Một người phụ nữ và đứa con trôi nổi trên dòng nước lũ ở Feni, Bangladesh vào ngày 22-8-2024 - Ảnh: afp.com

Theo nhà kinh tế người Pháp Esther Duflo, việc hỗ trợ tiền mặt trước cũng như trong các kịch bản cứu trợ thiên tai khác, và nên được áp dụng khi các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt ngày càng tồi tệ hơn do tình trạng nóng lên toàn cầu.

Liên hợp quốc (LHQ) đang thực hiện hàng chục chương trình thí điểm kiểu này để hỗ trợ những người bị ảnh hưởng do hạn hán ở Ethiopia và Somalia. Tại Bangladesh, hơn 23.000 hộ gia đình đã nhận được 53 USD một tuần trước đỉnh điểm của trận lũ lụt thảm khốc năm 2020.

Nhà nghiên cứu Ashley Pople tại Trung tâm Nghiên cứu kinh tế châu Phi của Đại học Oxford, khẳng định: "Cung cấp tiền mặt sớm hơn tạo phúc lợi xã hội cao hơn và hỗ trợ các hộ gia đình tại thời điểm quan trọng".

Theo một nghiên cứu do chuyên gia Pople đứng đầu về ứng phó với lũ lụt ở Bangladesh, những người được hỗ trợ tiền trước thiên tai đã có thể tích trữ lương thực, sắp xếp nơi trú ẩn cho động vật và bảo vệ tài sản quan trọng đối với sinh kế của họ. Trong khi đó, số hộ gia đình không được tiếp cận với các khoản tiền này có nguy cơ rơi vào cảnh thiếu lương thực cao hơn.

Ông Pople cũng chỉ ra một thực tế đáng lưu ý là khi có thảm họa, các ngân hàng phát triển đa phương thường ưu tiên chuyển tiền cho chính phủ hơn là trực tiếp đến tay những người dân đang cần giúp đỡ nhất. Điều này dẫn đến tình trạng hỗ trợ không đến được những người cần nó nhất, trong khi nhu cầu của họ lại vô cùng cấp thiết.

Từ năm 2020, chương trình GiveDirectly của Mỹ đã áp dụng chuyển tiền qua điện thoại di động cho những người dân tại Bangladesh, CHDC Congo và Malawi đang phải đối mặt với khủng hoảng và di dời, chủ yếu là do xung đột. 

Tại Nigeria, dự báo lũ lụt trở lại trong những tuần tới, 20.000 hộ gia đình đã được đăng ký trước để nhận hỗ trợ 320 USD ít nhất 3 ngày trước khi lũ đạt đỉnh. Tại Mozambique, hơn 7.500 gia đình đã nhận được 225 USD ba ngày trước trận lũ năm 2022. Hay ở Bangladesh, 15.000 người đã được cấp 100 USD trước khi sông Jamuna gây ra lũ lụt lớn trong năm nay.

GiveDirectly đã phối hợp với Google sử dụng hình ảnh vệ tinh, trí tuệ nhân tạo (AI), bản đồ lũ lụt, dữ liệu hành chính và khảo sát thực địa để xác định những người cần hỗ trợ. Tuy nhiên, các chuyên gia cảnh báo cách hỗ trợ sớm này cũng có hạn chế và thách thức. Cần có những dự báo khá chính xác và chi tiết, lý tưởng nhất là ở cấp làng bản hoặc cộng đồng. Ngoài ra, một số điều kiện thời tiết xấu khó dự báo hơn, đặc biệt là bão nhiệt đới, có thể đổi hướng bất ngờ, gây khó khăn trong việc xác định trước đối tượng cần hỗ trợ sớm.

Cuối cùng, các chuyên gia nhấn mạnh rằng bên cạnh việc trao tiền mặt cho các cá nhân, điều quan trọng là phải tăng đầu tư công để cải thiện đường sá và mạng lưới giao thông, gia cố đê điều chắn lũ lụt và những hạ tầng khác mà các hộ gia đình không thể tự mình thực hiện.