Các nhân tố ảnh hưởng đến chuyển đổi số tại các trang trại chăn nuôi heo gia công với Công ty TNHH Japfa Comfeed Việt Nam

ThS. Lê Chí Công

Email: [email protected]

ThS. Nguyễn Hoàng Lâu

Công ty TNHH Japfa Comfeed Việt Nam

Tóm tắt

Nghiên cứu này nhằm xác định và đánh giá mức độ tác động của các nhân tố đến chuyển đổi số tại các trang trại chăn nuôi heo hợp tác gia công với Công ty TNHH Japfa Comfeed Việt Nam. Trên cơ sở tích hợp Mô hình chấp nhận công nghệ, Khung Công nghệ - Tổ chức - Môi trường, Lý thuyết khuếch tán đổi mới và Lý thuyết nguồn lực doanh nghiệp, mô hình nghiên cứu đề xuất 6 nhân tố gồm: Tính hữu ích, Khả năng tương thích, Năng lực số của nhân viên, Lãnh đạo số, Tính dễ sử dụng và Hỗ trợ từ đối tác. Xử lý dữ liệu thu thập từ 306 phiếu khảo sát hợp lệ thông qua các phương pháp kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá, tương quan Pearson và hồi quy đa biến. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, cả 6 nhân tố đều tác động tích cực đến Chuyển đổi số, trong đó Tính dễ sử dụng có tác động mạnh nhất, tiếp theo là Năng lực số của nhân viên và Tính hữu ích; các nhân tố còn lại cũng đạt ý nghĩa thống kê. Kết quả này cung cấp cơ sở thực tiễn quan trọng giúp các trang trại và doanh nghiệp đầu chuỗi đề xuất các hàm ý quản trị nhằm nâng cao hiệu quả chuyển đổi số trong mô hình chăn nuôi gia công.

Từ khóa: Chăn nuôi gia công, chuyển đổi số, năng lực số, TAM, TOE

Abstract

This study aims to identify and assess the effects of factors influencing digital transformation at contract pig farms affiliated with Japfa Comfeed Viet Nam Co., Ltd. By integrating the Technology Acceptance Model (TAM), the Technology-Organization-Environment (TOE) framework, Diffusion of Innovations Theory, and the Resource-Based View, the study proposes a model comprising six factors: perceived usefulness, compatibility, employees’ digital competence, digital leadership, perceived ease of use, and partner support. Data from 306 valid questionnaires were analyzed using Cronbach’s Alpha reliability testing, exploratory factor analysis, Pearson correlation analysis, and multiple regression. The results indicate that all six factors positively affect digital transformation, with perceived ease of use having the strongest effect, followed by employees’ digital competence and perceived usefulness. The remaining factors are also statistically significant. These findings provide an important practical basis for farms and lead firms in the value chain to develop managerial strategies to improve the effectiveness of digital transformation in contract farming.

Keywords: Contract farming, digital transformation, digital competence, TAM, TOE

GIỚI THIỆU

Chuyển đổi số đang làm thay đổi cách thức tổ chức vận hành, khai thác dữ liệu và tạo ra giá trị (Bharadwaj và cộng sự, 2013; Vial, 2021). Trong chăn nuôi công nghiệp, chuyển đổi số được thể hiện thông qua các ứng dụng tự động hóa, Internet vạn vật (IoT), cảm biến môi trường, phần mềm quản lý đàn và phân tích dữ liệu, qua đó hỗ trợ nâng cao năng suất, giảm sai sót và cải thiện khả năng ra quyết định.

Tại Việt Nam, mô hình chăn nuôi heo hợp tác gia công (Contract Grower Farm - CGF) có sự liên kết chặt chẽ giữa doanh nghiệp đầu chuỗi và trang trại về giống, thức ăn, kỹ thuật và công nghệ. Tuy nhiên, mức độ ứng dụng công nghệ giữa các trang trại còn khác nhau, cho thấy chuyển đổi số không chỉ phụ thuộc vào công nghệ mà còn chịu ảnh hưởng của năng lực con người, nguồn lực tổ chức và sự hỗ trợ từ đối tác.

Phần lớn nghiên cứu trước tập trung vào doanh nghiệp, doanh nghiệp nhỏ và vừa, logistics hoặc dịch vụ, trong khi bằng chứng trong lĩnh vực chăn nuôi còn hạn chế. Các nghiên cứu thường xem xét riêng yếu tố công nghệ hoặc tổ chức, chưa kết hợp đồng thời các đặc tính công nghệ, năng lực nhân viên, lãnh đạo và hỗ trợ từ đối tác. Bên cạnh đó, mô hình chăn nuôi gia công có đặc thù phụ thuộc đáng kể vào doanh nghiệp đầu chuỗi về công nghệ, kỹ thuật và hỗ trợ vận hành. Đặc điểm này làm cho vai trò hỗ trợ từ đối tác trở thành một nhân tố cần được xem xét riêng trong nghiên cứu về chuyển đổi số tại các trang trại gia công. Điểm mới của nghiên cứu là tích hợp đồng thời các yếu tố công nghệ, nguồn lực tổ chức và hỗ trợ từ doanh nghiệp đầu chuỗi để giải thích chuyển đổi số trong bối cảnh đặc thù của các trang trại chăn nuôi gia công tại Việt Nam. Vì vậy, nghiên cứu này nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng và mức độ tác động của từng nhân tố đến chuyển đổi số tại các trang trại chăn nuôi heo hợp tác gia công với Japfa Comfeed Việt Nam, từ đó đề xuất các hàm ý quản trị phù hợp.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) của Davis (1989) cho rằng, việc chấp nhận công nghệ chịu ảnh hưởng chủ yếu bởi tính hữu ích và tính dễ sử dụng. Trong khi đó, Khung Công nghệ - Tổ chức - Môi trường (TOE) của Tornatzky và Fleischer (1990) cho rằng việc triển khai công nghệ trong tổ chức chịu tác động đồng thời bởi 3 nhóm yếu tố: công nghệ, tổ chức và môi trường.

Lý thuyết nguồn lực (RBV) của Barney (1991) nhấn mạnh vai trò của nguồn lực con người và năng lực tổ chức, trong khi Rogers (1995) cho rằng khả năng tương thích giữa công nghệ mới với quy trình, kinh nghiệm và nhu cầu hiện tại thúc đẩy việc áp dụng đổi mới. Việc tích hợp các lý thuyết này cho phép nghiên cứu xem xét Chuyển đổi số (DT) qua 3 nhóm yếu tố: công nghệ (Tính hữu ích - PU, Tính dễ sử dụng - PEU, Khả năng tương thích - CP), nguồn lực tổ chức (Năng lực số của nhân viên - DCE, Lãnh đạo số - DL) và môi trường liên kết (Hỗ trợ từ đối tác - PS).

Giả thuyết và mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở các lý thuyết và nghiên cứu liên quan của Davis (1989), Tornatzky và Fleischer (1990), Rogers (1995), Venkatesh và Davis (2000), Ramdani và cộng sự (2009), Low và cộng sự (2011), Vial (2021), Uzule và Verina (2023), Senadjki và cộng sự (2024) và Zervas và cộng sự (2024), nhóm tác giả đề xuất mô hình gồm 6 nhân tố: Tính hữu ích, Khả năng tương thích, Năng lực số của nhân viên, Lãnh đạo số, Tính dễ sử dụng, Hỗ trợ từ đối tác ảnh hưởng đến Chuyển đổi số tại các trang trại chăn nuôi heo hợp tác gia công với Công ty TNHH Japfa Comfeed Việt Nam.

Các giả thuyết được đề xuất như sau:

H1: Tính hữu ích tác động tích cực đến Chuyển đổi số.

H2: Khả năng tương thích tác động tích cực đến Chuyển đổi số.

H3: Năng lực số nhân viên tác động tích cực đến Chuyển đổi số.

H4: Lãnh đạo số tác động tích cực đến Chuyển đổi số.

H5: Tính dễ sử dụng tác động tích cực đến Chuyển đổi số.

H6: Hỗ trợ từ đối tác tác động tích cực đến Chuyển đổi số.

Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính kết hợp định lượng. Trước tiên, nhóm tác giả tổng hợp lý thuyết và tham vấn 5 chuyên gia có kinh nghiệm trong lĩnh vực chăn nuôi, quản trị và chuyển đổi số nhằm hiệu chỉnh mô hình và thang đo. Bảng hỏi gồm 36 biến quan sát, sử dụng thang Likert 5 mức. Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện, lựa chọn các chủ trại hoặc quản lý có hiểu biết trực tiếp về hoạt động vận hành và ứng dụng công nghệ tại trang trại. Đối tượng khảo sát thuộc hệ thống trang trại chăn nuôi heo gia công (CGF) với Công ty TNHH Japfa Comfeed Việt Nam tại miền Bắc, miền Trung và miền Nam. Mỗi phiếu khảo sát tương ứng với một trang trại, trong đó người trả lời là chủ trại hoặc quản lý trực tiếp tham gia vận hành và có khả năng đại diện cung cấp thông tin về mức độ ứng dụng công nghệ và chuyển đổi số tại trang trại. Dữ liệu được thu thập từ 310 trang trại trong thời gian từ tháng 4-6/2025; sau quá trình kiểm tra và sàng lọc, 306 phiếu hợp lệ được sử dụng để phân tích. Dữ liệu được xử lý bằng SPSS 20.0 thông qua Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và hồi quy tuyến tính đa biến.

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Kiểm định độ tin cậy (Cronbach’s Alpha)

Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thấy 7 thang đo đều đạt độ tin cậy, với hệ số Alpha dao động từ 0,904 đến 0,934. Hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát đều vượt ngưỡng 0,30 và không có biến nào cần loại. Vì vậy, toàn bộ 36 biến quan sát được giữ lại để thực hiện EFA.

Bảng 1: Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm tác giả

Phân tích EFA

Kết quả EFA cho thấy dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố, với KMO của nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc lần lượt là 0,909 và 0,918; kiểm định Bartlett đều có p < 0,001. Đối với 30 biến quan sát độc lập, 6 nhân tố có Eigenvalue > 1 được rút trích, giải thích 77,408% tổng phương sai; hệ số tải sau xoay dao động từ 0,822 đến 0,874. Đối với biến phụ thuộc, một nhân tố có Eigenvalue = 4,057 được rút trích và giải thích 67,613% tổng phương sai, cho thấy thang đo Chuyển đổi số đạt tính đơn hướng.

Bảng 2: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm tác giả

Phân tích hồi quy tuyến tính

Bảng 3: Kết quả hồi quy

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của nhóm tác giả

Kết quả hồi quy cho thấy, VIF của các biến từ 1,172-1,303 < 2, do đó không có đa cộng tuyến đáng kể. Durbin-Watson = 2,010 cho thấy không xuất hiện tự tương quan đáng kể. Kiểm định ANOVA cho F = 105,810, p < 0,001, chứng tỏ mô hình có ý nghĩa thống kê. R² = 0,680 cho thấy mô hình giải thích được khoảng 68,0% biến thiên của chuyển đổi số.

Phương trình hồi quy chuẩn hóa như sau:

DT = 0,261PEU + 0,249DCE + 0,238PU + 0,202CP + 0,182DL + 0,180PS

Kết quả cho thấy mức độ tác động đến Chuyển đổi số theo thứ tự giảm dần là: Tính dễ sử dụng, Năng lực số của nhân viên, Tính hữu ích, Khả năng tương thích, Lãnh đạo số, Hỗ trợ từ đối tác.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy Tính dễ sử dụng có tác động mạnh nhất đến Chuyển đổi số (β = 0,261), phù hợp với lập luận của Davis (1989) rằng mức độ dễ sử dụng làm giảm nỗ lực cần thiết để tiếp nhận công nghệ. Trong bối cảnh trang trại chăn nuôi, phát hiện này cho thấy công nghệ chỉ có khả năng được triển khai rộng khi phù hợp với trình độ và điều kiện thao tác thực tế của người vận hành.

Năng lực số của nhân viên có tác động mạnh thứ hai (β = 0,249), củng cố quan điểm của RBV về vai trò của nguồn lực con người trong quá trình tạo giá trị từ công nghệ. Kết quả này cũng tương đồng với các nghiên cứu gần đây về kỹ năng và rào cản số của Uzule và Verina (2023), Vera-Baceta và Aguilera Iniesta (2024), Zervas và cộng sự (2024).

Tính hữu ích (β = 0,238) tiếp tục khẳng định vai trò của lợi ích cảm nhận theo TAM. Khả năng tương thích (β = 0,202) cho thấy công nghệ càng phù hợp với quy trình và cơ sở hạ tầng hiện có thì khả năng triển khai càng cao, nhất quán với Rogers (1995).

Lãnh đạo số (β = 0,182) và Hỗ trợ từ đối tác (β = 0,180) có mức tác động thấp hơn nhưng vẫn có ý nghĩa thống kê. Kết quả về Lãnh đạo số phù hợp với Senadjki và cộng sự (2024), trong khi vai trò của Hỗ trợ đối tác cho thấy đặc thù đáng chú ý của mô hình CGF: doanh nghiệp đầu chuỗi tạo điều kiện cho chuyển đổi số nhưng không thể thay thế năng lực tiếp nhận và vận hành công nghệ tại cấp trang trại.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận

Nghiên cứu cho thấy Chuyển đổi số tại các trang trại chăn nuôi gia công chịu tác động đồng thời của các yếu tố công nghệ, nguồn lực tổ chức và môi trường liên kết. Trong đó, Tính dễ sử dụng và Năng lực số của nhân viên nổi lên là 2 yếu tố quan trọng nhất. Kết quả bổ sung bằng chứng thực nghiệm cho bối cảnh chăn nuôi gia công tại Việt Nam và cho thấy chuyển đổi số không nên được tiếp cận đơn thuần như một hoạt động đầu tư công nghệ, mà cần sự kết hợp giữa công nghệ phù hợp, năng lực con người, lãnh đạo và hỗ trợ từ hệ sinh thái đối tác.

Hàm ý quản trị

Từ kết quả nghiên cứu, một số hàm ý quản trị được đề xuất như sau:

Thứ nhất, ưu tiên công nghệ dễ sử dụng và tạo ra giá trị rõ ràng

Do Tính dễ sử dụng và Tính hữu ích nằm trong 3 nhân tố có tác động mạnh nhất, các giải pháp số triển khai tại trang trại cần có giao diện trực quan, ít bước thao tác và phù hợp với điều kiện làm việc thực tế. Trước khi nhân rộng, công nghệ nên được thử nghiệm tại một số trang trại để đánh giá khả năng sử dụng và hiệu quả. Đồng thời, cần lượng hóa lợi ích thông qua các chỉ số như thời gian lao động tiết kiệm, tỷ lệ sai sót, chi phí vận hành, năng suất hoặc khả năng phát hiện sớm rủi ro.

Thứ hai, phát triển năng lực số của người lao động

Năng lực số của nhân viên là nhân tố có tác động mạnh thứ hai, do đó doanh nghiệp và chủ trại cần xây dựng chương trình đào tạo theo cấp độ, từ thao tác thiết bị và phần mềm đến đọc dữ liệu, xử lý sự cố và sử dụng thông tin phục vụ ra quyết định. Hoạt động đào tạo nên gắn với tình huống thực tế tại trang trại thay vì chỉ cung cấp kiến thức lý thuyết.

Thứ ba, bảo đảm tính tương thích và vai trò của lãnh đạo

Các giải pháp số cần phù hợp với cơ sở vật chất, quy trình sản xuất và trình độ nhân sự hiện có, đồng thời có khả năng kết nối với các hệ thống đang sử dụng. Chủ trại và người quản lý cần chủ động sử dụng dữ liệu trong quản trị, khuyến khích nhân viên ứng dụng công nghệ và bố trí nguồn lực cần thiết cho quá trình số hóa.

Thứ tư, tăng cường cơ chế hỗ trợ từ doanh nghiệp đầu chuỗi

Trong mô hình chăn nuôi gia công, doanh nghiệp đầu chuỗi cần tiếp tục hỗ trợ đào tạo, kỹ thuật, cập nhật hệ thống và xử lý sự cố. Đối với những công nghệ có chi phí đầu tư lớn, có thể xem xét các mô hình hỗ trợ hoặc đồng đầu tư. Tuy nhiên, hoạt động hỗ trợ nên hướng tới nâng cao năng lực tự vận hành của trang trại, thay vì tạo ra sự phụ thuộc hoàn toàn vào doanh nghiệp đối tác.

Hạn chế của nghiên cứu

Nghiên cứu còn một số hạn chế. Dữ liệu được thu thập trong hệ thống trang trại hợp tác với 1 doanh nghiệp nên khả năng khái quát cho toàn ngành cần được xem xét thận trọng. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu cắt ngang và thang đo tự báo cáo. Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng sang nhiều doanh nghiệp, sử dụng dữ liệu vận hành thực tế và áp dụng SEM để kiểm định các quan hệ trung gian hoặc điều tiết.

Tài liệu tham khảo:

1. Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99-120. https://doi.org/10.1177/014920639101700108

2. Bharadwaj, A., El Sawy, O. A., Pavlou, P. A., & Venkatraman, N. V. (2013). Digital business strategy: Toward a next generation of insights. MIS Quarterly, 37(2), 471-482. https://doi.org/10.25300/MISQ/2013/37:2.3

3. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008

4. Low, C., Chen, Y., & Wu, M. (2011). Understanding the determinants of cloud computing adoption. Industrial Management & Data Systems, 111(7), 1006-1023. https://doi.org/10.1108/02635571111161262

5. Ramdani, B., Kawalek, P., & Lorenzo, O. (2009). Predicting SMEs' adoption of enterprise systems. Journal of Enterprise Information Management, 22(1/2), 10-24. https://doi.org/10.1108/17410390910932789

6. Rogers, E. M. (1995). Diffusion of innovations (4th ed.). Free Press.

7. Senadjki, A., Au Yong, H. N., Ganapathy, T., & Ogbeibu, S. (2024). Unlocking the potential: The impact of digital leadership on firms' performance through digital transformation. Journal of Business and Socio-Economic Development, 4(2), 161-177. https://doi.org/10.1108/JBSED-05-2023-0039

8. Tornatzky, L. G., & Fleischer, M. (1990). The processes of technological innovation. Lexington Books.

9. Uzule, K., & Verina, N. (2023). Digital barriers in digital transition and digital transformation: Literature review. Economics and Culture, 20(1), 125-143. https://doi.org/10.2478/jec-2023-0010

10. Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the Technology Acceptance Model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186-204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926

11. Vera-Baceta, M.-Á., & Aguilera Iniesta, A. (2024). Measuring digital skills in Europe and Spain: A critical review. Anales de Documentación, 27(1). https://doi.org/10.6018/analesdoc.581561

12. Vial, G. (2021). Understanding digital transformation: A review and a research agenda. In S. Stieglitz, C. Lamberti, & M. A. W. (Eds.). Managing digital transformation (pp. 13-66). Springer.

13. Zervas, I., Stiakakis, E., Athanasiadis, I., & Tsekouropoulos, G. (2024). A holistic approach to define important digital skills for the digital society. Societies, 14(7), Article 127. https://doi.org/10.3390/soc14070127