Innovation and CO2 emissions in 14 African countries: empirical evidence and policy implications for sustainable growth
ThS. Nguyễn Thúy Hải
Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp
NCS Trường Đại học Ngoại thương
Email:hai.nguyenthuy3010@gmail.com
(Quanlynhanuoc.vn) – Nghiên cứu đánh giá tác động của đổi mới sáng tạo và tăng trưởng kinh tế đến phát thải CO2 tại 14 quốc gia châu Phi giai đoạn 2012 – 2023. Từ kết quả nghiên cứu, bài viết đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu lực quản lý nhà nước về môi trường nhằm kiểm soát hiệu ứng bật lại và đẩy mạnh chuyển dịch năng lượng sạch; đồng thời, rút ra những bài học kinh nghiệm quan trọng cho Việt Nam trong việc hoàn thiện thể chế đổi mới sang tạo xanh, chủ động tách rời tăng trưởng kinh tế khỏi suy thoái môi trường để thực hiện cam kết Net Zero vào năm 2050.
Từ khóa: Đổi mới sáng tạo; phát thải CO2; hiệu ứng bật lại; đường cong môi trường; châu Phi.
Abstract: A study assessing the impact of innovation and economic growth on CO2 emissions in 14 African countries from 2012 to 2023. Based on the study’s findings, this article proposes solutions to enhance the effectiveness of government environmental management in order to control the rebound effect and accelerate the transition to clean energy; at the same time, it draws important lessons for Vietnam in improving its institutional framework for green innovation and proactively decoupling economic growth from environmental degradation to achieve its Net Zero commitment by 2050.
Keywords: Innovation; CO2 emissions; rebound effect; environmental curve; Africa.
1. Đặt vấn đề
Trong bối cảnh biến đổi khí hậu đang trở thành thách thức toàn cầu, châu Phi hiện đứng trước áp lực phải tìm kiếm một mô hình tăng trưởng mới, vừa bảo đảm hiệu quả kinh tế, vừa giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường. Tuy nhiên, có một nghịch lý là châu Phi chỉ đóng góp khoảng 3 – 4% tổng lượng phát thải CO2 toàn cầu nhưng lại là khu vực chịu tổn thương nặng nề nhất bởi thiên tai và biến đổi khí hậu (Calvin et al., 2023). Tìm ra mối liên hệ giữa đổi mới sáng tạo và giảm phát thải sẽ giúp các quốc gia này xây dựng một lộ trình phát triển bền vững, tránh lặp lại sai lầm phát thải trước, xử lý sau của các nước công nghiệp hóa đi trước.
Chiến lược Nhảy vọt – đổi mới sáng tạo tại châu Phi không chỉ nằm ở những bằng sáng chế lý thuyết mà còn ở việc ứng dụng công nghệ thực tiễn. Thay vì đầu tư vào hệ thống lưới điện truyền thống lạc hậu và ô nhiễm, việc nghiên cứu các giải pháp như điện mặt trời thông minh hay công nghệ đột phá như xe điện (BEVs) và sản xuất hydro trong quản lý năng lượng sẽ chứng minh liệu đổi mới sáng tạo có thực sự tạo ra sự cắt giảm phát thải hay không (Bamisile et al., 2021).
Áp lực từ các cam kết quốc tế. Trong khuôn khổ các kỳ hội nghị COP, 14 quốc gia này đều đã ký kết đóng góp do quốc gia tự quyết định (NDC) (Sakariyahu et al., 2023). Tuy nhiên, họ đang thiếu các bằng chứng khoa học cụ thể để ưu tiên nguồn lực vào loại hình đổi mới nào: công nghệ, quy trình hay tổ chức nhằm đạt mục tiêu kép tăng trưởng kinh tế, đồng thời với giảm ô nhiễm. Cuối cùng, nghiên cứu này đóng góp quan trọng vào việc kiểm chứng giả thuyết Đường cong môi trường (EKC) (Simon Kuznets, 1955). Tại một khu vực mà thu nhập bình quân đang trên đà tăng trưởng, đổi mới sáng tạo được kỳ vọng sẽ trở thành “điểm nút” để kéo đường cong phát thải đi xuống sớm hơn so với các mô hình truyền thống. Kết quả nghiên cứu không chỉ cung cấp cơ sở khoa học giúp các nhà hoạch định chính sách tại châu Phi tối ưu hóa công cụ quản lý nhà nước để giải quyết mâu thuẫn giữa phát triển và bảo vệ môi trường, mà còn mang lại những bài học kinh nghiệm thể chế giá trị cho các nền kinh tế đang phát triển như Việt Nam trong lộ trình chuyển dịch xanh và thực hiện cam kết Net Zero.
2. Khung lý thuyết nghiên cứu
2.1. Đổi mới sáng tạo
Trong bối cảnh kinh tế hiện đại, đổi mới sáng tạo được xác định là nhân tố cốt lõi thúc đẩy tăng trưởng, củng cố lợi thế cạnh tranh và đảm bảo lộ trình phát triển bền vững ở cả cấp độ doanh nghiệp lẫn quốc gia (OECD, 2018). Trên phương diện vi mô, đổi mới sáng tạo cho phép các đơn vị sản xuất tối ưu hóa quy trình, tiết giảm chi phí, nâng cấp chất lượng sản phẩm hiện có hoặc thiết lập những mô hình kinh doanh đột phá. Nhìn từ góc độ vĩ mô, nhiều bằng chứng thực nghiệm đã khẳng định đổi mới sáng tạo chính là động lực then chốt để gia tăng năng suất lao động và thúc đẩy GDP. Trên cơ sở kế thừa các hệ thống lý thuyết đa dạng, nghiên cứu vận dụng khung khái niệm của OECD để định nghĩa về đổi mới sáng tạo: “Đổi mới sáng tạo là một sản phẩm hoặc quy trình mới hoặc được cải tiến (hoặc sự kết hợp của cả hai), có sự khác biệt đáng kể so với các sản phẩm hoặc quy trình trước đó của đơn vị và đã được cung cấp cho những người dùng tiềm năng (đối với sản phẩm) hoặc được đưa vào sử dụng bởi đơn vị (đối với quy trình kinh doanh)” (OECD, 2018, tr.68). Cách tiếp cận này mang tính bao quát cao, cho phép nhận diện hoạt động đổi mới thông qua nhiều loại hình cụ thể như sản phẩm, quy trình, tổ chức và marketing. Việc áp dụng khung lý thuyết của OECD không chỉ giúp phản ánh sâu sắc bản chất của hoạt động đổi mới mà còn bảo đảm tính đồng bộ với hệ thống thống kê quốc tế, từ đó, tạo tiền đề khoa học cho việc đo lường và phân tích tác động của đổi mới sáng tạo tới phát thải CO2 trong mô hình thực nghiệm.
Liên quan đến khía cạnh đo lường, các chỉ báo đổi mới sáng tạo là những công cụ thống kê được chuẩn hóa nhằm lượng hóa các nguồn lực đầu vào, chi phí và kết quả của quá trình đổi mới (OECD, 2018). Thay vì sử dụng các chỉ số đơn lẻ như số lượng bằng sáng chế hay ngân sách R&D vốn thường bị giới hạn về phạm vi, các bộ chỉ số tổng hợp như Chỉ số Đổi mới sáng tạo toàn cầu (GII) ngày càng được ưu tiên để đánh giá năng lực quốc gia một cách hệ thống. Nghiên cứu này lựa chọn GII làm biến đại diện do chỉ số này sở hữu cấu trúc khoa học (phân tách rõ ràng giữa yếu tố đầu vào và đầu ra), độ bao phủ rộng lớn trên 130 quốc gia và tính phổ biến cao trong các nghiên cứu đương đại. Việc sử dụng GII bảo đảm tính nhất quán và độ tin cậy cần thiết khi phân tích mối tương quan giữa năng lực đổi mới và mục tiêu giảm thiểu dấu chân carbon trên quy mô khu vực.
2.1. Tác động của đổi mới sáng tạo tới phát thải CO2
Mối quan hệ giữa đổi mới sáng tạo và chất lượng môi trường là một chủ đề phức tạp với nhiều luồng quan điểm đối lập, phản ánh tính đa chiều của tiến bộ công nghệ trong tiến trình phát triển kinh tế. Ở góc độ tích cực, đổi mới sáng tạo được xem là giải pháp cốt lõi để tối ưu hóa hiệu suất sử dụng tài nguyên và thúc đẩy chuyển dịch sang năng lượng sạch. Những tiến bộ công nghệ mới nhất đã cho thấy tiềm năng to lớn trong việc cắt giảm dấu chân carbon. Chẳng hạn, (Kanaani et al., 2025) đã chứng minh vai trò của mô hình AI trong việc tối ưu hóa công nghệ bơm ép CO2, giúp song hành mục tiêu thu hồi dầu và lưu trữ CO2 dài hạn. Tương tự, (Xie et al., 2025) qua mô phỏng kịch bản tiết kiệm năng lượng trong giao thông đã ghi nhận khả năng giảm tới 75% lượng phát thải. Ở quy mô lớn hơn, các nghiên cứu tại 24 quốc gia EU (Ahmed et al., 2016), khu vực Nam Á (Ashiq et al., 2023) và nghiên cứu của (Obobisa et al., 2022) tại 25 quốc gia châu Phi đều đồng thuận rằng đổi mới sáng tạo là động lực chiến lược giúp cải thiện chất lượng môi trường toàn cầu.
Trái với kỳ vọng lạc quan, đổi mới sáng tạo trong một số bối cảnh lại trở thành tác nhân thúc đẩy phát thải CO2. Hiện tượng này xảy ra khi những tiến bộ công nghệ mở rộng quy mô sản xuất và tiêu dùng, dẫn đến tổng năng lượng tiêu thụ tăng nhanh hơn khả năng tiết kiệm của công nghệ mới. Nghiên cứu của (Majeed & Sheikh, 2025) tại Pakistan là một minh chứng, khi đổi mới sáng tạo trong ngành năng lượng làm tăng phát thải do hiệu suất cao giúp giá thành rẻ hơn, từ đó kích cầu tiêu dùng. Rủi ro này đặc biệt hiện hữu tại các nền kinh tế mới nổi; cụ thể (Dauda et al, 2019), chỉ ra rằng, tại nhóm quốc gia BRICS và MENA, khi đổi mới sáng tạo tăng 1% thì lượng phát thải tăng lần lượt tới 7,386% và 0,549%. Điều này gợi mở về một mối quan hệ phi tuyến tính, nơi các quốc gia có thể phải chấp nhận sự đánh đổi về môi trường để đổi lấy năng lực công nghệ trong giai đoạn đầu của sự phát triển.
Một luồng quan điểm khác cho rằng đổi mới sáng tạo chưa mang lại tác động rõ rệt đến môi trường, chủ yếu do các hoạt động này thường ưu tiên mục tiêu tối ưu hóa chi phí và lợi nhuận thay vì bảo vệ hệ sinh thái. Một số bằng chứng cho thấy đổi mới sáng tạo xanh không mang lại hiệu quả trong dài hạn (Hamrouni et al., 2025) hoặc không có ý nghĩa thống kê tại các nước thu nhập thấp và trung bình như khu vực châu Phi (Amowine et al., 2025). Những rào cản về tài chính và thể chế đã khiến lợi ích môi trường từ công nghệ chỉ thực sự rõ nét ở nhóm các quốc gia thu nhập rất cao.
Sự tồn tại song hành của các kết quả trái chiều – từ giảm phát thải, gia tăng ô nhiễm đến việc không có tác động rõ ràng – khẳng định rằng mối liên kết này không tuân theo quy luật tuyến tính đơn giản mà phụ thuộc chặt chẽ vào bối cảnh quốc gia, trình độ phát triển và định hướng chính sách (Zhao et al., 2021). Chính sự thiếu thống nhất này đã tạo ra “khoảng trống nghiên cứu” lớn, đặc biệt tại châu Phi – nơi năng lực công nghệ và thể chế có sự phân hóa mạnh mẽ. Đáng chú ý, phần lớn các nghiên cứu hiện nay chưa cập nhật những biến động lớn, như đại dịch Covid-19 hay cuộc khủng hoảng năng lượng toàn cầu năm 2022, khiến bằng chứng thực chứng tại châu Phi vẫn còn mâu thuẫn. Cụ thể, nghiên cứu của Sakariyahu et al (2023) nhận thấy đổi mới sáng tạo cải thiện môi trường ở các nước châu Phi thu nhập trung bình thấp và cao, thì kết quả ngược lại được quan sát thấy ở các quốc gia thu nhập thấp và phía Tây Phi. Do đó, việc tái kiểm chứng tác động của đổi mới sáng tạo lên phát thải CO2 ở bối cảnh đặc thù này là vô cùng cần thiết. Nghiên cứu không chỉ cung cấp bằng chứng thực nghiệm vững chắc mà còn hỗ trợ các quốc gia thiết kế lộ trình tăng trưởng xanh phù hợp, nhằm thoát khỏi quỹ đạo phát thải cao và tiến tới mục tiêu Net Zero bền vững.
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Dữ liệu nghiên cứu và biến số
Để bảo đảm tính chuẩn xác và khách quan, nghiên cứu khai thác nguồn dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2012 – 2023 từ các tổ chức quốc tế uy tín. Cụ thể, năng lực đổi mới sáng tạo của các quốc gia được đo lường thông qua Chỉ số Đổi mới sáng tạo toàn cầu (GII) do WIPO công bố. Các biến số còn lại bao gồm phát thải CO2 bình quân, GDP đầu người, tỷ lệ đô thị hóa, tiêu thụ năng lượng tái tạo và dòng vốn FDI được trích xuất từ cơ sở dữ liệu WDI của Ngân hàng Thế giới. Mẫu nghiên cứu gồm 14 nước tiêu biểu tại châu Phi (Algeria, Ai Cập, Morocco, Tunisia, Benin, Bờ Biển Ngà, Ghana, Nigeria, Cameroon, Kenya, Botswana, Tanzania, Nam Phi và Zimbabwe), đây là những quốc gia đảm bảo tính nhất quán và đầy đủ về mặt số liệu trong suốt thời kỳ phân tích.
Bảng 1. Tổng hợp các biến số
| Biến | Ký hiệu | Đơn vị | Nguồn | Kỳ vọng |
| Phát thải CO2 | CO2 | Tấn/người | WDI | Biến phụ thuộc |
| Đổi mới sáng tạo | GII | Chỉ số GII | WIPO | Phi tuyến tính |
| Thu nhập | GDPpc | Nghìn USD/người | WDI | Phi tuyến tính |
| Đô thị hóa | URB | % dân số đô thị | WDI | +/- |
| Đầu tư trực tiếp nước ngoài | FDI | % GDP | WDI | +/- |
| Năng lượng tái tạo | RE | % tổng năng lượng | WB | – |
3.2. Mô hình nghiên cứu và phân tích dữ liệu
Nghiên cứu dựa trên nền tảng của mô hình IPAT kinh điển: I=P×A×T, được (Ehrlich & Holdren, 1971) đề xuất nhằm định lượng tác động môi trường (I) thông qua sự tương tác giữa quy mô dân số (P), mức độ thịnh vượng (A) và trình độ công nghệ (T).
Ưu điểm vượt trội của STIRPAT so với IPAT truyền thống chính là khả năng loại bỏ giả định về tính tỷ lệ đơn vị, cho phép kiểm định các mối quan hệ phi tỷ lệ (non-proportionality) phức tạp. Theo đó, các hệ số b1, b2, b3 không nhất thiết phải bằng 1, giúp nắm bắt nhạy bén sự biến động của phát thải dựa trên cấu trúc kinh tế – xã hội đặc thù của từng quốc gia thay vì mặc định tác động thay đổi theo cùng một tỷ lệ với biến đầu vào.
Hệ thống biến số trong nghiên cứu được xây dựng dựa trên ba thành tố chính của STIRPAT nhưng được mở rộng để phù hợp với bối cảnh hiện đại: (1) Quy mô dân số (P): Đại diện bởi biến Đô thị hóa, phản ánh sự chuyển dịch cấu trúc dân cư; (2) Mức độ thịnh vượng (A): Đo lường qua GDP bình quân đầu người và dòng vốn FDI, nhằm xem xét cả hiệu ứng quy mô kinh tế lẫn tác động lan tỏa từ đầu tư quốc tế; (3) Trình độ công nghệ (T): Được cụ thể hóa bằng chỉ số Đổi mới sáng tạo (biến trọng tâm) và Tỷ trọng năng lượng tái tạo. Cách tiếp cận này giúp đánh giá vai trò của tri thức công nghệ và khả năng chuyển đổi năng lượng sạch trong việc kiềm chế phát thải.
Từ những cơ sở lý luận đã nêu trên, kết hợp với các kết quả nghiên cứu thực nghiệm từ các quốc gia trên thế giới từ trước tới nay, tác giả đề xuất mô hình thực nghiệm nhằm phân tích tác động của đổi mới sáng tạo tới phát thải CO2 như sau:
lnCO2it = β0 + β1lnGIIit + β2(lnGIIit)^2 + β3ln(GDPpcit) + β4[ln(GDPpcit)]^2 + β5URBit + β6FDIit + β7REit + εit
Toàn bộ dữ liệu nghiên cứu được xử lý thông qua phần mềm Stata 17 với quy trình ước lượng và kiểm định như Hình 2.
4. Giả thuyết nghiên cứu
Nghiên cứu xây dựng 5 giả thuyết nhằm kiểm chứng tác động của các nhân tố đến phát thải CO2 tại các quốc gia châu Phi.
Bảng 2. Bảng tổng hợp giả thuyết nghiên cứu
| Giả thuyết | Biến số | Kỳ vọng dấu | Cơ sở lý thuyết/ Thực nghiệm | Ý nghĩa kỳ vọng |
| H1 | Đổi mới sáng tạo (lnGII, lnGII2) | β1>0; β2<0 | Khung STIRPAT; (Ahmed et al., 2016) | Tương quan hình chữ U ngược. Giai đoạn đầu phát thải tăng do quy mô, sau đó giảm nhờ hiệu ứng kỹ thuật xanh. |
| H2 | Thu nhập (lnGDP, lnGDP2) | β3>0; β4<0 | Lý thuyết EKC; (Simon Kuznets, 1955) | Tương quan hình chữ U ngược. Ô nhiễm tăng ở giai đoạn đầu và giảm khi đạt ngưỡng phát triển cao. |
| H3 | Đô thị hóa (Urban) | β5 (+/−) | (Lin et al., 2017) | Tác động lưỡng diện. Phụ thuộc vào sự đánh đổi giữa tập trung dân cư và lợi ích từ hạ tầng thông minh. |
| H4 | Đầu tư FDI (FDI) | β6 (+/−) | (Dauda et al., 2019) | Tác động lưỡng diện. “Thiên đường ô nhiễm” (tăng thải) hoặc “Hào quang công nghệ” (giảm thải). |
| H5 | Năng lượng tái tạo (Re) | β7 < 0 | (Obobisa et al., 2022) | Tác động nghịch biến. Tạo ra “hiệu ứng thay thế”, giảm sự lệ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch. |
5. Kết quả và thảo luận
5.1. Thống kê mô tả các biến
Kết quả từ 168 quan sát tại 14 quốc gia châu Phi cho thấy sự phân hóa rõ rệt trong các chỉ số phát triển. Phát thải CO2 trung bình đạt 1,815 tấn/người, nhưng độ lệch chuẩn cao (2,02) phản ánh sự chênh lệch lớn giữa các nước công nghiệp hóa như Nam Phi và các nước nông nghiệp cận Sahara. Dải thu nhập (GDPpc) rộng từ 0,862 đến 8,329 nghìn USD tạo điều kiện lý tưởng để kiểm chứng giả thuyết EKC. Đáng chú ý, năng lượng tái tạo (Re) có sự phân cực mạnh nhất, dao động từ 0,1% đến 85,2%, minh chứng cho khoảng cách công nghệ năng lượng giữa các quốc gia dầu khí và nhóm dẫn đầu về thủy điện như Kenya. Chỉ số đổi mới sáng tạo (GII) đạt trung bình 26,008 điểm, cho thấy sự trỗi dậy của các trung tâm công nghệ như Morocco, nhưng vẫn là thách thức đối với số đông còn lại. Cuối cùng, tỷ lệ đô thị hóa trung bình cao (52%) và dòng vốn FDI biến động (1,83%) khẳng định áp lực kép từ quá trình chuyển dịch dân cư và rủi ro kinh tế đối với môi trường trong khu vực.
Bảng 3. Kết quả mô tả thống kê các biến
| Biến | Đơn vị | Trung bình | Độ lệch chuẩn | Nhỏ nhất | Lớn nhất |
| CO2 | Tấn/người | 1,815 | 2,023 | 0,224 | 8,707 |
| GDPpc | Nghìn USD/người | 3,062 | 1,923 | 0,862 | 8,329 |
| Re | % tổng năng lượng | 43,678 | 31,183 | 0,1 | 85,2 |
| FDI | % GDP | 1,831 | 1,443 | -1,702 | 9,66 |
| Urban | % dân số đô thị | 52,364 | 14,279 | 24,376 | 75,268 |
| GII | Điểm | 26,008 | 5,139 | 14,625 | 38,25 |
5.2. Phân tích tương quan
Ma trận tương quan cung cấp những chỉ báo sơ bộ quan trọng về động lực phát thải tại 14 quốc gia châu Phi. Đổi mới sáng tạo (lnGII) có tương quan thuận với phát thải (0,442; p < 0,01), phản ánh đặc trưng của các nền kinh tế đang phát triển khi ĐMST giai đoạn đầu thường ưu tiên quy mô sản xuất và năng suất công nghiệp, dẫn đến gia tăng nhu cầu năng lượng. Các biến kiểm soát cũng thể hiện những xu hướng rõ rệt: Thu nhập (lnGDPpc) và đô thị hóa (Urban) tương quan thuận mạnh với phát thải (lần lượt là 0,901 và 0,711), minh chứng cho quỹ đạo tăng trưởng thâm dụng năng lượng và áp lực hạ tầng. Ngược lại, năng lượng tái tạo (Re) là nhân tố giảm thải duy nhất với tương quan nghịch mạnh (-0,883). Cuối cùng, kiểm định hệ số phóng đại phương sai xác nhận mô hình không vi phạm giả định đa cộng tuyến nghiêm trọng. Với VIF của tất cả các biến đều dưới 5 (VIF trung bình là 2,37), tính độc lập của các biến giải thích được đảm bảo, tạo tiền đề tin cậy cho các phân tích hồi quy chuyên sâu tiếp theo.
5.3. Phân tích hồi quy
Trong nghiên cứu này, quá trình ước lượng đã được thực hiện một cách chặt chẽ qua các bước lựa chọn mô hình và kiểm định khuyết tật như Hình 2. Quá trình ước lượng được thực hiện qua các bước sàng lọc chặt chẽ. Kiểm định Breusch-Pagan LM (P-value = 0,000) bác bỏ giả thuyết H0, khẳng định mô hình Pooled OLS không phù hợp do sự hiện diện của đặc điểm riêng biệt quốc gia.
Tiếp đến, dù kiểm định Hausman cho giá trị P-value âm (-9,14) – một hiện tượng kỹ thuật phổ biến trong dữ liệu bảng vĩ mô – nghiên cứu vẫn ưu tiên lựa chọn mô hình Tác động cố định (FEM) nhằm kiểm soát tối ưu các đặc thù về thể chế và địa lý không quan sát được của 14 quốc gia Châu Phi. Các kiểm định chẩn đoán sau đó xác nhận mô hình FEM vi phạm đồng thời hai giả định quan trọng: phương sai sai số thay đổi (kiểm định Modified Wald: P < 0,01) và tự tương quan bậc nhất (kiểm định Wooldridge: P < 0,01). Để khắc phục triệt để các khuyết tật này nghiên cứu áp dụng phương pháp sai số chuẩn vững Driscoll & Kraay (1998). Đây là kỹ thuật ước lượng tối ưu giúp thu được các hệ số hồi quy không chệch và có độ tin cậy cao nhất cho các kết luận chính sách (Hoechle, 2007).
Bảng 4. Kết quả phân tích hồi quy
| Biến độc lập | (1) POLS | (2) REM | (3) FEM | (4) Driscoll-Kraay |
| lnGII | -6.882** | -1.747* | -1.759* | -1.759** |
| lnGII2 | 1.097** | 0.328** | 0.335** | 0.335*** |
| lnGDPt | 0.314** | -0.169* | -0.176* | -0.176 |
| lnGDPt2 | 0.269*** | 0.131*** | 0.118** | 0.118* |
| Re | -0.016*** | -0.020*** | -0.020*** | -0.020*** |
| FDI | -0.040** | -0.009 | -0.007 | -0.007** |
| Urban | -0.002 | 0.020*** | 0.024*** | 0.024*** |
| Kiểm định | LM test | Hausman | Driscoll-Kraay Robust |
5.4. Thảo luận kết quả
Bảng 5. Bảng so sánh Giả thuyết và Kết quả thực tế
| Biến số | Giả thuyết ban đầu (Hi) | Kết quả thực nghiệm (β) | Trạng thái | Giải thích đặc thù Châu Phi |
| ĐMST (GII) | H1: Hình chữ U ngược (Giảm thải khi công nghệ cao) | Hình chữ U thuận (β1<0, β2 >0) | Bác bỏ | Hiệu ứng bật lại: ĐMST giúp tăng năng suất nhưng lại kích thích mở rộng quy mô sản xuất, làm tổng phát thải tăng. |
| Thu nhập (GDP) | H2: Hình chữ U ngược (Lý thuyết EKC) | Hình chữ U thuận (β3 ko ý nghĩa, β4 > 0) | Bác bỏ | Tăng trưởng kinh tế vẫn dựa quá lớn vào năng lượng hóa thạch, ô nhiễm tăng tốc theo quy mô kinh tế. |
| Đô thị hóa (Urban) | H3: Lưỡng diện (+/-) | Tác động Thuận (β5= 0,024) | Xác nhận | Đô thị hóa nóng: Hạ tầng xanh không kịp đáp ứng tốc độ tập trung dân cư, gây áp lực lớn lên môi trường. |
| Đầu tư (FDI) | H4: Lưỡng diện (+/-) | Tác động Nghịch (β6= −0,007) | Xác nhận | Hào quang ô nhiễm: FDI mang theo tiêu chuẩn xanh và công nghệ quản trị môi trường tiên tiến từ các tập đoàn đa quốc gia. |
| Năng lượng tái tạo (Re) | H5: Tác động Nghịch (-) | Tác động Nghịch (β7= −0,020) | Xác nhận | Chuyển dịch năng lượng: Năng lượng sạch thay thế nhiên liệu hóa thạch là giải pháp giảm thải bền vững nhất. |
Kết quả nghiên cứu xác nhận mối quan hệ hình chữ U thuận giữa đổi mới sáng tạo và phát thải CO2. Hệ số biến bậc nhất lnGII âm (β1= -1,759; p = 0,022) và biến bậc hai lnGII^2 dương (β2 = 0,335; p = 0,010) khẳng định quỹ đạo phi tuyến: đổi mới sáng tạo chỉ giảm phát thải ở ngưỡng thấp, sau đó thúc đẩy phát thải tăng trở lại. Điều này tương đồng với kết quả nghiên cứu của (Ehigiamusoe và cộng sự 2024), nhóm tác giả đã sử dụng mô hình phi tuyến và phát hiện ra mối quan hệ hình chữ U thuận (U-shaped) giữa đổi mới công nghệ và phát thải CO2. Với điểm cực tiểu tại GII ≈ 13,87 trong khi mức tối thiểu thực tế của mẫu là 14,63, toàn bộ 14 quốc gia đều đã vượt điểm ngưỡng và đang nằm ở sườn dốc bên phải. Thực trạng này minh chứng cho “Hiệu ứng bật lại” (Rebound Effect). Tại các nền kinh tế như Nam Phi, Ai Cập hay các khu mỏ ở Ghana và Zambia, việc cải thiện hiệu suất công nghệ giúp giảm chi phí biên, từ đó kích thích doanh nghiệp mở rộng quy mô sản xuất gấp nhiều lần để tối đa hóa lợi nhuận. Thay vì tiết kiệm tài nguyên, các quốc gia này đẩy mạnh công suất khai thác, khiến tổng lượng phát thải cuối cùng cao hơn so với trước khi có công nghệ mới.
Tương tự, biến (lnGDPpc)^2 mang dấu dương (β4 = 0,118; p < 0,1) trong khi biến tuyến tính không có ý nghĩa (p = 0,149), chính thức bác bỏ giả thuyết EKC truyền thống. Thay vì hình chữ U ngược, dữ liệu cho thấy một quỹ đạo hình chữ U thuận, khẳng định Châu Phi đang trong giai đoạn “phát triển thâm dụng carbon”. Tại Nigeria hay Angola, nhu cầu hạ tầng và năng lượng hóa thạch bùng nổ khi kinh tế khởi sắc khiến ô nhiễm tăng tốc lũy tiến theo thu nhập, cho thấy “ngưỡng giàu có” để ưu tiên môi trường vẫn còn xa vời.
Năng lượng tái tạo (Re): Với hệ số β7 = -0,020 (p < 0,01), đây là biến số giảm thải mạnh mẽ và ổn định nhất, khi tăng 1% sử dụng năng lượng tái tạo giúp giảm 2% phát thải. Điển hình như Kenya, việc đầu tư vào địa nhiệt và gió (chiếm hơn 70% sản lượng điện) đã giúp kiềm chế phát thải hiệu quả bất chấp tốc độ tăng trưởng kinh tế nhanh, khẳng định vai trò cốt lõi của chuyển dịch cơ cấu năng lượng sạch.
Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI): Hệ số β6 = -0,007 (p < 0,05) ủng hộ giả thuyết “Hào quang ô nhiễm” (Pollution Halo), khi tỷ trọng dòng vốn FDI trên GDP tăng thêm 1%, thì lượng phát thải CO2 trung bình giảm khoảng 0,7%. Dòng vốn FDI, đặc biệt từ các dự án năng lượng mặt trời và ô tô điện của Châu Âu vào Ma-rốc, mang theo tiêu chuẩn quốc tế và công nghệ sạch, giúp cải thiện mặt bằng công nghệ môi trường tại nước sở tại tốt hơn so với các doanh nghiệp nội địa.
Đô thị hóa (Urban): Mang hệ số dương β5 = 0,023 (p < 0,01), phản ánh áp lực từ đô thị hóa “nóng”, khi tỷ lệ đô thị hóa tăng thêm 1%, thì lượng phát thải CO2 trung bình tăng khoảng 2,3%. Tại các siêu đô thị như Lagos hay Kinshasa, tốc độ tập trung dân cư vượt xa khả năng đáp ứng của hạ tầng xanh. Sự gia tăng khu dân cư tự phát, tắc nghẽn giao thông và việc sử dụng thiết bị điện cũ hiệu suất thấp là những nguyên nhân chính đẩy lượng phát thải tăng cao.
Sự kết hợp giữa “Hiệu ứng bật lại” trong công nghệ và quỹ đạo thâm dụng carbon trong tăng trưởng đặt ra thách thức lớn cho mục tiêu phát triển bền vững tại Châu Phi, đòi hỏi các chính sách can thiệp mạnh mẽ hơn vào cấu trúc năng lượng và tiêu chuẩn ĐMST xanh.
6. Kết luận và hàm ý chính sách
Dựa trên kết quả thực nghiệm từ mô hình Driscoll-Kraay, nghiên cứu đề xuất hệ thống giải pháp chiến lược nhằm giải quyết nghịch lý giữa phát triển và môi trường tại các quốc gia châu Phi:
Thứ nhất, kiểm soát “Hiệu ứng bật lại” và tái định hướng chiến lược Đổi mới sáng tạo. Kết quả nghiên cứu xác lập mối quan hệ hình chữ U thuận với điểm cực tiểu GII ≈ 13,87 cho thấy một thực trạng đáng quan ngại: các quốc gia trong mẫu nghiên cứu đều đã vượt qua điểm ngưỡng này và đang nằm ở sườn dốc bên phải của đường cong – nơi ĐMST tỷ lệ thuận với phát thải. Điều này minh chứng cho sự hiện diện mạnh mẽ của “Hiệu ứng bật lại” (Rebound Effect): khi các cải tiến công nghệ giúp tăng hiệu suất sử dụng tài nguyên hoặc giảm chi phí biên trên mỗi đơn vị sản phẩm, các doanh nghiệp và hộ gia đình có xu hướng mở rộng quy mô sản xuất và tiêu dùng gấp nhiều lần để tối đa hóa lợi nhuận. Kết quả là tổng lượng phát thải tăng vọt, triệt tiêu hoàn toàn những lợi ích môi trường mà công nghệ đó mang lại ban đầu. Để khắc phục nghịch lý này, chính phủ các nước châu Phi cần chuyển dịch trọng tâm từ khuyến khích đổi mới sáng tạo “thuần tăng năng suất” sang đổi mới sáng tạo xanh và bền vững. Cần thiết lập các rào cản kỹ thuật khắt khe và áp dụng thuế carbon dựa trên cường độ phát thải để điều chỉnh hành vi của doanh nghiệp. Các chính sách ưu đãi tài chính, tín dụng xanh nên được ưu tiên cho các bằng sáng chế tập trung vào công nghệ thu hồi carbon, xử lý chất thải và tối ưu hóa vòng đời sản phẩm thay vì chỉ tập trung vào việc gia tăng sản lượng công nghiệp thô.
Thứ hai, Chiến lược “Ngắt kết nối” (Decoupling) và kiểm soát quỹ đạo GDP Hệ số lnGDP2 dương (β4 = 0,118) cùng việc bác bỏ giả thuyết EKC truyền thống cho thấy châu Phi đang mắc kẹt trong quỹ đạo phát triển thâm dụng carbon. Để đạt được sự ngắt kết nối (Decoupling), các quốc gia cần thực hiện lộ trình chuyển dịch cơ cấu kinh tế ngay lập tức thay vì chờ đợi đạt ngưỡng giàu có. Cần ưu tiên phát triển các ngành dịch vụ và kinh tế số ít thâm dụng năng lượng, đồng thời lồng ghép chỉ số Green GDP vào hệ thống quản lý quốc gia để định giá đúng những tổn thất môi trường trong quá trình tăng trưởng, tránh lặp lại sai lầm “ô nhiễm trước, xử lý sau”.
Thứ ba, ưu tiên năng lượng tái tạo và thu hút FDI xanh: Năng lượng tái tạo khẳng định vai trò là công cụ giảm thải hiệu quả nhất (β7 = −0,020). Chính sách cần tập trung loại bỏ trợ cấp nhiên liệu hóa thạch để chuyển nguồn lực sang hỗ trợ giá điện sạch. Bên cạnh đó, với việc ủng hộ giả thuyết “Hào quang ô nhiễm” (β6 = −0,006), các quốc gia cần thu hút FDI có chọn lọc, ưu tiên các tập đoàn đa quốc gia cam kết chuyển giao công nghệ sạch và áp dụng tiêu chuẩn môi trường quốc tế. Cuối cùng, để giảm áp lực từ đô thị hóa (β5 = 0,023), việc quy hoạch đô thị thông minh và phát triển giao thông công cộng điện là yêu cầu cấp bách.
Tóm lại, nghiên cứu khẳng định rằng tại 14 quốc gia châu Phi, đổi mới sáng tạo và tăng trưởng kinh tế hiện vẫn đang là những tác nhân thúc đẩy ô nhiễm hơn là giải pháp cho môi trường. Chìa khóa cho sự phát triển bền vững không nằm ở việc tăng trưởng bằng mọi giá, mà nằm ở sự can thiệp chủ động nhằm kiểm soát hiệu ứng bật lại của công nghệ và đẩy mạnh lộ trình chuyển dịch sang năng lượng sạch để tách rời hoàn toàn mối liên hệ giữa phát triển kinh tế và suy thoái môi trường.
Tài liệu tham khảo:
Ahmed, A., Uddin, G. S., & Sohag, K. (2016). Biomass energy, technological progress and the environmental Kuznets curve: Evidence from selected European countries. Biomass and Bioenergy, 90, 202–208. https://doi.org/10.1016/J.BIOMBIOE.2016.04.004
Amowine, N., Li, H., Baležentis, T., & Štreimikienė, D. (2025). Technology innovation and carbon efficiency in Africa: what is the role of digitalization and digital inclusive finance?. Technological and Economic Development of Economy, 31(3), 916–949. https://doi.org/10.3846/TEDE.2025.23879
Ashiq, Saima, Ali, Amjad, Siddique, Hafiz Muhammad Abubakar, Sumaira, & Sumaira. (2023). M P RA Impact of Innovation on CO2 Emissions in South Asian Countries Impact Of Innovation On Co2 Emissions In South Asian Countries.
Bamisile, O., Obiora, S., Huang, Q., Yimen, N., Abdelkhalikh Idriss, I., Cai, D., & Dagbasi, M. (2021). Impact of economic development on CO2 emission in Africa; the role of BEVs and hydrogen production in renewable energy integration. International Journal of Hydrogen Energy, 46(2), 2755–2773. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2020.10.134
Calvin, K., Dasgupta, D., Krinner, G., Mukherji, A., Thorne, P. W., Trisos, C., Romero, J., Aldunce, P., Barrett, K., Blanco, G., Cheung, W. W. L., Connors, S., Denton, F., Diongue-Niang, A., Dodman, D., Garschagen, M., Geden, O., Hayward, B., Jones, C., … Ha, M. (2023). IPCC, 2023: Climate Change 2023: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, H. Lee and J. Romero (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland. (P. Arias, M. Bustamante, I. Elgizouli, G. Flato, M. Howden, C. Méndez-Vallejo, J. J. Pereira, R. Pichs-Madruga, S. K. Rose, Y. Saheb, R. Sánchez Rodríguez, D. Ürge-Vorsatz, C. Xiao, N. Yassaa,
J. Romero, J. Kim, E. F. Haites, Y. Jung, R. Stavins, … C. Péan, Eds. https://doi.org/10.59327/IPCC/AR6-9789291691647
Dauda, L., Long, X., Mensah, C. N., & Salman, M. (2019). The effects of economic growth and innovation on CO2 emissions in different regions. Environmental Science and Pollution Research, 26(15), 15028–15038. https://doi.org/10.1007/s11356-019-04891-y
Dietz, T., & Rosa, E. A. (1994). Rethinking the Environmental Impacts of Population, Affluence and Technology. Human Ecology Review, 1(Weeh 1986), 277–300. https://doi.org/10.2307/24706840
Ehigiamusoe, K. U., Dogan, E., Ramakrishnan, S., & Binsaeed, R. H. (2024). How does technological innovation moderate the environmental impacts of economic growth, natural resource rents and trade openness?. Journal of Environmental Management, 371, 123229. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.123229
Ehrlich, P. R., & Holdren, J. P. (1971). Impact of Population Growth. Science, 171(3977), 1212-1217. https://doi.org/10.1126/science.171.3977.1212.
Hamrouni, D., Hasni, R., & Ben Jebli, M. (2025). The Impact of Economic Complexity in Trade, Technology, and Research on CO2 Emissions: Evidence from OECD Countries. Environmental Modeling and Assessment, 1-18. https://doi.org/10.1007/S10666-025-10021-5/METRICS.
Hoechle, D. (2007). Robust Standard Errors for Panel Regressions with Cross-Sectional Dependence. The Stata Journal: Promoting Communications on Statistics and Stata, 7(3), 281–312. https://doi.org/10.1177/1536867X0700700301.
Kanaani, M., Kameholiya, A. S., Amarzadeh, A., & Sedaee, B. (2025). Stacking Learning for Smart Proxy Modeling in CO2–WAG Optimization: A Techno-Economic Approach to Sustainable Enhanced Oil Recovery. ACS Omega. https://doi.org/10.1021/ACSOMEGA.4C10432.
Lin, S., Wang, S., Marinova, D., Zhao, D., & Hong, J. (2017). Impacts of urbanization and real economic development on CO2 emissions in non-high-income countries: Empirical research based on the extended STIRPAT model. Journal of Cleaner Production, 166, 952–966. https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2017.08.107.
Majeed, K. B., & Sheik, S. M. (2025). An ARDL analysis of trade openness and technological innovation: a diverse blessing for environmental sustainability in Pakistan. Kashf Journal of Multidisciplinary Research, 2-2. https://kjmr.com.pk.
Obobisa, E. S., Chen, H., & Mensah, I. A. (2022). The impact of green technological innovation and institutional quality on CO2 emissions in African countries. Technological Forecasting and Social Change, 180, 121670. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121670
OECD. (2018). Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation, 4th Edition. Reporting and Using Data on Innovation, The Measurement of Scientific, Technological and Innovation Activities. https://doi.org/10.1787/9789264304604-EN.
Sakariyahu, R., Lawal, R., Etudaiye-Muhtar, O. F., & Ajide, F. M. (2023). Reflections on COP27: How do technological innovations and economic freedom affect environmental quality in Africa? Technological Forecasting and Social Change, 195, 122782. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122782.
Simon Kuznets. (1955). Economic growth and income inequality.
Xie, X., Zhong, Y., Li, S., & Gou, Z. (2025). Pathways for reducing carbon emissions in county-level transportation: A life cycle perspective and multi-scenario analysis. Energy Strategy Reviews, 58, 101678. https://doi.org/10.1016/J.ESR.2025.101678.
Zhao, J., Shahbaz, M., Dong, X., & Dong, K. (2021). How does financial risk affect global CO2 emissions? The role of technological innovation. Technological Forecasting and Social Change, 168. https://doi.org/10.1016/J.TECHFORE.2021.120751.
