Cảm nhận về chuyển đổi số và quyết định chuyển đổi số tại doanh nghiệp: Trường hợp doanh nghiệp Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:17

Thêm vào BST

Báo xấu

3
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết tập trung khai thác các điểm chính trong hai lý thuyết kinh điển TPB và TAM nhằm khám phá xem các yếu tố nào tác động đến quyết định chuyển đổi số tại doanh nghiệp SME tại Việt Nam một quốc gia đang phát triển thông qua phương pháp tiếp cận tâm lý học bằng việc khảo sát và sử dụng phần mềm python 3.9 và STATA version 15 vào phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Cảm nhận về chuyển đổi số và quyết định chuyển đổi số tại doanh nghiệp: Trường hợp doanh nghiệp Việt Nam

CẢM NHẬN VỀ CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ QUYẾT ĐỊNH CHUYỂN ĐỔI SỐ TẠI DOANH NGHIỆP: TRƯỜNG HỢP DOANH NGHIỆP VIỆT NAM Nguyễn Phương Liên1 1. Trường Đại học Hoa Sen; Email: lien.nguyenphuong@hoasen.edu.vn TÓM TẮT Bằng việc vận dụng mô hình Kế hoạch hành vi dự định – TPB và mô hình Chấp nhận công nghệ - TAM làm cơ sở thực hiện khảo sát 264 người dùng đến từ các doanh nghiệp vừa và nhỏ tập trung chủ yếu ở Bình Dương, Thành phố Hồ Chí Minh. Kỹ thuật phân tích mô hình SEM với biến trung gian đã phát hiện nhận thức về các yếu tố xung quanh như tình hình chuyển đổi số của các doanh nghiệp khác hay các yêu cầu của đối tác, khách hàng và cơ quan quản lý nhà nước cùng với cảm nhận về thách thức đối với chuyển đổi số có tác động dương đến chuyển đổi số. Bên cạnh đó quy mô doanh nghiệp cũng có tác động dương lên quyết định chuyển đổi số. Ngoài ra biến cảm nhận về môi trường xung quanh ngoài tác động trực tiếp nó còn có cả tác động gián tiếp lên chuyển đổi số thông qua biến cảm nhận về thách thức với mức độ tác động ở mức 8% và tới gần 0.1 lần mức tác động của biến cảm nhận của thách thức lên chuyển đổi số. Từ khóa: Chuyển đổi số, mô hình SEM, TAM và TPB Abstract PERCEPTION OF DIGITAL TRANSFORMATION AND DIGITAL TRANSFORMATION DECISIONS AT ENTERPRISE: CASE OF VIETNAM ENTERPRISE The study applies the Theory of Planned Behavior (TPB) and Technology. Acceptance Model (TAM) as the basis for surveying 264 users from small and medium enterprises, concentrated mainly in Binh Duong province, Ho Chi Minh City. By analyzing the SEM model with a mediator, this report has discovered that the perception of surrounding factors such as the digital transformation situation of other businesses or the requirements of partners, customers, and state management agencies, together with the perception of challenges facing digital transformation, have a positive impact on digital transformation. In addition, the size of the business also positively impacts the decision to transform digitally. The perceived variable about the surrounding environment, in addition to having a direct impact on digital transformation, also has an indirect impact on it through the sensing variable of challenges, with an impact level of 8% and nearly 0.1 times that of the impact of perceived challenges on digital transformation. It is hoped that this report will contribute suggestions for digital transformation service consultants as well as state government and media agencies. Newspapers and radio stations should focus on increasing awareness among users and employees about the digital transformation environment Keywords: Digital transformation, The model’s SEM, TAM, and TPB 32
1. GIỚI THIỆU/ĐẶT VẤN ĐỀ Ngày nay, hầu hết các doanh nghiệp cũng như cơ quan chính phủ đều cảm nhận thấy sự cần thiết của chuyển đổi số. Kể từ khi Covid-19 xuất hiện, nhu cầu làm việc, mua sắm và học tập online của các quốc gia ngày càng gia tăng nên nó được coi như là một chất xúc tác tạo động lực cho các doanh nghiệp chuyển đổi số (Battisti et al., 2022; Kováciková et al., 2022; Moser-Plautz & Schmidthuber, 2023; Priyono et al., 2020; Ratten, 2022). Đại dịch Covid-19 làm cho những vùng nào bị ảnh hưởng nặng nề của dịch thì càng có tốc độ chuyển đổi số nhanh hơn ở Áo (Moser-Plautz & Schmidthuber, 2023). Định nghĩa về chuyển đổi số cũng khá đa dạng, đối với lĩnh vực công thì chuyển đổi số được Mergel, Edelmann và Haug (2019) định nghĩa là quá trình nỗ lực toàn diện vào việc thay đổi quy trình và dịch vụ lõi nhằm tập trung thỏa mãn sự hài lòng của người dùng và mở rộng cơ sở dữ liệu người dùng. Đối với lĩnh vực doanh nghiệp thì hầu hết các tác giả đều cho rằng chuyển đổi số là quá trình thay đổi quy trình hoạt động và kinh doanh thông qua việc áp dụng công nghệ thông tin và mạng internet, quá trình này đòi hỏi doanh nghiệp cần đầu tư khá nhiều về cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin cũng như thay đổi về quy trình hoạt động, nhưng chuyển đổi số cũng đem lại khá nhiều tác động tích cực và cả những sự ảnh hưởng của nó đến kết quả hoạt động kinh doanh (Mahlow và Hediger, 2019; Rodríguez-Abitia & Bribiesca-Correa, 2021). Có thể thấy hầu hết các tác giả đi trước đều cho rằng chuyển đổi số là việc thay đổi quy trình hoạt động thông qua nền tảng kỹ thuật số (Đinh Công Khải et al., 2021; Mekonnen et al., 2023). Việc thay đổi này muốn thực hiện được phần lớn phụ thuộc vào nhận thức, cảm nhận của người trong cuộc vì con người là trung tâm của chuyển đổi số (Oliveri et al., 2023). Nên thật là khiếm khuyết nếu chỉ tập trung tìm hiểu về các yếu tố công nghệ, kỹ thuật với chuyển đổi số mà không tìm hiểu các yếu tố tinh thần, tâm lý người dùng với quá trình ra quyết định thực hiện chuyển đổi số bởi vì theo Gavin and Mason (2004) thì con người giữ vai trò then chốt trong nền kinh tế. Gần đây nhất thì Feliciano-cestero et al. (2023) cũng cho rằng trong tương lai các nhà nghiên cứu cần quan tâm tới bối cảnh liên quan đến con người trong quá trình chuyển đổi số. Ngoài ra, đối với ngành tâm lý học, ai cũng hiểu rằng không dễ để đoán định hành vi của một người, lý thuyết kế hoạch hành vi – TPB là một lý thuyết cung cấp các lập luận nền tảng để giúp các nhà nghiên cứu phỏng đoán hành vi con người trong mọi mặt của cuộc sống (Aizen, 1991). Bên cạnh đó lý thuyết về mô hình chấp nhận công nghệ - TAM của David R. (1985) cũng góp phần giúp các nhà nghiên cứu đoán định việc ra quyết định có chấp nhận sử dụng công nghệ hay không. Nhóm Feliciano-cestero et al. (2023) bằng việc thực hiện tổng quan lý thuyết một cách có hệ thống các bài nghiên cứu liên quan đến chuyển đổi số trong gần 2 thập kỷ vừa qua đã cho thấy hầu hết các nghiên cứu về chuyển đổi số được thực hiện trong bối cảnh các nước phát triển mà chưa có nhiều nghiên cứu thực hiện tại các nước đang phát triển. Chính vì vậy, báo cáo này tập trung khai thác các điểm chính trong hai lý thuyết kinh điển TPB và TAM nhằm khám phá xem các yếu tố nào tác động đến quyết định chuyển đổi số tại doanh nghiệp SME tại Việt Nam một quốc gia đang phát triển thông qua phương pháp tiếp cận tâm lý học bằng việc khảo sát và sử dụng phần mềm python 3.9 và STATA version 15 vào phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM với các mục tiêu cụ thể như sau: Xác định mối quan hệ giữa cảm nhận của người lao động về lợi ích, về thách thức và các yếu tố xung quang về chuyển đổi số với quyết định duy trì và cải tiến chuyển đổi số. Đo lường mức độ tác động của các yếu tố cảm nhận này lên quyết định chuyển đổi số như thế nào. Xác định xem có sự khác biệt về cảm nhận giữa các loại hình hoạt động và quy mô công ty với quyết định chuyển đổi số hay không. 33
Ngoài phần giới thiệu ra, báo cáo này gồm có các phần chính như phần 2.0. Tổng quan lý thuyết nhằm lược khảo các nghiên cứu đi trước nhằm làm sáng tỏ các khái niệm và nguyên tắc lập luận liên quan đến đề tài. Phần 3.0 sẽ giới thiệu với người đọc về mô hình nghiên cứu, phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu. Phần 4.0, báo cáo này tập trung trình bày và bàn luận về các kết quả nghiên cứu được phát hiện và cuối cùng là phần 5.0 luận giải về các hàm ý nghiên cứu và hướng phát triển của đề tài trong tương lai. 2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT 2.1. Khái niệm về chuyển đổi số Để hiểu được chuyển đổi số thật thấu đáo, thì trước hết cần hiểu rõ ràng về chuyển đổi số là gì. Theo Brennen và Kreiss (2016), chuyển đổi số là quá trình tái cấu trúc nền kinh tế, thể chế và xã hội thông qua việc sử dụng công nghệ số. Còn chuyển đổi số trong một tổ chức/ doanh nghiệp thì cũng được Mahlow và Hediger (2019), cho rằng đó là quá trình hình thành các kĩ năng và mô hình mới thông qua công nghệ số một cách sâu sắc và có chiến lược. Rodríguez-Abitia & Bribiesca-Correa (2021) cũng đề cập tới chuyển đổi số chính là việc đo lường mức độ có thể hưởng lợi từ việc sử dụng công nghệ thông tin, và quá trình phát triển tổ chức với việc coi công nghệ thông tin như là một yếu tố cơ bản trong cuộc sống hàng ngày của tổ chức. Từ năm 2013, PWC cũng quan niệm chuyển đổi số là chuyển đổi cơ bản của toàn bộ thế giới kinh doanh thông qua việc thiết lập các công nghệ mới dựa trên internet với tác động cơ bản đến toàn xã hội. Theo Oliveri et al. (2023) thì quá trình “chuyển đổi số “ liên quan đến việc suy nghĩ lại và thiết kế lại mọi lĩnh vực của tổ chức thông qua việc tận dụng sức mạnh của công nghệ kỹ thuật số. Có thể thấy thuật ngữ “chuyển đổi số” có thể được sử dụng khi các công nghệ tiềm năng được sử dụng để thay đổi hoặc kết nối các mô hình kinh doanh và chuỗi giá trị, nhằm mục đích cuối cùng là đáp ứng yêu cầu của khách hàng và cung cấp dịch vụ hiệu quả hơn (Schallmo & Williams, 2018). 2.2. Sự cảm nhận Trong nghiên cứu về cảm nhận và hành vi ứng phó với biến đổi khí hậu, nhóm tác giả van Gevelt et al. (2022) cũng nhận định cảm nhận của cộng đồng và cảm nhận của cá nhân về tác hại của biến đổi khi hậu sẽ tác động đến hành vi của họ trong xây dựng kế hoạch ứng phó với biến đổi khí hậu. Cần lắm sự hội tụ về nhận thức trong việc gia tăng kế hoạch ứng phó với biến đổi khí hâu và đây luôn là đề tài cần tiếp tục nghiên cứu và mối quan hệ giữa cảm nhận và hành vi của con người. Oliveri et al. (2023) bằng việc nghiên cứu 3 tập đoàn lớn tại Ý đã cho thấy khả năng cảm nhận và học hỏi như là tác nhân kích hoạt chuyển đổi kỹ thuật số thành công và với nhà lãnh đạo để có quyết định chiến lươjc đúng đắn họ phải có nhận thức đúng đắn về chuyển đổi số. Bằng việc vận dụng mô hình kế hoạch hành vi, khi nghiên cứu về chuyển đổi số, nhóm tác giả Jafari-Sadeghi et al. (2023) cũng nhận định mức độ tinh thần, sự cảm nhận và hành vi của các cá nhân trong tổ chức có tác động đến quá trình chuyển đổi số của tổ chức đó. Với phương pháp nghiên cứu tình huống nhóm tác giả Piepponen et al. (2022) đã cho thấy nhận nhận thức của khách hàng quyết định khả năng cung cấp dịch vụ chuyển đổi số thành công của nhà cung cấp. Mensah et al. (2023) cho thấy chìa khóa để sử dụng thành công chuyển đổi số vào quản lý đô thị là nhận thức của người dân và việc sử dụng các công nghệ này. 2.3. Các yếu tố liên quan đến con người tác động đến quá trình chuyển đổi số Tác động của con người được coi là phần mềm có thể có tác động tích cực và tiêu cực đến chuyển đổi số. Trong tương lai các nhà khoa học có thể tập trung làm rõ bối cảnh liên quan 34
đến con người đối với quá trình chuyển đổi số (Feliciano-cestero et al., 2023). Như vừa trình bày ở trên thì các nhóm tác giả Piepponen et al. (2022), Oliveri et al. (2023) và Jafari-Sadeghi et al. (2023) cũng cùng có 1 nhận định về vai trò của sự cảm nhận của người trong cuộc tác động lớn đến hành vi và quyết định thực hiện chuyển đổi số. Fernandez-Vidal et al. (2022) đã thực hiện 23 cuộc phỏng vấn sâu các nhà quản lý và phát hiện sự nhận thức và kỳ vọng của nhà quản lý cấp cao là một trong những nhân tố tác động đến quá trình chuyển đổi số tại doanh nghiệp. Để tìm hiểu yếu tố tác động đến sự thành công trong chuyển đổi số nhóm tác giả Mensah et al. (2023) đã thực hiện khảo sát 3 cộng đồng dân cư ở vùng ngoại ô Ghana và nhận thấy nhận thức của người dân và sự sẵn sàng tiếp nhận việc sử dụng công nghệ của họ là một trong những nhân tố đáng quan tâm đến sự thành công của chuyển đổi số. Bằng việc khảo sát 195 thanh niên nông thôn ở châu Phi, nhóm tác giả Daum et al. (2022) đã khẳng định việc muốn chuyển đổi số thành công trong lĩnh vực nông nghiệp cần quan tâm thúc đẩy cảm nhận về quyền sở hữu dữ liệu của người dùng và gia tăng đào tạo về kỹ năng số hóa cho họ. Zimmer et al. (2023) cũng cho thấy việc chuyển đổi số phụ thuộc vào việc thay đổi thói quen của người dùng trong một tổ chức, do đó việc phi thể chế hóa (cảm nhận về sự kiểm soát) ít đi sẽ góp phần thay đổi thói quen để đưa tới khả năng thành công trong chuyển đổi số. Bằng việc tổng quan 537 bài nghiên cứu liên quan đến chuyển đổi số, nhóm tác giả Plekhanov et al. (2022) nhận định các yếu tố bên trong và bên ngoài tổ chức đều có tác động đến quá trình chuyển đổi số. Qua các nghiên cứu đi trước đã được đề cập đến tại phần giới thiệu cũng như tổng quan lý thuyết, có thể thấy hầu hết các tác giả đều sử dụng lý thuyết TPB và TAM làm cơ sở thiết kế nghiên cứu của mình với khung phân tích lý thuyết chung như dưới đây. Nhận thức / Cảm nhận Chuyển đổi số Sự chấp nhận công nghệ Yếu tố xung quanh Hình 1. Khung phân tích lý thuyết Nguồn: Fernandez-Vidal et al. (2022); Plekhanov et al. (2022); Zimmer et al. (2023); Daum et al. (2022); Mensah et al. (2023); Piepponen et al. (2022); Oliveri et al. (2023) và Jafari- Sadeghi et al. (2023) Hình 1 cho thấy hầu hết các học giả đều tập trung làm rõ tác động của cảm nhận từ suy nghĩ chủ quan của chủ thể tham gia nghiên cứu, tới khả năng chấp nhận công nghệ bởi tính dễ sử dụng, tính thuận tiện của công nghệ và cuối cùng là các yếu tố xung quanh có thể tác động đến ý định thực hiện hành vi của đối tượng được khảo sát lên hành vi ra quyết định của đối tượng được khảo sát. 35
3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Hầu hết các học giả khi nghiên cứu về tâm lý học hành vi, thì hầu hết đều đề cập đến mô hình kế hoạch hành vi dự định TPB của Aizen (1991) và khi hành vi ấy có liên quan đến yếu tố công nghệ thì chúng ta thường bắt gặp sự kết hợp giữa mô hình TPB với mô hình chấp nhận công nghệ TAM của David (1985). Bài nghiên cứu này cũng kế thừa từ hai nghiên cứu cổ điển và khá phổ biến này để thực hiện đề tài của mình nhằm tìm ra vai trò của cảm nhận của cán bộ nhân viên trong tổ chức ảnh hưởng đến quá trình chuyển đổi số của tổ chức đó như thế nào. 3.1. Mô hình thực nghiệm Xuất phát từ khung phân tích mà các học giả đi trước đã thực hiện, nghiên cứu này xây dựng khung thực nghiệm như dưới đây. Trong yếu tố cảm nhận, có thể thấy có rất nhiều cảm nhận: như cảm nhận về tác dụng của chuyển đổi số, cảm nhận về các trở ngại gặp phải khi thực hiện chuyển đổi số, cảm nhận về các yếu tố kiểm soát hành vi người thực hiện như yêu cầu của luật pháp, quy định. Do đó bài nghiên cứu tập trung tìm hiểu xem cảm nhận của người dùng về khái niệm chuyển đổi số và tính hữu ích của nó như thế nào với 2 biến được mã hóa là (CT) và (HI) và được khái quát thành biến chung gọi là cảm nhận về lợi ích và được mã hóa là (LI). Liên quan đến sự chấp nhận công nghệ phải kể đến là sự thuận tiện, dễ dàng sử dụng công nghệ, sự đòi hỏi kỹ thuật cao hay không, sự đầu tư cho cơ sở hạn tầng công nghệ thông tin, chính vì vậy bài nghiên cứu xây dựng biến cảm nhận về sự dễ sử dụng (SD) Các yếu tố môi trường xung quanh có thể kể đến như: Các doanh nghiệp đồng ngành, sự yêu cầu từ khách hàng, đối tác, sự thách thức từ đối thủ cạnh tranh hay các yếu tố bắt buộc đến từ cơ quan công quyền. Từ đây bài nghiên cứu tiếp tục phát triển các biến cảm nhận về sự ảnh hưởng của các tác động của các yếu tố xung quanh (AH), cảm nhận về sự kiểm soát, ràng buộc bởi luật pháp, quy định (KS). Do cảm nhận về yếu tố xung quanh gây ảnh hưởng, cũng như là cảm nhận về tính dễ sử dụng của công nghệ và các yếu tố kiểm soát như luật pháp, quy định đều thuộc yếu tố xung quanh doanh nghiệp nên các biến này được xây dựng thành một biến chung cảm nhận về môi trường xung quanh và ký hiệu là (XQ). Ngoài ra cảm nhận về các thách thức, các rào cản đối với quá trình chuyển đổi số (RC) còn được coi như các cảm nhận về thách thức và ký hiệu là (TT). Đặc biệt nhận thức về môi trường xung quanh (XQ) có thể tác động lên nhận thức về rào cản hay còn gọi là thách thứuc (TT) và đây là những yếu tố trung tâm quyết định sự thành bại của chuyển đổi số (Oliveri et al., 2023) nên đây cũng là lý do để bài nghiên cứu thực hiện kiểm định vai trò trung gian của biến nhận thức về môi trường xung quanh (XQ) lên chuyển đổi số (CDS) thông qua cảm nhận về sự thách thức (TT). Việc phát triển giả thuyết được thực hiện dựa trên các lập luận của Aizen (1991) cho rằng nhận thức có thể tác động đa dạng lên hành vi. Hay theo Moser-Plautz & Schmidthuber (2023) thì đại dịch Covid-19 được coi là yếu tố xung quanh càng khốc liệt càng thúc đẩy chuyển đổi số. Ngoài ra, các lập luận của Oliveri et al. (2023) về vai trò cảm nhận của con người tác động lớn lên hành vi của họ và cuối cùng là các lập luận của David (1985) về tính dễ sử dụng quyết định hành vi chấp nhận công nghệ của ngườ dùng cũng góp phần hỗ trợ bài nghiên cứu này đi tới việc thiết lập các giả thuyết nghiên cứu dưới đây: H1: Nhận thức của chủ thể về chuyển đổi số và sự hữu ích của nó tác động dương lên chuyển đổi số. H2: Nhận thức về môi trường xung quanh tác động dương lên chuyển đổi số. H3: Nhận thức về thách thức khi thực hiện chuyển đổi số tác động dương lên chuyển đổi số. H4: Nhận thức về môi trường xung quanh tác động dương lên nhận thức về thách thức. 36
Ngoài ra giữa các yếu tố này cũng có thể có mối quan hệ tương tác qua lại lẫn nhau nên mô hình thực nghiệm được xây dựng dựa trên nền tảng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM với sự phối hợp của hai lý thuyết cơ bản là TPB và TAM như dưới đây. Hình 2. Mô hình thực nghiệm Nguồn: Tác giả phát triển từ các nghiên cứu đi trước 3.2. Phương pháp thu thập dữ liệu 3.2.1 Nguồn thu dữ liệu Để thực hiện nghiên cứu cảm nhận của người dùng với chuyển đổi số trong doanh nghiệp, nghiên cứu đã thực hiện khảo sát 264 người thông qua bảng hỏi với 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, cùng với 22 câu hỏi cho biến độc lập và 4 câu hỏi cho biến phụ thuộc (Xem phụ lục 1). Hình thức phỏng vấn được thực hiện hoàn toàn online qua google form thông qua việc chia sẻ bảng hỏi tới các nhóm Zalo doanh nghiệp như: Hiệp hội doanh nghiệp chế biến gỗ Hawa, câu lạc bộ Lean sản xuất của Bình Dương, nhóm Zalo chuyển đổi số kết nối các doanh nghiệp từ bắc tới nam có quan tâm chuyển đổi số, nhóm zalo về chuỗi cung ứng và logistics, và face book tới người dùng quan tâm chuyển đổi số. Việc xây dựng bảng hỏi dựa trên thang đo likert 5 vì thang đo 5 mức độ này giúp cho việc đo lường được các khái niệm bởi vì chúng không gây gò bó cho người thực hiện khảo sát (Bajdor, 2021). 3.2.2 Kế hoạch lấy mẫu khảo sát Theo Hair et al., (2006) khi sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), thì kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát trên biến đo lường là 5:1, nghĩa là khi có một biến đo lường cần có tối thiểu là 5 quan sát. Số lượng mẫu phù hợp cho việc tiến hành phân tích hồi quy đa biến cũng là gấp 5 lần số biến quan sát Theo nguyên tắc 5:1 thì số quan sát cần thu thập là: 5 x 22 = 110 quan sát. Để thực hiện phân tích hồi quy đa biến, thì công thức lấy mẫu thông dụng theo Hair (2006) là n≥ 8p + 50 trong đó : n= số mẫu cần có; p là số lượng biến độc lập trong mô hình. Vì vậy số lượng mẫu cần lấy theo công thức này sẽ là: n≥ 8x22 +50 = 226. Tuy nhiên để phòng ngừa việc có những phiếu trả lời không hợp lệ, bài nghiên cứu này đã tiến hành thu thập 264 phiếu trả lời. Kết quả cả 264 phiếu này đều hợp lệ. 37
3.3. Quy trình phân tích Dữ liệu sau khi thu thập được kiểm tra tính hợp lệ, đảm bảo không sử dụng các phiếu không hợp lệ, các phiếu có câu trả lời được bỏ trống hoặc điền không đầy đủ hết các câu hỏi. Công cụ phân tích được sử dụng: Python phiên bản 3.9; Stata phiên bản 15. Để đảm bảo độ tin cậy và độ chính xác của phép phân tích, bài nghiên cứu này sẽ thực hiện các kiểm định cơ bản dưới đây. 3.3.1. Đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha Theo tác giả Nguyễn Đình Thọ (2013), “hệ số Cronbach's Alpha có giá trị thay đổi trong khoảng [0-1]. Các tiêu chí để đánh giá độ tin cậy của thang đo là: “Giá trị từ 0,8 đến gần 1: thang đo rất tốt. Khoảng 0,7 đến 0,8: thang đo phù hợp sử dụng, trên 0,6: thang đo chấp nhận được. Hệ số tương quan biến tổng: Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng mà nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác và bị loại. Thang đo được chấp nhận nếu hệ số tin cậy Cronbach's alpha đạt yêu cầu nêu trên (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). 3.3.2 Kiểm định KMO và Bartllet Để xem xét bộ dữ liệu có phù hợp với việc xoay nhân tố EFA hay không thì cần thực hiện kiểm định KMO (đo lường mức độ thỏa đáng của việc lấy mẫu) và Bartllet để chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết giữa các biến không có sự tương quan. Giả thuyết H0 trong kiểm định Bartllet: Các biến không tương quan với nhau. Giả thuyết Ha: Các biến có tương quan với nhau. Để thực hiện xoay nhân tố cần bác bỏ giả thuyết H0. Do đó điều kiện để kiệm định Bartllet là Pvalue < alpha (5%) và hệ số KMO phải nằm trong khoảng từ 0.5-1.0, giá trị Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 và tổng phương sai trích lớn hơn hơn hoặc bằng 50% (Hair et al., 2006). 3.3.3. Các kiểm định dùng trong CFA Sau khi thực hiện xoay nhân tố EFA, báo cáo này sẽ tiếp tục thực hiện phương phân tích nhân tố khẳng định CFA theo tiêu chuẩn của Akaike Information Criterion (AIC) và Bayesian Information Criterion (BIC), trong đó AIC là tiêu chí để lựa chọn giữa các mô hình thống kê hoặc kinh tế lượng lồng nhau, công thức tính AIC được biểu đạt như sau: AIC = -2*Ln(likeihood) + 2*k. bao gồm: Ln(likeihood) là một chỉ tiêu đánh giá gọi là hợp lý cực đại và k là số biến quan sát ta có trong hồi quy. BIC là ước tính về chức năng xác suất sau của mô hình là đúng theo một thiết lập của Baye. Bên cạnh đó, BIC luôn lớn hơn AIC nhưng giá trị của cả 2 càng nhỏ thì mô hình càng có độ tin cậy cao (Schwarz, 1978; Akaike, 1974). Bên cạnh việc Chi- Square < 5%, còn có các tiêu chuẩn đánh giá khác là CMIN/df, GFI, TLI, CFI và RMSEA. Trong đó, nếu mô hình nhận được các giá trị GFI, TLI, CFI ≥ 0.8 (mức chấp nhận được), và xác suất RMSEA ≤ 0.05 được xem là rất tốt và những điều kiện trên được đáp ứng nghĩa là mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường (Hu và Bentler, 1999). 3.3.4 Kiểm định tương quan Để kiểm định tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc sau khi đã chạy CFA, nghiên cứu này tiến hành kiểm định hệ số phóng đại phương sai - VIF nhằm xem xét và loại trừ căn bệnh đa cộng tuyến. Nếu VIF >2 có thể có dấu hiệu đa cộng tuyến và VIF>10 chắc chắn có đa cộng tuyến (Hair et al., 2014) và tương quan Pearson. Hệ số tương quan Pearson (r) dao động trong khoảng -1 đến +1 (hệ số r chỉ có ý nghĩa nếu sig < 0,05) là giá trị sẽ được nhận (Evans, 1996). 3.3.5 Kiểm định vai trò trung gian (Tác động gián tiếp) Trong một mô hình nghiên cứu, biến trung gian đóng vai trò làm cầu nối giữa biến độc lập và phụ thuộc. Việc xem xét các tác động gián tiếp đang là phương pháp được tiếp cận ngày càng phổ biến được các tác giả nghiên cứu khoa học xã hội áp dụng (Mehmetoglu, 2018). Phương pháp đầu tiên kiểm định vai trò trung gian là phương pháp được nhiều người tiếp cận 38
nhất đó là theo hướng tiếp cận của Baron và Kenny (1986) và phương pháp thứ hai là phương pháp tiếp cận của Zhao et al., (2010). Nếu kiểm định z Monte Carlo là có ý nghĩa và hệ số X →Y không có ý nghĩa thì chỉ có tác động gián tiếp (tức là xuất hiện biến trung gian toàn phần). Nếu cả hai kiểm định Monte Carlo z và hệ số X→Y đều có ý nghĩa và các hệ số của chúng hướng theo cùng một hướng, thì có xuất hiện biến trung gian (có nghĩa là trung gian một phần). Nếu cả hai phép thử Monte Carlo z và hệ số X→Y đều có ý nghĩa và hệ số của chúng hướng ngược lại, thì xuất hiện biến trung gian cạnh tranh (có nghĩa là trung gian từng phần). 3.3.6 Các kiểm định khác Kiểm định phần dư phân phối chuẩn và xu hướng tuyến tính của các biến độc lập. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích, Ngoài ra cũng cần xem xét xu hướng tuyến tính của các biến độc lập tham gia vào mô hình để có thể phân tích SEM với kết quả có độ tin cậy cao. Kiểm định ANOVA một chiều và hai chiều để xác định sự khác biệt trong mức độ tác động của biến nhân khẩu học với biến hành vi nếu có (Hair et al., 2006). Kiểm định ANNOVA với giả thuyết H0: không có sự khác biệt giữa biến nhân khẩu học với biến quyết định chuyển đổi số. Ha: Có sự khác biệt giữa biến nhân khẩu học với biến quyết định chuyển đổi số. Nếu Pvalue < alpha (5%) thì bác bỏ H0 và chấp nhận Ha. 3.3.7 Phân tích tương cấu trúc tuyến tính với mô hình SEM Để xem xét mối quan hệ giữa các biến cảm nhận về lợi ích (LI), cảm nhận về môi trường xung quanh (XQ), cảm nhận về các thách thức (TT) cũng như sự góp mặt của các biến kiểm soát thuộc về yếu tố nhân khẩu học như giới tính (SEX), quy mô công ty (SIZE) và loại hình hoạt động của công ty (BZF), nghiên cứu này sử dụng phần mềm Stata phiên bản 15 để thực hiện phân tích và xây dựng mô hình SEM. 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU & THẢO LUẬN 4.1. Thống kê mô tả mẫu quan sát Sau khi thu thập bảng hỏi, thì may mắn số phiếu hợp lệ và tổng số phiếu thu được trùng nhau là 264, chi tiết đặc điểm đối tượng tham gia khảo sát như bảng 1 Bảng 1. Thống kê mô tả mẫu quan sát Quan sát Số lượng Tỷ lệ % Nữ 147 55.7% Nam 117 44.3% Tổng cộng 264 100.00% DN > 100 người 107 40.5% DN > 50 < 100 người 56 21.2% DN >20
Từ bảng 1, tác giả sử dụng phần mềm Python phiên bản 3.9 để phác họa các số liệu trên qua các đồ thị (Xem các hình 3, 4, 5) Hình 3 cho thấy số lượng tham gia khảo sát là nữ chiếm 78 người đạt tới 53.1%, điều này cũng phù hợp với quy mô dân số nữ nhiều hơn nam. Hình 4: Quy mô doanh nghiệp tham gia khảo sát Theo hình 4, số doanh nghiệp có trên 100 nhân sự tham gia khảo sát nhiều nhất tới 70 doanh nghiệp chiếm 48.3%, kế đến là doanh nghiệp có trên 50 đến dưới 100 nhân sự chiếm 26 doanh nghiệp tương đượng 17.9%. Số doanh nghiệp siêu nhỏ về quy mô nhân sự từ dưới 50 chiếm 24 doanh nghiệp tương đương 16.6% và dưới 20 nhân sự là 25 doanh nghiệp tương đương 17.2%. Theo hình 5, có 78 doanh nghiệp khảo sát thuộc lĩnh vực cung cấp dịch vụ chiếm tỷ lệ 53.1%. Có 30 doanh nghiệp kinh doanh thương mại chiếm 20.7% và 27 doanh nghiệp sản xuất hàng xuất khẩu chiếm 18.6% và chỉ có 10 doanh nghiệp sản xuất hàng cung cấp tại thị trường nội địa chiếm tỷ lệ 7.6%. Cả hình 3, 4 và 5 cho thấy đối tượng tham gia khảo sát là khá phong phú và đa dạng. Hình 5: Đối tượng khảo sát theo lĩnh vực hoạt động 4.2. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha Kết quả kiểm định cronbach’s Alpha đều thỏa điều kiện, hệ số alpha nhỏ nhất là 0.79 cho các biến liên quan đến cảm nhận dễ sử dụng (SD1🡪 SD4) và cảm nhận về các rào cản khi thực 40
hiện chuyển đổi số (RC1 🡪 RC3). Tương quan biến tổng nhỏ nhất là biến SD1 > 0.5, còn lại đều từ trên 0.6 trở lên (Xem phụ lục 2). Từ kết quả này có thể thấy bảng hỏi và kết quả người tham gia khảo sát có câu trả lời với độ tin cậy được chấp nhận. 4.3. Kết quả xoay nhân tố EFA và khẳng định nhân tố CFA Trước khi bắt tay vào thực hiện xoay nhân tố, nghiên cứu này tiên hành kết quả kiểm định KMO và Bartllet. Kết quả cho thấy dữ liệu nghiên cứu phù hợp với việc thực hiện EFA (Xem bảng 2). Bảng 2. Kết quả kiểm định KMO và Bartllet Bartlett test of sphericity: H0: Giữa các biến không có tương quan - Ha: Giữa các biến có tương quan Chi-square = 5776.35 Degrees of freedom = 325 p-value = 0.000 KMO = 0.949 (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) Bảng 2 cho thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ, do đó chấp nhận giả thuyết Ha có nghĩa là giữa các biến có mối quan hệ tương quan. Và Theo Kaiser-Meyer-Olkin thì đo lường mức độ thoả đáng của việc lấy mẫu đạt tới xấp xỉ 95%, kết quả khá cao nên số liệu phù hợp để chạy mô hình EFA. Kết quả xoay nhân tố rút ra được 3 biến độc lập từ 264 quan sát thông qua 6 nhân tố độc lập cụ thể như bảng 3 bên dưới Bảng 3. Kết quả xoay nhân tố EFA Biến Yếu tố 1 Yếu tố 2 Yếu tố 3 CT1 0.84 CT2 0.82 CT3 0.74 CT4 0.73 SD1 0.68 SD2 0.78 SD3 0.75 SD4 0.74 HI1 0.82 HI2 0.83 HI3 0.78 HI4 0.83 AH1 0.66 AH2 0.70 AH3 0.70 AH4 0.50 0.52 KS1 0.71 KS2 0.53 KS3 0.65 RC1 0.79 RC2 0.84 RC3 0.72 41
Từ bảng 3, bài nghiên cứu tiến hành đặt tên lại các yếu tố 1, 2 và 3 là các biến độc lập trong mô hình xác định quyết định chuyển đổi số lần lượt là: Yếu tố 1 = Cảm nhận về lợi ích của chuyển đổi số (LI) = (CT1+CT2+CT3+CT4+HI1+HI2+HI3+HI4+SD1+ KS2)/10 Yếu tố 2 = Cảm nhận về các yếu tố môi trường xung quanh về thực hiện chuyển đổi số (XQ)= (SD2+SD3+SD4+AH1+AH2+AH3++AH4+ KS1+KS3)/9 Yếu tố 3 = Cảm nhận về những thách thức đối với chuyển đổi số (TT) = (RC1+RC2+RC3)/3 Biến phụ thuộc = Cảm nhận về việc đã, đang và sẽ thực hiện chuyển đổi số tại doanh nghiệp (CDS) = (QD1+QD2+QD3+QD4)/4 Sau khi thực hiện EFA để hình thành các nhân tố theo kết quả vừa xoay, nghiên cứu này thực hiện phân tích nhân tố khẳng định CFA và có kết quả như 6 bên dưới. Hình 6 cho thấy việc hình thành 3 yếu tố độc lập tác động lên chuyển đổi số khá phù hợp, hoàn toàn được chấp nhận với 1 loạt các kiểm định Chi bình phương, RMSEA =0.85 là chấp nhận được, BIC>AIC và hệ số CFI=0.90, TLI =0.89(mức tốt) (Xem phụ lục 3). Điều này cũng phù hợp với khung lý thuyết đã nêu ở mục 2.3. Hình 6: Kết quả CFA Dưới đây là bảng thống kê mô tả các biến trong mô hình sau khi thực hiện CFA (Xem bảng 3) Bảng 3: Thống kê mô tả Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max CDS 264 3.70 0.96 1 5 LI 264 4.35 0.81 1 5 XQ 264 3.76 0.82 1 5 TT 264 3.96 0.85 1 5 SEX 264 0.44 0.50 0 1 SIZE 264 2.82 1.17 1 4 BZF 264 3.09 1.01 1 4 Với 264 quan sát, biến phụ thuộc (CDS) và các biến độc lập lần lượt LI, XQ, TT đều nhận giá trị từ 1 đến 5 theo thang đo likert 5. Các biến kiểm soát như biến giới tính SEX nhận hai giá 42
trị 0 và 1, trong đó 0 đại diện cho nữ và 1 đại diện cho nam. Biến quy mô công ty SIZE nhận giá trị từ 1 đến 4. Trong đó 1 đại diện cho công ty dưới 20 nhân sự; số 2 đại diện cho công ty có trên 20 nhân sự nhưng ít hơn 50 nhân sự; Số 3 đại diện cho công ty với quy mô trên 50 nhân sự nhưng dưới 100 nhân sự. Và cuối cùng là số 4 đại diện cho công ty từ trên 100 nhân sự trở lên. Tương tự với biến loại hình hoạt động của công ty (BZF) thì số 1 đại diện cho công ty chỉ sản xuất sản phẩm phục vụ thị trường nội địa. Số 2 đại diện cho công ty sản xuất hàng xuất khẩu. Số 3 đại diện cho công ty kinh doanh thương mại và cuối cùng là số 4 đại diện cho công ty cung cấp dịch vụ. 4.4. Kiểm định tương quan và một số kiểm định khác Trước khi tiến hành phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, bài nghiên cứu này thực hiện các kiểm định tương quan Pearson, VIF, kiểm định phần dư có phân phối chuẩn hay không, kiểm định xu hướng tuyến tính của các biến độc lập nhằm khẳng định sự phù hợp của dữ liệu với phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM. Kết quả các kiểm định này thu được như bên dưới. Bảng 4: Kết quả kiểm định hệ số phóng đại phương sai VIF Variable VIF 1/VIF LI 2.67 0.37 XQ 2.19 0.46 TT 1.42 0.70 SIZE 1.06 0.95 SEX 1.04 0.96 BZF 1.03 0.97 Mean VIF 1.57 Để ngăn ngừa hiện tượng đa cộng tuyến, nghiên cứu này thực hiện VIF test. Bảng 4 cho thấy không có giá trị nào lớn hơn hoặc bằng 10 nên có thể khẳng định mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. Trong trường hợp này, VIF được tính = 1/(1-0,952 ) = 10,256. Nguyên tắc chung là nếu VIF>10, thì đa cộng tuyến cao (Hair et al., 2014). Bảng 5. ma trận tương quan Để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, báo cáo này còn đưa thêm các biến nhân khẩu học giữ vai trò kiểm soát vào mô hình ví dụ như: giới tính, quy mô công ty, loại hình công ty. CDS LI XQ TT SEX SIZE BZF CDS 1 LI 0.54 1 (0.00)*** XQ 0.63 0.73 1 (0.00)*** (0.00)*** TT 0.37 0.54 0.38 1 (0.00)*** (0.00)*** (0.00)*** SEX 0.01 -0.01 -0.06 -0.04 1 0.87 0.86 0.36 0.53 SIZE 0.14 0.11 0.02 0.09 0.18 1 (0.03)** (0.07)* 0.78 0.13 (0.00)*** BZF 0.01 0.09 -0.02 -0.03 0.01 0.00 1 0.92 0.15 0.72 0.67 0.86 0.94 43
Bảng 5 cho thấy hầu hết các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc ngoại trừ biến giới tính. Các biến độc lập ít có tương quan với nhau ngoại trừ ba biến chính đó là LI, XQ và TT cùng 1 biến kiểm soát đó là SIZE. Chính từ ma trận tươngquan này, cho thấy sự cần thiết phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM nhằm giải quyết căn bệnh tự tương quan và căn bệnh biến nội sinh của mô hình. Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn cho thấy phần dư của mô hình có phân phối chuẩn nên một lần nữa khẳng định sự phù hợp của việc phân tích mô hình câu trúc tuyến tính SEM (Xem phụ lục 4) Bên cạnh các kiểm định vừa nêu, báo cáo này còn thực hiện kiểm định xu hướng tuyến tính của các biến độc lập ngoại trừ biến giới tính SEX vì là biến nhị phân (Xem phụ lục 5). Kết quả kiểm định cũng chứng tỏ các biến độc lập đều có xu hướng tuyến tính nên thích hợp cho việc phân tích SEM sau đó. 4.5. Các phát hiện và bàn luận Từ kết quả CFA và các kiểm định nêu trên, bài nghiên cứu này tiến hành phát triển mô hình phân tích cấu trúc tuyến tính xem hình 7. Và kết quả phân tích cho thấy biến cảm nhận về môi trường xung quanh trong đó bao gồm cả các yếu tố xung quan và yếu tố công nghệ dễ sử dụng (XQ) và cảm nhận về các rào cản hay còn gọi là thách thức của chuyển đổi số (TT) có tác động dương lên chuyển đổi số (CDS) của doanh nghiệp. Kết quả này hỗ trợ việc chấp nhận các giả thuyết H2: Nhận thức về môi trường xung quanh tác động dương lên chuyển đổi số và giả thuyết H3: Nhận thức về thách thức khi thực hiện chuyển đổi sô tác động dương lên chuyển đổi số. Đồng thời kết quả này cũng giống như kết luận của Piepponen et al. (2022) khi nghiên cứu tại Finland. Tuy nhiên riêng với giả thuyết H1: Nhận thức của chủ thể về chuyển đổi số và sự hữu ích của nó tác động dương lên chuyển đổi số lại không được ủng hộ mặc dù hệ số của biến LI là +0.08 nhưng lại không có ý nghĩa thống kê (Xem phụ lục 06). Bên cạnh đó biến kiểm soát “quy mô doanh nghiệp (SIZE)” cũng có tác động dương lên (CDS). Gần như rất ít nghiên cứu đề cập đến kết quả tương tự này, điều này góp phần đề xuất với các tổ chức tư vấn về chuyển đổi số rằng doanh nghiệp có quy mô trên 100 người có thể là đối tượng khách hàng tiềm năng trong chuyển đổi số. Trong đó biến cảm nhận về môi trường xung quanh (XQ) lại có tác động lớn nhất tức là cứ tăng 1 chỉ số cảm nhận về môi trường xung quanh thì quyết định tăng cường chuyển đổi số tăng thêm tới hơn 0.6 đơn vị (Xem phụ lục 06). Nhóm các nhà nghiên cứu Zimmer et al. (2023) cũng nhấn mạnh rằng để chuyển đổi số thành công cần gia tăng tuyên truyền, cổ động bằng cách treo các áp phích, băng rôn trong công ty để gia tăng nhận thức của người lao động về việc thay đổi thói quen khi áp dụng chuyển đổi số thì mới giúp nhà quản trị gia quyết định chuyển đổi số thành công. Chính vì vậy mà cần thiết xem xét mối quan hệ giữa XQ, TT và CDS có xuất hiện vai trò trung gian hay tác động gián tiếp nào không. Hình 7 Kết quả phân tích SEM 44
Từ phụ lục 06: Bảng kết quả phân tích SEM chúng ta có thể thấy giữa biến XQ và biến TT cũng có mối quan hệ tuyến tính dương, Biến XQ làm tăng cảm nhận về thách thức lên tới hơn 0.6 đơn vị. Kết quả kiểm định biến trung gian cho thấy biến cảm nhận về xung quanh làm chuyển đổi số (XQ) có tác động trực tiếp và cả gián tiếp lên quyết định chuyển đổi số thông qua biến cảm nhận về thách thức. Kiểm định Sobel và Montercarlo đều khẳng định trong mô hình có vai trò trung gian một phần của XQ thông qua TT. Có nghĩa là cứ 100% tác động của TT lên CDS thì có tới 8% tác động gián tiếp của XQ lên CDS thông qua biến TT (Xem phụ lục 07). Kết quả này góp phần chứng minh giả thuyết H4: Nhận thức về môi trường xung quanh tác động dương lên nhận thức về thách thức. Đây là một phát hiện khá mới mẻ so với các nghiên cứu trước đó. Từ phát hiện này, các nhà xây dựng chính sách cũng như các công ty cung cấp giải pháp chuyển đổi số hoặc các nhà truyền thông có thể chú ý công tác tuyên truyền làm cho cảm nhận của người dùng về xung quanh thực hiện chuyển đổi số như thế nào sẽ giúp họ có quyết định tiếp tục và tăng cường chuyển đổi số mạnh hơn nữa tại nơi họ làm việc. Ngoài ra, từ kết quả thống kê mô tả cho thấy đối tượng tham gia khảo sát có quy mô công ty trên 100 nhân sự chiếm số đông và loại hình công ty làm dịch vụ cũng như vậy nên báo cáo này còn thực hiện kiểm định ANNOVA 1 chiều cho biến quy mô công ty và loại hình công ty. Kết quả kiểm định cho thấy có sự khác biệt giữa nhóm quy mô công ty trên 100 nhân sự với các quy mô còn lại và kết quả tương tự với nhóm công ty làm dịch vụ và nhóm còn lại (Xem phụ lục 08A). Phát hiện này giúp đề nghị với các nhà tư vấn chuyển đổi số cần lấy 2 nhóm loại hình doanh nghiệp làm dịch vụ và quy mô công ty trên 100 nhân sự trở lên làm đối tượng khách hàng mục tiêu. Thực tế hình ảnh dưới đây cũng cho thấy rõ doanh nghiệp quy mô trên 100 và doanh nghiệp loại hình cung cấp dịch vụ và công ty sản xuất hàng xuất khẩu đều chọn sẽ tiếp tục tăng cường cho chuyển đổi số thông qua việc trả lời câu hỏi QD3 (Xem hình 8) Hình 8. Hình ảnh trả lời QD3 thông qua quy mô và loại hình công ty Tuy nhiên kết quả ANNOVA 1 chiều cho biến giới tính cho thấy có sự khác biệt trong cảm nhận giữa nam và nữ với quyết định chuyển đổi số ở mức ý nghĩa 10%. Nam giới thường quan tâm và ra quyết định chuyển đổi số nhiều hơn nữ giới (Xem phụ lục 08B). Từ kết quả nghiên cứu được phát hiện, có thể thấy với các doanh nghiệp Việt Nam khi ra quyết định liên quan tới chyển đổi số, họ luôn quan tâm đến các yếu tố môi trường xung quanh như các công ty đồng ngành, các đối tác, khách hàng và cơ quan công quyền nhà nước đòi hỏi 45
việc chuyển đổi số như thế nào. Bên cạnh đó các yếu tố thách thức như chi phí, vấn đề đào tạo huấn luyện nhân viên, các chính sách của nhà nước cũng là những động lực khích lệ họ thực hiện chuyển đổi số. Đặc biệt công ty với quy mô nhân sự đông từ trên 100 người trở lên và công ty hoạt động trong lĩnh vực dịch vụ và công ty sản xuất hàng xuất khẩu là những công ty quan tâm tới chuyển đổi số nhiều nhất. Về mặt giới tính thì Nam giới là đối tượng quan tâm và ra quyết định chuyển đổi số hơn nữ(Xem phụ lục 08B). 5. KẾT LUẬN Với mục tiêu khám phá mối quan hệ giữa cảm nhận của người trong cuộc về chuyển đổi số với quyết định chuyển đổi số, báo cáo này đã tiến hành khảo sát 264 người làm việc tại các công ty có quy mô từ dưới 20 người đến trên 100 người thuộc loại hình doanh nghiệp từ sản xuất hàng hóa phục vụ thị trường trong nước đến công ty xuất khẩu, công ty kinh doanh và công ty cung cấp dịch vụ. Kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích nhân tố khẳng định đã giúp bài nghiên cứu tìm ra các nhân tố cảm nhận về thách thức (TT) đối với chuyển đổi số, và cảm nhận về bối cảnh xung quanh (XQ)thực hiện chuyển đổi số là hai yếu tố tác động dương lên việc quyết định thực hiện chuyển đổi số (CDS) (Xem phụ lục 09). Đặc biệt biến (XQ) ngoài tác động trực tiếp lên chuyển đổi số nó còn có tác động gián tiếp lên quyết định chuyển đổi số thông qua biến (TT) tới 8% tương đương tới 0.1 lần khi so với tác động của (TT ) lên (CDS) (Xem phụ lục 07). Một phát hiện thú vị nữa là biến quy mô công ty (SIZE) cũng có tác động dương lên biến CDS) (Xem phụ lục 09). Hơn thế bằng kiểm định ANNOVA, bài nghiên cứu này còn chỉ ra có sự khác biệt về quy mô công ty và loại hình doanh nghiệp khi ra quyết định chuyển đổi số (Xem phụ lục 08A). Đó là công ty có quy mô trên 100 người và công ty cung cấp dịch vụ là những công ty có người lao động có cảm nhận và mong muốn tiếp tục phát triển chuyển đổi số công ty hơn nữa để theo kịp xu hướng. Bên cạnh đó kiểm định ANNOVA cũng cho thấy có sự khác biệt về giới tính với (CDS), nam giới quan tâm tới quyết định chuyển đổi số hơn nữ giới (Xem phụ lục 08B). Các phát hiện này góp phần khẳng định lý thuyết TPB và TAM là những lý thuyết cổ điển nhưng đến ngày nay nó vẫn có giá trị thực hiện các nghiên cứu liên quan đến tâm lý học hành vi kể cả với lĩnh vực chuyển đổi số. Thứ hai các phát hiện trong nghiên cứu này góp phần đề xuất với các nhà hoạch định chính sách của chính phủ cũng như của các công ty cung cấp dịch vụ chuyển đổi số cần gia tăng tuyên truyền phổ biến nhận thức về chuyển đổi số cũng như cung cấp thông tin về tốc độ và mức độ các đối tượng đang thực hiện chuyển đổi số ra sao trên thị trường Việt nam cũng như thế giới để góp phần ra tăng quyết định thực hiện chuyển đổi số tại các doanh nghiệp. Đặc biệt nghiên cứu này cũng gợi ý với các nhà tiếp thị rằng đối tượng khách hàng mục tiêu của chuyển đổi số là các công ty cung cấp dịch vụ, công ty sản xuất hàng xuất khẩu và có quy mô từ 100 nhân sự trở lên. Cuối cùng là đối tượng nam giới quan tâm chuyển đổi số nhiều hơn nữ giới. Bằng việc khảo sát với câu hỏi cấu trúc và thông quan hình thức online nên bài nghiên cứu này chưa làm rõ lý do vì sao khi cảm nhận về lợi ích của chuyển đổi số gia tăng lại có tác động dương không mang ý nghĩa thống kê, trong tương lai, một nghiên cứu định tính sẽ cần thực hiện để có được câu trả lời này. 46
TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Aizen I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational behavior and Human decision process, 50, 179-211. 2. Akaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE transactions on automatic control, 19(6), 716-723. 3. Bajdor, P. (2021). Simulations of the relationship between the experience level of e-commerce customers and the adopted variables-implications for management in online shopping. Procedia Computer Science, 192, 2576-2585. 4. Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator–mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173–1182. https://doi.org/10.1037/0022-3514.51.6.1173. 5. Brennen, J.S. and Kreiss, D. (2016), “Digitalization”, in Jensen, K.B., Rothenbuhler, E.W., Pooley, J.D. and Craig, R.T. (Eds), The International Encyclopedia of Communication Theory and Philosophy, Wiley-Blackwell, Chichester, 556-566. 6. Battisti, E., Alfiero, S., & Leonidou, E. (2022). Remote working and digital transformation during the COVID-19 pandemic: Economic–financial impacts and psychological drivers for employees. Journal of Business Research, 150(June), 38–50. 7. Daum, T., Adegbola, P. Y., Adegbola, C., Daudu, C., Issa, F., Kamau, G., Kergna, A. O., Mose, L., Ndirpaya, Y., Fatunbi, O., Zossou, R., Kirui, O., & Birner, R. (2022). Mechanization, digitalization, and rural youth - Stakeholder perceptions on three mega-topics for agricultural transformation in four African countries. Global Food Security, 32. https://doi.org/10.1016/j.gfs.2022.100616. 8. Davis, F. D. (1986). A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems: Theory and results. (Doctor of Philosophy). Massachusetts Institute of Technology, USA. Retrieved from http://hdl.handle.net/1721.1/15192. 9. Evan, J. D. (1996), Straightforward statistics for the behavioral sciences, 81 Belmont, CA: Wadsworth. 10. Feliciano-cestero, M. M., Ameen, N., Kotabe, M., & Paul, J. (2023). Is digital transformation threatened? A systematic literature review of the factors influencing firms’ digital transformation and internationalization. Journal of Business Research, 157(2023), 113546. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.113546. 11. Fernandez-Vidal, J., Antonio Perotti, F., Gonzalez, R., & Gasco, J. (2022). Managing digital transformation: The view from the top. Journal of Business Research, 152(2022), 29–41. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.07.020. 12. Gavin, Joanne H., and Richard O. Mason (2004), ‘‘The Virtuous Orga- nization: The Value of Happiness in the Workplace,’’ Organiza- tional Dynamics, 33 (4), 379-392. 13. Hair, J. F., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson. RE. and Tatham, RL (2006), Multivariate data analysis, Pearson. 14. Hair, J. F., Black, B., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate Data Analysis. London, UK: Pearson Education. 15. Hoàng, T. và Ngọc, C. N. M. (2008), Phân tích nghiên cứu dữ liệu với SPSS, NXB Hồng Đức, trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh. 16. Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cut off criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6, 1–55. 17. Jafari-Sadeghi, V., Amoozad Mahdiraji, H., Alam, G. M., & Mazzoleni, A. (2023). Entrepreneurs as strategic transformation managers: Exploring micro-foundations of digital transformation in small and medium internationalisers. Journal of Business Research, 154(2023), 113287. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.08.051. 47
18. Khải, Đ. C., Dư, N. V., & Long, N. L. H. (2021). Chuyển đổi số trong khu vực công. In UEH Digital Respository (pp. 119–159). 19. Kováciková, K., Remencová, T., Sedlácková, A. N., & Novák, A. (2022). The impact of Covid-19 on the digital transformation of the airports. Transportation Research Procedia, 64(2022), 84–89. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2022.09.011. 20. Mahlow, C., & Hediger, A. (2019). Digital Transformation in Higher Education-Buzzword or Opportunity? eLearn Mag., 2019(5), 13. 21. Mekonnen, G. J., Yalew, S. D., Kasahun, B. G., Rusu, L., & Perjons, E. (2023). IT Alignment: A Path Towards Digital Transformation Success. Procedia Computer Science, 219, 471–478. 22. Mensah, S. L., Frimpong, L. K., Okyere, S. A., Diko, S. K., Enning, S. B., Abunyewah, M., & Attigah, J. M. (2023). A digital turn for urban management? Residents’ perception and utilisation of the digital property address system in Accra, Ghana. Urban Governance, J. https://doi.org/10.1016/j.ugj.2023.02.005. 23. Mergel, I., Edelmann, N., & Haug, N. (2019). Defining digital transformation: Results from expert interviews. Government Information Quarterly, 36(4), 101385. 24. Moser-Plautz, B., & Schmidthuber, L. (2023). Digital government transformation as an organizational response to the COVID-19 pandemic. Government Information Quarterly, March (2023), 101815. https://doi.org/10.1016/j.giq.2023.101815. 25. Nguyễn Đình Thọ (2013), Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, Nhà xuất bản Tài chính, Hồ Chí Minh. 26. Oliveri, L. M., Chiacchio, F., D’Urso, D., Munnia, A., & Russo, F. (2023). Successful digital transformations enabled by technologies or by open mind? Italian case studies. Procedia Computer Science, 217(2022), 1066–1075. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.305. 27. Piepponen, A., Ritala, P., Keränen, J., & Maijanen, P. (2022). Digital transformation of the value proposition: A single case study in the media industry. Journal of Business Research, 150(June), 311–325. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.05.017. 28. Plekhanov, D., Franke, H., & Netland, T. H. (2022). Digital transformation: A review and research agenda. European Management Journal, September. https://doi.org/10.1016/j.emj.2022.09.007. 29. Priyono, A., Moin, A., & Putri, V. N. A. O. (2020). Identifying digital transformation paths in the business model of smes during the covid-19 pandemic. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 6(4), 1–22. https://doi.org/10.3390/joitmc6040104. 30. PwC (2013) Digital transformation - the biggest change since the industrial revolution. PwC, Frankfurt. 31. Ratten, V. (2022). Digital platforms and transformational entrepreneurship during the COVID-19 crisis. International Journal of Information Management, 27 May (May), 102534. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2022.102534. 32. Schallmo, D. R. A., & Williams, C. A. (2018). Digital transformation now- Guiding the successful digitalization of your business model. Springer. 33. Schwarz, G. (1978). Estimating the dimension of a model. The annals of statistics, 461-464. 34. Rodríguez-Abitia, G., & Bribiesca-Correa, G. (2021). Assessing digital transformation in universities. Future Internet, 13(2), 52. 35. van Gevelt, T., Zaman, T., Chan, K. N., & Bennett, M. M. (2022). Individual perceptions of climate anomalies and collective action: Evidence from an artefactual field experiment in Malaysian Borneo. World Development Sustainability, 1(2022), 100031. https://doi.org/10.1016/j.wds.2022.100031. 36. Zhao, X., Lynch Jr, J. G., & Chen, Q. (2010). Reconsidering Baron and Kenny: Myths and truths about mediation analysis. Journal of consumer research, 37(2), 197-20. 37. Zimmer, M. P., Baiyere, A., & Salmela, H. (2023). Digital workplace transformation: Subtraction logic as deinstitutionalising the taken-for-granted. The Journal of Strategic Information Systems, 32(2023), 101757. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2023.101757. 48