Môi trườngTrung lập

Việt Nam: Tín chỉ carbon không chỉ là nguồn thu mà là minh chứng giảm phát thải

·
Đã xuất bản 7 giờ trước 2 phút đọc · 303 từ

Tiêu đề gốc

Tín chỉ carbon: Không chỉ để bán lấy tiền

Tín chỉ carbon giúp doanh nghiệp Việt Nam chứng minh kết quả giảm phát thải, qua đó nâng cao khả năng tiếp cận vốn xanh và mở rộng thị trường quốc tế, ngay cả khi doanh thu trực tiếp từ bán tín chỉ còn khiêm tốn, theo lãnh đạo doanh nghiệp và cơ quan quản lý.

Công ty Cổ phần Thành Thành Công – Biên Hòa (TTC AgriS) đã ghi nhận hơn 4.300 tín chỉ carbon từ dự án nông nghiệp hữu cơ và đang triển khai nhà máy Ba Trà chuyên xử lý phụ phẩm nông nghiệp, dự kiến tạo ra 9.600 tín chỉ mỗi năm. Công ty đã ký kết thỏa thuận chuyển giao tín chỉ carbon theo Điều 6.2 với đối tác Singapore.

Ông Trần Tấn Việt, thành viên HĐQT TTC AgriS, cho biết tiền bán tín chỉ carbon không lớn với quy mô tập đoàn, nhưng quá trình này giúp nâng cao uy tín với các quỹ đầu tư và định chế tài chính. "Tín chỉ carbon không đơn thuần như một sản phẩm bán lấy tiền mà có thể là minh chứng về năng lực giảm phát thải, qua đó tạo dựng uy tín và mở cơ hội tiếp cận vốn của doanh nghiệp", ông Nguyễn Ngọc Tùng, Quỹ VinaCarbon thuộc VinaCapital, nhấn mạnh.

Phát biểu trên đồng thuận với quan điểm của ông Nguyễn Tuấn Quang, Phó cục trưởng Cục Biến đổi khí hậu, Bộ Nông nghiệp và Môi trường. Ông Quang cho rằng doanh nghiệp không nên coi bán tín chỉ carbon là mục tiêu chính bởi giá tín chỉ có thể biến động; thay vào đó, chứng minh được kết quả giảm phát thải giúp thực hiện cam kết phát thải ròng bằng 0 và thu hút nguồn lực phục vụ phát triển bền vững.

Chủ đề chính

  • Carbon credits as market-access and finance tool for Vietnamese firms
  • TTC AgriS carbon projects and Article 6.2 agreement
  • CBAM impact on Vietnamese exporters
#carbon credits#emissions reduction#TTC AgriS#VinaCapital#green finance#sustainable development

Cổ phiếu liên quan

Nguồn và phạm vi

Antofin tóm tắt thông tin từ TheLEADER để hỗ trợ theo dõi thị trường. Nhãn cảm xúc và chủ đề là tín hiệu phân loại theo dữ liệu có sẵn, không phải dự báo hay khuyến nghị đầu tư; hãy đối chiếu bài gốc trước khi ra quyết định.