tiểu luận kinh tế lượng phân tích tác động của tăng trưởng kinh tế đến mức độ ô nhiễm môi trường

Trường đại học Ngoại Thương
Khoa Kinh Tế Quốc Tế
*********

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG 1
Lớp tín chỉ: KTE218(2-1819).2
Giáo viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Thu Giang

Đề tài: Phân tích tác động của tăng trưởng kinh tế
đến mức độ ô nhiễm môi trường
Sinh viên thực hiện:
Hoàng Vân Anh

1714410011

Nguyễn Thị Ánh Dương

1714410049

Nông Thị Hồng Hạnh

1714410084

Nguyễn Thúy Hằng

1714410080

Trịnh Thị Thu Thúy

1714410223

1


Hà Nội, 03/2019

`

MỤC LỤC

2


LỜI MỞ ĐẦU
Bài viết tập trung nghiên cứu về mức độ ảnh hưởng của tăng
trưởng kinh tế đến ô nhiễm môi trường. Trong bài này chúng em lựa
chọn biến GDP để mô tả mức độ tăng trưởng kinh tế và mức độ ô
nhiễm không khí để phản ảnh tình trạng ô nhiễm môi trường.
Tất cả chúng ta đang sống đều chịu ảnh hưởng rất lớn từ môi
trường, môi tường bị ô nhiễm sẽ ảnh hưởng xấu đến sức khỏe, cuộc
sống của mỗi chúng ta. Ngày nay, trong thời đại kinh tế phát triền
một cách mạnh mẽ liệu rằng nó có tác động xấu đến môi trường nơi
chúng ta sinh sống? Chúng ta có nên đánh đổi môi trường để có thể
phát triển kinh tế? Nhận thức được tầm quan trọng của vấn đề này
nên chúng em quyết định chọn đề tài : “Phân tích tác động của tăng
trưởng kinh tế đến mức độ ô nhiễm môi trường”.
Để trả lời cho vấn đề trên, chúng em sử dụng bộ dữ liệu của
WorldBank về mức độ ô nhiễm không khí, GDP, diện tích, dân số,
lượng tiêu thụ dầu hàng năm và chỉ số phát triển con người của 26
quốc gia trên thế giới giai đoạn 2010-2014 để chạy mô hình hồi quy
xem xét tác động của các biến đến mức độ ô nhiễm không khí. Đồng

thời kiểm nghiệm lại những kết quả thu được, và loại bỏ biến oil ra
khỏi mô hình vì không có ý nghĩa giải thích cho biến ô nhiễm không
khí. Từ đó kết quả chạy mô hình thu được có mức ý nghĩa 1%-10%
Kết quả thu được từ việc phân tích chạy mô hình cho thấy, tốc
độ tăng trưởng kinh tế có tác động cùng chiều với mức độ ô nhiễm
không khí. Cụ thể, khi tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng 1% thì mức
độ ô nhiễm không khí giảm 0.0191 đơn vị. Kết quả thu được khá bất
ngờ vì trái với những nhận định ban đầu: khi kinh tế ngày càng tăng
trưởng sẽ làm giảm mức độ ô nhiễm môi trường. Nhưng có thể thấy,
kết quả mô hình phần nào giải thích được lý thuyết đường cong
Kuznet

3


NỘI DUNG
Cơ sở lý luận
1. Các lý thuyết kinh tế liên quan
1.1.
Lý thuyết đường cong Kuznet
Đường cong Kuznets (EKC) thường được sử dụng để biểu thị mối
quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và chất lượng môi trường. Nó dựa
trên giả thuyết mối quan hệ chữ U ngược giữa sản lượng của nền
kinh tế tính trên đầu người và thước đo của chất lượng môi trường:
khi GDP bình quân đầu người tăng thì dẫn đến môi trường bị suy
thoái; tuy nhiên, khi đạt đến một điểm nào đó, thì tăng GDP bình
quân đầu người lại làm giảm suy thoái môi trường
Một vài nhận xét về đường cong Kuznets:
- Ở mức thu nhập thấp, việc giảm nhẹ ô nhiễm khó có thể thực
hiện được bởi các cá nhân thường có xu hướng sử dụng khoản

thu nhập hạn hẹp để đáp ứng nhu cầu tiêu dùng cơ bản của
mình.
- Khi mức thu nhập đạt đến mức độ nhất định, các cá nhân bắt đầu
xem xét đến việc cân nhắc lựa chọn giữa chất lượng môi trường
và tiêu dùng, dẫn đến thiệt hại môi trường gia tăng nhưng với tốc
độ thấp hơn;
- Sau khi đạt đến ngưỡng chuyển đổi, chi tiêu cho việc xử lý chất
thải sẽ tăng cao, bởi vì mỗi cá nhân đều mong muốn cải thiện
chất lượng môi trường bằng việc tiêu dùng nhiều hơn và chất
lượng môi trường bắt đầu được cải thiện cùng với sự tăng trưởng
kinh tế .

I.

4


1.2.

Mô hình STIRPAT

Mô hình IPAT lần đầu tiên được đề xuất bởi Giáo sư Elich tại Đại
học Stanford ở Hoa Kỳ vào những năm 1970. Mô hình này nghiên
cứu các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường. Họ tin rằng quy mô dân
số ( P ), sự giàu có trên đầu người ( A) và trình độ công nghệ ( T ) là
những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến môi trường ( I ) và
công thức I = PAT được đề xuất.
Tất nhiên, có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến môi trường, nhưng
các yếu tố khác ngoại trừ các yếu tố nêu trên không phải là quan
trọng nhất và trực tiếp. Những yếu tố này có thể gián tiếp ảnh

5


hưởng đến môi trường thông qua các yếu tố trực tiếp như quy mô
dân số, mức độ giàu có trên đầu người và trình độ công nghệ.
Tuy nhiên, do giới hạn của mô hình IPAT, các biến trong mô
hình thay đổi tuyến tính theo tỷ lệ. Năm 1994, York và cộng sự đề
xuất các tác động ngẫu nhiên theo hồi quy về mô hình dân số, sự
giàu có và công nghệ (STIRPAT) dựa trên IPAT. Mô hình STIRPAT bảo
tồn cấu trúc nhân của mô hình IPAT, lấy dân số, sự giàu có và công
nghệ làm yếu tố chính ảnh hưởng đến môi trường. Phương trình mô
hình STIRPAT như sau:
I = a*Pb*Ac*Td*e
Trong đó:

I đại diện cho tác động đến môi trường
P có nghĩa là quy mô dân số
A có nghĩa là sự giàu có
T đại diện cho các yếu tố kỹ thuật
e là lỗi mô hình.
Từ đó chúng ta có thể đánh giá được tác động của quy mô dân
số, sự giàu có và yếu tố kĩ thuật đến môi trường.
1.3.
Phương pháp ước lượng OLS
Xét mô hình hồi quy tổng thể:
Y i= + X i + u i
Mô hình hồi quy mẫu:
= + Xi +
Mục tiêu của phương pháp là tìm ra các ước lượng và sao cho

sai lệch tổng hợp giữa các giá trị thực tế Y i và giá trị ước lượng tương
ứng từ hàm hồi quy mẫu là nhỏ nhất có thể được.
Phương pháp bình phương bé nhất (OLS) : phương pháp xác
định = và dựa trên tiêu chuẩn cực tiểu tổng bình phương các phần
dư.
Các giả thiết của mô hình:
•

Quan hệ giữa Y và X là tuyến tính Các giá trị X i cho trước và
không ngẫu nhiên

6


•

Các sai số Ui là đại lượng ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng
0

•

Các sai số Ui là đại lượng ngẫu nhiên có phương sai không
thay đổi

•

Không có sự tương quan giữa các Ui

•

Không có sự tương quan giữa Ui và Xi

•

các sai số Ui có phân phối chuẩn

2. tổng quan tình hình nghiên cứu
2.1. Nghiên cứu có liên quan trong và ngoài nước

Từ rất lâu rồi vấn đề tìm hiểu, nghiên cứu về những tác động
ảnh hưởng đến chất lượng môi trường đã được các nhà nghiên cứu
và những nhà hoạch định chính sách rất quan tâm và chú trọng, đặc
biệt là tác động của tăng trưởng kinh tế lên chất lượng môi trường,
khi nhà hoạch định chính sách phải cân nhắc lựa chọn giữa nền kinh
tế tăng lên không ngừng với chất lượng môi trường.
Trong đó phải kể đến nghiên cứu của Tommy Chowdhury về
mối quan hệ giữa chỉ số hiệu suất môi trường và tốc độ tăng trưởng
GDP từ các nước BRICS. Nghiên cứu sử dụng phương pháp thống kê
mô tả để phân tích nguồn dữ liệu thứ cấp về mối quan hệ EPI và GDP
trong giai đoạn 2008-2016. Kết quả nghiên cứu cho thấy, ngoại trừ
năm 2010 thì những năm còn lại sự tác động giữa chỉ số hiệu suất
môi trường và tốc độ tăng trưởng GDP là mối quan hệ ngược chiều,
với dữ liệu như sau:
Average GDP growth rate
5.42
7.18
3.46
3.54
2.06

7


Trong nghiên cứu của Jordi Roca về mối quan hệ giữa tăng
trưởng kinh tế và ô nhiễm khí quyển( 6 loại khí thải: CO2, SO2, NOx,
N2O, CH4, Hợp chất hữu cơ dễ bay hơi(NMVOC)) ở Tây Ban Nha,
nghiên cứu kiểm tra giả thuyết đường cong Kuznet. Trái với những
nghiên cứu trước đó cho rằng mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế
và chất lượng môi trường là ngược chiều nhau. Những bằng chứng
thực nghiệm cho thấy một số áp lực về môi trường đã giảm bớt ở các
nước phát triển nhưng chưa giải thích được trên phạm vi toàn cầu.
Kết quả nghiên cứu cho thấy không có bất kỳ mối tương quan nào
giữa thu nhập cao hơn và lượng khí thải nhỏ hơn cả, chỉ ra mối quan
hệ thuận chiều giữa tăng trưởng kinh tế và ô nhiễm không khí ở Tây
Ban Nha.
Nghiên cứu của Gene.M.Grossman và Alan B.Krueger năm
1994, “ Economic growth and the environment” sử dụng bộ dữ liệu
của Global Environmental Monitoring System để nghiên cứu tác
động ngược chiều giữa các biến về chỉ tiêu môi trường với thu nhập
bình quân đầu người. Kết quả nghiên cứu không tìm thấy bằng
chứng nào chỉ ra tăng trưởng kinh tế không làm cho chất lượng môi
trường bị suy giảm một cách liên tục. Hầu hết các chỉ số thì tăng
trưởng kinh tế mang đến một giai đoạn suy thoái ban đầu và sau đó
là chất lượng một trường có sự cải thiện. Năm 2017, nhóm tác giả:
Nguyễn Thị Tâm Hiền, Nguyễn Thị Phương Thảo, Vũ Thị Thương Phân hiệu Đại học Đà Nẵng tại Kon Tum. Dữ liệu được sử dụng cho
phân tích mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và môi trường được
lấy từ báo cáo Các chỉ số phát triển thế giới (World Development
Indicators - WDI, 2016) của Ngân hàng Thế giới (WB) và Hội nghị
Liên Hiệp Quốc về Thương mại và Phát triển (UNCTAD). Mô hình tổng
thể được sử dụng trong nghiên cứu như sau:

logCO2 it =βit + β2log(INCit) +β3log(CO2it)2 + β4log(ENCit) +β5FDIit + eit
Trong đó:

quốc gia thứ i với i = 1,…, N;
năm t với t = 1,…, T;
eit là nhiễu trắng.

Nghiên cứu sử dụng 5 kỹ thuật ước lượng: Mô hình hồi quy Pool
OLS; mô hình tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM)

8


đối với dữ liệu bảng; phương pháp FGLS và phương pháp ước lượng
GMM.
Kết quả nghiên cứu cho thấy tồn tại mối quan hệ U ngược giữa
môi trường và tăng trưởng kinh tế thuộc khu vực này, đồng thời chỉ
ra tác động thuận chiều của năng lượng đến lượng khí thải CO2 thước đo chất lượng môi trường.
2.2. Giả thuyết nghiên cứu

Nghiên cứu đưa ra bằng chứng về tác động của tăng trưởng
kinh tế đến môi trường tại 27 nước trên thế giới giai đoạn 20102014. Sử dụng phương pháp kinh tế lượng, bài viết chỉ ra mối quan
hệ ngược chiều giữa tăng trưởng kinh tế và chất lượng môi trường.
Đồng thời sử dụng thêm các biến: dân số, diện tích, chỉ số phát triển
con người, lượng tiêu thụ dầu để giải thích chính xác hơn về tác
động trên.
II.
Mô hinh kinh tế lượng
1 Viết phương trình kinh tế lượng
pollu= β0 + β1log(gdp) + β2square + β3popu + β4log(oii)l + β5hdi +u

2 Giải thích biến độc lập và phụ thuộc
Biến

Ký
hiệu

Ý nghĩa

Ô
pollu Mức độ phơi
nhiễ
nhiễm trung
m
bình của dân
khôn
số quốc gia
g khí
với nồng độ
các hạt lơ
lửng có đường
kính dưới 2,5
micron,
có
khả năng xâm
nhập sâu vào
đường hô hấp
và gây tổn hại
sức
khỏe

Cách
biến

đo Đơn vị Nguồn
biến
liệu

số Kỳ
vọng
tác
động

Phơi
mg/m^ Brauer, M.
nhiễm
3
et
al.
được tính
2016, for
bằng
the Global
trọng số
Burden of
trung
Disease
bình hàng
Study
năm của
2016.

PM2,5
theo dân
số ở cả
thành thị
và nông
thôn.

9


nghiêm trọng
GDP

gdp

Tổng
sản
phẩm
quốc
nội hay GDP
(viết tắt của
Gross
Domestic
Product)
là
giá
trị
thị
trường của tất
cả hàng hóa

và dịch vụ
cuối
cùng
được sản xuất
ra trong phạm
vi một lãnh
thổ nhất định
(thường
là
quốc
gia)
trong một thời
kỳ nhất định
(thường
là
một năm).

GDP (Y) là Nghìn
tổng của tỷ US$
tiêu dùng
(C), đầu
tư (I), chi
tiêu chính
phủ
(G)
và
cán
cân
thương
mại (xuất

khẩu
ròng, X M).

Diện
tích

squa Diện tích đất Tổng
re
là tổng diện
tích của một
quốc
gia,
không
bao
gồm diện tích
dưới các vùng
nước nội địa,
yêu sách quốc
gia đối với
thềm lục địa
và vùng đặc
quyền kinh tế.
Trong hầu hết
các
trường

Nghìn
km2

World

Cùng
Bank
chiều
national
accounts
data, and
OECD
National
Accounts
data files.

The World
Bank Data

10


hợp,
định
nghĩa của các
vùng nước nội
địa bao gồm
các sông và
hồ lớn.
Dân
số

popu Tổng dân số Tổng
dựa trên định
nghĩa thực tế

về dân số,
tính tất cả cư
dân bất kể
tình
trạng
pháp lý hoặc
quyền
công
dân. Các giá
trị hiển thị là
ước tính vào
giữa năm.

Lượn
g
tiêu
thụ
dầu

oil

Sử dụng năng
lượng
trên
mỗi PPP GDP
là
kilôgam
dầu
tương
đương với sử

dụng
năng
lượng
trên
GDP
GDP
không
đổi.
PPP GDP là
tổng
sản
phẩm
quốc
nội
được
chuyển
đổi
sang đô la
quốc tế không
đổi năm 2011
bằng tỷ lệ

Triệu
người

sản xuất kg/100
bản
địa 0$ GDP
cộng với
nhập

khẩu và
thay đổi
chứng
khoán,
trừ
đi
xuất khẩu
và nhiên
liệu cung
cấp cho
tàu
và
máy bay
tham gia
vận
tải
quốc tế

The World Cùng
Bank Data chiều

Thống kê cùng
IEA
© chiều
OECD
/
IEA 2014

11

ngang giá sức
mua. Một đô
la quốc tế có
sức
mua
tương đương
với GDP như
một đô la Mỹ
có ở Hoa Kỳ.
Chỉ
hdi
số pt
con
ngườ
i

Chỉ số phát
triển
con
người (HDI) là
một chỉ số
tổng
hợp
thống kê về
tuổi thọ, giáo
dục và chỉ số
thu nhập bình
quân
đầu

người,
được
sử dụng để
xếp hạng các
quốc
gia
thành bốn bậc
phát triển của
con
người.
Một quốc gia
đạt điểm HDI
cao hơn khi
tuổi thọ cao
hơn, trình độ
học vấn cao
hơn và GNI
(PPP)
bình
quân
đầu
người
cao
hơn.

Chỉ
số
phát triển
con người
(HDI)

là
thước đo
ba
khía
cạnh
chính của
sự
phát
triển của
con
người:
một cuộc
sống lâu
dài
và
khỏe
mạnh,
tiếp cận
kiến thức
và
chất
lượng
cuộc
sống. HDI
là giá trị
trung
bình hình
học của
các chỉ số
chuẩn

hóa cho
mỗi
ba

Human
ngược
Developm chiều
ent Report

12


chiều.

3 Mô tả thống kê: min max histogram, scatterplot
- Mô tả thống kê:

Với những quan sát tìm được của biến pollution ta có thể thấy giá
trị nhỏ nhất của mức độ ô nhiễm không khí là 5.16, cao nhất là
71.61và giá trị trung bình của các quốc gia qua các năm là 20.77.
Tương tự ta có giá trị nhỏ nhất của gdp là 209.67 nghìn tỷ USD, lớn
nhất là 17428 nghìn tỷ USD và giá trị trung bình là 2173.01 nghìn tỷ
USD; giá trị của quốc gia có diện tích nhỏ nhất là 0.72 nghìn m 2,
quốc gia có diện tích lớn nhất lên đến 17098.24 nghìn m 2 và trung
mình mỗi quốc gia có diện tích là 3067.25 nghìn m 2; số lượng dân số
của quốc gia nhỏ nhất là 4.37 triệu người, lớn nhất là 1364 và trung
bình mỗi quốc gia có khoảng 175 triệu người; mỗi năm lượng dầu
được tiêu thụ của quốc gia nhỏ nhất là 61.86, bên cạnh đó cũng có
quốc gia mỗi năm tiêu thụ dầu lên đến 231.19 và trung bình mỗi
quốc gia tiêu thụ một lượng là 125.02. Và cuối cùng là chỉ số phát

triển con người của mỗi quốc gia với chỉ số nhỏ nhất là 0.47, nhưng
cũng có những quốc gia có chỉ số phát triển con người là 1 và trung
bình chỉ số phát triển con người chung của các quốc gia đó là 0.80.

- Bảng giá trị:
pollu

gdp

square

popu

oil

hdi

min

5.16

290.67

0.72

4.37

61.86

0.47

mean

20.77

2173.01

3067.25

175.24

125.02

0.8034

max

71.61

17428

17098.24

1364

231.19

1

- Biểu đồ giá trị:

13


I

Kết quả ước lượng và suy diễn thống kê
1. Bảng kết quả, so sánh các ước lượng và diễn giải kết
quả
1.1. Bảng kết quả chạy mô hình

p
gdp

-0
(0

log(gdp)
population
square

oil

14


log(oil)
Hdi
intercept

20
(1

N

12

R-sq

0,

adj. R-sq

-0

‘***’p<0.001; ‘**’p<0.01; ‘*’p<0.05; ‘.’ p<0.1; ‘ ’ 1
Diễn giải kết quả:
pollu= β0 + β1log(gdp) + β2square + β3popu + β4log(oii)l + β5hdi
+u
= -1,73 :Khi các biến số khác được kiểm soát thì khi tăng trưởng
GDP tăng lên 1% thì mức độ ô nhiễm không khí giảm 0.0173 đơn vị
= -0,00051 : Khi các biến số còn lại được kiểm soát thì khi diện tích
của một quốc gia tăng 1 nghìn m2 thì mức độ ô nhiễm không khí
giảm 0.00051 đơn vị
= 0.03 : Khi các biến còn lại được kiểm soát thì khi dân số của một
quốc gia tăng 1 triệu người thì mức độ ô nhiễm không khí của quốc
gia đó tăng lên 0.03 đơn vị
=2.29: Khi các biến số khác được kiểm soát thì khi lượng tiêu thụ
xăng dầu tăng lên 1% thì mức độ ô nhiễm không khí tăng lên 0.0229
đơn vị

= -61.97 : Khi các biến còn lại được kiểm soát thì khi chỉ số phát
triển con người tăng lên 1 đơn vị thì mức độ ô nhiễm không khí giảm
đến 61.97 đơn vị
= 67.67: Khi tất cả các biến đều được kiểm soát thì mức độ ô nhiễm
không khí là 67.67
2. Kiểm định giả thuyết
2.1. Kiểm định hệ số góc
a. KIỂM ĐỊNH HỆ SỐ GÓC CỦA GDP
Kiểm định giả thuyết:
Ta có giá trị :
tgdp= ; df=123
t0.025(123)= 1.645
Ta có => bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa 5%
b. KIỂM ĐỊNH HỆ SỐ GÓC CỦA OIL
1.1.

-

-

-

-

-

15


Kiểm định giả thuyết:

Ta có giá trị :
toil= ; df=123
t0.025(123)= 1.645
Ta có = > Chấp nhận giả thuyết H0 với mức ý nghĩa 5%
2.2. Hiệu chỉnh phương trình sau khi bỏ đi biến không liên
quan
a. Kết quả chạy mô hình
Bỏ biến oil ra khỏi phương trình ta có phương trình hồi quy mới :
pollu= β0 + β1log(gdp) + β2square + β3popu + β4hdi +u
với kết quả:
Log(gdp square
popu
hdi
intercep R2
)
t
Hệ số: -1.91**
0.031*** 78.5*** 0.829
(0.71)
0.00042 (0.0025) 60.82*** (4.41)
5
**
(6.84)
(0.00016
)
( với: ‘***’p<0.001; ‘**’p<0.01)
Vậy:
pollu= 78.5 -1.91 log(gdp) -0.00042 square + 0.031 popu
-60.82 hdi
=> Sau khi bỏ biến oil ra khỏi phương trình thì các hệ số góc trong

mô hình mới có mức ý nghĩa cao hơn từ 0.1% đến 1%
b. Kiểm định đa cộng tuyến của mô hình hồi quy
- Trước khi bỏ biến oil ra khỏi mô hình:
pollu= β0 + β1log(gdp) + β2area + β3popu + β4log(oil) + β5hdi +u
log(gdp)

popu

square

log(oil)

hdi

2.669004

2.125393

1.808368

1.388581

2.057730

- Kiếm định đa cộng tuyến trường hợp bỏ đi biến oil
log(gdp)

popu

square

hdi

2.527414

2.032833

1.377678

2.003192

16


Rõ ràng có thể thấy, trong trường hợp khi ta bỏ biến oil( lượng
tiêu thụ dầu) đi thì chỉ số vif của các biến số còn lại đều giảm

2.3. Kết quả nghiên cứu

-

-

-

-

Kết quả chạy mô hình kinh tế lượng cho thấy, biến GDP tác động
ngược chiều đối với chỉ số ô nhiễm môi trường. Kết quả này chưa
thực sự đúng so với lý thuyết đường cong Kuznet, nhưng kết quả của

bài viết phù hợp với mô hình Stirpat.
Bên cạnh đó sau khi chạy mô hình có thể thấy chỉ số phát triển
con người quyết định rất lớn đến mức độ ô nhiễm của một quốc gia.
2.4. Ý nghĩa thống kê và ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy
Sau khi bỏ biến oil ra khỏi mô hình thì:
Biến log(gdp) có ý nghĩa thổng kê mức 10% , nhưng chưa có nhiều ý
nghĩa về mặt kinh tế: khi tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng 1% thì
mức độ ô nhiễm không khí giảm 0.0191 đơn vị
Biến square có ý nghĩa thống kê ở mức 10% nhưng gần như không
có ý nghĩa về mặt kinh tế: khi diện tích tăng 1 nghìn m 2 thì mức độ ô
nhiễm không khí chỉ giảm 0.00042 đơn vị
Biến popu có ý nghĩa thống kê ở mức 1% nhưng cũng không có
nhiều ý nghĩa về mặt kinh tế: khi dân số tăng 1 triệu người thì mức
độ ô nhiễm không khí chỉ tăng lên 0.031 đơn vị
Biến hdi có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức 1% và cũng có nhiều ý
nghĩa vè mặt kinh tế: Khi chỉ số phát triển con người tăng lên 1 đơn
vị thì mức độ ô nhiễm không khí giảm 60.82 đơn vị
3. Cơ chế
- Trong giai đoạn nền kinh tế đang phát triển của một quốc gia,
các hoạt động sản xuất kinh doanh để phát triển kinh tế sẽ làm cho
nguồn tài nguyên ngày càng cạn kiệt, môi trường bị ô nhiễm. Khi
chuyển sang giai đoạn phát triển, tăng trưởng kinh tế thúc đẩy quá
trình tìm kiếm và khai thác các nguồn năng lượng mới sạch hơn, an
toàn hơn cho môi trường làm cho chất lượng môi trường được cải
thiện.
- Dân số vào diện tích cùng có những tác động đến chất lượng
môi trường. Hiện nay, diện tích các quốc gia hầu như không thay đổi
trong khi dân số tăng lên nhanh chóng đã gây sức ép nặng nề tới
môi trường. Do đó, chất lượng môi trường ngày càng suy giảm. Ở
các quốc gia có diện tích nhỏ nhưng dân số lớn thì điều này càng thể

17


hiện mạnh mẽ khi các nguồn chất thải tạo ra vượt quá khả năng tự
phân huỷ của môi trường tự nhiên khiến môi trường bị xuống cấp
nghiêm trọng.
- Khi lượng tiêu thụ dầu càng lớn đồng nghĩa với việc hoạt động
sản xuất và phương tiện sử dụng càng cao từ đó làm lượng khí thải
ra môi trường ngày càng nhiều làm mức độ ô nhiễm không khí trở
nên nghiêm trọng. Vì vậy sử dụng biến lượng tiêu dùng dầu để giải
thích cho mức độ khí thải thải ra môi trường.
- HDI là đại diện cho các chỉ số về tuổi thọ, giáo dục(dân trí) và
chỉ số GNI( thu nhập quốc dân trên người). Có thể nói HDI là một yếu
tố ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng môi trường của một quốc gia.
Dân trí kém phát triển, ý thức con người về vấn đề môi trường chưa
tốt chưa nhận ra tầm quan trọng của môi trường làm cho môi trường
trở nên ô nhiễm. Con người là nguyên nhân chủ yếu khiến môi
trường trở nên xuống cấp, muốn duy trì, bảo vệ, cải thiện môi trường
không biện pháp nào kinh tế bằng con người. Chính con người là
nguyên nhân khiến cho chất lượng môi trường giảm sút nhưng cũng
chính con người là biện pháp tối ưu để cải thiện môi trường.Khi chất
lượng cuộc sống cao, con người đòi hỏi nhiều hơn những tiêu chí
trong cuộc sống, môi trường là một tiêu chí trong đó.

4. Kiến nghị cải thiện

Vậy sau khi chạy mô hình và kết quả thu được thì có thể thấy,
sự tăng trưởng kinh tế không ảnh hưởng lớn đến mức độ ô nhiễm
môi trường của một quốc gia. Mà thay vào đó chỉ số phát triển con

người là nhân tố quyết định đến sự ô nhiễm môi trường. Vì vậy,
muốn môi trường trở nên bớt ô nhiễm thì mỗi quốc gia cần đầu tư
phát triển con người, nâng cao nhận thức và ý thức của mỗi người.

18


KẾT LUẬN
Bài viết nghiên cứu về tác động của tăng trưởng kinh tế tới chất
lượng môi trường trong mối tương quan với các biến: mức độ ô
nhiễm không khí, diện tích, dân số, lượng dầu tiêu thụ và trình độ
phát triển con người cho 26 quốc gia thuộc nhiều khu vực khác nhau
trên thế giới. Bằng việc áp dụng phương pháp OLS và tham khảo
một số lý thuyết như lý thuyết đường cong Kuznet, mô hình STIRPAT,
chúng em tìm ra rằng có một mối quan hệ ngược giữa tốc độ tăng
trưởng kinh tế và mức độ ô nhiễm môi trường. Để có một nền kinh tế
phát triển bền vững, các quốc gia cũng cần có những chính sách phù
hợp để bảo vệ môi trường, sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo và
phát triển kinh tế xanh. Đồng thời, nâng cao nhận thức, ý thức của
mỗi người dân về môi trường sống cũng là một điều cần thiết để giữ
vững chất lượng môi trường đi đôi với phát triển kinh tế.
Tuy nhiên, với cơ sở lý thuyết còn hạn chế nên bài viết chưa
thực sự được kiểm định đầy đủ các yếu tố sai sót trong mô hình như
kiểm định phương sai sai số thay đổi,.... Nhưng mong rằng với những
phân tích và kết quả của mô hình có thể thấy được tác động của các
yếu tố đến ô nhiễm môi trường để trong tương lai có những kế
hoạch, chính sách phù hợp nhằm bảo vệ môi trường trong quá trình
phát triển kinh tế.

19

TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Số liệu thống kê
Chỉ số HDI: />Lượng tiêu thụ dầu:
/>GDP: />fbclid=IwAR1CgjtPt72yCXGau_yp9Mx7t9mr1Hhg9FtjTWq7d2aEox7KSSVQhqKF6E
Diện tích : />Dân số : />Ô nhiễm không khí:
/>end=2016&locations=VN&start=2010
2. Lý thuyết kinh tế:
Mô hình Stirpat: />Lý thuyết đường cong Kuznet: />
newid=16658
3. Những nghiên cứu có liên quan
/>ticle/assets/9615/EE_2017_04_Chowdhury.pdf?
fbclid=IwAR0LGInl9FjPJrDYXkdIzfcTY47ZPyhP2eMT-Ust238enG9kCy5A4t2ai4
/> />pdf
/>
20