Trong khoa học quản lý đất đai hiện đại, các mô hình định giá tự động (Automated Valuation Models - AVM) đang thay thế dần các khảo sát thủ công nhờ khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ. Việc tích hợp dữ liệu từ giao dịch bất động sản, hạ tầng giao thông, biến động nhân khẩu học và các chỉ số môi trường vào mô hình Hedonic Price Model nâng cao giúp tối ưu hóa độ chính xác. Các thuật toán học máy (Machine Learning) như XGBoost hay Random Forest cho phép dự báo giá trị đất với sai số thấp hơn đáng kể so với phương pháp so sánh truyền thống. Công nghệ này tạo điều kiện cho việc minh bạch hóa thị trường tài chính đất đai, giúp chính quyền điều tiết thị trường và ngăn chặn đầu cơ hiệu quả. Việc xây dựng cơ sở dữ liệu quốc gia về giá đất là nền tảng chiến lược để đảm bảo sự ổn định, giúp hài hòa lợi ích giữa các bên tham gia và thúc đẩy hiệu quả quản lý ngân sách nhà nước thông qua các chính sách thuế đất dựa trên minh chứng khoa học (Wang & Li, 2019).
Hơn nữa, việc ứng dụng dữ liệu lớn trong định giá đất không chỉ giới hạn ở mục đích giao dịch mà còn phục vụ công tác quy hoạch chiến lược. Khi các biến số về giá đất được phân tích trong mối tương quan với các chỉ số kinh tế - xã hội, cơ quan quản lý có thể xác định các khu vực tiềm năng để phát triển hạ tầng và dự báo xu hướng đô thị hóa. Điều này hỗ trợ các chính sách đền bù giải phóng mặt bằng trở nên công bằng hơn, giảm thiểu các vụ tranh chấp, khiếu kiện phức tạp. Việc triển khai các hệ thống AVM yêu cầu sự đồng bộ về dữ liệu giữa các bộ, ngành, từ đó nâng cao chất lượng quản trị địa chính quốc gia. Đây là bước tiến tất yếu trong quản trị địa chính số, nơi dữ liệu trở thành tài nguyên lõi để định hướng phát triển bền vững, đảm bảo tính công khai, minh bạch và tạo môi trường đầu tư thuận lợi cho cả khu vực công và tư nhân trong tương lai dài hạn.
Tác giả: Đồng Phú Hảo, Nguyễn Thanh Bình*
Tài liệu tham khảo:
Wang, D., & Li, V. J. (2019). Mass appraisal models of real estate in the 21st century: A systematic literature review. Sustainability, 11(24), 7006.
ⓒ 2026 Nhóm nghiên cứu Tài nguyên và Môi trường bền vững.
