​​​​​​​Các yếu tố chuyển đổi số ảnh hưởng đến hiệu quả quản trị nguồn nhân lực số của các công ty logistics tại TP. Hồ Chí Minh

Trương Như Hoa

Công ty TNHH Tư vấn Thiết kế Xây dựng Hoàng Trung; Email: [email protected]

Nguyễn Minh Tuấn (Tác giả liên hệ)

Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh; Email: [email protected]

Tóm tắt

Nghiên cứu phân tích ảnh hưởng của các yếu tố chuyển đổi số (Văn hóa số, Lãnh đạo số, Đào tạo và phát triển năng lực số của nhân viên, Hạ tầng số) đến Hiệu quả quản trị nguồn nhân lực số tại các doanh nghiệp logistics ở TP. Hồ Chí Minh; đồng thời xem xét vai trò trung gian của Thực hành quản trị nguồn nhân lực số. Dữ liệu được thu thập từ 300 nhà quản trị tại các doanh nghiệp logistics trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh và được phân tích bằng phương pháp PLS-SEM trên phần mềm SmartPLS 4. Kết quả cho thấy, cả 4 yếu tố chuyển đổi số đều tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến Thực hành quản trị nguồn nhân lực số, trong đó Văn hóa số có tác động mạnh nhất. Đồng thời, Thực hành quản trị nguồn nhân lực số có tác động mạnh đến Hiệu quả quản trị nguồn nhân lực số và đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa các yếu tố chuyển đổi số với Hiệu quả quản trị nguồn nhân lực số. Kết quả nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về chuyển đổi số trong quản trị nguồn nhân lực, đồng thời đề xuất một số hàm ý giúp doanh nghiệp logistics nâng cao hiệu quả quản trị nguồn nhân lực trong bối cảnh số hóa.

Từ khoá: Chuyển đổi số, quản trị nhân lực, nguồn nhân lực số, công ty logistics, TP. Hồ Chí Minh

Abstract

This study analyzes the effects of digital transformation factors (digital culture, digital leadership, employee training and digital competency development, and digital infrastructure) on the effectiveness of digital human resource management in logistics enterprises in Ho Chi Minh City, while examining the mediating role of digital human resource management practices. Data were collected from 300 managers at logistics enterprises in Ho Chi Minh City and analyzed using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) with SmartPLS 4. The results show that all four digital transformation factors have positive and statistically significant effects on digital human resource management practices, with digital culture having the strongest effect. In addition, digital human resource management practices strongly affect the effectiveness of digital human resource management and mediate the relationships between digital transformation factors and that effectiveness. The findings provide empirical evidence on digital transformation in human resource management and offer several implications for logistics enterprises to enhance human resource management effectiveness in the context of digitalization.

Keywords: Digital transformation, human resource management, digital human resources, logistics enterprises, Ho Chi Minh City

ĐẶT VẤN ĐỀ

Chuyển đổi số (CĐS) đang trở thành yêu cầu quan trọng đối với các doanh nghiệp logistics trong bối cảnh chuỗi cung ứng ngày càng dựa trên dữ liệu, tự động hóa và khả năng kết nối theo thời gian thực. Tại Việt Nam, ngành logistics duy trì tốc độ tăng trưởng khoảng 14-16%/năm, với quy mô thị trường khoảng 45-50 tỷ USD, tương đương khoảng 10% GDP; tuy nhiên, CĐS và phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao vẫn là những thách thức đáng kể của ngành.

Theo Vial (2019), CĐS tạo ra những thay đổi đáng kể về cấu trúc, quy trình và năng lực tổ chức. Trong khi đó, Strohmeier (2020) cho rằng quá trình này đang làm thay đổi căn bản hoạt động quản trị nguồn nhân lực.

Từ đó, nghiên cứu xem xét tác động của Văn hóa số, Lãnh đạo số, Đào tạo và phát triển năng lực số của nhân viên, Hạ tầng số đến Hiệu quả quản trị nguồn nhân lực số thông qua vai trò trung gian của Thực hành quản trị nguồn nhân lực số. Kết quả nghiên cứu là cơ sở đề xuất các hàm ý quản trị nhằm nâng cao hiệu quả quản trị nguồn nhân lực tại các doanh nghiệp logistics.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Lý thuyết dựa trên nguồn lực

Lý thuyết dựa trên nguồn lực (RBV) cho rằng, sự khác biệt về hiệu quả giữa các doanh nghiệp bắt nguồn từ khả năng sở hữu, phát triển và khai thác các nguồn lực có giá trị. Theo Barney (1991), nguồn lực có khả năng tạo lợi thế cạnh tranh bền vững khi có giá trị, tính khan hiếm, khó bắt chước và khó thay thế.

Trong nghiên cứu này, hạ tầng số và năng lực số của nhân viên được xem là những nguồn lực công nghệ và con người; trong khi văn hóa số và lãnh đạo số là các nguồn lực tổ chức hỗ trợ doanh nghiệp khai thác công nghệ hiệu quả. Sự kết hợp các nguồn lực này tạo điều kiện triển khai thực hành quản trị nguồn nhân lực số.

Lý thuyết năng lực động

Lý thuyết năng lực động (DCT) nhấn mạnh rằng doanh nghiệp không chỉ sở hữu nguồn lực mà cần có khả năng tích hợp, xây dựng và tái cấu hình các nguồn lực nhằm thích ứng với môi trường thay đổi (Teece và cộng sự, 1997). Theo đó, văn hóa số, lãnh đạo số, năng lực số của nhân viên và hạ tầng số chỉ tạo ra giá trị khi được chuyển hóa thành các thực hành quản trị nguồn nhân lực số cụ thể. Vì vậy, DCT là cơ sở để giải thích vai trò trung gian của thực hành quản trị nguồn nhân lực số đối với hiệu quả quản trị nguồn nhân lực số.

Khung Công nghệ - Tổ chức - Môi trường

Khung Công nghệ - Tổ chức - Môi trường (TOE) của Tornatzky và Fleischer (1990) giải thích việc chấp nhận và triển khai đổi mới công nghệ dựa trên 3 nhóm điều kiện: công nghệ, tổ chức và môi trường. Trong nghiên cứu này, hạ tầng số đại diện cho yếu tố công nghệ; văn hóa số và lãnh đạo số phản ánh yếu tố tổ chức; năng lực số của nhân viên thể hiện khả năng tiếp nhận và sử dụng công nghệ.

Việc kết hợp TOE với RBV và DCT giúp giải thích tương đối đầy đủ các điều kiện hình thành và nâng cao hiệu quả quản trị nguồn nhân lực số.

Trên cơ sở các lý thuyết và một số nghiên cứu liên quan, nhóm tác giả đề xuất mô hình như Hình 1.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

Các giả thuyết nghiên cứu được phát biểu như sau:

H1: Văn hóa số tác động tích cực đến Thực hành quản trị nguồn nhân lực số.

H2: Lãnh đạo số tác động tích cực đến Thực hành quản trị nguồn nhân lực số.

H3: Đào tạo và phát triển năng lực số của nhân viên tác động tích cực đến Thực hành quản trị nguồn nhân lực số.

H4: Hạ tầng số tác động tích cực đến Thực hành quản trị nguồn nhân lực số.

H5: Thực hành quản trị nguồn nhân lực số tác động tích cực đến Hiệu quả hoạt động quản trị nguồn nhân lực số.

H6: Thực hành quản trị nguồn nhân lực số đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa các yếu tố CĐS và Hiệu quả hoạt động quản trị nguồn nhân lực số.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính kết hợp định lượng. Ở giai đoạn định tính, nhóm tác giả phỏng vấn 5 chuyên gia và thảo luận nhóm với 7 chuyên gia nhằm xác định mô hình nghiên cứu và điều chỉnh thang đo. Ở giai đoạn định lượng, dữ liệu được phân tích bằng phần mềm SmartPLS 4 để kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính. Khảo sát được thực hiện từ ngày 10/4-12/6/2026, thu được 300 phiếu hợp lệ từ các nhà quản trị tại một số doanh nghiệp logistics trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Đánh giá mô hình đo lường

Hệ số tải ngoài

Kết quả cho thấy, tất cả các biến quan sát đều đạt giá trị outer loading > 0.70. Cụ thể, các hệ số tải ngoài dao động từ 0.738 đến 0.909, cho thấy các biến quan sát đều có mức độ hội tụ tốt vào biến tiềm ẩn tương ứng.

Độ tin cậy và giá trị hội tụ

Kết quả tại Bảng 1 cho thấy, tất cả các khái niệm nghiên cứu đều đáp ứng yêu cầu của mô hình PLS-SEM. Giá trị Cronbach’s Alpha dao động từ 0.828 đến 0.908, vượt ngưỡng tối thiểu 0.70, chứng minh thang đo có tính nhất quán nội tại tốt. Giá trị phương sai trung bình trích xuất (AVE) dao động từ 0.638 đến 0.753, > 0.50, cho thấy các thang đo đạt giá trị hội tụ (Hair và cộng sự, 2022).

Bảng 1: Kết quả độ tin cậy và phương sai trích

Nguồn: Kết quả phân tích từ SmartPLS 4

Giá trị phân biệt

Theo tiêu chí HTMT, các giá trị đều không vượt 0.793 và thấp hơn ngưỡng khuyến nghị 0.90, cho thấy các biến tiềm ẩn đạt giá trị phân biệt.

Kết quả kiểm định theo tiêu chuẩn Fornell-Larcker tại Bảng 2 cũng cho thấy căn bậc hai AVE của từng biến tiềm ẩn lớn hơn hệ số tương quan của biến đó với các biến còn lại, qua đó tiếp tục khẳng định giá trị phân biệt của thang đo.

Bảng 2: Kiểm định giá trị phân biệt bằng tiêu chuẩn Fornell-Larcker

Nguồn: Kết quả phân tích từ SmartPLS 4

Đánh giá mô hình cấu trúc

Kiểm định đa cộng tuyến

Các giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF) dao động từ 1.000 đến 2.924, đều < 3. Kết quả cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến độc lập.

Hệ số xác định R²

Kết quả cho thấy THQTS có R² = 0.630, tức VHS, LDS, NLS và HTS giải thích được 63% sự biến thiên của THQTS. Đối với QTNNLS, R² = 0.553, cho thấy THQTS giải thích được 55.3% sự biến thiên của hiệu quả quản trị nguồn nhân lực số.

Hình 2: Mô hình cấu trúc tuyến tính

Nguồn: Kết quả phân tích từ SmartPLS 4

Kết quả mô hình cho thấy VHS, LDS, NLS và HTS đều tác động tích cực đến THQTS, với hệ số đường dẫn lần lượt là 0.250; 0.188; 0.239 và 0.217. Đồng thời, THQTS tác động tích cực đến QTNNLS với hệ số 0.744. Ý nghĩa thống kê của các mối quan hệ được tiếp tục kiểm định bằng phương pháp Bootstrapping.

Kiểm định giả thuyết

Kết quả Bootstrapping tại Bảng 3 cho thấy, các mối quan hệ trực tiếp trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê với p < 0.05.

Bảng 3: Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Nguồn: Kết quả phân tích từ SmartPLS 4

Như vậy, các giả thuyết H1-H5 đều được chấp nhận. Trong các yếu tố tác động đến THQTS, VHS có ảnh hưởng mạnh nhất (β = 0.250), trong khi LDS có mức tác động thấp nhất (β = 0.188). Đáng chú ý, THQTS có tác động mạnh đến QTNNLS (β = 0.744), cho thấy thực hành quản trị nguồn nhân lực số giữ vai trò quan trọng trong việc chuyển hóa các nguồn lực số thành hiệu quả quản trị.

Ảnh hưởng gián tiếp

Kết quả tại Bảng 4 cho thấy, VHS, LDS, NLS và HTS đều tác động gián tiếp đến QTNNLS thông qua THQTS, với các giá trị p < 0.05. Do đó, giả thuyết H6 được chấp nhận.

Bảng 4: Kết quả phân tích ảnh hưởng gián tiếp

Nguồn: Kết quả phân tích từ SmartPLS 4

Trong các tác động gián tiếp, VHS có mức ảnh hưởng lớn nhất đến QTNNLS thông qua THQTS (β = 0.186), tiếp đến là NLS (β = 0.177), HTS (β = 0.161) và LDS (β = 0.140). Kết quả này khẳng định vai trò trung gian của Thực hành quản trị nguồn nhân lực số trong mối quan hệ giữa các yếu tố CĐS và Hiệu quả quản trị nguồn nhân lực số.

HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết quả nghiên cứu cho thấy, Văn hóa số, Đào tạo và phát triển năng lực số của nhân viên, Hạ tầng số và Lãnh đạo số đều tác động tích cực đến Thực hành quản trị nguồn nhân lực số; đồng thời, Thực hành này có ảnh hưởng mạnh đến Hiệu quả quản trị nguồn nhân lực số. Từ đó, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý sau:

Thứ nhất, củng cố văn hóa số. Với mức tác động lớn nhất đến Thực hành quản trị nguồn nhân lực số (β = 0.250), doanh nghiệp logistics cần xây dựng môi trường khuyến khích sử dụng nền tảng số, chia sẻ dữ liệu, đổi mới phương thức làm việc và ghi nhận các sáng kiến ứng dụng công nghệ trong hoạt động nhân sự.

Thứ hai, phát triển năng lực số của nhân viên. Đào tạo và phát triển năng lực số của nhân viên có mức tác động β = 0.239. Doanh nghiệp cần xây dựng khung năng lực số theo từng vị trí việc làm, tổ chức đào tạo thường xuyên về hệ thống quản trị nhân sự số, khai thác dữ liệu và gắn kết quả đào tạo với đánh giá hiệu suất, phát triển nghề nghiệp.

Thứ ba, hoàn thiện hạ tầng số. Với β = 0.217, Hạ tầng số là điều kiện quan trọng để triển khai Thực hành quản trị nguồn nhân lực số. Doanh nghiệp cần đầu tư hệ thống đồng bộ, có khả năng tích hợp giữa quản trị nhân sự và các nền tảng vận hành, đồng thời bảo đảm an toàn dữ liệu, tính ổn định và khả năng truy cập linh hoạt.

Thứ tư, nâng cao năng lực lãnh đạo số. Mặc dù có mức tác động thấp hơn các yếu tố còn lại (β = 0.188), Lãnh đạo số vẫn có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, nhà quản trị cần tăng cường sử dụng công nghệ, ra quyết định dựa trên dữ liệu và hỗ trợ nhân viên thích ứng với quá trình số hóa; đồng thời, doanh nghiệp nên đưa năng lực lãnh đạo số vào tiêu chí đào tạo và đánh giá đội ngũ quản lý.

Thứ năm, đẩy mạnh thực hành quản trị nguồn nhân lực số. Thực hành quản trị nguồn nhân lực số có tác động mạnh đến Hiệu quả quản trị nguồn nhân lực số (β = 0.744), cho thấy doanh nghiệp cần chuyển hóa các nguồn lực số thành các hoạt động quản trị cụ thể, tập trung vào số hóa và tích hợp tuyển dụng, đào tạo, quản lý hiệu suất, dữ liệu nhân sự và tương tác với người lao động.

Tài liệu tham khảo:

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

2. Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P. (2022). Advanced issues in partial least squares structural equation modeling. SAGE Publications.

3. Strohmeier, S. (2020). Digital human resource management: A conceptual clarification. German Journal of Human Resource Management, 34(3), 345-365. https://doi.org/10.1177/2397002220921131

4. Teece, D. J., Pisano, G., & Shuen, A. (1997). Dynamic capabilities and strategic management. Strategic Management Journal, 18(7), 509-533. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199708)18:7%3C509::AID-SMJ882%3E3.0.CO;2-Z

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

6. 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