Khả năng ứng dụng mô hình cân bằng tổng thể trong nghiên cứu, phân tích chính sách giảm phát thải khí nhà kính ở Việt Nam

Từ thập niên 1970 đến nay, các nước trên thế giới sử dụng mô hình CGE như một công cụ hữu hiệu nhằm dự báo những thay đổi của nền kinh tế. Mô hình AIM/CGE được phát triển trên lý thuyết mô hình CGE nhằm phân tích các tác động của chính sách giảm phát thải khí nhà kính và đã được ứng dụng thành công ở nhiều quốc gia Châu Á. Đề tài này được triển khai nhằm đánh giá khả năng ứng dụng mô hình AIM/CGE vào phân tích chính sách giảm phát thải khí nhà kính ở Việt Nam. Giới thiệu Trên thế giới, mô hình cân bằng tổng thể CGE từ lâu đã được áp dụng vào phân tích, dự báo những thay đổi của nền kinh tế dưới tác động của các yếu tố sản xuất. Và trong 20 năm trở lại đây, các chuyên gia về CGE trên thế giới đã tích hợp các hợp phần phát thải khí nhà kính vào mô hình nhằm đánh giá tác động của hoạt động giảm phát thải tới hoạt động sản xuất của các ngành và nền kinh tế nói chung. Dự báo tác động của chính sách giảm nhẹ phát thải khí nhà kính tới những thay đổi về kinh tế xã hội là nhu cầu cấp thiết nhưng cũng là khoảng trống trong xây dựng chính sách ở Việt Nam. Áp dụng mô hình AIM/CGE vào phân tích chính sách là cần thiết, nhưng trước tiên cần làm rõ các vấn đề sau: Một là, mô hình đó có phù hợp để phân tích các chính sách giảm phát thải khí nhà kính ở Việt Nam hay không? Hai là, để áp dụng mô hình cụ thể như AIM/CGE, cần chuẩn bị những gì và thực hiện như thế nào? Hai câu hỏi trên cũng là nội dung nghiên cứu mà đề tài hướng tới. Hoạt động nghiên cứu của đề tài được thực hiện theo phương pháp kế thừa. Đề tài thu thập tài liệu nghiên cứu về Lý thuyết mô hình CGE, các phân tích chính sách sử dụng mô hình CGE đối với nền kinh tế. Các nghiên cứu ứng dụng mô hình AIM CGE đối với chính sách giảm nhẹ ở Nhật Bản và một số quốc gia Đông Nam Á được tập trung phân tích. Nghiên cứu cũng sử dụng tài liệu tập huấn mô hình AIM CGE và cấu trúc mô hình tham khảo được xây dựng bởi Viện nghiên cứu môi trường quốc gia Nhật Bản (NIES). Hoạt động tham vấn chuyên gia cũng được thực hiện song song trong quá trình thực hiện đề tài. Kinh nghiệm của nhóm chuyên gia giúp định hướng trong các phân tích cơ sở khoa học mô hình cũng như đề xuất những nguồn dữ liệu khả thi phục vụ nghiên cứu. Tổng quan mô hình CGE Mô hình cân bằng tổng thể (Computable General Equibrilium – CGE) là một mô hình kinh tế được xây dựng từ những năm 1960 bởi tác giả Johansen. Đây cũng là giai đoạn bùng nổ của rất nhiều mô hình kinh tế nhằm đáp ứng nhu cầu dự báo đối với nên kinh tế trên đà phát triển mạnh và sự ra đời của nhiều học thuyết kinh tế. Ban đầu, mô hình CGE được sử dụng để tối ưu hóa chi phí trong hoạt động công nghiệp và tối ưu hóa lợi ích của các hộ gia đình. Tuy nhiên, do những giới hạn về kỹ thuật tính toán, phải tới những năm 1970 mô hình CGE mới có được những bước phát triển đáng kể cùng với sự xuất hiện của máy tính điện tử. Một nguyên nhân khác được xem là yếu tố thúc đẩy các mô hình CGE phát triển là cuộc khủng hoảng kinh tế năm 1973 bắt nguồn từ khủng hoảng dầu mỏ. Những thay đổi về giá năng lượng khiến cho nền kinh tế thay đổi theo hướng khác với các kế hoạch đã được đặt ra, trước những thay đổi đó, các nhà hoạch định chính sách cần một công cụ dự báo xu hướng phát triển nền kinh tế và mô hình CGE đáp ứng tốt nhu cầu này. Để đưa ra được những dự báo về tác động kinh tế xã hội, mô hình CGE quyết bài toán cân bằng thị trường bằng cách giải các phương trình và tìm ra điểm hay một khoảng cân bằng giữa cung và cầu. Để đưa ra được những dự báo về tác động kinh tế xã hội, mô hình CGE quyết bài toán cân bằng thị trường bằng cách giải các phương trình và tìm ra điểm hay một khoảng cân bằng giữa cung và cầu. Burfisher, Mary E giải thích cách thức mô hình CGE đơn giản như sau: Ban đầu, khi thị trường đang ở trạng thái cân bằng giữa cung S1 và cầu D1, điểm cân bằng là A; khi các yếu tố về nguyên nhiên liệu thay đổi khiến cho giá sản phẩm tăng, đường cung S2 hình thành, thị trường thiết lập điểm cân bằng mới là B dựa trên đường cầu D1 và cung S2. Với điều kiện thị trường là công khai minh bạch, mô hình CGE dựa vào các yếu tố thay đổi để đưa ra dự báo về điểm cân bằng mới của thị trường. Nguồn: Burfisher, Mary E (2011) Hình 1. Ví dụ về cân bằng thị trường theo Burfisher Từ những thành công trong dự báo kinh tế, mô hình CGE được phát triển thành một mô hình phân tích chính sách đa ngành trong những năm 1980. Theo đó, ứng dụng mô hình CGE trong phần tích chính sách môi trường bắt đầu được áp dụng từ những năm đầu của thập niên 90. Cụ thể là, trong nghiên cứu của Lars Bergman (1991) trong nghiên cứu “Tác động cân bằng tổng thể của chính sách về môi trường theo cách tiếp cận của mô hình CGE” mô hình đã giúp chỉ ra rằng trong trường hợp Thụy Điểm áp dụng các chính sách hạn chế phát thải CO2 so với năm cơ sở 1988 bằng cách hạn chế sử dụng nhiên liệu hóa thạch, GNP của quốc gia này có thể giảm 1247,7x109SEK theo kịch bản cơ sở xuống còn 1191,7 x109SEK theo kịch bản chính sách. Đồng thời, giá trị lượng nhiên liệu tiêu thụ giảm từ 34,9 x109SEK xuống còn 25,4 x109SEK và các giá trị về Vốn và Nhân công cũng giảm theo. Qua đó, có thể đánh giác tác động của chính sách tới nền kinh tế Thụy Điển nói chung. Nghiên cứu của Luz Centeno Stenberg, Mahinda Siriwardana năm 2006 cũng chỉ ra rằng Philipin có thể mất 1%GDP trong trường hợp nước này áp dụng các chính sách bảo vệ rừng. Nguyên nhân là do, hạn chế hoạt động khai thác rừng dẫn tới thiệt hại về lao động việc làm, khiến cho thu nhập hộ gia đình giảm do đất bị chuyển đổi từ đất nông nghiệp sang đất rừng. Nhật Bản: Nhóm tác giả Ken Oshiro, Toshihiko Masui, and Mikiko Kainuma sử dụng mô hình AIM/CGE trong phân tích mục tiêu giảm phát thải 26% của Nhật Bản vào năm 2030. Nghiên cứu chỉ ra rằng, bằng các hành động giảm phát thải bổ sung mục tiêu giảm nhẹ là có thể thực hiện được. Tuy nhiên mức giá các bon cần đạt mứ 200$/tCO2 vào năm 2030 và GDP có thể giảm 1,1-1,4% vào năm này, tốc độ tăng GDP có thể giữ ở mức 1,6% trong giai đoạn 2014-2030. Indonesia: Nhóm tác giả Shinichiro Fujimori, Ucok W.R. Siagian, Tomoko Hasegawa, Bintang B. Yuwono, Rizaldi Boer, Gito Immanuel, và Toshihiko Masui năm 2017. Kết quả thực hiện mô hình cho kịch bản cơ sở và kịch bản ứng phí chỉ ra rang theo đường cơ sở 2005 – 2030, Indonesia có dân số tăng gấp 1,3 lần trong khi GDP dự báo tăng gấp 4,3. Trong khoảng thời gian này, nhu cầu năng lượng được dự báo tăng 2,9 lần trong khi khả năng cung cấp năng lượng tăng 3,2 lần. Khả năng mở rộng của hạ tầng năng lượng được kỳ vọng tăng 7,2 lần. Các giá trị này cũng tương tự đối với kịch bản giảm nhẹ. Ứng dụng mô hình AIM/CGE Để ứng dụng và phát triển mô hình AIM/CGE, nhóm nghiên cứu sử dụng chương trình GAMS như một công cụ lập trình. GAMS – là một hệ thống mô hình đại số tổng quát, cung cấp giải pháp tính toán. AIM/CGE được nạp vào GAMS dưới dạng các câu lệnh, dữ liệu đầu vào và đầu ra được xử lý ở dạng bảng excel nên thuận tiện trong truy xuất và xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, khó khăn trong ứng dụng mô hình một phần đến từ chi phí bản quyền mô hình. Hình 2.Giao diện GAMS Cấu trúc mô hình AIM/CGE Mô hình AIM/CGE giải thích các mối liên hệ thu thập được trong bảng SAM. Các loại hàng hoá dạng năng lượng (xăng, dầu) được sử dụng và phát sinh khí nhà kính, quá trình này được tính toán chi tiết trong mô hình. Mô hình theo đó cũng cho phép SAM phân tách theo các yếu tố, hoạt động, hàng hóa và thể chế. Mô hình được viết ra ở dạng thiết lập đồng thời các công thức mà không có hàm mục tiêu. Thêm vào đó, nhiều biến số được bổ sung để giải quyết các vấn đề thuế các bon đối với phát thải khí nhá kính. Một cấu trúc bảng SAM cơ bản được thể hiện trong bảng sau nhằm giải thích cho các phương trình cân bằng trong mô hình: Bảng 1.Cấu trúc bảng SAM và dữ liệu trong AIM/CGE - Lĩnh vực X Lĩnh vực Y Tiêu dùng cuối Sản lượng Giá Hàng hoá X - - Cx Qx Px Hàng hoá Y - - Cy Qy Py Yếu tố sản xuất Vốn K Kx Ky - K* r Nhân công L Lx Ly - L* w Sản lượng Qx Qy U - - (Nguồn: Tài liệu đào tạo AIM/CGE 2017 - NIES) Hình 2. Các khối trong mô hình AIM/CGE Trong đó: Vai trò của hộ gia đình là sử dụng các tiện tích bằng cách tiêu dùng hàng hóa và dịch vụ, đồng thời cung cấp cho thị trường nhân công và vốn thể hiện qua công thức: Cân bằng đạt được khi mà giá cả hàng hóa tiêu dùng cân bằng với thu nhập hộ gia đình: Vai trò của nhà sản xuất là sử dụng các loại hàng hóa nguyên liệu, nhân công và vốn để tạo ra hàng hóa thành phẩm, trả công lao động, nộp thuế cho chính phủ. Cân bằng đạt được khi mà chi phí sản xuất tương ứng với lợi nhuận nhà sản xuất thu về. Thị trường là yếu tố trung gian với trạng thái cân bằng cần đạt được về cung và cầu đối với: hàng hóa, vốn, lao động… Mô hình AIM/CGE giải quyết bài toán với 12 nhóm phương trình, tương đương với 12 nhóm tham số nội sinh (Cx, Cy,Qx,Qy, Kx, Ky, Lx, Ly, Px, Py, w, r). (Nguồn: Tài liệu đào tạo AIM/CGE 2017 - NIES) Hình 3. Cấu trúc AIM/CGE Để giải quyết các vấn đề phát thải khí nhà kính từ hoạt động năng lượng, AIM/CGE áp dụng các hợp phần tính toán phát thải cho 2 nhóm đối tượng: hộ gia đình, hoạt động sản xuất. Bao gồm khí nhà kính từ hoạt động năng lượng (đốt nhiên liệu) và từ các quá trình công nghiệp. Phát thải từ hoạt động đốt nhiên liệu: Phát thải CO2 (đốt nhiên liệu)= Hệ số phát thải nhiên liệu tính theo giá trị (tCO2/tỷ đồng) * Giá trị hàng hoá năng lượng tiêu thụ của hoạt động (tỷ đồng) Phát thải từ hoạt động sản xuất (hợp phần phi năng lượng): Phát thải CO2 (sản xuất)= Hệ số phát thải từ hoạt động sản xuất (tấnCO2/tỷ đồng) * Tổng giá trị hoạt động sản xuất (tỷ đồng) Phát thải từ oạt động dân cư: Phát thải CO2 (dân cư)= Hệ số phát thải nhiên liệu (tấnCO2/tỷ đồng) * Chi phí tiêu thụ năng lượng hộ gia đình (tỷ đồng) Bằng cách sử dụng phương pháp tính toán này, phát thải CO2 được tính toán gắn liền với các hoạt động kinh tế xã hội thể hiện trong bảng SAM. Các hệ số phát thải được tính toán cho từng dạng năng lượng dựa trên dữ liệu thống kê năng lượng quốc gia. Điều kiện cân bằng đối với hoạt động phát thải CO2 trên thị trường là tổng mức phát thải từ các hoạt động không vượt quá mức phát thải giới hạn theo mục tiêu đặt ra. Để giải quyết mô hình động, AIM/CGE xem xét các yếu tố có tính kế thừa qua các năm gồm có: Vốn, nhân công lao động, hiệu quả sản xuất. Vấn đề tối ưu hóa chi phí và tối ưu hóa lợi ích được tính tổng cả giai đoạn mà không xem xét độc lập qua từng năm. (Nguồn: Tài liệu đào tạo AIM/CGE 2017 - NIES) Hình 4.Sơ đồ hoạt động sản xuất trong mô hình AIM CGE dynamic Vốn đã có được phân bổ thành vốn đầu tư trong năm cũ và vốn đầu tư trong các năm tiếp theo, có tính tới khấu hao. (Nguồn: Tài liệu đào tạo AIM/CGE 2017 - NIES) Hình 5. Sơ đồ dòng vốn qua các năm trong mô hình AIM CGE dynamic Hoạt động sản xuất trong năm cũ tạo ra hàng hoá phục vụ nhu cầu tiêu dùng trung gian và nhu cầu tiêu dùng cuối, đồng thời tạo ra vốn mới (đầu tư). Vốn mới được phân bổ theo 3 loại hình gồm có: 1/ Vốn đầu tư cho công nghệ cũ Tec0 của năm tiếp theo; 2/ Vốn đầu tư cho công nghệ mới Tech1 cho năm tiếp theo; 3/ Vốn đầu tư cho lĩnh vực khác. Vốn mới hình thành trong năm trước được coi là vốn đã có sẵn trong năm sau. Như vậy, hoạt động sản xuất trong tương lai có sự đầu tư vốn từ quá khứ, vốn mới từ công nghệ cũ và đầu tư công nghệ mới. Nhân công trong mô hình phụ thuộc vào thay đổi dân số và thay đổi dân số trong độ tuổi lao động. Để thay đổi vấn đề nhân công có thể tác động thông qua số giờ công và độ tuổi lao động được quy định trong Luật lao động. AIM CGE sử dụng các hệ số hiệu quả năng lượng, hiệu quả sản xuất và sử dụng nguyên liệu đầu vào độc lập qua các năm vì vậy có thể tuỳ biến. Các dữ liệu này được cập nhật theo kịch bản về hiệu quả sản xuất, sử dụng năng lượng. Nhu cầu dữ liệu mô hình AIM/CGE: Dữ liệu kinh tế Các dữ liệu kinh tế khác: như GDP hay giá trị sản xuất các ngành kinh tế được cập nhật hàng năm bởi Tổng Cục Thống kê (GSO). Trong giai đoạn từ 2015 đến năm 2018, GDP việt năm tăng từ 4,192,862 tỷ đồng lên mức 5,542,331.9 tỷ đồng, mức tăng trung bình năm trong giai đoạn này là 10% mỗi năm. Bảng SAM: Dữ liệu từ bảng Ma trận hạch toán xã hội (SAM) hay từ Bảng cân đối liên ngành (IOT) là yêu cầu bắt buộc đối với mô hình. Ở Việt Nam, bảng cân đối liên ngành được công bố lần thứ 5 vào năm 2012 con bảng Ma trận hạch toán xã hội được công bố vào năm 2011. Đây hiện tại là tài liệu mới nhất khả thi sử dụng cho mô hình AIM/CGE. Dữ liệu dân cư lao động, hộ gia đình Nhóm dữ liệu này cũng dễ dang tiếp cận thông qua thống kê hàng năm của Tổng cục thống kê. Theo đó, dân số Việt Nam trong các năm 2016 đến 2018 lần lượt là 92,6 triệu người, 93,7 triệu người và 94,7 triệu người. Tổng số hộ gia đình năm 2019 là hơn 26,9 triệu hộ, quy mô hộ gia đình ở nông thôn là 3,3 người và ở thành thị là 3,5 người. Bảng 2.Dữ liệu hiện trạng dân cư Định nghĩa Đơn vị Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Tổng dân số triệu người 91,713.3 92,695.1 93,671.6 94,666 Tỷ lệ dân cư đô thị % 38.88 34.44 35.04 35.74 Tổng Cục Thống kê cũng phát hành báo cáo về Dự báo phát triển dân số Việt Nam đến năm 2049, đây là dữ liệu đầu vào quan trọng trong xây dựng kịch bản thay đổi về dân cư vào lao động của Việt Nam trong tương lai, 3 kịch bản phát trển dân số được xây dựng và có thể sử dụng trong phàn tích mô hình. Dữ liệu năng lượng Bảng cân bằng năng lượng (EBT) là một đầu vào quan trọng đối với AIM/CGE trong khái quát các nguồn năng lượng và tính toán các hệ số phát thải từ nhiên liệu hóa thạch. Hiện nay, Việt Nam chưa công bố Bảng cân bằng năng lượng chính thức, nhưng có thể tham khảo dữ liệu từ báo cáo Hiện trạng năng lượng Việt Nam năm 2015 – VNEEP, Viện năng lượng cũng cung cấp số liệu bảng cân bằng năng lượng Việt Nam 2005 và 2010. Một nguồn quốc tế khác là dữ liệu từ IEA được cung cấp miễn phí cho phiên bản Bảng cân bằng năng lượng 2015. Như vậy, mặc dù không có dữ liệu cập nhật mới nhất cho năm 2018 nhưng các mô hình có thể sử dụng dữ liệu 2015 trong hoạt động phân tích. Dữ liệu về các công nghệ Đây có thể coi là khoảng trống lớn trong dữ liệu đầu vào mô hình, hiện tại Việt Nam chưa có công bố chính thức nào về danh mục công nghệ hiện trạng và công nghệ giảm nhẹ cho tất cả các ngành kinh tế. Trong khi đó, Nhật Bản là quốc gia phát triển mô hình AIM/CGE đã xây dựng được danh mục gồm hơn 600 công nghệ cho lĩnh vực năng lượng, tổ chức hợp tác quốc tế JICA cũng hỗ trợ Bộ Tài nguyên và Môi trường Việt Nam xây dựng tài liệu “Danh mục Công nghệ Các bon thấp”, đây có thể coi là tài liệu hữu ích cung cấp dữ liệu về công nghệ. Đối với các thông tin bị thiếu, giải pháp tốt nhất là tham khảo từ các nguồn nước ngoài. Dữ liệu về các hệ số phát thải Hệ số phát thải hay hệ số nhiệt trị là phần dữ liệu quan trọng đối với các mô hình liên quan tới phát thải khí nhà kính. Trong các báo cáo kiểm kê khí nhà kính của Việt Nam, phương pháp tính toán được lựa chọn là Bậc 1 (Tier 1 theo IPCC), trong đó, phần lớn các hệ số phát thải được sử dụng có nguồn gốc từ mặc định theo phân nhóm quốc gia. Như vậy, nhóm dữ liệu này không bị thiếu, tuy nhiên, để tăng tính chính xác các dữ liệu liên quan tới hệ số phát thải cần được nghiên cứu theo đặc thù quốc gia và hoàn thiện dần vào cơ sở dữ liệu tính toán. Các kịch bản: Kịch bản phát triển dân số được tham khảo từ các văn bản cụ thể như: Chiến lược phát triển nhân lực Việt Nam thời kỳ 2011-2020 và dự báo kịch bản phát trển dân số tới Việt Nam tới năm 2040. Theo đó, có 3 phương án phát triển dân số là phương án Trung bình, phương án cao và phương án thấp. Qua phân tích với hiện trạng phát triển dân số, phương án phát triển cao phù hợp với xu hướng phát triển dân số Việt Nam và có thể áp dụng vào mô hình. Theo đó, tới năm 2030, dân số Việt Nam dự kiến là 102,9 triệu người. Kịch bản phát triển kinh tế: Theo Chiến lược phát triển kinh tế-xã hội 2011-2020, Việt Nam đặt mục tiêu dến năm 2020, tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm trong nước (GDP) bình quân 7 - 8%/năm. Thực tế thực hiện chiến lược phát triển kinh tế xã hội giai đoạn 2011-2020, đến cuối năm 2018. GDP cả năm 2018 tăng 7,08%, kết quả này phụ hợp với mục tiêu đề ra. Tuy nhiên, do chưa có Quy hoạch thổng thể phát triển kinht tế xã hội trong giai đoạn tiếp theo, mô hình có thể đưa vào giả định xu hướng phát triển này được giữ vững tới năm 2030, tỷ trọng các ngành kinh tế thay đổi theo xu hướng đã được dự báo. Kịch bản năng lượng: Theo quy hoạch điện 7 sửa đổi, phát triển nguồn năng lượng tái tạo cho sản xuất điện được ưu tiên; tăng tỷ lệ điện năng sản xuất từ các nguồn năng lượng tái tạo (không kể nguồn thủy điện lớn và vừa, thủy điện tích năng) đạt Khoảng 7% năm 2020 và trên 10% năm 2030 Kịch bản giảm nhẹ: là kịch bản trong đó áp dụng các giải pháp giảm phát thải khí nhà kính, đây cũng là kịch bản dự báo và quyết định kết quả đầu ra của mô hình. Kịch bản giảm nhẹ được xây dựng nhằm phần tích chính sách giảm phát thải khí nhà kính ở Việt Nam và trọng lâm INDC Việt Nam, mục tiêu giảm phát thải 8% vào năm 2030 so với kịch bản phát triển thông thường và 25% nếu có hỗ trợ từ quốc tế. Để đạt mục tiêu này, 17 phương án giảm nhẹ phát thải KNK lĩnh vực năng lượng dự kiến sẽ được áp dụng. Việc thay đổi công nghệ kéo theo thay đổi các yếu tố sản xuất chính là cú sốc đối với nền kinh tế và là mục tiêu phân tích của các mô hình CGE nói chung và AIM/CGE nói riêng. Kết quả so sánh giữa kịch bản giảm nhẹ và kịch bản thông thường về các số liệu kinh tế xã hội như GDP, thu nhập hộ gia đình, mức độ giảm phát thải… sẽ là căn cứ để các nhà hoạch định chính sách ra quyết định lựa chọn hành động giảm nhẹ phù hợp và có các điều tiết về chính sách. Kết luận và kiến nghị Các hoạt động nghiên cứu cho thấy, mô hình CGE mà cụ thể là AIM/CGE đã được áp dụng trong phân tích chính sách giảm phát thải khí nhà kính ở nhiều quốc gia trên thế giới do có phương pháp luận phù hợp, thể hiện được mối liên kết giữa phát thải khí nhà kính và phát triển kinh tế xã hội. Qua đó đánh giá được các tác động của hành động giảm nhẹ tới phát triển kinh tế nói chung, kết quả mô hình dưới dạng định lượng là căn cứ có nhiều phân tích và hỗ trợ đắc lực cho các nhà hoạch định chính sách.. Áp dụng AIM/CGE với điều kiện Việt Nam hoàn toàn phù hợp về mặt cơ sở khoa học, mô hình có tiềm năng phát triển và ứng dụng đánh giá chính sách giảm phát thải cho các lĩnh vực khác như: nông nghiệp, LULUCF hay quản lý chất thải. Tuy nhiên, trên thực tế vẫn còn một số vướng mắc cần được tháo gỡ. Trước hêt, mô hình được xây dựng trên nền tảng GAMS với nhiều chương trình phức tạp đòi hỏi người sử dụng nắm vững và sử dụng linh hoạt mô hình, đồng thời trang bị công cụ phần mềm bản quyền để thực hiện tốt những cập nhật theo tình hình thực tế. Thứ hai, để có thể đáp ứng tính chính xác của mô hình, Việt Nam cần xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu riêng biệt đặc biệt là đối với dữ liệu công nghệ. Trong trường hợp chưa xây dựng được cơ sở dữ liệu như hiện nay, cần có những thay đổi, hiệu chỉnh phù hợp khi sử dụng nguồn dữ liệu quốc tế. Thứ 3, cần thực hiện thử nghiệm mô hình dựa trên những dữ liệu đã thu thập được để đánh giá và hiệu chỉnh mô hình phù hợp trước khi áp dụng vào thực tế. Cuối cùng là, kết quả mô hình luôn có tính sai số nhất định phụ thuộc vào nguồn dữ liệu và phương pháp luận, mô hình không phản chính xác hoàn toàn thực tế xã hội, vì vậy, kết quả mô hình cần được xem xét kỹ lưỡng và sử dụng như một giá trị tham khảo để đưa ra quyết định cuối cùng. Tài liệu tham khảo Báo cáo cập nhật hai năm một lần lần thứ hai của Việt Nam (BUR2) Chiến lược phát triển kinh tế xã hội giai đoạn 2011 – 2020 Chiến lược phát triển bền vững Việt Nam 2011-2020 Kế hoạch thực hiện thỏa thuận Paris về biến đổi khí hậu (Quyết định Số: 2053/QĐ-TTg ngày 28/10/2016) VNEEP 2015, Energy statistic Vietnam 2015 CIEM 2014, Ma trận hạch toán xã hội (SAM) 2011 Phạm Lan Hương, 2007. Phân tích ảnh hưởng của hội nhập kinh tế quốc tế qua mô hình cân bằng tổng thể Trần Thanh Tú, 2012. Nghiên cứu phát triển các bon thấp bằng mô hình cân bằng tổng thể: Ứng dụng cho Việt Nam Abul Quasem Al-Amin and Abdul Hamid Jaafar and Chamhuri Siwar, 2008. A computable general equilibrium approach to trade and environmental modelling in the Malaysian economy Bundit Limmeechokchai, Puttipong Chunark, Shinichiro Fujimori và Toshihiko Masui. Asian INDC Assessments: The Case of Thailand Hans Lofgren, Rebecca Lee Harris, Sherman Robinson, 2002. A Standard Computable General Equilibrium (CGE) Model In Gams Ian Sue Wing . Computable General Equilibrium Models and Their Use in Economy-Wide Policy Analysis: Everything You EverWanted to Know Jian Xie, Sidney Saltzman, 2000. Environmental Policy Analysis: An Environmental Computable General-Equilibrium Approach for Developing Countries Ken Oshiro, Toshihiko Masui, and Mikiko Kainuma. Quantitative Analysis of Japan’s 2030 Target Based on AIM/CGE and AIM/Enduse Klaus Conrad, 2001. Computable general equilibrium models in environmental and resource economics Lars Bergman, 1991. General Equilibrium Effects of Environmental Policy: A CGE-Modeling Approach Nathan Wajsman, 1994. The Use of Computable General Equilibrium Models in Evaluating Environmental Policy Luz Centeno Stenberg, Mahinda Siriwardana, 2006. Forest conservation in the Philippines: An economic assessment of selected policy responses using a computable general equilibrium model Nobuhiro Hosoe, Kenji Gasawa and Hideo Hashimoto, 2010. Textbook of Computable General Equilibrium Modelling: Programming and Simulations PETER B. DIXON and B.R. PARMENTER, Computable general equilibrium modelling for policy analysis and forecasting Shinichiro Fujimori, Ucok W.R. Siagian, Tomoko Hasegawa. An Assessment of Indonesia’s Intended Nationally Determined Contributions Wei Li, Hao Li, Shuang Sun. China’s Low-Carbon Scenario Analysis of CO2 Mitigation Measures towards 2050 Using a Hybrid AIM/CGE Model