,000186

0,0000105

17,71

0,000

INC2

-3,58e-08

1,94e-09

-18,49

0,000

Cons

1,394592

0,0124261

112,23

0,000

Bảng 7. Kết quả hồi quy REM

Kết quả hồi quy REM cũng tương tự như Pooled OLS và FEM, thu nhập bình quân trên người vẫn tác động đến lượng phát thải ô nhiễm theo dạng chữ U ngược và FDI tác động dương đến lượng phát thải ở các tỉnh phía Bắc.

Có thể nhận thấy, mặc dù ước lượng bằng 3 phương pháp khác nhau nhưng chiều tác động của các biến giải thích trong mô hình là rất ổn định. Cụ thể, thu nhập bình quân đầu người (INC) sẽ tác động dương đến mức phát thải CO2 (ECD) sau đó nếu thu nhập bình quân đầu người tiếp tục tăng vượt một ngưỡng nào đó thì sẽ tác động âm đến lượng phát thải CO2 (theo chữ U ngược), FDI sẽ có tác động đường đến lượng phát thải CO2.

Như đã thảo luận ở trên, bài viết tiến hành một số kiểm định như kiểm định F, kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier, kiểm định Hausman để chọn ra mô hình phù hợp trong 3 mô hình trên để tiến hành thảo luận kết quả. Kết quả kiểm định cho thấy p_value của kiểm định F < 0.01 dẫn đến bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%. Tức là có sự khác biệt về đặc điểm riêng của từng quốc gia nên mô hình FEM phù hợp hơn Pool OLS. Kết quả kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier Test có p_value < 0.01 nên ta bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%. Tức là phương sai sai số giữa các quốc gia có thay đổi, do đó hồi quy theo mô hình Pool OLS thông thường có thể dẫn đến sai lệch và kết quả hồi quy từ mô hình REM có sự tin tưởng cao hơn. Kết quả kiểm định Hausman có p_value = 0.0024 nên ta bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%. Tức là có sự khác biệt trong kết quả hồi quy giữa FEM và REM nên kết quả ước lượng từ mô hình FEM đáng tin cậy hơn.

Kết quả ước lượng cho thấy biến INC mang dấu dương, biến INC2 mang dấu âm và đều có ý nghĩa thống kê (p_value < 0.01) cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi thu nhập bình quân tăng thì lượng phát thải ô nhiễm CO2 bình quân sẽ thay đổi. Kết quả này cho thấy tác động của thu nhập bình quân đến phát thải ô nhiễm không phải là hằng số mà nó sẽ phụ thuộc vào độ lớn của INC. Cụ thể lúc đầu thu nhập bình quân sẽ làm tăng lượng phát thải ô nhiễm bình quân nhưng khi GDP vượt qua điểm cực đại thì thu nhập bình quân sẽ làm giảm lượng phát thải CO2 bình quân.

Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số hồi quy của biến FDI mang dấu đương và có ý nghĩa về mặt thống kê (p_value < 0.01) chứng tỏ FDI có tác động làm tăng lượng phát thải CO2 ở các các tỉnh miền Bắc. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu tỷ lệ FDP tăng thì lượng phát thải CO2 bình quân sẽ tăng lên.

3. Đánh giá mô hình nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy thu nhập bình quân tác động đến lượng phát thải CO2 bình quân theo dạng chữ U ngược (parabol lồi) đã củng cố thêm cho giả thuyết đường cong EKC (Kuznet, 1955), chứng minh các tỉnh miền Bắc vẫn đang chịu tác động tiêu cực về môi trường do những hậu quả của tăng trưởng kinh tế mang lại. Thực tế cho thấy tăng trưởng kinh tế sẽ đi kèm với sự gia tăng dân số, tăng nhu cầu lương thực, tăng hoạt động sản xuất công nghiệp, sử dụng nhiều tài nguyên làm tăng lượng phát thải và suy thoái môi trường.

Các doanh nghiệp sản xuất sẽ cố gắng tối thiểu hóa chi phí sản xuất nên cách rẻ tiền nhất để xử lý các sản phẩm phụ không mong muốn là thải ra môi trường mà chưa qua xử lý. Với quá trình công nghiệp hóa đang diễn ra ở nhiều quốc gia đang phát triển thì quy mô, số lượng của các doanh nghiệp hoạt động trong các ngành công nghiệp đang tăng nhanh đã khiến cho lượng phát thải ô nhiễm càng nhiều hơn. Tuy nhiên việc xuất hiện ngưỡng trong tác động của thu nhập đã cho thấy khi thu nhập tăng cao sẽ đi kèm với những tiến bộ trong công nghệ sản xuất, thay đổi cơ cấu của các ngành sản xuất theo hướng tích cực, bền vững nên đã có tác động tích cực đến môi trường. Bên cạnh việc giảm thiểu các ngành nghề gây ô nhiễm, giảm việc thâm dụng tài nguyên, dân cư ở các quốc gia có mức thu nhập cao bắt đầu đòi hỏi điều kiện sống tốt hơn, có nhiều hành động cải tạo và khôi phục các mảng xanh và đòi hỏi các nhà làm chính sách siết chặt hơn các chế tài xử lý những cá nhân hoặc tập thể có những hành động gây ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường. Chính những hành động trên đã khiến thu nhập chuyển hướng từ tác động tiêu cực sang tác động tích cực đến môi trường. Kết quả hồi quy cho thấy tiêu thụ năng lượng làm tăng lượng phát thải ô nhiễm ở các quốc gia đang phát triển đã phản ánh đúng hiện trạng thực tế. Việc gia tăng mức độ sử dụng năng lượng luôn kèm theo nguy cơ gây ô nhiễm môi trường không khí, làm suy giảm sự trong lành của môi trường toàn cầu và gia tăng biến đổi khí hậu.

Phần lớn nguồn năng lượng sử dụng ở các quốc gia đang phát triển là nhiên liệu hóa thạch, nhiên liệu có nguồn gốc hữu cơ nên quá trình đốt cháy một lượng lớn nhiên liệu sẽ phát thải ra các khí gây ô nhiễm môi trường và khí nhà kính. Việc kết quả hồi quy cho thấy FDI làm tăng lượng phát thải CO2. Các doanh nghiệp FDI hiện nay ở Việt Nam vẫn đang chủ yếu là đầu tư công nghệ cũ lạc hậu dẫn đến các tác động đến môi trường, cụ thể hiện nay có nhiều dự án nhiệt điện chạy than từ nguồn FDI đang được vận hành và xây dựng, các công nghệ trong lĩnh sản xuất, dệt may cũng được đầu tư tại Việt Nam để tận dụng nguồn nhân công giá rẻ.

4. Hàm ý chính sách

Nguyên nhân của những hạn chế trên đây là do những nguyên nhân như sự chồng chéo trong hệ thống luật pháp và các chính sách liên quan đến FDI, hạn chế về tính gắn kết với yêu cầu phát triển bền vững trong công tác qui hoạch của vùng, thiếu chiến lược thu hút FDI theo hướng PTBV, hạn chế trong công tác quản lý Nhà nước về FDI và chất lượng nguồn nhân lực của vùng, cơ cấu lao động theo ngành, hạn chế về cơ sở hạ tầng.

Dựa trên kết quả nghiên cứu, để giảm thiểu vấn đề ô nhiễm môi trường ở các quốc gia đang phát triển, các nhà hoạch định chính sách ở những quốc gia như Việt Nam nên có các chính sách để lựa chọn vốn FDI, giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng và tăng thu nhập bình quân. Việt Nam nên thường xuyên tổ chức, tăng cường công tác vận động thu hút FDI, tham gia các chương trình xúc tiến đầu tư từ nước ngoài, hoàn thiện và ban bố rộng rãi quy hoạch tổng thể về đầu tư nước ngoài để các nhà đầu tư nước ngoài có thể dễ dàng tiếp cận với thông tin về đầu tư. Việt Nam cũng cần tiếp tục chú trọng đầu tư và hoàn chỉnh sơ sở hạ tầng, có chiến lược đào tạo, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực. Ngoài ra, việc xây dựng chiến lược phát triển các ngành công nghiệp phụ trợ cũng là một giải pháp tăng thu hút FDI vào Việt Nam. Mặc dù kết quả nghiên cứu cho thấy FDI làm gia tăng ô nhiễm môi trường nhưng trong quá trình thu hút đầu tư, các quốc gia đang phát triển như Việt Nam cần  sàng lọc để loại bỏ các dự án đầu tư có công nghệ lạc hậu, thâm dụng tài nguyên thiên nhiên. Cần ưu tiên thu hút đầu tư cho danh mục các ngành nghề thân thiện với môi trường, có công nghệ tiên tiến nhằm hạn chế tối đa tác động tiêu cực đến môi trường. Ưu tiên phát triển những nguồn năng lượng thân thiện với môi trường như năng lượng gió, năng lượng mặt trời. Tạo điều kiện để doanh nghiệp đầu tư đổi mới công nghệ mới, vừa để tiết kiệm năng lượng tiêu thụ vừa nâng cao hiệu quả sản xuất.

  1. Kết luận

Đầu tư trực tiếp nước ngoài ở các tỉnh phía Bắc đóng vai trò quan trọng trong tăng trưởng kinh tế, phát triển xã hội và bảo vệ môi trường. Từ đó, nâng cao tiềm lực, sức mạnh kinh tế của quốc gia; nâng cao mức sống của dân cư và chất lượng môi trường sống của nhân dân. Mặc dù vậy, bên cạnh những tác động tích cực, hoạt động của khu vực FDI trong vùng cũng đang đặt ra những trở ngại trong việc phát triển bền vững của vùng. Những tác động tiêu cực của khu vực FDI đối với vùng đã và đang được biểu hiện trên các khía cạnh kinh tế, xã hội và môi trường, trong bài viết chỉ rõ vấn đề về ô nhiễm môi trường không khí. Vấn đề về ô nhiễm môi trường cần được tính tới trong các chiến lược thu hút FDI không chỉ ở các tỉnh miền Bắc, mà của cả Việt Nam.

Mặc dù bài viết đã chỉ ra được vốn FDI tăng mức phát thải CO2 tại các tỉnh phía Bắc tuy nhiên vẫn còn tồn tại một số hạn chế như chưa xem xét mối quan hệ nhân quả giữa FDI và mức độ ô nhiễm vì trên thực tế lẫn lý thuyết đã cho thấy lượng phát thải ô nhiễm ở một số quốc gia cũng có tác động tới quyết định đầu tư của các công ty đa quốc gia; chưa đưa các biến về chính sách bảo vệ môi trường và biến trình độ khoa học công nghệ do việc đo lường các yếu tố này khá phức tạp. Bên cạnh đó, do chưa phân loại nhóm ngành ô nhiễm và không ô nhiễm do đó kết quả nghiên cứu chỉ cho cho thấy tác động chung của FDI đến ô nhiễm môi trường, không thể đưa ra hàm ý chính sách cụ thể cho từng nhóm ngành. Phạm vi nghiên cứu chỉ đề cập đến khía cạnh phát thải CO2 mà chưa nghiên cứu đến các chỉ số ô nhiễm có trong đất, nước hay chất thải rắn. 

Trong tương lai, các nghiên cứu tiếp theo của tác giả sẽ bổ sung các chỉ tiêu môi trường, về chính sách bảo vệ môi trường, trình độ công nghệ để đưa vào mô hình nghiên cứu. Ngoài ra, các nghiên cứu cũng có thể phân tích lợi ích và chi phí của FDI đến chất lượng môi trường hoặc nghiên cứu riêng cho các ngành nghề mà các quốc gia đang phát triển đang ưu tiên thu hút đầu tư.

Tài liệu tham khảo

  1. Ang, J. B., 2007, “CO2 emissions, energy consumption, and output in France”, Energy Policy, 35(10), pp. 4772-4778.
  2. Aslanidis, N., & Iranzo, S., 2009, “Environment and development: is there a Kuznets curve for CO2 emissions?”, Applied Economics, 41(6), pp. 803-810.
  3. Holtz-Eakin, D., & Selden, T. M., 1995, “Stoking the fires? CO 2 emissions and economic growth”, Journal of public economics, 57(1), pp. 85-101.
  4. Jalil, A., & Mahmud, S. F., 2009, “Environment Kuznets curve for CO2 Emissions: a cointegration analysis for China”, Energy Policy, 37(12), pp. 5167-5172.
  5. Iwata, H., Okada, K. & Samreth, S., 2010, “Empirical study on environmental Kuznets curve for CO2 in France: the role of nuclear energy”, Energy Policy, 38, p. 4057–4063.
  6. Kuznets, S., 1955, “Economic growth and income inequality”, The American economicreview, 45(1), pp. 1-28.
  7. Shafik, N., 1994, “Economic development and environmental quality: an econometric analysis”, Oxford economic papers, Volume 46, pp. 757-773.
  8. Lê Quang Linh, 2018, Tác động của vốn FDI đến môi trường tại các tỉnh khu vực phía Bắc, Luận văn thạc sỹ, trường Đại học Ngoại thương, 105tr.
  9. Niên giám thống kê 2007 – 2017, Tổng cục Thống kê.
  10. Hồ Đắc Nghĩa, 2014, Mô hình phân tích mối quan hệ của FDI và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam.
  11. Nguyễn Khắc Minh, 2017, Tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) đến tăng trưởng đầu ra, năng suất và hiệu quả của nền kinh tế Việt Nam trong thời kỳ 2000 – 2013.

 

 

[1] Trường Đại học Ngoại thương, Email: ngocmvt@gmail.com

[2] Trường Đại học Ngoại thương, Email: ????

 

TÁC ĐỘNG CỦA FDI ĐẾN MÔI TRƯỜNG TẠI CÁC TỈNH KHU VỰC PHÍA BẮC

Vũ Thị Minh Ngọc

Lê Quang Linh

Tóm tắt

 Thế giới cũng đã chứng kiến sự gia tăng xu hướng suy thoái môi trường như phát thải khí nhà kính, phá rừng, mất đa dạng sinh học. Những mô hình hủy hoại môi trường như vậy đã được thúc đẩy bởi hoạt động kinh tế gia tăng, trong đó FDI đã trở thành một đóng góp ngày đáng kể. Dòng chảy của các hàng hóa và đầu tư dựa vào tài nguyên thiên nhiên được dự báo sẽ tăng nhanh hơn sản lượng kinh tế trong vòng 20 năm tới. Vì vậy cần phải hiểu được tác động môi trường của dòng vốn FDI và xác định các phản ứng thích hợp.

Từ khóa: FDI; Môi trường; Khu vực phía Bắc

Abstract

The world has also seen an increase in environmental degradation trends, such as greenhouse gas emissions, deforestation, and loss of biodiversity. Such environmental degradation patterns have been fueled by increased economic activity, in which FDI has become a significant contributor to the day. The flow of commodities and investments based on natural resources is projected to grow faster than economic output over the next 20 years. It is therefore important to understand the environmental impact of FDI flows and to identify appropriate responses.

Keywords: FDI; Environment; Northern area

            1.Giới thiệu

Các tỉnh nghiên cứu Bắc Bộ có vị trí địa chính trị, địa kinh tế rất quan trọng: có Thủ đô Hà Nội - trái tim của cả nước, là đầu não chính trị - hành chính quốc gia, trung tâm lớn về văn hóa, khoa học, giáo dục, kinh tế và giao dịch quốc tế; có các cửa ra biển lớn để phục vụ cho cả vùng Bắc Bộ, cả phía Tây - Nam Trung Quốc, phía Bắc Lào, Thái Lan. Vùng KTTĐ Bắc Bộ là đầu mối giao thương bằng cả đường biển, đường sắt và đường hàng không của cả vùng, cả nước với quốc tế. Ngoài các cụm cảng biển quan trọng nhất cả nước như các cảng lớn Hải Phòng và cảng Cái Lân, khu vực này còn có sân bay quốc tế Nội Bài, có các đường quốc lộ, đường sắt, đường sông toả đi các vùng khác trong cả nước và đi quốc tế. Khu vực này có mặt tiền hướng ra biển Đông, có vị trí chiến lược đặc biệt quan trọng cả về chính trị, kinh tế, an ninh, quốc phòng cho cả vùng lớn và cả nước.

Trong quá trình phát triển, môi trường tại Việt nam nói chung và miền bắc nói riêng chịu tác động mạnh mẽ của các hoạt động phát triển kinh tế - xã hội. Quá trình đô thị hóa và mở rộng địa giới hành chính đô thị tiếp tục diễn ra mạnh mẽ, dân số thành thị tăng nhanh. Cùng với đó, kinh tế phát triển, đời sống người dân tại các khu vực nông thôn cũng được cải thiện, nhu cầu sinh hoạt, tiêu thụ cũng gia tăng. Tất cả những vấn đề này bên cạnh việc đóng góp kinh phí cho nguồn ngân sách cũng đồng thời đưa một lượng lớn chất thải vào môi trường, gây ra những ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường, tài nguyên thiên nhiên và mất cân bằng sinh thái.

Lượng phát thải trung bình của Việt Nam có sự gia tăng và xu hướng tăng cùng với nhịp độ phát triển kinh tế, cho thấy mối quan hệ chặt chẽ tăng trưởng kinh tế và môi trường, tăng trưởng kinh tế càng cao càng có tác động lớn chất lượng môi trường

  1. Khung lý thuyết, mô hình và kết quả nghiên cứu

2.1. Cơ sở lý thuyết

Khi nghiên cứu về vấn đề kinh tế môi trường thì giả thuyết đường cong Kuznets về môi trường (EKC) (Kuznet, 1955) được xem như là lý thuyết phổ biến nhất được các nhà nghiên cứu vận dụng để nghiên cứu cho các mẫu quan sát khác nhau.

Giả thuyết EKC cho rằng mối quan hệ giữa thu nhập và ô nhiễm môi trường (lượng phát thải ô nhiễm) có dạng hình chữ U ngược. Trong giai đoạn đầu của quá trình tăng trưởng kinh tế, sự gia tăng thu nhập bình quân đầu người sẽ có mối quan hệ đồng biến với lượng phát thải ô nhiễm. Tuy nhiên, khi vượt qua giá trị ngưỡng thì lượng phát thải ô nhiễm bắt đầu giảm xuống. Lý giải cho hiện tượng trên là bởi vì khi thu nhập được cải thiện, tiêu chuẩn sống, tiêu chuẩn về môi trường cũng được nâng cao, trình độ khoa học kỹ thuật cũng phát triển do đó mà các biện pháp xử lý, giảm thiểu ô nhiễm cũng trở nên hiệu quả hơn do đó mà lượng phát thải ô nhiễm sẽ giảm xuống.

Thu nhập

Suy thoái

môi tường

Hình 1. Đường cong môi trường EKC

Mặc dù là lý thuyết chủ đạo khi nghiên cứu về kinh tế môi trường nhưng các nghiên cứu thực nghiệm không phải lúc nào cũng tán thành cho lý thuyết này. Ví dụ trong nghiên cứu của Shafik (1994) và Holtz-Eakin và Selden (1995), các tác giả chỉ tìm thấy mối quan hệ tuyến tính giữa thu nhập và lượng phát thải CO2. Hay trong nghiên cứu của Soytas và cộng sự (2007), kết quả nghiên cứu không cho thấy tác động của thu nhập lên lượng phát thải CO2. Mặc khác, Liu (2005) sử dụng dữ liệu bảng của 24 quốc gia OECD đã cho thấy có xuất hiện đường cong EKC khi tác giả kiểm soát thêm nhu cầu sử dụng năng lượng trong mô hình nghiên cứu của mình. Trong các nghiên cứu gần đây, Ang (2007), Jalil và Mahmud (2009), Iwata và cộng sự (2010) đã củng cố thêm cho giả thuyết đường cong EKC đối với trường hợp của Pháp và Trung Quốc. Kết quả nghiên cứu của Aslanidis và Iranzo (2009) khi sử dụng dữ liệu bảng của các quốc gia không thuộc khối OECD cũng cho thấy sự hiện diện của đường cong EKC.

Khi nghiên cứu về mối quan hệ của lượng phát thải ô nhiễm và các yếu tố kinh tế xã hội, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng nhiều kỹ thuật kinh tế lượng khácnhau tuy nhiên điểm chung của các nghiên cứu này là biến số họ sử dụng trong mô hình nghiên cứu thường khá tương đồng. Các nhân tố giải thích cho sự biến động lượng phát thải CO2 thường xoay quanh các yếu tố thu nhập bình quân đầu người, tăng trưởng kinh tế, quy mô nền kinh tế, nhu cầu sử dụng năng lượng, cấu trúc nền kinh tế (đo lường bằng tỷ lệ đóng góp của ngành sản xuất công nghiệp), tỷ lệ dân số đô thị, độ mở thương mại, dòng vốn FDI, … và khi tập trung vào mối quan hệ của FDI với phát thải CO2, kết quả lược khảo lý thuyết cho thấy FDI có thể tác động tích cực lẫn tiêu cực đến lượng phát thải ô nhiễm ở các quốc gia tiếp nhận đầu tư.

2.2. Mô hình đánh giá tác động của FDI tới môi trường tại các tỉnh phía Bắc

Trên cơ sở lược khảo lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan, hình ở dưới thể hiện khung phân tích mà tác giả đề xuất để nghiên cứu.

FDI

Bổ sung vốn

Lan tỏa công nghệ

(+)

(+)

(+)

Quy mô

nền kinh tế

Trình độ

sản xuất

(+)

(-)

Phát thải ô nhiễm

(+)

(+/-)

Dân số

Thu nhập bình quân

Hình  1. Khung phân tích nghiên cứu

Có thể nhận thấy FDI sẽ bổ sung thêm nguồn vốn cho các quốc gia tiếp nhận đầu tư từ đó làm tăng quy mô nền kinh tế nên lượng phát thải ô nhiễm ra môi trường cũng sẽ tăng lên. Mặc dù việc tăng quy mô nền kinh tế sẽ làm tang lượng phát thải ô nhiễm nhưng đồng thời việc bổ sung nguồn vốn cũng sẽ tác động tích cực đến trình độ sản xuất của các quốc gia tiếp nhận đầu tư, thay đổi công nghệ sản xuất tiên tiến và làm giảm bớt đi lượng phát thải ô nhiễm. Ngoài ra, sự hiện diện của FDI còn có khả năng làm xuất hiện hiện tượng lan tỏa công nghệ, các doanh nghiệp trong nước có điều kiện học hỏi từ các công ty đa quốc gia, từ đó giúp thay đổi trình độ sản xuất theo hướng tích cực và sẽ làm giảm lượng phát thải ô nhiễm. Bên cạnh đó, thì mức năng lượng tiêu thụ bình quân ở các quốc gia cũng sẽ làm tăng lượng phát thải ô nhiễm còn thu nhập bình quân được kỳ vọng sẽ làm tăng lượng phát thải ô nhiễm trong thời gian đầu nhưng khi đạt đến mức thu nhập bình quân cao thì lượng phát thải ô nhiễm sẽ giảm xuống.

Sau đó một loạt các nghiên cứu về các tác nhân gây ô nhiễm khác như lượng chì trong khí thải ô tô, nạn phá rừng, lượng khí thải gây hiệu ứng nhà kính, chất thải độc hại và không khí ô nhiễm, v.v… đã dẫn tới sự hình thành Đường cong Môi trường Kuznets (EKC). Các đỉnh (turning point/peak) của những đường cong môi trường chỉ ra các mức thu nhập bình quân khác nhau tùy thuộc vào chất gây ô nhiễm (CO2, SO2, hay NO2) nhưng trong nhiều trường hợp mức thu nhập bình quân đầu người là khoảng 8000 USD, giá năm 1985 (xem Grossman và Kruger, 1995, tr. 353). Điều này có nghĩa rằng khi các quốc gia chưa đạt đến mức thu nhập bình quân đầu người 8000 USD thì càng tăng trưởng kinh tế (thu nhập) thì càng gây ô nhiễm môi trường (quan hệ đồng biến - phần đồ thị phía trái của đường Kuznets tới đỉnh - Peak) dẫn đến khái niệm “the race to the bottom”. Sau khi các quốc gia đạt và vượt qua mức thu nhập bình quân 8000 USD thì càng tăng trưởng kinh tế ô nhiễm môi trường càng giảm (quan hệ nghịch biến - phần đồ thị phía bên phải đường Kuznets tính từ đỉnh - Peak) với lý luận rằng khi phát triển vượt qua một mức nào đó các quốc gia sẽ thắt chặt tiêu chuẩn môi trường để giảm thiểu ô nhiễm và người tiêu dùng cũng có yêu cầu cao hơn đối với các sản phẩm sử dụng công nghệ sạch khiến các nhà sản xuất phải thỏa mãn và buộc phải điều chỉnh công nghệ sản xuất theo hướng thân thiện môi trường hơn. Đường EKC có dạng phương trình như sau:

Yit = β0 + β1Xit + β2Xit2 + β3Xit3 + β4Zit+ εit(1)

Trong đó:

Yit chỉ mức độ ô nhiễm môi trường của nước i năm t, có thể dùng các khí CO2, SO2, hay NO2…

β0 là hệ số chặn

Xit là thu nhập bình quân đầu người nước i năm t (GDPperit)

Zit là biến liên quan ảnh hưởng đến môi trường

εit sai số ngẫu nhiên

i = 1,…N, nước

t = 1,…T, năm

Hệ số β2 phản ảnh hình dạng U ngược của đường EKC nếu ước lượng ra có ý nghĩa thống kê và có giá trị âm (< 0) và β1 có ý nghĩa thống kê và dương (>0). Và, để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố khác (như dân số [population], thu nhập quốc dân [GDP], hay đầu tư trực tiếp nước ngoài [FDI],…) tới ô nhiễm môi trường ta có thể cho những biến này vào vế phải của mô hình này. Trong nghiên cứu này tác giả xây dựng mô hình như sau:

ECDit = β0 + β1GRDPmarit + β2POPit + β3FDInetit + β4INCt + β5INC2 + εit (2)

Trong đó:

ECDit là mức thải Carbon Dioxide (CO2) bình quân đầu người (đơn vị metric tons per capita)

GRDPmarit là Tổng sản phẩm trên địa bàn tỉnh năm t

POPit  là dân số của tỉnh i năm t

FDIit là giá trị vốn FDI (USD) của năm t

INCt là GDP bình quân đầu người (danh nghĩa) năm t

εit là sai số ngẫu nhiên

Nếu hệ số β4 có ý nghĩa thống kê và dương (>0), β5 có ý nghĩa thống kê và âm (<0) sẽ có sự tồn tại của Đường cong Môi trường Kuznets (EKC) như Hình 1. Nếu hệ số β3 dương và có ý nghĩa thống kê chứng tỏ FDI gây ô nhiễm môi trường khí tại Việt Nam. Trong mô hình này, biến Xit3 không được cho vào do Việt Nam mới ở nửa bên trái của đường cong và tất nhiên là thu nhập chưa đủ cao để lập lại một chu kỳ thứ 2. Về số liệu sử dụng trong mô hình, tác giả sử dụng số liệu cung cấp bởi Tổng cục Thống kê và Ngân hàng Thế giới (World Bank) cho giai đoạn 1991-2017.

2.3. Kết quả mô hình

Kết quả thống kê cho thấy, trong giai đoạn nghiên cứu (10 năm), lượng phát thải CO2  bình quân trên người Việt Nam tăng dần đều, trong đó lượng phát thải tại thành phố Hà Nội là lớn nhất do tập trung dân số đông và là trung tâm kinh tế của cả nước và khu vực. Lượng phát thải CO2 bình quân trên người có xu hướng tăng theo thời gian từ 2007 – 2017 với tốc độ tăng bình quân 1.5%/ năm, lượng phát thải CO2 bình quân trên người vào năm 2007 là 1.22 tấn/ người, đến năm 2017 là 1.94 tấn/ người. Hình 2 dưới cho thấy rõ xu hướng tăng của lượng phát thải CO2 bình quân trên người giai đoạn 2007 – 2017.

Nguồn: Ngân hàng Thế giới

Hình 2. Lượng phát CO2/người tại Việt Nam

Về lượng phát thải cũng cho thấy sự gia tăng nhanh chóng, đặc biệt là tại Hà Nội và Hải Phòng là 2 thành phố lớn nhất khu vực đồng thời là các cực tăng trưởng kinh tế và thu hút FDI tại phía Bắc. Cụ thể sau 10 năm lượng phát ở Hà Nội đã tăng gấp hơn 2 lần và tại Hải Phòng là 1,8 lần.

Năm

Hà Nội

Hưng Yên

Nam Định

Quảng Ninh

Vĩnh Phúc

2007

7.344.409

1.368.759

2.233.238

1.370.590

1.433.472

2008

8.309.121

1.532.275

2.484.844

1.544.658

1.352.375

2009

9.453.097

1.657.046

2.685.355

1.683.635

1.469.600

2010

10.656.240

1.826.323

2.952.448

1.866.980

1.631.107

2011

11.506.889

1.937.920

3.118.707

1.987.261

1.738.854

2012

10.886.868

1.800.327

2.885.240

1.851.742

1.618.565

2013

11.498.711

1.852.087

2.959.156

1.910.820

1.676.533

2014

13.102.905

2.088.529

3.327.579

2.163.197

1.901.860

2015

13.641.224

2.151.834

3.420.012

2.072.582

1.970.666

2016

14.205.850

2.216.999

3.509.302

2.320.459

2.025.617

2017

14.865.928

2.295.731

3.602.861

2.384.103

2.089.854

             Nguồn: Tác giả tổng hợp trên cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới

Bảng 1. lượng phát CO2 tại các tỉnh miền Bắc (1)

 

Năm

Bắc Giang

Bắc Ninh

Hà Nam

Hải Dương

Hải Phòng

2007

1.890.132

1.232.447

962.649

2.069.255

2.205.765

2008

2.115.519

1.385.503

1.070.823

2.314.470

2.482.258

2009

2.287.106

1.508.257

1.154.938

2.507.311

2.704.452

2010

2.532.652

1.675.032

1.268.585

1.897.956

2.997.299

2011

2.691.310

1.809.195

1.338.849

2.943.120

3.198.334

2012

2.504.577

1.707.238

1.245.606

2.738.541

2.993.889

2013

2.587.451

1.783.137

1.280.853

2.818.842

3.097.862

2014

2.929.893

2.042.053

1.441.770

3.180.047

3.509.739

2015

3.033.458

2.134.568

1.483.915

3.280.438

3.629.464

2016

3.140.939

2.232.405

1.522.908

3.383.861

3.753.740

2017

3.231.892

2.292.109

1.563.117

3.479.528

3.874.775

Nguồn: Tác giả tổng hợp trên cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới

Bảng 2. lượng phát CO2 tại các tỉnh miền Bắc (2)

Bên cạnh các thống kê để mô tả về mẫu nghiên cứu đã được trình bày, để nhận diện được các thông số của dữ liệu (giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn) trước khi tiến hành phân tích hồi quy, tác giả tiến hành thống kê mô tả các biến số trong mô hình nghiên cứu đã đề xuất. Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu được trình bày trong bảng 3.

 

Số quan sát

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Nhỏ nhất

Lớn nhất

Phát thải (tấn/người)

110

1,570487   

0,0535905  

1,431443

1,657845

Thu hút FDI (triệu USD)

110

591

748

1,3

3.570

Dân số (người)

110

1.917.273

1.712.443    

765.4000

786.200   

GRDP (triệu USD)

110

3.670  

4.600  

596

24.740

Thu nhập bình quân đầu người (USD)

110

1816

1015

470,4337  

4842,731

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng 3. Lượng phát thải CO2 bình quân, tiêu thụ năng lượng bình quân,

thu nhập bình quân và tỷ lệ FDI/ GDP

2.4. Kiểm tra đa cộng tuyến

Một mô hình lý tưởng là các biến độc lập không có tương quan với nhau, mỗi biến chứa đựng một số thông tin riêng về biến phụ thuộc và thông tin đó không có trong biến độc lập khác. Khi đó hệ số hồi quy riêng cho biến ảnh hưởng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong điều kiện các biến độc lập còn lại không đổi. Có nhiều nguyên nhân dẫn đến đa cộng tuyến, trong đó một số nguyên nhân chính có thể kể đến như: do phương pháp thu thập số liệu (mẫu không đặc trưng cho tổng thể, do bản chất của các mối quan hệ giữa các biến đã ngầm chứa hiện tượng đa cộng tuyến, do đặc trưng của mô hình, do mô hình xác định quá mức (số biến giải thích nhiều hơn cỡ mẫu). Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, bài viết sử dụng ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình. Kết quả cho thấy hệ số tương quan giữa các cặp biến giải thích trong mô hình đều < 0.8 (ngoại trừ giữa biến GPDperGDPper2nhưng đây là mối quan hệ bình phương) nên có thể kết luận vấn đề đa cộng tuyến trong mô hình không gây ra các hậu quả nghiêm trọng.

 

POP

INC

INC2

FDI

GRDP

ECD

POP

1,0000

 

 

 

 

 

INC

0,1096

1,0000

 

 

 

 

INC2

0,0470

0,9706

1,0000

 

 

 

FDI

0,4645

0,3517

0,2965

1,0000

 

 

GRDP

0,9066

0,4394

0,3676

0,5247

1,0000

 

ECD

0,1374

0,4074

0,2043

0,3230

0,3011

1,0000

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng 4. Ma trận tương quan giữa các biến

2.5. Kết quả hồi quy

Để nghiên cứu tác động của FDI đến lượng phát thải CO2 ở các tỉnh miền Bắc, bài viết sử dụng phương pháp hồi quy đa biến dành cho dữ liệu bảng để ước lượng mô hình nghiên cứu đã để xuất. Kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu bằng phương pháp Pooled OLS cho thấy khả năng giải thích của mô hình là 82,06%, p_value của kiểm định F < 0.01 nên mô hình hồi quy là phù hợp, tức là có ít nhất một biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của lượng phát thải ô nhiễm (mức ý nghĩa 1%). Kết quả cụ thể mô hình Pooled OLS được trình bày cụ thể trong bảng.

Number of obs =   110

F(  5,   104) =   95,13

Prob > F      =  0,0000

R-squared     =  0,8206

Adj R-squared =  0,8120

Root MSE      =  ,02324

ECD

Coef.

Std. Err.

t

P>|t|

POP

-1.25e-08

4.81e-09

-2.61

0.010

GRDP

3.31e-12

1.97e-12

1.68

0.096

FDI

7.80e-12

3.59e-12

2.17

0.032

INC

.000186

.0000105

17.71

0.000

INC2

-3.58e-08

1.94e-09

-18.49

0.000

Cons

.394592

.0124261

112.23

0.000

Bảng 5. Kết quả hồi quy OLS

Kết quả hồi quy cho thấy hệ số hồi quy của 4 biến số giải thích trong mô hình nghiên cứu đều có ý nghĩa về mặt thống kê (p_value < 0.05), trừ biến GRDP (có ý ngĩa ở mức 10%). Kết quả hồi quy thu được cho thấy dân số sẽ làm tăng lượng phát thải ô nhiễm đồng thời FDI cũng làm tăng lượng phát thải ô nhiễm ở các tỉnh miền Bắc. Thu nhập bình quân trên người sẽ tác động dương đến lượng phát thải ô nhiễm do hệ số hồi quy biến INC mang dấu dương nhưng khi thu nhập đạt đến một ngưỡng nào đó thì thu nhập bình quân sẽ tác động âm đến lượng phát thải ô nhiễm do hệ số hồi quy biến INC2 mang dấu âm. Tuy nhiên, ước lượng Pooled OLS đã bỏ qua bình diện thời gian lẫn không gian của dữ liệu nghiên cứu do đó tác giả tiến hành ước lượng bằng một số phương pháp khác (FEM và REM) rồi so sánh các kết quả ước lượng với nhau để có thể chọn ra mô hình phù hợp. Kết quả ước lượng FEM được trình bày trong bảng 6.

Number of obs =   110

Number of group = 10

F(5,95)  = 254,73

Prob > F      =  0,0000

R-squared     =  0,9306

ECD

Coef.

Std. Err.

t

P>|t|

POP

3,06e-08

2,29e-08

1,33

-0,185

GRDP

-3,29e-12

2,66e-12

-1,24

0,219

FDI

6.32e-12

2,31e-12

2,73

0,008

INC

0,0002439

8,07e-06

30,21

0,000

INC2

-4,13e-08

1,35e-09

-30,55

0,000

Cons

1.255489

0,0401179

31,29

0,000

Bảng 6. Kết quả hồi quy FEM

Kết quả hồi quy FEM cũng có p_value của kiểm định F < 0.01 nên có ít nhất một biến độc lập giải thích được cho sự biến động của biến phụ thuộc. Tương tự như kết quả hồi quy Pooled OLS, kết quả hồi quy FEM cũng cho thấy thu nhập bình quân tác động đến lượng phát thải ô nhiễm theo hình chữ U ngược và FDI có tác động âm đến lượng phát thải ô nhiễm.

Bên cạnh FEM thì REM cũng là mô hình phổ biến được vận dụng khi ước lượng dữ liệu bảng. Kết quả ước lượng REM được trình bày trong bảng 7.

Number of obs =   110

Number of group = 10

Wald chi2(4)  = 254,73

Prob > Chi2      =  0,0000

R-squared     =  0,8617

ECD

Coef.

Std. Err.

t

P>|t|

POP

-1,25e-08

4,81e-09

-2,61

0,009

GRDP

3,31e-12

1,97e-12

1,68

0,093

FDI

7,80e-12

3,59e-12

2,17

0,030

INC

0,000186

0,0000105

17,71

0,000

INC2

-3,58e-08

1,94e-09

-18,49

0,000

Cons

1,394592

0,0124261

112,23

0,000

Bảng 7. Kết quả hồi quy REM

Kết quả hồi quy REM cũng tương tự như Pooled OLS và FEM, thu nhập bình quân trên người vẫn tác động đến lượng phát thải ô nhiễm theo dạng chữ U ngược và FDI tác động dương đến lượng phát thải ở các tỉnh phía Bắc.

Có thể nhận thấy, mặc dù ước lượng bằng 3 phương pháp khác nhau nhưng chiều tác động của các biến giải thích trong mô hình là rất ổn định. Cụ thể, thu nhập bình quân đầu người (INC) sẽ tác động dương đến mức phát thải CO2 (ECD) sau đó nếu thu nhập bình quân đầu người tiếp tục tăng vượt một ngưỡng nào đó thì sẽ tác động âm đến lượng phát thải CO2 (theo chữ U ngược), FDI sẽ có tác động đường đến lượng phát thải CO2.

Như đã thảo luận ở trên, bài viết tiến hành một số kiểm định như kiểm định F, kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier, kiểm định Hausman để chọn ra mô hình phù hợp trong 3 mô hình trên để tiến hành thảo luận kết quả. Kết quả kiểm định cho thấy p_value của kiểm định F < 0.01 dẫn đến bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%. Tức là có sự khác biệt về đặc điểm riêng của từng quốc gia nên mô hình FEM phù hợp hơn Pool OLS. Kết quả kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier Test có p_value < 0.01 nên ta bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%. Tức là phương sai sai số giữa các quốc gia có thay đổi, do đó hồi quy theo mô hình Pool OLS thông thường có thể dẫn đến sai lệch và kết quả hồi quy từ mô hình REM có sự tin tưởng cao hơn. Kết quả kiểm định Hausman có p_value = 0.0024 nên ta bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 1%. Tức là có sự khác biệt trong kết quả hồi quy giữa FEM và REM nên kết quả ước lượng từ mô hình FEM đáng tin cậy hơn.

Kết quả ước lượng cho thấy biến INC mang dấu dương, biến INC2 mang dấu âm và đều có ý nghĩa thống kê (p_value < 0.01) cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi thu nhập bình quân tăng thì lượng phát thải ô nhiễm CO2 bình quân sẽ thay đổi. Kết quả này cho thấy tác động của thu nhập bình quân đến phát thải ô nhiễm không phải là hằng số mà nó sẽ phụ thuộc vào độ lớn của INC. Cụ thể lúc đầu thu nhập bình quân sẽ làm tăng lượng phát thải ô nhiễm bình quân nhưng khi GDP vượt qua điểm cực đại thì thu nhập bình quân sẽ làm giảm lượng phát thải CO2 bình quân.

Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số hồi quy của biến FDI mang dấu đương và có ý nghĩa về mặt thống kê (p_value < 0.01) chứng tỏ FDI có tác động làm tăng lượng phát thải CO2 ở các các tỉnh miền Bắc. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu tỷ lệ FDP tăng thì lượng phát thải CO2 bình quân sẽ tăng lên.

3. Đánh giá mô hình nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy thu nhập bình quân tác động đến lượng phát thải CO2 bình quân theo dạng chữ U ngược (parabol lồi) đã củng cố thêm cho giả thuyết đường cong EKC (Kuznet, 1955), chứng minh các tỉnh miền Bắc vẫn đang chịu tác động tiêu cực về môi trường do những hậu quả của tăng trưởng kinh tế mang lại. Thực tế cho thấy tăng trưởng kinh tế sẽ đi kèm với sự gia tăng dân số, tăng nhu cầu lương thực, tăng hoạt động sản xuất công nghiệp, sử dụng nhiều tài nguyên làm tăng lượng phát thải và suy thoái môi trường.

Các doanh nghiệp sản xuất sẽ cố gắng tối thiểu hóa chi phí sản xuất nên cách rẻ tiền nhất để xử lý các sản phẩm phụ không mong muốn là thải ra môi trường mà chưa qua xử lý. Với quá trình công nghiệp hóa đang diễn ra ở nhiều quốc gia đang phát triển thì quy mô, số lượng của các doanh nghiệp hoạt động trong các ngành công nghiệp đang tăng nhanh đã khiến cho lượng phát thải ô nhiễm càng nhiều hơn. Tuy nhiên việc xuất hiện ngưỡng trong tác động của thu nhập đã cho thấy khi thu nhập tăng cao sẽ đi kèm với những tiến bộ trong công nghệ sản xuất, thay đổi cơ cấu của các ngành sản xuất theo hướng tích cực, bền vững nên đã có tác động tích cực đến môi trường. Bên cạnh việc giảm thiểu các ngành nghề gây ô nhiễm, giảm việc thâm dụng tài nguyên, dân cư ở các quốc gia có mức thu nhập cao bắt đầu đòi hỏi điều kiện sống tốt hơn, có nhiều hành động cải tạo và khôi phục các mảng xanh và đòi hỏi các nhà làm chính sách siết chặt hơn các chế tài xử lý những cá nhân hoặc tập thể có những hành động gây ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường. Chính những hành động trên đã khiến thu nhập chuyển hướng từ tác động tiêu cực sang tác động tích cực đến môi trường. Kết quả hồi quy cho thấy tiêu thụ năng lượng làm tăng lượng phát thải ô nhiễm ở các quốc gia đang phát triển đã phản ánh đúng hiện trạng thực tế. Việc gia tăng mức độ sử dụng năng lượng luôn kèm theo nguy cơ gây ô nhiễm môi trường không khí, làm suy giảm sự trong lành của môi trường toàn cầu và gia tăng biến đổi khí hậu.

Phần lớn nguồn năng lượng sử dụng ở các quốc gia đang phát triển là nhiên liệu hóa thạch, nhiên liệu có nguồn gốc hữu cơ nên quá trình đốt cháy một lượng lớn nhiên liệu sẽ phát thải ra các khí gây ô nhiễm môi trường và khí nhà kính. Việc kết quả hồi quy cho thấy FDI làm tăng lượng phát thải CO2. Các doanh nghiệp FDI hiện nay ở Việt Nam vẫn đang chủ yếu là đầu tư công nghệ cũ lạc hậu dẫn đến các tác động đến môi trường, cụ thể hiện nay có nhiều dự án nhiệt điện chạy than từ nguồn FDI đang được vận hành và xây dựng, các công nghệ trong lĩnh sản xuất, dệt may cũng được đầu tư tại Việt Nam để tận dụng nguồn nhân công giá rẻ.

4. Hàm ý chính sách

Nguyên nhân của những hạn chế trên đây là do những nguyên nhân như sự chồng chéo trong hệ thống luật pháp và các chính sách liên quan đến FDI, hạn chế về tính gắn kết với yêu cầu phát triển bền vững trong công tác qui hoạch của vùng, thiếu chiến lược thu hút FDI theo hướng PTBV, hạn chế trong công tác quản lý Nhà nước về FDI và chất lượng nguồn nhân lực của vùng, cơ cấu lao động theo ngành, hạn chế về cơ sở hạ tầng.

Dựa trên kết quả nghiên cứu, để giảm thiểu vấn đề ô nhiễm môi trường ở các quốc gia đang phát triển, các nhà hoạch định chính sách ở những quốc gia như Việt Nam nên có các chính sách để lựa chọn vốn FDI, giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng và tăng thu nhập bình quân. Việt Nam nên thường xuyên tổ chức, tăng cường công tác vận động thu hút FDI, tham gia các chương trình xúc tiến đầu tư từ nước ngoài, hoàn thiện và ban bố rộng rãi quy hoạch tổng thể về đầu tư nước ngoài để các nhà đầu tư nước ngoài có thể dễ dàng tiếp cận với thông tin về đầu tư. Việt Nam cũng cần tiếp tục chú trọng đầu tư và hoàn chỉnh sơ sở hạ tầng, có chiến lược đào tạo, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực. Ngoài ra, việc xây dựng chiến lược phát triển các ngành công nghiệp phụ trợ cũng là một giải pháp tăng thu hút FDI vào Việt Nam. Mặc dù kết quả nghiên cứu cho thấy FDI làm gia tăng ô nhiễm môi trường nhưng trong quá trình thu hút đầu tư, các quốc gia đang phát triển như Việt Nam cần  sàng lọc để loại bỏ các dự án đầu tư có công nghệ lạc hậu, thâm dụng tài nguyên thiên nhiên. Cần ưu tiên thu hút đầu tư cho danh mục các ngành nghề thân thiện với môi trường, có công nghệ tiên tiến nhằm hạn chế tối đa tác động tiêu cực đến môi trường. Ưu tiên phát triển những nguồn năng lượng thân thiện với môi trường như năng lượng gió, năng lượng mặt trời. Tạo điều kiện để doanh nghiệp đầu tư đổi mới công nghệ mới, vừa để tiết kiệm năng lượng tiêu thụ vừa nâng cao hiệu quả sản xuất.

  1. Kết luận

Đầu tư trực tiếp nước ngoài ở các tỉnh phía Bắc đóng vai trò quan trọng trong tăng trưởng kinh tế, phát triển xã hội và bảo vệ môi trường. Từ đó, nâng cao tiềm lực, sức mạnh kinh tế của quốc gia; nâng cao mức sống của dân cư và chất lượng môi trường sống của nhân dân. Mặc dù vậy, bên cạnh những tác động tích cực, hoạt động của khu vực FDI trong vùng cũng đang đặt ra những trở ngại trong việc phát triển bền vững của vùng. Những tác động tiêu cực của khu vực FDI đối với vùng đã và đang được biểu hiện trên các khía cạnh kinh tế, xã hội và môi trường, trong bài viết chỉ rõ vấn đề về ô nhiễm môi trường không khí. Vấn đề về ô nhiễm môi trường cần được tính tới trong các chiến lược thu hút FDI không chỉ ở các tỉnh miền Bắc, mà của cả Việt Nam.

Mặc dù bài viết đã chỉ ra được vốn FDI tăng mức phát thải CO2 tại các tỉnh phía Bắc tuy nhiên vẫn còn tồn tại một số hạn chế như chưa xem xét mối quan hệ nhân quả giữa FDI và mức độ ô nhiễm vì trên thực tế lẫn lý thuyết đã cho thấy lượng phát thải ô nhiễm ở một số quốc gia cũng có tác động tới quyết định đầu tư của các công ty đa quốc gia; chưa đưa các biến về chính sách bảo vệ môi trường và biến trình độ khoa học công nghệ do việc đo lường các yếu tố này khá phức tạp. Bên cạnh đó, do chưa phân loại nhóm ngành ô nhiễm và không ô nhiễm do đó kết quả nghiên cứu chỉ cho cho thấy tác động chung của FDI đến ô nhiễm môi trường, không thể đưa ra hàm ý chính sách cụ thể cho từng nhóm ngành. Phạm vi nghiên cứu chỉ đề cập đến khía cạnh phát thải CO2 mà chưa nghiên cứu đến các chỉ số ô nhiễm có trong đất, nước hay chất thải rắn. 

Trong tương lai, các nghiên cứu tiếp theo của tác giả sẽ bổ sung các chỉ tiêu môi trường, về chính sách bảo vệ môi trường, trình độ công nghệ để đưa vào mô hình nghiên cứu. Ngoài ra, các nghiên cứu cũng có thể phân tích lợi ích và chi phí của FDI đến chất lượng môi trường hoặc nghiên cứu riêng cho các ngành nghề mà các quốc gia đang phát triển đang ưu tiên thu hút đầu tư.

Tài liệu tham khảo

  1. Ang, J. B., 2007, “CO2 emissions, energy consumption, and output in France”, Energy Policy, 35(10), pp. 4772-4778.
  2. Aslanidis, N., & Iranzo, S., 2009, “Environment and development: is there a Kuznets curve for CO2 emissions?”, Applied Economics, 41(6), pp. 803-810.
  3. Holtz-Eakin, D., & Selden, T. M., 1995, “Stoking the fires? CO 2 emissions and economic growth”, Journal of public economics, 57(1), pp. 85-101.
  4. Jalil, A., & Mahmud, S. F., 2009, “Environment Kuznets curve for CO2 Emissions: a cointegration analysis for China”, Energy Policy, 37(12), pp. 5167-5172.
  5. Iwata, H., Okada, K. & Samreth, S., 2010, “Empirical study on environmental Kuznets curve for CO2 in France: the role of nuclear energy”, Energy Policy, 38, p. 4057–4063.
  6. Kuznets, S., 1955, “Economic growth and income inequality”, The American economicreview, 45(1), pp. 1-28.
  7. Shafik, N., 1994, “Economic development and environmental quality: an econometric analysis”, Oxford economic papers, Volume 46, pp. 757-773.
  8. Lê Quang Linh, 2018, Tác động của vốn FDI đến môi trường tại các tỉnh khu vực phía Bắc, Luận văn thạc sỹ, trường Đại học Ngoại thương, 105tr.
  9. Niên giám thống kê 2007 – 2017, Tổng cục Thống kê.
  10. Hồ Đắc Nghĩa, 2014, Mô hình phân tích mối quan hệ của FDI và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam.
  11. Nguyễn Khắc Minh, 2017, Tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) đến tăng trưởng đầu ra, năng suất và hiệu quả của nền kinh tế Việt Nam trong thời kỳ 2000 – 2013.

 

 

[1] Trường Đại học Ngoại thương, Email: Địa chỉ email này đang được bảo vệ từ spam bots. Bạn cần bật JavaScript để xem nó.

[2] Trường Đại học Ngoại thương, Email: ????