Thiệt hạiđốivới giá trị phi sử dụng chính là giá trị bị mất đi do suy giảm tính đa dạng sinh học củahệ sinh thái. Khoảntiền để khôi phụclại sự đa dạng sinh học
74
của khu vực, đồng thời khắc phục và đề phòng những sự cố tương tự xảy ra chính là khoản thiệthại đối với giá trị phi sử dụng khu vực chịu tác động củadầu tràn.
3.4.3.1 Phương pháp lượng giá
Trong nghiên cứu này, phương pháp đánh giá ngẫu nhiên (CVM) được tiến hành theo các bướcnhư sau:
a. Thu thập thông tin qua bảng hỏi.
Phần đánh giá giá trị phi sử dụng trong bảng hỏi được bắt đầu bằng đoạn mô tả những giá trị phisử dụngcủahệ sinh thái.
Sau đó, một tình huốnggiả định được đưa ra là địa phương sẽ xây dựng một Quỹ bảo tồn trong đó huy động sự tham gia đóng góp về tài chính của người dân nhằm phục hồi lại sự đa dạng sinh học của khu vực sau sự cố dầu tràn, khắc phục và đề phòng những sự cố tương tự xảy ra. Khoản tài chính này sẽ được sử dụng hoàn toàn với mục đích bảo tồn và phục hồi lại toàn bộ hiện trạng giá trị đa dạng sinh học tại khu vực Cửa Đại và Cù Lao Chàm như trước khi xảy ra sựcố.
Bằng cách hỏi người dân sẵn lòng đóng góp tiềnở mức nào sẽ cho phép tìm ra tổng WTP để bảo tồn đa dạng sinh học. Đây chính là giá trị mất đi do suy giảm đa dạng sinh học hay chính là thiệt hại đốivới các giá trị phi sửdụng.
Phần thứ ba trong bảnghỏi liên quan đến phần giá trị phi sửdụng là thông tin về cá nhân người được hỏi, bao gồm tuổi, giới tính, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập. (Trường hợp này các thông tin về người được hỏi nằm trong phần đầu bảnghỏi). Đây đều là những yếutố ảnh hưởngđến WTP của người đượchỏi.
b. Quy trình tính toán và phân tích:
Tất cả thông tin thu thập được đều được nhập vào một worksheet của Excel. Các quy trình tính toán sẽđược thực hiệnbằng công cụ Excel và Eviews.
Tính tổng WTP:
WTP =N x WTPmau
Trong đó:
N: Tổng sốhộtổng thể.
75
WTPmau = WTPi x pi
WTPi: Mức sẵn lòng đóng góp i (bidi); pi : Xác suất lựa chọn mức giá i.
Trong phương pháp CVM, khi người được hỏi không sẵn lòng chi trả cho dịch vụ hàng hóa thì không phải tất cả mọi trường hợp WTP của họ đều bằng 0. Tùy vào lý do người đượchỏiđưa ra thì WTP đượcxử lý khác nhau:
- Nếu người được hỏi trả lời lý do không đóng góp là: “Tôi không có tiền để đóng góp” hoặc “Tôi không quan tâm đến giá trị đa dạng sinh học” thì trường hợp
này WTP = 0.
- Nếu câu trả lời là: “Việc phục hồi cảnh quan là việc của nhà nước” hoặc “Tôi không tin rằng tiền đóng góp được sử dụng để phục hồi môi trường” hoặc “Sự cố tràn dầu không ảnh hưởng gì đến cuộc sống của gia đình tôi”, thì phải loại những đối tượng này ra khỏi mô hình tính toán.
c. Phân tích các yếutố ảnh hưởngđến WTP:
Bảng 3.13: Các yếu tốcó thểảnh hưởng đến mức sẵn lòng chi trả (WTP)
Các yếu tố ảnh hưởng Mô tả
Giới tính (X1) Theo lý thuyết thì mức sẵn lòng chi trả của nam thường cao hơn của nữ
Tuổi (X2) Nghề nghiệp và tuổi tác ảnh hưởng không rõ ràng đến WTP do chịu nhiều sự chi phối của các yếu tố khác như thu nhập hay trìnhđộ học vấn
Nghề nghiệp (X4) Trình độ học vấn (X3)
Khi trình độ học vấn cao, mọi người có nhận thức tốt hơn về tác động của dầu tràn cũng như giá trị của hàng hoá, dịch vụ môi trường nên họ có xu hướng chi trả nhiều hơn
Thu nhập (X5) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Thu nhập được xem là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến mức sẵn lòng chi trả (đóng góp) của người được hỏi. Khi thu nhập cao hơn thông thường mọi người sẽ chi trả nhiều hơn cho hàng hoá, dịch vụ môi trường
76
Để ước lượng giá trị lựa chọn và giá trị để lại ta phải xây dựng mô hình hồi quy mức sẵn lòng chi trả cho từng quỹ , với dạng chung như sau:
WTP = C + ∑βjXji + ui
Trong đó:
i: là số quan sát, j: là số biến
C: là hệ số chặn; βj: là hệ số hồi quy của biến thứ j trong mô hình Xji: là giá trị của quan sát thứ i của biến thứ j
ui: yếu tố ngẫu nhiên (trong luận văn này không xét đến yếu tố này, vì ta không biết được các yếu tố này nên nếu đưa vào thì kết qua ta thu được khi xét đối với các biến trước đó sẽ trở nên vô nghĩa)
Có nhiều biến có thể ảnh hưởng tới WTP, tuy nhiên trong nghiên cứu này chỉ xét đến các biến: giới tính (X1), tuổi (X2), trình độ học vấn (X3), nghề nghiệp (X4), thu nhập (X5). Như vậy mô hình có thể được viết như sau:
WTP = C + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 (1)
Trong các biến có ảnh hưởng đến WTP có 3 biến chất lượng, là biến giới tính (X1), trình độ học vấn (X3), nghề nghiệp (X4). Để lượng giá được biến chất lượng, trong phân tích hồi quy người ta sử dụng biến giả. Khi đó biến giả cũng giống như biến số lượng thông thường. Các biến được đưa vào trong mô hình như sau:
- X1 = 1 nếu người trả lời phỏng vấn là nam hoặc: 0 nếu người trả lời phỏng vấn là nữ
- X3 = 0 nếu người trả lời phỏng vấn có trình độ từ cấp 1 trở xuống hoặc: 1 nếu người trả lời phỏng vấn có trình độ cấp 2
hoặc: 2 nếu người trả lời phỏng vấn có trình độ cấp 3
hoặc: 3 nếu người trả lời phỏng vấn có trình độ từ Trung cấp trở lên
- X4= 1 nếu người trả lời phỏng vấn có nghề nghiệp liên quan đến sự cố tràn dầu hoặc: 0 nếu người trả lời phỏng vấn có nghề nghiệp không liên quan đến sự cố tràn dầu.
77
3.4.2.2 Kết quả
Hồi quy WTP theo các biến giải thích:
Tổng hợp số liệu thu thập, điều tra trong 100 hộ được điều tra mức WTP được lựa chọn nhiều nhất là 15.000 đồng (chiếm tỷ lệ 22%) Kết quả tổng hợp được nêu trong Bảng 3.14.
Bảng 3.14: Mức sẵn lòng chi trả củangười dân
WTPi (nghìn đồng) Số lượng (người) Tỷ lệ Pi(%) 0 10 15 20 25 30 35 40 50 90 4 18 22 14 12 10 6 6 4 4 4 18 22 14 12 10 6 6 4 4
Sử dụng Eviews6 tính toán cho 6 dãy dữ liệu: WTP (biến phụ thuộc), X1,X2,X3,X4,X5 (biến độc lập).
EViews (Econometric Views) là phần mềm chuyên về kinh tế lượng, nghiên cứu với dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu chéo, dữ liệu mảng…
Với khả năng linh hoạt trong thao thác, quản lý dữ liệu dễ dàng, kết quả hiển thị nhanh và dễ dàng hiểu được đã giúp Eviews đang trở thành một trong những phần mềm thống kê và phân tích dữ báo được các nhà nghiên cứu sử dụng phổ biến nhất.
78
Kết quả chạy mô hình được nêu trong Bảng 3.15.
Bảng 3.15: Kết quả chạy mô hình Eviews6 Dependent Variable: WTP
Method: Least Squares Date: 04/01/14 Time: 14:09 Sample: 1 100
Included observations: 100 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -4.842588 6.278820 -0.771258 0.4425 X1 -6.249772 2.316571 -2.697855 0.0083 X2 0.129481 0.133151 0.972435 0.3333 X3 9.849641 1.767620 5.572260 0.0000 X4 6.868847 2.859903 2.401776 0.0183 X5 0.008948 0.002461 3.636232 0.0005
R-squared 0.614248 Mean dependent var 24.00000
Adjusted R-squared 0.593729 S.D. dependent var 17.58098 S.E. of regression 11.20601 Akaike info criterion 7.728901
Sum squared resid 11804.01 Schwarz criterion 7.885212
Log likelihood -380.4451 Hannan-Quinn criter. 7.792163
F-statistic 29.93598 Durbin-Watson stat 2.339210
Prob(F-statistic) 0.000000
Các nhân tốảnh hưởng đến WTP được biểu diễn trong hàm sau:
WTP = -4,8426 – 6,2498 X1 + 0,1295 X2 + 9,8496 X3 + 6,8688 X4 + 0,0089 X5 (nghìn đồng)
Theo kết quả tính toán WTPmau = 24.000 (VND/hộ) Dựa vào bảngkếtquả, ta đưa ra một sốnhận xét như sau:
- P- value của F - Statistic = 0.000 < mức ý nghĩa, vì vậy hàm trên là hoàn toàn phù hợp.
79
- R2 = 0,61 tức là các biến độc lập giải thích được khoảng 61% sự biến động của biến phụthuộc (WTP).
- Hệsố chặnbằng -4,8426 chứng tỏ:nếu X1, X2, X3, X4, X5 đều bằng 0 thì WTP là -4,8426 nghìn đồng. Điều này cho thấy có một số những nhân tố khác cũng chi phối WTP, ví dụ như thái độ của người đó với môi trường, sở thích, công việc…
Phân tích ảnh hưởng của các nhân tố tới WTP
Để biết sự ảnh hưởng của các biến đưa vào mô hình tới WTP1, ta tiến hành kiểm định cặp giả thiết sau:
H0: βj= 0 hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê H1: βj≠ 0 hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê
- Nếu α> p thì bác bỏ H0, chấp nhận H1
- Nếu α< p thì chưa có đủ cơ sở bác bỏ H0 (với p-value = [Prob] và α = 0,05) + Ảnh hưởng của giới tính tới WTP: Với β1 = -6,2497 ≠ 0, p-value = 0,0083 < α = 0,05 nên hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê. Đây là ảnh hưởng ngược chiều do dấu hệ sốcủa giới tính ngượcchiềuvớidấu của WTP, (do trong tính toán nam = 0, nữ = 1), điều này cho thấy, nam giới có mức sẵn lòng chi trả cao hơn nữ giới. Và trung bình một nam giớitrả cao hơnnữ giới 6,2497 nghìn đồng.
+ Ảnh hưởng tuổi tới WTP: Với β2 = 0,1294 ≠ 0, p-value = 0,333 > α = 0,05 nên hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê. Do vậy, chưa thể khẳng định tuổi có ảnh hưởng tới WTP hay không. Điều này có thể do sai số khi lấy mẫu vì tỷ lệ nam nữ tham gia phỏng vấn chênh lệch nhau và không phản ảnh đúng tỷ lệ năm nữ tại địa phương.
+ Ảnh hưởng của trình độ học vấn tới WTP: Với β3 = 9,8496 ≠ 0, p-value = 0,000 < α = 0,05 nên hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê, đây là ảnh hưởng cùng chiều. Cụ thể khi trình độ học vấn tăng lên một bậc (ví dụ như từ Trung học cơ sở lên Trung học phổ thông/Trung học chuyên nghiệp) thì WTP tăng lên 9,8496 đồng. Điều này có thể giải thích khi trình độ học vấn của người dân được nâng cao, họ càng nhận thức tốt hơn về tác động của dầu tràn cũng như giá trị của hàng hóa, dịch vụ môi trường nên họ có xu hướng chi trả nhiều hơn.
80
+ Ảnh hưởng của nghề nghiệp tới WTP: Với β4 = 6,8688 ≠ 0, p-value = 0,0183 < α = 0,05 nên hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê. Đây là ảnh hưởng thuận và những người có thu nhập gắn liền với khu vực có dầu tràn sẽ sẵn sàng chi trả cao hơn 6,8688 nghìn đồng so với những người không có thu nhập liên quan đến khu vực có dầu tràn. Bởi vì, những người có nguồn thu nhập liên quan đến khu vực có dầu tràn sẽ nhận thức được tầm quan trọng của khu vực này đối với sự phát triển kinh tế của vùng và hơn cả là cuộc sống của chính bản thân họ.
+ Ảnh hưởng của thu nhập tới WTP:Vớiβ5 = 0,0089 ≠ 0, p-value = 0,0005 < α = 0,05 nên hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê và đây là ảnh hưởng cùng chiều. Nếu thu nhập tăng thêm 1đồng/tháng thì WTP tăng 0.0089 đồng, có nghĩa là để WTP tăng thêm khoảng 1000 đồng thì thu nhập của người đó phải tăng thêm khoảng 8900 đồng/tháng. Có thể nói khi thu nhập càng tăng thì sự sẵn lòng cho trả càng lớn. Điều này có thể được giải thích khi thu nhập của họ tăng ngoài việc chi tiêu đảm bảo cho cuộc sống hàng ngày, họ có thể chi trả cho các việc khác nữa. Song cũng có thể hiểu theo cách khác răng những người có thu nhập cao ở địa phương đa phần là do khai thác, sử dụng nguồn tài nguyên biển, chính nguồn tài nguyên đó đã giúp cho cuộc sống của gia đình họ được nâng cao. Do đó họ đánh giá cao về tác động của dầu tràn và vì vậy họ sẵn sang đóng góp cho quỹ bảo tồn.
Tổng WTP
Theo số liệu điều tra, số hộ dân khu vực Cửa Đại và Cù Lao Chàm là 3000 hộ bao gồm:phường Cẩm An có 1215 hộ, phường Cửa Đại 1158 hộ, xã Cẩm Thanh có 577 hộ và Cù Lao Chàm có 50 hộ. Do đó, mức sẵn lòng chi trả của toàn khu vực Cửa Đại và Cù Lao Chàm là:
∑WTP = 3.000 x 24.000= 72.000.000 (VND)
Như vậy, thiệt hại đối giá trị phi sử dụng khu vực Cửa Đại và Cù Lao Chàm là:
C3 = 72.000.000 (VND) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tổng thiệt hại môi trường do ô nhiễm dầu tại khu vực Cửa Đại và Cù Lao Chàm được nêu trong Bảng 3.16.
81
Bảng 3.16: Tổng hợp thiệt hại môi trường do ô nhiễm dầu tại khu vực Cửa Đại và