Áp lực gia tăng phát thải CO₂ cùng nhu cầu điện năng toàn cầu thúc đẩy quá trình chuyển dịch sang năng lượng tái tạo, song các dự án lại đòi hỏi vốn lớn và rủi ro cao. Nghiên cứu “Financial subsidy optimization to promote renewable energy development for sustainable development goal” của Nguyễn Thị Ánh Tuyết và Phạm Thị Hồng Điệp - giảng viên Trường Đại học Kinh tế cùng các cộng sự công bố trên tạp chí Energy & Environment (2024) xây dựng mô hình tối ưu hóa trợ cấp tài chính, đặc biệt với cơ chế Feed-in Tariff (FIT), nhằm cân bằng giữa lợi nhuận cho nhà đầu tư và gánh nặng ngân sách. Trường hợp nghiên cứu tại Đài Loan cho thấy mức trợ cấp tối ưu có thể đạt mục tiêu công suất NLTT ngay cả khi chi phí hỗ trợ giảm, qua đó cung cấp cơ sở khoa học cho việc thiết kế chính sách khuyến khích năng lượng tái tạo tại các quốc gia đang phát triển.

Sự tăng trưởng kinh tế, gia tăng dân số cùng nhu cầu điện năng toàn cầu đã làm lượng phát thải CO₂ không ngừng tăng, tạo áp lực buộc quá trình chuyển dịch sang năng lượng tái tạo (NLTT) phải diễn ra nhanh hơn. Tuy nhiên, các dự án NLTT thường có quy mô vốn lớn và tiềm ẩn nhiều rủi ro, khiến việc thu hút đầu tư trở nên khó khăn nếu thiếu các chính sách hỗ trợ tài chính. Trong đó, trợ cấp – đặc biệt là cơ chế Feed-in Tariff (FIT) – được coi là công cụ then chốt, song vẫn còn tồn tại hạn chế trong việc xác định mức hỗ trợ tối ưu nhằm hài hòa giữa chi phí ngân sách và lợi ích của nhà đầu tư. Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng một mô hình tối ưu hóa trợ cấp tài chính nhằm đạt được mục tiêu công suất lắp đặt NLTT, đồng thời bảo đảm cân bằng giữa lợi nhuận cho nhà đầu tư và gánh nặng chi tiêu công. 

Nghiên cứu đề xuất một mô hình toán học tích hợp dự báo giá điện và chi phí lắp đặt (dựa trên phương pháp Geometric Brownian Motion), kết hợp với phân tích kinh tế dựa trên dữ liệu thực tế về điều kiện thời tiết, yếu tố kỹ thuật, kỳ vọng của nhà đầu tư, rủi ro thị trường và các kịch bản trợ cấp khác nhau (FIT toàn phần, FIT ròng và phụ phí FIP). Phương pháp được xây dựng nhằm xác định mức trợ cấp tài chính tối ưu, cân bằng giữa chi phí ngân sách nhà nước và lợi ích kỳ vọng của nhà đầu tư. Phương pháp kết hợp mô hình dự báo giá theo hướng tiên lượng và khung đánh giá kinh tế dựa trên dữ liệu thực nghiệm. Trường hợp nghiên cứu cụ thể được triển khai tại Đài Loan.

Kết qủa nghiên cứu cho thấy: (i) trong kịch bản cơ sở, trợ cấp chỉ hiệu quả với hệ thống điện mặt trời nhỏ trong thị trường trung lập rủi ro; (ii) trong kịch bản kết hợp, lợi ích hệ thống tăng tối thiểu 4,5% nhưng vẫn chưa đủ để kích thích mạnh mẽ phát triển năng lượng tái tạo; và (iii) trong kịch bản tối ưu, chính phủ có thể đạt mục tiêu đề ra ngay cả với mức trợ cấp thấp hơn nhờ chi phí lắp đặt giảm. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho việc thiết kế chính sách trợ cấp tài chính hiệu quả nhằm thúc đẩy chuyển dịch năng lượng tại các quốc gia đang phát triển.

Đóng góp mới của bài báo/khuyến nghị, tư vấn, hàm ý chính sách (1.200-2.000 từ)

Bài báo đóng góp quan trọng trong việc xây dựng mô hình tối ưu hóa trợ cấp tài chính cho NLTT, mang lại cả giá trị học thuật và thực tiễn. Kết quả nghiên cứu khẳng định rằng chính phủ có thể đạt được mục tiêu phát triển năng lượng tái tạo mà không nhất thiết phải gia tăng gánh nặng ngân sách, nếu biết tận dụng xu hướng giảm chi phí công nghệ và thiết kế chính sách linh hoạt. Đối với các quốc gia đang phát triển như Việt Nam, nghiên cứu này cung cấp cơ sở tham khảo hữu ích để điều chỉnh chính sách hỗ trợ NLTT, vừa đảm bảo thu hút đầu tư, vừa giảm áp lực tài chính, qua đó góp phần hiện thực hóa mục tiêu phát thải ròng bằng “0” và phát triển bền vững.

Cụ thể các đóng góp mới của bài báo như sau: 

Thứ nhất, đóng góp mới về phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu xây dựng một mô hình toán học mới nhằm tối ưu hóa chính sách trợ cấp tài chính cho NLTT. Khác với nhiều nghiên cứu trước đây thường dựa trên các giả định tĩnh hoặc dữ liệu mô phỏng, mô hình này tích hợp phương pháp dự báo giá điện và chi phí lắp đặt theo quy trình Geometric Brownian Motion (GBM), cho phép phản ánh động thái biến đổi của thị trường năng lượng và chi phí công nghệ theo thời gian. Đây là một cải tiến quan trọng, giúp tăng độ tin cậy và tính thực tiễn của kết quả nghiên cứu.

Thứ hai, đóng góp mới về cách tiếp cận: Mô hình không chỉ xét đến yếu tố chi phí – lợi ích thông thường, mà còn bao gồm các thông số thực tế như điều kiện thời tiết, yếu tố kỹ thuật, kỳ vọng lợi nhuận của nhà đầu tư, rủi ro thị trường và các kịch bản chính sách khác nhau (FIT toàn phần, FIT ròng, phụ phí FIP, ưu đãi thuế). Nhờ vậy, kết quả tối ưu hóa mang tính bao quát hơn, phù hợp với sự đa dạng của nhà đầu tư trong các thị trường có mức độ nhạy cảm rủi ro khác nhau.

Thứ ba, về minh chứng thực nghiệm: Trường hợp nghiên cứu tại Đài Loan không chỉ đưa ra số liệu minh họa, mà còn khẳng định tính hiệu quả của mô hình khi áp dụng vào bối cảnh cụ thể. Ví dụ, nghiên cứu chỉ ra rằng trong kịch bản cơ sở, trợ cấp chỉ thực sự hiệu quả cho các hệ thống nhỏ (<20kW) ở thị trường trung lập rủi ro; còn ở kịch bản tối ưu, nhờ xu hướng giảm chi phí lắp đặt (giảm 16,55% giai đoạn 2025–2030), chính phủ có thể đạt mục tiêu công suất với mức trợ cấp thấp hơn nhiều.

Thứ tư, về khung khuyến nghị: Nghiên cứu không chỉ dừng lại ở việc phân tích hiệu quả của từng chính sách, mà còn đề xuất khung khuyến nghị linh hoạt: đa dạng hóa công cụ trợ cấp, gắn chính sách với xu hướng chi phí công nghệ, đồng thời điều chỉnh mức hỗ trợ phù hợp với đặc điểm từng loại nhà đầu tư (trung lập rủi ro và nhạy cảm rủi ro). Đây là một đóng góp giá trị, hướng tới hài hòa giữa mục tiêu năng lượng bền vững và hiệu quả ngân sách.

Do đó, bài báo đã có những đóng góp quan trọng cả về lý thuyết và thực tiễn trong lĩnh vực tối ưu hóa chính sách năng lượng. Về mặt học thuật, nghiên cứu đã bổ sung và mở rộng khung phân tích tối ưu hóa trợ cấp khi lần đầu tiên tích hợp dự báo giá điện và chi phí lắp đặt theo mô hình Geometric Brownian Motion (GBM) – một công cụ vốn phổ biến trong tài chính nhưng hiếm khi được áp dụng trong lĩnh vực năng lượng tái tạo. Qua đó, nghiên cứu đã lấp khoảng trống còn tồn tại trong các công trình trước đây, vốn thường bỏ sót các yếu tố động thái thị trường, rủi ro và sự khác biệt trong kỳ vọng của các nhóm nhà đầu tư. Bằng việc lồng ghép các yếu tố này, kết quả nghiên cứu trở nên khả thi và sát thực tiễn hơn. Đồng thời, việc kết hợp phân tích định lượng với dữ liệu thực tế còn mở ra nền tảng cho nhiều nghiên cứu tiếp theo, cho phép áp dụng mô hình vào các quốc gia và bối cảnh khác nhau. Về mặt thực tiễn, nghiên cứu mang lại nhiều hàm ý giá trị. Trước hết, kết quả chỉ ra rằng chính phủ hoàn toàn có thể đạt được mục tiêu công suất năng lượng tái tạo mà không cần duy trì mức trợ cấp cao, nếu biết tận dụng xu hướng giảm nhanh chi phí công nghệ. Bên cạnh đó, mô hình còn cung cấp cơ sở định lượng rõ ràng, hỗ trợ nhà đầu tư đưa ra quyết định tài chính trong các kịch bản thị trường khác nhau. Quan trọng hơn, với cơ chế trợ cấp được thiết kế phù hợp, cả nhà đầu tư trung lập rủi ro lẫn nhạy cảm rủi ro đều được khuyến khích tham gia, từ đó góp phần đa dạng hóa nguồn vốn và mở rộng quy mô phát triển thị trường năng lượng tái tạo.

Khuyến nghị và tư vấn chính sách

Từ kết quả nghiên cứu, có thể rút ra nhiều khuyến nghị chính sách quan trọng nhằm nâng cao hiệu quả phát triển năng lượng tái tạo. Trước hết, cần điều chỉnh linh hoạt chính sách trợ cấp theo xu hướng chi phí công nghệ. Chi phí lắp đặt, đặc biệt trong lĩnh vực điện mặt trời, đang giảm nhanh, vì vậy thay vì duy trì mức FIT cố định trong thời gian dài, chính phủ nên xây dựng cơ chế trợ cấp gắn với biến động chi phí thực tế. Điều này vừa giảm áp lực ngân sách, vừa đảm bảo mục tiêu phát triển NLTT. Bên cạnh đó, việc đa dạng hóa công cụ hỗ trợ tài chính là cần thiết; không nên phụ thuộc hoàn toàn vào FIT mà cần kết hợp với ưu đãi thuế, tín dụng xanh hoặc phí phụ cấp FIP có kèm cơ chế trần – sàn để thu hút nhiều nhóm nhà đầu tư và hạn chế rủi ro tập trung chính sách. Nghiên cứu cũng cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa nhà đầu tư trung lập rủi ro và nhạy cảm rủi ro, do đó chính phủ cần thiết kế các gói hỗ trợ phù hợp: FIT cố định và dài hạn cho nhà đầu tư thận trọng, trong khi FIP sẽ hấp dẫn hơn đối với nhóm chấp nhận rủi ro để tìm kiếm lợi nhuận cao. Một khía cạnh quan trọng khác là thiết lập cơ chế giám sát và điều chỉnh định kỳ, bởi các biến số như giá điện, chi phí lắp đặt hay tốc độ đổi mới công nghệ luôn biến động. Nếu không có giám sát thường xuyên, nguy cơ trợ cấp dư thừa gây lãng phí hoặc thiếu hụt kìm hãm đầu tư sẽ rất lớn. Cuối cùng, chính sách trợ cấp cần được thiết kế gắn với mục tiêu dài hạn về phát thải ròng bằng “0”, nhằm đảm bảo sự phát triển của NLTT không chỉ dừng lại ở việc đạt mục tiêu công suất ngắn hạn mà còn đồng bộ với chiến lược năng lượng bền vững và cam kết giảm phát thải trong dài hạn.

Kết quả nghiên cứu mang lại nhiều hàm ý quan trọng cho các quốc gia đang phát triển, đặc biệt là Việt Nam – nơi đang trong tiến trình chuyển dịch năng lượng mạnh mẽ và hướng tới mục tiêu phát thải ròng bằng “0” vào năm 2050. Trước hết, từ bài học của Đài Loan, Việt Nam có thể tham khảo cách kết hợp linh hoạt các công cụ như FIT, ưu đãi thuế và FIP để đa dạng hóa chính sách, đồng thời cần gắn cơ chế hỗ trợ với xu hướng giảm chi phí lắp đặt nhằm tránh tình trạng duy trì mức trợ cấp quá cao gây áp lực ngân sách. Bên cạnh đó, việc thúc đẩy thị trường tài chính xanh thông qua tín dụng xanh và trái phiếu xanh sẽ góp phần bổ trợ cho chính sách trợ cấp, tạo thêm nguồn vốn dài hạn và bền vững cho phát triển NLTT. Một khía cạnh quan trọng khác là phân loại nhà đầu tư để thiết kế cơ chế hỗ trợ phù hợp: doanh nghiệp lớn có khả năng chịu rủi ro tốt có thể hưởng lợi từ FIP, trong khi hộ gia đình hay cá nhân ưa an toàn có thể được khuyến khích bằng cơ chế FIT cố định. Ngoài ra, Việt Nam cần chú trọng xây dựng cơ sở dữ liệu quốc gia về NLTT, bao gồm dữ liệu thời tiết, kỹ thuật và chi phí, nhằm tạo nền tảng cho việc hoạch định và điều chỉnh chính sách dựa trên thực tiễn. Cuối cùng, chính sách trợ cấp cần đảm bảo tính công bằng xã hội, đặc biệt quan tâm đến các nhóm dễ bị tổn thương như hộ gia đình thu nhập thấp, tránh để giá điện NLTT đẩy chi phí sinh hoạt tăng cao. Đây sẽ là yếu tố quan trọng để quá trình chuyển dịch năng lượng tại Việt Nam diễn ra bền vững, công bằng và toàn diện.

>>> THÔNG TIN BÀI BÁO

Nguyen Thi-Anh-Tuyet, Shuo-Yan Chou, Thi-Hong-Diep Pham, and Tiffany Hui-Kuang Yu. "Financial subsidy optimization to promote renewable energy development for sustainable development goal."  Energy & Environment (2024). http://dx.doi.org/10.1177/0958305X241291726

>>> THÔNG TIN TÁC GIẢ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

TS. Nguyễn Thị Ánh Tuyết là giảng viên tại Trường Đại học Kinh tế – ĐHQGHN kể từ năm 2022 đến nay. Bà nhận bằng Tiến sĩ và Thạc sĩ Quản lý Công nghiệp tại Đại học Khoa học và Công nghệ Quốc gia Đài Loan (NTUST). TS. Nguyễn Thị Ánh Tuyết đã có nhiều năm nghiên cứu và giảng dạy tại trường Đại học Công nghệ và Kỹ thuật Quốc gia Đài Loan, cũng như kinh nghiệm nghiên cứu và làm việc tại trung tâm Center of IOT Innovation, và Taiwan Building Technology Center. Lĩnh vực chuyên môn của bà bao gồm năng lượng tái tạo, chuyển dịch năng lượng, chính sách, thị trường carbon, hiệu quả năng lượng, tối ưu tài chính và mô hình ra quyết định.

PGS.TS. Phạm Thị Hồng Điệp là giảng viên cao cấp, Chủ nhiệm Bộ môn Quản lý kinh tế, Phó trưởng Khoa Kinh tế Chính trị, Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN. Với gần 30 năm kinh nghiệm giảng dạy đại học và sau đại học, PGS.TS Phạm Thị Hồng Điệp là chủ biên và đồng chủ biên 2 sách chuyên khảo, 2 giáo trình; đồng tác giả của 6 giáo trình, sách tham khảo và chuyên khảo,; chủ trì và tham gia 11 đề tài nghiên cứu khoa học các cấp, tác giả của hơn 50 công trình nghiên cứu được công bố trên tạp chí chuyên ngành và các kỷ yếu hội thảo khoa học quốc gia, quốc tế thuộc các lĩnh vực Quản lý kinh tế, Kinh tế chính trị Việt Nam. Hướng nghiên cứu chính của bà tập trung vào quản lý kinh tế nhà nước, mô hình nhà nước phúc lợi và thể chế kinh tế Việt Nam.