Tổng quan nghiên cứu

Tây Ninh, một tỉnh thuộc vùng Đông Nam Bộ, đóng vai trò cầu nối quan trọng giữa Thành phố Hồ Chí Minh và thủ đô Phnom Penh của Campuchia, nằm trong vùng kinh tế trọng điểm phía Nam. Dân số Tây Ninh trong giai đoạn 2010-2020 có nhiều biến động đáng chú ý về quy mô, cơ cấu giới tính và phân bố thành thị - nông thôn. Việc quản lý và dự báo biến động dân số trở thành nhiệm vụ cấp thiết nhằm hỗ trợ hoạch định chính sách phát triển kinh tế - xã hội của tỉnh. Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng hệ thống quản lý dân số ứng dụng công nghệ thông tin và áp dụng mô hình ARIMA để dự báo biến động dân số tỉnh Tây Ninh trong các quý tiếp theo. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu dân số trên địa bàn tỉnh Tây Ninh, với khoảng thời gian phân tích từ năm 2006 đến 2020.

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc nâng cao chất lượng quản lý dân số, giúp cán bộ dân số nhập liệu nhanh chóng, chính xác và tổng hợp báo cáo hiệu quả. Đồng thời, dự báo xu thế biến động dân số hỗ trợ các cấp, ngành trong việc đánh giá tình hình, hoạch định chính sách dân số kế hoạch hóa gia đình, y tế, giáo dục và phát triển nguồn nhân lực. Theo báo cáo, dân số Tây Ninh có sự tăng trưởng ổn định nhưng vẫn tồn tại các vấn đề như mất cân bằng giới tính, chênh lệch dân số giữa các địa bàn, ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống và phát triển bền vững. Do đó, việc ứng dụng công nghệ thông tin và mô hình dự báo chuỗi thời gian là giải pháp thiết thực và cần thiết.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên lý thuyết chuỗi thời gian và mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) – một trong những mô hình phổ biến và hiệu quả trong dự báo biến động dân số. Chuỗi thời gian là tập hợp các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian, có thể là dữ liệu rời rạc theo tuần, tháng, quý hoặc năm. Các đại lượng đặc trưng của chuỗi thời gian bao gồm kỳ vọng, phương sai, độ lệch chuẩn, hàm tự tương quan (ACF) và hàm tự tương quan từng phần (PACF).

Mô hình ARIMA tích hợp ba thành phần chính: AR (tự hồi quy), I (tích hợp để biến chuỗi không dừng thành chuỗi dừng), và MA (trung bình trượt). Mô hình này cho phép dự báo dựa trên các giá trị quá khứ và nhiễu ngẫu nhiên, phù hợp với các chuỗi dữ liệu dân số có xu hướng biến động phức tạp. Ngoài ra, các mô hình con như AR(p), MA(q), ARMA(p,q) cũng được nghiên cứu để lựa chọn cấu trúc phù hợp nhất cho dữ liệu dân số Tây Ninh.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ Chi cục Dân số tỉnh Tây Ninh, bao gồm các bảng thống kê dân số phân theo giới tính, thành thị - nông thôn, biến động dân số từ năm 2006 đến 2020. Dữ liệu được xử lý và lưu trữ trong hệ thống quản lý dân số xây dựng trên nền tảng công nghệ thông tin. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm toàn bộ dữ liệu dân số trên địa bàn tỉnh trong giai đoạn nghiên cứu.

Phương pháp phân tích chính là phân tích chuỗi thời gian, sử dụng mô hình ARIMA để nhận dạng, ước lượng và kiểm định mô hình. Các bước xây dựng mô hình gồm: kiểm tra tính dừng của chuỗi (sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller), xác định bậc sai phân d, bậc tự hồi quy p và bậc trung bình trượt q dựa trên đồ thị ACF và PACF, ước lượng tham số bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất phi tuyến, kiểm định ý nghĩa tham số và chẩn đoán phần dư. Quá trình nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ năm 2021 đến giữa năm 2022.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Xây dựng hệ thống quản lý dân số hiệu quả: Hệ thống phần mềm quản lý dân số được phát triển với các phân hệ quản lý hộ khẩu, nhân khẩu, biến động dân số, kế hoạch hóa gia đình và sức khỏe sinh sản. Giao diện thân thiện, hỗ trợ nhập liệu nhanh chóng và tổng hợp báo cáo chính xác, giúp cán bộ dân số tỉnh Tây Ninh nâng cao hiệu quả công tác quản lý.

  2. Mô hình ARIMA (1,1,1) phù hợp với dữ liệu dân số Tây Ninh: Qua phân tích chuỗi thời gian dân số từ 2006 đến 2020, mô hình ARIMA (1,1,1) được lựa chọn là mô hình tối ưu dự báo biến động dân số. Mô hình này cho sai số dự báo trung bình tuyệt đối (MAPE) khoảng 0.1%, thấp hơn nhiều so với các mô hình khác như Holt-Winters hay Prophet.

  3. Dự báo dân số Tây Ninh ổn định trong các quý tiếp theo: Dự báo cho thấy dân số tỉnh tiếp tục tăng trưởng với tốc độ khoảng 1.2% mỗi năm, phù hợp với xu hướng phát triển kinh tế - xã hội của tỉnh. Các biến động về giới tính và phân bố thành thị - nông thôn được dự báo có sự cân bằng hơn, giảm thiểu các bất cập hiện tại.

  4. So sánh với các nghiên cứu quốc tế: Kết quả dự báo dân số Tây Ninh tương đồng với các nghiên cứu tại Thổ Nhĩ Kỳ và Bangladesh, nơi mô hình ARIMA cũng được chứng minh có độ chính xác cao trong dự báo dân số. Điều này khẳng định tính ứng dụng rộng rãi và hiệu quả của mô hình ARIMA trong lĩnh vực quản lý dân số.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân mô hình ARIMA (1,1,1) phù hợp là do chuỗi dữ liệu dân số Tây Ninh có xu hướng không dừng, cần sai phân bậc 1 để ổn định. Thành phần tự hồi quy và trung bình trượt giúp mô hình bắt kịp các biến động ngắn hạn và xu hướng dài hạn trong dữ liệu. So với các mô hình máy học phức tạp hơn, ARIMA vẫn giữ được ưu điểm về tính đơn giản, dễ triển khai và giải thích kết quả.

Việc xây dựng hệ thống quản lý dân số dựa trên CNTT giúp khắc phục hạn chế nhập liệu thủ công, phân tán dữ liệu và khó tổng hợp báo cáo. Hệ thống này tạo nền tảng dữ liệu chuẩn, phục vụ cho việc phân tích và dự báo chính xác hơn. Kết quả dự báo có thể được trình bày qua biểu đồ dự báo dân số theo quý, bảng so sánh sai số dự báo giữa các mô hình, giúp các nhà quản lý dễ dàng theo dõi và ra quyết định.

Tuy nhiên, nghiên cứu cũng nhận thấy một số hạn chế như dữ liệu dân số chưa đầy đủ về các yếu tố xã hội - kinh tế, chưa áp dụng các mô hình dự báo phi tuyến hoặc kết hợp đa mô hình để nâng cao độ chính xác. Đây là hướng phát triển tiếp theo cần được quan tâm.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai rộng rãi hệ thống quản lý dân số CNTT: Đẩy mạnh ứng dụng phần mềm quản lý dân số tại các huyện, xã trong tỉnh Tây Ninh nhằm chuẩn hóa quy trình nhập liệu, cập nhật dữ liệu và tổng hợp báo cáo. Mục tiêu đạt 100% các đơn vị sử dụng hệ thống trong vòng 12 tháng tới.

  2. Đào tạo nâng cao năng lực cán bộ dân số: Tổ chức các khóa đào tạo về kỹ năng sử dụng phần mềm và hiểu biết cơ bản về mô hình dự báo ARIMA cho cán bộ dân số. Mục tiêu nâng cao tỷ lệ cán bộ thành thạo phần mềm lên 90% trong 6 tháng.

  3. Cập nhật và mở rộng dữ liệu dân số: Thu thập thêm các thông tin về yếu tố kinh tế, xã hội, di cư để bổ sung vào hệ thống quản lý, phục vụ cho các phân tích sâu hơn và dự báo đa chiều. Thực hiện trong vòng 18 tháng.

  4. Nghiên cứu áp dụng mô hình dự báo nâng cao: Khuyến khích nghiên cứu và thử nghiệm các mô hình dự báo phi tuyến, học sâu (deep learning) kết hợp với ARIMA để nâng cao độ chính xác dự báo biến động dân số trong dài hạn. Thời gian nghiên cứu và thử nghiệm dự kiến 24 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Cán bộ quản lý dân số tỉnh và địa phương: Hỗ trợ nâng cao hiệu quả công tác quản lý, nhập liệu và tổng hợp báo cáo dân số, kế hoạch hóa gia đình.

  2. Nhà hoạch định chính sách: Cung cấp dữ liệu và dự báo chính xác để xây dựng các chính sách phát triển kinh tế - xã hội phù hợp với biến động dân số.

  3. Chuyên gia công nghệ thông tin trong lĩnh vực y tế và dân số: Tham khảo mô hình xây dựng hệ thống quản lý dân số ứng dụng CNTT và các thuật toán dự báo chuỗi thời gian.

  4. Nghiên cứu sinh, học viên cao học ngành công nghệ thông tin, thống kê và dân số: Là tài liệu tham khảo về ứng dụng mô hình ARIMA trong dự báo dân số và xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình ARIMA là gì và tại sao được chọn để dự báo dân số?
    Mô hình ARIMA là mô hình tích hợp tự hồi quy và trung bình trượt, có khả năng xử lý chuỗi thời gian không dừng sau khi sai phân. Nó được chọn vì tính đơn giản, hiệu quả và đã được chứng minh phù hợp với dữ liệu dân số có xu hướng biến động phức tạp.

  2. Dữ liệu dân số Tây Ninh được thu thập như thế nào?
    Dữ liệu được thu thập từ Chi cục Dân số tỉnh Tây Ninh, bao gồm các bảng thống kê phân theo giới tính, thành thị - nông thôn, biến động dân số từ năm 2006 đến 2020, được nhập liệu và quản lý qua hệ thống phần mềm CNTT.

  3. Làm thế nào để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian dân số?
    Sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller (DF) để xác định chuỗi có tính dừng hay không. Nếu chuỗi không dừng, tiến hành sai phân bậc 1 hoặc cao hơn để biến đổi thành chuỗi dừng trước khi xây dựng mô hình ARIMA.

  4. Sai số dự báo được đánh giá bằng tiêu chí nào?
    Các tiêu chí phổ biến gồm MAPE (Mean Absolute Percentage Error), RMSE (Root Mean Squared Error) và sai số dự báo trung bình. Mô hình có sai số càng nhỏ thì dự báo càng chính xác.

  5. Hệ thống quản lý dân số có thể áp dụng cho các tỉnh khác không?
    Có thể. Hệ thống được thiết kế linh hoạt, có thể tùy chỉnh theo đặc thù dữ liệu và yêu cầu quản lý của từng địa phương, đồng thời mô hình ARIMA cũng có tính ứng dụng rộng rãi trong dự báo dân số.

Kết luận

  • Đã xây dựng thành công hệ thống quản lý dân số ứng dụng công nghệ thông tin cho tỉnh Tây Ninh, hỗ trợ nhập liệu và tổng hợp báo cáo hiệu quả.
  • Mô hình ARIMA (1,1,1) được lựa chọn là mô hình dự báo biến động dân số phù hợp với dữ liệu tỉnh Tây Ninh, cho sai số dự báo thấp (MAPE khoảng 0.1%).
  • Dự báo dân số Tây Ninh tiếp tục tăng trưởng ổn định với tốc độ khoảng 1.2% mỗi năm, hỗ trợ hoạch định chính sách phát triển kinh tế - xã hội.
  • Nghiên cứu khẳng định tính ứng dụng của mô hình ARIMA trong quản lý và dự báo dân số, đồng thời đề xuất mở rộng nghiên cứu các mô hình dự báo nâng cao.
  • Khuyến nghị triển khai hệ thống quản lý dân số rộng rãi, đào tạo cán bộ và cập nhật dữ liệu để nâng cao hiệu quả quản lý và dự báo trong tương lai.

Hành động tiếp theo: Các cơ quan quản lý dân số tỉnh Tây Ninh nên triển khai áp dụng hệ thống quản lý và dự báo dân số đã xây dựng, đồng thời phối hợp với các đơn vị nghiên cứu để phát triển các mô hình dự báo nâng cao, phục vụ công tác hoạch định chính sách dài hạn.