Improving Hanoi’s digital economy development policy based on implementation evidence and the analytic hierarchy process
Hoàng Mỹ Nguyên Trang
Trường Đại học VinUni
Email: trang.hmn@vinuni.edu.vn
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích chính sách phát triển kinh tế số của Thành phố Hà Nội giai đoạn 2020–2025 theo logic thực thi và sử dụng phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) để xác định trọng số và thứ tự các giải pháp hoàn thiện chính sách đến năm 2030. Nghiên cứu kết hợp dữ liệu thứ cấp với phỏng vấn sâu các nhóm chủ thể có liên quan; bằng chứng thực thi được sử dụng để nhận diện kết quả, điểm nghẽn và hình thành các phương án chính sách, trong khi AHP lượng hóa mức độ quan trọng tương đối của các phương án theo hệ tiêu chí gồm khả năng xử lý điểm nghẽn, tác động dự kiến, tính khả thi, hiệu quả sử dụng nguồn lực, tính bền vững và khả năng nhân rộng. Kết quả cho thấy, chính sách đã tạo ra nhiều đầu ra đáng kể về hạ tầng, dịch vụ công và kết nối dữ liệu, nhưng mức độ chuyển hóa các đầu ra này thành kết quả kinh tế chưa tương xứng. Khoảng cách thực thi chủ yếu gắn với năng lực tổ chức của khu vực công, điều kiện thực thi và năng lực hấp thụ của các chủ thể thụ hưởng. Trên cơ sở đó, AHP được sử dụng để xác lập cấu trúc trọng số giữa các giải pháp, hỗ trợ lựa chọn trình tự can thiệp, phân bổ nguồn lực và xác định trách nhiệm thực hiện theo hướng dựa trên bằng chứng và kết quả.
Từ khóa: AHP; chính sách phát triển kinh tế số; thực thi chính sách; Hà Nội; phân tích đa tiêu chí.
Abstract: This study examines Hanoi’s digital economy development policy during 2020–2025 from an implementation perspective and applies the Analytic Hierarchy Process to determine the relative weights and ordering of policy improvement options toward 2030. The research combines secondary data with in-depth interviews involving relevant stakeholder groups. Evidence from policy implementation is used to identify policy outcomes, implementation bottlenecks, and feasible policy alternatives. At the same time, the Analytic Hierarchy Process assesses the relative importance of these alternatives against criteria including problem-solving capacity, expected impact, institutional and organizational feasibility, resource-use efficiency, and sustainability and scalability. The findings indicate that Hanoi’s policy has generated substantial outputs in digital infrastructure, public services, and data connectivity, but the conversion of these outputs into corresponding economic outcomes remains limited. The implementation gap is primarily associated with public-sector organizational capacity, implementation conditions, and the absorptive capacity of beneficiary groups. On this basis, the method provides a weighted structure of policy alternatives, supporting the sequencing of interventions, resource allocation, and assignment of implementation responsibilities within an evidence- and results-based policy framework.
Keywords: Analytic Hierarchy Process; digital economy development policy; policy implementation; Hanoi; multi-criteria analysis.
1. Đặt vấn đề
Phát triển kinh tế số hiện nay không còn chỉ là quá trình ứng dụng công nghệ vào hoạt động kinh tế – xã hội mà đang trở thành một cấu phần của mô hình tăng trưởng, trong đó dữ liệu, hạ tầng số, nền tảng số và năng lực hấp thụ công nghệ ngày càng chi phối năng suất, hiệu quả phân bổ nguồn lực và khả năng tạo lập giá trị mới. Với Hà Nội, quá trình hoàn thiện thể chế, mở rộng hạ tầng số, phát triển dịch vụ công trực tuyến và thúc đẩy đổi mới sáng tạo đã tạo ra những điều kiện thuận lợi đáng kể cho phát triển kinh tế số. Tuy nhiên, điều đáng quan tâm không chỉ là số lượng chính sách được ban hành hay quy mô các đầu ra số đã hình thành, mà còn là khả năng chuyển hóa những điều kiện đó thành những kết quả kinh tế thực chất. Thực tiễn cho thấy, giữa thiết kế chính sách, tổ chức thực thi và khả năng hấp thụ của các chủ thể vẫn tồn tại những khoảng cách nhất định, thể hiện ở năng lực phối hợp liên ngành, chất lượng dữ liệu dùng chung, khả năng tiếp cận chính sách hỗ trợ, cơ chế thử nghiệm đối với mô hình mới và mức độ sẵn sàng số không đồng đều giữa các nhóm doanh nghiệp. Trong điều kiện nguồn lực công có giới hạn, vấn đề vì thế không nằm ở việc tiếp tục mở rộng danh mục giải pháp mà ở việc xác định đúng quan hệ giữa các điểm nghẽn và lựa chọn thứ tự can thiệp phù hợp. Trên cơ sở đó, bài viết phân tích bằng chứng thực thi chính sách phát triển kinh tế số của Hà Nội giai đoạn 2020–2025 và sử dụng phương pháp AHP để xác định trọng số và thứ tự các giải pháp hoàn thiện chính sách đến năm 2030.
2. Tổng quan và cơ sở lý thuyết
Kinh tế số được hiểu là các hoạt động kinh tế được tạo lập hoặc tăng cường đáng kể bởi công nghệ số, hạ tầng số, dịch vụ số và dữ liệu (Bukht & Heeks, 2017; OECD, 2020). Khác với cách tiếp cận chỉ giới hạn ở quy mô ngành công nghệ thông tin, cách tiếp cận rộng xem số hóa là một yếu tố làm thay đổi chi phí giao dịch, phương thức tổ chức thị trường, cấu trúc cạnh tranh và năng suất của nhiều ngành. Công nghệ số làm giảm chi phí tìm kiếm, sao chép, truyền dẫn và xác minh thông tin, nhưng đồng thời tạo ra hiệu ứng mạng, lợi thế quy mô dựa trên dữ liệu, chi phí đầu tư ban đầu cao và sự khác biệt lớn về năng lực hấp thụ giữa các chủ thể (Goldfarb & Tucker, 2019; World Bank, 2016). Vì vậy, chính sách phát triển kinh tế số không chỉ giải quyết điều kiện cung về hạ tầng, dữ liệu và nhân lực mà còn phải xử lý các thất bại phối hợp phát sinh khi nhiều cơ quan, nền tảng và chủ thể cùng tham gia vào một chuỗi giá trị số.
Ở cấp địa phương, chính sách phát triển kinh tế số có thể được hiểu là hệ thống định hướng, công cụ và biện pháp do chính quyền địa phương ban hành theo thẩm quyền hoặc cụ thể hóa, tổ chức thực hiện nhằm thúc đẩy các hoạt động kinh tế dựa trên công nghệ và dữ liệu số. Cách hiểu này kế thừa quan niệm về chính sách như một chuỗi hành động có mục đích nhằm xử lý vấn đề công (Anderson, 2015; Dunn, 2018), nhưng nhấn mạnh năng lực tổ chức và thực thi. Khi khuôn khổ pháp lý nền tảng chủ yếu do Trung ương thiết lập, dư địa quản lý kinh tế của địa phương thể hiện ở khả năng chuyển các quy định thành công cụ để xác định đối tượng, bố trí nguồn lực, tổ chức phối hợp, cung cấp dữ liệu và giám sát kết quả.
Chất lượng chính sách vì vậy không thể đánh giá bằng số lượng văn bản hoặc chương trình được ban hành mà phải được xem xét qua mức độ chuyển hóa nguồn lực thành đầu ra, kết quả và tác động. Về nội dung, chính sách phát triển kinh tế số cấp địa phương thường hình thành quanh 4 cấu phần liên kết: thể chế và cơ chế điều tiết; hạ tầng và dữ liệu số; hỗ trợ doanh nghiệp và chuyển đổi số trong các ngành; nguồn nhân lực và kỹ năng số (OECD, 2019, 2020; Thủ tướng Chính phủ, 2022). Các cấu phần này có quan hệ phụ thuộc: dữ liệu dùng chung chỉ tạo giá trị khi có tiêu chuẩn, quyền truy cập và cơ chế chia sẻ; cơ chế hỗ trợ chỉ phát huy hiệu quả khi doanh nghiệp có năng lực hấp thụ; sandbox chỉ vận hành được khi cơ quan quản lý đủ năng lực để xác định phạm vi thử nghiệm và kiểm soát rủi ro. Phân tích chính sách do đó cần đi xa hơn việc mô tả từng cấu phần để nhận diện các mối liên kết và những nút thắt có khả năng chi phối toàn bộ quá trình thực thi.
Logic model cung cấp một cấu trúc phù hợp để đánh giá quá trình này thông qua chuỗi đầu vào – hoạt động – đầu ra – kết quả – tác động (Funnell & Rogers, 2011; W. K. Kellogg Foundation, 2004). Khi kết hợp chuỗi kết quả với các tiêu chí đánh giá như hiệu lực, hiệu quả, phù hợp, công bằng và bền vững, có thể phân biệt rõ thành công trong việc tạo đầu ra với thành công trong việc tạo ra kết quả. Một địa phương có thể đạt mức cao về dịch vụ công trực tuyến, kết nối dữ liệu hoặc số lượng chương trình hỗ trợ, nhưng kết quả kinh tế số vẫn chuyển biến chậm; khoảng cách giữa hai tầng này phản ánh vấn đề chuyển hóa và gợi ý rằng nguyên nhân cần được tìm trong cấu trúc thực thi, chứ không chỉ ở quy mô đầu vào. Lý thuyết thực thi chính sách cung cấp cơ sở giải thích cho khoảng cách này. Pressman và Wildavsky (1984) chỉ ra rằng xác suất thực thi thành công giảm khi số điểm quyết định và số chủ thể phải phối hợp tăng; Matland (1995) nhấn mạnh tác động của mức độ mơ hồ và xung đột đối với lựa chọn cơ chế thực thi; Lipsky (2010) cho thấy hành vi của đội ngũ tuyến đầu có thể định hình kết quả chính sách trên thực tế.
Ở cấp tổ chức, năng lực chính sách bao gồm năng lực phân tích, vận hành và chính trị (Wu et al., 2015), còn phối hợp ngang hàng trở thành điều kiện quan trọng khi vấn đề vượt ra ngoài ranh giới chức năng của từng sở, ngành (Peters, 1998). Ở phía doanh nghiệp, năng lực hấp thụ quyết định khả năng nhận diện, tiếp thu, chuyển hóa và khai thác tri thức và công nghệ mới (Cohen & Levinthal, 1990; Zahra & George, 2002). Từ cách tiếp cận này, khoảng cách thực thi chính sách phát triển kinh tế số có thể được nhận diện qua ba lớp có quan hệ nối tiếp: năng lực nhà nước, phản ánh khả năng thiết kế, phối hợp và tổ chức thực thi; điều kiện thực thi, bao gồm thể chế, dữ liệu, tài chính và khả năng tiếp cận công cụ chính sách; và năng lực hấp thụ của chủ thể thụ hưởng, thể hiện ở khả năng tiếp nhận, duy trì và chuyển hóa hỗ trợ thành kết quả kinh tế. Cách phân lớp này cho phép giải thích vì sao cùng một chính sách có thể tạo ra đầu ra tương đối đầy đủ nhưng mức độ chuyển hóa thành kết quả lại khác nhau giữa các lĩnh vực, nhóm doanh nghiệp và khu vực.
Khi nhiều điểm nghẽn cùng tồn tại và nguồn lực thực thi có giới hạn, việc lựa chọn giải pháp trở thành một bài toán ra quyết định đa tiêu chí. Các phương án không chỉ khác nhau về tác động kỳ vọng mà còn về khả năng thực hiện, chi phí, phạm vi thẩm quyền và độ bền của kết quả. AHP của Saaty (1980) phát triển phù hợp với loại quyết định này vì phân rã bài toán thành cấu trúc mục tiêu – tiêu chí – phương án, sử dụng so sánh cặp theo thang 1–9 để tạo trọng số tỷ lệ và kiểm tra tính nhất quán của phán đoán bằng CI và CR. Khác với xếp hạng trực tiếp hoặc đếm tần suất đề xuất, AHP buộc người đánh giá thể hiện mức độ đánh đổi giữa hai yếu tố tại một thời điểm, đồng thời cho phép truy vết một phương án đạt trọng số cao do tiêu chí nào chi phối (Ho, 2008; Ishizaka & Labib, 2011; Vaidya & Kumar, 2006).
Trọng số AHP vì thế phản ánh cấu trúc đánh giá của nhóm chuyên gia trong một bối cảnh xác định, không được diễn giải như mức tác động nhân quả của giải pháp. Trong nghiên cứu này, các giải pháp được đánh giá theo 5 tiêu chí: C1 – khả năng xử lý điểm nghẽn hiện hữu; C2 – tác động dự kiến đến kết quả phát triển kinh tế số; C3 – tính khả thi về thể chế và tổ chức; C4 – hiệu quả sử dụng nguồn lực; C5 – tính bền vững và khả năng nhân rộng. C1 và C2 được tách riêng bởi một giải pháp có thể xử lý đúng nguyên nhân nhưng tác động cần thời gian mới xuất hiện, hoặc có thể tạo tác động lớn trong ngắn hạn nhưng không giải quyết được điểm nghẽn gốc. C3 phản ánh giới hạn về thẩm quyền và năng lực tổ chức thực hiện của Thành phố; C4 xem xét tương quan giữa nguồn lực phải huy động và kết quả kỳ vọng; C5 đánh giá khả năng duy trì kết quả, mở rộng phạm vi áp dụng và tạo hiệu ứng lan tỏa theo thời gian. Cấu trúc này chuyển các tiêu chí vốn được sử dụng để đánh giá chính sách đã thực hiện sang logic lựa chọn giải pháp sẽ được thực hiện, qua đó tạo cơ sở rõ ràng cho các phán đoán so sánh cặp trong AHP.
Như vậy, phân tích chính sách phát triển kinh tế số của Hà Nội cần trả lời ba câu hỏi có quan hệ trực tiếp với nhau: chính sách đã tạo ra những kết quả nào; những điểm nghẽn nào đang cản trở quá trình chuyển hóa đầu ra số thành kết quả kinh tế; và các giải pháp có trọng số, thứ tự như thế nào khi được đánh giá đồng thời theo nhiều tiêu chí trong điều kiện nguồn lực hữu hạn. Cách tiếp cận này kết nối logic chuỗi kết quả với lý thuyết thực thi chính sách và phương pháp ra quyết định đa tiêu chí: logic model giúp nhận diện vị trí xuất hiện của khoảng cách giữa đầu vào, đầu ra và kết quả; lý thuyết thực thi giải thích các cơ chế tạo ra khoảng cách thông qua năng lực nhà nước, điều kiện thực thi và năng lực hấp thụ; còn AHP lượng hóa quan hệ tương đối giữa các phương án trên cùng một hệ tiêu chí. Theo đó, phần kết quả được tổ chức theo 3 nội dung tương ứng: kết quả thực thi chính sách phát triển kinh tế số của Hà Nội giai đoạn 2020–2025; các điểm nghẽn trong quá trình thực thi; và kết quả phân tích AHP đối với các giải pháp hoàn thiện chính sách đến năm 2030.
3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng thiết kế hỗn hợp tuần tự, kết hợp dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp. Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ Cục Thống kê, Bộ Khoa học và Công nghệ, các văn bản của Thành phố Hà Nội và các báo cáo chính thức giai đoạn 2020–2025. Dữ liệu sơ cấp gồm 20 cuộc phỏng vấn sâu bán cấu trúc thực hiện trong tháng 5/2026 với 6 cán bộ quản lý, 4 đại diện hiệp hội, tổ chức trung gian và 10 doanh nghiệp, hộ kinh doanh, hợp tác xã. Nội dung phỏng vấn được mã hóa theo chủ đề, với đơn vị đếm là số người có ít nhất một phát biểu thuộc chủ đề tương ứng. Từ kết quả phân tích, năm phương án được xác lập: A1 – cơ chế thử nghiệm và thích ứng thể chế; A2 – điều phối liên ngành và trách nhiệm thực thi; A3 – dữ liệu dùng chung và liên thông dữ liệu; A4 – hỗ trợ phân tầng theo năng lực hấp thụ của doanh nghiệp; A5 – năng lực thực thi số của khu vực công. Tần suất phỏng vấn được sử dụng để nhận diện và xác lập tập phương án, không chuyển trực tiếp thành trọng số AHP.
AHP được sử dụng để cấu trúc hóa việc so sánh các phương án trên cơ sở bằng chứng thực thi chính sách. Ma trận so sánh cặp do nhóm nghiên cứu thiết lập sau khi đối chiếu kết quả thống kê, nội dung phỏng vấn và mức độ phù hợp của từng phương án với năm tiêu chí: C1 – khả năng xử lý điểm nghẽn hiện hữu; C2 – tác động dự kiến đến kết quả phát triển kinh tế số; C3 – tính khả thi thể chế và tổ chức; C4 – hiệu quả sử dụng nguồn lực; C5 – tính bền vững và khả năng nhân rộng. Các phán đoán so sánh cặp được chuyển thành giá trị theo thang 1-9 của Saaty (1980, 1990). Với n = 5, mỗi ma trận gồm 10 cặp so sánh. Trọng số được xác định bằng vectơ riêng chính; tính nhất quán được kiểm tra bằng CI = (λmax – n)/(n – 1) và CR = CI/RI, với RI = 1,12. Ma trận được chấp nhận khi CR ≤ 0,10. Trọng số tổng hợp của phương án được tính theo Wk = Σ (wj × vkj), trong đó wj là trọng số của tiêu chí j và vkj là trọng số cục bộ của phương án k theo tiêu chí j. Độ ổn định của kết quả được kiểm tra bằng phân tích độ nhạy khi thay đổi ±20% trọng số của từng tiêu chí và chuẩn hóa lại các trọng số còn lại (Aczél & Saaty, 1983; Saaty, 1990).
4. Kết quả và thảo luận
4.1. Kết quả thực thi chính sách phát triển kinh tế số của Hà Nội
Giai đoạn 2020-2025, Hà Nội đạt tiến bộ rõ về số hóa hoạt động quản lý, cung cấp dịch vụ công và kết nối dữ liệu. Đến năm 2025, tỷ trọng giá trị tăng thêm của kinh tế số đạt 17,34% GRDP, tương đương 57,8% mục tiêu khoảng 30% của Thành phố. Trong khi đó, các chỉ tiêu về hồ sơ trực tuyến, thanh toán trực tuyến và liên thông dữ liệu đã đạt mức cao; số hóa hồ sơ và trả kết quả điện tử vẫn thấp hơn, cho thấy tốc độ số hóa ở khâu giao dịch nhanh hơn mức hoàn thiện của toàn bộ chu trình dữ liệu. Sự chênh lệch này phản ánh một vấn đề quan trọng của thực thi chính sách: đầu ra số đã được mở rộng, nhưng khả năng chuyển hóa thành kết quả kinh tế chưa tương xứng. Vì vậy, yêu cầu đặt ra không chỉ là tiếp tục gia tăng hạ tầng và dịch vụ số, mà còn phải nâng cao khả năng khai thác dữ liệu, thúc đẩy số hóa hoạt động sản xuất – kinh doanh, cải thiện năng lực hấp thụ công nghệ và chất lượng tổ chức thực thi. Kết quả cụ thể được tổng hợp tại Bảng 1.
Bảng 1. Một số chỉ tiêu về thực thi chính sách phát triển kinh tế số của Hà Nội năm 2025
| Mã | Đơn vị tính | Thực hiện 2025 | Mục tiêu/chuẩn | Mức thực hiện (%) |
| I1 | % GRDP | 17,34 | 30,00 | 57,80 |
| I2 | % | 99,00 | 100,00 | 99,00 |
| I3 | % | 85,89 | 100,00 | 85,89 |
| I4 | % | 87,72 | 100,00 | 87,72 |
| I5 | % | 99,73 | 100,00 | 99,73 |
| I6 | Triệu lượt | 33,60 | – | – |
| I7 | Doanh nghiệp | 10.996 | – | – |
4.2. Các điểm nghẽn trong thực thi chính sách
Kết quả mã hóa 20 cuộc phỏng vấn cho thấy hạn chế nổi bật nằm ở năng lực tổ chức thực thi và phối hợp liên ngành. Năng lực tổ chức thực thi được đề cập nhiều nhất, tiếp đến là phối hợp liên ngành và cơ chế thử nghiệm có kiểm soát. Điều này cho thấy vấn đề không chỉ nằm ở sự đầy đủ của công cụ chính sách mà còn ở khả năng tổ chức các công cụ thành cơ chế thực thi thống nhất, xác định rõ đầu mối, trách nhiệm và quy trình phối hợp. Thủ tục tiếp cận hỗ trợ và tính ổn định của nguồn lực tài chính tiếp tục làm tăng chi phí tham gia chính sách, nhất là đối với doanh nghiệp nhỏ, hộ kinh doanh và hợp tác xã. Khoảng cách tiếp cận cùng với sự thiếu phân hóa của chính sách theo ngành, quy mô và mức độ sẵn sàng số làm cho cùng một công cụ hỗ trợ tạo ra kết quả khác nhau giữa các nhóm chủ thể. Các điểm nghẽn này có quan hệ nối tiếp: hạn chế ở khâu thiết kế và phối hợp có thể làm phát sinh thủ tục phức tạp, dữ liệu phân tán và hỗ trợ thiếu phân hóa; các điều kiện đó tiếp tục làm giảm khả năng tiếp cận và khai thác chính sách của các chủ thể có năng lực hấp thụ thấp. Vì vậy, lựa chọn giải pháp cần xem xét đồng thời mức độ xuất hiện, vị trí của điểm nghẽn trong chuỗi thực thi và khả năng tác động đến các khâu phía sau, xem Bảng 2.
Bảng 2. Các điểm nghẽn trong thực thi chính sách phát triển kinh tế số của Hà Nội
| Mã | Số người đề cập (n) | Tỷ lệ (%) | Lớp |
| B1 | 15 | 75 | 1 |
| B2 | 14 | 70 | 1 |
| B3 | 13 | 65 | 2 |
| B4 | 12 | 60 | 1 |
| B5 | 11 | 55 | 3 |
| B6 | 10 | 50 | 3 |
| B7 | 9 | 45 | 2 |
4.3. Kết quả phân tích AHP đối với các giải pháp hoàn thiện chính sách
Kết quả AHP cho thấy trọng số của các tiêu chí có sự phân hóa rõ. Khả năng xử lý điểm nghẽn hiện hữu (C1) đạt trọng số cao nhất 0,369; tác động dự kiến (C2) và tính khả thi thể chế, tổ chức (C3) cùng đạt 0,206; hiệu quả sử dụng nguồn lực (C4) và tính bền vững, khả năng nhân rộng (C5) cùng đạt 0,109. Cấu trúc này phù hợp với bằng chứng thực thi khi những hạn chế nổi bật tập trung ở năng lực tổ chức, phối hợp và khả năng chuyển công cụ chính sách thành kết quả. Ma trận tiêu chí đạt CR = 0,003; các ma trận phương án theo C1–C5 có CR từ 0,003 đến 0,017, đều thấp hơn ngưỡng 0,10.
Trong các phương án, A2 – điều phối liên ngành và trách nhiệm thực thi đạt trọng số tổng hợp cao nhất, 0,306, nhờ đồng thời có trọng số lớn ở khả năng xử lý điểm nghẽn, tính khả thi và hiệu quả sử dụng nguồn lực. Kết quả này tương thích với dữ liệu phỏng vấn khi phối hợp liên ngành là một trong những hạn chế được ghi nhận nhiều nhất và có khả năng chi phối việc triển khai các công cụ khác. A5 – năng lực thực thi số của khu vực công đạt 0,207, đứng tiếp theo, phản ánh vai trò của năng lực bộ máy trong vận hành thể chế, dữ liệu và các chương trình hỗ trợ. A3 – dữ liệu dùng chung và liên thông dữ liệu đạt 0,194; phương án này có lợi thế ở tác động dự kiến và khả năng duy trì, nhân rộng nhưng phụ thuộc nhiều vào năng lực phối hợp và quản trị dữ liệu. A4 – hỗ trợ phân tầng theo năng lực hấp thụ của doanh nghiệp đạt 0,156, cho thấy yêu cầu chuyển từ hỗ trợ đồng nhất sang công cụ phù hợp với quy mô và mức độ sẵn sàng số. A1 – cơ chế thử nghiệm và thích ứng thể chế đạt 0,136, phản ánh phạm vi tác động trực tiếp hẹp hơn so với các giải pháp xử lý năng lực thực thi và phối hợp. Kết quả tính toán được trình bày tại Bảng 3.
Bảng 3. Trọng số tiêu chí và trọng số các phương án theo AHP
| PA | C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | W | H |
| wj | 0,369 | 0,206 | 0,206 | 0,109 | 0,109 | 1,000 | – |
| A1 | 0,206 | 0,096 | 0,087 | 0,109 | 0,096 | 0,136 | 5 |
| A2 | 0,369 | 0,205 | 0,316 | 0,369 | 0,205 | 0,306 | 1 |
| A3 | 0,109 | 0,366 | 0,126 | 0,109 | 0,366 | 0,194 | 3 |
| A4 | 0,109 | 0,205 | 0,179 | 0,206 | 0,128 | 0,156 | 4 |
| A5 | 0,206 | 0,128 | 0,291 | 0,206 | 0,205 | 0,207 | 2 |
5. Hàm ý chính sách
Kết quả nghiên cứu cho thấy hoàn thiện chính sách phát triển kinh tế số của Hà Nội cần tập trung vào những khâu có khả năng chi phối trực tiếp chất lượng thực thi, mức độ khai thác nguồn lực số và khả năng chuyển hóa đầu ra số thành kết quả kinh tế. Theo đó, các hàm ý chính sách được xác định như sau:
Thứ nhất, hoàn thiện cơ chế điều phối liên ngành và trách nhiệm thực thi. UBND Thành phố Hà Nội cần xác định rõ đầu mối điều phối phát triển kinh tế số, gắn trách nhiệm với kết quả liên ngành và tổ chức danh mục chương trình dùng chung để giảm phân tán, trùng lặp giữa các sở, ngành. Cơ chế giám sát cần chuyển từ theo dõi tiến độ, nhiệm vụ và giải ngân sang theo dõi kết quả đầu ra, mức độ khai thác dữ liệu, mức độ tham gia của doanh nghiệp và khả năng chuyển hóa nguồn lực số thành giá trị kinh tế. Đầu mối điều phối cần được giao quyền tổng hợp nhiệm vụ, yêu cầu phối hợp, chia sẻ dữ liệu và kiến nghị điều chỉnh nguồn lực.
Thứ hai, nâng cao năng lực thực thi số của khu vực công. Các sở, ngành và chính quyền xã, phường cần chuẩn hóa năng lực thực thi số theo vị trí việc làm, tập trung vào quản trị dữ liệu, sử dụng nền tảng số, phối hợp liên ngành, kiểm chứng đầu ra và đánh giá chính sách dựa trên kết quả. Nội dung bồi dưỡng cần gắn với nhiệm vụ thực tế, dữ liệu xử lý và sản phẩm công việc cụ thể; đồng thời tăng trách nhiệm của cấp trực tiếp tiếp xúc với người dân, hộ kinh doanh, hợp tác xã và doanh nghiệp trong hướng dẫn, hỗ trợ và phản hồi chính sách.
Thứ ba, hoàn thiện dữ liệu dùng chung và cơ chế liên thông dữ liệu. Sở Khoa học và Công nghệ cần thực hiện vai trò đầu mối kỹ thuật, các sở, ngành chịu trách nhiệm đối với dữ liệu chuyên ngành; đồng thời chuẩn hóa cấu trúc dữ liệu, giao thức chia sẻ, quyền truy cập, trách nhiệm cập nhật và kiểm soát chất lượng. Quản lý dữ liệu cần chuyển từ chú trọng hình thành cơ sở dữ liệu sang nâng cao khả năng tái sử dụng, liên thông và khai thác dữ liệu trong quản lý nhà nước, giải quyết thủ tục và hỗ trợ hoạt động kinh tế.
Thứ tư, đổi mới cơ chế hỗ trợ theo năng lực hấp thụ của doanh nghiệp. Sở Tài chính phối hợp với Sở Khoa học và Công nghệ, các sở chuyên ngành và hiệp hội doanh nghiệp cần thiết kế chính sách hỗ trợ theo ngành, quy mô và mức độ sẵn sàng số. Đối với hộ kinh doanh, hợp tác xã và doanh nghiệp nhỏ, hỗ trợ cần tập trung vào giải pháp dùng chung, tư vấn theo quy trình công việc, đào tạo gắn với ứng dụng và cơ chế tài chính phù hợp với khả năng hấp thụ; đối với doanh nghiệp có năng lực số cao hơn, công cụ hỗ trợ nên chuyển dần sang đồng tài trợ, tín dụng, kết nối công nghệ và thị trường.
Thứ năm, cụ thể hóa cơ chế thử nghiệm và thích ứng thể chế. Sở Khoa học và Công nghệ cần hoàn thiện quy trình thử nghiệm có kiểm soát theo hướng xác định rõ đối tượng, tiêu chí lựa chọn, phạm vi và thời hạn thử nghiệm, yêu cầu quản trị rủi ro, dữ liệu giám sát và điều kiện kết thúc hoặc chuyển sang áp dụng chính thức. Cơ chế thử nghiệm cần gắn với trách nhiệm thực thi, khả năng giám sát và cơ chế nhân rộng những mô hình đã được kiểm chứng.
6. Kết luận
Bài viết tiếp cận hoàn thiện chính sách phát triển kinh tế số của Hà Nội từ mối quan hệ giữa kết quả thực thi, các điểm nghẽn và cấu trúc trọng số của các giải pháp. Kết quả nghiên cứu cho thấy Thành phố đã hình thành nền tảng số và nhiều đầu ra quan trọng, song khả năng chuyển hóa các điều kiện đó thành kết quả kinh tế vẫn chưa tương xứng; những hạn chế trong tổ chức thực thi, phối hợp, điều kiện tiếp cận chính sách và năng lực hấp thụ của các chủ thể tiếp tục làm giảm hiệu quả chuyển hóa nguồn lực số. Phương pháp phân tích thứ bậc giúp lượng hóa quan hệ tương đối giữa các giải pháp, kiểm tra tính nhất quán và độ ổn định của thứ hạng, qua đó bổ sung căn cứ cho lựa chọn trình tự can thiệp, phân bổ nguồn lực và xác định trách nhiệm thực hiện. Mặc dù ma trận so sánh cặp được thiết lập trên cơ sở bằng chứng thực thi và phán đoán phân tích của nhóm nghiên cứu, chưa được kiểm định bởi một hội đồng chuyên gia độc lập, đồng thời các chỉ tiêu tổng hợp chưa cho phép tách riêng tác động của từng công cụ chính sách, nhưng kết quả nghiên cứu vẫn cung cấp cơ sở để nhận diện rõ hơn các điểm nghẽn có tính chi phối, quan hệ giữa các giải pháp và cấu trúc lựa chọn chính sách phù hợp với điều kiện thực thi của Hà Nội.
Tài liệu tham khảo:
Anderson, J. E. (2015). Public policymaking: An introduction (8th ed.). Cengage Learning.
Bộ Khoa học và Công nghệ (2025, November 30). Hà Nội đạt 99% hồ sơ trực tuyến và 33,6 triệu lượt liên thông dữ liệu trong năm 2025. https://mst.gov.vn/ha-noi-dat-99-ho-so-truc-tuyen-va-336-trieu-luot-lien-thong-du-lieu-trong-nam-2025-197251127085733947.htm
Bukht, R., & Heeks, R. (2017). Defining, conceptualising and measuring the digital economy (Development Informatics Working Paper No. 68). Centre for Development Informatics, University of Manchester.
Cohen, W. M., & Levinthal, D. A. (1990). Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly, 35(1), 128–152. https://doi.org/10.2307/2393553
Cổng thông tin Thành phố Hà Nội (27/6/2026). Triển khai các nhiệm vụ trọng tâm về phát triển kinh tế số, xã hội số trên địa bàn Thành phố. https://hanoi.gov.vn/tin-tuc-su-kien-noi-bat/trien-khai-cac-nhiem-vu-trong-tam-ve-phat-trien-kinh-te-so-xa-hoi-so-tren-dia-ban-thanh-pho-4260627170257799.htm
Cục Thống kê (2026). Thông cáo báo chí tỷ trọng giá trị tăng thêm của kinh tế số trong GDP, GRDP giai đoạn 2021–2025. https://www.nso.gov.vn/tin-tuc-thong-ke/2026/01/thong-cao-bao-chi-ty-trong-gia-tri-tang-them-cua-kinh-te-so-trong-gdp-grdp-giai-doan-2021-2025/
Dunn, W. N. (2018). Public policy analysis: An integrated approach (6th ed.). Routledge.
Funnell, S. C., & Rogers, P. J. (2011). Purposeful program theory: Effective use of theories of change and logic models. Jossey-Bass.
Goldfarb, A., & Tucker, C. (2019). Digital economics. Journal of Economic Literature, 57(1), 3–43. https://doi.org/10.1257/jel.20171452
Ho, W. (2008). Integrated analytic hierarchy process and its applications—A literature review. European Journal of Operational Research, 186(1), 211–228. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.01.004
Ishizaka, A., & Labib, A. (2011). Review of the main developments in the analytic hierarchy process. Expert Systems with Applications, 38(11), 14336–14345. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.04.143
Lipsky, M. (2010). Street-level bureaucracy: Dilemmas of the individual in public services (30th anniversary expanded ed.). Russell Sage Foundation.
Matland, R. E. (1995). Synthesizing the implementation literature: The ambiguity-conflict model of policy implementation. Journal of Public Administration Research and Theory, 5(2), 145–174. https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.jpart.a037242
OECD. (2019). Going digital: Shaping policies, improving lives. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264312012-en
OECD. (2020). A roadmap toward a common framework for measuring the digital economy: Report for the G20 Digital Economy Task Force. OECD Publishing.
Peters, B. G. (1998). Managing horizontal government: The politics of co-ordination. Public Administration, 76(2), 295–311. https://doi.org/10.1111/1467-9299.00102
Pressman, J. L., & Wildavsky, A. (1984). Implementation (3rd ed.). University of California Press.
Quốc hội. (2024). Luật Thủ đô số 39/2024/QH15 ngày 28 tháng 6 năm 2024.
Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process. McGraw-Hill.
Saaty, T. L. (1990). How to make a decision: The analytic hierarchy process. European Journal of Operational Research, 48(1), 9–26. https://doi.org/10.1016/0377-2217(90)90057-I
Thành ủy Hà Nội. (2020). Nghị quyết Đại hội đại biểu lần thứ XVII Đảng bộ Thành phố Hà Nội, nhiệm kỳ 2020–2025.
Thủ tướng Chính phủ (2022). Quyết định số 411/QĐ-TTg ngày 31/3/2022 phê duyệt Chiến lược quốc gia phát triển kinh tế số và xã hội số đến năm 2025, định hướng đến năm 2030.
Vaidya, O. S., & Kumar, S. (2006). Analytic hierarchy process: An overview of applications. European Journal of Operational Research, 169(1), 1–29. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2004.04.028
W. K. Kellogg Foundation. (2004). Logic model development guide.
World Bank. (2016). World development report 2016: Digital dividends. https://doi.org/10.1596/978-1-4648-0671-1
Wu, X., Ramesh, M., & Howlett, M. (2015). Policy capacity: A conceptual framework for understanding policy competences and capabilities. Policy and Society, 34(3–4), 165–171. https://doi.org/10.1016/j.polsoc.2015.09.001
Zahra, S. A., & George, G. (2002). Absorptive capacity: A review, reconceptualization, and extension. Academy of Management Review, 27(2), 185–203. https://doi.org/10.5465/amr.2002.6587995
