PHẦN II: NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHÂN TÍCH CHI PHÍ LỢI ÍCH CỦA MÔ
2.3 Phân tích chi phí lợi ích của mô hình nhà chống bão ở xã Lộc Trì
2.3.2 Phân tích lợi ích chi phí vào mô hình nhà chống bão ở xã Lộc Trì
Bước 3: Tính toán các chỉ số sinh lợi
Một trong những bước quan trọng nhất của phân tích chi phí lợi ích là tính toán các chỉ số sinh lợi (chỉ số hiệu quả kinh tế), từ đó lựa chọn phương án tốt nhất trong các phương án cần quy đổi giá trị của dòng tiền các phương án về cùng một thời điểm thường là thời điểm hiện tại. Ba chỉ số thường được sử dụng trong các phân tích chi phí lợi ích gồm: Giá trị hiện tại ròng (NPV), Hệ số hoàn vốn nội bộ(IRR) và Tỷ số lợi ích trên chi phí (BCR).
Bước 4: Phân tích độ nhạy
Là việc xem xét các chỉ tiêu hiệu quả thay đổi như thế nào khi tiến hành thay đổi các giả định. Cụ thể trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng suất chiết khấu cơ sở là r
=8% (lãi suất thị trường năm 2014). Ngoài ra chúng tôi còn sử dụng các suất chiết khấu khác nhau như r = 4% và r = 12% để kiểm tra độ nhạy của kết quả phân tích.
Bước 5: Đưa ra các kiến nghị chính sách dựa trên các chỉ số sinh lợi
Dựa trên kết quả các chỉ tiêu hiệu quả và phân tích độ nhạy để đưa ra khuyến nghị chính sách hợp lý đến các nhà quản lý.
2.3.2 Phân tích lợi ích chi phí vào mô hình nhà chống bão ở xã Lộc Trì
Phân tích hướng về quá khứ: Số liệu về thiệt hại và mất mát do các cơn bão Xangsane 2006 và Ketsana 2009 được ước lượng thông qua điều tra hộ gia đình (bảng 2.6).
Vì chi phí và lợi ích phải được tính toán ở tại thời điểm nghiên cứu, các thiệt hại do bão 2006 và 2009 được điều chỉnh để thể hiện điều kiện hiện tại (bằng cách khử lạm phát) để đưa về giá trị của năm 2014. Bằng cách sử dụng cách tiếp cậnhướng về quá khứnày, chúng tôi có thể xác định được những thiệt hại trung bình của một hộ gia đình trải qua các cơn bão 2006 và 2009, và sử dụng thông tin này để xây dựng hướng tiếp cậnhướng tới tương lai.
Phân tích hướng tới tương lai: Giá trị hiện tại của lợi ích từ NCB có thể rất
“nhạy” với thời gian kỳ vọng của các cơn bão có thể xảy ra trong tương lai gây nên thiệt hại, tuy nhiên những cơn bão này chưa xảy ra và mang tính ngẫu nhiên. Kết quả về các mô hình dự báo bão cho đến nay chưa thể dự báo được xác suất của các cơn bão với cường độ khác nhau. Hơn nữa, mối quan hệ giữa mức độ thiệt hại với tốc độ, hướng gió và tần suất của bão là khó xác định. Vì thế, trong nghiên cứu này cách tiếp cận kịch bản được sử dụng để xem xét ảnh hưởng kinh tế của bão trong tương lai ở địa bàn nghiên cứu. Cụ thể, nghiên cứu xem xét hai kịch bản:
Kịch bản 1: Bão có tần suất và cường độ như trước: ở kịch bản này chúng tôi giả định tần suất và cường độ của bão trong 30 năm tới cũng giống như tần suất và cường độ của bão trong 30 năm qua. Nói cách khác, bão Xangsane 2006 và bão Ketsana 2009 được lập lại một lần trong 30 năm tới.
Kịch bản 2: Bão có cường độ mạnh hơn: Kịch bản này được xây dựng dựa trên giả định rằng trong tương lai, cường độ của bão sẽ tăng lên, nhưng tần suất không đổi, giả định này dựa trên kết quả nghiên cứu của Trung tâm Khí tượng Thủy văn Trung Ương. Cường độ gia tăng có thể dẫn đến thiệt hại cao hơn. Theo đó, chúng tôi giả định rằng có 2 cơn bão như Xangsane 2006 lập lại trong 30 năm tới. Với giả định này, chúng tôi tính toán lại các thiệt hại tránh được và các chỉ số sinh lợi, và so sánh với kết quả của Kịch bản 1.
Mỗi kịch bản khí hậu được phân tích với các sự kiện bão xảy ra ở các thời điểm khác nhau trong suốt chu kỳ 30 năm của ngôi nhà. Điều này đảm bảo một cái nhìn
ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ
trong một dãy sự kiện các cơn bão có thể xảy ra. Phân tích đầu tiên được chọn với giả định rằng xác suất xảy ra của hai cơn bão này là như nhau trong suốt chu kỳ của ngôi nhà. Đây là mô phỏng giản đơn Monte Carlo mà trong đó quá khứ được đại diện như tương lai trong sự phân phối đồng đều về lợi ích suốt chu kỳ 30 năm của ngôi nhà.
Theo đó, xác suất xảy ra một sự kiện trong bất kỳ một năm nào là như nhau. Tuy nhiên, trong thực tế các sự kiện thường không xảy ra theo cách đó. Liệu chúng xảy ra sớm hay muộn trong chu kỳ của ngôi nhà, có ảnh hưởng lớn đến kết quả của việc đầu tư vào giảm thiểu rủi ro. Để thấy được dãy các lợi nhuận tiềm năng, các kịch bản về năm xảy ra các cơn bão được chọn ngay từ lúc bắt đầu hay kết thúc của chu kỳ ngôi nhà, mang lại một dãy kết quả về các chỉ số sinh lợi để xem xét.
2.3.2.2 Các giả định chính để thực hiện phân tích chi phí lợi ích
Các giả định chính để thực hiện phân tích chi phí lợi ích được tổng hợp ở bảng 2.8.
Bảng 2.8: Các giả định chính để phân tích chi phí lợi ích
Giả định Diễn giải Giá trị
Chi phí xây dựng Chi phí gia tăng của nhà chống bão (chi phí nhà chống bão trừ đi chi phí của nhà không có yếu tố chống bão)
24,691.10 (ng.đồng)
Chu kỳ ngôi nhà Chu kỳ của ngôi nhà 30 năm
Suất chiết khấu Sử dụng lãi suất thị trường năm 2014 8%
Chi phí duy tu và bảo trì
Chi phí duy tu gia tăng cho nhà chống bão và thực hiện 5 năm 1 lần
2% trên 5 năm 2.3.2.3 Kết quả phân tích CBA
Trong phần này, kết quả tính toán các chỉ số sinh lợi (NPV, IRR, và BCR) được tính toán và so sánh.
Kịch bản 1: Bão có tần suất và cường độ như trước
Với giả định này, chúng ta chỉ biết rằng trong 30 năm tiếp theo của chu kỳ ngôi nhà, sẽ có 02 cơn bão với cường độ như bão 2006 và 2009 lập lại. Tuy nhiên, điều chúng ta không thể biết bão sẽ xẩy ra vào năm nào, vì thế chúng ta có thể đưa ra một loạt giả định về năm mà bão có thể xẩy ra, từ năm thứ nhất đến năm thứ 30 của chu kỳ ngôi nhà. Trên cơ sở đó, tính toán các chỉ số sinh lợi (NPV, IRR và BCR) cho từng giả
ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ
định đó. Sau đó tính trung bình của các chỉ số sinh lợi nêu trên sẽ cung cấp một cái nhìn toàn cảnh về chỉ số sinh lợi của đầu tư xây nhà chống bão.
Trường hợp đầu tiên, chúng ta bắt đầu với giả định rằng bão 2006 xẩy ra ở năm thứ nhất và bão 2009 xẩy ra ở năm thứ 3 (giả sử mất 1 năm để xây lại nhà), trường hợp này còn được gọi là trường hợp bão xẩy ra sớm (gọi là TH sớm), cũng là trường hợp cho kết quả của các chỉ số sinh lợi tốt nhất (TH tốt nhất), ở bảng 2.9.
Tiếp tục với các giả định về thứ tự các năm mà hai cơn bão sẽ xẩy ra. Trường hợp thứ hai với giả định bão 2006 xẩy ra ở năm thứ 2 và bão 2009 xẩy ra ở năm thứ 4.
Trường hợp thứ 3 với giả định bão 2006 xẩy ra ở năm thứ 3 và bão 2009 xẩy ra ở năm thứ 5. Cứ tiếp tục như vậy cho đến trường hợp cuối cùng.
Trường hợp cuối cùng với giả định các cơn bão xẩy ra vào những năm cuối cùng của chu kỳ ngôi nhà, còn gọi là trường hợp bão xẩy ra muộn (gọi là TH muộn), và cũng chính là trường hợp có các chỉ số sinh lời thấp nhất (TH xấu nhất), xem kết quả ở bảng dưới.
Trường hợp trung bình (gọi là TH trung bình) được tính toán dựa trên kết quả trung bình của tất cả các trường hợp nêu trên.
Kết quả ở bảng 2.9 cho thấy rằng nếu các cơn bão xẩy ra sớm trong chu kỳ của ngôi nhà, thì khả năng sinh lợi càng cao, ngược lại nếu bão xẩy ra muộn thì khả năng sinh lợi thấp. Điều này có nghĩa rằng các mất mát xẩy ra muộn trong chu kỳ đầu tư cho ngôi nhà đều mang lại khả năng sinh lợi thấp.
Bảng 2.9: Tính toán các chỉ số sinh lợi cho kịch bản 1
TH sớm (tốt nhất)
TH muộn (xấu
nhất) TH trung bình
NPV (ng.đ) 65.982,79 -14.987,64 11.747,12
IRR (%) 186 5 21
BCR (lần) 3,67 0,43 1,46
Ở trường hợp trung bình, kết quả cho thấy IRR =21% (cao hơn lãi suất thị trường 8% của năm 2014), gợi ý rằng việc đầu tư vào nhà chống bão được ưa thích hơn so với gửi tiền vào ngân hàng. Trường hợp tốt nhất khi các cơn bão xẩy ra sớm theo chu kỳ
ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ
có nghĩa rằng hiệu quả kinh tế (khả năng sinh lợi) từ việc đầu tư xây nhà chống bão là như mong đợi.
Nếu sự quan tâm là xem xét năm khi bão xẩy ra mang lại một điểm bước ngoặc (điểm hòa vốn) về chỉ số NPV (NPV từ dương chuyển thành âm), kết quả phân tích cho thấy điểm hòa vốn đạt được nếu bão 2006 xẩy ra ở năm 16 và bão 2009 xẩy ra ở năm 18 của chu kỳ ngôi nhà (xem hình 2.1). Điều này có nghĩa rằng nếu bão 2006 xẩy ra sau năm thứ 17 và bão 2009 xẩy ra sau năm thứ 19, thì NPV trở thành âm.
Hình 2.1: Trường hợp thời gian điểm hòa vốn (T)
Để phân tích độ nhạy, thay đổi các mức lãi suất từ i=4% đến i=12%, kết quả của chỉ số BCR đạt được lần lược là từ 2,21 đến 1,04 như ở hình 2.2.
Hình 2.2. BCRs với các mức lãi suất khác nhau Kịch bản 2: Bão có cường độ mạnh hơn
Như đã đề cập ở phần trên, với Kịch bản “Các cơn bão lớn có cường độ mạnh hơn”, làm gia tăng mức độ thiệt hại đối với ngôi nhà, với giả định bão 2006 xẩy ra hai lần trong 30 năm tiếp theo. Hiệu quả đầu tư vào nhà chống bão được tính toán và trình bày ở bảng 2.10.
-20000 0 20000 40000 60000 80000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
Years NPV
2,21 1,97
1,77 1,60 1,46
1,33 1,22 1,12 1,04 0.00
0.50 1.00 1.50 2.00 2.50
0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14%
BCR
BCR
ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ
Bảng 2.10: Tính toán các chỉ số sinh lợi cho kịch bản 2 TH sớm
(tốt nhất)
TH muộn
(xấu nhất) TH trung bình
NPV (ng.đ) 88.958,17 -11.856,09 22.409,92
IRR (%) 198 6 24
BCR (lần) 4,60 0,55 1,87
Hình 2.3. BCRs với các mức lãi suất khác nhau
Kết quả của Kịch bản 2 cho thấy ở trường hợp trung bình IRR là 24% (so với 21%
trong Kịch bản 1), dãy chỉ số BCR cho phân tích độ nhạy đạt được từ 1,32 - 2,86 (so với 1,04 -2,21 của Kịch bản 1), và trường hợp điểm hoàn vốn đạt được ở năm thứ 20 của chu kỳ ngôi nhà. Nói cách khác, hiệu quả của Kịch bản 2 là cao hơn so với hiệu quả của Kịch bản 1. Điều này có nghĩa là nếu trong tương lai cường độ của bảo tăng lên (do biến đổi khí hậu) thì việc đầu tư xây nhà chóng bão sẽ mang lại hiệu suất đầu tư cao hơn.
2,86 2,55
2,28 2,06
1,87 1,70 1,56 1,43 1,32 0.00
1.00 2.00 3.00 4.00
0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14%
BCR
BCR
ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ
CHƯƠNG III: MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM THÚC ĐẨY XÂY DỰNG NHÀ