Các bước tiến hành tính toán chỉ số dễ bị tổn thương do BĐKH

Chương 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.4. Phương pháp đánh giá tính dễ bị tổn thương của hộ nuôi tôm do BĐKH

2.4.2. Các bước tiến hành tính toán chỉ số dễ bị tổn thương do BĐKH

Bảng 2.4. Các thành phần của khả năng thích ứng (tiếp theo)

Yếu tố quyết định tính dễ bị tổn thương

Tham khảo Chỉ số

phụ Biến số Ký hiệu

(Dấu)

Vốn tài chính (AC4)

Thu nhập bình quân của hộ gia đình trên một năm (triệu đồng)

AC41 (-)

Hà Hải Dương (2014), Huỳnh Thị Lan Hương (2015), Dương Hồng Giang (2017), Nguyễn Ngọc Trực và ctv (2017) và Trần Xuân Bình và ctv (2018) Phần trăm tích lũy trong tổng

thu nhập (%)

AC42

(-) Belay và ctv (2014) Số lượng các loại sinh kế mà các

thành viên trong hộ tham gia

AC43 (-)

Nguyễn Thị Hảo và ctv (2016), Dương Hồng Giang (2017), Nguyễn Ngọc Trực và ctv (2017) và Trần Xuân Bình và ctv (2018)

Vay vốn (triệu đồng ) AC44 (-)

Belay và ctv (2014), Nguyễn Thị Hảo và ctv (2016), Nguyễn Viết Thành và ctv (2017) và Trần Xuân Bình và ctv (2018)

Phần lớn các biến số thuộc hai yếu tố sự nhạy cảm và khả năng thích ứng rất khó tách bạch và có mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau chứ không phản ánh tính độc lập tuyệt đối. Trong mỗi nghiên cứu cụ thể, việc phân chia các đặc trưng theo tiêu chí sự nhạy cảm hay tiêu chí khả năng thích ứng là mang tính tương đối và phụ thuộc vào mục đích của bài toán cần giải quyết.

Đối với các biến số là định lượng và theo thang đo Likert 5 mức độ, sử dụng phương pháp đánh giá chỉ số phát triển con người (HDI) của UNDP (2006) để chuẩn hóa. Trong đó, cần phải xác định mối tương quan giữa các biến số với tính dễ bị tổn thương. Có hai loại tương quan có thể xảy ra: (1) tương quan thuận là TDBTT tăng lên hay giảm xuống tương ứng với sự tăng lên hay giảm xuống của các biến số (công thức 2.2) và (2) tương quan nghịch là TDBTT tăng lên hay giảm xuống tương ứng với sự giảm xuống hay tăng lên của các biến số (công thức 2.3).

 

   

ij ij

ij

ij ij

X M in X

x i

M ax M in

X X

i i







(2.2) và

 

   

ij ij

ij

ij ij

M in X X

x i

M ax M in

X X

i i







(2.3) Trong đó: x_ij là các giá trị của biến số thứ j cho hộ thứ i; MaxX_ij và MinX_ij là những giá trị tối đa và tối thiểu của các biến số thứ j cho hộ thứ i. Đối với các biến số có giá trị bán định lượng được quy đổi theo thang điểm từ 0 đến 1.

Bước 3: Lựa chọn phương pháp xác định trọng số

Phương pháp trọng số bình quân: phương pháp này coi giá trị của các yếu tố đóng góp vào chỉ số dễ bị tổn thương là như nhau. Cách xác định trọng số theo phương pháp này chỉ là lấy bình quân giá trị của các yếu tố đóng góp vào TDBTT.

(1) Chỉ dễ bị tổn thương được tính bình quân theo công thức:

1

ij j

VI x

m



^m là số các biến số (2.4)

(2) Hay cách tính của Patnaik và Narayanan (2005) là các biến số được xếp vào các nguồn tương ứng; sau khi chuẩn hóa các biến số, ta tính được giá trị bình quân của mỗi nguồn (AI). Chỉ số dễ bị tổn thương được tính theo công thức:

1/

1

1 ( )

m k i

VI AI

n







 

  





 ^với

1

1 ^m

k ij

i

AI x

m _





^(2.5)

Trong đó: x_ijlà giá trị chuẩn hóa biến số thứ j của hộ i; m là tổng số các biến; n là số các nguồn và α = n; AIk là giá trị của nguồn thứ k, VI là giá trị chỉ số dễ bị tổn thương.

Phương pháp trọng số bình quân thể hiện sự thiếu thông tin về dữ liệu hoặc coi ý nghĩa của chúng là như nhau. Ưu điểm là tính toán nhanh, dễ dàng, nhưng do không phản ánh đầy đủ thông tin chi tiết phản ứng của các thành phần trước biến đổi khí hậu nên khi tính chỉ số dễ bị tổn thương sẽ không đảm bảo tính toàn diện.

Phương pháp trọng số không cân bằng nhau: phương pháp này tính trọng số có giá trị phụ thuộc vào sự phân bố của các biến số. Có 3 cách xác định trọng số là theo ý kiến của chuyên gia, theo số lượng biến số của các chỉ số phụ đóng góp vào chỉ số chính và theo cách tính của Iyengar và Sudarshan (1982). Phương pháp này cho thấy bất kỳ yếu tố nào cũng có thể có vai trò đóng góp khác nhau vào các chỉ số tương ứng, do đó có thể giúp so sánh rõ ràng hơn sự khác biệt giữa các nông hộ.

Trong phạm vi của nghiên cứu này, đề tài chọn cách tính trọng số của Iyengar và Sudarshan (1982). Việc lựa chọn trọng số theo phương pháp của Iyengar và Sudarshan sẽ đảm bảo sự biến thiên lớn trong bất kỳ yếu tố nào mà không chi phối quá mức sự đóng góp của các yếu tố còn lại của các chỉ số và không gây sai sót khi so sánh giữa các hộ. Phương pháp này tính toán đơn giản, khách quan và rất thuận tiện cho việc tính trọng số với nhiều biến, nhiều thành phần trong một chỉ số.

Theo phương pháp của Iyengar và Sudarshan thì các trọng số được giả định là tỉ lệ nghịch với phương sai của các yếu tố dễ bị tổn thương, công thức tính:

var( )

j

ij

w c

x i

 với

1

1

1 var( )

K

j

ij

c

i x





 

 

  

 

 

 

 (2.6)

Trong đó: x_ijlà yếu tố thứ jđã được chuẩn hóa, w_ijlà trọng số, c: hằng số chuẩn hóa Bước 4: Xác định chỉ số phụ và chỉ số chính

Sau khi các biến số được chuẩn hóa ở bước 2, tiếp theo xác định trọng số của từng biến số, sau đó tính toán chỉ số phụ theo công thức (2.7)

1 n

i j ij

j

X w x







^{(0xij 1) và}

1

( 1)

n j j

w





 ^(2.7)

Trong đó: X_i: chỉ số phụ của hộ i (E1, E2,.., En; S1, S2,…, Sn; AC1, AC2,…, ACn); nlà số biến thành phần trong chỉ số phụ; x_ijlà biến số thứ jđã được chuẩn hóa của hộ i; W_j là trọng số tương ứng theo phương pháp Iyengar–Sudarshan.

Sau khi đã tính toán được chỉ số phụ, tiếp theo xác định trọng số của từng chỉ số phụ, sau đó tính toán chỉ số chính theo công thức (2.8)

1 m

i i i

i

Y w X







^{(0 Xi1) và}

1

( 1)

m i i

w





 ^(2.8)

Trong đó: Y_i là chỉ số chính của hộ i (E, S, AC),mlà số chỉ số phụ trong chỉ số chính, X_ilà chỉ số phụ và W_i là trọng số theo phương pháp Iyengar–Sudarshan.

Bước 5: Tính toán và phân cấp chỉ số dễ bị tổn thương

Sau xác định được các chỉ số chính (E, S, AC) tiếp tục tính toán trọng số cho từng chỉ số chính theo phương pháp Iyengar-Sudarshan, được w^E, wS, wAC là trọng số của các chỉ số phơi lộ, nhạy cảm và khả năng thích ứng (wE + w_S + w_AC=1)

Chỉ số dễ bị tổn thương của mỗi hộ tương ứng được tính theo công thức sau:

SFVI_i= E_i*wE+ S_i* w_S+ AC_i*wAC (2.9) Trong đó: SFVI_i là chỉ số dễ bị tổn thương tính cho hộ i. Chỉ số dễ bị tổn thương có giá trị nằm trong khoảng (0,1). Hộ có giá trị SFVIi = 1 là hộ có chỉ số dễ bị tổn thương cao nhất, và hộ có giá trị SFVI_i = 0 là hộ có chỉ số dễ tổn thương thấp nhất. Cụ thể phân cấp chỉ số dễ bị tổn thương như Bảng 2.5.

Bảng 2.5. Phân cấp chỉ số dễ bị tổn thương

Chỉ số dễ bị tổn thương Ý nghĩa

0,00 ≤ SFVIi < 0,20 Tổn thương rất thấp 0,20 ≤ SFVIi < 0,40 Tổn thương thấp 0,40 ≤ SFVIi < 0,60 Tổn thương trung bình 0,60 ≤ SFVIi < 0,80 Tổn thương cao 0,80 ≤ SFVIi ≤ 1,00 Tổn thương rất cao

Nguồn: (Trần Duy Hiền, 2015; Trần Xuân Bình và ctv, 2018; Mai, 2019) Tóm lại, bộ chỉ số đánh giá TDBTT của hộ nuôi tôm do BĐKH đã phản ánh khá đầy đủ các yếu tố ảnh hưởng. Phương pháp xác định trọng số không cân bằng đảm bảo chính xác mức độ ảnh hưởng khác nhau của các yếu tố đến TDBTT. Các bước tính toán chỉ số được thiết lập rõ ràng, đơn giản và dễ thực hiện. Bộ chỉ số cùng phương pháp tính này có thể áp dụng đánh giá TDBTT của hộ nuôi tôm ở địa phương khác hay điều chỉnh một số yếu tố để đánh giá TDBTT cho các hộ chăn nuôi và trồng trọt khác. Tuy nhiên, việc đánh giá này đòi hỏi phải thu thập bộ dữ liệu lớn và tính toán khá mất thời gian.

2.4.3. Đánh giá TDBTT hộ nuôi tôm biển do biến đổi khí hậu ở tỉnh Bến Tre Mục tiêu này được thực hiện dựa vào phương pháp và bộ chỉ số đánh giá TDBTT do BĐKH đã được đề xuất ở mục 2.4.1 và 2.4.2. Vận dụng đánh giá TDBTT cho mô hình nuôi TSQCCT và TTCTTC ở Bến Tre. Kết quả đánh giá được trình bày thông qua dạng bảng, biều đồ hình mạng nhện và biểu đồ hình tròn.

2.5. Phương pháp phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định áp dụng các biện pháp thích ứng với biến đổi khí hậu của hộ nuôi tôm

Mô hình hồi quy Multivariate Probit (MVP) phân tích các sai số với phân phối chuẩn đa biến, mỗi sai số có giá trị trung bình bằng 0 và ma trận phương sai- hiệp phương sai, trong đó phương sai và hiệp phương sai xem xét sự tương quan với nhau (Below và ctv, 2012). Mô hình MVP được phát triển gần đây và một số nhà nghiên cứu vận dụng (Takele và ctv, 2019; Jared và ctv, 2020; Francis và ctv 2021).

Các biến phụ thuộc trong nghiên cứu này bao gồm bốn biến giả gồm điều chỉnh lịch thời vụ, điều chỉnh kỹ thuật, đa dạng hóa sản xuất và phòng ngừa rủi ro, bằng 1 nếu hộ áp dụng biện pháp thích ứng và bằng 0 nếu ngược lại.

*

ik k ik k

y  X  với (k = 1,…m) (2.10)

ik 1

y  nếu y_ik^* 0và 0 ngược lại

Trong đó, y^*_ik là biến tiềm ẩn phản ánh những lựa chọn chưa được quan sát và quan sát được có liên quan đến các biện pháp thích ứng với biến đổi khí hậu thứ k và y_ikđại diện cho các biến phụ thuộc nhị phân, (k = 1,…, m) biểu thị các biện pháp thích ứng khác nhau được các hộ nuôi tôm áp dụng. X_iklà véc tơ của các biến giải thích về đặc điểm hộ, tiếp cận dịch vụ xã hội, nhận thức về biến đổi khí hậu và chỉ số phơi lộ. _klà véc tơ các hệ số được ước lượng. Từ phương trình (2.10), mối tương quan thuận giữa các sai số (_k) của các biện pháp thích ứng chỉ ra tính bổ sung và mối tương quan nghịch cho thấy khả năng thay thế giữa các biện pháp thích ứng. Sai số _k có phân phối chuẩn đa biến (MVN), với giá trị trung bình bằng 0, phương sai đơn nhất và ma trận tương quan n x n (Mulwa và ctv, 2017). Trong đó

k≈ MVN (0, ) và ma trận hiệp phương sai  được cho bởi:

1 2 1 3 1

2 1 2 3 2

3 1 3 2 3

1 2 3

1 ...

1 ...

1 ...

. . . . .

. . . 1 .

. . . . .

... 1

m m m

m m m

  

  

  



  

 (2.11)

Trong đó,  biểu thị mối tương quan không quan sát được giữa các yếu tố ngẫu nhiên của các sai số liên quan đến bất kỳ hai phương trình nào được ước lượng trong mô hình. Trong công thức (2.11), mối tương quan giữa các yếu tố ngẫu nhiên của các biện pháp thích ứng khác nhau được hộ nuôi tôm áp dụng được biểu thị bằng các phần tử nằm ngoài đường chéo (như ₂₁,₁₂,₃₁,₁₃) trong ma trận phương sai-hiệp phương sai (Teklewold và ctv, 2013). Giả định về mối tương quan không quan sát được giữa yếu tố ngẫu nhiên của các biện pháp thích ứng thứ k và m, có nghĩa là phương trình (2.10) đưa ra một mô hình đa biến mà cùng đại diện cho các quyết định áp dụng một biện pháp thích ứng cụ thể. Những phần tử nằm ngoài đường chéo khác 0 cho thấy mối tương quan giữa các sai số của các phương trình tiềm ẩn, đại diện cho các yếu tố không được quan sát được ảnh hưởng đến việc lựa chọn các biện pháp thích ứng thay thế.

Diễn giải và ký hiệu các biến độc lập (X_ik), các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định áp dụng các biện pháp thích ứng BĐKH của hộ nuôi tôm (y_ik) được trình bày ở Bảng 2.6. Việc lựa chọn các yếu tố X_ikdựa trên tổng hợp tài liệu (trình bày ở phần 1.4.4), kết hợp với kết quả điều tra thực tế tại thời điểm nghiên cứu sao cho phù hợp với các mục tiêu nghiên cứu.

Bảng 2.6. Diễn giải và ký hiệu các biến giải thích sử dụng trong mô hình MVP

Ký hiệu Diễn giải Dấu Tham khảo

Đặc điểm hộ MHINH

Mô hình nuôi tôm, MHINH = 1 nếu hộ áp dụng mô hình nuôi TTCTTC và MHINH = 0 nếu hộ

áp dụng nuôi TSQCCT +

GTINH Giới tính của chủ hộ, GTINH

=1 là nam và GTINH = 0 là nữ +

Balew và ctv (2014), Denkyirah, (2017), Ojo và Baiyegunhi (2018), Jared và ctv (2020) và Francis và ctv (2021)

TUOI Tuổi của chủ hộ được tính bằng

năm +

Tazeze (2012), Mabe và ctv (2014), Amare và ctv (2018), Takele và ctv (2019), Jared và ctv (2020), Mihiretu và ctv (2020) và Francis và ctv (2021)

TDHV

Trình độ học vấn của chủ hộ được đo bằng số năm đến trường của chủ hộ

+

Deressa và ctv (2008), Bryan và ctv (2011), Abid và ctv (2015), Ojo và Baiyegunhi (2018), Takele và ctv (2019), Mihiretu và ctv (2020) và Francis và ctv (2021)

KNGHIEM Kinh nghiệm là số năm đã tham gia nuôi tôm của chủ hộ +

Maddison (2007), Komba and Muchapondwa (2012), Abid và ctv (2015), Ojo và Baiyegunhi (2018), Takele và ctv (2019) và Mihiretu và ctv (2020)

LDONG Số lao động sản xuất trong hộ

tính bằng người + Balew và ctv (2014) và Denkyirah và ctv (2017)

Bảng 2.6. Diễn giải và ký hiệu các biến giải thích sử dụng trong mô hình MVP (tiếp theo)

Ký hiệu Diễn giải Dấu Tham khảo

TNHAP

Thu nhập của hộ từ tất cả các nguồn tính bằng triệu đồng/năm

+

Balew và ctv (2014), Denkyirah và ctv (2017), Jared và ctv (2020) và Mihiretu và ctv (2020)

DTICH Diện tích ao nuôi tôm được

tính bằng ha +

Maddison (2007), Bryan và ctv (2009), Ozor và ctv (2012), Amare và ctv (2018), Ojo và Baiyegunhi (2018), Takele và ctv (2019), Jared và ctv (2020) và Mihiretu và ctv (2020)

Tiếp cận dịch vụ xã hội

KNONG

Tham gia các lớp tập huấn khuyến nông về nuôi tôm được tính bằng số lần tham gia trung bình 1 năm

+

Gbetibouo (2009), Balew và ctv (2014), Ojo và Baiyegunhi (2018), Takele và ctv (2019), Jared và ctv (2020) và Mihiretu và ctv (2020)

DTHE

Tham gia các tổ chức đoàn thể, DTHE =1 nếu có tham gia và DTHE = 0 là không tham gia

+

Denkyirah và ctv (2017), Ojo và Baiyegunhi (2018), Jared và ctv (2020), Mihiretu và ctv (2020) và Francis và ctv (2021)

TDUNG

Tiếp cận với tín dụng, TDUNG

=1 nếu hộ tiếp cận tín dụng dễ dàng và TDUNG = 0 là khó khăn

+

Deressa và ctv (2009), Gbetibouo (2009), Ojo và Baiyegunhi (2018), Takele và ctv (2019), Jared và ctv (2020) và Mihiretu và ctv (2020)

Nhận thức về biến đổi khí hậu

TTIN Số lượng nguồn thông tin về

biến đổi khí hậu mà hộ tiếp cận + Nhemachena & Hassan (2007), Komba and Muchapondwa (2012) và Jared và ctv (2020)

NAM Số năm nhận biết thời thiết thay đổi thất thường +

Maddison (2006), Jiri và ctv (2015), Mihiretu và ctv (2020), Jared và ctv (2020) và Francis và ctv (2021)

AHBDKH

Nhận thức BĐKH ảnh hưởng đến nuôi tôm, AHBDKH =1 nếu có ảnh hưởng và = 0 nếu không ảnh hưởng

+ Gbetibouo (2009) và Balew và ctv (2014) Chỉ số phơi

lộ

Mức độ dễ bị tổn thương của hộ nuôi tôm do phơi lộ tính bằng lần

- Đề xuất của tác giả

2.6. Phương pháp phân tích ảnh hưởng của các biện pháp thích ứng với biến đổi khí hậu đến hiệu quả nuôi tôm

2.6.1. Phương pháp hạch toán tài chính

Phương pháp hạch toán tài chính được sử dụng nhằm tính toán kết quả, hiệu quả tài chính của hộ nuôi tôm phát sinh trong vụ nuôi. Sau đó đánh giá sự khác biệt hiệu quả giữa nhóm hộ có áp dụng và không áp dụng các biện pháp thích ứng biến đổi khí hậu bằng kiểm định trung bình mẫu độc lập (T-test). Phương pháp này được thực hiện thông qua tính toán các chỉ tiêu bao gồm chi phí (CP), doanh thu (DT), lợi nhuận (LN), thu nhập (TN), tỷ suất doanh thu trên chi phí (DT/CP), tỷ suất lợi nhuận trên chi phí (LN/CP), tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu (LN/DT), tỷ suất thu nhập trên chi phí (TN/CP) và tỷ suất thu nhập trên doanh thu (TN/DT) (chi tiết Phụ lục 2.3).

2.6.2. Phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA)

Ước lượng hiệu quả sản xuất bằng phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) phải dựa vào một dạng hàm cụ thể như Cobb-Douglas, Translog, hàm bậc 2 hay hàm Leontif tổng quát. Trong đó, dạng hàm Cobb - Douglas được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực sản xuất nông nghiệp (Begum và ctv, 2015; Phạm Lê Thông và Đặng Thị Phượng, 2015; Nguyễn Hữu Đặng, 2017). Hàm Cobb-Douglas có nhiều ưu điểm là dạng hàm có tính linh hoạt (Setsoafia và ctv, 2017), khi logarit hai vế sẽ được mô hình hồi quy tuyến tính, phản ánh được quy luật năng suất biên giảm dần, kết quả ước lượng cho biết được mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đầu vào đến năng suất thông qua độ co giãn của các yếu tố đầu vào (Trần Thị Thanh Xuân, 2015) và đồng thời dạng hàm này ít xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Oladeebo và Oluwaranti, 2012; Ogundari và ctv, 2006). Cùng với những ưu điểm nêu trên và để thống nhất trong phân tích HQSX giữa các mô hình nuôi tôm, nghiên cứu này vận dụng dạng hàm Cobb-Douglas để ước lượng hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kinh tế.

2.6.2.1. Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên

Theo Farrell (1957), hiệu quả kỹ thuật liên quan đến năng lực của một nông hộ trong việc tránh lãng phí nguồn lực đầu vào thông qua việc sản xuất đầu ra ở mức cao nhất với công nghệ hiện có. Hiệu quả kỹ thuật cho biết nông hộ có thể tăng bao nhiêu phần trăm mức sản lượng đầu ra tại mỗi mức đầu vào nhất định.

Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên được đề xuất bởi Aigner và ctv (1977) và được phát triển bởi Battese và Coelli (1992), có dạng:

(X , ) exp(e )

i ij j i

Y  f  với e_i v_iu_i (2.12)

Trong đó, Y_i là lượng đầu ra của nông hộ i; X_ij là lượng các yếu tố đầu vào thứ j của hộ i; _j là hệ số cần ước lượng; vi có phân phối chuẩn với kỳ vọng là 0 và phương sai σv2

(v ~ N(0, σv2

)), là phần sai số đối xứng, biểu diễn tác động của những yếu tố ngẫu nhiên, và ui > 0 là phần sai số một đuôi có phân phối nửa chuẩn (u ~ |N(0, σu2

)|), biểu diễn phần phi hiệu quả được tính từ chênh lệch giữa (Yi) với giá trị tối đa có thể có của nó (Y_i^*) được cho bởi hàm giới hạn ngẫu nhiên, tức là,

*

i i

Y Y . Tuy nhiên, ước lượng kém hiệu quả (u_i) này thường khó được tách ra khỏi