3.3. Phương pháp nghiên cứu
3.3.2. Phương pháp mô tả
Là phương pháp sử dụng các số liệu sẵn có trong quá khứ và số liệu hiện tại thể hiện thực trạng và tình hình của khu vực nghiên cứu. Từ đó, đề xuất chính sách để giải quyết tình hình lượng nước thải ô nhiễm và tìm các biện pháp để giảm thiểu ô nhiễm đối với môi trường.
3.3.3.Phương pháp tài sản nhân lực (Human capital method)
Phương pháp này dùng để ước lượng chi phí tổn hại về sức khỏe do ô nhiễm môi trường
Chi phí được ước lượng thông qua ảnh hưởng của ô nhiễm nước sông đến năng suất lao động của con người.
Ô nhiễm nguồn nước ảnh hưởng đến sức khỏe con người: làm giảm sức khỏe, năng suất lao động giảm, chi phí chữa bệnh, chi phí phòng ngừa và tỉ lệ tử vong cao.
Sử dụng chi phí cơ hội để đánh giá các chi phí này, thể hiện chi phí tăng thêm do ô nhiễm nguồn nước.
Tổng chi phí= (chi phí chữa bệnh trung bình/ người * số ngày bệnh * số người) + (tiền lương trung bình ngày/ người * tổng số ngày không lao động do bệnh) +(tiền lương trung bình ngày/ người * tổng số ngày thân nhân chăm sóc bệnh nhân)
3.3.4. Phương pháp giá hưởng thụ (Hedonic pricing method)
Phương pháp này sử dụng phân tích kinh tế lượng để ước lượng ảnh hưởng của chất lượng môi trường lên giá của một tài sản. Theo phương pháp HP các đặc tính của một loại hàng hóa được đánh giá dựa trên sự thỏa mãn mà nó tạo ra cho con người.
Phương pháp HP đánh giá một cách có hệ thống sự khác biệt về giá trị tài sản tại các khu vực khác nhau và đánh giá ảnh hưởng của chất lượng môi trường đối với sự khác biệt về giá trị tài sản đó.
Các bước thực hiện
Đo lường chất lượng môi trường ở công ty mía đường thông qua các chỉ tiêu như: BOD (nhu cầu ôxy sinh hóa), COD (nhu cầu ô xy hóa học), tổng chất rắn lơ lững TSS, nồng độ PH v.v. Những chỉ tiêu này dựa theo tiêu chuẩn Việt Nam về môi trường.
Xác định dạng hàm
Giá đất thường phụ thuộc vào các đặc tính có liên quan đến tài sản như tình trạng an ninh trật tự, diện tích đất, tình trạng giao thông, vị trí mảnh đất, khoảng cách đến các khu tiện nghi như chợ, trường học, bệnh viện v.v. Và đặc điểm chất lượng môi trường.
Y = f(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7) Trong đó:
Y : giá đất (triệu đồng/m2) X1: tình trạng an ninh trật tự X2: diện tích đất (m2)
X3: tình trạng giao thông
X4: khoảng cách đến công ty mía đường (m)
X5: khoảng cách đến các khu tiện nghi như chợ, trường học , bệnh viện v.v (km)
X6: độ rộng mặt tiền (m)
Theo lý thuyết kinh tế vi mô và kết hợp với thực tế, dạng hàm Cobb- Douglag là phù hợp với phương trình giá đất.
Y = eA X1α1X2α2X3 α3 X4 α4 X5α5 X6α6 X7α7
Ta chuyển thành hàm Ln để dễ ước lượng
Ln = A + α1LnX1 + α2 LnX2 + α3LnX3 + α4LnX4 + α5LnX5 + α6LnX6 + α7LnX7
Hệ số α4 của hàm hồi qui cho ta thấy sự biến đổi về giá đất khi khoảng cách đến công ty thay đổi (đặc điểm môi trường thay đổi). Đây là giá mà cá nhân trả để mua đất có chất lượng môi trường cao hơn.
Sử dụng kết quả ước lượng ta có thể xây dựng đường cầu cho việc cải thiện chất lượng nước. Phần diện tích dưới đường cầu là giá trị tổn hại đất đai do ô nhiễm.
Hàm số Cobb-Douglas
Cơ sở lựa chọn dạng hàm số Cobb-Douglas
Trước tiên phương pháp giá hưởng thụ dựa trên giả thuyết là trong số các yếu tố khác (vị trí, độ rộng mặt tiền, diện tích khuôn viên, khoảng cách đến các khu tiện nghi v.v) chất lượng môi trường nơi khảo sát sẽ quyết định giá đất tại đó. Từ đây ta có thể xem xét hàm số sau:
Giá đất= f(vị trí, diện tích, độ rộng mặt tiền, tình trạng giao thông, an ninh trật tự, khoảng cách đến các khu tiện nghi, môi trường). Nghĩa là giá đất là một hàm số của các biến đó. Căn cứ vào lý thuyết kinh tế vi mô kết hợp với thực tế, dạng hàm Cobb- Douglas được chọn là phù hợp nhất để thực hiện việc ước lượng phương trình giá đất.
Cơ sở lựa chọn và giải thích ý nghĩa của các biến giải thích
Việc lựa chọn các biến giải thích trong mô hình là hoàn toàn dựa vào thực tế, những nhân tố có mặt trong mô hình được coi là hiển nhiên có ảnh hưởng đến giá đất, còn tác động với mức độ như thế nào thì còn chưa biết. Và còn nhiều yếu tố liên quan đến giá đất nhưng không xuất hiện trong mô hình. Nghĩa là sự tác động đến giá đất được kỳ vọng là không đáng kể và mức độ tác động của chúng được hiểu là cộng gộp trong giá trị sai số ngẫu nhiên của phương trình. Đồng thời, nhiều giả định cũng được đặt ra nhằm giới hạn và cũng cố mức độ chính xác của kết quả đạt đuợc trong phạm vi nhất định. Đối với các biến đã được lựa chọn và đưa vào mô hình, ý nghĩa của chúng được giải thích như sau:
Biến X1: Là tình trạng an ninh trật tự. Biến này được hiểu là mức độ an toàn trong khu vực, nơi mà miếng đất được định vị tại đó. Tình trạng an ninh trật tự được chia làm 4 mức độ là rất tốt (4), khá tốt (3), trung bình (2), và không tốt (1). Sự ảnh hưởng của biến an ninh trật tự đến giá đất được hiểu là: nếu an ninh trật tự trong khu vực tốt thì giá đất sẽ cao, ngược lại nếu tình trạng an ninh không tốt thì giá đất sẽ giảm xuống. Điều này có nghĩa là giá đất sẽ tăng với mức độ tăng của biến an ninh trật tự, 2 biến này có quan hệ đồng biến. Kỳ vọng dấu (+).
Biến X2: Là diện tích khuôn viên. Diện tích bao giờ cũng ảnh hưởng đến giá đất. Thông thường người ta thường nghĩ diện tích khuôn viên (diện tích của mảnh đất) càng lớn thì giá đất sẽ càng tăng, tức là giá đất và diện tích có mối quan hệ đồng biến.
Nhưng đối tượng mà đề tài nghiên cứu là đất dùng để xây dựng nhà ở và cũng theo như nghiên cứu khác đã thực hiện về giá đất ở TP HCM thì diện tích chuẩn để xây dựng nhà ở là 80 m2 ( Nguyễn Vũ Yến Vi, 1999). Qua đây vấn đề muốn đề cập là khi diện tích đất tăng cao hơn diện tích chuẩn thì giá đất sẽ tăng theo xu hướng giảm dần.
Do đó đối với mảnh đất có diện tích quá lớn, người ta sẽ sẵn lòng trả cho mỗi m2 đất với giá thấp hơn giá cho mỗi m2 tăng lên của những mảnh đất nhỏ hơn diện tích chuẩn.
Biến X3: Là tình trạng giao thông. Đây cũng là một yếu tố được cho là ảnh hưởng đến giá đất rất nhiều. Thực tế khi mua một mảnh đất, người ta thường chú ý nhiều đến tình trạng giao thông, xem việc đi lại có thuận tiện không. Biến giải thích giao thông được chia làm 4 mức độ là rất thuận lợi (4), khá thuận lợi (3), trung bình (2), và bất lợi (1). Nếu mức độ của tình trạng giao thông càng tăng, nghĩa là giao thông càng tốt thì giá đất sẽ càng tăng, tức biến giao thông và giá đất có mối quan hệ đồng biến. Kỳ vọng dấu (+).
Biến X4: Khoảng cách đến công ty. Đơn vị tính là m. đây là biến dùng làm đại diện cho giá trị môi trường. Ta xét khoảng cách thẳng hàng từ mảnh đất đến cầu. Hằng ngày người dân sống gần công ty rất khó chịu vì mùi hôi và giá đất cũng vì đó mà giảm đi. Nghĩa là giá đất và mức độ ô nhiễm có quan hệ nghịch biến. Nghĩa là khi mức độ ô nhiễm càng cao thì giá đất sẽ giảm và ngược lại thì giá đất sẽ càng tăng. Từ đó suy ra là giữa khoảng cách đến công ty và mức độ ô nhiễm cũng có quan hệ nghịch biến. Tức là khoảng cách càng nhỏ thì mùi hôi càng nhiều, mức độ ô nhiễm càng cao.
là không bị ảnh hưởng bởi mùi hôi và khoảng cách nhỏ nhất là 5m và được xem là tác động tiêu cực đến giá đất. Mặt khác với mục đích là xây dựng đường cầu giá đất theo biến đại diện ô nhiễm nên biến nghịch đảo của khoảng cách được dùng để phù hợp với độ dốc xuống của đường cầu. Ta có thể suy ra rằng khi biến nghịch đảo của khoảng cách có giá trị 1/500 thì giá đất được xem là chịu tác động không đáng kể và nghịch đảo của khoảng cách có giá trị 1/5 thì giá đất được cho là có ảnh hưởng rất lớn và nó bị giảm đáng kể. Đến đây ta có thể kết luận rằng giữa biến nghịch đảo của khoảng cách và giá đất có mối quan hệ nghịch biến. Kỳ vọng dấu (-).
Biến X5: Là khoảng cách trung bình đến các khu tiện nghi. Đơn vị tính là km.
Các khu tiện nghi ở đây được hiểu là chợ, trường học, bệnh viện, khu vui chơi v.v. Đối với trường hợp nghiên cứu, ta không dùng riêng lẻ từng biến đại diện cho từng khu tiện nghi mà lấy khoảng cách trung bình của chúng. Việc tính giá trị trung bình được lấy trọng số tùy thuộc vào mức độ quan trọng của từng nhân tố. Trọng số được chọn dựa vào mức độ ưa thích của người được phỏng vấn, đồng thời có sự tham khảo ý kiến của chuyên gia. Trọng số đối với các thuộc tính chợ, trung tâm thương mại, bệnh viện, trường học, khu vui chơi và nơi làm việc lần lượt tương ứng là 0,15; 0,15; 0,25; 0,3;
0,05; 0,1. Khoảng cách trung bình được tính theo công thức trung bình có trọng số như sau:
Khoảng cách trung bình = 0,15* khoảng cách từ mảnh đất đến chợ + 0,15*
khoảng cách đến trung tâm thương mại + 0,25* khoảng cách đến bệnh viện + 0,3*
khoảng cách đến trường học + 0,05* khoảng cách đến khu vui chơi giải trí + 0,1*
khoảng cách đến nơi làm việc.
Nếu khoảng cách càng lớn thì giá đất sẽ càng giảm và ngược lại. Thường thì người ta thích nhà mình nằm gần những nơi này, tức là giữa biến khoảng cách trung bình và biến giá đất có mối quan hệ nghịch biến. Kỳ vọng dấu (-).
Biến X6: Là độ rộng mặt tiền, đơn vị tính là m. Đây là một trong số những yếu tố tác động rất lớn đến giá đất. Vì nó nói lên sự thuận tiện của việc đi lại, buôn bán hay giao thông dễ dàng. Thông thường khi mua đất người ta rất quan tâm đến yếu tố này.Ở đây ta hiểu rằng khi độ rộng mặt tiền tăng lên thì giá đất sẽ tăng lên, nghĩa là giữa chúng có mối quan hệ tỷ lệ thuận. Kỳ vọng dấu (+).
Biến X7: Là vị trí của mảnh đất. Vị trí của mảnh đất quyết định rất nhiều đến giá đất. Vị trí ở đây được hiểu là đất ở mặt tiền, hẻm cấp 1, hẻm cấp 2, hẻm cấp 3. Vị trí ở mặt tiền sẽ đi lại dễ dàng hơn, buôn bán cũng thuận lợi hơn. Đất ở vị trí mặt tiền được hiểu là đất nằm dọc đường đi chính, hẻm cấp 1 là lối rẻ đầu tiên tính từ đường đi chính, hẻm cấp 2 là lối rẻ từ hẻm cấp1 và hẻm cấp 3 là lối rẻ từ hẻm cấp 2. Các hẻm khác cũng được tính vào hẻm cấp 3. Hẻm cấp 1 nói chung là khá thuận lợi cho việc đi lại và vận chuyển, từ hẻm cấp 2 trở đi sẽ khó khăn hơn cho việc đi lại. Đa số người ta đều thích ở mặt tiền, tuy nhiên cũng có một số ít người thích ở trong hẻm và tất nhiên trường hợp này được xem là không đáng kể . Do vậy, giá đất sẽ tăng theo cấp độ gia tăng của biến vị trí, tức chúng có quan hệ đồng biến. Kỳ vọng dấu (+).
Ước lượng các tham số của mô hình kinh tế vi mô Kiểm định t
Kiểm định t với mục đích tìm hiểu mối quan hệ của các nhân tố ảnh hưởng đến cầu có thật sự đúng không.
Đặt giả thiết
H0: Bi=0 (tất cả các biến Xi không ảnh hưởng đến Y) H1: Bi#0 (tất cả các biến Xi có ảnh hưởng đến Y)
Tính toán các giá trị thống kê T α,n-k-1 (T tra bảng) và Tstat ứng với mức ý nghĩa α để kết luận.
Trong đó α là mức ý nghĩa, k là biến số độc lập và n là số mẫu quan sát.
Kết luận:
/Tstat/ < T tra bảng: chấp nhận H0, bác bỏ H1
/Tstat / > T tra bảng: chấp nhận H0, bác bỏ H1
Kiểm định F Đặt giả thiết
H0: Bi = 0 (tất cả các biến Xi đều không ảnh hưởng đến mô hình) H1: Bi # 0 (có ít nhất một Bi# 0)
Kết luận
F tính > F k-1,n-k, α => bác bỏ giả thiết H0
F tính < F k-1,n-k, α => chấp nhận giả thiết H0
Kiểm tra sự vi phạm giả thiết của mô hình Hiện tượng phương sai không đồng đều
Hiện tượng phương sai không đồng đều là hiện tượng phương sai sai số ứng với các giá trị của biến độc lập là khác nhau (phương sai không là hằng số).
Để kiểm tra hiện tượng này ta sử dụng kiểm định White Đặt giả thiết
H0: Không có hiện tượng phương sai không đồng đều H1: Có hiện tượng phương sai không đồng đều
Tính trị thống kê White Statistics Wstat = n*R2phụ ~ χ2 df= k,α Với k là số biến trong phương trình hồi qui nhân tạo.
Kết luận với mức ý nghĩa α cho trước, Wstat< χ2 df= k,α ⇒ có thể chấp nhận H0.
Như vậy mô hình không có hiện tượng phương sai không đồng đều.
Hiện tượng đa cộng tuyến
Là hiện tượng xảy ra khi tồn tại mối quan hệ hồi quy tuyến tính hoàn hảo.
Được kiểm định bằng các hàm hồi quy bổ sung có kiểm định F có ý nghĩa về mặt thống kê.