Từ dữ liệu phân tán đến cơ sở dữ liệu giá đất tập trung

Chuyển đổi số trong quản lý đất đai không chỉ là chuyển hồ sơ giấy thành tệp điện tử mà quan trọng hơn là tổ chức lại dữ liệu theo cấu trúc thống nhất, có khả năng cập nhật, kết nối, phân tích và phục vụ nhiều hoạt động quản lý. Trong đó, cơ sở dữ liệu giá đất giữ vị trí đặc biệt bởi thông tin giá đất liên quan trực tiếp đến quyền, nghĩa vụ và lợi ích của Nhà nước, người sử dụng đất, doanh nghiệp và nhà đầu tư.

Nghiên cứu được triển khai tại 4 phường, tập trung khảo sát 5 tuyến đường và 4 khu vực, dự án; trong đó khu dân cư tổ 14, 15 phường Tân Hà trước đây, nay thuộc phường Minh Xuân, được khảo sát qua hai giai đoạn đấu giá. Năm tuyến khảo sát gồm một số đoạn thuộc Quốc lộ 37, đường Lê Duẩn, Quốc lộ 2 cũ, đường Bình Ca và đường Quang Trung. Các khu vực nghiên cứu liên quan đến khu tái định cư, khu dịch vụ thương mại và các khu dân cư.

Nguồn dữ liệu sơ cấp được thu thập qua 500 phiếu điều tra, gồm 470 phiếu người dân và 30 phiếu cán bộ, công chức, viên chức. Nội dung điều tra tập trung vào đặc điểm thửa đất, hình dạng, diện tích, kích thước mặt tiền, chiều sâu, địa chỉ, vị trí, tuyến đường tiếp giáp, mục đích sử dụng, giá trong bảng giá đất, giá trúng đấu giá và mức giá thị trường ghi nhận qua khảo sát. Bên cạnh đó, nghiên cứu sử dụng bản đồ địa chính đo vẽ năm 2020, bảng giá đất tỉnh Tuyên Quang giai đoạn 2020-2024 và dữ liệu đấu giá quyền sử dụng đất giai đoạn 2021-2023.

Kết quả cho thấy, giá đất phân hóa rõ theo cấu trúc không gian đô thị, điều kiện kết nối giao thông và khả năng tiếp cận hạ tầng. Các tuyến giữ vai trò kết nối chính, nằm gần khu vực hành chính, thương mại hoặc có hạ tầng thuận lợi thường ghi nhận mức giá thị trường cao hơn. Đáng chú ý, hệ số K, được tính bằng tỷ lệ giữa giá thị trường và giá Nhà nước, có giá trị bình quân từ 3,50 đến 8,67 lần tại 5 tuyến đường khảo sát.

Tại đoạn Quốc lộ 2 cũ qua khu vực phường Đội Cấn trước đây, giá Nhà nước là 3 triệu đồng/m², trong khi giá thị trường theo kết quả điều tra dao động từ 24 đến 28 triệu đồng/m²; hệ số K bình quân đạt 8,67 lần, cao nhất trong số 5 tuyến. Trên Quốc lộ 37, giá Nhà nước cũng ở mức 3 triệu đồng/m², còn giá thị trường khảo sát từ 18 đến 22 triệu đồng/m², tương ứng hệ số K bình quân 6,67 lần.

Đối với đường Lê Duẩn, giá Nhà nước là 7,2 triệu đồng/m², giá thị trường khảo sát từ 33 đến 45 triệu đồng/m² và hệ số K bình quân đạt 5,42 lần. Trên đường Bình Ca, các mức tương ứng là 4,8 triệu đồng/m², từ 23 đến 25 triệu đồng/m² và 5,00 lần. Đường Quang Trung có giá Nhà nước 20 triệu đồng/m², giá thị trường từ 65 đến 75 triệu đồng/m²; hệ số K bình quân 3,50 lần, thấp nhất trong nhóm khảo sát. Sự khác biệt này phản ánh tác động của vị trí, hạ tầng, khả năng sinh lợi và mức độ hấp dẫn của từng khu vực.

Dữ liệu đấu giá cũng cho thấy mức giá biến động theo thời điểm. Tại khu dân cư tổ 13, phường Tân Hà trước đây, phiên ngày 3/7/2022 có 18 lô, tổng diện tích khoảng 2.772 m², tổng giá trị 56,206 tỷ đồng và giá gia quyền khoảng 20,3 triệu đồng/m². Tại khu dân cư tổ 14, 15, giá gia quyền của 35 lô trong phiên ngày 24/12/2022 giảm xuống khoảng 11,5 triệu đồng/m²; đến phiên ngày 17/6/2023, giá gia quyền của 24 lô đạt khoảng 12,6 triệu đồng/m². Theo tính toán của nghiên cứu, giá gia quyền giảm khoảng 43,3% từ mức đỉnh xuống mức thấp nhất, sau đó phục hồi khoảng 9,6% so với mức thấp nhất.

Từ dữ liệu thu thập được, tác giả chuẩn hóa đồng thời dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính. Bản đồ địa chính của 4 phường được kiểm tra theo hệ tọa độ VN-2000, múi chiếu 3 độ, kinh tuyến trục 106°00’. Các lỗi chồng lấn, khe hở giữa thửa đất, trùng lặp đối tượng và sai lệch ranh giới được rà soát, hiệu chỉnh. Trong bước thiết kế, dữ liệu không gian được tiếp cận theo các nhóm Point, Polyline và Polygon; ở kết quả chuẩn hóa, dữ liệu được tổ chức thành lớp Polygon đối với thửa đất, lớp Polyline đối với giao thông, thủy hệ và lớp Annotation đối với nhãn thửa đất, địa danh, thông tin hiển thị.

Dữ liệu thuộc tính về số tờ bản đồ, số thửa, diện tích, loại đất, mục đích sử dụng, địa chỉ, vị trí, tuyến đường và giá đất được rà soát, mã hóa theo các trường thống nhất. Giá thị trường từ phiếu điều tra được liên kết với thửa đất thông qua tọa độ, số hiệu tờ và số hiệu thửa. Nghiên cứu đã xây dựng một bộ cơ sở dữ liệu giá đất định dạng File Geodatabase, hay *.gdb, sau đó cập nhật các lớp dữ liệu về thửa đất, giao thông, thủy hệ và giá đất vào PostgreSQL/PostGIS. Kết quả bước đầu tạo được sự liên kết giữa dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính, phục vụ quản lý, lưu trữ và khai thác thông tin giá đất.

Sáu nhóm giải pháp nâng cao hiệu quả khai thác dữ liệu

Dù đã hình thành được cơ sở dữ liệu cho khu vực nghiên cứu, công trình chỉ ra một số hạn chế cần tiếp tục khắc phục. Dữ liệu đầu vào từ nhiều nguồn chưa đồng nhất, một số dữ liệu địa chính còn lỗi topology hoặc thiếu đồng bộ giữa dữ liệu không gian và thuộc tính. Dữ liệu giá thị trường chủ yếu được thu thập qua điều tra nên việc cập nhật còn phụ thuộc vào khảo sát thực địa, chưa có cơ chế kết nối tự động với các nguồn giao dịch đất đai. Hệ thống cũng còn thiếu dữ liệu lịch sử, siêu dữ liệu và khả năng liên thông với các cơ sở dữ liệu tài chính, thuế, đấu giá, giao dịch bất động sản.

Từ thực trạng đó, giải pháp thứ nhất là chuẩn hóa dữ liệu và hoàn thiện thể chế quản lý. Địa phương cần xây dựng bộ tiêu chuẩn dữ liệu giá đất thống nhất về cấu trúc, mã hóa và mã định danh thửa đất; bổ sung siêu dữ liệu; ban hành quy chế cập nhật, quản lý và khai thác theo hướng số hóa toàn trình, bảo đảm khả năng tương thích với cơ sở dữ liệu đất đai quốc gia.

Giải pháp thứ hai là cập nhật dữ liệu kịp thời để phản ánh sát hơn diễn biến thị trường. Nghiên cứu đề xuất chuyển từ cập nhật thủ công sang phương thức bán tự động thông qua tích hợp dữ liệu từ thuế, công chứng, đấu giá và giao dịch thị trường. Chu kỳ cập nhật có thể thực hiện từ 3 đến 6 tháng hoặc theo mức độ biến động, qua đó giảm độ trễ và nâng cao độ tin cậy của thông tin.

Thứ ba, cơ sở dữ liệu giá đất cần tăng cường liên thông với các hệ thống về thuế, tài chính, quy hoạch và đăng ký đất đai thông qua nền tảng chia sẻ dữ liệu. Sự kết nối này có thể hỗ trợ xác định nghĩa vụ tài chính, giảm việc nhập liệu nhiều lần, hạn chế sai lệch và cung cấp thêm căn cứ cho quá trình ra quyết định quản lý.

Thứ tư, tác giả đề xuất phát triển hệ thống WebGIS để công khai, minh bạch thông tin giá đất, tích hợp bản đồ số, biểu đồ biến động và chức năng so sánh giá Nhà nước với giá thị trường. WebGIS là định hướng cho giai đoạn tiếp theo, không phải chức năng đã hoàn thiện trong cơ sở dữ liệu hiện tại. Khi được triển khai phù hợp với quy định, hệ thống có thể tạo thuận lợi cho người dân, doanh nghiệp và cơ quan quản lý trong tra cứu thông tin.

Thứ năm là khai thác cơ sở dữ liệu để từng bước áp dụng các mô hình phân tích và định giá đất hàng loạt. Nghiên cứu đề xuất sử dụng mô hình hedonic và machine learning, tích hợp các yếu tố về vị trí, hạ tầng và đặc điểm thửa đất, đồng thời kiểm soát sai số nhằm nâng cao độ chính xác của kết quả định giá. Đây là hướng ứng dụng được đề xuất, chưa phải mô hình định giá tự động đã được triển khai trong công trình.

Nhóm giải pháp cuối cùng là nâng cao năng lực vận hành và bảo đảm an toàn dữ liệu. Đội ngũ cán bộ cần được đào tạo về GIS, quản trị và phân tích dữ liệu; hệ thống phải có cơ chế bảo mật, sao lưu, phân quyền truy cập và chia sẻ có kiểm soát. Yêu cầu này đặc biệt quan trọng bởi dữ liệu đất đai gắn trực tiếp với quyền và lợi ích của tổ chức, cá nhân.

Giá trị của công trình không chỉ nằm ở bộ cơ sở dữ liệu được tạo lập mà còn ở quy trình kết nối từ điều tra thực tế, chuẩn hóa dữ liệu địa chính, tổ chức thông tin trên nền GIS đến tích hợp vào PostgreSQL/PostGIS. Từ thực tiễn tại Tuyên Quang, nghiên cứu cung cấp thêm cơ sở tham khảo cho các địa phương trong quá trình hoàn thiện cơ sở dữ liệu đất đai, nâng cao chất lượng định giá, quản lý tài chính đất đai và cung cấp dịch vụ công trong tiến trình chuyển đổi số.