20
TÁC ĐỘNG CỦA THẢM HỌA THIÊN NHIÊN ĐỐI VỚI AN NINH LƯƠNG
THỰC GIAI ĐOẠN 2010-2016 TẠI VÙNG NÔNG THÔN VIỆT NAM:
KẾT QUẢ TỪ PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG BÁN THAM SỐ GAM
Trịnh Thị Hường
1*
, Michel Simioni
2
1
Bộ môn Toán, Đại học Thương mại.
2
INRA, UMR-1110 MOISA, place Pierre Viala - Bât. 26, 34 060 Montpellier Cedex 2, France.
Tóm tắt
Bài báo nghiên cứu mối quan hệ giữa thu nhập và an ninh lương thực (đo bằng thực
phẩm tiêu thụ) ở cấp độ hộ gia đình, dưới tác động của các hiện tượng thời tiết khắc
nghiệt giai đoạn 2010-2016. Thảm họa thiên nhiên, bao gồm: hạn hán, lũ lụt và bão,
được tính bằng thời gian (tháng) từ lúc xảy ra thảm họa đến thời điểm điều tra. Mô hình
ước lượng bán tham số GAM được sử dụng trên bộ số liệu điều tra mức sống dân cư
VHLSS. Kết quả nghiên cứu cho thấy hiện tượng lũ lụt thể hiện tác động tức thời đến
lượng thực phẩm tiêu thụ, trong khi hạn hán có tác động dài hơn. Kết quả của bài báo
đóng góp thêm các bằng chứng khoa học về ảnh hưởng của biến đối khí hậu đến an sinh
xã hội.
Từ khóa: an ninh lương thực, bất thường thời tiết, thu nhập, lượng calo tiêu thụ, hồi
quy bán tham số, VHLSS.
1. Giới thiệu
Biến đổi khí hậu và các hiện tượng khắc nghiệt thời tiết có ảnh hưởng đến nhiều
lĩnh vực, đặc biệt là hoạt động sản suất nông nghiệp và lương thực. Khu vực Châu Á
và Thái Bình Dương nằm trong những khu vực chịu ảnh hưởng nặng nề nhất và Việt
Nam là một trong những nước chịu tác động mạnh của thời tiết (FAO 2016). Từ đó, các
hiện tượng khắc nghiệt của thời tiết cũng tác động mạnh đến an ninh lương thực – một
trong những nhiệm vụ quan trọng của 17 mục tiêu phát triển bền vững của Liên Hợp
Quốc và Chính phủ Việt Nam cũng cam kết (General 2015).
Tại Việt Nam, đánh giá ảnh hưởng của hiện tượng khắc nghiệt thời tiết đến các
lĩnh vực kinh tế xã hội của thời tiết đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà hoạch định
chính sách và nhà khoa học (Arouri, Nguyen, and Youssef 2015; Narloch 2016; Diallo,
Marchand, and Espagne 2019). Các nghiên cứu trên đánh giá tác động ở tầm vi mô, tức
yếu tố ở cấp độ hộ gia đình như thu nhập hay sản xuất nông nghiệp. Trong đó, các tác
giả khằng định thiên tai, như bão, lũ lụt và hạn hán đều có ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt
động sản xuất nông nghiệp, thu nhập và chi tiêu của hộ gia đình, bất bình đẳng thu
nhập. Tuy nhiên, chưa có đánh giá nào về ảnh hưởng của các hiện tượng thời tiết khắc
nghiệt đến an ninh lương thực. Đồng thời, các nghiên cứu trên chỉ dừng lại ở việc đánh
giá có/không có ảnh hưởng của các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt, mà chưa đưa ra
21
tác động theo thời gian và khả năng phục hồi của các hộ gia đình sau các thảm họa
trên.
Xét về góc độ vi mô, có nhiều tài liệu đã ước lượng mối quan hệ giữa tiêu dùng
thực phẩm (đo bằng Calo, Kcal) và thu nhập của hộ gia đình, dựa trên nền tảng bộ số
liệu Mức sống dân cư và phương pháp tính được đề xuất của A. Deaton
1
. Đánh giá mối
quan hệ giữa lượng thực phẩm tiêu thụ và thu nhập có nhiều ý nghĩa. Thứ nhất, kết quả
nghiên cứu cho thấy tác động của tăng trưởng thu nhập đến tiêu thụ thực phẩm, từ đó,
hỗ trợ việc ban hành các chính sách trong việc giải quyết tình trạng thiếu dinh dưỡng
và cải thiện sự đa dạng của khẩu phần ăn. Thứ hai, đánh giá mối quan này có thể được
sử dụng để dự báo nhu cầu lương thực ở một quốc gia, cung cấp thông tin về an ninh
lương thực trong tương lai. Kết quả của các đánh giá trên có ý nghĩa rất quan trọng đối
với đất nước nông nghiệp như Việt Nam. Đồng thời, các kết quả cũng cần được cập nhật
liên tục để đưa ra các bằng chứng khoa học mới nhất.
Nghiên cứu của chúng tôi đóng góp thêm bằng chứng khoa học cho mối quan hệ
giữa thu nhập hộ gia đình và thực phẩm tiêu thụ, dưới tác động của các hiện tượng thời
tiết khắc nghiệt và các yếu tố kinh tế xã hội. Thứ nhất, chúng tôi đề xuất sử dụng mô
hình hồi quy ước lượng bán tham số cộng tuyến tổng quát (A generalized additive model
(GAM)) để đánh giá mối quan hệ giữa thu nhập và lượng thực phẩm tiêu thụ. Thứ hai,
chúng tôi đưa thêm yếu tố thời gian, tức khoảng thời gian từ lúc chịu ảnh hưởng của
thảm họa đến khi điều tra, để xem xét tác động cũng như khả năng phục hồi sau thảm
họa. Nghiên cứu được đánh giá từ bộ số liệu Mức sống dân cư trong các năm 2010,
2012, 2014 và 2016.
2. Phương pháp nghiên cứu
2.1. Dữ liệu nghiên cứu
Bộ dữ liệu sử dụng để phân tích là Điều tra mức sống dân cư 2010, 2012, 2014
và 2016 và được thực hiện bởi Tổng cục thống kê Việt Nam
2
. Đây là các cuộc khảo sát
được tiến hành 02 năm một lần trên phạm vi cả nước bằng phương pháp phỏng vấn trực
tiếp chủ hộ (9000 hộ gia đình) và cán bộ chủ chốt xã (1000 xã nông thôn), từ năm 1993.
Kết quả điều tra mức sống dân cư được chính phủ và các cơ quan sử dụng để đánh giá
mức sống dân cư phục vụ hoạch định chính sách và lập kế hoạch phát triển kinh tế - xã
hội. Bộ số liệu mang tính đại diện cấp vùng, cấp nông thôn-thành thị và cấp tỉnh.
Nghiên cứu hạn chế trên vùng nông thôn và kết hợp cả phiếu điều tra cấp hộ và
cấp xã. Sử dụng mã số đơn vị hành chính cấp xã, mỗi hộ gia đình được gắn với thông
tin cấp xã tương ứng của từng năm điều tra. Cụ thể:
Từ phiếu điều tra cấp hộ, chúng tôi trích xuất thông tin về kinh tế, xã hội của
từng hộ gia đình như về thu nhập hàng năm, thông tin của chủ hộ gia đình (giới tính,
tuổi, dân tộc, trình độ giáo dục), số thành viên hộ gia đình và nơi sống (vùng sinh thái).
1
A. Deaton được trao giải Noel trong lĩnh vực kinh tế năm 2015 do các đóng góp của ông trong nghiên cứu tiêu
dùng, nghèo đói và an sinh xã hội. https://en.wikipedia.org/wiki/Angus_Deaton
2
Báo cáo toàn văn của các cuộc điều tra có trên website của Tổng cục thống kê Việt Nam. Ví dụ, kết quả Điều tra
Mức sống dân cư 2016 có tại https://www.gso.gov.vn/du-lieu-va-so-lieu-thong-ke/2019/04/ket-qua-khao-sat-muc-
song-dan-cu-viet-nam-nam-2016-2/
22
Thực phẩm tiêu thụ được đo bằng lượng calo tiêu thụ bình quân/ngày và sử dụng phương
pháp tính truyền thống (Trinh, Simioni, and Thomas-Agnan 2018).
Từ phiếu điều tra cấp xã, chúng tôi trích xuất thông tin về các hiện tượng thiên
tai bất thường từ câu hỏi điều tra “Thiên tai, hỏa hoạn hay bệnh dịch xảy ra trong 3
năm gần đây nhất” và chúng tôi quan tâm đến các sự kiện lũ lụt, bão và hạn hán. Đầu
tiên, chúng tôi quan tâm xã đó có xảy ra các hiện tượng thời tiết bất thường hay không
như nghiên cứu của(Arouri, Nguyen, and Youssef 2015). Tiếp theo, từ thông tin ghi lại
tháng/năm xảy ra sự kiện, chúng tôi tính số tháng từ lúc xảy ra hiện tượng bất thường
đến tháng tiến hành phiếu điều tra. Bên cạnh đó, một số thông tin về cơ sở hạ tầng của
xã như: 1) chợ và 2) các số các dự án về kết cấu hạ tầng được xây mới, nâng cấp hay
cải tạo được tổng hợp.
2.2. Phương pháp nghiên cứu
Để đánh giá tác động của thu nhập bình quân đến lượng calo tiêu thụ bình quân
dưới tác động của các hiện tượng thời tiết bất thường và các yếu tố kinh tế xã hội, chúng
tôi sử dụng mô hình hồi quy ước lượng bán tham số cộng tuyến tổng quát (A generalized
additive model (GAM)). Phương pháp này được Wood, Simon N phát triển (Wood 2017).
Xét trường hợp mô hình hai biến độc lập x và z; biến phụ thuộc y trên một mẫu
quan sát i=1,2,..,n. Mô hình cộng tuyến được phát biểu như sau
y
=α+f
(x
)+f
(z
)+ϵ
, (1)
Trong đó α là hệ số chặn, f
,f
là các hàm trơn (smooth function) và ϵ
∼N(0,σ
) là
sai số. Các hàm trơn trong (1) được ước lượng thông qua các hàm đa thức tuyến tính
từng nhánh. Ví dụ với δ
là các hệ số của đa thức đối với cơ sở {b
(x),b
(x),…,b
(x))
f
(x)= b
(x)δ

(2)
và b
(x),j=1,…,k
là các hàm được xây dựng từ các nút x
∗
,j=1,..,k
−1 (knots)
trên tập giá trị của biến x,
b
(x)= ⎩
⎪
⎨
⎪
⎧x−x

∗
x
∗
−x

∗
nếu x

∗
<x≤x
∗
x

∗
−x
x
∗
−x

∗
nếu x
∗
<x< x

∗
0 nếu khác (3)
Các hàm trơn f
,f
trong (1) (hay các hệ số của hàm trơn trong (2)) được ước
lượng thông qua phương pháp bình phương tối thiếu có phạt (the penalized least
squares) kết hợp với ước lượng Spline
3
. Phương pháp và các kĩ thuật ước lượng đã được
xây dựng thành gói lệnh mgvc trên phần mềm R, thông qua hàm ước lượng gam
4
.
3
Các đường công Spline bao gồm những đoạn đa thức kết nối với nhau một các trơn nhẵn tại các điểm nút. Đây
là kĩ thuật thường dùng để làm trơn các đường cong hồi quy và trơn các mô hình cộng tuyến mở rộng (Green and
Silverman, 1994).
4
https://cran.r-project.org/web/packages/mgcv/mgcv.pdf
23
Sử dụng mô hình GAM ở trên, chúng tôi để xuất ước lượng mô hình
log(PCCI
)=α+s(log(HHINC
))+β
X

+
s(log (HHINC
),month

)
+ϵ
(4)
Trong đó, i là chỉ số hộ gia đình, PCCI là lượng tiêu thụ calo bình quân/người/ngày,
HHINC là thu nhập bình quân hộ gia đình, X
là các thông tin nhân khẩu học và kinh tế
xã hội của hộ gia đình, month
là số tháng từ lúc xảy ra hiện tượng bất thường k (như
lũ lụt, hạn hán, bão) đến thời điểm điều tra và ϵ là sai số. Kí hiệu s(x) là hàm trơn
(smooth function). PCCI và HHINC được chuyển đổi qua lô ga rít như trong các mô hình
truyền thống đã ước lượng mối quan hệ này (Trinh, Simioni, and Thomas-Agnan 2018).
Ước lượng s(log(HHINC
),month

) để đánh giá tác động phi tuyến và đồng thời của
thu nhập dưới tác động của thiên tai
5
. Khi đó, ta nói tác động của log(HHINC
),month
lên log(PCCI
) là phi tuyến và tác động của các biến còn lại lên log(PCCI
) là tuyến tính.
Mô hình (4) thuộc dạng mô hình bán tham số.
Các tính toán trong nghiên cứu, như thống kê mô tả và ước lượng mô hình (4) được
tiến hành trên phần mềm Rstudio, phiên bản 4.0.2. Gói lệnh được sử dụng là mgvc.
3. Kết quả và thảo luận
3.1. Đặc điểm thảm họa thiên tai vùng nông thôn Việt Nam
Trong 3 năm gần đây từ ngày diều tra, bão và lũ lụt là hiện tượng xảy ra ở các xã
nhiều hơn so với hạn hán. Hiện tượng bão và lũ lụt giao động trong khoảng 30-45% ở
các xã điều tra. Đáng chú ý là sự gia tăng của thảm họa hạn hán vào năm 2016 so với
các năm trước đó.
Các xã vùng nông thôn chứng kiến thảm họa thiên tai từ khoảng 3 đến 8 tháng
trước thời điểm điều tra và xu hướng của từng thảm họa qua các năm là không đồng
nhất. Số lượng các công trình dân sinh được xây dựng và sửa chữa có xu hướng tăng,
tương ứng với chương trình nâng cao hạ tầng để phát triển nông thôn mới. Số lượng các
xã có chợ (chợ hàng ngày, chợ phiên, chợ đầu mối) cũng chưa cao, chỉ khoảng 25% mẫu
quan sát.
3.2. Đặc điểm nhân khẩu học của hộ gia đình và nơi sống
Số lượng hộ gia đình nông thôn trong mẫu điều tra có xu hướng giảm qua các năm do
xu hướng đô thị hóa. Thu nhập bình quân của hộ gia đình tăng qua các năm. Về đặc
điểm chủ hộ, tuổi của chủ hộ khá cao và trình độ giáo dục còn ở mức thấp. Điều này
được giải thích là do đặc điểm đa thế hệ trong gia đình Việt Nam và chủ hộ thường là
thế hệ thứ nhất trong gia đình ba thế hệ. Qua các năm, cỡ hộ (số thành viên của hộ gia
đình) có xu hướng giảm. Nghiên cứu tập trung vùng nông thôn nên số các hộ gia đình
5
Mô hình tuyến tính dạng sau cũng được tác giả ước lượng và cung cấp kết quả theo yêu cầu của người đọc.
log(PCCI
)=α+α
log(HHNC
)+ α
log
(HHINC
)+β
X

+γ
log(HHNC
)∗month

+μ
log
(HHNC
)∗month

+ϵ
24
chiếm đa số ở khu vực miền núi phía Bắc và duyên hải miền Trung. Lượng calo đầu
người khá cao, khoảng 3500 calo/người/ngày và có xu hướng tăng nhẹ vào năm 2016
sau khi đã giảm vào năm 2014 và 2012. Lượng calo bình quân cao hơn mức trung bình
của các năm do mức calo được tình từ thực phẩm mua, chưa qua chế biến và thải bỏ
(NIN 2011).
Bảng 1: Thông tin thảm họa thiên tai các xã nông thôn Việt Nam, gia đoạn 2010-2016
Chỉ tiêu
Năm
2010
Năm
2012
Năm
2014
Năm
2016
Xã bị lũ lụt trong 3 năm
gần đây
Không 53.87% 59.73% 56.64% 67.02%
Có 46.13% 40.27% 43.36% 32.98%
Xã bị hạn hán trong 3 năm
gần đây
Không 71.45% 79.18% 80.03% 59.43%
Có 28.55% 20.82% 19.97% 40.57%
Xã bị bão trong 3 năm gần
đây
Không 61.83% 61.44% 49.87% 56.94%
Có 38.17% 38.56% 50.13% 43.06%
Thời gian từ lúc thiên tai
xảy ra đến lúc điều tra
(tháng)
Bão 7.7 (10.5) 6.7 (10.4) 6.3 (9.3) 6.4 (11)
Lũ lụt 3 (6.8) 3.9 (8.7) 3 (7.4) 5.6 (9)
Hạn hán 5.3 (8.7) 5.5 (9.7) 7.6 (9.9) 6.5 (10.5)
Xã có chợ hàng ngày, chợ
phiên hoặc chợ đầu mối
Có 24.57% 25.90% 24.39% 23.72%
Không 75.43% 74.10% 75.61% 76.28%
Số lượng các công trình dân sinh được
xây dựng/sửa chữa trong 3 năm 6.6 (2.7) 6.6 (2.6) 7.1 (2.6) 7 (2.5)
Chú thích: Biến liên tục thể hiện giá trị trung bình và độ lệch chuẩn trong ngoặc kép, biến rời
rạc thể hiện tỉ lệ phần trăm của từng mức độ. Nguồn: Tác giả tính toán từ bộ số liệu Điều tra
mức sống dân cư 2010. 2012, 2014, 2016.
Bảng 2: Đặc điểm nhân khẩu học của hộ gia đình và nơi sống
Chỉ tiêu
Năm
2010
Năm
2012
Năm
2014
Năm
2016
Số quan sát 5188 4638 3293 3958
Thu nhập bình quân hộ gia đình
(nghìn đồng/năm)
71060.4
(54147.5)
80180.2
(60971.8)
85597.4
(65212.8)
92399.5
( 84654.4)
Tuổi chủ hộ (năm) 46.9 (13.9)
48.4 14.1)
50 (14.3)
51.1 (14.3)