GIẢI PHÁP GIẢM THIỂU Ô NHIỄM KHÔNG KHÍ ĐÔ THỊ: KINH NGHIỆM QUỐC TẾ VÀ LỰA CHỌN CỦA NGƯỜI DÂN THÀNH PHỐ HÀ NỘI - Full 10 điểm

Số 257 tháng 11/2018 83 Ngày nhận: 24/8/2018 Ngày nhận bản sửa: 10/10/2018 Ngày duyệt đăng: 05/11/2018 GIẢI PHÁP GIẢM THIỂU Ô NHIỄM KHÔNG KHÍ ĐÔ THỊ: KINH NGHIỆM QUỐC TẾ VÀ LỰA CHỌN CỦA NGƯỜI DÂN THÀNH PHỐ HÀ NỘI Nguyễn Công Thành Khoa Môi trường và Đô thị, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Email: thanhnc@neu.edu.vn Nguyễn Diệu Hằng Khoa Môi trường và Đô thị, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Email: hangnd@neu.edu.vn Lê Thu Hoa Khoa Môi trường và Đô thị, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Email: hoalethu@neu.edu.vn Tóm tắt: Ô nhiễm không khí đã và đang là mối quan ngại lớn đối với người dân Hà Nội. Trên cơ sở phân tích kinh nghiệm áp dụng các giải pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí được áp dụng tại các đô thị trên thế giới, nhóm nghiên cứu lựa chọn các giải pháp đạt hiệu quả giảm thải, cải thiện sức khỏe và lợi ích kinh tế để thiết kế khảo sát với 403 người dân Hà Nội, nhằm tìm hiểu giải pháp mà người dân mong muốn ưu tiên áp dụng. Mô hình Probit đa chiều được sử dụng để tìm hiểu về sự tương thích giữa lựa chọn giải pháp với đặc điểm của người dân. Kết quả mô hình cho thấy lựa chọn của người dân phù hợp với điều kiện, nhu cầu thực tế của họ, như độ tuổi, khả năng chi trả, thời gian tham gia giao thông và cảm nhận về khả năng bị ảnh hưởng bởi ô nhiễm không khí. Các lựa chọn phát triển hệ thống cây xanh, nhiên liệu ít gây ô nhiễm, và hệ thống giao thông công cộng là những giải pháp có hiệu quả và được người dân Hà Nội ủng hộ. Từ khóa: Ô nhiễm không khí; mô hình Probit đa chiều; Hà Nội Mã JEL: Q53, Q58 Measures to Reduce Urban Air Pollution: International Experiences and Hanoi Residents’ Preferences Abstract: Air pollution has been a major concern for Hanoi residents. Based on an examination of a range of solutions applied in the world, we designed a list of solutions using their effectiveness, health improvement and economic benefits. These solutions were used in a survey of 403 Hanoi residents, with the aim of understanding policy preferences of Hanoi residents. Multivariate probit model was applied to examine consistency between the choices of Hanoi residents and their characteristics. The model results indicate that the residents’ choices apprear to be consistent with their characteristics and needs, such as age, financial affordability, time on roads and their perceived severity of consequences of air pollution. Measures of developing urban tree system, using less polluting fuels, and expanding public transportation are effective and supported by Hanoi residents. Keywords: Air pollution, Multivariate probit model, Hanoi. JEL code: Q53, Q58 Số 257 tháng 11/2018 84 1. Giới thiệu Ô nhiễm không khí (ÔNKK) đang là vấn đề môi trường được quan tâm hàng đầu ở các đô thị trên thế giới. Theo cơ sở dữ liệu về ô nhiễm không khí của Tổ chức y tế thế giới (WHO) năm 20181, hơn 80% người dân tại các đô thị đang phải sống trong bầu không khí không đạt mức tiêu chuẩn khuyến nghị của WHO. Tại Việt Nam, ô nhiễm không khí do bụi đang là một vấn đề môi trường nổi cộm tại các đô thị lớn (Bộ Tài nguyên và Môi trường, 2017). Cơ sở dữ liệu về ô nhiễm không khí của WHO năm 2018 cho thấy nồng độ bụi tại Hà Nội luôn cao hơn các thành phố khác của Việt Nam, như thành phố Hồ Chí Minh, Đà Nẵng, Hạ Long. Năm 2009, ô nhiễm do khí thải bụi từ các phương tiện giao thông tại Hà Nội làm số ca tử vong tăng thêm 3.200 người, lớn hơn số ca tử vong do tai nạn giao thông (Hieu & cộng sự, 2013). Tháng 6/2016, Chính phủ Việt Nam đã ban hành Kế hoạch Hành động Quốc gia về Quản lý Chất lượng Không khí đến năm 2020 nhằm kiểm soát nguồn thải và theo dõi chất lượng không khí xung quanh. Trong thời gian qua, thành phố Hà Nội đã nỗ lực triển khai các biện pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí như thí điểm xe buýt dùng khí nén CNG, trồng 1 triệu cây xanh đến 2020, lắp đặt thêm các trạm quan trắc không khí. Tuy nhiên, ô nhiễm không khí vẫn đang là mối quan ngại lớn của người dân Hà Nội, đòi hỏi nhiều giải pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí hiệu quả hơn. Bài viết này sẽ giới thiệu các giải pháp mà các đô thị trên thế giới đã áp dụng, rà soát hiệu quả giảm thải, cải thiện sức khỏe người dân, và giá trị lợi ích xã hội của mỗi giải pháp. Từ kết quả phân tích các kinh nghiệm quốc tế, khảo sát ý kiến người dân Hà Nội đã được thực hiện nhằm tìm hiểu giải pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí mà người dân mong muốn ưu tiên thực hiện. Trên cơ sở áp dụng mô hình Probit đa chiều, sự tương thích giữa lựa chọn về giải pháp với đặc điểm của người dân được phân tích để hiểu hơn về quyết định lựa chọn của người dân. Thảo luận về một số giải pháp phù hợp với Hà Nội được trình bày trong phần cuối bài viết. 2. Thực trạng ô nhiễm không khí ở Hà Nội Thủ đô Hà Nội đang phải đối mặt với vấn đề ô nhiễm không khí ngày càng đáng lo ngại. So với các thành phố khác của Việt Nam, vấn đề ô nhiễm không khí, đặc biệt là ô nhiễm bụi tại Hà Nội được đánh giá là nghiêm trọng hơn (Luong & cộng sự, 2017). Nguồn gây ô nhiễm không khí ở Hà Nội bao gồm khí thải từ các phương tiện giao thông, hoạt động xây dựng, hoạt động dân sinh, hoạt động sản xuất công nghiệp… Theo đánh giá của Sở Tài nguyên và Môi trường Hà Nội, 70% lượng khói bụi gây ô nhiễm không khí tại Hà Nội là do hoạt động giao thông (Khung 2.1, Bộ Tài nguyên và Môi trường, 2017). Ô nhiễm bụi là một trong những vấn đề môi trường nổi cộm nhất ở Hà Nội. Bụi PM (viết tắt cho Particulate Matter) là một hỗn hợp các hạt vật chất rắn và lỏng trong không khí. PM10 là loại bụi có đường kính nhỏ từ 10 μm trở xuống, còn PM2,5 là bụi mịn có đường kính từ 2,5 μm trở xuống. Theo Blume & cộng sự (2017), Thư & Blume (2018), nồng độ bụi PM2,5 trung bình năm 2016 tại địa điểm quan trắc Đại sứ quán Mỹ (số 7 Láng Hạ, Quận Ba Đình) đạt đến 50,5 μg/m3, năm 2017 là 42,6 μg/ m3, cao hơn nhiều so với quy chuẩn quốc gia (25 μg/ m3) và so với khuyến nghị của WHO (10μg/m3). Các dạng khí thải CO, NO2, SO2, O3 có nguồn phát sinh chủ yếu từ phương tiện giao thông cơ giới, nên các khu vực có mật độ giao thông cao là nơi có nồng độ ô nhiễm cao nhất. Theo Báo cáo Hiện trạng môi trường quốc gia năm 2016, nồng độ các chất ô nhiễm CO, NO2, SO2 trong không khí Hà Nội vẫn nằm trong giới hạn của QCVN 05:2013. Tuy nhiên, nồng độ NO2 có xu hướng tăng trong các năm gần đây. Nồng độ CO thường tăng cao vào giờ cao điểm. Ví dụ, số liệu tại Trạm quan trắc Nguyễn Văn Cừ (Gia Lâm, Hà Nội) năm 2015 cho thấy nồng độ CO cao nhất trong ngày là lúc 8-9h sáng, lên đến trên 3.500μg/m3. Nồng độ SO2 trung bình năm cũng ở Trạm Nguyễn Văn Cừ có xu hướng tăng dần, từ dưới 10 μg/m3 năm 2012 đến cao nhất 30 μg/m3 năm 2015, sau đó giảm xuống khoảng 22 μg/m3 vào năm 2016. Tác động sức khỏe do ô nhiễm không khí đối với người dân Hà Nội được coi là nghiêm trọng. Hieu & cộng sự (2013) tính toán số ca tử vong tăng lên do ô nhiễm PM10 từ giao thông năm 2009 là 3.200 người, lớn hơn số ca tử vong do tai nạn giao thông. Trong giai đoạn 2010-2011, hàm lượng PM10, PM2,5 tăng lên 10μg/m3 thì số ca nhập viện liên quan đến đường hô hấp của trẻ em Hà Nội tăng tương ứng là 1,4%; và 2,2% (Luong & cộng sự, 2017). Trong giai đoạn 2007-2014, nếu hàm lượng NO2 trung bình trong 7 ngày tăng lên 21,9 μg/m3 thì số ca nhập viện do viêm phổi sẽ tăng lên 6,1% (Nhung & cộng sự, 2018). 3. Các giải pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí Số 257 tháng 11/2018 85 đô thị trên thế giới Áp dụng hệ thống tiêu chuẩn khí thải với xe cơ giới Ở Châu Âu, khí thải từ các phương tiện giao thông đóng góp đáng kể vào ô nhiễm không khí. Vì vậy, trong 20 năm qua, Liên minh châu Âu (EU) đã tích cực thực thi các chính sách kiểm soát mức phát thải từ các phương tiện giao thông. Tiêu chuẩn phát thải của xe cơ giới Euro là giới hạn lượng thải tối đa được phép đối với các phương tiện cơ giới mới được mua bán trong nội bộ các nước EU. Xe không đáp ứng tiêu chuẩn Euro mới không được phép mua bán. Theo Cơ quan Bảo vệ Môi trường châu Âu (EEA), từ năm 1990 đến 2005, mặc dù lượng nhiên liệu mà các phương tiện giao thông tiêu thụ tăng 26%, nhưng lượng khí thải lại giảm mạnh nhờ áp dụng tiêu chuẩn Euro từ đầu thập niên 1990 (Bảng 1). Lượng khí CO giảm nhiều và tốc độ giảm ổn định trong suốt giai đoạn trên. Đến năm 2005, lượng khí thải CO chỉ bằng 20% so với kịch bản không can thiệp chính sách. NOx còn 60%, bụi PM2,5 còn 40%. Lợi ích về sức khỏe nhờ giảm phơi nhiễm PM2,5 từ các phương tiện giao thông tương đương giảm 1-10% số năm sống bị mất (Years of life lost - YOLL) (EEA, 2010). Phát triển hệ thống giao thông công cộng Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng hệ thống giao thông công cộng góp phần làm giảm ô nhiễm không khí. Chen & Whalley (2012) nhận thấy hệ thống đường sắt đô thị tốc độ cao Đài Bắc làm hàm lượng CO giảm từ 9 đến 14%. Tại Đức, tần suất hoạt động của hệ thống đường sắt nội đô càng cao thì hàm lượng CO và NOx trong không khí càng giảm (Lalive & cộng sự, 2013). Tương tự, xe bus BRT ở thủ đô Mexico cũng góp phần hiệu quả vào việc giảm NOx, CO và bụi PM2,5 (Bel & Holst, 2015). Quy hoạch vùng hạn chế/cấm lưu thông một số loại xe cơ giới có mức phát thải cao Một trong những giải pháp hạn chế ô nhiễm không khí ở thành phố Porto, Bồ Đào Nha là thiết lập ra “vùng phát thải thấp” (LowEmission Zone - LEZ), nơi một số loại phương tiện bị cấm hoặc hạn chế đi vào. Duque & cộng sự (2016) giả định chỉ có các phương tiện đáp ứng tiêu chuẩn Euro 3 trở lên mới được đi vào LEZ và kết luận hàm lượng NO2 trong không khí ở LEZ giảm đi 3% một năm. Hạn chế tốc độ xe trong thành phố Hạn chế tốc độ lưu thông của các phương tiện không chỉ đảm bảo an toàn giao thông, mà còn giúp giảm thiểu ô nhiễm không khí nhờ giảm tiêu thụ nhiên liệu và giảm phát thải. Vùng đô thị Barcelona gồm thành phố Barcelona và 19 thành phố xung quanh áp dụng giới hạn tốc độ xe cơ giới trong đô thị là 80km/h từ năm 2007 (trước đó là 120km/h). Chính sách này giúp giảm 4% tổng lượng thải. Lượng thải các khí thải chính giảm 5-7%, đem lại lợi ích cho 1,35 triệu người (hơn 41% dân số toàn vùng) và có tiềm năng tác động tích cực lên 3,29 triệu người khác (giảm 0,6% tỷ lệ tử vong cho người dân) (Baldasano & cộng sự, 2010). Hà Lan cũng quy định tốc độ tối đa 80 km/h trong đô thị từ năm 2005. Chính sách này được kiểm soát chặt chẽ bằng camera giám sát kết hợp với hệ thống nhận diện biển số xe và phạt tự động ngay khi xe nào vi phạm giới hạn tốc độ. Keuken & cộng sự (2010) báo cáo ở hai thành phố Amsterdam và Rotterdam, lượng thải NOx giảm trong khoảng 5-30%, còn PM10 giảm trong khoảng 5-25%.. Thu phí lưu thông giờ cao điểm khu vực nội đô Phí lưu thông giờ cao điểm khu vực nội đô đã được áp dụng ở một số thành phố. London (Anh) áp dụng phí lưu thông giờ cao điểm từ 2003, Stockholm (Thụy Điển) từ 2007. Ngoài ra còn có Copenhagen (Đan Mạch) và Lyon (Pháp). Theo đó, các phương bụi PM2,5 còn 40%. Lợi ích về sức khỏe nhờ giảm phơi nhiễm PM2,5 từ các phương tiện giao thông tương đương giảm 1-10% số năm sống bị mất (Years of life lost - YOLL) (EEA, 2010). Bảng 1: Lộ trình áp dụng tiêu chuẩn phát thải Euro của một số loại xe ở EU Loại phương tiện Euro 1 Euro 2 Euro 3 Euro 4 Euro 5 Euro 6 Xe 7 chỗ trở xuống 7/1992 1/1996 1/2000 1/2005 9/2008 9/2013 Xe LCV (Loại N1 nhóm I) 10/1993 1/1996 1/2000 1/2005 9/2009 9/2014 Xe LCV (Loại N1 nhóm II, III) 10/1993 1/1996 1/2001 1/2006 9/2009 9/2015 Xe tải và xe buýt 1992 1995 1999 2005 2007 Xe máy 2000 2004 2007 Nguồn: EEA (2010) Phát triển hệ thống giao thông công cộng Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng hệ thống giao thông công cộng góp phần làm giảm ô nhiễ m không khí. Chen & Whalley (2012) nhận thấy hệ thống đường sắt đô thị tốc độ cao Đài Bắc làm hàm lượng CO giảm từ 9 đến 14%. Tại Đức, tần suất hoạt động của hệ thống đường sắt nội đô càng cao thì hàm lượng CO và NOx Số 257 tháng 11/2018 86 tiện cơ giới phải nộp phí mỗi khi đi qua điểm thu phí khi họ đi vào trung tâm thành phố, trong một số khoảng thời gian theo quy định. Ở Stockholm, mức phí được quy định theo thời gian trong ngày: cao nhất là từ 16h-17h (Schuitema & cộng sự, 2010). Ở London, các phương tiện bốn bánh đi vào trung tâm thành phố (rộng khoảng 22km2, chiếm 1,4% diện tích vùng đô thị London) trong khoảng từ 7h đến 18h từ thứ 2 đến thứ 6 hàng tuần phải nộp phí (Atkinson & cộng sự, 2009). Nghiên cứu tại đây cho thấy ở khu vực mà các phương tiện phải nộp phí, PM10 và CO giảm. Tuy nhiên, hàm lượng NOx không thay đổi đáng kể. Sử dụng nhiên liệu ít gây ô nhiễm không khí Có thể giảm các chất thải gây ô nhiễm bằng cách thay đổi nhiên liệu sử dụng trong đun nấu/sưởi ấm và phương tiện giao thông đô thị. Ở các nước đang phát triển, nhiều hộ gia đình ở đô thị vẫn sử dụng các loại bếp dùng nhiên liệu chứa nhiều tạp chất gây ô nhiễm, ví dụ than tổ ong. Tại Trung Quốc, bếp than tổ ong bị cấm từ năm 1996, nhưng chính sách này chưa được thực hiện triệt để. Xu & cộng sự (2018) chỉ ra rằng từ năm 1982 đến 2015, số ca ung thư phổi liên quan đến ô nhiễm từ bếp than tổ ong là 3500 (±1500) ca. Nếu không có lệnh cấm bếp than tổ ong, số ca mắc bệnh có thể lên tới 9290 (±4300); còn nếu cấm được hoàn toàn, số ca mắc bệnh giảm xuống còn 1500 (±620). Nghiên cứu tại 40 nước đang phát triển thuộc châu Phi, châu Á và châu Mỹ Latin cho thấy nếu chuyển sang các nhiên liệu sạch hơn như như khí hóa lỏng (LPG), ethanol và biogas thì số năm sống điều chỉnh theo bệnh tật (DALY) của các nước đều tăng lên (Rosenthal & cộng sự, 2018). Với phương tiện đi lại, để hạn chế tắc nghẽn cũng như giảm chất thải gây ô nhiễm không khí, một số nơi đã sử dụng xe buýt chạy bằng khí nén CNG thay cho dầu diesel. So với xe chạy bằng diesel, xe chạy bằng CNG tạo ra lượng bụi mịn ít hơn, phát thải NOx của xe chạy bằng CNG thấp hơn hẳn xe diesel. Tổng lượng giảm thải NOx từ xe CNG so với xe diesel có thể lên tới 37kg/xe mỗi năm (Lowell, 2013). Phát triển hệ thống cây xanh đô thị Phát triển hệ thống cây xanh đô thị là một trong các giải pháp quy hoạch đô thị có tiềm năng cải thiện chất lượng không khí. Ở Strasbourg (Pháp), từ tháng 7/2012 đến tháng 6/2013, cây xanh thuộc khu vực công cộng đã giúp loại bỏ khoảng 88 tấn chất ô nhiễm, trong đó có 1 tấn CO, 14 tấn NO2, 56 tấn O3, 12 tấn PM10, 5 tấn PM2,5 và 1 tấn SO2 (Selmi & cộng sự, 2016). Trên toàn nước Mỹ, kết quả ước tính cây xanh giúp ô nhiễm không khí đô thị giảm khoảng 1%, tương đương lợi ích về mặt sức khỏe rất lớn, khoảng 4,7 tỷ USD (xem Bảng 2). Tuy nhiên, việc thiết kế hệ thống cây xanh nhằm đạt hiệu quả giảm khí thải cũng cần được nghiên cứu kỹ lưỡng. Hiệu quả giảm thải không chỉ phụ thuộc vào đặc điểm của hệ thống cây xanh (như chiều cao, tán lá, khoảng cách giữa các cây), mà còn phụ thuộc điều kiện khí tượng (như hướng gió, tốc độ gió) (Janhall, 2015). 4. Lựa chọn giải pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí của người dân Hà Nội 4.1. Giới thiệu chung về hoạt động khảo sát ý kiến Ý kiến của người dân là nguồn thông tin quan trọng để có thể thiết kế các chính sách khả thi. Từ kết quả rà soát kinh nghiệm quốc tế, nhóm nghiên cứu đã thiết kế các lựa chọn giải pháp, và thực hiện khảo sát ý kiến người dân Hà Nội về những giải pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí mà họ mong muốn ưu tiên thực hiện. Trong tháng 5 và tháng 6/2018, hoạt động điều tra đã được thực hiện theo hai hình thức: khảo sát online sử dụng Google Forms2 và phỏng vấn trực tiếp. Hai hình thức tiếp cận cùng được sử dụng nhằm thu thập ý kiến rộng rãi của nhiều nhóm dân cư sinh sống tại Hà Nội, trong đó hoạt động 3 PM2,5 và 1 tấn SO 2 (Selmi & cộng sự, 2016). Trên toàn nước Mỹ, kết quả ước tính cây xanh giúp ô nhiễ m không khí đô thị giảm khoảng 1%, tương đương lợi ích về mặt sức khỏe rất lớn, khoảng 4,7 tỷ USD (xem Bảng 2). Tuy nhiên, việc thiết kế hệ thống cây xanh nhằm đạt hiệu quả giảm khí thải cũng cần đượ c nghiên cứu kỹ lưỡng. Hiệu quả giảm thải không chỉ phụ thuộc vào đặc điểm của hệ thống cây xanh (như chiề u cao, tán lá, khoảng cách giữa các cây), mà còn phụ thuộc điều kiện khí tượng (như hướng gió, tốc độ gió) (Janhall, 2015). Bảng 2: Ước tính mức độ giảm ô nhiễm và lợi ích sức khỏe của cây xanh đô thị ở Mỹ Chất gây ô nhiễm Mức độ giảm ô nhiễ m (1000 tấ n) Giá trị lợi ích sức khỏ e (nghìn USD) NO2 68 (41 – 85) 29.500 (17.650 – 37.930) PM2,5 27 (4 – 58) 3.127.000 (414.700 – 6.928.000) SO2 33 (20 – 52) 4923 (2864 – 7793) Tổng 651 (266 – 887) 4.659.000 (985.000 – 8.960.000) Ghi chú: số trong ngoặc biểu thị khoảng ước lượ ng. Nguồn: Nowak & cộng sự (2014). 4. Lựa chọn giải pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí của người dân Hà Nội 4.1. Giới thiệu chung về hoạt động khảo sát ý kiến Ý kiến của người dân là nguồn thông tin quan trọng để có thể thiết kế các chính sách khả thi. Từ kết quả rà soát kinh nghiệm quốc tế, nhóm nghiên cứu đã thiết kế các lựa chọn giải pháp, và thực hiện khảo sát ý kiế n người dân Hà Nội về những giải pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí mà họ mong muốn ưu tiên thực hiệ n. Trong tháng 5 và tháng 6/2018, hoạt động điều tra đã được thực hiện theo hai hình thức: khảo sát online sử dụng Google Forms 2 và phỏng vấn trực tiếp. Hai hình thức tiếp cận cùng được sử dụng nhằm thu thập ý kiế n rộng rãi của nhiều nhóm dân cư sinh sống tại Hà Nội, trong đó hoạt động phỏng vấn trực tiếp tập trung khả o sát đối tượng chịu nhiều ảnh hưởng do ô nhiễm không khí là các hộ gia đình sinh sống gần các trục đườ ng giao thông. Tiêu chí lựa chọn các trục đường giao thông là gần các trạm quan trắc cho thấy nồng độ chấ t ô nhiễm cao (như Trạm quan trắc tại số 7 Láng Hạ) và các tuyến đường có mật độ giao thông đông đúc tạ o ra lượng khí thải lớn. Các hộ gia đình chịu nhiều ảnh hưởng do ô nhiễm không khí được lựa chọn, bởi các câu trả lời của họ được kỳ vọng phản ánh chân thực mong muốn về giải pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí. Việ c tham gia trả lời là tự nguyện, nên người trả lời nhiều khả năng là những người thực sự quan tâm đến vấn đề ô nhiễm không khí, và kỳ vọng lựa chọn của họ về giải pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí có độ tin cậ y cao hơn. 3 Tổng số người được khảo sát ý kiến là 403 người, trong đó phỏng vấn trực tiếp 212 người và khả o sát online là 191 người. Với giới hạn về số liệu thống kê, việc kiểm định tính đại diện của mẫu điều tra cho những ngườ i dân Hà Nội quan tâm và chịu nhiều ảnh hưởng do ô nhiễm không khí không thể thực hiện. Vì vậy, người sử dụng kết quả điều tra cần cân nhắc kỹ về đặc điểm mẫu điều tra được trình bày trong Bảng 3. Số 257 tháng 11/2018 87 phỏng vấn trực tiếp tập trung khảo sát đối tượng chịu nhiều ảnh hưởng do ô nhiễm không khí là các hộ gia đình sinh sống gần các trục đường giao thông. Tiêu chí lựa chọn các trục đường giao thông là gần các trạm quan trắc cho thấy nồng độ chất ô nhiễm cao (như Trạm quan trắc tại số 7 Láng Hạ) và các tuyến đường có mật độ giao thông đông đúc tạo ra lượng khí thải lớn. Các hộ gia đình chịu nhiều ảnh hưởng do ô nhiễm không khí được lựa chọn, bởi các câu trả lời của họ được kỳ vọng phản ánh chân thực mong muốn về giải pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí. Việc tham gia trả lời là tự nguyện, nên người trả lời nhiều khả năng là những người thực sự quan tâm đến vấn đề ô nhiễm không khí, và kỳ vọng lựa chọn của họ về giải pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí có độ tin cậy cao hơn.3 Tổng số người được khảo sát ý kiến là 403 người, trong đó phỏng vấn trực tiếp 212 người và khảo sát online là 191 người. Với giới hạn về số liệu thống kê, việc kiểm định tính đại diện của mẫu điều tra cho những người dân Hà Nội quan tâm và chịu nhiều ảnh hưởng do ô nhiễm không khí không thể thực hiện. Vì vậy, người sử dụng kết quả điều tra cần cân nhắc kỹ về đặc điểm mẫu điều tra được trình bày trong Bảng 3. 4.2. Kết quả điều tra Người được phỏng vấn đã được yêu cầu lựa chọn ba giải pháp ưu tiên thực hiện trong danh mục các giải pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí. Kết quả về các giải pháp mà người dân Hà Nội mong muốn ưu tiên thực hiện được trình bày trong Bảng 4. Cơ bản có sự thống nhất giữa hai hình thức điều tra, nhóm ba giải pháp mà người dân mong muốn ưu tiên thực hiện là: (1) Tăng số lượng cây xanh, (2) Chuyển đổi sử dụng nhiên liệu ít gây ô nhiễm không khí, và (3) Phát triển hệ thống giao thông công cộng. Để hiểu hơn về lựa chọn của người dân, mô hình Probit đa chiều (Multivariate Probit Model - MPM) được sử dụng nhằm đánh giá sự tương thích giữa quyết định lựa chọn với đặc điểm của người dân. Trong mô hình Probit này, biến phụ thuộc là các lựa chọn về giải pháp của người dân với 2 kết quả là Có (giá trị 1) hoặc Không (giá trị 0) lựa chọn ưu tiên giải 4 Bảng 3: Thống kê mô tả đặc điểm mẫu điều tra khảo sát ý kiến ngườ i dân Thông số Toàn mẫu Phỏng vấn trực tiếp Khảo sát online Độ tuổi (năm) 34,8 (12,7) 38,4 (13,4) 30,9 (10,6) Số năm đi học 15,3 (2,04) 15,4 (2,2) 15,3 (1,85) Tiền điện hàng tháng (100.000 đồng) 6,57(4,93) 6,90(4,18) 6,21(5,63) Tỷ lệ hộ gia đình có trẻ em dưới 5 tuổi (%) 31(0,46) 37(0,48) 23(0,42) Thờ i gian tham gia giao thông hàng ngày (giờ) 2,08 (1,01) 2,16 (0,99) 1,98 (1,02) Cảm nhận về mức độ ô nhiễm không khí a 4,2 (1,05) 4,3(0,97) 4,1(1,13) Cảm nhận khả năng bị ảnh hưởng bởi ÔNKK a 4,1 (0,72) 4,1 (0,73) 4,2 (0,7) Số quan sát 403 212 191 Chú thích: Số trong ngoặc là sai số chuẩn; a Cảm nhận được đo lường dựa trên thang đo Likert từ 1-5. Nguồn: điều tra của nhóm tác giả. 4.2. Kết quả điều tra Người được phỏng vấn đã được yêu cầu lựa chọn ba giải pháp ưu tiên thực hiện trong danh mục các giả i pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí. Kết quả về các giải pháp mà người dân Hà Nội mong muốn ưu tiên thực hiện được trình bày trong Bảng 4. Cơ b ản có sự thống nhất giữa hai hình thức điều tra, nhóm ba giả i pháp mà người dân mong muốn ưu tiên thực hiện là: (1) Tăng số lượng cây xanh, (2) Chuyển đổi sử dụng nhiên liệ u ít gây ô nhiễm không khí, và (3) Phát triển hệ thống giao thông công cộng. Để hiểu hơn về lựa chọn của người dân, mô hình Probit đa chiều (Multivariate Probit Model - MPM) được sử dụng nhằm đánh giá sự t ương thích giữa quyết định lựa chọn với đặc điểm của ngườ i dân. Trong mô hình Probit này, biến phụ thuộc là các lựa chọn về giải pháp của người dân với 2 k ết quả là Có (giá trị 1) hoặ c Không (giá trị 0) lựa chọn ưu tiên giải pháp tương ứng. Năm nhóm giải pháp có thứ tự từ 1 đến 5 trong Bảng 4 được đưa vào phân tích 4 . Người trả lời có thể chọn nhiều hơn một giải pháp, vì vậy sẽ có sự tương quan giữ a các biến phụ thuộc đại diện cho các giải pháp. Để đưa yếu tố tương quan vào phân tích, mô hình Probit đ a chiều đã được áp dụng trên cơ sở học tập kinh nghiệm của Carlsson & cộng sự (2010) và Nguyễn & cộng sự (2015). Bảng 4: Tỉ lệ lựa chọn các giải pháp ưu tiên nhằm cải thiện chất lượ ng không khí TT Giải pháp Toàn mẫ u Phỏng vấ n trực tiếp Điề u tra online 1 Tăng số lượng cây xanh 72,7% 76,9% 68,1% 2 Chuyển đổi sử dụng nhiên liệu ít gây ô nhiễm không khí 46,4% 43,9% 49,2% 3 Phát triển hệ thống giao thông công cộng 44,9% 42,5% 47,6% 4 Phát triển hệ thống giám sát chất lượng không khí hiện đại 35,2% 36,3% 34,0% 5 Áp dụng tiêu chuẩn khí thải chặt chẽ đối với các phươ ng tiện giao thông 32,0% 25,9% 38,7% 6 Áp dụng các biện pháp kiểm soát giao thông (như giới hạ n tốc độ, hạn chế lưu thông khu vực nội thành….) 11,4% 12,7% 9,9% Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả. Trong mô hình này, hằng số được đưa vào nhằm đại diện cho những yếu tố chưa được quan

GIẢI PHÁP GIẢM THIỂU Ơ NHIỄM KHƠNG KHÍ ĐƠ THỊ: KINH NGHIỆM QUỐC TẾ VÀ LỰA CHỌN CỦA NGƯỜI DÂN THÀNH PHỐ HÀ NỘI Nguyễn Công Thành Khoa Môi trường Đô thị, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Email: thanhnc@neu.edu.vn Nguyễn Diệu Hằng Khoa Môi trường Đô thị, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Email: hangnd@neu.edu.vn Lê Thu Hoa Khoa Môi trường Đô thị, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Email: hoalethu@neu.edu.vn Ngày nhận: 24/8/2018 Ngày nhận sửa: 10/10/2018 Ngày duyệt đăng: 05/11/2018 Tóm tắt: Ơ nhiễm khơng khí mối quan ngại lớn người dân Hà Nội Trên sở phân tích kinh nghiệm áp dụng giải pháp giảm thiểu nhiễm khơng khí áp dụng đô thị giới, nhóm nghiên cứu lựa chọn giải pháp đạt hiệu giảm thải, cải thiện sức khỏe lợi ích kinh tế để thiết kế khảo sát với 403 người dân Hà Nội, nhằm tìm hiểu giải pháp mà người dân mong muốn ưu tiên áp dụng Mơ hình Probit đa chiều sử dụng để tìm hiểu tương thích lựa chọn giải pháp với đặc điểm người dân Kết mơ hình cho thấy lựa chọn người dân phù hợp với điều kiện, nhu cầu thực tế họ, độ tuổi, khả chi trả, thời gian tham gia giao thông cảm nhận khả bị ảnh hưởng nhiễm khơng khí Các lựa chọn phát triển hệ thống xanh, nhiên liệu gây nhiễm, hệ thống giao thơng công cộng giải pháp có hiệu người dân Hà Nội ủng hộ Từ khóa: Ơ nhiễm khơng khí; mơ hình Probit đa chiều; Hà Nội Mã JEL: Q53, Q58 Measures to Reduce Urban Air Pollution: International Experiences and Hanoi Residents’ Preferences Abstract: Air pollution has been a major concern for Hanoi residents Based on an examination of a range of solutions applied in the world, we designed a list of solutions using their effectiveness, health improvement and economic benefits These solutions were used in a survey of 403 Hanoi residents, with the aim of understanding policy preferences of Hanoi residents Multivariate probit model was applied to examine consistency between the choices of Hanoi residents and their characteristics The model results indicate that the residents’ choices apprear to be consistent with their characteristics and needs, such as age, financial affordability, time on roads and their perceived severity of consequences of air pollution Measures of developing urban tree system, using less polluting fuels, and expanding public transportation are effective and supported by Hanoi residents Keywords: Air pollution, Multivariate probit model, Hanoi JEL code: Q53, Q58 Số 257 tháng 11/2018 83 Giới thiệu Nguồn gây ô nhiễm khơng khí Hà Nội bao gồm khí thải từ phương tiện giao thơng, hoạt động Ơ nhiễm khơng khí (ƠNKK) vấn đề môi xây dựng, hoạt động dân sinh, hoạt động sản xuất trường quan tâm hàng đầu đô thị công nghiệp… Theo đánh giá Sở Tài nguyên giới Theo sở liệu nhiễm khơng khí Môi trường Hà Nội, 70% lượng khói bụi gây Tổ chức y tế giới (WHO) năm 20181, 80% nhiễm không khí Hà Nội hoạt động giao người dân đô thị phải sống bầu thông (Khung 2.1, Bộ Tài nguyên Môi trường, khơng khí khơng đạt mức tiêu chuẩn khuyến nghị 2017) WHO Tại Việt Nam, ô nhiễm khơng khí bụi vấn đề môi trường cộm đô Ô nhiễm bụi vấn đề môi thị lớn (Bộ Tài nguyên Môi trường, 2017) Cơ sở trường cộm Hà Nội Bụi PM (viết tắt cho liệu ô nhiễm khơng khí WHO năm 2018 Particulate Matter) hỗn hợp hạt vật chất cho thấy nồng độ bụi Hà Nội cao rắn lỏng khơng khí PM10 loại bụi có thành phố khác Việt Nam, thành phố Hồ đường kính nhỏ từ 10 µm trở xuống, cịn PM2,5 Chí Minh, Đà Nẵng, Hạ Long Năm 2009, ô nhiễm bụi mịn có đường kính từ 2,5 µm trở xuống Theo khí thải bụi từ phương tiện giao thông Hà Blume & cộng (2017), Thư & Blume (2018), Nội làm số ca tử vong tăng thêm 3.200 người, lớn nồng độ bụi PM2,5 trung bình năm 2016 địa số ca tử vong tai nạn giao thông (Hieu & điểm quan trắc Đại sứ quán Mỹ (số Láng Hạ, Quận cộng sự, 2013) Ba Đình) đạt đến 50,5 μg/m3, năm 2017 42,6 μg/ m3, cao nhiều so với quy chuẩn quốc gia (25 µg/ Tháng 6/2016, Chính phủ Việt Nam ban hành m3) so với khuyến nghị WHO (10µg/m3) Kế hoạch Hành động Quốc gia Quản lý Chất lượng Khơng khí đến năm 2020 nhằm kiểm soát Các dạng khí thải CO, NO2, SO2, O3 có nguồn nguồn thải theo dõi chất lượng khơng khí xung phát sinh chủ yếu từ phương tiện giao thông giới, quanh Trong thời gian qua, thành phố Hà Nội nên khu vực có mật độ giao thơng cao nơi nỗ lực triển khai biện pháp giảm thiểu ô nhiễm có nồng độ nhiễm cao Theo Báo cáo Hiện khơng khí thí điểm xe bt dùng khí nén CNG, trạng mơi trường quốc gia năm 2016, nồng độ trồng triệu xanh đến 2020, lắp đặt thêm chất ô nhiễm CO, NO2, SO2 khơng khí Hà Nội trạm quan trắc khơng khí Tuy nhiên, nhiễm khơng nằm giới hạn QCVN 05:2013 Tuy khí mối quan ngại lớn người dân nhiên, nồng độ NO2 có xu hướng tăng năm Hà Nội, đòi hỏi nhiều giải pháp giảm thiểu ô nhiễm gần Nồng độ CO thường tăng cao vào cao không khí hiệu điểm Ví dụ, số liệu Trạm quan trắc Nguyễn Văn Cừ (Gia Lâm, Hà Nội) năm 2015 cho thấy nồng độ Bài viết giới thiệu giải pháp mà đô CO cao ngày lúc 8-9h sáng, lên đến thị giới áp dụng, rà sốt hiệu giảm 3.500µg/m3 Nồng độ SO2 trung bình năm thải, cải thiện sức khỏe người dân, giá trị lợi ích Trạm Nguyễn Văn Cừ có xu hướng tăng dần, từ xã hội giải pháp Từ kết phân tích 10 µg/m3 năm 2012 đến cao 30 µg/m3 kinh nghiệm quốc tế, khảo sát ý kiến người dân Hà năm 2015, sau giảm xuống khoảng 22 µg/m3 vào Nội thực nhằm tìm hiểu giải pháp giảm năm 2016 thiểu nhiễm khơng khí mà người dân mong muốn ưu tiên thực Trên sở áp dụng mơ hình Probit Tác động sức khỏe nhiễm khơng khí đa chiều, tương thích lựa chọn giải pháp người dân Hà Nội coi nghiêm trọng Hieu & với đặc điểm người dân phân tích để hiểu cộng (2013) tính tốn số ca tử vong tăng lên ô định lựa chọn người dân Thảo nhiễm PM10 từ giao thông năm 2009 3.200 người, luận số giải pháp phù hợp với Hà Nội lớn số ca tử vong tai nạn giao thơng Trong trình bày phần cuối viết giai đoạn 2010-2011, hàm lượng PM10, PM2,5 tăng lên 10μg/m3 số ca nhập viện liên quan đến đường Thực trạng ô nhiễm không khí Hà Nội hơ hấp trẻ em Hà Nội tăng tương ứng 1,4%; 2,2% (Luong & cộng sự, 2017) Trong giai đoạn Thủ đô Hà Nội phải đối mặt với vấn đề ô 2007-2014, hàm lượng NO2 trung bình nhiễm khơng khí ngày đáng lo ngại So với ngày tăng lên 21,9 μg/m3 số ca nhập viện viêm thành phố khác Việt Nam, vấn đề ô nhiễm không phổi tăng lên 6,1% (Nhung & cộng sự, 2018) khí, đặc biệt ô nhiễm bụi Hà Nội đánh giá nghiêm trọng (Luong & cộng sự, 2017) Các giải pháp giảm thiểu ô nhiễm khơng khí Số 257 tháng 11/2018 84 đô thị giới loại xe giới có mức phát thải cao Áp dụng hệ thống tiêu chuẩn khí thải với xe Một giải pháp hạn chế ô nhiễm giới khơng khí thành phố Porto, Bồ Đào Nha thiết Ở Châu Âu, khí thải từ phương tiện giao lập “vùng phát thải thấp” (LowEmission Zone - thơng đóng góp đáng kể vào nhiễm khơng khí Vì LEZ), nơi số loại phương tiện bị cấm hạn vậy, 20 năm qua, Liên minh châu Âu (EU) chế vào Duque & cộng (2016) giả định có tích cực thực thi sách kiểm sốt mức phát phương tiện đáp ứng tiêu chuẩn Euro trở lên thải từ phương tiện giao thông Tiêu chuẩn phát vào LEZ kết luận hàm lượng NO2 thải xe giới Euro giới hạn lượng thải tối đa khơng khí LEZ giảm 3% năm phép phương tiện giới Hạn chế tốc độ xe thành phố mua bán nội nước EU Xe không đáp Hạn chế tốc độ lưu thông phương tiện ứng tiêu chuẩn Euro không phép mua bán khơng đảm bảo an tồn giao thơng, mà cịn giúp Theo Cơ quan Bảo vệ Mơi trường châu Âu giảm thiểu nhiễm khơng khí nhờ giảm tiêu thụ (EEA), từ năm 1990 đến 2005, lượng nhiên nhiên liệu giảm phát thải Vùng đô thị Barcelona liệu mà phương tiện giao thông tiêu thụ tăng gồm thành phố Barcelona 19 thành phố xung 26%, lượng khí thải lại giảm mạnh nhờ áp quanh áp dụng giới hạn tốc độ xe giới đô dụng tiêu chuẩn Euro từ đầu thập niên 1990 (Bảng thị 80km/h từ năm 2007 (trước 120km/h) 1) Lượng khí CO giảm nhiều tốc độ giảm ổn Chính sách giúp giảm 4% tổng lượng thải định suốt giai đoạn Đến năm 2005, lượng Lượng thải khí thải giảm 5-7%, đem lại khí thải CO 20% so với kịch khơng lợi ích cho 1,35 triệu người (hơn 41% dân số tồn can thiệp sách NOx cịn 60%, bụi PM2,5 vùng) có tiềm tác động tích cực lên 3,29 cịn 40% Lợi ích sức khỏe nhờ giảm phơi nhiễm triệu người khác (giảm 0,6% tỷ lệ tử vong cho người PM2,5 từ phương tiện giao thông tương đương dân) (Baldasano & cộng sự, 2010) giảm 1-10% số năm sống bị (Years of life lost - Hà Lan quy định tốc độ tối đa 80 km/h YOLL) (EEA, 2010) đô thị từ năm 2005 Chính sách kiểm sốt Phát triển hệ thống giao thông công cộng chặt chẽ camera giám sát kết hợp với hệ thống Nhiều nghiên cứu chứng minh hệ thống nhận diện biển số xe phạt tự động xe giao thông công cộng góp phần làm giảm nhiễm vi phạm giới hạn tốc độ Keuken & cộng (2010) khơng khí Chen & Whalley (2012) nhận thấy hệ báo cáo hai thành phố Amsterdam Rotterdam, thống đường sắt đô thị tốc độ cao Đài Bắc làm hàm lượng thải NOx giảm khoảng 5-30%, lượng CO giảm từ đến 14% Tại Đức, tần suất hoạt PM10 giảm khoảng 5-25% động hệ thống đường sắt nội cao Thu phí lưu thông cao điểm khu vực nội đô hàm lượng CO NOx khơng khí giảm Phí lưu thông cao điểm khu vực nội đô (Lalive & cộng sự, 2013) Tương tự, xe bus BRT áp dụng số thành phố London (Anh) áp thủ Mexico góp phần hiệu vào việc dụng phí lưu thơng cao điểm từ 2003, Stockholm giảmbụNi POMx,2C,5Ocịvnà 4b0ụ%i P MLợ2i,5ích(Bveềl s&ứcHkohlỏste, n2h0ờ15g)i.ảm p(hTơhi ụnyhiĐễmiểPn)Mt2ừ,520từ07c.ácNpghoưàơi nrag ctiịệnn cgóiaoCothpơennghatưgơenng Qđuưyơnhgoạgicảhmv1ù-n1g0%hạsnố cnhămế/csấốmnglbưịumtấhtơ(nYgeamrsộotfslốife lo(sĐt a-nYMOLạLch))(EvAL,y2o0n10(P).háp) Theo đó, phương Bảng 1: Lộ trình áp dụng tiêu chuẩn phát thải Euro số loại xe EU Loại phương tiện Euro Euro Euro Euro Euro Euro 1/2005 9/2008 9/2013 Xe chỗ trở xuống 7/1992 1/1996 1/2000 1/2005 9/2009 9/2014 Xe LCV (Loại N1 nhóm I) 10/1993 1/1996 1/2000 1/2006 9/2009 9/2015 Xe LCV (Loại N1 nhóm II, III) 10/1993 1/1996 1/2001 2005 2007 Xe tải xe buýt 1992 1995 1999 Xe máy 2000 2004 2007 Nguồn: EEA (2010) Số 2P5h7áttthriáểnnghệ11th/ố2n0g18giao thông công cộng 85 Nhiều nghiên cứu chứng minh hệ thống giao thơng cơng cộng góp phần làm giảm nhiễm khơng khí Chen & Whalley (2012) nhận thấy hệ thống đường sắt đô thị tốc độ cao Đài Bắc làm hàm lượng CO giảm từ đến 14% Tại Đức, tần suất hoạt động hệ thống đường sắt nội cao hàm lượng CO NOx PM2,5 SO2 (Selmi & cộng sự, 2016) Trên toàn nước Mỹ, kết ước tính xanh giúp nhiễm khơng khí thị giảm khoảng 1%, tương đương lợi ích mặt sức khỏe lớn, khoảng 4,7 tỷ USD (xem Bảng 2) Tuy nhiên, việc thiết kế hệ thống xanh nhằm đạt hiệu giảm khí thải cần nghiên cứu kỹ lưỡng Hiệu giảm thải không phụ thuộc vào đặc điểm hệ thống xanh (như chiều cao, tán lá, khoảng cách cây), mà phụ thuộc điều kiện khí tượng (như hướng gió, tốc độ gió) (Janhall, 2015) Bảng 2: Ước tính mức độ giảm nhiễm lợi ích sức khỏe xanh đô thị Mỹ Chất gây ô nhiễm Mức độ giảm ô nhiễm Giá trị lợi ích sức khỏe (1000 tấn) (nghìn USD) NO2 68 (41 – 85) 29.500 (17.650 – 37.930) 3.127.000 (414.700 – 6.928.000) PM2,5 27 (4 – 58) 4923 (2864 – 7793) SO2 33 (20 – 52) 4.659.000 (985.000 – 8.960.000) Tổng 651 (266 – 887) Ghi chú: số ngoặc biểu thị khoảng ước lượng Nguồn: Nowak & cộng (2014) tiện4c.ơLựgiaớcihpọhnảiginảội pphpáhpí gmiảỗmi kthhiiểđui ơqnuhaiễđmiểmkhtơhnug khcíủcaủxaencghưạờyi bdằânngHCàNNGộithấp hẳn xe diesel Tổng phí k4h.1i.hGọiớđiitvhàiệoutrcuhnugngtâvmề hthồạnthđộpnhgố,kthroảongsámt ýộtksiếốn lượng giảm thải NOx từ xe CNG so với xe diesel có khoảng thời gian theo quy định Ở Stockholm, mức thể lên tới 37kg/xe năm (Lowell, 2013) phí Ýđưkợicếnqcuủya đnịgnưhờithdêon tlhàờnigguồiannthtrơonnggtinngqàuya:nctaroọng để thiết kế sách khả thi Từ kết rà sốt kinh nghiệm quốc tế, nhóm nghiên cứu thiết kế Pcáhcáltựtaricểhnọhnệgtihảiốpnhgácpâ, yvàxathnựhc đhôiệtnhịkhảo sát ý kiến nhấtnglàườtừi d1â6nhH-1à7Nh ộ(iSvcềhunihteữmnga & cộng sgựiả, m20t1h0iể)u ô nhiPễmhátkhtrơinểgn khhệí tmhốànhgọcmâyonxganmhuđốơn tưhuị tliàênmtộhtựtcrohniệgn giải pháp Ở LTornodnogn,thcááncg p5hvưàơnthgántigện6/b2ố01n8b, áhnohạtđđiộvnàgođtirềuuntgra đãcáđcượgciảtihựpcháhpiệnquthyeohohạaci hhìđnhơ tthhứịcc: ókhtảiềomsátnăonnlginceảsiử tâmdtụhnàgnhGopohgốle(Frộonrmg sk2 hvồảpnhgỏn2g2kvấmn2,trựchcitếimếp.1H,4a%i hình thức tiếp cận sử dụng nhằm thu thập ý kiến thiện chất lượng khơng khí Ở Strasbourg (Pháp), từ diệnrộtíncghrãviùcnủga đnơhitềhuị nLhnmdodnân) tcrưonsginhkhsoốnảnggtạtiừH7àhNội, hoạt động vấn trực tiếp tập trung khảo đến s1á8t hđốtừi ttưhợứng2 cđhếịnu tnhhứiề6u ảhnàhnghưtuởầnng pdhoảơi nnộhpiễmphkí hơnthgáknhgí 7là/2c0á1c2hđộếgniathđáìnngh 6s/i2n0h1s3ố,ncgâgyầxnacnáhcthtruụộccđkưhờung giao thơng Tiêu chí lựa chọn trục đường giao thvôựngc lcàôgnầgnccộáncgtrđạãmgqiúupanlotrạắicbcỏhokhthoấảyngnồ8n8g tđấộn cchhấấttô (Atkinson & cộng sự, 2009) Nghiên cứu nhiễm cao (như Trạm quan trắc số Láng Hạ) vàơcánchtiuễymế,ntđroưnờgngđócócmó ậ1t tđấộngCiaOo,th1ơ4ntgấnđơNnOg 2đ,ú5c6tạtoấnra cho ltưhợấnyg ởkhkíhthuảivlựớcn.mCàáccháộc gpihaưđơìnnhgcthiệịunnphhiềảui ảnnộhphưởOng, d1o2ơtấnnhiPễmM1kh0ơ, n5gtkấnhíPđMượ2c,5lựvầch1ọtnấ,nbởSiOcác(Scêlumtirả phí,lPờMi c1ủ0a vhàọ CđưOợgcikảỳmv ọTnugy pnhhảinêná,nhhàmchâlưnợtnhgựcNmOoxng giải pháp giảm thiểu ô nhiễm không Việc muốn khí & cộng sự, 2016) Trên tồn nước Mỹ, kết ước khơnthgamthagyiađtổrải đlờáinlgà ktựể.nguyện, nên người trả lời nhiều khả người thực quan tâm đến vấn đề ô nhiễm khơng khí, kỳ vọng lựa chọn họ giảitínphhácpâgyiảxmanthhigểuiúơp nơhinễhmiễkmhơknhgơnkhgí kchóí đđộơtitnhịcgậyiảcmao Sử dụ3ng nhiên liệu gây nhiễm khơng khí khoảng 1%, tương đương lợi ích mặt sức khỏe Có thể giảm chất thải gây ô nhiễm cách lớn, khoảng 4,7 tỷ USD (xem Bảng 2) Tuy nhiên, thayTđổổnignshốiênngưlờiệiuđưsửợcdkụhnảgotsráotnýg kđiuếnn lnàấ4u0/s3ưnởgiưấờmi, vấn trực tiếp 212 người khảo sát online 191 người Với giới hạn số liệu thống kê, việc kivểmiệcđịtnhhiếttínkhếđhạệi dthiệốnncgủacâmyẫxuađnihềunthraằmchođạnthhữinệgunqguưảời pdhâưnơHngà tNiệộni qguiaaon thông đô thị Ở nước nghiảiễmmkkhhíơtnhgảikhcíũknhgơcnầgnthđểưtợhcựcnghhiệiênn Vcìứvuậkyỹ, nlgưưỡờnigs.ử tâm chịu nhiều ảnh hưởng phátdtụrniểgnk, ếnthqiềuuả hđộiềguitarađìcnầhn ởcâđnơnthhắịcvkẫỹn vsửề đdặụcnđgicểámcmẫuHđiệiềuuqtruaảđgưiợảcmtrìtnhhảibàkyhtơrnogngcBhảỉ npgh3ụ thuộc vào đặc loại bếp dùng nhiên liệu chứa nhiều tạp chất gây ô điểm hệ thống xanh (như chiều cao, tán lá,3 nhiễm, ví dụ than tổ ong Tại Trung Quốc, bếp than khoảng cách cây), mà phụ thuộc điều tổ ong bị cấm từ năm 1996, sách kiện khí tượng (như hướng gió, tốc độ gió) (Janhall, chưa thực triệt để Xu & cộng (2018) 2015) từ năm 1982 đến 2015, số ca ung thư Lựa chọn giải pháp giảm thiểu ô nhiễm phổi liên quan đến ô nhiễm từ bếp than tổ ong 3500 (±1500) ca Nếu khơng có lệnh cấm bếp than khơng khí người dân Hà Nội tổ ong, số ca mắc bệnh lên tới 9290 (±4300); 4.1 Giới thiệu chung hoạt động khảo sát ý cịn cấm hồn tồn, số ca mắc bệnh giảm kiến xuống 1500 (±620) Nghiên cứu 40 nước Ý kiến người dân nguồn thông tin quan phát triển thuộc châu Phi, châu Á châu Mỹ trọng để thiết kế sách khả thi Từ Latin cho thấy chuyển sang nhiên liệu kết rà soát kinh nghiệm quốc tế, nhóm nghiên như khí hóa lỏng (LPG), ethanol biogas cứu thiết kế lựa chọn giải pháp, thực số năm sống điều chỉnh theo bệnh tật (DALY) khảo sát ý kiến người dân Hà Nội giải pháp nước tăng lên (Rosenthal & cộng sự, giảm thiểu nhiễm khơng khí mà họ mong muốn ưu 2018) tiên thực Trong tháng tháng 6/2018, hoạt Với phương tiện lại, để hạn chế tắc nghẽn động điều tra thực theo hai hình thức: giảm chất thải gây nhiễm khơng khí, số khảo sát online sử dụng Google Forms2 nơi sử dụng xe buýt chạy khí nén CNG thay vấn trực tiếp Hai hình thức tiếp cận sử cho dầu diesel So với xe chạy diesel, xe chạy dụng nhằm thu thập ý kiến rộng rãi nhiều nhóm CNG tạo lượng bụi mịn hơn, phát thải NOx dân cư sinh sống Hà Nội, hoạt động Số 257 tháng 11/2018 86 Bảng 3: Thống kê mô tả đặc điểm mẫu điều tra khảo sát ý kiến người dân Thông số Toàn mẫu Phỏng vấn trực tiếp Khảo sát online Độ tuổi (năm) 34,8 (12,7) 38,4 (13,4) 30,9 (10,6) Số năm học 15,3 (2,04) 15,4 (2,2) 15,3 (1,85) Tiền điện hàng tháng (100.000 đồng) 6,57(4,93) 6,90(4,18) 6,21(5,63) Tỷ lệ hộ gia đình có trẻ em tuổi (%) 31(0,46) 37(0,48) Thời gian tham gia giao thông hàng ngày 23(0,42) (giờ) 2,08 (1,01) 2,16 (0,99) 1,98 (1,02) Cảm nhận mức độ nhiễm khơng khía 4,2 (1,05) 4,3(0,97) Cảm nhận khả bị ảnh hưởng ÔNKKa 4,1 (0,72) 4,1 (0,73) 4,1(1,13) Số quanBsáảtng 3: Thống kê mô tả đặc điểm mẫu điều tr4a0k3hảo sát ý kiến ngườ2i1d2ân 4,2 (0,7) 191 Chú thích: Số ngoặc sai số chuẩn; aCảm nhận đo lường dựa thang đo Likert từ 1-5 Thông số Toàn mẫu Phỏng vấn trực tiếp Khảo sát online Nguồn: điều tra nhóm tác giả Độ tuổi (năm) 34,8 (12,7) 38,4 (13,4) 30,9 (10,6) Số năm học 15,3 (2,04) 15,4 (2,2) 15,3 (1,85) phỏn4g.2.vKấnết tqruựảc đtiiềếup ttrậap trung khảo sát đối tượng Vì vậy, người sử dụng kết điều tra cần cân Tiền điện hàng tháng (100.000 đồng) 6,57(4,93) 6,90(4,18) 6,21(5,63) chịuNTnỷghưliệềờuihđộảưngợhiachđpưìhnởỏhnngcgóvdtấornẻơeđmãnhđdiưễượmớci yk5êhtuổnciầgu(%klhự)íalcàhcọáncba31gn(i0hải,ắ4cp6h)káỹp ưvuề tđiêặncthđựiểcm3h7iệm(0nẫ,4tur8o)đnigềudatnrha mđư2ụ3ợc(cc0á,t4cr2ìgn)ihảibpàhp hộ ggTiaihảđờmìingthhiaisểniunthhơasmnốhniggễimagầgkniahcántchgơtkrnụhgcí.hđKàưnếờgtnqngugảgàyivaềo cthácơnggiả.i phtáropnmgàBnảgnưgờ3i dân Hà Nội mong muốn ưu tiên thực Tiêuđ(gcưihợờíc)lựtrnchhbọànyctárcontgrụBc ảđnưgờ4n.gCgơiaobảtnhơcnógsựlàtghầốnn2g,08nh(ấ1t,0g1i)ữa hai hình t2h,ứ1c6 đ(0iề,9u9t)ra, nhóm1,9b8a (g1i,ả0i2p) háp mà 4.2 Kết điều tra tnCrgạảưmmờinqdhậannnvmtềroắmncgứccmhđouộốtnơhấưnyuhintễiồmênngkthhđơựộncgchkhiệhấnítalơà:n(h1i)ễTmă4n,g2 s(ố1,l0ư5ợ)ng xanh, (24),3C(0h,u9y7ể)n đổi sử d4ụ,n1g(1n,1h3iê)n liệu gây nhiễm khơng khí, (3) Phát triển hệ thaống giao thNônggườcôi nđgượcộcnpgh ỏng vấn yêu cầu lựa chọn cao C(nảhmư nThrậạnmkhqảunaănntgrắbcị ảtạnihshốưở7nLg ábnởgi ÔHNạ)KvKà các4,1 (0,72) 4,1 (0,73) 4,2 (0,7) tuyếĐSnốểđqưhuiờểanunghsáơctón vmềậltựđaộchgọianocủthnnggườđiơdnâgn,đmúcơthạìonhraProbbiat 4đg0ai3ảcihpiềh(pMưuultitviêanriattheựPc2r1oh2biệitnMtroodnegl -dManPhM1m9)1ụđcượccácsử dụng nhằm đánh giá tương thích qauyết địnhgliựảai pchhọápn gviớảimđặtchiđểiuểmơ nchủiaễmngkưhờơi ndgânk.hTí.roKnếgt qmả hvìềnh lượnPCgrhokúbhitíthítnchàhảy:i,Slbớốinết.rnoCpnáhgcụnhgthộouặgộccialàlàđsìacniáhcsốclhựcịhauucẩnhnhọ;inềCuvảềảmnghinảhi ậpnháđpượccủađonglưườờnigddâựnavtớriên2 tkhếatnqguđảolLàikCrt(tgừiá1-t5rị 1) giải pháp mà người dân Hà Nội mong muốn ưu hưởnKNgghudơồonngơ:(đngihềáiuễtrmtịra0k)chlủơựanagnchhkóọhmní đưtáưucợtigcêinlảự.gaiảcihpọhná,pbtởưiơcnágcứng Năm nhóm giải pháp có thứ tự từ đến Bảng tđrưảợlcờiđcưủaavhàoọ pđhưâợnc tkícỳh4v.ọNnggưpờhi ảtnrảálnờhi ccóhâthnểthchựọcn tiên thực trình bày Bảng Cơ câu nhiều giải pháp, có tương quan monc4gá.2cm buKiốếếntnqvpuềhảụgđitiảhềiuupộthcráađpạigidảimệntchhiểoucơácnghiiảễimphkáhpơ.nĐgể đưc ysựếuthtốốntưgơnnhgấqt ugainữavàhoaiphhâìnnhtítchhứ,cmđơiềhnthraP, rnohbóitmđa khí cVhiiệềcutđhãamđưgợica átrpảdlụờniglàtrtêựnncgơuysởệnh,ọncêtnậpngkưinờhi tnrgảhiệmbacủgaiảCi parhlásspomn à&ncgộưnờgisdựân(2m01o0n)gvmà Nuốgnuyưễun t&iêncộthngựcsự (N2g0ư1ờ5i).được vấn yêu cầu lựa chọn ba giải pháp ưu tiên thực danh mục giải pháp lời nghiiảềmu kthhiảểunăơnnghliàễmnhkữhnơgngngkưhờí.iKthếựt cqusảự vqềuacnáctâgmiải là: (1) Tăng số lượng xanh, (2) Chuyển đổi pháp mà người dân Hà Nội mong muốn ưu tiên thực đến đvưấnợcđềtrìơnBhnảhnbigàễym4:trkTohỉnơlgệngBlựảkanhgcíh,4vọ.nàCkcơáỳcbvgảọninảgicóplựhsấựpcthhưọốunntgiênnshửnấthdằgụminữgacảnhihatiihêhinệìnnlhiệcuhthấíứttcglưđâợiyềngtnkrhah,iơễnnmhgókkmhhơíbnaggkiảhií,pvhàáp(3m) hnọgưTvờềTigdiâảGni pimảhiốpnpghgámipảumốnthưiểuutiơênnhthiễựmc hkihệnơnlàg:k(h1)í cTóăng Psốhálưt ợtrnigểncâhyệ xthanốhnT,go(2gà)niaCohtuhPểnnhgỏđcnổơginsvgửấcndộụnngg.Đnhiềiêuntrliaệu tignâcyậơy nchaioễmhơknh.ơ3 ng khí, (3) Phát triển hệ thống giao thông công cộng.mẫu trực tiếp online độ Để hiểu lựa chọn người dân, mơ hình Để h1iểu hTơănngvềsốlựlưaợcnhgọncâcyủaxannghười dân, mơ hình Probit đa chiều (Mult7iv2a,7ri%ate Probi7t 6M,9o%del - MPM68),đ1ư%ợc sử Tổng số người khảo sát ý kiến 403 người, Probit đa chiều (Multivariate Probit Model - MPM) dụng2 nhằCmhuđểnnhđgổiiássửựdtụưnơgnnghtihêínchliệguiữítagqâuyếtnhđiịễnmh lkựhcnhgọknhívới đặc46đ,i4ể%m ng4ư3ờ,9i %dân Tron4g9,m2%ơ hình trongPrđbipt hnỏànyg, bviấếnn tprhựục tthiếupộc21là2cnágcưlờựiavcàhọknhảvoề sgáitải pđháưpợccủsaửndgụưnờgi dnâhnằmvớiđ2ánkhếtgqiáuảsựlà tCươón(ggiáthtírcịh1)gihữoaặc onlinKehlơà3ng19(g1Piáhnátgtrưịtrờ0i)ểi.nlựVhaớệcithhgọốinnớgưi ughiạtainêonvthgềơiảsniốgpclhiơệánpugttưchộơốnnngggứngq.uNyăếmt đnịhnóhmlựgiaảic4ph4họ,á9np%vcớóithđứặctự4đ2t,iừ5ể%m1 đcếủna5 ntrgo4ưn7ờg,6iB%dảânng kê, vđiưệcợ4ckiđểưmaPđvhịàánothtprtihíểnânnhhđtệíạctihd4ố.inệNgnggcưiủáờami tmrsảáẫtulờcđihiấcềtóulưtthrợểanccghhkọohnơnhgTiềrkouhníhghơimnệnmơđộhạtìinghiảPi3rp5oh,bá2ip%t,nvàìyv,ậbyiế3snẽ6,pc3hó%ụsựthtuưộơcngl3àq4cu,0áac%nlgựiaữa nhữncgácn5bgiưếnờiÁpdhpụâdnụthnHugộàtciNêđuộạciihdquiuẩệannkchtâíomthcảávicàcghciặảhtiịcuphhẽnáhpđi.ốềiĐuvểớiđưccáahcọypnếhuvưềtơốgngitảưiơpnhgáqp3u2ca,ủ0n%avnàgoưpờhiâdn2â5tní,9cvh%ớ, im2ơkhếìtnqh3u8Pả,7rlo%àbCit óđa chiều tđiệưnợcgiáapo dthụônnggtrên sở học tập kinh nghiệm Carlsson & cộng (2010) Nguyễn & cộng ảnh hưởng nhiễm khơng khí khơng thể thực (giá trị 1) Không (giá trị 0) lựa chọn ưu tiên giải (2015) Áp dụng biện pháp kiểm sốt giao thơng (như giới hạn 11,4% 12,7% 9,9% Btốảcnđgộ4,:hTạnỉ lcệhlếựlaưcuhtọhnôncgáckhguiảviựpchnáộpi ưthntihê…n n.)hằm cải thiện chất lượng khơng khí NgTuồTn: TGíniảhitpốhnápcủa nhóm tác giả Toàn Phỏng vấn Điều tra mẫu trực tiếp online Tăng số lượng xanh 72,7% 76,9% 68,1% Tron2g mơChhnyhểnnàđyổ,i hsửằndgụnsốg đnưhợiêcnđlưiệauvítàogânyhơằmnhđiễạmi dkiệhnơncghokhníhững y4ế6u,4tố%chưa đư4ợ3c,9q%uan sát qu4a9,c2á%c biến độc lập Các biến độc lập bao gồm “Cảm nhận mức độ ô nhiễm không khí”; “Cảm nhận khả bị ảnh hưở3ng bởPihơátnthriiểễnmhkệhơthnốgnkghgí”ia;o“tThhơờngi gciôanngthcaộmnggia giao thông”; “Độ4t4u,ổ9i%”; “Số nă4m2,5đ%i học” 4“7T,i6ề%n điện hàng4 tháPngh”át đtrưiểợnc hpệhâthnốtnícghgniáhmư sbáiết nchlấiêtnlưtợụnc,gtkrohnơgngkhkihíđóhibệniếđnạ“iHộ g3i5a,2đ%ình có tr3ẻ6e,m3%dưới tu3ổ4i”,0l%à biến giả (dumÁmpy)d(ụxnegmtitêhuêmchuBẩảnngkh3í)t.hCảái cchbặiết nchđẽưđợốcilvựớaiccháọcnplhàưnơhnữgng biến đặc điểm kinh tế - xã hội sử d5ụng rtộiệnnggriãaio, vthàônnhgững biến liên quan tới ô nhiễm khơng khí phù hợ32p,0v%ới nhận th2ứ5c,9c%hung Kal3l8b,e7k%ken & Sỉlen (2Á01p1d)ụđnãgccháỉcrbaiđệnộnpghálựpckicểhmínhsomátàgniagoưtờhiơdnâgn(nmhoưngiớmiuhốạnn có giải pháp họ đánh giá nhiễm mơi trườ6ng ngtốhciêđmộ,trhọạnngcvhàế hlưọuctóhơknhgả nkăhnugvbựịcảnnộhi hthưàởnnhg…ca.)o Để đánh giá ả1n1h,4h%ưởng do122,h7ì%nh thức điề9u,9t%ra khác nhau, biến giả “Điều tra online” đưa vào mơ hình Mơ hình MPM ước lượng với 500 lượt mơ Nguồn: Tính tốn nhóm tác giả Số 2T5r7ontghámnơgh1ìn1h/2n0ày1,8hằng số đưa vào nhằm đ8ạ7i diện cho yếu tố chưa quan sát qua biến độc lập Các biến độc lập bao gồm “Cảm nhận mức độ nhiễm khơng khí”; “Cảm nhận khả bị ảnh hưởng ô nhiễm khơng khí”; “Thời gian tham gia giao thơng”; “Độ tuổi”; “Số năm học” “Tiền điện hàng tháng” phân tích biến liên tục, biến “Hộ gia đình có trẻ em tuổi” biến pháp tương ứng Năm nhóm giải pháp có thứ tự từ mong muốn có giải pháp họ đánh giá ô nhiễm đến Bảng đưa vào phân tích4 Người mơi trường nghiêm trọng họ có khả bị ảnh trả lời chọn nhiều giải pháp, hưởng cao Để đánh giá ảnh hưởng hình thức có tương quan biến phụ thuộc đại diện điều tra khác nhau, biến giả “Điều tra online” cho giải pháp Để đưa yếu tố tương quan vào đưa vào mơ hình Mơ hình MPM ước lượng phân tích, mơ hình Probit đa chiều áp dụng với 500 lượt mô sử dụng phương thức GHK sở học tập kinh nghiệm Carlsson & cộng (Geweke, Hajivassiliou, Keane) phần mềm (2010) Nguyễn & cộng (2015) NLOGIT 5.0 Kết ước lượng mơ hình trình Trong mơ hình này, số đưa vào nhằm bày Bảng đại diện cho yếu tố chưa quan sát qua Kết hồi quy cho thấy định ưu tiên phát biến độc lập Các biến độc lập bao gồm “Cảm triển hệ thống xanh chịu tác động thuận chiều nhận mức độ nhiễm khơng khí”; “Cảm nhận thời gian tham gia giao thông, độ tuổi số năm khả bị ảnh hưởng ô nhiễm không khí”; học Người phải lại ngồi đường nhiều có “Thời gian tham gia giao thơng”; “Độ tuổi”; “Số mong muốn lớn việc phát triển hệ thống năm học” “Tiền điện hàng tháng” phân xanh, đặc biệt xanh ven đường Người lớn tích biến liên tục, biến “Hộ gia đình tuổi có trình độ học vấn ưa thích có nhiều có trẻ em tuổi” biến giả (dummy) (xem xanh Lựa chọn ưu tiên chuyển đổi sử dụng thêm Bảng 3) Các biến lựa chọn nhiên liệu gây nhiễm khơng khí có quan hệ tỉ biến đặc điểm kinh tế - xã hội sử dụng lệ nghịch với độ tuổi, cho thấy khả thay đổi rộng rãi, biến liên quan tới ô nhiễm không người cao tuổi chậm so với người trẻ tuổi Lựa khpíhpỏhnùg shửợdpụnvgớiphnưhơậnngtthhứứcc GchHuKng(.GKewalelkbee,kHkaejniv&assiliocuh,ọKneưauneti)êtnropnhgápthtrầinểnmgềimaoNtLhnGgITcơ5n.0g cKộếntgqucũảnưgớctỉ Sỉlưleợnng(2m01ơ1h)ìnđhã đchưỉợrcatrđìộnhngbàlựyctrcohnígnhBảmnàg n5g ười dân lệ nghịch với số tiền điện hàng tháng (là biến trung BảngB5ả:nKgế5t:qKuảếtưqớucảlưượớncglmượơnhgìnmhơcáhcìnyhếucátốc ảynếhu htốưởảnnghđhếưnởlnựga cđhếọnnlựgiaảicphhọánp giảm thiểu giải pháp giảmnhtihễmiểukhơơnnhgiễkmhí kcủhnnggưkờhiídcâủnaHnàgưNờộii dân Hà Nội Biến Phát triển Nhiên liệu Giao thơng Quan trắc mơiTiêu chuẩn khí xanh công cộng trường thải giao thông Hằng số -2,263*** -1,425* 1,441* 0,269 -0,059 (0,859) (0,793) (0,752) (0,742) (0,787) Cảm nhận mức độ ÔNKK 0,075 0,050 -0,067 0,054 -0,0750 (0,070) (0,076) (0,067) (0,072) (0,069) Cảm nhận khả bị ảnh hưởng -0,093 0,340*** -0,326*** 0,041 0,074 ÔNKK (0,095) (0,102) (0,096) (0,102) (0,108) Hộ gia đình có trẻ em tuổi 0,008 -0,127 -0,0009 -0,063 0,002 (0,170) (0,154) (0,159) (0,156) (0,159) Thời gian tham gia giao thông 0,327*** -0,013 0,023 -0,008 -0,011 (0,100) (0,070) (0,070) (0,072) (0,070) Độ tuổi 0,018** -0,011* 0,009 0,003 -0,011 (0,008) (0,006) (0,006) (0,006) (0,007) Số năm học 0,114** 0,009 -0,012 -0,076** 0,005 (0,047) (0,037) (0,036) (0,038) (0,037) Tiền điện hàng tháng -0,003 0,003 -0,034** 0,012 0,006 (0,020) (0,018) (0,013) (0,016) (0,020) Điều tra online -0,101 0,006 0,209 -0,046 0,237 (0,162) (0,146) (0,147) (0,147) (0,147) Số quan sát 403 Ma trận tương quan Phát triển xanh -0.217** -0.172* -0.296*** -0.205** Nhiên liệu -0.195** -0.299*** -.0187* Giao thông công cộng 0.063 -0.277*** Quan trắc môi trường -0.093 Chú thích: Sai số chuẩn nằm ngoặc;***: có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 0,01; **: có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 0,05; *: có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 0,1 Nguồn: Tính tốn nhóm tác giả SốK2ế5t 7qutảhháồnigqu1y1/c2h0o1t8hấy định ưu tiên phát tri8ển8 hệ thống xanh chịu tác động thuận chiều thời gian tham gia giao thông, độ tuổi số năm học Người phải lại ngồi đường nhiều có mong muốn lớn việc phát triển hệ thống xanh, đặc biệt xanh ven đường Người lớn tuổi có trình độ học vấn ưa thích có nhiều xanh Lựa chọn ưu tiên chuyển đổi sử dụng nhiên liệu gây gian phản ánh khả tài chính) Những người Việc áp dụng giải pháp giảm thiểu ô nhiễm chi trả tiền điện lớn (có thể có khả tài khơng khí đem lại nhiều lợi ích tích cực cho xã hội, cao hơn) dường lựa chọn phát triển phương lợi ích thường quan tâm giảm rủi tiện cơng cộng, với khả tài họ ưa ro sức khỏe cho người Từ phân tích thích phương tiện cá nghi Cảm hiệu giải pháp kết khảo sát ý nhận khả bị ảnh hưởng nhiễm khơng khí kiến người dân, gợi ý số giải pháp cho Hà tỉ lệ thuận với lựa chọn nhiên liệu sạch, tỉ Nội Các thảo luận dựa thực tiễn lệ nghịch với lựa chọn phát triển giao thông công triển khai giải pháp giảm thiểu ô nhiễm khơng cộng Lý liên quan tới khả tài khí Hà Nội chính, người cảm thấy nhiều khả bị ảnh hưởng nhiễm khơng khí sẵn sàng trả giá cao Thứ nhất, cần tăng cường trồng xanh tăng cho nhiên liệu sạch, thể khả tài diện tích khơng gian xanh thị Hà Nội có chương nên họ khơng ưa thích phương tiện giao trình mục tiêu trồng triệu xanh giai đoạn (2016 thông công cộng Lựa chọn phát triển hệ thống giám - 2020), năm 2016 - 2017, Hà Nội thực sát chất lượng khơng khí đại tỉ lệ nghịch với số trồng gần 500 nghìn xanh 120 năm học Những người có trình độ học vấn cao tuyến phố nội đô5 Tuy nhiên, xanh trồng dường có nhiều kênh thơng tin để tiếp cận theo tiêu chí cảnh quan chủ đạo, tạo điểm nhấn với thông tin chất lượng khơng khí (như qua đặc trưng số tuyến phố Mục tiêu cải thiện trang web quốc tế…), nên nhu cầu ưu tiên phát triển chất lượng khơng khí chưa thực trọng hệ thống quan trắc để cung cấp thêm thông tin đối việc trồng chưa tính tới khả khuếch tán với họ không cao khí thải, lọc bụi… hệ thống xanh, đặc thù nguồn thải, hướng gió mùa, Biến số có ý nghĩa thống kê với nhóm địa bàn Vì vậy, việc tiếp tục tăng số lượng giải pháp Phát triển xanh, Nhiên liệu xanh, Hà Nội cần có nghiên cứu cụ thể mơ Giao thơng cơng cộng Điều cho thấy cịn có hình trồng xanh có đặc điểm chiều cao, khoảng yếu tố khác ảnh hưởng tới lựa chọn giải pháp cách phù hợp với điều kiện khí tượng, góp phần hấp người dân, như: “cảm nhận cách thức quản thụ khuếch tán khí thải nhằm cải thiện chất lượng lý hệ thống xanh” ảnh hưởng tới lựa chọn khơng khí phát triển xanh; “sự sẵn có” ảnh hưởng tới lựa chọn giải pháp sử dụng nhiên liệu sạch; Thứ hai, Hà Nội dần thay đổi nhiên liệu “nhu cầu tính kết nối hệ thống giao thông” đun nấu giao thơng Theo số liệu có tác động tới lựa chọn giải pháp giao thông Sở Tài ngun Mơi trường Hà Nội, Hà Nội có cơng cộng Trong nghiên cứu/bài viết khó có khoảng 55.000 bếp than tổ ong phục vụ cho nấu ăn, thể phân tích khám phá tất nhân tố ảnh kinh doanh ăn uống, chăn nuôi Mỗi ngày Hà Nội tiêu hưởng tới tất nhóm giải pháp Hướng nghiên thụ 528,2 than, phát thải 1.870 khí CO2 Do cứu tương lai nên tập trung phân tích khám phá nhân điều kiện kinh tế kiến thức bếp tổ ong hạn tố ảnh hưởng (nhóm) giải pháp cụ thể chế, nhu cầu thay bếp than tổ ong loại bếp cải tiến thấp (Sở Tài nguyên Môi trường Biến “Điều tra online” khơng có ý nghĩa thống Hà Nội, 2017) Vì vậy, cần thúc đẩy tuyên truyền kê Như so với vấn trực tiếp, việc điều tra cho người dân tính chất độc hại bếp than tổ online khơng có ảnh hưởng khác biệt đáng kể ong, đồng thời thiết kế loại bếp thay tới định lựa chọn giải pháp người với chi phí thấp để hỗ trợ người dân chuyển đổi trả lời Việc phân tích mẫu chung cho hình thức nhằm đạt mục tiêu xóa bỏ hồn toàn bếp than tổ ong điều tra vấn trực tiếp khảo sát online vào năm 2020 Về giải pháp thay nhiên liệu cho kết đáng tin cậy Phân tích kết hồi quy giao thơng, xe bt sử dụng khí nén CNG bắt cho thấy tương quan lựa chọn đặc điểm đầu triển khai Hà Nội 50 xe buýt CNG bắt người dân lý giải Như vậy, lựa đầu vận hành từ 1/7/2018, kỳ vọng giảm thải chọn giải pháp ưu tiên người dân dường NOx so với xe diesel với mức giảm khoảng 37kg/xe người trả lời cân nhắc thận trọng phù hợp năm (Lowell, 2013) Lượng thải từ xe vận với nhu cầu thực tế họ hành thí điểm cần đo đạc, thống kê để đánh giá hiệu thực tế chất lượng khơng khí Thảo luận sách cải thiện chất lượng Hà Nội Dưới góc độ kinh tế, việc đánh giá hiệu khơng khí thành phố Hà Nội Số 257 tháng 11/2018 89 giảm thiểu nhiễm khơng khí xe buýt CNG điểm 2010, 34% số ô tô đáp ứng tiêu chuẩn Euro sở để hỗ trợ cho doanh nghiệp mặt tài 3, xe 74% xe buýt 80% taxi đáp ứng mở rộng nhiều tuyến toàn thành phố tiêu chuẩn Euro Nếu tồn ba nhóm phương tiện tuân thủ tiêu chuẩn phát thải Euro Thứ ba, tiếp tục phát triển đa dạng loại hình từ năm 2010 lượng thải CO giảm 96,6%, PM10 giao thông công cộng để dần thay nhu cầu giảm 77,83%, SOx giảm 90,7% so với kịch phát lại phương tiện cá nhân lớn người thải gốc – riêng NOx tăng 17,1% (Trang & cộng sự, dân Hà Nội dự kiến cấm hoàn toàn xe máy vào 2015) Với tốc độ tăng ô tô giả định khoảng 17% năm 2030, với khoảng triệu hoạt năm7, điều kiện yếu tố khác không đổi động thành phố6, hệ thống giao thơng cơng đến năm 2017, lượng thải tăng khoảng gấp cộng cần đầu tư mở rộng để đáp ứng so với mức kiểm kê khí thải của Trang & cộng số lượng người xe máy Theo quy (2015) Như vậy, lộ trình áp dụng tiêu chuẩn khí hoạch, Hà Nội phát triển mạng lưới giao thông thải xe giới theo Quyết định số 49/2011/ công cộng với tuyến đường sắt đô thị tuyến QĐ-TTg Thủ tướng (các loại xe ôtô sản xuất, lắp xe buýt nhanh BRT Đến nay, tuyến BRT ráp nhập phải áp dụng Euro từ ngày vào hoạt động từ tháng 1/2017; đường sắt đô thị Hà 1/1/2017) kỳ vọng giảm thiểu lượng Đông – Cát Linh dự kiến vận hành thương thải lớn khí thải từ phương tiện giao thông mại từ năm 2019 Không xây dựng hệ thống giao tạo tác động tích cực cho mơi trường khơng khí thơng cơng cộng, mà cần có biện pháp tác động thay Hà Nội đổi hành vi lựa chọn phương tiện giao thông người dân Hiệu giải pháp giảm thiểu ô nhiễm khơng khí thị có mức độ khác nhau, phát Cuối cùng, không người dân ưu tiên triển hệ thống xanh, thay đổi nhiên liệu sạch, lựa chọn, việc áp dụng tiêu chuẩn khí thải mở rộng mạng lưới giao thông công cộng không loại xe giới giải pháp hiệu có hiệu quả, mà đáp ứng mong muốn để giảm lượng thải Kiểm kê lượng thải Trang người dân Việc áp dụng giải pháp nên & cộng (2015) cho thấy lượng phát thải từ ba nghiên cứu cụ thể hiệu giảm thải, lợi ích sức nhóm phương tiện taxi, ô tô xe buýt Hà Nội khỏe,… để có sở đưa thay đổi cần thiết năm 2010 395 nghìn CO, 38 nghìn NOx, Hà Nội mở rộng phạm vi áp dụng đô nghìn SOx 22 nghìn bụi PM Ở thời thị khác Việt Nam Ghi chú: 1.Cơ sở liệu ÔNKK WHO cung cấp thông tin ô nhiễm bụi cho 4000 thành phố từ 108 quốc gia giai đoạn 2008 – 2017 (http://www.who.int/airpollution/data/cities/en/, truy cập ngày 10/8/2018) 2.Lời mời tham gia khảo sát online gửi theo đầu mối quan hệ thành viên nhóm nghiên cứu, sinh sống Hà Nội nhiều năm, nhằm đảm bảo người tham gia trả lời người dân Hà Nội Cách thức thực tạo sai lệch lựa chọn mẫu Nhằm giảm thiểu sai lệch khảo sát online, hoạt động điều tra vấn trực tiếp thực Trong mơ hình lượng hóa đây, biến “Điều tra online” đưa vào mơ hình khơng có ý nghĩa thống kê Vì vậy, sai lệch khảo sát online không ảnh hưởng đáng kể tới kết điều tra chung 3.Những người quan tâm chịu ảnh hưởng ÔNKK nhiều khả “sẵn sàng thực theo giải pháp mà đa số ủng hộ” Vì vậy, lựa chọn giải pháp người quan tâm chịu nhiều ảnh hưởng ÔNKK kỳ vọng đại diện cho lựa chọn người dân Hà Nội nói chung 4.Nhóm giải pháp có 46 người lựa chọn, khơng đủ lớn để thực phân tích định lượng 5.Nguồn: https://hanoi.gov.vn/tintuc_sukien/-/hn/ZVOm7e3VDMRM/7320/2809610/chuong-trinh-trong-mot- trieu-cay-xanh-huong-toi-thanh-pho-xanh-van-minh-va-hien-ai.html;jsessionid=2IBqtRRXxCC5UQ4ixeQEqUPj app2(truy cập ngày 10/8/2018) 6.Nguồn:https://vtv.vn/trong-nuoc/infographic-hien-trang-phuong-tien-giao-thong-o-thu-do-ha- noi-20170712145305356.htm (truy cập ngày: 10/8/2018) 7.Nguồn:http://cafebiz.vn/thi-truong/rieng-nam-2016-ha-noi-se-co-them-gan-100-000-o-to- moi-20160307164815268.chn (truy cập ngày 10/8/2018) Số 257 tháng 11/2018 90 Tài liệu tham khảo: Atkinson R.W., Barratt B., Armstrong C., Anderson H.R., Beevers S.D., Mudway I.S., Green D., Derwent R.G., Wilkinson P., Tonne C., Kelly F.J (2009), ‘The impact of the congestion charging scheme on ambient air pollutionconcentrations in London, Atmospheric Environment, 43, 54935500 Baldasano J.M., Gonỗalves M., Soret A., Jiménez-Guerrero P (2010), ‘Air pollution impacts of speed limitation measures in large cities: The need for improving traffic data in a metropolitan area’, Atmospheric Environment, 44, 2997-3006 Bel G., Holst M (2015), Evaluation of the Impact of Bus Rapid Transit on Air Pollution, University of Barcelona, Research Institute of Applied Economics Blume L., D.X Hoan, N.T.A Thu, Semrau M., Bergeon E (2017), GreenID: Chất lượng khơng khí Việt Nam 2016, Trung tâm Phát triển Sáng tạo Xanh (GreenID), Hà Nội Bộ Tài nguyên Môi trường (2017), Báo cáo trạng môi trường quốc gia 2016: Môi trường đô thị, Hà Nội Carlsson, Fredrik, Mitesh Kataria & Elina Lampi (2010), ‘Dealing with Ignored Attributes in Choice Experiments on Valuation of Sweden’s Environmental Quality Objectives’, Environmental and Resource Economics, 47(1), 65- 89 Chen, Y., Whalley A (2012), ‘Green Infrastructure: The effects of Urban mass transit on air quality’, American Economic Journal: Economic Policy, 3(4), 58–97 Duque L., Relvas H., Silveira C., Ferreira J., Monteiro A., Gama C., Rafael S., Freitas S., Borrego C., Miranda A.I (2016), ‘Evaluating strategies to reduce urban air pollution’, Atmospheric Environment, 127, 196-204 European Environment Agency [EEA] (2010), Impact of selected policy measures on Europe’s air quality, Luxembourg: Publications Office of the European Union Hieu, V.V., Quynh, L.X., Ho, P.N., Hens, L., (2013), ‘Health Risk Assessment of Mobility-Related Air Pollution in Ha Noi, Vietnam’, Journal of Environmental Protection, 4, 1165-1172 Janhall S (2015), ‘Review on urban vegetation and particle air pollution - Deposition and dispersion’, Atmospheric Environment, 105, 130-137 Keuken M.P., Jonkers S., Wilmink I.R., Wesseling J (2010), ‘Reduced NOx and PM10 emissions on urban motorways in The Netherlands by 80 km/hspeed management’, Science of the Total Environment, 408, 2517–2526 Lalive, R., Luechinger S., Schmutzler A (2013), ‘Does Supporting Passenger Railways Reduce Road Traffic Externalities?’, Working Paper No 110, University of Zurich Lowell D (2013), Comparison of Modern CNG, Diesel, and Diesel Hybrid-Electric Transit Buses: Efficiency & Environmental Performance, Report, M.J Bradley & Associates, LLC., Washington, DC Luong, L.M.T., Dung P., Peter D.S, Lidia M., Phong K.T (2017), ‘The association between particulate air pollution and respiratory admissions among young children in Hanoi, Vietnam’, Science of the Total Environment, 578, 249–255 Nguyễn, Công Thành, Jackie Robinson, Jennifer A Whitty, Shinji Kaneko & The Chinh Nguyen (2015) ‘Attribute non-attendance in discrete choice experiments: A case study in a developing country’, Economic Analysis and Policy, 47, 22-33 Nhung, N.T.T, Schindler C., T.M Dien, Probst-Hensch N., Perez L., Künzli N (2018), ‘Acute effects of ambient air pollution on lower respiratory infection in Hanoi children: An eight-year time series study’, Environment International, 110, 139–148 Nowak D.J., Hirabayashi S., Bodine A., Greenfield E (2014), ‘Tree and forest effects on air quality and human health in the United States’, Environmental Pollution, 193, 119-129 Rosenthal J., Quinn A., Grieshop A.P., Pillarisetti A., Glass G (2018), ‘Clean cooking and the SDGs: Integrated analytical approaches to guide energy interventions for health and environment goals’, Energy for Sustainable Development, 42, 152–159 Số 257 tháng 11/2018 91 Schuitema G., Steg L., Forward S (2010), ‘Explaining differences in acceptability before and acceptance after the implementation of a congestion charge in Stockholm’, Transportation Research Part A, 44, 99–109 Selmi W., Weber C., Rivière E., Blond N., Mehdi L., Nowak D (2016), ‘Air pollution removal by trees in public green spaces in Strasbourg city, France’, Urban Forestry & Urban Greening, 17, 192–201 Sở Tài nguyên Môi trường Hà Nội (2017), Báo cáo nghiên cứu sử dụng bếp cải tiến thay bếp than tổ ong Hà Nội Steffen K & Sælen H (2011), ‘Public acceptance for environmental taxes: Self-interest, environmental and distributional concerns’, Energy Policy, 39(5), 2966-2973 Thư, N.T.A, Blume L (2018), Báo cáo chất lượng khơng khí năm 2017, Trung tâm Phát triển Sáng tạo Xanh (GreenID), Hà Nội Trang, T.T, H.H Van & N.T.K Oanh (2015), ‘Traffic emission inventory for estimation of air quality and climate co- benefits of faster vehicle technology intrusion in Hanoi, Vietnam’, Carbon Management, 6(3-4), 117-128 Xu Y., Shen H., Yun X., Gao F., Chen Y., Li B., Liu J., Ma J., Wang X., Liu X., Tian C., Xing B., Tao S (2018), ‘Health effects of banning beehive coke ovens and implementation of the ban in China’, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 115(11), 2693–2698 Số 257 tháng 11/2018 92 Tạp chí Phát hành qua mạng lưới bưu điện Việt Nam