Mở lại các chuyến bay quốc tế trong thời COVID-19: sử dụng dữ liệu lớn theo thời gian thực tại Việt Nam

Một nền kinh tế có thể tồn tại bao lâu nếu không có các chuyến bay quốc tế đi và đến từ các nước? Kể từ khi dịch COVID-19 bùng phát nhiều quốc gia đã buộc phải đóng cửa. Trước đây, mỗi ngày trên thế giới có trên 100.000 chuyến bay, nhưng kể từ khi đại dịch hoành hành trong vài tháng nay số lượng chuyến bay đã giảm 60%. Đóng cửa biên giới góp phần hạn chế sự lây lan bệnh dịch, nhưng thiệt hại kinh tế cũng rất lớn, đặc biệt trong các ngành hàng không và du lịch. Áp lực xã hội cũng tăng lên do người thân trong gia đình và bạn bè không thể gặp nhau.

Một số nước Đông Á và châu Âu đang mở cửa trở lại nền kinh tế. Câu hỏi bây giờ là tiến hành mở cửa như thế nào mà vẫn giữ được an toàn cho người dân? Tình hình có thể thay đổi rất nhanh, như đã thấy tại Trung Quốc và Đức, khi các ca lây nhiễm COVID-19 xuất hiện trở lại chỉ trong vài ngày.

Quyết định nối lại các chuyến bay quốc tế được cân nhắc dựa trên 3 yếu tố chính. Thứ nhất, chỉ nối lại đường bay với các nước cũng nới lỏng đi lại; không thể mở lại đường bay tới các nước vẫn đang đóng cửa. Thứ hai, mở lại đường bay tới các địa điểm đã an toàn; chỉ có như vậy mới giảm thiểu được sự lây lan của virus. Thứ ba, ưu tiên mở lại các tuyến bay có nhiều khách du lịch và mang lại nhiều lợi ích kinh tế. Các nhà hoạch định chính sách không chỉ có nhiệm vụ xem xét tổng thể ba yếu tố này mà còn phải liên tục theo dõi diễn biến của chúng. Hôm nay một quyết định có thể đúng, nhưng vài tuần sau quyết định đó đã có thể trở nên sai lầm và nguy hiểm.

Chúng tôi đang xây dựng một bảng dữ liệu tập hợp 3 nguồn dữ liệu lớn và theo thời gian gần như thực kể trên. Thứ nhất là chỉ số mức độ nghiêm ngặt của các chính sách ứng phó dịch COVID-19 của Chính phủ do Đại học Oxford thực hiện (Oxford COVID-19 Government Response Tracker, OxCGRT); chỉ số này so sánh các quá trình thực hiện hạn chế đi lại và giãn cách xã hội tại các nước vào các thời điểm khác nhau. Thứ hai là số ca lây nhiễm được báo cáo trong 5 ngày trước đó; đây là chỉ số cho biết về tình trạng y tế tại mỗi nước (nguồn: Johns Hopkins University). Thứ ba, số chuyến bay giữa các điểm đến (theo aviationstack API); chỉ số này cho ta biết về tầm quan trọng về mặt kinh tế của các địa điểm đó.

Bảng số liệu này có thể áp dụng tại bất cứ nước nào, nhưng trước mắt chúng tôi sẽ áp dụng cho Việt Nam—nơi đạt nhiều tiến bộ và đi trước trong cuộc chiến chống COVID-19. Trong mấy tuần vừa qua chính phủ Việt Nam đã dỡ bỏ gần như toàn bộ các biện pháp hạn chế trong nước, nối lại các chuyến bay nội địa (Hình 1). Theo Thủ tướng Nguyễn Xuân Phúc, chính phủ cũng đang xem xét nối lại các chặng bay quốc tế mặc dù số chuyến bay còn rất hạn chế.

Thông tin Bảng số liệu Việt Nam được cập nhật cho hàng ngày và hàng tuần và có thể tương tác với độc giả. Số liệu được cập nhật tự động và người dùng có thể xem số liệu bằng cách di chuyển con trỏ để xác định khoảng thời gian cần biết. Cũng trong bảng số liệu này người dùng có thể theo dõi sự thay đổi của ba chỉ số nêu trên từ thời điểm tháng 12/2019.

Bảng số liệu có thể giúp các nhà hoạch định chính theo hai cách như sau. Thứ nhất, họ có thể tìm hiểu bảng xếp hạng các nước theo ba chỉ số tại một thời điểm cụ thể. Ví dụ, Hình 2 cho biết thông tin truy xuất vào ngày 25/4/2020, trong đó trục X thể hiện số chuyến bay quốc tế đi các nước khác tại thời điểm trước khi đóng cửa từ Việt Nam trong tháng 1 và 2 năm 2020, và trục Y thể hiện chỉ số hạn chế đi lại cập nhật nhất. Độ lớn của bong bóng thể hiện số ca mới nhiễm trong 5 ngày trước đó. 

Tại thời điểm đó, những nước mà Việt Nam có khả năng nối lại chuyến bay cao nhất là Hàn Quốc và Trung Quốc bởi đây là hai nước có vai trò kinh tế quan trọng đối với Việt Nam (căn cứ vào số chuyến bay). Con số báo cáo các ca lây nhiễm mới trong 5 ngày trước đó ở hai nước này cũng khá thấp và hai nước cũng đã gỡ bỏ nhiều hạn chế đi lại. Thậm chí vào lúc đó cũng có thể xem xét nối lại chuyến bay tới Cam-pu-chia và đặc khu kinh tế Hongkong vì tại hai địa điểm này tình hình an toàn và đi lại khá tự do. Mở cửa với Thái Lan chỉ đáp ứng tiêu chí về số chuyến bay và an toàn y tế, nhưng không đáp ứng tiêu chí hạn chế đi lại do lúc đó Thái Lan vẫn đang đóng cửa một phần.

Bảng số liệu cũng giúp các nhà hoạch định chính sách theo dõi tình hình. Nếu so sánh kết quả trên với kết quả ngày 25/6/2020 (Hình 3), thì Hàn Quốc vẫn là lựa chọn mở cửa hàng đầu, nhưng Trung Quốc thì không. Lý do ở đây là con số ca lây nhiễm được báo cáo ở Trung Quốc đã tăng và hạn chế đi lại được áp dụng trở lại do dịch mới bùng phát tại Bắc Kinh buộc chính quyền phải áp dụng các biện pháp cần thiết.  Ngược lại, Thái Lan lại thăng hạng do tình hình vẫn khá an toàn, chỉ có 12 ca mới lây nhiễm trong 5 ngày trước đó, và đã gỡ bỏ bớt các hạn chế đi lại. Cũng có thể được xem xét mở lại chuyến bay với Nhật Bản vì nước này có vai trò quan trọng đối với nền kinh tế Việt Nam, và không chỉ thế, các ca nhiễm mới ở Nhật đã giảm và hạn chế đi lại cũng đã được dỡ bỏ bớt.

Bảng dữ liệu lớn của chúng tôi cung cấp thông tin giúp các nhà hoạch định chính sách ra quyết định về mở cửa trở lại nền kinh tế, cho phép họ cân nhắc các yếu tố như an toàn, lợi ích tài chính, và mức độ đi lại không chỉ tại Việt Nam mà cả ở những nước mà Việt Nam muốn nối lại giao thương. Tuy vậy, phương pháp của chúng tôi chỉ có ý nghĩa tham khảo bởi chất lượng thông tin về COVID-19 phụ thuộc nhiều vào năng lực xét nghiệm của mỗi nước. Và đây cũng mới chỉ là bước đầu, bởi nếu muốn nối lại các chuyến bay quốc tế, phải áp dụng nhiều biện pháp khác nữa, ví dụ kiểm tra trước khi lên máy bay, theo dõi, phản ứng nhanh, v.v. để có thể xử lý kịp thời bất kỳ nguy cơ nào. Trong đó quản trị dữ liệu số và chia sẻ thông tin là hai vấn đề cơ bản giúp cung cấp thông tin kịp thời cho công tác ra quyết định.

Trong quá trình mở cửa trở lại nền kinh tế sau COVID-19 ta phải xem xét cả các yếu tố định lượng và định tính. Tuy số liệu là một mảng quan trọng, nhưng vấn đề quan trọng nhất ở đây là các lựa chọn chính sách phải vừa đảm bảo sức khỏe người dân, vừa mang lại lợi ích kinh tế. Hy vọng rằng phương pháp phân tích dữ liệu lớn nêu trên sẽ góp phần giải quyết các thách thức này.

Nghiên cứu này được tài trợ bởi Chương trình Hợp tác Chiến lược Chính phủ Úc – Nhóm Ngân hàng Thế giới – Giai đoạn 2 (ABP2).