Ảnh hưởng của phát triển tài chính đến mức độ ô nhiễm môi trường tại các quốc gia châu Á

TS. Đỗ Thị Hà Thương – Võ Hồng Thắm

Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh

Email: thuongdth@hub.edu.vn

Tóm tắt

Nghiên cứu được thực hiện với mục tiêu kiểm định tác động của phát triển tài chính đến mức độ ô nhiễm môi trường ở các quốc gia thuộc khu vực châu Á. Kết quả nghiên cứu cho thấy, có 3 nhân tố ảnh hưởng đến Mức độ ô nhiễm môi trường, đó là: Phát triển tài chính; Tăng trưởng kinh tế và Đầu tư trực tiếp nước ngoài.

Từ khóa: mức độ ô nhiễm môi trường, phát triển tài chính, tăng trưởng kinh tế, đầu tư trực tiếp nước ngoài

Summary

The study examines the impact of financial development on the level of environmental pollution through the representative index of ecological footprint in countries in the Asian region. The research results show 3 factors affecting the level of environmental pollution, which are: Financial development; Economic growth and Foreign direct investment.

Keywords: environmental pollution level, financial development, economic growth, foreign direct investment

GIỚI THIỆU

Phát triển tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế của một quốc gia và cải thiện hiệu quả kinh tế của hệ thống tài chính, đặc biệt trong bối cảnh hội nhập kinh tế và chuyển đổi số ngày càng mạnh mẽ. Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích to lớn về kinh tế, quá trình phát triển này cũng đặt ra những thách thức đáng kể đối với môi trường khi biến đổi khí hậu hiện nay với những hậu quả là nóng lên toàn cầu, sự tuyệt chủng của sinh vật, mực nước biển dâng cao và nạn thiếu lương thực đang trở thành một vấn đề toàn cầu cấp bách đe dọa sự tồn tại và phát triển của loài người. Sự gia tăng mạnh mẽ của các hoạt động kinh tế trên toàn cầu kéo theo nhu cầu lớn về tài nguyên thiên nhiên như đất đai, nhiên liệu hóa thạch, rừng, thủy sản... Điều này dẫn đến tình trạng khai thác quá mức, khiến môi trường suy thoái nghiêm trọng. Theo Mạng lưới Dấu chân Sinh thái Toàn cầu (Global Footprint Network), 80% diện tích đất trên toàn thế giới đã rơi vào trạng thái thâm hụt sinh thái. Dữ liệu về dấu chân sinh thái (EF) – một chỉ số đánh giá toàn diện về mức độ ô nhiễm môi trường cho thấy, mức độ tác động đến môi trường tại các quốc gia châu Á đã tăng từ 1,62 gha/người năm 2003 lên 2,25 gha/người năm 2022. Theo đó, từ đầu những năm 2000, EF của châu Á tăng mạnh, đặc biệt sau thời kỳ hội nhập kinh tế toàn cầu và sự phát triển mạnh mẽ của các thị trường tài chính trong khu vực. Đây cũng là giai đoạn mà nhiều quốc gia châu Á, đặc biệt là Trung Quốc, Ấn Độ và các nước Đông Nam Á, đẩy mạnh công nghiệp hóa, phát triển đô thị và sử dụng tài chính để đầu tư vào các lĩnh vực có tác động cao đến môi trường, như: năng lượng hóa thạch, xây dựng và khai thác tài nguyên. Điều này cho thấy, phát triển tài chính góp phần làm trầm trọng thêm ô nhiễm môi trường, nếu không có các cơ chế kiểm soát phù hợp. Vì vậy, việc phân tích ảnh hưởng của phát triển tài chính đến mức độ ô nhiễm môi trường tại các quốc gia châu Á là cần thiết.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Phát triển tài chính và ô nhiễm môi trường

Phát triển tài chính là quá trình cải thiện hệ thống tài chính bao gồm các công cụ tài chính, thị trường tài chính và trung gian tài chính (Levine, 2005). Svirydzenka (2016) định nghĩa phát triển tài chính là một khái niệm đa chiều bao gồm độ sâu của thị trường, khả năng tiếp cận thị trường và hiệu quả của thị trường. Qua đó, phát triển tài chính được hiểu là sự hoàn thiện tổng thể của hệ thống tài chính nhằm hỗ trợ tăng trưởng kinh tế, tăng cường khả năng tiếp cận vốn và tối ưu hóa hiệu quả sử dụng các nguồn lực tài chính.

Ô nhiễm môi trường là sự thay đổi không thuận lợi trong các mô hình năng lượng, mức độ bức xạ, thành phần hóa học, vật lý và sự phong phú của các sinh vật có khả năng gây nguy hiểm cho sức khỏe con người, làm tổn hại tài nguyên sống và hệ sinh thái, phá hủy công trình hoặc tiện ích, hoặc cản trở việc khai thác môi trường một cách hợp pháp (Holdgate, 1979). Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), môi trường được coi là ô nhiễm khi thành phần hoặc điều kiện bị thay đổi do tác động trực tiếp hoặc gián tiếp từ hoạt động của con người. Những thay đổi này khiến môi trường trở nên kém phù hợp hơn cho một số hoặc tất cả các mục đích sử dụng so với trạng thái tự nhiên ban đầu.

Tổng quan các nghiên cứu

Có nhiều nghiên cứu được thực hiện nhằm kiểm định tác động của phát triển tài chính đến mức độ ô nhiễm môi trường ở cấp độ quốc gia, tuy nhiên vẫn chưa có câu trả lời xác đáng cho vấn đề này khi các kết quả đưa ra không có sự đồng nhất. Ahmed và cộng sự (2021) nghiên cứu tại nền kinh tế lớn thứ 3 thế giới - Nhật Bản giai đoạn 1971-2016 cho thấy, phát triển tài chính (FD) có tác động cùng chiều đến mức độ ô nhiễm môi trường. Nghiên cứu của Dada và cộng sự (2022) về Malaysia trong giai đoạn 1984-2017 chứng minh tác động phi tuyến tính đến ô nhiễm môi trường trong ngắn hạn và dài hạn, qua đó cho thấy phát triển tài chính tác động ngược chiều trong ngắn hạn và cùng chiều trong dài hạn đến ô nhiễm môi trường. Nghiên cứu của Khoza và Biyase (2024) thực hiện ở Nam Phi 1980-2018 cũng cho thấy, phát triển tài chính tác động phi tuyến tính đến ô nhiễm môi trường trong ngắn hạn và dài hạn, tuy nhiên cho ra kết quả đối lập khi tác động thuận chiều xay ra trong ngắn hạn và nghịch chiều trong dài hạn. Bên cạnh đó, với mục tiêu đánh giá tác động này toàn diện hơn, các nghiên cứu mở rộng phạm vi nghiên cứu lên cấp độ khu vực. Nghiên cứu của Kihombo và cộng sự (2021) về các quốc gia Tây Á và Trung Đông (WAME) từ năm 1990 đến năm 2017 cho thấy phát triển tài chính tác động cùng chiều đến ô nhiễm môi trường. Balsalobre-Lorente và cộng sự (2023) nghiên cứu các quốc gia thuộc Diễn đàn Hợp tác Kinh tế Châu Á - Thái Bình Dương (APEC) trong giai đoạn từ 1994 đến 2018 cho tác động phi tuyến tính hình chữ U ngược của phát triển tài chính đến mức độ ô nhiễm môi trường. Nghiên cứu về tác động này tại năm nền kinh tế Nam Á bao gồm India, Bangladesh, Pakistan, Sri Lanka và Nepal trong giai đoạn 1978-2018 được thực hiện bởi Ozturk và cộng sự (2024) cho thấy, phát triển tài chính có tác động ngược chiều đến mức độ ô nhiễm môi trường. Tương tự, Majeed và cộng sự (2024) cũng chứng minh ảnh hưởng ngược chiều này tại 6 nước BRICST trong khoảng thời gian từ năm 1990 đến năm 2022. Lee và cộng sự (2024) thực hiện nghiên cứu tại 36 quốc gia OECD trong giai đoạn từ năm 1995 đến năm 2021 cho thấy, tác động phi tuyến tính hình chữ U thuận của phát triển tài chính lên ô nhiễm môi trường.

Các nghiên cứu cho thấy, kết quả không nhất quán về tác động của phát triển tài chính đến ô nhiễm môi trường. Một số nghiên cứu tìm thấy tác động thuận chiều (Ahmed và , 2021; Kihombo và cộng sự, 2021), tác động nghịch chiều (Ozturk và cộng sự, 2024; Majeed và cộng sự, 2024) trong khi một số khác lại tìm thấy tác động phi tuyến tính (Dada và cộng sự, 2022; Balsalobre-Lorente và cộng sự, 2023; Khoza và Biyase, 2024; Lee và cộng sự, 2024). Bên cạnh đó, hầu hết nghiên cứu hiện tại tập trung vào Nhật Bản (Ahmed và cộng sự, 2021), Malaysia (Dada và cộng sự, 2022), Nam Phi (Khoza và Biyase, 2024), Tây Á và Trung Đông (Kihombo và cộng sự, 2021), APEC (Balsalobre-Lorente và cộng sự, 2023), Nam Á (Ozturk và cộng sự, 2024), OECD (Lee và cộng sự, 2024) và BRICST (Majeed và cộng sự, 2024). Trong khi đó, khu vực châu Á, với nền kinh tế năng động và quá trình chuyển đổi tài chính mạnh mẽ, đang chịu ảnh hưởng đáng kể từ biến đổi khí hậu. Tuy nhiên, các nghiên cứu về tác động của phát triển tài chính đến ô nhiễm môi trường trong khu vực này vẫn còn hạn chế. Do đó, bài viết này tập trung nghiên cứu tác động của phát triển tài chính tới mức độ ô nhiễm môi trường tại các quốc gia châu Á, nhằm làm rõ những tác động cụ thể và cung cấp cơ sở cho các chính sách tài chính bền vững.

Mô hình và giả thuyết nghiên cứu

Nhóm tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên cơ sở kế thừa các nghiên cứu trước của Balsalobre-Lorente và cộng sự (2023) và Lee và cộng sự (2024). Mô hình nghiên cứu được đề xuất như sau:

EFCi,t = β0 + β1FDi,t + β2FD2i,t + β3lnGDPi,t + β4FDIi,t + β5lnURi,t + β6lnTOi,t + εi,t

Trong đó:

Biến phụ thuộc EFC là Mức độ ô nhiễm môi trường.

Biến độc lập bao gồm: FD là Phát triển tài chính và FD2 là Phát triển tài chính bình phương.

Nhóm các biến kiểm soát bao gồm: lnGD là logarit của Tăng trưởng kinh tế; FDI là Đầu tư trực tiếp nước ngoài; lnUR là logarit của đô thị hóa và lnTO là logarit của độ mở thương mại.

Khan và cộng sự (2022) chỉ ra rằng, trong giai đoạn đầu, các quốc gia tập trung phát triển tài chính mà bỏ qua các vấn đề môi trường nhằm giải quyết các thách thức kinh tế nhưng khi tài chính phát triển mạnh, nhận thức về môi trường được nâng cao, từ đó thúc đẩy việc sử dụng năng lượng sạch và thực hiện các dự án thân thiện với môi trường. Ashraf và cộng sự (2022) cũng đưa ra nhận định về sự đổi chiều tác động của phát triển tài chính từ cùng chiều sang ngược chiều đến ô nhiễm môi trường do việc thúc đẩy những tiến bộ công nghệ, chuyển hướng phát triển từ các hoạt động gây hại cho môi trường sang các doanh nghiệp sạch và tái cấu trúc nền kinh tế theo hướng ít thâm dụng tài nguyên. Nghiên cứu của Balsalobre-Lorente và cộng sự (2023) củng cố quan điểm này khi “Hiệu ứng công nghệ” và “Hiệu ứng thành phần” gia tăng, trong khi “Hiệu ứng quy mô” của phát triển tài chính suy giảm sẽ giúp cải thiện môi trường. Với những luận điểm trên, nhóm tác giả kỳ vọng giả thuyết nghiên cứu như sau:

H1: Phát triển tài chính có tác động phi tuyến tính dạng chữ U ngược đến Mức độ ô nhiễm môi trường tại các nước châu Á.

Nghiên cứu thu thập dữ liệu thứ cấp từ cơ sở dữ liệu của Mạng lưới Dấu chân sinh thái Toàn cầu (GFN), Quỹ tiền tệ Quốc tế (International Monetary Fund) và chỉ số phát triển toàn cầu (WDI) của Ngân hàng Thế giới (World Bank) với mẫu dữ liệu bao gồm 48 quốc gia thuộc khu vực châu Á trong giai đoạn 2003-2022. Sau đó, dữ liệu sẽ được đưa vào phần mềm STATA 17 để phân tích và kiểm định mô hình. Trước khi phân tích hồi quy, nhóm tác giả thực hiện thống kê mô tả và phân tích tương quan nhằm đưa ra cái nhìn tổng quát về dữ liệu nghiên cứu. Các kiểm định F-test, Hausman và Breusch - Pagan Lagrangian được thực hiện nhằm lựa chọn ra giữa Pooled OLS, FEM và REM, mô hình nào là phù hợp nhất để đưa ra kết quả chính xác và có độ tin cậy cao.

Để cải thiện độ chính xác của kết quả ước lượng, mô hình FGLS, kiểm định Durbin-Wu Hausman và phương pháp ước lượng SGMM 2 bước được áp dụng để khắc phục những khuyết tật phát sinh, như: hiện tượng nội sinh, phương sai sai số thay đổi hay hiện tượng tự tương quan.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Bảng 1: Thống kê mô tả biến

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ phầm mềm Stata 17

Bảng 1 cho thấy, biến phụ thuộc EFC có giá trị trung bình là khoảng 3,9018 gha/người cùng với độ lệch chuẩn là 3,05241. Bangladesh là quốc gia có chỉ số EFC thấp nhất đạt 0,46257 gha/người vào năm 2003, trong khi giá trị lớn nhất thuộc về Qatar với 15,97643 năm 2007. Đối với biến độc lập FD, Japan có chỉ số phát triển tài chính cao nhất với 0,93 vào năm 2020 và giá trị nhỏ nhất đạt 0,05 năm 2005 tại Tajikistan. Giá trị trung bình trong giai đoạn nghiên cứu đạt 0.4083 với độ lệch chuẩn tương đối nhỏ 0.2055. Đối với các biến kiểm soát được đưa vào mô hình lnGDP có giá trị trung bình vào khoảng 8,7428, FDI đã được hiệu chỉnh phân phối trong phạm vi -50 đến 200 (FDI_trimmed) đạt khoảng 5,9998%, lnUR rơi vào khoảng 4,07 và lnTO đạt 4,4317.

Kiểm định và lựa chọn mô hình

Kết quả từ cả 3 kiểm định F-test, Breusch-Pagan test và Hausman test nhằm lựa chọn ra mô hình phù hợp nhất trong 3 mô hình Pooled OLS, FEM và REM đều cho rằng, giá trị p-value = 0,0000 < 5%. Qua đó, nhóm tác giả kết luận rằng, FEM là mô hình tối ưu nhất cho nghiên cứu này.

Kiểm định các vi phạm

Nhóm tác giả tiến hành thực hiện các kiểm định khuyết tật mô hình lần lượt như sau: kiểm định đa cộng tuyến cho ra VIF của các biến < 10, kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi dựa trên mô hình FEM (Wald) có p-value = 0.000 < 5% và kiểm định hiện tượng tự tương quan với p-value = 0.0002 5%. Dựa vào kết quả kiểm định, mô hình có tồn tại 2 khuyết tật là phương sai sai số thay đổi và tự tương quan do đó nghiên cứu sử dụng mô hình FGLS để khắc phục các thiên lệch xảy ra. Sau đó, nhóm tác giả xem xét đến hiện tượng nội sinh do các phương pháp truyền thống không thể giải quyết được vấn đề nội sinh. Kết quả kiểm định Durbin-Wu-Hausman cho thấy, mô hình xảy ra hiện tượng nội sinh, do đó mô hình ước lượng SGMM 2 bước được thực hiện để khắc phục.

Phân tích hồi quy

Bảng 2: Kết quả hồi quy GMM

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ phầm mềm Stata 17

Căn cứ vào Bảng 3, kết quả từ mô hình hồi quy SGMM 2 bước đã thoả mãn đủ 4 điều kiện bao gồm: (i) Số biến công cụ < số đối tượng; (ii) p-value AR(2) = 0,982 > 0,05; (iii) p-value Sargan = 0,988 > 0,01 và (iv) p-value Hansen = 0,992 > 0,01 cho thấy kết quả ước lượng của mô hình GMM là phù hợp và đáng tin cậy.

Kết quả ước lượng cho thấy, tác động phi tuyến tính hình chữ U ngược của Phát triển tài chính (FD) đến mức độ ô nhiễm môi trường. Kết quả đưa ra này phù hợp với giả thuyết nghiên cứu H1 đã đề ra, đồng thời cũng tương đồng với kết quả của các nghiên cứu trước của Ashraf và cộng sự (2022), Khan và cộng sự (2022), Balsalobre-Lorente và cộng sự (2023). Phát triển tài chính có tác động phi tuyến tính hình chữ U ngược và có ảnh hưởng đáng kể đến Mức độ ô nhiễm môi trường, thể hiện qua dấu chân sinh thái.

Nghiên cứu còn phát hiện ra, khi Kinh tế càng phát triển (GDP), thì Mức độ ô nhiễm càng trầm trọng hơn do nhiều quốc gia châu Á phát triển kinh tế dựa vào các ngành công nghiệp nặng, như: khai khoáng, sản xuất thép, xi măng và hóa chất, làm tăng nhu cầu tài nguyên và năng lượng. Bên cạnh đó, công nghệ quản lý chất thải vẫn chưa được áp dụng hiệu quả, gây ra thách thức môi trường nghiêm trọng.

Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) có tác động thuận chiều với Mức độ ô nhiễm môi trường là bởi dòng vốn FDI đầu tư vào các quốc gia châu Á chủ yếu tập trung vào các ngành công nghiệp nặng gây ô nhiễm cao thế nhưng lại chưa áp dụng công nghệ sản xuất hiện đại hoặc chưa chú trọng vào việc bảo vệ môi trường đối với các nước sở tại. Hơn thế nữa, các quy định về bảo vệ môi trường tại các nước này còn lỏng lẻo, chưa đủ sức định hướng dòng vốn vào các ngành thân thiện với môi trường dẫn ảnh hưởng nghiêm trọng đến môi trường.

Đô thị hóa (UR) và Độ mở thương mại (TO) có kết quả ước lượng p-value > 10%, tức là hai biến này không có ý nghĩa thống kê đến dấu chân sinh thái. Do đó, không thể đưa ra kết luận về tác động của cả 2 yếu tố này đến mức độ ô nhiễm môi trường, hay nói cách khác, đô thị hoá và độ mở thương mại không phải là nguyên nhân dẫn đến sự thay đổi của môi trường.

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Kết luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy, có 3 biến ảnh hưởng đến mức độ ô nhiễm môi trường, đó là: biến độc lập Phát triển tài chính có tác động phi tuyến tính; 2 biến kiểm soát là Tăng trưởng kinh tế và Đầu tư trực tiếp nước ngoài có tác động tuyến tính thuận chiều với Mức độ ô nhiễm môi trường.

Kiến nghị

Với mục tiêu là hỗ trợ các nhà nghiên cứu và các nhà hoạch định chính sách châu Á phát triển các giải pháp phù nhằm cải thiện chất lượng môi trường một cách hiệu quả mà vẫn đảm bảo mục tiêu phát triển bền vững tại các quốc gia châu Á, các hàm ý quản trị được nhóm tác giả đưa ra như sau:

Thứ nhất, với phát triển tài chính: Các nhà hoạch định chính sách cần khuyến khích các tổ chức tài chính áp dụng nguyên tắc tài chính xanh (green finance), tập trung vào việc đầu tư vào các dự án bền vững nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường từ phát triển tài chính. Việc hỗ trợ các chương trình nghiên cứu và phát triển (R&D) cho các công nghệ tiết kiệm năng lượng, năng lượng tái tạo, các dự án sinh thái, đô thị bền vững và xe điện là một hướng đi tiềm năng. Bên cạnh đó, các tổ chức tài chính cũng nên dành một phần quỹ vay ưu đãi để hỗ trợ doanh nghiệp đầu tư vào các dự án bảo vệ môi trường, đồng thời thúc đẩy các khoản tín dụng cho các dự án năng lượng sạch và áp dụng các chính sách xanh khuyến khích các công ty áp dụng công nghệ xanh thông qua các ưu đãi về lãi suất. Ngoài ra, các ngân hàng trung ương cần điều chỉnh các chính sách tín dụng, hu hẹp quy mô cho vay đối với các sản phẩm sử dụng nhiều nhiên liệu hóa thạch, đồng thời thiết lập cơ chế giám sát và áp dụng giá carbon cho các công nghệ gây ô nhiễm hoặc các dự án có ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường. Để thực hiện hiệu quả, cần xây dựng một “chiến lược tài chính tín dụng” quốc gia, triển khai các công cụ, như: trái phiếu xanh và quỹ đầu tư bền vững, đồng thời kết hợp với các chiến lược giáo dục tài chính bền vững để nâng cao nhận thức và khuyến khích các doanh nghiệp và cộng đồng tham gia vào các sáng kiến bảo vệ môi trường.

Thứ hai, với tăng trưởng kinh tế: Nhằm giảm thiếu tác động tiêu cực mà tăng trưởng kinh tế gây ra, các nhà hoạch định ở các quốc gia châu Á cần tập trung vào bảo tồn và nâng cao hiệu quả năng lượng thông qua việc phát triển công nghệ tiên tiến trong đó đầu tư vào năng lượng xanh sẽ là một ưu tiên. Các chiến lược định giá năng lượng có thể được điều chỉnh để khuyến khích sử dụng nguồn năng lượng sạch và hạn chế việc tiêu thụ than và dầu. Các quốc gia này cũng cần thiết lập các chính sách năng lượng hiệu quả bằng cách chuyển đổi từ mô hình tăng trưởng kinh tế dựa vào tài nguyên thiên nhiên và năng lượng hóa thạch (tăng trưởng theo chiều rộng) sang mô hình tăng trưởng kinh tế ưu tiên công nghệ hiện đại và năng lượng tái tạo (tăng trưởng theo chiều sâu). Chính phủ có thể thúc đẩy việc sử dụng năng lượng tái tạo thông qua các ưu đãi như trợ cấp và ưu đãi thuế, đồng thời triển khai các chiến dịch giáo dục và truyền thông để nâng cao nhận thức của người dân và doanh nghiệp về tiết kiệm năng lượng và ưu tiên sử dụng năng lượng tái tạo trong sản xuất và tiêu dùng.

Thứ ba, với đầu tư trực tiếp nước ngoài: Thương mại đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển kinh tế và nâng cao mức sống của người dân ở một quốc gia, tuy nhiên, các nước châu Á đang phải gánh chịu những thiệt hại về môi trường do các hoạt động giao thương quốc tế. Để giảm thiểu những tổn thất về môi trường do yếu tố này gây ra, các quốc gia này cần chú trọng việc ban hành những quy định pháp lý nghiêm ngặt nhằm hạn chế dòng vốn FDI không sạch vào khu vực và tăng cường các quy định về môi trường trong các hoạt động hợp tác thương mại quốc tế như việc đánh thuế tài nguyên môi trường, thuế chống bán phá giá đối với công nghệ lạc hậu gây ô nhiễm môi trường... Bên cạnh đó, các nhà hoạch định chính sách các nước cần lên kế hoạch cho việc thiết lập các chính sách khuyến khích các công ty nước ngoài áp dụng công nghệ và phương pháp sản xuất tiên tiến ít tổn hại cho hệ sinh thái bằng cách đưa ra nhiều ưu đãi và giảm thuế cho các nhà đầu tư nước ngoài đầu tư vào các dự án năng lượng xanh. Chính phủ các nước này có thể mở rộng hợp tác thương mại về công nghệ năng lượng sạch với các nền kinh tế tiên tiến như Hoa Kỳ hay châu Âu. Các nhà hoạch định chính sách nên nắm bắt và ứng dụng các công nghệ mới hỗ trợ môi trường bền vững, coi đây là một yếu tố quan trọng trong việc giải quyết các tác động tiêu cực đến môi trường từ đầu tư trực tiếp nước ngoài./.

Tài liệu tham khảo

1. Ahmed, Z., Zhang, B., Cary, M. (2021). Linking economic globalization, economic growth, financial development, and ecological footprint: Evidence from symmetric and asymmetric ARDL, Ecological indicators, 121, 107060.

2. Balsalobre-Lorente, D., Topaloglu, E. E., Nur, T., Evcimen, C. (2023). Exploring the linkage between financial development and ecological footprint in APEC countries: A novel view under corruption perception and environmental policy stringency, Journal of Cleaner Production, 414, 137686.

3. Dada, J. T., Adeiza, A., Ismail, N. A., Arnaut, M. (2022). Financial development–ecological footprint nexus in Malaysia: the role of institutions. Management of Environmental Quality: An International Journal, 33(4), 913-937.

4. Holdgate, M. W. (1979), A perspective of environmental pollution, Cambridge University Press.

5. Khan, I., Hou, F., Zakari, A., Irfan, M., Ahmad, M. (2022). Links among energy intensity, non-linear financial development, and environmental sustainability: New evidence from Asia Pacific Economic Cooperation countries, Journal of Cleaner Production, 330, 129747.

6. Khoza, S., Biyase, M. (2024). The symmetric and asymmetric effect of financial development on ecological footprint in South Africa: ARDL and NARDL approach. Frontiers in Environmental Science, 12, 1347977.

7. Kihombo, S., Ahmed, Z., Chen, S., Adebayo, T. S., Kirikkaleli, D. (2021). Linking financial development, economic growth, and ecological footprint: what is the role of technological innovation?, Environmental Science and Pollution Research, 28(43), 61235-61245.

8. Lee, H. S., Kuang, K. S., Lee, S. Y., Low, C. W., Ooi, B. C. (2024). The Influence of Financial Development on Ecological Footprint: A Panel Quantile Regression Modelling in OECD Countries. In ITM Web of Conferences (Vol. 67, p. 01020). EDP Sciences.

9. Levine, R. (2005), Finance and Growth: Theory and Evidence, Handbook of Economic Growth, 1.

10. Majeed, A., Wang, J., Zhou, Y., Muniba. (2024). The Symmetric Effect of Financial Development, Human Capital and Urbanization on Ecological Footprint: Insights from BRICST Economies, Sustainability, 16(12), 5051.

11. Ozturk, I., Al-Mulali, U., Saboori, B. (2016). Investigating the environmental Kuznets curve hypothesis: the role of tourism and ecological footprint. Environmental Science and Pollution Research, 23, 1916-1928.

12. Ozturk, I., Farooq, S., Majeed, M. T., Skare, M. (2024). An empirical investigation of financial development and ecological footprint in South Asia: Bridging the EKC and pollution haven hypotheses. Geoscience Frontiers, 15(4), 101588.

13. Rees, W.E. (1992). Ecological footprints and appropriated carrying capacity: what urban economics leaves out. Environment and urbanization, 4(2), 121-130.

14. Svirydzenka, K. (2016), Introducing a New Broad-based Index of Financial Development.

Ngày nhận bài: 08/01/2025; Ngày phản biện: 17/01/2025; Ngày duyệt đăng: 21/2/2025