Mã môn học: fec321 được soạn với mục đích giảng dạy và tham khảo cho sinh viên ngành

Giá trị sử dụng trực tiếp

Trong định giá tài nguyên rừng, không phải mọi phương pháp đều có thể được áp dụng theo cách hiểu đơn giản và dễ dàng, cho dù việc quan tâm đến độ tin cậy và tính khách quan của kết quả chính là động lực mạnh mẽ để cố gắng áp dụng các phương pháp hiện có. Vấn đề là ở chỗ các phương pháp được ưa chuộng nhất lại đòi hỏi một lượng lớn số liệu và thông tin rất tốn kém về chi phí và thời gian mới thu thập được. Vì vậy, việc thu thập toàn bộ số liệu hay các số liệu tốt nhất cho từng mảng đánh giá là không khả thi. Các nhà nghiên cứu cần suy xét xem thông tin nào nên đầu tư vào là tốt nhất và phải cần bao nhiêu thời gian và tiền bạc để làm được điều đó.

Việc lựa chọn phương pháp định giá cho từng loại giá trị tài nguyên rừng vì vậy cần được cân nhắc nhằm giảm thiểu tối đa chi phí và thời gian cần cho công tác định giá. Nhìn chung, việc lựa chọn giá trị môi trường cụ thể nào để phân tích và phương pháp định giá nào cần áp dụng sẽ phụ thuộc vào:

• 
  Loại giá trị nào là quan trọng nhất?
  
• 
  Thông tin nào đã có sẵn và khả thi cho việc thu thập?
  
• 
  Nguồn lực sẵn có cho nghiên cứu.
  

Đối với hàng hóa và dịch vụ có thị trường thì việc định giá chúng tương đối dễ. Tuy nhiên, với hàng hóa và dịch vụ có thị trường kém phát triển như sản phẩm tự sản tự tiêu, lâm sản ngoài gỗ, vv ... cần phải tiến hành điều tra hiện trường về chủng loại sản phẩm, mục đích sử dụng và các mặt hàng thay thế chúng.

Khi giá thị trường không tồn tại hoặc không phản ánh thước đo giá trị một cách phù hợp, các kỹ thuật định giá phi thị trường cần được sử dụng. Tuy nhiên, những kỹ thuật định giá này thường đòi hỏi nhiều công sức, thời gian và tiền bạc hơn các phương pháp thông thường.

Cả hai phương pháp CVM và TCM đều dựa vào điều tra thực tế và đòi hỏi các công việc như chọn mẫu, xây dựng bảng câu hỏi, tập huấn nhóm phỏng vấn, phương pháp trình bày và phân tích, vv... Phương pháp giá hưởng thụ là một trong các phương pháp sử dụng nhiều số liệu nhất. Còn khi bị hạn chế về thời gian, kinh phí và các thông tin sẵn có, phương pháp chuyển giao lợi ích có thể được sử dụng. Phương pháp này sử dụng kết quả từ khác nghiên cứu khác để áp dụng vào điểm nghiên cứu mới với những điều chỉnh cần thiết.

Hệ thống Tài khoản Quốc gia (SNA) đã được các quốc gia phương Tây áp dụng kể từ sau Đại chiến Thế giới lần thứ 2 để theo dõi hoạt động của nền kinh tế trong nước và hiện đang được áp dụng ở hầu hết các nước trên thế giới. Trong hệ thống này, chỉ tiêu Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) bình quân trên đầu người được sử dụng như là một số đo tổng hợp về trình độ phát triển kinh tế và mức đọ phúc lợi xã hội của một quốc gia. Trong giai đoạn sau Đại chiến Thế giới thứ 2, do quy mô dân số thế giới còn nhỏ, nền kinh tế tế thế giới chưa phát triển mạnh nên sức ép lên tài nguyên thiên nhiên và các vấn đề về môi trường còn chưa đáng kể. Vấn đề tài nguyên thiên nhiên và môi trường vì vậy chưa trở thành mối quan tâm của các quốc gia và chưa được đưa vào SNA.

Tuy nhiên, việc bỏ qua mối quan tâm về sự cạn kiệt của tài nguyên thiên nhiên và thay đổi về chất lượng của môi trường trong chỉ tiêu GDP đã trở nên rõ nét trong giai đoạn hiện nay. Nó đặt ra yêu cầu phải hiệu chỉnh các chỉ tiêu đo lường phúc lợi xã hội hiện nay cho phù hợp với những thay đổi về tình trạng môi trường tại mỗi quốc gia và trên thế giới. Hạch toán tài nguyên thiên nhiên và môi trường được đề xuất nhằm giải quyết mục tiêu cấp thiết này.

Phúc lợi xã hội của một quốc gia thường được đo lường bằng các chỉ tiêu sau:

• 
  Tổng sản phẩm quốc dân – GNP (Gross National Product)
  
• 
  Tổng sản phẩm quốc nội – GDP (Gross Domestic Product)
  
• 
  Sản phẩm quốc dân ròng – NNP (Net National Product)
  

Cách đo lường phúc lợi xã hội trong SNA thông qua các chỉ tiêu nói trên có những khiếm khuyết sau đây:

• 
  Không tính đến các hoạt động nghỉ ngơi, giải trí;
  
• 
  Không tính đến sản xuất trong gia đình và sản xuất tự cấp tự túc;
  
• 
  Không tính đến các hoạt động phi thị trường khác;
  
• 
  Không nhằm mục đích đo lường độ bền vững: GNP có thể tăng lên ngay cả khi nền kinh tế đang theo hướng không bền vững;
  

• 
  Vốn do con người tạo ra được khấu hao trong GNP (từ đó có NNP), nhưng vốn tự nhiên (tài sản môi trường) thì lại không;
  
• 
  Các chi phí phòng chống ô nhiễm hay suy thoái môi trường:
  

1. 
   Được xem là khoản đóng góp (lợi ích) vào NNP nếu được chi ra từ ngân sách chính phủ do khoản tiêu dùng công cộng này (G) được tính từ phía chi tiêu:
   

2. 
   Được coi là khoản chi phí và không được tính vào giá trị gia tăng, nghĩa là NNP, nếu do các doanh nghiệp phải bỏ ra:
   

Như vậy, chi phí phòng chống ô nhiễm hay suy thoái môi trường không làm tăng phúc lợi và sẽ không được tính vào trong NNP hiệu chỉnh.

• 
  Các thiệt hại gây ra cho con người từ suy thoái môi trường không được giảm thiểu bởi các chi phí phòng chống như: bênh tật do ô nhiễm, các thiệt hại về tài sản không được đền bù, vv ... Các khoản thiệt hại này phải được trừ khỏi NNP hiệu chỉnh.
  

Do những khiếm khuyết kể trên, số đo phúc lợi xã hội có thể được hiệu chỉnh theo những hướng sau:

• 
  Khi không thể đo lường những thay đổi về môi trường bằng tiền tệ:
  

• 
  Khi có thể đo lường bằng tiền tệ ở một số lĩnh vực:
  

• 
  Khi có thể đo lường bằng tiền tệ ở tất cả các lĩnh vực:
  

Trong đó: DE_g – chi tiêu chính phủ cho phòng chống các hậu quả môi trường

DNC: khấu hao vốn tự nhiên

PRD: thiệt hại cho dân cư do ô nhiễm hay suy thoái môi trường Khấu hao vốn tự nhiên có thể được xác định như sau:

Trong đó: R - lượng tài nguyên được khai thác

D - lượng tài nguyên được phát hiện

F_R – giá thị trường của tài nguyên

f_R – chi phí khai thác tài nguyên

Như vậy, GNP hiệu chỉnh có thể được thể hiện lại như sau:

Là đối tượng của quản lý lâm nghiệp nhưng rừng vẫn chịu sự chi phối của quy luật tự nhiên. Điều này được thể hiện thông qua quan hệ giữa sản lượng cây đứng và tuổi cây (xem Hình). Sản lượng cây đứng trên một đơn vị diện tích (ha), V(t), tăng với tốc độ chậm trong những năm đầu sau khi trồng hay tái sinh, tăng nhanh đến thời điểm t^x và sau đó tăng chậm lại cho đến khi đạt cực đại tại t^e.¹¹ Sau thời điểm này, cây rừng bắt đầu già cỗi và xuống cấp do các yếu tố như tuổi cao, sâu bệnh, cháy rừng, gió bão, ...

Đối với các loài cây mọc nhanh sử dụng trong trồng rừng, t^e có thể rất ngắn, thậm chí chỉ 7-8 năm. Tuy nhiên, các loài cây mọc trong rừng tự nhiên lại có thời gian t^e dài hơn nhiều, thậm chí hàng trăm năm. Trong thực tiễn, quá trình sinh trưởng này có thể được điều chỉnh bằng các biện pháp lâm sinh như: chọn mật độ tối ưu, bón phân, tỉa thưa và phòng chống sâu bệnh, vv … nhằm rút ngắn thời gian thành thục của cây rừng.¹² Điều này có nghĩa là đồ thị biểu diễn quan hệ sản lượng và tuổi cây có thể dịch chuyển theo nhiều cách khác nhau tùy thuộc vào mức độ can thiệp của con người.

_{Hình 4.1. Quan hệ giữa sản lượng cây đứng và tuổi cây}

Quan hệ sản lượng - tuổi cây có thể được thể hiện dưới dạng mức tăng sản lượng hàng năm so với sản lượng cây đứng (Hình 4.). Mức tăng trưởng đạt cực đại tại sản lượng V(t^x) tại thời điểm t^x. ¹³ Còn tại thời điểm t^e tương ứng với sản lượng V(t^e), lượng tăng trưởng bằng không do đồ thị cắt trục hoành tại đó. Điều này phù hợp với lập luận về quá trình sinh trưởng của cây rừng ở trên.

H
ình 4.3. Quan hệ giữa mức tăng trưởng hàng năm và tuổi cây

Về mặt toán học, CAI có thể được xác định theo công thức:

_{hoặc ( 0 )}

Khác với CAI, MAI thể hiện mức tăng sản lượng bình quân từ năm (thập kỷ) này qua năm (thập kỷ) khác. Về mặt toán học, MAI được xác định theo công thức:

( 0 )

Điều kiện cần để MAI đạt cực đại là đạo hàm bậc nhất của nó theo thời gian phải bằng không, tức là:

V’(t)t – V(t) = 0

Từ đây ta có:

_{Nghĩa là: CAI = MAI ( 0 )}

Như vậy, MAI sẽ đạt cực đại khi nó bằng với CAI. Còn theo thuật ngữ kinh tế, CAI có thể được coi là sản phẩm cận biên theo thời gian, trong khi MAI được coi là sản phẩm bình quân theo thời gian.

Mục tiêu chủ yếu của quản lý và sử dụng tài nguyên rừng là tối đa hoá lợi ích ròng (đã chiết khấu) từ rừng, bao gồm cả giá trị lâm sản ngoài gỗ. Tối đa hoá lợi ích ròng từ rừng trong mọi trường hợp đều đòi hỏi phải tối đa hóa giá trị hiện tại của đất dùng cho mục đích lâm nghiệp. Đất đai rất thiết yếu trong việc tính toán này do nó có chi phí cơ hội – là chi phí liên quan tới phương án sử dụng tốt nhất tiếp theo của đất đai (như hoạt động giải trí, xây dựng nhà, bảo tồn thiên nhiên, vv…) – mà nếu bị bỏ qua sẽ không làm cho việc sử dụng đất trở nên hiệu quả nhất. Để đi sâu phân tích bản chất kinh tế của sử dụng tài nguyên rừng, chúng ta sẽ xem xét hai trường hợp: i) chỉ tính giá trị gỗ và ii) tính cả giá trị gỗ và lâm sản ngoài gỗ.

• 
  Chi phí thứ nhất liên quan tới trồng, biện pháp lâm sinh, khai thác, lưu bãi, vận chuyển tới nơi tiêu thụ, vv ... là những chi phí thực tế trong quản lý rừng;
  
• 
  Chi phí thứ hai là lợi ích phải hy sinh để chờ khai thác rừng, tức là phần tiền lẽ ra được hưởng nếu rừng được khai thác sớm hơn và thu nhập được đầu tư vào trồng thêm rừng trên diện tích đó hoặc vào các hoạt động khác.
  

Thu nhập ròng theo giá trị hiện tại từ đất rừng (hay giá trị của đất rừng) W, được xác định như sau:¹⁵

Trong đó:

p – thu nhập từ 1 m³ gỗ khai thác

c – chi phí khai thác 1 m³

D – chi phí tạo 1 ha rừng

V - sản lượng gỗ khai thác

I – luân kỳ khai thác

r - tỷ lệ lãi xuất

e – cơ số logarit tự nhiên

Để tối đa hóa giá trị W thì điều kiện cần thiết là dW/dI = 0. Từ đó ta có:
(p – c)V’(I) = r(p – c)V(I) + rW* ( 0 )

Biểu thức (16) có thể được diễn giải như sau:

• 
  Vế trái chính là giá trị sản phẩm cận biên của rừng nếu được giữ lại thêm một chu kỳ nữa. Trong chu kỳ đó, cây đứng “tăng” thêm phần sản lượng vật lý V’ và mỗi đơn vị đáng giá (p-c);
  
• 
  Vế phải bao gồm 2 chi phí cơ hội đo lường những khoản chủ đất phải bỏ đi nếu rừng không được khai thác và đất đai không được trồng lại trong mỗi khoảng thời gian. Cụ thể như sau:
  

• 
  Phần giá trị r(p – c)V(I) là tiền lãi mà chủ đất lẽ ra được hưởng nếu ông ta khai thác cây đứng và đầu tư tiền vào ngân hàng để hưởng lãi xuất r;
  
• 
  Phần giá trị rW* là chi phí cơ hội của đất, thể hiện giá cho thuê đất. Còn W* được gọi là giá trị vị trí đất, tức là khoản lớn nhất có thể được trả cho khoảnh đất trống nếu nó được dùng để trồng rừng.
  

Vế phải của Biểu thức (p – c)V’(I) = r(p – c)V(I) + rW* ( 0 ) được biểu diễn bằng đường Chi phí cơ hội của gỗ, TOC (Timber opportunity costs):

Luân kỳ kinh doanh tối ưu (I*) trong từng trường hợp được xác định khi vế trái của biểu thức (p – c)V’(I) = r(p – c)V(I) + rW* ( 0 ) bằng với vế phải, tức là khi đường VMPT cắt đường TOC hay VMPT = TOC.

Một điều dễ dàng nhận thấy từ Error: Reference source not found là khi tỷ lệ lãi xuất r càng lớn, luân kỳ tối ưu I* càng ngắn. Thật vậy, khi tỷ lệ lãi xuất tăng cao, chủ rừng thường tối đa hóa lợi ích của mình bằng cách khai thác rừng sớm hơn và đầu tư tiền vào ngân hàng hay các hoạt động có sinh lợi cao hơn thay vì chờ khai thác rừng theo đúng thời điểm đã xác định.

H
ình 4.4 Luân kỳ kinh doanh doanh rừng tối ưu

Trong thực tiễn, một số trường hợp có thể xảy ra và ảnh hưởng tới việc xác định luân kỳ tối ưu, cụ thể như sau:

• 
  Tỷ lệ lãi xuất r = 0
  

và không phụ thuộc vào giá cả hay chi phí khai thác.

Nếu D > 0, chi phí tạo rừng cũng như giá cả và chi phí khai thác được đưa vào tính toán. Khi đó luân kỳ tối ưu sẽ được xác định với điều kiện:

_{(p – c)V’(I) = [(p – c)V(I) - D]/I ( 0 )}

• 
  Tỷ lệ lãi xuất r > 0
  

Điều này có nghĩa là sẽ không có giá trị tung độ gốc phản ánh chi phí cơ hội của việc hoãn khai thác. Giả thiết là đường TOC đi xuống. Khi đó luân kỳ tối ưu sẽ trở nên dài hơn. Kết quả này tương đương với việc tối đa hóa giá trị của rừng trong một chu kỳ vì đối với chu kỳ đơn lẻ, bài toán đặt ra là chọn I để tối đa hóa e^-rI(p-c)V(I) – D. Để tối đa hóa mục tiêu này, luân kỳ phải thỏa mãn điều kiện tối ưu là V’(I) = rV(I). Luân kỳ đơn lẻ cũng không tính đến lợi ích ròng của những khai thác trong tương lai.

Giả sử diện tích đất trống được sử dụng để trồng rừng đều tuổi và lợi ích nhận được từ GTNG tại thời điểm bất kỳ, N(t), là hàm số của tuổi cây. Tiếp theo, giả sử tất cả các luân kỳ có độ dài như nhau.

Giá trị ngoài gỗ (đã chiết khấu), B, được xác định theo công thức:
<sub>( 0 )

Tổng giá trị của rừng (F) sẽ là: F = W + B ( 0 )</sub>

trong đó W được xác định theo công thức (19) và B theo ( 24 )

Tối đa hoá F theo I sẽ đưa đến điều kiện sau:

_{V’(I) + N(I) = rV(I) +rF* ( 0 )}

trong đó: F* - giá trị tối ưu của đất bao gồm cả giá trị gỗ và ngoài gỗ.

Biểu thức (26) diễn giải việc sử dụng rừng đa dạng tối ưu. Luân kỳ tối ưu sẽ ở vào thời điểm tại đó giá trị tăng cận biên của cây đứng sẽ cân bằng với chi phí cơ hội của việc hoãn khai thác (bằng với lợi ích từ khai thác bị mất cộng với địa tô bị mất do kéo dài luân kỳ).

Trong lâm nghiệp, người ta còn sử dụng tiêu chí Giá trị mong đợi của đất (Soil Expectation Value - SEV) để xác định giá trị của đất trống dùng cho mục đích lâm nghiệp. Thực tế cho thấy đất rừng thường mang lại thu nhập định kỳ tại thời điểm khai thác hoặc cuối chu kỳ kinh doanh thay vì mang lại thu nhập hàng năm. Vì thế cần phải tính được giá trị hiện tại của chuỗi thu nhập định kỳ liên tục nhằm xác định giá trị tiềm năng của khoảnh đất dùng cho mục đích lâm nghiệp. Cụ thể là tiêu chí này giúp ta xác định được giá trị của đất trống không có cây mọc trên đó. Nó cũng cho biết giá trị của khoảnh đất trống mà không thể dùng cho mục đích nào tốt hơn ngoài lâm nghiệp đáng giá là bao nhiêu.

SEV được xác định theo công thức sau:

_{( 0 )}

Trong đó:

- a: số lượng thanh toán định kỳ, tức là giá trị ròng của toàn bộ chi phí và thu nhập quy đổi về cuối chu kỳ, bao gồm cả chi phí thiết lập dự án nhưng không tính giá đất;

- t: khoảng thời gian tính bằng năm giữa các lần thanh toán (giống như khoảng thời gian giữa các lần khai thác gỗ);

- i: tỷ lệ lãi xuất;

- SEV - giá trị mong đợi của đất tại năm 0;

- SEV có thể được xác định trước hoặc sau thuế. Hơn nữa, giá thuê đất hàng năm tối đa có thể được xác định bằng cách nhân SEV với tỷ lệ lãi xuất (Vasievich 2001).

Ví dụ: Một công ty lâm nghiệp dự định đầu tư trồng cây nguyên liệu trên khu vực đất trống. Loài cây định trồng là cây nhập nội có chu kỳ kinh doanh là 10 năm. Thu nhập ròng tại cuối mỗi chu kỳ được ước tính là 6,500,000 đồng/ha. Tỷ lệ lãi xuất bình quân là 7%. Để biết được giá trị của đất dùng cho mục đích lâm nghiệp, cần phải xác định SEV theo (27).

đồng/ha

Nếu như không có phương án sử dụng đất nào hiệu quả hơn trồng cây lâm nghiệp thì 6,720,768 đồng sẽ là giá trị của một ha đất trống dùng cho mục đích lâm nghiệp. Như vậy, nếu công ty định thuê đất để trồng rừng thì giá thuê đất tối đa hàng năm (r_max) là:

r_max = SEV*i = 6,720,768 * 0.07 = 470,454 đồng/ha

4.2. PHÁ RỪNG

4.2.1. Khái niệm về phá rừng

Tuy là một hiện tượng xảy ra phổ biến ở hầu hết mọi nơi trên thế giới nhưng phá rừng lại được quan niệm theo nhiều cách khác nhau. Theo cách thứ nhất, phá rừng thường được định nghĩa là quá trình chuyển đổi hay sự thay đổi của lớp phủ mặt đất từ rừng sang các trạng thái khác. Khác với phá rừng, suy thoái rừng được coi là quá trình xuống cấp những gì đang diễn ra bên trong rừng như hệ sinh thái, đa dạng sinh học, vv … (Palo et al., 1987; Turner & Meyer, 1994). Trong cách định nghĩa thứ hai, thuật ngữ “phá rừng” mô tả sự đổi thay hoàn toàn trong sử dụng đất từ rừng sang nông nghiệp, bao gồm cả canh tác nương rẫy và chăn thả, hay sử dụng đô thị. Nó không bao gồm rừng đã bị khai thác (thậm chí chặt trắng) và để cho tự tái sinh (WRI, 1992:118). Còn trong cách hiểu thứ ba thì phá rừng thường mang nghĩa huỷ hoại hay làm mất đi thảm cây, từ làm mất hoàn toàn hay vĩnh viễn thảm cây cho đến những thay đổi nhỏ trong thành phần sinh thái (Angelsen, 1995).

Tốc độ phá rừng nhiệt đới hàng năm giai đoạn 1981-1990 là 0,8% hay 15,4 triệu ha/năm, trong đó châu Á có tỷ lệ mất rừng cao nhất (1,2%). Riêng đối với Việt nam, trong vòng nửa thế kỷ từ 1943 đến 1993 có khoảng 5 triệu ha rừng tự nhiên bị mất, nghĩa là tốc độ phá rừng hàng năm ở Việt nam vào khoảng 100 nghìn ha.

Năm 1990, rừng chiếm 31,6% diện tích đất trên thế giới, tương đương 4.128 triệu ha. Theo báo cáo FRA, con số đó hiện nay chỉ còn lại 30,6% trong năm 2015, tương đương 3.999 triệu ha. Tuy nhiên, tỷ lệ mất rừng hàng năm đã giảm từ 0,18% vào năm 1990 xuống còn 0,08% trong giai đoạn 2010-2015.