Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh cải cách hành chính công tại Việt Nam, sự hài lòng của người dân đối với dịch vụ công ngày càng được quan tâm. Theo báo cáo của Ngân hàng Thế giới, GDP bình quân đầu người của Việt Nam đã tăng 2,7 lần từ năm 2002 đến 2018, đạt trên 2.700 USD vào năm 2019, đồng thời tỷ lệ nghèo giảm từ hơn 70% xuống dưới 6%. Tuy nhiên, tiến trình cải cách hành chính vẫn còn chậm và chưa đạt hiệu quả như kỳ vọng, đặc biệt trong việc nâng cao năng lực và hiệu quả của đội ngũ cán bộ, công chức. Mục tiêu của nghiên cứu là xây dựng mô hình xếp hàng (queueing model) dạng tandem nhằm tối ưu hóa hiệu quả phân bổ nguồn nhân lực trong dịch vụ hành chính công hai bước, từ đó đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ công. Nghiên cứu tập trung vào dịch vụ hành chính công tại Việt Nam trong giai đoạn 2019-2020, với dữ liệu thực tế từ Trung tâm Dịch vụ Hành chính công tỉnh Vĩnh Phúc và dịch vụ cấp lại Giấy chứng nhận xuất xứ (C/O). Việc áp dụng mô hình này giúp đo lường hiệu quả kỹ thuật của dịch vụ công thông qua các chỉ số như thời gian phản hồi trung bình và xác suất thời gian chờ vượt quá giới hạn quy định, góp phần nâng cao sự hài lòng của người dân và hiệu quả quản lý nhà nước.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên lý thuyết xếp hàng (queueing theory), đặc biệt là mô hình M/M/c với c máy chủ phục vụ, trong đó thời gian đến và thời gian phục vụ đều tuân theo phân phối Poisson và mũ. Mô hình tandem queueing được áp dụng để mô phỏng quy trình dịch vụ hành chính gồm hai bước chính: tiếp nhận hồ sơ và xử lý hồ sơ. Các khái niệm chính bao gồm:

  • Hiệu quả kỹ thuật (technical efficiency): đo lường tỷ lệ đầu ra trên đầu vào trong dịch vụ công, không chỉ tập trung vào lợi nhuận mà còn tính đến sự công bằng và trách nhiệm giải trình.
  • Mô hình M/M/c: mô hình xếp hàng với c máy chủ, thời gian đến và phục vụ theo phân phối mũ, dùng để tính toán thời gian chờ và độ dài hàng đợi.
  • Quá trình Markov và Quasi-Birth-and-Death (QBD): phương pháp phân tích trạng thái ổn định của hệ thống xếp hàng đa hàng đợi với chính sách chuyển đổi dựa trên ngưỡng.
  • Chính sách ngưỡng (threshold policy): quy định chuyển đổi khách hàng giữa các hàng đợi dựa trên số lượng khách hiện tại.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính gồm dữ liệu thực tế của Trung tâm Dịch vụ Hành chính công tỉnh Vĩnh Phúc trong 2 năm (2019-2020) và dữ liệu giả định từ dịch vụ cấp lại Giấy chứng nhận xuất xứ (C/O). Phương pháp phân tích sử dụng mô hình M/M/c và mô hình tandem queueing với ba kịch bản nghiên cứu: (1) quy định thời gian phản hồi tối đa cho từng bước; (2) quy định thời gian phản hồi tối đa cho toàn bộ quy trình; (3) phân loại hồ sơ theo độ phức tạp với chính sách chuyển đổi ngưỡng giữa hai hàng đợi. Phân tích số liệu được thực hiện bằng Python, sử dụng các công thức Erlang C, tích phân chập và phương pháp ma trận để tính toán xác suất và thời gian chờ trung bình. Cỡ mẫu dữ liệu thực tế gồm 64 thủ tục hành chính với số lượng hồ sơ trung bình 45-50 hồ sơ/ngày, số nhân viên từ 1 đến 5 người tùy bước. Thời gian nghiên cứu tập trung vào giai đoạn 2019-2020 nhằm phản ánh thực trạng và đề xuất giải pháp phù hợp.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Kịch bản 1 (thời gian phản hồi tối đa từng bước):

    • Để đảm bảo thời gian phản hồi trung bình dưới 1 giờ và xác suất chờ vượt quá 1 giờ dưới 5% ở bước 1 của dịch vụ C/O với 50 hồ sơ/ngày, cần ít nhất 4 nhân viên.
    • Ở bước 2, với thời gian phản hồi tối đa 4 giờ, cần tối thiểu 4 nhân viên để đáp ứng yêu cầu tương tự.
    • Khi số lượng hồ sơ tăng 1,5 lần, số nhân viên cần tăng nhưng tỷ lệ tăng thấp hơn tốc độ tăng khối lượng công việc, cho thấy hiệu quả quy mô.

  2. Kịch bản 2 (thời gian phản hồi tối đa toàn bộ quy trình):

    • Với tổng thời gian phản hồi tối đa 5 giờ cho dịch vụ C/O, khi phân bổ 4 nhân viên cho mỗi bước, thời gian phản hồi trung bình đạt yêu cầu nhưng xác suất chờ vượt quá 5 giờ lên tới gần 15%, cao hơn mức mong muốn 5%.
    • Điều này cho thấy việc quy định thời gian phản hồi cho từng bước giúp kiểm soát tốt hơn chất lượng dịch vụ.

  3. Kịch bản 3 (phân loại hồ sơ theo độ phức tạp):

    • Áp dụng chính sách ngưỡng chuyển đổi hồ sơ giữa hai hàng đợi trong bước 2, kết quả cho thấy độ dài hàng đợi phụ thuộc nhiều hơn vào ngưỡng của hàng đợi thứ hai (N) so với hàng đợi thứ nhất (K).
    • Tổng độ dài hàng đợi đạt tối thiểu khi N=4 và K=4, giúp tối ưu hóa thời gian chờ và phân bổ nguồn lực.
    • Khi tỷ lệ đến của khách hàng tăng, độ dài hàng đợi tăng theo, nhưng có ngưỡng giới hạn do chính sách chuyển đổi, giúp tránh quá tải.

  4. Dữ liệu thực tế dịch vụ đăng ký kinh doanh Vĩnh Phúc:

    • Với 45 hồ sơ/ngày và 1 nhân viên xử lý, thời gian phản hồi trung bình vượt quá quy định 3 ngày, gây tồn đọng công việc.
    • Cần ít nhất 2 nhân viên để hệ thống ổn định và đáp ứng yêu cầu thời gian.

Thảo luận kết quả

Việc quy định thời gian phản hồi tối đa cho từng bước trong quy trình hành chính giúp giảm thiểu xác suất khách hàng phải chờ lâu, nâng cao hiệu quả kỹ thuật và sự hài lòng của người dân. So với quy định thời gian phản hồi cho toàn bộ quy trình, cách tiếp cận từng bước cho phép quản lý nguồn lực linh hoạt và chính xác hơn. Kết quả mô hình tandem queueing phù hợp với các nghiên cứu quốc tế về quản lý dịch vụ công và lý thuyết xếp hàng, đồng thời phản ánh thực trạng tại Việt Nam. Việc áp dụng chính sách ngưỡng trong phân loại hồ sơ giúp tối ưu hóa phân bổ nhân lực theo độ phức tạp công việc, giảm thiểu tồn đọng và tăng hiệu quả xử lý. Các biểu đồ về thời gian phản hồi trung bình và xác suất chờ vượt ngưỡng minh họa rõ ràng tác động của số lượng nhân viên và tỷ lệ đến hồ sơ, hỗ trợ quyết định phân bổ nguồn lực. Kết quả cũng cho thấy sự cần thiết tăng cường nhân lực tại các cơ quan hành chính để đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của người dân.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Quy định thời gian phản hồi tối đa cho từng bước trong quy trình dịch vụ công:

    • Động từ hành động: Ban hành, áp dụng.
    • Mục tiêu: Giảm xác suất thời gian chờ vượt quá giới hạn dưới 5%.
    • Thời gian: Triển khai trong vòng 1 năm.
    • Chủ thể: Bộ Nội vụ, các sở ngành liên quan.

  2. Tăng cường phân bổ nhân lực dựa trên mô hình queueing:

    • Động từ hành động: Tối ưu hóa, điều chỉnh.
    • Mục tiêu: Đảm bảo hệ thống ổn định, thời gian phản hồi trung bình đạt chuẩn.
    • Thời gian: Điều chỉnh hàng quý theo khối lượng hồ sơ thực tế.
    • Chủ thể: Các cơ quan hành chính cấp tỉnh, thành phố.

  3. Áp dụng chính sách ngưỡng trong phân loại và xử lý hồ sơ phức tạp:

    • Động từ hành động: Xây dựng, triển khai.
    • Mục tiêu: Tối ưu hóa độ dài hàng đợi, giảm tồn đọng hồ sơ.
    • Thời gian: Thí điểm trong 6 tháng, đánh giá hiệu quả.
    • Chủ thể: Trung tâm Dịch vụ Hành chính công các tỉnh.

  4. Phát triển hệ thống giám sát và báo cáo thời gian xử lý dịch vụ công:

    • Động từ hành động: Xây dựng, vận hành.
    • Mục tiêu: Tăng cường minh bạch, nâng cao trách nhiệm giải trình.
    • Thời gian: Hoàn thành trong 12 tháng.
    • Chủ thể: Bộ Thông tin và Truyền thông phối hợp với Bộ Nội vụ.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà quản lý và hoạch định chính sách công:

    • Lợi ích: Cơ sở khoa học để xây dựng chính sách cải cách hành chính dựa trên mô hình định lượng.
    • Use case: Xác định số lượng nhân sự cần thiết cho từng dịch vụ công.

  2. Cán bộ công chức tại các cơ quan hành chính:

    • Lợi ích: Hiểu rõ quy trình và cách tối ưu hóa công việc, nâng cao hiệu quả xử lý hồ sơ.
    • Use case: Áp dụng mô hình để điều chỉnh phân công công việc phù hợp.

  3. Nhà nghiên cứu và học viên ngành chính sách công, quản lý nhà nước:

    • Lợi ích: Tham khảo phương pháp nghiên cứu ứng dụng lý thuyết xếp hàng trong dịch vụ công.
    • Use case: Phát triển nghiên cứu tiếp theo về tối ưu hóa nguồn lực trong hành chính công.

  4. Chuyên gia công nghệ thông tin phát triển hệ thống e-government:

    • Lợi ích: Hiểu yêu cầu về thời gian xử lý và phân bổ tài nguyên trong hệ thống dịch vụ công trực tuyến.
    • Use case: Thiết kế hệ thống hỗ trợ phân bổ nhân lực và giám sát thời gian xử lý hồ sơ.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình tandem queueing là gì và tại sao được áp dụng trong dịch vụ hành chính công?
    Mô hình tandem queueing mô phỏng quy trình dịch vụ gồm nhiều bước nối tiếp, mỗi bước có hàng đợi riêng. Nó giúp phân tích thời gian chờ và hiệu quả phân bổ nhân lực trong từng bước, từ đó tối ưu hóa quy trình phục vụ công dân.

  2. Làm thế nào để xác định số lượng nhân viên cần thiết cho từng bước dịch vụ?
    Sử dụng mô hình M/M/c và các công thức Erlang C, dựa trên tỷ lệ đến hồ sơ và năng suất làm việc, có thể tính toán số nhân viên tối thiểu để đảm bảo thời gian chờ trung bình và xác suất chờ vượt ngưỡng theo quy định.

  3. Tại sao cần quy định thời gian phản hồi tối đa cho từng bước thay vì toàn bộ quy trình?
    Quy định từng bước giúp kiểm soát chặt chẽ hơn, giảm thiểu rủi ro tồn đọng ở bất kỳ bước nào, đồng thời tạo điều kiện cho người dân giám sát và nâng cao tính minh bạch trong dịch vụ công.

  4. Chính sách ngưỡng trong phân loại hồ sơ hoạt động như thế nào?
    Khi số lượng hồ sơ trong hàng đợi thứ hai vượt ngưỡng, hồ sơ sẽ được chuyển sang hàng đợi thứ nhất để cân bằng tải, giúp giảm tồn đọng và tối ưu hóa thời gian xử lý.

  5. Dữ liệu thực tế từ Vĩnh Phúc cho thấy điều gì về hiệu quả dịch vụ công?
    Dữ liệu cho thấy số lượng nhân viên hiện tại chưa đủ để đảm bảo thời gian xử lý theo quy định, dẫn đến tồn đọng hồ sơ. Việc tăng cường nhân lực là cần thiết để nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của người dân.

Kết luận

  • Xây dựng mô hình tandem queueing giúp đo lường và tối ưu hóa hiệu quả kỹ thuật của dịch vụ hành chính công hai bước.
  • Quy định thời gian phản hồi tối đa cho từng bước giảm thiểu xác suất chờ lâu và nâng cao minh bạch dịch vụ.
  • Phân loại hồ sơ theo độ phức tạp với chính sách ngưỡng giúp cân bằng tải và tối ưu phân bổ nguồn lực.
  • Dữ liệu thực tế cho thấy cần tăng cường nhân lực để đảm bảo thời gian xử lý theo quy định.
  • Nghiên cứu mở ra hướng phát triển mô hình đa bước, tích hợp chi phí lao động và xử lý hồ sơ bổ sung trong tương lai.

Hành động tiếp theo: Các cơ quan quản lý nên áp dụng mô hình này để đánh giá và điều chỉnh nguồn lực, đồng thời phát triển hệ thống giám sát thời gian xử lý nhằm nâng cao hiệu quả dịch vụ công.