Mặc dù có nhiều nỗ lực trong việc ứng phó thiên tai, BĐKH, song nông nghiệp Tây Bắc vẫn chịu thiệt hại nặng nề trước các hiện tượng cực đoan này. Một trong những lý do khiến nỗ lực ứng phó chưa đạt hiệu quả như kỳ vọng là do những hạn chế trong công tác xây dựng chính sách ứng phó, cụ thể là chính sách phát triển kinh tế – xã hội tại địa phương liên quan đến nhiệm vụ lồng ghép nông nghiệp ứng phó BĐKH.
Đã có khá nhiều văn bản chính sách cấp quốc gia đề cập đến nhiệm vụ lồng ghép nông nghiệp ứng phó BĐKH, trong đó có thể kể tới Quyết định 819/BNN–KHCN ngày 14/3/2016 về Kế hoạch hành động ứng phó với BĐKH ngành nông nghiệp và phát triển nông thôn giai đoạn 2016-2020. Tuy nhiên, ở cấp địa phương, nhất là các địa phương khu vực Tây Bắc, việc thực thi lồng ghép ở cả ba cấp vẫn gặp nhiều lúng túng do thiếu những hướng dẫn cụ thể về cả phương thức, nội dung và tài chính. Riêng với cấp xã, khó khăn còn đến từ việc xây dựng các kế hoạch, quy hoạch… đều phụ thuộc chủ yếu vào chỉ tiêu từ cấp trên nên khá thụ động. Bên cạnh đó, năng lực của các cán bộ cấp xã trong việc lập kế hoạch chính sách còn nhiều hạn chế nên chưa thúc đẩy được tiếng nói và mối quan tâm của các bên liên quan trong quá trình lập chính sách, kế hoạch, nhất là ở cấp cộng đồng và các tổ chức xã hội địa phương. Đặc biệt, việc thiếu các chỉ số cũng như cách thức hướng dẫn lồng ghép BĐKH trong các chính sách phát triển nông nghiệp và kế hoạch phát triển kinh tế – xã hội cấp xã cũng là nguyên nhân cản trở nỗ lực ứng phó ở cấp cơ sở.
Nhận thức được điều này, trong 3 năm triển khai (2014- 2017), Dự án BĐKH và đồng bào các dân tộc thiểu số miền núi phía Bắc (CEMI) đã tiến hành nghiên cứu xây dựng Khung chỉ số nông nghiệp ứng phó BĐKH cấp xã, gọi tắt là CRAI (Climate Change Responded Agriculture Index). Hoạt động này được thực hiện tại 7/25 xã của vùng dự án thuộc ba tỉnh Sơn La, Điện Biên, Lai Châu dựa trên các cơ sở về mặt pháp lý, thực tiễn và khoa học. Cụ thể: Khung CRAI được thiết lập dựa trên quá trình tham vấn, thu thập và xử lý thông tin gồm 7 bước: Xác lập các cơ sở xây dựng; Dự thảo khung chỉ số và tham vấn chuyên gia; Tham vấn địa phương để thống nhất phạm vi và nội dung; Xây dựng phương pháp và công cụ thu thập thông tin cho các chỉ số; Thu thập thông tin và xây dựng báo cáo cho từng xã; Chia sẻ kết quả đánh giá và đối thoại với cấp quản lý xã, huyện, tỉnh; Chuyển giao và áp dụng.
Nội dung, ý nghĩa CRAI
CRAI bao gồm 23 chỉ số thuộc ba nhóm chỉ số thành phần: Thích ứng BĐKH (11 chỉ số), Giảm thiểu BĐKH (5 chỉ số) và Quản trị ứng phó (7 chỉ số), trong đó Nhóm chỉ số Thích ứng hướng tới việc đánh giá những thiệt hại do các hiện tượng thời tiết cực đoan (rét đậm, rét hại, sương muối, lũ lụt, trượt lở, khô hạn) gây ra đối với ngành nông nghiệp cũng như các hành động của địa phương trong việc áp dụng các biện pháp giảm thiểu; Nhóm chỉ số về Giảm thiểu đánh giá việc thực hành các giải pháp giảm phát thải trong các hoạt động sản xuất nông nghiệp bao gồm trồng trọt và chăn nuôi; Nhóm chỉ số Quản trị ứng phó đánh giá năng lực lập kế hoạch của cấp xã cũng như hiểu biết của cộng đồng về canh tác thân thiện và BĐKH cùng một số vấn đề về truyền thông cộng đồng, sự tham gia của cộng đồng trong lập kế hoạch và quản lý tài nguyên cũng như sự hỗ trợ của các công cụ tài chính, các tổ chức xã hội đối với người dân.
Điểm đáng lưu ý là quá trình xây dựng CRAI có sự tham gia đầy đủ và tích cực của các chuyên gia cũng như các cán bộ cấp cơ sở gồm trưởng thôn/bản, cán bộ lập kế hoạch cấp xã và lãnh đạo xã nên từng chỉ số đều được thảo luận sao cho sát với thực tế địa phương, giúp đảm bảo tính phù hợp khi áp dụng thực tiễn. Đặc biệt, thông qua CRAI, các cấp cơ sở không chỉ được nâng cao nhận thức về vấn đề nông nghiệp ứng phó BĐKH mà còn hiểu hơn quá trình lập kế hoạch có sự tham gia của nhiều bên, nhất là từ phía cộng đồng, người dân. Trên thực tế, nhiều chỉ số CRAI đã được đề cập trong một số văn bản, tài liệu của cấp xã, song chưa được hệ thống và sắp xếp cho phù hợp. Do đó, khi nhóm gộp các vấn đề theo cấu trúc của CRAI, cán bộ địa phương sẽ nhận định rõ hơn thực trạng nông nghiệp và BĐKH tại địa phương để từ đó đề xuất các giải pháp phù hợp.
Phương pháp tính toán chỉ số
Khung chỉ số CRAI được tính toán theo nguyên tắc giá trị các chỉ số được quy đổi trong thang điểm từ 0 – 1, trong đó các chỉ số thành phần và chỉ số cụ thể được tính theo phương pháp đại số. Cụ thể:
Chỉ số cụ thể:
- Các chỉ số được chia thành 02 nhóm gồm: (i) để xác định “ảnh hưởng” của các yếu tố thời tiết cực đoan đến sản xuất nông nghiệp và (ii) để xác định “thực hành các gải pháp” và “năng lực” nhằm hạn chế thiệt hại. Giá trị của các chỉ số bằng trung bình của các chỉ số phụ.
- Với các chỉ số thuộc nhóm “ảnh hưởng”, giá trị = 1- tỷ lệ ảnh hưởng. Ví dụ, tỷ lệ đại gia súc chết rét là 5% thì giá trị của chỉ số là 1-0.05 = 0.95
- Với các chỉ số thuộc nhóm “thực hành các giải pháp” và năng lực, giá trị tính trực tiếp theo tỷ lệ. Ví dụ tỷ lệ diện tích lúa hai vụ được tưới đủ nước từ kênh mương là 60% thì giá của chỉ số này là 0.6
- Chỉ số “mức độ tham gia của người dân vào kế hoạch” chia theo mức độ của sự tham gia. (Không tham gia, chỉ được thông báo, được tham vấn những nội dung nhỏ, được tham gia họp thảo luận bản kế hoạch và mỗi mức này tương ứng giá trị 0.25)
Chỉ số thành phần
Chỉ số thành phần: gồm (1) thích ứng với thiên tai và các hiện tượng thời tiết cực đoan gồm rét, khô hạn, trượt lở: C(I); (2) giảm thiểu BĐKH: C(II); (3) quản trị tương ứng với C(III). Mỗi chỉ số thành phần được tính theo công thức sau:
- C(I)= Giá trị trung bình của các chỉ số Thích ứng
- C(II)= Giá trị trung bình của các chỉ số Giảm thiểu
- C(III)= Giá trị trung bình của các chỉ số Quản trị ứng phó
Chỉ số ứng phó1
Trong đó, N1, N2, N3 là tổng số chỉ số của hợp phần Thích ứng, Giảm thiểu, Quản trị; C là giá trị chỉ số ứng phó với BĐKH trong sản xuất nông nghiệp của từng địa phương (xã). Trong nghiên cứu thuộc phạm vi dự án CEMI: N1= 11; N2=5, N3=7.
Một vài đánh giá và khuyến nghị áp dụng
Sau khi hoàn tất các khâu tham vấn và xây dựng Khung CRAI, Nhóm nghiên cứu Dự án CEMI đã đánh giá thử nghiệm năng lực ứng phó với BĐKH trong ngành nông nghiệp của cấp xã theo Khung chỉ số CRAI tại 7/25 xã vùng dự án thuộc 3 tỉnh Sơn La, Điện Biên, Lai Châu.
Kết quả cho thấy về khả năng Thích ứng với BĐKH, người dân tại các xã nghiên cứu đều chú ý các giải pháp chống rét cho gia súc, tuy nhiên việc chống rét cho cây trồng lại không có nhiều hành động đáng kể và với các nhân tố hạn hán, lũ lụt cũng không có nhiều giải pháp được áp dụng. Trong biểu đồ nêu trên, nhóm chỉ số thành phần tại xã Bình Lư, huyện Tam Đường, tỉnh Lai Châu đạt giá trị cao nhất so với các xã còn lại do địa phương này có sự đa dạng cao về đất đai và rừng, đất rộng và tương đối bằng phẳng, hệ thống kênh mương thuận lợi, trình độ thâm canh cao, người dân được sự hỗ trợ nhiều của các tổ chức xã hội, dự án và các công cụ tài chính. Ngược lại, với xã Núa Ngam, huyện Điện Biên, tỉnh Điện Biên, chỉ số ứng phó lại ở mức thấp nhất do hệ thống canh tác hầu hết là độc canh ngô trên đất dốc và sự bố trí cây trồng thiếu hợp lý, diện tích đất canh tác lại bị tác động nhiều bởi mưa lũ, đặc biệt nước tưới phụ thuộc gần như hoàn toàn vào điều kiện tự nhiên.
Về việc thực hành các biện pháp Giảm thiểu BĐKH, cụ thể là giảm phát thải khí nhà kính, các chỉ số thuộc nhóm này nhìn chung ở mức thấp dù trên địa bàn các xã nghiên cứu có một số mô hình khuyến nông liên quan đến việc áp dụng các giải pháp canh tác tốt. Sở dĩ các mô hình này không thể nhân rộng là do người dân thiếu hiểu biết đầy đủ về kỹ thuật canh tác, thiếu thông tin, nguồn giống và không sẵn sàng thay đổi sang phương thức canh tác mới. Ngoài ra, các vấn đề về vốn, vật tư (ví dụ chế phẩm sinh học) cũng là những cản trở để người dân thực hành các giải pháp xử lý chất thải chăn nuôi giảm phát thải. Tương tự như nhóm chỉ số Thích ứng, chỉ số Giảm thiểu cũng có giá trị chênh lệch nhau giữa các xã. Xã Hát Lót, huyện Mai Sơn, tỉnh Sơn La có chỉ số Giảm thiểu cao nhất do địa phương nhận được nhiều hỗ trợ từ các tổ chức, đơn vị, dự án thực hiện nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật canh tác nông nghiệp. Mặc dù vậy, việc nhân rộng các mô hình tại xã cũng chưa được chú trọng nhiều, đặc biệt là các mô hình chăn nuôi ở đây tương đối lớn nhưng việc áp dụng các biện pháp giảm phát thải cũng còn nhiều hạn chế. Với các xã như Bản Lang, huyện Phong Thổ, tỉnh Lai Châu và xã Núa Ngam, huyện Điện Biên, tỉnh Điện Biên, do vốn là những xã biên giới, chưa có nhiều mô hình canh tác thân thiện được triển khai, đa phần mới dừng ở các dự án hỗ trợ vốn, giống, kỹ thuật quy mô nhỏ nên chỉ số Giảm thiểu khá khiêm tốn.
Liên quan đến nhóm chỉ số về Quản trị ứng phó, kết quả nghiên cứu cho thấy năng lực cấp xã phản ánh đúng thực trạng bị động trong việc lập kế hoạch ứng phó. Hiểu biết của cán bộ cấp xã về BĐKH và lồng ghép BĐKH trong việc lập kế hoạch có sự tham gia còn nhiều hạn chế, đặc biệt họ rất ít có điều kiện nâng cao năng lực thông qua các hình thức tập huấn, đào tạo. Không ít đại diện chia sẻ việc tham gia các hoạt động của Dự án CEMI là trải nghiệm đầu tiên của họ đối với các thông tin và nội dung về lồng ghép BĐKH. Về phía người dân, hầu như các hộ chỉ tiếp nhận thông tin về BĐKH qua kênh truyền hình, chưa có xã nào có hoạt động truyền thông về BĐKH tại thôn/bản. Việc cộng đồng được tham gia vào các tổ/nhóm quản lý tài nguyên rừng, nước theo chương trình của các dự án hoặc các mô hình nhóm nông dân liên kết để tổ chức sản xuất cũng tương đối hiếm. Riêng hai chỉ số về sự hỗ trợ của các tổ chức xã hội và tiếp cận các công cụ tài chính thì khá khả quan với các chỉ số tương ứng 53% và 57%. Điều này cho thấy vai trò của các tổ chức xã hội và các tổ chức tài chính (ngân hàng chính sách, ngân hàng nông nghiệp) đối với nông dân vùng dân tộc thiểu số là rất lớn, tuy nhiên, cần điều chỉnh hướng hỗ trợ/đầu tư tập trung cho các mục tiêu nông nghiệp ứng phó BĐKH để nỗ lực ứng phó đạt hiệu quả cao nhất.
Nhìn chung, các chỉ số nông nghiệp ứng phó BĐKH ở cấp cơ sở đều có mức điểm tương đối thấp, đặc biệt là chỉ số về truyền thông BĐKH và sự tham gia của người dân vào việc lập kế hoạch phát triển, quản lý tài nguyên và tổ chức sản xuất. Do đó, các xã cần cân nhắc nguồn lực và giải pháp nhằm nâng cao những chỉ số này trong thời gian tới. Đây cũng là điểm ưu việt lớn nhất của CRAI khi giúp cấp xã nhìn nhận được thực trạng ứng phó BĐKH trên địa bàn để từ đó đưa ra những giải pháp, hành động phù hợp. Mặt khác, các chỉ số CRAI đều cụ thể và rất dễ thống kê/thu thập nên sẽ hỗ trợ tích cực cho quá trình lập kế hoạch tại địa phương. Điều đáng ghi nhận hơn cả là thông qua việc áp dụng CRAI, tiếng nói của cộng đồng sẽ được lắng nghe và chú trọng nhiều hơn, góp phần thúc đẩy hiệu quả xây dựng và thực thi chính sách cũng như lôi kéo sự quan tâm của người dân địa phương đối với các chủ trương, hành động ứng phó BĐKH, tạo dựng niềm tin để họ áp dụng rộng rãi các mô hình canh tác thân thiện. Hy vọng với ý nghĩa thực tiễn và khoa học, CRAI sẽ được các địa phương Tây Bắc đón nhận như một công cụ hữu ích trong quá trình lập kế hoạch ứng phó BĐKH ở cấp cơ sở.
Đặng Xuân Trường, Nguyễn Việt Dũng, Nguyễn Hồng Huế, Trung tâm Con người và Thiên nhiên (PanNature)
[1] Hahn, M. B., Riederer, A. M., Foster, S. O., 2009. The Livelihood Vulnerability Index: A pragmatic approach to assessing risks from climate variability and change – a case study in Mozambique, Global Environmental Change, 19, 74 – 88.
