Kiểm chứng chất lượng môi trường nước mặt và tăng trưởng kinh tế

TÓM TẮT:

Bài báo nghiên cứu quan hệ giữa chất lượng môi trường nước mặt và tăng trưởng kinh tế ở tỉnh Đồng Nai theo cơ sở lý thuyết về đường cong môi trường Kuznets (KFC), sử dụng các dữ liệu quan trắc nước mặt từ 2005-2014 từ Trung tâm quan trắc Môi trường tỉnh Đồng Nai. Yếu tố kinh tế được chọn là tổng sản phẩm (GDP) trên đầu người trong năm, theo giá hiện hành. Có 4 quan hệ kinh tế môi trường được nghiên cứu trong giai đoạn 2005-2014: NH3-N, COD, Coliform và chỉ số ô nhiễm Nemerow. Phương pháp xử lý hồi qui “Fit Line Plot” được sử dụng và thử nghiệm 2 dạng: “đa thức bậc 2” và “bậc 3”, chọn ra dạng có hệ số tương quan cao nhất là các dạng biến đổi theo Logarit Neper. Các kết quả cho thấy, các chỉ báo về môi trường nước mặt không hoàn toàn phản ảnh tốt đường cong môi trường KFC trong trường hợp tỉnh Đồng Nai. Yếu tố NH3-N đã qua thời kỳ đỉnh chuyển đổi, trong khi COD và Coliform và chỉ số ô nhiễm WPI phù hợp với đường cong môi trường Kuznets. Tỉnh này đã trải qua thời kỳ ô nhiễm đạt đỉnh khoảng năm 2010-2011 và chất lượng môi trường ngày càng cải thiện.

Từ khóa: Đường cong Kuznets, kinh tế môi trường, chất lượng nước mặt, chất lượng môi trường.

1. Đặt vấn đề

Tại cuộc họp thường niên lần thứ 67 của Hiệp hội Kinh tế châu Mỹ vào tháng 12/1954, Simon Kuznets lần đầu tiên giới thiệu về khái niệm đường cong Kuznets, mô tả mối quan hệ giữa phát triển kinh tế và vấn đề bất bình đẳng thu nhập.[1]. Đến năm 1991, đường cong Kuznets trở thành một phương tiện để mô tả mối quan hệ giữa chất lượng môi trường và thu nhập đầu người theo thời gian. Các nhà kinh tế đã sử dụng các dữ liệu về môi trường cũng như thu nhập đầu người ở các quốc gia để nghiên cứu về mối quan hệ này. Nhiều bằng chứng đã cho thấy, mức độ suy thoái môi trường và mức thu nhập đầu người cũng tuân theo quy luật đường cong U ngược Kuznets: suy thoái môi trường sẽ gia tăng trong các giai đoạn đầu của phát triển, nhưng cuối cùng sẽ đạt đến đỉnh hay ngưỡng chuyển đổi (turning point) và bắt đầu giảm khi mức thu nhập vượt một ngưỡng nào đó. Đây được gọi là đường cong môi trường Kuznets (EKC).

Nhằm mục đích kiểm chứng khả năng ứng dụng mô hình Kuznets trong điều kiện Việt Nam, Bài báo đã sử dụng dữ liệu quan trắc nước mặt và thống kê GDP/người trong niên giám Thống kê tỉnh Đồng Nai để đánh giá quan hệ giữa phát triển kinh tế xã hội và ô nhiễm môi trường. Cách tiếp cận mô phỏng theo [2]; [3]; [4] và [5].

2. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

2.1. Dữ liệu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu gồm các số liệu quan trắc môi trường tại Trung tâm Quan trắc Tài nguyên và Môi trường Đồng Nai từ năm 2005 đến năm 2014 trên hệ thống quan trắc của Tỉnh. Có 4 thông số môi trường được theo dõi đầy đủ trong thời kỳ xem xét là NH3-N (Ammonia Nitrogen), Nhu cầu Oxy hóa học (Chemical Oxygen Demand, (COD)) và mật độ vi sinh (Coliform) và chỉ số ô nhiễm tổng hợp Nemerow WPI [6].

2.1. Phương pháp tính chỉ số ô nhiễm Nemerow

Ngoài quan hệ giữa GDP/người với từng thông số ô nhiễm đơn lẻ, chỉ số ô nhiễm tổng hợp Nemerow cũng được xem xét [7]. Chỉ số chất lượng nước WQI theo hướng dẫn của Tổng cục Môi trường không được dùng, vì chỉ số chất lượng nước WQI có ngưỡng tối đa là 100, không thích hợp cho nghiên cứu tương quan với yếu tố kinh tế, vốn tăng không có ngưỡng giới hạn.

Chỉ số Nemerow xác định mức độ ô nhiễm được nhiều nhà khoa học sử dụng để đánh giá mức độ nhiễm bẩn của nước hay không khí. Ưu điểm của chỉ số Nemerow là không có ngưỡng giới hạn nên dễ so sánh và xử lý thống kê hơn so với chỉ số chất lượng nước WQI, dùng đo mức độ sạch của nước. Chỉ số ô nhiễm nước tổng hợp Nemerow được tính theo công thức sau: [6]

Trong đó: I = C_i/S_i

WPI là chỉ số ô nhiễm tổng hợp Nemerow (Nemerow Water Pollution Index (WPI)).

C_i= Nồng độ đo được của chất ô nhiễm I (Concentration (C)).

S_i= Giá trị quy chuẩn của chất ô nhiễm i đối với mục đích sử dụng nước j theo QCVN 08:2008 (Standard (S)).

Max I= giá trị tối đa của các giá trị I.

Ave I= giá trị trung bình cộng các giá trị I.

Để tính chỉ số Nemerow cho một điểm quan trắc nước mặt, thực hiện các bước:

1. Tính giá trị trung gian Ii cho từng thông số ô nhiễm tham gia tính toán.
2. Xác định hai giá trị tối đa (maximum) và trung bình (average) của Ii trong tất cả các các giá trị Ii.
3. Tính giá trị tối đa bình phương và trung bình bình phương, lấy giá trị trung bình của hai giá trị này.
4. Tính tổng hợp chỉ số Nemerow đối với từng mục đích sử dụng nước (do có giá trị quy chuẩn khác nhau). Mỗi mức quy chuẩn ứng với mục đích sử dụng khác nhau, giá trị chỉ số Nemerow tính theo bước 1 đến bước 3.
5. Tính tổng hợp chỉ số Nemerow

WPIi = (0,4* Pi_A1) + (0,3* Pi_A2) + (0,2* Pi_B1) + (0,1* Pi_B2)

Theo quy chuẩn 08-2015; có 4 mức mục đích sử dụng nước với 4 mức quy chuẩn cho các thông số ô nhiễm khác nhau, tác giả chọn trong số theo thứ tự quan trọng của mục đích sử dụng nước theo các tác giả [8] với 4 mục đích sử dụng nước: (1) Mục đích sử dụng cho nước cấp cột A1, w1 = 0,4; (2) Mục đích sử dụng cho nước cấp nhưng phải xử lý Cột A2, w2 = 0,3; (3) Mục đích sử dụng cho tưới tiêu cột B1, w3 = 0,2; Mục đích sử dụng nước cho giao thông thủy cột B2, w4 =0,1.

Về yếu tố phát triển kinh tế, GDP/người (GDPng) đã được sử dụng vì theo nhiều tác giả nó phản ảnh đầy đủ nhất kết quả tăng trưởng kinh tế [9].

Để xác lập đường cong Kuznets, tác giả đã tính toán dữ liệu hợp lệ trung bình về thông số ô nhiễm và chỉ số Nemerow của tất cả các điểm quan trắc (loại bỏ các trị bất thường) và tính GDP/người theo niên giám thống kê Đồng Nai từ năm 2005-2014.

Phương pháp xử lý hồi qui “Fit Line Plot” được sử dụng và thử nghiệm 3 dạng: “tuyến tính”, “đa thức bậc 2” và “đa thức bậc 3”, chọn ra dạng có hệ số tương quan cao và phù hợp với mô hình Kuznets.

Hình: Mô hình Kuznets

3. Kết quả và thảo luận

3.1. Các số liệu môi trường và kinh tế tham gia mô hình đường cong môi trường Kuznets

Bảng 1. Kết quả tính toán các chỉ báo môi trường và tăng trưởng kinh tế giai đoạn 2005-2014 tại Đồng Nai

Ghi chú: Giá trị trung bình năm tính bằng phương pháp trung bình tích (Geomean) để hạn chế ảnh hưởng của các giá trị bất thường quá lớn hoặc quá bé trong môi trường.

3.2. Mối liên hệ giữa hàm lượng NH₃-N trung bình năm và tăng trưởng kinh tế

Sau khi thực nghiệm các dạng hồi qui đa biến, chỉ có hai mô hình đa thức bậc 2 và đa thức bậc 3 là có hệ số tương quan chặt chẽ. Cả hai mô hình đều thật sự hiện hữu về mặt thống kê. Mô hình bậc hai rất có ý nghĩa thống kê (p <0,01), mô hình bậc 3 cũng có ý nghĩa thống kê (0,01 < p < 0,05). Mô hình đa thức bậc hai có sai số s nhỏ hơn, có hệ số bất định R2 hiệu chỉnh lớn hơn (72,9%). Tuy nhiên, cả hai mô hình đều có dạng V thuận, trái với mô hình đường cong Kuznets môi trường. Điều này có thể giải thích được là do tỉnh Đồng Nai công nghiệp hóa rất sớm (từ trước năm 1975 đã có khu công nghiệp Biên Hòa). Vì vậy, điểm chuyển đổi trong mô hình đường cong Kuznets môi trường đã trải qua đã lâu và không còn đúng quy luật trong giai đoạn 2005 -2014.

Qua kết quả nghiên cứu từ Bảng 1 và đồ thị Hình 1, 2 cho thấy: Khi GDP/người còn thấp (13-24 triệu đồng vào năm 2009) thì hàm lượng NH₃-N trung bình nước mặt của Tỉnh cũng giảm dần đến mức thấp 0,09 mg/lít. Khi mở rộng phát triển công nghiệp, giá trị GDP tăng dần lên 24-50 triệu đồng/người năm thì hàm lượng NH₃-N trung bình nước mặt của Tỉnh tăng lên 0,08-0,17 mg/lít vào các năm 2013-2014.

Quy luật diễn biến hàm lượng chất ô nhiễm (ở đây là NH₃-N) và GDP/người theo dạng một U ở Đồng Nai là không phù hợp với dạng đường cong môi trường Kutznets trong các nghiên cứu kinh tế môi trường trên thế giới. Có thể lý giải hiện tượng này là đỉnh chuyển đổi của EKC (Nh3-N) đã qua và đang lặp lại có tính chu kỳ.

3.3. Mối liên hệ giữa hàm lượng COD trung bình năm và tăng trưởng kinh tế

Sau khi thử nghiệm các dạng hồi qui đa biến, chỉ có mô hình đa thức bậc 2 là có hệ số tương quan tương đối chặt và có ý nghĩa về mặt thống kê (p <0,05). Vì vậy có thể sử dụng để biểu thị mối quan hệ giữa COD bình quân năm và GDPng sau đây:

DN_LNCOD = 0.0828 + 1.301 DN_LN_GDP - 0.1889 DN_LN_GDP^2

Qua đó, cho thấy giai đoạn 2005-2014 khi GDP/người còn thấp (13-22 triệu đồng) thì hàm lượng COD trung bình nước mặt của Tỉnh cũng ở mức thấp 8-9 mg/lít.

Giai đoạn 2009 - 20012, công nghiệp và kinh tế phát triển nhanh, giá trị GDP tăng dần lên 22-50 triệu đồng/người năm thì hàm lượng COD trung bình nước mặt của Tỉnh cũng tăng từ 9-10 mg/lít. Từ năm 2010, nhờ hiệu quả của công tác quản lý môi trường một cách chặt chẽ, xử lý nghiêm minh các vi phạm, ý thức của các chủ cơ sở sản suất công nghiệp được nâng lên và đến năm 2011, tuy GDP/người tăng lên 40 triệu đồng/người nhưng hàm lượng COD trung bình trong nước mặt của Tỉnh đã giảm dần còn 9,5mg/L. Tương tự như phần khảo sát tương quan của NH₃-N và GDP, quy luật diễn biến hàm lượng chất ô nhiễm COD theo GDP/người cũng theo dạng một đỉnh là phù hợp với dạng đường cong Kutznet. Thời điểm chuyển đổi của đường cong vào khoảng giai đoạn 2010-2011.

3.4. Mối liên hệ giữa hàm lượng vi sinh (coliform) trung bình năm và tăng trưởng kinh tế

Chỉ có mô hình đa thức bậc 3 là có hệ số tương quan chặt chẽ, thật sự có ý nghĩa về mặt thống kê do p <0,05; vì biểu thị mối quan hệ giữa Coliform và GDPng theo phương trình sau đây:

DN_LN COLI = - 142.1 + 126.2 DN_LN_GDP - 35.00 DN_LN_GDP^2

+ 3.205 DN_LN_GDP^3

Qua kết quả nghiên cứu từ Bảng 1 và đồ thị Hình 1, 2 cho thấy quan hệ giữa hàm lượng chất ô nhiễm Coliform và GDP/người như sau:

Giai đoạn 2005-2008 khi GDP/người còn thấp (13 -18 triệu đồng) thì hàm lượng Coliform trung bình nước mặt của Tỉnh cũng dao động ở mức thấp <4000 MPN/100mL.

Giai đoạn 2009-2011, công nghiệp và kinh tế phát triển nhanh, giá trị GDP tăng dần lên 24-50 triệu đồng/người năm, tốc độ đô thị hóa cao, dân số cơ học tăng đột biến thì hàm lượng Coliform trung bình nước mặt của Tỉnh cũng tăng rất nhanh và dao động từ 4000 - 4600 MPN/100mL.

Các năm gần đây, nhờ hiệu quả của công tác quản lý môi trường một cách chặt chẽ, xử lý nghiêm minh các vi phạm đối với các cơ sở công nghiệp, đồng thời quản lý sát quá trình phát sinh, đưa công nghệ tiên tiến vào xử lý nước thải sinh hoạt đô thị, kết quả cho thấy giai đoạn 2012 đến 2014, tuy GDP/người tăng từ 52-70 triệu đồng/người nhưng hàm lượng Coliform trung bình trong nước mặt của Tỉnh đã giảm đang kể và đến năm 2014 còn 2600 MPN/100ml. Tương tự như các phần khảo sát tương quan trước, quy luật diễn biến hàm lượng chất ô nhiễm vi sinh Coliform và GDP/người cũng theo dạng một đỉnh, phù hợp với dạng đường cong Kutznet. Thời điểm chuyển đổi khoảng 2010-2011. (Hình 3, 4)

3.5. Mối liên hệ giữa chỉ số ô nhiễm nước Nemerow WPI và tăng trưởng kinh tế

Đối với chỉ số ô nhiễm nước Nemerow của các sông rạch chính trên địa bàn tỉnh Đồng Nai qua các năm, chỉ có mô hình đa thức bậc 2 là có hệ số tương quan chặt chẽ, rất có ý nghĩa thống kê thể hiện bởi p < 0,01; sai số s nhỏ, các giá trị này cho thấy mức độ tương quan chặt chẽ trong mối quan hệ giữa chỉ số ô nhiễm nước tổng hợp trung bình của tỉnh qua các năm và GDPng theo phương trình sau đây:

LN_WPI = - 23.32 + 19.86 DN_LN_GDP - 5.605 DN_LN_GDP^2 + 0.5178 DN_LN_GDP^3

Đối chiếu với bảng phân hạng ô nhiễm chỉ số WPI Nemerow sau:

Bảng 2. Phân hạng ô nhiễm chỉ số WPI Nemerow

Chất lượng nước mặt trên địa bàn tỉnh Đồng Nai từ năm 2005-2003 còn khá tốt, chưa bị ô nhiễm, có thể sử dụng cho mục đích cấp nước khi xử lý thích hợp. Điều này cũng phù hợp với diễn biến phát triển kinh tế, xã hội của Tỉnh, đây là giai đoạn mở cửa, trải thảm đón nhà đầu tư, Tuy đường cong môi trường Kuznets cũng có dạng một đỉnh, chuyển đổi vào khoảng các năm 2010-2011 nhưng chỉ số ô nhiễm nước Nemerow còn thấp là phù hợp.

Các kết quả trên cũng chỉ ra rằng, chất lượng nước trên toàn Tỉnh hiện nay vẫn nằm ở mức chưa ô nhiễm, nhưng Đồng Nai cần thiết phải đánh giá hiệu quả công tác quản lý môi trường hiện tại, phân tích các nguyên nhân, hạn chế và các vấn đề liên quan để đề xuất các giải pháp hữu hiệu hơn nữa nhằm kịp thời cải thiện chất lượng nước mặt trên địa bàn tỉnh.

Kết quả nghiên cứu về các dạng mô hình và các giá trị kiểm định trong nghiên cứu có thể tóm lược như sau:

Bảng 3. Kết quả nghiên cứu

4. Kết luận

Kiểm chứng quy luật đường cong Kuznets trong trường shợp tỉnh Đồng Nai, tác giả đã khảo sát mối quan hệ giữa các yếu tố ô nhiễm liên quan đến chất lượng nước mặt là NH₃-N, COD, Coliform, chỉ số ô nhiễm Nemerow với yếu tố kinh tế GDP/người. Đối với NH₃-N, Quy luật diễn biến hàm lượng chất ô nhiễm (ở đây là NH₃-N) và GDP/người theo dạng một U ở Đồng Nai là không phù hợp với dạng đường cong môi trường Kutznets trong các nghiên cứu kinh tế môi trường trên thế giới. Có thể lý giải hiện tượng này là đỉnh chuyển đổi của EKC (Nh3-N) đã qua và đang lặp lại có tính chu kỳ. Đối với ô nhiễm hữu cơ, COD trung bình toàn tỉnh đạt đỉnh 14,7 - 16,0 mg/lít năm 2005-2006, quy luật diễn biến hàm lượng chất ô nhiễm COD theo GDP/người cũng theo dạng một đỉnh là phù hợp với dạng đường cong Kutznets. Thời điểm chuyển đổi của đường cong vào khoảng từ năm 2010-2011. Đối với ô nhiễm vi sinh, đỉnh cao đạt vào khoảng năm 2010-2011 và chỉ số ô nhiễm Nemerow cũng đạt đỉnh cao nhất vào năm 2007. Kết quả nghiên cứu cho thấy, sự dụng biến đổi Logarit Neper, trừ NH3-N, quy luật diễn biến hàm lượng các chất ô nhiễm nước mặt NH₃-N , COD, Coliform và chỉ số Nemerow theo GDP/người đều tuân thủ theo dạng một đỉnh, phù hợp với dạng đường cong môi trường Kutznets. Kết quả nghiên cứu cho thấy, dù đã qua đỉnh cao của ô nhiễm theo quy luật Kuznets, chất lượng nước trên toàn Tỉnh hiện nay vẫn nằm trong ngưỡng chưa ô nhiễm (chỉ số WPI <1), Tuy nhiên, Đồng Nai cần thiết phải có các giải pháp hữu hiệu hơn nữa nhằm quản lý môi trường nước mặt tốt hơn để cải thiện chất lượng nước mặt trên địa bàn tỉnh./.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Simone Borghesi. (1999). The Environmental Kuznets Curve: A Survey of the Literature. Publisher FEEM Working Paper, 85-99, Fondazione Eni Enrico Mattei.
2. Mahesh Pandit (2013). Environmental Kuznets Curve In Water Pollution: A Semiparametric Approach. Louisiana State University , LSU Doctoral Dissertations. -< https://ift.tt/32NBA4u>
3. Yoshiaki Tsuzuki (2014). Relationship between economic development and pollutant discharge in Southeast Queensland. In: The University of Canberra and Australia New Zealand Society for Ecological Economics (ANZSEE), Canberra, Australia.
4. Douglason G. Omotor (2015). Economic Growth and Emissions: Testing the Environmental Kuznets Curve Hypothesis for ECOWAS Countries, Delta State University, Abraka, Nigeria. 5. David I. Stern and Donglan Zha (2016). Economic growth and particulate pollution concentrations in China, CCEP Working Paper 1603, Crawford School of Public Policy, The Australian National University. 6. Sudhakar Gummadi and et al. (2015). Application of nemerow’s pollution index (NPI) for groundwater quality assessment of bapatla mandal west region, coastal Andhra Pradesh, India Int. Journal of Applied Sciences and Engineering Research, 4( 4).
5. Ammar Salman Dawood. (2017). Using of Nemerow's Pollution Index (NPI) for Water Quality Assessment of Some Basrah Marshes, South of Iraq. Journal of University of Babylon for Pure and Applied Sciences, 25(5),1708-1720.
6. Rafa H. Sh. AL and Nawar O.A. Nasser (2008). Water quality indices for tigris river in baghdad city. Iraq Journal of Engineering, 3(14), 2656-2668.
7. Edward B. Barbier (2004). Water and Economic Growth. The Economic Record, 80(248), 1 - 16.

Let's block ads! (Why?)