Xác định thiệt hại kinh tế do xâm nhập mặn

4.5.1. Thiệt hại về hệ sinh thái

Sự biến đổi khí hậu toàn cầu đã tác động xấu lên các hệ sinh thái, lên sự phát triển của các loài và lên cuộc sống của hàng tỷ người trên trái đất, trong đó có nhân dân Việt Nam mà điển hình nhất là tại Tp Hồ Chí Minh.

Trước năm 2000, Cần Giờ có hệ thống sông ngòi dày đặc, các con sông nước ngọt lớn như Lòng Tàu, Soài Rạp, Đồng Tranh, Gò Gia…là nguồn cung cấp nước ngọt cho toàn huyện. Ngoài nhiệm vụ chính là cung cấp nước sinh hoạt và tưới tiêu cho cây trồng của các hộ dân trong khu vực, chúng còn sở hữu một hệ sinh thái đa dạng chủng loại, một nguồn lợi thủy sản nước ngọt dồi dào. Năm 2005, khi mặn bắt đầu xâm nhập sâu hơn vào các vùng cửa sông, hệ sinh thái nước ngọt của hệ thống các con sông bị

thu hẹp dần làm mất nơi sinh sống và nơi sinh sống bị phân cách, nguồn thức ăn của nhiều loài động, thực vật cạn kiệt và dẫn tới quá trình cạnh tranh thức ăn trong quần thể. Nước biển càng tiến vào sâu hơn hòa chung nguồn nước ngọt của sông, làm cho chất lượng nước thay đổi theo đó các quần thểđộng, thực vật, thủy sinh vật nước ngọt cũng buộc phải thay đổi khả năng thích nghi để phù hợp với môi trường mới.

Và theo thống kê có nhiều loài động vật nước ngọt không thích nghi được với biến đổi môi trường buộc phải di cư đến nơi ở mới. Số lượng các loài đã bị suy giảm một cách rõ rệt, báo động của hệ sinh thái ở Cần Giờ là đã có 11 loài bò sát nằm trong sách đỏ của Việt Nam: Rắn cạp nong, kỳ đà nước, trăn đất, tắc kè, trăn gấm, rắn hổ

Bảng 4.8. Sự Biến Động Số Lượng Loài Trong HĐV Năm 2005 – 2009 ĐVT: Con Danh sách loài Năm 2005 Năm 2009 Cá nước ngọt 130 33 Bò sát 31 20 Chim nước 51 36 Lưỡng cư 23 16 Động vật thuỷ sinh 700 665 Nguồn: Phòng TNMT huyện Cần Giờ

Và trên các con sông, trữ lượng thủy sản nước ngọt đã cạn kiệt tới mức không còn khả năng khai thác. Theo lời chia sẻ của một người dân tại huyện Cần Giờ như

sau: “mấy năm trước tôm cá trong các sông còn khai thác được nhiều cũng đủ lo cho bữa cơm gia đình. Từ năm 2005 tới nay, khi mà sông bị nhiễm mặn tôm cá còn rất ít nên tôi đành phải bỏ nghềđánh bắt tại sông”.

Mặn xâm nhập sâu vào nội đồng làm cho đất đai cũng bị suy thoái, làm giảm bớt số các loài được nuôi trồng, đồng thời đã làm giảm nguồn gen trong nông nghiệp, lâm nghiệp và chăn nuôi. Nhiều cây trồng không còn thích hợp với vùng đất bị nhiễm mặn, mỗi năm bà con nông dân đều phải thay đổi cây trồng cho phù hợp với đất. Mặn ngấm sâu xuống mặt đất, chất dinh dưỡng trong đất bị rửa trôi không thể cung cấp đầy

đủ nguồn thức ăn cho các vi sinh vật dưới đất, khiến cho khả năng cải tạo đất của các vi sinh vật kém dần.

Khi xâm nhập mặn ngày càng sâu hơn vào nội đồng giết chết nhiều loài động và thực vật nước ngọt của hệ sinh thái quan trọng này và ảnh hưởng đến nguồn nước ngọt cho sinh hoạt và hệ thống trồng trọt của nhiều vùng. Đa dạng sinh học bị ảnh hưởng, làm mất cân bằng sinh thái, phá hủy hệđộng, thực vật nước ngọt và quần thể vi sinh vật dưới đất.

4.5.2. Thiệt hại về nước sinh hoạt

Cần Giờ là một huyện nằm ven biển thuộc thành phố Hồ Chí Minh đất đai và nguồn nước ởđây đều bị nhiễm mặn quanh năm. Tình trạng khan hiếm nước ngọt tại huyện ngày càng trở nên trầm trọng hơn. Vào mùa mưa đa số người dân dùng nước mưa để sử dụng cho mục đích sinh hoạt của mình nhưng khi bước sang mùa khô,

nguồn nước mưa dự trữ không thể cung cấp đủ, người dân phải mua nước từ nhà máy nước thành phốđể sử dụng. Do nhu cầu sử dụng nước sạch là cần thiết xong khả năng cung cấp nước sạch cho người dân toàn huyện còn rất hạn chế, chỉ đáp ứng các nhu cầu sinh hoạt hằng ngày với tiêu chuẩn bình quân khoảng 60 lít/người/ngày, tức là bằng 50% so với tiêu chuẩn sử dụng nước bình quân của thành phố, nhu cầu nước tại các lĩnh vực sản xuất công nghiệp, thủy sản, thương mại, du lịch của huyện còn gặp nhiều khó khăn. Trên địa bàn toàn huyện, cũng có nhiều hộ dân đã khoan giếng nhưng nguồn nước lấy lên đều không sử dụng được vì mạch nước ngầm cũng bị mặn xâm nhập nặng. Nhiều hộ gia đình ở cách xa trung tâm huyện nên không được cung cấp

đầy đủ nước đành phải mua từ các xà lan trở nước từ thành phố về với giá rất là cao có khi lên tới 50 ngàn đồng/m3. Người dân vùng ven biển lại phải chắt chiu từng can nước ngọt và điều đó trở nên quen thuộc đối với họ vì người dân nơi đây không có sự

lựa chọn nào khác.

Qua điều tra 60 hộ dân, khi bước vào mùa khô chỉ có 3 hộ dân sử dụng nước mưa còn lại 57 hộ dân phải mua nước sinh hoạt, tổng chi phí mua nước sinh hoạt là 41,863 triệu đồng/năm và đây cũng chính là tổng thiệt hại của 57 hộ dân. Để tính thiệt hại trên toàn huyện, trước tiên ta tính thiệt hại bình quân /hộ. Sau đó nhân với tổng số

hộ mua nước trên toàn huyện. Với 57 hộ có mua nước sinh hoạt, bình quân một hộ

thiệt hại là 0,734 triệu đồng/năm (41,863 triệu đồng/57 hộ). Theo số liệu thống kê của nhà máy nước Cần Giờ của công ty CP Đông Đoàn Nguyễn cho biết toàn huyện có 30.481 hộ dân phải mua nước từ nhà máy nước.

Ước tính tổng thiệt hại về chi phí mua nước sinh hoạt của toàn huyện khoảng 22,39 tỷđồng/năm (0,734 triệu đồng*30.481 hộ).

4.5.3. Thiệt hại về nông nghiệp

Từ trước đến nay, trồng lúa là nghề truyền thống và lâu đời nhất trên địa bàn huyện Cần Giờ. Cây lúa là cây trồng chính cung cấp lương thực và mang lại thu nhập chính cho người dân nơi đây. Sau năm 2005, mặn bắt đầu xâm nhập với mức độ ngày càng cao hơn, năng suất cây trồng vật nuôi trong vùng mỗi năm mỗi giảm. Lúa là cây

a) Phân tích những yếu tốảnh hưởng đến năng suất lúa

Tôi tiến hành xây dựng hàm sản xuất lúa với việc xem xét 6 yếu tố ảnh hưởng

đến năng suất lúa: Trình độ học vấn, lượng phân bón, công lao động, kinh nghiệm canh tác, số năm nhiễm mặn và lượng giống. Hàm sản xuất Cobb- Douglass được mô tả như dưới đây:

Y = e* X11 * X22 * X33 * X44 * X55 * X66 *e

(1)

Hàm Cobb - Douglass trên chuyển về dạng Log - Log với các yếu tố trên có dạng sau:

LnNS = +α1LnTDHV+α2LnPB+α3LnCONGLD+α4LnKN+α5LnNAMNM+

α6LnLGIONG + (2)

Kết quảước lượng các thông số của hàm sản xuất

Bảng 4.9. Kết QuảƯớc Lượng Các Thông Số Trong Hàm Sản Xuất Lúa

Biến số Hệ sốước lượng Trị số t P_value

LnTDHV 0,555** 2,072 0,0431 LnPB 0,550*** 2,903 0,0054 LnCONGLD 0,994*** 4,104 0,0001 LnKN 0,412*** 2,752 0,0081 LnNAMNM -0,426** -2,378 0,0210 LnLGIONG 0,00017 0,058 0,9533 Hằng số -1,462 -1,397 0,168

Nguồn tin: Kết quảước lượng Chú thích: *,**, *** là kí hiệu có ý nghĩa thống kê ứng với mức α = 10%, α = 5%, α = 1%

Từ kết quả trên ta thấy rằng trong mô hình có biến lượng giống có P_value = 0,9533 và T-stast = 0,058 nó là biến không có ý nghĩa.

Theo số liệu điều tra thực tế 60 hộ dân thì lượng giống không ảnh hưởng đến năng suất, những hộ gieo với lượng giống nhiều nhưng năng suất lúa lại không cao bằng những hộ có lượng giống gieo ít hơn bởi vì trồng lúa trên 1ha thì đã có lượng giống gieo theo đúng quy định nếu gieo nhiều hơn quy định mật độ sẽ dày và dẫn đến năng suất không cao. Bên cạnh đó năng suất lúa còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác chứ không phải là lượng giống, do đó ta có thể bỏ biến lượng giống ra khỏi mô hình

Ta xây dựng lại hàm sản xuất Cobb- Douglass với 5 biến còn lại đó là trình độ

học vấn, lượng phân bón, công lao động, kinh nghiệm và số năm nhiễm mặn như sau: Y = e* X11 * X22 * X33 * X44 * X55 *e

(1)

Hàm Cobb - Douglass trên chuyển về dạng Log - Log với các yếu tố trên có dạng sau:

LnNS = + α1LnTDHV +α2LnPB + α3LnCONGLD + α4LnKN +

α5LnNAMNM +  (2)

Mô hình ước lượng lại sau khi bỏ biến lượng giống:

Bảng 4.10. Kết QuảƯớc Lượng Các Thông Số Trong Hàm Sản Xuất Lúa

Biến số Hệ sốước lượng Trị số t P_value

LnTDHV 0,554** 2,091 0,0412 LnPB 0,551*** 2,963 0,0045 LnCONGLD 0,992*** 4,186 0,0001 LnKN 0,413*** 2,786 0,0073 LnNAMNM -0,428** -2,45 0,0176 Hằng số -1,448 -1,431 0,158

Nguồn tin: Kết quảước lượng Chú thích: *,**, *** là kí hiệu có ý nghĩa thống kê ứng với mức α = 10%, α = 5%, α = 1%

Hệ số xác định của mô hình R – squared = 0,75 Durbin-Watson stat = 1,726

F-statistic = 33,53

Prob(F-statistic) = 0,0000

Qua kết quả ước lượng, ta thấy rằng tất cả các biến trong mô hình đều có ý nghĩa và đúng như kỳ vọng ban đầu.

Tiếp đến xem mô hình có vi phạm các giả thiết hay không ta phải tiến hành kiểm định.

Kiểm định các giả thiết của mô hình

R2 = 0,75 cho thấy 75% mức độ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.

- Kiểm định Fisher: Khi đã xác định được mô hình thì phải kiểm tra xem mô hình

đã thực sự có ý nghĩa thống kê hay không, kiểm định F sẽ cho ta thấy điều này. Từ kết xuất Eview ta có F-staistic =33,53 và Pro(F-statistic) = 0,0000 < 0,05

=> Bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập theo mô hình hồi quy.

Hiện tượng đa cộng tuyến

Để kiểm tra xem hiện tượng này có tồn tại trong mô hình hay không ta sẽ chạy mô hình hồi quy phụ giữa các biến độc lập sau đó so sánh hệ số xác định của các mô hình hồi quy phụ (R2aux) với mô hình gốc. Nếu R2aux lớn hơn R2 của mô hình gốc thì ta kết luận có hiện tượng đa cộng tuyến. Và ngược lại thì sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 4.11. Hệ Số Xác Định R2aux Của Mô Hình Bổ Sung

Các biến Hệ số xác định (R2) Kết luận

LnNS 0,75 Mô hình gốc

LnTDHV 0,31 Không xảy ra đa cộng tuyến

LnPB 0,40 Không xảy ra đa cộng tuyến

LnCONGLD 0,45 Không xảy ra đa cộng tuyến

LnKN 0,21 Không xảy ra đa cộng tuyến

LnNAMNM 0,24 Không xảy ra đa cộng tuyến

Nguồn: Kết quảước lượng Như vậy dựa vào bảng 4.11 ta có thể kết luận rằng mô hình không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

Hiện tượng phương sai không đồng đều

Tiến hành kiểm định phương sai không đồng đều thông qua kiểm định White- test với 2 giả thiết sau:

H0: Không có hiện tượng phương sai không đồng đều H1: Có hiện tượng phương sai không đồng đều

Từ kết quả của mô hình hồi quy nhân tạo ở phụ lục 5 ta có kết quả sau: F-Statistic = 1,661, Probability = 0,086

Obs*R-squared = 27,605, Probability = 0,119

Với mức ý nghĩa α = 5% chưa đủ chứng cứ để bác bỏ giả thiết H0 (không có hiện tượng phương sai không đồng đều) vì P-value = 0,119> α = 5%. Vậy không xảy ra hiện tượng phương sai không đồng đều

Hiện tượng tự tương quan

Tự tương quan là hiện tượng mà một số hạng sai số của một mẫu quan sát cụ

thể nào đó của tổng thể, có quan hệ tuyến tính với một hay nhiều các số hạng sai số

của các mẫu quan sát khác trong tổng thể.

Đặt giả thuyết:

H0: ρ1 = 0 (Không có hiện tượng tự tương quan) H1: ρ1≠ 0 (Có hiện tượng tự tương quan)

Bằng phần mềm Eview ta thực hiện kiểm tra hiện tượng tương quan chuỗi bằng LM Breusch – Godfrey Test.

Từ bảng kết xuất mô hình tại phụ lục 6 ta thấy LM = Obs*R-squared = 1,129 Prob(Obs*R-squared = 1,129) = 0,287> α = 5%, nên ta chấp nhận H0, có nghĩa là không tồn tại tương quan chuỗi.

Giải thích kết quả mô hình

Hệ số R-squared hay còn gọi là hệ số xác định của mô hình là 0,75, điều này thể

hiện rằng 75% sự biến đổi của biến phụ thuộc năng suất được giải thích bởi các biến

độc lập trong mô hình.

Dấu của các thông số ước lượng trong mô hình đều phù hợp so với dấu đã kỳ

vọng ban đầu. Qua kết quả của kết xuất mô hình, tất cả các biến đều đúng với kỳ vọng dấu. Các biến đưa vào mô hình đều có ý nghĩa và chúng giải thích cho sự biến thiên của biến phụ thuộc là năng suất lúa trong đó:

Hệ sốα1= 0,554: Là hệ số co giãn của năng suất đối với trình độ học vấn, trong trường hợp các yếu tố khác trong mô hình không đổi khi học vấn tăng lên 1% sẽ làm tăng năng suất lúa lên 0,554%. Cụ thể khi mà trình độ học vấn tăng lên một cấp thì năng suất lúa tương ứng tăng theo 460 kg/ha.

tế đa số người dân cho rằng càng bón nhiều phân thì lúa cho năng suất càng cao. Cụ

thể trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, tăng lượng phân bón 1% sẽ làm năng suất lúa tăng 0,551%. Cụ thể khi tăng lượng phân lên 1 kg thì năng suất lúa sẽ

tăng tương ứng 1,7 kg/ha

Hệ số α3 = 0,99: Là hệ số co giãn của năng suất đối với công lao động. Với mức ý nghĩa 1% thì khi tăng 1% công chăm sóc năng suất sẽ tăng lên 0,99%, trong

điều kiện các yếu tố khác không thay đổi. Cụ thể khi tăng công lao động lên 1 ngày thì năng suất lúa sẽ tăng tương ứng 37,5 kg/ha. Điều này có thể lý giải như sau, trong sản xuất nông nghiệp công chăm sóc đóng vai trò quan trọng trong việc làm tăng hay giảm năng suất. Nếu sử dụng nhiều lao động vào chăm sóc như làm cỏ, bón phân,… sẽ làm cho năng suất tăng lên

Hệ sốα4 = 0,41: Là hệ số co giãn của năng suất đối với kinh nghiệm. Cụ thể, hệ

số ước lượng của biến này là 0,41, có nghĩa khi tăng 1% số năm kinh nghiệm và giữ

cho các yếu tố khác không đổi thì năng suất tăng 0,41%. Trong trường hợp cụ thể nếu kinh nghiệm tăng lên 1 năm thì năng suất lúa tương ứng sẽ tăng 46,12 kg/ha. Điều này cũng dễ hiểu vì những người có thâm niên trồng lúa thì họ có nhiều kinh nghiệm hơn trong việc xử lý sâu bệnh cũng như chăm sóc lúa tốt hơn, hạn chế những rủi ro trong trồng lúa và cho năng suất cao hơn.

Hệ số α5 = 0,42: Là hệ số co giãn của năng suất đối với năm nhiễm mặn. Khi tăng 1% số năm nhiễm mặn thì làm cho năng suất lúa sẽ giảm 0,42%. Tính trong trường hợp cụ thể, khi số năm nhiễm mặn tăng lên 1 năm thì năng suất lúa sẽ giảm 297,4 kg/ha.

b) Tổn hại về lúa do nhiễm mặn gây ra

Qua điều tra thực tế 60 hộ dân với tổng diện tích 83 ha trên địa bàn 02 xã Bình Khánh và An Thới Đông của huyện Cần Giờ cho thấy có 231,7 ha diện tích đất trồng lúa là đất nhiễm mặn.

Từ kết quả hồi quy bảng 4.10 ta có hàm ước lượng như sau

LnNS = - 1,448 + 0,554*Ln(TDHV) + 0,551*Ln(PB) + 0,992*Ln(CONGLD) + 0,413* Ln(KN) – 0,428*Ln(NAMNM) (*)

Trở lại với phương trình gốc dạng Cobb – Douglas, ta có phương trình (1) là: Y = e* X11 * X22 * X33 * X44 * X55 *e

Với các hệ số co giãn αi đã tìm được như ở phương trình (*), thế vào phương trình (1) ta được:

NS = e-1,448*TDHV0,554*PB0,551*CONGLD0,991*K N0,413*NAMNM-0,428

Tiến hành cố định các biến trình độ học vấn, phân bón, công lao động, kinh