Sắp xếp đơn vị hành chính cấp xã: Từ tinh gọn bộ máy đến quản trị số dựa trên dữ liệu

37

01/07/2026 – (AIHanhChinhCong.vn) – Việc tiếp tục rà soát, sắp xếp các đơn vị hành chính cấp xã chưa đáp ứng tiêu chuẩn không chỉ là câu chuyện điều chỉnh địa giới hay tinh gọn tổ chức. Đây là bước chuyển sâu hơn về mô hình quản trị công, trong đó chính quyền cấp xã phải trở thành “điểm chạm” trực tiếp, đủ năng lực, đủ dữ liệu và đủ công cụ số để phục vụ người dân, doanh nghiệp nhanh hơn, minh bạch hơn và hiệu quả hơn.

Sau một năm vận hành mô hình tổ chức tổng thể của hệ thống chính trị và mô hình chính quyền 3 cấp, yêu cầu đặt ra hiện nay không dừng ở việc “sắp xếp xong bộ máy”, mà là vận hành bộ máy đó theo logic mới: rõ thẩm quyền, rõ trách nhiệm, đo được kết quả và phản hồi được nhu cầu thực tế của cơ sở. Trong bối cảnh Chính phủ định hướng hoàn thành dứt điểm việc sắp xếp các đơn vị cấp xã chưa đạt tiêu chuẩn trong năm 2026, vấn đề cốt lõi là làm thế nào để cấp xã sau sắp xếp không bị quá tải, không đứt gãy dịch vụ công và không tạo thêm khoảng cách giữa chính quyền với người dân.

Bài viết này phân tích hàm ý quản trị của việc tiếp tục sắp xếp đơn vị hành chính cấp xã, đồng thời đề xuất cách tiếp cận ứng dụng AI, dữ liệu và chuyển đổi số để hỗ trợ chính quyền cơ sở trong giai đoạn mới.

Sắp xếp cấp xã không chỉ là bài toán địa giới hành chính

Thông tin từ Cổng Thông tin điện tử Chính phủ cho thấy, sau quá trình vận hành mô hình mới, vẫn còn 705 đơn vị hành chính cấp xã chưa đạt tiêu chuẩn cần tiếp tục được nghiên cứu, sắp xếp theo quy định. Điểm đáng chú ý là việc sắp xếp này phải bám sát đặc thù văn hóa, lịch sử, truyền thống, dân tộc, tôn giáo và địa lý của từng địa bàn. Điều đó cho thấy cải cách hành chính ở cấp xã không thể được nhìn như một phép cộng cơ học về diện tích, dân số hay số lượng đầu mối.

Ở cấp cơ sở, địa giới hành chính gắn với ký ức cộng đồng, thiết chế văn hóa, quan hệ dân cư, sinh kế và khả năng tiếp cận dịch vụ công hằng ngày. Nếu sắp xếp chỉ dựa trên tiêu chí quy mô mà thiếu dữ liệu về dòng di chuyển của người dân, điểm nghẽn giao thông, vùng phục vụ của trường học, y tế, đất đai, hộ tịch, bảo trợ xã hội, thì bộ máy mới có thể tinh gọn về hình thức nhưng lại phát sinh chi phí xã hội trong thực thi.

Vì vậy, yêu cầu “phù hợp với không gian phát triển” cần được hiểu rộng hơn. Một đơn vị hành chính cấp xã sau sắp xếp phải có khả năng tổ chức phát triển kinh tế – xã hội, cung ứng dịch vụ công, quản lý dân cư, xử lý thủ tục hành chính, điều phối hạ tầng và phản ứng với rủi ro trên một địa bàn có thể lớn hơn, phức tạp hơn trước. Đây chính là nơi dữ liệu và AI có thể hỗ trợ quá trình ra quyết định một cách thận trọng, khách quan và thực tiễn hơn.

Cấp xã trở thành trung tâm vận hành của chính quyền gần dân

Một điểm rất quan trọng trong định hướng mới là khối lượng nhiệm vụ được phân cấp, phân quyền và phân định thẩm quyền cho địa phương tăng mạnh. Theo thông tin được công bố, chính quyền cấp tỉnh đang thực hiện 1.382 nhiệm vụ được phân cấp, phân quyền từ Trung ương; trong khi cấp xã thực hiện 938 nhiệm vụ được phân định thẩm quyền, phân cấp, phân quyền từ Trung ương, chưa kể các nhiệm vụ tiếp tục được giao từ cấp tỉnh xuống.

Con số này cho thấy cấp xã không còn là “tầng thực hiện đơn giản” trong hệ thống hành chính. Cấp xã đang trở thành tuyến đầu xử lý nhiều vấn đề trực tiếp liên quan đến người dân và doanh nghiệp: chứng thực, hộ tịch, đất đai, an sinh xã hội, phản ánh kiến nghị, quản lý trật tự, dữ liệu dân cư, dịch vụ công trực tuyến và nhiều nhiệm vụ phát triển địa phương khác.

Khi thẩm quyền đi xuống cơ sở, áp lực năng lực cũng đi xuống cơ sở. Nếu không có công cụ quản trị phù hợp, cán bộ cấp xã sẽ dễ bị cuốn vào khối lượng hồ sơ lớn, quy trình phức tạp và yêu cầu phục vụ ngày càng cao. Khi đó, chuyển đổi số không nên chỉ được hiểu là đưa thủ tục lên môi trường trực tuyến, mà phải là tái thiết quy trình làm việc, chuẩn hóa dữ liệu, tự động hóa thao tác lặp lại và hỗ trợ cán bộ ra quyết định đúng quy định.

Chính quyền cấp xã sau sắp xếp cần được hỗ trợ bằng dữ liệu, công cụ số và năng lực quản trị mới.

Từ “giao nhiệm vụ” sang “giao kết quả”: Dữ liệu là nền tảng giám sát thực thi

Một định hướng đáng chú ý trong bài viết gốc là chuyển mạnh từ giao nhiệm vụ sang giao kết quả; từ phân công chung sang trách nhiệm cá nhân người đứng đầu; từ giám sát hành chính truyền thống sang giám sát bằng dữ liệu, kết quả và hiệu quả thực hiện. Đây là thay đổi có ý nghĩa lớn đối với quản trị công.

Trong mô hình cũ, nhiều chỉ tiêu thực thi thường được theo dõi bằng báo cáo định kỳ, tổng hợp thủ công và phản ánh sau khi sự việc đã xảy ra. Với mô hình quản trị dựa trên dữ liệu, chính quyền có thể theo dõi gần thời gian thực các chỉ số như số lượng hồ sơ tiếp nhận, tỷ lệ hồ sơ đúng hạn, nhóm thủ tục thường bị trả lại, thời gian xử lý trung bình theo lĩnh vực, mức độ hài lòng của người dân, tần suất phản ánh kiến nghị và điểm nghẽn theo từng địa bàn.

AI có thể phát huy vai trò ở tầng phân tích. Thay vì chỉ hiển thị số liệu, hệ thống có thể phát hiện bất thường, gợi ý nhóm thủ tục có nguy cơ trễ hạn, phân loại nội dung phản ánh của người dân, nhận diện khu vực phát sinh nhiều vướng mắc và hỗ trợ lãnh đạo xã ưu tiên nguồn lực. Điều quan trọng là AI không thay thế trách nhiệm công vụ, mà giúp trách nhiệm đó được thực thi trên cơ sở bằng chứng rõ ràng hơn.

Một nền hành chính hiện đại không chỉ cần bộ máy tinh gọn, mà cần khả năng nhìn thấy vấn đề sớm, đo lường được hiệu quả và phản ứng kịp thời bằng dữ liệu.

AI hỗ trợ sắp xếp không gian phát triển cấp xã như thế nào?

Khi nghiên cứu sắp xếp các đơn vị hành chính cấp xã chưa đạt tiêu chuẩn, các địa phương phải xử lý đồng thời nhiều lớp thông tin: dân số, diện tích, điều kiện tự nhiên, mạng lưới giao thông, trung tâm dịch vụ công, trường học, trạm y tế, chợ, khu công nghiệp, khu kinh tế, vùng sản xuất, đặc điểm văn hóa – lịch sử và mức độ liên kết kinh tế – xã hội. Đây là bài toán phức hợp, rất phù hợp để ứng dụng phân tích dữ liệu không gian và AI hỗ trợ mô phỏng kịch bản.

Ví dụ, một địa phương có thể xây dựng bản đồ số về thời gian di chuyển của người dân đến trụ sở xã mới, khoảng cách đến điểm tiếp nhận hồ sơ, mật độ dân cư theo thôn/khu phố, số lượng hồ sơ hành chính phát sinh theo vùng, nhu cầu sử dụng dịch vụ công theo nhóm tuổi và đặc điểm hạ tầng số. Trên nền dữ liệu đó, AI có thể hỗ trợ so sánh các phương án sắp xếp, cảnh báo khu vực có nguy cơ giảm khả năng tiếp cận dịch vụ, hoặc đề xuất bố trí điểm hỗ trợ lưu động.

Tất nhiên, AI không thể quyết định thay yếu tố chính trị, pháp lý, văn hóa và đồng thuận xã hội. Nhưng AI có thể giúp quá trình tham mưu trở nên minh bạch hơn, giảm cảm tính hơn và có căn cứ định lượng tốt hơn. Đặc biệt, trong những địa bàn có khu công nghiệp, khu kinh tế, đô thị mở rộng hoặc vùng liên kết cao, phân tích dữ liệu có thể giúp xác định “không gian phục vụ thực tế” thay vì chỉ nhìn vào ranh giới hành chính truyền thống.

Bảng gợi ý khung ứng dụng AI trong nâng cao năng lực chính quyền cấp xã

Để tránh tình trạng ứng dụng AI theo phong trào, chính quyền cấp xã cần bắt đầu từ những nghiệp vụ có khối lượng lớn, quy trình rõ và dữ liệu có thể chuẩn hóa. Bảng dưới đây gợi ý một số nhóm ứng dụng phù hợp với bối cảnh sau sắp xếp.

Bảng trên cho thấy AI không nhất thiết bắt đầu bằng những hệ thống lớn và phức tạp. Với cấp xã, hiệu quả thực tế thường đến từ các công cụ nhỏ nhưng đúng việc: giúp cán bộ tra cứu nhanh hơn, giảm lỗi hồ sơ, theo dõi việc tồn đọng, hiểu phản ánh của người dân và điều phối nguồn lực trên địa bàn. Khi các ứng dụng này được kết nối với dữ liệu dùng chung của tỉnh và nền tảng số quốc gia, cấp xã mới thực sự trở thành một mắt xích chủ động trong chính quyền số.

Bài học quốc tế: AI trong khu vực công phải đi cùng niềm tin và năng lực thực thi

Các nghiên cứu quốc tế gần đây đều nhấn mạnh một điểm chung: AI có thể cải thiện hiệu quả khu vực công, nhưng chỉ tạo giá trị bền vững khi được triển khai có trách nhiệm, có dữ liệu chất lượng và có năng lực tổ chức đi kèm. Báo cáo của OECD về quản trị với AI trong các chức năng cốt lõi của chính phủ đã phân tích 200 trường hợp sử dụng AI, cho thấy AI được ứng dụng trong dịch vụ công, tư pháp, tham gia của người dân, phòng chống gian lận, quản lý tài chính và cải cách công vụ. Tuy nhiên, OECD cũng cảnh báo các rào cản phổ biến như thiếu kỹ năng, khó tiếp cận dữ liệu chất lượng, hệ thống công nghệ cũ, chi phí và yêu cầu bảo đảm minh bạch.

McKinsey, trong phân tích về năng suất khu vực công, cũng nhấn mạnh rằng cải thiện năng suất chính phủ không chỉ là cắt giảm chi phí, mà là nâng cao hiệu quả vận hành toàn hệ thống. Nếu dịch vụ công đạt mức năng suất của nhóm dẫn đầu, giá trị cải thiện có thể rất lớn đối với xã hội. Nhưng để đạt được điều đó, khu vực công cần tiếp cận theo hướng hệ thống: mục tiêu rõ, quy trình được thiết kế lại, đo lường kết quả và năng lực lãnh đạo thay đổi.

Đối chiếu với Việt Nam, bài học quan trọng là không nên xem AI như một lớp công nghệ “gắn thêm” vào quy trình cũ. Nếu quy trình vẫn rườm rà, dữ liệu vẫn phân tán, trách nhiệm vẫn không rõ, AI chỉ làm cho sự phức tạp trở nên nhanh hơn. Ngược lại, nếu sắp xếp đơn vị hành chính đi cùng chuẩn hóa quy trình, làm sạch dữ liệu, đào tạo cán bộ và đo lường bằng kết quả, AI có thể trở thành công cụ giúp chính quyền cơ sở vận hành hiệu quả hơn sau cải cách.

Ba việc địa phương nên làm trước khi đưa AI vào vận hành cấp xã

Để ứng dụng AI vào cấp xã sau sắp xếp một cách thực chất, địa phương không nên bắt đầu bằng câu hỏi “mua công nghệ gì”, mà nên bắt đầu bằng câu hỏi “vấn đề quản trị nào đang gây nghẽn”. Từ đó, có thể triển khai theo ba hướng ưu tiên.

Thứ nhất, cần lập bản đồ quy trình và dữ liệu của cấp xã. Mỗi thủ tục, mỗi nhiệm vụ, mỗi báo cáo cần được xác định rõ đầu vào, đầu ra, thời hạn, người chịu trách nhiệm, hệ thống dữ liệu liên quan và điểm thường phát sinh lỗi. Đây là nền tảng để lựa chọn đúng bài toán AI, tránh triển khai dàn trải.

Thứ hai, cần xây dựng bộ chỉ số vận hành cấp xã sau sắp xếp. Bộ chỉ số này không chỉ đo số lượng hồ sơ, mà cần đo chất lượng phục vụ, thời gian xử lý, tỷ lệ đúng hạn, tỷ lệ hồ sơ phải bổ sung, mức độ hài lòng, năng lực sử dụng dịch vụ công trực tuyến và khả năng tiếp cận dịch vụ của các nhóm dân cư khác nhau. Khi có chỉ số, chính quyền mới có thể giám sát bằng kết quả thay vì chỉ bằng báo cáo mô tả.

Thứ ba, cần đào tạo cán bộ cấp xã theo hướng “công chức số”. Cán bộ không chỉ biết sử dụng phần mềm, mà cần hiểu dữ liệu, biết đọc dashboard, biết đặt câu hỏi với hệ thống phân tích, biết kiểm tra khuyến nghị của AI và biết bảo vệ dữ liệu cá nhân của người dân. Đây là năng lực mới, đặc biệt quan trọng khi cấp xã phải xử lý khối lượng nhiệm vụ lớn hơn sau phân cấp.

Nếu địa phương cần xây dựng lộ trình chuyển đổi số, đào tạo kỹ năng AI cho cán bộ cấp xã, thiết kế quy trình ứng dụng trợ lý AI trong hành chính công hoặc truyền thông chính sách sau sắp xếp đơn vị hành chính, TS. Nguyễn Trung Hòa và AIHanhChinhCong.vn có thể đồng hành trong việc tư vấn, biên soạn tài liệu, tổ chức tập huấn và xây dựng mô hình triển khai phù hợp với thực tiễn từng địa phương.

Truyền thông chính sách phải đi trước một bước

Sắp xếp đơn vị hành chính cấp xã tác động trực tiếp đến người dân. Người dân quan tâm trụ sở mới ở đâu, giấy tờ cũ có còn giá trị không, thủ tục đang làm có bị gián đoạn không, cán bộ phụ trách có thay đổi không, hồ sơ đất đai, hộ tịch, bảo trợ xã hội sẽ được tiếp nhận thế nào. Nếu truyền thông không kịp thời, khoảng trống thông tin có thể tạo ra tâm lý lo lắng, thậm chí làm giảm niềm tin vào cải cách.

Vì vậy, truyền thông chính sách cần được thiết kế như một phần của quá trình thực thi, không phải hoạt động phụ trợ sau khi quyết định đã ban hành. Mỗi địa phương nên có bộ câu hỏi – trả lời chính thức, sơ đồ thay đổi địa giới, hướng dẫn thủ tục chuyển tiếp, kênh tiếp nhận phản ánh và lịch truyền thông theo từng nhóm đối tượng. AI có thể hỗ trợ tạo nội dung giải thích dễ hiểu, phân tích câu hỏi thường gặp, theo dõi dư luận và đề xuất thông điệp phù hợp cho từng nhóm dân cư.

Quan trọng hơn, truyền thông phải nhất quán với tinh thần phục vụ. Người dân không chỉ cần biết “sáp nhập như thế nào”, mà cần hiểu “sau sắp xếp, dịch vụ công của tôi có tốt hơn không”. Nếu câu trả lời được chứng minh bằng trải nghiệm thực tế, bằng thời gian xử lý nhanh hơn, bằng cán bộ hướng dẫn rõ hơn và bằng dữ liệu minh bạch hơn, cải cách sẽ có sức thuyết phục lớn hơn.

Tiếp tục sắp xếp các đơn vị hành chính cấp xã chưa đáp ứng tiêu chuẩn là một nhiệm vụ quan trọng trong tiến trình hoàn thiện mô hình chính quyền địa phương và nâng cao hiệu lực, hiệu quả quản trị quốc gia. Tuy nhiên, thành công của nhiệm vụ này không chỉ nằm ở việc giảm số lượng đầu mối hay hoàn thành đúng mốc thời gian, mà nằm ở chất lượng vận hành của chính quyền cấp xã sau sắp xếp.

Trong giai đoạn mới, cấp xã cần được nhìn nhận như nền tảng trực tiếp của chính quyền số: nơi dữ liệu được cập nhật từ thực tiễn, nơi người dân cảm nhận rõ nhất chất lượng dịch vụ công, và nơi cán bộ công chức cần được hỗ trợ bằng công cụ thông minh để xử lý công việc ngày càng phức tạp. AI, nếu được triển khai có trách nhiệm, có kiểm soát và gắn với cải cách quy trình, có thể trở thành trợ lực quan trọng giúp chính quyền cấp xã vận hành tinh gọn, minh bạch và gần dân hơn.

Cải cách bộ máy chỉ thực sự có ý nghĩa khi người dân thấy dịch vụ công thuận tiện hơn, doanh nghiệp thấy môi trường hành chính thông suốt hơn, và cán bộ cơ sở có đủ năng lực, dữ liệu, công cụ để hoàn thành nhiệm vụ. Đó cũng là hướng đi mà hành chính công hiện đại cần theo đuổi: tinh gọn về tổ chức, thông minh về vận hành và nhân văn trong phục vụ.

TS. Nguyễn Trung Hòa