Hiểu được sự bất bình đẳng trong đăng ký hộ tịch như một phần quan trọng của chương trình nghị sự “không bỏ sót ai”
Các nhóm dân cư hoặc khu vực địa lý nhất định có nhiều khả năng có tỷ lệ đăng ký hộ tịch thấp hơn. Các yếu tố như giới tính, quốc tịch, dân tộc, tôn giáo, vị trí địa lý, thu nhập và giáo dục có thể là rào cản đối với đăng ký dân sự. Bất lợi càng gia tăng khi nhiều yếu tố và lỗ hổng giao nhau.
Do đó, một số nhóm dân cư nhất định có thể bị mất quyền lợi của việc đăng ký hộ tịch, bao gồm cả những người sống ở nông thôn, vùng sâu, vùng xa; người bản địa; người di cư; người tị nạn; người không quốc tịch; và những người khuyết tật. Điều này ảnh hưởng đến cá nhân thông qua việc thiếu danh tính pháp lý và cộng đồng thông qua việc thiếu thông tin về các sự kiện quan trọng của cộng đồng.
Khung hành động khu vực về CRVS ở Châu Á và Thái Bình Dương bao gồm đánh giá sự bất bình đẳng trong CRVS như một bước thực hiện. Đồng thời, đại dịch COVID-19 đã nêu bật tầm quan trọng của việc đăng ký khai tử toàn dân và ghi lại nguyên nhân tử vong, củng cố nhu cầu xác định kỹ lưỡng những người có khả năng bị bỏ lại.
Có thể đánh giá sự chênh lệch về đăng ký khai sinh và khai tử như thế nào?
Một bước quan trọng để đạt được đăng ký toàn dân và hòa nhập đầy đủ là thực hiện các đánh giá bất bình đẳng về đăng ký khai sinh và khai tử. Những điều này liên quan đến việc đánh giá sự khác biệt về mức độ bao phủ và mức độ đầy đủ theo các đặc điểm xã hội học. Mặc dù phạm vi bao phủ là về dân số mà thực sự có thể đăng ký (do phạm vi địa lý của hệ thống CRVS), mức độ đầy đủ là thước đo tỷ lệ các sự kiện quan trọng trong dân số đó đã được ghi lại.
Tuy nhiên, các quốc gia thường gặp khó khăn trong việc vận hành các đánh giá như vậy, đặc biệt là đối với những nhóm dân cư khó tiếp cận. Các cuộc khảo sát đặc biệt để đo lường mức độ đầy đủ bằng cách sử dụng các câu hỏi về việc đăng ký các sự kiện quan trọng, vì chúng cho phép các câu hỏi có chủ đích và lấy mẫu quá mức ở các khu vực địa lý hoặc giữa các nhóm dân cư được nhắm mục tiêu. Tuy nhiên, chúng đắt tiền và không bền vững.
Một giải pháp thay thế là khai thác các nguồn dữ liệu thứ cấp hiện có như điều tra dân số, điều tra hộ gia đình, dữ liệu hành chính như từ hệ thống thông tin y tế, địa điểm giám sát sức khỏe và nhân khẩu học và địa điểm đăng ký mẫu. Các cơ quan quốc gia khác nhau thường là người quản lý các nguồn dữ liệu này. Do đó, các đánh giá bất bình đẳng thành công không chỉ đòi hỏi sự sẵn có của dữ liệu mà còn phải có quyền truy cập vào dữ liệu và chia sẻ dữ liệu giữa các cơ quan một cách hiệu quả.
Có hai cách những dữ liệu này có thể được sử dụng để đánh giá sự bất bình đẳng. Đầu tiên là đánh giá mức độ bao phủ nếu có một nguồn dữ liệu trực tiếp nắm bắt việc đăng ký các sự kiện quan trọng, chẳng hạn như các câu hỏi về đăng ký khai sinh của trẻ nhỏ trong các cuộc điều tra hộ gia đình. Thứ hai là ước tính số lượng các sự kiện quan trọng dự kiến của các nhóm dân cư khác nhau và so sánh với các con số được ghi lại trong hệ thống CRVS. Tuy nhiên, các kỹ thuật ước tính này thường đòi hỏi trình độ chuyên môn cao về nhân khẩu học.
Nguồn dữ liệu thứ cấp không phải là không có thiếu sót. Ví dụ, một số nhóm dân số có thể chiếm một tỷ lệ rất nhỏ trong tổng dân số và cũng có khả năng một số nhóm yếu thế nhất định có thể bị loại trừ hoặc không được thống kê đầy đủ. Có thể cần thiết lập tam giác dữ liệu để đáp ứng sự thiếu hụt của bất kỳ nguồn dữ liệu nào.
Từ đánh giá bất bình đẳng đến chính sách…
Đánh giá bất bình đẳng có liên quan ngay cả ở các quốc gia có hệ thống CRVS đang được cải thiện nhanh chóng hoặc đang hoạt động tốt vì vẫn có thể có các nhóm dân số có tỷ lệ đăng ký hộ tịch thấp hơn. Trong trường hợp có sự chênh lệch đáng kể, cần có những can thiệp có mục tiêu – chẳng hạn như giảm bớt những trở ngại liên quan đến khoảng cách đến trung tâm đăng ký, chi phí đăng ký, hạn chế pháp lý và các yếu tố văn hóa. Một chiến lược quốc gia CRVS đa ngành lý tưởng nên đặt ra các mục tiêu quốc gia cho các nhóm dân cư khác nhau để tăng cường mức độ bao phủ và đầy đủ của đăng ký hộ tịch. Sự tham gia của tất cả các bên liên quan có ý nghĩa quan trọng ngay từ khi bắt đầu quá trình đánh giá bất bình đẳng.
Nỗ lực của ESCAP
ESCAP gần đây đã khởi động một dự án cung cấp hỗ trợ kỹ thuật và tăng cường năng lực để thực hiện đánh giá bất bình đẳng CRVS sử dụng các nguồn dữ liệu thứ cấp ở Bangladesh, Fiji, Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào, Pakistan và Samoa. Điều này liên quan đến việc xây dựng năng lực phân tích nhân khẩu học của các bên liên quan quốc gia để thực hiện các đánh giá và thúc đẩy đối thoại với các nhà hoạch định chính sách. Các hội thảo quốc gia và khu vực đang được tổ chức để củng cố các kỹ năng liên quan và hoàn thiện phương pháp luận cho các đánh giá bất bình đẳng. Mỗi quốc gia dự án sẽ xây dựng báo cáo đánh giá bất bình đẳng của riêng mình để tạo điều kiện thuận lợi cho đối thoại chính sách và hành động.
Ngọc Bích (dịch)
Nguồn: https://www.unescap.org/blog/getting-everyone-picture-through-assessing-inequalities#