Tác động của năng lực hấp thụ tri thức số đến ý định khởi nghiệp công nghệ của sinh viên Trường Đại học Trà Vinh

Nguyễn Thị Cẩm Phương

Email: [email protected]

Lê Bảo Toàn, Phạm Lê Phương Thảo

Đại học Trà Vinh

Tóm tắt

Nghiên cứu kiểm định tác động của Năng lực hấp thụ tri thức số (gồm tiếp nhận, đồng hóa và chuyển hóa, khai thác) đến Kỹ năng và Ý định khởi nghiệp công nghệ của sinh viên Trường Đại học Trà Vinh. Mô hình xem xét vai trò trung gian của Tự tin khởi nghiệp số và Tư duy khởi nghiệp, cùng vai trò điều tiết của Hoạt động đổi mới sáng tạo. Dữ liệu khảo sát 300 sinh viên được phân tích bằng CB-SEM, hồi quy bội và kiểm định bootstrap. Kết quả cho thấy, Năng lực hấp thụ tri thức số tác động dương đến Tự tin khởi nghiệp số, Tư duy khởi nghiệp và Kỹ năng khởi nghiệp công nghệ. Kỹ năng khởi nghiệp công nghệ là kênh trung gian dẫn Năng lực hấp thụ tri thức số đến Ý định khởi nghiệp. Hai yếu tố thuộc Năng lực hấp thụ tri thức số là Tiếp nhận, đồng hóa và Chuyển hóa, khai thác, gần như không tách biệt ở cấp độ sinh viên. Việc tham gia Hoạt động đổi mới sáng tạo, dù không thường xuyên cũng khuếch đại tác động của Năng lực hấp thụ tri thức số đến Kỹ năng khởi nghiệp công nghệ. Từ đó, nghiên cứu đề xuất hàm ý về đào tạo, phân bổ nguồn lực và hỗ trợ tài chính cho sinh viên khởi nghiệp.

Từ khóa: Năng lực hấp thụ tri thức số, kỹ năng khởi nghiệp công nghệ, ý định khởi nghiệp

Abstract

The study examines the effects of Digital Knowledge Absorptive Capacity, including acquisition and assimilation, as well as transformation and exploitation, on students’ Technological Entrepreneurship Skills and Entrepreneurial Intentions at Tra Vinh University. It also explores the mediating roles of Digital Entrepreneurial Self-Efficacy and Entrepreneurial Mindset, along with the moderating role of Innovation Activities. Survey data from 300 students were analyzed using Covariance-Based Structural Equation Modeling (CB-SEM), multiple regression analysis, and bootstrap testing. The results show that Digital Knowledge Absorptive Capacity has positive effects on Digital Entrepreneurial Self-Efficacy, Entrepreneurial Mindset, and Technological Entrepreneurship Skills. Technological Entrepreneurship Skills act as a mediator between Digital Knowledge Absorptive Capacity and Entrepreneurial Intentions. The two dimensions of Digital Knowledge Absorptive Capacity, Acquisition and Assimilation and Transformation and Exploitation, are found to be almost indistinguishable among students. In addition, even occasional participation in Innovation Activities strengthens the positive effect of Digital Knowledge Absorptive Capacity on Technological Entrepreneurship Skills. Based on these findings, the study suggests practical measures to improve training programs, allocate resources effectively, and provide financial support for student entrepreneurship.

Keywords: Digital knowledge absorptive capacity, technological entrepreneurship skills, entrepreneurial intentions

ĐẶT VẤN ĐỀ

Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 xác định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là đột phá phát triển đất nước (Bộ Chính trị, 2024). Trước đó, Đề án Hỗ trợ học sinh, sinh viên khởi nghiệp đến năm 2025 (Thủ tướng Chính phủ, 2017) đã tạo tiền đề chính sách thúc đẩy khởi nghiệp công nghệ trong sinh viên. Dưới góc nhìn kinh tế học nguồn lực, câu hỏi cốt lõi không chỉ là sinh viên tiếp cận được bao nhiêu tri thức số. Điều quan trọng hơn là nguồn lực học tập, thời gian và chi phí cơ hội được chuyển hóa hiệu quả đến đâu thành năng lực khởi nghiệp có thể thương mại hóa, tức hiệu suất đầu tư vào vốn tri thức của cá nhân.

Lý thuyết năng lực hấp thụ tri thức của Cohen và Levinthal (1990), được Zahra và George (2002) mở rộng thành năng lực hấp thụ tiềm năng (tiếp nhận, đồng hóa) và năng lực hấp thụ hiện thực (chuyển hóa, khai thác), đã được ứng dụng rộng rãi ở cấp độ doanh nghiệp. Tuy nhiên, lý thuyết này còn ít được kiểm định ở cấp độ sinh viên. Nhiều nghiên cứu trước cũng gộp chung kỹ năng và ý định khởi nghiệp thành một biến. Trong khi đó, Lý thuyết hành vi có kế hoạch (Ajzen, 1991) và Mô hình ý định khởi nghiệp (Liñán và Chen, 2009) xem đây là 2 cấu trúc riêng biệt, có quan hệ nhân quả.

Từ đó, nghiên cứu đặt ra 4 câu hỏi: (i) năng lực hấp thụ tri thức số tác động thế nào đến tự tin khởi nghiệp số, tư duy khởi nghiệp và kỹ năng khởi nghiệp công nghệ?; (ii) kỹ năng có phải là cầu nối trung gian dẫn đến ý định khởi nghiệp công nghệ?; (iii) mức độ tham gia hoạt động đổi mới sáng tạo có điều tiết các quan hệ trên không, mức điều tiết có đồng đều giữa các mức tham gia không?; (iv) kết quả hàm ý gì cho việc phân bổ nguồn lực tài chính và đào tạo?

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Năng lực hấp thụ tri thức số

Cohen và Levinthal (1990) định nghĩa năng lực hấp thụ tri thức là khả năng nhận diện giá trị của tri thức mới, đồng hóa và ứng dụng tri thức đó vào thực tiễn, thương mại. Zahra và George (2002) tái cấu trúc khái niệm này thành hai cấu phần: năng lực hấp thụ tiềm năng (PACAP), gồm tiếp nhận và đồng hóa tri thức mới; năng lực hấp thụ hiện thực (RACAP), gồm chuyển hóa và khai thác tri thức thành kết quả. Jansen và cộng sự (2005) cho thấy hai cấu phần này tách biệt nhưng tương quan, cùng cấu thành năng lực hấp thụ tổng thể. Vận dụng vào bối cảnh số, nghiên cứu mô hình hóa năng lực hấp thụ tri thức số (DAC) như một nhân tố bậc hai, đồng thời dùng mô hình một nhân tố bậc một gồm 12 biến quan sát làm phương án so sánh.

Tự tin khởi nghiệp số và Tư duy khởi nghiệp

Tự tin khởi nghiệp (Chen và cộng sự, 1998) bắt nguồn từ Lý thuyết tự hiệu quả (Bandura, 1997), phản ánh niềm tin vào khả năng thực hiện các nhiệm vụ khởi nghiệp. Trong bối cảnh số, tự tin khởi nghiệp số (DESE) là niềm tin vào khả năng dùng công cụ số để tạo sản phẩm hoặc dịch vụ mới. Tư duy khởi nghiệp (EM) phản ánh xu hướng nhận diện cơ hội, chấp nhận rủi ro và học hỏi từ thất bại. Sutiadiningsih và cộng sự (2025) cho thấy năng lực số thúc đẩy ý định khởi nghiệp thông qua tự tin khởi nghiệp và tư duy khởi nghiệp; Liang và cộng sự (2025) cũng ghi nhận năng lực số góp phần định hình ý định khởi nghiệp số của sinh viên.

Phân tách Kỹ năng khởi nghiệp công nghệ và Ý định khởi nghiệp công nghệ

Theo Lý thuyết hành vi có kế hoạch (Ajzen, 1991), ý định hành vi chịu tác động của nhận thức kiểm soát hành vi, tức niềm tin vào năng lực thực hiện hành vi đó. Liñán và Chen (2009) cụ thể hóa rằng năng lực khởi nghiệp cảm nhận là tiền đề trực tiếp của ý định nhưng không đồng nhất với ý định. Do đó, nghiên cứu tách bạch hai khái niệm. Kỹ năng khởi nghiệp công nghệ (TES) là năng lực hành động cụ thể như lập kế hoạch kinh doanh, nhận diện cơ hội, dùng công nghệ số để phát triển và quảng bá sản phẩm, huy động nguồn lực. Ý định khởi nghiệp công nghệ (EI) là trạng thái sẵn sàng theo đuổi khởi nghiệp công nghệ.

Vai trò điều tiết của Hoạt động đổi mới sáng tạo

Sự hỗ trợ của nhà trường có thể thúc đẩy quá trình chuyển hóa năng lực hấp thụ tri thức thành hành vi khởi nghiệp của sinh viên (Yang, 2024), và các chiến lược đào tạo tích hợp công nghệ số góp phần hình thành năng lực khởi nghiệp (Park và Kim, 2025). Hoạt động đổi mới sáng tạo tạo cơ hội để sinh viên vận dụng tri thức số vào dự án cụ thể, nhờ đó năng lực hấp thụ dễ chuyển thành kỹ năng hơn.

Góc nhìn kinh tế - tài chính: hiệu quả phân bổ nguồn lực và khả năng thương mại hóa

Dưới góc độ kinh tế học nguồn lực, năng lực hấp thụ tri thức số có thể xem là vốn con người được tích lũy qua đầu tư thời gian và chi phí cơ hội. Chuỗi tác động từ DAC qua DESE, EM, TES đến EI phản ánh hiệu suất chuyển hóa khoản đầu tư đó thành năng lực có thể thương mại hóa. Tuy nhiên, kỹ năng khởi nghiệp chỉ chuyển thành kết quả thực tế khi sinh viên tiếp cận được vốn ban đầu, như vốn mồi, nhà đầu tư thiên thần, quỹ hỗ trợ sinh viên, và có cơ chế giảm chi phí cơ hội như công nhận tín chỉ.

Giả thuyết và mô hình nghiên cứu

Từ cơ sở lý thuyết nêu trên, mô hình nghiên cứu được đề xuất như Hình; các giả thuyết nghiên cứu được phát biểu như sau:

H1: Năng lực hấp thụ tri thức số có tác động dương đến Tự tin khởi nghiệp số.

H2: Năng lực hấp thụ tri thức số có tác động dương đến Tư duy khởi nghiệp.

H3: Tự tin khởi nghiệp sốcó tác động dương đến Kỹ năng khởi nghiệp công nghệ.

H4: Tư duy khởi nghiệp có tác động dương đến Kỹ năng khởi nghiệp công nghệ.

H5: Năng lực hấp thụ tri thức số có tác động dương trực tiếp đến Kỹ năng khởi nghiệp công nghệ..

H6: Mức độ tham gia Hoạt động đổi mới sáng tạo điều tiết dương mối quan hệ giữa Năng lực hấp thụ tri thức số và Kỹ năng khởi nghiệp công nghệ (mức độ điều tiết khác nhau giữa nhóm sinh viên thỉnh thoảng tham gia và thường xuyên tham gia các hoạt động, so với nhóm không tham gia hoạt động).

H7: Kỹ năng khởi nghiệp công nghệ có tác động dương đến Ý định khởi nghiệp công nghệ.

H8: Tự tin khởi nghiệp số đóng vai trò trung gian trong quan hệ giữa Năng lực hấp thụ tri thức số và Kỹ năng khởi nghiệp công nghệ.

H9: Tư duy khởi nghiệp đóng vai trò trung gian trong quan hệ giữa Năng lực hấp thụ tri thức số và Kỹ năng khởi nghiệp công nghệ.

H10: Kỹ năng khởi nghiệp công nghệ đóng vai trò trung gian trong quan hệ giữa Năng lực hấp thụ tri thức số và Ý định khởi nghiệp công nghệ.

Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Thang đo DAC gồm 12 biến quan sát, trong đó PACAP được đo qua hai nhóm AC và AS, RACAP qua hai nhóm TR và EX; PACAP và RACAP là các yếu tố phản ánh của nhân tố bậc hai DAC. Thang đo DESE, EM và TES mỗi thang gồm 4 biến; thang đo EI gồm 3 biến, sau kiểm định còn 2 biến. Mức độ tham gia hoạt động đổi mới sáng tạo được đo bằng thang thứ bậc 3 mức và mã hóa thành hai biến giả Thỉnh thoảng (D_TT) và Thường xuyên (D_TX), với nhóm tham chiếu là Không tham gia.

Dữ liệu được thu thập trực tiếp từ tháng 6-8/2026 theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện; trong 320 phiếu phát ra, có 300 phiếu hợp lệ. Quy trình phân tích gồm: đánh giá độ tin cậy, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và so sánh các mô hình đo lường thay thế của DAC; kiểm định thiên vị phương pháp chung bằng Harman’s single-factor test; ước lượng mô hình đo lường và mô hình cấu trúc bằng CB-SEM (ML); kiểm định trung gian bằng bootstrap 5.000 mẫu; kiểm định điều tiết bằng hồi quy biến giả có số hạng tương tác, kèm phân tích độ dốc đơn theo nhóm; và so sánh riêng vai trò của PACAP, RACAP.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Độ tin cậy, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và kiểm định thiên vị phương pháp chung

Bảng 1: Tổng hợp thang đo và độ tin cậy

Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả

Các thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,697 đến 0,936 (Bảng 1). Thang đo EI ban đầu chỉ đạt α = 0,403 do biến EI1 có tương quan biến - tổng dưới 0,3; sau khi loại EI1, α tăng lên 0,697, xấp xỉ ngưỡng 0,7 và chấp nhận được với thang đo hai biến (CR = 0,704). KMO của thang đo DAC đạt 0,965, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Chi-square = 2.066,8; df = 66; p < 0,001); KMO của toàn bộ 26 biến quan sát đạt 0,922.

Kết quả CB-SEM cho thấy hệ số tải chuẩn hóa của các biến quan sát nằm trong khoảng 0,665-0,804. Độ tin cậy tổng hợp (CR) đạt 0,704-0,882 và AVE đạt 0,545-0,573, đều vượt ngưỡng 0,7 và 0,5. Căn bậc hai AVE (0,738-0,757) lớn hơn tương quan giữa các cặp khái niệm, và HTMT đều dưới 0,85 (cao nhất 0,533). Ngoại lệ duy nhất là cặp PACAP - RACAP: cặp này không đạt cả 2 tiêu chí (HTMT = 0,999), tức 2 cấu phần không phân biệt được về mặt thực nghiệm.

Trong kiểm định Harman’s single-factor với 26 biến quan sát, nhân tố đầu tiên chỉ giải thích 34,4% tổng phương sai, thấp hơn nhiều so với ngưỡng 50%. Như vậy, thiên vị phương pháp chung không nghiêm trọng, dù không thể loại trừ hoàn toàn do dữ liệu tự báo cáo và thiết kế cắt ngang.

Phân tích tương quan

Điểm trung bình các biến dao động từ 3,28 đến 3,40 trên thang 5 mức. Ma trận tương quan Pearson (Bảng 2) cho thấy các tương quan giữa PACAP, RACAP, DESE, EM và TES đều dương và có ý nghĩa thống kê (p < 0,05), đúng chiều giả thuyết. EI chỉ tương quan có ý nghĩa với TES (r = 0,179) và DESE (r = 0,149). Tương quan giữa PACAP và RACAP rất cao (r = 0,879), cho thấy 2 cấu phần cùng phản ánh một năng lực hấp thụ chung hơn là 2 năng lực tách biệt.

Bảng 2: Thống kê mô tả và ma trận tương quan

Ghi chú: * p < 0,05; ** p < 0,01.

Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả

Kết quả mô hình cấu trúc CB-SEM

Mô hình đạt độ phù hợp tốt theo ngưỡng của Hu và Bentler (1999): Chi-square/df = 1,17 (< 3); CFI = 0,987 và TLI = 0,986 (> 0,95); RMSEA = 0,024 (< 0,06); SRMR = 0,039 (< 0,08). Các chỉ số GFI (0,917), AGFI (0,907) và NFI (0,917) cũng vượt ngưỡng 0,90. Kiểm định Chi-square có ý nghĩa (p = 0,026), điều thường gặp với cỡ mẫu 300 và nhiều biến quan sát, nên không làm thay đổi kết luận về độ phù hợp.

PACAP (λ = 1,000) và RACAP (λ = 0,998; z = 11,75) đều tải rất mạnh lên DAC (Bảng 3), tức 2 cấu phần không tách biệt về mặt thực nghiệm. Mô hình DAC một nhân tố (χ²/df = 1,15; CFI = 0,988; AIC = 121,8; BIC = 351,4) phù hợp tương đương và tiết kiệm hơn mô hình 2 nhân tố tương quan (AIC = 131,8; BIC = 380,0) và mô hình bậc hai từ 4 thành tố AC, AS, TR, EX (AIC = 129,8; BIC = 374,2). Do các hệ số đường dẫn gần như không đổi giữa các đặc tả, nghiên cứu vẫn giữ đặc tả bậc hai theo lý thuyết, nhưng diễn giải DAC như một năng lực tổng hợp.

Các giả thuyết H1 - H5 và H7 đều được ủng hộ (p < 0,05). Mô hình giải thích 25,2% phương sai của DESE, 14,4% của EM, 35,1% của TES, nhưng chỉ 5,4% của EI.

Bảng 3: Kết quả ước lượng CB-SEM

Ghi chú: H8 - H10 là tác động gián tiếp (hệ số B chưa chuẩn hóa), kiểm định bằng bootstrap 5.000 mẫu;

Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả

Kiểm định vai trò trung gian

Với đường dẫn DAC → DESE/EM → TES, tác động gián tiếp qua DESE (B = 0,159; 95% CI [0,101; 0,233]) và qua EM (B = 0,047; 95% CI [0,011; 0,091]) đều có ý nghĩa thống kê. Tác động trực tiếp DAC → TES vẫn có ý nghĩa (B = 0,211; p = 0,001; tổng tác động B = 0,418). Tác động gián tiếp chiếm khoảng 49,3% tổng tác động, trong đó kênh DESE chiếm khoảng ba phần tư. Kết quả xác nhận vai trò trung gian một phần của DESE và EM, ủng hộ H8 và H9.

Với đường dẫn DAC → TES → EI, tác động gián tiếp có ý nghĩa (B = 0,093; 95% CI [0,029; 0,175]), trong khi tác động trực tiếp (B = -0,069; p = 0,335) và tổng tác động (B = 0,024; p = 0,726) đều không có ý nghĩa. Đây là dạng trung gian gián tiếp thuần theo Zhao và cộng sự (2010), ủng hộ H10.

Hồi quy bổ sung với DAC, DESE, EM và TES cùng dự báo EI cũng cho thấy chỉ TES có ý nghĩa (β = 0,168; p = 0,012); DESE ở mức cận biên (β = 0,117; p = 0,084); DAC (p = 0,191) và EM (p = 0,667) không có ý nghĩa (R² = 0,046). Như vậy, DAC tác động đến ý định thông qua TES chứ không tác động trực tiếp, điều này ủng hộ việc tách bạch TES và EI. Tuy nhiên, phần lớn biến thiên của EI vẫn do các yếu tố ngoài mô hình quyết định.

Kiểm định vai trò điều tiết

Cả hai số hạng tương tác DAC × D_TT và DAC × D_TX đều có ý nghĩa thống kê (Bảng 4), làm tăng thêm 2,8% phương sai giải thích của TES (ΔR² = 0,028; F(2; 294) = 5,12; p = 0,007). Phân tích độ dốc đơn cho thấy hệ số DAC → TES ở nhóm Không tham gia nhỏ và chưa có ý nghĩa (0,122; p = 0,078). Ngược lại, hệ số này lớn và có ý nghĩa ở nhóm Thỉnh thoảng (0,400; p < 0,001) và nhóm Thường xuyên (0,374; p < 0,001). Khi kiểm soát thêm DESE và EM, tương tác DAC × D_TT vẫn có ý nghĩa (B = 0,263; p = 0,002), còn DAC × D_TX ở mức cận biên (B = 0,201; p = 0,059).

Bảng 4: Kết quả kiểm định điều tiết bằng biến giả

Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả

Như vậy, H6 được ủng hộ. So với nhóm không tham gia, việc tham gia hoạt động đổi mới sáng tạo ở cả hai mức đều khuếch đại tác động của DAC đến TES, với độ dốc gần như tương đương giữa hai nhóm. ANOVA một yếu tố không cho thấy khác biệt về điểm trung bình TES (F(2; 297) = 1,08; p = 0,343) và EI (F(2; 297) = 0,90; p = 0,409) giữa ba nhóm. Điều này cho thấy hoạt động đổi mới sáng tạo đóng vai trò chất xúc tác chuyển hóa năng lực hấp thụ thành kỹ năng, hơn là tác động trực tiếp lên kỹ năng hay ý định.

Phân tích bổ sung: vai trò riêng biệt của PACAP và RACAP

Nghiên cứu hồi quy đồng thời PACAP và RACAP lên DESE, EM và TES. Do hai biến tương quan rất cao (VIF = 4,41), kết quả cần được diễn giải thận trọng. Với DESE, cả PACAP (β = 0,231; p = 0,035) và RACAP (β = 0,225; p = 0,041) đều tác động dương và có ý nghĩa. Với EM và TES, chỉ PACAP có ý nghĩa (lần lượt β = 0,248; p = 0,032 và β = 0,249; p = 0,027). RACAP không có ý nghĩa ở cả hai biến này (β = 0,098; p = 0,393 và β = 0,160; p = 0,153). Kết quả gợi ý năng lực tiếp nhận, đồng hóa tri thức số có thể là nền tảng của các kết quả khởi nghiệp. Tuy nhiên, do đa cộng tuyến cao và chênh lệch giữa hai hệ số chưa được kiểm định, chưa thể khẳng định RACAP không có đóng góp riêng.

THẢO LUẬN VÀ HÀM Ý

Thảo luận

Kết quả CB-SEM cho thấy PACAP và RACAP tải gần tuyệt đối lên DAC (0,998-1,000) và không phân biệt được về mặt thực nghiệm, khác với kết quả của Jansen và cộng sự (2005) ở cấp độ doanh nghiệp. Ở sinh viên, việc tiếp nhận và vận dụng tri thức số thường diễn ra đồng thời trong cùng một hoạt động học tập, nên DAC vận hành như một năng lực thống nhất. Mặt khác, thang đo năng lực hấp thụ vốn được phát triển cho doanh nghiệp, nơi hai quá trình này do các bộ phận khác nhau đảm nhận. Vì vậy, cần thiết kế lại thang đo cho cấp độ cá nhân: PACAP gắn với hành vi tìm kiếm, thẩm định nguồn tri thức số; RACAP gắn với đầu ra cụ thể như sản phẩm số hay dự án đã triển khai.

TES là kênh trung gian dẫn DAC đến EI, phù hợp với Lý thuyết hành vi có kế hoạch. Tuy nhiên, mô hình chỉ giải thích khoảng 5% phương sai của EI, cho thấy có kỹ năng chưa đủ để hình thành ý định khởi nghiệp. Nguyên nhân có thể là mô hình chưa đưa vào thái độ và chuẩn chủ quan, hai tiền tố còn lại của ý định (Ajzen, 1991; Liñán và Chen, 2009); kỳ vọng của gia đình ở vùng Đồng bằng sông Cửu Long về một công việc ổn định; cùng rào cản tài chính, rủi ro cảm nhận và nỗi sợ thất bại. Ngoài ra, thang đo EI chỉ còn 2 biến nên tác động của TES có thể bị ước lượng thấp. Như vậy, chương trình hỗ trợ cần kết hợp rèn kỹ năng với tháo gỡ rào cản tài chính và tâm lý.

Với vai trò điều tiết, độ dốc DAC → TES tăng từ 0,122 (không có ý nghĩa) ở nhóm không tham gia lên 0,400 ở nhóm thỉnh thoảng tham gia, và không tăng thêm ở nhóm thường xuyên. Ngưỡng quan trọng vì thế là bước chuyển từ “không tham gia” sang “có tham gia”. Dù thiết kế cắt ngang chưa cho phép khẳng định quan hệ nhân quả, kết quả gợi ý đầu tư thu hút sinh viên chưa tham gia có thể hiệu quả hơn đầu tư thêm cho nhóm đã tham gia thường xuyên.

Hàm ý

Hàm ý học thuật

Nghiên cứu chỉ ra rằng ở cấp độ sinh viên, DAC vận hành như một năng lực thống nhất; tách bạch TES và EI, xác nhận TES là kênh trung gian dẫn DAC đến EI; đồng thời phát hiện vai trò điều tiết của hoạt động đổi mới sáng tạo xuất hiện ngay từ khi sinh viên bắt đầu tham gia, thay vì tăng dần theo cường độ tham gia.

Hàm ý thực tiễn

Đào tạo kỹ năng số nên tích hợp tìm kiếm, chọn lọc tri thức số với dự án thực hành trong cùng học phần, chú trọng nền tảng tiếp nhận tri thức. Chương trình khởi nghiệp cần vừa rèn kỹ năng, vừa giảm rào cản tài chính và tâm lý. Nhà trường và Đoàn - Hội nên ưu tiên thu hút sinh viên chưa từng tham gia hoạt động đổi mới sáng tạo qua ngày hội ý tưởng, cuộc thi ý tưởng cấp chi đoàn, lồng ghép vào sinh hoạt đầu khóa, và đưa tỷ lệ sinh viên lần đầu tham gia vào đánh giá công tác Đoàn - Hội. Nhà trường và Trung tâm khởi nghiệp cũng có thể cân nhắc lập quỹ hỗ trợ hoặc tín dụng vi mô, kết nối với nhà đầu tư thiên thần và quỹ đầu tư mạo hiểm trong vùng, hỗ trợ không gian làm việc, cố vấn miễn phí giai đoạn đầu và công nhận tín chỉ cho sinh viên khởi nghiệp.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu còn một số hạn chế. Thang đo năng lực hấp thụ kế thừa từ cấp độ doanh nghiệp nên chưa phân biệt được PACAP và RACAP ở sinh viên. Thang đo EI chỉ còn 2 biến, và mô hình chưa bao gồm thái độ, chuẩn chủ quan, rào cản tài chính và rủi ro cảm nhận. Thiết kế cắt ngang với mẫu thuận tiện tại một trường cũng hạn chế khả năng suy luận nhân quả và tổng quát hóa. Các nghiên cứu tiếp theo nên thiết kế lại thang đo DAC cho cấp độ cá nhân và kiểm định trên mẫu độc lập, đồng thời bổ sung các tiền tố khác của ý định và các biến kinh tế - tài chính. Khảo sát cũng nên mở rộng ra nhiều trường vùng Đồng bằng sông Cửu Long theo phương pháp chọn mẫu phân tầng, nhằm kiểm định tính bất biến của mô hình giữa các nhóm sinh viên.

Tài liệu tham khảo:

1. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T

2. Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. W. H. Freeman.

3. 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.

4. Chen, C. C., Greene, P. G., & Crick, A. (1998). Does entrepreneurial self-efficacy distinguish entrepreneurs from managers? Journal of Business Venturing, 13(4), 295-316..

5. 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

6. Flatten, T. C., Engelen, A., Zahra, S. A., & Brettel, M. (2011). A measure of absorptive capacity: Scale development and validation. European Management Journal, 29(2), 98-116.

7. Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118

8. Jansen, J. J. P., Van Den Bosch, F. A. J., & Volberda, H. W. (2005). Managing potential and realized absorptive capacity: How do organizational antecedents matter? Academy of Management Journal, 48(6), 999-1015. https://doi.org/10.5465/amj.2005.19573106

9. Liang, Y., Chen, R., Hong, H., Li, S., & Han, L. (2025). Shaping digital entrepreneurial intention in higher education: The role of entrepreneurship education, creativity, and digital literacy among Chinese university students. Journal of Innovation & Knowledge, 10(5), 100788. https://doi.org/10.1016/j.jik.2025.100788

10. Liñán, F., & Chen, Y. W. (2009). Development and cross-cultural application of a specific instrument to measure entrepreneurial intentions. Entrepreneurship Theory and Practice, 33(3), 593-617. https://doi.org/10.1111/j.1540-6520.2009.00318.x

11. Park, J.-H., & Kim, S.-J. (2025). Entrepreneurial competencies in the era of digital transformation: A systematic literature review. Digital, 5(4), 46. https://doi.org/10.3390/digital5040046

12. Sutiadiningsih, A., Dewi, I. H. P., Ratnasari, W., Taufiq, A., & Miranti, M. G. (2025). How do digital competencies promote entrepreneurial intention among vocational students? A mediation analysis of entrepreneurial self-efficacy and entrepreneurial mindset. Cogent Education, 12(1), 2482486. https://doi.org/10.1080/2331186X.2025.2482486

13. Yang, Y. (2024). Impact of institutional support and green knowledge transfer on university students’ absorptive capacity and green entrepreneurial behavior: The moderating role of environmental responsibility. PLOS ONE, 19(5), e0304070. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0304070

14. Zahra, S. A., & George, G. (2002). Absorptive capacity: A review, reconceptualization, and extension. Academy of Management Review, 27(2), 185-203. https://doi.org/10.5465/amr.2002.6587995

15. Zhao, X., Lynch, J. G., & Chen, Q. (2010). Reconsidering Baron and Kenny: Myths and truths about mediation analysis. Journal of Consumer Research, 37(2), 197-206. https://doi.org/10.1086/651257