CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5. Tác động của thuốc BVTV đến sức khỏe của người tiếp xúc và chi phí sức khỏe
3.5.1. Xác định biến số hàm chi phí sức khỏe
Việc tiếp xúc với thuốc BVTV có thể gây ra một số vấn đề về sức khỏe của con người. Qiao và cộng sự (2012) cho thấy những nông dân tiếp xúc với thuốc BVTV thường gặp các triệu chứng đau đầu, buồn nôn và ngứa da, và các tác động khác đến hệ thần kinh, thận và gan. Elahi và cộng sự (2019) chỉ ra nông dân tiếp xúc thuốc BVTV bị kích ứng da và mắt, ho, chóng mặt, buồn nôn và tiêu chảy với các tỷ lệ tương ứng là 33%, 41,7%, 38%, 30,5%, 27,5% và 12% trên tổng số nông dân được điều tra. Tại Việt Nam, nông dân tiếp xúc với thuốc BVTV thường gặp các bệnh về hệ hô hấp và hệ tuần hoàn (Phan Bích Ngân và Đinh Xuân Thắng, 2006); các biểu hiện như hoa mắt, chóng mặt, mệt mỏi, đau đầu (Nguyễn Tuấn Khanh, 2010), và các bệnh về mắt, mũi họng, cơ xương khớp, và thần kinh (Trần Đình Thắng, 2012). Tỷ lệ có biểu hiện các triệu chứng hoa mắt, chóng mặt là cao nhất chiếm tỷ lệ 78,4% trên tổng số nông dân được điều tra, mệt mỏi chiếm 77,9% và đau đầu chiếm 73,1% (Nguyễn Tuấn Khanh, 2010).
Trần Đình Thắng và cộng sự (2012) chỉ ra các bệnh về mắt, mũi họng, cơ xương
khớp, thần kinh chiếm tỷ lệ lần lượt là 84,8%, 86,9%, 63,7% và 51,1% trên tổng số nông dân được điều tra.
Phân tích ảnh hưởng của thuốc BVTV đến sức khỏe của người tiếp xúc với thuốc BVTV thông qua cách tiếp cận về chi phí sức khỏe được sử dụng phổ biến ở nhiều nghiên cứu như Dung (2007), Okello & Swinton (2011), Qiao và cộng sự (2012) và Atreya và cộng sự (2012). Các mô hình phân tích hàm chi phí sức khỏe trong các nghiên cứu này đều đưa ra tác động có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập là lượng thuốc BVTV nông dân tiếp xúc sử dụng và biến phụ thuộc là chi phí sức khỏe gồm chi phí gián tiếp và chi phí trực tiếp. Việc xây dựng biến thuốc BVTV phân chia các loại thuốc theo độ độc (Dung, 2007; Quiao và cộng sự, 2012) hoặc chia thành thuốc trừ sâu, thuốc trừ nấm bệnh (Atreya và cộng sự, 2012) cho thấy được mức độ ảnh hưởng của từng loại thuốc đến chi phí sức khỏe. Ngoài lượng thuốc BVTV tiếp xúc, tần suất tiếp xúc cũng được chứng minh là có ảnh hưởng đến chi phí sức khỏe (Atreya và cộng sự, 2012).
Các biện pháp bảo vệ mà nông dân thực hiện khi tiếp xúc với thuốc BVTV cũng có tác động đến chi phí sức khỏe. Dasgupta và cộng sự (2007) và Elahi và cộng sự (2019) chỉ ra những tác động tiêu cực đến sức khỏe của việc tiếp xúc thuốc BVTV được giảm nếu nông dân thực hiện các biện pháp bảo vệ như mặc quần áo bảo hộ, đeo kính bảo hộ, mang khẩu trang, găng tay chống hóa chất và ủng trong quá trình phun thuốc. Trần Đình Thắng và cộng sự (2012) cho thấy việc sử dụng bảo hộ lao động có thể giảm bớt ảnh hưởng của việc tiếp xúc thuốc BVTV tới sức khỏe, cụ thể là nồng độ cholinesterase trong huyết thanh nông dân.
Bên cạnh đó, các đặc điểm cá nhân của người tiếp xúc với thuốc BVTV như tuổi, có hút thuốc hay uống rượu hay không cũng ảnh hưởng tới chi phí sức khỏe. Dung (2007) và Okello & Swinton (2011) tìm thấy bằng chứng khi người nông dân có uống rượu bia sẽ làm cho chi phí sức khỏe tăng lên. Tuy nhiên các nghiên cứu này chỉ xét biến việc hút thuốc và uống rượu bia ở dạng biến giả có hay không có mà không lượng hóa mức độ vào mô hình lượng rượu, bia và lượng
thuốc hút cụ thể. Ngoài ra việc tham gia IPM cũng có ảnh hưởng đến chi phí sức khỏe của người tiếp xúc. Dung (2007) cho thấy những người tham gia IPM có chi phí sức khỏe thấp hơn so với những người không tham gia IPM, tuy nhiên Atreya và cộng sự (2012) lại cho thấy biến IPM không có ý nghĩa thống kê.
Như vậy, những yếu tố có ảnh hưởng đến chi phí sức khỏe bao gồm:
Lượng thuốc BVTV được sử dụng, diện tích canh tác, số vụ canh tác, các biện pháp bảo vệ, đặc điểm cá nhân của người tiếp xúc, có tham gia IPM hay không.
Những yếu tố này sẽ được tác giả đưa vào mô hình hồi quy để phân tích.
3.5.2. Mô hình phân tích tác động của thuốc bảo vệ thực vật đến chi phí sức khỏe
Mô hình chi phí sức khỏe được xây dựng trên tiếp cận của Dung (2007).
Tuy nhiên, khác với Dung (2007), nghiên cứu sử dụng hồi quy Tobit chứ không phải phương pháp OLS. Trong nghiên cứu này biến phụ thuộc là chi phí sức khỏe (CPSK) bao gồm chi phí trực tiếp và gián tiếp và biến độc lập là thuốc BVTV và các biến kiểm soát khác. CPSK được đo lường đối với những bệnh có liên quan đến thuốc BVTV. Bên cạnh đó, nghiên cứu của Dung (2007) phân chia thuốc BVTV theo độ độc, còn nghiên cứu này phân chia thuốc BVTV thành ba nhóm thuốc thuốc sâu, thuốc bệnh và thuốc khác. Ngoài lượng thuốc BVTV sử dụng, biến diện tích đại diện cho quy mô và biến vụ thể hiện tần suất sử dụng thuốc BVTV của hộ gia đình cũng được đưa vào phân tích. Mô hình chi phí sức khỏe trong nghiên cứu này cũng đưa vào xem xét tính hiệu quả của các biện pháp bảo hộ trong quá trình tiếp xúc sử dụng thuốc BVTV của nông dân. Bên cạnh đó, theo kết quả nghiên cứu của Nguyễn Hữu Dũng (2007) cho thấy hút thuốc lá và uống rượu bia cũng có ảnh hưởng đến chi phí sức khỏe nên nghiên cứu này cũng đưa ba biến này vào để phân tích.Trên cơ sở những biến số được xác định như trình bày trong Mục 3.5.1, mô hình hồi quy được viết như sau:
HCO = β0 + β1PES + β2ARE + β3NUM + β4SMO + β5DRI1 + β6DRI2+
β7AGE + β8IPM + β9PRO + β10REG (3.9) Cách đo lường cũng như đơn vị tính của các biến số trong mô hình chi phí sức khỏe (phương trình 3.9) được thể hiện trong Bảng 3.5. Theo đó, lượng thuốc BVTV được tính trên cơ sở gam hoạt chất của ba loại thuốc: thuốc sâu, thuốc bệnh và thuốc khác. Diện tích canh tác được đo theo số ha mà hộ gia đình đó sở hữu và thuê để canh tác lúa, biến số vụ là biến dummy nhận giá trị bằng 1 nếu canh tác cả 3 vụ, nhận giá trị 0 nếu canh tác hai vụ. Các biến hút thuốc, uống rượu, biện pháp bảo vệ đều được đưa vào mô hình bằng con số định lượng.
Bảng 3.7 Các biến số mô hình chi phí sức khỏe Biến số Ký hiệu Đơn vị tính Dấu kỳ
vọng
Nguồn Biến phụ thuộc
Chi phí sức khỏe HCO Ngàn đồng/năm Biến độc lập
Thuốc sâu PES1 Gam a.i/ha/vụ (+) Atreya và cộng sự (2012) Thuốc bệnh PES2 Gam a.i/ha/vụ (+) Atreya và cộng sự (2012) Thuôc khác PES3 Gam a.i/ha/vụ (+) Atreya và cộng sự (2012)
Diện tích canh tác ARE ha (+)
Số vụ NUM 1: 3 vụ; 0: 2 vụ
(+)
Hút thuốc SMO Điếu/ngày (+) Okello và Swinton (2011) Quiao và cộng sự (2012) Uống rượu DRI1 ml/tuần (+) Okello và Swinton (2011)
Quiao và cộng sự (2012) Uống bia DRI2 ml/tuần (+) Okello và Swinton (2011)
Quiao và cộng sự (2012)
Tuổi AGE Năm (+) Atreya và cộng sự (2012)
Quiao và cộng sự (2012)
Áp dụng IPM IPM 1: áp dụng
IPM (-) Nguyễn Hữu Dũng (2007)
Atreya và cộng sự (2012) Biện pháp bảo vệ PRO Số biện pháp
áp dụng
(-) Okello và Swinton (2011) Athukorala và cộng sự (2012)
Khu vực REG Biến giả các tỉnh
Nguyễn Hữu Dũng (2007) Quiao và cộng sự (2012) Nguồn: Tổng hợp từ các nghiên cứu trước Biến chi phí sức khỏe được đo lường bằng tổng chi phí cá nhân phải chi trả trong một năm đối với các bệnh có liên quan đến thuốc BVTV được báo cáo trong các nghiên cứu của Alavanja and Bonner (2012), Trần Đình Thắng và cộng sự (2012) Nguyễn Tuấn Khanh (2010), Swan và cộng sự (2003). Chi phí sức khỏe gồm chi phí trực tiếp và chi phí gián tiếp về chi phí cơ hội của việc nằm bệnh viện. Chi phí cơ hội của việc nằm bệnh viện được tính cho người bệnh và người chăm sóc bệnh bằng số ngày nằm viện nhân với tiền công trung bình một ngày của cá nhân, cụ thể như Phương trình 3.8. Biến khu vực đưa vào phân tích hai tỉnh là An Giang và Kiên Giang, tỉnh tham chiếu là Vĩnh Long.
HCO = Tổng tiền thuốc + Tiền khám + Số ngày năm viện x tiền công bình quân 1 ngày của người bệnh + Số ngày có người chăm sóc x Tiền công bình quân 1 ngày của người chăm sóc + Chi phí đi lại của cả người bệnh và người chăm sóc.
(3.10)
Các nghiên cứu về tác động của thuốc BVTV đến CPSK chủ yếu sử dụng phương pháp hồi quy bình phương bé nhất (OLS) (Pingali và cộng sự, 1994;
Okello & Swinton, 2011; Atreya và cộng sự, 2012; Quiao và cộng sự, 2012, Dung, 2007), hoặc mô hình hồi quy Tobit (Athukorala và cộng sự, 2012) để ước lượng phù hợp với đặc điểm biến phụ thuộc có giá trị liên tục. Ở nghiên cứu này, biến phụ thuộc là CPSK của nông dân tiếp xúc thuốc BVTV có thể bằng không nếu nông dân đó không phát sinh CPSK trong giai đoạn khảo sát; nghĩa là dữ liệu
CPSK bị chặn ở giá trị 0. Phương pháp ước lượng OLS có thể cho kết quả sai lệch; trong trường hợp này, sử dụng mô hình hồi quy Tobit để ước lượng sẽ hợp lý hơn. Mô hình Tobit được áp dụng khi biến phụ thuộc bị kiểm duyệt ở một giá trị cận dưới hoặc cận trên và các quan sát có các giá trị này chiếm một tỉ lệ đáng kể trong mẫu (Tobin, 1958). Trong nghiên cứu về chi phí sức khỏe, biến phụ thuộc là chi phí sức khỏe bị chặn bởi 0, do đó sử dụng mô hình Tobit sẽ cho kết quả đáng tin cậy hơn (Dutta và cộng sự, 2007).
Trường hợp biến phụ thuộc có 1 giới hạn
Mô hình hồi quy Tobit khi dữ liệu bị kiểm duyệt một chiều cụ thể như sau:
(3.10) với, HCO=
Trong đó:
− HCO: mức giá sẵn lòng trả
− Xki: biến độc lập k tác động đến HCO ở quan sát i
− : phần dư,
− : hệ số ước lượng
− K: tổng số biến độc lập
− i: số quan sát
Phương trình (3.10) được ước lượng bằng phương pháp ML (Maximum loglikehood). Phương trình ước lượng cụ thể của (3.10) sử dụng phương pháp ước lượng ML như sau:
(3.11)
Trong đó:
− : sai số chuẩn của phần dư,
− : hàm mật độ xác suất của phân phối chuẩn chuẩn hóa
− : hàm phân phối tích lũy của phân phối chuẩn chuẩn hóa
Tác động biên của biến độc lập Xk lên biến phụ thuộc HCO được tính như sau:
(3.12)
với và ) chi tiết ở (2.6).