Mối quan hệ giữa mức độ chuyển đổi số, rủi ro tài chính và hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam

Trần Nguyễn Anh Phương

Trường Đại học Công Thương TP. Hồ Chí Minh

Email: [email protected]

Tóm tắt

Nghiên cứu đánh giá đồng thời tác động trực tiếp của mức độ chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động, ảnh hưởng của rủi ro tài chính, và vai trò điều tiết của rủi ro tài chính ở khối doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam. Dữ liệu được trích xuất từ bộ Điều tra doanh nghiệp năm 2023 của Tổng cục Thống kê. Phương pháp định lượng kết hợp hồi quy tuyến tính đa biến với sai số chuẩn mạnh của White (1980) và hồi quy phân vị tại Q25, Q50, Q75. Kết quả cho thấy mức độ chuyển đổi số tác động tích cực, rõ rệt đến cả ROA và ROE; rủi ro tài chính (tỷ lệ nợ trên tổng tài sản) có ảnh hưởng tiêu cực trực tiếp, đồng thời làm suy yếu đáng kể lợi ích công nghệ. Đòn bẩy tài chính quá mức có thể triệt tiêu thành quả chuyển đổi số, biến khoản đầu tư kỳ vọng thành gánh nặng. Hàm ý quản trị đặt kiểm soát cơ cấu vốn vay vào vị trí trung tâm khi doanh nghiệp triển khai chiến lược số hóa.

Từ khóa: Chuyển đổi số, rủi ro tài chính, hiệu quả hoạt động, doanh nghiệp vừa và nhỏ, Việt Nam.

Abstract

This study simultaneously evaluates the direct impact of digital transformation on firm performance, the influence of financial risk, and the moderating role of financial risk among small and medium-sized enterprises in Viet Nam. The data were extracted from the 2023 Enterprise Survey conducted by the General Statistics Office of Vietnam. The quantitative approach combines multiple linear regression with White’s (1980) heteroskedasticity-robust standard errors and quantile regression at Q25, Q50, and Q75. The results show that the level of digital transformation has a significant positive effect on both ROA and ROE. Financial risk, measured by the debt-to-total-assets ratio, exerts a direct negative impact and significantly weakens the benefits of digital transformation. Excessive financial leverage may offset the gains from digital transformation, turning expected investments into financial burdens. The managerial implication highlights the importance of controlling capital structure and debt levels when firms implement digitalization strategies.

Keywords: Digital transformation, financial risk, firm performance, small and medium-sized enterprises, Viet Nam

GIỚI THIỆU

Cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư đã đưa chuyển đổi số trở thành xu thế tất yếu, buộc doanh nghiệp tái cấu trúc căn bản mô hình kinh doanh và quy trình vận hành. Chuyển đổi số được kỳ vọng giúp giảm chi phí, cải thiện năng suất, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và mở ra mô hình kinh doanh sáng tạo. Tuy nhiên, các dự án công nghệ thường đòi hỏi đầu tư lớn, hoàn vốn kéo dài, kết quả không đồng đều và không ít sáng kiến bị thừa nhận thất bại. Đối với SME, bài toán cân bằng giữa chi phí đầu tư công nghệ và khả năng sinh lời càng nhạy cảm khi vốn tự có, nhân lực chất lượng cao và khả năng tiếp cận tín dụng đều hạn chế.

Bằng chứng hiện nay vẫn chưa thống nhất: một luồng khẳng định tác động tích cực, luồng khác ghi nhận quan hệ tiêu cực. Sự mâu thuẫn này gợi ý rằng tác động của chuyển đổi số chịu chi phối bởi bối cảnh tài chính. Các nghiên cứu trước thường chỉ tập trung vào tác động trực tiếp, hoặc đưa tỷ lệ nợ vào mô hình với vai trò biến kiểm soát; việc mô hình hóa rõ nét hơn skhái niệm “rủi ro tài chính” và kiểm định vai trò điều tiết của nó còn bị xem nhẹ, đặc biệt trong bối cảnh SME tại thị trường mới nổi như Việt Nam.

Xuất phát từ khoảng trống đó, bài báo đặt 3 mục tiêu: (i) đánh giá tác động trực tiếp của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của SME; (ii) lượng hóa ảnh hưởng của rủi ro tài chính; và (iii) kiểm định vai trò điều tiết của rủi ro tài chính.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Khái niệm và lý thuyết nền tảng

Sergei và cộng sự (2023) xem chuyển đổi số là tiến trình toàn diện tác động sâu đến cấu trúc tổ chức và quy trình vận hành. Gong và Ribiere (2021), tổng hợp hơn 130 định nghĩa, cho rằng bản chất chuyển đổi số là quá trình thay đổi căn bản nhằm khai thác công nghệ số mới để tạo giá trị. Hanelt và cộng sự (2021) nhấn mạnh đây là hiện tượng đa chiều, bao trùm chiến lược, tổ chức và văn hóa doanh nghiệp. Lý thuyết lợi ích — chi phí cung cấp khung phân tích trung tâm cho quyết định đầu tư công nghệ: Bharadwaj và cộng sự (2013) cho thấy chiến lược kinh doanh số giúp tái định hình chuỗi giá trị và nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản dài hạn; Bjorkdahl (2020) bổ sung rằng trong ngành sản xuất, số hóa thúc đẩy tái cấu trúc và giảm chi phí vận hành. Tuy nhiên, đầu tư vào hạ tầng và đào tạo nhân lực cũng làm chi phí gia tăng; chỉ khi quy mô số hóa vượt ngưỡng tới hạn, lợi ích biên mới vượt qua chi phí để tạo giá trị bền vững.

Mối quan hệ giữa chuyển đổi số và hiệu quả hoạt động

Một luồng nghiên cứu lớn khẳng định tác động tích cực: Zareie và cộng sự (2024) kết luận chuyển đổi số có tương quan dương rõ rệt với hiệu quả tài chính toàn cầu; Gun và cộng sự (2024) tại thị trường mới nổi xác nhận mức độ số hóa cải thiện tỷ suất lợi nhuận; Alrawashedh và Shubita (2024) chứng minh các ngân hàng thương mại Jordan đẩy mạnh chuyển đổi số đạt hiệu quả vượt trội. Tại Việt Nam, Nguyễn Thị Thảo Nhi và cộng sự (2022) khẳng định tác động thuận chiều tới ROA; Phan Huy Thành và Trần Thị Ngọc Phương (2025) cho thấy chuyển đổi số cải thiện đáng kể cả ROA lẫn ROE.

Ngược lại, Jardak và Ben Hamad (2022) trên mẫu doanh nghiệp NASDAQ cho thấy trưởng thành kỹ thuật số có tương quan âm với ROA và ROE; Guo và cộng sự (2023) chỉ ra chuyển đổi số có thể làm giảm vòng quay tài sản và gia tăng chi phí quản lý. Tại Việt Nam, Vo và cộng sự (2024) cùng Phan Thị Hằng Nga và cộng sự (2023) đều tìm thấy quan hệ tiêu cực giữa mức độ áp dụng công nghệ số và hiệu quả của công ty niêm yết. Sự đối lập này khẳng định tác động của chuyển đổi số chịu chi phối bởi đặc thù cấu trúc tài chính chứ không tuyến tính đơn giản.

Vai trò của rủi ro tài chính và phát triển giả thuyết

Rủi ro tài chính thường được phản ánh qua đòn bẩy, cụ thể là tỷ lệ nợ trên tổng tài sản - chỉ số trực quan về mức độ phụ thuộc vốn vay. Guo và Xu (2021) cùng Liu và cộng sự (2023) chứng minh tỷ lệ nợ cao tác động tiêu cực đáng kể đến kết quả tài chính. Với SME, nguồn lực tự có hạn chế buộc doanh nghiệp tăng vay khi triển khai dự án công nghệ; tỷ lệ nợ cao tạo áp lực trả lãi cố định, thâm hụt dòng tiền và gia tăng rủi ro thanh khoản. Hơn thế, rủi ro tài chính còn có thể đóng vai trò biến điều tiết: khi doanh nghiệp có đòn bẩy cao tiến hành số hóa, lợi ích biên từ công nghệ nhanh chóng bị bào mòn bởi gánh nặng lãi vay và chi phí quản lý hệ thống, thậm chí triệt tiêu giá trị công nghệ mang lại. Từ đó, nghiên cứu đề xuất 3 giả thuyết:

H1: Mức độ chuyển đổi số có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của SME.

H2: Rủi ro tài chính có tác động tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của SME.

H3: Rủi ro tài chính đóng vai trò điều tiết tiêu cực, làm suy yếu tác động tích cực của chuyển đổi số đến hiệu quả hoạt động của SME.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp từ bộ Điều tra doanh nghiệp năm 2023 của Tổng cục Thống kê (2024) - nguồn dữ liệu chính thức có độ tin cậy cao và phạm vi bao phủ rộng tại Việt Nam. Tiêu chí chọn mẫu tập trung vào SME ngành công nghiệp chế biến, chế tạo theo quy định phân loại của Chính phủ. Quá trình làm sạch dữ liệu loại bỏ các quan sát khuyết thông tin quan trọng và xử lý ngoại lai bằng phương pháp winsorize ở ngưỡng 1% và 99%. Sau sàng lọc, mẫu chính thức gồm 34.992 quan sát trên phạm vi toàn quốc, bảo đảm tính đại diện thống kê và loại bỏ nhiễu do khác biệt ngành.

Mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến bổ sung biến tương tác:

Performanceᵢ = β₀ + β₁·CDSᵢ + β₂·Riskᵢ + β₃·(CDSᵢ × Riskᵢ) + Σβₖ·Controlsᵢ + εᵢ

Trong đó, Performanceᵢ đo bằng ROA hoặc ROE; CDSᵢ là biến chuyển đổi số; Riskᵢ là biến rủi ro tài chính; Controlsᵢ là nhóm biến kiểm soát; εᵢ là sai số ngẫu nhiên. Trọng tâm nằm ở hệ số β₃: nếu β₃ mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê, rủi ro tài chính cao cản trở lợi ích mà công nghệ mang lại. Nghiên cứu áp dụng sai số chuẩn mạnh theo White (1980) để kiểm soát phương sai sai số thay đổi. Hồi quy phân vị tại Q25, Q50 và Q75 được bổ sung nhằm kiểm tra tính vững ở các nhóm hiệu quả khác nhau.

Đo lường các biến số

Biến phụ thuộc là ROA (lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản) và ROE (lợi nhuận sau thuế/vốn chủ sở hữu). Biến độc lập CDS là biến nhị phân: nhận giá trị 1 nếu doanh nghiệp triển khai ít nhất một hoạt động thuộc lĩnh vực số, công nghệ thông tin, đổi mới công nghệ hoặc đầu tư hạ tầng số; nhận giá trị 0 nếu ngược lại - cách đo phù hợp với Phan Huy Thành và Trần Thị Ngọc Phương (2025). Biến điều tiết Risk đo bằng tỷ lệ nợ trên tổng tài sản. Biến kiểm soát gồm quy mô doanh nghiệp, loại hình doanh nghiệp, cường độ vốn, tăng trưởng tổng tài sản, hệ số chi phí và năng suất lao động (logarit doanh thu trên mỗi lao động).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả và phân tích tương quan

ROA và ROE có giá trị trung bình âm (-0,0063 và -0,0154), phản ánh áp lực lợi nhuận đặc thù của SME ngành chế biến, chế tạo. Biến CDS có giá trị trung bình 0,2311 - chỉ khoảng 23,11% doanh nghiệp trong mẫu đã triển khai ít nhất một hoạt động số hóa, phản ánh khoảng cách số đáng lo ngại. Biến Risk có giá trị trung bình 0,3890, cho thấy đòn bẩy tài chính trung bình ở ngưỡng khá cao và biến thiên mạnh.

Bảng 1: Thống kê mô tả các biến chính trong mô hình

Nguồn: Điều tra doanh nghiệp

Phân tích tương quan cho thấy ROA và ROE có tương quan chặt (r = 0,766, p < 0,01). CDS tương quan dương với ROA (r = 0,068) và ROE (r = 0,052) ở mức 1%; Risk tương quan âm với ROA (r = -0,072) và ROE (r = -0,051). Hệ số phóng đại phương sai (VIF) trung bình bằng 1,22 - đa cộng tuyến không phải mối lo. Kiểm định Breusch-Pagan khẳng định sự cần thiết của sai số chuẩn mạnh theo White (1980).

Kết quả hồi quy chính

Bảng 2 trình bày kết quả hồi quy bổ sung dần các biến cho ROA và ROE. Về tác động của chuyển đổi số (H1), hệ số CDS mang dấu dương và có ý nghĩa 1% xuyên suốt mọi mô hình; trong mô hình đầy đủ, hệ số đạt 0,0047 (ROA) và 0,0124 (ROE) - phản ánh tác động ròng thực sự sau khi kiểm soát rủi ro tài chính. Tác động lên ROE mạnh hơn ROA, hàm ý chuyển đổi số tối ưu hóa lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu tốt hơn. Bằng chứng này ủng hộ H1 và nhất quán với Zareie và cộng sự (2024).

Về rủi ro tài chính (H2), hệ số Risk mang dấu âm và có ý nghĩa 1%: β = -0,0147 cho ROA và β = -0,0737 cho ROE - tác động tiêu cực mạnh hơn rõ rệt với ROE, phản ánh gánh nặng nợ vay bào mòn trực tiếp lợi nhuận chủ sở hữu, xác nhận H2. Điểm nhấn quan trọng nhất là vai trò điều tiết (H3): hệ số biến tương tác (CDS × Risk) mang dấu âm và có ý nghĩa 1% cho cả ROA (β = -0,0198) lẫn ROE (β = -0,0423). Với cùng một mức độ chuyển đổi số, doanh nghiệp có tỷ lệ nợ cao hơn thu được ít lợi ích hơn từ công nghệ. R² hiệu chỉnh đạt 0,342 với ROA và 0,226 với ROE - H3 được ủng hộ mạnh mẽ.

Bảng 2: Kết quả hồi quy chính (Mô hình đa biến với sai số chuẩn mạnh)

Ghi chú: *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1. Sai số chuẩn mạnh theo White (1980).

Nguồn: Tính toán của tác giả

Kiểm tra tính vững bằng hồi quy phân vị

Để củng cố độ tin cậy, nghiên cứu thực hiện hồi quy phân vị tại Q25, Q50 và Q75. Hệ số CDS dương và có ý nghĩa ở cả ba phân vị, khẳng định tính phổ quát của tác động tích cực. Hệ số biến tương tác (CDS × Risk) vẫn mang dấu âm và có ý nghĩa trên toàn dải phân vị; tác động điều tiết âm mạnh nhất ở Q25 (ROA: β = -0,0089; ROE: β = -0,0192) - nhóm doanh nghiệp kém hiệu quả nhất chịu thiệt thòi lớn nhất từ rủi ro tài chính, tức nhóm dễ tổn thương cần công nghệ nhưng không thể hưởng lợi đầy đủ do gánh nặng nợ. Kết luận này tương đồng với Yu và cộng sự (2024).

Thảo luận kết quả

Đóng góp quan trọng nhất của nghiên cứu nằm ở việc mô hình hóa tường minh cơ chế điều tiết của rủi ro tài chính trong bối cảnh SME Việt Nam (H3). Dấu âm của hệ số tương tác có thể lý giải qua cơ chế “bẫy kép”: khi SME thiếu vốn tự có phải vay để tài trợ dự án chuyển đổi số, doanh nghiệp đồng thời chịu hai áp lực - chi phí đầu tư công nghệ ban đầu và gánh nặng lãi vay cố định. Trong giai đoạn đầu, khi công nghệ chưa tạo giá trị đủ lớn, dòng tiền hoạt động bị bào mòn từ nhiều phía; khi tỷ lệ nợ vượt ngưỡng an toàn, lợi thế công nghệ có thể bị triệt tiêu hoàn toàn.

Tại Việt Nam, hệ thống ngân hàng vẫn thận trọng với cho vay trung và dài hạn cho SME; thị trường trái phiếu doanh nghiệp và quỹ đầu tư công nghệ chưa phát triển đủ. Nhiều SME buộc phải tài trợ dự án số hóa bằng vốn vay ngắn chi phí cao, tạo bất tương thích nghiêm trọng giữa vòng đời đầu tư dài và cơ cấu tài chính ngắn. Phát hiện này gợi ý: câu hỏi “chuyển đổi số có hiệu quả không?” cần được thay bằng câu hỏi - “Chuyển đổi số hiệu quả với ai và trong điều kiện tài chính nào?”.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận chính

Dựa trên 34.992 quan sát từ Điều tra doanh nghiệp năm 2023, nghiên cứu cung cấp ba phát hiện cốt lõi. Thứ nhất, chuyển đổi số có tác động tích cực đến cả ROA và ROE. Thứ hai, rủi ro tài chính có tác động tiêu cực trực tiếp, đặc biệt nghiêm trọng với ROE. Thứ ba và quan trọng nhất, rủi ro tài chính đóng vai trò điều tiết tiêu cực, làm suy yếu tác động tích cực của chuyển đổi số. Một doanh nghiệp dù đầu tư mạnh vào công nghệ, nếu gánh đòn bẩy cao, cũng không thể thu hoạch đầy đủ lợi ích từ số hóa.

Hàm ý quản trị

Đối với lãnh đạo SME, chuyển đổi số và quản trị rủi ro tài chính phải tiến hành song hành. SME nên ưu tiên nguồn vốn nội sinh thay vì vay nợ; nếu buộc phải huy động vốn bên ngoài, nên chọn hình thức tài trợ dài lãi suất ưu đãi hoặc vốn góp từ nhà đầu tư chiến lược thay vì vay ngắn chi phí cao. Sự tương thích kỳ hạn giữa vòng đời đầu tư công nghệ (3-7 năm) và cơ cấu tài chính là điều kiện tiên quyết. Lãnh đạo SME cần thiết lập ngưỡng tỷ lệ nợ mục tiêu và kiên định duy trì dưới ngưỡng đó; tái cơ cấu nợ cần được đặt lên bàn nghị sự trước khi triển khai chiến lược chuyển đổi số tham vọng.

Đối với NHTM và cơ quan hoạch định chính sách, rào cản tài chính - chứ không phải công nghệ - là nguyên nhân cốt lõi khiến nhiều SME chưa thể hưởng lợi đầy đủ từ chuyển đổi số. Chính phủ và NHNN có thể mở rộng chương trình tín dụng ưu đãi chuyên biệt cho SME số hóa với lãi suất thấp hơn thị trường; đồng thời thiết lập quỹ bảo lãnh tín dụng dành cho SME chuyển đổi số.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tương lai

Nghiên cứu tồn tại một số hạn chế. Thứ nhất, dữ liệu cắt ngang tại năm 2023 chưa nắm bắt động thái theo thời gian; nghiên cứu tương lai nên sử dụng dữ liệu bảng để kiểm soát hiệu ứng cố định và xử lý nội sinh tiềm ẩn. Thứ hai, biến CDS được đo bằng biến nhị phân, chưa lượng hóa được chiều sâu chuyển đổi; có thể xây dựng chỉ số tổng hợp đa chiều dựa trên mức độ ứng dụng AI, dữ liệu lớn, điện toán đám mây và tự động hóa theo gợi ý của Varian (2018). Thứ ba, phạm vi giới hạn trong một ngành; mở rộng sang dịch vụ, thương mại và công nghệ cao sẽ nâng cao khả năng tổng quát hssóa.

Tài liệu tham khảo:

1. Alrawashedh, N. H., & Shubita, M. F. (2024). Impact of digital transformation on the organization's financial performance: A case of Jordanian commercial banks listed on the Amman Stock Exchange. Banks and Bank Systems, 19(1), 126–134.

2. Bharadwaj, A., El Sawy, O. A., Pavlou, P. A., & Venkatraman, N. V. (2013). Digital business strategy: Toward a next generation of insights. MIS Quarterly, 37(2), 471–482.

3. Bjorkdahl, J. (2020). Strategies for digitalization in manufacturing firms. California Management Review, 62(4), 17–36.

4. Gong, C., & Ribiere, V. (2021). Developing a unified definition of digital transformation. Technovation, 102, 102217.

5. Gun, M., Yildiz, B., & Ozturk, A. (2024). Digital transformation and firm financial performance: Evidence from emerging markets. Journal of Business Research, 172, 114425.

6. Guo, L., & Xu, L. (2021). The effects of digital transformation on firm performance: Evidence from China's manufacturing sector. Sustainability, 13(22), 12844.

7. Guo, L., Xu, L., & Liu, J. (2023). How does digital transformation affect firm performance? Evidence from Chinese listed companies. International Journal of Production Economics, 255, 108717.

8. Hanelt, A., Bohnsack, R., Marz, D., & Antunes Marante, C. (2021). A systematic review of the literature on digital transformation: Insights and implications for strategy and organizational change. Journal of Management Studies, 58(5), 1159–1197.

9. Jardak, M. K., & Ben Hamad, S. (2022). The effect of digital transformation on firm performance: Evidence from NASDAQ listed firms. International Journal of Financial Studies, 10(4), 86.

10. Liu, C., Lee, T., & Ho, S. (2023). The nexus between digital transformation, financial leverage and firm performance: Empirical evidence from Chinese listed companies. Finance Research Letters, 55, 103939.

11. Nguyễn Thị Thảo Nhi, Trần Văn Hùng, & Lê Thị Mai. (2022). Tác động của chuyển đổi số đến tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản của các doanh nghiệp Việt Nam. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 298, 45–56.

12. Phan Huy Thành, & Trần Thị Ngọc Phương. (2025). Tác động của chuyển đổi số đến kết quả tài chính của các doanh nghiệp vừa và nhỏ: Bằng chứng thực nghiệm từ ngành công nghiệp chế biến, chế tạo của Việt Nam. Tạp chí Kinh tế – Luật và Ngân hàng, 27(283), 89–105.

13. Phan Thị Hằng Nga, Nguyễn Minh Tuấn, & Lê Quốc Hội. (2023). Mối quan hệ giữa chuyển đổi số và hiệu quả kinh doanh của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế, 12(4), 32–47.

14. Sergei, S., Natalia, Z., & Maksim, S. (2023). Digital transformation of enterprises: Concept, tools and performance measurement. Journal of Innovation & Knowledge, 8(1), 100296.

Tổng cục Thống kê. (2024). Kết quả Điều tra doanh nghiệp năm 2023. Nxb Thống kê, Hà Nội.

15. Varian, H. R. (2018). Artificial intelligence, economics, and industrial organization (NBER Working Paper No. 24839). National Bureau of Economic Research.

16. Vo, T. T., Nguyen, H. T., & Tran, M. D. (2024). Digital transformation, corporate restructuring and firm performance: Evidence from Vietnam's listed companies. Tạp chí Phát triển Kinh tế, 35(2), 18–39.

17. White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817–838.

18. Yu, H., Chen, L., & Zhang, M. (2024). Digital transformation and firm performance: Evidence from China's energy sector using quantile regression. Energy Economics, 128, 107189.

19. Zareie, M., Khanmohammadi, M., & Tayebi, M. (2024). The impact of digital transformation on financial performance: Evidence from global firms. Technological Forecasting and Social Change, 198, 122935.