Tác động của bất ổn năng lượng tới ô nhiễm không khí: Bằng chứng quốc tế và khuyến nghị cho Việt Nam

Le Hai Trung

doi:10.24311/jabes/2025.36.9.02


Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Năm thứ. 36(9) , Tháng 9/2025, Trang 20-35

Tác động của bất ổn năng lượng tới ô nhiễm không khí: Bằng chứng quốc tế và khuyến nghị cho Việt Nam
IMPACTS OF ENERGY RELATED UNCERTAINTY ON AIR POLLUTION: INTERNATIONAL EVIDENCE AND IMPLICATIONS FOR VIETNAM
Le Hai Trung
DOI: 10.24311/jabes/2025.36.9.02 Email: trunglh@hvnh.edu.vn Đơn vị công tác: Hoc vien Ngan hang Ngày nhận bài: 29/08/2025 Ngày nhận bài sửa: 30/10/2025 Ngày duyệt đăng: 06/01/2026 Lượt xem: 100 Downloads: 0 Các định dạng trích dẫn Tóm tắt Nghiên cứu này đánh giá tác động của bất ổn năng lượng tới ô nhiễm không khí trong ngắn hạn và dài hạn. Sử dụng chỉ số bất ổn năng lượng (Energy-related Uncertainty Index ‒ EUI) được phát triển bởi Dang và cộng sự (2023) để đánh giá chuyên biệt những bất ổn xuất phát từ thị trường năng lượng, nghiên cứu làm rõ tác động không đồng nhất theo thời gian của EUI tới phát thải CO2. Sử dụng dữ liệu bảng của 27 quốc gia trong giai đoạn 2000–2023, kết quả định lượng cho thấy bất ổn năng lượng làm gia tăng phát thải CO2 trong ngắn hạn, nhưng làm giảm trong dài hạn. Điều này có thể bắt nguồn từ sự thay đổi trong hành vi sử dụng năng lượng của dân cư, doanh nghiệp, hoặc từ hệ quả suy giảm tiêu dùng và đầu tư do lo ngại rủi ro năng lượng. Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra một số khuyến nghị chính sách đối với ổn định thị trường năng lượng và cơ cấu năng lượng quốc gia. Abstract This study evaluates the impact of energy-related uncertainty on air pollution in both the short run and the long run. Utilizing the newly developed energy-related uncertainty index (EUI) of Dang et al. (2023), which specializes in capturing uncertainties arising from the energy market, this study explores the time-varying impacts of EUI on CO2 emissions in the short and the long run. In particular, our empirical analysis with a panel dataset spanning 27 countries from 2000 to 2023 reveals that energy-related uncertainty exacerbates air pollution in the short run but mitigates CO₂ emissions in the long run. This pattern may arise from shifts in energy consumption behaviors among households and firms, or represent an unintended consequence of reduced consumption and investment stemming from concerns over risks in the energy market. Building on these insights, the authors propose several policy recommendations aimed at stabilizing the energy market and enhancing the national energy structure Từ khóa Ô nhiễm môi trường; Bất ổn năng lượng; Phát thải CO2 Air Pollution; Energy-related Uncertainty; CO2 emissions
Download
Tài liệu tham khảo Adams, S., Adedoyin, F., Olaniran, E., & Bekun, F. V. (2020). Energy consumption, economic policy uncertainty and carbon emissions; causality evidence from resource rich economies. Economic Analysis and Policy, 68, 179-190. https://doi.org/10.1016/j.eap.2020.09.012 Adedoyin, F. F., & Zakari, A. (2020). Energy consumption, economic expansion, and CO2 emission in the UK: The role of economic policy uncertainty. Science of the Total Environment, 738, 140014. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.140014 Ahmed, Z., Cary, M., Shahbaz, M., & Vo, X. V. (2021). Asymmetric nexus between economic policy uncertainty, renewable energy technology budgets, and environmental sustainability: Evidence from the United States. Journal of Cleaner Production, 313, 127723. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.127723 Atsu, F., & Adams, S. (2021). Energy consumption, finance, and climate change: Does policy uncertainty matter?. Economic Analysis and Policy, 70, 490-501. Barrero, J. M., Bloom, N., & Wright, I. J. (2017). Short and Long Run Uncertainty. NBER Working Paper, w23676. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3027828 Bernanke, B. S. (1983). Irreversibility, uncertainty, and cyclical investment. The Quarterly Journal of Economics, 98(1), 85-106. Bùi Hoàng Ngọc. (2020). Tác động của tiêu thụ điện đến lượng khí thải CO2 ở Việt Nam: Đối xứng hay bất đối xứng?. Tạp Chí Nghiên Cứu Kinh Tế và Kinh Doanh Châu Á, 31(2), 45-60. Bùi Hoàng Ngọc. (2025). Tác động của hiệu quả sử dụng năng lượng đến lượng khí thải CO2 ở Việt Nam. Tạp Chí Kinh Tế - Luật và Ngân Hàng, 273+274, 65-78. 10.59276/JELB.2025.1.2.2794 Chang, T., Gupta, R., Inglesi-Lotz, R., Simo-Kengne, B., Smithers, D., & Trembling, A. (2015). Renewable energy and growth: Evidence from heterogeneous panel of G7 countries using Granger causality. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 52, 1405-1412. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.08.022 Chính phủ nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam. (2021). Quyết định số 1658/QĐ-TTg ngày 01/10/2021 phê duyệt Chiến lược quốc gia về tăng trưởng xanh giai đoạn 2021–2030, tầm nhìn 2050. Hà Nội. Chính phủ nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam. (2022). Quyết định số 882/QĐ-TTg ngày 23/7/2022 ban hành Kế hoạch hành động quốc gia về tăng trưởng xanh giai đoạn 2021–2030. Hà Nội. Chính phủ nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam. (2023). Quyết định số 500/QĐ-TTg ngày 15/5/2023 phê duyệt Quy hoạch điện VIII. Hà Nội. Chudik, A., & Pesaran, M. H. (2015). Common correlated effects estimation of heterogeneous dynamic panel data models with weakly exogenous regressors. Journal of Econometrics, 188(2), 393-420. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2015.03.007 Cui, X., Wang, C., Sensoy, A., Liao, J., & Xie, X. (2023). Economic policy uncertainty and green innovation: Evidence from China. Economic Modelling, 118, 106104. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2022.106104 Dang, T. H. N., Nguyen, C. P., Lee, G. S., Nguyen, B. Q., & Le, T. T. (2023). Measuring the energy-related uncertainty index. Energy Economics, 124, 106817. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2023.106817 Doan, T. N., & Nguyen, T. T. (2025). Energy uncertainty and energy trade: International evidence. Energy, 319, 134978. https://doi.org/10.1016/j.energy.2025.134978 Gao, D., Zhou, X., & Liu, X. (2024). The bright side of uncertainty: The impact of climate policy uncertainty on urban green total factor energy efficiency. Energies, 17(12), 2899. https://doi.org/10.3390/en17122899 He, J., Zhuang, T., & Xie, X. (2014). Energy consumption, economic development and environmental improvement in China. Energy & Environment, 25(8), 1345-1357. Hoàng Thị Xuân, & Ngô Thái Hưng. (2024). Mối quan hệ giữa tiêu thụ năng lượng, độ mở thương mại, phát triển tài chính và chất lượng môi trường tại Việt Nam. Tạp Chí Kinh Tế và Phát Triển, 320, 2-12. https://doi.org/10.33301/JED.VI.1439 Ito, K. (2017). CO2 emissions, renewable and non-renewable energy consumption, and economic growth: Evidence from panel data for developing countries. International Economics, 151, 1-6. https://doi.org/10.1016/j.inteco.2017.02.001 Ivanovski, K., & Marinucci, N. (2021). Policy uncertainty and renewable energy: Exploring the implications for global energy transitions, energy security, and environmental risk management. Energy Research & Social Science, 82, 102415. https://doi.org/10.1016/j.erss.2021.102415 Jalil, A. (2014). Energy–growth conundrum in energy exporting and importing countries: Evidence from heterogeneous panel methods robust to cross-sectional dependence. Energy Economics, 44, 314-324. Jiang, Y., Zhou, Z., & Liu, C. (2019). Does economic policy uncertainty matter for carbon emission? Evidence from US sector level data. Environmental Science and Pollution Research, 26(24), 24380-24394. https://doi.org/10.1007/s11356-019-05627-8 Khan, Y., Hassan, T., Kirikkaleli, D., Xiuqin, Z., & Shukai, C. (2022). The impact of economic policy uncertainty on carbon emissions: Evaluating the role of foreign capital investment and renewable energy in East Asian economies. Environmental Science and Pollution Research, 29(13), 18527-18545. https://doi.org/10.1007/s11356-021-17000-9 Kilian, L. (2008). The economic effects of energy price shocks. Journal of Economic Literature, 46(4), 871-909. Kim, J., & Park, K. (2016). Financial development and deployment of renewable energy technologies. Energy Economics, 59, 238-250. Komarova, A. V., Filimonova, I. V., & Kartashevich, A. A. (2022). Energy consumption of the countries in the context of economic development and energy transition. Energy Reports, 8, 683-690. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.07.072 Li, H., Pei, X., Yang, Y., & Zhang, H. (2024). Assessing the impact of energy-related uncertainty on G20 stock market returns: A decomposed contemporaneous and lagged R2 connectedness approach. Energy Economics, 132, 107475. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2024.107475 Liu, Y., Han, L., & Xu, Y. (2021). The impact of geopolitical uncertainty on energy volatility. International Review of Financial Analysis, 75, 101743. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2021.101743 Naqvi, B., Rizvi, S. K. A., Mirza, N., & Umar, M. (2023). Financial market development: A potentiating policy choice for the green transition in G7 economies. International Review of Financial Analysis, 87, 102577. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2023.102577 Nazeer, M., Tabassum, U., & Alam, S. (2016). Environmental Pollution and Sustainable Development in Developing Countries. The Pakistan Development Review, 55(4), 589-604. https://www.jstor.org/stable/44986005 Chính phủ nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam. (2025). Nghị định số 119/2025/NĐ-CP sửa đổi, bổ sung một số điều của Nghị định số 06/2022/NĐ-CP về giảm phát thải khí nhà kính và bảo vệ tầng ô-dôn. Hà Nội. Nguyễn Huy Bá. (2023). Tác động của giá dầu lên lượng khí thải CO2 tại Việt Nam: Liệu có tồn tại hiệu ứng bất đối xứng?. Tạp Chí Nghiên Cứu Kinh Tế và Kinh Doanh Châu Á, 34(12), 85-100. https://doi.org/10.24311/jabes/2023.34.12.1 Pesaran, M. H. (2007). A simple panel unit root test in the presence of cross-section dependence. Journal of Applied Econometrics, 22(2), 265-312. https://doi.org/10.1002/jae.951 Pesaran, M. H. (2015). Testing weak cross-sectional dependence in large panels. Econometric Reviews, 34(6-10), 1089-1117. https://doi.org/10.1080/07474938.2014.956623 Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. P. (1999). Pooled mean group estimation of dynamic heterogeneous panels. Journal of the American Statistical Association, 94(446), 621-634. https://doi.org/10.1080/01621459.1999.10474156 Rehman, M. A., Fareed, Z., & Shahzad, F. (2022). When would the dark clouds of financial inclusion be over, and the environment becomes clean? The role of national governance. Environmental Science and Pollution Research, 29(19), 27651-27663. https://doi.org/10.1007/s11356-021-17683-0 Sarker, P. K., Bouri, E., & Marco, C. K. L. (2023). Asymmetric effects of climate policy uncertainty, geopolitical risk, and crude oil prices on clean energy prices. Environmental Science and Pollution Research, 30(6), 15797-15807. https://doi.org/10.1007/s11356-022-23020-w Shahzad, S. J. H., Kumar, R. R., Zakaria, M., & Hurr, M. (2017). Carbon emission, energy consumption, trade openness and financial development in Pakistan: A revisit. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 70, 185-192. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.11.042 Shahzad, U., Lv, Y., Doğan, B., & Xia, W. (2021). Unveiling the heterogeneous impacts of export product diversification on renewable energy consumption: New evidence from G-7 and E-7 countries. Renewable Energy, 164, 1457-1470. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.10.143 Shang, Y., Han, D., Gozgor, G., Mahalik, M. K., & Sahoo, B. K. (2022). The impact of climate policy uncertainty on renewable and non-renewable energy demand in the United States. Renewable Energy, 197, 654-667. https://doi.org/10.1016/j.renene.2022.07.159 Syed, Q. R., & Bouri, E. (2022). Impact of economic policy uncertainty on CO₂ emissions in the US: Evidence from bootstrap ARDL approach. Journal of Public Affairs, 22(3), e2595. https://doi.org/10.1002/pa.2595 Tissaoui, K., & Zaghdoudi, T. (2025). Against a background of energy uncertainty and climate change, is there a substitution effect between fossil fuels in OECD countries? Energy, 320, 135271. https://doi.org/10.1016/j.energy.2025.135271 Usman, M., Balsalobre-Lorente, D., Jahanger, A., & Ahmad, P. (2022). Pollution concern during globalization mode in financially resource-rich countries: Do financial development, natural resources, and renewable energy consumption matter?. Renewable Energy, 183, 90-102. https://doi.org/10.1016/j.renene.2021.10.067 Ủy ban năng lượng thế giới. (2024). World Energy Outlook 2024. International Energy Agency. https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2024 van de Ven, D. J., & Fouquet, R. (2017). Historical energy price shocks and their changing effects on the economy. Energy Economics, 62, 204-216. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2016.12.009 Wang, Q., Zhang, F., Li, R., & Sun, J. (2024). Does artificial intelligence promote energy transition and curb carbon emissions? The role of trade openness. Journal of Cleaner Production, 447, 141298. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.141298 Westerlund, J., & Edgerton, D. L. (2007). A panel bootstrap cointegration test. Economics Letters, 97(3), 185-190. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2007.03.003 Yasmeen, R., & Shah, W. U. H. (2024). Energy uncertainty, geopolitical conflict, and militarization matters for Renewable and non-renewable energy development: Perspectives from G7 economies. Energy, 306, 132480. Yuan, C., Liu, S., & Wu, J. (2010). The relationship among energy prices and energy consumption in China. Energy Policy, 38(1), 197-207. Zhou, D., Siddik, A. B., Guo, L., & Li, H. (2023). Dynamic relationship among climate policy uncertainty, oil price and renewable energy consumption—Findings from TVP-SV-VAR approach. Renewable Energy, 204, 722-732.

Ảnh hưởng của tác nhân rủi ro chuyển đổi đến rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay của ngân hàng thương mại Việt Nam

2025, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng

Tóm tắt

Rủi ro biến đổi khí hậu (BĐKH) đã được xem là một trong những rủi ro trọng yếu trong hoạt động ngân hàng. Nghiên cứu phân tích ảnh hưởng của rủi ro chuyển đổi, đo lường bằng tỷ lệ cho vay các lĩnh vực liên quan đến chính sách khí hậu (CPRS) trên tổng dư nợ cho vay, đến rủi ro tín dụng (RRTD) của ngân hàng thương mại (NHTM). Dữ liệu của 23 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2015-2023 được sử dụng cho phân tích. Phương pháp hồi qui dữ liệu bảng mô-men tổng quát dạng sai phân (Difference Generalized Method of Moments – DGMM) được sử dụng cho ước lượng. Kết quả nghiên cứu khẳng định rủi ro chuyển đổi là nguyên nhân của RRTD. Do vậy, các NHTM cần đưa các vấn đề của rủi ro chuyển đổi nói riêng và rủi ro BĐKH nói chung vào qui trình quản trị RRTD, đồng thời xây dựng hệ thống dữ liệu cho vay chi tiết theo ngành và tiểu ngành thuộc CPRS để theo dõi và đánh giá rủi ro này. Abstract Climate change risk has been considered one of the major risks in banking operations. The study analyzes the impact of climate transition risk, measured by the ratio of lending to climate policy relevant sectors (CPRS) to total loans, on credit risk of commercial banks. The Difference Generalized Method of Moments (DGMM) is employed to analyze data of 23 Vietnamese commercial banks in the period between 2015 and 2023. The results indicate that exposure to climate transition risk is positively associated with credit risk across banks. Therefore, banks need to incorporate the issues of transition risk as well as climate change risk into the credit risk management process, and build high granular lending data to monitor and assess climate risk.

Download

Ảnh hưởng của yếu tố địa lý đến tăng trưởng kinh tế các tỉnh thành Việt Nam

2022, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng

Tổng quan nghiên cứu về định giá carbon và chuyển đổi khí hậu trong ngân hàng

2026, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng

Tóm tắt

Nghiên cứu này tiếp cận theo phương pháp trắc lượng thư mục toàn diện về quá trình chuyển đổi carbon - khí hậu trong lĩnh vực ngân hàng. Sử dụng hướng dẫn chuẩn mực về báo cáo tổng quan hệ thống và phân tích gộp (Preferred Reporting Items For Systematic Reviews And Meta-analyses – PRISMA) để đảm bảo tính hệ thống của dữ liệu, tác giả đã tổng hợp được 42 nghiên cứu chính từ 193 công bố thuộc cơ sở dữ liệu Scopus trong giai đoạn 2010–2024. Từ đó, thông qua công cụ VOSviewer, nghiên cứu đã xác định sáu cụm nghiên cứu mới nổi: (1) đánh giá rủi ro khí hậu, (2) hệ thống tài chính và ổn định, (3) tài chính carbon, (4) biến đổi khí hậu và chuyển đổi, (5) hoạt động ngân hàng, và (6) chính sách và quy định. Các xu hướng nghiên cứu này làm nổi bật sự đa dạng của lĩnh vực hiện tại, đồng thời nhấn mạnh hàm ý chính sách ứng dụng cho khu vực cũng như vấn đề rủi ro hệ thống. Ngoài ra, các xu hướng nghiên cứu mới nổi được xác định từ sự giao thoa giữa các cụm chủ đề đã gợi ý các hướng đi trong tương lai, nhấn mạnh nhu cầu đổi mới phương pháp liên tục, và các ứng dụng thực tế để giải quyết hiệu quả các rủi ro tài chính liên quan đến khí hậu. Abstract This study takes a comprehensive bibliometric approach to the carbon - climate transition in the banking sector. Using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) screening process to ensure the systematicity of the data, the author synthesized 42 main studies from 193 publications in the Scopus database during the period 2010 to 2024. From there, through the VOSviewer tool, the study has identified six emerging research clusters: (1) climate risk assessment, (2) financial system and stability, (3) carbon finance, (4) climate change and transition, (5) banking operations, and (6) policy and regulation. These research trends highlight the diversity of the current field while emphasizing policy implications for the region as well as systemic risk issues. Additionally, the emerging research themes identified from the intersection of topic clusters suggest future directions, highlighting the need for continuous methodological innovation, and practical applications to effectively address climate-related financial risks.

Download

Tác động của COVID-19 đến giá cổ phiếu và hoạt động của ngân hàng thương mại Việt Nam

2025, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng

Vai trò của chuyển đổi số đối với tăng trưởng kinh tế vùng Đông Nam Bộ

2025, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng

Tóm tắt

Nghiên cứu sử dụng kết hợp khung lý thuyết mô hình tăng trưởng cổ điển và hiện đại nhằm đánh giá tác động của chuyển đổi số đến tăng trưởng kinh tế Vùng Đông Nam Bộ. Sử dụng dữ liệu thứ cấp giai đoạn từ 2005 - 2021 của 6 tỉnh, thành phố thuộc Vùng Đông Nam Bộ và phương pháp hồi quy Pooled Mean Group (PMG), kết quả nghiên cứu đã cung cấp bằng chứng về vai trò của chuyển đổi số, cụ thể là chỉ số phát triển công nghệ thông tin (ICT Index) làm tăng đáng kể GRDP của Vùng. Bên cạnh đó, vai trò của đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và vốn con người (được đo lường bằng tỷ lệ người lao động có trình độ cao đẳng trở lên) cũng được xác nhận trong mô hình tăng trưởng. Một phát hiện thú vị của nghiên cứu là tác động của thể chế được đánh giá ở khía cạnh chính sách phát triển kinh tế tư nhân hay dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp không giúp làm tăng GRDP của Vùng như kỳ vọng. Abstract The study employs a combination of classical and modern economic growth theories to assess the impact of digital transformation on growth in the Southeast region. Using secondary data over the 2005–2021 period of 6 provinces and cities in the Southeast Region and pooled mean group (PMG) regression method, the research results provide evidence of a statistically positive effect of digital transformation (measured by the ICT index) on the growth of the Region. Besides, the roles of foreign direct investment and human capital have also been confirmed in the growth model. An interesting finding of the study is that institutions measured in terms of either private economic development policy or business support services have no significant impact on growth as expected.

Download