Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động kinh tế của biến đổi khí hậu đến thu nhập trồng lúa ở Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

----------------------

PHẠM THỊ KIM PHỤNG

TÁC ĐỘNG KINH TẾ CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

ĐẾN THU NHẬP TRỒNG LÚA Ở VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2012

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

----------------------

CHƯƠNG TRÌNH GIẢNG DẠY KINH TẾ FULBRIGHT

PHẠM THỊ KIM PHỤNG

TÁC ĐỘNG KINH TẾ CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

ĐẾN THU NHẬP TRỒNG LÚA Ở VIỆT NAM

Chuyên ngành: Chính sách công

Mã số: 603114

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

TS. Đinh Công Khải

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2012

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan luận văn này hoàn toàn do tôi thực hiện. Các đoạn trích dẫn và số liệu sử

dụng trong luận văn đều được dẫn nguồn và có độ chính xác cao nhất trong phạm vi hiểu

biết của tôi. Luận văn này không nhất thiết phản ánh quan điểm của Trường Đại học Kinh

tế thành phố Hồ Chí Minh hay Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 7 năm 2012

Tác giả luận văn

Phạm Thị Kim Phụng

LỜI CẢM ƠN

Hoàn thành luận văn này, tôi xin cảm ơn đến bậc sinh thành và gia đình luôn ủng hộ, khích

lệ tôi chuyên tâm học tập. Tôi rất biết ơn Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright đã tạo

cơ hội và truyền dạy kiến thức kinh tế cho tôi vốn không phải là học viên thuộc khối ngành

Kinh tế theo học chương trình sau đại học này.

Tôi xin cảm ơn các cá nhân và tổ chức đã giúp đỡ tôi rất nhiệt trình trong quá trình thực

hiện luận văn này. Đặc biệt, tôi xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới các cá nhân đã giúp

tôi rất lớn trong quá trình thực hiện luận văn:

Thầy Đinh Công Khải – Viện Trưởng Viện Chính sách công, Đại học Kinh tế

thành phố Hồ Chí Minh đã nhiệt tình hướng dẫn và có những góp ý rất quan trọng

cho tôi trong quá trình thực hiện và hoàn thiện luận văn.

Ông Nguyễn Châu Thoại – Khoa Kinh tế Tài nguyên, Đại học Tài nguyên và Môi

trường thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam đã khơi nguồn ý tưởng cho tôi thực

hiện luận văn này.

Ông Salvatore Virdis – Khoa Sinh thái thực vật học và Địa chất, Đại học Sassari,

Ý và Cô Lê Thị Hạnh – chuyên viên GIS của dự án IMOLA, Huế, Việt Nam đã

giúp tôi rất nhiều trong chuyên môn về GIS.

Ông Ronald Vargas Rojas – chuyên viên quản lý đất của FAO và các người bạn

của ông đã cung cấp tài liệu và dữ liệu số bản đồ phân loại đất thế giới.

Ông Richard Williams – Khoa Xã hội học, Đại học Notre Dame, Mỹ đã giúp tôi

rất lớn về mặt kỹ thuật tính toán tác động biên và dự báo đối với mô hình hồi quy

thông thường và hồi quy phân vị trong phần mềm xử lý và phân tích số liệu Stata.

Đồng hành cùng tôi, luôn có bạn bè và đồng nghiệp, các người đã động viên, chia sẻ và

giúp đỡ tôi rất nhiều trong thời gian vừa qua.

Chân thành cảm ơn tất cả mọi người.

iii

Có câu nói: “Nắng mưa là chuyện của trời, nhưng lúa gạo là chuyện đời đời phải lo”

Quả vậy, việc trồng lúa gạo vốn phụ thuộc rất nhiều vào các yếu tố khách quan như khí hậu và

điều kiện tự nhiên của vùng. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu (BĐKH) hiện nay, quả thật

BĐKH là nỗi lo đặc biệt liên quan đến việc làm và thu nhập của nông dân Việt Nam chiếm

khoảng 80% dân số. Do vậy, nghiên cứu này áp dụng tiếp cận Ricardian để đánh giá mối quan

hệ chủ yếu giữa yếu tố khí hậu (nhiệt độ và lượng mưa) tác động đến thu nhập trồng lúa

(TNTL) của nông hộ Việt Nam. Sau đó, dự báo mức thiệt hại do BĐKH gây ra cho hộ trồng

lúa Việt Nam trong tương lai. GIS được xem là công cụ hỗ trợ lớn trong việc kết nối các bộ dữ

liệu đưa vào mô hình kinh tế lượng như dữ liệu VHLSS 2008, khí hậu, loại đất, độ cao.

Kết quả nghiên cứu 4279 hộ trồng lúa từ bộ dữ liệu VHLSS 2008 cho thấy yếu tố khí hậu có tác động tuyến tính và phi tuyến tính đến TNTL. Nếu nhiệt độ tăng 1oC/tháng thì TNTL của hộ trung bình giảm 425 nghìn đồng/ha/oC nhưng nếu lượng mưa tăng 1mm/tháng thì TNTL của

hộ tăng 3 nghìn đồng/ha/mm. Tuy nhiên, chỉ có tăng lượng mưa vào mùa khô mới có tác động

tích cực đối với TNTL. Giả định các yếu tố khác không đổi ngoại trừ yếu tố khí hậu là thay

đổi; rõ ràng, hộ trồng lúa Việt Nam sẽ chịu thiệt hại hơn bởi BĐKH khi nhiệt độ có xu hướng

tăng cả 2 mùa và lượng mưa tăng lên vào mùa mưa nhưng giảm vào mùa khô. Dự báo vào năm

2050 và 2100, mức độ thiệt hại của hộ trồng lúa dao động trung bình từ 15 nghìn đồng/ha đến

1,6 triệu đồng/ha hay dao động từ 0,1% đến 14% so với thu nhập hộ trồng lúa vào năm 2008.

Trong đó, hai vùng ảnh hưởng nhất đối với BĐKH là vùng Duyên hải Nam Trung Bộ và Nam

Bộ. Ngoài ra, khu vực Trung Du và miền núi phía Bắc có thể trở thành vùng cứu cánh cho nền

nông nghiệp lúa gạo nếu Nhà nước chuyển hướng phát triển cho vùng này ở mức cao hơn.

TNTL còn phản ánh ở loại đất trồng, đặc điểm kinh tế và hành vi của hộ. Hầu hết, các loại đất

trồng lúa hiện nay có tác động tích cực đến TNTL, do đó Luật bảo vệ đất trồng lúa trở nên khả

thi trong mọi tình huống. Hộ chủ động tưới tiêu, hộ bán lẻ cho tiêu dùng và bán sỉ cho tư

thương, hộ sống trong xã có trạm khuyến nông có tác động tích cực rất lớn đến TNTL. Bên

cạnh, cần cân nhắc vấn đề hỗ trợ tín dụng cho nông hộ, quan tâm TNTL nhóm hộ dân tộc thiểu

số, nghiên cứu lại số vụ trong năm để vừa đạt hiệu quả kinh tế và đảm bảo tính mặt nông học

bởi vì đây là các yếu tố tác động tiêu cực đến TNTL. Đề tài hạn chế về dữ liệu khí hậu dài hạn

và thiếu một vài dữ liệu để phân tích sâu hơn cho ngành trồng lúa Việt Nam. Việc định vị vị trí

trồng lúa có thể nằm ngoài phạm vi bao phủ của trạm khí tượng và lệch lạc về mặt không gian,

đều có thể ảnh hưởng kết quả của đề tài.

TÓM TẮT ĐỀ TÀI

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................................... i

LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................................ ii

TÓM TẮT ĐỀ TÀI ............................................................................................................... iii

MỤC LỤC ............................................................................................................................ iv

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU ........................................................... vi

DANH MỤC CÁC BẢNG .................................................................................................. vii

DANH MỤC CÁC HÌNH ................................................................................................... viii

DANH MỤC CÁC PHỤ LỤC .............................................................................................. ix

Chương 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI ...................................................................................... 1

1.1 Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu ................................................................................. 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu ................................................................................................. 3

1.3 Câu hỏi nghiên cứu ................................................................................................... 4

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ............................................................................ 4

1.5 Phương pháp nghiên cứu .......................................................................................... 4

1.6 Bố cục bài nghiên cứu............................................................................................... 4

Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ....................................................................................... 5

2.1 Tiếp cận Ricardian về đánh giá tác động biến đổi khí hậu ....................................... 5 2.1.1 Vận dụng lý thuyết lợi thế so sánh trong sử dụng đất nông nghiệp ............................ 5 2.1.2 Mô hình Ricardian ...................................................................................................... 6

2.2 Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước .................................................................. 8 2.2.1 Các yếu tố khí hậu ảnh hưởng đến thu nhập ròng ...................................................... 8 2.2.2 Các nhóm đất ảnh hưởng đến thu nhập ròng ............................................................ 11 2.2.3 Các đặc điểm kinh tế hộ ảnh hưởng đến thu nhập ròng ........................................... 12

Chương 3: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THU NHẬP TRỒNG LÚA Ở VIỆT

NAM VÀ MÔ HÌNH ƯỚC LƯỢNG............................................................. 14

3.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập trồng lúa ở Việt Nam .................................... 14 3.1.1 Các yếu tố về khí hậu ............................................................................................... 14 3.1.2 Các yếu tố về loại đất ............................................................................................... 16 3.1.3 Các yếu tố liên quan đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ ............................................. 17

3.2 Mô hình ước lượng, chiến lược ước lượng và dữ liệu nghiên cứu ......................... 19 3.2.1 Mô hình ước lượng ................................................................................................... 19 3.2.2 Chiến lược ước lượng mô hình ................................................................................. 20 3.2.3 Dữ liệu nghiên cứu ................................................................................................... 20

Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ............................................................................. 22

4.1 Thống kê mô tả ....................................................................................................... 22

4.2 Ma trận tương quan ................................................................................................. 23

4.3 Kết quả hồi quy các mô hình .................................................................................. 23 4.3.1 Các biến khí hậu tác động đến thu nhập trồng lúa .................................................... 25 4.3.2 Các nhóm đất tác động đến thu nhập trồng lúa ........................................................ 25 4.3.3 Các biến đặc điểm kinh tế - xã hội tác động đến thu nhập trồng lúa ........................ 26

4.4 Tác động biên của các biến khí hậu tác động đến thu nhập trồng lúa .................... 27

4.5 Dự báo ảnh hưởng biến đổi khí hậu đến thu nhập trồng lúa ................................... 29

Chương 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH ........................................................ 32

5.1 Kết luận chính của đề tài ......................................................................................... 32

5.2 Gợi ý chính sách ..................................................................................................... 33 5.2.1 Giảm thiểu BĐKH .................................................................................................... 33 Thích ứng với BĐKH ............................................................................................... 34 5.2.2

5.3 Đóng góp của nghiên cứu ....................................................................................... 37

5.4 Hạn chế của nghiên cứu .......................................................................................... 38

5.5 Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo ....................................................................... 39

TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................... 40

PHỤ LỤC ........................................................................................................................ 44

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU

ANLT : An ninh lương thực

BĐKH : Biến đổi khí hậu

FAO Food and Agriculture Organization : Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên

of the United Nations Hiệp Quốc

ĐBSCL : Đồng bằng sông Cửu Long

GIS Geographic Information System : Hệ thống thông tin địa lý

GSO General Statistics Office : Tổng cục Thống kê

IMHEN Institute Of Meteorology, : Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi

Hydrology and Environment trường

MARD Ministry of Agriculture and Rural : Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn

Development

MONRE Ministry of Natural Resources and : Bộ Tài nguyên và Môi trường

Environment

TNR : Thu nhập ròng

TNTL : Thu nhập ròng từ trồng lúa

UBND : Ủy ban nhân dân

VHLSS Vietnam Household Living : Điều tra mức sống hộ gia đình Việt Nam

Standard Survey

WB World Bank : Ngân hàng thế giới

vii

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1 Thời gian của các mùa theo phân vùng khí hậu ................................................... 15 Bảng 3.2 Số lượng mẫu nghiên cứu theo các nhóm đất ...................................................... 16 Bảng 3.3 Các biến giải thích sử dụng trong mô hình .......................................................... 19 Bảng 4.1 Kết quả hồi quy của mô hình hiệu chỉnh ............................................................. 24 Bảng 4.2 Kết quả phân tích tác động biên của mô hình hiệu chỉnh .................................... 27 Bảng 4.3 Mức biến đổi TNTL theo các khả năng của kịch bản BĐKH.............................. 29

viii

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 2.1 Giá trị của đất đối với sự thay đổi nhiệt độ ............................................................ 7 Hình 3.1 Tổng lượng mưa tháng theo mùa của các vùng khí hậu ...................................... 16 Hình 3.2 Nhiệt độ trung bình tháng theo mùa của các vùng khí hậu .................................. 16 Hình 3.3 Các yếu tố ảnh hưởng TNTL ............................................................................... 18 Hình 4.1 Tác động biên của nhiệt độ và lượng mưa đến TNTL theo vùng khí hậu ........... 28 Hình 4.2 Dự báo mức độ thiệt hại của hộ TNTL do BĐKH theo vùng khí hậu ................. 30

DANH MỤC CÁC PHỤ LỤC

Phụ lục 1 Tình hình sản xuất cây lúa ở Việt Nam, giai đoạn 1990 – 2010 ......................... 44 Phụ lục 2 Nhiệt độ trung bình giai đoạn 2001 – 2010 ........................................................ 45 Phụ lục 3 Tổng lượng mưa giai đoạn 2001 – 2010 ............................................................. 45 Phụ lục 4 Các mốc nhiệt độ đối với các giai đoan sinh trưởng và phát triển cây lúa ......... 46 Phụ lục 5 Bản đồ phân bố điểm trồng lúa và các nhóm đất ................................................ 47 Phụ lục 6 Các mùa vụ trồng lúa của các vùng trong năm ................................................... 48 Phụ lục 7 Kịch bản phát thải trung bình B2 ........................................................................ 49 Phụ lục 8 Các bước xây dựng mẫu nghiên cứu cho đề tài .................................................. 50 Phụ lục 9 Bản đồ chọn điểm nghiên cứu theo vùng khí hậu ............................................... 53 Phụ lục 10 Bảng thống kê mô tả các biến trong mô hình hồi quy ...................................... 54 Phụ lục 11 Bảng ma trận tương quan giữa các biến hồi quy .............................................. 55 Phụ lục 12 Bảng kết quả hồi quy mô hình ước lượng......................................................... 56 Phụ lục 13 Bảng kết quả hồi quy mô hình hiệu chỉnh ........................................................ 56 Phụ lục 14 Xu hướng tác động của các yếu tố khí hậu đến TNTL ..................................... 57 Phụ lục 15 Dự báo TNTL của hộ theo các khả năng của kịch bản BĐKH......................... 58 Phụ lục 16 Bản đồ dự báo tác động BĐKH vào năm 2100 đến TNTL của hộ ................... 59

Chương 1

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1 Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Biến đổi khí hậu (BĐKH) là sự thay đổi trạng thái của khí hậu so với trung bình và/hoặc

dao động của khí hậu duy trì trong một khoảng thời gian dài, thường là vài thập kỷ hoặc

dài hơn (IMHEN, 2011). BĐKH có thể là do các quá trình tự nhiên lâu dài hoặc do hoạt

động của con người làm thay đổi thành phần của khí quyển hay trong khai thác sử dụng

đất. Tuy nhiên, trong vòng 150 năm qua sự thay đổi về khí hậu phổ biến rộng trên các

vùng trên toàn thế giới, nguyên nhân là do hoạt động của con người. Biểu hiện của BĐKH

là sự nóng lên toàn cầu, mực nước biển dâng, các hiện tượng thời tiết cực đoan như bão, áp

thấp nhiệt đới, lũ lụt, hạn hán, lốc xoáy, xâm nhập mặn xảy ra với tần suất bất thường, khó

lường trước được (WB, 2010).

BĐKH đe dọa đến mọi nơi trên thế giới; 5/6 dân số thế giới mà phần lớn các nước đang

phát triển sẽ dễ bị tổn thương nhiều hơn mặc dù 2/3 lượng khí thải nhà kính có trong khí

quyển có nguyên nhân chính gây ra BĐKH chủ yếu do các nước phát triển (WB, 2010).

Hai vùng sẽ phải chịu sự tác động tiêu cực rộng lớn của BĐKH đến sản xuất nông nghiệp

là Châu Á và Châu Phi. Ở Châu Á, sản xuất lúa gạo có thể sẽ giảm 4% trong thế kỷ này. Ở Ấn Độ, nếu nhiệt độ không khí tăng lên 2oC, năng suất lúa sẽ giảm 0,75 tấn/ha. Ở Trung

Quốc năng suất lúa nước trời sẽ giảm từ 5 đến 12% vào cuối thế kỷ này. Ở Việt Nam, tuy

chưa có nhiều số liệu khoa học như những nước khác nhưng có lẽ sẽ không khác biệt nhiều

so với Ấn Độ và Trung Quốc (Dương Văn Chín, 2011).

Việt Nam có diện tích đất khoảng 33 triệu ha với trên 9 triệu ha đất sản xuất nông nghiệp

nhưng trong số đó trên 4,1 triệu ha đất sử dụng cho trồng lúa. Việc sản xuất lúa trong 20

năm gần đây mang đến nhiều thành quả cho kinh tế đất nước nhưng đi kèm theo các nỗi lo.

Phụ lục 1 cho thấy tốc độ tăng của sản lượng sản xuất lúa và năng suất trung bình mỗi năm

trong giai đoạn 2001 – 2010 lần lượt là 2,3%, 2,1% giảm đi so với giai đoạn 1991 – 2000

với tốc độ tăng lần lượt là 2,9% và 5,4%. Riêng về diện tích gieo trồng, giai đoạn 10 năm

trước đó tăng 2,4% nhưng 10 năm gần đây giảm trung bình 0,2%. Sự suy giảm diện tích

trồng lúa là do một phần diện tích đất sử dụng trong nông nghiệp chuyển sang phục vụ

công nghiệp, công trình xây dựng, đô thị hóa. Về mặt lâu dài, điều này sẽ ảnh hưởng đến

khả năng sản xuất và xuất khẩu lúa gạo của Việt Nam. Hơn thế, nước ta nằm trong vùng

khí hậu nhiệt đới, một vấn đề cũng không kém phần quan trọng tác động đến khả năng sản

xuất lúa gạo là BĐKH. WB (2010) đưa ra lời cảnh báo “những loài cây trồng, vật nuôi

nhiệt đới hiện tại sẽ giảm năng suất ngay khi nhiệt độ gia tăng; hiện nay chúng đã trồng

trọt trong điều kiện gần đến giới hạn trên của sự chống chịu nhiệt độ cao”. Theo các kịch

bản BĐKH, xu hướng nhiệt độ ở nước ta đang tăng dần lên và thay đổi lượng mưa không

mong đợi giữa các mùa sẽ gây bất lợi đến năng suất lúa và ảnh hưởng sinh kế của người

trồng lúa. Do vậy, chúng ta cần đo lường tác động kinh tế của BĐKH đến nông hộ trồng

lúa ở Việt Nam và qua đó tìm ra giải pháp nhằm giảm thiểu thiệt hại cho nông hộ trồng lúa

do BĐKH gây ra.

Qua nghiên cứu nông học, chúng ta có thể đo lường tác động BĐKH và dự báo sản lượng

ngành nông nghiệp theo điều kiện thay đổi của môi trường, tuy nhiên nó trở nên tốn kém

và khó khăn cho phần lớn các nước đang phát triển (Kurukulasuriya và Rosenthal, 2003).

Ngoài ra, một phương pháp khác có thể dự báo sản lượng tiềm năng của loại cây trồng

dưới tác động BĐKH là mô hình mô phỏng. Yu và đ.t.g (2010) ước tính sản lượng lúa Việt

Nam sẽ giảm đi 4,3% vào năm 2030 và 7,5% vào năm 2050 dựa theo kịch bản BĐKH của MONRE. Tiếp cận của họ đầu tiên dựa theo mô hình WOFOST1 và sau đó định lượng sản

lượng lúa với các yếu tố đặc điểm kinh tế - xã hội bằng cách sử dụng hàm sản xuất Cobb-

Douglas. Nếu bước làm đầu tiên dành cho các nhà nông học thì bước thứ 2 đặc biệt quan

trọng cho các nhà làm chính sách nhằm tìm ra giải pháp cải thiện sản lượng lúa trong

tương lai. Do đó, phương pháp nghiên cứu này là dựa theo 2 bước (two-pronged approach)

để kết nối điều kiện biến động môi trường và đặc điểm kinh tế - xã hội nhằm đo lường sự

biến đổi sản lượng lúa. Tuy nhiên, những mô hình thế này có xu hướng ước tính quá mức

và chưa tính tới khả năng thích ứng của nông hộ (Kurukulasuriya và Rosenthal, 2003).

Mô hình Ricardian lấy nền tảng giá trị đất đai phản ánh qua năng suất cây trồng và đất đai

nhạy cảm với khí hậu. Nếu điều kiện khí hậu vùng A trong tương lai có khả năng giống

điều kiện khí hậu vùng B hiện nay thì nông hộ ở vùng A trong tương lai sẽ thích ứng và

thực hành giống như nông hộ ở vùng B (Mendelsohn và đ.t.g, 2004). Nhiều nghiên cứu

1 WOFOST viết tắt từ chữ World Food Sutdies (nghiên cứu thực phẩm thế giới) là mô hình mô phỏng sự phát triển của cây trồng hàng năm. Mô hình có thể phân tích sản xuất và sản lượng dự báo ở quy mô khu vực, quốc gia và lục địa bằng cách lập trình các thông số môi trường như loại đất, chế độ nước, các loại thời tiết đại diện cho khu vực nghiên cứu.

thực nghiệm đã dự báo sự ấm lên trái đất sẽ làm giảm TNR trong sản xuất nông nghiệp.

Điển hình là các nghiên cứu như Maddison và đ.t.g (2007) ở 11 nước Châu Phi, Seo và

Mendelsohn (2007) ở 7 nước Châu Mỹ La-tinh, Benhin (2008) ở Nam Phi, cho thấy nông

nghiệp đặc biệt bị tổn thương đối với BĐKH. Ở Trung Quốc, nghiên cứu của Wang và

đ.t.g (2008) cho thấy sự nóng lên của khí hậu toàn cầu dù có chỉ chút thiệt hại nhưng

không hẳn là vấn đề quan ngại đến khả năng tự cung lương thực cho người dân nước họ. Ở

Việt Nam, nghiên cứu của Nguyễn Hữu Dũng và Nguyễn Châu Thoại (2011) xác định ảnh

hưởng BĐKH tác động lên ngành trồng trọt có thể làm giảm 0,6 – 1,3% tổng sản phẩm

quốc nội vào cuối thế kỷ 21.

Trong đề tài này, tác giả cũng dựa theo tiếp cận mô hình Ricardian nhưng khác với nghiên

cứu của Nguyễn Hữu Dũng và Nguyễn Châu Thoại (2011): đề tài nghiên cứu cho lúa gạo

thay vì cho trồng trọt nói chung. Hơn nữa, đề tài đưa thêm các yếu tố về loại đất, bổ sung

thêm một vài đặc điểm kinh tế của hộ gắn liền hoạt động nông nghiệp nói chung như tiếp

cận tín dụng, khuyến nông và nói riêng cho lúa gạo như bàn về số vụ, đầu ra cho lúa gạo.

Ngoài ra, đề tài sử dụng phương pháp hồi quy phân vị nhằm hạn chế các vấn đề mà hồi

quy bình phương tối thiểu thông thường (OLS) gặp phải đối với dữ liệu chéo. Cuối cùng,

tác giả cũng dựa theo kịch bản BĐKH của MONRE nhưng đưa ra các khả năng về tác

động của nhiệt độ và lượng mưa ở các mùa cùng xảy ra hoặc chỉ một yếu tố xảy ra ở một

mùa nào đó bởi vì như chúng ta biết là yếu tố khí hậu khó lường trước được, dường như

nằm ngoài khả năng kiểm soát của con người.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là đánh giá tác động của BĐKH đến TNTL ở Việt Nam

trong tương lai. Từ kết quả nghiên cứu, đề tài đề xuất một số biện pháp nhằm giảm thiểu sự

thiệt hại của hộ trồng lúa dưới tác động của BĐKH.

Mục tiêu nghiên cứu này đồng thời gắn liền với hai trong tám nhiệm vụ mà Chương trình

mục tiêu quốc gia ứng phó với BĐKH năm 2008 đặt ra cho các ngành dự báo tác động

BĐKH. Riêng đối với ngành lúa gạo, lúa gạo gắn liền với đảm bảo ANLT quốc gia, Chính

sách hỗ trợ người sản xuất lúa vừa mới cụ thể hóa trong Nghị Quyết số 42 ban hành ngày

11/5/2012. Do đó, các kết quả phát hiện trong đề tài, tác giả hy vọng góp phần đề xuất

thêm vào các chính sách nhằm cải thiện TNTL cho nông dân chúng ta.

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

Với các mục tiêu trên, đề tài đặt ra câu hỏi nghiên cứu như sau:

- Tác động của khí hậu thông thường hiện nay đến thu nhập của hộ trồng lúa là như

thế nào?

- Dự báo mức độ thiệt hại đối với hộ trồng lúa bị ảnh hưởng bởi BĐKH dựa theo

kịch bản BĐKH là bao nhiêu?

- Giải pháp nào nhằm giảm thiểu mức độ thiệt hại đối với hộ trồng lúa?

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: tác động BĐKH lên TNTL trên một hecta đất canh tác.

Phạm vi nghiên cứu: đề tài chỉ tập trung vào đánh giá về khía cạnh kinh tế do ảnh hưởng

BĐKH lên hộ trồng lúa Việt Nam.

Đơn vị nghiên cứu: ở cấp hộ trồng lúa tại các tỉnh thành cả nước từ bộ dữ liệu VHLSS

2008 được gọi là mẫu nghiên cứu.

1.5 Phương pháp nghiên cứu

Đề tài sử dụng phương pháp định lượng hồi quy phân vị thông qua tiếp cận Ricardian để

đánh giá tác động kinh tế của BĐKH đến TNTL. Nhằm định lượng tác động này, GIS được

xem như công cụ hỗ trợ kỹ thuật rất lớn trong việc gắn kết các dữ liệu không gian vào mẫu

nghiên cứu ở cấp hộ. Chi tiết về cách thức thực hiện nghiên cứu được đề cập tiếp theo

trong Chương 3 và phần Phụ lục.

1.6 Bố cục bài nghiên cứu

Đề tài được chia làm 5 chương. Chương 1 trình bày bối cảnh, vấn đề và câu hỏi nghiên

cứu. Chương 2 đề cập đến lý thuyết nền tảng cho tiếp cận mô hình Ricardian nhằm đánh

giá kinh tế của BĐKH tác động lên nông nghiệp nói chung (lý thuyết này cho rằng giá trị

đất đai phản ánh qua năng suất nông nghiệp). Chương 3 trình bày các yếu tố ảnh hưởng

đến TNTL ở Việt Nam, mô hình ước lượng, chiến lược ước lượng và nguồn dữ liệu.

Chương 4 chủ yếu tiến hành phân tích, giải thích những kết quả nghiên cứu. Chương 5

tóm lược những kết quả chính của luận văn. Qua đó, đưa ra những gợi ý chính sách nhằm

ứng phó với BĐKH. Cuối cùng, đề tài đề cập một số hạn chế trong nghiên cứu này và đề

xuất ra hướng nghiên cứu trong tương lai.

Chương 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Tiếp cận Ricardian về đánh giá tác động biến đổi khí hậu

2.1.1 Vận dụng lý thuyết lợi thế so sánh trong sử dụng đất nông nghiệp

Đất đai là điều kiện vật chất cần thiết cho sự tồn tại của mọi hoạt động, là cơ sở không gian

lưu trữ, cư trú của chúng ta. Trong nông nghiệp, đất có chức năng đặc biệt cung cấp cho

cây trồng: nước, không khí và các chất dinh dưỡng cần thiết để cây trồng sinh trưởng và

phát triển. Dân ta có câu “người sinh nhưng đất không sinh” - đất còn có đặc tính là cố

định và không thể di chuyển trong khi vốn và lao động có thể di chuyển. Do vậy, đất có

tính bền vững, là công cụ sản xuất không thể thay thế trong nông nghiệp. Ở các vùng khác

nhau thì lợi thế từ đất đem lại sẽ khác nhau do năng suất và chất lượng của nông sản phụ

thuộc rất nhiều vào chất lượng của đất. Đất thường gắn với một giá trị kinh tế được thể

hiện bằng giá tiền trên một đơn vị diện tích đất (Đỗ Thị Lan và Đỗ Anh Tài, 2007).

David Ricardo (1772-1823), cha đẻ của trường phái kinh tế cổ điển, đã đề cập tới khái

niệm về “đặc lợi kinh tế đất”. Đặc lợi kinh tế đất có thể hiểu giá trị chênh lệch về mặt năng

suất được tạo ra giữa một mảnh đất này với một mảnh đất kém sinh lợi nhất đối với cùng

một đối tượng sử dụng (ví dụ đất trồng lúa) với cùng yếu tố đầu vào như nhau là lao động,

vốn, phương thức canh tác …. Năng suất được hiểu là khả năng sinh lợi từ đất trong việc

tối đa hóa sử dụng lao động và vốn sẵn có hiện tại. Một trong các chỉ tiêu đánh giá hiệu

quả kinh tế trong sản xuất nông nghiệp được thể hiện qua phương trình sau:

VA = GO – IE (2.1)

VA là giá trị tăng thêm hay giá trị sản phẩm mới tạo ra trong quá trình sản xuất

trong đó:

GO là giá trị sản xuất được tính bằng sản lượng sản phẩm trên một ha đất sản

trên 1 hecta (ha) đất

xuất ra nó nhân với giá bán sản phẩm

IE là chi phí trực tiếp trên 1 ha đất bao gồm: giống, phân bón, thuốc bảo vệ thực

vật, nước và các dịch vụ sản xuất khác như vận tải, thuê đất, dịch vụ khuyến

nông, lãi vay ngân hàng, thuê lao động ngoài v.v...

Tiếp cận Ricardian lấy nền tảng rằng giá trị đất đai phản ánh qua năng suất nông nghiệp.

Với giả định rằng đất nhạy cảm với khí hậu, tiếp cận này đo lường khả năng thay đổi giá trị

đất khi các yếu tố môi trường thay đổi thông qua thay đổi giá trị TNR hiện tại

(Reinsborough, 2003). Nếu năng suất của một loại cây trồng cho thấy khả năng sinh lợi tối

ưu từ đất thì “đặc lợi kinh tế đất” sẽ tương đương TNR/ha đất.

2.1.2 Mô hình Ricardian

Nhiều nghiên cứu trước sử dụng khung phân tích Ricardian thường được trình bày theo

Mendelsohn và Dinar (2004) như sau:

(2.2) (cid:1)(cid:2) = (cid:5) (cid:6)(cid:7)(cid:8)(cid:9)(cid:10)(cid:11)(cid:12)(cid:13)(cid:14) = (cid:5)(cid:15)∑ (cid:6)(cid:17) (cid:18)(cid:17)(cid:19)(cid:20), (cid:22), (cid:23), (cid:24)(cid:25) − ∑ (cid:27)(cid:20)(cid:28)(cid:9)(cid:10)(cid:11)(cid:12)(cid:13)(cid:14)

VA là giá trị tăng thêm hay giá trị sinh lợi từ đất trồng trọt/ha

PLE là thu nhập ròng/ha

Pi là giá trị thị trường của mùa vụ

Qi là sản lượng sản xuất

F là các biến khí hậu

Z là các biến về loại đất

G là các biến thị trường như chi phí tiếp cận thị trường và chi phí vốn

X là chi phí các yếu tố đầu vào (không tính giá trị đất)

R là chi phí giá cả đầu vào

trong đó:

δ là suất chiết khấu trung bình năm

t là thời gian theo năm

Mô hình Ricardian cơ bản được rút gọn còn lại các biến F, Z và G dưới dạng phương trình

như sau:

(2.3) VA = PLE = b0 + b1F + b2F2 + b3Z + b4G + u

trong đó: b0, b1, b2, b3, b4 là các hệ số hồi quy của mô hình

u: phần dư của mô hình

Các yếu tố khí hậu được đánh giá là trung bình tháng theo mùa hơn là theo năm. Theo mô

(cid:29)(cid:30)

hình này, yếu tố khí hậu có tác động phi tuyến tính đối với TNR, ví dụ cho trường hợp

(cid:29)(cid:31) > 0(cid:25).

nhiệt độ như thể hiện Hình 2.1. Khi nhiệt độ tăng năng suất cây trồng tăng lên (cid:19)

(cid:29)(cid:30)

Nhiệt độ ở ngưỡng tối ưu T1, năng suất đạt tới giá trị tối ưu (cid:29)(cid:30)

(cid:29)(cid:31) = 0. Tuy nhiên nếu nhiệt độ (cid:29)(cid:31) < 0(cid:25).

vượt quá ngưỡng này thì năng suất cây trồng giảm và có thể dẫn đến TNR giảm (cid:19)

> 0

3(cid:18) 3(cid:22)

< 0

3(cid:18) 3(cid:22)

n ậ u h n i ợ l y a h a h / t ấ u s g n ă N

Hình 2.1 Giá trị của đất đối với sự thay đổi nhiệt độ

T1

Thay đổi về môi trường (nhiệt độ)

Nguồn: Amiraslany (2010)

Nhằm đo lường sự thay đổi TNR khi giá trị của yếu tố khí hậu tăng lên 1 đơn vị, thì phân

tích tác động biên là vô cùng quan trọng trong mô hình này. Từ phương trình (2.3), công

thức tính tác động biên của một yếu tố khí hậu F (nhiệt độ hoặc lượng mưa) theo mùa i (ví

dụ mùa khô hoặc mùa mưa) sẽ được xác định như sau:

$%&' $(cid:31)(

(2.4) # ) = b+, + 2 b/,(cid:15)F,(cid:28)

trong đó: Fi : trung bình số học của yếu tố khí hậu đó.

Trong một năm, tác động biên của một yếu tố khí hậu đối với TNR sẽ bằng tổng các tác

$%&'

động biên của các mùa trong năm đó.

$(cid:31) ) = ∑(cid:19)b+, + 2 b/, (cid:15)F,(cid:28)(cid:25)

(2.5) #

Để thực hiện công tác dự báo, chúng ta đo lường mức thay đổi TNR từ yếu tố khí hậu dự

báo F so với yếu tố khí hậu hiện tại F0, áp dụng theo công thức sau:

(2.6) ∆(cid:6)(cid:7)(cid:8) = (cid:6)(cid:7)(cid:8)(cid:19)(cid:22)(cid:25) − (cid:6)(cid:7)(cid:8)(cid:19)(cid:22)2(cid:25)

< 0 thì BĐKH gây thiệt > 0 thì BĐKH là có lợi cho TNR; ngược lại nếu ∆(cid:6)(cid:7)(cid:8)

Nếu ∆(cid:6)(cid:7)(cid:8) hại cho TNR.

2.2 Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước

Chúng ta thấy có rất nhiều nghiên cứu thế giới áp dụng tiếp cận Ricardian để đánh giá mối

quan hệ chủ yếu giữa khí hậu và TNR từ nông nghiệp. Bên cạnh, các nghiên cứu đồng thời

đề xuất ra các giải pháp nhằm đối phó BĐKH thông qua các biến kiểm soát như loại đất

đặc điểm kinh tế và hành vi của hộ có ảnh hưởng đến nông nghiệp.

2.2.1 Các yếu tố khí hậu ảnh hưởng đến thu nhập ròng

Thời tiết là trạng thái khí quyển tại một địa điểm nhất định được xác định bằng tổ hợp các

yếu tố: nhiệt độ, áp suất, độ ẩm, tốc độ gió, mưa… Khí hậu thường được định nghĩa là

trung bình theo thời gian của thời tiết, thường là 30 năm theo Tổ chức Khí tượng thế giới

(IMHEN, 2011). Dựa theo các nghiên cứu thực nghiệm trước, khí hậu thông thường hiện

nay là khí hậu với dữ liệu dài hạn, thường 30 năm gần đây.

Trong số các yếu tố thuộc về khí hậu, nhiệt độ và lượng mưa là 2 yếu tố được tìm thấy

trong nhiều nghiên cứu đánh giá mối quan hệ chủ yếu giữa khí hậu và TNR từ nông

nghiệp. Trong nghiên cứu sinh học, nhiệt độ liên quan khả năng quang hợp của cây trồng,

còn lượng mưa cung cấp nước, các yếu tố không thể thiếu trong nông nghiệp. Trong

nghiên cứu địa lý, chính sự biến đổi của nhiệt độ và lượng mưa của các tháng trong năm và

chu kỳ đó được lặp lại qua các năm để người ta phân mùa khí hậu. Do đó, nông dân tận

dụng mùa có lượng mưa thích hợp để bắt đầu vụ canh tác nông nghiệp. Lược khảo các

nghiên cứu trước cho thấy sự tác động của nhiệt độ và lượng mưa theo mùa đến năng suất

nông nghiệp hay TNR từ nông nghiệp thường gắn liền với phương thức tưới tiêu và quy

mô canh tác.

2.2.1.1 Nhiệt độ

Nghiên cứu của Seo và Mendelsohn (2007) ở các nước châu Mỹ La-tinh2 cho thấy nhiệt độ

gây bất lợi cho trang trại quy mô nhỏ nhiều hơn (quy mô nhỏ có diện tích nhỏ hơn 30 ha).

Nhiệt độ vào mùa Hè gây tác động tiêu cực đến đất nước trời nhưng có tác động tích cực

đối với đất tưới tiêu trong khi sự tác động bị đảo ngược lại giữa các loại trang trại đối với

nhiệt độ vào mùa Đông.

2 Nghiên cứu này bao gồm 7 nước Argentina, Brazil, Chilê, Colombia, Ecuador, Uruguay, Venezuela bao gồm các kiểu khí hậu điển hình như kiểu khí hậu nhiệt đới, kiểu khí hậu khô và khí hậu ôn đới

Nghiên cứu của Benhin (2008) ở Nam Phi - nước có khí hậu vừa ẩm và khô của sa mạc và

kiểu khí hậu ôn đới cho thấy nhiệt độ có tác động tích cực lên TNR cho hầu hết các loại

trang trại ngoại trừ trang trại đất khô. Tương tự như nghiên cứu của Seo và Mendelsohn

(2007), nhiệt độ mùa Hè có tác động xấu đối với trang trại đất khô, nhiệt độ mùa Đông,

mùa Xuân mới có lợi cho đất khô.

Nếu hai nghiên cứu trên thực hiện ở Nam bán cầu thì nghiên cứu của Wang và đ.t.g (2008)

ở Trung Quốc thuộc Bắc bán cầu với câu hỏi đặt ra liệu Trung Quốc vẫn có thể tự lo đủ

lương thực trước viễn cảnh của BĐKH hay không, bởi dân số của họ chiếm gần 20% so

với thế giới. Kết quả khẳng định rằng nhiệt độ ấm lên dường như có lợi cho các nông trại

được tưới tiêu nhưng nó sẽ gây thiệt hại đến các nông trại nước trời. Nông trại nhờ nước

trời sẽ thuận lợi chỉ nhiệt độ ấm lên vào mùa Đông. Nhiệt độ cả mùa Hè và mùa Đông đều

có lợi cho nông trại tưới tiêu nhưng tác động này ngược lại vào mùa Xuân và mùa Thu.

Ở Việt Nam, nghiên cứu của Nguyễn Hữu Dũng và Nguyễn Châu Thoại (2011) đưa ra kết

luận là tác động của nhiệt độ đến TNR từ hoạt động trồng trọt rõ rệt hơn so với tác động

của lượng mưa. Nhiệt độ mùa khô có tác động tích cực đến TNR trong đó nông trại nước

trời có tác động tích cực hơn nhiều so với nông trại tưới tiêu chủ động. Nhiệt độ mùa mưa

có tác động tiêu cực đến TNR trong đó tác động tiêu cực của nông trại tưới tiêu chủ động

lớn hơn nhiều so với nông trại nước trời. Tuy nhiên, kết quả đánh giá này cần lưu ý thêm

bởi vì cách tính toán tác động biên cho mỗi yếu tố khí hậu đến TNR có vẻ như bằng 2 lần

hệ số hồi quy của yếu tố khí hậu đó ở dạng phi tuyến tính.

Nghiên cứu của Ajetomobi và đ.t.g (2010) thực hiện ở 20 vùng trồng lúa lớn ở Nigeria,

nước cũng nằm ở Bắc bán cầu và có kiểu khí hậu nhiệt đới gần giống Việt Nam, trong đó

vùng miền Nam nằm cận xích đạo hưởng lượng mưa dồi dào hơn vùng miền Bắc với khí

hậu khô. Diện tích trồng lúa trung bình là 3,76 ha/hộ - cao gấp 5 lần so với diện tích trung

bình trồng trọt cũng như trồng lúa ở Việt Nam. Nghiên cứu mối quan hệ giữa nhiệt độ và

TNTL, kết quả cho thấy nhiệt độ hoàn toàn không có lợi cho TNTL trong năm đối với đất

tưới tiêu lẫn đất nước trời, trong đó đất nước trời càng thiệt hại hơn. Nhiệt độ tăng vào

tháng 2 có lợi cho đất tưới tiêu nhưng bất lợi cho đất nước trời. Nhiệt độ cao hơn ở tháng

7, và tháng 10 bất lợi cho đất tưới tiêu lẫn nước trời. Nhiệt độ tăng lên vào tháng 4 thì có

lợi cho cả đất tưới tiêu lẫn nước trời và đây cũng là thời điểm bắt đầu lịch mùa vụ lúa cho

đất tưới tiêu và đất khô (đặc biệt vùng đất thấp) - tháng làm đất và gieo cấy.

Như vậy, trang trại đất quy mô nhỏ sẽ là đối tượng cần quan tâm và việc sử dụng hệ thống

tưới tiêu vào mùa phù hợp sẽ làm giảm sự thiệt hại của nhiệt độ đến thu nhập của cả hai

loại trang trại. Qua đây, chúng ta thấy việc sử dụng tưới tiêu có thể mang lợi cho nông trại

trước cái nóng của mùa Hè ở một số nơi nhưng nó chưa hoàn toàn mang xu hướng chung.

2.2.1.2 Lượng mưa

Lượng mưa có tác động rất lớn đến hoạt động nông nghiệp truyền thống, bởi nó là nguồn

cung nước tự nhiên mà không cần sự can thiệp của con người. Ngày nay, hệ thống tưới tiêu

được phát triển, lấy nước từ các nguồn nước khác hoặc từ nước mưa được dự trữ để cung

cấp nước cho cây trồng vào các thời điểm cần thiết. Nếu việc canh tác mà không thể sử

dụng bất kỳ hình thức nào để cung cấp nước, thường đi cùng các vùng đất khô gọi là canh

tác nhờ vào nước trời. Lượng mưa còn đóng vai trò quan trọng trong việc xác định lịch

mùa vụ cũng như canh tác thêm vụ trong năm đối với loại cây ngắn ngày.

Nghiên cứu của Seo và Mendelsohn (2007) cho thấy lượng mưa tăng lên có tác động tích

cực cho quy mô trang trại lớn và nhỏ có sử dụng hệ thống tưới tiêu tuy nhiên nếu trang trại

sử dụng nước trời thì quy mô trang trại nhỏ mới có tác động tích cực đến TNR còn quy mô

trang trại lớn bị thiệt hại.

Nghiên cứu của Benhin (2008) ở Nam Phi (tổng lượng mưa năm trung bình chưa tới 450

mm/năm trong khi tốc độ bay hơi nước tương đối cao 1500mm/năm) cho thấy lượng mưa

có tác động tích cực đến TNR cho cả trang trại sử dụng tưới tiêu và nhờ vào nước trời,

trong đó tác động tích cực ở vụ canh tác Đông Xuân cho các trang trại tưới tiêu nhưng

trang trại nhờ nước trời thì tác động tích cực vào vụ Hè Thu (nhờ mùa mưa rơi vào vụ Hè

Thu).

Nghiên cứu của Wang và đ.t.g (2008) cho thấy lượng mưa tăng lên nhìn chung có tác động

tích cực lên toàn bộ nông trại cả nông trại tưới tiêu và nhờ nước trời, nhưng trong đó tác

động tích cực chỉ thấy chủ yếu ở mùa Đông. Mặc dù hệ thống nông nghiệp Trung Quốc sử

dụng hệ thống tưới tiêu rất lớn nhưng vấn đề quan ngại lớn là vùng đất tưới tiêu có thể trở

thành vùng nhờ nước trời nếu nguồn nước khan hiếm.

Nghiên cứu của Ajetomobi và đ.t.g (2010) cho thấy nhìn chung lượng mưa tăng lên có đất

tưới tiêu trong khi đó thiệt hại đối với đất khô. Đối với nông trại tưới tiêu, chỉ lượng mưa

tăng lên vào tháng 2 mới có tác động tích cực TNTL trong khi đó thì thời điểm này lại có

tác động tiêu cực đối với nông trại nhờ nước trời.

Như vậy, qua các nghiên cứu trên cho thấy tác động lượng mưa đến TNR mỗi nơi mỗi

khác tùy vào loại đất tưới tiêu và đất nhờ nước trời. Nhìn chung TNR từ đất nhờ nước trời

sẽ thuận lợi nếu canh tác rơi vào thời điểm có lượng mưa tự nhiên.

2.2.1.3 Biến đổi các yếu tố khí hậu

Xu hướng BĐKH nhìn chung trên thế giới là nhiệt độ tăng và lượng mưa biến đổi bất

thường, có thể tăng và giảm không mong đợi ở một số nơi.

Ở vùng xứ nóng, đặc biệt Châu Phi, Maddison và đ.t.g (2007) cho thấy năng suất nông

nghiệp dự báo vào năm 2050 giảm từ 1,3 – 30,5% trong đó Burkina Faso và Nigeria là các

nước xứ nóng hơn sẽ chịu tổn thất nhiều hơn các nước ở xứ mát như Ethiopia và Nam Phi. Nghiên cứu của Benhin (2008), nếu nhiệt độ tăng 3,9oC và lượng mưa giảm 8% vào năm 2050 thì TNR của trang trại Nam Phi có thể giảm 5%; nếu nhiệt độ tăng 9,6oC và lượng

mưa giảm 15% vào năm 2100 thì ước tính mức thiệt hại lên đến 31%. Ajetomobi và đ.t.g

(2010) thực hiện nghiên cứu chỉ riêng cho ngành trồng lúa ở Nigeria cho thấy nếu nhiệt độ tăng 2oC và lượng mưa giảm 5% vào năm 2100 thì TNTL giảm 8,5%, đất nhờ nước trời sẽ

thiệt hại nhiều hơn lên đến 52%; tuy nhiên đất tưới tiêu có lợi từ BĐKH lên đến 21%.

Ở vùng khí hậu ôn đới, nghiên cứu của Wang và đ.t.g (2008) diễn giải rằng ấm lên của khí

hậu toàn cầu chỉ gây chút ít thiệt hại. Bởi vì, phần lớn các trang trại Trung Quốc sử dụng

hệ thống tưới tiêu (60% so diện tích đất canh tác), còn lại đất canh tác nhờ nước trời phần

lớn nằm ở vùng có khí hậu ôn hòa và mát mẻ.

Ở vùng khí hậu lục địa mát lạnh gần cực, nghiên cứu của Reinsborough (2003) dự báo nền

nông nghiệp Canada vẫn hưởng từ BĐKH lên đến 1.5 triệu đô-la CND/ha nếu nhiệt độ tăng 2,38oC còn lượng mưa tăng 3,4% vào năm 2020.

Như vậy, các nghiên cứu trên cho thấy BĐKH đang gây bất lợi đến TNR trong nông

nghiệp cho các nước càng gần xích đạo với mức độ ảnh hưởng xấu càng cao hơn. Các

vùng ở vĩ độ cao hơn đặc biệt nằm ở Bắc bán cầu mức độ thiệt sẽ giảm thậm chí chuyển

sang hướng có lợi từ BĐKH.

2.2.2 Các nhóm đất ảnh hưởng đến thu nhập ròng

Qua lý thuyết lợi thế so sánh trong sử dụng đất nông nghiệp, cho rằng giá trị đất đai phản

ánh qua năng suất nông nghiệp. Như vậy, các loại đất khác nhau sẽ ảnh hưởng đến TNTL

cũng khác nhau. Đặc tính của loại đất thường dựa theo hệ thống phân loại đất, trong đó hệ

thống phân loại đất FAO-UNESCO được đánh giá hệ thống phân loại mới nhất dựa vào lý

thuyết quá trình hình thành và kế thừa hệ thống phân loại trước đây của Mỹ - Soil

Taxonomy. Công tác nghiên cứu và phân loại đất trong hệ thống này hiện đang cập nhật và

hoàn thiện dần, cơ bản hệ thống bao gồm bốn cấp: phân theo nhóm đất chính, dưới nhóm

là đơn vị đất, dưới đơn vị là đơn vị phụ và sau cùng là pha đất. Ở một phạm vi nghiên cứu

lớn như vùng, quốc gia, khu vực, đánh giá các loại đất dựa theo nhóm đất chính là chủ yếu

hoặc chi tiết hơn là theo đơn vị đất.

Nghiên cứu của Seo và Mendelsohn (2007) ở châu Mỹ La-tinh đánh giá các nhóm đất

chính như Cambisols, Ferralsols, Phaeozems, Luvisols, Arenosols, Vertisols và Yermosols

mang lại lợi ích cho canh tác trang trại. Nghiên cứu của Benhin (2008) ở Nam Phi thì

Acrisols, Arenosols có tác động tích cực đến TNR còn Vertisols và Xerosols thì ngược lại.

2.2.3 Các đặc điểm kinh tế hộ ảnh hưởng đến thu nhập ròng

Một trong những thuận lợi lớn của tiếp cận Ricardian là bao gồm khả năng thích ứng của

nông hộ phù hợp với điều kiện tự nhiên. Khả năng thích ứng này một phần đã thể hiện qua

giá trị TNR. Rõ ràng, nông hộ muốn tối đa lợi nhuận thì họ hẳn phải chọn loại cây trồng,

vật nuôi thích hợp và tính toán sao cho giá trị đầu ra là cao nhất và chi phí đầu vào là thấp

nhất có thể được. Bên cạnh, sự có mặt các biến kiểm soát thể hiện qua đặc điểm kinh tế -

xã hội nhằm đo lường những hành vi nào của nông hộ nên khuyến khích, những chính sách

của Chính phủ liệu có phù hợp hay không. Dưới đây nhiều biến được tìm thấy trong nhiều

nghiên cứu trước cũng như nhấn mạnh một số biến có tác dụng cải thiện TNR đáng kể.

Trình độ giáo dục của chủ hộ được đánh giá như khả năng tiếp cập, áp dụng công nghệ

canh tác tiên tiến và thông tin về giá cả thị trường tốt hơn (Mendelsohn và đ.t.g, 2004).

Kinh nghiệm của nông hộ kỳ vọng tỷ lệ thuận với thu nhập nông hộ.

Giới tính của chủ hộ cũng ảnh hưởng đến TNR trong vài nghiên cứu. Chủ hộ là nam có thể

mang lại TNR cao hơn do giảm chi phí thuê lao động bên ngoài. Một giải thích khác cho

rằng chủ hộ là nữ giới, phần đông có thể xem như mất đi một lao động tiềm năng

(Kurukulasuriya và Ajwad, 2004).

Sức lao động rất quan trọng đối với các nước đang triển khi nông nghiệp vẫn còn phụ

thuộc nhiều vào lao động tay chân. Các hộ nhiều thành viên có thể cung cấp nhiều lao

động cho hoạt động canh tác của họ do đó kỳ vọng sẽ làm tăng TNR.

Chăn nuôi gia súc là hoạt động kết hợp với trồng trọt để tăng thu nhập. Đặc biệt ở các

nước Châu Phi chăn nuôi gia súc ở vùng đất khô có đặc lợi kinh tế từ đất cao hơn so với

đất có tưới tiêu (Seo và Mendelsohn, 2008).

Việc làm phi nông nghiệp cũng là cách để đa dạng hoạt động sinh kế của mình đối với

nông dân do đó kỳ vọng sẽ làm tăng TNR trong nông nghiệp.

Diện tích canh tác tỷ lệ thuận với TNR. Nhiều nghiên cứu trước cho kết quả ngược lại

(Mano và Nhemachena, 2007, Wang và đ.t.g, 2008 và Ajetomobi và đ.t.g, 2010).

Hệ thống tưới tiêu là yếu tố rất quan trọng trong mô hình, là yếu tố được tìm thấy nhiều

nhất trong các nghiên cứu tiếp cận Ricardian. Do đó, mô hình nghiên cứu thường phân

theo mô hình đất tưới tiêu và mô hình đất nhờ nước trời, để cho thấy lợi ích đáng kể của

đất chủ động được nước hơn đất nhờ vào nước tự nhiên.

Tiếp cận điện nhằm nâng cao việc sử dụng máy móc do đó kỳ vọng sẽ tỷ lệ thuận với TNR

Tiếp cận thị trường mua bán, sự có mặt các điểm mua bán sẽ làm thuận tiện cho nông hộ

mua sắm vật dụng cần thiết cho sản xuất cũng như cơ hội để nông sản được bán và có thể

bán giá cao được. Ngoài ra, Bán sản phẩm cho ai được xem là yếu tố quan trọng ảnh

hưởng đến TNR trong nghiên cứu (Kurukulasuriya và Ajwad, 2004). Trong số các đối

tượng liệt kê như chợ ở địa phương, chợ ở đô thị, tư thương, doanh nghiệp nhà nước và đối

tượng khác thì kết quả cho thấy việc bán cho tư thương có lợi nhuận cao nhất, sau đó là

chợ ở đô thị và chợ ở địa phương.

Tiếp cận khuyến nông có lợi cho nông dân trong việc tiếp nhận thông tin và các dịch vụ

công tốt nhất để phục vụ nông nghiệp.

Tiếp cận tín dụng thường liên quan tới hoạt động nông nghiệp đặc biệt ở các nước đang

phát triển. Sự trợ giúp của Chính phủ trong hoạt động cấp vốn và tín dụng để giúp người

nông dân đầu tư vào hoạt động nông nghiệp có hiệu quả vì thế kỳ vọng sẽ làm tăng sản

lượng nông nghiệp và TNR cho người nông dân.

Bên cạnh đó, một số chiến lược thích ứng hiện nay mà nhiều nghiên cứu đề cập liên quan

nhận thức nông dân trong điều kiện khí hậu đang thay đổi là rất quan trọng nhằm thực hiện

nhiều hành động kết hợp tức thời. Các hành động đó là trồng cây ngắn ngày, cây chịu hạn,

thay đổi mùa vụ và luân canh hợp lý, dịch vụ khuyến nông hiệu quả, và tiếp cận thông tin

dự báo thời tiết sớm.

Chương 3

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THU NHẬP TRỒNG LÚA Ở

VIỆT NAM VÀ MÔ HÌNH ƯỚC LƯỢNG

3.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập trồng lúa ở Việt Nam

Ở Việt Nam, TNTL cũng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố đã đề cập ở chương trước. Do vậy,

đề tài chú trọng việc mô tả cách chọn các yếu tố phù hợp với đặc điểm về tự nhiên và kinh

tế - xã hội của nước ta liên quan tới ngành lúa gạo. Bên cạnh, bàn về diện tích đất cho lúa,

số vụ trồng lúa, đặc điểm dân tộc, đầu ra cho lúa gạo là các vấn đề quan tâm hiện nay sẽ

được nhấn mạnh trong đề tài này.

3.1.1 Các yếu tố về khí hậu

Người Việt có câu: “Nắng tốt dưa, mưa tốt lúa”. Qua đó, chúng ta thấy nhiệt độ và lượng

mưa có tác động rất lớn đến khả năng sinh trưởng cây trồng cũng như cây lúa. Quan sát dữ liệu khí hậu 10 năm gần đây, nhiệt độ nước ta dao động khoảng 23,5 – 24,5oC/tháng (Phụ

lục 2: Hình 1) còn lượng mưa trung bình khoảng 1700 – 2200 mm/năm (Phụ lục 3: Hình

1), gấp hai lần lượng mưa trung bình thế giới là 860mm/năm. Đối với trồng lúa, nhiệt độ tối ưu cho các giai đoạn phát triển của nó dao động khoảng 18 – 33oC, riêng giai đoạn nảy mầm có thể chịu được 40oC (Phụ lục 4) còn lượng mưa trên 1200mm/năm có thể xem như

cung cấp đủ nước (Nguu Nguyen Van, 2004).

Ngoài ra, lúa có thể trồng nhiều vụ gắn với các mùa kết hợp trong năm như Đông Xuân,

Hè Thu, Thu Đông. Tuy nhiên việc phân biệt 4 mùa Xuân, Hạ, Thu và Đông thường thích

hợp cho các nước có kiểu khí hậu ôn đới khi mà sự biến động nhiệt độ các tháng đáng kể

hơn nhiều so với sự biến động lượng mưa các tháng trong năm (Wikipedia, 2012). Nước ta

nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới, lượng mưa có sự khác biệt giữa các tháng là rất lớn, lớn

hơn so với sự khác biệt của nhiệt độ (Phụ lục 2: Hình 2 và Phụ lục 3: Hình 2). Do đó,

người ta dựa theo thời lượng mưa để phân thành 2 mùa là mùa mưa và mùa khô.

Nguyễn Hữu Dũng và Nguyễn Châu Thoại (2011) đã xác định các yếu tố khí hậu là nhiệt

độ và lượng mưa của mùa khô từ tháng 11-2007 đến tháng 4-2008, và mùa mưa từ tháng 5

đến tháng 10-2008, riêng từ Thừa Thiên Huế đến Khánh Hòa mùa mưa từ tháng 6 đến

tháng 11-2008. Theo cách xác định này, tác giả áp dụng tính toán và kết quả cho thấy

nhiều tháng được xác định tháng vào mùa mưa có tổng lượng trên 100mm/tháng. Theo

Đoàn Văn Điếm và đ.t.g (2008), thời điểm và số tháng trong mùa mưa có thể khác nhau ở các phân vùng khí hậu3.

Lê Thị Thanh Nghị (2011) định nghĩa về mùa mưa như sau: “Xác định theo trung bình số

học của lượng mưa tháng: Mùa mưa là một chuỗi tháng liên tục, có lượng mưa trung bình

tháng không dưới 100mm, trong đó tháng thứ nhất là tháng bắt đầu, tháng có trị số lớn nhất

là tháng cao điểm và tháng cuối cùng là tháng kết thúc mùa mưa”. Theo định nghĩa trên, đề

tài xác định mùa mưa ở mỗi vùng là dựa theo tổng lượng mưa đo được ở phần lớn các trạm

thuộc vùng khí hậu đó và phần lớn các tháng liên tục trong năm trong giai đoạn 2001- 20104 là từ 100mm/tháng trở lên, còn mùa khô là các tháng còn lại.

Vùng I II III

IV5

V VI VII

Mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 10 từ tháng 4 đến tháng 9 từ tháng 4 đến tháng 9 từ tháng 5 đến tháng 10 hoặc từ tháng 8 đến tháng 1 năm sau từ tháng 8 đến tháng 12 từ tháng 4 đến tháng 11 từ tháng 5 đến tháng 11

Mùa khô từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau từ tháng 10 đến tháng 3 năm sau từ tháng 10 đến tháng 3 năm sau từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau hoặc từ tháng 2 đến tháng 7 từ tháng 1 đến tháng 7 từ tháng 12 đến tháng 3 năm sau từ tháng 12 đến tháng 4 năm sau

Nguồn: Tác giả tính toán theo nguồn MARD và tổng hợp theo Đoàn Văn Điếm và đ.t.g (2008).

Bảng 3.1 Thời gian của các mùa theo phân vùng khí hậu

Quả vậy, theo Bảng 3.1 áp dụng cho dữ liệu khí hậu của 10 năm gần đây, cho thấy sự phân

hóa lượng mưa theo mùa (Hình 3.1) có sự khác biệt hơn nhiều so với nhiệt độ (Hình 3.2).

Bên cạnh, Hình 3.1 cho thấy lượng mưa cả hai mùa tăng dần đến vùng duyên hải Nam

Trung Bộ với lượng mưa rất cao sau đó giảm dần đến vùng Nam Bộ. Hình 3.2 cho thấy

nhiệt độ mùa mưa và mùa khô phân hóa rõ rệt ở các vùng của miền Bắc và giảm dần vào Nam; ở miền Nam không có sự khác biệt nhiều giữa nhiệt độ 2 mùa, chỉ khoảng 0,5oC.

3 Việt Nam nằm trong vị trí tọa độ từ 102°10′ đến 109°21′ kinh độ đông; và 8°30′ đến 23°22′ vĩ độ Bắc, với nhiều loại địa hình: đồi núi trung du, đồng bằng, ven biển. Chính sự khác biệt về vĩ độ và sự khác biệt địa hình nên khí hậu có khuynh hướng khác biệt theo từng vùng. Bảy vùng khí hậu bao gồm Đồng Bằng và Trung Du Bắc Bộ, Đông Bắc, Tây Bắc, Bắc Trung Bộ, Duyên hải Nam Trung Bộ, Tây Nguyên, Nam Bộ tương ứng các ký hiệu vùng I, II, III, IV, V, VI, VII trong các Bảng và Hình liên quan các vùng khí hậu. 4 Đề tài chọn dữ liệu dài hạn (đáng ra là 30 năm trở lại chứ không phải 10 năm do hạn chế tiếp cận dữ liệu) thay vì một năm cụ thể nhằm xác định nhiệt độ và lượng mưa thông thường tránh sự đột biến một năm cụ thể. 5 Tiểu vùng khí hậu từ Bắc Bắc trung bộ (Thanh Hóa, Nghệ An và Hà Tĩnh) mùa mưa từ tháng 5 tới tháng 10. Tiểu vùng từ Quảng Bình tới Hải Vân mùa mưa từ tháng 8 tới tháng 1 năm sau và mùa mưa chính là mùa đông.

ng mưa tháng theo mùa Hình 3.2 Nhiệt độ trun Hình 3.1 Tổng lượng mư ………. của các vùng khí h a các vùng khí hậu ……..…mùa của các vùng khí h trung bình tháng theo a các vùng khí hậu

0C/tháng

mm/tháng 400

300

200

100

III

VI VII

III

VII

cả nước

V vùng khí hậu vùng khí hậ

vùng khí hậu vùng khí h

mùa mưa

mùa khô

mùa mưa

ưa mùa khô

Nguồn: Tác giả tính toán tính toán và vẽ theo nguồn dữ liệu của MARD (2001 a MARD (2001-2010)

Theo khả năng tổng hợp các thông tin c p các thông tin của tác giả, xu hướng tác động c ng của nhiệt độ và lượng

mưa phân theo mùa khô và mùa m a phân theo mùa khô và mùa mưa đến TNTL vẫn chưa thể hiện rõ ràng n rõ ràng để có thể đặt ra

các dấu hiệu kỳ vọng cho mô hình cho mô hình định lượng ở phần sau.

3.1.2 Các yếu tố về loại ề loại đất

Theo dữ liệu đất của FAO a FAO (2009), Việt Nam có khoảng 16 nhóm đấ ất chính, mà chủ yếu là

nhóm đất xám, đất glây, đ lây, đất phù sa, đất tầng mỏng, đất cát, đất đỏ vàng, vàng, đất nứt nẻ, đất nâu

đen, đất hữu cơ … (Phụ ụ lục 5). Trong đề tài này, các biến loại đất đư t đưa vào mô hình là 3

nhóm đất chính chiếm tỷ ỷ lệ cao theo Bảng 3.2. Bên cạnh, tác giả chú tâm t chú tâm tới nhóm đất cát

phổ biến các vùng gần bi n biển bởi vì ngoài tập trung ở 2 vùng đồng bằ ằng rộng lớn ở hai đầu

đất nước, vị trí trồng lúa ng lúa phân bố ở vùng dọc theo ven biển miền Trung. n Trung.

Trong 4 nhóm đất được s c sử dụng trong nghiên cứu này, nhóm đất phù sa t phù sa được biết đến là có

lợi cho sự phát triển cây tr n cây trồng. Các nhóm đất khác như đất xám, đấ ất cát, đất đỏ vàng, đất

nâu đen được tìm thấy có tác y có tác động tích cực đến TNR trong nghiên c ghiên cứu của Benhin (2008)

và nghiên cứu của Seo và Mendelsohn (2007). Theo Seo và Mendelsohn (2007). Theo đó, tác giả kỳ v vọng các đất trồng lúa

thuộc nhóm đất phù sa, t phù sa, đất xám, đất cát có tác động tích cực đến TNTL n TNTL, ngoại trừ nhóm

đất glây chưa xác định rõ xu h nh rõ xu hướng tác động.

Bảng

Tỷ lệ

- đất xám - đất glây - đất phù sa - đất tầng mỏng - đất cát - đất đỏ vàng - đất nứt nẻ - đất nâu đen - đất hữu cơ

ng 3.2 Số lượng mẫu nghiên cứu theo các nhóm đ Nhóm đất chính Nhóm

Acrisols Gleysols Fluvisols Leptosols Arenosols Ferrasols Vertisols Luvisols Histosols Tổng Nguồn: Tác gi

40,52 33,75 15,92 2,79 2,39 1,56 1,36 1,3 0,41 100,00 Tác giả tính toán theo nguồn FAO (2010) và GSO (VHLSS, 2008) n FAO (2010) và GSO (VHLSS, 2008)

theo các nhóm đất ẫu Số lượng mẫu ợ 1901 1901 1583 1583 747 747 131 131 112 112 73 64 61 19 4691 4691

3.1.3 Các yếu tố liên quan đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ

Giống như các nghiên cứu trước, các đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ thường được xét đến

là tuổi, giới tính, trình độ giáo dục của chủ hộ, số người trong hộ. Trong đó, trình độ giáo

dục là yếu tố đáng quan tâm bởi qua các cuộc điều tra cho thấy nông dân nghỉ học trung

bình khoảng lớp 6, lớp 7 trong hệ 12 năm. Trình độ giáo dục thấp có thể làm hạn chế nông

hộ trong khả năng tiếp cận thông tin, và thích ứng trước sự thay đổi và áp dụng những kỹ

thuật canh tác mới, hiệu quả hơn. Một yếu tố cũng không kém phần lưu ý là yếu tố dân tộc.

Hộ dân tộc thiểu số phần đông rất khó khăn trong giảm nghèo (Ngân hàng phát triển châu

Á, 2006 trích từ Yu và đ.t.g, 2010). Kết quả nghiên cứu của họ đã cho thấy năng suất trồng

lúa của hộ dân tộc thiểu số kém sinh lợi hơn so với hộ dân tộc Kinh.

Các đặc điểm liên quan hoạt động trồng lúa như hình thức tưới tiêu, diện tích gieo trồng, số

vụ, loại đất canh tác là các yếu tố rất quan trọng tác động đến TNTL. Hình thức tưới tiêu là

yếu tố chính được tìm thấy trong nhiều nghiên cứu trước. Việc sử dụng hệ thống tưới tiêu

để chủ động nước được xem như là công nghệ trồng lúa tiên tiến góp phần thành công vào

cuộc “cách mạng xanh” trong nông nghiệp. Nhờ đó, diện tích gieo trồng tăng lên, tăng số

vụ lên 2 - 3 vụ trong năm, tăng sản lượng cũng như bù vào diện tích trồng lúa bị mất đi do

chuyển đổi mục đích sử dụng đất hiện nay. Phụ lục 6 cho thấy thời gian cây lúa trên ruộng

dường như lắp kín trong năm, đặc biệt những nơi 3 vụ. Về vấn đề số vụ, Tô Văn Trường

(2009) đề cập nhiều vùng lúa tập trung sản xuất lương thực như ĐBSCL luân canh 3 vụ lúa

quanh năm, không cắt được mầm mống dịch bệnh làm giảm năng suất. Hơn nữa, 3 vụ có

thể làm ảnh với khả năng phục hồi của đất nông nghiệp về mặt lâu dài (Nguyễn Bảo Vệ,

2009). Vậy nếu không trồng lúa vụ 3 nên trồng xen canh cây khác hay để đất trống. Liệu

chăng đa dạng hóa cây trồng hay độc canh cây lúa sẽ tốt hơn. Yu và đ.t.g (2010) cho thấy

nếu xét trên phạm vi quốc gia thì đất chuyên trồng lúa có tác động tích cực đến năng suất

lúa, tuy nhiên ở các vùng khác nhau thì kiểu tác động khác nhau.

Quy cho cùng các yếu tố liên quan thị trường và thị trường đầu ra cho lúa gạo là rất quan

trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến TNTL. Đó là khoảng cách thị trường có ảnh hưởng đến

TNTL như thế nào, lúa gạo có được bán hay không, bán lúa gạo cho ai đạt hiệu quả kinh tế

hơn. Kurukulasuriya và Ajwad (2004) nghiên cứu các nông trại quy mô nhỏ ở Srilanka cho

thấy nông sản được bán cho tư thương có lợi nhuận cao nhất, sau đó là chợ ở đô thị và chợ

ở địa phương. Trong đề tài này, tác giả cũng cho rằng lúa gạo bán ra ngoài có thể mang lại

lợi ích kinh tế cao hơn so với việc giữ lại (không bán: chiếm 39% trong mẫu nghiên cứu) 6

và nếu bán thì bán sỉ cho tư thương và bán lẻ cho tiêu dùng có thể mang lại lợi ích kinh tế

cao hơn so với bán cho các đối tượng khác (chiếm chưa đến 1% trong mẫu nghiên cứu bao

gồm doanh nghiệp nhà nước, doanh nghiệp ngoài nhà nước và khác).

Ngoài ra, trong bối cảnh phát triển kinh tế nông thôn hiện nay, các yếu tố như việc làm phi

nông nghiệp, tín dụng, hệ thống khuyến nông được quan tâm rất nhiều. Nếu hộ tiếp cận

được các yếu tố này thì năng suất cây trồng cũng như TNTL của họ kỳ vọng sẽ tăng lên.

Cuối cùng, do hạn chế tiếp cận thông tin, do chưa đủ dữ liệu nghiên cứu nên việc xét thiếu

các yếu tố có ảnh hưởng TNTL là không tránh khỏi hoặc dùng biến thay thế. Ví dụ: tổng

diện tích gieo trồng trong năm có thể thay thế cho biến số vụ lúa trong năm bởi dữ liệu

chưa phân tách rõ các vụ. Wang và đ.t.g (2008) đã sử dụng biến diện tích được logarit

nhằm nghiên cứu việc kiểm soát đất giao cho nông hộ. Kết quả cho thấy diện tích tỷ lệ

nghịch với TNR (kết quả cũng tương tự nếu sử dụng dạng bậc hai). Ngoài ra, các thông tin về xã không đầy đủ là một hạn chế về dữ liệu7.

Qua các phân tích trên, khung phân tích đánh giá tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến

TNTL ở Việt Nam được minh họa ở Hình 3.3.

Hình 3.3 Các yếu tố ảnh hưởng TNTL

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu trước

6 Đối với hộ không bán thì giá để tính thu nhập áp dụng theo giá bình quân năm tại thị trường địa phương. 7 Liên quan về các thông tin đặc điểm của xã, bộ dữ liệu cung cấp thông tin của 1755 xã trong số 1976 xã mà có mẫu nghiên cứu.

3.2 Mô hình ước lượng, chiến lược ước lượng và dữ liệu nghiên cứu

PLE = b0 + [(b1 TeRa + b2 TeRaSq) + (b3 TeDr + b4 TeDrSq) + (b5RaRa + b6 RaRaSq) +

(b7 RaDr + b8 RaDrSq)] + [b9 SAc + b10 SGl + b11 SFl + b12 SAr] + [b13 Age + b14 Sex +

b15 Educ + Ethn b16 + b17 HoSi + b18 Rice + b19 Irri + b20 Area + b21 MiMa +

(3.1)

b22 ReTa + b23 NoFa + + b24 Cred b25 Exte] + u

u: là phần dư của mô hình

3.2.1 Mô hình ước lượng Theo khung phân tích Hình 3.3 và công thức (2.3), mô hình ước lượng được triển khai như sau:

PLE là biến phụ thuộc thể hiện TNR từ trồng lúa của nông hộ mà dưới đây gọi TNTL, đơn vị tính triệu đồng/ha. Dưới đây các biến độc lập từ phương trình (3.1) được mô tả dưới bảng sau

Bảng 3.3 Các biến giải thích sử dụng trong mô hình

Stt Kí hiệu

Định nghĩa

Đơn vị tính

Dấu kỳ vọng

oC/tháng

TeRa

+/-

(oC/tháng)2

TeRaSq

+/-

oC/tháng

TeDr

+/-

(oC/tháng)2

TeDrSq

+/-

mm/tháng

RaRa

+/-

(mm/tháng)2 +/-

RaRaSq

mm/tháng

RaDr

+/-

(mm/tháng)2 +/-

RaDrSq

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

SAc SGl SFl SAr Age Sex Edu Ethn HoSi Rice

năm lớp người

+ +/- + + + + + - + +

Irr

Area

20 21 MiMa ReTa 22

ha/năm

+/- + +

NoFa

Cred

Exte

Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa mưa Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa mưa bình phương Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa khô Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa mưa Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương Tổng lượng mưa tháng trung bình của các tháng mùa khô Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương Nhóm đất xám Nhóm đất glây Nhóm đất phù sa Nhóm đất cát Tuổi của chủ hộ Giới tính của chủ hộ (1: Nam; 0: Nữ) Trình độ giáo dục chủ hộ từ không đi học đến lớp 12 Dân tộc (1: người dân tộc; 0: người kinh) Số lượng người trong hộ Hình thức canh tác (1: độc canh; 0: đa canh) Hình thức tưới tiêu (1: tưới tiêu chủ động; 0: tưới tiêu bị động) Tổng diện tích trồng lúa gồm các vụ trong năm Bán sỉ cho tư thương Bán lẻ cho tiêu dùng Có sản xuất kinh doanh hoặc việc làm phi nông nghiệp (1: có; 0: không có) Tiếp cận tín dụng (1: còn nợ; 0: không còn nợ) Tiếp cận khuyến nông (1: xã có trạm khuyến nông; 0: xã không có trạm khuyến nông)

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu trước

3.2.2 Chiến lược ước lượng mô hình

Đề tài sử dụng phương trình (3.1) để đo lường mối quan hệ giữa các yếu tố khí hậu hiện

nay và TNTL. Sau đó, chúng ta thay thế các yếu tố khí hậu hiện tại với các yếu tố khí hậu

được dự báo để lượng hóa mức độ tác động kinh tế của BĐKH đến TNTL.

Với dữ liệu chéo, phương pháp hồi quy thông thường (OLS) có thể gặp các vấn đề như

phương sai thay đổi, đa cộng tuyến, ảnh hưởng của giá trị ngoại lai và tự tương quan. Điều

này làm thiên lệch kết quả ước lượng. Nhằm hạn chế các vấn đề trên, một số nghiên cứu

trước (Benhin, 2008 và Mano và Nhemachena, 2007) đã sử dụng phương pháp hồi quy

phân vị. Phân vị được hiểu là giá trị trong mẫu có tính đến thứ vị trong mẫu sau khi được

sắp xếp, một giá trị thường hay dùng trong phân vị là trung vị. Giá trị ngoại lai thường làm

thay đổi giá trị trung bình của mẫu trong khi trung vị thì có thể không thay đổi trong mẫu.

Các tác giả này cho rằng mục đích của hồi quy phân vị là ước lượng giá trị trung vị của

biến phụ thuộc thay vì ước lượng về giá trị trung bình của biến phụ thuộc trong hồi quy

OLS, loại bỏ vấn đề của giá trị ngoại lai và làm hạn chế thiên lệch ước lượng; do đó khắc phục vấn đề phương sai thay đổi trong hồi quy OLS8. Benhin (2008) đề cập rằng đa cộng

tuyến do sự có mặt quá nhiều biến giải thích trong mô hình và nói chung vấn đề này không

hoàn toàn triệt tiêu.

Trong phần mềm phân tích Stata 11, lệnh cho hồi quy phân vị là qreg. Khả năng giải thích của hồi quy phân vị là Pseudo R2 thay cho R2 trong hồi quy OLS. Mức ý nghĩa thống kê

của các hệ số hồi quy sẽ dựa theo kiểm định t hoặc Pvalue có sẵn trong bảng kết quả hồi quy.

Theo kinh nghiệm, giá trị tuyệt đối của t không nhỏ hơn 2 hoặc Pvalue không lớn hơn 10%

thì hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê.

3.2.3 Dữ liệu nghiên cứu

Đề tài sử dụng các dữ liệu như sau:

Bộ dữ liệu điều tra mức sống hộ gia đình Việt Nam năm 2008 (VHLSS 2008) được thực

hiện bởi GSO. Đây là dữ liệu nền tảng để xác định 4691 mẫu nghiên cứu cho đề tài. Mẫu

nghiên cứu bao gồm các hộ trồng lúa trong 12 tháng qua tính từ thời điểm điều tra dựa theo các dòng thông tin về lúa: lúa tẻ cả năm9, lúa nếp cả năm, lúa đặc sản. Các thông tin kèm

8 Để khắc phục phương sai thay đổi, một số nghiên cứu trước sử dụng hồi quy OLS có Robust. 9 Tổng cộng của 4 loại: lúa tẻ Đông Xuân, lúa tẻ Hè Thu, lúa tẻ Thu Đông, lúa tẻ nương rẫy. Các thông tin này có thể không phân tách được nếu trường hợp nông hộ không thể nhớ rõ từng loại.

theo mẫu nghiên cứu bao gồm thông tin thu nhập hộ trồng lúa, đặc điểm kinh tế - xã hội

của hộ, của chủ hộ, của xã.

Dữ liệu khí hậu dựa theo nguồn của IMHEN trên trang điện tử của MARD, bao gồm nhiệt

độ trung bình tháng và tổng lượng mưa tháng trong giai đoạn 2001-2010 của 120 trạm khí tượng của 57 tỉnh thành cả nước10.

Dữ liệu đất của FAO là dữ liệu GIS dạng Raster có độ phân giải là 30 arc-second11, với

phạm vi bao phủ toàn thế giới. Theo phiên bản v1.10 cập nhật đến ngày 25/3/2009, thế giới

có 28 nhóm đất chính, 153 đơn vị đất, đơn vị phân loại nhỏ hơn là đơn vị đất phụ và pha

đất chưa thấy đề cập.

Dữ liệu về kịch bản BĐKH của MONRE đã công bố vào năm 2009, dự báo sự thay đổi

nhiệt độ, lượng mưa, mực nước biển dâng các thời kỳ từ 2030 đến 2100 của bảy vùng khí

hậu ở Việt nam. Trong đề tài này, chúng ta sử dụng kịch bản phát thải trung bình (B2) theo

như MONRE đề xuất cho các Bộ, ngành và địa phương làm định hướng ban đầu để đánh

giá tác động của BĐKH cũng như xây dựng kế hoạch hành động ứng phó với BĐKH. Theo kịch bản B2 vào cuối thế kỷ 21, nhiệt độ trung bình tăng lên 2-3oC, lượng mưa nhìn chung

tăng lên từ 1-8% so thời kỳ năm 1980-1999 tùy theo vùng, tuy nhiên lượng mưa sẽ tăng lên

vào mùa mưa và giảm đi vào mùa khô (Phụ lục 7).

Ngoài ra, đề tài còn sử dụng dữ liệu về độ cao SRTM30 do Shuttle Radar Topography

Mission của cơ quan hàng không Mỹ với độ phân giải 30 arc-second nhằm định vị trí trồng

lúa chính xác hơn. Đề tài còn sử dụng dữ liệu bản đồ số có nguồn từ Cục đo đạc và bản đồ Việt Nam 2009 thuộc MONRE, bao gồm các cấp: Tỉnh, Huyện, Xã12. Sự có mặt của dữ

liệu bản đồ số nhằm kết nối bộ dữ liệu VHLSS 2008 với các dữ liệu dạng GIS; cụ thể các

bước của công việc này được trình bày ở Phụ lục 8. Cuối cùng, chúng ta có bộ dữ liệu ở

cấp hộ bao gồm 4279 mẫu nghiên cứu được chọn lại trên bản đồ (Phụ lục 9). 10 Ở miền Bắc có 64 trạm, miền Trung có 39 trạm và miền Nam có 17 trạm. Trong đó, Sơn La và Vinh mỗi tỉnh có đến 8 trạm, tuy nhiên có tỉnh không có trạm nào như Bắc Ninh, Bình Dương, Đồng Nai, Vĩnh Long, Bến Tre và Hậu Giang. 11 Dữ liệu GIS có 2 dạng: Vector và Raster. Dạng Vector vô cùng hữu dụng để miêu tả các đối tượng không gian riêng rẽ để nhận biết các vị trí rời rạc của thế giới thực trong khi đó dạng Raster vô cùng hữu dụng để miêu tả các đối tượng không gian liên tục. Dạng Raster không gian được chia thành các ô lưới đều, thường được gọi là độ phân giải. Độ phân giải 30 arc-second nghĩa là kích thước điểm ảnh là 0,9km hay kích thước ô lưới là 0.81km2, kích thước điểm ảnh càng nhỏ thì chất lượng ảnh càng tốt. 12 Đây là dữ liệu GIS dưới dạng vector gồm dạng điểm (point) là tọa độ UBND của các đơn vị hành chính các cấp, dang đường (line) là ranh giới giữa các đơn vị hành chính các cấp, và dạng đa giác (polygon) là diện tích của các đơn vị hành chính các cấp. Các mẫu nghiên cứu được kết nối vào dữ liệu bản đồ dựa theo code của cấp xã biểu diễn dưới dạng điểm là tọa độ địa lý được xác định tại UBND xã.

Chương 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Thống kê mô tả

Bảng thống kê mô tả cho 4279 mẫu nghiên cứu được trình bày ở Phụ lục 10 (cột giá trị

trung bình thể hiện tỷ lệ % trong mẫu). TNTL được tính theo công thức (2.1) là bằng hiệu

số của tổng thu nhập từ trồng lúa cả năm và tổng chi phí cho trồng lúa cả năm của tổng 19

khoản chi phí chia cho số ha trồng lúa của tổng các vụ. Kết quả là TNTL của hộ dao động

từ thua lỗ 18 triệu đồng/ha đến đạt lợi nhận cao nhất là 69 triệu đồng/ha; trung bình là 11,75 triệu đồng/ha. Nhiệt độ trung bình tháng mùa mưa dao động khoảng 19 – 29oC và mức trung bình là 27oC trong khi mùa khô nhiệt độ dao động từ khoảng 12 – 28oC và mức trung bình 22oC. Tổng lượng mưa tháng trung bình mùa mưa dao động khoảng 122 –

708mm, mức trung bình là 249mm trong khi mùa khô lượng mưa dao động 9 – 136mm,

mức trung bình là 47mm. Các nhóm đất chính nghiên cứu là đất xám, đất glây, đất phù sa,

đất cát ven biển với tỷ lệ lần lượt là 38%, 36%, 17%, 2% trong mẫu (biến đất cơ sở là các

nhóm đất khác với 4 nhóm đất đã liệt kê ở trên chiếm 7% trong mẫu). Các biến đặc điểm

kinh tế - xã hội gồm 13 biến. Chủ hộ là Nam chiếm 83%. Độ tuổi của các chủ hộ dao động

từ 20 – 91 tuổi, mức trung bình là 49 tuổi. Trình độ giáo dục của các chủ hộ ở mức trung

bình lớp 7. Hộ người dân tộc thiểu số (không phải là người Kinh) chiếm 21%. Nhìn chung, nông hộ chúng ta canh tác mang tính chất quy mô nhỏ và trung bình13, tổng diện tích trung

bình đạt 0.77ha/hộ. Đất độc canh trồng lúa chiếm 18%, với diện tích trung bình của tổng các vụ là 1,48 ha trong khi đất đa canh14 trung bình là 0,62 ha. Hộ chủ động cho tưới tiêu lên đến 89%15. Về tiêu thụ sản phẩm chủ yếu bán sỉ cho tư thương và bán lẻ cho tiêu dùng

lần lượt chiếm gần 46% và 15% (biến cơ sở là không bán hoặc bán cho các đối tượng khác

như là bán cho doanh nghiệp nhà nước, doanh nghiệp ngoài nhà nước và khác). Bên cạnh,

13 Quy mô nông trại ở nước ta bao gồm 3 mức như sau: quy mô nhỏ nếu diện tích canh tác nhỏ hơn bằng 1ha, từ 1 ha đến 2,5 ha là quy mô nông trại trung bình, lớn hơn 2,5 ha là quy mô trang trại lớn. 14 Đất đa canh là đất có trồng thêm các loại cây khác trong năm như lương thực hoa màu hằng năm, cây lâu năm và cây ăn quả. 15 Trong mẫu nghiên cứu, hộ chủ động tưới tiêu bao gồm sử dụng các công cụ như dùng máy bơm, công cụ tưới tự chảy và dùng sức người để cung cấp nước. Hộ tưới tiêu bị động không sử dụng các cung cụ trên mà nhờ vào nguồn nước trời. Một số ít trường hợp, hộ vừa sử dụng công cụ tưới tiêu và hoàn toàn không tưới tiêu, thì việc xác định dựa vào diện tích trồng lúa nào của hình thức nào nhiều hơn.

hộ có việc làm phi nông nghiệp chiếm 30%16. Hộ hiện vẫn còn nợ và vay nợ trong năm

chiếm tới 47%. Hộ sống trong xã có trạm khuyến nông chỉ chiếm 5%.

4.2 Ma trận tương quan

Phụ lục 11 cho thấy hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc với hầu hết các biến độc lập ở

mức thấp, hệ số tương quan với biến nhiệt độ mùa khô thể hiện nghịch chiều ở mức cao

nhất về trị tuyệt đối là 34%. Các biến độc lập với nhau tương quan cũng ở mức thấp, một

số ở mức trung bình như biến dân tộc với biến loại đất xám ở mức 45%.

4.3 Kết quả hồi quy các mô hình

Kết quả hồi quy phương trình (3.1) ở Phụ lục 12 cho thấy nhiệt độ và lượng mưa của mỗi

mùa đều có tác động tuyến tính và phi tuyến tính đến TNTL và đều có ý nghĩa thống kê

ngoại trừ nhiệt độ vào mùa mưa (bao gồm dạng tuyến tính và phi tuyến tính). Mức độ giải thích mô hình phản ánh qua Pseudo R2 là 13,8% so với nghiên cứu của Mano và Nhemachena (2007) là 18,71%; của Benhin (2008) là 16,99%17.

Các biến kiểm soát trong mô hình như loại đất và nhiều biến về đặc điểm kinh tế - xã hội

của hộ đều có ý nghĩa thống kê. Sau đó, tác giả lần lượt loại bỏ 2 biến không có ý nghĩa

thống kê nhất trong mô hình là biến tuổi và biến việc làm phi nông nghiệp (Phụ lục 13).

Kết quả cho thấy mô hình hiệu chỉnh không làm thay đổi ý nghĩa thống kê của các hệ số

hồi quy còn lại và xu hướng tác động của các biến đó đối với TNTL và mức độ thay đổi

các hệ số hồi quy không đáng kể so với mô hình ban đầu. Mức độ giải thích của mô hình

hiệu chỉnh vẫn là 13,80%. Dưới đây bảng kết quả của mô hình hồi quy hiệu chỉnh được

trích từ Phụ lục 13.

16 Việc làm phi nông nghiệp trong mẫu bao gồm hoạt động sản xuất kinh doanh, dịch vụ phi nông, lâm nghiệp, thủy sản; hoặc chế biến sản phẩm nông, lâm nghiệp, thủy sản của hộ. 17 Các nghiên cứu này cũng sử dụng hồi quy phân vị nhưng mức độ giải thích của mô hình mà họ nghiên cứu cao hơn có thể họ sử dụng yếu tố khí hậu 4 mùa.

Bảng 4.1 Kết quả hồi quy của mô hình hiệu chỉnh

Thống kê t

Hệ số hồi quy -10,38

-0.87

TeRa

-0,86

-0.79

TeRaSq

0,018

0.67

TeDr

3,39***

7.66

TeDrSq

-0,08***

-8.84

RaRa

-0,03***

-5.54

RaRaSq

0,00***

6.55

RaDr

0,08***

5.69

RaDrSq

SAc

SGl

SFl

SAr

Sex

0,00*** 0,85*** 0,92*** 2,25*** 2,67*** 0,19

-7.15 2.9 2.93 6.51 5.14 1.03

Edu

Ethn

HoSi

0,03 -1,09*** 0,09**

1,26 -4.53 2,00

Rice

0,18

0.96

Irr

1,47***

6.34

logArea

MiMa

ReTa

Cred

-0,35*** 1,10*** 1,23*** -0,38**

-3.44 5.92 5.61 -2.79

Exte

0,65**

2.08

Biến thu nhập trồng lúa (triệu đồng/ha/hộ) Biến giải thích trong mô hình Hằng số Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa mưa (oC/tháng) Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa mưa bình phương (oC/tháng)2 Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa khô (oC/tháng) Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương (oC/tháng)2 Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa mưa (mm/tháng) Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương (mm/tháng)2 Tổng lượng mưa tháng trung bình của các tháng mùa khô (mm/tháng) Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương (mm/tháng)2 Nhóm đất xám Nhóm đất glây Nhóm đất phù sa Nhóm đất cát Giới tính của chủ hộ (1: Nam; 0: Nữ) Trình độ giáo dục chủ hộ từ không đi học đến lớp 12 (lớp) Dân tộc (1: người dân tộc; 0: người kinh) Số lượng người trong hộ (người) Hình thức canh tác (1: độc canh cây lúa; 0: đa canh) Hình thức tưới tiêu (1: tưới tiêu chủ động; 0: tưới tiêu bị động) Tổng diện tích trồng lúa gồm các vụ trong năm (ha/năm) Bán sỉ cho tư thương Bán lẻ cho tiêu dùng Tiếp cận tín dụng (1: còn nợ; 0: không còn nợ) Tiếp cận khuyến nông (1: xã có trạm khuyến nông; 0: xã không có trạm khuyến nông)

Trong đó: * mức ý nghĩa 10%; ** mức ý nghĩa 5% và *** mức ý nghĩa 1%

Nguồn: Tác giả thực hiện

4.3.1 Các biến khí hậu tác động đến thu nhập trồng lúa

Dấu của các hệ số hồi quy của các biến khí hậu ở dạng bậc 2 sẽ cho thấy xu hường tác

động của nhiệt độ và lượng mưa lên TNTL. Phụ lục 14 cho thấy đồ thị có dạng hình dạng

chữ U (hệ số hồi quy dương) đối với cả nhiệt độ và lượng mưa vào mùa mưa còn đồ thị có

dạng U ngược (hệ số hồi quy âm) đối với cả nhiệt độ và lượng mưa vào mùa khô.

Vào mùa mưa, cả nhiệt độ và lượng mưa tăng lên sẽ làm giảm TNTL nhưng tác động phi

tuyến tính của nhiệt độ và lượng mưa làm tăng TNTL. Điều này có nghĩa rằng nhiệt độ và

lượng mưa giảm sẽ có lợi cho TNTL.

Vào mùa khô, cả nhiệt độ và lượng mưa tăng lên sẽ làm tăng TNTL. Kết quả này sẽ phù

hợp với thực tế từ tiểu vùng khí hậu Bắc Bắc Trung bộ trở ra miền Bắc - mùa khô thời tiết

lạnh rét, cũng chính là mùa Đông; do vậy sự tăng nhiệt độ và lượng mưa là cần thiết. Tuy

nhiên, tác động phi tuyến tính của nhiệt độ và lượng mưa vào mùa khô làm giảm TNTL.

Như vậy, nhiệt độ và lượng mưa tăng lên cần thiết nhưng không phải tăng mãi mãi.

4.3.2 Các nhóm đất tác động đến thu nhập trồng lúa

Bảng 4.1 cho thấy cả bốn nhóm đất chính đều có ý nghĩa thống kê và có tác động rất tích

cực đến TNTL, trong đó nhóm đất cát ven biển và phù sa tốt hơn nhóm đất glây và xám. Điều này phù hợp với thực tế là vùng trồng lúa của nước ta chủ yếu ở đồng bằng ven sông,

ven biển nơi nhận phù sa bồi đắp nhờ hoạt động dòng chảy của sông ngòi và gần nguồn

nước cho cây trồng. Hệ số hồi quy của nhóm đất phù sa là 2,25 được giải thích là nếu hộ

trồng lúa ở nhóm đất phù sa sẽ cao hơn khoảng 2,25 triệu đồng/ha so với hộ trồng lúa ở các

nhóm đất khác (khác với 4 nhóm đất nghiên cứu) với điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Ngoài ra, kết quả cho thấy nhóm đất cát có tác động tích cực nhất, thậm chí cao hơn cả

nhóm đất phù sa. Đây là kết quả rất có ý nghĩa trong việc xác định và kiểm chứng các vị trí

đất đặc biệt có lợi cho cây trồng ngoài đất phù sa thường được biết đến. Hơn nữa, điều

đáng chú ý là đề tài nghiên cứu ở cấp nhóm đất chính chỉ thể hiện tính chất cơ bản nhất của

đất, do đó chưa thể hiện trọn vẹn về mặt thổ nhưỡng học. Ví dụ nhóm đất chính là phù sa –

Fluvisols từ chữ “Fluvius” trong tiếng Latinh nghĩa là sông, chỉ các sản phẩm lắng đọng

phù sa (Đỗ Nguyên Hải và Hoàng Văn Mùa, 2007), đơn vị đất của nhóm đất này bao gồm

loại mùn, loại trung tính ít chua, loại chua, loại bị nhiễm phèn, nhiễm mặn, trong đó đặc

tính chua, mặn, nhiễm phèn hẳn không tốt cho đất.

4.3.3 Các biến đặc điểm kinh tế - xã hội tác động đến thu nhập trồng lúa

Kết quả hồi quy ở Bảng 4.1 cho thấy có một số điểm đáng chú ý liên quan đặc điểm kinh tế

- xã hội của hộ như sau:

Thứ nhất, giống như các nghiên cứu trước, kết quả khẳng định rằng việc nông hộ chủ động

nước tưới tiêu có tác động rất tích cực đối với TNTL so với nông hộ bị động dựa vào

nguồn nước mưa. Dựa theo hệ số hồi quy của biến phương thức tưới tiêu cho thấy, nếu hộ

sử dụng nguồn nước chủ động tưới lúa thì TNTL tăng khoảng 1,47 triệu đồng/ha so với hộ

trồng lúa dựa vào nguồn nước mưa (với điều kiện các yếu tố khác không đổi).

Thứ hai, mô hình cho thấy lúa gạo sản xuất ra bán sỉ cho tư thương và bán lẻ cho tiêu dùng

là tốt hơn so với các đối tượng khác là doanh nghiệp nhà nước, doanh nhiệp ngoài nhà

nước, và khác hoặc không bán. Kết quả cho thấy nếu hộ bán sỉ lúa gạo cho tư thương thì

TNTL tăng khoảng 1,1 triệu đồng/ha còn nếu hộ bán lẻ thì TNTL tăng khoảng 1,23 triệu

đồng/ha so với hộ bán cho các đối tượng khác hoặc không bán (với điều kiện các yếu tố

khác không đổi). Dưới góc nhìn về chi phí giao dịch, rõ ràng việc tiếp cận thị trường bán lẻ

và tư thương là thuận lợi hơn do nó là thị trường tại chỗ, khoảng cách thị trường ngắn hơn.

Bên cạnh, giá bán lẻ và giá bán cho tư thương có thể tốt hơn do giá cả mang tính linh động

hơn so với đối tượng khác nếu sử dụng giá niêm yết. Theo tác giả, kết quả này cũng phản

ánh phù hợp với quy mô sản xuất lúa gạo còn nhỏ (diện tích gieo trồng trung bình

0,77ha/hộ). Do đó, nhằm mục đích thương mại hóa lúa gạo, chúng ta cần mở rộng sản xuất

bằng cách tăng vụ hoặc tăng diện tích đất sử dụng cho lúa. Hiện nay, 3 vụ là số vụ tối đa

trong năm mà một số vùng trồng lúa đạt được đặc biệt miền Trung và miền Nam.

Thứ ba, biến diện tích gieo trồng lúa có tác động xấu đối với TNTL. Diện tích gieo trồng

này bằng tổng diện tích các vụ trong năm. Do đó, kết quả này có thể nhìn nhận từ khía

cạnh số vụ lúa trong năm, nhiều vụ trong năm sẽ có tác động tiêu cực đến TNTL có thể

nguyên nhân từ các vấn đề nảy sinh trong nông học như khả năng phục hồi của đất.

Thứ tư, biến vay nợ cho kết quả ngược dấu kỳ vọng. Nếu hộ có vay mượn, hoặc còn nợ thì

TNTL giảm khoảng 380 nghìn đồng/ha so với hộ hiện không có nợ (trong điều kiện các

yếu tố khác không đổi). Vay nợ có thể trở thành gánh nặng và trở thành chồng chất trong

việc hoàn trả nếu vốn vay sử dụng không hiệu quả hoặc chưa phải đầu tư vào nông

nghiệp18. Nghiên cứu của Ajetomobi và đ.t.g (2010) với mẫu 43% hộ có vay nợ chính

thức, cũng có kết quả tương tự. Nghiên cứu của Ngô Hải Thanh (2011) đã đưa ra kết luận “không tìm thấy ảnh hưởng tích cực từ việc vay vốn ngân hàng nông nghiệp19 tới thu nhập

bình quân của hộ gia đình trong giai đoạn 2006-2008”.

Thứ năm, kết quả cũng cho thấy nhóm TNTL của hộ dân tộc thiểu số ít sinh lợi hơn từ hoạt

động trồng lúa so với hộ người Kinh. Nếu các yếu tố khác không đổi, TNTL của hộ dân

tộc thiểu số thấp hơn khoảng 1 triệu đồng/ha so với hộ người Kinh.

4.4 Tác động biên của các biến khí hậu tác động đến thu nhập trồng lúa

Theo Mano và Nhemachena (2007), dấu và hệ số hồi quy của biến khí hậu ở dạng tuyến

tính và phi tuyến tính chưa thể hiện đầy đủ xu hướng tác động có lợi hay gây thiệt hại cho

TNTL. Nhằm lượng hóa tác động này, chúng ta sử dụng các hệ số hồi quy của các biến khí

hậu trong mô hình hiệu chỉnh và các yếu tố khí hậu tại giá trị trung bình theo như công

thức (2.4) cho mỗi mùa và công thức (2.5) cho cả năm.

Kết quả Bảng 4.2 cho thấy nếu lượng mưa tăng lên 1mm/tháng thì lợi ích của TNTL tăng lên trung bình 3 nghìn đồng/ha nhưng nhiệt độ tăng lên 1oC/tháng làm thiệt hại TNTL

trung bình lên đến 425 nghìn đồng/ha. Mức độ thiệt hại của nhiệt độ vào mùa khô lớn hơn

mùa mưa trong khi đó chỉ có lượng mưa tăng lên vào mùa khô có lợi đến TNTL còn lượng

mưa mùa mưa đã vượt lên ngưỡng tối ưu với xu hướng gây bất lợi cho TNTL.

Bảng 4.2 Kết quả phân tích tác động biên của mô hình hiệu chỉnh

dPLE/dFi: Giá trị biên TNTL hộ tại nhiệt độ và lượng mưa trung bình

(nghìn đồng/ha/1đơn vị yếu tố khí hậu) Cả năm

mùa mưa (1)

mùa khô (2)

(1) + (2)

Mùa Yếu tố khí hậu nhiệt độ (oC/ tháng) lượng mưa (mm/tháng)

-91 -5

-334 8

-425 3

Nguồn: Tác giả tính toán

Ngoài ra, khí hậu thông thường tác động đến các vùng khí hậu là khác nhau. Hình 4.1 cho thấy nhiệt độ tăng lên 1oC/tháng sẽ gây thiệt hại lớn cho các vùng từ Duyên hải Trung Bộ

18 Các khoản chi lãi vay bao gồm trong phép tính TNTL. Ngoài ra,thông tin về mục đích vay nợ có đề cập trong bộ dữ liệu bao gồm đầu tư cho lĩnh vực như hoạt động nông lâm ngư, buôn bán dịch vụ và các ngành nghề kinh doanh khác, nhưng nó không thể hiện một cách đầy đủ toàn bộ các mẫu nghiên cứu. 19 Ngân hàng nông nghiệp được đánh giá một trong các ngân hàng chủ lực trong việc vay vốn ở khu vực nông nghiệp và nông thôn ở Việt Nam.

vào Nam Bộ, chỉ có vùng khí hậu Tây Bắc và Đông Bắc có dấu hiệu tích cực đối với

TNTL. Nếu lượng mưa tăng lên 1mm/tháng có lợi cho vùng Tây Nguyên và Nam Bộ, tuy

nhiên bất lợi cho vùng Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung nơi có lượng mưa hàng

năm rất lớn trong các năm qua như các trạm khí tượng ở Nam Đông, Trà My, Huế, Tam

Kỳ, Quảng Ngãi, Kỳ Anh …

Hình 4.1 Tác động biên của nhiệt độ và lượng mưa đến TNTL theo vùng khí hậu

Vùng khí hậu

∆Ple(nghìn đồng/ ha/hộ)

III

VII

cả nước

tăng nhiệt độ 1oC/tháng

100 0 -100 -200 -300 -400 -500 -600 -700 -800 -900 -1000 -1100 -1200 -1300

tăng lượng mưa 1mm/tháng

Nguồn: Tác giả tính toán và vẽ

Tóm lại, các yếu tố khí hậu thông thường có tiêu cực đến TNTL, ngoại trừ lượng mưa vào

mùa khô. Như vậy, mức độ thiệt hại của hộ TNTL nước ta sẽ lớn hơn nếu dựa theo các

kịch bản BĐKH.

4.5 Dự báo ảnh hưởng biến đổi khí hậu đến thu nhập trồng lúa

Như chúng ta biết, yếu tố khí hậu là bất định, khả năng là chỉ yếu tố này biến động hoặc

cũng có thể nhiều yếu tố biến động xảy ra đồng thời trong một thời điểm. Do đó, tác giả đo

lường tác động riêng phần và tác động tổng hợp của yếu tố khí hậu ảnh hưởng đến TNTL

theo từng khả năng có thể xảy ra dựa theo Kịch bản BĐKH mức phát thải trung bình vào

năm 2050 và 2100 của MONRE. Kết quả dự báo các mức thu nhập trung bình của hộ trồng

lúa đi kèm giải thích các khả năng đó được trình bày ở Phụ lục 15. Theo công thức (2.6), mức thay đổi TNTL so với hiện nay được trình bày ở Bảng 4.320.

Bảng 4.3 Mức biến đổi TNTL theo các khả năng của kịch bản BĐKH

Mùa mưa

Mùa khô

Nhiệt độ

Lượng mưa

Thời kỳ

Khả năng P

Xếp hạng thiệt hại

oC/tháng

mm/tháng

oC/tháng

mm/tháng

Mức thay đổi trung bình TNTL (∆PLE) (nghìn đồng/ha/hộ)

Tỷ lệ của ∆PLE so hiện nay (nghìn đồng/ha/hộ)

248,59

21,96

46,76

27,00 +1,01

+4,1%

+1,24

-3,4%

2050

+1,01

+4,1%

+1,24 +1,24

-3,4% -3,4%

+1,01 +2,03

+5,43%

+2,53

-4,51%

2100

+2,03

+5,43%

+2,03

+5,43%

+2,53 +2,53

-4,51% -4,51%

0 -77,5 -42,7 -541,6 -14,6 -120,2 -556,2 -651,9 -125,5 -54,8 -1385,6 -20,0 -180,3 -1405,6 -1585,9

-0,67% -0,37% -4,70% -0,13% -1,04% -4,83% -5,66% -1,09% -0,48% -12,04% -0,17% -1,57% -12,21% -13,78%

10 12 6 14 9 5 4 8 11 3 13 7 2 1

2001-2010 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Nguồn: Tác giả tính toán

Kết quả Bảng 4.3 cho thấy TNTL của hộ có khả năng giảm theo thời gian, giảm từ 0,13 –

14% từ năm 2050 đến 2100 so với TNTL của hộ năm 2008 nếu các yếu tố khác không đổi.

Kết quả này là áp lực lớn cho nông dân trồng lúa bởi thu nhập của họ vốn được đánh giá ở

20 Mức độ thay đổi trung bình TNTL = TNTL trung bình của từng khả năng - TNTL trung bình của thời kỳ khí hậu hiện nay (2001 – 2010). Đo lường sự thay đổi TNTL đi kèm với các giả định như sau: (i) mức thay đổi các yếu tố khí hậu theo kịch bản là so với thời kỳ 1980 - 1999 là giống như so với thời kỳ 2001 – 2010; (ii) sự thay đổi chung về mặt trung bình cho cả nước mà không phân theo sự thay đổi riêng của từng vùng; (iii) giá trị yếu tố khí hậu vào mùa mưa của cả nước rơi vào từ tháng 6 đến tháng 11 và mùa khô là từ tháng 12 đến tháng 5 năm sau; (iv) mức độ thay đổi TNTL chưa tính sự thay đổi lạm phát từ năm 2008 đến 2050 và 2100.

mức thấp. Trưởng đại diện tổ chức Oxfam của Mỹ tại Việt Nam đưa ra ý kiến, hiện nay,

nông dân Việt Nam rất dễ gặp rủi ro, bất ổn do khó vay vốn tín dụng, thường xuyên bị ép

giá cả đầu vào lẫn đầu ra; ước tính thu nhập của nông dân trồng lúa ở mức thấp, chỉ đạt 28

USD/tháng (Lê Minh Nguyệt trích từ Thắng Văn, 2012). Ngay cả năm 2008 được đánh giá

là năm gạo được giá cao do khủng hoảng lương thực nhưng bù lại yếu tố đầu vào trong sản

xuất cũng tăng cao nên TNTL Việt Nam không được đánh giá cao (Tô Văn Trường, 2009).

Năm 2008 cũng là năm mức lạm phát nước ta lên đến gần 23% (GSO, 2009).

Bên cạnh, kết quả cho thấy nếu BĐKH mà cả 4 yếu tố đồng thời xảy ra theo như khả năng

P7 và P14 thì TNTL của hộ sẽ bị thiệt hại lớn hơn nếu chỉ một hay hai trong số các yếu tố

đó thay đổi trong cùng thời kỳ. Nhìn chung, thiệt hại TNTL do thay đổi các yếu tố khí hậu

vào mùa khô lớn hơn sự thay đổi các yếu tố khí hậu vào mùa mưa (khả năng P13 thiệt hại

hơn P12 gấp 8 lần; P6 thiệt hại hơn P5 gần 5 lần). Đặc biệt, sự tăng nhiệt độ vào mùa khô

thiệt hại lớn hơn sự tăng nhiệt độ vào mùa mưa (khả năng P10 thiệt hại hơn P8 gấp 11 lần

và khả năng P3 thiệt hại hơn P1 gấp 7 lần) trong khi sự tăng lượng mưa vào mùa mưa thiệt

hại hơn sự giảm lượng mưa vào mùa khô (P9 thiệt hại hơn P11 gần 3 lần và P2 thiệt hại

hơn P4 cũng gần 3 lần). Qua đó, chúng ta thấy tăng nhiệt độ gây thiệt hại nhiều hơn so với

sự thay đổi lượng mưa; trong đó mùa khô gây thiệt hại hơn so với vào mùa mưa.

Giả sử BĐKH bao gồm tăng nhiệt độ và thay đổi lượng mưa cùng xảy ra theo khả năng 7

và khả năng 14, Hình 4.2 cho thấy tất cả các vùng khí hậu Việt Nam hoàn toàn bất lợi đối

với TNTL.

Hình 4.2 Dự báo mức độ thiệt hại của hộ TNTL do BĐKH theo vùng khí hậu

Vùng khí hậu

∆Ple (nghìn đồng/ ha/hộ)

III

VII

cả nước

-500

-1000

-1500

-2000

-2500

-3000

năm 2050

-3500

năm 2100

-4000

Nguồn: Tác giả tính toán và vẽ

Đáng chú ý là vùng ĐBSCL (thuộc vùng khí hậu Nam Bộ) - vựa lúa lớn nhất quốc gia bị

thiệt hại trầm trọng nhất bởi BĐKH hơn các vùng khác. Ngoài nhiệt động gia tăng và

lượng mưa tăng giảm không mong đợi theo mùa, thì mức độ thiệt hại của vùng này sẽ còn

lớn hơn nữa bởi tác động của mực nước biển dưng (Phụ lục 9).

Nhằm có thể có một bức tranh chi tiết hơn về sự tác động của BĐKH đến TNTL thì phép nội suy21 có thể được sử dụng để xác định các thông tin của các vị trí chưa biết từ các vị trí

đã biết (1798 điểm nghiên cứu). Phụ lục 16 cho thấy chỉ một số ít vị trí nằm ở các Tỉnh

miền núi và Trung Du phía Bắc sẽ thuận lợi trước BĐKH, TNTL có thể tăng lên đến trên 2

triệu đồng/ha so với TNTL của hộ vào năm 2008. Kết quả này sẽ là dấu hiệu đáng mừng

cho các tỉnh này nơi có tỷ lệ nghèo cao nhất ở nước ta hiện nay. Lợi ích kinh tế cho lúa gạo

sẽ cao hơn nữa nếu chúng ta nhanh chóng chuyển hướng phát triển đến các vùng cao này

nơi được đánh giá khó khăn trong đi lại (liên quan tới khoảng cách thị trường giao dịch),

canh tác lúa gạo không đáng kể và năng suất thấp nhất so với các vùng khác.

Các dự báo trên thế giới quan ngại rằng BĐKH có tác động rất xấu đến nông nghiệp của

các quốc gia nằm trong khu vực vĩ độ thấp, vùng nhiệt đới. Kết quả nghiên cứu thực

nghiệm này cho thấy Việt Nam không nằm ngoài xu hướng dự báo là thiệt hại, đặc biệt là

tác động BĐKH càng đi về vùng khí hậu Nam Bộ, mức độ thiệt hại nhìn chung có xu

hướng càng tăng.

21 Dựa theo góp ý của các chuyên gia GIS, thì Kriging trong GIS là một trong các phép nội suy thường được sử dụng nhiều nhằm tạo ra trên bề mặt đất từ một tập hợp riêng rẽ các điểm với giá trị đã biết (tạo dữ liệu liên tục từ dữ liệu rời rạc). Tác giả chọn phương pháp này một phần là khoảng các giá trị nội suy không chênh lệch so với khoảng giá trị đã biết.

Chương 5

KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH

5.1 Kết luận chính của đề tài

Đề tài nghiên cứu tác động kinh tế của BĐKH đến TNTL Việt Nam theo tiếp cận

Ricardian cho thấy BĐKH gây thiệt hại đến ngành trồng lúa Việt Nam, trong đó.

Thứ nhất, tác động của khí hậu thông thường hiện nay (nhiệt độ và lượng mưa) đến TNTL

theo hướng có hại nhiều hơn có lợi. Lượng mưa trung bình tăng vào mùa khô mới có tác

động tích cực TNTL trong khi đó lượng mưa trung bình vào mùa mưa hiện nay đang trên

ngưỡng tối ưu và không mang lợi TNTL. Tuy nhiên, nhiệt độ trung bình cả 2 mùa đều cho

thấy nó bất lợi đến TNTL, trong đó mùa khô gây bất lợi nhiều hơn so với mùa mưa. Như

vậy tác động các yếu tố khí hậu thông thường hiện nay (ngoại trừ lượng mưa mùa khô) lên

TNTL theo hướng thiệt hại.

Thứ hai, kết quả phân tích tác động biên TNTL của hộ cho thấy nếu nhiệt độ tăng 1oC/tháng thì TNTL giảm 425 nghìn đồng/ha/oC nhưng lượng mưa tăng 1mm/tháng thì TNTL tăng chỉ 3 nghìn đồng/ha/mm. Nếu xét theo mùa, nhiệt độ tăng 1oC vào mùa mưa,

vào mùa khô và lượng mưa tăng 1mm/tháng vào mùa mưa thì TNTL giảm lần lượt là 91 nghìn đồng/ha/oC, giảm 334 nghìn đồng/ha/oC, giảm 5 nghìn đồng/ha/mm; nhưng lượng

mưa tăng 1mm/tháng vào mùa khô thì TNTL tăng 8 nghìn đồng/ha/mm. Như vậy, chỉ tăng

lượng mưa vào mùa khô mới có tác động tích cực đến TNTL. Tuy nhiên, theo các kịch bản

BĐKH có xu hướng tăng nhiệt với tăng nhiệt mùa khô cao hơn mùa mưa; lượng mưa chỉ

tăng lên vào mùa mưa nhưng giảm vào mùa khô. Theo kịch bản BĐKH B2, vào năm 2050 và năm 2100 nhiệt độ sẽ tăng lên 1 – 2oC/tháng vào mùa mưa và tăng 1,24 – 2,53oC/tháng

vào mùa khô; lượng mưa sẽ tăng từ 4,1 – 5,4% vào mùa mưa nhưng lượng mưa giảm 2,1 –

3,4% vào mùa khô. Kết quả là hộ trồng lúa càng bị thiệt hại hơn theo kịch bản BĐKH với

mức tăng theo thời gian nếu các biện pháp kiểm soát không thay đổi. Theo đó, mức độ

thiệt hại dao động trung bình từ 15 nghìn đồng/ha/hộ đến 1,6 triệu đồng/ha/hộ hay dao

động từ 0,13% đến 14% so với thu nhập của một hộ canh tác 1 hecta đất trồng lúa vào năm

2008. Nếu khả năng xảy ra đồng thời thay đổi cả nhiệt độ và lượng mưa của 2 mùa theo

các mốc kịch bản thì sự thiệt hại sẽ càng trầm trọng, trong đó 2 vùng khí hậu duyên hải

Nam Trung Bộ và Nam Bộ TNTL của hộ chịu thiệt hại nặng nề nhất. Ngoài ra, một số ít vị

trí nằm ở khu vực Trung Du và miền núi phía Bắc nước ta có thể thuận lợi bởi sự gia tăng

nhiệt độ và thay đổi lượng mưa như dự báo.

Thứ ba, đề tài cho thấy loại đất trồng lúa hiện nay thuộc các nhóm đất chính nghiên cứu

như là nhóm đất xám, đất glây, đất phù sa, đất cát ven biển đều có tác động tích cực đến

TNTL, đặc biệt nhóm đất phù sa và nhóm đất cát ven biển có tác động tích cực nhiều hơn.

Trong nghiên cứu về đặc điểm kinh tế và hành vi của hộ, đề tài cũng phát hiện ra vài yếu tố

có tác động tích cực đến TNTL với hy vọng đây sẽ là các giải pháp nhằm giảm thiểu mức

độ thiệt hại đối với ngành trồng lúa. Đó là các hộ có nhiều thành viên, hộ chủ động tưới

tiêu, hộ bán gạo ra bên ngoài đặc biệt bán lẻ cho tiêu dùng và bán sỉ cho tư thương, hộ

sống trong xã có trạm khuyến nông có tác động tích cực rất lớn đến TNTL của hộ. Bên

cạnh đó kết quả cho thấy các hộ là người dân tộc thiểu số, hộ còn vay nợ, hộ có tổng diện

tích trồng lúa lớn có thể do số vụ thì TNTL của hộ này không cao hơn so với các hộ không

có các đặc điểm này.

5.2 Gợi ý chính sách

Theo IMHEN (2011) ứng phó BĐKH gồm hai giải pháp chính là giảm thiểu BĐKH và thích ứng với BĐKH22. Dựa trên khung giải pháp này và kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra

một số gợi ý chính sách bên dưới nhằm giảm thiểu tác hại BĐKH lên TNTL.

5.2.1 Giảm thiểu BĐKH

Mặc dù BĐKH là chủ yếu do tác động con người và khó để tiên lường mức độ biến động,

việc điều chỉnh các yếu tố khí hậu theo mong muốn dường như nằm ngoài khả năng của

con người. Tuy vậy, giảm thiểu tác hại của BĐKH đến TNTL có thể nhìn nhận từ giải pháp

giảm thiểu BĐKH bằng cách kiểm soát các khí thải gây hiệu ứng nhà kính, tác nhân

gây ra BĐKH. Điều đáng lưu tâm là dù việc trồng lúa gạo làm xanh môi trường nhờ cơ

chế quang hợp của cây xanh; tuy nhiên, canh tác lúa nước và sử dụng phân bón, thuốc bảo

vệ thực vật cho lúa, việc đốt cháy phế phẩm từ việc trồng lúa như rơm rạ gây phát sinh

thêm các loại khí thải khác như CH4 và N2O, góp phần tăng hiệu ứng nhà kính gây BĐKH.

22 Giảm thiểu BĐKH là các hoạt động nhằm giảm mức độ hoặc cường độ phát thải khí nhà kính. Thích ứng với BĐKH là sự điều chỉnh hệ thống tự nhiên hoặc con người đối với hoàn cảnh hoặc môi trường thay đổi, nhằm mục đích giảm khả năng bị tổn thương do dao động và BĐKH hiện hữu hoặc tiềm tàng và tận dụng các cơ hội do nó mang lại.

Bên cạnh, các mô hình quản lý trồng lúa hiệu quả nên sử dụng. Một trong những mô

hình được đánh giá hiệu quả trong giảm thiểu và thích ứng với BĐKH hiện nay là mô hình thâm canh lúa cải tiến - SRI23 (Quỹ quốc tế bảo vệ thiên nhiên WWF, 2010 trích từ Trung

tâm Phát triển Nông thôn Bền vững, 2011). Do lúa trồng theo SRI có thân nhánh khỏe hơn

và hệ thống rễ bám sâu hơn nên ít bị đổ rạp. Lúa trồng theo SRI sử dụng phân bón ít hơn,

tiết kiệm nước tưới tiêu, giảm ứ đọng nước và có thể giảm thiểu khí thải gây hiệu ứng nhà

kính. Theo các chuyên gia nông nghiệp, việc áp dụng mô hình này có thể không thuận lợi

nếu nông dân quen kiểu canh tác sạ giống, canh tác lúa ngập nước, bón phân tự phát. Hơn

thế, niềm tin của nông dân để tuân thủ các quy trình canh tác này là rất quan trọng.

Ngoài ra, các biện pháp giảm thiểu hiệu ứng nhà kính là kiểm soát các khí thải công

nghiệp, tăng cường bảo vệ rừng và phục hồi rừng.

5.2.2 Thích ứng với BĐKH

Mô hình Ricardian được đánh giá mô hình thể hiện khả năng thích ứng của nông hộ đối

với BĐKH, thể hiện qua các biến kiểm soát đưa vào mô hình. Qua đó, tác giả đưa ra một

số gợi ý chính sách như sau nhằm cải thiện TNTL cho nông hộ.

Thứ nhất, Luật bảo vệ đất trồng lúa phải trở nên khả thi trong mọi tình huống. Nghề

trồng lúa vốn dựa theo kinh nghiệm truyền thống lâu đời nay. Kết quả cho thấy các loại đất

trồng lúa hiện nay thuộc nhóm đất xám, nhóm đất glây, nhóm đất phù sa và nhóm đất cát

đều có tác dụng tích cực đến TNTL. Kết quả này một phần phản ảnh đặc tính của nhóm đất

đó có lợi cho cây trồng ví dụ như đất phù sa, một phần cho thấy nông dân đã biết chọn lọc

loại đất để canh tác hiệu quả, đất nào cây đó. Do vậy, việc thu hẹp đất trồng lúa trong thời

gian qua để chuyển đổi sang mục đích phi nông nghiệp như thể đã đánh mất đi quá trình

chọn lọc đất trồng của ông cha ta. Mặc dù các quy định bảo vệ đất trồng lúa, hạn chế tối

thiểu chuyển mục đích sử dụng đất trồng lúa, khuyến khích khai hoang và mở rộng diện

tích đất cho lúa, thực tế diện tích đất cho lúa đang giảm. Hai mươi năm gần đây, diện tích

đất được sử dụng cho cây lúa lên tới 41-43 triệu ha; một vài năm gần đây còn khoảng 40-

41 triệu ha (Phụ lục 1). Nghị quyết về ANLT quốc gia số 63/NQ-CP có đoạn “Đến năm

23 SRI từ cụm từ Rice System Intensification – là tập hợp các phương pháp thực hành quản lý trồng cây lương thực được thực hiện từ những năm 1980 ở Madagascar nhằm hỗ trợ cho những hộ nông dân quy mô nhỏ. Đây là phương pháp canh tác lúa sinh thái và hiệu quả, tăng năng suất nhưng lại giảm chi phí đầu vào như giống, phân bón, thuốc trừ sâu và nước tưới. Phương pháp này đã được áp dụng thành công tại 40 quốc gia trên thế giới.

2020, bảo vệ quỹ đất lúa 3,8 triệu ha để có sản lượng 41-43 triệu tấn lúa đáp ứng tổng nhu

cầu tiêu dùng trong nước và xuất khẩu khoảng 4 triệu tấn gạo/năm”. Liệu chăng chúng ta

đang có xu hướng thu hẹp diện tích trồng lúa ngay cả trong tương lai. Ngoài ra, để đạt

được mục tiêu này, giải pháp có thể là tăng vụ hoặc tìm giống cho năng suất cao hơn hiện

nay. Thực tế cho thấy tuy diện tích giảm nhưng sản lượng lúa có tăng là nhờ vào tăng vụ,

hiện nay sản lượng lúa gần 4 triệu tấn (GSO, 2010). Bù lại, tăng số vụ đi kèm theo các vấn

đề khác phát sinh mà cần phải kiểm soát.

Thứ hai, kiểm soát số vụ trồng lúa trong năm và tăng cường vụ Đông Xuân. Nghị

quyết ANLT đề cập “khuyến khích thâm canh sản xuất lúa, nhất là ở ĐBSCL, đồng bằng

sông Hồng, tạo nguồn cung vững chắc đảm bảo ANLT quốc gia trước mắt và lâu dài”. Phụ

lục 6 cho thấy ngoại trừ đồng bằng sông Hồng và miền núi trồng 2 vụ thì các nơi khác của

nước ta trồng 3 vụ. Nguyễn Bảo Vệ (2009) đề cập kiểu canh tác lúa 1 vụ thì lúa không có

trên cánh đồng khoảng 6 tháng, kiểu canh tác 2 vụ thì còn khoảng 4 tháng, còn kiểu canh

tác 3 vụ thì chỉ còn khoảng 1 tháng. Với 3 vụ, các vấn đề phát sinh như sâu bệnh phát triển

nhiều hơn, gây ra ô nhiễm môi trường, ngộ độc hữu cơ cho lúa nhiều hơn, làm đất mau suy

thoái. Về mặt lâu dài, năng suất lúa có khuynh hướng giảm theo thời gian nếu canh tác ở cả

3 vụ (Nguyễn Hữu Chiếm, 1999 trích từ Nguyễn Bảo Vệ, 2009). Hơn nữa, trồng được vụ 3

ở ĐBSCL là nhờ đê bao ngăn lũ vào mùa nước nổi, bù lại đê bao ngăn chặn lượng phù sa

bồi đắp cho đất trong đê, cũng như ngăn chặn các độc chất thoát ra khỏi ruộng. Do đó,

chúng ta cần nghiên cứu và cân nhắc số vụ trong năm đạt hiệu quả. Trong số 3 vụ, vụ Hè

Thu hoàn toàn rơi vào mùa mưa - mùa thuận lợi canh tác hơn nhưng thực tế vụ Đông Xuân

cho năng suất cao nhất sau đó đến vụ Hè Thu, và vụ Thu Đông (Phụ lục 1). Ở Zimbawe,

kinh nghiệm canh tác của họ là cày bừa vào mùa Đông có tác dụng giữ nước đặc biệt ngay

sau các đợt mưa (Mano và Nhemachena, 2007). Vụ Đông Xuân ở nước ta thường bắt đầu

vào sau mùa Đông ở miền Bắc và Bắc miền Trung và sau mùa mưa ở miền Nam (Phụ lục

5) và trước khi bắt đầu mùa vụ, cày xới đất là khâu đầu tiên trong canh tác trồng lúa. Do

đó, chúng ta cần phát huy hiệu quả vụ Đông Xuân ở diện tích tối đa và tiếp tục phát triển

vụ Hè Thu. Ngoài ra, vụ Thu Đông nên được hạn chế để đảm bảo sự phát triển bền vững

cho trồng lúa và khả năng phục hồi của đất. Hiện nay, Thái Lan, nước đứng đầu về xuất

khẩu gạo, đang có kế hoạch hạn chế trồng lúa vụ 3 mà thay vào đó trồng các cây họ đậu

nhằm cải thiện chất lượng đất và hỗ trợ các biện pháp ngăn chặn lũ (Vinanet, 2012).

Thứ ba, chủ động nguồn nước sẵn có để tưới tiêu cho lúa. Đề tài cho thấy sử dụng hệ

thống tưới tiêu có tác động tích cực nhất trong số các đặc điểm kinh tế và hành vi của hộ.

Theo dữ liệu nghiên cứu, phương thức tưới tiêu chúng ta là dùng máy bơm, công cụ tưới tự

chảy và dùng sức người để cung cấp nước. Nghĩa là nguồn nước chúng ta phải khá dồi dào,

và luôn sẵn có (Trần Văn Đạt, 2005). Tuy nhiên, liệu nguồn nước có sẵn có để phục vụ cho

tưới tiêu hay không khi mùa khô được dự báo là lượng mưa sẽ giảm trong tương lai. Hiện

nay, ngành khuyến nông đang thí điểm các mô hình trồng lúa với khẩu hiệu “1 phải, năm

giảm” trong đó có giảm lượng nước tưới và số lần bơm tưới. Việc giảm lượng nước tưới

tiêu thường đi kèm theo sử dụng công nghệ quản lý nước hiệu quả nhưng cũng khá tốn

kém cho các nước đang phát triển, ví dụ hệ thống tưới mưa phùn áp dụng ở Brazil làm

giảm sử dụng nước từ 1.000-1.500 mm xuống 300 mm (Stone và đ.t.g, 1993 trích từ Trần

Văn Đạt, 2005), ở Mỹ giảm từ 750-1200 mm cho lúa ngập nước xuống 500 mm cho tưới

mưa phùn (Efferson, 1989 trích từ Trần Văn Đạt, 2005). Do đó, mỗi địa phương cần tận

dụng và lưu trữ nước mùa mưa, mùa lũ để dành cho phương thức tưới tiêu truyền thống.

Trong trường hợp thiếu nước, việc thiết lập hệ thống tưới gián đoạn và tưới mưa phùn

cũng cần chú ý cho các vùng trồng lúa trọng điểm.

Thứ tư, Nhà nước cần xác định chiến lược phát triển kinh tế ở mức cao hơn cho các

vùng trồng lúa ở vùng cao nơi phần lớn nhóm dân tộc thiểu số đang sinh sống. Trong

tương lai, khả năng các vùng này trở thành vùng trồng lúa quan trọng khi trồng lúa ở đồng

bằng bị đe dọa bởi tác động của BĐKH. Do vậy, cần có nhiều nghiên cứu nông học về các

phương pháp canh tác áp dụng lên vùng cao nơi chủ yếu phát triển lúa nương rẫy trong

điều kiện thiếu nước. Bên cạnh đó, cần quan tâm nhóm dân tộc thiểu số bởi mức sinh lợi từ

đất của họ thấp hơn so với nhóm hộ dân tộc kinh. Ngoài ra, cần nâng cao nhận thức cho

nhóm này trong bảo vệ rừng, cách thức canh tác nhằm hạn chế sự du cư, du canh của họ.

Thứ năm, giảm chi phí giao dịch và rút ngắn khoảng cách thị trường. Về vấn đề này,

nông dân Thái Lan gặp thuận lợi bởi vì Nhà nước có chính sách hỗ trợ trồng lúa và bảo

đảm đầu ra cho người trồng lúa nghĩa là người trồng lúa sẽ thu được lợi nhuận. Ở nước ta,

Hiệp hội lương thực đóng vai trò là kho lương thực quốc gia, nơi chịu trách nhiệm chính

thu mua lúa gạo và xuất khẩu. Tuy nhiên, cơ chế thị trường hay vai trò của Nhà nước giao

cho Hiệp hội đại diện chưa thật sự rõ bởi phân khúc thị trường chủ yếu bán cho tư thương

(chiếm 46% trong mẫu nghiên cứu), doanh nghiệp nhà nước chiếm một tỷ lệ rất nhỏ (chưa

đến 1%). Kết quả nghiên cứu này cho thấy bán lẻ cho tiêu dùng và bán sỉ cho tư thương có

tác động tích cực đến TNTL hơn là không bán hoặc bán cho doanh nghiệp nhà nước và

ngoài nhà nước. Như vậy trước khi gạo được xuất khẩu, qua tư thương chủ yếu sau đó mới

đến Hiệp hội hoặc qua doanh nghiệp mà Hiệp hội cấp phép.

Thứ sáu, tăng cường khả năng tiếp cận thông tin của các nông hộ qua các trạm

khuyến nông ở xã và cập nhật nhanh thông tin dự báo thời tiết về trạm. Xã chính là

đơn vị hành chính gần dân nhất. Vì vậy, cần tăng cường sự có mặt trạm khuyến nông như

là một tổ chức nghiệp vụ công cho hoạt động nông nghiệp ở xã. Trong nghiên cứu này, có

1798 xã nhưng chỉ có 5% số xã có trạm khuyến nông. Trong đó, các thông tin được cung

cấp như thông tin về giống mới, về kỹ thuật canh tác, theo dõi kiểm soát sâu bệnh, thông

tin thị trường; tuy nhiên thông tin về dự báo thời tiết cũng chưa thấy đề cập trong dữ liệu.

Thứ bảy, cần kiểm soát mục đích và hiệu quả sử dụng vốn vay của nông hộ trồng lúa.

Một số nghiên cứu trước cho thấy việc vay nợ không mang lại lợi ích tăng thu nhập nông

nghiệp.

Nói tóm lại, giảm thiểu BĐKH giải quyết phần gốc của nguyên nhân gây ra BĐKH còn

thích ứng với BĐKH là dự phòng, bảo vệ và giải quyết biểu hiện của BĐKH có thể có.

Hơn 200 nhà khoa học thế giới nhất trí, BĐKH chắc chắn sẽ xảy ra (WB, 2010). Vì thế các

giải pháp thích ứng với BĐKH cần đi vào hành động ngay thông qua các chính sách của

Nhà nước nhằm mang lại nông hộ đạt hiệu quả kinh tế nhưng phải tuân thủ về đặc tính

nông học của đất và cây trồng bền vững. Dựa theo các chương trình, quy định hiện có ở

Việt Nam, đặc biệt kết hợp với các tổ chức quốc tế, các tổ chức phi Chính phủ tại địa

phương thì vai trò Nhà nước làm sao quản lý và điều phối các hoạt động, đảm bảo tính

thống nhất trong kế hoạch hành động đối phó với BĐKH.

5.3 Đóng góp của nghiên cứu

BĐKH được xác định là một trong những thách thức quan trọng nhất đối với Việt Nam

trong việc thực hiện các mục tiêu phát triển bền vững và xóa đói giảm nghèo. Hai trong

tám nhiệm vụ quan trọng của Chương trình mục tiêu quốc gia ứng phó với BĐKH là: (i)

đánh giá mức độ và tác động của BĐKH đối với các lĩnh vực, ngành và địa phương và (ii)

xác định các giải pháp ứng phó (IMHEN, 2011).

Như vậy, đề tài đạt được 2 mục tiêu này đối với ngành nông nghiệp lúa gạo là đánh giá tác

động BĐKH đối với hộ trồng lúa Việt Nam và qua đó, đề xuất các giải pháp nhằm cải

thiện thu nhập cho người trồng lúa. Đề tài cho thấy vùng khí hậu Nam bộ (Đông Nam bộ

và ĐBSCL) là vùng bị tổn thương ngay cả nhiệt độ và lượng mưa thông thường hiện nay.

Đặc biệt, kết quả của đề tài này hy vọng các nhà chính sách chuyển hướng đến các vùng

núi và trung du ở phía Bắc, nơi được dự báo là có thể cứu cánh cho ngành trồng lúa của

nước ta trong tương lai. Ngoài ra, đề tài bổ sung một số thông tin về khía cạnh nông học

mà trong nghiên cứu thực nghiệm này không đo lường được; tuy nhiên nó sẽ rất cần thiết

cho người làm chính sách dưới góc nhìn về kinh tế, môi trường và xã hội và từ đó giúp cho

nông dân trồng lúa cải thiện thu nhập và canh tác bền vững.

5.4 Hạn chế của nghiên cứu

Qua nghiên cứu này, đề tài bộc lộ một số hạn chế như sau:

Về phạm vi nghiên cứu, với tiếp cận Ricardian, đề tài mang tính chất vĩ mô - đo lường tác

động kinh tế của BĐKH ở phạm vi cả nước và các vùng khí hậu. Do đó đề tài không thể

đánh giá các mô hình kinh tế mang tính vi mô ở địa phương hiện nay nhằm giảm thiểu và

thích ứng với BĐKH.

Về đối tượng nghiên cứu, đề tài chỉ đo lường 2 yếu tố của BĐKH là tăng nhiệt độ và thay

đổi về lượng mưa tác động đến TNTL mà chưa đo lường tác động của mực nước biển dâng

và tần suất thời tiết cực đoan.

Về bối cảnh nghiên cứu, năm 2008 là năm khủng hoảng kinh tế và lương thực thế giới làm

giá lương thực và vật liệu đầu vào trong nông nghiệp tăng cao. Đây cũng là năm mà chính

sách lúa gạo Việt Nam có nhiều biến động trong một thời gian rất ngắn bởi Chính phủ cân

nhắc vấn đề thiệt hơn giữa xuất khẩu và dự trữ ANLT quốc gia.

Về phương pháp tiếp cận, mô hình Ricardian có một số hạn chế. Thứ nhất, mô hình giả

định tác động thời gian lâu dài giống như tác động chéo về mặt không gian của các vùng

trong phạm vi không gian lớn chính vậy nghiên cứu thường ở cấp khu vực, quốc gia và

vùng (Seo và Mendelsohn, 2007). Thứ hai, mô hình cũng không đo lường ảnh hưởng của

CO2 đến TNR; do đó giảm thiểu khí gây hiệu ứng nhà kính không lượng hóa trong mô

hình. Thứ ba, TNR của một năm nghiên cứu phản ánh TNR dài hạn (Mendelsohn và đ.t.g,

2004), bởi mô hình áp dụng cho thị trường cạnh tranh hoàn hảo - giá cả thị trường không

thay đổi trước những biến động môi trường. Đây là giả định gây tranh nhiều cãi nhất vì

như vậy, ước tính về phúc lợi xã hội có thể bị thiên lệch. Mô hình chỉ đo lường thặng dư

của nhà sản xuất (người trồng lúa) mà bỏ qua thặng dư của người tiêu dùng (Cline, 1996

trích từ Mano và Nhemachena, 2007). Các tác giả sáng lập ra mô hình cũng đồng ý vấn đề

này và ước tính mức thiên lệch khoảng 7% (Kurukulasuriya và Rosenthal, 2003). Tuy vậy,

ngay cả mô hình nông học trước đó cũng đối mặt cùng vấn đề này. Ngoài ra mô hình

Ricardian được đánh giá cao nhờ sự có mặt khả năng thích ứng của nông hộ; tuy nhiên

theo thời gian khả năng thích ứng này có thể thay đổi, ví dụ thay đổi loại cây trồng vật

nuôi, thay đổi công nghệ trồng trọt để phù hợp BĐKH. Như vậy mức dự báo về thiệt hại

TNR cũng có thể bị lệch.

Về phương pháp xử lý số liệu, một phần do hạn chế về mặt dữ liệu đặc biệt ở các tỉnh

không có trạm khí tượng cũng như vị trí hộ trồng lúa chưa được định vị chính xác; do đó

phải định vị hộ trồng lúa thông qua cấp xã mà hộ đó sinh sống. Điều này có thể làm sai

lệch thuộc tính không gian, cũng có thể sai lệch trong việc xác định loại đất và phạm vi

trạm khí tượng bao phủ. Ngoài ra, truy cập dữ liệu khí hậu không đủ dài cho 30 năm gần

đây cũng là hạn chế của đề tài này.

5.5 Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

Qua nghiên cứu đề tài này và những hạn chế đề tài nghiên cứu trong bối cảnh BĐKH ở

Việt Nam, tác giả tìm thấy một số ý tưởng nghiên cứu trong tương lai:

Thứ nhất, nghiên cứu đề tài dựa theo thống kê các yếu tố khí hậu dài hạn về mặt trung vị

thay cho trung bình nhằm hạn chế dữ liệu có thể bị lệch lạc.

Thứ hai, nghiên cứu đề tài với dữ liệu bảng thay vì dữ liệu chéo để nhìn thấy ảnh hưởng

thời gian đến hành vi thích ứng của hộ trồng lúa qua các năm.

Thứ ba, nghiên cứu đề tài với giả định giá cả thị trường biến động bởi đây là hạn chế của

mô hình Ricardian hiện nay.

Bên cạnh, đề tài cho thấy vùng ĐBSCL là vùng chịu ảnh hưởng rất nặng nề bởi BĐKH,

các vùng ở miền Bắc mức độ thiệt hại thấp hơn, thậm chí một số nơi có dấu hiệu tích cực

Do đó những nghiên cứu mức độ vùng, địa phương là vô cùng cần thiết sau khi nghiên cứu

ở quốc độ quốc gia.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. Dương Văn Chín (2011), “Nông nghiệp và nông dân trước biến đổi khí hậu”, Bộ Tài

nguyên và Môi trường, truy cập ngày 25-09-2011 tại địa chỉ:

http://www.monre.gov.vn/v35/default.aspx?tabid=428&CateID=25&ID=100287&Co

de=OMOB100287.

2. Chính phủ (2012), Nghị định số 42/2012/NĐ-CP về quản lý, sử dụng đất trồng lúa.

3. Chính phủ (2009), Nghị quyết số 63/NQ-CP về đảm bảo An ninh lương thực quốc gia.

4. Nguyễn Hữu Dũng và Nguyễn Châu Thoại (2011), “Tác động kinh tế của biến đổi khí

hậu đến thu nhập ngành trồng trọt Việt Nam: Mô hình Ricardian”, Tạp chí Phát triển

Kinh tế, Số 249, tháng 7/2011, tr. 2.

5. Trần Văn Đạt (2005), “Chương IV: Quản lý lúa tưới tiêu cải tiến”, Sản xuất lúa gạo

thế giới – hiện trạng và khuynh hướng phát triển trong thế kỷ 21, NXB Nông nghiệp,

Hà Nội.

6. Đoàn Văn Điếm và đ.t.g (2008), “Chương VIII: Khí hậu Việt Nam”, Giáo trình Khí

tượng Nông nghiệp, NXB Trường Đại Học Nông nghiệp Hà Nội.

7. GSO (2000), Số liệu thống kê Nông - Lâm Nghiệp Thủy Sản Việt Nam 1975 – 2000,

NXB Thống kê, Hà Nội.

8. GSO (2002), Danh mục các đơn vị hành chính Việt Nam 2001, NXB Thống kê, Hà

Nội.

9. GSO (2008), Sổ tay hướng dẫn điều tra mức sống Việt Nam năm 2008, NXB Thống

kê, Hà Nội.

10. GSO (2001-2010), Niên giám thống kê Việt Nam các năm 2001 - 2010, NXB Thống

kê, Hà Nội.

11. Đỗ Nguyên Hải và Hoàng Văn Mùa (2007), Giáo trình phân loại đất và xây dựng bản

đồ đất, NXB Trường Đại học Nông nghiệp Hà Nội.

12. IMHEN (2011), Tài liệu Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu và xác định các giải

pháp thích ứng, NXB Tài nguyên Môi trường và Bản đồ Việt Nam.

13. Đỗ Tuyết Khanh (2009), “Khủng hoảng lương thực thế giới và Nông nghiệp Việt

Nam”, Tạp chí Nghiên cứu và Thảo luận Thời đại mới, Số 17, tháng 11/2009.

14. Đỗ Thị Lan và Đỗ Anh Tài (2007), Giáo trình Kinh tế Tài nguyên Đất, NXB Nông

nghiệp Hà Nội.

15. MARD (2001-2010), “Dữ liệu thời tiết 2001 – 2010”, Bộ Nông nghiệp và Phát triển

Nông thôn, truy cập ngày 4/9/2011 tại địa chỉ:

www.fsiu.mard.gov.vn/data/khituong.htm.

16. MONRE (2009), Kịch bản biến đổi khí hậu và nước biển dâng cho Việt Nam, Bộ Tài

Nguyên và Môi Trường.

17. Lê Thị Thanh Nghị (2011), “Đặc điểm khí hậu và Tài nguyên khí hậu Việt Nam”, Thư

viện bài giảng điện tử, truy cập ngày 14/11/2011 tại địa chỉ:

http://baigiang.violet.vn/present/show/entry_id/6547104.

18. Ngô Hải Thanh (2011), “Đánh giá tác động của tín dụng từ Ngân hàng Nông nghiệp

và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank) tới mức sống các hộ gia đình ở khu vực

nông thôn”, Luận văn Thạc sĩ Kinh tế, Chương Trình Giảng Dạy Kinh tế Fulbright,

TP. HCM.

19. Trung tâm Phát triển Nông thôn Bền vững (2011), Các mô hình ứng phó với biến đổi

khí hậu - Kinh nghiệm của các tổ chức phi Chính phủ tại Việt Nam, Trung tâm Phát

triển Nông thôn Bền vững.

20. Thủ tướng Chính phủ (2008), Quyết định số 158/2008/QĐ-TTg về Phê Duyệt Chương

trình mục tiêu quốc gia ứng phó với biến đổi khí hậu.

21. Thủ tướng Chính phủ (2011), Quyết định số 2139/QĐ-TTg về Phê Duyệt Chiến lược

quốc gia về biến đổi khí hậu.

22. Tô Văn Trường (2009), “Tác động biến đổi khí hậu đến an ninh lương thực quốc gia”,

Hội Đập lớn và Phát triển Nguồn nước ở Việt Nam, truy cập ngày 17/12/2011 tại địa

chỉ: http://www.vncold.vn/Web/Content.aspx?distid=1915.

23. Thắng Văn (2012), “Tái cơ cấu ngành nông nghiệp: Điều chỉnh cho phù hợp với thực

tế & Đô thị, truy cập ngày 8/4/2012 tại địa chỉ: tiễn”, Kinh

http://www.ktdt.com.vn/news/detail/329960/tai-co-cau-nganh-nong-nghiep-dieu-

chinh-cho-phu-hop-voi-thuc-tien.aspx.

24. Nguyễn Bảo Vệ (2009), “Những yếu tố ảnh hưởng đến tính bền vững của sản xuất lúa

3 vụ ở Đồng bằng sông Cửu Long”, Sở Khoa học Công nghệ tỉnh An Giang, truy cập

ngày 10/4/2012 tại địa chỉ: http://sokhcn.angiang.gov.vn/wps/portal/#.

25. Vinanet (2012), “Thái Lan hạn chế sản xuất lúa gạo sau lũ lụt”, Vinanet, truy cập ngày

8/4/2012 tại địa chỉ: http://vinanet.com.vn/tin-thi-truong-hang-hoa-viet-

nam.gplist.288.gpopen.199140.gpside.1.gpnewtitle.thai-lan-han-che-san-xuat-lua-gao-

sau-lu-lut.asmx

26. WB (2010), Báo cáo phát triển thế giới 2010: Phát triển và biến đổi khí hậu,

Washington DC, USA.

Tiếng Anh

27. Ajetomobi, Abiodun and Hassan (2010), “Impacts of Climate Change on Rice

Agriculture in Nigeria”, Tropical and Subtropical Agroecosystems, 14 (2011), pp. 613

-622, truy cập ngày 12/10/2011 tại địa chỉ:

http://ageconsearch.umn.edu/bitstream/95778/1/19.%20Climate%20change%20Nigeria

n%20rice.pdf

28. Amiraslany (2010), “The Impact of Climate Change on Canadian Agriculture: A

Ricardian Approach”, Ph.D Thesis, Department of Bioresource Policy, Business and

Economics University of Saskatchewan Saskatoon.

29. Benhin (2008), Climate Change and South African Agriculture: Impacts and

Adaptation Options, Centre for Environmental Economics and Policy in Africa,

University of Pretoria, South Africa.

30. Blue Planet Biomes (2012), “World Climate Zones - Köppen Climate Classification

System”, Blue Planet Biomes, truy cập ngày 7/4/2012 tại địa chỉ:

http://www.blueplanetbiomes.org/climate.htm

31. FAO (2009), “Harmonize World Soil Database”, FAO, truy vập ngày 8/11/2011 tại địa

chỉ: http://www.fao.org/nr/land/soils/harmonized-world-soil-database/en/

32. FAO (2010), Guidelines for Constructing Small-Scale Map Legends Using the World

Reference Base for Soil Resources, FAO, Rome.

33. Koenker and Hallock (2001), “Quantile Regression”, Journal of Economic

Perspectives, Vol. 15, No. 4, Fall 2001, pp. 143-156.

34. Kurukulasuriya and Ajwad (2004), Estimating the Impact of Climate Change on

Smallholders: A Case Study on the Agricultural Sector in Sri Lanka, School of

Environment and Forestry Studies, Yale University, New Haven, USA.

35. Kurukulasuriya and Rosenthal (2003), Climate Change and Agriculture: A Review of

Impacts and Adaptations, World Bank, Washington DC, USA.

36. Maddison, Manley and Kurukulasuriya (2007), “The Impact of Climate Change on

African Agriculture A Ricardian Approach”, Policy Research Working Paper 4306,

World Bank, Washington DC, USA.

37. Mano and Nhemachena (2007), “Assessment of the Economic Impacts of Climate

Change on Agriculture in Zimbabwe A Ricardian Approach”, Policy Research

Working Paper 4292, World Bank, Washington DC, USA.

38. Mendelsohn, Dinar, Basist, et al. (2004),“Cross-Sectional Analyses of Climate Change

Impacts”, Policy Research Working Paper 3350, World Bank, Washington DC, USA.

39. Reinsborough (2003), A Ricardian Model of Climate Change in Canada, Queen’s

University Department of Economics, and Environment Canada, Climate Change

Economics Branch.

40. Seo and Mendelsohn (2007), “A Ricardian Analysis of the Impact of Climate Change

on Latin American Farms”, Policy Research Working Paper 4163, World Bank,

Washington DC, USA.

41. SRTM30 (2000), “World Elevation Database”, Diva-Gis, truy cập ngày 4/9/2011 tại

địa chỉ: http://diva-gis.org/datadown.

42. Nguu Nguyen Van (2004), “Global Climate Changes and Rice Food Security”, FAO,

truy cập ngày 18/10/2011 tại địa chỉ:

http://www.fao.org/climatechange/media/15526/0/0/.

43. Wang, Mendelsohn, Dinar, et al. (2008), “Can China Continue Feeding Itself? The

Impact of Climate Change on Agriculture”, Policy Research Working Paper 4470,

World Bank, Washington DC, USA.

44. Wikipedia (2012), “Season”, Wikipedia, truy cập ngày 7/3/2012 tại địa chỉ:

http://en.wikipedia.org/wiki/Season.

45. Williams (2011), “Using Stata’s Margins Command to Estimate and Interpret

Adjusted Predictions and Marginal Effects”, University of Notre Dame, truy cập ngày

5/4/2012 tại địa chỉ: http://www.nd.edu/~rwilliam/xsoc73994/Margins01.pdf.

46. Yu, Zhu, Breisinger, et al. (2010), Impacts of Climate Change on Agriculture and

Policy Options for Adaptation: The Case of Vietnam, International Food Policy

Research Institute.

PHỤ LỤC

Phụ lục 1 Tình hình sản xuất cây lúa ở Việt Nam, giai đoạn 1990 – 2010

Diện tích gieo trồng (1000 ha)

Sản lượng (1000 tấn)

Năng suất (tạ/ha)

Năm

vụ 1

vụ 2

vụ 3

Cả năm

vụ 1

vụ 2

vụ 3

Cả năm

vụ 1

vụ 2

vụ 3

Cả năm

Năng suất

Diện tích đất sử dụng (1000 ha)

Diện tích gieo trồng

(2)

(3)

(4)

(5)

(7)

(8)

(9)

(1)

Tốc độ tăng mỗi năm (%)(*) Sản lượng (năm sau – năm trước)/ năm trước Của cột (6), cột (10) và cột (14)

(6)=(3)+ (4) +(5)

4108,9

2073,6

1215,7

2753,5

6042,8

7865,6

4090,5

7269,0

(10) = (7)+(8)+(9) 19225,1

(11) = (7)*10/(3) 37,9

(12) = (8)*10/(4) 33,6

(13) = (9)*10/(5) 26,4

(14) = (10)*10/(6) 31,8

1990

4100,2 4241,2

2160,6 2279,0

1382,1 1448,6

2760,1 2747,7

6302,8 6475,3

6788,3 9156,3

4715,8 4907,2

8117,8 7526,9

19621,9 21590,4

31,4 40,2

34,1 33,9

29,4 27,4

31,1 33,3

4.30 2.74

2.06 10.03

-2.15 7.10

1991 1992

4252,1

2323,6

1549,1

2686,7

6559,4

9035,6

5633,1

8167,8

22836,5

38,9

36,4

30,4

34,8

1.30

5.77

4.42

1993

4230,1 4203,5

2381,4 2421,3

1586,1 1742,4

2631,1 2601,9

6598,6 6765,6

10508,5 10736,6

5679,4 6500,8

7340,3 7726,3

23528,2 24963,7

44,1 44,3

35,8 37,3

27,9 29,7

35,7 36,9

0.60 2.53

3.03 6.10

2.42 3.48

1994 1995

4387,6

2541,1

1984,2

2478,5

7003,8

12209,5

6878,5

7308,7

26396,7

48,0

34,7

29,5

37,7

3.52

5.74

2.14

1996

4199,5 4213,4

2682,7 2783,3

1885,2 2140,6

2531,8 2438,8

7099,7 7362,7

13310,3 13559,5

6637,8 7522,6

7575,8 8063,4

27523,9 29145,5

49,6 48,7

35,2 35,1

29,9 33,1

38,8 39,6

1.37 3.70

4.27 5.89

2.86 2.11

1997 1998

2888,9

2341,2

2423,5

7653,6

14103,0

8758,3

8532,5

31393,8

48,8

37,4

35,2

41,0

3.95

7.71

3.62

1999

4267,9 4148

3013,2 3056,9

2292,8 2210,8

2360,3 2225,0

7666,3 7492,7

15571,2 15474,4

8625,0 8328,4

8333,3 8305,6

32529,5 32108,4

51,7 50,6

37,6 37,7

35,3 37,3

42,4 42,9

0.17 -2.26

3.62 -1.29

3.45 0.99

2000 2001

4062

3033,0

2293,7

2177,6

7504,3

16719,6

9188,7

8538,9

34447,2

55,1

40,1

39,2

45,9

0.15

7.28

7.12

2002

4022

3022,9 2978,5

2320,0 2366,2

2109,3 2100,6

7452,2 7445,3

16822,7 17078,0

9400,8 10430,9

8345,3 8640,0

34568,8 36148,9

55,7 57,3

40,5 44,1

39,6 41,1

46,4 48,6

-0.69 -0.09

0.35 4.57

1.05 4.67

2003 2004

4152

2942,1

2349,3

2037,8

7329,2

17331,6

10436,2

8065,1

35832,9

58,9

44,4

39,6

48,9

-1.56

-0.87

0.70

2005

4130,9 4105,8

2995,5 2988,4

2317,4 2203,5

2011,9 2015,5

7324,8 7207,4

17588,2 17024,1

9693,9 10140,8

8567,4 8777,8

35849,5 35942,7

58,7 57,0

41,8 46,0

42,6 43,6

48,9 49,9

-0.06 -1.60

0.05 0.26

0.11 1.89

2006 2007

4089,1

3013,1

2368,7

2018,4

7400,2

18326,9

11395,7

9007,2

38729,8

60,8

48,1

44,6

52,3

2.68

7.75

4.95

2008

38950,2 39988,9

61,1 62,3

47,5 47,6

44,8 46,1

52,4 53,2

2009 2010 sơ bộ

4128 4120,2

3060,9 3086,1

2358,4 2436,0

2017,9 1991,6

7437,2 7513,7

18695,8 19218,1

11212,2 11595,7

9042,2 9175,1

Giai đoạn 1991 – 2000(*) Giai đoạn 2001 - 2010(*)

0.50 1.03 2.42 -0.19

0.57 2.67 5.42 2.13

0.07 1.62 2.9 2.32

Vụ 1, 2, 3 tương ứng với tên gọi vụ Đông Xuân, vụ Hè Thu, vụ Thu Đông trong năm (riêng đối với vùng đồng bằng Sông Hồng và miền núi không có vụ Hè Thu,

thực chất vụ Thu Đông là vụ thứ 2 trong năm có 2 vụ)

(*): Tác giả tính toán

Nguồn: GSO (2001-2010) và GSO (2000)

Nguồn: Tác giả tính toán và vẽ theo nguồn dữ liệu MARD

Phụ lục 2 Nhiệt độ trung bình giai đoạn 2001 – 2010

Nguồn: Tác giả tính toán và vẽ theo nguồn dữ liệu MARD

Phụ lục 3 Tổng lượng mưa giai đoạn 2001 – 2010

Phụ lục 4 Các mốc nhiệt độ đối với các giai đoan sinh trưởng và phát triển cây lúa

Các giai đoạn phát triển Nhiệt độ (oC)

cây lúa

ngưỡng thấp 16-19 ngưỡng cao 45 Khoảng tối ưu 18-40 Nảy mầm

Nhú mầm ra của hạt giống 12 35 25-30

Ra rễ 16 35 25-28

Đẻ nhánh 9-16 33 25-31

Bắt đầu phân hóa hoa 15 - -

Sự phân hóa hoa 15-20 30 -

Lúa đã làm đòng 22 35-36 30-33

Nguồn: Yoshida, 1978 trích lại từ Nguu Nguyen Van, 2004

Trổ bông 12-18 > 30 20-29

Phụ lục 5 Bản đồ phân bố điểm trồng lúa và các nhóm đất

Phụ lục 6 Các mùa vụ trồng lúa của các vùng trong năm

Vụ và các vùng Thời gian gieo cấy Thời gian thu hoạch

Vụ Đông xuân - Đồng bằng sông Hồng - Đồng bằng sông Cửu long - Miền núi - Duyên hải miền Trung - Tây Nguyên, Đông Nam bộ Tháng 2, 3 Tháng 12, 1 Tháng 3, 4 Tháng 1, 2 Tháng 2, 3 Tháng 5, 6 Tháng 3, 4 Tháng 6,7 Tháng 4, 5 Tháng 5, 6

Vụ Hè thu

- Tháng 4, 5 - Tháng 5, 6 Tháng 6, 7 - Tháng 7, 8 - Tháng 7, 8 Tháng 9, 10

Nguồn: GSO (2008)

- Đồng bằng sông Hồng - Đồng bằng sông Cửu long - Miền núi - Duyên hải miền Trung - Tây Nguyên, Đông Nam bộ Vụ Mùa/Thu đông - Đồng bằng sông Hồng - Đồng bằng sông Cửu long - Miền núi - Duyên hải miền Trung - Tây Nguyên, Đông Nam bộ Tháng 7, 8 Tháng 8 Tháng 8, 9 Tháng 8, 9 Tháng 8, 9 Tháng 10, 11 Tháng 12, 1 Tháng 12, 1 Tháng 11, 12 Tháng 10, 11

Phụ lục 7 Kịch bản phát thải trung bình B2

Mức tăng nhiệt độ trung bình (oC) và thay đổi lượng mưa (%) so với thời kỳ 1980-1999 ở các vùng khí hậu Việt Nam theo kịch bản phát thải trung bình B2.

2050 2100

Vùng Trung bình thời kỳ Nhiệt độ (oC) Lượng mưa Nhiệt độ Lượng mưa (oC) (%) (%)

Tây Bắc

Ðông Bắc

Đồng Bằng và Trung Du Bắc bộ

Bắc Trung Bộ

Duyên Hải Nam Trung Bộ

Tây Nguyên

Nam Bộ

tháng 12, 1, 2 tháng 3, 4, 5 tháng 6, 7, 8 tháng 9, 10, 11 tháng 12, 1, 2 tháng 3, 4, 5 tháng 6, 7, 8 tháng 9, 10, 11 tháng 12, 1, 2 tháng 3, 4, 5 tháng 6, 7, 8 tháng 9, 10, 11 tháng 12, 1, 2 tháng 3, 4, 5 tháng 6, 7, 8 tháng 9, 10, 11 tháng 12, 1, 2 tháng 3, 4, 5 tháng 6, 7, 8 tháng 9, 10, 11 tháng 12, 1, 2 tháng 3, 4, 5 tháng 6, 7, 8 tháng 9, 10, 11 tháng 12, 1, 2 tháng 3, 4, 5 tháng 6, 7, 8 tháng 9, 10, 11 2,9 -2,8 5,9 1,1 1,9 -2,2 6,3 1,5 2,1 -3,4 7,5 2,4 1,5 -4,9 7,2 4,2 -5,1 -7,1 1,9 6 -7,4 -8,7 0,1 6,1 -7,7 -7,2 0,8 6,3 3,1 3 1,7 2,5 3,1 2,8 1,6 2,6 2,8 3,1 1,7 2,2 2,9 3,2 2,6 2,7 2 2,2 1,4 2,1 1,8 1,8 1,4 1,5 1,7 1,9 2,1 2,3 3,7 -3,7 7,8 1,4 2,5 -2,9 8,3 2 2,8 -4,5 9,9 3,1 2 -6,5 9,5 5,6 -6,7 -9,3 2,6 7,9 -9,7 -11,4 0,2 8,1 -10,1 -9,4 1,1 8,5

1,5 1,5 0,8 1,20 1,4 1,4 0,8 1,3 1,3 1,7 0,8 1,1 1,4 1,8 1,3 1,4 1 1 0,7 1 0,8 0,8 0,7 0,7 0,8 0,9 1,2 1,2 1.01 1.24 5,43 -4,51 tháng 6 đến tháng 11 (*) tháng 12 đến tháng 5 (*) 4,09 -3,44 2,03 2,53

Nguồn: MONRE (2009), trích từ Phụ lục 7 và Phụ lục 10

(*): tác giả tính giá trị trung bình cho cả nước theo trung bình các thời kỳ

Phụ lục 8 Các bước xây dựng mẫu nghiên cứu cho đề tài

GIS là một hệ thống bao gồm phần mềm, phần cứng, dữ liệu giúp con người trong việc

tính toán, phân tích, thể hiện các thông tin được gắn kết với từng vị trí không gian trên bề

mặt đất (Đỗ Nguyên Hải và Hoàng Văn Mùa, 2007). Dưới đây các bước thực hiện được

tóm tắt nhằm kết nối các bộ dữ liệu mà đề tài sử dụng ở cấp hộ nghiên cứu:

Bước 1: Số hóa dữ liệu đặc điểm kinh tế hộ vào GIS. Công việc này bao gồm các bước nhỏ

- Xác định mẫu nghiên cứu là các hộ trồng lúa, bao gồm 4691 mẫu nghiên cứu

- Định vị và tạo code cho mẫu nghiên cứu dựa theo địa chỉ của hộ kê khai theo cấp

tỉnh, huyện, xã, địa bàn, hộ số. Trong đó, code của tỉnh, huyện trong mẫu tương

ứng code tỉnh, huyện trong danh mục hành chính 2001 còn code của xã trong mẫu

sẽ tương ứng với code của xã trong VHLSS 2006 (GSO, 2008).

- Kết nối dữ liệu đặc điểm kinh tế hộ đã được tạo code tương ứng với code của bản

đồ số cấp xã ở dạng điểm vào phần mềm ArcGis 10 (cấp thấp nhất trong công tác

số hóa bản đồ hành chính toàn quốc được biết hiện nay). Lúc này, vị trí mẫu trên

bản đồ tương ứng điểm mà mẫu thuộc địa phận của xã. Kết quả cho thấy 4691 mẫu

tương ứng với 1976 điểm trên bản đồ, dưới đây gọi là điểm nghiên cứu.

Bước 2: Xác định loại đất cho điểm nghiên cứu. Công việc này bao gồm các bước nhỏ sau:

- Chuyển dữ liệu đất dưới dạng raster thành dạng vector

- Dạng vector là dạng rời rạc của các loại đất tính đất. Qua đó, chúng ta xác định

nhóm đất cho điểm nghiên cứu dựa theo vị trí của nó trên bản đồ (Phụ lục 5).

Bước 3: Số hóa dữ liệu khí hậu vào GIS và xác định thông tin khí hậu cho điểm nghiên

cứu. Công việc này bao gồm các bước nhỏ sau:

- Tạo code và phân loại các trạm khí tượng theo bảy vùng khí hậu.

- Tính toán giá trị trung bình các tháng phân theo mùa khô và mùa mưa cho mỗi

vùng theo như đề cập ở Bảng 3.1.

- Chuyển dữ liệu khí hậu vào phần mềm ArcGis 10 dựa theo tọa độ địa lý của trạm.

- Định vị điểm nghiên cứu thuộc phạm vi trạm khí tượng bao phủ bằng cách gán

code của trạm đó cho mỗi điểm nghiên cứu theo mức ưu tiên như sau:

(i) Gán code trạm cho điểm nếu trạm nằm trong địa phận hành chính của xã24.

Kết quả có 26 mẫu được gán code của 14 trạm.

(ii) Gán code trạm cho điểm nằm trong vùng bán kính bao phủ của trạm gần nhất

ở cùng độ cao tương ứng.

(iii) Nếu một điểm có thể nhận code của 2 trạm là như nhau thỏa mãn tiêu chí (ii)

thì ưu tiên lấy code trạm nằm trong địa phận cùng huyện, cùng tỉnh với điểm, theo hướng từ Bắc xuống Nam hoặc Đông sang Tây25.

Bước 4: Chọn lại mẫu nghiên cứu nhằm loại bỏ các quan sát sai lệch không gian. Quan sát

vị trí điểm nghiên cứu so với bán kính của trạm khí tượng, cho thấy điểm phân bố cách

trạm có bán kính tối đa là 120 km, nhưng có khoảng 90% cả điểm nghiên cứu nằm trong

phạm vi bán kính cách trạm khí tượng 35 km (Bảng cho Phụ lục 8). Nhiều nghiên cứu

nước ngoài đã sử dụng dữ liệu thu từ vệ tinh, ưu điểm của nó là dữ liệu liên tục và có phạm

vi bao phổ rộng đến các vùng của trái đất (Mendelsohn và đ.t.g, 2004). Nguyễn Hữu Dũng

và Nguyễn Châu Thoại (2011) chọn mẫu là các nông hộ trồng trọt nằm trong bán kính

50km cách trạm khí tượng gần nhất. Tuy nhiên, do địa hình không đồng nhất giữa các

vùng miền nên bán kính bao phủ của trạm nên khác nhau. Trong đề tài này, tác giả áp dụng

bán kính bao phủ của trạm cho các điểm ở miền Bắc, Trung và Nam lần lượt là 30, 35 và

40km (Phụ lục 9). Việc đưa ra những giá trị này đồng thời có xét đến số lượng trạm và số

lượng mẫu ở mỗi miền và hạn chế làm giảm mẫu cho mô hình. Kết quả còn lại 1798 điểm

nghiên cứu tương ứng 4279 mẫu nghiên cứu.

Như vậy, kết quả của quá trình xử lý số liệu nhằm gắn kết các bộ dữ liệu ở các cấp độ khác

nhau (VHLSS 2008 ở cấp hộ, dữ liệu đất ở cấp xã, dữ liệu khí tượng trên cấp huyện) thành

dữ liệu ở cấp hộ. Ví dụ điểm nghiên cứu nằm trong phạm vi nhóm đất xám và thuộc trạm

khí tượng Huế thì các hộ trồng lúa thuộc điểm nghiên cứu sẽ mang cùng nhóm đất xám và

mang thông tin khí hậu của trạm khí tượng ở Huế.

24 Khí hậu đồng nhất trong cùng một xã. Việc lấy số liệu đồng nhất trong cùng một huyện hẳn không mấy chính xác dù không thấy có 2 trạm nằm trong một huyện. Nếu trường hợp mẫu nằm địa bàn của huyện có đặt trạm nhưng có thể lấy thông tin của trạm nằm ngoài huyện nếu đạt tiêu chí đề ra. 25 Dựa theo hướng gió thổi từ hướng Bắc xuống và từ biển vào.

Bảng cho Phụ lục 8 Khoảng cách của các trạm khí tượng đến điểm và mẫu nghiên cứu

Bán kính trạm (km) Số lượng điểm tỷ lệ (%) so với điểm tỷ lệ (%) so với mẫu Tương ứng với số lượng mẫu

14 0,71% 26 0,55%

423 1194 1489 1671 21,41% 60,43% 75,35% 84,56% 982 2893 3618 4016 20,93% 61,67% 77,13% 85,61% ngay tại xã có mẫu (0) 10 20 25 30

Nguồn: Tác giả tính toán theo nguồn MARD, GSO (VHLSS, 2008), Cục bản đồ (2009)

1783 1867 1919 1944 1956 1962 1973 1974 1975 1976 90,23% 94,48% 97,12% 98,38% 98,99% 99,29% 99,85% 99,90% 99,95% 100,00% 4268 4463 4583 4630 4651 4663 4685 4687 4690 4691 90,98% 95,14% 97,70% 98,70% 99,15% 99,40% 99,87% 99,91% 99,98% 100,00% 35 40 45 50 55 60 65 70 75 120

Phụ lục 9 Bản đồ chọn điểm nghiên cứu theo vùng khí hậu

Phụ lục 10 Bảng thống kê mô tả các biến trong mô hình hồi quy

Biến

Yếu vị

Độ lệch chuẩn

Đơn vị tính Triệu đồng/ha

Trung bình 11,75 27

Trung vị 11,70 28

Giá trị nhỏ nhất -18 19

Giá trị lớn nhất 69 29

16 28

4,71 1,44

PLE TeRa

C/tháng

731

759

350

814

776

72,78

TeRaSq

o (

2 C/tháng)

3,34

TeDr

C/tháng

493

410

146

787

396

152,44

TeDrSq

o (

2 C/tháng)

249

230

122

708

202

RaRa

mm/tháng

67391

52931

40866

14976

501512

2 (mm/tháng)

RaRaSq

74,82 54024,2 3 20,86

136

mm/tháng

RaDr

2621

1782

1996

2770,49

18558

2 (mm/tháng)

RaDrSq

0,38

0,49

Sac (1: nhóm đất xám)

0,36

0,48

0,17

0,38

0,02

0,15

SGl (1: nhóm đất glây) SFL (1: nhóm đất phù sa) SAR (1: nhóm đất cát ven biển)

0,83

0,38

Sex (1: nam)

48,57

12,61

năm

0,21

0,41

Age Ethn (1: người dân tộc thiểu số)

6,97

3,35

lớp

Educ

4,34

1,61

người

HoSi

0,18

0,39

0,89

0,32

Rice (1: chỉ trồng gạo) Irr (1: tưới tiêu chủ động)

1,92

0,77

0,40

0.01

ha/năm

0,40

-0,37

-0,40

-2

ha/năm

0,46

0,50

0,15 0,47

0 0

0,35 0,50

0 0

1 1

0,30

0,46

0,05

0,22

Area LgAr (logarit cơ số 10 của Area) MiMa (1: bán cho tư thương) Reta (1: bán lẻ) Cred (1: còn nợ) NoFa (1: có việc làm phi nông nghiệp) Exte (1: xã có trạm khuyến nông)

Biến

Ple

TeRa

TeRaSq

TeDr

TeDrSq

RaRa

RaRaSq

RaDr

RaDrSq

SAc

SGl

SFL

SAR

Age

Sex

Educ

Ethn

HoSi

Rice

Irr

lgArea MiMa

Reta

NoFa

Cred

Exte

Ple

1.00

0.15

1.00

TeRa

TeRaSq

0.16

1.00

TeDr

(0.33)

0.05

0.04

1.00

TeDrSq

(0.34)

0.01

(0.00)

1.00

(0.15)

(0.37)

0.20

0.21

1.00

RaRa

RaRaSq

(0.12)

(0.33)

0.17

0.18

0.97

1.00

RaDr

(0.02)

(0.19)

(0.18)

(0.06)

0.71

0.70

1.00

RaDrSq

(0.07)

(0.19)

0.01

0.74

0.76

0.96

1.00

(0.02)

(0.30)

(0.25)

(0.24)

0.11

0.12

0.10

0.08

1.00

SAc

SGl

0.01

0.22

0.11

0.10

(0.03)

(0.04)

0.04

(0.59)

1.00

SFL

0.06

0.24

0.17

(0.16)

(0.14)

(0.24)

(0.19)

(0.36)

(0.34)

1.00

SAR

0.05

(0.01)

0.01

0.00

0.08

0.07

0.14

0.13

(0.12)

(0.07)

1.00

(0.00)

0.13

0.15

0.14

(0.00)

(0.01)

0.00

(0.15)

0.12

0.07

0.02

1.00

Age

Sex

0.00

(0.05)

(0.06)

(0.01)

0.00

(0.01)

0.00

0.04

(0.05)

(0.02)

0.01

(0.21)

1.00

Educ

0.18

0.24

(0.17)

(0.19)

(0.12)

0.08

0.02

(0.04)

0.08

(0.00)

0.01

(0.20)

0.19

1.00

Ethn

(0.09)

(0.39)

(0.33)

(0.31)

0.08

0.10

(0.05)

(0.02)

0.45

(0.35)

(0.20)

(0.08)

(0.19)

0.11

(0.24)

1.00

(0.08)

(0.22)

0.02

0.03

0.05

(0.06)

(0.03)

0.10

(0.13)

(0.02)

(0.04)

(0.11)

0.21

(0.11)

0.24

1.00

HoSi

Rice

(0.06)

0.11

0.12

0.33

(0.02)

(0.01)

(0.10)

(0.07)

(0.24)

0.09

0.21

0.02

0.03

(0.03)

(0.05)

(0.18)

(0.03)

1.00

Irr

0.15

0.25

0.26

0.08

0.07

(0.08)

(0.07)

(0.01)

(0.04)

(0.19)

0.18

0.10

0.01

0.09

(0.06)

0.17

(0.33)

(0.17)

0.09

1.00

lgArea

(0.18)

0.01

0.38

0.39

(0.04)

(0.03)

(0.22)

(0.14)

(0.16)

0.02

0.21

(0.05)

0.05

0.11

(0.10)

(0.02)

0.24

0.13

0.02

1.00

(0.03)

0.14

0.34

(0.08)

(0.07)

(0.15)

(0.11)

(0.34)

0.21

0.19

0.03

0.10

(0.02)

(0.03)

(0.24)

(0.09)

0.16

0.17

0.47

1.00

MiMa

Reta

0.09

(0.08)

(0.18)

0.03

0.07

0.05

0.13

(0.05)

(0.07)

(0.02)

0.03

0.04

0.11

(0.00)

(0.07)

(0.00)

0.04

(0.38)

1.00

NoFa

0.03

0.00

0.01

(0.04)

0.01

0.00

0.01

(0.00)

(0.07)

0.03

0.08

(0.01)

(0.08)

0.04

0.08

(0.07)

0.06

0.11

0.02

(0.03)

(0.04)

(0.03)

1.00

Cred

(0.05)

(0.03)

(0.02)

(0.03)

(0.02)

0.06

(0.02)

(0.05)

(0.03)

(0.12)

0.03

0.01

0.09

(0.02)

0.01

0.04

0.01

(0.01)

0.04

1.00

(0.00)

(0.04)

0.03

0.00

(0.00)

(0.01)

0.03

0.00

(0.04)

(0.01)

(0.03)

0.05

0.01

(0.03)

(0.01)

0.01

(0.02)

(0.01)

1.00

Exte

Phụ lục 11 Bảng ma trận tương quan giữa các biến hồi quy

Phụ lục 12 Bảng kết quả hồi quy mô hình ước lượng

Median regression Number of obs = 4279 Raw sum of deviations 15599.39 (about 11.703042) Min sum of deviations 13446.8 Pseudo R2 = 0.1380

Ple Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] TeRa -.8894989 1.182527 -0.75 0.452 -3.207868 1.428871 TeRaSq .0148655 .0231449 0.64 0.521 -.0305107 .0602416 TeDr 3.374692 .4792874 7.04 0.000 2.435038 4.314345 TeDrSq -.0844052 .0103837 -8.13 0.000 -.1047626 -.0640479 RaRa -.0251702 .0049301 -5.11 0.000 -.0348357 -.0155047 RaRaSq .0000414 6.84e-06 6.05 0.000 .000028 .0000548 RaDr .0833387 .0158117 5.27 0.000 .0523396 .1143378 RaDrSq -.0008085 .0001214 -6.66 0.000 -.0010466 -.0005705 SAc .824266 .3167793 2.60 0.009 .2032132 1.445319 SGl .8712108 .339414 2.57 0.010 .2057823 1.536639 SFL 2.204541 .3747758 5.88 0.000 1.469784 2.939297 SAR 2.626193 .5619853 4.67 0.000 1.524408 3.727977 Age 4.47e-06 .0062408 0.00 0.999 -.0122307 .0122396 Sex .1925245 .2048535 0.94 0.347 -.2090952 .5941443 Educ .0277345 .0254323 1.09 0.276 -.0221262 .0775951 Ethn -1.08241 .2613165 -4.14 0.000 -1.594727 -.5700934 HoSi .0890716 .0506582 1.76 0.079 -.0102448 .1883881 Rice .1808162 .20897 0.87 0.387 -.2288741 .5905065 Irr 1.494209 .2495866 5.99 0.000 1.004889 1.98353 lgArea -.353774 .1099708 -3.22 0.001 -.5693741 -.1381739 MiMa 1.113753 .2020676 5.51 0.000 .7175949 1.509911 Reta 1.249175 .2371534 5.27 0.000 .7842302 1.714119 NoFa .026207 .1630386 0.16 0.872 -.2934338 .3458477 Cred -.3779701 .1479522 -2.55 0.011 -.6680336 -.0879066 Exte .6308474 .3356435 1.88 0.060 -.027189 1.288884 _cons -9.899883 12.93524 -0.77 0.444 -35.2597 15.45993

Phụ lục 13 Bảng kết quả hồi quy mô hình hiệu chỉnh

Median regression Number of obs = 4279 Raw sum of deviations 15599.39 (about 11.703042) Min sum of deviations 13446.87 Pseudo R2 = 0.1380

Ple Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] TeRa -.8638214 1.09462 -0.79 0.430 -3.009847 1.282204 TeRaSq .0143138 .0214242 0.67 0.504 -.0276888 .0563164 TeDr 3.392905 .4428999 7.66 0.000 2.52459 4.26122 TeDrSq -.0848489 .0095967 -8.84 0.000 -.1036635 -.0660343 RaRa -.0253489 .0045724 -5.54 0.000 -.0343131 -.0163847 RaRaSq .0000417 6.36e-06 6.55 0.000 .0000292 .0000542 RaDr .0836931 .0146996 5.69 0.000 .0548741 .112512 RaDrSq -.0008119 .0001135 -7.15 0.000 -.0010345 -.0005893 SAc .8517163 .2934806 2.90 0.004 .2763412 1.427091 SGl .9196837 .3136572 2.93 0.003 .304752 1.534615 SFL 2.251346 .345931 6.51 0.000 1.57314 2.929551 SAR 2.673046 .5198943 5.14 0.000 1.653782 3.692311 Sex .1938217 .1878727 1.03 0.302 -.1745068 .5621501 Educ .0288392 .0228903 1.26 0.208 -.0160377 .0737162 Ethn -1.090182 .2405472 -4.53 0.000 -1.56178 -.6185838 HoSi .0934391 .0467614 2.00 0.046 .0017624 .1851158 Rice .1838715 .1920222 0.96 0.338 -.1925923 .5603353 Irr 1.465654 .2312032 6.34 0.000 1.012375 1.918933 lgArea -.3498604 .1016843 -3.44 0.001 -.5492147 -.1505061 MiMa 1.103479 .18653 5.92 0.000 .7377828 1.469175 Reta 1.228078 .2190833 5.61 0.000 .7985605 1.657596 Cred -.3801926 .1360373 -2.79 0.005 -.6468966 -.1134886 Exte .6455524 .3103646 2.08 0.038 .0370759 1.254029 _cons -10.37657 11.96219 -0.87 0.386 -33.82871 13.07556

Phụ lục 14 Xu hướng tác động của các yếu tố khí hậu đến TNTL

8 1

5 . 3 1

3 1

6 1

5 . 2 1

4 1

2 1

) a h / g n o d u e i r t ( a u l g n o r t u t g n o r p a h n u h T

5 . 1 1

0 1

600

200

400 Tong Luong mua thang trung binh cua mua mua mm/thang

Nhiet do mua mua C/thang

Lượng mưa mùa mưa (RaRa) Nhiệt độ mùa mưa (TeRa)

4 1

2 1

0 1

) a h / u e i r t ( a u l g n o r t g n o r p a h n u h t

) a h / g n o d u e i r t ( a u l g n o r t u t g n o r p a h n u h T

100

Tong Luong mua thang trung binh cua mua kho mm/thang

20 Nhiet do mua kho C/thang

x: giá trị hiện tại

Giá trị tới ngưỡng

Lượng mưa mùa khô (RaDr) Nhiệt độ mùa khô (TeDr)

Bảng cho Phụ lục 14

Biến số khí hậu Hệ số hồi quy bậc 1 Giá trị trung bình tới ngưỡng (*)

Giá trị các yếu tố khí hậu tới ngưỡng là tại đó đạo hàm của biến phụ thuộc theo biến giải thích cho yếu tố khí

hậu đó là bằng 0 (vế trái của công thức (2.4) bằng 0)

Hệ số hồi quy bậc 2 0.0143138 -0.0848489 0.0000417 -0.0008119 30.17oC/tháng 19.99oC/tháng 303.94 mm/tháng 51.54 mm/tháng Giá trị trung bình hiện tại 27.00oC/tháng 21.96oC/tháng 248.59mm/tháng 46.76 mm/tháng -0.86382 3.392905 -0.02535 0.083693 TeRa TeDr RaRa RaDr

Phụ lục 15 Dự báo TNTL của hộ theo các khả năng của kịch bản BĐKH

(triệu đồng/ha/hộ)

. sum p0 p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9 p10 p11 p12 p13 p14

Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max p0 4279 11.51188 2.22565 4.905142 15.94703 p1 4279 11.43439 2.240419 4.849225 15.89492 p2 4279 11.46918 2.207548 4.908757 15.845 p3 4279 10.97028 2.738258 3.222991 15.83951 p4 4279 11.4973 2.223672 4.854744 15.91256 p5 4279 11.39169 2.222001 4.852839 15.79289 p6 4279 10.9557 2.737514 3.172593 15.80505 p7 4279 10.85999 2.741644 3.117091 15.71086 p8 4279 11.38635 2.255865 4.644962 15.87226 p9 4279 11.45711 2.202004 4.911805 15.81357 p10 4279 10.12626 3.347981 1.185678 15.44964 p11 4279 11.49186 2.223325 4.838058 15.90088 p12 4279 11.33158 2.231385 4.761222 15.7388 p13 4279 10.10624 3.348335 1.118593 15.40821 p14 4279 9.925933 3.343829 1.042872 15.20249

p0: TNTL dự báo theo như yếu tố khí hậu hiện nay (2001-2010) Khả năng p1: TNTL dự báo chỉ nhiệt độ mùa mưa tăng lên 1.01oC/tháng vào năm 2050.

Khả năng p2: TNTL dự báo chỉ lượng mưa mùa mưa tăng lên 4.1% (10.2mm/tháng) vào năm 2050 Khả năng p3: TNTL dự báo chỉ nhiệt độ mùa khô tăng lên 1.24oC/tháng vào năm 2050

Khả năng p4: TNTL dự báo chỉ lượng mưa mùa khô giảm 3.4% (1.6mm/tháng) vào năm 2050 Khả năng p5: TNTL dự báo khi nhiệt độ mùa mưa tăng lên 1.01oC/tháng và lượng mưa mùa mưa tăng lên 4.1% (10.2mm/tháng) vào năm 2050 Khả năng p6: TNTL dự báo khi nhiệt độ mùa khô tăng lên 1.24oC/tháng và lượng mưa mùa khô giảm 3.4% (1.6mm/tháng) vào năm 2050

Khả năng p7: TNTL dự báo khi sự thay đổi nhiệt độ và lượng mưa đồng thời vào các mùa theo như khả năng 5 và 6 vào năm 2050 Khả năng p8: TNTL dự báo chỉ nhiệt độ mùa mưa tăng lên 2.03oC/tháng vào năm 2100

Khả năng p9: TNTL dự báo chỉ lượng mưa mùa mưa tăng lên 5.43% (13.5mm/tháng) vào năm 2100 Khả năng p10: TNTL dự báo chỉ nhiệt độ mùa khô tăng lên 2.53oC/tháng vào năm 2100

Khả năng p11: TNTL dự báo chỉ lượng mưa mùa khô giảm 4.51% (2.1mm/tháng) vào năm 2100 Khả năng p12: TNTL dự báo khi nhiệt độ mùa mưa tăng lên 2.03oC/tháng và lượng mưa mùa mưa tăng lên 5.43% (13.5mm/tháng) vào năm 2100 Khả năng p13: TNTL dự báo khi nhiệt độ mùa khô tăng lên 2.53oC/tháng và lượng mưa mùa khô giảm 4.51% (2.1mm/tháng) vào năm 2100

Khả năng p14: TNTL dự báo khi sự thay đổi nhiệt độ và lượng mưa đồng thời vào các mùa theo như khả năng 12 và 13 vào năm 2100.

Giả sử các yếu tố khác không đổi, ngoại trừ yếu tố khí hậu là thay đổi. Các kết quả dự báo này sẽ dựa theo mô hình hồi quy hiệu chỉnh ở Phụ lục 13 với các khả năng của BĐKH xảy ra như sau:

Phụ lục 16 Bản đồ dự báo tác động BĐKH vào năm 2100 đến TNTL của hộ