+ Đẩy mạnh công tác tuyên truyền cho ngƣời dân hiểu và tham gia vào các hoạt động bảo vệ môi trƣờng và hệ sinh thái rừng tràm Gáo Giồng. Đồng thời, các lớp dạy nghề cho nông hộ cần đƣợc chú trọng hơn nữa để góp phần nâng cao sinh kế và hạn chế áp lực của dân cƣ đối với sinh cảnh tự nhiên. Trong điều kiện nguồn lực còn hạn chế, đây là một trong những giải pháp nhằm huy động nguồn lực của xã hội. Đặc biệt là những bộ phận dân cƣ trực tiếp đƣợc hƣởng lợi từ công tác bảo tồn.
+ Do đƣợc xây dựng từ khá lâu nên hiện nay tuyến đƣờng nhựa dẫn vào Khu du lịch sinh thái Gáo Giồng đã bị xuống cấp, gây khó khăn cho việc di chuyển. Trong thời gian tới, tỉnh Đồng Tháp cần có nguồn ngân sách nhằm cải thiện lại chất lƣợng các tuyến đƣờng phục vụ du lịch. Đây là cơ sở tăng số lƣợt du khách đến viếng thăm Gáo Giồng nói riêng và các địa điểm giải trí khác trên địa bàn tỉnh Đồng Tháp nói chung.
+ Cần đánh giá đầy đủ giá trị của sinh cảnh Gáo Giồng để có những cơ sở xem xét trong quá trình ra quyết định phát triển. Tuy giá trị sử dụng (nhƣ gỗ, củi, động vật hoang dã,…) là rất lớn nhƣng không thể thƣơng mại hóa một cách tự do. Bên cạnh đó, nên đề ra một số chính sách phát triển vùng đệm hợp lý kết hợp với công tác quản lý chặt chẽ hoạt động phát triển du lịch trong thời gian tới. Vừa tạo hƣớng đi mới cho Khu du lịch sinh thái Gáo Giồng, vừa duy trì đƣợc những giá trị của tài sản môi trƣờng sinh thái tự nhiên.
98
TÀI LIỆU THAM KHẢO
TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT
1. Á Châu - Technology and Consulting, 2014. Hƣớng dẫn định mức nhiên liệu cho doanh nghiệp vận tải. <http://ketoanthuctien.com/kien-thuc-huong-
dan-lap-dinh-muc-nhien-lieu>. [Ngày truy cập: 20 tháng 9 năm 2014].
2. Cổng thông tin điện tử huyện Cao Lãnh, 2010. Đề án quy hoạch xây dựng
nông thôn mới xã Gáo Giồng.
<http://caolanh.dongthap.gov.vn/wps/portal/hcl/!ut/p/c0/04_SB8K8xLLM9
MSSzPy8xBz9CP0os_jQEDc3n1AXEwN3Cz9DA09TIyNzS_MAA4sAc_ 2CbEdFADmyCKE!/?WCM_PORTLET=PC_7_UTFFLUD40G1870I5AE FUFR0343_WCM&WCM_GLOBAL_CONTEXT=/wps/wcm/connect/HC L/sithcl/sitachuyentrang/sitanongnghiepnongthon/sitxaydungnongthonmoi/
deanquyhoachxaydungnongthonmoixagaogiong>. [Ngày truy cập: 19 tháng
8 năm 2014].
3. Công ty TNHH thƣơng mại dịch vụ cơ khí Thành Đạt, 2014. Tiết kiệm xăng - Bộ chế hòa khí tiết kiệm xăng - Bình xăng con Centa - Xe hao xăng.
<http://www.centacarburetor.com/vn/tuvan.php?id=299>. [Ngày truy cập:
15 tháng 8 năm 2014].
4. Đinh Hoàng Thắng, 2013. Chƣơng trình giảng dạy kinh tế Fulbright. [pdf] Available <file:///C:/Users/ninhkieu/Downloads/MPP06-521-PS07V.pdf> [Ngày truy cập: 20 tháng 8 năm 2014].
5. Đỗ Nam Thắng và cộng sự, 2010. Xây dựng cơ sở khoa học và phƣơng pháp luận lƣợng hóa giá trị kinh tế các vƣờn Quốc gia phục vụ công tác
quản lý và phát triển bền vững.
<http://thongtinkhcndaklak.vn:81/kqncvn2012/Bao_ve_moi_truong/Toan_v
an/8375.pdf>. [Ngày truy cập: 24 tháng 9 năm 2014].
6. Lê Đỗ Mạnh, 2004. Nghiên cứu ứng dụng phần mềm Stata trong xử lý và
phân tích số liệu thống kê.
<http://elib.dostquangtri.gov.vn/thuvien/Upload/Detai_Src/6209.pdf>.
[Ngày truy cập: 9 tháng 10 năm 2014].
7. Nguyễn Thị Hải, 2000. Xác định giá trị du lịch của Vịnh Hạ Long làm cơ sở hoạch định chính sách bảo vệ môi trƣờng khu vực.
<http://dl.vnu.edu.vn/bitstream/11126/10188/1/KY_00659.pdf>. [Ngày truy
cập: 15 tháng 8 năm 2014].
8. Nguyễn Thị Ngọc Ánh, 2012. Lượng hóa một số giá trị kinh tế của Vườn quốc Gia Cúc Phương góp phần bảo tồn đa dạng sinh học. Luận văn thạc
sĩ. Trƣờng đại học khoa học tự nhiên thành phố Hồ Chí Minh.
9. Nguyễn Văn Lục và cộng sự, 2002. Quản lý tổng hợp đối với ven bờ biển tỉnh Bình Định - thách thức, lợi thế và giải pháp. Viện Hải Dƣơng Học Nha
Trang, Trung tâm KHTN & CNQG.
10. Phạm Hồng Mạnh, 2007. Đánh giá giá trị giải trí du lịch của du khách trong nƣớc đối với khu bảo tồn biển vịnh Nha Trang.
99
khach-trong-nuoc-doi-voi-khu-bao-ton-bien-vinh-nha-trang-9835/>.
[Ngày truy cập: 15 tháng 8 năm 2014].
11.Tổng cục thống kê, 2013. Diện tích, dân số và mật độ dân số năm 2013
phân theo địa phƣơng
<http://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=387&idmid=3&ItemID=1557
1>. [Ngày truy cập: 18 tháng 9 năm 2014].
12.Trần Hùng Sơn, 2005. Nhập môn phân tích lợi ích chi phí. TP Hồ Chí
Minh: Nhà xuất bản quốc gia.
13.Trần Thị Thu Hà và Vũ Tấn Phƣơng, 2005. Đánh giá giá trị cảnh quan vƣờn Quốc Gia Ba Bể và khu du lịch hồ Thác Bà.
<http://www.mekonginfo.org/assets/midocs/0002181-environment-
economical-valuation-of-the-landscape-of-ba-be-national-park-and-thac-
ba-reservoir.pdf>. [Ngày truy cập: 23 tháng 9 năm 2014].
14.Trần Võ Hùng Sơn và Phạm Khánh Nam, 2000. Sử dụng phƣơng pháp chi phí du hành phân tích giá trị giải trí của cụm đảo san hô Hòn Mun, tỉnh
Khánh Hòa.
<https://lms.ctu.edu.vn/dokeos/courses/DANHGIATAINGUYEN/docume
nt/tai_lieu_tham_khao/9b_TCM_-_Hon_Mun_-
_Pham_Khanh_Nam___352_-_376.pdf?cidReq=DANHGIATAINGUYEN
>. [Ngày truy cập 23 tháng 8 năm 2014].
15.UBND xã Gáo Giồng, 2013. Báo cáo kết quả thực hiện Nghị quyết Hội đồng nhân dân xã về nhiệm vụ phát triển kinh tế - xã hội năm 2013 và phƣơng hƣớng, nhiệm vụ năm 2014. Gáo Giồng, ngày 22 tháng 12 năm 2013.
16.Văn Hữu Lập, 2010. Các phƣơng pháp đánh giá giá trị tài nguyên môi trƣờng. <http://mttd.tnus.edu.vn/_editor/assets/HTTNMT%20C3.pdf>. [Ngày truy cập: 13 tháng 9 năm 2014].
TÀI LIỆU TIẾNG ANH
17.Heini Ahtiainen, 2007. The Willingness to pay for reducing the harm from future oil spills in the Gulf of Finland – an application of the contingent valuation method. <http://www.helsinki.fi/taloustiede/Abs/DP18.pdf>. [ Accessed 13 August 2014].
18.Jochem Jantzen and Radmilo Pešic, 2004. Assessment of the economic value of environmental degradation in Serbia. <http://ee- net.ne.jp/serbia/2013/Assessment_of_the_Economic_value_of_Environme
ntal_Degradation_in_Serbia.pdf> [accessed 18 August 2014].
19.Khalid Abdul Rahim, 2008. Contingent Valuation Method (CVM). [pdf]
Available
<http://www.unepscs.org/Economic_Valuation_Training_Materials/03%20
Techniques%20for%20Valuing%20Coastal%20Habitat%20Goods%20and
%20Services/21-Contigent-Valuation-Coastal-Habitats-Reading.pdf>.
100
20.Lecture on environmental economics, 2004. Direct methods for valuation
of environmental goods. [pdf] Available
<http://www.uio.no/studier/emner/sv/oekonomi/ECON4910/v04/undervisn
ingsmateriale/Lecture2.pdf>. [Accessed 20 September 2014].
21.Liam Carr and Robert Mendelsohn, 2003. Valuing Coral Reefs: A Travel Cost Analysis of the Great Barrier Reef.
<https://environment.yale.edu/files/biblio/YaleFES-00000272.pdf>.
[Access: 5 September 2014].
22.M. Common, et al., 1999. The Travel Cost Method: an empirical
investigation of Randall’s Difficulty.
<http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1467-8489.00090/pdf>.
[Accessed 16 August 2014].
23.Mustafa F. Türker, Atakan Öztürk and Mehmet Pak, 2002. Total economic
value of forest resources in Turkey.
<http://www.fao.org/docrep/article/wfc/xii/0410-a2.htm#fn1> [Accessed
20 August 2014].
24.P. Joan Poor and Jame M. Smith, 2004. Travel Cost Analysis of a Cultural Heritage Site: The Case of Historic St. Mary’s City of Maryland.
<http://culturalheritage.ceistorvergata.it/virtual_library/Art._POOR_and_S
MITH.pdf>. [Accessed 10 August 2014].
25.Paolo Rosato and Edi Defrancesco, 2002. Individual Travel Cost Method
and Flow Fixed Costs.
<http://www.feem.it/userfiles/attach/Publication/NDL2002/NDL2002-
056.pdf> [Accessed 15 August 2014].
26.Pawinee Iamtrakul, et al., 2005. Public park valuation using travel cost method. <http://www.easts.info/on-line/proceedings_05/1249.pdf>. [Accessed 25 August 2014].
27.Richardson and Robert, 2008. Syllabus: Environmental economics.
Michigan State University.
28. Sukanya Das, 2013. Travel cost method for environmental valuation.
India: Madras school of economic.
29.W. Douglass Shaw, 2005. The road less traveled: Reavealed freference and using the travel cost model to value environmental changes.
<http://www.choicesmagazine.org/2005-3/nonmarket/2005-3-02.htm>
[Accessed 15 August 2014].
30.Valuing nature with travel cost models. [E_books] website <Ecosystem valuation www.ecosystemvaluation.org/travel_costs.htm>. [Accessed 28 August 2014].
101
PHỤ LỤC 1
I. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MỨC ĐỘ CHÊNH LỆCH GIỮA SỐ DU
KHÁCH NAM VÀ NỮ TRONG MẪU PHỎNG VẤN
Mô tả biến Total 116 100.00 Male 66 56.90 100.00 Female 50 43.10 43.10 MALE Freq. Percent Cum. . tab male Kiểm định Bitest Pr(k <= 50 or k >= 66) = 0.163423 (two-sided test) Pr(k <= 66) = 0.942958 (one-sided test) Pr(k >= 66) = 0.081712 (one-sided test) male 116 66 58 0.50000 0.56897 Variable N Observed k Expected k Assumed p Observed p . bitest male=0.5
Dựa vào giá trị Pr(k<=50 or k>=66) = 0,163 > 0,05
Chấp nhận giả thuyết H0: mô hình hồi quy male = 0,5 không có ý nghĩa thống kê
Vậy có thể xem tỷ lệ nam và nữ trong mẫu khảo sát là bằng nhau
II. KẾT QUẢ CHẠY MÔ HÌNH HỒI QUY ANOVA BẰNG CÔNG CỤ
EXCEL ĐỂ LỰA CHỌN CHI PHÍ DU HÀNH (TC) THÍCH HỢP 1. Hƣớng tiếp cận 1 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.925991 R Square 0.857460 Adjusted R Square 0.786190 Standard Error 0.211275 Observations 4 ANOVA Df SS MS F Significance F Regression 1 0.537035 0.53703 12.03114 0.074009 Residual 2 0.089274 0.04464 Total 3 0.626309 Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Upper 95% Lower 90.0% Upper 90.0% Intercept 1.210269 0.145792 8.30136 0.014203 0.582978 1.83756 0.78456 1.63598
102 2. Hƣớng tiếp cận 2 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.952883 R Square 0.907985 Adjusted R Square 0.861978 Standard Error 0.169749 Observations 4 ANOVA Df SS MS F Significance F Regression 1 0.568679 0.56868 19.73561 0.047117 Residual 2 0.05763 0.02881 Total 3 0.626309 Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Upper 95% Lower 90.0% Upper 90.0% Intercept 1.699742 0.206847 8.21739 0.014488 0.809752 2.589731 1.095752 2.30373
TC -1.71E-06 3.85E-07 -4.4425 0.047117 -3.4E-06 -5.38E-08 -2.8E-06 -5.9E-07
III.KẾT QUẢ CHẠY HỒI QUY TUYẾN TÍNH VÀ LOGARIT - TUYẾN TÍNH VỀ SỰ ẢNH HƢỞNG CỦA CÁC ĐẶC ĐIỂM KT - XH VỚI SỐ LẦN ĐẾN GÁO GIỒNG CỦA DU KHÁCH
1. Chạy hồi quy OLS về các yếu tố ảnh hƣởng đến số lần viếng thăm
_cons 1.776672 .3940528 4.51 0.000 .9956726 2.557672 tc -1.61e-07 3.91e-07 -0.41 0.681 -9.37e-07 6.14e-07 i 8.17e-08 1.03e-07 0.80 0.428 -1.22e-07 2.85e-07 gen -.0724976 .085107 -0.85 0.396 -.2411768 .0961817 edu -.4194476 .2766515 -1.52 0.132 -.9677618 .1288666 ma .152396 .233894 0.65 0.516 -.3111743 .6159663 age .0001357 .0108547 0.01 0.990 -.021378 .0216495 t Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 154.793103 115 1.34602699 Root MSE = 1.1732 Adj R-squared = -0.0226 Residual 150.030966 109 1.37643088 R-squared = 0.0308 Model 4.76213724 6 .79368954 Prob > F = 0.7482 F( 6, 109) = 0.58 Source SS df MS Number of obs = 116 . reg t age ma edu gen i tc
Kiểm tra đa cộng tuyến
Mean VIF 1.49 ma 1.13 0.884424 age 1.28 0.779891 tc 1.45 0.688459 gen 1.57 0.638352 edu 1.61 0.620879 i 1.91 0.522294 Variable VIF 1/VIF . vif
Dựa vào giá trị Mean VIF = 1,49 < 10
103
Kiểm tra phương sai sai số thay đổi
Prob > chi2 = 0.0248 chi2(1) = 5.04 Variables: fitted values of t Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity . estat hettest
Dựa vào hệ số Prob > chi2 = 0,0248 < 0,05
Chấp nhận giả thuyết H1: mô hình có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi
Kiểm tra bỏ só biến
Prob > F = 0.4421 F(3, 106) = 0.90 Ho: model has no omitted variables
Ramsey RESET test using powers of the fitted values of t . estat ovtest
Dựa vào hệ số Prob > F = 0,4421 > 0,05
Chấp nhận giả thuyết H0: mô hình không bỏ sót biến
2. Kết quả hồi quy logarit - tuyến tính về các yếu tố ảnh hƣởng đến số lần viếng thăm (khắc phục phƣơng sai sai số thay đổi mô hình ban đầu)
_cons .5040513 .173072 2.91 0.004 .1610283 .8470743
tc -1.12e-07 1.72e-07 -0.65 0.518 -4.52e-07 2.29e-07 i 3.46e-08 4.51e-08 0.77 0.444 -5.48e-08 1.24e-07 gen -.0259903 .0373798 -0.70 0.488 -.100076 .0480953
edu -.1993546 .1215081 -1.64 0.104 -.4401797 .0414705
ma .0324486 .1027286 0.32 0.753 -.1711561 .2360533
age -.0024054 .0047675 -0.50 0.615 -.0118544 .0070437
logt Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Total 30.0196477 115 .261040415 Root MSE = .51529
Adj R-squared = -0.0172 Residual 28.9417926 109 .265521033 R-squared = 0.0359 Model 1.07785505 6 .179642508 Prob > F = 0.6688 F( 6, 109) = 0.68 Source SS df MS Number of obs = 116
. reg logt age ma edu gen i tc Khắc phục ý nghĩa thống kê cho mô hình
_cons .5316688 .1866065 2.85 0.005 .1618209 .9015168
tc -1.51e-07 2.14e-07 -0.71 0.480 -5.75e-07 2.72e-07 i 5.70e-08 6.27e-08 0.91 0.365 -6.73e-08 1.81e-07 gen -.0405492 .049035 -0.83 0.410 -.1377351 .0566366
edu -.2618423 .1618909 -1.62 0.109 -.5827048 .0590202
ma .0232131 .118696 0.20 0.845 -.2120385 .2584647
age -.0025436 .0056129 -0.45 0.651 -.0136682 .008581
logt Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
* 1.0000
tc 0.9000
i 0.9000
gen 0.9000 Root MSE = .512921
edu 0.9000 R-squared = 0.0447 ma 0.9000 Prob > F = 0.6638 age 0.9000 F( 6, 109) = 0.68 Number of obs = 116 variable reliability
assumed Errors-in-variables regression . eivreg logt age ma edu gen i tc, r( age .9 ma .9 edu .9 gen .9 i .9 tc .9)
104
Kết quả mô hình này cho thấy dù các biến đƣợc xem xét ở độ tin cậy 90%, mô mình vẫn không có ý nghĩa thống kê.
Kiểm tra đa cộng tuyến
Mean VIF 1.49 ma 1.13 0.884424 age 1.28 0.779891 tc 1.45 0.688459 gen 1.57 0.638352 edu 1.61 0.620879 i 1.91 0.522294 Variable VIF 1/VIF . vif
Dựa vào hệ số Mean VIF = 1,49 < 10
Chấp nhận giả thuyết H0: mô hình không mắc đa cộng tuyến
Kiểm tra phương sai sai số thay đổi
Prob > chi2 = 0.2180 chi2(1) = 1.52
Variables: fitted values of logt Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity . estat hettest
Dựa vào hệ số Prob > chi2 = 0,2180 > 0,05
Chấp nhận giả thuyết H0: mô hình không bị hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi
Kiểm tra bỏ sót biến
Prob > F = 0.2272 F(3, 106) = 1.47 Ho: model has no omitted variables
Ramsey RESET test using powers of the fitted values of logt . estat ovtest
Dựa vào hệ số Prob > F = 0,2272 > 0,05
Chấp nhận giả thuyết H0: mô hình không bỏ sót biến
IV. KẾT QUẢ HỒI QUY LOGARIT - TUYẾN TÍNH VỀ GIÁ TRỊ WTP VÀ CÁC ĐẶC ĐIỂM KINH TẾ - XÃ HỘI CỦA ĐÁP VIÊN
_cons 9.327231 .251181 37.13 0.000 8.828364 9.826098 tc 1.19e-06 4.06e-07 2.94 0.004 3.86e-07 2.00e-06 i 3.09e-08 6.22e-08 0.50 0.620 -9.25e-08 1.54e-07 gen .1309955 .0560751 2.34 0.022 .0196256 .2423654 edu .2471369 .1765052 1.40 0.165 -.1034176 .5976915 male .2403606 .1494288 1.61 0.111 -.056418 .5371392 age -.0073921 .0070454 -1.05 0.297 -.0213849 .0066008 logwtp Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 57.3987348 98 .585701376 Root MSE = .69933 Adj R-squared = 0.1650 Residual 44.993181 92 .489056315 R-squared = 0.2161 Model 12.4055538 6 2.0675923 Prob > F = 0.0008 F( 6, 92) = 4.23 Source SS df MS Number of obs = 99 . reg logwtp age male edu gen i tc
105
Kiểm tra đa cộng tuyến
Mean VIF 1.43 male 1.13 0.881748 tc 1.25 0.797359 age 1.32 0.758206 edu 1.61 0.622356 gen 1.61 0.619751 i 1.67 0.597243 Variable VIF 1/VIF . vif
Dựa vào giá trị Mean VIF = 1,43 < 10
Chấp nhận giả thuyết H0: mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Kiểm tra phương sai sai số thay đổi
Prob > chi2 = 0.8303 chi2(1) = 0.05
Variables: fitted values of logwtp Ho: Constant variance
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity . estat hettest
Dựa vào hệ số Prob > chi2 = 0,8303 > 0,05
Chấp nhận giả thuyết H0: mô hình không có hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi
Kiểm tra sự phù hợp của mô hình
_cons -14.2653 25.43209 -0.56 0.576 -64.7476 36.21699 _hatsq -.1346999 .2394394 -0.56 0.575 -.6099834 .3405836 _hat 3.775124 4.936814 0.76 0.446 -6.024373 13.57462 logwtp Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 57.3987348 98 .585701376 Root MSE = .68348 Adj R-squared = 0.2024 Residual 44.84534 96 .467138958 R-squared = 0.2187 Model 12.5533948 2 6.27669742 Prob > F = 0.0000 F( 2, 96) = 13.44 Source SS df MS Number of obs = 99 . linktest
Nếu một biểu thức hồi quy đã đƣợc đặt tả đúng thì không thể tìm thấy một biến độc lập nào khác có thể giải thích ý nghĩa thống kê biến phụ thuộc. Do đó, linktest sẽ tạo ra hai biến mới: một biến giải thích _hat (biến sự báo) và một biến giải thích bình phƣơng _hatsq. Kết quả trên cho thấy giá trị P >│t│của _hatsq = 0,575 > 0,05 nên biến _hatsq không có ý nghĩa