TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

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 i
M
ỤC LỤCTrang
1. Đ
ặt vấn đề

1
2. Lý thuy
ết phân tích Ricardo

1
3. Sri Lanka
2
4. Mô hình Ricardo
3
5. Nh
ững tác động đến biến đổi khí hậu trong t ương lai

5
6. K
ết luận

phát tri
ển
, trong đó có ít tài nguyên hơn và d
ễ bị tổn hại h ơn
(Munasinghe,
2001). Hi
ện nay,
có r
ất ít bài
nghiên c
ứu đề
c
ập đến việc phân tích sự
tác đ
ộng
c
ủa
bi
ến đổi khí hậu
đ
ến sự phát triển của các quốc gia đang phát triển.

G
ần đây, một ph ương pháp m ới gọi là Ma trận tác động h ành động (AIM)
đư
ợc sử dụng để xếp hạng các tác động của biến đổi
khí h
ậu và ảnh hưởng xấu
đ
ến

Max NR = P
i
* Q
i
(R, E)

− C
i
(Q
i
, R, E) (1)
R
Trong đó:
Pi và Qi là giá c
ả và số lượn
g c
ủa mặt h àng i

Ci ( . ) liên quan đ
ến hàm chi phí

R là m
ột vector của các yếu tố đầu v ào

E là vector c ủa các đặc điểm môi tr ường đất của ng ười nông dân bao gồm cả khí
h
ậu
.
Gi
ả định rằng ng ười nông dân chọn các yếu tố đầu v ào R, để tối đa hóa NR, ta

o (Cross-sectional) thông qua khí h
ậu khác nhau có thể tiết lộ
đ
ộ nhạy cảm khí hậu của các trang trại. Ưu điểm của ph ương pháp th ực nghiệm

2
này là không ch
ỉ bao gồm các ảnh h ưởng trực tiếp của khí hậu đến năng suất, m à
còn ph
ản ứng thích ứng của nông dân với khí hậu địa ph ương.

Nghiên c
ứu
nông h
ọc
và quan sát ng
ẫu nhiên cho thấy nhiều loại cây
tr
ồng thích nhiệt độ v à vùng mưa hơn. Nhi ệt độ và lượng mưa hoặc dưới hoặc
trên ph
ạm vi tối ưu như vậy làm giảm năng suất.

Phương tr
ình thể hiện
m
ối quan hệ giữa doanh thu thuần v à những biến
khí h
ậu
:
NR

Bi
ến T
S
và P
s
tương
ứng nhiệt độ v à lượng mưa bình thường ở mỗi m ùa,
và Z
c
là bi
ến liên quan đ ến kinh tế x ã hội.

T
ại sao c
h
ọn biến doanh thu thuần l àm biến phụ thuộc?

- Ban đ
ầu Ricardo nghi ên cứu
và s
ử dụng
giá tr
ị sử dụng đất
làm bi
ến phụ
thu
ộc. Tuy nhi ên, ở các nước đang phát triển, giá trị đất l à không th ể lấy dữ liệu
(is not available). Do đó, Doanh thu thu
ần hàng năm cho
m

- Mô hình này gi
ả định không c
ó
ảnh hưởng của giá cả (Darwin, 1999).

3.

Sri-Lanka

Sri Lanka là m
ột
qu
ốc
đ
ảo nằm
bên c
ạnh
bán đ
ảo Ấn Độ
. Nó có di
ện tích

66.000 km vuông , tr
ải
dài trên 433 km t
ừ Bắc
xu
ống
Nam (v
ĩ độ

ất
. T
ỉnh phía
Tây (Gampaha, Colombo, Kalutara) và phía Nam (Galle,
Matara) có m
ật độ
dân s
ố cao và
cao trình th
ấp
, trong khi các t
ỉnh phía Bắc
và
Đông có m
ật
đ
ộ
dân s
ố thấp
. T
ỉnh
mi
ền
Trung có cao trình cao nh
ất
trong c
ả
nư
ớc
.


Vùng
ẩm ướt

Maritime
Hill country

Colombo, Gampaha, Kalutara,
Galle,

Matara

Kandy, Nuwara Eliya, Ratnapura, Kegalle

Vùng khôMatale, Hambantota, Jaffna, Mannar, Vavuniya,
Mullaitivu, Batticaloa, Ampara, Trincomalee,

Ku runegala, Puttalam, Anuradhapura,

Polonna ruwa, Badulla, Moneragala.Nguồn: Bộ Tài chính , 1997.
Trong bài báo này, chúng tôi sử dụng nhiệt độ thông thường 'và' lượng

ồm
lúa g
ạo,
cây
thương m
ại,
và các lo
ại cây trồng
vùng cao .
Ba cây thương m
ại:
d
ừa,
cao su, và trà đư
ợc trồng tr ên
b
ờ biển phía Tây

và khu v
ực
đ
ồi
ở Sri-Lanka. Đóng góp đáng k
ể
cho kim ng
ạch
xu
ất
kh
ẩu

chi
ếm
20% (ho
ặc
133 t
ỷ rupee
) trong t
ổng số này
(Ngân hàng
Trung ương, 1998).
4. Mô hình
Ricard o

Mô hình Ricardo h
ồi quy
doanh thu thu
ần
trên cơ s
ở biến
khí h
ậu và
các
bi
ến
gi
ải thích
khác (xem phương tr
ình (
4)). Doanh thu thu
ần

ới
s
ản xuất lúa gạo
, doanh thu thu
ần
đư
ợc xây dựng từ
Niên Giám
th
ống kê
SriLanka (C
ục
đi
ều tra dân số
và Th
ống kê
, 1997). Chúng tôi s
ử dụng

chi phí s
ản xuất lúa b ình quân cho nh ững vùng được tưới tiêu và những vùng
không đư
ợc tưới tiêu
.
Đ
ể
xây d
ựng
doanh thu thu
ần


–

2,775Colombo

67

388

339

4

800Kalutara

375

541

1,386

242

2,546


103

44

2

3,562

3,712

Sabaragamuw

Kegalle

485

914

1,538

385

3,323Ratnapura

489



1,310

2,541Hambantota

1,076

987

0.7

19

2,083

Uva

Badula

623

51

11

2,100


Trincomale

464

76

–

–

541Ampara

2,497

165

–

–

2,662

Northcentral

Anuradhapu

1,638

–

–

2,539Kurunegala

2,721

6,808

106

3

9,639

North

Mannar

68

50

–

–

Jaffna

95

427

–

–

522Mullaittivu

182

93

–

–

276

Total17,192


ốn
lo
ại
cây tr
ồng
đ
ã nêu ở trên
. Năm huy
ện
ở phía B
ắc
, và hai huy
ện
ở phía Đông có
doanh thu th
ấp
nh
ất
, trong khi các huy
ện
phía Tây và Nam cùng v
ới khu vực

Hill cho th
ấy
doanh thu cao hơn . Khu v
ực chính
cho s
ản xuất lúa gạo
n

ủa
huyện / diện tích đất trồng trọt trên ha của huyện .

5
M
ột số kết quả phân tích hồi qui:Chúng tôi trình bày 2 mô hình h
ồi quy
trong b
ảng 3
.
Mô hình Full:
bao gồm các biến khí hậu trong bốn tháng và được quy
đ
ịnh như
m
ột
phương tr
ình bậc hai
. Chúng bao g
ồm
ba bi
ến
ki
ểm soát,
đư
ợc
tư

Mô hình Simple:
Mô hình
đơn giản
bao g
ồm
ch
ỉ ba tháng
lư
ợng mưa

(vào tháng Giêng, tháng chín v à tháng mư ời một), và một tháng nhiệt độ (tháng
năm). Chúng đ
ều được
quy ư
ớc
trong m
ột
mô hình tuy
ến tính
(t
ức là
, không có
nhi
ệt độ
bình ph
ương
đi
ều
kho
ản

ầy đủ
, nhưng ư
ớc tính hệ
s
ố thống k ê t
t
ốt hơ
n.
5. Nh
ững tác động đến biến đổi khí hậu trong t ương lai

Trong ph
ần này, chúng ta s ử dụng mô h ình AOGCM để dự đoán khí
tư
ợng
ở Srilanka đ
ến năm 2100.
Năm v
ấn đề của AOGCM l à : CGCM, CSIRO,
CCSR, HAD3, PCM. Năm mô h
ình dự đoán khí hậu n ày dự đoán ra h àng
lo
ạt
nh
ững kết quả. Bảng 4 tr ình bày ở phạm vi rộng h ơn của việc dự đoán khí hậu
tương lai t
ừ 5 mô h ình chung.

t
ỷ lệ phần trăm
hi
ển thị các
ph
ần
phân đo
ạn của các
doanh thu thu
ần
t
ổng hợp của
các lo
ại cây trồng
bao g
ồm
trong phân tíc h này.
M
ức lợi ích từ 11% đến 122% của giá trị hiện tại r òng qua các mùa bao
g
ồm trong mô h ình.
Trong c
ả 5 mô hình, những tác động của biến đổi nhiệt độ
thì
được dự đoán l à có hại cho quốc gia.

Lư
ợng tổn thất từ 18% đến 50% của sản l ượng nông nghiệp hiện t
ại.
B
Trong k
ịch bản HAD3, v ùng trung nguyên và b ờ biển phía Tây của quốc
gia đư
ợc mong đợi mang lại lợi nhuận từ biến đổi khí hậu, trong khi đó những
vùng đ
ất liền ở miền Nam v à miền Đông Âu đ ược dự đoán sẽ bị tổn thất.

Trong k
ịch bản CSIRO, tất cả các v ùng có thể s
ẽ bị tổn thất bởi khí hậu
trong tương lai. Tuy nhiên, nh
ững tác động ở v ùng trung nguyên thì nh ỏ hơn so
v
ới các tỉnh miền Nam v à Đông Âu. Thi ệt hại cho những kh
u v
ực này lên đến

ủa nền nông nghiệp
Srilanka. Nghiên c
ứu có thể đo l ường cả về ảnh h ưởng của nhiệt độ v à khí
tượng. Nh ìn chung, s ự ấm lên được cho rằng ảnh h ưởng xấu đến Srilanka,
nhưng s
ự tăng lên trong lư ợng mưa sẽ mang lại lợi ích.

Chúng tôi ước lượng một d ãy các tác động từ 20% đến 72%.
B
ảng 7 so sánh kết quả của chúng
ta v
ới những phân tích Ricardo
khác,
sử dụng một kịch bản không thay đổi với độ ấm l à 2
o
C và tăng lư ợng mưa 7%.
Chúng ta th
ấy rằng mô h ình của Srilanka dự đoán mức tác động q
u
ốc gia
là t
ổn thất 27% sản l ượng nông nghiệp đầu ra. Tăng đồng loạt 3,5
o
C đư
ợc dự
đoán v
ề những tác động.9


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 Cha nge 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 greenh ouse 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.

Gordon, C., C. Senior, H. Banks, I. Gregory, T. Johns, J.Mitchell, and R.Wood
(2000), ‘The simulation of SST, sea ice extents, and ocean heat transports in a
version of theHadley Centre coupled modelwithout flux adjustments’, Climate
Dynamics
16
: 147–168.
Intergovernmental Panel on Climate Change, Climate Change (2001), The
ScientificBas is, Cambridge University Press.
Kulukulasuriya, P. and I. Ajwad (2003), ‘Estimating the impact of climate
change on small holders: a case study on the agriculture sector in Sri Lanka’,
School of Environment and Forestry Studies, Yale University, New Haven,
USA.
Kumar, K.S.K. and J. Parikh (1998), ‘Climate change impacts on Indian
agriculture: the Ricardian approach’, in A. Dinar, R. Mendelsohn, R. Evenson, J.
Parikh, A.
Sanghi, K. Kumar, J. McKinsey, and S. Lonergon (eds), ‘Measuring the impact
of climatic change on Indian agriculture’, World Bank Technical Report No.
409, World Bank, Washington, DC.
Kumar, K. and J. Parikh (2001), ‘Indian agriculture and climate sensitivity’,
Global Environmental Change
11
: 147–154.
Luo, Q. and E. Lin (1999), ‘Agricultural vulnerability and adaptation in
developing countries: the Asia -Pacific region’, Climate Change
43
: 729–743.
Matthews, R.N., M.J. Kropff, T. Horie, and D. Bachelet (1997), ‘Simulating the
impact of climate change on rice production in Asia and evaluating op tions for
adaptation’, Agricultural Systems
54

86
: 1312–1315.
Mendelsohn, R. and W. Nordhaus (1999a), ‘The impact of global warming on
agriculture: reply to Quiggin and Horowitz’, The American Economic Review
89
: 1046–1048.
Mendelsohn, R. and W. Nordhaus (1999b), ‘The impact of global warming on
agriculture, a Ricardia n analysis: reply to Darwin’, The American Economic
Review
89
: 1053–1055.
Mendelsohn, R., W. Nordhaus, and D. Shaw (1994), ‘The impact of global
warming on agriculture: a Ricardian analysis’, The American Economic Review
84
: 753–771.
Ministry of Finance an d Planning (1997), Statistical Abstract of the Democratic
Socialist Republic of Sri Lanka.
Ministry of Plantation Industries (2001), Plantation Sector Statistical Pocket
Book.
Munasinghe, M. (2001), ‘Sustainable development and climate change: applying
the sustainomics transdisciplinarymeta -framework’, International Journal of
Global Environmental Issues
1
: 13–55.

iv
Munasinghe,M. (ed.) (1997), ‘Environmental impacts of macroeconomic and
sectoral policies’, The World Bank and the International Society of Ecolo gical
Economics (ISEE), Washington, DC.
Munasinghe, M. and W. Cruz (1994), Economywide Policies and the

Schlenker, W., M. Hanemann, and A. Fisher (2003), ‘Will US agricu lture really
benefit from global warming? Accounting for irrigation in the hedonic
approach‘, Presented at the NBER summer Research Institute, Boston, MA.

v
Tongyai, C. (1994), ‘Impact of climate change on simulated rice production in
Thailand’, in C. Rosenz eig and A. Iglesias (eds), Implications of Climate
Change for International Agriculture: Crop Modeling Study , Washington DC:
United States Environment Protection Authority.
Washington, W. et al. (2000), ‘Parallel climate model (PCM): control and
transient scenarios’, Climate Dynamics
16
: 755–774.
Watson, R.T., M.C. Zinyowera, and R.H. Moss (eds) (1998), The Regional
Impacts of Climate Change: An Assessment of Vulnerability , Cambridge
University Press.

Ph
ụ lục

B
ảng A 1: Nhiệt độ trung b ình các huy ện trong 30 năm Ghi chú: Trung tâm Nghiên c
ứu
bi

ứu
bi
ến đổi khí hậu
, C
ục Khí tượng
, Colombo.
Lư
ợng mưa
c
ủa huyện
là giá tr
ị trung b ình
c
ủa các trạm
g
ần
nhau trong huy
ện
.