Đề xuất mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của chuyển đổi số đến hiệu quả quản trị nguồn nhân lực tại các trường đại học trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh

NCS. Bùi Thái Hà

Trường Đại học Sài Gòn

Email: [email protected]; [email protected]

Tóm tắt

Chuyển đổi số đang tái định hình hoạt động quản trị nguồn nhân lực tại các trường đại học, tuy nhiên mức độ hiệu quả vẫn khác biệt giữa các cơ sở dù có mức đầu tư công nghệ tương đương. Trên cơ sở tích hợp Khung Công nghệ, tổ chức và môi trường, Lý thuyết dựa trên nguồn lực và Lý thuyết năng lực động, nghiên cứu đề xuất mô hình đa tầng bao gồm 6 cấu trúc và 7 giả thuyết nghiên cứu nhằm lý giải cơ chế chuyển hóa nền tảng số hóa nhân sự thành hiệu quả quản trị nguồn nhân lực. Trong mô hình, Quản trị nguồn nhân lực số giữ vai trò trung tâm; Năng lực phân tích nguồn nhân lực đóng vai trò trung gian, trong khi Tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực điều tiết mối quan hệ này. Từ đó, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm nâng cao hiệu quả quản trị nguồn nhân lực trong các trường đại học thông qua việc phát triển năng lực phân tích nhân sự và tăng cường quyền tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực.

Từ khóa: Chuyển đổi số, hiệu quả quản trị nguồn nhân lực, năng lực phân tích nguồn nhân lực, quản trị nguồn nhân lực số, tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực

Abstract

Digital transformation reshapes human resource management in universities. However, the effectiveness of human resource management varies across institutions, even when they have similar levels of technology investment. By integrating the Technology, Organization, and Environment (TOE) framework, the Resource-Based View, and Dynamic Capabilities Theory, the study proposes a multilevel model with six constructs and seven research hypotheses to explain how digital human resource infrastructure can improve human resource management effectiveness. In the proposed model, Digital Human Resource Management plays a central role, Human Resource Analytics Capability serves as a mediating variable, while Human Resource Management Autonomy serves as a moderating variable. Based on this model, the study proposes several managerial implications for improving human resource management effectiveness in universities by developing human resource analytics capability and strengthening autonomy in human resource management.

Keywords: Digital transformation, human resource management effectiveness, human resource analytics capability, digital human resource management, human resource management autonomy

ĐẶT VẤN ĐỀ

Chuyển đổi số trong giáo dục đại học (GDĐH) đang diễn ra trên diện rộng, nhưng các trường đầu tư công nghệ ở mức tương đương lại đạt hiệu quả quản trị nhân lực (HRM) rất khác nhau. Khoảng cách này đặt ra câu hỏi về cơ chế nằm giữa đầu tư công nghệ và kết quả quản trị. Trên bình diện tổ chức, quản trị dựa trên dữ liệu đang dần thay thế kinh nghiệm cảm tính trong cấu trúc vận hành và cơ chế ra quyết định. Xu hướng này lan tỏa mạnh sang lĩnh vực HRM, nơi các quy trình gắn với hành vi con người, mang tính bán cấu trúc và khó chuẩn hóa hoàn toàn (Strohmeier, 2020). Điều này đặt ra những thách thức đối với quá trình chuyển đổi số trong HRM, đồng thời mở ra tiềm năng tạo ra giá trị gia tăng đáng kể. Đặc biệt với các trường đại học, bởi chất lượng HRM định hình trực tiếp năng lực thực hiện 3 sứ mệnh: giảng dạy, nghiên cứu và phục vụ cộng đồng.

Tuy số hóa quy trình nhân sự giúp cải thiện tốc độ xử lý và mức độ chuẩn hóa, nhưng những cải thiện đó không tự động trở thành hiệu quả HRM ở cấp chức năng (Parry và Tyson, 2011). Trong chuỗi dẫn truyền giá trị đó, năng lực phân tích nguồn nhân lực nổi lên như 1 mắt xích quan trọng, cho phép tổ chức biến dữ liệu nhân sự thành tri thức hỗ trợ ra quyết định (Angrave và cộng sự, 2016). Mặt khác, ngay cả khi đã có dữ liệu và năng lực phân tích, giá trị vẫn khó hiện thực hóa nếu tổ chức thiếu quyền hành động trong các quyết định nhân sự. Đây là lý do tự chủ trong HRM cần được xem là điều kiện biên quan trọng, nhất là trong môi trường GDĐH đang tự chủ hóa (Blom và cộng sự, 2024).

Tại Việt Nam, chuyển đổi số và tự chủ đại học diễn ra đồng thời, tạo áp lực thay đổi đáng kể đối với hoạt động HRM trong các trường đại học. Tuy nhiên, nghiên cứu trong nước về quản trị nguồn nhân lực số còn khiêm tốn và chủ yếu dừng ở khối doanh nghiệp, tiêu biểu là các khảo sát về quản trị nguồn nhân lực điện tử trong ngành ngân hàng (Nguyễn Vân Hà và Lê Hải Anh, 2023).

Nghiên cứu này tiếp cận chuyển đổi số trong HRM như 1 hệ thống phân tầng thay vì một tập hợp biến rời rạc, trong đó quản trị nguồn nhân lực số là cấu trúc trung tâm phản ánh mức độ số hóa các quy trình nhân sự cốt lõi. Mức độ sẵn sàng hạ tầng công nghệ thông tin và mức độ hỗ trợ của lãnh đạo cấp cao là 2 tiền đề thúc đẩy quản trị nguồn nhân lực số, lần lượt đại diện cho chiều công nghệ và chiều tổ chức trong Khung Công nghệ - Tổ chức - Môi trường.

Nghiên cứu phát triển mô hình cho GDĐH Việt Nam và chọn TP. Hồ Chí Minh làm không gian kiểm định điển hình ở giai đoạn tiếp theo, nhờ mức độ phân hóa cao về loại hình sở hữu và tự chủ nhân sự giữa các cơ sở. Câu hỏi nghiên cứu là: cơ chế nào đưa quản trị nguồn nhân lực số thành hiệu quả HRM, và trong điều kiện thể chế nào cơ chế đó phát huy hiệu lực? Ba mục tiêu tương ứng gồm: tổng hợp và đánh giá phê phán các nghiên cứu về quản trị nguồn nhân lực số, năng lực phân tích nguồn nhân lực và tự chủ HRM; nhận diện khoảng trống về đo lường, cơ chế, bối cảnh và lý thuyết; và đề xuất mô hình tích hợp đa tầng kèm hệ giả thuyết làm cơ sở kiểm định thực nghiệm, từ đó rút ra hàm ý quản trị cho các cơ sở GDĐH.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Lý thuyết nền và khung tích hợp

Mô hình được xây dựng theo logic phân tầng với 3 lý thuyết nền bổ trợ nhau. Ở tầng tiền đề, Khung Công nghệ - Tổ chức - Môi trường do Tornatzky và Fleischer (1990) phát triển giải thích sự khác biệt trong triển khai đổi mới công nghệ ở cấp tổ chức qua 3 bối cảnh: công nghệ, tổ chức và môi trường. Nghiên cứu vận dụng khung này theo hướng chọn lọc, tập trung vào chiều công nghệ và chiều tổ chức. Chiều môi trường không được mô hình hóa thành biến tiền đề riêng vì 2 lý do: Thứ nhất, mô hình cần tinh gọn để bảo đảm khả năng kiểm định; Thứ hai, một phần ảnh hưởng của môi trường thể chế đã được phản ánh gián tiếp qua tự chủ HRM. Đây là giới hạn cần được kiểm chứng ở giai đoạn sau.

Ở tầng cơ chế, Lý thuyết dựa trên nguồn lực của Barney (1991) và Lý thuyết năng lực động của Teece và cộng sự (1997) cùng giải thích vì sao đầu tư công nghệ tương đương lại cho hiệu quả khác nhau. Theo Lý thuyết dựa trên nguồn lực, giá trị không nằm ở bản thân công cụ số mà ở khả năng tổ chức biến công cụ đó thành nguồn lực khó bắt chước. Các ứng dụng số có thể phổ biến nhanh giữa các tổ chức, trong khi năng lực phân tích nguồn nhân lực gắn chặt với dữ liệu, quy trình và kinh nghiệm tích lũy riêng, do đó hội đủ các thuộc tính giá trị, hiếm, khó bắt chước và khó thay thế. Lý thuyết năng lực động bổ sung chiều động khi nhấn mạnh năng lực phân tích nguồn nhân lực cho phép tổ chức liên tục nhận diện vấn đề và tái cấu hình thực hành quản trị dựa trên dữ liệu.

Ở tầng điều kiện biên, chính Lý thuyết năng lực động của hàm chứa 1 giới hạn thường bị bỏ qua: năng lực động được định nghĩa qua khả năng tái cấu hình nguồn lực và thực hành quản trị, mà tái cấu hình chỉ khả thi khi tổ chức nắm quyền quyết định (Teece và cộng sự, 1997). Nghiên cứu khai thác giới hạn này để định vị tự chủ HRM là biến điều tiết, thay vì viện dẫn một lý thuyết riêng cho tầng thứ ba.

Tổng quan nghiên cứu

Dòng nghiên cứu quốc tế đã từng bước làm rõ các mắt xích của chuỗi giá trị từ công nghệ đến hiệu quả HRM, song bằng chứng phân bố không đều. Zhu và cộng sự (2006) cho thấy, mức độ sẵn sàng hạ tầng là yếu tố quyết định trong quá trình đồng hóa công nghệ ở cấp tổ chức. Liang và cộng sự (2007) bổ sung một mắt xích khác khi chỉ ra rằng, sự hỗ trợ của lãnh đạo cấp cao mới là yếu tố quyết định mức sử dụng thực tế của hệ thống. Tuy vậy, phần lớn bằng chứng vẫn nghiêng về chấp nhận công nghệ hơn là tác động đến hiệu quả HRM ở cấp chức năng.

Về khái niệm hóa và đo lường quản trị nguồn nhân lực số, Strohmeier (2020) xác định đặc trưng cốt lõi là mức độ tích hợp chiến lược sâu, đồng thời lưu ý tình trạng chồng lấn giữa quản trị nguồn nhân lực số, quản trị nguồn nhân lực điện tử và hệ thống thông tin nguồn nhân lực gây cản trở cho thao tác hóa. Bản chất của quản trị nguồn nhân lực số nằm ở mức độ tích hợp, nhưng cách đo lường tích hợp đa miền chức năng đến nay vẫn chưa được chuẩn hóa.

Cơ chế đưa giá trị từ công nghệ sang hiệu quả được làm rõ hơn ở nhóm nghiên cứu về năng lực phân tích. Angrave và cộng sự (2016) nhấn mạnh, dữ liệu chất lượng và liên thông là điều kiện tiên quyết để năng lực phân tích nguồn nhân lực hình thành và phát triển từ mức mô tả sang mức dự báo. McCartney và Fu (2022) cung cấp bằng chứng gần nhất khi kiểm định mô hình trung gian chuỗi, cho thấy công nghệ nhân sự kích hoạt năng lực phân tích và qua đó cải thiện hiệu quả tổ chức. Hạn chế chung của dòng nghiên cứu này là đo năng lực phân tích nguồn nhân lực ở cấp nhận thức cá nhân và ít kiểm soát biến bối cảnh.

Xét về kết quả đầu ra, Parry và Tyson (2011) cho thấy, quản trị nguồn nhân lực điện tử tạo được giá trị vận hành khá nhất quán, trong khi giá trị chiến lược ít khi đạt như kỳ vọng ban đầu.

Điều kiện biên là mảng còn bỏ ngỏ nhất khi vai trò của tự chủ HRM mới chỉ được gợi mở. Blom và cộng sự (2024) cho thấy, tự chủ HRM là điều kiện cần đối với tích hợp HRM, nhưng chưa được kiểm định trực tiếp như 1 biến điều tiết trong mô hình quản trị nguồn nhân lực số, đặc biệt tại các cơ sở GDĐH. Tại Việt Nam, Nguyễn Vân Hà và Lê Hải Anh (2023) cho thấy, mức độ hỗ trợ của lãnh đạo cấp cao tác động dương đến ý định ứng dụng quản trị nguồn nhân lực điện tử trong ngân hàng, còn các công trình về tự chủ đại học chủ yếu mô tả thực trạng. Nhìn chung, chưa có nghiên cứu nào trong nước đồng thời thao tác hóa năng lực phân tích nguồn nhân lực như một cấu trúc độc lập và kiểm định vai trò điều tiết của tự chủ HRM trong quan hệ giữa quản trị nguồn nhân lực số và hiệu quả HRM tại các trường đại học.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích - tổng hợp tài liệu kết hợp suy luận mô hình hóa. Thay vì tổng quan toàn diện dòng nghiên cứu, nghiên cứu này lựa chọn có chủ đích các công trình nền tảng và các nghiên cứu thực nghiệm gần nhất tương ứng với từng cấu trúc trong mô hình. Tiêu chí lựa chọn gồm 3 điểm: công trình có bình duyệt; liên quan trực tiếp đến ít nhất 1 cấu trúc trong mô hình; và có vai trò xác lập khái niệm hoặc cung cấp bằng chứng cho một quan hệ được giả thuyết hóa.

Tài liệu được tra cứu từ Scopus, Web of Science và các tạp chí khoa học uy tín trong nước, với trọng tâm đặt vào giai đoạn từ 2018 đến nay. Đây là giai đoạn quản trị nguồn nhân lực số định hình rõ nét như một dòng nghiên cứu có hệ thống, đồng thời khuôn khổ pháp lý về tự chủ đại học tại Việt Nam có thay đổi căn bản. Các công trình kinh điển trước 2010 vẫn được giữ làm nền tảng lý thuyết. Kỹ thuật dự kiến cho giai đoạn thực nghiệm là PLS-SEM, phù hợp với mô hình phức tạp chứa cấu trúc bậc hai, quan hệ trung gian và điều tiết, cùng định hướng khám phá - dự báo.

MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu, nghiên cứu này đề xuất mô hình kết nối 6 yếu tố gồm: Mức độ sẵn sàng hạ tầng công nghệ thông tin (ITR), Mức độ hỗ trợ của lãnh đạo cấp cao (TMS), Quản trị nguồn nhân lực số (D-HRM), Năng lực phân tích nguồn nhân lực (HRAC), Tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực (HRAU) và Hiệu quả quản trị nguồn nhân lực (Hình). Quản trị nguồn nhân lực số là cấu trúc trung tâm, vừa là biến phụ thuộc trong khối tiền đề triển khai, vừa là biến độc lập trong khối cơ chế tạo giá trị. Khối thứ nhất, dựa trên Khung Công nghệ - Tổ chức - Môi trường, kiểm định tác động của Mức độ sẵn sàng hạ tầng công nghệ thông tin và Mức độ hỗ trợ của lãnh đạo cấp cao đến mức độ triển khai Quản trị nguồn nhân lực số. Khối thứ hai, dựa trên Lý thuyết dựa trên nguồn lực kết hợp Lý thuyết năng lực động, kiểm định chuỗi dẫn truyền từ Quản trị nguồn nhân lực số qua Mức độ hỗ trợ của lãnh đạo cấp cao đến hiệu quả HRM song song với đường tác động trực tiếp từ Quản trị nguồn nhân lực số đến hiệu quả HRM. Trong khối này, Tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực điều tiết đường dẫn từ Năng lực phân tích nguồn nhân lực đến hiệu quả HRM. Ở giai đoạn kiểm định, mô hình dự kiến đưa vào 2 biến kiểm soát là loại hình sở hữu và quy mô trường nhằm tách bạch các quan hệ chính khỏi khác biệt cấu trúc giữa các cơ sở.

Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Tác giả đề xuất

Phát triển giả thuyết

Mức độ sẵn sàng hạ tầng công nghệ thông tin và Quản trị nguồn nhân lực số

Theo Khung Công nghệ - Tổ chức - Môi trường, mức độ sẵn sàng hạ tầng công nghệ thông tin đại diện cho chiều công nghệ, phản ánh mức độ sở hữu nền tảng đủ mạnh, ổn định và có khả năng tích hợp. Triển khai quản trị nguồn nhân lực số đòi hỏi hạ tầng đủ điều kiện để kết nối các quy trình nhân sự, chuẩn hóa dữ liệu và liên thông giữa các phân hệ; khi công nghệ còn phân mảnh, tổ chức khó triển khai ở quy mô toàn hệ thống. Zhu và cộng sự (2006) cho thấy, mức độ sẵn sàng hạ tầng là yếu tố phân biệt rõ nhất giữa các tổ chức trong quá trình đồng hóa công nghệ. Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H1: Mức độ sẵn sàng hạ tầng công nghệ thông tin có tác động tích cực đến mức độ triển khai Quản trị nguồn nhân lực số.

Mức độ hỗ trợ của lãnh đạo cấp cao và Quản trị nguồn nhân lực số

Mức độ hỗ trợ của lãnh đạo cấp cao đại diện cho chiều tổ chức trong Khung Công nghệ - Tổ chức - Môi trường, phản ánh mức độ lãnh đạo coi quản trị nguồn nhân lực số là ưu tiên chiến lược, thể hiện qua cam kết, phân bổ nguồn lực và thúc đẩy phối hợp liên đơn vị. Triển khai quản trị nguồn nhân lực số không chỉ thay đổi công nghệ mà còn thay đổi quy trình và thói quen làm việc lâu dài, thường gặp sức ì tổ chức; Mức độ hỗ trợ của lãnh đạo cấp cao tạo tính chính danh cho thay đổi, giảm kháng cự và duy trì động lực thực thi. Liang và cộng sự (2007) cho thấy, mức độ hỗ trợ của lãnh đạo cấp cao chuyển áp lực thể chế bên ngoài thành mức độ đồng hóa hệ thống bên trong tổ chức; Nguyễn Vân Hà và Lê Hải Anh (2023) xác nhận vai trò tương tự tại Việt Nam. Nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H2: Mức độ hỗ trợ của lãnh đạo cấp cao có tác động tích cực đến mức độ triển khai Quản trị nguồn nhân lực số.

Quản trị nguồn nhân lực số và Năng lực phân tích nguồn nhân lực

Kết hợp Lý thuyết dựa trên nguồn lực và Lý thuyết năng lực động, quan hệ này vận hành theo 2 tuyến bổ trợ. Quản trị nguồn nhân lực số ở mức tích hợp cao tạo ra dữ liệu nhân sự chuẩn hóa và liên thông, cung cấp đầu vào chất lượng cho phân tích. Đồng thời, tương tác thường xuyên với hệ thống tích hợp tạo cơ chế học qua thực hành, giúp đội ngũ nhân sự dần tích lũy kỹ năng khai thác dữ liệu. Angrave và cộng sự (2016) nhấn mạnh, dữ liệu chất lượng và liên thông là điều kiện tiên quyết để Năng lực phân tích nguồn nhân lực tạo giá trị. Quản trị nguồn nhân lực số không đồng nhất với Năng lực phân tích nguồn nhân lực nhưng tạo nền tảng để năng lực phân tích nguồn nhân lực hình thành. Nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H3: Quản trị nguồn nhân lực số có tác động tích cực đến Năng lực phân tích nguồn nhân lực.

Năng lực phân tích nguồn nhân lực và Hiệu quả quản trị nhân lực

Theo Lý thuyết năng lực động, giá trị của dữ liệu chỉ hiện thực hóa khi tổ chức có năng lực nhận diện vấn đề và biến tri thức thành hành động (Teece và cộng sự, 1997). Năng lực phân tích nguồn nhân lực cho phép bộ phận nhân sự nhận diện sớm các vấn đề như rủi ro nghỉ việc hoặc bất cập trong phân bổ nguồn lực, từ đó cải thiện chất lượng quyết định và chất lượng dịch vụ nhân sự. McCartney và Fu (2022) cho thấy năng lực phân tích liên hệ tích cực với hiệu quả ở cấp tổ chức và cấp chức năng. Nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H4: Năng lực phân tích nguồn nhân lực có tác động tích cực đến Hiệu quả HRM.

Tác động trực tiếp của Quản trị nguồn nhân lực số

Trên nền tảng Lý thuyết dựa trên nguồn lực, quản trị nguồn nhân lực số tạo giá trị trực tiếp qua 3 cơ chế độc lập với năng lực phân tích nguồn nhân lực. Tự động hóa và chuẩn hóa giúp giảm thời gian xử lý, giảm sai sót và tăng tính nhất quán. Hệ thống số mở rộng khả năng tự phục vụ và tăng tính minh bạch về chính sách, quy trình, kết quả quyết định nhân sự. Parry và Tyson (2011) cho thấy, các cơ chế này đem lại giá trị vận hành khá ổn định, trong khi giá trị chiến lược ít khi đạt như kỳ vọng. Do đó, tác động trực tiếp tồn tại nhưng mang tính điều kiện và chủ yếu ở tầng vận hành, còn giá trị ở tầng cao hơn nhiều khả năng được dẫn truyền qua năng lực phân tích. Nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H5: Quản trị nguồn nhân lực số có tác động tích cực trực tiếp đến Hiệu quả HRM.

Vai trò trung gian của Năng lực phân tích nguồn nhân lực

Nếu quản trị nguồn nhân lực số là nền tảng công nghệ và dữ liệu, thì năng lực phân tích nguồn nhân lực là năng lực động biến nền tảng đó thành giá trị quản trị. Theo logic này, một phần tác động từ quản trị nguồn nhân lực số đến hiệu quả được dẫn truyền qua năng lực phân tích nguồn nhân lực, khâu biến dữ liệu có cấu trúc thành tri thức và cải thiện hiệu quả (McCartney và Fu, 2022). Do mô hình giả định đồng thời đường trực tiếp (H5) và đường gián tiếp (H6), kết quả kiểm định cho phép bóc tách giá trị vận hành tức thời khỏi giá trị chiến lược dẫn truyền qua năng lực khai thác dữ liệu. Nghiên cứu đề xuất giả thuyết:

H6: Năng lực phân tích nguồn nhân lực đóng vai trò trung gian trong quan hệ giữa Quản trị nguồn nhân lực số và Hiệu quả HRM.

Vai trò điều tiết của Tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực

Tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực giúp tổ chức nhận diện vấn đề và đề xuất can thiệp dựa trên bằng chứng, nhưng tri thức đó chỉ tạo ra hiệu quả thực chất khi tổ chức có đủ quyền hành động. Theo logic năng lực động, hiệu lực của một năng lực phụ thuộc vào khả năng tái cấu hình nguồn lực, mà điều đó lại bị ràng buộc bởi thẩm quyền được trao (Teece và cộng sự, 1997). Khi tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực cao, kết quả phân tích có thể nhanh chóng đưa vào điều chỉnh chính sách nhân sự; khi tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực thấp, ngay cả phân tích chất lượng cao vẫn có thể dừng ở mức báo cáo mà không dẫn đến thay đổi thực chất. Blom và cộng sự (2024) cho thấy, tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực là điều kiện cần để các nỗ lực tích hợp HRM đem lại hiệu quả. Đây là giả thuyết có tính khám phá cao nhất, bởi bằng chứng trực tiếp cho vai trò điều tiết của tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực trên đường dẫn từ năng lực phân tích nguồn nhân lực đến hiệu quả HRM vẫn còn hạn chế, đặc biệt tại các cơ sở GDĐH Việt Nam.

H7: Tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực điều tiết tích cực quan hệ giữa Năng lực phân tích nguồn nhân lực và Hiệu quả HRM; cụ thể, tác động của Năng lực phân tích nguồn nhân lực đến hiệu quả được kỳ vọng mạnh hơn khi Tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực cao và yếu hơn khi Tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực thấp.

THẢO LUẬN

So với các nghiên cứu trước, mô hình đề xuất có điểm khác biệt nổi bật.

Thứ nhất, quan hệ giữa Năng lực phân tích nguồn nhân lực và Hiệu quả HRM nhất quán với McCartney và Fu (2022), nhưng mô hình mở rộng phạm vi giải thích bằng cách tích hợp các điều kiện thể chế mà các nghiên cứu trước chưa xem xét đầy đủ.

Thứ hai, việc giữ đồng thời đường trực tiếp (H5) và gián tiếp (H6) phản ánh sự thận trọng trước bằng chứng của Parry và Tyson (2011) về khác biệt giữa giá trị vận hành và giá trị chiến lược.

Thứ ba, việc định vị Tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực là biến điều tiết phát triển gợi mở của Blom và cộng sự (2024) thành giả thuyết kiểm định trực tiếp; nếu H7 được xác nhận, đây sẽ là bằng chứng đầu tiên tại Việt Nam rằng mở rộng Tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực là điều kiện để Năng lực phân tích nguồn nhân lực tạo ra giá trị quản trị thực chất.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý

Kết luận

Nghiên cứu đề xuất mô hình lý thuyết tích hợp đa tầng, lý giải cách nền tảng số hóa nhân sự tạo ra hiệu quả HRM tại các trường đại học. Mô hình kết nối Khung Công nghệ - Tổ chức - Môi trường, Lý thuyết dựa trên nguồn lực và Lý thuyết năng lực động nhằm vượt qua cách tiếp cận chưa đầy đủ trước đây. Điểm nhấn nằm ở 2 cấu trúc: Năng lực phân tích nguồn nhân lực là trung gian chuyển hóa nền tảng công nghệ thành giá trị quản trị, còn Tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực là điều kiện biên quyết định năng lực phân tích có thực sự tạo ra hiệu quả hay không.

Bốn đóng góp lý thuyết bám sát các khoảng trống nghiên cứu. Trước hết, Quản trị nguồn nhân lực số được khái niệm hóa theo hướng tích hợp đa miền chức năng và thao tác hóa như một cấu trúc bậc hai dạng phản ánh - hình thành. Mô hình tiếp đó làm rõ vai trò trung gian của Năng lực phân tích nguồn nhân lực, qua đó mở hộp đen nằm giữa đầu tư số và hiệu quả HRM. Thiết kế của mô hình gắn với đặc thù GDĐH Việt Nam, nơi chuyển đổi số và tự chủ đại học diễn ra cùng lúc. Sau cùng, việc tích hợp tự chủ nhân sự như một điều kiện biên thể chế mở rộng Lý thuyết năng lực động theo hướng chưa được khai thác: năng lực động chỉ tạo ra giá trị đầy đủ khi tổ chức có đủ thẩm quyền tái cấu hình nguồn lực.

Hàm ý quản trị

Ở cấp chiến lược, đầu tư công nghệ mới chỉ là điều kiện cần; để tạo ra hiệu quả thực chất, các trường cần phát triển đồng thời hạ tầng công nghệ, cam kết lãnh đạo và năng lực khai thác dữ liệu nhân sự. Nếu chuỗi trung gian từ Quản trị nguồn nhân lực số qua Năng lực phân tích nguồn nhân lực đến Hiệu quả HRM được xác nhận, đầu tư vào Năng lực phân tích nguồn nhân lực cần được ưu tiên song song với hạ tầng số chứ không phải sau đó.

Ở cấp quản lý nhà nước, chính sách thúc đẩy chuyển đổi số trong GDĐH cần gắn với cơ chế mở rộng tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực thực chất. Nếu tự chủ trong quản trị nguồn nhân lực chỉ tồn tại trên văn bản mà thiếu quyền hành động thực tế, năng lực phân tích nguồn nhân lực khó tạo ra hiệu quả. Do đó, thu hẹp khoảng cách giữa tự chủ danh nghĩa và tự chủ thực tế là điều kiện đi kèm cần thiết của các chương trình chuyển đổi số.

Ở cấp tác nghiệp, mô hình gợi ý sự dịch chuyển từ tư duy số hóa quy trình sang tư duy khai thác dữ liệu và ra quyết định dựa trên bằng chứng. Trao quyền hành động tương xứng cho bộ phận nhân sự là điều kiện để kết quả phân tích tạo ra thay đổi thực chất thay vì dừng ở cấp báo cáo.

Tài liệu tham khảo:

1. Angrave, D., Charlwood, A., Kirkpatrick, I., Lawrence, M., & Stuart, M. (2016). HR and analytics: Why HR is set to fail the big data challenge. Human Resource Management Journal, 26(1), 1-11.

2. Barney, J. B. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99-120.

3. Blom, R., Voorn, B., & Borst, R. T. (2024). HRM autonomy, integration and performance in government agencies: Tests of necessity and sufficiency. Public Management Review, 26(5), 1223-1241.

4. Liang, H., Saraf, N., Hu, Q., & Xue, Y. (2007). Assimilation of enterprise systems: The effect of institutional pressures and the mediating role of top management. MIS Quarterly, 31(1), 59-87.

5. McCartney, S., & Fu, N. (2022). Bridging the gap: Why, how, and when HR analytics can impact organizational performance. Management Decision, 60(13), 3431-3450.

6. Minbaeva, D. B. (2018). Building credible human capital analytics for organizational competitive advantage. Human Resource Management, 57(3), 701-713.

7. Nguyễn Vân Hà và Lê Hải Anh (2023). Tác động của việc áp dụng quản trị nguồn nhân lực điện tử đối với hiệu quả công tác quản trị nguồn nhân lực trong ngành ngân hàng Việt Nam. Tạp chí Kinh tế và Dự báo, Số 20, tr. 23-26.

8. Parry, E., & Tyson, S. (2011). Desired goals and actual outcomes of e-HRM. Human Resource Management Journal, 21(3), 335-354.

9. Strohmeier, S. (2020). Digital human resource management: A conceptual clarification. German Journal of Human Resource Management, 34(3), 345-365.

10. Teece, D. J., Pisano, G., & Shuen, A. (1997). Dynamic capabilities and strategic management. Strategic Management Journal, 18(7), 509-533.

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

12. Zhu, K., Kraemer, K. L., & Xu, S. (2006). The process of innovation assimilation by firms in different countries. Management Science, 52(10), 1557-1576.