Tom tat luan an: Giá trị kinh tế của chương trình làm giảm lượng chất thải rắn của hộ gia đình ở Đồng bằng sông Cửu Long.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ
Chuyên ngành: Kinh tế Nông nghiệp
Mã ngành: 62620115
HUỲNH THỊ ĐAN XUÂN

GIÁ TRỊ KINH TẾ CỦA
CHƢƠNG TRÌNH LÀM GIẢM
LƢỢNG CHẤT THẢI RẮN CỦA HỘ GIA ĐÌNH
Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG

Cần Thơ, 2023


CƠNG TRÌNH ĐƢỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ
Người hướng dẫn chính: PGS.TS HUỲNH VIỆT KHẢI

Luận án sẽ được bảo vệ trước hội đồng bảo vệ luận án
cấp trường
Họp tại: Phòng Bảo vệ luận án tiến sĩ (Phòng họp 3, lầu
2) Nhà điều hành, Trường Đại học Cần Thơ
Vào lúc: giờ ngày tháng năm

Phản biện 1:
Phạn biện 2:
Xác nhận đã xem lại của Chủ tịch Hội đồng

Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:

- Trung tâm Học liệu, Trường Đại học Cần Thơ
- Thư viện Quốc Gia Việt Nam.


DANH MỤC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ
Tạp chí quốc tế
1. Huynh, T. D. X., Khong, T. D., & Huynh, V. K. (2021).
Determinants of households municipal solid waste recycling
behaviour in mekong river delta vietnam. ACADEMICIA:
An International Multidisciplinary Research Journal, 11(6),
364-374.
2. XUAN, H. T. D., DUNG, K. T., & KHAI, H. V. (2022).
Livelihoods and Income Diversification of Informal
Recyclers: A Case Study in the Mekong River Delta,
Vietnam. The Journal of Asian Finance, Economics and
Business, 9(2), 209-215.
3. Huynh, X. T. D., Khong, T. D., Loch, A., & Khai, H. V. (2022).
Solid waste management program in developing countries:
contingent
valuation
methodology
versus
choice
experiment. Environment, Development and Sustainability,
1-23.
Tạp chí trong nƣớc
1. Huynh, T. D. X., Khong, T. D., & Huynh, V. K. (2021).
Estimating economic value of household municipal solid
waste reduction program: A willingness-to-accept (WTA)
approach. Can Tho University Journal of Science, 13(3), 7988.

2. Xuân, H. T. Đ., Dũng, K. T., Khải, H. V., Trúc, N. T. T., & Đan,
T. Y. (2021). Ứng dụng mơ hình đánh giá tổng hợp DPSIR
trong nghiên cứu thực trạng quản lý chất thải rắn sinh hoạt ở
Đồng bằng sơng Cửu Long. Tạp chí Khoa học Trường Đại
học Cần Thơ, 57(CĐ Mơi trường & Biến đổi khí hậu), 108120.
3. Xuân, H. T. Đ., Dũng, K. T., & Khải, H. V. (2021). Nghiên cứu
mức sẵn lòng trả cho dịch vụ quản lý chất thải rắn sinh hoạt
ở Đồng bằng sông Cửu Long: Cách tiếp cận tham số và phi
tham số. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 57(CĐ
Mơi trường & Biến đổi khí hậu), 25-31.
Kỷ yếu hội nghị quốc tế
1. Huynh, T. D. X., Khong, T. D., & Huynh, V. K. (2021). An
analysis of livelihood resources and determinants of income
diversification of itinerant waste buyers in Mekong River


Delta Vietnam. International Asian Congress on
Contemporary Sciences-V, 207-215. Azecbaijan Nakhchivan
State University, June 1-2, 2021.
2. Huynh Thi Dan Xuan, Khong Tien Dung & Huynh Viet Khai
(2021). Willingness to pay for improving solid waste
management services in Mekong River Delta: the choice
modeling approach. Proceedings of the second international
Conference in Business, Economics & Finance, 307-319.
School of Economics, Can Tho University, December 18th,
2020.
3. Huynh Thi Dan Xuan, Khong Tien Dung & Huynh Viet Khai
(2022). Willingness to pay for improving solid waste
management services in Mekong River Delta: the choice
modeling approach. Proceedings of The International

Conference Investment and Development for Agricultural
Markets and Rural Tourism in the Mekong Delta, 146-162.
School of Economics, Can Tho University, September 28th,
2022.
Chƣơng sách
1. Xuan, H. T. D., Khong, T. D., & Khai, H. V. (2022). Recycling
Behaviour of Urban Households in the Vietnamese Mekong
Delta. In Handbook of Research on Green, Circular, and
Digital Economies as Tools for Recovery and
Sustainability (pp. 207-218). IGI Global.


CHƢƠNG 1
GIỚI THIỆU
1.1 Lý do chọn đề tài
1.1.1 Tính cấp thiết về mặt lý thuyết
Trong lĩnh vực quản lý CTR, theo quan điểm kinh tế, hệ
thống quản lý chất thải rắn (CTR) tối ưu là hệ thống mà nó giúp xã
hội đạt được lợi ích rịng từ việc xử lý CTR là cao nhất (Garrod và
Willis, 1998). Tuy nhiên, các hoạt động quản lý CTR thường
khơng có giá hoặc có giá nhưng không phản ánh được giá trị thực.
Điều này gây khó khăn khi sử dụng giá của thị trường thơng
thường cho định giá lợi ích kinh tế của hoạt động quản lý CTR
(Anaman và Jair, 2000). Vì vậy, lợi ích xã hội của hệ thống quản lý
cần được thực hiện để hỗ trợ các quyết định liên quan mức độ các
dịch vụ được cung cấp mặc dù việc phân tích có thể tốn kém và
nguồn lực tài chính của chính phủ có thể có giới hạn (Wang và
cộng sự, 2011).
Trong các nghiên cứu định giá chương trình quản lý CTR,
vấn đề liệu người dân có sẵn lịng chi trả hay sẵn lòng chấp nhận

để cải thiện chất lượng của hoạt động quản lý CTR. Các phương
pháp định giá kinh tế khác nhau có thể được sử dụng để ước tính
giá trị của lợi ích phi thị trường từ chương trình quản lý CTR bằng
cách mơ hình hóa sở thích của xã hội đối với các thuộc tính của
chương trình quản lý CTR thường là lợi ích chương trình. Chẳng
hạn, phương pháp định giá ngẫu nhiên (Contigent Valuation
Method - CVM) là cách tiếp cận toàn diện tập trung vào giá trị của
việc chuyển từ hiện trạng quản lý CTR sang tình trạng quản lý
CTR thay thế theo chương trình quản lý CTR đưa ra (xem trong
nghiên cứu của Chung và Yeung, 2019; Danso và cộng sự, 2006;
Lu và cộng sự, 2015; Zen và Siwar, 2015). Tuy nhiên, phương
pháp CVM không thể được sử dụng khi nghiên cứu cần lựa chọn
giữa nhiều chương trình quản lý CTR (Stevens và cộng sự, 2000).
Trong trường hợp này, việc sử dụng phương pháp mô hình lựa
chọn (Choice Modeling - CM) là cần thiết (Adamowicz và cộng
sự, 1998). Tuy nhiên, người nghiên cứu phải đối mặt với việc thiết
kế các lựa chọn thay thế trong phương pháp CM khá phức tạp.
Đồng thời, người trả lời cũng gặp khó khăn trước những lựa chọn
phức tạp này. Ko và cộng sự (2020) cả phương pháp CVM và
phương pháp CM dạng thí nghiệm lựa chọn (Choice Experiment CE) đều có thể được sử dụng ước tính giá trị kinh tế của chương
1


trình quản lý CTR. Hai phương pháp này có chung khung lý thuyết
về mơ hình hữu dụng ngẫu nhiên (Hanemann, 1984; Hanley và
cộng sự, 1998).
Dựa vào lược khảo tài liệu và kiến thức của tác giả, nghiên
cứu sử dụng đồng thời phương pháp CVM và phương pháp CE để
định giá chương trình quản lý CTR chưa được thực hiện ở Việt
Nam. Đây là lý do để nghiên cứu này sử dụng phương pháp CVM

và phương pháp CE để định giá giá trị kinh tế của chương trình
làm giảm lượng CTR của hộ gia đình ở Đồng bằng sơng Cửu Long
(ĐBSCL). Cách tiếp cận này làm nổi bật ưu điểm của từng phương
pháp trong việc đưa ra hàm ý chính sách cho việc quản lý CTR ở
ĐBSCL. Ngoài ra, những phát hiện của nghiên cứu này có thể bổ
sung vào nguồn tài liệu về việc đối chiếu các ước tính bằng phương
pháp CVM và phương pháp CE của hàng hóa phi thị trường nói
chung và chương trình quản lý CTR nói riêng.
1.1.2 Tính cấp thiết về mặt thực tiễn
Trong giai đoạn 2009 - 2018, dân số đô thị Việt Nam tăng lên
qua các năm. Sự gia tăng dân số thành thị do luồng di cư từ nông
thôn ra thành thị cao. Theo đó, lượng CTR phát sinh tăng nhanh ở
các đơ thị ước tính lượng CTRSH ở các đơ thị phát sinh trên tồn
quốc tăng trung bình 10 - 16 % mỗi năm, đặc biệt là chất thải rắn
sinh hoạt (CTRSH). CTRSH ở đô thị chiếm hơn 50% tổng lượng
CTRSH của cả nước tăng từ 32.000 tấn/ngày năm 2014 lên 35.624
tấn/ngày năm 2019 (Bộ Tài nguyên và Môi trường, 2017; 2020).
Ở Việt Nam, cơng tác quản lý CTRSH cịn nhiều bất cập
như hệ thống kết cấu hạ tầng đô thị chưa phát triển đồng bộ, trình
độ, năng lực quản lý chưa đáp ứng được nhu cầu phát triển của q
trình đơ thị hóa. Theo Tổng cục Thống kê (2020), lượng CTRSH
thơng thường thu gom được xử lý đạt tiêu chuẩn, quy chuẩn kỹ
thuật quốc gia tương ứng đạt khoảng 84,35%, tỷ lệ tái chế thấp
khoảng 10% lượng CTR được thu gom (Ngân hàng thế giới, 2018),
phương pháp xử lý chủ yếu là chôn lấp (khoảng 71% lượng CTR
được thu gom) phần lớn (khoảng 80% bãi chôn lấp) không hợp vệ
sinh (Bộ Tài ngun và Mơi trường, 2020). Do đó, CTRSH đã tạo
ra rất nhiều áp lực đối với môi trường và sức khỏe cộng đồng. Vì
vậy, việc củng cố và hồn thiện hệ thống quản lý CTR là rất cần
thiết nhằm làm giảm lượng CTR và cải thiện vấn đề môi trường

cũng như sức khỏe cộng đồng. Hơn nữa, để quán triệt thực hiện chỉ
đạo từ Trung ương, “quản lý chất thải rắn phải được thực hiện theo
2


phương thức tổng hợp, nhằm phòng ngừa, giảm thiểu phát sinh
chất thải tại nguồn là nhiệm vụ ưu tiên hàng đầu, tăng cường tái sử
dụng, tái chế để giảm khối lượng chất thải phải chơn lấp (Văn
phịng chính phủ, 2018) và “chú trọng công tác phân loại chất thải
rắn sinh hoạt tại nguồn, trường hợp chưa đủ điều kiện triển khai
phân loại chất thải rắn sinh hoạt tại nguồn cần ưu tiên việc đầu tư
các cơ sở xử lý có công đoạn phân loại tập trung trước khi xử lý
(Văn phịng chính phủ, 2020a). Như vậy, việc cải thiện hệ thống
quản lý CTR địi hỏi phải có sự quan tâm từ phía cộng đồng nhiều
hơn, nhận thức và ý thức của người dân từ việc phân loại chất thải
tại nguồn và góp phần vào cơng tác tái chế và tái sử dụng.
Tuy nhiên, khi hệ thống này được cải thiện, phí dịch vụ quản lý
CTR sẽ cao hơn hiện tại là điều tất yếu. Các nghiên cứu định giá
chương trình phân loại CTR tại nguồn nhấn mạnh tầm quan trọng của
hoạt động phân loại để đạt được sự cải thiện chất lượng của hoạt động
quản lý CTR (Czajkowski và cộng sự, 2014; Karousakis và Birol,
2008; Owusu và cộng sự, 2013; Laurent và cộng sự, 2014). Các
nghiên cứu cho rằng hoạt động phân loại tại nguồn gây ra những bất
tiện cho người dân vì địi hỏi khơng gian, thời gian và công sức
(Huhtala, 2010). Tuy nhiên, các nghiên cứu chưa định giá sự bất tiện
này. Chính vì vậy, nghiên cứu này tiến hành định giá chương trình
làm giảm lượng CTR bằng thước đo mức sẵn lòng chấp nhận (WTA)
của hộ gia đình để thực hiện hành vi phân loại tại nguồn nhằm làm
giảm lượng CTR cần được thu gom, vận chuyển và xử lý.
1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chung của nghiên cứu là định giá giá trị kinh tế của
chương trình làm giảm lượng CTR của hộ gia đình ở ĐBSCL từ đó
có cơ sở khoa học để đề xuất một số giải pháp làm giảm lượng
CTR và nâng cao chất lượng trong hoạt động quản lý CTR ở
ĐBSCL.
1.3 Phạm vi không gian nghiên cứu
Địa bàn nghiên cứu tại ĐBSCL, cụ thể tại 04 thành phố:
thành phố Cần Thơ là đơ thị loại I có lượng CTR được xử lý đạt
tiêu chuẩn tăng (số quan sát là 169 đáp viên), thành phố Long
Xuyên tỉnh An Giang là đô thị loại II có lượng CTR được xử lý đạt
tiêu chuẩn giảm (số quan sát 146 đáp viên) và thành phố Vĩnh
Long tỉnh Vĩnh Long là đơ thị loại III có lượng CTR được xử lý
đạt tiêu chuẩn không đổi (số quan sát 120 đáp viên) và thành phố
3


Vị Thanh tỉnh Hậu Giang là đô thị loại III có lượng CTR được xử
lý đạt chuẩn giảm (số quan sát là 143 đáp viên).
1.4 Phạm vi nội dung nghiên cứu
Phân tích tình hình quản lý CTR của hộ gia đình ở ĐBSCL
Ước tính giá trị kinh tế của chương trình làm giảm lượng CTR
của hộ gia đình bằng phương pháp định giá ngẫu nhiên
Ước tính giá trị kinh tế của chương trình làm giảm lượng CTR
của hộ gia đình bằng phương pháp mơ hình lựa chọn
Đề xuất một số giải pháp làm giảm lượng CTR của hộ gia
đình và nâng cao chất lượng của hoạt động quản lý CTR ở
ĐBSCL.
1.5 Đóng góp của luận án
Đầu tiên, luận án sử dụng đồng thời phương pháp CVM và
phương pháp CE để định giá và đối chiếu kết quả ước tính theo đề

xuất của Boxall và cộng sự (1996). Mặc dù, một số nghiên cứu đã
vận dụng cách tiếp này nhưng số lượng vẫn còn hạn chế và đặc biệt
chưa được nghiên cứu trong lĩnh vực quản lý CTR ở ĐBSCL. Việc
sử dụng đồng thời hai phương pháp định giá phi thị trường này là
cơ sở tin cậy hơn cho việc đề xuất các hàm ý chính sách.
Ngồi ra, nghiên cứu định giá giá trị kinh tế bằng thước đo
mức sẵn lòng chấp nhận của người dân để thực hiện hoạt động phân
loại tại nguồn theo hướng tái chế. Trong khi đa số các nghiên cứu
định giá chương trình quản lý CTR sử dụng mức sẵn lòng chi trả.
Cuối cùng, nghiên cứu này định giá kinh tế chương trình
quản lý CTR là vấn đề đang được Chính phủ quan tâm. Sự gia tăng
CTR là một trong nguyên nhân gây ô nhiễm môi trường, tác động
tiêu cực đến lĩnh vực kinh tế và xã hội cũng như sức khỏe cộng
đồng. Việc đề xuất chính sách nhằm giải quyết vấn đề CTR sẽ góp
phần cải thiện sức khỏe người dân cũng như giảm ô nhiễm môi
trường và hạn chế những tác động tiêu cực của CTR đến lĩnh vực
kinh tế và xã hội.

4


CHƢƠNG 2
CƠ SỞ LÝ LUẬN
VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1 Cơ sở lý luận
2.1.1 Khái niệm giá trị kinh tế
Pearce và cộng sự (2002) cho rằng nếu hàng hóa mơi trường
đóng góp tích cực vào cuộc sống của con người thì nó có giá trị
kinh tế. Tổng giá trị kinh tế của hàng hóa mơi trường bao gồm giá
trị sử dụng và giá trị phi sử dụng (còn được gọi là giá trị thụ động)

(Pearce và cộng sự, 2006). Khái niệm giá trị thụ động trở nên phổ
biến vào năm 1989 sau khi có sự ủy quyền của Tịa án phúc thẩm
Hoa Kỳ đưa giá trị này vào đánh giá sự thiệt hại đến tài nguyên
thiên nhiên. Nếu không bao gồm giá trị sử dụng thụ động thì giá
trị kinh tế của hàng hóa mơi trường sẽ khơng được phản ánh đầy
đủ. Lúc này, hàng hóa mơi trường sẽ bị cung cấp quá mức
(Carson, 2000). Hoyos và Mariel (2010) cũng cho rằng việc loại
trừ giá trị phi sử dụng sẽ cung cấp những cơ sở sai lệch cho các
nhà hoạch định chính sách. Vì vậy, thay vì chỉ xem xét các giá trị
thương mại hoặc khai thác, khái niệm kinh tế còn xem xét giá trị
tồn tại và giá trị phi thị trường. Chẳng hạn, giá trị kinh tế của vùng
đất ngập nước về cơ bản liên quan đến một hệ thống tích hợp nguồn tài nguyên hoặc tài sản của nó, giá trị của dịch vụ mơi
trường và các thuộc tính của tồn bộ hệ sinh thái (Barbier, 1994).
2.1.2 Lý thuyết định giá giá trị kinh tế
Lý thuyết kinh tế học phúc lợi là nền tảng cho việc định giá
giá trị kinh tế của hàng hóa mơi trường, thường là chính sách,
chương trình và hàng hóa cơng. Hai ngun tắc được sử dụng cho
quá trình ra quyết định liên quan đến thay đổi phúc lợi xã hội
trong lý thuyết kinh tế học phúc lợi bao gồm tiêu chuẩn Pareto và
tiêu chuẩn Pareto cải tiến.
Lợi ích xã hội và chi phí xã hội có thể được đo lường bằng
cách sử dụng nhiều tiêu chuẩn khác nhau. Tuy nhiên, vì đo lường
trên nhiều cá nhân nên tiêu chuẩn được sử dụng phải đảm bảo điều
kiện là các cá nhân thích có được nó nhiều hơn là có ít. Tiêu chuẩn
được sử dụng phổ biến trong kinh tế là tiền tệ. Vì vậy, nếu tiền được
sử dụng để đo lường lợi ích thì lợi ích sẽ là mức sẵn lịng chi trả
(Willingness to Pay - WTP) để có được lợi ích, hay mức sẵn lòng
chấp nhận (Willingness to Accept - WTA) để từ bỏ lợi ích đó.
Tương tự, có thể đo lường chi phí bằng WTA để chịu đựng thiệt
5

hại, hay WTP để tránh thiệt hại đó (Bateman và cộng sự, 2002).
Khái niệm WTP và WTA có nguồn gốc từ sự đo lường phúc lợi
theo giá trị bù đắp (Compensating Variation - CV) và giá trị
tương đương (equivalent variation - EV) trong lý thuyết hàm cầu
Hicks. Mối quan hệ giữa khái niệm CV và EV và thước đo WTP và
WTA được tóm tắt trong Bảng 2.1

Bảng 2.1 Mối quan hệ giữa khái niệm CV và EV và thước đo
WTP và WTA
CV
EV

Chất lượng môi trường
được cải thiện (∆U>0)
WTP (CV>0)
Trường hợp 1
WTA (EV>0)
Trường hợp 2

Chất lượng môi trường bị
suy giảm (∆U<0)
WTA (CV<0)
Trường hợp 3
WTP (EV<0)
Trường hợp 4

2.1.3 Phƣơng pháp định giá giá trị kinh tế
2.1.3.1 Phƣơng pháp định giá ngẫu nhiên

Phương pháp CVM là phương pháp phát biểu sở thích đầu
tiên được áp dụng trong việc định giá các nguồn lực khơng có thị
trường. Nguồn gốc của phương pháp này có thể bắt nguồn từ
nghiên cứu của Ciriacy-Wantrup (1947), sử dụng khảo sát ý kiến
của cộng đồng để thu thập các giá trị cho hàng hóa cơng cộng. Tuy
nhiên, nghiên cứu của Davis (1963), ước tính giá trị giải trí ngồi
trời ở khu rừng Maine (New England, Hoa Kỳ), được xem là
nghiên cứu thực nghiệm sử dụng phương pháp CVM đầu tiên. Sau
đó, phương pháp CVM trở thành phương pháp phổ biến trong định
giá giá trị giải trí và các lĩnh vực khác như kiểm sốt ơ nhiễm
khơng khí, cảnh quan, vùng đất ngập nước và các hàng hóa cơng
cộng khác khơng chỉ riêng hàng hóa liên quan đến mơi trường
(Smith, 2006).
Phương pháp CVM thu thập WTP/WTA của người trả lời
sau khi trình bày kịch bản bằng năm dạng câu hỏi. Các dạng câu
hỏi gồm câu hỏi mở, câu hỏi dạng trò chơi đấu thầu, câu hỏi dạng
thẻ, câu hỏi lựa chọn phân đôi một giới hạn, câu hỏi lựa chọn phân
đơi hai giới hạn (Bateman, 2002).
2.1.3.2 Phƣơng pháp mơ hình lựa chọn
Phương pháp CM là phương pháp phát biểu sở thích được sử
dụng để định giá giá trị kinh tế của các thuộc tính của hàng hóa
mơi trường. Các thuộc tính cùng với các mức độ của thuộc tính là
cơ sở cho việc xây dựng các lựa chọn thay thế tương ứng với kịch
6


bản khác nhau của chương trình quản lý CTR. Vì vậy, khi người
trả lời thực hiện việc chọn lựa giữa các lựa chọn thay thế đồng
nghĩa với việc họ thực hiện việc đánh đổi giữa các mức độ của các
thuộc tính trong các lựa chọn thay thế khác nhau trong mỗi nhóm

lựa chọn. Từ sự đánh đổi này, giá trị tiền tệ của từng thuộc tính
trong các lựa chọn thay thế được ước tính.
Các dạng câu hỏi của phương pháp CM bao gồm thí nghiệm
lựa chọn, xếp hạng ngẫu nhiên, cho điểm ngẫu nhiên và so sánh
theo cặp. Phương pháp CM được thực hiện qua sáu bước, bao gồm
(i) lựa chọn các thuộc tính, (ii) lựa chọn các mức độ của thuộc tính,
(iii) thiết kế thí nghiệm, (iv) xây dựng các bộ lựa chọn, (v) lựa
chọn các dạng câu hỏi và (vi) lựa chọn mơ hình ước lượng.
Phương pháp thí nghiệm lựa chọn
Việc phân tích dữ liệu thu được từ phương pháp thí nghiệm
lựa chọn (CE) là phần mở rộng của việc phân tích hữu dụng ngẫu
nhiên thuộc phương pháp định giá ngẫu nhiên (CVM). Sự khác biệt
cơ bản trong phân tích dữ liệu của phương pháp CE là sự phản hồi
từ mỗi cá nhân, đưa ra lựa chọn giữa nhiều hơn hai lựa chọn thay
thế tại một thời điểm.
Việc phân tích dữ liệu từ thí nghiệm lựa chọn xuất phát từ lý
thuyết kinh tế học Lancaster (1966), trong đó, cá nhân nhận được
lợi ích từ các thuộc tính của hàng hố chứ khơng phải trực tiếp từ
chính hàng hố đó. Lý thuyết Lancaster về giá trị của các mơ hình
hữu dụng ngẫu nhiên của người tiêu dùng đối với sự lựa chọn rời
rạc/liên tục (Hanemann, 1984 và 1999).
2.2 Phƣơng pháp nghiên cứu
2.2.1 Thu thập dữ liệu
Sau khi hoàn thành việc thiết kế công cụ khảo sát, cho cả
phương pháp CVM và phương CM. Nghiên cứu tiến hành hai cuộc
khảo sát trên từng hộ gia đình theo cách của Contu và Mourato
(2020) và Jin và cộng sự (2018). Dữ liệu của nghiên cứu này được
thu thập từ cuộc khảo sát 578 đáp viên ở bốn thành phố thuộc khu vực
ĐBSCL, bao gồm thành phố Cần Thơ, thành phố Long Xuyên (tỉnh
An Giang), thành phố Vị Thanh (tỉnh Hậu Giang) và thành phố Vĩnh

Long (tỉnh Vĩnh Long).
2.2.2 Phƣơng pháp phân tích số liệu
2.2.2.1 Mơ hình Logit
Mơ hình Logit được trình bày như sau:
(2.33)
7


Trong đó, biến phụ thuộc (Y) là biến nhị phân đại diện cho
sự sẵn lòng chấp nhận thực hiện phân loại CTRSH tại nguồn của
hộ gia đình để góp phần vào việc cải thiện dịch vụ quản lý CTR.
Biến này nhận hai giá trị, Y = 1, nếu người trả lời sẵn lòng chấp
nhận và Y = 0, nếu người trả lời khơng sẵn lịng chấp nhận.
(2.34)
Biến Bid là số tiền mà hộ gia đình sẵn lịng chấp nhận nếu họ
phân loại CTRSH tại nguồn. Nghiên cứu này sử dụng năm mức Bid
bao gồm 20.000 đồng/tháng, 40.000 đồng/tháng, 70.000
đồng/tháng, 100.000 đồng/tháng và 130.000 đồng/tháng. Ngồi
biến Bid, nghiên cứu này cịn xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến
quyết định chấp nhận chương trình dựa vào lý thuyết hành vi của
Stern (2000), hành vi phụ thuộc vào yếu tố ngữ cảnh.
Biến Tuoi, Tdhvcap1, Tdhvcap2, Tdhvcap3, Tdhvtrencap3,
Tnhap là các biến đại diện cho đặc điểm nhân khẩu học của đáp
viên. Biến Tuoi là độ tuổi của đáp viên (đơn vị tính: năm). Biến
Gtnam là biến giới tính của đáp viên. Biến Tdhvcap1, Tdhvcap2,
Tdhvcap3 và Tdhvtrencap3 là biến thể hiện trình độ học vấn của
đáp viên. Biến Tnhap là thu nhập hàng tháng của đáp viên (đơn vị
tính: triệu đồng/tháng). Biến Tche được đưa vào mơ hình dưới dạng
biến giả nhận hai giá trị, Tche = 1, nếu cá nhân có tự thực hiện việc
phân loại CTRSH trước khi CTRSH được nhân viên vệ sinh đô thị

thu gom, và Tche = 0, nếu cá nhân không tự thực hiện việc phân
loại CTRSH. Biến Dtloai1 là biến giả nhận hai giá trị, Dtloai1 = 1,
nếu đáp viên ở thành phố đô thị loại I, và Dtloai1 = 0, nếu đáp viên
không ở thành phố đô thị loại I. Biến Dtloai2 là biến giả nhận hai
giá trị, Dtloai2 = 1, nếu đáp viên ở thành phố đô thị loại II, và
Dtloai2 = 0, nếu đáp viên không ở thành phố đô thị loại II.
2.2.2.2 Cơng thức ƣớc tính mức sẵn lịng chấp nhận bằng
phƣơng pháp CVM
Mức sẵn lịng chấp nhận trung bình của hộ gia đình cho việc
thực hiện phân loại CTRSH tại nguồn được tính theo cơng thức:
[

]

∑

̅̅̅

(2.35)

Trong đó, E[WTA] là mức sẵn lịng chấp nhận trung bình, β0,
β1, βj là các tham số được ước lượng từ mơ hình hồi quy Logit
8


công thức 2.34. Cụ thể, β0 là hằng số, β1 là hệ số của biến Bid và βj
là hệ số của các biến độc lập cịn lại trong mơ hình.
2.2.2.3 Mơ hình Logit đa thức (Multinomial Logit Model
– MNL) và mơ hình logit tham số ngẫu nhiên (Random
Parameter Logit Model – RPL)

Các biến đưa vào mơ hình MNL và mơ hình RPL là các biến
thuộc tính của chương trình làm giảm lượng CTRSH gồm biến
Com, biến Waste, biến CO2, biến Sepa2 và biến Sepa3. Biến Com
là biến đại diện cho thuộc tính mức sẵn lịng chấp nhận bù đắp của
hộ gia đình để thực hiện phân loại tại nguồn, có đơn vị tính là
đồng/tháng. Biến Waste là biến đại diện cho thuộc tính tỷ lệ
CTRSH được giảm xuống do việc phân loại tại nguồn của hộ gia
đình và có đơn vị tính là %. Biến CO2 là biến đại diện cho thuộc
tính làm giảm lượng khí thải CO2 từ việc xử lý CTRSH và có đơn
vị tính là %. Biến Sepa2 và Sepa3 là biến đại diện cho thuộc tính
số loại CTRSH được phân loại.
Ngoài các biến độc lập là thuộc tính trong các lựa chọn,
nghiên cứu này cũng sử dụng các biến độc lập là đặc điểm kinh tế xã
hội của đáp viên. Các biến này là tuổi, giới tính, thu nhập và trình độ
học vấn của đáp viên. Tương tự ở phần 2.2.2.1, các biến đại diện cho
đặc điểmnhân khẩu học của người trả lời được vào mô hình ML với
biến tương tác dựa vào lý thuyết hành vi của của Stern (2000) và
nghiên cứu của Becker (2014).
2.2.2.4 Cơng thức ƣớc tính phúc lợi
Mức sẵn lịng chấp nhận biên cho các thuộc tính của chương
trình làm giảm lượng CTRSH theo cơng thức dưới đây:
(2.45)
Trong đó, MWTA là mức sẵn lịng chấp nhận biên của các
thuộc tính của chương trình làm giảm lượng CTRSH,
: hệ số của biến thuộc tính khơng tính bằng
tiền, biến Waste, biến CO2, biến Sepa2 và biến Sepa3, và
: hệ số biến thuộc tính bằng tiền, biến Com.
Giá trị kinh tế của chương trình làm giảm lượng CTRSH có
thể được tính bằng phương pháp CE thông qua công thức được đề
xuất bởi Boxall và cộng sự (1996); Jin và cộng sự (2018).

(2.46)

9


Trong đó, CS là thặng dư bù đắp, βM là hệ số thuộc tính bằng
tiền và được hiểu là thu nhập hữu dụng biên. V0 và V1 đại diện cho
hữu dụng quan sát được trước và sau thay đổi.

10


CHƢƠNG 3
GIÁ TRỊ KINH TẾ CỦA CHƢƠNG TRÌNH LÀM GIẢM
LƢỢNG CHẤT THẢI RẮN CỦA HỘ GIA ĐÌNH
Ở ĐỒNG BẰNG SƠNG CỬU LONG
3.1 Tình hình quản lý chất thải rắn của hộ gia đình ở Việt Nam
và vùng ĐBSCL
3.1.1 Tình hình phát sinh chất thải rắn sinh hoạt
Lượng CTRSH đô thị phát sinh phụ thuộc vào quy mô dân
số của đô thị. Ước tính lượng CTRSH ở các đơ thị phát sinh trên
tồn quốc tăng trung bình 10 - 16 % mỗi năm. Tại hầu hết các đô
thị khối lượng CTRSH chiếm khoảng 60 - 70% tổng lượng CTR đô
thị (một số đô thị tỷ lệ này lên đến 90%). Tổng khối lượng phát
sinh CTRSH đô thị cả nước là 37.178 tấn/ngày (13.569.924
tấn/năm). Các đơ thị vùng Đơng Nam Bộ có lượng CTRSH phát
sinh lớn nhất với 4.269.036 tấn/năm (chiếm 31,46% tổng lượng
phát sinh CTRSH các đô thị loại III trở lên của cả nước), tiếp đến
là các đô thị vùng ĐBSH có lượng phát sinh CTRSH đơ thị là
2.927.117 tấn/năm (chiếm 21,57%). So với các vùng trong cả

nước, lượng CTRSH phát sinh ở vùng ĐBSCL 2.003.390 tấn/năm
(chiếm 14,76%) ở vị trí thứ tư, thấp hơn lượng CTRSH đơ thị phát
sinh của vùng Đông Nam Bộ, Đồng bằng sông Hồng và Bắc Trung
bộ và duyên hải miền Trung.
3.1.2 Tình hình thu gom chất thải rắn sinh hoạt
3.1.2.1 Tình hình phân loại tại nguồn và hoạt động tái
chế
Theo báo cáo của Bộ Tài ngun và Mơi trường (2020),
chương trình phân loại CTRSH tại nguồn đã được triển khai ở một
số địa phương chẳng hạn Thành phố Hồ Chí Minh từ năm 1999,
thành phố Hà Nội năm 2007, thành phố Cần Thơ năm 2017.
CTRSH được phân loại tại nguồn có thể theo các nhóm trên hoặc
các nhóm theo tiêu chí phù hợp với điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã
hội cụ thể của mỗi địa phương. Sở Xây dựng thành phố Cần Thơ
(2018) chất thải rắn sinh hoạt được phân thành ba nhóm gồm (i)
nhóm đốt được, (ii) nhóm khơng đốt được và (iii) nhóm nguy hại
nhằm bảo đảm yêu cầu thuận lợi cho hoạt động xử lý chất thải rắn
theo phương pháp xử lý thiêu đốt. Trong khi đó, tỉnh Bến Tre triển
khai thí điểm mơ hình phân loại tại nguồn ba nhóm, phế liệu, hữu
cơ và cịn lại (Ủy ban nhân dân tỉnh Bến Tre, 2019).
11


3.1.2.2 Tình hình thu gom chất thải rắn sinh hoạt
Tổng cục thống kê (2016) lượng CTR được thu gom trên cả
nước đạt hơn 33.167 tấn, trong đó tổng lượng CTRSH thông
thường thu gom được xử lý đạt tiêu chuẩn, quy chuẩn kỹ thuật
quốc gia tương ứng đạt khoảng 27.067 tấn (chiếm tỷ lệ 81%). Như
vậy, vẫn còn khoảng 6.100 tấn chất thải rắn được thu gom nhưng
chưa được xử lý theo quy định, chưa kể lượng lớn chất thải rắn

chưa được thu gom, đã và đang gây ô nhiễm môi trường nước, đất
và khơng khí.
Số lượng CTRSH được thu gom ở các khu vực ngày càng
tăng. Tốc độ tăng trưởng lượng CTRSH đô thị ở ĐBSCL khoảng
3%/ năm. Các địa phương ở ĐBSCL có lượng CTRSH được thu
gom tăng đáng kể là Trà Vinh, Long An, Kiên Giang và Trà Vinh.
Tốc độ tăng của lượng CTRSH được thu gom ở các địa phương này
khoảng 40%, đặc biệt tốc độ này ở Trà Vinh là 260%. Điều này cho
thấy chính quyền địa phương có sự nỗ lực trong việc nâng cao năng
lực thu gom. Bên cạnh địa phương có tốc độ tăng trưởng lượng thu
gom tăng thì ở khu vực ĐBSCL vẫn cịn một số địa phương có tốc
độ tăng lượng thu gom CTRSH thấp khoảng 4% như Tiền Giang,
Bến Tre, .v.v… đặc biệt tỉnh Vĩnh Long lượng thu gom CTRSH năm
2017 thấp hơn lượng thu gom CTRSH năm 2016.
3.1.3 Tình hình xử lý chất thải rắn sinh hoạt
3.1.3.1 Phƣơng pháp xử lý chất thải rắn sinh hoạt
Chôn lấp là giải pháp xử lý CTR phổ biến ở Việt Nam hiện
nay. Bãi chơn lấp đặt tại các vị trí đất có giá trị và với tình hình
hiện nay, chúng là một mối nguy hại thực sự đối với con người và
môi trường.
Cách xử lý CTR thứ hai là sản xuất phân hữu cơ compost.
Đây là công nghệ xử lý chất thải ở Việt Nam ít nhất trong 20 năm
qua (Ngân hàng thế giới, 2018). Mục đích chính của việc sản xuất
phân hữu cơ là thu hồi thành phần hữu cơ chiếm tỉ lệ lớn trong
CTRSH và sản xuất nó thành phân hữu cơ có thể dùng làm phân
bón trong nơng nghiệp.
Thiêu hủy là phương pháp xử lý CTR thứ ba ở Việt Nam
hiện nay. Phần lớn lò đốt được thiết kế, chế tạo trong nước, một số
được nhập khẩu từ nước ngồi.
Ngồi cách chơn lấp, sản xuất phân hữu cơ compost và thiêu

hủy thì CTR cịn được xử lý bằng các phương pháp đốt CTR để
phát điện.
12


Các công nghệ xử lý CTRSH đang áp dụng ở nước ta (kể cả
các cơng nghệ nước ngồi) ngày càng đa dạng nhưng hiệu quả thực
tế chưa được tổng kết, đánh giá một cách đầy đủ.
3.1.3.2 Lƣợng chất thải rắn sinh hoạt đƣợc xử lý
Theo Bộ Tài nguyên và môi trường (2020), tổng khối lượng
CTRSH được thu gom, khoảng 71% (tương đương 34.000
tấn/ngày) được xử lý bằng phương pháp chôn lấp (chưa tính lượng
bã thải từ các cơ sở chế biến compost và tro xỉ phát sinh từ các lò
đốt); 16% (tương đương 7.600 tấn/ngày) được xử lý tại các nhà
máy chế biến phân ủ; 13% (tương đương 6.200 tấn/ngày) được xử
lý bằng phương pháp đốt.
Tỷ lệ CTRSH thông thường thu gom được xử lý theo quy
định cao nhất ở vùng Đông Nam Bộ (99,4%) và đồng bằng sông
Hồng (88,9%); khu vực có tỷ lệ xử lý đạt thấp là Trung du và miền
núi phía Bắc (56,4%) và khu vực Tây Nguyên (57,5%).
3.2 Giá trị kinh tế của chương trình làm giảm lượng chất thải
rắn của hộ gia đình
3.2.1 Mơ tả đặc điểm nhân khẩu học của đáp viên
Kết quả khảo sát cho thấy đa số đáp viên (66,26%) là phụ
nữ, điều này được giải thích là phỏng vấn viên dễ dàng tìm gặp
được đáp viên là phụ nữ ở thời điểm phỏng vấn. Ngay cả trong
trường hợp có nhiều thành viên ở nhà, người phụ nữ vẫn thường
đại diện trả lời do họ được xem là người liên quan đến việc xử lý
chất thải. Độ tuổi trung bình của đáp viên là 50,4 tuổi. Số năm đi
học trung bình của đáp viên là 8,4 năm. Thu nhập bình quân hàng

tháng của mỗi hộ gia đình là 10.900.000 đồng/tháng.
3.2.2 Tình hình quản lý chất thải rắn sinh hoạt của hộ gia
đình
Lượng CTRSH trung bình của hộ gia đình khoảng 1,8
kg/ngày trong đó khoảng 70% là thành phần hữu cơ. Lượng
CTRSH này phần lớn được thu gom bởi dịch vụ quản lý CTRSH.
Vì nghiên cứu tiến hành khảo sát ở địa bàn thành thị nên đa số hộ
gia đình (97,05%) được cung cấp dịch vụ này. Kết quả khảo sát
cho thấy có 76,26% hộ gia đình thực hiện việc phân loại CTRSH
theo hướng cất trữ những thành phần có thể tái chế phục vụ cho
việc bán phế liệu. Các hộ gia đình thường bán phế liệu định kỳ
hàng tháng (kỳ bán phế liệu 28 ngày/lần). Ngồi ra, kết quả khảo
sát cịn cho thấy có 64,71% đáp viên có tự thực hiện việc phân loại
CTRSH trước khi CTRSH được thu gom bởi dịch vụ quản lý
13


CTRSH. Ngược lại, có 35,39% hộ gia đình khơng tự thực hiện
phân loại CTRSH tại nguồn.
3.2.3 Giá trị kinh tế của chƣơng trình làm giảm lƣợng
chất thải rắn của hộ gia đình
3.2.3.1 Giá trị kinh tế của chƣơng trình làm giảm lƣợng
chất thải rắn của hộ gia đình đƣợc định giá bằng phƣơng pháp
định giá ngẫu nhiên
Bảng 3.1 Kết quả hồi quy Logit
Biến số
Hệ số
Mơ hình 1
Mơ hình 2
Hằng số

-0,7921383***
-3,461298***
***
Bid
0,0269696
0,0306332***
Tuoi
0,0051721
Gtnam
-0,0552445
Tdhvcap1
0,3448788
Tdhvcap2
0,9931078*
Tdhvcap3
2,038741***
Tdhvtrencap3
1,281882**
Tnhap
0,0000153
Dtloai1
0,6855159**
Dtloai2
0,646695**
Tche
0,9849434***
Log likelihood
-292,16018
-255,11077
LR chi2

101,44
157,46
Prob > chi2
0,0000
0,0000
Pseudo R2
0,1479
0,2358
Số quan sát
578
562
Nguồn: Số liệu điều tra, 2020
Ghi chú: (*) = mức ý nghĩa 10%, (**) = mức ý nghĩa 5%, (***) = mức ý
nghĩa 1%

Kết quả xử lý số liệu cho thấy phần trăm dự báo đúng của Mơ
hình 1 là 74,91% và Mơ hình 2 là 77,94% nên có thể đánh giá rằng
khả năng dự báo đúng của cả hai là tương đối phù hợp và chấp nhận
được. Bên cạnh đó, kết quả hồi quy cịn chỉ ra rằng tham số của biến
Bid có ý nghĩa 1% trong cả 2 mơ hình và mang dấu dương, điều đó
có nghĩa là khi mức sẵn lịng chấp nhận bù đắp cho việc hành vi
phân loại CTRSH tại nguồn càng cao thì xác suất đồng ý của đáp
viên càng giảm. Ngồi ra, kết quả từ mơ hình 2 cịn chỉ ra rằng khi
đáp viên có tái chế CTRSH thì xác suất đồng ý chấp nhận cao hơn.
So với nhóm cơ sở là đáp viên khơng biết đọc biết viết, đáp viên có
trình độ học vấn cấp 1, cấp 2, cấp 3 và trên cấp 3 có xác suất đồng ý
14


chấp nhận thực hiện hành vi phân loại CTRSH cao hơn. Nhóm đáp

viên ở địa bàn là đơ thị loại I và đơ thị loại II có xác suất đồng ý
chấp nhận cao hơn nhóm đáp viên ở địa bàn là đơ thị loại III. Bên
cạnh đó, nhóm hộ gia đình tự phân loại CTRSH để phục vụ cho
việc bán phế liệu có xác suất đồng ý cao hơn.
Từ mơ hình Logit, kết quả ước lượng theo phương pháp
tham số cho thấy WTA trung bình của người dân cho hành vi phân
loại CTRSH tại nguồn khoảng 30.000 đồng/tháng. Hay nói khác
hơn, với giả định, chính sách hỗ trợ phí quản lý CTRSH của hộ gia
đình bị xóa bỏ và hộ gia đình đối mặt với mức phí tính đầy đủ cho
hoạt động thu gom và xử lý CTRSH là 150.000 đồng/tháng thì hộ
gia đình sẵn sàng thực hiện hành vi phân loại CTRSH tại nguồn để
được giảm 30.000 đồng. Hay nói khác hơn là họ chấp nhận mức
phí khoảng 120.000 đồng/tháng.
3.2.3.2 Giá trị kinh tế của chƣơng trình làm giảm lƣợng
chất thải rắn của hộ gia đình đƣợc định giá bằng phƣơng pháp
mơ hình lựa chọn
Bảng 3.2 Kết quả ước lượng bằng mơ hình MNL
Ký
Hệ số
Sai số
Giá
Mức ý Khoảng tin cậy 95%
hiệu
chuẩn trị z
nghĩa
Cận dưới Cận
biến
trên
ASC
3,185***

0,144 22,11
0,000
2,901
3,466
Com
0,023***
0,001 22,92
0,000
0,021
0,025
Waste
5,453***
0,677
8,05
0,000
4,126
6,781
CO2
4,896***
0,653
7,49
0,000
3,616
6,177
Sepa2
0,336***
0,081
4,14
0,000
0,177

0,495
Sepa3
0,631***
0,110
5,72
0,000
0,414
0,848
Log likelihood
-1.999,035
ρ2
0,1947
Số quan sát
2880
Nguồn: Số liệu điều tra, 2020
Ghi chú: (*) = mức ý nghĩa 10%, (**) = mức ý nghĩa 5%, (***) = mức ý
nghĩa 1%

Số liệu ở Bảng 3.2 trình bày kết quả của dữ liệu thí nghiệm
lựa chọn được ước lượng bằng mơ hình MNL. Nghiên cứu đã sử
dụng kiểm định Hausman và Mcfadden (1984) để kiểm tra giả định
IIA có vi phạm hay khơng. Kết quả kiểm định cho thấy việc sử
dụng mơ hình MNL để phân tích dữ liệu có thể khơng phù hợp với
giả định IIA. Như vậy, việc lựa chọn mơ hình ước lượng khác cần
được xem xét.
15


Kết quả ước lượng của mơ hình RPL và mơ hình RPL với
biến tương tác được trình bày ở Bảng 3.3. Kết quả này cho thấy mơ

hình RPL cơ bản phù hợp hơn các giá trị này ở mơ hình MNL.
Ngoài ra, dựa vào giá trị hợp lý cực đại của mơ hình RPL cơ bản
và mơ hình RPL với biến tương tác, nghiên cứu cũng nhận thấy
rằng giá trị hợp lý cực đại và ρ2 của mơ hình RPL với biến tương
tác phù hợp hơn so với giá trị này ở mơ hình RPL cơ bản.
Bảng 3.3 Kết quả ước lượng bằng mơ hình RPL cơ bản và mơ hình RPL
với các biến tương tác
Biến
Mơ hình RPL cơ bản
Mơ hình RPL với biến tương
tác
Hệ số
Sai số chuẩn
Hệ số
Sai số chuẩn
ASC
3,732***
0,216
3,113***
0,548
Com
0,028***
0,001
0,028***
0,001
Waste
8,402***
1,157
8,587***
1,203

CO2
7,383***
1,163
7,465***
1,230
Sepa2
0,392***
0,095
0,381***
0,098
Sepa3
0,732***
0,133
0,726***
0,151
ASCxTuoi
0,020**
0,008
ASCxGtnam
-1,189***
0,204
ASCxTdhvan
0,040ns
0,024
ASCxTnhap
-0,042*
0,023
Log-likelihood
-1.985,622
-1.935,53868

ρ2
0,3724
0,3796
Số quan sát
2880
2880
Nguồn: Số liệu điều tra, 2020
Ghi chú: (*) = mức ý nghĩa 10%, (**) = mức ý nghĩa 5%, (***) = mức ý
nghĩa 1%

Kết quả mơ hình RPL với biến tương tác cho thấy hộ gia
đình ở ĐBSCL ưa thích chương trình phân loại tại nguồn hơn hiện
trạng quản lý CTR, trái ngược với kết quả nghiên cứu của Yuan và
Yabe (2015), hộ gia đình ở thành phố Bắc Kinh, Trung Quốc ưa
thích hiện trạng quản lý CTR hơn là chương trình phân loại tại
nguồn. Ngồi ra, khi mức sẵn lòng chấp nhận, mức trợ cấp cho
hành vi phân loại, càng tăng thì xác suất lựa chọn chương trình
phân loại tại nguồn càng cao. Xác suất lựa chọn chương trình phân
loại tại nguồn cao hơn khi lợi ích từ việc làm giảm lượng CTR cần
được xử lý và lượng khí thải CO2 nhiều hơn. Hộ gia đình có xác
suất lựa chọn cao hơn cho chương trình với số loại CTR được phân
loại nhiều hơn, cụ thể là phân thành 2 loại và 3 loại. Kết quả mơ
hình RPL với biến tương tác cũng cho thấy nam giới có xác suất
16