Nhân tố ảnh hưởng đến sự sẵn sàng thực hiện chuyển đổi số của doanh nghiệp nhỏ và vừa vùng Đông Nam Bộ

ThS. NCS. Phan Thị Hồng Phú

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 đo lường quan hệ giữa năm điều kiện thuộc doanh nghiệp và công nghệ với mức sẵn sàng thực hiện chuyển đổi số của doanh nghiệp nhỏ và vừa vùng Đông Nam Bộ. Dữ liệu khảo sát 427 doanh nghiệp được phân tích bằng mô hình cấu trúc bình phương tối thiểu riêng phần với bootstrap 5.000 mẫu lặp, trong đó năm cấu phần quản lý nhà nước được giữ trong mô hình làm biến kiểm soát. Cả năm quan hệ đều cùng chiều và có ý nghĩa ở mức 1%: năng lực nhận thức và chuẩn bị (β = 0,237) cùng kỳ vọng hiệu quả (β = 0,225) mạnh nhất, tiếp đến là điều kiện công nghệ (β = 0,200), điều kiện tài chính (β = 0,144) và sẵn sàng tổ chức (β = 0,119). Mô hình giải thích 50,5% phương sai của biến kết quả. Phát hiện nổi bật là khoảng cách 1,02 điểm giữa kỳ vọng và mức sẵn sàng thực tế, cho thấy hỗ trợ nên hướng vào chẩn đoán, lộ trình và chia sẻ rủi ro tài chính thay vì tiếp tục truyền thông nâng nhận thức.

Từ khóa: Chuyển đổi số, doanh nghiệp nhỏ và vừa, Đông Nam Bộ, PLS-SEM, sẵn sàng chuyển đổi số

Abstract

This study examines the relationships between five firm- and technology-related factors and digital transformation readiness among small and medium-sized enterprises (SMEs) in Viet Nam's Southeast region. Survey data from 427 enterprises were analyzed using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) with 5,000 bootstrap resamples, while five dimensions of government support were retained as control variables. All five relationships were positive and statistically significant at the 1% level. Awareness and preparedness (β=0.237) and performance expectancy (β=0.225) had the strongest effects, followed by technological conditions (β=0.200), financial conditions (β=0.144), and organizational readiness (β=0.119). The model explained 50.5% of the variance in digital transformation readiness. A key finding was the 1.02-point gap between performance expectancy and actual readiness, suggesting that support should prioritize diagnostic assessments, implementation roadmaps, and financial risk-sharing mechanisms rather than further awareness-raising campaigns.

Keywords: Digital transformation, small and medium-sized enterprises, Southeast region of Viet Nam, PLS-SEM, digital transformation readiness

GIỚI THIỆU

Vùng Đông Nam Bộ là một trong những khu vực tập trung doanh nghiệp lớn nhất cả nước, với 52.381 doanh nghiệp đăng ký thành lập mới trong 9 tháng năm 2024 (Cục Thống kê, 2024). Phần lớn doanh nghiệp thuộc nhóm doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV), đối tượng trọng tâm của các chính sách hỗ trợ chuyển đổi số (CĐS), trong đó có định hướng hỗ trợ ít nhất 500.000 doanh nghiệp giai đoạn 2026–2030.

Tuy nhiên, các chương trình hỗ trợ CĐS thường giả định rằng doanh nghiệp chậm chuyển đổi do chưa nhận thức đầy đủ về lợi ích. Cách tiếp cận này có thể chưa phù hợp nếu những hạn chế chủ yếu nằm ở năng lực triển khai, nguồn lực tài chính, điều kiện công nghệ (CN) hoặc mức độ sẵn sàng của tổ chức. Vì vậy, việc xác định đúng các yếu tố liên quan đến mức sẵn sàng CĐS là cơ sở để thiết kế chính sách hỗ trợ phù hợp và nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực.

Các nghiên cứu trước cho thấy CĐS ở cấp doanh nghiệp phụ thuộc vào kỳ vọng lợi ích, năng lực tiếp nhận tri thức, điều kiện tổ chức, nguồn lực tài chính và hạ tầng công nghệ (Eller et al., 2020; OECD, 2021). Tuy nhiên, bằng chứng trong nước vẫn cần được bổ sung thông qua các mô hình định lượng có khả năng phân biệt ảnh hưởng của từng điều kiện sau khi kiểm soát các yếu tố thuộc môi trường quản lý nhà nước (QLNN).

Trên cơ sở đó, nghiên cứu sử dụng dữ liệu khảo sát 427 DNNVV tại vùng Đông Nam Bộ, phân tích năm điều kiện thuộc doanh nghiệp và công nghệ, đồng thời đưa năm cấu phần QLNN vào mô hình với vai trò biến kiểm soát. Cách tiếp cận này giúp xác định mức độ liên hệ riêng của từng điều kiện với sự sẵn sàng CĐS trong bối cảnh đã tính đến môi trường chính sách.

Nghiên cứu kỳ vọng đóng góp: Thứ nhất, nghiên cứu phân biệt kỳ vọng hiệu quả (KV) với năng lực nhận thức và chuẩn bị (KT), qua đó làm rõ vai trò riêng của hai yếu tố này đối với mức sẵn sàng CĐS. Thứ hai, nghiên cứu đo lường khoảng cách giữa kỳ vọng và mức sẵn sàng thực tế, cung cấp bằng chứng để đánh giá giả định về nhận thức trong thiết kế các chương trình hỗ trợ DNNVV chuyển đổi số.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Biến kết quả và các nền tảng lý thuyết

Biến kết quả của nghiên cứu là sự sẵn sàng thực hiện CĐS, hiểu là mức độ doanh nghiệp đã hình thành nhận thức, cam kết và khả năng huy động nguồn lực để bắt đầu hoặc mở rộng CĐS. Khái niệm này khác mức trưởng thành số và khác kết quả sau chuyển đổi. Một doanh nghiệp có thể sẵn sàng cao nhưng chưa trưởng thành số vì triển khai cần thời gian; ngược lại, việc đã dùng vài công cụ số chưa có nghĩa là sẵn sàng cho thay đổi có tính hệ thống (Matt và cộng sự, 2015; Vial, 2019). Vì là kết quả gần, sự sẵn sàng phù hợp hơn để quan sát ảnh hưởng của các điều kiện so với các kết quả nằm ở cuối chuỗi.

Khung Công nghệ - Tổ chức - Môi trường (TOE) của Tornatzky và Fleischer (1990) cung cấp cách phân loại tổng thể các điều kiện ảnh hưởng đến việc tiếp nhận công nghệ ở cấp tổ chức.

Nghiên cứu kế thừa logic lý thuyết này nhưng phân tách bối cảnh tổ chức thành ba thành phần nhằm phản ánh những ràng buộc nguồn lực đặc thù của DNNVV: năng lực nhận thức, khả năng bố trí nhân sự và năng lực tài chính. Ba nền tảng lý thuyết được sử dụng để giải thích các thành phần này. Cụ thể, mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) làm rõ vai trò của kỳ vọng lợi ích đối với mức độ sẵn sàng chuyển đổi số (Davis, 1989; Venkatesh và cộng sự, 2003). Lý thuyết nguồn lực và khái niệm năng lực hấp thụ giải thích khả năng tiếp nhận, xử lý tri thức mới và chuyển hóa tri thức thành kế hoạch hành động (Barney, 1991; Cohen & Levinthal, 1990). Trong khi đó, lý thuyết năng lực động cung cấp cơ sở để lý giải khả năng tái cấu hình nguồn lực và điều chỉnh tổ chức trước những yêu cầu của quá trình chuyển đổi số (Teece, 2007).

Giả thuyết nghiên cứu

Kỳ vọng hiệu quả (KV). TAM nhấn mạnh nhận thức về tính hữu ích của công nghệ, còn UTAUT dùng khái niệm KV để giải thích mức độ tổ chức tin rằng công nghệ giúp cải thiện kết quả. Ở DNNVV, người chủ thường quyết định phần lớn, nên việc doanh nghiệp nhìn thấy CĐS có thể giảm chi phí, rút ngắn thời gian hoặc mở rộng khách hàng là điều kiện gần của sự sẵn sàng cam kết nguồn lực.

H1: KV có quan hệ cùng chiều với sự sẵn sàng thực hiện CĐS của DNNVV.

Năng lực nhận thức và chuẩn bị (KT). Kỳ vọng lợi ích chưa đủ để hành động. Lý thuyết năng lực hấp thụ cho thấy doanh nghiệp còn phải nhận diện được giá trị của tri thức mới, hiểu giải pháp và chuyển tri thức thành kế hoạch hoặc quy trình cụ thể. Với CĐS, điều này nghĩa là xác định được mảng ưu tiên, hiểu các giải pháp sẵn có, xây dựng được chiến lược và chuẩn bị dữ liệu. Thiếu năng lực này, doanh nghiệp vẫn bất định ngay cả khi đã tiếp cận được hỗ trợ bên ngoài.

H2: KT có quan hệ cùng chiều với sự sẵn sàng thực hiện CĐS của DNNVV.

Sẵn sàng tổ chức (HT). Bối cảnh tổ chức của TOE và lý thuyết năng lực động cho thấy triển khai công nghệ đòi hỏi khả năng điều chỉnh cơ cấu, bố trí nhân lực, đào tạo kỹ năng và phối hợp giữa các bộ phận. Mức sẵn sàng của tổ chức vì vậy là một điều kiện riêng, không đồng nhất với việc doanh nghiệp đã có công nghệ hay có tài chính.

H3: HT có quan hệ cùng chiều với sự sẵn sàng thực hiện CĐS của DNNVV.

Điều kiện tài chính (TC). CĐS phát sinh chi phí đầu tư, tích hợp, đào tạo, duy trì và xử lý rủi ro, trong khi DNNVV có dư địa tài chính và khả năng tiếp cận vốn hạn chế. Theo lý thuyết nguồn lực và lập luận về ràng buộc tài chính, khả năng bố trí và duy trì nguồn lực tài chính là điều kiện quan trọng của mức sẵn sàng triển khai.

H4: TC thuận lợi có quan hệ cùng chiều với sự sẵn sàng thực hiện CĐS của DNNVV.

Điều kiện công nghệ (CN). Theo bối cảnh công nghệ của TOE, khả năng tiếp cận hạ tầng, nhà cung cấp, giải pháp, kết nối và năng lực bảo đảm an toàn thông tin làm thay đổi mức độ phức tạp, chi phí và rủi ro của quá trình triển khai. Nhân tố này phản ánh CN doanh nghiệp huy động từ thị trường, khác với khả năng tiếp cận hỗ trợ công.

H5: CN thuận lợi có quan hệ cùng chiều với sự sẵn sàng thực hiện CĐS của DNNVV.

Năm giả thuyết trên được kiểm định trong một mô hình có thêm năm cấu phần QLNN là hoạch định và thể chế hóa chính sách, tổ chức thực thi và hỗ trợ, bảo đảm tính phù hợp, bảo đảm khả năng tiếp cận, kiểm tra - giám sát - đánh giá. Các cấu phần này giữ vai trò kiểm soát môi trường chính sách để hệ số của năm điều kiện nội tại không hấp thụ phần biến thiên vốn thuộc về chất lượng quản lý.

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Đặc điểm mẫu và kết quả đánh giá mô hình đo lường

Khảo sát thu được 427 phiếu hợp lệ. Cơ cấu mẫu phân bố tương đối đều trên 3 loại địa bàn và 3 nhóm quy mô, trong đó 67,9% người trả lời là chủ sở hữu, giám đốc hoặc phó giám đốc, tức nhóm trực tiếp ra quyết định đầu tư công nghệ.

Hai đặc điểm của mẫu cần lưu ý. Mẫu nghiêng về nhóm doanh nghiệp đã ổn định, với 61,6% hoạt động trên 5 năm. Bên cạnh đó, hai kênh thu thập chủ yếu là hiệp hội và khảo sát trực tuyến có xu hướng tiếp cận dễ hơn nhóm đã có năng lực số nhất định; nếu thiên lệch còn tồn tại thì các giá trị trung bình về năng lực báo cáo dưới đây có xu hướng cao hơn mặt bằng thực tế, nên nhận định về mức sẵn sàng thấp là nhận định thận trọng.

Trước khi diễn giải hệ số đường dẫn, nghiên cứu kiểm tra sai lệch do phương pháp chung. Nhân tố đầu tiên chưa xoay trong kiểm định Harman chỉ giải thích 17,14% phương sai, thấp hơn nhiều ngưỡng 50%; số nhân tố có giá trị riêng lớn hơn 1 là 10, đúng bằng số cấu trúc phản ánh của mô hình. Kiểm định full collinearity theo Kock cho giá trị lớn nhất là 2,021, còn các biến dự báo nằm trong khoảng 1,088 đến 1,274, rất thấp so với ngưỡng 3,3. Sai lệch do phương pháp chung vì vậy không phải là vấn đề đe dọa giá trị của kết quả.

Về mô hình đo lường, toàn bộ 46 chỉ báo của các thang phản ánh có hệ số tải ngoài từ 0,753 đến 0,908, đều vượt ngưỡng 0,708, nên không chỉ báo nào phải loại bỏ. Kết quả độ tin cậy và giá trị hội tụ của sáu cấu phần thuộc phạm vi bài viết được trình bày tại Bảng 1.

Bảng 1: Độ tin cậy và giá trị hội tụ của các cấu phần (N = 427)

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu khảo sát của nhóm tác giả.

Cả 6 cấu phần đều vượt ngưỡng 0,7 về độ tin cậy và 0,5 về phương sai trích. Về giá trị phân biệt, tỷ số HTMT lớn nhất trong toàn mô hình là 0,430 ở cặp QD và KT, thấp hơn nhiều ngưỡng 0,85, nên các cấu phần phân biệt được với nhau trên dữ liệu thực tế.

Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc

Hệ số phóng đại phương sai giữa các biến dự báo dao động từ 1,059 đến 1,192, rất thấp so với ngưỡng 3,3, nên không có vấn đề đa cộng tuyến. Mức VIF gần bằng 1 còn có một hàm ý riêng: các biến dự báo gần như không chồng lấn nhau, nên mỗi biến đóng góp một phần giải thích tương đối độc lập (Bảng 2).

Bảng 2: Kết quả kiểm định năm giả thuyết

(bootstrap 5.000 mẫu lặp, N = 427)

Ngưỡng quy mô f²: 0,02 nhỏ; 0,15 trung bình; 0,35 lớn.

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu khảo sát của nhóm tác giả.

Cả 5 giả thuyết đều được ủng hộ ở mức ý nghĩa 1%. Khoảng tin cậy 95% của cả 5 quan hệ đều nằm hoàn toàn về phía dương, nghĩa là không quan hệ nào đổi dấu qua 5.000 mẫu lặp. Mô hình đầy đủ gồm mười biến dự báo giải thích 50,5% phương sai của biến kết quả, với R² hiệu chỉnh 0,493 và Q² blindfolding 0,295. Theo quy trình PLSpredict, cả 6 chỉ báo của biến kết quả đều có Q²predict lớn hơn 0 và đều có sai số dự báo thấp hơn mô hình hồi quy tuyến tính đối chứng. Chỉ số SRMR đạt 0,043, thấp hơn ngưỡng 0,08.

Quy mô tác động f² của cả 5 biến đều ở mức nhỏ, cao nhất là 0,098. Kết quả này cần được đọc đúng: với mười biến cùng có mặt trong mô hình, phần phương sai riêng mà mỗi biến giải thích thêm tất yếu nhỏ, trong khi tổng thể mô hình vẫn giải thích được một nửa phương sai của biến kết quả.

Một điểm kỹ thuật quan trọng nữa là các khoảng tin cậy chồng lấn nhau rất nhiều. Khoảng tin cậy của quan hệ mạnh nhất chạy từ 0,169 trở lên, trong khi khoảng của các quan hệ yếu hơn vẫn vươn tới vùng đó. Về mặt thống kê, không thể khẳng định chắc chắn quan hệ nào mạnh hơn quan hệ nào, dù thứ tự điểm ước lượng có khác nhau. Đây là lý do phần thảo luận không xếp thứ tự ưu tiên chính sách theo độ lớn hệ số đường dẫn.

Kết quả được kiểm tra tính vững bằng 2 cách. Thay điểm nhân tố PLS bằng điểm trung bình cộng của các chỉ báo rồi ước lượng lại bằng hồi quy bội cho mười hệ số có tương quan 0,998 với hệ số của mô hình PLS, mức giải thích 0,498 so với 0,505 và trật tự cường độ không thay đổi. Ước lượng lại với bộ chỉ báo đầy đủ ban đầu cũng cho R² là 0,505, chênh lệch hệ số lớn nhất là 0,011.

Thảo luận

Phát hiện đáng chú ý nhất không nằm ở hệ số đường dẫn mà ở thống kê mô tả. KV đạt trung bình 3,709 điểm và là cấu phần duy nhất trong toàn mô hình vượt hẳn mức trung lập, với chỉ 16,4% doanh nghiệp ở dưới mức 3. Trong khi đó, bốn điều kiện còn lại đều nằm dưới trung lập: CN (2,802), KT (2,713), HT (2,698) và TC (2,497), trong đó 67,4% doanh nghiệp ở dưới mức trung lập về tài chính. Biến kết quả đạt 2,687 với 60,9% dưới mức trung lập.

Khoảng cách giữa kỳ vọng và mức sẵn sàng thực tế của cùng một doanh nghiệp là 1,02 điểm, và 85,2% doanh nghiệp trong mẫu có kỳ vọng cao hơn mức sẵn sàng của chính mình. Con số này bác bỏ trực tiếp giả định mà nhiều chương trình hỗ trợ đang dựa vào. Doanh nghiệp không chậm chuyển đổi vì chưa thấy lợi ích; họ đã thấy rất rõ. Cái thiếu là năng lực biến mong muốn thành kế hoạch và nguồn lực thực hiện.

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Nghiên cứu kiểm định quan hệ giữa năm điều kiện thuộc doanh nghiệp và công nghệ với sự sẵn sàng thực hiện CĐS của DNNVV vùng Đông Nam Bộ trên mẫu 427 doanh nghiệp, giữ năm cấu phần QLNN trong mô hình làm biến kiểm soát. Cả năm quan hệ đều cùng chiều và có ý nghĩa ở mức 1%, với cường độ giảm dần từ KT, KV, CN, TC đến HT. Mô hình giải thích 50,5% phương sai của biến kết quả.

Phát hiện quan trọng nhất là khoảng cách 1,02 điểm giữa kỳ vọng và mức sẵn sàng thực tế, xuất hiện ở 85,2% doanh nghiệp trong mẫu. Từ đó, bài viết đề xuất 3 nhóm khuyến nghị.

Một là, chuyển trọng tâm hỗ trợ từ nâng nhận thức sang chẩn đoán và xây dựng lộ trình. KV đã ở mức cao nhất trong toàn mô hình, nên tiếp tục truyền thông về lợi ích CĐS mang lại dư địa cải thiện hẹp. Trong khi đó, KT vừa là quan hệ mạnh nhất vừa ở mức thấp, và nội dung của nó rất cụ thể: xác định mảng ưu tiên, hiểu các giải pháp sẵn có, xây dựng chiến lược, chuẩn bị dữ liệu. Đây là những việc cần dịch vụ tư vấn đi cùng doanh nghiệp, không phải thông tin phát một chiều. Hai công cụ khả thi là đội ngũ tư vấn viên được công nhận kèm cơ chế bảo đảm chất lượng, và danh mục giải pháp được thẩm định trước theo ngành.

Hai là, thiết kế công cụ tài chính theo hướng chia sẻ rủi ro thay vì chỉ giảm chi phí. TC là cấu phần bị đánh giá thấp nhất với 67,4% doanh nghiệp dưới mức trung lập, đồng thời có quan hệ có ý nghĩa với mức sẵn sàng. Với biên độ hấp thụ rủi ro hẹp của DNNVV, một khoản hỗ trợ tính theo tỷ lệ phần trăm chi phí vẫn để lại toàn bộ rủi ro thất bại cho doanh nghiệp. Các công cụ chia sẻ rủi ro như bảo lãnh tín dụng cho khoản vay đầu tư số, hỗ trợ theo giai đoạn gắn với kết quả từng bước, hoặc cơ chế thuê giải pháp thay vì mua đứt sẽ phù hợp hơn với đặc điểm nguồn lực của nhóm này.

Ba là, phân tầng hỗ trợ theo mức sẵn sàng thay vì theo quy mô doanh nghiệp. Điểm sẵn sàng gần như không khác biệt giữa ba nhóm quy mô (p = 0,924) và giữa 3 loại địa bàn (p = 0,974), nên tiêu chí quy mô và địa bàn vốn đang được dùng phổ biến để phân nhóm thụ hưởng không phân biệt được nhóm cần hỗ trợ khác nhau. Bộ chỉ số đánh giá mức độ CĐS doanh nghiệp ban hành theo Quyết định số 2158/QĐ-BTTTT là công cụ phân tầng sẵn có, nhưng chỉ phát huy tác dụng khi kết quả tự đánh giá được tập hợp thành dữ liệu quản lý thay vì dừng ở mức tham khảo cá biệt.

Các nghiên cứu tiếp theo có thể sử dụng dữ liệu theo chuỗi thời gian nhằm kiểm định chiều tác động giữa các điều kiện và mức độ sẵn sàng chuyển đổi số. Đồng thời, việc kết hợp các chỉ tiêu khách quan về hạ tầng công nghệ và tình hình tài chính với dữ liệu khảo sát dựa trên nhận thức của doanh nghiệp sẽ góp phần nâng cao độ tin cậy và khả năng giải thích của kết quả nghiên cứu.

Tài liệu tham khảo:

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

2. Chử Bá Quyết (2021). Nghiên cứu khám phá các nhân tố ảnh hưởng đến chuyển đổi số thành công của doanh nghiệp ở Việt Nam, Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, 233, 57-70.

3. Cohen, W. M., & Levinthal, D. A. (1990). Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation, Administrative Science Quarterly, 35(1), 128-152.

4. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology, MIS Quarterly, 13(3), 319-340.

5. Eller, R., Alford, P., Kallmünzer, A., & Peters, M. (2020). Antecedents, consequences, and challenges of small and medium-sized enterprise digitalization, Journal of Business Research, 112, 119-127.

6. 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.

7. 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.

8. Kock, N. (2015). Common method bias in PLS-SEM: A full collinearity assessment approach, International Journal of e-Collaboration, 11(4), 1-10.

9. Kock, N., & Hadaya, P. (2018). Minimum sample size estimation in PLS-SEM: The inverse square root and gamma-exponential methods, Information Systems Journal, 28(1), 227-261.

10. Matt, C., Hess, T., & Benlian, A. (2015). Digital transformation strategies, Business & Information Systems Engineering, 57(5), 339-343.

11. 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.