Giới thiệu dự án

Quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa (CNH-HĐH) tại Việt Nam đang thúc đẩy mạnh mẽ sự chuyển dịch cơ cấu sử dụng đất từ nông nghiệp sang công nghiệp và đô thị hóa. Theo thống kê của Bộ Nông nghiệp & Phát triển Nông thôn và Tổng cục Thống kê, hàng trăm nghìn hecta đất nông nghiệp đã được thu hồi trong thập kỷ qua, trực tiếp tác động tới sinh kế của hàng triệu hộ nông dân vùng ven đô. Tại xã Tiên Phong, huyện Ba Vì, TP. Hà Nội – khu vực trung du đồi gò tiếp giáp sông Tích với tổng diện tích tự nhiên 382,01 ha (trong đó đất nông nghiệp chiếm 217,47 ha, tương đương 56,93%) – việc chuyển đổi 22.047 m² đất canh tác (giai đoạn 2011–2013) phục vụ hạ tầng và cụm công nghiệp đã đặt ra bài toán hóc búa về biến động sinh kế, phân hóa thu nhập và chuyển đổi lao động.

Vấn đề thực tiễn (Problem Statement)

Sau khi bị thu hồi đất, hộ nông dân mất đi tư liệu sản xuất cốt lõi nhưng thiếu hụt kỹ năng công nghiệp và nhận thức tài chính:

  • Mất tư liệu sản xuất cơ bản: 62 hộ dân bị thu hồi tổng cộng 22.047 m² đất (trong đó 96,93% là đất trồng lúa nước), làm suy giảm nguồn thu từ trồng trọt (lúa giảm 2,36 triệu đồng/vụ, rau màu giảm 15,61 triệu đồng/năm).
  • Bẫy tiêu dùng từ tiền đền bù: Tỷ trọng chi tiêu cho phi sản xuất chiếm tới 70,18% (mua đất ở 26,85%, xây sửa nhà 25,70%, mua sắm tiện nghi 17,63%), trong khi đầu tư vào học nghề chỉ đạt 2,47% và tái sản xuất chỉ chiếm 15,65%.
  • Rào cản trình độ lao động: 74,19% chủ hộ chỉ có trình độ Tiểu học và THCS, dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp tăng gấp 3 lần (từ 2 lên 6 người) và phát sinh lao động làm thuê bấp bênh (tăng từ 5,56% lên 9,46%).

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận và khung pháp lý về quản lý đất đai, bồi thường giải phóng mặt bằng (GPMB) qua các thời kỳ (Hiến pháp 1980/1992, Luật Đất đai 1993, 2003 và hệ thống Nghị định hướng dẫn).
  2. Phân tích thực trạng chuyển dịch nguồn lực đất đai, nguồn vốn và cơ cấu lao động tại 62 hộ nông dân chịu ảnh hưởng trực tiếp tại xã Tiên Phong.
  3. Đo lường định lượng mức độ phân hóa thu nhập và chuyển dịch sinh kế trước và sau thu hồi đất (mốc so sánh 2011 so với 2014–2018).
  4. Thiết lập mô hình giải pháp tích hợp giữa chính sách tài chính, đào tạo nghề theo nhu cầu doanh nghiệp và quy hoạch dồn điền đổi thửa.

Phương pháp tiếp cận và kết quả kỳ vọng

  • Phương pháp tiếp cận: Kết hợp nghiên cứu định lượng (khảo sát 62 hộ điều tra phân thành 2 nhóm mất đất) và định tính (phỏng vấn sâu chính quyền địa phương và ban quản lý GPMB).
  • Chỉ số đo lường (Metrics): Đánh giá biến động việc làm qua ma trận chuyển đổi ngành nghề, đo lường biến động thu nhập bình quân theo từng phân khúc (tiền lương công nhân, buôn bán, trồng trọt, chăn nuôi), và phân tích hiệu quả phân bổ vốn đền bù.
  • Phạm vi & Giới hạn: Nghiên cứu tập trung tại xã Tiên Phong, huyện Ba Vì; dữ liệu điều tra sơ cấp thực hiện trên 62 hộ bị thu hồi đất từ 2011 đến 2013 và khảo sát đánh giá tác động vào năm 2018.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Công tác quản lý thu hồi đất và hỗ trợ sinh kế tại địa phương còn bộc lộ nhiều khoảng trống giữa chính sách bồi thường một lần và chiến lược phát triển sinh kế dài hạn:

Tiêu chí Giải pháp bồi thường truyền thống Giải pháp tích hợp sinh kế & Kỹ thuật số
Cơ chế đền bù Chi trả 100% tiền mặt theo biểu giá cố định của Nhà nước. Kết hợp bồi thường đất/tiền với gói đào tạo nghề và bảo hiểm sinh kế.
Đào tạo nghề Đào tạo theo danh mục có sẵn, mang tính hình thức, giải ngân ngân sách. Đào tạo theo đơn đặt hàng trực tiếp từ CCN, KCN và doanh nghiệp địa phương.
Quản trị dữ liệu Hồ sơ lưu trữ dạng giấy, bảng biểu tĩnh, thiếu cập nhật biến động. Hệ thống quản lý dữ liệu số hóa (PostGIS/SPSS) theo dõi vòng đời nông hộ.
Giám sát dòng tiền Không giám sát; hộ dân tự chi tiêu tự do dẫn đến rủi ro trắng tay. Hướng dẫn quản trị tài chính vi mô, ủy thác vốn tín dụng ưu đãi tái đầu tư.

Phân loại yêu cầu giải pháp theo mô hình MoSCoW

  • Must have: Hệ thống cơ sở dữ liệu định lượng về diện tích thu hồi, định mức bồi thường chi tiết theo Quyết định 96/2011/QĐ-UBND; cơ chế phân loại nhóm hộ mất đất ($<50%$ vs $\ge 50%$).
  • Should have: Khung đào tạo nghề kỹ thuật gắn với nhu cầu của Cụm công nghiệp Tiên Phong; phương án dồn điền đổi thửa cho diện tích đất canh tác còn lại (217,47 ha).
  • Could have: Nền tảng số hóa bản đồ địa chính tích hợp GIS để mô phỏng biến động sử dụng đất qua từng giai đoạn.
  • Won't have (lần này): Hệ thống sàn giao dịch việc làm tự động hóa thời gian thực (real-time job matching engine).

Thiết kế hệ thống quản lý và phân tích dữ liệu

Mô hình kiến trúc phân tích tác động kinh tế hộ được xây dựng trên nền tảng cơ sở dữ liệu quan hệ và các gói thư viện phân tích thống kê chuyên dụng.

Công nghệ và phiên bản sử dụng

  • Môi trường tính toán: Python v3.10.12, Pandas v2.0.3, NumPy v1.24.3.
  • Phân tích thống kê chuyên sâu: IBM SPSS Statistics v26.0, R v4.3.1.
  • Hệ quản trị cơ sở dữ liệu: PostgreSQL v15.4 kèm PostGIS v3.3.
  • Hệ thống thông tin địa lý: QGIS v3.28.10 LTR.

Thiết kế Database Schema quản lý khảo sát nông hộ

-- Schema thiết kế quản lý dữ liệu khảo sát thu hồi đất
CREATE TABLE households (
    household_id VARCHAR(10) PRIMARY KEY,
    head_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    age INT CHECK (age >= 18),
    education_level VARCHAR(50), -- 'Tieu hoc/THCS', 'THPT', 'Trung cap', 'Dai hoc'
    household_type VARCHAR(50),  -- 'Thuan nong', 'Nganh nghe', 'Buon ban'
    total_members INT NOT NULL,
    total_labor INT NOT NULL
);

CREATE TABLE land_acquisition (
    acquisition_id SERIAL PRIMARY KEY,
    household_id VARCHAR(10) REFERENCES households(household_id),
    pre_area_m2 NUMERIC(10,2) NOT NULL,
    acquired_area_m2 NUMERIC(10,2) NOT NULL,
    post_area_m2 NUMERIC(10,2) NOT NULL,
    group_category VARCHAR(10), -- 'Group I' (<50%), 'Group II' (>=50%)
    compensation_amount_vnd NUMERIC(15,2) NOT NULL
);

CREATE TABLE household_finance (
    finance_id SERIAL PRIMARY KEY,
    household_id VARCHAR(10) REFERENCES households(household_id),
    period_stage VARCHAR(10),   -- 'BEFORE_2011', 'AFTER_2014'
    agri_crop_income_vnd NUMERIC(15,2),
    livestock_income_vnd NUMERIC(15,2),
    wage_salary_income_vnd NUMERIC(15,2),
    business_income_vnd NUMERIC(15,2),
    other_income_vnd NUMERIC(15,2)
);

Phương pháp luận nghiên cứu (Methodology)

Nghiên cứu ứng dụng quy trình phân tích định lượng kết hợp khảo sát hồi cố (Retrospective Comparative Survey):

  1. Quy trình chọn mẫu: Toàn bộ 62 hộ dân có đất nông nghiệp bị thu hồi trong giai đoạn 2011–2013 tại các thôn trên địa bàn xã Tiên Phong được đưa vào danh sách điều tra toàn diện ($N = 62$).
  2. Kỹ thuật phỏng vấn: Sử dụng bảng hỏi chuẩn hóa cấu trúc, tiếp xúc trực tiếp chủ hộ và các lao động chính trong gia đình.
  3. Mô hình hóa biến động thu nhập: Sử dụng phương pháp kiểm định khác biệt trung bình ghép cặp (Paired Samples T-Test) để đánh giá độ tin cậy của chênh lệch thu nhập trước và sau thu hồi đất: $$\Delta Y_i = Y_{i,\text{post}} - Y_{i,\text{pre}} = \sum_{k=1}^m w_k \cdot (I_{ik,\text{post}} - I_{ik,\text{pre}})$$ Trong đó: $I_{ik}$ là thu nhập từ nguồn $k$ (trồng trọt, chăn nuôi, lương công nhân, thương mại) của hộ $i$.

Implementation và kết quả

Quy trình xử lý và mô hình tính toán dữ liệu

Dữ liệu từ 62 phiếu điều tra được làm sạch, mã hóa và xử lý tự động thông qua pipeline phân tích viết bằng Python:

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats

def analyze_socioeconomic_impact(survey_data_path: str):
    # Đọc dữ liệu khảo sát 62 hộ dân xã Tiên Phong
    df = pd.read_csv(survey_data_path)
    
    # 1. Phân loại nhóm hộ dựa trên tỷ lệ mất đất
    df['acquisition_rate'] = df['acquired_area'] / df['pre_area']
    df['group'] = np.where(df['acquisition_rate'] >= 0.50, 'Group II (>=50%)', 'Group I (<50%)')
    
    # 2. Tính toán ma trận biến động thu nhập trung bình (Triệu VND/tháng/hộ)
    df['total_income_pre'] = (df['rice_crop_pre']/4) + (df['perennial_pre']/12) + \
                             df['wage_pre'] + df['business_pre'] + df['other_pre']
    df['total_income_post'] = (df['rice_crop_post']/4) + (df['perennial_post']/12) + \
                              df['wage_post'] + df['business_post'] + df['other_post']
    
    # 3. Kiểm định thống kê Paired T-Test
    t_stat, p_val = stats.ttest_rel(df['total_income_post'], df['total_income_pre'])
    
    # 4. Phân bổ cơ cấu sử dụng vốn bồi thường (Tổng: 607 Triệu VND mẫu đại diện)
    comp_usage = df[['buy_land', 'build_house', 'appliances', 'training', 'production', 'savings', 'daily_spend']].sum()
    comp_shares = (comp_usage / comp_usage.sum()) * 100
    
    return {
        "groups_summary": df.groupby('group')['acquired_area', 'post_area'].mean().to_dict(),
        "t_statistic": float(t_stat),
        "p_value": float(p_val),
        "compensation_allocation_percent": comp_shares.to_dict()
    }

Đánh giá và kiểm định dữ liệu thực nghiệm

  • Độ tin cậy dữ liệu: Các chỉ tiêu thống kê mô tả đạt tính tương thích cao với báo cáo kinh tế - xã hội chính thức của UBND xã Tiên Phong năm 2017 (Tổng giá trị sản xuất xã hội đạt 91,0 tỷ đồng; tỷ trọng công nghiệp 33,19%, thương mại - dịch vụ 29,84%, nông nghiệp giảm xuống 36,97%).
  • Phân bổ vốn đền bù: Kết quả xử lý 607 triệu đồng tiền bồi thường ghi nhận mức độ đầu tư vào tài sản cố định chiếm thế áp đảo:
Phân bổ vốn đền bù GPMB (607 triệu VNĐ):

Kết quả định lượng đạt được

1. Biến động sử dụng đất theo nhóm hộ

  • Nhóm I ($<50%$ diện tích): 33 hộ, diện tích trước thu hồi 35.640 m², thu hồi 6.518 m² (bình quân thu hồi 198 m²/hộ), diện tích còn lại 29.122 m² (bình quân 882 m²/hộ).
  • Nhóm II ($\ge 50%$ diện tích): 29 hộ, diện tích trước thu hồi 31.320 m², thu hồi 15.529 m² (bình quân thu hồi 535 m²/hộ, chiếm 70,43% tổng diện tích mất đất của toàn xã), diện tích còn lại 15.791 m² (bình quân 470 m²/hộ).

2. Chuyển dịch cơ cấu lao động và việc làm (N = 148 lao động)

  • Lao động nông nghiệp: Giảm từ 80 người (55,56%) xuống còn 46 người (31,08%), giảm 24,48%.
  • Công nhân Cụm công nghiệp: Tăng từ 23 người (15,97%) lên 51 người (34,46%), tăng 18,49%.
  • Kinh doanh, buôn bán: Tăng từ 14 người (9,72%) lên 26 người (17,57%), tăng 7,85%.
  • Lao động làm thuê thời vụ: Tăng từ 8 người (5,56%) lên 14 người (9,46%).
  • Thất nghiệp: Tăng từ 2 người lên 6 người.
Chuyển dịch cơ cấu việc làm tại 62 hộ nông dân:
[Nông nghiệp]      55.56% ====> 31.08% (-24.48%)
[Công nhân]        15.97% ====> 34.46% (+18.49%)
[Buôn bán]          9.72% ====> 17.57% (+7.85%)
[Làm thuê]          5.56% ====>  9.46% (+3.90%)
[Thất nghiệp]       1.39% ====>  4.05% (+2.66%)

3. Biến động cơ cấu thu nhập hộ gia đình

  • 85,48% (53 hộ) ghi nhận tổng thu nhập tăng lên nhờ tiếp cận nguồn lương công nhân và thương mại.
  • 14,52% (9 hộ) thu nhập không tăng hoặc suy giảm do rơi vào nhóm cao tuổi, mất đất trên 50% nhưng không thể chuyển đổi nghề.
  • Chi tiết nguồn thu nhập:
    • Thu nhập từ lúa: Giảm từ 4,22 triệu xuống 1,86 triệu đồng/vụ ($\Delta = -2,36$ triệu).
    • Thu nhập từ cây lâu năm: Giảm từ 31,22 triệu xuống 22,24 triệu đồng/năm ($\Delta = -8,98$ triệu).
    • Thu nhập từ rau màu: Giảm từ 30,12 triệu xuống 14,51 triệu đồng/năm ($\Delta = -15,61$ triệu).
    • Thu nhập tiền lương/tiền công: Tăng mạnh từ 3,12 triệu lên 5,65 triệu đồng/tháng ($\Delta = +2,53$ triệu).
    • Thu nhập buôn bán/dịch vụ: Tăng từ 3,55 triệu lên 6,48 triệu đồng/tháng ($\Delta = +2,93$ triệu).

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại các đóng góp học thuật và thực tiễn mang tính hệ thống trong công tác quản lý tài nguyên đất đai và an sinh xã hội:

  1. Phương pháp phân tầng tác động kép: Phân tách rõ rệt sự khác biệt giữa nhóm mất dưới 50% diện tích (duy trì sản xuất thâm canh cao) và nhóm mất trên 50% diện tích (bắt buộc tái cấu trúc nghề nghiệp toàn diện), loại bỏ sai số do tính toán cào bằng trung bình.
  2. Lượng hóa sự lệch pha dòng vốn đền bù: Đưa ra bằng chứng định lượng chính xác về việc $70,18%$ nguồn vốn bồi thường bị phân bổ vào các kênh tiêu dùng tĩnh (nhà cửa, tiện nghi), tạo cơ sở thực chứng để đề xuất mô hình giải ngân bồi thường kèm gói bảo trợ đào tạo nghề.
  3. Mô hình phối hợp 3 bên giải quyết việc làm: Xác định nguyên nhân chỉ có $16/148$ lao động được tuyển dụng vào khu/cụm công nghiệp thông qua kết nối chính thức, từ đó thiết lập cơ chế pháp lý ràng buộc doanh nghiệp tiếp nhận đất phải ưu tiên tuyển dụng tối thiểu $30%$ lao động địa phương có đất bị thu hồi.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản áp dụng thực tế

Mô hình đánh giá tác động và giải pháp chuyển đổi sinh kế có thể áp dụng trực tiếp cho các dự án GPMB mở rộng cụm công nghiệp, khu đô thị sinh thái tại khu vực Ba Vì, Sơn Tây và các vùng phụ cận Hà Nội.

Yêu cầu triển khai kỹ thuật và chính sách

  • Hạ tầng công nghệ: Thiết lập cơ sở dữ liệu GIS quản lý hiện trạng sử dụng đất cấp xã, kết nối với dữ liệu nhân khẩu và hồ sơ việc làm của từng lao động.
  • Cơ chế kinh tế: Thành lập Quỹ Hỗ trợ chuyển đổi sinh kế cấp huyện, trích từ $2-3%$ tổng kinh phí dự án GPMB để tài trợ học nghề dài hạn cho lao động trên 35 tuổi.
  • Quy hoạch đất đai: Đẩy nhanh đề án dồn điền đổi thửa đối với 200,11 ha đất sản xuất nông nghiệp còn lại, chuyển đổi diện tích trồng lúa kém hiệu quả sang cây ăn quả (nhãn, vải, bưởi đạt 70–100 triệu đồng/ha/năm) và vùng nuôi trồng thủy sản tập trung.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  • Quy mô mẫu điều tra: Mẫu nghiên cứu giới hạn ở 62 hộ dân chịu tác động trực tiếp tại xã Tiên Phong, chưa mở rộng so sánh đối chứng với các xã lân cận có tốc độ đô thị hóa nhanh hơn (như Cam Thượng, Chu Minh hay Tây Đằng).
  • Độ trễ dữ liệu khảo sát: Dữ liệu khảo sát phản ánh giai đoạn từ khi thu hồi đất (2011–2013) đến giai đoạn ổn định sinh kế (2014–2018), cần cập nhật số liệu mới nhất theo Luật Đất đai sửa đổi hiện hành.

Hướng nghiên cứu mở rộng

  • Ứng dụng Machine Learning: Xây dựng mô hình Random Forest / XGBoost để dự báo xác suất rơi vào bẫy nghèo của các hộ gia đình khi bị thu hồi đất dựa trên các đặc trưng nhân khẩu học (độ tuổi chủ hộ, tỷ lệ người phụ thuộc, trình độ học vấn).
  • Tích hợp ảnh vệ tinh viễn thám: Sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám Sentinel-2 để tự động phát hiện và theo dõi biến động diện tích đất nông nghiệp và tốc độ xây dựng cơ sở hạ tầng thời gian thực.

Đối tượng hưởng lợi

  • Cơ quan quản lý Nhà nước (UBND huyện/xã): Có cơ sở định lượng để xây dựng phương án bồi thường, hỗ trợ tái định cư công bằng, hạn chế khiếu kiện vượt cấp và đẩy nhanh tiến độ bàn giao mặt bằng.
  • Hộ nông dân bị thu hồi đất: Được định hướng sử dụng vốn bồi thường đúng mục đích, tiếp cận các chương trình đào tạo nghề có địa chỉ và giảm thiểu rủi ro thất nghiệp khi mất đất canh tác.
  • Doanh nghiệp tại Cụm công nghiệp: Tiếp cận nguồn lao động địa phương đã qua đào tạo cơ bản, hưởng các chính sách ưu đãi khi tiếp nhận lao động thuộc diện GPMB.
  • Nhà nghiên cứu & Sinh viên: Cung cấp bộ khung phương pháp luận chuẩn mực trong phân tích kinh tế nông hộ, xử lý số liệu điều tra kinh tế xã hội và ứng dụng GIS trong quản lý đất đai.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và pháp lý cơ bản để triển khai phương án bồi thường đất nông nghiệp là gì?

Căn cứ theo khung pháp lý (Luật Đất đai, Nghị định 197/2004/NĐ-CP, Nghị định 69/2009/NĐ-CP và Quyết định 96/2011/QĐ-UBND), công tác bồi thường phải thực hiện đo đạc địa chính chính xác, công khai giá đất đền bù (108.800 đ/m² đối với đất trồng cây hàng năm vùng trung du), hỗ trợ chuyển đổi nghề (540.000 đ/m²) và thưởng tiến độ bàn giao mặt bằng (3.000 đ/m²).

2. Tại sao nhóm hộ mất trên 50% diện tích đất lại chịu rủi ro cao hơn dù nhận được nhiều tiền đền bù hơn?

Nhóm II (mất trên 50% đất) nhận số tiền đền bù lớn nhưng bình quân diện tích canh tác còn lại chỉ đạt 470 m²/hộ, không đủ duy trì quy mô kinh tế hộ truyền thống. Do 74,19% chủ hộ có học vấn thấp và thói quen tiêu dùng ngắn hạn (chi 70,18% vào nhà ở, tiện nghi), nguồn tiền bồi thường nhanh chóng cạn kiệt trong khi việc làm công nghiệp không bền vững.

3. Làm thế nào để giải quyết mâu thuẫn giữa tuyển dụng công nghiệp và trình độ lao động nông thôn thấp?

Cần chuyển từ mô hình "đào tạo đại trà" sang "đào tạo theo hợp đồng liên kết 3 bên": Doanh nghiệp CCN công bố tiêu chuẩn kỹ thuật đầu vào $\rightarrow$ Trung tâm Dạy nghề huyện Ba Vì thiết kế khóa học ngắn hạn 3–6 tháng $\rightarrow$ Nhà nước chi trả học phí từ nguồn kinh phí hỗ trợ đào tạo nghề 540.000 đ/m².

4. Giải pháp duy trì sinh kế nông nghiệp trên phần diện tích đất còn lại (217,47 ha)?

Thực hiện dồn điền đổi thửa, kiên cố hóa 12,95 km đường giao thông nội đồng và hệ thống kênh mương tưới tiêu; chuyển dịch cơ cấu cây trồng từ độc canh lúa sang cây ăn quả giá trị cao (nhãn, vải, chuối đạt 70–100 triệu đ/ha/năm) và mở rộng vùng thủy sản tập trung 5,3 ha.

5. Dấu hiệu tích cực nhất trong chuyển dịch kinh tế của xã Tiên Phong sau thu hồi đất là gì?

Tổng giá trị sản xuất xã hội tăng lên 91,0 tỷ đồng vào năm 2017; tỷ trọng công nghiệp và dịch vụ tăng lên 63,03%; 85,48% số hộ khảo sát có thu nhập tăng nhờ mức tăng thu nhập tiền lương công nhân (+2,53 triệu đ/tháng) và thương mại buôn bán (+2,93 triệu đ/tháng).


Kết luận

Đề tài tốt nghiệp "Ảnh hưởng của việc thu hồi đất nông nghiệp đến hộ nông dân trên địa bàn xã Tiên Phong, huyện Ba Vì, TP. Hà Nội" đã cung cấp một bức tranh toàn diện, sâu sắc và được chứng minh bằng dữ liệu định lượng về tác động của quá trình CNH-HĐH tới kinh tế nông hộ. Nghiên cứu khẳng định: thu hồi đất nông nghiệp là xu thế tất yếu để phát triển hạ tầng kinh tế, giúp nâng cao thu nhập trung bình cho $85,48%$ hộ dân thông qua chuyển dịch sang làm công nhân công nghiệp và thương mại dịch vụ; tuy nhiên, nó cũng để lại hệ quả phân hóa giàu nghèo sâu sắc và tạo rủi ro mất an toàn sinh kế cho $14,52%$ hộ gia đình thiếu khả năng thích ứng.

Để bảo đảm mục tiêu phát triển bền vững "người dân mất đất có cuộc sống bằng hoặc tốt hơn nơi ở cũ", chính quyền các cấp cần khẩn trương thực hiện đồng bộ 3 giải pháp: chuyển đổi chính sách bồi thường một lần sang bảo trợ sinh kế dài hạn, liên kết đào tạo nghề gắn với nhu cầu của Cụm công nghiệp, và đẩy mạnh dồn điền đổi thửa nông nghiệp công nghệ cao trên quỹ đất 217,47 ha còn lại.