Bài viết này nêu ra những vấn đề khó khăn và trở ngại trong quá trình nhiên cứu đô thị hóa do dữ liệu về đô thị hóa dễ bị sai lệch, chưa thống nhất về quan niệm/định nghĩa “đô thị”, cũng như còn mang nặng yếu tố hành chính – chính trị. Từ đó, bài viết nêu ra những ưu điểm của công cụ Agglomeration Index – AI (tạm dịch “chỉ số tụ cư”) để định lượng mức độ tập trung đô thị. Mời bạn đọc tham khảo.
Tạp chí KHOA HỌC ĐHSP TP HCM Phạm Đỗ Văn Trung _ CHỈ SỐ TỤ CƯ (AGGLOMERATION INDEX) TRONG Q TRÌNH NGHIÊN CỨU ĐƠ THỊ HĨA Ở VIỆT NAM PHẠM ĐỖ VĂN TRUNG* TÓM TẮT Dữ liệu thị hóa (ĐTH) dễ bị sai lệch chưa thống quan niệm/định nghĩa “đô thị”, cịn mang nặng yếu tố hành – trị Khó khăn gây nhiều trở ngại trình nghiên cứu ĐTH Từ thực tiễn trên, TS Hirotsugu Uchida TS Andrew Nelson nghiên cứu đề xuất Agglomeration Index – AI (tạm dịch “chỉ số tụ cư”) để định lượng mức độ tập trung đô thị Ưu điểm công cụ phản ánh ĐTH “thực” phi hành Vận dụng số tụ cư – AI nghiên cứu ĐTH Việt Nam có nhiều ý nghĩa thực tiễn Tuy nhiên, cần lưu ý trình lựa chọn ngưỡng giá trị tính tốn để phù hợp với địa bàn nghiên cứu Từ khóa: thị hóa, số tụ cư, tập trung đô thị, tiêu chuẩn, số dân đô thị, mật độ dân cư, thời gian di chuyển ABSTRACT Agglomeration index in studying the process of urbanization in Viet Nam Database of urbanization is easily misunderstood because of both inconsistence in definition of what urban is and administrative - political elements This issue causes many difficulties for studying the process of urbanization Therefore, Dr Hirotsugu Uchida and Dr Andrew Nelson studied and proposed the concept of agglomeration index (AI) to measure the level of urban condensability The advantage of this tool is that reflects urbanization more realistic and non - administrative Applying the AI index to study the process of urbanization in Viet Nam is practical However, we should be careful in the process of selecting the calculating value thresholds for being the most appropriate in a specific area Keywords: urbanization, agglomeration index, urban condensability, standard, urban population, population density, moving time Đặt vấn đề Đơ thị hóa (ĐTH) trình kinh tế - xã hội đa chiều, đa diện, thu hút quan tâm nhiều nhà khoa học giới Do có nhiều quan niệm, định nghĩa “đơ thị”, “đơ thị hóa” nên cách đánh giá, lượng hóa q trình gặp nhiều khó khăn thiếu thống Hiện nay, Liên Hiệp Quốc (LHQ) * ThS, Trường Đại học Sư phạm TP HCM nhiều nước sử dụng tiêu “số dân đô thị” “tỉ lệ thị dân” để đánh giá trình độ, nhịp độ ĐTH Tuy nhiên, khó khăn lớn làm sai lệch kết định lượng ĐTH yếu tố hành – trị (trong q trình xác định số dân đô thị) Do vậy, với tài trợ Ngân hàng Thế giới, TS Hirotsugu Uchida TS Andrew Nelson nghiên cứu đề xuất Agglomeration Index – AI (tạm dịch 87 Số 29 năm 2011 Tạp chí KHOA HỌC ĐHSP TP HCM _ “chỉ số tụ cư”) để định lượng mức độ tập trung thị, thước đo q trình ĐTH (được Ngân hàng Thế giới sử dụng Báo cáo phát triển Thế giới năm 2009 – Tái định dạng Địa kinh tế) Giới thiệu số tụ cư (Agglomeration Index – AI) 2.1 Nội dung Chỉ số tụ cư – AI tính sở tỉ lệ số dân đô thị so với tổng dân số địa bàn nghiên cứu Tuy vậy, số dân đô thị xác định không phụ thuộc vào định nghĩa đô thị (vốn không đồng nhất) ranh giới hành thị (vốn dễ thay đổi) Chỉ số hướng đến ý nghĩa kinh tế quan trọng khu vực đô thị Các tác giả nhận thấy cư dân, nhân công, hãng xưởng,… thường tập trung khu vực đô thị hiệu mang lại kinh tế tích tụ Do vậy, khu vực xem thị định phải có quy mô thị trường đủ lớn, khả tiếp cận yếu tố đầu vào thị trường dễ dàng để phát huy hiệu tích tụ sản xuất đặc trưng dấu chính: (a) quy mơ dân số, (b) mật độ dân cư (c) thời gian di chuyển Trên sở lí thuyết kinh tế tích tụ, quy mơ mật độ dân cư cao biểu trưng cho “độ dày” thị trường thời gian di chuyển đại diện cho khả tiếp cận thị trường phí vận chuyển thấp Cụ thể hơn, dấu a dùng để lựa chọn điểm định cư có quy mơ dân số đủ lớn, xác định điểm trung tâm; dấu c thời gian đến trung tâm (a) gần Các tác giả lưu ý, điểm quần cư có mật độ cao quy mơ nhỏ biệt lập (ví dụ “thị trấn mỏ”) tạo tích tụ sản xuất Vì vậy, khu vực thị (làm sở để xác định số dân đô thị) phải thỏa mãn ba dấu (Xem hình 1) Điểm định cư có quy mơ dân số lớn (a) Hình Các dấu tạo thành số tụ cư (AI) 88 Phạm Đỗ Văn Trung Tạp chí KHOA HỌC ĐHSP TP HCM _ Giả sử mật độ dân số cao trung tâm đô thị giảm dần xung quanh, tính tốn số tụ cư – AI, tác giả xây dựng số ngưỡng thời gian đến trung tâm để xác định giới hạn ngồi thị Phụ thuộc vào tình hình phân bố dân cư địa bàn nghiên cứu, mật độ dân số khu vực ranh giới đô thị khác Hình (bên trên) minh họa chuyển tiếp không gian nông thôn – đô thị, phân bố mật độ dân cư, chất lượng mạng lưới giao thông thời gian di chuyển đến trung tâm đô thị sơ đồ không gian hai chiều Các nhà nghiên cứu nhận thấy hạ tầng giao thông hơn, người, hãng xưởng có xu hướng phân bố gần trung tâm Và vậy, chất lượng hệ thống hạ tầng, khả tiếp cận trung tâm đô thị khác Trong số tụ cư – AI, hai tác giả sử dụng mạng lưới đường ô tô đại diện cho hạ tầng giao thông Mỗi mạng lưới đường chia thành ba cấp theo chất lượng: cao – trung bình – thấp xác định tốc độ di chuyển cho loại tương ứng Và hiển nhiên với thời gian di chuyển, khoảng cách đến trung tâm đô thị hệ thống đường nhựa xa đường đất Mật độ Đô thị Thời gian phía “đơng” Trung tâm thị Thời gian phía “tây” Đường chất lượng cao Đường chất lượng trung bình Đường chất lượng thấp Nguồn: [6] Hình Sơ đồ minh họa xác định khu vực đô thị theo số tụ cư – AI 89 Tạp chí KHOA HỌC ĐHSP TP HCM Số 29 năm 2011 _ Hình (bên dưới) minh họa khu vực đô thị với đường khép kín đồng tâm thể “ngưỡng” thời gian di chuyển đến tâm Rõ ràng quy mô đô thị tỷ lệ thuận với chất lượng mạng lưới hạ tầng: diện tích, dân số thị mở rộng, vươn xa phía có hệ thống giao thơng thuận lợi “co lại” khu vực có hạ tầng giao thơng Đối với khu vực khơng có mạng lưới đường tơ, phương thức vận chuyển tính đường sắt, đường thủy, cưỡi súc vật, bộ, 2.2 Cách tính liệu Chỉ số tụ cư – AI tác giả tính theo bước sau: i Xác định ngưỡng giá trị cho tiêu chí: mật độ dân số tối thiểu, thời gian di chuyển tối đa quy mô dân số tối thiểu; ii Định vị trung tâm đô thị từ sở liệu khu định cư theo GRUMP1; iii Xác định ranh giới ngồi thị sở ngưỡng thời gian di chuyển tối đa; iv Tính dân số bên khu vực thị xác định nguồn liệu dân cư theo GRUMP LandScan2; v Tính số tụ cư – AI tỉ lệ số dân đô thị (ở bước 4) tổng dân số địa bàn nghiên cứu Dữ liệu điều tra dân số quốc gia tảng tính tốn số tụ cư – AI Các ước tính dân số từ liệu GRUMP thể đơn vị hành nhỏ quốc gia phân bố dân cư bên đơn vị (hành chính) Ngược lại, ước 90 tính dân số Landscan thể cho đơn vị lớn tái phân bố đơn vị lưới đồ Cả hai nguồn liệu có mạnh/hạn chế riêng Nhìn chung liệu Landscan có xu hướng xác định cao số dân đô thị thấp số dân nông thôn liệu GRUMP ngược lại Do đó, tác giả sử dụng giá trị trung bình từ nguồn để tính số dân cho 1km2 đồ Thời gian di chuyển xác định dựa ước tính thời gian cần thiết để di chuyển km theo mạng lưới giao thông khu vực khơng có hạ tầng giao thơng Các tác giả xây dựng mặt chi phí (từ lớp liệu đường ô tô, đường sắt, sông, biên giới quốc gia, độ dốc, lớp phủ bề mặt,…) để xác định thời gian di chuyển (bằng phút) km [6] 2.3 Kết Trong nghiên cứu tính tốn, hai tác giả xác định ngưỡng giá trị cho tiêu chí số tụ cư – AI sau: - Mật độ dân số tối thiểu: 150 người/ km2; - Thời gian di chuyển tối đa: 60 phút - Quy mô dân số tối thiểu: 50.000 người Trên sở nguồn liệu sẵn có, tác giả có số tụ cư – AI cho quốc gia toàn giới kết có khác biệt so với liệu mức độ thị hóa nước LHQ năm 2000 [6] Trong khuôn khổ viết này, xin giới thiệu kết số tụ cư – AI so sánh với liệu tỉ lệ Tạp chí KHOA HỌC ĐHSP TP HCM Phạm Đỗ Văn Trung _ thị hóa LHQ khu vực giới (theo quan điểm Ngân hàng Thế giới) sau: - Khu vực Châu Phi hạ Sa-ha-ra: SSA - Khu vực Trung Đông Bắc Phi: MENA - Khu vực Nam Á: SAS - Khu vực Đông Á – Thái Bình Dương: EAP - Khu vực Châu Âu Trung Á: ECA - Khu vực Châu Mỹ La-tin vùng Ca-ri-bê: LAC - Nhóm nước thuộc Tổ chức hợp tác phát triển kinh tế: OECD - Nhóm nước thu nhập cao ngồi OECD: OHIE Hình cho thấy mức độ ĐTH khu vực Nam Á theo số tụ cư – AI cao nhiều so với kết LHQ (50,4% so với 27,2%) Điều làm thay đổi quan niệm Nam Á có số dân mật độ cư trú cao có tỉ lệ thị dân thấp Trường hợp tương tự xảy với khu vực Đông Á – Thái Bình Dương, Trung Đơng Bắc Phi Tuy nhiên, ngược lại trường hợp trên, khu vực Châu Mỹ Latin vùng Ca-ri-bê (LAC) khu vực Châu Phi hạ Sa-ha-ra có số tụ cư – AI thấp liệu LHQ Đặc biệt khu vực LAC, vốn quen biết nơi có mức độ ĐTH cao nhóm quốc gia phát triển Tỉ lệ ĐTH năm 2000 khu vực theo LHQ 75,4% theo cách tính số tụ cư – AI 62,4% Vì vậy, LAC nơi có trình độ ĐTH cao không cao đến mức quan niệm thông thường Đối với khu vực lại, sụ chênh lệch cách tính khơng đáng kể Các tác giả lưu ý kết thay đổi phụ thuộc vào “nhạy cảm” ngưỡng giá trị cho tiêu chí (khi thay đổi) Nguồn: [6] Hình Mức độ ĐTH khu vực giới theo Chỉ số tụ cư – AI LHQ 91 Tạp chí KHOA HỌC ĐHSP TP HCM Số 29 năm 2011 _ Vận dụng số tụ cư - AI vào nghiên cứu đô thị hóa Việt Nam 3.1 Các thước đo thị hóa Việt Nam Ở Việt Nam định nghĩa thị thống (nếu vào văn quy phạm pháp luật) khơng có nghĩa giới nghiên cứu khơng có cách hiểu khác Ngồi ra, vấn đề quan trọng đời đô thị, ranh giới đô thị (dẫn đến kết xác định số dân đô thị) nước ta thay đổi nhiều, phụ thuộc định hành – trị phản ánh thực trạng thị hóa Hiện nay, cơng thức tính mức độ, nhịp độ,… ĐTH chủ yếu dựa vào tiêu chí dân số thị [4], [5] Do đó, nghiên cứu ĐTH nước ta, báo nhiều khơng phản ánh sát thực tế (thậm chí nhiều trường hợp sai lệch) Và thông thường, quy mô đô thị không trùng khớp với số tương ứng bên ranh giới hành thị Do vậy, số tụ cư – AI gợi ý nguồn tham khảo, đối chiếu có giá trị q trình nghiên cứu ĐTH nước ta Hơn nữa, trình ĐTH lượng hóa xác hơn, thuận lợi đánh giá tác động khía cạnh kinh tế – xã hội khác, mức độ xác tín đánh giá cao 3.2 Một số lưu ý vận dụng số tụ cư – AI Như tác giả lưu ý, việc lựa chọn giá trị cho tiêu chí có tầm quan trọng kết cuối Các 92 ngưỡng giá trị tác giả sử dụng sở cân nhắc từ nhiều khía cạnh: quy mơ địa bàn nghiên cứu, tính sẵn sàng liệu, Mức độ tập trung đô thị hay mức độ thị hóa Việt Nam năm 2000 theo số tụ cư – AI 49,5% (trong số liệu thức Tổng cục thống kê công bố 24,3%) Đương nhiên kết giá trị ngưỡng số tụ cư chưa phù hợp với điều kiện Việt Nam đánh giá chưa trạng đô thị hóa nước ta Vì vậy, vận dụng AI vào nghiên cứu q trình thị hóa Việt Nam, cần lưu ý số nội dung sau: - Việt Nam quốc gia có mật độ dân số cao (260 người/km2 năm 2009) phân hóa sâu sắc khu vực (vùng Đồng châu sông Hồng mật đô dân số năm 2009 932 người/km2 vùng Tây Nguyên số liệu tương ứng 94 người/km2), nên việc chọn ngưỡng giá trị tối thiểu 150 người/km2 cho tiêu mật độ dân số khu vực đô thị nước ta thấp, chưa phù hợp với đặc thù phân bố dân cư nước ta - Có nhiều quan điểm khác quy mô dân số tối thiểu cho khu định cư đô thị, nghiên cứu số tụ cư, tác giả chọn ngưỡng giá trị 50 000 dân tính sẵn sàng liệu thu thập quy mơ tồn giới Ở nước ta, nhiều thị trấn có quy mơ dân số khoảng 10 000 người Nhiều tác giả nhận thấy, khu định cư có quy mơ dân sơ 20 000 dân tạo kinh tế kết tụ - đặc trưng quan trọng đô thị Phạm Đỗ Văn Trung Tạp chí KHOA HỌC ĐHSP TP HCM _ - Thông số mạng lưới giao thông tác giả số tụ cư – AI sử dụng từ Tập hợp liệu GIS dạng vec-tơ Trái Đất mức độ phân giải thấp tỉ lệ nhỏ 1: 1000 000 (VMAP0) cũ chưa cập nhật quãng thời gian dài Trong đó, nghiên cứu ĐTH Việt Nam, nên sử dụng liệu tỉ lệ lớn - Hạ tầng giao thông nước ta phát triển nhanh chóng với nhiều chuyển biến tích cực: nâng cấp mạng lưới có, mở rộng xây mới,… Bên cạnh đó, việc phân loại chất lượng mạng lưới đường thành cấp nên xem xét lại - Đối với địa bàn mạng lưới sông, kênh chằng chịt giao thơng thủy có vai trị quan trọng (như Đồng sơng Cửu Long) cần có hệ thống phân loại xây dựng thơng số thích hợp tính tốn thời gian di chuyển Kết luận Chỉ số tụ cư – AI xây dựng nhằm giải khó khăn hữu nghiên cứu ĐTH Ưu điểm số xác định khu vực đô thị số dân đô thị không phụ thuộc định nghĩa thị ranh giới hành Vì vậy, trạng diễn biến ĐTH phản ánh xác thực Kết thu từ thước đo cho tranh khác tình hình/ mức độ ĐTH giới địa phương Tuy vậy, số tụ cư – AI khác phụ thuộc vào việc lựa chọn ngưỡng giá trị tiêu, sở liệu GIS, ảnh chụp vệ tinh, kĩ thuật viễn thám,… Vận dụng số tụ cư – AI vào nghiên cứu ĐTH nước ta cần lưu ý đến đặc thù địa phương nhằm đưa lại kết xác thực Dữ liệu khu định cư GRUMP (Global Rural – Urban Mapping Project) phát triển Trung tâm Mạng lưới thông tin khoa học Trái đất quốc tế (CIESIN) Trường Đại học Columbia (Hoa Kỳ) Dữ liệu tập hợp từ quan thống kê thức, nguồn website khác từ liệu cá nhân đặc biệt (nếu liệu thống kê thức khơng có giá trị); http://sedac.ciesin.columbia.edu/gpw/index.jsp Landscan hệ thống sở liệu dân số toàn cầu phát triển Phòng Thực nghiệm quốc gia Oak Ridge (Oak Ridge National Laboratory); http://www.ornl.gov/sci/landscan/ TÀI LIỆU THAM KHẢO Bộ Xây dựng (2009), Thông tư 34/2009/TT-BXD quy định chi tiết số nội dung Nghị định 42/2009/NĐ-CP Chính phủ nước CHXHCN Việt Nam (2009), Nghị định 42/2009/NĐ-CP việc phân loại phân cấp quản lý đô thị Ngân hàng giới (2008), Tái định dạng Địa kinh tế, Nxb Văn hóa, Hà Nội Nguyễn Viết Thịnh, Đỗ Thị Minh Đức (2003), Giáo trình Địa lý Kinh tế - Xã hội Việt Nam, tập 1, Nxb Giáo dục, Hà Nội Phạm Thị Xuân Thọ (2007), Giáo trình Địa lý thị, Đại học Sư phạm TP HCM http://www.wider.unu.edu/publications/working-papers/2010/en_GB/wp2010-29/ (Ngày Tòa soạn nhận bài: 06-10-2010; ngày chấp nhận đăng: 20-6-2011) 93 ... Địa kinh tế) Giới thiệu số tụ cư (Agglomeration Index – AI) 2.1 Nội dung Chỉ số tụ cư – AI tính sở tỉ lệ số dân thị so với tổng dân số địa bàn nghiên cứu Tuy vậy, số dân đô thị xác định không phụ... ngưỡng số tụ cư chưa phù hợp với điều kiện Việt Nam đánh giá chưa trạng thị hóa nước ta Vì vậy, vận dụng AI vào nghiên cứu q trình thị hóa Việt Nam, cần lưu ý số nội dung sau: - Việt Nam quốc... LandScan2; v Tính số tụ cư – AI tỉ lệ số dân đô thị (ở bước 4) tổng dân số địa bàn nghiên cứu Dữ liệu điều tra dân số quốc gia tảng tính tốn số tụ cư – AI Các ước tính dân số từ liệu GRUMP thể