Quản trị công sử dụng dữ liệu: kinh nghiệm triển khai Bộ chỉ số phục vụ người dân và doanh nghiệp trong thực hiện thủ tục hành chính, cung cấp dịch vụ công

Data-driven public governance: experience in implementing a citizen and business service quality index for administrative procedures and public service delivery

TS. Nguyễn Đình Lợi
Vũ Hải Đăng
Cục Chuyển đổi số, Văn phòng Chính phủ

(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích quản trị công sử dụng dữ liệu như một mô hình quản trị trong đó dữ liệu trở thành nguồn lực chiến lược phục vụ ra quyết định, thiết kế chính sách, tổ chức thực thi và nâng cao trách nhiệm giải trình của Nhà nước. Trên cơ sở tổng quan tài liệu nghiên cứu quốc tế, phân tích chính sách và nghiên cứu đối với các trường hợp cụ thể, bài báo làm rõ các yếu tố cốt lõi của quản trị công dựa trên dữ liệu, kinh nghiệm của một số quốc gia và thực trạng triển khai tại Việt Nam. Bài viết chỉ ra những kết quả trong xây dựng hạ tầng dữ liệu và nền tảng số của Việt Nam và những hạn chế của việc sử dụng dữ liệu trong hoạch định, đánh giá chính sách, điều hành. Đồng thời, phân tích, đánh giá “Bộ chỉ số phục vụ người dân và doanh nghiệp trong thực hiện thủ tục hành chính, cung cấp dịch vụ công” tại Việt Nam, từ đó đề xuất định hướng thúc đẩy quản trị công sử dụng dữ liệu theo hướng hiệu quả, bền vững và có trách nhiệm.

Từ khóa: Quản trị công dựa trên dữ liệu; ra quyết định dựa trên dữ liệu; thủ tục hành chính; dịch vụ công; bộ chỉ số đánh giá; Việt Nam.

Abstract: This paper analyzes data-driven public governance as a governance model in which data becomes a strategic resource for decision-making, policy design, implementation, and enhancing state accountability. Based on a review of international scholarly literature, policy analysis, and case studies, the paper clarifies the core elements of data-driven public governance, experiences from selected countries, and the current state of implementation in Vietnam. The paper highlights achievements in developing data infrastructure and digital platforms in Vietnam, as well as limitations in the use of data in policy formulation, evaluation, and governance. In addition, it analyzes and evaluates the “Citizen and business service quality index for administrative procedures and public service delivery” in Vietnam, thereby proposing strategic directions to promote data-driven public governance in a more efficient, sustainable, and accountable manner.

Keywords: Data-driven public governance; data-driven decision-making; administrative procedures; public service delivery; public service performance index; Vietnam.

1. Đặt vấn đề

Trong bối cảnh chuyển đổi số toàn cầu, khái niệm quản trị công sử dụng dữ liệu (data-driven public governance hay data-driven public administration) đã phát triển theo hướng tích hợp, sử dụng dữ liệu như một nguồn lực chiến lược hỗ trợ ra quyết định chính sách, thiết kế dịch vụ công và đánh giá hiệu quả quản lý nhà nước. Các học giả công nhận rằng, dữ liệu không chỉ là sản phẩm chuyển đổi số mà còn là đầu vào trọng yếu cho quá trình hoạch định chính sách và quản lý công, thúc đẩy chuyển đổi từ chính sách dựa trên kinh nghiệm truyền thống sang chính sách dựa trên bằng chứng và thông tin thực nghiệm¹.

Osakwe (2025)² nhấn mạnh rằng quản trị dữ liệu (data governance) là một mô hình quản trị mà dữ liệu được xem như tài sản chiến lược trong phân tích chính sách và quản lý dịch vụ. Quản trị công sử dụng dữ liệu bao gồm cấu trúc thể chế, các quy trình, hệ thống công nghệ và năng lực con người để thu thập, xử lý và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có thể hành động đối với việc ra quyết định và quản trị công.

Broomfield & Reutter (2021)³ cung cấp một khung lý thuyết quan trọng đưa khái niệm quản trị công sử dụng dữ liệu như một dòng nghiên cứu chính nghiên cứu về quản trị công. Theo đó, các học giả cho rằng, quản trị công sử dụng dữ liệu là một mô hình phát triển dựa trên số hóa và chính sách ban hành dựa trên thực chứng (evidence-based policy), trong đó dữ liệu được sử dụng không chỉ để hỗ trợ mà để thúc đẩy toàn bộ quá trình thiết kế, thực thi và giám sát chính sách công. Nghiên cứu này nêu bật tính phức tạp của chuyển đổi này, bao gồm cả thay đổi văn hóa tổ chức, hạ tầng dữ liệu và các rào cản thực tiễn khi triển khai.

Các nghiên cứu khác cũng ghi nhận rằng, sự phát triển của phân tích dữ liệu lớn (Big Data analytics) và các công cụ phân tích nâng cao đã thay đổi cách thức ra quyết định trong tổ chức công. Dữ liệu lớn (Big Data) không chỉ cung cấp các tập dữ liệu lớn mà còn cho phép phân tích các mô hình và dự báo – điều mà các phương pháp truyền thống khó đạt được – từ đó góp phần vào việc xây dựng và điều chỉnh chính sách theo thời gian thực⁴.

Mergel và cộng sự (2016)⁵ cho rằng, dữ liệu lớn (Big Data) trong khu vực công tạo ra khả năng mới cho dự báo, phân tích và điều phối, nhưng lợi ích đó chỉ phát huy khi tổ chức công có năng lực hấp thụ và sử dụng dữ liệu trong quá trình điều hành chứ không dừng ở khâu thu thập dữ liệu. Tương tự, Giest (2017)⁶ nhấn mạnh rằng vấn đề cốt lõi của việc sử dụng dữ liệu lớn khi hoạch định chính sách không phải là “có dữ liệu hay không” mà là dữ liệu có được tích hợp vào quy trình xây dựng chính sách và chuyển hóa thành năng lực phân tích phục vụ lựa chọn chính sách hay không. Các nghiên cứu trên của Mergel và Giest về khu vực công cho thấy, dữ liệu chỉ thực sự tạo ra giá trị quản trị khi được đặt trong một kiến trúc gồm ít nhất bốn thành tố: (1) Thể chế, (2) Hạ tầng dữ liệu, (3) Năng lực phân tích và (4) Cơ chế trách nhiệm giải trình.

Một trong những thách thức lớn là tính phân mảnh dữ liệu trong các tổ chức công, thiếu chuẩn hóa và chia sẻ dữ liệu liên cơ quan, liên ngành, dẫn tới khó khăn trong việc khai thác dữ liệu một cách hiệu quả cho việc hỗ trợ ra quyết định. Hơn nữa, không có nhiều nghiên cứu đi sâu vào trường hợp thực tiễn khiến việc tổng kết và triển khai các mô hình quản trị công sử dụng dữ liệu còn hạn chế ở nhiều quốc gia⁷. Bên cạnh đó, OECD (2019)⁸ cũng khẳng định con đường trở thành một chính phủ dựa trên dữ liệu đòi hỏi Nhà nước phải đồng thời đầu tư vào tiêu chuẩn dữ liệu, cơ chế chia sẻ liên cơ quan, kỹ năng dữ liệu của công chức và niềm tin xã hội vào việc sử dụng dữ liệu.

Quản trị công dựa trên dữ liệu không chỉ là việc số hóa hồ sơ hay ứng dụng công cụ phân tích trong cơ quan nhà nước mà là quá trình tái cấu trúc năng lực nhà nước theo hướng sử dụng dữ liệu như một nguồn lực chiến lược cho ra quyết định, thiết kế chính sách, tổ chức thực thi và đánh giá kết quả thực thi chính sách. Điều này bao hàm việc từ bỏ hoàn toàn hoặc giảm thiểu phụ thuộc vào phán đoán chủ quan và kinh nghiệm cá nhân trong hoạch định chính sách để hướng tới quyết định dựa trên bằng chứng, chi phí – lợi ích rõ rệt và các mục tiêu đánh giá được⁹.

2. Các yếu tố thành công và thách thức

Một số yếu tố then chốt thúc đẩy thành công trong triển khai quản trị công sử dụng dữ liệu: (1) Chất lượng dữ liệu và khả năng tiếp cận dữ liệu: dữ liệu phải chính xác, được chuẩn hóa và cho phép chia sẻ dữ liệu giữa các cơ quan¹⁰; (2) Khung tổ chức và pháp lý rõ ràng giúp xác định trách nhiệm và quyền hạn trong sử dụng dữ liệu¹¹. (3) Năng lực phân tích dữ liệu trong công chức, bao gồm kỹ năng sử dụng công cụ phân tích và tư duy dựa trên bằng chứng¹². Hay nói cách khác, thách thức trong việc triển khai đến từ sự phân mảnh dữ liệu, thiếu chuẩn hóa, hạn chế về năng lực kỹ thuật và vấn đề pháp lý liên quan đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu¹³.

Như vậy, từ góc độ học thuật, quản trị công sử dụng dữ liệu được hiểu là một hướng tiếp cận tổng hợp, trong đó dữ liệu được tích hợp xuyên suốt các giai đoạn của chính sách công: từ nhận diện vấn đề, lập kế hoạch, thực thi đến giám sát và đánh giá nhằm nâng cao hiệu quả, minh bạch và trách nhiệm giải trình của tổ chức, cá nhân thực hiện quản trị công. Chẳng hạn: (1) Ở giai đoạn nhận diện vấn đề, dữ liệu hành chính, phản ánh của người dân, dữ liệu giao dịch thời gian thực cho phép cơ quan nhà nước phát hiện sớm các điểm nghẽn, nhóm đối tượng chịu tác động và xu hướng biến động của vấn đề công; (2) Ở giai đoạn xây dựng phương án, các công cụ phân tích dữ liệu, mô hình dự báo và phân tích nhóm đối tượng có thể giúp chính sách được thiết kế chính xác hơn và giảm phụ thuộc vào phán đoán chủ quan; (3) Ở giai đoạn thực thi, dữ liệu được dùng để theo dõi tiến độ, cảnh báo chậm trễ, phân bổ nguồn lực và điều chỉnh hoạt động điều hành; (4) Ở giai đoạn giám sát và đánh giá, dữ liệu cho phép đo lường kết quả đầu ra, kết quả cuối cùng và trong một số trường hợp là tác động chính sách.

Trong tiến trình xây dựng chính phủ số, Việt Nam đã hình thành nhiều cơ sở dữ liệu quốc gia và hệ thống thông tin quy mô lớn. Tuy nhiên, dữ liệu hiện chủ yếu được sử dụng cho mục tiêu vận hành hành chính và tuân thủ quy trình, trong khi vai trò của dữ liệu trong ra quyết định chính sách, dự báo và đánh giá tác động còn mờ nhạt. Điều này làm hạn chế hiệu quả quản trị và khả năng phản ứng chính sách trước các vấn đề phức tạp.

3. Kinh nghiệm quốc tế về quản trị công sử dụng dữ liệu

3.1. Các nước Bắc Âu

Một trong số các dự án tiêu biểu, được triển khai khá sớm (năm 2012) và mang lại thành công theo đánh giá của OECD là Dự án Dữ liệu cơ bản (Basic Data Programme)¹⁴của Chính phủĐan Mạch.

Mục tiêu của Chương trình là xây dựng một hạ tầng dữ liệu quốc gia thống nhất bao gồm các dữ liệu nền tảng như: dân cư; doanh nghiệp; địa chỉ; bất động sản; bản đồ và dữ liệu địa lý, được quản lý tập trung và sử dụng thống nhất trên toàn bộ khu vực công. Chương trình đã làm thay đổi toàn bộ cách tiếp cận quản trị dữ liệu của khu vực công, bao gồm: sửa đổi khung pháp lý; chuẩn hóa dữ liệu; xây dựng cơ chế phối hợp liên ngành; mở rộng khả năng tái sử dụng dữ liệu. Đây được xem là bước chuyển từ quản lý dữ liệu theo từng cơ quan sang  quản trị dữ liệu như một tài sản chiến lược quốc gia.

Một ví dụ khác là Chương trình AuroraAI do Chính phủ Phần Lan¹⁵ triển khai từ năm 2019 dưới sự điều phối của Bộ Tài chính. Mục tiêu là xây dựng một mô hình dịch vụ công lấy con người làm trung tâm (human-centric), trong đó dữ liệu của công dân là cơ sở để AI hỗ trợ kết nối người dân với các dịch vụ phù hợp theo từng giai đoạn cuộc sống và cá nhân hóa dịch vụ theo các đối tượng. Chương trình tạo áp lực tích cực buộc các cơ quan nhà nước phải chuẩn hóa dữ liệu; tăng khả năng liên thông; phát triển các tiêu chuẩn, API dùng chung. Đây được xem là một trong những kết quả quan trọng nhất của chương trình.

Nghiên cứu tại Na Uy và một số nước Bắc Âu cho thấy, việc triển khai chính sách quản trị công sử dụng dữ liệu là một quá trình phức tạp, không chỉ liên quan đến công nghệ mà còn đòi hỏi thay đổi về văn hóa, chiến lược tổ chức và quy trình làm việc trong toàn bộ hệ thống hành chính. Mặc dù các nước Scandinavia có mức độ số hóa và lượng dữ liệu phong phú, họ vẫn gặp nhiều khó khăn trong triển khai thực tế, từ việc tích hợp dữ liệu giữa các cơ quan đến điều chỉnh các khung pháp lý và tổ chức phù hợp để dữ liệu thực sự hỗ trợ hoạch định và quản lý chính sách¹⁶.

3.2. Hoa Kỳ

Ở Hoa Kỳ, các nghiên cứu nhấn mạnh sự phát triển của việc xây dựng, ban hành chính sách thực chứng (evidence-based policymaking) sử dụng dữ liệu để hệ thống hóa, làm cơ sở ban hành các quyết định chính sách. Các báo cáo học thuật cho thấy, dữ liệu hành chính (administrative data) đã và đang được khai thác để thúc đẩy cải cách chính sách xã hội, từ giáo dục đến y tế – minh chứng cho lợi ích của dữ liệu trong đánh giá chương trình và định hướng tài nguyên hiệu quả hơn¹⁷.

Chính phủ Hoa Kỳ đã ban hành Đạo luật về hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng (Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018 hay Evidence Act 2018). Đạo luật này nhằm nâng cao chất lượng quyết định chính sách dựa trên việc xác định chính sách, thu thập dữ liệu, đánh giá chính sách trước khi phê duyệt vàtăng cường chia sẻ, sử dụng dữ liệu. Sau năm 5 triển khai, Đạo luật đã thành công trong việc xây dựng năng lực thể chế và cơ sở hạ tầng quản trị dựa trên bằng chứng, tạo nền tảng cho việc nâng cao chất lượng hoạch định chính sách, nhưng thách thức lớn nhất hiện nay là việc bảo đảm dữ liệu và bằng chứng thực sự được sử dụng trong quá trình ra quyết định của khu vực công¹⁸.

3.3. Một số nước khu vực Đông Nam Á

Tại khu vực Đông Nam Á, Thái Lan có thể được coi là một ví dụ khá điển hình về quá trình chuyển đổi từ chính phủ điện tử sang chính phủ dựa trên dữ liệu (Data-Driven Government) trong giai đoạn 2018 – 2025. Chính phủ Thái Lan xác định dữ liệu là tài sản chiến lược của khu vực công và là nền tảng của chương trình “Open and Connected Government”¹⁹ nhằm xây dựng một nền hành chính mà trong đó dữ liệu được sử dụng để thiết kế chính sách; cung cấp dịch vụ công; giám sát kết quả thực thi; hỗ trợ ra quyết định của cơ quan nhà nước.

Thái Lan đã thành lập cơ quan phát triển chính phủ số (DGA) nhằm xây dựng tiêu chuẩn dữ liệu quốc gia; thúc đẩy chia sẻ dữ liệu liên cơ quan; phát triển hạ tầng dữ liệu số; triển khai khung quản trị dữ liệu công (Data Governance Framework). Cơ quan này xây dựng, vận hành Nền tảng chia sẻ dữ liệu của Chính phủ (GDX) theo Đạo luật về Hành chính công số và cung cấp dịch vụ công số năm 2019. Nền tảng đóng vai trò trung tâm kết nối dữ liệu giữa các cơ quan nhà nước; cho phép các cơ quan truy cập dữ liệu của nhau thông qua chuẩn API thống nhất; nâng cao chất lượng ra quyết định dựa dữ liệu.

Nghiên cứu thực nghiệm tại Indonesia chỉ ra phân tích dữ liệu lớn (Big Data analytics) đang trở thành một nhân tố quan trọng trong việc cải thiện vòng đời chính sách từ giai đoạn xác định vấn đề, phân tích giải pháp đến theo dõi và đánh giá kết quả. Kết quả tổng hợp cho thấy, dữ liệu lớn (Big Data) không chỉ hỗ trợ ra quyết định hiệu quả hơn mà còn giúp chính sách trở nên chính xác hơn với nhu cầu thực tế của người dân²⁰.

4. Thực trạng quản trị công sử dụng dữ liệu tại Việt Nam

Những năm gần đây, Việt Nam đặt chuyển đổi số trong khu vực công và xây dựng Chính phủ số là một trong những trụ cột của cải cách hành chính và phát triển quốc gia. Chuyển đổi này hướng từ “chuẩn hóa thủ tục hành chính” sang một mô hình chính phủ số dựa trên dữ liệu và nền tảng, theo đó, dữ liệu được xem như nguồn lực chiến lược để ra quyết định và cung cấp dịch vụ công. Một trong những bước tiến quan trọng là việc ban hành Luật Dữ liệu và các văn bản hướng dẫn, ban hành chiến lược dữ liệu quốc gia nhằm thúc đẩy chính phủ số²¹. Theo đó, mục tiêu đến năm 2030 là xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu quốc gia đồng bộ, liên thông và có khả năng chia sẻ giữa các bộ, ngành, địa phương để thúc đẩy hiệu quả quản trị và phát triển kinh tế – xã hội.

Những năm qua, quá trình chuyển đổi số quản trị công ở Việt Nam đã tiến từ việc chỉ đưa biểu mẫu trực tuyến sang xây dựng mô hình chính phủ số dựa trên dữ liệu và nền tảng; đồng thời cũng khẩn trương triển khai xây dựng, hoàn thiện một số hệ thống dữ liệu và nền tảng chia sẻ dữ liệu quốc gia (bao gồm cơ sở dữ liệu quốc gia và Nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu quốc gia – NDXP; Nền tảng chia sẻ, điều phối dữ liệu – NDOP của Trung tâm Dữ liệu quốc gia; Trục liên thông văn bản quốc gia), cùng với định danh số tổ chức, công dân qua ứng dụng VNeID²² để làm tiền đề cho quản trị công sử dụng dữ liệu.

Chính phủ đã ban hành Nghị quyết số 66.7/2025/NQ-CP ngày 15/11/2025 quy định về việc cắt giảm, đơn giản hóa thủ tục hành chính dựa trên dữ liệu, cho phép thay thế nhiều giấy tờ truyền thống bằng việc khai thác thông tin trực tuyến từ các Cơ sở dữ liệu quốc gia (dân cư, bảo hiểm, đăng ký doanh nghiệp, đất đai) và chuyên ngành nhằm giảm gánh nặng giấy tờ cho người dân, thúc đẩy chuyển đổi số, và nâng cao hiệu quả quản lý nhà nước, có hiệu lực từ ngày 01/01/2026²³. Đây là một bước đột phá lớn, tạo nền tảng pháp lý quan trọng để đổi mới phương thức quản lý, hướng tới một nền hành chính hiện đại, số hóa và phục vụ người dân tốt hơn. 

Trong giai đoạn 2022 – 2025, Cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư được phân tích, khai thác, hỗ trợ trong quá trình ban hành các chính sách về an sinh xã hội, như: phân luồng vắc xin Covid-19; số liệu về độ tuổi học sinh để bố trí giáo viên, xây dựng trường học; phân tích dữ liệu dân cư theo tỉnh, thành phố để làm căn cứ tặng quà cho toàn dân nhân dịp ngày 02/9/2025 với số tiền trên 10.356 tỷ đồng;…²⁴. Mặc dù cơ sở dữ liệu và các nền tảng kỹ thuật đã được triển khai, phát triển nhưng theo đánh giá, mức độ sử dụng dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định công, cải cách chính sách và đánh giá tác động chính sách vẫn chưa đạt kỳ vọng. Nhận thức về quản trị công dựa trên dữ liệu còn yếu và thường tập trung vào kỹ thuật hơn là thay đổi quy trình quản lý. Sử dụng dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định chiến lược và chính sách vẫn còn hạn chế so với kỳ vọng ban đầu²⁵.

Tuy nhiên, cơ hội và mức độ ứng dụng dữ liệu trong ra quyết định hành chính và cải cách thủ tục hiện vẫn chưa đồng đều giữa trung ương và địa phương, đã đặt ra những thách thức.

(1) Cơ chế, chính sách. Các cơ quan nhà nước đã có dữ liệu phong phú nhưng vẫn chưa chuyển hóa được dữ liệu đó thành thông tin để có thể quyết định, nguyên nhân một phần do chưa có cơ chế trong việc: (1) Buộc dữ liệu trở thành đầu vào chính thức trong quá trình xây dựng và đánh giá chính sách; và (2) Ra quyết định dựa trên bằng chứng dữ liệu.

(2) Dữ liệu phân mảnh và thiếu liên thông. Hiện tại, dữ liệu trong khu vực công vẫn phân tán giữa các cơ quan và địa phương, làm hạn chế việc chia sẻ dữ liệu liên ngành trong quy mô quốc gia, thậm chí với các quốc gia, tổ chức quốc tế. Đây là một yếu tố quan trọng để hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.

(3) Chuẩn hóa dữ liệu. Mặc dù đã có tiến triển trong việc xây dựng cơ sở dữ liệu quốc gia nhưng chuẩn hóa dữ liệu, siêu dữ liệu và API chuẩn dùng chung giữa các bộ, ngành vẫn chưa đồng nhất, dẫn đến việc dữ liệu dù sẵn có nhưng vẫn khó sử dụng trong ra quyết định chiến lược.

(4) Bảo mật và quyền riêng tư. Một vấn đề được nhấn mạnh trong các nghiên cứu là quan ngại về bảo mật, quyền riêng tư và trách nhiệm giải trình trong sử dụng dữ liệu và thuật toán. Do đặc thù thu thập dữ liệu cá nhân trong các dịch vụ này nên việc thiếu một khung pháp lý đầy đủ và thống nhất về bảo vệ dữ liệu là rào cản không nhỏ cho việc sử dụng dữ liệu để ra quyết định trong khu vực công.

(5) Năng lực con người. Nhận thức và kỹ năng sử dụng dữ liệu của công chức chưa đồng đều. Nghiên cứu về năng lực công cụ số và nhận thức chuyển đổi số cho thấy, nhiều công chức còn gặp khó khăn khi áp dụng dữ liệu và công cụ phân tích vào công việc chuyên môn; đồng thời, còn thiếu kết nối giữa chuyên môn chính sách và chuyên môn dữ liệu. Do đó, ảnh hưởng đến khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu.

5. Kinh nghiệm rút ra từ các quốc gia

Phân tích kinh nghiệm quốc tế cho thấy, các quốc gia triển khai thành công quản trị công dựa trên dữ liệu đều hội tụ bốn yếu tố cốt lõi: (1) Thể chế hóa việc sử dụng dữ liệu trong chu trình hoạch định, ban hành chính sách (Hoa Kỳ); (2) Phát triển hạ tầng và kiến trúc dữ liệu tích hợp, hướng tới phân tích và dự báo (Đan Mạch, Phần Lan, Thái Lan); (3) Xây dựng năng lực con người cùng với khung đạo đức và bảo vệ quyền riêng tư (Phần Lan); và (4) Trách nhiệm giải trình trong thực hiện quản trị công (Hoa Kỳ). Các kinh nghiệm quốc tế nhấn mạnh vai trò trung tâm của Nhà nước trong điều phối dữ liệu, đồng thời cho thấy, những thách thức về trách nhiệm pháp lý, tính minh bạch và niềm tin xã hội khi dữ liệu và thuật toán ngày càng tham gia sâu vào quá trình ra quyết định. Việc đánh giá hiệu quả của quản trị công sử dụng dữ liệu không nên chỉ được đo bằng số lượng cơ sở dữ liệu hay mức độ số hóa quy trình mà phải được đo bằng chất lượng quyết định công, mức độ phối hợp liên cơ quan, khả năng phản ứng chính sách và mức độ giải trình trước người dân.

Hiện nay, Việt Nam đang triển khai Bộ chỉ số phục vụ người dân và doanh nghiệp trong thực hiện thủ tục hành chính, cung cấp dịch vụ công. Bộ chỉ số được Thủ tướng Chính phủ ban hành tại Quyết định số 766/QĐ-TTg ngày 23/6/2022, trong đó xác định Bộ chỉ số là tập hợp các tiêu chí đánh giá chất lượng phục vụ dựa trên 5 nhóm chính: công khai, minh bạch; tiến độ, kết quả giải quyết; dịch vụ công trực tuyến; số hóa hồ sơ; và mức độ hài lòng²⁶.

Việc công khai Bộ chỉ số (bao gồm 5 nhóm chỉ số chi tiết) là cơ sở để Chính phủ đánh giá tình hình phục vụ người dân và doanh nghiệp trong quá trình giải quyết thủ tục hành chính tại các bộ, ngành, địa phương²⁷ kịp thời có các chỉ đạo, điều hành để chấn chỉnh, xử lý ngay (xem Hình 1) mà không cần chờ các báo cáo định kỳ hằng năm như một số bộ chỉ số khác, như: Chỉ số hiệu quả quản trị và hành chính công cấp tỉnh tại Việt Nam (PAPI), Chỉ số cải cách hành chính (PAR Index)²⁸,… Đồng thời, cũng là cơ sở để chính quyền địa phương đánh giá quá trình tình hình phục vụ người dân và doanh nghiệp tại các sở, ngành và địa phương. Bộ chỉ số cho phép xác định trách nhiệm cụ thể đến từng cơ quan, đơn vị, cá nhân đối với việc chậm công bố, công khai thủ tục hành chính, xử lý hồ sơ thủ tục hành chính,… Định kỳ hằng tháng công khai trên các phương tiện thông tin đại chúng kết quả đánh giá Bộ chỉ số chỉ đạo, điều hành và đánh giá chất lượng phục vụ người dân, doanh nghiệp trong thực hiện thủ tục hành chính, dịch vụ công và danh sách cán bộ, công chức, viên chức, cơ quan, đơn vị để xảy ra chậm trễ. Theo đó, các bộ, ngành, địa phương được phân loại mức độ, như: xuất sắc (90 – 100 điểm), tốt (80 – 90 điểm), khá (70 – 80 điểm), trung bình (50 – 70 điểm), yếu (dưới 50 điểm). 

Hình 1. Đánh giá tình hình thực hiện tại các tỉnh, thành phố năm 2025

(dữ liệu được trích xuất từ Cổng Dịch vụ công quốc gia ngày 09/01/2026)

Vai trò của Bộ chỉ số trong việc chuyển dữ liệu hành chính thành công cụ điều hành, giám sát và thúc đẩy trách nhiệm giải trình trong quản trị công ở Việt Nam thể hiện qua các phương diện sau:

(1) Tiếp cận hệ thống, dữ liệu số là mặc định (digital by design): Bộ chỉ số được xây dựng với nguyên tắc xây dựng một bộ chỉ số toàn diện các yếu tố đánh giá trong đó dữ liệu số là mặc định. Toàn bộ các chỉ số được tính toán theo các công thức được thiết lập, tính toán dựa trên thông tin, dữ liệu có thể được chia sẻ, khai thác trên Cổng Dịch vụ công quốc gia. Bộ chỉ số có thể cấu hình linh hoạt các chỉ tiêu Chính phủ, Thủ tướng Chính phủ được giao theo các thời điểm khác nhau.

(2) Thể chế hóa quản trị công sử dụng dữ liệu: Quyết định số 766/QĐ-TTg đã quy định rõ yêu cầu sử dụng dữ liệu trong xây dựng, ban hành và đánh giá chính sách; đồng thời, xác định trách nhiệm của cơ quan, cá nhân khi đồng bộ, sử dụng dữ liệu và công khai kết quả đánh giá.

(3) Phát triển kiến trúc dữ liệu: sau khi nghiên cứu kinh nghiệm một số quốc gia trên thế giới, hiện trạng dữ liệu hiện có tại các bộ, ngành, địa phương trong Cổng Dịch vụ công quốc gia, cơ sở dữ liệu, hệ thống thông tin, các bộ chỉ số, chỉ tiêu được xây dựng; đồng thời thực hiện chuẩn hóa dữ liệu để phục vụ phân tích và dự báo, như: dữ liệu đặc tả về hồ sơ, thủ tục hành chính, phản ánh, kiến nghị²⁹.

(4) Cơ chế phản hồi liên tục giữa thực thi và điều hành. Bộ chỉ số làm tăng khả năng giám sát của Nhà nước đối với hoạt động giải quyết thủ tục hành chính của các cơ quan thông qua việc tổng hợp và phân tích dữ liệu từ các hệ thống thông tin giải quyết thủ tục hành chính theo thời gian thực. Việc này định hướng quản trị công chuyển từ điều hành theo báo cáo định kỳ sang điều hành theo dữ liệu gần thời gian thực.

(5) Nâng cao năng lực và xây dựng văn hóa dữ liệu. Việc sử dụng, theo dõi thường xuyên, hằng ngày tại các bộ, ngành, địa phương³⁰ trong quá trình sử dụng Bộ chỉ số góp phần nâng cao nhận thức, năng lực của cán bộ, công chức theo hướng sử dụng dữ liệu cho quản trị.

(6) Bảo đảm đạo đức dữ liệu và nâng cao lòng tin xã hội. Toàn bộ kết quả bộ chỉ số được công khai trên Cổng Dịch vụ công quốc gia nhằm tăng cường tính minh bạch và cơ chế giám sát xã hội đối với việc kết quả phục vụ người dân, doanh nghiệp của các cơ quan, tổ chức. Việc công khai thông tin tổ chức, cá nhân gây chậm muộn hồ sơ của công dân³¹ tăng cường lòng tin của xã hội đối với chính quyền các cấp. Đồng thời, góp phần tạo động lực cải thiện hành vi công vụ và giảm trì trệ hành chính.

Hiện nay, Bộ chỉ số mới chỉ phản ánh một số các khía cạnh cụ thể trong việc theo dõi hiệu quả giải quyết thủ tục hành chính, chưa phải là công cụ phản ánh đầy đủ chất lượng chính sách công về thủ tục hành chính theo nghĩa rộng. Các chỉ tiêu về tiến độ, số hóa, công khai, tỷ lệ trực tuyến và mức độ hài lòng phản ánh một phần của chất lượng cung cấp dịch vụ công nhưng chưa đo lường trực tiếp các kết quả cuối cùng như mức giảm chi phí tuân thủ, mức độ công bằng trong tiếp cận dịch vụ, tác động tới niềm tin của người dân hay hiệu quả phân bổ nguồn lực của cơ quan nhà nước. Ngoài ra, một số vấn đề kỹ thuật và thể chế cũng cần tiếp tục làm rõ, bao gồm chất lượng dữ liệu đầu vào, độ trễ đồng bộ giữa các hệ thống, phân định trách nhiệm và cơ chế xử lý khi đồng bộ sai lệch dữ liệu.

Bên cạnh đó, việc quản trị dựa trên Bộ chỉ số cũng có thể tạo ra nguy cơ “chạy theo điểm số”, trong đó cơ quan thực thi tối ưu hóa các biến số được đo lường mà ít chú ý hơn đến chất lượng thực chất của dịch vụ công. Do vậy, để Bộ chỉ số phát huy hiệu quả lâu dài, cần kết hợp cơ chế đánh giá định lượng theo thời gian thực với đánh giá định tính, khảo sát xã hội học, kiểm tra giám sát độc lập và ghi nhận phản hồi xã hội để phân tích tác động thực chất đối với người dân, doanh nghiệp.

6. Kết luận

Quá trình chuyển dịch sang quản trị công sử dụng dữ liệu đang ở giai đoạn đầu với nhiều nỗ lực đáng ghi nhận trong xây dựng hạ tầng dữ liệu và chính phủ số. Tuy nhiên, việc sử dụng dữ liệu trong hoạch định và đánh giá chính sách vẫn còn hạn chế, thiếu sự gắn kết chặt chẽ với chu trình xây dựng, ban hành chính sách và chưa được thể chế hóa đầy đủ. Các rào cản chính bao gồm tính sẵn sàng, chính xác, đầy đủ của dữ liệu, sự phân mảnh dữ liệu, năng lực phân tích dữ liệu của đội ngũ công chức còn hạn chế cũng như khung pháp lý và đạo đức dữ liệu chưa hoàn thiện.

Chính vì vậy, bài viết đánh giá Bộ chỉ số như một ví dụ thực tiễn tốt, trên cơ sở đó đề xuất một số định hướng, giải pháp, kinh nghiệm nhằm thúc đẩy quản trị công sử dụng dữ liệu tại Việt Nam theo hướng bền vững, hiệu quả và có trách nhiệm. Những đề xuất nhấn mạnh yêu cầu tiếp cận mang tính hệ thống, kết hợp cải cách thể chế, đầu tư hạ tầng, phát triển nguồn nhân lực và củng cố niềm tin xã hội. Trong tương lai, các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào phân tích thực nghiệm tác động của việc sử dụng dữ liệu đối với chất lượng chính sách công, cũng như đánh giá vai trò của Big Data, AI trong quản trị nhà nước trong các bối cảnh khác nhau.

Chú thích:
1, 2. Jude Osakwe (2025). Integrating Data Governance into Public Sector Decision-Making Processes. International Journal of Public Administration and Management Research (IJPAMR), Vol. 11, No. 2, 2025. https://www.researchgate.net/publication/393345750_Integrating_Data_Governance_into_Public_Sector_Decision-Making_Processes.
3, 7, 10, 11, 13, 16. Broomfield H. & Reutter L. (2021). Towards a Data-Driven Public Administration: An Empirical Analysis of Nascent Phase Implementation. Scandinavian Journal of Public Administration 25(2): 73 – 97. https://doi.org/10.58235/sjpa.v25i2.7117.
4. Md Altab Hossin et al. (2023). Big Data-Driven Public Policy Decisions: Transformation Toward Smart Governance. Sage Journal. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/21582440231215123.
5. Mergel et al. (2016). Big data in public affairs. Public Administration Review, 76(6), 928 – 937. https://doi.org/10.1111/puar.12625.
6. Giest, S. (2017). Big data for policymaking: fad or fasttrack? Policy Sciences, 50, 367 – 382. https://doi.org/10.1007/s11077-017-9293-1.
8, 14. OECD (2019). The Path to Becoming a Data-Driven Public Sector. OECD Digital Government Studies, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/059814a7-en
9. Sungsoo Hwang, Taewoo Nam, Hyunsang Ha (2021). From evidence-based policy making to data-driven administration: proposing the data vs. value framework. International Review of Public Administration 26(2): 1 – 17.https://doi.org/10.1080/12294659.2021.1974176
12. Djoko Sigit Sayogo et al. (2023). A Critical Success Factors for Data-Driven Decision-Making at Local Government: The Case of Indonesia. JeDEM – eJournal of eDemocracy and Open Government 15(2): 148 – 166. DOI: 10.29379/jedem.v15i2.766
15. OECD (2022). Anticipatory Innovation Governance Model in Finland: Towards a New Way of Governing. OECD Public Governance Reviews, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/a31e7a9a-en
17. Cole, Shawn, Iqbal Dhaliwal, Anja Sautmann, and Lars Vilhuber (2020). Using Administrative Data for Research and Evidence-Based Policy: An Introduction. Handbook on Using Administrative Data for Research and Evidence-based Policy. https://admindatahandbook.mit.edu/book/v1.0/intro.html
18. Nancy Potok, (2023). Continuing Implementation of the Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018: Who Is Using the Data? Havard Data Science Review.
19. OECD (2022). Open and Connected Government Review of Thailand. OECD Public Governance Reviews, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/e1593a0c-en.
20. Fitri Pebriani Wahyu et al. (2024). A Systematic Review of the Data-Driven Public Policy Making in Indonesia. AAPA-EROPA-AGPA-IAPA International Conference 2024 Towards World Class Bureaucracy. https://doi.org/10.30589/proceedings.2024.1111.
21. Thủ tướng Chính phủ (2024). Quyết định số 142/QĐ-TTg ngày 02/02/2024 phê duyệt Chiến lược dữ liệu quốc gia đến năm 2030.
22. Chính phủ (2024). Nghị định số 69/2024/NĐ-CP ngày 25/6/2024 quy định về định danh và xác thực điện tử.
23. Chính phủ (2025). Nghị quyết số 66.7/2025/NQ-CP ngày 15/11/2025 của Chính phủ quy định cắt giảm, đơn giản hóa thủ tục hành chính dựa trên dữ liệu.
24. Tổ công tác triển khai Đề án 06; Cải cách thủ tục hành chính, chuyển đổi số gắn với Đề án 06 (2025). Báo cáo số 3078/BC-TCT ngày 10/12/2025 cải cách thủ tục hành chính, chuyển đổi số gắn với Đề án 06.
25. Nguyễn Thị Thanh Mai (2025). Chuyển đổi số trong hành chính công tại Việt Nam: Thực trạng, thách thức và hàm ý chính sách. VNU Journal of Science: Policy and Management Studies, Vol. 41, No. 3 (2025) 70-83. https://js.vnu.edu.vn/PaM/article/view/4546/4118.
26. Thủ tướng Chính phủ (2022). Quyết định số 766/QĐ-TTg ngày 23/6/2022 phê duyệt Bộ chỉ số chỉ đạo, điều hành và đánh giá chất lượng phục vụ người dân, doanh nghiệp trong thực hiện thủ tục hành chính, dịch vụ công theo thời gian thực trên môi trường điện tử.
27. Chấn chỉnh, phê bình các cơ quan, đơn vị, địa phương giải quyết hồ sơ thủ tục hành chính chậm, muộn. https://cms.thainguyen.vn/web/guest/thong-bao/-/asset_publisher/L0n17VJXU23O/content/chan-chinh-phe-binh-cac-co-quan-on-vi-ia-phuong-giai-quyet-ho-so-thu-tuc-hanh-chinh-cham-muon/20181.
28. Bộ Nội vụ công bố Chỉ số cải cách hành chính (Par Index) năm 2024 của các tỉnh, thành phố. https://moha.gov.vn/tintuc/Pages/listbnv.aspx?Cat=611&ItemID=57037.
29. Văn phòng Chính phủ (2025). Thông tư số 04/2025/TT-VPCP ngày 08/12/2025 quy định về thông tin, dữ liệu được kết nối, chia sẻ giữa Cổng dịch vụ công quốc gia với các Hệ thống thông tin giải quyết thủ tục hành chính, Cơ sở dữ liệu dùng chung của cơ quan nhà nước phục vụ giải quyết thủ tục hành chính.
30. Nâng cao Chỉ số phục vụ người dân, doanh nghiệp trong thực hiện thủ tục hành chính, cung cấp dịch vụ công trực tuyến. https://baosonla.vn/cai-cach-hanh-chinh/nang-cao-chi-so-phuc-vu-nguoi-dan-doanh-nghiep-trong-thuc-hien-thu-tuc-hanh-chinh-cung-cap-dich-vu-cong-truc-tuyen-CKdIkamDg.html.