b) Phương pháp phân tích thành phần chính PCA (Principal Component
4.4. Thống kê đa biến
Từ bộ số liệu phân tích của 20 biến số từ nguồn vốn và tính chống chịu của 174 hộ nông dân. Tuy nhiên sau nhiều lần chạy thử phần mềm nhận thấy một số biến có đóng góp nhỏ làm ảnh hƣởng đến kết quả chung của quá trình thực hiện. Do đó bộ số liệu đƣợc thay đổi chỉ còn 15 biến số chuẩn bị cho phân tích thành phần chính PCA.
Dƣới đây trình bày phần trăm đóng góp (%) của từng thành phần chính trong phép phân tích thành phần chính PCA cho bộ số liệu của 174 mẫu của các hộ dân. Sau khi xử lý nhận thấy 6 thành phần chính dƣới đây đã giải thích đƣợc hơn 50% dữ liệu đầu vào. Về mặt khoa học điều này cho thấy 6 nhóm biến đã gom đƣợc các khía cạnh cần quan tâm trong bộ dữ liệu. Về thực tiễn đã giúp đƣa ra 6 khía cạnh để đƣa ra các chính sách, giải pháp hợp lý, vì trên thực tế không thể đƣa ra các chính sách cải tạo cho từng biến.
Thành phần chính đầu tiên D1 chiếm 16,245%, thành phần chính D2 chiếm 14,424%, 4 thành phấn chính khác từ D3 đến D6 chiếm phần trăm (%) đóng góp thấp.
Bảng 4. 14. Phần trăm (%) đóng góp của 6 thành phần chính
D1 D2 D3 D4 D5 D6
% Phƣơng sai (%) 16.245 14.424 7.754 7.094 4.869 6.237 % Phƣơng sai tích lũy 16.245 30.670 38.424 45.518 50.386 56.623
Trong 6 thành phần chính từ D1 đến D6 thì 2 thành phần chính đầu tiên D1 và D2 chiếm phần trăm đóng góp cao nhất. Mỗi thành phần chính đều đƣợc đặc trƣng bởi sự đóng góp của các khía cạnh khác nhau. Bảng…. dƣới đây cho biết trọng số đóng góp của 15 khía cạnh vào 6 thành phần chính (D1, D2, D3, D4, D5, D6) đặc trƣng cho nguồn vốn và tính chống chịu của 174 hộ nông dân tại khu vực nghiên cứu.
Bảng 4. 15. Trọng số đóng góp của 15 khía cạnh dữ liệu
D1 D2 D3 D4 D5 D6
%Lao động 0.038 0.020 0.243 0.883 0.021 0.041
%Làm nông 0.075 -0.105 0.871 0.289 0.014 -0.064
Điểm học vấn cao nhất 0.014 0.816 -0.127 -0.052 0.036 0.137 Điểm học vấn lao động cao nhất 0.017 0.988 -0.059 0.077 -0.012 0.117 Điểm học vấn làm nông cao nhất
Vốn xã hội -0.264 0.095 0.100 0.030 0.002 0.169
Điểm loại nhà 0.115 0.123 0.027 -0.004 -0.197 0.306
Điểm tiện nghi 0.001 0.286 -0.064 0.046 0.037 0.850
Điểm thu nhập NN -0.153 -0.057 0.090 -0.181 0.242 0.105 Điểm sinh kế ngoài NN 0.033 0.254 -0.389 0.315 0.066 0.082 Điểm mặn năm 2015 - 2016 0.685 0.076 0.033 0.016 0.047 0.081 Điểm ảnh hƣởng độ mặn cao 0.971 0.017 0.038 0.042 0.037 -0.001 Điểm ảnh hƣởng thời gian mặn
kéo dài 0.892 -0.001 0.024 -0.003 0.060 -0.021
Điểm thay đổi 0.291 -0.014 0.083 0.147 0.500 0.048
Điểm học cách thích nghi 0.161 0.062 -0.022 -0.002 0.606 0.052
Hình 4. 6. Thành phần chính D1 và thành phần chính D2
Từ kết quả xử lý của phƣơng pháp PCA cho bộ số liệu hàm lƣợng của 15 khía cạnh dữ liệu trong 174 nông hộ thu thập đƣợc, ta có đƣợc 6 thành phần chính. Mỗi thành phần chính đặc trƣng cho một khía cạnh về vốn và tính chống chịu khác nhau.
Thành phần chính thứ nhất (D1): Giải thích về tính chống chịu bao gồm điểm độ mặn năm 2015 – 2016, điểm ảnh hƣởng độ mặn cao và điểm ảnh hƣởng độ mặn kéo dài. %LD %LNONG DIEM_HVCN Diem_HVLDCN Diem_HVLNCN VỐN XÃ HỘI D_LOAINHA D_TIENNGHI D_TNHAPNNGHIE P D_SKNNN D_MAN1516 ĐIỂM_AH ĐỘ MẶN CAO ĐIỂM_AH TG MẶN KÉO DÀI ĐIỂM_THAY ĐỔI ĐIỂM_ HỌC CÁCH THÍCH NGHI -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 D 2 ( 1 4 .4 2 % ) D1 (16.25 %)
Factor loadings (axes D1 and D2: 30.67 %) after Varimax rotation
Thành phần chính thứ 2 (D2): Giải thích về vốn nhân lực thiên về phần học vấn của nông hộ bao gồm các khía cạnh điểm học vấn cao nhất, điểm học vấn lao động cao nhất và điểm học vấn làm nông cao nhất.
Thành phần chính thứ 3 (D3): Giải thích về lao động nông nghiệp bao gồm thành phần làm nông và điểm sinh kế ngoài nông nghiệp. Tại thành phần chính này có thể thấy rõ mối tƣơng quan của 2 khía cạnh. Khi phần trăm thành phần làm nông cao sẽ dẫn đến việc điểm sinh kế ngoài nông nghiệp giảm và ngƣợc lại.
Thành phần chính thứ 4 (D4): Giải thích về phần trăm lao động trong nông hộ, bao gồm khía cạnh phần trăm lao động trong nông hộ.
Thành phần chính thứ 5 (D5): Giải thích về việc thay đổi và học hỏi của các nông hộ đối với tính chống chịu của xâm nhập mặn bao gồm Thu nhập nông nghiệp, điểm thay đổi và điểm học cách thích nghi. Tại thành phần chính này thấy đƣợc mối quan hệ của các khía cạnh. Khả năng thích nghi và thay đổi cao thì từ đó nguồn thu từ nông nghiệp đƣợc đảm vào và cũng sẽ tăng theo. Khả năng thích nghi đảm bảo tính ổn định, mềm dẻo của nông sản hạn chế đƣợc tổn thất và thích nghi tốt với những biến động của thời tiết từ đó giảm rủi ro từ đó khả năng phục hồi sau biến động sẽ cao hơn. Khả năng thay đổi hạn chế đƣợc tổn thất lớn khi có biến động xảy ra, dễ dàng chuyển đổi qua hình thức khác tƣơng tự nhƣng cho kết quả cao, chống chịu tốt hơn
Thành phần chính thứ 6 (D6): Giải thích về vốn vật lý bao gồm điểm loại nhà và điểm tiện nghi.
Kết quả đa biến đƣợc 6 khía cạnh chính, các khía cạnh này là các khía cạnh về nguồn vốn sinh kế bền vững và tính chống chịu. Đây là các khía cạnh nổi bật có thể đầu tƣ và cải thiện nhằm đƣa các mô hình sinh kế nông nghiệp phát triển tốt hơn trong tình hình xâm nhập mặn ngày nay.
C ƢƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1. Kết luận
Tỉnh Bến Tre là khu vực chịu ảnh hƣởng nặng nề bởi xâm nhập mặn, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Do vậy đặc điểm sinh kế nông hộ vùng ven biển chịu sự tác động và chi phối lớn bởi xâm nhập mặn nên hệ thống canh tác cũng có phần khác biệt so với các vùng khác. Kết quả nghiên cứu cho thấy ngƣời dân vùng ven biển có chiến lƣợc sinh kế rất đa dạng nhƣ trồng lúa, nuôi tôm, chăn nuôi, và ngành nghề phi nông nghiệp cho cả hai thời gian xâm nhập mặn và thời gian không mặn.
Xét về nguồn vốn sinh kế, vốn con ngƣời có lực lƣợng lao động dồi dào (bình quân 4 ngƣời/hộ), trình độ học vấn của các thành viên hộ ở mức trung bình, đặc biệt là lực lƣợng trong độ tuổi lao động đã số đã học hết trung học. Về vốn xã hội, kết quả cho thấy tỷ lệ nông hộ tham gia các tổ chức là thấp. Về nguồn vốn tự nhiên cho thấy diện tích đất sản xuất bình quân trên hộ khá cao đối với mô hình trồng lúa, trồng lúa, đối với mô hình nuôi tôm công nghiệp diện tích đất thấp hơn các mô hình còn lại. Về vốn vật lý, kết quả nghiên cứu cho thấy phần lớn nông hộ đã trang bị đầy đủ các phƣơng tiện sản xuất và sinh hoạt. Về nguồn vốn tài chính thì các mô hình đều có các nguồn vốn dự phòng, tuy nhiên đối với mô hình nuôi tôm công nghiệp thƣờng chỉ dự phòng bằng tiền mặt, không có các nguồn vốn khác.
Xét về tính chống chịu, về tính chống chịu đề kháng, nhìn chung các mô hình sinh kế đều bị ảnh hƣởng nghiêm trọng trong đợt mặn lịch sử năm 2015 – 2016 tuy nhiên các nông hộ vẫn có thể tiếp tục canh tác. Về tính chống chịu thích nghi, đa số các mô hình sinh kế đều bị ảnh hƣởng nghiêm trọng bởi độ mặn cao và ảnh hƣởng do xâm nhập mặn kéo dài. Về tính chống chịu thay đổi, việc thích nghi với độ mặn đa số các nông hộ cho rằng không thể thích nghi nhƣng các nông hộ cho rằng vẫn có thể học cách để thích nghi với xâm nhập mặn.
Xử lý thống kê đa biến cho kết quả từ bộ số liệu phân tích hàm lƣợng của 15 khía cạnh vốn và tính chống chịu trong 174 mẫu khảo sát của các nông hộ tại khu vực ven biển tỉnh Bến Tre nhận thấy sự phân hóa tính chống chịu trong các nông hộ với nguồn sinh kế tại vùng ven biển phụ thuộc vào 6 thành phần chính đƣợc thu thập phía trên. Bao gồm các thành phần: Tính chống chiu, vốn học vấn, vốn lao động nông
nghiệp, phần trăm lao động trong nông hộ, việc thay đổi và học hỏi cách thích nghi xâm nhập mặn và vốn vật lý.
Qua khảo sát cả 4 mô hình sinh kế tại khu vực nghiên cứu là trồng lúa, trồng dừa, nuôi tôm công nghiệp và nuôi tôm lúa chỉ chú trọng một số nguồn vốn sinh kế nhất định. Trong tƣơng lai dễ gây ra mất cân bằng trong các nguồn vốn sinh kế bền vững.
Các mô hình sinh kế nên tăng cƣờng về nguồn vốn xã hội, tham gia các hội nhóm để có thêm sự hỗ trợ từ nguồn vốn tài chính, các thông tin từ các hội khuyến nông, hội nông nghiệp.
Đối với mô hình sinh kế nuôi tôm nên tăng cƣờng về vốn tài chính, vốn dự phòng từ chăn nuôi trâu bò dê là nguồn vốn dự phòng an toàn. Nuôi tôm công nghiệp là mô hình độc canh là một dạng rủi ro tài chính nếu bị ảnh hƣởng bởi xâm nhập mặn gây nên thất vụ sẽ có nguy cơ không thể canh tác vào mùa sau.
Đối với tính chống chịu của các mô hình sinh kế nhận thấy các nông hộ nhìn chung đều bị ảnh hƣởng bởi xâm nhập mặn, mô hình nuôi tôm công nghiệp là mô hình chịu ảnh hƣởng ít nhất từ xâm nhập mặn. Nên tăng cƣờng sản xuất đối với mô hình sinh kế này. Dù bị ảnh hƣởng nên các mô hình vẫn có thể tiếp tục canh tác vì vậy nên đƣa những biện pháp thích nghi xâm nhập mặn hợp lý đối với các mô hình để có thể tiếp tục canh tác.
5.2. Kiến nghị
Về học thuật, sử dụng khung sinh kế bền vững và phƣơng pháp đánh giá sức chống chịu chủ quan là cách tiếp cận khoa học và có ý nghĩa thực tiễn trong các nghiên cứu về sinh kế nông nghiệp. Nghiên cứu đề xuất lồng ghép hai khung phƣơng pháp này trong các nghiên cứu về sinh kế nông nghiệp trong bối cảnh rủi ro cao do biến đổi khí hậu và các hoạt động nhân sinh.
Về thiết kết khảo sát, thu thập số liệu và thống kê xử lý số liệu, nghiên cứu chƣa đƣợc thiết kế để thu thập số liệu một cách khách quan do điều kiện thực địa và lồng ghép dự án có sẵn; đồng thời, các phƣơng pháp thống kê đƣợc sử dụng đa phần là thống kê mô tả, chƣa đƣa ra đƣợc các nhận định có ý nghĩa thống kê. Nghiên cứu đề xuất cải thiện quy trình lấy mẫu và phân tích số liệu để đƣa những nhận định khoa học
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt
1. Bến Tre (2006). Quy hoạch bảo vệ môi trường tỉnh Bến Tre giai đoạn năm 2008 đến năm 2010 và định hướng đến năm 2020
2. Bùi Thị Minh Hà và cs (2009) Sử dụng Khung sinh kế bền vững để phân tích sinh kế của cộng đồng dân tộc xã Vân Lăng, huyện Đồng Hỷ, tỉnh Thái Nguyên.
3. Cục thống kê Bến Tre (2011). Niên giám thống kê 2010. NXB Thống kê
4. Lê Quốc Vĩ và cs (2020) Áp dụng khung sinh kế bền vững để đánh giá sinh kế cho người dân nông thôn huyện Tân Phước, tỉnh Tiền Giang.
5. Nguyễn Duy Cần (2005) Đánh giá thực trạng và phân tích các hệ thống canh tác trong vùng chuyển đổi cơ cấu sản xuất tỉnh Cà Mau: Phân tích khung sinh kế bền vững
6. Nguyễn Thanh Tƣờng (2013) Chọn giống lúa và kỹ thuật canh tác lúa cho mô hình lúa – tôm ở tỉnh Bạc Liêu.
7. Nguyễn Thị Cẩm Sứ (2012). Phân vùng sinh thái nông nghiệp và thành lập bản đồ đất đai theo kịch bản biến đổi khí hậu các huyện ven biển tỉnh Bến Tre.
8. Phạm Lê Thông (2012) Ảnh hưởng của trình độ học vấn
9. UBND Tỉnh Bến Tre (2010). Xây dựng kế hoạch hành động ứng phó với biến đổi khí hậu tỉnh bến tre trong khuôn khổ chương trình mục tiêu quốc gia
10. Viện khoa học thủy lợi miền Nam – SIWRR (2011)
Tài liệu Tiếng Anh
1. Adger, N. (2003). Social capital, collective action, and adaptation to climate change. Economic Geography, 79(4), 387–404
2. Amy Quandt (2018). Measuring livelihood resilience: The Household Livelihood Resilience Approach (HLRA)
3. Berkes, F., Colding, J., & Folke, C. (Eds.). (2003). Navigating social-ecological systems:building resilience for complexity and change. United Kingdom: Cambridge University Press
4. Chambers, R. and G. Conway (1992), Sustainable rural livelihoods: practical concepts for the 21st century (Sinh kế nông thôn bền vững: các khái niệm thực hành cho thế kỷ 21). IDS discussion paper, 296. Brighton
5. Chambers, Robert (1983), Rural development: Putting the last first, Longman Scientific & Technical, co-published in the United States with John Wiley & Sons, Inc., New York.
6. DFID (1999). Sustainable livelihoods guidance sheets, DFID 94 Victoria Street, London, SWIE 5JL. UK
7. E.M. de Andrade, H. A. Q. Palácio, I. H. Souza, R. A. De Oliveira Leão, and M. J Guerreiro (2008) "Land use effects in groundwater composition of an alluvial aquifer (TrussuRiver, Brazil) by multivariate techniques," Environmental Research, vol. 106, pp. 170-177.
8. Hanstad, Tim and Robin Nielsn and Jennifer Brown (2004), Land and
livelihoods: Making land rights real for India‟s rural poor, LSP working paper 12, Food and Agriculture Organization Livelihood Support Program.
9. Kien V. Nguyen and Helen James (2013) Measuring Household Resilience to Floods: a Case Study in the Vietnamese Mekong River Delta
10. Lindsey Jones & Thomas Taner (2017) „Subjective resilience‟: using perceptions to quantify househol resilience to climate extremes and disasters
11. Lindsey Jones & Thomas Tanner (2016) „Subjective resilience‟: using perceptions to quantify household resilience to climate extremes and disasters
12. Marschke, M. J., & Berkes, F. (2006). Exploring strategies that build livelihood resilience: A case from Cambodia Retrieved from: Ecology and Society, 11(1), 42
13. Mosberg, M., & Eriksen, S. H. (2015). Responding to climate variability and change in dryland Kenya: The role of illicit coping strategies in the politics of adaptation. Global Environmental Change, 35, 545–557.
14. Neefjes, Koos (2000), Environments and Livelihoods: Strategies for Sust in bility, Oxfam, Oxford.
15. Scoones, I (1998), Sustainable rural livelihoods: a frame work for analysis (Sinh kế nông thôn bền vững: khung phân tich). IDS working paper
16. Scoones, I (2009), Livelihoods perspectives and rural development (Sinh kế và phát triển nông thôn). Journal of Peasant Studies
17. Tanner, T., Lewis, D., Wrathall, D., Bronen, R., Cradock-Henry, N., Huq, S., et al. (2015). Livelihood resilience in the face of climate change. Nature Climate
18. Walker, B., & Salt, D. (2006). Resilience thinking: Sustaining ecosystems and people in a changing world. USA: Island Press.
PHỤ LỤC
XLSTAT 2018.1.49320 - Factor analysis - Start time: 12/21/2020 at 9:49:08 AM / Microsoft Excel 16.04266 End time: 12/21/2020 at 9:49:13 AM /
Observations/variables table: Workbook = ĐA BIẾN 21.12. L1.xlsx / Sheet = Sheet1 / Range = Sheet1!$H$1:$V$175 / 174 rows and 15 columns
Filtering / N first rows: Number of observations: 50 Correlation: Pearson (n)
Extraction method: Principal factor analysis Number of factors: Automatic
Initial communalities: Squared multiple correlations Stop conditions: Convergence = 0.0001 / Iterations = 50 Rotation: Varimax / Number of factors = 8
Summary statistics:
Variable ObservationsObs. with missing dataObs. without missing dataMinimum Maximum Mean Std. deviation
%LD 174 0 174 0.167 1.000 0.774 0.216 %LNONG 174 0 174 0.100 1.000 0.558 0.256 DIEM_HVCN 174 0 174 0.000 1.000 0.564 0.204 Diem_HVLDCN 174 0 174 0.000 1.000 0.532 0.207 Diem_HVLNCN 174 0 174 0.000 1.000 0.420 0.177 VỐN XÃ HỘI 174 0 174 0.000 1.000 0.287 0.309 D_LOAINHA 174 0 174 0.330 0.660 0.592 0.134 D_TIENNGHI 174 0 174 0.125 1.500 0.679 0.243 D_TNHAPNNGHIEP174 0 174 0.143 1.000 0.449 0.202 D_SKNNN 174 0 174 0.000 1.000 0.638 0.482 D_MAN1516 174 0 174 0.000 0.990 0.347 0.399 ĐIỂM_AH ĐỘ MẶN CAO174 0 174 0.000 0.990 0.256 0.374 ĐIỂM_AH TG MẶN KÉO DÀI174 0 174 0.000 0.990 0.237 0.361
ĐIỂM_THAY ĐỔI 174 0 174 0.000 0.990 0.457 0.381
ĐIỂM_ HỌC CÁCH THÍCH NGHI174 0 174 0.000 1.000 0.658 0.433
Correlation matrix (Pearson (n)):
Variables %LD %LNONG DIEM_HVCNDiem_HVLDCNDiem_HVLNCNVỐN XÃ HỘI D_LOAINHA