Rủi Ro Lũ Lụt Và Các Nghiên Cứu Định Giá Ngẫu Nhiên Mức Sẵn Lòng Trả: Trường Hợp Điển Cứu Tại 2 Lưu Vực Sông Menomonee Và Oak Creek, Milwaukee, Wisconsin, Hoa Kỳ

• Sự kết hợp của ba kỹ thuật hỏi cơ bản bidding game, bounded dichotomous choice và open-ended đã được lựa chọn cho lý do sau đây: – giảm thiểu các khó khăn về nhận thức của người trả l

RỦI RO LŨ LỤT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU ĐỊNH GIÁ NGẪU NHIÊN MỨC SẴN LÒNG TRẢ:

TRƯỜNG HỢP ĐIỂN CỨU TẠI 2 LƯU VỰC SÔNG MENOMONEE VÀ OAK CREEK, MILWAUKEE,

WISCONSIN, HOA KỲ

GVHD: TS PHAN THỊ GIÁC TÂM HVTH: HỒ KIM THI

TP Hồ Chí Minh, tháng 4/2012

Đại học Quốc gia TP.HCM

Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn TP.HCM

KHOA ĐỊA LÝ - SĐH

Lược dịch từ trang 41

Technical Report #6

FLOOD RISK AND CONTINGENT VALUATION

WILLINGNESS TO PAY STUDIES:

A Methodological Review and Applied Analysis

  Margaret C Daun, candidate for Masters of Science in Applied

Economics David Clark, Ph.D., Department of Economics

Institute for Urban Environmental Risk Management Marquette University, Milwaukee, Wisconsin, USA.

  Tháng 8 năm 2000

NỘI DUNG TRÌNH BÀY

Kết luận và kiến nghị

Xác định mô hình và Phân tích kết quả P/P Thiết kế khảo sát WTP

Phạm vi nghiên cứu Tính cấp thiết

Tác động khi MT thay đổi

Tăng chi phí SX,

tăng thời gian đi lại Căng thẳng giữa

CĐ, thời gian/công sức của các chính trị gia

Đô thị hóa

 sử dụng phương pháp đánh giá ngẫu

nhiên (CVM) bằng khảo sát WTP.

Phạm vi nghiên cứu

Thời gian thực hiện

• Tháng 10 năm 1999 đến tháng 5 năm 2000

8 mục tiêu

1) Suy nghĩ của họ về sự gắn bó với sông

2) Nhận thức về sức khỏe có liên quan

3) Nhận thức về lũ lụt

4) Hiểu biết về WTP

5) Niềm tin về các vấn đề có liên quan đến sông

6) Nhận thức về khả năng để có được thông tin từ các phương tiện thông tin đại chúng;

7) Niềm tin về tính chất và chất lượng của thông tin từ các phương tiện thông tin đại chúng;

8) Giá trị dựa trên việc phòng, chống lũ lụt và cải thiện sinh thái đến cộng đồng.

 để xây dựng kịch bản CV và thiết kế câu hỏi về

WTP

P/P Nhóm chuyên đề (Focus

Groups)

• Người dân ở Oak Creek không tin rằng lũ sông là một vấn

đề trong cộng đồng, họ quan tâm hơn đến sức khỏe tổng thể

từ MT sinh thái

 Cách A: hỏi cư dân vùng sông Menomonee về WTP cho rủi ro về lũ lụt.

 Cách B : hỏi cư dân vùng sông Menomonee và Oak Creek

về WTP để cải thiện sức khỏe liên quan đến MT sinh thái.

 Cách C: hỏi cư dân vùng sông Menomonee về WTP cho

cả rủi ro lũ lụt và cải thiện MT sinh thái.

P/P Nhóm chuyên đề (Focus

Groups)

• Thiết lập kịch bản CV rõ ràng, cụ thể, và mô tả dự án đề

xuất để dân thường cũng dễ dàng tiếp cận

• Các đơn vị được nghiên cứu là hộ gia đình chứ không phải

là cá nhân

• Giải thích chi tiết về dự án đề xuất (bao lâu thì hoàn

thành? tổng chi phí là bao nhiêu? giải pháp dài hạn hoặc ngắn hạn? Phân bổ kinh phí?)

 "các kinh phí của dự án này sẽ được sử dụng cho tất cả các cư dân của lưu vực sông Menomonee và Creek Oak trong suốt 20 năm tới."

P/P Nhóm chuyên đề (Focus

Groups)

• Các “ Benchmarks ” này mô tả hàng hóa và dịch vụ công khác: dịch vụ xe cứu thương $8; các công viên và khu vui chơi giải trí

$54; xây dựng, bảo trì, và quản lý đường cao tốc $95, thực thi pháp luật và phòng cháy chữa cháy $203; giáo dục công $1500.

• Thảo luận về rủi ro lũ trong tương lai: sẽ cao hơn khoảng 3 đến 5

lần so với hiện nay

• Với tần số của các sự kiện lũ lụt gần đây, không có khó khăn

trong việc cung cấp một WTP bằng các câu hỏi mở (open-ended)

• dichotomous choice questions có thể cần thiết trong cuộc điều tra

• Xác định sâu hơn các vấn đề hoặc các lý giải cần thiết cho

hình thức FAQ.

• Sự kết hợp của ba kỹ thuật hỏi cơ bản (bidding game,

bounded dichotomous choice và open-ended) đã được lựa chọn cho lý do sau đây:

– giảm thiểu các khó khăn về nhận thức của người trả lời

đ/v các kịch bản giả định;

– giảm thiểu trường hợp không trả lời

– giảm thiểu strategic overbidding

Ý nghĩa

• Gợi ý để xuyên tạc câu trả lời: Thiên vị do chiến lược

• Tín hiệu ngụ ý giá trị: Thiên vị do điểm bắt đầu, Thiên vị có

quan hệ,

• Kịch bản thiếu chi tiết: Thiên vị biểu trưng, Thiên vị một

phần, Thiên vị do phương thức chi trả, Thiên vị do thứ tự câu hỏi.

• Thiết kế mẫu và điều chỉnh các thiên vị: Thiên vị do không

trả lời

• Thiên vị do suy luận: Thiên vị do trình tự tập hợp nhiều sự

lựa chọn hàng hóa công.

Cuộc điều tra sau cùng về

WTP

• Quan trọng hàng đầu nghiên cứu

này là các trả lời về WTP và thông

tin nhân khẩu học Thông tin về

thái độ và hành vi cũng rất hữu

ích

Mô hình lý thuyết

WTP = f(m(i), j(PEi ), k(NPE i ), IP)

• đơn giản hơn, WTP = f(SP, SPE, SNPE, IP) Trong đó SP = xác suất chủ quan hoặc đánh giá chủ quan của hộ gia đình khi có và không có dự án kiểm soát lũ lụt, SPE = tác động tài sản hoặc đánh giá chủ quan của hộ gia đình kỳ vọng về việc bảo vệ tài sản cá nhân từ dự án, SNPE = các tác động không tài sản hoặc dự toán chủ quan của hộ gia đình như các tác động mà cộng đồng kỳ vọng và phi tài sản được kỳ vọng khác có liên quan đến cá nhân (VD như là sự lo lắng

về cứu trợ, tăng khả năng về giải trí, v.v ) từ dự án, và IP = mức đầu tư hoặc sự kết hợp của thu nhập hộ gia đình và các yếu tố khác tác động đến đầu tư (VD như tỉ lệ chiết

khấu…).

Mô hình lý thuyết

Mô hình thực nghiệm

• WTP ước tính trong nghiên cứu này là hàm WTP theo

năm, thay vì hàm tổng WTP

WTP = f(INC, một số đánh giá về rủi ro lũ lụt, nhân khẩu

học, thái độ / giá trị, và các thuộc tính nguy cơ khác)

Hạn chế dữ liệu

• Hạn chế dữ liệu do kỹ thuật

– Mã địa hóa (Geocoding)

– Phương pháp tính toán rủi ro ngập lụt (FRM)

• Thiếu dữ liệu về thu nhập

• Không trả lời WTP và phản đối mức giá

• Số câu hỏi được yêu cầu trả lời

Hạn chế dữ liệu do kỹ thuật

Mã địa hóa (Geocoding)

Dữ liệu từ người trả lời

không mã địa hóa đã được

loại bỏ Trong Cách C, 26 địa

chỉ không được mã địa hóa.

Các địa chỉ được tập trung ở

Hạn chế dữ liệu do kỹ

thuật

Phương pháp tính toán rủi ro ngập lụt (FRM)

 Số hóa hoàn toàn cho tất cả các nhánh lớn của sông

Menomonee và Oak Creek

 Một số các nhánh tương đối nhỏ hoặc kênh đã không được số

hóa Vì vậy, nó không thể tính FRM cho các hộ gia đình nằm gần những nơi đó [Cách A mất 145 người trả lời và Cách C mất 133 người trả lời Điều này sẽ tạo ra thiên vị không gian trong bất kỳ sự thiết lập WTP tính từ FRM cho cả cách A và C]

 Biến thay thế DISTRVR - khoảng cách từ hộ gia đình đến

con sông gần nhất hoặc nhánh sông [Cách C vẫn mất 28]

Thiếu dữ liệu về thu nhập

• Nếu người trả lời không sẵn sàng để cung cấp chính xác thu

nhập hoặc một khoảng thu nhập thì họ được xếp vào hộ không có tài sản.

• Tất cả các dữ liệu thu nhập rời rạc của những người trả lời

sẽ được nhóm lại thành các khoảng tương ứng Thu nhập trung bình của toàn bộ mẫu được tính toán và quy gán cho tất cả những người trả lời từ chối cung cấp bất kỳ thông tin thu nhập Giả thuyết phân phối cơ bản là đảm bảo rằng thu nhập được quy gán sẽ không bóp méo hoặc thiên vị các dữ liệu.

Không trả lời WTP và phản

đối mức giá

Không trả lời WTP

– Người trả lời một số hoặc hầu hết các câu hỏi trong một cuộc khảo sát, nhưng

không trả lời WTP Vì tập hợp mẫu bao gồm những người có trình độ học vấn

và tuổi tác khác nhau, kịch bản phức tạp và các đối tượng được lượng giá là một tiện ích/dịch vụ công mà mọi người không quen với việc định giá nó bằng tiền

– Không trả lời chia ra bốn loại: (1) không biết hoặc không chắc chắn, (2) từ chối trả lời, (3) trả lời sai không thể sửa chữa/quy gán lại được, (4) và phản đối mức giá Giảm số lượng mẫu quan sát ở cả Cách A và C, tương ứng là 8 hộ và

5 hộ

– Các câu trả lời không phù hợp logic hoặc hoàn toàn vô lý (VD như người trả

lời có thu nhập thấp cung cấp WTP số tiền không hợp lý với thu nhập của họ).

Không trả lời WTP và phản

đối mức giá

Xem xét sự phản đối mức giá

• Phân biệt giữa phản đối mức giá và mức giá $ 0.

 Cách A: 15/295,

 Cách A-FRM: 6/150

 Cách C: 15/233

 Cách C-FRM: 3/100.

Tổng quát về bộ dữ liệu

Không trả lời WTP và phản

đối mức giá

Điều chỉnh phản đối mức giá

• Biến giả PROTEST được thiết lập=1 và ngược lại=0

PROTEST sẽ được kỳ vọng tiêu cực + (khả năng cao)

• Tỷ lệ phần trăm người phản đối mức giá khá nhỏ

(3,0-6,4%) [mô hình tính toán sẽ bao gồm và không bao gồm các hộ phản đối mức giá] Vì vậy, kết quả ước lượng thể hiện dưới đây bao gồm cả biến giả PROTEST.

Không trả lời WTP và phản

đối mức giá

Ảnh hưởng của việc loại trừ phản đối mức giá

• Khi phản đối mức giá được loại trừ khỏi mẫu và do đó

không quan sát được, mẫu trở nên không ngẫu nhiên

tạo ra những thiên vị trong lựa chọn mẫu

• Một mô hình probit (hay mô hình xác suất đơn vị) được sử

dụng trong bước đầu tiên để dự đoán có hay không một người trả lời sẽ phản đối mức giá  giá trị của phần sai số, sau đó được kết hợp vào tính tóan OLS.

Số câu hỏi hỏi được yêu cầu trả

lời

Cách A:

• được hỏi hơn 145 câu hỏi,

khoảng 75 biến được trích

xuất Cuộc khảo sát mất

khoảng 30 để 45 phút

Trước khi các câu hỏi

WTP được đưa ra, khoảng

85 câu hỏi được phỏng vấn

trong khoảng 25 phút.

Cách C:

• được hỏi khoảng 30 câu

hỏi Từ 30 câu hỏi này chỉ

có khoảng 15 biến được trích xuất Cuộc khảo sát mất khoảng 8-10 phút

Hơn nữa, những người trả lời đã được hỏi tổng cộng

chỉ có ba câu hỏi trước khi

các câu hỏi WTP đưa ra

Định nghĩa các biến và các

hàm

 Các biến nhân khẩu học

• INC - được kỳ vọng sẽ là tích cực (+) và được đo từ thu nhập các hộ năm 1998 hoặc 1999 từ các nguồn.

• AGE - có thể được kỳ vọng sẽ tiêu cực (-).

• ED - không rõ ràng, nhưng nói chung là tích cực (+)

• MARRY - Có thể cặp vợ chồng thường theo hướng bảo thủ nên mức WTP ít hơn Cũng có thể do cặp vợ chồng ở nhà riêng và họ cảm thấy sẽ có nhiều thứ để mất trong các trận

lũ lụt, sẽ có WTP nhiều hơn Các dấu hiệu của biến MARRY

là không rõ (?).

 Các biến nhân khẩu học

• TENURE - được kỳ vọng tích cực (+), vì người ở lâu hơn

có xu hướng trách nhiệm công dân hơn và mong muốn bảo

vệ nơi cư trú của họ.

• MVG - có kế hoạch di chuyển ra khỏi khu vực Milwaukee trong 2 năm tới Nếu người trả lời đang có kế hoạch di chuyển đi, kỳ vọng sẽ ảnh hưởng tiêu cực (-).

Biến nhân khẩu học khác đã được nghiên cứu bao gồm giới tính, chủng tộc nhưng không thấy tầm quan trọng trong bất kỳ các tính toán liên quan nào

Định nghĩa các biến và các

hàm

 Đo lường rủi ro ngập lụt (FRM)

FRM được tính cho các hộ gia

đình đã được mã địa hóa Tuy

nhiên, không có tính toán nào tạo

ra kết quả mạnh mẽ Vì vậy, mô

hình tính toán không bao gồm

biến FRM.

Định nghĩa các biến và các

hàm

 Đo lường rủi ro ngập lụt (FRM)

• DISTRVR - khoảng cách từ hộ đến dòng sông Khi khoảng cách tăng lên, rủi ro lũ lụt giảm DISTRVR sẽ được kỳ vọng tiêu cực (-).

• LOSSFRMFLD - Hộ gia đình trước đây đã bị thiệt hại do các sự kiện lũ lụt sẽ được kỳ vọng sẽ tăng mức độ lo lắng và nhạy cảm đối với lũ lụt sắp tới Vì vậy, biến giả này sẽ được

kỳ vọng sẽ tác động tích cực (+)

Định nghĩa các biến và các

hàm

 Thái độ, hành vi, và các đặc tính giá trị

• ACTION - Người trả lời sẵn sàng hỗ trợ các tổ chức đang hoạt động trong vấn đề quản lý lưu vực sông có nhiều khả năng cung cấp WTP cao hơn ACTION sẽ kỳ vọng tích cực (+)

• POLITICS - được kỳ vọng sẽ có ảnh hưởng tiêu cực (-) Người trả lời có quan điểm tự do sẽ có xu hướng chú ý và quan tâm đến vấn đề môi trường và do đó sẽ có nhiều khả năng cung cấp mức WTP cao hơn, trong khi người trả lời với một quan điểm bảo thủ sẽ không như vậy.

Định nghĩa các biến và các

hàm

• Nhiều đặc điểm cộng đồng khác đã được điều tra, bao gồm

cả hạnh phúc, thành phần chủng tộc, giá trị trung bình của những căn nhà… Không tìm thấy các biến này được coi là quan trọng trong bất kỳ của các mô hình tính toán.

Định nghĩa các biến và các

hàm

Định nghĩa các biến và các

hàm

 Biến phụ thuộc

• WTP - người trả lời đã được yêu cầu sẵn sàng trả tối đa và

bị chốt lại ở mức $0 đến $500 Nếu người trả lời trả một mức giá lớn hơn $500 sẽ được nhắc nhở rằng sẽ được thực hiện hàng năm trong suốt 20 năm Người trả lời trả mức giá WTP $0 được xem là hợp lệ thì sẽ được mã hóa lại là

$.01 để cho phép biến số được biến đổi theo hàm mũ để độ

co giãn có thể đảm bảo được

Định nghĩa các biến và các

hàm

Bảng Tên biến, đ/n, nguồn và dấu kỳ

vọng

Phân tích kết quả

Bảng: Tính toán OLS Biến phụ thuộc = ln(WTP)

Đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến đã được tìm thấy trong cả C và A.

Diễn giải kết quả

• INC - tăng 1% trong thu nhập hộ gia đình sẽ dẫn đến tăng 1,5596% WTP Điều này cho thấy rằng việc quản lý rủi ro

lũ lụt có thể là việc xa xỉ nếu độ đàn hồi thu nhập vượt quá 1%

• INC - Đánh giá thu nhập trung bình, tăng $10.000 trong thu nhập sẽ dẫn đến tăng $5,03 WTP.

• DISTRVR - tăng 1km trong khoảng cách của một hộ đến dòng sông, WTP giảm 0,555%, sẽ làm giảm WTP $5,42.

• DISTRVR - Đối với mỗi mức tăng 1% trong khoảng cách của một hộ gia đình đến sông, WTP giảm 0,4399%.

• PROTEST - Khi phản đối mức giá được bao gồm trong tính toán, có tác động tiêu cực đến WTP.

• AGE - Đối với người trả lời lớn tuổi hơn, WTP giảm 0,0319%.

• AGE - tăng 1% trong độ tuổi người trả lời sẽ dẫn đến giảm 1,679% trong WTP

• MARRY - Nếu người trả lời đã lập gia đình, WTP giảm 0,5063%

• TENURE - mỗi năm cư ngụ thêm tại nơi hiện tại, WTP tăng 0,0429%

• TENURE - Đối với mỗi mức tăng 1% trong khoảng thời gian sống tại nơi cư trú, WTP tăng 0,6697%.

Diễn giải kết quả

• POPDENSITY - Đối với mỗi mức tăng 1% mật độ dân số, WTP tăng 0,2860%.

• POLITICS - người trả lời coi mình bảo thủ về chính trị, WTP giảm 2,0485%.

• ACTION - một người trả lời cảm thấy rằng họ sẽ sẵn sàng cho vay hỗ trợ cho một tổ chức cộng đồng liên quan đến việc quản lý nguy cơ lũ lụt, WTP tăng 1,290%

Diễn giải kết quả

KẾT LUẬN

• Kiểm tra hiệu quả của phương pháp khảo sát CVM WTP -

là một kỹ thuật đánh giá lợi ích của các dv/dự án kiểm soát

lũ

• Đã xác định tầm quan trọng của các biến số về nhân khẩu

học, về thái độ và đặc điểm cộng đồng trong định giá WTP được khảo sát

• Cách C cho thấy thiên vị điểm bắt đầu và không gian Cách

A không có bất kỳ dấu hiệu nào của những thiên vị điểm bắt đầu và không gian Cách A không có bằng chứng về phương sai không thuần nhất (heteroskedasticity) và các biểu hiện đa cộng tuyến (multicollinearity)

Người trả lời nên được dành nhiều thời gian để phản ánh về các vấn đề liên quan

WTP hữu ích để sử dụng cho các nhà hoạch định chính sách Sắc thái đằng sau "nghệ thuật đặt câu hỏi“ không bao giờ được đánh giá thấp.