Vùng Mùa mưa Mùa khô
I từ tháng 5 đến tháng 10 từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau II từ tháng 4 đến tháng 9 từ tháng 10 đến tháng 3 năm sau III từ tháng 4 đến tháng 9 từ tháng 10 đến tháng 3 năm sau IV5 từ tháng 5 đến tháng 10 hoặc từ tháng 8 đến tháng 1 năm sau từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau hoặc từ tháng 2 đến tháng 7 V từ tháng 8 đến tháng 12 từ tháng 1 đến tháng 7 VI từ tháng 4 đến tháng 11 từ tháng 12 đến tháng 3 năm sau VII từ tháng 5 đến tháng 11 từ tháng 12 đến tháng 4 năm sau
Nguồn: Tác giả tính tốn theo nguồn MARD và tổng hợp theo Đoàn Văn Điếm và đ.t.g (2008).
Quả vậy, theo Bảng 3.1 áp dụng cho dữ liệu khí hậu của 10 năm gần đây, cho thấy sự phân hóa lượng mưa theo mùa (Hình 3.1) có sự khác biệt hơn nhiều so với nhiệt độ (Hình 3.2). Bên cạnh, Hình 3.1 cho thấy lượng mưa cả hai mùa tăng dần đến vùng duyên hải Nam Trung Bộ với lượng mưa rất cao sau đó giảm dần đến vùng Nam Bộ. Hình 3.2 cho thấy nhiệt độ mùa mưa và mùa khơ phân hóa rõ rệt ở các vùng của miền Bắc và giảm dần vào Nam; ở miền Nam khơng có sự khác biệt nhiều giữa nhiệt độ 2 mùa, chỉ khoảng 0,5oC.
3 Việt Nam nằm trong vị trí tọa độ từ 102°10′ đến 109°21′ kinh độ đông; và 8°30′ đến 23°22′ vĩ độ Bắc, với nhiều loại địa hình: đồi núi trung du, đồng bằng, ven biển. Chính sự khác biệt về vĩ độ và sự khác biệt địa hình nên khí hậu có khuynh hướng khác biệt theo từng vùng. Bảy vùng khí hậu bao gồm Đồng Bằng và
Trung Du Bắc Bộ, Đông Bắc, Tây Bắc, Bắc Trung Bộ, Duyên hải Nam Trung Bộ, Tây Nguyên, Nam Bộ
tương ứng các ký hiệu vùng I, II, III, IV, V, VI, VII trong các Bảng và Hình liên quan các vùng khí hậu.
4 Đề tài chọn dữ liệu dài hạn (đáng ra là 30 năm trở lại chứ không phải 10 năm do hạn chế tiếp cận dữ liệu)
thay vì một năm cụ thể nhằm xác định nhiệt độ và lượng mưa thông thường tránh sự đột biến một năm cụ thể.
5 Tiểu vùng khí hậu từ Bắc Bắc trung bộ (Thanh Hóa, Nghệ An và Hà Tĩnh) mùa mưa từ tháng 5 tới tháng 10. Tiểu vùng từ Quảng Bình tới Hải Vân mùa mưa từ tháng 8 tới tháng 1 năm sau và mùa mưa chính là mùa
Theo khả năng tổng hợp các thông tin c mưa phân theo mùa khô và mùa m các dấu hiệu kỳ vọng cho mơ hình
3.1.2 Các yếu tố về loại
Theo dữ liệu đất của FAO nhóm đất xám, đất glây, đ đen, đất hữu cơ … (Phụ nhóm đất chính chiếm tỷ phổ biến các vùng gần bi đất nước, vị trí trồng lúa Trong 4 nhóm đất được s lợi cho sự phát triển cây tr
nâu đen được tìm thấy có tác
và nghiên cứu của Seo và Mendelsohn (2007). Theo thuộc nhóm đất phù sa, đất glây chưa xác định rõ xu h Bảng Nhóm Acrisols Gleysols Fluvisols Leptosols Arenosols Ferrasols Vertisols Luvisols Histosols Hình 3.1 Tổng lượng mư ………. của các vùng khí h Nguồn: Tác giả tính tốn 0 100 200 300 400 I II III IV mm/tháng vùng khí h mùa mưa
p các thơng tin của tác giả, xu hướng tác động c a phân theo mùa khô và mùa mưa đến TNTL vẫn chưa thể hiện rõ ràng
cho mơ hình định lượng ở phần sau.
ề loại đất
a FAO (2009), Việt Nam có khoảng 16 nhóm đấ lây, đất phù sa, đất tầng mỏng, đất cát, đất đỏ vàng,
ụ lục 5). Trong đề tài này, các biến loại đất đư ỷ lệ cao theo Bảng 3.2. Bên cạnh, tác giả chú tâm t n biển bởi vì ngồi tập trung ở 2 vùng đồng bằ ng lúa phân bố ở vùng dọc theo ven biển miền Trung.
c sử dụng trong nghiên cứu này, nhóm đất phù sa n cây trồng. Các nhóm đất khác như đất xám, đấ
y có tác động tích cực đến TNR trong nghiên c Seo và Mendelsohn (2007). Theo đó, tác giả kỳ v t phù sa, đất xám, đất cát có tác động tích cực đến TNTL
nh rõ xu hướng tác động.
ng 3.2 Số lượng mẫu nghiên cứu theo các nhóm đ
Nhóm đất chính Số lượng mẫu - đất xám 1901 - đất glây 1583 - đất phù sa 747 - đất tầng mỏng 131 - đất cát 112 - đất đỏ vàng - đất nứt nẻ - đất nâu đen - đất hữu cơ
ng mưa tháng theo mùa a các vùng khí hậu
Hình 3.2 Nhiệt độ trun
……..…mùa của các vùng khí h
tính tốn và vẽ theo nguồn dữ liệu của MARD (2001
V VI VII cả
nước
vùng khí hậu
ưa mùa khơ
0 5 10 15 20 25 30 I II III IV 0C/tháng vùng khí hậ mùa mưa
ng của nhiệt độ và lượng n rõ ràng để có thể đặt ra
ất chính, mà chủ yếu là vàng, đất nứt nẻ, đất nâu t đưa vào mơ hình là 3 chú tâm tới nhóm đất cát ằng rộng lớn ở hai đầu n Trung.
t phù sa được biết đến là có
ất cát, đất đỏ vàng, đất
ghiên cứu của Benhin (2008) vọng các đất trồng lúa n TNTL, ngoại trừ nhóm theo các nhóm đất ợ ẫu Tỷ lệ 1901 40,52 1583 33,75 747 15,92 131 2,79 112 2,39 73 1,56 64 1,36 61 1,3 19 0,41 trung bình tháng theo a các vùng khí hậu a MARD (2001-2010) V VI VII cả nước vùng khí hậu mùa khơ
3.1.3 Các yếu tố liên quan đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ
Giống như các nghiên cứu trước, các đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ thường được xét đến là tuổi, giới tính, trình độ giáo dục của chủ hộ, số người trong hộ. Trong đó, trình độ giáo dục là yếu tố đáng quan tâm bởi qua các cuộc điều tra cho thấy nông dân nghỉ học trung bình khoảng lớp 6, lớp 7 trong hệ 12 năm. Trình độ giáo dục thấp có thể làm hạn chế nông hộ trong khả năng tiếp cận thơng tin, và thích ứng trước sự thay đổi và áp dụng những kỹ thuật canh tác mới, hiệu quả hơn. Một yếu tố cũng không kém phần lưu ý là yếu tố dân tộc. Hộ dân tộc thiểu số phần đơng rất khó khăn trong giảm nghèo (Ngân hàng phát triển châu Á, 2006 trích từ Yu và đ.t.g, 2010). Kết quả nghiên cứu của họ đã cho thấy năng suất trồng lúa của hộ dân tộc thiểu số kém sinh lợi hơn so với hộ dân tộc Kinh.
Các đặc điểm liên quan hoạt động trồng lúa như hình thức tưới tiêu, diện tích gieo trồng, số vụ, loại đất canh tác là các yếu tố rất quan trọng tác động đến TNTL. Hình thức tưới tiêu là yếu tố chính được tìm thấy trong nhiều nghiên cứu trước. Việc sử dụng hệ thống tưới tiêu để chủ động nước được xem như là công nghệ trồng lúa tiên tiến góp phần thành cơng vào cuộc “cách mạng xanh” trong nơng nghiệp. Nhờ đó, diện tích gieo trồng tăng lên, tăng số vụ lên 2 - 3 vụ trong năm, tăng sản lượng cũng như bù vào diện tích trồng lúa bị mất đi do chuyển đổi mục đích sử dụng đất hiện nay. Phụ lục 6 cho thấy thời gian cây lúa trên ruộng dường như lắp kín trong năm, đặc biệt những nơi 3 vụ. Về vấn đề số vụ, Tô Văn Trường (2009) đề cập nhiều vùng lúa tập trung sản xuất lương thực như ĐBSCL luân canh 3 vụ lúa quanh năm, không cắt được mầm mống dịch bệnh làm giảm năng suất. Hơn nữa, 3 vụ có thể làm ảnh với khả năng phục hồi của đất nông nghiệp về mặt lâu dài (Nguyễn Bảo Vệ, 2009). Vậy nếu không trồng lúa vụ 3 nên trồng xen canh cây khác hay để đất trống. Liệu chăng đa dạng hóa cây trồng hay độc canh cây lúa sẽ tốt hơn. Yu và đ.t.g (2010) cho thấy nếu xét trên phạm vi quốc gia thì đất chun trồng lúa có tác động tích cực đến năng suất lúa, tuy nhiên ở các vùng khác nhau thì kiểu tác động khác nhau.
Quy cho cùng các yếu tố liên quan thị trường và thị trường đầu ra cho lúa gạo là rất quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến TNTL. Đó là khoảng cách thị trường có ảnh hưởng đến TNTL như thế nào, lúa gạo có được bán hay khơng, bán lúa gạo cho ai đạt hiệu quả kinh tế hơn. Kurukulasuriya và Ajwad (2004) nghiên cứu các nông trại quy mô nhỏ ở Srilanka cho thấy nông sản được bán cho tư thương có lợi nhuận cao nhất, sau đó là chợ ở đô thị và chợ ở địa phương. Trong đề tài này, tác giả cũng cho rằng lúa gạo bán ra ngồi có thể mang lại
lợi ích kinh tế cao hơn so với việc giữ lại (không bán: chiếm 39% trong mẫu nghiên cứu) 6
và nếu bán thì bán sỉ cho tư thương và bán lẻ cho tiêu dùng có thể mang lại lợi ích kinh tế cao hơn so với bán cho các đối tượng khác (chiếm chưa đến 1% trong mẫu nghiên cứu bao gồm doanh nghiệp nhà nước, doanh nghiệp ngoài nhà nước và khác).
Ngoài ra, trong bối cảnh phát triển kinh tế nông thôn hiện nay, các yếu tố như việc làm phi nông nghiệp, tín dụng, hệ thống khuyến nông được quan tâm rất nhiều. Nếu hộ tiếp cận được các yếu tố này thì năng suất cây trồng cũng như TNTL của họ kỳ vọng sẽ tăng lên. Cuối cùng, do hạn chế tiếp cận thông tin, do chưa đủ dữ liệu nghiên cứu nên việc xét thiếu các yếu tố có ảnh hưởng TNTL là khơng tránh khỏi hoặc dùng biến thay thế. Ví dụ: tổng diện tích gieo trồng trong năm có thể thay thế cho biến số vụ lúa trong năm bởi dữ liệu chưa phân tách rõ các vụ. Wang và đ.t.g (2008) đã sử dụng biến diện tích được logarit nhằm nghiên cứu việc kiểm sốt đất giao cho nơng hộ. Kết quả cho thấy diện tích tỷ lệ nghịch với TNR (kết quả cũng tương tự nếu sử dụng dạng bậc hai). Ngồi ra, các thơng tin về xã không đầy đủ là một hạn chế về dữ liệu7.
Qua các phân tích trên, khung phân tích đánh giá tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến TNTL ở Việt Nam được minh họa ở Hình 3.3.
6 Đối với hộ khơng bán thì giá để tính thu nhập áp dụng theo giá bình qn năm tại thị trường địa phương.
7 Liên quan về các thông tin đặc điểm của xã, bộ dữ liệu cung cấp thông tin của 1755 xã trong số 1976 xã mà có mẫu nghiên cứu.
Hình 3.3 Các yếu tố ảnh hưởng TNTL
3.2 Mơ hình ước lượng, chiến lược ước lượng và dữ liệu nghiên cứu 3.2.1 Mơ hình ước lượng 3.2.1 Mơ hình ước lượng
Dưới đây các biến độc lập từ phương trình (3.1) được mơ tả dưới bảng sau
Bảng 3.3 Các biến giải thích sử dụng trong mơ hình
Stt Kí hiệu Định nghĩa Đơn vị tính Dấu kỳ
vọng
1 TeRa Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa mưa o
C/tháng +/-
2 TeRaSq Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa mưa bình
phương (
o
C/tháng)2 +/-
3 TeDr Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa khô o
C/tháng +/-
4 TeDrSq Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa khơ bình
phương (
oC/tháng)2 +/-
5 RaRa Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa mưa mm/tháng +/- 6 RaRaSq Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa khơ
bình phương (mm/tháng)2 +/- 7 RaDr Tổng lượng mưa tháng trung bình của các tháng mùa khơ mm/tháng +/- 8 RaDrSq Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa khơ
bình phương (mm/tháng)2 +/-
9 SAc Nhóm đất xám +
10 SGl Nhóm đất glây +/-
11 SFl Nhóm đất phù sa +
12 SAr Nhóm đất cát +
13 Age Tuổi của chủ hộ năm +
14 Sex Giới tính của chủ hộ (1: Nam; 0: Nữ) + 15 Edu Trình độ giáo dục chủ hộ từ khơng đi học đến lớp 12 lớp + 16 Ethn Dân tộc (1: người dân tộc; 0: người kinh) - 17 HoSi Số lượng người trong hộ người + 18 Rice Hình thức canh tác (1: độc canh; 0: đa canh) + 19 Irr Hình thức tưới tiêu (1: tưới tiêu chủ động; 0: tưới tiêu bị
động) +
20 Area Tổng diện tích trồng lúa gồm các vụ trong năm ha/năm +/- 21 MiMa Bán sỉ cho tư thương + 22 ReTa Bán lẻ cho tiêu dùng + 23 NoFa Có sản xuất kinh doanh hoặc việc làm phi nơng nghiệp (1:
có; 0: khơng có) +
24 Cred Tiếp cận tín dụng (1: cịn nợ; 0: khơng cịn nợ) +
Theo khung phân tích Hình 3.3 và cơng thức (2.3), mơ hình ước lượng được triển khai như sau:
PLE = b0 + [(b1 TeRa + b2 TeRaSq) + (b3 TeDr + b4 TeDrSq) + (b5RaRa + b6 RaRaSq) + (b7 RaDr + b8 RaDrSq)] + [b9 SAc + b10 SGl + b11 SFl + b12 SAr] + [b13 Age + b14 Sex + b15 Educ + Ethn b16 + b17 HoSi + b18 Rice + b19 Irri + b20 Area + b21 MiMa +
b22 ReTa + b23 NoFa + + b24 Cred b25 Exte] + u (3.1)
u: là phần dư của mơ hình
PLE là biến phụ thuộc thể hiện TNR từ trồng lúa của nông hộ mà dưới đây gọi TNTL, đơn vị tính triệu đồng/ha.
3.2.2 Chiến lược ước lượng mơ hình
Đề tài sử dụng phương trình (3.1) để đo lường mối quan hệ giữa các yếu tố khí hậu hiện nay và TNTL. Sau đó, chúng ta thay thế các yếu tố khí hậu hiện tại với các yếu tố khí hậu được dự báo để lượng hóa mức độ tác động kinh tế của BĐKH đến TNTL.
Với dữ liệu chéo, phương pháp hồi quy thông thường (OLS) có thể gặp các vấn đề như phương sai thay đổi, đa cộng tuyến, ảnh hưởng của giá trị ngoại lai và tự tương quan. Điều này làm thiên lệch kết quả ước lượng. Nhằm hạn chế các vấn đề trên, một số nghiên cứu trước (Benhin, 2008 và Mano và Nhemachena, 2007) đã sử dụng phương pháp hồi quy phân vị. Phân vị được hiểu là giá trị trong mẫu có tính đến thứ vị trong mẫu sau khi được sắp xếp, một giá trị thường hay dùng trong phân vị là trung vị. Giá trị ngoại lai thường làm thay đổi giá trị trung bình của mẫu trong khi trung vị thì có thể khơng thay đổi trong mẫu. Các tác giả này cho rằng mục đích của hồi quy phân vị là ước lượng giá trị trung vị của biến phụ thuộc thay vì ước lượng về giá trị trung bình của biến phụ thuộc trong hồi quy OLS, loại bỏ vấn đề của giá trị ngoại lai và làm hạn chế thiên lệch ước lượng; do đó khắc phục vấn đề phương sai thay đổi trong hồi quy OLS8. Benhin (2008) đề cập rằng đa cộng tuyến do sự có mặt q nhiều biến giải thích trong mơ hình và nói chung vấn đề này khơng hồn tồn triệt tiêu.
Trong phần mềm phân tích Stata 11, lệnh cho hồi quy phân vị là qreg. Khả năng giải thích của hồi quy phân vị là Pseudo R2 thay cho R2 trong hồi quy OLS. Mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy sẽ dựa theo kiểm định t hoặc Pvalue có sẵn trong bảng kết quả hồi quy. Theo kinh nghiệm, giá trị tuyệt đối của t không nhỏ hơn 2 hoặc Pvalue không lớn hơn 10% thì hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê.
3.2.3 Dữ liệu nghiên cứu
Đề tài sử dụng các dữ liệu như sau:
Bộ dữ liệu điều tra mức sống hộ gia đình Việt Nam năm 2008 (VHLSS 2008) được thực hiện bởi GSO. Đây là dữ liệu nền tảng để xác định 4691 mẫu nghiên cứu cho đề tài. Mẫu nghiên cứu bao gồm các hộ trồng lúa trong 12 tháng qua tính từ thời điểm điều tra dựa theo các dịng thơng tin về lúa: lúa tẻ cả năm9, lúa nếp cả năm, lúa đặc sản. Các thông tin kèm
8 Để khắc phục phương sai thay đổi, một số nghiên cứu trước sử dụng hồi quy OLS có Robust.
9 Tổng cộng của 4 loại: lúa tẻ Đông Xuân, lúa tẻ Hè Thu, lúa tẻ Thu Đông, lúa tẻ nương rẫy. Các thơng tin này có thể khơng phân tách được nếu trường hợp nông hộ không thể nhớ rõ từng loại.
theo mẫu nghiên cứu bao gồm thông tin thu nhập hộ trồng lúa, đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ, của chủ hộ, của xã.
Dữ liệu khí hậu dựa theo nguồn của IMHEN trên trang điện tử của MARD, bao gồm nhiệt
độ trung bình tháng và tổng lượng mưa tháng trong giai đoạn 2001-2010 của 120 trạm khí tượng của 57 tỉnh thành cả nước10.