Môi trường khuyến khích đổi mới tác động đến Năng lực thích nghi - hấp thu công nghệ, Năng lực đội ngũ R&D và Hiệu quả đổi mới công nghệ

Nguyễn Quỳnh Mai

Khoa Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Văn Lang

Email: [email protected]

Tóm tắt

Nghiên cứu đánh giá tác động của môi trường đổi mới đến hiệu quả đổi mới công nghệ thông qua vai trò của Năng lực hấp thu công nghệ và Năng lực đội ngũ nghiên cứu và phát triển (R&D). Dữ liệu từ 152 nhà quản lý tại các doanh nghiệp sản xuất ở TP. Hồ Chí Minh được phân tích bằng mô hình PLS-SEM. Kết quả khẳng định môi trường tổ chức và vĩ mô hướng đến đổi mới thúc đẩy tích cực các năng lực này, từ đó nâng cao hiệu quả đổi mới công nghệ. Từ kết quả tìm được, các gợi ý chính sách nhấn mạnh vào việc xây dựng văn hóa sáng tạo, đầu tư nhân sự R&D và vận dụng chính sách vĩ mô hiệu quả.

Từ khóa: Năng lực hấp thu công nghệ, năng lực đội ngũ R&D, môi trường tổ chức hướng đến đổi mới, hiệu quả đổi mới công nghệ

Abstract

This study examines the impact of the innovation environment on technological innovation performance through the mediating roles of technology absorptive capacity and research and development (R&D) team capability. Data were collected from 152 managers working in manufacturing enterprises in Ho Chi Minh City and analyzed using the Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) approach. The findings confirm that innovation-oriented organizational and macro-level environments positively influence both technology absorptive capacity and R&D team capability, which in turn enhance technological innovation performance. The results highlight the importance of fostering a culture of innovation, strengthening investments in R&D human resources, and effectively leveraging supportive macro-level policies to improve firms’ innovation outcomes. Based on these findings, several managerial and policy implications are proposed to support sustainable technological innovation and strengthen the competitiveness of manufacturing enterprises in an increasingly dynamic business environment.

Keywords: Technological absorptive capacity, R&D team capability, innovation-oriented organizational environment, technological innovation performance

GIỚI THIỆU

Trong bối cảnh môi trường kinh doanh ngày càng cạnh tranh và biến động, đổi mới công nghệ được xem là một trong những yếu tố chiến lược cốt lõi quyết định hiệu quả hoạt động cũng như năng lực phát triển bền vững của doanh nghiệp (Rajapathirana & Hui, 2018; Zou và cộng sự, 2018). Nhằm nâng cao hiệu quả đổi mới, các doanh nghiệp ngày càng chú trọng khai thác các nguồn lực và cơ hội từ môi trường bên ngoài, bao gồm mạng lưới hợp tác, các chính sách hỗ trợ đổi mới sáng tạo và hệ sinh thái tri thức đa dạng (Crescenzi & Gagliardi, 2018; Stettler và cộng sự, 2024). Tuy nhiên, mặc dù môi trường khuyến khích đổi mới có thể cung cấp nguồn tri thức và cơ hội phát triển đáng kể, các yếu tố này không tự động chuyển hóa thành kết quả đổi mới nếu doanh nghiệp thiếu các năng lực nội tại cần thiết để tiếp nhận, xử lý và khai thác hiệu quả những nguồn lực đó (Najafi-Tavani và cộng sự, 2018).

Trong số các năng lực nội bộ, năng lực thích nghi và hấp thu công nghệ được xem là cơ chế then chốt giúp doanh nghiệp nhận diện giá trị của tri thức mới, đồng hóa, chuyển hóa và ứng dụng tri thức vào các hoạt động đổi mới công nghệ (Kastelli và cộng sự, 2024; Xie và cộng sự, 2018). Bên cạnh đó, năng lực của đội ngũ nghiên cứu và phát triển (R&D), được thể hiện thông qua trình độ chuyên môn, kỹ năng và kinh nghiệm của nguồn nhân lực, đóng vai trò nền tảng trong việc hình thành và nâng cao năng lực hấp thu công nghệ, đồng thời thúc đẩy quá trình sáng tạo và phát triển công nghệ mới (Pradana và cộng sự, 2020). Do đó, sự kết hợp giữa năng lực thích nghi – hấp thu công nghệ và năng lực đội ngũ R&D được xem là cầu nối quan trọng giúp doanh nghiệp chuyển hóa các điều kiện thuận lợi từ môi trường bên trong và bên ngoài thành kết quả đổi mới công nghệ thực tiễn (Anzola-Román và cộng sự, 2018; Pradana và cộng sự, 2020).

Mặc dù vai trò của môi trường đổi mới và các năng lực nội bộ đã được thừa nhận rộng rãi trong các nghiên cứu trước đây, vẫn tồn tại những khoảng trống lý thuyết đáng kể cần được tiếp tục làm rõ (Xie và cộng sự, 2018). Thứ nhất, phần lớn các nghiên cứu hiện có chủ yếu xem xét tác động riêng lẻ của từng loại năng lực hoặc chỉ đánh giá năng lực hấp thu dưới vai trò biến điều tiết, trong khi cơ chế tác động trực tiếp và gián tiếp của năng lực này đối với hiệu quả đổi mới chưa được phân tích một cách đầy đủ (Hurtado-Palomino và cộng sự, 2022; Xie và cộng sự, 2018). Thứ hai, mối quan hệ tương tác giữa năng lực đội ngũ R&D và năng lực thích nghi – hấp thu công nghệ trong quá trình chuyển hóa các nguồn lực từ môi trường thành kết quả đổi mới cụ thể vẫn chưa được nghiên cứu một cách toàn diện (Najafi-Tavani và cộng sự, 2018; Pradana và cộng sự, 2020). Đặc biệt, số lượng nghiên cứu xem xét đồng thời sự kết hợp và hiệu ứng tương hỗ của hai năng lực động này đối với hiệu quả đổi mới công nghệ còn tương đối hạn chế (Hurtado-Palomino và cộng sự, 2022).

Xuất phát từ những khoảng trống nghiên cứu nêu trên, nghiên cứu này được thực hiện nhằm khám phá cơ chế tác động của môi trường khuyến khích đổi mới đến hiệu quả đổi mới công nghệ của doanh nghiệp, đồng thời làm rõ vai trò của năng lực thích nghi – hấp thu công nghệ và năng lực đội ngũ R&D trong mối quan hệ này (Hurtado-Palomino và cộng sự, 2022; Pradana và cộng sự, 2020).

Cụ thể, nghiên cứu tập trung đánh giá tác động của năng lực thích nghi – hấp thu công nghệ và năng lực nhân sự R&D đối với hiệu quả đổi mới công nghệ, đồng thời xem xét ảnh hưởng của các yếu tố thuộc môi trường khuyến khích đổi mới, bao gồm cả môi trường bên trong và bên ngoài doanh nghiệp, đến kết quả đổi mới công nghệ. Trên cơ sở đó, nghiên cứu kỳ vọng đóng góp vào việc hoàn thiện cơ sở lý thuyết về đổi mới công nghệ thông qua việc đề xuất một mô hình nghiên cứu toàn diện, đồng thời cung cấp các hàm ý quản trị và khuyến nghị chính sách hữu ích cho doanh nghiệp cũng như các nhà hoạch định chính sách trong việc xây dựng và phát triển môi trường thuận lợi nhằm thúc đẩy hoạt động đổi mới công nghệ (Crescenzi & Gagliardi, 2018; Stettler và cộng sự, 2024).

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Lý thuyết dựa trên nguồn lực

Lý thuyết Dựa trên Nguồn lực (Resource-Based View, RBV) lập luận rằng lợi thế cạnh tranh bền vững của một tổ chức được xây dựng dựa trên các nguồn lực và năng lực có giá trị, hiếm có, khó bắt chước và không thể thay thế (Pradana & ctg., 2020). Do đó, doanh nghiệp nên tập trung xây dựng năng lực công nghệ tạo lợi thế cạnh tranh dựa vào các năng lực vô hình cốt lõi như năng lực đội ngũ nhân sự và năng lực tổ chức. Cụ thể, các nguồn vốn nhân lực với kiến thức, kỹ năng chuyên môn cao cùng với khả năng hấp thu tri thức của tổ chức chính là những tài sản chiến lược giúp doanh nghiệp thích ứng với sự biến động của môi trường và tạo ra các giá trị đổi mới vượt trội trong dài hạn (Najafi-Tavani & ctg., 2018; Pradana & ctg., 2020). Lý thuyết RBV hình thành khung nền tảng nối kết các khái niệm cho nghiên cứu này.

Năng lực công nghệ và Hiệu quả đổi mới công nghệ

Năng lực công nghệ đóng vai trò là cơ chế cốt lõi để doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh thông qua việc nhận diện, đồng hóa và ứng dụng các kiến thức mới vào thực tiễn thương mại (Hurtado-Palomino & ctg., 2022).

Ở khía cạnh thứ nhất, năng lực thích nghi - hấp thu công nghệ, phản ánh khả năng của tổ chức trong việc nhận thức giá trị của thông tin mới từ bên ngoài, chuyển hóa và khai thác chúng nhằm mục đích thương mại hóa thành các sản phẩm hoặc quy trình mới (Xie & ctg., 2018). Việc liên tục hấp thu và nâng cấp kiến thức sẽ làm gia tăng số lượng và chất lượng của các dự án đổi mới (Kastelli & ctg., 2024).

Ở khía cạnh thứ hai, năng lực nhân sự R&D, đại diện cho vốn nhân lực nội bộ với kỹ năng giải quyết vấn đề và chuyên môn kỹ thuật sâu rộng. Lực lượng nhân sự R&D chất lượng cao chính là trung tâm của quá trình sáng tạo, giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro kỹ thuật và định hướng sự thành công của các dự án phát triển công nghệ (Pradana & ctg., 2020). Do đó, sự phát triển mạnh mẽ của cả 2 năng lực nội tại này là nền tảng dẫn đến những thành quả đổi mới thực tế.

H1: Năng lực thích nghi-hấp thu công nghệ tác động tích cực đến hiệu quả đổi mới công nghệ.

H2: Năng lực nhân sự nghiên cứu và phát triển (R&D) tác động tích cực đến hiệu quả đổi mới công nghệ.

Vai trò của Môi trường hướng đến đổi mới đến Năng lực công nghệ

Môi trường tổ chức và môi trường vĩ mô định hình bối cảnh và cung cấp nguồn lực thiết yếu cho hoạt động đổi mới. Môi trường của một tổ chức hướng đến đổi mới được đặc trưng bởi văn hóa cởi mở và sự cam kết mạnh mẽ của ban lãnh đạo. Các định hướng lãnh đạo chuyển đổi (transformational leadership) đóng vai trò truyền cảm hứng và tạo ra một không gian an toàn tâm lý, khuyến khích nhân viên vượt qua các rào cản truyền thống để tìm kiếm tri thức mới (Darwish & ctg., 2020). Môi trường hỗ trợ này kích thích sự phát triển của năng lực hấp thu công nghệ thông qua các quy trình học hỏi liên tục, đồng thời nâng cao trình độ và sự tự chủ cho đội ngũ nhân sự R&D (Darwish & ctg., 2020). Về mặt vĩ mô, thị trường nhân lực chất lượng cao, mạng lưới liên kết với các trường đại học, viện nghiên cứu cùng với các chính sách hỗ trợ của chính phủ mang lại cho doanh nghiệp tri thức khoa học và nguồn tài trợ dồi dào (Kobarg & ctg., 2018). Sự phong phú của môi trường tri thức bên ngoài và áp lực cạnh tranh buộc các tổ chức phải liên tục củng cố cơ chế nhận diện và đồng hóa tri thức, qua đó thúc đẩy năng lực thích nghi công nghệ (Hong & ctg., 2019). Hơn nữa, việc tham gia vào các mạng lưới hợp tác vĩ mô tạo điều kiện cho lực lượng R&D tiếp cận, cọ xát với các chuyên gia đầu ngành, từ đó trực tiếp nâng cấp chất lượng vốn nhân lực nội bộ (Kobarg & ctg., 2018; Najafi-Tavani & ctg., 2018).

H3a: Môi trường tổ chức hướng đến đổi mới tác động tích cực đến Năng lực thích nghi - hấp thu công nghệ.

H3b: Môi trường tổ chức hướng đến đổi mới tác động tích cực đến Năng lực nhân sự R&D.

H4a: Môi trường vĩ mô hướng đến đổi mới tác động tích cực đến Năng lực thích nghi - hấp thu công nghệ.

H4b: Môi trường vĩ mô hướng đến đổi mới tác động tích cực đến Năng lực nhân sự R&D.

Hình 1 trình bày quy ước biến và các mối quan hệ giữa các khái niệm cấu trúc (construct) như đã diễn giải trong các giả thuyết trên.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả đề xuất

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng theo cách tiếp cận diễn dịch nhằm kiểm định các giả thuyết nghiên cứu thông qua bằng chứng thống kê (Creswell & Creswell, 2023). Dữ liệu được thu thập bằng khảo sát đối với các nhà quản lý cấp trung trở lên có liên quan đến hoạt động chuyển giao, cải tiến và đổi mới công nghệ tại các doanh nghiệp sản xuất.

Các thang đo được kế thừa và điều chỉnh từ các nghiên cứu trước, bao gồm: Năng lực thích nghi – hấp thu công nghệ (4 biến quan sát), Năng lực nhân sự R&D (5 biến quan sát), Môi trường tổ chức hướng đến đổi mới (7 biến quan sát), Môi trường vĩ mô hỗ trợ đổi mới (4 biến quan sát) và Hiệu quả đổi mới công nghệ (5 biến quan sát). Nhóm nghiên cứu tiến hành phỏng vấn bán cấu trúc với 8 chuyên gia để hiệu chỉnh thang đo cho phù hợp với bối cảnh nghiên cứu. Kết quả cho thấy không có biến quan sát nào bị loại bỏ, đồng thời bổ sung 2 biến quan sát cho các thang đo Năng lực nhân sự R&D và Môi trường vĩ mô hỗ trợ đổi mới.

Bảng câu hỏi được thiết kế nhằm thu thập thông tin phục vụ đánh giá mô hình nghiên cứu. Thang đo được sử dụng là thang đo Likert 6 điểm từ 1 (rất không đồng ý) đến 6 (rất đồng ý). Thang đo chẵn được sử dụng để hạn chế các câu trả lời trung lập.

Tổng thể mẫu nghiên cứu là các doanh nghiệp sản xuất – chế biến tại thành phố Hồ Chí Minh và các tỉnh lân cận. Danh sách các doanh nghiệp tham khảo từ danh mục CSDL dữ liệu mở TP. Hồ Chí Minh (https://data.hochiminhcity.gov.vn).

Đối tượng nghiên cứu là các doanh nghiệp sản xuất – chế biến tại TP. Hồ Chí Minh và các tỉnh lân cận. Phương pháp lấy mẫu thuận tiện kết hợp hòn tuyết lăn được áp dụng nhằm tối đa hóa số lượng phản hồi. Đối tượng trả lời là các nhà quản lý bộ phận R&D, sản xuất, công nghệ và các nhà quản lý cấp trung trở lên có liên quan đến hoạt động đổi mới công nghệ.

Theo phân tích G*Power với mức ý nghĩa 5%, độ mạnh kiểm định 0.9, kích thước ảnh hưởng 0.5 và 4 biến dự báo, cỡ mẫu tối thiểu được xác định là 108 quan sát (Hair và cộng sự, 2022).

Sau khi sàng lọc, nghiên cứu thu được 152 bảng trả lời hợp lệ, đáp ứng yêu cầu về cỡ mẫu. Dữ liệu được phân tích bằng mô hình PLS-SEM thông qua phần mềm SmartPLS 3.0 để đánh giá mô hình đo lường và mô hình cấu trúc.

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Cơ cấu đối tượng tham gia khảo sát là các nhà quản lý có liên quan trực tiếp đến hoạt động đổi mới công nghệ của doanh nghiệp, bao gồm thành viên Ban giám đốc (24%), quản lý bộ phận R&D (30%), quản lý bộ phận kỹ thuật (37%) và các bộ phận khác (9%).

Kết quả mô tả cho thấy phần lớn doanh nghiệp đều có định hướng đổi mới công nghệ trong trung và dài hạn, trong đó hai giải pháp được ưu tiên nhiều nhất là hợp tác với đối tác nước ngoài (54%) và đào tạo nhân sự phát triển sản phẩm (54%).

Dữ liệu được phân tích bằng phương pháp PLS-SEM theo quy trình 2 bước, bao gồm:

(1). Đánh giá mô hình đo lường nhằm kiểm định độ tin cậy và giá trị của các thang đo; và

(2). Đánh giá mô hình cấu trúc nhằm kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và mối quan hệ giữa các biến trong mô hình.

Mô hình đo lường

Kết quả phân tích mô hình đo lường trình bày trong Bảng 1. Số liệu cho thấy các thang đo trong mô hình đều đạt độ tin cậy và giá trị hội tụ cao. Tất cả các hệ số tải ngoài (loadings) của các biến quan sát đều vượt ngưỡng 0.7 với mức ý nghĩa thống kê (p < 0.001). Hệ số Cronbach’s Alpha và độ tin cậy tổng hợp (CR) của các cấu trúc đều vượt mức 0.8, trong khi phương sai trích (AVE) dao động từ 0.555 đến 0.717, lớn hơn ngưỡng yêu cầu tối thiểu là 0.5 (Hair & ctg., 2022). Bên cạnh đó, giá trị phân biệt của mô hình đo lường được đảm bảo tuyệt đối khi các chỉ số tỷ lệ dị hướng - đơn hướng (HTMT) giữa mọi cặp biến đều nằm trong khoảng từ 0.422 đến 0.677, thấp hơn ngưỡng khắt khe 0.85 được khuyến nghị (Henseler & ctg., 2015).

Bảng 1: Mô hình đo lường

Cấu trúc	Năng lực thích nghi – hấp thu công nghệ (AA)	Năng lực nhân sự R&D (HMRD)	Môi trường tổ chức hướng đến đổi mới (IEI)	Môi trường vĩ mô hỗ trợ đổi mới (EEI)	Hiệu quả đổi mới công nghệ (TPR)
Loadings (p<0.001)	0.845	0.844	0.763	0.800	0.846
	0.930	0.835	0.792	0.737	0.811
	0.840	0.737	0.824	0.777	0.809
	0.764	0.768	0.805	0.693	0.750
		0.891	0.810	0.712	0.774
		0.722	0.836
Cronbach’s Alpha	0.867	0.888	0.911	0.805	0.859
CR	0.910	0.915	0.929	0.861	0.898
AVE	0.717	0.643	0.651	0.555	0.638
Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT)
AA	AA	HMRD	IEI	EEI	TPR
HMRD	0.613
IEI	0.570	0.657
EEI	0.422	0.572	0.513
TPR	0.634	0.579	0.677	0.448

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Mô hình cấu trúc

Kết quả phân tích mô hình đo lường cho thấy mô hình nghiên cứu có năng lực dự báo phù hợp khi các giá trị Q² của các biến nội sinh (AA, HMRD và TRP) đều lớn hơn 0. Các biến độc lập trong mô hình giải thích được 37.3% sự biến thiên của Hiệu quả đổi mới công nghệ (R² = 0.373), 28.5% của Năng lực thích nghi – hấp thu công nghệ và 42.8% của Năng lực nhân sự R&D.

Kết quả phân tích mô hình cấu trúc cho thấy Năng lực thích nghi – hấp thu công nghệ và Năng lực nhân sự R&D đều có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến Hiệu quả đổi mới công nghệ, với hệ số tác động lần lượt là 0.384 và 0.319 (p < 0.001). Đồng thời, Môi trường tổ chức hướng đến đổi mới có ảnh hưởng tích cực đến cả Năng lực thích nghi – hấp thu công nghệ (β = 0.445) và Năng lực nhân sự R&D (β = 0.450). Bên cạnh đó, Môi trường vĩ mô hỗ trợ đổi mới cũng tác động tích cực đến hai năng lực này, với hệ số lần lượt là 0.150 (p = 0.048) và 0.305 (p < 0.001). Như vậy, toàn bộ các giả thuyết trực tiếp từ H1 đến H4b đều được dữ liệu thực nghiệm ủng hộ.

Bảng 2: Mô hình cấu trúc

PLS Path	Path Coefficient (β)		p-value (<0.05)	Total Effect		p-value (<0.05)	Effect size F2	Đánh giá		Kết luận
AA à TPR	0.384		0.000	0.384		0.000	0.170	Trung bình		H1: Chấp nhận
HMRD à TPR	0.319		0.000	0.319		0.000	0.117	Nhỏ		H2: Chấp nhận
IEI à AA	0.445		0.004	0.445		0.000	0.213	Trung bình		H3a: Chấp nhận
IEI à HMRD	0.450		0.000	0.450		0.000	0.273	Trung bình		H3b: Chấp nhận
EEI à AA	0.150		0.048	0.150		0.048	0.024	Nhỏ		H4a: Chấp nhận
EEI à HMRD	0.305		0.000	0.305		0.000	0.125	Nhỏ		H4b: Chấp nhận
Endogenous construct		Predictive relevance (Q2)			Predictive relevance evaluation				Coefficient of determination (R2)
AA		0.199			Q² > 0				0.285
HMRD		0.264			Q² > 0				0.428
TRP		0.231			Q² > 0				0.373

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Thảo luận

Tác động của các năng lực công nghệ nội tại (Giả thuyết H₁, H₂): Kết quả thống kê ủng hộ giả thuyết H₁ và H₂, khẳng định Năng lực thích nghi - hấp thu và Năng lực nhân sự R&D là hai trụ cột qua trọng tác động hiệu quả đổi mới công nghệ. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Xie & ctg. (2018) và Hurtado-Palomino & ctg. (2022). Khả năng đồng hóa, chuyển hóa tri thức kết hợp cùng đội ngũ R&D chuyên môn cao giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro kỹ thuật, từ đó thúc đẩy quy trình thương mại hóa thành công các sản phẩm mới (Pradana & ctg., 2020).

Tác động của môi trường tổ chức hướng đến đổi mới (Giả thuyết H_3a, H_3b): Hệ số tác động cao và có ý nghĩa thống kê mạnh từ môi trường tổ chức cho thấy sự cam kết từ ban lãnh đạo cùng văn hóa cởi mở là nền tảng cốt yếu để bồi đắp cả hai năng lực nội tại. Kết quả này củng cố các lập luận của Darwish & ctg. (2018) rằng một không gian an toàn tâm lý và định hướng chiến lược rõ ràng sẽ kích thích đội ngũ nhân sự R&D tự chủ sáng tạo, đồng thời thúc đẩy quy trình nhận diện và chắt lọc tri thức của toàn hệ thống tổ chức.

Tác động của môi trường vĩ mô hỗ trợ đổi mới (Giả thuyết H_4a, H_4b): Việc chấp nhận giả thuyết H_4a và H_4b minh chứng rằng các chính sách quốc gia và mạng lưới liên kết bên ngoài tạo ra lực đẩy đáng kể cho năng lực nội bộ của doanh nghiệp. Tương tự như kết luận của Kobarg & ctg. (2018) và Yin & ctg. (2023), nguồn tài trợ từ chính phủ, hệ thống hành lang pháp lý vững chắc và sự phong phú của hệ sinh thái viện - trường cung cấp lượng tri thức dồi dào. Điều này tạo ra động lực buộc doanh nghiệp phải liên tục nâng cấp hệ thống hấp thu và trau dồi kỹ năng thực thi cho lực lượng chuyên trách.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Nghiên cứu này đã thành công trong việc khám phá và kiểm định các yếu tố thúc đẩy hiệu quả đổi mới công nghệ tại các doanh nghiệp.

Về mặt lý luận, kết quả nghiên cứu đóng góp đáng kể vào lăng kính của lý thuyết RBV bằng cách xây dựng sự tương tác giữa điều kiện môi trường và các năng lực cốt lõi của tổ chức. Cụ thể, nghiên cứu khẳng định Năng lực thích nghi - hấp thu công nghệ và Năng lực của đội ngũ nhân sự R&D là 2 động lực nội tại quyết định sự thành công của các dự án đổi mới.

Bên cạnh đó, nghiên cứu đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm về vai trò tiền đề của môi trường tổ chức và môi trường vĩ mô. Một môi trường nội bộ cởi mở cùng sự hậu thuẫn từ mạng lưới vĩ mô chính là chất xúc tác mạnh mẽ, trực tiếp bồi đắp nguồn vốn nhân lực và củng cố cơ chế đồng hóa tri thức của tổ chức.

Từ những phát hiện của nghiên cứu, một số hàm ý quản trị được đề xuất nhằm giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả đổi mới công nghệ

Trước hết, doanh nghiệp cần xây dựng môi trường tổ chức khuyến khích đổi mới sáng tạo. Sự cam kết của ban lãnh đạo, văn hóa chia sẻ tri thức, cơ chế trao quyền và các chính sách hỗ trợ hoạt động R&D là những yếu tố quan trọng giúp nâng cao khả năng tiếp thu và ứng dụng công nghệ mới. Đồng thời, doanh nghiệp cần tạo điều kiện để nhân viên chủ động tham gia vào quá trình đổi mới và phát triển các sáng kiến cải tiến.

Thứ hai, đội ngũ nhân sự R&D cần được xem là nguồn lực chiến lược của doanh nghiệp. Việc đầu tư thường xuyên vào đào tạo, nâng cao kỹ năng chuyên môn, năng lực giải quyết vấn đề và khả năng thương mại hóa kết quả nghiên cứu sẽ góp phần tăng cường năng lực hấp thu công nghệ và cải thiện hiệu quả đổi mới. Bên cạnh đó, các chính sách thu hút và giữ chân nhân lực chất lượng cao cũng cần được chú trọng.

Cuối cùng, doanh nghiệp cần chủ động khai thác các nguồn lực từ môi trường bên ngoài thông qua việc tham gia vào hệ sinh thái đổi mới sáng tạo, tăng cường hợp tác với các trường đại học, viện nghiên cứu và đối tác công nghệ, đồng thời tận dụng hiệu quả các chương trình hỗ trợ đổi mới từ Nhà nước. Những hoạt động này sẽ giúp doanh nghiệp tiếp cận nguồn tri thức và công nghệ mới, tạo nền tảng để nâng cao năng lực công nghệ và duy trì lợi thế cạnh tranh bền vững.

Nhìn chung, việc kết hợp hiệu quả giữa các nguồn lực từ môi trường bên ngoài và việc phát triển các năng lực nội tại, đặc biệt là năng lực hấp thu công nghệ và năng lực nhân sự R&D, sẽ là chìa khóa giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả đổi mới công nghệ trong dài hạn..

Tài liệu tham khảo:

1. Anzola-Román, P., Bayona-Sáez, C., & García-Marco, T. (2018). Organizational innovation, internal R&D and externally sourced innovation practices: Effects on technological innovation outcomes. Journal of Business Research, 91, 233-247.

2. Crescenzi, R., & Gagliardi, L. (2018). The innovative performance of firms in heterogeneous environments: The interplay between external knowledge and internal absorptive capacities. Research Policy, 47(4), 782-795.

3. Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2023). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (6th ed.). Sage.

4. Darwish, T. K., Zeng, J., Rezaei Zadeh, M., & Haak-Saheem, W. (2020). Organizational learning of absorptive capacity and innovation: Does leadership matter? European Management Review, 17(1), 83-100.

4. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Sage.

6. 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.

7. Hong, J., Zhang, Y., Ding, M., Wang, X., & Cui, L. (2019). Green supply chain collaborative innovation, absorptive capacity and innovation performance. Journal of Cleaner Production, 241, 118377.

8. Hurtado-Palomino, A., De la Gala-Velásquez, B., & Ccorisapra-Quintana, J. (2022). The interactive effect of innovation capability and potential absorptive capacity on innovation performance. Journal of Innovation & Knowledge, 7(4), 100259.

9. Kafouros, M., Wang, C., Piperopoulos, P., & Zhang, M. (2015). Academic collaborations and firm innovation performance in China: The role of region-specific institutions. Research Policy, 44(2), 803-817.

10. Kastelli, I., Dimas, P., Stamopoulos, D., & Tsakanikas, A. (2024). Linking digital capacity to innovation performance. Journal of the Knowledge Economy, 15, 238-272.

11. Kobarg, S., Stumpf-Wollersheim, J., & Welpe, I. M. (2018). University-industry collaborations and product innovation performance: The moderating effects of absorptive capacity and innovation competencies. The Journal of Technology Transfer, 43(6), 1696-1724.

12. Najafi-Tavani, S., Najafi-Tavani, Z., Naudé, P., Oghazi, P., & Zeynaloo, E. (2018). How collaborative innovation networks affect new product performance: Product innovation capability, process innovation capability, and absorptive capacity. Industrial Marketing Management, 73, 193-205.

13. Pradana, M., Pérez-Luño, A., & Fuentes-Blasco, M. (2020). Innovation as the key to gain performance from absorptive capacity and human capital. Technology Analysis & Strategic Management, 32(7), 822-834.

14. Rajapathirana, R. P. J., & Hui, Y. (2018). Relationship between innovation capability, innovation type, and firm performance. Journal of Innovation & Knowledge, 3(1), 44-55.

15. Stettler, T. R., Moosauer, E. J., & Audretsch, D. B. (2024). Absorptive capacity in a more or less absorptive environment: A meta-analysis. Journal of Product Innovation Management, 41(5), 1007-1038.

16. Tseng, F.-C., Huang, M.-H., & Chen, D.-Z. (2018). Factors of university–industry collaboration affecting university innovation performance. The Journal of Technology Transfer, 45(2), 560-577.

17. Wu, Y., et al. (2020). Technological capability, eco-innovation performance, and new energy vehicle R&D subsidy. Journal of Cleaner Production, 261, 121157.

18. Xie, X., Zou, H., & Qi, G. (2018). Knowledge absorptive capacity and innovation performance in high-tech companies: A multi-mediating analysis. Journal of Business Research, 88, 289-297.

19. Yin, X., Qi, L., Ji, J., & Zhou, J. (2023). How does innovation spirit affect R&D investment and innovation performance. Journal of Innovation & Knowledge, 8, 100398.

20. Zobel, A.-K. (2017). Benefiting from open innovation: A multidimensional model of absorptive capacity. Journal of Product Innovation Management, 34(3), 269-288.

21. Zou, T., Ertug, G., & George, G. (2018). The capacity to innovate: A meta-analysis of absorptive capacity. Innovation: Organization & Management, 20(2), 87-121.

Ngày nhận bài: 14/4/2026; Ngày hoàn thiện biên tập: 10/6/2026; Ngày duyệt đăng: 15/6/2026