Chính sách hỗ trợ phát triển điện mặt trời và lựa chọn sử dụng hệ thống điện mặt trời áp mái hòa lưới của hộ gia đình: Phân tích bằng thí nghiệm lựa chọn tại Thành phố Hồ Chí Minh

  • Cập nhật: Thứ sáu, 15/1/2021 | 10:52:51 AM

QLMT - Lắp đặt hệ thống điện mặt trời mái nhà đang là xu hướng mới góp phần vào hoàn thành mục tiêu dài hạn phát triển nguồn năng lượng tái tạo tại Việt Nam. Mục tiêu chính của nghiên cứu này là xem xét ảnh hưởng các chính sách khuyến khích việc phát triển loại hình sản phẩm này (ví dụ như giá FiT, thời gian đảm bảo thanh toán) lên hành vi lựa chọn sử dụng loại mặt hàng mới này. Nghiên cứu này sẽ mô hình hóa hành vi lựa chọn sản phẩm điện mặt trời áp mái hòa lưới thông qua dữ liệu khảo sát hộ gia đình tại địa bàn TP. Hồ Chí Minh bằng phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc (Discrete choice experiment - DCE). Kết quả chỉ ra rằng, trừ công suất của hệ thống, tất cả các thuộc tính khác (giá FiT, trợ giá lắp đặt, thời gian đảm bảo thanh toán và sự tiếp cận khoản vay lãi suất 0%) đều ảnh hưởng đúng theo kì vọng tới xác suất chọn lựa lắp đặt hệ thống điện mặt trời. Người dân sẽ sẵn lòng trả thêm từ 513 đến 781 nghìn VND để có được thêm một năm đảm bảo thanh toán. Để có thể được tiếp cận khoản vay không lãi suất dùng để đầu tư cho lắp đặt hệ thống điện mặt trời, đáp viên sẵn sàng trả thêm từ 1.439 đến 2.153 triệu VND.

1. Giới thiệu

Việc bùng nổ sản xuất năng lượng tái tạo, đặc biệt là điện mặt trời tại Việt Nam trong những năm gần đây đã dẫn tới sự xuất hiện của một loại sản phẩm mới là hệ thống điện mặt trời mái nhà với quy mô hộ gia đình. Việc phát triển điện mặt trời áp mái mang lại 2 lợi ích chính, bao gồm giảm sức ép cho ngành Điện trong việc cung cấp điện mà không làm quá tải đường dây truyền tải và mang lại lợi ích kinh tế lâu dài cho hộ gia đình và doanh nghiệp nhỏ. Bằng việc bỏ ra một khoản đầu tư ban đầu, hộ gia đình lắp đặt hệ thống điện mặt trời mái nhà hòa lưới không lưu trữ có thể được hưởng lợi ích kép. Đầu tiên, do công suất điện tiêu thụ trong nhà được cung cấp một phần từ điện mặt trời, hộ gia đình có thể giảm lượng điện tiêu thụ trong gia đình, từ đó giảm tiền điện. Tiếp đến, nếu lượng công suất thừa đẩy lên lưới điện được nhà nước thanh toán tiền, hộ gia đình sẽ có thêm thu nhập.

Thực tế, giá bán điện năng đẩy lưới (feed-in tariff - FiT) này đã được nhiều quốc gia, trong đó có Việt Nam, quy định. Cụ thể, các dự án trên mái nhà hòa lưới từ tháng 4/2017 đến hết tháng 6/2019 sẽ áp dụng cơ chế bù trừ điện năng (net-metering), được thanh toán với FiT là 9.35 cent/kWh và được đảm bảo sẽ không thay đổi trong 20 năm. Các hệ thống sau thời gian này tới hết ngày 31/12/2020 sẽ được hưởng giá FiT mới là 8.38 cent/kWh (khoảng 1943 VND) và cũng được bảo đảm thanh toán trong 20 năm. Tuy nhiên, những hệ thống điện lắp đặt sau thời gian này sẽ phải chờ quyết định khác sẽ ban hành trong tương lai.

Ngoài giá FiT và thời gian đảm bảo thanh toán, một cơ chế hỗ trợ khác mới được đưa ra thử nghiệm gần đây là cơ chế trợ giá. Mặc dù số tiền hỗ trợ cho mỗi kWp lắp đặt còn hạn chế (2-3 triệu VND/lắp đặt 1 kWp) và lãi suất còn cao (trên 12-13%/năm), những chính sách này đã góp phần rất lớn vào việc phát triển điện mặt trời áp mái, đặc biệt trong bối cảnh giá điện sinh hoạt tăng cao và chi phí đầu tư năng lượng mặt trời còn cao so với thu nhập của cư dân.

Mặc dù chính sách hỗ trợ đóng vai trò rất quan trọng, tác động của chính sách này đến cầu sản phẩm điện mặt trời hòa lưới vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ. Nghiên cứu này được thực hiện nhằm phân tích về phía cầu cho sản phẩm điện mặt trời áp mái hòa lưới trong phạm vi các hộ gia đình tại TP. Hồ Chí Minh. Cụ thể, nghiên cứu này sẽ mô hình hóa hành vi lựa chọn sản phẩm điện mặt trời áp mái hòa lưới thông qua dữ liệu khảo sát hộ gia đình tại địa bàn TP. Hồ Chí Minh bằng phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc (Discrete choice experiment - DCE). Một số biến quan trọng về FiT, thời gian đảm bảo thanh toán và trợ giá sản phẩm sẽ được đưa vào để xây dựng tập chọn. 

2. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu chính của đề tài này là phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc (Discrete choice experiment - DCE). Theo Train (2009), khi phải chọn một trong J lựa chọn khác nhau, người ra quyết định sẽ chọn lựa chọn nào tạo ra mức hữu dụng U cao nhất so với những lựa chọn khác. Như vậy, xác suất của một cá nhân thứ n chọn lựa chọn i thay vì j, sẽ là:

chinh-sach-ho-tro-phat-trien-dien-mat-troi-va-lua-chon-su-dung-he-thong-dien-mat-troi-ap-mai-hoa-luoi-cua-ho-gia-dinh-phan-tich-bang-thi-nghiem-lua-chon-tai-Tp.HCM

Trong đó, V là phần có thể xác định được của U. Đây là dạng hàm xác suất có thể được ước lượng dễ dàng bằng phương pháp Maximum log-likelihood thông thường. Tiếp đó, để tính toán phúc lợi (hay WTP) của một thuộc tính nào đó của sản phẩm, ta chia hữu dụng có được/mất đi của thuộc tính đó cho hữu dụng biên của thu nhập (marginal utility of income). Cụ thể, hữu dụng có được/mất đi của thuộc tính k được tính như sau:

chinh-sach-ho-tro-phat-trien-dien-mat-troi-va-lua-chon-su-dung-he-thong-dien-mat-troi-ap-mai-hoa-luoi-cua-ho-gia-dinh-phan-tich-bang-thi-nghiem-lua-chon-tai-Tp.HCM-1

Trong đó, βk là hệ số hồi quy của thuộc tính k của, βthunhap là hệ số của biến thu nhập trong mô hình (Haab & McConnell, 2002).

3. Thiết kế thí nghiệm và khảo sát

Đầu tiên, nghiên cứu sẽ thực hiện thiết kế thí nghiệm DCE và thu thập dữ liệu. Sau khi đã có được các thuộc tính của hệ thống điện mặt trời mái nhà và các mức độ tương ứng thông qua lược khảo lý thuyết, thiết kế trực giao (orthogonal design) sẽ được sử dụng tạo ra các tập chọn (choice set) để sử dụng trong bảng câu hỏi (Bateman và cs, 2002). Cụ thể, 5 thuộc tính sản phẩm được chọn trong nghiên cứu này bao gồm: chi phí (cho mỗi kWp lắp đặt), trợ giá nhà nước (cho mỗi kWp lắp đặt), giá điện đẩy lưới (FiT), thời hạn bảo đảm thanh toán (năm) và vay với lãi suất 0%. Các thuộc tính này được rút ra từ một cuộc phỏng vấn nhóm (focus group) có sự tham gia của 1 chuyên gia về DCE và 1 người dân. Thuộc tính và các mức độ thuộc tính sẽ được đưa vào thiết kế trực giao để kết hợp lại, tạo ra 20 tập chọn. Các tập chọn sau đó sẽ được kết hợp lại để xây dựng bảng câu hỏi.

Bảng 1. Thuộc tính sản phẩm và các mức độ thuộc tính trong thí nghiệm

chinh-sach-ho-tro-phat-trien-dien-mat-troi-va-lua-chon-su-dung-he-thong-dien-mat-troi-ap-mai-hoa-luoi-cua-ho-gia-dinh-phan-tich-bang-thi-nghiem-lua-chon-tai-Tp.HCM-2

Tập chọn minh họa: "Giả sử anh/chị cần lựa chọn một hệ thống điện mặt trời áp mái cho gia đình. Có hai lựa chọn sau đây. Anh/chị sẽ lựa chọn hệ thống điện mặt trời nào?”

Minh họa hai hệ thống điện mặt trời:

chinh-sach-ho-tro-phat-trien-dien-mat-troi-va-lua-chon-su-dung-he-thong-dien-mat-troi-ap-mai-hoa-luoi-cua-ho-gia-dinh-phan-tich-bang-thi-nghiem-lua-chon-tai-Tp.HCM-3

Bảng câu hỏi trong nghiên cứu này bao gồm ba phần chính. Phần đầu tiên được dành riêng để khảo sát về ý thức của đáp viên về các vấn đề môi trường. Cụ thể, có tất cả 18 câu hỏi khảo sát bao gồm kết quả được tổng hợp từ các nghiên cứu trước và câu hỏi liên quan đến chính sách phát triển điện mặt trời tại Việt Nam. Mỗi câu hỏi có phần trả lời được đo bằng thang đo likert (1-5) và điểm số trung bình của 18 câu hỏi sẽ đại diện cho biến nhận thức môi trường trong mô hình. Các câu hỏi trong phần này được tóm tắt như Bảng 2.

Bảng 2. Các câu hỏi khảo sát về nhận thức về môi trường của đáp viên

chinh-sach-ho-tro-phat-trien-dien-mat-troi-va-lua-chon-su-dung-he-thong-dien-mat-troi-ap-mai-hoa-luoi-cua-ho-gia-dinh-phan-tich-bang-thi-nghiem-lua-chon-tai-Tp.HCM-5

Ghi chú: * là các câu hỏi tương quan ngược với chỉ tiêu nhận thức môi trường. ISSP= International Social Survey Programme. WVS = World Values Survey.

Phần thứ hai trong bảng câu hỏi để thực hiện thí nghiệm lựa chọn với đáp viên. Đây là phần chính của bảng câu hỏi. Đầu tiên, kiến thức cơ bản về hệ thống điện mặt trời hòa lưới sẽ được cung cấp đầy đủ cho đáp viên. Cụ thể, phần này chủ yếu tập trung giải thích hệ thống này hoạt động thế nào, giải thích các khái niệm về giá điện đẩy lưới (FiT) và thời gian đảm bảo thanh toán. Sau đó, 10 tập chọn sẽ được đưa ra cho mỗi đáp viên. Mỗi tập chọn có 2 lựa chọn và mỗi đáp viên phải lựa chọn 1 lựa chọn phù hợp.

Bước sau cùng của phỏng vấn là thu thập các thông tin cá nhân của đáp viên. Ngoài ra, một câu hỏi về hóa đơn tiền điện hộ gia đình cũng được đưa vào bảng câu hỏi nhằm xác thực độ tin cậy của câu hỏi thu nhập gia đình. Cụ thể, theo Ha & Nguyen (2017), quan hệ giữa số lượng điện tiêu thụ và thu nhập hộ gia đình là:

chinh-sach-ho-tro-phat-trien-dien-mat-troi-va-lua-chon-su-dung-he-thong-dien-mat-troi-ap-mai-hoa-luoi-cua-ho-gia-dinh-phan-tich-bang-thi-nghiem-lua-chon-tai-Tp.HCM-6

Sau khi đã có được dữ liệu, bước tiếp theo sẽ là xử lý dữ liệu và chạy mô hình kinh tế lượng.

4. Kết quả phân tích

Việc thu thập dữ liệu được thực hiện bằng khảo sát online trong phạm vi TP. Hồ Chí Minh. Việc khảo sát được tiến hành cho đến khi có đủ 100 lượt trả lời hợp lý. Kết quả mô hình sẽ bao gồm các hệ số đại diện cho độ lớn của tác động các thuộc tính sản phẩm/cá nhân lên xác suất chọn. Các kiểm định thống kê liên quan cũng sẽ được thực hiện. Từ kết quả mô hình này, phúc lợi phi sử dụng (non-use welfare; hay còn gọi là phúc lợi nội tại - intrinsic welfare) của thuộc tính thời gian đảm bảo thanh toán và thuộc tính cho vay sẽ được tính toán. Trong mô hình conditional logit, một lựa chọn trong 20 tập chọn sẽ được chọn làm lựa chọn gốc trong mô hình. Một biến giả ASC = 1 sẽ được tạo ra tương ứng với lựa chọn mà mô hình xem xét.

Bảng 3. Ước lượng hữu dụng cho các lựa chọn

chinh-sach-ho-tro-phat-trien-dien-mat-troi-va-lua-chon-su-dung-he-thong-dien-mat-troi-ap-mai-hoa-luoi-cua-ho-gia-dinh-phan-tich-bang-thi-nghiem-lua-chon-tai-Tp.HCM-6

Ghi chú: WTP tính bằng nghìn VND. Tất cả ước lượng WTP nằm trong khoảng tin cậy 95% của kết quả bootstrap Krinsky-Robb. Để đơn giản, kết quả ước lượng các yếu tố cá nhân không được trình bày trong Bảng.

Có thể nhận thấy kết quả dấu của các thuộc tính lựa chọn đều nhất quán với kì vọng dấu. Cụ thể, chi phí càng nhiều và công suất hệ thống càng cao, hữu dụng càng giảm, từ đó xác suất chọn lựa chọn đó càng thấp. Ngoài ra, trợ giá hệ thống, giá FiT cao, thời gian đảm bảo thanh toán dài và có cho vay 0% đều tác động tích cực đến xác suất chọn. Tuy vậy, biến công suất không có ý nghĩa thống kê, hàm ý rằng hệ thống công suất lớn hay nhỏ đều không ảnh hưởng đáng kể tới xác suất chọn. Điều này có thể được giải thích bằng việc hầu hết các đáp viên đã nhận thức được lợi ích của điện mặt trời mái nhà và hiểu được rằng hệ thống có công suất lớn sẽ mang về nhiều lợi ích về tài chính trong tương lai hơn hệ công suất nhỏ. Dấu dương ở biến trợ giá hàm ý rằng khi được trợ giá càng nhiều, xác suất lựa chọn hệ thống sẽ càng cao. Kết quả này tương tự như kết quả của Zander và cs (2019) cho rằng sở thích sử dụng điện mặt trời mái nhà ở Úc chịu ảnh hưởng nhiều nhất bởi chi phí lắp đặt.

Việc tiếp cận khoản vay 0% có ảnh hưởng đáng kể tới xác suất lựa chọn điện mặt trời mái nhà. Ngoài ra, người dân sẵn sàng trả thêm từ 1.439 đến 2.153 triệu VND để có thể có được khoản vay để lắp đặt điện mặt trời. Kết quả này có thể được giải thích bằng việc người trả lời nhận thấy chi phí đưa ra trong các lựa chọn còn quá cao và cho rằng có được khoản vay lãi suất 0% sẽ giúp họ có thể tạo ra thu nhập định kì, từ đó giúp trả nợ dễ dàng hơn. Điều này trái ngược với nghiên cứu của Zander và cs (2019) và có thể được giải thích bằng việc người dân ở Úc tin rằng hệ thống điện mặt trời mái nhà có thể dễ dàng hoàn vốn bằng FiT và không cần trợ cấp của chính phủ.

Thời gian đảm bảo thanh toán có tác động cùng chiều tới xác suất chọn. Cụ thể, kéo dài một năm tăng thời gian đảm bảo thanh toán có tác động tới xác suất chọn mạnh hơn tăng giá bán điện FiT và trợ giá và chỉ kém hơn tác động của tiếp cận khoản vay lãi suất 0%. Theo kết quả ước lượng, người dân sẽ sẵn lòng trả thêm từ 513.000 - 78.000 VND để có được một năm đảm bảo thanh toán.

5. Kết luận và hàm ý chính sách

Đề tài đã mô hình hóa hành vi lựa chọn các hệ thống điện mặt trời áp mái hộ gia đình trong phạm vi TP. Hồ Chí Minh. Nhiều thuộc tính của các lựa chọn sản phẩm được đưa vào mô hình bao gồm chi phí lắp đặt, công suất hệ, giá FiT, trợ giá, thời gian đảm bảo thanh toán và sự tiếp cận khoản vay lãi suất 0%. Dựa trên kết quả, với mục đích khuyến khích người dân sử dụng loại hình năng lượng xanh này, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý chính sách như sau:

Đầu tiên, chi phí lắp đặt và trợ giá lắp đặt là các yếu tố có tác động mạnh tới xác suất chọn. Cụ thể, dưới cách nhìn của hộ gia đình, một triệu giảm giá lắp đặt có tác động tương đương với một triệu trợ giá của Nhà nước. Điều này hàm ý rằng chính sách trợ giá nhà nước sẽ có lợi cho cả nhà cung cấp dịch vụ lắp đặt điện mặt trời thông qua chi phí lắp đặt giảm và doanh số tăng mạnh và cả người dân, thông qua giá lắp đặt ưu đãi hơn. Mặc dù tính khả thi của phương án này cần được nghiên cứu thêm do chi phí trợ giá sẽ là rất lớn, các chính sách trợ giá trước đây, như chính sách trợ giá cho bình nước nóng năng lượng mặt trời, của điện lực đều mang lại kết quả khả quan.

Thứ hai, giá FiT cũng ảnh hưởng mạnh đến xác suất lựa chọn điện mặt trời áp mái của người dân. Kết quả mô hình cho thấy, khi tăng giá FiT 1 ngàn đồng thì tác động của nó đến xác suất chọn sẽ cao hơn một chút nếu so với tác động của việc trợ giá 1 triệu đồng/kWp hệ thống. Tuy vậy, trong bối cảnh giá FiT hiện tại là khoảng 1.900 đồng, tăng giá FiT thêm một ngàn đồng sẽ là một con số rất lớn và ảnh hưởng rất nhiều tới ngân sách nhà nước.

Thứ ba, kết quả ước lượng cho thấy một năm kéo dài thời gian đảm bảo thanh toán giá FiT cho hộ gia đình sẽ có tác động lớn hơn cả trợ giá 1 triệu đồng/kWp hệ thống cho hộ gia đình. Trong bối cảnh thời gian đảm bảo thanh toán hiện tại là 20 năm, việc tăng thêm thời gian thanh toán khoảng 5 năm sẽ ảnh hưởng không đáng kể tới ngân sách nhà nước nhưng sẽ có tác động rất lớn tới xác suất chọn, có thể lớn hơn cả tác động khi trợ giá 5 triệu đồng/kWp hệ thống. Chính vì vậy, nghiên cứu này đề xuất chính sách tăng thời gian thanh toán nên là phương án chính để khuyến khích người dân lắp đặt điện mặt trời mái nhà.

Cuối cùng, việc tiếp cận khoản vay 0% có tác động lớn nhất tới xác suất chọn. Tuy nhiên, kết quả này là chưa đủ để có thể đưa ra hàm ý chính sách do yếu tố thời gian trả nợ chưa được tích hợp vào mô hình. Đây là hạn chế chính của nghiên cứu hiện tại và gợi ý hướng nghiên cứu khảo sát tác động của dịch vụ cho vay tới khả năng lựa chọn mặt hàng điện mặt trời mái nhà.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Bateman, I. J., Carson, R. T., Day, B., Hanemann, M., Hanley, N., Hett, T.,... & Loomes, G. (2002). Economic valuation with stated preference techniques: A manual. UK: Edward Elgar Publishing/

2. Chin, Y. S. J., De Pretto, L., Thuppil, V., & Ashfold, M. J. (2019). Public awareness and support for environmental protection - A focus on air pollution in peninsular Malaysia. PLOS ONE,14(3), e0212206. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0212206

3. De Pretto, L., Acreman, S., Ashfold, M. J., Mohankumar, S. K., & Campos-Arceiz, A. (2015). The link between knowledge, attitudes and practices in relation to atmospheric haze pollution in peninsular malaysia. PloS One,10(12), e0143655. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0143655

4. Ha, Duong. M., & Nguyen, H. S. (2017). Is electricity affordable and reliable for all in Vietnam?. InThe tenth Vietnam Economist Annual Meeting VEAM 2017.

5. Haab, T. C., & McConnell, K. E. (2002).Valuing environmental and natural resources: The econometrics of non-market valuation. Edward Elgar Publishing.

6. Thủ tướng Chính phủ (2017). Quyết định số 11/2017/QĐ-TTg Về cơ chế khuyến khích phát triển các dự án điện mặt trời tại Việt Nam.

7. Thủ tướng Chính phủ (2020). Quyết định số 13/2020/QĐ-TTg Về cơ chế khuyến khích phát triển điện mặt trời tại Việt Nam.

8. Train, K. E. (2009). Discrete choice methods with simulation. UK: Cambridge University Press.

9. Zander, K. K., Simpson, G., Mathew, S., Nepal, R., & Garnett, S. T. (2019). Preferences for and potential impacts of financial incentives to install residential rooftop solar photovoltaic systems in Australia. Journal of Cleaner Production,230, 328-338. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.05.133

PREFERENTIAL POLICIES FOR SOLAR ELECTRICITY

DEVELOPMENT AND THE RESIDENTIAL ROOFTOP

PHOTOVOLTAIC SYSTEM INSTALLATION CHOICE:

AN EXPERIMENT IN HO CHI MINH CITY

• NGUYEN DUY CHINH

• NGUYEN BA ANH

• HUYNH THANH PHUONG

• HOANG HUU DUNG

• HOANG HUU TIEN

Nguyen Tat Thanh University, Ho Chi Minh City

ABSTRACT:

Rooftop photovoltaic system has been emerging recently among urban dwellers as a new product that significantly contributes to long-term energy sustainability. This study is to examine the impacts of preferential policies including FiT, ensured payment period on choice of the on-grid residential rooftop photovoltaic systems of households. This study is conducted by collectting datasets from households living in Ho Chi Minh City with the discrete choice experiment. This studys findings show that except for photovoltaic system capacity, other properties including the FiT price, the installation subsidy, the ensured payment period and the accessibility to the interest-free loan all contributed to choice probability following the expectation. Households are willing to pay an amount ranging from VND513,000 to VND781,000 to secure one additional year of ensured payment. To access the interest-free loan, respondents are willing to pay for an additional amount ranging from VND 1.439 to VND 2.153 million.

Keywords: Solar electricity, discrete choice experiment, rooftop solar power, FiT, Ho Chi Minh City.


NGUYỄN DUY CHINH - NGUYỄN BÁ ANH - HUỲNH THANH PHƯƠNG - HOÀNG HỮU DŨNG - HOÀNG HỮU TIẾN (Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, Thành phố Hồ Chí Minh)
Theo Tạp Chí Công Thương


Tags điện mặt trời Tp.HCM

Các tin khác

Hệ thống thông tin địa lý GIS là phương pháp lập bản đồ và phân tích các sự vật, hiện tượng trên trái đất. Công nghệ GIS kết hợp các thao tác dữ liệu thông thường và các phép phân tích thống kê, địa lý, hình ảnh được cung cấp duy nhất từ các bản đồ. Việc ứng dụng Công nghệ thông tin GIS vào quá trình lập và quản lý quy hoạch là cần thiết. Bởi đây là xu hướng tất yếu của các nước phát triển trên thế giới hiện nay.

Bối cảnh ở Việt Nam hiện nay, nhu cầu xây dựng các nhà khung vẫn rất lớn, nhưng tác động thiên tai lại rất khó lường. Vấn đề nhận biết được tầm quan trọng cung như những ảnh hưởng của khung-tường chèn tác dụng đến kháng chấn của ngôi nhà là vô cùng quan trọng. Bài viết này, sẽ đi sâu phân tích ảnh hưởng của sự tương tác khung -tường chèn trong các tiêu chuẩn thiết kế kháng chấn đối với xây dựng ở Việt Nam.

Thành phố Hồ Chí Minh (TP.HCM) là một trung tâm kinh tế - xã hội có quy mô lớn hàng đầu cả nước. Bên cạnh những thành tựu kinh tế, văn hóa, khoa học, Thành phố còn là một đô thị tập trung đông dân đang gặp phải nhiều vấn đề, như: ô nhiễm môi trường, ách tắc giao thông, quá tải về hạ tầng, y tế, giáo dục,… Để giải quyết các vấn đề đó, đồng thời, để Thành phố phát triển một cách bền vững, tiếp tục giữ vai trò đầu tàu của cả nước, Thành phố đang có chiến lược phát triển thành một đô thị sáng tạo ứng dụng thành tựu của công nghệ thông tin truyền thông theo mô hình của một thành phố thông minh. Bài viết này có mục tiêu đúc kết các quan điểm trên thế giới về thành phố thông minh, quản trị thành phố thông minh, phân tích mô hình đô thị thông minh của TP.HCM, trên cơ sở đó thảo luận về vai trò của nguồn nhân lực cho việc thực hiện chiến lược đó.

Việc tiếp cận được các thông tin môi trường có thể giúp người dân phản hồi cho các cơ quan nhà nước, chủ cơ sở sản xuất, kinh doanh, dịch vụ để giúp các chủ thể này cân nhắc, lựa chọn và đưa ra những quyết định đúng đắn, phù hợp với lòng dân, tăng hiệu quả của công tác quản lý nhà nước trong lĩnh vực bảo vệ môi trường. Tuy nhiên, trên thực tế hiện nay, cơ chế để đảm bảo quyền tiếp cận thông tin môi trường của người dân còn nhiều hạn chế. Bài viết bình luận một số quy định về quyền tiếp cận thông tin môi trường của người dân theo quy định hiện hành, từ đó đề xuất một số biện pháp để nâng cao hiệu quả thực thi các quy định về quyền tiếp cận thông tin môi trường của người dân.

Xem các tin đã đưa ngày:
Tin trong: Chuyên mục này Mọi chuyên mục