Cơ sở lý thuyết

Theo Shahbaz và cộng 14, đô thị hóa là quá trình tập hợp số lượng lớn cư dân sinh sống trong các khu vực nhỏ vừa phải và kết quả là hình thành các đô thị đông đúc. Đô thị hóa là sự di cư của người dân từ khu vực nông nghiệp sang khu vực phi nông nghiệp. Sự tích lũy vật chất của người dân ở các khu vực đô thị làm tăng đáng kể chi phí, chênh lệch xã hội và tác động tiêu cực đến môi trường. Quá trình đô thị hóa hơn nữa có ảnh hưởng rộng rãi đến mức tiêu thụ năng lượng do tỷ lệ nhà ở tăng cao, tốc độ tăng trưởng đầu tư và công nghiệp hóa cùng các yếu tố khác.

Ảnh hưởng của quá trình đô thị hóa đến môi trường tự nhiên được dẫn dắt bởi ba lý thuyết: (1) Hiện đại hóa sinh thái xem đô thị hóa là quá trình biến đổi xã hội, một chỉ báo quan trọng cho quá trình hiện đại hóa; (2) Chuyển đổi môi trường đô thị- khi xã hội chuyển từ giai đoạn phát triển thấp sang giai đoạn phát triển cao hơn, các vấn đề môi trường có thể gia tăng trong giai đoạn đầu khi tăng trưởng kinh tế được ưu tiên hơn phát triển bền vững; (3) Thành phố nén – khi xã hội tiếp tục phát triển đến một giai đoạn cao hơn, các thiệt hại về môi trường trở nên nghiêm trọng hơn và các quốc gia phải tìm cách để hướng tới mục tiêu phát triển bền vững2.

Tổng quan tình hình nghiên cứu

Kết quả của các nghiên cứu thực nghiệm hiện có về đô thị hóa và suy thoái môi trường (đo lường qua lượng phát thải CO) chủ yếu được chia thành ba loại. Thứ nhất, tồn tại mối quan hệ tuyến tính theo chiều tương quan thuận giữa đô thị hóa và và lượng phát thải CO. Đô thị hóa làm tăng mức tiêu thụ năng lượng và làm xấu đi chất lượng môi trường. Du và Xia21 đã phân tích mối quan hệ giữa đô thị hóa và phát thải khí nhà kính đối với nhóm 60 quốc gia và đi đến kết luận về mối quan hệ giữa tỷ lệ đô thị hóa và phát thải nhà kính luôn đồng biến, đô thị hóa chắc chắn sẽ dẫn đến gia tăng phát thải, bất kể tỷ lệ đô thị hóa cao như thế nào. Kết quả tương tự cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Ngong và cộng sự5 khi nghiên cứu về các nước ở Trung Phi, Nosheen và cộng sự 22 đối với trường hợp các nước Châu Á, khẳng định của Mignamissi và Djeufack23 trong trường hợp các nước Châu Phi; nghiên cứu của Su và cộng sự 24 đối với trường hợp của Trung Quốc. Bằng cách thêm các biến kiểm soát là tăng trưởng kinh tế và đầu tư trực tiếp nước ngoài trong mô hình, Ahmed và cộng sự25 đã khẳng định đô thị hóa và đầu tư trực tiếp nước ngoài có tác động làm gia tăng mức độ suy thoái ở Pakistan. Nghiên cứu của Bùi Hoàng Ngọc và cộng sự 19 cũng xác nhận đô thị hóa bên cạnh quá trình phát triển nông nghiệp làm gia tăng nhanh chóng lượng phát thải ở Việt Nam.

Thứ hai tồn tại mối quan hệ tuyến tính theo chiều tương quan nghịch giữa mức độ đô thị hóa và CO2 cũng. Yao và cộng sự 26 đã sử dụng mô hình hồi quy ngưỡng và mô hình hiệu ứng trung gian để điều tra tác động và cơ chế của quá trình đô thị hóa đối với lượng phát thải CO ở Trung Quốc. Kết quả cho thấy đô thị hóa có thể góp phần làm giảm quy mô phát thải CO, lượng khí thải CO bình quân đầu người và cường độ CO. Đồng thời, nghiên cứu cho thấy mức độ ảnh hưởng của đô thị hóa đến lượng phát thải CO được điều chỉnh bởi bốn biến trung gian, tức là tiến bộ công nghệ, cơ cấu công nghiệp, cơ cấu tiêu thụ năng lượng và đầu tư trực tiếp nước ngoài. Như vậy, đô thị hóa có tác động lan tỏa về mặt không gian, có lợi đối với việc giảm thiểu phát thải cả trong ngắn hạn và dài hạn27. Đô thị hóa hiệu quả có thể giảm 60% lượng phát thải nhà kính, so với trường hợp đô thị hóa tràn lan với biện pháp hạn chế cư trú ở các thành phố lớn 28. Đô thị hóa có tác dụng làm giảm lượng phát thải CO trong cả ngắn hạn và dài hạn đối với các quốc gia có thu nhập trung bình29. Ở khu vực Châu Phi, nghiên cứu của Effiong; Raheem và Ogebe30, 31 cũng khẳng định vai trò quan trọng của quá trình đô thị hóa trong việc góp phần làm giảm tình trạng suy thoái môi trường.

Nhóm nghiên cứu thứ ba cho rằng mối quan hệ giữa đô thị hóa và lượng phát thải là phi tuyến hoặc bất cân xứng. Về mối quan hệ phi tuyến, đô thị hóa làm tăng lượng khí thải CO, nhưng sau khi đạt được một mức độ nhất định thì phản ứng ngược lại, tức là gia tăng mức độ đô thị hóa lại có tác dụng làm giảm lượng phát thải, như vậy tồn tại mối quan hệ hình chữ U ngược giữa đô thị hóa và phát thải CO đối với trường hợp của Trung Quốc trong các nghiên cứu của Li và cộng sự; Zhu và cộng sự, Ahmed và cộng sự, Xu và cộng sự16, 32, 33, 34. Kết quả tương tự được khẳng định đối với trường hợp của Thổ Nhĩ Kỳ giai đoạn 1960 – 2016 trong nghiên cứu của Kirikkaleli và Kalmaz 35. Tuy nhiên, Xu và cộng sự 36 cho rằng, mối quan hệ hình chữ U ngược giữa mức độ đô thị hóa và lượng phát thải CO chỉ ở khía cạnh đô thị hóa trên đất liền và đô thị hóa kinh tế, còn đối với đô thị hóa dân số hầu như tác động không đáng kể đến lượng phát thải CO. Shahbaz và cộng sự 14 lại tìm thấy mối quan hệ hình chữ U giữa CO2 và đô thị hóa ở Malaysia. Mối quan hệ này cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Shah và cộng sự37 khi nghiên cứu về Pakistan.

Bằng chứng về ảnh hưởng bất cân xứng của đô thị hóa đến lượng phát thải CO được tìm thấy trong một số nghiên cứu. McGee và York38 sử dụng dữ liệu bảng về mối quan hệ giữa lượng khí thải CO và tỷ lệ phần trăm cá nhân sống ở khu vực đô thị, ở các quốc gia kém phát triển từ năm 1960–2010, để đánh giá thực nghiệm liệu tác động của tăng trưởng dân số đô thị với lượng khí thải có đối xứng với tác động của sự suy giảm đô thị hóa đến lượng phải thải hay không. Các phát hiện chỉ ra rằng tác động của tăng/giảm dân số đô thị đối với lượng khí thải CO là không đối xứng, trong đó sự suy giảm đô thị hóa làm giảm lượng khí thải ở mức độ lớn hơn nhiều so với quá trình đô thị hóa làm tăng lượng khí thải. Nguyên nhân là do quá trình đô thị hóa có liên quan đến sự gián đoạn trong sản xuất, phân phối hàng hóa và dịch vụ hoặc khả năng tiếp cận điện và các nguồn năng lượng khác. Kết quả tương tự cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Dey và cộng sự 39 khi nghiên cứu về 137 quốc gia trong giai đoạn 1961 – 2019. Ở góc độ toàn cầu, sự bất đối xứng của quá trình đô thị hóa đối với lượng khí thải CO rõ nét hơn mức tiêu thụ năng lượng đến lượng phát thải. Đối với các nền kinh tế có thu nhập thấp, quá trình đô thị hóa không thể hiện bất kỳ tác động đáng kể nào đến lượng khí thải CO. Đối với các nền kinh tế có thu nhập trung bình thấp, mức độ đô thị hóa thấp hơn có tác động lớn hơn đến lượng khí thải CO so với mức tăng đô thị hóa. Như vậy, sự khác biệt giữa các khu vực về thu nhập có thể ảnh hưởng đến tác động của quá trình đô thị hóa đối với lượng khí thải CO và mối quan hệ này thay đổi theo các khía cạnh khác nhau của quá trình đô thị hóa40.

Từ các kết quả tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trên cho thấy mối quan hệ giữa đô thị hóa và môi trường thông qua lượng phát thải chưa đạt đến sự đồng thuận. Nguyên nhân có thể là do sự khác nhau về phương pháp nghiên cứu, giai đoạn nghiên cứu, không gian nghiên cứu. Do đó, mục đích của nghiên cứu này là xác nhận lại chiều hướng ảnh hưởng của mức độ đô thị hóa đến lượng phát thải CO trong điều kiện thực tiễn ở Việt Nam hiện nay.

Mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng mô hình STIRPAT do York và cộng sự 41 đề xuất về tác động ngẫu nhiên của các yếu tố đối với ô nhiễm môi trường nhằm cung cấp một khung định lượng để phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đó đến môi trường. Theo mô hình này, các biến số ảnh hưởng đến chất lượng môi trường (I) bao gồm dân số (P), sự sung túc (A), công nghệ (T). Do đó, trong nghiên cứu này, để phân tích ảnh hưởng của đô thị hóa đến lượng phát thải CO những biến kiểm soát như tăng trưởng kinh tế (đại diện cho sự sung túc), biến tiến bộ công nghệ cũng được xem xét đưa vào để có sự đánh giá toàn diện hơn mức độ ảnh hưởng này. Định nghĩa các biến được giải thích chi tiết như trong Table 1.

Mô hình nghiên cứu được dựa trên mô hình tác động ngẫu nhiên theo hồi quy về dân số, sự sung túc và công nghệ (STIRPAT) được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa đô thị hóa và lượng khí thải CO trong nhiều nghiên cứu 2, 41, 42, 43, 48, 52. Mô hình STIRPAT có dạng như sau:

Trong đó biểu thị hệ số không đổi của mô hình là tham số được đánh giá và là sai số thống kê. Trong nghiên cứu này, mô hình STIRPAT đã được điều chỉnh sao cho phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, biến chất lượng môi trường I được thể hiện thông qua lượng phát thải CO. Sau khi lấy logarit cơ số tự nhiên hai vế, mô hình (1) dùng trong nghiên cứu này như sau:

Trong đó: δ; δ; δ là các hệ số hồi quy trong dài hạn của các biến độc lập

εt là sai số thống kê

CO: lượng phát thải CO bình quân đầu người năm t; URB : tỷ lệ dân số đô thị so với tổng dân số ở năm t; GDP: GDP bình quân/người ở năm t; TI: tiến bộ công nghệ ở năm t

Tuy nhiên mô hình (2) là mô hình cung cấp ước lượng chỉ xảy ra trong dài hạn. Do đó, để nhận được các kết quả ước tính trong ngắn hạn, nghiên cứu sử dụng mô hình ARDL do Pesaran và cộng sự53 đề xuất. Mô hình biểu diễn dưới dạng mô hình sai số ECM (Error Correction Model) cụ thể như sau:

Trong đó:

: là các hệ số hồi quy trong ngắn hạn của các biến độc lập.

m, n, p, q: độ trễ tối ưu của các biến

Mô hình (3) mô tả mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn giữa lượng phát thải CO và mức độ đô thị hóa. So với các mô hình đồng liên kết cổ điển, mô hình ARDL có một số ưu điểm như sau: Đầu tiên, mô hình hoạt động tốt hơn để xác định các mối quan hệ đồng liên kết trong các mẫu nhỏ 54. Thứ hai, chúng có thể được áp dụng bất kể các biến hồi quy dừng ở sai phân bậc gốc hay ở sai phân bậc 1 (tức là I(0) hoặc I(1)). Tuy nhiên, chúng không thể được áp dụng nếu các biến hồi quy dừng ở sai phân bậc 2 (I(2)). Với các ưu điểm trên của ARDL, mô hình này phù hợp với nghiên cứu này để đánh giá mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn, phát hiện ra sự đồng liên kết ẩn giữa mức độ đô thị hóa và lượng phát thải.

Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu này điều tra mối quan hệ trong ngắn hạn và dài hạn giữa mức độ đô thị hóa và phát thải CO ở Việt Nam với dữ liệu chuỗi thời gian giai đoạn từ năm 1986 đến năm 2021. Dữ liệu các biến thường xuyên được thống kê theo năm bởi Ngân hàng thế giới. Dữ liệu sau khi được làm sạch và lấy logarit cơ số tự nhiên cho tất cả các biến (để loại bỏ phương sai thay đổi) sẽ được đưa vào mô hình để phân tích. Thống kê mô tả các biến được thể hiện chi tiết trong Table 2.

Table 2 cho thấy hầu hết các biến sau khi lấy logarit đã có độ phân tán đều và tập trung, do đó dữ liệu phù hợp cho mô hình nghiên cứu đề xuất ở phần tiếp theo.

Phương pháp nghiên cứu

Mô hình đồng liên kết ARDL được tiến hành theo các bước sau: (i) Kiểm tra sự tồn tại đồng liên kết giữa các biến trong dài hạn. Với mục đích này, chúng ta cần kiểm tra ý nghĩa chung của các biến bằng cách áp dụng kiểm định đường bao (Bounds Testing) do Pesaran và cộng sự đề xuất53. Nếu giá trị F-statistic lớn hơn các giá trị của đường bao trên (Upper Bounds) thì chúng ta có thể xác nhận sự hiện diện của đồng liên kết giữa các biến dài hạn. Trong trường hợp ngược lại, khi các giá trị tới hạn không đáng kể, thực hiện một thử nghiệm khác về đồng liên kết được gọi là mô hình sửa lỗi (ECM) sẽ được thực hiện. Một ưu điểm khác của phương pháp ARDL là các giá trị tới hạn mà nghiên cứu xem xét có thể giải thích cho các thuộc tính tích hợp của các biến. Do đó, có thể sử dụng các biến có thứ tự sai phân bậc 0 hoặc 1 hoặc kết hợp cả hai. Vì vậy, để xác nhận rằng không có biến nào là sai phân bậc 2 (I(2)), nghiên cứu đã thực hiện các kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) và Phillips-Perron (PP).; (ii) Xác định độ trễ tối ưu của các biến thông qua các tiêu chí thông tin the Akaike Information Criterion (AIC) hoặc the Schwarz-Bayesian Criterion (SBC). (iii) Nghiên cứu áp dụng kỹ thuật ARDL để kiểm tra xem ảnh hưởng của mức độ đô thị hóa đến lượng phát thải CO trong ngắn hạn và dài hạn, đây là mô hình đã được sử dụng bởi nhiều học giả về kinh tế môi trường như Aslam và cộng sự, McGee và York, Usman và cộng sự38, 55, 56.

Kiểm định tính dừng

Nelson và Plosser 57 cho rằng hầu hết các chuỗi thời gian là không dừng tại bậc I(0), cho nên trước khi phân tích cần phải kiểm định xem chuỗi thời ADF (Augment Dickey and Fuller), kết quả kiểm định ADF được trình bày trong Table 3.

Kết quả trong Table 3 trình bày kết quả kiểm định tính dừng theo hai phương pháp ADF và PP cho thấy hầu hết các biến số đều là chuỗi dừng sai phân bậc gốc – hay còn gọi là chuỗi I(0), trong đó chỉ có biến lnCO dừng ở sai phân bậc 1. Do vậy dữ liệu phù hợp để thực hiện xem xét quan hệ ngắn hạn và dài hạn bằng mô hình ARDL.

Kiểm định đồng liên kết và xác định độ trễ tối ưu

Sau khi kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu, để xem xét các biến trong mô hình có mối liên hệ trong dài hạn hay không, nghiên cứu tiến hành kiểm tra tính đồng liên kết giữa các biến. Kết quả kiểm tra mối quan hệ đồng liên kết được thể hiện ở Table 4.

Kết quả Table 4 trên cho thấy giá trị F tính toán từ kiểm định lớn hơn giá trị tới hạn của giới hạn trên I(1) với mức ý nghĩa 5% và 10% đồng thời kiểm định t cũng cho thấy giá trị kiểm định t nhỏ hơn giá trị tới hạn của giới hạn trên I(1) với cả ba mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Như vậy kết quả kiểm định đồng liên kết xác nhận sự tồn tại mối liên hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình. Xét về ý nghĩa kinh tế có nghĩa là tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa mức độ đô thị hóa, tăng trưởng kinh tế và tiến bộ công nghệ và lượng phát thải CO ở Việt Nam.

Xác định độ trễ tối ưu cho dữ liệu chuỗi thời gian khi sử dụng mô hình ARDL giúp xác định các biến số đưa vào trong mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và không bị hiện tượng tự tương quan. Kết quả Table 5 cho thấy, mô hình có độ trễ tối ưu là 4 dựa trên tiêu chí thông tin AIC nhỏ nhất. Đối với mô hình có số quan sát nhỏ, dựa trên tiêu chí thông tin SBIC sẽ cho kết quả tốt hơn và có tính ổn định hơn58. Do vậy, để phù hợp với nghiên cứu này tiêu chí thông tin SBIC sẽ được sử dụng để xác định độ trễ tối ưu của các biến trong mô hình. Độ trễ tối ưu của các biến LnCO; LnURB; LnTI; LnGDP lần lượt là 3,2,1,4.

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Từ bảng kết quả ở Table 5 cho thấy mô hình 1 không xảy ra hiện tượng tự tương quan, không có phương sai thay đổi. Với hệ số R square của mô hình ARDL bằng 0,6035 và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% cho thấy lượng phát thải CO được giải thích bởi 60,35% các biến độc lập trong mô hình đề xuất Do đó, mô hình 1 với sự xuất hiện của biến kiểm soát GDP, TI sẽ giải thích tốt hơn cho tác động của mức độ đô thị hóa đến lượng phát thải CO ở Việt Nam và sẽ được lựa chọn trong nghiên cứu này. Kết quả kiểm định CUSUMQ và CUSUM ở Figure 1 cho thấy đường gấp khúc không nằm ngoài giới hạn của đường thẳng, do đó mô hình đưa vào nghiên cứu về ảnh hưởng của mức độ đô thị hóa đến lượng phát thải CO ở Việt Nam là tương đối ổn định.

Kết quả thực nghiệm trong Table 6 chỉ ra rằng mức độ đô thị hóa có ảnh hưởng theo chiều tương quan thuận đến lượng phát thải CO trong cả ngắn hạn và dài hạn. Khi tỷ lệ dân số đô thị tăng lên 1% sẽ làm gia tăng lượng phát thải trong ngắn hạn tăng thêm 1,77% (trong ngắn hạn) và 4,52% (trong dài hạn). Mặc dù trong ngắn hạn hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê nhưng điều đó cũng khẳng định sự gia tăng mức độ đô thị hóa ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng môi trường. Kết quả nghiên cứu này hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nihayah và cộng sự 59 trong trường hợp của Indonesia; nghiên cứu của Al – mulali60 trong trường hợp các nước MENA (các quốc gia Trung Đông và Bắc Phi); nghiên cứu của Ali và cộng sự 61 trong trường hợp Pakistan; nghiên cứu của Fan và cộng sự62 đối với trường hợp của Việt Nam. Tuy nhiên, trong dài hạn khi tăng trưởng kinh tế và những phát minh mới được tạo ra lại thúc đẩy mạnh hơn quá trình gây ra suy thoái môi trường đến từ khu vực đô thị (cụ thể khi không chịu sự kiểm soát của biến GDP và TI, trong dài hạn nếu dân số đô thị tăng thêm 1% trong tổng dân số làm cho lượng phát thải chỉ gia tăng 3,78%). Đô thị hóa nhanh chóng ở Việt Nam bắt đầu từ sau thời kỳ đổi mới và đến năm 2021 dân số tập trung ở khu vực đô thị chiếm 38% tổng dân số. Người dân di cư đến các khu vực đô thị như Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh, Đà Nẵng để tìm cơ hội việc làm tốt hơn tạo áp lực lớn lên các thành phố này do không đáp ứng yêu cầu kịp thời về cơ sở hạ tầng giao thông, nhà ở và do đó ảnh hưởng đến môi trường. Việt Nam cũng đã chứng kiến tốc độ tăng trưởng kinh tế nhanh trong một thời gian dài để thực hiện mục tiêu đến năm 2030 trở thành nước công nghiệp theo hướng hiện đại, do đó đô thị hóa gián tiếp làm suy giảm chất lượng môi trường thông qua quá trình đẩy mạnh hoạt động công nghệ phục vụ cho quá trình công nghiệp hóa. Về lâu dài đô thị hóa sẽ làm cho môi trường ở Việt Nam trầm trọng hơn. Kết quả này khẳng định lý thuyết “chuyển đổi môi trường đô thị” và “thành phố nén” của Poumanyvong và Kaneko2, nhưng Bùi Hoàng Ngọc và cộng sự19 lại cho rằng khi thu nhập bình quân đầu người tăng cao thì sự gia tăng của mức độ đô thị hóa lại có tác dụng cải thiện chất lượng môi trường thông qua qua trình làm giảm phát thải.

Tăng trưởng kinh tế và tiến bộ công nghệ được xem là một trong những yếu tố quan trọng quyết định đến lượng phát thải CO ở các nền kinh tế mới nổi như Việt Nam. Do vậy, nghiên cứu này xem xét như các biến kiểm soát để tránh sai lệch trong kết quả phân tích. Kết quả Table 6 cho thấy, về lâu dài, sự gia tăng số lượng đăng ký bằng phát minh sáng chế làm gia tăng lượng phát thải (khi số lượng đăng ký bằng phát minh sáng chế tăng 1% sẽ làm tăng lượng phát thải thêm 0,18%). Kết quả này hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu trước đó của Abbasi và cộng sự; Chishti và Sinha; Adebayo và cộng sự; Suki và cộng sự48, 49, 50, 51 đối với những quốc gia có điều kiện kinh tế - xã hội tương tự như Việt Nam và sử dụng cùng tiêu chí đo lường về tiến bộ công nghệ. Trong khi đó, tăng GDP bình quân đầu người trong ngắn hạn sẽ làm gia tăng lượng phát thải nhưng trong dài hạn lại có tác dụng làm giảm lượng phát thải, mặc dù kết quả không có ý nghĩa về mặt thống kê (do nghiên cứu sử dụng biến này dưới dạng hàm tuyến tính). Kết quả nghiên cứu này cũng đã được khẳng định trong các nghiên cứu trước đó về việc xác nhận mối quan hệ phi tuyến (hình chữ U ngược -ủng hộ giả thuyết đường cong môi trường EKC; hình chữ U, hình chữ N) giữa tăng trưởng kinh tế và lượng phát thải 45, 46, 47.