fbpx
Chủ Nhật, Tháng Chín 19, 2021

Thấy gì từ báo cáo di chuyển cộng đồng trong dịch Covid-19 tại Việt Nam?

Bài viết này sử dụng bộ dữ liệu báo cáo di chuyển cộng đồng của Google (Community Mobility Reports) để phân tích mức độ di chuyển của cộng đồng tại Việt Nam nói chung và các địa phương bị ảnh hưởng bởi bốn làn sóng dịch Covid-19.

Long An lập chốt kiểm soát người từ địa phương khác đến. Ảnh: N.K

Đối mặt với những làn sóng lây nhiễm virus xảy ra, các quốc gia trên thế giới đang không ngừng tối ưu hóa chính sách đối phó với đại dịch Covid-19. Ở thời gian đầu thực hiện các biện pháp phong tỏa toàn bộ quốc gia, các chính phủ đang tìm kiếm các biện pháp can thiệp nhằm đảm bảo sức khỏe cộng đồng có chọn lọc và địa phương hóa hơn.

Làm thế nào để kiểm soát dịch có hiệu quả và giảm thiểu chi phí kinh tế cho người dân và doanh nghiệp là mối quan tâm hàng đầu của các nhà hoạch định chính sách. Đối với các nhà hoạch định chính sách, do sự chậm trễ trong việc thu thập thông tin kinh tế, xã hội và tài chính thông qua các phương tiện thông thường, nên việc trả lời những câu hỏi này trong thời gian ngắn là rất khó khăn.

Tuy nhiên, sự sẵn có của “dữ liệu lớn” là một yếu tố có thể hỗ trợ theo dõi các phản ứng trong đại dịch. Các công ty công nghệ lớn như Google, Facebook đã cung cấp dữ liệu di chuyển của cộng đồng để có thể theo dõi tác động của các biện pháp ngăn chặn đại dịch theo thời gian thực trên toàn thế giới.

Trong phân tích bộ dữ liệu báo cáo di chuyển cộng đồng của Google (Community Mobility Reports) này, việc lựa chọn khung thời gian phân tích dựa vào việc áp dụng Chỉ thị 16 hoặc Chỉ thị 15 ở các phạm vi toàn quốc hoặc ở từng địa phương cho đến khi chấm dứt việc áp dụng các chỉ thị này. Cụ thể như sau: (i) lần 1 từ 31-3-2020 đến 22-4-2020; (ii) lần 2 từ 28-7-2020 đến 11-9-2020; (iii) lần 3 từ 28-1-2021 đến 25-3-2021; (iv) lần 4 từ 31-5-2021 đến 19-7-2021(1).

Dữ liệu này phản ánh một phần hiệu quả của các chính sách phong tỏa hay giãn cách xã hội ở địa phương thông qua những thay đổi về lượng người đến các địa điểm công cộng. Bộ dữ liệu cho biết lượng người đến tại các địa điểm như: (1) cửa hàng tạp hóa và hiệu thuốc, (2) công viên, (3) trạm giao thông công cộng, (4) bán lẻ và giải trí, (5) nơi làm việc, (6) nơi ở, đang thay đổi như thế nào ở các địa phương và trên phạm vi toàn quốc.

Qua các hình bên dưới (hình 1, 2, 3 và 4), ta có thể thấy lượng người đến các địa điểm công cộng như bán lẻ và giải trí, công viên, trạm giao thông công cộng, cửa hàng tạp hóa và hiệu thuốc giảm xuống đáng kể. Trong khi đó tại nơi làm việc thì giảm không nhiều, và tăng số người ở nhà. Điều đó cho thấy hạn chế di chuyển của cộng đồng trong thời gian thực hiện giãn cách xã hội thực sự có hiệu quả.

Ngoài ra, dữ liệu cũng cho thấy Đà Nẵng là nơi có mức độ hạn chế di chuyển nhiều nhất, điều này phản ánh đặc thù kinh tế chủ yếu dựa vào du lịch của Đà Nẵng. Khi dịch bùng phát, lượng khách du lịch giảm mạnh kéo theo sự sụt giảm mức độ di chuyển trong cộng đồng.

Nhìn chung, tại Việt Nam, việc di chuyển của cộng đồng có xu hướng giảm xuống giữa các làn sóng dịch và có sự khác biệt giữa các địa phương khi áp dụng các biện pháp giãn cách xã hội. Đối với làn sóng dịch đầu tiên, chính sách giãn cách xã hội, hạn chế di chuyển được triển khai trên phạm vi toàn quốc nên lượng người đến các địa điểm công cộng giảm mạnh trong phạm vi toàn quốc cũng như giữa các địa phương.

Từ làn sóng dịch thứ hai trở đi, chính sách giãn cách xã hội và hạn chế di chuyển được áp dụng cho những địa phương bị ảnh hưởng bởi dịch mạnh nhất. Ví dụ, trước làn sóng dịch thứ hai tại Đà Nẵng, chính sách phong tỏa, hạn chế di chuyển được thực hiện ở Đà Nẵng, kết quả là lượng người đến các địa điểm công cộng ở Đà Nẵng bị giảm mạnh so với các địa phương khác. Tương tự như vậy, đối với lần bùng dịch thứ ba tại Hải Dương và lần bùng dịch thứ tư tại TPHCM.

Các phân tích này cho thấy việc thực hiện chính sách phong tỏa theo từng địa phương sẽ giúp hạn chế tác động kinh tế hơn so với việc áp dụng trên phạm vi toàn quốc. Việc thực hiện các biện pháp hạn chế di chuyển có tác động rất lớn đến hoạt động kinh tế, theo Deb và cộng sự (2020) thì việc phong tỏa trong thời gian 30 ngày làm giảm 15% giá trị sản xuất công nghiệp.

Trong đợt phong tỏa toàn quốc lần thứ nhất ở Việt Nam, ngành công nghiệp và bán lẻ giảm gần 15%. Tuy nhiên, theo Goldstein và cộng sự (2021), các chính sách phong tỏa có khuynh hướng giảm dần hiệu quả khi đại dịch kéo dài. Nghĩa là trong thời gian đầu, việc phong tỏa sẽ làm giảm đáng kể mức độ lây lan của virus và số ca tử vong liên quan, nhưng hiệu ứng này giảm dần theo thời gian.

Tác động của việc phong tỏa bị suy giảm có thể được giải thích vì việc tuân thủ các hạn chế về di chuyển của cộng đồng khó có thể duy trì lâu dài do các gánh nặng về kinh tế và tâm lý – xã hội bị dồn nén và mức độ tuân thủ việc phong tỏa ngày càng giảm, cũng như bị ảnh hưởng bởi mức độ lây lan của các biến chủng virus.

Thật vậy, khi xem xét chỉ số OxCGRT (The Stringency Index from Oxford´s COVID-19 Government Response Tracker), đo lường mức độ nghiêm ngặt của các biện pháp giãn cách xã hội (hình 5), kết quả cho thấy so với làn sóng dịch lần thứ nhất, mức độ nghiêm ngặt của giãn cách xã hội ở Việt Nam có khuynh hướng giảm ở các làn sóng dịch thứ hai, ba và bốn.

Điều quan trọng cần nhấn mạnh là các phân tích ở đây không hàm ý rằng không nên thực hiện các chính sách phong tỏa khi dịch bùng phát. Việc phong tỏa phải được thực hiện nghiêm ngặt và thực hiện trong thời gian ngắn nhất có thể. Ngoài ra, khi thực hiện các biện pháp phong tỏa và hạn chế di chuyển của cộng đồng nhằm giảm lây nhiễm virus thì Chính phủ và các địa phương cần đảm bảo các chính sách an sinh xã hội để hỗ trợ cho người yếu thế bị ảnh hưởng bởi đại dịch.

Việc sử dụng các dữ liệu lớn sẽ hỗ trợ cho các cơ quan quản lý theo dõi và đánh giá tác động của các chính sách theo thời gian thực, để từ đó điều chỉnh các chính sách phù hợp hơn. Do vậy, Chính phủ cần có một gói kích thích số trong đó tập trung vào các lĩnh vực hỗ trợ dữ liệu lớn để chuẩn bị cho nền kinh tế hậu đại dịch như:

– Tăng cường kết nối: tăng cường dung lượng băng thông rộng để đáp ứng nhu cầu gia tăng đối với các dịch vụ Internet; mở rộng việc truy cập Internet, đặc biệt là ở các vùng nông thôn.

– Củng cố cơ sở hạ tầng dữ liệu cốt lõi: Đầu tư vào các giải pháp số để lưu trữ, tính toán và bảo vệ dữ liệu lớn; xây dựng dữ liệu lớn và các trung tâm siêu máy tính; tận dụng Internet vạn vật (IoT) và cảm biến để thu thập và chia sẻ các dữ liệu phi cấu trúc.

Chú thích: (1) Làn sóng dịch lần thứ tư vẫn chưa kết thúc, dữ liệu phân tích đến ngày 21-7-2021.

Nguyễn Thị Hồng Vân – Trần Hùng Sơn

Theo KTSG Online

BÌNH LUẬN

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Vui lòng nhập tên của bạn ở đây

spot_img

Cùng chủ đề

Ngày 18-9: Cả nước ghi nhận 9.373 người mắc Covid-19, riêng...

0
(SGTT) – Trong 24 giờ qua, số ca nhiễm ghi nhận trong nước giảm 2.146 ca. Ngoài TPHCM giảm 1.735 ca, Bình Dương giảm...

Lan tỏa liều “vắc-xin tinh thần” giữa mùa dịch Covid-19

0
(SGTT) - “Vắc-xin tinh thần” là chương trình phi lợi nhuận nhằm hỗ trợ sức khỏe tinh thần cho người dân trong bối cảnh...

10.496 người mắc Covid-19 trong ngày 14-9, TPHCM có 6.312 ca

0
(SGTT) - Số ca mắc mới trong ngày 14-9 tại TPHCM vẫn tiếp tục tăng, trong khi Bình Dương giảm mạnh và các địa...

TPHCM: Đối tượng nào được nhận gói hỗ trợ Covid-19 đợt...

0
Theo ông Võ Văn Hoan, Phó chủ tịch UBND TPHCM, người lao động bị mất việc, không có thu nhập, gặp khó khăn (không phân...

Kết nối

Các chuyên mục

Cùng chuyên mục

ẨM THỰC

DU LỊCH