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 Thoa

Chuyên đề số III, tháng 11 năm 201642 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. 2.2. Khung nghiên cứu Khung nghiên cứu của nghiên cứu này như sau 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. 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  1 NCS Khoa Môi trường và Đô thị, Trường ĐH Kinh tế Quốc dân 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. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ Chuyên đề số III, tháng 11 năm 2016 43 - 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. 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: 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 100 81 81,0 30 20 66.7 Phúc Thọ 35 29 10 6 Chương Mỹ 35 28 10 8 Ba Vì 30 24 10 6 Nam Định 45 35 77,7 15 9 60,0 Nghĩa Hưng 10 9 0 0 Vụ Bản 20 16 5 2 Xuân Trường 15 10 10 7 Hải Dương 85 73 85,8 25 17 68,0 Kinh Môn 45 42 15 10 Kim Thành 40 31 10 7 Vĩnh Phúc 70 51 72,8 20 14 70,0 Vĩnh Tường 35 26 15 9 Lập Thạch 35 25 5 5 Tổng cộng 300 240 80,0 90 60 66,7 Bảng 1. Các huyện lựa chọn tiến hành khảo sát Chuyên đề số III, tháng 11 năm 201644 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 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%. 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) GIOITINH 1.720 .760 5.113 1 .024 5.583 TUOI -.783 .348 5.054 1 .025 .457 TRINHDO 1.371 .555 6.100 1 .014 3.940 THUNHAP 2.300 .786 8.555 1 .003 9.970 HIEUBIET1 -1.788 .492 13.201 1 .000 .167 HIEUBIET2 2.744 .592 21.510 1 .000 15.554 NTT1 1.511 .753 4.034 1 .045 4.533 NTT2 1.677 .719 5.443 1 .020 5.348 NTT3 1.926 .744 6.711 1 .010 6.863 NTT4 -1.674 .850 3.877 1 .049 .187 NTT5 1.710 .732 5.459 1 .019 5.529 Constant -17.560 4.569 14.774 1 .000 .000 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) Bảng 3: Kết quả dự báo nhận thức tác động đến việc phát triển mô hình KSH Số mẫu Dự đoán Quyết định xây dựng mô hình KSH Tỷ lệ dự đoán đúng chưa xây dựng mô hình KSH đã xây dựng mô hình KSH Quyết định xây dựng mô hình KSH Chưa có mô hình KSH 49 11 81.7 Đã có mô hình KSH 9 231 96.3 Tỷ lệ tổng thể 93.3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ Chuyên đề số III, tháng 11 năm 2016 45 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 1.080 .224 23.215 1 .000 2.943 CN5 .679 .214 10.082 1 .001 1.972 CN6 .469 .169 7.742 1 .005 1.598 CN7 .465 .177 6.909 1 .009 1.591 CN8 .580 .214 7.315 1 .007 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 Số mẫu Dự đoán Quyết định xây dựng mô hình KSH Tỷ lệ dự đoán đúngChưa có mô hình KSH Đã có mô hình KSH Quyết định xây dựng mô hình KSH Chưa có mô hình KSH 42 18 70.0 Đã có mô hình KSH 7 233 97.1 Tỷ lệ tổng thể 91.7 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 B S.E. Wald df Sig. Exp(B) CS1 .775 .192 16.333 1 .000 2.171 CS2 -1.011 .273 13.745 1 .000 .364 CS3 -.540 .191 7.987 1 .005 .583 CS4 -1.460 .224 42.643 1 .000 .232 Constant 9.913 1.503 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 Số mẫu Dự đoán Quyết định xây dựng mô hình KSH Tỷ lệ dự đoán đúng Chưa có mô hình KSH Đã có mô hình KSH Quyết định xây dựng mô hình KSH Chưa có mô hình KSH 42 18 70.0 Đã có mô hình KSH 8 232 96.7 Tỷ lệ tổng thể 91.3 Chuyên đề số III, tháng 11 năm 201646 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■ 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 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.