Tiêu điểm



Nội dung hoạt động chính

 

 

 

 

 

 

Tuyển dụng

 

Tuyển chuyên gia dự án


 

 

Đăng nhập trang nội bộ



Tổng quan về phương pháp dự báo và khả năng áp dụng một số mô hình trong dự báo biến động tài nguyên và môi trường tại Việt nam
Thứ ba, 23 Tháng 2 2010 17:31

Dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai, trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được. Khi tiến hành dự báo cần căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mô hình toán học

 

1.    Khái niệm về dự báo
Dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai, trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được. Khi tiến hành dự báo cần căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mô hình toán học (Định lượng). Tuy nhiên dự báo cũng có thể là một dự đoán chủ quan hoặc trực giác về tương lai (Định tính) và để dự báo định tính được chính xác hơn, người ta cố loại trừ những tính chủ quan của người dự báo.

Dù định nghĩa có sự khác biệt nào đó, nhưng đều thống nhất về cơ bản là dự báo bàn về tương lai, nói về tương lai. Dự báo trước hết là một thuộc tính không thể thiếu của tư duy của con người, con người luôn luôn nghĩ đến ngày mai, hướng về tương lai. Trong thời đại công nghệ thông tin và toàn cầu hóa, dự báo lại đóng vai trò quan trọng hơn khi nhu cầu về thông tin thị trường, tình hình phát triển tại thời điểm nào đó trong tương lai càng cao. Dự báo được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, mỗi lĩnh vực có một yêu cầu về dự báo riêng nên phương pháp dự báo được sử dụng cũng khác nhau.

2. Đặc điểm của dự báo

-    Không có cách nào để xác định tương lai là gì một cách chắc chắn (tính không chính xác của dự báo). Dù phương pháp chúng ta sử dụng là gì thì luôn tồn tại yếu tố không chắc chắn cho đến khi thực tế diễn ra.

-    Luôn có điểm mù trong các dự báo. Chúng ta không thể dự báo một cách chính xác hoàn toàn điều gì sẽ xảy ra trong tương tương lai. Hay nói cách khác, không phải cái gì cũng có thể dự báo được nếu chúng ta thiếu hiểu biết về vấn đề cần dự báo.

-    Dự báo cung cấp kết quả đầu vào cho các nhà hoạch định chính sách trong việc đề xuất các chính sách phát triển kinh tế, xã hội. Chính sách mới sẽ ảnh hưởng đến tương lai, vì thế cũng sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo.

3. Các phương pháp dự báo

Có nhiều học giả có cách phân loại phương pháp dự báo khác nhau. Tuy nhiên theo học giả Gordon , trong 2 thập kỷ gần đây, có 8 phương pháp dự báo được áp dụng rộng rãi trên thế giới (Bảng 1).

Bảng 1 đề cập 8 phương pháp thường được sử dụng trên thế giới trong dự báo. Tuy nhiên, theo cách phân loại tại Việt Nam các phương pháp dự báo thường chia thành 2 nhóm chính là phương pháp định tính và phương pháp định lượng.

3.1 Phương pháp dự báo định tính

Phương pháp này dựa trên cơ sở nhận xét của những yếu tố liên quan, dựa trên những ý kiến về các khả năng có liên hệ của những yếu tố liên quan này trong tương lai. Phương pháp định tính có liên quan đến mức độ phức tạp khác nhau, từ việc khảo sát ý kiến được tiến hành một cách khoa học để nhận biết các sự kiện tương lai hay từ ý kiến phản hồi của một nhóm đối tưởng hưởng lợi (chịu tác động) nào đó.

3.2 Phương pháp dự báo định lượng

Mô hình dự báo định lượng dựa trên số liệu quá khứ, những số liệu này giả sử có liên quan đến tương lai và có thể tìm thấy được. Tất cả các mô hình dự báo theo định lượng có thể sử dụng thông qua chuỗi thời gian và các giá trị này được quan sát đo lường các giai đoạn theo từng chuỗi .

Tuy nhiên hiện nay thông thường khi dự báo người ta thường hay kết hợp cả phương pháp định tính và định lượng để nâng cao mức độ chính xác của dự báo. Bên cạnh đó, vấn đề cần dự báo đôi khi không thể thực hiện được thông qua một phương pháp dự báo đơn lẻ mà đòi hỏi kết hợp nhiều hơn một phương pháp nhằm mô tả đúng bản chất sự việc cần dự báo.

3.3. Quy trình dự báo

Thông thường trong các dự báo về kinh tế, quy trình dự báo được chia thành các bước sau. Các bước này bắt đầu và kết thúc với sự trao đổi giữa người sử dụng và người làm dự báo.

1.    → Xác định mục tiêu dự báo

2.    →Xác định loại dự báo

3.    →Chọn mô hình dự báo

4.    →Thu thập số liệu và tiến hành dự báo

5.    →Ứng dụng kết quả dự báo

6.    →Theo dõi kết quả dự báo

4. Áp dụng phương pháp/mô hình  dự báo trên thế giới và ở Việt Nam

4.1 Tình hình áp dụng các phương pháp dự báo trên thế giới

Việc lựa chọn phương pháp dự báo phụ thuộc vào lĩnh vực hoạt động, các lĩnh vực dự báo liên quan đến hiện tượng tự nhiên thì phương pháp định lượng hay được sử dụng như mô hình hóa, phương pháp kịch bản,… Tuy nhiên tùy vào từng lĩnh vực, ngành mà các phương pháp dự báo có thể khác nhau.

Ví dụ, ở châu Âu, các mô hình về thay đổi môi trường được chia theo các chủ đề khác nhau như Nông nghiệp; chất lượng không khí; đa dạng sinh học; khí hậu; năng lượng; sử dụng đất; chất thải rắn; nước,… mỗi một chủ đề thường có nhiều mô hình/công cụ (danh sách các mô hình có thể tham khảo ở tài liệu ). Cụ thể trong lĩnh vực năng lượng và môi trường, châu Âu hiện nay đang sử dụng một số mô hình sau:

1.    E3ME: Energy-Environment-Economy Model (www.camecon.com/suite_economics_model). Mô hình kinh tế-môi trường và năng lượng;

2.    MESSAGE: Model for Energy Supply Strategy Alternatives and their General Environmental Impact (www.iiasa.ac.at). Mô hình chiến lược cung cấp năng lượng thay thế và tác động chung về môi trường.

3.    GEM-E3: General Equilibrium Model for Energy-Economy-Environment (www.gem-e3.zew.de)- Mô hình cân bằng tổng cho môi trường-kinh tế và năng lượng.

4.    CLUE-Conversion of Land Use Change and Its Effects. Mô hình này cho phép mô phỏng các lựa chọn chuyển đổi mục đích sử dụng đất và ảnh hưởng của sự chuyển đổi này. Mô hình này có 3 phiên bản chính gồm phiên bản CLUE-CR do Tom Veldkamp và Louise Fresco xây dựng, phiên bản CLUE do Peter Verburg, Kasper Kok, Free de Koning và Tom Veldkamp xây dựng và phiên bản CLUE-s: được xây dựng bởi Peter Verburg. Thông tin chi tiết về mô hình này có thể xem thêm tại địa chỉ www.cluemodel.nl

Hiện nay trên thế giới, trong lĩnh vực tài nguyên môi trường, nhiều mô hình đang được nghiên cứu và ứng dụng để dự báo tốc độ tan băng ở Bắc Cực, lượng khí thải nhà kính, thảm phủ thực vật trên trái đất trong tương lai. Việc lựa chọn phương pháp dự báo phụ thuộc nhiều vào đối tượng dự báo, mục đích dự báo và dữ liệu cơ sở.

4.2 Tình hình các phương pháp/mô hình dự báo ở Việt nam

Hiện nay ở Việt Nam, cơ quan áp dụng nhiều phương pháp và công cụ (mô hình) dự báo là Bộ Kế hoạch và Đầu tư, nơi có nhiều đơn vị tham gia công tác dự báo phục vụ việc lập và triển khai các hoạch phát triển kinh tế xã hội như Trung tâm Thông tin và Dự báo Kinh tế Xã hội Quốc gia, Viện Nghiên cứu Quản lý Kinh tế Trung ương, Viện Chiến lược phát triển, Tổng cục Thống kê và Vụ Tổng hợp kinh tế quốc dân. Tuy nhiên những cơ quan này chủ yếu tập trung dự báo về lĩnh vực kinh tế, xã hội mà chưa có nhiều dự báo về biến động môi trường và tài nguyên thiên nhiên. Bên cạnh đó còn có các cơ quan bộ/ngành (Tập đoàn điện lực Việt Nam, Tập đoàn Than-Khoáng sản để dự báo cung cầu điện và nhiên liệu,…), các Viện nghiên cứu (Viện Nghiên cứu Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh, Viện Nghiên cứu Quản lý Kinh tế trung ương,…), trường đại học (Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, Đại học Kinh tế Quốc dân,...) và nhiều cá nhân sử dụng các phương pháp nghiên cứu phục vụ nhu cầu nghiên cứu của mình. Việt Nam hiện chủ yếu sử dụng 3 phương pháp (trong một phương pháp có thể có nhiều mô hình khác nhau) dự báo sau đây.

1. Phương pháp ngoại suy

Bản chất của phương pháp ngoại suy là kéo dài quy luật đã hình thành trong quá khứ để làm dự báo cho tương lai. Giả thiết cơ bản của phương pháp này là sự bảo toàn nhịp điệu, quan hệ và những quy luật phát triển của đối tượng dự báo trong quá khứ cho tương lai. Thông tin cung cấp cho phương pháp ngoại suy là số liệu về động thái của đối tượng dự báo trong quá khứ qua một số năm nhất định, thông thường yêu cầu thời khoảng quá khứ có số liệu phải lớn hơn nhiều lần thời khoảng làm dự báo. Phương pháp này thích hợp để dự báo những đối tượng phát triển theo kiểu tiệm tiến. Phương pháp ngoại suy có ưu điểm là đơn giản, tuy nhiên, nhược điểm chính là không tính được ảnh hưởng của các yếu tố khách quan đến kết quả dự báo.

2. Phương pháp chuyên gia

Bản chất của phương pháp chuyên gia là lấy ý kiến đánh giá của các chuyên gia để làm kết quả dự báo. Phương pháp này được triển khai theo một quy trình chặt chẽ bao gồm nhiều khâu: thành lập nhóm chuyên gia, đánh giá năng lực chuyên gia, lập biểu câu hỏi và xử lý toán học kết quả thu được từ ý kiến chuyên gia. Khó khăn của phương pháp này là việc tuyển chọn và đánh giá khả năng của các chuyên gia. Phương pháp này được áp dụng có hiệu quả cho những đối tượng thiếu (hoặc chưa đủ) số liệu thống kê, phát triển có độ bất ổn lớn hoặc đối tượng của dự báo phức tạp không có số liệu nền. Kết quả của phương pháp dự báo này chủ yếu phục vụ cho nhu cầu định hướng, quản lý vì thế cần kết hợp (trong trường hợp có thể) với các phương pháp định lượng khác.

3. Phương pháp mô hình hoá

Bản chất của phương pháp này là kế thừa hai phương pháp nói trên. Cách thức tiếp cận của phương pháp này là dùng hệ thức toán học để mô tả mối liên hệ giữa đối tượng dự báo với các yếu tố có liên quan. Khó khăn của phương pháp này là phải viết được chính xác hệ thức toán học nói trên. Phương pháp mô hình hoá áp dụng cho nghiên cứu kinh tế, tài nguyên-môi trường sẽ phải sử dụng nhiều phương trình của mô hình kinh tế lượng vì đối tượng dự báo (mối liên hệ giữa hoạt động kinh tế và chất lượng môi trường, sử dụng tài nguyên) có liên quan đến nhiều yếu tố kinh tế ví dụ GDP, giá cả,… Phương pháp này yêu cầu số liệu của nhiều yếu tố hữu quan trong quá khứ trong khi đó, phương pháp ngoại suy chỉ yêu cầu một loại số liệu. Tuy nhiên, phương pháp này cũng có ưu điểm, đó là có thể giải thích được kết quả dự báo và có thể phân tích ảnh hưởng của các yếu tố liên quan đến kết quả dự báo.

Hiện tại nhiều nước đã có phần mềm dự báo này, tuy nhiên, khi áp dụng cho Việt Nam thì cần phải hiệu chỉnh một ít thông số cho phù hợp. Đặc biệt là mô hình dự báo kinh tế vĩ mô, cần xem xét yếu tố thể chế và tính mở của thị trường, nền sản xuất và dạng dữ liệu hiện có.

Hiện ở Việt Nam, các mô hình dự báo trong lĩnh vực tài nguyên và môi trường chưa nhiều. Mỗi lĩnh vực đặc thù đều áp dụng những công cụ/mô hình riêng, đáp ứng những yêu cầu cụ thể, những mô hình này chủ yếu chỉ áp dụng cho chuyên môn sâu. Ví dụ, trong lĩnh vực thủy văn để dự báo lũ, mô hình MARINE của Pháp, mô hình Mike11 (của Đan Mạch), mô hình SSARR, mô hình TANK,… được sử dụng, trong dự báo thời tiết thì sử dụng các mô hình về dự báo thời tiết,...

Trong lĩnh vực quản lý tài nguyên và môi trường, đã có một số mô hình dự báo được áp dụng trong nghiên cứu chính sách, quy hoạch phát triển như:

-    VS, TS Nguyễn Trần Dương, GS.TSKH. Nguyễn Quang Thái, TSKH. Trần Trọng Khuê, Bùi Trinh  đã sử dụng mô hình I-O môi trường để (i) đánh giá định lượng giữa tăng trưởng kinh tế và biến động môi trường; (ii) cụ thể hóa mối tương quan giữa tăng trưởng kinh tế với lượng phát thải của vùng kinh tế trọng điểm phía Nam.

-    Các tác giả Bui Trinh, Francisco T. Secretario, Kim Kwangmun, Le Ha Thanh và Pham Huong Giang  đã sử dụng mô hình I-O để phân tích tác động môi trường-kinh tế để phân tích mức độ phát thải của một số khí nhà kính, nước thải của từng ngành, từng khu vực khác nhau.

-    Trong nghiên cứu dự báo lũ nhiều nơi đã sử dụng mô hình MARINE của Pháp, mô hình Mike11 (của Viện Thủy lực, Đan Mạch), mô hình SSARR, mô hình TANK và mô hình HYDROGIS do Viện Khí tượng Thủy văn (Nay là Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường) xây dựng cho hệ thống sông Hồng và sông Thái Bình để dự báo lũ. Các mô hình này để sử dụng phương pháp định lượng với nhiều công thức toán học.

-    Mô hình kinh tế lượng vĩ mô (VN-MACRO)  tại Trung tâm Thông tin và Dự báo Kinh tế Xã hội Quốc gia được xây dựng để đánh giá tác động của chính sách vĩ mô và môi trường bên ngoài cũng như dự báo ngắn hạn và trung hạn.

5. Khuyến nghị áp dụng

Dự báo về biến động cung cầu tài nguyên, biến động về chất lượng môi trường hiện nay rất cần thiết. Tuy nhiên, trong điều kiện thông tin, số liệu, trang thiết bị và nguồn nhân lực hiện nay, cần tập trung nghiên cứu và áp dụng một số phương pháp/mô hình sau đây.

1.    Áp dụng Mô hình I-O môi trường (Input-Output Environment models) để dự báo mức độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ xả thải ra môi trường để từ đó có các chính sách khuyến khích hoặc bắt buộc sử dụng các giải pháp giảm thiểu chất thải đối với từng lĩnh vực cụ thể. Ví dụ, nếu mô hình dự báo năm 2020 mức xả thải của toàn xã hội vượt khả năng xử lý và lưu trữ của môi trường thì cần có các công cụ để giảm mức xả thải. Áp dụng mô hình này hiệu quả, cần có các số liệu về phát thải của các ngành kinh tế, loại hình sản xuất. Yêu cầu đặt ra là phải kiểm kê được lượng phát thải cho một loại hoặc nhóm sản phẩm để từ đó biết được lượng phát thải của ngành sản xuất đó (ví dụ, để sản xuất 1 đôi giầy cần bao nhiêu lít nước đầu vào, bao nhiêu nước thải, khí thải, rác thải,…). Từ số liệu đó có thể tính toán được mối liên hệ giữa gia tăng (hoặc giảm) trong sản xuất và mức xả thải ra môi trường trong tương lai (nguy suy xu hướng). Chúng ta cũng có thể sử dụng mô hình I-O để dự báo mức tiêu thụ tài nguyên của nền kinh tế trong một thời điểm nào đó. Muốn sử dụng mô hình này cần phải có đủ số liệu (số liệu nhiều năm để sử dụng phép toán ngoại suy xu hương) về tăng trưởng kinh tế, lượng nguyên liệu đầu vào, sản phẩm đầu ra, mức xả thải của cả nền kinh tế, từng lĩnh vực sản xuất,…

2.    Nghiên cứu, sửa đổi mô hình MESSAGE  để có thể áp dụng cho trường hợp Việt Nam trong việc dự báo các tác động môi trường của các chiến lược năng lượng thay thế. Kết quả của mô hình là cơ sở để đưa ra các chính sách quản lý môi trường phù hợp vì thường khi những tác động môi trường đã xảy ra thì các biện pháp khắc phục rất tốn kém và khó đảo ngược được những tác động môi trường đó. Ví dụ, việc biến đổi đổi khí hậu được xem là hậu quả của việc phát thải khí nhà kính trong quá khứ và hiện nay cả thế giới đang nỗ lực để giảm bớt lượng khí thải nhưng điều đó không hề dễ dàng và tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu ngày càng rõ ràng hơn. Mô hình này đã được áp dụng ở châu Âu (gồm các nước thuộc liên minh châu Âu khi chưa mở rộng).

3.    Sử dụng một số mô hình về chuyển đổi mục đích sử dụng đất (mô hình CLUE, mô hình LLN  của châu Âu) trong nghiên cứu biến động sử dụng đất và ảnh hưởng của việc chuyển đổi mục đích sử dụng đất đến môi trường, hệ sinh thái và cảnh quan chung. Tuy nhiên để sử dụng những mô hình này trong việc dự báo cần phải sử dụng nhiều dữ liệu không gian (bản đồ hành chính, bản đồ quy hoạch, số liệu thuộc tính), số liệu về dân số, quy hoạch lãnh thổ,…

4.    Áp dụng phương pháp chuyên gia (delphi) có xét đến môi trường xã hội và thể chế của Việt Nam: Phương pháp định tính này phù hợp với điều kiện hiện nay của Việt Nam khi thiếu dữ liệu về hiện trạng tài nguyên và môi trường, phương pháp này có thể áp dụng và mang lại kết quả đáng tin cậy nếu được thực hiện đúng, đủ các bước. Đặc biệt phương pháp này phù hợp cho việc xác định các mục tiêu phát triển ngành trong giai đoạn (2011-2020) vì hơn ai hết những chuyên gia, người đứng đầu các lĩnh vực hiểu lĩnh vực họ quan tâm, quản lý sẽ như thế nào trong 5-10 năm tới. Tất nhiên để phương pháp này có hiệu quả việc chọn nhóm chuyên gia, xây dựng bảng hỏi có vai trò tiên quyết. Hiện nay dù phương pháp này đã áp dụng nhiều ở Việt Nam nhưng quy trình thực hiện thường không thống nhất và các bước (Hình 1) không thực hiện một cách đầy đủ.

5.    Sử dụng kết hợp nhiều hơn một phương pháp có thể mang lại kết quả đáng tin cậy hơn, tuy nhiên dù là phương pháp nào cũng cần tham vấn chuyên gia, nhà quản lý và người sử dụng kết quả dự báo để nâng cao tính hữu dụng của quá trình dự báo.

Trong những phương pháp/mô hình nêu trên với điều kiện của Viện Chiến lược, Chính sách tài nguyên và môi trường hiện nay, nên tập trung nghiên cứu và áp dụng cách tiếp cận đã đề cập ở khuyến nghị số 1, 2, 3 và phương pháp số 4. Để áp dụng các phương pháp/mô hình trong dự báo có hiệu quả nên bắt đầu từ các mô hình thông dụng (Mô hình I-O môi trường), được nhiều người sử dụng trước khi sử dụng các mô hình phức tạp. Bên cạnh đó việc có thêm chuyên gia về mô hình cân bằng tổng quát (GEM-General Equilibrium Model) và chuyên gia về hệ thống thông tin địa lý (GIS-Geographical Information System) là cần thiết để phối hợp với cán bộ chuyên môn về kinh tế, quản lý tài nguyên và môi trường trong việc thiết kế, xây dựng và chạy mô hình phục vụ mục đích dự báo biến động cung cầu tài nguyên, biến động chất lượng môi trường.

Lĩnh vực tài nguyên có thể dự báo trước hết cần tập trung vào tài nguyên đất (biến động nhu cầu sử dụng, chuyển đổi mục đích sử dụng, chất lượng đất,…); tài nguyên nước (biến động nhu cầu nước sinh hoạt, nông nghiệp, công nghiệp, giao thông, chất lượng nước mặt, nước ngầm,…). Một yêu cầu khác trước khi thực hiện việc thiết kế và xây dựng mô hình phục vụ công tác dự báo là số liệu và thông tin đầu vào. Ví dụ, lĩnh vực tài nguyên nước, phải có thông tin về lượng nước và phân bố (theo không gian, thời gian) các nguồn nước, mức nước tiêu thu bình quân người/năm (nước sinh hoạt), lượng nước sử dụng của từng ngành sản xuất/sản phẩm/năm, số liệu về quy hoạch phát triển của từng ngành (kể cả về công nghệ, quy mô sản xuất,…), tốc độ đô thị hóa,... để có thể chạy mô hình dự báo biến động nhu cầu sử dụng nước trong tương lai.

Tài liệu tham khảo

1.    Nguyễn Văn Phúc. Các phương pháp dự báo kinh tế và khả năng áp dụng cho thành phố Hồ Chí Minh. Viện Nghiên cứu Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh.
(http://www.hids.hochiminhcity.gov.vn).

2.    Lê Xuân Phương (2004). Ứng dụng phương pháp chuyên gia dự báo trong lĩnh vực Bưu chính - Viễn thông. Tạp chí Công nghệ Thông tin và Truyền thông

3.    Nguyễn Thị Thanh Huyền và nnk (2009). Bài giải phân tích và dự báo kinh tế. Trường Đại học Thái Nguyên

4.    World Bank (2009). Energy demand models for policy formulation-A comparative study of Energy Demand Models. Policy Research Working Paper-4866.

5.    Lê Văn Dụy (2008). Mô hình dự báo ngắn hạn. Thông tin Khoa học Thống kê-Viện Khoa học Thông kê.

6.    Bùi Bá Cước, Bùi Trinh và Dương Mạnh Hùng (2004). Phương pháp phân tích Kinh tế và Môi trường thông qua mô hình I-O. Nhà xuất bản thống kê.

7.    Robert T. CLEMEN (1989). Combining forecasts: A review and annotated bibliography. International Journal of Forecasting 5. Page 559-583.

8.    Bui Trinh, K.Kim, F.Secretario (2005). Economic Environmental Impact Analysis Based on a Bi-region Interregional I-O Model for Vietnam, presented at 15th IO conference of IIOA at Beijing, 2005.

9.    Chương trình đào tạo Kinh tế Fulbright (1998). Kỹ thuật dự báo và mô hình kinh tế lượng đối với ngành năng lượng. Bài đọc, tập 1.

 

ThS. Nguyễn Sỹ Linh