Ô nhiễm môi trường là thách thức đối với nhân loại nói chung và nó vẫn đang tiếp tục gia tăng ở nhiều quốc gia trên thế giới, trong đó có Việt Nam. Nghiên cứu này được thực hiện để trả lời cho hai câu hỏi quan trọng về mối quan hệ giữa ô nhiễm môi trường và phúc lợi của người dân Việt Nam giai đoạn 1975-2022. Câu hỏi thứ nhất là lượng khí thải CO2 năm hiện tại cao hơn năm liền kề trước đó, và cao hơn trung bình mười năm trước đó thì phúc lợi của người dân sẽ thay đổi như thế nào? Câu hỏi thứ hai là trong giai đoạn 1975 đến 2022 thì thời kỳ nào mối quan hệ giữa các biến số này diễn ra mạnh mẽ nhất? Áp dụng kỹ thuật phân tích Wavelet, nghiên cứu tìm thấy tác động yếu ở các miền tần số thấp, và tác động mạnh ở các miền tần số cao. Xu hướng này trở nên rõ nét từ sau năm 2003 đến hiện nay. Những phát hiện này sẽ hỗ trợ các cơ quan quản lý Nhà nước trong việc hoạch định chính sách bảo vệ môi trường và thúc đẩy phúc lợi cho người dân.

Bài viết phân tích năng lực hấp thụ vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) tại các tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương ở Việt Nam, với phương pháp hồi quy với dữ liệu chéo, dựa trên một bộ dữ liệu về 63 địa phương từ năm 2010 đến 2019. Lượng vốn FDI sẽ gia tăng khi có sự cải thiện của tốc độ tăng trưởng trưởng kinh tế, chất lượng nguồn nhân lực và cơ sở hạ tầng. So với năng lực hấp thụ vốn FDI được dự báo bởi mô hình, ba thành phố gồm Hà Nội, Đà Nẵng và Cần Thơ vẫn còn không gian để thu hút thêm vốn FDI, trong khi Hải Phòng và thành phố Hồ Chí Minh đang thu hút nhiều vốn FDI hơn mức dự báo. Do vậy, nhóm ba thành phố đầu tiên có thể nâng cao chất lượng của các đột phá chiến lược để thu hút thêm vốn FDI, trong nhóm hai thành phố còn lại có thể chuyển qua giai đoạn phát triển chú trọng về chất lượng của dòng vốn FDI. Ngoài ra, bài viết cũng gợi mở rằng chất lượng nguồn nhân lực cần trở thành ưu tiên chính sách hàng đầu trong ba đột phá chiến lược để tăng cường thu hút vốn FDI tại các địa phương.<br><br>Abstract<br> The paper assesses the foreign direct investment (FDI) absorption capacity by a cross-section regression method on a sample of 63 provinces and central cities in Vietnam over the 2010–2019 period. The FDI inflows improve for a higher economic growth rate, greater human resources, and better infrastructure. Compared with the FDI absorption capacity predicted by empirical model, Hanoi, Danang and Cantho still have available space to attract more FDI capital while Haiphong and Ho Chi Minh city have more FDI than forecasted value. Thus, the group of first three cities can upgrade the quality of strategic breakthroughs to attract more inflows of FDI while the group of two latter cities can transform to next stage of development based on the quality of FDI inflows. Among three strategic breakthroughs, upgrading the human resource needs to be a prioritised policy to attract more FDI in the provinces.

Download

Chất lượng môi trường sống thu hút được sự quan tâm đặc biệt của Chính phủ và người dân. Mục đích của nghiên cứu này là kiểm định khả năng tồn tại tác động bất đối xứng của tiêu thụ điện đến lượng khí thải CO2 ở Việt Nam, giai đoạn 19712017. Ứng dụng phương pháp tự hồi quy phân phối trễ phi tuyến (Non-linear Autoregressive Distributed Lag  NARDL) do Shin và cộng sự (2014) đề xuất, nghiên cứu tìm được bằng chứng thống kê để kết luận tác động của tiêu thụ điện đến lượng khí thải CO2 ở Việt Nam là tác động đối xứng trong ngắn hạn, nhưng bất đối xứng trong dài hạn. Phát hiện mới này đóng góp nhất định về mặt học thuật, nhưng quan trọng hơn, là giúp các cơ quan quản lý nhà nước có thêm bằng chứng thực nghiệm để hoạch định chính sách.

Download

Sử dụng dữ liệu về đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) của 66 quốc gia đang phát triển giai đoạn 2013-2021, nghiên cứu này triển khai các phương pháp học máy bao gồm mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), rừng ngẫu nhiên (RFA) nhằm so sánh chất lượng dự báo với một phương pháp tiếp cận kinh tế lượng là GMM sai phân (DGMM). Trong đó, DGMM phân tích mối liên hệ giữa các nhân tố đầu vào ảnh hưởng tới thu hút FDI, trong khi ANN và RF dựa vào các nhân tố có ý nghĩa thống kê để đưa ra dự báo. Kết quả cho thấy các nhân tố độ lớn thị trường, độ mở thương mại, mức độ dồi dào của lao động, sự phát triển của thị trường tài chính là những nhân tố chính trợ lực cho thu hút FDI tại các quốc gia này. Trong khi đó, xét về mặt dự báo, sai số của RF là nhỏ nhất và vượt trội so với các phương pháp so sánh. Các phát hiện của mô hình kinh tế lượng và mô hình học máy cũng được thảo luận trong nghiên cứu. <br><br> Abstract <br> Utilizing foreign direct investment (FDI) data from 66 developing countries for the period 2013–2021, this study implements machine learning methods, including artificial neural networks (ANN) and random forests (RF), to compare predictive quality with that of an econometric approach, the difference generalized method of moments (DGMM). In this context, DGMM analyzes the relationships between the input factors influencing FDI attraction, while ANN and RF make predictions based on statistically significant factors. The results indicate that market size, trade openness, labor abundance, and financial market development are primary drivers facilitating FDI attraction in these countries. Regarding predictive accuracy, RF exhibits the lowest error and significantly outperforms the selected methods. The findings from both the econometric model and the machine learning models are also discussed in the study.

Download

Bài viết phân tích vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào bất động sản (FDIRE) tại Việt Nam theo cách tiếp cận kinh tế vĩ mô. Với mô hình vector tự hồi quy với hệ số thay đổi theo thời gian (TVC-BSVAR) và một bộ số liệu theo chuỗi thời gian từ tháng 01/2017 đến 02/2023, kết quả ghi nhận rằng khi vốn FDIRE thêm 1 tỷ USD, tốc độ tăng trưởng ngắn hạn gia tăng thêm 2% và giá trị giao dịch chứng khoán tăng thêm 1% ngay trong tháng đầu tiên, và các tác động này giảm dần sau 12 tháng. Dòng vốn FDIRE cũng có đặc tính dai dẳng theo thời gian khi mà biến số này đóng góp phần lớn vào biến động của chính nó trong tương lai, vẫn đạt 50% sau 12 tháng. Điều này hàm ý rằng khi giá trị của dòng vốn đang ở mức cao thì nhiều khả năng sẽ tiếp tục ở mức cao, nhưng khi vốn bị suy giảm đột ngột xuống thấp thì sẽ khó quay trở lại mức ban đầu. <br><br> Abstract <br> The paper analyzes the foreign direct investment in real estates (FDIRE) in Vietnam by a macroeconomic approach. With a Time Varying Coefficients Bayesian Vector Autoregressive model (TVC-BSVAR) and a monthly time-series sample over 01/2017–02/2023, the evidence records that for an increase of 1 billion USD in FDIRE, the short-run economic growth rate raises by 2% and the stock market value increases by 1% right in the first month, and the impact decays after 12 months. The FDIRE is also persistent over time when it contributes largely to its future variation, with up to 50% after 12 months. This result implies that the FDIRE can be expected to be high if it is high but would be difficult to come back to its initial value if it reduces substantially.

Download