Tiểu luận kinh tế học ứng dụng BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU VÀ NÔNG NGHIỆP Ở SRI LANKA XÁC ĐỊNH GIÁ TRỊ BẰNG MÔ HÌNH RICARDO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC



TIỂU LUẬN
MÔN HỌC: KINH TẾ HỌC ỨNG DỤNG

ĐỀ TÀI

BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU V À NÔNG NGHI ỆP Ở SRI LANKA
XÁC ĐỊNH GIÁ TRỊ BẰNG MÔ H ÌNH RICARDO








GVHD: TS. Phạm Khánh Nam
Nhóm thực hiện: Đinh Thị Tâm
Lê Thị Liên
Trần Cẩm Linh
Lớp: Cao học kinh tế phát triển Đêm – K21





TP. HỒ CHÍ MINH, TH ÁNG 10 N ĂM 2012

Sung-No Niggol Seo: Đại học Yale, Hoa Kỳ
Robert MenDelsohn: Đại học Yale, Hoa Kỳ
Mohan Munasinghe : Viện phát triển Munasinghe (MIND), Sri Lanka,
và Đại học Yale, Hoa Kỳ


i
M
ỤC LỤC


Trang
1. Đ
ặt vấn đề

1
2. Lý thuy
ết phân tích Ricardo

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

5
6. K
ết luận

8


1
1. Đ
ặt vấn đề

Bi
ến đổi khí hậu
đ
ã trở thành
m
ột mối quan tâm
l
ớn
c
ủa các quốc gia tr ên
th
ế giới đồng thời l à m
ối đe d
ọa
cho s
ự phát triển
b
ền
v
ững
ở các n
ước đang

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

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

các l
ĩnh vực khác nhau ở Sri Lanka
, trong đó có l
ĩnh vực nông nghiệp.

Câu h
ỏi nghiên cứu
: S
ự biến đổi khí hậu tác động nh ư thế nào đến sản
xu
ất nông nghiệp của Sri Lanka
?
Một số nghiên cứu tương tự
: Nghiên c ứu của Mendelsohn e t al, 1994,
2001; Mendelsohn và Nordhaus, 1996; Mendelsohn và Neumann, 1999 nghiên
c
ứu dự báo thiệt hại do biến đổi khí hậu
ở Mỹ b
ằng mô hình Ricardo.
Nghiên
c
ứu của
Dinar et al, 19 98; Kumar và Parikh, năm 2001; Mendelsohn et al, 2001 ;
Reinsborough, 2003 ở Brazil, Ấn Độ và Canada.
2. Lý thuy
ết: Phân tích của Ricardo

Gi
ả định rằng ng ười nông dân tối đa hóa doanh thu thuần tr ên mỗi héc ta,
NR

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

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

Ci ( . ) liên quan đ
ến hàm chi phí

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

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

có thể thể hiện kết quả tác động đến NR d
ưới dạng chỉ ri êng E như sau:

NR = f (E) (2)
Giá tr
ị phúc lợi của sự thay đổi về môi tr ường từ tình trạng A đến t ình t
r
ạng B là

W =

f (E
iB
) * L
i
-

f (E
iA
) * L
i
(3)
V
ới L
i
là s
ố lượng đất loại i

D
ự liệu ché

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

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

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

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

i
= a
0
+

(a
s
T
s
+ b
s
T
s
2
+ c
s
P
s
+ d
s
P
s
2
) +

f
c
Z
c
+ e (4)

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

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

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

ỗi héc ta đ ược sử
d
ụng thay v ào đó, từ đó giá trị đất l à giá trị hiện tại của d òng doanh thu thu ần
tương lai (Dinar et al, 1998).
M
ột số hạn chế của mô h ình:

- Ư
ớc lượng ban đầu của mô h ình không bao g ồm mặt n ước hay hệ thống
th
ủy lợi
(Cline, năm 1996 v à Schlenker et al, 2003) .
- Không th
ể đo lường ảnh h ưởng của các biến không thay đổi trong không
gian như O
2
, CO
2
.
- Mô hình này gi
ả định
là s
ử dụng
công ngh
ệ hiện tại, không xét đến công
ngh
ệ có thể
s
ử dụng
trong tương lai.

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

3.

Sri-Lanka

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

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

5 ◦ 55 B
ắc
đ
ến
9 ◦ 51 B
ắc
), và 244 km Đông sang Tây ở đi
ểm rộng nhất
c
ủ
a nó (kinh đ
ộ
79 ◦ 41
Đông đ
ến 81
◦ 53 Đông). Colombo , th
ủ đô,
có thu nh
ập
bình quân hàng tháng
cao nh
ất
, trong khi đó các t
ỉnh phía
Đông (Baticaloa, Trincomalee , Ampara) và
phía B
ắc
(Jaffna, Kilinochchi , Mannar, Vavuniya , Mullaitivu ) có thu nh
ập thấp
nh

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

3


















Bảng 1: Các vùng khí h ậu

Vùng khí h
ậu


Các huy
ện

Vùng
ẩm ướt

Maritime
Hill country

Colombo, Gampaha, Kalutara,
Galle,

Matara

Kandy, Nuwara Eliya, Ratnapura, Kegalle

Vùng khô


Matale, Hambantota, Jaffna, Mannar, Vavuniya,



Mullaitivu, Batticaloa, Ampara, Trincomalee,

Ku runegala, Puttalam, Anuradhapura,

Polonna ruwa, Badulla, Moneragala.


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

mưa thông thư
ờng
đư
ợc định
ngh
ĩa
là nhi
ệt độ
và lư
ợng mưa
trung bình 30-năm.
Nhi
ệt độ
và lư
ợng mưa
thông thư
ờng
đư
ợc trình bày trong
B
ảng
ph
ụ lục
A1 và
A2.
Các s
ản phẩm nông nghiệp
chính c
ủa
Sri-Lanka bao g

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

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

: 2,1%
(chè), 2,1% (d
ừa),
và 0,8% (cao su) GDP năm 1995 ( C
ục
đi
ều tra dân số
và
Th
ống kê
, 1997). Ba cây tr
ồng
thương m
ại
chi
ếm
84% t
ổng kim ngạch xuất
kh
ẩu
nông nghi
ệp
.
T
ổng GDP năm 1995
là 667,8 t
ỷ
Sri Lanka rupee ($ 13000000000) và
nông nghi
ệp

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

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

cho m
ỗi huyện

đư
ợc
xây d
ựng
t
ừ các dữ liệu
của Chính phủ . Mỗi đơn v
ị diện tích
tương đương
v
ới
t
ổng
doanh thu thu
ần của
huy
ện /
di
ện tích
đ
ất trồng trọt
.

4
Đ
ối
v

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

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

c
ủa cây trồng
thương m
ại
, ngu
ồn dữ liệu
đư
ợc lấy từ
Plantation Sector Statistical Pocket Book, 2001.
B
ảng 2
. T
ổng doanh thu thuần
c
ủa các huyện năm 1995
(tri
ệu rupees)


Province District Paddy Coconut Rubber Tea Total

Western

Gampaha

194

2,415

164

–

2,775


Colombo

67

388

339

4

800


Kalutara

375

541

1,386

242

2,546

Central

Matale

530

506

84

296

1,417


Kandy

339

356

68

1,651

2,415


Nuwara

103

44

2

3,562

3,712

Sabaragamuw

Kegalle

485

914

1,538

385

3,323


Ratnapura

489

714

1,007

1,844

4,055

Southern

Galle

82

548

375

1,361

2,368


Matara

363

689

178

1,310

2,541


Hambantota

1,076

987

0.7

19

2,083

Uva

Badula

623

51

11

2,100

2,786


Monaragala

357

272

51

8

689

Eastern

Baticaloa

436

174

–

–

611

Trincomale

464

76

–

–

541


Ampara

2,497

165

–

–

2,662

Northcentral

Anuradhapu

1,638

244

–

–

1,882


Polonna ruw

3,116

127

–

–

3,244

Northwestern

Puttalam

333

2,205

–

–

2,539


Kurunegala

2,721

6,808

106

3

9,639

North

Mannar

68

50

–

–

118


Vavuniya

214

18

–

–

232


Kilinochchi

336

–

–

–

336

Jaffna

95

427

–

–

522


Mullaittivu

182

93

–

–

276

Total


17,192

18,823

5,316

12,792

54,124

Ghi chú: T
ổng cộng =
T
ổng doanh thu thuần
trong b
ốn
loại cây trồng s
ản xuất
ở các huy
ện
.
B
ảng 2 cho thấy
t
ổng
doanh thu thu
ần
c
ủa các huyện
s
ản xuất
b

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

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

ằm ở

Đông B
ắc
Srilanka . Chè và cao su đư
ợc trồng
ch
ủ yếu
ở khu vực Tây và Trung
c
ủa đất nước
, trong khi d
ừa được
thu ho
ạch
ph
ần lớn v ào
b
ờ biển phía
Tây.
Biến phụ thuộc được định nghĩa l à:
Doanh thu thu
ần
trên m
ột
đơn v
ị diện tích
= T
ổng doanh thu thuần
c

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

5
M
ột số kết quả phân tích hồi qui:


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

ới tiêu
đ
ất
, m
ật độ
dân s
ố,
và đ
ộ cao
. H
ồi quy
cho th
ấy
m
ột mức độ cao
phù
h
ợp,
v
ới
R-square đi
ều chỉnh
là 0,84. Các bi
ến
khí h
ậu
đư
ợc xem xét ở mức
ý
nghĩa 5%. Các biến kiểm soát là không đáng k ể.

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

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

trong phương tr
ình
(4)). Mô hình bao g
ồm
hai
bi
ến số
gi
ải thích
quan tr
ọng
, tư
ới tiêu
và đ
ộ cao
. Mô hình
đơn giản
cho th
ấy
h
ệ
s
ố
r-square đi
ều chỉnh
là 0,59 th
ấp
hơn c
ủa mô hình
đ

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

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

6
B
ảng 5 mô tả sự ước tính mức tác động mang tính quốc gia của tất cả các
mô hình khí h
ậu. Trong tất cả 5 mô h ình, sự thay đổi về l ượng mưa ma
ng l
ại lợi
ích cho qu
ốc gia.

Bảng 5.
Những tác đ ộng cấp quốc gia





Ghi chú :
Các con s
ố
tuy
ệt đối là
t
ỷ
rupee Sri Lanka. Các con s
ố

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

Lư
ợng tổn thất từ 18% đến 50% của sản l ượng nông nghiệp hiện t
ại.
B

ảng 5 cũng chỉ ra mối quan hệ không chắc chắn giữa những dự đoán về
m
ức độ tác động đến quốc gia.

Phân tích miêu t ả tác động của sự thay đổi tr ên tất cả các v ùng. Bảng 6
t
ổng hợp những tác động
ư
ớc tính cho hai mô h ình AOGCM:
CSIRO và HAD3.
B
ảng 6 chỉ
ra t
ỷ lệ thu nhập trong mỗi v ùng sẽ bị tác động nh ư thế nào bởi
s
ự thay đổi khí hậu.





7
Bảng 6.
Mức độ tác động cấp huyện
(1,000

rupees)

Trong k
ịch bản HAD3, v ùng trung nguyên và b ờ biển phía Tây của quốc
gia đư
ợc mong đợi mang lại lợi nhuận từ biến đổi khí hậu, trong khi đó những
vùng đ
ất liền ở miền Nam v à miền Đông Âu đ ược dự đoán sẽ bị tổn thất.

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

50% giá tr
ị hiện tại r òng.









8












6. K
ết luận

Bài vi
ết
này mô t ả phân tích m ô hình Ricardo c

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

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


9

K
ết quả của Srilanka đ ược dự đoán c àng tách bi ệt với những kết quả của
các nư
ớc khác.

Nghiên c
ứu cũng chứng minh rằng những tác động sẽ thay đổi bởi
các
vùng. Nh
ững khu vực ở v ùng
B
ắc và T
ây thì
được cho rằng dễ bị tổn th ương do
s
ự ấm lên trong tương lai. Nghiên c ứu này phản ánh rằng những quốc gia thuộc
vùng nhi
ệt đới phát triển th ì nhạy cảm với sự biến đổi khí hậu đ ược dự báo trong
thê k
ỷ tới. Phụ th
u
ộc vào viễn cảnh khí hậu, những thiệt hại có thể sẽ xảy ra.
Tuy nhiên, không ph
ải viễn cảnh n ào cũng bất lợi cho quốc gia.



i
Tài li
ệu tham khảo

Adams, R. and B. McCarl (2001), ‘Agriculture: agronomic -economic analysis’,
in R. Mendelsohn (ed.), Global Warming and the American Economy: A
Regional Assessment of Climate Change , Cheltenham: Edward Elgar Publishing,
pp 18–31.
Amien, I., P. Rejekiningrum, A. Pramudia, and E. Susanti (1996), ‘Effects of
interannual climate variability and climate change on rice yield in Java,
Indonesia’, Water, Air, and Soil Pollution
92
: 29–39.
Bazzaz, F. and W. Sombroek (eds) (1996), Global Climate Cha nge and
Agricultural Production: Direct and Indirect Effects of Changing Hydrological
Pedological and Plant Physiological Processes , Chichester: JohnWiley & Sons.
Boer, G., G. Flato, and D. Ramsden (2000), ‘A transient climate change
simulation with greenh ouse gas and aerosol forcing: projected climate for the
21st century’, Climate Dynamics
16
: 427–450.
Central Bank of Sri -Lanka (1998), Economic and Social Statistics of Sri -Lanka.
Cline, W. (1992), The Economics of Global Warming , Washington, DC:
Institute of International Economics.
Cline, W. (1996), ‘The impact of global warming on agriculture: comment’, The
American Economic Review
86
: 1309–1311.
Darwin, R. (1999), ‘The impact of global warming on agriculture, a Ricardian
analysis: Comment’, The American Economic Review
89
: 1049–1052.
Department of Agriculture (2002), Agrarian Data Bank, Sri Lanka.

Department of Census and Statistics (1997), Statistical Abstract of the
Democratic Socialist Republic of Sri -Lanka.
Dinar, A., R. Mendelsohn, R. Evenson, J. Pa rikh, A. Sanghi, K. Kumar, J.
McKinsey, and S. Lonergan (eds) (1998), ‘Measuring the impact of climate
change on Indian agriculture’,World Bank Technical Paper No. 402,
Washington, DC. Emori, S., T. Nozawa, A. Abe -Ouchi, A. Namaguti, and M.
Kimoto (1999), ‘Coupled ocean-atmospheric model experiments of future
climate change with an explicit representation of sulfate aerosol scattering’,
Journal of the Meteorological Society Japan
77
: 1299–1307.
Escano, C.R. and L.V. Buendia (1994), ‘Climate impact assessmen t for
agriculture in the Philippines: simulation of rice yield under climate change
scenarios’, in C. Rosenzeig and A. Iglesias (eds), Implications of climate change
for international agriculture: crop modeling study’, United States Environmental

ii
Protectio n Agency, Philippines Chapter,Washington DC, pp. 1 –13.
Fischer, G., K. Frohbergy, M.L. Parry, and C. Rozenzweig (1996), ‘The
potential effects of climate change on world food production and security’, in F.
Bazzaz and W. Sombroek (eds), Global Climate Chan ge and Agricultural
Production: Direct and Indirect Effects of Changing Hydrological, Pedological
and Plant Physiological Processes ,
FAO and JohnWiley & Sons.
Frisvold, G. and B. Kuhn (1999), Global Environmental Change and
Agriculture:Assessing Impacts , Cheltenham: Edward Elgar.
Gordon, H. and S. O’Farrell (1997), ‘Transient climate change in the CSIRO
coupled model with dynamic sea ice’, Mon. Weather Research
125
: 875–907.

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

: 399–425.

iii
Mendelsohn, R. (2003), ‘The impact of global warming on Pacific Rim
countries’, in Ching Cheng Chang, Robert Mendelsohn, and Daigee Shaw (eds),
GlobalWarming and the Asian Pacific , Cheltenham: Edward Elgar Publishing.
Mendelsohn, R. (ed.) (2001), Global Warming and the American Economy: A
Regional Assessment of Climate Change , Cheltenham: Edward Elgar Publishing.
Mendelsohn, R. and A. Dinar (1999), ‘Climate change, agriculture, and
developing countries: does adaptation matter?’, TheWorld Bank Research
Observer
14
: 277–293.
Mendelsohn, R. andA.Dinar (2003), ‘Climate, water, and agriculture’, Land
Economics
79
: 328–341.
Mendelsohn, R.,A.Dinar, and A. Sanghi (2001), ‘The effect of development on
the clima te sensitivity of agriculture’, Environment and Development Economics
6
: 85–101.
Mendelsohn, R., W. Morrison, M. Schlesinger, and N. Adronova (2000),
‘Countryspecific market impacts from climate change’, Climatic Change
45
:
553–569.
Mendelsohn, R. and J. N eumann (eds) (1999), The Impact of Climate Change on
the United States Economy , Cambridge University Press.
Mendelsohn, R. and W. Nordhaus (1996), ‘The impact of global warming on
agriculture: reply to Cline’, The American Economic Review

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

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

Environment , Washington, DC: World Bank.
Munasinghe, M., U. Sapukotana, and Y. Deraniyagala (2002), ‘Interactions
between climate change and sustainable development in Sri Lanka: analysis
using the action impactmatrix (AIM)’,MINDResearchDiscussion Paper,
Munasinghe Institute for Development, Colombo.
Parry,M.L., M. Blantran,A.L. deRozari, S. Chong, and S. Panich (1992), ‘The
potential socio-economic effec ts of climate change in South East Asia’, United
Nations Environment Programme, Nairobi.
Qureshi, A. andD.Hobbie (eds) (1994), ‘Climate change in Asia: executive
summary’, Asian Development Bank, Manila.
Reilly, J., W. Baethgen, F.E. Chege, S.C. van de Gre ijn, L. Ferda, A. Iglesia, C.
Kenny, D. Patterson, J. Rogasik, R. Rotter, C. Rosenzweig, W. Sombroek, and J.
Westbrook (1996), ‘Agriculture in a changing climate: impacts and adaptations’,
in IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change), R.Watson,M.
Zinyowera, R. Moss, and D. Dokken (eds), Climate Change 1995: Impacts,
Adaptations, and Mitigation of Climate Change: Scientific -Technical Analyses ,
Cambridge: Cambridge University Press.
Reinsborough, M.J. (2003), ‘A Ricardian model of climate change in Can ada’,
Canadian Journal of Economics
36
: 21–40. Sanderson, J. (2002), ‘An analysis
of climate change impact and adaptation for South East Asia’, Ph.D. thesis,
Centre for Strategic Economic Studies, Victoria University of Technology.
Sanghi, A. (1998), ‘Glob al warming and climate sensitivity: Brazilian and
Indian Agriculture’, Ph.D. Thesis, University of Chicago, USA.
Sanghi, A., R. Mendelsohn, and A. Dinar (1998), ‘The climate sensitivity of
Indian agriculture’, in A. Dinar, R. Mendelsohn, R. Evenson, J. Pa rikh, A.
Sanghi, K. Kumar, J. McKinsey, and S. Lonergon (eds), ‘Measuring the impact
of climatic change on Indian agriculture’,World Bank Technical Report No.
409,World Bank, Washington, DC.

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

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




Ph
ụ lục

B
ảng A 1: Nhiệt độ trung b ình các huy ện trong 30 năm


Ghi chú: Trung tâm Nghiên c
ứu
bi

ến đổi khí hậu
, S
ở
Meterorology , Colombo.
Trong trư
ờng hợp
d
ữ liệu
không có s
ẵn
trong huy
ện
, các d
ữ liệu trong
m
ột
huy
ện
lân c
ận
đư
ợc sử dụng.

B
ảng A
2: Lư
ợng mưa trung b ình các huy ện
trong 30 năm

Ghi chú: Trung tâm Nghiên c

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