Tác động của đại dịch Covid-19 tới tỷ lệ thất nghiệp phân theo giới tính tại Việt Nam

15/07/2022 - 09:43 AM
Nghiên cứu này sử dụng nguồn dữ liệu từ Tổng cục Thốngđể so sánh tác động của đại dịch Covid-19 tới tỷ lệ thất nghiệp theo giới tính trong giai đoạn 2016- 2020 tại Việt Nam. Kết quả cho thấy, sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp trong giai đoạn 2016-2019 là như nhau giữa 2 giới, song sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp ở nữ giới cao hơn ở nam giới khi xét riêng năm 2020 khi xét chung trong giai đoạn 2016- 2020, sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp của của nữ giới cũng cao hơn so với nam giới. 
 
Đại dịch Covid-19 đã tác động sâu sắc tới tăng trưởng kinh tế trên toàn thế giới. Theo tổng hợp của Ngân hàng Thế giới (2022a), tăng trưởng GDP hàng năm của các nước trên thế giới biến động mạnh, GDP của rất nhiều nước lần đầu tăng trưởng âm với giá trị trung bình -3,293%. Kinh tế Việt Nam cũng bị ảnh hưởng nặng nề bởi đại dịch, khi năm 2018 GDP tăng 7,08% nhưng đến năm 2020 chỉ là 2,91% năm 2021 là 2,58%.

Tình hình việc làm tại Việt Nam cũng bị tác động không nhỏ trong đại dịch. Theo Hồng Quyên (2022), tỷ lệ thất nghiệp của Việt Nam năm 2021 lên tới 3,22%, dù Chính phủ đã chính sách linh hoạt để duy trì sản xuất trong đại dịch. Hình 1 cho thấy tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam trong giai đoạn 2010- 2021.
 
Theo Quỳnh Chi (2020), người lớn tuổi lao động nữ là mục tiêu áp dụng hình thức cho nghỉ việc tạm thời (có lương hoặc không lương) hình thức chấm dứt hợp đồng lao động. Tỷ lệ phụ nữ là lao động tự do hoặc lao động gia đình đã tăng gấp đôi so với nam giới phụ nữ chịu áp lực kép về việc làm gia đình trong đại dịch. Một số nghiên cứu trên thế giới cũng cho thấy, tác động của đại dịch đến việc làm sự khác biệt theo giới tính.
 
Trong bối cảnh Chính phủ Việt Nam mới ban hành Nghị quyết số 28/NQ-CP ngày 03/3/2021 về Chiến lược quốc gia về bình đẳng giới giai đoạn 2021- 2030, để hoàn thành mục tiêu trên, những đánh giá về sự khác biệt trong tác động của đại dịch theo hai giới là cần thiết.
sở lý thuyết phương pháp nghiên cứu
sở lý thuyết
Theo Amanda Ross cộng sự (2017), Haewon Kim cộng sự (2018), kiểm định Paired- Sample Test dùng để so sánh giá trị trung bình khi xét trên 2 tổng thể khác nhau hoặc so sánh giá trị trung bình của một tổng
thể song ở 2 mốc thời gian khác nhau, ở 2 phép đo khác nhau. Phương pháp so sánh giá trị trung bình µ1, µ2 của hai tổng thể riêng biệt đặc điểm là mỗi phần tử quan sát trong tổng thể này sự tương đồng theo cặp với một phần tử quan sáttổng thể kia, theo đó, các bước kiểm định như sau:

Đặt yi zi ( i = 1; 2; …; n) tương ứng là các quan sát theo cặp từ 2 tổng thể khác nhau. Bước 1: Tạo n quan sát mới là hiệu các cặp dữ liệu tương ứng ban đầu:
 
{x1; x2; …; xn} là n quan sát của biến gốc X trong kiểm định.

Bước 2: Đặt = µ1 - µ2 cặp giả thuyết kiểm định là 1 trong 3 trường hợp sau


Bước 3: Lập thống kê G, từ đó tính giá trị quan sát của G khi coi giả thuyết H0 đúng
G có phân phối T(n -1) khi biến gốc X phân phối chuẩn
n: Số quan sát của mẫu mới
X: Hàm trung bình mẫu của mẫu mới, giá trị cụ thể của mẫu điều tra
 
S: Hàm độ lệch chuẩn mẫu của mẫu mới, giá trị cụ thể của mẫu điều tra
 


Khi Hđúng, µ = µ= 0, ta có tiêu chuẩn kiểm định

Bước 4: Lập miền bác bỏ Wα tương ứng với 3 cặp giả thuyết tại Bước 2
 


Giá trị α là mức ý nghĩa trong kiểm định, α thường được lựa chọn không vượt quá 10%, các nghiên cứu thông dụng thường lấy giá trị α = 5%.

Bước 5: So sánh kết luận, nếu TqsWα thì bác bỏ H0  chấp nhận H1. Ngược lại TqsWα thì chấp nhận H0 bác bỏ H1.

Do giá trị α càng nhỏ thì Miền bác bỏ là miền càng thu hẹp hơn nên trên thực tế các phần mềm tính toán
sẵn giá trị α nhỏ nhấtTqs chứa trong Wα, tức là giá trị α nhỏ nhất mà loại bỏ H0, chấp nhận H1. Giá trị α này gọi là P_Value, như vậy với mọi mức ý nghĩa α1< P_Value, H0 sẽ được chấp nhận.

Nếu giả thuyết H0  được chấp nhận, do các quan sát luôn tương ứng theo cặp ở 2 tổng thể, ta kết luận không sự khác biệt về đại lượng nghiên cứu giữa 2 tổng thể, các kết luận với mức ý nghĩa α< P_Value.
Phương pháp dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu xem xét những khác biệt về sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp giữa nam nữ trong bối cảnh trước sau khi đại dịch Covid-19 bắt đầu diễn ra. Nghiên cứu sử dụng số liệu của Tổng cục Thốngvề tỷ lệ thất nghiệp trong giai đoạn 2019 trở về trước sau năm 2019. Do dữ liệu năm nên hạn chế về số lượng quan sát, đặc biệt là dữ liệu sau năm 2019, nghiên cứu xét tỷ lệ thất nghiệp mỗi năm được đại diện bởi 6 vùng kinh tế là Đồng bằng sông Hồng, Trung du miền núi phía Bắc, Bắc Trung Bộ duyên hải miền Trung, Tây Nguyên, Đông Nam BộĐồng bằng sông Cửu Long, dữ liệu của Tổng cục Thống kê. Như vậy, mỗi năm sẽ6 quan sát cho nam giới 6 quan sát cho nữ giới, từ đó lấy sai phân bậc 1 để được dữ liệu đo lượng thay đổi của tỷ lệ thất nghiệp sau 1 năm. Do đó, ta các cặp quan sát theo giới tính nam nữ. Cụ thể, các biến sử dụng trong mô hình là:

Mức thay đổi tỷ lệ thất nghiệp sau 1 năm của nam giới (%): dTLTNNam

Mức thay đổi tỷ lệ thất nghiệp sau 1 năm của nữ giới (%): dTLTNNu



Do hạn chế về sưu tập dữ liệu nên quan sát trong nghiên cứu này chỉ lấy đến năm 2020. Dữ liệu dTLTNNam, dTLTNNu được lấy trong 5 năm, ứng với giai đoạn 2016- 2020 từ các dữ liệu về tỷ lệ thất nghiệp trong giai đoạn 2015 - 2020.

Thống kê mô tả các biến được cho bởi Bảng 2:

Số liệu cho thấy giá trị trung bình của biến dTLTNNam là âm thấp hơn đáng kể so với biến dTLTNNu; hệ số biến thiên của các biến (trị tuyệt đối của tỷ lệ giữa độ lệch chuẩn giá trị trung bình) cao.
Kết quả nghiên cứu
Tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của chuỗi dTLTNGT bởi kiểm định Skewness/Kurtosis Tests, ta có: P_Value (Skewness= 0)= 0,6621> 0,05

P_Value (Kurtosis= 3)= 0,5512> 0,05

Do đó chuỗi hiệu số dTLTNGT được coi phân phối chuẩn. Như vậy điều kiện sử dụng kiểm định Paired-Sample T-Test được đáp ứng, hàm G phân phối T(n-1).

Để làm sự tác động khác biệt theo giới, nghiên cứu tiến hành kiểm định Paired-Sample T-Test cho riêng năm 2020 cho toàn bộ giai đoạn 2016- 2020, kết quả thể hiện tại Bảng 3.

Kết quả cho thấy, xét trong giai đoạn 2016- 2020:

Với giả thuyết H1 là µ ≠ 0, tức là µ1 ≠ µ2, giá trị P_Value = 0,057. Vậy với mức ý nghĩa 10% cho thấy sự gia tăng về tỷ lệ thất nghiệp giữa 2 giới là khác nhau xét trong giai đoạn 2016- 2020.

Với giả thuyết H1 là µ< 0, tức là µ1< µ2, giá trị P_Value = 0,029. Vậy với mức ý nghĩa 5%, thể cho rằng sự gia tăng về tỷ lệ thất nghiệp của nam giới thấp hơn nữ giới.

Như vậy, kiểm định cho riêng năm 2020 hay xét chung cho giai đoạn 2016-2020, kết quả đều cho thấy sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp của nữ là cao hơn nam giới.

Để nghiên cứu hay không sự tác động khác biệt trước sau khi đại dịch Covid-19 bắt đầu diễn ra, nghiên cứu tiến hành kiểm định Paired-Sample T-Test cho cặp dữ liệu dTLTNNam dTLTNNu trong giai đoạn 2016- 2019, kết quả thể hiện tại Bảng 4.

Kết quả cho thấy, với mọi giả thuyết H1 thì P_Value> 0,1, do đó với mức ý nghĩa 5% hay 10%, giả thuyết H0 đều không bị từ chối, do vậy sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp của nữ giới nam giới trong giai đoạn 2016- 2019 là như nhau.

Kết quả khác biệt khi xét dữ liệu trong giai đoạn 2016 - 2020 thay bởi xét dữ liệu trong giai đoạn 2016- 2019, kết hợp kết quả kiểm định cho riêng năm 2020 cho thấy, nguyên nhân là do diễn biến về tỷ lệ thất nghiệp năm 2020 rất khác biệt so với giai đoạn 2016 - 2019, kéo theo sự thay đổi khi xét chung cho toàn bộ giai đoạn 2016- 2020. Mặt khác biến trong kiểm định là sự tăng tỷ lệ thất nghiệp sau 1 năm, vậy sự khác biệt là do trong năm 2020, sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp ở nữ giới tăng cao hơn ý nghĩa thống kê mạnh mẽ so với sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp ở nam giới, kéo theo sự thay đổi khi xét cho toàn bộ giai đoạn. Qua đó cho thấy, tác động của đại dịch Covid-19 đến thất nghiệp của nữ giới là nghiêm trọng hơn nam giới.
Kết luận khuyến nghị
Đại dịch Covid-19 đã tác động lớn đến việc làm tại Việt Nam, làm gia tăng tỷ lệ thất nghiệp của người lao động. Sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp trong giai đoạn 2016- 2019 là không sự khác biệt theo giới, song sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp năm 2020 đối với nữ giới là cao hơn, mức chênh lệch là rệt kéo theo xét chung trong 5 năm, giai đoạn 2016- 2020, tỷ lệ thất nghiệp của nữ giới mức độ gia tăng cao hơn nam giới. Nghiên cứu cho thấy, ảnh hưởng của đại dịch đến tình trạng mất việc làm của nữ giới là nghiêm trọng hơn đối với nam, do đó làm trầm trọng thêm vấn đề bất bình đẳng giới tại Việt Nam.

Theo Tổng cục Thống kê (2021a), tỷ lệ tham gia lực lượng lao động ở nữ giới là 76,8%, trong khi tỷ lệ này ở nam giới là 81,9%, đồng thời tỷ lệ phụ nữ làm công việc ổn định thấp hơn nam giới. Khi đại dịch diễn ra, các vị trí việc làm kém ổn định dễ bị tổn thương mất việc. Do đó, trong các giải pháp hỗ trợ lâu dài, khuyến nghị tăng tỷ lệ phụ nữ làm công việc ở vị trí ổn định, kể cả cấp quản lý, đồng thời cần nâng cao nhận thức người dân về bình đẳng giới.

Mặt khác, nhiều ngành nghề dễ bị gián đoạn khi diễn ra đại dịch như các ngành du lịch, dịch vụ, lưu trú, dệt may xuất khẩu, đây cũng là các ngành nghề nhiều lao động nữ. Do đó, Chính phủ cần tăng cường chính sách hỗ trợ về thuế cho các loại hình doanh nghiệp chịu ảnh hưởng nặng nề do đại dịch nói chung đặc biệt hỗ trợ cho các doanh nghiệp tỷ lệ sử dụng lao động nữ cao nói riêng.

Bên cạnh đó, Chính phủ, tổ chức Công Đoàn các tổ chức xã hội khác tăng cường hỗ trợ cho lao động nữ, đặc biệt là các lao động nữ đang nuôi con nhỏ hoặc những lao động nữ đang là trụ cột chính trong gia đình./.
 
 Thị Quỳnh Nhung
Học viện Ngân hàng
 
  
Tài liệu tham khảo
Alon, T. M., Doepke, M. Olmstead-Rusmey, J., and Tertilt, M. (2020). The impact of Covid-19 on gender equal- ity. National Bureau of Economic Research Working Paper No. 26947.
Amanda Ross and Victor L. Willson. (2017). Basic and advanced statistical tests. Netherlands: Sense. Foucault, M., and Galasso, V. (2020). Working after Covid-19: Cross country evidence from real-time survey

data. Science Po CEVIPOF Research Note #9/May 2020.
Haewon Kim, Chanseok Park and Min Wang. (2018). Paired t-test based on robustified statistics. Paper pre- sented at the Fall Conference. Korean Institute of Industrial Engineers, Seoul, Korea.
Hồng Quyên. (2022). Tỷ lệ thất nghiệp, thiếu việc làm gia tăng trong năm 2021. Truy cập ngày 20/01/2022 từ https://thoibaotaichinhvietnam.vn/ty-le-that-nghiep-thieu-viec-lam-gia-tang-trong-nam-2021-98429. html
Nguyễn. (2021). Bình đẳng giới để hướng đến phát triển bền vững. Truy cập ngày 20/01/2022 từ https:// baochinhphu.vn/binh-dang-gioi-de-huong-den-phat-trien-ben-vung-102304145.htm
Mai Anh. (2021). Thu hẹp bất bình đẳng giới trong bối cảnh đại dịch. Truy cập ngày 20/01/2022 từ https://dangcongsan.vn/phong-chong-dich-covid-19/thu-hep-bat-binh-dang-gioi-trong-boi-canh-dai- dich-593635.html
Ngân hàng Thế giới. (2022a). GDP growth (annual %). Truy cập ngày 20/01/2022 từ https://data.world- bank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.ZG
Ngân hàng Thế giới. (2022b). Unemployment, total (% of total labor force). Truy cập ngày 20/01/2022 từ https://data.worldbank.org/indicator/SL.UEM.TOTL.ZS
Quỳnh Chi. (2020). Đánh giá nhanh tác động của đại dịch COVID-19 tới doanh nghiệp người lao động trong một số ngành kinh tế chính: Ứng phó, điều chỉnh khả năng phục hồi. Truy cập ngày 20/01/2022 từ https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---asia/---ro-bangkok/---ilo-hanoi/documents/publication/ wcms_757928.pdf
Tổng cục Thống kê. (2021a). Bình đẳng giới trong lao động tiếp cận việc làm quản lý doanh nghiệp. Truy cập ngày 20/01/2022 từ https://www.gso.gov.vn/du-lieu-va-so-lieu-thong-ke/2021/11/binh-dang-gioi- trong-lao-dong-va-tiep-can-viec-lam-quan-ly-doanh-nghiep/
Tổng cục Thống kê. (2021b). Kinh tế Việt Nam 2020: Một năm tăng trưởng đầy bản lĩnh. Truy cập ngày 20/01/2022 từ https://www.gso.gov.vn/du-lieu-va-so-lieu-thong-ke/2021/01/kinh-te-viet-nam-2020-mot- nam-tang-truong-day-ban-linh/

Các bài viết khác
Liên kết website
Liên kết website
Thăm dò ý kiến

Đánh giá khách quan của bạn về thông tin chúng tôi cung cấp? Vui lòng tích vào ô bên dưới để trả lời!

Top