Luật thuế môi trường và quản trị điện tử của Trung Quốc chống lại hành vi tẩy xanh của doanh nghiệp như thế nào

Sáo Đá Xanh

14-04-2025

To ensure the health of the prophet of the Bird Village, the disciples scrambled to make preparation: nutritious vegetables, mashed cornmeal, soft rice, herbs, etc. Only fish was absolutely absent because that was the principle of the practice. This one ultimate rule could not be violated.

Trích “No-Fish Dietary”; Wild Wise Weird [1]

Tẩy xanh (greenwashing)—thực tiễn doanh nghiệp phóng đại hoặc bịa đặt các cam kết môi trường—gây tổn hại nghiêm trọng đến niềm tin công chúng và làm chậm tiến trình phát triển bền vững thực chất [2–4]. Trong bối cảnh Trung Quốc chuyển mình theo hướng phát triển xanh, việc giải quyết hành vi tẩy xanh trở nên cấp thiết. Một nghiên cứu gần đây của Ding, Wang và Wu [5] đã đánh giá tác động của Luật Thuế Môi trường (Environmental Tax Law – ETL) ban hành năm 2018 đối với hành vi tẩy xanh, đồng thời phân tích vai trò điều tiết của chuyển đổi số trong ba lĩnh vực: doanh nghiệp, xã hội và chính phủ.

Dựa trên dữ liệu từ 1.275 công ty niêm yết trong giai đoạn 2015–2021, nhóm nghiên cứu đã định lượng hành vi tẩy xanh bằng cách so sánh điểm số ESG công bố với hiệu suất môi trường thực tế của các doanh nghiệp. Phân tích bằng mô hình Difference-in-Differences kết hợp với Double Machine Learning [6] cho thấy ETL giúp giảm đáng kể hành vi tẩy xanh, đặc biệt trong các ngành gây ô nhiễm cao. Bằng cách đánh thuế trực tiếp vào phát thải, luật này tăng chi phí gây ô nhiễm, từ đó hạn chế động cơ báo cáo sai lệch về môi trường.

Một điểm nhấn quan trọng của nghiên cứu là vai trò then chốt của chuyển đổi số trong việc tăng cường hiệu quả chính sách. Trong khi:

• Chuyển đổi số doanh nghiệp nâng cao minh bạch nội bộ,

• Chuyển đổi số xã hội trao quyền giám sát cho công chúng,

thì chính chuyển đổi số trong chính phủ—thông qua chính phủ điện tử, dữ liệu lớn (big data) và hệ thống giám sát thời gian thực—được chứng minh là có hiệu quả mạnh nhất [7,8]. Cơ sở hạ tầng số từ trên xuống này giúp cải thiện thực thi pháp luật, thu hẹp khoảng cách thông tin, và giới hạn khả năng đánh lừa các bên liên quan của doanh nghiệp.

Phân tích sâu hơn cho thấy ETL đạt hiệu quả cao hơn tại:

• Các khu vực có mức thuế môi trường cao hơn,

• Doanh nghiệp thuộc diện bắt buộc công bố ESG,

• Các doanh nghiệp công nghệ cao vốn thường tiềm ẩn rủi ro môi trường khó phát hiện.

Những kết quả này cho thấy: hiệu quả của chính sách không chỉ phụ thuộc vào thiết kế, mà còn vào điều kiện thể chế và bối cảnh địa phương.

Nghiên cứu minh chứng rằng: khi thuế môi trường được thiết kế bài bản và kết hợp với nền tảng quản trị số mạnh mẽ, nó có thể trở thành công cụ hữu hiệu để ngăn chặn hành vi tẩy xanh và thúc đẩy trách nhiệm môi trường đích thực [9]. Điều này củng cố tầm quan trọng của việc tích hợp đổi mới công nghệ vào khuôn khổ chính sách môi trường. Cuối cùng, việc thu hẹp khoảng cách giữa hiệu suất môi trường và hình ảnh công bố là điều kiện tiên quyết để khôi phục niềm tin trong mối quan hệ giữa con người và tự nhiên và hướng tới một tương lai bền vững hơn [10].

Tài liệu tham khảo

[1] Vuong QH. (2024). Wild Wise Weird. https://www.amazon.com/dp/B0BG2NNHY6/ 

[2] Lin X, et al. (2023). ESG greenwashing and equity mispricing: Evidence from China. Finance Research Letters, 58(D), 104606. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104606

[3] Hu S, et al. (2023). Environmental tax reform and greenwashing: Evidence from Chinese listed companies. Energy Economics, 124, 106873. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2023.106873 

[4] Yu EP, et al. (2020). Greenwashing in environmental, social and governance disclosures. Research in International Business and Finance, 52, 101192. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2020.101192 

[5] Ding Y, et al. (2025). Environmental tax law and greenwashing: the moderating role of digitization. Humanities and Social Sciences Communications, 12, 518. https://www.nature.com/articles/s41599-025-04831-x

[6] Chernozhukov V, et al. (2018). Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters. The Econometrics Journal, 21(1), C1-C68. https://doi.org/10.1111/ectj.12097 

[7] Marquis C, Qian C. (2014). Corporate social responsibility reporting in China: Symbol or substance? Organization Science, 25(1), 127-148. https://doi.org/10.1287/orsc.2013.0837 

[8] Chang X, et al. (2021). Efficient detection of environmental violators: A big data approach. Production and Operations Management, 30(5), 1246-1270. https://doi.org/10.1111/poms.13272 

[9] Ho MT, Nguyen DH. (2025). Of Kingfisher and Man. https://philarchive.org/rec/HOOKAW 

[10] Nguyen MH. (2024). How can satirical fables offer us a vision for sustainability? Visions for Sustainability. https://ojs.unito.it/index.php/visions/article/view/11267