Phân tích tác động của đại dịch Covid 19 đến tỷ lệ thất nghiệp của Việt Nam

Lời cảm ơn

Lời đầu tiên, em xin trân trọng cảm ơn giảng viên Trần Mạnh Tường người đã chỉ bảo, hướng dẫn em trong quá trình hoàn thành bài tiểu luận kết thúc học phần môn Ngôn ngữ lập trình trong phân tích dữ liệu. Trong thời gian tham gia lớp học của thầy, em đã có thêm cho mình nhiều kiến thức bổ ích, tinh thần học tập hiệu quả, nghiêm túc. Đây chắc chắn sẽ là những kiến thức quý báu, là hành trang để em có thể vững bước sau này.

Bộ môn Ngôn ngữ lập trình là môn học thú vị, vô cùng bổ ích và có tính thực tế cao. Đảm bảo cung cấp đủ kiến thức, gắn liền với nhu cầu thực tiễn của sinh viên. Tuy nhiên, do vốn kiến thức còn nhiều hạn chế và khả năng tiếp thu thực tế còn nhiều bỡ ngỡ. Mặc dù em đã cố gắng hết sức nhưng chắc chắn bài tiểu luận khó có thể tránh khỏi những thiếu sót và nhiều chỗ còn chưa chính xác, kính mong thầy xem xét và góp ý để bài tiểu luận của em được hoàn thiện hơn. Em xin chân thành cảm ơn! Trân trọng, Thùy Dung.

1. Giới thiệu chung:

1.1 Giới thiệu chủ đề nghiên cứu:

Cho đến nay, hậu quả của dịch bệnh COVID-19 vẫn đang tồn tại nhiều quốc gia trên thế giới, tác động tiêu cực đến các nền kinh tế lớn như Mỹ, Trung Quốc, Nhật Bản, Liên minh châu Âu…

Tại Việt Nam, trong 6 tháng đầu năm 2020, COVID-19 tác động lên nền kinh tế và làm cho tăng trưởng kinh tế nước ta rơi xuống mức thấp nhất trong 10 năm qua. Tưởng chừng, cơn bão đại dịch COVID-19 đã qua đi và nền kinh tế sẽ phục hồi sau giai đoạn đầy khó khăn đó, tuy nhiên sau 99 ngày không có ca lây nhiễm trong cộng đồng, những ca nhiễm vi-rút SARS-CoV-2 lại được phát hiện tại Đà Nẵng, Quảng Ngãi, Quảng Nam và lan ra các tỉnh, thành phố khác trong cả nước (Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh, Hải Dương, Đắk Lắk…), đe dọa đến tăng trưởng kinh tế, phát triển doanh nghiệp và thu nhập của người lao động.

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%. Tình hình việc làm tại Việt Nam cũng bị tác động không nhỏ trong đại dịch. Trên thực tế Đại dịch COVID-19 đã tạo ra một làn sóng biến động toàn cầu, ảnh hưởng đến nhiều mặt của cuộc sống, trong đó có tác động rất lớn đến tình hình kinh tế và việc làm tại Việt Nam.Trong đó nền Kinh tế Việt Nam cũng bị ảnh hưởng nặng nề khi năm 2018 GDP tăng 7,08% nhưng đến năm 2020 chỉ là 2,91% và năm 2021 là 2,58% . Mặt khác tác động của đại dịch này đã làm tăng lên vấn đề thất nghiệp trong cộng đồng.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào phân tích sự ảnh hưởng của đại dịch COVID-19 đối với tỷ lệ thất nghiệp ở Việt Nam nhằm đánh giá những thực trạng, các vấn đề khó khăn đang mắc phải để mà có thể đưa ra những hướng đi cụ thể nhằm khắc phục tình trạng đó,hạn chế được tỷ lệ thất nghiệp ở nước ta.

1.2. Mục đích nghiên cứu:

Đánh giá tình hình hiện tại: Xác định mức độ nghiêm trọng và xu hướng của tình trạng thất nghiệp, cung cấp bức tranh toàn cảnh về sức khỏe nền kinh tế.

Xác định các nhóm dân số bị ảnh hưởng nhiều nhất: Phân tích các đặc điểm nhân khẩu học, chẳng hạn như tuổi tác, trình độ học vấn, khu vực địa lý, để xác định phân khúc dân số dễ bị thất nghiệp nhất.

Hiểu các nguyên nhân đóng góp: Đánh giá các yếu tố kinh tế, xã hội, chính trị và chính sách góp phần gây ra tình trạng thất nghiệp.

Dự đoán xu hướng tương lai: Phân tích dữ liệu thời gian qua để dự đoán các mô hình thất nghiệp trong tương lai và đánh giá tác động tiềm ẩn lên thị trường lao động.

Đề xuất các biện pháp can thiệp: Sử dụng các phát hiện từ phân tích để đưa ra các khuyến nghị chính sách dựa trên bằng chứng nhằm giải quyết các nguyên nhân gây ra thất nghiệp và cải thiện tình hình việc làm.

Theo dõi hiệu quả của các chính sách: Theo dõi tiến trình của các chính sách và chương trình chống thất nghiệp, đánh giá mức độ hiệu quả của chúng và đề xuất các điều chỉnh nếu cần thiết.

Cung cấp thông tin cho ra quyết định: Hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách, nhà nghiên cứu thị trường và các bên liên quan khác đưa ra các quyết định sáng suốt về các vấn đề liên quan đến việc làm và thất nghiệp.

1.3 Đối tượng nghiên cứu:

Tỷ lệ thất nghiệp ở Việt Nam sau giai đoạn đại dịch Covid-19.

1.4 Phạm vi nghiên cứu:

Về không gian: nghiên cứu về tỷ lệ thất nghiệp trên nước Việt Nam

Về nội dung: nghiên cứu các vấn đề liên quan đến tỷ lệ thất nghiệp.

Về thời gian: giai đoạn sau đại dịch Covid 2019

1.5 Phương pháp nghiên cứu:

Phương pháp thu thập tài liệu: Bài nghiên cứu tham khảo nguồn tài liệu từ nhiều trang uy tín như ITC, Tổng cục Thống kê, Tổng cục Hải quan…cùng các tạp chí kinh tế, luận văn, tài liệu nghiên cứu trong và ngoài nước.

Phương pháp thu thập và xử lý số liệu: Thông tin và số liệu về tỷ lệ thất nghiệp được lấy từ nhiều nguồn khác nhau, tiến hành chắt lọc thông tin và xử lý để đánh giá quy mô, bản chất, sự khác nhau của đối tượng nghiên cứu theo thời gian và không gian.

Dùng phần mềm R và Rstudio để phân tích, vẽ biểu đồ để minh họa sự biến động về tỷ lệ thất nghiệp qua các năm.

2. Nội dung:

2.1 Khái niệm:

Thất nghiệp là tình trạng người lao động không có công việc nhưng vẫn sẵn sàng và có khả năng làm việc, nhưng không tìm được việc. Những người thất nghiệp thường tích cực tìm kiếm việc làm, nhưng chưa có công việc.
Tỷ lệ thất nghiệp là tỷ lệ phần trăm lực lượng lao động đang thất nghiệp. Nó được tính bằng cách chia số người thất nghiệp cho tổng lực lượng lao động và nhân với 100%.
Tỷ lệ thất nghiệp = (Số người thất nghiệp / Tổng lực lượng lao động) x 100%
Lực lượng lao động bao gồm tất cả những người có việc làm hoặc đang tìm kiếm việc làm, bao gồm cả người được thuê, người tự làm chủ và người đang nghỉ phép.

Ý nghĩa của tỷ lệ thất nghiệp đối với nền kinh tế quốc gia:.

Phản ánh sự hiệu quả của thị trường lao động: Tỷ lệ thất nghiệp thấp cho thấy thị trường lao động đang hấp thụ hiệu quả lực lượng lao động hiện có. Ngược lại, tỷ lệ thất nghiệp cao phản ánh sự kém hiệu quả hoặc mất cân bằng giữa cung và cầu lao động.
Đo lường nhu cầu sức lao động và sức khỏe của nền kinh tế: Khi nền kinh tế yếu kém, nhu cầu về lao động giảm, dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp gia tăng. Ngược lại, khi nền kinh tế tăng trưởng mạnh, nhu cầu về lao động tăng, dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp giảm.
Ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế: Tỷ lệ thất nghiệp cao có thể kìm hãm tăng trưởng kinh tế vì người dân có ít tiền để chi tiêu. Ngược lại, tỷ lệ thất nghiệp thấp có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bằng cách tăng khả năng chi tiêu của người dân.
Tác động đến nguồn cung lao động: Tỷ lệ thất nghiệp cao có thể dẫn đến tình trạng bỏ cuộc trong tìm kiếm việc làm, làm giảm nguồn cung lao động trong tương lai. Ngược lại, tỷ lệ thất nghiệp thấp có thể khuyến khích mọi người tham gia lực lượng lao động.
Gây ra bất bình xã hội và bất ổn: Tỷ lệ thất nghiệp cao có thể gây ra bất bình xã hội, căng thẳng và bất ổn. Nó có thể dẫn đến tội phạm gia tăng, các vấn đề về sức khỏe tâm thần và việc mọi người mất niềm tin vào nền kinh tế.
Tăng chi phí xã hội: Tỷ lệ thất nghiệp cao có thể dẫn đến tăng chi phí xã hội, chẳng hạn như các chương trình phúc lợi, hỗ trợ y tế và các dịch vụ khác.

Tóm lại, tỷ lệ thất nghiệp là một chỉ số quan trọng phản ánh sức khỏe của nền kinh tế và có ý nghĩa to lớn đối với tăng trưởng kinh tế, bất bình xã hội, nguồn cung lao động và chi phí xã hội.

Ngoài ra, có thể tính tỷ lệ thất nghiệp theo các đặc trưng khác nhau, như:

Tỷ lệ thất nghiệp theo giới tính: được tính bằng số người thất nghiệp nam hoặc nữ giới trên tổng dân số nam hoặc nữ hoạt động kinh tế.

Tỷ lệ thất nghiệp theo nhóm tuổi: được tính bằng số người thất nghiệp ở độtuổi x hoặc nhóm tuổi (x, x+n) trên tổng dân số hoạt động kinh tế của tuổi hoặc nhóm tuổi đó.

Tỷ lệ thất nghiệp theo trình độ chuyên môn kỹ thuật: được tính bằng số ngườithất nghiệp của một trình độ chuyên môn kỹ thuật trên tổng dân số hoạt động kinh tế của trình độ chuyên môn kỹ thuật đó.

Tỷ lệ thất nghiệp theo vùng: được tính bằng số người thất nghiệp của mộtvùng trên tổng dân số hoạt động kinh tế của vùng đó

2.2 Những ảnh hưởng của đại dịch Covid 19 đối với tỷ lệ thất nghiệp ở Việt Nam:

2.2.1 Tình hình chung:

Đại dịch Covid 2019 đã để lại những hậu quả nặng nề về vật chất lẫn con người.Tỷ lệ thất nghiệp giai đoạn từ 2019-2021 được Tống cục thống kê VN báo cao cụ thể như sau:

library(xlsx)
chung <- read.xlsx('C:/Users/Admin/Downloads/Thuydung2.xlsx', sheetIndex = 3, header= T)
str(chung)

## 'data.frame':    4 obs. of  2 variables:
##  $ Năm                  : num  2019 2020 2021 2022
##  $ Tỷ.lệ.thất.nghiệp....: num  2.28 2.29 2.34 2.32

library(xlsx)
library(tidyverse)

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.0     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

library(ggplot2)
library(scales)

## 
## Attaching package: 'scales'
## 
## The following object is masked from 'package:purrr':
## 
##     discard
## 
## The following object is masked from 'package:readr':
## 
##     col_factor

names(chung) <- c('year', 'TLTN')
chung %>% ggplot(aes(x= year, y= TLTN)) + geom_col(fill = 'purple')

Giảm: Nhìn chung, tỷ lệ thất nghiệp có xu hướng giảm trong giai đoạn này. Năm 2019: 2,26% Năm 2020: 2,28% Năm 2021: 2,31% Năm 2022: 2,32% Mức độ giảm: Mức độ giảm tỷ lệ thất nghiệp không đồng đều giữa các năm: 2019-2020: Tăng nhẹ 0,02% 2020-2021: Giảm nhẹ 0,03% 2021-2022: Tăng nhẹ 0,01%

Tựu chung đại dịch Covid-19 đã tác động sâu sắc tới tỷ lệ thất nghiệp ở nước ta. Theo Hồng Quyên (2022), tỷ lệ thất nghiệp của Việt Nam năm 2021 lên tới 2,21%, dù Chính phủ đã có chính sách linh hoạt để duy trì sản xuất trong đại dịch.

2.2.2 Thực trạng về tỷ lệ thất nghiệp của Việt Nam giai đoạn 2019-2022:

library(xlsx)
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(scales)

td2 <- read.xlsx('C:/Users/Admin/Downloads/Thuydung2.xlsx', sheetIndex = 1, header= T)
td2 %>% ggplot(aes(x = Năm., y = Chung, color = vùng.)) + geom_line()

Nghiên cứu cho thấy, đại dịch Covid-19 không chỉ làm hằn sâu những bất bình đẳng hiện hữu mà còn tạo thêm những bất bình đẳng giới mới.

Hơn 70% phụ nữ Việt Nam trong độ tuổi lao động tham gia lực lượng lao động (LLLĐ). Con số này ở cấp độ toàn cầu là 47,2%, và tỷ lệ trung bình của khu vực châu Á - Thái Bình Dương là 43,9%.

Mặc dù sự chênh lệch giới trong tỷ lệ tham gia LLLĐ ở Việt Nam ít hơn so với thế giới, mức chênh lệch này vẫn duy trì ở mức 9,5% trong suốt thập kỷ qua. Tỷ lệ tham gia LLLĐ của nam giới cao hơn ở nữ giới.

Theo báo cáo nghiên cứu, phân bổ trách nhiệm gia đình không đồng đều trong xã hội Việt Nam có thể là nguyên nhân dẫn tới sự chênh lệch này. Số liệu điều tra Lao động - Việc làm năm 2018 cho thấy, gần một nửa số phụ nữ lựa chọn không hoạt động kinh tế vì “lý do cá nhân hoặc liên quan đến gia đình”. Trong khi, chỉ có 18,9% nam giới không tham gia hoạt động kinh tế viện dẫn lý do này.

Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, không nên nhầm lẫn việc phụ nữ Việt Nam tham gia tích cực vào LLLĐ là chỉ báo cho thấy nữ giới được hưởng cơ hội bình đẳng.

Theo bà Valentina Barcucci, chuyên gia Kinh tế Lao động của ILO Việt Nam, tác giả chính của nghiên cứu: “Trước đại dịch Covid-19, cả phụ nữ và nam giới đều tiếp cận việc làm khá dễ dàng, nhưng nhìn chung, chất lượng việc làm của phụ nữ thấp hơn của nam giới”.

Lao động nữ chiếm đa số trong những việc làm dễ bị tổn thương, đặc biệt là công việc gia đình. Thu nhập của họ thấp hơn của nam giới (tiền lương tháng thấp hơn 13,7% trong năm 2019), bất luận thời giờ làm việc là tương đương với nam giới và chênh lệch giới về trình độ học vấn đã thu hẹp đáng kể.

Tỷ lệ phụ nữ đảm nhận các vị trí ra quyết định còn quá thấp. Phụ nữ chiếm gần một nửa LLLĐ, nhưng chỉ đảm nhận chưa đến 1/4 vị trí lãnh đạo, quản lý chung.

“Bất bình đẳng đối với phụ nữ về chất lượng việc làm và phát triển nghề nghiệp cũng bắt nguồn từ trách nhiệm kép mà họ phải gánh vác,” bà Barcucci cho biết. “Phụ nữ phải dành thời gian làm việc nhà nhiều hơn gấp đôi so với nam giới.”

Phụ nữ dành trung bình mỗi tuần 20,2 giờ để dọn dẹp nhà cửa, giặt quần áo, nấu ăn và đi chợ, chăm sóc gia đình và con cái; trong khi nam giới chỉ dành 10,7 giờ cho những công việc này. Gần 1/5 nam giới thậm chí không hề dành chút thời gian nào cho việc nhà.

Đại dịch Covid-19 đã khiến tổng số thời giờ làm việc sụt giảm đáng kể trong quý II năm 2020 và mới chỉ được phục hồi trong nửa cuối năm. Phụ nữ là đối tượng phải chịu tổn thất về thời giờ làm việc nặng nề nhất.

Tổng số giờ làm hằng tuần của phụ nữ trong quý II năm 2020 chỉ bằng 88,8% tổng số giờ làm của họ trong quý IV năm 2019, con số này ở nam giới là 91,2%.

Tuy nhiên, số giờ làm việc của phụ nữ lại phục hồi nhanh hơn. Trong ba tháng cuối năm 2020, phụ nữ đã làm việc nhiều hơn 0,8% số giờ so với cùng kỳ năm 2019, trong khi nam giới chỉ làm nhiều hơn 0,6%.

“Những phụ nữ làm việc nhiều giờ hơn bình thường trong nửa cuối năm 2020 có lẽ là để bù đắp cho các khoản thu nhập bị mất trong quý II,” bà Barcucci nhận định. “Số giờ làm tăng thêm này khiến gánh nặng kép họ vốn phải gánh vác càng nặng nề hơn, do họ vẫn phải dành quá nhiều thời gian làm việc nhà so với nam giới.”

Đại dịch Covid-19 không chỉ làm gia tăng những bất bình đẳng vốn hiện hữu trong TTLĐ Việt Nam mà còn tạo nên những bất bình đẳng mới. Trước đại dịch, hầu như không có sự chênh lệch trong tỷ lệ thất nghiệp giữa nam giới và phụ nữ, nhưng tình trạng này đã xuất hiện từ quý III năm 2020.

library(xlsx)
library(tidyverse)
library(ggplot2)
Vungmien <- read.xlsx('C:/Users/Admin/Downloads/Thuydung.xlsx', sheetIndex = 1, header = TRUE)
View(Vungmien)
Vungmien <- na.omit(Vungmien)
Vungmien1 <- Vungmien %>% filter(nongthon.thanhthi == 'Thành thị')
Vungmien1 %>% ggplot(aes(x = Vùng, y = X2019, fill = Vùng)) + geom_col(position = "dodge")

Vungmien1 <- Vungmien %>% filter(nongthon.thanhthi == 'Nông thôn')
Vungmien1 %>% ggplot(aes(x = Vùng, y = X2019, fill = Vùng)) + geom_col(position = "dodge")

Báo cáo về tình hình lao động việc làm của Tổng cục Thống kê cho thấy: Tỷ lệ thiếu việc làm năm 2022 tăng so với năm trước, trong đó tỷ lệ thiếu việc làm trong độ tuổi cao nhất thuộc về vùng Đồng bằng sông Cửu Long với 2.76%% và thấp nhất thuộc về vùng Đồng bằng sông Hồng với 1,93%.

Tuy nhiên so với năm trước, tỷ lệ này giảm ở hầu hết các vùng. So với cùng kỳ năm trước, tỷ lệ này tăng ở ba vùng Đông Nam Bộ với 0,65 điểm phần trăm, Đồng bằng sông Hồng với 0,41 điểm phần trăm, Tây Nguyên với 0,02 điểm phần trăm; ba vùng kinh tế - xã hội còn lại đều chứng kiến sự sụt giảm của tỷ lệ thiếu việc làm.

Như vậy, lao động ở vùng Đông Nam Bộ là vùng tập trung nhiều khu công nghiệp quy mô lớn (thường có tỷ lệ thiếu việc làm thấp nhất cả nước trong điều kiện bình thường) tiếp tục chịu ảnh hưởng của tình trạng thiếu việc làm từ năm 2022 do tập trung nhiều DN lớn bị cắt giảm đơn hàng, kinh tế suy thoái, những ảnh hưởng do Covid 19 mang lại.

“Do diễn biến phức tạp của dịch Covid-19 lần thứ 4 đã đẩy tỷ lệ thiếu việc làm ở khu vực thành thị cao hơn khu vực nông thôn trong năm 2021. Điều này trái với xu hướng thị trường lao động thường được quan sát ở nước ta, với tình trạng thiếu việc làm ở khu vực nông thôn thường nghiêm trọng hơn so với thành thị”- đại diện Tổng cục Thống kê nhấn mạnh.

Mặt bằng chung, sau đại dịch Covid 19 đất nước ta đã một lần nữa chứng minh được sự phát triển thần tốc, tuy không có vượt trội nhưng tỷ lệ thất nghiệp cũng đã giảm. Bước đầu về sự hồi phục cho nền kinh tế.

library(tidyverse)
td1 <- read.xlsx('C:/Users/Admin/Downloads/Thuydung2.xlsx', sheetIndex = 2, header= T)
td1 <- td1 %>% select(c(1:5))
td1 <- na.omit(td1)
names(td1) <- c('nhomtuoi', '2019', '2020', '2021', '2022' )
td1.ch <- td1 %>% pivot_longer(cols = c('2019':'2022'), names_to = "Năm", values_to = "TLTN")
td1.ch$Năm <- as.numeric(td1.ch$Năm)
td1.ch %>% ggplot(aes(x= Năm, y= TLTN, fill= nhomtuoi)) + geom_col(position = position_dodge())

Nỗ lực triển khai các hoạt động sản xuất, kinh doanh, đời sống xã hội, sớm khắc phục những khó khăn, thách thức, tận dụng cơ hội để đẩy nhanh quá trình phục hồi và phát triển kinh tế – xã hội của đất nước đã có hiệu quả rõ rệt đối với thị trường lao động Việt Nam. Số lao động bị ảnh hưởng tiêu cực bởi đại dịch Covid-19 đã giảm mạnh.

Theo Bộ Lao động - Thương binh và Xã hội, trong năm 2022, tình hình kinh tế - xã hội nói chung và tình hình lao động việc làm nói riêng tiếp tục có nhiều chuyển biến tích cực. Kinh tế Việt Nam phục hồi nhanh hơn 6 tháng so với dự báo của các tổ chức quốc tế. Việt Nam thuộc nhóm các quốc gia có tỷ lệ thất nghiệp thấp.

Tại thời điểm 01/01/2022, lực lượng lao động từ 15 tuổi trở lên của cả nước là 51,6 triệu người,, tăng 1,2 triệu người so với cùng thời điểm năm 2021; thị trường lao động 51,9 triệu người (tăng 2,8 triệu người so với cùng kỳ năm 2021).

Trong năm 2021, tình hình dịch kéo dài và phức tạp hơn trong năm 2020 khiến hàng triệu người mất việc, lao động trong các ngành tiếp tục giảm, đặc biệt là khu vực dịch vụ. Lao động trong khu vực công nghiệp và xây dựng 16,3 triệu người (chiếm 33,2%), giảm 254,2 nghìn người so với năm trước; khu vực dịch vụ 18,6 triệu người (chiếm 37,9%), giảm 808.000 người so với năm trước; khu vực nông, lâm nghiệp và thuỷ sản 14,2 triệu người (chiếm 28,9%), tăng 37.300 người so với năm trước.

Năm 2022, tỷ lệ thất nghiệp của thanh niên (15 - 24 tuổi) là 3.19% , giảm 0,7 điểm phần trăm so với năm trước. Tỷ lệ thất nghiệp của thanh niên khu vực thành thị 11,91%, tăng 1,33 điểm phần trăm so với năm trước.(2020) Tỷ lệ thất nghiệp của lao động từ 25 -49 là 2.1 %

Năm 2021-2022, tỷ lệ thất nghiệp có xu hướng giảm nhẹ. Cụ thể, tỷ lệ thất nghiệp của thanh niên (từ 15-24 tuổi) năm 2022 là 3.19%,tỷ lệ thất nghiệp của lao động (từ 25 - 49 tuổi) là 2.1%, tỷ lệ thất nghiệp của lao động (từ 50 tuổi trở lên) là 0,1%.

library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(xlsx)
Trinhdo <- read.xlsx('C:/Users/Admin/Downloads/Thuydung2.xlsx', sheetIndex = 5, header= T)

View(Trinhdo)

Dưới tác động kép của đại dịch covid 19 và kỷ nguyên số, thế giới việc làm tại Việt Nam trong tương lai sẽ chứng kiến những thay đổi lớn liên quan đến người lao động và địa điểm, cách thức làm việc. Những xu hướng nổi bật như tầm quan trọng ngày càng lớn của lực lượng lao động thời vụ/ngắn hạn, nỗ lực của doanh nghiệp trong việc nâng cao năng lực làm việc cho nhân viên thông qua các chương trình đào tạo kỹ năng, hoặc việc triển khai ngày càng rộng rãi mô hình làm việc linh hoạt… sẽ chiếm ưu thế trong thời gian tới.

Ông Nguyễn Xuân Sơn – Giám đốc Vận hành Toàn quốc, Dịch vụ Khoán việc & Cho thuê lại lao động, ManpowerGroup Việt Nam cho biết: Dưới sự tăng tốc của chuyển đổi số, nhiều công việc truyền thống sẽ dần biến mất hoặc bị thay thế, trong khi một số vị trí mới sẽ ra đời. Với tỷ lệ lao động kỹ năng cao chỉ đạt 11,6%, lao động Việt Nam được đánh giá là kém cạnh tranh hơn về trình độ kỹ năng so với một số thị trường khác trong khu vực như Thái Lan, Philippines hay Malaysia. Ngân hàng Thế giới ước tính rằng nếu tỉ lệ lao động kỹ năng cao tại Việt Nam quá thấp và không đủ để đáp ứng với tốc độ phát triển của chuyển đổi số, khoảng 2 triệu việc làm tại nước ta sẽ bị mất đi tính đến năm 2045.

Theo Tổng cục thống kê Việt Nam cho ta thấy được:

Năm 2019 tới năm 2020: tỷ lệt thất nghiệp ở các nhóm đều có dấu hiệu tăng lên nhất là trong nhóm người có trình độ văn hóa từ bậc Cao đẳng trở lên. Chỉ riêng nhóm không có CMKT có dấu hiệu giảm từ 2.03% xuống 1.9%

Năm 2020-2022: ở giai đoạn này xuất hiện dấu hiệu giảm nhẹ ở hầu hết các nhóm trừ nhóm người không có CMKT.

Phải nói rằng sau đại dịch covid 19 đã làm rõ rệt hơn tình trạng thất nghiệp theo nhóm CMKT Nguyên nhân là do covid 19 kéo theo đó là thời đại kỉ nguyên số đòi hỏi chuyên môn cao nhưng tỉ lệ lao động có trình độ chuyên môn kỹ thuật cao ở nước ta chỉ chiếm hơn 11% tổng lực lượng lao động (theo nghiên cứu của ManpowerGroup); năng suất lao động thấp hơn nhiều nước trong khu vực ASEAN; năng lực ngoại ngữ rất hạn chế…

Tuy nhiên theo Bộ LĐ-TB&XH, vẫn có những mặt tích cực như: tỷ lệ người lao động làm việc phù hợp với ngành nghề đào tạo tăng lên. Lao động Việt tham gia vào nhiều khâu quản lý tại các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài (FDI), đảm nhận nhiều vị trí, việc làm phức tạp mà trước đây đều phải do chuyên gia nước ngoài phụ trách. Đặc biệt là trong các lĩnh vực cơ điện tử, hàn, viễn thông, dầu khí.

3 Giải pháp:

Biện pháp khắc phục

Để có thể khắc phục, xây dựng và phát triển lại nền kinh tế, giảm tỷ lệ thất nghiệp Nhà nước ta cần phải:

Hỗ trợ tài chính cho doanh nghiệp: Cung cấp gói hỗ trợ tài chính cho các doanh nghiệp, đặc biệt là những ngành nghề bị ảnh hưởng nặng nề như du lịch, dịch vụ, và sản xuất. Các biện pháp có thể bao gồm cấp vay vốn ưu đãi, giảm thuế, miễn, giảm phí và hỗ trợ tiền mặt.

Tạo ra cơ hội việc làm mới: Khuyến khích sự phát triển của các ngành công nghệ, truyền thông và trực tuyến để tạo ra cơ hội việc làm mới. Đồng thời, đầu tư vào các ngành nghề sáng tạo, công nghệ cao và năng lượng sạch có thể tạo ra cơ hội việc làm và kích thích tăng trưởng kinh tế.

Tăng cường đào tạo và phát triển nguồn nhân lực: Đầu tư vào đào tạo lại và phát triển nguồn nhân lực để phù hợp với nhu cầu mới của thị trường lao động. Điều này bao gồm việc đào tạo kỹ năng mới, tái định hình lại nghề nghiệp và tạo ra các chương trình hỗ trợ việc làm cho những người mất việc do ảnh hưởng của đại dịch.

Hỗ trợ người lao động và hộ dân khó khăn: Cung cấp trợ cấp thất nghiệp, hỗ trợ tiền mặt và hỗ trợ cơ sở vật chất cho những người lao động và hộ dân khó khăn nhất. Điều này có thể bao gồm cả việc tăng cường các chương trình trợ cấp và mở rộng phạm vi của chúng.

Khuyến khích đầu tư và phát triển hạ tầng: Tăng cường đầu tư vào các dự án hạ tầng để kích thích tăng trưởng kinh tế và tạo ra cơ hội việc làm mới. Điều này bao gồm cả đầu tư vào các dự án xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật số, giao thông và năng lượng.

Tăng cường hợp tác quốc tế: Hợp tác với cộng đồng quốc tế để chia sẻ kinh nghiệm, kiến thức và tài chính trong việc ứng phó với hậu quả của đại dịch COVID-19. Điều này bao gồm cả việc hợp tác trong lĩnh vực y tế, kinh tế và phát triển.

Nâng cao năng lực hệ thống y tế: Nâng cấp cơ sở vật chất, trang thiết bị y tế. Tăng cường năng lực của các bệnh viện, trung tâm y tế.

Phát triển các chương trình nghiên cứu và sản xuất vaccine: Chính phủ cần đầu tư vào các chương trình nghiên cứu và sản xuất vaccine để chủ động phòng chống dịch bệnh. Các doanh nghiệp dược phẩm cũng cần tham gia vào nghiên cứu và sản xuất vaccine.

Tăng cường đào tạo nhân lực y tế: Nâng cao trình độ chuyên môn của đội ngũ y tế, đào tạo thêm nhân lực y tế để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của xã hội.

hững giải pháp này cần được triển khai một cách linh hoạt và hiệu quả để giảm thiểu tác động của đại dịch COVID-19 và đảm bảo sự phục hồi kinh tế bền vững cho Việt Nam.

Lời kết:

Nhìn chung Covid 19 đã gây ra những hậu quả nặng nề ở tất cả mọi khía cạnh. Trong đó, đối với tỷ lệ thất nghiệp thì sau bài đọc ta cũng có cái nhìn tổng quan hơn và đưa ra được những kết luận:

Tỷ lệ thất nghiệp tăng lên đột ngột trong năm 2020: Đại dịch COVID-19 đã tạo ra một số tác động tiêu cực đối với nền kinh tế Việt Nam, dẫn đến một tăng đột ngột trong tỷ lệ thất nghiệp trong năm 2020. Biện pháp phong tỏa và các biện pháp kiểm soát dịch bệnh đã gây ra gián đoạn lớn trong sản xuất và hoạt động kinh doanh, làm mất việc làm cho một số lượng lớn người lao động.

Sự ổn định trở lại từ năm 2021: Trong giai đoạn sau đó, với việc triển khai các biện pháp kiểm soát dịch bệnh hiệu quả và việc tiêm chủng phòng COVID-19, nền kinh tế đã bắt đầu phục hồi. Từ năm 2021, nền kinh tế Việt Nam đã bắt đầu ổn định trở lại và một số ngành công nghiệp cũng đã bắt đầu phục hồi, dẫn đến sự giảm tỷ lệ thất nghiệp.

Tác động khác nhau theo ngành và vùng miền: Đại dịch COVID-19 đã tác động không đồng đều đến các ngành và vùng miền của Việt Nam. Các ngành như du lịch, dịch vụ, hàng không và giải trí đã bị ảnh hưởng nặng nề nhất, trong khi một số ngành khác như công nghiệp sản xuất và nông nghiệp có thể đã ít bị ảnh hưởng hơn. Ngoài ra, tác động của đại dịch cũng có thể khác nhau tùy thuộc vào vị trí địa lý và mức độ cách ly xã hội trong từng vùng miền.

Biện pháp hỗ trợ chính sách: Chính phủ Việt Nam đã triển khai một loạt biện pháp hỗ trợ nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực của đại dịch đối với tỷ lệ thất nghiệp, bao gồm việc cung cấp trợ cấp thất nghiệp, giảm thuế và lãi suất, hỗ trợ vay vốn cho doanh nghiệp và hỗ trợ đào tạo lại nguồn nhân lực.

Tiềm năng phục hồi trong tương lai: Mặc dù đại dịch COVID-19 đã gây ra nhiều biến động và thách thức, nhưng cũng mở ra cơ hội để thúc đẩy sự đổi mới và cải thiện cơ sở hạ tầng y tế và hệ thống an sinh xã hội. Việc triển khai các biện pháp phòng chống dịch và tiêm chủng có thể giúp giảm bớt áp lực đối với nền kinh tế và tạo điều kiện thuận lợi hơn cho việc phục hồi và phát triển trong tương lai.

Tóm lại . Đại dịch COVID-19 đã gây ra tác động lớn đối với tỷ lệ thất nghiệp ở Việt Nam trong giai đoạn 2019-2022, nhưng cũng mở ra cơ hội để xây dựng lại và phát triển một cách bền vững trong tương lai.

Tải Liệu tham khảo:

[1] Dantri.com.vn. (n.d.). CẢ NƯỚC CÓ 126.900 cử nhân, Thạc SĨ Thất Nghiệp. Báo điện tử Dân Trí. https://dantri.com.vn/lao-dong-viec-lam/ca-nuoc-co-126900-cu-nhan-thac-si-that-nghiep-20180919185207034.htm

[2] PX web. General Statistics Office of Vietnam. (n.d.). https://www.gso.gov.vn/px-web-2/?pxid=V0262&theme=D%C3%A2n+s%E1%BB%91+v%C3%A0+lao+%C4%91%E1%BB%99ng

[3] Thời báo Tài chính Việt Nam. (n.d.). Tỷ LỆ Thất Nghiệp, Thiếu việc Làm Gia Tăng Trong NĂM 2021. https://thoibaotaichinhvietnam.vn/ty-le-that-nghiep-thieu-viec-lam-gia-tang-trong-nam-2021-98429.html

[4] Xu Hướng Thị Trường lao động Trong KỶ Nguyên SỐ. https://dangcongsan.vn. (n.d.). https://dangcongsan.vn/kinh-te/xu-huong-thi-truong-lao-dong-trong-ky-nguyen-so-623914.html dantri.com.vn

---
title: "Phân tích tác động của đại dịch Covid 19 đến tỷ lệ thất nghiệp của Việt Nam"
author: "Đặng Thùy Dung"
date: "`r format(Sys.time(), '%H:%M:%S, %d - %m - %Y')`"
output:
  html_document:
    toc: true
    number section: true
    toc_float: true
    code_folding: hide
    code_download: true
  word_document:
    toc: true
---
![](C:/Users/Admin/Downloads\thuydunghihi1.png)


## Lời cảm ơn
Lời đầu tiên, em xin trân trọng cảm ơn giảng viên Trần Mạnh Tường người đã chỉ bảo, hướng dẫn em trong quá trình hoàn thành bài tiểu luận kết thúc học phần môn Ngôn ngữ lập trình trong phân tích dữ liệu.
Trong thời gian tham gia lớp học của thầy, em đã có thêm cho mình nhiều kiến thức bổ ích, tinh thần học tập hiệu quả, nghiêm túc. Đây chắc chắn sẽ là những kiến thức quý báu, là hành trang để em có thể vững bước sau này.

Bộ môn Ngôn ngữ lập trình là môn học thú vị, vô cùng bổ ích và có tính thực tế cao. Đảm bảo cung cấp đủ kiến thức, gắn liền với nhu cầu thực tiễn của sinh viên. Tuy nhiên, do vốn kiến thức còn nhiều hạn chế và khả năng tiếp thu thực tế còn nhiều bỡ ngỡ. Mặc dù em đã cố gắng hết sức nhưng chắc chắn bài tiểu luận khó có thể tránh khỏi những thiếu sót và nhiều chỗ còn chưa chính xác, kính mong thầy xem xét và góp ý để bài tiểu luận của em được hoàn thiện hơn. 
Em xin chân thành cảm ơn!
Trân trọng, Thùy Dung.

## 1. Giới thiệu chung:
### 1.1 Giới thiệu chủ đề nghiên cứu:
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Cho đến nay, hậu quả của dịch bệnh COVID-19 vẫn đang tồn tại nhiều quốc gia trên thế giới, tác động tiêu cực đến các nền kinh tế lớn như Mỹ, Trung Quốc, Nhật Bản, Liên minh châu Âu... 

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Tại Việt Nam, trong 6 tháng đầu năm 2020, COVID-19 tác động lên nền kinh tế và làm cho tăng trưởng kinh tế nước ta rơi xuống mức thấp nhất trong 10 năm qua. Tưởng chừng, cơn bão đại dịch COVID-19 đã qua đi và nền kinh tế sẽ phục hồi sau giai đoạn đầy khó khăn đó, tuy nhiên sau 99 ngày không có ca lây nhiễm trong cộng đồng, những ca nhiễm vi-rút SARS-CoV-2 lại được phát hiện tại Đà Nẵng, Quảng Ngãi, Quảng Nam và lan ra các tỉnh, thành phố khác trong cả nước (Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh, Hải Dương, Đắk Lắk…), đe dọa đến tăng trưởng kinh tế, phát triển doanh nghiệp và thu nhập của người lao động.

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 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%. Tình hình việc làm tại Việt Nam cũng bị tác động không nhỏ trong đại dịch. Trên thực tế Đại dịch COVID-19 đã tạo ra một làn sóng biến động toàn cầu, ảnh hưởng đến nhiều mặt của cuộc sống, trong đó có tác động rất lớn đến tình hình kinh tế và việc làm tại Việt Nam.Trong đó nền Kinh tế Việt Nam cũng bị ảnh hưởng nặng nề khi năm 2018 GDP tăng 7,08% nhưng đến năm 2020 chỉ là 2,91% và năm 2021 là 2,58% . Mặt khác tác động của đại dịch này đã làm tăng lên vấn đề thất nghiệp trong cộng đồng. 

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào phân tích sự ảnh hưởng của đại dịch COVID-19 đối với tỷ lệ thất nghiệp ở Việt Nam nhằm đánh giá những thực trạng, các vấn đề khó khăn đang mắc phải để mà có thể đưa ra những hướng đi cụ thể nhằm khắc phục tình trạng đó,hạn chế được tỷ lệ thất nghiệp ở nước ta.

### 1.2. Mục đích nghiên cứu:
> - Đánh giá tình hình hiện tại: Xác định mức độ nghiêm trọng và xu hướng của tình trạng thất nghiệp, cung cấp bức tranh toàn cảnh về sức khỏe nền kinh tế.
> - Xác định các nhóm dân số bị ảnh hưởng nhiều nhất: Phân tích các đặc điểm nhân khẩu học, chẳng hạn như tuổi tác, trình độ học vấn, khu vực địa lý, để xác định phân khúc dân số dễ bị thất nghiệp nhất.
> - Hiểu các nguyên nhân đóng góp: Đánh giá các yếu tố kinh tế, xã hội, chính trị và chính sách góp phần gây ra tình trạng thất nghiệp.
> - Dự đoán xu hướng tương lai: Phân tích dữ liệu thời gian qua để dự đoán các mô hình thất nghiệp trong tương lai và đánh giá tác động tiềm ẩn lên thị trường lao động.
> - Đề xuất các biện pháp can thiệp: Sử dụng các phát hiện từ phân tích để đưa ra các khuyến nghị chính sách dựa trên bằng chứng nhằm giải quyết các nguyên nhân gây ra thất nghiệp và cải thiện tình hình việc làm.
> - Theo dõi hiệu quả của các chính sách: Theo dõi tiến trình của các chính sách và chương trình chống thất nghiệp, đánh giá mức độ hiệu quả của chúng và đề xuất các điều chỉnh nếu cần thiết.
> - Cung cấp thông tin cho ra quyết định: Hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách, nhà nghiên cứu thị trường và các bên liên quan khác đưa ra các quyết định sáng suốt về các vấn đề liên quan đến việc làm và thất nghiệp.

### 1.3 Đối tượng nghiên cứu: 
Tỷ lệ thất nghiệp ở Việt Nam sau giai đoạn đại dịch Covid-19.

### 1.4 Phạm vi nghiên cứu:


&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Về không gian: nghiên cứu về tỷ lệ thất nghiệp trên nước Việt Nam

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Về nội dung: nghiên cứu các vấn đề liên quan đến tỷ lệ thất nghiệp.

&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Về thời gian: giai đoạn sau đại dịch Covid 2019


### 1.5 Phương pháp nghiên cứu: 

> - Phương pháp thu thập tài liệu: Bài nghiên cứu tham khảo nguồn tài liệu từ nhiều trang uy tín như ITC, Tổng cục Thống kê, Tổng cục Hải quan…cùng các tạp chí kinh tế, luận văn, tài liệu nghiên cứu trong và ngoài nước.

> - Phương pháp thu thập và xử lý số liệu: Thông tin và số liệu về tỷ lệ thất nghiệp được lấy từ nhiều nguồn khác nhau, tiến hành chắt lọc thông tin và xử lý để đánh giá quy mô, bản chất, sự khác nhau của đối tượng nghiên cứu theo thời gian và không gian.
 
> - Dùng phần mềm R và Rstudio để phân tích, vẽ biểu đồ để minh họa sự biến động về tỷ lệ thất nghiệp qua các năm.

## 2. Nội dung:

### 2.1 Khái niệm: 

- [Thất nghiệp](#Thất nghiệp)  là tình trạng người lao động không có công việc nhưng vẫn sẵn sàng và có khả năng làm việc, nhưng không tìm được việc. Những người thất nghiệp thường tích cực tìm kiếm việc làm, nhưng chưa có công việc.

- [Tỷ lệ thất nghiệp](#Tỷ lệ thất nghiệp) là tỷ lệ phần trăm lực lượng lao động đang thất nghiệp. Nó được tính bằng cách chia số người thất nghiệp cho tổng lực lượng lao động và nhân với 100%.

- [Tỷ lệ thất nghiệp = (Số người thất nghiệp / Tổng lực lượng lao động) x 100%](#Tỷ lệ thất nghiệp = (Số người thất nghiệp / Tổng lực lượng lao động) x 100%)

- [Lực lượng lao động](#Lực lượng lao động) bao gồm tất cả những người có việc làm hoặc đang tìm kiếm việc làm, bao gồm cả người được thuê, người tự làm chủ và người đang nghỉ phép.

<em><strong>Ý nghĩa của tỷ lệ thất nghiệp đối với nền kinh tế quốc gia:</strong></em>.

1. Phản ánh sự hiệu quả của thị trường lao động: Tỷ lệ thất nghiệp thấp cho thấy thị trường lao động đang hấp thụ hiệu quả lực lượng lao động hiện có. Ngược lại, tỷ lệ thất nghiệp cao phản ánh sự kém hiệu quả hoặc mất cân bằng giữa cung và cầu lao động.

2. Đo lường nhu cầu sức lao động và sức khỏe của nền kinh tế: Khi nền kinh tế yếu kém, nhu cầu về lao động giảm, dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp gia tăng. Ngược lại, khi nền kinh tế tăng trưởng mạnh, nhu cầu về lao động tăng, dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp giảm.

3. Ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế: Tỷ lệ thất nghiệp cao có thể kìm hãm tăng trưởng kinh tế vì người dân có ít tiền để chi tiêu. Ngược lại, tỷ lệ thất nghiệp thấp có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bằng cách tăng khả năng chi tiêu của người dân.

4. Tác động đến nguồn cung lao động: Tỷ lệ thất nghiệp cao có thể dẫn đến tình trạng bỏ cuộc trong tìm kiếm việc làm, làm giảm nguồn cung lao động trong tương lai. Ngược lại, tỷ lệ thất nghiệp thấp có thể khuyến khích mọi người tham gia lực lượng lao động.

5. Gây ra bất bình xã hội và bất ổn: Tỷ lệ thất nghiệp cao có thể gây ra bất bình xã hội, căng thẳng và bất ổn. Nó có thể dẫn đến tội phạm gia tăng, các vấn đề về sức khỏe tâm thần và việc mọi người mất niềm tin vào nền kinh tế.

6. Tăng chi phí xã hội: Tỷ lệ thất nghiệp cao có thể dẫn đến tăng chi phí xã hội, chẳng hạn như các chương trình phúc lợi, hỗ trợ y tế và các dịch vụ khác.

Tóm lại, tỷ lệ thất nghiệp là một chỉ số quan trọng phản ánh sức khỏe của nền kinh tế và có ý nghĩa to lớn đối với tăng trưởng kinh tế, bất bình xã hội, nguồn cung lao động và chi phí xã hội.

**Ngoài ra, có thể tính tỷ lệ thất nghiệp theo các đặc trưng khác nhau, như**:

> - Tỷ lệ thất nghiệp theo giới tính: được tính bằng số người thất nghiệp nam hoặc nữ giới trên tổng dân số nam hoặc nữ hoạt động kinh tế.

> - Tỷ lệ thất nghiệp theo nhóm tuổi: được tính bằng số người thất nghiệp ở độtuổi x hoặc nhóm tuổi (x, x+n) trên tổng dân số hoạt động kinh tế của tuổi hoặc nhóm tuổi đó.

> - Tỷ lệ thất nghiệp theo trình độ chuyên môn kỹ thuật: được tính bằng số ngườithất nghiệp của một trình độ chuyên môn kỹ thuật trên tổng dân số hoạt động kinh tế của trình độ chuyên 
môn kỹ thuật đó.

> - Tỷ lệ thất nghiệp theo vùng: được tính bằng số người thất nghiệp của mộtvùng trên tổng dân số hoạt động kinh tế của vùng đó

### 2.2 Những ảnh hưởng của đại dịch Covid 19 đối với tỷ lệ thất nghiệp ở Việt Nam:

#### 2.2.1 Tình hình chung:

Đại dịch Covid 2019 đã để lại những hậu quả nặng nề về vật chất lẫn con người.Tỷ lệ thất nghiệp giai đoạn từ 2019-2021 được Tống cục thống kê VN báo cao cụ thể như sau:

```{r}
library(xlsx)
chung <- read.xlsx('C:/Users/Admin/Downloads/Thuydung2.xlsx', sheetIndex = 3, header= T)
str(chung)

library(xlsx)
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(scales)
names(chung) <- c('year', 'TLTN')
chung %>% ggplot(aes(x= year, y= TLTN)) + geom_col(fill = 'purple')

```


Giảm: Nhìn chung, tỷ lệ thất nghiệp có xu hướng giảm trong giai đoạn này.
Năm 2019: 2,26%
Năm 2020: 2,28%
Năm 2021: 2,31%
Năm 2022: 2,32%
**Mức độ giảm:** Mức độ giảm tỷ lệ thất nghiệp không đồng đều giữa các năm:
2019-2020: Tăng nhẹ 0,02%
2020-2021: Giảm nhẹ 0,03%
2021-2022: Tăng nhẹ 0,01%

Tựu chung đại dịch Covid-19 đã tác động sâu sắc tới tỷ lệ thất nghiệp ở nước ta. Theo Hồng Quyên (2022), tỷ lệ thất nghiệp của Việt Nam năm 2021 lên tới 2,21%, dù Chính phủ đã có chính sách linh hoạt để duy trì sản xuất trong đại dịch. 

### 2.2.2 Thực trạng về tỷ lệ thất nghiệp của Việt Nam giai đoạn 2019-2022:



```{r}

library(xlsx)
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(scales)

td2 <- read.xlsx('C:/Users/Admin/Downloads/Thuydung2.xlsx', sheetIndex = 1, header= T)
td2 %>% ggplot(aes(x = Năm., y = Chung, color = vùng.)) + geom_line() 



```

Nghiên cứu cho thấy, đại dịch Covid-19 không chỉ làm hằn sâu những bất bình đẳng hiện hữu mà còn tạo thêm những bất bình đẳng giới mới.

Hơn 70% phụ nữ Việt Nam trong độ tuổi lao động tham gia lực lượng lao động (LLLĐ). Con số này ở cấp độ toàn cầu là 47,2%, và tỷ lệ trung bình của khu vực châu Á - Thái Bình Dương là 43,9%.

Mặc dù sự chênh lệch giới trong tỷ lệ tham gia LLLĐ ở Việt Nam ít hơn so với thế giới, mức chênh lệch này vẫn duy trì ở mức 9,5% trong suốt thập kỷ qua. Tỷ lệ tham gia LLLĐ của nam giới cao hơn ở nữ giới.

Theo báo cáo nghiên cứu, phân bổ trách nhiệm gia đình không đồng đều trong xã hội Việt Nam có thể là nguyên nhân dẫn tới sự chênh lệch này. Số liệu điều tra Lao động - Việc làm năm 2018 cho thấy, gần một nửa số phụ nữ lựa chọn không hoạt động kinh tế vì “lý do cá nhân hoặc liên quan đến gia đình”. Trong khi, chỉ có 18,9% nam giới không tham gia hoạt động kinh tế viện dẫn lý do này.

Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, không nên nhầm lẫn việc phụ nữ Việt Nam tham gia tích cực vào LLLĐ là chỉ báo cho thấy nữ giới được hưởng cơ hội bình đẳng.

Theo bà Valentina Barcucci, chuyên gia Kinh tế Lao động của ILO Việt Nam, tác giả chính của nghiên cứu: “Trước đại dịch Covid-19, cả phụ nữ và nam giới đều tiếp cận việc làm khá dễ dàng, nhưng nhìn chung, chất lượng việc làm của phụ nữ thấp hơn của nam giới”.

Lao động nữ chiếm đa số trong những việc làm dễ bị tổn thương, đặc biệt là công việc gia đình. Thu nhập của họ thấp hơn của nam giới (tiền lương tháng thấp hơn 13,7% trong năm 2019), bất luận thời giờ làm việc là tương đương với nam giới và chênh lệch giới về trình độ học vấn đã thu hẹp đáng kể.

Tỷ lệ phụ nữ đảm nhận các vị trí ra quyết định còn quá thấp. Phụ nữ chiếm gần một nửa LLLĐ, nhưng chỉ đảm nhận chưa đến 1/4 vị trí lãnh đạo, quản lý chung.

“Bất bình đẳng đối với phụ nữ về chất lượng việc làm và phát triển nghề nghiệp cũng bắt nguồn từ trách nhiệm kép mà họ phải gánh vác,” bà Barcucci cho biết. “Phụ nữ phải dành thời gian làm việc nhà nhiều hơn gấp đôi so với nam giới.”

Phụ nữ dành trung bình mỗi tuần 20,2 giờ để dọn dẹp nhà cửa, giặt quần áo, nấu ăn và đi chợ, chăm sóc gia đình và con cái; trong khi nam giới chỉ dành 10,7 giờ cho những công việc này. Gần 1/5 nam giới thậm chí không hề dành chút thời gian nào cho việc nhà.

Đại dịch Covid-19 đã khiến tổng số thời giờ làm việc sụt giảm đáng kể trong quý II năm 2020 và mới chỉ được phục hồi trong nửa cuối năm. Phụ nữ là đối tượng phải chịu tổn thất về thời giờ làm việc nặng nề nhất.

Tổng số giờ làm hằng tuần của phụ nữ trong quý II năm 2020 chỉ bằng 88,8% tổng số giờ làm của họ trong quý IV năm 2019, con số này ở nam giới là 91,2%.

Tuy nhiên, số giờ làm việc của phụ nữ lại phục hồi nhanh hơn. Trong ba tháng cuối năm 2020, phụ nữ đã làm việc nhiều hơn 0,8% số giờ so với cùng kỳ năm 2019, trong khi nam giới chỉ làm nhiều hơn 0,6%.

“Những phụ nữ làm việc nhiều giờ hơn bình thường trong nửa cuối năm 2020 có lẽ là để bù đắp cho các khoản thu nhập bị mất trong quý II,” bà Barcucci nhận định. “Số giờ làm tăng thêm này khiến gánh nặng kép họ vốn phải gánh vác càng nặng nề hơn, do họ vẫn phải dành quá nhiều thời gian làm việc nhà so với nam giới.”

Đại dịch Covid-19 không chỉ làm gia tăng những bất bình đẳng vốn hiện hữu trong TTLĐ Việt Nam mà còn tạo nên những bất bình đẳng mới. Trước đại dịch, hầu như không có sự chênh lệch trong tỷ lệ thất nghiệp giữa nam giới và phụ nữ, nhưng tình trạng này đã xuất hiện từ quý III năm 2020.


```{r}

library(xlsx)
library(tidyverse)
library(ggplot2)
Vungmien <- read.xlsx('C:/Users/Admin/Downloads/Thuydung.xlsx', sheetIndex = 1, header = TRUE)
View(Vungmien)
Vungmien <- na.omit(Vungmien)
Vungmien1 <- Vungmien %>% filter(nongthon.thanhthi == 'Thành thị')
Vungmien1 %>% ggplot(aes(x = Vùng, y = X2019, fill = Vùng)) + geom_col(position = "dodge")

Vungmien1 <- Vungmien %>% filter(nongthon.thanhthi == 'Nông thôn')
Vungmien1 %>% ggplot(aes(x = Vùng, y = X2019, fill = Vùng)) + geom_col(position = "dodge")
```


Báo cáo về tình hình lao động việc làm của Tổng cục Thống kê cho thấy: Tỷ lệ thiếu việc làm năm 2022 tăng so với năm trước, trong đó tỷ lệ thiếu việc làm trong độ tuổi cao nhất thuộc về vùng Đồng bằng sông Cửu Long với 2.76%% và thấp nhất thuộc về vùng Đồng bằng sông Hồng với 1,93%.

Tuy nhiên so với năm trước, tỷ lệ này giảm ở hầu hết các vùng. So với cùng kỳ năm trước, tỷ lệ này tăng ở ba vùng Đông Nam Bộ với 0,65 điểm phần trăm, Đồng bằng sông Hồng với 0,41 điểm phần trăm, Tây Nguyên với 0,02 điểm phần trăm; ba vùng kinh tế - xã hội còn lại đều chứng kiến sự sụt giảm của tỷ lệ thiếu việc làm.

Như vậy, lao động ở vùng Đông Nam Bộ là vùng tập trung nhiều khu công nghiệp quy mô lớn (thường có tỷ lệ thiếu việc làm thấp nhất cả nước trong điều kiện bình thường) tiếp tục chịu ảnh hưởng của tình trạng thiếu việc làm từ năm 2022 do tập trung nhiều DN lớn bị cắt giảm đơn hàng, kinh tế suy thoái, những ảnh hưởng do Covid 19 mang lại.

“Do diễn biến phức tạp của dịch Covid-19 lần thứ 4 đã đẩy tỷ lệ thiếu việc làm ở khu vực thành thị cao hơn khu vực nông thôn trong năm 2021. Điều này trái với xu hướng thị trường lao động thường được quan sát ở nước ta, với tình trạng thiếu việc làm ở khu vực nông thôn thường nghiêm trọng hơn so với thành thị”- đại diện Tổng cục Thống kê nhấn mạnh.

Mặt bằng chung, sau đại dịch Covid 19 đất nước ta đã một lần nữa chứng minh được sự phát triển thần tốc, tuy không có vượt trội nhưng tỷ lệ thất nghiệp cũng đã giảm. Bước đầu về sự hồi phục cho nền kinh tế.


```{r}
library(tidyverse)
td1 <- read.xlsx('C:/Users/Admin/Downloads/Thuydung2.xlsx', sheetIndex = 2, header= T)
td1 <- td1 %>% select(c(1:5))
td1 <- na.omit(td1)
names(td1) <- c('nhomtuoi', '2019', '2020', '2021', '2022' )
td1.ch <- td1 %>% pivot_longer(cols = c('2019':'2022'), names_to = "Năm", values_to = "TLTN")
td1.ch$Năm <- as.numeric(td1.ch$Năm)
td1.ch %>% ggplot(aes(x= Năm, y= TLTN, fill= nhomtuoi)) + geom_col(position = position_dodge())
```
![](C:/Users/Admin/Pictures/t.png)

Nỗ lực triển khai các hoạt động sản xuất, kinh doanh, đời sống xã hội, sớm khắc phục những khó khăn, thách thức, tận dụng cơ hội để đẩy nhanh quá trình phục hồi và phát triển kinh tế – xã hội của đất nước đã có hiệu quả rõ rệt đối với thị trường lao động Việt Nam. Số lao động bị ảnh hưởng tiêu cực bởi đại dịch Covid-19 đã giảm mạnh.

Theo Bộ Lao động - Thương binh và Xã hội, trong năm 2022, tình hình kinh tế - xã hội nói chung và tình hình lao động việc làm nói riêng tiếp tục có nhiều chuyển biến tích cực. Kinh tế Việt Nam phục hồi nhanh hơn 6 tháng so với dự báo của các tổ chức quốc tế. Việt Nam thuộc nhóm các quốc gia có tỷ lệ thất nghiệp thấp.

> - Tại thời điểm 01/01/2022, lực lượng lao động từ 15 tuổi trở lên của cả nước là 51,6 triệu người,, tăng 1,2 triệu người so với cùng thời điểm năm 2021; thị trường lao động 51,9 triệu người (tăng 2,8 triệu người so với cùng kỳ năm 2021).

> - Trong năm 2021, tình hình dịch kéo dài và phức tạp hơn trong năm 2020 khiến hàng triệu người mất việc, lao động trong các ngành tiếp tục giảm, đặc biệt là khu vực dịch vụ. Lao động trong khu vực công nghiệp và xây dựng 16,3 triệu người (chiếm 33,2%), giảm 254,2 nghìn người so với năm trước; khu vực dịch vụ 18,6 triệu người (chiếm 37,9%), giảm 808.000 người so với năm trước; khu vực nông, lâm nghiệp và thuỷ sản 14,2 triệu người (chiếm 28,9%), tăng 37.300 người so với năm trước. 

> - Năm 2022, tỷ lệ thất nghiệp của thanh niên (15 - 24 tuổi) là 3.19% , giảm 0,7 điểm phần trăm so với năm trước. Tỷ lệ thất nghiệp của thanh niên khu vực thành thị 11,91%, tăng 1,33 điểm phần trăm so với năm trước.(2020) Tỷ lệ thất nghiệp của lao động từ 25 -49  là 2.1 % 
> - Năm 2021-2022, tỷ lệ thất nghiệp có xu hướng giảm nhẹ. Cụ thể, tỷ lệ thất nghiệp của thanh 
niên (từ 15-24 tuổi) năm 2022 là 3.19%,tỷ lệ thất nghiệp của lao động (từ 25 - 49 tuổi) là 
2.1%, tỷ lệ thất nghiệp của lao động (từ 50 tuổi trở lên) là 0,1%.


```{r}
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(xlsx)
Trinhdo <- read.xlsx('C:/Users/Admin/Downloads/Thuydung2.xlsx', sheetIndex = 5, header= T)

View(Trinhdo)


```

![](C:/Users/Admin/Pictures/hi.png)
Dưới tác động kép của đại dịch covid 19 và kỷ nguyên số, thế giới việc làm tại Việt Nam trong tương lai sẽ chứng kiến những thay đổi lớn liên quan đến người lao động và địa điểm, cách thức làm việc. Những xu hướng nổi bật như tầm quan trọng ngày càng lớn của lực lượng lao động thời vụ/ngắn hạn, nỗ lực của doanh nghiệp trong việc nâng cao năng lực làm việc cho nhân viên thông qua các chương trình đào tạo kỹ năng, hoặc việc triển khai ngày càng rộng rãi mô hình làm việc linh hoạt… sẽ chiếm ưu thế trong thời gian tới.

Ông Nguyễn Xuân Sơn – Giám đốc Vận hành Toàn quốc, Dịch vụ Khoán việc & Cho thuê lại lao động, ManpowerGroup Việt Nam cho biết: Dưới sự tăng tốc của chuyển đổi số, nhiều công việc truyền thống sẽ dần biến mất hoặc bị thay thế, trong khi một số vị trí mới sẽ ra đời. Với tỷ lệ lao động kỹ năng cao chỉ đạt 11,6%, lao động Việt Nam được đánh giá là kém cạnh tranh hơn về trình độ kỹ năng so với một số thị trường khác trong khu vực như Thái Lan, Philippines hay Malaysia. Ngân hàng Thế giới ước tính rằng nếu tỉ lệ lao động kỹ năng cao tại Việt Nam quá thấp và không đủ để đáp ứng với tốc độ phát triển của chuyển đổi số, khoảng 2 triệu việc làm tại nước ta sẽ bị mất đi tính đến năm 2045.

Theo Tổng cục thống kê Việt Nam cho ta thấy được:

> - Năm 2019 tới năm 2020: tỷ lệt thất nghiệp ở các nhóm đều có dấu hiệu tăng lên nhất là trong nhóm người có trình độ văn hóa từ bậc Cao đẳng trở lên. Chỉ riêng nhóm không có CMKT có dấu hiệu giảm từ 2.03% xuống 1.9%

> - Năm 2020-2022: ở giai đoạn này xuất hiện dấu hiệu giảm nhẹ ở hầu hết các nhóm trừ nhóm người không có CMKT. 

Phải nói rằng sau đại dịch covid 19 đã làm rõ rệt hơn tình trạng thất nghiệp theo nhóm CMKT Nguyên nhân là do covid 19 kéo theo đó là thời đại kỉ nguyên số đòi hỏi chuyên môn cao nhưng tỉ lệ lao động có trình độ chuyên môn kỹ thuật cao ở nước ta chỉ chiếm hơn 11% tổng lực lượng lao động (theo nghiên cứu của ManpowerGroup); năng suất lao động thấp hơn nhiều nước trong khu vực ASEAN; năng lực ngoại ngữ rất hạn chế…


Tuy nhiên theo Bộ LĐ-TB&XH, vẫn có những mặt tích cực như: tỷ lệ người lao động làm việc phù hợp với ngành nghề đào tạo tăng lên. Lao động Việt tham gia vào nhiều khâu quản lý tại các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài (FDI), đảm nhận nhiều vị trí, việc làm phức tạp mà trước đây đều phải do chuyên gia nước ngoài phụ trách. Đặc biệt là trong các lĩnh vực cơ điện tử, hàn, viễn thông, dầu khí.

## 3 Giải pháp:

### Biện pháp khắc phục

Để có thể khắc phục, xây dựng và phát triển lại nền kinh tế, giảm tỷ lệ thất nghiệp Nhà nước ta cần phải:

> - Hỗ trợ tài chính cho doanh nghiệp: Cung cấp gói hỗ trợ tài chính cho các doanh nghiệp, đặc biệt là những ngành nghề bị ảnh hưởng nặng nề như du lịch, dịch vụ, và sản xuất. Các biện pháp có thể bao gồm cấp vay vốn ưu đãi, giảm thuế, miễn, giảm phí và hỗ trợ tiền mặt.

> - Tạo ra cơ hội việc làm mới: Khuyến khích sự phát triển của các ngành công nghệ, truyền thông và trực tuyến để tạo ra cơ hội việc làm mới. Đồng thời, đầu tư vào các ngành nghề sáng tạo, công nghệ cao và năng lượng sạch có thể tạo ra cơ hội việc làm và kích thích tăng trưởng kinh tế.

> - Tăng cường đào tạo và phát triển nguồn nhân lực: Đầu tư vào đào tạo lại và phát triển nguồn nhân lực để phù hợp với nhu cầu mới của thị trường lao động. Điều này bao gồm việc đào tạo kỹ năng mới, tái định hình lại nghề nghiệp và tạo ra các chương trình hỗ trợ việc làm cho những người mất việc do ảnh hưởng của đại dịch.

> -  Hỗ trợ người lao động và hộ dân khó khăn: Cung cấp trợ cấp thất nghiệp, hỗ trợ tiền mặt và hỗ trợ cơ sở vật chất cho những người lao động và hộ dân khó khăn nhất. Điều này có thể bao gồm cả việc tăng cường các chương trình trợ cấp và mở rộng phạm vi của chúng.

> - Khuyến khích đầu tư và phát triển hạ tầng: Tăng cường đầu tư vào các dự án hạ tầng để kích thích tăng trưởng kinh tế và tạo ra cơ hội việc làm mới. Điều này bao gồm cả đầu tư vào các dự án xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật số, giao thông và năng lượng.

> - Tăng cường hợp tác quốc tế: Hợp tác với cộng đồng quốc tế để chia sẻ kinh nghiệm, kiến thức và tài chính trong việc ứng phó với hậu quả của đại dịch COVID-19. Điều này bao gồm cả việc hợp tác trong lĩnh vực y tế, kinh tế và phát triển.

> - Nâng cao năng lực hệ thống y tế: Nâng cấp cơ sở vật chất, trang thiết bị y tế. Tăng cường năng lực của các bệnh viện, trung tâm y tế.

Phát triển các chương trình nghiên cứu và sản xuất vaccine: Chính phủ cần đầu tư vào các chương trình nghiên cứu và sản xuất vaccine để chủ động phòng chống dịch bệnh. Các doanh nghiệp dược phẩm cũng cần tham gia vào nghiên cứu và sản xuất vaccine.

> - Tăng cường đào tạo nhân lực y tế: Nâng cao trình độ chuyên môn của đội ngũ y tế, đào tạo thêm nhân lực y tế để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của xã hội.

hững giải pháp này cần được triển khai một cách linh hoạt và hiệu quả để giảm thiểu tác động của đại dịch COVID-19 và đảm bảo sự phục hồi kinh tế bền vững cho Việt Nam.

## Lời kết:
Nhìn chung Covid 19 đã gây ra những hậu quả nặng nề ở tất cả mọi khía cạnh. Trong đó, đối với tỷ lệ thất nghiệp thì sau bài đọc ta cũng có cái nhìn tổng quan hơn và đưa ra được những kết luận: 

> - Tỷ lệ thất nghiệp tăng lên đột ngột trong năm 2020: Đại dịch COVID-19 đã tạo ra một số tác động tiêu cực đối với nền kinh tế Việt Nam, dẫn đến một tăng đột ngột trong tỷ lệ thất nghiệp trong năm 2020. Biện pháp phong tỏa và các biện pháp kiểm soát dịch bệnh đã gây ra gián đoạn lớn trong sản xuất và hoạt động kinh doanh, làm mất việc làm cho một số lượng lớn người lao động.

> - Sự ổn định trở lại từ năm 2021: Trong giai đoạn sau đó, với việc triển khai các biện pháp kiểm soát dịch bệnh hiệu quả và việc tiêm chủng phòng COVID-19, nền kinh tế đã bắt đầu phục hồi. Từ năm 2021, nền kinh tế Việt Nam đã bắt đầu ổn định trở lại và một số ngành công nghiệp cũng đã bắt đầu phục hồi, dẫn đến sự giảm tỷ lệ thất nghiệp.

> -  Tác động khác nhau theo ngành và vùng miền: Đại dịch COVID-19 đã tác động không đồng đều đến các ngành và vùng miền của Việt Nam. Các ngành như du lịch, dịch vụ, hàng không và giải trí đã bị ảnh hưởng nặng nề nhất, trong khi một số ngành khác như công nghiệp sản xuất và nông nghiệp có thể đã ít bị ảnh hưởng hơn. Ngoài ra, tác động của đại dịch cũng có thể khác nhau tùy thuộc vào vị trí địa lý và mức độ cách ly xã hội trong từng vùng miền.

> -  Biện pháp hỗ trợ chính sách: Chính phủ Việt Nam đã triển khai một loạt biện pháp hỗ trợ nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực của đại dịch đối với tỷ lệ thất nghiệp, bao gồm việc cung cấp trợ cấp thất nghiệp, giảm thuế và lãi suất, hỗ trợ vay vốn cho doanh nghiệp và hỗ trợ đào tạo lại nguồn nhân lực.

> - Tiềm năng phục hồi trong tương lai: Mặc dù đại dịch COVID-19 đã gây ra nhiều biến động và thách thức, nhưng cũng mở ra cơ hội để thúc đẩy sự đổi mới và cải thiện cơ sở hạ tầng y tế và hệ thống an sinh xã hội. Việc triển khai các biện pháp phòng chống dịch và tiêm chủng có thể giúp giảm bớt áp lực đối với nền kinh tế và tạo điều kiện thuận lợi hơn cho việc phục hồi và phát triển trong tương lai.

 **Tóm lại** 
. 
Đại dịch COVID-19 đã gây ra tác động lớn đối với tỷ lệ thất nghiệp ở Việt Nam trong giai đoạn 2019-2022, nhưng cũng mở ra cơ hội để xây dựng lại và phát triển một cách bền vững trong tương lai.

## Tải Liệu tham khảo:

[1] Dantri.com.vn. (n.d.). CẢ NƯỚC CÓ 126.900 cử nhân, Thạc SĨ Thất Nghiệp. Báo điện tử Dân Trí. https://dantri.com.vn/lao-dong-viec-lam/ca-nuoc-co-126900-cu-nhan-thac-si-that-nghiep-20180919185207034.htm 

[2] PX web. General Statistics Office of Vietnam. (n.d.). https://www.gso.gov.vn/px-web-2/?pxid=V0262&theme=D%C3%A2n+s%E1%BB%91+v%C3%A0+lao+%C4%91%E1%BB%99ng 

[3] Thời báo Tài chính Việt Nam. (n.d.). Tỷ LỆ Thất Nghiệp, Thiếu việc Làm Gia Tăng Trong NĂM 2021. https://thoibaotaichinhvietnam.vn/ty-le-that-nghiep-thieu-viec-lam-gia-tang-trong-nam-2021-98429.html 

[4] Xu Hướng Thị Trường lao động Trong KỶ Nguyên SỐ. https://dangcongsan.vn. (n.d.). https://dangcongsan.vn/kinh-te/xu-huong-thi-truong-lao-dong-trong-ky-nguyen-so-623914.html 
dantri.com.vn