Trần Việt Khoa

Công ty Cổ phần đầu tư phát triển Thủ Thừa

Email: vietkhoatran197811@gmail.com

Tóm tắt

Nghiên cứu này nhằm đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng sử dụng công nghệ số tại các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản ở TP. Hồ Chí Minh. Mô hình nghiên cứu bao gồm 5 yếu tố: Tính hữu ích, Năng lực số của nhân viên, Lãnh đạo chuyển đổi số, Hỗ trợ pháp lý số và Hạ tầng số. Qua khảo sát và nghiên cứu từ tập dữ liệu của 289 nhân viên kinh doanh bất động sản, kết quả nghiên cứu cho thấy, 5 yếu tố trên đều ảnh hưởng đến Mức độ sẵn sàng sử dụng công nghệ số. Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất hàm ý quản trị cho các nhà lãnh đạo công ty kinh doanh bất động sản để gia tăng sự sẵn sàng sử dụng công nghệ số của nhân viên.

Từ khoá: Năng lực số, hạ tầng số, lãnh đạo chuyển đổi số, pháp lý số

Abstract

This study aims to measure the factors affecting the readiness to adopt digital technology in real estate businesses in Ho Chi Minh City. The proposed research model includes five factors: Perceived Usefulness, Employees’ Digital Competency, Digital Transformation Leadership, Digital Legal Support, and Digital Infrastructure. Based on survey data collected from 289 real estate employees, the findings indicate that all five factors significantly influence the level of readiness to adopt digital technology. Based on these results, the study proposes managerial implications for real estate company leaders to enhance employees’ readiness for digital technology adoption.

Keywords: Digital competency, digital infrastructure, digital transformation leadership, digital legal support

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ, các doanh nghiệp bất động sản tại TP. Hồ Chí Minh đang đối mặt với áp lực phải nâng cao mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ nhằm duy trì lợi thế cạnh tranh và thích ứng với sự thay đổi của thị trường. Tuy nhiên, mức độ sẵn sàng không chỉ phụ thuộc vào yếu tố công nghệ mà còn chịu tác động bởi nhận thức về tính hữu ích, năng lực số của nhân viên, vai trò lãnh đạo chuyển đổi, cũng như môi trường pháp lý và hạ tầng số.

Các nghiên cứu trước cho thấy, chuyển đổi số thành công đòi hỏi sự kết hợp giữa nguồn lực công nghệ và năng lực tổ chức (Vial, 2019; Verhoef và cộng sự, 2021). Do đó, việc đo lường và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng sử dụng công nghệ số là cần thiết nhằm cung cấp cơ sở khoa học cho các chiến lược chuyển đổi số hiệu quả trong ngành bất động sản.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Cơ sở lý luận của nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa Lý thuyết chấp nhận công nghệ và Lý thuyết nguồn lực - năng lực của doanh nghiệp. Theo mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), nhận thức về tính hữu ích là yếu tố cốt lõi thúc đẩy ý định và mức độ sẵn sàng sử dụng công nghệ của cá nhân trong tổ chức (Davis, 1989). Đồng thời, từ Quan điểm dựa trên nguồn lực (RBV), năng lực số của nhân viên và vai trò của lãnh đạo chuyển đổi số được xem là các nguồn lực chiến lược giúp doanh nghiệp nâng cao khả năng thích ứng và khai thác hiệu quả công nghệ (Barney, 1991). Bên cạnh đó, các yếu tố thể chế như hỗ trợ pháp lý số và hạ tầng số đóng vai trò điều kiện nền tảng, tạo môi trường thuận lợi cho việc triển khai và vận hành các giải pháp số. Nghiên cứu của Vial (2019) nhấn mạnh rằng, chuyển đổi số là quá trình tích hợp giữa công nghệ, con người và cấu trúc tổ chức. Do đó, việc kết hợp các yếu tố này trong một mô hình nghiên cứu giúp giải thích toàn diện mức độ sẵn sàng sử dụng công nghệ số trong doanh nghiệp bất động sản.

Các nghiên cứu gần đây cho thấy, mức độ sẵn sàng chuyển đổi số là một khái niệm đa chiều, chịu ảnh hưởng bởi cả yếu tố công nghệ và năng lực tổ chức. Thông qua lược khảo các nghiên cứu của Michelotto và cộng sự (2024), Sheriffdeen (2022), Wang và cộng sự (2022), Alfadhel và công sự (2023), Harth và cộng sự (2022), Al-haimi và cộng sự (2023) về bất động sản 4.0, có thể thấy việc ứng dụng công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), internet vạn vật (IoT) và công nghệ chuỗi khối (blockchain) giúp nâng cao hiệu quả vận hành và ra quyết định trong lĩnh vực kinh doanh bất động sản.

Mô hình nghiên cứu

Từ cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 5 biến độc lập gồm: Tính hữu ích (HI), Năng lực số của nhân viên (NLS), Lãnh đạo chuyển đổi số (LĐS), Hỗ trợ pháp lý số (PLS) và Hạ tầng số (HTS); biến phụ thuộc là Mức độ sẵn sàng sử dụng công nghệ số (SSSD).

Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Đề xuất của tác giả

Trên cơ sở mô hình, các giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:

H1: Tính hữu ích ảnh hưởng tích cực đến Sẵn sàng sử dụng công nghệ số.

H2: Năng lực số ảnh hưởng tích cực đến Sẵn sàng sử dụng công nghệ số.

H3: Lãnh đạo chuyển đổi số ảnh hưởng tích cực đến Sẵn sàng sử dụng công nghệ số.

H4: Hỗ trợ pháp lý số ảnh hưởng tích cực đến Sẵn sàng sử dụng công nghệ số.

H5: Hạ tầng số ảnh hưởng tích cực đến Sẵn sàng sử dụng công nghệ số.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này sử dụng kết hợp phương pháp định tính và định lượng. Thông qua phương pháp nghiên cứu định tính, tác giả phỏng vấn trực tiếp 5 chuyên gia; sau đó, tiến hành thảo luận nhóm 7 người là nhân viên kinh doanh bất động sản để hoàn tất bảng khảo sát. Dữ liệu được thu thập bằng hình thức gửi phiếu trực tiếp từ ngày 25/12/2025-24/3/2026 với 400 bảng câu hỏi được phát ra. Kết quả thu về được 305 bảng trả lời, có 16 bảng câu hỏi bị loại sau khi làm sạch dữ liệu. Dữ liệu thu thập từ 289 phiếu hợp lệ được xử lý bằng phần mềm SPSS 26.0.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kiểm định độ tin cậy (Cronbach’s Alpha)

Kết quả kiểm định cho thấy các biến đều có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,7, các biến quan sát có tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Tuy nhiên có 2 biến quan sát PLS5, HTS2 có tương quan biến - tổng < 0,3 nên bị loại. Tác giả tiến hành phân tích độ tin cậy lần 2 cho khái niệm này; kết quả hệ số Cronbach’s Alpha biến PLS tăng lên 0,863, và HTS tăng lên 0,861 (Bảng 1). Tất các các biến đều có tương quan biến tổng lớn hơn 0,3.

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

Nguồn: Kết quả xử lý SPSS

Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Đối với biến độc lập cho kết quả giá trị KMO bằng 0,902 > 0,5, cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Giá trị Sig của Bartlett’s bằng 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Hệ số Eigenvalue bằng 1,008 > 1 thì nhân tố rút trích có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt. Tổng phương sai trích bằng 70,709 (> 50%). Điều này cho thấy 5 nhân tố rút trích giải thích 70,709% biến thiên của dữ liệu quan sát. Hệ số tải của các biến quan sát đều > 0,5 nên đạt yêu cầu. Kết quả có 5 thành phần với 24 biến quan sát.

Đối với biến phụ thuộc cho kết quả như sau: Giá trị KMO bằng 0,717 > 0,5 cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Giá trị Sig của Bartlett’s bằng 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Hệ số Eigenvalue bằng 2,194 > 1 thì nhân tố rút trích có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt. Tổng phương sai trích bằng 73,120 > 50%, cho thấy 1 nhân tố rút trích giải thích 73,120% biến thiên của dữ liệu quan sát.

Phân tích hồi quy tuyến tính

Bảng 2: Kết quả hồi quy

Nguồn: Kết quả xử lý SPSS

Hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến từ 1,287-2,688 < 3. Do đó, hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình này là nhỏ, không có ảnh hưởng đáng kể đến kết quả hồi quy. Kết quả hồi quy cho hệ số R² hiệu chỉnh = 0,770 cho thấy mô hình hồi quy phù hợp với 77% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến đọ lập HI, NLS, LĐS, PLS, HTS, còn lại 23% được giải thích bởi các yếu tố khác.

Giá trị Durbin-Watson = 1,392 thuộc khoảng (1,3), do đó mô hình hồi quy không bị đa cộng tuyến. Qua bảng phân tích phương sai ANOVA cho thấy trị số F = 193,794 và có mức ý nghĩa sig. = 0,000 (sig. < 0.05), tức mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%.

Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố được sắp xếp theo thứ tự từ lớn đến nhỏ thông qua phương trình hồi quy chuẩn hóa sau:

SSSD = 0,330*LDS + 0,262*NLS + 0,180*PLS + 0,164*HTS + 0,156*HI

Kiểm định sự khác biệt

Kiểm định Levene và t-test theo giới tính (nam, nữ) và theo hôn nhân (độc thân, có gia đình): Đối với giới tính, Kiểm định Levene có giá trị sig. = 0,066 > 0,05, do đó phương sai giữa 2 giới tính không khác nhau. Trị số Sig của kiểm định t là 0,017 < 0,05, do đó giới tính có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ sẵn sàng sử dụng công nghệ giữa nam và nữ. Theo đó, nhân viên nam có mức độ sẵn sàng sử dụng công nghệ cao hơn nhân viên nữ (giá trị trung bình của nam là 4,40 lớn hơn của nữ là 4,23).

Kết quả kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi cho thấy, giá trị Sig của kiểm định Levene là 0,357 > 0,05 nên có thể nói phương sai của các nhóm tuổi là không khác nhau, do đó sẽ thực hiện thêm kiểm định ANOVA. Sig của kiểm định ANOVA là 0,062 > 0,05 nên kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa giữa các nhân viên về mức độ sẵn sàng sử dụng công nghệ theo từng nhóm tuổi.

Kết quả sự khác biệt theo nhiệm vụ nghề nghiệp cho thấy, giá trị Sig của kiểm định Levene là 0,916 > 0,05 nên có thể nói phương sai của các nhóm nghiệp vụ nghề nghiệp là không khác nhau, do đó sẽ thực hiện thêm kiểm định ANOVA. Sig của kiểm định ANOVA là 0,535 > 0,05 nên kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa về mức độ sẵn sàng sử dụng công nghệ của các nhân viên kinh doanh bất động sản theo từng nhóm nghiệp vụ nghề nghiệp khác nhau.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết quả nghiên cứu cho thấy, cả 5 yếu tố gồm: Tính hữu ích, Năng lực số của nhân viên, Lãnh đạo chuyển đổi số, Hỗ trợ pháp lý số và Hạ tầng số đều ảnh hưởng đến Mức độ sẵn sàng sử dụng công nghệ số. Tuy vậy, nghiên cứu vẫn còn hạn chế khi số lượng mẫu nghiên cứu chỉ có 289 phiếu khảo sát, chưa thể hiện tính đại diện cao. Thêm nữa, hệ số R² hiệu chỉnh là 0,770 tức mô hình giải thích được 77% cho tổng thể, còn lại 23% có thể do các yếu tố khác ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng sử dụng công nghệ số. Vì vậy, nghiên cứu tiếp theo cần đưa các yếu tố khác vào mô hình như văn hóa số, áp lực cạnh tranh, tư duy số,… hoặc bổ sung thêm biến trung gian, biến điều tiết.

Từ kết quả trên, có thể rút ra các hàm ý quản trị quan trọng như sau cho các doanh nghiệp bất động sản tại TP. Hồ Chí Minh:

Thứ nhất, doanh nghiệp cần nâng cao nhận thức về tính hữu ích của công nghệ số nhằm thúc đẩy sự chấp nhận và sử dụng trong toàn tổ chức. Nhà quản trị nên truyền thông rõ ràng về lợi ích cụ thể của các giải pháp số như tăng hiệu quả giao dịch, tối ưu hóa quản lý khách hàng và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Việc minh chứng bằng các kết quả thực tiễn và chỉ số hiệu suất sẽ giúp gia tăng niềm tin và giảm sự kháng cự đối với công nghệ.

Thứ hai, việc phát triển năng lực số của nhân viên là yếu tố then chốt quyết định thành công của chuyển đổi số. Doanh nghiệp cần đầu tư vào các chương trình đào tạo kỹ năng số, từ kỹ năng cơ bản đến nâng cao như phân tích dữ liệu, sử dụng nền tảng số và ứng dụng công nghệ mới. Đồng thời, cần xây dựng văn hóa học tập liên tục nhằm giúp nhân viên thích ứng nhanh với sự thay đổi công nghệ.

Thứ ba, vai trò của lãnh đạo chuyển đổi số cần được tăng cường thông qua việc định hướng chiến lược rõ ràng và cam kết mạnh mẽ từ cấp quản lý cao nhất. Lãnh đạo không chỉ đóng vai trò định hướng mà còn là người truyền cảm hứng, thúc đẩy đổi mới và tạo môi trường khuyến khích thử nghiệm công nghệ. Sự chủ động của lãnh đạo sẽ giúp giảm thiểu rủi ro và tăng tốc quá trình triển khai chuyển đổi số.

Thứ tư, doanh nghiệp cần chủ động thích ứng và tận dụng môi trường pháp lý số ngày càng hoàn thiện. Việc cập nhật các quy định liên quan đến giao dịch điện tử, dữ liệu số và bảo mật thông tin sẽ giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro pháp lý và nâng cao tính minh bạch trong hoạt động kinh doanh. Đồng thời, sự hỗ trợ từ chính sách của Nhà nước cũng có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực bất động sản.

Thứ năm, đầu tư vào hạ tầng số là điều kiện nền tảng để đảm bảo khả năng triển khai và vận hành các giải pháp công nghệ một cách hiệu quả. Doanh nghiệp cần phát triển hệ thống công nghệ thông tin đồng bộ, bao gồm cơ sở dữ liệu, nền tảng quản lý và các công cụ phân tích thông minh. Việc kết hợp giữa hạ tầng kỹ thuật hiện đại và các nền tảng số linh hoạt sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực cạnh tranh và sẵn sàng thích ứng với xu hướng chuyển đổi số trong dài hạn.

Tài liệu tham khảo:

1. Alfadhel, A. M., Kassim, M. S. B., Ashaari, A. B., & Mahar, S. (2023). Digital transformation readiness and its impact on strategic decision-making effectiveness. International Journal of Innovation Studies, 7(2), 115-128. https://doi.org/10.1016/j.ijis.2023.02.004

2. Al-haimi, B., Khalid, H., Zakaria, N. H., & Jasimin, T. H. (2023). Digital transformation in the real estate industry: A systematic literature review.

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

4. 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

5. Harth, C., Maqbool, R., & Gledson, B. (2022). Augmenting digital transformation toward Real Estate 4.0: A systematic review. Engineering, Construction and Architectural Management, 29(9), 3535-3554. https://doi.org/10.1108/ECAM-10-2021-0920

6. Michelotti, F., Luiz Antonio Joia (2024). Organizational digital transformation readiness: An exploratory investigation. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 19(4), 159. https://doi.org/10.3390/jtaer19040159

7. Sheriffdeen, K. (2022). Digital transformation readiness models for SMEs: A conceptual framework. International Journal of Business and Management Review, 10(3), 45-60.

8. Verhoef, P. C., Broekhuizen, T., Bart, Y., Bhattacharya, A., Dong, J. Q., Fabian, N., & Haenlein, M. (2021). Digital transformation: A multidisciplinary reflection and research agenda. Journal of Business Research, 122, 889-901. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.09.022

9. Vial, G. (2019). Understanding digital transformation: A review and a research agenda. The Journal of Strategic Information Systems, 28(2), 118-144. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2019.01.003

10. Wang, K., Xu, X., Mao, P., Deng, X., & Cao, D. (2022). Digital transformation and organizational performance: The mediating role of organizational capabilities. Technological Forecasting and Social Change, 176, 121-138. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121138