Ứng dụng xích Markov đánh giá tác động của dịch covid 19 đến tăng trưởng ngành dịch vụ tại thành phố Hồ Chí Minh

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 chính - Marketing
Tóm tắt
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. Kết quả nghiên cứu trên 5 ngành dịch vụ trọng yếu gồm: (1) Bán buôn và
bán lẻ, sửa chữa ôtô, môtô, xe máy, (2) Vận tải kho bãi, (3) Hoạt động tài chính, ngân
hàng và bảo hiểm, (4) Hoạt động chuyên môn, khoa học và công nghệ, (5) Hoạt động
kinh doanh bất động sản. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng ngành (1) và (2) bị ảnh
hưởng rất lớn từ dịch Covid-19. Trong khi đó, ngành hoạt động chuyên môn, khoa học
và công nghệ không bị ảnh hưởng bởi đại dịch này.
Từ khóa: Dịch Covid-19, ngành dịch vụ, xích Markov, Thành phố Hồ Chí Minh.
1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Đại dịch Covid-19 đã xuất hiện và ảnh hưởng trên phạm vi toàn cầu từ cuối tháng
12 năm 2019 (Ali Ahani, Mehrbakhsh Nilashi, 2020). Đến nay, dịch bệnh vẫn chưa
được kiểm sốt một cách triệt để và cịn lây lan nhanh, diễn biến phức tạp tại 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 và nhiều nước châu Á; tác động tiêu cực đối với mọi hoạt động kinh tế-xã hội toàn
cầu. Theo Nuno Fernandes (2020) ảnh hưởng của Covid-19 đã dẫn đến việc giảm tiêu
dùng toàn cầu và gián đoạn sản xuất. Nhìn chung, chức năng của chuỗi cung ứng tồn
cầu đã bị gián đoạn, ảnh hưởng đến các công ty đa quốc gia. Hàng triệu người có thể
mất việc làm trong những tháng tới. Ngoài ra, đáng lo ngại hơn, mỗi ngày có thêm
nhiều cơng ty ngừng hoạt động, phá sản hoặc thông báo sa thải công nhân. Thị trường
tài chính tồn cầu có xu hướng giảm mạnh, và biến động ở mức tương tự, hoặc cao
hơn cuộc khủng hoảng tài chính 2008 - 2009.
Theo Bộ Y Tế (2020), đến thời điểm 0h ngày 25/05/2020, dịch bệnh Covid-19 lan
rộng ở 215 quốc gia và vùng lãnh thổ, trên thế giới có 5.568.133 ca nhiễm bệnh, trong
đó 346.893 ca tử vong, 2.353.261 ca khỏi bệnh. Ngân hàng Thế giới (WB) dự báo tăng
trưởng toàn cầu năm 2020 chỉ đạt 2,4%, mức thấp nhất kể từ cuộc khủng hoảng tài chính
tồn cầu 2008 - 2009. Tình hình kinh tế - xã hội Thành phố quý I năm 2020 diễn ra trong
bối cảnh tăng trưởng kinh tế toàn cầu suy giảm do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19.
Tổng sản phẩm trên địa bàn (GRDP) quý I năm 2020 ước đạt 335.682 tỷ đồng (theo giá
hiện 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 của ngành nông lâm, thủy sản chiếm 0,02%,
ngành công nghiệp và xây dựng là 0,7%, dịch vụ là -0,76% và thuế sản phẩm trừ trợ cấp
sản phẩm là 0,45%. Nhìn chung do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19, mức tăng trưởng
của các khu vực, các ngành kinh tế đều thấp hoặc giảm so với cùng kỳ năm trước. Một
số ngành có nhiều hoạt động kinh doanh sơi nổi trước đây hiện rơi vào tình trạng suy
thối, hoạt động cầm chừng. Chịu tác động nhiều nhất là khu vực thương mại dịch vụ,
khi mức tăng của khu vực này chỉ bằng 98,77%, giảm 1,23%.
Vậy mục đích của bài viết này là ứng dụng xích Markov để đánh giá ảnh hưởng
của dịch Covid-19 đến 5 ngành dịch vụ trọng yếu của kinh tế Tp.HCM. Qua đó gợi ý
giải pháp giúp người làm chính sách có những quyết định phù hợp để thiết kế và thực
thi các gói hỗ trợ nhanh, hiệu quả trong bối cảnh nguồn lực luôn có hạn nhưng địi hỏi
đúng đối tượng cần hỗ trợ.
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Xích Markov rời rạc
Xích Markov là một q trình ngẫu nhiên mơ tả chuỗi tất cả các sự kiện có thể xảy
ra mà xác suất của mọi sự kiện này chỉ phụ thuộc vào trạng thái đạt được trong sự 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 đó (James R Norris and James Robert Norris, 1998). Q trình ngẫu nhiên này
có thể có thời gian rời rạc hoặc liên tục tùy thuộc vào bản chất của nghiên cứu. Với
mục đích của bài viết này, chúng tơi sẽ định nghĩa xích Markov trên một khơng gian
trạng thái hữu hạn hoặc đếm được. Giả sử xích Markov có thời gian rời rạc (Zn ) n∈N
nhận các giá trị rời rạc trong không gian trạng thái Θ ∈ Ζ .

P[Zn +1 = z/ Z1 = z1 , Z 2 = z2 ,..., Z n = zn ] = P[Zn+1 = z/ Zn = zn ]

(1)

Tất cả các điều kiện ban đầu được định nghĩa như sau:

P[Z1 = z1 , Z 2 = z2 ,..., Z n = zn ] > 0

(2)

Trong nghiên cứu này sẽ giả định rằng xích Markov thời gian rời rạc khơng có gia
số độc lập trong q trình lập mơ hình, khơng có trạng thái hấp thụ trong 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 là ma trận mô tả xác suất thay đổi trạng thái của
hiện tượng kinh tế xã hội, được định nghĩa như sau:

s1
Pxij,t = s2
...
sn

s1
11
p

s2
p12

...
...

sn
p1n

p21

p22

...

p2n

...

...

...

...

pm1

pm1

...

pmn

Pxij,t là xác suất hiện tượng chuyển từ trạng thái i sang trạng j từ thời điểm x tới
thời điểm x+t. s1,..., sn là những trạng thái của hiện tượng kinh tế - xã hội. Giải sử hiện
tượng kinh tế - xã hội có tỷ phần được mơ tả là một vectơ dòng:
Π = (π1 , π2 ,..., πn )

(3)

π1 + π2 + ... + πn = 1

(4)

Khi đó, theo xích Markov rời rạc thì:

Π ( ) = Π.Pxij,t

(5)

Π ( ) = Π ( ) .Pxij,t

(6)

2

3

2

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 và (3) vào (10) ta có hệ:

 p11

p
(π1 , π2 ,..., πn ) = (π1 , π2 ,..., πn )  21
 ...

 pm1

p12
p22
...
pm 2

...
...
...
...

p1n 
p2 n 
... 

pmn 

(11)

Giải hệ phương trình (4) và (11) suy ra nghiệm ở trạng thái dừng là:

Π 0 = (π01 , π02 ,..., π0 n ) .
3. 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 trên mức tiêu dùng trên 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 cùng 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 trên 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 cùng 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 tồn kinh tế (s4)

5,5-15

3.795-10.350

9,7

>15

> 10.350

24,9

Nhóm

Trung lưu (s5)

Nguồn: Ngân hàng thế giới (2017) và Tác giả tính từ VHLSS (2018)

Kết quả Bảng 1 có 5 trạng thái trong ma trận xác suất chuyển s1, s2, s3, s4, s5, ứng
với mỗi trạng thái có xác suất tương ứng.

Ma trận xác suất chuyển như 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 đối với tăng trưởng GRDP của
Tp.HCM. Theo số liệu Cục Thống kê Tp.HCM (quý 1 năm 2020), trong cơ cấu của
GRDP thì ngành dịch vụ chiếm tỷ trọng khá lớn khoảng 60,63%. Giá trị gia tăng của 9
ngành dịch vụ chiếm 55,2% trong GRDP, chiếm 91,2% trong khu vực dịch vụ. Trong
đó, 5 ngành chiếm tỷ trọng cao trong GRDP là thương nghiệp (21,3%), vận tải, kho
bãi (9%), hoạt động chun mơn, khoa học và cơng nghệ (4,3%), tài chính ngân hàng
(6,2%) và 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 bn và bán lẻ, sửa chữa ơtơ, môtô, xe máy

21,3

0,480

2- Vận tải kho bãi

9,0

0,203

3- Hoạt động tài chính, ngân hàng và bảo hiểm

6,2

0,140

4- Hoạt động chun mơn, khoa học và 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 quả Bảng 2 suy ra 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 của
các ngành trong quý 2 là:
Π

(2)

(13)

= (0, 008; 0, 02; 0, 623; 0, 097; 0, 249)

Từ phương trình (11) tính tỷ lệ đóng góp của từng ngành ở trạng thái dừng bằng
cách giải hệ sau:

(π1 , π2 , π3 , π4 , π5 ) = (π1 , π2 , π3 , π4 , π5 ) Pxij,t

π1 + π2 + π3 + π4 + π5 = 1

(14)

⇔ Π = (0, 009; 0, 021; 0, 624; 0, 097;0, 249)

(15)

Bảng 3: So sánh ảnh hưởng của dịch Covid-19
Nhóm dịch vụ

Qúy 1/2020

Trạng thái dừng

Kết luận

1- Bán buôn và 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 và bảo hiểm

0,140

0,624

+

4- Hoạt động chuyên môn, khoa học và CN

0,097

0,097

0

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 quả Bảng 3 cho thấy, trong nhóm ngành đang xét thì hai ngành chịu ảnh hưởng
nặng nề bởi dịch Covid-19 là ngành (1) bán buôn và 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 đây là 0,480) và ngành (2) vận tải kho bãi ( π2 = 0, 021 , trước
đây là 0,203). Nguyên nhân của hiện tượng này được giải thích là do giảm tổng cầu
của nền kinh tế. Tuy vậy, kết quả nghiên cứu cho thấy ngành (4) hoạt động chuyên
môn, khoa học và cơng nghệ hầu như ít hoặc khơng bị ảnh hưởng bởi dịch Covid-19.
Một phát hiện khá thú vị từ nghiên cứu là hai ngành cịn lại có tỷ phần tăng lên trong
khi những ngành khác có xu hướng giảm sâu. Vì những ngành này thường bị tác động
gián tiếp nhiều hơn là trực tiếp và thường có độ trễ nhất định. Ảnh hưởng của dịch
Covid-19 dẫn đến tỷ phần đóng góp các ngành vào GRDP của Tp.HCM cũng có sự
thay đổi đáng kể (Bảng 4).
Bảng 4: Tỷ trọng đóng góp vào GRDP trước và sau dịch Covid-19
Nhóm dịch vụ

Trước Covid-19 (%)

Sau Covid-19 (%)

1- Bán buôn và 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 và bảo hiểm

6,2

27,6

4- Hoạt động chuyên môn, khoa học và CN

4,3

4,3

5- Hoạt động kinh doanh bất động sản

3,5

11,0
Nguồn: Tác giả tính tốn

4. KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH
Kết quả nghiên cứu đánh giá ảnh của dịch Covid-19 đến tăng trưởng ngành dịch vụ
tại Thành phố Hồ Chí Minh (Tp.HCM) tiếp cận bằng phương pháp xích Markov đã cho
thấy rằng ngành dịch vụ bị ảnh hưởng nghiêm trọng, đặc biệt là ngành bán buôn và bán
lẻ, sửa chữa ôtô, môtô, xe máy và ngành vận tải kho bãi. Hậu quả này dẫn đến sụt giảm
đáng kể về tỷ trọng đóng góp của ngành dịch vụ vào GRDP trong ngắn hạn. Để giảm bớt
khó khăn trong bối cảnh hiện nay, bài viết gợi ý một giải pháp cấp bách sau:
Thứ nhất, Tp.HCM ưu tiên chống dịch một cách hiệu quả, quyết liệt với tinh thần

“chống dịch như chống giặc”, “tất cả vì sức khỏe, an tồn của nhân dân” theo tinh thần
Nghị quyết số 01/NQ-CP và Nghị Quyết số 02/NQ-CP của Chính phủ. Đây là giải pháp
cấp bách và quan trọng nhất vì việc kích thích tổng cầu trong bối cảnh hiện nay hầu như
khơng có tác dụng trong ngắn hạn bởi sức mua ở những ngành chịu ảnh hưởng trực tiếp
sẽ không thể tăng một khi bệnh dịch chưa được kiểm soát một 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 các gói hỗ trợ cho nhóm khách hàng là doanh
nghiệp, cá nhân trong các ngành đang có các lợi thế kinh doanh tương đối trong đại
dịch COVID-19 như: kinh doanh online, thực phẩm, đồ dùng thiết yếu...
Thứ ba, Tp.HCM cần xây dựng chính sách kích thích tổng cầu thơng qua kênh đầu
tư cơ sở hạ tầng, từ đó làm cơ sở kích cầu cho các ngành khác có liên quan. Mặt khác,
xây dựng nhiều kịch bản chính sách kinh tế khác nhau từ ngắn đến dài hạn nhằm ứng
phó với tình hình dịch cũng cần được quan tâm đúng mức vì dự báo chính xác tình
hình dịch bệnh hiện nay là rất khó.
Thứ tư, khuyến khích, tăng cường phát triển cho vay tiêu dùng với nhóm khách
hàng cá nhân, đặc biệt là nhóm khách hàng có thu nhập thấp để kích cầu tiêu dùng.
Cầu tiêu dùng của khách hàng cá nhân tăng là nguồn gốc cho sự phát triển sản xuất
kinh doanh bền vững, phá vỡ được vòng luẩn quẩn của suy thối kinh tế.
Thứ năm, chính quyền thành phố chủ động đồng hành chia sẽ khó khăn với người
dân, doanh nghiệp thông qua việc miễn và giãn nộp thuế với một số trường hợp cụ thể,
miễn thuế thu nhập cá nhân với các khoản thu nhập, trợ cấp và tiền thưởng được trả
cho những người làm việc trên tuyến đầu chống đại dịch. Giãn thuế thu nhập cá nhân
phải nộp chuyển tới thời kỳ cuối năm 2020.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. 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.
2. Bộ Y tế (2020), Trang tin về dịch bệnh viêm đường hô hấp cấp Covid-19. Truy cập
ngày 25/05/2020, tại />3. Cục thống kê Thành phố Hồ Chí Minh (2020), Trang thơng tin số liệu. Truy cập
ngày 02/05/2020, tại />4. James R Norris and James Robert Norris (1998), Markov chains. Number 2.
Cambridge University Press.
5. 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

6. 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 />papers.cfm?abstract_id=3557504
7. Olaniyi Evans et al (2020), Socio-economic impacts of novel coronavirus:
The policy solutions. Bizecons Quarterly, 7, 3-12.
8. 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 />9. Tổng cục Thống kê (2018), Bộ dữ 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