Phạm Văn Thái

Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Ninh Bình

Nguyễn Thị Vĩnh Hà (Tác giả liên hệ)

Email: ntvha@vnu.edu.vn

Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội

Tóm tắt

Nghiên cứu đánh giá tác động của việc thực thi chính sách truy xuất nguồn gốc theo Đề án 100 tại tỉnh Ninh Bình thông qua mô hình PLS-SEM với dữ liệu khảo sát 100 doanh nghiệp, hợp tác xã và hộ sản xuất. Kết quả cho thấy, các hoạt động hỗ trợ chính sách, đặc biệt là hướng dẫn kỹ thuật, đào tạo và hỗ trợ triển khai, có tác động tích cực và mạnh mẽ đến mức độ thực hiện truy xuất nguồn gốc, đồng thời góp phần làm giảm các trở ngại trong quá trình áp dụng. Việc thực hiện truy xuất nguồn gốc được chứng minh có ảnh hưởng tích cực đến cải thiện hoạt động kinh doanh, nâng cao giá trị và chất lượng sản phẩm, tăng khả năng tiếp cận thị trường và hạn chế sai phạm. Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về hiệu quả thực thi chính sách truy xuất nguồn gốc ở cấp địa phương và đề xuất hàm ý quản trị, chính sách nhằm thúc đẩy hệ sinh thái truy xuất nguồn gốc phục vụ phát triển bền vững.

Từ khóa: Truy xuất nguồn gốc, chính sách công, PLS-SEM, Đề án 100, Ninh Bình

Summary

This study evaluates the impact of implementing traceability policies under Project 100 in Ninh Binh Province using a PLS-SEM model based on survey data collected from 100 enterprises, cooperatives, and production households. The results indicate that policy support activities-particularly technical guidance, training, and implementation assistance-have a strong and positive effect on the level of traceability adoption, while also helping to reduce barriers during the implementation process. Traceability implementation is found to positively influence business performance, enhance product value and quality, improve market access, and reduce violations. The study provides empirical evidence on the effectiveness of traceability policy implementation at the local level and proposes managerial and policy implications to promote the development of a traceability ecosystem for sustainable development.

Keywords: Traceability, public policy, PLS-SEM, Project 100, Ninh Binh

GIỚI THIỆU

Trong bối cảnh toàn cầu hóa và hội nhập sâu rộng, yêu cầu về minh bạch thông tin, an toàn thực phẩm và phát triển chuỗi cung ứng bền vững đã thúc đẩy việc áp dụng hệ thống truy xuất nguồn gốc (TXNG) tại nhiều quốc gia (Bosona và Gebresenbet, 2013). Các nghiên cứu quốc tế cho thấy, TXNG hỗ trợ kiểm soát chất lượng, giảm rủi ro và nâng cao hiệu quả logistics trong chuỗi cung ứng nông sản - thực phẩm, đồng thời tăng cường khả năng thu hồi sản phẩm và quản trị khủng hoảng khi xảy ra sự cố (Bosona và Gebresenbet, 2013). Thông qua việc xác định lịch sử, vị trí và quá trình xử lý của sản phẩm trong toàn bộ chuỗi giá trị, TXNG góp phần nâng cao tính minh bạch, khả năng giám sát và củng cố niềm tin của người tiêu dùng, từ đó gia tăng giá trị thương hiệu (Wu và cộng sự, 2021).

Tại Việt Nam, trong tiến trình chuyển đổi mô hình tăng trưởng theo hướng nâng cao chất lượng và giá trị gia tăng, TXNG được xem là công cụ quan trọng nhằm chuẩn hóa sản xuất và nâng cao năng lực cạnh tranh, đặc biệt đối với sản phẩm nông nghiệp, thủy sản và OCOP từ 3 sao trở lên (Quỳnh và Ngữ, 2025). Mặc dù Quyết định số 100/QĐ-TTg năm 2019 về phê duyệt Đề án triển khai, áp dụng và quản lý hệ thống TXNG đã đặt nền tảng pháp lý và hạ tầng kỹ thuật quan trọng, song việc thực thi chính sách này vẫn tồn tại những “khoảng trống” nghiên cứu đáng kể. Hiện nay, các bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam thường tập trung quá mức vào yếu tố công nghệ và quản trị chuỗi cung ứng, trong khi vai trò của môi trường thể chế địa phương, năng lực hỗ trợ của cơ quan quản lý và sự phối hợp giữa các tác nhân trong hệ sinh thái TXNG vẫn chưa được phân tích đầy đủ (Quỳnh và Ngữ, 2025; Thắng và Thu, 2019).

Nhằm lấp đầy khoảng trống đó, nghiên cứu này tập trung đánh giá tác động của việc thực thi chính sách TXNG sản phẩm, hàng hóa theo Đề án 100 tại tỉnh Ninh Bình - địa phương có cơ cấu kinh tế đa dạng với nhiều sản phẩm nông nghiệp, thủy sản, công nghiệp và tiểu thủ công nghiệp có tiềm năng phát triển. Nghiên cứu sử dụng phương pháp mô hình cấu trúc tuyến tính bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM) nhằm kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ thành công của việc hỗ trợ sản phẩm chủ lực áp dụng TXNG, từ đó cung cấp cơ sở thực nghiệm cho việc hoàn thiện chính sách.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Khái niệm và vai trò của truy xuất nguồn gốc

Theo tiêu chuẩn quốc gia TCVN 12850:2019, TXNG là khả năng xác định được một đơn vị sản phẩm qua từng công đoạn theo thời gian trong toàn bộ chuỗi cung ứng. Đây là hoạt động giám sát, xác định được một đơn vị sản phẩm hoặc dịch vụ qua từng công đoạn theo thời gian, địa điểm của quá trình sản xuất, chế biến, lưu trữ, bảo quản, vận chuyển, phân phối và kinh doanh (Bộ Khoa học và Công nghệ, 2024). Hệ thống TXNG bao gồm các hoạt động định danh sản phẩm, thu thập và lưu trữ thông tin về trạng thái của sản phẩm theo thời gian, địa điểm nhằm quản lý chất lượng và an toàn sản phẩm. Trong đó, mã truy vết sản phẩm là dãy số hoặc ký tự dùng để định danh sản phẩm tại các công đoạn, còn mã truy vết địa điểm định danh là không gian diễn ra các sự kiện sản xuất, kinh doanh.

Vai trò của TXNG rất quan trọng. Đối với quản lý nhà nước, hoạt động này giúp đẩy mạnh xã hội hóa, nâng cao hiệu quả quản lý, đảm bảo chất lượng và an toàn sản phẩm (Quốc hội, 2007). Đối với doanh nghiệp, tổ chức và xã hội, TXNG nâng cao nhận thức thông qua tuyên truyền, phổ biến và đào tạo, đồng thời minh bạch thông tin, bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng, phục vụ xuất khẩu và nâng cao sức cạnh tranh của sản phẩm trên thị trường trong nước và quốc tế (WTO, 2020).

Tổng quan nghiên cứu

Về hỗ trợ triển khai truy xuất nguồn gốc sản phẩm, hàng hoá

Ở các nước, khu vực phát triển như: Mỹ, Liên minh châu Âu, Nhật Bản hay Hàn Quốc, TXNG được triển khai đồng bộ để đảm bảo chất lượng, an toàn thực phẩm, bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng, đồng thời nâng cao uy tín và năng lực cạnh tranh của sản phẩm trên cả thị trường nội địa và xuất khẩu. Hệ thống TXNG tại các quốc gia này thường được xây dựng dựa trên cơ sở dữ liệu điện tử liên thông, minh bạch, kiểm soát chặt chẽ toàn bộ chuỗi cung ứng từ sản xuất, chế biến đến phân phối, đồng thời gắn với các tiêu chuẩn quốc tế nhằm đáp ứng yêu cầu quản lý, kiểm soát rủi ro và thuận lợi hóa thương mại (Charlebois và cộng sự, 2024). Sự phát triển của công nghệ số, đặc biệt là mã QR, IoT và blockchain, đã mở rộng khả năng ứng dụng TXNG thông qua việc nâng cao tính minh bạch dữ liệu và mức độ tin cậy của thông tin sản phẩm (Köhler và Pizzol, 2020).

Trong các nghiên cứu về đổi mới công nghệ và quản trị chuỗi cung ứng, yếu tố hỗ trợ từ bên ngoài, bao gồm: hỗ trợ kỹ thuật, đào tạo, hướng dẫn, hỗ trợ tài chính và hạ tầng dữ liệu, được xem là nhân tố quan trọng thúc đẩy quá trình áp dụng công nghệ mới của doanh nghiệp, đặc biệt tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Góc nhìn từ khung lý thuyết Công nghệ - Tổ chức - Môi trường (TOE) cho thấy môi trường thể chế và sự hỗ trợ của chính phủ có tác động tích cực đến quyết định áp dụng đổi mới công nghệ (Ocloo và cộng sự, 2025). Đối với lĩnh vực TXNG, các nghiên cứu quốc tế chỉ ra rằng, sự hỗ trợ về hướng dẫn kỹ thuật, chuẩn hóa thông tin và cung cấp công cụ số có ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng triển khai hệ thống truy xuất tại doanh nghiệp (Bosona và Gebresenbet, 2013).

Tại Việt Nam, trong những năm gần đây, các nghiên cứu đã bắt đầu tập trung vào ứng dụng công nghệ, đặc biệt là blockchain, trong hệ thống TXNG nhằm tăng cường khả năng kiểm soát và minh bạch thông tin sản phẩm, hàng hóa (Thắng và Thu, 2019; Thụy và cộng sự, 2024).

Về tác động của truy xuất nguồn gốc sản phẩm, hàng hoá

TXNG được xem là một thành phần trọng yếu của quản trị chuỗi cung ứng hiện đại, cho phép theo dõi sản phẩm xuyên suốt các giai đoạn từ sản xuất đến tiêu dùng cuối cùng. Các nghiên cứu cho thấy, TXNG giúp giảm bất cân xứng thông tin, nâng cao năng lực kiểm soát chất lượng và tăng tính minh bạch của chuỗi giá trị (Bosona và Gebresenbet, 2013). Hệ thống TXNG hỗ trợ phản ứng nhanh khi xảy ra sự cố an toàn thực phẩm, từ đó giảm chi phí thu hồi và tăng khả năng bảo vệ thương hiệu sản phẩm (Aung và Chang, 2014). TXNG hỗ trợ doanh nghiệp cải thiện hiệu quả quản lý chuỗi giá trị, tối ưu hóa kiểm soát chất lượng và nâng cao khả năng tiếp cận thị trường quốc tế, nơi yêu cầu minh bạch nguồn gốc ngày càng khắt khe (Köhler và Pizzol, 2020).

TXNG còn được xem như một công cụ tạo giá trị kinh doanh. Sản phẩm có hệ thống TXNG rõ ràng thường nhận được mức sẵn sàng chi trả cao hơn từ người tiêu dùng nhờ gia tăng niềm tin và nhận thức về chất lượng (Tran và cộng sự, 2024; Zhang và cộng sự, 2012). Từ góc độ hành vi thị trường, việc minh bạch hóa thông tin sản phẩm thông qua TXNG cũng làm giảm mức độ bất định cảm nhận của người tiêu dùng và tăng niềm tin vào sản phẩm, qua đó khuyến khích doanh nghiệp tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng cao hơn (Chen và Huang, 2013).

Bên cạnh đó, TXNG được ghi nhận là có khả năng giảm rủi ro và sai phạm trong chuỗi cung ứng. TXNG giúp xác định nhanh nguồn gốc vấn đề, tăng tính trách nhiệm giải trình giữa các tác nhân và nâng cao năng lực giám sát của cơ quan quản lý (Aung và Chang, 2014). Hệ thống thông tin truy xuất còn góp phần giảm gian lận thương mại, giảm thông tin bất đối xứng và tạo cơ sở pháp lý để xử lý sai phạm liên quan đến chất lượng sản phẩm (Bosona và Gebresenbet, 2013).

Ở Việt Nam, nghiên cứu của Trần Phương Anh và cộng sự (2025) chứng minh TXNG tác động tích cực đến lòng trung thành của khách hàng, thông qua niềm tin và sự tự kết nối thương hiệu. Nghiên cứu của Quỳnh và Ngữ (2025) cho thấy TXNG thúc đẩy sản xuất theo quy chuẩn để đáp ứng yêu cầu về an toàn thực phẩm. TXNG cũng giúp tăng doanh thu và lợi nhuận nhờ người tiêu dùng sẵn lòng trả sản phẩm với mức giá cao hơn (Quyên và cộng sự, 2024).

Mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng mô hình PLS-SEM để kiểm định tác động tích cực của chính sách TXNG theo Đề án 100 tại tỉnh Ninh Bình (Hình 1).

Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

Từ mô hình nghiên cứu đề xuất, các giả thuyết được đưa ra như sau:

H1: Các hoạt động hỗ trợ cơ sở sản xuất triển khai hệ thống TXNG thúc đẩy cơ sở sản xuất thực hiện TXNG.

H2: Việc thực hiện TXNG cải thiện hoạt động sản xuất, kinh doanh của cơ sở sản xuất.

Chính sách hỗ trợ TXNG theo Đề án 100 được theo dõi qua các hoạt động như: tổ chức hội nghị, hội thảo, tập huấn; ban hành và phổ biến các văn bản hướng dẫn; xây dựng hạ tầng internet, phần mềm, hệ thống dữ liệu dùng chung…; hỗ trợ tài chính và hỗ trợ doanh nghiệp trong quá trình thực hiện TXNG.

Việc thực hiện TXNG theo Đề án 100 gồm các hoạt động của cơ sở sản xuất, kinh doanh như: kết nối Cổng thông tin TXNG sản phẩm hàng hóa quốc gia; sử dụng phần mềm TXNG; sử dụng công nghệ mã số, mã vạch, tem TXNG, phần mềm định danh điện tử (QR code), blockchain; thiết lập nhật ký điện tử để theo dõi sản xuất thủy sản và nông sản; áp dụng các hệ thống quản lý chất lượng tiên tiến (VietGAP, HACCP, ISO…) trong lĩnh vực nông nghiệp; đăng ký bảo hộ nhãn hiệu; đăng ký chứng nhận sản phẩm OCOP; xây dựng bản công bố tiêu chuẩn chất lượng cho sản phẩm; tham dự giải thưởng chất lượng quốc gia.

Các khía cạnh cải thiện hoạt động sản xuất, kinh doanh gồm: khả năng cạnh tranh của sản phẩm; uy tín của thương hiệu; khả năng tiêu thụ sản phẩm; khả năng đáp ứng yêu cầu của thị trường quốc tế; chất lượng sản phẩm; chuỗi giá trị kinh tế; giá trị sản phẩm; doanh thu; khả năng tránh sai phạm.

Phương pháp nghiên cứu

Để thu thập các thông tin phục vụ kiểm định các giả thuyết, nghiên cứu thực hiện khảo sát bằng bảng hỏi có cấu trúc với 100 doanh nghiệp, hợp tác xã, hộ sản xuất, kinh doanh tại tỉnh Ninh Bình. Đối tượng khảo sát tập trung chủ yếu vào nhóm sản phẩm OCOP, nông sản thực phẩm và đặc sản địa phương. Nhóm nghiên cứu tiếp cận đối tượng khảo sát dựa trên danh sách các cơ sở thuộc diện thực hiện TXNG do Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Ninh Bình cung cấp. Khảo sát được tiến hành kết hợp trực tiếp và trực tuyến để đạt độ bao phủ cao.

Về cơ cấu loại hình, mẫu khảo sát thể hiện tính đa dạng với 48% doanh nghiệp tư nhân, 33% hộ sản xuất, 18% hợp tác xã và 1% doanh nghiệp nhà nước. Đáng chú ý, trình độ và vị trí của đối tượng phản hồi đảm bảo độ tin cậy cao cho dữ liệu khi có tới 64% là lãnh đạo hoặc chủ cơ sở, 18% là quản lý cấp trung và 18% là nhân viên trực tiếp vận hành. Sự phân bổ này khẳng định tính đại diện và chiều sâu trong việc đánh giá thực trạng triển khai chính sách TXNG tại địa phương. Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kiểm định mô hình thang đo

Bảng 1: Các mô hình thang đo tiềm ẩn

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu

Căn cứ trên các dữ liệu về hệ số tải ngoài và hệ số tải chéo, nhóm tác giả đã loại một số biến quan sát có hệ số tải ngoài thấp (dưới 0.6) hoặc hệ số tải chéo lên biến khác quá cao, nghiên cứu có được các mô hình thang đo cấu trúc tiềm ẩn ở Bảng 1. Các giá trị độ tin cậy Cronbach’s Alpha, độ tin cậy tổng hợp rho-a và rho-c, hệ số tải ngoài đều đảm bảo > 0.7 theo khuyến nghị của Nunnally và Bernstein (1994), Hair và cộng sự (2013), cho thấy các mô hình thang đo có độ tin cậy. Giá trị bình quân phương sai trích (AVE) > 0.5 cho biết các thang đo có độ giá trị tốt (Hair và Alamer, 2022). Hệ số phóng đại phương sai (VIF) nằm trong khoảng từ 5 trở xuống giúp đảm bảo không có vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình (Hair và cộng sự, 2013).

Bảng 2: Tiêu chuẩn Fornell-Larcker và chỉ số tương quan HTMT

Ghi chú: AVE và hệ số tương quan chéo ở ngoài dấu ngoặc và hệ số HTMT ở trong dấu ngoặc.

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu

Độ phân biệt của các mô hình thang đo (Bảng 2) được xác nhận qua tiêu chuẩn Fornell-Larcker (1981), trong đó căn bậc hai của AVE lớn hơn hệ số tương quan chéo. Các chỉ số tương quan HTMT < 0.85 cũng khẳng định các mô hình thang đo có độ phân biệt (Henseler và cộng sự, 2016).

Như vậy, các kết quả kiểm định cho thấy các mô hình thang đo có độ tin cậy, độ giá trị và có tính phân biệt, có thể sử dụng để phân tích kết quả kiểm định mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn.

Kết quả mô hình cấu trúc

Hình 2: Kết quả mô hình PLS-SEM

Ghi chú: Trên mũi tên đường dẫn, số ngoài ngoặc là hệ số đường dẫn, số trong ngoặc là p-value, số trong mỗi vòng tròn đại diện biến tiềm ẩn là R².

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu

Kết quả phân tích mô hình PLS-SEM (Hình 2) cho thấy mô hình nghiên cứu có khả năng giải thích tương đối tốt các biến phụ thuộc chính. Cụ thể, biến Thực hiện TXNG có hệ số R² = 0.706, cho thấy các nhân tố trong mô hình giải thích được 70.6% sự biến thiên của mức độ thực hiện TXNG. Đồng thời, biến Cải thiện hoạt động kinh doanh có R² = 0.442, phản ánh mức độ giải thích trung bình khá của mô hình đối với hiệu quả kinh doanh, trong khi biến Tránh sai phạm đạt R² = 0.269, cho thấy mức độ giải thích ở mức trung bình.

Bảng 3: Kết quả mô hình cấu trúc

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu

Kết quả Bảng 3 cho thấy Hỗ trợ TXNG có tác động tích cực và mạnh nhất đến Thực hiện TXNG (β = 0.727; p < 0.001; f² = 1.049). Điều này khẳng định vai trò quan trọng của các hoạt động hỗ trợ như: hướng dẫn kỹ thuật, hỗ trợ mã QR, blockchain, tem truy xuất và đào tạo trong việc thúc đẩy doanh nghiệp và cơ sở sản xuất triển khai TXNG trên thực tế.

Bên cạnh đó, các yếu tố hỗ trợ thể chế và nguồn lực cũng có ảnh hưởng tích cực đến mức độ thực hiện TXNG. Cụ thể, Hỗ trợ tài chính có tác động tích cực (β = 0.234; p = 0.046; f² = 0.125), cho thấy việc hỗ trợ chi phí triển khai góp phần làm tăng khả năng áp dụng TXNG. Tương tự, Hạ tầng kỹ thuật (β = 0.144; p = 0.007; f² = 0.52) và Văn bản, hướng dẫn pháp lý (β = 0.204; p = 0.007; f² = 0.104) đều có ảnh hưởng dương và có ý nghĩa thống kê, phản ánh vai trò của môi trường thể chế và điều kiện kỹ thuật trong quá trình triển khai hệ thống truy xuất.

Kết quả phân tích cho thấy, Hỗ trợ TXNG có tác động âm và có ý nghĩa thống kê đến Trở ngại triển khai (β = -0.480; p < 0.001; f² = 0.299), hàm ý rằng mức độ hỗ trợ cao giúp giảm các rào cản liên quan đến chi phí, quy trình và thời gian áp dụng TXNG.

Tuy nhiên, tác động của Trở ngại tới Thực hiện TXNG không có ý nghĩa thống kê (β = -0.051; p = 0.372; f² = 0.006). Điều này cho thấy mặc dù các khó khăn tồn tại, song chúng chưa đủ mạnh để làm suy giảm mức độ triển khai TXNG khi các yếu tố hỗ trợ được đảm bảo.

Kết quả mô hình cho thấy, Thực hiện TXNG có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến cả 2 biến kết quả. Cụ thể, việc thực hiện TXNG giúp cải thiện hoạt động kinh doanh (β = 0.210; p < 0.001; f² = 0.791), thể hiện qua các khía cạnh như: cải thiện kiểm soát chất lượng, gia tăng giá trị sản phẩm, mở rộng thị trường và nâng cao uy tín doanh nghiệp. Đồng thời, Thực hiện TXNG cũng có tác động tích cực đến Tránh sai phạm (β = 0.154; p = 0.001; f² = 0.368), cho thấy hệ thống TXNG góp phần nâng cao tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong sản xuất và phân phối.

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TƯƠNG LAI

Kết luận

Nghiên cứu đã phân tích tác động của việc thực thi chính sách TXNG theo Đề án 100 tại tỉnh Ninh Bình thông qua phương pháp PLS-SEM. Kết quả cho thấy, các hoạt động hỗ trợ từ chính quyền địa phương, đặc biệt là hướng dẫn kỹ thuật, đào tạo, hỗ trợ triển khai và hoàn thiện hạ tầng, giữ vai trò quyết định trong việc thúc đẩy doanh nghiệp và cơ sở sản xuất áp dụng TXNG. Đồng thời, các hỗ trợ này góp phần làm giảm những trở ngại liên quan đến chi phí, quy trình và thời gian thực hiện. Bên cạnh đó, việc triển khai TXNG được chứng minh có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động sản xuất, kinh doanh, thể hiện qua việc nâng cao giá trị và chất lượng sản phẩm, củng cố uy tín thương hiệu, mở rộng thị trường và hạn chế sai phạm về nguồn gốc hàng hóa. Những phát hiện này khẳng định TXNG không chỉ là công cụ quản lý nhà nước nhằm tăng cường minh bạch và trách nhiệm giải trình, mà còn là giải pháp tạo giá trị kinh tế trong bối cảnh hội nhập và chuyển đổi số.

Hàm ý quản trị

Từ góc độ quản trị doanh nghiệp và cơ sở sản xuất, kết quả nghiên cứu cho thấy việc tham gia TXNG mang lại lợi ích rõ rệt không chỉ về tuân thủ mà còn về hiệu quả kinh doanh. Các đơn vị áp dụng TXNG có khả năng cải thiện kiểm soát chất lượng, nâng cao giá trị sản phẩm, củng cố uy tín thương hiệu và tăng khả năng tiếp cận thị trường, đặc biệt là thị trường có yêu cầu cao về minh bạch thông tin. Kết quả cũng cho thấy vai trò quan trọng của năng lực tổ chức trong việc tận dụng các chương trình hỗ trợ. Theo đó, doanh nghiệp cần chủ động nâng cao năng lực số, chuẩn hóa quy trình nội bộ và tích hợp TXNG vào hệ thống quản lý chất lượng nhằm khai thác tối đa lợi ích của hệ thống truy xuất. Việc xem TXNG như một công cụ chiến lược trong xây dựng thương hiệu thay vì chỉ là yêu cầu tuân thủ sẽ giúp doanh nghiệp gia tăng lợi thế cạnh tranh dài hạn.

Hàm ý chính sách

Kết quả nghiên cứu đưa ra một số hàm ý quan trọng cho cơ quan hoạch định và thực thi chính sách. Trước hết, hỗ trợ kỹ thuật, đào tạo và hướng dẫn triển khai là yếu tố có tác động mạnh nhất đến việc thực hiện TXNG, cho thấy cần ưu tiên các biện pháp “hỗ trợ mềm” bên cạnh hỗ trợ tài chính.

Bên cạnh đó, vai trò của hạ tầng kỹ thuật và hệ thống văn bản hướng dẫn nhấn mạnh yêu cầu đồng bộ hóa dữ liệu và chuẩn hóa quy trình kết nối với Cổng thông tin TXNG quốc gia. Chính sách cần hướng tới phát triển nền tảng dữ liệu liên thông, thân thiện với doanh nghiệp nhỏ và hợp tác xã - nhóm dễ gặp hạn chế về nguồn lực và năng lực số.

Cuối cùng, việc TXNG góp phần cải thiện hiệu quả kinh doanh và giảm sai phạm cho thấy đây không chỉ là công cụ quản lý nhà nước mà còn là động lực phát triển kinh tế địa phương. Do đó, TXNG cần được lồng ghép vào các chương trình OCOP và chiến lược phát triển chuỗi giá trị bền vững.

Đóng góp của nghiên cứu

Về đóng góp học thuật, nghiên cứu bổ sung bằng chứng thực nghiệm về hiệu quả thực thi chính sách TXNG ở cấp địa phương - một hướng tiếp cận còn hạn chế tại Việt Nam. Đồng thời, nghiên cứu đề xuất khung phân tích tích hợp giữa hỗ trợ chính sách, quá trình triển khai và kết quả đầu ra, qua đó làm rõ cơ chế tác động của chính sách đến việc áp dụng công nghệ trong chuỗi cung ứng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tương lai

Bên cạnh những kết quả đạt được, nghiên cứu vẫn tồn tại một số hạn chế. Thứ nhất, dữ liệu được thu thập tại một địa phương với quy mô mẫu tương đối nhỏ, nên khả năng khái quát hóa cần được cân nhắc thận trọng. Thứ hai, việc sử dụng dữ liệu tự báo cáo có thể chịu ảnh hưởng của sai lệch nhận thức. Thứ ba, mô hình nghiên cứu chưa xem xét đầy đủ vai trò của các yếu tố trung gian như: năng lực số, mức độ sẵn sàng công nghệ hay đặc điểm ngành hàng.

Trong tương lai, các nghiên cứu có thể mở rộng phạm vi khảo sát sang nhiều địa phương để so sánh bối cảnh thể chế khác nhau, kết hợp dữ liệu định tính và thứ cấp nhằm làm rõ cơ chế tác động, đồng thời áp dụng thiết kế nghiên cứu theo chiều dọc để đánh giá hiệu quả dài hạn của chính sách TXNG đối với phát triển bền vững chuỗi giá trị.

Tài liệu tham khảo:

1. Anh, T.P. và cộng sự (2025). Ảnh hưởng của truy xuất nguồn gốc thực phẩm nông sản xanh đến lòng trung thành thương hiệu. Tạp chí Khoa học Đại học Huế: Kinh tế và phát triển, 134(5A), 121-141.

2. Aung, M.M., and Chang, Y.S. (2014). Traceability in a food supply chain: Safety and quality perspectives. Food Control, 39, 172-184.

3. Bosona, T., and Gebresenbet, G. (2013). Food traceability as an integral part of logistics management in food and agricultural supply chain. Food Control, 33(1), 32-48.

4. Bộ Khoa học và Công nghệ (2019). TCVN 12850:2019: TXNG - Yêu cầu chung đối với hệ thống TXNG.

5. Bộ Khoa học và Công nghệ (2024). Thông tư số 02/2024/TT-BKHCN ngày 28/3/2024 quy định về quản lý TXNG sản phẩm, hàng hoá.

6. Charlebois, S., Latif, N., Ilahi, I., Sarker, B. (2024). Digital traceability in agri-food supply chains: A comparative analysis of OECD member countries. Foods, 13(7), 1075.

7. Chen, M.-F., and Huang, C.-H. (2013). The impacts of the food traceability system and consumer involvement on consumers' purchase intentions toward fast foods. Food Control, 33(2), 313-319.

8. Fornell, C.. and Larcker, D.F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.

9. Hair, J.F., Ringle, C.M., and Sarstedt, M. (2013). Partial least squares structural equation modeling: Rigorous applications, better results and higher acceptance. Long Range Planning, 46(1-2), 1-12.

10. Hair, J., and Alamer, A. (2022). Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) in second language and education research: Guidelines using an applied example. Research Methods in Applied Linguistics, 1(3), 100027.

11. Henseler, J., Hubona, G., and Ray, P.A. (2016). Using PLS path modeling in new technology research: updated guidelines. Industrial Management & Data Systems, 116(1), 2-20.

12. Köhler, S., and Pizzol, M. (2020). Technology assessment of blockchain-based technologies in the food supply chain. Journal of cleaner production, 269, 122193.

13. Linh, B.D., và Huệ, N.T.D. (2023). Các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng TXNG trong chuỗi cung ứng nông sản tại Việt Nam. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 309, 43-52.

14. Nunnally, J., and Bernstein, I. (1994). Psychometric Theory, 3r ed., McGraw-Hill, New York, NY.

15. Ocloo, E.C., Müller, R.-a., and Coffie, I.S. (2025). B2B e-commerce adoption and its effect on SMEs’ brand equity: The integrative perspective of TOE and TAM. Social Sciences & Humanities Open, 12, 101731.

16. Quốc hội (2007). Luật Chất lượng sản phẩm, hàng hoá, Luật số 05/2007/QH12 ngày 21/11/20207.

17. Quyên, Đ.M. và cộng sự (2024). Mức sẵn lòng trả của người tiêu dùng đối với thịt heo an toàn có truy xuất nguồn gốc: Nghiên cứu tại thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Kinh tế và Quản trị kinh doanh, 19(1), 75-88.

18. Quỳnh, N.T.T. và Ngữ, N.Q. (2025). Thúc đẩy sản xuất theo quy chuẩn để đáp ứng yêu cầu về an toàn thực phẩm và TXNG cho nông sản Việt Nam. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam, 67(10B).

19. Thắng, H.M. và Thu, H. T. (2019). TXNG nông sản ứng dụng blockchain. Tạp chí Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông, 2(CS.01).

20. Thủ tướng Chính phủ (2019). Quyết định số 100/QĐ-TTg ngày 19/01/2019 về phê duyệt Đề án triển khai, áp dụng và quản lý hệ thống TXNG.

21. Thụy, N.N., Việt, H. Q., Minh, N. Đ., and Khoa, T.Đ. (2024). TXNG các sản phẩm chủ lực của tỉnh Bình Dương. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam, 11A.

22. Tran, D., Schouteten, J.J., Gellynck, X., and De Steur, H. (2024). How do consumers value food traceability?–a meta-analysis. Food Control, 162, 110453.

23. WTO (2020). The WTO Agreements Series Technical Barriers to Trade, Third Edition.

24. Wu, W., Zhang, A., Klinken, R.D.V., Schrobback, P. (2021). Consumer trust in food and the food system: a critical review. Foods, 10(10), 2490.

25. Zhang, C., Bai, J., and Wahl, T.I. (2012). Consumers' willingness to pay for traceable pork, milk, and cooking oil in Nanjing, China. Food Control, 27(1), 21-28.