Đo lường phát triển kinh tế xanh tại Việt Nam trong giai đoạn 2013-2023

ThS. Lê Thị Thu Hương

Học viện Kinh tế - Đại học Quảng Tây - Trung Quốc

Email: hle46842@gmail.com

Hướng dẫn: PGS. Jie Zhang

Email: jiezhang@gxu.edu.cn

Tóm tắt

Nghiên cứu xây dựng Chỉ số phát triển kinh tế xanh (GEDI) tại Việt Nam trong giai đoạn 2013 - 2023 dựa trên ba trụ cột: Kinh tế, môi trường và xã hội. Sử dụng phương pháp Entropy kết hợp phân tích thành phần chính (PCA), nghiên cứu thiết lập trọng số khách quan cho các chỉ tiêu thành phần và đo lường tiến trình phát triển xanh. Kết quả nghiên cứu cho thấy, Việt Nam đạt Chỉ số phát triển kinh tế xanh ở mức trung bình khá. Tuy nhiên, Chỉ số này biến động đáng kể, đặc biệt trong đại dịch COVID-19. Nghiên cứu đề xuất các hàm ý chính sách nhằm cải thiện hiệu quả chuyển đổi xanh.

Từ khóa: Đo lường phát triển, kinh tế xanh, phát triển bền vững, Việt Nam

Summary

The study constructs the Green Economic Development Index (GEDI) for Vietnam during the period 2013–2023, based on three pillars: Economy, Environment, and Society. By combining the Entropy method with Principal Component Analysis (PCA), the research establishes objective weights for the component indicators and measures the progress of green development. The results indicate that Vietnam has achieved a moderately good level of green development, though with significant fluctuations, especially during the COVID-19 pandemic. The study also proposes policy implications to enhance the effectiveness of the green transition.

Keywords: Development measurement, green economy, sustainable development, Vietnam

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trước tác động của biến đổi khí hậu và cạn kiệt tài nguyên thiên nhiên, thì việc phát triển kinh tế xanh trở thành định hướng chiến lược của Việt Nam. Việc ban hành Chiến lược tăng trưởng xanh giai đoạn 2021 - 2030 thể hiện quyết tâm của Việt Nam trong chuyển đổi mô hình tăng trưởng bền vững, hài hòa giữa kinh tế, môi trường và xã hội.

Tuy nhiên, việc triển khai Chiến lược tăng trưởng xanh của nước ta trong thời gian qua đã gặp không ít khó khăn, đặc biệt là thiếu công cụ đo lường định lượng và khách quan để đánh giá hiệu quả thực hiện. Trong bối cảnh đó, việc xây dựng một chỉ số phát triển kinh tế xanh (KTX) phù hợp với điều kiện Việt Nam là cần thiết nhằm lượng hóa quá trình chuyển đổi theo thời gian. Nghiên cứu đề xuất Chỉ số GEDI, áp dụng các phương pháp định lượng để theo dõi và đánh giá mức độ phát triển KTX ở Việt Nam trong giai đoạn 2013 - 2023.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Khung lý thuyết

Phát triển KTX là mô hình nhằm cân bằng giữa tăng trưởng kinh tế, bảo vệ môi trường và công bằng xã hội. Mô hình này thúc đẩy sử dụng hiệu quả tài nguyên, nâng cao phúc lợi xã hội và giảm suy thoái môi trường (Chương trình Môi trường Liên Hợp Quốc, 2011; Tổ chức Hợp tác và Phát triển kinh tế, 2011). Cơ sở lý luận xuất phát từ lý thuyết phát triển bền vững (Pearce và cộng sự, 1989) và đường cong Kuznets môi trường (EKC) cho rằng, khi thu nhập tăng, ô nhiễm ban đầu tăng theo, nhưng sau đó giảm nhờ nhận thức và công nghệ cải tiến (Grossman và Krueger, 1995).

Trong bối cảnh thực hiện Chiến lược tăng trưởng xanh 2021 - 2030, Việt Nam cần đo lường định lượng phát triển xanh để phục vụ quản lý và chính sách. Do đó, nghiên cứu xây dựng Chỉ số phát triển kinh tế xanh (Green Economy Development Index - GEDI) dựa trên ba trụ cột: Kinh tế, Môi trường và Xã hội, phản ánh toàn diện tiến trình phát triển xanh (Bảng 1).

Bảng 1: Chỉ số đo lường phát triển kinh tế xanh GEDI

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI, %) phản ánh mức độ hoạt động của khu vực công nghiệp, đóng vai trò quan trọng trong tăng trưởng kinh tế và chuyển dịch cơ cấu ngành. IPI càng cao cho thấy, công nghiệp hoạt động hiệu quả góp phần tích cực vào phát triển xanh (Wei và cộng sự, 2021; Zhang và cộng sự, 2022).

Tốc độ tăng trưởng GDP (%) thể hiện năng lực kinh tế và khả năng đầu tư vào công nghệ sạch, quản lý môi trường và hạ tầng xanh. Chỉ số này được xem là yếu tố thúc đẩy chuyển đổi xanh hiệu quả (Stjepanovic và cộng sự, 2022; Ge và cộng sự, 2023).

Tiêu thụ điện bình quân đầu người (EPC, kWh/người) phản ánh mức sử dụng năng lượng. Mức tiêu thụ cao từ nguồn không tái tạo gây áp lực môi trường lớn, do đó EPC là chỉ số tiêu cực trong đánh giá phát triển xanh (Liu và cộng sự, 2011; Mahalik và cộng sự, 2021).

Nồng độ bụi mịn PM2.5 (µg/m³) là chỉ số môi trường quan trọng, phản ánh chất lượng không khí và tác động từ sản xuất - tiêu dùng năng lượng. Giá trị PM2.5 càng cao cho thấy mức độ ô nhiễm càng nghiêm trọng (Anser và cộng sự, 2021; Skorobogatova, 2022). Tỷ lệ che phủ rừng (Forest, %) là chỉ số tích cực phản ánh sức khỏe hệ sinh thái và khả năng hấp thụ carbon. Tăng diện tích rừng giúp giảm thiểu biến đổi khí hậu và thúc đẩy quá trình chuyển đổi xanh (UNEP, 2011).

Tỷ lệ đô thị hóa (Urban, %) phản ánh mức phát triển hạ tầng - xã hội. Nếu được quy hoạch hợp lý, đô thị hóa góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên, cải thiện chất lượng sống và hỗ trợ tăng trưởng xanh (Houssam và cộng sự, 2023; Sabău-Popa và cộng sự, 2024).

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng mô tả, cụ thể là phương pháp xây dựng chỉ số tổng hợp (Composite Index Method), để đo lường mức độ phát triển kinh tế xanh của Việt Nam trong giai đoạn 2013 - 2023, với sáu chỉ tiêu thành phần (Bảng 1). Để đảm bảo tính khách quan và giảm thiểu ảnh hưởng của yếu tố chủ quan trọng việc xác định trọng số cho các chỉ tiêu thành phần, nghiên cứu áp dụng kết hợp hai phương pháp: Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA) và phương pháp Entropy (Entropy Method).

Chuẩn hóa dữ liệu

Do các chỉ tiêu có đơn vị và thang đo khác nhau, nghiên cứu áp dụng chuẩn hóa theo khoảng (Min-Max) để đưa các biến về cùng thang giá trị từ 0 đến 1, đảm bảo khả năng so sánh , tạo nền tảng phù hợp và đáng tin cậy cho các bước phân tích tiếp theo.

Phân tích thành phần chính

Sau khi chuẩn hóa dữ liệu, phân tích thành phần chính (PCA) được thực hiện nhằm xác định các thành phần chính giải thích phần lớn phương sai và giảm thiểu chồng chéo thông tin, qua đó làm cơ sở khách quan cho việc phân bổ trọng số.

Bảng 2: Kết quả PCA cho các chỉ tiêu GEDI

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả

Theo tiêu chí Kaiser, chỉ giữ lại các thành phần chính có giá trị riêng lớn hơn 1. Kết quả cho thấy Comp 1 và Comp 2 đáp ứng tiêu chí này, giải thích 85,47% tổng phương sai. Do đó, chỉ với hai thành phần chính, mô hình giữ lại phần lớn thông tin, giúp đơn giản hóa phân tích mà vẫn đảm bảo tính đại diện cho chỉ số GEDI.

Tính trọng số Entropy

Phương pháp entropy, dựa trên lý thuyết thông tin của Shannon (1948), đánh giá mức độ biến động của các chỉ tiêu để xác định trọng số khách quan. Chỉ tiêu có entropy càng nhỏ thì chứa đựng càng nhiều thông tin và được gán trọng số càng lớn. Cách tiếp cận này giúp nâng cao tính khoa học và độ tin cậy cho chỉ số GEDI. Sau khi tính được giá trị entropy, công thức tính trọng số theo phương pháp entropy như sau:

Bảng 3: Trọng số các chỉ tiêu theo phương pháp Entropy

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả

Chỉ số GEDI được tính bằng cách kết hợp trọng số các chỉ tiêu như sau:

Trong đó, GEDIi là chỉ số phát triển kinh tế xanh tại thời điểm i.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chỉ số GEDI

Bảng 4: Thống kê mô tả Chỉ số GEDI giai đoạn 2013-2023

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả

Giá trị trung bình của GEDI đạt 0,58018 cho thấy, mức độ phát triển KTX tại Việt Nam trong giai đoạn 2013 - 2023 ở mức trung bình khá. Độ lệch chuẩn ở mức vừa phải (0,0750643), phản ánh mức độ dao động vừa phải giữa các năm. Giá trị GEDI dao động từ 0,4910129 đến 0,6820427 cho thấy, mặc dù giá trị EDI có sự cải thiện nhất định, nhưng vẫn chưa đạt sự ổn định lâu dài trong quá trình chuyển đổi sang mô hình KTX.

Phân tích theo từng giai đoạn

Bảng 5: Phát triển kinh tế xanh trung bình theo giai đoạn

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả

Để khái quát cụ thể hơn về quá trình chuyển đổi sang KTX, chỉ số GEDI được chia thành 4 giai đoạn phát triển:

Giai đoạn 2013 - 2015: Đây là giai đoạn khởi đầu của quá trình chuyển đổi sang mô hình KTX sau khi Chiến lược tăng trưởng xanh của Việt Nam được ban hành năm 2012. Chỉ số GEDI trung bình trong giai đoạn này ở mức thấp (≈ 0,5387), phản ánh tiến trình triển khai chính sách còn chậm và chưa lan tỏa mạnh mẽ. Các chỉ tiêu môi trường như nồng độ PM2.5 và tiêu thụ điện năng ở mức cao, trong khi tỷ lệ che phủ rừng và đô thị hóa chưa cao. Các chỉ số này cho thấy, hiệu quả của chính sách xanh mới dừng lại ở định hướng, chưa tác động rõ rệt trong thực tiễn.

Giai đoạn 2016 - 2019: Việt Nam ghi nhận sự cải thiện rõ rệt với chỉ số GEDI trung bình cao nhất toàn chuỗi thời gian (≈ 0,6522). Đây là kết quả của việc đẩy mạnh thực thi các chính sách phát triển bền vững, kết hợp với việc tham gia các hiệp định thương mại tự do thế hệ mới như: Hiệp định Đối tác Toàn diện và Tiến bộ xuyên Thái Bình Dương (CPTPP) và Hiệp định thương mại tự do Liên minh châu Âu-Việt Nam (EVFTA). Các chỉ tiêu kinh tế như GDP, IPI và đô thị hóa tăng mạnh, trong khi nồng độ PM2.5 giảm, tiêu thụ năng lượng được kiểm soát và độ che phủ rừng cải thiện, phản ánh sự tiến bộ rõ nét trong phát triển kinh tế xanh.

Giai đoạn 2020 - 2021: Trong giai đoạn này chứng kiến sự suy giảm mạnh của Chỉ số GEDI (≈ 0,5007), do tác động tiêu cực từ đại dịch COVID-19. Sự gián đoạn của sản xuất, đầu tư và ngân sách môi trường khiến các chỉ tiêu như GDP, IPI và EPC sụt giảm rõ rệt, dù độ che phủ rừng có tăng nhẹ do giảm áp lực khai thác. Sự suy giảm diễn ra đồng đều trên toàn quốc, phản ánh tính dễ tổn thương của mô hình tăng trưởng xanh trước các cú sốc toàn cầu.

Giai đoạn 2022 - 2023: Chỉ số GEDI ghi nhận sự phục hồi nhẹ (≈ 0,5777), trong đó nồng độ PM2.5 giảm mạnh, nhờ các chính sách kiểm soát khí thải hiệu quả hơn. Một số chỉ tiêu kinh tế như GDP và IPI bắt đầu phục hồi, EPC tiếp tục giảm, cho thấy hiệu suất năng lượng cải thiện. Tuy nhiên, độ lệch chuẩn cao cho thấy sự phục hồi còn chưa đồng đều giữa các chỉ tiêu.

Phân tích phương sai

Bảng 6: Kết quả kiểm định ANOVA

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả

Kết quả ANOVA cho thấy, sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về chỉ số GEDI giữa các giai đoạn (F = 5,07; p = 0,0356

Kiểm định hậu nghiệm

Bảng 7: So sánh cặp giá trị trung bình GEDI

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả

Trong các cặp so sánh, chỉ giai đoạn 2016-2019 và 2020-2021 cho kết quả gần đạt ý nghĩa thống kê (p = 0,062). Kết quả này cho thấy, Chỉ số GEDI trung bình cao hơn đáng kể trước đại dịch, cho thấy dịch COVID-19 có thể đã ảnh hưởng tiêu cực đến quá trình chuyển đổi KTX tại Việt Nam . Các cặp khác không có sự khác biệt rõ, phản ánh mức GEDI ổn định hoặc dao động nhẹ giữa các giai đoạn liền kề.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Kết luận

Phân tích Chỉ số GEDI giai đoạn 2013-2023 cho thấy, Việt Nam đạt mức phát triển KTX trung bình khá (0,58018), với tiến trình chuyển đổi còn thiếu ổn định. Giai đoạn 2016-2019 ghi nhận chuyển biến tích cực nhờ chính sách tăng trưởng xanh và hội nhập quốc tế, trong khi 2020-2021 sụt giảm mạnh do tác động của dịch COVID-19. Dù có phục hồi trong giai đoạn 2022-2023, các chỉ số thành phần vẫn chưa đồng đều. Điều này phản ánh rõ ảnh hưởng của chính sách, thể chế và bối cảnh kinh tế - xã hội đến tiến trình phát triển xanh. Nghiên cứu không chỉ cung cấp bức tranh tổng thể về phat triển KTX, mà còn góp phần hoàn thiện Chỉ số GEDI.

Hàm ý chính sách

Để thúc đẩy phát triển KTX ở Việt Nam, cần triển khai đồng bộ các giải pháp sau:

- Đầu tư vào công nghệ xanh: Tăng cường đầu tư cho năng lượng tái tạo, công nghệ sạch và nâng cao hiệu suất sử dụng năng lượng, đặc biệt trong bối cảnh EPC còn cao.

- Kiểm soát ô nhiễm không khí: Cần lồng ghép chính sách giảm PM2.5 vào quy hoạch kinh tế - xã hội, nhất là tại các đô thị lớn.

- Bảo vệ rừng và tài nguyên: Duy trì và tăng tỷ lệ che phủ rừng thông qua triển khai phát triển lâm nghiệp bền vững và huy động cộng đồng tham gia quản lý tài nguyên.

- Đô thị hóa bền vững: Phát triển đô thị thông minh đi kèm với cải thiện hạ tầng xanh và dịch vụ công, giúp giảm áp lực môi trường.

- Mở rộng và cập nhật GEDI: Tiếp tục cập nhật Chỉ số GEDI định kỳ, đồng thời triển khai ở cấp tỉnh để hỗ trợ giám sát và điều chỉnh chính sách phù hợp với từng địa phương.

- Phát triển dữ liệu thống kê xanh: Xây dựng hệ thống dữ liệu thống kê xanh đồng bộ, minh bạch, phục vụ hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng.

*Nghiên cứu được hỗ trợ từ Dự án Quản lý Khẩn cấp của Quỹ Khoa học Tự nhiên Quốc gia Trung Quốc, đề tài “Driving Factors and Implementation Strategies for High-Quality Growth in China-ASEAN Economic and Trade Cooperation” [72441006].

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Anser, M. K., Usman, M., Godil, D. I., Shabbir, M. S., Sharif, A., Tabash, M. I., & Lopez, L. B (2021). Does globalization affect the green economy and environment? The relationship between energy consumption, carbon dioxide emissions, and economic growth. Environmental Science and Pollution Research, 28(37), 51105-51118.

2. Grossman, G. M., & Krueger, A. B (1995). Economic growth and the environment. The quarterly journal of economics, 110(2), 353-377.

3. Pearce, D., Markandya, A., & Barbier, E. B (1989). Blueprint for a green economy. Earthscan, truy cập từ https://doi.org/10.4324/9780203097298.

4. Mahalik, M. K., Mallick, H., & Padhan, H (2021). Do educational levels influence the environmental quality? The role of renewable and non-renewable energy demand in selected BRICS countries with a new policy perspective. Renewable Energy, 164, 419-432.

5. Stjepanovic, S., Tomic, D., & Skare, M (2022). A new database on Green GDP; 1970-2019: a framework for assessing the green economy. Oeconomia Copernicana, 13(4), 949-975.

6. Ge, Y., Ma, Y., & Wang, Z. (2023). Adaptation and Feasibility Study of Green GDP Accounting System in China. Management & Innovation, 1(1), 17-24.

7. Skorobogatova, N (2022). Implementation of eu experience on transition to urban green economy as a model of post-war recovery of Ukrainian cities. Herald UNU. International Economic Relations And World Economy, 44.

8. Liu, C., & Wu, X. W (2011). Factors influencing municipal solid waste generation in China: A multiple statistical analysis study. Waste Management & Research, 29(4), 371-378.

9. Wei, X., Hu, Q., Shen, W., & Ma, J (2021). Influence of the evolution of marine industry structure on the green total factor productivity of marine economy. Water, 13(8), 1108.

10. Zhang, X., Zhong, S., Yao, F., Li, Y., & Li, J (2022). Industrial green total factor productivity in China’s Yangtze River Economic Zone: Temporal and spatial difference analysis based on 108 panel data. Plos one, 17(7), e0259366.