GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Biến đổi khí hậu (BĐKH) là sự thay đổi lâu dài của khí hậu so với trung bình, thường kéo dài vài thập kỷ hoặc hơn (IMHEN, 2011) Nguyên nhân của BĐKH có thể do các quá trình tự nhiên hoặc hoạt động của con người làm thay đổi thành phần khí quyển và khai thác đất Trong 150 năm qua, sự thay đổi khí hậu chủ yếu do hoạt động của con người, dẫn đến các hiện tượng như nóng lên toàn cầu, mực nước biển dâng, và các hiện tượng thời tiết cực đoan như bão, lũ lụt, hạn hán và xâm nhập mặn xảy ra với tần suất bất thường (WB, 2010).
Biến đổi khí hậu (BĐKH) đang đe dọa mọi quốc gia trên thế giới, đặc biệt là 5/6 dân số toàn cầu, chủ yếu là các nước đang phát triển, sẽ phải đối mặt với những tổn thương nghiêm trọng Mặc dù 2/3 lượng khí thải nhà kính trong khí quyển chủ yếu xuất phát từ các nước phát triển, nhưng các quốc gia kém phát triển lại là những đối tượng dễ bị ảnh hưởng nhất bởi tác động của BĐKH (WB, 2010).
Hai vùng chịu tác động tiêu cực lớn từ biến đổi khí hậu đến sản xuất nông nghiệp là Châu Á và Châu Phi Tại Châu Á, sản xuất lúa gạo có thể giảm 4% trong thế kỷ này Ở Ấn Độ, nếu nhiệt độ không khí tăng 2°C, năng suất lúa sẽ giảm 0,75 tấn/ha Trung Quốc cũng sẽ chứng kiến năng suất lúa nước trời giảm từ 5 đến 12% vào cuối thế kỷ này Mặc dù Việt Nam chưa có nhiều số liệu khoa học như Ấn Độ và Trung Quốc, nhưng dự đoán rằng tác động sẽ không khác biệt nhiều.
Việt Nam có diện tích khoảng 33 triệu ha, trong đó hơn 9 triệu ha dành cho nông nghiệp, với hơn 4,1 triệu ha được sử dụng để trồng lúa Sản xuất lúa trong 20 năm qua đã đóng góp đáng kể vào nền kinh tế quốc gia, nhưng cũng kèm theo nhiều lo ngại.
Trong giai đoạn 2001 – 2010, sản lượng sản xuất lúa và năng suất trung bình hàng năm của Việt Nam lần lượt tăng 2,3% và 2,1%, giảm so với giai đoạn 1991 – 2000 với mức tăng 2,9% và 5,4% Diện tích gieo trồng lúa cũng giảm trung bình 0,2% trong 10 năm gần đây, do một phần đất nông nghiệp chuyển sang công nghiệp và đô thị hóa Sự suy giảm này có thể ảnh hưởng lâu dài đến khả năng sản xuất và xuất khẩu lúa gạo của Việt Nam Bên cạnh đó, biến đổi khí hậu (BĐKH) cũng là yếu tố quan trọng tác động đến năng suất lúa, khi WB (2010) cảnh báo rằng các loại cây trồng nhiệt đới sẽ giảm năng suất khi nhiệt độ tăng Xu hướng nhiệt độ gia tăng và biến đổi lượng mưa tại Việt Nam sẽ gây bất lợi cho năng suất lúa và sinh kế của nông dân Do đó, cần đo lường tác động kinh tế của BĐKH đối với nông hộ trồng lúa và tìm ra giải pháp giảm thiểu thiệt hại cho họ.
Nghiên cứu nông học cho phép chúng ta đánh giá tác động của biến đổi khí hậu và dự đoán sản lượng nông nghiệp trong bối cảnh môi trường thay đổi Tuy nhiên, việc này thường trở nên tốn kém và khó khăn đối với nhiều quốc gia đang phát triển.
Một phương pháp dự báo sản lượng tiềm năng của cây trồng dưới tác động của biến đổi khí hậu là mô hình mô phỏng Theo nghiên cứu của Yu và cộng sự (2010), sản lượng lúa Việt Nam có thể giảm 4,3% vào năm 2030 và 7,5% vào năm 2050 theo kịch bản biến đổi khí hậu của MONRE Nghiên cứu này sử dụng mô hình WOFOST và hàm sản xuất Cobb-Douglas để định lượng sản lượng lúa, với bước đầu tiên phục vụ cho các nhà nông học và bước thứ hai là quan trọng cho các nhà làm chính sách nhằm cải thiện sản lượng lúa trong tương lai Phương pháp nghiên cứu này áp dụng hai bước để kết nối điều kiện môi trường và đặc điểm kinh tế - xã hội nhằm đo lường sự biến đổi sản lượng lúa Tuy nhiên, các mô hình này thường ước tính quá mức và chưa xem xét khả năng thích ứng của nông hộ.
Mô hình Ricardian cho thấy giá trị đất đai được xác định bởi năng suất cây trồng và sự nhạy cảm của đất đai với khí hậu Nếu điều kiện khí hậu của vùng A trong tương lai tương tự như vùng B hiện tại, nông hộ ở vùng A sẽ điều chỉnh và áp dụng các phương pháp canh tác tương tự như nông hộ ở vùng B (Mendelsohn và cộng sự, 2004) Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra sự liên quan này.
Mô hình WOFOST (World Food Studies) là công cụ mô phỏng sự phát triển của cây trồng hàng năm, cho phép phân tích sản xuất và dự báo sản lượng ở quy mô khu vực, quốc gia và lục địa thông qua các thông số môi trường như loại đất, chế độ nước và thời tiết Nghiên cứu đã chỉ ra rằng sự ấm lên toàn cầu có thể giảm tổng năng suất trong nông nghiệp, với các nghiên cứu tại 11 nước Châu Phi, 7 nước Châu Mỹ La-tinh và Nam Phi cho thấy nông nghiệp đặc biệt nhạy cảm với biến đổi khí hậu Tại Trung Quốc, nghiên cứu cho thấy mặc dù có thiệt hại do biến đổi khí hậu, nhưng không ảnh hưởng nghiêm trọng đến khả năng tự cung lương thực Ở Việt Nam, nghiên cứu cho thấy biến đổi khí hậu có thể làm giảm từ 0,6% đến 1,3% tổng sản phẩm quốc nội vào cuối thế kỷ 21.
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng mô hình Ricardian, nhưng tập trung vào lúa gạo thay vì trồng trọt chung như trong nghiên cứu của Nguyễn Hữu Dũng và Nguyễn Châu Thoại (2011) Đề tài cũng xem xét các yếu tố liên quan đến loại đất và bổ sung những đặc điểm kinh tế của hộ nông dân, bao gồm tiếp cận tín dụng, khuyến nông, cùng với các yếu tố cụ thể cho lúa gạo như số vụ và đầu ra sản phẩm.
Đề tài này áp dụng phương pháp hồi quy phân vị để khắc phục những hạn chế của hồi quy bình phương tối thiểu (OLS) khi xử lý dữ liệu chéo Tác giả cũng dựa vào kịch bản biến đổi khí hậu của MONRE, đồng thời đưa ra các khả năng tác động của nhiệt độ và lượng mưa theo mùa, hoặc chỉ một yếu tố trong một mùa cụ thể Điều này phản ánh thực tế rằng yếu tố khí hậu thường khó dự đoán và nằm ngoài tầm kiểm soát của con người.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là đánh giá tác động của biến đổi khí hậu (BĐKH) đến tình hình tài nguyên nước (TNTL) ở Việt Nam trong tương lai Dựa trên kết quả nghiên cứu, đề tài đề xuất một số biện pháp nhằm giảm thiểu thiệt hại cho hộ trồng lúa do ảnh hưởng của BĐKH.
Mục tiêu nghiên cứu này liên quan đến hai nhiệm vụ trong tám nhiệm vụ của Chương trình mục tiêu quốc gia ứng phó với biến đổi khí hậu (BĐKH) năm 2008 Đối với ngành lúa gạo, việc đảm bảo an ninh lương thực quốc gia là rất quan trọng, và chính sách hỗ trợ người sản xuất lúa đã được cụ thể hóa trong Nghị Quyết số 42 ban hành ngày 11/5/2012 Tác giả hy vọng rằng các kết quả nghiên cứu sẽ góp phần đề xuất thêm các chính sách nhằm cải thiện thu nhập nông thôn cho nông dân.
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?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: tác động BĐKH lên TNTL trên một hecta đất canh tác
Đề tài nghiên cứu tập trung vào đánh giá tác động kinh tế của biến đổi khí hậu (BĐKH) đối với hộ trồng lúa tại Việt Nam Nghiên cứu được thực hiện trên cấp hộ và sử dụng dữ liệu từ Tổng điều tra dân số và nhà ở (VHLSS) ở các tỉnh thành trên toàn quốc.
2008 được gọi là mẫu nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài này áp dụng phương pháp định lượng hồi quy phân vị qua tiếp cận Ricardian để đánh giá tác động kinh tế của biến đổi khí hậu (BĐKH) đến tình hình tài nguyên nước (TNTL) Để định lượng tác động này, hệ thống thông tin địa lý (GIS) được sử dụng như một công cụ kỹ thuật quan trọng, giúp kết nối dữ liệu không gian với mẫu nghiên cứu ở cấp hộ Chi tiết về quy trình nghiên cứu sẽ được trình bày trong Chương 3 và phần Phụ lục.
Bố cục bài nghiên cứu
Đề tài được chia thành 5 chương, trong đó Chương 1 giới thiệu bối cảnh, vấn đề và câu hỏi nghiên cứu Chương 2 trình bày lý thuyết nền tảng cho tiếp cận mô hình Ricardian, đánh giá tác động của biến đổi khí hậu lên nông nghiệp, với giả thuyết rằng giá trị đất đai phản ánh qua năng suất nông nghiệp Chương 3 phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tình hình nông thôn ở Việt Nam, bao gồm mô hình ước lượng, chiến lược ước lượng và nguồn dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu.
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.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Tiếp cận Ricardian về đánh giá tác động biến đổi khí hậu
Đất đai là điều kiện vật chất thiết yếu cho mọi hoạt động sống, đóng vai trò là không gian cư trú và lưu trữ Trong nông nghiệp, đất cung cấp nước, không khí và chất dinh dưỡng cần thiết cho sự sinh trưởng của cây trồng Câu nói “người sinh nhưng đất không sinh” nhấn mạnh tính bền vững của đất, vì đất không thể di chuyển như vốn và lao động Đất là công cụ sản xuất không thể thay thế trong nông nghiệp, và lợi thế từ đất khác nhau giữa các vùng do năng suất và chất lượng nông sản phụ thuộc vào chất lượng đất Giá trị kinh tế của đất được thể hiện qua giá tiền trên mỗi đơn vị diện tích.
David Ricardo (1772-1823), người sáng lập trường phái kinh tế cổ điển, đã giới thiệu khái niệm "đặc lợi kinh tế đất", hiểu là giá trị chênh lệch về năng suất giữa các mảnh đất khác nhau, so với mảnh đất kém sinh lợi nhất cho cùng một mục đích sử dụng (như đất trồng lúa) và với các yếu tố đầu vào giống nhau như lao động, vốn và phương thức canh tác Năng suất được định nghĩa là khả năng sinh lợi từ đất nhằm tối đa hóa việc sử dụng lao động và vốn hiện có Một trong những chỉ tiêu đánh giá hiệu quả kinh tế trong sản xuất nông nghiệp được thể hiện qua phương trình cụ thể.
VA = GO – IE (2.1) trong đó:
VA là giá trị tăng thêm hay giá trị sản phẩm mới tạo ra trong quá trình sản xuất trên 1 hecta (ha) đất
GO là giá trị sản xuất được tính bằng sản lượng sản phẩm trên một ha đất sản xuất ra nó nhân với giá bán sản phẩm
Chi phí đầu tư (IE) trên mỗi hecta đất bao gồm các khoản như giống, phân bón, thuốc bảo vệ thực vật, nước, cùng với các dịch vụ sản xuất khác như vận chuyển, thuê đất, dịch vụ khuyến nông, lãi suất vay ngân hàng và thuê lao động ngoài.
Tiếp cận Ricardian lấy nền tảng rằng giá trị đất đai phản ánh qua năng suất nông nghiệp
Giả định rằng đất nhạy cảm với khí hậu, nghiên cứu này đo lường khả năng thay đổi giá trị đất khi các yếu tố môi trường biến động thông qua giá trị TNR hiện tại (Reinsborough, 2003) Nếu năng suất của cây trồng đạt mức tối ưu, "đặc lợi kinh tế đất" sẽ tương đương với TNR/ha đất.
Nhiều nghiên cứu trước sử dụng khung phân tích Ricardian thường được trình bày theo Mendelsohn và Dinar (2004) như sau:
Mô hình Ricardian cơ bản được rút gọn còn lại các biến F, Z và G dưới dạng phương trình như sau:
Các yếu tố khí hậu thường được đánh giá theo mùa thay vì theo năm, cho thấy tác động phi tuyến tính của chúng đối với tỷ lệ năng suất cây trồng (TNR) Cụ thể, khi nhiệt độ tăng, năng suất cây trồng cũng có xu hướng tăng lên.
VA là giá trị tăng thêm hay giá trị sinh lợi từ đất trồng trọt/ha
P LE là thu nhập ròng/ha
P i là giá trị thị trường của mùa vụ
Q i 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 t là thời gian theo năm δ là suất chiết khấu trung bình năm
VA = PLE = b0 + b1F + b2F 2 + b3Z + b4G + u (2.3) trong đó: b 0 , b 1 , b 2 , b 3 , b 4 là các hệ số hồi quy của mô hình u: phần dư của mô hình
Nhiệt độ ở ngưỡng tối ưu T1, năng suất đạt tới giá trị tối ưu
= 0 Tuy nhiên nếu nhiệt độ vượt quá ngưỡng này thì năng suất cây trồng giảm và có thể dẫn đến TNR giảm < 0
Hình 2.1 Giá trị của đất đối với sự thay đổi nhiệt độ
Để đo lường sự thay đổi của TNR khi giá trị yếu tố khí hậu tăng lên 1 đơn vị, việc phân tích tác động biên trong mô hình này là rất quan trọng Theo phương trình (2.3), công thức tính tác động biên của một yếu tố khí hậu F (như nhiệt độ hoặc lượng mưa) theo mùa i (ví dụ như mùa khô hoặc mùa mưa) sẽ được xác định cụ thể.
( ) = b +, + 2 b /, F , (2.4) trong đó: F i : 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
Để thực hiện công tác dự báo, chúng ta cần đo lường mức thay đổi TNR từ yếu tố khí hậu dự báo F so với yếu tố khí hậu hiện tại F0 Điều này được áp dụng theo công thức: $% $ &' ) = ∑b +, + 2 b /, F , (2.5).
Nếu ∆ > 0 thì BĐKH là có lợi cho TNR; ngược lại nếu ∆ < 0 thì BĐKH gây thiệt hại cho TNR
Năng suất/ha hay lợi nhuận
Thay đổi về môi trường (nhiệt độ)
Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước
Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã áp dụng phương pháp Ricardian để phân tích mối liên hệ giữa khí hậu và thu nhập nông nghiệp Đồng thời, các nghiên cứu này cũng đề xuất giải pháp ứng phó với biến đổi khí hậu, xem xét các yếu tố như loại đất, đặc điểm kinh tế và hành vi của hộ gia đình, ảnh hưởng đến hoạt động 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 cụ thể, được xác định bởi các yếu tố như nhiệt độ, áp suất, độ ẩm, tốc độ gió và lượng mưa Khí hậu được định nghĩa là trung bình thời tiết trong một khoảng thời gian dài, thường là 30 năm, theo Tổ chức Khí tượng Thế giới Hiện nay, khí hậu thường dựa trên dữ liệu dài hạn, chủ yếu là 30 năm gần đây.
Nhiệt độ và lượng mưa là hai yếu tố khí hậu quan trọng ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp Nhiệt độ liên quan đến khả năng quang hợp của cây trồng, trong khi lượng mưa cung cấp nước thiết yếu cho cây Biến đổi nhiệt độ và lượng mưa theo mùa giúp phân định mùa khí hậu, từ đó nông dân có thể tận dụng thời điểm có lượng mưa thích hợp để bắt đầu vụ canh tác Nghiên cứu cho thấy, ảnh hưởng của nhiệt độ và lượng mưa đến năng suất nông nghiệp thường liên quan đến phương thức tưới tiêu và quy mô canh tác.
Nghiên cứu của Seo và Mendelsohn (2007) chỉ ra rằng nhiệt độ có tác động tiêu cực hơn đến các trang trại quy mô nhỏ, đặc biệt là những trang trại có diện tích nhỏ hơn 30 ha, tại các nước châu Mỹ La-tinh.
Nhiệt độ mùa Hè có ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường, nhưng lại mang lại lợi ích cho hệ thống tưới tiêu Ngược lại, trong mùa Đông, các loại trang trại lại chịu tác động tiêu cực từ nhiệt độ thấp.
Nghiên cứu này tập trung vào 7 quốc gia Nam Mỹ, bao gồm Argentina, Brazil, Chilê, Colombia, Ecuador, Uruguay và Venezuela, với các kiểu khí hậu đặc trưng như khí hậu nhiệt đới, khí hậu khô và khí hậu ôn đới.
Nghiên cứu của Benhin (2008) tại Nam Phi, nơi có khí hậu vừa ẩm vừa khô của sa mạc và khí hậu ôn đới, cho thấy rằng nhiệt độ ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ sinh sản (TNR) ở hầu hết các loại trang trại, ngoại trừ trang trại ở khu vực đất khô Kết quả này tương tự như những phát hiện của 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
Nghiên cứu của Wang và cộng sự (2008) tại Trung Quốc đặt ra câu hỏi liệu quốc gia này có thể tự cung cấp đủ lương thực trước tác động của biến đổi khí hậu, khi dân số chiếm gần 20% thế giới Kết quả cho thấy nhiệt độ ấm lên có lợi cho các nông trại tưới tiêu nhưng lại gây hại cho nông trại phụ thuộc vào nước trời, với điều kiện chỉ có lợi vào mùa Đông Nhiệt độ mùa Hè và mùa Đông đều có lợi cho nông trại tưới tiêu, nhưng tác động lại tiêu cực vào mùa Xuân và mùa Thu Tại Việt Nam, nghiên cứu của Nguyễn Hữu Dũng và Nguyễn Châu Thoại (2011) chỉ ra rằng tác động của nhiệt độ đến tổng năng suất rau (TNR) từ trồng trọt rõ rệt hơn so với lượng mưa Nhiệt độ mùa khô có ảnh hưởng tích cực đến TNR, đặc biệt là ở nông trại nước trời, trong khi nhiệt độ mùa mưa lại có tác động tiêu cực, với nông trại tưới tiêu chủ động chịu ảnh hưởng lớn hơn Tuy nhiên, cần lưu ý rằng cách tính toán tác động biên của các yếu tố khí hậu đến TNR có thể gấp đôi hệ số hồi quy của từng yếu tố trong dạng phi tuyến tính.
Nghiên cứu của Ajetomobi và đ.t.g (2010) tại 20 vùng trồng lúa lớn ở Nigeria cho thấy rằng khí hậu nhiệt đới của nước này tương tự như Việt Nam, với miền Nam có lượng mưa dồi dào hơn miền Bắc khô hạn Diện tích trồng lúa trung bình đạt 3,76 ha/hộ, gấp 5 lần so với Việt Nam Kết quả nghiên cứu mối quan hệ giữa nhiệt độ và năng suất lúa (TNTL) cho thấy nhiệt độ không có lợi cho TNTL trong cả đất tưới tiêu và đất nước trời, với đất nước trời bị thiệt hại nhiều hơn Mặc dù nhiệt độ cao vào tháng 2 có lợi cho đất tưới tiêu, nhưng lại bất lợi cho đất nước trời.
Tháng 10 thường không thuận lợi cho việc tưới tiêu và nguồn nước tự nhiên Ngược lại, nhiệt độ gia tăng vào tháng 4 mang lại lợi ích cho cả đất tưới tiêu và nước trời, đánh dấu thời điểm khởi đầu mùa vụ lúa cho đất tưới tiêu và đất khô, đặc biệt là ở các vùng đất thấp, với các hoạt động làm đất và gieo cấy diễn ra trong tháng này.
Trang trại quy mô nhỏ cần chú trọng đến việc sử dụng hệ thống tưới tiêu phù hợp vào mùa hè để giảm thiểu thiệt hại do nhiệt độ cao, ảnh hưởng đến thu nhập Mặc dù tưới tiêu có thể mang lại lợi ích cho nông trại trong những ngày nắng nóng, nhưng xu hướng này vẫn chưa phổ biến ở mọi nơi.
Lượng mưa ảnh hưởng lớn đến nông nghiệp truyền thống, cung cấp nước tự nhiên mà không cần can thiệp Hiện nay, hệ thống tưới tiêu đã được phát triển, sử dụng nước từ các nguồn khác hoặc nước mưa dự trữ để tưới cây vào thời điểm cần thiết Nếu không có phương pháp cung cấp nước nào, nông dân phải dựa vào lượng mưa, đặc biệt ở những vùng đất khô Ngoài ra, lượng mưa còn quyết định lịch mùa vụ và khả năng canh tác thêm vụ cho cây ngắn ngày trong năm.
Nghiên cứu của Seo và Mendelsohn (2007) chỉ ra rằng lượng mưa tăng lên có lợi cho các trang trại lớn và nhỏ sử dụng hệ thống tưới tiêu Tuy nhiên, đối với các trang trại nhỏ sử dụng nước trời, tác động tích cực đến thu nhập nông nghiệp (TNR) là rõ rệt, trong khi đó, các trang trại lớn lại chịu thiệt hại.
Nghiên cứu của Benhin (2008) tại Nam Phi chỉ ra rằng lượng mưa trung bình hàng năm dưới 450 mm, trong khi tốc độ bay hơi nước lên tới 1500 mm/năm, có ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ nông nghiệp (TNR) ở cả trang trại sử dụng tưới tiêu và trang trại phụ thuộc vào nước trời Cụ thể, tác động tích cực của lượng mưa được ghi nhận rõ rệt trong vụ Đông Xuân cho các trang trại tưới tiêu, trong khi đó, các trang trại dựa vào nước trời lại hưởng lợi nhiều hơn trong vụ Hè Thu do mùa mưa rơi vào thời điểm này.
Nghiên cứu của Wang và cộng sự (2008) chỉ ra rằng lượng mưa gia tăng có ảnh hưởng tích cực đến nông trại, cả trong hệ thống tưới tiêu và nhờ nước trời, đặc biệt là vào mùa Đông Mặc dù nông nghiệp Trung Quốc sử dụng hệ thống tưới tiêu rộng rãi, nhưng mối lo ngại lớn là các vùng đất tưới tiêu có thể trở thành vùng phụ thuộc vào nước trời nếu nguồn nước trở nên khan hiếm.
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THU NHẬP TRỒNG LÚA Ở VIỆT
Các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập trồng lúa ở Việt Nam
Tại Việt Nam, TNTL chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố đã được đề cập trước đó, vì vậy bài viết này sẽ tập trung vào việc lựa chọn các yếu tố phù hợp với đặc điểm tự nhiên và kinh tế - xã hội của đất nước, đặc biệt liên quan đến ngành lúa gạo Ngoài ra, các vấn đề như diện tích đất trồng lúa, số vụ trồng lúa, đặc điểm dân tộc và đầu ra cho lúa gạo sẽ được nhấn mạnh trong nội dung nghiên cứu này.
3.1.1 Các yếu tố về khí hậu
Nhiệt độ và lượng mưa có ảnh hưởng lớn đến sự sinh trưởng của cây trồng, đặc biệt là cây lúa Theo dữ liệu khí hậu trong 10 năm qua, nhiệt độ trung bình tại Việt Nam dao động từ 23,5 đến 24,5 độ C mỗi tháng, trong khi lượng mưa trung bình hàng năm đạt khoảng 1700 đến 2200 mm.
Lượng mưa trung bình thế giới là 860mm/năm, trong khi đó, khu vực này nhận được gấp hai lần lượng mưa đó Nhiệt độ tối ưu cho sự phát triển của lúa dao động từ 18 đến 33 độ C, với giai đoạn nảy mầm có thể chịu được nhiệt độ lên đến 40 độ C Ngoài ra, lượng mưa trên 1200mm/năm được coi là đủ nước cho cây lúa (Nguu Nguyen Van, 2004).
Ngoài ra, lúa có thể trồng nhiều vụ gắn với các mùa kết hợp trong năm như Đông Xuân,
Việc phân biệt bốn mùa Xuân, Hạ, Thu và Đông thường phù hợp hơn với các nước có khí hậu ôn đới, nơi nhiệt độ biến động rõ rệt hơn lượng mưa trong năm Trong khi đó, nước ta thuộc vùng khí hậu nhiệt đới với sự khác biệt lớn về lượng mưa giữa các tháng, vượt trội hơn so với sự biến động nhiệt độ Vì lý do này, người ta thường phân chia thời gian trong năm thành hai mùa chính: mùa mưa và mùa khô.
Nguyễn Hữu Dũng và Nguyễn Châu Thoại (2011) đã nghiên cứu các yếu tố khí hậu, bao gồm nhiệt độ và lượng mưa trong mùa khô từ tháng 11-2007 đến tháng 4-2008, và mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 10-2008, trong khi khu vực Thừa Thiên Huế đến Khánh Hòa có mùa mưa từ tháng 6 đến tháng 11-2008 Kết quả cho thấy nhiều tháng trong mùa mưa có tổng lượng mưa vượt quá 100mm/tháng Đoàn Văn Điếm và cộng sự (2008) cũng chỉ ra rằng thời gian và số tháng trong mùa mưa có thể khác nhau giữa các phân vùng khí hậu.
Lê Thị Thanh Nghị (2011) định nghĩa mùa mưa là chuỗi tháng liên tục với lượng mưa trung bình không dưới 100mm mỗi tháng Tháng đầu tiên đánh dấu sự khởi đầu, tháng có lượng mưa lớn nhất là tháng cao điểm, và tháng cuối cùng là tháng kết thúc mùa mưa Đề tài xác định mùa mưa ở mỗi vùng dựa vào tổng lượng mưa đo được tại các trạm khí hậu và các tháng liên tục trong năm giai đoạn 2001.
2010 4 là từ 100mm/tháng trở lên, còn mùa khô là các tháng còn lại
Bảng 3.1 Thời gian của các mùa theo phân vùng khí hậu
Vùng Mùa mưa Mùa khô
I từ tháng 5 đến tháng 10 từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau
II từ tháng 4 đến tháng 9 từ tháng 10 đến tháng 3 năm sau
III từ tháng 4 đến tháng 9 từ tháng 10 đến tháng 3 năm sau
IV 5 từ tháng 5 đến tháng 10 hoặc từ tháng 8 đến tháng 1 năm sau từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau hoặc từ tháng 2 đến tháng 7
V từ tháng 8 đến tháng 12 từ tháng 1 đến tháng 7
VI từ tháng 4 đến tháng 11 từ tháng 12 đến tháng 3 năm sau
VII từ tháng 5 đến tháng 11 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)
Theo Bảng 3.1, dữ liệu khí hậu trong 10 năm qua cho thấy sự phân hóa lượng mưa theo mùa (Hình 3.1) có sự khác biệt rõ rệt hơn so với nhiệt độ (Hình 3.2).
Hình 3.1 chỉ ra rằng lượng mưa của hai mùa tăng dần đến vùng duyên hải Nam Trung Bộ, đạt mức rất cao trước khi giảm dần về phía Nam Bộ Đồng thời, Hình 3.2 cho thấy sự phân hóa rõ rệt về nhiệt độ giữa mùa mưa và mùa khô ở miền Bắc, trong khi ở miền Nam, sự khác biệt này không đáng kể, chỉ khoảng 0,5°C.
Việt Nam nằm trong tọa độ từ 102°10′ đến 109°21′ kinh độ đông và 8°30′ đến 23°22′ vĩ độ Bắc, với địa hình đa dạng gồm đồi núi trung du, đồng bằng và ven biển Sự khác biệt về vĩ độ và địa hình dẫn đến khí hậu phân hóa theo từng vùng Việt Nam được chia thành bảy vùng khí hậu: Đồng Bằng và Trung Du Bắc Bộ, Đông Bắc, Tây Bắc, Bắc Trung Bộ, Duyên hải Nam Trung Bộ, Tây Nguyên, và Nam Bộ, tương ứng với các ký hiệu vùng I, II, III, IV, V, VI, VII trong các bảng và hình liên quan.
Chọn dữ liệu dài hạn từ 30 năm trở lại thay vì chỉ 10 năm là cần thiết để xác định nhiệt độ và lượng mưa thông thường, nhằm tránh những biến động do một năm cụ thể gây ra.
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
Theo khả năng tổng hợp các thông tin c mưa phân theo mùa khô và mùa m các dấu hiệu kỳ vọng cho mô hình
3.1.2 Các yếu tố về loại
Theo dữ liệu của FAO, các loại đất như đất xám, đất glây, đất đen và đất hữu cơ chiếm tỷ lệ phổ biến ở các vùng gần biên giới, đặc biệt là vị trí trồng lúa Trong bốn nhóm đất này, đất phù sa và đất glây được xác định là có lợi cho sự phát triển của cây trồng, theo nghiên cứu của Seo và Mendelsohn (2007) Tuy nhiên, đất glây vẫn chưa được xác định rõ về xu hướng phát triển.
Acrisols Gleysols Fluvisols Leptosols Arenosols Ferrasols Vertisols Luvisols Histosols
Nguồn: Tác giả tính toán
Việt Nam có khoảng 16 nhóm đất theo phân loại của FAO (2009), bao gồm đất phù sa, đất tầng mỏng, đất cát và đất đỏ vàng Nghiên cứu này tập trung vào nhóm đất phù sa, được xác định là có tỷ lệ cao và ảnh hưởng tích cực đến tài nguyên nông nghiệp (TNTL) Mặc dù xu hướng tác động của các loại đất theo mùa khô và mùa mưa chưa rõ ràng, nhưng nghiên cứu của Seo và Mendelsohn (2007) cho thấy đất phù sa, đất xám và đất cát đều có ảnh hưởng tích cực đến TNTL Đặc biệt, tác giả chú trọng đến vùng ven biển miền Trung, nơi có sự phân bố của hai vùng đồng bằng lúa.
Nhóm đất chính Số lượng mẫu
- đất hữu cơ ng mưa tháng theo mùa a các vùng khí hậu
…… …mùa của các vùng khí h tính toán và vẽ theo nguồn dữ liệu của MARD (2001
V VI VII cả vùng khí hậu nước ưa mùa khô
Nhiệt độ và lượng mưa trong vùng khí hậu mùa mưa có sự biến đổi rõ ràng, ảnh hưởng đến việc xác định các loại đất chính như đất vàng, đất nứt nẻ và đất nâu Nghiên cứu tập trung vào nhóm đất cát rộng lớn ở hai đầu miền Trung, với phù sa được biết đến có đặc tính của đất cát, đất đỏ vàng Theo nghiên cứu của Benhin (2008), các loại đất trồng lúa trong vùng TNTL chủ yếu thuộc các nhóm đất này, ngoại trừ một số trường hợp đặc biệt Tỷ lệ đất cát trong khu vực này đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển nông nghiệp bền vững.
19 0,41 trung bình tháng theo a các vùng khí hậu a MARD (2001-2010)
V VI VII cả vùng khí hậu nước mùa khô
3.1.3 Các yếu tố liên quan đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ
Các đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ gia đình thường bao gồm tuổi, giới tính, trình độ giáo dục của chủ hộ và số lượng thành viên trong hộ Trong đó, trình độ giáo dục là yếu tố quan trọng, vì nhiều cuộc điều tra cho thấy nông dân thường chỉ học đến lớp 6 hoặc lớp 7 trong hệ 12 năm Trình độ giáo dục thấp có thể hạn chế khả năng tiếp cận thông tin của nông hộ, ảnh hưởng đến khả năng thích ứng với sự thay đổi và áp dụng các kỹ thuật canh tác mới, hiệu quả hơn Bên cạnh đó, yếu tố dân tộc cũng cần được chú ý.
Hộ dân tộc thiểu số đang gặp nhiều khó khăn trong việc giảm nghèo, theo nghiên cứu của Ngân hàng Phát triển châu Á (2006, trích từ Yu và đồng tác giả, 2010) Nghiên cứu này chỉ ra rằng năng suất trồng lúa của các hộ dân tộc thiểu số thấp hơn so với hộ dân tộc Kinh, cho thấy sự chênh lệch rõ rệt trong hiệu quả sản xuất nông nghiệp giữa các nhóm dân cư.
Mô hình ước lượng, chiến lược ước lượng và dữ liệu nghiên cứu
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
1 TeRa Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa mưa o C/tháng +/-
2 TeRaSq Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa mưa bình phương ( o C/tháng) 2 +/-
3 TeDr Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa khô o C/tháng +/-
4 TeDrSq Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương ( o C/tháng) 2 +/-
5 RaRa Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa mưa mm/tháng +/-
6 RaRaSq Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương (mm/tháng)2 +/-
7 RaDr Tổng lượng mưa tháng trung bình của các tháng mùa khô mm/tháng +/-
8 RaDrSq Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương (mm/tháng)2 +/-
11 SFl Nhóm đất phù sa +
13 Age Tuổi của chủ hộ năm +
14 Sex Giới tính của chủ hộ (1: Nam; 0: Nữ) +
15 Edu Trình độ giáo dục chủ hộ từ không đi học đến lớp 12 lớp +
16 Ethn Dân tộc (1: người dân tộc; 0: người kinh) -
17 HoSi Số lượng người trong hộ người +
18 Rice Hình thức canh tác (1: độc canh; 0: đa canh) +
19 Irr Hình thức tưới tiêu (1: tưới tiêu chủ động; 0: tưới tiêu bị động) +
20 Area Tổng diện tích trồng lúa gồm các vụ trong năm ha/năm +/-
21 MiMa Bán sỉ cho tư thương +
22 ReTa Bán lẻ cho tiêu dùng +
23 NoFa Có sản xuất kinh doanh hoặc việc làm phi nông nghiệp (1: có; 0: không có) +
24 Cred Tiếp cận tín dụng (1: còn nợ; 0: không còn nợ) +
Theo khung phân tích Hình 3.3 và công thức (2.3), mô hình ước lượng được triển khai như sau:
The equation P LE = b 0 + [(b 1 TeRa + b 2 TeRaSq) + (b 3 TeDr + b 4 TeDrSq) + (b 5 RaRa + b 6 RaRaSq) + (b 7 RaDr + b 8 RaDrSq)] + [b 9 SAc + b 10 SGl + b 11 SFl + b 12 SAr] + [b 13 Age + b 14 Sex + b 15 Educ + b 16 Ethn + b 17 HoSi + b 18 Rice + b 19 Irri + b 20 Area + b 21 MiMa + b 22 ReTa + b 23 NoFa + b 24 Cred + b 25 Exte] + u illustrates a complex model that incorporates various factors influencing the dependent variable, with 'u' representing the model's residuals This comprehensive formula includes both quadratic and linear terms, highlighting the interplay between demographic variables and agricultural practices.
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
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
Phương pháp hồi quy thông thường (OLS) có thể gặp phải vấn đề như phương sai thay đổi, đa cộng tuyến, ảnh hưởng của giá trị ngoại lai và tự tương quan khi làm việc với dữ liệu chéo, dẫn đến kết quả ước lượng bị thiên lệch Để khắc phục những vấn đề này, một số nghiên cứu trước đây (Benhin, 2008 và Mano và Nhemachena, 2007) đã áp dụng phương pháp hồi quy phân vị Phân vị được định nghĩa là giá trị trong mẫu dựa trên thứ vị sau khi sắp xếp, trong đó trung vị là một giá trị phổ biến Giá trị ngoại lai có thể làm thay đổi giá trị trung bình của mẫu, trong khi trung vị lại giữ được tính ổn định hơn trong mẫu.
Hồi quy phân vị được các tác giả coi là phương pháp ước lượng giá trị trung vị của biến phụ thuộc, khác với hồi quy OLS chỉ ước lượng giá trị trung bình, giúp loại bỏ ảnh hưởng của giá trị ngoại lai và giảm thiểu thiên lệch ước lượng Điều này cũng góp phần khắc phục vấn đề phương sai thay đổi trong hồi quy OLS Benhin (2008) chỉ ra rằng đa cộng tuyến, do sự hiện diện quá nhiều biến giải thích trong mô hình, vẫn tồn tại và chưa được giải quyết hoàn toàn.
Trong Stata 11, lệnh để thực hiện hồi quy phân vị là qreg Hồi quy phân vị sử dụng Pseudo R² thay cho R² trong hồi quy OLS để giải thích kết quả Mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy được xác định thông qua kiểm định t hoặc P-value 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 VHLSS 2008, do GSO thực hiện, là nguồn thông tin quan trọng để xác định 4.691 mẫu nghiên cứu Mẫu nghiên cứu này tập trung vào các hộ trồng lúa trong 12 tháng trước thời điểm điều tra, dựa trên các thông tin liên quan đến lúa, bao gồm lúa tẻ, lúa nếp và lúa đặc sản.
8 Để khắc phục phương sai thay đổi, một số nghiên cứu trước sử dụng hồi quy OLS có Robust
Bài viết đề cập đến tổng cộng 4 loại lúa tẻ: Đông Xuân, Hè Thu, Thu Đông và nương rẫy Thông tin về các loại lúa này có thể khó phân biệt nếu nông hộ không nhớ rõ từng loại Nghiên cứu bao gồm thông tin về thu nhập của hộ trồng lúa, cũng như các đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ, chủ hộ và xã.
Dữ liệu khí hậu được thu thập từ IMHEN trên trang web của MARD, bao gồm nhiệt độ trung bình hàng tháng và tổng lượng mưa hàng tháng trong giai đoạn 2001-2010, với thông tin từ 120 trạm khí tượng tại 57 tỉnh thành trên toàn quốc.
Dữ liệu đất của FAO là dữ liệu GIS raster với độ phân giải 30 arc-second, bao phủ toàn cầu Phiên bản v1.10 cập nhật đến ngày 25/3/2009 phân loại thế giới thành 28 nhóm đất chính và 153 đơn vị đất, cùng với các đơn vị phân loại nhỏ hơn như đơn vị đất phụ và pha đất chưa được đề cập.
Dữ liệu kịch bản biến đổi khí hậu (BĐKH) của MONRE công bố năm 2009 dự báo sự thay đổi nhiệt độ, lượng mưa và mực nước biển dâng từ 2030 đến 2100 tại bảy vùng khí hậu ở Việt Nam Chúng ta áp dụng kịch bản phát thải trung bình (B2) do MONRE đề xuất để đánh giá tác động của BĐKH và xây dựng kế hoạch hành động ứng phó Theo kịch bản B2, đến cuối thế kỷ 21, nhiệt độ trung bình sẽ tăng từ 2-3°C, lượng mưa tăng từ 1-8% so với giai đoạn 1980-1999, với lượng mưa tăng vào mùa mưa và giảm vào mùa khô.
Ngoài ra, đề tài còn sử dụng dữ liệu về độ cao SRTM30 do Shuttle Radar Topography
Cơ quan hàng không Mỹ thực hiện nhiệm vụ với độ phân giải 30 arc-second để xác định vị trí trồng lúa một cách chính xác hơn Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bản đồ số từ Cục đo đạc và bản đồ Việt Nam năm 2009, bao gồm các cấp tỉnh, huyện, xã Dữ liệu bản đồ số này kết nối với bộ dữ liệu VHLSS 2008 và các dữ liệu GIS, với quy trình cụ thể được trình bày trong Phụ lục 8 Cuối cùng, bộ dữ liệu ở cấp hộ bao gồm 4.279 mẫu nghiên cứu được chọn lại từ bản đồ, như được mô tả trong Phụ lục 9.
Miền Bắc có 64 trạm, miền Trung có 39 trạm và miền Nam có 17 trạm Đặc biệt, tỉnh Sơn La và Vinh mỗi tỉnh có 8 trạm, trong khi một số tỉnh như Bắc Ninh, Bình Dương, Đồng Nai, Vĩnh Long, Bến Tre và Hậu Giang không có trạm nào.
Dữ liệu GIS có hai loại chính: Vector và Raster Loại Vector rất hữu ích cho việc mô tả các đối tượng không gian riêng lẻ, giúp nhận diện các vị trí rời rạc trong thế giới thực Trong khi đó, loại Raster thích hợp cho việc mô tả các đối tượng không gian liên tục, được chia thành các ô lưới đều, thường được gọi là độ phân giải Độ phân giải 30 arc-second tương đương với kích thước điểm ảnh 0,9 km, hay kích thước ô lưới 0,81 km²; kích thước điểm ảnh càng nhỏ thì chất lượng hình ảnh càng cao.
Dữ liệu GIS dưới dạng vector bao gồm ba loại hình: điểm (point) thể hiện tọa độ UBND của các đơn vị hành chính, đường (line) mô tả ranh giới giữa các đơn vị hành chính, và đa giác (polygon) thể hiện diện tích của các đơn vị hành chính Các mẫu nghiên cứu được tích hợp vào dữ liệu bản đồ thông qua mã code.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Bảng thống kê mô tả 4279 mẫu nghiên cứu cho thấy tỷ lệ % trung bình trong mẫu TNTL được tính bằng hiệu số giữa tổng thu nhập và tổng chi phí trồng lúa, dao động từ thua lỗ 18 triệu đồng/ha đến lợi nhuận cao nhất 69 triệu đồng/ha, với trung bình 11,75 triệu đồng/ha Nhiệt độ trung bình mùa mưa từ 19 – 29 o C, mùa khô từ 12 – 28 o C Lượng mưa tháng mùa mưa trung bình 249mm, mùa khô 47mm Các nhóm đất chính gồm đất xám (38%), đất glây (36%), đất phù sa (17%), và đất cát ven biển (2%) Chủ hộ nông dân chủ yếu là nam (83%), độ tuổi trung bình 49, trình độ học vấn trung bình lớp 7, và 21% là người dân tộc thiểu số Nông hộ có quy mô nhỏ và trung bình với diện tích trung bình 0.77ha/hộ, đất độc canh chiếm 18% và đất đa canh 0,62ha Đến 89% hộ chủ động tưới tiêu, với 46% sản phẩm bán sỉ và 15% bán lẻ.
Quy mô nông trại ở Việt Nam được phân chia thành ba mức: quy mô nhỏ với diện tích canh tác dưới 1ha, quy mô trung bình từ 1ha đến 2,5ha, và quy mô lớn cho những trang trại có diện tích trên 2,5ha.
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
Trong nghiên cứu, hộ gia đình được phân thành hai loại: hộ chủ động tưới tiêu và hộ tưới tiêu bị động Hộ chủ động sử dụng các công cụ như máy bơm, công cụ tưới tự chảy, hoặc sức người để cung cấp nước, trong khi hộ tưới tiêu bị động phụ thuộc vào nguồn nước từ trời Một số hộ có thể sử dụng cả hai hình thức, nhưng việc xác định loại hình nào chiếm ưu thế dựa trên diện tích trồng lúa Ngoài ra, 30% hộ có việc làm phi nông nghiệp và 47% hộ còn nợ trong năm Chỉ có 5% hộ sống trong xã có trạm khuyến nông.
Ma trận tương quan
Phụ lục 11 chỉ ra rằng hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và hầu hết các biến độc lập là thấp, trong khi hệ số tương quan với biến nhiệt độ mùa khô có chiều hướng nghịch và đạt mức cao nhất về trị tuyệt đối là 34% Ngoài ra, các biến độc lập cũng có hệ số tương quan thấp, với một số biến như dân tộc và loại đất xám có mối tương quan ở mức trung bình là 45%.
Kết quả hồi quy các mô hình
Kết quả hồi quy từ phương trình (3.1) ở Phụ lục 12 cho thấy rằng nhiệt độ và lượng mưa của mỗi mùa đều ảnh hưởng tuyến tính và phi tuyến tính đến TNTL, với ý nghĩa thống kê, ngoại trừ nhiệt độ trong mùa mưa Mô hình giải thích với Pseudo R² đạt 13,8%, thấp hơn so với nghiên cứu của Mano và Nhemachena (2007) là 18,71% và Benhin (2008) là 16,99%.
Các biến kiểm soát như loại đất và các đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ gia đình đều có ý nghĩa thống kê Tác giả đã loại bỏ hai biến không có ý nghĩa thống kê nhất, đó là biến tuổi và biến việc làm phi nông nghiệp.
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 đối với TNTL, với mức độ thay đổi các hệ số hồi quy không đáng kể so với mô hình ban đầu Mô hình hiệu chỉnh vẫn duy trì mức độ giải thích là 13,80% Dưới đây là bảng kết quả của mô hình hồi quy hiệu chỉnh được trích từ Phụ lục 13.
16 việc làm phi nông nghiệp bao gồm các hoạt động sản xuất kinh doanh, dịch vụ không liên quan đến nông, lâm nghiệp và thủy sản, cũng như chế biến sản phẩm từ nông, lâm nghiệp và thủy sản của hộ gia đình.
Nghiên cứu này áp dụng hồi quy phân vị với mức độ giải thích mô hình cao hơn, có thể do việc sử dụng các yếu tố khí hậu của 4 mùa.
Bảng 4.1 Kết quả hồi quy của mô hình hiệu chỉnh
Biến thu nhập trồng lúa (triệu đồng/ha/hộ)
Biến giải thích trong mô hình Hệ số hồi quy Thống kê t
TeRa Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa mưa ( o C/tháng) -0,86 -0.79
TeRaSq Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa mưa bình phương ( o C/tháng) 2 0,018 0.67
TeDr Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa khô ( o C/tháng) 3,39 *** 7.66
TeDrSq Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương ( o C/tháng) 2 -0,08 *** -8.84
RaRa Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa mưa (mm/tháng) -0,03 *** -5.54
RaRaSq Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương (mm/tháng) 2 0,00 *** 6.55
RaDr Tổng lượng mưa tháng trung bình của các tháng mùa khô (mm/tháng) 0,08 *** 5.69
RaDrSq Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương (mm/tháng) 2 0,00 *** -7.15
SFl Nhóm đất phù sa 2,25 *** 6.51
Sex Giới tính của chủ hộ (1: Nam; 0: Nữ) 0,19 1.03
Edu Trình độ giáo dục chủ hộ từ không đi học đến lớp 12 (lớp) 0,03 1,26
Ethn Dân tộc (1: người dân tộc; 0: người kinh) -1,09 *** -4.53
HoSi Số lượng người trong hộ (người) 0,09 ** 2,00
Rice Hình thức canh tác (1: độc canh cây lúa; 0: đa canh) 0,18 0.96
Irr Hình thức tưới tiêu (1: tưới tiêu chủ động; 0: tưới tiêu bị động) 1,47 *** 6.34 logArea Tổng diện tích trồng lúa gồm các vụ trong năm
MiMa Bán sỉ cho tư thương 1,10 *** 5.92
ReTa Bán lẻ cho tiêu dùng 1,23 *** 5.61
Cred Tiếp cận tín dụng (1: còn nợ; 0: không còn nợ) -0,38 ** -2.79
Exte Tiếp cận khuyến nông (1: xã có trạm khuyến nông; 0: xã không có trạm khuyến nông) 0,65 ** 2.08
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
Các hệ số hồi quy của các biến khí hậu ở dạng bậc 2 cho thấy xu hướng tác động của nhiệt độ và lượng mưa lên TNTL Đồ thị trong Phụ lục 14 có hình dạng chữ U (hệ số hồi quy dương) đối với nhiệt độ và lượng mưa vào mùa mưa, trong khi vào mùa khô, đồ thị có hình dạng U ngược (hệ số hồi quy âm) cho cả hai yếu tố này.
Vào mùa mưa, sự gia tăng nhiệt độ và lượng mưa có thể làm giảm TNTL, tuy nhiên, tác động phi tuyến tính của chúng lại dẫn đến sự gia tăng TNTL Do đó, việc giảm nhiệt độ và lượng mưa sẽ mang lại lợi ích cho TNTL.
Vào mùa khô, nhiệt độ và lượng mưa gia tăng dẫn đến sự tăng trưởng của TNTL, phù hợp với khí hậu Bắc Bắc Trung bộ và miền Bắc trong mùa Đông Tuy nhiên, tác động phi tuyến tính của nhiệt độ và lượng mưa trong mùa khô lại có xu hướng 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 tác động tích cực đến TNTL, trong đó nhóm đất cát ven biển và phù sa vượt trội hơn so với nhóm đất glây và xám Điều này phản ánh thực tế rằng vùng trồng lúa chủ yếu nằm ở các đồng bằng ven sông và ven biển, nơi có nguồn phù sa dồi dào nhờ dòng chảy của sông ngòi, cung cấp nước cho cây trồng Hệ số hồi quy của nhóm đất phù sa là 2,25, cho thấy rằng hộ trồng lúa ở nhóm đất này có thu nhập cao hơn khoảng 2,25 triệu đồng/ha so với hộ trồng lúa ở các nhóm đất khác, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Kết quả nghiên cứu cho thấy nhóm đất cát có ảnh hưởng tích cực hơn cả nhóm đất phù sa, điều này mở ra khả năng xác định các vị trí đất đặc biệt có lợi cho cây trồng Mặc dù nhóm đất chính chỉ phản ánh tính chất cơ bản của đất, nhưng vẫn chưa đầy đủ về mặt thổ nhưỡng học Chẳng hạn, nhóm đất phù sa (Fluvisols) được định nghĩa từ chữ “Fluvius” trong tiếng Latinh, chỉ các sản phẩm lắng đọng phù sa, bao gồm nhiều loại như mùn, trung tính ít chua, chua, và bị nhiễm phèn, nhiễm mặn, trong đó các đặc tính chua, mặn và nhiễm phèn không có lợi 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:
Nghiên cứu cho thấy, nông hộ chủ động sử dụng nước tưới tiêu có tác động tích cực đến thu nhập từ nông nghiệp (TNTL) so với nông hộ phụ thuộc vào nguồn nước mưa Cụ thể, nếu nông hộ sử dụng nguồn nước chủ động để tưới lúa, TNTL sẽ tăng khoảng 1,47 triệu đồng/ha so với những hộ trồng lúa dựa vào nước mưa, trong khi các yếu tố khác được giữ nguyên.
Mô hình nghiên cứu cho thấy việc bán lúa gạo theo hình thức bán sỉ cho tư thương và bán lẻ cho tiêu dùng mang lại hiệu quả kinh tế cao hơn so với việc bán cho doanh nghiệp nhà nước, doanh nghiệp ngoài nhà nước, hoặc không bán Cụ thể, hộ sản xuất lúa gạo có thể tăng thu nhập từ 1,1 triệu đồng/ha khi bán sỉ cho tư thương và 1,23 triệu đồng/ha khi bán lẻ, so với việc bán cho các đối tượng khác hoặc không bán, với điều kiện các yếu tố khác không đổi Ngoài ra, từ góc độ chi phí giao dịch, việc tiếp cận thị trường bán lẻ và tư thương được đánh giá là thuận lợi hơn nhờ khoảng cách thị trường ngắn và tính chất thị trường tại chỗ.
Giá bán lẻ và giá bán cho tư thương thường linh động hơn so với giá niêm yết, điều này phản ánh quy mô sản xuất lúa gạo còn nhỏ với diện tích gieo trồng trung bình chỉ 0,77ha/hộ Để thương mại hóa lúa gạo hiệu quả, cần mở rộng sản xuất bằng cách tăng số vụ hoặc diện tích đất canh tác Hiện tại, một số vùng trồng lúa, đặc biệt là miền Trung và miền Nam, đã đạt tối đa 3 vụ trong năm.
Biến diện tích gieo trồng lúa có tác động tiêu cực đến tài nguyên đất, vì diện tích này bao gồm tổng diện tích các vụ trong năm Số vụ lúa trong năm càng nhiều, ảnh hưởng đến tài nguyên đất càng lớn, chủ yếu do các vấn đề nảy sinh trong nông học, như khả năng phục hồi của đất.
Biến vay nợ có thể dẫn đến kết quả ngược lại so với kỳ vọng, khi hộ có vay mượn thường chịu thiệt hại khoảng 380 nghìn đồng/ha so với hộ không có nợ, trong khi các yếu tố khác không đổi Vay nợ có thể trở thành gánh nặng nếu vốn vay không được sử dụng hiệu quả hoặc không đầu tư đúng vào nông nghiệp Nghiên cứu của Ajetomobi và đồng tác giả (2010) cho thấy 43% hộ có vay nợ chính thức cũng gặp phải tình trạng tương tự Ngô Hải Thanh (2011) đã đưa ra kết luận tương đồng về ảnh hưởng tiêu cực của vay nợ trong nông nghiệp.
“không tìm thấy ảnh hưởng tích cực từ việc vay vốn ngân hàng nông nghiệp 19 tới thu nhập bình quân của hộ gia đình trong giai đoạn 2006-2008”
Tác động biên của các biến khí hậu tác động đến thu nhập trồng lúa
Theo nghiên cứu của Mano và Nhemachena (2007), các dấu và hệ số hồi quy của biến khí hậu ở dạng tuyến tính và phi tuyến tính không phản ánh đầy đủ xu hướng tác động tích cực hoặc tiêu cực đến TNTL Để định lượng tác động này, chúng ta áp dụng các hệ số hồi quy của các biến khí hậu trong mô hình điều chỉnh và các yếu tố khí hậu tại giá trị trung bình theo công thức (2.4) cho từng mùa và công thức (2.5) cho cả năm.
Kết quả từ Bảng 4.2 cho thấy rằng, khi lượng mưa tăng thêm 1mm/tháng, lợi ích từ trồng trọt nông nghiệp (TNTL) tăng trung bình 3 nghìn đồng/ha Tuy nhiên, nếu nhiệt độ tăng lên 1 oC/tháng, thiệt hại đối với TNTL có thể lên tới 425 nghìn đồng/ha Đặc biệt, mức độ thiệt hại do nhiệt độ cao trong mùa khô lớn hơn so với mùa mưa Trong khi đó, chỉ có sự gia tăng lượng mưa trong mùa khô mang lại lợi ích cho TNTL, còn lượng mưa trong mùa mưa đã vượt quá ngưỡng tối ưu, gây bất lợi cho TNTL.
Khí hậu thông thường có ảnh hưởng khác nhau đến các vùng khí hậu Theo hình 4.1, việc nhiệt độ tăng lên 1°C mỗi tháng sẽ gây ra thiệt hại lớn cho các khu vực Duyên hải Trung Bộ.
Các khoản chi lãi vay được tính trong phép toán TNTL, cùng với thông tin về mục đích vay nợ, bao gồm đầu tư vào nông lâm ngư, buôn bán dịch vụ và các ngành nghề kinh doanh khác Tuy nhiên, dữ liệu này chưa phản ánh đầy đủ tất cả các mẫu nghiên cứu liên quan.
19 Ngân hàng nông nghiệp được đánh giá một trong các ngân hàng chủ lực trong việc vay vốn ở khu vực
Bảng 4.2 Kết quả phân tích tác động biên của mô hình hiệu chỉnh dP LE /dFi: Giá trị biên TNTL hộ tại nhiệt độ và lượng mưa trung bình
(nghìn đồng/ha/1đơn vị yếu tố khí hậu)
Mùa Yếu tố khí hậu mùa mưa mùa khô Cả năm
(1) (2) (1) + (2) nhiệt độ ( o C/ tháng) -91 -334 -425 lượng mưa (mm/tháng) -5 8 3
Theo nghiên cứu của tác giả, chỉ có khu vực Tây Bắc và Đông Bắc Nam Bộ thể hiện dấu hiệu tích cực đối với tình hình thời tiết nông nghiệp (TNTL) Sự gia tăng lượng mưa 1mm/tháng sẽ mang lại lợi ích cho Tây Nguyên và Nam Bộ, nhưng lại gây bất lợi cho Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung, nơi có lượng mưa hàng năm rất cao như các trạm khí tượng tại Nam Đông, Trà My, Huế, và Tam Kỳ.
Kỳ, Quảng Ngãi, Kỳ Anh …
Các yếu tố khí hậu thông thường ảnh hưởng tiêu cực đến tình trạng thiếu nước, ngoại trừ lượng mưa trong mùa khô Do đó, mức độ thiệt hại của hộ gia đình thiếu nước ở nước ta sẽ tăng cao hơn khi dựa vào các kịch bản biến đổi khí hậu.
Hình 4.1 Tác động biên của nhiệt độ và lượng mưa đến TNTL theo vùng khí hậu
Nguồn: Tác giả tính toán và vẽ
I II III IV V VI VII cả nước
∆Ple(nghìn đồng/ ha/hộ)
Vùng khí hậu tăng nhiệt độ 1oC/tháng tăng lượng mưa 1mm/tháng
Dự báo ảnh hưởng biến đổi khí hậu đến thu nhập trồng lúa
Yếu tố khí hậu có tính bất định, với khả năng biến động của nó hoặc sự xuất hiện đồng thời của nhiều yếu tố khác Tác giả đã đo lường tác động riêng lẻ và tổng hợp của khí hậu đối với thu nhập hộ trồng lúa, dựa trên kịch bản biến đổi khí hậu với mức phát thải trung bình vào năm 2050 và 2100 theo MONRE Kết quả dự báo về mức thu nhập trung bình của hộ trồng lúa cùng với các khả năng tương ứng được trình bày trong Phụ lục 15 Mức thay đổi thu nhập so với hiện tại được thể hiện trong Bảng 4.3.
Kết quả từ Bảng 4.3 chỉ ra rằng tổng nhu cầu tiêu thụ năng lượng (TNTL) của hộ gia đình có xu hướng giảm theo thời gian, với mức giảm từ 0,13% đến 14% trong giai đoạn từ năm 2050 đến 2100 so với TNTL năm 2008, giả định các yếu tố khác không thay đổi.
Kết quả này là áp lực lớn cho nông dân trồng lúa bởi thu nhập của họ vốn được đánh giá ở
Mức độ thay đổi trung bình của TNTL được tính bằng cách lấy TNTL trung bình của từng khả năng trừ đi TNTL trung bình của giai đoạn khí hậu hiện tại (2001 – 2010) Để đo lường sự thay đổi TNTL, cần lưu ý rằng mức thay đổi các yếu tố khí hậu theo kịch bản sẽ tương tự như so với giai đoạn 1980 - 1999.
(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
Bảng 4.3 Mức biến đổi TNTL theo các khả năng của kịch bản BĐKH
Mùa mưa Mùa khô Mức thay đổi trung bình TNTL (∆PLE)
Nhiệt độ Lượng mưa Nhiệt độ Lượng mưa o C/tháng mm/tháng o C/tháng mm/tháng (nghìn đồng/ha/hộ)
Theo ý kiến của Trưởng đại diện tổ chức Oxfam tại Việt Nam, nông dân Việt Nam đang phải đối mặt với nhiều rủi ro và bất ổn do khó khăn trong việc vay vốn tín dụng và bị ép giá cả đầu vào lẫn đầu ra Thu nhập của nông dân trồng lúa hiện chỉ đạt khoảng 28 USD/tháng (Lê Minh Nguyệt trích từ Thắng Văn, 2012) Dù năm 2008 được xem là năm gạo có giá cao do khủng hoảng lương thực, nhưng chi phí đầu vào trong sản xuất cũng tăng cao, dẫn đến tình hình thu nhập của nông dân không được cải thiện đáng kể (Tô Văn Trường, 2009).
Năm 2008 cũng là năm mức lạm phát nước ta lên đến gần 23% (GSO, 2009)
Kết quả nghiên cứu cho thấy, khi cả 4 yếu tố khí hậu đồng thời xảy ra, thiệt hại tài nguyên nước của hộ gia đình sẽ lớn hơn so với khi chỉ có một hoặc hai yếu tố thay đổi Đặc biệt, thiệt hại tài nguyên nước vào mùa khô lớn hơn nhiều so với mùa mưa, với thiệt hại trong mùa khô gấp 8 lần mùa mưa và gần 5 lần khi so sánh các yếu tố khác Sự tăng nhiệt độ vào mùa khô gây thiệt hại nghiêm trọng hơn so với mùa mưa, với mức thiệt hại gấp 11 lần và 7 lần tương ứng Ngược lại, lượng mưa tăng trong mùa mưa gây thiệt hại nhiều hơn so với giảm lượng mưa trong mùa khô, với thiệt hại gần 3 lần Qua đó, có thể thấy rằng sự gia tăng nhiệt độ là yếu tố gây thiệt hại lớn hơn so với sự thay đổi lượng mưa, đặc biệt là trong mùa khô.
Nếu giả định BĐKH bao gồm sự gia tăng nhiệt độ và biến đổi lượng mưa với khả năng 7 và 14, Hình 4.2 chỉ ra rằng tất cả các vùng khí hậu của Việt Nam đều gặp bất lợi đối với TNTL.
Hình 4.2 Dự báo mức độ thiệt hại của hộ TNTL do BĐKH theo vùng khí hậu
Nguồn: Tác giả tính toán và vẽ
I II III IV V VI VII cả nước
∆Ple (nghìn đồng/ ha/hộ)
Vào năm 2050 và 2100, vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL), khu vực khí hậu Nam Bộ và cũng là vựa lúa lớn nhất của Việt Nam, sẽ phải đối mặt với những thiệt hại nghiêm trọng do biến đổi khí hậu Khu vực này không chỉ chịu ảnh hưởng từ sự gia tăng nhiệt độ và lượng mưa thay đổi thất thường theo mùa, mà còn sẽ gánh chịu thiệt hại nặng nề hơn bởi tác động của mực nước biển dâng.
Để hiểu rõ hơn về tác động của biến đổi khí hậu (BĐKH) đến tình hình nông thôn (TNTL), phép nội suy 21 được áp dụng nhằm xác định thông tin từ 1798 điểm nghiên cứu Kết quả cho thấy chỉ một số ít vị trí ở các tỉnh miền núi và Trung Du phía Bắc có khả năng thuận lợi trước BĐKH, với TNTL có thể tăng lên trên 2 triệu đồng/ha so với năm 2008 Đây là tín hiệu tích cực cho những tỉnh có tỷ lệ nghèo cao nhất hiện nay Hơn nữa, lợi ích kinh tế từ lúa gạo có thể gia tăng nếu nhanh chóng phát triển các vùng cao, mặc dù hiện tại đang gặp khó khăn về giao thông và năng suất thấp.
Các dự báo toàn cầu chỉ ra rằng biến đổi khí hậu (BĐKH) sẽ gây ra những tác động tiêu cực nghiêm trọng đến nông nghiệp ở các quốc gia nằm trong khu vực vĩ độ thấp, đặc biệt là vùng nhiệt đới Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy Việt Nam cũng không nằm ngoài xu hướng này, với thiệt hại gia tăng, nhất là khi tiến sâu vào vùng khí hậu Nam Bộ.
Theo ý kiến của các chuyên gia GIS, Kriging là một trong những phương pháp nội suy phổ biến trong GIS, giúp tạo ra bề mặt đất từ các điểm riêng lẻ có giá trị đã biết, chuyển đổi dữ liệu rời rạc thành dữ liệu liên tục Tác giả lựa chọn phương pháp này một phần do khoảng cách giữa các giá trị nội suy không chênh lệch quá lớn.
