Các yếu tố ảnh hưởng đến chuyển đổi số của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Đồng Nai

Trương Lê Hoàng

Khoa Quản trị - Kinh tế Quốc tế, Trường Đại học Lạc Hồng

Email: [email protected]

Tóm tắt

Chuyển đổi số đang trở thành yêu cầu quan trọng đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa trong quá trình nâng cao năng lực cạnh tranh và thích ứng với môi trường kinh doanh số. Nghiên cứu này xác định và đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến chuyển đổi số của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP. Đồng Nai. Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua thảo luận với 11 cán bộ quản lý doanh nghiệp có liên quan đến chuyển đổi số nhằm hoàn thiện mô hình và thang đo. Nghiên cứu định lượng phát 300 bảng hỏi, thu được 265 phiếu hợp lệ, xử lý bằng SPSS 20.0. Kết quả hồi quy cho thấy cả 5 yếu tố đều tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đối với Chuyển đổi số, trong đó Nguồn lực tài chính có tác động mạnh nhất, tiếp đến là Năng lực nguồn nhân lực số, Năng lực công nghệ số, Hỗ trợ từ môi trường bên ngoài và nhận thức, Cam kết của lãnh đạo. Kết quả cung cấp cơ sở để đề xuất các hàm ý quản trị phù hợp cho doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Đồng Nai.

Từ khóa: Chuyển đổi số, doanh nghiệp nhỏ và vừa, Đồng Nai, năng lực số, nguồn lực tài chính

Abstract

Digital transformation has become an important requirement for small and medium-sized enterprises (SMEs) to enhance their competitiveness and adapt to the digital business environment. This study identifies and measures the factors influencing digital transformation among SMEs in Dong Nai Province. Qualitative research was conducted through discussions with 11 business managers involved in digital transformation to refine the research model and measurement scales. For the quantitative phase, 300 questionnaires were distributed, of which 265 valid responses were collected and analyzed using SPSS 20.0. The regression results indicate that all five factors have positive and statistically significant effects on digital transformation. Among these factors, financial resources have the strongest effect, followed by digital human resource capabilities, digital technology capabilities, external environmental support and awareness, and leadership commitment. These findings provide a basis for proposing appropriate managerial implications for SMEs in Dong Nai Province.

Keywords: Digital transformation, small and medium-sized enterprises, Dong Nai Province, digital capabilities, financial resources

GIỚI THIỆU

Chuyển đổi số (CĐS) không chỉ là việc ứng dụng phần mềm hay số hóa một số quy trình riêng lẻ, mà còn là quá trình thay đổi phương thức tổ chức, vận hành và tạo ra giá trị trên nền tảng công nghệ số. Đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV), CĐS có thể mở rộng thị trường, nâng cao hiệu quả quản trị, giảm chi phí giao dịch và cải thiện khả năng thích ứng. Tuy nhiên, hạn chế về vốn, nhân lực, công nghệ và năng lực quản trị khiến DNNVV thường gặp nhiều khó khăn hơn so với doanh nghiệp lớn khi triển khai CĐS. Các nghiên cứu gần đây tiếp tục nhấn mạnh vai trò của năng lực số, mức độ sẵn sàng của tổ chức và khả năng huy động nguồn lực trong quá trình chuyển đổi của DNNVV (Jewapatarakul và Ueasangkomsate, 2024; Prakasa và Jumani, 2024; Ueasangkomsate, 2025).

Đồng Nai là địa bàn có hoạt động công nghiệp, thương mại và dịch vụ phát triển, với nhiều DNNVV tham gia chuỗi cung ứng và thị trường có mức độ cạnh tranh cao. Trong bối cảnh đó, việc xác định những yếu tố thực sự thúc đẩy CĐS của DNNVV tại địa phương có ý nghĩa cả về mặt nghiên cứu lẫn thực tiễn. Khác với các nghiên cứu mô tả rào cản chung, nghiên cứu này lượng hóa mức độ tác động của 5 nhóm yếu tố nội tại và môi trường đến CĐS của DNNVV tại Đồng Nai, qua đó xác định thứ tự ưu tiên cho các quyết định quản trị và hỗ trợ doanh nghiệp.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Khung Công nghệ - Tổ chức - Môi trường (TOE) của Tornatzky và Fleischer (1990) được sử dụng làm nền tảng nghiên cứu. Theo TOE, việc tiếp nhận đổi mới công nghệ chịu tác động của 3 nhóm điều kiện: công nghệ, tổ chức và môi trường. Trong mô hình này, năng lực công nghệ số đại diện cho khía cạnh công nghệ; cam kết của lãnh đạo, năng lực nguồn nhân lực số và nguồn lực tài chính thuộc khía cạnh tổ chức; hỗ trợ từ môi trường bên ngoài phản ánh khía cạnh môi trường.

Các nghiên cứu gần đây cho thấy CĐS của DNNVV chịu ảnh hưởng đồng thời từ năng lực công nghệ, nguồn lực tổ chức và điều kiện môi trường. Jewapatarakul và Ueasangkomsate (2024) chỉ ra rằng, mức độ sẵn sàng của tổ chức và khả năng tiếp nhận tri thức có liên quan tích cực đến CĐS. Prakasa và Jumani (2024) nhấn mạnh năng lực số là tiền đề của chuyển đổi kinh doanh số; Ueasangkomsate (2025) tiếp tục khẳng định vai trò của năng lực công nghệ thông tin và số hóa đối với đổi mới của DNNVV.

Ở khía cạnh con người, Islami và Mulolli (2024) cho thấy đào tạo, phát triển và chia sẻ thông tin hỗ trợ năng lực đổi mới. Về nguồn lực và môi trường, Abu và cộng sự (2025) làm rõ vai trò hỗ trợ của chính phủ và khả năng tiếp cận tài chính, trong khi Valdez-Juárez và cộng sự (2024) cho thấy CĐS gắn với năng lực động và hiệu quả tài chính của DNNVV.

Giả thuyết và mô hình nghiên cứu

Nhận thức và cam kết của lãnh đạo: Lãnh đạo là nhân tố định hướng chiến lược và phân bổ nguồn lực tổ chức. Khi nhà quản lý có nhận thức sâu sắc về giá trị và tầm nhìn chiến lược của CĐS, họ sẽ đưa ra các cam kết mạnh mẽ về nguồn lực và chính sách, từ đó tạo động lực thúc đẩy toàn doanh nghiệp thực hiện CĐS thành công (Jewapatarakul và Ueasangkomsate, 2024). Do đó, giả thuyết được đề xuất như sau:

H1: Nhận thức và cam kết của lãnh đạo có tác động tích cực đến CĐS của DNNVV tại Đồng Nai.

Năng lực công nghệ số: Hạ tầng công nghệ, phần mềm quản trị và khả năng tích hợp dữ liệu là nền tảng kỹ thuật bắt buộc để số hóa các quy trình nghiệp vụ. Năng lực công nghệ số càng vững chắc thì khả năng triển khai, vận hành và khai thác các giải pháp công nghệ mới của doanh nghiệp càng hiệu quả (Ueasangkomsate, 2025). Do đó, giả thuyết được đề xuất như sau:

H2: Năng lực công nghệ số có tác động tích cực đến CĐS của DNNVV tại Đồng Nai.

Năng lực nguồn nhân lực số: Công nghệ chỉ phát huy hiệu quả khi đội ngũ người lao động sở hữu kỹ năng số, khả năng học hỏi và tư duy thích nghi với sự thay đổi (Islami và Mulolli, 2024; Cieslak và Valor, 2025). Nguồn nhân lực có năng lực số tốt sẽ giúp giảm thiểu rào cản tâm lý, đẩy nhanh tốc độ ứng dụng và làm chủ công nghệ mới trong doanh nghiệp. Do đó, giả thuyết được đề xuất như sau:

H3: Năng lực nguồn nhân lực số có tác động tích cực đến CĐS của DNNVV tại Đồng Nai.

Nguồn lực tài chính: CĐS đòi hỏi chi phí đầu tư đáng kể cho hạ tầng, mua sắm phần mềm, tư vấn chuyên gia và đào tạo nhân sự. Doanh nghiệp có nguồn lực tài chính dồi dào hoặc khả năng tiếp cận vốn tốt sẽ chủ động hơn trong việc triển khai đồng bộ các giải pháp số mà không lo ngại đứt gãy dòng tiền (Valdez-Juárez và cộng sự, 2024). Do đó, giả thuyết được đề xuất như sau:

H3: Nguồn lực tài chính có tác động tích cực đến CĐS của DNNVV tại Đồng Nai.

Hỗ trợ từ môi trường bên ngoài: Môi trường vĩ mô bao gồm các chính sách hỗ trợ của nhà nước, sự đồng hành của hiệp hội, các chương trình tư vấn chuyên gia và hệ sinh thái cung cấp giải pháp đóng vai trò bệ phóng quan trọng. Sự hỗ trợ này giúp DNNVV tháo gỡ khó khăn về thông tin, chi phí và định hướng kỹ thuật (Abu và cộng sự, 2025). Do đó, giả thuyết được đề xuất như sau:

H5: Hỗ trợ từ môi trường bên ngoài có tác động tích cực đến CĐS của DNNVV tại Đồng Nai.

Trên cơ sở kế thừa khung lý thuyết TOE và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến CĐS của DNNVV tại Đồng Nai như Hình.

Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Đề xuất của tác giả

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu được triển khai theo 2 giai đoạn:

Giai đoạn định tính được thực hiện thông qua thảo luận với 11 cán bộ quản lý tại các DNNVV có liên quan đến CĐS nhằm rà soát mô hình, nội dung thang đo và cách diễn đạt các biến quan sát. Thang đo chính thức gồm 24 biến quan sát: LD (5 biến quan sát), CN (4 biến quan sát), NL (4 biến quan sát), TC (5 biến quan sát), HT (3 biến quan sát) và CDS (3 biến quan sát), sử dụng thang Likert 5 mức (từ 1- Hoàn toàn không đồng ý, đến 5- Hoàn toàn đồng ý). Giai đoạn định lượng khảo sát các DNNVV trên địa bàn TP. Đồng Nai từ tháng 3-6/2026; phát ra 300 phiếu, thu về 265 phiếu hợp lệ, đạt 88,33%. Dữ liệu chính thức gồm 265 quan sát được xử lý bằng SPSS 20.0 thông qua thống kê mô tả, Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và hồi quy tuyến tính đa biến.

Mô hình hồi quy được biểu diễn như sau:

CDS = β0 + β1LD + β2CN + β3NL + β4TC + β5HT + ε

Trong dữ liệu SPSS, các nhân tố được mã hóa lần lượt là X1 = LD, X2 = TC, X3 = CN, X4 = NL và X5 = HT.

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Đặc điểm mẫu và kiểm định thang đo

Trong 265 quan sát hợp lệ, nữ chiếm 59,2% và nam chiếm 40,8%. Nhóm từ 35 đến dưới 45 tuổi chiếm tỷ trọng lớn nhất (53,6%), tiếp đến là nhóm từ 25 đến dưới 35 tuổi (24,5%). Về vị trí công việc, cán bộ CĐS chiếm 32,1%; cán bộ quản lý công nghệ thông tin chiếm 27,2%; nhân sự hỗ trợ CĐS chiếm 16,2%; cán bộ sản xuất, kinh doanh chiếm 14,7% và nhóm khác chiếm 9,8%. Cơ cấu này cho thấy phần lớn người trả lời có vị trí công việc gắn trực tiếp hoặc tương đối gần với hoạt động công nghệ và CĐS của doanh nghiệp.

Bảng 1: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo

Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20.0

Kiểm định độ tin cậy (Cronbach’s Alpha): Bảng 1 cho thấy các thang đo LD, CN, NL, TC và CDS có Cronbach’s Alpha từ 0,839 đến 0,916; các hệ số tương quan biến - tổng nhỏ nhất đều > 0,3, cho thấy các thang đo này đạt độ tin cậy.

Bảng 2: Kiểm định KMO và Bartlett đối với các biến độc lập

Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20.0

Kiểm định EFA: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett đối với biến độc lập (Bảng 2) cho thấy KMO = 0,800 (> 0,5) khẳng định dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố. Kiểm định Bartlett có Sig. = 0,000 (< 0,05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan tuyến tính đủ để thực hiện EFA. Năm nhân tố có Eigenvalue > 1 được trích, giải thích 76,933% tổng phương sai; sau xoay Promax, hệ số tải của LD đạt 0,797-0,885; TC 0,775-0,897; CN 0,838-0,932; NL 0,883-0,904 và HT 0,804-0,934.

Bảng 3: Kiểm định KMO và Bartlett đối với biến phụ thuộc CDS

Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20.0

Kết quả kiểm định KMO và Bartlett đối với biến phụ thuộc CDS (Bảng 3) cho thấy, KMO = 0,725 và Bartlett có Sig. = 0,000, khẳng định dữ liệu phù hợp để phân tích EFA. Một nhân tố được trích với Eigenvalue = 2,269, giải thích 75,639% phương sai; hệ số tải của CDS1, CDS2 và CDS3 lần lượt là 0,883; 0,866 và 0,861. Kết quả xác nhận cấu trúc đơn hướng của thang đo CĐS.

Kết quả hồi quy tuyến tính đa biến

Kết quả hồi quy tuyến tính đa biến (Bảng 4) cho thấy R = 0,757; R² = 0,573; R² hiệu chỉnh = 0,565; F = 69,615 với Sig. = 0,000 và Durbin-Watson = 1,810. Như vậy, 5 biến độc lập giải thích khoảng 56,5% sự biến thiên của CĐS trong mẫu nghiên cứu; mô hình có ý nghĩa thống kê tổng thể.

Kết quả kiểm định giả thuyết (Bảng 5) cho thấy các chỉ số VIF dao động từ 1,015-1,169, khẳng định không có dấu hiệu đa cộng tuyến đáng kể.

Bảng 4: Kết quả hồi quy

Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20.0

Bảng 5: Kiểm định giả thuyết

Nguồn: Kết quả xử lý SPSS 20.0

Tất cả các hệ số đều dương và có Sig. < 0,05, do đó H1-H5 đều được chấp nhận. Phương trình hồi quy chuẩn hóa (tính theo hệ số Beta) được thiết lập như sau:

CDS = 0,144LD + 0,303CN + 0,426NL + 0,433TC + 0,202HT

Căn cứ hệ số Beta chuẩn hóa, mức độ tác động giảm dần là: TC (β = 0,433), NL (β = 0,426), CN (β = 0,303), HT (β = 0,202) và LD (β = 0,144). Kết quả cho thấy Nguồn lực tài chính và Năng lực nguồn nhân lực số là 2 nhân tố có vai trò nổi trội nhất trong thúc đẩy CĐS của DNNVV tại Đồng Nai.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận

Nghiên cứu xác định cả 5 yếu tố đều tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến CĐS của DNNVV tại Đồng Nai xếp theo thứ tự tác động giảm dần gồm: Nguồn lực tài chính, Năng lực nguồn nhân lực số, Năng lực công nghệ số, Hỗ trợ từ môi trường bên ngoài và Nhận thức và cam kết của lãnh đạo.

Hàm ý quản trị

Trên cơ sở kết quả định lượng, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý quản trị đối với các DNNVV như sau:

Thứ nhất, về Nguồn lực tài chính: Xây dựng ngân sách CĐS theo lộ trình, ưu tiên các hạng mục gắn trực tiếp với hiệu quả vận hành và doanh thu. Doanh nghiệp nên đánh giá chi phí - lợi ích, triển khai theo mô-đun, lựa chọn giải pháp có khả năng mở rộng và chủ động tiếp cận các chương trình tín dụng, hỗ trợ đổi mới công nghệ hoặc mô hình thuê dịch vụ số để giảm áp lực vốn đầu tư ban đầu.

Thứ hai, về Năng lực nguồn nhân lực số: Xem phát triển kỹ năng số là chương trình quản trị thường xuyên. Đào tạo phải gắn với vị trí việc làm, tập trung vào sử dụng dữ liệu, công cụ số, an toàn thông tin và cải tiến quy trình. Doanh nghiệp nên xây dựng đội ngũ người dùng nòng cốt tại từng bộ phận để hỗ trợ đồng nghiệp, chia sẻ tri thức và giảm tâm lý e ngại trước thay đổi.

Thứ ba, về Năng lực công nghệ số: Nâng cấp công nghệ theo hướng tích hợp, ưu tiên nền tảng điện toán đám mây, phần mềm quản trị có khả năng kết nối, chuẩn hóa dữ liệu và các công cụ phân tích phù hợp với quy mô. Mục tiêu đầu tư công nghệ cần gắn với cải thiện quy trình, chất lượng quyết định và khả năng khai thác dữ liệu thay vì chỉ số hóa từng tác vụ riêng lẻ.

Thứ tư, về Hỗ trợ từ môi trường bên ngoài: Các cơ quan hỗ trợ doanh nghiệp và hiệp hội tại Đồng Nai cần tăng cường kết nối DNNVV với nhà cung cấp giải pháp, chuyên gia, tổ chức tín dụng và chương trình đào tạo. Hoạt động hỗ trợ nên được thiết kế theo ngành, quy mô và mức độ trưởng thành số, đồng thời tăng cường tư vấn chẩn đoán mức độ sẵn sàng số, lựa chọn giải pháp và đánh giá hiệu quả sau đầu tư.

Thứ năm, về Nhận thức và cam kết của lãnh đạo: Lãnh đạo doanh nghiệp cần chuyển nhận thức thành cam kết có thể đo lường bằng mục tiêu, ngân sách, người chịu trách nhiệm và các chỉ số kết quả. CĐS cần được tích hợp vào chiến lược kinh doanh, được lãnh đạo theo dõi định kỳ và phối hợp giữa các bộ phận thay vì giao hoàn toàn cho bộ phận công nghệ thông tin.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Do mẫu khảo sát tập trung tại Đồng Nai và sử dụng dữ liệu cắt ngang, nên khả năng khái quát hóa cho các địa phương khác cần được thận trọng. Mô hình giải thích 56,5% biến thiên của CĐS, cho thấy các nghiên cứu tiếp theo có thể bổ sung thêm các yếu tố như: áp lực cạnh tranh, văn hóa đổi mới, an toàn dữ liệu, năng lực quản trị dữ liệu hoặc đặc điểm ngành; đồng thời sử dụng SEM hoặc dữ liệu theo thời gian để kiểm định sâu hơn cơ chế tác động.

Tài liệu tham khảo:

1. Abu, N., Da Silva, F. P., & Vieira, P. R. (2025). Government support for SMEs in the Fintech Era: Enhancing access to finance, survival, and performance. Digital Business, 5(1), 1-19. https://doi.org/10.1016/j.digbus.2024.100099

2. Cieslak, V., & Valor, C. (2025). Moving beyond conventional resistance and resistors: An integrative review of employee resistance to digital transformation. Cogent Business & Management, 12(1), 1-31. https://doi.org/10.1080/23311975.2024.2442550

3. Islami, X., & Mulolli, E. (2024). Do training and development, internal communication and information sharing, and job design boost the innovation of SMEs? Cogent Business & Management, 11(1), 1-16. https://doi.org/10.1080/23311975.2024.2413912

4. Jewapatarakul, D., & Ueasangkomsate, P. (2024). Digital organizational culture, organizational readiness, and knowledge acquisition affecting digital transformation in SMEs from food manufacturing sector. SAGE Open, 14(4), 1-15. https://doi.org/10.1177/21582440241297405

5. Prakasa, Y., & Jumani, Z. A. (2024). Linking digital capability to small business performance: The mediating role of digital business transformation. Cogent Business & Management, 11(1), 1-17. https://doi.org/10.1080/23311975.2024.2342486

6. Ueasangkomsate, P. (2025). Empowering Thai SMEs through IT competency, digitalization and digital transformation for new product development. Cogent Business & Management, 12(1), 1-19. https://doi.org/10.1080/23311975.2025.2458758

7. Valdez-Juárez, L. E., Ramos-Escobar, E. A., Hernández-Ponce, O. E., & Ruiz-Zamora, J. A. (2024). Digital transformation and innovation, dynamic capabilities to strengthen the financial performance of Mexican SMEs: A sustainable approach. Cogent Business & Management, 11(1), 1-25. https://doi.org/10.1080/23311975.2024.2318635

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