Đang tải... (xem toàn văn)
Mục đích của bài viết này là ứng dụng xích Markov đánh giá ảnh hưởng của dịch Covid-19 đến tăng trưởng ngành dịch vụ tại Thành phố Hồ Chí Minh (Tp.HCM). Nghiên cứu sử dụng số liệu thứ cấp được thu thập từ Cục Thống kê Tp.HCM trong năm 2020. Để hiểu rõ hơn mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết của bài viết này.
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN 23 ỨNG DỤNG XÍCH MARKOV ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA DỊCH COVID-19 ĐẾN TĂNG TRƯỞNG NGÀNH DỊCH VỤ TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TS Nguyễn Quyết, ThS Nguyễn Vũ Dzũng, TS Huỳnh Thế Nguyễn Trường Đại học Tài - Marketing Tóm tắt Mục đích viết ứng dụng xích Markov đánh giá ảnh hưởng dịch Covid-19 đến tăng trưởng ngành dịch vụ Thành phố Hồ Chí Minh (Tp.HCM) Nghiên cứu sử dụng số liệu thứ cấp thu thập từ Cục Thống kê Tp.HCM năm 2020 Kết nghiên cứu ngành dịch vụ trọng yếu gồm: (1) Bán buôn bán lẻ, sửa chữa ôtô, môtô, xe máy, (2) Vận tải kho bãi, (3) Hoạt động tài chính, ngân hàng bảo hiểm, (4) Hoạt động chuyên môn, khoa học công nghệ, (5) Hoạt động kinh doanh bất động sản Kết nghiên cứu ngành (1) (2) bị ảnh hưởng lớn từ dịch Covid-19 Trong đó, ngành hoạt động chuyên môn, khoa học công nghệ không bị ảnh hưởng đại dịch Từ khóa: Dịch Covid-19, ngành dịch vụ, xích Markov, Thành phố Hồ Chí Minh ĐẶT VẤN ĐỀ Đại dịch Covid-19 xuất ảnh hưởng phạm vi toàn cầu từ cuối tháng 12 năm 2019 (Ali Ahani, Mehrbakhsh Nilashi, 2020) Đến nay, dịch bệnh chưa kiểm soát cách triệt để lây lan nhanh, diễn biến phức tạp châu Âu, 237 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Mỹ nhiều nước châu Á; tác động tiêu cực hoạt động kinh tế-xã hội toàn cầu Theo Nuno Fernandes (2020) ảnh hưởng Covid-19 dẫn đến việc giảm tiêu dùng tồn cầu gián đoạn sản xuất Nhìn chung, chức chuỗi cung ứng toàn cầu bị gián đoạn, ảnh hưởng đến công ty đa quốc gia Hàng triệu người việc làm tháng tới Ngoài ra, đáng lo ngại hơn, ngày có thêm nhiều cơng ty ngừng hoạt động, phá sản thông báo sa thải công nhân Thị trường tài tồn cầu có xu hướng giảm mạnh, biến động mức tương tự, cao khủng hoảng tài 2008 - 2009 Theo Bộ Y Tế (2020), đến thời điểm 0h ngày 25/05/2020, dịch bệnh Covid-19 lan rộng 215 quốc gia vùng lãnh thổ, giới có 5.568.133 ca nhiễm bệnh, 346.893 ca tử vong, 2.353.261 ca khỏi bệnh Ngân hàng Thế giới (WB) dự báo tăng trưởng toàn cầu năm 2020 đạt 2,4%, mức thấp kể từ khủng hoảng tài tồn cầu 2008 - 2009 Tình hình kinh tế - xã hội Thành phố quý I năm 2020 diễn bối cảnh tăng trưởng kinh tế toàn cầu suy giảm ảnh hưởng đại dịch Covid-19 Tổng sản phẩm địa bàn (GRDP) quý I năm 2020 ước đạt 335.682 tỷ đồng (theo giá hành) Tính theo giá so sánh 2010 đạt 240.201 tỷ đồng, tăng 0,42% so năm trước Đóng góp vào mức tăng trưởng GRDP ngành nơng lâm, thủy sản chiếm 0,02%, ngành công nghiệp xây dựng 0,7%, dịch vụ -0,76% thuế sản phẩm trừ trợ cấp sản phẩm 0,45% Nhìn chung ảnh hưởng đại dịch Covid-19, mức tăng trưởng khu vực, ngành kinh tế thấp giảm so với kỳ năm trước Một số ngành có nhiều hoạt động kinh doanh sơi trước rơi vào tình trạng suy thối, hoạt động cầm chừng Chịu tác động nhiều khu vực thương mại dịch vụ, mức tăng khu vực 98,77%, giảm 1,23% Vậy mục đích viết ứng dụng xích Markov để đánh giá ảnh hưởng dịch Covid-19 đến ngành dịch vụ trọng yếu kinh tế Tp.HCM Qua gợi ý giải pháp giúp người làm sách có định phù hợp để thiết kế thực thi gói hỗ trợ nhanh, hiệu bối cảnh nguồn lực ln có hạn địi hỏi đối tượng cần hỗ trợ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Xích Markov rời rạc Xích Markov q trình ngẫu nhiên mơ tả chuỗi tất kiện xảy mà xác suất kiện phụ thuộc vào trạng thái đạt kiện 238 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN trước (James R Norris and James Robert Norris, 1998) Quá trình ngẫu nhiên có thời gian rời rạc liên tục tùy thuộc vào chất nghiên cứu Với mục đích viết này, chúng tơi định nghĩa xích Markov khơng gian trạng thái hữu hạn đếm Giả sử xích Markov có thời gian rời rạc (Zn ) n∈N nhận giá trị rời rạc không gian trạng thái Θ ∈ Ζ P[Zn +1 = z/ Z1 = z1 , Z = z2 , , Z n = zn ] = P[Zn+1 = z/ Zn = zn ] (1) Tất điều kiện ban đầu định nghĩa sau: P[Z1 = z1 , Z = z2 , , Z n = zn ] > (2) Trong nghiên cứu giả định xích Markov thời gian rời rạc khơng có gia số độc lập q trình lập mơ hình, khơng có trạng thái hấp thụ ma trận xác suất chuyển trạng thái 2.2 Định nghĩa ma trận xác suất chuyển trạng thái Ma trận xác suất chuyển trạng thái ma trận mô tả xác suất thay đổi trạng thái tượng kinh tế xã hội, định nghĩa sau: s1 Pxij,t = s2 sn s1 11 p s2 p12 sn p1n p21 p22 p2n pm1 pm1 pmn Pxij,t xác suất tượng chuyển từ trạng thái i sang trạng j từ thời điểm x tới thời điểm x+t s1, , sn trạng thái tượng kinh tế - xã hội Giải sử tượng kinh tế - xã hội có tỷ phần mơ tả vectơ dòng: Π = (π1 , π2 , , πn ) (3) π1 + π2 + + πn = (4) Khi đó, theo xích Markov rời rạc thì: Π ( ) = Π.Pxij,t (5) Π ( ) = Π ( ) Pxij,t (6) Trường hợp tổng quát: 239 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Π( ) = Π( n n −1) Pxij,t , n = 2, , ∞ (7) 2.3 Phân tích trạng thái dừng Từ phương trình (5) ta có: ( j) Π i = lim P[Zn = j/ Z0 = i] = lim P[Zn +1 = j/ Z0 = i] n →∞ (8) n →∞ Ứng dụng định lý Bayes suy ra: Π i = lim ∑ P[Zn+1 = j/ Zn = l ].P[Zn+1 = j/ Z0 = i] = lim ∑ P[Zn = l / Zn = i] ( j) n →∞ n →∞ l∈S l∈S ij x ,t Π i = ∑ Px ,t lim[Zn+1 = l / Zn = i ] = ∑ Π P , x, t ∈ S ( j) l∈S Vậy suy ra: Π( ) = Π( n n →∞ n −1) n →∞ ( j) n →∞ x ,t∈S Pxij,t (9) Π = Π.Pxij,t (10) Thay ma trận xác suất chuyển (3) vào (10) ta có hệ: p11 p (π1 , π2 , , πn ) = (π1 , π2 , , πn ) 21 pm1 p12 p22 pm p1n p2 n pmn (11) Giải hệ phương trình (4) (11) suy nghiệm trạng thái dừng là: Π = (π01 , π02 , , π0 n ) KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1 Xây dựng ma trận xác suất chuyển Theo Ngân hàng Thế giới (2017) các hộ gia đình được chia thành năm tầng lớp kinh tế dựa mức tiêu dùng đầu người hàng ngày của họ tính theo đồng đô la PPP 2011 Theo tiêu chuẩn quốc tế, năm tầng lớp này được định nghĩa là: (i) người nghèo cực, sống dưới 1,90 đô la một ngày, (ii) người nghèo vừa phải, mức tiêu dùng bình quân đầu người dao động từ 1,90 đô la đến 3,20 đô la mỗi ngày; iii) người dễ bị tổn thương về mặt kinh tế, tiêu dùng từ 3,20 đô la đến 5,5 đô la một người mỗi 240 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN ngày, (iv) an toàn về mặt kinh tế, tiêu dùng từ 5,50 đô la đến 15 đô la một ngày một người, và (v) tầng lớp trung lưu toàn cầu, sống 15 đô la một người một ngày Bảng 1: Phân loại trạng thái Chi tiêu (USD/ngày/người) Chi tiêu (1000đ/tháng/người) Địa bàn Tp.HCM (%) Nghèo cực (s1) < 1,9 < 1.311 0,8 Nghèo vừa phải (s2) 1,9-3,2 1.311-2.208 2,1 Dễ bị tổn thương (s3) 3,2-5,5 2.208-3.795 62,4 An toàn kinh tế (s4) 5,5-15 3.795-10.350 9,7 >15 > 10.350 24,9 Nhóm Trung lưu (s5) Nguồn: Ngân hàng giới (2017) Tác giả tính từ VHLSS (2018) Kết Bảng có trạng thái ma trận xác suất chuyển s1, s2, s3, s4, s5, ứng với trạng thái có xác suất tương ứng Ma trận xác suất chuyển sau: 0,008 0,008 Pxij,t = 0,008 0,008 0,008 0,021 0,021 0,021 0,021 0,021 0,624 0,624 0,624 0,624 0,624 0,097 0,097 0,097 0,097 0,097 0, 249 0, 249 0, 249 0, 249 0, 249 (12) 3.2 Chọn nhóm ngành dịch vụ Khu vực dịch vụ có vai trị đặc biệt quan trọng tăng trưởng GRDP Tp.HCM Theo số liệu Cục Thống kê Tp.HCM (quý năm 2020), cấu GRDP ngành dịch vụ chiếm tỷ trọng lớn khoảng 60,63% Giá trị gia tăng ngành dịch vụ chiếm 55,2% GRDP, chiếm 91,2% khu vực dịch vụ Trong đó, ngành chiếm tỷ trọng cao GRDP thương nghiệp (21,3%), vận tải, kho bãi (9%), hoạt động chuyên môn, khoa học cơng nghệ (4,3%), tài ngân hàng (6,2%) hoạt động kinh doanh bất động sản (3,5%) 241 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Bảng 2: Ngành dịch vụ Tỷ trọng so với GRDP (%) Tỷ trọng chuẩn hóa 1- Bán buôn bán lẻ, sửa chữa ôtô, môtô, xe máy 21,3 0,480 2- Vận tải kho bãi 9,0 0,203 3- Hoạt động tài chính, ngân hàng bảo hiểm 6,2 0,140 4- Hoạt động chuyên môn, khoa học CN 4,3 0,097 5- Hoạt động kinh doanh bất động sản 3,5 0,079 Nhóm dịch vụ Nguồn: Cục thống kê Tp.HCM (Quý 1/2020) Kết Bảng suy véctơ tỷ trọng chuẩn hóa: Π = (0, 480; 0, 203; 0,140; 0, 097; 0, 079) Từ phương trình (5) tính tỷ lệ đóng góp ngành quý là: Π (2) (13) = (0, 008; 0, 02; 0, 623; 0, 097; 0, 249) Từ phương trình (11) tính tỷ lệ đóng góp ngành trạng thái dừng cách giải hệ sau: (π1 , π2 , π3 , π4 , π5 ) = (π1 , π2 , π3 , π4 , π5 ) Pxij,t π1 + π2 + π3 + π4 + π5 = (14) ⇔ Π = (0, 009; 0, 021; 0, 624; 0, 097;0, 249) (15) Bảng 3: So sánh ảnh hưởng dịch Covid-19 Nhóm dịch vụ Qúy 1/2020 Trạng thái dừng Kết luận 1- Bán buôn bán lẻ, sửa chữa ôtô, môtô, xe máy 0,480 0,009 - 2- Vận tải kho bãi 0,203 0,021 - 3- Hoạt động tài chính, ngân hàng bảo hiểm 0,140 0,624 + 4- Hoạt động chuyên môn, khoa học CN 0,097 0,097 5- Hoạt động kinh doanh bất động sản 0,079 0,249 + (-): Ảnh hưởng tiêu cực, (+): Ảnh hưởng tích cực, (0): Khơng ảnh hưởng Kết Bảng cho thấy, nhóm ngành xét hai ngành chịu ảnh hưởng nặng nề dịch Covid-19 ngành (1) bán buôn bán lẻ, sửa chữa ôtô, môtô, xe 242 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN máy ( π1 = 0, 009 , trước 0,480) ngành (2) vận tải kho bãi ( π2 = 0, 021 , trước 0,203) Nguyên nhân tượng giải thích giảm tổng cầu kinh tế Tuy vậy, kết nghiên cứu cho thấy ngành (4) hoạt động chuyên môn, khoa học công nghệ khơng bị ảnh hưởng dịch Covid-19 Một phát thú vị từ nghiên cứu hai ngành cịn lại có tỷ phần tăng lên ngành khác có xu hướng giảm sâu Vì ngành thường bị tác động gián tiếp nhiều trực tiếp thường có độ trễ định Ảnh hưởng dịch Covid-19 dẫn đến tỷ phần đóng góp ngành vào GRDP Tp.HCM có thay đổi đáng kể (Bảng 4) Bảng 4: Tỷ trọng đóng góp vào GRDP trước sau dịch Covid-19 Nhóm dịch vụ Trước Covid-19 (%) Sau Covid-19 (%) 1- Bán buôn bán lẻ, sửa chữa ôtô, môtô, xe máy 21,3 0,4 2- Vận tải kho bãi 9,0 0,9 3- Hoạt động tài chính, ngân hàng bảo hiểm 6,2 27,6 4- Hoạt động chuyên môn, khoa học CN 4,3 4,3 5- Hoạt động kinh doanh bất động sản 3,5 11,0 Nguồn: Tác giả tính tốn KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH Kết nghiên cứu đánh giá ảnh dịch Covid-19 đến tăng trưởng ngành dịch vụ Thành phố Hồ Chí Minh (Tp.HCM) tiếp cận phương pháp xích Markov cho thấy ngành dịch vụ bị ảnh hưởng nghiêm trọng, đặc biệt ngành bán buôn bán lẻ, sửa chữa ôtô, môtô, xe máy ngành vận tải kho bãi Hậu dẫn đến sụt giảm đáng kể tỷ trọng đóng góp ngành dịch vụ vào GRDP ngắn hạn Để giảm bớt khó khăn bối cảnh nay, viết gợi ý giải pháp cấp bách sau: Thứ nhất, Tp.HCM ưu tiên chống dịch cách hiệu quả, liệt với tinh thần “chống dịch chống giặc”, “tất sức khỏe, an toàn nhân dân” theo tinh thần Nghị số 01/NQ-CP Nghị Quyết số 02/NQ-CP Chính phủ Đây giải pháp cấp bách quan trọng việc kích thích tổng cầu bối cảnh khơng có tác dụng ngắn hạn sức mua ngành chịu ảnh hưởng trực tiếp tăng bệnh dịch chưa kiểm soát cách triệt để 243 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Thứ hai, triển khai nhanh, kịp thời gói hỗ trợ cho nhóm khách hàng doanh nghiệp, cá nhân ngành có lợi kinh doanh tương đối đại dịch COVID-19 như: kinh doanh online, thực phẩm, đồ dùng thiết yếu Thứ ba, Tp.HCM cần xây dựng sách kích thích tổng cầu thơng qua kênh đầu tư sở hạ tầng, từ làm sở kích cầu cho ngành khác có liên quan Mặt khác, xây dựng nhiều kịch sách kinh tế khác từ ngắn đến dài hạn nhằm ứng phó với tình hình dịch cần quan tâm mức dự báo xác tình hình dịch bệnh khó Thứ tư, khuyến khích, tăng cường phát triển cho vay tiêu dùng với nhóm khách hàng cá nhân, đặc biệt nhóm khách hàng có thu nhập thấp để kích cầu tiêu dùng Cầu tiêu dùng khách hàng cá nhân tăng nguồn gốc cho phát triển sản xuất kinh doanh bền vững, phá vỡ vòng luẩn quẩn suy thối kinh tế Thứ năm, quyền thành phố chủ động đồng hành chia khó khăn với người dân, doanh nghiệp thông qua việc miễn giãn nộp thuế với số trường hợp cụ thể, miễn thuế thu nhập cá nhân với khoản thu nhập, trợ cấp tiền thưởng trả cho người làm việc tuyến đầu chống đại dịch Giãn thuế thu nhập cá nhân phải nộp chuyển tới thời kỳ cuối năm 2020 TÀI LIỆU THAM KHẢO Ali Ahani and Mehrbakhsh Nilashi (2020), Coronavirus outbreak and its impacts on global economy: The role of social network sites Journal of Soft Computing and Decision Support Systems, 7(2), 19-22 Bộ Y tế (2020), Trang tin dịch bệnh viêm đường hô hấp cấp Covid-19 Truy cập ngày 25/05/2020, https://ncov.moh.gov.vn/ Cục thống kê Thành phố Hồ Chí Minh (2020), Trang thông tin số liệu Truy cập ngày 02/05/2020, http://www.pso.hochiminhcity.gov.vn/web/guest/nam-2020 James R Norris and James Robert Norris (1998), Markov chains Number Cambridge University Press Ngân hàng Thế giới (2017), Cưỡi sóng: Một điều kỳ điệu ở Đông Á cho thế kỷ 21 Washington, D.C.: Nhóm Ngân hàng Thế giới 244 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐÀO TẠO NGÀNH TOÁN KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH HIỆN NAY VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Nuno Fernandes (2020), Economic effects of coronavirus outbreak (covid-19) on the world economy University of Navarra, IESE Business School; European Corporate Governance Institute, 1-33 Available at https://papers.ssrn.com/sol3/ papers.cfm?abstract_id=3557504 Olaniyi Evans et al (2020), Socio-economic impacts of novel coronavirus: The policy solutions Bizecons Quarterly, 7, 3-12 Rodgers Mukwaya and Andrew Mold (2018), Modelling the economic impact of the China belt and road initiative on countries in eastern Africa Conference paper, 1-15 Available at https://www.researchgate.net/publication/327572478 Tổng cục Thống kê (2018), Bộ liệu Điều tra mức sống hộ gia đình-VHLSS 10 William J Anderson (2012), Continuous-time Markov chains: An applicationsoriented approach Springer Science & Business Media 245 ... Hoạt động kinh doanh bất động sản 3,5 11,0 Nguồn: Tác giả tính tốn KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH Kết nghiên cứu đánh giá ảnh dịch Covid- 19 đến tăng trưởng ngành dịch vụ Thành phố Hồ Chí Minh (Tp.HCM)... chừng Chịu tác động nhiều khu vực thương mại dịch vụ, mức tăng khu vực 98,77%, giảm 1,23% Vậy mục đích viết ứng dụng xích Markov để đánh giá ảnh hưởng dịch Covid- 19 đến ngành dịch vụ trọng yếu... hưởng dịch Covid- 19 dẫn đến tỷ phần đóng góp ngành vào GRDP Tp.HCM có thay đổi đáng kể (Bảng 4) Bảng 4: Tỷ trọng đóng góp vào GRDP trước sau dịch Covid- 19 Nhóm dịch vụ Trước Covid- 19 (%) Sau Covid- 19