Tác động của chuyển đổi số đến tăng trưởng xanh tại các quốc gia khu vực ASEAN

ThS. Trần Thị Ngọc Tú

Khoa Kinh tế và Quản lý, Trường Đại học Thủy lợi; Email: [email protected]

Tóm tắt

Nghiên cứu nhằm đánh giá tác động của chuyển đổi số đến tăng trưởng xanh tại các quốc gia trong khu vực ASEAN. Sử dụng phương pháp ước lượng REM, FEM và S-GMM dựa trên số liệu thống kê của các quốc gia giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2023, nghiên cứu cho thấy, Chuyển đổi số và Chi tiêu Chính phủ có tác động tích cực đến Tăng trưởng xanh, trong khi Phát triển kinh tế lại làm ảnh hưởng đến khả năng đạt được mục tiêu của các quốc gia. Từ đó, nghiên cứu đề xuất một số chính sách nhằm thúc đẩy tăng trưởng xanh bền vững của các quốc gia trong bối cảnh chuyển đổi số đang được đẩy mạnh hiện nay.

Từ khóa: Chuyển đổi số, tăng trưởng xanh, công nghệ số, phát triển bền vững, kinh tế xanh

THE IMPACT OF DIGITAL TRANSFORMATION ON GREEN GROWTH IN ASEAN COUNTRIES

Summary

This study aims to assess the impact of digital transformation on green growth in countries within the ASEAN region. Using REM, FEM, and S-GMM estimation methods based on country-level data for the period 2010-2023, the results indicate that digital transformation and government expenditure have positive effects on green growth, while economic development negatively affects countries’ ability to achieve green growth targets. On this basis, the study proposes several policy recommendations to promote sustainable green growth in ASEAN countries amid accelerating digital transformation.

Keywords: Digital transformation, green growth, digital technology, sustainable development, green economy

GIỚI THIỆU

Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu đang chuyển dịch mạnh mẽ với sự phát triển không ngừng của công nghệ số, chuyển đổi số đã trở thành một trong những yếu tố quan trọng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững. Tuy nhiên, sự phát triển này không chỉ đơn thuần dừng lại ở khía cạnh kinh tế mà còn đặt ra yêu cầu phải gắn kết chặt chẽ với tăng trưởng xanh - hướng đi bền vững nhấn mạnh việc huy động nguồn lực để tăng trưởng kinh tế đồng thời bảo vệ môi trường và sử dụng hiệu quả tài nguyên. Với vai trò là cầu nối giữa công nghệ và phát triển bền vững, chuyển đổi số có thể sẽ mang lại nhiều cơ hội nhưng cũng không ít thách thức trong việc thúc đẩy tăng trưởng xanh tại các quốc gia ASEAN.

Với ý nghĩa thực tiễn đó, tác giả tập trung phân tích tác động của chuyển đổi số đến tăng trưởng xanh của 9 quốc gia trong khu vực ASEAN; đồng thời cung cấp góc nhìn tổng quan về thực trạng, những lợi ích và rào cản trong quá trình chuyển đổi kỹ thuật số, góp phần xây dựng một nền kinh tế xanh, thân thiện với môi trường tại khu vực Đông Nam Á. Nghiên cứu sử dụng bộ chỉ số sẵn sàng công nghệ tiên tiến (ICT) của Hội nghị Liên hợp quốc về Thương mại và Phát triển (UNCTAD) đại diện cho biến chuyển đổi số để đánh giá tác động, ảnh hưởng của chuyển đổi số cùng quy mô kinh tế, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), chi tiêu chính phủ, tỷ lệ dân số thành thị và độ mở thương mại đến tăng trưởng xanh giai đoạn 2010-2023 của 9 quốc gia trong khu vực ASEAN. Phương pháp Random Eff Model (REM), Fixed Eff Model (FEM) và System Generalized Method of Moments (S-GMM) được tác giả sử dụng để phân tích, từ đó đưa ra các kết luận và đề xuất các chính sách phù hợp.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Những năm gần đây, nghiên cứu về chuyển đổi số trở nên rất phổ biến do tính cấp thiết và lợi ích to lớn mà quá trình chuyển đổi này mang lại cho doanh nghiệp, tổ chức và toàn xã hội. Theo Micic (2017), chuyển đổi số là quá trình ứng dụng công nghệ số vào các hoạt động kinh tế - xã hội nhằm thay đổi phương thức sản xuất, quản lý và tiêu dùng, từ đó nâng cao năng suất, hiệu quả và đổi mới sáng tạo. Trong bối cảnh toàn cầu hiện nay, chuyển đổi số không chỉ là công cụ thúc đẩy phát triển kinh tế số mà còn tạo ra cơ hội mới trong việc giải quyết các thách thức về môi trường và phát triển bền vững.

Trong khi đó, tăng trưởng xanh được hiểu là quá trình phát triển kinh tế đạt được thông qua sử dụng hiệu quả tài nguyên và năng lượng, giảm phát thải khí nhà kính, hạn chế ô nhiễm và bảo vệ đa dạng sinh học nhằm hướng tới sự bền vững lâu dài.

Với tầm quan trọng của chuyển đổi số và những tác động tích cực của tăng trưởng xanh đối với kinh tế xã hội, đã có một số nghiên cứu được thực hiện để đánh giá mối quan hệ giữa chuyển đổi số và tăng trưởng xanh trong nền kinh tế.

Cụ thể, Li và cộng sự (2021) chỉ ra rằng, số hóa giúp cải thiện tăng trưởng xanh thông qua việc tái cấu trúc ngành và tối ưu hóa sử dụng tài nguyên. Ren và cộng sự (2022) cũng nhấn mạnh rằng, kinh tế số góp phần giảm ô nhiễm, nâng cao hiệu suất năng lượng và thúc đẩy ứng dụng các công nghệ sạch.

Ngoài ra, Liu và cộng sự (2023) đã khẳng định công nghệ số, đặc biệt là internet vạn vật (IoT) và dữ liệu lớn (Big Data), là những động lực chủ yếu giúp tăng trưởng xanh, tuy nhiên tác động này phụ thuộc vào thể chế và các yếu tố trung gian.

Bên cạnh đó, để tối ưu hóa tác động của chuyển đổi số đối với tăng trưởng xanh, một số nghiên cứu cũng chỉ ra rằng cần có sự phối hợp đồng bộ trong chính sách phát triển công nghệ và môi trường. Trong đó, Park và cộng sự (2018) đề xuất kết hợp chuyển đổi số với các giải pháp tiết kiệm năng lượng để đạt hiệu quả bền vững. Tại Việt Nam, Ngô Thái Hùng (2023) cũng khuyến nghị kiểm soát tốc độ đô thị hóa và nâng cao hiệu suất công nghiệp như các biện pháp hỗ trợ chuyển đổi số xanh…

Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu chứng minh tác động tích cực của chuyển đổi số đối với tăng trưởng xanh trên phạm vi toàn cầu hoặc riêng từng quốc gia phát triển, nhưng các phân tích cụ thể về khu vực ASEAN - nơi có mức độ phát triển kinh tế, hạ tầng số và thể chế rất đa dạng, vẫn còn rất hạn chế. Vì vậy, nghiên cứu này được thực hiện nhằm lấp đầy khoảng trống trên; đồng thời đề xuất giải pháp phù hợp thúc đẩy chuyển đổi số xanh trong khu vực.

Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Để đánh giá tác động của chuyển đổi số và các nhân tố tới tăng trưởng xanh tại các quốc gia trong khu vực ASEAN, nghiên cứu đề xuất mô hình nghiên cứu thực nghiệm như sau:

Trong đó: GGit là biến phụ thuộc cho biết chỉ số tăng trưởng xanh của các quốc gia trong khu vực ASEAN thứ i trong năm t.

Trong đó: GG_it là biến phụ thuộc cho biết chỉ số tăng trưởng xanh của các quốc gia trong khu vực ASEAN thứ i trong năm t. Các biến được sử dụng trong mô hình nghiên cứu được định nghĩa cụ thể tại Bảng 1. Nghiên cứu sử dụng mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) và ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) để đánh giá tác động trước tiên. Tuy nhiên, cả 2 mô hình này đều gặp hạn chế trong việc xử lý hiện tượng nội sinh và tự tương quan chuỗi. Vì vậy, trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng phương pháp hồi quy S-GMM của Arellano và Bover (1995), Blundell và Bond (1998) nhằm khắc phục các vấn đề về phương sai biến đổi và tự tương quan mà mô hình FEM và REM chưa giải quyết được. Phương pháp S-GMM được lựa chọn là phiên bản 2 bước, vì đối với mẫu dữ liệu không quá lớn, công cụ này mang lại kết quả ước lượng nhất quán và hiệu quả hơn so với phương pháp một bước, theo đánh giá của Windmeijer (2005). Cụ thể, S-GMM kết hợp cả phương trình sai phân và phương trình gốc để ước lượng các hệ số. Biến trễ của biến phụ thuộc được sử dụng làm biến công cụ với điều kiện không tồn tại hiện tượng tương quan chuỗi. Kiểm định Sargen/Hansen sẽ kiểm tra tính hợp lệ tổng thể của bộ biến công cụ, đồng thời đảm bảo số lượng biến công cụ không vượt quá tổng số nhóm quan sát.

Nguồn: Tác giả tổng hợp

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu mảng thu thập từ bộ chỉ số sẵn sàng công nghệ tiên tiến của UNCTAD, dữ liệu cập nhập hàng năm của Worldbank về GDP, độ mở thương mại, FDI, chi tiêu chính phủ, tỷ lệ dân số thành thị từ năm 2010-2023 của 9 quốc gia trong khu vực ASEAN (một số quốc gia không được đưa vào do thiếu hụt dữ liệu sơ cấp).

Thống kê mô tả các biến đưa vào mô hình được cụ thể tại Bảng 2.

Nguồn: Ước lượng của tác giả từ số liệu thu thập

Kết quả thống kê mô tả với 126 quan sát cho thấy: Chỉ số tăng trưởng xanh có giá trị trung bình là 55,05% cùng với sai số chuẩn là 5,05 cho thấy, mức tăng trưởng xanh trung bình khá ổn định giữa các quan sát với giá trị dao động từ 44,79-61,67. Biến Chuyển đổi số có giá trị trung bình là 0,63 với sai số chuẩn 0,22, phản ánh mức độ chuyển đổi số trung bình ở mức vừa phải, trong đó giá trị nhỏ nhất là 0 và lớn nhất là 1, cho thấy sự đa dạng về mức độ chuyển đổi số giữa các quan sát. Ngoài ra, nền kinh tế các quốc gia khu vực ASEAN chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố đến từ bên ngoài nên các biến khác như: Phát triển kinh tế, Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài, Độ mở thương mại, Đô thị hóa và Chi tiêu chính phủ cũng được ghi nhận với giá trị trung bình và dao động tương đối. Những số liệu này cho thấy sự biến đổi trong mẫu nghiên cứu và là căn cứ để tác giả phân tích sâu hơn về ảnh hưởng của các yếu tố trên đến tăng trưởng xanh.

Nguồn: Ước lượng của tác giả từ số liệu thu thập

Kết quả kiểm định Hausman cho thấy phương pháp ảnh hưởng cố định (FEM) là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kiểm định Wooldridge có giá trị p-value < 1% chứng tỏ mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan, Ngoài ra, kiểm định Modifi Wald có giá trị p-value cũng < 5% xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Mô hình cũng không có hiện tượng đa cộng tuyến (VIF = 7,35 < 10). Chính vì vậy, tác giả sử dụng phương pháp S-GMM để khắc phục các khuyết tật.

Kết quả ước lượng bằng phương pháp S-GMM 2 bước cho thấy mô hình có xuất hiện tự tương quan bậc 1 nhưng không có tự tương quan bậc 2 trong phần dư. Điều này cho thấy, mô hình đã khắc phục được hiện tượng tự tương quan so với các mô hình FEM và REM. Đồng thời, kiểm định Hansen xác nhận bộ biến công cụ sử dụng trong mô hình là phù hợp. Bảng 4 cũng cho thấy điều kiện ràng buộc về số biến công cụ không vượt quá số nhóm quan sát (39 < 46) được thỏa mãn. Do đó, mô hình đảm bảo tính tin cậy để tiến hành các phân tích.

Nguồn: Ước lượng của tác giả từ số liệu thu thập

Đánh giá từ kết quả trong Bảng 4, ngoại trừ biến Độ mở thương mại và Đô thị hóa không có bằng chứng thống kê tác động, các biến còn lại đều có bằng chứng thống kê tác động đến Tăng trưởng xanh.

Theo đó, biến Chuyển đổi số (ICT) có tác động thuận chiều đến Tăng trưởng xanh của các quốc gia khu vực ASEAN. Kết quả này hoàn toàn đồng nhất với nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2022) và khẳng định ưu tiên đẩy mạnh chuyển đổi số không chỉ giúp nâng cao hiệu quả sản xuất, quản lý và tiêu thụ tài nguyên mà còn góp phần giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường thông qua việc ứng dụng công nghệ số hiện đại, dữ liệu và các giải pháp thông minh.

Hoàn toàn đồng nhất với Xiao và cộng sự (2023), kết quả ước lượng tại các quốc gia khu vực ASEAN cho thấy tồn tại mối tương quan ngược chiều giữa GDP đến Tăng trưởng xanh. Khi GDP tăng trưởng mạnh thì có thể đi kèm với các tác động tiêu cực đến môi trường do khai thác tài nguyên và phát thải ô nhiễm tăng lên, khiến ảnh hưởng đến mục tiêu tăng trưởng xanh của các quốc gia.

Trong khi đó, Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và Chi tiêu chính phủ (GOV) lại có tác động thuận chiều đến Tăng trưởng xanh, hoàn toàn tương đồng với nghiên cứu của Xiao và cộng sự (2023), Liu và cộng sự (2023). Điều này hàm ý rằng dòng vốn FDI không chỉ hỗ trợ tài chính mà còn mang theo công nghệ xanh, kinh nghiệm quản trị hiện đại và tiêu chuẩn môi trường tiên tiến, giúp nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực và giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường. Đồng thời, chi tiêu của chính phủ đóng vai trò là một công cụ chính sách hỗ trợ, thúc đẩy các chương trình, dự án tăng trưởng xanh và tạo ra môi trường thuận lợi cho việc chuyển đổi mô hình kinh tế sang phát triển bền vững.

Cuối cùng, kết quả ước lượng cho thấy biến Độ mở thương mại và mức độ Đô thị hóa không tác động đến Tăng trưởng xanh của các quốc gia trong khu vực ASEAN.

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ GIẢI PHÁP

Các kết quả ước lượng cho thấy: Chuyển đổi số, FDI, Chi tiêu chính phủ thúc đẩy Tăng trưởng xanh. Đồng thời, phát triển kinh tế có xu hướng làm giảm Tăng trưởng xanh. Trong khi đó, Độ mở thương mại và mức độ Đô thị hóa lại chưa có những tác động rõ rệt tới Tăng trưởng xanh của các quốc gia trong khu vực ASEAN.

Dựa trên các kết quả phân tích, để thúc đẩy tăng trưởng xanh thông qua chuyển đổi số, các quốc gia ASEAN cần xây dựng chính sách đồng bộ nhằm tạo môi trường thuận lợi cho đổi mới công nghệ và ứng dụng số. Ưu tiên phát triển hạ tầng kỹ thuật số hiện đại, cùng với việc đào tạo nguồn nhân lực có kỹ năng số xanh là yếu tố then chốt. Đồng thời, hỗ trợ doanh nghiệp áp dụng công nghệ số thân thiện với môi trường giúp nâng cao hiệu quả sản xuất và giảm thiểu phát thải. Hợp tác khu vực cũng cần được tăng cường nhằm chia sẻ kinh nghiệm và nguồn lực phát triển bền vững. Cộng đồng và người dân cần được nâng cao nhận thức về lợi ích của chuyển đổi số xanh, tham gia tích cực vào quá trình chuyển đổi...

Tài liệu tham khảo:

1. Al-Thani, M. J., & Koç, M. (2024). In search of sustainable economy indicators: A comparative analysis between the sustainable development goals index and the green growth index. Sustainability, 16(4), 1372.
2. Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The Review of Economic Studies, 58(2), 277-297. doi:10.2307/2297968
3. Blundell and Bond (1998) Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models. Journal of Econometrics, 87, 115-143. http://dx.doi.org/10.1016/S0304-4076(98)00009-8
4. Hung, N. T. (2023). Green investment, finacial development, digitalization and economic sustainability in Vietnam: Evidence from a quantile-on-quantile regression and wavelet coherence. Technological Forecasting & Social Change, 186, 122185.
5. Li X., Liu J., and Ni P., (2021). The Impact of the Digital Economy on CO2 Emissions: A Theoretical and Empirical Analysis. Sustainability 13 (13): 7267.
6. Liu Y., Ma C., and Huang Z., (2023). Can the digital economy improve green total factor productivity? An empirical study based on Chinese urban data. Mathematical Biosciences Engineering 20 (4): 6866-6893.
7. Micic, L, (2017). Digital transformation and its influence on GDP. Economics, 5(2), 135-147.
8. Park S., Choi D. and Kang M., (2018). The impact of ICT use, financial development, and trade openness on CO emissions in the EU. Journal of Environmental Management 225: 129-138.
9. Ren X., Qin X., Li Y., and Tian Y., (2023). Impact of the digital economy on the green transformation of China’s manufacturing industry: A dual perspective of technological innovation and industrial structure optimization. Journal of Global Information Management (JGIM) 31 (6): 1-22.
10. Xiao Y., Wu S., Liu Z.Q., and Lin H.J., (2023). Digital economy and green development: Empirical evidence from China’s cities. Environment Science: 51-68.
11. Windmeijer, F. (2005) A Finite Sample Correction for the Variance of Linear Efficient Two-Step GMM Estimators. Journal of Econometrics, 126, 25-51.