IV. Phương pháp lựa chọn địa điểm xây dựng mô hình nuôi tôm nước lợ
4.2. Phương pháp đánh giá có sự tham gia trong điều tra khảo sát thực địa và tham vấn
tham vấn cộng đồng
- Áp dụng phương pháp đánh giá có sự tham gia trong điều tra khảo sát thực địa và tham vấn (cán bộ địa phương và cộng đồng) để thu thập thông tin định tính và định lượng về các địa điểm dự kiến đưa vào lựa chọn xây dựng mô hình tại tỉnh Thanh Hóa và tỉnh Hà Tĩnh.
- Phân tích SWOT cho các địa điểm đề xuất để xác định các điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội... của những địa điểm này.
- Chấm điểm các địa điểm dự kiến lựa chọn để làm mô hình thông qua phiếu điều tra có các tiêu chí, chỉ số đã được chuẩn bị sẵn. Nhóm thực hiện nhiệm vụ đã cùng với cán bộ địa phương và người dân đánh giá chấm điểm 03 vùng nuôi tôm QCCT tại tỉnh Thanh Hóa (xã Hoằng Phong, xã Hoằng Đạt, xã Xuân Lộc); 03 vùng nuôi tôm TC tại tỉnh Hà Tĩnh (tại xã Hộ Độ, xã Thạch Châu, xã Thạch Long) để lựa chọn ra 1 vùng nuôi tôm QCCT tại Thanh Hóa và 01 nuôi tôm thâm canh tại Hà Tĩnh.
Điều tra phỏng vấn hộ/trang trại: Đề tài đã phỏng vấn phân tích 30 hộ nuôi tôm QCCT tại tỉnh Thanh Hóa (xã Hoằng Phong, xã Hoằng Đạt, xã Xuân Lộc); 30 hộ nuôi tôm TC tại tỉnh Hà Tĩnh (xã Hộ Độ, xã Thạch Châu, xã Thạch Long) để thu thập ý kiến của người dân về các vùng nuôi dự kiến này.
PHẦN IV. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG I. TÁC ĐỘNG CỦA BĐKH ĐẾN NĂNG SUẤT VÀ SẢN LƯỢNG NUÔI TRỒNG THỦY SẢN
I. Tác động của BĐKH đến năng suất và sản lượng nuôi tôm nước lợ tại tỉnh Thanh Hóa
Do đặc thù về số liệu đầu vào theo chuỗi thời gian có sự khác nhau giữa cấp độ ngành (số liệu thứ cấp về sản lượng tôm nuôi của cả tỉnh) và cấp độ hộ nuôi (cộng đồng người nuôi tôm) nên việc đánh giá tác động của BĐKH đến năng suất và sản lượng nuôi tôm nước lợ tại tỉnh Thanh Hóa được với 2 cấp độ là cấp độ tỉnh và cấp độ cộng đồng.
- Đối với cấp độ tỉnh, để chạy mô hình hồi quy về mối quan hệ của sản lượng tôm nuôi với các yếu tố đầu vào (vốn, lao động, diện tích và các yếu tố BĐKH), nhiệm vụ sử dụng số liệu thứ cấp thu thập từ các nguồn khác nhau (như được đề cập trong Phần Phương pháp nghiên cứu) theo chuỗi thời gian 18 năm (1995-2012).
- Đối với cấp độ cộng đồng, số liệu thứ cấp về sản lượng nuôi, vốn đầu tư, lao động, thiệt hại do thiên tai được thu thập trong khoảng thời gian 23 năm (1990-2012).
1.1. Kết quả đánh giá tác động cấp tỉnh
Áp dụng mô hình hàm sản xuất số (7) như được trình bày trong phần phương pháp nghiên cứu, nhóm thực hiện nhiệm vụ đã thu thập số liệu đầu vào về: sản lượng tôm nuôi (SL), số lao động nuôi tôm của tỉnh Thanh Hóa (LĐ), lượng vốn đầu tư cho nuôi tôm, diện tích nuôi tôm trên toàn tỉnh (DT) và các số liệu về nhiệt độ (NĐ); lượng mưa (LM); và số lượng cơn bão và áp thấp nhiệt đới (B&AT) có ảnh hưởng đến tỉnh Thanh Hóa trong 18 năm qua (1995-2012).
Bảng 16. Mô tả dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu (1995-2012) Các biến Sản lượng (tấn) Diện tích (Ha) Vốn đầu tư (Tr.đ) Lao động (người) Lượng mưa (mm) Nhiệt độ (0C) Bão (cơn ) Số quan sát (năm) 18 18 18 18 18 18 18 Giá trị lớn nhất 2.506 4.210 6.419 21.050 113 41 5 Giá trị nhỏ nhất 180 450 250 910 30 39 0 Giá trị trung bình 1.916 3.835 3.439 18.159 54 39 1 Độ lệch chuẩn 192 323 477 1.898 4,9 0,22 0,37
Bảng 17. Kết quả ước lượng hàm sản xuất cho mô hình nuôi tôm nước lợ ở Thanh Hóa giai đoạn 1995-2012
Ký hiệu Các biến Ước lượng /độ lệch chuẩn
β0 Hệ số 1,356* (0,540) β1 Vốn đầu tư (VĐT) 0,150 (0,127) β2 Lao động (LĐ) 0,065* (0,095) β3 Diện tích (DT) 0,898** (0,157) β4 Nhiệt độ (NĐ) -0,117 (0,001) β5 Lượng mưa (LM) -0.019* (0,013) β6 Bão và áp thấp (B&AT) -0.001 (0,870) R2 0,989 F statistic 160 DW statistic 1,640
Biến phụ thuộc là Ln(Sản lượng), n=18; * p<0,1; ** P<0,05
- Về kiểm định hiện tượng tự tương quan: Kiểm định Durbin-Watson (DW) để xem xét hiện tượng tự tương quan bậc một của mô hình với mức ý nghĩa 5% (n=18, k'=6) cho thấy giá trị thống kê (d) nằm trong khoảng giới hạn cao (dU = 2,318) và thấp (dL = 0,451), thuộc miền không kết luận. Tuy nhiên,
kiểm định thay thế (the Durbin’s alternative test - durbinalt) và kiểm định tự tương quan bậc cao hơn (Breusch-Godfrey) cho thấy không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình đã ước lượng với mức ý nghĩa 5% (kết quả kiểm định được trình bày tại bảng 18).
Bảng 18. Kết quả kiểm định đối với mô hình đã ước lượng Kiểm định Giá trị quan
sát
Giá trị xác
suất Ghi chú
Durbin’s alternative
test - durbinalt 3,031 0,082
Không bác bỏ giả thuyết H0: "không có tự tương quan"
Breusch-Godfrey
test 3,695 0,059
Không bác bỏ giả thuyết H0: "không có tự tương quan"
Ramsey RESET test 2,518 0,130 Không bác bỏ giả thuyết H0: "mô hình có dạng hàm đúng"
Breusch-Pagan 0,075 0,813
Không bác bỏ giả thuyết H0: "mô hình không có phương sai sai số thay đổi"
- Về kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Mô hình còn tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến, kết quả ước lượng cho thấy các biến Diện tích (DT), Lao động (LĐ), Vốn đầu tư (VĐT) đều có hệ số VIF > 2: Cụ thể biến DT có VIF = 17,691, biến LĐ có VIF = 14,275, biến VĐT có VIF = 19,005, để giải quyết hiện tượng đa cộng tuyến cách đơn giản là loại bỏ các biến có VIF > 2. Tuy nhiên, đây lại là những biến đầu vào quan trọng của hàm sản xuất, bản thân các biến này có mối quan hệ rất chặt với nhau, bởi vậy, các biến này vẫn được đưa vào mô hình và sử dụng để dự báo.
Phương trình ước lượng mối quan hệ giữa sản lượng tôm nuôi và các yếu tố đầu vào được thể hiện như sau:
Y = 1,356 + 0,898Ln(DT) + 0,150Ln(VĐT) + 0,065Ln(LĐ) – 0,019(LM) – 0,117(NĐ) – 0,001(B&AT) (9)
Y = 1,356 + DT0,898 + VĐT0,150 + LĐ0,065–0,019(LM) – 0,117(NĐ) - 0,001(B&AT) (11)
Theo kết quả ước lượng mối quan hệ giữa sản lượng tôm nuôi và các yếu tố đầu vào tại phương trình (11) cho thấy nếu lao động nuôi tôm nước lợ tăng 1% thì sản lượng tôm sẽ tăng 0,065%; nếu diện tích nuôi tôm tăng 1% sẽ làm cho sản lượng tôm sẽ tăng 0,898%; nếu vốn đầu tư tăng lên 1% sẽ làm cho sản lượng tôm nuôi ở Thanh Hóa tăng tương ứng 0,015%; và khi lượng mưa tăng lên 1mm sẽ làm cho sản lượng tôm nuôi ở Thanh Hóa giảm tương ứng 1,9%; khi nhiệt độ tăng lên 10C sẽ làm cho sản lượng tôm nuôi ở Thanh Hóa giảm tương ứng 11,7%; và mỗi khi bão tăng thêm 01 cơn sẽ làm cho sản lượng tôm nuôi ở Thanh Hóa giảm tương ứng 1%. Kết quả trên phù hợp với thực tế vì khi tăng nhiệt độ và lượng mưa có thể giảm sản lượng nuôi tôm, tuy vậy ảnh hưởng của hai yếu tố này đến sản lượng nuôi tôm ở trong tỉnh là tương đối nhỏ. Như mong đợi, khi tăng lượng mưa và tăng nhiệt độ cũng như tăng số lượng các cơn bão và áp thấp hàng năm có thể ảnh hưởng tiêu cực đến sản lượng nuôi tôm. Tuy vậy các ảnh hưởng này không có ý nghĩa về mặt thống kê trong mô hình. Mô hình cho thấy xu thế thời gian gia tăng đối với sản lượng nuôi tôm nhưng không có ý nghĩa về mặt thống kê. Đây mới chỉ là nghiên cứu bước đầu. Để có những nhận định chính xác hơn về tác động của biến đổi khí hậu đối với nuôi tôm nước lợ, các dữ liệu đầu vào có liên quan theo chuỗi thời gian phải có tối thiểu 30 năm.
Tuy nhiên, ngành tôm ở Việt Nam nói chung và tỉnh Thanh Hóa mới chỉ bắt đầu nuôi từ năm 1990 với các mô hình nuôi QC và QCCT, các mô hình nuôi tôm BTC mới phát triển sau năm 2005 vì vậy số liệu theo chuỗi thời gian quá ngắn, độ tin cậy các số liệu thống kê còn chưa chuẩn vì vậy ảnh không nhỏ đến kết quả dự báo. Tuy nhiên, đây là mô hình tối ưu tính đến thời điểm hiện nay, trong hoàn cảnh này chúng tôi không còn cách nào khác là sẽ dùng kết quả này và bước đầu dự báo cho thiệt hại sản lượng tôm nuôi ở tỉnh Thanh Hóa đến năm 2050 theo kịch bản BĐKH quốc gia. Mặc dù kết quả còn có độ sai số dự báo, nhưng kết quả dự báo có thể được tham khảo trong việc ra quyết định và các
triển bền vững trong giai đoạn tới, kết quả dự báo bước đầu cho tỉnh Thanh Hóa như sau:
1.1.1. Dự báo tác động của BĐKH đến sản lượng tôm nuôi ở Thanh Hóa theo kịch bản BĐKH
Giả định rằng, các yếu tố đầu vào không thay đổi, mô hình nghiên cứu đã qua các bước kiểm định thống kê cơ bản, ta có thể thay kịch bản về mức tăng nhiệt độ và lượng mưa trung bình theo kịch bản phát thải trung bình B2 vào
phương trình (11) để có kết quả dự báo tác động của BĐKH đến sản lượng nuôi tôm ở Thanh Hóa như sau:
Bảng 19: Tác động của sự thay đổi nhiệt độ và lượng mưa đến sản lượng tôm nuôi nước lợ trên toàn tỉnh tại Thanh Hóa (Áp dụng kịch bản phát thải trung bình B2)
TT Năm Đvt 2020 2030 2040 2050
1
Mức tăng lượng mưa TB mùa hè
mm
2,3 3,4 4,8 6,2
2
Mức tăng nhiệt độ TB mùa hè
0C
0,4 0,6 0,8 1,1
3
Sản lượng tôm nuôi bị thiệt hại
%
9,05 13,48 18,48 24,65
Lưu ý: Nhiệm vụ chọn mức thay đổi nhiệt độ và lượng mưa mùa hè vì mùa vụ nuôi tôm chính tại Thanh Hóa diễn ra trong mùa hè (tháng 4 - tháng 6)
Như vậy, theo kịch bản BĐKH và NBD quốc gia (kịch bản trung bình B2), đến năm 2020 nếu lượng mưa trung bình mùa hè ở Thanh Hóa tăng lên ở mức 2,3mm và nhiệt độ trung bình mùa hè tăng lên ở mức 0,40C thì sản lượng tôm nuôi của Thanh Hóa thiệt hại khoảng 9,05%.
Tương tự, đến năm 2030 nếu lượng mưa trung bình mùa hè ở Thanh Hóa tăng lên ở mức 3,4mm và nhiệt độ trung bình mùa hè tăng lên ở mức 0,60C thì sản lượng tôm nuôi của Thanh Hóa thiệt hại khoảng 13,48%. Đến năm 2040 nếu lượng mưa trung bình mùa hè ở Thanh Hóa tăng lên ở mức 4,8mm và nhiệt độ
trung bình mùa hè tăng lên ở mức 0,80C thì sản lượng tôm thiệt hại khoảng 18,48% tổng sản lượng tôm nuôi đến năm 2040. Tương tự, đến năm 2050 nếu lượng mưa trung bình mùa hè ở Thanh Hóa tăng lên ở mức 6,2mm và nhiệt độ trung bình mùa hè tăng lên ở mức 1,10C thì sản lượng tôm nuôi thiệt hại khoảng 24,65%.
Như vậy, sử dụng mô hình hồi quy thông qua hàm sản xuất Cobb-Douglas giữa sản lượng tôm nuôi và các yếu tố đầu vào, bao gồm cả yếu tố BĐKH có thể giúp ước lượng được tác động về mặt giá trị tương đối của một số yếu tố BĐKH như sự thay đổi nhiệt độ và lượng mưa đến sản lượng tôm nuôi theo các giai đoạn đến năm 2020, 2030, 2040 và 2050 theo các mốc thời gian của kịch bản BĐKH quốc gia. Để ước lượng được con số tác động tuyệt đối (tăng hoặc giảm bao nhiêu tấn tôm) và tác động lên năng suất nuôi, sẽ cần thêm thông tin về chỉ tiêu quy hoạch sản lượng tôm nuôi và diện tích tôm nuôi của Thanh Hóa theo các mốc thời gian như trên. Khi có các chỉ tiêu quy hoạch này, sẽ tính được mức tăng giảm sản lượng tôm nuôi tuyệt đối và năng suất tôm nuôi theo các mốc thời gian.
Tuy nhiên, mô hình này sẽ cần thêm thời gian để bổ sung, hoàn thiện, cập nhật thêm số liệu đầu vào đáng tin cậy hơn. Vì theo như kết quả chạy hồi qui ở bảng trên thì R2 = 0,989 (R2 tiến gần đến 1) cho thấy giữa các biến đưa vào mô hình có mối quan hệ rất chặt chẽ với nhau. Tuy nhiên với mức ý nghĩa α = 0,05 thì chỉ duy nhất có biến diện tích (DT) có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig. = 0,000), các biến còn lại đều không có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig. đều lớn hơn mức ý nghĩa α = 0,05). Đồng thời, một số biến trong mô hình cũng có hiện tượng đa cộng tuyến dẫn đến kết quả dự báo có thể có sai số rất lớn. Đây là những điểm yếu và nên được nghiên cứu khắc phục trong mô hình.
Hình 9: Dự báo thiệt hại sản lượng tôm nuôi toàn tỉnh Thanh Hóa đến năm 2050 do tác động của BĐKH (Tính doán dựa vào kịch bản B2)
1.1.2. Dự báo tác động của BĐKH đến năng suất tôm nuôi ở Thanh Hóa theo kịch bản BĐKH
Theo khái niệm truyền thống thì năng suất được hiểu là đầu ra trên một đơn vị đầu vào được sử dụng. Đối với lĩnh vực nuôi trồng thuỷ sản, năng suất tôm nuôi vẫn thường được hiểu theo nghĩa đơn thuần là khối lượng sản phẩm tôm nuôi thu được trên một đơn vị diện tích đất canh tac (thường tính là hectare).
Chính vì vậy, khi ta biết được mức độ thiệt hại của sản lượng tôm nuôi theo các kịch bản BĐKH (với điều kiện giữ nguyên các yếu tố đầu vào khác như lao động, diện tích, vốn đầu tư) thì mức độ thiệt hại tương đối của năng suất tôm nuôi cũng tương đương như thiệt hại của sản lượng tôm đã tính toán ở trên.
Như vậy, theo kết quả tính toán ở trên, năng suất tôm nuôi nước lợ của tỉnh Thanh Hóa sẽ bị thiệt hại lần lượt là 9,05%; 13,5%; 18,5% và 24,7% theo các mức thay đổi về nhiệt độ và lượng mưa trong kịch bản phát thải trung bình B2
theo các mốc thời gian 2020, 2030, 2040 và 2050.
1.2. Kết quả đánh giá cấp cộng đồng
Do kết quả khảo sát đánh giá tác động cấp cộng đồng (hộ nuôi) phải gắn với việc lựa chọn địa điểm xây dựng mô hình nuôi tôm QCCT vào năm sau nên, mô hình nuôi tôm quảng canh cải tiến tại Thanh Hóa được khảo sát để đánh giá tác động của BĐKH. Số liệu điều tra sơ cấp các hộ gia đình nuôi tôm QCCT (thông qua phiếu điều tra) về sản lượng tôm nuôi (SL), số lao động nuôi tôm của hộ (LĐ), lượng vốn đầu tư cho nuôi tôm, diện tích nuôi tôm của hộ (DT) và các số liệu về nhiệt độ (NĐ); lượng mưa (LM); và số lượng cơn bão và áp thấp nhiệt đới (B&AT) có ảnh hưởng đến tỉnh Thanh Hóa trong 23 năm (1990-2012) để làm đầu vào cho việc chạy mô hình hồi quy.
Bảng 20. Mô tả dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu (1990-2012)
Các biến Sản lượng (tấn) Diện tích (Ha) Vốn đầu tư (Tr.đ) Lao động (người) Lượng mưa (mm) Nhiệt độ (0C) Bão (cơn) Số quan sát (năm) 23 23 23 23 23 23 23 Giá trị lớn nhất 0,56 6,18 68,00 4,44 113,00 41,00 5,00 Giá trị nhỏ nhất 0,21 2,93 22,78 2,00 30,00 39,00 0,00 Giá trị trung bình 0,31 3,49 37,66 2,71 53,78 39,73 1,438 Độ lệch chuẩn 0,17 3,49 37,66 2,71 53,78 39,73 1,43
Bảng 21. Kết quả ước lượng hàm sản xuất cho mô hình nuôi tôm nước lợ cấp hộ ở Thanh Hóa giai đoạn 1990-2012
Ký hiệu Các biến Ước lượng /độ lệch chuẩn
β0 Hệ số 2,981* (0,874)
β1 Vốn đầu tư (VĐT) 0,307 (0,444)
β2 Lao động (LĐ) 0,277 (0,842)
β4 Nhiệt độ (NĐ) -0,014 (0,001) β5 Lượng mưa (LM) -0.001 (0,015) β6 Bão và áp thấp (B&AT) -0.007 (0,008) R2 0,6565 F statistic 2,381 DW statistic 1,630
Biến phụ thuộc là Ln(Sản lượng), n=23; * P<0,05
- Về kiểm định hiện tượng tự tương quan: Kiểm định Durbin-Watson
(DW) để xem xét hiện tượng tự tương quan bậc một của mô hình với mức ý nghĩa 5% (n=23, k'=6) cho thấy giá trị thống kê (d) nằm trong khoảng giới hạn cao (dU = 2,061) và thấp (dL = 0,715), thuộc miền không kết luận.
- Về kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Mô hình còn tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến, kết quả ước lượng cho thấy các biến Diện tích (DT), Lao động (LĐ), Vốn đầu tư (VĐT) đều có hệ số VIF > 2: Cụ thể biến DT có VIF = 3,079, biến LĐ có VIF = 15,734, biến VĐT có VIF = 11,702, để giải quyết hiện tượng đa cộng tuyến cách đơn giản là loại bỏ các biến có VIF > 2.
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình không thể sử dụng để dự báo, hệ số của mô hình có ý nghĩa về mặt thống kê, còn lại các biến đều không có ý nghĩa về mặt thống kê (α < 0,05), mô hình còn có những sai số lớn khi dự báo do hiện tượng tự tương quan và đa cộng tuyến xảy ra. Trong trường hợp này cách giải quyết tốt nhất là loại bỏ các biến có VIF > 2, và kết quả chạy lại mô hình cho kết quả khả thi hơn. Cụ thể:
Bảng 22. Kết quả ước lượng hàm sản xuất sau khi loại bỏ viến có VIF > 2