LA13.017_Tính dễ bị tổn thương và kết quả sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng Đồng bằng sông Cửu Long

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
---------------------------------
Hoµng thÞ huÖ
TÝNH DÔ BÞ TæN TH¦¥NG Vµ KÕT QU¶ SINH KÕ
TRONG BèI C¶NH X¢M NHËP MÆN
VïNG §åNG B»NG S¤NG CöU LONG
LUẬN ÁN TIẾN SĨ
NGÀNH QUẢN TRỊ NHÂN LỰC
HÀ NỘI – 2020
Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ
Hotline: 092.4477.999
Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com

LUẬN VĂN A-Z
CHUYÊN NHẬN VIẾT THUÊ
LUẬN VĂN THẠC SĨ, LUẬN ÁN TIẾN SĨ
(Tất cả chuyên ngành)
Đội ngũ CTV viết bài trình độ cao, hiện đang công tác và
nghiên cứu tại các trường Học viện, Đại học chuyên ngành trên cả
nước (100% trình độ thạc sĩ, tiến sĩ)
⇛ Đội ngũ CTV viết bài đã có 10 năm nghiên cứu và kinh nghiệm
trong lĩnh vực này.
⇛ Cam kết bài được viết mới hoàn toàn, tuyệt đối không sao chép,
không đạo văn.
⇛ Cam kết hỗ trợ chỉnh sửa, bổ sung bài cho đến khi hoàn thiện
trong thời gian sớm nhất.
⇛ Cam kết bài luôn được kiểm duyệt và kiểm tra đạo văn trước khi
giao đến khách hàng.
⇛ Cam kết giao bài đúng hạn, bảo mật tuyệt đối thông tin của
khách hàng.
⇛ Cam kết hoàn tiền 100% nếu bài không được duyệt, không đậu.
LIÊN HỆ
Website: https://luanvanaz.com
Phone: 092.4477.999 (Mr.Luân)
Mail: luanvanaz@gmail.com

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
---------------------------------
Hoµng thÞ huÖ
TÝNH DÔ BÞ TæN TH¦¥NG Vµ KÕT QU¶ SINH KÕ
TRONG BèI C¶NH X¢M NHËP MÆN
VïNG §åNG B»NG S¤NG CöU LONG
Chuyên ngành: Kinh tế lao động
Mã số: 9340404
LUẬN ÁN TIẾN SĨ
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Vũ Hoàng Ngân
HÀ NỘI – 2020
Hotline: 092.4477.999

i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi đã đọc và hiểu về hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật. Tôi cam
kết bằng danh dự cá nhân rằng nghiên cứu này do tôi tự thực hiện và không vi phạm
yêu cầu về sự trung thực trong học thuật.
Hà Nội, ngày tháng năm 2020
Nghiên cứu sinh
Hoàng Thị Huệ
Hotline: 092.4477.999

ii
LỜI CẢM ƠN
Trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và làm việc tại trường Đại học Kinh tế
Quốc dân, tác giả đã nhận được sự quan tâm, giúp đỡ, động viên từ phía các thầy cô,
gia đình, bạn bè và đồng nghiệp. Hoàn thành luận án tiến sỹ là dịp để tác giả bày tỏ sự
kính trọng và tri ân của mình.
Trước tiên, xin bày tỏ sự biết ơn chân thành và sâu sắc nhất tới người thầy,
người lãnh đạo, đồng nghiệp, người hướng dẫn khoa học - PGS.TS. Vũ Hoàng Ngân,
Khoa Kinh tế và Quản lý Nguồn nhân lực, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân. Người
đã luôn tin tưởng, hỗ trợ và đồng hành cùng tác giả trong suốt quá trình làm việc, học
tập và thực hiện luận án.
Xin chân thành cảm ơn các nhà khoa học trong và ngoài trường đã tạo cơ hội
cho tác giả được trao đổi một cách cởi mở về vấn đề nghiên cứu. Cảm ơn Ban Giám
hiệu trường Đại học Kinh tế Quốc dân, các Thầy/cô giáo Khoa Kinh tế và Quản lý
Nguồn nhân lực, Lãnh đạo và các chuyên viên của Viện Đào tạo Sau đại học, Viện
Quản lý Châu Á Thái Bình Dương (nay là Viện Phát triển Bền vững) đã hỗ trợ tác giả
có được môi trường học tập và nghiên cứu chuyên sâu. Cảm ơn Lãnh đạo và các
chuyên viên Trung tâm Thông tin, Phân tích và Dự báo Chiến lược, Viện Khoa học
Lao động và Xã hội đã hỗ trợ tác giả trong việc thu thập và xử lý dữ liệu.
Xin chân thành cảm ơn các nghiên cứu sinh, bạn bè, sinh viên đã luôn đồng
hành, động viên và hỗ trợ tác giả những lúc khó khăn, bế tắc tưởng như phải dừng lại.
Cuối cùng, xin được gửi lời tri ân sâu sắc đến những người thân yêu trong gia
đình đã luôn kề cận, động viên, hỗ trợ tác giả cả về vật chất và tinh thần, là điểm tựa
và động lực của tác giả trong cuộc sống, trong công việc và cả trên con đường nghiên
cứu khoa học.
Xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày tháng năm 2020
Nghiên cứu sinh
Hoàng Thị Huệ
Hotline: 092.4477.999

iii
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ...........................................................................................................i
LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................ii
MỤC LỤC .................................................................................................................... iii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .............................................................................vi
DANH MỤC BẢNG ....................................................................................................vii
DANH MỤC HÌNH ......................................................................................................ix
PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................................................1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU..............................................................7
1.1 Tổng quan nghiên cứu về sinh kế......................................................................7
1.1.1. Cách tiếp cận của UNDP...............................................................................7
1.1.2. Cách tiếp cận của CARE...............................................................................9
1.1.3. Cách tiếp cận của DFID ..............................................................................10
1.2 Tổng quan nghiên cứu về tính dễ bị tổn thương trong bối cảnh biến đổi khí
hậu.............................................................................................................................11
1.2.1 Cách tiếp cận tính dễ bị tổn thương..............................................................11
1.2.2 Các thành phần chính của dễ bị tổn thương .................................................13
1.2.3 Phương pháp đánh giá tính dễ bị tổn thương ...............................................14
1.2.4 Các khung phân tích tính dễ bị tổn thương ..................................................17
1.3 Tổng quan nghiên cứu phương pháp chỉ số để đo lường tính dễ bị tổn
thương sinh kế trong bối cảnh biến đổi khí hậu...................................................25
1.4 Tổng quan tác động của các thành phần dễ bị tổn thương đến kết quả sinh
kế trong bối cảnh xâm nhập mặn...........................................................................27
1.4.1 Tổng quan tác động của mức độ phơi lộ đến kết quả sinh kế ......................28
1.4.2 Tổng quan tác động của mức độ nhạy cảm đến kết quả sinh kế..................30
1.4.3 Tổng quan tác động của năng lực thích ứng đến kết quả sinh kế.................33
1.4.4 Tổng quan vai trò điều tiết của năng lực thích ứng......................................34
1.5 Khoảng trống nghiên cứu .................................................................................35
1.6 Tóm tắt chương 1...............................................................................................36
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN ................................................................................38
2.1 Sinh kế và khung sinh kế bền vững ................................................................38
2.1.1 Sinh kế và sinh kế bền vững.........................................................................38
2.1.2 Khung sinh kế bền vững của DFID (2001) .................................................39
2.2 Tính dễ bị tổn thương của sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn...............40
Hotline: 092.4477.999

iv
2.2.1 Tính dễ bị tổn thương...................................................................................40
2.2.2 Tính dễ bị tổn thương của sinh kế................................................................41
2.2.3 Đo lường dễ bị tổn thương của sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn .......43
2.3 Kết quả sinh kế hộ gia đình ..............................................................................52
2.3.1 Khái niệm .....................................................................................................53
2.3.2 Đo lường.......................................................................................................54
2.4 Ảnh hưởng của các thành phần dễ bị tổn thương đến kết quả sinh kế hộ gia
đình ...........................................................................................................................54
2.4.1 Ảnh hưởng của mức độ phơi lộ đến kết quả sinh kế hộ gia đình.................54
2.4.2 Ảnh hưởng của mức độ nhạy cảm đến kết quả sinh kế hộ gia đình.............55
2.4.3 Ảnh hưởng của năng lực thích ứng đến kết quả sinh kế hộ gia đình ...........57
2.5 Vai trò điều tiết của năng lực thích ứng trong việc giảm thiểu tác động của
xâm nhập mặn đến kết quả sinh kế hộ gia đình ...................................................60
2.6 Mô hình và giả thuyết nghiên cứu....................................................................63
2.7 Tóm tắt chương 2...............................................................................................65
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ......................................................67
3.1 Phương pháp tiếp cận .......................................................................................67
3.2 Phương pháp thu thập dữ liệu .........................................................................70
3.2.1 Dữ liệu mặn ..................................................................................................70
3.2.2 Dữ liệu hộ gia đình.......................................................................................70
3.2.3 Các dữ liệu khác ...........................................................................................72
3.2.4 Tổng thể và mẫu nghiên cứu ........................................................................72
3.3 Phương pháp xử lý dữ liệu................................................................................77
3.3.1 Phương pháp tính toán chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế ...............................77
3.3.2 Phương pháp ước lượng mô hình hồi quy....................................................82
3.4 Tóm tắt chương 3...............................................................................................85
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU..................................................................87
4.1 Tổng quan về địa bàn nghiên cứu....................................................................87
4.1.1 Điều kiện tự nhiên ........................................................................................87
4.1.2 Điều kiện kinh tế - xã hội .............................................................................88
4.1.3 Đặc điểm xâm nhập mặn..............................................................................89
4.2 Kết quả đo lường mức độ dễ bị tổn thương sinh kế trong bối cảnh xâm
nhập vùng đồng bằng Sông Cửu Long ..................................................................97
4.2.1 Theo địa bàn .................................................................................................97
4.2.2 Theo đặc điểm hộ .......................................................................................102
4.2.3 Theo các thành phần cấu thành nên mức độ dễ bị tổn thương...................107
Hotline: 092.4477.999

v
4.3 Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu .....................................................108
4.3.1 Ảnh hưởng của dễ bị tổn thương đến kết quả sinh kế................................108
4.3.2 Vai trò điều tiết của năng lực thích ứng .....................................................115
4.4 Tóm tắt chương 4.............................................................................................120
CHƯƠNG 5: LUẬN BÀN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ MỘT SỐ KHUYẾN
NGHỊ...........................................................................................................................123
5.1 Luận bàn kết quả nghiên cứu.........................................................................123
5.2 Một số khuyến nghị .........................................................................................129
5.2.1 Một số khuyến nghị đối với Chính phủ và Chính quyền địa phương........130
5.2.2 Một số khuyến nghị đối với người dân ......................................................135
5.3 Một số hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo ............................................135
5.4 Tóm tắt chương 5.............................................................................................136
PHẦN KẾT LUẬN....................................................................................................138
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ ...............................................139
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................140
PHỤ LỤC ...................................................................................................................164
Hotline: 092.4477.999

vi
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
TỪ VIẾT TẮT TIẾNG ANH TIẾNG VIỆT
A Adaptation Năng lực thích ứng
CARE
Cooperative for American
Remittances to Europe
Tổ chức Nhân đạo và Hỗ
trợ Phát triển Quốc tế
CMKT Chuyên môn kỹ thuật
CVI Coastal Vulnerability Index
Chỉ số dễ bị tổn thương khu
vực ven biển
ĐBSCL Đồng bằng Sông Cửu long
DFID
Department for International
Development
Bộ Phát triển Quốc tế của
Anh
E Exposure Mức độ phơi lộ
FEM Fixed Effects Model Mô hình tác động cố định
GSO General Statistics Office Tổng cục Thống kê
HDI Human Development Index Chỉ số Phát triển con người
IPCC
Intergovernmental Panel on
Climate Change
Ủy ban Liên Chính phủ về
Biến đổi Khí hậu
KSMS Khảo sát mức sống
LVI Livelihood Vulnerability Index
Chỉ số dễ bị tổn thương
sinh kế
OLS
Ordinary Least Square Phương pháp bình phương
bé nhất
REM Random Effects Model
Mô hình tác động ngẫu
nhiên
S Sensitivity Mức độ nhạy cảm
SVI
Socio – economic Vulnerability
Index
Chỉ số dễ bị tổn thương
kinh tế xã hội
UNDP
United Nations Development
Programme
Chương trình Phát triển
Liên Hợp Quốc
VHLSS
Vietnam Household Living
Standard Survey
Bộ dữ liệu Điều tra mức
sống hộ gia đình
Hotline: 092.4477.999

vii
DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1: Phân nhóm hợp phần chính của LVI theo yếu tố ảnh hưởng của IPCC.......44
Bảng 3.1: Các chỉ số được sử dụng trong nghiên cứu...................................................67
Bảng 3.2: Cơ cấu mẫu thu nhập – chi tiêu trong VHLSS .............................................71
Bảng 3.3: Tổng số hộ dân một số tỉnh Đồng bằng Sông Cửu Long tính đến 01/04/2019.......72
Bảng 3.4: Cơ cấu mẫu nghiên cứu giai đoạn 2014-2018 theo địa bàn..........................74
Bảng 3.5: Cơ cấu mẫu nghiên cứu giai đoạn 2014-2018 theo trình độ chuyên môn kỹ
thuật, giới tính, dân tộc của chủ hộ................................................................................75
Bảng 3.6: Cơ cấu mẫu nghiên cứu giai đoạn 2014-2018 theo tiểu vùng và độ mặn.....76
Bảng 3.7: Bảng sắp xếp dữ liệu chỉ số thành phần theo hộ gia đình.............................78
Bảng 3.8: Hồi quy mô hình theo FEM, REM và Kiểm định Hausman ........................84
Bảng 4.1: Lực lượng lao động năm 2018 vùng Đồng bằng sông Cửu Long ................88
Bảng 4.2: Tỷ suất di dân thuần túy giai đoạn 2007-2016..............................................89
Bảng 4.3: Độ mặn lớn nhất (g/l) ở một số trạm vùng hai sông Vàm Cỏ giai đoạn 1997-
2018 ...............................................................................................................................90
Bảng 4.4: Độ mặn lớn nhất (g/l) ở một số trạm vùng cửa sông Cửu Long giai đoạn
1997- 2018.....................................................................................................................93
Bảng 4.5: Độ mặn lớn nhất (g/l) ở một số trạm vùng Ven biển Tây giai đoạn 1997-
2018 ...............................................................................................................................96
Bảng 4.6: Mức độ dễ bị tổn thương sinh kế theo địa bàn và độ mặn..........................100
Bảng 4.7: Sự khác biệt về mức độ dễ bị tổn thương sinh kế theo tiểu vùng...............101
Bảng 4.8: Mức độ dễ bị tổn thương sinh kế theo nhóm thu nhập và nguồn thu nhập
chính ............................................................................................................................103
Bảng 4.9: Sự khác biệt về mức độ dễ bị tổn thương sinh kế theo nhóm thu nhập......104
Bảng 4.10: Mức độ dễ bị tổn thương sinh kế theo trình độ chuyên môn kỹ thuật, giới
tính, dân tộc của chủ hộ...............................................................................................106
Hotline: 092.4477.999

viii
Bảng 4.11: Sự khác biệt về mức độ dễ bị tổn thương sinh kế theo trình độ chuyên môn
kỹ thuật, giới tính, dân tộc của chủ hộ.........................................................................107
Bảng 4.12: Các thành phần cấu thành nên mức độ dễ bị tổn thương sinh kế vùng
ĐBSCL ........................................................................................................................108
Bảng 4.13: Ảnh hưởng riêng lẻ của các thành phần dễ bị tổn thương đến kết quả sinh
kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL..........................................................109
Bảng 4.14: Ảnh hưởng tổng thể của các thành phần dễ bị tổn thưởng đến kết quả sinh
kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL..........................................................113
Bảng 4.15: Mô hình hồi quy ảnh hưởng cố định của xã về thu nhập bình quân đầu
người để xem xét vai trò điều tiết tổng thể của năng lực thích ứng ............................116
Bảng 4.16: Kết luận các giả thuyết nghiên cứu...........................................................119
Hotline: 092.4477.999

ix
DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1: Mô hình tiếp cận sinh kế bền vững của UNDP...............................................8
Hình 1.2: Mô hình sinh kế bền vững theo cách tiếp cận của CARE.............................10
Hình 1.3: Mối quan hệ của các yếu tố trong mô hình VRIP.........................................16
Hình 1.4: Khung mô hình cấu trúc kép .........................................................................18
Hình 1.5: Mô hình rủi ro tai biến...................................................................................19
Hình 1.6: Mô hình Áp lực và nới lỏng – PAR ..............................................................20
Hình 1.7: Mô hình giảm rủi ro tai biến của UNISDR ...................................................21
Hình 1.8: Mô hình BBC ................................................................................................22
Hình 1.9: Mô hình phân tích khả năng tổn thương của Turner và cộng sự...................23
Hình 2.1: Khung sinh kế bền vững của DFID (2001) ...................................................39
Hình 2.2: Sự mở rộng khái niệm tính dễ bị tổn thương ................................................41
Hình 2.3: Mô hình nghiên cứu.......................................................................................63
Hình 3.1: Sơ đồ tính toán chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế ............................................77
Hình 3.2: Quy trình xác định và tính toán chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế ..................82
Hình 4.1: Vị trí địa lý khu vực đồng bằng sông Cửu Long...........................................87
Hình 4.2: Bản đồ xâm nhập mặn vùng Đồng bằng sông Cửu Long .............................99
Hotline: 092.4477.999

1
PHẦN MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Hiện nay sinh kế bền vững đã và đang là mối quan tâm hàng đầu của các nhà
nghiên cứu cũng như hoạch định chính sách phát triển ở nhiều quốc gia trên thế giới.
Mục tiêu cao nhất của quá trình phát triển đối với các quốc gia là cải thiện sinh kế và
nâng cao phúc lợi xã hội cho cộng đồng dân cư, đồng thời phải luôn đặt nó trong mối
quan hệ với phát triển bền vững. Một sinh kế được xem là bền vững khi nó phát huy được
tiềm năng con người để từ đó thực hiện sản xuất và duy trì phương tiện kiếm sống của họ.
Ngược lại, nếu sinh kế không thể tham gia vào việc đối phó (điều chỉnh tạm thời) hoặc
thích nghi (thay đổi dài hạn) với một thay đổi thì nó được coi là dễ bị tổn thương
(Scoones, 1998).
Xây dựng chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế được cho là cần thiết để phân loại mức
độ dễ bị tổn thương cho mỗi quốc gia, khu vực và cộng đồng. Các chỉ số này đóng vai
trò là cơ sở cho các nỗ lực can thiệp trực tiếp đến các khu vực bị ảnh hưởng nặng nề
nhất (Alam, 2017; Bhuiyan và cộng sự, 2017; Jacobson và cộng sự, 2018). Khẳng định
lại điều này, Perch (2011) cho thấy các chính sách thích ứng (như kế hoạch hành động
thích ứng quốc gia) được xây dựng mà không xem xét sinh kế của các nhóm dễ bị tổn
thương thì khó có thể thành công. Do vậy, đã có nhiều phương pháp đánh giá tính dễ
bị tổn thương của sinh kế. Trong đó, phương pháp tiếp cận sinh kế bền vững cho phép
đánh giá ảnh hưởng của những yếu tố khác nhau đến sinh kế của con người, đặc biệt là
những yếu tố gây khó khăn hay tạo ra cơ hội trong sinh kế (Alam và cộng sự, 2017;
Antwi-Agyei và cộng sự, 2014; Orencio và Fujii, 2013). Tuy nhiên, phương pháp này
còn hạn chế trong việc giải quyết các vấn đề nhạy cảm với biến đổi khí hậu. Do vậy,
phương pháp đánh giá chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế (LVI – Livelihood Vulnerability
Index) được đề xuất bởi Hahn và cộng sự (2009) ra đời đã cho phép các nhà nghiên
cứu giải quyết vấn đề nêu trên. Cách tiếp cận này kết hợp khung sinh kế bền vững để
giải thích tính dễ bị tổn thương sinh kế đối với biến đổi khí hậu bằng cách xác định
mức độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm và năng lực thích ứng của các hộ gia đình bị ảnh
hưởng (Simane và cộng sự, 2016; Zhang và cộng sự, 2019). Do đó, LVI phát triển bởi
Hahn và cộng sự (2009) hoặc được sửa đổi đã được nhiều học giả sử dụng để đánh giá
tính dễ bị tổn thương sinh kế (Sarker và cộng sự, 2019; Zhang và cộng sự, 2019; Peng
và cộng sự, 2019; Tjoe, 2016; Adu và cộng sự, 2018; Hương và cộng sự, 2019). Tuy
nhiên, hầu hết các nghiên cứu áp dụng LVI đều sử dụng phương pháp trọng số cân
bằng, phương pháp này bị chỉ trích vì các trọng số giống nhau được áp dụng cho các
Hotline: 092.4477.999

2
thành phần khác nhau của LVI (Beccari, 2016; Miller và cộng sự, 2013; Abeje và cộng
sự, 2019). Do vậy, cần thiết phải phát triển một phương pháp tính toán LVI phù hợp
hơn để đưa ra kết quả thuyết phục hơn.
Việc xây dựng LVI để phân loại mức độ dễ bị tổn thương cho mỗi quốc gia, khu
vực và cộng đồng là việc làm quan trọng, tuy nhiên các nghiên cứu hầu như chỉ dừng
lại ở việc tính toán LVI mà chưa chú trọng xem xét vai trò tổng thể của các thành phần
dễ bị tổn thương ảnh hưởng như thế nào đến kết quả sinh kế. Nếu chỉ dừng lại ở việc
tính toán LVI thì chưa đủ, cần phải đưa ra bức tranh tổng thể hơn về ảnh hưởng của
các thành phần dễ bị tổn thương (mức độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm và năng lực thích
ứng) đến kết quả sinh kế, đồng thời tìm hiểu các yếu tố làm giảm tác động tiêu cực của
bối cảnh tổn thương đến kết quả sinh kế để đưa ra các chính sách thích ứng/ứng phó
hiệu quả. Một số tác giả trong và ngoài nước đã tìm hiểu tác động của một trong các
thành phần LVI đến kết quả sinh kế và hầu hết kết quả đều cho thấy mức độ phơi lộ có
ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả sinh kế hộ gia đình (Deryugina và cộng sự, 2018; Baez
và cộng sự, 2016; Kirsch và cộng sự, 2012; Bui và cộng sự, 2014...). Tuy nhiên, các
nghiên cứu cũng khẳng định, một hệ thống càng nhạy cảm trước thảm họa thì càng dễ
bị tổn thương, nhưng nếu có năng lực thích ứng tốt hơn thì cũng có xu hướng ít bị tổn
thương (Smit và Wandel, 2006). Tương tự ở cấp hộ gia đình, các hộ có năng lực thích
ứng tốt hơn có thể chịu thiệt hại ít hơn so với những hộ gia đình có năng lực thích ứng
thấp (Arouri và cộng sự, 2015). Như vậy, có thể nhận thấy vai trò quan trọng của năng
lực thích ứng trong việc giảm tác động tiêu cực từ các bối cảnh tổn thương đến kết quả
sinh kế hộ gia đình. Tuy nhiên việc xem xét vai trò điều tiết của năng lực thích ứng
vẫn còn một số khoảng trống chưa được quan tâm, cụ thể: (1) các nghiên cứu về năng
lực thích ứng có xu hướng tập trung vào nghiên cứu xuyên quốc gia và ở góc độ vĩ mô,
chưa tiếp cận nhiều ở góc độ vi mô như cấp hộ gia đình (Briguglio và cộng sự, 2009);
(2) nghiên cứu thường tập trung vào các vấn đề đơn lẻ của năng lực thích ứng như tài
sản lưu động, chuyển giao công nghệ (Wainwright và Newman, 2011) hoặc đặc điểm
của hộ, đặc điểm xã (Arouri và cộng sự, 2015; Nguyễn Thị Mai và Hạ Thị Thiều Dao,
2020) chưa đi sâu vào tổng thể các thành phần của năng lực thích ứng. Do vậy, rất cần
những đóng góp sâu hơn để cung cấp một bức tranh rõ ràng về tác động của tổng thể
các thành phần dễ bị tổn thương đến kết quả sinh kế đồng thời xem xét vai trò điều tiết
của năng lực trong bối cảnh đó.
Sự cần thiết của đề tài không chỉ xuất phát từ khoảng trống tri thức mà còn xuất
phát từ nhu cầu thực tiễn. Nhận thấy, biến đổi khí hậu đã tác động xấu đến nền kinh tế
thế giới thông qua tần suất gia tăng của các sự kiện cực đoan như hạn hán, lũ lụt, bão,
Hotline: 092.4477.999

3
nước biển dâng (Anik và cộng sự, 2018). Mặc dù nhiều quốc gia chịu ảnh hưởng của
biến đổi khí hậu toàn cầu, nhưng tác động lớn nhất sẽ xảy ra đối với các nước dựa vào
sản xuất nông nghiệp (Mendelsohn, 2008). Việt Nam, một nền kinh tế nông nghiệp dựa
trên lúa gạo sẽ bị ảnh hưởng nặng nề bởi biến đổi khí hậu, đặc biệt vùng đồng bằng sông
Cửu Long (ĐBSCL) - cung cấp khoảng 50% sản lượng của cả nước sẽ dễ bị ảnh hưởng
bởi thiên tai đặc biệt là xâm nhập mặn (Vu và cộng sự, 2018). Trên thực tế, ĐBSCL
được xác nhận là một trong những khu vực trên thế giới dễ bị tổn thương nhất với biến
đổi khí hậu (Nguyen và cộng sự, 2019) và hầu hết các nghiên cứu đều cho rằng xâm
nhập mặn là một trong những vấn đề lớn ở ĐBSCL, nó có xu hướng trở lên trầm trọng
hơn trong tương lai do mực nước biển dâng, lưu lượng từ thượng nguồn suy giảm (Trần
Quốc Đạt và cộng sự, 2012; Trần Hồng Thái và cộng sự, 2014). Điều này tạo nên nguy
cơ là sản lượng lúa của khu vực sẽ giảm đi ít nhất một nửa và Việt Nam có thể sẽ là
quốc gia không có lúa xuất khẩu (Trần Quốc Đạt và cộng sự, 2012). Mối đe doạ an ninh
lương thực, hiện tượng suy giảm nguồn tài nguyên thiên nhiên, thu hẹp diện tích canh
tác dẫn đến sinh kế của người dân ngày càng bấp bênh… đó là những thách thức rất lớn
của ĐBSCL khi ứng phó với xâm nhập mặn để phát triển kinh tế - xã hội.
Hiện nay, đã có nhiều công trình, dự án nghiên cứu về sinh kế bền vững, đánh giá
mức độ dễ bị tổn thương vùng ĐBSCL (Bộ Khoa học và Công nghệ, 2016; Nguyễn
Thanh Bình, 2012; Trần Hồng Thái và cộng sự, 2014; ADB, 2011; Dinh và cộng sự,
2012; Birkmann và cộng sự, 2012; Miller, 2014; Trung và Thanh, 2013; Can và cộng
sự, 2013; Phung và cộng sự, 2016...). Tuy nhiên các nghiên cứu này chủ yếu tập trung
vào các kịch bản biến đổi khí hậu (thay đổi nhiệt độ, lượng mưa) nhưng không nêu rõ
sinh kế nào dễ bị tổn thương trong bối cảnh xâm nhập mặn. Hơn nữa, các nghiên cứu
này không cố gắng định lượng tác động của xâm nhập mặn đến sinh kế hộ gia đình cũng
như xem xét các yếu tố giúp giảm thiểu ảnh hưởng của xâm nhập mặn. Định lượng được
các tác động này sẽ cung cấp những hiểu biết quan trọng về việc chi bao nhiêu cho việc
giảm thiểu, đồng thời sẽ giúp định hướng việc tiến hành thích ứng ở đâu, khi nào và như
thế nào (Mendelsohn, 2008). Như vậy rất cần các nghiên cứu tiếp theo xem xét sinh kế
nào dễ bị tổn thương trong bối cảnh xâm nhập mặn cũng như các yếu tố làm giảm tác
động của xâm nhập mặn vùng ĐBSCL, từ đó đưa ra các chính sách phù hợp.
Do vậy, xuất phát từ khoảng trống tri thức và từ nhu cầu thực tiễn, tác giả nhận
thấy việc nghiên cứu “Tính dễ bị tổn thương và kết quả sinh kế trong bối cảnh xâm
nhập mặn vùng Đồng bằng sông Cửu Long” là cần thiết và có ý nghĩa.
2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu:
Mục tiêu chung: Đánh giá mức độ dễ bị tổn thương sinh kế trong bối cảnh xâm
Hotline: 092.4477.999

4
nhập mặn vùng ĐBSCL nhằm chỉ ra khu vực nào, đối tượng nào dễ bị tổn thương hơn.
Đồng thời đánh giá tác động của các thành phần dễ bị tổn thương sinh kế (mức độ phơi
lộ, mức độ nhạy cảm, năng lực thích ứng) đến kết quả sinh kế, xem xét vai trò điều tiết
của năng lực thích ứng trong việc giảm nhẹ ảnh hưởng của xâm nhập mặn đến kết quả
sinh kế vùng ĐBSCL.
Mục tiêu cụ thể:
- Hoàn thiện mô hình lý thuyết về đánh giá tác động của các thành phần dễ bị tổn
thương sinh kế đến kết quả sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL.
- Đo lường mức độ dễ bị tổn thương sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng
ĐBSCL theo địa phương và đặc điểm hộ dựa trên phân tích mức độ phơi lộ, mức độ
nhạy cảm và năng lực thích ứng bằng việc sử dụng trọng số bất cân bằng.
- Đánh giá tác động của các thành phần dễ bị tổn thương sinh kế đến kết quả sinh
kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL, xem xét vai trò điều tiết của năng lực
thích ứng trong việc giảm nhẹ ảnh hưởng của xâm nhập mặn đến kết quả sinh kế vùng
ĐBSCL.
Câu hỏi nghiên cứu:
- Dễ bị tổn thương sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL thường
xảy ra ở nhóm đối tượng nào? và mức độ dễ bị tổn thương sinh kế của các nhóm đối
tượng đó là bao nhiêu?
- Các thành phần dễ bị tổn thương sinh kế (mức độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm,
năng lực thích ứng) ảnh hưởng như thế nào đến kết quả sinh kế vùng ĐBSCL?
- Năng lực thích ứng có vai trò như thế nào trong việc giảm nhẹ ảnh hưởng của
xâm nhập mặn đến kết quả sinh kế vùng ĐBSCL?
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu
Luận án nghiên cứu tính dễ bị tổn thương sinh kế (bao gồm: mức độ phơi lộ, mức
độ nhạy cảm và năng lực thích ứng), kết quả sinh kế và ảnh hưởng của các thành phần
dễ bị tổn thương đến kết quả sinh kế của hộ gia đình trong bối cảnh xâm nhập mặn.
Phạm vi nghiên cứu
- Về không gian: Theo Phụ lục 06 tại “Quyết định số 90/QĐ-TTg ngày 12 tháng
01 năm 2016 của Thủ tướng Chính phủ về việc phê duyệt quy hoạch mạng lưới quan
trắc tài nguyên và môi trường quốc gia giai đoạn 2016 - 2025, tầm nhìn đến năm 2030”.
Hotline: 092.4477.999

5
Tính đến đầu năm 2016 toàn vùng ĐBSCL có 35 trạm đo mặn đặt trên 8 tỉnh, bao gồm:
Long An, Tiền Giang, Bến Tre, Trà Vinh, Kiên Giang, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Cà Mau.
Do vậy, luận án sẽ tập trung nghiên cứu các hộ gia đình bị ảnh hưởng xâm nhập mặn tại
địa bàn 8 tỉnh nói trên, với giả định các hộ gia đình sống trên cùng một địa bàn chịu ảnh
hưởng của xâm nhập mặn là như nhau.
- Về thời gian: Tập trung xem xét mức độ dễ bị tổn thương sinh kế và đánh giá
tác động của các thành phần dễ bị tổn thương sinh kế đến kết quả sinh kế trong bối
cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL giai đoạn 2014-2018.
4. Những đóng góp mới của đề tài
Những đóng góp mới về mặt học thuật, lý luận
Dựa trên khung sinh kế bền vững của DFID (2001) và Hahn và cộng sự (2009),
luận án đã làm rõ việc tính toán chỉ số dễ tổn thương sinh kế; ảnh hưởng của các thành
phần dễ bị tổn thương sinh kế đến kết quả sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng
ĐBSCL, cụ thể:
(1) Khẳng định việc tính toán chỉ số dễ tổn thương sinh kế dựa trên khung sinh
kế bền vững của DFID (2001) và Hahn và cộng sự (2009) nhưng áp dụng trọng số bất
cân bằng theo đề xuất của Iyengar và Sudarshan (1982) là hợp lý.
(2) Khẳng định ảnh hưởng của ba thành phần phần dễ bị tổn thương (mức độ
phơi lộ, mức độ nhạy cảm, năng lực thích ứng) đến kết quả sinh kế. Đồng thời phát
triển thêm vai trò điều tiết của năng lực thích ứng trong việc giảm nhẹ ảnh hưởng của
xâm nhập mặn đến kết quả sinh kế vùng ĐBSCL.
Những đề xuất mới rút ra từ kết quả nghiên cứu
Kết quả luận án cho thấy, các tỉnh ven biển, hộ nghèo, hộ gia đình có nguồn thu
chính từ thủy sản, hộ gia đình có chủ hộ là nữ, không có trình độ chuyên môn kỹ thuật,
không phải dân tộc Kinh... thì mức độ dễ bị tổn thương cao hơn. Đồng thời, luận án đã
chỉ rõ ảnh hưởng tiêu cực của xâm nhập mặn và ảnh hưởng tích cực của các thành
phần trong năng lực thích ứng (Diện tích đất nông lâm nghiệp, diện tích gieo trồng lúa
bình quân đầu người; Tỷ lệ thành viên hộ có việc làm, chủ hộ có CMKT, chủ hộ tốt
nghiệp tiểu học trở lên; Số đồ dùng lâu bền, giá trị tài sản còn lại bình quân; Tiếp cận
tiết kiệm, số nguồn thu nhập; Khả năng tiếp cận dịch vụ thông tin…) đến kết quả sinh
kế vùng ĐBSCL. Luận án cũng cho thấy trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL
chỉ có 3 biến thành phần trong năng lực thích ứng (Tỷ lệ thành viên hộ có việc làm;
Loại ngôi nhà chính; Khả năng tiếp cận dịch vụ thông tin) có vai trò điều tiết đến mối
quan hệ của xâm nhập mặn và thu nhập bình quân hộ gia đình.
Từ kết quả nghiên cứu trên, tác giả đã đưa ra một số một số khuyến nghị đối
chính phủ, chính quyền địa phương và hộ gia đình nhằm hạn chế ảnh hưởng của xâm
nhập mặn đến kết quả sinh kế vùng ĐBSCL như: Dự báo “sớm” và “sát” tình hình
Hotline: 092.4477.999

6
xâm nhập mặn; khai thác sử dụng hợp lý nguồn nước; quan tâm nhiều hơn đến những
nhóm hộ có nguy cơ dễ bị tổn thương sinh kế cao; lựa chọn cây trồng vật nuôi thích
hợp; tập trung vào chính sách giáo dục và đào tạo người lao động; tăng cường khả
năng tiếp cận tín dụng của hộ gia đình; đẩy mạnh các chính sách trợ cấp, phát triển thị
trường lao động, hỗ trợ tạo việc làm, tự tạo việc làm cho người lao động...
5. Bố cục của luận án
Ngoài Phần mở đầu, Tài liệu tham khảo, Phụ lục, Luận án có kết cấu 5 chương:
Chương 1: Tổng quan nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý luận
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 5: Luận bàn kết quả nghiên cứu và một số khuyến nghị
Hotline: 092.4477.999

7
CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
1.1 Tổng quan nghiên cứu về sinh kế
Nhiều nhà nghiên cứu và học giả đã có những định nghĩa và cách tiếp cận khác
nhau đối với sinh kế, tiêu biểu nhất là sự ra đời của “sinh kế bền vững”. Sinh kế là bền
vững khi nó có thể đương đầu và hồi phục sau những cú sốc và căng thẳng, cũng như
duy trì và mở rộng được các khả năng, các tài sản và các hoạt động cả ở hiện tại và
trong tương lai, mà không làm suy thoái nguồn tài nguyên thiên nhiên (Serrat, 2017).
Đa phần các thảo luận về sinh kế bền vững đều tập trung vào khu vực nông thôn,
nơi mà mọi người đều làm nông hoặc kiếm sống từ loại hình sản xuất tự chủ là chính.
Chambers và Conway (1992) đã đề xuất một định nghĩa tổng hợp về sinh kế nông thôn
bền vững, được áp dụng nhiều nhất ở cấp độ hộ gia đình, theo đó sinh kế bao gồm các
khả năng, tài sản và các hoạt động cần thiết cho phương tiện mưu sinh. Sinh kế bền
vững có thể đối phó và phục hồi sau các cú sốc và căng thẳng, duy trì hoặc nâng cao
khả năng, tài sản của mình, cũng như cung cấp cơ hội sinh kế bền vững cho thế hệ tiếp
theo; đóng góp lợi ích ròng cho sinh kế khác ở cấp độ trong nước và toàn cầu, trong cả
ngắn hạn và dài hạn. Các tác giả lập luận rằng, bất kỳ định nghĩa nào về tính bền vững
của sinh kế đều bao gồm khả năng tránh được các cú sốc và căng thẳng, hoặc có thể
chịu đựng/phục hồi sau những cú sốc và căng thẳng một cách thường xuyên.
Tiếp cận ở góc độ vĩ mô hoặc cấp độ toàn cầu, có ba cách tiếp cận về sinh kế bền
vững: (1) Chương trình Phát triển Liên Hợp Quốc (United Nations Development
Programme – UNDP), (2) Tổ chức Nhân đạo và Hỗ trợ Phát triển Quốc tế
(Cooperative for American Remittances to Europe – CARE) và (3) Bộ phát triển Quốc
tế của Anh (Department for International Development – DFID).
1.1.1. Cách tiếp cận của UNDP
Việc thúc đẩy sinh kế bền vững là một phần nhiệm vụ Phát triển con người bền
vững của UNDP, đã được thông qua vào năm 1995. Về mặt khái niệm, sinh kế biểu thị
các phương tiện, các hoạt động, các quyền lợi và tài sản mà nhờ đó con người có thể
kiếm sống. Tài sản được định nghĩa bao gồm (i) tự nhiên: đất, nước, tài nguyên chung,
hệ thực vật và động vật; (ii) xã hội: cộng đồng, gia đình và mạng lưới xã hội, (iii)
chính trị: sự tham gia, trao quyền, (iv) nhân lực: giáo dục, lao động, sức khỏe, dinh
dưỡng; (v) vật chất: cầu đường, trạm y tế, chợ, trường học, (vi) kinh tế: việc làm, tiết
kiệm, tín dụng. Theo UNDP, sinh kế bền vững là: (1) Khả năng đương đầu và phục hồi
Hotline: 092.4477.999

8
sau những cú sốc và căng thẳng thông qua các chiến lược thích nghi và ứng phó; (2)
Hiệu quả kinh tế; (3) Sinh thái lành mạnh, đảm bảo rằng các hoạt động sinh kế không
được làm suy thoái tài nguyên thiên nhiên trong một hệ sinh thái nhất định; (4) Công
bằng xã hội: điều này gợi ý rằng thúc đẩy các cơ hội sinh kế cho một nhóm sẽ không
làm triệt tiêu cơ hội của nhóm khác, hoặc thúc đẩy sinh kế hiện tại mà triệt tiêu sinh kế
trong tương lai.
Hình 1.1: Mô hình tiếp cận sinh kế bền vững của UNDP
Nguồn: Krantz (2001)
UNDP đã tiếp cận sinh kế bền vững dựa trên tài sản, nhấn mạnh vào việc thúc
đẩy quyền tiếp cận và sử dụng tài sản một cách bền vững. Do đó, nó nhấn mạnh đến sự
cần thiết của việc am hiểu các chiến lược ứng phó và thích ứng mà con người theo
đuổi. Trong đó, chiến lược ứng phó là những phản ứng ngắn hạn đối với một cú sốc cụ
thể (chẳng hạn như xâm nhập mặn); chiến lược thích ứng đòi hỏi sự thay đổi dài hạn
trong hành vi/phản ứng tạo ra bởi các cú sốc và căng thẳng. Cả hai chiến lược (ứng
phó và thích ứng) đều chịu tác động bởi tình trạng tài sản của người dân cũng như tác
động đến tài sản của họ (có thể làm tài sản của người dân bị cạn kiệt hoặc tái sinh).
UNDP đặc biệt tập trung vào tầm quan trọng của cải tiến công nghệ như một phương
tiện giúp mọi người thoát khỏi đói nghèo. Theo Krantz (2001), những điểm nhấn quan
trọng khác trong cách tiếp cận của UNDP là:
Hotline: 092.4477.999

9
• Cần tập trung vào sức mạnh của mọi người, trái ngược với nhu cầu;
• Các vấn đề về chính sách (vi mô và vĩ mô) ảnh hưởng đến sinh kế của người
dân cần phải được xem xét và giải quyết thông qua các hành động cụ thể;
• Tính bền vững (khả năng đương đầu và phục hồi sau những cú sốc và căng
thẳng thông qua các chiến lược thích nghi và ứng phó; đánh giá và hỗ trợ; hiệu
quả kinh tế; sinh thái lành mạnh; Công bằng xã hội) cần phải liên tục được đánh
giá và hỗ trợ.
1.1.2. Cách tiếp cận của CARE
Tổ chức CARE tập trung vào chương trình giúp đỡ những nhóm người nghèo
nhất hoặc dễ bị tổn thương nhất thông qua các chương trình phát triển thường xuyên
hoặc thông qua công tác cứu trợ. Từ năm 1994, CARE đã sử dụng An ninh sinh kế hộ
gia đình (Household Livelihood Security – HLS) làm khung phân tích, thiết kế, giám
sát và đánh giá chương trình. Khái niệm về An ninh sinh kế hộ gia đình xuất phát từ
định nghĩa cơ bản về sinh kế được phát triển bởi Chambers và Conway (1992), bao
gồm ba thuộc tính cơ bản: (i) khả năng mà con người sở hữu như giáo dục, kỹ năng,
sức khỏe, định hướng tâm lý, (ii) khả năng tiếp cận tài sản hữu hình và vô hình, (iii)
các hoạt động kinh tế hiện có. Sự tương tác giữa ba thuộc tính trên sẽ xác định được
chiến lược sinh kế mà một hộ gia đình sẽ theo đuổi. CARE nhấn mạnh đặc biệt vào
việc tăng cường khả năng của người nghèo – cái cho phép họ thực hiện các sáng kiến
nhằm đảm bảo sinh kế của mình. Do đó, một khía cạnh cơ bản của phương pháp tiếp
cận sinh kế bền vững mà CARE chú trọng là trao quyền.
Không giống như UNDP, CARE tập trung tiếp cận sinh kế bền vững thông qua
chiến lược sinh kế hộ gia đình. Do đó, nó nhấn mạnh việc trao quyền như một khía
cạnh cơ bản của phương pháp này. Hai cấp độ trao quyền được phân biệt:
• Trao quyền cá nhân (Personal empowerment): trong đó đề cập đến việc nâng
cao sự tự tin và kỹ năng của mọi người (tức là vốn nhân lực của họ) để vượt qua
những hạn chế, chủ yếu trong lĩnh vực kinh tế. Điều này có thể hình thành việc
hỗ trợ lẫn nhau giữa các nhóm lợi ích để bắt đầu các hoạt động tiết kiệm, cải
thiện các hoạt động tạo thu nhập hiện có hoặc để xác định và khởi động các
hoạt động mới có lợi hơn. Đồng thời, giải quyết các mối quan hệ về giới ở cả
cấp hộ gia đình và cộng đồng có thể là một phần thiết yếu của chiến lược.
• Trao quyền xã hội (Social empowerment): trong đó đề cập đến việc thành lập
và / hoặc củng cố tổ chức dựa trên cộng đồng để xây dựng năng lực cho các
thành viên cộng đồng nhằm lập kế hoạch và thực hiện các hoạt động ưu tiên
Hotline: 092.4477.999

10
phát triển xuất phát từ đánh giá nhu cầu có sự tham gia. Từ đó, cung cấp cho
cộng đồng các phương tiện để phát triển các nguyên tắc về đại diện và quản trị
dân chủ.
Hình 1.2: Mô hình sinh kế bền vững theo cách tiếp cận của CARE
Nguồn: Krantz (2001)
Trong cách tiếp cận của CARE, tài sản của người dân bao gồm: khả năng của các
thành viên trong gia đình; tài sản và tài nguyên mà họ có quyền tiếp cận và sử dụng;
quyền truy cập thông tin; quyền khẳng định với người thân, nhà nước hoặc các chủ thể
khác. Như vậy, các hoạt động sản xuất và tạo thu nhập chỉ là một phương tiện để cải
thiện sinh kế. Như vậy, để đánh giá những thay đổi đang diễn ra trong tình trạng an
ninh sinh kế của các hộ gia đình thì cần tập trung giám sát tình trạng tiêu dùng và mức
tài sản của các thành viên trong gia đình. Mục đích chính của những đánh giá này là để
hiểu bản chất của các chiến lược sinh kế hộ gia đình, mức độ an ninh sinh kế của họ,
và các hạn chế cũng như cơ hội đa dạng sinh kế.
1.1.3. Cách tiếp cận của DFID
Theo Carney và cộng sự (1999), một trong ba nhiệm vụ được thiết kế để đạt được
mục tiêu “xóa đói giảm nghèo” của DFID là cam kết về chính sách và hành động nhằm
thúc đẩy sinh kế bền vững. Khái niệm về sinh kế bền vững của DFID được kế thừa bởi
Hotline: 092.4477.999

11
Viện nghiên cứu về phát triển (Institute for Development Studies) và sửa đổi từ định
nghĩa cơ bản của Chambers và Conway. Yếu tố trung tâm trong cách tiếp cận sinh kế
của DFID là khung sinh kế bền vững, một cấu trúc phân tích nhằm tạo điều kiện cho
sự hiểu biết rộng và có hệ thống về các yếu tố hoặc khía cạnh chính tác động đến sinh
kế, cũng như mối quan hệ giữa các yếu tố này. Theo đó, các hộ gia đình đều có
phương thức kiếm sống (hoạt động sinh kế) dựa vào những nguồn lực sẵn có (vốn
nhân lực, vốn xã hội, vốn tài chính, vốn vật chất, vốn tự nhiên) trong một bối cảnh
chính sách và thể chế nhất định ở địa phương. Những nhân tố này cũng chịu ảnh
hưởng của các yếu tố bên ngoài gây ra tình trạng dễ bị tổn thương và các tác động
mang tính thời vụ. Sự lựa chọn hoạt động sinh kế của hộ gia đình dựa trên những
nguồn lực sinh kế hiện tại là kết quả của sự tương tác giữa các nhóm yếu tố này.
Mục tiêu của cách tiếp cận này là tăng hiệu quả trong chương trình giảm nghèo
bằng việc tìm cách đưa ra một loạt các nguyên tắc cốt lõi và quan điểm toàn diện khi
lập trình các hoạt động hỗ trợ, đảm bảo rằng các vấn đề này phù hợp và liên quan trực
tiếp đến cải thiện sinh kế của người nghèo.
Theo DIFD, giá trị của việc sử dụng khung sinh kế là khuyến khích người dùng
có cái nhìn bao quát và hệ thống về các yếu tố gây ra nghèo đói (cho dù đó là những cú
sốc và xu hướng bất lợi, thể chế và chính sách hoạt động kém, hay thiếu tài sản cơ
bản) và tìm ra mối quan hệ giữa chúng (DFID, 2001).
Như vậy, cả ba tổ chức đều sử dụng sinh kế bền vững làm cách tiếp cận chiến
lược cho mục tiêu giảm nghèo. Họ cũng sử dụng những định nghĩa tương tự nhau về
sinh kế bền vững. Mặc dù vậy, UNDP và CARE sử dụng sinh kế bền vững và khung
sinh kế bền vững để lập kế hoạch và xây dựng các chương trình, dự án. Trong khi
DFID lại sử dụng sinh kế bền vững như một bộ khung cơ bản để phân tích. Ngoài ra,
CARE hỗ trợ an ninh sinh kế hộ gia đình ở cấp độ cộng đồng, trong khi UNDP và
DFID không chỉ tiếp cận ở cấp độ cộng đồng mà còn chú trọng đến việc giải quyết các
chính sách về môi trường, cải cách kinh tế vĩ mô và luật pháp để giảm nghèo hiệu quả.
Do vậy, với mục tiêu phân tích ảnh hưởng của các thành phần dễ bị tổn thương sinh kế
đến kết quả sinh kế với đơn vị phân tích là hộ gia đình thì việc tiếp cận theo mô hình
khung sinh kế bền vững của DFID là phù hợp.
1.2 Tổng quan nghiên cứu về tính dễ bị tổn thương trong bối cảnh biến đổi
khí hậu
1.2.1 Cách tiếp cận tính dễ bị tổn thương
Nhìn chung tính dễ bị tổn thương trong điều kiện biến đổi khí hậu được củng cố
bởi nhiều nghiên cứu dẫn tới sự đa dạng trong khái niệm. Có thể rút ra ba quan điểm
khái quát về tính dễ bị tổn thương: các quan điểm về lý sinh, xã hội và tích hợp.
Hotline: 092.4477.999

12
Quan điểm lý sinh (Biophysical) (còn gọi là tổn thương thể chất hoặc tự nhiên)
liên quan đến khả năng tiếp xúc với các mối nguy hiểm và phân tích tập trung vào
nguồn rủi ro hoặc nguy cơ xác định tính dễ bị tổn thương. Cách tiếp cận này dựa chủ
yếu vào hiểm họa tự nhiên tập trung vào phân bố các điều kiện nguy hiểm, sự chiếm
dụng của con người trong khu vực nguy hiểm và mức độ tổn thất liên quan đến một sự
kiện độc hại cụ thể. Trong cách tiếp cận này, tính dễ bị tổn thương được coi là “điểm
kết thúc”. Do đó, các nghiên cứu thường tập trung chủ yếu vào nguồn rủi ro, xác định
mức độ tổn thương và các vấn đề như cường độ, thời gian, và tác động của sự kiện khí
hậu. Các phương pháp tiếp cận này còn được gọi là phương pháp tiếp cận rủi ro nguy
hiểm (Turner và cộng sự, 2003; Eakin và Luers, 2006) hoặc tác động theo định hướng.
Mặc dù cách tiếp cận này có khả năng cung cấp sự hiểu biết chung về các quá trình vật
lý tạo ra sự phơi lộ, song quan điểm này còn hạn chế vì nó loại trừ các yếu tố xã hội,
kinh tế, chính trị và văn hoá cần phải được giải quyết trong ước lượng tính dễ bị tổn
thương (Ford, 2002; Cardona, 2004).
Quan điểm xã hội nhận thức tính dễ bị tổn thương như là một tài sản cố hữu
hoặc trạng thái của các hệ thống xã hội (nghĩa là trong nội bộ hệ thống) và tính nhạy
cảm cũng như năng lực thích ứng của các hệ thống xã hội để phục hồi và thích nghi
với sự thay đổi khí hậu. Trái ngược với quan điểm lý sinh, trong quan điểm này, tính
dễ bị tổn thương được coi là tài sản, một điều kiện cố hữu của một hệ thống xã hội (ví
dụ như cá nhân, cộng đồng, các nhóm xã hội). Trọng tâm là các hệ thống xã hội và
tính dễ bị tổn thương được hình thành có hai mặt: bên ngoài bao gồm những rủi ro của
hệ thống, và nội bộ bao gồm khả năng của chính hệ thống để đối phó với các sự kiện
nguy hiểm (Chambers, 2006). Kết quả là những vấn đề như khả năng phục hồi, nhạy
cảm, sức đề kháng và khả năng đối phó là các yếu tố chung trong các loại nghiên cứu
này (Dow, 1992; Ford, 2002). Theo quan điểm này, tính dễ bị tổn thương được coi là
“điểm khởi đầu” của phân tích, nơi nó được coi là một trạng thái năng động do các quá
trình xã hội, môi trường, chính trị và kinh tế (O'Brien và cộng sự, 2007). Quan điểm
này còn được gọi là tính dễ bị tổn thương theo ngữ cảnh (Ford và cộng sự, 2010). Tuy
nhiên, cách tiếp cận này chỉ nhấn mạnh vào cấu trúc và quy trình chính trị xã hội tạo ra
tình trạng dễ bị tổn thương mà bỏ qua tác động nguy hại và thiệt hại vật chất từ phân
tích, một số nghiên cứu sử dụng quan điểm này chỉ cung cấp sự hiểu biết hạn chế về
tính dễ tổn thương (Cardona, 2004).
Những hạn chế của hai quan điểm trên dẫn tới sự xuất hiện của phương pháp
tiếp cận mới để nghiên cứu tính dễ tổn thương do biến đổi khí hậu, đó là quan điểm
tích hợp.
Hotline: 092.4477.999

13
Quan điểm tích hợp cố gắng kết hợp hai quan điểm trước đây. Nó đề cập đến cả
hai thành phần con người và môi trường trong cùng một hệ thống, nơi dễ bị tổn thương
được xác định bởi cả sự tiếp xúc với biến đổi khí hậu (mức độ phơi lộ), tính nhạy cảm
của hệ thống để chống chịu (hoặc thích nghi) từ sự phơi lộ đó và năng lực thích ứng
với những thay đổi. Gần đây, phần lớn các nghiên cứu về tính dễ bị tổn thương trong
điều kiện biến đổi khí hậu đã đề cập và áp dụng (ở mức độ khác nhau) quan điểm tích
hợp về tính dễ bị tổn thương trong các khung phân tích của họ. Theo quan điểm này,
các mối quan hệ giữa tự nhiên và xã hội cùng được nghiên cứu, chứ không phải là một
sự đối ngẫu và tính dễ bị tổn thương được xác định bởi cả các điều kiện lý sinh cũng
như các quá trình xã hội, chính trị, kinh tế và thể chế (O'Brien và cộng sự, 2007). Bằng
cách kết hợp hai quan điểm thông thường về tính dễ bị tổn thương, cách tiếp cận này
có khả năng cung cấp sự hiểu biết rõ ràng hơn về sự đa dạng của các quá trình và động
thái ảnh hưởng đến tính dễ bị tổn thương.
Như vậy, trong ba quan điểm khái quát về tính dễ bị tổn thương. Quan điểm
tích hợp được coi là mô hình hiện đại trong việc phân tích tính dễ tổn thương của biến
đổi khí hậu. Nó cung cấp một nền tảng khái niệm và phân tích rộng bằng cách cho
phép tích hợp và áp dụng các bối cảnh khái niệm khác nhau cũng như một loạt các
phương pháp và công cụ có khả năng bổ sung cho nhau. Tuy nhiên, việc tích hợp các
nền tảng khái niệm khác nhau (tức là các quan điểm về lý sinh và xã hội) có thể là vấn
đề khó vì nó đòi hỏi phải hoà trộn theo nhiều cách khác nhau trong việc định hình và
thực hiện phân tích tính dễ bị tổn thương. Bên cạnh đó các phân tích tổng hợp về tính
dễ bị tổn thương hiện nay vẫn còn thiếu các nghiên cứu thực nghiệm, do đó còn tồn tại
nhiều thách thức liên quan đến việc kết hợp các khái niệm và phương pháp luận khác
nhau trong loại phân tích này.
1.2.2 Các thành phần chính của dễ bị tổn thương
Theo quan điểm lý sinh: các nghiên cứu theo quan điểm này thường quan tâm
phân tích vào việc phơi lộ của biến đổi khí hậu và sự nhạy cảm của đối tượng phân
tích với sự phơi lộ đó. Vì vậy, tính dễ bị tổn thương được phân tích dựa trên hai thành
phần này và năng lực thích ứng thông thường không được tính đến trong phân tích.
Theo quan điểm xã hội: tính dễ bị tổn thương được khái niệm hóa như một điều
kiện tồn tại từ đơn vị phân tích, và do đó, sự phơi lộ (của biến đổi khí hậu) được xem
như yếu tố bên ngoài trong phân tích tổn thương (Gallopín, 2006). Quan điểm này chỉ
quan tâm đến độ nhạy cảm và năng lực thích ứng của đối tượng phân tích.
Hotline: 092.4477.999

14
Theo quan điểm tích hợp, tính dễ bị tổn thương được coi là tài sản của hệ thống
con người – môi trường. Kết quả là sự phơi lộ của biến đổi khí hậu được xem là một
thành phần bên trong của tính dễ bị tổn thương. Và như vậy các thành phần chính của
tính dễ bị tổn thương theo quan điểm tích hợp sẽ bao gồm: mức độ phơi lộ, mức độ
nhạy cảm và năng lực thích ứng.
Như trên đã phân tích, trong ba quan điểm thì quan điểm tích hợp được coi là
mô hình hiện đại trong việc phân tích tính dễ tổn thương của biến đổi khí hậu. Do vậy
việc tiếp cận các thành phần chính của tính dễ bị tổn thương theo quan điểm tích hợp
(mức độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm và năng lực thích ứng) cũng được nhiều tác giả ưu
ái sử dụng hơn (Hahn và cộng sự, 2009; Shah và cộng sự, 2013; Zhang và cộng sự,
2019...). NCS cũng sẽ tiếp cận theo quan điểm này và mô tả chi tiết các thành phần dễ
bị tổn thương trong chương 2.
1.2.3 Phương pháp đánh giá tính dễ bị tổn thương
1.2.3.1 Tiếp cận theo khái niệm
Những cách tiếp cận khái niệm khác nhau đối với tính dễ bị tổn thương dẫn tới
việc phát triển các phương pháp đánh giá tính dễ bị tổn thương khác nhau.
Với quan điểm lý sinh: Cách tiếp cận của quan điểm này thường từ trên xuống;
quy mô từ quốc gia đến toàn cầu; công cụ và phương pháp chính là xây dựng kịch
bản, sử dụng các kỹ thuật thu hẹp hoặc các mô hình tác động theo ngành. Với quan
điểm lý sinh thì mức độ tham gia của các bên liên quan trong việc đánh giá tính dễ bị
tổn thương là rất thấp, họ chủ yếu là nghiên cứu theo định hướng. Tiếp cận theo quan
điểm này thường đi trả lời cho câu hỏi “Các tác động vật lý tiềm ẩn trong biến đổi
khí hậu là gì?”
Với quan điểm xã hội và tích hợp: khác với quan điểm lý sinh, tính dễ bị tổn
thương theo quan điểm này thường được tiếp cận “từ dưới lên”. Và do vậy đòi hỏi
mức độ tham gia cao hơn của các bên liên quan trong việc đánh giá tính dễ bị tổn
thương (quan điểm tích hợp đòi hỏi sự tham gia của các bên liên quan cao hơn so với
quan điểm xã hội). Các công cụ và phương pháp chính trong quan điểm này thường là
phân tích các chỉ số dễ bị tổn thương, phân tích rủi ro khí hậu trong quá khứ và hiện
tại, phân tích các bên liên quan, nghiên cứu trường hợp điển hình hoặc phương pháp
tường thuật...Phạm vi về mặt không gian trong quan điểm xã hội thường từ địa phương
đến toàn cầu, còn trong quan điểm tích hợp thường là từ địa phương đến quốc gia.
Quan điểm xã hội đi trả lời cho câu hỏi nghiên cứu “Tính dễ bị tổn thương do biến đổi
khí hậu là gì? Năng lực thích ứng với biến đổi khí hậu ra sao?”. Còn quan điểm tích
Hotline: 092.4477.999

15
hợp đi trả lời cho câu hỏi “Những sự thích ứng nào được khuyến cáo để giảm khả năng
dễ bị tổn thương trước biến đổi khí hậu?”.
1.2.3.2 Tiếp cận theo IPCC
Theo IPCC (2007) phương pháp đánh giá tính dễ bị tổn thương có thể chia thành:
(1) Tuyệt đối hóa, và (2) Tương đối hóa. Theo đó, mức độ dễ bị tổn thương tuyệt đối
hóa được thể hiện bằng tiền, nó thể hiện tất cả các mối ràng buộc và kết quả của mức
độ dễ bị tổn thương. Một dẫn chứng cụ thể, khi đánh giá mức độ dễ bị tổn thương
trong sản xuất nông nghiệp cần xây dựng mô hình thủy văn để dự báo được điều kiện
thủy văn, điều kiện biên của hệ thống thủy nông, mô hình thủy lực để đưa ra các dự
đoán về vấn đề ngập úng hay hạn hán; xây dựng mô hình kinh tế hay sinh học để đánh
giá được thiệt hại do úng, hạn gây ra. Cách tiếp cận này có thể định lượng bằng tiền do
đó mang tính minh bạch cao, tuy nhiên sai số có thể xảy ra vì vậy rất khó để xây dựng
được các mô hình sát với thực tế. Theo cách tương đối hóa, mức độ dễ bị tổn thương
được thể hiện bằng cách liệt kê các yếu tố gây ra tính dễ bị tổn thương: xây dựng bộ
chỉ thị, cho điểm theo thang định sẵn, sử dụng trọng số chỉ thị. Nhược điểm ở phương
pháp này là việc xây dựng thang điểm, trọng số cho từng chỉ thị cũng như kết quả còn
nhiều tranh cãi về tính thuyết phục. Mặc dù vậy, phương pháp này vẫn được áp dụng
phổ biến trong các nghiên cứu tổng quát có tính so sánh tương đối giữa các vùng hay
khu vực.
1.2.3.3 Tiếp cận theo chức năng của công cụ đánh giá
Xét về chức năng của công cụ, phương pháp đánh giá tính tính dễ bị tổn thương
được chia làm ba nhóm: (1) Phương pháp mô hình, (2) Phương pháp dựa trên các bên
liên quan, (3) Phương pháp chỉ số.
(1) Phương pháp mô hình
Mô hình tự nhiên và kinh tế xã hội được cho là công cụ để đo lường tính dễ bị
tổn thương. Moss và cộng sự (2001) sử dụng mô hình VRIP (Vulnerability Resilience
Indicator Prototype) để đánh giá ba tác hại khác nhau từ biến đổi khí hậu. Theo đó,
tính dễ bị tổn thương được định nghĩa là độ nhạy cảm của hệ thống/quá trình đối với
biến đổi khí hậu (mức độ đầu ra/ thuộc tính thay đổi theo sự thay đổi của khí hậu) và
năng lực thích ứng của hệ thống đó (mức độ thay đổi nhằm tận dụng lợi thế từ các
điều kiện mới). Do đó, để đo lường được mức độ dễ bị tổn thương, các tác giả sẽ đo
lường độ nhạy cảm và năng lực thích ứng theo Hình 1.3.
Hotline: 092.4477.999

16
Hình 1.3: Mối quan hệ của các yếu tố trong mô hình VRIP
Nguồn: Moss và cộng sự (2001)
Trong đó, mức độ nhạy cảm đại diện bởi các biến như: khu vực sống, an ninh
lương thực, sức khỏe, hệ sinh thái và nước. Năng lực thích ứng đại diện bởi: năng lực
kinh tế, nguồn nhân lực và môi trường. Mỗi yếu tố lần lượt sẽ bao gồm một, hai hoặc
ba biến đại diện.
Ưu điểm của mô hình là có thể dễ dàng phân tách chỉ số dễ bị tổn thương thành
các khía cạnh đóng góp và do đó nó tạo sự minh bạch cho phân tích. Mặt khác, mô
hình cho phép xác định được các chỉ tiêu quan trọng trong việc xác định chỉ số dễ bị
tổn thương cho một trường hợp cụ thể.
(2) Phương pháp dựa trên các bên liên quan
Phương pháp này đánh giá tính dễ bị tổn thương từ cơ sở cộng đồng, nhóm, cá
nhân bị ảnh hưởng, có sử dụng các công cụ như khảo sát, lập bản đồ nhận thức, điều
tra... Ưu điểm của phương pháp này là quy trình đánh giá có các bên liên quan sẽ làm
tăng tính hiệu quả, khả năng thuyết phục cao. Quy trình đánh giá gồm 3 giai đoạn: (1)
Tổng quan tài liệu và liên hệ để được hỗ trợ trong quá trình điều tra khảo sát tại khu
vực; (2) Tiến hành nghiên cứu thực địa, thu thập dữ liệu và sử dụng một loạt các
Các biến đại diện
mức độ nhạy cảm
Các biến đại diện
khả năng thích ứng
An cư
Lương thực
Sức khỏe
Hệ sinh thái
Nước
Kinh tế
Nguồn nhân lực
Môi trường
Các chỉ số nhạy cảm Các chỉ số khả năng thích ứng
Chỉ số khả năng phục hồi tổn thương/
tổn thương
Hotline: 092.4477.999

17
phương pháp khảo sát, điều tra, quan sát, phỏng vấn, lập bản đồ; (3) Kết quả nghiên
cứu được cung cấp cho các hội thảo liên quan để được hỗ trợ xác minh và xây dựng
hướng phát triển trong tương lai.
(3) Phương pháp chỉ số
Phương pháp này có thể được xếp vào nhóm phương pháp tương đối hóa như đã
trình bày ở trên. Các chỉ số dễ bị tổn thương thường gặp như: LVI – chỉ số dễ bị tổn
thương sinh kế (Livelihood Vulnerability Index) được phát triển bởi Hahn và cộng sự
(2009), SVI - chỉ số dễ bị tổn thương kinh tế xã hội (Socio – economic Vulnerability
Index) được phát triển bởi Ahsan và Warner (2014), CVI – chỉ số dễ bị tổn thương khu
vực ven biển (Coastal Vulnerability Index) được phát triển bởi Marchant (2017) và
một số chỉ số khác.
Nhìn chung, chỉ số dễ bị tổn thương được xác định trong mối quan hệ giữa ba
yếu tố: mức độ phơi lộ (E - exposure), mức độ nhạy cảm (S - sensitivity), và năng lực
thích ứng (A - Adaptation), các thuật ngữ này có thể khác nhau tùy từng nghiên cứu
(IPCC, 2007; World banks, 2010; Allison và Martiny, 2008).
Trong số các phương pháp đánh giá tính dễ bị tổn thương, phương pháp chỉ số
được xem là tối ưu và được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu. Việc ưu tiên sử dụng
các chỉ số để mô tả và định lượng các vấn đề được giải thích vì ba lý do chính. Thứ
nhất, chúng đưa ra một điểm tham khảo để đánh giá các khuôn khổ cho chính sách
phát triển (Kelly và Adger, 2000, Eriksen và Kelly, 2007). Thứ hai, chúng có thể cung
cấp thông tin để xây dựng các kế hoạch thích ứng và giảm nhẹ (Gbetibouo và cộng sự,
2010). Thứ ba, chúng có thể cung cấp một phương tiện chuẩn hoá đo lường dễ bị tổn
thương, do đó cho phép so sánh các bối cảnh khác nhau. Điều này sẽ cung cấp một
phương án nhằm thiết lập các ưu tiên trong phân bổ nguồn lực cho thích ứng và giảm
nhẹ (Heltberg và Siegel, 2009). Do vậy, trong phạm vi luận án này NCS cũng sử dụng
phương pháp chỉ số để đo lường mức độ dễ bị tổn thương sinh kế và chi tiết của
phương pháp chỉ số sẽ được mô tả cụ thể trong mục 1.3 của chương này.
1.2.4 Các khung phân tích tính dễ bị tổn thương
Theo tổng hợp của Nguyễn Thị Vĩnh Hà (2016), hiện nay trên thế giới có khoảng
7 khung được sử dụng để phân tích, đánh giá tính dễ bị tổn thương do thiên tai bao
gồm (1) Mô hình cấu trúc kép, (2) Mô hình rủi ro tai biến, (3) Mô hình áp lực và nới
lỏng (Pressure and Release model), (4) Mô hình giảm rủi ro tai biến của UNISDR, (5)
Khung sinh kế bền vững, (6) Mô hình BBC và (7) Mô hình phân tích khả năng tính dễ
bị tổn thương của Tuner và cộng sự (2003).
Hotline: 092.4477.999

18
Mô hình cấu trúc kép: mô hình được giới thiệu bởi Bohle (2001), nhấn mạnh
khả năng dễ bị tổn thương là kết quả từ sự tương tác giữa mặt ngoại sinh (các đặc điểm
về quyền sở hữu, bối cảnh sinh thái, xã hội và thể chế dẫn đến khả năng dễ bị tổn
thương bởi các cú sốc/ căng thẳng từ bên ngoài cao hơn) với mặt nội sinh (các đặc
điểm nội sinh tạo ra khả năng chống chịu, ứng phó và phục hồi sau các cú sốc/ căng
thẳng). Khung mô hình cấu trúc kép được đánh giá khá tốt nếu áp dụng trong việc
đánh giá khả năng tính dễ bị tổn thương ở cấp độ cá nhân hay hộ gia đình vì dễ dàng
phân biệt được các yếu tố nội sinh và ngoại sinh ở cấp độ này.
Hình 1.4: Khung mô hình cấu trúc kép
Nguồn: Bohle (2001)
Mô hình rủi ro tai biến: mô hình của Bollin và cộng sự (2003) nghiên cứu rủi
ro tai biến ở bốn khía cạnh lớn: (1) tai biến – xác suất và cường độ xảy ra tai biến; (2)
phơi lộ - cơ sở hạ tầng, dân số và các chỉ số của nền kinh tế; (3) khả năng dễ bị tổn
thương thông qua yếu tố vật lý (mật độ dân số, tỷ lệ hộ gia đình sống trong các ngôi
nhà thiếu an toàn,...), yếu tố xã hội (tỷ lệ đói nghèo, mức độ nhận thức của người dân
về thiên tai,...), yếu tố kinh tế (ngân sách địa phương, mức độ đa dạng sinh kế,...) và
yếu tố môi trường (diện tích đất suy thoái,...), (4) khả năng ứng phó – quy hoạch vật lý
(ví dụ như quy hoạch sử dụng đất), năng lực xã hội, năng lực kinh tế và năng lực quản
lý và thể chế). Các tác giả xem khả năng dễ bị tổn thương là một yếu tố độc lập với tai
biến, phơi lộ và khả năng ứng phó.
Hotline: 092.4477.999

19
Hình 1.5: Mô hình rủi ro tai biến
Nguồn: Bollin và cộng sự (2003)
Mô hình áp lực và nới lỏng: mô hình này được Wisner và cộng sự (2004) đưa
ra nhằm giải thích về sự tác động của thiên tai đến những người dễ bị tổn thương,
thông qua hàm rủi ro = tai biến x khả năng tổn thương. Để đánh giá khả năng dễ bị
tổn thương, các tác giả thực hiện theo tiến trình: nguyên nhân dẫn đến khả năng tổn
thương (yếu tố nào tác động đến khả năng tiếp cận và phân phối nguồn lực và quyền
lực?), áp lực động - quy trình hay hoạt động nào làm xúc tác cho các nguyên nhân
chuyển sang tình trạng dễ bị tổn thương/ tình trạng không an toàn. Để áp dụng mô
hình này vào phân tích, nghiên cứu cần có một lượng lớn dữ liệu định lượng và định
tính theo tiến trình và mối quan hệ nhân quả.
Hotline: 092.4477.999

20
Hình 1.6: Mô hình Áp lực và nới lỏng – PAR
Nguồn: Nguyễn Thị Vĩnh Hà (2016)
Mô hình giảm rủi ro tai biến của UNISDR: cũng giống như Wisner và cộng sự
(2004), Cơ quan Liên Hợp Quốc về giảm nhẹ rủi ro thảm họa (UNISDR) xác định rủi
ro bằng công thức: rủi ro = tai biến x khả năng tổn thương. Khung mô hình giúp cho
các nhà nghiên cứu có cái nhìn tổng quan về các giai đoạn làm giảm rủi ro thiên tai;
việc đánh giá mức độ dễ bị tổn thương là một phần của mô hình. Theo đó, khả năng dễ
bị tổn thương trong khung mô hình được xác định thông qua các yếu tố thuộc xã hội,
kinh tế, vật lý và môi trường – những yếu tố giúp cộng đồng tăng tính nhạy cảm với
tác động của tai biến. Theo Nguyễn Thị Vĩnh Hà (2016), khung mô hình này không
phù hợp để áp dụng vào việc đánh giá khả năng dễ bị tổn thương vì các yếu tố tác
động đến tính nhạy cảm của cộng đồng với tai biến không được cân nhắc (ví dụ: tích
lũy kiến thức, nâng cao nhận thức về tác động của tai biến để thay đổi hành vi, cam kết
chính trị, áp dụng các biện pháp giảm rủi ro).
Hotline: 092.4477.999

21
Hình 1.7: Mô hình giảm rủi ro tai biến của UNISDR
Nguồn: UNISDR (2004)
Khung sinh kế bền vững: như đã trình bày ở mục 1.1, khung sinh kế bền vững
được giới thiệu bởi DFID được xây dựng xung quanh năm loại vốn sinh kế chính (vật
chất, con người, tài chính, tự nhiên và xã hội), được mô tả bằng một hình ngũ giác
nhằm nhấn mạnh mối liên kết giữa chúng. Trong khung sinh kế bền vững, khái niệm
tính bền vững có quan hệ chặt chẽ với khả năng ứng phó và phục hồi sau các căng
thẳng, chấn động (các cú sốc) cũng như duy trì các nguồn lực tự nhiên. Trong khung
khái niệm này, bối cảnh dễ bị tổn thương được xem tương ứng với các tai biến, các
vốn sinh kế đại diện cho mức độ nhạy cảm của các yếu tố chịu tác động của tai biến,
các chính sách, chiến lược, cơ cấu, chiến lược sinh kế và kết quả sinh kế được xem
như là các biện pháp can thiệp và ứng phó đối với tai biến.
Khung sinh kế bền vững có thể được sử dụng để phân tích nhằm xác định loại hộ
gia đình hay cộng đồng nào có khả năng dễ bị tổn thương do tác động của tai biến. Các
yếu tố thuộc 5 nguồn vốn sinh kế phục vụ đánh giá khả năng tổn thương do tai biến có
thể được lựa chọn linh hoạt dựa trên tính sẵn có hay khả năng thu thập dữ liệu.
Mô hình BBC: được đưa ra bởi Bogardi và Birkmann (2004), khung mô hình
xem xét khả năng tính dễ bị tổn thương ở cả ba khía cạnh gồm kinh tế, xã hội và môi
trường, đánh giá tính dễ bị tổn thương thông qua mức độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm và
khả năng ứng phó/ phục hồi. Đặc biệt, khung mô hình có sự tách biệt giữa việc ứng
Hotline: 092.4477.999

22
phó trước khi xảy ra tai biến (như phòng ngừa hoặc chuẩn bị trước khi có tai biến) và
sau khi xảy ra tai biến. Điểm chung giữa khung sinh kế bền vững và khung mô hình
BBC đó là việc lồng ghép quan điểm “phát triển bền vững” vào khung khái niệm và
đánh giá.
Hình 1.8: Mô hình BBC
Nguồn: Birkmann (2006)
Mô hình phân tích khả năng dễ bị tổn thương của Tuner và cộng sự: Tuner
và cộng sự (2003) xem xét khả năng dễ bị tổn thương thông qua ba yếu tố là mức độ
phơi lộ, mức độ nhạy cảm và năng lực thích ứng . Khung mô hình phân tích khả năng
dễ bị tổn thương “được xem xét trong bối cảnh liên kết hệ thống môi trường và con
người, nhằm trả lời câu hỏi ai, cái gì, khi nào bị tác động do sự thay đổi của môi
trường toàn cầu” (Nguyễn Thị Vĩnh Hà, 2016, tr.47). Mô hình nhấn mạnh: (1) Các
mối liên hệ của nhiễu loạn, stress, căng thẳng (tai biến) và hậu quả của chúng; (2) Tính
phơi lộ khi có tai biến, bao gồm cách thức hệ thống môi trường - con người gặp phải
tai biến; (3) Tính nhạy cảm của hệ thống môi trường - con người trước phơi lộ; (4)
Khả năng của hệ thống ứng phó với tai biến; bao gồm các hậu quả của việc kém hay
chậm phục hồi; (5) Sự phục hồi của hệ thống sau khi áp dụng các biện pháp ứng phó;
(6) Quy mô và tính động của tai biến, hệ thống môi trường - con người và ứng phó.
Hotline: 092.4477.999

23
Mô hình này cũng có nhiều điểm tương đồng với mô hình BCC.
Hình 1.9: Mô hình phân tích khả năng tổn thương của Turner và cộng sự
Nguồn: Turner và cộng sự (2003)
Như vậy, tùy theo quan điểm của từng tác giả/tổ chức, khả năng dễ bị tổn
thương có thể phụ thuộc vào xác suất xảy ra tai biến, và/hoặc mức độ phơi lộ hay khả
năng thích ứng, phòng chống, ứng phó và phục hồi của hệ thống môi trường. Do vậy,
tùy thuộc vào mục tiêu đánh giá khác nhau sẽ sử dụng các mô hình đánh giá khác
nhau. Theo Nguyễn Thị Vĩnh Hà (2016), trong điều kiện nghiên cứu ở Việt Nam, cơ sở
dữ liệu phục vụ nghiên cứu thường hạn chế và không dễ thu thập, thì khung mô hình
cấu trúc kép của Bohle (2001), khung mô hình đánh giá tổn thương của Turner và
cộng sự (2003), khung mô hình BCC (2006) và khung sinh kế bền vững của DFID
(2001) có thể ứng dụng để đánh giá tổn thương do thiên tai ở Việt Nam.
Tuy nhiên, khung sinh kế bền vững của DFID (2001) đặc biệt phù hợp để hiểu
tính dễ bị tổn thương đối với biến đổi khí hậu bởi nó cung cấp một khung phân tích tất
cả các thành phần chính tạo nên sinh kế và các yếu tố bối cảnh ảnh hưởng đến chúng.
Cả hai điều này liên quan chặt chẽ đến các yếu tố khiến hộ gia đình hoặc cộng đồng
trở nên nhạy cảm hơn và ảnh hưởng đến khả năng đối phó với thay đổi môi trường
(Eakin và Luers, 2006).
Hotline: 092.4477.999

24
Hotline: 092.4477.999

25
1.3 Tổng quan nghiên cứu phương pháp chỉ số để đo lường tính dễ bị tổn
thương sinh kế trong bối cảnh biến đổi khí hậu
Như phần 1.2.3 đã đề cập, trong số các phương pháp đánh giá tính dễ bị tổn
thương, phương pháp chỉ số được xem là tối ưu và được sử dụng nhiều trong các
nghiên cứu. Do vậy, nội dung này sẽ đi sâu tổng quan phương pháp chỉ số để đo lường
tính dễ bị tổn thương sinh kế trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Cụ thể:
Hahn và cộng sự (2009) đã xây dựng thành công chỉ số dễ bị tổn thương của sinh
kế (Livelihood vulnerabilty index - LVI) nhằm ước tính mức độ dễ bị tổn thương do
biến đổi khí hậu gây ra cho hai quận Moma và Mabote của Mozambique, các tác giả
đã khảo sát 200 hộ gia đình ở các quận nhằm thu thập dữ liệu liên quan đến đặc điểm
hộ (Socio-Demographic Profile), các sinh kế (Livelihood), các mạng lưới xã hội
(Social Networks), sức khỏe (Health), lương thực (Food), nguồn nước (Water), các
thảm họa thiên nhiên (Natural Disasters) và sự thay đổi khí hậu – thảm họa tự nhiên
(Climate Variability) – đây cũng chính là các thành phần được sử dụng để tính toán chỉ
số dễ bị tổn thương tổng hợp. Hahn và cộng sự (2009) cũng giới thiệu hai cách tiếp
cận nhằm tính toán LVI: (1) coi LVI được hợp thành từ 07 thành phần chính đã kể
trên, (2) chia 07 thành phần chính thành ba nhóm hợp phần là mức độ phơi lộ, mức độ
nhạy cảm và năng lực thích ứng với giả định trọng số của các thành phần là như nhau.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, Moma dễ bị tổn thương hơn bởi các vấn đề liên quan
đến nước, trong khi mạng lưới xã hội lại làm cho Mabote dễ bị tổn thương hơn khi
biến đổi khí hậu diễn ra.
Có thể nói, nghiên cứu của Hahn và cộng sự (2009) đã cung cấp cách tiếp cận
thực tiễn giúp các nhà nghiên cứu sau này như Pandey và Jha (2012), Shah và cộng sự
(2013), Madhuri và cộng sự (2014), ... xác định được các yếu tố đóng vai trò quan
trọng trong việc giải thích tình trạng dễ bị tổn thương của các khu vực, cũng như trong
các bối cảnh khác nhau, cụ thể:
Khi nghiên cứu về tính dễ bị tổn thương trong bối cảnh của Bihar, Madhuri và
cộng sự (2014) đã sử dụng chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế của Hahn và cộng sự (2009)
làm cơ sở cho việc xác định các nguồn và hình thức dễ bị tổn thưởng của các hộ gia
đình (năng lực thích ứng, mức độ phơi lộ và mức độ nhạy cảm) với giả định trọng số
của các thành phần là như nhau. Nhóm tác giả khẳng định rằng tính dễ bị tổn thương
và khả năng phục hồi (resilence) không phụ thuộc lẫn nhau mà tách rời thành hai thực
thể. Ngoài ra, nghiên cứu chỉ ra rằng việc tiếp cận các nguồn tài nguyên tốt hơn không
có nghĩa là các hộ gia đình đang áp dụng các biện pháp phục hồi, bởi nhiều người thờ
Hotline: 092.4477.999

26
ơ hoặc có thái độ vô thưởng vô phạt.
Pandey và Jha (2012) cũng áp dụng LVI được xây dựng bởi Hahn và cộng sự
(2009) để nghiên cứu hai cộng đồng ở vùng nông thôn Ấn Độ thuộc khu vực Hạ
Himalaya và tiến hành phân tích, so sánh về các thế mạnh của sinh kế nông thôn khu
vực miền núi. Nghiên cứu cho thấy do hệ sinh thái tương tự nên gần như không có sự
khác biệt về mức độ phơi lộ và mức độ nhạy cảm giữa hai vùng, dẫn đến mức độ dễ bị
tổn thương cũng tương đối giống nhau.
Thông qua LVI, Panthi và cộng sự (2015) đã tìm ra các yếu tố dẫn đến tình trạng
dễ bị tổn thương của chủ sở hữu nông sản ở ba huyện ở Nepal (ba huyện này có sự
khác biệt về mặt sinh thái). Nghiên cứu cho thấy rằng thiếu cơ hội đa dạng hóa thu
nhập và sinh kế là nguyên nhân chính của tình trạng dễ bị tổn thương ở cả ba huyện.
Tương tự, Adu và cộng sự (2018) xác định rằng các yếu tố quyết định mức độ dễ bị
tổn thương của cả hai khu vực nghiên cứu tại Ghana là khác nhau. Cụ thể, trong khi
khu vực Wenchi dễ bị tổn thương cao là do biến đổi khí hậu với mức độ thiên tai và
thiếu lương thực cao (tức là mức độ phơi nhiễm và mức độ nhạy cảm cao), thì khu vực
Techiman dễ bị tổn thương là do năng lực thích ứng thấp, chủ yếu là do các chiến lược
sinh kế hạn chế.
Mặc dù cũng nghiên cứu về tính dễ bị tổn thương của sinh kế đối với hiện tượng
biến đổi khí hậu toàn cầu, song Sujakhu và cộng sự (2019) đã nhấn mạnh vào mối
quan hệ của các khía cạnh về văn hóa/sắc tộc (ethnicity) và giới tính đối với tính dễ bị
tổn thương của sinh kế. Bài nghiên cứu đã kết hợp và sử dụng chỉ số dễ bị tổn thương
của sinh kế được xây dựng bởi Hahn và cộng sự (2009) với ba nhóm hợp phần là mức
độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm và năng lực thích ứng với giả định trọng số của các
thành phần là như nhau để ước tính mức độ dễ bị tổn thương sinh kế của các hộ nông
nghiệp tại vùng núi Nepal Himalaya trong bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu. Kết quả
nghiên cứu cho thấy các hộ có chủ hộ là nữ có mức độ dễ bị tổn thương cao hơn so với
các hộ nông với chủ hộ là nam. Tương tự, Shah và cộng sự (2013) cũng sử dụng chỉ số
LVI với giả định trọng số của các thành phần là như nhau cho việc nghiên cứu khu vực
nông thôn hai vùng Trinidad và Tobago. Ngoài việc so sánh giữa hai cộng đồng,
nghiên cứu cũng so sánh mức độ dễ bị tổn thương trên cơ sở giới và thấy rằng các hộ
gia đình có chủ hộ là nữ dễ bị tổn thương hơn, so với các hộ có chủ hộ là nam.
Tại Việt Nam, nghiên cứu về sinh kế nói chung và sinh kế bền vững nói riêng
cũng được thực hiện khá phong phú, đối tượng và khách thể nghiên cứu khá đa dạng.
Trong đó, phổ biến nhất là các nghiên cứu về sinh kế của người dân trong bối cảnh
biến đổi khí hậu trong đó kế thừa và sử dụng các phương pháp đánh giá, mô hình/
Hotline: 092.4477.999

27
khung phân tích tình trạng dễ bị tổn thương trên thế giới. Cụ thể, Nguyễn Thị Bích
Yên (2018) đã đánh giá tính dễ bị tổn thương sinh kế do biến đổi khí hậu đối với dân
tộc Thái và H'mông. Một trong những mục tiêu nghiên cứu mà tác giả hướng tới là
đánh giá sự khác biệt về mức độ dễ bị tổn thương theo giới tính. Tác giả đã sử dụng
chỉ số dễ bị tổn thương do Hahn và cộng sự (2009) xây dựng, kết hợp với Shah và
cộng sự (2013), có chỉnh sửa cho phù hợp với bối cảnh nghiên cứu để tính toán song
vẫn giả định trọng số của các thành phần là như nhau. Kết quả nghiên cứu cho thấy,
dân tộc nào có năng lực thích ứng thấp (biểu hiện qua việc chủ hộ ít tuổi, trình độ học
vấn thấp), nhưng mẫn cảm với thay đổi khí hậu (biểu hiện qua khoảng cách đến các cơ
sở khám chữa bệnh, tỉ lệ người phụ thuộc trong gia đình cao) thì dễ bị tổn thương hơn.
Mặt khác, chiến lược sinh kế phụ thuộc chủ yếu vào nông nghiệp sẽ dễ bị tổn thương
do tác động của tự nhiên hơn. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy, không có sự khác
biệt lớn về mức độ dễ bị tổn thương của các hộ gia đình theo giới tính của chủ hộ.
Tương tự, để đánh giá tính dễ bị tổn thương do biến đổi khí hậu đối với sản xuất nông
nghiệp, Hà Hải Dương (2014) đã sử dụng định nghĩa tính dễ bị tổn thương của IPCC
và sử dụng nó làm chỉ số đánh giá tình trạng dễ bị tổn thương bởi nó tích hợp thảm
họa, tình trạng bị ảnh hưởng, hệ quả và mức độ thích ứng, với ba nhóm hợp phần
chính là mức độ tiếp xúc, mức độ nhạy cảm và năng lực thích ứng. Nhằm đánh giá mức
động tính dễ bị tổn thương của sản xuất nông nghiệp, tác giả đã đánh giá tình trạng dễ bị
tổn thương ở hai cấp là cấp xã và cấp huyện/tỉnh/thành phố; xây dựng bản đồ tình trạng
dễ bị tổn thương nhằm biểu diễn một cách trực quan các khu vực dễ bị tổn thương bởi
biến đổi khí hậu và mức độ dễ bị tổn thương của các khu vực như thế nào.
Như vậy, một lần nữa có thể khẳng định phương pháp chỉ số được xem là tối ưu
và được sử dụng nhiều để đo lường tính dễ bị tổn thương sinh kế trong bối cảnh biến
đổi khí hậu. Phương pháp này được Hahn và cộng sự (2009) phát triển và được nhiều
nghiên cứu áp dụng hoặc áp dụng có điều chỉnh. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu áp
dụng LVI đều sử dụng phương pháp trọng số cân bằng, phương pháp này bị chỉ trích
vì các trọng số giống nhau được áp dụng cho các thành phần khác nhau của LVI
(Beccari, 2016; Miller và cộng sự, 2013; Abeje và cộng sự, 2019). Do vậy, cần thiết
phải phát triển một phương pháp tính toán mức độ dễ bị tổn thương sinh kế phù hợp
hơn để đưa ra kết quả thuyết phục hơn.
1.4 Tổng quan tác động của các thành phần dễ bị tổn thương đến kết quả
sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn
Trong quá trình tổng quan, nhận thấy không có nhiều nghiên cứu về ảnh hưởng
trực tiếp của dễ bị tổn thương đến kết quả sinh kế. Tuy nhiên các nghiên cứu thường tập
Hotline: 092.4477.999

28
trung vào ảnh hưởng của một trong số các thành phần dễ bị tổn thương đến kết quả sinh
kế.
1.4.1 Tổng quan tác động của mức độ phơi lộ đến kết quả sinh kế
Việc nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu/thảm họa tự nhiên đến kết quả
sinh kế hộ gia đình đã không còn mới mẻ, rất nhiều nghiên cứu cho thấy sự ảnh hưởng
của thảm họa tự nhiên đối với thu nhập và chi tiêu bình quân hộ gia đình mang ý nghĩa
tiêu cực, cụ thể:
Baez và Santos (2008) đã phân tích thực nghiệm nhằm xác định và định lượng
tác động ròng của hai trận động đất mạnh ở El Salvador vào các năm 1996 và 2002 đối
với thu nhập và nghèo đói của hộ gia đình cũng như khám phá những hậu quả có thể
xảy ra đối với phúc lợi lâu dài của con người. Dựa vào bộ dữ liệu BASIS, cùng các
thông tin về các đặc điểm kinh tế xã hội và nhân khẩu học của các hộ gia đình, Baez
và Santos (2008) khẳng định hai trận động đất làm giảm một phần ba thu nhập của các
hộ gia đình sinh sống ở khu vực này. Một nghiên cứu khác cũng tại châu Mỹ, từ quốc
gia Guatemala, Baez và cộng sự (2016) cung cấp bằng chứng mạnh mẽ rằng một cơn
bão nhiệt đới lớn tấn công vào đây năm 2010 dẫn đến sự suy giảm đáng kể phúc lợi
các hộ gia đình bị ảnh hưởng. Tính trung bình, mức tiêu thụ/đầu người giảm 8,2% so
với mức cơ bản, tiêu thực phẩm giảm 10%, tương đương với giảm hơn 100 calo mỗi
ngày cho mỗi thành viên trong gia đình, thêm vào đó, họ phải cắt giảm thêm chi tiêu
cho các mặt hàng cơ bản, chẳng hạn như bếp hoặc tủ lạnh. Tại Pakistan, một quốc gia
nằm ở châu Á, Kirsch và cộng sự (2012) đã tìm thấy ảnh hưởng của trận lụt năm 2010
đến các hộ gia đình nơi đây. Khảo sát 1769 hộ gia đình trong sáu tháng từ thời điểm lũ
lụt xảy ra tại 29 huyện bị ảnh hưởng nặng nề nhất, kết quả cho thấy 88,0% số hộ gia
đình bị mất thu nhập (trong đó có 90,0% ở nông thôn, 75,0% ở thành thị) và các hộ gia
đình nông thôn bị ảnh hưởng nặng nề hơn và ít có khả năng phục hồi. Mertens và cộng
sự (2016) nghiên cứu ảnh hưởng của sạt lở đến sinh kế của nông dân khu vực
Rwenzori. Kết quả cho thấy, hơn 20% tổng số hộ gia đình được khảo sát đã trải qua ít
nhất một trận sạt lở đất trong vòng 15 năm trước thời điểm nghiên cứu. Những hộ gia
đình này đã giảm thu nhập đáng kể từ nông nghiệp trong năm xảy ra sạt lở. Đồng thời,
có đến 64% hộ gia đình bị ảnh hưởng phải đối mặt với nạn đói sau khi sạt lở đất xảy ra.
Tại Việt Nam, ảnh hưởng của biến đổi khí hậu/thảm họa tự nhiên đến kết quả
sinh kế hộ gia đình cũng nhận được sự quan tâm từ nhiều nhà nghiên cứu. Bui và cộng
sự (2014) sử dụng khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam (VHLSS) năm 2008 và kết
quả cho thấy thiên tai làm giảm đáng kể thu nhập bình quân đầu người của các hộ gia
Hotline: 092.4477.999

29
đình, mức giảm trung bình nằm trong khoảng 4% đến 8% hoặc khoảng 3 triệu đồng
tùy thuộc vào thông số kỹ thuật của mô hình và số lượng biến kiểm soát. Tương tự,
Arouri và cộng sự (2015) cũng chỉ ra rằng bão, lũ lụt và hạn hán đều có tác động tiêu
cực đến thu nhập hộ gia đình, cụ thể thu nhập bình quân đầu người của các hộ gia đình
sống trong một xã có bão, lũ lụt và hạn hán bị giảm tương ứng khoảng 1,9%, 5,9% và
5,2%. Tương tự, chi tiêu bình quân đầu người giảm do bão, lũ lụt và hạn hán tương
ứng khoảng 1,5%, 4,4% và 3,5%.
Xâm nhập mặn (một biểu hiện của biến đổi khí hậu) cũng được coi là một vấn
đề nghiêm trọng không chỉ làm giảm tiềm năng nông nghiệp mà còn tạo ra các ảnh
hưởng bất lợi đến chiến lược sinh kế của người dân (Haider và Hossain, 2013). Giada
Felisa và cộng sự (2013) cho biết ô nhiễm nguồn nước ngọt do xâm nhập mặn là một
vấn đề toàn cầu, ảnh hưởng đến chất lượng nước, thảm thực vật và điều kiện đất dọc
theo các tuyến ven biển. Sự suy giảm của tài nguyên nước ngọt đe dọa đến sự bền
vững của nguồn cung cấp nước cho cộng đồng ven biển và sự phát triển kinh tế của
họ. Mohammad và cộng sự (2017) cũng khẳng định cuộc sống người dân khu vực ven
biển của Kalapara Upazila phụ thuộc vào mùa màng và vật nuôi. Tuy nhiên, xâm nhập
mặn – nguyên nhân gây ra thiếu hụt nguồn nước ngọt phục vụ cho hoạt động sản xuất
nông nghiệp, đã làm giảm năng suất cây trồng, từ đó làm thiếu hụt và giảm chất lượng
thức ăn chăn nuôi. Hậu quả là, chất lượng cũng như số lượng vật nuôi bị giảm sút do
hệ miễn dịch của chúng bị suy giảm. Mặt khác, nhiễm mặn cũng có tác động tiêu cực
đến việc phát triển của một số loài thủy, hải sản. Mohammad và cộng sự (2017) báo
cáo rằng, 25% các loài tôm đang có nguy cơ bị tuyệt chủng; tỷ lệ phần trăm các loài cá
nội địa khu vực Kalapara bị đe dọa, có nguy cơ tuyệt chủng và bị tuyệt chủng lần lượt
là 45%, 19% và 12%.
Ở Việt Nam, tình trạng xâm nhập mặn diễn biến phức tạp do tác động của biến
đổi khí hậu toàn cầu, độ mặn có xu hướng xâm nhập sâu vào đất liền và làm diện tích
đất nông nghiệp bị nhiễm mặn gia tăng. Tuy nhiên chưa có nhiều nghiên cứu về ảnh
hưởng của xâm nhập mặn đến thu nhập bình quân hoặc kết quả sinh kế hộ gia đình.
Các nghiên cứu trong nước thường tập trung vào ảnh hưởng của xâm nhập mặn đến
nguồn tài nguyên nước (Nguyễn Văn Bé và cộng sự, 2017), đến hiện trạng canh tác lúa
(Nguyễn Thị Hồng Điệp và cộng sự, 2017). Cụ thể hơn, theo Châu Trần Vĩnh và Ngô
Mạnh Hà (2013), trong 50 năm tới, khoảng 47% diện tích Đồng bằng sông Cửu Long
tương đương 1.851.200 ha sẽ chịu ảnh hưởng của độ mặn lớn hơn 4‰ và 67% diện
tích sẽ bị ảnh hưởng bởi độ mặn lớn hơn 1‰. Đây là con số đáng báo động bởi nước
với độ mặn lớn hơn 4‰ sẽ làm chết cây và giảm năng suất cây trồng, không phù hợp
Hotline: 092.4477.999

30
với sản xuất nông nghiệp (Nguyễn Quốc Hậu và cộng sự, 2017). Đồng quan điểm,
Nhân và cộng sự (2012) khẳng định rằng nếu độ mặn lên tới 4‰, nông dân có thể duy
trì sản lượng và thu nhập của họ với các giống lúa tốt chịu được độ mặn và áp dụng
phân bón, hóa chất phù hợp nhưng nếu độ mặn vượt quá mức này thì người nông dân
buộc phải chuyển sang hệ thống canh tác khác thay vì thâm canh lúa. Không chỉ vậy,
đất mặn do tình trạng ngập úng diễn ra lâu tại các khu vực ven biển còn ảnh hưởng đến
mùa vụ gieo trồng trong năm sau; có những hộ buộc phải bỏ hoang đất vườn hoặc
chuyển sang nuôi tôm (Lê Thị Kim Thoa, 2013). Tương tự, Nguyen Thanh Binh
(2015) chỉ ra rằng xâm nhập mặn có tác động tiêu cực đến sản xuất lương thực, thực
phẩm, ảnh hưởng nghiêm trọng đến năng suất cây trồng. Nguyễn Quốc Hậu và cộng
sự (2017) đã nghiên cứu về mức độ ảnh hưởng của xâm nhập mặn đến sản xuất nông
nghiệp ở các vùng trong nội địa với phạm vi nghiên cứu là huyện Vũng Liêm, tỉnh
Vĩnh Long. Nhóm tác giả khẳng định xâm nhập mặn không chỉ ảnh hưởng đến đời
sống của người dân khu vực ven biển mà còn tác động đến cả những khu vực sâu trong
nội địa thông qua hệ thống sông/ kênh.
Như vậy, đã có rất nhiều nghiên cứu về ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến kết
quả sinh kế hộ gia đình, nó thường tác động làm giảm thu nhập, chi tiêu và là nguyên
nhân của tình trạng nghèo đói và bẫy nghèo dai dẳng. Tuy nhiên vẫn còn thiếu các
bằng chứng thực tế khi xem xét riêng ảnh hưởng của xâm nhập mặn đến kết quả sinh
kế hộ gia đình vùng ĐBSCL - nơi được xác nhận là một trong những khu vực trên thế
giới dễ bị tổn thương nhất với biến đổi khí hậu đặc biệt là xâm nhập mặn (Nguyen và
cộng sự, 2019; Vu và cộng sự, 2018; Trần Quốc Đạt và cộng sự, 2012; Trần Hồng Thái
và cộng sự, 2014).
1.4.2 Tổng quan tác động của mức độ nhạy cảm đến kết quả sinh kế
Một hộ gia đình được cho là nhạy cảm với vấn đề về sức khỏe khi bệnh tật hoặc
thương tật sẽ làm suy yếu tình trạng sức khỏe của thành viên và gây ra tổn thất phúc
lợi cho hộ gia đình (Khan, 2010). Trên thế giới, đã có nhiều nghiên cứu chỉ ra ảnh
hưởng của các vấn đề sức khỏe đến kết quả sinh kế hộ gia đình và đã đưa ra nhiều
nhận định xoay quanh vấn đề này. Đặc biệt, những nghiên cứu về tác động của các vấn
đề sức khỏe tới hộ gia đình ở nước đang phát triển mang đến những góc nhìn đa dạng.
Một vài nhà nghiên cứu trong quá khứ đã thể hiện quan điểm trái chiều rằng tác
động của các vấn đề sức khỏe tới thu nhập và chi tiêu là không đáng kể. Cochrane
(1991) thấy rằng tiêu dùng không bị ảnh hưởng trong ngắn hạn nhưng có thể giảm
trong dài hạn. Townsend (1994) và Kochar (1995) phân tích 120 hộ gia đình ở Ấn Độ
Hotline: 092.4477.999

31
và thấy rằng tiêu dùng không phản ứng với các cú sốc sức khỏe. Townsend (1994)
trong nghiên cứu của mình chỉ ra một thực tế đáng ngạc nhiên rằng cả thất nghiệp và
bệnh tật đều không có tác động đáng kể đến tiêu dùng của một hộ gia đình.
Những nghiên cứu trước năm 2000 này dường như chỉ ra rằng các gia đình sống
ở các quốc gia thu nhập thấp có thể đảm bảo các cú sốc bệnh tật khá tốt. Tuy nhiên,
Gertler và Gruber (2002) đã chỉ ra mặt hạn chế của các nghiên cứu này khi các biện
pháp về sức khỏe được sử dụng có thể chỉ phản ánh những thay đổi nhỏ và thậm chí có
thể dự đoán trước về tình trạng sức khỏe, chứ không phải là loại bệnh nặng mang tính
bất ngờ và có thể khó bảo đảm. Nhóm này cũng chỉ rõ rằng ngay cả khi các gia đình có
thể bảo đảm các cú sốc bệnh tật trung bình, họ có khả năng bảo đảm hiệu quả hơn với
các cú sốc dưới dạng bệnh nhẹ thường xuyên hơn là với các cú sốc lớn hiếm gặp
(Gertler và Gruber, 2002).
Sau này, phần lớn các nghiên cứu xoay quanh các vấn đề sức khỏe đã chỉ rõ ảnh
hưởng tiêu cực của các vấn đề sức khỏe đến thu nhập và chi tiêu hộ gia đình. Gertler
và Gruber (2002) nhận thấy những vấn đề về sức khỏe có ảnh hưởng tiêu cực với mức
độ ảnh hưởng lớn đến nguồn cung và thu nhập lao động tại Indonesia. Asad Islam và
cộng sự (2017) trong nghiên cứu của mình xoay quanh các vấn đề sức khỏe với trường
hợp tại Australia cũng chỉ ra rằng tiền tiết kiệm hiện tại của cá nhân (được định nghĩa
là thu nhập trừ đi tiêu dùng) giảm đi khi hộ gia đình phải gánh chịu cú sốc sức khỏe.
Tuy nhiên, kết quả cũng chỉ ra rằng các vấn đề sức khỏe có tác động lớn đối với cá
nhân hơn là hộ gia đình.
Tại Việt Nam, những chủ đề liên quan đến các vấn đề sức khỏe cũng đã được
tiếp cận ở nhiều khía cạnh. Phần lớn các bài nghiên cứu đã chỉ ra sự tác động tiêu cực
của các vấn đề sức khỏe tới thu nhập và chi tiêu hộ gia đình. Nghiên cứu của Bales
(2013) về ảnh hưởng của các vấn đề sức khỏe đến phúc lợi hộ gia đình tại Việt Nam
cho thấy rõ ràng ảnh hưởng tiêu cực này, đặc biệt với hộ nghèo. Tương tự, Mitra và
cộng sự (2015) chỉ ra rằng tác động của các vấn đề sức khỏe làm giảm thu nhập, vì
mất hàng giờ làm việc và tăng chi phí y tế. Nhóm tác giả cũng đề cập rằng trong
trường hợp không có cơ chế bảo hiểm chính thức, hậu quả kinh tế của các các vấn đề
sức khỏe cho hộ gia đình có thể rất nghiêm trọng.
Đa dạng hóa cây trồng cũng là một đặc điểm của nhạy cảm về thực phẩm. Theo
đó, đa dạng hóa cây trồng là thực hành canh tác hơn một loại cây trồng thuộc cùng một
loài hoặc khác nhau trong một khu vực nhất định dưới dạng luân canh và xen canh. Nó
được coi là một trong những cách khả thi nhất về mặt sinh thái, hiệu quả về chi phí và
hợp lý để giảm bớt sự không chắc chắn trong nông nghiệp, đặc biệt là trong các hộ
Hotline: 092.4477.999

32
nông dân nhỏ (Joshi, 2005). Ngoài ra, đa dạng hóa cây trồng làm tăng khả năng phục
hồi và mang lại sự đa dạng sinh học theo không gian và thời gian trong trang trại
(Holling, 1973; Joshi, 2005). Theo Lin (2011), đa dạng hóa cây trồng giúp cải thiện độ
phì nhiêu của đất, kiểm soát sâu bệnh và mang lại sự ổn định năng suất, đa dạng dinh
dưỡng và sức khỏe. Nó cũng có thể phục vụ như là một thay thế vượt trội cho việc sử
dụng hóa chất để duy trì độ phì nhiêu của đất và kiểm soát sâu bệnh. Truscott và cộng
sự (2009) coi việc đa dạng hóa cây trồng là một biện pháp thay thế hợp lý cho môi
trường để kiểm soát ký sinh trùng và duy trì độ phì nhiêu của đất trong nông nghiệp.
Các hệ thống cây trồng đa dạng, nói chung, có xu hướng ổn định hơn về mặt nông học
và khả năng phục hồi. Khả năng phục hồi này chủ yếu là do chúng thường liên quan
đến giảm áp lực cỏ dại và côn trùng, giảm nhu cầu phân bón nitơ (đặc biệt là nếu hỗn
hợp cây trồng bao gồm cây họ đậu), giảm xói mòn (vì bao gồm cây trồng), tăng độ phì
nhiêu của đất và tăng năng suất trên mỗi đơn vị khu vực (Lin, 2011). Ngoài ra, đa dạng
hóa cây trồng có thể đóng góp cho đa dạng sinh học địa phương, đặc biệt là khi nông
dân trồng các giống cây trồng bản địa. Cải thiện độ phì nhiêu của đất là một trong
những lợi ích của đa dạng hóa cây trồng là nền tảng của các hệ thống canh tác bền
vững và năng suất (Lin, 2011). Đất được quản lý tốt giúp giảm áp lực sâu bệnh, tối ưu
hóa việc sử dụng nước bởi thực vật, và cải thiện năng suất cây trồng tổng thể. Ngoài
ra, cũng có một số ý kiến cho rằng đa dạng hóa cây trồng có tác động tích cực đến tác
động của biến đổi khí hậu thông qua khả năng của hệ thực vật địa phương (trái ngược
với độc canh) để giữ carbon do đó tạo ra ít carbon dioxide hơn. Do đó, ngụ ý rằng đa
dạng hóa cây trồng đóng góp theo cách này hay cách khác đều giúp cải thiện; năng
suất, kết quả sinh kế, khả năng phục hồi của các hệ thống canh tác và giảm lượng khí
thải carbon dioxide.
Tương tự, nguồn nước cũng là một đặc điểm của nhạy cảm. WWAP (2003) tuyên
bố rằng, cho phép người nghèo tiếp cận tốt hơn với nguồn nước có thể đóng góp lớn vào
việc xóa đói nghèo. Tương tự Namara và cộng sự (2010) đã khám phá một số chi tiết về
mối liên hệ giữa quản lý nước nông nghiệp và giảm nghèo thông qua những thay đổi
trong việc tiếp cận với nước, kết quả cho thấy giảm khả năng tiếp cận nước do những thay
đổi trong môi trường đe dọa an ninh con người thông qua sự gia tăng mất an ninh của các
hoạt động sản xuất sinh kế và thông qua sự gia tăng xung đột về việc giảm tài nguyên.
Như vậy, chưa có các nghiên cứu cụ thể về mức độ nhạy cảm đến kết quả sinh
kế hộ gia đình, có chăng chỉ là xem xét dưới từng dạng nhạy cảm như sức khỏe, nguồn
thực phẩm hoặc nguồn nước. Và hầu hết các kết quả chỉ ra rằng, khi các gia đình nhạy
cảm với chúng sẽ làm giảm năng suất cây trồng, thu nhập, chi tiêu hộ gia đình.
Hotline: 092.4477.999

33
1.4.3 Tổng quan tác động của năng lực thích ứng đến kết quả sinh kế
Dưới góc độ quốc gia, ban đầu năng lực thích ứng được sử dụng trong sinh học
để chỉ khả năng của một hệ sinh thái thích nghi với một loạt các tình huống môi trường
nhất định (Gallopín, 2006). Trong bối cảnh thích ứng với biến đổi khí hậu, năng lực
thích ứng là một tài sản của hệ thống sinh thái xã hội và thường đề cập đến khả năng
điều chỉnh của hệ thống, để thích ứng với các tác động của biến đổi khí hậu (Adger và
cộng sự, 2007). Còn OECD (2004) thì cho rằng năng lực thích ứng là khả năng của
một quốc gia để đối diện với những cú sốc tiêu cực từ bên ngoài như cú sốc tài chính,
thương mại và thảm họa tự nhiên. Trong trường hợp thiên tai, năng lực thích ứng có
thể được định nghĩa là lỗ hổng của một xã hội trước khi xảy ra thảm họa và khả năng
phục hồi của nó. Năng lực thích ứng bị quyết định bởi sự giàu có về kinh tế, công
nghệ, thông tin, kỹ năng, cơ sở hạ tầng, thể chế và công bằng (IPCC, 2001) hoặc các
yếu tố xã hội, tâm lý như giá trị, nhận thức và sự sẵn sàng thích nghi (Adger, 2003;
Adger và cộng sự, 2007; IPCC, 2007).
Dưới góc độ cá nhân, Heifetz và cộng sự (2009) cho rằng năng lực thích ứng
của một người có thể được nhận diện qua khả năng thích nghi với thay đổi, phân tích
tác động của thay đổi lên bản thân và khả năng ứng phó chủ động với thay đổi cũng
như khả năng lường trước được hậu quả nhằm đáp ứng được các yêu cầu của bối cảnh.
Tương tự, Brooks và cộng sự (2005) cho rằng năng lực thích ứng là khả năng thiết kế
và thực hiện các chiến lược thích ứng hiệu quả, hoặc phản ứng với các nguy cơ và
căng thẳng để giảm khả năng/mức độ xảy ra các kết quả có hại.
Tác động của năng lực thích ứng đến kết quả sinh kế đã được chứng minh bởi
nhiều học giả. Tuyen và cộng sự (2014) trong một nghiên cứu về mất đất và kết quả
sinh kế đã chỉ ra rằng tài sản sinh kế tác động đến kết quả sinh kế. Cụ thể, các hộ gia
đình sở hữu nhiều đất nông nghiệp hơn nhận được kết quả sinh kế cao hơn. Tuy nhiên,
đất nông nghiệp có tác động tiêu cực (thông qua chiến lược phi nông nghiệp) đối với
sinh kế hộ gia đình. Giáo dục của các thành viên cũng có tác động tích cực đến sinh kế
gia đình thông qua chiến lược sinh kế vì trình độ học vấn cao hơn làm tăng khả năng
hộ gia đình tuân theo chiến lược, có liên quan chặt chẽ với mức thu nhập và chi tiêu
cao hơn. Nghiên cứu cũng cho thấy có mối liên hệ tích cực giữa khả năng tiếp cận tín
dụng chính thức và thu nhập/chi tiêu của hộ gia đình. Tương tự, Võ Văn Tuấn và Lê
Cảnh Dũng (2015) trong một nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng kết quả sinh kế
nông hộ ở 9 tỉnh Đồng bằng sông Cửu Long dựa trên tiếp cận sinh kế bền vững của
DFID cho thấy, kết quả sinh kế của nông hộ bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố; trong đó,
vốn xã hội, vật chất và tài chính thúc đẩy nông hộ đạt kết quả sinh kế tốt hơn. Chất
Hotline: 092.4477.999

34
lượng lao động cũng là động lực để nông hộ có kết quả sinh kế tích cực vì họ tham gia
vào các hoạt động tạo thu nhập, đặc biệt là phi nông nghiệp. Adams và Cuecuecha
(2010) sử dụng một cuộc khảo sát hộ gia đình đại diện trên toàn quốc để phân tích tác
động của kiều hối nội bộ (từ Guatemala) và kiều hối quốc tế (từ Hoa Kỳ) đến nghèo
đói ở Guatemala. Kết quả cho thấy cả kiều hối trong nước và quốc tế đều làm giảm
mức độ nghiêm trọng của nghèo đói ở Guatemala. Cùng với các loại vốn khác, vốn xã
hội cũng là một thành phần của năng lực thích ứng và có mối quan hệ mật thiết với kết
quả sinh kế. Yuya và Daba (2018) chỉ ra rằng vốn xã hội thúc đẩy chia sẻ kiến thức,
thông tin, kinh nghiệm…liên quan đến giá trị của các hoạt động phi nông nghiệp và
giúp người dân cải thiện kết quả sinh kế.
Như vậy, các nghiên cứu trong và ngoài nước khi xem xét năng lực thích ứng
dưới dạng các nguồn vốn (tự nhiên, con người, xã hội, tài chính, vật chất) đều nhận thấy
các nguồn vốn này đóng vai trò tích cực trong cải thiện kết quả sinh kế hộ gia đình.
1.4.4 Tổng quan vai trò điều tiết của năng lực thích ứng
Hàng năm, các quốc gia trên thế giới đều phải gánh chịu những tổn thương
nặng nề do thảm họa tự nhiên gây ra. Tuy nhiên, một vài nhà nghiên cứu đã chỉ ra,
trước một thảm họa, những nỗ lực của con người có thể giúp giảm thiểu tổn thương
(Muttarak và Lutz, 2014). Khi tiếp xúc với những thảm họa tương tự nhau, các hộ gia
đình có năng lực thích ứng và khả năng phục hồi tốt hơn có thể chịu thiệt hại ít hơn
(Arouri và cộng sự, 2015). Song các nghiên cứu hầu hết chỉ dừng lại ở việc chứng
minh vai trò của năng lực thích ứng trong việc giảm thiểu thiệt hại mà chưa nghiên
cứu cụ thể vai trò điều tiết của năng lực thích ứng trong tổng thể bối cảnh tổn thương.
Có một vài nghiên cứu đã manh nha tìm hiểu, tuy nhiên chỉ là một số yếu tố nằm trong
năng lực thích ứng nên chưa thể đại diện cho bức tranh tổng thể về năng lực thích ứng.
Cụ thể, các nghiên cứu đề cập rằng trình độ giáo dục làm gia tăng mức độ sẵn sàng
ứng phó với thảm họa (Wamsler và cộng sự, 2012; Muttarak và Pothisiri, 2013;
Pichler và Striessnig, 2013). Nghiên cứu trường hợp của các hộ gia đình ở Brazil và El
Salvador cho thấy cư dân của các khu vực rủi ro cao có mức giáo dục trung bình thấp
hơn mức giáo dục tại các hộ gia đình sống trong khu vực rủi ro thấp (Wamsler và cộng
sự, 2012). Tương tự, nghiên cứu về các khu vực có nguy cơ sóng thần ở miền nam
Thái Lan chỉ ra rằng các cá nhân và hộ gia đình với giáo dục đại học có mức độ sẵn
sàng ứng phó thảm họa lớn hơn, họ dự trữ vật tư khẩn cấp và có kế hoạch sơ tán gia
đình (Muttarak và Pothisiri, 2013). So sánh với các nước láng giềng như Haiti và Cộng
hòa Dominican thì Cuba, với mức giáo dục trung bình cao hơn, có hiệu quả tốt hơn
trong quản lý rủi ro, hệ thống truyền thông rủi ro cũng như sự chuẩn bị trước thảm họa
Hotline: 092.4477.999

35
(Pichler và Striessnig, 2013). Tương tự, các hộ gia đình bị hạn chế về tín dụng có
nhiều khả năng bị ảnh hưởng xấu bởi các cú sốc, bao gồm cả thảm họa tự nhiên (Gitter
và Barham, 2007). Kết quả nghiên cứu của Sawada (2007) từ trận động đất ở Hanshin,
Awaji, Chuetsu, và sóng thần ở Ấn Độ cho thấy rằng tín dụng đóng vai trò quan trọng
như một công cụ đối phó với thảm họa tự nhiên. Dự trữ của chính phủ, bảo hiểm
thương mại và phi thương mại, tín dụng dự phòng và trái phiếu sẽ đảm bảo nguồn vốn
để cứu trợ và phục hồi sau thảm họa (Dulal và cộng sự, 2010). Bên cạnh tín dụng,
nhiều nghiên cứu tìm thấy kiều hối, tiết kiệm và lương hưu cũng là yếu tố làm giảm sự
ảnh hưởng của cú sốc tự nhiên đến kết quả sinh kế hộ gia đình. Các hộ gia đình có cơ
chế tự bảo hiểm (thể hiện qua tiết kiệm và lương hưu) kém là những đối tượng dễ bị
nghèo nhất bởi vì họ không thể làm giảm ảnh hưởng của cú sốc tự nhiên. Các hộ gia
đình có tiền tiết kiệm ít bị tổn thương nghèo hơn 43% so với các hộ không có tiền tiết
kiệm. Một số hộ gia đình có thể giảm bớt rủi ro thiên tai thông qua việc sử dụng lương
hưu như một khoản thanh toán vĩnh viễn.
Như vậy, có thể thấy mặc dù các nghiên cứu trước đó đã khẳng định vai trò quan
trọng của năng lực thích ứng trong việc giảm tác động tiêu cực từ các bối cảnh tổn
thương song các nghiên cứu chủ yếu tiếp cận dưới góc độ vĩ mô, có một số nghiên cứu
dưới góc độ vi mô nhưng chưa xem xét thấu đáo vai trò điều tiết này, có chăng chỉ đi
tìm hiểu vai trò điều tiết của một số thành phần nhỏ trong năng lực thích ứng mà chưa
nghiên cứu cụ thể vai trò điều tiết của năng lực thích ứng trong tổng thể bối cảnh tổn
thương nói chung và xâm nhập mặn nói riêng. Do vậy, việc xem xét vai trò điều tiết
của năng lực thích ứng đối với mối quan hệ của xâm nhập mặn và kết quả sinh kế còn
bỏ ngỏ, rất cần các nghiên cứu tiếp theo lấp một phần khoảng trống này.
1.5 Khoảng trống nghiên cứu
Khi xem xét dễ bị tổn thương và kết quả sinh kế hộ gia đình vẫn còn một số
khoảng trống nghiên cứu, cụ thể:
(1) Hầu hết các nghiên cứu áp dụng LVI đều sử dụng phương pháp trọng số cân
bằng, song phương pháp này bị chỉ trích vì các trọng số giống nhau được áp dụng cho
các thành phần khác nhau của LVI. Do vậy, cần thiết phải phát triển một phương pháp
tính toán mức độ dễ bị tổn thương phù hợp hơn để đưa ra kết quả thuyết phục hơn.
(2) Khi xem xét mức độ dễ bị tổn thương sinh kế, các nghiên cứu trong và
ngoài nước thường tập trung vào các kịch bản biến đổi khí hậu (thay đổi nhiệt độ,
lượng mưa) để tính toán chỉ số LVI nhằm chỉ ra vùng nào và đối tượng nào bị ảnh
hưởng mà chưa nghiên cứu sâu bối cảnh xâm nhập mặn vùng đồng bằng sông Cửu
Hotline: 092.4477.999

36
Long - nơi được xác nhận là một trong những khu vực trên thế giới dễ bị tổn thương
nhất với biến đổi khí hậu đặc biệt là xâm nhập mặn.
(3) Các nghiên cứu hầu như chỉ dừng lại ở việc tính toán LVI mà chưa chú
trọng xem xét vai trò tổng thể của các thành phần dễ bị tổn thương ảnh hưởng như thế
nào đến kết quả sinh kế.
(4) Các nghiên cứu trước đó mới chỉ đi tìm hiểu vai trò điều tiết của một số
thành phần nhỏ trong năng lực thích ứng mà chưa nghiên cứu cụ thể vai trò điều tiết
của năng lực thích ứng trong tổng thể bối cảnh xâm nhập mặn.
Do vậy, mục tiêu chính của luận án là đánh giá mức độ dễ bị tổn thương sinh kế
trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL với việc áp dụng trọng số bất cân bằng
theo đề xuất của Iyengar và Sudarshan (1982), đánh giá đồng thời tác động của các
thành phần dễ bị tổn thương sinh kế (mức độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm, năng lực thích
ứng) đến kết quả sinh kế, xem xét vai trò điều tiết của năng lực thích ứng trong việc
giảm nhẹ ảnh hưởng của xâm nhập mặn đến kết quả sinh kế vùng ĐBSCL. Với mục
tiêu trên, tác giả hi vọng sẽ lấp thêm khoảng trống nghiên cứu từ đó đưa ra một số
khuyến nghị nhằm giảm thiểu mức độ dễ bị tổn thương sinh kế trong bối cảnh xâm
nhập mặn vùng ĐBSCL.
1.6 Tóm tắt chương 1
Chương 1 đã đi phân tích 3 tiếp cận về sinh kế bền vững: (1) Chương trình Phát
triển Liên Hợp Quốc (United Nations Development Programme–UNDP), (2) tổ chức
nhân đạo và hỗ trợ phát triển quốc tế (Cooperative for American Remittances to
Europe –CARE) và (3) Bộ phát triển Quốc tế của Anh (Department for International
Development–DFID). Cả ba tổ chức đều sử dụng sinh kế bền vững làm cách tiếp cận
chiến lược cho mục tiêu giảm nghèo, họ cũng sử dụng những định nghĩa tương tự nhau
về sinh kế bền vững. Mặc dù vậy, UNDP và CARE sử dụng sinh kế bền vững và
khung sinh kế bền vững để lập kế hoạch và xây dựng các chương trình, dự án. Trong
khi DFID lại sử dụng sinh kế bền vững như một bộ khung cơ bản để phân tích. Ngoài
ra, CARE hỗ trợ an ninh sinh kế hộ gia đình ở cấp độ cộng đồng, trong khi UNDP và
DFID không chỉ tiếp cận ở cấp độ cộng đồng mà còn chú trọng đến việc giải quyết các
chính sách về môi trường, cải cách kinh tế vĩ mô và luật pháp để giảm nghèo hiệu quả.
Do vậy, sau khi tổng quan nghiên cứu tác giả khẳng định tiếp cận sinh kế bền vững
theo DFID là phù hợp với mục tiêu nghiên cứu của luận án.
Chương 1 cũng đã tổng quan về khái niệm, các thành phần và phương pháp đo
lường tính dễ bị tổn thương trong điều kiện biến đổi khí hậu. Có thể rút ra ba quan điểm
khái quát về tính dễ bị tổn thương: các quan điểm về lý sinh, xã hội và tích hợp. Nghiên
Hotline: 092.4477.999

37
cứu đã lựa chọn theo quan điểm tích hợp vì đây là mô hình hiện đại trong việc phân tích
tính dễ tổn thương của biến đổi khí hậu, theo đó các thành phần chính của tính dễ bị tổn
thương bao gồm: mức độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm và năng lực thích ứng.
Chương 1 đồng thời khẳng định trong số các phương pháp đánh giá tính dễ bị tổn
thương, phương pháp chỉ số được xem là tối ưu và được sử dụng nhiều trong các
nghiên cứu. Việc ưu tiên sử dụng phương pháp này được giải thích vì ba lý do chính.
Thứ nhất, chúng đưa ra một điểm tham khảo để đánh giá các khuôn khổ cho chính
sách phát triển (Kelly và Adger, 2000, Eriksen và Kelly, 2007). Thứ hai, chúng có thể
cung cấp thông tin để xây dựng các kế hoạch thích ứng và giảm nhẹ (Gbetibouo và
cộng sự, 2010). Thứ ba, chúng có thể cung cấp một phương tiện chuẩn hoá đo lường
tính dễ bị tổn thương, do đó cho phép so sánh các bối cảnh khác nhau. Điều này sẽ
cung cấp một phương án nhằm thiết lập các ưu tiên trong phân bổ nguồn lực cho thích
ứng và giảm nhẹ (Heltberg và Siegel, 2009).
Theo tổng hợp của Nguyễn Thị Vĩnh Hà (2016), hiện nay trên thế giới có khoảng
7 khung được sử dụng để phân tích, đánh giá tính dễ bị tổn thương do thiên tai bao
gồm (1) Mô hình cấu trúc kép, (2) Mô hình rủi ro tai biến, (3) Mô hình áp lực và nới
lỏng (Pressure and Release model), (4) Mô hình giảm rủi ro tai biến của UNISDR, (5)
Khung sinh kế bền vững của DFID, (6) Mô hình BBC và (7) Mô hình phân tích khả
năng tính dễ bị tổn thương của Tuner và cộng sự (2003). Tuy nhiên, khung sinh kế bền
vững đặc biệt phù hợp để hiểu tính dễ bị tổn thương đối với biến đổi khí hậu bởi nó
cung cấp một khung phân tích tất cả các thành phần chính tạo nên sinh kế và các yếu tố
bối cảnh ảnh hưởng đến chúng. Cả hai điều này liên quan chặt chẽ đến các yếu tố khiến
hộ gia đình hoặc cộng đồng trở nên nhạy cảm hơn và ảnh hưởng đến khả năng đối phó
với thay đổi môi trường (Eakin và Luers, 2006). Do vậy, một lẫn nữa nghiên cứu khẳng
định tiếp cận theo khung sinh kế bền vững của DFID để phân tích, đánh giá tính dễ bị
tổn thương sinh kế trong điều kiện xâm nhập mặn của vùng ĐBSCL là phù hợp.
Bên cạnh tổng quan về các vấn đề liên quan đến sinh kế, tính dễ bị tổn thương
sinh kế, tính dễ bị tổn thương sinh kế trong điều kiện xâm nhập mặn. Chương 1 cũng
tổng quan các nghiên cứu về tác động của các thành phần dễ bị tổn thương đến kết quả
sinh kế đồng thời xem xét vai trò điều tiết của năng lực thích ứng trong việc giảm nhẹ
ảnh hưởng của thiên tai nói chung và xâm nhập mặn nói riêng đến kết quả sinh kế. Qua
đó, xác định khoảng trống nghiên cứu để xây dựng hướng nghiên cứu mới dựa trên sự
kế thừa và phát triển các công trình nghiên cứu trước đây.
Hotline: 092.4477.999

38
CHƯƠNG 2
CƠ SỞ LÝ LUẬN
2.1 Sinh kế và khung sinh kế bền vững
2.1.1 Sinh kế và sinh kế bền vững
Khái niệm về sinh kế thường xuyên được sử dụng và trích dẫn trong các nghiên
cứu sau này đều dựa trên ý tưởng về sinh kế của Chambers và Conway (1992), trong
đó, sinh kế theo cách hiểu đơn giản nhất là phương tiện để kiếm sống. Một định nghĩa
đầy đủ hơn của Chambers và Conway về sinh kế bao gồm khả năng, nguồn lực và các
hoạt động cần thiết làm phương tiện sống của con người. Tương tự, Scoones (1998)
định nghĩa sinh kế bao gồm khả năng, nguồn lực (bao gồm các nguồn lực vật chất và
nguồn lực xã hội) và các hoạt động cần thiết làm phương tiện sống của con người.
Phát triển từ các định nghĩa trên, DFID (2001) cũng cho rằng sinh kế bao gồm khả
năng, nguồn lực cùng các hoạt động cần thiết làm phương tiện sống cho con người.
Tóm lại, có thể hiểu sinh kế là việc sử dụng các nguồn lực cần thiết để thực hiện các
hoạt động nhằm đạt được các kết quả mong muốn (Vũ Thị Hoài Thu, 2013).
Bên cạnh thuật ngữ sinh kế, Chambers và Conway (1992) cũng đề cập tới thuật
ngữ “sinh kế bền vững” khái niệm này phát triển vào những năm đầu 1990 và ngày
càng trở nên quan trọng cho tới ngày nay. Theo đó, một sinh kế là bền vững khi nó có
thể giải quyết hoặc có khả năng phục hồi từ những căng thẳng và đột biến, duy trì và
tăng cường khả năng và nguồn lực; tạo ra các cơ hội sinh kế bền vững cho thế hệ
tương lai và mang lại lợi ích ròng cho các sinh kế khác ở cả cấp địa phương và cấp
toàn cầu, trong ngắn hạn và dài hạn (Chambers và Conway, 1992). Như vậy, theo quan
điểm của Chambers và Conway (1992), sinh kế bền vững là một khái niệm lồng ghép
của 3 yếu tố cơ bản là: khả năng, công bằng và bền vững. Dựa trên quan điểm của
Chambers và Conway, Scoones (1998) đã phát triển và đưa ra quan điểm về sinh kế
bền vững: một sinh kế được coi là bền vững khi nó có thể giải quyết được hoặc có khả
năng phục hồi từ những căng thẳng; duy trì và tăng cường khả năng và nguồn lực hiện
tại mà không làm tổn hại đến cơ sở tài nguyên thiên nhiên. Như vậy, sinh kế bền vững
là một khái niệm lồng ghép và là phương tiện để đạt cả hai mục tiêu công bằng và bền
vững (Trần Thọ Đạt và Vũ Thị Hoài Thu, 2012).
Tính bền vững của sinh kế được Chambers và Conway (1992) đánh giá trên 2
phương diện: bền vững về môi trường (đề cập đến khả năng của sinh kế trong việc bảo
Hotline: 092.4477.999

39
tồn hoặc tăng cường các nguồn lực tự nhiên, đặc biệt cho các thế hệ tương lai) và bền
vững về xã hội (đề cập đến khả năng của sinh kế trong việc giải quyết những căng
thẳng và đột biến). Sau này, Scoones (1998), DFID (2001) đã phát triển tính bền vững
của sinh kế trên cả phương diện kinh tế, thể chế và đi đến thống nhất đánh giá tính bền
vững của sinh kế trên 4 phương diện: kinh tế, xã hội, môi trường và thể chế.
2.1.2 Khung sinh kế bền vững của DFID (2001)
Khung sinh kế bền vững của Cơ quan Phát triển Quốc tế Vương quốc Anh -
DFID (2001) là một công cụ được xây dựng nhằm xem xét những yếu tố khác nhau
ảnh hưởng đến kết quả sinh kế của con người, đặc biệt là những yếu tố gây khó khăn
hoặc tạo cơ hội trong sinh kế (Twigg, 2001). Theo đó, các hộ gia đình đều có
phương thức kiếm sống (hoạt động sinh kế) dựa vào những nguồn lực sinh kế sẵn
có (5 loại nguồn lực) trong một bối cảnh chính sách và thể chế nhất định ở địa
phương. Những nhân tố này cũng chịu ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài như
bão lụt, hạn hán, xâm nhập mặn…và các tác động mang tính thời vụ. Sự lựa chọn
hoạt động sinh kế của hộ gia đình dựa trên những nguồn lực sinh kế hiện tại là kết
quả của sự tương tác giữa các nhóm yếu tố này.
Hình 2.1: Khung sinh kế bền vững của DFID (2001)
Nguồn: DFID (2001)
Mục đích của khung sinh kế bền vững giúp các nhà hoạch định chính sách, các
nhà nghiên cứu ở nhiều lĩnh vực, cùng tham gia vào cuộc thảo luận về những yếu tố
ảnh hưởng đến kết quả sinh kế, tầm quan trọng và cách thức tương tác của những yếu
tố này. Điều đó giúp xác định những điểm phù hợp để hỗ trợ sinh kế dựa trên phân tích
từng nhân tố một cách rõ ràng . Do vậy, đã có nhiều học giả khẳng định sử dụng khung
Hotline: 092.4477.999

40
sinh kế bền vững của DFID (2001) để phân tích về kết quả sinh kế và tính dễ bị tổn
thương trước thảm họa dường như là hữu ích nhất (Twigg, 2001). Đây cũng là khung
lý thuyết tác giả tiếp cận để giải quyết các câu hỏi nghiên cứu trong luận án của mình.
2.2 Tính dễ bị tổn thương của sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn
2.2.1 Tính dễ bị tổn thương
Tính dễ bị tổn thương nhận được sự quan tâm ngày càng lớn của các nhà nghiên
cứu. Từ góc độ rủi ro, nó có thể được hiểu là mức độ mà một hệ thống dễ bị tổn thất và
thiệt hại (Smit và Wandel, 2006). Adger (2006) cũng đề xuất rằng tính dễ bị tổn
thương là mức độ mà một hệ thống dễ bị ảnh hưởng và không thể đối phó với các tác
động bất lợi.
Từ góc độ ứng phó, Birkmann (2006) xác định tính dễ bị tổn thương là một cá
nhân hoặc nhóm bị giảm khả năng đối phó, chống lại và phục hồi sau các tác động của
một mối nguy tự nhiên hoặc do con người tạo ra. Tương tự, Virendra Proag (2014) cho
rằng tính dễ bị tổn thương là mức độ mà một hệ thống, hoặc một phần của hệ thống, có
thể phản ứng với các bất lợi trong suốt quá trình xảy ra một sự kiện nguy hiểm. Do đó,
người dân sẽ rơi vào tình trạng “dễ bị tổn thương”, nếu họ không thể tiếp cận được tài
nguyên/ nguồn lực (dù ở cấp độ hộ gia đình hoặc ở cấp độ cá nhân) nhằm có một sinh
kế an toàn hoặc phục hồi hiệu quả sau thảm họa. Wisner và cộng sự (2004) cũng cho
rằng, tính dễ bị tổn thương xác định các đặc điểm của cá nhân hay cộng đồng về khả
năng dự báo, ứng phó, chống chịu và phục hồi từ tác động của tai biến. Rủi ro tai biến
là một hàm của tai biến và khả năng tổn thương, điều đó có nghĩa là khả năng tổn
thương chỉ mức độ địa phương, cộng đồng, hộ gia đình hay cá nhân có thể bị ảnh
hưởng khi tai biến xảy ra. Còn Anderson và cộng sự (2011) lại cho rằng, tính dễ bị tổn
thương liên quan đến tiềm năng và nguy cơ trong tương lai có thể xảy ra một khủng
hoảng làm thiệt hại sức khỏe, sự sống, tài sản hay nguồn lực mà con người cần sử
dụng phục vụ cho sự sống của mình. Kelly và Adger (2000) tuyên bố rằng tính dễ bị
tổn thương là khả năng hoặc không có khả năng của các cá nhân hoặc nhóm xã hội để
đáp ứng hoặc thích nghi, đối phó hoặc phục hồi từ bất kỳ căng thẳng bên ngoài nào đối
với sinh kế và hạnh phúc.
Như vậy, tính dễ bị tổn thương được sử dụng linh hoạt với nhiều phạm vi, cấp độ
khác nhau trong các nghiên cứu (Hình 2.2). Ở phạm vi hẹp nhất, khái niệm dễ bị tổn
thương chỉ bao gồm các yếu tố rủi ro nội tại của đối tượng dễ bị tổn thương. Ở phạm
vi rộng nhất, dễ bị tổn thương phụ thuộc vào cả các yếu tố nội tại và các yếu tố bên
ngoài có ảnh hưởng đến đối tượng nghiên cứu, bao gồm các đặc điểm vật lý, xã hội,
kinh tế, môi trường và thể chế. Việc lựa chọn sử dụng khái niệm dễ bị tổn thương ở
phạm vi, cấp độ nào phụ thuộc vào dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu cụ thể.
Hotline: 092.4477.999

41
Hình 2.2: Sự mở rộng khái niệm tính dễ bị tổn thương
Nguồn: Birkmann (2006)
Phần tổng quan nghiên cứu đã rút ra ba quan điểm khái quát về tính dễ bị tổn
thương: các quan điểm về lý sinh (Biophysical), xã hội và tích hợp. Tổng quan nghiên
cứu cũng khẳng định quan điểm tích hợp về tính dễ bị tổn thương được coi là mô hình
hiện đại trong việc phân tích tính dễ tổn thương trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Do
vậy trong luận án này, tính dễ bị tổn thương được tiếp cận theo quan điểm tích hợp, cụ
thể khái niệm dễ bị tổn thương được định nghĩa theo Ủy ban liên Chính phủ về Biến
đổi Khí hậu (IPCC, 2001) là khái niệm được trích dẫn thường xuyên nhất (Hà Hải
Dương, 2014; Abeje và cộng sự, 2019 ; Parry, 2007). Theo đó, dễ bị tổn thương là
“mức độ một hệ thống tự nhiên hay xã hội có thể bị tổn thương hoặc không thể ứng
phó với các tác động bất lợi do các hình thái thời tiết cực đoan và biến đổi khí hậu).
IPCC đã chỉ rõ tính dễ bị tổn thương là một hàm số của 3 yếu tố: mức độ phơi lộ, mức
độ nhạy cảm và năng lực thích ứng.
2.2.2 Tính dễ bị tổn thương của sinh kế
Như trên đã đề cập, sinh kế được coi là bền vững nếu nó có thể đối phó và phục
hồi sau những căng thẳng và chấn động, duy trì hoặc nâng cao khả năng và tài sản của
nó, trong khi không làm suy yếu cơ sở tài nguyên thiên nhiên. Do đó, Scoones (1998)
đã đề xuất rằng nếu sinh kế không thể tham gia vào việc đối phó (điều chỉnh tạm thời)
hoặc thích nghi (thay đổi dài hạn) thì nó được coi là dễ bị tổn thương. Do đó, tính dễ bị
tổn thương được sử dụng như một thuộc tính của sinh kế và do đó nhấn mạnh đến con
người và cách họ quản lý cuộc sống của họ (Murungweni và cộng sự, 2011). Tính dễ
Hotline: 092.4477.999

42
bị tổn thương của sinh kế được thông qua để chỉ ra những đặc điểm của những người
dễ bị suy giảm hạnh phúc (nghĩa là những người dễ rơi vào cảnh nghèo khổ) (Chen và
cộng sự, 2015). Cùng quan điểm, Nguyễn Văn Quỳnh Bôi và Đoàn Thị Thanh Kiều
(2012) cho rằng tính dễ bị tổn thương sinh kế được đặc trưng như là sự “không bảo
đảm” đối với đời sống của các cá nhân, hộ gia đình và cộng đồng khi đối mặt với
những thay đổi của môi trường bên ngoài. Bối cảnh gây tổn thương đối với sinh kế là
những thay đổi đột ngột có khả năng ảnh hưởng đến nguồn lực và các hoạt động kiếm
sống như dịch bệnh, tai biến, lũ lụt, hạn hán, xâm nhập mặn...
Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, tính dễ bị tổn thương của sinh kế có thể hiểu
đơn giản là mức độ mà cộng đồng phải đối mặt với những tác động thể chất do nước
biển dâng, tăng nhiệt độ... Sự thay đổi do biến đổi khí hậu làm tăng tính dễ bị tổn
thương của sinh kế nông thôn và làm giảm khả năng của các hộ gia đình khi đối phó
với rủi ro, cú sốc và căng thẳng (Prowse và Scott, 2008). Còn Cutter và cộng sự (2000)
cho rằng tính dễ bị tổn thương sinh kế do biến đổi khí hậu có thể được hiểu là kết quả
của các yếu tố sinh lý và xã hội. Trong đó, tính dễ bị tổn thương về biến đổi khí hậu
sinh lý đề cập đến mức độ các cộng đồng tiếp xúc phải đối mặt với những tác động thể
chất của nước biển dâng, sự gia tăng bề mặt biển và / hoặc khí quyển nhiệt độ. Tính dễ
tổn thương xã hội là một phần sản phẩm của các yếu tố hình thành tính nhạy cảm của
cộng đồng để gây tổn hại và những người chi phối khả năng phản hồi của họ.
Xâm nhập mặn cũng là một trong những biểu hiện của biến đổi khí hậu, bị làm
trầm trọng thêm do khai thác nước ngầm quá mức trong các tầng chứa nước ven biển
(Dokou và Karatzas, 2012). Xâm nhập mặn gây ra những tác động tiêu cực nghiêm
trọng đến nông nghiệp và an ninh lương thực cũng như sức khỏe con người trên toàn
thế giới (Rahaman, 2020). Như vậy có thể hiểu, trong bối cảnh xâm nhập mặn, tính
dễ bị tổn thương sinh kế đề cập đến mức độ các cộng đồng/hộ gia đình có thể bị
tổn thương hoặc không thể ứng phó khi đối mặt với những tác động do xâm nhập
mặn. Nó cũng là một hàm số của 3 yếu tố: mức độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm và năng
lực thích ứng, trong đó:
Mức độ phơi lộ (exposure ) (hay còn gọi là mức độ tiếp xúc, mức độ biểu hiện,
mức độ phơi bày, phơi nhiễm): là sự biểu hiện của cá thể, hộ gia đình, cộng đồng,
quốc gia hoặc hệ sinh thái bị ảnh hưởng bởi một yếu tố bất lợi nào đó về môi trường
hay chính trị xã hội được đặc trưng bởi tần suất, cường độ, thời gian và không gian
xuất hiện của sự kiện (Turner và cộng sự, 2003; Adger, 2006).
Mức độ nhạy cảm (sensitivity): là mức độ mà ở đó một hệ thống bị ảnh hưởng
(có thể tích cực hoặc tiêu cực) bởi một hay nhiều tác động, những tác động này có thể
Hotline: 092.4477.999

43
ngay bên trong hệ thống hay tác động từ bên ngoài (IPCC, 2001).
Năng lực thích ứng (adaptive capacity), cũng được gọi là năng lực ứng phó
(Turner và cộng sự, 2003) hoặc khả năng phản ứng (Gallopín, 2006): là tiềm năng để
ứng phó và làm giảm tính dễ bị tổn thương của một hệ thống nào đó. Năng lực thích
ứng phụ thuộc nhiều vào sự hiện hữu và khả năng tiếp cận các nguồn lực như tài
nguyên thiên nhiên, năng lực tài chính, cơ sở hạ tầng, thể chế chính trị, tài nguyên con
người và mối quan hệ xã hội (Brooks và Adger, 2004).
Cụ thể việc đo lường các khái niệm này sẽ được giải thích rõ hơn trong các
phần sau.
2.2.3 Đo lường dễ bị tổn thương của sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn
Như trên đã đề cập, đánh giá tính dễ bị tổn thương có nhiều cách tiếp cận đa
dạng để kiểm tra một cách có hệ thống và tích hợp các tương tác giữa con người và
môi trường xung quanh. Và giống như đánh giá tính dễ bị tổn thương, đánh giá tính dễ
bị tổn thương sinh kế cũng có nhiều phương pháp tiếp cận. Trong đó, phương pháp đánh
giá chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế (LVI) được phát triển bởi Hahn và cộng sự (2009) đã
được nhiều học giả đã áp dụng hoặc áp dụng có điều chỉnh để tính toán mức độ dễ bị tổn
thương sinh kế (Nguyễn Quốc Nghi, 2016; Nguyễn Văn Quỳnh Bôi và Đoàn Thị Thanh
Kiều, 2012; Lê Quang Cảnh và cộng sự, 2016). Hahn và cộng sự (2009) đã giới thiệu
hai cách tiếp cận đối với chỉ số tính dễ bị tổn thương sinh kế (LVI):
Cách thứ nhất thể hiện LVI như một chỉ số hỗn hợp với 7 hợp phần chính,
bao gồm: đặc điểm hộ (Socio-Demographic Profile), các chiến lược sinh kế
(Livelihood Strategies), các mạng lưới xã hội (Social Networks), sức khỏe (Health),
lương thực (Food), nguồn nước (Water), các thảm họa tự nhiên (Natural Disasters) và
sự thay đổi khí hậu (Climate Variability). Mỗi hợp phần chính chính bao gồm một vài
chỉ báo (indicator) hoặc hợp phần phụ (sub-component). Theo cách này, mức độ dễ bị
tổn thương được đánh giá theo thang điểm từ 0 đến 1 với trọng số như nhau cho tất cả
các hợp phần phụ liên quan.
Cách thứ hai tập hợp 7 yếu tố chính vào trong 3 tác nhân “đóng góp” theo
định nghĩa khả năng dễ bị tổn thương của IPCC là mức độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm
và năng lực thích ứng.
Hotline: 092.4477.999

44
Bảng 2.1: Phân nhóm hợp phần chính của LVI theo yếu tố ảnh hưởng của IPCC
IPCC-nhữngnhómhợpphầngâyra
tính dễ bị tổn thương
Hợp phần chính
Mức độ phơi lộ Biến đổi khí hậu và thiên tai
Năng lực thích ứng Đặc điểm hộ
Chiến lược sinh kế
Mạng lưới xã hội
Mức độ nhạy cảm Sức khỏe
Nguồn thực phẩm
Nguồn nước
Nguồn: Hahn và cộng sự, 2009
Như vậy, thay vì tính toán các hợp phần chính vào LVI trong một bước như cách
1, cách 2 kết hợp các hợp phần này theo Bảng 2.1, thông qua việc sử dụng công thức:
CFb =
∑ ௐಾ೔ ௫ ெ್೔ ೙
೔సభ
∑ ௐಾ೔ ೙
೔సభ
Trong đó, CFb là nhóm hợp phần chính theo định nghĩa của IPCC (mức độ phơi
lộ, mức độ nhạy cảm và năng lực thích ứng); Mbi là hợp phần chính của nhóm hợp
phần thứ b, WMi là trọng số của mỗi hợp phần chính trong nhóm hợp phần, n là số
lượng hợp phần chính trong nhóm hợp phần. Sau khi tính giá trị của các nhóm hợp
phần, chỉ số tính dễ bị tổn thương sinh kế sẽ được tính theo hàm LVI=f(E,A,S)
Với E là mức độ phơi lộ, A là năng lực thích ứng và S là mức độ nhạy cảm.
Bởi luận án tiếp cận tính dễ bị tổn thương sinh kế theo IPCC. Nó là một hàm
số của 3 yếu tố: mức độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm và năng lực thích ứng. Do vậy, luận
án sẽ tiếp cận tính toán LVI theo cách thứ hai.
2.2.3.1 Đo lường mức độ phơi lộ của xâm nhập mặn
Như trên đã đề cập, mức độ phơi lộ là sự biểu hiện của cá thể, hộ gia đình, cộng
đồng, quốc gia hoặc hệ sinh thái bị ảnh hưởng bởi một yếu tố bất lợi nào đó về môi
trường hay chính trị xã hội được đặc trưng bởi tần suất, cường độ, thời gian và không
Hotline: 092.4477.999

45
gian xuất hiện của sự kiện (Turner và cộng sự, 2003; Adger, 2006). Do vậy trong bối
cảnh xâm nhập mặn và nghiên cứu ở đơn vị hộ gia đình thì mức độ phơi lộ là sự biểu
hiện của hộ gia đình bị ảnh hưởng bởi xâm nhập mặn được đặc trưng bởi tần suất,
cường độ, thời gian và không gian xuất hiện của xâm nhập mặn. Trước khi đưa ra các
tiêu chí đo lường mức độ phơi lộ, cần xem xét cụ thể khái niệm về xâm nhập mặn.
Elhaddad (2007) nhấn mạnh đất mặn là một thuật ngữ dùng để chỉ điều kiện của
đất, trong đó muối được hòa tan trong nước. Tính chất và đặc điểm của đất mặn được
xác định bằng hóa học và nồng độ của các muối hòa tan. Theo đó, xâm nhập mặn đề
cập đến quá trình mà nước biển xâm nhập vào hệ thống nước ngầm khu vực ven biển,
và trộn lẫn với nguồn cung cấp nước ngọt địa phương (Barlow, 2003). Tương tự, theo
Lê Xuân Định và cộng sự (2016, tr.5) cho rằng “xâm nhập mặn là quá trình thay thế
nước ngọt trong các tầng chứa nước ở ven biển bằng nước mặn do sự dịch chuyển của
khối nước mặn vào tầng nước ngọt”. Cụ thể hơn, Trương Quang Học (2011) khẳng
định xâm nhập mặn là hiện tượng nước mặn (với độ mặn 4 ‰) từ biển xâm nhập sâu
vào trong nội đồng và ảnh hưởng đến sự sinh trưởng và phát triển của các loại cây
trồng, vật nuôi nước ngọt. Cùng quan điểm, Trung tâm phòng tránh và giảm nhẹ thiên
tai (không năm xuất bản) nhấn mạnh xâm nhập mặn là hiện tượng nước mặn với nồng
độ mặn bằng 4‰ xâm nhập sâu vào nội đồng khi xảy ra triều cường, nước biển dâng
hoặc cạn kiệt nguồn nước ngọt. Xâm nhập mặn do nhiều nguyên nhân, như: mực nước
biển dâng cao, giảm lưu lượng và hạ thấp mực nước sông, biến đổi khí hậu, thẩm thấu,
kiểm soát nguồn nước thượng nguồn và một số nguyên nhân khác (Phạm Thị Hoài và
cộng sự, 2015). Lê Xuân Định và cộng sự (2016) cũng cho rằng biến đổi khí hậu đã
làm thay đổi lượng mưa, lượng nước bốc hơi cũng như độ ẩm, ảnh hưởng đến chu
trình thủy văn. Từ đó, lượng nước ngầm bổ sung sẽ bị thay đổi, tác động đến tốc độ
xâm nhập mặn.
Trong một nghiên cứu về đánh giá tính dễ bị tổn thương do biến đổi khí hậu, Lê
Ngọc Tuấn (2017) đã xây dựng bộ chỉ số đánh giá mức độ phơi lộ của xâm nhập mặn.
Theo đó có 6 chỉ tiêu được đề xuất, cụ thể: (1) Độ mặn cao nhất trong năm; (2) Dao
động độ mặn trong năm; (3) Biên độ mặn của tháng mặn nhất; (4) Thời gian nhiễm
mặn trên 1‰; (5) Thời gian nhiễm mặn trên 4‰ ; (6) Chiều dài sông nhiễm mặn trên
1‰ (Tính tại thời điểm mặn nhất trong năm). Ngoc Tuan Le và Xuan Hoang Tran
(2017) khi tính toán mức độ phơi nhiễm với xâm nhập mặn trong bối cảnh biến đổi khí
hậu tại tỉnh Đồng Nai đến năm 2030 đã sử dụng 5 chỉ tiêu: (1) Độ mặn cao nhất trong
năm; (2) Dao động độ mặn trong năm; (3) Biên độ mặn của tháng mặn nhất; (4) Thời
gian nhiễm mặn trên 1‰; (5) Thời gian nhiễm mặn trên 4‰ để đo lường. Cũng trong
Hotline: 092.4477.999

46
một nghiên cứu tương tự của nhóm tác giả tại địa bàn huyện Cần Giờ, Tp.Hồ Chí
Minh, các chỉ tiêu (1) Độ mặn cao nhất trong năm; (2) Biên độ mặn của tháng mặn
nhất; (3) Thời gian nhiễm mặn trên 18‰; (4) Thời gian nhiễm mặn trên 30‰ đã được
sử dụng.
Như vậy, dựa trên khái niệm xâm nhập mặn (là hiện tượng nước mặn với nồng
độ mặn bằng 4‰ xâm nhập sâu vào nội đồng) và số liệu mặn của toàn vùng Đồng
bằng sông Cửu long, nghiên cứu này lựa chọn 3 chỉ tiêu để đo lường mức độ phơi lộ
của xâm nhập mặn, cụ thể: (1) độ mặn trung bình trong năm; (2) Độ mặn trên 4‰; (3)
Biến động độ mặn của tháng mặn nhất (tháng 4).
2.2.3.2 Đo lường mức độ nhạy cảm
Hahn và cộng sự (2009) đã đưa ra 3 hợp phần chính của mức độ nhạy cảm, bao
gồm: (1) sức khỏe; (2) nguồn thực phẩm và (3) nguồn nước. Sau đó Krishnamurthy và
cộng sự (2014); Shah và cộng sự (2013); Pandey và cộng sự (2017); Zhang và cộng sự
(2019) bổ sung thêm thành phần “nguồn thu nhập” vào mức độ nhạy cảm. Mô phỏng
theo Hahn và cộng sự (2009), Nguyễn Văn Quỳnh Bôi và Đoàn Thị Thanh Kiều
(2012) có một vài thay đổi nhỏ trong các yếu tố chính của LVI để phù hợp với điều
kiện nghiên cứu tại xã đảo Tam Hải, huyện Núi Thành, tỉnh Quảng Nam, ví dụ yếu tố
lương thực - thực phẩm được thay thế bằng yếu tố vốn tài chính, yếu tố phụ khoảng
cách đến bệnh viện được thay thế bằng số ngày ở bệnh viện kiểm tra/theo dõi sức
khỏe,... Tương tự Lê Quang Cảnh và cộng sự (2016) cũng thay đổi yếu tố “lương
thực” bằng “thực phẩm và tài chính” với các yếu tố phụ là: (1) Phần trăm hộ thiếu
lương thực, thực phẩm thiết yếu để sử dụng; (2) Chỉ số đa dạng các loại cây trồng; (3)
Phần trăm hộ vay vốn sản xuất, kinh doanh.
Tổng kết lại, để đo lường mức độ nhạy cảm hầu hết các các tác giả đều sử dụng
chủ yếu 3 yếu tố phụ bao gồm: (1) sức khỏe; (2) nguồn thực phẩm và (3) nguồn nước.
Mỗi yếu tố phụ bao gồm một trong các chỉ số thành phần sau:
Sức khỏe bao gồm các chỉ số: Số ngày ở bệnh viện kiểm tra/ theo dõi sức khỏe,
tỷ lệ số hộ có nhu cầu hỗ trợ/ được hỗ trợ ở bất kì hình thức nào, tỷ lệ hộ gia đình có
thành viên mắc bệnh mãn tính, thời gian trung bình đến các cơ sở y tế sức khỏe (tính
theo phút), phần trăm hộ mà có ít nhất một thành viên trong gia đình phải nghỉ làm
hoặc nghỉ học trong 2 tuần vì bệnh.
Nguồn thực phẩm bao gồm các chỉ số: Sự phụ thuộc thực phẩm vào tài nguyên
thiên nhiên, tỷ lệ hộ không dễ dàng tiếp cận nguồn lương thực, thực phẩm trong cuộc
sống hàng ngày, tỷ lệ hộ gia đình tự sản xuất lương thực, thực phẩm phục vụ cho cuộc
Hotline: 092.4477.999

47
sống hằng ngày, tỷ lệ hộ phụ thuộc vào thực phẩm của trang trại gia đình, tỷ lệ hộ
không có hoa màu tiết kiệm, số hộ trung bình trong tháng gặp khó khăn với thực
phẩm, tỷ lệ hộ phụ thuộc vào thực phẩm từ trang trại gia đình, Số tháng trung bình các
hộ dùng để tạo ra thực phẩm, chỉ số đa dạng cây trồng, phần trăm hộ không có hạt
giống/cây trồng tiết kiệm, số tháng trung bình của các hộ gia đình đấu tranh để có
được thức ăn cho gia đình họ, tỷ lệ hộ không có hạt giống từ năm này sang năm khác
(không tiết kiệm hạt giống).
Cuối cùng, nguồn nước bao gồm các chỉ số sau: Nước sử dụng có phụ thuộc
vào nguồn nước tự nhiên không?, phần trăm số hộ tường trình có va chạm/ xung đột
về nước, phần trăm (hoặc trung bình) số hộ sử dụng nguồn nước tự nhiên, Phần trăm
số hộ không có nguồn cung ứng nước phù hợp, tỷ lệ hộ được cung cấp nước phù hợp,
tỷ lệ hộ báo cáo có vấn đề về nước trong năm qua, thời gian trung bình sử dụng nguồn
nước/Thời gian trung bình các hộ gia đình phải đi đến nguồn nước chính, nghịch đảo
số lít nước trung bình được lưu trữ trong mỗi hộ gia đình.
Như vậy luận án này cũng đo lường mức độ nhạy cảm dựa trên (1) sức
khỏe; (2) nguồn thực phẩm và (3) nguồn nước, dựa trên tổng quan và dữ liệu thực có
từ Điều tra mức sống hộ gia đình, các thành phần của mức độ nhạy cảm được đo
lường thông qua: Nguồn nước chính cho sinh hoạt; Nguồn nước sinh hoạt không
được xử lý; Chỉ số đa dạng hóa cây trồng; Chỉ số đa dạng hóa vật nuôi; Số tháng
trung bình hộ gia đình đấu tranh để tìm nguồn thực phẩm; Tỷ lệ thành viên có
bệnh/chấn thương nặng phải có người chăm sóc, nghỉ việc/học/không hoạt động
bình thường; Số ngày bị bệnh/chấn thương bình quân đầu người.
2.3.3.3 Đo lường năng lực thích ứng
Như trên đã đề cập, năng lực thích ứng là tiềm năng để ứng phó và làm giảm
tính dễ bị tổn thương của một hệ thống nào đó (Brooks và Adger, 2004). Để đo lường
năng lực thích ứng Hahn và cộng sự (2009), Nguyễn Văn Quỳnh Bôi và Đoàn Thị
Thanh Kiều (2012), Lê Quang Cảnh và cộng sự (2016) dựa trên 3 thành phần (Đặc
điểm hộ, các chiến lược sinh kế, và mạng lưới xã hội). Tuy nhiên Moser (1998),
Gerlitz và cộng sự (2017), Zhang và cộng sự (2019) đo lường biến số này thông qua 5
tài sản sinh kế (vốn tự nhiên, vốn con người, vốn vật chất, vốn tài chính, vốn xã hội)
và đa dạng sinh kế. Trên thực tế các biến này một phần cũng nằm trong các thành phần
mà Hahn và cộng sự (2009) đưa ra, ví dụ vốn xã hội nằm một phần trong mạng lưới xã
hội. Tuy nhiên, luận án tiếp cận theo khung sinh kế bền vững của DFID (2001) do vậy
cách phân chia năng lực thích ứng theo các nguồn vốn như trên là phù hợp hơn. Theo
đó, năng lực thích ứng được đo lường thông qua 5 tài sản sinh kế (vốn tự nhiên, vốn
Hotline: 092.4477.999

48
con người, vốn vật chất, vốn tài chính, vốn xã hội), cách tiếp cận cũng được nhiều tác
giả sử dụng (Gerlitz và cộng sự, 2017; Zhang và cộng sự, 2019).
Vốn tự nhiên
Hầu hết các nghiên cứu đều tiếp cận định nghĩa về vốn tự nhiên thông qua việc
sử dụng khung sinh kế bền vững của DFID (2001). Tiếp cận theo hướng này, vốn tự
nhiên là trữ lượng tài nguyên thiên nhiên (đất, không khí, tài nguyên…) và môi trường
dịch vụ (chu trình thủy văn...) mà con người có được hay có thể tiếp cận được, nhằm
phục vụ cho các hoạt động và mục tiêu sinh kế của họ. Như vậy, vốn tự nhiên có thể
chia thành 2 loại: vốn tự nhiên có thể tái tạo được và không tái tạo được. Trong đó,
vốn tự nhiên có thể tái tạo được ví dụ như hệ sinh thái, và không tái tạo được ví dụ như
nhiên liệu hóa thạch và trữ lượng khoáng sản (Costanza và Daly, 1992).
Một vài nghiên cứu đo lường vốn tự nhiên thông qua việc tìm hiểu các hộ gia
đình có sẵn đất đai hay không, và đất mà họ đang sở hữu được hợp tác xã cấp hay phải
đi thuê từ người khác (Tekana và Oladele, 2011). Nghiên cứu khác về khả năng tiếp
cận nguồn vốn tự nhiên của người dân tại Botswana, Motsholapheko và cộng sự
(2011) đã sử dụng thang đo như: tỷ lệ hộ gia đình được tự do truy cập vào tài nguyên
đất, tài nguyên nước, tài nguyên rừng và tỷ lệ hộ gia đình sở hữu lĩnh vực trồng trọt.
Còn UNDP (2017) thì đo lường thông qua khả năng tiếp cận tài nguyên thiên nhiên
của hộ gia đình, tài nguyên thiên nhiên sẵn có trong cộng đồng, các chỉ số đánh giá đa
dạng sinh học, độ che phủ rừng, năng suất đất và chất lượng môi trường. Nghiên cứu ở
Việt Nam, Benjamin và cộng sự (2017) đo lường vốn tự nhiên thông qua việc tính toán
diện tích đất trung bình hàng năm, diện tích đất trung bình lâu năm, diện tích đất nông
nghiệp trung bình, đất lâm nghiệp trung bình và tỷ lệ hộ có đất.
Như vậy, dựa trên các chỉ tiêu đo lường vốn tự nhiên trong các nghiên cứu trước
và dựa trên sự sẵn có trong dữ liệu điều tra mức sống hộ gia đình các năm 2014, 2016,
2018 luận án này đo lường vốn tự nhiên thông qua: Diện tích đất nông lâm nghiệp
bình quân đầu người; Chỉ số đa dạng loại đất; Diện tích gieo trồng lúa bình quân đầu
người; Diện tích gieo trồng cây lương thực thực phẩm bình quân đầu người.
Vốn con người
Đến những năm 1990, thuật ngữ “vốn con người” trở nên phổ biến, được các
nhà khoa học tiếp cận và đưa ra nhiều định nghĩa khác nhau. Becker (1994) cho rằng
vốn con người được hình thành bởi kỹ năng và tri thức mà các cá nhân có thể thu nhận
được trong cuộc sống hằng ngày. Sang giai đoạn những năm 2000 trở đi, vốn con
người trở nên đa dạng và phổ biến hơn trong giới khoa học, nổi bật là định nghĩa của
OECD (2012), theo đó vốn con người là tổng hợp các kiến thức, kỹ năng, khả năng và
Hotline: 092.4477.999

49
các thuộc tính cá nhân phù hợp khác tạo điều kiện cho việc tạo ra phúc lợi cá nhân, xã
hội và kinh tế. Giai đoạn sau năm 2012, đa phần các nghiên cứu đều mở rộng theo
quan quan điểm của OECD, cụ thể Miciuła và Miciuła (2015) cho rằng các giá trị cố
hữu ở con người không thể tạo thành thu nhập nếu không có sự tham gia của vốn con
người, cụ thể như: kỹ năng (kiến thức và kỹ năng), kỹ năng xã hội, thái độ và hành vi.
Như vậy, Miciula Miciuła và Miciuła đã làm cụ thể hơn khái niệm của OECD ở chỗ
thay vì là các thuộc tính phù hợp khác, Miciula đã chỉ rõ rằng để tạo thành thu nhập, cá
nhân cần thêm các kỹ năng xã hội, thái độ và hành vi. Tương tự, Trần Thị Thùy Linh
(2016) cho rằng vốn con người là toàn bộ kiến thức, kỹ năng và phẩm chất của con
người được tích lũy thông qua quá trình đầu tư một cách dài hạn cho giáo dục đào tạo
cũng như quá trình học hỏi kinh nghiệm.
Từ những cơ sở lý luận trên có thể nhận thấy tiếp cận khái niệm vốn con người
theo OECD (2012) là phù hợp, theo đó vốn con người là tổng hợp các kiến thức, kỹ
năng, khả năng và các thuộc tính cá nhân phù hợp khác tạo điều kiện cho việc tạo ra
phúc lợi cá nhân, xã hội và kinh tế.
Vốn con người là một tài nguyên vô hình, do đó việc đo lường chính xác vốn con
người không phải là một vấn đề đơn giản. Krantz (2001) xem xét vốn con người thông
qua các kỹ năng, kiến thức, khả năng lao động, sức khỏe và khả năng thể chất cho việc
theo đuổi thành công các chiến lược sinh kế khác nhau. Còn Scoones (1998) cho rằng
nguồn lực con người là đại diện cho các kỹ năng, kiến thức, khả năng lao động, sức
khỏe và thể chất của mỗi cá nhân, rất quan trọng cho việc theo đuổi thành công các
chiến lược sinh kế khác nhau. Trong khi đó Serrat (2017) lại cho rằng nguồn lực con
người là sức khỏe, dinh dưỡng, giáo dục, kiến thức và kỹ năng, khả năng làm việc, khả
năng thích nghi. Khi xem xét dưới góc độ một hộ gia đình thì nguồn lực con người
được xác định theo quy mô hộ và cả bởi giáo dục, kỹ năng và sức khỏe của các thành
viên trong hộ.
Như vậy, dựa trên các chỉ tiêu đo lường vốn con người trong các nghiên cứu
trước và dựa trên sự sẵn có trong dữ liệu điều tra mức sống hộ gia đình các năm 2014,
2016, 2018 luận án này đo lường vốn con người thông qua: Tỷ lệ thành viên hộ có việc
làm; Chủ hộ có trình độ chuyên môn kỹ thuật (CMKT); Chủ hộ tốt nghiệp tiểu học trở
lên.
Vốn vật chất
Karin Kataria và cộng sự (2012) chỉ ra rằng vốn vật chất thường được coi là một
trong ba yếu tố chính của sản xuất trong lý thuyết kinh tế, với hai yếu tố còn lại là lao
động và đất đai (tài nguyên thiên nhiên). Vốn vật chất được DFID (2001) khẳng định
Hotline: 092.4477.999

50
gồm cơ sở hạ tầng và hàng hóa sản xuất cần thiết để hỗ trợ sinh kế. Cụ thể hơn, Serrat
(2017) cho rằng vốn vật chất là cơ sở hạ tầng gồm giao thông, đường xá, xe cộ, nơi trú
ẩn, nguồn cung cấp nước, năng lượng, truyền thông, công nghệ, các thiết bị phục vụ
sản xuất, hạt giống, phân bón, thuốc trừ sâu...Nguyễn Văn Toàn và cộng sự (2012) đề
cập rằng vốn vật chất bao gồm cơ sở hạ tầng cơ bản và hàng hóa vật chất nhằm hỗ trợ
việc thực hiện các hoạt động sinh kế, nguồn vốn vật chất thể hiện ở cả cấp cộng đồng
hay cấp hộ gia đình. Xét riêng ở góc độ hộ gia đình, vốn vật chất là trang thiết bị sản
xuất như máy móc, dụng cụ sản xuất, nhà xưởng hay các tài sản nhằm phục vụ nhu cầu
cuộc sống hàng ngày như nhà cửa và thiết bị sinh hoạt gia đình.
Do có nhiều cách tiếp cận khác nhau về vốn vật chất nên hình thành các cách đo
lường khác nhau. Có thể đo lường thông qua số giờ máy móc được sử dụng trong sản
xuất (Huggins và Izushi, 2007), số lượng thiết bị canh tác (Pannell và cộng sự, 2006),
truyền thông và cơ sở hạ tầng tài nguyên nước (Scoones, 1998; Ellis, 2000)…
Như phần đối tượng nghiên cứu đã đề cập, đơn vị phân tích của luận án là cấp hộ
gia đình, do vậy tác giả tiếp cận khái niệm và đo lường vốn vật chất theo Nguyễn Văn
Toàn và cộng sự (2012). Cộng thêm sự sự sẵn có trong dữ liệu điều tra mức sống hộ
gia đình các năm 2014, 2016, 2018, vốn vật chất được tác giả đo lường thông qua: Chỉ
số đa dạng đồ dùng lâu bền; Giá trị tài sản còn lại bình quân; Diện tích ở bình quân
đầu người; Loại ngôi nhà chính.
Vốn tài chính
Scoones (1998) chỉ ra rằng vốn tài chính bao gồm tiền mặt, tín dụng, nợ, tiết
kiệm, và các tài sản kinh tế khác. Ngoài ra nó còn chứa cả cơ sở hạ tầng, thiết bị sản
xuất và công nghệ cần thiết cho việc theo đuổi bất kỳ chiến lược sinh kế nào. Sau này
để tách bạch với vốn vật chất, một số nghiên cứu đưa ra cách hiểu đơn giản hơn, theo
đó vốn tài chính đề cập đến các nguồn tài chính mà mọi người sử dụng để đạt được
mục tiêu sinh kế (UNDP, 2017; Ahmed và cộng sự, 2008). Nó biểu hiện thông qua tiết
kiệm, nợ (chính thức và không chính thức), tiền gửi ngân hàng, lương hưu, tiền lương
(Serrat, 2017).
Một số tác giả đo lường vốn tài chính bằng cách xem xét các nguồn tín dụng của
các hộ gia đình đến từ đâu, đó có thể từ ngân hàng, hợp tác xã, người thân, các dịch vụ
cho vay tiền, khoản tiết kiệm cá nhân, từ nhà thầu, hay do chính phủ trợ cấp (Tekana
và Oladele, 2011). Hoặc xem xét tỷ lệ hộ gia đình được tự do truy cập vào tiền mặt, tín
dụng và bảo hiểm (Motsholapheko và cộng sự, 2011). UNDP (2017) gợi ý đo lường
vốn tài chính thông qua một số chỉ tiêu: hoạt động tạo ra thu nhập, khả năng tiếp cận
Hotline: 092.4477.999

51
các chứng từ hoặc chương trình tiền mặt, khả năng tiếp cận tín dụng, mức độ và hình
thức tiết kiệm (tiền mặt, tài sản lưu động, trang sức) và khả năng tiếp cận kiều hối.
Như vậy, dựa trên các chỉ tiêu đo lường vốn tài chính trong các nghiên cứu trước
và dựa trên sự sẵn có trong dữ liệu điều tra mức sống hộ gia đình các năm 2014, 2016,
2018 luận án này đo lường vốn tài chính thông qua: Tiếp cận tiết kiệm; Tiếp cận vốn
vay bằng tiền và hàng hóa; Số nguồn thu nhập.
Vốn xã hội
Hiểu một cách cơ bản, vốn xã hội đề cập đến mức độ tin cậy, chuẩn mực hợp tác,
mạng lưới và hiệp hội trong một xã hội (Coleman, 1988). Sau đó, Krantz (2001) đưa ra
một khái niệm tổng quát về vốn xã hội, đó là tài nguyên xã hội (mạng lưới, tuyên bố
xã hội, quan hệ xã hội, liên kết, hiệp hội) mà mọi người dùng để theo đuổi các chiến
lược sinh kế khác nhau. Xét trong bối cảnh khung sinh kế bền vững, DFID (2001) đã
có những phân tích chi tiết hơn về vốn xã hội, nó được coi là nguồn lực mà mọi người
sử dụng trong việc theo đuổi các mục tiêu sinh kế. Chúng được phát triển thông qua 3
thành phần: (1) mạng lưới và sự liên kết, có thể theo chiều dọc (người bảo trợ/khách
hàng) hoặc ngang (giữa các cá nhân có sở thích chung) làm tăng lòng tin và khả năng
làm việc cùng nhau và mở rộng khả năng tiếp cận với các tổ chức rộng lớn hơn, chẳng
hạn như các cơ quan chính trị hoặc dân sự; (2) thành viên của các nhóm được chính
thức hoá; và (3) mối quan hệ tin cậy, có đi có lại và trao đổi tạo thuận lợi cho hợp tác.
Các nghiên cứu thực chứng thường đo lường vốn xã hội thông qua số lượng và
chất lượng mạng lưới, thể hiện ở các chỉ số như hoạt động công dân, tham gia vào các
hội, nhóm, câu lạc bộ, giao tiếp xã hội thân mật trong gia đình, bạn bè; lòng tin, quy
tắc hành xử (Putnam, 2000). WB (2004) cũng đo lường vốn xã hội thông qua: nhóm và
mạng lưới, lòng tin, chuẩn mực và quan hệ qua lại. Có thể thấy rằng, mặc dù các
nghiên cứu đưa ra những tiêu chí đánh giá khác nhau về vốn xã hội nhưng nhìn chung
các tiêu chí tập trung vào mạng lưới xã hội, lòng tin, sự tham gia và các chuẩn mực xã
hội. Do vậy, cùng với sự sẵn có trong dữ liệu điều tra mức sống hộ gia đình các năm
2014, 2016, 2018 luận án này đo lường vốn xã hội thông qua: Tỷ lệ thành viên hộ
tham gia hội đoàn; Số hình thức hỗ trợ; Khả năng tiếp cận dịch vụ thông tin.
2.2.3.4 Đo lường LVI
Mặc dù đã thống nhất 3 thành phần chính trong LVI. Tuy nhiên các tác giả đã
sử dụng các công thức khác nhau để đo lường.
Lê Ngọc Tuấn và Trần Xuân Hoàng (2017) đã sử dụng công thức (i) để tính
LVI trong trường hợp xác định trọng số cân bằng.
Hotline: 092.4477.999

52
LVI =
୉ାୗା(ଵ଴଴ି୅)
ଷ
(i)
Trong đó LVI chạy từ 0 (mức tổn thương thấp nhất) đến 1 (mức tổn thương cao
nhất). Mức độ dễ bị tổn thương đối với xâm nhập mặn được Lê Ngọc Tuấn và Trần
Xuân Hoàng (2017) chia làm bốn cấp độ: từ 0 – 25% là mức độ dễ bị tổn thương thấp;
25-50% là mức độ dễ bị tổn thương trung bình thấp, 50-75% là mức độ dễ bị tổn
thương trung bình cao và từ 75-100% là mức độ dễ bị tổn thương cao. Công thức này
cũng được Hà Hải Dương (2014) sử dụng trong luận án của mình.
Vẫn tính toán dựa trên trọng số cân bằng nhưng Liu và cộng sự (2018) sử dụng
công thức (ii) để tính LVI.
LVI = (E + S) – A (ii)
USAID (2018) cũng sử dụng công thức trên để đánh giá tính dễ bị tổn thương do
biến đổi khí hậu trên hệ thống đầm phá Tam Giang - Cầu Hai, tỉnh Thừa Thiên Huế.
Dữ liệu sau đó được chia thành 5 nhóm chỉ số: rất thấp (0-20), thấp (21- 40), trung
bình (41-60), cao (61-80), rất cao (81-100).
LVI = (E-A)*S (iii)
Cuối cùng tính toán dựa trên trọng số cân bằng công thức (iii) được tương đối
nhiều tác giả sử dụng (Hahn và cộng sự, 2009; Shah và cộng sự, 2013; Zhang và cộng
sự, 2019; Tewari và Bhowmick, 2014; Nguyễn Quốc Nghi, 2016; Lê Quang Cảnh và
cộng sự, 2016; Mainali và Pricope, 2019;…). Trong đó, kết quả LVI chạy từ -1 (mức
tổn thương thấp nhất) đến 1 (mức tổn thương cao nhất).
Tuy nhiên, như phần tổng quan nghiên cứu đã trình bày hầu hết các nghiên cứu
trên đều sử dụng phương pháp trọng số cân bằng, phương pháp này bị chỉ trích vì các
trọng số giống nhau được áp dụng cho các thành phần khác nhau của LVI (Beccari,
2016; Miller và cộng sự, 2013; Abeje và cộng sự, 2019). Do vậy, luận án sẽ áp dụng
trọng số bất cân bằng theo đề xuất của Iyengar và Sudarshan (1982). Theo đó, LVI
được tính như sau:
LVI=E*We + S*Ws + A*Wa (iv)
LVI nằm trong khoảng từ 0 (tổn thương ít nhất) đến 1 (tổn thương nhất).
wE, wS, wA lần lượt là trọng số của các chỉ số phơi nhiễm, nhạy cảm và năng lực
thích ứng. Trong đó wE + wS + wA = 1
Việc tính toán LVI theo công thức (iv) sẽ được giải thích chi tiết trong chương 3
– Phương pháp nghiên cứu.
2.3 Kết quả sinh kế hộ gia đình
Hotline: 092.4477.999

53
2.3.1 Khái niệm
Kết quả sinh kế là một yếu tố cấu thành trong khung sinh kế bền vững của
DFID (2001), khái niệm này thường được các nhà khoa học tiếp cận tương tự nhau
trong các nghiên cứu của mình. Theo đó, kết quả sinh kế là những thành tựu hoặc đầu
ra của các chiến lược sinh kế, như gia tăng thu nhập, tăng phúc lợi, giảm thiểu tổn
thương, cải thiện an ninh lương thực và sử dụng tài nguyên thiên nhiên bền vững hơn
(DFID, 2001). Điều này đồng nhất với quan điểm của Bhattacharjee (2016), ông cũng
cho rằng kết quả sinh kế là đầu ra của chiến lược sinh kế với việc sử dụng các loại vốn
(vật chất, tài chính, xã hội, con người và tự nhiên). Kết quả sinh kế là lợi ích từ các
chiến lược sinh kế (như thu nhập, an ninh lương thực và bền vững môi trường) được
theo đuổi và thay đổi giữa các chiến lược và các hộ gia đình (Paudel Khatiwada và
cộng sự, 2017). Tương tự, Alinovi và cộng sự (2010) chỉ ra kết quả sinh kế là mục tiêu
mà mọi người mong muốn, kết quả của việc theo đuổi các chiến lược sinh kế của họ,
như tăng thu nhập, giảm tổn thương, tăng phúc lợi, an ninh lương thực được cải thiện
và sử dụng tài nguyên thiên nhiên bền vững hơn. Tác giả cũng đề cập rằng kết quả
sinh kế rất quan trọng vì chúng giúp nhà phân tích hiểu được kết quả của chiến lược
sinh kế trong từng bối cảnh cụ thể, hiểu lý do tại sao mọi người theo đuổi chiến lược
đó, ưu tiên của họ, và mọi người có khả năng đáp ứng với những cơ hội hoặc hạn chế
mới như thế nào.
Allision và Horemans (2006) cho rằng các kết quả sinh kế là bền vững nếu mọi
người có thể duy trì hoặc cải thiện mức sống của họ liên quan đến hạnh phúc, thu nhập
hoặc các mục tiêu phát triển con người. Đồng thời, nó cũng giảm thiểu mức độ dễ bị
tổn thương đối với các cú sốc, xu hướng bên ngoài và đảm bảo hoạt động của họ phải
tương thích với việc duy trì tài nguyên thiên nhiên. Bên cạnh khái niệm kết quả sinh
kế, kết quả sinh kế bền vững thì Adato và Meinzen-Dick (2002) còn chỉ ra rằng kết
quả sinh kế tiềm năng bao gồm các chỉ số thông thường như thu nhập, an ninh lương
thực và sử dụng bền vững tài nguyên thiên nhiên. Các kết quả cũng có thể bao gồm tài
sản được tăng cường, giảm tính dễ bị tổn thương và cải thiện các khía cạnh khác như
sức khỏe, lòng tự trọng, ý thức kiểm soát và thậm chí duy trì tài sản văn hóa. Tương
tự, Serrat (2008) trong nghiên cứu của mình còn chỉ thêm nhiều khía cạnh của kết quả
sinh kế tiềm năng là bao gồm thu nhập nhiều hơn, phúc lợi gia tăng, giảm thiểu tổn
thương, cải thiện an ninh lương thực, sử dụng bền vững cơ sở tài nguyên thiên nhiên,
phục hồi nhân phẩm...
Như vậy, các tiếp cận này đều có điểm chung chỉ ra rằng kết quả sinh kế đại
diện cho đầu ra của chiến lược sinh kế thông qua việc sử dụng các tài nguyên. Đây
Hotline: 092.4477.999

54
cũng chính là cách tiếp cận tác giả lựa chọn để thực hiện trong luận án này. Theo đó,
kết quả sinh kế là những thành tựu hoặc đầu ra của các chiến lược sinh kế, như gia
tăng thu nhập, tăng phúc lợi, giảm thiểu tổn thương, cải thiện an ninh lương thực và sử
dụng tài nguyên thiên nhiên bền vững hơn.
2.3.2 Đo lường
Kết quả sinh kế có thể được tính toán dựa trên nhiều cách tiếp cận khác nhau.
Cụ thể, Tuyen và cộng sự (2014) trong nghiên cứu về mất đất và kết quả sinh kế ở Việt
Nam đã sử dụng thu nhập và chi tiêu tiêu dùng trên mỗi người trưởng thành để đo
lường kết quả sinh kế. Tương tự, Makoka và Kaplan (2005) và Doan (2011) cũng sử
dụng thu nhập và chi tiêu là thước đo cho kết quả sinh kế. Bên cạnh đó, Jeckoniah
(2019) dựa trên thu nhập và giá trị cổ phiếu hộ gia đình sở hữu để đo lường, hoặc
Myroniuk và Vearey (2014) dựa trên thu nhập và tổng tài sản của hộ. Kết quả sinh kế
cũng được đo lường thông qua các biến như tăng thu nhập, phúc lợi, thực phẩm an
ninh, cải thiện cân bằng xã hội và thích nghi tốt với các vấn đề khí hậu trong nghiên
cứu của Dao và cộng sự (2019).
Như vậy, các tác giả thường sử dụng các chỉ số khác nhau để đo lường kết quả
kinh tế, tuy nhiên thu nhập được công nhận rộng rãi là chỉ số quan trọng nhất và đóng
vai trò chính trong kết quả sinh kế bền vững (Ojong, 2011; Albert và cộng sự, 2007).
Do vậy, luận án này cũng sử dụng chỉ tiêu thu nhập làm thước đo đại diện cho kết quả
sinh kế.
2.4 Ảnh hưởng của các thành phần dễ bị tổn thương đến kết quả sinh kế hộ
gia đình
2.4.1 Ảnh hưởng của mức độ phơi lộ đến kết quả sinh kế hộ gia đình
Sylvia Szabo và cộng sự (2016) đã nghiên cứu ảnh hưởng của độ mặn và sự
màu mỡ của đất đai đối với an ninh lương thực hộ gia đình. Nghiên cứu tập trung vào
các vùng ven biển của đồng bằng sông Hằng ở Bangladesh và sử dụng dữ liệu từ việc
khảo sát về thu nhập và chi tiêu hộ gia đình năm 2010. Kết quả cho thấy, đất nhiễm
mặn có ảnh hưởng nghiêm trọng đến an ninh lương thực hộ gia đình. Tương tự, Haider
và Hossain (2013) đã nghiên cứu về tác động của xâm nhập mặn đến chiến lược sinh
kế của hộ dân tại bốn ngôi làng từ hai liên hiệp ở Asasuni upazila của quận Satkhira,
Bangladesh. Kết quả cho thấy, xâm nhập mặn ảnh hưởng tiêu cực đến thu nhập, chi
tiêu và cơ hội việc làm của nông dân.
Nguyễn Văn Bé và cộng sự (2017) trong một nghiên cứu nhằm đánh giá tác
động của xâm nhập mặn (mùa khô năm 2016) đến sản xuất nông nghiệp và nuôi trồng
Hotline: 092.4477.999

55
thủy sản của người dân vùng ven biển huyện Trần Đề tỉnh Sóc Trăng, kết quả cho thấy
xâm nhập mặn đã gây thiệt hại lớn đến diện tích đất trồng lúa vụ Đông Xuân tại 02 xã
thực hiện nghiên cứu, trong đó có 44% diện tích bị thiệt hại 100%, 41% diện tích bị
thiệt hại trên 70%, 15% diện tích bị thiệt hại khoảng 30 - 70%. Tương tự, Nguyễn
Quốc Hậu và cộng sự (2017) đánh giá mức độ ảnh hưởng của xâm nhập mặn và các
yếu tố về điều kiện kinh tế - xã hội đến hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp huyện
Vũng Liêm, tỉnh Vĩnh Long cho thấy mô hình trồng màu, trồng lúa và cây ăn trái bị
ảnh hưởng cao nhất.
Như vậy, xâm nhập mặn được coi là một vấn đề nghiêm trọng không chỉ làm
giảm tiềm năng nông nghiệp mà còn tạo ra các ảnh hưởng bất lợi đến kết quả sinh kế của
người dân (Haider và Hossain, 2013). Do vậy, luận án đề xuất giả thuyết nghiên cứu:
H1: Mức độ phơi lộ của xâm nhập mặn có tác động ngược chiều đến kết quả
sinh kế của hộ dân vùng ĐBSCL.
2.4.2 Ảnh hưởng của mức độ nhạy cảm đến kết quả sinh kế hộ gia đình
Như trên đã đề cập, mức độ nhạy cảm được đo lường thông qua 3 thành phần
phụ gồm: Sức khỏe, nguồn nước và nguồn thực phẩm. Do vậy, tác giả sẽ tập trung
phân tích ảnh hưởng lần lượt của 3 thành phần này đến kết quả sinh kế.
Trước hết, sức khỏe ảnh hưởng như thế nào đến kết quả sinh kế hộ gia đình: Ở
các quốc gia có thu nhập thấp và trung bình trên thế giới, vấn đề sức khỏe xảy ra rất
phổ biến và thường để lại những hậu quả vô cùng nặng nề (Heltberg và Lund, 2009;
Krishna, 2010; Santos và cộng sự, 2011; Wagstaff và Lindelow, 2014). Cụ thể hơn,
Gruber (2002) nghiên cứu các hộ gia đình tại Indonesia nhận thấy những cú sốc về sức
khỏe có ảnh hưởng tiêu cực đến nguồn cung lao động và thu nhập. Nghiên cứu này chỉ
ra rằng các gia đình có thể đảm bảo chi phí cho những căn bệnh nhỏ thường gặp,
nhưng họ không thể đảm bảo chi phí cho những căn bệnh hiểm nghèo hiếm gặp.
Tương tự, Mitra và cộng sự (2015) khi nghiên cứu tác động của sức khỏe tới hộ gia
đình Việt Nam cũng chỉ ra rằng các vấn đề về sức khỏe dẫn đến sự gia tăng lớn trong
chi tiêu y tế và giảm sút thu nhập của các hộ gia đình. Đồng tình với luận điểm trên,,
Pradhan và Mukherjee (2017) cho rằng những hộ gia đình phải đối mặt với các vấn đề
sức khỏe dưới hình thức cái chết và bệnh tật có ảnh hưởng ràng buộc đến điều kiện
kinh tế của họ, các cú sốc kiểu này khiến hộ gia đình dễ bị tổn thương, gây khó khăn
hoặc làm trầm trọng thêm ảnh hưởng của các cú sốc đối với thu nhập.
Tiếp theo, tác giả đi xem xét ảnh hưởng của nguồn nước đến kết quả sinh kế hộ
gia đình. Trong nông nghiệp, nước là nguồn tài nguyên quan trọng cho nhiều hoạt
Hotline: 092.4477.999

56
động sản xuất và sinh kế. Do vậy, phát triển tài nguyên nước đã được thúc đẩy ở nhiều
nước đang phát triển để cải thiện sinh kế của nông hộ (Hussain và cộng sự, 2003). Hộ
gia đình thiếu nước hoặc tiếp cận với nguồn nước không đáng tin cậy là đặc điểm của
nghèo đói ở các nước đang phát triển (Merrey và cộng sự, 2005). Theo đó, cải thiện
khả năng tiếp cận với nước là một cách quan trọng để giúp đa dạng sinh kế và giảm
thiểu rủi ro của các hộ nông dân nghèo. Cải thiện khả năng tiếp cận với nước cho phép
nông dân áp dụng các công nghệ mới như hệ thống tưới phun mưa trong canh tác, dẫn
đến tăng thu nhập từ nông nghiệp (Kitchaicharoen và cộng sự, 2008a). Kitchaicharoen
và cộng sự (2008b) dựa trên khung sinh kế bền vững để giải thích mối quan hệ giữa
kết quả sinh kế và khả năng tiếp cận với nước và các tài sản sinh kế khác, kết quả cho
thấy nông dân vùng cao tiếp cận tốt với nước có thể mở rộng sản xuất cây trồng vào
mùa khô và thành công hơn với cây trồng thương mại, trong khi nông dân tiếp cận với
nước kém hoặc chỉ dựa vào lượng mưa thì sản xuất hạn chế. Ở những vùng đất thấp,
những người nông dân tiếp cận với nước kém có thu nhập bằng một phần tư thu nhập
của gia đình tiếp cận với nước tốt hơn. Ở cả vùng cao và vùng thấp, khi nông dân tiếp
cận với nước tốt hơn thì họ cảm thấy an toàn hơn trong sinh kế.
Sau cùng, thực phẩm ảnh hưởng như thế nào đến kết quả sinh kế hộ gia đình:
Makate và cộng sự (2016) phát hiện ra rằng đa dạng hóa cây trồng giúp cải thiện đáng
kể về thu nhập. Đây là một phát hiện quan trọng khi cho rằng biến đổi khí hậu làm
giảm năng suất cây trồng và tăng tính nhạy cảm đối với thiệt hại. Do đó, việc áp dụng
một hệ thống cây trồng đa dạng hơn là một lựa chọn thích ứng quan trọng vì nó làm
giảm rủi ro trong sản xuất và mang lại sự ổn định hơn. Makate và cộng sự (2016) đã
cho thấy đa dạng hóa cây trồng làm tăng năng suất đồng thời làm tăng cường khả năng
phục hồi (thu nhập hộ gia đình, an ninh lương thực và dinh dưỡng) ở vùng nông thôn
Zimbabwe. Đa dạng hóa cây trồng có thể được sử dụng như một phương tiện để tăng
thu nhập nông nghiệp, tạo việc làm, xóa đói giảm nghèo và bảo tồn tài nguyên đất,
nước và được coi là một chiến lược quan trọng để khắc phục nhiều tình huống khẩn
cấp mà các nước đang phát triển phải đối mặt (Joshi và cộng sự, 2004). Tương tự,
Pellegrini và Tasciotti (2014) khi phân tích một bộ dữ liệu lớn các khảo sát hộ gia đình
từ tám quốc gia đang phát triển và đang chuyển đổi, kết quả cho thấy có mối tương
quan dương giữa số lượng cây trồng và thu nhập hộ gia đình từ cây trồng. Kasem và
Thapa (2011) cũng cho thấy đa dạng hóa cây trồng đã mang lại lợi nhuận tài chính hấp
dẫn đặc biệt cho các hộ nông dân nhỏ.
Hotline: 092.4477.999

57
Như vậy, khi hộ gia đình có vấn đề về sức khỏe, không được tiếp cận nguồn
nước hợp vệ sinh và không được tiếp cận đủ nguồn thực phẩm sẽ ảnh hưởng bất lợi
đến kết quả sinh kế. Do vậy, luận án đề xuất giả thuyết nghiên cứu:
H2 (a1-a7): 7 chỉ số thành phần của mức độ nhạy cảm (Nguồn nước chính cho
sinh hoạt; Nguồn nước sinh hoạt không được xử lý; Chỉ số đa dạng hóa cây trồng; Chỉ
số đa dạng hóa vật nuôi; Số tháng trung bình hộ gia đình đấu tranh để tìm nguồn thực
phẩm; Tỷ lệ thành viên có bệnh/chấn thương nặng phải có người chăm sóc, nghỉ
việc/học/không hoạt động bình thường; Số ngày bị bệnh/chấn thương bình quân đầu
người) có tác động ngược chiều đến kết quả sinh kế của hộ dân vùng ĐBSCL.
2.4.3 Ảnh hưởng của năng lực thích ứng đến kết quả sinh kế hộ gia đình
Như trên đã đề cập, luận án tiếp cận theo khung sinh kế bền vững của DFID
(2001) do vậy cách phân chia năng lực thích ứng theo các nguồn vốn là phù hợp. Theo
đó, năng lực thích ứng được đo lường thông qua 5 tài sản sinh kế (vốn tự nhiên, vốn
con người, vốn vật chất, vốn tài chính, vốn xã hội). Do vậy, để xem xét ảnh hưởng của
năng lực thích ứng đến kết quả sinh kế hộ gia đình tác giả sẽ tập trung phân tích ảnh
hưởng lần lượt của 5 nguồn vốn đến kết quả sinh kế.
Ảnh hưởng của vốn tự nhiên đến kết quả sinh kế hộ gia đình
Nguồn vốn tự nhiên thể hiện khả năng sử dụng các nguồn tài nguyên thiên nhiên
để tạo ra thu nhập cho hộ gia đình, từ đó ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến chất
lượng cuộc sống của con người (Costanza và Daly, 1992; Scoones, 1998). Trong đó,
đất đai cũng tạo nên một nguồn thu nhập đáng kể cho các hộ gia đình nông thôn. Jiao
và cộng sự (2015) đã phát hiện ra điều này khi nghiên cứu ảnh hưởng của đất đai đến
kết quả sinh kế của người dân Campuchia. Dữ liệu được lấy từ một cuộc khảo sát có
cấu trúc của 600 hộ gia đình được chọn ngẫu nhiên tại 15 ngôi làng tại ba địa điểm
Campuchia, nơi sinh kế địa phương phụ thuộc nhiều vào khả năng tiếp cận đất đai và
tài nguyên thiên nhiên. Kết quả ghi nhận thu nhập hộ gia đình phụ thuộc lớn vào vốn
tự nhiên, chiếm từ 32- 35% tổng thu nhập hộ gia đình. Như vậy, thu nhập của tất cả
các hộ gia đình nông thôn ở Campuchia đều phụ thuộc vào đất đai và nếu nhượng bộ
đất kinh tế có thể khiến thu nhập của các gia đình giảm đi. Không chỉ có các nghiên
cứu trên thế giới, tại Việt Nam, Benjamin và cộng sự (2017) đánh giá hồi cứu về tác
động của việc tham gia Chương trình 132 đến thu nhập hộ gia đình, kết quả chỉ ra rằng
việc cấp quyền sử dụng đất cho các hộ gia đình tại Kon Tum (được sử dụng để trồng
cây hàng năm) cho thấy thu nhập của họ tăng lên phù hợp với lợi nhuận của loại đất
này. Cụ thể các hộ gia đình trong chương trình đã nhận thêm được 0,28 ha đất hàng
Hotline: 092.4477.999

58
năm, trong khi diện tích đất lâu năm của họ vẫn không thay đổi, và thu nhập của họ
tăng 2,69 triệu đồng từ 0,28 ha đất này.
Ảnh hưởng của vốn con người đến kết quả sinh kế hộ gia đình
Vốn con người được cho là một thành phần quan trọng trong năng lực thích ứng
và nó có liên hệ chặt chẽ với kết quả sinh kế hộ gia đình (Barrett và cộng sự, 2001).
Tài liệu gắn kết nhất về mối quan hệ này bắt nguồn từ nghiên cứu của Friedman và
Kuznets (1945) và vài thập kỷ sau có thêm sự xuất hiện của các nhà nghiên cứu như:
Mincer (1962 và 1974), Ritzen và Winkler (1977) và Becker (1962). Luận điểm trung
tâm của nghiên cứu này làm cơ sở cho mô hình “vốn con người” là đầu tư vào kỹ năng
thông qua giáo dục chính quy và/ hoặc thông qua kinh nghiệm có được sẽ giúp nâng
cao năng suất lao động, từ đó thu nhập sẽ cao hơn. Cụ thể, Beyan Ahmed Yuya và
Nano Alemu Daba (2018) chỉ ra rằng trình độ học vấn là một trong những biến số
quan trọng quyết định sự lựa chọn chiến lược sinh kế của hộ gia đình, từ đó ảnh hưởng
đến kết quả sinh kế. Tương tự, Nguyễn Quốc Nghi và cộng sự (2011) khi nghiên cứu
về thu nhập nông hộ cũng cho thấy trình độ học vấn và kinh nghiệm sản xuất của chủ
hộ là yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập bình quân đầu người của nông hộ. Bên cạnh đó,
kết quả nghiên cứu của Bùi Quang Bình (2008), Đinh Phi Hổ (2003), Trương Đông
Lộc và Đặng Thị Thảo (2011) cũng cho thấy rằng trình độ học vấn, kiến thức tốt về
các tiến bộ kỹ thuật mới có ảnh hưởng làm tăng thu nhập của nông hộ. Nhiều nghiên
cứu cũng đã ghi nhận mối liên kết trực tiếp giữa trình độ học vấn thấp và thu nhập thấp
(Parker, 2005; Schiller, 2004). Như vậy, ta có thể khẳng định vốn con người có tác
động cùng chiều đến thu nhập hộ gia đình.
Ảnh hưởng của vốn vật chất đến kết quả sinh kế hộ gia đình
Vốn vật chất được các nhà nghiên cứu chỉ ra là một yếu tố quan trọng và có mối
quan hệ gần gũi với kết quả sinh kế hộ gia đình. Cụ thể, Dulal và cộng sự (2010)
khẳng định một xã hội, gia đình, nhóm hoặc cá nhân người lao động hạn chế hoặc
không có vốn vật chất thì có nguy cơ không có năng suất, và do đó ảnh hưởng đến kết
quả sinh kế của họ. Phân tích của UNDP cũng chỉ ra rằng cơ sở hạ tầng có liên quan
tích cực đến chiến lược tiết kiệm của các hộ gia đình nông thôn (UNDP, 2015) từ đó
ảnh hưởng đến kết quả sinh kế. Tương tự, Võ Văn Tuấn và cộng sự (2014) tìm thấy
rằng cải thiện nguồn vốn vật chất sẽ thúc đẩy nông hộ đạt được kết quả sinh kế tốt.
Ảnh hưởng của vốn tài chính đến kết quả sinh kế hộ gia đình
Bằng chứng mạnh mẽ từ nghiên cứu của Ahmed và các cộng sự (2010) sau cơn
bão Gilbert cho thấy kiều hối bảo vệ các hộ gia đình chống lại các cú sốc ngoại sinh.
Hotline: 092.4477.999

59
Ngược lại, việc giảm kiều hối sẽ làm giảm tổng sản phẩm quốc nội, đầu tư và tiêu
dùng hộ gia đình, từ đó sẽ làm tăng nghèo đói. Mặt khác, xác suất các hộ gia đình trở
nên nghèo giảm 12,7% nếu họ nhận được kiều hối. Tỷ lệ nghèo đói và hệ số Gini giảm
lần lượt là 7,8% và 4,8% đối với hộ gia đình nhận được kiều hối. Tương tự, cả kiều hối
trong nước và quốc tế đều làm giảm mức độ nghiêm trọng của nghèo đói ở Guatemala.
Các hộ gia đình trong nhóm nghèo nhất nhận được phần rất lớn trong tổng thu nhập
(chi tiêu) hộ gia đình từ kiều hối, khoảng 50 đến 60%. Khi những người nghèo nhất
trong số những hộ nghèo này nhận được kiều hối, tình trạng thu nhập của họ thay đổi
đáng kể và điều này giúp họ giảm khoảng cách nghèo.
Cũng có nhiều nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận và
lượng vốn vay của các nông hộ, cũng như ảnh hưởng của tiếp cận tín dụng đến hiệu
quả sản xuất ở Việt Nam và ĐBSCL (Yochi Izumida and Pham Bao Duong, 2002;
Trương Đông Lộc và Trần Bá Duy, 2008...). Baiyegunhi và cộng sự (2010) cho rằng
các hộ bị hạn chế tín dụng được ước tính có kết quả sinh kế thấp hơn so với những hộ
có khả năng tiếp cận tín dụng, vì vậy các chính sách tín dụng có thể đóng một vai trò
quan trọng trong việc bổ sung tài chính nông thôn, từ đó hỗ trợ nâng cao năng suất và
phúc lợi hộ gia đình. Khả năng truy cập tín dụng được cải thiện sẽ giúp kích hoạt thị
trường đất đai nông thôn bằng cách cho phép các hộ gia đình thuê hoặc mua đất, thúc
đẩy quá trình khai thác đất trong việc tạo ra thu nhập hộ gia đình. Tương tự, Vương
Quốc Duy (2013) nghiên cứu vai trò của tiếp cận tín dụng trong hiệu quả sản xuất lúa
của nông hộ ở một số tỉnh ĐBSCL. Kết quả chỉ ra rằng, việc tiếp cận tín dụng (cả
chính thức và phi chính thức) của nông hộ sẽ làm tăng hiệu quả từ sản xuất lúa. Ngoài
ra, Huỳnh Thị Đan Xuân và Mai Văn Nam (2011) cũng chỉ ra rằng những hộ vay vốn
có khả năng thoát nghèo tốt hơn hộ không vay vốn.
Một số công trình nghiên cứu ở trên thế giới chỉ ra mối tương quan chặt chẽ giữa
sinh kế, giảm nghèo và yếu tố đa dạng hóa nguồn thu hộ gia đình (Awotide và cộng
sự, 2012; Illukpitiya và Yanagida, 2008). Theo Ellis (1998), chiến lược đa dạng hóa
thu nhập sẽ giúp hộ gia đình giảm nhiều rủi ro, nâng cao hiệu quả kinh tế. Trong điều
kiện Việt Nam là quốc gia chịu ảnh hưởng sâu sắc từ biến đổi khí hậu, rủi ro mất mùa
thất thu gia tăng thì sự đa dạng hóa nguồn thu càng có ý nghĩa thực tiễn đối với người
dân (Khúc Văn Quý và cộng sự, 2016).
Ảnh hưởng của vốn xã hội đến kết quả sinh kế hộ gia đình
Cùng với các loại vốn khác, vốn xã hội cũng là một thành phần của năng lực
thích ứng và có mối quan hệ mật thiết với kết quả sinh kế. Yuya và Daba (2018) chỉ ra
rằng vốn xã hội thúc đẩy chia sẻ kiến thức, thông tin, kinh nghiệm..., giúp người dân
Hotline: 092.4477.999

60
cải thiện sinh kế. Tương tự, Narayan (1997) cũng khẳng định vốn xã hội có thể làm
tăng thu nhập và chi tiêu. Cụ thể hơn, nghiên cứu của Narayan và Pritchett (1999) chỉ
ra rằng khi vốn xã hội của một thị trấn nhỏ tăng 1 đơn vị sẽ làm thu nhập hộ gia đình
tăng từ 20% đến 30%. Trong một nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến kết quả
sinh kế vùng ĐBSCL, Võ Văn Tuấn và Nguyễn Cảnh Dũng (2015) cũng cho thấy kết
quả sinh kế của nông hộ có sự ảnh hưởng tích cực từ nguồn vốn xã hội. Sự cải thiện
các nguồn lực sinh kế này sẽ thúc đẩy nông hộ đạt được các kết quả sinh kế kỳ vọng.
Như vậy, có thể nhận thấy vốn tự nhiên, vốn con người, vốn vật chất, vốn tài
chính, vốn xã hội có tác động cùng chiều tới kết quả sinh tế hộ gia đình. Khi nông hộ
có thể gia tăng các nguồn vốn này đồng thời áp dụng hiệu quả vào các hoạt động kinh
tế, nó sẽ làm gia tăng kết quả sinh kế và ngược lại, khi hộ gia đình không đầu tư cho
các nguồn vốn thì kết quả sinh kế sẽ không đạt được như kỳ vọng. Do vậy, luận án đề
xuất giả thuyết nghiên cứu:
H3 (a1-a17): 17 chỉ số thành phần của năng lực thích ứng (Diện tích đất nông
lâm nghiệp bình quân đầu người; Số lượng loại đất nông nghiệp; Diện tích gieo trồng
lúa bình quân đầu người; Diện tích gieo trồng cây lương thực thực phẩm bình quân
đầu người; Tỷ lệ người có việc làm; Chủ hộ không có CMKT; Chủ hộ chưa tốt nghiệp
tiểu học; Số đồ dùng lâu bền; Giá trị tài sản còn lại bình quân; Diện tích ở bình quân
đầu người; Loại ngôi nhà chính của hộ; Tiếp cận tiết kiệm; Tiếp cận vốn vay bằng tiền
và hàng hóa; Số nguồn thu nhập; Tỷ lệ thành viên hộ không tham gia hội đoàn; Số
hình thức hỗ trợ; Khả năng tiếp cận dịch vụ thông tin) có tác động cùng chiều đến kết
quả sinh kế của hộ dân vùng ĐBSCL.
2.5 Vai trò điều tiết của năng lực thích ứng trong việc giảm thiểu tác động
của xâm nhập mặn đến kết quả sinh kế hộ gia đình
Tương tự xem xét ảnh hưởng của năng lực thích ứng đến kết quả sinh kế hộ gia
đình. Khi xem xét vai trò điều tiết của năng lực thích ứng trong việc giảm thiểu tác
động của xâm nhập mặn đến kết quả sinh kế hộ gia đình tác giả cũng sẽ tập trung phân
tích vai trò điều tiết của lần lượt 5 nguồn vốn.
Vai trò điều tiết của vốn tự nhiên
Thomas và cộng sự (2010) khi nghiên cứu về ảnh hưởng của thiên tai đối với kết
quả sinh kế hộ gia đình tại Việt Nam chứng minh nếu có vốn tự nhiên sẽ giúp các hộ
gia đình đối phó tốt hơn với các tác động ngắn hạn của hạn hán. Tương tự,
Motsholapheko và cộng sự (2011) kết luận rằng khả năng thích ứng của hộ gia đình
Hotline: 092.4477.999

61
trước thảm họa lũ lụt cực đoan ở các làng Okavango, Botswana phần lớn phụ thuộc
vào khả năng tiếp cận vốn tự nhiên.
Koshi Tappu nghiên cứu tại khu vực Nepal cho thấy những cư dân nông thôn ở
đây chủ yếu dựa vào tài nguyên thiên nhiên để kiếm sống. Do đó, việc tiếp tục duy trì
nguồn tài nguyên thiên nhiên này là rất quan trọng đối với các chiến lược sinh kế và
gia tăng năng lực thích ứng của họ. Vốn tự nhiên đã giảm thiểu tác động từ các cú sốc
khí hậu bằng cách cho người dân khai thác nguồn tài nguyên từ môi trường xung
quanh bao gồm nhiên liệu gỗ để nấu ăn, cỏ lau để lợp và làm hàng rào, chống chọi với
các thời tiết xấu, điển hình khi mùa mưa đến (Dulal và cộng sự, 2010).
Vai trò điều tiết của vốn con người
Hàng năm, trên thế giới đều phải gánh chịu những tổn thương nặng nề do thảm
họa thiên nhiên gây ra. Tuy nhiên, theo Muttarak và Lutz (2014) trước mỗi thảm họa,
những nỗ lực của con người có thể giúp giảm thiểu tổn thương như thương tích, mất
mạng và tài sản. Cụ thể, De Haen và Hemrich (2007) khẳng định các hộ gia đình có
trình độ học vấn cao hơn và tình trạng sức khỏe tốt hơn có nhiều khả năng đối phó với
các cú sốc, cảnh báo và tìm phương tiện khác để tạo thu nhập. Tương tự, nghiên cứu
trường hợp các hộ gia đình ở Brazil và El Salvador, Wamsler và cộng sự (2012) nhận
định rằng những cá nhân biết chữ và có trình độ học vấn cao hơn có khả năng nhận
thức tốt hơn về rủi ro và có thể hành động tốt hơn trước các mối đe dọa. Muttarak và
Pothisiri (2013) nghiên cứu về các khu vực có nguy cơ sóng thần ở miền nam Thái
Lan cũng cho thấy các cá nhân và hộ gia đình với giáo dục đại học có mức độ sẵn sàng
ứng phó thảm họa lớn hơn, như dự trữ vật tư khẩn cấp và có kế hoạch sơ tán gia đình.
Kết quả này cũng nhất quán với Pichler và Striessnig (2013) khi nghiên cứu thảm họa
ở Haiti và Cộng hòa Dominican, Cuba.
Vai trò điều tiết của vốn vật chất
Vốn vật chất được cho là có quan hệ mật thiết với thảm họa và chiến lược sinh
kế. Cụ thể hơn, Rawadee và Areeya (2011) nhấn mạnh vào vai trò của các yếu tố thuộc
vốn vật chất, đó là cơ sở hạ tầng (bao gồm tình trạng chiếm hữu nhà ở, tính chất và
loại cấu trúc tòa nhà) và phương tiện (bao gồm các mặt hàng tiện lợi như tivi, đài,
internet và xe cộ). Tương tự, Daramola và cộng sự (2016) chỉ ra rằng cơ sở hạ tầng hộ
gia đình ảnh hưởng đến khả năng phục hồi sinh kế sau mỗi thảm họa tự nhiên. Cụ thể,
các vật liệu bền như xi măng, gạch và đá giúp cải thiện khả năng chống chịu với thiên
tai, trong khi các vật liệu kém bền hơn như bùn, gỗ và rơm sẽ dễ bị ảnh hưởng bởi
thiên tai.
Hotline: 092.4477.999

62
Vai trò điều tiết của vốn tài chính
Sự sẵn có của vốn tài chính được khẳng định là đóng góp tốt hơn cho kết quả
sinh kế hộ gia đình (Tekana và Oladele, 2011). Nhiều nghiên cứu cho rằng, vốn tài
chính đóng vai trò quan trọng trong việc lựa chọn chiến lược sinh kế cho người dân
(Islam, 2008). Do đó, việc tiếp cận các dịch vụ tài chính sẽ giúp cải thiện năng lực
thích ứng và giảm mức độ tổn thương của các hộ gia đình đối với các sự kiện cực đoan
do khí hậu (Dowla, 2006). Ngược lại, các hộ gia đình bị hạn chế về tín dụng có nhiều
khả năng bị ảnh hưởng tiêu cực hơn từ các thảm họa tự nhiên (Gitter và Barham,
2007). Bên cạnh tín dụng, nhiều nghiên cứu cũng tìm thấy kiều hối, tiết kiệm và lương
hưu là các yếu tố làm giảm ảnh hưởng tiêu cực của thảm họa tự nhiên đến kết quả sinh
kế hộ gia đình. Nếu những thảm họa đóng vai trò là cái bẫy nghèo đói thì các hộ gia
đình có cơ chế tự bảo hiểm (thể hiện qua tiết kiệm và lương hưu) kém sẽ là những đối
tượng dễ bị nghèo nhất. Clarke và Wallsten (2003) nhấn mạnh thêm rằng các hộ gia
đình có tiền tiết kiệm thì tổn thương nghèo chỉ bằng 43% so với các hộ không có tiền
tiết kiệm. Nguyễn Thị Mai và Hạ Thị Thiều Dao (2020) cũng chỉ ra rằng, đối với các
hộ bị rủi ro tự nhiên, khi giá trị tiết kiệm tăng lên 1% thì tiền lương, tiền công tăng
thêm 1,42%. Điều này cho thấy tiết kiệm đóng vai trò là bộ đệm quan trọng trong thời
gian các hộ gia đình gặp phải các rủi ro (Newman và Kinghan, 2015).
Vai trò điều tiết của vốn xã hội
Carter và Maluccio (2003) trong nghiên cứu về vốn xã hội và vấn đề chống chọi
với cú sốc kinh tế tại Châu Phi cho rằng các hộ gia đình có vốn xã hội tốt hơn sẽ có
năng lực chống lại các cú sốc cao hơn. Chi tiết hơn, Arouri và cộng sự (2015) khẳng
định việc hỗ trợ xã hội làm giảm tiêu cực của lũ lụt và hạn hán đến phúc lợi hộ gia
đình Việt Nam. Tương tự, Nguyễn Đăng Hiệp Phố (2016) khẳng định các hộ gia đình
người Mạ khi nhận được nhiều sự giúp đỡ từ gia đình và bạn bè sẽ tăng cường phát
triển sản xuất và có thể tìm được việc làm.
Như vậy, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng hộ gia đình có thể làm giảm thiểu thiệt
hại từ các cú sốc, thảm họa tự nhiên bằng cách tăng sức đề kháng của những tài sản bị
phơi bày trước tác động của cú sốc, thảm họa đó. Điều này ngụ ý rằng để giảm thiểu
tác động tiêu cực của thảm họa, hộ gia đình có thể tập trung nâng cao các nguồn tài
sản sinh kế của mình. Do vậy, luận án đề xuất giả thuyết nghiên cứu:
Hotline: 092.4477.999

63
hình thức hỗ trợ; Khả năng tiếp cận dịch vụ thông tin) có vai trò điều tiết làm giảm
thiểu tác động của xâm nhập mặn đến kết quả sinh kế của hộ dân vùng ĐBSCL.
2.6 Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Dựa vào những mối quan hệ trong phần cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu,
tác giả đưa ra mô hình sau:
Hình 2.3: Mô hình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả xây dựng dựa trên DFID (2001), Hahn và cộng sự (2009)
Giả thuyết nghiên cứu:
Hotline: 092.4477.999

64
Trong luận án này, tác giả sử dụng các biến kiểm soát gồm: (1) tuổi của chủ hộ,
(2) giới tính của chủ hộ, (3) quy mô hộ, (4) tỷ lệ lao động không phụ thuộc dựa trên
tổng quan nghiên cứu. Cụ thể:
Tuổi của chủ hộ: Theo Võ Thành Khởi (2015) biến độ tuổi của chủ hộ có ảnh
hưởng tiêu cực đến thu nhập của hộ gia đình ở mức ý nghĩa 1%. Trong điều kiện các
yếu tố khác không thay đổi, khi độ tuổi của chủ hộ tăng lên thì thu nhập sẽ giảm 0,075
triệu đồng/tháng. Một số nghiên cứu khác lại cho rằng chủ hộ lớn tuổi hơn sẽ có nhiều
kinh nghiệm nên sẽ nâng cao hiệu quả sản xuất lúa của nông hộ (Vương Quốc Duy,
2013; Trương Đông Lộc và Trần Bá Duy, 2008). Cũng có nhiều nghiên cứu sử dụng
biến “tuổi” để kiểm soát mô hình liên quan đến phúc lợi, tiền công, tiền lương, thu
nhập, chi tiêu…hộ gia đình như Nguyễn Thị Mai và Hạ Thị Thiều Dao (2020), Mandal
và Bezbaruah (2013), Mitra và cộng sự (2016), Arouri và cộng sự (2015).
Giới tính của chủ hộ: Theo Trương Đông Lộc và Đặng Thị Thảo (2011), những
hộ có chủ hộ là nam thì sử dụng vốn kém hiệu quả hơn hộ có chủ hộ là nữ, vì những
chủ hộ là nữ thường tính toán rất kỹ đối với việc sử dụng các khoản vay sao cho đem
lại hiệu quả cao nhất nên thu nhập tăng thêm đối với những hộ có chủ hộ là nữ sẽ cao
hơn. Arouri và cộng sự (2015) cũng nhận được kết quả tương tự rằng thu nhập và chi
tiêu hộ gia đình giảm và nghèo đói tăng nếu chủ hộ là nam. Giới tính của chủ hộ cũng
Hotline: 092.4477.999

65
được nhiều tác giả sử dụng khi kiểm soát mô hình như Nguyễn Thị Mai và Hạ Thị
Thiều Dao (2020), Mitra và cộng sự (2016).
Quy mô hộ: Lê Xuân Thái (2014) khi nghiên cứu những nông hộ có mô hình lúa
3 vụ cho thấy quy mô hộ của nông hộ trồng lúa 3 vụ tăng sẽ làm giảm thu nhập bình
quân/ người của nông hộ. Kết quả nghiên cứu này cũng phù hợp với nghiên cứu của
Nguyễn Quốc Nghi và Bùi Văn Trịnh (2011) khi điều tra trực tiếp từ 150 hộ Khmer ở
tỉnh Trà Vinh, 90 hộ Chăm ở tỉnh An Giang và áp dụng mô hình phân tích hồi qui
tuyến tính cho thấy số nhân khẩu trong hộ tỷ lệ nghịch với thu nhập bình quân/người
của hộ dân tộc. Quy mô hộ cũng được nhiều tác giả sử dụng khi kiểm soát mô hình
như Nguyễn Thị Mai và Hạ Thị Thiều Dao (2020), Mandal và Bezbaruah (2013),
Mitra và cộng sự (2016).
Tỷ lệ lao động không phụ thuộc: Theo Võ Thành Khởi (2015) số nhân khẩu trong
gia đình là yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của hộ gia đình. Nếu số người phụ thuộc
trong gia đình quá đông thì thu nhập của hộ gia đình sẽ bị ảnh hưởng rất lớn. Kết quả
nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi và Bùi Văn Trịnh (2011) về các yếu tố ảnh hưởng
đến thu nhập của người dân tộc thiểu số ở ĐBSCL cũng cho thấy số người phụ thuộc
trong hộ dân tộc thiểu số ở ĐBSCL là khá cao nên trực tiếp làm giảm thu nhập bình
quân/tháng của hộ. Tương tự, theo Shrestha và Eiumnoh (2000), nhân tố có tác động
đến tổng thu nhập của nông hộ ở lưu vực sông Sakae Krang của Thái Lan là số thành
viên nằm trong độ tuổi lao động. Nguyễn Quốc Nghi và cộng sự (2011) cho thấy số
nhân khẩu và số thành viên trong độ tuổi lao động là một trong những nhân tố tác động
đến thu nhập của hộ nông dân ở khu vực nông thôn huyện Trà Ôn, tỉnh Vĩnh Long.
Chương 2 đã tập trung làm rõ một số khái niệm về sinh kế, khung sinh kế bền
vững, các tiêu chí đánh giá tính bền vững của sinh kế. Và phân tích chi tiết khung sinh
kế bền vững của DFID (2001) để khẳng định việc áp dụng khung này trong nghiên cứu
tính dễ bị tổn thương và kết quả sinh kế là phù hợp.
Chương 2 khẳng định, trong bối cảnh xâm nhập mặn, tính dễ bị tổn thương
sinh kế đề cập đến mức độ các cộng đồng/hộ gia đình có thể bị tổn thương hoặc
không thể ứng phó khi đối mặt với những tác động do xâm nhập mặn. Nó là một
hàm số của 3 yếu tố: mức độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm và năng lực thích ứng.
Chương 2 cũng làm rõ cơ sở lý luận về kết quả sinh kế, việc đo lường mức độ
dễ bị tổn thương của sinh kế do tác động của xâm nhập mặn, trong đó làm rõ các chỉ
tiêu đo lường mức độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm và năng lực thích ứng.
Chương 2 chỉ rõ ảnh hưởng của các thành phần dễ bị tổn thương đến kết quả
Hotline: 092.4477.999

66
sinh kế hộ gia đình và vai trò điều tiết của năng lực thích ứng trong việc giảm thiểu tác
động của xâm nhập mặn đến kết quả sinh kế hộ gia đình. Từ đó xây dựng mô hình
nghiên cứu nhằm đi kiểm định các giả thuyết sau:
lâm nghiệp bình quân đầu người; Chỉ số đa dạng loại đất; Diện tích gieo trồng lúa bình
quân đầu người; Diện tích gieo trồng cây lương thực thực phẩm bình quân đầu người;
Tỷ lệ người thất nghiệp; Chủ hộ không có CMKT; Chủ hộ chưa tốt nghiệp tiểu học; Số
đồ dùng lâu bền; Giá trị tài sản còn lại bình quân; Diện tích ở bình quân đầu người;
Loại ngôi nhà chính của hộ; Tiếp cận tiết kiệm; Tiếp cận vốn vay bằng tiền và hàng
hóa; Chỉ số đa dạng hóa thu nhập; Tỷ lệ thành viên hộ không tham gia hội đoàn; Số
lâm nghiệp bình quân đầu người; Chỉ số đa dạng loại đất; Diện tích gieo trồng lúa bình
quân đầu người; Diện tích gieo trồng cây lương thực thực phẩm bình quân đầu người;
Tỷ lệ người thất nghiệp; Chủ hộ không có CMKT; Chủ hộ chưa tốt nghiệp tiểu học; Số
đồ dùng lâu bền; Giá trị tài sản còn lại bình quân; Diện tích ở bình quân đầu người;
Loại ngôi nhà chính của hộ; Tiếp cận tiết kiệm; Tiếp cận vốn vay bằng tiền và hàng
hóa; Chỉ số đa dạng hóa thu nhập; Tỷ lệ thành viên hộ không tham gia hội đoàn; Số
Hotline: 092.4477.999

67
CHƯƠNG 3
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Phương pháp tiếp cận
Như phần tổng quan nghiên cứu và cơ sở lý luận đã đề cập, để thỏa mãn các mục
tiêu nghiên cứu, tiếp cận khung sinh kế bền vững của DFID (2001) (Hình 2.1) được sử
dụng để khám phá các yếu tố thúc đẩy hoặc cản trở nông hộ xây dựng và thực hiện
chiến lược sinh kế để đạt được kết quả sinh kế kỳ vọng. Khung sinh kế bền vững sẽ
phác họa mối quan hệ giữa sinh kế hộ với các hiểm họa tự nhiên và thay đổi kinh tế xã
hội. Nông hộ sử dụng các nguồn tài sản sinh kế để xây dựng chiến lược đa dạng sinh
kế của họ nhằm đạt được các kết quả sinh kế kỳ vọng trong bối cảnh họ vừa bị ảnh
hưởng bởi bối cảnh dễ bị tổn thương vừa bị điều chỉnh bởi các qui định pháp lý chính
thức và định chế không chính thức của xã hội. Kết quả sinh kế (tốt hoặc không tốt) của
nông hộ sẽ ảnh hưởng đến quyết định gia tăng hoặc giảm nguồn vốn sinh kế và nông
hộ có thể điều chỉnh chiến lược sinh kế hiện có hoặc xây dựng các chiến lược sinh kế
mới. Các nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng khi các tài sản và hoạt động sinh kế được đa
dạng thì khả năng phục hồi của sinh kế đối với các tác động bất lợi của các yếu tố tự
nhiên và kinh tế xã hội sẽ tăng lên (Adger, 1999; Ellis, 2000).
Trên cơ sở khung nghiên cứu sinh kế bền vững của DFID (2001) và khung lý
thuyết đánh giá mức độ dễ bị tổn thương sinh kế được phát triển bởi Hahn và cộng sự
(2009), nội dung chỉ số đánh giá mức độ phơi lộ (E), độ nhạy cảm (S) và năng lực
thích ứng (A) được chọn theo hàm: LVI = f(E, S, A). Việc xác định các chỉ số thành
phần được dựa trên cơ sở tổng quan các nghiên cứu trước. Cụ thể các chỉ số được sử
dụng trong nghiên cứu như sau:
Bảng 3.1: Các chỉ số được sử dụng trong nghiên cứu
Thành phần
phụ
Mã Diễn giải Code Nguồn
I. Thành phần của LVI
1.
Mức
độ
phơi
lộ (E)
Độ mặn
(E1)
E11
Độ mặn trung bình
Lê Ngọc Tuấn
(2017)
Ngoc Tuan Le và
Xuan Hoang Tran
(2017)
Độ mặn
trên 4‰
(E3)
E21
Tỷ lệ độ mặn trên 4‰
Biến động
độ mặn của
tháng mặn
nhất (E5)
E31
Chênh lệnh độ mặn cao nhất và thấp
nhất trong tháng 4
Hotline: 092.4477.999

68
Thành phần
phụ
2.
Mức
độ
nhạy
cảm
(S)
Nguồn nước
(S1)
S11
Nguồn nước
chính cho sinh
hoạt
1: Nước không đảm
bảo vệ sinh, 0: Nước
đảm bảo vệ sinh
Điều chỉnh từ
Mainali và
Pricope (2019);
Nguyễn Văn
Quỳnh Bôi và
Đoàn Thị Thanh
Kiều (2012);
Hahn và cộng sự
(2009); Lê Quang
Cảnh và cộng sự
(2009); Shah và
cộng sự (2013)
S12
Nguồn nước
sinh hoạt không
được xử lý
1: Nước không được
xử lý, 0: Nước được
xử lý bằng đun sôi,
lọc, hóa chất
Nguồn thực
phẩm (S2)
S21
Chỉ số đa dạng
hóa cây trồng
1/ (số lượng cây
trồng+1)
Mainali và
Pricope (2019)
Hahn và cộng sự,
(2009)
Shah và cộng sự
(2013)
Lê Quang Cảnh và
cộng sự (2009)
S22
Chỉ số đa dạng
hóa vật nuôi
1/ (số lượng vật
nuôi+1)
“Chỉ số đa dạng
hóa cây trồng ”
S23
Số tháng trung
bình hộ gia đình
đấu tranh để tìm
nguồn thực
phẩm
Số tháng không đủ 2
bữa ăn trên ngày/12
tháng
(2009)
Sức khỏe
(S3)
S31
Tỷ lệ thành viên
có bệnh/chấn
thương nặng
phải có người
chăm sóc, nghỉ
việc/học/không
hoạt động bình
thường
Tỷ lệ thành viên có
bệnh, chấn thương
nặng/Quy mô hộ
Mainali và
Pricope (2019)
(2009)
(2013)
Nguyễn Văn
Quỳnh Bôi và
Đoàn Thị Thanh
Kiều (2012)
cộng sự (2016)
S32
Số ngày bị
bệnh/chấn
thương bình
quân đầu người
Số ngày bị bệnh,
chấn thương/Quy mô
hộ
Hotline: 092.4477.999

69
Thành phần
phụ
3.
Năng
lực
thích
ứng
(A)
Vốn tự
nhiên (A1)
A11
Diện tích đất
nông lâm
nghiệp bình
Diện tích đất nông
nghiệp/Quy mô hộ
Moser (1998),
Gerlitz và cộng sự
(2017), Zhang và
cộng sự (2019)
A12
Số lượng loại
đất nông lâm
nghiệp
Số lượng loại đất
nông lâm nghiệp mà
hộ sở hữu
A13
Diện tích gieo
trồng lúa bình
Diện tích gieo trồng
lúa/Quy mô hộ
A14
Diện tích gieo
trồng cây lương
thực thực phẩm
bình quân đầu
người
cây lương thực thực
phẩm/Quy mô hộ
Vốn con
người (A2)
A21
hộ có việc làm
Số thành viên có việc
làm/Quy mô hộ
A22
Chủ hộ có
CMKT
1: Chủ hộ có CMKT
0: Chủ hộ không có
CMKT
Nguyễn Văn
Quỳnh Bôi và
Đoàn Thị Thanh
Kiều (2012)
(2009)
(2013)
cộng sự (2016)
A23
Chủ hộ tốt
nghiệp tiểu học
trở lên
1: Chủ hộ tốt nghiệp
tiểu học trở lên
0: Chủ hộ chưa tốt
nghiệp tiểu học
Vốn vật
chất (A3)
A31
Số lượng đồ
dùng lâu bền
Số lượng đồ dùng lâu
bền của hộ
A32
Giá trị tài sản
còn lại bình
quân
Giá trị tài sản còn
lại/Quy mô hộ
A33
Diện tích ở bình
Diện tích ở/Quy mô
hộ
A34
Loại ngôi nhà
chính
1: Nhà kiên cố, 0:
Nhà tạm
Vốn tài
chính (A4)
A41
Tiếp cận tiết
kiệm
1: Có tiếp cận tiết
kiệm
A42
Tiếp cận vốn
vay bằng tiền
và hàng hóa
1: Có tiếp cận vốn
vay
A43
Số nguồn thu
nhập
Số nguồn thu nhập
của hộ
Vốn xã hội
(A5)
A51
hộ tham gia hội
Số người tham gia tổ
chức hội đoàn/Quy
Hotline: 092.4477.999

70
Thành phần
phụ
đoàn mô hộ (2009)
(2013)
A52
Số hình thức hỗ
trợ
Số hình thức hỗ trợ
(hỗ trợ giáo dục, hỗ
trợ y tế, nhà ở, nước
sạch,…)
(2009)
(2013
A53
Khả năng tiếp
cận dịch vụ
thông tin
Số dịch vụ thông tin
được tiếp cận (thông
qua tivi, đài, điện
thoại, máy tính…)
Nguyễn Thị Bích
Yên (2018)
Biến kiểm
soát
KS1
Tỷ lệ người
không phụ
thuộc
Số thành viên từ 15
tuổi đến 60 tuổi/Quy
mô hộ
Nguyễn Thị Bích
Yên (2018)
Nguyễn Văn
Quỳnh Bôi và
Đoàn Thị Thanh
Kiều (2012)
(2009)
cộng sự (2016)
(2013)
KS2 Quy mô hộ
Số thành viên trong
hộ
KS3 Giới tính 1: Nam; 0: Nữ
KS4 Tuổi của chủ hộ
Tuổi bình phương
của chủ hộ
II. Kết quả sinh kế
Thu nhập TN Ln(Thu nhập)
Tuyen và cộng sự
(2014)
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
3.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
3.2.1 Dữ liệu mặn
Theo Phụ lục 06 tại Quyết định số 90/QĐ-TTg ngày 12 tháng 01 năm 2016 của
Thủ tướng Chính phủ về việc phê duyệt quy hoạch mạng lưới quan trắc tài nguyên và
môi trường quốc gia giai đoạn 2016 - 2025, tầm nhìn đến năm 2030. Tính đến đầu năm
2016 toàn vùng ĐBSCL có 35 trạm đo mặn thuộc 8 tỉnh (Long An, Tiền Giang, Bến
Tre, Trà Vinh, Kiên Giang, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Cà Mau). Tuy nhiên do hạn chế trong
quá trình thu thập nên nghiên cứu này sẽ sử dụng dữ liệu đo mặn của 32 trong số 35 trạm
do Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ cung cấp (chi tiết trong Phụ lục 1.1).
3.2.2 Dữ liệu hộ gia đình
Hotline: 092.4477.999

71
Để xem xét các đặc điểm hộ gia đình tại vùng ĐBSCL, nghiên cứu này đã sử
dụng Bộ dữ liệu Điều tra mức sống hộ gia đình (VHLSS) các năm 2014, 2016 và 2018
của Tổng cục Thống kê Việt Nam. Chi tiết cơ cấu mẫu thu nhập – chi tiêu được mô tả
trong bảng 3.2.
Bảng 3.2: Cơ cấu mẫu thu nhập – chi tiêu trong VHLSS
Tổng thể
2014 2016 2018
Số
lượng
(hộ)
%
Số
lượng
(hộ)
%
Số
lượng
(hộ)
%
Dân tộc 9.399 100 9.399 100 9.396 100
Kinh 7.762 82,58 7.719 82,13 7.743 82,41
Các dân tộc thiểu số khác 1.637 17,42 1680 17,87 1.653 17,59
Vùng kinh tế 9.399 100 9.399 100 9.396 100
Đồng bằng sông Hồng 1.992 21,19 1.992 21,19 1.992 21,19
Trung du và miền núi phía
Bắc
1.662 17,68 1.662 17,68 1.659 17,65
Bắc Trung Bộ và duyên hải
miền Trung
2.067 21,99 2.067 21,99 2.067 21,99
Tây Nguyên 651 6,93 651 6,93 651 6,93
Đông Nam Bộ 1122 11,94 1.122 11,94 1.122 11,94
Đồng bằng sông Cửu Long 1.905 20,27 1.905 20,27 1.905 20,27
Quy mô hộ 9.399 100 9.399 100 9.396 100
Hộ ít hơn 3 người 1.946 20,71 2.085 22,18 2.330 24,80
Hộ 3 người 1.856 19,75 1820 19,36 1.871 19,91
Hộ 4 người 2.821 30,01 2.701 28,74 2.480 26,39
Hộ 5 người 1.531 16,29 1.547 16,46 1.458 15,52
Hộ trên 5 người 1.245 13,24 1.246 13,26 1.257 13,38
Giới tính chủ hộ 9.399 100 9.399 100 9.396 100
Nam 7.000 74,48 7.045 74,95 7.015 74,66
Nữ 2.399 25,52 2.354 25,05 2.381 25,34
Tình trạng kinh tế 9.399 100 9.399 100 9.396 100
Hộ nghèo 998 10,62 1.126 11,98 840 8,94
Hộ không nghèo 8.401 89,38 8.273 88,02 8.556 91,06
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bảng 3.2 cho thấy, xét theo dân tộc thì chủ hộ là dân tộc Kinh trong mẫu thu
nhập – chi tiêu vào khoảng hơn 82% trong khi dân tộc thiểu số khác rơi vào khoảng
18%. Xét theo vùng kinh tế, Đồng bằng sông Hồng, Bắc Trung Bộ và duyên hải miền
Trung, Đồng bằng sông Cửu Long là 3 vùng có số lượng hộ gia đình được khảo sát
Hotline: 092.4477.999

72
nhiều nhất (trên 20% mỗi vùng), ngược lại Tây Nguyên và Đông Nam Bộ là 2 vùng
được khảo sát ít nhất (tương đương 6,93% và 11,94%). Các hộ gia đình được khảo sát
về thu nhập – chi tiêu có quy mô 4 người là cao nhất (26,39% năm 2018), tiếp theo là
các hộ có số thành viên dưới 3, bằng 3, bằng 5 và các hộ gia đình có trên 5 thành viên
là ít nhất (13,38% năm 2018). Xét theo đặc điểm giới tính của chủ hộ, số liệu tính toán
cho thấy đa phần chủ hộ được khảo sát là nam (gấp gần 3 lần chủ hộ là nữ) và tỉ lệ
này duy trì tương đối ổn định qua thời gian. Số hộ nghèo vào năm 2016 tăng vọt so với
2 năm còn lại với 1.126 hộ nghèo chiếm 11,98%.
3.2.3 Các dữ liệu khác
Ngoài dữ liệu mặn và dữ liệu liên quan đến hộ gia đình, nghiên cứu còn sử dụng
các dữ liệu khác liên quan đến dân số, lao động việc làm, tình hình phát triển kinh tế,
nghèo đói, thu nhập, chi tiêu, biến đổi khí hậu, xâm nhập mặn…của cả nước nói chung
và vùng ĐBSCL nói riêng. Các dữ liệu được lấy từ các công trình nghiên cứu; các tổ
chức như Bộ Tài nguyên và Môi trường, Viện Khoa học thủy lợi miền Nam, Viện Khí
tượng thủy văn và Biến đổi khí hậu, Tổng cục Thống kê, Thống kê các tỉnh...
3.2.4 Tổng thể và mẫu nghiên cứu
Như trên đã đề cập, nghiên cứu này sẽ sử dụng dữ liệu đo mặn của 32 trạm do
Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ cung cấp thuộc 8 tỉnh (Long An, Tiền
Giang, Bến Tre, Trà Vinh, Kiên Giang, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Cà Mau). Do vậy,
nghiên cứu này sẽ lọc các hộ gia đình hiện đang sinh sống trên địa bàn có 32 trạm đo
mặn từ Bộ dữ liệu Điều tra mức sống hộ gia đình.
Tổng thể nghiên cứu:
Tổng thể nghiên cứu là tổng số hộ dân vùng ĐBSCL bị ảnh hưởng của xâm nhập
mặn, tuy nhiên đến thời điểm hiện tại chưa có số liệu chính xác về con số này. Do vậy,
tác giả đã sử dụng tổng số hộ gia đình tại 8 tỉnh nghiên cứu để mô tả cho tổng thể.
Theo GSO (2019) tính đến thời điểm 01/04/2019 toàn vùng ĐBSCL (13 tỉnh)
có 4.804.234 hộ dân, trong đó 8 tỉnh được nghiên cứu (Long An, Tiền Giang, Bến
Tre, Trà Vinh, Kiên Giang, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Cà Mau) có 2.972.614 hộ, cụ thể
trong Bảng 3.3:
Bảng 3.3: Tổng số hộ dân một số tỉnh Đồng bằng Sông Cửu Long tính đến
01/04/2019
Đơn vị hành chính Số hộ
Hotline: 092.4477.999

73
Long An 478 494
Bến Tre 402 860
Trà Vinh 284 675
Tiền Giang 501 766
Kiên Giang 456 773
Sóc Trăng 319 732
Bạc Liêu 223 024
Cà Mau 305 290
Tổng số 2.972.614
Nguồn: Tổng cục Thống kê (2019)
Mẫu nghiên cứu:
Theo Dillman (2011), khi xác định được quy mô của tổng thể chung, công thức
tính mẫu được xác định như sau:
n = N(p)(1 − p)/[(N − 1)(B/C)2
+ (p)(1 − p)]
Trong đó, n là cỡ mẫu cần thiết, N là số hộ trong tổng thể mà từ đó mẫu được
rút ra. Thuật toán (p)(1-p) là thước đo biến thể dự kiến của các phản hồi, được đặt ở
giá trị bảo thủ nhất (nghĩa là phản hồi phân tách 50/50) cho kích thước mẫu lớn nhất.
B đề cập đến lượng lỗi lấy mẫu được biểu thị dưới dạng thập phân; thông thường các
nghiên cứu thường đặt biên độ sai số ở mức 0,05. Cuối cùng, C đề cập đến thống kê z
liên quan đến mức độ tin cậy, thường được đặt ở mức 95%. Giá trị z cho mức tin cậy
95% là 1,96 (Dillman, 2011, tr.207).
Như vậy, với thông tin từ bảng 3.3 và theo công thức do Dillman (2011) đề
xuất, kích thước mẫu mà nhóm cần thu thập là:
n = N(p)(1 − p)/[(N − 1)(B/C)2
+ (p)(1 − p)]
= 2972614 (0,5)(1-0,5)/[( 2972614-1)(0,05/1.96)2
+(0,5)(1-0,5)]
= 384
Từ Bộ dữ liệu Điều tra mức sống hộ gia đình, tác giả đã lọc ra 480 hộ của năm
2014. Riêng năm 2016 và 2018 có 477 hộ được đưa vào xử lý. Như vậy, theo Dillman
(2011) thì kích thước mẫu hoàn toàn phù hợp với tổng thể nghiên cứu.
Cơ cấu mẫu:
Theo địa bàn nghiên cứu và theo nhóm thu nhập
Hotline: 092.4477.999

74
Bảng 3.4 mô tả chi tiết mẫu theo địa bàn nghiên cứu, theo đó các hộ gia đình ở các
tỉnh dao động từ 33 đến 93 hộ tương ứng từ 6,88 đến 19,5%. Số hộ ở Bạc Liêu là thấp
nhất trong cả giai đoạn nghiên cứu (33 hộ/năm) tiếp đến là Sóc Trăng (42 hộ/năm). Cao
nhất là Bến Tre và Tiền Giang tương ứng 93 và 90 hộ/năm. Sự chệch này là do số lượng
trạm đo mặn và số lượng các xã trên địa bàn nghiên cứu.
Bảng 3.4: Cơ cấu mẫu nghiên cứu giai đoạn 2014-2018 theo địa bàn
Địa bàn 2014 2016 2018
Hộ % Hộ % Hộ %
Chung 480 100 480 100 477 100
Địa bàn
Long An 54 11,25 54 11,25 54 11,25
Tiền Giang 90 18,75 90 18,75 90 18,75
Bến Tre 93 19,38 93 19,38 93 19,38
Trà Vinh 63 13,13 63 13,13 60 13,13
Kiên Giang 60 12,50 60 12,50 60 12,50
Sóc Trăng 42 8,75 42 8,75 42 8,75
Bạc Liêu 33 6,88 33 6,88 33 6,88
Cà Mau 45 9,38 45 9,38 45 9,38
Nhóm thu nhập
Nhóm có thu nhập thấp nhấp (nhóm
nghèo nhất) – Nhóm 1
68 14,17 70 14,68 81 16,98
Nhóm có thu nhập dưới trung bình
– Nhóm 2
112 23,33 138 28,93 115 24,11
Nhóm có thu nhập trung bình –
Nhóm 3
133 27,71 101 21,17 108 22,64
Nhóm có thu nhập khá – Nhóm 4 95 19,79 87 18,24 92 19,29
Nhóm có thu nhập cao nhất (nhóm
giàu nhất) – Nhóm 5
72 15,00 81 16,98 81 16,98
Bảng 3.4 cũng cho thấy tỷ lệ các hộ gia đình thuộc 5 nhóm thu nhập là tương đối
đồng đều, tỷ lệ này dao động từ 14,68% đến 27,71%, trong đó nhóm nghèo nhất và giàu
nhất có tỷ lệ thấp hơn so với các nhóm khác.
Hotline: 092.4477.999

75
Theo trình độ CMKT, giới tính, dân tộc của chủ hộ
Bảng 3.5: Cơ cấu mẫu nghiên cứu giai đoạn 2014-2018 theo trình độ chuyên môn
kỹ thuật, giới tính, dân tộc của chủ hộ
2014 2016 2018
480 100 477 100 477 100
Trình độ CMKT chủ hộ
Không có CMKT 442 92,08 431 90,36 421 88,26
Có CMKT 38 7,92 46 9,64 56 11,74
Giới tính
Nam 325 67,71 323 67,71 328 68,76
Nữ 155 32,29 154 32,29 149 31,24
Dân tộc
Kinh 411 85,63 427 89,52 414 86,79
Khơme 66 13,75 48 10,06 58 12,16
Khác 3 0,63 2 0,42 5 1,05
Bảng 3.5 cho thấy chủ hộ là nam nhiều hơn so với nữ giới ở tất cả các năm nghiên
cứu, nam giới gấp khoảng 2 lần so với nữ giới. Chủ hộ không có trình độ CMKT nhiều
hơn so với các hộ có CMKT (năm 2014 chỉ có 7,92 % chủ hộ có CMKT, tỷ lệ này tăng
dần qua các năm 2016 và 2018 lần lượt là 9,64% và 11, 74%). Con số này cũng phù hợp
với tình hình thực tế toàn vùng ĐBSCL (theo số liệu Điều tra lao động việc làm của
GSO, tỷ lệ lao động từ 15 tuổi trở lên đang làm việc trong nền kinh tế đã qua đào tạo ở
ĐBSCL chỉ là 10,3% và 12,0% tương ứng với các năm 2014 và 2016). Bảng 3.5 cũng
cho thấy chủ hộ hầu hết là dân tộc Kinh (trong khoảng 85-89%), tiếp đến là dân tộc
Khơme (trong khoảng 10-14%), dân tộc khác chiếm tỷ trọng nhỏ.
Theo tiểu vùng và theo độ mặn
Theo Quyết định số 68/QĐ-TTg của Thủ tướng chính phủ ngày 15/01/2018 về
việc phê duyệt Điều chỉnh quy hoạch xây dựng vùng đồng bằng sông Cửu Long đến
năm 2030 và tầm nhìn đến năm 2050, vùng đồng bằng sông cửu Long được phân thành
3 tiểu vùng: “tiểu vùng ngập sâu, tiểu vùng giữa đồng bằng, và tiểu vùng ven biển. Tiểu
vùng ngập sâu hay còn gọi là tiểu vùng thượng nguồn (gồm các tỉnh Đồng Tháp, An
Giang, Long An). Tiểu vùng giữa (gồm các tỉnh Tiền Giang, Vĩnh Long, Cần Thơ, Hậu
Hotline: 092.4477.999

76
Giang, và một phần diện tích của Bến Tre, Trà Vinh, Sóc Trăng, Bạc Liêu). Tiểu vùng
ven biển (bao gồm một phần diện tích các tỉnh Tiền Giang, Bến Tre, Trà Vinh, Sóc
Trăng, Kiên Giang, và phần lớn diện tích tỉnh Bạc Liêu, Cà Mau)”. Nghiên cứu này xem
xét 8 tỉnh và được phân vùng lại như sau: Tiểu vùng thượng nguồn (Long An), tiểu vùng
giữa (Tiền Giang, Bến Tre), tiểu vùng ven biển (Trà Vinh, Kiên Giang, Sóc Trăng, Bạc
Liêu và Cà Mau). Do vậy cơ cấu hộ theo tiểu vùng có sự chênh lệch tương đối lớn, cụ
thể tiểu vùng ven biển có quy mô hộ lớn nhất với 240-243 hộ tương ứng gần 51%, trong
khi đó tiểu vùng thượng nguồn dao động trong khoảng 11%, còn lại khoảng 38% hộ
trong tiểu vùng giữa (Bảng 3.6).
Bảng 3.6: Cơ cấu mẫu nghiên cứu giai đoạn 2014-2018 theo tiểu vùng và độ mặn
2014 2016 2018
480 100 477 100 477 100
Tiểu vùng
Tiểu vùng thượng nguồn 54 11,25 54 11,32 54 11,32
Tiểu vùng giữa 183 38,13 183 38,36 183 38,36
Tiểu vùng ven biển 243 50,63 240 50,31 240 50,31
Độ mặn
Nhóm 1 141 29,38 66 13,84 111 23,27
Nhóm 2 75 15,63 81 16,98 93 19,50
Nhóm 3 66 13,75 123 25,79 99 20,75
Nhóm 4 93 19,38 141 29,56 96 20,13
Nhóm 5 105 21,88 66 13,84 78 16,35
Bảng 3.6 cũng cho thấy, nếu phân chia cỡ mẫu theo độ mặn (nhóm 1 đến nhóm
5 tương ứng với 20% hộ mỗi nhóm nằm trong địa bàn có độ mặn từ thấp đến cao) thì
cơ cấu hộ chênh lệch không đáng kể, tỷ lệ này dao động trong khoảng hơn 13% đến
hơn 29%.
Hotline: 092.4477.999

77
3.3 Phương pháp xử lý dữ liệu
Nghiên cứu này đã sử dụng Bộ dữ liệu Điều tra mức sống hộ gia đình của Tổng
cục Thống kê Việt Nam để nối các năm 2014, 2016 và 2018 thông qua mã Tinh,
huyen, xa, diaban, hoso tại các khu vực xâm nhập mặn của ĐBSCL nhằm tạo ra bộ dữ
liệu tương thích với dữ liệu xâm nhập mặn. Vì chỉ nghiên cứu các khu vực bị ảnh
hưởng bởi xâm nhập mặn ở ĐBSCL nên nghiên cứu này sử dụng dữ liệu mảng không
cân bằng nhằm mục đích tăng số quan sát để đảm bảo phân tích thống kê và ước lượng
mô hình hồi quy tác động cố định cấp xã (sẽ được bàn luận trong phần 3.3.2).
3.3.1 Phương pháp tính toán chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế
Như trên đã đễ cập, chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế được xây dựng dựa trên
khái niệm của IPCC bao gồm ba biến chỉ số chính: mức độ tiếp xúc (E), độ nhạy cảm
(S) và khả năng thích ứng (A). Đối với từng biến chỉ số chính E, S và A thì có các biến
chỉ số phụ E1 ÷ En, S1 ÷ Sn, A1 ÷ An. Đối với từng biến chỉ số phụ lại có thể có các
biến thành phần con tương ứng E11 ÷ E1n, En1 ÷ Enn, S11 ÷ S1n, Sn1 ÷ Snn, và A11 ÷ A1n,
An1÷Ann. (Ví dụ: Mức độ nhạy cảm (S) bao gồm các biến phụ: nguồn nước (S1), nguồn
thực phẩm (S2), và sức khỏe (S3) và (S1) lại có các biến thành phần con như: Nguồn
nước chính cho sinh hoạt (S11), Nguồn nước sinh hoạt không được xử lý (S12))
Việc tính toán xác định các chỉ số chính, chỉ số phụ và các chỉ số thành phần
con tương ứng được sơ đồ hóa như Hình 3.1:
Hình 3.1: Sơ đồ tính toán chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế
Nguồn: Tác giả xây dựng
Ở mỗi chỉ số phụ của LVI, dữ liệu sẽ được sắp xếp theo ma trận hình chữ nhật
với các hàng thể hiện mỗi hộ gia đình và các cột thể hiện các chỉ số thành phần. Giả sử
M là các hộ gia đình, và K là các chỉ số thành phần mà ta đã thu thập được. Gọi Xij là
giá trị của chỉ số thành phần j tương ứng với hộ i. Khi đó bảng dữ liệu sẽ có M hàng K
Hotline: 092.4477.999

78
cột như Bảng 3.7:
Bảng 3.7: Bảng sắp xếp dữ liệu chỉ số thành phần theo hộ gia đình
Hộ Chỉ số phụ
1 2 … J … K
1 X11 X12 … X1J … X1K
2 X21 X22 … X2J … X2K
… … … … … … …
i Xi1 Xi2 … XiJ … XiK
… … … … … … …
M XM1 XM2 … XMJ … XMK
a/ Xác định chỉ số thành phần
Bước 1: Chuẩn hóa chỉ số thành phần
Rõ ràng các chỉ số sẽ khác nhau do đơn vị tính không giống nhau. Để có thể tính
toán và so sánh được, các con số này cần được chuẩn hóa và nghiên cứu này áp dụng
phương pháp chuẩn hóa được sử dụng trong Báo cáo Chỉ số phát triển con người HDI
(Chương trình Phát triển của Liên Hợp Quốc, 2006). Phương pháp này cũng được rất
nhiều tác giả sử dụng (Nguyễn Văn Quỳnh Bôi và Đoàn Thị Thanh Kiều (2012); Hahn
và cộng sự (2009); Lê Quang Cảnh và cộng sự (2009); Shah và cộng sự (2013); Lê
Ngọc Tuấn (2017); Ngoc Tuan Le và Xuan Hoang Tran (2017)...).Theo đó, để các dữ
liệu không còn phụ thuộc vào đơn vị, đầu tiên, chúng cần được chuẩn hóa theo công
thức (1) để nằm trong khoảng từ 0 đến 1 và quá trình chuẩn hóa được thực hiện cho
cấp thấp nhất là E11 ÷ E1n, En1 ÷ Enn, S11 ÷ S1n, , Sn1 ÷ Snn, và A11 ÷ A1n, An1 ÷ Ann.
Xij’=
‫ܖܑܕܒܑ܆ିܒܑ܆‬
‫ܒܑ܆‬‫ିܠ܉ܕ‬‫ܒܑ܆‬‫ܖܑܕ‬
(1)
Trong đó:
Xij’: giá trị chuẩn hóa;
Hotline: 092.4477.999

79
Xij: giá trị quan sát i;
Xijmin: giá trị nhỏ nhất của dữ liệu quan sát;
Xijmax: giá trị lớn nhất của dữ liệu quan sát.
Bước 2: Xác định trọng số cho các chỉ số thành phần
Như đã đề cập ở trên, chỉ số dễ bị tổn thương gồm ba biến chỉ số chính, mỗi
biến chỉ số chính lại có các biến chỉ số phụ và mỗi biến chỉ số phụ lại có thể có các
biến thành phần con tương ứng. Trên thực tế giá trị đóng góp của từng biến thành
phần con vào biến chỉ số phụ cũng như giá trị đóng góp của biến chỉ số phụ vào các
biến chỉ số chính là khác nhau. Do đó việc cần thiết sau khi chuẩn hóa được các số
liệu đầu vào là việc xác định trọng số cho từng yếu tố.
Theo Hà Hải Dương (2014), hiện nay phương pháp xác định trọng số được sử
dụng tựu chung lại ở 3 phương pháp sau:
(i) Phương pháp xác định trọng số cân bằng
Phương pháp này coi giá trị của các yếu tố đóng góp vào chỉ số dễ bị tổn
thương là như nhau, do đó trọng số của từng yếu tố sẽ có giá trị bằng 1. Cách xác
định trọng số theo phương pháp này chỉ là lấy bình quân giá trị của các yếu tố đóng
góp vào chỉ số tình trạng dễ bị tổn thương. Phương pháp này được Hahn và cộng sự
(2009), Lê Quang Cảnh và cộng sự (2016), Sullivan và cộng sự (2002)… áp dụng.
(ii) Phương pháp xác định trọng số không cân bằng
Phương pháp này có 2 cách xác định trọng số đó là (i) theo phán đoán của
chuyên gia, (ii) theo số lượng thành phần của yếu tố phụ đóng góp vào yếu tố chính và
(iii) theo phương pháp của Iyengar và Sudarshan (1982) xây dựng một phương pháp
để tính các chỉ số hỗn hợp từ dữ liệu đa biến và phương pháp này được dùng để xếp
hạng các địa phương theo khả năng hoạt động kinh tế.
(iii) Phương pháp xác định trọng số bằng kỹ thuật đa biến
Vì dữ liệu dùng để xây dựng chỉ số dễ bị tổn thương vốn là dữ liệu đa biến nên
có thể dùng các công cụ phân tích thống kê đa biến để tìm ra trọng số cho các chỉ thị
và phân loại các vùng.
Như đã đề cập, tất cả các phương pháp xác định trọng số trên đều được áp dụng
trong việc xây dựng chỉ số dễ bị tổn thương tuy nhiên phương pháp trọng số cân bằng
đã vướng phải một số chỉ trích bởi các trọng số bằng nhau được đưa ra cho các chỉ số
thành phần khác nhau. Do vậy, Iyengar và Sudarshan (1982) đã đề xuất một phương
pháp tương tự nhưng họ đã sử dụng các trọng số khác nhau cho các chỉ số thành phần
Hotline: 092.4477.999

80
khác nhau. Và phương pháp này được cho là phù hợp hơn để xây dựng chỉ số dễ bị tổn
thương tổng hợp (Hassan, 2017).
Trong khuôn khổ mục tiêu và nội dung của luận án này cũng như áp dụng vào
điều kiện thực tế của số liệu Việt Nam, trọng số của các yếu tố sẽ được xác định theo
phương pháp của Iyengar và Sudarshan (1982). Phương pháp này cũng được Nguyễn
Duy Hiền (2016) áp dụng khi nghiên cứu xây dựng mô hình đánh giá tác động của
biến đổi khí hậu đến một số lĩnh vực kinh tế -xã hội cho thành phố Đà Nẵng. Murthy
và cộng sự (2014) cũng áp dụng phương pháp này khi phân tích tính dễ bị hạn hán
nông nghiệp ở cấp huyện thông qua chỉ số tổng hợp dựa trên mức độ phơi lộ, mức độ
nhạy và khả năng thích ứng. Tương tự, Hiremath và Shiyani (2012) đã đánh giá tính dễ
bị tổn thương đối với biến đổi khí hậu ở Ấn Độ theo phương pháp này
Theo phương pháp của Iyengar và Sudarshan thì các trọng số được giả định là tỉ lệ
nghịch với phương sai của chỉ tiêu dễ bị tổn thương và được tính theo công thức (2):
‫ݓ‬௝ =
ୡ
ට௩௔௥೔(௫೔ೕ)
(2)
Trong đó c là hằng số chuẩn hóa được xác định bởi:
c= ൥∑
ଵ
ට௩௔௥೔(௫೔ೕ)
௄
௝ୀଵ ൩
ିଵ
(3)
Bước 3: Xác định các chỉ số thành phần mới
Sau khi chuẩn hóa, chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế được xây dựng mới bằng cách
nhân trọng số với tất cả các chỉ số/thành phần và được xác định bằng công thức (4):
Xij
,,
= wj * Xij
,
(4)
Trong đó:
Xij’’: Chỉ số thành phần thứ i hộ j có trọng số;
wj: Trọng số của thành phần được tính trong bước (2) ;
Xij’: Chỉ số thành phần thứ i hộ j được chuẩn hóa
b/ Xác định các chỉ số phụ
Sau khi xác định được các chỉ số thành phần có trọng số, chỉ số phụ (E1-En, S1-
Sn, A1-An) được xác định bằng công thức (5):
CF = (∑ ‫′′ܒܑ܆‬࢔
࢏ୀ૚ ) (5)
Hotline: 092.4477.999

81
Trong đó:
CF: Chỉ số phụ
Xij’’: Chỉ số thành phần thứ i hộ j có trọng số được xác định tại công thức (4);
c/ Xác định các chỉ số chính
Lặp lại lần 2 việc chuẩn hóa và tính trọng số chỉ số phụ như các chỉ số thành
phần theo công thức (1), (2) và (3). Sau đó chỉ số chính được tính theo công thức (6):
CE = (∑ ۱۴′
‫܎܋܅ ܠ‬࢔
࢏ୀ૚ ) (6)
Trong đó:
CF’: Chỉ số phụ đã được chuẩn hóa
Wcf: Trọng số của từng chỉ số phụ;
d/ Xác định chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế
Sau khi tính toán các chỉ số chính của E, S, A tiếp tục chuẩn hóa thuận và sau đó
tính toán trọng số cho chỉ số chính, được wE, wS, wA là trọng số của các chỉ số phơi
nhiễm, nhạy cảm và năng lực thích ứng.
Trong đó: wE + wS + wA=1
Chỉ số dễ bị tổn thương cuối cùng được tính theo công thức sau:
LVI=E*We + S*Ws + A*Wa (7)
Trong đó:
LVI là chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế (LVI nằm trong khoảng từ 0 (tổn thương
ít nhất) và 1 (tổn thương nhất)).
E, S, A lần lượt là mức độ phơi nhiễm, nhạy cảm và năng lực thích ứng
wE, wS, wA là trọng số của các chỉ số phơi nhiễm, nhạy cảm và năng lực thích ứng.
Như vậy có thể tóm tắt quy trình xác định và tính toán chỉ số dễ bị tổn
thương sinh kế như hình 3.2, chi tiết tính toán LVI trong phụ lục 2 đính kèm:
Hotline: 092.4477.999

82
Hình 3.2: Quy trình xác định và tính toán chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế
3.3.2 Phương pháp ước lượng mô hình hồi quy
Phương pháp ước lượng chính được sử dụng trong nghiên cứu này là hồi quy
kinh tế lượng. Với mô hình nghiên cứu tổng quát như sau.
ln(Yijt
) = βo + Ejtβ1 + Sijtβ2 + Aijtβ3 + AijtEjtβ4 + Gtβ5 +εijt (7)
Trong đó:
Yijt: thu nhập bình quân hộ gia đình i ở xã j trong năm t;
Ejt: mức độ phơi lộ ở xã j trong năm t;
Hotline: 092.4477.999

83
Sijt: các thành phần mức độ nhạy cảm hộ gia đình i ở xã j trong năm t;
Aijt: các thành phần năng lực thích ứng hộ gia đình i ở xã j trong năm t;
Gt: biến giả của năm;
εijt: các biến không quan sát được ở cả cấp xã và cấp hộ gia đình.
Ảnh hưởng của mức độ nhạy cảm, năng lực thích ứng đến kết quả sinh kế hộ gia
đình vùng ĐBSCL được đo lần lượt bằng hệ số β2 và β3. Ảnh hưởng của mức độ phơi
lộ với xâm nhập mặn đến kết quả sinh kế hộ gia đình vùng ĐBSCL được đo bằng hệ
số β1. Phương trình (7) cũng bao gồm các tương tác giữa xâm nhập mặn và các biến số
của năng lực thích ứng thể hiện qua hệ số β4, nó cho phép ảnh hưởng của xâm nhập
mặn đến kết quả sinh kế thay đổi phụ thuộc vào năng lực thích ứng của các hộ gia đình
khác nhau. Phương trình (7) cũng sử dụng các biến giả của năm nhằm kiểm soát các
thay đổi trung bình trong giá trị thu nhập bình quân hộ gia đình theo thời gian.
Nghiên cứu này thực hiện trên cơ sở là bộ dữ liệu bảng không cân bằng (panel
data) cấu thành từ dữ liệu chéo (Cross sectionl data) và dữ liệu chuỗi thời gian (Time
series) trong 3 năm 2014, 2016, 2018. Theo Gujarati (2004), sử dụng dữ liệu bảng
trong phân tích định lượng sẽ giúp cải thiện dữ liệu về số lượng và chất lượng, đây
cũng là lợi thế so với việc sử dụng dữ liệu chéo hay dữ liệu chuỗi thời gian.
Vậy câu hỏi đặt ra là, sử dụng mô hình kinh tế lượng nào để phân tích dữ liệu
mảng? Theo Thái Văn Đại và Trần Việt Thanh Trúc (2018) có ba mô hình kinh tế
lượng cơ bản thường được sử dụng để phân tích dữ liệu bảng bao gồm: (1) Mô hình hệ
số không thay đổi (Pooled OLS), (2) mô hình tác động cố định FEM (Fixed Effect
Model) và (3) mô hình tác động ngẫu nhiên REM (Random Effect Model).
Pooled OLS trong trường hợp dữ liệu bảng thường bỏ qua sự khác biệt của các
quan sát theo thời gian và không gian. Theo đó, các giả thuyết trong mô hình OLS
thường bị vi phạm như hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai phần dư
thay đổi. Điều này hàm ý kết quả các giá trị kiểm định t, F trong mô hình sẽ không còn
chính xác, hay nói cách khác, mô hình Pooled OLS khi sử dụng dữ liệu bảng sẽ bóp
méo mối quan hệ thực tế giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc (Gujarati, 2004). Vì
vậy, nghiên cứu này chỉ tập trung đánh giá các giá trị kiểm định ở hai mô hình hồi quy
tác động cố định FEM và tác động ngẫu nhiên REM mà bỏ qua mô hình Pooled OLS.
Giả định rằng mỗi đối tượng (trong nghiên cứu này ứng với mỗi hộ gia đình)
đều có những đặc điểm riêng có thể ảnh hưởng đến biến giải thích, FEM phân tích
mối quan hệ này giữa phần dư của mỗi đối tượng với các biến giải thích, từ đó kiểm
Hotline: 092.4477.999

84
soát và tách tác động riêng (không đổi theo thời gian) của các đặc điểm đó ra khỏi
các biến giải thích để có thể ước lượng ảnh hưởng thực (net effect) của biến giải
thích (biến độc lập) lên biến được giải thích (biến phụ thuộc) (Thái Văn Đại và Trần
Việt Thanh Trúc, 2018). Điều này giống với việc sử dụng phương pháp ước lượng
OLS mà trong đó phần dư có tương quan với biến độc lập, do vậy phải tách biệt tác
động của biến độc lập khi sử dụng. Khác với mô hình FEM, mô hình REM cho rằng
biến động giữa các đối tượng được giả định là ngẫu nhiên và không tương quan đến
các biến giải thích. Vì thế, nếu đặc điểm riêng giữa các đối tượng có ảnh hưởng đến
biến được giải thích thì REM sẽ sử dụng phần dư của mỗi đối tượng (không tương
quan với biến giải thích) như một biến giải thích mới. Như vậy, trong trường hợp sự
khác biệt giữa các hộ gia đình là yếu tố tác động đến biến được giải thích thì sử dụng
REM thích hợp hơn FEM.
Để xác định mô hình FEM hay mô hình REM phù hợp hơn, tác giả sử dụng kiểm
định Hausman (1978). Bản chất của kiểm định Hausman là xem xét có tồn tại sự tương
quan giữa phần dư và các biến giải thích (biến độc lập) trong mô hình hay không.
Giả thiết của kiểm định:
H0: Phần dư và biến độc lập không tương quan
H1: Phần dư và biến độc lập có tương quan
Với mức ý nghĩa 5% cho kiểm định này, tức là khi P-value < 0,05 thì bác
bỏ H0. Khi đó phần dư và biến độc lập trong mô hình có tương quan với nhau, vì
vậy, sử dụng mô hình FEM phù hợp hơn. Ngược lại, nếu P-value của kiểm định >
0,05, tức là chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0, như vậy sử dụng mô hình REM là phù hợp.
Kiểm định Hausman (1978) trong nghiên cứu này cho thấy giá trị Chi bình
phương bằng 66,14 có mức ý nghĩa với độ tin cậy là 99% (Bảng 3.8) tức là bác bỏ
H0, khi đó phần dư và biến độc lập trong mô hình có tương quan với nhau, vì vậy,
sử dụng mô hình FEM là phù hợp hơn.
Bảng 3.8: Hồi quy mô hình theo FEM, REM và Kiểm định Hausman
chi2(26) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 66,14
Prob>chi2 = 0,0000
Như vậy kiểm định Hausman (1978) đã giúp tác giả xác định sử dụng mô hình
FEM là phù hợp hơn, câu hỏi tiếp theo là sử dụng mô hình FEM ở cấp xã hay cấp hộ
Hotline: 092.4477.999

85
gia đình?
Arouri và cộng sự (2015) cho rằng việc sử dụng mô hình FEM cấp xã được cho
là phù hợp khi nghiên cứu ảnh hưởng của thiên tai đến thu nhập hộ gia đình. Arouri và
cộng sự (2015) giải thích rằng một vấn đề trong ước lượng là ảnh hưởng của thiên tai
mang tính nội sinh. Các biến không quan sát được có thể tương quan với các biến thiên
tai, cụ thể trong nghiên cứu này là xâm nhập mặn). Do vậy trong phương trình (7), các
biến không quan sát được εijt bao gồm cả cấp xã và cấp hộ gia đình. Do biến xâm nhập
mặn quan sát ở cấp xã, nên có nhiều khả năng chúng tương quan với các biến cấp xã
không được quan sát. Các biến cấp xã không quan sát được có thể được phân tách
thành các biến cấp xã biến đổi và không biến đổi theo thời gian. Do vậy, trong nghiên
cứu này, tác giả sử dụng hồi quy tác động cố định cấp xã để loại bỏ các biến cấp xã
không biến đổi theo thời gian mà không quan sát được (như các biến liên quan đến
chính sách, cơ sở hạ tầng…của địa phương). Arouri và cộng sự (2015) cho rằng vấn đề
nội sinh sẽ không đáng kể sau khi loại bỏ các biến không biến đổi theo thời gian không
quan sát được và kiểm soát các biến quan sát.
Tuy nhiên, trước khi hồi quy mô hình tác động cố định FEM cuối cùng, tác giả
thực hiện thêm một kiểm định rất quan trọng với dữ liệu mảng, đó là kiểm định
phương sai sai số thay đổi. Sử dụng kiểm định Wald được đề xuất bởi Greene (2000)
để xác định phương sai sai số thay đổi trong mô hình FEM thu được kết quả: Chi bình
phương (161) = 2952.58; Prob>chi2 = 0.0000. Kết quả này cho phép bác bỏ giả thuyết
H0, như vậy xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình. Để khắc phục
tình trạng này, nghiên cứu thực hiện hồi quy mô hình tác động cố định FEM với việc
sử dụng sai số chuẩn mạnh (Robust Standard Errors) bằng cách thêm lựa chọn robust
khi hồi quy (Đinh Phi Hổ và Từ Đức Hoàng, 2016).
thuyết đánh giá mức độ dễ bị tổn thương sinh kế của Hahn và cộng sự (2009), nội
dung đánh giá mức độ phơi lộ (E), độ nhạy cảm (S) và năng lực thích ứng (A) được
chọn theo hàm: LVI = f(E, S, A). Việc xác định các chỉ số thành phần được dựa trên
cơ sở tổng quan các nghiên cứu trước của Hahn và cộng sự (2009), Lê Ngọc Tuấn
(2017), Kumar và cộng sự (2016), Nguyễn Văn Công (2012), Nguyễn Quốc Nghi
(2016), Trần Hữu Tuấn (2012), Nguyễn Văn Quỳnh Bôi và Đoàn Thị Thanh Kiều
(2012), Shah và cộng sự (2013), Lê Quang Cảnh và cộng sự (2016)…
Nghiên cứu sử dụng chủ yếu 02 bộ dữ liệu: (1) dữ liệu đo mặn của 32 trạm do
Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ cung cấp để tính toán mức độ phơi lộ và (2)
Hotline: 092.4477.999

86
bộ dữ liệu Điều tra mức sống hộ gia đình các năm 2014, 2016 và 2018 của Tổng cục
Thống kê Việt Nam để xem xét các đặc điểm hộ gia đình cũng như tính toán mức độ
nhạy cảm và năng lực thích ứng của hộ. Ngoài ra nghiên cứu còn sử dụng các dữ liệu
khác liên quan đến dân số, lao động việc làm, tình hình phát triển kinh tế, nghèo đói,
thu nhập, chi tiêu, biến đổi khí hậu, xâm nhập mặn…của cả nước nói chung và vùng
ĐBSCL nói riêng. Các dữ liệu được lấy từ các công trình nghiên cứu; các tổ chức như
Bộ Tài nguyên và Môi trường, Viện Khoa học thủy lợi miền Nam, Viện Khí tượng
thủy văn và Biến đổi khí hậu, Tổng cục Thống kê, Thống kê các tỉnh...
Mục tiêu của nghiên cứu tập trung vào việc đo lường tính dễ bị tổn thương sinh
kế và xem xét tác động của các thành phần dễ bị tổn thương lên kết quả sinh kế của
các hộ vùng ĐBSCL. Do vậy, phương pháp xử lý số liệu cũng được làm rõ 2 nội dung:
Thứ nhất: Tính toán chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế: chỉ số dễ bị tổn thương sinh
kế được xây dựng dựa trên khái niệm của IPCC bao gồm ba biến chỉ số chính: mức độ
phơi lộ (E), mức độ nhạy cảm (S) và năng lực thích ứng (A). Đối với từng biến chỉ số
chính E, S và A thì có các biến chỉ số phụ E1 ÷ En, S1 ÷ Sn, A1 ÷ An. Đối với từng
biến chỉ số phụ lại có thể có các biến thành phần con tương ứng E11 ÷ E1n, En1 ÷
Enn, S11 ÷ S1n, Sn1 ÷ Snn, và A11 ÷ A1n, An1÷Ann với các đơn vị đo lường khác
nhau. Do vậy, bước đầu tiên cần thực hiện là chuẩn hóa chỉ số, sau đó xác định trọng
số cho các chỉ số theo phương pháp của Iyengar và Sudarshan (1982), tiếp đến là xác
định các chỉ số mới, xác định các biến chính và cuối cùng xác định chỉ số dễ bị tổn
thương sinh kế. Chỉ số dễ bị tổn thương sinh kế nằm trong khoảng từ 0 (tổn thương ít
nhất) và 1 (tổn thương nhất)
Thứ hai: Để xem xét tác động của các thành phần dễ bị tổn thương lên kết quả
sinh kế của các hộ vùng ĐBSCL tác giả chứng minh rằng sử dụng mô hình FEM là
phù hợp hơn. Cụ thể, tác giả sử dụng hồi quy tác động cố định cấp xã để loại bỏ các
biến cấp xã không biến đổi theo thời gian mà không quan sát được.
Hotline: 092.4477.999

87
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Tổng quan về địa bàn nghiên cứu
4.1.1 Điều kiện tự nhiên
Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) nằm ở phía nam Việt Nam gồm 13 tỉnh;
trong đó, 8 tỉnh giáp biển, cụ thể là Long An, Tiền Giang, Bến Tre, Trà Vinh, Sóc
Trăng, Bạc Liêu, Cà Mau và Kiên Giang.
Hình 4.1: Vị trí địa lý khu vực đồng bằng sông Cửu Long
Nguồn: http://chuyentrang.monre.gov.vn/ngaysach2017/thong-bao/album-anh/ban-do-
hanh-chinh-khu-vuc-dong-bang-song-cuu-long.html
Đặc trưng của vùng là phù sa màu mỡ với khí hậu nhiệt đới gió mùa ẩm. Độ cao
của đất nằm trong khoảng từ 0,3 đến 4,0 m so với trung bình mực nước biển (Hội,
2005). Nhiệt độ trung bình khoảng 27,5o
C. ĐBSCL có hai mùa rõ rệt là mùa khô và
mùa mưa. Trong đó, mùa khô bắt đầu vào tháng 12 và kết thúc vào tháng 4, mùa mưa
(ẩm ướt với lượng mưa lớn) từ giữa tháng 5 đến tháng 11 (Nguyen và Savenije, 2006).
Nguồn thủy lợi của ĐBSCL khá phức tạp vì mạng lưới kênh/sông chằng chịt,
cũng như sự tác động của dòng chảy sông Mê Kông và hai chế độ thủy triều: thủy triều
của Biển Đông và bán nhật triều của Vịnh Thái Lan (Nguyen và Savenije, 2006). Do
cả dòng chảy từ sông Mê Kông và mưa lớn cục bộ tại địa phương, một phần lớn vùng
phía bắc của đồng bằng bị ngập lụt trong mùa mưa (Tuấn và cộng sự, 2007). Tuy
Hotline: 092.4477.999

88
nhiên, vào mùa khô, dòng chảy thấp của sông Mê Kông khiến mực nước hạ thấp
xuống dưới mực nước đồng ruộng và gây ra tình trạng thiếu nước ở toàn vùng đồng
bằng (Nguyen và Savenije, 2006; Tuấn và cộng sự, 2007). Bên cạnh lưu lượng dòng
sông thấp, việc lạm dụng nước tưới và các dự án thủy điện ở khu vực thượng nguồn
cũng gây ra tình trạng xâm nhập mặn nghiêm trọng và hạn hán ở khu vực hạ lưu
(White, 2002).
4.1.2 Điều kiện kinh tế - xã hội
Tính đến năm 2018, dân số vùng ĐBSCL khoảng 18 triệu người, trong đó tỷ lệ
lao động từ 15 tuổi trở lên đang làm việc so với tổng dân số chiếm đến 58,5% (Tổng
cục thống kê, 2018). Tuy nhiên, chất lượng lao động còn thấp, tỷ lệ lao động đã qua
đào tạo chỉ chiếm 13,3%, thấp nhất so với các vùng khác trong cả nước. Tỷ lệ thiếu
việc làm và thất nghiệp của vùng cũng thuộc nhóm cao nhất. Theo Tổng cục Thống kê
(2018) tỷ lệ thất nghiệp của vùng ĐBSCL là 2,67% cao hơn 0,48% so với trung bình
chung của cả nước, tương tự tỷ lệ thiếu việc làm là 2,81% cao nhất trong cả nước
(Bảng 4.1).
Bảng 4.1: Lực lượng lao động năm 2018 vùng Đồng bằng sông Cửu Long
Quy mô
dân số
(1000
người)
Lực
lượng
lao động
từ 15+
(1000
người)
Tỷ lệ lao
động từ 15+
đang làm
việc so với
tổng dân số
(%)
Tỷ lệ lao
động từ 15+
đang làm
việc trong
nền kinh tế
đã qua đào
tạo (%)
Tỷ lệ
thất
nghiệp
(%)
Tỷ lệ
thiếu
việc
làm
(%)
CẢ NƯỚC 94.666,0 55.354,2 57,3 21,9 2,19 1,40
Đồng bằng sông Hồng 21.556,4 12.095,5 55,1 30,5 2,02 0,74
Trung du và miền núi phía
Bắc
12.292,7 7.684,3 61,9 18,2 1,04 1,28
Bắc Trung Bộ và duyên hải
miền Trung
20.056,9 11.959,6 58,2 20,9 2,68 1,44
Tây Nguyên 5.871,0 3.596,1 60,7 14,0 1,05 2,20
Đông Nam Bộ 17.074,3 9.351,6 53,4 28,0 2,62 0,43
Đồng bằng sông Cửu Long 17.804,7 10.667,1 58,5 13,3 2,67 2,81
Trong khoảng 10 năm trở lại đây, tuy quy mô dân số vùng ĐBSCL khá ổn định
Hotline: 092.4477.999

89
trong mức từ 17 triệu đến gần 18 triệu người, tốc độ gia tăng ở mức 0,4%/năm thấp
hơn so với mức gia tăng cả nước (1,12%/năm), nhưng tình trạng di dân đi khỏi vùng
có xu hướng tăng cao. Tỷ suất di dân thuần túy của vùng thường âm và cao nhất cả
nước, trong đó tình trạng di cư đi nhiều nhất ở các tỉnh như An Giang, Kiên Giang, Cà
Mau, Bạc Liêu, Bến Tre. Gần 80% lượng di cư đi thuộc nhóm lao động trẻ dưới 35
tuổi, phần lớn (tới gần 80%) là lao động không có chuyên môn kỹ thuật, thường đến
Đông Nam Bộ tìm việc làm trong khu vực phi nông nghiệp, trong đó thành phố Hồ
Chí Minh là nơi tiếp nhận khoảng 1/2 số di dân từ ĐBSCL, còn lại là đến Bình Dương
và Đồng Nai. Biến đổi khí hậu đã tác động tiêu cực đến kinh tế của những người sản
xuất nông nghiệp, nuôi trồng thủy sản ở ĐBSCL khiến người dân thuộc các tỉnh ven
biển tìm đến Đông Nam Bộ kiếm sống. Nhóm di cư quay lại vùng ĐBSCL thường sau
40 tuổi, phần lớn không có chuyên môn kỹ thuật vì vậy có thể tạo thêm sức ép lớn về
việc làm, thu nhập và chăm sóc y tế cho địa phương, trong khi họ tích lũy tài sản hạn
chế do không có kỹ năng và thu nhập thấp (Tổng cục thống kê, 2018).
Bảng 4.2: Tỷ suất di dân thuần túy giai đoạn 2007-2016
Đơn vị: ‰
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Đồng bằng sông
Hồng
-0,4 -0,6 -0,5 0,5 0,9 0,2 -0,3 -0,5 0,0 0,5
Trung du và miền
núi phía Bắc
-0,9 -0,6 -3,6 -3,9 -3,3 -2,6 -2,3 -2,0 -1,9 -2,5
Bắc Trug Bộ và
duyên hải miền
Trung
-2,6 -1,9 -7,7 -5,7 -4,0 -4,4 -1,7 -1,8 -1,8 -1,1
Tây Nguyên -0,2 -1,5 1,8 -0,4 -2,4 3,7 2,2 1,6 -1,1 -2,4
Đông Nam Bộ 11,3 9,4 23,4 19,9 14,8 11,7 8,3 11,2 9,7 8,4
Đồng bằng sông
Cửu Long
-4,7 -3,2 -8,4 -8,4 -6,5 -5,0 -4,3 -6,7 -5,4 -4,6
4.1.3 Đặc điểm xâm nhập mặn
Hotline: 092.4477.999

90
Do vị trí địa lý, ĐBSCL ảnh hưởng thủy triều từ cả biển Đông và biển Tây.
Trong mùa cạn, khi lưu lượng thượng lưu về giảm, thủy triều ảnh hưởng mạnh lên
thượng lưu và hệ thống kênh rạch nội đồng, dẫn theo nước mặn xâm nhập sâu cả trên
sông và nội đồng. Theo Viện Khoa học Thủy lợi miền Nam (2019), có trên 50% diện
tích ĐBSCL (39.330km2) bị nhiễm mặn, gồm địa phận các tỉnh: Long An, Tiền Giang,
Bến Tre, Trà Vinh, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Cà Mau và Kiên Giang. Dưới đây là diễn
biến xâm nhập mặn ở các trạm đo mặn chính của ĐBSCL.
Bảng 4.3: Độ mặn lớn nhất (g/l) ở một số trạm vùng hai sông Vàm Cỏ
giai đoạn 1997- 2018
TT Năm
Trạm
Cầu Nổi Bến Lức Tân An
Độ mặn lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất hiện
Độ mặn
lớn nhất
(Smax)
Tháng
xuất hiện
Độ mặn
lớn nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
1 1997 12,3 3 5 3 3,7 4
2 1998 17,9 3 10,7 4 10,5 5
3 1999 14 3 6 2 5,8 4
4 2000 9,5 3 3 4 1,2 3
5 2001 12,4 3 3,6 3 2,2 3
6 2002 14 5 8,9 4 6,5 4
7 2003 13,8 4 5,6 4 5,1 5
8 2004 16,1 3 10,4 5 10,4 5
9 2005 22,5 4 15,4 4 15,7 4_5
10 2006 14 2 4,2 2 2,9 4
11 2007 15,7 3 7,4 3 6,5 3
Hotline: 092.4477.999

91
TT Năm
Trạm
Cầu Nổi Bến Lức Tân An
Độ mặn lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất hiện
Độ mặn
lớn nhất
(Smax)
Tháng
xuất hiện
Độ mặn
lớn nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
12 2008 17 4 7,4 4 6,6 4
13 2009 15,8 4 5,7 4 3 4
14 2010 21 4 9,9 3 11,2 4
15 2011 16,7 3 5,3 2 3,8 2
16 2012 12,7 3 2,9 3 0,7 4
17 2013 15,8 2 7,8 4 7,1 4
18 2014 14,2 2 4,5 3 2,3 3
19 2015 16,6 3 8,3 3 7,0 3
20 2016 20,3 2 12,9 5 11,7 5
21 2017 14,7 3 2,4 3 0,7 3
22 2018 12,8 3 1,3 3 0,6 3
Nguồn: Viện Khoa học Thủy lợi miền Nam (2019)
Vùng hai sông Vàm Cỏ
Tại Cầu Nổi, trên dòng chính sông Vàm Cỏ: độ mặn lớn nhất trong giai đoạn
1997-2018 đạt 22,5g/l xuất hiện tháng 4 năm 2005, thấp nhất xuất hiện tháng 3 năm
2000 đạt 9,5g/l. Trên sông Vàm Cỏ Đông, tại trạm Bến Lức: độ mặn lớn nhất trong
giai đoạn này đạt 15,4g/l xuất hiện tháng 4 năm 2005, thấp nhất xuất hiện tháng 3 năm
2012 đạt 2,9g/l. Trên sông Vàm Cỏ Tây, tại trạm Tân An: độ mặn lớn nhất trong giai
đoạn này đạt 15,7g/l xuất hiện tháng 4, 5 năm 2005, thấp nhất xuất hiện tháng 4 năm
2012 đạt 0,7g/l.
Hotline: 092.4477.999

92
Vùng cửa sông Cửu Long
Tại Vàm Kênh, trên sông Cửa Tiểu: độ mặn lớn nhất trong giai đoạn 1997-2018
đạt 30,9g/l xuất hiện tháng 4 năm 1998, thấp nhất xuất hiện tháng 4 năm 2000 đạt
22,7g/l. Trên sông Cổ Chiên, tại trạm Bến Trại: độ mặn lớn nhất trong giai đoạn này
đạt 29,3 g/l xuất hiện tháng 2 năm 2016, thấp nhất xuất hiện tháng 3 năm 2014 đạt 19
g/l. Trên sông Cổ Chiên, tại trạm Trà Vinh: độ mặn lớn nhất trong giai đoạn này đạt
14,6g/l xuất hiện tháng 2 năm 2016, thấp nhất xuất hiện tháng 3 năm 2014 đạt 6 g/l.
Trên sông Tiền, tại trạm Mỹ Tho: độ mặn lớn nhất trong giai đoạn này đạt 10 g/l xuất
hiện tháng 4 năm 1998, thấp nhất xuất hiện tháng 3, 4 năm 2011 đạt 0,7g/l. Trên sông
Cửa Đại, tại trạm Bình Đại: độ mặn lớn nhất trong giai đoạn này đạt 29,4 g/l xuất hiện
tháng 4 năm 2005, thấp nhất xuất hiện tháng 2 năm 1997 đạt 17,5g/l. Trên sông Hậu,
tại trạm Trà Kha: độ mặn lớn nhất trong giai đoạn này đạt 22,5g/l xuất hiện tháng 3
năm 2005, thấp nhất xuất hiện tháng 3 năm 2014 đạt 11,1g/l. Trên sông Hàm Luông,
tại trạm An Thuận: độ mặn lớn nhất trong giai đoạn này đạt 31,5g/l xuất hiện tháng 2
năm 2016, thấp nhất xuất hiện tháng 5 năm 2002 đạt 23g/l. Trên sông Gành Hào, tại
trạm Cà Mau: độ mặn lớn nhất trong giai đoạn này đạt 39,7g/l xuất hiện tháng 4 năm
2010, thấp nhất xuất hiện tháng 5 năm 2009 đạt 30,2g/l.
Hotline: 092.4477.999

93
Bảng 4.4: Độ mặn lớn nhất (g/l) ở một số trạm vùng cửa sông Cửu Long giai đoạn 1997- 2018
Trạm
Vàm Kênh Bến Trại Mỹ Tho Bình Đại Trà Vinh Trà Kha An Thuận Cà Mau
TT Năm
Độ mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
1 1997 27,2 3 26 4 _ _ 17,5 2 6,3 3 12,5 3 27,4 4 32,3 5
2 1998 30,9 4 26,3 4 10 4 26,5 4 10,5 3 22,1 3 30,6 4 36 5
3 1999 25,7 4 28,3 3 5,3 3 26,6 3 10,9 2 17,6 3 30,4 3 32,5 4
4 2000 22,7 4 23,1 4 0,8 4 19,9 5 7,4 4 14,2 4 25,6 4 32 4
5 2001 26,2 3 22,9 3 1,7 3 20,5 4 7,6 5 17,5 3 25,6 3 31,8 5
6 2002 26 5 23,5 5 2,3 5 25 3 8 3 17 4 23 5 34,7 5
7 2003 27,1 3 23,6 5 0,8 4 27 3 7,8 3 16 3 29 3 34,8 6
Hotline: 092.4477.999

94
Trạm
TT Năm
Độ mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
8 2004 27,5 3 29,1 3 3,8 3 27,4 3 11,2 3 20,5 3 28 4 35 5
9 2005 29,7 4 27,3 4 3,7 4 29,4 4 10,8 3 22,5 3 24,1 4 35 5
10 2006 23,8 3 28,7 3 1 3 26,4 2 7,4 2 21,1 2 23,9 3 31,6 4_5
11 2007 27,6 3 24,5 3 1,7 3 27,5 3 8,5 3 19,2 3 24,8 3 31,1 4
12 2008 23 4 27,4 3 1,2 4 24,6 2 9,9 3 20,1 3 26,6 3 31,5 4
13 2009 27 4 26,1 4 0,9 4 26,3 4 11, 4 15,8 4 27,3 4 30,2 5
14 2010 27,5 4 27,2 4 3,2 4 27,1 3 10,7 3 21,5 3 30 3 39,7 4
15 2011 25,1 2 28,1 3 0,7 3_4 26,8 3 11,2 4 21,2 3 28,9 3 30,9 4
Hotline: 092.4477.999

95
Trạm
TT Năm
Độ mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
16 2012 23,7 3 27,3 4 2 4 27,3 4 10,2 4 15,7 4 25,5 4 31,7 4
17 2013 25,4 2 27,2 2 2,6 4 29,1 3 12,8 2 16,2 2 28,6 2 33,1 4
18 2014 23,4 3 19 3 _ _ 26,5 3 6 3 11,1 3 25,8 3 31,3 4
19 2015 27,1 3 25,5 3 2,1 3 27,5 3 11,5 1 14,6 2 29,2 3 35,9 5
20 2016 26,4 2 29,3 2 3,9 3 27,2 3 14,6 2 20,5 2 31,5 2 39,4 5
21 2017 23,0 3 25,8 2 - - 26,3 3 9,2 2 15,2 2 29,0 3 29,6 5
22 2018 23,6 4 23,6 4 - - 23,2 3 8,1 3 13,5 3 26,4 4 31,4 5
Hotline: 092.4477.999

96
Khu vực ven Biển Tây
Tại trạm Xẻo Rô, trên sông Cái Lớn: độ mặn lớn nhất trong giai đoạn 1997-
2018 đạt 31g/l xuất hiện vào tháng 5/2016, thấp nhất xuất hiện vào tháng 4/1997
đạt 12,6g/l. Trên sông Sông Đốc, tại trạm Sông Đốc: độ mặn lớn nhất trong giai đoạn
này đạt 35,9g/l xuất hiện tháng 4/2015, thấp nhất xuất hiện tháng 5/2009 đạt 30,2g/l.
Trên sông Cửa Cung Hầu, tại trạm Hương Mỹ: độ mặn lớn nhất trong giai đoạn này
đạt 18,9g/l xuất hiện tháng 3/2015, thấp nhất xuất hiện tháng 4/1997 đạt 2,3g/l. Trên
sông Kiên, tại trạm Rạch Giá: độ mặn lớn nhất trong giai đoạn này đạt 3g/l xuất
hiện tháng 5/2016, thấp nhất xuất hiện tháng 1/2017 đạt 2,0g/l.
Bảng 4.5: Độ mặn lớn nhất (g/l) ở một số trạm vùng Ven biển Tây
giai đoạn 1997- 2018
TT Năm
Trạm Xẻo Rô
Trạm Rạch
Giá
Trạm Hương
Mỹ
Trạm Sông
Đốc
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
1 1997 12,6 4 18,5 2 2,3 4 4,5 4
2 1998 23,4 4 24,1 5 7 4 11,6 4
3 1999 13,7 3 12,2 3 10,8 2 9 2
4 2000 14,3 2 16,7 3 6,8 4 6,9 4
5 2001 20 3 19,5 3 10,3 3 7,3 2
6 2002 19,2 4 23 4 9,2 4 6,3 4
7 2003 18,9 4 20,7 5 6,7 5 7,9 3
8 2004 28,8 4 22,6 3 12,5 3 10,4 3
9 2005 22,4 5 23,2 4 11,3 4 10,9 3
10 2006 15,3 4 13,7 4 5,9 3 9,7 2
11 2007 15,6 3 15,1 3 7 3 7,4 4
12 2008 17,8 3 16,9 4 7 4 10 3
Hotline: 092.4477.999

97
TT Năm
Trạm Xẻo Rô
Trạm Rạch
Giá
Trạm Hương
Mỹ
Trạm Sông
Đốc
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
Độ
mặn
lớn
nhất
(Smax)
Tháng
xuất
hiện
13 2009 19,3 4 19,3 4 10 4 6,2 4
14 2010 23,3 4 23,9 4 8 5 11,8 3
15 2011 16,9 2 15,1 2 9,6 3 8,3 2
16 2012 18,5 3 16,9 3 8,3 4 8,1 4
17 2013 22,5 4 16,8 4 10,8 2 31,9 3
18 2014 18,8 3 17,9 3 5,1 3 31,8 3
19 2015 24,3 4 22,9 4 18,9 3 35,9 4
20 2016 31 5 30 5 16,6 2 27,4 2
21 2017 15,2 4 2,0 1 10,9 2 31,4 4
22 2018 22,4 4 13,6 2 9,2 4 32,0 4
Xâm nhập mặn ảnh hưởng rõ rệt đến đời sống, kinh tế, xã hội và sinh kế của
người dân vùng ĐBSCL. Theo thống kê của Cục Trồng trọt, Bộ Nông nghiệp và Phát
triển Nông thôn (2018), khoảng 300,000 ha lúa ở ĐBSCL bị tác động bởi tình trạng
hạn, trong đó hơn 100,000 ha sẽ bị tác động trực tiếp, ảnh hưởng lớn đến năng suất.
ĐBSCL từ lâu đã được hiểu là vùng bị tổn thương mạnh do mực nước biển dâng, biến
đổi khí hậu và sự hiện diện của đập thủy điện ở thượng nguồn. Trong bối cảnh đó, xâm
nhập mặn ngày càng trở nên trầm trọng, gây ra thách thức lớn trong việc kiểm soát tài
nguyên nước và sản xuất nông nghiệp (Tran Anh và cộng sự, 2018).
4.2 Kết quả đo lường mức độ dễ bị tổn thương sinh kế trong bối cảnh xâm
nhập vùng đồng bằng Sông Cửu Long
4.2.1 Theo địa bàn
Chỉ số dễ bị tổn thương được Nguyễn Duy Hiền (2016) chia làm 5 cấp độ: từ 0 –
Hotline: 092.4477.999

98
<=0,20 là mức độ dễ bị tổn thương rất thấp; >0,2-<=0,4 là mức độ dễ bị tổn thương
thấp, >0,4-<=0,6 là mức độ dễ bị tổn thương trung bình, từ >0,6-<=0,8 là mức độ dễ bị
tổn thương cao, từ >0,8-<=1 là mức độ dễ bị tổn thương rất cao. Như vậy trong nghiên
cứu này, tác giả cũng phân khoảng dễ bị tổn thương sinh kế do xâm nhập mặn theo
Nguyễn Duy Hiền (2016).
Xét trong cả giai đoạn nghiên cứu, năm 2014 và 2016 chỉ số LVI đạt 0,472
điểm (trong khoảng 0,4 – 0,6) nằm trong ngưỡng mức độ dễ bị tổn thương sinh kế
trung bình, năm 2018 chỉ số này đạt mức tổn thương thấp do LVI = 0,390 (nằm trong
khoảng từ 0,2 đến 0,4).
Nhìn vào 3 thành phần của LVI trong bảng 4.6 để có cái nhìn rõ nét hơn về bức
tranh dễ bị tổn thương của ĐBSCL, cụ thể:
Mức độ phơi lộ (E): Xét trong giai đoạn 2014-2018, mức độ phơi lộ chung vùng
ĐBSCL cao vượt trội vào năm 2016, tiếp đến là 2014 (với 0,488 và 0,426 điểm). Giá
trị này thấp hơn ở năm 2018 (đạt 0,411 điểm). Điều này là phù hợp với tình hình thực
tế của vùng, bởi năm 2015-2016 được coi là hiện tượng mặn lịch sử của toàn bộ vùng
ĐBSCL, riêng mùa khô 2016 đã diễn ra gay gắt nhất từ trước đến nay (Nguyễn Ngọc
Anh, 2016).
Mức độ nhạy cảm (S): Mặc dù năm 2014 tình hình xâm nhập mặn diễn biến
không phức tạp và gay gắt như năm 2016 tuy nhiên mức độ nhạy cảm chung của vùng
cao hơn nhiều so với năm 2016 và 2018 (cao hơn lần lượt là 0,031 và 0,052 điểm).
Điều này khiến cho chỉ số LVI năm 2014 tương đương với năm 2016.
Năng lực thích ứng (A): Năm 2016 có mức độ phơi lộ cao nhất, đồng thời lại
ghi nhận năng lực thích ứng thấp nhất trong cả giai đoạn nghiên cứu (0,230 điểm)
khiến cho LVI trong năm 2016 cao hơn nhiều so với năm 2018 (cao hơn 0,082 điểm).
Tương tự, do mức độ phơi lộ và nhạy cảm năm 2018 là thấp trong cả giai đoạn nghiên
cứu, nên mặc dù năng lực thích ứng không có điểm tích cực nhưng vẫn kéo chỉ số LVI
năm 2018 của ĐBSCL xuống thấp nhất.
Theo Bộ khoa học và Công nghệ (2016), trên cơ sở số liệu tại các trạm đo mặn,
có thể chia ĐBSCL thành 4 vùng chịu ảnh hưởng của xâm nhập mặn. Cụ thể, (1) vùng
cửa sông Tiền - sông Hậu (các tỉnh Tiền Giang, Bến Tre, Trà Vinh, và một phần Sóc
Trăng), (2) sông Vàm Cỏ (tỉnh Long An), (3) vùng Bán đảo Cà Mau (tỉnh Sóc Trăng,
Bạc Liêu và Cà Mau) và (4) vùng ven biển Tây (tỉnh Kiên Giang và một phần tỉnh Cà
Mau). Trong đó, các tỉnh ven biển và nằm trong vùng 1, 3, 4 diễn biến mặn khá phức
tạp và có độ mặn lớn hơn so với vùng 2 (Hình 4.2). Phù hợp với thực tế trên, bảng 4.6
cũng cho thấy mức độ phơi lộ cao hơn ở các tỉnh thuộc vùng 1,3,4, cụ thể là Bến Tre,
Hotline: 092.4477.999

99
Kiên Giang, Bạc Liêu, Cà Mau, Sóc Trăng, Trà Vinh và thấp hơn ở Long An và Tiền
Giang (Long An nằm trong vùng 2 còn Tiền Giang có diện tích lớn nằm sâu trong nội
đồng nên mức độ phơi lộ ít hơn).
Hình 4.2: Bản đồ xâm nhập mặn vùng Đồng bằng sông Cửu Long
Nguồn: Nguyễn Hữu Thành (2016)
Mức độ nhạy cảm thay đổi qua các năm theo địa bàn nghiên cứu, song nhìn
chung Bạc Liêu là tỉnh có mức độ cao nhất trong tất cả các năm (Bảng 4.6). Để giải
thích cho điều này, có thể thấy Bạc Liêu là tỉnh ven biển, có khoảng 80% dân số sống
bằng nghề nông, kinh tế của tỉnh chủ yếu là sản xuất nông nghiệp (trồng trọt và nuôi
thủy sản). Đây là địa phương điển hình cho sinh thái ven biển của ĐBSCL chịu đe dọa
nghiêm trọng bởi sự thay đổi điều kiện tự nhiên (Phan Hoàng Vũ và cộng sự, 2016).
Sự thay đổi lượng mưa cùng với nước biển dâng đã làm cho xâm nhập mặn lấn sâu
vào trong nội đồng, làm thiệt hại đáng kể đến sản xuất nông nghiệp. Năm 2013 do ảnh
hưởng của nước mặn rò rỉ qua cửa van các cống ngăn mặn làm thiệt hại 625 ha lúa,
gây ngập trên 10 ha rau màu, ảnh hưởng của thời tiết nắng nóng cục bộ, làm cho độ
mặn tăng cao gây khó cải tạo rửa mặn làm thiệt hại trắng 55 ha lúa-tôm, 06 tháng đầu
năm 2014 diện tích tôm nuôi thâm canh và bán thâm canh bị thiệt hại trên 70% là
1.781 ha; trong đó tôm sú thiệt hại 552 ha, thẻ chân trắng 1.229 ha. Thiệt hại này dẫn
đến việc người dân trong khu vực nhạy cảm cao với nguồn thực phẩm của địa phương.
Hotline: 092.4477.999

100
Năng lực thích ứng với xâm nhập mặn chính là năng lực của hệ thống tự nhiên và
xã hội để chống lại những điều kiện bất lợi do xâm nhập mặn gây ra và là hợp phần
quan trọng trong đánh giá tính dễ bị tổn thương sinh kế. Xét trong cả giai đoạn 2014-
2018 năng lực thích ứng của người dân Sóc Trăng và Bạc Liêu là thấp nhất.
Bảng 4.6: Mức độ dễ bị tổn thương sinh kế theo địa bàn và độ mặn
2014 2016 2018
E S A LVI E S A LVI E S A LVI
Chung 0,426 0,182 0,263 0,472 0,488 0,151 0,230 0,472 0,411 0,130 0,214 0,390
Địa bàn
Long An 0,289 0,224 0,246 0,469 0,407 0,153 0,234 0,447 0,301 0,146 0,212 0,367
Tiền Giang 0,290 0,160 0,293 0,396 0,318 0,142 0,255 0,402 0,279 0,124 0,261 0,299
Bến Tre 0,459 0,166 0,268 0,468 0,612 0,164 0,230 0,517 0,527 0,132 0,202 0,445
Trà Vinh 0,385 0,164 0,277 0,438 0,458 0,137 0,240 0,449 0,384 0,114 0,210 0,367
Kiên Giang 0,483 0,197 0,249 0,508 0,555 0,161 0,225 0,501 0,384 0,142 0,205 0,400
Sóc Trăng 0,443 0,163 0,243 0,477 0,476 0,138 0,202 0,476 0,352 0,102 0,199 0,350
Bạc Liêu 0,612 0,251 0,205 0,612 0,582 0,191 0,194 0,546 0,565 0,146 0,167 0,500
Cà Mau 0,622 0,180 0,270 0,526 0,561 0,123 0,218 0,482 0,585 0,134 0,211 0,461
Độ mặn
Nhóm 1 0.165 0.163 0.287 0.364 0.237 0.154 0.245 0.391 0.207 0.124 0.235 0.291
Nhóm 2 0.312 0.200 0.252 0.456 0.433 0.144 0.221 0.456 0.277 0.130 0.213 0.340
Nhóm 3 0.476 0.169 0.254 0.484 0.558 0.138 0.217 0.492 0.434 0.132 0.196 0.414
Nhóm 4 0.559 0.181 0.256 0.516 0.598 0.153 0.222 0.511 0.568 0.126 0.226 0.436
Nhóm 5 0.649 0.196 0.260 0.551 0.664 0.164 0.242 0.526 0.637 0.140 0.191 0.503
Mức độ dễ bị tổn thương bao gồm 3 hợp phần: mức độ phợi lộ, nhạy cảm và
năng lực thích ứng. Trong cả giai đoạn 2014-2018, mức độ dễ bị tổn thương cao hơn ở
các tỉnh ven biển, đặc biệt Bến Tre, Kiên Giang, Bạc Liêu, Cà Mau (nằm trong trong
khoảng 0,445-0,612).
Xem xét mức độ dễ bị tổn thương theo 5 nhóm độ mặn với mức độ tăng dần từ
nhóm 1 đến nhóm 5 (nhóm 1: 0 – <=0,20; nhóm 2: >0,2-<=0,4; nhóm 3: >0,4-<=0,6;
Hotline: 092.4477.999

101
nhóm 4: >0,6-<=0,8 và nhóm 5: >0,8-<=1). Kết quả cho thấy trong cả 3 năm nghiên
cứu, địa phương/vùng nào chịu ảnh hưởng của xâm nhập mặn càng lớn thì mức độ dễ
bị tổn thương của các hộ gia đình càng cao (Bảng 4.6).
Bảng 4.7: Sự khác biệt về mức độ dễ bị tổn thương sinh kế theo tiểu vùng
Contrast Std. Err. t P>t
[95% Conf.
Interval]
Năm 2014
Tiểu vùng giữa với
vùng thượng nguồn -0,0366 0,0163 -2,2400 0,0650 -0,0749 0,0017
Tiểu vùng ven biển
với vùng thượng
nguồn 0,0329 0,0158 2,0800 0,0960 -0,0044 0,0701
với tiểu vùng giữa 0,0695 0,0103 6,7400 0,0000 0,0452 0,0937
Năm 2016
vùng thượng nguồn 0,0130 0,0139 0,9400 0,6180 -0,0197 0,0457
nguồn 0,0390 0,0135 2,8800 0,0120 0,0071 0,0708
Năm 2018
vùng thượng nguồn 0,0065 0,0188 0,3500 0,9360 -0,0377 0,0507
nguồn 0,0413 0,0183 2,2600 0,0630 -0,0017 0,0842
Hotline: 092.4477.999

102
Để xem xét LVI có thực sự khác biệt theo địa bàn hay không, tác giả tiến hành
phân tích sự khác biệt của LVI theo tiểu vùng. Kết quả chỉ ra rằng có sự khác biệt về
mức độ dễ bị tổn thương vùng ven biển với vùng thượng nguồn và vùng giữa với mức
ý nghĩa 10%, tuy nhiên ở cùng mức ý nghĩa chưa chứng minh được sự khác biệt của
LVI giữa tiểu vùng giữa và tiểu vùng thượng nguồn vào năm 2016 và 2018.
4.2.2 Theo đặc điểm hộ
4.2.2.1 Theo nhóm thu nhập và nguồn thu nhập chính
Xét mức độ dễ bị tổn thương theo nhóm thu nhập, bảng 4.8 cho thấy các hộ gia
đình càng nghèo thì mức độ tổn thương càng cao, bởi các nhóm này thường phải đối mặt
với mức độ phơi lộ cao trong khi năng lực thích ứng của họ lại thấp. Cụ thể, những
người nghèo thường là những người ít hay không có đất sản xuất, trình độ học vấn thấp,
không có kỹ năng nghề nghiệp, năng suất cây trồng vật nuôi thấp do thiếu vốn đầu tư và
việc áp dụng khoa học kỹ thuật còn hạn chế, bệnh tật, đông con và nợ ngoài ngân hàng
với lãi suất cao. Do vậy họ là những đối tượng ảnh hưởng nhất khi xâm nhập mặn xảy
ra.
Xét theo nguồn thu nhập chính từ các hộ gia đình, kết quả cho thấy các hộ gia
đình có nguồn thu chính từ thủy sản có mức độ tổn thương cao nhất (bảng 4.8). Để làm
rõ hơn thuỷ sản ở đây là nuôi trồng hay đánh bắt, tác giả tiến hành xem xét mức độ dễ
bị tổn thương của các hộ gia đình có nguồn thu chính từ đánh bắt và nuôi trồng thủy
sản, kết quả cho thấy giai đoạn 2014-2018 trong tổng số 420 hộ gia đình có nguồn thu
chính từ thủy sản thì có 273 hộ (tương ứng 65%) có nguồn thu chính từ nuôi trồng, còn
lại 35% từ đánh bắt. Mức độ dễ bị tổn thương sinh kế của nhóm nuôi trồng cao hơn so
với nhóm đánh bắt, năm 2014 các hộ gia đình có nguồn thu chính từ đánh bắt thủy sản
có LVI ở mức 0,4297 điểm trong khi đó con số này ở các hộ gia đình có nguồn thu
chính từ nuôi trồng là 0,4429 điểm (cao hơn 3,07%). Tương tự cũng nhìn thấy LVI cao
hơn vào năm 2016, 2018 đối với các hộ gia đình có nguồn thu chính từ nuôi trồng (Phụ
lục 6).
Hotline: 092.4477.999

103
Bảng 4.8: Mức độ dễ bị tổn thương sinh kế theo nhóm thu nhập và nguồn thu
nhập chính
2014 2016 2018
Chung 0,426 0,182 0,263 0,472 0,488 0,151 0,230 0,472 0,411 0,130 0,214 0,390
Nhóm thu nhập
Nhóm 1 0,501 0,191 0,215 0,531 0,539 0,158 0,189 0,515 0,471 0,148 0,163 0,470
Nhóm 2 0,424 0,188 0,235 0,493 0,505 0,155 0,203 0,495 0,419 0,130 0,194 0,408
Nhóm 3 0,418 0,174 0,255 0,469 0,493 0,141 0,232 0,466 0,414 0,128 0,214 0,390
Nhóm 4 0,405 0,182 0,278 0,456 0,427 0,160 0,245 0,451 0,393 0,119 0,230 0,359
Nhóm 5 0,400 0,178 0,343 0,410 0,474 0,138 0,291 0,425 0,359 0,125 0,272 0,322
Nguồn thu nhập chính
Nguồn thu
nhập chính
từ trồng trọt 0,456 0,142 0,316 0,420 0,500 0,112 0,286 0,419 0,417 0,104 0,255 0,335
Nguồn thu
nhập chính
từ chăn nuôi 0,430 0,139 0,324 0,405 0,544 0,105 0,275 0,433 0,432 0,095 0,255 0,331
Nguồn thu
nhập chính
từ thủy sản 0,577 0,226 0,236 0,565 0,551 0,175 0,211 0,517 0,538 0,140 0,211 0,451
Nguồn thu
nhập chính
từ hoạt động
nông nghiệp
khác 0,525 0,193 0,275 0,502 0,633 0,213 0,192 0,577 0,374 0,068 0,216 0,310
Nguồn thu
nhập chính
từ tiền
lương, tiền
công 0,393 0,181 0,260 0,463 0,461 0,148 0,229 0,463 0,388 0,130 0,217 0,380
Nguồn thu
nhập chính
từ hoạt động
sản xuất
kinh doanh 0,450 0,172 0,256 0,477 0,498 0,160 0,220 0,486 0,412 0,126 0,209 0,390
Nguồn thu
nhập khác 0,422 0,230 0,220 0,531 0,503 0,170 0,202 0,504 0,431 0,157 0,172 0,458
Hotline: 092.4477.999

104
Xem xét sự khác biệt về mức độ dễ bị tổn thương sinh kế vùng ĐBSCL theo
nhóm thu nhập nhận thấy có sự khác biệt về mức độ tổn thương giữa các nhóm giàu và
nhóm nghèo. Cụ thể, ở mức ý nghĩa 5% có sự khác biệt rõ nét về mức độ dễ bị tổn
thương của nhóm 5 với nhóm 1,2,3; nhóm 4 với nhóm 1,2 và nhóm 3 với nhóm 1.
Chưa chứng minh được sự khác biệt rõ nét về mức độ dễ bị tổn thương sinh kế giữa 2
nhóm thu nhập liền kề (nhóm 5 với 4; 4 với 3; 3 với 2) ở mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.9: Sự khác biệt về mức độ dễ bị tổn thương sinh kế theo nhóm thu nhập
Contrast Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval]
Năm 2014
2 vs 1 -0,0382 0,0161 -2,3800 0,1230 -0,0823 0,0058
3 vs 1 -0,0624 0,0156 -4,0000 0,0010 -0,1051 -0,0197
4 vs 1 -0,0755 0,0166 -4,5400 0,0000 -0,1210 -0,0299
5 vs 1 -0,1210 0,0177 -6,8400 0,0000 -0,1694 -0,0725
3 vs 2 -0,0242 0,0134 -1,8000 0,3740 -0,0609 0,0126
4 vs 2 -0,0372 0,0146 -2,5500 0,0820 -0,0772 0,0027
5 vs 2 -0,0827 0,0158 -5,2300 0,0000 -0,1260 -0,0394
4 vs 3 -0,0131 0,0141 -0,9300 0,8860 -0,0515 0,0254
5 vs 3 -0,0586 0,0153 -3,8200 0,0010 -0,1005 -0,0166
5 vs 4 -0,0455 0,0164 -2,7800 0,0440 -0,0903 -0,0007
Năm 2016
2 vs 1 -0,0196 0,0127 -1,5500 0,5330 -0,0542 0,0151
3 vs 1 -0,0486 0,0134 -3,6300 0,0030 -0,0854 -0,0119
4 vs 1 -0,0636 0,0138 -4,5900 0,0000 -0,1015 -0,0257
5 vs 1 -0,0899 0,0141 -6,3900 0,0000 -0,1285 -0,0514
3 vs 2 -0,0291 0,0113 -2,5700 0,0770 -0,0600 0,0019
4 vs 2 -0,0440 0,0118 -3,7300 0,0020 -0,0763 -0,0117
5 vs 2 -0,0704 0,0121 -5,8300 0,0000 -0,1034 -0,0373
4 vs 3 -0,0150 0,0126 -1,1900 0,7600 -0,0495 0,0196
Hotline: 092.4477.999

105
5 vs 3 -0,0413 0,0129 -3,2100 0,0120 -0,0765 -0,0061
5 vs 4 -0,0264 0,0133 -1,9800 0,2780 -0,0628 0,0101
Năm 2018
2 vs 1 -0,0620 0,0166 -3,7300 0,0020 -0,1075 -0,0165
3 vs 1 -0,0804 0,0166 -4,8500 0,0000 -0,1258 -0,0350
4 vs 1 -0,1110 0,0175 -6,3400 0,0000 -0,1589 -0,0630
5 vs 1 -0,1480 0,0177 -8,3900 0,0000 -0,1964 -0,0997
3 vs 2 -0,0184 0,0152 -1,2100 0,7470 -0,0601 0,0233
4 vs 2 -0,0490 0,0162 -3,0200 0,0220 -0,0934 -0,0046
5 vs 2 -0,0860 0,0164 -5,2500 0,0000 -0,1309 -0,0412
4 vs 3 -0,0306 0,0162 -1,8900 0,3240 -0,0750 0,0137
5 vs 3 -0,0677 0,0164 -4,1400 0,0000 -0,1124 -0,0229
5 vs 4 -0,0371 0,0173 -2,1400 0,2040 -0,0844 0,0103
4.2.2.2 Theo trình độ chuyên môn kỹ thuật, giới tính, dân tộc của chủ hộ
Bảng 4.10 cho thấy, có sự khác biệt về mức độ dễ bị tổn thương rõ ràng giữa chủ
hộ có trình độ CMKT và chủ hộ không có trình độ CMKT. Các hộ gia đình mà chủ hộ
có trình độ CMKT thì mức độ dễ bị tổn thương đạt 0,296 điểm vào năm 2018, trong
khi đó các chủ hộ không có CMKT thì con số này cao gấp khoảng 1,36 lần (đạt 0,403
điểm). Tương tự, chủ hộ là nữ có mức độ dễ bị tổn thương cao hơn so với nam chủ hộ,
tuy nhiên khoảng cách này nhỏ hơn so với tiêu chí trình độ CMKT, cụ thể năm 2018
chủ hộ là nữ có mức độ dễ bị tổn thương cao hơn 1,10 lần so với nam chủ hộ trong khi
đó con số này là 1,36 lần khi xem xét theo trình độ CMKT. Điều đáng chú ý là khoảng
cách này có xu hướng tăng dần trong giai đoạn 2014-2018 (1,27 lần lên 1,36 lần khi
xem xét theo trình độ CMKT và 1,08 lần lên 1,10 lần khi xem xét theo giới tính chủ
hộ). Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng chủ hộ là dân tộc Khơme thì mức độ dễ bị
tổn thương cao hơn so với chủ hộ là dân tộc Kinh (Bảng 4.10).
Hotline: 092.4477.999

106
Bảng 4.10: Mức độ dễ bị tổn thương sinh kế theo trình độ chuyên môn kỹ thuật,
giới tính, dân tộc của chủ hộ
2014 2016 2018
Chung 0,426 0,182 0,263 0,472 0,488 0,151 0,230 0,472 0,411 0,130 0,214 0,390
Trình độ CMKT chủ hộ
Không
có CMKT 0,429 0,183 0,253 0,480 0,496 0,151 0,218 0,481 0,417 0,130 0,201 0,403
Có CMKT 0,383 0,173 0,379 0,379 0,416 0,147 0,335 0,388 0,370 0,123 0,309 0,296
Giới tính
Nam 0,428 0,176 0,276 0,460 0,489 0,146 0,245 0,461 0,420 0,124 0,226 0,378
Nữ 0,421 0,194 0,234 0,497 0,487 0,160 0,198 0,496 0,392 0,142 0,186 0,417
Dân tộc
Kinh 0,420 0,182 0,264 0,469 0,488 0,151 0,231 0,472 0,410 0,132 0,216 0,390
Khơme 0,456 0,185 0,257 0,487 0,488 0,145 0,219 0,475 0,417 0,117 0,193 0,395
Xem xét sự khác biệt về mức độ dễ bị tổn thương theo trình độ CMKT, giới tính,
dân tộc của chủ hộ. Nhận thấy với mức ý nghĩa 5% có sự khác biệt về mức độ dễ bị
tổn thương theo trình độ CMKT và giới tính nhưng chưa tìm thấy sự khác biệt theo
dân tộc của chủ hộ.
Cụ thể, chủ hộ không có trình độ CMKT thì dễ bị tổn thương hơn chủ hộ có trình
độ CMKT. Điều này được lý giải là do trình độ CMKT thấp có thể ảnh hưởng đến
nhận thức, mức độ hiểu biết của người dân về ảnh hưởng của xâm nhập mặn cũng như
hạn chế trong việc ứng phó. Tương tự, chủ hộ là nữ có nguy cơ tổn thương cao hơn so
với nam giới.
Hotline: 092.4477.999

107
Bảng 4.11: Sự khác biệt về mức độ dễ bị tổn thương sinh kế theo trình độ chuyên
môn kỹ thuật, giới tính, dân tộc của chủ hộ
Contrast
Std.
Err. t P>t
[95% Conf.
Interval]
Năm 2014
Có CMKT với Không có
CMKT -0,1013 0,0180 -5,6200 0,0000 -0,1367 -0,0659
Nữ với Nam 0,0371 0,0106 3,5000 0,0010 0,0163 0,0580
Khơme với Kinh 0,0174 0,0146 1,1900 0,4570 -0,0169 0,0517
Năm 2016
CMKT -0,0926 0,0135 -6,8800 0,0000 -0,1190 -0,0661
Nữ v với Nam 0,0349 0,0088 3,9800 0,0000 0,0177 0,0521
Khơme với Kinh 0,0029 0,0139 0,2100 0,9760 -0,0297 0,0355
Năm 2018
CMKT -0,1069 0,0167 -6,3900 0,0000 -0,1398 -0,0741
Nữ vs Nam 0,0396 0,0120 3,3100 0,0010 0,0161 0,0631
Khơme với Kinh 0,0054 0,0172 0,3100 0,9480 -0,0350 0,0458
4.2.3 Theo các thành phần cấu thành nên mức độ dễ bị tổn thương
Như trên đã đề cập, mức độ dễ bị tổn thương sinh kế vùng ĐBSCL được cấu
thành bởi 3 thành phần chính là mức độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm và năng lực thích
ứng. Trong đó, mức độ nhạy cảm gồm 3 thành phần phụ (nguồn nước, nguồn thực
phẩm, sức khỏe) và năng lực thích ứng gồm 5 nguồn vốn (tự nhiên, con người, vật
chất, tài chính, xã hội).
Bảng 4.12 tóm lược về các thành phần cấu thành nên mức độ dễ bị tổn thương
của sinh kế vùng ĐBSCL trong bối cảnh xâm nhập mặn. Kết quả cho thấy vùng
ĐBSCL không chỉ có mức độ phơi lộ cao mà còn thiếu hụt nặng nề về nguồn nước,
mặc dù giá trị này giảm trong giai đoạn 2014-2018 (từ 0,47 điểm năm 2014 xuống
0,38 điểm năm 2018) là một dấu hiệu tích cực nhưng so với các thành phần khác thì sự
thiếu hụt của nguồn nước là điều đáng báo động. Năm 2018, sự thiếu hụt về nguồn
nước cao gấp 19 lần (0,38/0,02) các vấn đề về sức khỏe, cao gấp 3,2 lần (0,38/0,16)
các vấn đề về thực phẩm. Tiếp sau nguồn nước là thiếu hụt về nguồn thực phẩm, sự
thiếu hụt này tăng dần trong giai đoạn 2014-2018, nếu năm 2014 con số này là 0,05
điểm thì đến năm 2018 tăng lên 0,16 điểm.
Hotline: 092.4477.999

108
Xét theo các nguồn vốn sinh kế, kết quả cho thấy ĐBSCL thiếu hụt nặng nề về
vốn con người, giá trị này không những nhỏ nhất trong 5 nguồn vốn mà còn giảm dần
trong giai đoạn 2014-2018 (giảm từ 0,58 điểm xuống 0,56 điểm). Sau vốn con người,
vùng ĐBSCL còn thiếu hụt về vốn tài chính và vốn xã hội (Bảng 4.12).
Bảng 4.12: Các thành phần cấu thành nên mức độ dễ bị tổn thương sinh kế vùng
ĐBSCL
2014 2016 2018
Phơi lộ 0,43 0,49 0,41
Nguồn nước 0,47 0,41 0,38
Nguồn thực phẩm 0,05 0,12 0,16
Sức khỏe 0,03 0,02 0,02
• Vốn tự nhiên 0,97 0,99 0,99
• Vốn con người 0,58 0,57 0,56
• Vốn vật chất 0,98 0,93 0,94
• Vốn tài chính 0,71 0,65 0,71
• Vốn xã hội 0,87 0,89 0,88
4.3 Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu
4.3.1 Ảnh hưởng của dễ bị tổn thương đến kết quả sinh kế
Như phần tổng quan nghiên cứu đã trình bày, khi nghiên cứu về tính dễ bị tổn
thương sinh kế hầu hết các tác giả chỉ dừng lại ở việc tính toán LVI và chỉ ra vùng nào,
đối tượng nào dễ bị tổn thương hơn. Các tác giả chưa tập trung xem xét ảnh hưởng
tổng thể của các thành phần dễ bị tổn thương đến kết quả sinh kế, có chăng chỉ là
nghiên cứu một số thành phần nhỏ của dễ bị tổn thương đến kết quả sinh kế. Do vậy,
trong nghiên cứu này đầu tiên tác giả chỉ tiến hành xem xét ảnh hưởng của từng thành
phần mức độ nhạy cảm và năng lực thích ứng đến kết quả sinh kế hộ gia đình trong bối
cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL (Bảng 4.13) và sau đó xem xét tổng thể các thành
phần của dễ bị tổn thương đến kết quả sinh kế trên để tìm hiểu sự khác biệt của 2 mô
hình. Cụ thể:
Hotline: 092.4477.999

109
Bảng 4.13 trình bày đóng góp của các yếu tố trong mức độ nhạy cảm và năng
lực thích ứng đến kết quả sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn bằng việc hồi quy tác
động cố định của xã về thu nhập bình quân đầu người của hộ, kết quả cho thấy:
Trong mức độ nhạy cảm, chỉ có chỉ số đa dạng hóa cây trồng là tác động cùng
chiều đến kết quả sinh kế, Số tháng trung bình hộ gia đình đấu tranh để tìm nguồn thực
phẩm có tác động ngược chiều đến kết quả sinh kế. Chưa tìm thấy tác động của các
yếu tố khác đến kết quả sinh kế.
Trong năng lực thích ứng, diện tích đất nông lâm nghiệp bình quân đầu người
trong nguồn vốn tự nhiên có ảnh hưởng tích cực đến kết quả sinh kế hộ gia đình, tuy
nhiên tác động này là không đáng kể, ngược lại diện tích gieo trồng cây lương thực
thực phẩm bình quân đầu người có ảnh hưởng ngược chiều đến kết quả sinh kế hộ gia
đình vùng ĐBSCL trong bối cảnh xâm nhập mặn và ảnh hưởng này cũng không đáng
kể, trong khi chưa chứng minh được ảnh hưởng của việc đa dạng các loại đất và diện
tích đất trồng lúa tác động kết quả sinh kế vùng ĐBSCL trong bối cảnh xâm nhập mặn.
Cả 3 biến thành phần trong vốn con người đều có ảnh hưởng tích cực đến đến kết quả
sinh kế, trong đó phải đặc biệt kể đến trình độ chuyên môn kỹ thuật của chủ hộ, chủ hộ
có trình độ CMKT thì kết quả sinh kế mà cụ thể là thu nhập bình quân của hộ tăng
44,2% so với chủ hộ không có trình độ CNMT. Tương tự, giá trị tài sản còn lại bình
quân, loại ngôi nhà và số lượng đồ dùng lâu bền là các yếu tố quan trọng trong nguồn
vốn vật chất ảnh hưởng đến kết quả sinh kế hộ gia đình trong bối cảnh xâm nhập mặn
vùng ĐBSCL, việc tiếp cận tiết kiệm và Số nguồn thu nhập là các yếu tố chính trong
vốn tài chính. Cả 3 biến thành phần trong vốn xã hội đều tác động đến kết quả sinh kế,
tuy nhiên số hình thức hỗ trợ thì tác động ngược chiều.
Bảng 4.13: Ảnh hưởng riêng lẻ của các thành phần dễ bị tổn thương đến kết quả
sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL
Biến
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunhap
Mức độ phơi lộ với xâm nhập mặn
-0.392** -0,277** -0,299** -0,318** -0,189 -0,328**
(0.180) (0,140) (0,147) (0,145) (0,152) (0,143)
Nguồn nước chính cho sinh hoạt -0.087
(0.128)
Nguồn nước sinh hoạt không được xử lý -0.064
(0.048)
Chỉ số đa dạng hóa cây trồng 0.132*
Hotline: 092.4477.999

110
Biến
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunhap
(0.078)
Chỉ số đa dạng hóa vật nuôi -0.041
(0.071)
Số tháng trung bình hộ gia đình đấu
tranh để tìm nguồn thực phẩm -0.902*
(0.473)
Tỷ lệ thành viên có bệnh/chấn thương
nặng phải có người chăm sóc, nghỉ
việc/học/không hoạt động bình thường 0.029
(0.136)
Số ngày bị bệnh/chấn thương bình quân
đầu người -0.001
(0.001)
Diện tích đất nông lâm nghiệp bình quân
đầu người 0,000***
(0,000)
Số loại đất nông nghiệp của hộ 0,044
(0,027)
Diện tích gieo trồng lúa bình quân đầu
người 0,000
(0,000)
Diện tích gieo trồng cây lương thực thực
phẩm bình quân đầu người
-
0,000***
(0,000)
Tỷ lệ thành viên hộ có việc làm 0,427***
(0,089)
Chủ hộ có CMKT 0,442***
(0,066)
Chủ hộ tốt nghiệp tiểu học trở lên 0,238***
(0,047)
Số lượng đồ dùng lâu bền 0,049***
(0,004)
Giá trị tài sản còn lại bình quân 0,000***
(0,000)
Diện tích ở bình quân đầu người 0,002
(0,001)
Loại ngôi nhà chính 0,132**
(0,065)
Tiếp cận tiết kiệm 0,477***
(0,044)
Tiếp cận vốn vay bằng tiền và hàng hóa -0,012
(0,043)
Số nguồn thu nhập 0,047**
Hotline: 092.4477.999

111
Biến
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunhap
(0,018)
Tỷ lệ thành viên hộ tham gia hội đoàn 0,373***
(0,088)
Số hình thức hỗ trợ -0,131***
(0,020)
Khả năng tiếp cận dịch vụ thông tin 0,136***
(0,013)
Tỷ lệ người không phụ thuộc 0.375*** 0,380*** 0,181** 0,260*** 0,305*** 0,231***
(0.076) (0,071) (0,083) (0,065) (0,072) (0,071)
Tuổi chủ hộ -0.000 -0,000 0,000 -0,000* -0,000 -0,000
(0.000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000)
Giới tính (nam=1, nữ =0) 0.218*** 0,221*** 0,137*** 0,153*** 0,180*** 0,157***
(0.042) (0,039) (0,042) (0,036) (0,038) (0,037)
Quy mô hộ 0.237*** 0,248*** 0,260*** 0,183*** 0,218*** 0,194***
(0.014) (0,014) (0,014) (0,016) (0,013) (0,013)
Năm 2016 0,239*** 0,192*** 0,157*** 0,172*** 0,199***
(0,039) (0,037) (0,035) (0,036) (0,034)
Năm 2018 0,369*** 0,323*** 0,232*** 0,318*** 0,348***
(0,046) (0,042) (0,043) (0,040) (0,042)
Hệ số chặn
10,009**
* 9,776*** 9,811*** 9,998*** 10,071***
(0,129) (0,130) (0,125) (0,126) (0,123)
Số quan sát 1.433 1.433 1.433 1.433 1.433
R-squared 0,412 0,426 0,498 0,433 0,465
Số lượng xã 161 161 161 161 161
Robust standard errors in parentheses
*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1
Bảng 4.14 xem xét đóng góp của tổng thể các thành phần dễ bị tổn thương đến
kết quả sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL bằng việc hồi quy tác
động cố định của xã về thu nhập bình quân đầu người của hộ, kết quả cho thấy:
Thứ nhất, mức độ phơi lộ của xâm nhập mặn ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả
sinh kế hộ gia đình trong vùng bị ảnh hưởng tại ĐBSCL với mức ý nghĩa 10%, cụ thể
khi xâm nhập mặn tăng lên 0,1 đơn vị thì thu nhập bình quân đầu người hộ gia đình
giảm tương ứng khoảng 0,024%. Kết quả này cũng phù hợp với các nghiên cứu về ảnh
hưởng của thảm họa tự nhiên đến kết sinh kế hoặc phúc lợi hộ gia đình như Arouri và
cộng sự (2015), Bui và cộng sự (2014), Baez và Santos (2008)...Để làm rõ hơn ảnh
hưởng của các mức độ xâm nhập khác nhau đến kết quả sinh kế hộ gia đình, tác giả
Hotline: 092.4477.999

112
tiến hành phân tách mức độ phơi lộ thành 2 cấp độ: từ 0–0,5 và >0,5-1. Kết quả cho
thấy, xâm nhập mặn càng lớn thì thu nhập hộ gia đình càng giảm, cụ thể khi mức độ
phơi lộ nằm trong khoảng 0-0,5 thì xâm nhập mặn tăng lên 1 đơn vị làm thu nhập bình
quân hộ gia đình giảm 0,0407% tuy nhiên khi xem xét mức độ phơi lộ trong khoảng
>0,5-1 thì thu nhập bình quân hộ gia đình giảm mạnh hơn 0,0476% (Chi tiết xem Phụ
lục 5). Điều này cũng tương tự nhận định khi tác giả đo lường mức độ dễ bị tổn
thương theo tiểu vùng/độ mặn (vùng/địa phương nào có độ mặn cao thì mức độ dễ bị
tổn thương cao hơn).
Thứ hai, xem xét mức độ nhạy cảm với sức khỏe, nguồn nước, nguồn thực
phẩm ảnh hưởng đến kết quả sinh kế hộ gia đình. Nhận thấy, chỉ có chỉ số đa dạng hóa
cây trồng (1/ (số lượng cây trồng+1) tác động cùng chiều đến kết quả sinh kế hộ gia
đình, cụ thể khi chỉ số đa dạng hóa cây trồng tăng (tức là số lượng cây trồng giảm) thì
thu nhập bình quân đầu người hộ gia đình tăng (hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,1964507)
(Bảng 4.14). Kết quả này không đồng tình với các nghiên cứu trước đó như Makate và
cộng sự (2016), Joshi và cộng sự (2004, Kasem và Thapa (2011). Như vậy, khi xem
xét mức độ nhạy cảm với sức khỏe, nguồn nước, nguồn thực phẩm ảnh hưởng đến kết
quả sinh kế hộ gia đình, chỉ có chỉ số đa dạng hóa cây trồng (1/ (số lượng cây
trồng+1)) tác động cùng chiều đến kết quả sinh kế hộ gia đình, chưa tìm thấy ảnh
hưởng của các yếu tố sức khỏe, nguồn nước, chỉ số đa dạng hóa vật nuôi, Số tháng
trung bình hộ gia đình đấu tranh để tìm nguồn thực phẩm đến kết quả sinh kế hộ gia
đình trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL.
Thứ ba, khi xem xét các thành phần của năng lực thích ứng đến kết quả sinh kế
hộ gia đình nhận thấy có một số điểm khác biệt so với Bảng 4.13. Nếu chỉ xem xét
riêng rẽ từng nguồn vốn thì chưa chứng minh được ảnh hưởng của diện tích đất trồng
lúa tác động kết quả sinh kế vùng ĐBSCL trong bối cảnh xâm nhập mặn, tuy nhiên
trong tổng thể bối cảnh tổn thương (Bảng 4.14) thì nhận thấy có mối quan hệ này. Cụ
thể, với mức ý nghĩa 5%, nếu diện tích đất trồng lúa tăng lên thì thu nhập hộ gia đình
tăng lên nhưng mức tăng không đáng kể (hệ số hồi quy chuẩn hóa là 9,35E-06). Điều
này là hợp lý, bởi ĐBSCL luôn là vựa lúa lớn nhất của cả nước, đóng góp quan trọng
bảo đảm an ninh lương thực quốc gia và xuất khẩu, tính đến năm 2018 diện tích đất
trồng lúa vùng ĐBSCL chiếm 54,26% tổng diện tích lúa và chiếm 55,48% tổng sản
lượng lúa của cả nước (Tính toán từ số liệu GSO (2018)), đồng thời trong giai đoạn
2017-2018 năng suất lúa của vùng luôn cao hơn năng suất bình quân cả nước kể cả
vào năm 2016 được coi là năm hạn mặn lịch sử của toàn vùng ĐBSCL, do vậy các hộ
gia đình có nhiều hơn diện tích lúa sẽ giúp cải thiện về mặt thu nhập.
Hotline: 092.4477.999

113
Bảng 4.13 cho thấy cả 3 biến thành phần trong vốn xã hội đều tác động đến kết
quả sinh kế, riêng số hình thức hỗ trợ thì tác động ngược chiều. Tuy nhiên, khi xem xét
trong tổng thể dễ bị tổn thương (Bảng 4.14), chỉ có số hình thức hỗ trợ trong vốn xã
hội là tác động ngược chiều đến kết quả sinh kế (hệ số hồi quy chuẩn hóa là
0,0746206).
Bảng 4.14: Ảnh hưởng tổng thể của các thành phần dễ bị tổn thưởng đến kết quả
sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL
Ln(thunhap)
Hệ số hồi
quy chuẩn
hóa
Sai số
chuẩn
hiệu chỉnh
(Robust)
P_value Khoảng tin cậy 95%
Mức độ
phơi lộ
Mức độ phơi lộ với
xâm nhập mặn
-0,2366525 0,1393665 0,091 -0,5118877 0,0385827
Nguồn
nước
Nguồn nước chính
cho sinh hoạt
-0,0444998 0,0769762 0,564 -0,1965203 0,1075207
Nguồn nước sinh
hoạt không được xử
lý
-0,0150853 0,0409352 0,713 -0,0959284 0,0657578
Nguồn
thực
phẩm
Chỉ số đa dạng hóa
cây trồng
0,1964507 0,0762015 0,011 0,0459603 0,3469411
Chỉ số đa dạng hóa
vật nuôi
0,1295684 0,0790706 0,103 -0,0265882 0,2857251
Số tháng trung bình
hộ gia đình đấu
tranh để tìm nguồn
thực phẩm
-0,5370138 0,3850966 0,165 -1,297542 0,223514
Sức
khỏe
Tỷ lệ thành viên có
bệnh/chấn thương
nặng phải có người
chăm sóc, nghỉ
việc/học/không hoạt
động bình thường
0,0681831 0,1215697 0,576 -0,1719051 0,3082712
Số ngày bị
bệnh/chấn thương
bình quân đầu
người
0,0003907 0,0008889 0,661 -0,0013648 0,0021462
Hotline: 092.4477.999

114
Ln(thunhap)
Hệ số hồi
quy chuẩn
hóa
Sai số
chuẩn
hiệu chỉnh
(Robust)
Vốn tự
nhiên
Diện tích đất nông
lâm nghiệp bình
0,0000382 0,0000104 0,000 0,0000176 0,0000588
Chỉ số đa dạng loại
đất
-0,0083259 0,0257926 0,747 -0,0592637 0,0426119
lúa bình quân đầu
người
9,35E-06 4,46E-06 0,038 5,41E-07 0,0000181
cây lương thực thực
phẩm bình quân đầu
người
-0,0000583 0,0000272 0,033 -0,0001119 -4,64E-06
Vốn
con
người
Tỷ lệ thành viên hộ
có việc làm
0,3640457 0,0806411 0,000 0,2047875 0,5233039
Chủ hộ có CMKT 0,1800443 0,0562525 0,002 0,0689512 0,2911374
Chủ hộ tốt nghiệp
tiểu học trở lên
0,0953136 0,039738 0,018 0,016835 0,1737922
Vốn vật
chất
Chỉ số đa dạng đồ
dùng lâu bền
0,0313149 0,0060957 0,000 0,0192764 0,0433534
Giá trị tài sản còn
lại bình quân
2,04E-06 6,25E-07 0,001 8,10E-07 3,28E-06
Diện tích ở bình
0,0003317 0,0010026 0,741 -0,0016484 0,0023118
Loại ngôi nhà chính 0,0743374 0,0607532 0,223 -0,0456442 0,1943189
Vốn tài
chính
Tiếp cận tiết kiệm 0,2850248 0,0409162 0,000 0,2042193 0,3658303
Tiếp cận vốn vay
bằng tiền và hàng
hóa
-0,0091372 0,0411417 0,825 -0,0903881 0,0721137
Số nguồn thu nhập 0,0531533 0,0213093 0,014 0,0110695 0,0952372
Vốn xã
hội
Tỷ lệ thành viên hộ
tham gia hội đoàn
0,0993704 0,084452 0,241 -0,067414 0,2661548
Hotline: 092.4477.999

115
Ln(thunhap)
Hệ số hồi
quy chuẩn
hóa
Sai số
chuẩn
hiệu chỉnh
(Robust)
Số hình thức hỗ trợ -0,0746206 0,019253 0,000 -0,1126435 -0,036598
Khả năng tiếp cận
dịch vụ thông tin
0,0152909 0,017843 0,393 -0,0199472 0,050529
Biến
kiểm
soát
Tỷ lệ người không
phụ thuộc
0,055856 0,0745633 0,455 -0,0913992 0,2031111
Tuổi chủ hộ -0,0000185 0,0000141 0,189 -0,0000463 9,23E-06
Giới tính (nam=1,
nữ =0)
0,0962674 0,0340448 0,005 0,0290323 0,1635026
Quy mô hộ 0,2049129 0,0160479 0,000 0,1732198 0,2366061
Năm 2016 0,1450038 0,0371714 0,000 0,071594 0,2184137
Năm 2018 0,2447507 0,0432338 0,000 0,1593682 0,3301332
Hệ số chặn 9,270831 0,1910083 0.000 8,893608 9,648053
Số quan sát 1.433
Số lượng xã 161
R-squared (within) 0,5748
*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1
4.3.2 Vai trò điều tiết của năng lực thích ứng
Để xem xét các thành phần của năng lực thích ứng có thể giúp hộ gia đình giảm
thiểu tác động bất lợi của xâm nhập mặn, tác giả tiến hành xem xét tương tác giữa mức
độ phơi lộ và các biến năng lực thích ứng trong mô hình hồi quy ảnh hưởng cố định
của xã về thu nhập bình quân đầu người theo quy trình của Arouri và cộng sự (2015).
Trước tiên, tác giả tiến hành xem xét 18 mô hình hồi quy mà mỗi mô hình bao
gồm tất cả các biến như trong bảng 4.14 và một tương tác giữa biến mức độ phơi lộ và
một biến trong năng lực thích ứng (chi tiết từng mô hình trong Phụ Lục 3 đính kèm),
tác giả không xem xét cùng một lúc tất cả các biến tương tác vì nó có thể dẫn đến vấn
đề đa cộng tuyến và sai số chuẩn cao của các tương tác này (Arouri và cộng sự, 2015).
Tiếp đến tác giả tiếp tục xem xét mô hình hồi quy tổng thể khi đưa tất cả các tương tác
Hotline: 092.4477.999

116
và biến độc lập như Bảng 4.14 vào trong mô hình với lệnh lựa chọn là hồi quy lùi từng
bước (stepwise backward) như gợi ý của Arouri và cộng sự (2015) để được Bảng 4.15.
Các ảnh hưởng với mức ý nghĩa 10% được giữ lại trong mô hình. Kết quả cho thấy chỉ
có 3 biến thành phần trong năng lực thích ứng (Tỷ lệ thành viên hộ có việc làm; Loại
ngôi nhà chính; Khả năng tiếp cận dịch vụ thông tin) có vai trò điều tiết đến mối quan
hệ của xâm nhập mặn và thu nhập bình quân hộ gia đình. Kết quả này không đạt được
như kỳ vọng của tác giả, tuy nhiên so sánh với các nghiên cứu trước đó thì có lẽ kết
quả thu được là hợp lý và điều này sẽ được tác giả sẽ bình luận kỹ hơn trong chương 5.
Bảng 4.15: Mô hình hồi quy ảnh hưởng cố định của xã về thu nhập bình quân
đầu người để xem xét vai trò điều tiết tổng thể của năng lực thích ứng
lnthunhap
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa
Sai số chuẩn
hiệu chỉnh
(Robust)
t P>t Khoảng tin cậy 95%
Mức độ phơi lộ với xâm nhập
mặn -0,5824118 0,2638524 -2,21 0,029 -1,103494 -0,061329
Chỉ số đa dạng hóa cây trồng 0,2463196 0,0685764 3,59 0,000 0,110888 0,3817513
Chỉ số đa dạng hóa vật nuôi 0,1283688 0,0765594 1,68 0,096 -0,022829 0,2795662
Diện tích đất nông lâm nghiệp
bình quân đầu người 0,000037 0,0000104 3,56 0,000 0,0000165 0,0000574
Diện tích gieo trồng lúa bình
quân đầu người 0,0000111 4,46E-06 2,49 0,014 2,29E-06 0,0000199
Tỷ lệ thành viên hộ có việc
làm 0,2001909 0,1355221 1,48 0,142 -0,067452 0,4678338
Chủ hộ có CMKT 0,1882155 0,0550917 3,42 0,001 0,0794148 0,2970162
Chủ hộ tốt nghiệp tiểu học trở
lên 0,11205 0,0393749 2,85 0,005 0,0342885 0,1898116
Số đồ dùng lâu bền
0,0317108 0,0057101 5,55 0,000 0,020434 0,0429877
Giá trị tài sản còn lại bình
quân 2,05E-06 5,97E-07 3,44 0,001 8,75E-07 3,23E-06
Loại ngôi nhà chính -0,2181575 0,1100559 -1,98 0,049 -0,435507 -0,000808
Tiếp cận tiết kiệm 0,2923535 0,0403548 7,24 0,000 0,2126567 0,3720502
Số nguồn thu nhập 0,0571603 0,0210519 2,72 0,007 0,0155849 0,0987356
Số hình thức hỗ trợ -0,0724483 0,0189504 -3,82 0,000 -0,109874 -0,035023
Hotline: 092.4477.999

117
lnthunhap
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa
Sai số chuẩn
hiệu chỉnh
(Robust)
t P>t Khoảng tin cậy 95%
Khả năng tiếp cận dịch vụ
thông tin 0,0495598 0,0237938 2,08 0,039 0,0025693 0,0965503
Phơi lộ * Tỷ lệ thành viên hộ
có việc làm 0,365775 0,2091477 1,75 0,082 -0,047271 0,7788211
Phơi lộ * Loại ngôi nhà chính -0,5060515 0,194218 -2,61 0,01 -0,12249 0,8896129
Phơi lộ *Khả năng tiếp cận
dịch vụ thông tin 0,0599242 0,0333265 1,8 0,074 0,125741 0,0058924
Giới tính của chủ hộ 0,1092765 0,0348433 3,14 0,002 0,0404644 0,1780887
Quy mô hộ 0,1580094 0,0254743 6,2 0,000 0,1077001 0,2083187
Năm 2016 0,1396683 0,0358974 3,89 0,000 0,0687743 0,2105622
Năm 2018 0,2399427 0,0406336 5,91 0,000 0,1596953 0,3201901
Hệ số chặn 9,350244 0,2032887 45,99 0,000 8,948769 9,751719
Số quan sát 1.433
Số lượng xã 161
R-squared (within) 0,5776
*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1
Như vậy từ Bảng 4.14 và 4.15 có thể đưa ra các kết luận như sau về ảnh hưởng
của các thành phần dễ bị tổn thương đến kết quả sinh kế hộ gia đình trong bối cảnh
xâm nhập mặn vùng ĐBSCL:
Thứ nhất: mức độ phơi lộ của xâm nhập mặn ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả
sinh kế hộ gia đình vùng ĐBSCL. Cụ thể với mức ý nghĩa 5% khi xâm nhập mặn tăng
lên 0,1 đơn vị thì thu nhập bình quân đầu người hộ gia đình giảm tương ứng khoảng
0,058%. (Bảng 4.15). Như phân tích ở trên, kết quả này cũng phù hợp với các nghiên
cứu về ảnh hưởng của thảm họa tự nhiên đến kết sinh kế hoặc phúc lợi hộ gia đình.
Điều đó có nghĩa là giả thuyết H1 được chấp nhận bởi dữ liệu nghiên cứu.
Thứ hai: Chỉ chứng minh được chỉ số đa dạng hóa cây trồng và vật nuôi trong
mức độ nhạy cảm tác động cùng chiều đến kết quả sinh kế hộ gia đình ở mức ý nghĩa
10% (Bảng 4.15). Điều này có nghĩa rằng, số lượng cây trồng và vật nuôi càng nhiều
Hotline: 092.4477.999

118
càng có xu hướng giảm thu nhập. Kết luận này không đồng tình với các nghiên cứu
trước đó của Makate và cộng sự (2016), Joshi và cộng sự (2004), Pellegrini và
Tasciotti (2014), Kasem và Thapa (2011). Như vậy, giả thuyết H2(a3) và H2(a4) được
chấp nhận bởi dữ liệu nghiên cứu tuy nhiên ngược dấu so với kỳ vọng.
Thứ ba: Các yếu tố thuộc năng lực thích ứng có tác động mạnh kết quả sinh
kế, cụ thể:
Diện tích đất nông lâm nghiệp bình quân đầu người và diện tích gieo
trồng lúa bình quân đầu người có tác động cùng chiều đến kết quả sinh kế, diện
tích gieo trồng cây lương thực thực phẩm cũng ảnh hưởng nhưng ảnh hưởng ngược
chiều đến kết quả sinh kế, tuy nhiên các ảnh hưởng này là không đáng kể (hệ số hồi
quy chuẩn hóa lần lượt là 0,000037; 0,0000111 và -0,0000583).
Tỷ lệ thành viên hộ có việc làm, chủ hộ có CMKT, chủ hộ tốt nghiệp tiểu
học trở lên có ảnh hưởng cùng chiều đến kết quả sinh kế. Cụ thể, nếu tỷ lệ thành viên
có việc làm trong hộ tăng 0,1 đơn vị sẽ làm thu nhập bình quân hộ gia đình tăng
0,036%, chủ hộ có CMKT sẽ có thu nhập cao hơn 18,82% so với chủ hộ không có
CMKT, tương tự chủ hộ tốt nghiệp trở lên sẽ có thu nhập cao hơn hộ gia đình có chủ
hộ chưa tốt nghiệp tiểu học là 11,20%.
Số đồ dùng lâu bền, giá trị tài sản còn lại bình quân có ảnh hưởng cùng
chiều đến kết quả sinh kế (hệ số hồi quy chuẩn hóa lần lượt là 0,0317108 và 2,05E-
06).
Tiếp cận tiết kiệm, số nguồn thu nhập có ảnh hưởng cùng chiều đến kết
quả sinh kế. Cụ thể, nếu gia đình có tiếp cận tiết kiệm thì thu nhập bình quân hộ gia
đình cao hơn 29,2% so với gia đình không tiếp cận tiết kiệm. Tăng số nguồn thu nhập
lên 0,1 đơn vị sẽ làm thu nhập bình quân đầu người tăng 0,0057%.
Khả năng tiếp cận dịch vụ thông tin có tác động cùng chiều đến kết quả
sinh kế (hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,0495598). Trong khi đó số hình thức hỗ trợ
có tác động nhưng là ngược chiều đến kết quả sinh kế (hệ số hồi quy chuẩn hóa là -
0,0724483).
Như vậy, các giả thuyết H3 (a1, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a11, a12, a14, a16,
a17) được chấp nhận bởi dữ liệu nghiên cứu. Chỉ có 4 giả thuyết trong H3 đưa ra
chưa được chứng minh gồm H3 (a2, a10, a13, a15).
Thứ tư: Khi xem xét vai trò điều tiết của năng lực thích ứng, kết quả cho thấy
quan hệ của xâm nhập mặn và thu nhập bình quân hộ gia đình. Trong đó, hộ gia đình
Hotline: 092.4477.999

119
có nhiều thành viên có việc làm và tiếp cận được nhiều phương tiện thông tin sẽ làm
giảm tác động của xâm nhập mặn đến thu nhập hộ gia đình, ngược lại các gia đình đầu
tư vào xây dựng nhà kiên cố có thể không làm giảm tác động của xâm nhập mặn đến
thu nhập hộ gia đình. Như vậy, các giả thuyết H4 (a5, a11, a17) được chứng minh.
Với phân tích như trên, có thể kết luận về các giả thuyết ban đầu trong bảng 4.16:
Bảng 4.16: Kết luận các giả thuyết nghiên cứu
STT Cặp giả thuyết Kết quả
Dấu đạt
được so
với kỳ
vọng
H1 Mức độ phơi lộ của xâm nhập mặn có tác
động ngược chiều đến kết quả sinh kế của hộ dân
vùng ĐBSCL.
Chấp nhận Giống
H2
(a1-
a7)
7 chỉ số thành phần của mức độ nhạy cảm
(Nguồn nước chính cho sinh hoạt; Nguồn nước sinh
hoạt không được xử lý; Chỉ số đa dạng hóa cây
trồng; Chỉ số đa dạng hóa vật nuôi; Số tháng trung
bình hộ gia đình đấu tranh để tìm nguồn thực phẩm;
Tỷ lệ thành viên có bệnh/chấn thương nặng phải có
người chăm sóc, nghỉ việc/học/không hoạt động
bình thường; Số ngày bị bệnh/chấn thương bình
quân đầu người) có tác động ngược chiều đến kết
Chấp nhận
H2(a3) và
H2(a4)
Khác
H3
(a1-
a17)
17 chỉ số thành phần của năng lực thích ứng (Diện
tích đất nông lâm nghiệp bình quân đầu người; Số
lượng loại đất nông nghiệp; Diện tích gieo trồng lúa
bình quân đầu người; Diện tích gieo trồng cây lương
thực thực phẩm bình quân đầu người; Tỷ lệ người
có việc làm; Chủ hộ không có CMKT; Chủ hộ chưa
tốt nghiệp tiểu học; Số đồ dùng lâu bền; Giá trị tài
sản còn lại bình quân; Diện tích ở bình quân đầu
người; Loại ngôi nhà chính của hộ; Tiếp cận tiết
kiệm; Tiếp cận vốn vay bằng tiền và hàng hóa; Số
Chấp nhận
H3 (a1, a3,
a5, a6, a7,
a8, a9,
a12, a14,
a17)
Giống
Chấp nhận
H3 (a4,
Khác
Hotline: 092.4477.999

120
STT Cặp giả thuyết Kết quả
Dấu đạt
được so
với kỳ
vọng
nguồn thu nhập; Tỷ lệ thành viên hộ không tham gia
hội đoàn; Số hình thức hỗ trợ; Khả năng tiếp cận
dịch vụ thông tin) có tác động cùng chiều đến kết
a11, a16)
H4
(a1-
a17)
17 chỉ số thành phần của năng lực thích ứng
(Diện tích đất nông lâm nghiệp bình quân đầu
người; Số lượng loại đất nông nghiệp; Diện tích
gieo trồng lúa bình quân đầu người; Diện tích gieo
trồng cây lương thực thực phẩm bình quân đầu
người; Tỷ lệ người có việc làm; Chủ hộ không có
CMKT; Chủ hộ chưa tốt nghiệp tiểu học; Số đồ
dùng lâu bền; Giá trị tài sản còn lại bình quân; Diện
tích ở bình quân đầu người;Loại ngôi nhà chính của
hộ;Tiếp cận tiết kiệm; Tiếp cận vốn vay bằng tiền và
hàng hóa; Số nguồn thu nhập; Tỷ lệ thành viên hộ
không tham gia hội đoàn; Số hình thức hỗ trợ; Khả
năng tiếp cận dịch vụ thông tin) có vai trò điều tiết
làm giảm thiểu tác động của xâm nhập mặn đến kết
Chấp nhận
H4 (a5,
a17)
Giống
Chấp nhận
H4 (a11)
Khác
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Đồng bằng sông Cửu Long nằm ở phía nam Việt Nam gồm 13 tỉnh; trong đó, 8
tỉnh giáp biển, cụ thể là Long An, Tiền Giang, Bến Tre, Trà Vinh, Sóc Trăng, Bạc
Liêu, Cà Mau và Kiên Giang. Đặc trưng của vùng là phù sa màu mỡ với khí hậu nhiệt
đới gió mùa ẩm. Nguồn thủy lợi của ĐBSCL khá phức tạp vì mạng lưới kênh/sông
chằng chịt, cũng như sự tác động của dòng chảy sông Mê Kông và hai chế độ thủy
triều: thủy triều của Biển Đông và bán nhật triều của Vịnh Thái Lan. Do vậy, trong
mùa cạn, khi lưu lượng thượng lưu về giảm, thủy triều ảnh hưởng mạnh lên thượng
lưu và hệ thống kênh rạch nội đồng, dẫn theo nước mặn xâm nhập sâu cả trên sông và
Hotline: 092.4477.999

121
nội đồng. Xâm nhập mặn ảnh hưởng rõ rệt đến đời sống, kinh tế, xã hội và sinh kế của
người dân vùng ĐBSCL.
Sau khi xem xét điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội, xâm nhập mặn của vùng, tác
giả đánh giá mức độ dễ bị tổn thương sinh kế vùng đồng bằng Sông Cửu Long do xâm
nhập mặn thông qua chỉ số LVI với 5 cấp độ: từ 0 – <=0,20 là mức độ dễ bị tổn
thương rất thấp; >0,2-<=0,4 là mức độ dễ bị tổn thương thấp, >0,4-<=0,6 là mức độ dễ
bị tổn thương trung bình, từ >0,6-<=0,8 là mức độ dễ bị tổn thương cao, từ >0,8-<=1
là mức độ dễ bị tổn thương rất cao.
Xét trong cả giai đoạn nghiên cứu, năm 2014 và 2016 chỉ số LVI đạt 0,472 điểm
(trong khoảng 0,4 – 0,6) nằm trong ngưỡng mức độ dễ bị tổn thương sinh kế trung
bình, năm 2018 chỉ số này đạt mức tổn thương thấp do LVI = 0,390 (nằm trong
khoảng từ 0,2 đến 0,4). Trong cả giai đoạn 2014-2018, mức độ dễ bị tổn thương cao
hơn ở các tỉnh ven biển, đặc biệt Bến Tre, Kiên Giang, Bạc Liêu, Cà Mau (nằm trong
trong khoảng 0,445-0,612). Kết quả chỉ ra rằng có sự khác biệt về mức độ dễ bị tổn
thương vùng ven biển với vùng thượng nguồn và vùng giữa với mức ý nghĩa 10%, tuy
nhiên ở cùng mức ý nghĩa chưa chứng minh được sự khác biệt của LVI giữa tiểu vùng
giữa và thượng nguồn vào năm 2016, 2018.
Chương 4 cũng chỉ ra rằng các hộ gia đình càng nghèo thì mức độ tổn thương
càng cao, bởi các nhóm này thường phải đối mặt với mức độ phơi lộ cao trong khi
năng lực thích ứng của họ lại thấp. Xét theo nguồn thu nhập chính từ các hộ gia đình,
kết quả cho thấy các hộ gia đình có nguồn thu chính từ thủy sản có mức độ tổn thương
cao nhất. Kết quả cũng cho thấy có sự khác biệt về mức độ dễ bị tổn thương rõ ràng
giữa chủ hộ có trình độ CMKT và chủ hộ không có trình độ CMKT. Chủ hộ không có
CMKT dễ bị tổn thương cao gấp khoảng 1,36 lần so với chủ hộ có trình độ CMKT.
Tương tự, chủ hộ là nữ có mức độ dễ bị tổn thương cao hơn so với nam chủ hộ, tuy
nhiên khoảng cách này nhỏ hơn so với trình độ CMKT. Chủ hộ là dân tộc Kinh thì
mức độ dễ bị tổn thương thấp hơn so với các dân tộc khác nhưng chưa tìm thấy sự
khác biệt theo dân tộc của chủ hộ. Xem xét theo các thành phần cấu thành nên mức độ
dễ bị tổn thương của sinh kế vùng ĐBSCL trong bối cảnh xâm nhập mặn. Kết quả cho
thấy vùng ĐBSCL không chỉ có mức độ phơi lộ cao mà còn thiếu hụt nặng nề về
nguồn nước, năm 2018, sự thiếu hụt về nguồn nước cao gấp 19 lần (0,38/0,02) các vấn
đề về sức khỏe, cao gấp 3,2 lần (0,38/0,16) các vấn đề về thực phẩm. Xét theo các
nguồn vốn sinh kế, kết quả cho thấy ĐBSCL thiếu hụt nặng nề về vốn con người, giá
trị này không những nhỏ nhất trong 5 nguồn vốn mà còn giảm dần trong giai đoạn
2014-2018. Sau vốn con người, vùng ĐBSCL còn thiếu hụt về vốn tài chính và vốn
xã hội.
Hotline: 092.4477.999

122
Chương 4 cũng đi xem xét ảnh hưởng các thành phần dễ bị tổn thương (mức độ
phơi lộ, mức độ nhạy cảm, năng lực thích ứng) đến kết quả sinh kế hộ gia đình vùng
ĐBSCL, kết quả chỉ ra rằng:
Thứ nhất: mức độ phơi lộ của xâm nhập mặn ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả
0,058%. Do vậy chấp nhận giả thuyết H1.
Thứ hai: Chỉ chứng minh được chỉ số đa dạng hóa cây trồng và vật nuôi
trong mức độ nhạy cảm tác động đến kết quả sinh kế hộ gia đình ở mức ý nghĩa
10%. Do vậy, chấp nhận H2(a3) và H2(a4)
Thứ ba: Các yếu tố thuộc năng lực thích ứng có tác động mạnh kết quả sinh
kế. Cụ thể, các giả thuyết H3 (a1, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a11, a12, a14, a16, a17)
được chấp nhận bởi dữ liệu nghiên cứu. Chỉ có 4 giả thuyết trong H3 đưa ra chưa
được chứng minh gồm H3 (a2, a10, a13, a15).
Thứ tư: Khi xem xét vai trò điều tiết của năng lực thích ứng, kết quả cho thấy
quan hệ của xâm nhập mặn và thu nhập bình quân hộ gia đình. Giả thuyết H4 (a5,
a11, a17) được chứng minh.
Hotline: 092.4477.999

123
CHƯƠNG 5
LUẬN BÀN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ
5.1 Luận bàn kết quả nghiên cứu
Kết quả thu được đã đi trả lời được các câu hỏi nghiên cứu đặt ra. Cụ thể:
Nghiên cứu đã đi trả lời được câu hỏi thứ nhất: Dễ bị tổn thương sinh kế
trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL thường xảy ra ở nhóm đối tượng nào?
và mức độ dễ bị tổn thương sinh kế của các nhóm đối tượng đó là bao nhiêu? Cụ thể:
Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong cả giai đoạn 2014-2018, mức độ dễ bị tổn
thương cao hơn ở các tỉnh ven biển, đặc biệt Bến Tre, Kiên Giang, Bạc Liêu, Cà Mau
(nằm trong trong khoảng 0,445-0,612 điểm). Điều này có thể được giải thích là do các
hộ dân sống ở ven biển đa số là các hộ gia đình còn nhiều khó khăn về kinh tế, cuộc
sống gắn liền với biển nên có một số hộ gia đình chưa đăng ký hộ khẩu gây khó khăn
cho việc quản lý của chính quyền địa phương. Từ đó, những hộ khó khăn không nhận
được thông tin hỗ trợ và sự trợ giúp kịp thời từ chính quyền địa phương và các tổ chức
hỗ trợ khác. Đồng thời, tài nguyên thiên nhiên biển là loại tài nguyên rất dễ bị tổn
thương trước BĐKH. Đa phần người dân sống ven biển phụ thuộc khá nhiều vào các
hoạt động kinh tế biển, việc đánh bắt thuỷ sản làm càng cạn kiệt nguồn lợi thuỷ
sinh. Trước tình hình đó, nuôi trồng thuỷ sản đang dần trở thành một sinh kế thay thế
cho đánh bắt thủy sản nhưng hoạt động nuôi trồng thuỷ sản thiếu kiểm soát đã gây tác
động tiêu cực đến môi trường. Hơn nữa, chỉ những hộ có điều kiện kinh tế mới đủ
nguồn vốn để nuôi trồng thuỷ sản, do đó hoạt động này không khả thi đối với
những hộ nghèo. Các hộ nghèo thường phải đi làm công/thuê tự do để tạo thu nhập
cho gia đình nên thu nhập không ổn định, đời sống bấp bênh, khả năng tích luỹ kém
nên chỉ số tổn thương cao (Lê Thị Kim Thoa, 2013).
Các hộ gia đình càng nghèo thì mức độ tổn thương càng cao, bởi các nhóm này
thường phải đối mặt với mức độ phơi lộ cao trong khi năng lực thích ứng của họ lại
thấp. Cụ thể, những người nghèo thường là những người ít hay không có đất sản xuất,
trình độ học vấn thấp, không có kỹ năng nghề nghiệp, năng suất cây trồng vật nuôi
thấp do thiếu vốn đầu tư và việc áp dụng khoa học kỹ thuật còn hạn chế, bệnh tật,
đông con và nợ ngoài ngân hàng với lãi suất cao. Do vậy họ là những đối tượng ảnh
hưởng nhất khi xâm nhập mặn xảy ra.
Các hộ gia đình có nguồn thu chính từ thủy sản có mức độ tổn thương cao nhất.
Giải thích cho điều này, Trung Nguyên (2017) khẳng định xâm nhập mặn tăng cao đã
Hotline: 092.4477.999

124
thu hẹp đáng kể diện tích nuôi trồng thủy sản. Những vùng nuôi thủy sản ở hạ lưu
sông Hậu thuộc tỉnh Bến Tre, Sóc Trăng, Trà Vinh và Kiên Giang chịu ảnh hưởng
nhiều nhất, có thể dẫn đến nguy cơ phá vỡ các quy hoạch phát triển nuôi trồng thủy
sản ven biển. Một số địa phương có nhiều mô hình được đánh giá là bền vững như tôm
– lúa, tôm quảng canh, quảng canh cải tiến cũng bị thiệt hại nặng. Về nguyên nhân suy
giảm năng suất và chất lượng nuôi trồng, xâm nhập mặn đã làm thay đổi thời vụ canh
tác và cơ cấu nuôi trồng của người dân. Đồng thời do thời tiết nắng nóng, mực nước
đầm tôm nuôi thấp, môi trường không ổn định kết hợp với độ mặn cao đã làm cho tôm
bị sốc và chết. Do vậy, người dân đã hạn chế thả tôm hoặc thả tôm giống không đúng
lịch thời vụ, dẫn đến diện tích nuôi giảm. Đồng thời độ mặn gia tăng cũng làm thay đổi
cấu trúc hệ sinh thái thủy sinh làm ảnh hưởng đến tăng trưởng của tôm nuôi ven biển,
thậm chí gây ra các dịch bệnh trên các giống nuôi trồng, ảnh hưởng đến thu nhập và
sinh kế của nhiều hộ nông dân (Nguyễn Văn Bé và cộng sự, 2017)
Chủ hộ không có trình độ CMKT dễ bị tổn thương sinh kế cao hơn nhiều so với
chủ hộ có trình độ CMKT. Các hộ gia đình mà chủ hộ có trình độ CMKT thì mức độ
dễ bị tổn thương đạt 0,296 điểm vào năm 2018, trong khi đó các chủ hộ không có
CMKT thì con số này cao gấp khoảng 1,36 lần (đạt 0,403 điểm). Kết quả này cũng phù
hợp với các nghiên cứu trước đây, như Hesselberg và Yaro (2006) trong một đánh giá
về mức độ và nguyên nhân của mất an ninh lương thực ở miền bắc Ghana bằng cách
sử dụng khuôn khổ dễ bị tổn thương sinh kế.
Chủ hộ là nữ có mức độ dễ bị tổn thương cao hơn so với nam chủ hộ, tuy nhiên
khoảng cách này nhỏ hơn so với tiêu chí trình độ CMKT, cụ thể năm 2018 chủ hộ là
nữ có mức độ dễ bị tổn thương cao hơn 1,10 lần so với nam chủ hộ trong khi đó con số
này là 1,36 lần khi xem xét theo trình độ CMKT. Điều đáng chú ý là khoảng cách này
có xu hướng tăng dần trong giai đoạn 2014-2018 (1,27 lần lên 1,36 lần khi xem xét
theo trình độ CMKT và 1,08 lần lên 1,10 lần khi xem xét theo giới tính chủ hộ). Kết
luận này không đồng tình với nghiên cứu về tính dễ bị tổn thương theo giới của
Nguyễn Thị Bích Yên (2018). Tuy nhiên hầu hết các nghiên cứu khác đều khẳng định
nữ là chủ hộ có mức độ dễ bị tổn thương cao hơn nam là chủ hộ. Cụ thể, Sujakhu và
cộng sự (2019) cho thấy các nông hộ có chủ hộ là nữ thì mức độ dễ bị tổn thương cao
hơn so với các hộ nông với chủ hộ là nam. Tương tự, Shah và cộng sự (2013) cũng sử
dụng chỉ số LVI cho việc nghiên cứu khu vực nông thôn hai vùng Trinidad và Tobago.
Ngoài việc so sánh giữa hai cộng đồng, nghiên cứu cũng so sánh mức độ dễ bị tổn
thương trên cơ sở giới và thấy rằng các hộ gia đình có chủ hộ là nữ dễ bị tổn thương
hơn so với các hộ có chủ hộ là nam. Để giải thích vì sao dễ bị tổn thương thường xảy
Hotline: 092.4477.999

125
ra cao hơn với chủ hộ là nữ, Buvinic và Gupta (1997), Chant (2010) và Moghadam
(2005) giải thích rằng khi gặp phải một sự kiện bất lợi các hộ gia đình có chủ hộ là nữ
có thể không áp dụng tốt các chiến lược sinh kế vì họ thiếu quyền truy cập vào một số
tài sản nhất định như đất đai, thị trường tín dụng, thị trường lao động và thị trường bảo
hiểm. Hơn nữa, họ có thể ít vốn xã hội (mạng lưới chia sẻ rủi ro không chính thức) và
bị hạn chế trong việc di chuyển (di cư tạm thời).
Chủ hộ là dân tộc Khơme thì mức độ dễ bị tổn thương cao hơn so với chủ hộ là
dân tộc Kinh. Điều này là do cộng đồng người Khơme thường ít hoặc không có đất sản
xuất, trình độ học vấn thấp, không có kỹ năng nghề nghiệp, năng suất cây trồng vật
nuôi thấp do thiếu vốn đầu tư và việc áp dụng khoa học kỹ thuật còn hạn chế, bệnh tật,
đông con và nợ ngoài ngân hàng với lãi suất cao. Nguồn thu nhập chính của họ là lao
động làm thuê như thợ hồ, giúp việc nhà, làm cỏ, cấy dặm, bón phân, xịt thuốc, cắt lúa,
đốn mía và bốc vác. Do vậy họ không có cơ hội thay đổi chỗ ở và chuyển đổi sinh kế
(Nguyễn Thanh Bình và cộng sự, 2012).
Nghiên cứu đã đi trả lời được câu hỏi thứ hai: Các thành phần dễ bị tổn
thương sinh kế (mức độ phơi lộ, mức độ nhạy cảm, năng lực thích ứng) ảnh hưởng
như thế nào đến kết quả sinh kế vùng ĐBSCL? Cụ thể:
Thứ nhất, mức độ phơi lộ của xâm nhập mặn ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả
0,058%. Kết quả này cũng phù hợp với các nghiên cứu về ảnh hưởng của thảm họa tự
nhiên đến kết sinh kế hoặc phúc lợi hộ gia đình, cụ thể Arouri và cộng sự (2015) trong
một nghiên cứu về “Thiên tai, phúc lợi hộ gia đình và khả năng phục hồi: bằng chứng
từ nông thôn Việt Nam” đã chỉ ra rằng thu nhập bình quân đầu người của các hộ gia
đình sống trong một xã có bão, lũ lụt và hạn hán giảm tương ứng khoảng 1,9%, 5,9%
và 5,2%. Tương tự, Bui và cộng sự (2014) sử dụng khảo sát mức sống hộ gia đình Việt
Nam năm 2008 và kết quả cho thấy thiên tai làm giảm đáng kể thu nhập bình quân đầu
người của các hộ gia đình, mức giảm trung bình nằm trong khoảng 4% đến 8% hoặc
khoảng 3 triệu đồng tùy thuộc vào thông số kỹ thuật của mô hình và số lượng biến
kiểm soát. Kirsch và cộng sự (2012) đã tìm thấy ảnh hưởng của trận lụt năm 2010 đến
các hộ gia đình Pakistan, kết quả cho thấy 88,0% số hộ gia đình bị mất thu nhập (trong
đó có 90,0% ở nông thôn, 75,0% ở thành thị) và các hộ gia đình nông thôn bị ảnh
hưởng nặng nề hơn và ít có khả năng phục hồi. Baez và Santos (2008) cũng khẳng
định hai trận động đất ở El Salvador làm giảm một phần ba thu nhập của các hộ gia
đình sinh sống ở khu vực này.
Hotline: 092.4477.999

126
Thứ hai, xem xét mức độ nhạy cảm với sức khỏe, nguồn nước, nguồn thực
phẩm ảnh hưởng đến kết quả sinh kế hộ gia đình. Nhận thấy, chỉ có chỉ số đa dạng hóa
cây trồng (1/ (số lượng cây trồng+1) và vật nuôi (1/ (số lượng vật nuôi+1) tác động
cùng chiều đến kết quả sinh kế hộ gia đình. Kết quả này không đồng tình với các
nghiên cứu trước đó, cụ thể: Makate và cộng sự (2016) phát hiện ra rằng đa dạng hóa
cây trồng giúp cải thiện đáng kể về thu nhập. Do đó, việc áp dụng một hệ thống cây
trồng đa dạng hơn là một lựa chọn thích ứng quan trọng vì nó làm giảm rủi ro trong
sản xuất và mang lại sự ổn định hơn ở vùng nông thôn Zimbabwe. Joshi và cộng sự
(2004) cũng khẳng định đa dạng hóa cây trồng có thể được sử dụng như một phương
tiện để tăng thu nhập nông nghiệp, tạo việc làm, xóa đói giảm nghèo và bảo tồn tài
nguyên đất và nước và được coi là một chiến lược quan trọng để khắc phục nhiều tình
huống khẩn cấp mà các nước đang phát triển phải đối mặt. Tương tự, Pellegrini và
Tasciotti (2014), Kasem và Thapa (2011) cho thấy đa dạng hóa cây trồng đã mang lại
lợi nhuận tài chính hấp dẫn đặc biệt cho các hộ nông dân nhỏ. Vậy lý do tại sao trong
bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL số lượng cây trồng càng nhiều càng làm cho thu
nhập bình quân hộ gia đình giảm, điều này được giải thích là do đối với các khu vực
xâm nhập mặn thì việc thay đổi cơ cấu cây trồng thích nghi với hạn mặn là điều quan
trọng, tức là thay vì gieo trồng nhiều loại cây thì nên tập trung chọn lọc, lai tạo những
dòng, giống cây chủ lực chống chịu hạn, mặn...(Bảo Hân, 2020; Phạm Thị Hoài và
cộng sự, 2015), ví dụ đối với lúa thì nên áp dụng một số giống chịu được hạn mặn
như: OM6976; OM5629; OM9921; OM8108; OM6677; OM10252; OM6162;
OM4900; OM5451 (Nguyễn Quốc Hậu và cộng sự, 2017). Như vậy, khi xem xét mức
độ nhạy cảm với sức khỏe, nguồn nước, nguồn thực phẩm ảnh hưởng đến kết quả sinh
kế hộ gia đình, chỉ có chỉ số đa dạng hóa cây trồng và vật nuôi tác động cùng chiều
đến kết quả sinh kế hộ gia đình, chưa tìm thấy ảnh hưởng của các yếu tố sức khỏe,
nguồn nước, Số tháng trung bình hộ gia đình đấu tranh để tìm nguồn thực phẩm đến
kết quả sinh kế hộ gia đình trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL.
Thứ ba, các yếu tố thuộc năng lực thích ứng có tác động mạnh kết quả sinh
kế, cụ thể:
Diện tích đất nông lâm nghiệp bình quân đầu người và diện tích gieo
trồng lúa bình quân đầu người có tác động cùng chiều đến kết quả sinh kế, diện
tích gieo trồng cây lương thực thực phẩm cũng ảnh hưởng nhưng ảnh hưởng ngược
chiều đến kết quả sinh kế (hệ số hồi quy chuẩn hóa lần lượt là 0,000037; 0,0000111
và -0,0000583). Nhìn chung sự ảnh hưởng này là không đáng kể, tuy nhiên kết quả
này cũng đồng tình với xu hướng ảnh hưởng của các nghiên cứu trước như Jiao và các
Hotline: 092.4477.999

127
cộng sự (2015) đã phát hiện ra thu nhập hộ gia đình phụ thuộc lớn vào vốn tự nhiên,
chiếm từ 32- 35% tổng thu nhập hộ gia đình. Song trong bối cảnh ĐBSCL ảnh hưởng
này là không đáng kể có thể được giải thích do quá trình tích tụ đất đai làm gia tăng
diện tích đất canh tác trên nông hộ với mục đích gia tăng lợi nhuận tổng cộng. Tuy
nhiên, hiệu quả sử dụng đất trên một đơn vị diện tích là điều cần được phân tích và so
sánh giữa các nhóm hộ có diện tích khác nhau. Lê Cảnh Dũng (2010) cho thấy rằng lợi
nhuận trên một đơn vị diện tích có chiều hướng giảm dần khi gia tăng diện tích sản
xuất từ dưới 3 ha đến trên 6 ha trên một nông hộ. Càng gia tăng diện tích thì chi phí
sản xuất trên một đơn vị diện tích có khuynh hướng giảm cả định phí và biến phí.
Tương tự như vậy, tổng thu nhập cũng giảm khi gia tăng diện tích trung bình trên nông
hộ. Cũng cần chú ý rằng ĐBSCL sản xuất lúa là chính, vùng này có thể sản xuất 2 đến
3 vụ lúa/năm và hiệu quả kinh tế sử dụng đất có liên quan chặt chẽ đến hệ số sử dụng
đất. Tuy nhiên do ảnh hưởng của xâm nhập mặn nên số vụ trồng lúa có thể giảm
xuống 1,2 vụ, một số diện tích còn không thể canh tác nên phải chuyển đổi sang hình
thức khác, điều này cũng kéo theo hiệu quả sử dụng đất giảm, và có thể dẫn đến thu
nhập từ nông nghiệp giảm hoặc không hiệu quả cao. Đồng thời, quy mô đất đai càng
lớn thì khả năng có nhiều thửa đất trên một nông hộ cũng càng lớn và nó kéo theo một
số chi phí sản xuất cao hơn chẳng hạn như chi phí thu hoạch. Chính điều này làm giảm
lợi nhuận trên một đơn vị diện tích khi gia tăng quy mô diện tích (Lê Cảnh Dũng,
2010). Đồng thời, hoạt động sản xuất nông nghiệp gắn liền với đất đai tuy nhiên chất
lượng đất ngày càng bị giảm do nông hộ ngày càng lạm dụng việc sử dụng phân bón
hóa học, thuốc bảo vệ thực vật trong quá trình sản xuất, dẫn đến chất lượng nông sản
không đạt hiệu quả cao, năng suất thấp (Dương Thị Ái Nhi, 2019).
Tỷ lệ thành viên hộ có việc làm, chủ hộ có CMKT, chủ hộ tốt nghiệp tiểu
học trở lên có ảnh hưởng cùng chiều đến kết quả sinh kế. Cụ thể, nếu tỷ lệ thành viên
có việc làm trong hộ tăng 0,1 đơn vị sẽ làm thu nhập bình quân hộ gia đình tăng
0,036%, chủ hộ có CMKT sẽ có thu nhập cao hơn 18,82% so với chủ hộ không có
CMKT, tương tự chủ hộ tốt nghiệp tiểu học trở lên sẽ có thu nhập cao hơn hộ gia đình
có chủ hộ chưa tốt nghiệp tiểu học là 11,20%. Kết quả này đồng tình với các nghiên
cứu trước đó, như Yuya và Daba (2018) chỉ ra rằng trình độ học vấn là một trong
những biến số quan trọng quyết định sự lựa chọn chiến lược sinh kế của hộ gia đình, từ
đó ảnh hưởng đến kết quả sinh kế. Đinh Phi Hổ (2003) cũng cho thấy kiến thức nông
nghiệp của chủ hộ có tương quan thuận với thu nhập của nông hộ. Nguyễn Quốc Nghi
và cộng sự (2011) khi nghiên cứu về thu nhập nông hộ ở nông thôn đã cho thấy trình
độ học vấn của chủ hộ, kinh nghiệm sản xuất của chủ hộ là yếu tố ảnh hưởng đến
thu nhập bình quân/người của nông hộ. Tuy nhiên, kết quả không đồng tình với Võ
Hotline: 092.4477.999

128
Thành Khởi (2015) khi tác giả cho rằng trình độ học vấn của chủ hộ không có ảnh
hưởng đến thu nhập của hộ gia đình. Tác giả cũng giải thích rằng trong quá trình khảo
sát thực tế, phần lớn các hộ gia đình cho rằng việc tăng thu nhập chủ yếu là do kinh
nghiệm sản xuất và diện tích đất đai mà hộ sở hữu chứ không phụ thuộc nhiều vào
trình độ học vấn.
Số đồ dùng lâu bền, giá trị tài sản còn lại bình quân có ảnh hưởng cùng
chiều đến kết quả sinh kế (hệ số hồi quy chuẩn hóa lần lượt là 0,0317108 và 2,05E-
06). Điều này là hợp lý và phù hợp với các kết quả nghiên cứu trước đó, bởi muốn sản
xuất được thuận lợi và đạt năng suất cao thì cần có trang thiết bị và phương tiện sản
xuất, Dulal và cộng sự (2010) khẳng định rằng một xã hội, gia đình, nhóm hoặc cá
nhân người lao động hạn chế hoặc không có vốn vật chất thì có nguy cơ không có
năng suất, và do đó ảnh hưởng đến kết quả sinh kế của họ. Phân tích của UNDP cũng
chỉ ra rằng cơ sở hạ tầng có liên quan tích cực đến chiến lược tiết kiệm của các hộ gia
đình nông thôn (UNDP, 2015), từ đó ảnh hưởng đến kết quả sinh kế. Tương tự, Võ
Văn Tuấn và cộng sự (2014) tìm thấy rằng cải thiện nguồn vốn vật chất sẽ thúc đẩy
nông hộ đạt được kết quả sinh kế tốt hơn.
Tiếp cận tiết kiệm, số nguồn thu nhập có ảnh hưởng cùng chiều đến kết
quả sinh kế. Cụ thể, nếu gia đình có tiếp cận tiết kiệm thì thu nhập bình quân hộ gia
đình cao hơn 29,2% so với gia đình không tiếp cận tiết kiệm. Số nguồn vốn sinh kế
tăng 0,1 đơn vị sẽ làm thu nhập bình quân đầu người tăng 0,0057%. Kết quả này cũng
đồng tình với các nghiên cứu trước đó, bởi nông hộ sử dụng tiền để tiến hành đầu tư,
mở rộng quy mô và chăm sóc cây trồng trong quá trình sinh trưởng và phát triển, tích
lũy để tái đầu tư cho sản xuất, và tiết kiệm sẽ giúp người dân ứng phó tốt hơn với tác
động thời tiết bất ngờ do vậy khi hộ gia đình có tiếp cận được tiết kiệm họ sẽ có nhiều
cơ hội để đầu tư nâng cao thu nhập (Võ Văn Tuấn và cộng sự, 2014). Võ Văn Tuấn và
cộng sự (2014) cũng cho rằng đa dạng thu nhập giúp nông dân giảm rủi ro do biến
động giá và biến đổi khí hậu trong sản xuất. Bên cạnh các hoạt động nông nghiệp,
người dân nên khai thác các hoạt động phi nông nghiệp vì nó có vai trò quan trọng đối
với thu nhập, chi tiêu (mức sống) của các nông hộ. Nghiên cứu thực nghiệm trên thế
giới và ở Việt Nam cũng cho thấy hoạt động phi nông nghiệp thực sự giúp các nông hộ
đa dạng hoá thu nhập, từ đó tạo ra nguồn thu bổ sung để có thể tiếp tục các hoạt động
nông nghiệp, tăng cường an ninh lương thực và làm tăng thu nhập (Babatunde
và Qaim, 2010; Owusu và cộng sự, 2011; Ali và Peerlings, 2012; Khai và Danh,
2012; Mishra và Khanal, 2017).
Khả năng tiếp cận dịch vụ thông tin có tác động cùng chiều đến kết quả
sinh kế (hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,0495598). Việc tiếp cận dịch vụ thông tin từ
Hotline: 092.4477.999

129
tivi, đài, điện thoại, máy tính…sẽ giúp các hộ gia đình tìm hiểu thị trường, công nghệ,
quy trình sản xuất, mùa vụ, thời tiết...dễ dàng hơn, từ đó phục vụ cho hoạt động sản
xuất kinh doanh tốt hơn. Phương tiện thông tin cũng là yếu tố thúc đẩy khả năng thích
ứng với biến đổi khí hậu trong một nghiên cứu về nông dân trồng lúa ở 4 tỉnh phía
Nam Sông Hậu thuộc các đặc thù sinh thái khác nhau tùy theo chế độ thủy văn và đặc
tính đất đai, bao gồm An Giang (lũ), Cần Thơ (phù sa), Hậu Giang (đất phèn) và Bạc
Liêu (nước mặn) của Võ Văn Tuấn và cộng sự (2014).
Trong thành phần vốn xã hội thì số hình thức hỗ trợ có tác động nhưng là
ngược chiều đến kết quả sinh kế (hệ số hồi quy chuẩn hóa là -0,0724483). Điều này
đặt ra câu hỏi, liệu các hình thức hỗ trợ đã thực sự hiệu quả? Trong hệ thống các chính
sách hỗ trợ sinh kế, đã có rất nhiều nghiên cứu cho thấy vai trò của từng chính sách
trong các bối cảnh cụ thể, có những chính sách mang lại hiệu quả, có những chính sách
kết quả chưa rõ ràng (Trần Thị Thanh Tú và cộng sự, 2015; Hồ Đình Bảo, 2016…), do
vậy đây là gợi ý cho các nghiên cứu tiếp theo xem xét hiệu quả của các chính sách hỗ
trợ sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL.
Nghiên cứu đã đi trả lời được câu hỏi thứ ba: Năng lực thích ứng có vai trò
như thế nào trong việc giảm nhẹ ảnh hưởng của xâm nhập mặn đến kết quả sinh kế
vùng ĐBSCL? Cụ thể:
Kết quả cho thấy chỉ có 3 biến thành phần trong năng lực thích ứng (Tỷ lệ
thành viên hộ có việc làm; Loại ngôi nhà chính; Khả năng tiếp cận dịch vụ thông tin)
có vai trò điều tiết đến mối quan hệ của xâm nhập mặn và thu nhập bình quân hộ gia
đình. Kết quả này không đạt được như kỳ vọng của tác giả, tuy nhiên so sánh với các
nghiên cứu trước đó thì có lẽ kết quả thu được là hợp lý, cụ thể Arouri và cộng sự
(2015) khi nghiên cứu thảm họa tự nhiên đến phúc lợi hộ gia đình và cũng chủ đích
xem xét một số thành phần tương tác đến mối quan hệ này nhận thấy chỉ có quy mô hộ
và diện tích đất trồng trọt có vai trò điều tiết đến ảnh hưởng của bão lốc và phúc lợi,
trong khi đó chỉ có diện tích đất trồng trọt, tỷ lệ người trong độ tuổi lao động và dân
tộc có vai trò điều tiết đến ảnh hưởng của lũ lụt và hạn hán đến phúc lợi hộ gia đình.
Tương tự, Nguyễn Thị Mai và Hạ Thị Thiều Dao (2020) cũng chỉ tìm thấy vai trò điều
tiết của đa dạng hóa thu nhập và tiết kiệm ảnh hưởng đến rủi ro thiên tai của các gia
đình nông thôn Việt Nam. Như vậy, mặc dù kết quả chứng minh vai trò điều tiết của
năng lực thích ứng không đạt được như kỳ vọng của tác giả, tuy nhiên so sánh với các
nghiên cứu trước đó thì có lẽ kết quả thu được là hợp lý.
5.2 Một số khuyến nghị
Hotline: 092.4477.999

130
5.2.1 Một số khuyến nghị đối với Chính phủ và Chính quyền địa phương
Trên cơ sở những kết quả phân tích trong chương 4, trong phần này, tác giả sẽ
tập trung một số khuyến nghị dành cho các cơ quan Nhà nước và chính quyền địa
phương nhằm mục đích giảm thiểu mức độ dễ bị tổn thương để cải thiện kết quả sinh
kế hộ gia đình trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL.
Dự báo “sớm” và “sát” tình hình xâm nhập mặn để người dân và địa phương
có những phương án ứng phó kịp thời. Kết quả nghiên cứu cho thấy, xâm nhập mặn đã
ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả sinh kế của các hộ gia đình ĐBSCL. Để chủ động ứng
phó hiệu quả và giảm thiểu các tác động tiêu cực của hạn mặn đã, đang và sẽ diễn biến
ngày càng khốc liệt ở khu vực ĐBSCL cần thực hiện một số nghiên cứu có tính hệ
thống. Trước hết cần dự báo sớm tình hình thiếu nước, hạn mặn vùng ĐBSCL theo các
kịch bản nguồn nước phía thượng nguồn để có giải pháp chuyển đổi cơ cấu mùa vụ,
cây trồng vật nuôi, tuy nhiên, đây cũng mang tính “bị động”. Về lâu dài, cần chủ động
trong trường hợp thiếu nước luôn luôn xảy ra với các giải pháp trữ nước, hoàn thiện
các công trình phòng, chống hạn hán, xâm nhập mặn và xây dựng quy trình vận hành
các công trình kiểm soát triều một cách hợp lý. Cần có những nghiên cứu đánh giá,
phân vùng chi tiết khả năng thích ứng của các đối tượng sử dụng nước trong trường
hợp hạn mặn cực đoan xảy ra. Bên cạnh đó, việc nâng cao nhận thức của cộng đồng
trong việc sử dụng nước tiết kiệm hiệu quả, tránh lãng phí nguồn nước, đặc biệt trong
điều kiện hiện nay là cần thiết.
Nghiên cứu giải pháp khai thác sử dụng hợp lý nguồn nước để phòng chống
hạn và xâm nhập mặn ở ĐBSCL. Kết quả nghiên cứu cho thấy ĐBSCL thiếu hụt nặng
nề về nguồn nước. Do vậy, cần phải bảo vệ nguồn nước, cấp phép khai thác sử dụng
tài nguyên nước mặt, nước dưới đất và xả nước thải vào nguồn nước trên địa bàn phải
được quản lý chặt chẽ, đúng quy định của pháp luật. Đồng thời, đẩy mạnh hợp tác với
các tỉnh giáp ranh trong khu vực để khai thác và chia sẻ hợp lý nguồn nước. Nên xem
xét triển khai các mô hình cho cộng đồng tham gia quản lý tài nguyên nước bằng hình
thức như cấp nước sinh hoạt và tưới tiêu đồng ruộng… để người dân ý thức được tài
nguyên nước là tài sản chung cần được bảo vệ. Đồng thời, chuyển hướng từ nông
nghiệp sử dụng nước ngọt sang các mô hình kinh tế dựa vào nguồn nước lợ hay mặn ở
vùng ven biển. Nếu muốn phát triển bền vững, kinh tế ĐBSCL nên thích ứng với tất cả
các nguồn nước sẵn có, xem xét tính thực tế, chi phí và khả năng thích ứng với các xu
hướng trong tương lai.
Hotline: 092.4477.999

131
Quan tâm nhiều hơn đến những nhóm hộ có nguy cơ dễ bị tổn thương sinh kế
cao, cụ thể:
Các hộ gia đình có nguồn thu chính từ thủy sản và thuộc khu vực ven biển:
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, các hộ gia đình có nguồn thu chính từ thủy sản và thuộc
khu vực ven biển có mức độ dễ bị tổn thương sinh kế cao hơn. Bởi những hộ này
thường khó khăn trong việc tiếp nhận thông tin hỗ trợ và sự trợ giúp kịp thời từ chính
quyền địa phương cùng các tổ chức hỗ trợ khác. Đa phần người dân sống ven biển phụ
thuộc khá nhiều vào các hoạt động kinh tế biển, mà tài nguyên biển là loại tài nguyên
rất dễ bị tổn thương trước xâm nhập mặn. Do vậy, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông
thôn cùng chính quyền địa phương cần tăng cường quan trắc môi trường vùng nuôi để
có các giải pháp ứng phó kịp thời, có kế hoạch thả giống phù hợp, không thả giống vào
thời điểm khô hạn và xâm nhập mặn, tăng cường sử dụng chế phẩm vi sinh nhằm cải
thiện chất lượng nước để hạn chế việc thay nước thường xuyên, hạn chế cho ăn khi độ
mặn tăng, chủ động thu hoạch khi thủy sản nuôi đạt kích thước thương phẩm trước khi
xâm nhập mặn xảy ra.
Các hộ nghèo, các hộ có chủ hộ là nữ, các hộ có chủ hộ là dân tộc thiểu số, các
hộ có chủ hộ không có trình độ CMKT: Nghiên cứu chỉ ra rằng các hộ gia đình càng
nghèo thì mức độ tổn thương càng cao, bởi các nhóm này thường phải đối mặt với
mức độ phơi lộ cao trong khi năng lực thích ứng của họ lại thấp. Các hộ nghèo thường
phải đi làm công/thuê tự do để tạo thu nhập cho gia đình nên thu nhập không ổn định,
đời sống bấp bênh, khả năng tích luỹ kém nên chỉ số tổn thương cao. Tương tự, các hộ
có chủ hộ là nữ thì mức độ dễ bị tổn thương cao hơn so với nam chủ hộ, có thể do họ
thiếu quyền truy cập vào một số tài sản nhất định như đất đai, thị trường tín dụng, thị
trường lao động và thị trường bảo hiểm. Hơn nữa, họ có thể ít vốn xã hội (mạng lưới
chia sẻ rủi ro không chính thức) và bị hạn chế trong việc di chuyển (di cư tạm thời).
Các hộ có chủ hộ là dân tộc Khơme thì mức độ dễ bị tổn thương cao hơn so với chủ hộ
là dân tộc Kinh. Điều này là do cộng đồng người Khơme thường ít hoặc không có đất
sản xuất, trình độ học vấn thấp, không có kỹ năng nghề nghiệp, năng suất cây trồng vật
nuôi thấp do thiếu vốn đầu tư và việc áp dụng khoa học kỹ thuật còn hạn chế, bệnh tật,
đông con và nợ ngoài ngân hàng với lãi suất cao. Nghiên cứu chỉ ra rằng chủ hộ không
có CMKT dễ bị tổn thương hơn khoảng 1,36 lần so với chủ hộ có trình độ CMKT.
Do vậy, Nhà nước và chính quyền địa phương cần có phương thức hỗ trợ phù
hợp về giáo dục, y tế, tín dụng… cho các đối tượng này. Ví dụ, như mở rộng mạng
lưới các trường trung học cơ sở, trung học phổ thông người nội trú ở cấp huyện và liên
xã; đẩy mạnh sự nghiệp giáo dục mầm non trên địa bàn mỗi xã; đào tạo đội ngũ cán bộ
Hotline: 092.4477.999

132
giảng dạy cả về số lượng lẫn chất lượng; thành lập quỹ khuyến học riêng nhằm hỗ trợ
những con em người dân tộc có hoàn cảnh khó khăn được đến trường; Vận động người
dân tộc tham gia phổ cập giáo dục nâng cao trình độ tri thức, thành lập các câu lạc bộ
đọc sách, xây dựng thư viện, mở lớp giáo dục thường xuyên bồi dưỡng trình độ văn
hóa cho người dân tộc, đặc biệt chú trọng đối tượng người nghèo; huy động tối đa trẻ
em người dân tộc trong độ tuổi được đi học ở tất cả các bậc học, hạn chế tình trang bỏ
học của học sinh dân tộc trong độ tuổi trung học cơ sở và trung học phổ thông…
Lựa chọn cây trồng vật nuôi thích nghi với điều kiện khô hạn và môi trường
nước mặn. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng
ĐBSCL số lượng cây trồng, vật nuôi càng nhiều càng làm cho thu nhập bình quân hộ
gia đình giảm, điều này được giải thích là do đối với các khu vực xâm nhập mặn thì
việc thay đổi cơ cấu cây trồng thích nghi với hạn mặn là điều quan trọng, tức là thay vì
gieo trồng nhiều loại cây và nuôi nhiều vật nuôi thì nên tập trung chọn lọc, lai tạo
những dòng, giống cây, vật nuôi chủ lực chống chịu hạn, mặn... Do vậy, Nhà nước và
chính quyền địa phương cần nghiên cứu tiến hành các biện pháp bền vững lâu dài cho
phát triển kinh tế địa phương, cần phải từng bước lựa chọn và lai tạo các giống cây
trồng, vật nuôi có thể tồn tại và phát triển trong môi trường khô hạn, nước mặn. Cần
khuyến khích chuyển đổi mạnh cơ cấu cây trồng, đặc biệt vùng không chủ động nguồn
nước, thường xuyên xảy ra hạn hán, thiếu nước, xâm nhập mặn sang phát triển nông
nghiệp đa dạng (thủy sản - cây ăn quả - lúa), đáp ứng nhu cầu của thị trường, chuyển
từ phát triển theo số lượng sang chất lượng.
Điều chỉnh quy hoạch tổng thể và sản xuất nông nghiệp cho khu vực
ĐBSCL và bố trí cơ cấu mùa vụ hợp lý. Nghiên cứu chỉ ra rằng vốn tự nhiên (diện
tích đất nông lâm nghiệp bình quân đầu người, diện tích gieo trồng lúa bình quân
đầu người, diện tích gieo trồng cây lương thực thực phẩm bình quân đầu người) ảnh
hưởng đến kết quả sinh kế nhưng mức độ ảnh hưởng không đáng kể. Điều này chứng
tỏ hiệu quả sử dụng đất trên một đơn vị diện tích chưa tốt. Do vậy, Nhà nước và chính
quyền địa phương cần xem xét điều chỉnh quy hoạch tổng thể về sản xuất nông nghiệp
cho khu vực, quy hoạch sản xuất nông nghiệp phải nằm trong quy hoạch tổng thể
gồm phát triển công nghiệp, du lịch và nông nghiệp, nâng cao kỹ thuật thâm canh lúa
nhằm làm tăng chất lượng nước ngọt, giảm phèn, nhiễm mặn, ô nhiễm phân bón,
thuốc sát trùng, thuốc diệt cỏ, đồng thời sử dụng hợp lý nguồn nước phù hợp với
phát triển kinh tế, môi trường và tập quán ở địa phương. Đồng thời các địa phương
cần dựa vào tình hình thực tế và dự báo xâm nhập mặn để bố trí cơ cấu mùa vụ hợp
lý nhằm hạn chế ảnh hưởng của xâm nhập mặn, ưu tiên sử dụng các nhóm giống chịu
Hotline: 092.4477.999

133
mặn, ngắn ngày, cùng thời gian sinh trưởng để thuận tiện cho việc cung cấp nước
tưới, bảo đảm sử dụng nước tiết kiệm, hiệu quả.
Tập trung vào chính sách giáo dục và đào tạo người lao động nhằm giảm bớt
nguy cơ tổn thương. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng trong 5 nguồn vốn sinh kế,
ĐBSCL thiếu hụt nặng nề vốn con người. Đồng thời chủ hộ có CMKT, chủ hộ tốt
nghiệp tiểu học trở lên có ảnh hưởng cùng chiều đến kết quả sinh kế. Do vậy Nhà
nước và chính quyền địa phương cần tập trung vào chính sách giáo dục và đào tạo
người lao động nhằm giảm bớt nguy cơ tổn thương. Tuy nhiên, chính sách giáo dục
cũng cần có sự phân biệt giữa các nhóm đối tượng khác nhau. Ví dụ, nghiên cứu của
Nguyễn Việt Hưng (2015) về nghèo tại Việt Nam đã chỉ ra rằng tỷ lệ nghèo của nhóm
có học vấn cao sống tại khu vực nông thôn vẫn khá cao, và thậm chí còn cao hơn cả
nhóm học vấn trung bình. Điều này hàm ý có hai khả năng xảy ra. Thứ nhất là học vấn
cao, và cụ thể là đại học, có thể không phù hợp và cần thiết để gia tăng năng suất và
thu nhập cho người lao động tại khu vực nông thôn. Thứ hai là học vấn cao ở đây chỉ
hàm ý về bằng cấp, còn tri thức và năng lực làm việc thực sự đã không được cải thiện.
Trong nghiên cứu này, tác giả cũng đã chỉ ra hoàn thành bậc học cấp ba có tác động rõ
rệt trong việc cải thiện khả năng thoát nghèo của hộ, trong khi tốt nghiệp cao đẳng
hoặc đại học trở lên lại không có tác động cải thiện khả năng thoát nghèo của hộ một
cách rõ ràng về mặt thống kê.
Tăng cường khả năng tiếp cận tín dụng của hộ gia đình và khuyến khích đa
dạng nguồn sinh kế tạo ra thu nhập cao. Kết quả nghiên cứu cho thấy, tiếp cận tiết
kiệm, số nguồn thu nhập có ảnh hưởng cùng chiều đến kết quả sinh kế. Do vậy, Nhà
nước và chính quyền địa phương cần có những biện pháp nhằm tăng khả năng tiếp cận
tín dụng của hộ gia đình ĐBSCL, đồng thời có những kế hoạch khắc phục các vấn đề
của nông hộ nhỏ và những người thiếu tài sản thế chấp. Bên cạnh đó, cần nâng cao
nhận thức tín dụng và sự thành lập của các tổ chức nông dân hiệu quả (ví dụ như các
hợp tác xã hoặc Hiệp hội tín dụng) để tăng khả năng tiếp cận tín dụng cho nông dân.
Đối với các tổ chức tín dụng chính thức, cần cung cấp tín dụng đa dạng, giảm thời gian
thẩm định và những thủ tục không cần thiết để người dân dễ dàng hơn khi tiếp cận và
sử dụng vốn. Nhà nước và chính quyền địa phương cũng cần có những chính sách cụ
thể giúp người dân đa dạng nguồn sinh kế, đặc biệt sinh kế phi nông nghiệp. Nghiên
cứu thực nghiệm trên thế giới và ở Việt Nam cũng cho thấy hoạt động phi nông nghiệp
thực sự giúp các nông hộ đa dạng hoá thu nhập, từ đó tạo ra nguồn thu bổ sung để có
thể tiếp tục các hoạt động nông nghiệp, tăng cường an ninh lương thực và làm tăng
thu nhập.
Hotline: 092.4477.999

134
Đẩy mạnh các chính sách trợ cấp, phát triển thị trường lao động, hỗ trợ tạo
việc làm, tự tạo việc làm cho người lao động. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng hộ gia đình có
nhiều người tham gia vào thị trường lao động không chỉ trực tiếp ảnh hưởng đến kết
quả sinh kế hộ gia đình mà còn đóng vai trò điều tiết làm giảm tác động tiêu cực của
xâm nhập mặn đến kết quả sinh kế hộ gia đình. Do vậy một cơ chế trợ cấp, hoặc hỗ trợ
việc làm là cần thiết. Nhà nước và các địa phương cần tiếp tục hoàn thiện thể chế,
chính sách về việc làm, thị trưòng lao động phù hợp với định hướng phát triển kinh tế -
xã hội của đất nước và của vùng ĐBSCL. Tổ chức thực hiện có hiệu quả các chương
trình, dự án, hoạt động hỗ trợ tạo việc làm như hoạt động hỗ trợ tạo việc làm qua Quỹ
quốc gia về việc làm và các nguồn ủy thác qua Ngân hàng Chính sách xã hội, lồng
ghép chính sách việc làm trong các chương trình, dự án phát triển kinh tế - xã hội...
Cần hoàn thiện hệ thống thông tin thị trường lao động, nâng cao năng lực hệ thống
Trung tâm dịch vụ việc làm trong tư vấn, giới thiệu việc làm cho người lao động và
định hướng nghề nghiệp cho học sinh, sinh viên…
Nâng cao chất lượng hình thức hỗ trợ và tăng cường phương tiện thông tin về
ảnh hưởng của xâm nhập mặn đến sinh kế của người dân. Kết quả nghiên cứu chỉ ra
rằng khả năng tiếp cận dịch vụ thông tin có tác động cùng chiều đến kết quả sinh kế.
Đồng thời Khả năng tiếp cận dịch vụ thông tin cũng đóng vai trò điều tiết làm giảm tác
động của xâm nhập mặn đến kết quả sinh kế hộ gia đình. Do vậy, cần xây dựng các
chương trình phát thanh, truyền hình phong phú, đa dạng về vấn đề ảnh hưởng của
xâm nhập mặn đến sinh kế, các hoạt động thích hợp cho sinh kế bền vững. Các địa
phương sử dụng các phương tiện truyền thông để thông tin thường xuyên và kịp thời
cho nhân dân biết về các kiến thức cơ bản liên quan đến xâm nhập mặn, ảnh hưởng
của xâm nhập mặn đến các lĩnh vực ngành nghề sản xuất ở địa phương; công tác
phòng chống, ứng phó và giảm thiểu thiệt hại đến hoạt động sinh kế khi có hạn hán,
xâm nhập mặn; cải thiện các nguồn lực sinh kế hiện tại, các sinh kế mới thay thế hoặc
bổ trợ thích ứng với hiện tượng xâm nhập mặn, cảnh báo các vùng có nguy cơ nhiễm
mặn… Các thông tin này sẽ giúp các hộ gia đình có kiến thức về xâm nhập mặn, tìm
hiểu thị trường, công nghệ, quy trình sản xuất, mùa vụ, thời tiết...dễ dàng hơn, từ đó
phục vụ cho hoạt động sản xuất kinh doanh tốt hơn.
Trong thành phần vốn xã hội thì số hình thức hỗ trợ có tác động nhưng là
ngược chiều đến kết quả sinh kế. Điều này đặt ra câu hỏi, liệu các hình thức hỗ trợ đã
thực sự hiệu quả? Do vậy trong thời gian tới cần phải xem xét sự rõ ràng, minh bạch
các hình thức hỗ trợ người dân vùng ảnh hưởng xâm nhập mặn ĐBSCL để đảm bảo
Hotline: 092.4477.999

135
việc hỗ trợ cho người dân đúng đối tượng, đúng chế độ, không để thất thoát lãng phí
và xảy ra tiêu cực.
5.2.2 Một số khuyến nghị đối với người dân
Các hộ gia đình vùng ĐBSCL là những người sống và chịu ảnh hưởng của xâm
nhập mặn trên địa bàn. Với hoạt động chính là sản xuất nông nghiệp, một lĩnh vực
nhạy cảm với sự biến đổi của thời tiết, họ là những người đầu tiên phải hứng chịu
những hậu quả từ những ảnh hưởng bất lợi này. Vì vậy, hơn ai hết chính các hộ gia
đình đặc biệt là người dân ven biển vùng ĐBSCL phải là người đầu tiên và chủ động
trong việc nâng cao nhận thức và tìm biện pháp thích ứng phù hợp bằng cách nâng cao
nhận thức cũng như năng lực thích ứng.
Các hộ gia đình cần tích cực tiếp cận các thông tin truyền thông, tham gia các
lớp tập huấn, đào tạo, hội nghị, hội thảo…để nâng cao kiến thức về biến đổi khí hậu
nói chung và xâm nhập mặn nói riêng, nâng cao kiến thức về kỹ thuật canh tác, đặc
biệt là đối với những giống cây, vật nuôi mới có khả năng thích ứng tốt với tình hình
xâm nhập mặn tại địa phương.
Các hộ gia đình cần đa dạng hóa các chiến lược sinh kế để giảm thiểu, chia sẻ
rủi ro và tăng cường năng lực thích ứng. Bởi khi xâm nhập mặn gây ra khó khăn cho
hoạt động sinh kế này thì vẫn có các hoạt động sinh kế khác để hỗ trợ và bù đắp. Nó
giúp ổn định thu nhập và ổn định cuộc sống cho hộ gia đình. Các hộ gia đình cũng nên
mạnh dạn tiếp cận các nguồn tín dụng để đầu tư cho hoạt động sản xuất kinh doanh.
Các hộ gia đình nên tăng cường đầu tư vào các đồ dùng lâu bền, đặc biệt là
máy móc phục vụ cho sản xuất nông nghiệp và các phương tiện truyền thông đề cải
thiện nguồn vốn vật chất thúc đẩy nông hộ đạt được kết quả sinh kế tốt hơn.
Các hộ gia đình nên tuân thủ lịch thời vụ và thực hiện tốt các khuyến cáo, cảnh
báo từ địa phương về việc lựa chọn cây trồng vật nuôi thích nghi với điều kiện khô hạn
và môi trường nước mặn. Đồng thời có ý thức sử dụng nước tiết kiệm, hiệu quả.
Các hộ gia đình khuyến khích các thành viên trong hộ tự học tập nâng cao trình
độ đặc biệt là vận dụng các kiến thức bản địa vào trong công tác ứng phó với tình hình
xâm nhập mặn. Những kinh nghiệm dự báo thời tiết của người dân, như: cầu vồng trên
cao thì có gió táp, cầu vồng gần dưới mặt đất thì có mưa rào; nước mặn xâm nhập vào
thường là thời điểm có gió chướng thổi về… được xem là những kiến thức bản địa trong
việc dự báo biến đổi khí hậu, xâm nhập mặn của nhiều người trong thời gian qua.
5.3 Một số hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo
Hotline: 092.4477.999

136
thuyết đánh giá mức độ dễ bị tổn thương sinh kế của Hahn và cộng sự (2009), tác giả
tiến hành đánh giá mức độ dễ bị tổn thương sinh kế và xem xét ảnh hưởng của của các
thành phần dễ bị tổn thương đến kết quả sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng
ĐBSCL. Trên cơ sở những số liệu tính toán được và mối quan hệ giữa các biến thông
qua mô hình ước lượng, tác giả đã đưa ra một số khuyến nghị đối với chính phủ, chính
quyền địa phương và các hộ gia đình nhằm giúp giảm thiểu nguy cơ tổn thương sinh
kế mà hộ gia đình đối mặt.
Tuy nhiên, các kết quả thu được trong nghiên cứu này vẫn cần được kiểm định
thêm để tác giả có thể chắc chắn về mối quan hệ giữa các biến số, cũng như các
khuyến nghị chính sách dựa trên cơ sở các mối quan hệ ước lượng này. Cụ thể:
Thứ nhất, tác giả sử dụng dữ liệu bảng bất cân bằng trong 3 năm 2014, 2016,
2018, do vậy về mặt thống kê thì kết quả thu được không chính xác như sử dụng dữ
liệu bảng cân bằng. Do vậy, các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng phạm vi về
không gian để sử dụng dữ liệu bảng cân bằng thay vì bất cân bằng.
Thứ hai, số quan sát chéo tính toán cho cả 3 năm mặc dù đã đủ đại diện cho
tổng thể, nhưng khi phân theo các tiêu chí khác nhau thì một số nhóm lại tương đối ít,
ví dụ hộ nghèo so với hộ không nghèo, chủ hộ không có trình độ CMKT với có
CMKT, dân tộc Kinh và dân tộc khác… và do vậy mức độ tin cậy của thống kê có thể
không cao. Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng phạm vi về không gian để thu
được cỡ mẫu lớn hơn và và cơ cấu mẫu hợp lý hơn.
Thứ ba, khi xem xét mức độ phơi lộ tác giả phải đưa ra giả định rằng các hộ gia
đình sống trên cùng địa bàn chịu ảnh hưởng của xâm nhập mặn là như nhau bởi không
có thông số về mức độ ảnh hưởng của xâm nhập mặn đến từng hộ gia đình. Do vậy,
nếu trong tương lai có được dữ liệu ảnh hưởng của xâm nhập mặn đến từng hộ gia
đình thì việc thực hiện lại nghiên cứu có thể mang lại bức tranh rõ nét hơn.
Thứ tư, vẫn còn những yếu tố có thể ảnh hưởng tới biến phụ thuộc nhưng tác
giả chưa kiểm soát được do sự hạn chế của dữ liệu thứ cấp có sẵn, và do vậy các kết
quả ước lượng có thể bị sai lệch.
Cuối cùng, một số kết quả định lượng chưa giải thích được thấu đáo như vai trò
điều tiết của loại nhà ở hoặc ảnh hưởng ngược chiều của các hình thức hỗ trợ đến kết
quả sinh kế do chưa có nghiên cứu định tính bổ sung. Do vậy, các nghiên cứu tiếp theo
có thể bổ sung các nghiên cứu định tính để đưa ra những luận giải sắc nét hơn.
Hotline: 092.4477.999

137
Chương 5 đã đưa ra một số thảo luận về kết quả nghiên cứu. Tác giả cũng chỉ rõ
mức độ dễ bị tổn thương đối với từng đối tượng ở khu vực ĐBSCL và ảnh hưởng của
các thành phần dễ bị tổn thương đến kết quả sinh kế. Qua đó, tác giả cũng chỉ đưa ra
một số khuyến nghị đối chính phủ, chính quyền địa phương và hộ gia đình.
Trong chương này, tác giả cũng chỉ ra những hạn chế trong nghiên cứu như tác
giả sử dụng dữ liệu mảng không cân bằng trong 3 năm 2014, 2016, 2018. Hoặc số
quan sát chéo tính toán cho cả 3 năm mặc dù đã đủ đại diện cho tổng thể, nhưng khi
phân theo các tiêu chí khác nhau. Tác giả phải đưa ra giả định rằng các hộ gia đình
sống trên cùng địa bàn chịu ảnh hưởng của xâm nhập mặn là như nhau mặc dù trên
thực tế điều này không hoàn toàn đúng. Vẫn còn những yếu tố có thể ảnh hưởng tới
biến phụ thuộc nhưng tác giả chưa kiểm soát được do sự hạn chế của dữ liệu thứ cấp
có sẵn. Và một số kết quả định lượng chưa giải thích được thấu đáo do chưa nghiên
cứu định tính bổ sung... Đây sẽ là những khoảng trống nghiên cứu và là định hướng
cho những nghiên cứu tiếp theo.
Hotline: 092.4477.999

138
PHẦN KẾT LUẬN
Việt Nam, một nền kinh tế nông nghiệp dựa trên lúa gạo bị ảnh hưởng nặng nề
bởi biến đổi khí hậu, đặc biệt vùng ĐBSCL - cung cấp khoảng 50% sản lượng của cả
nước sẽ dễ bị ảnh hưởng bởi thiên tai đặc biệt là xâm nhập mặn. Điều này gây ra mối đe
doạ an ninh lương thực, hiện tượng suy giảm nguồn tài nguyên thiên nhiên, thu hẹp diện
tích canh tác dẫn đến sinh kế của người dân ngày càng bấp bênh…Tuy nhiên hiện nay
các nghiên cứu về sinh kế vùng ĐBSCL chủ yếu tập trung vào các kịch bản biến đổi khí
hậu (thay đổi nhiệt độ, lượng mưa) nhưng không nêu rõ sinh kế nào dễ bị tổn thương
trong bối cảnh xâm nhập mặn. Hơn nữa, các nghiên cứu này không cố gắng định lượng
tác động của xâm nhập mặn đến sinh kế hộ gia đình cũng như xem xét các yếu tố giúp
giảm thiểu ảnh hưởng của xâm nhập mặn.
Do vậy, trên cơ sở khung nghiên cứu sinh kế bền vững của DFID và khung lý
thuyết đánh giá mức độ dễ bị tổn thương sinh kế của Hahn và cộng sự, luận án đã đánh
giá mức độ dễ bị tổn thương sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng ĐBSCL để đi
trả lời được các câu hỏi nghiên cứu và chỉ ra vùng nào, đối tượng nào dễ bị tổn thương
hơn. Cụ thể, các tỉnh ven biển, hộ nghèo, hộ gia đình có nguồn thu chính từ thủy sản,
hộ gia đình có chủ hộ là nữ, không có trình độ CMKT, không phải dân tộc Kinh... thì
mức độ dễ bị tổn thương cao hơn. Kết quả này là một trong những căn cứ quan trọng
cho việc can thiệp các chính sách hiệu quả. Luận án cũng đã chỉ rõ tác động của mức
độ phơi lộ, nhạy cảm, năng lực thích ứng đến kết quả sinh kế vùng ĐBSCL. Đồng thời
chỉ rõ vai trò điều tiết của năng lực thích ứng trong việc giảm nhẹ ảnh hưởng của xâm
nhập mặn đến kết quả sinh kế vùng ĐBSCL.
Dựa trên kết quả nghiên cứu, luận án đã đưa ra một số khuyến nghị đối với
Chính phủ, chính quyền địa phương liên quan đến quản lý nguồn nước, điều chỉnh quy
hoạch tổng thể, lựa chọn cây trồng vật nuôi phù hợp đặc biệt quan tâm nhiều hơn đến
nhóm hộ gia đình có nguy cơ dễ bị tổn thương sinh kế cao, tập trung vào các chính
sách giáo dục và đào tạo, trợ cấp, phát triển thị trường lao động, hỗ trợ tạo việc làm, tự
tạo việc làm cho người lao động, nâng cao khả năng tiếp cận tín dụng, chất lượng hình
thức hỗ trợ và tăng cường phương tiện thông tin về ảnh hưởng của xâm nhập mặn đến
sinh kế của người dân. Các hộ gia đình vùng ĐBSCL cũng cần tích cực tiếp cận các
thông tin truyền thông, tham gia các lớp tập huấn, đào tạo, hội nghị, hội thảo…để nâng
cao kiến thức về biến đổi khí hậu nói chung và xâm nhập mặn nói riêng nhằm giảm
thiểu mức độ dễ bị tổn thương và nâng cao kết quả sinh kế của người dân.
Hotline: 092.4477.999

139
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
1. Hue Thi Hoang, Hang Hai Thi Le, Anh Phuong Trinh, Anh Ngoc Thi Phung, Linh
Khanh Vu (2020), ‘The Impact of Natural Disasters on the Livelihood Outcomes
of Households in Rural Vietnam: The Regulator Role of Adaptive Capacity’, The
International Journal of Business & Management, Vol 8 Issue 4, p. 90-99
2. Mai Thi Vu, Ngan Hoang Vu, Hue Thi Hoang, Hanh Thi Hai Nguyen (2019),
‘Factors Affecting the Livelihood Outcomes of Households in the Mekong Delta
of Vietnam’, The International Journal of Humanities & Social Studies, Vol 7
Issue 4, p.14-20
3. Vũ Hoàng Ngân, Hoàng Thị Huệ và Nguyễn Thị Hải Hạnh (2019), ‘Chuyển dịch
cơ cấu ngành kinh tế vùng Đồng bằng sông Cửu Long trong điều kiện biến đổi khí
hậu’, Tạp chí Kinh tế & Dự báo, Số 18, tr.3-10
4. Vũ Thị Mai, Hoàng Thị Huệ, Phạm Thị Thanh Nhàn (2017), ‘Các cách tiếp cận
trong đánh giá tính dễ bị tổn thương do biển đổi khí hậu’, Hội thảo khoa học quốc
gia Nghiên cứu cơ sở khoa học về lý luận và thực tiễn xây dựng mô hình phát triển
kinh tế thích ứng với xâm nhập mặn trong điều kiện biến đổi khí hậu, NXB Lao
động Hà Nội.
5. Vũ Hoàng Ngân, Hoàng Thị Huệ, Phạm Hương Quỳnh (2017), ‘Đánh giá tính dễ
bị tổn thương của sinh kế do biến biến đổi khí hậu: Tiếp cận dựa trên phương pháp
lập bản đồ nhận thức mờ’, Hội thảo khoa học quốc gia Nghiên cứu cơ sở khoa học
về lý luận và thực tiễn xây dựng mô hình phát triển kinh tế thích ứng với xâm nhập
mặn trong điều kiện biến đổi khí hậu, NXB Lao động Hà Nội.
Hotline: 092.4477.999

140
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Abeje, M. T., Tsunekawa, A., Haregeweyn, N., Nigussie, Z., Adgo, E., Ayalew,
Z., Tsubo, M., Elias, A., Berihun, M. L and Masunaga. T (2019). ‘Communities
Livelihood Vulnerability to Climate Variability in Ethiopia’, Sustainability, số
11, tập 22, tr. 6302.
2. Adams Jr, R. H. and Cuecuecha, A. (2010), ‘Remittances, household expenditure
and investment in Guatemala’, World Development, số 38, tập 11, tr. 1626-1641.
3. Adams, R. H. J. (2004), ‘Remittances and poverty in Guatemala’, The World Bank.
4. Adato, M., & Meinzen-Dick, R. S. (2002). Assessing the impact of agricultural
research on poverty using the sustainable livelihoods framework (No. 581-2016-
39396).
5. ADB (2011), Socialist Republic of Viet Nam: Climate Change Impact and
Adaptation Study in the Mekong Delta (Cofinanced by the Climate Change Fund
and the Government of Australia).
6. Adger, W. N. (1999), ‘Social vulnerability to climate change and extremes in
coastal Vietnam’, World Development, số 27, tập 2, tr. 249-269.
7. Adger, W. N. (2003), ‘Social capital, collective action, and adaptation to climate
change’, Economic Geography, số 79, tr. 387–404.
8. Adger, W. N. (2006), ‘Vulnerability’. Global Environmental Change, số 16, tr.
268–281.
9. Adger, WN, Agrawal, S, Mirza, MMW, Conde, C, O'Brien, KL, Pulhin, J,
Pulwarty, R, Smit, B and Takahashi, K (2007). ‘Assessment of adaptation
practices, options, constraints and capacity’. In: Climate Change 2007: Impacts,
Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working GroupII to the Fourth
Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.
Cambridge University Press, Cambridge, pp. 719-743.
10. Adu, D. T., Kuwornu, J. K., Anim-Somuah, H. and Sasaki, N. (2018),
‘Application of livelihood vulnerability index in assessing smallholder maize
farming households' vulnerability to climate change in Brong-Ahafo region of
Ghana’, Kasetsart Journal of Social Sciences, số 39, tập 1, tr. 22-32.
11. Ahmed, N., Allison, E. H., & Muir, J. F. (2008), ‘Using the sustainable
livelihoods framework to identify constraints and opportunities to the
Hotline: 092.4477.999

141
development of freshwater prawn farming in southwest Bangladesh’, Journal of
the world aquaculture society, số 39, tập 5, tr. 598-611.
12. Ahmed, V., Sugiyarto, G., & Jha, S. (2010), ‘Remittances and household
welfare: A case study of Pakistan’, Asian Development Bank Economics Working
Paper Series, 194.
13. Ahsan, M. N., and Warner, J. (2014), ‘The socioeconomic vulnerability index: A
pragmatic approach for assessing climate change led risks–A case study in the
south-western coastal Bangladesh’, International Journal of Disaster Risk
Reduction, số 8, tr. 32-49.
14. Alam, G. M. (2017), ‘Livelihood cycle and vulnerability of rural households to
climate change and hazards in Bangladesh’, Environmental management, số 59,
tập 5, tr. 777-791.
15. Alam, G. M., Alam, K., & Mushtaq, S. (2017), ‘Climate change perceptions and
local adaptation strategies of hazard-prone rural households in Bangladesh’,
Climate Risk Management, số 17, tr. 52-63.
16. Ali, M. and Peerlings, J. (2012), ‘Farm households and nonfarm activities in
Ethiopia: does clustering influence entry and exit?’, Agricultural Economics, số
43, tập 3, tr. 253-266.
17. Alinovi, L., D’errico, M., Mane, E. and Romano, D. (2010), ‘Livelihoods
strategies and household resilience to food insecurity: An empirical analysis to
Kenya’, European report on Development, tr. 1-52.
18. Allison, E. H., & Horemans, B. (2006), ‘Putting the principles of the sustainable
livelihoods approach into fisheries development policy and practice’, Marine
policy, số 30, tập 6, tr. 757-766.
19. Allison, S. D. and Martiny, J. B. (2008), ‘Resistance, resilience, and redundancy in
microbial communities’, Proceedings of the National Academy of Sciences, số
105(Supplement 1), tr. 11512-11519.
20. Anderson, R. J., Goddard, L. and Powell, J. H. (2011), ‘Social problem-solving
and depressive symptom vulnerability: The importance of real-life problem-
solving performance’, Cognitive Therapy and Research, số 35, tập 1, tr. 48-56.
21. Anik, A. R., Ranjan, R., & Ranganathan, T. (2018), ‘Estimating the impact of
salinity stress on livelihood choices and incomes in rural Bangladesh’, Journal of
International Development, số 30, tập 8, tr. 1414-1438.
Hotline: 092.4477.999

142
22. Antwi-Agyei, P., Stringer, L. C., & Dougill, A. J. (2014), ‘Livelihood
adaptations to climate variability: insights from farming households in Ghana’,
Regional environmental change, số 14, tập 4, tr. 1615-1626.
23. Arouri, M., Nguyen, C., and Youssef, A. B. (2015), ‘Natural disasters, household
welfare, and resilience: evidence from rural Vietnam’, World development, số 70,
tr.59-77.
24. Asad Islam and Jaai Parasnis (2017), Heterogeneous Effects of Health Shocks in
Developed Countries: Evidence from Australia, Department of Economics,
Monash University, tr. 1-34
25. Awotide, B.A., Awoyemi, T.T., Diagne, A., Kinkingnihoun, F.-M. and Ojehomone,
V. (2012), ‘Effect of Income Diversification on Poverty Reduction and Income
Inequality in Rural Nigeria: Evidence from Rice Farming Households’, OIDA
International Journal of Sustainable Development, số 5, tr. 65-78.
26. Babatunde, R. O. and Qaim, M. (2010), ‘Impact of off-farm income on food
security and nutrition in Nigeria’, Food policy, số 35, tập 4, tr. 303-311.
27. Baez, J. E. and Santos, I. V. (2008), ‘On shaky ground: The effects of earthquakes
on household income and poverty’, RPP LAC-MDGs and Poverty-02/2008,
RBLAC-UNDP, New York.
28. Baez, J. E., Lucchetti, L., Genoni, M. E., & Salazar, M. (2016), ‘Gone with the
Storm: Rainfall Shocks and Household Wellbeing in Guatemala’, The Journal of
Development Studies, số 53, tập 8, tr. 1253–1271.
29. Baiyegunhi, L. J. S., Fraser, G. C. G., & Darroch, M. A. G. (2010), ‘Credit
constraints and household welfare in the Eastern Cape Province, South Africa’,
African Journal of Agricultural Research, số 5, tập 16, tr. 2243-2252.
30. Bales, S. (2013), ‘Impact of health shocks on household welfare in Vietnam—
Estimates using fixed effects estimation’, Rotterdam: Erasmus Universiteit.
31. Bales, S. (2013), ‘Impact of health shocks on household welfare in Vietnam—
Estimates using fixed effects estimation’, Rotterdam: Erasmus Universiteit.
32. Bảo Hân (2020), Bảo vệ vùng chuyên canh cây ăn quả trước hạn, mặn, truy cập
ngày 10 tháng 5 năm 2020, từ https://nhandan.com.vn/chinhtri/item/43489502-
bao-ve-vung-chuyen-canh-cay-an-qua-truoc-han-man.html.
Hotline: 092.4477.999

143
33. Barlow, P. M. (2003), ‘Ground water in freshwater-saltwater environments of the
Atlantic coast’, Geological Survey (USGS), số 1262.
34. Barrett, C. B., Reardon, T. and Webb, P. (2001), ‘Nonfarm income diversification
and household livelihood strategies in rural Africa: concepts, dynamics, and policy
implications’, Food policy, số 26, tập 4, tr. 315-331.
35. Beccari, B. (2016), ‘A comparative analysis of disaster risk, vulnerability and
resilience composite indicators’, PLoS currents, số 8.
36. Becker, G.S. (1962), ‘Investment in Human Capital: A Theoretic Analysis’,
Journal of Political Economy, số 70, tập 5, tr. 9–49.
37. Benjamin, D., Brandt, L. and McCaig, B. (2017), ‘Growth with equity: income
inequality in Vietnam, 2002–14’, The Journal of Economic Inequality, số 15, tập
1, tr. 25-46.
38. Bhuiyan, M. A. H., Islam, S. D. U. and Azam, G. (2017), ‘Exploring impacts and
livelihood vulnerability of riverbank erosion hazard among rural household along
the river Padma of Bangladesh’, Environmental Systems Research, số 6, tập 1, tr.
25.
39. Birkmann, J. (2006), ‘Measuring vulnerability to promote disaster-resilient
societies: Conceptual frameworks and definitions’, Measuring vulnerability to
natural hazards: Towards disaster resilient societies, số 1, tr. 9-54.
40. Birkmann, J., Garschagen, M., Van Tuan, V. and Binh, N. T. (2012),
‘Vulnerability, coping and adaptation to water related hazards in the Vietnamese
Mekong Delta’, The Mekong delta system (tr. 245-289). Springer, Dordrecht.
41. Bộ Khoa học và Công nghệ (2016), Xâm nhập mặn tại Đồng bằng sông Cửu Long
- những giải pháp ứng phó hiệu quả trong điều kiện biến đổi khí hậu, truy cập tại
https://www.most.gov.vn/vn/tin-tuc/7039/xam-nhap-man-tai-dong-bang-song-cuu-
long---nhung-giai-phap-ung-pho-hieu-qua-trong-dieu-kien-bien-doi-khi-hau.aspx,
truy ngày 10/8/2019.
42. Bogardi, J.J. and Birkmann, J. (2004), ‘Vulnerability assessment: The first step
towards sustainable risk reduction’, in D. Malzahn and T. Plapp (eds.), Disasters
and society - From hazard assessment to risk reduction, Logos Verlag Berlin
Press, Berlin, tr. 75-82.
43. Bohle, H. G. (2001), ‘Vulnerability and criticality: perspectives from social
geography’, IHDP update, số 2, tập 1, tr. 3-5.
Hotline: 092.4477.999

144
44. Bollin, C., Cárdenas, C., Hahn, H., and Vatsa, K. S. (2003), ‘Disaster risk
management by communities and local governments’, Washington, DC: Inter-
American Development Bank.
45. Briguglio, L., Cordina, G., Farrugia, N. and Vella, S. (2009), ‘Economic
vulnerability and resilience: concepts and measurements’, Oxford development
studies, số 37, tập 3, tr. 229-247.
46. Brooks, N. and Adger, W. N. (eds.) (2004), Assessing and Enhancing Adaptive
Capacity, Cambridge University Press, UK.
47. Brooks, N., Adger, W. N. and Kelly, P. M. (2005), ‘The determinants of
vulnerability and adaptive capacity at the national level and the implications for
adaptation’, Global environmental change, số 15, tập 2, tr. 151-163.
48. Bui, A. T., Dungey, M., Nguyen, C. V., & Pham, T. P. (2014), ‘The impact of
natural disasters on household income, expenditure, poverty and inequality:
evidence from Vietnam’, Applied Economics, số 46, tập 15, tr. 1751-1766.
49. Buvinić, M. and Gupta, G. R. (1997), ‘Female-headed households and female-
maintained families: are they worth targeting to reduce poverty in developing
countries?’, Economic development and cultural change, số 45, tập 2, tr. 259-
280.
50. Can, N. D., Tu, V. H., & Hoanh, C. T. (2013), ‘Application of livelihood
vulnerability index to assess risks from flood vulnerability and climate
variability: A case study in the Mekong Delta of Vietnam’, Journal of
Environmental Science and Engineering, số 2, tập 8, tr. 476-86.
51. Carney, D. (1999), Livelihoods approaches compared: A brief comparison of the
livelihoods approaches of the UK Department for International Development
(DFID), CARE, Oxfam and the United Nations Development Programme
(UNDP), Department for International Development.
52. Carter, M. R., & Maluccio, J. A. (2003), ‘Social capital and coping with economic
shocks: an analysis of stunting of South African children’, World Development, số
31, tập 7, tr. 1147-1163.
53. Chambers, R. (2006), ‘Vulnerability, coping and policy (editorial introduction)’,
Institute of Development Studies Bulletin, số 37, tập 4, tr. 33-40.
54. Chambers, R. and Conway, G. (eds.) (1992), Sustainable rural livelihoods:
practical concepts for the 21st century, Institute of Development Studies, UK.
Hotline: 092.4477.999

145
55. Chant, S. (2010). ‘Gendered poverty across space and time: introduction and
overview’, In: The International Handbook of Gender and Poverty: Concepts,
Research, Policy, Edward Elgar, Cheltenham, UK, tr. 1-26.
56. Chen, M., Sun, F., Berry, P., Tinch, R., Ju, H., & Lin, E. (2015), ‘Integrated
assessment of China’s adaptive capacity to climate change with a capital
approach’, Climatic Change, số 128(3-4), tr. 367-380.
57. Clarke, G. R. and Wallsten, S. (2003), ‘Do remittances act like insurance?
Evidence from a natural disaster in Jamaica’, Evidence from a Natural Disaster in
Jamaica, tr.1-27
58. Cochrane, J. H. (1991), ‘A simple test of consumption insurance’, Journal of
political economy, số 99, tập 5, tr. 957-976.
59. Coleman, J. (1988), ‘Social capital in the creation of human capital’, American
Journal of Sociology, số 94 (Supplement)
60. Costanza, R. and Daly, H. E. (1992), ‘Natural capital and sustainable
development’, Conservation biology, số 6, tập 1, tr. 37-46.
61. Dao, D. M., Lebailly, P., Hao, N. D., Burny, P. and Hop, H. T. M. (2019), ‘The
Dynamics of Livelihood Vulnerability Index at Farm Household Level: An
Empirical Analysis of the Coastal Sandy Zone in Thua Thien Hue Province,
Vietnam’, International Journal of Economics and Financial Issues, số 9, tập 5.
62. Daramola, A. Y., Oni, O. T., Ogundele, O. and Adesanya, A. (2016), ‘Adaptive
capacity and coping response strategies to natural disasters: a study in
Nigeria’, International Journal of Disaster Risk Reduction, số 15, tr. 132-147.
63. De Haen, H. And Hemrich, G. (2007), ‘The economics of natural disasters:
implications and challenges for food security’, Agricultural economics, số 37,
tr.31-45.
64. Deryugina, T., Kawano, L. and Levitt, S. (2018), ‘The economic impact of
hurricane katrina on its victims: evidence from individual tax returns’, American
Economic Journal: Applied Economics, số 10, tập 2, tr. 202-33.
65. DFID. (2001). Sustainable livelihoods guidance sheets—Section 2: Framework.
66. Dillman, D. A. (2011), Mail and Internet surveys: The tailored design method--
2007 Update with new Internet, visual, and mixed-mode guide, John Wiley &
Sons.
Hotline: 092.4477.999

146
67. Đinh Phi Hổ và Từ Đức Hoàng (2016), ‘Tác động của vốn con người đến tăng
trưởng kinh tế Đồng bằng sông Cửu Long’, Tạp chí Phát triển Kinh tế, số 27 (2),
tr. 02-16.
68. Dinh, Q., Balica, S., Popescu, I., & Jonoski, A. (2012), ‘Climate change impact
on flood hazard, vulnerability and risk of the Long Xuyen Quadrangle in the
Mekong Delta’, International journal of river basin management, số 10, tập 1, tr.
103-120.
69. Doan, T.T. (2011), Impacts of Household Credit on the Poor in Peri-urban Areas
of Ho Chi Minh City, Vietnam, PhD diss, The University of Waikato, Hamilton,
New Zealand.
70. Dokou, Z., & Karatzas, G. P. (2012), ‘Saltwater intrusion estimation in a
karstified coastal system using density-dependent modelling and comparison
with the sharp-interface approach’, Hydrological sciences journal, số 57, tập 5,
tr. 985-999.
71. Dow, K. (1992), ‘Exploring differences in our common future(s): the meaning of
vulnerability to global environmental change’, Geoforum, số 23, tập 3, tr. 417-36.
72. Dowla, A. (2006), ‘In credit we trust: Building social capital by Grameen Bank in
Bangladesh’, The Journal of Socio-Economics, số 35, tập 1, tr. 102-122.
73. Dulal, H., Brodnig, G., Onoriose, C. G. and Thakur, H. K. (2010), ‘Capitalising on
Assets: vulnerability and adaptation to climate change in Nepal’. Washington, DC,
The World Bank.
74. Dương Thị Ái Nhi (2019), Các yếu tố ảnh hưởng đến phát triển sản xuất nông
nghiệp của hộ nghèo ở huyện Lắk, tỉnh Đắk Lắk, truy cập ngày 18 tháng 5 năm
2020, từ http://tapchicongthuong.vn/bai-viet/cac-yeu-to-anh-huong-den-phat-
trien-san-xuat-nong-nghiep-cua-ho-ngheo-o-huyen-lak-tinh-dak-lak-67201.htm
75. Eakin, H. and Luers, A. (2006), ‘Assessing the vulnerability of social-
environmental systems’, Annual Review Environmental Resources, số 31, tr.365-
394.
76. Elhaddad, A. (2007), Use of remote sensing to estimate soil salinity and
evapotranspiration in agricultural fields, Doctoral dissertation, Colorado State
University. Libraries.
77. Ellis, F. (1998), ‘Household strategies and rural livelihood diversification’, The
journal of development studies, số 35, tr. 1-38.
Hotline: 092.4477.999

147
78. Ellis, F. (2000), Rural Livelihoods and Diversity in Developing Countries, Oxford
University Press, New York
79. Eriksen, S. H. and Kelly, P. M. (2007), ‘Developing credible vulnerability
indicators for climate adaptation policy assessment’, Mitigation and adaptation
strategies for global change, số 12, tập 4, tr. 495-524.
80. Ford, J. (2002), Vulnerability: concepts and issues, PhD scholarly filed paper,
University of Guelph, Guelph.
81. Ford, J., Keskitalo, E., Smith, T., Pearce, T., Berrang-Ford, L., Duerden, F. and
Smit, B. (2010), ‘Case study and analogue methodologies in climate change
vulnerability research’, WIREs Climate Change, số 1, tập 3, tr. 374-92.
82. Franks, T., Cleaver, F., Maganga, F., & Hall, K. (2013), ‘Water governance and
livelihoods: Outcomes for smallholders on the Usangu plains, Tanzania’, Water
resources and rural development, số 1, tr. 1-16.
83. Friedman, M. and Kuznets, S. (1945), Income from Independent Professions. New
York: National Bureau of Economic Research.
84. Gallopín, G. C. (2006), ‘Linkages between vulnerability, resilience, and adaptive
capacity’, Global environmental change, số 16, tập 3, tr. 293-303.
85. Gbetibouo, G. A., Hassan, R. M. and Ringler, C. (2010), ‘Modelling farmers'
adaptation strategies for climate change and variability: The case of the Limpopo
Basin, South Africa’, Agrekon, số 49, tập 2, tr. 217-234.
86. Gerlitz, J. Y., Macchi, M., Brooks, N., Pandey, R., Banerjee, S., and Jha, S. K.
(2017), ‘The multidimensional livelihood vulnerability index–an instrument to
measure livelihood vulnerability to change in the Hindu Kush
Himalayas’, Climate and Development, số 9, tập 2, tr. 124-140.
87. Gertler, P. and Gruber, J. (2002), ‘Insuring consumption against illness’, American
economic review, số 91, tập 1, tr. 51-70.
88. Gertler, P., & Gruber, J. (2002), ‘Insuring consumption against illness’.
American economic review, số 92, tập 1, tr. 51-70.
89. Gitter, S. R. and Barham, B. L. (2007), ‘Credit, natural disasters, coffee, and
educational attainment in rural Honduras’, World development, số 35, tập 3, tr.498-
511.
Hotline: 092.4477.999

148
90. Greene, W. H. (2000), ‘Econometric analysis 4th edition’. International edition,
New Jersey: Prentice Hall, tr. 201-215.
91. GSO (2018). ‘Statistical yearbook of Vietnam 2017’. Statistical publishing house.
92. Gujarati, D. N. (2004), Basic Econometrics 4th edition. NewYork: MCGraw Hill
93. Hà Hải Dương (2014), Nghiên cứu đánh giá tính dễ bị tổn thương do biến đổi
khí hậu đối với sản xuất nông nghiệp Áp dụng thí điểm cho một số tỉnh Vùng
đồng bằng sông Hồng, Luận án tiến sỹ kỹ thuật.
94. Hahn, M., Riederer, N., Foster, S. (2009), ‘The livelihood vulnerability index: a
pragmatic approach to assessing risks from climate variability and change: a case
study in Mozambique’, Global Environmental Change, số 19, tr. 74–88.
95. Hassan, M. (2017), ‘Profiling of development attainment and disparities across
india: in search of regional patterns’, Assam economic review, số 93.
96. Hausman, J. A. (1978), ‘Specification tests in econometrics’, Econometrica:
Journal of the econometric society, 1251-1271.
97. Heltberg, R and Lund, N. (2009), Shocks, coping, and outcomes for Pakistan’s
poor: health risks predominate.
98. Heltberg, R., Siegel, P. B., & Jorgensen, S. L. (2009), ‘Addressing human
vulnerability to climate change: toward a ‘no-regrets’ approach’, Global
Environmental Change, số 19, tập 1, tr. 89-99.
99. Hesselberg, J. and Yaro, J. A. (2006), ‘An assessment of the extent and causes of
food insecurity in northern Ghana using a livelihood vulnerability framework’,
GeoJournal, số 67, tập 1, tr. 41–55.
100. Hiremath, B. D. and Shiyani, R.L. (2012), ‘Evaluating regional vulnerability to
climate change: A case of Saurashtra’, Indian Journal of Agricultural
Economics, số 67, tr. 334-344.
101. Hồ Đình Bảo (2016), ‘Tác động của hỗ trợ tư liệu sản xuất và thu nhập đến phúc
lợi hộ gia đình Việt Nam’, Tạp chí Kinh tế đối ngoại, số 81, tr. 11-19.
102. Holling C.S. (1973), ‘Resilience and stability of ecological systems’, Annu Rev
Ecol Syst, số 4, tr. 1–23.
103. Holling, C. S. (1973), ‘Resilience and stability of ecological systems’, Annual
review of ecology and systematics, số 4, tập 1, tr. 1-23.
Hotline: 092.4477.999

149
104. Huggins, R. and Izushi, H. (2007), ‘The knowledge competitiveness of regional
economies: Conceptualisation and measurement’, Bank of Valletta Review, số 35,
tập 1, tr. 1-24.
105. Huong, N. T. L., Yao, S. and Fahad, S. (2019), ‘Assessing household livelihood
vulnerability to climate change: The case of Northwest Vietnam’, Human and
Ecological Risk Assessment: An International Journal, số 25, tập 5, tr. 1157-
1175.
106. Hussain, I., Giordano M. and Hanjra M. (2003), ‘Agricultural Water and Poverty
Linkages: Case Studies on Large and Small Systems. Water and Poverty – a
Collection of Case Studies: Experiences from the Field’. Phillipines: Asian
Development Bank (ADB), tr. 57-78.
107. Huỳnh Thị Đan Xuân và Mai Văn Nam (2011), ‘Các yếu tố ảnh hưởng đến thu
nhập của các hộ chăn nuôi gia cầm ở đồng bằng sông Cửu Long’, Tạp chí Khoa
học Trường Đại học Cần Thơ, số 17a, tr. 87-96.
108. Illukpitiya, P. and Yanagida, J.F. (2008), ‘Role of income diversification in
protecting natural forests: evidence from rural households in forest margins of Sri
Lanka’, Agroforestry Systems, số 74, tr. 51-62.
109. IPCC (2001). Climate Change 2001: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. A
Report of Working Group II of the Intergovernmental Panel on Climate Change.
110. IPCC (2007), Climate Change 2007, Synthesis Report.
111. Islam, M. R. (2018), ‘Climate change, natural disasters and socioeconomic
livelihood vulnerabilities: migration decision among the Char land people in
Bangladesh’, Social Indicators Research, số 136, tập 2, tr. 575-593.
112. Iyengar, N. S. and Sudarshan, P. (1982), ‘A method of classifying regions from
multivariate data’, Economic and political weekly, tr.2047-2052.
113. Jacobson, C., Crevello, S., Nguon, C. and Chea, C. (2018), ‘Resilience and
Vulnerability Assessment as the Basis for Adaptation Dialogue in Information-
Poor Environments: A Cambodian Example’, Communicating Climate Change
Information for Decision-Making. Springer, Chamtr, tr.149-160
114. Jeckoniah, J. (2019), ‘Factors influencing household livelihood outcomes in
Kilombero Valley, Tanzania’, International Doctoral Research Scholars Journal
(IDRSJ), số 1, tập 1, tr.44-57.
Hotline: 092.4477.999

150
115. Jiao, X., Smith-Hall, C., and Theilade, I. (2015), ‘Rural household incomes and
land grabbing in Cambodia’, Land Use Policy, số 48, tr. 317-328.
116. Joshi, P. K. (2005). ‘Crop diversification in India: nature, pattern and drivers. In
National Centre for Agricultural Economics and Policy Research (NCAP) Policy
Retreat and Seminar on Agriculture’, Food Security and Rural Development, số 3,
pp. 1-34.
117. Joshi, P. K., Gulati, A., Birthal, P. S., and Tewari, L. (2004), ‘Agriculture
diversification in South Asia: patterns, determinants and policy implications’,
Economic and political weekly, tr. 2457-2467.
118. Kasem, S., and Thapa, G. B. (2011). ‘Crop diversification in Thailand: Status,
determinants, and effects on income and use of inputs’. Land Use Policy, số 28,
Tập 3, tr. 618-628.
119. Kataria, K., Curtiss, J. and Balmann, A. (2012), ‘Drivers of agricultural physical
capital development: Theoretical framework and hypotheses’ (No. 545-2016-
38708).
120. Kelly, P. M. and Adger, W. N. (2000), ‘Theory and practice in assessing
vulnerability to climate change andFacilitating adaptation’, Climatic change, số
47, tập 4, tr. 325-352.
121. Khai, Trần Tiến và Danh, Nguyễn Ngọc (2014), ‘Những yếu tố quyết định đa dạng
hóa thu nhập và ảnh hưởng đối với thu nhập hộ gia đình nông thôn Việt Nam’, Tạp
chí phát triển kinh tế, số 284, tr. 22-43.
122. Khan, F. U. (2010), ‘Economic consequences of health shocks and coping
strategies: Evidence from urban poor households in Bangladesh’, The Hague:
Erasmus University.
123. Khúc Văn Quý, Trần Quang Bảo và Hoàng Liên Sơn (2016), ‘Phân tích các yếu tố
ảnh hưởng tới sự đa dạng hóa thu nhập của hộ gia đình tại vùng đệm vườn quốc
gia U Minh Hạ, Cà Mau’, Tạp chí Nông nghiệp và PTNT, số 01/2016, tr.1-11.
124. Kirsch, T. D., Wadhwani, C., Sauer, L., Doocy, S. and Catlett, C. (2012), ‘Impact
of the 2010 Pakistan floods on rural and urban populations at six months’, PLoS
currents, số 4.
125. Kirsch, T. D., Wadhwani, C., Sauer, L., Doocy, S., and Catlett, C. (2012), ‘Impact
of the 2010 Pakistan floods on rural and urban populations at six months’, PLoS
currents, số 4.
Hotline: 092.4477.999

151
126. Kitchaicharoen, J., Ekasingh, B., Dithaprayoon, S., and Chaiwinit, W. (2008),
Linkages between access to irrigation water and livelihood strategies using
sustainable livelihood framework. (PDF)
127. Kitchaicharoen, J., Ekasingh, B., Dithaprayoon, S., and Chaiwinit, W. (2008),
‘Impact of access to water on livelihood strategies in northern Thailand’, CGIAR
Challenge Program on Water and Food, tr. 161. (PDF)
128. Kochar, A. (1995), ‘Explaining household vulnerability to idiosyncratic income
shocks’, The American Economic Review, số 85, tập 2, tr. 159-164.
129. Krantz, L. (2001). ‘The sustainable livelihood approach to poverty
reduction’. SIDA. Division for Policy and Socio-Economic Analysis, số 44.
130. Krishna, A. (2011), One illness away: Why people become poor and how they
escape poverty, Oxford University Press.
131. Krishnamurthy, P. K., Lewis, K., and Choularton, R. J. (2014), ‘A methodological
framework for rapidly assessing the impacts of climate risk on national-level food
security through a vulnerability index’, Global Environmental Change, số 25, tr.
121-132.
132. Lê cảnh Dũng (2010), ‘Tích tụ đất đai và hiệu quả kinh tế theo quy mô đất đai
trong nông thôn đồng bằng sông Cửu Long: Trường hợp nghiên cứu ở tỉnh An
Giang’, Tạp chí Khoa học, số 15a, tr. 293-302.
133. Lê Ngọc Tuấn (2017), ‘Tổng quan nghiên cứu về đánh giá tính tổn thương do biến
đổi khí hậu’, Tạp chí phát triển KH&CN, tập 20, tr. 45-51.
134. Lê Ngọc Tuấn và Trần Xuân Hoàng (2017), 'Assessment of vulnerability to
saltwater intrusion in the context of climate change', International journal of
development research, số 08, tập 04, tr.19801-19807.
135. Lê Ngọc Tuấn, Trần Thị Thúy (2016), Đánh giá mức độ nhạy cảm với xâm nhập
mặn trên địa bàn tỉnh Đồng Nai đến năm 2030, Tạp chí phát triển khoa học và
công nghệ, Số tháng 055-2016), tr.256-267.
136. Lê Quang Cảnh, Hồ Ngọc Anh Tuấn, Hồ Thị Ngọc Hiếu và Trần Hiếu Quang
(2016), ‘Áp dụng chỉ số tổn thương sinh kế trong đánh giá tổn thương do biến đổi
khí hậu ở vùng Ngũ Điền, huyện Phong Điền, tỉnh Thừa Thiên Huế’, Tạp chí Khoa
học – Đại học Huế, tập 120, số 6, tr. 41-51.
Hotline: 092.4477.999

152
137. Lê Thị Kim Thoa (2013), ‘Nghiên cứu mức độ dễ bị tổn thương sinh kế của người
dân tại một số xã ven biển tỉnh Bến Tre trong bối cảnh biến đổi khí hậu’, Tạp chí
khoa học xã hội, số 9 (281), tr.65-73.
138. Lê Thị Phụng, Nguyễn Kỳ Phùng, Bùi Chí Nam, Trần Xuân Hoàng, Lê Ngọc Tuấn
(2017), Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến xâm nhập mặn ở tỉnh Vĩnh Long, Tạp
chí Khí tượng Thủy văn, Số tháng 02-2017, tr.7-15.
139. Lê Xuân Định và cộng sự (2016), ‘Xâm nhập mặn tại Đồng bằng sông Cửu Long:
Nguyên nhân, tác động và các giải pháp ứng phó’, Tổng luận 2/2016, Cục thông
tin khoa học và công nghệ quốc gia.
140. Lê Xuân Thái (2015), ‘Chọn giống lúa ngắn ngày, kháng rầy nâu cho Đồng bằng
sông Cửu Long năm 2008-2013’, Tạp chí Khoa học, số 36, tr. 49-56.
141. Lin, B. B. (2011), ‘Resilience in agriculture through crop diversification: adaptive
management for environmental change’, BioScience, số 61, tập 3, tr. 183-193.
142. Liu, W., Xu, J., và Li, J. (2018), ‘The Influence of poverty alleviation resettlement
on rural household livelihood vulnerability in the western mountainous areas,
China’, Sustainability, số 10, tập 8, tr. 2793.
143. Madhuri, Tewari, H.R. and Bhowmick, P.K. (2014), ‘Livelihood vulnerability
index analysis: An approach to study vulnerability in the context of Bihar’, Jàmbá:
Journal of Disaster Risk Studies, số 6, tập 1, 13 pages.
144. Mainali, J., and Pricope, N. G. (2019), ‘Mapping the need for adaptation: assessing
drought vulnerability using the livelihood vulnerability index approach in a mid-
hill region of Nepal’, Climate and Development, số 11, tập 7, tr. 607-622.
145. Makate, C., Wang, R., Makate, M., and Mango, N. (2016), ‘Crop diversification
and livelihoods of smallholder farmers in Zimbabwe: adaptive management for
environmental change’, SpringerPlus, số 5, tập 1, tr. 1135.
146. Mandal, R. and Bezbaruah, M. P. (2013), ‘Diversification of cropping pattern: its
determinants and role in flood affected agriculture of Assam Plains’, Indian
Journal of Agricultural Economics, số 68(902-2016-66707), tr. 169-181.
147. Marchant, M. (2017), Application of coastal vulnerability index (CVI) on the
Island of Oahu, Published Bachelor of Thesis in Global Environmental Sciences.
Hotline: 092.4477.999

153
148. Mendelsohn, R. (2008), ‘The impact of climate change on agriculture in
developing countries’, Journal of Natural Resources Policy Research, số 1, tập 1,
tr.5-19.
149. Merrey, D. J., Drechsel, P., de Vries, F. P., and Sally, H. (2005), ‘Integrating
“livelihoods” into integrated water resources management: taking the integration
paradigm to its logical next step for developing countries’, Regional
Environmental Change, số 5, tập 4, tr. 197-204.
150. Miciuła, I. and Miciuła, K. (2015), ‘Methods of measuring the value of human
capital’, Contemporary economic problems, số 858, tập 11, tr. 271.
151. Miller, F. (2014), ‘Constructing Risk: multi-scale change, livelihoods and
vulnerability in the Mekong Delta, Vietnam’, Australian Geographer, số 45, tập 3,
tr. 309-324.
152. Miller, H. J., Witlox, F., and Tribby, C. P. (2013), ‘Developing context-sensitive
livability indicators for transportation planning: a measurement framework’,
Journal of Transport Geography, số 26, tr. 51-64.
153. Mincer, J. (1962), ‘On-the-Job Training: Costs, Returns, and Some Implications’,
Journal of Political Economy, số 75, tập 5, tr. 50–79.
154. Mincer, J. (1974), Schooling, Experience, and Earnings, New York: Columbia
University Press.
155. Mishra, A. K., and Khanal, A. R. (2017), ‘Assessing Food Security in Rural
Bangladesh: The Role of a Nonfarm Economy’, World Agricultural Resources and
Food Security, Frontiers of Economics and Globalization, số 17.
156. Mitra, S., Palmer, M., Mont, D., and Groce, N. (2016), ‘Can households cope with
health shocks in Vietnam?’, Health economics, số 25, tập 7, tr. 888-907.
157. Moghadam, V. M. (2005), ‘Women's economic participation in the Middle East:
What difference has the neoliberal policy turn made?’, Journal of Middle East
Women's Studies, số 1, tập 1, tr. 110-146.
158. Moser, C. O. (1998), ‘The asset vulnerability framework: reassessing urban
poverty reduction strategies’, World development, số 26, tập 1, tr. 1-19.
159. Moss, R. H., Brenkert, A. L., and Malone, E. L. (2001), ‘Vulnerability to climate
change: a quantitative approach. Pacific Northwest National Laboratory (PNNL-
SA-33642)’, Prepared for the US Department of Energy, tr. 155-167.
Hotline: 092.4477.999

154
160. Motsholapheko, M. R., Kgathi, D. L., and Vanderpost, C. (2011), ‘Rural
livelihoods and household adaptation to extreme flooding in the Okavango Delta,
Botswana’, Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, số 36(14-15), tr.
984–995.
161. Murthy, C. S., Laxman, B., Sai, M. S., and Diwakar, P. G. (2014), ‘Analysing
agricultural drought vulnerability at sub-district level through exposure, sensitivity
and adaptive capacity based composite index’, The International Archives of
Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, số 40, tập 8,
tr. 65.
162. Murungweni, C. (2011), Vulnerability and resilience of competing land-based
livelihoods in south eastern Zimbabwe. Wageningen Universiteit (Wageningen
University).
163. Muttarak, R. and Lutz, W. (2014), ‘Is education a key to reducing vulnerability to
natural disasters and hence unavoidable climate change?’, Ecology and society, số
19, tập 1.
164. Muttarak, R., and Lutz, W. (2014), ‘Is education a key to reducing vulnerability to
natural disasters and hence unavoidable climate change?’, Ecology and society, số
19, tập 1.
165. Muttarak, R., and Pothisiri, W. (2013), ‘The role of education on disaster
preparedness: case study of 2012 Indian Ocean earthquakes on Thailand’s
Andaman Coast’, Ecology and Society, số 18, tập 4.
166. Myroniuk, T. W., and Vearey, J. (2014), ‘Social capital and livelihoods in
Johannesburg: differential advantages and unexpected outcomes among foreign-
born migrants, internal migrants, and long-term South African residents’,
International Migration Review, số 48, tập 1, tr. 243-273.
167. Namara, R. E., Hanjra, M. A., Castillo, G. E., Ravnborg, H. M., Smith, L., and
Van Koppen, B. (2010), ‘Agricultural water management and poverty
linkages’, Agricultural water management, số 97, tập 4, tr. 520-527.
168. Narayan, D. (1997), Voices of the poor: poverty and social capital in Tanzania,
The World Bank.
169. Narayan, D. and Pritchett, L. (1999), ‘Cents and sociability: Household income
and social capital in rural Tanzania’, Economic development and cultural
change, số 47, tập 4, tr. 871-897.
Hotline: 092.4477.999

155
170. Newman, C. and Kinghan, C. (2015), ‘Economic transformation and the
diversification of livelihoods in rural Viet Nam’ (No. 2015/064). WIDER Working
Paper.
171. Ngoc Tuan Le and Xuan Hoang Tran (2017), ‘Assessment of the exposure level to
saltwater intrusion in the context of climate change at Dong Nai province to 2030’,
Tạp chí Phát triển KH&CN, số T4-2017, tập 20, tr. 255-264.
172. Nguyễn Duy Hiền (2016), Nghiên cứu xây dựng mô hình đánh giá tác động của
biến đổi khí hậu đến một số lĩnh vực kinh tế - xã hội cho Thành phố Đà Nẵng,
Luận án tiến sỹ, Viện khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu, Hà Nội.
173. Nguyễn Hiếu Trung và Võ Quốc Thanh (2013), ‘Vulnerability to flood in the
Vietnamese Mekong Delta: mapping and uncertainty assessment’, Journal of
Environmental Science and Engineering, số 2(4B), tr. 229.
174. Nguyễn Quốc Hậu, Cao Thảo Quyên, Võ Thanh Phong, Lê Văn Khoa và Võ
Quang Minh (2017), ‘Đánh giá ảnh hưởng của xâm nhập mặn và các yếu tố kinh tế
- xã hội đến sản xuất nông nghiệp huyện Vũng Liêm - tỉnh Vĩnh Long’, Tạp chí
Khoa học, tr. 64-70.
175. Nguyễn Quốc Hậu, Cao Thảo Quyên, Võ Thanh Phong, Lê Văn Khoa và Võ
Quang Minh (2017), ‘Đánh giá ảnh hưởng của xâm nhập mặn và các yếu tố kinh tế
- xã hội đến sản xuất nông nghiệp huyện Vũng Liêm - tỉnh Vĩnh Long’, Tạp chí
Khoa học, Số chuyên đề: Môi trường và Biến đổi khí hậu (1), tr. 64-70.
176. Nguyễn Quốc Nghi (2016), ‘Đánh giá sự tổn thương do biến đổi khí hậu tác động
đến sinh kế của cộng đồng dân cư ven biển tỉnh Cà Mau’, Tạp chí khoa học và
công nghệ lâm nghiệp, số 4, tr. 21-29.
177. Nguyễn Quốc Nghi và Bùi Văn Trịnh (2011), ‘Các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập
của người dân tộc thiểu số ở đồng bằng sông Cửu Long’, Tạp chí Khoa học, tr.
240-250.
178. Nguyễn Quốc Nghi, Trần Quế Anh và Bùi Văn Trịnh (2011), ‘Các nhân tố ảnh
hưởng đến thu nhập hộ gia đình ở khu vực nông thôn huyện Trà Ôn, tỉnh Vĩnh
Long’, Tạp chí khoa học, số 5, tr. 30-36.
179. Nguyễn Thanh Bình, Lâm Huôn, và Thạch Sô Phanh (2012), ‘Đánh giá tổn thương
có sự tham gia: Trường hợp xâm nhập mặn ở đồng bằng sông Cửu Long’, Tạp chí
Khoa học, số 24b, tr. 229-239.
Hotline: 092.4477.999

156
180. Nguyễn Thị Bích Yên (2018), Đánh giá tính dễ bị tổn thương sinh kế do biến đổi
khí hậu đối với dân tộc Thái và H’mông ở huyện Yên Châu, tỉnh Sơn La, truy cập
ngày 22 tháng 12 năm 2018, từ https://www.researchgate.net/publication/
329389816_Danh_gia_tinh_de_bi_ton_thuong_sinh_ke_do_bien_doi_khi_hau_d
oi_voi_dan_toc_Thai_va_H'Mong_o_huyen_Yen_chau_tinh_Son_La.
181. Nguyễn Thị Mai và Hạ Thị Thiều Dao (2020), ‘Ảnh hưởng của rủi ro đến tiền
lương, tiền công của hộ gia đình nông thôn Việt Nam’, Tạp chí Kinh tế & Phát
triển, số 272, tr. 32-41
182. Nguyễn Thị Vĩnh Hà (2016), ‘Khái niệm và các khung mô hình đánh giá tính dễ bị
tổn thương do thiên tai trên thế giới – Đánh giá khả năng áp dụng ở Việt Nam’,
Tạp chí Khoa học Đại học quốc gia Hà Nội: Kinh tế và kinh doanh, tập 32, số 4,
tr. 37-48.
183. Nguyễn Văn Bé, Trần Thị Lệ Hằng, Trần Văn Triển và Văn Phạm Đăng Trí
(2017), ‘Ảnh hưởng của xâm nhập mặn đến sản xuất nông nghiệp, thủy sản huyện
Trần Đề, tỉnh Sóc Trăng’, Tạp chí Khoa học, số 50a, tr. 94-100.
184. Nguyễn Văn Quỳnh Bôi và Đoàn Thị Thanh Kiều (2012), ‘Áp dụng chỉ số tổn
thương trong nghiên cứu sinh kế - trường hợp xã đảo Tam Hải, huyện Núi Thành,
tỉnh Quảng Nam’, Tạp chí Khoa học, số 24b, tr. 251-260.
185. Nguyễn Việt Hưng (2017), Đo lường và phân tích mức độ tổn thương của hộ gia
đình và doanh nghiệp khi xuất hiện các cú sốc bất lợi, Luận án tiến sỹ, trường Đại
học Kinh tế Quốc dân, Hà Nội.
186. Nguyen, A. D. and Savenije, H. H. G. (2006), ‘Salt intrusion in multi-channel
estuaries: a case study in the Mekong Delta, Vietnam’, Hydrology and Earth
System Sciences, số 3, tr. 499–527.
187. Nguyen, V. D., Nguyen, V. K. T., Vu, Q. T., Nguyen, H. Q., và Apel, H. (2019),
‘Salinity intrusion in the Mekong Delta–assessing the impacts of climate change,
dam construction and sea level rise’, Geophysical Research Abstracts, tập 21.
188. O’Brien, K., Eriksen, S., Nygaard, L. and Schjolden, A. (2007), ‘Why different
interpretations of vulnerability matter in climate change discourses, Climate
Policy, tập 7, tr. 73-88.
189. OECD (2012), The Well-being of Nations, The Role of Human and Social Capital,
OECD Pub-lishing.
Hotline: 092.4477.999

157
190. Ojong, N. (2011), ‘Livelihood strategies in African cities: The case of residents in
Bamenda, Cameroon’, African Review of Economics and Finance, số 3, tập 1, tr.
8-25.
191. Orencio, P. M., and Fujii, M. (2013), ‘An index to determine vulnerability of
communities in a coastal zone: A case study of Baler, Aurora, Philippines’, Ambio,
số 42, tập 1, tr. 61-71.
192. Owusu, V., Abdulai, A., and Abdul-Rahman, S. (2011), ‘Non-farm work and food
security among farm households in Northern Ghana’, Food policy, số 36, tập 2, tr.
108-118.
193. Pandey, R., and Jha, S. (2012), ‘Climate vulnerability index-measure of climate
change vulnerability to communities: a case of rural Lower Himalaya,
India’, Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, số 17, tập 5, tr.
487-506.
194. Pandey, R., Jha, S. K., Alatalo, J. M., Archie, K. M., and Gupta, A. K. (2017).
‘Sustainable livelihood framework-based indicators for assessing climate change
vulnerability and adaptation for Himalayan communities’. Ecological
indicators, số 79, tr. 338-346.
195. Pannell, D. J., Marshall, G. R., Barr, N., Curtis, A., Vanclay, F. and Wilkinson, R.
(2006), ‘Understanding and promoting adoption of conservation practices by rural
landholders’, Australian journal of experimental agriculture, số 46, tập 11, tr.
1407-1424.
196. Panthi, J., Aryal, S., Dahal, P., Bhandari, P., Krakauer, N. Y., and Pandey, V. P.
(2016), ‘Livelihood vulnerability approach to assessing climate change impacts on
mixed agro-livestock smallholders around the Gandaki River Basin in Nepal’,
Regional environmental change, số 16, tập 4, tr. 1121-1132.
197. Parker, T. (2005), “Low Earnings But Steady Job Growth in Low-Employment
Counties.” Amber Waves, số 3, tập 4, tr.20–27.
198. Parry, M., Parry, M. L., Canziani, O., Palutikof, J., Van der Linden, P., and
Hanson, C. (Eds.). (2007), Climate change 2007-impacts, adaptation and
vulnerability: Working group II contribution to the fourth assessment report of the
IPCC, số 4, Cambridge University Press.
Hotline: 092.4477.999

158
199. Paudel Khatiwada, S., Deng, W., Paudel, B., Khatiwada, J. R., Zhang, J. and Su,
Y. (2017), ‘Household livelihood strategies and implication for poverty reduction
in rural areas of central Nepal’, Sustainability, số 9, tập 4, tr. 612.
200. Pellegrini, L., and Tasciotti, L. (2014), ‘Crop diversification, dietary diversity and
agricultural income: empirical evidence from eight developing
countries’, Canadian Journal of Development Studies/Revue canadienne d'études
du développement, số 35, tập 2, tr. 211-227.
201. Peng, L., Xu, D., and Wang, X. (2019), ‘Vulnerability of rural household
livelihood to climate variability and adaptive strategies in landslide-threatened
western mountainous regions of the Three Gorges Reservoir Area, China’, Climate
and Development, số 11, tập 6, tr. 469-484.
202. Perch, L. (2011), ‘Mitigation of what and by what? Adaptation by whom and for
whom? Dilemmas in delivering for the poor and the vulnerable in international
climate policy’, Working Paper, số 79.
203. Phạm Thị Hoài, Vũ Chí Linh và Võ Tuấn Anh (2015), ‘Đề xuất giải pháp thích
ứng cho cộng đồng dân cư vùng ven biển Bắc Bộ do ảnh hưởng xâm nhập mặn’,
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Thủy lợi, số 26, tr. 1-14.
204. Phan Hoàng Vũ, Phạm Thanh Vũ và Văn Phạm Đăng Trí (2016), ‘Phân vùng rủi
ro trong sản xuất nông nghiệp dưới tác động của xâm nhập mặn ở tỉnh Bạc Liêu’,
Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, số 42a, tr. 70-80.
205. Phung, D., Rutherford, S., Dwirahmadi, F., Chu, C., Do, C. M., Nguyen, T., and
Duong, N. C. (2016), ‘The spatial distribution of vulnerability to the health
impacts of flooding in the Mekong Delta, Vietnam’, International journal of
biometeorology, số 60, tập 6, tr. 857-865.
206. Pichler, A., and Striessnig, E. (2013), ‘Differential vulnerability to hurricanes in
Cuba, Haiti, and the Dominican Republic: the contribution of education’, Ecology
and Society, số 18, tập 3.
207. Pradhan, K. C. and Mukherjee, S. (2017), Technical Efficiency of Agricultural
Production in India: Evidence from REDS Survey (No. 2017-161).
208. Putnam, R. D. (2000), ‘Bowling alone: America’s declining social capital’,
In Culture and politics, Palgrave Macmillan, New York, tr. 223-234.
Hotline: 092.4477.999

159
209. Rahaman, M. A., Rahman, M. M., and Nazimuzzaman, M. (2020), ‘Impact of
Salinity on Infectious Disease Outbreaks: Experiences from the Global Coastal
Region’, Good Health and Well-Being, tr. 415-424.
210. Ritzen, J. M. and Winkler, D. R. (1977), ‘The production of human capital over
time’, The Review of Economics and Statistics, tr. 427-437.
211. Santos, I., Sharif, I., Rahman, H. Z., and Zaman, H. (2011), ‘How do the poor cope
with shocks in Bangladesh? Evidence from survey data’, The World Bank.
212. Sarker, M. N. I., Wu, M., Alam, G. M., and Shouse, R. C. (2019), ‘Livelihood
vulnerability of riverine-island dwellers in the face of natural disasters in
Bangladesh’, Sustainability, số 11, tập 6, tr. 1623.
213. Sawada, Y. (2007), ‘The impact of natural and manmade disasters on household
welfare’. Agricultural Economics, số 37, tr. 59-73.
214. Sawada, Y. (2007), ‘The impact of natural and manmade disasters on household
welfare’, Agricultural Economics, số 37, tr. 59-73.
215. Schiller, B.R. (2004), The Economics of Poverty and Discrimination. Upper
Saddle River, NJ: Prentice Hall.
216. Science, J. J., Canziani, O. F., Leary, N. A., Dokken, D. J. and White, K. S. (Eds.).
(2001), ‘Climate change 2001: impacts, adaptation, and vulnerability: contribution
of Working Group II to the third assessment report of the Intergovernmental Panel
on Climate Change’, Cambridge University Press, số 2.
217. Scoones, I. (1998), ‘Sustainable Rural Livelihoods: A Framework for Analysis’,
Working Paper 72, Brighton, UK: Institute of Development Studies.
218. Serrat, O. (2017), ‘The Sustainable Livelihoods Approach’, Knowledge Solutions,
tr. 21–26.
219. Shah, K. U., Dulal, H. B., Johnson, C., and Baptiste, A. (2013), ‘Understanding
livelihood vulnerability to climate change: Applying the livelihood vulnerability
index in Trinidad and Tobago’, Geoforum, số 47, tr. 125-137.
220. Shrestha, R. P. and Eiumnoh, A. (2000), ‘Determinants of household earnings in
rural economy of Thailand’, Asia-Pacific Journal of Rural Development, số 10, tập
1, tr. 27-42.
221. Simane, B., Zaitchik, B. F., and Foltz, J. D. (2016), ‘Agroecosystem specific
climate vulnerability analysis: application of the livelihood vulnerability index to a
Hotline: 092.4477.999

160
tropical highland region’, Mitigation and Adaptation Strategies for Global
Change, số 21, tập 1, tr. 39-65.
222. Smit, B. and Wandel, J. (2006), ‘Adaptation, adaptive capacity and
vulnerability’, Global environmental change, số 16, tập 3, tr. 282-292.
223. Sujakhu, N. M., Ranjitkar, S., He, J., Schmidt-Vogt, D., Su, Y., and Xu, J. (2019),
‘Assessing the livelihood vulnerability of rural indigenous households to climate
changes in central Nepal, Himalaya’. Sustainability, số 11, tập 10, tr. 2977.
224. Sylvia Szabo và cộng sự (2016), ‘Soil salinity, household wealth and food
insecurity in tropical deltas: evidence from south-west coast of Bangladesh.',
Sustainability science, số 11, tập 3, tr. 411-421.
225. Szabo, S., Hossain, M. S., Adger, W. N., Matthews, Z., Ahmed, S., Lázár, A. N.,
and Ahmad, S. (2016), ‘Soil salinity, household wealth and food insecurity in
tropical deltas: evidence from south-west coast of Bangladesh’, Sustainability
science, số 11, tập 3, tr. 411-421.
226. Tekana, S. S., and Oladele, O. I. (2011), ‘Impact Analysis of Taung Irrigation
Scheme on Household Welfare among Farmers in North-west Province, South
Africa’, Journal of Human Ecology, số 36, tập 1, tr. 69–77.
227. Tewari, H. R., and Bhowmick, P. K. (2014), ‘Livelihood vulnerability index
analysis: An approach to study vulnerability in the context of Bihar’, Jàmbá:
Journal of Disaster Risk Studies, số 6, tập 1, tr. 1-13.
228. Thái Văn Đại và Trần Việt Thanh Trúc (2018), ‘Đánh giá các nhân tố tác động đến
tỷ lệ thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam’, Tạp chí Kinh tế và
Phát triển, số 249, tr. 20-29.
229. Thomas, T., Christiaensen, L., Do, Q. T., and Trung, L. D. (2010), Natural
disasters and household welfare: evidence from Vietnam, The World Bank.
230. Tjoe, Y. (2016), ‘Measuring the livelihood vulnerability index of a dry region in
Indonesia’, World Journal of Science, Technology and Sustainable Development,
số 13, tập 4, tr. 250-274.
231. Tổng cục thống kê (2012-2018), Niên giám Thống kê 2012-2018.
232. Tổng cục thống kê (2012-2019), Điều tra lao động và việc làm 2012-2019.
233. Tổng cục thống kê (2019), Điều tra Dân số và Nhà ở năm 2019.
Hotline: 092.4477.999

161
234. Tổng cục Thống kê và Quỹ dân số Liên hợp Quốc (2016), Điều tra dân số và nhà
ở giữa kỳ 2014 di cư và đô thị hóa ở Việt nam, NXB Thông Tấn.
235. Townsend, R. M. (1994), ‘Risk and insurance in village India’, Econometrica:
Journal of the Econometric Society, tr. 539-591.
236. Tran Anh, D., Hoang, L. P., Bui, M. D., and Rutschmann, P. (2018), ‘Simulating
future flows and salinity intrusion using combined one-and two-dimensional
hydrodynamic modelling—the case of Hau River, Vietnamese Mekong delta’,
Water, 10(7), tr. 897.
237. Trần Hồng Thái và cộng sự (2014), Nghiên cứu ảnh hưởng của biến đổi khí hậu
đến sự biến đổi tài nguyên nước Đồng bằng Sông Cửu Long, chương trình
kh&cn phục vụ chương trình mục tiêu quốc gia ứng phó với biến đổi khí hậu
(bđkh/11-15).
238. Trần Quốc Đạt, Nguyễn Hiếu Trung và Kanchit Likitdecharote (2012), ‘Mô phỏng
xâm nhập mặn ĐBSCL dưới tác động mực nước biển dâng và sự suy giảm lưu
lượng từ thượng nguồn’, Tạp chí Khoa học, số 21b, tr. 141-150.
239. Trần Thị Thanh Tú, Nguyễn Quốc Việt và Hoàng Hữu Lợi (2015), ‘Determinant
of Access to Rural Credit and Its Effect on Living Standard: Case Study about
Poor Households in Northwest, Vietnam’, International Joumal of Financial
Research, số 46, tập 2.
240. Trần Thọ Đạt và Vũ Thị Hoài Thu (2012), ‘Sinh kế bền vững và thích ứng với
biến đổi khí hậu đối với vùng ven biển Việt Nam’, Tạp chí Kinh tế & Phát triển,
Số đặc biệt tháng 10/2012.
241. Trần Tiến Khai và Nguyễn Ngọc Danh (2014), ‘Những yếu tố quyết định đa dạng
hóa thu nhập và ảnh hưởng đối với thu nhập hộ gia đình nông thôn Việt Nam’, Tạp
chí phát triển kinh tế, số 284, tr. 22-43.
242. Trung Nguyên (2017), BĐKH ảnh hưởng xấu đến nuôi trồng thủy sản, truy cập
ngày 24 tháng 4 năm 2019, từ https://baotainguyenmoitruong.vn/moi-
truong/bdkh-anh-huong-xau-den-nuoi-trong-thuy-san-1245482.html.
243. Trung, N. H. and Thanh, V. Q. (2013), ‘Vulnerability to flood in the Vietnamese
Mekong Delta: mapping and uncertainty assessment’, Journal of Environmental
Science and Engineering, số 2, tập 4B, tr. 229.
Hotline: 092.4477.999

162
244. Trương Đông Lộc và Trần Bá Duy (2008), ‘Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến
khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ trên địa bàn tỉnh Kiên Giang’,
Tạp chí Ngân hàng, số 04, tr. 37-40.
245. Turner, B.L., Kasperson, R.E., Matson, P.A., McCarthy, J.J., Corell, R.W.,
Christensen, L., Eckley, N., Kasperson, J.X., Luers, A., Martello, M.L., Polsky, C.,
Pulsipher, A. and Schiller, A. (2003), ‘A framework for vulnerability analysis in
sustainability science’, Proceedings of the National Academy of Sciences of the
United States of America, tập 14, tr. 8074.
246. Tuyen, T. Q., Lim, S., Cameron, M. P., và Huong, V. V. (2014), ‘Farmland loss
and livelihood outcomes: a microeconometric analysis of household surveys in
Vietnam’, Journal of the Asia Pacific Economy, số 19, tập 3, tr. 423-444.
247. Twigg, J. (2001). Sustainable livelihoods and vulnerability to disasters.
248. UNDP (2015). Application of the Sustainable Livelihoods Framework in
Development Projects.
249. USAID (2018), Đánh giá tính dễ bị tổn thương do biến đổi khí hậu trên hệ thống
đầm phá Tam Giang - Cầu Hai, tỉnh Thừa Thiên Huế, truy cập ngày 24 tháng 4
năm 2019, từ https://stnmt.thuathienhue.gov.vn/UploadFiles/YKien/
ChuyenDe/du_thao_bao_cao_ccva_2018.08.06_final_vn.pdf.
250. Viện Khoa học Thủy lợi miền Nam (2019), Dự báo nguồn nước, xâm nhập mặn
mùa khô năm 2018-2019 và đề xuất giải pháp chống hạn vùng Đồng bằng Sông
Cửu Long, truy cập ngày 24 tháng 4 năm 2019, từ
http://www.ccttbvtv.vinhlong.gov.vn/Info.aspx?id =91202081934492.
251. Võ Thành Khởi (2015), Các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của hộ gia đình ở
huyện Chợ Lách, tỉnh Bến Tre, truy cập ngày 24 tháng 4 năm 2019, từ
https://tckh.tvu.edu.vn/sites/default/files/magazine-pdfs/tapchiso18_pdf_09.pdf.
252. Võ Văn Tuấn và Lê Cảnh Dũng (2015), ‘Các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả sinh kế
của nông hộ ở đồng bằng sông cửu long’, Tạp chí Khoa học, số 38, tr. 120-129
253. Võ Văn Tuấn, Lê Cảnh Dũng, Võ Văn Hà và Đặng Kiều Nhân (2014), ‘Khả năng
thích ứng của nông dân đối với biến đối khí hậu ở Đồng bằng sông Cửu Long’,
Tạp chí Khoa học, số 31, tr. 63-72
254. Vũ Thị Hoài Thu (2013), Sinh kế bền vững vùng ven biển Đồng bằng sông Hồng
trong bối cảnh biến đổi khí hậu: nghiên cứu điển hình tại tỉnh Nam Định, luận án
tiến sỹ, trường Đại học Kinh tế Quốc dân, Hà Nội.
Hotline: 092.4477.999

163
255. Vu, D. T., Yamada, T., & Ishidaira, H. (2018), ‘Assessing the impact of sea level
rise due to climate change on seawater intrusion in Mekong Delta, Vietnam’,
Water Science and Technology, số 77, tập 6, tr. 1632-1639.
256. Vương Quốc Duy (2013), ‘Vai trò của tiếp cận tín dụng trong hiệu quả sản xuất
lúa của nông hộ ở ĐBSCL, Việt Nam’, Tạp chí Khoa học, số 26, tr.55-65.
257. Wagstaff, A. and Lindelow, M. (2010), ‘Are health shocks different? Evidence
from a multi-shock survey in Laos’, The World Bank.
258. Wainwright, F. and C. Newman (2011), ‘Income Shocks and Household Risk-
Coping Strategies: Evidence from rural Vietnam’, Institute for International
Integration Studies Discussion paper, Số 358.
259. Wamsler, C., E. Brink, and O. Rantala. (2012), ‘Climate change, adaptation, and
formal education: The role of schooling for increasing societies adaptive capacities
in El Salvador and Brazil’, Ecology and Society, số 17, tập 2.
260. WWAP (2003), Water for People, Water for Life. United Nations World Water
Assessment Programme. UNESCO: Paris.
261. Yochi Izumida and Pham Bao Duong (2002), ‘Rural development finance in Viet
Nam: A Microeconometric Analysis of Household Surveys’, World Development,
số 32, tập 3.
262. Yuya, B. A. and Daba, N. A. (2018), ‘Rural Households Livelihood Strategies and
its Impact on Livelihood Outcomes: The Case of Eastern Oromia,
Ethiopia’, AGRIS on-line Papers in Economics and Informatics, số 10 (665-2018-
3629), tr. 93-103.
263. Zhang, Q., Zhao, X., & Tang, H. (2019), ‘Vulnerability of communities to climate
change: application of the livelihood vulnerability index to an environmentally
sensitive region of China’, Climate and Development, số 11, tập 6, tr. 525-542.
264. Ziaul Haider, M. and Zaber Hossain, M. (2013), ‘Impact of salinity on livelihood
strategies of farmers’, Journal of soil science and plant nutrition, số 13, tập 2, tr.
417-431.
Hotline: 092.4477.999

164
PHỤ LỤC
PHỤ LỤC 1: MỨC ĐỘ PHƠI LỘ
Phụ lục 1.1: Đặc trưng độ mặn của 32 trạm đo mặn khu vực ĐBSCL
2016 2014 2012 2010
BQ max min BQ max min BQ max min BQ max min
1. Bến Tre
1
Bình Đại (Bình Đại) 20.5 27.2 13.3 16.2 26.5 6.6 16.2 27.3 4.7 19.4 27.1 12.6
2
Ba Tri (An Thuận) 23.0 31.5 11.3 15.7 25.8 6.0 15.5 25.5 4.7 20.7 30.0 11.8
3 Giồng Trôm (Sơn
Đốc) 13.0 27.4 1.0 7.5 19.3 0.1 3.3 13.1 - 7.8 17.6 0.1
4 Thạnh Phú (Bến
Trại) 17.5 29.3 5.8 12.7 19.0 2.7 13.3 27.3 1.1 18.4 27.2 4.8
5 Mõ Cày Nam
(Hương Mỹ) 5.8 16.6 0.7 2.7 10.8 0.1 1.5 8.3 0.1 3.5 8.0 0.2
6 Bình Đại (Lộc
Thuận) 11.3 17.5 2.0 7.3 15.5 0.7 4.6 14.0 0.7 7.9 18.3 1.1
2. Sóc Trăng
7 Long Phú (Đại
Ngãi) 4.5 13.8 0.4 0.9 4.0 0.1 1.3 8.4 - 4.0 11.5 -
8 Mỹ Xuyên (Thạnh
Phú) 6.3 13.5 0.2 2.5 5.6 0.3 2.3 5.1 0.3 8.2 16.0 0.6
9 Mỹ Xuyên (Sóc
Trăng) 4.0 9.0 1.0 0.7 2.2 0.2 0.6 2.0 0.3 2.1 5.2 0.6
1
0
Long Phú (Long
Phú) 11.5 22.8 1.3 3.4 8.0 0.1 4.3 16.8 0.5 8.5 21.0 0.2
1
1 Trần Đề (Trần Đề) 17.6 27.3 7.9 9.6 14.9 1.4 10.9 20.4 2.4 17.0 26.2 4.2
3. Kiên Giang
1
2
Châu Thành (An
Ninh) 12.8 30.1 0.3 4.4 13.7 0.1 3.8 9.3 0.4 8.2 22.6 0.4
1
3 Gò Quao (Gò Quao) 9.2 22.7 0.6 3.5 11.7 0.1 2.7 7.2 0.2 6.3 15.5 0.2
1
4
Rạch Giá (Rạch
Giá) 15.5 30.0 2.0 6.2 17.9 0.2 4.6 16.9 0.1 8.7 23.9 0.2
1
5 An Biên (Xẻo Rô) 16.6 31.0 3.0 8.8 18.8 0.5 6.5 18.5 1.3 12.6 23.3 3.7
4. Long An
1
6 Bến Lức (Bến Lức) 6.1 12.9 0.4 1.7 4.5 0.3 1.0 2.9 0.1 3.1 9.9 0.4
1
7
Cần Đước (Cầu
Nổi) 14.6 20.3 3.0 8.5 14.2 1.2 6.7 12.7 0.5 12.2 21.0 2.0
1 Tân An (Tân An)
Hotline: 092.4477.999

165
2016 2014 2012 2010
8 4.7 11.7 0.2 0.6 2.3 0.3 0.2 0.7 0.1 3.7 11.2 0.1
1
9
Thạnh Hóa (Tuyên
Nhơn) 1.4 5.2 - 0.2 0.3 0.1 0.6 1.7 - 1.8 5.0 0.1
5. Tiền Giang
2
0
Gò Công Tây (Hòa
Bình) 7.9 13.7 0.4 6.0 11.6 0.2 4.8 10.1 0.2 6.5 15.0 0.5
2
1
Gò Công Đông
(Vàm Kênh) 19.0 25.9 9.2 16.7 23.4 8.4 11.6 23.7 1.8 16.6 27.5 7.9
2
2 Chợ Gạo (An Định) 2.4 5.4 0.1 1.3 3.8 0.1 0.5 3.1 - 1.4 3.7 -
2
3
Châu Thành (Đồng
Tâm) 0.9 2.7 0.1 0.5 1.0 0.1 0.3 1.2 - 0.5 1.5 0.1
2
4 Mỹ Tho (Mỹ Tho) 1.4 3.4 0.1 0.7 2.6 - 0.6 2.0 - 1.1 3.2 0.1
6. Trà Vinh
2
5
Tiểu Cần (Cầu
Quan) 3.2 11.5 0.1 1.0 5.9 0.1 1.4 8.1 0.1 4.9 11.8 0.1
2
6
Châu Thành (Hưng
Mỹ) 10.8 19.5 1.7 5.7 10.9 0.2 7.6 16.4 0.2 9.5 17.3 0.1
2
7 Trà Cú (Trà Kha) 8.0 20.5 0.2 4.7 11.2 0.2 5.6 15.7 0.1 9.6 21.5 0.3
2
8 Trà Vinh (Trà Vinh) 5.1 14.6 0.1 1.6 6.0 0.1 3.0 10.2 - 5.0 10.7 -
7. Bạc Liêu
2
9
Đông Hải (Gành
Hào) 27.7 33.4 22.9 26.6 30.6 18.4 28.0 31.9 17.5 29.9 33.2 24.0
3
0
Phước Long (Phước
Long) 18.6 37.8 0.3 19.2 27.9 0.3 15.3 24.9 0.5 24.7 37.7 0.8
8. Cà Mau
3
1
TP Cà Mau (Cà
Mau) 29.2 39.4 18.9 23.6 31.3 14.6 17.6 27.3 5.8 28.3 37.1 16.1
3
2
Trần Văn Thời
(Sông Đốc) 32.3 40.8 22.7 29.3 31.8 20.4 26.5 31.7 12.9 32.4 39.7 21.0
Nguồn: Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ
Hotline: 092.4477.999

166
Phụ lục 1.2: Các chỉ tiêu tính toán mức độ phơi lộ
Năm 2018
tinh huyen E1 E2 E3 E4 E5
83 835 0.57 0.99 0.93 0.41 0.45
83 836 0.49 0.99 0.89 0.58 0.58
83 834 0.37 0.67 0.38 0.39 0.54
83 837 0.52 0.93 0.69 0.49 1.00
83 833 0.25 0.43 0.14 0.25 0.51
94 946 0.15 0.18 0.03 0.13 0.35
94 947 0.25 0.42 0.20 0.24 0.25
94 951 0.48 0.95 0.68 0.48 0.71
91 905 0.31 0.56 0.23 0.34 0.81
91 907 0.26 0.41 0.11 0.25 0.48
91 899 0.21 0.34 0.15 0.31 0.57
91 908 0.36 0.93 0.56 0.51 0.99
80 803 0.50 0.05 0.00 0.01 0.01
80 806 0.51 0.88 0.64 0.37 0.24
80 794 0.40 0.00 0.00 0.00 0.00
80 800 0.27 0.34 0.05 0.15 0.16
82 823 0.47 0.62 0.18 0.18 0.24
82 824 0.55 0.98 0.88 0.42 0.44
82 822 0.36 0.00 0.00 0.01 0.07
82 821 0.31 0.26 0.00 0.05 0.10
82 815 0.39 0.35 0.00 0.08 0.15
84 846 0.18 0.29 0.06 0.21 0.46
84 847 0.46 0.81 0.46 0.36 0.55
84 849 0.39 0.90 0.44 0.34 0.46
84 842 0.23 0.32 0.07 0.20 0.46
95 960 0.66 1.00 1.00 0.39 0.22
95 957 0.59 0.85 0.80 1.00 0.21
96 964 0.54 1.00 1.00 0.66 0.21
96 968 0.80 1.00 1.00 0.68 0.11
Hotline: 092.4477.999

167
Năm 2016
83 835 0.52 0.99 0.99 0.49 0.45
83 836 0.58 1.00 0.99 0.66 0.81
83 834 0.45 0.94 0.80 0.62 1.00
83 837 0.50 1.00 0.87 0.57 0.84
83 833 0.32 0.85 0.47 0.41 0.66
94 946 0.31 0.66 0.24 0.31 0.49
94 947 0.46 0.81 0.59 0.35 0.20
94 951 0.50 0.96 0.96 0.60 0.64
91 905 0.42 0.85 0.66 0.84 0.95
91 907 0.39 0.82 0.56 0.58 0.55
91 899 0.48 0.96 0.78 0.81 0.64
91 908 0.49 0.96 0.80 0.79 0.74
80 803 0.46 0.73 0.54 0.31 0.19
80 806 0.67 1.00 0.96 0.46 0.09
80 794 0.39 0.79 0.40 0.31 0.18
80 800 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
82 823 0.56 0.82 0.60 0.31 0.46
82 824 0.59 0.99 0.95 0.41 0.60
82 822 0.43 0.57 0.02 0.13 0.22
82 821 0.24 0.04 0.00 0.01 0.08
82 815 0.29 0.08 0.00 0.04 0.08
84 846 0.27 0.66 0.22 0.30 0.31
84 847 0.51 0.97 0.83 0.47 0.60
84 849 0.38 0.89 0.63 0.48 0.56
84 842 0.34 0.74 0.30 0.38 0.53
95 960 0.46 1.00 1.00 0.32 0.36
95 957 0.49 0.69 0.62 1.00 1.00
96 964 0.50 1.00 1.00 0.60 0.30
96 968 0.53 1.00 1.00 0.48 0.33
Hotline: 092.4477.999

168
Năm 2014
83 835 0.48 0.90 0.90 0.57 0.37
83 836 0.49 0.99 0.88 0.54 0.36
83 834 0.39 0.74 0.55 0.51 0.34
83 837 0.61 0.97 0.67 0.42 0.54
83 833 0.24 0.56 0.18 0.34 0.21
94 946 0.21 0.11 0.00 0.06 0.29
94 947 0.42 0.67 0.09 0.14 0.44
94 951 0.61 0.68 0.68 0.37 0.83
91 905 0.32 0.61 0.23 0.40 0.74
91 907 0.29 0.64 0.17 0.30 0.58
91 899 0.34 0.45 0.24 0.38 0.88
91 908 0.45 0.94 0.76 0.59 1.00
80 803 0.33 0.50 0.01 0.11 0.22
80 806 0.56 0.98 0.87 0.40 0.33
80 794 0.15 0.04 0.00 0.03 0.00
80 800 0.35 0.08 0.00 0.03 0.05
82 823 0.51 0.85 0.45 0.29 0.52
82 824 0.55 1.00 0.93 0.48 0.58
82 822 0.32 0.27 0.00 0.07 0.10
82 821 0.44 0.00 0.00 0.00 0.06
82 815 0.27 0.09 0.00 0.04 0.06
84 846 0.16 0.14 0.01 0.09 0.24
84 847 0.51 0.78 0.37 0.29 0.69
84 849 0.41 0.85 0.32 0.28 0.48
84 842 0.25 0.29 0.03 0.13 0.44
95 960 0.67 1.00 1.00 0.49 0.31
95 957 0.68 0.92 0.89 1.00 0.28
96 964 0.54 1.00 1.00 0.59 0.37
96 968 0.78 1.00 1.00 0.54 0.29
Hotline: 092.4477.999

169
PHỤ LỤC 2: TÍNH TOÁN LVI
Năm 2014
Mã
Giá trị
thực
Standard
deviation
Min Max v1 var1 c1 w1 xij1 y1 v2 var2 c2 w2 xij2 y2 v3 var3 c3 w3 xij3
E11
0.438 0.157 0.150 0.780 0.438 0.025
12.999
0.490 0.214
0.426 0.569 0.088
17.877
0.189 0.108
E21
0.447 0.386 - 1.000 0.447 0.149 0.199 0.089
E31
0.393 0.247 - 1.000 0.393 0.061 0.311 0.122
S11
0.702 0.458 - 1.000 0.702 0.210
4.498
0.486 0.341
0.468 0.468 0.095
20.574
0.158 0.074
0.182 0.278 0.017 0.428 0.119
S12
0.248 0.432 - 1.000 0.248 0.187 0.514 0.128
S21
0.644 0.362 0.091 1.000 0.629 0.142
78.773
0.034 0.021
0.051 0.243 0.017 0.377 0.092
S22
0.806 0.278 0.200 1.000 0.768 0.112 0.038 0.029
S23
0.001 0.014 - 0.167 0.001 0.000 0.928 0.001
S31
0.057 0.150 - 1.000 0.057 0.023
20.233
0.329 0.019
0.028 0.035 0.011 0.465 0.016
S32
2.585 14.548 - 182.500 0.013 0.005 0.671 0.009
-
A11
1,257.747 2,628.312 - 20,000.000 0.991 0.000
115.109
0.443 0.439
0.972 0.141 0.014
32.920
0.258 0.036
0.263 0.641 0.021 0.383 0.246
A12
1.652 0.738 - 4.000 0.793 0.009 0.094 0.075
A13
1,623.777 5,003.647 - 64,800.000 0.981 0.004 0.146 0.143
A14
97.759 548.929 - 6,000.000 0.995 0.001 0.317 0.315
A21
0.630 0.258 - 1.000 0.370 0.067
9.624
0.402 0.149
0.585 0.415 0.036 0.160 0.066
A22 0.921
Hotline: 092.4477.999

170
0.079 0.270 - 1.000 0.073 0.384 0.354
A23
0.617 0.487 - 1.000 0.383 0.237 0.213 0.082
A31
13.588 5.821 1.000 36.000 0.684 0.018
200.219
0.037 0.025
0.977 0.212 0.015 0.249 0.053
A32
5,933.134 7,108.690 50.000 84,250.000 0.995 0.000 0.839 0.835
A33
26.400 20.828 3.800 150.000 0.946 0.002 0.107 0.102
A34
0.098 0.298 - 1.000 0.902 0.089 0.017 0.015
A41
0.267 0.443 - 1.000 0.733 0.196
9.763
0.231 0.170
0.712 0.339 0.045 0.144 0.049
A42
0.231 0.422 - 1.000 0.769 0.178 0.243 0.187
A43
3.269 1.363 1.000 8.000 0.676 0.038 0.526 0.355
A51
0.135 0.241 - 1.000 0.865 0.058
24.567
0.169 0.146
0.874 0.307 0.026 0.189 0.058
A52
0.488 1.005 - 5.000 0.959 0.007 0.486 0.466
A53
3.392 1.653 - 11.000 0.758 0.014 0.345 0.261
Năm 2016
Mã
Giá trị
thực
Standard
deviation
E11
0.445 0.113 - 0.670 0.445 0.013
15.301
0.578 0.257
0.488 0.686 0.052
20.863
0.211 0.144
E21
0.636 0.342 - 1.000 0.636 0.117 0.191 0.122
E31
0.473 0.283 - 1.000 0.473 0.080 0.231 0.109
S11
0.662 0.473 - 1.000 0.662 0.224
4.624
0.457 0.303
0.410 0.410 0.097 23.035 0.139 0.057 0.151 0.213 0.012 0.445 0.095
S12 0.197 0.543 0.107
Hotline: 092.4477.999

171
0.197 0.398 - 1.000 0.159
S21
0.667 0.354 0.091 1.000 0.652 0.137
36.826
0.073 0.048
0.115 0.240 0.017 0.329 0.079
S22
0.803 0.278 0.200 1.000 0.770 0.105 0.084 0.065
S23
0.003 0.032 - 0.333 0.003 0.001 0.843 0.003
S31
0.068 0.179 - 1.000 0.068 0.032
30.694
0.182 0.012
0.018 0.027 0.007 0.532 0.014
S32
2.633 14.346 - 243.333 0.007 0.002 0.818 0.006
A11
1,068.346 1,928.992 - 15,000.000 0.988 0.000
279.230
0.168 0.166
0.992 0.134 0.028
33.595
0.178 0.024
0.230 0.676 0.019 0.345 0.233
A12
1.029 0.968 - 5.000 0.794 0.037 0.019 0.015
A13
1,537.632 4,019.311 - 30,000.000 0.984 0.002 0.086 0.084
A14
75.137 413.536 - 5,550.000 0.999 0.000 0.727 0.727
A21
0.633 0.266 - 1.000 0.367 0.071
9.179
0.410 0.150
0.574 0.426 0.042 0.145 0.062
A22
0.096 0.295 - 1.000 0.904 0.087 0.369 0.333
A23
0.591 0.492 - 1.000 0.409 0.242 0.221 0.090
A31
14.252 6.061 - 39.000 0.736 0.013
60.983
0.146 0.108
0.928 0.116 0.008 0.339 0.039
A32
9,423.892 32,045.880 - 524,313.300 0.991 0.001 0.534 0.529
A33
26.890 18.137 6.250 150.000 0.916 0.004 0.269 0.247
A34
0.117 0.322 - 1.000 0.883 0.104 0.051 0.045
A41
0.308 0.462 - 1.000 0.692 0.214
11.115
0.195 0.135
0.653 0.320 0.037 0.154 0.049
A42
0.243 0.429 - 1.000 0.757 0.184 0.210 0.159
Hotline: 092.4477.999

172
A43
3.168 1.208 1.000 7.000 0.604 0.023 0.596 0.360
A51
0.129 0.244 - 1.000 0.871 0.059
28.098
0.146 0.127
0.892 0.301 0.026 0.185 0.056
A52
0.478 0.938 - 6.000 0.957 0.007 0.417 0.399
A53
3.436 1.711 - 11.000 0.836 0.007 0.437 0.365
Năm 2018
Mã
Giá trị
thực
Standard
deviation
E11
0.423 0.151 0.150 0.800 0.423 0.023
13.146
0.505 0.213
0.411 0.445 0.103
16.220
0.192 0.086
E21
0.427 0.374 - 1.000 0.427 0.140 0.203 0.087
E31
0.380 0.261 - 1.000 0.380 0.068 0.292 0.111
S11
0.618 0.486 - 1.000 0.618 0.236
4.621
0.445 0.275
0.379 0.379 0.082
26.810
0.130 0.049
0.130 0.254 0.016 0.486 0.123
S12
0.187 0.390 - 1.000 0.187 0.152 0.555 0.104
S21
0.644 0.350 0.091 1.000 0.627 0.135
26.555
0.103 0.064
0.158 0.141 0.006 0.477 0.067
S22
0.812 0.277 0.200 1.000 0.781 0.104 0.117 0.091
S23
0.003 0.048 - 1.000 0.003 0.002 0.781 0.002
S31
0.062 0.156 - 1.000 0.062 0.024
35.421
0.181 0.011
0.017 0.033 0.009 0.393 0.013
S32
2.418 12.585 - 182.500 0.007 0.001 0.819 0.005
-
A11
1,359.676 3,001.236 - 35,500.000 0.997 0.000 273.806 0.564 0.562 0.992 0.089 0.012 36.146 0.254 0.023 0.214 0.563 0.037 0.322 0.181
Hotline: 092.4477.999

173
A12
1.023 0.936 - 4.000 0.795 0.035 0.020 0.016
A13
1,930.692 5,944.244 - 78,000.000 0.996 0.000 0.288 0.286
A14
104.721 403.596 - 3,087.500 0.993 0.001 0.129 0.128
A21
0.606 0.263 - 1.000 0.394 0.069
8.960
0.425 0.167
0.561 0.439 0.045 0.131 0.057
A22
0.117 0.322 - 1.000 0.883 0.104 0.346 0.306
A23
0.614 0.487 - 1.000 0.386 0.237 0.229 0.088
A31
15.407 6.767 - 39.000 0.734 0.014
75.967
0.113 0.083
0.944 0.123 0.007 0.338 0.042
A32
10,355.730 31,019.090 - 641,750.000 0.989 0.001 0.406 0.401
A33
29.171 20.116 3.333 170.000 0.960 0.001 0.437 0.419
A34
0.096 0.295 - 1.000 0.904 0.087 0.045 0.040
A41
0.352 0.478 - 1.000 0.648 0.229
10.394
0.201 0.130
0.714 0.340 0.046 0.129 0.044
A42
0.189 0.392 - 1.000 0.811 0.153 0.246 0.199
A43
3.140 1.218 1.000 7.000 0.694 0.030 0.553 0.384
A51
0.095 0.212 - 1.000 0.905 0.045
23.342
0.202 0.183
0.876 0.325 0.034 0.149 0.048
A52
0.472 0.782 - 4.000 0.948 0.008 0.493 0.467
A53
3.388 1.827 - 12.000 0.739 0.020 0.305 0.225
Hotline: 092.4477.999

174
PHỤ LỤC 3: Hồi quy mô hình theo FEM, REM và Kiểm định Hausman
(b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B))
Mô hình FEM Mô hình REM Khác biệt S.E.
E -0,2366525 -0,1625982 -0,0740543 0,1282469
S11 -0,0444998 -0,2225069 0,1780071 0,0671669
S12 -0,0150853 0,0086961 -0,0237815 0,0161787
S21 0,1964507 0,2346727 -0,038222 0,0327695
S22 0,1295684 0,133003 -0,0034346 0,0262897
S23 -0,5370138 -0,4908668 -0,0461469 0,0880861
S31 0,0681831 0,0420801 0,026103 0,0270612
S32 0,0003907 0,0006672 -0,0002765 0,0003213
A11 0,0000382 0,0000392 -9,41E-07 3,41E-06
A12 -0,0083259 -0,0444146 0,0360887 0,0128234
A13 9,35E-06 9,42E-06 -7,19E-08 1,72E-06
A14 -0,0000583 -0,0000137 -0,0000445 0,0000178
A21 0,3640457 0,3642273 -0,0001816 0,0218754
A22 0,1800443 0,1641492 0,0158951 0,0170767
A23 0,0953136 0,0683447 0,0269689 0,0117617
A31 0,0313149 0,0319803 -0,0006654 0,002015
A32 2,04E-06 2,45E-06 -4,09E-07 1,51E-07
A33 0,0003317 -0,0003931 0,0007248 0,0003362
A34 0,0743374 0,0949957 -0,0206583 0,0158921
Hotline: 092.4477.999

175
A41 0,2850248 0,2925074 -0,0074826 0,0131915
A42 -0,0091372 -0,018883 0,0097458 0,0121606
A43 0,0531533 0,0576411 -0,0044878 0,0077604
A51 0,0993704 0,089537 0,0098334 0,0279593
A52 -0,0746206 -0,0968395 0,0222188 0,0080562
A53 0,0152909 0,0202148 -0,0049239 0,0056682
Tỷ lệ người không phụ thuộc 0,055856 0,1141116 -0,0582556 0,0207749
Tuổi của chủ hộ -0,0000185 -0,000019 4,38E-07 4,30E-06
Giới tính của chủ hộ 0,0962674 0,0801427 0,0161248 0,0111459
Quy mô hộ 0,2049129 0,1996943 0,0052187 0,0042216
Năm 2016 0,1450038 0,1182402 0,0267636 0,0145755
Năm 2018 0,2447507 0,235899 0,0088517 0,0196719
Kiểm định Hausman
chi2(26) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 66,14
Prob>chi2 = 0,0000
Hotline: 092.4477.999

176
PHỤ LỤC 4: TÍNH TOÁN VAI TRÒ ĐIỀU TIẾT CỦA CÁC THÀNH PHẦN NĂNG LỰC THÍCH ỨNG
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) (18) (19) (20) (21)
VARIABLES
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
lnthunh
ap
E -0.265*
-
0.351*
* -0.234* -0.230
-
0.372*
* -0.244* -0.246 -0.205 -0.228 -0.196
-
0.279*
* -0.216 -0.225
-
0.551*
* -0.270* -0.242* -0.163 -0.268 -0.303 -0.238 -0.417*
(0.142) (0.159) (0.140) (0.139) (0.178) (0.141) (0.149) (0.203) (0.144) (0.143) (0.139) (0.144) (0.143) (0.223) (0.141) (0.142) (0.189) (0.190) (0.191) (0.165) (0.217)
S11 -0.045 -0.044 -0.044 -0.045 -0.047 -0.044 -0.045 -0.045 -0.044 -0.045 -0.049 -0.044 -0.045 -0.027 -0.041 -0.045 -0.044 -0.046 -0.044 -0.044 -0.043
(0.079) (0.081) (0.077) (0.077) (0.080) (0.077) (0.077) (0.077) (0.077) (0.075) (0.077) (0.077) (0.079) (0.074) (0.077) (0.077) (0.076) (0.078) (0.079) (0.076) (0.075)
S12 -0.014 -0.016 -0.015 -0.015 -0.017 -0.015 -0.015 -0.015 -0.015 -0.015 -0.010 -0.015 -0.015 -0.013 -0.015 -0.015 -0.015 -0.015 -0.016 -0.015 -0.013
(0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041)
S21
0.196*
*
0.194*
*
0.197*
*
0.196*
*
0.200*
**
0.195*
*
0.196*
*
0.196*
*
0.196*
*
0.196*
*
0.200*
**
0.195*
*
0.196*
*
0.203*
**
0.200*
**
0.197*
*
0.196*
*
0.198*
*
0.197*
*
0.196*
*
0.194*
*
(0.076) (0.076) (0.076) (0.076) (0.076) (0.076) (0.076) (0.076) (0.076) (0.076) (0.075) (0.076) (0.076) (0.076) (0.076) (0.076) (0.076) (0.076) (0.076) (0.076) (0.076)
S22 0.123 0.122 0.131 0.135* 0.125 0.130 0.129 0.129 0.130 0.131 0.124 0.129 0.130 0.125 0.128 0.131* 0.130 0.128 0.131 0.130 0.136*
(0.080) (0.080) (0.080) (0.080) (0.080) (0.079) (0.078) (0.079) (0.079) (0.079) (0.078) (0.079) (0.079) (0.079) (0.079) (0.078) (0.079) (0.080) (0.079) (0.079) (0.079)
S23 -0.536 -0.523 -0.537 -0.537 -0.541 -0.537 -0.537 -0.539 -0.536 -0.528 -0.573 -0.543 -0.532 -0.507 -0.576 -0.542 -0.544 -0.539 -0.538 -0.537 -0.508
(0.383) (0.367) (0.385) (0.387) (0.380) (0.385) (0.384) (0.388) (0.385) (0.380) (0.404) (0.390) (0.385) (0.353) (0.408) (0.387) (0.393) (0.384) (0.389) (0.384) (0.367)
S31 0.070 0.074 0.068 0.071 0.074 0.068 0.068 0.069 0.069 0.071 0.048 0.070 0.068 0.073 0.062 0.068 0.068 0.067 0.069 0.068 0.073
(0.122) (0.123) (0.122) (0.122) (0.120) (0.122) (0.122) (0.121) (0.121) (0.123) (0.121) (0.121) (0.122) (0.122) (0.122) (0.121) (0.121) (0.121) (0.121) (0.121) (0.124)
S32 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
(0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001)
A11 0.000
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)
A12 -0.008 -0.065 -0.008 -0.008 -0.009 -0.008 -0.008 -0.008 -0.008 -0.009 -0.011 -0.008 -0.008 -0.009 -0.009 -0.008 -0.009 -0.008 -0.008 -0.008 -0.010
(0.026) (0.051) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026)
A13
0.000*
*
0.000*
* 0.000
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
0.000*
*
(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)
A14
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
* -0.000
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
-
0.000*
*
(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)
A21 0.366* 0.365* 0.364* 0.362* 0.235 0.364* 0.364* 0.363* 0.365* 0.366* 0.359* 0.362* 0.362* 0.375* 0.358* 0.364* 0.361* 0.365* 0.365* 0.364* 0.373*
Hotline: 092.4477.999

177
** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** **
(0.081) (0.081) (0.081) (0.080) (0.149) (0.081) (0.081) (0.081) (0.080) (0.080) (0.081) (0.081) (0.081) (0.080) (0.080) (0.081) (0.080) (0.081) (0.081) (0.081) (0.081)
A22
0.180*
**
0.182*
**
0.180*
**
0.180*
**
0.181*
** 0.154
0.180*
**
0.180*
**
0.179*
**
0.179*
**
0.185*
**
0.180*
**
0.179*
**
0.177*
**
0.188*
**
0.180*
**
0.180*
**
0.180*
**
0.180*
**
0.180*
**
0.175*
**
(0.056) (0.056) (0.056) (0.056) (0.056) (0.096) (0.056) (0.056) (0.056) (0.057) (0.056) (0.056) (0.056) (0.056) (0.058) (0.056) (0.056) (0.056) (0.056) (0.057) (0.056)
A23
0.097*
*
0.096*
*
0.095*
*
0.096*
*
0.096*
*
0.095*
* 0.086
0.095*
*
0.095*
*
0.096*
*
0.096*
*
0.096*
*
0.095*
*
0.096*
*
0.094*
*
0.095*
*
0.095*
*
0.096*
*
0.095*
*
0.095*
*
0.094*
*
(0.040) (0.040) (0.040) (0.040) (0.040) (0.040) (0.071) (0.040) (0.040) (0.040) (0.039) (0.040) (0.040) (0.039) (0.040) (0.040) (0.040) (0.040) (0.040) (0.040) (0.040)
A31
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.032*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.031*
**
0.032*
**
(0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.008) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006)
A32
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
** 0.000
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
0.000*
**
(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)
A33 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
(0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.002) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001)
A34 0.073 0.074 0.074 0.075 0.074 0.075 0.074 0.075 0.075 0.074
-
0.233*
* 0.076 0.074 0.077 0.072 0.075 0.074 0.075 0.074 0.074 0.075
(0.061) (0.061) (0.061) (0.061) (0.061) (0.061) (0.061) (0.061) (0.061) (0.061) (0.109) (0.061) (0.061) (0.061) (0.061) (0.061) (0.061) (0.061) (0.061) (0.061) (0.061)
A41
0.284*
**
0.284*
**
0.285*
**
0.286*
**
0.287*
**
0.285*
**
0.285*
**
0.285*
**
0.285*
**
0.286*
**
0.282*
**
0.319*
**
0.286*
**
0.284*
**
0.284*
**
0.285*
**
0.285*
**
0.285*
**
0.284*
**
0.285*
**
0.286*
**
(0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.072) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041)
A42 -0.011 -0.011 -0.009 -0.010 -0.008 -0.009 -0.009 -0.009 -0.009 -0.009 -0.011 -0.008 0.027 -0.011 -0.010 -0.009 -0.007 -0.009 -0.009 -0.009 -0.012
(0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.065) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041) (0.041)
A43
0.053*
*
0.052*
*
0.053*
*
0.054*
*
0.054*
*
0.053*
*
0.053*
*
0.053*
*
0.053*
*
0.053*
*
0.054*
*
0.053*
*
0.053*
* -0.003
0.054*
*
0.053*
*
0.054*
*
0.053*
*
0.053*
*
0.053*
*
0.053*
*
(0.021) (0.021) (0.021) (0.021) (0.021) (0.021) (0.021) (0.021) (0.021) (0.021) (0.021) (0.021) (0.021) (0.034) (0.021) (0.021) (0.021) (0.021) (0.021) (0.021) (0.021)
A51 0.102 0.096 0.099 0.097 0.094 0.100 0.099 0.099 0.099 0.097 0.093 0.098 0.101 0.097 -0.065 0.099 0.101 0.099 0.101 0.099 0.101
(0.084) (0.085) (0.084) (0.085) (0.085) (0.085) (0.084) (0.084) (0.085) (0.084) (0.084) (0.084) (0.084) (0.084) (0.189) (0.085) (0.085) (0.085) (0.084) (0.085) (0.084)
A52
-
0.074*
**
-
0.074*
**
-
0.075*
**
-
0.075*
**
-
0.075*
**
-
0.075*
**
-
0.075*
**
-
0.075*
**
-
0.075*
**
-
0.075*
**
-
0.072*
**
-
0.075*
**
-
0.074*
**
-
0.074*
**
-
0.076*
** -0.083
-
0.075*
**
-
0.075*
**
-
0.075*
**
-
0.075*
**
-
0.073*
**
(0.019) (0.019) (0.019) (0.019) (0.019) (0.019) (0.019) (0.019) (0.019) (0.019) (0.019) (0.019) (0.019) (0.019) (0.019) (0.053) (0.019) (0.019) (0.019) (0.019) (0.019)
A53 0.015 0.017 0.015 0.015 0.016 0.015 0.015 0.015 0.016 0.015 0.015 0.016 0.016 0.016 0.015 0.015 0.028 0.015 0.015 0.015 0.014
(0.018) (0.018) (0.018) (0.018) (0.018) (0.018) (0.018) (0.018) (0.018) (0.018) (0.018) (0.018) (0.018) (0.018) (0.018) (0.018) (0.025) (0.018) (0.018) (0.018) (0.018)
Số LĐ có việc làm trong
hộ 0.057 0.054 0.056 0.059 0.056 0.056 0.056 0.057 0.056 0.056 0.064 0.056 0.057 0.052 0.058 0.055 0.057 0.026 0.056 0.056 0.052
(0.075) (0.075) (0.075) (0.074) (0.075) (0.075) (0.075) (0.074) (0.075) (0.075) (0.074) (0.075) (0.075) (0.075) (0.074) (0.074) (0.074) (0.124) (0.075) (0.075) (0.075)
Hotline: 092.4477.999

178
Giới tính -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000
(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)
Tuổi
0.096*
**
0.096*
**
0.096*
**
0.096*
**
0.095*
**
0.096*
**
0.096*
**
0.096*
**
0.097*
**
0.097*
**
0.097*
**
0.097*
**
0.096*
**
0.097*
**
0.096*
**
0.096*
**
0.095*
**
0.096*
**
0.096*
** 0.095
0.100*
**
(0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.034) (0.067) (0.035)
Qu mô hộ
0.205*
**
0.205*
**
0.205*
**
0.204*
**
0.206*
**
0.205*
**
0.205*
**
0.205*
**
0.205*
**
0.205*
**
0.206*
**
0.205*
**
0.205*
**
0.206*
**
0.206*
**
0.205*
**
0.205*
**
0.205*
**
0.205*
**
0.205*
**
0.178*
**
(0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.026)
E*A11 0.000
(0.000)
2016.year
0.146*
**
0.144*
**
0.145*
**
0.145*
**
0.143*
**
0.145*
**
0.145*
**
0.145*
**
0.145*
**
0.145*
**
0.138*
**
0.146*
**
0.146*
**
0.144*
**
0.145*
**
0.145*
**
0.145*
**
0.145*
**
0.146*
**
0.145*
**
0.145*
**
(0.037) (0.037) (0.037) (0.037) (0.037) (0.037) (0.038) (0.037) (0.037) (0.037) (0.038) (0.037) (0.037) (0.037) (0.037) (0.037) (0.037) (0.037) (0.037) (0.037) (0.037)
2018.year
0.245*
**
0.240*
**
0.245*
**
0.245*
**
0.246*
**
0.245*
**
0.245*
**
0.244*
**
0.244*
**
0.244*
**
0.239*
**
0.244*
**
0.244*
**
0.244*
**
0.244*
**
0.245*
**
0.244*
**
0.245*
**
0.245*
**
0.245*
**
0.245*
**
(0.043) (0.044) (0.043) (0.043) (0.043) (0.043) (0.043) (0.044) (0.043) (0.043) (0.043) (0.043) (0.043) (0.044) (0.043) (0.043) (0.043) (0.043) (0.043) (0.044) (0.043)
E*A12 0.096
(0.068)
E*A13 -0.000
(0.000)
E*A14 -0.000
(0.000)
E*A21 0.232
(0.211)
E*A23 0.053
(0.153)
E*A24 0.015
(0.120)
E*A31 -0.002
(0.010)
E*A32 -0.000
(0.000)
E*A34 -0.001
(0.003)
E*A35
0.524*
**
Hotline: 092.4477.999

179
(0.193)
E*A41 -0.064
(0.125)
E*A42 -0.063
(0.119)
E*A43 0.098*
(0.050)
E*A51 0.279
(0.275)
E*A52 0.013
(0.072)
E*A53 -0.022
(0.033)
E*Số lao động có việc làm
trong hộ 0.051
(0.175)
E*Giới tính 0.000
(0.000)
E*Tuổi 0.002
(0.113)
E*Quy mô hộ 0.049
(0.037)
Constant
9.289*
**
9.347*
**
9.268*
**
9.264*
**
9.341*
**
9.276*
**
9.277*
**
9.255*
**
9.266*
**
9.249*
**
9.290*
**
9.259*
**
9.262*
**
9.442*
**
9.287*
**
9.273*
**
9.229*
**
9.290*
**
9.307*
**
9.272*
**
9.364*
**
(0.192) (0.199) (0.193) (0.192) (0.203) (0.189) (0.193) (0.200) (0.191) (0.194) (0.188) (0.190) (0.190) (0.210) (0.192) (0.194) (0.197) (0.209) (0.205) (0.194) (0.207)
Observations 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433 1,433
R-squared 0.575 0.576 0.575 0.575 0.575 0.575 0.575 0.575 0.575 0.575 0.578 0.575 0.575 0.577 0.575 0.575 0.575 0.575 0.575 0.575 0.576
Number of idxa 161 161 161 161 161 161 161 161 161 161 161 161 161 161 161 161 161 161 161 161 161
Hotline: 092.4477.999

180
PHỤ LỤC 5: ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC THÀNH PHẦN DỄ BỊ TỔN THƯƠNG ĐẾN KẾT QUẢ SINH KẾ
THEO MỨC ĐỘ XÂM NHẬP MẶN
A/ Mức độ xâm nhập mặn từ 0-0.5
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
VARIABLES lnthunhap lnthunhap lnthunhap lnthunhap lnthunhap lnthunhap lnthunhap
VV2E -0.398 -0.544** -0.520** -0.285 -0.468* -0.407* -0.712*
(0.275) (0.267) (0.246) (0.264) (0.256) (0.236) (0.402)
S11 0.103
(0.246)
S12 0.002
(0.055)
S23 0.187* 0.235***
(0.101) (0.088)
S24 -0.072 -0.074
(0.107) (0.105)
S26 -0.065
(0.496)
S32 -0.148
(0.132)
S33 0.001
(0.001)
A11 0.000*** 0.000 0.000
(0.000) (0.000) (0.000)
A12 0.033 -0.043
(0.038) (0.038)
A13 0.000 0.000* 0.000**
(0.000) (0.000) (0.000)
Hotline: 092.4477.999

181
A14 -0.000 -0.000
(0.000) (0.000)
A21 0.418*** 0.307*** 0.163
(0.098) (0.092) (0.138)
A23 0.414*** 0.163** 0.154**
(0.075) (0.071) (0.069)
A24 0.288*** 0.081 0.107**
(0.056) (0.051) (0.048)
A31 0.053*** 0.037*** 0.034***
(0.004) (0.007) (0.006)
A32 0.000** 0.000* 0.000**
(0.000) (0.000) (0.000)
A34 0.001 0.001
(0.001) (0.001)
A38 -0.027 -0.079 -0.079
(0.078) (0.074) (0.129)
A42 0.527*** 0.330*** 0.334***
(0.053) (0.050) (0.049)
A43 0.064 0.047
(0.058) (0.052)
A45 0.020 0.016 0.009
(0.022) (0.026) (0.026)
A51 0.365*** -0.021
(0.102) (0.100)
A53 -0.110*** -0.064** -0.060**
(0.028) (0.026) (0.026)
A54 0.147*** 0.012 0.053*
(0.015) (0.022) (0.029)
A28 0.322*** 0.127 0.227*** 0.263*** 0.164** 0.037
Hotline: 092.4477.999

182
(0.087) (0.094) (0.079) (0.084) (0.082) (0.085)
A29 -0.000** -0.000 -0.000** -0.000* -0.000** -0.000
(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)
A64 0.239*** 0.146*** 0.175*** 0.210*** 0.163*** 0.113** 0.123***
(0.053) (0.052) (0.047) (0.051) (0.050) (0.046) (0.046)
tsnguoi 0.240*** 0.254*** 0.167*** 0.211*** 0.186*** 0.186*** 0.160***
(0.016) (0.015) (0.018) (0.015) (0.016) (0.018) (0.024)
2016.year 0.302*** 0.291*** 0.227*** 0.240*** 0.260*** 0.168** 0.201***
(0.083) (0.075) (0.069) (0.074) (0.072) (0.071) (0.065)
2018.year 0.396*** 0.325*** 0.196*** 0.340*** 0.351*** 0.168** 0.201***
(0.072) (0.066) (0.062) (0.065) (0.064) (0.066) (0.060)
EA21 0.517
(0.334)
EA_t 0.091
(0.059)
EA38 0.025
(0.341)
EA54 -0.103*
(0.056)
Constant 10.153*** 9.897*** 9.916*** 10.150*** 10.141*** 9.690*** 9.663***
(0.156) (0.156) (0.147) (0.150) (0.146) (0.236) (0.224)
Observations 761 761 761 761 761 761 761
R-squared 0.432 0.467 0.544 0.480 0.506 0.612 0.612
Number of idxa 103 103 103 103 103 103 103
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Hotline: 092.4477.999

183
B/ Mức độ xâm nhập mặn từ trên 0.5 đến 1.0
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
VARIABLES lnthunhap lnthunhap lnthunhap lnthunhap lnthunhap lnthunhap lnthunhap
VV2E -0.406 -0.523 -0.580* -0.429 -0.488 -0.476* -1.112
(0.329) (0.331) (0.310) (0.330) (0.319) (0.287) (0.896)
S11 -0.279
(0.374)
S12 -0.009
(0.058)
S23 0.221** 0.229**
(0.105) (0.094)
S24 0.261** 0.252**
(0.106) (0.104)
S26 -1.870**
(0.869)
S32 0.425***
(0.161)
S33 0.001
(0.003)
A11 0.000*** 0.000*** 0.000***
(0.000) (0.000) (0.000)
A12 0.064* 0.012
(0.037) (0.038)
A13 0.000 0.000 0.000*
(0.000) (0.000) (0.000)
A14 -0.000** -0.000
(0.000) (0.000)
A21 0.502*** 0.462*** 1.361**
Hotline: 092.4477.999

184
(0.124) (0.114) (0.661)
A23 0.488*** 0.209** 0.222**
(0.102) (0.092) (0.091)
A24 0.199*** 0.113** 0.119**
(0.058) (0.051) (0.048)
A31 0.046*** 0.026*** 0.029***
(0.006) (0.008) (0.007)
A32 0.000*** 0.000*** 0.000***
(0.000) (0.000) (0.000)
A34 0.003 0.000
(0.002) (0.002)
A38 0.288*** 0.208*** -1.241***
(0.077) (0.072) (0.471)
A42 0.444*** 0.254*** 0.274***
(0.063) (0.059) (0.059)
A43 -0.101 -0.066
(0.064) (0.056)
A45 0.088*** 0.096*** 0.094***
(0.026) (0.029) (0.028)
A51 0.393*** 0.154
(0.117) (0.112)
A53 -0.163*** -0.083*** -0.087***
(0.029) (0.028) (0.026)
A54 0.125*** 0.017 -0.104
(0.019) (0.025) (0.122)
A28 0.432*** 0.197* 0.283*** 0.340*** 0.298*** 0.084
(0.098) (0.113) (0.092) (0.097) (0.095) (0.100)
A29 -0.000 0.000 -0.000 0.000 -0.000 -0.000
(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000)
Hotline: 092.4477.999

185
A64 0.215*** 0.137** 0.144** 0.150** 0.163*** 0.077 0.103**
(0.060) (0.061) (0.057) (0.060) (0.059) (0.054) (0.052)
tsnguoi 0.252*** 0.264*** 0.200*** 0.220*** 0.196*** 0.221*** 0.069
(0.017) (0.018) (0.021) (0.018) (0.018) (0.020) (0.122)
2016.year 0.213*** 0.156** 0.120** 0.137** 0.173*** 0.158*** 0.145***
(0.066) (0.064) (0.060) (0.064) (0.062) (0.059) (0.055)
2018.year 0.298*** 0.255*** 0.169*** 0.228*** 0.290*** 0.233*** 0.212***
(0.069) (0.065) (0.062) (0.065) (0.064) (0.063) (0.056)
EA21 -1.062
(0.801)
EA_t 0.177
(0.148)
EA38 1.813***
(0.570)
EA54 0.145
(0.147)
Constant 10.014*** 9.895*** 10.008*** 10.067*** 10.222*** 9.120*** 9.646***
(0.308) (0.313) (0.291) (0.305) (0.296) (0.331) (0.753)
Observations 672 672 672 672 672 672 672
R-squared 0.397 0.388 0.466 0.396 0.430 0.573 0.573
Number of idxa 93 93 93 93 93 93 93
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Hotline: 092.4477.999

186
PHỤ LỤC 6: MỨC ĐỘ DỄ BỊ TỔN THƯƠNG CỦA CÁC HỘ GIA ĐÌNH CÓ NGUỒN THU CHÍNH TỪ
ĐÁNH BẮT VÀ NUÔI TRỒNG THỦY SẢN
a/ Quy mô mẫu
Năm 2014 2016 2018 Total
Số hộ gia đình có nguồn thu chính từ nuôi trồng thủy sản 88 96 89 273
Số hộ gia đình có nguồn thu chính từ đánh bắt thủy sản 58 47 42 147
Tổng số (hộ) 146 143 131 420
b/ Mức độ dễ bị tổn thương của các hộ gia đình có nguồn thu chính từ đánh bắt và nuôi trồng thủy sản
Năm 2014 2016 2018
Hộ gia đình có nguồn thu chính từ nuôi trồng thủy sản 0.4429 0.4756 0.3700
Hộ gia đình có nguồn thu chính từ đánh bắt thủy sản 0.4297 0.4453 0.3371
Hotline: 092.4477.999

LA13.017_Tính dễ bị tổn thương và kết quả sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng Đồng bằng sông Cửu Long

More Related Content

What's hot (20)

Similar to LA13.017_Tính dễ bị tổn thương và kết quả sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng Đồng bằng sông Cửu Long (20)

More from Luận Văn A-Z - Viết Thuê Luận Văn Thạc sĩ, Tiến sĩ (Zalo:0924477999) (20)

Recently uploaded (20)

LA13.017_Tính dễ bị tổn thương và kết quả sinh kế trong bối cảnh xâm nhập mặn vùng Đồng bằng sông Cửu Long