Nâng cao hiệu quả quản trị thông qua vốn trí tuệ của tổ chức

Nghiên cứu này tập trung đánh giá mối quan hệ giữa hiệu quả quản trị và vốn trí tuệ của tổ chức, bằng phương pháp phân tích PlsSEM, thông qua việc khảo sát 75 doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghệ thông tin (IT) tại TP. Hồ Chí Minh vào tháng 2/2022. Kết quả nghiên cứu cho thấy, để nâng cao hiệu quả quản trị, các tổ chức nên tập trung trước hết vào vốn trí tuệ cấu trúc. Tổ chức cần quan tâm đến các vấn đề về xây dựng hệ thống thông tin liên quan sao cho dễ truy cập; Hệ thống/Thủ tục cần phải đạt được mục tiêu nhằm hỗ trợ đổi mới, khuyến khích chia sẻ kiến thức và khuyến khích học tập. Các tài sản trí tuệ được cần được theo dõi và sử dụng đầy đủ. Các tổ chức cũng cần quan tâm đến vốn trí tuệ quan hệ thông qua hoạt động định hướng thị trường, tập trung vào khách hàng; nâng cao hiệu quả trong việc thỏa mãn khách hàng; tạo mối quan hệ tốt và lâu dài với các nhà cung cấp.

Giới thiệu

Ngày nay, việc tạo ra giá trị của một tổ chức chủ yếu dựa vào các nguồn lực và khả năng vô hình, tức là vốn tri thức (IC). Edvinsson và Malone (1997) cho rằng, tài sản trí tuệ rõ ràng cao hơn giá trị doanh nghiệp (DN) hữu hình và Ngân hàng Thế giới báo cáo rằng, tài sản vô hình chiếm 77% tổng tài sản toàn cầu.

Ngoài ra, khả năng cạnh tranh bền vững của một công ty là kinh tế tri thức hiện đại ngày càng bắt nguồn từ việc khai thác các nguồn tri thức (Stewart, 199); Teece và c.s., 997b; Zack, 1999). Một nghiên cứu khác cho thấy, IC có mối quan hệ tích cực với khả năng đổi mới của công ty (Subramaniam và Youndt, 2005). Như vậy, các nghiên cứu chỉ ra rằng, IC có tác động tích cực đến hiệu quả hoạt động của tổ chức.

Các định nghĩa và khái niệm chính của IC đã được thảo luận rộng rãi bởi các chuyên gia. Vào cuối những năm 1990, IC được định nghĩa là sự kết hợp của tất cả năng lực có thể chuyển thành lợi thế cạnh tranh bền vững của công ty (Roos và Roos, 1997); (Sullivan, 1998). Nói cách khác, IC bao gồm thông tin, tài sản trí tuệ, tài liệu trí tuệ, kiến thức, kỹ thuật cốt lõi, mối quan hệ khách hàng và kinh nghiệm có thể được sử dụng để làm cho công ty trở nên giàu có (Stewart, 1997).

Một lưu ý tương tự, IC là về kiến thức, kinh nghiệm ứng dụng, công nghệ tổ chức, mối quan hệ khách hàng và kỹ năng chuyên môn giúp một công ty có khả năng cạnh tranh trên thị trường (Edvinsson và Malone, 1997). Do đó, IC không chỉ là một tài sản vô hình tĩnh, đúng hơn, nó là một phương tiện để phát triển bền vững (Bontis, 1998).

IC cũng được coi là tổng tài sản “ẩn” của các thành viên trong tổ chức và những gì còn lại khi họ rời văn phòng vào cuối ngày làm việc (Roos và Roos, 1997), hoặc kho tài liệu dựa trên tri thức tài nguyên thuộc sở hữu của một tổ chức (Roos và Roos, 1997). Cuối cùng, IC được cho là gắn liền với kiến thức và khả năng hiểu biết xã hội (Nahapiet và Ghoshal, 1998).

Lý thuyết nghiên cứu

Vốn trí tuệ bao gồm 3 thành phần chính: Vốn con người (HIC), vốn cấu trúc (SIC) và vốn quan hệ (RIC) (Stewart, 1997).

Vốn con người liên quan đến nhân viên của công ty và kiến thức, trình độ học vấn, kỹ năng, năng lực và đặc điểm của họ (Bontis, 2001; Dzinkowski, 2000; Edvinsson và Malone, 1997; Roos và Roos, 1997; Stewart, 1997. Vốn con người là “trí thông minh của thành viên tổ chức” (Bontis, 1998). Nó chứa các tính năng như trí tuệ của nhân viên, giá trị, thái độ, năng khiếu, bí quyết, kỹ năng, năng lực, mối quan hệ cá nhân, sự sáng tạo, học vấn, kinh nghiệm, trình độ, động lực, cam kết, lòng trung thành, quyết tâm, tương tác, chuyên môn, tính chủ động, khả năng lãnh đạo, tính linh hoạt, năng lực học tập, hành vi, sự nhanh nhẹn trí tuệ và xu hướng thích thú (Bontis, 2001;  Bozbura, 2004; Youndt và Snell, 2004; Tovstiga và Tulugurova, 2007; Cabrita và Bontis, 2008; F-Jardón và Martos, 2009; Hsu và Fang, 200); Yang và Lin, 2009; C. F. Huang và Hsueh, 2007; Sharabati và c.s., 2010; Chien và Chao, 2011; Leitner, 2011).

Vốn cấu trúc bao gồm kiến thức được kết hợp trong các hệ thống và kết quả công nghệ thông tin (CNTT) và các sản phẩm của chuyển đổi kiến thức, chẳng hạn như tài liệu, cơ sở dữ liệu, quy trình, kế hoạch, các thuộc tính trí tuệ và kiến thức của con người trong một công ty (Bontis, 2001; Edvinsson và Malone, 1997; Stewart, 1997), với khách hàng, nhà cung cấp, nhà phân phối, đối tác, cộng đồng địa phương và tất cả các bên liên quan (Dzinkowski, 2000; Edvinsson và Malone, 1997; Roos và Roos, 1997).

Tất cả các thuộc tính liên quan đến vốn con người đều bắt nguồn từ kiến thức và kỹ năng được tích hợp trong đó và có sẵn thông qua nhân viên (J. Chen và c.s., 2004). Nó bao gồm các yếu tố như cơ chế và cấu trúc hỗ trợ người lao động, bí quyết tổ chức, yếu tố công nghệ (Bontis, 2001; W. Y. Wu và Tsai, 2005; W. Y. Wu và c.s., 2008; Kamukama và c.s., 2010).

Nâng cao hiệu quả quản trị thông qua vốn trí tuệ của tổ chức - Ảnh 1

Vốn quan hệ là kiến thức gắn liền với các mối quan hệ bên ngoài của công ty (Cabrita và Bontis, 2008; W. Y. Wu và c.s., 2008), các thành viên của cộng đồng, xã hội, chính phủ, nhà nước và các mạng lưới phi chính thức (Bozbura, 2004; W. Y. Wu và c.s., 2008; Cabrita và Bontis, 2008; F-Jardón và Martos, 2009; Hsu và Fang, 2009; C. F. Huang và Hsueh, 2007; Namvar và c.s., 2010; Sharabati và c.s., 2010; González-Loureiro và Dorrego, 2012). Do đó, vốn quan hệ có thể nằm ở cả cấp độ cá nhân và tổ chức.

Nâng cao hiệu quả quản trị thông qua vốn trí tuệ của tổ chức - Ảnh 2

Vốn xã hội là “tổng các nguồn lực thực tế và tiềm năng được gắn vào bên trong, có sẵn thông qua và bắt nguồn từ mạng lưới các mối quan hệ mà cá nhân hoặc đơn vị xã hội sở hữu” (Nahapiet và Ghoshal, 1998; D. Wang và Chen, 2013), và nó liên quan đến cả quan hệ bên trong và bên ngoài của công ty (Yli-Renko và c.s., 2001). Nói một cách đơn giản, vốn xã hội có thể được mô tả là giá trị của các mối quan hệ xã hội của doanh nghiệp (Reed và c.s., 2006). Vốn xã hội được cho là sự trao đổi kiến thức tập thể (Youndt và Snell, 2004) và đặc điểm của các mối quan hệ xã hội có thể được huy động để tạo điều kiện cho hành động (Steinfield và c.s., 2010; W. Y. Wu và Tsai, 2005).

Đo lường hiệu quả hoạt động, cách truyền thống thường sử dụng các kỹ thuật tài chính như tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA) và tỷ suất lợi nhuận trên vốn sử dụng (ROCE). Cách đo lường như vậy đã bị chỉ trích là lạc hậu, không thể đo lường các nguồn lực vô hình và không phù hợp để đánh giá hiệu quả đầu tư vào công nghệ và thị trường mới mà các công ty cần có để cạnh tranh thành công trên thị trường toàn cầu (Bourne và c.s., 2000); (Amir và Lev, 1996).

Vào đầu những năm 1990, nhiều khuôn khổ đo lường hiệu quả khác nhau đã được phát triển để khắc phục những điểm yếu của các thước đo chỉ dựa vào tài chính (Bourne và c.s., 2000). Các mô hình như vậy tập trung nhiều hơn vào các nguồn lực vô hình (Amir và Lev, 1996) như khách hàng chính, quy trình nội bộ và học tập (Simons, 1990). Các mô hình thường được sử dụng bao gồm Giám sát tài sản vô hình (Edvinsson và Malone, 1997; Sveiby, 1997) được phát triển đặc biệt với vốn tri thức và thẻ điểm cân bằng (Kaplan và Norton, 1996;  Lipe và Salterio, 2000) có trọng tâm chiến lược tổng quát hơn (Tayles và c.s., 2007a).

Phương pháp nghiên cứu

Quy mô mẫu và cách thức chọn mẫu

Raykov và Marcoulides (Raykov và Marcoulides, 2006) cho rằng, kích thước mẫu phải gấp 10 lần số biến. Trong nghiên cứu này gồm có 16 biến quan sát và 4 nhân tố dự kiến, vì vậy số mẫu cần có ít nhất phải là 10*(16 + 4) = 200. Tuy nhiên, bài này sử dụng phương pháp phân tích PlsSEM. Đây là phương pháp phân tích dựa trên Boostraping nên có thể sử dụng với mẫu nhỏ. Đồng thời, sử dụng cách thức chọn mẫu thuận tiện bằng việc khảo sát 75 DN trong lĩnh vực IT tại TP. Hồ Chí Minh (75 quan sát) được thu thập thông qua một cuộc khảo sát vào tháng 02/2022.

Nâng cao hiệu quả quản trị thông qua vốn trí tuệ của tổ chức - Ảnh 3

Mô hình nghiên cứu

Kế thừa có chọn lọc các thang đo IC trong nghiên cứu của Tayles và cộng sự (Tayles và c.s., 2007; Stewart, 1997) cùng với thảo luận chuyên gia để xây dựng thang đo về hiệu quả quản trị. Mô hình nghiên cứu được tác giả đề xuất như sau:

GE = HIC + SIC + RIC (1)

Trong đó: GE là thang đo về Hiệu quả quản trị (GE), gồm các biến thành phần: Lợi nhuận mục tiêu (GE1), Giá trị cổ đông (GE2), Cấu trúc khuyến khích dựa trên việc tạo giá trị (GE3), Giá trị khác của công ty(GE4).

Vốn trí tuệ (IC) được đo lường qua ba thang đo:

Thang đo thứ nhất, vốn trí tuệ của con người (HIC) gồm: Nhân viên được yêu cầu chia sẻ kiến thức (HIC1), Nhân viên là chuyên gia trong công việc của họ (HIC2), Người quản lý và nhân viên là sáng tạo (HIC3), Nhân viên có thể tập trung vào chất lượng (HIC4).

 Thang đo thứ hai, vốn trí tuệ cấu trúc (SIC) gồm: Thông tin liên quan rất dễ truy cập (SIC1), Hệ thống/Thủ tục hỗ trợ đổi mới (SIC2), Hệ thống/Thủ tục đòi hỏi chia sẻ kiến thức và khuyến khích học tập (SIC3), Tài sản trí tuệ được theo dõi và sử dụng đầy đủ (SIC4).

Thang đo thứ ba, vốn trí tuệ quan hệ (RIC) gồm: Định hướng thị trường/tập trung vào khách hàng (RIC1), Hiệu quả trong việc thỏa mãn khách hàng (RIC2), Có mối quan hệ tốt với các nhà cung cấp (RIC3), Duy trì mối quan hệ lâu dài với các nhà cung cấp (RIC4).

Kết quả nghiên cứu   

Phân tích mô hình ước lượng

Về chất lượng biến quan sát (chỉ báo): Hệ số tải ngoài của tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0.7 (Bảng 1) đáp ứng yêu cầu ≥ 0.7 (Hair và cộng sự, 2017).

Về độ tin cậy thang đo Reliability: Cronbach's Alpha ≥ 0.7 (DeVellis, 2016), Composite Reliability CR ≥ 0.7 (Bagozzi và Yi, 1988). rho_A  ≥ 0.7 (Wong, 2019). Kết quả phân tích trong Bảng 2 cho thấy, các chỉ số đều đạt yêu cầu của các tiêu chuẩn đánh giá.

Tính hội tụ của thang đo được đánh giá qua các chỉ tiêu Average Variance Extracted AVE ≥ 0.5 (Hock và c.s., 2010). Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo ở Bảng 2 cho thấy, các giá trị AVE đều lớn hơn 0.5, nên các thang đo đều đạt giá trị hội tụ. Tính phân biệt của các thang đo được đánh giá qua tiêu chuẩn căn bậc hai AVE > Tương quan giữa các biến tiềm ẩn (Fornell và Larcker, 1981), HTMT ≤ 0.85 (Kline, 2015). Kết quả phân tích cho thấy, căn bậc hai AVE (đường chéo) > tương quan giữa các biến tiềm ẩn (các số còn lại cùng hàng hay cùng cột). Các giá trị HTMT từ kết quả phân tích đều nhỏ hơn 0.85 (Bảng 3).

Nâng cao hiệu quả quản trị thông qua vốn trí tuệ của tổ chức - Ảnh 4

Như vậy, tất cả các thang đo trong nghiên cứu này đều đạt yêu cầu về chất lượng chỉ báo, độ tin cậy, tính hội tụ và tính phân biệt. Vì vậy, các thang đo này được sử dụng tiếp theo để đưa vào phân tích phương trình cấu trúc tuyến tính riêng phần PLS-SEM.

Phân tích mô hình cấu trúc

Kết quả phân tích các nội dung được thực hiện trong bước phân tích mô hình cấu trúc như sau:

Đánh giá đa cộng tuyến: Thông qua giá trị VIF của các biến quan sát đều nhỏ hơn 3, do đó có cơ sở để kết luận kết quả phân tích không vi phạm giả thuyết về đa cộng tuyến.

Đánh giá các mối quan hệ tác động: Để đánh giá các mối quan hệ tác động, tác giả sẽ sử dụng kết quả của phân tích Bootstrap. Kết quả phân tích cho thấy các hệ số tác động đều có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (p-value < 0.05; T Statistics > 1.96). Sau khi loại các mối quan hệ tác động không có ý nghĩa thống kê. Các giá trị tác động giữa các biến còn lại như trong Bảng 4.

Mức độ giải thích của biến độc lập cho phụ thuộc (R bình phương): Giá trị R bình phương hiệu chỉnh lớn hơn 0.75, 0.50 và 0.25 được coi là tốt, vừa phải và yếu.  Kết quả phân tích cho thấy, các giá trị R bình phương hiệu chỉnh của thang đo GE nhỏ hơn 0.5 được đánh giá là yếu.

Giá trị effect size (f bình phương): Hệ số f bình phương cho biết mức độ ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc là mạnh hay yếu (Cohen, 2013). Kết quả cho thấy các giá trị f bình phương đều lớn hơn 0.02 cho thấy các biến độc lập trong mô hình có ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc với các mức độ khác nhau. HIC, RIC có mức tác động nhỏ đến GE. SIC tác động trung bình tới GE.

Khả năng dự đoán: Kết quả phân tích khả năng dự đoán cho thấy các giá trị Q bình phương lớn hơn 0. Từ đó tác giả có cơ sở kết luận, mô hình phù hợp cho việc sử dụng để dự đoán cho một cấu trúc nội sinh nhất định.

Từ kết quả phân tích trên cho thấy, mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định các thang đo đạt yêu cầu. Với kết quả phân tích dữ liệu mẫu nghiên cứu, các biến phụ thuộc có mức độ ảnh hưởng từ nhỏ đến vừa đối với biên phụ thuộc. Trong đó, các yếu tố vốn trí tuệ cấu trúc của tổ chức có ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu quả quản trị. Mức tác động tới hiệu quả hoạt động lớn thứ hai là vốn trí tuệ của con người, và thứ ba là vốn trí tuệ quan hệ. Kết quả phân tích cho thấy mô hình được xây dựng phù hợp cho việc sử dụng để dự đoán hiệu quả quản trị của tổ chức.

Kết luận

Vốn trị tuệ có ảnh hưởng nhất đinh đối với hiệu quả quản trị của các DN IT tại TP. Hồ Chí Minh, để nâng cao hiệu quả quản trị, các DN IT tại TP. Hồ Chí Minh nên tập trung trước hết vào vốn trí tuệ cấu trúc. Cần quan tâm đến các vấn đề về xây dựng hệ thống thông tin liên quan sao cho dễ truy cập; Hệ thống/Thủ tục cần phải đạt được mục tiêu nhằm hỗ trợ đổi mới; Hệ thống/Thủ tục cần phải khuyến khích chia sẻ kiến thức và khuyến khích học tập (SIC3); Các tài sản trí tuệ được cần được theo dõi và sử dụng đầy đủ. Ngoài ra, các DN cần quan tâm đến vốn trí tuệ của con người. Nhân viên cần được yêu cầu chia sẻ kiến thức; Nhân viên phải phát triển để trở thành các chuyên gia trong công việc của họ; chú trọng khuyến khích tính sáng tạo của quản lý và nhân viên; tạo môi trường và chính sách để mọi nhân viên có thể tập trung vào chất lượng.

Cuối cùng, các DN IT tại TP. Hồ Chí Minh cần quan tâm đến vốn trí tuệ quan hệ. Các hoạt động của tổ chức cần định hướng thị trường/tập trung vào khách hàng; Nâng cao hiệu quả trong việc thỏa mãn khách hàng; tạo mối quan hệ tốt và lâu dài với các nhà cung cấp.   

Tài liệu tham khảo:

Bontis, N. (2001), 7.9. Assessing knowledge assets: A review of the models used to measure intellectual capital. International journal of management reviews, 3(1), 41–60;

Bozbura, F. T. (2004), 7.14. Measurement and application of intellectual capital in Turkey. The learning organization;

Du, Q., Wang, Y., Ren, F., Zhao, Z., Liu, H., Wu, C., Li, L., và Shen, Y. (2014), 9. Measuring and analysis of urban competitiveness of Chinese provincial capitals in 2010 under the constraints of major function-oriented zoning utilizing spatial analysis. Sustainability, 6(6), 3374–3399;

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., và Sarstedt, M. (2017), PLS-SEM Book: A Primer on PLS-SEM (2nd Ed.). Thousand Oaks: Sage. http://www.pls-sem.net/pls-sem-books/a-primer-on-pls-sem-2nd-ed/.

(*) ThS. Nguyễn Ngọc Bích, Khoa Kinh tế, Trường Đại học Đồng Nai

(**) Bài đăng trên Tạp chí Tài chính Kỳ 1 tháng 9/2022