Trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số đã trở thành động lực then chốt cho sự tăng trưởng kinh tế bền vững và nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia. Tại Việt Nam, Chiến lược phát triển kinh tế - xã hội 10 năm 2021-2030 đã xác định rõ vai trò đột phá của KHCN. Tuy nhiên, để quản lý và thúc đẩy hiệu quả các lĩnh vực này, việc sở hữu một hệ thống công cụ đo lường chính xác, khoa học là điều kiện tiên quyết. "Những gì không đo lường được thì không quản lý được" (Peter Drucker), do đó, việc nghiên cứu phương pháp luận và kinh nghiệm quốc tế trong việc lựa chọn chỉ số đánh giá là nhiệm vụ cấp thiết nhằm cung cấp luận cứ khoa học cho việc hoạch định chính sách tại Việt Nam.

Hiện nay, Nghị quyết 57/NQ-TW của Bộ Chính trị đang triển khai mạnh mẽ. Ban chỉ đạo Trung ương, Ban chỉ đạo của Chính phủ rất quan tâm đến việc đánh giá sự phát triển KHCN, ĐMST và CĐS để theo dõi, giám sát được việc triển khai Nghị quyết. Vì vậy, nghiên cứu kinh nghiệm quốc tế về nội dung này sẽ giúp chúng ta có cái nhìn khoa học, tổng quan để áp dụng cho Việt Nam.

Hình: Từ kinh nghiệm quốc tế tới đề xuất cho Việt Nam các chỉ số đo lường (KPI) KHCN, ĐMST và CĐS

2. Tổng quan về phương pháp đánh giá và lựa chọn chỉ số

2.1. Sự chuyển dịch tư duy trong đánh giá phát triển KH, CN, ĐMST và CĐS

Trước đây, việc đánh giá sự phát triển KH&CN thường mang tính chất thống kê đơn thuần, tập trung chủ yếu vào các yếu tố đầu vào (Input) như ngân sách nhà nước cấp cho nghiên cứu, số lượng nhân lực hoặc cơ sở vật chất. Tuy nhiên, cách tiếp cận hiện đại đã có sự thay đổi căn bản. Các tổ chức quốc tế như OECD, WIPO hay Ngân hàng Thế giới (WB) đã chuyển dịch trọng tâm sang đánh giá hiệu quả đầu ra (Output) và tác động (Outcome/Impact) của các hoạt động này đối với nền kinh tế và xã hội.

Đặc biệt, sự xuất hiện của chuyển đổi số đã làm thay đổi cấu trúc của các bộ chỉ số truyền thống. Đổi mới sáng tạo hiện nay không thể tách rời khỏi hạ tầng số và dữ liệu. Do đó, các phương pháp đánh giá hiện đại thường tích hợp các chỉ số về mức độ sẵn sàng số (Digital Readiness), dữ liệu mở (Open Data) và kỹ năng số vào trong khung đánh giá năng lực ĐMST chung. Khái niệm "Hệ sinh thái" (Ecosystem) được sử dụng để thay thế cho các đánh giá đơn lẻ, nhấn mạnh vào sự tương tác giữa các chủ thể: Nhà nước - Doanh nghiệp - Viện trường và Xã hội.

2.2. Cơ sở phương pháp luận và quy trình lựa chọn chỉ số

Việc lựa chọn chỉ số đánh giá (KPIs) cho cấp độ quốc gia thường tuân thủ theo các khung chuẩn mực quốc tế nhưng được địa phương hóa để phù hợp với bối cảnh thực tiễn. Cụ thể, các quốc gia thường tham chiếu Cẩm nang Frascati (đo lường nguồn lực R&D) và Cẩm nang Oslo (đo lường ĐMST) của OECD.

a) Cẩm nang Frascati: Chuẩn mực đo lường nguồn lực R&D

Ra đời lần đầu năm 1963 tại biệt thự Frascati (Ý), đây là văn bản chuẩn mực quốc tế lâu đời nhất về thu thập và báo cáo số liệu Nghiên cứu và Phát triển thực nghiệm (R&D). Phiên bản mới nhất (2015) tiếp tục khẳng định định nghĩa cốt lõi của R&D: "Là hoạt động sáng tạo được tiến hành một cách hệ thống nhằm làm tăng kho tàng tri thức (bao gồm tri thức về con người, văn hóa và xã hội) và việc sử dụng kho tàng tri thức này để tạo ra các ứng dụng mới".

Nội dung trọng tâm của Frascati là phân định rõ ranh giới giữa hoạt động R&D và các hoạt động khoa học công nghệ khác (như đào tạo, dịch vụ thông tin, hay sản xuất thông thường). Cẩm nang phân loại R&D thành ba loại hình chính:

• Nghiên cứu cơ bản (Basic research): Hoạt động lý thuyết hoặc thực nghiệm nhằm thu nhận tri thức mới về các hiện tượng, sự kiện quan sát được mà không nhắm vào ứng dụng cụ thể nào.
• Nghiên cứu ứng dụng (Applied research): Cũng là điều tra ban đầu để thu nhận tri thức mới nhưng hướng tới một mục đích thực tế cụ thể.
• Triển khai thực nghiệm (Experimental development): Hoạt động hệ thống, sử dụng tri thức từ nghiên cứu và kinh nghiệm thực tiễn để tạo ra vật liệu, sản phẩm, thiết bị mới hoặc cải tiến đáng kể những thứ đã có.
• Phương pháp và Cách thức đo lường Cẩm nang Frascati tiếp cận việc đo lường chủ yếu thông qua các chỉ số "Đầu vào" (Input indicators), tập trung vào hai biến số chính: Nhân lực và Tài chính.

Về nhân lực, Frascati đưa ra khái niệm "Quy đổi toàn thời gian" (Full-time Equivalent - FTE) thay vì chỉ đếm số lượng người (Headcount). Điều này giúp đo lường chính xác nỗ lực thực tế bỏ ra cho nghiên cứu, loại bỏ sai số do các nhà nghiên cứu làm việc bán thời gian gây ra.

Về tài chính, chỉ số quan trọng nhất được Frascati kiến tạo là GERD (Gross Domestic Expenditure on R&D - Tổng chi tiêu nội địa cho R&D). Để tính toán GERD, cẩm nang hướng dẫn thu thập dữ liệu từ bốn khu vực thực hiện: Khu vực doanh nghiệp (BERD), Khu vực Nhà nước (GOVERD), Khu vực Giáo dục đại học (HERD) và Khu vực tư nhân phi lợi nhuận (PNP). Phương pháp thu thập thường là thông qua các cuộc điều tra thống kê định kỳ và báo cáo ngân sách, đảm bảo loại trừ các khoản chi trùng lặp (ví dụ: tiền chuyển giao giữa các quỹ).

Cẩm nang Frascati cung cấp ngôn ngữ chung cho toàn thế giới về R&D. Nhờ nó, tỷ lệ chi tiêu cho R&D trên GDP trở thành thước đo phổ biến nhất để so sánh cam kết của các quốc gia đối với khoa học. Nó giúp chính phủ trả lời câu hỏi: "Chúng ta đang đầu tư bao nhiêu cho tương lai?" và "Khu vực nào (Nhà nước hay Doanh nghiệp) đang đóng vai trò động lực?".

b) Cẩm nang Oslo: Chuẩn mực đo lường Đổi mới sáng tạo (ĐMST)

Nếu Frascati tập trung vào việc tạo ra tri thức mới (R&D), thì Cẩm nang Oslo (ra đời đầu những năm 1990, bản mới nhất 2018 do OECD và Eurostat phối hợp) tập trung vào việc thương mại hóa và ứng dụng tri thức đó, tức là Đổi mới sáng tạo.

Cẩm nang Oslo mở rộng phạm vi đánh giá vượt ra ngoài phòng thí nghiệm. Nó định nghĩa ĐMST là "một sản phẩm hoặc quy trình mới hoặc được cải tiến đáng kể, khác biệt đáng kể so với các sản phẩm hoặc quy trình trước đó và đã được đưa ra thị trường hoặc đưa vào sử dụng".

Trong phiên bản 2018, Oslo đã tinh gọn phân loại ĐMST từ 4 loại xuống còn 2 nhóm chính để phù hợp với thực tiễn quản trị doanh nghiệp hiện đại:

• Đổi mới sản phẩm (Product innovation): Bao gồm cả hàng hóa và dịch vụ mới hoặc cải tiến.
• Đổi mới quy trình kinh doanh (Business process innovation): Bao gồm đổi mới trong sản xuất, phân phối, marketing, tổ chức quản lý, và hệ thống thông tin.
• Phương pháp và Cách thức đo lường: Khác với Frascati dựa nhiều vào số liệu ngân sách, Cẩm nang Oslo dựa chủ yếu vào phương pháp điều tra khảo sát doanh nghiệp (Innovation Surveys). Cách thức đo lường của Oslo mang tính định tính kết hợp định lượng, đi sâu vào hành vi của doanh nghiệp.

Các nội dung đo lường bao gồm:

• Hoạt động ĐMST: Doanh nghiệp có thực hiện R&D không? Có mua sắm máy móc thiết bị mới không? Có đào tạo nhân lực hay mua bản quyền công nghệ không?
• Liên kết ĐMST: Doanh nghiệp hợp tác với ai (Trường đại học, khách hàng, hay đối thủ cạnh tranh)?
• Các yếu tố cản trở: Thiếu vốn, thiếu nhân lực hay rào cản pháp lý?
• Tác động: Tỷ trọng doanh thu từ sản phẩm mới chiếm bao nhiêu phần trăm tổng doanh thu?

Đặc biệt, Oslo nhấn mạnh việc đo lường ĐMST trong khu vực dịch vụ và các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) - những nơi có thể không có bộ phận R&D chính thức nhưng vẫn liên tục đổi mới mô hình kinh doanh.

Cẩm nang Oslo giúp các nhà hoạch định chính sách hiểu được "hộp đen" của quá trình tăng trưởng kinh tế. Nó chỉ ra rằng R&D không phải là con đường duy nhất dẫn đến đổi mới. Vai trò của Oslo là cực kỳ quan trọng đối với các nước đang phát triển, nơi năng lực nghiên cứu gốc còn yếu nhưng năng lực hấp thụ và cải tiến công nghệ (đổi mới phi R&D) lại là động lực tăng trưởng chính. Nó cung cấp dữ liệu để thiết kế các chính sách hỗ trợ doanh nghiệp sát sườn hơn, ví dụ như hỗ trợ tín dụng cho đổi mới công nghệ hay hỗ trợ kết nối cung cầu.

Hai cẩm nang này không tồn tại độc lập mà có mối quan hệ hữu cơ, bổ sung cho nhau trong "Họ các cẩm nang OECD".

Trong khi Cẩm nang Frascati đo lường Đầu vào của tri thức (nguồn lực dành cho việc tạo ra cái mới), thì Cẩm nang Oslo đo lường toàn bộ quá trình chuyển hóa từ ý tưởng đến Kết quả thực tế trên thị trường (Output và Impact). Một quốc gia có chỉ số Frascati cao (đầu tư nhiều cho R&D) nhưng chỉ số Oslo thấp (ít sản phẩm mới ra thị trường) chứng tỏ hiệu quả chuyển giao công nghệ kém, hay còn gọi là "nghịch lý châu Âu" (European Paradox) mà nhiều nước từng gặp phải.

Tóm lại, việc nắm vững và áp dụng đồng bộ cả hai Cẩm nang Frascati và Oslo là điều kiện tiên quyết để xây dựng một hệ thống thông tin KHCN minh bạch, tin cậy. Đối với Việt Nam, việc tuân thủ các chuẩn mực này không chỉ giúp chuẩn hóa dữ liệu thống kê quốc gia mà còn giúp chúng ta "nói cùng một ngôn ngữ" với thế giới, từ đó định vị chính xác năng lực cạnh tranh quốc gia và hoạch định những chính sách phát triển KHCN, ĐMST thực chất, hiệu quả hơn

Như vậy, dựa trên căn cứ các cẩm nang trên chúng ta có thể tóm tắt quy trình lựa chọn chỉ số để đánh giá KHCN, ĐMST và CĐS thường tuân theo mô hình Logic (Logic Model) bao gồm bốn nhóm chính:

Thứ nhất là nhóm chỉ số Đầu vào (Enablers/Inputs), phản ánh các nguồn lực cần thiết như vốn, nhân lực, hạ tầng chính sách và hạ tầng số.

Thứ hai là nhóm chỉ số Hoạt động/Quy trình (Processes/Activities), đo lường các hoạt động liên kết, hợp tác nghiên cứu, chuyển giao công nghệ và mức độ hấp thụ công nghệ của doanh nghiệp.

Thứ ba là nhóm chỉ số Đầu ra (Outputs), bao gồm các sản phẩm cụ thể như bằng sáng chế, công bố khoa học, sản phẩm công nghệ mới.

Cuối cùng là nhóm chỉ số Tác động (Impacts), phản ánh sự thay đổi về tăng trưởng kinh tế, năng suất lao động và chất lượng cuộc sống người dân.

Nguyên tắc lựa chọn chỉ số phải đảm bảo tính khả thi trong thu thập dữ liệu, tính đại diện cho mục tiêu chiến lược và tính so sánh được với quốc tế. Một bộ chỉ số tốt không phải là bộ chỉ số có số lượng nhiều nhất, mà là bộ chỉ số phản ánh trung thực nhất hiện trạng và xu hướng phát triển của quốc gia.

3. Kinh nghiệm quốc tế về lựa chọn chỉ số đánh giá

Để làm rõ hơn về phương pháp và cách thức lựa chọn, nghiên cứu này đi sâu phân tích kinh nghiệm của 5 quốc gia tiêu biểu: Hoa Kỳ, Hàn Quốc, Singapore, Estonia và Israel. Đây là những quốc gia đại diện cho các mô hình phát triển đặc thù và thành công trên thế giới.

3.1. Hoa Kỳ: Mô hình dẫn dắt bởi thị trường và khu vực tư nhân

Hoa Kỳ là cường quốc công nghệ hàng đầu thế giới với đặc trưng là vai trò chủ đạo của khu vực tư nhân trong R&D và ĐMST. Hệ thống đánh giá của Hoa Kỳ không tập trung quá nhiều vào các chỉ số hành chính mà chú trọng đặc biệt vào hiệu quả thương mại hóa và năng lực của doanh nghiệp. Quỹ Khoa học Quốc gia (NSF) là cơ quan đầu mối quản lý dữ liệu, xuất bản báo cáo "Science and Engineering Indicators" định kỳ. Điểm đặc biệt trong cách chọn chỉ số của Hoa Kỳ là sự phân tách rõ ràng nhưng có liên kết chặt chẽ giữa nghiên cứu cơ bản và ứng dụng thương mại.

Bảng 1: Các chỉ số đánh giá trọng tâm của Hoa Kỳ

3.2. Hàn Quốc: Mô hình Chính phủ kiến tạo và tập đoàn lớn

Khác với Hoa Kỳ, sự phát triển KH&CN của Hàn Quốc mang đậm dấu ấn định hướng của Chính phủ thông qua các tập đoàn lớn (Chaebol). Viện Đánh giá và Quy hoạch KH&CN Hàn Quốc (KISTEP) chịu trách nhiệm xây dựng bộ chỉ số. Kinh nghiệm của Hàn Quốc là lựa chọn các chỉ số mang tính "áp lực cao" về đầu vào để thúc đẩy đầu tư, đồng thời theo dõi sát sao cán cân thanh toán công nghệ để đảm bảo tính tự chủ quốc gia.

Bảng 2: Các chỉ số đánh giá trọng tâm của Hàn Quốc

3.3. Singapore: Mô hình Quốc gia Thông minh (Smart Nation)

Singapore tiếp cận vấn đề từ góc độ một quốc gia nhỏ, khan hiếm tài nguyên nhưng giàu khát vọng về công nghệ số. Chiến lược "Smart Nation" của Singapore tập trung vào việc chuyển đổi số toàn diện nền kinh tế và xã hội. Bộ chỉ số của Singapore do đó dịch chuyển mạnh sang đo lường trải nghiệm người dùng, mức độ tích hợp công nghệ vào đời sống và khả năng thu hút nhân tài toàn cầu.

Bảng 3: Các chỉ số đánh giá trọng tâm của Singapore

3.4. Estonia: Mô hình Chính phủ số và Xã hội số toàn diện

Estonia được xem là hình mẫu tiên phong về quốc gia số (e-Estonia). Điểm độc đáo trong cách chọn chỉ số của Estonia là tập trung vào "Niềm tin" và "Tính minh bạch". Họ không chỉ đo lường số lượng dịch vụ công mà đo lường hiệu quả tiết kiệm thời gian và mức độ an toàn dữ liệu. Hệ thống đánh giá của Estonia gắn liền với nền tảng X-Road và định danh điện tử.

Bảng 4: Các chỉ số đánh giá trọng tâm của Estonia

3.5. Israel: Mô hình Quốc gia Khởi nghiệp (Start-up Nation)

Israel xây dựng hệ thống đánh giá xoay quanh trục "Khởi nghiệp" và "Rủi ro". Họ chấp nhận tỷ lệ thất bại cao để tìm kiếm những đột phá công nghệ (Disruptive Innovation). Bộ chỉ số của Israel tập trung đo lường tính năng động của hệ sinh thái khởi nghiệp, khả năng thu hút vốn đầu tư nước ngoài và hiệu quả thoái vốn (Exit).

Bảng 5: Các chỉ số đánh giá trọng tâm của Israel

4. Tổng hợp kinh nghiệm và xu hướng chung trên thế giới

Qua nghiên cứu sâu kinh nghiệm của năm quốc gia nêu trên, có thể đúc rút ra những xu hướng chung và bài học kinh nghiệm mang tính quy luật trong việc xây dựng bộ chỉ số đánh giá KH, CN, ĐMST và CĐS hiện nay.

Thứ nhất, có sự chuyển dịch mạnh mẽ từ lượng sang chất. Các nước không còn quá chú trọng vào số lượng bài báo khoa học hay số lượng doanh nghiệp đăng ký mới đơn thuần. Thay vào đó, họ quan tâm đến chỉ số trích dẫn khoa học, số lượng bằng sáng chế được thương mại hóa thành công và tỷ lệ doanh nghiệp sống sót sau 3-5 năm.

Thứ hai, việc tích hợp Chuyển đổi số làm nền tảng cho ĐMST là xu thế tất yếu. Các chỉ số về hạ tầng dữ liệu, an ninh mạng và kỹ năng số không còn đứng riêng lẻ mà được lồng ghép vào đánh giá năng lực cạnh tranh tổng thể. Estonia và Singapore là những ví dụ điển hình cho việc sử dụng chỉ số số hóa để đo lường hiệu quả quản trị quốc gia.

Thứ ba tính mở và liên kết quốc tế được đề cao. Các chỉ số như đồng tác giả quốc tế, vốn đầu tư nước ngoài cho R&D, và cán cân thanh toán công nghệ (như trường hợp của Hàn Quốc và Israel) cho thấy mức độ hội nhập sâu rộng của hệ thống KH&CN quốc gia với chuỗi giá trị toàn cầu.

Thứ tư, sử dụng dữ liệu thời gian thực (Real-time data). Xu hướng hiện đại là giảm bớt sự phụ thuộc vào các báo cáo thống kê định kỳ có độ trễ cao. Thay vào đó, các nước sử dụng dữ liệu lớn (Big Data) từ các nền tảng số để đo lường hành vi và xu hướng công nghệ ngay tại thời điểm diễn ra.

5. Đề xuất gợi ý cho Việt Nam

Trên cơ sở phân tích bối cảnh trong nước và tham chiếu kinh nghiệm quốc tế, bài viết đưa ra một số đề xuất nhằm hoàn thiện công tác đánh giá và lựa chọn chỉ số phát triển KH, CN, ĐMST và CĐS tại Việt Nam như sau:

Một là, tái cấu trúc bộ chỉ số theo hướng chú trọng hiệu quả đầu ra và tác động.

Việt Nam cần giảm bớt tỷ trọng các chỉ số đầu vào trong các bộ tiêu chí đánh giá hiện tại. Cần bổ sung các chỉ số phản ánh "tỷ lệ chuyển đổi" (Conversion Rate) từ nghiên cứu sang thương mại. Ví dụ: Tỷ lệ doanh thu từ sản phẩm mới trên tổng doanh thu doanh nghiệp; Số lượng hợp đồng chuyển giao công nghệ từ trường đại học sang doanh nghiệp có phát sinh doanh thu thực tế.

Hai là, xây dựng nhóm chỉ số đo lường "Năng lực hấp thụ công nghệ". Bài học từ Hàn Quốc và Singapore cho thấy, sức mạnh không chỉ nằm ở việc tạo ra công nghệ mới mà còn ở khả năng ứng dụng công nghệ của toàn nền kinh tế. Cần có chỉ số đánh giá mức độ chi tiêu cho đổi mới công nghệ của các doanh nghiệp trong lĩnh vực truyền thống (nông nghiệp, dệt may, chế biến), không chỉ khu trú ở các doanh nghiệp công nghệ thông tin.

Ba là, chuẩn hóa và đồng bộ dữ liệu thống kê từ địa phương. Để các chỉ số như Bộ chỉ số Đổi mới sáng tạo cấp địa phương (PII) hay Chỉ số Chuyển đổi số (DTI) phản ánh chính xác thực tế, cần áp dụng các chuẩn mực thống kê quốc tế (như OECD/Eurostat) thống nhất cho các Sở KH&CN và Sở TT&TT trên cả nước. Việc này giúp dữ liệu có tính so sánh cao và làm cơ sở vững chắc cho việc ra quyết định.

Bốn là, lồng ghép chỉ số an toàn và niềm tin số. Học tập kinh nghiệm từ Estonia, Việt Nam nên đưa các chỉ số về an toàn thông tin, bảo mật dữ liệu cá nhân và mức độ tín nhiệm của người dân đối với dịch vụ số vào hệ thống chỉ số đánh giá CĐS quốc gia, coi đây là chỉ số trụ cột đảm bảo cho sự phát triển bền vững.

Năm là, thiết lập cơ chế theo dõi chỉ số động. Cần nghiên cứu ứng dụng công nghệ Big Data để thu thập các chỉ số hành vi (ví dụ: tần suất sử dụng dịch vụ công, lưu lượng dữ liệu trao đổi) thay vì chỉ dựa vào báo cáo hành chính. Điều này giúp các nhà hoạch định chính sách có cái nhìn cập nhật và phản ứng nhanh chóng với các thay đổi của thực tiễn.

6. Kết luận

Việc lựa chọn và xây dựng bộ chỉ số đánh giá sự phát triển KH, CN, ĐMST và CĐS là một quá trình liên tục, đòi hỏi sự linh hoạt và cập nhật theo xu thế thế giới. Kinh nghiệm từ Hoa Kỳ, Hàn Quốc, Singapore, Estonia và Israel cho thấy không có một mô hình vạn năng, nhưng có những nguyên tắc cốt lõi về tính hiệu quả, tính liên kết và tính thực tiễn mà Việt Nam cần kế thừa. Việc hoàn thiện hệ thống chỉ số đo lường không chỉ giúp Việt Nam định vị chính xác vị thế của mình trên bản đồ công nghệ thế giới mà còn là công cụ đắc lực để dẫn dắt nền kinh tế chuyển mình mạnh mẽ trong kỷ nguyên số, hiện thực hóa khát vọng phát triển đất nước phồn vinh, hạnh phúc.

Nguyễn Trọng Khánh