03/12/2025
Tóm tắt
Quảng Ninh là một khu vực điển hình với hệ thống đất ngập nước (ĐNN) đa dạng gồm rừng ngập mặn, đầm phá ven biển, cỏ biển và một số hồ nước có giá trị sinh thái to lớn, tạo động lực phát triển du lịch sinh thái, nuôi trồng thủy sản. Nghiên cứu này nhằm hạch toán giá trị dịch vụ hệ sinh thái (DVHST) của ĐNN tỉnh Quảng Ninh giai đoạn 2015-2020, góp phần lượng hóa đóng góp của hệ sinh thái (HST) vào phát triển kinh tế xanh. Phương pháp nghiên cứu dựa trên khung Hệ thống hạch toán HST (SEEA EA, 2021), kết hợp xử lý ảnh viễn thám Landsat 8 và phân tích hệ thống thông tin địa lý (GIS) để xây dựng các tài khoản phạm vi, điều kiện và dịch vụ HST. Kết quả cho thấy, diện tích ĐNN giảm 5,7%, nhưng tổng giá trị kinh tế DVHST tăng 59%, từ 7.725,8 tỷ đồng lên 12.289,4 tỷ đồng. Dịch vụ cung cấp thủy sản chiếm tỷ trọng lớn nhất, trong khi dịch vụ văn hóa - du lịch sinh thái giảm do tác động của COVID-19 và suy thoái rừng ngập mặn. Nghiên cứu sẽ góp phần cung cấp bằng chứng khoa học phục vụ quản lý, quy hoạch phát triển bền vững và thử nghiệm tính khả thi của khung SEEA EA trong hạch toán HST ở cấp tỉnh tại Việt Nam.
Từ khóa: ĐNN; dịch vụ HST; SEEA EA; viễn thám; GIS; Quảng Ninh.
Ngày nhận bài: 5/10/2025; Ngày sửa chữa: 28/10/2025; Ngày duyệt đăng: 8/11/2025
Research on the Accounting of Ecosystem Service Values of Wetlands in Quang Ninh Province during the Period 2015-2020
Abstract
Quang Ninh is a representative coastal province with a diverse wetland ecosystem (WES) comprising mangrove forests, coastal lagoons, seagrass beds, and several inland lakes. These ecosystems not only possess significant ecological value but also drive the development of ecotourism and aquaculture. This study aims to account for the value of ecosystem services (ES) provided by wetlands in Quang Ninh Province during the 2015-2020 period, thereby quantifying their contribution to the green economy. The research applies the System of Environmental-Economic Accounting - Ecosystem Accounting (SEEA EA, 2021) framework, integrating Landsat 8 remote sensing data and Geographic Information System (GIS) analyses to develop extent, condition, and service accounts. Results indicate that while the total wetland area decreased by 5.7%, the overall economic value of wetland ecosystem services increased by 59%, from VND 7,725.8 billion in 2015 to VND 12,289.4 billion in 2020. Provisioning services (mainly fisheries) accounted for the largest share, whereas cultural services-particularly ecotourism-declined due to the impacts of COVID-19 and mangrove degradation. The study provides scientific evidence to support sustainable management and spatial planning, while also testing the applicability of the SEEA EA framework for provincial-level ecosystem accounting in Vietnam.
Keywords: Wetlands; ecosystem services; SEEA EA; remote sensing; GIS; Quang Ninh.
JEL Classifications: Q56, Q57, R11
1. Giới thiệu
ĐNN là một trong những HST năng suất cao nhất trên Trái đất, đóng vai trò thiết yếu trong duy trì đa dạng sinh học (ĐDSH), điều tiết các chu trình sinh thái, hấp thụ các-bon và cung cấp nguồn lợi thủy sản - nền tảng cho sinh kế của hàng tỷ người. Mặc dù chỉ chiếm 4-6% diện tích bề mặt hành tinh, ĐNN mang lại giá trị kinh tế – sinh thái vượt trội so với nhiều HST khác (Costanza, 1997). Tuy nhiên, trong vài thập kỷ gần đây, quá trình đô thị hóa, khai thác tài nguyên quá mức và tác động của biến đổi khí hậu (BĐKH) đã khiến cho diện tích và chất lượng ĐNN suy giảm nghiêm trọng, dẫn đến mất mát đáng kể các DVHST.
Theo Thông tư số 07/2020/TT-BTNMT của Bộ Nông nghiệp và Môi trường, ĐNN ở Việt Nam được định nghĩa là “những vùng đất trũng, bãi bồi, vùng cửa sông, đầm phá, hồ, ao, sông, suối và các khu vực ven biển có nước ngập thường xuyên hoặc tạm thời, tự nhiên hoặc nhân tạo, tĩnh hoặc chảy, ngọt, lợ hoặc mặn”. Thông tư quy định 10 loại hình đất ngập nước gồm: (1) ĐNN biển và ven biển; (2) ĐNN cửa sông; (3) ĐNN nội địa tự nhiên; (4) ĐNN nhân tạo; (5) Rừng ngập mặn; (6) Đầm phá, vịnh ven bờ; (7) Hồ, ao, đầm tự nhiên; (8) Sông, suối và vùng bãi bồi ven sông; (9) ĐNN nông nghiệp (ruộng, hồ chứa, mương); (10) Các vùng đất than bùn hoặc bãi lầy. Các loại hình này là nơi hội tụ của nhiều quá trình sinh thái - kinh tế - xã hội quan trọng, đóng góp đáng kể vào cân bằng sinh thái và phát triển bền vững.
Ở Việt Nam, ĐNN có ý nghĩa đặc biệt trong bảo vệ bờ biển, duy trì sinh kế và phát triển kinh tế xanh. Các HST rừng ngập mặn, đầm phá đóng vai trò như “lá chắn sinh học” tự nhiên chống lại bão lũ, đồng thời là nơi cung cấp lương thực và thủy sản quan trọng (Nguyễn Xuân Cự, 2017). Trong đó, Quảng Ninh là một khu vực điển hình với hệ thống ĐNN đa dạng gồm rừng ngập mặn, đầm phá ven biển, cỏ biển và một số hồ nước nội địa, có giá trị sinh thái to lớn, đồng thời tạo động lực phát triển du lịch sinh thái và nuôi trồng thủy sản. Những năm gần đây, Quảng Ninh đang chuyển đổi mô hình phát triển từ “tăng trưởng nâu” dựa chủ yếu vào khai thác khoáng sản, nhất là than đá, sang “tăng trưởng xanh” dựa trên đổi mới sáng tạo, năng lượng sạch và bảo tồn tài nguyên thiên nhiên. Trong bối cảnh đó, việc hạch toán và theo dõi giá trị DVHST của ĐNN là hết sức cần thiết, nhằm lượng hóa đầy đủ vai trò kinh tế - sinh thái của các HST tự nhiên, hỗ trợ xây dựng GDP xanh cấp tỉnh và phục vụ hoạch định chính sách phát triển bền vững.
Trên thế giới, khái niệm DVHST đã được hệ thống hóa qua Millennium Ecosystem Assessment (2005), tạo nền tảng cho các phương pháp lượng hóa và định giá giá trị sinh thái (Daily, 1997; Barbier, 2011). Trong thập kỷ gần đây, hướng tiếp cận hạch toán HST (Ecosystem accounting) ngày càng được quan tâm như một giải pháp tích hợp giữa thông tin sinh thái và kinh tế để hỗ trợ quy hoạch và quản lý tài nguyên bền vững. Đặc biệt, Hệ thống hạch toán HST (SEEA EA) của Liên hợp quốc (2021) đã trở thành khung chuẩn quốc tế cho phép lượng hóa các giá trị sinh thái - kinh tế theo cấu trúc thống nhất, đồng bộ giữa các quốc gia. Cách tiếp cận này đã được ứng dụng thành công tại nhiều nước phát triển như Australia, Hà Lan và Canada, đặc biệt khi kết hợp với công nghệ viễn thám và GIS để theo dõi biến động không gian - thời gian của các HST (Hein, 2020; Obst, 2016).
Ở Việt Nam, nhiều nghiên cứu định giá DVHST đã được triển khai tại Cà Mau, Nam Định, Quảng Ninh hoặc các khu Ramsar như Xuân Thủy và Bái Tử Long (Mạnh Hà, 2017; Nhung, 2019), nhưng phần lớn mới dừng lại ở quy mô hẹp, thiếu tính tích hợp giữa dữ liệu sinh thái và kinh tế. Trong khi đó, việc áp dụng khung SEEA EA vào thực hành hạch toán ở cấp tỉnh – nơi trực tiếp quản lý và ra quyết định sử dụng tài nguyên – vẫn còn hạn chế (Tho, 2012; Hải, 2018).
Trên cơ sở đó, nghiên cứu này được thực hiện nhằm hạch toán giá trị DVHST của ĐNN tỉnh Quảng Ninh giai đoạn 2015–2020. Mục tiêu cụ thể gồm: (i) xác định phạm vi và điều kiện ĐNN bằng ảnh vệ tinh Landsat và các chỉ số NDVI, NDWI, NDMI; (ii) xây dựng tài khoản DVHST theo SEEA EA cho ba nhóm dịch vụ chính – cung cấp, điều tiết và văn hóa; và (iii) ước tính giá trị kinh tế tổng hợp của các DVHST chủ yếu. Việc chỉ tập trung vào ba nhóm dịch vụ HST xuất phát từ hạn chế về dữ liệu đầu vào: các nhóm dịch vụ hỗ trợ (như duy trì chu trình dinh dưỡng, đa dạng gen hay lưu trữ nước ngầm) đòi hỏi chuỗi quan trắc dài hạn và dữ liệu sinh học chi tiết mà hiện chưa đầy đủ tại Quảng Ninh. Do đó, phạm vi nghiên cứu được lựa chọn phù hợp với các nhóm DVHST có thể định lượng được bằng dữ liệu viễn thám, GIS và thống kê sẵn có, đảm bảo tính khả thi, minh bạch và độ tin cậy trong bước đầu ứng dụng hạch toán HST theo SEEA EA ở cấp tỉnh. Kết quả nghiên cứu dự kiến sẽ góp phần cung cấp bằng chứng khoa học phục vụ quản lý, quy hoạch phát triển bền vững và thử nghiệm tính khả thi của khung SEEA EA trong hạch toán HST ở cấp tỉnh tại Việt Nam.
2. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu
2.1. Cơ sở lý thuyết và khung nghiên cứu
Hạch toán DVHST là một hướng nghiên cứu liên ngành kết hợp giữa khoa học tự nhiên, kinh tế môi trường và quản lý tài nguyên, nhằm lượng hóa các đóng góp của HST đối với phát triển kinh tế - xã hội. Khái niệm này phản ánh sự chuyển dịch tư duy trong quản lý tài nguyên thiên nhiên, từ “khai thác - tiêu dùng” sang “bảo tồn - hạch toán giá trị” (Daily, 1997; Costanza, 1997). Theo Millennium Ecosystem Assessment (2005), DVHST được chia thành bốn nhóm gồm: cung cấp, điều tiết, văn hóa và hỗ trợ. Trong đó, hệ sinh ĐNN được xem là loại hình có giá trị sinh thái và kinh tế vượt trội nhờ khả năng cung cấp đa dạng dịch vụ từ điều hòa thủy văn, hấp thụ các-bon, duy trì ĐDSH đến du lịch sinh thái (Barbier, 2011).
Tuy nhiên, các phương pháp định giá truyền thống như giá thị trường, chi phí thay thế hay định giá du lịch thường được áp dụng riêng rẽ, thiếu tính đồng bộ và khó so sánh theo không gian - thời gian. Để khắc phục hạn chế này, Liên hợp quốc đã ban hành SEEA EA năm 2021 - khuôn khổ chuẩn hóa toàn cầu cho phép tích hợp yếu tố môi trường vào hệ thống tài khoản quốc gia (SNA). Khung SEEA EA gồm 4 nhóm tài khoản: (i) tài khoản phạm vi (extent account) - mô tả quy mô và phân bố HST; (ii) tài khoản điều kiện (condition account) - phản ánh trạng thái sinh thái qua các chỉ số chất lượng môi trường; (iii) tài khoản dịch vụ (service flow account) - lượng hóa giá trị dòng dịch vụ HST; và (iv) tài khoản tài sản (asset account) - thể hiện giá trị tích lũy hoặc suy giảm tài nguyên sinh thái theo thời gian (United Nations, 2021).
Một điểm mạnh của SEEA EA là khả năng tích hợp dữ liệu không gian và công nghệ viễn thám - GIS để mô tả biến động sinh thái - kinh tế theo thời gian. Các nghiên cứu quốc tế như Hein (2020) ở Hà Lan và Obst (2016) ở Australia đã chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng ảnh vệ tinh (Sentinel, Landsat) trong hạch toán HST, giúp đảm bảo tính định lượng, khách quan và cập nhật dữ liệu.
Tại Việt Nam, nhiều nghiên cứu về DVHST ĐNN đã được triển khai ở Cà Mau, Nam Định hay Xuân Thủy (Mạnh Hà, 2017; Nhung, 2019), song phần lớn mới dừng lại ở mức định giá từng loại dịch vụ riêng lẻ, chưa áp dụng khung SEEA EA và chưa có nghiên cứu cụ thể ở quy mô tỉnh – cấp quản lý trực tiếp tài nguyên. Các công trình về hạch toán môi trường và GDP xanh (Tho, 2012; Hải, 2018) chủ yếu thực hiện ở tầm quốc gia hoặc vùng. Điều này cho thấy khoảng trống rõ rệt cả về phương pháp luận và ứng dụng thực tiễn trong hạch toán DVHST ở cấp địa phương.
Dựa trên cơ sở đó, nghiên cứu này xây dựng khung hạch toán DVHST cho HST ĐNN tỉnh Quảng Ninh giai đoạn 2015–2020, dựa trên tích hợp SEEA EA với công nghệ viễn thám (GIS) và dữ liệu kinh tế – xã hội. Khung gồm 4 hợp phần chính: (i) xác định phạm vi HST bằng phân loại ảnh Landsat 8 OLI và bản đồ sử dụng đất; (ii) đánh giá điều kiện sinh thái thông qua các chỉ số NDVI, NDMI và LAI – phản ánh trạng thái thảm thực vật, độ ẩm và năng suất sinh học; (iii) lượng hóa giá trị các nhóm dịch vụ cung cấp (thủy sản), điều tiết (hấp thụ các-bon, điều hòa lũ, lọc nước) và văn hóa (du lịch sinh thái) bằng các phương pháp kinh tế như giá thị trường, chi phí thay thế và thặng dư tiêu dùng; (iv) lượng hóa giá trị dịch vụ HST dựa trên đánh giá biến động và chất lượng sinh thái ĐNN
Cách tiếp cận này vừa đảm bảo tính khoa học, minh bạch và khả năng tái lập, vừa tạo nền tảng cho việc tích hợp kết quả hạch toán vào hệ thống thống kê kinh tế - môi trường quốc gia, góp phần hỗ trợ tiến trình xây dựng GDP xanh loại II cho Việt Nam trong bối cảnh phát triển bền vững hiện nay.
Hình 1. Khung phương pháp nghiên cứu
2.2. Phạm vi và khu vực nghiên cứu
Tỉnh Quảng Ninh nằm ở vùng Đông Bắc Việt Nam, có diện tích tự nhiên khoảng 6.102 km² với đường bờ biển dài trên 250 km và hệ thống hơn 2.000 hòn đảo lớn nhỏ. Địa hình của tỉnh trải dài từ vùng núi cao phía Tây đến vùng ven biển và hải đảo phía Đông. Với sự đa dạng địa hình này, Quảng Ninh sở hữu hệ thống ĐNN phong phú, bao gồm rừng ngập mặn, đầm phá ven biển, cỏ biển và một số hồ nước. Các khu vực tiêu biểu có thể kể đến Vườn quốc gia Bái Tử Long, khu vực bãi triều Tiên Yên - Cửa Ông và các vùng rừng ngập mặn Cẩm Phả, Quảng Yên (Nhàn, 2013) (Hình 2).
Hình 2: Địa giới hành chính tỉnh Quảng Ninh
Các HST ĐNN của tỉnh đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ bờ biển, điều hòa dòng chảy, cung cấp nguồn lợi thủy sản và tạo không gian phát triển du lịch sinh thái. Đồng thời, chúng cũng là khu vực sinh sống và sinh kế của nhiều cộng đồng ven biển. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, diện tích và chất lượng ĐNN của Quảng Ninh có xu hướng suy giảm do áp lực từ nuôi trồng thủy sản, phát triển hạ tầng ven biển và BĐKH. Đây là lý do tỉnh Quảng Ninh được lựa chọn làm khu vực điển hình cho nghiên cứu hạch toán giá trị DVHST.
2.3. Dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng hai nhóm dữ liệu chính:
- Ảnh viễn thám: Ảnh Landsat 8 OLI giai đoạn 2015 và 2020 (độ phân giải 30 m) được thu thập từ USGS Earth Explorer. Ảnh được lựa chọn tại thời điểm ít mây (mùa khô) và xử lý trên nền tảng Google Earth Engine, bao gồm bước hiệu chỉnh, Mosaic và cắt theo ranh giới hành chính tỉnh. Ảnh viễn thám được dùng để xác định phạm vi ĐNN và tính toán các chỉ số phổ sinh thái gồm NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDMI (Normalized Difference Moisture Index) và LAI (Leaf Area Index).
- Số liệu thống kê: Gồm Niên giám thống kê Quảng Ninh (2015, 2020) và các báo cáo ngành nông - lâm - ngư nghiệp. Các dữ liệu này phục vụ hạch toán khối lượng sản phẩm (thủy sản, du lịch, diện tích nuôi trồng) và quy đổi sang giá trị kinh tế thông qua giá thị trường và chi phí tương ứng.
|
a) 2015
|
b) 2020
|
Hình 3: Ảnh vệ tinh landsat 8 năm 2015 và 2020 khu vực Quảng Ninh
2.4. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu được triển khai dựa trên khung SEEA EA (2021) kết hợp xử lý ảnh viễn thám và số liệu thống kê kinh tế - xã hội. Các bước tiến hành gồm:
2.4.1. Tài khoản phạm vi ĐNN (Extent account)
Phạm vi ĐNN tỉnh Quảng Ninh được xác định thông qua giải đoán ảnh Landsat 8 OLI năm 2015 và 2020. Kết quả được hiệu chỉnh bằng bản đồ hiện trạng sử dụng đất và số liệu thống kê của tỉnh. Tài khoản phạm vi ghi nhận diện tích ĐNN theo từng năm, qua đó phản ánh biến động không gian trong giai đoạn nghiên cứu.
2.4.2. Tài khoản điều kiện ĐNN (Condition account)
Điều kiện sinh thái của ĐNN được đánh giá thông qua ba chỉ số viễn thám phổ biến: NDVI, NDMI và LAI. Các chỉ số này được lựa chọn vì vừa phản ánh trực tiếp tình trạng sinh thái (thực vật, độ ẩm, năng suất sinh học), vừa có thể tính toán từ ảnh Landsat 8 OLI với độ tin cậy cao.
NDVI phản ánh sức khỏe và mật độ thảm thực vật, được tính từ kênh cận hồng ngoại (NIR) và đỏ (RED) (Pettorelli,2013): 
NDMI phản ánh độ ẩm của thảm thực vật và tình trạng ngập nước, được tính từ kênh cận hồng ngoại (NIR) và trung hồng ngoại (SWIR1) (Gao, 1996):
LAI biểu thị diện tích lá trên một đơn vị diện tích đất (m²/m²). LAI được ước tính từ NDVI thông qua quan hệ thực nghiệm (Turner, 1999) [1]:
Các chỉ số NDVI, NDMI và LAI được tính toán cho toàn bộ vùng ĐNN ven biển Quảng Ninh năm 2015 và 2020. Kết quả trung bình được ghi nhận vào tài khoản điều kiện (condition account), cho phép theo dõi xu hướng biến đổi chất lượng sinh thái của HST ĐNN trong giai đoạn nghiên cứu.
2.4.3. Tài khoản dịch vụ HST (Service flow account)
HST ĐNN ở Quảng Ninh bao gồm rừng ngập mặn, đầm phá ven biển, cỏ biển và một số hồ nước. Các HST này cung cấp đa dạng dịch vụ HST, góp phần duy trì sinh kế, BVMT và thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội địa phương.
Theo khung SEEA EA (2021), dịch vụ HST được phân loại thành bốn nhóm chính: cung cấp (provisioning), điều tiết (regulating), văn hóa (cultural) và hỗ trợ (supporting). Trong phạm vi nghiên cứu này, ba nhóm dịch vụ có thể lượng hóa trực tiếp bằng dữ liệu viễn thám và thống kê gồm cung cấp, điều tiết và văn hóa. Nhóm dịch vụ hỗ trợ được ghi nhận về mặt lý thuyết, nhưng chưa đưa vào hạch toán do hạn chế về số liệu định lượng.
Bảng 1. Phân loại các dịch vụ HST ĐNN phổ biến (theo SEEA EA, 2021, hiệu chỉnh cho Quảng Ninh)
|
Dịch vụ cấp độ 1 |
Dịch vụ cấp độ 2 |
Dịch vụ cấp độ 3 |
|
Dịch vụ cung cấp |
Cung cấp tài nguyên trực tiếp |
Cung cấp sản phẩm tài nguyên ĐNN: thủy sản, nông, lâm nghiệp, thủy cẩm và thực vật |
|
Dịch vụ điều tiết |
Lọc không khí |
Hấp thụ các-bon |
|
Lọc nước |
Bảo tồn tài nguyên nước |
|
|
Giảm thiểu lũ lụt |
Giữ nước, giúp kiểm soát lũ lụt, giảm thiểu và chống xói mòn |
|
|
Dịch vụ văn hóa |
Các dịch vụ liên quan đến giải trí |
Dịch vụ giải trí, du lịch |
2.4.4. Tài khoản tài sản HST (Ecosystem asset accounting)
Tài khoản tài sản HST được xác lập như một cấu trúc tổng hợp, tích hợp đồng thời ba loại tài khoản cơ sở: phạm vi HST, điều kiện HST và dịch vụ HST. Việc tích hợp này nhằm mục tiêu phản ánh đầy đủ đặc trưng không gian, chất lượng sinh thái và giá trị kinh tế của mỗi đơn vị HST tại từng thời điểm, đồng thời theo dõi được xu thế biến động tài nguyên tự nhiên dưới tác động của con người và biến đổi môi trường.
3. Kết quả và thảo luận
3.1. Tài khoản phạm vi ĐNN
Kết quả phân loại ĐNN tỉnh Quảng Ninh giai đoạn 2015–2020 dựa trên ảnh Landsat 8 và bản đồ hiện trạng sử dụng đất cho thấy sự thay đổi rõ rệt trong phân bố các HST chính gồm rừng ngập mặn, đầm phá và hồ chứa và san hô cỏ biển. Tổng diện tích rừng ngập mặn năm 2020 đạt khoảng 19.241 ha, giảm nhẹ so với 21.140 ha năm 2015. Các khu vực suy giảm chủ yếu ở Quảng Yên do chuyển đổi sang khu công nghiệp và nuôi trồng thủy sản, trong khi rừng được phục hồi tại Tiên Yên và Vân Đồn nhờ chương trình trồng mới.
Đầm phá, hồ chứa phân bố dọc các sông Ka Long, Tiên Yên, Ba Chẽ và Bạch Đằng, duy trì ổn định khoảng 10.000 ha, đóng vai trò vùng đệm sinh thái và môi trường dinh dưỡng cho thủy sinh. Rạn san hô và thảm cỏ biển tập trung tại Cô Tô, Vân Đồn và Vịnh Bái Tử Long, với diện tích khoảng 2.000 ha, hầu như không biến động do ít chịu tác động phát triển hạ tầng và đô thị hóa (Hình 4).
Hình 4. Bản đồ biến động ĐNN tỉnh Quảng Ninh giai đoạn 2015- 2020
3.2. Tài khoản điều kiện HST
Kết quả tính toán các chỉ số viễn thám cho thấy chất lượng sinh thái rừng ngập mặn Quảng Ninh giai đoạn 2015–2020 có xu hướng suy giảm (Hình 5, Bảng 2). Giá trị NDVI giảm từ 0,67 xuống 0,63, phản ánh mật độ và sức khỏe thảm thực vật giảm, đặc biệt tại Quảng Yên, Hạ Long, Tiên Yên và Đầm Hà, trong khi một số khu vực trồng mới ở Cẩm Phả và Vân Đồn có cải thiện nhẹ. NDMI tăng từ 0,31 lên 0,35, cho thấy độ ẩm và tình trạng ngập mặn tăng, tập trung ở vùng cửa sông Ka Long và Tiên Yên, liên quan đến xâm nhập mặn và mực nước biển dâng. LAI giảm từ 4,1 xuống 3,7 m²/m², phản ánh năng suất sinh học và khả năng hấp thụ các-bon suy giảm.
Tổng hợp cho thấy rừng ngập mặn suy giảm cả về diện tích và chất lượng sinh thái, chịu tác động đồng thời của chuyển đổi sử dụng đất và BĐKH. Do hạn chế dữ liệu, tài khoản điều kiện (condition account) chỉ được xây dựng cho rừng ngập mặn – loại hình có diện tích lớn, dễ theo dõi bằng dữ liệu quang học và giữ vai trò trung tâm trong cung cấp, điều tiết dịch vụ HST của tỉnh.
Bảng 2. Chỉ số sinh thái trung bình của rừng ngập mặn ven biển Quảng Ninh giai đoạn 2015-2020
|
Năm |
NDVI TB |
NDMI TB |
LAI TB (m²/m²) |
|
|
2015 |
0,67 |
0,31 |
4,1 |
|
|
2020 |
0,63 |
0,35 |
3,7 |
|
|
a) NDMI
|
b) LAI
|
|||
|
c) NDVI
|
||||
Hình 5. Bản đồ biến động chất lượng rừng ngập mặn tỉnh Quảng Ninh giai đoạn 2015- 2020 (Chỉ số NDMI, LAI, NDVI)
3.3. Tài khoản dịch vụ HST
3.3.1. Yếu tố sản phẩm ĐNN (Dịch vụ cung cấp)
a) Khối lượng sản phẩm ĐNN
Tổng khối lượng sản phẩm sinh thái từ ĐNN được xác định dựa trên phương pháp hạch toán tài khoản HST, phản ánh lượng vật chất mà các HST cung cấp hàng năm. Công thức tổng quát được sử dụng theo SEEA EA, 2021.
Qsp_DNN QSPi 
Trong đó:
Dữ liệu đầu vào được tổng hợp từ Niên giám Thống kê tỉnh Quảng Ninh (2015, 2020), kết quả kiểm kê rừng (2015). Ba loại hình ĐNN chính được xem xét gồm: rừng ngập mặn, đầm phá hồ chứa và rạn san hô cỏ biển.
- Năm 2015, diện tích ĐNN ước tính khoảng 33.140 ha (rừng ngập mặn 21.140 ha, đầm phá 10.000 ha, cỏ biển 2.000 ha) với tổng sản lượng thủy sản của tỉnh đạt 103.407 tấn.
- Năm 2020, diện tích giảm còn 31.241 ha (rừng ngập mặn chỉ còn 19.241 ha, đầm phá và cỏ biển giữ nguyên) với tổng sản lượng thủy sản của tỉnh đạt 149.890 tấn.
Sản lượng sinh thái (thủy sản, rong biển..) được phân bổ theo tỷ lệ 40% từ rừng ngập mặn, 50% từ đầm phá và 10% từ cỏ biển (SEEA, 2021). Kết quả thống kê được trình bày trong bảng 3:
Bảng 3. Khối lượng sản phẩm HST ĐNN tỉnh Quảng Ninh (2015, 2020)
|
Loại ĐNN |
Diện tích (ha) 2015 |
Sản lượng (tấn/năm) 2015 |
Diện tích (ha) 2020 |
Sản lượng (tấn/năm) 2020 |
|
Rừng ngập mặn |
21.140 |
41.363 |
19.241 |
59.956 |
|
Đầm phá, hồ chứa |
10.000 |
51.704 |
10.000 |
74.945 |
|
Rạn san hô và cỏ biển |
2.000 |
10.340 |
2.000 |
15.489 |
|
Tổng |
33.140 |
103.407 |
31.241 |
149.890 |
Kết quả cho thấy, tổng sản phẩm sinh thái từ ĐNN tăng từ 103.407 tấn/năm (2015) lên 149.890 tấn/năm (2020) (tăng 44,9%), trong khi diện tích giảm từ 33.140 ha xuống 31.241 ha (giảm 5,7%).
b) Dòng tiền sản phẩm ĐNN
Dòng tiền của dịch vụ cung cấp được tính theo phương pháp giá thị trường, tức là lấy khối lượng sản phẩm (tấn/năm) nhân với giá trung bình thị trường, sau đó điều chỉnh theo hệ số trượt giá r. Công thức tổng quát được sử dụng theo SEEA EA, 2021.
CF = ∑ (QSPi × Pi) × r
Trong đó:
Giá thị trường trung bình của các sản phẩm thủy sản, rong và thực vật ven biển được xác định là 100 triệu VNĐ/tấn (Tổng cục Thống kê, 2015). Áp dụng công thức
Năm 2015:
CF2015=103.407 ×100×0,71=7.336 tỷ VNĐ
Năm 2020:
CF2020=149.890 ×100×0,84=12.591 tỷ VNĐ
Như vậy, dòng tiền từ dịch vụ cung cấp ĐNN tăng từ 7.336 tỷ VNĐ (2015) lên 12.591 tỷ VNĐ (2020), tương đương tăng 71,6%.
3.3.2. Yếu tố hấp thụ các-bon (Dịch vụ điều tiết)
a) Khối lượng yếu tố hấp thụ các-bon
Công thức tính khối lượng các-bon hấp thụ của HST ĐNN theo SEEA EA, 2021:
Q HT Các-bon 
QCi x Si
Trong đó:
Nguồn hệ số hấp thụ các-bon QCi được tham khảo từ các nghiên cứu quốc tế: (Alongi, 2008) đối với rừng ngập mặn, (Duarte, 2005) đối với rạn san hô cỏ biển, và với đầm phá hồ chứa. Các hệ số sử dụng trong tính toán là: rừng ngập mặn 5,625 tấn/ha/năm; đầm phá hồ chứa 2 tấn/ha/năm; rạn san hô cỏ biển 1,4 tấn/ha/năm.
Bảng 4. Khối lượng yếu tố hấp thụ Các-bon HST ĐNN tỉnh Quảng Ninh (2015, 2020)
|
Loại ĐNN |
Hệ số QCi (tấn/ha/năm) |
Diện tích (ha) 2015 |
Hấp thụ (tấn/năm) 2015 |
Diện tích (ha) 2020 |
Hấp thụ (tấn/năm) 2020 |
|
Rừng ngập mặn |
5,625 |
21.140 |
118.913 |
19.241 |
108.231 |
|
Đầm phá, hồ chứa |
2,000 |
10.000 |
20.000 |
10.000 |
20.000 |
|
Rạn san hô và cỏ biển |
1,400 |
2.000 |
2.800 |
2.000 |
2.800 |
|
Tổng |
– |
33.140 |
141.713 |
31.241 |
131.031 |
Kết quả cho thấy tổng lượng các-bon hấp thụ giảm từ 141.713 tấn/năm năm 2015 xuống còn 131.031 tấn/năm năm 2020, tức giảm khoảng 7,5% trong vòng 5 năm.
b) Dòng tiền yếu tố hấp thụ các-bon
Dòng tiền từ dịch vụ hấp thụ các-bon được xác định theo phương pháp chi phí thay thế, tức là lấy lượng Các-bon hấp thụ hàng năm của HST ĐNN quy đổi sang CO2 tương đương, nhân với giá tín chỉ các-bon trên thị trường, sau đó điều chỉnh theo hệ số trượt giá r.
Công thức áp dụng theo SEEA EA, 2021 như sau:
CF = [QHT Các-bon × 3.67 × PCO2] × r
Trong đó:
Kết quả tính toán:
Năm 2015:
CF2015 = (141.713×3,67×500.000) × 0,71≈ 184,79 tỷ VNĐ
Năm 2020:
CF2020 = (131.031×3,67×500.000) × 0,84 ≈ 201,66 tỷ VNĐ
Dòng tiền từ dịch vụ hấp thụ các-bon tăng từ 184,8 tỷ VNĐ năm 2015 lên 201,7 tỷ VNĐ năm 2020 (tăng khoảng 9,1%).
3.3.3. Yếu tố lọc nước (Dịch vụ điều tiết)
a) Khối lượng yếu tố lọc nước
Khả năng lọc nước của HST ĐNN thể hiện qua việc loại bỏ các chất ô nhiễm hữu cơ, đặc biệt là nhu cầu oxy hóa học (COD) trong nước thải nông nghiệp, công nghiệp và sinh hoạt. Đây là một dịch vụ điều tiết quan trọng, giúp cải thiện chất lượng nước và giảm chi phí xử lý nhân tạo.
Khối lượng COD được xử lý bởi ĐNN theo SEEA EA, 2021:
QLọc Nước= 
QCODi×Si
Trong đó:
COD được chọn vì nó là chỉ số phổ biến, dễ đo lường, và phản ánh tốt mức độ ô nhiễm hữu cơ trong nước thải, phù hợp với các nghiên cứu về hạch toán HST
Dựa trên các nghiên cứu trước đây (Tam & Wong, 2000; Wetlands International, 2018; Duarte, 2005), hệ số xử lý COD được lựa chọn như sau: rừng ngập mặn 0,5 tấn/ha/năm; đầm phá hồ chứa 0,3 tấn/ha/năm; rạn san hô cỏ biển 0,1 tấn/ha/năm.
Bảng 5. Khối lượng yếu tố lọc nước HST ĐNN tỉnh Quảng Ninh (2015, 2020)
|
Loại ĐNN |
Hệ số QCODi (tấn/ha/năm) |
Diện tích (ha) 2015 |
COD xử lý (tấn/năm) 2015 |
Diện tích (ha) 2020 |
COD xử lý (tấn/năm) 2020 |
|
Rừng ngập mặn |
0,5 |
21.140 |
10.570 |
19.241 |
9.621 |
|
Đầm phá hồ chứa |
0,3 |
10.000 |
3.000 |
10.000 |
3.000 |
|
Rạn san hô cỏ biển |
0,1 |
2.000 |
200 |
2.000 |
200 |
|
Tổng |
– |
33.140 |
13.770 |
31.241 |
12.821 |
Kết quả cho thấy, tổng lượng COD được xử lý giảm từ 13.770 tấn/năm năm 2015 xuống còn 12.821 tấn/năm năm 2020 (giảm 6,9%).
b) Dòng tiền yếu tố lọc nước
Dòng tiền từ dịch vụ lọc nước của HST ĐNN được tính theo phương pháp chi phí thay thế, tức là lấy khối lượng COD (Chemical Oxygen Demand) mà ĐNN có khả năng xử lý hàng năm nhân với chi phí xử lý trung bình một tấn COD bằng công nghệ nhân tạo, sau đó điều chỉnh theo hệ số trượt giá r.
Công thức theo SEEA EA, 2021 như sau:
CF = ∑ (QLọc Nước × CCOD) × r
Trong đó:
- QLọc Nước là lượng COD xử lý (tấn/năm);
- CCOD là chi phí xử lý bằng 2 triệu VNĐ/tấn, dựa trên chi phí thay thế từ các nhà máy xử lý nước thải (báo cáo JICA và WB về xử lý chất thải tại Quảng Ninh)
- r là hệ số trượt giá (2015: 0,71; 2020: 0,84). (Tổng cục Thống kê, 2015,2020)
Kết quả tính toán theo:
Năm 2015:
CF2015=13.770×2.000.000×0,71≈19,55 tỷ VNĐ
Năm 2020:
CF2020=12.821×2.000.000×0,84≈21,55 tỷ VNĐ
Dòng tiền từ dịch vụ lọc nước tăng từ 19,6 tỷ VNĐ năm 2015 lên 21,6 tỷ VNĐ năm 2020, tức tăng khoảng 10,2%.
3.3.4. Yếu tố giảm thiểu lũ lụt (Dịch vụ điều tiết)
a) Khối lượng yếu tố giảm thiểu lũ lụt
HST ĐNN có vai trò quan trọng trong việc điều tiết dòng chảy và lưu giữ nước, qua đó giảm thiểu rủi ro lũ lụt. Giá trị dịch vụ này được lượng hóa dựa trên thể tích nước có thể lưu trữ tạm thời, sau đó quy đổi sang giá trị kinh tế theo phương pháp chi phí thay thế (so sánh với chi phí xây dựng công trình thủy lợi có chức năng tương đương).
Các công thức tính toán dung tích lưu trữ lũ (Qngập) được áp dụng cho từng loại hình theo SEEA EA, 2021 như sau:
Đối với hồ: Ln(Qngập)=0,927 Ln(A)+4,904
Trong đó Qngập là dung tích chứa khả dụng (m3), A là diện tích hồ (km2).
Đối với hồ chứa: Qngập=0,35×Qt
Trong đó Qngập là dung tích lưu trữ nước tạm thời. Khả năng lưu trữ sẵn có, khả năng lưu trữ kiểm soát lũ lụt kiểm soát lũ (m3), Qt là tổng dung tích chứa (m3).
Đối với đầm lầy: Qngập = A × D
Trong đó: Qngập là sự ứ đọng bề mặt của nước m3, A là diện tích đầm lầy (km2), D là Độ sâu ứ đọng tối đa trung bình (cm).
Bảng 6. Khối lượng yếu tố giảm thiểu lũ lụt HST ĐNN tỉnh Quảng Ninh (2015, 2020)
|
Loại hình |
Công thức áp dụng |
Thông số đầu vào (BNN&MT, 2025) |
Qngập 2015 (m³) |
Qngập 2020 (m³) |
|
Hồ Yên Lập |
Ln(Qngập)=0,927Ln(A)+4,904 |
A = 12,5 km² |
1.400.000 |
1.400.000 |
|
Hồ chứa thủy lợi |
Qngập=0,35×Qt |
Qt = 352,53 triệu m³ (2015); 359 triệu m³ (2020) |
123.385.500 |
125.650.000 |
|
Rừng ngập mặn (đầm lầy) |
Qngập = A × D |
A = 144 km² (2015); 134 km² (2020); D = 0,5 m |
72.000.000 |
67.000.000 |
|
Tổng |
– |
– |
196.785.500 |
194.050.000 |
Kết quả cho thấy tổng dung tích lưu trữ lũ của HST ĐNN Quảng Ninh giảm từ 196,8 triệu m³ năm 2015 xuống 194,1 triệu m³ năm 2020, tức giảm khoảng 1,4%.
b) Dòng tiền yếu tố giảm thiểu lũ lụt
Phương pháp định giá được sử dụng là chi phí thay thế, tức so sánh với chi phí xây dựng hồ chứa có cùng khả năng lưu trữ. Giá đơn vị được ước tính là 500 VNĐ/m³(BCT, 2025). Giá trị dòng tiền được tính theo theo SEEA EA, 2021 như sau:
Dòng tiền = ∑ (QNgập × CLưu Trữ) × r
Trong đó
Kết quả tính toán:
Năm 2015: CF2015 = 196.800.000×500×0,71≈69,93 tỷ VNĐ.
Năm 2020: CF2020 = 199.100.000×500×0,84≈83,62 tỷ VNĐ.
Như vậy, giá trị kinh tế của dịch vụ giảm thiểu lũ lụt do ĐNN tỉnh Quảng Ninh cung cấp tăng từ 69,9 tỷ VNĐ năm 2015 lên 83,6 tỷ VNĐ năm 2020, tương ứng mức tăng khoảng 19,6%.
3.3.5. Yếu tố dịch vụ giải trí (Dịch vụ văn hóa)
a) Khối lượng yếu tố dịch vụ giải trí
Khối lượng dịch vụ giải trí của HST ĐNN sẽ được xác định thông qua số liệu thống kê về số lượng khách du lịch đến các danh lam thắng cảnh các điểm du lịch thuộc HST ĐNN. Các số liệu này sẽ do các cơ quan có thẩm quyền quản lý thu thập.
Theo báo cáo của Sở Du lịch tỉnh Quảng Ninh, tổng lượng khách du lịch toàn tỉnh tăng từ khoảng 7,7 triệu lượt năm 2015 lên 8,8 triệu lượt năm 2020. Tuy nhiên, tỷ trọng khách tham gia du lịch sinh thái tại các khu vực đất ngập nước (rừng ngập mặn, bãi triều, đầm phá ven biển) lại có xu hướng giảm nhẹ, chỉ chiếm khoảng 1,3% tổng khách toàn tỉnh năm 2015 (tương đương khoảng 100.000 lượt) và khoảng 0,7% năm 2020 (khoảng 60.000 lượt).
Xu hướng này chủ yếu do sự dịch chuyển cơ cấu du lịch của tỉnh theo hướng tập trung vào các khu du lịch quy mô lớn (như Hạ Long, Yên Tử, Bãi Cháy, Vân Đồn) với hạ tầng hiện đại và công suất đón khách cao, trong khi du lịch sinh thái vùng ven biển và đất ngập nước vẫn phát triển manh mún, thiếu đầu tư và quảng bá. Ngoài ra, các hạn chế trong tiếp cận hạ tầng, quy hoạch du lịch và bảo tồn sinh thái cũng khiến các khu vực ĐNN chưa thu hút được lượng khách tương xứng với tiềm năng. Riêng năm 2020, tác động của đại dịch Covid-19 làm giảm mạnh hoạt động du lịch sinh thái do các khu vực này phụ thuộc nhiều vào khách nội địa và các chương trình trải nghiệm ngoài trời, khiến số lượt khách ước tính chỉ đạt khoảng 60.000 lượt.
b) Dòng tiền yếu tố dịch vụ giải trí
Giá trị kinh tế của dịch vụ du lịch sinh thái tại các HST ĐNN được tính toán dựa trên phương pháp thặng dư người tiêu dùng kết hợp với chi tiêu trực tiếp. Đây là cách tiếp cận phổ biến trong hạch toán dịch vụ văn hóa, vì nó phản ánh đầy đủ cả chi phí thực tế mà du khách bỏ ra và giá trị thặng dư thu được từ trải nghiệm.
Công thức tổng quát theo SEEA EA, 2021:
Dòng tiền = ∑ (Nm × Cm + Nm × Sm ) × r
Trong đó: Nm là số lượt khách du lịch sinh thái (người/năm); Cm là chi tiêu trung bình (1.000.000 VNĐ/người); Sm là giá trị thặng dư tiêu dùng (500.000 VNĐ/người); và r là hệ số trượt giá. (BCT, 2025)
Kết quả tính toán theo
Năm 2015: (100.000 × 1 triệu + 100.000 × 500.000) × 0.71 = 106,5 tỷ VNĐ.
Năm 2020: (60.000 × 1 triệu + 60.000 × 500.000) × 0.84 = 75,6 tỷ VNĐ.
Như vậy, giá trị dịch vụ du lịch sinh thái của ĐNN tỉnh Quảng Ninh giảm từ 106,5 tỷ VNĐ năm 2015 xuống còn 75,6 tỷ VNĐ năm 2020, tương ứng mức giảm khoảng 29%.
3.4. Tài khoản tài sản HST
Tổng hợp kết quả nghiên cứu trên ta được Bảng 7:
Bảng 7. Tổng hợp dòng tiền HST ĐNN tại Quảng Ninh (2015-2020)
Đơn vị: Tỷ VNĐ
|
Dịch vụ cấp độ I |
Dịch vụ cấp độ III |
Dòng tiền năm 2015 |
Dòng tiền năm 2020 |
Net Change (2015-2020) |
|
Cung cấp |
Sản phẩm thủy sản |
7.345,000 |
11.907,000 |
+4.562,000 |
|
Điều tiết |
Hấp thụ các-bon |
184,790 |
201,660 |
+16,870 |
|
Điều tiết |
Lọc nước (COD) |
19,553 |
21,535 |
+1,982 |
|
Điều tiết |
Giảm thiểu lũ lụt |
69,926 |
83,622 |
+13,696 |
|
Văn hóa |
Du lịch giải trí |
106,500 |
75,600 |
-30,900 |
|
Tổng |
- |
7.725,769 |
12.289,417 |
+4.563,648 |
Theo Bảng 7, tổng giá trị kinh tế của các dịch vụ hệ sinh thái đất ngập nước (ĐNN) tỉnh Quảng Ninh tăng từ 7.725,8 tỷ đồng năm 2015 lên 12.289,4 tỷ đồng năm 2020, tương ứng mức tăng khoảng 59% trong giai đoạn 5 năm. Mức tăng này phản ánh sự kết hợp của hai yếu tố: (i) thay đổi thực tế trong cơ cấu khai thác và sử dụng hệ sinh thái, đặc biệt là sự mở rộng các hoạt động nuôi trồng và khai thác thủy sản ven biển; và (ii) tác động của yếu tố trượt giá theo thời gian khi quy đổi các giá trị kinh tế về cùng mặt bằng giá. Trong tính toán, hệ số trượt giá 0,71 (năm 2015) và 0,84 (năm 2020) được áp dụng nhằm phản ánh biến động giá trị kinh tế theo thời gian. Việc xác định hệ số này dựa trên chỉ số giá tiêu dùng (CPI) và khung giá trung bình của Tổng cục Thống kê, bảo đảm tính nhất quán giữa các giai đoạn.
Trong cơ cấu các dịch vụ, nhóm dịch vụ cung cấp (chủ yếu là thủy sản) chiếm tỷ trọng lớn nhất và tăng nhanh nhất, từ 7.345 tỷ đồng lên 11.907 tỷ đồng. Mức tăng này phản ánh sự dịch chuyển cơ cấu kinh tế vùng ven biển theo hướng khai thác – nuôi trồng thủy sản, cùng với việc giá thị trường thủy sản tăng nhẹ trong giai đoạn 2015–2020. Tuy nhiên, điều này không đồng nghĩa với việc năng suất sinh thái hay chất lượng hệ sinh thái được cải thiện, bởi số liệu thực địa và viễn thám cho thấy diện tích ĐNN tự nhiên, đặc biệt là rừng ngập mặn và bãi triều, có xu hướng suy giảm do quá trình đô thị hóa, san lấp và ô nhiễm nguồn nước. Do đó, mức tăng giá trị dòng tiền của nhóm dịch vụ này chủ yếu là sự gia tăng về giá trị kinh tế danh nghĩa, không phản ánh đầy đủ sự thay đổi về giá trị sinh thái thực.
Nhóm dịch vụ điều tiết (gồm hấp thụ các-bon, lọc nước và giảm thiểu lũ lụt) chỉ tăng nhẹ, cho thấy giá trị môi trường ổn định nhưng chưa được khai thác hiệu quả trong chính sách phát triển kinh tế. Việc tăng nhẹ này phần lớn đến từ diện tích còn lại của các vùng rừng ngập mặn và đầm phá ven biển vẫn duy trì chức năng điều tiết tự nhiên, song tốc độ phục hồi sinh học thấp do áp lực từ phát triển kinh tế và biến đổi khí hậu.
Ngược lại, nhóm dịch vụ văn hóa – du lịch sinh thái có xu hướng giảm rõ rệt, từ 106,5 tỷ đồng năm 2015 xuống 75,6 tỷ đồng năm 2020 (giảm khoảng 29%). Mặc dù giai đoạn 2020 chịu ảnh hưởng của dịch COVID-19, song nguyên nhân chính là sự suy giảm chất lượng cảnh quan, ô nhiễm môi trường ven biển và thu hẹp không gian sinh thái tự nhiên. Tỷ trọng khách du lịch đến các khu vực ĐNN chỉ chiếm khoảng 1–2% tổng khách toàn tỉnh, cho thấy tiềm năng du lịch sinh thái chưa được khai thác đúng mức.
Tổng hợp lại, giá trị kinh tế danh nghĩa của các HST ĐNN có xu hướng tăng, trong khi diện tích và chất lượng sinh thái lại giảm. Điều này phản ánh sự mất cân đối giữa tăng trưởng kinh tế và bảo tồn tài nguyên, cho thấy quá trình phát triển ở Quảng Ninh vẫn thiên về khai thác ngắn hạn, chưa đảm bảo được tính bền vững sinh thái. Nếu xu hướng này tiếp diễn, các chức năng điều tiết tự nhiên và giá trị đa dạng sinh học của ĐNN có thể tiếp tục suy giảm, ảnh hưởng đến khả năng phục hồi hệ sinh thái và sinh kế của cộng đồng ven biển.
Do đó, việc lồng ghép hạch toán hệ sinh thái vào quy hoạch phát triển kinh tế – xã hội, cùng với xây dựng cơ chế khuyến khích bảo tồn và phục hồi ĐNN, là hướng đi cần thiết để đảm bảo sự hài hòa giữa tăng trưởng kinh tế, ổn định môi trường và mục tiêu chuyển đổi xanh của tỉnh Quảng Ninh.
4. Kết luận
Nghiên cứu đã ứng dụng khung Hệ thống hạch toán HST - SEEA EA (2021) kết hợp với dữ liệu viễn thám, GIS và thống kê kinh tế – môi trường để lượng hóa giá trị các DVHST của ĐNN tỉnh Quảng Ninh giai đoạn 2015-2020. Kết quả cho thấy tổng giá trị kinh tế của các DVHST tăng từ 7.725,8 tỷ VNĐ năm 2015 lên 12.289,4 tỷ VNĐ năm 2020, tương ứng tăng 59%. Trong đó, dịch vụ cung cấp (chủ yếu là thủy sản) chiếm tỷ trọng lớn nhất, phản ánh xu thế mở rộng nuôi trồng và khai thác ven biển; dịch vụ điều tiết (hấp thụ các-bon, lọc nước, giảm thiểu lũ lụt) duy trì vai trò ổn định trong cân bằng sinh thái; trong khi dịch vụ văn hóa - du lịch suy giảm do tác động của đại dịch COVID-19 và ô nhiễm môi trường ven bờ.
Phân tích viễn thám ghi nhận diện tích ĐNN giảm 5,7%, chủ yếu do mất 1.899 ha rừng ngập mặn, cùng với giảm NDVI, LAI và tăng NDMI, phản ánh xu thế suy thoái sinh thái và xâm nhập mặn. Kết quả này khẳng định ĐNN là nguồn tài sản tự nhiên có giá trị kinh tế – sinh thái lớn, song đang chịu sức ép mạnh từ chuyển đổi sử dụng đất và BĐKH.
Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế, gồm: (i) dữ liệu viễn thám chưa đủ độ phân giải để đánh giá chi tiết chất lượng đầm phá và rạn san hô; (ii) việc hạch toán mới tập trung ở ba nhóm dịch vụ chính, chưa bao quát các giá trị phi vật chất như ĐDSH hay điều hòa vi khí hậu. Trong thời gian tới, cần mở rộng phạm vi hạch toán sang các dịch vụ hỗ trợ và văn hóa, đồng thời tích hợp mô hình kinh tế – sinh thái động để mô phỏng các kịch bản BĐKH và phát triển bền vững.
Từ các phát hiện thực tế, nhóm tác giả đề xuất một số giải pháp gắn trực tiếp với kết quả nghiên cứu:
Thứ nhất, bảo vệ và phục hồi diện tích rừng ngập mặn, đầm phá và cỏ biển thông qua quy hoạch không gian sinh thái và cơ chế bù đắp chuyển đổi sử dụng đất, nhằm duy trì và gia tăng khả năng hấp thụ các-bon, giảm ngập và lọc nước tự nhiên.
Thứ hai, lồng ghép kết quả hạch toán HST vào hệ thống chỉ tiêu kinh tế địa phương, hướng tới GDP xanh loại II, giúp phản ánh chính xác hơn đóng góp của tài nguyên sinh thái vào tăng trưởng.
Thứ ba, thúc đẩy cơ chế chi trả dịch vụ hệ sinh thái (PES) và tín chỉ các-bon xanh ven biển cho các khu vực có đóng góp lớn về hấp thụ các-bon và duy trì chất lượng môi trường nước.
Thứ tư, tăng cường hệ thống giám sát ĐNN bằng viễn thám và cảm biến IoT, hỗ trợ quản lý theo thời gian thực, cảnh báo sớm và ra quyết định dựa trên bằng chứng (EBM).
Những giải pháp này không chỉ xuất phát trực tiếp từ các kết quả hạch toán và phân tích viễn thám, mà còn góp phần hướng tới bảo vệ tài sản tự nhiên, phát triển kinh tế xanh và quản lý bền vững vùng ven biển Quảng Ninh - qua đó khẳng định tính ứng dụng thực tiễn của khung SEEA EA trong hoạch định chính sách kinh tế - môi trường tại Việt Nam.
Lời cảm ơn: Nhóm tác giả trân trọng cảm ơn sự hỗ trợ của Đề tài khoa học và công nghệ “Nghiên cứu cơ sở khoa học và thực tiễn đề xuất phương pháp tính GDP xanh loại II phù hợp với điều kiện Việt Nam. Áp dụng thí điểm cho một địa phương (cấp tỉnh)”, Mã số TNMT.2024.01.06
Trần Đăng Hùng1*, Nguyễn Thanh Bằng1, Phạm Hồng Tính2, Nguyễn Thị Thanh Huyền3, Phạm Quang Hiệp1, Mai Hương Lam2
1 Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và BĐKH
2 Khoa Môi trường, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội
3 Viện Kỹ thuật và Công nghệ Môi trường
(Nguồn: Bài đăng trên Tạp chí Môi trường số Chuyên đề Khoa học - Công nghệ IV/2025)
Tài liệu tham khảo
1. Alongi, Daniel M (2008), "Mangrove forests: resilience, protection from tsunamis, and responses to global climate change", Estuarine, coastal and shelf science. 76(1), tr. 1-13.
2. ARIES (2021), "The SEEA Ecosystem Accounting standard on the ARIES platform".
3. China, NBS (2021), "Ecosystem accounts for China", Results of the NCAVES Project.
4. Barbier, Edward B (2011), Capitalizing on nature: ecosystems as natural assets, Cambridge University Press.
5. Brander, Luke M và các cộng sự. (2012), "Ecosystem service values for mangroves in Southeast Asia: A meta-analysis and value transfer application", Ecosystem services. 1(1), tr. 62-69.
6. Costanza, Robert và các cộng sự. (1997), "The value of the world's ecosystem services and natural capital", nature. 387(6630), tr. 253-260.
7. Công, Thành. "Thị trường trao đổi tín chỉ các–bon: Kinh nghiệm quốc tế và chính sách cho Việt Nam." Vietnam Journal of Hydrometeorology (2022).
8. Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (MARD). (2018). Suất vốn đầu tư xây dựng công trình thủy lợi nhỏ và vừa ở Việt Nam. Hà Nội.
9. Daily, Gretchen C (1997), "Introduction: what are ecosystem services", Nature’s services: Societal dependence on natural ecosystems. 1(1).
10. Duarte, Carlos M, Middelburg, Jack J và Caraco, Nina (2005), "Major role of marine vegetation on the oceanic các-bon cycle", Biogeosciences. 2(1), tr. 1-8.
11. Gao, Bo-Cai (1996), "NDWI—A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space", Remote sensing of environment. 58(3), tr. 257-266.
12. Hà, Nguyễn Mạnh và các cộng sự. (2022), "Nghiên cứu ĐDSH các HST ĐNN ven biển Đông Bắc Việt Nam", Vietnam J. Hydrometeorol. 734(2), tr. 13-27.
13. Hải, Đỗ Phú (2018), "Những vấn đề lý luận về phát triển bền vững và kinh tế xanh ở Việt Nam", Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội: Nghiên cứu Chính sách và Quản lý, tập. 43, tr. 29-39.
14. Hanley, Nick, Barbier, Edward B và Barbier, Edward (2009), Pricing nature: cost-benefit analysis and environmental policy, Edward Elgar Publishing.
15. Hein, Lars và các cộng sự. (2020), "Progress in natural capital accounting for ecosystems", Science. 367(6477), tr. 514-515.
16. IPCC, intergovernmental panel on climate change (2006), the ipcc, chủ biên, iges japan
17. Kê, Tổng Cục Thống (2015), "Niên giám thống kê".
18. Kê, Tổng Cục Thống (2020), "Niên giám thống kê".
19. Madgwick, Jane (2018), "Wetlands international", The Wetland Book, Springer, tr. 711-716.
20. McFeeters, Stuart K (1996), "The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features", International journal of remote sensing. 17(7), tr. 1425-1432.
21. Millennium ecosystem assessment, MEA (2005), Ecosystems and human well-being, Vol. 5, Island press Washington, DC.
22. Nguyễn, Xuân Cự và Hà, Sao Linh (2016), "Phân tích và đánh giá tiềm năng khai thác các dịch vụ HST ĐNN nội địa ở tỉnh Quảng Ninh", VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences. 32(1S).
23. Nhàn, Mai Thị Thanh (2013), "Nghiên cứu phương pháp đánh giá khả năng chắn sóng của rừng ngập mặn tại 3 tỉnh Quảng Ninh, Hải Phòng và Nam Định", Tạp chí Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp(4), tr. 021–030.
24. Nhung, Nguyễn Thùy và các cộng sự., "Bước đầu đánh giá chất lượng môi trường nước và đa dạng thực vật nổi khu vực ĐNN Đồng Rui, huyện Tiên Yên, tỉnh Quảng Ninh".
25. Obst, Carl, Hein, Lars và Edens, Bram (2016), "National accounting and the valuation of ecosystem assets and their services", Environmental and Resource Economics. 64(1), tr. 1-23.
26. Pettorelli, Nathalie, Safi, Kamran và Turner, Woody (2014), Satellite remote sensing, biodiversity research and conservation of the future, chủ biên, The Royal Society, tr. 20130190.
27. Suarez, Daniel Chiu và Dempsey, Jessica (2018), "Ecosystem services", Companion to Environmental Studies, Routledge, tr. 173-178.
28. Tam, Nora FY và Wong, Yuk Shan (2000), "Spatial variation of heavy metals in surface sediments of Hong Kong mangrove swamps", Environmental pollution. 110(2), tr. 195-205.
29. Thọ, Nguyễn Đình và các cộng sự., "Thiết lập tài khoản chất thải rắn theo khung hệ thống hạch toán kinh tế môi trường (seea-cf) của Liên hợp quốc - nghiên cứu thí điểm tại quảng ninh".
30. Tucker, Ch J và các cộng sự. (1979), "Monitoring corn and soybean crop development with hand-held radiometer spectral data", Remote Sensing of Environment. 8(3), tr. 237-248.
31. Turner, David P và các cộng sự. (1999), "Relationships between leaf area index and Landsat TM spectral vegetation indices across three temperate zone sites", Remote sensing of environment. 70(1), tr. 52-68.
