Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khí thải carbon ($CO_2$) từ hoạt động đốt cháy các nguồn nhiên liệu hóa thạch như than đá, dầu diesel, xăng và khí đốt là nguyên nhân hàng đầu dẫn đến hiện tượng ấm lên toàn cầu và biến đổi khí hậu. Theo báo cáo của Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) công bố vào tháng 3/2023, lượng phát thải $CO_2$ từ than đá tăng 1,6% và từ xăng dầu tăng 2%. Trước đó, tại Hội nghị Thượng đỉnh về Khí hậu COP27 diễn ra vào tháng 11/2022 ở Ai Cập, các nhà khoa học đã cảnh báo lượng khí thải $CO_2$ từ nhiên liệu hóa thạch tiếp tục tăng trong năm 2022 và chạm mức cao kỷ lục.

Trong bối cảnh đó, chính sách định giá carbon – cụ thể là công cụ thuế carbon (Carbon Tax) – được nhiều quốc gia triển khai như một giải pháp tài chính trực tiếp nhằm nội hóa chi phí ngoại ứng tiêu cực lên môi trường, buộc các ngành công nghiệp thâm dụng năng lượng phải cắt giảm phát thải hoặc chuyển đổi sang các giải pháp năng lượng thay thế sạch hơn.

Ngành giao thông vận tải đóng vai trò huyết mạch đối với nền kinh tế nhưng đồng thời cũng là nguồn phát thải khí nhà kính chiếm tỷ trọng lớn. Mặc dù ngành đường sắt thường được đánh giá là phương thức vận tải hành khách và hàng hóa cự ly dài có cường độ phát thải trực tiếp thấp hơn so với đường bộ hoặc hàng không, hoạt động vận hành đường sắt trên thực tế vẫn tiêu thụ lượng lớn nhiên liệu hóa thạch (than đá, dầu diesel và điện sản xuất từ nguồn hóa thạch), đồng thời phát sinh phát thải gián tiếp từ quá trình xây dựng và duy tu kết cấu hạ tầng.

Mục tiêu nghiên cứu

Khóa luận hướng tới mục tiêu tổng quát là phân tích và đo lường tác động của chính sách thuế carbon đối với hoạt động của ngành đường sắt. Các mục tiêu cụ thể bao gồm:

  1. Đánh giá mức độ tác động của thuế carbon đến tổng sản lượng vận tải đường sắt (RailTotal).
  2. Đo lường sự phân hóa trong tác động của thuế carbon đối với hai phân khúc vận tải riêng biệt: vận tải hàng hóa (Railways Goods) và vận tải hành khách (Railway Passengers).
  3. Phân tích ảnh hưởng của thuế carbon đến việc tiêu thụ các loại nhiên liệu vận hành chính trong ngành đường sắt, đặc biệt là than đá (Coal) và điện năng (Electric).

Câu hỏi nghiên cứu

Khóa luận tập trung giải quyết câu hỏi nghiên cứu trung tâm:

  • Thuế carbon có tác động như thế nào đến lưu lượng vận chuyển hàng hóa và hành khách trong ngành đường sắt?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Tác động của chính sách thuế carbon đến các chỉ tiêu vận tải (sản lượng vận tải hàng hóa, hành khách) và cơ cấu tiêu thụ nhiên liệu trong ngành đường sắt.
  • Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu bao gồm 28 quốc gia trên thế giới đã áp dụng chính sách thuế carbon (bao gồm cả các nước phát triển và đang phát triển như Phần Lan, Na Uy, Thụy Điển, Đức, Anh, Pháp, Nhật Bản...).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 12 năm, từ năm 2010 đến năm 2021.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Cơ sở lý thuyết

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên các nền tảng lý thuyết kinh tế học môi trường và kinh tế lượng:

  • Lý thuyết Thuế Carbon (Carbon Tax Theory): Bắt nguồn từ lý thuyết thuế Pigou (Pigou, 1920), nguyên lý này giải thích rằng việc đánh thuế vào các hoạt động tạo ra ngoại ứng tiêu cực (phát thải khí nhà kính) sẽ đưa chi phí xã hội vào giá thành nhiên liệu hóa thạch, qua đó khuyến khích doanh nghiệp và người tiêu dùng giảm tiêu thụ năng lượng hóa thạch và chuyển dịch sang năng lượng tái tạo (Bohringer & Rutherford, 2013; Dechezleprêtre et al., 2019).
  • Lý thuyết Phát thải Trực tiếp và Gián tiếp trong Giao thông Đường sắt: Phân biệt rõ giữa phát thải trực tiếp từ việc đốt cháy nhiên liệu vận hành tàu (than đá, diesel) và phát thải gián tiếp phát sinh từ nguồn điện lưới hóa thạch, cũng như vòng đời xây dựng, bảo trì hạ tầng đường ray và nhà ga (Pablo et al., 2019; Marko et al., 2019; Yan, Zhou & Xun, 2021).

Giả thuyết nghiên cứu

  • Giả thuyết H1: Chính sách thuế carbon làm giảm hoạt động vận tải của các tuyến đường sắt sử dụng nhiên liệu hóa thạch (Carbon tax policy reduces transportation for railways using fossil fuels).

Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết kinh tế lượng của Gujarati (2011) và Sunil & Sant (2021) trên dữ liệu bảng (panel data) bằng phần mềm phân tích thống kê Stata:

  • Mô hình Tác động Cố định (Fixed Effects Model - FEM): Lựa chọn mô hình FEM (hoặc Within-Groups Estimator / LSDV) để kiểm soát các đặc tính bất biến theo thời gian nhưng khác biệt giữa các thực thể quốc gia ($d_i$) và các cú sốc thời gian ($u_t$), hạn chế hiện tượng biến nội sinh do sai số cố định.
  • Dạng phương trình hồi quy tổng quát:

$$\text{RailTotal}{it} = \alpha + \beta \text{CarbonTax}{it} + \gamma \text{Control}{it} + d_i + u_t + v{it}$$

Trong đó:

  • $\text{RailTotal}_{it}$: Biến phụ thuộc đại diện cho sản lượng vận tải đường sắt tại quốc gia $i$ ở năm $t$.
  • $\text{CarbonTax}_{it}$: Biến độc lập đo lường chính sách thuế carbon.
  • $\text{Control}_{it}$: Véc-tơ các biến kiểm soát kinh tế vĩ mô và nhân khẩu học (GDP, Dân số, Tỷ lệ đô thị hóa, Tiêu thụ năng lượng tái tạo, Việc làm, Nhập khẩu nhiên liệu).
  • $\alpha$: Hằng số hồi quy; $\beta, \gamma$: Các hệ số ước lượng; $d_i$: Tác động cố định quốc gia; $u_t$: Tác động cố định thời gian; $v_{it}$: Sai số ngẫu nhiên.

Nguồn dữ liệu

Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ hai nguồn dữ liệu quốc tế chính thức:

  1. World Development Indicators (WDI) - Ngân hàng Thế giới (World Bank): Cung cấp dữ liệu về thuế carbon, tổng sản lượng vận tải đường sắt, vận tải hành khách, vận tải hàng hóa, tăng trưởng GDP, tăng trưởng dân số, tỷ lệ dân số đô thị và tiêu thụ năng lượng tái tạo.
  2. UNDATA - Hệ thống Thống kê Liên Hợp Quốc (United Nations System): Cung cấp dữ liệu về tiêu thụ nhiên liệu dầu diesel trong ngành đường sắt.

Nội dung chính theo từng chương

Chương I: Giới thiệu chung (Introduction)

Chương này thiết lập bối cảnh khoa học và thực tiễn của đề tài. Tác giả chỉ ra tính cấp thiết của việc kiểm soát phát thải khí nhà kính toàn cầu và phân tích sự chuyển dịch chính sách định giá carbon từ các quốc gia Bắc Âu tiên phong trong thập niên 1990 (Phần Lan năm 1990, Na Uy và Thụy Điển năm 1991) sang phạm vi toàn cầu trong giai đoạn 2010–2021. Tác giả xác định cấu trúc phân tích gồm 5 phần, trình bày mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, phương pháp luận thu thập dữ liệu và ý nghĩa thực tiễn của việc đánh giá tác động gián tiếp của thuế carbon qua chỉ tiêu sản lượng vận tải đường sắt.

Chương II: Tổng quan tài liệu nghiên cứu (Literature Review)

Tác giả hệ thống hóa các tài liệu nghiên cứu trước theo 3 trục nội dung chính:

  • Tác động của thuế carbon đến giảm phát thải trong ngành giao thông: Trích dẫn các công trình của Zhoua và cộng sự (2018), Hensher (2008), Miroslav và cộng sự (2019), Bolderdijk và cộng sự (2017) để khẳng định mức thuế carbon cao hơn tạo động lực kinh tế rõ rệt để giảm lưu lượng phương tiện phát thải lớn.
  • Vấn đề phát thải trong ngành đường sắt: Phân tích các nghiên cứu về phát thải trực tiếp và gián tiếp của Marko và cộng sự (2019), Chang & Kendall (2011), Lee, Lee & Chun (2020), chỉ ra rằng việc sản xuất vật liệu và xây dựng hạ tầng đường sắt cao tốc chiếm từ 80% đến 92% tổng phát thải vòng đời.
  • Tác động của thuế carbon đến ngành đường sắt và cơ cấu năng lượng: Xem xét các nghiên cứu của Frederick & Withagen (2012), Jia, Wen & Sun (2022), Bernard & Kichian (2019), Yu và cộng sự (2020) về phản ứng của nhu cầu tiêu thụ than đá, diesel và điện năng khi có sự can thiệp của thuế carbon.
  • Khoảng trống nghiên cứu (Research Gap): Phần lớn các công trình trước đây chỉ nhìn nhận ngành đường sắt ở góc độ tiết kiệm năng lượng trực tiếp hoặc tối ưu hóa vận hành kỹ thuật (như Pablo và cộng sự, 2019) mà chưa lượng hóa đầy đủ tác động gián tiếp của thuế carbon lên quy mô vận tải hàng hóa, hành khách và cơ cấu tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch.

Chương III: Phương pháp nghiên cứu (Research Methodology)

Trình bày chi tiết cơ chế thu thập dữ liệu bảng từ 28 quốc gia giai đoạn 2010–2021, mô tả kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu và thiết lập danh mục các biến phân tích trong Stata:

Tên biến Ký hiệu Mô tả định nghĩa Nguồn dữ liệu
Carbon Tax Carbon_Tax Chi phí phát sinh từ việc thực thi thuế carbon đối với các ngành thâm dụng nhiên liệu hóa thạch WDI - World Bank
Rail Total RailTotal Tổng sản lượng vận tải đường sắt bao gồm vận chuyển hàng hóa và hành khách WDI - World Bank
Coal Coal Lượng than đá sử dụng làm nhiên liệu trong ngành đường sắt WDI - World Bank
Diesel Oil Diesel_Oil Lượng dầu diesel sử dụng làm nhiên liệu trong ngành đường sắt UNDATA
Electricity Electricity Điện năng sử dụng làm năng lượng vận hành trong ngành đường sắt WDI - World Bank
GDP Growth GDP Tăng trưởng GDP hàng năm theo giá thị trường cố định loại trừ khấu hao WDI - World Bank
Population Population Tỷ lệ tăng trưởng dân số hàng năm của quốc gia WDI - World Bank
Urban Population Urban Tỷ lệ dân số sinh sống tại các khu vực thành thị WDI - World Bank
Renewable Energy Renewable Mức tiêu thụ năng lượng tái tạo và chất thải có thể đốt cháy WDI - World Bank

Chương IV: Kết quả nghiên cứu và thảo luận (Results and Discussion)

Chương này trình bày toàn bộ kết quả phân tích thực nghiệm từ Stata:

  • Thống kê mô tả (Descriptive Statistics - Bảng 4.1): Tổng số quan sát hợp lệ $N = 61$. Biến RailTotal có giá trị trung bình là 10,544 (độ lệch chuẩn 1,740; giá trị nhỏ nhất 7,664; giá trị lớn nhất 16,000). Biến Carbon_Tax có giá trị trung bình là 3,287 (giá trị nhỏ nhất -2,453; giá trị lớn nhất 5,000). Mẫu quan sát thỏa mãn điều kiện cỡ mẫu tối thiểu cho hồi quy đa biến theo tiêu chuẩn của Harris (1985) ($N > \text{số biến độc lập} + 50$).
  • Ma trận tương quan (Matrix of Correlations - Bảng 4.2): Hệ số tương quan tuyến tính giữa RailTotalCarbon_Tax đạt $-0,397$, thể hiện mối tương quan nghịch. RailTotal cũng tương quan âm với GDP, Population, Renewable, và tương quan dương với tỷ lệ đô thị hóa Urban.
  • Kiểm định đa cộng tuyến (VIF Test - Bảng 4.3): Hệ số phóng đại phương sai trung bình (Mean VIF) đạt 2,02. Mọi biến đều có VIF $< 5$, khẳng định mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
  • Kết quả hồi quy cơ sở (Baseline Results - Bảng 4.4):
    • Mô hình (1) - Không biến kiểm soát: Hệ số của Carbon_Tax là $-0,218$ ($p < 0,05$).
    • Mô hình (2) - Tác động cố định thời gian (Year FEs): Hệ số của Carbon_Tax là $-0,518$ ($p < 0,01$).
    • Mô hình (3) - Vận tải hàng hóa (Railways Goods): Hệ số của Carbon_Tax là $-0,835$ ($p < 0,01$), hệ số xác định $R^2 = 0,320$. Biến GDPPopulation đều có tác động âm có ý nghĩa thống kê.
    • Mô hình (4) - Vận tải hành khách (Railway Passengers): Hệ số của Carbon_Tax là $+0,098$ nhưng không có ý nghĩa thống kê ($p > 0,05$). Biến GDP có tác động dương có ý nghĩa thống kê.
  • Phân tích bổ sung về nhiên liệu hóa thạch (Additional Analysis - Bảng 4.5):
    • Mô hình Than đá (Coal): Hệ số Carbon_Tax đạt $-0,572$ ($p < 0,01$), $R^2 = 0,530$. GDP tương quan âm với tiêu thụ than, trong khi Population, EmployRenewable tương quan dương.
    • Mô hình Điện năng (Electric): Hệ số Carbon_Tax mang dấu âm có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ($p < 0,01$), $R^2 = 0,572$. GDPUrban tương quan dương với tiêu thụ điện năng trong ngành đường sắt.

Chương V: Kết luận và hàm ý (Conclusion, Limitations and Suggestions)

Tác giả tổng kết các kết luận rút ra từ mô hình FEM, khẳng định thuế carbon tác động phân hóa rõ rệt: làm giảm sản lượng vận tải hàng hóa đường sắt do chi phí vận hành tăng thêm, đồng thời làm giảm tiêu thụ than đá và điện năng có nguồn gốc hóa thạch. Tác giả thảo luận về các hạn chế dữ liệu và đề xuất định hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.


Kết quả và đóng góp

Bảng tổng hợp kết quả hồi quy thực nghiệm

Mô hình hồi quy Biến phụ thuộc Hệ số $\beta$ của Carbon_Tax Mức ý nghĩa thống kê ($p$-value) Hệ số $R^2$ Kết luận thực nghiệm
Model 1 RailTotal $-0,218$ $p < 0,05$ - Thuế carbon làm giảm tổng sản lượng vận tải đường sắt
Model 2 RailTotal (Year FEs) $-0,518$ $p < 0,01$ - Kiểm soát yếu tố thời gian củng cố tác động nghịch biến
Model 3 Railways Goods $-0,835$ $p < 0,01$ $0,320$ Thuế carbon làm giảm mạnh sản lượng vận tải hàng hóa
Model 4 Railway Passengers $+0,098$ Không có ý nghĩa ($p > 0,05$) - Chưa đủ bằng chứng về tác động đến vận tải hành khách
Model 5 Coal $-0,572$ $p < 0,01$ $0,530$ Thuế carbon làm giảm đáng kể mức tiêu thụ than đá
Model 6 Electric Âm ($< 0$) $p < 0,01$ $0,572$ Thuế carbon làm giảm tiêu thụ điện năng vận hành

Đóng góp của nghiên cứu

  1. Bổ sung khoảng trống y văn: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm định lượng về tác động gián tiếp của chính sách thuế carbon đối với ngành đường sắt – một lĩnh vực vốn ít được phân tích chi tiết so với vận tải đường bộ.
  2. Làm rõ tính chất phân hóa theo phân khúc: Chứng minh thuế carbon tạo áp lực chi phí làm giảm khối lượng vận tải hàng hóa đường sắt, trong khi vận tải hành khách ít bị ảnh hưởng tiêu cực và có xu hướng tăng trưởng theo đà phát triển GDP.
  3. Minh chứng về chuyển dịch năng lượng: Xác thực bằng thực nghiệm rằng thuế carbon làm suy giảm việc sử dụng các nguồn năng lượng phát thải cao (than đá) trong vận hành đường sắt.

Hàm ý và giải pháp chính sách

  • Điều chỉnh cấu trúc thuế theo phân ngành: Các nhà hoạch định chính sách cần cân nhắc mức thuế phù hợp đối với vận tải hàng hóa đường sắt để tránh tình trạng chi phí vận tải đường sắt tăng cao khiến doanh nghiệp logistics chuyển hướng sang các phương thức vận tải đường bộ có cường độ phát thải cao hơn.
  • Tái phân bổ nguồn thu từ thuế carbon: Sử dụng doanh thu từ thuế carbon để trợ cấp cho quá trình điện khí hóa đường sắt từ nguồn năng lượng tái tạo, nâng cấp mạng lưới hạ tầng và giảm chi phí vận hành cho vận tải hành khách công cộng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự chỉ ra 4 hạn chế chính trong quá trình thực hiện:

  1. Phạm vi không gian và thời gian: Mẫu nghiên cứu giới hạn ở 28 quốc gia trong giai đoạn 2010–2021, có thể chưa phản ánh đầy đủ bối cảnh đặc thù của các quốc gia đang phát triển chưa áp dụng thuế carbon.
  2. Tính sẵn có và chi tiết của dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp từ WDI và UNDATA tồn tại các giá trị khuyết thiếu qua một số năm; chưa bóc tách được chi tiết biểu thuế suất carbon riêng biệt áp dụng cho từng phân ngành vận tải cụ thể.
  3. Các yếu tố đặc thù ngành chưa được kiểm soát: Mô hình chưa đưa vào các biến số vi mô như mức độ đổi mới công nghệ đầu máy, quy mô cạnh tranh từ các hãng hàng không giá rẻ (LCC), hay quy mô vốn đầu tư công vào hạ tầng đường sắt.
  4. Hạn chế về thiết kế nghiên cứu: Mặc dù sử dụng mô hình dữ liệu bảng FEM, cỡ mẫu $N = 61$ còn hạn chế và thiết kế nghiên cứu chưa lượng hóa được toàn diện quan hệ nhân quả dài hạn theo chuỗi thời gian sâu.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Mở rộng tập dữ liệu sang nhiều quốc gia và vùng lãnh thổ với chuỗi thời gian dài hơn.
  • Thu thập dữ liệu vi mô về thuế suất cụ thể và các chỉ tiêu công nghệ, đầu tư hạ tầng đường sắt.
  • Ứng dụng các mô hình chuỗi thời gian động hoặc mô hình phương trình đồng thời để phân tích tác động nhân quả dài hạn.

Giá trị tham khảo

  • Đối với sinh viên và học viên: Tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên các ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế Môi trường, Kinh tế Phát triển và Quản lý Giao thông Vận tải; đặc biệt có giá trị tham khảo về quy trình xây dựng mô hình hồi quy dữ liệu bảng FEM và quy trình kiểm định VIF trên phần mềm Stata.
  • Đối với nhà nghiên cứu và cơ quan hoạch định: Cung cấp khung phân tích thực nghiệm và các chỉ số định lượng phục vụ việc đánh giá tác động kinh tế - môi trường khi xây dựng luật thuế carbon hoặc thiết kế chính sách chuyển đổi năng lượng xanh cho mạng lưới giao thông quốc gia.

Câu hỏi thường gặp

1. Dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập từ những nguồn nào và trong giai đoạn nào?

Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ cơ sở dữ liệu Chỉ số Phát triển Thế giới (WDI) của Ngân hàng Thế giới (World Bank) và cơ sở dữ liệu UNDATA của Liên Hợp Quốc, bao trùm 28 quốc gia trong giai đoạn 12 năm từ năm 2010 đến năm 2021, với tổng số quan sát phân tích là $N = 61$.

2. Mô hình kinh tế lượng chính được tác giả lựa chọn là gì và vì sao?

Tác giả sử dụng Mô hình Tác động Cố định (Fixed Effects Model - FEM) trên dữ liệu bảng. Mô hình này được lựa chọn nhằm kiểm soát các đặc tính cố định bất biến theo thời gian nhưng khác biệt giữa các quốc gia, từ đó giảm thiểu sai lệch do biến nội sinh không quan sát được.

3. Kết quả hồi quy cho thấy thuế carbon tác động như thế nào đến vận tải hàng hóa so với vận tải hành khách?

Thuế carbon có tác động nghịch biến và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với vận tải hàng hóa đường sắt (hệ số $\beta = -0,835$, $p < 0,01$), nghĩa là thuế carbon tăng làm giảm sản lượng vận tải hàng hóa do chi phí vận hành gia tăng. Ngược lại, đối với vận tải hành khách, hệ số mang dấu dương ($\beta = +0,098$) nhưng không có ý nghĩa thống kê ($p > 0,05$).

4. Thuế carbon ảnh hưởng ra sao đến việc sử dụng nhiên liệu than đá và điện năng trong ngành đường sắt?

Kết quả phân tích bổ sung chỉ ra rằng thuế carbon có tác động nghịch biến có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với cả lượng tiêu thụ than đá ($\beta = -0,572$, $R^2 = 0,530$) và lượng tiêu thụ điện năng ($R^2 = 0,572$), chứng minh chính sách thuế carbon góp phần làm giảm nhu cầu sử dụng các nguồn năng lượng hóa thạch truyền thống.

5. Kiểm định đa cộng tuyến trong nghiên cứu đạt kết quả như thế nào?

Kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai cho thấy giá trị Mean VIF đạt 2,02. Toàn bộ các biến độc lập và biến kiểm soát đều có hệ số VIF nhỏ hơn ngưỡng 5, khẳng định mô hình hồi quy không vi phạm giả định về đa cộng tuyến.


Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phan Thị Diễm Quỳnh đã ứng dụng mô hình kinh tế lượng tác động cố định (FEM) trên bộ dữ liệu bảng gồm 28 quốc gia giai đoạn 2010–2021 để đánh giá tác động của thuế carbon đến ngành đường sắt. Kết quả thực nghiệm khẳng định chính sách thuế carbon làm giảm đáng kể sản lượng vận tải hàng hóa đường sắt và cắt giảm mức tiêu thụ các nguồn năng lượng hóa thạch như than đá, trong khi chưa ghi nhận tác động tiêu cực rõ rệt lên vận tải hành khách. Công trình cung cấp cơ sở dữ liệu thực nghiệm quan trọng hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách cân đối giữa mục tiêu cắt giảm phát thải khí nhà kính và duy trì năng lực cạnh tranh cho hệ thống logistics đường sắt bền vững.