Hoàn thiện quản lý nhà nước đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa vùng Đông Nam Bộ trong bối cảnh chuyển đổi số: Bằng chứng thực nghiệm và hàm ý chính sách
ThS. Phan Thị Hồng Phú
NCS Trường Đại học Thủy lợi; Email: [email protected]
PGS, TS. Đỗ Văn Quang
Trường Đại học Thủy lợi
TS. Bùi Anh Tú
Trường Đại học Thủy lợi; Email: [email protected]
Tóm tắt
Nghiên cứu phân tích các điểm nghẽn trong quản lý nhà nước đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa vùng Đông Nam Bộ và đề xuất hàm ý chính sách đến năm 2030. Dữ liệu gồm văn bản chính sách được cập nhật đến năm 2026, số liệu thứ cấp giai đoạn 2016-2025 và khảo sát 427 doanh nghiệp trong giai đoạn 2025-2026. Mô hình PLS-SEM được sử dụng để xem xét mối liên hệ giữa 5 cấu phần quản lý nhà nước với sự sẵn sàng chuyển đổi số; hồi quy logistic được dùng để xem xét khả năng tiếp cận hỗ trợ. Kết quả cho thấy, cả 5 cấu phần quản lý nhà nước đều có mối liên hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với Sự sẵn sàng chuyển đổi số. Trong đó, Khả năng tiếp cận hỗ trợ có hệ số đường dẫn lớn nhất; Tổ chức thực thi và hỗ trợ có quy mô tác động riêng lớn nhất. Mức tiếp cận hỗ trợ trong mẫu còn hạn chế; mức trưởng thành số có mối liên hệ cùng chiều với khả năng tiếp cận, gợi ý nguy cơ loại trừ số đối với nhóm doanh nghiệp có năng lực số thấp. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất 5 nhóm giải pháp gắn với hoạch định, thực thi, tính phù hợp, khả năng tiếp cận và giám sát, đánh giá.
Từ khóa: Chuyển đổi số, doanh nghiệp nhỏ và vừa, Đông Nam Bộ, quản lý nhà nước, thực thi chính sách
Abstract
This study analyzes bottlenecks in state management of small and medium-sized enterprises in the Southeast region of Viet Nam and proposes policy implications through 2030. The data comprise policy documents updated through 2026, secondary data for the 2016-2025 period, and a survey of 427 enterprises conducted during 2025-2026. Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) is used to examine the relationships between five components of state management and digital transformation readiness, while logistic regression is employed to assess the likelihood of accessing support. The results show that all five components of state management are positively and significantly associated with digital transformation readiness. Access to support has the largest path coefficient, while implementation and support have the largest specific effect size. Access to support remains limited within the sample. Digital maturity is positively associated with access to support, suggesting a risk of digital exclusion among enterprises with low digital capabilities. Based on these findings, the study proposes five groups of solutions related to policy planning, implementation, suitability, accessibility, and monitoring and evaluation.
Keywords: Digital transformation, small and medium-sized enterprises, Southeast region of Viet Nam, state management, policy implementation
GIỚI THIỆU
CĐS là một quá trình thay đổi tổ chức dựa trên công nghệ số, không đơn thuần là mua phần mềm hoặc số hóa vài thủ tục (Verhoef và cộng sự, 2021; Vial, 2019). CĐS cũng làm thay đổi chính phương thức quản lý nhà nước (QLNN). Hoạt động doanh nghiệp ngày càng dựa trên dữ liệu, nền tảng và những giao dịch vượt ra ngoài địa giới hành chính; ở phía cơ quan quản lý, các hoạt động đăng ký kinh doanh, thuế, dịch vụ công, hỗ trợ doanh nghiệp, thanh tra và giám sát cũng đang chuyển lên môi trường số (OECD, 2019). Chất lượng QLNN vì thế không thể đo bằng số văn bản đã ban hành, mà phải xem cả chuỗi: từ hoạch định, tổ chức thực thi, mức phù hợp, khả năng tiếp cận, đến kiểm tra, giám sát và việc dùng phản hồi để điều chỉnh chính sách.
Nghiên cứu đặt 4 mục tiêu: vận dụng khung 5 cấu phần QLNN đối với DNNVV trong CĐS; nhận diện điểm nghẽn qua bằng chứng chính sách, dữ liệu thứ cấp và khảo sát doanh nghiệp; xem xét mối liên hệ giữa các cấu phần QLNN với sự sẵn sàng CĐS và khả năng tiếp cận hỗ trợ; đề xuất giải pháp đến năm 2030 theo mạch “điểm nghẽn - bằng chứng - giải pháp - chỉ tiêu theo dõi”. Đóng góp của nghiên cứu nằm ở việc kết nối đánh giá đa nguồn với kết quả PLS-SEM và hồi quy logistic để chuyển từ nhận diện điểm nghẽn sang thiết kế nhóm giải pháp có căn cứ và có thể theo dõi.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ KHUNG PHÂN TÍCH
Lý thuyết thể chế giải thích cách quy tắc, chuẩn mực và kỳ vọng trong môi trường quản lý làm thay đổi mức độ bất định và chi phí giao dịch của tổ chức (DiMaggio và Powell, 1983; North, 1990; Scott, 2014). Với DNNVV, độ rõ ràng, ổn định và khả năng dự đoán của quy định đặc biệt quan trọng, vì khả năng hấp thụ chi phí và rủi ro của họ thấp hơn doanh nghiệp lớn. Trong CĐS, khung pháp lý rõ, hướng dẫn nhất quán và thực thi có thể dự đoán giúp doanh nghiệp đánh giá rủi ro và cam kết nguồn lực tốt hơn.
Khung Công nghệ - Tổ chức - Môi trường (TOE) của Tornatzky và Fleischer (1990) cho rằng, việc tiếp nhận công nghệ phụ thuộc đồng thời vào bối cảnh công nghệ, tổ chức và môi trường. QLNN là một phần của bối cảnh môi trường, nhưng để phân tích được thì phải tách thành các khâu cụ thể. OECD (2021) cũng nhấn mạnh DNNVV không đồng nhất về quy mô, kỹ năng và mức trưởng thành số, nên hỗ trợ CĐS cần được phân tầng.
Lý thuyết thất bại thị trường và thất bại hệ thống tạo căn cứ cho can thiệp của nhà nước. Bất đối xứng thông tin làm tăng chi phí lựa chọn công nghệ (Akerlof, 1970); hạn chế tài chính cản trở đầu tư tài sản số (Beck và Demirgüç-Kunt, 2006); hạ tầng, dữ liệu, tiêu chuẩn và đào tạo có ngoại ứng (Arrow, 1962); thất bại phối hợp làm yếu liên kết giữa doanh nghiệp, tổ chức tư vấn, cơ sở đào tạo và cơ quan quản lý (Edler và Fagerberg, 2017; Woolthuis và cộng sự, 2005). Nhưng can thiệp chỉ có kết quả khi khu vực công có đủ năng lực phân tích, vận hành và phối hợp (Wu và cộng sự, 2015).
Lý thuyết quản trị đa cấp và hệ thống đổi mới sáng tạo vùng bổ sung chiều không gian: khi thị trường và chuỗi giá trị vượt ranh giới hành chính, kết quả chính sách phụ thuộc vào phối hợp giữa các cấp, các địa phương và tổ chức trung gian (Cooke và cộng sự, 1997; Hooghe và Marks, 2003; Howells, 2006).
Trên cơ sở đó, nghiên cứu dùng 5 cấu phần QLNN: (1) Hoạch định và thể chế hóa chính sách (HDCS) phản ánh mức rõ ràng của mục tiêu, kế hoạch, phân công và tính đồng bộ; (2) Tổ chức thực thi và hỗ trợ DNNVV (TTH) phản ánh tốc độ triển khai, hướng dẫn, lộ trình, đào tạo, tư vấn và đồng hành; (3) Bảo đảm tính phù hợp (PH) là mức tương thích của công cụ chính sách với bối cảnh và năng lực doanh nghiệp; (4) Bảo đảm khả năng tiếp cận hỗ trợ (CB) là mức doanh nghiệp thực sự tiếp cận được các hình thức hỗ trợ; (5) Kiểm tra, giám sát và đánh giá (GSDG) là tính phù hợp của hoạt động kiểm tra và việc dùng kết quả giám sát để điều chỉnh chính sách. Năm cấu phần này theo chu trình chính sách từ hoạch định đến đánh giá (Howlett và cộng sự, 2009), có bổ sung 2 khâu phù hợp và tiếp cận để phản ánh đặc điểm không đồng nhất của DNNVV. Biến kết quả là Mức độ sẵn sàng thực hiện CĐS (QD), tức cam kết và khả năng huy động nguồn lực để bắt đầu hoặc mở rộng CĐS (Lokuge và cộng sự, 2019).
Cần phân biệt sự sẵn sàng thực hiện CĐS với mức trưởng thành số và với kết quả sau CĐS. Sự sẵn sàng cho biết doanh nghiệp đã hình thành cam kết và khả năng huy động nguồn lực đến đâu. Trưởng thành số cho biết doanh nghiệp đang ở đâu trong tiến trình số hóa (Teichert, 2019). Kết quả sau CĐS là thay đổi về năng suất, chi phí, khách hàng hoặc đổi mới. Ba khái niệm có liên hệ nhưng không thay thế nhau. Với dữ liệu cắt ngang, dùng sự sẵn sàng làm biến kết quả giúp tránh gán kết quả kinh doanh hiện tại cho chính sách CĐS, trong khi hiệu ứng thực tế có độ trễ và chịu nhiều yếu tố ngoài mô hình. Cách phân biệt này cũng giúp giải pháp tập trung đúng vào điều kiện để doanh nghiệp bắt đầu và mở rộng chuyển đổi.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận đa phương pháp, kết hợp phân tích văn bản chính sách, dữ liệu thứ cấp và khảo sát định lượng doanh nghiệp. Cụ thể, nguồn tư liệu thứ nhất gồm hệ thống văn bản chính sách được cập nhật đến năm 2026 và số liệu thứ cấp giai đoạn 2016-2025. Các tài liệu chính bao gồm Luật Hỗ trợ DNNVV (Quốc hội, 2017), Nghị định số 80/2021/NĐ-CP (Chính phủ, 2021), các chiến lược và chương trình CĐS, văn bản điều phối vùng và văn bản của các địa phương trong vùng; bối cảnh chính sách được cập nhật bằng Nghị quyết số 57-NQ/TW (Bộ Chính trị, 2024), Nghị quyết số 68-NQ/TW (Bộ Chính trị, 2025), Nghị quyết số 198/2025/QH15 (Quốc hội, 2025), Quyết định số 433/QĐ-TTg và Quyết định số 615/QĐ-TTg (Thủ tướng Chính phủ, 2026a, 2026b). Văn bản được phân tích theo phương pháp phân tích tài liệu (Bowen, 2009), dựa trên 5 cấu phần QLNN và tập trung vào các dấu hiệu có thể kiểm chứng: mục tiêu định lượng, đầu mối, nguồn lực, tiêu chí thụ hưởng, cơ chế phân tầng, dữ liệu theo dõi và vòng phản hồi.
Nguồn thứ hai là khảo sát DNNVV giai đoạn 2025-2026. Sau làm sạch, có 427 phiếu hợp lệ. Mẫu phi xác suất được phân bổ theo loại địa bàn, quy mô, ngành và thời gian hoạt động: 40% doanh nghiệp ở đô thị trung tâm, 36,8% ở khu vực công nghiệp, cảng biển, logistics, 23,2% ở nông thôn và ven đô; 37,5% là siêu nhỏ, 45,4% nhỏ và 17,1% vừa. Bảng hỏi dùng thang Likert 5 mức; HDCS, TTH, PH, GSDG và QD là cấu trúc phản ánh, CB là chỉ số dạng hình thành vì các chỉ báo của nó là những hình thức hỗ trợ khác nhau, không nhất thiết đồng biến. Mô hình còn có 5 điều kiện nội tại của doanh nghiệp (kỳ vọng hiệu quả, năng lực nhận thức và chuẩn bị, sẵn sàng tổ chức, điều kiện tài chính, điều kiện công nghệ) để hệ số của các cấu phần QLNN không hấp thụ phần biến thiên thuộc về doanh nghiệp. Do thiết kế mẫu phi xác suất, kết quả được diễn giải trong phạm vi mẫu, không suy rộng theo xác suất cho toàn bộ DNNVV của vùng.
KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Những điểm nghẽn chủ yếu
Kết quả mô tả gợi ý một khoảng cách giữa khâu hình thành chính sách và khâu chuyển chính sách thành hỗ trợ có thể sử dụng. HDCS có điểm trung bình 3,178/5, cao nhất trong 5 cấu phần QLNN, với 37,5% doanh nghiệp ở dưới mức trung lập; TTH đạt 3,043/5 và 46,1% doanh nghiệp dưới mức trung lập. Chênh lệch này cho thấy trong mẫu nghiên cứu, khâu tổ chức thực thi và hỗ trợ cần được chú ý hơn, nhưng không đủ để kết luận rằng hạn chế của QLNN chỉ nằm ở thực thi. Việc đánh giá cần được đặt cùng bằng chứng về mức tiếp cận, dữ liệu quản lý và cơ chế phản hồi chính sách.
PH đạt 3,162/5, nhưng con số này phải đọc cùng dữ liệu tiếp cận thực tế. Mỗi doanh nghiệp chỉ tiếp cận trung bình 1,58 trong 4 nội dung hỗ trợ. Tỷ lệ tiếp cận giảm dần theo mức độ cá biệt hóa: 55,0% với hạ tầng và nền tảng chung, 41,9% với hỗ trợ trực tiếp, 34,0% với đào tạo và tư vấn, 27,2% với hỗ trợ chuyên sâu; 15,9% doanh nghiệp chưa tiếp cận nội dung nào. Hỗ trợ càng đòi hỏi đồng hành thì độ bao phủ càng mỏng. Chương trình tồn tại không có nghĩa doanh nghiệp đã thụ hưởng.
GSDG có điểm trung bình 2,912/5, thấp nhất trong 5 cấu phần, với 45,4% doanh nghiệp dưới mức trung lập. Kết quả này gợi ý cần chú ý hơn đến cơ chế kiểm tra, giám sát, đánh giá và việc sử dụng kết quả đánh giá để điều chỉnh chính sách. Trong môi trường công nghệ thay đổi nhanh, một vòng phản hồi dựa trên dữ liệu có ý nghĩa đặc biệt đối với khả năng thích ứng của chính sách; tuy nhiên, mức độ hoàn thiện của cơ chế này cần được đối chiếu thêm với dữ liệu hành chính và báo cáo thực hiện.
Đối chiếu phân tích văn bản, dữ liệu thứ cấp và kết quả khảo sát gợi ra 4 vấn đề có tính hệ thống: mức độ phân tầng hỗ trợ theo trưởng thành số, quy mô, ngành và địa bàn còn hạn chế; năng lực tư vấn và thực thi ở tuyến gần doanh nghiệp chưa đồng đều; công cụ điều phối vùng và liên thông dữ liệu còn phân tán; dữ liệu về ngân sách và đầu ra chưa đủ để đánh giá hiệu quả theo quan hệ giữa chi phí và kết quả. Vì vậy, nghiên cứu không quy đổi cảm nhận của doanh nghiệp thành “hiệu quả kinh tế” của chính sách, mà sử dụng như bằng chứng về trải nghiệm và mức độ tiếp cận; hiệu lực và hiệu quả là 2 tiêu chí cần các loại bằng chứng khác nhau (Vedung, 1997).
Kết quả PLS-SEM và khả năng tiếp cận hỗ trợ
Mô hình đo lường đạt yêu cầu: toàn bộ chỉ báo phản ánh có hệ số tải ngoài trên 0,708, độ tin cậy tổng hợp trên 0,7, AVE trên 0,5 và HTMT lớn nhất 0,430, thấp hơn ngưỡng 0,85 (Hair và cộng sự, 2019; Henseler và cộng sự, 2015). Đối với CB là cấu phần hình thành, VIF của 4 chỉ báo dao động từ 1,017-1,038, không cho thấy vấn đề đa cộng tuyến giữa các chỉ báo. CB1 và CB2 có trọng số ngoài lần lượt là 0,522 và 0,586 và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. CB3 và CB4 có trọng số ngoài lần lượt là 0,289 và 0,338, chưa đạt ý nghĩa thống kê ở mức 5%; tuy nhiên, tải ngoài tương ứng đạt 0,415 (p = 0,024) và 0,476 (p = 0,005), đều có ý nghĩa thống kê. Hai chỉ báo này được giữ lại nhằm bảo đảm phạm vi nội dung của khái niệm khả năng tiếp cận hỗ trợ. Vì vậy, CB được đánh giá dựa đồng thời trên trọng số ngoài, tải ngoài, VIF và giá trị nội dung của chỉ báo, thay vì sử dụng Cronbach’s Alpha, CR và AVE như đối với các cấu phần phản ánh.
Nhân tố đầu tiên trong kiểm định Harman giải thích 18,57% phương sai và VIF đa cộng tuyến đầy đủ lớn nhất là 2,021. Các chẩn đoán này không cho thấy dấu hiệu sai lệch do phương pháp chung chi phối đáng kể kết quả; tuy nhiên, do dữ liệu được thu thập từ cùng một người trả lời tại một thời điểm, sai lệch do phương pháp chung không thể bị loại trừ hoàn toàn (Kock, 2015; Podsakoff và cộng sự, 2003). Mô hình cấu trúc có R² = 0,505 đối với QD, Q² = 0,295 và SRMR = 0,043, thấp hơn ngưỡng 0,08 (Henseler và cộng sự, 2016).
Bảng 1: Kết quả ước lượng mối liên hệ giữa các cấu phần quản lý nhà nước và sự sẵn sàng thực hiện chuyển đổi số
| Cấu phần QLNN → QD | β | SE | T | p | KTC 95% | f² |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HDCS → QD | 0,147 | 0,039 | 3,771 | <0,001 | [0,071; 0,224] | 0,038 |
| TTH → QD | 0,196 | 0,037 | 5,257 | <0,001 | [0,124; 0,268] | 0,065 |
| PH → QD | 0,130 | 0,035 | 3,745 | <0,001 | [0,064; 0,200] | 0,031 |
| CB → QD | 0,250 | 0,075 | 3,327 | 0,001 | [0,117; 0,410] | 0,028 |
| GSDG → QD | 0,130 | 0,037 | 3,548 | <0,001 | [0,057; 0,201] | 0,031 |
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu khảo sát của tác giả; bootstrap 5.000 mẫu lặp, N = 427
Mô hình đầy đủ gồm 10 biến dự báo giải thích 50,5% phương sai của QD (R² = 0,505; R² hiệu chỉnh = 0,493). Vì vậy, mức R² này phản ánh khả năng giải thích của toàn bộ mô hình, không phải riêng 5 cấu phần QLNN.
Cả 5 mối liên hệ giữa các cấu phần QLNN và QD đều cùng chiều và có ý nghĩa thống kê. Trong nhóm QLNN, CB có hệ số đường dẫn lớn nhất (β = 0,250), trong khi TTH có quy mô tác động riêng f² lớn nhất (f² = 0,065). Tuy nhiên, khoảng tin cậy của các hệ số có phần chồng lấn và toàn bộ f² đều ở mức nhỏ; vì vậy, không nên xem thứ hạng β như một bảng xếp hạng ưu tiên chính sách. Việc xác định ưu tiên quản lý cần kết hợp độ lớn mối liên hệ, quy mô tác động, mức thiếu hụt thực tế, khả năng tiếp cận, thẩm quyền và năng lực thực thi.
Kết quả cũng cho thấy, các điều kiện thuộc doanh nghiệp và công nghệ cần được đặt song song với QLNN. Năng lực nhận thức và chuẩn bị có β = 0,238, kỳ vọng hiệu quả β = 0,225, điều kiện công nghệ β = 0,200, điều kiện tài chính β = 0,144 và sẵn sàng tổ chức β = 0,119. Kết quả phù hợp với Khung TOE, các mô hình chấp nhận công nghệ TAM và UTAUT (Davis, 1989; Venkatesh và cộng sự, 2003) và Lý thuyết năng lực hấp thụ (Cohen và Levinthal, 1990): môi trường chính sách thuận lợi chưa đủ để chuyển thành hành động nếu doanh nghiệp còn hạn chế về nhận diện nhu cầu, lập kế hoạch, tài chính hoặc điều kiện công nghệ. Vai trò của nhà nước vì vậy nên tập trung vào giảm bất định, giảm chi phí tìm kiếm, tạo điều kiện tiếp cận hạ tầng và dịch vụ có chất lượng, thay vì lựa chọn công nghệ thay doanh nghiệp.
Phát hiện đáng chú ý là chênh lệch tiếp cận theo mức trưởng thành số. Trong nhóm trưởng thành số thấp, 76,1% doanh nghiệp tiếp cận được ít nhất một nội dung hỗ trợ; ở nhóm cao, tỷ lệ này là 95,4%, chênh 19,3 điểm phần trăm. Hồi quy logistic bổ sung cho thấy mức trưởng thành số có mối liên hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với khả năng tiếp cận ít nhất một nội dung hỗ trợ. Khi điểm trưởng thành số cao hơn một đơn vị, tỷ số odds của việc tiếp cận ít nhất 1 nội dung hỗ trợ được ước tính cao khoảng 1,995 lần (OR = 1,995; KTC 95%: [1,407; 2,829]; p < 0,001), trong điều kiện các biến còn lại được giữ không đổi. Quy mô doanh nghiệp và loại địa bàn không có ý nghĩa thống kê trong đặc tả này. Kết quả gợi ý nguy cơ loại trừ số trong tiếp cận chính sách: nhóm có mức trưởng thành số thấp hơn có thể gặp nhiều rào cản hơn trong việc tìm kiếm và sử dụng các kênh hỗ trợ, tương tự hiện tượng đã được mô tả ở cấp cá nhân khi dịch vụ công chuyển lên trực tuyến (Helsper và Reisdorf, 2017; van Dijk, 2020).
Kết quả cắt ngang không cho phép xác lập quan hệ nhân quả, nhưng cung cấp căn cứ để xem xét thiết kế kênh hỗ trợ đa phương thức. Khi thông tin, hồ sơ và tư vấn được số hóa mà thiếu cơ chế hỗ trợ trung gian, chi phí tiếp cận của doanh nghiệp có năng lực số thấp có thể tăng lên. Vì vậy, cổng số nên đi cùng tư vấn có hướng dẫn, hỗ trợ trực tiếp có mục tiêu và vai trò cầu nối của hiệp hội, cơ sở đào tạo hoặc tổ chức trung gian.
Thảo luận kết quả
Hệ số dương của HDCS phù hợp với lập luận của Lý thuyết thể chế rằng môi trường rõ ràng và có thể dự đoán giúp giảm bất định. Tuy nhiên, kết quả mô tả cho thấy điểm HDCS cao hơn TTH trong mẫu nghiên cứu, gợi ý cần chú ý hơn đến khâu chuyển chủ trương thành hướng dẫn và dịch vụ hỗ trợ có thể sử dụng. TTH cũng có quy mô tác động riêng f² lớn nhất trong nhóm QLNN (f² = 0,065), phù hợp với khung năng lực chính sách của Wu và cộng sự (2015), trong đó năng lực vận hành là điều kiện quan trọng để chuyển chủ trương thành kết quả thực thi. Khoảng cách giữa thiết kế và thực thi cũng là vấn đề kinh điển trong nghiên cứu chính sách (Pressman và Wildavsky, 1984).
CB và TTH phản ánh 2 khía cạnh bổ sung của chất lượng QLNN. CB có hệ số đường dẫn β lớn nhất trong nhóm QLNN (β = 0,250), còn TTH có f² lớn nhất (0,065). Hai kết quả này không mâu thuẫn mà phản ánh 2 khía cạnh khác nhau của chất lượng QLNN: TTH thể hiện năng lực chuyển chính sách thành dịch vụ hỗ trợ, trong khi CB phản ánh mức độ doanh nghiệp thực sự tiếp cận được các nguồn lực hỗ trợ đó. Kết quả về CB đồng thời bổ sung chiều công bằng vào chính sách CĐS. OECD (2021) nhấn mạnh tính không đồng nhất của DNNVV; dữ liệu của nghiên cứu cho thấy sự không đồng nhất còn thể hiện ở mức tiếp cận chính sách. Vì vậy, chỉ tiêu kết quả không nên chỉ dừng ở số lớp tập huấn, số tài khoản hay số hồ sơ, mà cần trả lời được nhóm nào đã tiếp cận, nhóm nào chưa, và sau hỗ trợ doanh nghiệp tiến triển ra sao.
Quản trị vùng cũng cần được nhìn như vấn đề dữ liệu và tiêu chuẩn, không chỉ là phối hợp hội họp. Sau sắp xếp đơn vị hành chính, số đầu mối giảm nhưng các cơ chế hỗ trợ, cơ sở dữ liệu và quy trình trước đó phải được tích hợp. Một khung dữ liệu dùng chung về DNNVV, lịch sử hỗ trợ và mức trưởng thành số có thể phục vụ phân tầng, giảm hồ sơ lặp, giám sát kết quả và quản lý rủi ro (OECD, 2019). Đó cũng là điều kiện để thực hiện nguyên tắc thanh tra, kiểm tra không quá một lần trong năm theo Nghị quyết số 198/2025/QH15 (Quốc hội, 2025), trừ trường hợp có dấu hiệu vi phạm rõ ràng; quản lý theo rủi ro chỉ vận hành được khi có dữ liệu để xếp loại rủi ro (Black và Baldwin, 2010).
Ưu tiên chính sách vì vậy không nên suy ra từ một chỉ số duy nhất. Một cấu phần có β không lớn nhưng điểm thực trạng thấp hoặc liên quan trực tiếp đến mục tiêu công bằng vẫn có thể cần được xử lý sớm; ngược lại, cấu phần có β lớn nhưng mức thiếu hụt thực tế không cao chưa chắc cần ưu tiên nguồn lực trước. Cách xác định ưu tiên phù hợp hơn là kết hợp mức thiếu hụt thực tế, β, f², bằng chứng tiếp cận, thẩm quyền quản lý, khả năng thực thi và yêu cầu liên kết vùng.
KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ GIẢI PHÁP
Kết quả nghiên cứu cho thấy QLNN đối với DNNVV trong CĐS cần được tổ chức như một chuỗi liên tục, từ hoạch định, thực thi, điều chỉnh theo đối tượng, bảo đảm tiếp cận đến giám sát và phản hồi. Trên mẫu 427 DNNVV, cả 5 cấu phần QLNN đều có mối liên hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với sự sẵn sàng CĐS. Trong nhóm QLNN, khả năng tiếp cận hỗ trợ có hệ số đường dẫn lớn nhất, trong khi tổ chức thực thi và hỗ trợ có quy mô tác động riêng lớn nhất. Bằng chứng mô tả cho thấy mức tiếp cận hỗ trợ còn hạn chế, GSDG có điểm trung bình thấp nhất và tồn tại chênh lệch tiếp cận đáng kể giữa các nhóm trưởng thành số. Các kết quả này củng cố cách tiếp cận đa tiêu chí: ưu tiên hoàn thiện QLNN cần được xác định từ nhiều loại bằng chứng thay vì xếp hạng giải pháp chỉ theo hệ số β. Bảng 2 đối chiếu từng điểm nghẽn với bằng chứng, hướng giải pháp và chỉ tiêu theo dõi; 5 nhóm giải pháp được trình bày tiếp sau đó.
Bảng 2: Đối chiếu điểm nghẽn, bằng chứng và hướng giải pháp
| Điểm nghẽn | Bằng chứng chính | Giải pháp trọng tâm | Chỉ tiêu gợi ý |
|---|---|---|---|
| Khâu thực thi và hỗ trợ cần được chú ý hơn | HDCS 3,178 > TTH 3,043; TTH có f² = 0,065, lớn nhất nhóm QLNN | Một đầu mối; chuỗi chẩn đoán, lộ trình, tư vấn, theo dõi | Số DN được hỗ trợ theo nội dung; tỷ lệ giải ngân |
| Phân tầng hỗ trợ còn hạn chế | Nhu cầu và năng lực doanh nghiệp không đồng nhất; chưa có dữ liệu phân tầng đầy đủ theo mức trưởng thành số | Phân nhóm theo trưởng thành số, quy mô, ngành, địa bàn | Tỷ lệ gói hỗ trợ có tiêu chí phân tầng |
| Mức tiếp cận hỗ trợ còn hạn chế | CB → QD: β = 0,250; trung bình 1,58/4 nội dung; 15,9% chưa tiếp cận; chênh 19,3 điểm % giữa nhóm trưởng thành số thấp và cao | Đa kênh; trung gian hỗ trợ; chủ động nhận diện nhóm chưa tiếp cận | Tỷ lệ tiếp cận ít nhất một hỗ trợ theo nhóm trưởng thành số |
| Cơ chế giám sát và phản hồi cần củng cố | GSDG 2,912, thấp nhất trong năm cấu phần QLNN | Giám sát, đánh giá theo kết quả; công khai; phản hồi bắt buộc vào điều chỉnh | Số điều chỉnh chính sách có căn cứ từ đánh giá |
| Dữ liệu và công cụ phối hợp vùng còn phân tán | Khó theo dõi lịch sử hỗ trợ và phối hợp liên địa phương | Khung dữ liệu dùng chung; hài hòa tiêu chí; giảm hồ sơ lặp | Mức độ liên thông dữ liệu; tỷ lệ tiêu chí/dữ liệu được sử dụng thống nhất; số vấn đề liên địa phương được xử lý thông qua cơ chế phối hợp. |
Về hoạch định và thể chế hóa, kế hoạch hỗ trợ DNNVV cần có mục tiêu có thể đo lường, tiêu chí đối tượng, cơ quan đầu mối chịu trách nhiệm và nguồn lực thực hiện. Sau sắp xếp đơn vị hành chính, các chương trình cũ cần được rà soát để giảm trùng lặp và hài hòa khái niệm, dữ liệu, điều kiện hỗ trợ cơ bản giữa các địa phương. Ở cấp vùng, cơ chế điều phối nên ưu tiên hài hòa tiêu chuẩn, chia sẻ dữ liệu và theo dõi các vấn đề liên địa phương, thay vì tạo thêm một tầng chương trình độc lập.
Về tổ chức thực thi, có thể tổ chức hỗ trợ theo mô hình 1 đầu mối điều phối gắn với một chuỗi dịch vụ: tiếp nhận nhu cầu, chẩn đoán mức trưởng thành số, xác định điểm nghẽn, đề xuất lộ trình, kết nối nhà cung cấp hoặc tư vấn và theo dõi sau hỗ trợ. Đầu mối giữ chức năng điều phối và chuẩn hóa thông tin, không nhất thiết tự cung cấp toàn bộ dịch vụ. Mạng lưới chuyên gia, cơ sở đào tạo, hiệp hội và nhà cung cấp cần có tiêu chuẩn chất lượng và cơ chế đánh giá sau dịch vụ. Hỗ trợ tài chính nên được gắn với lộ trình CĐS và nhu cầu đã được chẩn đoán.
Về tính phù hợp, cần chuyển từ hỗ trợ đồng loạt sang phân tầng theo nhu cầu và mức sẵn sàng. Doanh nghiệp ở giai đoạn khởi đầu cần thông tin, công cụ tự đánh giá, chẩn đoán và kỹ năng cơ bản; doanh nghiệp đã số hóa một phần cần hỗ trợ tích hợp quy trình, dữ liệu và quản trị thay đổi; doanh nghiệp có mức sẵn sàng cao cần hỗ trợ về tiêu chuẩn, an toàn thông tin, trí tuệ nhân tạo và kết nối chuỗi giá trị. Tiêu chí phân tầng nên kết hợp mức trưởng thành số với quy mô, ngành và đặc điểm địa bàn; Bộ chỉ số đánh giá mức độ CĐS doanh nghiệp (Bộ Thông tin và Truyền thông, 2023) có thể được sử dụng như một công cụ đầu vào nếu kết quả tự đánh giá được tập hợp thành dữ liệu phục vụ quản lý.
Về khả năng tiếp cận, nguyên tắc là không để số hóa dịch vụ công trở thành rào cản mới. Thông tin về chương trình, điều kiện, mức hỗ trợ, quy trình và đầu mối cần được công khai theo một cấu trúc thống nhất. Cùng với cổng số, nên duy trì tư vấn có hướng dẫn và các điểm hỗ trợ trung gian cho nhóm có năng lực số thấp. Hệ thống dữ liệu nên theo dõi cả doanh nghiệp đã nhận hỗ trợ lẫn nhóm đủ điều kiện nhưng chưa tiếp cận, lý do không tiếp cận và chênh lệch theo mức trưởng thành số. Đây là cơ sở để nhận diện và xử lý nguy cơ loại trừ số.
Về kiểm tra, giám sát và đánh giá, cần chuyển dần sang cách tiếp cận dựa trên dữ liệu, rủi ro và kết quả. Cơ quan quản lý cần có dữ liệu lịch sử tuân thủ và cơ chế chia sẻ thông tin. Với chương trình hỗ trợ DNNVV, hệ chỉ tiêu cần vượt ra ngoài số lớp tập huấn hay số hồ sơ, bổ sung tỷ lệ tiếp cận, mức giải ngân, tiến triển số, kết quả sau hỗ trợ và mức độ duy trì. Báo cáo đánh giá cũng cần chỉ rõ điều chỉnh chính sách nào được thực hiện trên cơ sở kết quả giám sát để vòng phản hồi trở nên có thể kiểm chứng.
Lộ trình đến năm 2030 có thể tổ chức theo các bước kế tiếp nhau. Giai đoạn 2026-2027 tập trung rà soát và hài hòa chính sách, thống nhất tiêu chí phân tầng, kiến trúc dữ liệu và đầu mối điều phối; đồng thời thí điểm chẩn đoán và xây dựng lộ trình CĐS. Năm 2028 mở rộng hỗ trợ theo nhóm ngành và địa bàn, kết nối các công cụ tài chính và an toàn thông tin. Năm 2029 tăng mức liên thông dữ liệu, theo dõi sau hỗ trợ và giảm hồ sơ lặp. Năm 2030 thực hiện đánh giá độc lập, chuẩn hóa các mô hình có kết quả tốt và xây dựng căn cứ cho giai đoạn tiếp theo. Các mốc này là lộ trình đề xuất của nghiên cứu và cần được điều chỉnh theo kế hoạch, nguồn lực được cấp có thẩm quyền phê duyệt hằng năm.
Nghiên cứu có 3 giới hạn chính. Thứ nhất, dữ liệu cắt ngang chỉ cho phép kết luận về mối liên hệ, chưa đủ để xác lập chiều nhân quả. Thứ hai, mẫu phi xác suất nghiêng về doanh nghiệp đã hoạt động ổn định và có năng lực số nhất định, nên các tỷ lệ tiếp cận trong mẫu không được suy rộng theo xác suất cho toàn bộ DNNVV của vùng. Thứ ba, phần định lượng về QLNN chủ yếu dựa trên cảm nhận của doanh nghiệp và chưa có chuỗi dữ liệu ngân sách, giải ngân và đầu ra hành chính đủ đồng nhất để đánh giá đầy đủ hiệu quả theo quan hệ chi phí - kết quả. Hướng nghiên cứu tiếp theo là theo dõi cùng một nhóm doanh nghiệp theo thời gian, kết hợp dữ liệu hành chính về lịch sử hỗ trợ và mở rộng bằng chứng từ phía cơ quan quản lý.
Tài liệu tham khảo:
1. Akerlof, G. A. (1970). The market for “lemons”: Quality uncertainty and the market mechanism. The Quarterly Journal of Economics, 84(3), 488-500. https://doi.org/10.2307/1879431
2. Arrow, K. J. (1962). Economic welfare and the allocation of resources for invention. In R. R. Nelson (Ed.), The rate and direction of inventive activity: Economic and social factors (pp. 609-626). Princeton University Press.
3. Beck, T., & Demirgüç-Kunt, A. (2006). Small and medium-size enterprises: Access to finance as a growth constraint. Journal of Banking & Finance, 30(11), 2931-2943. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2006.05.009
4. Black, J., & Baldwin, R. (2010). Really responsive risk-based regulation. Law & Policy, 32(2), 181-213. https://doi.org/10.1111/j.1467-9930.2010.00318.x
5. Bowen, G. A. (2009). Document analysis as a qualitative research method. Qualitative Research Journal, 9(2), 27-40. https://doi.org/10.3316/QRJ0902027
6. Bộ Chính trị (2024). Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.
7. Bộ Chính trị (2025). Nghị quyết số 68-NQ/TW ngày 4/5/2025 về phát triển kinh tế tư nhân.
8. Bộ Thông tin và Truyền thông (2023). Quyết định số 2158/QĐ-BTTTT ngày 07/11/2023 phê duyệt Đề án xác định Chỉ số đánh giá mức độ chuyển đổi số doanh nghiệp và hỗ trợ thúc đẩy doanh nghiệp chuyển đổi số.
9. Chính phủ (2021). Nghị định số 80/2021/NĐ-CP ngày 26/8/2021 quy định chi tiết và hướng dẫn thi hành một số điều của Luật Hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa.
10. Cohen, W. M., & Levinthal, D. A. (1990). Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly, 35(1), 128-152. https://doi.org/10.2307/2393553
11. Cooke, P., Gomez Uranga, M., & Etxebarria, G. (1997). Regional innovation systems: Institutional and organisational dimensions. Research Policy, 26(4-5), 475-491. https://doi.org/10.1016/S0048-7333(97)00025-5
12. 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
13. DiMaggio, P. J., & Powell, W. W. (1983). The iron cage revisited: Institutional isomorphism and collective rationality in organizational fields. American Sociological Review, 48(2), 147-160. https://doi.org/10.2307/2095101
14. Edler, J., & Fagerberg, J. (2017). Innovation policy: What, why, and how. Oxford Review of Economic Policy, 33(1), 2-23. https://doi.org/10.1093/oxrep/grx001
15. Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
16. Helsper, E. J., & Reisdorf, B. C. (2017). The emergence of a “digital underclass” in Great Britain and Sweden: Changing reasons for digital exclusion. New Media & Society, 19(8), 1253-1270. https://doi.org/10.1177/1461444816634676
17. Henseler, J., Hubona, G., & Ray, P. A. (2016). Using PLS path modeling in new technology research: Updated guidelines. Industrial Management & Data Systems, 116(1), 2-20. https://doi.org/10.1108/IMDS-09-2015-0382
18. Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
19. Hooghe, L., & Marks, G. (2003). Unraveling the central state, but how? Types of multi-level governance. American Political Science Review, 97(2), 233-243. https://doi.org/10.1017/S0003055403000649
20. Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied logistic regression (3rd ed.). John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9781118548387
21. Howells, J. (2006). Intermediation and the role of intermediaries in innovation. Research Policy, 35(5), 715-728. https://doi.org/10.1016/j.respol.2006.03.005
22. Howlett, M., Ramesh, M., & Perl, A. (2009). Studying public policy: Policy cycles and policy subsystems (3rd ed.). Oxford University Press.
23. Kock, N. (2015). Common method bias in PLS-SEM: A full collinearity assessment approach. International Journal of e-Collaboration, 11(4), 1-10. https://doi.org/10.4018/ijec.2015100101
24. Lokuge, S., Sedera, D., Grover, V., & Xu, D. (2019). Organizational readiness for digital innovation: Development and empirical calibration of a construct. Information & Management, 56(3), 445-461. https://doi.org/10.1016/j.im.2018.09.001
25. Nguyễn Quốc Hùng (2025). Thúc đẩy tài trợ vốn cho DNNVV: Góc nhìn từ Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam. Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ, (643), 22-27. https://thitruongtaichinhtiente.vn/thuc-day-tai-tro-von-cho-doanh-nghiep-nho-va-vua-goc-nhin-tu-hiep-hoi-ngan-hang-viet-nam-67570.html
26. North, D. C. (1990). Institutions, institutional change and economic performance. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511808678
27. OECD (2019). The path to becoming a data-driven public sector. https://doi.org/10.1787/059814a7-en
28. OECD (2021). The digital transformation of SMEs. https://doi.org/10.1787/bdb9256a-en
29. Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J.-Y., & Podsakoff, N. P. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879-903. https://doi.org/10.1037/0021-9010.88.5.879
30. Pressman, J. L., & Wildavsky, A. (1984). Implementation: How great expectations in Washington are dashed in Oakland (3rd ed.). University of California Press.
31. Quốc hội (2017). Luật Hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa số 04/2017/QH14 ngày 12/6/2017.
32. Quốc hội (2025). Nghị quyết số 198/2025/QH15 ngày 17/5/2025 về một số cơ chế, chính sách đặc biệt phát triển kinh tế tư nhân.
33. Scott, W. R. (2014). Institutions and organizations: Ideas, interests, and identities (4th ed.). SAGE Publications.
34. Shmueli, G., Sarstedt, M., Hair, J. F., Cheah, J.-H., Ting, H., Vaithilingam, S., & Ringle, C. M. (2019). Predictive model assessment in PLS-SEM: Guidelines for using PLSpredict. European Journal of Marketing, 53(11), 2322-2347. https://doi.org/10.1108/EJM-02-2019-0189
35. Teichert, R. (2019). Digital transformation maturity: A systematic review of literature. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, 67(6), 1673-1687. https://doi.org/10.11118/actaun201967061673
36. Thủ tướng Chính phủ (2026a). Quyết định số 433/QĐ-TTg ngày 16/3/2026 phê duyệt Đề án chuyển đổi số các doanh nghiệp nhỏ và vừa giai đoạn 2026-2030.
37. Thủ tướng Chính phủ (2026b). Quyết định số 615/QĐ-TTg ngày 04/4/2026 phê duyệt Điều chỉnh Quy hoạch vùng Đông Nam Bộ thời kỳ 2021-2030, tầm nhìn đến năm 2050.
38. Tornatzky, L. G., & Fleischer, M. (1990). The processes of technological innovation. Lexington Books.
39. van Dijk, J. A. G. M. (2020). The digital divide. Polity Press.
40. Vedung, E. (1997). Public policy and program evaluation. Transaction Publishers.
41. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478. https://doi.org/10.2307/30036540
42. 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
43. 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
44. Woolthuis, R. K., Lankhuizen, M., & Gilsing, V. (2005). A system failure framework for innovation policy design. Technovation, 25(6), 609-619. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2003.11.002
45. Wu, X., Ramesh, M., & Howlett, M. (2015). Policy capacity: A conceptual framework for understanding policy competences and capabilities. Policy and Society, 34(3-4), 165-171. https://doi.org/10.1016/j.polsoc.2015.09.001
| Ngày nhận bài: 6/9/2026; Ngày hoàn thiện biên tập: 15/10/2026; Ngày duyệt đăng: 22/10/2026 |
Tin liên quan
Các tin khác
Nghiên cứu tác động của thực hành quản trị nhân sự xanh đến hiệu quả môi trường: Vai trò trung gian của hành vi công dân tổ chức hướng về môi trường
Chuyển đổi số trong các trường đại học công lập: Thực trạng và giải pháp
Từ tập trung định chế đến khơi thông nguồn vốn qua trung tâm tài chính quốc tế: Hàm ý cho Việt Nam
Đề xuất mô hình mở rộng TPB về ý định chia sẻ tri thức trên nền tảng số của giảng viên đại học
Giải pháp nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam hiện nay
Sự thích ứng của người tiêu dùng thương mại điện tử trong bối cảnh toàn cầu hóa: Nghiên cứu tại Thái Nguyên
Các yếu tố tác động đến ý định tẩy chay thương hiệu thời trang nhanh của Gen Z tại TP. Hồ Chí Minh
Tác động ngưỡng quy mô đến mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và hiệu quả hoạt động: Bằng chứng từ các ngân hàng niêm yết tại Việt Nam
Đề xuất mô hình tác động của dịch vụ logistics đến phát triển du lịch tại TP. Hồ Chí Minh
