Nhân tố ảnh hưởng đến phát triển công nghệ khí sinh học xử lý chất thải chăn nuôi tại đồng bằng sông Hồng

NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN PHÁT TRIỂN
CÔNG NGHỆ KHÍ SINH HỌC XỬ LÝ CHẤT THẢI
CHĂN NUÔI TẠI ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG
Lê Thị Thoa1 

TÓM TẮT
Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến phát triển công trình khí sinh học (KSH) tại các hộ chăn nuôi lợn
tại 4 tỉnh/TP của đồng bằng sông Hồng với tổng số phiếu điều tra là 300 mẫu. Tổng số có 19 biến độc lập được
xem xét và đánh giá. Kết quả cho thấy các biến: Hiểu biết của hộ dân, dễ sử dụng và vận hành, yêu cầu về pháp
luật, chính sách phát triển chăn nuôi và hỗ trợ kỹ thuật là có tác động mạnh nhất đến việc phát triển mô hình
KSH.
Từ khóa: Chất thải chăn nuôi, khí sinh học.
1. Mở đầu
Ngành chăn nuôi Việt Nam nói chung và chăn nuôi
lợn nói riêng có những bước phát triển rất mạnh mẽ
cả về số lượng lẫn chất lượng. Sự phát triển đàn lợn
và số lượng của các trang trại thuận lợi cho phát triển
kinh tế nhưng đồng thời gây ô nhiễm môi trường đe
dọa sự phát triển bền vững của chính những trang
trại này. Một trong những giải pháp giúp ngành chăn
nuôi xử lý chất thải chăn nuôi và làm giảm phát thải
khí nhà kính là phát triển công nghệ khí sinh học
(KSH). Tuy nhiên, theo báo cáo quy hoạch phát triển
năng lượng tái tạo vùng đồng bằng và trung du Bắc
bộ đến năm 2020, tầm nhìn đến năm 2030 của Bộ
Công Thương [1], tiềm năng phát triển mô hình KSH
dùng để xử lý chất thải chăn nuôi quy mô trang trại
là rất lớn nhưng đến nay, do nhiều nguyên nhân khác
nhau, chỉ có 0,3% số trang trại đã xây dựng mô hình
KSH dùng để xử lý hiệu quả chất thải chăn nuôi. Vậy
những nhân tố nào ảnh hưởng đến việc phát triển mô

hình KSH quy mô trang trại này sẽ được trình bày ở
nghiên cứu này.
2. Phương pháp nghiên cứu
2.1 Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là các hộ đã có mô hình
KSH và chưa có mô hình KSH tại 4 tỉnh/TP là Hà Nội,
Vĩnh Phúc, Hải Dương và Nam Định nhằm đánh giá
các yếu tố ảnh hưởng (nhận thức, công nghệ, cơ chế
chính sách) đến việc xây dựng công nghệ KSH.
1

NCS Khoa Môi trường và Đô thị, Trường ĐH Kinh tế Quốc dân

42

Chuyên đề số III, tháng 11 năm 2016

2.2. Khung nghiên cứu
Khung nghiên cứu của nghiên cứu này như sau

2.3 Phương pháp nghiên cứu
2.3.1 Thu thập dữ liệu thứ cấp
Thông tin thứ cấp được thu thập thông qua
phương pháp kế thừa, nghiên cứu tại bàn, bao gồm
các tài liệu (i) Báo cáo thực trạng phát triển chăn nuôi
của các tỉnh/thành thực hiện nghiên cứu, (ii) Các văn
bản liên quan đến các chính sách của Nhà nước trong
việc khuyến nông, hỗ trợ phát triển năng lượng tái
tạo, đặc biệt là KSH.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ

2.3.2 Thu thập dữ liệu sơ cấp
Bảng hỏi điều tra được thực hiện qua 2 bước. Đầu
tiên, dựa trên cơ sở lý thuyết và nhu cầu cần nghiên
cứu, bảng hỏi sơ bộ được hình thành. Trong quá trình
khảo sát sợ bộ, dựa trên góp ý của các bộ chăn nuôi
tại tỉnh, tác giả đã điều chỉnh bảng hỏi và bảng hỏi
chính thức được hình thành.
Thiết kế bảng hỏi và lấy mẫu chùm được thực hiện
như sau:
Bước 1: Căn cứ vào tổng số trang trại của từng
tỉnh/thành, tác giả phân nhóm tỉnh theo số lượng
trạng trại chăn nuôi. Cụ thể:
Nhóm 1: Tỉnh có > 700 trạng trại: Hà Nội
Nhóm 2: Tỉnh có từ 500 – 700 trang trại: Vĩnh Phúc
Nhóm 3: Tỉnh có từ 300 – <500 trang trại: Hưng
Yên, Hải Dương, Hải Phòng, Hà Nam, Hải Dương
Nhóm 4: < 300 trang trại: Thái Bình, Nam Định,
Bắc Ninh, Quảng Ninh, Ninh Bình.
Bước 2: Lựa chọn tỉnh thực hiện khảo sát bằng
bằng phương pháp lấy ngẫu nhiên tỉnh theo từng
nhóm. Kết quả lựa chọn tỉnh sau khi lấy mẫu ngẫu
nhiên như sau:
Nhóm 1: Hà Nội
Nhóm 2: Vĩnh Phúc
Nhóm 3: Hải Dương
Nhóm 4: Nam Định

Bước 3: Xác định huyện khảo sát.
Các huyện và hộ được lựa chọn dựa trên các tiêu
chí sau:

- Huyện được chọn khảo sát là huyện chăn nuôi
lợn đặc trưng của tỉnh/TP.
- Hộ khảo sát được chọn ngẫu nhiên dựa trên
danh sách do cán bộ chăn nuôi và thú ý huyện cung
cấp.
Kích thước mẫu phụ thuộc vào kỳ vọng về độ tin
cậy, phương pháp phân tích dữ liệu, các tham số cần
ước lượng và quy luật phân phối của các tập lựa chọn.
Theo Tabachnick và Fidell, 1996 [2], đối với việc tính
toán hồi quy cỡ mẫu tối thiểu được tính bằng công
thức 50 + 8*m (m là số biến độc lập). Trong nghiên
cứu này có 19 biến độc lập do vậy cỡ mẫu tối thiểu
là 50 + 8*19 = 202 mẫu. Để đảm bảo tính chính xác
của nghiên cứu, tác giả đã tiến hành lựa chọn 300
mẫu trong đó 240 mẫu đã có mô hình KSH và 60 mẫu
chưa có mô hình KSH. Thông tin thu được từ cuộc
điều tra được phân tích các nhân tố nào có tác động
nhiều nhất đến việc phát triển mô hình KSH.
2.3.3 Xử lý và phân tích thông tin
Dữ liệu được tổng hợp và phân tích theo từng
nội dung nghiên cứu và xử lý bằng phần mềm SPSS.
Các phương pháp phân tích được sử dụng như là (i)
phương pháp thống kê kinh tế để phân tích đánh giá
và tổng hợp kết quả nghiên cứu nhằm tìm quy luật
cũng như phân tích biến động và xu thế phát triển
của đối tượng nghiên cứu; (ii) phương pháp so sánh

để so sánh kết quả của việc phát triển mô hình giữa
hộ có mô hình KSH và hộ chưa có mô hình KSH
trong việc phát triển mô hình KSH.

Bảng 1. Các huyện lựa chọn tiến hành khảo sát
Tỉnh/Huyện

Có mô hình KSH

Chưa có mô hình KSH

Phiếu phát đi

Phiếu nhận về

%

Phiếu phát đi

Phiếu nhận về

%

Hà Nội
Phúc Thọ
Chương Mỹ
Ba Vì

100
35

35
30

81
29
28
24

81,0

30
10
10
10

20
6
8
6

66.7

Nam Định

45

35

77,7

15

9

60,0

Nghĩa Hưng
Vụ Bản
Xuân Trường
Hải Dương
Kinh Môn
Kim Thành
Vĩnh Phúc
Vĩnh Tường

10
20
15
85
45
40
70
35

9
16
10
73
42
31

51
26

0
5
10
25
15
10
20
15

0
2
7
17
10
7
14
9

Lập Thạch

35

25

Tổng cộng

300

240

85,8

72,8

80,0

5

5

90

60

68,0

70,0

66,7

Chuyên đề số III, tháng 11 năm 2016

43


3. Kết quả và thảo luận
3.1 Nhận thức của chủ trang trại

Các biến liên quan đến nhận thức của hộ chăn
nuôi như giới tính, tuổi, trình độ học vấn, hiểu biết
về vấn đề BVMT và cách thức tiếp nhận thông tin liên
quan đến phương pháp xử lý chất thải chăn nuôi như
nguồn thông tin.
Biến hiểu biết về các vấn đề BVMT được chia
thành 2 yếu tố nhỏ, đó là “HIEUBIET1” dùng đề đánh
giá qua hiểu biết về mức độ ô nhiễm môi trường của
hoạt động chăn nuôi và “HIEUBIET2” dùng để đánh
giá mức độ hiểu biết về hiệu quả của việc áp dụng
công trình KSH trong việc xử lý chất thải chăn nuôi.
Biến cách thức tiếp cận nguồn thông tin được
chia thành: “NTT1” tiếp cận qua các thông tin đại
chúng như báo, đài, mạng internet; “NTT2” từ dự án;
“NTT3” từ bạn bè, hàng xóm; “NTT4” là do hộ chăn
nuôi tự tìm hiểu, tự nghiên cứu và “NTT5” là từ cán
bộ địa phương. Ở câu hỏi này, các hộ được phỏng vấn
có quyền lựa chọn nhiều phương án khác nhau.
Kết quả chạy mô hình SPSS hồi quy nhị nhân cho
thấy kết quả như sau:
Bảng 2: Nhận thức của trang trại ảnh hưởng đến việc
phát triển mô hình KSH
B

S.E.

Wald

df

Sig.

Exp(B)

1.720

.760

5.113

1

.024

5.583

TUOI
-.783
.348 5.054
TRINHDO 1.371
.555 6.100
THUNHAP 2.300
.786 8.555
HIEUBIET1 -1.788 .492 13.201
HIEUBIET2 2.744
.592 21.510
NTT1
1.511
.753 4.034
NTT2

1.677
.719 5.443
NTT3
1.926
.744 6.711
NTT4
-1.674 .850 3.877
NTT5
1.710
.732 5.459
Constant
-17.560 4.569 14.774

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

.025
.014
.003
.000
.000

.045
.020
.010
.049
.019
.000

.457
3.940
9.970
.167
15.554
4.533
5.348
6.863
.187
5.529
.000

GIOITINH

Ở bảng trên ta thấy các giá trị sig đều nhỏ hơn
0,05. Như vậy các biến đều có ý nghĩa thống kê với
với biến phụ thuộc quyết định xây dựng công trình
KSH. Mối quan hệ giữa việc quyết định phát triển
công trình KSH và nhận thức của chủ hộ được thể
hiện như sau:
KSH = F(GIOITINH, TUOI, TRINHDO,
THUNHAP, HIEUBIET1, HIEUBIET2, NTT1, NTT2,
NTT3, NTT4, NTT5)

44

Chuyên đề số III, tháng 11 năm 2016

Mô hình hồi quy có dạng Y:= eX/(1+ eX)
Trong đó
X:= -17,560 + 1,720*GIOITINH - 0,783*TUOI
+ 1,371*TRINHDO + 2,300*THUNHAP –
1,788*HIEUBIET1
+
2,744*HIEUBIET2
+
1,511*NTT1 + 1,677*NTT2 + 1,926*NTT3 1,674*NTT4 + 1,710*NTT5
Theo kết quả trên thì biến “HIEUBIET1” và
“HIEUBIET2” có ảnh hưởng nhiều nhất đến việc
quyết định phát triển mô hình (sig = 0.00), tiếp đến
là NTT3 (sig = 0.01o), TRINHDO (sig = 0.014). Các
biến liên quan đến NTT4 (sig = 0.045) và tự nghiên
cứu (sig = 0.49) không có ảnh hưởng nhiều đến việc
phát triển mô hình KSH.
Theo hàm trên thì khả năng dự đoán đúng của mô
hình ở mức 93,3%.
Bảng 3: Kết quả dự báo nhận thức tác động đến việc
phát triển mô hình KSH
Dự đoán
Số mẫu

Chưa có mô
Quyết định xây hình KSH

dựng mô hình
Đã có mô hình
KSH
KSH
Tỷ lệ tổng thể

Quyết định xây dựng mô
hình KSH
Tỷ lệ dự
đoán
chưa xây
đã xây
dựng mô
dựng mô đúng
hình KSH hình KSH
49

11

81.7

9

231

96.3
93.3

3.2. Công nghệ
Các biến liên quan đến yếu tố công nghệ được

xem xét trong nghiên cứu này là:
- CN1: Nguyên liệu sẵn có tại địa phương
- CN2: Dễ xây dựng
- CN3: Dễ sử dụng
- CN4: Dễ vận hành
- CN5: Chi phí đầu tư hợp lý
- CN6: Bảo hành
- CN7: Dịch vụ hậu mãi
- CN8: Tuổi thọ
- CN9: Giải quyết vấn đề môi trường
Theo kết quả thu thập được thì các yếu tố CN3
và CN4 (sig = 0.000) là yếu tố quan trọng nhất ảnh
hưởng đến việc phát triển mô hình KSH, tiếp đến
CN5 (sig = 0.005) và CN8 (sig = 0.07). Trong các biến
trên thì yếu tố CN1 (sig = 0.041) không ảnh hưởng


KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ

nhiều đến việc phát triển mô hình vì theo các chủ
trang trại khi phát triển mô hình này, họ đã ký với các
đội thợ xây hoặc đại lý về việc xây dựng mô hình nên
họ không quan tâm nhiều đến việc nguyên liệu để
xây/lắp mô hình có sẵn hay không?
Bảng 4: Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố công nghệ
ảnh hưởng đến việc phát triển mô hình KSH
B

S.E.

Wald

df

Sig.

Exp(B)

CN1

.325

.159

4.180

1

.041

1.384

CN2

.418

.186

5.062

1

.024

1.519

CN3

.979

.217

20.377

1

.000

2.661

CN4
CN5
CN6
CN7
CN8

1.080
.679
.469

.465
.580

.224
.214
.169
.177
.214

23.215
10.082
7.742
6.909
7.315

1
1
1
1
1

.000
.001
.005
.009
.007

2.943
1.972
1.598

1.591
1.786

CN9

.571

.243

5.546

1

.019

1.771

Constant -20.065 2.818 50.714

1

.000

.000

Dựa vào kết quả trên, mô hình hồi quy nhị phân
mô tả mối quan hệ giữa các yếu tố công nghệ đến việc
phát triển mô hình được thể hiện như sau:
Y:= eX/(1+ eX)
Trong đó

X:= -20,065 + 0,325*CN1 + + 0,418*CN2 + 0,979
*CN3 + 1,080*CN4 + 0,679* CN5 + 0,469*CN6 +
0,465*CN7 + 0,580*CN8 + 0,0571*CN9
Với kết quả trên, mức độ dự đoán đúng của mô
hình là: 91,7%.
Bảng 5: Kết quả dự báo biến công nghệ tác động đến việc
phát triển mô hình KSH
Dự đoán
Số mẫu

Chưa có mô
Quyết định
hình KSH
xây dựng mô
hình KSH Đã có mô hình
KSH
Tỷ lệ tổng thể

Quyết định xây dựng mô
Tỷ lệ dự
hình KSH
đoán
Chưa có mô Đã có mô đúng
hình KSH hình KSH
42
7

18
233

70.0
97.1

3.3. Cơ chế chính sách
Các yếu tố được xem xét trong biến cơ chế chính
sách gồm:
CS1: Yêu cầu pháp luật về môi trường
CS2: Chính sách phát triển chăn nuôi gắn liền với
bảo vệ môi trường
CS3: Chính sách hỗ trợ về tài chính
CS4: Chính sách hỗ trợ về kỹ thuật
Theo kết quả điều tra cho thấy mức độ đánh giá
tầm quan trọng của các biến này đến việc phát triển
mô hình KSH có sự chêch lệch đáng kể giữa các biến.
Trong các biến của yếu tố cơ chế chính sách thì biến
CS1, CS2 và CS4 có tầm ảnh hưởng lớn nhất (sig = 0),
yếu tố CS3 cũng có ảnh hưởng (sig = 0.005) nhưng
không quan trọng bằng các biến trên. Tuy nhiên, nếu
so sánh 4 yếu tố thì việc hỗ trợ về mặt tài chính không
ảnh hưởng nhiều đến việc phát triển mô hình KSH.
Điều này hoàn toàn đúng với thực tế hiện nay khi hộ
phát triển chăn nuôi lên quy mô trang trại chứng tỏ là
họ đó có tiềm lực về tài chính.
Bảng 6: Yếu tố cơ chế chính sách tác động đến việc phát
triển mô hình KSH
CS1
CS2
CS3
CS4
Constant

B
S.E.
.775 .192
-1.011 .273
-.540 .191
-1.460 .224
9.913 1.503

Wald df Sig. Exp(B)
16.333 1 .000
2.171
13.745 1 .000
.364
7.987 1 .005
.583
42.643 1 .000
.232
43.509 1 .000 20194.857

Với kết quả thu được như trên, mối quan hệ giữa
các yếu tố trong biến chính sách liên quan đến việc
phát triển mô hình KSH được thể hiện ở mô hình hồi
quy nhị phân sau:
Y:= eX/(1+ eX)
Trong đó
X:= 9,913 + 0,775*CS1 –1,011*CS2 – 0,540*CS3
– 1,460*CS4
Với mức độ dự đoán đúng của mô hình là: 91,3%.
Bảng 7: Kết quả dự báo biến chính sách tác động đến

việc phát triển mô hình KSH
Dự đoán
Quyết định xây
dựng mô hình KSH
Chưa có Đã có
mô hình mô hình
KSH
KSH

Số mẫu

91.7

Quyết định xây
dựng mô hình
KSH
Tỷ lệ tổng thể

Chưa có mô
hình KSH
Đã có mô
hình KSH

Tỷ lệ
dự
đoán
đúng

42

18

70.0

8

232

96.7
91.3

Chuyên đề số III, tháng 11 năm 2016

45


4. Kết luận
Từ kết quả nghiên cứu trên cho thấy các yếu tố
nhận thức, công nghệ, cơ chế và chính sách đều ảnh
hưởng đến việc phát triển mô hình KSH. Để đạt được
mục tiêu trong Chiến lược phát triển năng lượng tái
tạo (NLTT) của Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn
đến năm 2050 [3] là nâng tỷ lệ xử lý chất thải chăn
nuôi cho mục đích năng lượng (KSH) từ khoảng 5%
năm 2015 lên khoảng 10% năm 2020 thì Chính phủ
cần phải:
- Hoàn thiện và xây dựng cơ chế, chính sách hỗ
trợ phát triển NLTT như ban hành Luật NLTT để tạo
điều kiện thuận lợi về cơ sở pháp lý và chính sách cho
phát triển NLTT, thành lập Quỹ phát triển NLTT, xây

dựng cơ chế hỗ trợ giá điện KSH để khuyến khích các
đơn vị đã ứng dụng mô hình KSH tiếp tục đầu tư vào
hệ thống phát điện.
- Phát triển và hoàn thiện công nghệ KSH như
khuyến khích nghiên cứu, chuyển giao, tiếp nhận và
ứng dụng có hiệu quả các công nghệ KSH, phát triển
thị trường công nghệ KSH nhằm tạo sự bình đẳng
trên cơ sở cạnh tranh lành mạnh nhằm khuyến khích
các doanh nghiệp tư nhân nghiên cứu, chuyển giao
công nghệ KSH.
- Nâng cao nhận thức của cộng đồng về phát triển
và sử dụng KSH như tuyên truyền và phổ biến kiến
thức về công nghệ KSH và các lợi ích của nó đến
người dân■

TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Bộ Công Thương, Báo cáo Quy hoạch phát triển năng
lượng tái tạo vùng đồng bằng và trung du Bắc bộ đến
năm 2020, tầm nhìn đến năm 2030.
2. Quyết định số 2068/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ

ngày 25/11/2015 phê duyệt Chiến lược phát triển năng
lượng tái tạo của Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn đến
năm 2050.
3.Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (1996). Using
multivariate statistics (3rd ed.), New York.

FACTORS AFFECTING THE DEVELOPMENT OF BIOGAS
TECHNOLOGY FOR TREATMENT OF HUSBANDRY WASTE IN THE

RED RIVER DELTA
Lê Thị Thoa
PhD candidate, Faculty of Environment and Urban, National Economics University
ABSTRACT
The study of factors affecting the development of biogas in pig livestock farms in four provinces in the Red
River Delta was carried out through 300 questionnaires. A total of 19 independent variables were reviewed
and evaluated. The result showed that variables: knowledge of the households, easy usage and operation,
legal requirements, livestock development policy and technical support are the most affecting variables to the
development of biogas models.
Key word: livestock waste, biogas.

46

Chuyên đề số III, tháng 11 năm 2016