Đặt vấn đề

Cách mạng công nghiệp 4.0 phát triển mạnh mẽ đã buộc các doanh nghiệp (DN) Việt Nam phải đẩy mạnh chuyển đổi số. Chuyển đổi số đang là xu hướng tất yếu, là vấn đề sống còn mà các DN phải thực hiện, trong đó có các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) ở Quảng Ninh.

Tỉnh Quảng Ninh xác định, chuyển đối số là động lực tạo đột phá cho sự phát triển, nâng cao sức cạnh tranh của nền kinh tế. Ngày 05/02/2022, Ban Thường vụ Tỉnh ủy Quảng Ninh ban hành Nghị quyết số 09-NQ/TU về chuyển đổi số toàn diện tỉnh Quảng Ninh đến năm 2025, định hướng đến năm 2030, trong đó đề ra mục tiêu 100% DN trên địa bàn Tỉnh đủ điều kiện đáp ứng yêu cầu chuyển đổi số.

Để thực hiện thành công chuyển đổi số trong DNNVV, việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến năng lực chuyển đổi số trong các DNNVV trên địa bàn tỉnh Quảng Ninh là rất cần thiết.

Tổng quan nghiên cứu

Các nghiên cứu nước ngoài

White (2012) khẳng định, các công nghệ kỹ thuật số có thể bao gồm dữ liệu lớn, di động, điện toán đám mây hoặc các ứng dụng dựa trên tìm kiếm. Hess và cộng sự (2016) nhấn mạnh vai trò của yếu tố con người, đặc biệt là nhà quản lý trong việc thúc đẩy các quá trình chuyển đổi, đồng thời khẳng định, cần có sự phù hợp giữa năng lực nhân sự với các ứng dụng công nghệ số để khai thác tối ưu các ứng dụng công nghệ đó. Nadkarni và Prügl (2021) tổng hợp từ các nghiên cứu trước cho thấy, các yếu tố bên trong ảnh hưởng đến khả năng chuyển đổi số của DN chia thành 3 nhóm: 33% tập trung vào công nghệ, 34% tập trung vào vấn đề tổ chức, 33% tập trung vào cả vấn đề công nghệ và tổ chức.

Các nghiên cứu trong nước

Nhóm tác giả Lê Thị Hải Đường, Phan Lê Ngọc Châu (2022) nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng chuyển đổi số của các DN trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh” đã xác định được 6 yếu tố giúp DN chuyển đổi số thành công: Chính sách pháp luật và hỗ trợ của Chính phủ; quy trình số hóa; an toàn và bảo mật thông tin của DN; chiến lược chuyển đổi số của DN; nhân lực của DN; cơ cấu tổ chức và quy trình kinh doanh của DN.

Bùi Thị Hường (2023), nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến chuyển đổi số của các DN tại tỉnh Bình Dương xác định 7 yếu tố ảnh hưởng đến chuyển đổi số của các DN là: Chính sách pháp luật và hỗ trợ của chính phủ; An toàn, bảo mật thông tin của DN; Quy trình số hóa; Chiến lược chuyển đổi số của DN; Các dịch vụ logistics và hỗ trợ của khách hàng; Nhân lực của DN; Cơ cấu tổ chức và quy trình kinh doanh của DN.

Mô hình đề xuất

Trên cơ sở hệ thống các tài liệu nghiên cứu trong nước và nước ngoài về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng chuyển đổi số của DN, căn cứ vào thực tế hiện nay và đặc điểm của các DNNVV, tác giả đề xuất 7 yếu tố ảnh hưởng đến năng lực chuyển đổi số trong DNNVV gồm: (1) Lãnh đạo, (2) Chiến lược kinh doanh số, (3) Năng lực nhân viên (4) Văn hoá DN; (5) Nền tảng công nghệ; (6) Chính sách pháp luật và hỗ trợ của chính phủ, địa phương; (7) Nguồn vốn. Từ đó, tác giả đề xuất giả thuyết H1 đến H7 như sau:

H1. Lãnh đạo tác động tích cực đến năng lực chuyển đổi số của DNNVV.

H2. Chiến lược kinh doanh số tác động tích cực đến năng lực chuyển đổi số của DNNVV.

H3. Năng lực nhân viên tác động tích cực đến năng lực chuyển đổi số của DNNVV.

H4. Văn hoá DN tác động tích cực đến năng lực chuyển đổi số của DNNVV.

H5. Nền tảng công nghệ tác động tích cực đến năng lực chuyển đổi số của DNNVV.

H6. Chính sách pháp luật và hỗ trợ của chính phủ, địa phương tác động tích cực đến năng lực chuyển đổi số của DNNVV.

H7. Nguồn vốn DN tác động tích cực đến năng lực chuyển đổi số của DNNVV.

Mô hình nghiên cứu đề xuất được thể hiện theo Hình 1.

Phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu và phương pháp xử lý dữ liệu

Nghiên cứu này được tác giả thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, nhằm kiểm định lại các thang đo trong mô hình nghiên cứu thông qua bảng câu hỏi khảo sát cán bộ quản lý các DNNVV ở Quảng Ninh. Toàn bộ dữ liệu trong bảng hỏi được xử lý với sự hỗ trợ của phần mềm Smart PLS 3.2.9. Số lượng mẫu là 600 mẫu.

Thang đo các biến trong mô hình nghiên cứu

Thang đo của các biến trong mô hình nghiên cứu chủ yếu dựa vào các nghiên cứu trước, thang đo được thể hiện trong Bảng 1.

 

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Kiểm định mô hình đo lường

Nghiên cứu đề xuất mô hình đo lường bao gồm các nhân tố: Năng lực nhân viên (NNL); Nguồn vốn (NV); Chính sách pháp luật và hỗ trợ của Chính phủ, địa phương (CS); Nền tảng công nghệ (NTCN); Lãnh đạo (LD); Chiến lược kinh doanh (CLKD); Văn hóa DN (VHDN); Năng lực chuyển đổi số của DN (CDS) trong các DNNVV ở Quảng Ninh. Độ tin cậy và tính hợp lệ của mô hình được đánh giá bằng một số phương pháp thống kê.

Thứ nhất, phân tích hệ số tải bên ngoài (outer loading) được sử dụng trên các mục của mô hình, giá trị nhỏ nhất = 0,606 tất cả đều vượt ngưỡng chấp nhận được là 0,5 (Hair Jr và cộng sự., 2016) qua đó xác minh tính đầy đủ của tất cả các mục.

Thứ hai, độ tin cậy của bảng câu hỏi được đánh giá bằng phương pháp Cronbach’s alpha, cho ra các giá trị lớn hơn 0,7. Theo DeVellis, 2016, các giá trị bằng hoặc trên 0,7 là có thể chấp nhận được. Do đó, biểu thị độ tin cậy của bảng câu hỏi tốt trong nghiên cứu.

Thứ ba, điểm độ tin cậy tổng hợp (CR) và Phương sai trung bình trích xuất (AVE) đã được sử dụng để đánh giá tính hợp lệ của bảng câu hỏi. Tất cả các giá trị CR đều vượt quá 0,7 (Bagozzi & Yi, 1988) và tất cả các giá trị AVE đều lớn hơn 0,5 (F. Hair Jr và cộng sự 2014), cho thấy tính nhất quán nội bộ mạnh mẽ và tính hợp lệ. Do đó, có thể chấp nhận được của các cấu trúc mô hình.

Kiểm định mô hình cấu trúc

Việc xem xét kỹ lưỡng mô hình cấu trúc trong cuộc điều tra bao gồm một phương pháp tiếp cận đa chiều, kiểm tra độ lớn và ý nghĩa của các hệ số đường dẫn, xác minh sự vắng mặt của đa cộng tuyến thông qua điểm VIF giữa các cấu trúc và đánh giá mức độ liên quan dự đoán. Độ lớn của các mối quan hệ trong mô hình được xác định thông qua các hệ số đường dẫn cùng với các giá trị p tương ứng để khẳng định ý nghĩa thống kê. Ngoài ra, các giá trị R2 liên kết với mỗi cấu trúc vượt qua ngưỡng tối thiểu là 0,10, theo các hướng dẫn do (Hair và cộng sự., 2011) đưa ra, biểu thị mức độ chấp nhận được về khả năng giải thích. Các giá trị Q2 lớn hơn 0, phản ánh rằng các cấu trúc nội sinh của mô hình đáp ứng được mức độ liên quan dự đoán (Sarstedt và cộng sự., 2021). Tổng hợp các đánh giá này xác thực độ tin cậy và hiệu quả của mô hình cấu trúc trong việc cung cấp thông tin chi tiết về các cấu trúc được kiểm tra.

Hình 2: Kết quả mô hình PLS-SEM. 

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả