Đặt vấn đề Biến đổi khí hậu đã trở thành một mối quan tâm lớn của các quốc gia trên thế giới đồng thời là mối đe dọa cho sự phát triển bền vững ở các nước đang phát triển, trong đó có ít
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH
VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC
-
TIỂU LUẬN MÔN HỌC: KINH TẾ HỌC ỨNG DỤNG
ĐỀ TÀI
BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU VÀ NÔNG NGHIỆP Ở SRI LANKA XÁC ĐỊNH GIÁ TRỊ BẰNG MÔ HÌNH RICARDO
GVHD: TS Phạm Khánh Nam
Nhóm thực hiện: Đinh Thị Tâm
Lê Thị Liên Trần Cẩm Linh
Lớp: Cao học kinh tế phát triển Đêm – K21
TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 10 NĂM 2012
Sung-No Niggol Seo: Đại học Yale, Hoa Kỳ
Robert MenDelsohn: Đại học Yale, Hoa Kỳ
Mohan Munasinghe: Viện phát triển Munasinghe (MIND), Sri Lanka,
và Đại học Yale, Hoa Kỳ
Trang 2MỤC LỤC
Trang
Trang 31 Đặt vấn đề
Biến đổi khí hậu đã trở thành một mối quan tâm lớn của các quốc gia trên thế giới đồng thời là mối đe dọa cho sự phát triển bền vững ở các nước đang phát triển, trong đó có ít tài nguyên hơn và dễ bị tổn hại hơn (Munasinghe, 2001) Hiện nay, có rất ít bài nghiên cứu đề cập đến việc phân tích sự tác động của biến đổi khí hậu đến sự phát triển của các quốc gia đang phát triển
Gần đây, một phương pháp mới gọi là Ma trận tác động hành động (AIM) được sử dụng để xếp hạng các tác động của biến đổi khí hậu và ảnh hưởng xấu đến các lĩnh vực khác nhau ở Sri Lanka, trong đó có lĩnh vực nông nghiệp
Câu hỏi nghiên cứu: Sự biến đổi khí hậu tác động như thế nào đến sản
xuất nông nghiệp của Sri Lanka?
Một số nghiên cứu tương tự: Nghiên cứu của Mendelsohn et al, 1994,
2001; Mendelsohn và Nordhaus, 1996; Mendelsohn và Neumann, 1999 nghiên cứu dự báo thiệt hại do biến đổi khí hậu ở Mỹ bằng mô hình Ricardo Nghiên cứu của Dinar et al, 1998; Kumar và Parikh, năm 2001; Mendelsohn et al, 2001; Reinsborough, 2003 ở Brazil, Ấn Độ và Canada
2 Lý thuyết: Phân tích của Ricardo
Giả định rằng người nông dân tối đa hóa doanh thu thuần trên mỗi héc ta,
NR
Max NR = Pi * Qi (R, E) − Ci (Qi , R, E) (1)
R
Trong đó:
Pi và Qi là giá cả và số lượng của mặt hàng i
Ci ( ) liên quan đến hàm chi phí
R là một vector của các yếu tố đầu vào
E là vector của các đặc điểm môi trường đất của người nông dân bao gồm cả khí hậu
Giả định rằng người nông dân chọn các yếu tố đầu vào R, để tối đa hóa NR, ta
có thể thể hiện kết quả tác động đến NR dưới dạng chỉ riêng E như sau:
NR = f (E) (2) Giá trị phúc lợi của sự thay đổi về môi trường từ tình trạng A đến tình trạng B là
W = f (EiB) * Li - f (EiA) * Li (3) Với Li là số lượng đất loại i
Dự liệu chéo (Cross-sectional) thông qua khí hậu khác nhau có thể tiết lộ
độ nhạy cảm khí hậu của các trang trại Ưu điểm của phương pháp thực nghiệm
Trang 4này là không chỉ bao gồm các ảnh hưởng trực tiếp của khí hậu đến năng suất, mà còn phản ứng thích ứng của nông dân với khí hậu địa phương
Nghiên cứu nông học và quan sát ngẫu nhiên cho thấy nhiều loại cây trồng thích nhiệt độ và vùng mưa hơn Nhiệt độ và lượng mưa hoặc dưới hoặc trên phạm vi tối ưu như vậy làm giảm năng suất
Phương trình thể hiện mối quan hệ giữa doanh thu thuần và những biến khí hậu:
NRi = a0 + (asTs + bs Ts2+ cs Ps + ds Ps2) + fc Zc + e (4)
Biến TS và Ps tương ứng nhiệt độ và lượng mưa bình thường ở mỗi mùa,
và Zc là biến liên quan đến kinh tế xã hội
Tại sao chọn biến doanh thu thuần làm biến phụ thuộc?
- Ban đầu Ricardo nghiên cứu và sử dụng giá trị sử dụng đất làm biến phụ thuộc Tuy nhiên, ở các nước đang phát triển, giá trị đất là không thể lấy dữ liệu (is not available) Do đó, Doanh thu thuần hàng năm cho mỗi héc ta được sử dụng thay vào đó, từ đó giá trị đất là giá trị hiện tại của dòng doanh thu thuần tương lai (Dinar et al, 1998)
Một số hạn chế của mô hình:
- Ước lượng ban đầu của mô hình không bao gồm mặt nước hay hệ thống thủy lợi (Cline, năm 1996 và Schlenker et al, 2003)
- Không thể đo lường ảnh hưởng của các biến không thay đổi trong không gian như O2, CO2
- Mô hình này giả định là sử dụng công nghệ hiện tại, không xét đến công nghệ có thể sử dụng trong tương lai
- Mô hình này giả định không có ảnh hưởng của giá cả (Darwin, 1999)
3 Sri-Lanka
Sri Lanka là một quốc đảo nằm bên cạnh bán đảo Ấn Độ Nó có diện tích 66.000 km vuông, trải dài trên 433 km từ Bắc xuống Nam (vĩ độ 5 ◦ 55 Bắc đến
9 ◦ 51 Bắc), và 244 km Đông sang Tây ở điểm rộng nhất của nó (kinh độ 79 ◦ 41 Đông đến 81 ◦ 53 Đông) Colombo, thủ đô, có thu nhập bình quân hàng tháng cao nhất, trong khi đó các tỉnh phía Đông (Baticaloa, Trincomalee, Ampara) và phía Bắc (Jaffna, Kilinochchi, Mannar, Vavuniya, Mullaitivu) có thu nhập thấp nhất Tỉnh phía Tây (Gampaha, Colombo, Kalutara) và phía Nam (Galle, Matara) có mật độ dân số cao và cao trình thấp, trong khi các tỉnh phía Bắc và Đông có mật độ dân số thấp Tỉnh miền Trung có cao trình cao nhất trong cả nước
Trang 5Bảng 1: Các vùng khí hậu Vùng khí hậu Các huyện
Vùng ẩm ướt Maritime
Hill country
Colombo, Gampaha, Kalutara, Galle, Matara Kandy, Nuwara Eliya, Ratnapura, Kegalle Vùng khô Matale, Hambantota, Jaffna, Mannar, Vavuniya,
Mullaitivu, Batticaloa, Ampara, Trincomalee,
Kurunegala, Puttalam, Anuradhapura,
Polonnaruwa, Badulla, Moneragala.
Nguồn: Bộ Tài chính, 1997
Trong bài báo này, chúng tôi sử dụng nhiệt độ thông thường 'và' lượng mưa thông thường được định nghĩa là nhiệt độ và lượng mưa trung bình 30-năm Nhiệt độ và lượng mưa thông thường được trình bày trong Bảng phụ lục A1 và A2
Các sản phẩm nông nghiệp chính của Sri-Lanka bao gồm lúa gạo, cây thương mại, và các loại cây trồng vùng cao
Ba cây thương mại: dừa, cao su, và trà được trồng trên bờ biển phía Tây
và khu vực đồi ở Sri-Lanka Đóng góp đáng kể cho kim ngạch xuất khẩu: 2,1% (chè), 2,1% (dừa), và 0,8% (cao su) GDP năm 1995 (Cục điều tra dân số và Thống kê, 1997) Ba cây trồng thương mại chiếm 84% tổng kim ngạch xuất khẩu nông nghiệp
Tổng GDP năm 1995 là 667,8 tỷ Sri Lanka rupee ($ 13000000000) và nông nghiệp chiếm 20% (hoặc 133 tỷ rupee) trong tổng số này (Ngân hàng Trung ương, 1998)
4 Mô hình Ricardo
Mô hình Ricardo hồi quy doanh thu thuần trên cơ sở biến khí hậu và các biến giải thích khác (xem phương trình (4)) Doanh thu thuần cho mỗi huyện được xây dựng từ các dữ liệu của Chính phủ Mỗi đơn vị diện tích tương đương với tổng doanh thu thuần của huyện / diện tích đất trồng trọt
Trang 6Đối với sản xuất lúa gạo, doanh thu thuần được xây dựng từ Niên Giám thống kê SriLanka (Cục điều tra dân số và Thống kê, 1997) Chúng tôi sử dụng chi phí sản xuất lúa bình quân cho những vùng được tưới tiêu và những vùng không được tưới tiêu
Để xây dựng doanh thu thuần của cây trồng thương mại, nguồn dữ liệu
được lấy từ Plantation Sector Statistical Pocket Book, 2001
Bảng 2 Tổng doanh thu thuần của các huyện năm 1995 (triệu rupees) Province District Paddy Coconut Rubber Tea Total
Western Gampaha 194 2,415 164 – 2,775
Colombo 67 388 339 4 800 Kalutara 375 541 1,386 242 2,546 Central Matale 530 506 84 296 1,417
Kandy 339 356 68 1,651 2,415 Nuwara 103 44 2 3,562 3,712 Sabaragamuw Kegalle 485 914 1,538 385 3,323
Ratnapura 489 714 1,007 1,844 4,055 Southern Galle 82 548 375 1,361 2,368
Matara 363 689 178 1,310 2,541 Hambantota 1,076 987 0.7 19 2,083 Uva Badula 623 51 11 2,100 2,786
Monaragala 357 272 51 8 689 Eastern Baticaloa 436 174 – – 611
Trincomale 464 76 – – 541 Ampara 2,497 165 – – 2,662 Northcentral Anuradhapu 1,638 244 – – 1,882
Polonnaruw 3,116 127 – – 3,244 Northwestern Puttalam 333 2,205 – – 2,539
Kurunegala 2,721 6,808 106 3 9,639
Vavuniya 214 18 – – 232 Kilinochchi 336 – – – 336
Mullaittivu 182 93 – – 276 Total 17,192 18,823 5,316 12,792 54,124
Ghi chú: Tổng cộng = Tổng doanh thu thuần trong bốn loại cây trồng sản xuất ở các huyện
Bảng 2 cho thấy tổng doanh thu thuần của các huyện sản xuất bốn loại cây trồng đã nêu ở trên Năm huyện ở phía Bắc, và hai huyện ở phía Đông có doanh thu thấp nhất, trong khi các huyện phía Tây và Nam cùng với khu vực Hill cho thấy doanh thu cao hơn Khu vực chính cho sản xuất lúa gạo nằm ở Đông Bắc Srilanka Chè và cao su được trồng chủ yếu ở khu vực Tây và Trung của đất nước, trong khi dừa được thu hoạch phần lớn vào bờ biển phía Tây
Biến phụ thuộc được định nghĩa là:
Doanh thu thuần trên một đơn vị diện tích = Tổng doanh thu thuần của huyện / diện tích đất trồng trọt trên ha của huyện
Trang 7Một số kết quả phân tích hồi qui:
Chúng tôi trình bày 2 mô hình hồi quy trong bảng 3
Mô hình Full: bao gồm các biến khí hậu trong bốn tháng và được quy
định như một phương trình bậc hai Chúng bao gồm ba biến kiểm soát, được tưới tiêu đất, mật độ dân số, và độ cao Hồi quy cho thấy một mức độ cao phù hợp, với R-square điều chỉnh là 0,84 Các biến khí hậu được xem xét ở mức ý nghĩa 5% Các biến kiểm soát là không đáng kể
Mô hình Simple: Mô hình đơn giản bao gồm chỉ ba tháng lượng mưa
(vào tháng Giêng, tháng chín và tháng mười một), và một tháng nhiệt độ (tháng năm) Chúng đều được quy ước trong một mô hình tuyến tính (tức là, không có nhiệt độ bình phương điều khoản trong phương trình (4)) Mô hình bao gồm hai biến số giải thích quan trọng, tưới tiêu và độ cao Mô hình đơn giản cho thấy hệ
số r-square điều chỉnh là 0,59 thấp hơn của mô hình đầy đủ, nhưng ước tính hệ
số thống kê t tốt hơn
5 Những tác động đến biến đổi khí hậu trong tương lai
Trong phần này, chúng ta sử dụng mô hình AOGCM để dự đoán khí tượng ở Srilanka đến năm 2100 Năm vấn đề của AOGCM là : CGCM, CSIRO, CCSR, HAD3, PCM Năm mô hình dự đoán khí hậu này dự đoán ra hàng loạt những kết quả Bảng 4 trình bày ở phạm vi rộng hơn của việc dự đoán khí hậu tương lai từ 5 mô hình chung
Trang 8Bảng 5 mô tả sự ước tính mức tác động mang tính quốc gia của tất cả các
mô hình khí hậu Trong tất cả 5 mô hình, sự thay đổi về lượng mưa mang lại lợi ích cho quốc gia
Bảng 5 Những tác động cấp quốc gia
Ghi chú: Các con số tuyệt đối là tỷ rupee Sri Lanka Các con số tỷ lệ phần trăm hiển thị các phần phân đoạn của các doanh thu thuần tổng hợp của các loại cây trồng bao gồm trong phân tích này
Mức lợi ích từ 11% đến 122% của giá trị hiện tại ròng qua các mùa bao gồm trong mô hình Trong cả 5 mô hình, những tác động của biến đổi nhiệt độ thì được dự đoán là có hại cho quốc gia
Lượng tổn thất từ 18% đến 50% của sản lượng nông nghiệp hiện tại Bảng 5 cũng chỉ ra mối quan hệ không chắc chắn giữa những dự đoán về mức độ tác động đến quốc gia
Phân tích miêu tả tác động của sự thay đổi trên tất cả các vùng Bảng 6 tổng hợp những tác động ước tính cho hai mô hình AOGCM: CSIRO và HAD3
Bảng 6 chỉ ra tỷ lệ thu nhập trong mỗi vùng sẽ bị tác động như thế nào bởi
sự thay đổi khí hậu.
Trang 9
Bảng 6 Mức độ tác động cấp huyện (1,000 rupees)
Trong kịch bản HAD3, vùng trung nguyên và bờ biển phía Tây của quốc gia được mong đợi mang lại lợi nhuận từ biến đổi khí hậu, trong khi đó những vùng đất liền ở miền Nam và miền Đông Âu được dự đoán sẽ bị tổn thất
Trong kịch bản CSIRO, tất cả các vùng có thể sẽ bị tổn thất bởi khí hậu trong tương lai Tuy nhiên, những tác động ở vùng trung nguyên thì nhỏ hơn so với các tỉnh miền Nam và Đông Âu Thiệt hại cho những khu vực này lên đến 50% giá trị hiện tại ròng
Trang 106 Kết luận
Bài viết này mô tả phân tích mô hình Ricardo của nền nông nghiệp Srilanka Nghiên cứu có thể đo lường cả về ảnh hưởng của nhiệt độ và khí tượng Nhìn chung, sự ấm lên được cho rằng ảnh hưởng xấu đến Srilanka, nhưng sự tăng lên trong lượng mưa sẽ mang lại lợi ích
Chúng tôi ước lượng một dãy các tác động từ 20% đến 72%
Bảng 7 so sánh kết quả của chúng ta với những phân tích Ricardo khác,
sử dụng một kịch bản không thay đổi với độ ấm là 2oC và tăng lượng mưa 7%
Chúng ta thấy rằng mô hình của Srilanka dự đoán mức tác động quốc gia
là tổn thất 27% sản lượng nông nghiệp đầu ra Tăng đồng loạt 3,5oC được dự đoán về những tác động
Trang 11Kết quả của Srilanka được dự đoán càng tách biệt với những kết quả của các nước khác
Nghiên cứu cũng chứng minh rằng những tác động sẽ thay đổi bởi các vùng Những khu vực ở vùng Bắc và Tây thì được cho rằng dễ bị tổn thương do
sự ấm lên trong tương lai Nghiên cứu này phản ánh rằng những quốc gia thuộc vùng nhiệt đới phát triển thì nhạy cảm với sự biến đổi khí hậu được dự báo trong thê kỷ tới Phụ thuộc vào viễn cảnh khí hậu, những thiệt hại có thể sẽ xảy ra Tuy nhiên, không phải viễn cảnh nào cũng bất lợi cho quốc gia
Trang 12Tài liệu tham khảo
Adams, R and B McCarl (2001), ‘Agriculture: agronomic-economic analysis’,
in R Mendelsohn (ed.), Global Warming and the American Economy: A
Regional Assessment of Climate Change, Cheltenham: Edward Elgar Publishing,
pp 18–31
Amien, I., P Rejekiningrum, A Pramudia, and E Susanti (1996), ‘Effects of interannual climate variability and climate change on rice yield in Java,
Indonesia’, Water, Air, and Soil Pollution 92: 29–39
Bazzaz, F and W Sombroek (eds) (1996), Global Climate Change and
Agricultural Production: Direct and Indirect Effects of Changing Hydrological Pedological and Plant Physiological Processes, Chichester: JohnWiley & Sons
Boer, G., G Flato, and D Ramsden (2000), ‘A transient climate change simulation with greenhouse gas and aerosol forcing: projected climate for the
21st century’, Climate Dynamics 16: 427–450
Central Bank of Sri-Lanka (1998), Economic and Social Statistics of Sri-Lanka Cline, W (1992), The Economics of Global Warming, Washington, DC:
Institute of International Economics
Cline, W (1996), ‘The impact of global warming on agriculture: comment’, The
American Economic Review 86: 1309–1311
Darwin, R (1999), ‘The impact of global warming on agriculture, a Ricardian
analysis: Comment’, The American Economic Review 89: 1049–1052
Department of Agriculture (2002), Agrarian Data Bank, Sri Lanka
Department of Census and Statistics (1997), Statistical Abstract of the Democratic Socialist Republic of Sri-Lanka
Dinar, A., R Mendelsohn, R Evenson, J Parikh, A Sanghi, K Kumar, J McKinsey, and S Lonergan (eds) (1998), ‘Measuring the impact of climate change on Indian agriculture’,World Bank Technical Paper No 402, Washington, DC Emori, S., T Nozawa, A Abe-Ouchi, A Namaguti, and M Kimoto (1999), ‘Coupled ocean-atmospheric model experiments of future climate change with an explicit representation of sulfate aerosol scattering’,
Journal of the Meteorological Society Japan 77: 1299–1307
Escano, C.R and L.V Buendia (1994), ‘Climate impact assessment for agriculture in the Philippines: simulation of rice yield under climate change scenarios’, in C Rosenzeig and A Iglesias (eds), Implications of climate change for international agriculture: crop modeling study’, United States Environmental
