GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Biến đổi khí hậu (BĐKH) là sự thay đổi lâu dài của khí hậu so với mức trung bình, có thể do các quá trình tự nhiên hoặc hoạt động của con người Trong 150 năm qua, BĐKH chủ yếu do con người gây ra, dẫn đến những hiện tượng như nóng lên toàn cầu, mực nước biển dâng, và các hiện tượng thời tiết cực đoan như bão, lũ lụt, hạn hán và xâm nhập mặn xảy ra với tần suất bất thường.
Biến đổi khí hậu đang đe dọa toàn cầu, đặc biệt là 5/6 dân số thế giới, chủ yếu ở các nước đang phát triển, trong khi 2/3 khí thải nhà kính chủ yếu xuất phát từ các nước phát triển (WB, 2010) Châu Á và Châu Phi sẽ chịu tác động tiêu cực lớn đến sản xuất nông nghiệp; ở Châu Á, sản xuất lúa gạo có thể giảm 4% trong thế kỷ này Tại Ấn Độ, nếu nhiệt độ tăng 2°C, năng suất lúa sẽ giảm 0,75 tấn/ha, trong khi ở Trung Quốc, năng suất lúa nước trời có thể giảm từ 5 đến 12% vào cuối thế kỷ Mặc dù Việt Nam chưa có nhiều số liệu khoa học, nhưng dự báo tình hình cũng sẽ không khác biệt nhiều so với Ấn Độ và Trung Quốc (Dương Văn Chín, 2011).
Việt Nam có khoảng 33 triệu ha đất, trong đó hơn 9 triệu ha dành cho nông nghiệp, với 4,1 triệu ha trồng lúa Sản xuất lúa trong 20 năm qua đã mang lại nhiều thành tựu cho kinh tế, nhưng cũng đặt ra nhiều lo ngại Từ 2001 đến 2010, sản lượng lúa và năng suất trung bình chỉ tăng 2,3% và 2,1%, giảm so với giai đoạn 1991-2000 Diện tích gieo trồng lúa cũng giảm trung bình 0,2% trong 10 năm qua do chuyển đổi sang công nghiệp và đô thị hóa, ảnh hưởng đến khả năng sản xuất và xuất khẩu lúa gạo Hơn nữa, biến đổi khí hậu (BĐKH) đang tác động tiêu cực đến sản xuất lúa, với cảnh báo từ WB rằng năng suất cây trồng nhiệt đới sẽ giảm khi nhiệt độ tăng Xu hướng tăng nhiệt độ và thay đổi lượng mưa sẽ gây bất lợi cho năng suất lúa và sinh kế của nông dân Do đó, cần đo lường tác động kinh tế của BĐKH đến nông hộ trồng lúa và tìm ra giải pháp giảm thiểu thiệt hại.
Nghiên cứu nông học cho phép đo lường tác động của biến đổi khí hậu (BĐKH) và dự báo sản lượng nông nghiệp, nhưng điều này thường gặp khó khăn và tốn kém cho các nước đang phát triển (Kurukulasuriya và Rosenthal, 2003) Một phương pháp dự báo tiềm năng sản lượng cây trồng dưới tác động BĐKH là mô hình mô phỏng Theo ước tính của Yu và cộng sự (2010), sản lượng lúa Việt Nam có thể giảm 4,3% vào năm 2030 và 7,5% vào năm 2050 theo kịch bản BĐKH của MONRE Phương pháp nghiên cứu này sử dụng hai bước: bước đầu tiên áp dụng mô hình WOFOST, sau đó định lượng sản lượng lúa thông qua hàm sản xuất Cobb-Douglas, nhằm hỗ trợ các nhà chính sách tìm ra giải pháp cải thiện sản lượng lúa trong tương lai Tuy nhiên, các mô hình này có xu hướng ước tính quá mức và chưa tính đến khả năng thích ứng của nông hộ (Kurukulasuriya và Rosenthal, 2003).
Mô hình Ricardian cho thấy giá trị đất đai phụ thuộc vào năng suất cây trồng và sự nhạy cảm với khí hậu Nếu điều kiện khí hậu của vùng A trong tương lai tương tự như vùng B hiện tại, nông hộ ở vùng A sẽ thích ứng và áp dụng các phương pháp canh tác giống như nông hộ ở vùng B (Mendelsohn và cộng sự, 2004) Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối liên hệ này.
WOFOST, viết tắt của World Food Studies, là mô hình mô phỏng sự phát triển của cây trồng hàng năm, cho phép phân tích sản xuất và dự báo sản lượng ở quy mô khu vực, quốc gia và lục địa Mô hình này lập trình các thông số môi trường như loại đất, chế độ nước và các điều kiện thời tiết đặc trưng cho khu vực nghiên cứu Các nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng sự ấm lên toàn cầu sẽ làm giảm tổng năng suất (TNR) trong sản xuất nông nghiệp, như được thể hiện trong nghiên cứu của Maddison và cộng sự (2007) ở 11 nước Châu Phi, cũng như các nghiên cứu khác của Seo.
Nghiên cứu của Mendelsohn (2007) tại 7 nước Châu Mỹ La-tinh và Benhin (2008) ở Nam Phi cho thấy nông nghiệp đặc biệt dễ bị tổn thương trước biến đổi khí hậu Trong khi đó, nghiên cứu của Wang và đồng nghiệp (2008) tại Trung Quốc chỉ ra rằng mặc dù sự nóng lên toàn cầu gây ra một số thiệt hại, nhưng không đáng lo ngại đối với khả năng tự cung lương thực của người dân nơi đây.
Nghiên cứu của Nguyễn Hữu Dũng và Nguyễn Châu Thoại (2011) chỉ ra rằng biến đổi khí hậu có thể ảnh hưởng tiêu cực đến ngành trồng trọt tại Việt Nam, với khả năng làm giảm từ 0,6 đến 1,3% tổng sản phẩm quốc nội vào cuối thế kỷ 21.
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng mô hình Ricardian để phân tích lúa gạo, khác với nghiên cứu của Nguyễn Hữu Dũng và Nguyễn Châu Thoại (2011) tập trung vào trồng trọt nói chung Đề tài không chỉ xem xét các yếu tố đất đai mà còn bổ sung những đặc điểm kinh tế của hộ nông dân liên quan đến hoạt động nông nghiệp, như tiếp cận tín dụng và khuyến nông, đồng thời đi sâu vào các khía cạnh cụ thể của lúa gạo như số vụ và đầu ra sản phẩm.
Đề tài áp dụng phương pháp hồi quy phân vị để giải quyết các vấn đề mà hồi quy bình phương tối thiểu (OLS) thường gặp với dữ liệu chéo Tác giả dựa vào kịch bản biến đổi khí hậu của MONRE, đồng thời đưa ra các khả năng tác động của nhiệt độ và lượng mưa trong các mùa khác nhau, hoặc chỉ một yếu tố trong một mùa nhất định, bởi vì yếu tố khí hậu thường khó lường và nằm ngoài khả năng kiểm soát của con người.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá ảnh hưởng của biến đổi khí hậu (BĐKH) đến tình hình sản xuất nông nghiệp tại Việt Nam trong tương lai Dựa trên kết quả nghiên cứu, bài viết đề xuất một số biện pháp nhằm giảm thiểu thiệt hại cho các hộ trồng lúa do tác động của BĐKH.
Mục tiêu nghiên cứu này liên quan trực tiếp đến hai trong số tám nhiệm vụ của Chương trình mục tiêu quốc gia ứng phó với biến đổi khí hậu năm 2008, nhằm dự báo tác động của biến đổi khí hậu đến các ngành.
Biến đổi khí hậu (BĐKH) ảnh hưởng sâu sắc đến ngành lúa gạo, một trong những cây trồng quan trọng đảm bảo an ninh lương thực quốc gia Chính sách hỗ trợ người sản xuất lúa đã được cụ thể hóa trong Nghị Quyết số 42, nhằm tăng cường sản xuất và bảo vệ nguồn lương thực cho đất nước.
Vào ngày 11 tháng 5 năm 2012, tác giả hy vọng rằng các kết quả phát hiện từ nghiên cứu sẽ đóng góp vào việc đề xuất các chính sách nhằm cải thiện tình hình tài nguyên nông thôn cho nông dân.
Câu hỏi nghiên cứu
Với các mục tiêu trên, đề tài đặt ra câu hỏi nghiên cứu như sau:
- Tác động của khí hậu thông thường hiện nay đến thu nhập của hộ trồng lúa là như thế nào?
- Dự báo mức độ thiệt hại đối với hộ trồng lúa bị ảnh hưởng bởi BĐKH dựa theo kịch bản BĐKH là bao nhiêu?
- Giải pháp nào nhằm giảm thiểu mức độ thiệt hại đối với hộ trồng lúa?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: tác động BĐKH lên TNTL trên một hecta đất canh tác
Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá tác động kinh tế của biến đổi khí hậu đối với các hộ trồng lúa tại Việt Nam Đối tượng nghiên cứu được thực hiện ở cấp hộ nông dân trồng lúa trên toàn quốc, sử dụng dữ liệu từ Bộ dữ liệu VHLSS.
2008 được gọi là mẫu nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng hồi quy phân vị theo tiếp cận Ricardian để đánh giá tác động kinh tế của biến đổi khí hậu đến tài nguyên nông nghiệp Để định lượng tác động này, GIS được xem là công cụ hỗ trợ kỹ thuật quan trọng, giúp kết nối dữ liệu không gian với mẫu nghiên cứu ở cấp hộ Chi tiết về quy trình thực hiện nghiên cứu sẽ được trình bày trong Chương 3 và phần Phụ lục.
Bố cục bài nghiên cứu
Đề tài được chia thành 5 chương, trong đó Chương 1 giới thiệu bối cảnh, vấn đề và câu hỏi nghiên cứu Chương 2 trình bày lý thuyết nền tảng cho mô hình Ricardian, nhằm đánh giá tác động kinh tế của biến đổi khí hậu lên nông nghiệp, với giả thuyết rằng giá trị đất đai phản ánh qua năng suất nông nghiệp Chương 3 phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tình hình nông thôn ở Việt Nam, bao gồm mô hình ước lượng, chiến lược ước lượng và nguồn dữ liệu.
Chương 4 chủ yếu tiến hành phân tích, giải thích những kết quả nghiên cứu Chương 5 tóm lược những kết quả chính của luận văn Qua đó, đưa ra những gợi ý chính sách nhằm ứng phó với BĐKH Cuối cùng, đề tài đề cập một số hạn chế trong nghiên cứu này và đề xuất ra hướng nghiên cứu trong tương lai.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Tiếp cận Ricardian về đánh giá tác động biến đổi khí hậu
2.1.1 Vận dụng lý thuyết lợi thế so sánh trong sử dụng đất nông nghiệp Đất đai là điều kiện vật chất cần thiết cho sự tồn tại của mọi hoạt động, là cơ sở không gian lưu trữ, cư trú của chúng ta Trong nông nghiệp, đất có chức năng đặc biệt cung cấp cho cây trồng: nước, không khí và các chất dinh dưỡng cần thiết để cây trồng sinh trưởng và phát triển Dân ta có câu “người sinh nhưng đất không sinh” - đất còn có đặc tính là cố định và không thể di chuyển trong khi vốn và lao động có thể di chuyển Do vậy, đất có tính bền vững, là công cụ sản xuất không thể thay thế trong nông nghiệp Ở các vùng khác nhau thì lợi thế từ đất đem lại sẽ khác nhau do năng suất và chất lượng của nông sản phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của đất Đất thường gắn với một giá trị kinh tế được thể hiện bằng giá tiền trên một đơn vị diện tích đất (Đỗ Thị Lan và Đỗ Anh Tài, 2007)
David Ricardo (1772-1823), người sáng lập trường phái kinh tế cổ điển, đã giới thiệu khái niệm "đặc lợi kinh tế đất" Đặc lợi kinh tế đất được hiểu là giá trị chênh lệch về năng suất giữa một mảnh đất và mảnh đất kém sinh lợi nhất trong cùng điều kiện sử dụng (như đất trồng lúa) với các yếu tố đầu vào như lao động, vốn và phương thức canh tác tương tự Năng suất thể hiện khả năng sinh lợi từ đất, nhằm tối đa hóa việc sử dụng lao động và vốn hiện có Một trong những chỉ tiêu đánh giá hiệu quả kinh tế trong sản xuất nông nghiệp được thể hiện qua phương trình cụ thể.
VA = GO – IE (2.1) trong đó:
VA là giá trị tăng thêm hay giá trị sản phẩm mới tạo ra trong quá trình sản xuất trên 1 hecta (ha) đất
GO là giá trị sản xuất được tính bằng sản lượng sản phẩm trên một ha đất sản xuất ra nó nhân với giá bán sản phẩm
Chi phí trực tiếp trên mỗi hectare đất trong sản xuất nông nghiệp bao gồm các yếu tố như giống cây trồng, phân bón, thuốc bảo vệ thực vật, nước, và các dịch vụ sản xuất khác như vận tải, thuê đất, dịch vụ khuyến nông, lãi suất vay ngân hàng, cùng với chi phí thuê lao động.
Tiếp cận Ricardian cho rằng giá trị đất đai được xác định bởi năng suất nông nghiệp, với giả định rằng đất nhạy cảm với khí hậu Phương pháp này đo lường sự biến đổi giá trị đất khi các yếu tố môi trường thay đổi, thông qua việc phân tích giá trị TNR hiện tại (Reinsborough, 2003) Nếu năng suất của một loại cây trồng cho thấy khả năng sinh lợi tối ưu từ đất, thì "đặc lợi kinh tế đất" sẽ tương đương với TNR/ha đất.
Nhiều nghiên cứu trước sử dụng khung phân tích Ricardian thường được trình bày theo Mendelsohn và Dinar (2004) như sau:
Mô hình Ricardian cơ bản được rút gọn còn lại các biến F, Z và G dưới dạng phương trình như sau:
Các yếu tố khí hậu thường được đánh giá theo mùa thay vì theo năm, cho thấy tác động phi tuyến tính của chúng đến TNR Ví dụ, như thể hiện trong Hình 2.1, khi nhiệt độ tăng, năng suất cây trồng cũng tăng lên.
VA là giá trị tăng thêm hay giá trị sinh lợi từ đất trồng trọt/ha
P LE là thu nhập ròng/ha
P i là giá trị thị trường của mùa vụ
Q i là sản lượng sản xuất
F là các biến khí hậu
Z là các biến về loại đất
G là các biến thị trường như chi phí tiếp cận thị trường và chi phí vốn
X là chi phí các yếu tố đầu vào (không tính giá trị đất)
R là chi phí giá cả đầu vào t là thời gian theo năm δ là suất chiết khấu trung bình năm
VA = PLE = b0 + b1F + b2F 2 + b3Z + b4G + u (2.3) trong đó: b 0 , b 1 , b 2 , b 3 , b 4 là các hệ số hồi quy của mô hình u: phần dư của mô hình
Nhiệt độ ở ngưỡng tối ưu T1, năng suất đạt tới giá trị tối ưu
= 0 Tuy nhiên nếu nhiệt độ vượt quá ngưỡng này thì năng suất cây trồng giảm và có thể dẫn đến TNR giảm < 0
Hình 2.1 Giá trị của đất đối với sự thay đổi nhiệt độ
Để đo lường sự thay đổi TNR khi giá trị của yếu tố khí hậu tăng lên 1 đơn vị, việc phân tích tác động biên là rất quan trọng trong mô hình này Theo phương trình (2.3), công thức tính tác động biên của yếu tố khí hậu F (như nhiệt độ hoặc lượng mưa) theo mùa i (ví dụ như mùa khô hoặc mùa mưa) sẽ được xác định một cách cụ thể.
( ) = b +, + 2 b /, F , (2.4) trong đó: F i : trung bình số học của yếu tố khí hậu đó
Trong một năm, tác động biên của một yếu tố khí hậu đối với TNR sẽ bằng tổng các tác động biên của các mùa trong năm đó
Để thực hiện công tác dự báo, chúng ta cần đo lường sự thay đổi của TNR từ yếu tố khí hậu dự báo F so với yếu tố khí hậu hiện tại F0, theo công thức đã nêu.
Nếu ∆ > 0 thì BĐKH là có lợi cho TNR; ngược lại nếu ∆ < 0 thì BĐKH gây thiệt hại cho TNR
Năng suất/ha hay lợi nhuận
Thay đổi về môi trường (nhiệt độ)
Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước
Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã áp dụng phương pháp tiếp cận Ricardian để đánh giá mối quan hệ giữa khí hậu và thu nhập nông nghiệp Đồng thời, các nghiên cứu này cũng đề xuất giải pháp ứng phó với biến đổi khí hậu thông qua việc kiểm soát các yếu tố như loại đất, đặc điểm kinh tế và hành vi của hộ gia đình, nhằm giảm thiểu tác động đến nông nghiệp.
2.2.1 Các yếu tố khí hậu ảnh hưởng đến thu nhập ròng
Thời tiết là trạng thái khí quyển tại một địa điểm, được xác định bởi các yếu tố như nhiệt độ, áp suất, độ ẩm, tốc độ gió và lượng mưa Khí hậu, theo định nghĩa của Tổ chức Khí tượng thế giới, là trung bình thời tiết trong khoảng thời gian 30 năm Dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm, khí hậu hiện nay thường được xem xét dựa trên dữ liệu dài hạn, chủ yếu là 30 năm gần đây.
Nhiệt độ và lượng mưa là hai yếu tố khí hậu quan trọng ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp Nhiệt độ tác động đến khả năng quang hợp của cây trồng, trong khi lượng mưa cung cấp nước thiết yếu cho canh tác Sự biến đổi của nhiệt độ và lượng mưa theo mùa giúp phân chia các mùa khí hậu, từ đó nông dân có thể lựa chọn thời điểm thích hợp để bắt đầu vụ canh tác Nghiên cứu cho thấy rằng sự ảnh hưởng của nhiệt độ và lượng mưa đến năng suất nông nghiệp thường liên quan đến phương thức tưới tiêu và quy mô canh tác.
Nghiên cứu của Seo và Mendelsohn (2007) cho thấy rằng nhiệt độ ảnh hưởng tiêu cực đến các trang trại quy mô nhỏ (diện tích dưới 30 ha) ở các nước châu Mỹ La-tinh Cụ thể, nhiệt độ mùa Hè có tác động bất lợi đến sản xuất nông nghiệp, nhưng lại có lợi cho việc tưới tiêu Ngược lại, vào mùa Đông, tác động của nhiệt độ đối với các loại trang trại lại thay đổi, gây ảnh hưởng khác nhau.
Nghiên cứu này tập trung vào 7 quốc gia Nam Mỹ: Argentina, Brazil, Chilê, Colombia, Ecuador, Uruguay và Venezuela, với các kiểu khí hậu đa dạng như khí hậu nhiệt đới, khí hậu khô và khí hậu ôn đới.
Nghiên cứu của Benhin (2008) tại Nam Phi, nơi có khí hậu vừa ẩm và khô của sa mạc cũng như kiểu khí hậu ôn đới, chỉ ra rằng nhiệt độ ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ nông nghiệp (TNR) cho hầu hết các loại trang trại, ngoại trừ trang trại trên đất khô Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Seo và Mendelsohn.
(2007), nhiệt độ mùa Hè có tác động xấu đối với trang trại đất khô, nhiệt độ mùa Đông, mùa Xuân mới có lợi cho đất khô
Nghiên cứu của Wang và đồng tác giả (2008) tại Trung Quốc đã chỉ ra rằng, với dân số chiếm gần 20% thế giới, Trung Quốc cần xem xét khả năng tự cung cấp lương thực trước tác động của biến đổi khí hậu Kết quả cho thấy, nhiệt độ ấm lên có lợi cho các nông trại tưới tiêu, nhưng lại gây hại cho các nông trại phụ thuộc vào nước trời, với lợi ích chỉ diễn ra vào mùa Đông Trong khi đó, nghiên cứu của Nguyễn Hữu Dũng và Nguyễn Châu Thoại (2011) tại Việt Nam cho thấy tác động của nhiệt độ đến tổng năng suất rau (TNR) từ hoạt động trồng trọt rõ rệt hơn so với lượng mưa Nhiệt độ mùa khô có tác động tích cực đến TNR, đặc biệt đối với nông trại nước trời, trong khi nhiệt độ mùa mưa lại có tác động tiêu cực, với nông trại tưới tiêu chủ động bị ảnh hưởng nhiều hơn Tuy nhiên, cần lưu ý rằng cách tính toán tác động biên của mỗi yếu tố khí hậu đến TNR có thể cao gấp đôi hệ số hồi quy của yếu tố đó trong dạng phi tuyến tính.
Nghiên cứu của Ajetomobi và đ.t.g (2010) tại 20 vùng trồng lúa lớn ở Nigeria cho thấy khí hậu nhiệt đới của nước này tương đồng với Việt Nam, đặc biệt là ở miền Nam gần xích đạo với lượng mưa dồi dào hơn miền Bắc khô hạn Diện tích trồng lúa trung bình ở Nigeria đạt 3,76 ha/hộ, gấp 5 lần so với Việt Nam Kết quả nghiên cứu về mối quan hệ giữa nhiệt độ và năng suất lúa cho thấy nhiệt độ không có lợi cho năng suất lúa trong năm, đặc biệt là ở đất nước trời, trong khi đất tưới tiêu chỉ có lợi vào tháng 2 nhưng bất lợi cho đất nước trời.
Tháng 4 là thời điểm quan trọng khi nhiệt độ tăng lên, mang lại lợi ích cho cả đất tưới tiêu và nước trời, đánh dấu sự khởi đầu của mùa vụ lúa cho đất tưới tiêu và đất khô, đặc biệt là ở vùng đất thấp Trong khi đó, tháng 7 và tháng 10 lại gặp bất lợi cho cả hai yếu tố này Đây là thời gian thích hợp để làm đất và gieo cấy.
Trang trại quy mô nhỏ cần chú trọng đến việc sử dụng hệ thống tưới tiêu đúng mùa để giảm thiểu thiệt hại do nhiệt độ cao, từ đó bảo vệ thu nhập Việc áp dụng tưới tiêu có thể mang lại lợi ích cho nông trại trong mùa Hè ở một số khu vực, tuy nhiên, chưa có xu hướng chung cho tất cả các trang trại.
Lượng mưa đóng vai trò quan trọng trong nông nghiệp truyền thống, cung cấp nước tự nhiên cho cây trồng mà không cần can thiệp Ngày nay, hệ thống tưới tiêu hiện đại đã được phát triển để tận dụng nguồn nước từ các nguồn khác hoặc nước mưa được lưu trữ, đảm bảo cung cấp nước cho cây trồng vào thời điểm cần thiết Trong những vùng đất khô, việc canh tác phụ thuộc hoàn toàn vào lượng mưa, được gọi là canh tác nhờ vào nước trời Hơn nữa, lượng mưa cũng ảnh hưởng đến lịch mùa vụ và khả năng canh tác thêm vụ cho các loại cây ngắn ngày trong năm.
Nghiên cứu của Seo và Mendelsohn (2007) chỉ ra rằng lượng mưa tăng lên có ảnh hưởng tích cực đến các trang trại lớn và nhỏ sử dụng hệ thống tưới tiêu Tuy nhiên, đối với những trang trại sử dụng nước trời, chỉ có quy mô trang trại nhỏ mới nhận được tác động tích cực đến thu nhập nông nghiệp, trong khi quy mô trang trại lớn lại gặp thiệt hại.
Nghiên cứu của Benhin (2008) tại Nam Phi cho thấy lượng mưa trung bình hàng năm dưới 450 mm, trong khi tốc độ bay hơi nước lên tới 1500 mm Kết quả cho thấy lượng mưa có ảnh hưởng tích cực đến tổng năng suất rau (TNR) ở cả trang trại sử dụng tưới tiêu và trang trại phụ thuộc vào nước trời Cụ thể, trong vụ Đông Xuân, các trang trại tưới tiêu hưởng lợi từ lượng mưa, trong khi các trang trại dựa vào nước trời lại có tác động tích cực hơn trong vụ Hè Thu, nhờ vào mùa mưa diễn ra vào thời điểm này.
Nghiên cứu của Wang và cộng sự (2008) chỉ ra rằng lượng mưa tăng lên có ảnh hưởng tích cực đến toàn bộ nông trại, bao gồm cả nông trại tưới tiêu và nông trại nhờ nước trời, đặc biệt là trong mùa Đông Mặc dù hệ thống nông nghiệp Trung Quốc áp dụng tưới tiêu rộng rãi, nhưng một mối lo ngại lớn là các vùng đất tưới tiêu có thể trở thành vùng phụ thuộc vào nước trời nếu nguồn nước trở nên khan hiếm.
Nghiên cứu của Ajetomobi và đ.t.g (2010) chỉ ra rằng lượng mưa tăng lên có lợi cho đất tưới tiêu, nhưng lại gây thiệt hại cho đất khô Đối với nông trại có hệ thống tưới tiêu, chỉ có lượng mưa tăng vào tháng 2 mới mang lại tác động tích cực đến năng suất Ngược lại, trong thời gian này, lượng mưa lại ảnh hưởng tiêu cực đến nông trại phụ thuộc vào nước trời.
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THU NHẬP TRỒNG LÚA Ở VIỆT
Các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập trồng lúa ở Việt Nam
Tại Việt Nam, TNTL chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố đã được đề cập trước đó, vì vậy bài viết sẽ tập trung vào việc lựa chọn các yếu tố phù hợp với đặc điểm tự nhiên và kinh tế - xã hội của đất nước liên quan đến ngành lúa gạo Đồng thời, các vấn đề như diện tích đất trồng lúa, số vụ mùa, đặc điểm dân tộc và đầu ra cho lúa gạo sẽ được nhấn mạnh trong nghiên cứu này.
3.1.1 Các yếu tố về khí hậu
Người Việt thường nói: “Nắng tốt dưa, mưa tốt lúa”, cho thấy nhiệt độ và lượng mưa ảnh hưởng lớn đến sự phát triển của cây trồng, đặc biệt là cây lúa Dữ liệu khí hậu trong 10 năm qua cho thấy nhiệt độ trung bình ở nước ta dao động từ 23,5 đến 24,5 độ C mỗi tháng, trong khi lượng mưa trung bình hàng năm khoảng 1700 đến 2200 mm.
Việt Nam có lượng mưa gấp hai lần trung bình thế giới, đạt khoảng 860mm/năm, với điều kiện lý tưởng cho trồng lúa là nhiệt độ từ 18 đến 33 độ C Đặc biệt, trong giai đoạn nảy mầm, lúa có thể chịu được nhiệt độ lên đến 40 độ C Lượng mưa trên 1200mm/năm được xem là đủ nước cho cây trồng (Nguu Nguyen Van, 2004).
Ngoài ra, lúa có thể trồng nhiều vụ gắn với các mùa kết hợp trong năm như Đông Xuân,
Việc phân biệt 4 mùa Xuân, Hạ, Thu và Đông thường phù hợp hơn với các nước có khí hậu ôn đới, nơi mà biến động nhiệt độ giữa các tháng rõ rệt hơn so với lượng mưa Trong khi đó, nước ta nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới, với sự chênh lệch lượng mưa giữa các tháng lớn hơn nhiều so với nhiệt độ Do đó, khí hậu Việt Nam được chia thành 2 mùa chính là mùa mưa và mùa khô.
Nguyễn Hữu Dũng và Nguyễn Châu Thoại (2011) đã nghiên cứu các yếu tố khí hậu, bao gồm nhiệt độ và lượng mưa trong mùa khô từ tháng 11-2007 đến tháng 4-2008, và mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 10-2008 Đối với khu vực từ Thừa Thiên Huế đến Khánh Hòa, mùa mưa kéo dài từ tháng 6 đến tháng 11-2008 Kết quả tính toán cho thấy nhiều tháng trong mùa mưa có tổng lượng mưa vượt quá 100mm/tháng Theo Đoàn Văn Điếm và các đồng tác giả (2008), thời điểm và số tháng của mùa mưa có thể thay đổi tùy theo các phân vùng khí hậu.
Lê Thị Thanh Nghị (2011) định nghĩa mùa mưa là chuỗi tháng liên tục với lượng mưa trung bình không dưới 100mm mỗi tháng Tháng đầu tiên đánh dấu sự khởi đầu, tháng có lượng mưa cao nhất là tháng cao điểm, và tháng cuối cùng là tháng kết thúc mùa mưa Để xác định mùa mưa ở mỗi vùng, cần dựa vào tổng lượng mưa đo được từ phần lớn các trạm khí hậu trong khu vực và các tháng liên tục trong năm, đặc biệt trong giai đoạn 2001.
2010 4 là từ 100mm/tháng trở lên, còn mùa khô là các tháng còn lại
Bảng 3.1 Thời gian của các mùa theo phân vùng khí hậu
Vùng Mùa mưa Mùa khô
I từ tháng 5 đến tháng 10 từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau
II từ tháng 4 đến tháng 9 từ tháng 10 đến tháng 3 năm sau
III từ tháng 4 đến tháng 9 từ tháng 10 đến tháng 3 năm sau
IV 5 từ tháng 5 đến tháng 10 hoặc từ tháng 8 đến tháng 1 năm sau từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau hoặc từ tháng 2 đến tháng 7
V từ tháng 8 đến tháng 12 từ tháng 1 đến tháng 7
VI từ tháng 4 đến tháng 11 từ tháng 12 đến tháng 3 năm sau
VII từ tháng 5 đến tháng 11 từ tháng 12 đến tháng 4 năm sau
Nguồn: Tác giả tính toán theo nguồn MARD và tổng hợp theo Đoàn Văn Điếm và đ.t.g (2008)
Theo Bảng 3.1, dữ liệu khí hậu trong 10 năm gần đây cho thấy sự phân hóa lượng mưa theo mùa rõ rệt hơn so với nhiệt độ Hình 3.1 chỉ ra rằng lượng mưa tăng dần về phía vùng duyên hải Nam Trung Bộ với lượng mưa rất cao, sau đó giảm dần về vùng Nam Bộ Ngược lại, Hình 3.2 cho thấy sự khác biệt nhiệt độ giữa mùa mưa và mùa khô ở miền Bắc là rõ rệt, nhưng giảm dần về miền Nam, nơi mà sự chênh lệch nhiệt độ chỉ khoảng 0,5 °C.
Việt Nam nằm trong tọa độ từ 102°10′ đến 109°21′ kinh độ Đông và 8°30′ đến 23°22′ vĩ độ Bắc, với đa dạng địa hình như đồi núi trung du, đồng bằng và ven biển Sự khác biệt về vĩ độ và địa hình đã tạo ra sự phân hóa khí hậu theo từng vùng Quốc gia này được chia thành bảy vùng khí hậu: Đồng Bằng và Trung Du Bắc Bộ, Đông Bắc, Tây Bắc, Bắc Trung Bộ, Duyên hải Nam Trung Bộ, Tây Nguyên và Nam Bộ, tương ứng với các ký hiệu vùng I, II, III, IV, V, VI, VII trong các bảng và hình ảnh liên quan.
Đề tài nghiên cứu nên chọn dữ liệu dài hạn từ 30 năm trở lại thay vì chỉ 10 năm do hạn chế trong việc tiếp cận dữ liệu Việc này giúp xác định nhiệt độ và lượng mưa thông thường, từ đó tránh được sự ảnh hưởng của các biến động bất thường trong một năm cụ thể.
5 Tiểu vùng khí hậu từ Bắc Bắc trung bộ (Thanh Hóa, Nghệ An và Hà Tĩnh) mùa mưa từ tháng 5 tới tháng
10 Tiểu vùng từ Quảng Bình tới Hải Vân mùa mưa từ tháng 8 tới tháng 1 năm sau và mùa mưa chính là mùa đông
Theo khả năng tổng hợp các thông tin c mưa phân theo mùa khô và mùa m các dấu hiệu kỳ vọng cho mô hình
3.1.2 Các yếu tố về loại
Theo dữ liệu của FAO, nhóm đất bao gồm đất xám, đất glây, đất đen và đất hữu cơ có vai trò quan trọng trong việc xác định vị trí trồng lúa Những loại đất này thường phân bố phổ biến ở các vùng gần biên giới, tạo điều kiện thuận lợi cho sản xuất nông nghiệp.
Trong 4 nhóm đất được s lợi cho sự phát triển cây tr nâu đen được tìm thấy có tác và nghiên cứu của Seo và Mendelsohn (2007) Theo thuộc nhóm đất phù sa, đất glây chưa xác định rõ xu h
Acrisols Gleysols Fluvisols Leptosols Arenosols Ferrasols Vertisols Luvisols Histosols
Nguồn: Tác giả tính toán
Việt Nam có khoảng 16 nhóm đất theo phân loại của FAO (2009), bao gồm đất phù sa, đất tầng mỏng, đất cát, và đất đỏ vàng Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung vào nhóm đất phù sa do ảnh hưởng tích cực của nó đến năng suất cây trồng, đặc biệt ở hai vùng đồng bằng lúa ven biển miền Trung Các nhóm đất khác như đất xám và đất cát cũng cho thấy có tác động tích cực đến tình hình nông nghiệp Tuy nhiên, xu hướng tác động của các loại đất theo mùa khô và mùa mưa vẫn chưa được thể hiện rõ ràng trong mô hình định lượng.
Nhóm đất chính Số lượng mẫu
- đất hữu cơ ng mưa tháng theo mùa a các vùng khí hậu
…… …mùa của các vùng khí h tính toán và vẽ theo nguồn dữ liệu của MARD (2001
V VI VII cả vùng khí hậu nước ưa mùa khô
Nhiệt độ và lượng mưa trong mùa mưa ở vùng khí hậu này có sự biến đổi rõ ràng, ảnh hưởng đến các loại đất như đất vàng, đất nứt nẻ và đất nâu Đặc biệt, nhóm đất cát ở hai đầu miền Trung cần được chú trọng trong nghiên cứu Đất phù sa được biết đến với đặc điểm nổi bật là chứa nhiều cát, đất đỏ vàng, và đất ghi Nghiên cứu của Benhin (2008) chỉ ra rằng các loại đất trồng lúa chủ yếu thuộc nhóm này, ngoại trừ một số nhóm khác Tỷ lệ các nhóm đất này có vai trò quan trọng trong việc phát triển nông nghiệp tại khu vực.
19 0,41 trung bình tháng theo a các vùng khí hậu a MARD (2001-2010)
V VI VII cả vùng khí hậu nước mùa khô
3.1.3 Các yếu tố liên quan đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ
Các đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ gia đình thường được xem xét bao gồm tuổi, giới tính, trình độ giáo dục của chủ hộ và số lượng thành viên trong hộ Trong đó, trình độ giáo dục là yếu tố quan trọng, vì nhiều cuộc điều tra cho thấy nông dân thường chỉ học đến lớp 6 hoặc lớp 7 trong hệ 12 năm Trình độ giáo dục thấp có thể hạn chế khả năng tiếp cận thông tin và thích ứng với những thay đổi cũng như áp dụng các kỹ thuật canh tác mới, hiệu quả hơn Ngoài ra, yếu tố dân tộc cũng cần được chú ý.
Hộ dân tộc thiểu số gặp nhiều khó khăn trong việc giảm nghèo, theo nghiên cứu của Ngân hàng Phát triển châu Á (2006) trích dẫn từ Yu và đồng tác giả (2010) Nghiên cứu này chỉ ra rằng năng suất lúa của hộ dân tộc thiểu số thấp hơn so với hộ dân tộc Kinh, cho thấy sự chênh lệch trong khả năng sản xuất nông nghiệp giữa các nhóm dân cư.
Mô hình ước lượng, chiến lược ước lượng và dữ liệu nghiên cứu
Dưới đây các biến độc lập từ phương trình (3.1) được mô tả dưới bảng sau
Bảng 3.3 Các biến giải thích sử dụng trong mô hình
Stt Kí hiệu Định nghĩa Đơn vị tính Dấu kỳ vọng
1 TeRa Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa mưa o C/tháng +/-
2 TeRaSq Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa mưa bình phương ( o C/tháng) 2 +/-
3 TeDr Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa khô o C/tháng +/-
4 TeDrSq Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương ( o C/tháng) 2 +/-
5 RaRa Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa mưa mm/tháng +/-
6 RaRaSq Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương (mm/tháng)2 +/-
7 RaDr Tổng lượng mưa tháng trung bình của các tháng mùa khô mm/tháng +/-
8 RaDrSq Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương (mm/tháng)2 +/-
11 SFl Nhóm đất phù sa +
13 Age Tuổi của chủ hộ năm +
14 Sex Giới tính của chủ hộ (1: Nam; 0: Nữ) +
15 Edu Trình độ giáo dục chủ hộ từ không đi học đến lớp 12 lớp +
16 Ethn Dân tộc (1: người dân tộc; 0: người kinh) -
17 HoSi Số lượng người trong hộ người +
18 Rice Hình thức canh tác (1: độc canh; 0: đa canh) +
19 Irr Hình thức tưới tiêu (1: tưới tiêu chủ động; 0: tưới tiêu bị động) +
20 Area Tổng diện tích trồng lúa gồm các vụ trong năm ha/năm +/-
21 MiMa Bán sỉ cho tư thương +
22 ReTa Bán lẻ cho tiêu dùng +
23 NoFa Có sản xuất kinh doanh hoặc việc làm phi nông nghiệp (1: có; 0: không có) +
24 Cred Tiếp cận tín dụng (1: còn nợ; 0: không còn nợ) +
Tiếp cận khuyến nông (1: xã có trạm khuyến nông; 0: xã
Theo khung phân tích Hình 3.3 và công thức (2.3), mô hình ước lượng được triển khai như sau:
The equation for predicting the dependent variable P LE is expressed as P LE = b 0 + [(b 1 TeRa + b 2 TeRaSq) + (b 3 TeDr + b 4 TeDrSq) + (b 5 RaRa + b 6 RaRaSq) + (b 7 RaDr + b 8 RaDrSq)] + [b 9 SAc + b 10 SGl + b 11 SFl + b 12 SAr] + [b 13 Age + b 14 Sex + b 15 Educ + Ethn b 16 + b 17 HoSi + b 18 Rice + b 19 Irri + b 20 Area + b 21 MiMa + b 22 ReTa + b 23 NoFa + b 24 Cred + b 25 Exte] + u, where u represents the residuals of the model.
PLE là biến phụ thuộc thể hiện TNR từ trồng lúa của nông hộ mà dưới đây gọi TNTL, đơn vị tính triệu đồng/ha
3.2.2 Chiến lược ước lượng mô hình Đề tài sử dụng phương trình (3.1) để đo lường mối quan hệ giữa các yếu tố khí hậu hiện nay và TNTL Sau đó, chúng ta thay thế các yếu tố khí hậu hiện tại với các yếu tố khí hậu được dự báo để lượng hóa mức độ tác động kinh tế của BĐKH đến TNTL
Phương pháp hồi quy thông thường (OLS) thường gặp vấn đề như phương sai thay đổi, đa cộng tuyến, giá trị ngoại lai và tự tương quan, dẫn đến kết quả ước lượng bị thiên lệch Để khắc phục những vấn đề này, một số nghiên cứu trước đã áp dụng hồi quy phân vị, trong đó phân vị được hiểu là giá trị trong mẫu dựa trên thứ tự sắp xếp, với trung vị là một giá trị phổ biến Giá trị ngoại lai có thể làm thay đổi giá trị trung bình của mẫu, trong khi trung vị lại ít bị ảnh hưởng Mục tiêu của hồi quy phân vị là ước lượng giá trị trung vị của biến phụ thuộc, thay vì giá trị trung bình như trong hồi quy OLS, từ đó giảm thiểu thiên lệch ước lượng và khắc phục vấn đề phương sai thay đổi Benhin (2008) cũng chỉ ra rằng đa cộng tuyến do sự xuất hiện quá nhiều biến giải thích trong mô hình không hoàn toàn có thể được loại bỏ.
Trong phần mềm Stata 11, lệnh để thực hiện hồi quy phân vị là qreg, với khả năng giải thích được thể hiện qua Pseudo R² thay vì R² như trong hồi quy OLS Mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy được xác định thông qua kiểm định t hoặc P-value có trong bảng kết quả Theo kinh nghiệm, nếu giá trị tuyệt đối của t không nhỏ hơn 2 hoặc P-value không lớn hơn 10%, thì hệ số hồi quy sẽ được coi là có ý nghĩa thống kê.
3.2.3 Dữ liệu nghiên cứu Đề tài sử dụng các dữ liệu như sau:
Bộ dữ liệu VHLSS 2008 do GSO thực hiện cung cấp thông tin quan trọng về mức sống hộ gia đình tại Việt Nam, với 4691 mẫu nghiên cứu được xác định Mẫu nghiên cứu tập trung vào các hộ trồng lúa trong 12 tháng trước thời điểm điều tra, bao gồm các loại lúa như lúa tẻ, lúa nếp và lúa đặc sản.
8 Để khắc phục phương sai thay đổi, một số nghiên cứu trước sử dụng hồi quy OLS có Robust
Bài viết đề cập đến 4 loại lúa tẻ gồm Đông Xuân, Hè Thu, Thu Đông và nương rẫy, với tổng cộng 9 loại Thông tin này có thể khó phân tách nếu nông hộ không nhớ rõ từng loại Nghiên cứu bao gồm thông tin về thu nhập của hộ trồng lúa, cũng như các đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ, chủ hộ và xã.
Dữ liệu khí hậu từ IMHEN, được công bố trên trang điện tử của MARD, cung cấp thông tin về nhiệt độ trung bình tháng và tổng lượng mưa tháng từ năm 2001 đến 2010, thu thập từ 120 trạm khí tượng trên 57 tỉnh thành trên cả nước.
Dữ liệu đất của FAO là dữ liệu GIS dạng Raster với độ phân giải 30 arc-second, bao phủ toàn cầu Theo phiên bản v1.10 cập nhật đến ngày 25/3/2009, thế giới được phân chia thành 28 nhóm đất chính và 153 đơn vị đất, cùng với các đơn vị phân loại nhỏ hơn là đơn vị đất phụ và pha đất chưa được đề cập.
Dữ liệu kịch bản biến đổi khí hậu (BĐKH) của MONRE công bố năm 2009 dự báo sự thay đổi về nhiệt độ, lượng mưa và mực nước biển dâng từ 2030 đến 2100 cho bảy vùng khí hậu ở Việt Nam Đề tài này sử dụng kịch bản phát thải trung bình (B2) do MONRE đề xuất nhằm đánh giá tác động của BĐKH và xây dựng kế hoạch ứng phó Theo kịch bản B2, vào cuối thế kỷ 21, nhiệt độ trung bình sẽ tăng từ 2-3°C, trong khi lượng mưa sẽ tăng từ 1-8% so với giai đoạn 1980-1999, với lượng mưa tăng vào mùa mưa và giảm vào mùa khô.
Ngoài ra, đề tài còn sử dụng dữ liệu về độ cao SRTM30 do Shuttle Radar Topography
Cơ quan hàng không Mỹ thực hiện nhiệm vụ xác định vị trí trồng lúa chính xác hơn với độ phân giải 30 arc-second Đề tài sử dụng dữ liệu bản đồ số từ Cục đo đạc và bản đồ Việt Nam năm 2009, bao gồm các cấp Tỉnh, Huyện và Xã Dữ liệu bản đồ số này kết nối bộ dữ liệu VHLSS 2008 với các dữ liệu GIS, các bước thực hiện được trình bày trong Phụ lục 8 Cuối cùng, bộ dữ liệu ở cấp hộ gồm 4279 mẫu nghiên cứu được chọn lọc từ bản đồ, như mô tả trong Phụ lục 9.
Miền Bắc có 64 trạm, miền Trung có 39 trạm và miền Nam có 17 trạm Đặc biệt, tỉnh Sơn La và Vinh mỗi tỉnh đều có 8 trạm, trong khi một số tỉnh như Bắc Ninh, Bình Dương, Đồng Nai, Vĩnh Long, Bến Tre và Hậu Giang lại không có trạm nào.
Dữ liệu GIS có hai dạng chính là Vector và Raster Dạng Vector rất hữu ích cho việc mô tả các đối tượng không gian riêng lẻ, giúp nhận diện các vị trí cụ thể trong thế giới thực Ngược lại, dạng Raster thích hợp để mô tả các đối tượng không gian liên tục, được phân chia thành các ô lưới đều, thường được gọi là độ phân giải Độ phân giải 30 arc-second tương đương với kích thước điểm ảnh 0,9 km hoặc kích thước ô lưới 0,81 km²; kích thước điểm ảnh càng nhỏ thì chất lượng hình ảnh càng cao.
Dữ liệu GIS dưới dạng vector bao gồm các điểm (point) thể hiện tọa độ UBND của các đơn vị hành chính, các đường (line) biểu thị ranh giới giữa các đơn vị hành chính, và các đa giác (polygon) mô tả diện tích của các đơn vị hành chính Các mẫu nghiên cứu được liên kết với dữ liệu bản đồ thông qua mã cấp xã, với tọa độ địa lý được xác định tại UBND xã.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Bảng thống kê mô tả 4279 mẫu nghiên cứu cho thấy tỷ lệ % trung bình trong mẫu, với TNTL (thu nhập net từ trồng lúa) dao động từ thua lỗ 18 triệu đồng/ha đến lợi nhuận cao nhất 69 triệu đồng/ha, trung bình đạt 11,75 triệu đồng/ha Nhiệt độ trung bình mùa mưa từ 19 – 29°C (27°C) và mùa khô từ 12 – 28°C (22°C) Lượng mưa trung bình mùa mưa dao động 122 – 708mm (249mm), trong khi mùa khô từ 9 – 136mm (47mm) Các nhóm đất chính gồm đất xám (38%), đất glây (36%), đất phù sa (17%), và đất cát ven biển (2%), với 7% là các nhóm đất khác Đặc điểm kinh tế - xã hội cho thấy 83% chủ hộ là nam, độ tuổi trung bình 49, trình độ giáo dục trung bình lớp 7, và 21% là hộ dân tộc thiểu số Nông hộ chủ yếu canh tác quy mô nhỏ và trung bình với diện tích 0,77ha/hộ; đất độc canh chiếm 18% và đất đa canh 0,62ha Đến 89% hộ chủ động tưới tiêu, với 46% sản phẩm bán sỉ cho tư thương và 15% bán lẻ cho tiêu dùng.
Ở nước ta, quy mô nông trại được phân loại thành ba mức: quy mô nhỏ cho diện tích canh tác dưới 1ha, quy mô trung bình cho diện tích từ 1ha đến 2,5ha, và quy mô lớn cho diện tích lớn hơn 2,5ha.
14 Đất đa canh là đất có trồng thêm các loại cây khác trong năm như lương thực hoa màu hằng năm, cây lâu năm và cây ăn quả
Trong nghiên cứu, hộ gia đình được phân loại thành hai nhóm: hộ chủ động tưới tiêu sử dụng các công cụ như máy bơm và hệ thống tưới tự chảy, trong khi hộ tưới tiêu bị động phụ thuộc vào nguồn nước tự nhiên Một số hộ có thể kết hợp cả hai phương pháp hoặc không sử dụng phương pháp nào, và việc xác định hình thức tưới tiêu dựa vào diện tích trồng lúa Đáng chú ý, 30% hộ có việc làm phi nông nghiệp, trong khi 47% hộ vẫn đang trong tình trạng nợ nần Ngoài ra, chỉ có 5% hộ sống trong xã có trạm khuyến nông.
Ma trận tương quan
Phụ lục 11 chỉ ra rằng hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và hầu hết các biến độc lập là thấp, trong đó biến nhiệt độ mùa khô có hệ số tương quan nghịch chiều cao nhất, đạt 34% Ngoài ra, các biến độc lập cũng có mối tương quan thấp, với một số biến như dân tộc và loại đất xám có hệ số tương quan ở mức trung bình, đạt 45%.
Kết quả hồi quy các mô hình
Kết quả hồi quy từ phương trình (3.1) cho thấy rằng nhiệt độ và lượng mưa của mỗi mùa đều ảnh hưởng tuyến tính và phi tuyến tính đến TNTL, với ý nghĩa thống kê, ngoại trừ nhiệt độ trong mùa mưa Mô hình giải thích mức độ biến thiên với Pseudo R² đạt 13,8%, thấp hơn so với nghiên cứu của Mano và Nhemachena (2007) là 18,71% và Benhin (2008) là 16,99%.
Trong mô hình nghiên cứu, các biến kiểm soát như loại đất và đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ gia đình đều có ý nghĩa thống kê Tác giả đã loại bỏ hai biến không có ý nghĩa thống kê là tuổi và việc làm phi nông nghiệp Kết quả cho thấy mô hình hiệu chỉnh không làm thay đổi ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy còn lại, và mức độ thay đổi các hệ số này không đáng kể so với mô hình ban đầu, với mức độ giải thích vẫn giữ ở 13,80% Dưới đây là bảng kết quả của mô hình hồi quy hiệu chỉnh từ Phụ lục 13.
16 việc làm phi nông nghiệp bao gồm các hoạt động sản xuất kinh doanh và dịch vụ không liên quan đến nông, lâm nghiệp và thủy sản, cũng như việc chế biến sản phẩm từ nông, lâm nghiệp và thủy sản của các hộ gia đình.
Nghiên cứu này áp dụng hồi quy phân vị với mức độ giải thích mô hình cao hơn, có thể do việc sử dụng yếu tố khí hậu của 4 mùa.
Bảng 4.1 Kết quả hồi quy của mô hình hiệu chỉnh
Biến thu nhập trồng lúa (triệu đồng/ha/hộ)
Biến giải thích trong mô hình Hệ số hồi quy Thống kê t
TeRa Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa mưa ( o C/tháng) -0,86 -0.79
TeRaSq Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa mưa bình phương ( o C/tháng) 2 0,018 0.67
TeDr Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa khô ( o C/tháng) 3,39 *** 7.66
TeDrSq Nhiệt độ trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương ( o C/tháng) 2 -0,08 *** -8.84
RaRa Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa mưa (mm/tháng) -0,03 *** -5.54
RaRaSq Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương (mm/tháng) 2 0,00 *** 6.55
RaDr Tổng lượng mưa tháng trung bình của các tháng mùa khô (mm/tháng) 0,08 *** 5.69
RaDrSq Tổng lượng mưa trung bình tháng của các tháng mùa khô bình phương (mm/tháng) 2 0,00 *** -7.15
SFl Nhóm đất phù sa 2,25 *** 6.51
Sex Giới tính của chủ hộ (1: Nam; 0: Nữ) 0,19 1.03
Edu Trình độ giáo dục chủ hộ từ không đi học đến lớp 12 (lớp) 0,03 1,26
Ethn Dân tộc (1: người dân tộc; 0: người kinh) -1,09 *** -4.53
HoSi Số lượng người trong hộ (người) 0,09 ** 2,00
Rice Hình thức canh tác (1: độc canh cây lúa; 0: đa canh) 0,18 0.96
Irr Hình thức tưới tiêu (1: tưới tiêu chủ động; 0: tưới tiêu bị động) 1,47 *** 6.34 logArea Tổng diện tích trồng lúa gồm các vụ trong năm
MiMa Bán sỉ cho tư thương 1,10 *** 5.92
ReTa Bán lẻ cho tiêu dùng 1,23 *** 5.61
Cred Tiếp cận tín dụng (1: còn nợ; 0: không còn nợ) -0,38 ** -2.79
Exte Tiếp cận khuyến nông (1: xã có trạm khuyến nông; 0: xã không có trạm khuyến nông) 0,65 ** 2.08
Trong đó: * mức ý nghĩa 10%; ** mức ý nghĩa 5% và *** mức ý nghĩa 1%
Nguồn: Tác giả thực hiện
4.3.1 Các biến khí hậu tác động đến thu nhập trồng lúa
Các hệ số hồi quy bậc 2 của các biến khí hậu cho thấy xu hướng tác động của nhiệt độ và lượng mưa lên TNTL Đồ thị trong Phụ lục 14 thể hiện hình dạng chữ U (hệ số hồi quy dương) cho cả nhiệt độ và lượng mưa trong mùa mưa, trong khi đó, đồ thị dạng U ngược (hệ số hồi quy âm) xuất hiện đối với cả hai yếu tố này trong mùa khô.
Trong mùa mưa, sự gia tăng nhiệt độ và lượng mưa có thể làm giảm tổng năng lượng tiềm tàng (TNTL), tuy nhiên, tác động phi tuyến tính của chúng lại có khả năng làm tăng TNTL Điều này cho thấy rằng việc giảm nhiệt độ và lượng mưa sẽ mang lại lợi ích cho TNTL.
Vào mùa khô, sự gia tăng nhiệt độ và lượng mưa sẽ làm tăng TNTL, phù hợp với thực tế khí hậu miền Bắc trong mùa Đông lạnh rét Tuy nhiên, tác động phi tuyến tính của nhiệt độ và lượng mưa trong mùa khô lại dẫn đến sự giảm TNTL Do đó, mặc dù việc tăng nhiệt độ và lượng mưa là cần thiết, nhưng không thể kéo dài mãi mãi.
4.3.2 Các nhóm đất tác động đến thu nhập trồng lúa
Bảng 4.1 cho thấy bốn nhóm đất chính đều có ý nghĩa thống kê và ảnh hưởng tích cực đến năng suất trồng lúa (TNTL), trong đó nhóm đất cát ven biển và phù sa vượt trội hơn so với nhóm đất glây và xám Điều này phản ánh thực tế rằng vùng trồng lúa chủ yếu nằm ở đồng bằng ven sông và ven biển, nơi có phù sa bồi đắp từ dòng chảy sông ngòi và gần nguồn nước Hệ số hồi quy của nhóm đất phù sa là 2,25, cho thấy hộ trồng lúa ở nhóm đất này có năng suất cao hơn khoảng 2,25 triệu đồng/ha so với các nhóm đất khác Đặc biệt, nhóm đất cát có tác động tích cực nhất, thậm chí vượt qua cả nhóm đất phù sa, mở ra cơ hội xác định các vị trí đất có lợi cho cây trồng Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ phản ánh tính chất cơ bản của đất, chưa thể hiện đầy đủ các yếu tố thổ nhưỡng học Nhóm đất phù sa (Fluvisols) bao gồm nhiều loại khác nhau, trong đó các đặc tính như chua, mặn, và nhiễm phèn không tốt cho đất.
4.3.3 Các biến đặc điểm kinh tế - xã hội tác động đến thu nhập trồng lúa
Kết quả hồi quy ở Bảng 4.1 cho thấy có một số điểm đáng chú ý liên quan đặc điểm kinh tế
- xã hội của hộ như sau:
Nghiên cứu cho thấy việc nông hộ chủ động tưới tiêu có ảnh hưởng tích cực đến thu nhập từ trồng lúa (TNTL) so với nông hộ phụ thuộc vào nước mưa Cụ thể, nếu nông hộ sử dụng nguồn nước chủ động để tưới lúa, thu nhập từ trồng lúa sẽ tăng khoảng 1,47 triệu đồng/ha so với những hộ trồng lúa dựa vào nguồn nước mưa, với điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.
Mô hình nghiên cứu cho thấy việc bán lúa gạo theo hình thức bán sỉ cho tư thương và bán lẻ cho tiêu dùng mang lại lợi nhuận cao hơn so với các đối tượng khác như doanh nghiệp nhà nước và doanh nghiệp ngoài nhà nước Cụ thể, nếu hộ nông dân bán sỉ lúa gạo, thu nhập trung bình trên đất canh tác (TNTL) tăng khoảng 1,1 triệu đồng/ha, trong khi bán lẻ thì TNTL tăng khoảng 1,23 triệu đồng/ha Điều này cho thấy việc tiếp cận thị trường bán lẻ và tư thương có lợi thế hơn về chi phí giao dịch do khoảng cách ngắn hơn Hơn nữa, giá bán lẻ và giá bán cho tư thương thường linh hoạt hơn, mang lại lợi ích kinh tế cho nông dân Để nâng cao khả năng thương mại hóa lúa gạo, cần mở rộng sản xuất thông qua việc tăng số vụ hoặc diện tích đất canh tác, với ba vụ là tối đa mà nhiều vùng trồng lúa, đặc biệt là miền Trung và miền Nam, có thể đạt được trong một năm.
Biến diện tích gieo trồng lúa có ảnh hưởng tiêu cực đến tài nguyên nước và đất Diện tích này được xác định bằng tổng diện tích các vụ lúa trong năm, vì vậy, số vụ lúa gia tăng có thể dẫn đến những tác động không mong muốn đến tài nguyên tự nhiên Những vấn đề nảy sinh trong nông học, như khả năng phục hồi của đất, là nguyên nhân chính cho những tác động tiêu cực này.
Biến vay nợ có thể dẫn đến kết quả ngược với kỳ vọng, khi hộ gia đình có nợ thường ghi nhận TNTL giảm khoảng 380 nghìn đồng/ha so với những hộ không nợ, trong khi các yếu tố khác giữ nguyên Vay nợ trở thành gánh nặng nếu vốn vay không được sử dụng hiệu quả hoặc không đầu tư đúng vào nông nghiệp Nghiên cứu của Ajetomobi và cộng sự (2010) cho thấy 43% hộ có vay nợ chính thức cũng gặp phải tình trạng tương tự Ngô Hải Thanh (2011) đã xác nhận những kết luận này trong nghiên cứu của mình.
“không tìm thấy ảnh hưởng tích cực từ việc vay vốn ngân hàng nông nghiệp 19 tới thu nhập bình quân của hộ gia đình trong giai đoạn 2006-2008”
Kết quả nghiên cứu cho thấy, nhóm hộ dân tộc thiểu số có thu nhập từ hoạt động trồng lúa thấp hơn so với hộ người Kinh Cụ thể, nếu các yếu tố khác không thay đổi, thu nhập từ nông nghiệp của hộ dân tộc thiểu số thấp hơn khoảng 1 triệu đồng/ha so với hộ người Kinh.
Tác động biên của các biến khí hậu tác động đến thu nhập trồng lúa
Theo nghiên cứu của Mano và Nhemachena (2007), các hệ số hồi quy của biến khí hậu ở dạng tuyến tính và phi tuyến tính chưa phản ánh đầy đủ xu hướng tác động tích cực hoặc tiêu cực đến TNTL Để định lượng tác động này, chúng ta áp dụng các hệ số hồi quy của các biến khí hậu trong mô hình hiệu chỉnh, sử dụng giá trị trung bình của các yếu tố khí hậu theo công thức (2.4) cho từng mùa và công thức (2.5) cho toàn bộ năm.
Kết quả từ Bảng 4.2 cho thấy rằng, khi lượng mưa tăng thêm 1mm/tháng, lợi ích từ TNTL tăng trung bình 3 nghìn đồng/ha Ngược lại, nhiệt độ tăng 1°C/tháng gây thiệt hại trung bình lên đến 425 nghìn đồng/ha Đặc biệt, mức độ thiệt hại do nhiệt độ cao trong mùa khô lớn hơn so với mùa mưa Trong khi đó, chỉ có lượng mưa tăng trong mùa khô mang lại lợi ích cho TNTL, còn lượng mưa trong mùa mưa đã vượt ngưỡng tối ưu và gây bất lợi cho TNTL.
Khí hậu có ảnh hưởng khác nhau đến các vùng khác nhau Theo Hình 4.1, sự gia tăng nhiệt độ 1°C mỗi tháng có thể gây thiệt hại nghiêm trọng cho các khu vực Duyên hải Trung Bộ.
Các khoản chi lãi vay được tính trong phép tính TNTL và thông tin về mục đích vay nợ chủ yếu liên quan đến đầu tư trong các lĩnh vực như nông lâm ngư, buôn bán dịch vụ và các ngành nghề khác Tuy nhiên, dữ liệu này không phản ánh đầy đủ tất cả các mẫu nghiên cứu hiện có.
19 Ngân hàng nông nghiệp được đánh giá một trong các ngân hàng chủ lực trong việc vay vốn ở khu vực nông nghiệp và nông thôn ở Việt Nam
Bảng 4.2 Kết quả phân tích tác động biên của mô hình hiệu chỉnh dP LE /dFi: Giá trị biên TNTL hộ tại nhiệt độ và lượng mưa trung bình
(nghìn đồng/ha/1đơn vị yếu tố khí hậu)
Mùa Yếu tố khí hậu mùa mưa mùa khô Cả năm
(1) (2) (1) + (2) nhiệt độ ( o C/ tháng) -91 -334 -425 lượng mưa (mm/tháng) -5 8 3
Theo nghiên cứu, chỉ có vùng khí hậu Tây Bắc và Đông Bắc Nam Bộ có dấu hiệu tích cực đối với tình hình tài nguyên nước Việc lượng mưa tăng thêm 1mm/tháng sẽ mang lại lợi ích cho Tây Nguyên và Nam Bộ, nhưng lại gây bất lợi cho Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung, nơi đã ghi nhận lượng mưa hàng năm rất lớn trong các năm gần đây, như tại các trạm khí tượng Nam Đông, Trà My, Huế và Tam.
Kỳ, Quảng Ngãi, Kỳ Anh …
Tóm lại, các yếu tố khí hậu thông thường ảnh hưởng tiêu cực đến tình hình tài nguyên nước, ngoại trừ lượng mưa trong mùa khô Do đó, mức độ thiệt hại của hộ gia đình liên quan đến tài nguyên nước ở nước ta sẽ gia tăng nếu xét theo các kịch bản biến đổi khí hậu.
Hình 4.1 Tác động biên của nhiệt độ và lượng mưa đến TNTL theo vùng khí hậu
Nguồn: Tác giả tính toán và vẽ
I II III IV V VI VII cả nước
∆Ple(nghìn đồng/ ha/hộ)
Vùng khí hậu tăng nhiệt độ 1oC/tháng tăng lượng mưa 1mm/tháng
Dự báo ảnh hưởng biến đổi khí hậu đến thu nhập trồng lúa
Yếu tố khí hậu có tính bất định, với khả năng biến động đơn lẻ hoặc đồng thời của nhiều yếu tố Tác giả đã đo lường tác động riêng phần và tổng hợp của khí hậu đến thu nhập nông thôn (TNTL) dựa trên các kịch bản biến đổi khí hậu với mức phát thải trung bình vào năm 2050 và 2100 theo MONRE Kết quả dự báo về mức thu nhập trung bình của hộ trồng lúa được trình bày chi tiết trong Phụ lục 15, trong khi mức thay đổi TNTL so với hiện tại được thể hiện qua Bảng 4.3.
Kết quả từ Bảng 4.3 chỉ ra rằng tổng năng lực tài chính (TNTL) của hộ gia đình có xu hướng giảm dần theo thời gian, cụ thể giảm từ 0,13% đến 14% trong giai đoạn từ năm 2050 đến 2100 so với TNTL của năm 2008, nếu các yếu tố khác không thay đổi Sự suy giảm này đặt ra áp lực lớn cho nông dân trồng lúa, vì thu nhập của họ vốn đã gặp nhiều khó khăn.
Mức độ thay đổi trung bình của nhiệt độ không khí (TNTL) được tính bằng cách lấy TNTL trung bình của từng khả năng trừ đi TNTL trung bình của giai đoạn khí hậu hiện nay (2001 – 2010) Việc đo lường sự thay đổi TNTL dựa trên một số giả định, bao gồm: (i) mức thay đổi các yếu tố khí hậu theo kịch bản từ thời kỳ 1980 - 1999 sẽ tương tự như giai đoạn 2001 – 2010; (ii) sự thay đổi được tính toán trên toàn quốc mà không phân chia theo từng vùng; và (iii) các yếu tố khí hậu trong mùa mưa diễn ra từ tháng 6 đến tháng 11, trong khi mùa khô kéo dài từ tháng 12 đến tháng 5.
12 đến tháng 5 năm sau; (iv) mức độ thay đổi TNTL chưa tính sự thay đổi lạm phát từ năm 2008 đến 2050 và
Bảng 4.3 Mức biến đổi TNTL theo các khả năng của kịch bản BĐKH
Mùa mưa Mùa khô Mức thay đổi trung bình TNTL (∆PLE)
Nhiệt độ Lượng mưa Nhiệt độ Lượng mưa o C/tháng mm/tháng o C/tháng mm/tháng (nghìn đồng/ha/hộ)
Theo ý kiến của Trưởng đại diện tổ chức Oxfam tại Việt Nam, nông dân Việt Nam đang đối mặt với nhiều rủi ro và bất ổn do khó khăn trong việc vay vốn tín dụng và bị ép giá cả đầu vào lẫn đầu ra Thu nhập của nông dân trồng lúa chỉ đạt khoảng 28 USD/tháng (Lê Minh Nguyệt trích từ Thắng Văn, 2012) Mặc dù năm 2008 được xem là năm gạo có giá cao do khủng hoảng lương thực, nhưng chi phí đầu vào sản xuất cũng tăng mạnh, khiến cho tình hình nông nghiệp Việt Nam không được đánh giá cao (Tô Văn Trường, 2009) Đồng thời, năm 2008 cũng ghi nhận mức lạm phát gần 23% tại Việt Nam (GSO, 2009).
Kết quả nghiên cứu cho thấy, khi cả bốn yếu tố khí hậu tác động đồng thời, thiệt hại tài nguyên thiên nhiên (TNTL) của hộ gia đình sẽ lớn hơn so với trường hợp chỉ một hoặc hai yếu tố thay đổi Cụ thể, thiệt hại TNTL do biến đổi khí hậu vào mùa khô lớn hơn nhiều so với mùa mưa, với thiệt hại vào mùa khô cao gấp 8 lần và gần 5 lần so với các yếu tố khí hậu mùa mưa Đặc biệt, sự tăng nhiệt độ vào mùa khô gây thiệt hại lớn hơn gấp 11 lần so với mùa mưa, trong khi sự tăng lượng mưa vào mùa mưa lại gây thiệt hại hơn gần 3 lần so với sự giảm lượng mưa vào mùa khô Như vậy, có thể thấy rằng tăng nhiệt độ là yếu tố gây thiệt hại lớn hơn so với sự thay đổi lượng mưa, đặc biệt là trong mùa khô.
BĐKH, với sự gia tăng nhiệt độ và biến đổi lượng mưa, diễn ra với khả năng 7 và 14, đã cho thấy rằng tất cả các vùng khí hậu tại Việt Nam đều chịu ảnh hưởng tiêu cực đối với TNTL.
Hình 4.2 Dự báo mức độ thiệt hại của hộ TNTL do BĐKH theo vùng khí hậu
Nguồn: Tác giả tính toán và vẽ
I II III IV V VI VII cả nước
∆Ple (nghìn đồng/ ha/hộ)
Vùng ĐBSCL, thuộc khí hậu Nam Bộ, dự kiến sẽ chịu thiệt hại nặng nề nhất do biến đổi khí hậu vào năm 2050 và 2100 Khu vực này không chỉ đối mặt với nhiệt độ gia tăng và lượng mưa biến đổi bất thường theo mùa, mà còn sẽ chịu tác động nghiêm trọng từ sự gia tăng mực nước biển, dẫn đến những thiệt hại lớn hơn trong tương lai.
Để có cái nhìn chi tiết về tác động của biến đổi khí hậu (BĐKH) đến tình hình nông thôn (TNTL), phép nội suy 21 đã được áp dụng để xác định thông tin tại các vị trí chưa biết dựa trên 1798 điểm nghiên cứu đã có Phụ lục 16 chỉ ra rằng một số ít vị trí ở các tỉnh miền núi và Trung Du phía Bắc sẽ có lợi trước BĐKH, với TNTL có thể tăng lên trên 2 triệu đồng/ha so với năm 2008 Kết quả này mang lại hy vọng cho các tỉnh có tỷ lệ nghèo cao nhất tại Việt Nam Nếu chuyển hướng phát triển nhanh chóng đến các vùng khó khăn về giao thông, nơi canh tác lúa gạo còn hạn chế và năng suất thấp, lợi ích kinh tế từ lúa gạo sẽ còn cao hơn nữa.
Các dự báo toàn cầu cho thấy biến đổi khí hậu (BĐKH) sẽ gây ra tác động tiêu cực đáng kể đến nông nghiệp ở các quốc gia vùng nhiệt đới, trong đó có Việt Nam Nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng Việt Nam cũng sẽ chịu thiệt hại do BĐKH, đặc biệt là ở khu vực Nam Bộ, nơi mà mức độ thiệt hại có xu hướng gia tăng theo sự thay đổi khí hậu.
Kriging là một phương pháp nội suy phổ biến trong GIS, được các chuyên gia khuyên dùng để tạo ra bề mặt đất từ các điểm dữ liệu rời rạc với giá trị đã biết Phương pháp này cho phép tạo dữ liệu liên tục từ dữ liệu không liên tục, đồng thời đảm bảo khoảng cách giá trị nội suy không chênh lệch so với các giá trị đã biết.