Năng lực hấp thụ tri thức của doanh nghiệp thương mại điện tử tại Việt Nam: Luận án Tiến sĩ về các yếu tố ảnh hưởng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN ---------------------------------

NGUYỄN TUẤN MINH

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NĂNG LỰC HẤP THỤ TRI THỨC CỦA DOANH NGHIỆP TRONG LĨNH VỰC THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ TẠI VIỆT NAM

LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH QUẢN TRỊ KINH DOANH

HÀ NỘI - 2025

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN ---------------------------------

NGUYỄN TUẤN MINH

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NĂNG LỰC HẤP THỤ TRI THỨC CỦA DOANH NGHIỆP TRONG LĨNH VỰC THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ TẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: QUẢN TRỊ KINH DOANH (Viện QTKD) Mã số: 9340101

LUẬN ÁN TIẾN SĨ

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. BÙI ĐỨC TUÂN

HÀ NỘI - 2025

LỜI CAM ĐOAN

Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật. Tôi cam kết bằng danh dự cá nhân rằng nghiên cứu này do tôi tự thực hiện và không vi phạm quy định liêm chính học thuật trong nghiên cứu khoa học của Đại học Kinh tế Quốc dân.

Hà Nội, Ngày 01 tháng 08 năm 2025 Nghiên cứu sinh

Nguyễn Tuấn Minh

LỜI CẢM ƠN

Trước tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Đại học Kinh tế Quốc dân - đơn vị đã đào tạo và hỗ trợ tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu tiến sĩ. Nhà trường không chỉ cung cấp môi trường học tập lý tưởng mà còn tạo điều kiện thuận lợi để tôi có thể hoàn thành nghiên cứu của mình. Sự hỗ trợ từ các thầy cô và cán bộ nhà trường đã giúp tôi vượt qua nhiều khó khăn và thử thách trong suốt chặng đường học tập.

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS. Bùi Đức Tuân, người đã tận tình hướng dẫn và chỉ bảo tôi trong suốt quá trình nghiên cứu đề tài. Sự tận tâm, kiên nhẫn và những góp ý quý báu của thầy không chỉ giúp tôi hoàn thiện luận án mà còn mở rộng tầm nhìn và kiến thức của tôi trong lĩnh vực nghiên cứu. Thầy luôn là nguồn cảm hứng và động lực lớn để tôi phấn đấu hoàn thành tốt công việc của mình.

Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến các đồng nghiệp tại Viện Quản trị Kinh doanh và Công ty UrBox, những người đã luôn hỗ trợ và động viên tôi trong suốt thời gian học tập. Sự hỗ trợ về mặt kiến thức, kinh nghiệm và tinh thần từ các đồng nghiệp đã giúp tôi rất nhiều trong việc thu thập dữ liệu, phân tích và hoàn thành nghiên cứu. Tôi trân trọng từng lời khuyên và sự giúp đỡ của mọi người.

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn đặc biệt đến bố, mẹ, vợ, con và toàn thể gia đình. Sự động viên, yêu thương và hỗ trợ không ngừng từ gia đình là nguồn động lực to lớn giúp tôi vượt qua mọi khó khăn và thử thách trong suốt những năm tháng học tiến sĩ. Bố mẹ đã luôn tin tưởng và ủng hộ tôi trên mọi bước đường. Vợ và con đã chia sẻ những khó khăn và tạo điều kiện tốt nhất để tôi có thể tập trung vào việc học tập và nghiên cứu. Sự hy sinh và tình yêu thương của gia đình là nền tảng vững chắc giúp tôi hoàn thành mục tiêu này.

Hà Nội, Ngày 01 tháng 08 năm 2025 Nghiên cứu sinh Nguyễn Tuấn Minh

iii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................................... i LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................................... ii MỤC LỤC ................................................................................................................................ iii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ................................................................................................. vii DANH MỤC HÌNH ............................................................................................................... viii DANH MỤC BẢNG ................................................................................................................ ix PHẦN MỞ ĐẦU ....................................................................................................................... 1

1. Tính cấp thiết của đề tài ................................................................................................... 1

2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu ................................................................................... 4

2.1. Mục tiêu nghiên cứu .......................................................................................... 4

2.2. Nhiệm vụ nghiên cứu ........................................................................................ 4

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ................................................................................... 5

3.1. Đối tượng nghiên cứu ........................................................................................ 5

3.2. Phạm vi nghiên cứu ........................................................................................... 5

4. Khái quát về phương pháp nghiên cứu .......................................................................... 6

4.1. Quy trình nghiên cứu ......................................................................................... 6

4.2. Thu thập, phân tích dữ liệu ................................................................................ 9

5. Đóng góp mới của luận án .............................................................................................. 10

5.1. Đóng góp mới về lý luận ................................................................................. 10

5.2. Đóng góp mới về thực tiễn .............................................................................. 11

6. Kết cấu của luận án ........................................................................................................ 12 CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ......................... 13

1.1. Cơ sở lý thuyết về tri thức ........................................................................................... 13

1.1.1. Khái niệm về tri thức .................................................................................... 13

1.1.2. Phân loại tri thức........................................................................................... 14

1.2. Năng lực hấp thụ tri thức của doanh nghiệp............................................................. 16

1.2.1. Khái niệm và đặc điểm của năng lực hấp thụ tri thức .................................. 16

1.2.2. Các cấu phần của năng lực hấp thụ tri thức của doanh nghiệp .................... 17

1.2.3. Vai trò của năng lực hấp thụ tri thức đối với doanh nghiệp ......................... 19

1.3. Khái quát về thương mại điện tử ............................................................................... 20

1.3.1. Khái niệm về thương mại điện tử ................................................................. 20

1.3.2. Đặc điểm chính của thương mại điện tử ....................................................... 21

1.3.3. Các mô hình doanh nghiệp trong lĩnh vực thương mại điện tử .................... 23

1.3.4. Quy mô doanh nghiệp trong lĩnh vực thương mại điện tử ........................... 24

1.4. Tổng quan nghiên cứu về ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT ........... 25

1.4.1. Nghiên cứu về năng lực hấp thụ tri thức ...................................................... 25

1.4.2. Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến năng lực hấp thụ tri thức ............ 29

1.4.3. Nghiên cứu về yếu tố điều tiết mối quan hệ giữa của các yếu tố tác động ảnh hưởng đến năng lực hấp thụ tri thức ....................................................................... 35

1.5. Khoảng trống nghiên cứu............................................................................................ 40

1.5.1. Đánh giá tổng quan ....................................................................................... 40

1.5.2. Xác định khoảng trống nghiên cứu .............................................................. 42

TÓM TẮT CHƯƠNG 1 ......................................................................................................... 44

CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU ............................................ 45

2.1. Mô hình nghiên cứu ..................................................................................................... 45

2.2. Giả thuyết nghiên cứu ................................................................................................. 49

2.2.1. Giả thuyết về các yếu tố tác động đến năng lực hập thụ tri thức ................. 49

2.2.2. Giả thuyết về các yếu tố điều tiết mối quan hệ của năng lực hấp thụ tri thức .. 57

2.3. Phát triển thang đo ...................................................................................................... 58

2.3.1. Phát triển thang đo các biến độc lập ............................................................. 58

2.3.2. Phát triển thang đo biến phụ thuộc ............................................................... 68

2.3.3. Phát triển thang đo các biến điều tiết............................................................ 69

TÓM TẮT CHƯƠNG 2 ......................................................................................................... 71

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................................. 72

3.1. Phương pháp nghiên cứu định tính............................................................................ 72

3.1.1. Mục tiêu của nghiên cứu định tính ............................................................... 72

3.1.2. Thiết kế mẫu nghiên cứu định tính ............................................................... 72

3.1.3. Kết quả phỏng vấn sâu ................................................................................. 74

3.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng ........................................................................ 78

3.2.1. Mục tiêu của nghiên cứu định lượng ............................................................ 78

3.2.2. Thiết kế mẫu nghiên cứu định lượng ............................................................ 79

3.2.3. Quy trình thiết kế phiếu điều tra ................................................................... 81

3.2.4. Phương pháp thu thập dữ liệu ....................................................................... 82

3.2.5. Phương pháp phân tích dữ liệu ..................................................................... 83 TÓM TẮT CHƯƠNG 3 ......................................................................................................... 88 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ............................................. 89

4.1. Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu ................................................................... 89

4.1.1. Kết quả thống kê đặc điểm nhân khẩu học ................................................... 89

4.1.2. Kết quả thống kê về các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT ..................... 90

4.2. Kết quả đánh giá mô hình và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu ....................... 91

4.2.1. Kết quả kiểm định mô hình đo lường và độ tin cậy của dữ liệu .................. 91

4.2.2. Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc và các giả thuyết nghiên cứu ............. 96

4.2.3. Kết quả phân tích đa nhóm (MGA) .............................................................. 99

4.3. Thảo luận về kết quả nghiên cứu ............................................................................. 102

4.3.1. Thảo luận về các nhân tố tác động đến ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam ............................................................................... 102

4.3.2. Thảo luận về các nhân tố điều tiết mối quan hệ giữa nhân tố tác động và ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam ...................... 110

4.3.3. Thảo luận về các mối quan hệ giữa các yếu tố với ACAP dựa trên các nhóm doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. .............................................. 115 TÓM TẮT CHƯƠNG 4 ....................................................................................................... 118 CHƯƠNG 5: ĐỀ XUẤT KHUYẾN NGHỊ ........................................................................ 119

5.1. Xu hướng phát triển của ngành TMĐT tại Việt Nam và ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT ........................................................................................... 119

5.1.1. Xu hướng phát triển TMĐT tại Việt Nam .................................................. 119

5.1.2. Năng lực hấp thụ tri thức của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam 120

5.2. Các khuyến nghị dành cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam ..... 121

5.2.1. Khuyến nghị các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam nên đầu tư vào công nghệ và hạ tầng tri thức .................................................................... 121

5.2.2. Khuyến nghị về việc phát triển nguồn nhân lực dành cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam ..................................................................... 123

5.2.3. Khuyến nghị về việc xây dựng văn hóa quản lý tri thức dành cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam .......................................................... 124

5.2.4. Khuyến nghị các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam nên đổi mới quy trình quản lý tri thức ............................................................................... 126

5.2.5. Khuyến nghị về việc nâng cao khả năng thích ứng với sự thay đổi của thị trường dành cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam ............. 128

5.3. Các khuyến nghị dành cho chính phủ và các sở ban ngành tại Việt Nam ........... 130

5.3.1. Khuyến nghị hỗ trợ về mặt hạ tầng công nghệ và dữ liệu .......................... 130

5.3.2. Khuyến nghị phát triển nguồn nhân lực công nghệ số ............................... 130

5.3.3. Khuyến nghị xây dựng khung pháp lý rõ ràng cho TMĐT ........................ 131

5.3.4. Khuyến nghị phát triển chính sách khuyến khích hợp tác quốc tế ............. 132

5.4. Hạn chế của luận án và đề xuất hướng nghiên cứu trong tương lai ..................... 133

5.4.1. Hạn chế của luận án .................................................................................... 133

5.4.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai ............................................................. 134 PHẦN KẾT LUẬN ............................................................................................................... 136 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ ............................................. 137 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................ 138 PHỤ LỤC 1: CÂU HỎI PHỎNG VẤN .............................................................................. 148 PHỤ LỤC 2: PHIẾU KHẢO SÁT ...................................................................................... 150 PHỤ LỤC 3: SỐ LIỆU PHÂN TÍCH HỒI QUY ............................................................... 157

vii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

ACAP Năng lực hấp thụ (Absorptive Capacity)

Tri thức đã tích lũy (Accumulated Knowledge) AK

Năng lực kết hợp tri thức (Combinative Capabilities) CC

Văn hóa doanh nghiệp (Corporate Culture) CCL

Công nghệ thông tin CNTT

Doanh nghiệp DN

Năng lực học hỏi của nhân viên (Employee Learning Capability) ELC

Mức độ cạnh tranh trong ngành (Industry Competition) IC

Năng lực công nghệ thông tin (IT Capability) ITC

Năng lực quản lý tri thức (Knowledge Management Capability) KM

Quy trình quản lý tri thức (Knowledge Management Process) KMP

Mạng lưới tri thức (Knowlwdge Networks) KN

KTQD Kinh tế Quốc dân

Phong cách lãnh đạo (Leadership Style) LS

Nghiên cứu sinh NCS

Cơ cấu tổ chức (Organizational Structure) OS

Quản trị kinh doanh QTKD

Thương mại điện tử TMĐT

viii

DANH MỤC HÌNH

Hình 1: Quy trình nghiên cứu .......................................................................................... 7

Hình 1.1: Thành phần của ACAP .................................................................................. 18

Hình 1.2: Quy trình phát triển thang đo ACAP ............................................................. 28

Hình 1.3: Năng lực hấp thụ và đổi mới sáng tạo trong doanh nghiệp Việt Nam .......... 31

Hình 1.4: Năng lực, động lực nhân viên và khả năng hấp thụ tri thức .......................... 32

Hình 1.5: Nhóm yếu tố tác động ACAP ........................................................................ 34

Hình 1.6: Tác động điều tiết của văn hóa hợp tác ......................................................... 37

Hình 1.7: Tác động điều tiết của văn hóa dân tộc ......................................................... 39

Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu....................................................................................... 48

Hình 4.1: Kết quả phân tích PLS-SEM mô hình nghiên cứu ........................................ 98

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1: Tiêu chí phân loại quy mô doanh nghiệp ...................................................... 24

Bảng 2.1: Các khía cạnh của mô hình nghiên cứu ........................................................ 46

Bảng 2.2: Thang đo tri thức đã tích lũy ......................................................................... 59

Bảng 2.3: Thang đo phong cách lãnh đạo ..................................................................... 59

Bảng 2.4: Thang đo năng lực công nghệ thông tin........................................................ 60

Bảng 2.5: Thang đo năng lực kết hợp ........................................................................... 61

Bảng 2.6: Thang đo năng lực học hỏi của nhân viên .................................................... 62

Bảng 2.7: Thang đo mạng lưới tri thức ......................................................................... 63

Bảng 2.8: Thang đo văn hóa doanh nghiệp ................................................................... 64

Bảng 2.9: Thang đo năng lực quản lý tri thức ............................................................... 65

Bảng 2.10: Thang đo cơ cấu tổ chức ............................................................................. 66

Bảng 2.11: Thang đo quy trình quản lý ......................................................................... 67

Bảng 2.12: Thang đo ACAP .......................................................................................... 68

Bảng 2.13: Thang đo mức độ cạnh tranh trong ngành .................................................. 69

Bảng 3.1: Tiêu chí lựa chọn đối tượng và nội dung phỏng vấn sâu .............................. 73

Bảng 4.1: Kết quả thống kê nhân khẩu học ................................................................... 90

Bảng 4.2: Kết quả thống kê lĩnh vực hoạt động - DN TMĐT tại Việt Nam ................ 91

Bảng 4.3: Kết quả thống kê về quy mô - DN trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam ...... 91

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định độ tin cậy chỉ báo các biến quan sát bị loại .................... 92

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo ......................................................... 93

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định: HTMT (Heterotrait-Monotrait Ratio) ........................... 94

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định: Fornell-Larcker Criterion .............................................. 94

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định tính cộng tuyến ............................................................... 95

Bảng 4.9: Kết quả kiểm định hệ số đường dẫn và giả thuyết nghiên cứu ..................... 96

Bảng 4.10: Kết quả kiểm định mức độ phù hợp, giải thích của mô hình nghiên cứu ........ 99

Bảng 4.11: Kết quả tổng hợp phân tích MGA ............................................................. 101

Bảng 5.1: Tổng hợp kết quả kiểm định và phân tích đa nhóm về tác động của công nghệ thông tin (ITC) đến ACAP ......................................................................... 121

Bảng 5.2: Tổng hợp kết quả kiểm định và phân tích đa nhóm về tác động của năng lực

học hỏi của nhân viên (ELC) đến ACAP ................................................... 123

Bảng 5.3: Tổng hợp kết quả kiểm định và phân tích đa nhóm về tác động của văn hóa hợp tác (CCL) và tri thức tích lũy (AK) đến ACAP .................................. 125

Bảng 5.4: Tổng hợp Kết quả kiểm định và phân tích đa nhóm về tác động của quy trình quản lý tri thức (KMP) đến ACAP ............................................................ 126

Bảng 5.5: Tổng hợp kết quả phân tích về tác động của mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) đến ACAP ..................................................................................... 128128

PHẦN MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Việt Nam hiện nay đang trải qua một giai đoạn phát triển kinh tế mạnh mẽ, với tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm ổn định và môi trường kinh doanh ngày càng thuận lợi. Theo World Bank (2024): "Nhờ có nền tảng vững chắc, nền kinh tế Việt Nam đã thể hiện sức chống chịu đáng kể trong những giai đoạn khủng hoảng. Tăng trưởng kinh tế dự kiến sẽ đạt 5,5% vào năm 2024, tăng từ mức 5% vào năm 2023". Việt Nam đã duy trì mức tăng trưởng GDP trung bình khoảng 7% mỗi năm trong thập kỷ qua. Sự phát triển kinh tế này không chỉ tạo ra nhiều cơ hội mới cho các doanh nghiệp mà còn đặt ra những thách thức về cạnh tranh và đổi mới.

Trong bối cảnh đó, Thương mại Điện tử (TMĐT) đã nổi lên như một lĩnh vực phát triển nhanh chóng và đầy tiềm năng tại Việt Nam. Theo báo cáo của Google & TEMASEK (2021), thị trường TMĐT của Việt Nam dự kiến sẽ đạt giá trị 52 tỷ USD vào năm 2025, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kép (CAGR) lên đến 29%. Sự phát triển này được thúc đẩy bởi sự gia tăng của tầng lớp trung lưu, sự phổ biến của internet và các thiết bị di động, cùng với sự thay đổi trong thói quen mua sắm của người tiêu dùng. Sự phát triển như vũ bão của TMĐT đòi hỏi các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực này phải liên tục cập nhật và nâng cấp tri thức để thích nghi và phát triển. Báo cáo của Ernst & Young (2024) chỉ ra rằng các doanh nghiệp cần phải đầu tư vào các hoạt động nghiên cứu và phát triển (R&D), đào tạo nhân viên và ứng dụng các công nghệ mới nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh và khả năng đổi mới sáng tạo. Điều này không chỉ giúp các doanh nghiệp duy trì vị thế cạnh tranh mà còn tạo ra giá trị mới cho khách hàng và thị trường (Ernst & Young, 2024). Đổi mới sáng tạo và cải tiến quy trình là những yếu tố then chốt giúp các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam phát triển bền vững. Theo McKinsey & Company (2023), các doanh nghiệp cần phải thúc đẩy sự hợp tác giữa các bộ phận và khuyến khích văn hóa học hỏi để tận dụng tối đa nguồn lực tri thức nội bộ và bên ngoài. Bằng cách này, các doanh nghiệp có thể nhanh chóng thích ứng với những thay đổi của thị trường và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng. Nhìn chung, bối cảnh kinh tế hiện nay của Việt Nam với sự phát triển mạnh mẽ của TMĐT đòi hỏi các doanh nghiệp phải đổi mới và nâng cấp liên tục. Việc đầu tư vào tri thức và công nghệ không chỉ là yếu tố sống còn mà còn là động lực chính để các doanh nghiệp tiến xa hơn trong cuộc cạnh tranh toàn cầu (McKinsey & Company, 2023). Ngày càng có nhiều doanh nghiệp Việt Nam, doanh nghiệp nước ngoài đầu tư tại Việt

Nam nhận rõ vai trò của tri thức và công nghệ. Dẫu vậy, đầu tư và hiệu quả đầu tư luôn là 2 phạm trù khác nhau, trên thực tế các doanh nghiệp đầu tư nhiều cho tri thức và công nghệ không phải lúc nào cũng mang lại hiệu quả hoạt động tương xứng. Một trong những nguyên do chính là năng lực hấp thụ (ACAP) của doanh nghiệp.

ACAP (Absorptive Capacity - ACAP) được định nghĩa là: "khả năng của một tổ

chức trong việc nhận diện, tiếp thu, chuyển hóa và khai thác tri thức từ môi trường bên

ngoài để tạo ra giá trị mới và nâng cao hiệu suất hoạt động" (Cohen & Levinthal, 1990).

ACAP không chỉ đơn thuần là việc thu thập thông tin mà còn bao gồm khả năng xử lý,

lưu trữ, chia sẻ và áp dụng tri thức vào thực tiễn, từ đó giúp doanh nghiệp duy trì và phát

triển trong môi trường kinh doanh đầy biến động (Flatten & Cộng sự, 2011). Vai trò của

ACAP trong doanh nghiệp rất đa dạng và quan trọng. Nghiên cứu của Liao & Cộng sự

(2008) đã chỉ ra rằng các doanh nghiệp có ACAP cao thường có khả năng ứng phó tốt

hơn với các thách thức từ bên ngoài, nhờ vào khả năng học hỏi và áp dụng tri thức mới

một cách hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực TMĐT, nơi mà sự thay

đổi về công nghệ và thị hiếu của khách hàng diễn ra rất nhanh chóng. Theo Zahra &

George (2002), ACAP bao gồm hai khía cạnh chính: ACAP tiềm năng (potential

ACAP) và ACAP thực tế (realized ACAP). ACAP tiềm năng liên quan đến khả năng

tiếp nhận (Acquisition) và đồng hóa (Assimilation) tri thức, trong khi ACAP thực tế liên

quan đến khả năng chuyển đổi (Transformation) và khai thác (Exploitation) tri thức để

tạo ra giá trị. Cả hai khía cạnh này đều cần thiết để doanh nghiệp có thể nắm bắt và tận

dụng các cơ hội từ tri thức mới. Như vậy, có thể hiểu rằng, ACAP gồm 4 thành phần là:

Tiếp nhận tri thức (Knowledge Acquisition); Đồng hóa tri thức (Knowledge

Assimilation); Chuyển đổi tri thức (Knowledge Transformation) và Khai thác tri thức

(Knowledge Exploitation) (Flatten & Cộng sự, 2011).

Tại Việt Nam, các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT đang đối mặt với nhiều thách

thức và cơ hội từ sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và thị trường. ACAP đóng vai

trò then chốt giúp các doanh nghiệp này nâng cao khả năng cạnh tranh và đổi mới sáng tạo

(Ernst & Young, 2024). ACAP cũng giúp các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt

Nam nhanh chóng thích ứng với các thay đổi của thị trường và nắm bắt các cơ hội mới

(McKinsey & Company, 2023). Việc phát triển và duy trì ACAP mang lại nhiều lợi ích

quan trọng, giúp doanh nghiệp không chỉ tồn tại mà còn phát triển mạnh mẽ, cụ thể là: (1)

Thúc đẩy đổi mới sáng tạo (Zahra & George, 2002); (2) Tăng cường lợi thế cạnh tranh

(Flatten & Cộng sự, 2011); (3) Tối ưu hóa quy trình và hiệu suất (Tödtling & Cộng sự,

2009); (4) Tăng cường khả năng phản ứng với thay đổi môi trường (Lane & Cộng sự,

2006); (5) Nâng cao khả năng học hỏi và phát triển tổ chức (Argyris & Schön, 1997;

Ahmed & Cộng sự, 2024); (6) Tăng cường sự hợp tác và liên kết (Lane & Lubatkin, 1998;

Boateng & Cộng sự, 2023).

ACAP là một khái niệm quan trọng trong nghiên cứu về quản lý tri thức và đổi mới sáng tạo, đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trong và ngoài nước. Trên thế giới, nghiên cứu về ACAP bắt đầu với công trình của Cohen & Levinthal (1990), trong đó hai tác giả đã giới thiệu khái niệm ACAP như khả năng của doanh nghiệp trong việc nhận diện, tiếp thu và ứng dụng tri thức từ môi trường bên ngoài. Từ đó, nhiều nghiên cứu đã mở rộng và làm sâu sắc thêm khái niệm này, bao gồm nghiên cứu của Zahra & George (2002), đề xuất mô hình ACAP tiềm năng và thực tế, và nghiên cứu của Flatten & Cộng sự (2011), phát triển thang đo lường chi tiết cho ACAP.

Ở khía cạnh nghiên cứu về các yếu tố tác động đến ACAP của doanh nghiệp, đã

có nhiều công trình trên thế giới được thực hiện (ví dụ, nghiên cứu của Bosch & Cộng

sự (1999) về cơ cấu tổ chức linh hoạt và phức tạp giúp nâng cao ACAP; Nghiên cứu của

(Liao & Cộng sự, 2008) về vai trò của văn hóa doanh nghiệp và năng lực quản lý tri

thức trong việc nâng cao ACAP; Nghiên cứu của Sabherwal & Jeyaraj (2015) đã nhấn

mạnh vai trò của công nghệ thông tin trong việc thúc đẩy quá trình đổi mới, sáng tạo và

nâng cao ACAP trong doanh nghiệp...). Trong khi đó, ở Việt Nam, các nghiên cứu về

ACAP và các yếu tố tác động đến ACAP vẫn còn hạn chế. Một số nghiên cứu trong

nước như của Hang (2018) đã tập trung vào việc xác định các thành phần cấu thành

ACAP của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam, nhưng chưa đi sâu vào các yếu

tố tác động cụ thể trong lĩnh vực TMĐT. Nghiên cứu của Nguyễn Quốc Duy (2020), đề

cập đến tri thức đã tích lũy và cơ chế tích hợp tri thức (năng lực kết hợp) có tác động

tích cực đáng kể đến ACAP của doanh nghiệp, nhưng cũng chưa đầy đủ về các yếu tố

khác như cơ cấu tổ chức, văn hóa doanh nghiệp và công nghệ thông tin.

Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu trên thế giới về ACAP và các yếu tố tác động,

nhưng các nghiên cứu tại Việt Nam, đặc biệt là trong lĩnh vực TMĐT, vẫn còn thiếu

và cần được thực hiện thêm để hiểu rõ hơn về bối cảnh và đặc thù của các doanh

nghiệp họa động trong lĩnh vực này. Bên cạnh đó, việc khám phá vai trò điều tiết của

các yếu tố (ví dụ: quy mô doanh nghiệp, mức độ cạnh tranh của ngành, văn hóa doanh

nghiệp, công nghệ thông tin...) đến mối quan hệ của ACAP và các yếu tố tác động

cũng rất cần thiết. Việc hiểu rõ vai trò của các yếu tố điều tiết không chỉ giúp nâng

cao độ chính xác và tính toàn diện của các kết quả nghiên cứu mà còn cung cấp những

gợi ý hữu ích cho việc xây dựng chiến lược quản lý tri thức hiệu quả (Martinez-

Conesa & Cộng sự, 2017).

Như vậy, các bất cập, hạn chế đã được NCS trình bày ở trên chính là khoảng trống nghiên cứu. Việc nghiên cứu về các yếu tố tác động đến ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam là rất cần thiết. Điều này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về các yếu tố nội tại và ngoại tại ảnh hưởng đến ACAP mà còn cung cấp cơ sở lý thuyết và thực tiễn để các doanh nghiệp và nhà quản lý đề ra chiến lược phát triển phù hợp. Từ đây, NCS đã chọn đề tài luận án tiến sĩ: "Các yếu tố ảnh hưởng đến ACAP của doanh nghiệp trong lĩnh vực Thương mại Điện tử tại Việt Nam" với hy vọng góp phần khắc phục khoảng trống này.

2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

2.1. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của đề tài luận án này là nghiên cứu và xác định các yếu tố tác động

đến ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Thông qua việc

nghiên cứu này, đề tài luận án nhằm mục đích nâng cao sự hiểu biết về ACAP, từ đó đề

xuất các giải pháp, khuyến nghị nhằm nâng cao ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh

vực TMĐT trong bối cảnh kinh tế hiện nay.

2.2. Nhiệm vụ nghiên cứu

(1) Tổng hợp cơ sở lý thuyết về ACAP

Tổng hợp cơ sở lý thuyết về tri thức, phân loại tri thức, ACAP và các thành phần

cấu thành từ đó xác định khung lý thuyết nền tảng của luận án

(2) Tổng hợp cơ sở lý luận về các loại hình doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT

Tổng hợp các đặc điểm của TMĐT, các loại hình doanh nghiệp trong lĩnh vực

TMĐT từ đó xác định các nhóm đối tượng nghiên cứu chính của luận án

(3) Xây dựng mô hình, phát triển giả thuyết nghiên cứu

Tổng quan, phân tích các nghiên cứu tại Việt Nam và thế giới về ACAP và các

yếu tố tác động đến ACAP, các yếu tố điều tiết mối quan hệ của ACAP và yếu tố tác

động từ đó xây dựng mô hình và phát triển các giả thuyết nghiên cứu của luận án.

(4) Phát triển thang đo lường các biến số trong mô hình nghiên cứu

Dựa trên các nghiên cứu tiền nhiệm, tổng hợp và phát triển thang đo, tiêu chí

phân loại chi tiết cho ACAP và các yếu tố tác động, các yếu tố điều tiết và điều chỉnh

phù hợp với bối cảnh các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

(5) Thu thập và phân tích dữ liệu

Tiến hành khảo sát các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam để thu thập dữ liệu, sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu định lượng để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.

(6) Đề xuất các giải pháp và khuyến nghị

Đưa ra các giải pháp cụ thể nhằm nâng cao ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam cũng như đề xuất các khuyến nghị cho các nhà quản lý và chính sách nhằm hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc nâng cao ACAP.

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

3.1. Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài luận án này là các yếu tố tác động đến ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Cụ thể, các yếu tố này bao gồm cả các yếu tố nội tại của doanh nghiệp như tri thức đã tích lũy, phong cách lãnh đạo, năng lực công nghệ thông tin, năng lực kết hợp, năng lực học hỏi của nhân viên, cơ cấu tổ chức, văn hóa doanh nghiệp, quy trình quản lý tri thức, cũng như các yếu tố bên ngoài như quy mô doanh nghiệp và mức độ cạnh tranh trong ngành.

3.2. Phạm vi nghiên cứu

Phạm vi nội dung: Trong phạm vi luận án này, luận án tập trung vào 2 nội dung chính: (1) Xác định và phân tích các yếu tố tác động đến ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. (2) Xác định và phân tích các yếu tố điều tiết mối quan hệ giữa ACAP và các yếu tố tác động. Như vậy, có thể xác định phạm vi nội dung nghiên cứu đã được thu gọn của luận án là phân tích ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam thông qua phân tích các yếu tố nội tại (được xem là các yếu tố tác động) và yếu tố bên ngoài (được xem là các yếu tố điều tiết) đến ACAP của doanh nghiệp. Nghiên cứu sẽ phát triển các thang đo lường cho các yếu tố này, thu thập và phân tích dữ liệu thực tiễn từ các doanh nghiệp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và đề xuất các giải pháp nâng cao ACAP.

Phạm vi không gian: Nghiên cứu được thực hiện trên các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT trên toàn lãnh thổ Việt Nam. Điều này, bao gồm các doanh nghiệp

có trụ sở chính tại các thành phố lớn như Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh, Đà Nẵng, cũng như các doanh nghiệp tại các tỉnh thành khác có hoạt động kinh doanh liên quan đến TMĐT.

Phạm vi thời gian: Nghiên cứu này được thực hiện trong giai đoạn từ năm 2022

đến năm 2024. Dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian này để đảm bảo tính thời

sự và độ chính xác của kết quả nghiên cứu. Các kết quả nghiên cứu sẽ phản ánh tình

hình thực tế và xu hướng phát triển của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt

Nam trong giai đoạn này.

4. Khái quát về phương pháp nghiên cứu

4.1. Quy trình nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu của luận án mô tả quá trình tuần tự thực hiện từng công

việc trong xác định và phân tích phân tích các yếu tố tác động đến ACAP của các doanh

nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam cũng như các yếu tố điều tiết mối quan hệ

giữa ACAP và các yếu tố tác động. Quy trình gồm 10 bước được mô hình hóa cụ thể

qua Hình 1.1.

Bước 1: Tổng quan nghiên cứu và xác định khung lý thuyết

Bước đầu tiên là xác định cơ sở lý thuyết và thực hiện tổng quan nghiên cứu về

ACAP và các yếu tố tác động đến ACAP. Điều này bao gồm việc nghiên cứu các khái

niệm và mô hình lý thuyết đã được phát triển trên thế giới cũng như các nghiên cứu liên

quan tại Việt Nam. Tổng quan nghiên cứu giúp xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc

và xác định các khoảng trống nghiên cứu cần được khám phá.

Bước 2: Đánh giá tổng quan xác định khoảng trống nghiên cứu

Sau khi tổng quan nghiên cứu, cần đánh giá và xác định các khoảng trống trong

nghiên cứu hiện tại về ACAP trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Bước này nhằm phát

hiện ra những vấn đề chưa được giải quyết hoặc các khía cạnh cần được nghiên cứu

thêm, từ đó xác định các câu hỏi nghiên cứu cụ thể.

Bước 3: Xây dựng mô hình, phát triển giả thuyết nghiên cứu

Bước này bao gồm việc xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên cơ sở lý thuyết

và các nghiên cứu trước đó. Mô hình nghiên cứu minh họa các mối quan hệ giữa các

yếu tố tác động và ACAP. Sau đó, các giả thuyết nghiên cứu được phát triển để kiểm

định các mối quan hệ này. Ví dụ, giả thuyết có thể bao gồm việc kiểm tra tác động của

tri thức đã tích lũy, phong cách lãnh đạo, năng lực công nghệ thông tin, năng lực kết

hợp, năng lực học hỏi của nhân viên, cơ cấu tổ chức, văn hóa doanh nghiệp và quy trình

quản lý tri thức đến ACAP.

Bước 4: Phát triển thang đo lường biến quan sát của mô hình nghiên cứu

Để đo lường các yếu tố trong mô hình nghiên cứu, cần phát triển các thang đo lường biến quan sát. Điều này bao gồm việc thiết kế các công cụ đo lường, chẳng hạn như bảng câu hỏi, để thu thập dữ liệu về các yếu tố tác động đến ACAP. Thang đo lường cần đảm bảo tính tin cậy và độ giá trị để có thể đo lường chính xác các khái niệm nghiên cứu.

Bước 5: Nghiên cứu định tính - Phỏng vấn chuyên gia để thiết kế bảng hỏi sơ bộ

Trước khi tiến hành khảo sát quy mô lớn, nghiên cứu định tính được thực hiện bằng cách phỏng vấn các chuyên gia trong lĩnh vực TMĐT và quản lý tri thức. Mục tiêu là thu thập ý kiến và đánh giá về bảng hỏi sơ bộ, từ đó cải thiện và hoàn thiện bảng hỏi. Phỏng vấn chuyên gia giúp đảm bảo rằng các câu hỏi rõ ràng, phù hợp và đo lường chính xác các khái niệm nghiên cứu.

Bước 2

Bước 4

Bước 1

Bước 3

Tổng quan nghiên cứu và xác định khung lý thuyết

Xây dựng mô hình, phát triển giả thuyết nghiên cứu

Đánh giá tổng quan xác định khoảng trống nghiên cứu

Phát triển thang đo lường biến quan sát của mô hình nghiên cứu

Bước 6

Bước 7

Bước 8

Bước 5 Nghiên cứu định tính - Phỏng vấn chuyên gia để thiết kế bảng hỏi sơ bộ

Nghiên cứu định lượng sơ bộ – Hiệu chỉnh mô hình, bảng hỏi

Thiết kế chọn mẫu nghiên cứu - Thực hiện khảo sát chính thức

Tập hợp và làm sạch số liệu điề tra - Kiểm định độ tin cậy của dữ liệu điều tra

Bước 9

Bước 10

Phân tích mô hình, kiểm định giả thuyết, thảo luận kết quả nghiên cứu

Đề xuất và khuyến nghị dựa trên kết quả nghiên cứu

Hình 1: Quy trình nghiên cứu

Nguồn: NCS đề xuất

Bước 6: Nghiên cứu định lượng sơ bộ - Hiệu chỉnh mô hình, bảng hỏi

Sau khi hoàn thiện bảng hỏi sơ bộ, khảo sát thí điểm được tiến hành để thử nghiệm bảng hỏi trên một mẫu nhỏ các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt

Nam. Kết quả khảo sát thí điểm giúp phát hiện các vấn đề trong bảng hỏi và hiệu chỉnh mô hình cũng như bảng hỏi để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trước khi triển khai khảo sát chính thức.

Bước 7: Thiết kế chọn mẫu nghiên cứu - Thực hiện khảo sát chính thức

Bước này bao gồm việc thiết kế kế hoạch chọn mẫu cho khảo sát chính thức. Điều này bao gồm xác định kích thước mẫu, phương pháp chọn mẫu và các tiêu chí chọn mẫu để đảm bảo rằng mẫu nghiên cứu đại diện cho toàn bộ doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Mẫu nghiên cứu cần đủ lớn để đảm bảo độ tin cậy và tính đại diện của dữ liệu. Sau khi hoàn thiện các bước chuẩn bị, khảo sát chính thức được thực hiện để thu thập dữ liệu định lượng từ các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Điều này thường bao gồm việc phát bảng hỏi và thu thập phản hồi từ các doanh nghiệp. Dữ liệu thu thập được sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về các yếu tố tác động đến ACAP.

Bước 8: Tập hợp, làm sạch số liệu và kiểm định độ tin cậy của dữ liệu điều tra

Dữ liệu thu thập từ khảo sát chính thức cần được tập hợp và làm sạch để chuẩn bị cho phân tích. Việc làm sạch dữ liệu bao gồm kiểm tra và xử lý các giá trị thiếu, sai sót và các giá trị ngoại lệ để đảm bảo dữ liệu chính xác và sẵn sàng cho phân tích. Bước này là rất quan trọng để đảm bảo chất lượng dữ liệu cho các phân tích tiếp theo. Bước này bao gồm việc kiểm định độ tin cậy của dữ liệu thu thập được, thường sử dụng các phương pháp như kiểm định độ tin cậy nội tại (Cronbach’s Alpha) và phân tích nhân tố. Mục tiêu là đảm bảo rằng các thang đo lường có độ tin cậy và độ giá trị cao, từ đó đảm bảo tính chính xác của các kết quả phân tích sau này.

Bước 9: Phân tích mô hình, kiểm định giả thuyết, thảo luận kết quả nghiên cứu

Sau khi kiểm định độ tin cậy của dữ liệu, bước tiếp theo là phân tích mô hình và

kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Điều này bao gồm việc sử dụng các phương pháp

phân tích định lượng như hồi quy tuyến tính, mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để kiểm

tra các mối quan hệ giữa các yếu tố tác động và ACAP. Kết quả phân tích sẽ xác nhận

hoặc bác bỏ các giả thuyết nghiên cứu.

Bước 10: Đề xuất và khuyến nghị dựa trên kết quả nghiên cứu

Cuối cùng, dựa trên các kết quả phân tích và kiểm định giả thuyết, các khuyến

nghị và đề xuất sẽ được đưa ra. Điều này bao gồm việc trình bày các phát hiện chính

của nghiên cứu, rút ra các kết luận và đề xuất các giải pháp cụ thể nhằm nâng cao ACAP

cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Các khuyến nghị này bao

gồm các biện pháp cải thiện tri thức đã tích lũy, phong cách lãnh đạo, năng lực công

nghệ thông tin, năng lực kết hợp, năng lực học hỏi của nhân viên, cơ cấu tổ chức, văn

hóa doanh nghiệp và quy trình quản lý tri thức.

4.2. Thu thập, phân tích dữ liệu

4.2.1. Thu thập dữ liệu thứ cấp

Nghiên cứu đề tài luận án, NCS đã sử dụng các phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu đa dạng để đảm bảo tính khách quan, độ tin cậy và tính xác thực của kết quả nghiên cứu. Quá trình này bao gồm ba phần chính: thu thập dữ liệu thứ cấp, thu thập dữ liệu sơ cấp (bao gồm nghiên cứu định tính và định lượng) và phân tích, xử lý dữ liệu.

Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các nguồn tài liệu đã công bố như các báo cáo

nghiên cứu, tài liệu học thuật, sách chuyên ngành, và các tài liệu thống kê từ các tổ chức uy

tín trong và ngoài nước. Nguồn dữ liệu này bao gồm các báo cáo của Ngân hàng Thế giới,

các báo cáo ngành của Google, Temasek, Bain & Company, và các nghiên cứu khoa học

đã được công bố trên các tạp chí quốc tế. Việc thu thập dữ liệu thứ cấp giúp xây dựng cơ

sở lý thuyết vững chắc, xác định các khái niệm và mô hình nghiên cứu, và cung cấp nền

4.2.2. Thu thập dữ liệu sơ cấp

4.2.2.1. Nghiên cứu định tính

tảng để phát triển các giả thuyết và thiết kế nghiên cứu.

Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua phỏng vấn chuyên gia và các nhà

quản lý trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Mục tiêu của nghiên cứu định tính là thu thập

ý kiến, quan điểm và kinh nghiệm từ các chuyên gia, từ đó hoàn thiện mô hình nghiên cứu

và thiết kế bảng hỏi sơ bộ. Các cuộc phỏng vấn bán cấu trúc được sử dụng để đảm bảo tính

linh hoạt và sâu sắc của dữ liệu thu thập. Dữ liệu từ các cuộc phỏng vấn này giúp làm rõ và

4.2.2.2. Nghiên cứu định lượng

xác định chính xác các yếu tố ảnh hưởng đến ACAP.

Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua khảo sát chính thức với bảng hỏi

được thiết kế dựa trên kết quả của nghiên cứu định tính. Bảng hỏi được phát triển và kiểm

định độ tin cậy trước khi triển khai khảo sát trên quy mô lớn. Đối tượng khảo sát là các

doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Phương pháp chọn mẫu phi xác suất, cụ

thể là kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện được sử dụng để đảm bảo tính đại diện của mẫu nghiên

cứu. Dữ liệu thu thập được từ khảo sát này sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết

nghiên cứu và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ACAP.

4.2.3. Phân tích và xử lý dữ liệu

Dữ liệu thu thập từ khảo sát chính thức sẽ được tập hợp và làm sạch để chuẩn bị cho quá trình phân tích. Việc làm sạch dữ liệu bao gồm kiểm tra và xử lý các giá trị thiếu, sai sót và các giá trị ngoại lệ để đảm bảo dữ liệu chính xác và sẵn sàng cho phân tích.

Phương pháp phân tích dữ liệu trong luận án này được thực hiện bằng phương

pháp PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) qua phần mềm

Smart PLS 4.0. PLS-SEM là một công cụ mạnh mẽ để kiểm tra các mô hình nghiên cứu

phức tạp, đặc biệt hữu ích khi mẫu nghiên cứu có kích thước nhỏ. Phương pháp này cho

phép đánh giá đồng thời cả mô hình đo lường và mô hình cấu trúc, từ đó kiểm tra mối

quan hệ giữa các biến tiềm ẩn và kiểm định các giả thuyết của nghiên cứu. Với sự hỗ

trợ của phần mềm Smart PLS 4.0, quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện nhanh

chóng, hiệu quả và đảm bảo tính chính xác cao.

Kết quả phân tích sẽ được sử dụng để rút ra các kết luận và đề xuất các khuyến

nghị cụ thể nhằm nâng cao ACAP cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt

Nam. Các kết luận và khuyến nghị này sẽ dựa trên các phát hiện chính của nghiên cứu

và sẽ được trình bày một cách rõ ràng và chi tiết trong báo cáo nghiên cứu cuối cùng.

5. Đóng góp mới của luận án

5.1. Đóng góp mới về lý luận

(1) Phát triển khái niệm và mô hình lý thuyết về ACAP:

Đề tài góp phần làm sáng tỏ và mở rộng khái niệm về ACAP trong bối cảnh

nghiên cứu về các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Nghiên cứu phát

triển một mô hình lý thuyết toàn diện, tích hợp các yếu tố nội tại và ngoại tại ảnh hưởng

đến ACAP, từ đó cung cấp một cái nhìn toàn diện về cấu trúc và thành phần của ACAP.

(2) Xây dựng thang đo lường chi tiết:

Đề tài đóng góp vào việc xây dựng và xác nhận các thang đo lường chi tiết cho

các yếu tố ảnh hưởng đến ACAP. Thang đo lường này không chỉ giúp đo lường chính

xác các yếu tố tác động mà còn có thể được áp dụng trong các nghiên cứu tương lai để

kiểm tra và phát triển thêm về lý thuyết ACAP.

(3) Khám phá mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng và ACAP:

Nghiên cứu xác định và kiểm định các mối quan hệ giữa các yếu tố như tri thức

đã tích lũy, phong cách lãnh đạo, năng lực công nghệ thông tin, năng lực kết hợp, năng

lực học hỏi của nhân viên, cơ cấu tổ chức, văn hóa doanh nghiệp, quy trình quản lý tri

thức và ACAP. Việc xác định những mối quan hệ này giúp làm sáng tỏ cách thức các

yếu tố này tương tác và ảnh hưởng đến ACAP, từ đó đóng góp vào sự phát triển của lý

thuyết ACAP.

(4) Đóng góp vào các lý thuyết quản lý và đổi mới sáng tạo:

Kết quả nghiên cứu không chỉ làm phong phú thêm lý thuyết về ACAP mà còn góp phần vào các lý thuyết về quản lý tri thức, quản lý đổi mới sáng tạo và phát triển tổ chức. Nghiên cứu cung cấp cơ sở lý thuyết để các nhà nghiên cứu và học giả tiếp tục phát triển và kiểm tra trong các bối cảnh khác nhau.

5.2. Đóng góp mới về thực tiễn

(1) Cung cấp cơ sở cho việc xây dựng chiến lược nâng cao ACAP:

Kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin quý giá để các doanh nghiệp trong lĩnh

vực TMĐT tại Việt Nam xây dựng các chiến lược cụ thể nhằm nâng cao ACAP. Các doanh nghiệp có thể sử dụng các kết quả này để tập trung vào các yếu tố quan trọng như cải thiện tri thức đã tích lũy, phát triển phong cách lãnh đạo phù hợp, nâng cao năng lực công nghệ thông tin và quản lý tri thức hiệu quả.

(2) Hỗ trợ các nhà quản lý trong việc ra quyết định:

Nghiên cứu cung cấp các thông tin chi tiết về các yếu tố ảnh hưởng đến ACAP, từ đó giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định chiến lược nhằm tối ưu hóa nguồn lực và nâng cao hiệu quả hoạt động. Các nhà quản lý có thể sử dụng các thang đo lường đã được phát triển để đánh giá và cải thiện ACAP của doanh nghiệp mình.

(3) Đề xuất các giải pháp thực tiễn cho doanh nghiệp:

Nghiên cứu đưa ra các giải pháp cụ thể và khuyến nghị nhằm nâng cao ACAP cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Những giải pháp này bao gồm việc tăng cường đầu tư vào đào tạo nhân viên, cải thiện quy trình quản lý tri thức, thúc đẩy văn hóa học hỏi và đổi mới trong doanh nghiệp, và áp dụng các công nghệ tiên tiến trong quản lý tri thức.

(4) Hỗ trợ các chính sách và chương trình hỗ trợ doanh nghiệp:

Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để hỗ trợ việc xây dựng các chính sách và chương trình hỗ trợ từ phía chính phủ và các tổ chức hỗ trợ doanh nghiệp. Chính phủ và các tổ chức có thể sử dụng thông tin này để thiết kế các chương trình đào tạo, hỗ trợ công nghệ và các chính sách khuyến khích nhằm nâng cao ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT.

(5) Nâng cao năng lực cạnh tranh và hiệu quả hoạt động:

Bằng cách nâng cao ACAP, các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam có thể cải thiện khả năng cạnh tranh trên thị trường, tăng cường hiệu quả hoạt động và đổi mới sáng tạo. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp phát triển bền vững mà còn góp phần vào sự phát triển chung của nền kinh tế quốc gia.

6. Kết cấu của luận án

Ngoài phần mở đầu, kết luận, danh mục tài liệu tham khảo và phụ lục kèm theo,

kết cấu của luận án gồm các chương cụ thể như sau:

Chương 1: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Chương 2: Mô hình và giả thuyết nghiên cứu

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả và thảo luận

Chương 5: Khuyến nghị giải pháp

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

1.1. Cơ sở lý thuyết về tri thức

1.1.1. Khái niệm về tri thức

Tri thức là một khái niệm rộng lớn và phong phú, không chỉ là sự tích lũy của

thông tin mà còn là khả năng áp dụng thông tin đó vào thực tiễn để tạo ra giá trị. Từ

những quan niệm ban đầu đến những lý thuyết phức tạp hơn, tri thức đã được nghiên

cứu và định nghĩa theo nhiều cách khác nhau. Trong bối cảnh doanh nghiệp hiện đại,

đặc biệt là trong lĩnh vực TMĐT, tri thức trở thành tài sản chiến lược giúp doanh nghiệp

duy trì và nâng cao lợi thế cạnh tranh. Các định nghĩa tiêu biểu về tri thức sau đây đều

mang lại góc nhìn độc đáo và sâu sắc.

Theo Drucker (2012), “Tri thức là thông tin mang tính hữu dụng trong hành

động, tức là có thể biến thành quyết định, hành động, hoặc quy trình”. Như vậy, tri thức

không chỉ là tập hợp thông tin mà còn bao gồm khả năng áp dụng thông tin đó vào thực

tế để tạo ra giá trị. Điều này nhấn mạnh rằng tri thức phải có khả năng hành động và ứng

dụng thực tế, không chỉ dừng lại ở mức độ hiểu biết lý thuyết.

Nonaka (2009) định nghĩa: “Tri thức là niềm tin chân thật đã được minh chứng”.

Nonaka nhấn mạnh rằng tri thức không chỉ là thông tin mà còn phải được xác nhận và

áp dụng trong các ngữ cảnh cụ thể. Điều này bao gồm cả tri thức tường minh và tri thức

ngầm, cho thấy sự phức tạp và đa dạng của tri thức trong tổ chức.

Ở một góc nhìn khác, “Tri thức là sự pha trộn linh hoạt của các kinh nghiệm,

giá trị, thông tin ngữ cảnh và những hiểu biết chuyên sâu, cung cấp khung nền để đánh

giá và kết hợp những trải nghiệm và thông tin mới”. (Davenport & Prusak, 1998). Định

nghĩa này nhấn mạnh rằng tri thức không chỉ là dữ liệu hoặc thông tin, mà còn bao gồm

kinh nghiệm, giá trị và ngữ cảnh. Tri thức phải có khả năng đánh giá và áp dụng để tạo

ra giá trị thực tế trong môi trường kinh doanh.

Theo quan điểm của Sveiby (1997),“Tri thức là tài sản vô hình quan trọng nhất

của tổ chức và là yếu tố then chốt quyết định sự thành công của doanh nghiệp trong nền

kinh tế tri thức hiện đại”. Sveiby coi tri thức là một tài sản chiến lược và nhấn mạnh vai

trò của nó trong sự phát triển và cạnh tranh của doanh nghiệp. Tri thức bao gồm kỹ năng,

kinh nghiệm, sự sáng tạo, và sự đổi mới mà nhân viên mang lại cho tổ chức.

Quan điểm dưới góc nhìn giáo dục của Argyris & Schön (1997), “Tri thức là kết quả của quá trình học tập kép, nơi mà cả cá nhân và tổ chức cùng nhau phát triển và cải thiện hiểu biết thông qua tương tác và phản hồi liên tục”. Định nghĩa này nhấn mạnh rằng tri thức là một quá trình động, liên tục được tạo ra và tái tạo thông qua các hoạt động học tập, thảo luận và giải quyết vấn đề. Vai trò của tương tác xã hội và học hỏi từ kinh nghiệm thực tiễn được coi là cốt lõi trong việc phát triển tri thức tổ chức.

Alavi & Leidner (2001) tập trung vào khía cạnh ứng dụng của tri thức: “Tri thức là sự hiểu biết có căn cứ có thể giúp một cá nhân hoặc tổ chức thực hiện các hành động cụ thể”. Nhấn mạnh rằng tri thức phải có khả năng hỗ trợ việc ra quyết định và hành động. Điều này bao gồm cả tri thức tường minh (explicit knowledge) và tri thức ngầm (tacit knowledge), và làm nổi bật vai trò của công nghệ thông tin trong việc quản lý và chia sẻ tri thức trong tổ chức.

Ở một góc nhìn khác: “Tri thức là một hệ thống phân tán được tạo nên bởi các mối quan hệ giữa những cá nhân, nhóm và tổ chức trong một mạng lưới tri thức” (Spender, 1996). Spender nhấn mạnh rằng tri thức không chỉ tồn tại ở cấp độ cá nhân mà còn được phân tán trong toàn bộ hệ thống tổ chức thông qua các mối quan hệ và tương tác. Điều này bao gồm việc quản lý tri thức ngầm và tri thức tường minh để tối ưu hóa sự hợp tác và sáng tạo trong tổ chức.

Như vậy, tri thức là một khái niệm phức tạp và đa chiều, đã được nghiên cứu và định nghĩa theo nhiều cách khác nhau trong các tài liệu và nghiên cứu. Nhìn chung, tri thức được hiểu là một tài sản vô hình, bao gồm những hiểu biết, kỹ năng, kinh nghiệm và thông tin mà cá nhân hoặc tổ chức tích lũy được qua quá trình học hỏi và thực hành. Tri thức không chỉ là dữ liệu hay thông tin mà còn là khả năng sử dụng, áp dụng và khai thác chúng để tạo ra giá trị và đổi mới.

1.1.2. Phân loại tri thức

Tri thức bao gồm nhiều dạng khác nhau và được phân loại theo nhiều cách dựa trên đặc điểm và cách thức lưu trữ, truyền đạt. Việc phân loại tri thức không chỉ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về bản chất và chức năng của nó, mà còn hỗ trợ việc quản lý và khai thác tri thức trong các tổ chức và doanh nghiệp. Các nhà nghiên cứu đã phát triển nhiều mô hình phân loại tri thức nhằm phục vụ các mục đích nghiên cứu và ứng dụng khác nhau. Dưới đây là các dạng tri thức chính và các phương thức phân loại phổ biến.

Tri thức tường minh (Explicit Knowledge)

Tri thức tường minh là loại tri thức có thể dễ dàng truyền đạt và chia sẻ thông

qua ngôn ngữ viết hoặc nói (Nonaka, 2009; Polanyi & Sen, 2009). Nó thường được lưu

trữ dưới dạng tài liệu, sổ tay hướng dẫn, quy trình, sách vở, và cơ sở dữ liệu. Tri thức

tường minh là loại tri thức dễ dàng quản lý vì nó có thể được ghi lại và truyền tải một

cách hệ thống. Tuy nhiên, nó thường không bao gồm các kỹ năng và hiểu biết sâu sắc

mà chỉ có thể có được qua kinh nghiệm thực tiễn.

Tri thức ngầm (Tacit Knowledge)

Tri thức ngầm là loại tri thức khó có thể truyền đạt bằng lời nói hoặc văn bản. Nó

bao gồm các kỹ năng, kinh nghiệm, trực giác, và hiểu biết mà con người có được thông

qua quá trình làm việc và tương tác hàng ngày (Polanyi & Sen, 2009). Tri thức ngầm

thường được coi là giá trị nhất trong các tổ chức vì nó chứa đựng những kinh nghiệm và

kỹ năng khó có thể thay thế. Tuy nhiên, nó cũng là loại tri thức khó quản lý và truyền

đạt nhất vì không thể dễ dàng ghi lại hay dạy lại.

Tri thức cá nhân (Individual Knowledge)

Tri thức cá nhân là tri thức mà một cá nhân sở hữu, bao gồm cả tri thức tường

minh và tri thức ngầm (Davenport & Prusak, 1998). Đây là sự hiểu biết và kỹ năng mà

mỗi cá nhân tích lũy qua học tập, làm việc và trải nghiệm. Tri thức cá nhân là nền tảng

cho sự phát triển và đổi mới của mỗi cá nhân và tổ chức. Việc khai thác và chuyển giao

tri thức cá nhân thành tri thức tổ chức là một thách thức lớn trong quản lý tri thức.

Tri thức tổ chức (Organizational Knowledge)

Tri thức tổ chức là tri thức được lưu trữ và sử dụng bởi tổ chức. Nó bao gồm

quy trình, chính sách, quy tắc, và các thông tin tổ chức mà các thành viên trong tổ chức

cùng chia sẻ và sử dụng (Argyris & Schön, 1997). Tri thức tổ chức giúp duy trì và phát

triển hoạt động của tổ chức thông qua việc chuẩn hóa quy trình và cải thiện hiệu quả

công việc. Tuy nhiên, việc cập nhật và lưu trữ tri thức tổ chức một cách hệ thống là rất

quan trọng để đảm bảo tri thức không bị mất đi khi nhân viên rời khỏi tổ chức (Argyris

& Schön, 1997).

Tri thức gắn kết (Embedded Knowledge)

Tri thức gắn kết là loại tri thức được nhúng trong các sản phẩm, quy trình, hoặc

hệ thống của tổ chức (Blackler, 1995). Đây là tri thức thể hiện qua cách thức làm việc

và các quy trình hoạt động hàng ngày của tổ chức. Tri thức gắn kết rất quan trọng vì nó

giúp duy trì chất lượng và hiệu suất công việc của tổ chức. Tuy nhiên, để khai thác tri

thức này một cách hiệu quả, tổ chức cần có các công cụ và quy trình phù hợp để lưu trữ

và truyền tải tri thức.

1.2. Năng lực hấp thụ tri thức của doanh nghiệp

1.2.1. Khái niệm và đặc điểm của năng lực hấp thụ tri thức

1.2.1.1. Khái niệm ACAP

ACAP (Absorptive Capacity - ACAP) được định nghĩa là khả năng của một tổ chức để nhận diện, thu thập, đồng hóa, chuyển đổi và khai thác tri thức từ bên ngoài vào trong nội bộ của mình. Cohen & Levinthal (1990) mô tả ACAP là “khả năng của một tổ chức để nhận diện giá trị của thông tin mới, tiếp thu và áp dụng nó vào các mục đích thương mại”. Đây là một quá trình động và liên tục, giúp tổ chức duy trì và nâng cao lợi thế cạnh tranh.

Zahra & George (2002) đã mở rộng khái niệm này bằng cách phân loại ACAP thành bốn thành phần chính: Tiếp thu tri thức (Knowledge Acquisition); Đồng hóa tri thức (Knowledge Assimilation); Biến đổi tri thức (Knowledge Transformation), và Khai thác tri thức (Knowledge Exploitation). Họ nhấn mạnh rằng ACAP không chỉ dừng lại ở việc thu thập và lưu trữ tri thức mà còn bao gồm khả năng biến đổi tri thức thành các giá trị cụ thể.

1.2.1.2. Đặc điểm của ACAP trong doanh nghiệp

Tödtling & Cộng sự (2009) bổ sung rằng ACAP là khả năng của tổ chức không chỉ tiếp nhận tri thức mới mà còn biết cách sử dụng tri thức đó một cách hiệu quả để cải thiện quy trình và tạo ra đổi mới. Điều này đòi hỏi sự kết hợp giữa các yếu tố văn hóa, công nghệ và con người trong doanh nghiệp.

Quá trình liên tục và động

ACAP là một quá trình liên tục và động, liên quan đến việc thu thập, đồng hóa, chuyển đổi và sử dụng tri thức. Theo Cohen & Levinthal (1990), ACAP bao gồm các giai đoạn liên kết chặt chẽ với nhau, từ việc nhận diện giá trị của thông tin mới, tiếp thu, đồng hóa đến áp dụng nó vào thực tế. Tổ chức phải liên tục cải tiến và điều chỉnh các quá trình này để duy trì và nâng cao ACAP (Cohen & Levinthal, 1990). Ví dụ, Amazon luôn đầu tư vào việc thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng để tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm và phát triển các dịch vụ mới.

Đa dạng về tri thức

ACAP bao gồm cả tri thức tường minh (explicit knowledge) và tri thức ngầm (tacit knowledge). Nonaka (2009) đã chỉ ra rằng tri thức tường minh dễ dàng truyền đạt và lưu trữ dưới dạng tài liệu, sổ tay hướng dẫn, quy trình, sách vở, và cơ sở dữ liệu. Trong khi đó, tri thức ngầm bao gồm các kỹ năng, kinh nghiệm, và trực giác mà con người có được thông qua

quá trình làm việc và tương tác hàng ngày, khó truyền đạt và quản lý hơn. Ví dụ, Alibaba với hệ thống lưu trữ và phân tích dữ liệu khổng lồ, sử dụng cả tri thức tường minh và ngầm để phát triển các công cụ AI và học máy giúp cải thiện hiệu suất kinh doanh.

Tính chiến lược

Tri thức được coi là tài sản chiến lược của doanh nghiệp. Việc phát triển ACAP giúp

doanh nghiệp duy trì và nâng cao lợi thế cạnh tranh, đổi mới sản phẩm và dịch vụ, và tối ưu hóa quy trình kinh doanh (Grant, 1996). Ví dụ, Google liên tục đầu tư vào R&D và các dự án đổi mới nhằm duy trì vị thế dẫn đầu trong ngành công nghệ.

Sự phụ thuộc vào nguồn lực nội bộ

ACAP phụ thuộc vào các nguồn lực nội bộ của doanh nghiệp, bao gồm hệ thống công nghệ thông tin, văn hóa tổ chức, và kỹ năng của nhân viên. Zahra & George (2002) nhấn mạnh rằng các yếu tố này cần phải được quản lý và phát triển để hỗ trợ quá trình hấp thụ tri thức. Ví dụ, Netflix đã tận dụng các hệ thống phân tích dữ liệu tiên tiến và văn hóa tổ chức khuyến khích sáng tạo để cải thiện nội dung và dịch vụ của mình.

Mối quan hệ với môi trường bên ngoài

ACAP liên quan chặt chẽ đến khả năng của doanh nghiệp trong việc tương tác và hợp tác với các đối tác bên ngoài, bao gồm khách hàng, nhà cung cấp, và các tổ chức nghiên cứu (Lane & Lubatkin, 1998). Các mối quan hệ này cung cấp nguồn tri thức mới và đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao ACAP của doanh nghiệp. Ví dụ, Shopify với mạng lưới đối tác rộng lớn, không chỉ tiếp nhận tri thức mới mà còn áp dụng để phát triển các giải pháp TMĐT tiên tiến.

1.2.2. Các cấu phần của năng lực hấp thụ tri thức của doanh nghiệp

ACAP của doanh nghiệp được coi là yếu tố quan trọng để tạo ra và duy trì lợi thế

cạnh tranh. ACAP bao gồm các thành phần chính sau đây:

Tiếp thu tri thức (Knowledge Acquisition)

Tiếp thu tri thức là khả năng của doanh nghiệp trong việc nhận diện, thu thập và tiếp cận các nguồn tri thức từ bên ngoài (Cohen & Levinthal, 1990; Zahra & George, 2002). Điều này bao gồm các hoạt động như tìm kiếm thông tin, tham gia vào các hội nghị, hội thảo, và thiết lập mối quan hệ với các tổ chức nghiên cứu và đối tác chiến lược. Để hiệu quả trong việc tiếp thu tri thức, doanh nghiệp cần có hệ thống thu thập thông tin mạnh mẽ và khả năng tìm kiếm các cơ hội học hỏi từ môi trường bên ngoài. Ví dụ, các công ty công nghệ cao như Google và Amazon liên tục đầu tư vào các chương trình nghiên cứu và phát triển (R&D) để tiếp thu tri thức mới từ nhiều nguồn khác nhau.

Tiếp thu tri thức (Knowledge Acquisition)

Đồng hóa tri thức (Knowledge Assimilation)

Năng lực hấp thụ tri thức (Absorptive Capacity -ACAP)

Biến đổi tri thức (Knowledge Transformation)

Khai thác tri thức (Knowledge Exploitation)

Hình 1.1: Thành phần của ACAP

Nguồn: (Zahra & George, 2002)

Đồng hóa tri thức (Knowledge Assimilation)

Đồng hóa tri thức là khả năng của doanh nghiệp trong việc phân tích, xử lý và hiểu tri thức đã được thu thập (Zahra & George, 2002). Đây là quá trình tích hợp tri thức mới vào hệ thống tri thức hiện có của tổ chức, bao gồm cả tri thức tường minh và tri thức ngầm (Nonaka, 2009; Polanyi & Sen, 2009). Quá trình đồng hóa tri thức đòi hỏi doanh nghiệp phải có các công cụ và quy trình để phân tích và diễn giải tri thức mới. Điều này có thể bao gồm việc tổ chức các buổi thảo luận nội bộ, đào tạo và phát triển nhân viên để họ có thể hiểu và áp dụng tri thức mới một cách hiệu quả (Zahra & George, 2002).

Biến đổi tri thức (Knowledge Transformation)

Biến đổi tri thức là khả năng của doanh nghiệp trong việc kết hợp tri thức mới với tri thức hiện có để tạo ra các tri thức và ứng dụng mới (Tödtling & Cộng sự, 2009). Quá trình này liên quan đến việc đổi mới và sáng tạo, giúp doanh nghiệp điều chỉnh và cải tiến các quy trình và sản phẩm hiện có. Biến đổi tri thức yêu cầu doanh nghiệp phải linh hoạt và sáng tạo trong việc áp dụng tri thức mới vào thực tiễn (Zahra & George, 2002). Ví dụ, Netflix sử dụng dữ liệu hành vi người xem để tạo ra các chương trình và phim phù hợp với sở thích của từng nhóm khách hàng, từ đó cải thiện trải nghiệm người dùng và giữ chân khách hàng.

Khai thác tri thức (Knowledge Exploitation)

Khai thác tri thức là khả năng của doanh nghiệp trong việc sử dụng tri thức mới để tạo ra các sản phẩm, dịch vụ hoặc quy trình kinh doanh mới (Lane & Lubatkin, 1998).

Điều này bao gồm việc thương mại hóa các ý tưởng và đổi mới để tạo ra giá trị kinh doanh thực sự. Theo Zahra & George (2002), để khai thác tri thức hiệu quả, doanh nghiệp cần có các cơ chế và chính sách hỗ trợ việc áp dụng tri thức vào các hoạt động kinh doanh hàng ngày. Ví dụ, Amazon sử dụng các công nghệ mới để tối ưu hóa chuỗi cung ứng và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh và sự hài lòng của khách hàng.

1.2.3. Vai trò của năng lực hấp thụ tri thức đối với doanh nghiệp

ACAP là yếu tố quyết định sự phát triển và cạnh tranh của doanh nghiệp trong môi trường kinh doanh hiện đại. Việc phát triển và duy trì năng lực này mang lại nhiều lợi ích quan trọng, giúp doanh nghiệp không chỉ tồn tại mà còn phát triển mạnh mẽ. Dưới đây là một số lý do tại sao ACAP lại quan trọng đối với hiệu quả hoạt động doanh nghiệp:

(1) Thúc đẩy đổi mới và sáng tạo

ACAP giúp doanh nghiệp thu thập và áp dụng các tri thức mới từ bên ngoài, từ đó thúc đẩy quá trình đổi mới và sáng tạo. Theo nghiên cứu của Zahra & George (2002), ACAP cho phép doanh nghiệp liên tục cập nhật và áp dụng các công nghệ và phương pháp mới, giúp cải thiện sản phẩm, dịch vụ và quy trình kinh doanh. Ví dụ: Google và Amazon đều nổi tiếng với khả năng liên tục đổi mới, nhờ vào việc đầu tư mạnh mẽ vào R&D và duy trì các kênh thu thập tri thức hiệu quả từ môi trường bên ngoài.

(2) Tăng cường lợi thế cạnh tranh

ACAP giúp doanh nghiệp duy trì và nâng cao lợi thế cạnh tranh bằng cách sử dụng tri thức mới để cải thiện hiệu suất và đưa ra các sản phẩm và dịch vụ tiên tiến. Theo Cohen & Levinthal (1990), doanh nghiệp có ACAP mạnh mẽ có khả năng nhanh chóng nhận diện và khai thác các cơ hội thị trường mới trước các đối thủ cạnh tranh. Ví dụ: Netflix sử dụng dữ liệu hành vi người dùng để cá nhân hóa trải nghiệm xem phim và chương trình truyền hình, giúp họ duy trì sự hài lòng và trung thành của khách hàng.

(3) Tối ưu hóa quy trình và hiệu suất

ACAP cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa các quy trình và nâng cao hiệu suất bằng cách áp dụng các phương pháp và công nghệ mới. Điều này giúp doanh nghiệp giảm chi phí, tăng hiệu quả hoạt động và cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ Tödtling & Cộng sự (2009). Ví dụ: Các hệ thống AI và phân tích dữ liệu lớn của Alibaba giúp tối ưu hóa quy trình logistics và dự đoán xu hướng thị trường, từ đó cải thiện hiệu suất kinh doanh và giảm chi phí vận hành.

(4) Tăng cường khả năng phản ứng với thay đổi môi trường

Doanh nghiệp với ACAP cao có khả năng phản ứng nhanh chóng và hiệu quả trước các thay đổi trong môi trường kinh doanh. Điều này giúp doanh nghiệp thích nghi và duy trì hoạt động bền vững trong các điều kiện kinh tế không ổn định (Lane & Cộng sự, 2006). Ví dụ: Trong đại dịch COVID-19, nhiều doanh nghiệp đã nhanh chóng chuyển đổi sang các mô hình kinh doanh trực tuyến và áp dụng các công nghệ số để tiếp tục hoạt động. Các công ty như Zoom và Shopify đã tận dụng tri thức mới để phát triển các giải pháp hỗ trợ làm việc từ xa và TMĐT.

(5) Nâng cao khả năng học hỏi và phát triển tổ chức

ACAP không chỉ giúp doanh nghiệp học hỏi từ môi trường bên ngoài mà còn tạo

điều kiện để phát triển tri thức nội bộ. Điều này thúc đẩy sự học hỏi liên tục và phát triển

kỹ năng của nhân viên, tạo ra một nền văn hóa học hỏi và cải tiến liên tục (Argyris &

Schön, 1997; Ahmed & Cộng sự, 2024). Ví dụ: Các chương trình đào tạo và phát triển

kỹ năng của IBM giúp nhân viên cập nhật các kiến thức và kỹ năng mới, từ đó nâng cao

năng lực cá nhân và đóng góp vào sự phát triển chung của tổ chức.

(6) Tăng cường sự hợp tác và liên kết

ACAP giúp doanh nghiệp tăng cường khả năng hợp tác và liên kết với các đối

tác bên ngoài như khách hàng, nhà cung cấp và các tổ chức nghiên cứu (Lane &

Lubatkin, 1998; Boateng & Cộng sự, 2023). Điều này mở rộng khả năng tiếp cận tri

thức mới và thúc đẩy sự phát triển của các sáng kiến hợp tác. Ví dụ: Microsoft hợp tác

với các tổ chức nghiên cứu và các công ty khởi nghiệp để phát triển các công nghệ mới,

chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo và điện toán đám mây.

Như vậy, với 06 lợi ích được trình bày ở trên, có thể khẳng định ACAP là một yếu tố

quyết định giúp doanh nghiệp phát triển bền vững và nâng cao khả năng cạnh tranh. Việc

phát triển và duy trì năng lực này không chỉ mang lại lợi ích trực tiếp như tăng cường đổi mới

và tối ưu hóa quy trình, mà còn giúp doanh nghiệp phản ứng linh hoạt trước các thay đổi

trong môi trường kinh doanh và thúc đẩy văn hóa học hỏi liên tục.

1.3. Khái quát về thương mại điện tử

1.3.1. Khái niệm về thương mại điện tử

TMĐT là một khái niệm rộng rãi và quan trọng trong nền kinh tế hiện đại, liên quan đến việc mua bán hàng hóa và dịch vụ qua các hệ thống điện tử như internet và các mạng máy tính. Dưới đây là một số định nghĩa chi tiết về TMĐT từ các nguồn khác nhau.

Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) định nghĩa TMĐT là “việc sản xuất, phân phối, tiếp thị, bán hoặc giao hàng hóa và dịch vụ bằng các phương tiện điện tử” (WTO, 1998). Định nghĩa này nhấn mạnh việc sử dụng các phương tiện điện tử để thực hiện các hoạt động kinh doanh truyền thống.

Theo tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD), TMĐT được định nghĩa là “việc mua bán hàng hóa hoặc dịch vụ, thực hiện giữa các doanh nghiệp, hộ gia đình, cá nhân, chính phủ và các tổ chức công khác, được tiến hành qua mạng máy tính, thông qua internet hoặc các mạng máy tính khác” (EOCD, 1999). Định nghĩa này mở rộng phạm vi của TMĐT, bao gồm cả các giao dịch giữa các cá nhân và tổ chức công.

Laudon & Traver (2020) định nghĩa TMĐT là “việc sử dụng internet và web để thực hiện các giao dịch kinh doanh. Cụ thể hơn, TMĐT liên quan đến các giao dịch TMĐT được thực hiện qua các nền tảng trực tuyến và mạng máy tính”. Định nghĩa này nhấn mạnh vào việc sử dụng các nền tảng trực tuyến bao gồm website và mạng máy tính để thực hiện các giao dịch thương mại.

Hiệp hội TMĐT Việt Nam (VECOM) định nghĩa TMĐT là “việc tiến hành một phần hoặc toàn bộ quá trình hoạt động thương mại thông qua các phương tiện điện tử” (VECOM, 2010). Định nghĩa này cho thấy TMĐT có thể bao gồm cả việc thực hiện một phần các hoạt động thương mại truyền thống bằng các phương tiện điện tử.

1.3.2. Đặc điểm chính của thương mại điện tử

TMĐT đã thay đổi cách thức hoạt động kinh doanh trên toàn cầu, tạo ra một môi trường kinh doanh hiện đại và cạnh tranh. Để hiểu rõ hơn về cơ chế hoạt động và sự phát triển của TMĐT, chúng ta cần phân tích các yếu tố chính cấu thành nền tảng của nó. Dưới đây là các yếu tố cơ bản và quan trọng nhất của TMĐT, mỗi yếu tố đóng góp một phần quan trọng vào sự thành công của doanh nghiệp trong môi trường trực tuyến.

Nền tảng công nghệ

Nền tảng công nghệ là cơ sở hạ tầng kỹ thuật hỗ trợ các hoạt động TMĐT. Đây là

yếu tố nền tảng, bao gồm các trang web, ứng dụng di động, mạng xã hội, và các hệ thống phần mềm quản lý (Laudon & Traver, 2020). Công nghệ này cung cấp phương tiện để doanh nghiệp và khách hàng tương tác với nhau thông qua internet. Các nền tảng công nghệ tiên tiến giúp cải thiện trải nghiệm người dùng, tối ưu hóa quy trình mua sắm và cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ để hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng (Efraim Turban & King Jae Kyu Lee, 2015; Laudon & Traver, 2020). Ví dụ, Amazon sử dụng một nền tảng công nghệ phức tạp với các thuật toán AI để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm cho từng khách hàng, từ đó tăng cường sự hài lòng và trung thành của khách hàng.

Giao dịch điện tử

Giao dịch điện tử bao gồm các hoạt động mua bán hàng hóa và dịch vụ thông qua các phương tiện điện tử (Laudon & Traver, 2020). Đây là yếu tố cốt lõi của TMĐT, và có thể được phân loại thành nhiều loại giao dịch khác nhau như B2B (doanh nghiệp với doanh nghiệp), B2C (doanh nghiệp với người tiêu dùng), C2C (người tiêu dùng với người tiêu dùng), và B2G (doanh nghiệp với chính phủ) (Chaffey & Cộng sự, 2019). Các giao dịch điện tử giúp doanh nghiệp tiếp cận thị trường rộng lớn hơn, giảm chi phí giao dịch và cải thiện hiệu quả kinh doanh (Chaffey & Cộng sự, 2019). Ví dụ, nền tảng eBay cho phép người tiêu dùng mua bán trực tiếp với nhau, tạo ra một thị trường trực tuyến toàn cầu với đa dạng sản phẩm và dịch vụ.

Thanh toán trực tuyến

Thanh toán trực tuyến là quá trình xử lý các giao dịch tài chính thông qua internet (Laudon & Traver, 2020). Đây là yếu tố then chốt trong TMĐT, giúp thực hiện các giao dịch một cách nhanh chóng, an toàn và tiện lợi. Các phương thức thanh toán trực tuyến phổ biến bao gồm thẻ tín dụng, ví điện tử, và chuyển khoản ngân hàng trực tuyến. Hệ thống thanh toán trực tuyến an toàn và hiệu quả là một yếu tố quan trọng giúp xây dựng niềm tin của khách hàng và thúc đẩy doanh số bán hàng (Schneider, 2015). PayPal là một ví dụ điển hình về một nền tảng thanh toán trực tuyến phổ biến, được sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới để xử lý các giao dịch điện tử an toàn và tiện lợi.

Quản lý chuỗi cung ứng

Quản lý chuỗi cung ứng liên quan đến việc quản lý toàn bộ quá trình từ sản xuất, lưu kho, vận chuyển đến giao hàng cho khách hàng (Mollov, 2020). Trong TMĐT, quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả là yếu tố quan trọng để đảm bảo sản phẩm được giao đúng thời gian và chất lượng (Efraim Turban & King Jae Kyu Lee, 2015). Một chuỗi cung ứng được quản lý tốt giúp giảm chi phí, tăng cường hiệu quả và cải thiện trải nghiệm khách hàng (Mollov, 2020). Amazon là một ví dụ điển hình với hệ thống logistics tiên tiến, từ các trung tâm phân phối hiện đại đến mạng lưới vận chuyển rộng khắp, đảm bảo giao hàng nhanh chóng và đáng tin cậy cho khách hàng trên toàn thế giới.

Như vậy, các yếu tố chính của TMĐT bao gồm nền tảng công nghệ, giao dịch điện tử, thanh toán trực tuyến và quản lý chuỗi cung ứng. Mỗi yếu tố này đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra một môi trường kinh doanh trực tuyến hiệu quả và cạnh tranh. Hiểu rõ và quản lý tốt các yếu tố này sẽ giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa các cơ hội mà TMĐT mang lại.

1.3.3. Các mô hình doanh nghiệp trong lĩnh vực thương mại điện tử

TMĐT tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ với nhiều mô hình kinh doanh khác nhau. Dưới đây là các mô hình doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, kèm theo phân tích chi tiết và ví dụ minh họa cụ thể tại Việt Nam.

Mô hình doanh nghiệp với doanh nghiệp (Business to Business - B2B)

Mô hình B2B - Các giao dịch TMĐT giữa các doanh nghiệp. Các giao dịch này có thể bao gồm bán nguyên liệu sản xuất, thiết bị công nghiệp, hoặc dịch vụ hỗ trợ kinh doanh (Laudon & Traver, 2020). B2B thường bao gồm các giao dịch với số lượng lớn và giá trị cao, thường xuyên có hợp đồng dài hạn và quy trình mua bán phức tạp (Schneider, 2015). Các doanh nghiệp B2B cần hệ thống quản lý mối quan hệ khách hàng (CRM) và hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) để quản lý các giao dịch này hiệu quả.

Mô hình doanh nghiệp với người tiêu dùng (Business to Consumer - B2C)

Mô hình B2C - Các giao dịch TMĐT giữa doanh nghiệp và người tiêu dùng cuối

cùng (Laudon & Traver, 2020). Đây là mô hình kinh doanh phổ biến nhất trong TMĐT,

nơi các doanh nghiệp bán sản phẩm và dịch vụ trực tiếp cho người tiêu dùng thông qua

các trang web hoặc ứng dụng di động. Mô hình B2C thường liên quan đến giao diện

thân thiện với người dùng, hệ thống thanh toán dễ sử dụng, và dịch vụ khách hàng tốt

(Chaffey & Cộng sự, 2019). Các doanh nghiệp B2C phải tối ưu hóa trải nghiệm người

dùng để giữ chân khách hàng và tăng doanh số bán hàng.

Mô hình người tiêu dùng với người tiêu dùng (Consumer to Consumer - C2C)

Mô hình C2C - Các giao dịch TMĐT giữa các cá nhân tiêu dùng với nhau

(Laudon & Traver, 2020). Các nền tảng này cho phép người tiêu dùng bán trực tiếp sản

phẩm và dịch vụ của họ cho người tiêu dùng khác (Chaffey & Cộng sự, 2019). Mô hình

C2C thường được hỗ trợ bởi các nền tảng đấu giá hoặc các trang web bán hàng trực tiếp.

Nó cho phép người tiêu dùng mua bán các mặt hàng mới hoặc đã qua sử dụng, từ đó tạo

ra một thị trường đa dạng và phong phú.

Mô hình người tiêu dùng với doanh nghiệp (Consumer to Business - C2B)

Mô hình C2B - Các giao dịch TMĐT trong đó cá nhân tiêu dùng cung cấp sản phẩm

hoặc dịch vụ cho doanh nghiệp (Laudon & Traver, 2020). Mô hình C2B thường liên quan

đến các lĩnh vực như tiếp thị liên kết, nơi các cá nhân tiêu dùng (bloggers, influencers)

quảng cáo sản phẩm của doanh nghiệp để đổi lấy hoa hồng (Schneider, 2015). Nó cũng

bao gồm các dịch vụ tự do (freelancing) và đấu thầu công việc.

Mô hình doanh nghiệp với chính phủ (Business to Government - B2G)

Mô hình B2G - Các giao dịch TMĐT giữa doanh nghiệp và các cơ quan chính phủ (Laudon & Traver, 2020). Doanh nghiệp cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ cho các tổ chức chính phủ. Mô hình B2G thường bao gồm các hợp đồng công, đấu thầu và các dịch vụ chuyên biệt cho chính phủ. Các doanh nghiệp tham gia vào mô hình này thường cần tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn khắt khe (Chaffey & Cộng sự, 2019).

Mô hình chính phủ với doanh nghiệp (Government to Business - G2B)

Mô hình G2B - Các giao dịch TMĐT trong đó các cơ quan chính phủ cung cấp các dịch vụ hoặc thông tin cho các doanh nghiệp. Mô hình G2B thường liên quan đến các dịch vụ như cấp phép kinh doanh, thuế điện tử, và cung cấp thông tin pháp lý (Schneider, 2015). Các trang web chính phủ thường cung cấp cổng thông tin cho doanh nghiệp để tiếp cận các dịch vụ này (Efraim Turban & King Jae Kyu Lee, 2015).

Các mô hình doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam bao gồm B2B, B2C, C2C, C2B, B2G và G2B. Mỗi mô hình có đặc điểm riêng và phục vụ các mục tiêu kinh doanh khác nhau, từ việc cung cấp sản phẩm và dịch vụ cho doanh nghiệp, người tiêu dùng, đến các cơ quan chính phủ. Việc hiểu rõ các mô hình này giúp doanh nghiệp lựa chọn và phát triển mô hình kinh doanh phù hợp với chiến lược và thị trường của mình.

1.3.4. Quy mô doanh nghiệp trong lĩnh vực thương mại điện tử

Theo từ điển Tiếng Việt, quy mô là từ dùng để chỉ về kích thước, độ lớn nhỏ, rộng hẹp. Như vậy, quy mô doanh nghiệp chính là việc phân loại các doanh nghiệp theo độ lớn, nhỏ khác nhau dựa trên các tiêu chí có sẵn. Theo Nghị định số 80/2021/NĐ-CP (NĐ-CP, 2021) của Chính phủ Việt Nam quy định chi tiết và hướng dẫn thi hành một số điều của Luật Hỗ trợ doanh nghiệp, các tiêu chí phân loại quy mô doanh nghiệp cụ thể như sau:

Bảng 1.1: Tiêu chí phân loại quy mô doanh nghiệp

Loại doanh nghiệp

Tổng nguồn vốn Doanh thu

Lao động tham gia BHXH

Doanh nghiệp siêu nhỏ < 3 tỷ VNĐ

< 10 tỷ VNĐ < 10 người

Doanh nghiệp nhỏ

20-50 tỷ VNĐ

< 100 tỷ VNĐ 50-100 người

Doanh nghiệp vừa

< 100 tỷ VNĐ

< 200 tỷ VNĐ < 200 người

Doanh nghiệp lớn

> 100 tỷ VNĐ

> 100 tỷ VNĐ > 200 người

Doanh nghiệp siêu lớn

> 200 tỷ VNĐ

> 200 tỷ VNĐ > 1000 người

Nguồn: (NĐ-CP, 2021)

Như vậy, quy mô không chỉ ảnh hưởng đến cơ cấu tổ chức mà còn quyết định mức độ đầu tư vào các hoạt động nghiên cứu và phát triển (R&D) và khả năng học hỏi của doanh nghiệp. Nghiên cứu của Bosch & Cộng sự (1999) tại Hà Lan cho thấy rằng các doanh nghiệp lớn có cơ cấu tổ chức phức tạp và đầu tư nhiều hơn vào R&D, từ đó nâng cao ACAP. Theo Bosch & Cộng sự (1999), các doanh nghiệp lớn thường có nguồn lực dồi dào để đầu tư vào việc phát triển cơ sở hạ tầng công nghệ và các chương trình đào tạo nhân viên, giúp họ tiếp thu và ứng dụng tri thức mới một cách hiệu quả. Họ cũng có khả năng thu hút và duy trì nhân tài, từ đó cải thiện khả năng học hỏi và đổi mới. Ngược lại, các doanh nghiệp nhỏ có lợi thế trong việc linh hoạt và nhanh chóng thích ứng với các tri thức mới nhờ vào cơ cấu tổ chức gọn nhẹ. Nghiên cứu của Vossen (1998) cho thấy rằng các doanh nghiệp nhỏ thường có khả năng đổi mới nhanh hơn do ít tầng lớp quản lý và quy trình ra quyết định nhanh chóng. Sự linh hoạt này giúp họ dễ dàng thay đổi và điều chỉnh chiến lược kinh doanh để phù hợp với môi trường kinh doanh thay đổi. Drees & Heugens (2013) đã nhấn mạnh rằng quy mô doanh nghiệp kiểm soát mức độ hợp tác và chia sẻ tri thức trong nội bộ doanh nghiệp. Các doanh nghiệp lớn thường có nhiều bộ phận và chi nhánh, từ đó tạo ra các rào cản trong việc chia sẻ tri thức giữa các đơn vị. Ngược lại, trong các doanh nghiệp nhỏ, sự gắn kết và tương tác giữa các nhân viên thường mật thiết hơn, tạo điều kiện thuận lợi cho việc trao đổi và chia sẻ tri thức. Nghiên cứu của Zahra & George (2002) đã chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp kiểm soát hiệu quả của các hoạt động quản lý tri thức và nâng cao ACAP. Họ cho rằng các doanh nghiệp lớn có khả năng phát triển các quy trình quản lý tri thức toàn diện và hệ thống hỗ trợ, từ đó cải thiện khả năng tiếp thu và ứng dụng tri thức. Trong khi đó, các doanh nghiệp nhỏ có thể tận dụng sự linh hoạt và khả năng thích ứng để nâng cao khả năng học hỏi và đổi mới.

Như vậy, từ các tiêu chí phân loại của (NĐ-CP, 2021) về quy mô doanh nghiệp, có 5 loại doanh nghiệp lần lượt là: doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ, doanh nghiệp vừa, doanh nghiệp lớn và daonh nghiệp siêu lớn. Mức độ kiểm soát ACAP tùy thuộc vào quy mô khác nhau của doanh nghiệp (Bosch & Cộng sự, 1999; Drees & Heugens, 2013).

1.4. Tổng quan nghiên cứu về ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT

1.4.1. Nghiên cứu về năng lực hấp thụ tri thức

ACAP là một khái niệm quan trọng trong quản trị tri thức và đổi mới, đóng vai trò then chốt trong việc duy trì và nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp (Zahra & George, 2002). Các nghiên cứu về ACAP đã được thực hiện rộng rãi trên toàn cầu và

tại Việt Nam, tập trung vào việc xây dựng thang đo lường, đánh giá và phân tích tác động của năng lực này đối với hoạt động của doanh nghiệp. Dưới đây là tổng quan về các nghiên cứu liên quan đến ACAP, chia thành hai phần: các nghiên cứu trong nước và các nghiên cứu trên thế giới.

Các nghiên cứu trong nước

Nghiên cứu của Vũ Hoàng Dương (2018) có thể xem là một trong những nghiên cứu định lượng điển hình tại Việt Nam tập trung vào việc phân tích và đo lường ACAP. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp ước lượng xác suất tối đa một giai đoạn để đo lường ACAP của các doanh nghiệp. Các yếu tố không thay đổi theo thời gian và các yếu tố thay đổi theo thời gian được tách biệt để xác định hiệu suất bền vững và hiệu quả ngắn hạn của các doanh nghiệp. Nghiên cứu áp dụng cho các doanh nghiệp sản xuất tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2007 đến 2015, bao gồm 52,435 quan sát trong một mẫu dữ liệu bảng không cân bằng.

Kết quả nghiên cứu của Vũ Hoàng Dương (2018) phát hiện rằng các doanh nghiệp trong lĩnh vực sản xuất sản phẩm thuốc lá có ACAP tốt nhất, trong khi các doanh nghiệp trong lĩnh vực sản xuất đồ uống có ACAP kém nhất. Ngoài ra, nghiên cứu xác nhận rằng có mối tương quan tích cực giữa ACAP và tuổi, quy mô, trình độ công nghệ, và kỹ năng của nhân viên trong doanh nghiệp.

Nguyen & Cộng sự (2021) đã thực hiện nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng xác suất tối đa một giai đoạn (partial least squares - PLS) để đo lường ACAP tiềm năng và thực tế của các doanh nghiệp sản xuất theo hợp đồng tại Việt Nam. Nghiên cứu áp dụng cho 156 doanh nghiệp sản xuất theo hợp đồng tại Việt Nam trong các ngành công nghiệp như giày dép, may mặc và nội thất. Nguyen & Cộng sự (2021) đã phát hiện rằng ACAP tiềm năng không đủ để cải thiện hiệu suất xuất khẩu của các doanh nghiệp. Thay vào đó, năng lực này cần được chuyển hóa thành ACAP thực tế và khả năng công nghệ thông tin (ITC) để tạo ra hiệu suất vượt trội. Theo Nguyen & Cộng sự (2021), việc phát triển các quy trình và thói quen để tận dụng tri thức thu được từ bên ngoài cũng như phát triển ITC trong các hoạt động kinh doanh là quan trọng để nâng cao hiệu suất của các doanh nghiệp.

Nghiên cứu về ACAP của doanh nghiệp tại Việt Nam đã nhận được sự quan tâm đáng kể từ các nhà nghiên cứu trong những năm gần đây. Hang (2018) đã nghiên cứu các thành phần cấu thành ACAP của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tiếp thu và đồng hóa tri thức. Trần Văn Hùng & Lê Thị Thu Hà (2020) đã nghiên cứu vai trò của tri thức đã tích lũy trong việc nâng cao ACAP

và đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp thương mại dịch vụ, từ đó đưa ra các biện pháp nâng cao hiệu quả đổi mới sáng tạo. Bên cạnh đó, Le & Nguyen (2019) đã phân tích tác động của ACAP đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp sản xuất tại khu vực Đông Nam Bộ, qua đó đề xuất các chiến lược cải thiện năng lực này.

Các nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào việc xây dựng thang đo lường và đánh giá các thành phần của ACAP, đồng thời phân tích tác động của năng lực này đến hiệu suất đổi mới và cạnh tranh của doanh nghiệp. Dù đã có nhiều nghiên cứu về ACAP của doanh nghiệp tại Việt Nam, nhưng vẫn còn thiếu các nghiên cứu cụ thể về các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT. Việc nghiên cứu sâu hơn về lĩnh vực này sẽ giúp đưa ra các giải pháp và chiến lược cụ thể, phù hợp với đặc thù của ngành TMĐT, từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh và hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp trong bối cảnh kinh tế hiện đại.

Các nghiên cứu ngoài nước

Nghiên cứu của Cohen & Levinthal (1990) có thể được xem là nghiên cứu quan trọng nhất, xây dựng nền tảng lý thuyết về ACAP. Các tác giả đã phát triển lý thuyết về ACAP, định nghĩa nó là khả năng của một tổ chức để nhận diện, tiếp thu và áp dụng tri thức mới. Cohen & Levinthal (1990) nhấn mạnh rằng năng lực này bao gồm các giai đoạn: nhận diện giá trị, tiếp thu, đồng hóa và khai thác tri thức. Theo Cohen & Levinthal (1990), tri thức nền tảng và kinh nghiệm là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp phát triển ACAP, từ đó nhận diện và khai thác các cơ hội thị trường mới. Nghiên cứu này chủ yếu mang tính lý thuyết nhưng đã đặt nền móng cho nhiều nghiên cứu thực nghiệm sau này.

Zahra & George (2002) mở rộng mô hình của Cohen và Levinthal bằng cách phân loại ACAP thành bốn thành phần: tiếp thu, đồng hóa, biến đổi và khai thác tri thức. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp tổng quan và phân tích các nghiên cứu trước đó để đưa ra một khung lý thuyết toàn diện hơn về ACAP. Zahra và George nhấn mạnh rằng ACAP là một quá trình động, liên quan đến việc tạo ra và sử dụng tri thức mới (Zahra & George, 2002). Họ cũng chỉ ra rằng doanh nghiệp cần có các hệ thống và quy trình phù hợp để khai thác tối đa tri thức từ môi trường bên ngoài, qua đó cải thiện khả năng đổi mới và hiệu suất kinh doanh.

Flatten & Cộng sự (2011) thực hiện một nghiên cứu định lượng áp dụng quy trình phát triển thang đo đa giai đoạn để đo lường ACAP. Nghiên cứu này sử dụng mẫu gồm 277 doanh nghiệp sản xuất ở Đức. Áp dụng các kỹ thuật phân tích nhân tố (Factor loading) và kiểm định độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) để xác nhận thang đo. Nghiên cứu

đã phát triển một thang đo ACAP bao gồm bốn thành phần chính: (1) Knowledge Acquisition (Tiếp nhận tri thức): Khả năng của doanh nghiệp trong việc nhận diện và thu thập tri thức từ bên ngoài. (2) Knowledge Assimilation (Đồng hóa tri thức): Khả năng của doanh nghiệp trong việc phân tích, xử lý và hiểu tri thức đã thu thập. (3) Knowledge Transformation (Chuyển đổi tri thức): Khả năng của doanh nghiệp trong việc kết hợp tri thức mới với tri thức hiện có. (4) Knowledge Exploitation (Khai thác tri thức): Khả năng của doanh nghiệp trong việc áp dụng tri thức vào các hoạt động kinh doanh để tạo ra giá trị mới và áp dụng phương pháp phân tích dữ liệu để xác định rõ bốn thành phần chính của ACAP. Các thang đo lường này có độ tin cậy và giá trị cao, có thể áp dụng trong các nghiên cứu và thực tiễn quản lý tri thức. Flatten & Cộng sự (2011) khẳng định rằng việc có một thang đo lường chính xác và đáng tin cậy là rất quan trọng để doanh nghiệp đánh giá và cải thiện ACAP của mình.

Khảo sát định lượng

Phỏng vấn chung

Phỏng vấn chuyên gia khoa học

52 thang đo (items)

53 thang đo (items)

36 thang đo (items)

14 thang đo (items)

Bước 1

Bước 2

Bước 3

12: Acquisition (Tiếp nhận tri thức) 15: Assimilation (Đồng hóa tri thức) 19: Transformation (Chuyển đổi tri thức) 6: Exploitation (Khai thác tri thức)

12: Acquisition (Tiếp nhận tri thức) 14: Assimilation (Đồng hóa tri thức) 18: Transformation (Chuyển đổi tri thức) 9: Exploitation (Khai thác tri thức)

7: Acquisition (Tiếp nhận tri thức) 12: Assimilation (Đồng hóa tri thức) 12: Transformation (Chuyển đổi tri thức) 5: Exploitation (Khai thác tri thức)

3: Acquisition (Tiếp nhận tri thức) 4: Assimilation (Đồng hóa tri thức) 4: Transformation (Chuyển đổi tri thức) 3: Exploitation (Khai thác tri thức)

Hình 1.2: Quy trình phát triển thang đo ACAP

Nguồn: (Flatten & Cộng sự, 2011)

Ở khía cạnh tiếp cận về mặt lý thuyết, Lane & Cộng sự (2006) đã thực hiện một tổng quan lý thuyết về ACAP, nhấn mạnh rằng năng lực này không chỉ là khả năng nội tại của doanh nghiệp mà còn liên quan đến các yếu tố bên ngoài như môi trường kinh doanh và quan hệ đối tác. Lane & Cộng sự (2006) đã đề xuất các chiến lược để doanh nghiệp tận dụng tri thức từ môi trường bên ngoài, từ đó nâng cao khả năng hấp thụ và áp dụng tri thức. Nghiên cứu này cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của các mối quan hệ đối tác và liên kết trong việc nâng cao ACAP của doanh nghiệp.

Todorova & Durisin (2007) tái định nghĩa ACAP dựa trên phương pháp lý thuyết và phân tích văn bản. Todorova & Durisin (2007) đã xem xét lại và mở rộng khái niệm ACAP, vốn ban đầu được đề xuất bởi Cohen & Levinthal (1990). Họ nhấn mạnh rằng ACAP không chỉ bao gồm việc nhận diện và thu nhận tri thức mới mà còn phải bao gồm cả việc chuyển đổi và áp dụng tri thức đó vào các hoạt động của doanh nghiệp. Họ cũng đề xuất rằng quá trình hấp thụ tri thức là một quá trình động và phức tạp, chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố nội tại và ngoại cảnh. Theo đề xuất của Todorova & Durisin (2007), một mô hình tái khái niệm hóa của ACAP, bao gồm bốn giai đoạn chính: (1) Nhận diện

tri thức (Knowledge Identification): Khả năng của doanh nghiệp trong việc nhận diện tri thức mới và có giá trị từ môi trường bên ngoài. (2) Đồng hóa tri thức (Knowledge Assimilation): Khả năng phân tích và hiểu tri thức mới đã được nhận diện. (3) Chuyển đổi tri thức (Knowledge Transformation): Khả năng kết hợp tri thức mới với tri thức hiện có. (4) Ứng dụng tri thức (Knowledge Application): Khả năng áp dụng tri thức mới vào thực tiễn để tạo ra giá trị kinh doanh. Nghiên cứu của Todorova & Durisin (2007) cũng nhấn mạnh sự quan trọng của việc phân biệt giữa ACAP tiềm năng (potential absorptive capacity) và ACAP thực tế (realized absorptive capacity). ACAP tiềm năng bao gồm các giai đoạn nhận diện và đồng hóa tri thức, trong khi ACAP thực tế bao gồm các giai đoạn chuyển đổi và ứng dụng tri thức.

Như vậy, có rất nhiều nghiên cứu trên thế giới không chỉ cung cấp cơ sở lý thuyết vững chắc mà còn đưa ra các công cụ và phương pháp cụ thể để doanh nghiệp đánh giá và nâng cao ACAP. Việc hiểu rõ và áp dụng các khung lý thuyết và thang đo lường này sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình kinh doanh, đổi mới sản phẩm và dịch vụ, và duy trì lợi thế cạnh tranh trong môi trường kinh doanh hiện đại.

Trong khuôn khổ của luận án này, NCS sử dụng khung lý thuyết và các thang đo lường của Flatten & Cộng sự (2011). Theo đó, 4 thành phần của ACAP là: Tiếp nhận tri thức (Knowledge Acquisition), Đồng hóa tri thức (Knowledge Assimilation), Chuyển đổi tri thức (Knowledge Transformation) và Khai thác tri thức (Knowledge Exploitation).

1.4.2. Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến năng lực hấp thụ tri thức

Các nghiên cứu tại Việt Nam

Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu hóa và cạnh tranh ngày càng gia tăng, ACAP đã trở thành một yếu tố then chốt đối với sự đổi mới và phát triển bền vững của các doanh nghiệp. Tại Việt Nam, nghiên cứu về ACAP vẫn đang trong giai đoạn phát triển, với một số nghiên cứu quan trọng đã được thực hiện để khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến ACAP của doanh nghiệp.

Nghiên cứu của Nguyen (2022) đã tiến hành khảo sát và phân tích dữ liệu từ 146 doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam, sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ACAP. Theo kết nghiên cứu của Nguyen (2022), ACAP có tác động tích cực đến hiệu suất đổi mới của doanh nghiệp. Các yếu tố như tri thức đã tích lũy, khả năng đồng hóa tri thức và khả năng ứng dụng tri thức vào thực tế đều đóng vai trò quan trọng (Nguyen, 2022). Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng môi trường kinh doanh động và khả năng đổi mới công nghệ đóng vai trò điều tiết mối quan hệ giữa ACAP và hiệu suất đổi mới (Nguyen, 2022). Doanh nghiệp hoạt động trong môi

trường biến động nhanh chóng và có khả năng đổi mới công nghệ cao sẽ có hiệu suất đổi mới tốt hơn khi có ACAP mạnh mẽ.

Tiếp tục với nghiên cứu của Anh & Linh (2022), các tác giả đã khảo sát vai trò

trung gian của ACAP trong mối quan hệ giữa đổi mới mở và chi tiêu R&D nội bộ với

hiệu suất doanh nghiệp. Sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM), nghiên cứu này

cho thấy ACAP có tác động đáng kể đến hiệu suất đổi mới, và nó đóng vai trò trung

gian quan trọng trong việc điều tiết mối quan hệ giữa các yếu tố đổi mới và hiệu suất

doanh nghiệp (Anh & Linh, 2022). Ở một khía cạnh khác, Chu & Cộng sự (2023) đã

phân tích ảnh hưởng của các yếu tố năng lực động đến hiệu suất kinh doanh của các

doanh nghiệp chế biến thủy sản tại Đồng bằng sông Cửu Long. Sử dụng SEM, nghiên

cứu này khẳng định rằng các yếu tố như năng lực động, tri thức đã tích lũy và năng lực

kết hợp đều có ảnh hưởng tích cực đến ACAP của doanh nghiệp chế biến thủy sản, từ

đó tác động trực tiếp đến hiệu suất kinh doanh. Chu & Cộng sự (2023) thông qua kết

quả nghiên cứu của mình đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển các yếu tố

năng lực động, tri thức đã tích lũy và khả năng kết hợp tri thức để cải thiện khả năng

hấp thụ tri thức trong bối cảnh công nghiệp chế biến thủy sản.

Một nghiên cứu điển hình khác tại Việt Nam là nghiên cứu của Nguyễn Quốc

Duy (2020). Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng kết hợp với các mô hình

lý thuyết và kiểm chứng thực nghiệm để xác định tác động của tri thức đã tích lũy và cơ

chế tích hợp tri thức đến ACAP và tác động của ACAP đến đổi mới sáng tạo căn bản và

cải tiến. Mẫu nghiên cứu bao gồm 125 phiếu phản hồi từ các doanh nghiệp Việt Nam

trong các lĩnh vực như chế tạo, phần mềm, chế biến sữa và thực phẩm, dược phẩm, xây

dựng, ngân hàng, và thương mại. Số liệu được thu thập từ tháng 8 đến tháng 12 năm

2018 thông qua bảng hỏi tự trả lời. Phương pháp phân tích dữ liệu chính được sử dụng

là mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Phân tích

nhân tố phát hiện và phân tích nhân tố khẳng định cũng được áp dụng để đánh giá độ tin

cậy và tính hợp lệ của thang đo. Theo kết quả nghiên cứu của Nguyễn Quốc Duy (2020),

tri thức đã tích lũy và cơ chế tích hợp tri thức có tác động tích cực đáng kể đến ACAP

của doanh nghiệp. Cụ thể, tri thức về các thị trường, tri thức về cách thức đáp ứng các

thị trường, và tri thức về các vấn đề của khách hàng đều có ảnh hưởng quan trọng đến

năng lực hấp thụ. ACAP, đến lượt nó, có tác động tích cực đến cả đổi mới sáng tạo căn

bản và đổi mới sáng tạo cải tiến. Kết quả này phù hợp với các lý thuyết trước đây của

Cohen & Levinthal (1990) và Zahra & George (2002), cũng như các nghiên cứu gần đây

như của Schweisfurth & Raasch (2018).

Tri thức đã tích lũy

Đổi mới sáng tạo căn bản

Năng lực hấp thụ tri thức

Cơ chế tích hợp tri thức

Đổi mới sáng tạo cải tiến

Hình 1.3: Năng lực hấp thụ và đổi mới sáng tạo trong doanh nghiệp Việt Nam

Nguồn: Nguyễn Quốc Duy (2020)

Từ các nghiên cứu trên, có thể thấy rằng ACAP của doanh nghiệp tại Việt Nam chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm tri thức đã tích lũy, khả năng đồng hóa tri thức, sự hỗ trợ từ lãnh đạo, văn hóa doanh nghiệp, và đầu tư vào R&D. Tuy nhiên, nghiên cứu về ACAP vẫn còn thiếu và cần được mở rộng, đặc biệt là trong lĩnh vực TMĐT, nơi mà sự cạnh tranh và tốc độ đổi mới công nghệ đòi hỏi các doanh nghiệp phải liên tục nâng cao ACAP để duy trì lợi thế cạnh tranh.

Các nghiên cứu trên thế giới

Các nghiên cứu trên thế giới về các yếu tố tác động đến ACAP của doanh nghiệp rất đa dạng và phong phú. Dù được thực hiện trong nhiều tình huống thực nghiệm, bối cảnh nghiên cứu khác nhau, các nghiên cứu này đều có những điểm chung ví dụ như đều đề cập đến các nghiên cứu nền tảng về ACAP của Cohen & Levinthal (1990) , Zahra & George (2002) và Flatten & Cộng sự (2011). Dưới đây, NCS tổng hợp và trình bày cụ thể về các nghiên cứu trên thế giới có liên quan.

Nghiên cứu của J. J. P. Jansen & Cộng sự (2005) này là một nghiên cứu định lượng, điều tra 283 đơn vị kinh doanh từ 88 tổ chức tại Hà Lan, nhằm kiểm tra tác động của các yếu tố như: Tri thức đã tích lũy (Accumulated Knowledge); Năng lực kết hợp (Combinative Capabilities); Năng lực công nghệ thông tin (IT Capability) đến ACAP của doanh nghiệp. J. J. P. Jansen & Cộng sự (2005) sử dụng phương pháp tiếp cận của nghiên cứu là khảo sát và phân tích dữ liệu. Nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để kiểm định các giả thuyết. Kết quả nghiên cứu của J. J. P. Jansen & Cộng sự (2005) cho thấy tri thức đã tích lũy, đặc biệt là tri thức liên quan đến công nghệ và quy trình kinh doanh (Năng lực kết hợp và năng lực công nghệ thông tin), có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng hấp thụ tri thức mới. Các đơn vị kinh doanh với cấu trúc phân quyền và cơ chế khuyến khích đổi mới sáng tạo có khả năng hấp thụ tri thức cao hơn (J. J. P. Jansen & Cộng sự, 2005). Mức độ tương tác giữa các đơn vị kinh doanh cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao ACAP (J. J. P. Jansen & Cộng sự, 2005).

Các yếu tố ở khía cạnh về nghiên cứu và phát triển (R&D) trong doanh nghiệp, nghiên cứu của Escribano & Cộng sự (2009) có thể xem là một nghiên cứu điển hình. Escribano & Cộng sự (2009) đã sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính để phân tích dữ liệu từ 227 công ty công nghệ cao tại Tây Ban Nha. Mục đích là để khám phá tác động của các yếu tố đến ACAP trong các công ty công nghệ cao tại đây. Kết quả nghiên cứu cho thấy tri thức được tích lũy (Accumulated Knowledge) và đầu tư vào nghiên cứu & phát triển (R&D Investment) đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao ACAP (Escribano & Cộng sự, 2009). Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu của (Escribano & Cộng sự, 2009) cũng trùng khớp với kết quả nghiên cứu tiền nhiệm của Lane & Cộng sự (2001) khi khẳng định rằng mạng lưới tri thức (Knowlwdge Networks) có tác động đáng kể đến ACAP trong doanh nghiệp. Các công ty có mạng lưới tri thức lớn được hiểu là các công ty có đầu tư R&D mạnh mẽ và hợp tác chặt chẽ với các tổ chức nghiên cứu thường sẽ có ACAP cao hơn (Lane & Cộng sự, 2001; Escribano & Cộng sự, 2009).

Ở khía cạnh về mức độ tri thức nền tảng và kinh nghiệm của nhân viên, theo Fosfuri & Tribó (2008), mức độ tri thức nên tảng của nhân viên có thể xem là khả năng hấp thụ tri thức tiềm năng (Potential absorptive capacity - PAC), trong khi đó kinh nghiệm thực tế của nhân viên có thể xem là khả năng hấp thụ tri thức thực tế (realized absorptive capacity - RAC).

Hình 1.4: Năng lực, động lực nhân viên và khả năng hấp thụ tri thức

Nguồn: Fosfuri & Tribó (2008)

Fosfuri & Tribó (2008) đã tiến hành một nghiên cứu thực nghiệm với mẫu là 110

công ty công nghệ cao tại Mỹ nhằm đánh giá sự tác động của PAC và RAC đối với

ACAP của doanh nghiệp. Theo đó, Fosfuri & Tribó (2008) cho rằng PAC giống như

năng lực/khả năng của nhân viên và RAC là biểu hiện học hỏi thực tế của họ. Năng lực

học hỏi của nhân viên (Employee Learning Capability) có tác động đến ACAP trong

doanh nghiệp. Các công ty với đội ngũ nhân viên có trình độ học vấn cao và kinh nghiệm

dày dặn có khả năng hấp thụ tri thức tốt hơn (Fosfuri & Tribó, 2008). Ở khía cạnh về

năng lực quản lý tri thức (Knowledge Management Capacity - KMC), cũng đã được

nhiều nghiên cứu quốc tế chỉ ra là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến ACAP của doanh

nghiệp. Các nghiên cứu này nhấn mạnh rằng việc quản lý tri thức hiệu quả không chỉ

giúp tích lũy và tổ chức tri thức hiện có mà còn tối ưu hóa quá trình tiếp nhận và ứng

dụng tri thức mới. Nghiên cứu của Gold & Cộng sự (2001) tại Mỹ đã khám phá mối

quan hệ giữa quản lý tri thức và ACAP thông qua một mô hình lý thuyết. Họ khẳng định

rằng các yếu tố cơ bản của quản lý tri thức, bao gồm: cơ sở hạ tầng và năng lực công nghệ

thông tin (IT Capability), văn hóa doanh nghiệp (Corporate Culture) và các quy trình quản

lý tri thức, đều góp phần quan trọng trong việc nâng cao ACAP (Gold & Cộng sự, 2001).

Một cơ sở hạ tầng với năng lực công nghệ thông tin mạnh mẽ hỗ trợ việc lưu trữ và truy

xuất tri thức cũng như tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ và áp dụng tri thức mới

(Bharadwaj, 2000; Gold & Cộng sự, 2001).

Chua & Lam (2005) tại Singapore đã tiến hành một nghiên cứu định lượng để

kiểm tra tác động của các thực hành quản lý tri thức đến ACAP trong các doanh nghiệp

công nghệ cao. Họ sử dụng phương pháp phân tích hồi quy trên dữ liệu thu thập từ 108

công ty. Kết quả nghiên cứu cho thấy các thực hành quản lý tri thức như chia sẻ tri thức,

đào tạo và phát triển nhân viên, cấu trúc tổ chức (Organizational Structure) cùng với

phong cách lãnh đạo (Leadership Style), có ảnh hưởng tích cực đến ACAP (Chua &

Lam, 2005). Sự tham gia tích cực của nhân viên còn được hiểu theo nghĩa rộng là năng

lực học hỏi của nhân viên (Employee Learning Capability) (Minbaeva & Michailova,

2004; Fosfuri & Tribó, 2008) trong các hoạt động quản lý tri thức là yếu tố then chốt

giúp nâng cao khả năng hấp thụ tri thức mới. Trong một nghiên cứu khác, Mills & Smith

(2011) tại Mỹ đã kiểm tra mối quan hệ giữa quản lý tri thức và ACAP trong bối cảnh

các tổ chức dịch vụ. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân tố và hồi quy đa

biến để phân tích dữ liệu từ 233 tổ chức dịch vụ. Kết quả chỉ ra rằng các yếu tố như văn

hóa doanh nghiệp (Corporate Culture), hệ thống quản lý tri thức thông qua cơ cấu tổ

chức (Organizational Structure), và phong cách lãnh đạo (Leadership Style) chẳng hạn

như sự hỗ trợ từ lãnh đạo cấp cao, phong cách lãnh đạo chuyển đổi và giao dịch... đều

có tác động tích cực đến ACAP (Mills & Smith, 2011). Việc xây dựng một văn hóa học

tập mạnh mẽ và khuyến khích sự đổi mới sáng tạo là cần thiết để tối ưu hóa quá trình

hấp thụ tri thức.

Một trong số những nghiên cứu toàn diện nhất, cung cấp khá đầy đủ các yếu tố tác động đến ACAP của doanh nghiệp là nghiên cứu của Vega-Jurado & Cộng sự (2008).

Hình 1.5: Nhóm yếu tố tác động ACAP

Nguồn: Vega-Jurado & Cộng sự (2008)

Nghiên cứu này xây dựng một mô hình lý thuyết để phân tích các yếu tố quyết định ACAP của doanh nghiệp, không chỉ từ các hoạt động nghiên cứu và phát triển (R&D) mà còn từ các yếu tố nội tại khác như tri thức tổ chức, cơ chế chính thức và cơ chế tích hợp xã hội. Vega-Jurado & Cộng sự (2008) đã sử dụng phương pháp điều tra và phân tích số liệu được thu thập thông qua khảo sát 84 doanh nghiệp, chiếm 15.6% tổng số doanh nghiệp tại các khu công nghiệp được chọn ở Valencia, Tây Ban Nha trong giai đoạn 2001-2003. Nghiên cứu sử dụng các phương pháp phân tích thống kê như phân tích hồi quy tuyến tính và phân tích nhân tố để kiểm định các giả thuyết của mô hình. Theo kết quả nghiên cứu của Vega-Jurado & Cộng sự (2008), có 03 nhóm yếu tố có tác động đến ACAP của doanh nghiệp bao gồm: (1) Tri thức tổ chức (gồm tri thức tích lũy, kinh nghiệm tìm kiếm tri thức, năng lực học hỏi của nhân viên và mạng lưới tri thức) có tác động tích cực đến ACAP của doanh nghiệp. (2) Cơ chế chính thức (như hệ thống giám sát công nghệ, chương trình đào tạo nhân viên, chứng nhận ISO 9000, quy trình quản lý tri thức) có tác động tích cực đến khả năng thu nhận tri thức bên ngoài. (3) Cơ chế tích hợp xã hội (như luân chuyển công việc, nhóm chất lượng và phương pháp giải quyết vấn đề) có ảnh hưởng tích cực đến khả năng khai thác tri thức bên ngoài, đặc biệt là tri thức khoa học (Vega-Jurado & Cộng sự, 2008).

Xuyên suốt chiều dài lịch sử từ những nghiên cứu được xem là nền móng đầu tiên về chủ đề ACAP của Cohen & Levinthal (1990), đến nay đã có rất nhiều các nghiên cứu được thực hiện. Roberts & Cộng sự (2012), tại Mỹ đã thực hiện một nghiên cứu tổng quan lý thuyết và phân tích dữ liệu định lượng để khám phá vai trò của hệ thống thông tin trong việc nâng cao ACAP. Họ phát hiện rằng hệ thống thông tin không chỉ hỗ trợ việc quản lý tri thức mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra một môi trường thuận lợi cho việc tiếp nhận và ứng dụng tri thức mới. Việc đầu tư vào hệ thống thông tin và công nghệ là yếu tố thiết yếu để phát triển ACAP (Roberts & Cộng sự, 2012). Các nghiên cứu mới hơn như của Boateng & Cộng sự (2023) tại Ghana cũng đã phân tích vai trò của ACAP trong việc liên kết tri thức kinh doanh nước ngoài với sự đổi mới và hiệu suất của doanh nghiệp. Nghiên cứu cho thấy ACAP đóng vai trò trung gian quan trọng trong việc nâng cao sự đổi mới của doanh nghiệp (Boateng & Cộng sự, 2023). Nghiên cứu của Barba-Aragón & Cộng sự (2023) tại Tây Ban Nha cũng chỉ ra rằng ACAP của công ty mẹ có tác động tích cực đến quá trình chuyển giao tri thức ngược trong các công ty đa quốc gia. Điều này được thúc đẩy bởi các thực hành quản lý nguồn nhân lực như tuyển dụng, đào tạo, tham gia và đánh giá hiệu suất. Cuối cùng, nghiên cứu của Ahmed & Cộng sự (2024) đã kiểm tra tác động của hành vi chia sẻ tri thức của quản lý đến ACAP và sự sáng tạo của nhân viên trong các tổ chức y tế tại Ai Cập. Kết quả cho thấy hành vi chia sẻ tri thức của quản lý và ACAP có tác động tích cực đến sự sáng tạo của nhân viên (Ahmed & Cộng sự, 2024). Như vậy, tổng hợp các nghiên cứu quốc tế cho thấy năng lực quản lý tri thức và tri thức đã tích lũy đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao ACAP của doanh nghiệp. Ngoài ra, các yếu tố như cơ sở hạ tầng năng lực công nghệ thông tin, văn hóa tổ chức, năng lực R&D, các quy trình quản lý tri thức và sự hỗ trợ từ lãnh đạo, phong cách lãnh đạo... đều có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng tiếp nhận và ứng dụng tri thức mới. Việc xây dựng và quản lý tốt các yếu tố này không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quá trình hấp thụ tri thức mà còn nâng cao hiệu suất đổi mới và cạnh tranh trong bối cảnh kinh doanh hiện đại.

1.4.3. Nghiên cứu về yếu tố điều tiết mối quan hệ giữa của các yếu tố tác động ảnh hưởng đến năng lực hấp thụ tri thức

Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, việc nghiên cứu về các yếu tố tác động đến ACAP của doanh nghiệp đã thu hút sự quan tâm ngày càng lớn từ các học giả và nhà quản lý. ACAP được coi là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp duy trì và nâng cao lợi thế cạnh tranh thông qua việc nhận diện, tiếp nhận và ứng dụng hiệu quả các tri thức mới (Cohen & Levinthal, 1990; Zahra & George, 2002). Tuy nhiên, các yếu tố tác động đến ACAP không hoạt động độc lập mà thường chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố điều

tiết khác nhau (Lane & Cộng sự, 2006). Xu hướng đưa các biến điều tiết vào mô hình nghiên cứu nhằm làm rõ hơn mối quan hệ giữa các yếu tố này và ACAP đã trở thành một hướng đi quan trọng và cần thiết trong lĩnh vực nghiên cứu này.

Các biến điều tiết như quy mô doanh nghiệp (Firm size), văn hóa tổ chức (Organizational culture), công nghệ thông tin (IT), và mức độ cạnh tranh trong ngành (Industry competition) đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh và ảnh hưởng đến cách thức mà các yếu tố như tri thức đã tích lũy, cơ chế quản lý tri thức, và môi trường bên ngoài tác động đến ACAP (Jansen & Cộng sự, 2006; Lane & Cộng sự, 2006). Việc hiểu rõ vai trò của các biến điều tiết không chỉ giúp nâng cao độ chính xác và tính toàn diện của các mô hình nghiên cứu mà còn cung cấp những gợi ý hữu ích cho việc xây dựng chiến lược quản lý tri thức hiệu quả (Martinez-Conesa & Cộng sự, 2017).

Nghiên cứu về các biến điều tiết cung cấp một cái nhìn sâu sắc và đa chiều về cách thức các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa ACAP của mình (Lane & Cộng sự, 2006). Việc tích hợp các biến điều tiết vào mô hình nghiên cứu giúp làm rõ hơn những điều kiện và bối cảnh cụ thể mà các yếu tố tác động đến ACAP, từ đó đưa ra những khuyến nghị chiến lược phù hợp hơn cho từng loại hình doanh nghiệp (Boateng & Cộng sự, 2023; Ahmed & Cộng sự, 2024). Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh toàn cầu hóa và sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, khi mà khả năng hấp thụ và ứng dụng tri thức mới trở thành yếu tố sống còn đối với sự thành công và bền vững của doanh nghiệp.

Các nghiên cứu tại Việt Nam

Cho đến thời điểm hiện tại, theo sự hiểu biết của NCS và dựa trên kết quả tìm kiếm trên các cơ sở dữ liệu học thuật như Google Scholar, ProQuest, ScienceDirect, Emeral...cũng như các tạp chí khoa học trong lĩnh vực quản lý và kinh doanh tại Việt Nam, các nghiên cứu cụ thể có liên quan đến các yếu tố điều tiết mối quan hệ của ACAP của doanh nghiệp còn rất hạn chế. Nghiên cứu của Lê Bá Phong (2021) là một trong số rất ít các nghiên cứu tại Việt nam đề cập đến khía cạnh này. Để đánh giá tác động điều tiết của văn hóa hợp tác đối với mối quan hệ giữa khẳ năng quản trị tri thức và khẳ năng đổi mới sản phẩm và đổi mới quy trình, Lê Bá Phong (2021) đã thực hiện một khảo sát với mẫu là 331 đáp viên tại 75 doanh nghiệp đang hoạt động tại các thành phố lớn của Việt Nam gồm Hà Nội (15 doanh nghiệp), Hải Phòng (15 doanh nghiệp), Đà Nẵng (20 doanh nghiệp) và Thành Phố Hồ Chí Minh (25 doanh nghiệp). Theo Lê Bá Phong (2021, tr. 98), "Quản trị tri thức được định nghĩa là khả năng của doanh nghiệp trong việc tạo ra, chia sẻ và áp dụng kiến thức vào thực tiễn nhằm tạo ra giá trị cốt lõi và duy trì lợi thế cạnh tranh". Khả năng quản trị tri thức cho phép các doanh nghiệp kiểm soát và sử

dụng có hiệu quả nguồn lực tri thức hiện có và phát triển nguồn lực tri thức này thông qua quá trình thu thập, chia sẻ và vận dụng nhằm đạt được các mục tiêu của doanh nghiệp, ở khía cạnh này, khả năng quản trị tri thức và ACAP là khá tương đồng Lê Bá Phong (2021). Với cách lý giải trên, Lê Bá Phong (2021) đã sử dụng phương pháp tiếp cận và phân tích số liệu theo mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM), kết quả cho thấy văn hóa tổ chức có vai trò điều tiết mối quan hệ giữa khả năng quản trị tri thức /ACAP và khẳ năng đổi mới sản phẩm và đổi mới quy trình trong doanh nghiệp.

Hình 1.6: Tác động điều tiết của văn hóa hợp tác

Nguồn: Lê Bá Phong (2021)

Như đã trình bày ở trên, ở Việt Nam chưa có nhiều nghiên cứu khai thác chủ đề về các yếu tố điều tiết mối quan hệ của ACAP và các biến số có liên quan. Sự thay đổi ngày một nhanh, mạnh mẽ của công nghệ và hành vi con người dẫn đến việc phân tích các yếu tố tác động đến ACAP trong doanh nghiệp là chưa đủ. Ở thời điểm hiện tại cần nhiều hơn các nghiên cứu về các yếu tố điều tiết các mối quan hệ của ACAP. Phần tiếp theo sau đây, NCS sẽ trình bày về tình hình tổng quan các nghiên cứu trên thế giới có liên quan đến khía cạnh này.

Các nghiên cứu trên thế giới

Nghiên cứu của Bosch & Cộng sự (1999) tập trung vào việc khám phá vai trò của quy mô doanh nghiệp trong việc điều tiết mối quan hệ giữa các yếu tố tổ chức và ACAP. Nghiên cứu này được thực hiện tại Hà Lan và sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng phân tích hồi quy đa biến với dữ liệu được thu thập từ 84 doanh nghiệp sản xuất và dịch vụ. Bosch & Cộng sự (1999) đã phát triển một mô hình lý thuyết để phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố tổ chức như cơ cấu tổ chức, cơ chế quản lý và văn hóa tổ chức và ACAP của doanh nghiệp. Kết quả Bosch & Cộng sự (1999) cho thấy rằng các

doanh nghiệp lớn thường có cơ cấu tổ chức phức tạp hơn, giúp tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản lý và chia sẻ tri thức (Bosch & Cộng sự, 1999). Quy mô doanh nghiệp lớn cũng cho phép các doanh nghiệp đầu tư nhiều hơn vào các hoạt động nghiên cứu và phát triển (R&D) và các hệ thống quản lý tri thức, từ đó nâng cao ACAP (Bosch & Cộng sự, 1999). Tuy nhiên, các doanh nghiệp nhỏ lại có lợi thế trong việc linh hoạt và nhanh chóng thích ứng với các tri thức mới, nhờ vào cơ cấu tổ chức gọn nhẹ và ít phức tạp hơn (Bosch & Cộng sự, 1999).

Một nghiên cứu khác cũng đã khai thác khía cạnh phân tích vai trò điều tiết của quy mô doanh nghiệp đến mối quan hệ của ACAP là nghiên cứu của Liao & Cộng sự (2008) được thực hiện tại Đài Loan. Theo đó, Liao & Cộng sự (2008) đã phân tích tác động của quy mô doanh nghiệp đến mối quan hệ giữa các yếu tố như văn hóa tổ chức, công nghệ thông tin và ACAP. Đây là một nghiên cứu định lượng sử dụng phương pháp khảo sát để thu thập dữ liệu từ 142 doanh nghiệp trong các ngành công nghiệp khác nhau tại Đài Loan. Kết quả nghiên cứu của Liao & Cộng sự (2008) chỉ ra rằng các quy mô doanh nghiệp lớn có lợi thế hơn trong việc triển khai các hệ thống công nghệ thông tin và xây dựng văn hóa tổ chức hỗ trợ học hỏi và đổi mới, từ đó nâng cao ACAP, tương đồng với kết quả nghiên cứu của Bosch & Cộng sự (1999). Hơn nữa, các doanh nghiệp lớn thường có khả năng đầu tư vào các hệ thống thông tin phức tạp và tiên tiến, giúp họ dễ dàng tiếp nhận, lưu trữ và phân tích tri thức (Liao & Cộng sự, 2008). Ngoài ra, văn hóa tổ chức tại các doanh nghiệp lớn thường khuyến khích việc học hỏi liên tục và chia sẻ tri thức giữa các phòng ban và cá nhân, điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc hấp thụ và ứng dụng tri thức mới (Liao & Cộng sự, 2008).

Mối quan hệ giữa văn hóa doanh nghiệp và ACAP đã được xem xét dưới nhiều góc độ, trong đó góc độ phân tích các yếu tố điều tiết mối quan hệ này cũng đã được nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới thực hiện. Nghiên cứu khá toàn diện về chủ đề này là nghiên cứu của Strese & Cộng sự (2016). Nghiên cứu này sử dụng phương pháp khảo sát và phân tích dữ liệu để kiểm tra vai trò điều tiết của các chiều văn hóa quốc gia (national culture dimensions) trong mối quan hệ giữa văn hóa doanh nghiệp (corporate culture) và ACAP (Absorptive Capacity - ACAP) trong quản lý đổi mới sáng tạo (innovation management). Dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát từ 208 doanh nghiệp đa quốc gia hoạt động tại nhiều quốc gia khác nhau. Strese & Cộng sự (2016) đã sử dụng phương pháp phân tích hồi quy đa biến và mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu và đánh giá vai trò điều tiết của các chiều văn hóa quốc gia. Kết quả nghiên cứu của Strese & Cộng sự (2016) chỉ ra rằng văn hóa doanh nghiệp có tác động đáng kể đến ACAP và khả năng quản lý đổi mới sáng tạo. Tuy nhiên,

mối quan hệ này bị điều tiết bởi các chiều văn hóa quốc gia, bao gồm khoảng cách quyền lực (power distance), mức độ e ngại rủi ro (uncertainty avoidance), chủ nghĩa cá nhân (individualism), và văn hóa thị trường (market culture) (Strese & Cộng sự, 2016). Cụ thể, các doanh nghiệp hoạt động trong các quốc gia có khoảng cách quyền lực thấp và mức độ e ngại rủi ro thấp có xu hướng tận dụng tốt hơn văn hóa doanh nghiệp để nâng cao ACAP (Strese & Cộng sự, 2016). Ngược lại, trong các quốc gia có chủ nghĩa cá nhân cao, mối quan hệ giữa văn hóa doanh nghiệp và ACAP trở nên phức tạp hơn, đòi hỏi sự điều chỉnh và thích nghi phù hợp (Strese & Cộng sự, 2016).

Nghiên cứu cũng cho thấy rằng sự đa dạng văn hóa quốc gia có thể tạo ra cả thách thức và cơ hội trong việc quản lý đổi mới sáng tạo. Việc hiểu rõ và quản lý tốt các yếu tố văn hóa quốc gia giúp các doanh nghiệp đa quốc gia tối ưu hóa ACAP và nâng cao hiệu quả quản lý đổi mới sáng tạo (Strese & Cộng sự, 2016).

Hình 1.7: Tác động điều tiết của văn hóa dân tộc

Nguồn: Strese & Cộng sự (2016)

Ở khía cạnh khác, mức độ cạnh tranh trong ngành (industry competition) cũng đóng vai trò quan trọng trong việc điều tiết mối quan hệ giữa ACAP và các nhân tố tác động, tạo ra những thách thức và cơ hội khác nhau cho doanh nghiệp. Nghiên cứu của Tsai (2001) phân tích vai trò của mạng lưới tri thức và mức độ cạnh tranh trong ngành đối với ACAP. Dữ liệu được thu thập từ 71 đơn vị kinh doanh thuộc một tập đoàn đa quốc gia tại Đài Loan và được phân tích bằng phương pháp hồi quy và mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM). Kết quả nghiên cứu của Tsai (2001) chỉ ra rằng vị trí của các đơn vị kinh doanh trong mạng lưới tri thức có tác động tích cực đến khả năng chuyển giao tri thức nội bộ, từ đó nâng cao ACAP và hiệu suất đổi mới của đơn vị (Tsai, 2001). Mức độ cạnh tranh trong ngành điều tiết mối quan hệ này, với các đơn vị hoạt động trong ngành có mức độ cạnh tranh cao thì vai trò của mạng lưới tri thức và ACAP càng trở

nên quan trọng (Tsai, 2001). Điều này cho thấy rằng trong môi trường cạnh tranh khốc liệt, các doanh nghiệp cần phải tận dụng tối đa các mạng lưới tri thức để duy trì và phát triển ACAP nhằm nâng cao khả năng đổi mới và cạnh tranh (Tsai, 2001).

Đồng quan điểm với Tsai (2001), các nghiên cứu mới hơn như nghiên cứu của Cui & Cộng sự (2005) phân tích dữ liệu được thu thập từ 220 doanh nghiệp xuất khẩu tại Trung Quốc cho thấy rằng mức độ cạnh tranh trong ngành cao thúc đẩy các doanh nghiệp nâng cao ACAP để cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường quốc tế. Grimpe & Sofka (2009), tại Đức đã phân tích tác động của mức độ cạnh tranh trong ngành đến mối quan hệ giữa ACAP và đổi mới sáng tạo (innovation) của hơn 500 doanh nghiệp công nghệ cao. Kết quả cũng rất tương đồng với các nghiên cứu tiền nhiệm khi phát hiện trong các ngành có mức độ cạnh tranh cao, ACAP có tác động mạnh mẽ hơn đến kết quả đổi mới sáng tạo (Tsai, 2001; Grimpe & Sofka, 2009). Ở ngành công nghiệp dịch vụ công, nghiên cứu của Gebauer & Cộng sự (2012) đã được thực hiện tại châu Âu với 222 doanh nghiệp, và áp dụng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM). Kết quả nghiên cứu của Gebauer & Cộng sự (2012) chỉ ra rằng mức độ cạnh tranh trong ngành dịch vụ công cộng điều tiết mối quan hệ giữa ACAP và sự phát triển dịch vụ mới. Trong các ngành có mức độ cạnh tranh cao, doanh nghiệp cần phải có ACAP mạnh mẽ để nhanh chóng ứng dụng các tri thức mới vào việc phát triển các dịch vụ sáng tạo và cải thiện chất lượng dịch vụ hiện có (Gebauer & Cộng sự, 2012).

Tổng hợp các nghiên cứu quốc tế cho thấy rằng quy mô doanh nghiệp và mức độ cạnh tranh trong ngành là hai trong số các yếu tố đóng vai trò điều tiết quan trọng trong mối quan hệ giữa ACAP và các yếu tố tổ chức như văn hóa tổ chức, công nghệ thông tin, và cơ cấu tổ chức, cũng như nhiều yếu tố đặc thù khác. Trong các ngành có mức độ cạnh tranh cao, các doanh nghiệp cần phải liên tục đổi mới và cải tiến để duy trì lợi thế cạnh tranh, do đó ACAP trở thành một yếu tố quyết định (Tsai, 2001; Grimpe & Sofka, 2009). Mặt khác, quy mô doanh nghiệp lớn cho phép các doanh nghiệp tập trung vào việc phát triển ACAP để nhận diện và ứng dụng tri thức mới một cách nhanh chóng và hiệu quả (Bosch & Cộng sự, 1999; Liao & Cộng sự, 2008).

1.5. Khoảng trống nghiên cứu

1.5.1. Đánh giá tổng quan

Trong nhiều thập kỷ đã qua, ACAP đã trở thành một chủ đề nghiên cứu quan trọng, thu hút sự quan tâm của nhiều học giả và nhà quản lý trên toàn cầu. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng ACAP đóng vai trò then chốt trong việc duy trì và nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp thông qua việc nhận diện, tiếp nhận và ứng dụng hiệu quả tri thức mới.

Tại Việt Nam

Các nghiên cứu về ACAP chủ yếu tập trung vào việc xây dựng thang đo lường và phân tích tác động của ACAP đối với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Nghiên cứu của Vũ Hoàng Dương (2018) đã sử dụng phương pháp ước lượng xác suất tối đa một giai đoạn để đo lường ACAP của các doanh nghiệp sản xuất tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2007 đến 2015. Nguyen & Cộng sự (2021) cũng đã sử dụng phương pháp PLS-SEM để phân tích ACAP của các doanh nghiệp sản xuất theo hợp đồng. Hang (2018) đã nghiên cứu các thành phần cấu thành ACAP của các doanh nghiệp nhỏ và vừa, trong khi Trần Văn Hùng & Lê Thị Thu Hà (2020) tập trung vào vai trò của tri thức đã tích lũy trong việc nâng cao ACAP và đổi mới sáng tạo. Le & Nguyen (2019) đã phân tích tác động của ACAP đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp sản xuất tại khu vực Đông Nam Bộ.

Ở khía cạnh nhân tố tác động đến ACAP, cũng có nhiều nghiên cứu đã được thực hiện bởi các tác giả Việt Nam. Khả năng đồng hóa tri thức và khả năng ứng dụng tri thức vào thực tế (Nguyen, 2022); Yếu tố đổi mới và hiệu suất doanh nghiệp (Anh & Linh, 2022); Tri thức đã tích lũy và khả năng kết hợp tri thức (Chu & Cộng sự, 2023); tri thức đã tích lũy và cơ chế tích hợp tri thức (Nguyễn Quốc Duy (2020). Nghiên cứu về các yếu tố điều tiết mối quan hệ của ACAP tại Việt Nam còn hạn chế, một trong các nghiên cứu đã được thực hiện là nghiên cứu của Lê Bá Phong (2021) về vai trò điều tiết của khả năng quản trị tri thức và ACAP đến các mối quan hệ của ACAP.

Như vậy, ở cả 3 hướng gồm: nghiên cứu về ACAP, các yếu tố tác động, các yếu tố điều tiết, đều có các nghiên cứu đã được thực hiện tại Việt Nam. Tuy nhiên, các nghiên cứu vẫn còn rất hạn chế về mặt số lượng, về mặt nội dung thì chưa đa dạng ngành nghề, đối tượng nghiên cứu thực nghiệm.

Trên thế giới

Các nghiên cứu về ACAP rất đa dạng và phong phú. Nghiên cứu của Cohen & Levinthal (1990) đã đặt nền tảng lý thuyết cho ACAP, định nghĩa nó là khả năng của một tổ chức để nhận diện, tiếp thu và áp dụng tri thức mới. Zahra & George (2002)) đã mở rộng mô hình này bằng cách phân loại ACAP thành bốn thành phần: tiếp thu, đồng hóa, biến đổi và khai thác tri thức. Flatten & Cộng sự (2011) đã phát triển một thang đo ACAP bao gồm bốn thành phần chính và sử dụng các kỹ thuật phân tích nhân tố và kiểm định độ tin cậy để xác nhận thang đo này. Lane & Cộng sự (2006) đã thực hiện một tổng quan lý thuyết về ACAP, nhấn mạnh rằng năng lực này không chỉ là khả năng nội tại của doanh nghiệp mà còn liên quan đến các yếu tố bên ngoài như môi trường kinh doanh và quan hệ đối tác.

Các nghiên cứu về yếu tố tác động đến ACAP cũng đã được nhiều nhà nghiên cứu thực hiện, cụ thể là: chỉ ra 3 yếu tố chính là: Tri thức đã tích lũy; Năng lực kết hợp; Năng lực công nghệ thông tin (J. J. P. Jansen & Cộng sự, 2005). Đầu tư vào nghiên cứu & phát triển (Escribano & Cộng sự, 2009). Bên cạnh đó, Lane & Cộng sự (2001) bổ sung thêm Quan hệ đối tác và học hỏi từ bên ngoài có tác động đến ACAP; Năng lực và động lực của nhân viên (Fosfuri & Tribó, 2008); Văn hóa tổ chức (Bharadwaj, 2000; Gold & Cộng sự, 2001). Cơ cấu tổ chức cùng với Phong cách lãnh đạo (Chua & Lam, 2005; Mills & Smith, 2011)...

Các nghiên cứu ở khía cạnh đánh giá vai trò điều tiết của các yếu tố đến mối quan hệ của ACAP cũng rất đa dạng. Yếu tố điều tiết khá phổ biến trong các nghiên cứu trên thế giới là quy mô doanh nghiệp (Bosch & Cộng sự, 1999; Lane & Cộng sự, 2001; Liao & Cộng sự, 2008). Một yếu tố điều tiết khác là văn hóa doanh nghiệp (Escribano & Cộng sự, 2009; Strese & Cộng sự, 2016). Mức độ cạnh tranh trong ngành cũng được nhiều nhà nghiên cứu lựa chọn để phân tích tác động điều tiết mối quan hệ của ACAP (Tsai, 2001; Grimpe & Sofka, 2009; Gebauer & Cộng sự, 2012)

Như vậy, các nghiên cứu trên thế giới về ACAP, phân tích yếu tố tác động đến ACAP hay điều tiết mối quan hệ của ACAP khá toàn diện và đầy đủ. Bối cảnh và khu vực nghiên cứu đa dạng, phương pháp nghiên cứu cũng phong phú (ví dụ: định tính, định lượng, meta-Analysis...). Sự phát triển liên tục, không ngừng nghỉ của công nghệ sẽ ngày một góp phần làm cho ACAP của doanh nghiệp thay đổi. Chính vì vậy, vẫn cần thêm các nghiên cứu được thực hiện tại các bối cảnh mới, đặc biệt đối với các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT.

1.5.2. Xác định khoảng trống nghiên cứu

Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về ACAP của doanh nghiệp tại Việt Nam cũng như trên thế giới. Tuy nhiên, lĩnh vực nghiên cứu về ACAP là lĩnh vực nghiên cứu khó và rất rộng do đó vẫn còn tồn tại những khoảng trống cần được khám phá sâu hơn:

(1) Thiếu các nghiên cứu đầy đủ, mang tính khái quát cao về doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực TMĐT: Tại Việt Nam, hầu hết các nghiên cứu về ACAP tập trung phân tích một vài yếu tố tác động đến ACAP của các doanh nghiệp sản xuất và dịch vụ truyền thống. Các nghiên cứu toàn diện về ACAP (bao gồm cả các yếu tố tác động, điều tiết) trong lĩnh vực TMĐT, nơi mà sự cạnh tranh và tốc độ đổi mới công nghệ đòi hỏi doanh nghiệp phải liên tục nâng cao ACAP, vẫn còn rất hạn chế.

(2) Nghiên cứu về ACAP trong các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT khởi nghiệp (ví dụ: Bán hàng online, Drop shipping, Kinh doanh qua các nền tảng mạng xã

hội: Tiktok live, Facebook...) tại Việt Nam thường đối mặt với những thách thức đặc thù trong việc hấp thụ và ứng dụng tri thức mới. Hiện nay, có rất ít nghiên cứu tập trung vào ACAP trong bối cảnh này, mặc dù việc nâng cao ACAP có thể đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của các doanh nghiệp khởi nghiệp này tại Việt Nam.

(3) Ảnh hưởng của công nghệ thông tin và truyền thông (ICT): Mặc dù đã có một số nghiên cứu đề cập đến vai trò của ICT trong việc nâng cao ACAP, nhưng vẫn cần có thêm nghiên cứu chi tiết hơn về cách thức ICT có thể được sử dụng hiệu quả để cải thiện quá trình hấp thụ và ứng dụng tri thức trong doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam vốn rất gần và có mối quan hệ khăng khít với ICT.

(4) Tác động của yếu tố văn hóa tổ chức: Văn hóa tổ chức có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến khả năng hấp thụ tri thức của doanh nghiệp, lập luận này đã được nhiều nghiên cứu trên thế giới chứng minh. Dẫu vậy tại Việt Nam, do sự khác biệt về điều kiện kinh tế, lối sống, niềm tin, các giá trị văn hóa...vì thế văn hóa tổ chức của các doanh nghiệp tại Việt Nam cũng có nhiều khác biệt so với các quốc gia khác. Cần có thêm các nghiên cứu để hiểu rõ hơn về cách thức mà các yếu tố văn hóa, như sự hỗ trợ từ lãnh đạo, phong cách lãnh đạo, và môi trường làm việc, ảnh hưởng đến ACAP đối với các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

(5) Vai trò của các yếu tố điều tiết: Nhiều nghiên cứu đã xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến ACAP, nhưng ít nghiên cứu tập trung vào vai trò điều tiết của các yếu tố này. Việc khám phá vai trò điều tiết của các yếu tố như quy mô doanh nghiệp, mức độ cạnh tranh trong ngành đối với mối quan hệ giữa ACAP và các yếu tố tác động sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cách nâng cao ACAP cho các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

Với 5 luận điểm được trình bày ở trên cũng với các nội dung mà NCS đã phân tích và đánh giá tổng quan nghiên cứu về ACAP, khoảng trống nghiên cứu là rất rõ ràng. Cho đến thời điểm hiện tại, chưa có bất kỳ nghiên cứu nào tại Việt Nam được thực hiện đầy đủ, mang tính khái quát cao, bao hàm cả 3 hướng nghiên cứu về ACAP, yếu tố tác động và yếu tố điều tiết. Đây là tiền đề để NCS lựa chọn đề tài nghiên cứu của luận án.

TÓM TẮT CHƯƠNG 1

Chương 1 của luận án, tác giả đã tập trung làm rõ những vấn đề lý luận và thực tiễn về ACAP của doanh nghiệp trong bối cảnh ngành TMĐT tại Việt Nam. Bắt đầu từ việc trình bày khái niệm và vai trò quan trọng của ACAP đối với các doanh nghiệp, chương này đã khái quát hóa các khái niệm liên quan và đưa ra sự cần thiết của nghiên cứu trong bối cảnh hiện tại.

Chương 1 cũng đã đề cập đến các yếu tố tác động chính đến ACAP, bao gồm: tri thức đã tích lũy, phong cách lãnh đạo, năng lực công nghệ thông tin, năng lực kết hợp, năng lực học hỏi của nhân viên, cơ cấu tổ chức, văn hóa doanh nghiệp và quy trình quản lý tri thức. Những yếu tố này đều được xem xét từ góc độ lý thuyết và thực tiễn, nhấn mạnh sự cần thiết của việc nâng cao ACAP trong bối cảnh cạnh tranh mạnh mẽ của ngành TMĐT.

Tiếp theo, chương 1 đã xác định khoảng trống nghiên cứu về việc thiếu các nghiên cứu chuyên sâu về tác động của ACAP trong các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam, từ đó dẫn đến mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu của đề tài luận án. Cuối cùng, chương 1 đã nêu lên tầm quan trọng của việc nâng cao ACAP như một yếu tố quyết định đến sự đổi mới và phát triển bền vững của các doanh nghiệp.

CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Ngành TMĐT tại Việt Nam đã có sự phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây nhờ vào sự bùng nổ của công nghệ số và sự gia tăng về tỷ lệ người dùng internet. Theo báo cáo của Hiệp hội TMĐT Việt Nam (VECOM, 2021), giá trị thị trường TMĐT tại Việt Nam đạt hơn 13 tỷ USD, với tốc độ tăng trưởng hàng năm liên tục trên 25%. Cùng với sự tăng trưởng này, nhiều doanh nghiệp đã tham gia vào thị trường, tạo ra sự cạnh tranh khốc liệt trong việc tiếp cận khách hàng, tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Tuy nhiên, để duy trì và phát triển bền vững trong môi trường kinh doanh thay đổi nhanh chóng, các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT không chỉ cần các nguồn lực tài chính hay công nghệ, mà còn cần một năng lực quan trọng: ACAP - Khả năng tiếp thu và ứng dụng tri thức mới giúp các doanh nghiệp nâng cao khả năng đổi mới, tối ưu hóa chiến lược và thích ứng với thị trường. Đây là yếu tố quan trọng để cạnh tranh và dẫn đầu trong thị trường TMĐT, nơi mà sự thay đổi diễn ra liên tục và đòi hỏi sự cập nhật nhanh chóng về công nghệ, hành vi người tiêu dùng và các xu hướng mới.

Trong bối cảnh đó, việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ACAP trở nên đặc biệt cần thiết. Mặc dù TMĐT tại Việt Nam đang trên đà phát triển, vẫn còn nhiều thách thức trong việc nâng cao ACAP, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Những hạn chế về nguồn lực, tri thức quản lý, và khả năng tiếp cận các tri thức mới đã đặt ra câu hỏi về cách các doanh nghiệp trong ngành này có thể tối ưu hóa ACAP của mình để cải thiện hiệu suất và duy trì sự cạnh tranh.

Như vậy, việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến ACAP trong bối cảnh cụ thể của ngành TMĐT Việt Nam không chỉ giúp làm sáng tỏ các thách thức hiện tại mà còn mở ra cơ hội cải thiện chiến lược và năng lực cho các doanh nghiệp, nhằm thích ứng với môi trường kinh doanh không ngừng thay đổi.

2.1. Mô hình nghiên cứu

NCS xây dựng mô hình nghiên cứu để trả lời 03 câu hỏi: (1) Các yếu tố tác động đến ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam là gì? (2) Các yếu tố điều tiết mối quan hệ giữa ACAP và yếu tố tác động như thế nào? (3) Đo lường và đánh giá ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam như thế nào? Để xây dựng được mô hình có đầy đủ căn cứ khoa học, việc xem xét, phân tích tổng quan, kế thừa các nghiên cứu tiền nhiệm là rất quan trọng.

Căn cứ xây dựng mô hình nghiên cứu: (1) Cơ sở lý thuyết chung về tri thức, quản lý trí thức (2) Lý luận về ACAP, (3) Khái quát về TMĐT và các loại hình doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

Bảng 2.1: Các khía cạnh của mô hình nghiên cứu

TT Khía cạnh Nguồn

1. ACAP

1.1 Tiếp thu tri thức

1.2 Đồng hóa tri thức

Cohen & Levinthal (1990), Zahra & George (2002), Flatten & Cộng sự (2011), 1.3 Biến đổi tri thức

1.4 Khai thác tri thức

2. Các yếu tố tác động đến ACAP

2.1 Tri thức đã tích lũy Flatten & Cộng sự (2011), Zahra & George (2002), Chu & Cộng sự (2023)

Chua & Lam (2005), Crawford (2005), 2.2 Phong cách lãnh đạo Judge & Piccolo (2004)

2.3 Năng lực công nghệ thông tin J. J. P. Jansen & Cộng sự (2005), Liao & Cộng sự (2008), Sabherwal & Jeyaraj (2015)

2.4 Năng lực kết hợp tri thức J. J. Jansen & Cộng sự (2005), Zahra & George (2002), Chu & Cộng sự (2023)

2.5 Năng lực học hỏi của nhân viên Liao & Cộng sự (2008), Bierly & Daly (2002), Marsick & Watkins (2003)

2.6 Mạng lưới tri thức Reagans & McEvily (2003), Tsai (2001), Liao & Cộng sự (2008)

2.7 Văn hóa doanh nghiệp Quinn (2011), Liao & Cộng sự (2008), Flatten & Cộng sự (2011)

2.8 Năng lực quản lý tri thức Gold & Cộng sự (2001), Bharadwaj (2000), Alavi & Leidner (2001), Nonaka (2009)

2.9 Cơ cấu tổ chức J. J. Jansen & Cộng sự (2005), Volberda & Cộng sự (2009), Flatten & Cộng sự (2011)

2.10 Quy trình quản lý tri thức (Davenport & Prusak, 1998), Alavi & Leidner (2001), Liao & Cộng sự (2008)

TT Khía cạnh Nguồn

3. Các yếu tố điều tiết mối quan hệ của ACAP và yếu tố tác động

3.1 Mức độ cạnh tranh trong ngành Hitt & Cộng sự (1997), Tsai (2001), J. J. P. Jansen & Cộng sự (2005)

4. Vai trò kiểm soát của quy mô doanh nghiệp

4.1 Doanh nghiệp siêu lớn

4.2 Doanh nghiệp lớn

4.3 Doanh nghiệp vừa (NĐ-CP, 2021), Drees & Heugens (2013), Bosch & Cộng sự (1999) 4.4 Doanh nghiệp nhỏ

4.5 Doanh nghiệp siêu nhỏ

Nguồn: NCS tổng hợp

Yêu cầu về mô hình nghiên cứu: Bao quát được 4 khía cạnh cần phân tích gồm: (1) ACAP; (2) Các yếu tố tác động đến ACAP; (3) Các yếu tố điều tiết mối quan hệ của ACAP và yếu tố tác động; (4) Vai trò kiểm soát của quy mô doanh nghiệp. Từ các căn cứ và yêu cầu được tình bày ở trên, các nội dung chi tiết 03 khía cạnh cấu thành mô hình nghiên cứu của luận án được tổng hợp tại Bảng 2.1. Như vậy, dựa trên chi tiết các biến phụ thuộc, biến độc lập, biến điều tiết, biến kiểm soát cấu thành 04 khía cạnh của mô hình nghiên cứu được trình bày tại Bảng 2.1 ở trên, NCS đề xuất mô hình nghiên cứu của luận án như Hình 2.1 dưới đây.

Phong cách lãnh đạo (Leadership Style)

Tri thức đã tích lũy (Accumulated Knowledge)

H2+

H1+

Năng lực công nghệ thông tin (IT Capability)

H3+

1.2 Năng lực kết hợp tri thức (Combinative Capabilities)

1 1 . 1

H4+

H

H 1

H 11.3

Năng lực hấp thụ tri thức (Absorptive Capacity - ACAP)

Năng lực học hỏi của nhân viên (Employee Learning Capability)

H11.4

H5+

DN siêu lớn

Tiếp thu tri thức (Knowledge Acquisition)

DN lớn

1.5 1 H

DN vừa

Đồng hóa tri thức (Knowledge Assimilation)

Mức độ cạnh tranh trong ngành (Industry Competition)

DN nhỏ

H

Biến đổi tri thức (Knowledge Transformation)

1 .

6 DN siêu nhỏ

H

Khai thác tri thức (Knowledge Exploitation)

1 H6+

1 . 7

H

Mạng lưới tri thức (Knowlwdge Networks)

1 1.8

H11.10

H11.9

H7+

Văn hóa doanh nghiệp (Corporate Culture)

H8+

H10+

H9+

Năng lực quản lý tri thức (Knowledge Management Capability)

Quy trình quản lý tri thức (Knowledge Management Process)

Cơ cấu tổ chức (Organizational Structure)

Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: NCS đề xuất

2.2. Giả thuyết nghiên cứu

2.2.1. Giả thuyết về các yếu tố tác động đến năng lực hập thụ tri thức

2.2.1.1. Tri thức đã tích lũy và ACAP

Tri thức đã tích lũy được coi là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến ACAP của doanh nghiệp. Nghiên cứu của J. J. P. Jansen & Cộng sự (2005) tại Hà Lan cho thấy rằng tri thức đã tích lũy có tác động đáng kể đến khả năng hấp thụ tri thức mới của doanh nghiệp, sử dụng phương pháp định lượng và phân tích dữ liệu từ 283 đơn vị kinh doanh. Tương tự, nghiên cứu của Chu & Cộng sự (2023) tại Việt Nam cũng nhấn mạnh vai trò của tri thức đã tích lũy trong việc nâng cao ACAP và đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp chế biến thủy sản. Nghiên cứu của Zahra & George (2002) đã khẳng định rằng tri thức đã tích lũy giúp doanh nghiệp nhận diện, tiếp thu và ứng dụng hiệu quả các tri thức mới. Dù bối cảnh, đối tượng và thời gian nghiên cứu có khác nhau, tuy vậy kết quả nghiên cứu của các tác giả Escribano & Cộng sự (2009), Schweisfurth & Raasch (2018), Nguyễn Quốc Duy (2020) đều tương đồng với các nghiên cứu trên. Dựa trên tổng quan nghiên cứu và kết quả các nghiên cứu tiền nhiệm, NCS đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H1: Tri thức đã tích lũy tác động tích cực đến ACAP của các doanh

2.2.1.2. Phong cách lãnh đạo và ACAP

nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

Phong cách lãnh đạo có thể tạo ra một môi trường khuyến khích học hỏi và chia sẻ tri thức, từ đó nâng cao ACAP của doanh nghiệp. Các phong cách lãnh đạo như lãnh đạo chuyển đổi và lãnh đạo giao dịch đều có ảnh hưởng đáng kể đến ACAP. Nghiên cứu của Chua & Lam (2005) tại Singapore đã sử dụng phương pháp phân tích hồi quy để kiểm tra tác động của phong cách lãnh đạo đến ACAP trong các doanh nghiệp công nghệ cao. Kết quả cho thấy rằng lãnh đạo chuyển đổi, với khả năng truyền cảm hứng và thúc đẩy sự đổi mới, cùng với lãnh đạo giao dịch, với khả năng quản lý và tổ chức hiệu quả, đều có tác động tích cực đến ACAP của doanh nghiệp. Flatten & Cộng sự (2011) cũng chỉ ra rằng phong cách lãnh đạo có thể ảnh hưởng đến các yếu tố cấu thành của ACAP, bao gồm khả năng tiếp nhận, đồng hóa, biến đổi và khai thác tri thức. Lãnh đạo hiệu quả tạo ra một môi trường hỗ trợ học hỏi và khuyến khích sự chia sẻ tri thức giữa các nhân viên, từ đó nâng cao ACAP. Nghiên cứu của Crawford (2005) cho thấy rằng lãnh đạo chuyển đổi không chỉ tác động đến sự hài lòng và cam kết của nhân viên mà còn tăng cường khả năng học hỏi và tiếp thu tri thức mới. Đây là một yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp nhanh chóng thích ứng với các thay đổi và cải tiến quy trình hoạt

động. Judge & Piccolo (2004) đã thực hiện một phân tích tổng hợp (meta-analysis) về các phong cách lãnh đạo và cho thấy rằng lãnh đạo chuyển đổi có ảnh hưởng tích cực đến nhiều khía cạnh của hiệu suất tổ chức, bao gồm cả ACAP. Điều này khẳng định rằng việc áp dụng các phong cách lãnh đạo phù hợp có thể tăng cường khả năng học hỏi và đổi mới của doanh nghiệp. Hơn nữa, nghiên cứu của J. J. Jansen & Cộng sự (2005) cũng chỉ ra rằng lãnh đạo chuyển đổi giúp tăng cường khả năng tiếp thu và áp dụng tri thức mới, đặc biệt là trong các môi trường kinh doanh phức tạp và thay đổi nhanh chóng. Dựa trên tổng quan nghiên cứu và kết quả các nghiên cứu tiền nhiệm, NCS xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H2: Phong cách lãnh đạo tác động tích cực đến ACAP của các doanh

2.2.1.3. Năng lực công nghệ thông tin và ACAP

nghiệp hoạt động trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

Năng lực công nghệ thông tin (ICT) đóng vai trò quan trọng trong việc lưu trữ,

quản lý và chia sẻ tri thức, từ đó ảnh hưởng đến ACAP của doanh nghiệp. Nghiên cứu

của Liao & Cộng sự (2008) tại Đài Loan đã phân tích mối quan hệ giữa ICT và ACAP,

cho thấy rằng ICT không chỉ hỗ trợ việc quản lý tri thức mà còn tạo điều kiện thuận lợi

cho việc tiếp nhận và ứng dụng tri thức mới. Kết quả của nghiên cứu này chỉ ra rằng các

hệ thống ICT tiên tiến giúp cải thiện khả năng lưu trữ, tìm kiếm và chia sẻ tri thức, từ

đó nâng cao ACAP của doanh nghiệp. Flatten & Cộng sự (2011) cũng chỉ ra rằng ICT

có tác động tích cực đến ACAP thông qua việc cải thiện khả năng tiếp nhận và khai thác

tri thức. Các hệ thống ICT cho phép doanh nghiệp lưu trữ và quản lý tri thức một cách

hiệu quả, đồng thời hỗ trợ việc truyền tải tri thức giữa các bộ phận và cá nhân trong tổ

chức. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận tri thức mới mà còn đảm

bảo rằng tri thức được ứng dụng một cách hiệu quả vào các hoạt động kinh doanh.

Nghiên cứu của Sabherwal & Jeyaraj (2015) đã nhấn mạnh vai trò của ICT trong việc

thúc đẩy quá trình đổi mới và sáng tạo trong doanh nghiệp. Họ khẳng định rằng các công

nghệ thông tin tiên tiến giúp doanh nghiệp thu thập và phân tích dữ liệu một cách nhanh

chóng và chính xác, từ đó tạo ra các giải pháp đổi mới dựa trên tri thức mới. Nghiên cứu

này sử dụng phương pháp phân tích hồi quy để kiểm tra mối quan hệ giữa ICT và khả

năng đổi mới, với dữ liệu thu thập từ hơn 200 doanh nghiệp công nghệ cao. Bên cạnh

đó, nghiên cứu của Bharadwaj (2000) cũng chỉ ra rằng các doanh nghiệp có hệ thống

ICT mạnh mẽ thường có lợi thế cạnh tranh cao hơn. Nghiên cứu này sử dụng phương

pháp phân tích dữ liệu từ các doanh nghiệp sản xuất và dịch vụ tại Mỹ, cho thấy rằng

ICT giúp cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng cường khả năng tiếp thu và ứng dụng tri

thức mới. J. J. Jansen & Cộng sự (2005) đã phân tích vai trò của ICT trong việc hỗ trợ

các hoạt động hợp tác và chia sẻ tri thức trong tổ chức. Họ khẳng định rằng các hệ thống

ICT tiên tiến tạo ra một môi trường làm việc kết nối, nơi mà nhân viên có thể dễ dàng

truy cập và chia sẻ tri thức, từ đó nâng cao khả năng học hỏi và đổi mới. Dựa trên tổng

quan nghiên cứu và kết quả các nghiên cứu tiền nhiệm, NCS đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H3: Năng lực công nghệ thông tin tác động tích cực đến ACAP của các

2.2.1.4. Năng lực kết hợp và ACAP

doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

Năng lực kết hợp tri thức cho phép doanh nghiệp liên kết và kết hợp tri thức từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra giá trị mới. Nghiên cứu của Chu & Cộng sự (2023) đã khẳng định rằng năng lực kết hợp tri thức có ảnh hưởng tích cực đến ACAP và hiệu suất kinh doanh của các doanh nghiệp thủy sản tại Đồng bằng sông Cửu Long. Zahra & George (2002) cũng nhấn mạnh vai trò của năng lực kết hợp trong việc nâng cao khả năng hấp thụ và ứng dụng tri thức mới. Họ chỉ ra rằng khả năng kết hợp tri thức từ các nguồn nội bộ và bên ngoài là yếu tố quyết định giúp doanh nghiệp tăng cường khả năng đổi mới và sáng tạo. Nghiên cứu này khẳng định rằng việc kết hợp tri thức không chỉ giúp doanh nghiệp tiếp nhận tri thức mới một cách hiệu quả mà còn giúp họ ứng dụng tri thức này vào thực tiễn kinh doanh. Nghiên cứu của Van den Bosch & Cộng sự (1999) cũng nhấn mạnh rằng năng lực kết hợp tri thức đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển ACAP của doanh nghiệp. Họ cho rằng các doanh nghiệp có khả năng kết hợp tri thức từ nhiều nguồn khác nhau sẽ có lợi thế trong việc nắm bắt các cơ hội kinh doanh mới và thích ứng nhanh chóng với các thay đổi trong môi trường kinh doanh. J. J. Jansen & Cộng sự (2005) đã chỉ ra rằng năng lực kết hợp tri thức là một yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao ACAP. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính (SEM), kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các doanh nghiệp có khả năng kết hợp tri thức từ nhiều nguồn khác nhau có khả năng đồng hóa và khai thác tri thức mới hiệu quả hơn. Flatten & Cộng sự (2011) đã phát triển thang đo ACAP và xác nhận rằng năng lực kết hợp tri thức là một trong những yếu tố quan trọng đóng góp vào khả năng tiếp nhận và ứng dụng tri thức mới của doanh nghiệp. Dựa trên tổng quan nghiên cứu và kết quả các nghiên cứu tiền nhiệm, NCS đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H4: Năng lực kết hợp tri thức tác động tích cực đến ACAP của các

2.2.1.5. Năng lực học hỏi của nhân viên và ACAP

doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

Năng lực học hỏi của nhân viên là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp tiếp thu và áp dụng tri thức mới. Khả năng học hỏi không chỉ giúp nhân viên nâng cao kỹ năng

cá nhân mà còn góp phần cải thiện ACAP của toàn doanh nghiệp. Cohen & Levinthal (1990) đã nhấn mạnh rằng nhân viên có khả năng học hỏi cao sẽ giúp doanh nghiệp nhanh chóng nắm bắt và triển khai tri thức mới vào hoạt động kinh doanh, từ đó nâng cao hiệu suất và khả năng cạnh tranh. Liao & Cộng sự (2008) cũng chỉ ra rằng năng lực học hỏi của nhân viên có tác động tích cực đến ACAP, giúp doanh nghiệp nâng cao khả năng đổi mới và cải thiện hiệu suất. Theo Liao & Cộng sự (2008), những doanh nghiệp có nhân viên với khả năng học hỏi cao thường đạt được thành công trong việc tiếp thu và ứng dụng tri thức mới. Nghiên cứu của Kim (2009) về sự phát triển học hỏi trong các tổ chức nhấn mạnh rằng việc khuyến khích học hỏi liên tục và đổi mới trong các hoạt động hàng ngày sẽ giúp tăng cường ACAP. Kim (2009) cho rằng các doanh nghiệp cần tạo ra môi trường học hỏi linh hoạt, nơi mà nhân viên có thể dễ dàng trao đổi và chia sẻ tri thức.

Ngoài ra, nghiên cứu của Marsick & Watkins (2003) đã phát triển khung lý thuyết về các tổ chức học hỏi, khẳng định rằng các tổ chức học hỏi liên tục không chỉ giúp nhân viên phát triển kỹ năng mà còn cải thiện khả năng của tổ chức trong việc hấp thụ và áp dụng tri thức. Theo Marsick & Watkins (2003), các chương trình đào tạo và phát triển nhân viên, cùng với văn hóa học hỏi, sẽ tạo ra nền tảng vững chắc cho việc nâng cao ACAP. Nghiên cứu của Jerez-Gomez & Cộng sự (2005) cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của năng lực học hỏi đối với ACAP. Họ phát hiện rằng các doanh nghiệp khuyến khích học hỏi và sáng tạo thường có khả năng tiếp thu và ứng dụng tri thức mới hiệu quả hơn. Bierly & Daly (2002) cho rằng các doanh nghiệp có môi trường học hỏi mạnh mẽ và hỗ trợ sẽ có khả năng hấp thụ tri thức tốt hơn. Theo Bierly & Daly (2002), việc đầu tư vào phát triển kỹ năng học hỏi của nhân viên là một chiến lược quan trọng để nâng cao ACAP. Dựa trên tổng quan nghiên cứu và kết quả các nghiên cứu tiền nhiệm, NCS đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H5: Năng lực học hỏi của nhân viên tác động tích cực đến ACAP của các

2.2.1.6. Mạng lưới tri thức và ACAP

doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

Mạng lưới tri thức giúp doanh nghiệp tiếp cận và chia sẻ tri thức một cách hiệu

quả, từ đó nâng cao ACAP. Nghiên cứu của Tsai (2001) cho thấy rằng các doanh nghiệp

có vị trí tốt trong mạng lưới tri thức có khả năng tiếp nhận và chuyển giao tri thức nội

bộ hiệu quả hơn, từ đó nâng cao ACAP và hiệu suất đổi mới. Cụ thể, nghiên cứu này

chỉ ra rằng mạng lưới tri thức tạo ra các cơ hội cho việc trao đổi thông tin và hợp tác,

giúp doanh nghiệp nhanh chóng nắm bắt và áp dụng tri thức mới. Liao & Cộng sự (2008)

cũng nhấn mạnh rằng mạng lưới tri thức đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao

khả năng hấp thụ và ứng dụng tri thức mới. Nghiên cứu này chỉ ra rằng sự tương tác

thường xuyên giữa các thành viên trong mạng lưới giúp duy trì dòng chảy tri thức và cải

thiện khả năng học hỏi của doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các doanh

nghiệp có mạng lưới tri thức mạnh thường có hiệu suất cao hơn trong việc áp dụng tri

thức mới vào quy trình kinh doanh. Nghiên cứu của Reagans & McEvily (2003) đã khám

phá tác động của mạng lưới tri thức đến việc truyền tải tri thức trong các tổ chức. Theo

đó, mức độ kết nối của một doanh nghiệp trong mạng lưới có tác động lớn đến khả năng

tiếp nhận tri thức từ bên ngoài (Reagans & McEvily, 2003). Doanh nghiệp có mạng lưới

tri thức rộng lớn và đa dạng có khả năng tiếp cận nhiều nguồn tri thức khác nhau, từ đó

cải thiện ACAP. Một nghiên cứu khác của Inkpen & Tsang (2005) cũng phát hiện rằng

mạng lưới tri thức không chỉ tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiếp nhận tri thức mà còn

giúp doanh nghiệp tích hợp và áp dụng tri thức vào thực tiễn. Xa hơn, một nghiên cứu

của Nahapiet & Ghoshal (1998) cũng đã xác định rằng các mạng lưới xã hội và tri thức

trong tổ chức đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra và chia sẻ tri thức. Các doanh

nghiệp có mạng lưới xã hội mạnh mẽ có khả năng tạo ra tri thức mới thông qua các

tương tác xã hội và học hỏi từ các đối tác bên ngoài, từ đó giúp nâng cao ACAP và khả

năng đổi mới của doanh nghiệp (Nahapiet & Ghoshal, 1998). Dựa trên tổng quan nghiên

cứu và kết quả các nghiên cứu tiền nhiệm, NCS đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H6: Mạng lưới tri thức tác động tích cực đến ACAP của các doanh

2.2.1.7. Văn hóa doanh nghiệp và ACAP

nghiệp hoạt động trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

Văn hóa doanh nghiệp là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng tiếp nhận và ứng dụng tri thức mới của doanh nghiệp. Một văn hóa doanh nghiệp khuyến khích học hỏi, sáng tạo và chia sẻ tri thức có thể tạo ra một môi trường thuận lợi cho việc nâng cao ACAP. Nghiên cứu của Zahra & George (2002) đã khẳng định rằng văn hóa doanh nghiệp hỗ trợ học hỏi và đổi mới sẽ giúp nâng cao ACAP. Theo đó, các doanh nghiệp có văn hóa khuyến khích sự đổi mới và học hỏi thường có khả năng hấp thụ và ứng dụng tri thức mới hiệu quả hơn (Zahra & George, 2002). Văn hóa doanh nghiệp cởi mở và hỗ trợ sự học hỏi từ thất bại cũng được xác định là yếu tố quan trọng giúp nâng cao năng lực này (Zahra & George, 2002). Kết quả nghiên cứu của Flatten & Cộng sự (2011) chỉ ra rằng văn hóa doanh nghiệp có thể ảnh hưởng đến các yếu tố cấu thành ACAP, từ đó nâng cao năng lực này. Các doanh nghiệp có văn hóa hỗ trợ chia sẻ tri thức và khuyến khích sự hợp tác giữa các nhân viên sẽ có khả năng tiếp nhận và khai thác tri thức mới

tốt hơn (Flatten & Cộng sự, 2011). Văn hóa doanh nghiệp cởi mở, nơi mà các ý tưởng mới được chào đón và khuyến khích, giúp tăng cường khả năng hấp thụ tri thức của doanh nghiệp (Flatten & Cộng sự, 2011). Nghiên cứu của Liao & Cộng sự (2008) cho thấy rằng văn hóa doanh nghiệp khuyến khích học hỏi và chia sẻ tri thức có tác động tích cực đến ACAP. Các doanh nghiệp có văn hóa chia sẻ tri thức mạnh mẽ thường có khả năng tiếp nhận tri thức mới nhanh chóng và hiệu quả hơn (Liao & Cộng sự, 2008).

Ngoài ra, nghiên cứu của Janz & Prasarnphanich (2003) đã khám phá và phát hiện rằng các doanh nghiệp có văn hóa hỗ trợ học hỏi và chia sẻ tri thức thường có tỷ lệ thành công cao hơn trong các dự án quản lý tri thức. Điều này cho thấy rằng văn hóa doanh nghiệp không chỉ ảnh hưởng đến ACAP mà còn tác động đến hiệu quả của các dự án liên quan đến tri thức (Janz & Prasarnphanich, 2003). Đồng quan điểm này, Quinn (2011) cũng nhấn mạnh rằng các doanh nghiệp có văn hóa linh hoạt, nơi mà sự sáng tạo và thử nghiệm được khuyến khích, sẽ có khả năng hấp thụ tri thức mới tốt hơn. Dựa trên tổng quan nghiên cứu và kết quả các nghiên cứu tiền nhiệm, NCS đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H7: Văn hóa doanh nghiệp tác động tích cực đến ACAP của các

2.2.1.8. Năng lực quản lý tri thức và ACAP

doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

Năng lực quản lý tri thức là khả năng của doanh nghiệp trong việc tạo ra, chia sẻ

và áp dụng tri thức vào thực tiễn. Gold & Cộng sự (2001) tại Mỹ đã khám phá mối quan

hệ giữa quản lý tri thức và ACAP, khẳng định rằng các yếu tố cơ bản của quản lý tri

thức như cơ sở hạ tầng và năng lực công nghệ thông tin, văn hóa tổ chức và các quy

trình quản lý tri thức đều góp phần quan trọng trong việc nâng cao ACAP. Kết quả này

được củng cố bởi nghiên cứu của Liao & Cộng sự (2008), nhấn mạnh rằng quy trình

quản lý tri thức là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao khả năng hấp thụ tri

thức và cải thiện hiệu suất hoạt động. Flatten & Cộng sự (2011) cũng chỉ ra rằng năng

lực quản lý tri thức có ảnh hưởng đáng kể đến ACAP. Nghiên cứu này sử dụng phương

pháp phát triển thang đo và xác nhận rằng năng lực quản lý tri thức đóng vai trò quan

trọng trong việc nâng cao khả năng tiếp nhận và khai thác tri thức mới của doanh nghiệp.

Điều này phù hợp với kết quả của nghiên cứu trước đó bởi Sabherwal & Jeyaraj (2015),

cho thấy rằng các hệ thống quản lý tri thức hiệu quả không chỉ cải thiện khả năng lưu

trữ và truy xuất tri thức mà còn hỗ trợ quá trình học hỏi và sáng tạo trong tổ chức. Ngoài

ra, nghiên cứu của Choi & Lee (2003) tại Hàn Quốc đã khám phá mối quan hệ giữa quản

lý tri thức và hiệu suất tổ chức, khẳng định rằng các doanh nghiệp có hệ thống quản lý

tri thức tốt hơn có khả năng ứng dụng tri thức vào các hoạt động kinh doanh một cách

hiệu quả hơn. Họ sử dụng phương pháp SEM để phân tích dữ liệu từ các doanh nghiệp

trong ngành công nghệ thông tin, cho thấy rằng năng lực quản lý tri thức đóng vai trò

quyết định trong việc nâng cao ACAP và cải thiện hiệu suất tổ chức. Nghiên cứu của

Tanriverdi (2005) tại Mỹ cũng hỗ trợ quan điểm này, chỉ ra rằng các doanh nghiệp có

chiến lược quản lý tri thức toàn diện thường có khả năng hấp thụ tri thức tốt hơn. Sử

dụng phương pháp phân tích hồi quy, nghiên cứu này cho thấy rằng việc tích hợp các hệ

thống quản lý tri thức với chiến lược kinh doanh giúp doanh nghiệp tăng cường khả

năng tiếp nhận và ứng dụng tri thức mới, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh. Dựa trên

tổng quan nghiên cứu và kết quả các nghiên cứu tiền nhiệm, NCS đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H8: Năng lực quản lý tri thức tác động tích cực đến ACAP của các

2.2.1.9. Cơ cấu tổ chức và ACAP

doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

Cơ cấu tổ chức có thể tạo ra môi trường thuận lợi cho việc tiếp nhận và ứng dụng tri thức mới. Nghiên cứu của Bosch & Cộng sự (1999) tại Hà Lan cho thấy rằng cơ cấu tổ chức linh hoạt và phức tạp giúp doanh nghiệp nâng cao ACAP. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng và phân tích dữ liệu từ các doanh nghiệp đa quốc gia. Theo Bosch & Cộng sự (1999), cơ cấu tổ chức mở và khuyến khích sự tương tác giữa các phòng ban có tác động tích cực đến ACAP. Các doanh nghiệp với cơ cấu tổ chức linh hoạt có khả năng thích ứng nhanh chóng với các thay đổi trong môi trường kinh doanh và nắm bắt các cơ hội mới (Bosch & Cộng sự, 1999). Nghiên cứu của Flatten & Cộng sự (2011) cũng khẳng định rằng cơ cấu tổ chức linh hoạt giúp cải thiện khả năng tiếp nhận và đồng hóa tri thức mới. Các doanh nghiệp có cơ cấu tổ chức hỗ trợ sự hợp tác và chia sẻ tri thức giữa các nhân viên sẽ có khả năng hấp thụ tri thức tốt hơn (Flatten & Cộng sự, 2011). Nghiên cứu tiếp theo của Zahra & George (2002) đã chỉ ra rằng các yếu tố cấu thành cơ cấu tổ chức, như sự phân quyền và khả năng thích ứng, đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao ACAP của doanh nghiệp. Sự phân quyền trong cơ cấu tổ chức giúp thúc đẩy sự sáng tạo và đổi mới, vì nhân viên ở các cấp khác nhau có thể đóng góp ý tưởng và tri thức mới (Zahra & George, 2002). Khả năng thích ứng của cơ cấu tổ chức cũng giúp doanh nghiệp linh hoạt hơn trong việc đối phó với các thách thức và thay đổi trong môi trường kinh doanh (Zahra & George, 2002).

Ngoài ra, nghiên cứu của J. J. Jansen & Cộng sự (2005) đã khám phá mối quan

hệ giữa cơ cấu tổ chức và ACAP, cho thấy rằng các doanh nghiệp có cơ cấu tổ chức hỗ

trợ học hỏi và chia sẻ tri thức sẽ có khả năng đồng hóa và khai thác tri thức mới hiệu

quả hơn. Theo J. J. Jansen & Cộng sự (2005) các yếu tố như sự phân quyền, khuyến

khích sự hợp tác và văn hóa tổ chức mở có tác động tích cực đến ACAP. Ghoshal &

Bartlett (1994) đã nhấn mạnh rằng các doanh nghiệp có cơ cấu tổ chức linh hoạt và phức

tạp thường có khả năng học hỏi và đổi mới tốt hơn. Do vậy, các doanh nghiệp cần thiết

kế cơ cấu tổ chức để khuyến khích sự sáng tạo và học hỏi liên tục, từ đó nâng cao ACAP

(Ghoshal & Bartlett, 1994). Nghiên cứu của Volberda & Cộng sự (2009) cũng chỉ ra

rằng cơ cấu tổ chức có ảnh hưởng đáng kể đến ACAP. Vì vậy, các doanh nghiệp cần tạo

ra môi trường làm việc linh hoạt, nơi mà nhân viên có thể dễ dàng truy cập và chia sẻ

tri thức, từ đó nâng cao khả năng hấp thụ tri thức mới. Dựa trên tổng quan nghiên cứu

và kết quả các nghiên cứu tiền nhiệm, NCS đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H9: Cơ cấu tổ chức tác động tích cực đến ACAP của các doanh

2.2.1.10. Quy trình quản lý tri thức và ACAP

nghiệp hoạt động trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

Quy trình quản lý tri thức bao gồm các hoạt động như tạo ra, chia sẻ và áp dụng

tri thức vào thực tiễn doanh nghiệp (Gold & Cộng sự, 2001). Theo kết quả nghiên cứu

của Gold & Cộng sự (2001) tại Mỹ, các quy trình quản lý tri thức hiệu quả có thể nâng

cao khả năng tiếp nhận và ứng dụng tri thức mới. Các quy trình quản lý tri thức như lưu

trữ tri thức, chia sẻ tri thức và áp dụng tri thức có tác động tích cực đến ACAP (Gold &

Cộng sự, 2001). Nghiên cứu của Liao & Cộng sự (2008) cũng nhấn mạnh rằng quy trình

quản lý tri thức là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao khả năng hấp thụ tri thức

và cải thiện hiệu suất hoạt động. Theo Liao & Cộng sự (2008), các doanh nghiệp có quy

trình quản lý tri thức tốt sẽ có khả năng học hỏi và đổi mới hiệu quả hơn. Điều này được

thể hiện qua việc cải thiện khả năng tiếp thu và áp dụng tri thức vào các hoạt động hàng

ngày. Nghiên cứu của Alavi & Leidner (2001) đã chỉ ra rằng các công nghệ thông tin hỗ

trợ quy trình quản lý tri thức đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao ACAP. Theo

Alavi & Leidner (2001), các hệ thống quản lý tri thức giúp tổ chức lưu trữ và truy xuất tri

thức một cách hiệu quả, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc học hỏi và chia sẻ tri thức.

Ngoài ra, nghiên cứu của Nonaka (2009) đã khám phá cách mà các quy trình tạo ra tri thức, chia sẻ tri thức và áp dụng tri thức có thể nâng cao khả năng đổi mới của doanh nghiệp. Theo đó, việc tạo ra tri thức mới thông qua các quy trình như đào tạo nhân viên và học hỏi từ kinh nghiệm là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp duy trì khả năng cạnh tranh (Nonaka, 2009). Nghiên cứu của Choi & Lee (2003) đã khẳng định rằng các doanh nghiệp có quy trình quản lý tri thức tốt thường có hiệu suất hoạt động cao hơn. Các quy trình quản lý tri thức không chỉ giúp doanh nghiệp tiếp nhận tri thức mới

mà còn hỗ trợ việc áp dụng tri thức vào các quy trình kinh doanh, từ đó cải thiện hiệu suất và năng suất lao động (Choi & Lee, 2003). Xa hơn, nghiên cứu của Davenport & Prusak (1998) đã nhấn mạnh rằng các doanh nghiệp cần có chiến lược quản lý tri thức rõ ràng và các hệ thống hỗ trợ để đảm bảo rằng tri thức được chia sẻ và áp dụng một cách hiệu quả. Dựa trên tổng quan nghiên cứu và kết quả các nghiên cứu tiền nhiệm, NCS đề xuất giả thuyết sau:

Giả thuyết H10: Quy trình quản lý tri thức tác động tích cực đến ACAP của các

doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

2.2.2. Giả thuyết về các yếu tố điều tiết mối quan hệ của năng lực hấp thụ tri thức

Mức độ cạnh tranh trong ngành có thể tạo áp lực lên doanh nghiệp để phải nâng cao ACAP. Khi cạnh tranh trong ngành tăng cao, các doanh nghiệp buộc phải tìm kiếm và ứng dụng tri thức mới một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn để duy trì và nâng cao khả năng cạnh tranh.

Nghiên cứu của Tsai (2001) đã phân tích vai trò của mạng lưới tri thức và mức

độ cạnh tranh trong ngành đối với ACAP tại Đài Loan. Kết quả cho thấy mức độ cạnh

tranh cao thúc đẩy các doanh nghiệp nâng cao ACAP để cải thiện hiệu quả hoạt động và

tăng cường khả năng cạnh tranh. Tsai (2001) khẳng định rằng sự cạnh tranh trong ngành

là yếu tố thúc đẩy quan trọng để các doanh nghiệp nỗ lực cải thiện khả năng học hỏi và

đổi mới. Porter & Strategy (1980) cũng nhấn mạnh rằng mức độ cạnh tranh trong ngành

có thể ảnh hưởng đến chiến lược và hành vi của doanh nghiệp. Các doanh nghiệp trong

môi trường cạnh tranh cao thường phải đối mặt với áp lực đổi mới liên tục và nâng cao

năng lực quản lý tri thức để duy trì lợi thế cạnh tranh (Porter & Strategy, 1980). Tương

tự, Hitt & Cộng sự (1997) đã phát hiện rằng các doanh nghiệp hoạt động trong ngành có

mức độ cạnh tranh cao thường có hiệu suất cao hơn, do họ phải liên tục nâng cao năng

lực học hỏi và đổi mới để duy trì vị thế cạnh tranh. Nghiên cứu của Zahra & George

(2002) cũng chỉ ra rằng mức độ cạnh tranh trong ngành ảnh hưởng đến khả năng hấp

thụ tri thức của doanh nghiệp. Các doanh nghiệp hoạt động trong ngành có mức độ cạnh

tranh cao thường có xu hướng đầu tư nhiều hơn vào R&D và các hoạt động quản lý tri

thức để duy trì và nâng cao khả năng cạnh tranh (Zahra & George, 2002). Ngoài ra,

nghiên cứu của J. J. P. Jansen & Cộng sự (2005) cũng khẳng định rằng mức độ cạnh

tranh trong ngành là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến ACAP. Sự cạnh tranh tạo ra

áp lực đổi mới và học hỏi, từ đó thúc đẩy doanh nghiệp cải thiện khả năng hấp thụ tri

thức (J. J. P. Jansen & Cộng sự, 2005). Dựa trên tổng quan nghiên cứu và kết quả các

nghiên cứu tiền nhiệm, NCS đề xuất các giả thuyết như sau:

Giả thuyết H11.1: Mức độ cạnh tranh trong ngành điều tiết mối quan hệ giữa

Tri thức đã tích lũy (AK) và ACAP của các DN TMĐT tại Việt Nam

Giả thuyết H11.2: Mức độ cạnh tranh trong ngành điều tiết mối quan hệ giữa

Phong cách lãnh đạo (LS) và ACAP của các DN TMĐT tại Việt Nam

Giả thuyết H11.3: Mức độ cạnh tranh trong ngành điều tiết mối quan hệ giữa

Năng lực công nghệ thông tin (ITC) và ACAP của các DN TMĐT tại Việt Nam

Giả thuyết H11.4: Mức độ cạnh tranh trong ngành điều tiết mối quan hệ giữa

Năng lực kết hợp tri thức (CC) và ACAP của các TMĐT tại Việt Nam

Giả thuyết H11.5: Mức độ cạnh tranh trong ngành điều tiết mối quan hệ giữa

Năng lực học hỏi của nhân viên (ELC) và ACAP của các DN TMĐT tại Việt Nam

Giả thuyết H11.6: Mức độ cạnh tranh trong ngành điều tiết mối quan hệ giữa

Mạng lưới tri thức (KN) và ACAP của các DN TMĐT tại Việt Nam

Giả thuyết H11.7: Mức độ cạnh tranh trong ngành điều tiết mối quan hệ giữa

Văn hóa doanh nghiệp (CCL) và ACAP của các DN TMĐT tại Việt Nam

Giả thuyết H11.8: Mức độ cạnh tranh trong ngành điều tiết mối quan hệ giữa

Năng lực quản lý tri thức (KM) và ACAP của các DN TMĐT tại Việt Nam

Giả thuyết H11.9: Mức độ cạnh tranh trong ngành điều tiết mối quan hệ giữa

Cơ cấu tổ chức (OS) và ACAP của các DN TMĐT tại Việt Nam

Giả thuyết H11.10: Mức độ cạnh tranh trong ngành điều tiết mối quan hệ giữa

Quy trình quản lý tri thức (KMP) và ACAP của các DN TMĐT tại Việt Nam

2.3. Phát triển thang đo

2.3.1. Phát triển thang đo các biến độc lập

2.3.1.1. Thang đo - Tri thức đã tích lũy

Theo nghiên cứu của Flatten & Cộng sự (2011), các câu hỏi được thiết kế để đánh giá mức độ tri thức mà doanh nghiệp đã tích lũy qua thời gian. Cụ thể tập trung vào việc đánh giá tri thức tổ chức, kỹ năng của nhân viên, và khả năng tiếp nhận và áp dụng tri thức mới từ môi trường bên ngoài (Flatten & Cộng sự, 2011). Các câu hỏi đo lường tri thức đã tích lũy được trích rút từ các nghien cứu của Flatten & Cộng sự (2011), Zahra & George (2002), Chu & Cộng sự (2023). Ngoài ra để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, văn hóa, con người, điều kiện kinh tế, đặc điểm hoạt động kinh doanh TMĐT tại Việt Nam, NCS đã điều chỉnh nhẹ về thuật ngữ, câu từ trong các câu hỏi. Tất cả các câu hỏi đo lường theo thang Likert từ 1-5. Chi tiết được trình bày tại Bảng 2.2.

Bảng 2.2: Thang đo tri thức đã tích lũy

Mã Thang đo / biến quan sát Nguồn

AK1 Doanh nghiệp thường xuyên cập nhật các tài liệu nghiên cứu mới nhất.

AK2 Doanh nghiệp có một hệ thống lưu trữ và truy cập thông tin hiệu quả. Flatten & Cộng sự (2011), Zahra & George (2002)

AK3 Nhân viên có khả năng truy cập và sử dụng tri thức đã tích lũy một cách hiệu quả.

AK4 Chu & Cộng sự (2023) Doanh nghiệp có chiến lược rõ ràng để phát triển và duy trì tri thức nội bộ.

AK5 Doanh nghiệp thường xuyên tổ chức các buổi hội thảo / đào tạo về tri thức mới. Zahra & George (2002)

2.3.1.2. Thang đo - Phong cách lãnh đạo

Nguồn: NCS tổng hợp

Phong cách lãnh đạo là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến ACAP của doanh nghiệp. Phong cách lãnh đạo có thể tạo ra một môi trường khuyến khích học hỏi và chia sẻ tri thức, từ đó nâng cao ACAP của doanh nghiệp. Các phong cách lãnh đạo như lãnh đạo chuyển đổi (Crawford, 2005) và lãnh đạo giao dịch (Judge & Piccolo, 2004) đều có ảnh hưởng đáng kể đến ACAP. Các câu hỏi đo lường phong cách lãnh đạo được trích rút từ các nghiên cứu của Flatten & Cộng sự (2011), (Crawford, 2005), (Judge & Piccolo, 2004), (J. J. Jansen & Cộng sự, 2005). Ngoài ra để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, văn hóa, con người, điều kiện kinh tế, đặc điểm hoạt động kinh doanh TMĐT tại Việt Nam, NCS đã điều chỉnh nhẹ về thuật ngữ, câu từ trong các câu hỏi. Tất cả các câu hỏi đo lường theo thang Likert từ 1-5. Chi tiết được trình bày tại Bảng 2.3.

Bảng 2.3: Thang đo phong cách lãnh đạo

Mã Thang đo / biến quan sát Nguồn

LS1 Lãnh đạo doanh nghiệp thường xuyên khuyến khích nhân viên đưa ra ý tưởng mới. Flatten & Cộng sự (2011)

LS2 (Crawford, 2005) Lãnh đạo doanh nghiệp có phong cách lãnh đạo minh bạch và cởi mở.

LS3 Lãnh đạo doanh nghiệp thúc đẩy môi trường làm việc sáng tạo và đổi mới. (J. J. Jansen & Cộng sự, 2005)

Mã Thang đo / biến quan sát Nguồn

LS4 Lãnh đạo doanh nghiệp thường xuyên tham gia vào các hoạt động đào tạo và phát triển.

(Judge & Piccolo, 2004) LS5 Lãnh đạo doanh nghiệp lắng nghe và đánh giá cao ý kiến từ nhân viên.

2.3.1.3. Thang đo - Năng lực công nghệ thông tin

Nguồn: NCS tổng hợp

Năng lực công nghệ thông tin (ICT) đóng vai trò quan trọng trong việc lưu trữ, quản lý và chia sẻ tri thức, từ đó ảnh hưởng đến ACAP của doanh nghiệp. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng ICT không chỉ hỗ trợ việc quản lý tri thức mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiếp nhận và ứng dụng tri thức mới. Các câu hỏi đo lường năng lực ICT được trích rút từ các nghiên cứu: cải thiện khả năng lưu trữ, tìm kiếm và chia sẻ tri thứccủa (Liao & Cộng sự, 2008); hỗ trợ việc truyền tải tri thức giữa các bộ phận và cá nhân trong tổ chứ (Flatten & Cộng sự, 2011), thúc đẩy quá trình đổi mới và sáng tạo (Sabherwal & Jeyaraj, 2015), cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng cường khả năng tiếp thu và ứng dụng tri thức mới (Bharadwaj, 2000), dễ dàng truy cập và chia sẻ tri thức (J. J. Jansen & Cộng sự, 2005). Ngoài ra để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, văn hóa, con người, điều kiện kinh tế, đặc điểm hoạt động kinh doanh TMĐT tại Việt Nam, NCS đã điều chỉnh nhẹ về thuật ngữ, câu từ trong các câu hỏi. Tất cả các câu hỏi đo lường theo thang Likert từ 1-5. Chi tiết được trình bày tại Bảng 2.4.

Bảng 2.4: Thang đo năng lực công nghệ thông tin

Mã Thang đo / biến quan sát Nguồn

ITC1 Doanh nghiệp có một hệ thống CNTT hiện đại và hiệu quả. (Liao & Cộng sự, 2008)

ITC2 Nhân viên doanh nghiệp có khả năng sử dụng thành thạo các công cụ CNTT (Flatten & Cộng sự, 2011)

ITC3 Doanh nghiệp thường xuyên cập nhật và nâng cấp các hệ thống CNTT. (Sabherwal & Jeyaraj, 2015)

ITC4 (Bharadwaj, 2000) CNTT hỗ trợ cho các hoạt động quản lý tri thức trong doanh nghiệp.

ITC5 Doanh nghiệp sử dụng CNTT để cải thiện hiệu quả và năng suất công việc. (J. J. Jansen & Cộng sự, 2005)

Nguồn: NCS tổng hợp

2.3.1.4. Thang đo - Năng lực kết hợp tri thức

Năng lực kết hợp tri thức là khả năng của doanh nghiệp trong việc liên kết và kết hợp tri thức từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra giá trị mới (Flatten & Cộng sự, 2011). Năng lực này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa việc sử dụng tri thức hiện có và tiếp thu tri thức mới một cách hiệu quả. Các câu hỏi đo lường năng lực kết hợp tri thức được trích rút từ các nghiên cứu: khả năng kết hợp tri thức từ các nguồn nội bộ và bên ngoài (Zahra & George, 2002), khả năng kết hợp tri thức từ nhiều nguồn khác nhau (Bosch & Cộng sự, 1999; J. J. Jansen & Cộng sự, 2005; Chu & Cộng sự, 2023). Ngoài ra để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, văn hóa, con người, điều kiện kinh tế, đặc điểm hoạt động kinh doanh TMĐT tại Việt Nam, NCS đã điều chỉnh nhẹ về thuật ngữ, câu từ trong các câu hỏi. Tất cả các câu hỏi đo lường theo thang Likert từ 1-5. Chi tiết được trình bày tại Bảng 2.5.

Bảng 2.5: Thang đo năng lực kết hợp

Mã Thang đo / biến quan sát Nguồn

CC1 Doanh nghiệp thường xuyên tổ chức các buổi họp liên chức năng để chia sẻ tri thức.

CC2 Các phòng ban trong doanh nghiệp thường xuyên hợp tác trong các dự án chung. (Zahra & George, 2002)

CC3 Doanh nghiệp có các quy trình rõ ràng để tích hợp tri thức từ các phòng ban khác nhau.

CC4 Doanh nghiệp có khả năng kết hợp hiệu quả tri thức từ nhiều nguồn khác nhau.

CC5 (Bosch & Cộng sự, 1999; J. J. Jansen & Cộng sự, 2005; Chu & Cộng sự, 2023) Doanh nghiệp sử dụng các công cụ hỗ trợ để quản lý và tích hợp tri thức.

2.3.1.5. Thang đo - Năng lực học hỏi của nhân viên

Nguồn: NCS tổng hợp

Năng lực học hỏi của nhân viên là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp tiếp thu và áp dụng tri thức mới (Cohen & Levinthal, 1990). Năng lực này không chỉ giúp nhân viên nâng cao kỹ năng cá nhân mà còn góp phần cải thiện ACAP của toàn doanh nghiệp. Các câu hỏi đo lường năng lực học hỏi của nhân viên được trích rút từ các nghiên cứu: doanh nghiệp có nhân viên với khả năng học hỏi cao thường đạt được thành công trong việc tiếp thu và ứng dụng tri thức mới (Liao & Cộng sự, 2008), các chương trình đào tạo và phát triển nhân viên, cùng với văn hóa học hỏi, sẽ tạo ra nền tảng vững chắc cho việc nâng

cao ACAP (Kim, 2009), doanh nghiệp khuyến khích học hỏi và sáng tạo thường có khả năng tiếp thu và ứng dụng tri thức mới hiệu quả hơn (Marsick & Watkins, 2003), doanh nghiệp có môi trường học hỏi mạnh mẽ và hỗ trợ sẽ có khả năng hấp thụ tri thức tốt hơn (Bierly & Daly, 2002). Ngoài ra để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, văn hóa, con người, điều kiện kinh tế, đặc điểm hoạt động kinh doanh TMĐT tại Việt Nam, NCS đã điều chỉnh nhẹ về thuật ngữ, câu từ trong các câu hỏi. Tất cả các câu hỏi đo lường theo thang Likert từ 1-5. Chi tiết được trình bày tại Bảng 2.6

Bảng 2.6: Thang đo năng lực học hỏi của nhân viên

Mã Thang đo / biến quan sát Nguồn

ELC1 Nhân viên trong tổ chức luôn sẵn sàng học hỏi những điều mới. (Kim, 2009)

ELC2 Nhân viên có khả năng tiếp nhận và hiểu biết tri thức mới một cách nhanh chóng.

(Liao & Cộng sự, 2008) ELC3 Nhân viên dễ dàng tiếp thu các kiến thức và kỹ năng mới từ đồng nghiệp, các nguồn khác.

ELC4 Nhân viên có thể áp dụng những gì họ đã học vào công việc hàng ngày.

ELC5 Nhân viên có khả năng tư duy phản biện và đưa ra những ý tưởng sáng tạo. (Bierly & Daly, 2002)

ELC6 Nhân viên thường xuyên đề xuất các ý tưởng mới để nâng cao hiệu quả công việc.

ELC7 Doanh nghiệp khuyến khích nhân viên tìm kiếm tri thức và kỹ năng mới.

(Marsick & Watkins, 2003) ELC8 Doanh nghiệp khuyến khích nhân viên sử dụng tri thức mới để cải tiến quy trình làm việc.

2.3.1.6. Thang đo - Mạng lưới tri thức

Nguồn: NCS tổng hợp

Mạng lưới tri thức giúp doanh nghiệp tiếp cận và chia sẻ tri thức một cách hiệu quả, từ đó nâng cao ACAP (Tsai, 2001). Mạng lưới tri thức không chỉ là những mối quan hệ bên trong doanh nghiệp mà còn bao gồm các kết nối với các tổ chức và cá nhân bên ngoài, như các đối tác kinh doanh, khách hàng và các viện nghiên cứu. Các câu hỏi đo lường mạng lưới tri thức được trích rút từ các nghiên cứu: Doanh nghiệp có vị trí tốt trong mạng lưới tri thức có khả năng tiếp nhận và chuyển giao tri thức nội bộ hiệu quả

hơn, từ đó nâng cao ACAP (Tsai, 2001); Sự tương tác thường xuyên giữa các thành viên trong mạng lưới giúp duy trì dòng chảy tri thức và cải thiện khả năng học hỏi của doanh nghiệp (Liao & Cộng sự, 2008); Doanh nghiệp có mạng lưới tri thức rộng lớn và đa dạng có khả năng tiếp cận nhiều nguồn tri thức khác nhau, từ đó cải thiện ACAP (Reagans & McEvily, 2003); Mạng lưới tri thức không chỉ tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiếp nhận tri thức mà còn giúp doanh nghiệp tích hợp và áp dụng tri thức vào thực tiễn (Inkpen & Tsang, 2005). Ngoài ra để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, văn hóa, con người, điều kiện kinh tế, đặc điểm hoạt động kinh doanh TMĐT tại Việt Nam, NCS đã điều chỉnh nhẹ về thuật ngữ, câu từ trong các câu hỏi. Tất cả các câu hỏi đo lường theo thang Likert từ 1-5. Chi tiết được trình bày tại Bảng 2.7.

Bảng 2.7: Thang đo mạng lưới tri thức

Mã Thang đo / biến quan sát Nguồn

KN1 Nhân viên trong doanh nghiệp thường xuyên kết nối với nhau để chia sẻ tri thức.

KN2 Doanh nghiệp có nhiều kênh giao tiếp để nhân viên trao đổi tri thức. (Liao & Cộng sự, 2008)

KN3 Nhân viên sẵn sàng chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm của họ với đồng nghiệp.

KN4 Có các chính sách và công cụ hỗ trợ việc chia sẻ tri thức giữa các bộ phận.

(Reagans & McEvily, 2003) KN5 Nhân viên có thể dễ dàng truy cập tri thức cần thiết từ các nguồn trong doanh nghiệp.

(Tsai, 2001) KN6 Doanh nghiệp có các kết nối mạnh mẽ với các đối tác bên ngoài để chia sẻ tri thức.

KN7 Doanh nghiệp khuyến khích các hoạt động hợp tác và chia sẻ tri thức trong tổ chức. (Inkpen & Tsang, 2005)

2.3.1.7. Thang đo - Văn hóa doanh nghiệp

Nguồn: NCS tổng hợp

được trích rút từ các nghiên cứu: Doanh nghiệp có văn hóa khuyến khích sự đổi mới và học hỏi thường có khả năng hấp thụ và ứng dụng tri thức mới hiệu quả hơn (Zahra & George, 2002); Văn hóa doanh nghiệp cởi mở, nơi mà các ý tưởng mới được chào đón và khuyến khích, giúp tăng cường khả năng hấp thụ tri thức của doanh nghiệp (Flatten & Cộng sự, 2011); Doanh nghiệp có văn hóa chia sẻ tri thức mạnh mẽ thường có khả năng tiếp nhận tri thức mới nhanh chóng và hiệu quả hơn (Liao & Cộng sự, 2008); Văn hóa doanh nghiệp không chỉ ảnh hưởng đến ACAP mà còn tác động đến hiệu quả của các dự án liên quan đến tri thức (Janz & Prasarnphanich, 2003); Doanh nghiệp có văn hóa linh hoạt, nơi mà sự sáng tạo và thử nghiệm được khuyến khích, sẽ có khả năng hấp thụ tri thức mới tốt hơn (Quinn, 2011). Ngoài ra để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, văn hóa, con người, điều kiện kinh tế, đặc điểm hoạt động kinh doanh TMĐT tại Việt Nam, NCS đã điều chỉnh nhẹ về thuật ngữ, câu từ trong các câu hỏi. Tất cả các câu hỏi đo lường theo thang Likert từ 1-5. Chi tiết được trình bày tại Bảng 2.8.

Bảng 2.8: Thang đo văn hóa doanh nghiệp

Mã Thang đo / biến quan sát Nguồn

CCL1 Doanh nghiệp có một môi trường làm việc khuyến khích sự sáng tạo và đổi mới. (Zahra & George, 2002)

CCL2 Văn hóa doanh nghiệp giúp nhân viên cảm thấy thoải mái khi chia sẻ ý tưởng và kiến thức. (Flatten & Cộng sự, 2011)

CCL3 Doanh nghiệp có các giá trị và chuẩn mực rõ ràng thúc đẩy việc học hỏi liên tục. (Liao & Cộng sự, 2008)

CCL4 Doanh nghiệp có các chương trình và hoạt động khuyến khích học hỏi. (Janz & Prasarnphanich, 2003)

CCL5 Văn hóa doanh nghiệp khuyến khích sự thử nghiệm. (Quinn, 2011)

2.3.1.8. Thang đo - Năng lực quản lý tri thức

Nguồn: NCS tổng hợp

Năng lực quản lý tri thức là khả năng của doanh nghiệp trong việc tạo ra, chia sẻ và áp dụng tri thức vào thực tiễn (Gold & Cộng sự, 2001). Khả năng này đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao ACAP của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa việc sử dụng tri thức hiện có và tiếp thu tri thức mới một cách hiệu quả (Flatten & Cộng sự, 2011).

Bảng 2.9: Thang đo năng lực quản lý tri thức

Mã Thang đo / biến quan sát Nguồn

KM1 (Gold & Cộng sự, 2001) Doanh nghiệp có một quy trình quản lý tri thức rõ ràng và hiệu quả.

KM2 Nhân viên thường xuyên chia sẻ tri thức với nhau thông qua các nền tảng quản lý tri thức. (Liao & Cộng sự, 2008)

KM3 Doanh nghiệp có quy trình tạo ra và chia sẻ tri thức mới. (Nonaka, 2009)

KM4 Doanh nghiệp có chiến lược quản lý tri thức rõ ràng và hiệu quả.

KM5 Doanh nghiệp có các hệ thống công nghệ hỗ trợ quản lý tri thức.

KM6 Doanh nghiệp có các chương trình đào tạo để nâng cao kỹ năng quản lý tri thức cho nhân viên. (Alavi & Leidner, 2001)

KM7 Doanh nghiệp sử dụng các công cụ quản lý tri thức tiên tiến để lưu trữ và truy cập thông tin.

Nguồn: NCS tổng hợp

2.3.1.9. Thang đo - Cơ cấu tổ chức

Các câu hỏi đo lường năng lực quản lý tri thức được trích rút từ các nghiên cứu: Các quy trình quản lý tri thức như lưu trữ tri thức, chia sẻ tri thức và áp dụng tri thức (Gold & Cộng sự, 2001); Doanh nghiệp có quy trình quản lý tri thức tốt sẽ có khả năng học hỏi và đổi mới hiệu quả hơn (Liao & Cộng sự, 2008); Hệ thống quản lý tri thức giúp tổ chức lưu trữ và truy xuất tri thức một cách hiệu quả, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc học hỏi và chia sẻ tri thức (Alavi & Leidner, 2001); các quy trình tạo ra tri thức, chia sẻ tri thức và áp dụng tri thức có thể nâng cao khả năng ACAP (Nonaka, 2009). Ngoài ra để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, văn hóa, con người, điều kiện kinh tế, đặc điểm hoạt động kinh doanh TMĐT tại Việt Nam, NCS đã điều chỉnh nhẹ về thuật ngữ, câu từ trong các câu hỏi. Tất cả các câu hỏi đo lường theo thang Likert từ 1-5. Chi tiết được trình bày tại Bảng 2.9.

Cơ cấu tổ chức có thể tạo ra môi trường thuận lợi cho việc tiếp nhận và ứng dụng tri thức mới. Cơ cấu tổ chức linh hoạt và phức tạp giúp doanh nghiệp nâng cao ACAP bằng cách khuyến khích sự tương tác và hợp tác giữa các bộ phận và cá nhân trong tổ chức (Flatten & Cộng sự, 2011).

Bảng 2.10: Thang đo cơ cấu tổ chức

Mã Thang đo / biến quan sát Nguồn

OS1 DN có cấu trúc tổ chức linh hoạt và dễ thích nghi.

(Bosch & Cộng sự, 1999) OS2 Các bộ phận trong doanh nghiệp có sự giao tiếp hiệu quả và không bị rào cản.

OS3 Cấu trúc tổ chức của doanh nghiệp hỗ trợ sự phối hợp liên chức năng. (Flatten & Cộng sự, 2011)

OS4 Doanh nghiệp có các cơ chế rõ ràng để thúc đẩy việc chia sẻ tri thức giữa các bộ phận.

(J. J. Jansen & Cộng sự, 2005; Flatten & Cộng sự, 2011) OS5 Cấu trúc tổ chức của doanh nghiệp tạo điều kiện thuận lợi cho sự đổi mới và sáng tạo.

OS6 Cấu trúc tổ chức của doanh nghiệp hỗ trợ việc ra quyết định nhanh chóng và linh hoạt.

(Ghoshal & Bartlett, 1994; Volberda & Cộng sự, 2009) OS7 Cơ cấu tổ chức của doanh nghiệp tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiếp nhận tri thức mới.

OS8 DN có sự phân quyền rõ ràng trong các quyết định. (Zahra & George, 2002)

Nguồn: NCS tổng hợp

2.3.1.10. Thang đo - Quy trình quản lý tri thức

Các câu hỏi đo lường cơ cấu tổ chức được trích rút từ các nghiên cứu: Cơ cấu tổ chức mở và khuyến khích sự tương tác giữa các phòng ban có tác động tích cực đến ACAP (Bosch & Cộng sự, 1999); Doanh nghiệp có cơ cấu tổ chức linh hoạt và phức tạp thường có khả năng học hỏi và đổi mới tốt hơn, tác động tích cực đến ACAP (Ghoshal & Bartlett, 1994; Volberda & Cộng sự, 2009); Doanh nghiệp có cơ cấu tổ chức hỗ trợ sự hợp tác và chia sẻ tri thức giữa các nhân viên sẽ có khả năng hấp thụ tri thức tốt hơn (J. J. Jansen & Cộng sự, 2005; Flatten & Cộng sự, 2011); Sự phân quyền trong cơ cấu tổ chức giúp thúc đẩy sự sáng tạo và đổi mới từ đó nâng cao ACAP (Zahra & George, 2002). Ngoài ra để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, văn hóa, con người, điều kiện kinh tế, đặc điểm hoạt động kinh doanh TMĐT tại Việt Nam, NCS đã điều chỉnh nhẹ về thuật ngữ, câu từ trong các câu hỏi. Tất cả các câu hỏi đo lường theo thang Likert từ 1-5. Chi tiết được trình bày tại Bảng 2.10.

Quy trình quản lý tri thức bao gồm các hoạt động như tạo ra, chia sẻ và áp dụng tri thức vào thực tiễn doanh nghiệp. Những quy trình này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa việc sử dụng tri thức hiện có và tiếp thu tri thức mới một cách hiệu quả, từ đó nâng cao ACAP (Gold & Cộng sự, 2001; Liao & Cộng sự, 2008).

Bảng 2.11: Thang đo quy trình quản lý

Mã Thang đo / biến quan sát Nguồn

KMP1 Doanh nghiệp có quy trình thường xuyên cập nhật và lưu trữ các tri thức mới. (Gold & Cộng sự, 2001)

KMP2 Các kênh chia sẻ tri thức giữa các nhân viên được doanh nghiệp chuẩn hóa thành quy trình. (Choi & Lee, 2003; Liao & Cộng sự, 2008)

KMP3 Doanh nghiệp có quy trình sử dụng các hệ thống công nghệ hỗ trợ để quản lý tri thức. (Alavi & Leidner,

KMP4 Doanh nghiệp có quy trình sử dụng công cụ tìm kiếm hiệu quả để truy cập tri thức được lưu trữ. 2001), (Nonaka, 2009)

KMP5 DN có quy trình và hệ thống lưu trữ tri thức toàn diện.

KMP6 DN có quy trình tạo ra và chia sẻ tri thức mới.

KMP7 Doanh nghiệp có quy trình cập nhật các kho tri thức để đảm bảo chúng luôn phù hợp.

KMP8 (Davenport & Prusak, 1998) Doanh nghiệp có quy tình sử dụng tích cực tri thức được lưu trữ trong các quyết định.

Doanh nghiệp có quy trình quản lý tri thức mà

KMP9

nhân viên áp dụng từ các dự án trước vào các tình huống mới.

Nguồn: NCS tổng hợp

Các câu hỏi đo lường quy trình quản lý tri thức được trích rút từ các nghiên cứu: Các quy trình quản lý tri thức hiệu quả như như lưu trữ tri thức, chia sẻ tri thức và áp dụng tri thức có tác động tích cực đến ACAP (Gold & Cộng sự, 2001); Doanh nghiệp có quy trình quản lý tri thức tốt sẽ có khả năng học hỏi và đổi mới hiệu quả hơn, thể hiện qua việc cải thiện khả năng tiếp thu và ứng dụng tri thức vào các hoạt động hàng ngày (Choi & Lee, 2003; Liao & Cộng sự, 2008); Tạo ra tri thức mới thông qua các quy trình như đào tạo nhân viên và học hỏi từ kinh nghiệm là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp duy trì ACAP (Nonaka, 2009); Các hệ thống quản lý tri thức giúp tổ chức lưu trữ và truy xuất tri thức một cách hiệu quả, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc học hỏi và chia sẻ tri thức (Alavi & Leidner, 2001); Chiến lược quản lý tri thức rõ ràng và các hệ thống hỗ trợ sẽ giúp tri thức được chia sẻ và áp dụng một cách hiệu quả (Davenport & Prusak, 1998). Ngoài ra để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, văn hóa, con người, điều kiện kinh tế, đặc điểm hoạt động kinh doanh TMĐT tại Việt Nam, NCS đã điều chỉnh nhẹ về thuật ngữ, câu từ trong các câu hỏi. Tất cả các câu hỏi đo lường theo thang Likert từ 1-5. Chi tiết được trình bày tại Bảng 2.11.

2.3.2. Phát triển thang đo biến phụ thuộc

Bảng 2.12: Thang đo ACAP

Mã

Thang đo / biến quan sát

Nguồn

1. Tiếp nhận tri thức (Knowledge Acquisition)

KA-Ac1

Doanh nghiệp thường xuyên tìm kiếm tri thức mới từ bên ngoài.

KA-Ac2

Doanh nghiệp có mạng lưới rộng lớn để thu thập thông tin và tri thức từ các đối tác bên ngoài.

KA-Ac3

Doanh nghiệp tham gia tích cực vào các hội thảo, triển lãm và các sự kiện học thuật để thu thập tri thức mới.

2. Đồng hóa tri thức (Knowledge Assimilation)

KA-As1

Doanh nghiệp có khả năng phân tích và hiểu rõ tri thức mới được thu thập.

KA-As2

Doanh nghiệp có quy trình để tích hợp tri thức mới vào hệ thống tri thức hiện có.

KA-As3 Nhân viên được đào tạo để hiểu và áp dụng tri thức mới.

NCS phát triển dựa trên nghiên cứu:

KA-As4

Doanh nghiệp thường xuyên tổ chức các buổi họp để chia sẻ và thảo luận về tri thức mới.

3. Biến đổi tri thức (Transformation)

KA-Tr1

Doanh nghiệp có khả năng chuyển đổi tri thức mới thành các quy trình và sản phẩm cụ thể.

(Flatten & Cộng sự, 2011), (Cohen & Levinthal, 1990), (Zahra & George, 2002)

KA-Tr2

Doanh nghiệp khuyến khích nhân viên thử nghiệm và áp dụng tri thức mới.

KA-Tr3

Doanh nghiệp có khả năng tái cấu trúc tri thức để phù hợp với các mục tiêu chiến lược.

KA-Tr4

Doanh nghiệp có các công cụ hỗ trợ việc biến đổi tri thức thành hành động cụ thể.

4. Khai thác tri thức (Knowledge Exploitation)

KA-Ex1

Doanh nghiệp sử dụng tri thức mới để cải thiện sản phẩm và dịch vụ hiện có.

KA-Ex2

Doanh nghiệp thường xuyên áp dụng tri thức mới vào các quy trình kinh doanh.

KA-Ex3

Doanh nghiệp đạt được lợi thế cạnh tranh nhờ việc khai thác tri thức mới.

Nguồn: NCS tổng hợp

ACAP là khả năng của doanh nghiệp trong việc nhận diện, tiếp thu và ứng dụng tri thức từ môi trường bên ngoài để tạo ra giá trị mới (Flatten & Cộng sự, 2011). Đây là một khái niệm quan trọng trong nghiên cứu về quản lý tri thức và đổi mới sáng tạo. Nghiên cứu của Cohen & Levinthal (1990) đã đặt nền móng cho khái niệm ACAP và phát triển các thang đo lường khả năng này. Zahra & George (2002) đã đề xuất một khung lý thuyết mở rộng về ACAP, phân chia ACAP thành hai thành phần chính: ACAP tiềm năng (potential ACAP) và ACAP thực tế (realized ACAP). Flatten & Cộng sự (2011) đã phát triển một thang đo lường ACAP chi tiết, toàn diện gồm 14 câu hỏi đo lường 04 yếu tố: Tiếp nhận tri thức (Knowledge Acquisition); Đồng hóa tri thức (Knowledge Assimilation); Biến đổi tri thức (Transformation) và Khai thác tri thức (Knowledge Exploitation). Dựa trên các nghiên cứu tiền nhiệm, NCS đã điều chỉnh nhẹ về thuật ngữ, câu từ trong các câu hỏi để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, văn hóa, con người, điều kiện kinh tế, đặc điểm hoạt động kinh doanh TMĐT tại Việt Nam. Tất cả các câu hỏi đo lường theo thang Likert từ 1-5 (1: Hoàn toàn không đồng ý --> 5: Hoàn toàn đồng ý). Chi tiết được trình bày tại Bảng 2.12.

2.3.3. Phát triển thang đo các biến điều tiết

Mức độ cạnh tranh trong ngành là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến ACAP của doanh nghiệp (Zahra & George, 2002). Sự cạnh tranh có thể tạo áp lực lên doanh nghiệp để phải nâng cao ACAP nhằm duy trì và cải thiện khả năng cạnh tranh (Tsai, 2001).

Bảng 2.13: Thang đo mức độ cạnh tranh trong ngành

Mã Thang đo / biến quan sát Nguồn

(Tsai, 2001) IC1 Doanh nghiệp phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt từ các đối thủ trong ngành.

IC2 Mức độ cạnh tranh trong ngành đòi hỏi các doanh nghiệp phải liên tục đổi mới và cải tiến.

(Zahra & George, 2002) IC3 Các đối doanh nghiệp trong ngành thường xuyên tung ra các sản phẩm/dịch vụ mới.

IC4 Doanh nghiệp cần đầu tư nhiều vào R&D để duy trì lợi thế cạnh tranh. (Hitt & Cộng sự, 1997)

IC5 Mức độ cạnh tranh trong ngành thúc đẩy doanh nghiệp phải học hỏi và ứng dụng tri thức mới. (J. J. P. Jansen & Cộng sự, 2005)

Nguồn: NCS tổng hợp

Các câu hỏi đo lường mức độ cạnh tranh trong ngành được trích rút từ các nghiên cứu tiền nhiệm, cụ thể: Mức độ cạnh tranh cao thúc đẩy các doanh nghiệp nâng cao ACAP để cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng cường khả năng cạnh tranh (Tsai, 2001); Các doanh nghiệp trong môi trường cạnh tranh cao thường phải đối mặt với áp lực đổi mới liên tục và nâng cao năng lực quản lý tri thức để duy trì lợi thế cạnh tranh (Zahra & George, 2002); Doanh nghiệp hoạt động trong ngành có mức độ cạnh tranh cao thường có hiệu suất cao hơn, do họ phải liên tục nâng cao năng lực học hỏi và đổi mới để duy trì vị thế cạnh tranh (Hitt & Cộng sự, 1997); sự cạnh tranh tạo ra áp lực đổi mới và học hỏi, từ đó thúc đẩy doanh nghiệp cải thiện khả năng hấp thụ tri thức (J. J. P. Jansen & Cộng sự, 2005). Ngoài ra để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, văn hóa, con người, điều kiện kinh tế, đặc điểm hoạt động kinh doanh TMĐT tại Việt Nam, NCS đã điều chỉnh nhẹ về thuật ngữ, câu từ trong các câu hỏi. Tất cả các câu hỏi đo lường theo thang Likert từ 1-5 (1: Hoàn toàn không đồng ý --> 5: Hoàn toàn đồng ý). Chi tiết được trình bày tại Bảng 2.13.

TÓM TẮT CHƯƠNG 2

Chương 2 của luận án, tác giả đã tập trung vào việc tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến ACAP và các yếu tố tác động đến ACAP trong doanh nghiệp, đặc biệt trong bối cảnh TMĐT tại Việt Nam. Đầu tiên, chương này trình bày khái niệm và các thành phần cấu thành của ACAP dựa trên những lý thuyết nền tảng của các học giả hàng đầu, đồng thời phân tích sự khác biệt giữa các khái niệm tri thức đã tích lũy, năng lực kết hợp và các yếu tố tác động khác đến ACAP.

Tiếp đó, tác giả tổng hợp các nghiên cứu liên quan đến các yếu tố tác động như tri thức đã tích lũy, phong cách lãnh đạo, năng lực công nghệ thông tin, văn hóa doanh nghiệp, năng lực học hỏi, và cơ cấu tổ chức. Những yếu tố này đều được xem xét kỹ lưỡng trong các nghiên cứu trước đây, từ đó xác định được các yếu tố chính ảnh hưởng đến ACAP của doanh nghiệp.

Chương 2 cũng nhấn mạnh vào các khoảng trống trong các nghiên cứu hiện có, đặc biệt là sự thiếu vắng các nghiên cứu chuyên sâu về ACAP trong các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Từ đó, chương này đã xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc cho việc phát triển mô hình nghiên cứu và các giả thuyết liên quan trong luận án.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Phương pháp nghiên cứu định tính

3.1.1. Mục tiêu của nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định tính trong luận án này được thực hiện nhằm mục đích khám phá

và làm rõ các khía cạnh sâu hơn liên quan đến ACAP của doanh nghiệp trong lĩnh vực

TMĐT tại Việt Nam. Phương pháp định tính không chỉ giúp hiểu rõ các yếu tố tác động

đến ACAP mà còn giúp xác định các quan hệ phức tạp giữa các yếu tố này, từ đó hỗ trợ

phát triển mô hình lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu. Cụ thể, mục tiêu của nghiên

cứu định tính là:

(1) Xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến ACAP: Dựa trên các ý kiến từ các

chuyên gia, nhà quản lý và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực TMĐT, nghiên cứu định tính

sẽ giúp tìm hiểu các yếu tố nội tại và ngoại tại có tác động đến ACAP của doanh nghiệp.

(2) Hiểu rõ các quan hệ giữa các yếu tố: Thông qua phỏng vấn sâu và thảo luận

nhóm, nghiên cứu định tính giúp làm rõ các quan hệ giữa các yếu tố tác động đến ACAP,

từ đó xác định các biến quan trọng cần kiểm định trong nghiên cứu định lượng.

(3) Cung cấp cơ sở cho việc xây dựng mô hình lý thuyết: Kết quả nghiên cứu định

tính sẽ đóng vai trò là nền tảng để phát triển và hoàn thiện mô hình lý thuyết về các yếu

tố tác động đến ACAP. Điều này giúp mô hình lý thuyết trở nên phù hợp và chính xác

hơn với bối cảnh thực tiễn của doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

Như vậy, nghiên cứu định tính không chỉ nhằm mục đích khám phá các khía cạnh

lý thuyết mà còn giúp điều chỉnh và hoàn thiện mô hình nghiên cứu trước khi tiến hành

các phân tích định lượng.

3.1.2. Thiết kế mẫu nghiên cứu định tính

3.1.2.1. Kích thước mẫu nghiên cứu định tính

Trong nghiên cứu định tính, việc lựa chọn kích thước mẫu không chỉ phụ thuộc vào số lượng đối tượng phỏng vấn, mà còn dựa vào tính đa dạng và khả năng thu thập thông tin sâu sắc từ các đối tượng tham gia. Theo Patton (2002), kích thước mẫu trong nghiên cứu định tính thường nhỏ hơn so với nghiên cứu định lượng và không cần thiết phải có quy mô lớn, vì mục tiêu chính của nghiên cứu định tính là khám phá sâu sắc các khía cạnh của vấn đề nghiên cứu thay vì kiểm định giả thuyết. Trong phạm vi luận án này, NCS đã chọn 30 đối tượng phỏng vấn, bao gồm:

Nhóm 1: 20 nhân viên đang làm việc tại các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, nhằm thu thập thông tin thực tế về những yếu tố ảnh hưởng đến ACAP từ góc nhìn của những người trực tiếp tham gia vào hoạt động kinh doanh có liên quan đến TMĐT.

Nhóm 2: 5 nhà quản lý tại các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, để nắm bắt quan điểm chiến lược và những thách thức trong việc nâng cao ACAP của doanh nghiệp.

Nhóm 3: 5 giảng viên tại các trường đại học, nhằm tiếp cận các quan điểm học

thuật và chuyên môn liên quan đến quản lý tri thức và đổi mới sáng tạo.

3.1.2.2. Xây dựng tiêu chí lựa chọn đối tượng, nội dung phỏng vấn sâu

Việc lựa chọn 30 đối tượng này không chỉ đảm bảo sự đa dạng về quan điểm từ nhiều cấp bậc và vị trí trong ngành, mà còn giúp nghiên cứu đạt được độ bão hòa dữ liệu (data saturation), khi không còn thông tin mới xuất hiện từ các cuộc phỏng vấn tiếp theo. Đây là yếu tố quan trọng trong nghiên cứu định tính, khi mà mục tiêu không phải là khái quát hóa mà là khám phá chi tiết và sâu sắc các vấn đề. Với kích thước mẫu như vậy, nghiên cứu định tính này đảm bảo tính đại diện trong việc thu thập thông tin từ những người có liên quan trực tiếp đến lĩnh vực TMĐT, cũng như những chuyên gia có kinh nghiệm về ACAP và quản lý tri thức.

Việc lựa chọn đối tượng phỏng vấn và xây dựng nội dung phỏng vấn sâu là bước quan trọng trong nghiên cứu định tính, nhằm đảm bảo thu thập được thông tin phong phú và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu. Đối với nghiên cứu này, tiêu chí lựa chọn đối tượng phỏng vấn được xây dựng dựa trên tính chất công việc, vai trò của họ trong doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT và chuyên môn liên quan đến ACAP . Các đối tượng phỏng vấn được chia thành ba nhóm: nhân viên tại các công ty TMĐT, nhà quản lý tại các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, và giảng viên đại học có chuyên môn trong lĩnh vực quản lý tri thức. Mỗi nhóm đối tượng có tiêu chí lựa chọn riêng nhằm đảm bảo thông tin thu thập được có tính chất đa chiều, cung cấp cái nhìn toàn diện về ACAP trong bối cảnh TMĐT tại Việt Nam. Dưới đây là bảng tóm tắt các tiêu chí lựa chọn đối tượng và nội dung phỏng vấn sâu:

Bảng 3.1: Tiêu chí lựa chọn đối tượng và nội dung phỏng vấn sâu

Đối tượng Tiêu chí lựa chọn

Nhân viên tại các công - Đang làm việc tại công ty trong lĩnh vực TMĐT. - Trên 1 năm kinh nghiệm. Nội dung phỏng vấn sâu - Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp nhận tri thức mới. - Khó khăn trong việc học hỏi và ứng dụng tri thức trong công việc. ty trong

Đối tượng Tiêu chí lựa chọn

lĩnh vực TMĐT

- Đang giữ vị trí quản lý trong các công ty trong lĩnh vực TMĐT. - Kinh nghiệm quản lý.

Nhà quản lý tại các công ty trong lĩnh vực TMĐT

Giảng viên đại học

- Giảng dạy tại các trường đại học. - Chuyên môn về quản lý chung, khoa học quản lý, thống kê... Nội dung phỏng vấn sâu - Vai trò của công nghệ và văn hóa doanh nghiệp trong việc hỗ trợ học hỏi và nâng cao ACAP. - Chiến lược nâng cao ACAP của công ty. - Ảnh hưởng của phong cách lãnh đạo đối với việc phát triển ACAP. - Thách thức trong việc quản lý và khai thác tri thức - Vai trò của công nghệ trong việc nâng cao ACAP - Khuyến nghị về phát triển ACAP trong doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT - Các yếu tố lý thuyết và thực tiễn ảnh hưởng đến ACAP của doanh nghiệp. - Quan điểm về việc ứng dụng các mô hình quản lý tri thức trong bối cảnh TMĐT. - Đánh giá về khả năng học hỏi và sáng tạo của các doanh nghiệp tại Việt Nam.

Nguồn: NCS đề xuất

3.1.3. Kết quả phỏng vấn sâu

3.1.3.1. Kết quả phỏng vấn nhóm 1 - Nhân viên tại các công ty trong lĩnh vực TMĐT

Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp nhận tri thức mới.

Qua quá trình phỏng vấn sâu với 20 nhân viên đang làm việc tại các công ty trong lĩnh vực TMĐT, một số yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến ACAP đã được xác định. Các đáp viên đều thừa nhận rằng khả năng tiếp nhận và áp dụng tri thức mới trong môi trường làm việc phụ thuộc vào nhiều yếu tố cá nhân và môi trường làm việc. Cụ thể, các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp nhận tri thức bao gồm: (1) Ngoại ngữ: Các nhân viên đều cho rằng khả năng ngoại ngữ, đặc biệt là tiếng Anh, có ảnh hưởng lớn đến việc tiếp cận các tài liệu và tri thức quốc tế. Việc thiếu kỹ năng ngoại ngữ dẫn đến khó khăn trong việc tiếp cận các kiến thức mới, đặc biệt là các công nghệ và xu hướng quốc tế trong lĩnh vực TMĐT. (2) Công nghệ: Khả năng sử dụng công nghệ cũng được nhấn mạnh. Các nhân viên nhận thấy rằng việc làm chủ các công nghệ mới là cần thiết để nâng cao khả năng tiếp nhận và xử lý tri thức. Tuy nhiên, đối với những nhân viên ít tiếp cận với các công nghệ hiện đại, khả năng tiếp nhận tri thức bị giới hạn. (3) Thời gian học tập: Các nhân viên chia sẻ rằng một yếu tố quan trọng khác là thời gian dành cho việc học hỏi. Công việc hàng ngày chiếm quá nhiều thời gian, khiến họ không có đủ thời gian tự

học hoặc tham gia các khóa đào tạo. (4) Điều kiện học tập và điều kiện kinh tế: Nhiều nhân viên đề cập rằng điều kiện học tập, như không gian làm việc và các khóa đào tạo tại công ty, không thực sự được đầu tư và hỗ trợ. Ngoài ra, điều kiện kinh tế cá nhân cũng là yếu tố cản trở việc tham gia các khóa học bên ngoài công ty.

Khó khăn trong việc học hỏi và ứng dụng tri thức vào công việc.

Nhân viên tại các công ty trong lĩnh vực TMĐT gặp phải nhiều khó khăn trong việc áp dụng tri thức mới vào công việc. Một số khó khăn phổ biến bao gồm: (1) Công việc không cho phép sáng tạo: Nhiều nhân viên cho rằng tính chất công việc của họ không cho phép sự sáng tạo hay thử nghiệm các ý tưởng mới, khiến việc ứng dụng tri thức mới trở nên khó khăn. (2) Thiếu thời gian để học hỏi: Nhiều người thừa nhận rằng công việc bận rộn khiến họ không có đủ thời gian để tự học và nghiên cứu thêm các kiến thức mới. (3) Lo sợ việc ứng dụng tri thức mới có thể làm hỏng công việc: Một số nhân viên bày tỏ lo ngại rằng việc áp dụng các phương pháp hay kiến thức mới sẽ dẫn đến rủi ro, đặc biệt là trong các dự án có tính ràng buộc cao về thời gian và chất lượng.

Vai trò của công nghệ và văn hóa doanh nghiệp.

3.1.3.2. Kết quả phỏng vấn nhóm 2 - Nhà quản lý doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT

Các nhân viên đồng ý rằng công nghệ và văn hóa doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ quá trình học hỏi và nâng cao ACAP. Họ cho rằng các công nghệ tiên tiến giúp việc tiếp cận tri thức trở nên dễ dàng hơn, đồng thời văn hóa doanh nghiệp khuyến khích sự học hỏi sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho nhân viên phát triển. Nhìn chung, các đáp viên nhấn mạnh rằng để nâng cao ACAP, doanh nghiệp cần đầu tư hơn nữa vào việc phát triển hạ tầng công nghệ và xây dựng văn hóa khuyến khích sự học hỏi, sáng tạo. Ngoài ra, một số nhân viên đề xuất rằng cần có các chương trình đào tạo thường xuyên hơn, tập trung vào việc nâng cao kỹ năng công nghệ và ngoại ngữ, để giúp họ nắm bắt kịp thời các xu hướng và kiến thức mới nhất trong lĩnh vực TMĐT.

Phỏng vấn nhóm 2 gồm 5 nhà quản lý tại các công ty trong lĩnh vực TMĐT đã cung cấp những góc nhìn chiến lược và sâu sắc hơn về những thách thức, cơ hội và giải pháp để nâng cao ACAP trong doanh nghiệp. Các nhà quản lý, với trách nhiệm điều hành và phát triển tổ chức, đã chỉ ra những yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng tiếp nhận và ứng dụng tri thức trong bối cảnh TMĐT không ngừng phát triển.

Chiến lược nâng cao ACAP của doanh nghiệp

Nhìn chung, các nhà quản lý đều cho rằng ACAP là yếu tố cốt lõi để doanh nghiệp duy trì và phát triển trong một thị trường cạnh tranh như TMĐT. Nhiều người nhận định

rằng việc doanh nghiệp có chiến lược rõ ràng trong việc thu thập, lưu trữ và chia sẻ tri thức nội bộ là chìa khóa giúp tăng cường khả năng học hỏi và đổi mới. Một nhà quản lý nhấn mạnh rằng: “Không phải chỉ là vấn đề tiếp nhận tri thức từ bên ngoài mà còn là khả năng chuyển hóa những tri thức đó thành giá trị thực tiễn cho doanh nghiệp”. Các chiến lược được đề xuất bao gồm việc xây dựng hệ thống quản lý tri thức mạnh mẽ, đầu tư vào công nghệ và tạo môi trường khuyến khích sự chia sẻ tri thức giữa các phòng ban và nhân viên.

Ảnh hưởng của phong cách lãnh đạo đối với việc phát triển ACAP

Nhiều nhà quản lý đồng tình rằng phong cách lãnh đạo đóng vai trò quyết định trong việc thúc đẩy quá trình học hỏi và phát triển tri thức. Phong cách lãnh đạo chuyển đổi được đề cập đến như một yếu tố quan trọng giúp khuyến khích sáng tạo và thúc đẩy sự đổi mới. Một nhà quản lý đã chia sẻ: “Nếu lãnh đạo không sẵn sàng tạo ra một môi trường khuyến khích học hỏi và đổi mới, thì ACAP sẽ bị hạn chế.” Bên cạnh đó, phong cách lãnh đạo giao dịch, với sự tập trung vào kết quả và hiệu suất, cũng được cho là hữu ích trong việc định hướng các hoạt động học hỏi có hệ thống và có mục tiêu.

Thách thức trong việc quản lý và khai thác tri thức

Các nhà quản lý cũng chia sẻ về những thách thức mà họ phải đối mặt trong việc quản lý tri thức, đặc biệt là làm thế nào để đảm bảo rằng tri thức được lưu trữ và chia sẻ một cách hiệu quả. Nhiều người thừa nhận rằng việc thiếu cơ chế rõ ràng để khuyến khích nhân viên chia sẻ tri thức là một trong những trở ngại lớn nhất. Một nhà quản lý cho biết: “Dù có các hệ thống công nghệ, nhưng nếu không có văn hóa chia sẻ tri thức, tri thức đó vẫn sẽ nằm yên trong các hệ thống mà không được khai thác hết tiềm năng.”

Vai trò của công nghệ trong việc nâng cao ACAP

Công nghệ được xem là nhân tố chính giúp doanh nghiệp tăng cường ACAP. Hầu hết các nhà quản lý đều đánh giá cao sự hỗ trợ của các hệ thống công nghệ thông tin trong việc lưu trữ, truy cập và chia sẻ tri thức. Một nhà quản lý nhấn mạnh rằng: “Công nghệ không chỉ giúp tăng cường khả năng tiếp nhận tri thức từ bên ngoài mà còn hỗ trợ sự kết nối giữa các nhân viên, tạo ra dòng chảy tri thức liên tục trong nội bộ tổ chức." Tuy nhiên, một số nhà quản lý cũng lưu ý rằng việc đầu tư vào công nghệ cần đi kèm với đào tạo kỹ năng cho nhân viên. Họ cho rằng nhân viên cần được trang bị khả năng sử dụng hiệu quả các công nghệ này để tối đa hóa tiềm năng của hệ thống quản lý tri thức.

Khuyến nghị về phát triển ACAP trong doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT

Kết thúc cuộc phỏng vấn, các nhà quản lý đã đưa ra một số khuyến nghị về việc phát triển ACAP trong doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT. Một trong những yếu tố

được đề cập nhiều nhất là cần phải có các chương trình đào tạo chuyên sâu hơn về kỹ năng quản lý tri thức và công nghệ, giúp nhân viên nắm vững các kỹ năng mới và ứng dụng vào công việc hàng ngày. Ngoài ra, các nhà quản lý nhấn mạnh rằng việc xây dựng văn hóa chia sẻ tri thức và tạo điều kiện cho các cuộc thảo luận liên phòng ban sẽ góp phần nâng cao năng lực đổi mới và sáng tạo trong doanh nghiệp.

3.1.3.3. Kết quả phỏng vấn nhóm 3 - Giảng viên đại học

Kết quả thực hiện phỏng vấn sâu với nhóm giảng viên đại học đã mang lại nhiều thông tin quan trọng liên quan đến ACAP của doanh nghiệp, cũng như các yếu tố kỹ thuật và phương pháp học thuật hỗ trợ cho nghiên cứu của luận án này. Các giảng viên đều có chuyên môn cao trong lĩnh vực quản lý tri thức và đổi mới sáng tạo, cung cấp các góc nhìn từ cả lý thuyết lẫn thực tiễn liên quan đến việc nâng cao ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT.

Vai trò của ACAP trong doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT

Các giảng viên đồng tình rằng ACAP đóng vai trò then chốt trong việc giúpdoanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tiếp thu và ứng dụng hiệu quả các tri thức mới. Họ nhấn mạnh rằng, trong bối cảnh công nghệ thay đổi nhanh chóng, ACAP không chỉ giúp doanh nghiệp cập nhật các xu hướng mới mà còn tạo điều kiện để doanh nghiệp tăng cường khả năng cạnh tranh và đổi mới. Một giảng viên chia sẻ: “ACAP có thể được xem như năng lực sống còn của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, đặc biệt là trong việc nắm bắt cơ hội từ công nghệ và xu hướng tiêu dùng số.”

Các yếu tố tác động đến ACAP từ góc độ học thuật

Theo các giảng viên, một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến ACAP là khả năng tổ chức tri thức và văn hóa học hỏi trong doanh nghiệp. Họ nhấn mạnh rằng việc tổ chức tri thức phải được hệ thống hóa rõ ràng, từ việc thu thập tri thức đến chia sẻ và áp dụng vào thực tiễn. Văn hóa khuyến khích học hỏi cũng là yếu tố then chốt giúp tri thức được lưu thông tự do giữa các cá nhân và phòng ban, tạo điều kiện cho sự phát triển và đổi mới.

Kỹ thuật thiết kế phiếu điều tra và phương pháp phân tích dữ liệu

Trong quá trình phỏng vấn, ngoài các vấn đề liên quan đến ACAP, nhóm giảng viên cũng được hỏi về kỹ thuật thiết kế phiếu điều tra và các phương pháp phân tích dữ liệu phù hợp cho nghiên cứu trong luận án. Các giảng viên khuyến nghị rằng phiếu điều tra cần được thiết kế sao cho dễ hiểu và có cấu trúc rõ ràng. Một trong những giảng viên nhấn mạnh rằng: “Câu hỏi phải ngắn gọn, dễ hiểu và đảm bảo rằng người trả lời có thể dễ dàng lựa chọn theo thang đo Likert. Điều này giúp cải thiện tính chính xác của dữ

liệu thu thập.” Ngoài ra, các giảng viên khuyên nên sử dụng các câu hỏi mở kết hợp với câu hỏi định lượng để tạo điều kiện cho người tham gia phỏng vấn cung cấp thông tin chi tiết hơn. Họ cũng gợi ý rằng việc thử nghiệm phiếu điều tra trước khi triển khai chính thức là cần thiết để đảm bảo rằng các câu hỏi không bị hiểu nhầm hoặc gây khó khăn cho người trả lời.

Phương pháp và công cụ thống kê phù hợp để phân tích dữ liệu

Khi được hỏi về phương pháp và công cụ thống kê phù hợp cho việc phân tích dữ liệu, các giảng viên đồng ý rằng việc sử dụng phương pháp PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) là lựa chọn tối ưu cho nghiên cứu trong luận án này. Một giảng viên chia sẻ: “PLS-SEM đặc biệt hữu ích trong việc phân tích các mô hình phức tạp và phù hợp với các mẫu nghiên cứu vừa và nhỏ, như trong trường hợp nghiên cứu về ACAP.” Ngoài ra, các giảng viên khuyến khích sử dụng phần mềm SmartPLS để thực hiện các phân tích này. SmartPLS không chỉ mạnh mẽ trong việc xử lý các mô hình SEM mà còn dễ sử dụng và thân thiện với người dùng. Việc áp dụng PLS-SEM cùng với SmartPLS sẽ giúp nghiên cứu kiểm định các giả thuyết và quan hệ giữa các biến một cách toàn diện.

Khuyến nghị từ các giảng viên về hướng phát triển nghiên cứu

Cuối cùng, các giảng viên đã đưa ra một số khuyến nghị liên quan đến việc hoàn thiện nghiên cứu và phát triển mô hình lý thuyết về ACAP. Một trong những khuyến nghị chính là cần tiếp cận tri thức từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm tri thức nội bộ và bên ngoài, để tạo ra sự kết hợp đa chiều, giúp nâng cao khả năng tiếp thu và ứng dụng tri thức của doanh nghiệp. Họ cũng nhấn mạnh rằng việc đào tạo nhân viên và khuyến khích học hỏi liên tục sẽ là nền tảng vững chắc để phát triển ACAP một cách bền vững.

3.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng

3.2.1. Mục tiêu của nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định lượng trong luận án này được thực hiện nhằm mục tiêu kiểm định các giả thuyết đã được phát triển từ cơ sở lý thuyết và kết quả của nghiên cứu định tính. Việc áp dụng phương pháp định lượng sẽ giúp lượng hóa mối quan hệ giữa các yếu tố tác động đến ACAP của doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam, từ đó xác nhận hoặc bác bỏ các giả thuyết nghiên cứu. Cụ thể, các mục tiêu của nghiên cứu định lượng bao gồm:

(1) Kiểm định mô hình lý thuyết: Mục tiêu chính của nghiên cứu định lượng là kiểm định các giả thuyết liên quan đến mối quan hệ giữa các yếu tố như tri thức đã tích

lũy, năng lực công nghệ, phong cách lãnh đạo và các yếu tố khác đến ACAP. Qua đó, mô hình lý thuyết được xây dựng trong chương trước sẽ được kiểm định một cách khoa học và có hệ thống.

(2) Đo lường mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến ACAP: Nghiên cứu định lượng sẽ giúp xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đối với ACAP của doanh nghiệp, từ đó rút ra các kết luận về yếu tố nào có tác động mạnh nhất, và yếu tố nào ít ảnh hưởng hơn.

(3) Xác định vai trò điều tiết của các biến số trong mối quan hệ giữa các yếu tố và ACAP: Bên cạnh việc kiểm định các yếu tố chính, nghiên cứu định lượng còn giúp xác định vai trò điều tiết của các yếu tố như quy mô doanh nghiệp và mức độ cạnh tranh trong ngành đối với mối quan hệ giữa các yếu tố tác động và ACAP.

Như vậy, mục tiêu của nghiên cứu định lượng là cung cấp các kết quả thực nghiệm nhằm bổ sung và làm rõ thêm cho phần lý thuyết, cũng như đóng góp vào việc hiểu sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến ACAP trong bối cảnh các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

3.2.2. Thiết kế mẫu nghiên cứu định lượng

3.2.2.1. Phương pháp chọn mẫu nghiên cứu định lượng

Trong nghiên cứu định lượng của luận án này, phương pháp chọn mẫu được áp dụng nhằm đảm bảo tính đại diện và khả năng tổng quát hóa kết quả nghiên cứu cho toàn bộ các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Để đạt được mục tiêu này, phương pháp chọn mẫu phi xác suất, cụ thể là kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện (convenience sampling), đã được NCS sử dụng. Kỹ thuật này cho phép thu thập dữ liệu từ các đối tượng dễ tiếp cận nhất, phù hợp với đặc thù của nghiên cứu trong môi trường doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, nơi mà việc tiếp cận người trả lời có thể gặp một số khó khăn nhất định. Mặc dù phương pháp chọn mẫu thuận tiện có một số hạn chế như không đảm bảo tính ngẫu nhiên tuyệt đối và khả năng sai lệch mẫu (sampling bias), nhưng nó vẫn phù hợp trong bối cảnh nghiên cứu thực tiễn, nơi mà việc tiếp cận đối tượng nghiên cứu không phải lúc nào cũng dễ dàng (Etikan & Cộng sự, 2016). Hơn nữa, phương pháp này cũng được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu doanh nghiệp, đặc biệt là khi mục tiêu của nghiên cứu là kiểm định các mối quan hệ và mô hình lý thuyết hơn là đưa ra các kết luận toàn diện về tổng thể ngành.

Cách tiếp cận chọn mẫu

Mẫu được chọn bao gồm chủ yếu là các nhà quản lý hoặc các nhân viên có nhiều kinh nghiệm đang làm việc tại các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt

Nam, đảm bảo rằng người trả lời có hiểu biết và kinh nghiệm thực tiễn về hoạt động kinh doanh và tri thức trong lĩnh vực này.

Dữ liệu được thu thập thông qua phiếu khảo sát trực tuyến, phân phối thông qua các kênh liên lạc nội bộ của doanh nghiệp và các nhóm chuyên ngành trên các nền tảng mạng xã hội, nhằm tăng cường khả năng tiếp cận đến đối tượng mục tiêu.

3.2.2.2. Xây dựng kích thước mẫu nghiên cứu định lượng

Tóm lại, phương pháp chọn mẫu thuận tiện đã được áp dụng một cách hợp lý để thu thập dữ liệu phù hợp với mục tiêu nghiên cứu và đảm bảo tính khả thi trong bối cảnh của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

Việc xác định kích thước mẫu trong nghiên cứu định lượng là một yếu tố quan trọng nhằm đảm bảo độ tin cậy và khả năng tổng quát hóa của các kết quả phân tích. Theo Sarstedt & Cộng sự (2021), trong các nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM, kích thước mẫu cần đáp ứng yêu cầu để đảm bảo độ tin cậy của mô hình và kết quả phân tích. Trong nghiên cứu này, mẫu nghiên cứu được xây dựng dựa trên nguyên tắc 10 lần (10- times rule), một phương pháp thông dụng trong việc xác định kích thước mẫu tối thiểu cho PLS-SEM (Hair & Cộng sự, 2013; Hair Jr & Cộng sự, 2021). Phương pháp này cho rằng kích thước mẫu cần gấp ít nhất 10 lần số lượng mối quan hệ lớn nhất từ một biến độc lập đến các biến phụ thuộc trong mô hình. Nếu trong mô hình nghiên cứu có một biến độc lập (nhân tố) với số lượng mối quan hệ lớn nhất là 5, kích thước mẫu tối thiểu cần phải là 50 (10 x 5) (Hair Jr & Cộng sự, 2021). Mô hình nghiên cứu trong luận án này có nhân tố Quy trình quản lý tri thức (Knowledge Management Process) với số mối quan hệ với các biến quan sát là 9 - lớn nhất trong số các biến độc lập. Như vậy, NCS xác định kích thước mẫu tối thiểu cho nghiên cứu định lượng trong luận án là: 9x10=90.

N 1+Ne2 n: kích thước mẫu; N: kích thước tổng thể; e: sai số với khoảng tin cậy 95%  e=0,05. Theo số liệu công bố của Tổng cục Thống kê Việt Nam, tổng số doanh nghiệp có hoạt động liên quan trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam năm 2023 là 75.246 doanh nghiệp. Như vậy cỡ mẫu tối thiểu cần có để thực hiện khảo sát khảo sát là:

75.246

Cỡ mẫu

n1=

1+75.246*0,052 ≈400

Ngoài nguyên tắc 10 lần của (Hair Jr & Cộng sự, 2021), NCS cũng nghiên cứu cũng tham khảo lý thuyết của Yamane (1973) về công thức tính mẫu để tính toán cỡ mẫu tối thiểu cần phải có cho một nghiên cứu định lượng.

Như vậy, kết hợp các phương pháp xây dựng kích thước mẫu dựa trên các tiêu chuẩn khoa học được đề xuất bởi Yamane (1973) và Hair Jr & Cộng sự (2021), cũng như dựa trên điều kiện, khả năng và nguồn lực của mình, NCS đã lựa chọn kích thước mẫu trong nghiên cứu này là 500 quan sát. Kích thước mẫu này vừa đảm bảo kích thước mẫu tối thiểu yêu cầu, vừa đảm bảo tính đại diện và khả năng áp dụng cho các phân tích, đặc biệt là khi sử dụng PLS-SEM để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Kích thước mẫu này cũng thỏa mãn các tiêu chí về tính đại diện trong nghiên cứu doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

3.2.3. Quy trình thiết kế phiếu điều tra

3.2.3.1. Mục tiêu của phiếu điều tra

Trong nghiên cứu định lượng của luận án này, phiếu điều tra được sử dụng như một công cụ chính để thu thập dữ liệu về các yếu tố tác động đến ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Quy trình thiết kế phiếu điều tra được thực hiện một cách có hệ thống nhằm đảm bảo rằng các câu hỏi có thể thu thập được thông tin phù hợp và đáng tin cậy từ người tham gia.

3.2.3.2. Cấu trúc phiếu điều tra

Phiếu điều tra được thiết kế với mục tiêu chính là thu thập thông tin từ các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT bằng việc điều tra các cá nhân đang làm việc tại đây. Thông qua việc trả lời các câu hỏi trên phiếu, người tham gia cung cấp dữ liệu định lượng về các yếu tố ảnh hưởng đến ACAP, bao gồm tri thức đã tích lũy, phong cách lãnh đạo, năng lực công nghệ thông tin, văn hóa doanh nghiệp và các yếu tố khác. Kết quả từ phiếu điều tra này sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết đã được phát triển trong nghiên cứu và đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đối với ACAP.

Phiếu điều tra được chia thành ba phần chính để đảm bảo việc thu thập dữ liệu

có tính khoa học và dễ hiểu đối với người trả lời.

Phần giới thiệu: Người tham gia được giới thiệu về mục tiêu của nghiên cứu và được hướng dẫn cách điền phiếu điều tra. Phần này cũng nhấn mạnh rằng mọi câu trả lời đều được bảo mật và chỉ được sử dụng cho mục đích nghiên cứu.

Phần thông tin chung: Bao gồm các câu hỏi về thông tin cơ bản của người tham gia, như vị trí công việc, kinh nghiệm làm việc, và thông tin về doanh nghiệp. Mục tiêu của phần này là để thu thập thông tin liên quan đến đặc điểm nhân khẩu học của người tham gia.

Phần chính: Tập trung vào các câu hỏi liên quan đến các yếu tố trong mô hình nghiên cứu, như tri thức đã tích lũy, năng lực học hỏi của nhân viên, phong cách lãnh

đạo, v.v. Các câu hỏi này được xây dựng dưới dạng tuyên bố và yêu cầu người trả lời đánh giá mức độ đồng ý trên thang đo Likert 5 điểm (1 - Hoàn toàn không đồng ý, 5 - Hoàn toàn đồng ý).

3.2.3.3. Quy trình thiết kế và thử nghiệm phiếu điều tra

Để đảm bảo phiếu điều tra được thiết kế một cách khoa học và phù hợp với đối

tượng nghiên cứu, quy trình thiết kế đã được NCS thực hiện qua ba bước sau:

Bước 1: Thiết kế ban đầu

Phiếu điều tra ban đầu được xây dựng dựa trên các thang đo đã được kiểm chứng trong các nghiên cứu trước đây và điều chỉnh để phù hợp với bối cảnh của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Mỗi yếu tố trong mô hình nghiên cứu được đo lường thông qua các câu hỏi dựa trên các nghiên cứu trước, đảm bảo tính khoa học và hợp lý trong từng câu hỏi.

Bước 2: Thử nghiệm phiếu điều tra (Pilot test)

Phiếu điều tra ban đầu được thử nghiệm trên một nhóm nhỏ gồm 30 người tham gia, cũng làm việc trong các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, nhằm kiểm tra tính khả dụng và dễ hiểu của các câu hỏi. Thông qua thử nghiệm này, NCS đã thu thập được các phản hồi quan trọng về cách diễn đạt câu hỏi, độ dài phiếu, và mức độ phù hợp của thang đo Likert.

Bước 3: Điều chỉnh phiếu điều tra

Sau quá trình thử nghiệm, phiếu điều tra được điều chỉnh dựa trên phản hồi từ người tham gia thử nghiệm. Các câu hỏi không rõ ràng hoặc dễ gây nhầm lẫn đã được sửa đổi để đảm bảo rằng toàn bộ phiếu điều tra dễ hiểu và phù hợp với đối tượng mục tiêu. Quá trình này giúp cải thiện tính hiệu lực và độ tin cậy của công cụ đo lường trước khi triển khai chính thức.

3.2.4. Phương pháp thu thập dữ liệu

3.2.4.1. Cách thức triển khai khảo sát trực tuyến

Trong nghiên cứu định lượng này, dữ liệu được thu thập thông qua phương pháp khảo sát trực tuyến (online survey) nhằm tối ưu hóa việc tiếp cận đối tượng nghiên cứu và đảm bảo tính linh hoạt trong quá trình thu thập thông tin. Phương pháp này đặc biệt phù hợp trong bối cảnh hiện nay, khi các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam hoạt động với tính chất phân tán và nhiều nhân viên làm việc từ xa hoặc trong môi trường kỹ thuật số.

Khảo sát trực tuyến đã được NCS triển khai thông qua nền tảng trực tuyến Google

Forms, nhằm đảm bảo rằng phiếu khảo sát có thể dễ dàng truy cập và sử dụng trên

nhiều thiết bị khác nhau, từ máy tính để bàn đến điện thoại di động. Việc sử dụng

khảo sát trực tuyến không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và chi phí so với phương pháp

khảo sát trực tiếp mà còn cho phép tiếp cận một lượng lớn đối tượng trong thời gian

ngắn. Phiếu khảo sát được phân phối qua các mối quan hệ cá nhân và đồng nghiệp

trong lĩnh vực TMĐT, cũng như thông qua mạng lưới bạn bè của NCS. Điều này

giúp đảm bảo rằng đối tượng tham gia đều là những người đang làm việc trong các

doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, có kinh nghiệm và hiểu biết về lĩnh vực này.

Phương pháp phân phối phiếu này đã cho phép NCS tiếp cận một lượng lớn người

tham gia, đặc biệt là trong bối cảnh khó tiếp cận trực tiếp các doanh nghiệp do tính

3.2.4.2. Lợi thế, khó khăn và hạn chế của của phương pháp khảo sát trực tuyến

chất công việc bận rộn của các nhân viên TMĐT.

Phương pháp khảo sát trực tuyến mang lại nhiều lợi thế, bao gồm khả năng thu thập

dữ liệu nhanh chóng và giảm thiểu sai sót do việc nhập liệu bằng tay. Ngoài ra, khảo sát

trực tuyến cho phép người tham gia trả lời phiếu khảo sát tại thời điểm thuận tiện nhất cho

họ, giúp tăng cường tỷ lệ hoàn thành phiếu điều tra. Theo Evans & Mathur (2005), khảo

sát trực tuyến có hiệu quả cao trong việc thu thập dữ liệu khi tiếp cận đối tượng phân tán

địa lý hoặc có điều kiện làm việc linh hoạt như trong ngành TMĐT.

Mặc dù khảo sát trực tuyến có nhiều ưu điểm, nhưng cũng tồn tại một số hạn chế.

Một trong những khó khăn chính là việc đảm bảo rằng người tham gia trả lời phiếu khảo

sát một cách nghiêm túc và đầy đủ. Để khắc phục vấn đề này, phiếu khảo sát đã được thiết

kế ngắn gọn và dễ hiểu, với hướng dẫn rõ ràng ngay từ phần đầu để tạo điều kiện thuận lợi

cho người trả lời. Ngoài ra, việc sử dụng các mối quan hệ cá nhân để phân phối khảo sát có

thể dẫn đến thiên kiến (bias) trong mẫu nghiên cứu, do người tham gia có thể có đặc điểm

chung hoặc thuộc một nhóm mạng lưới cụ thể. Tuy nhiên, trong bối cảnh nghiên cứu của

luận án, phương pháp này vẫn được đánh giá là hợp lý và khả thi nhất để thu thập dữ liệu

từ các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, nơi việc tiếp cận người trả lời có thể gặp khó

khăn nếu sử dụng các phương pháp truyền thống.

3.2.5. Phương pháp phân tích dữ liệu

Trong luận án này, việc đánh giá mô hình cấu trúc và kiểm định giả thuyết được thực

hiện thông qua phương pháp PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation

Modeling). Phương pháp này phù hợp với các nghiên cứu có mẫu vừa và nhỏ, cũng như các

mô hình có cấu trúc phức tạp, với nhiều yếu tố tác động qua lại, như trong trường hợp nghiên

cứu về ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

3.2.5.1. Phương pháp đánh giá mô hình đo lường và kiểm định dữ liệu

Đánh giá độ tin cậy và tính hợp lệ của thang đo

Quy trình đánh giá mô hình đo lường bắt đầu bằng việc kiểm tra độ tin cậy và tính hợp lệ của các thang đo được sử dụng để đo lường các khái niệm trong mô hình nghiên cứu. Các chỉ số chính được sử dụng trong phân tích bao gồm:

Độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability - CR): Được sử dụng để đánh giá mức độ nhất quán của các mục đo lường một khái niệm. Chỉ số CR lớn hơn 0.7 cho thấy thang đo có độ tin cậy cao (Hair Jr & Cộng sự, 2021).

Độ tin cậy Cronbach’s Alpha: Đây là chỉ số truyền thống để đánh giá mức độ nhất quán nội tại của các biến quan sát trong mỗi thang đo. Giá trị Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.7 cũng cho thấy thang đo đạt độ tin cậy (Nunnally & Bernstein, 1994).

Hệ số tải nhân tố (Factor Loading): Để đảm bảo tính hợp lệ hội tụ, các biến quan sát cần có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 (Hair Jr & Cộng sự, 2021). Điều này cho thấy các biến quan sát có đóng góp tích cực vào việc đo lường khái niệm mà chúng đại diện.

Giá trị trung bình phương sai trích (Average Variance Extracted - AVE): Để đạt được tính hợp lệ hội tụ, giá trị AVE cần lớn hơn 0.5, nghĩa là hơn 50% phương sai của các biến quan sát được giải thích bởi nhân tố tiềm ẩn (Fornell & Larcker, 1981).

Đánh giá tính hợp lệ phân biệt (Discriminant Validity)

Tính hợp lệ phân biệt là khả năng phân biệt rõ ràng giữa các khái niệm khác nhau trong mô hình. Để kiểm tra tính hợp lệ phân biệt, chỉ số Fornell-Larcker Criterion và phương pháp HTMT (Heterotrait-Monotrait Ratio) được sử dụng. Chỉ số HTMT phải nhỏ hơn 0.85 để đảm bảo rằng các khái niệm được phân biệt tốt với nhau (Henseler & Cộng sự, 2015).

Kiểm định dữ liệu

Trước khi thực hiện các phân tích mô hình cấu trúc, dữ liệu cần được kiểm định để

đảm bảo tính chính xác và hợp lệ. Việc kiểm định dữ liệu bao gồm:

Kiểm tra độ lệch chuẩn và phân phối chuẩn: Các biến quan sát cần được kiểm tra phân phối để đảm bảo rằng dữ liệu không bị lệch chuẩn quá mức. Mặc dù PLS-SEM không yêu cầu dữ liệu phải tuân theo phân phối chuẩn, việc kiểm tra này giúp đảm bảo tính khả thi của mô hình.

Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến (Multicollinearity): Để đảm bảo rằng các biến quan sát không bị ảnh hưởng quá mức bởi hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số VIF (Variance Inflation Factor) cần được kiểm tra và đảm bảo nhỏ hơn 5 (Hair Jr & Cộng sự, 2021).

3.2.5.2. Phương pháp đánh giá mô hình cấu trúc và kiểm định giả thuyết

Việc sử dụng phương pháp PLS-SEM trong nghiên cứu này là phù hợp với bối cảnh nghiên cứu, khi mẫu là 500 quan sát và mô hình có nhiều mối quan hệ phức tạp. Các chỉ số về độ tin cậy và tính hợp lệ của mô hình sẽ giúp đảm bảo tính chính xác và tin cậy của các kết quả phân tích.

Đánh giá mô hình cấu trúc

Quy trình đánh giá mô hình cấu trúc bắt đầu bằng việc kiểm tra hệ số đường dẫn, hệ số xác định, chỉ số Q2 và hệ số điều chỉnh mô hình f2 . Các tiêu chí đánh giá mô hình cấu trúc trong luận án cụ thể như sau:

Hệ số đường dẫn (Path Coefficient): Đây là chỉ số thể hiện mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Hệ số đường dẫn cần có giá trị dương hoặc âm tương ứng với giả thuyết nghiên cứu, và độ lớn của hệ số cho thấy mức độ tác động giữa các biến. Các hệ số đường dẫn này được kiểm định dựa trên phương pháp Bootstrap với 5,000 mẫu lặp lại (Hair et al., 2014). Nếu giá trị p nhỏ hơn 0.05, giả thuyết được chấp nhận với độ tin cậy 95%.

Hệ số xác định (R²): Chỉ số R² đo lường mức độ giải thích của mô hình đối với các biến phụ thuộc. Chỉ số này có giá trị từ 0 đến 1, với giá trị càng cao thể hiện khả năng giải thích của mô hình càng tốt. Theo Cohen (1988), R² có thể được phân loại như sau: 0.26 (cao), 0.13 (trung bình), và 0.02 (thấp).

Hệ số điều chỉnh mô hình (f²): Hệ số f² được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Giá trị f² được phân loại như sau: 0.02 (thấp), 0.15 (trung bình), và 0.35 (cao) (Cohen, 1988).

Kiểm định giả thuyết

Kiểm định giả thuyết là quá trình kiểm tra mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình. Trong nghiên cứu này, giả thuyết được kiểm định dựa trên kết quả từ các chỉ số trong mô hình cấu trúc:

Kiểm định Bootstrap: Phương pháp Bootstrap với 5,000 mẫu được sử dụng để tính toán hệ số đường dẫn và các chỉ số tương ứng, nhằm đánh giá mức độ tin cậy của các giả thuyết. Giá trị p (p-value) được sử dụng để kiểm tra ý nghĩa thống kê của các giả thuyết. Nếu p-value nhỏ hơn 0.05, giả thuyết sẽ được chấp nhận với mức ý nghĩa 95%.

Kiểm định độ phù hợp của mô hình: Ngoài các hệ số đường dẫn, mô hình còn được kiểm tra dựa trên các chỉ số tổng thể về độ phù hợp như SRMR (Standardized Root

Mean Square Residual), với giá trị nhỏ hơn 0.08 cho thấy mô hình có độ phù hợp tốt (Hu & Bentler, 1999).

3.2.5.3. Phương pháp phân tích đa nhóm (Multigroup Analysis - MGA)

Cuối cùng, kết quả phân tích mô hình cấu trúc và kiểm định giả thuyết sẽ giúp NCS đưa ra các kết luận về mối quan hệ giữa các yếu tố tác động đến ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Các giả thuyết được kiểm định thành công sẽ hỗ trợ việc phát triển và ứng dụng mô hình lý thuyết vào thực tiễn.

Phân tích đa nhóm (Multigroup Analysis - MGA) là một kỹ thuật phân tích trong mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) được sử dụng để kiểm tra và so sánh các mối quan hệ giữa các biến trong mô hình giữa các nhóm khác nhau trong mẫu nghiên cứu. Trong nghiên cứu này, phương pháp phân tích đa nhóm được áp dụng nhằm đánh giá sự khác biệt trong mối quan hệ giữa các yếu tố tác động đến ACAP giữa các loại hình doanh nghiệp có quy mô khác nhau, bao gồm doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ, vừa, lớn và siêu lớn. Phương pháp MGA cho phép nghiên cứu xem xét liệu các mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn có khác nhau đáng kể giữa các nhóm doanh nghiệp hay không. Kỹ thuật này giúp xác định sự tồn tại của các nhóm đồng nhất hoặc dị biệt về tác động của các yếu tố trong mô hình (Sarstedt & Cộng sự, 2021). MGA đặc biệt hữu ích trong việc phát hiện những biến đổi ẩn trong mô hình mà phương pháp phân tích tổng thể không thể làm nổi bật.

Các bước thực hiện phân tích đa nhóm

Bước 1: Phân chia mẫu theo nhóm: Trong bước đầu tiên, dữ liệu tổng thể sẽ được chia thành các nhóm nhỏ dựa trên biến phân loại, cụ thể là quy mô doanh nghiệp (siêu nhỏ, nhỏ, vừa, lớn và siêu lớn). Điều này cho phép so sánh các mô hình cấu trúc cho từng nhóm doanh nghiệp.

Bước 2: Xây dựng mô hình SEM cho từng nhóm: Tiếp theo, mô hình cấu trúc sẽ được ước lượng riêng cho từng nhóm doanh nghiệp để kiểm định tính đồng nhất hoặc khác biệt giữa các nhóm. Mỗi nhóm sẽ được kiểm định độc lập để đảm bảo mô hình phù hợp với từng nhóm riêng lẻ.

Bước 3: So sánh các nhóm bằng PLS-MGA: Sau khi các mô hình cho từng nhóm được xây dựng, phương pháp PLS-MGA (Partial Least Squares - Multigroup Analysis) sẽ được áp dụng để kiểm tra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm. Kỹ thuật PLS-MGA đặc biệt phù hợp khi mô hình nghiên cứu có dữ liệu không phân phối chuẩn và khi kích thước mẫu của từng nhóm không đồng đều.

Bước 4: Đánh giá kết quả: Kết quả của PLS-MGA sẽ cung cấp thông tin về sự khác biệt giữa các nhóm doanh nghiệp trong việc phát triển ACAP. Phân tích này sẽ cho thấy liệu các yếu tố như quy trình quản lý tri thức, năng lực công nghệ thông tin, hay phong cách lãnh đạo có tác động khác nhau đến ACAP tùy thuộc vào quy mô của doanh nghiệp.

Ý nghĩa của phân tích đa nhóm

Phương pháp MGA mang lại nhiều giá trị trong nghiên cứu vì nó cho phép phân tích sâu hơn về cách các yếu tố tác động khác nhau tùy thuộc vào đặc điểm nhóm. Việc sử dụng MGA trong nghiên cứu này giúp làm rõ thêm sự khác biệt về ACAP giữa các loại hình doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT có quy mô khác nhau. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh ngành TMĐT, khi quy mô doanh nghiệp có thể ảnh hưởng lớn đến cách thức tổ chức, quản lý và sử dụng tri thức. Thông qua MGA, nghiên cứu không chỉ dừng lại ở việc xác định các yếu tố chung tác động đến ACAP, mà còn cung cấp cái nhìn chi tiết hơn về cách thức các doanh nghiệp ở từng quy mô cụ thể tiếp nhận và ứng dụng tri thức. Kết quả phân tích đa nhóm sẽ góp phần làm sáng tỏ thêm về sự linh hoạt của mô hình và các yếu tố điều chỉnh mà doanh nghiệp cần chú ý để tối ưu hóa ACAP trong từng điều kiện cụ thể.

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu được sử dụng để kiểm định các giả thuyết về các yếu tố tác động đến ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

Nghiên cứu sử dụng kết hợp phương pháp định tính và định lượng. Phần định tính được thực hiện qua phỏng vấn sâu với 30 đối tượng, bao gồm nhân viên, quản lý, và giảng viên. Phần định lượng thu thập dữ liệu từ 500 phiếu khảo sát và được phân tích bằng phương pháp PLS-SEM. Mô hình đo lường và mô hình cấu trúc được đánh giá dựa trên các chỉ số về độ tin cậy, tính hợp lệ, và khả năng dự đoán.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

4.1.1. Kết quả thống kê đặc điểm nhân khẩu học

Kết quả thu thập dữ liệu với mẫu nghiên cứu dự tính là 500 quan sát. Tác giả đã tiến hành thả 800 phiếu điều tra, thu về 618 phiếu, sau khi loại các phiếu không hợp lệ, số phiếu đủ điều kiện, hợp lệ là 463 phiếu. Mặc dù chưa đạt được mẫu kỳ vọng (500 quan sát), dù vậy kết quả này đã đạt yêu cầu theo công thức tính mẫu đã được trình bày tại Chương 3. Tác giả quyết định sử dụng mẫu theo thức tế thu thập phiếu điều tra là 463 phiếu.

Dữ liệu nhân khẩu học thu thập từ 463 người trả lời khảo sát đang làm việc tại các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam mang lại một cái nhìn đa dạng về đặc điểm của mẫu nghiên cứu. Các kết quả được trình bày như sau:

Giới tính: Trong mẫu khảo sát, có 252 nam giới (chiếm 54.4%) và 211 nữ giới

(chiếm 45.6%), cho thấy sự phân bổ tương đối đồng đều giữa hai giới.

Độ tuổi: Các đối tượng tham gia khảo sát thuộc nhiều nhóm tuổi khác nhau, trong đó nhóm từ 30-34 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất (22.9%), tiếp theo là nhóm từ 25-29 tuổi (19.7%) và nhóm 35-39 tuổi (17.1%). Các nhóm tuổi lớn hơn, như trên 60 tuổi, chiếm tỷ lệ nhỏ hơn (6.9%).

Trình độ học vấn: Đa số người tham gia khảo sát có trình độ đại học (53.35%), tiếp theo là những người có trình độ sau đại học (20.52%), trình độ cao đẳng (22.89%) và Trung học phổ thông (3.24%).

Vị trí công việc: Người tham gia đến từ nhiều vị trí công việc khác nhau, với 24% giữ vị trí lãnh đạo, 21.8% làm quản lý trung cấp, 21% là quản lý cấp thấp và chỉ 17.3% là nhân viên. Khoảng 16% còn lại giữ các vị trí khác trong doanh nghiệp.

Thâm niên công tác: Về kinh nghiệm làm việc, 36.5% số người tham gia có hơn 10 năm kinh nghiệm, 33.7% có dưới 5 năm và 29.8% có từ 5 đến 10 năm kinh nghiệm.

Những thông tin này cho thấy sự đa dạng về trình độ học vấn, kinh nghiệm và vị trí công việc trong mẫu khảo sát, giúp cung cấp cơ sở vững chắc cho việc phân tích ACAP (ACAP) trong ngành TMĐT tại Việt Nam.

Bảng 4.1: Kết quả thống kê nhân khẩu học

Độ tuổi

Số lượng Tỷ lệ %

Giới tính

Số lượng Tỷ lệ %

Nam

20-24 tuổi

252

54.4

Nữ

25-29 tuổi

19.7

211

45.6

Thời gian làm việc

Số lượng Tỷ lệ %

30-34 tuổi

106

22.9

Dưới 5 năm

35-39 tuổi

17.1

156

33.7

5-10 năm

40-49 tuổi

10.8

138

29.8

Trên 10 năm

50-59 tuổi

8.6

169

36.5

Trên 60 tuổi

6.9

Vị trí công việc

Số lượng Tỷ lệ %

Học vấn

17.2

Số lượng Tỷ lệ % Nhân viên

THPT

3.2

CBQL cơ sở

Cao đẳng

106

22.9

CBQL cấp trung

101

21.8

Đại học

247

53.3

Giám đốc / Lãnh đạo 111

Sau đại học

20.6

Khác

Nguồn: Kết quả thống kê dữ liệu điều tra 2024 (N=463)

4.1.2. Kết quả thống kê về các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT

Kết quả từ Bảng 4.2 cho thấy, các doanh nghiệp tham gia khảo sát thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau trong hoạt động TMĐT tại Việt Nam. Đa số các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực Thương mại và Giáo dục, chiếm tỷ lệ cao nhất với 88,34% (tương ứng với 409 doanh nghiệp). Điều này thể hiện rằng TMĐT đang trở thành một phần quan trọng không chỉ trong bán hàng mà còn trong các lĩnh vực như giáo dục, hỗ trợ cho việc đào tạo và cung cấp dịch vụ trực tuyến. Ngoài ra, lĩnh vực Kỹ thuật và Công nghệ đứng thứ hai với 65,23% (302 doanh nghiệp), cho thấy sự tăng trưởng mạnh mẽ của các ngành liên quan đến công nghệ trong thời đại số hóa. Đây là lĩnh vực có tiềm năng ứng dụng nhiều công nghệ mới, từ đó yêu cầu các doanh nghiệp phải liên tục cập nhật tri thức và đổi mới sáng tạo để duy trì năng lực cạnh tranh. Một điểm đáng chú ý khác là ngành Du lịch, với 80,56% (373 doanh nghiệp), thể hiện sự phát triển của các dịch vụ liên quan đến đặt vé, du lịch trực tuyến thông qua các nền tảng TMĐT, khi các dịch vụ này ngày càng trở nên phổ biến và cần thiết cho người tiêu dùng. Bên cạnh đó, các ngành như Dịch vụ tài chính (105 doanh nghiệp, chiếm 22,68%) và Chăm sóc sức khỏe, y tế (43 doanh nghiệp, 9,29%) cũng có sự tham gia đáng kể trong các hoạt động TMĐT. Điều này cho thấy vai trò quan trọng của các dịch vụ này trong việc đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của người tiêu dùng thông qua các nền tảng trực tuyến.

Tóm lại, sự phân bố đa dạng về lĩnh vực hoạt động trong TMĐT tại Việt Nam phản ánh rõ nét sự phát triển và mở rộng của TMĐT trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, không chỉ giới hạn ở lĩnh vực thương mại truyền thống mà còn bao gồm cả giáo dục, công nghệ và dịch vụ du lịch.

Bảng 4.2: Kết quả thống kê lĩnh vực hoạt động - DN TMĐT tại Việt Nam

% Lĩnh vực hoạt động Số lượng

Thương mại & giáo dục 409 88.34%

Kỹ thuật và Công nghệ 302 65.23%

Chăm sóc sức khỏe, y tế 43 9.29%

Dịch vụ tài chính 105 22.68%

Du lịch 373 80.56%

Dịch vụ ăn, ở, giải trí 284 61.34%

Khác 70 15.12%

Nguồn: Kết quả thống kê dữ liệu điều tra 2024 (N=463)

Bảng 4.3: Kết quả thống kê về quy mô - DN trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam

Quy mô doanh nghiệp Số lượng Tỷ lệ %

DN siêu nhỏ 75 16.2

DN nhỏ 60 13.0

DN vừa 78 16.8

DN lớn 119 25.7

DN siêu lớn 131 28.3

Tổng 463 100.0

Nguồn: Kết quả thống kê dữ liệu điều tra 2024 (N=463)

4.2. Kết quả đánh giá mô hình và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

4.2.1. Kết quả kiểm định mô hình đo lường và độ tin cậy của dữ liệu

4.2.1.1. Kiểm định độ tin cậy chỉ báo của các biến quan

Trong quá trình phân tích dữ liệu bằng phương pháp PLS-SEM, hệ số tải của các biến quan sát (outer loading) được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của từng biến trong mô hình đo lường. Theo Hair Jr & Cộng sự (2021), các biến quan sát có hệ số tải <0.7 sẽ bị loại bỏ để đảm bảo độ tin cậy và tính hợp lệ của mô hình. Trong nghiên cứu này, các biến ELC7, ELC8, KM1, KM2, KMP9, và OS4 đều có hệ số tải dưới ngưỡng 0.7, lần lượt là

0.694, 0.651, 0.662, 0.651, 0.653, và 0.582 (Bảng 4.4). Do đó, những biến này đã được loại bỏ khỏi mô hình để tăng tính chính xác của các chỉ số đo lường và kết quả phân tích.

Việc loại bỏ các biến quan sát có hệ số tải thấp giúp đảm bảo rằng các biến còn lại trong mô hình đều phản ánh tốt các khái niệm mà chúng đại diện và không gây ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả phân tích. Điều này cũng góp phần nâng cao độ tin cậy tổng thể của mô hình đo lường trong nghiên cứu về ACAP của doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Các biến còn lại trong mô hình nghiên cứu đề có hệ số tải (outer loading) >0.7 đảm bảo tính hợp lệ của mô hình. Chi tiết xem tại Phụ lục 1.

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định độ tin cậy chỉ báo các biến quan sát bị loại

Ghi chú Biến quan sát Hệ số tải

ELC7 0.694

ELC8 0.651

KM1 0.662

KM2 0.651

Loại khỏi mô hình để tăng tính chính xác của các chỉ số đo lường và kết quả phân tích KMP9 0.653

OS4 0.582

4.2.1.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo

Nguồn: Kết quả thống kê dữ liệu điều tra 2024 (N=463)

Kiểm định độ tin cậy của thang đo được thực hiện thông qua hai chỉ số phổ biến là Cronbach’s Alpha và Composite Reliability. Bảng 4.9 cung cấp kết quả kiểm định của các biến chính trong mô hình nghiên cứu, bao gồm ACAP, các biến độc lập và biến trung gian khác. Theo tiêu chuẩn thông thường, các giá trị Cronbach’s Alpha từ 0.7 trở lên cho thấy độ tin cậy tốt của thang đo, và các giá trị Composite Reliability (rho_C) cao hơn 0.7 cũng thể hiện sự nhất quán trong các biến quan sát.

Kết quả cho thấy tất cả các biến trong mô hình đều có Cronbach’s Alpha và Composite Reliability trên ngưỡng 0.7, cụ thể như ACAP đạt giá trị 0.961 và 0.965, ELC đạt 0.926 và 0.94, ITC đạt 0.918 và 0.938. Điều này cho thấy các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu có độ tin cậy cao, đủ điều kiện để tiến hành các bước phân tích tiếp theo.

Chỉ số Average Variance Extracted (AVE) cũng được sử dụng để đánh giá mức

độ hội tụ của các biến quan sát. Các giá trị AVE từ 0.5 trở lên được coi là đạt yêu cầu, cho thấy các thang đo có khả năng giải thích được sự biến thiên của các biến tiềm ẩn. Kết quả kiểm định trong Bảng 4.9 chỉ ra rằng tất cả các biến đều có AVE lớn hơn 0.5, đảm bảo tính hội tụ của thang đo.

Nhìn chung, các thang đo trong nghiên cứu đều đạt độ tin cậy và tính hội tụ, sẵn

sàng cho bước phân tích mô hình cấu trúc và kiểm định giả thuyết nghiên cứu.

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo

Composite reliability (rho_c) Average variance extracted (AVE) Cronbach's alpha Composite reliability (rho_a)

ACAP 0.961 0.961 0.965 0.663

AK 0.92 0.921 0.94 0.758

CC 0.921 0.922 0.941 0.761

CCL 0.909 0.911 0.933 0.735

ELC 0.926 0.935 0.94 0.665

IC 0.904 0.927 0.927 0.719

ITC 0.918 0.918 0.938 0.753

KM 0.91 0.928 0.929 0.655

KMP 0.943 0.947 0.952 0.691

KN 0.94 0.941 0.951 0.737

LS 0.919 0.92 0.939 0.755

Nguồn: Kết quả thống kê dữ liệu điều tra 2024 (N=463)

4.2.1.3. Đánh giá tính hợp lệ phân biệt (Discriminant Validity)

OS 0.931 0.94 0.944 0.681

Để kiểm tra tính hợp lệ phân biệt trong mô hình đo lường, các phương pháp như Fornell-Larcker Criterion và HTMT (Heterotrait-Monotrait Ratio) đã được sử dụng. Theo tiêu chuẩn Fornell-Larcker, tính hợp lệ phân biệt được đảm bảo khi bình phương trung bình phương sai trích (AVE) của mỗi khái niệm lớn hơn hệ số tương quan của khái niệm đó với các khái niệm khác. Kết quả kiểm định bằng Fornell-Larcker Criterion trong Bảng 4.11 cho thấy các khái niệm được phân biệt tốt với nhau, khi các giá trị AVE của mỗi khái niệm đều lớn hơn hệ số tương quan giữa các khái niệm khác nhau. Phương pháp HTMT kiểm tra tính hợp lệ phân biệt bằng cách so sánh tỷ số giữa các tương quan dị tính (heterotrait) và đồng tính (monotrait). Chỉ số HTMT nhỏ hơn 0.85 được coi là đảm bảo tính hợp lệ phân biệt (Henseler & Cộng sự, 2015). Kết quả kiểm định HTMT trong Bảng 4.6 cho thấy tất cả các giá trị HTMT đều dưới ngưỡng 0.85, xác nhận rằng các khái niệm trong mô hình không bị chồng chéo và có tính hợp lệ phân biệt tốt. Kết luận, các phương pháp kiểm tra Fornell-Larcker và HTMT đều khẳng định rằng mô hình đo lường có

tính hợp lệ phân biệt rõ ràng, đảm bảo rằng các khái niệm lý thuyết trong nghiên cứu này là khác biệt và có khả năng phân biệt tốt với nhau.

ACAP AK

CCL ELC

ITC

KMP KN

ACAP

0.742

0.699

0.749

CCL

0.721

0.671 0.801

ELC

0.75

0.703 0.626 0.642

0.076

0.187 0.151 0.095 0.07

ITC

0.751

0.727 0.835 0.718 0.68

0.077

0.695

0.804 0.63

0.673 0.681 0.194 0.576

KMP

0.818

0.789 0.867 0.778 0.645 0.061 0.829 0.647

0.737

0.623 0.62

0.674 0.773 0.079 0.683 0.633 0.653

0.792

0.64

0.604 0.624 0.691 0.099 0.547 0.706 0.693 0.648

0.772

0.72

0.857 0.73

0.717 0.05

0.926 0.567 0.85

0.663 0.632

Nguồn: Kết quả thống kê dữ liệu điều tra 2024 (N=463)

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định: HTMT (Heterotrait-Monotrait Ratio)

ACAP AK

CCL

ELC

ITC

KMP KN

ACAP 0.815

0.699

0.871

-0.658

-0.69

0.872

CCL

0.675

0.614

-0.733

0.857

ELC

0.712

0.654

-0.582

0.589

0.815

0.073

-0.168

0.133

-0.079

-0.051

0.848

ITC

0.706

0.669

-0.768

0.657

0.631

-0.066

0.868

0.662

0.743

-0.588

0.623

0.632

-0.176

0.537

0.809

KMP

0.78

0.738

-0.809

0.719

0.607

-0.038

0.773

0.611

0.832

0.701

0.58

-0.578

0.624

0.725

-0.069

0.635

0.594

0.615

0.858

0.745

0.59

-0.557

0.571

0.642

0.096

0.504

0.658

0.647

0.604

0.869

0.734

0.67

-0.795

0.671

0.666

-0.021

0.859

0.529

0.802

0.619

0.588

0.826

Nguồn: Kết quả thống kê dữ liệu điều tra 2024 (N=463)

4.2.1.4. Kiểm định tính cộng tuyến của các quan sát (Multicollinearity)

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định: Fornell-Larcker Criterion

Kiểm định tính cộng tuyến của các quan sát thông qua các chỉ số hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) nhằm đảm bảo rằng các biến quan sát không bị ảnh hưởng quá mức bởi hiện tượng đa cộng tuyến. Theo Hair Jr & Cộng sự

(2021), chỉ số VIF cần phải nhỏ hơn 5 để đảm bảo không có vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình nghiên cứu. Bảng 4.8, cho thấy rằng hầu hết các biến quan sát đều có chỉ số VIF nằm trong khoảng chấp nhận được (dưới 5). Tuy nhiên, một số biến như ELC7 (VIF = 1.703), ELC8 (VIF = 1.608), KM1 (VIF = 1.666), KM2 (VIF = 1.612), KMP9 (VIF = 1.554), và OS4 (VIF = 1.403) có chỉ số VIF khá thấp, cho thấy chúng không gây ra hiện tượng đa cộng tuyến đáng kể và có thể giữ lại trong mô hình phân tích. Điều này chứng minh rằng mô hình không gặp phải các vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng, đảm bảo tính ổn định và tin cậy của kết quả phân tích. Kết luận từ kiểm định này cho phép tiếp tục sử dụng các biến quan sát trong mô hình để tiến hành các bước phân tích tiếp theo trong mô hình cấu trúc PLS-SEM .

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định tính cộng tuyến

Biến quan sát VIF

AK1

3.102

ELC1

2.878

KAAc1

2.565

KM1

1.666

AK2

2.501

ELC2

2.935

KAAc2

2.774

KM2

1.612

AK3

2.597

ELC3

2.971

KAAc3

2.613

KM3

2.807

AK4

2.825

ELC4

2.825

KAAs1

2.669

KM4

2.789

AK5

2.682

ELC5

2.979

KAAs2

2.939

KM5

2.724

CC1

2.669

ELC6

2.928

KAAs3

2.565

KM6

2.969

CC2

2.749

ELC7

1.703

KAAs4

2.465

KM7

2.975

CC3

2.792

ELC8

1.608

KAEx1

2.569

KMP1

2.753

CC4

2.889

IC1

2.57

KAEx2

2.508

KMP2

2.797

CC5

2.614

IC2

2.251

KAEx3

2.487

KMP3

2.771

CCL1

2.632

IC3

2.381

KATr1

2.695

KMP4

2.845

CCL2

2.541

IC4

2.343

KATr2

2.494

KMP5

2.963

CCL3

2.026

IC5

2.486

KATr3

2.724

KMP6

3.046

CCL4

2.776

ITC1

2.491

KATr4

2.692

KMP7

3.052

CCL5

2.707

ITC2

2.654

KMP8

2.918

OS1

3.013

ITC3

2.775

KMP9

1.554

OS2

2.749

ITC4

2.572

KN1

3.037

OS3

2.596

ITC5

2.808

KN2

2.793

OS4

1.403

LS1

2.797

KN3

2.859

OS5

2.931

LS2

2.608

KN4

2.852

OS6

2.979

LS3

2.552

KN5

2.938

OS7

2.884

LS4

2.823

KN6

2.663

OS8

2.884

LS5

2.792

KN7

2.782

Nguồn: Kết quả thống kê dữ liệu điều tra 2024 (N=463)

4.2.2. Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc và các giả thuyết nghiên cứu

4.2.2.1. Kiểm định hệ số đường dẫn và các giả thuyết nghiên cứu

Kết quả kiểm định các hệ số đường dẫn giữa các biến nghiên cứu cho thấy nhiều giả thuyết được chấp nhận, trong khi một số giả thuyết bị bác bỏ hoặc chỉ được chấp nhận một phần. Đầu tiên, giả thuyết H1 liên quan đến tri thức đã tích lũy (AK) có tác động tích cực và ý nghĩa thống kê đến ACAP với hệ số tải là 0.104, giá trị T là 2.265 và p-value là 0.024, cho thấy mối quan hệ này có ý nghĩa với mức tin cậy 95%.Tương tự, các biến khác như phong cách lãnh đạo (LS), năng lực công nghệ thông tin (ITC), năng lực kết hợp (CC), và khả năng học hỏi của nhân viên (KN) đều có hệ số đường dẫn dương và p-value nhỏ hơn 0.05, chứng minh rằng các biến này có tác động tích cực đến ACAP (chấp nhận H2, H3, H4, H6). Đặc biệt, phong cách lãnh đạo (LS) có tác động mạnh mẽ nhất với hệ số tải là 0.256 và T-value là 5.666. Tuy nhiên, một số giả thuyết như H8 liên quan đến năng lực quản lý tri thức (KM) bị bác bỏ do hệ số đường dẫn không có ý nghĩa thống kê (p-value = 0.26). Điều này cho thấy, trong mẫu nghiên cứu này, năng lực quản lý tri thức không có ảnh hưởng đáng kể đến ACAP. Một số yếu tố điều tiết như mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) khi tương tác với các biến như phong cách lãnh đạo (LS) và năng lực công nghệ thông tin (ITC) cũng được chấp nhận hoặc chấp nhận một phần, trong khi những tương tác khác bị bác bỏ. Ví dụ, H11.2 và H11.3 được chấp nhận hoặc chấp nhận một phần, trong khi các giả thuyết khác như H11.4 và H11.8 bị bác bỏ. Những phát hiện này giúp làm sáng tỏ vai trò của các yếu tố tác động trực tiếp và các yếu tố điều tiết đối với ACAP, từ đó hỗ trợ quá trình phát triển mô hình lý thuyết và ứng dụng vào thực tiễn quản lý tại các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT.

Bảng 4.9: Kết quả kiểm định hệ số đường dẫn và giả thuyết nghiên cứu

Original

Standard

T statistics

Path

P values

Giả thuyết

(|O/STDEV|)

sample (O)

deviation (STDEV)

AK -> ACAP

0.046

0.104

2.265

0.024

H1: Hỗ trợ

LS -> ACAP

0.045

0.256

5.666

H2: Hỗ trợ

ITC -> ACAP

0.052

0.125

2.432

0.015

H3: Hỗ trợ

CC -> ACAP

0.059

0.161

2.709

0.007

H4: Hỗ trợ

ELC -> ACAP

0.048

0.111

2.299

0.022

H5: Hỗ trợ

KN -> ACAP

0.041

0.102

2.472

0.013

H6: Hỗ trợ

CCL -> ACAP

0.043

0.092

2.137

0.033

H7: Hỗ trợ

KM -> ACAP

0.042

0.047

1.126

0.26

H8: Không hỗ trợ

OS -> ACAP

0.055

0.113

2.065

0.039

H9: Hỗ trợ

T statistics

Original sample

Standard deviation

P values

Path

Giả thuyết

(|O/STDEV|)

(O)

(STDEV)

KMP -> ACAP

0.267

0.068

3.948

H10: Hỗ trợ

IC x AK -> ACAP

0.037

0.046

0.804

0.422

H11.1: Không hỗ trợ

IC x LS -> ACAP

0.103

0.041

2.495

0.013

H11.2: Hỗ trợ

IC x ITC -> ACAP

-0.087

0.049

1.791

0.073

H11.3: Hỗ trợ 1 phần

IC x CC -> ACAP

0.023

0.054

0.429

0.668

H11.4: Không hỗ trợ

IC x ELC -> ACAP

-0.123

0.05

2.447

0.014

H11.5: Hỗ trợ

IC x KN -> ACAP

0.044

0.04

1.086

0.278

H11.6: Không hỗ trợ

IC x CCL -> ACAP

0.024

0.041

0.588

0.557

H11.7: Không hỗ trợ

IC x KM -> ACAP

-0.004

0.036

0.113

0.91

H11.8: Không hỗ trợ

IC x OS -> ACAP

-0.118

0.064

1.844

0.065

H11.9: Hỗ trợ 1 phần

IC x KMP -> ACAP

0.162

0.072

2.26

0.024

H11.10: Hỗ trợ

Nguồn: Kết quả thống kê dữ liệu điều tra 2024 (N=463)

Hình 4.1: Kết quả phân tích PLS-SEM mô hình nghiên cứu

4.2.2.2. Đánh giá mức độ phù hợp, mức độ giải thích của mô hình nghiên cứu

Theo kết quả trong Bảng 4.10:

SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) của cả mô hình bão hòa và mô hình ước tính là 0.031. Giá trị SRMR nhỏ hơn 0.08 cho thấy mô hình có độ phù hợp tốt, phù hợp với khuyến nghị của Hu & Bentler (1999).

Chi-square của mô hình bão hòa là 4343.951 và của mô hình ước tính là 4343.484. Giá trị chi-square càng nhỏ thì mô hình càng phù hợp, tuy nhiên, chỉ số này thường bị ảnh hưởng bởi kích thước mẫu lớn, dẫn đến giá trị chi-square cao.

NFI (Normed Fit Index) là 0.879 cho cả hai mô hình. Mặc dù NFI lý tưởng nằm

ở mức gần 1, giá trị này vẫn cho thấy mô hình có mức độ phù hợp tương đối cao.

Hệ số xác định (R²) đối với biến phụ thuộc ACAP là 0.804, cho thấy mô hình có khả năng giải thích được 80.4% phương sai của ACAP. Đây là mức độ giải thích rất tốt theo phân loại của Cohen (1988), khi chỉ số R² được đánh giá là cao nếu lớn hơn 0.26.

Tóm lại, các chỉ số cho thấy mô hình có mức độ phù hợp tốt và khả năng giải thích cao đối với biến phụ thuộc. Mô hình đã đạt yêu cầu về cả độ phù hợp tổng thể và khả năng giải thích các yếu tố tác động đến ACAP.

Saturated model

Estimated model

SRMR

0.031

d_ULS

3.382

3.381

d_G

1.753

Chi-square

4343.951

4343.484

NFI

0.879

R-square

R-square adjusted

ACAP

0.804

0.795

Nguồn: Kết quả thống kê dữ liệu điều tra 2024 (N=463)

Bảng 4.10: Kết quả kiểm định mức độ phù hợp, giải thích của mô hình nghiên cứu

4.2.3. Kết quả phân tích đa nhóm (MGA)

Trong nghiên cứu của luận án này, để làm rõ sự khác biệt giữa các doanh nghiệp có quy mô khác nhau về tác động đến ACAP, NCS đã thực hiện phân tích đa nhóm

(MGA). Các doanh nghiệp được chia thành ba nhóm chính: doanh nghiệp siêu lớn, doanh nghiệp lớn và doanh nghiệp vừa. Phân tích MGA cho phép đánh giá mức độ khác biệt của từng mối quan hệ trong mô hình nghiên cứu giữa các nhóm doanh nghiệp. Kết quả cho thấy một số mối quan hệ có sự khác biệt rõ ràng và ý nghĩa thống kê giữa các nhóm doanh nghiệp. Cụ thể:

100

Mối quan hệ giữa năng lực học hỏi của nhân viên (ELC) và ACAP có ý nghĩa đặc biệt mạnh mẽ ở nhóm doanh nghiệp vừa, với giá trị t-value = 2.622 và p-value = 0.009, trong khi không có ý nghĩa ở các nhóm doanh nghiệp lớn và siêu lớn.

Mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) và ACAP cũng thể hiện sự khác biệt đáng kể, đặc biệt là ở doanh nghiệp siêu lớn (t-value = 2.672, p-value = 0.008) và doanh nghiệp vừa (t-value = 2.149, p-value = 0.032), nhưng không có ý nghĩa ở doanh nghiệp lớn.

Quy trình quản lý tri thức (KMP) và ACAP có tác động rất lớn và có ý nghĩa ở doanh nghiệp vừa (t-value = 4.334, p-value = 0.000), trong khi mối quan hệ này không có ý nghĩa ở doanh nghiệp lớn và siêu lớn.

Mạng lưới tri thức (KN) và ACAP lại thể hiện tác động rất mạnh ở doanh nghiệp lớn (t-value = 3.502, p-value = 0.000), trong khi không có ý nghĩa đáng kể ở doanh nghiệp siêu lớn và doanh nghiệp vừa.

Cuối cùng, mối quan hệ giữa phong cách lãnh đạo (LS) và ACAP có ý nghĩa ở cả ba nhóm doanh nghiệp, nhưng tác động mạnh nhất được ghi nhận ở doanh nghiệp siêu lớn (t-value = 3.977, p-value = 0.000), tiếp theo là doanh nghiệp vừa (t-value = 2.162, p-value = 0.031) và doanh nghiệp lớn (t-value = 2.007, p-value = 0.045).

Những kết quả này đã làm sáng tỏ cách các yếu tố trong mô hình nghiên cứu tác động đến ACAP, đồng thời chỉ ra sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp theo quy mô. Bảng 4.15 trình bày chi tiết các giá trị t-value và p-value cho từng mối quan hệ giữa các nhóm doanh nghiệp.

101

Bảng 4.11: Kết quả tổng hợp phân tích MGA

Mối quan hệ

t value (DN lớn)

t value (DN vừa)

p value (DN lớn) p value (DN vừa)

Original (DN siêu lớn)

Original (DN lớn)

Original (DN vừa)

t value (DN siêu lớn)

p value (DN siêu lớn)

AK -> ACAP

0.119

0.12

-0.003

1.154

1.314

0.029

0.249

0.189

0.977

CC -> ACAP

0.06

0.086

0.107

0.46

0.784

0.971

0.646

0.433

0.332

CCL -> ACAP

0.091

-0.017

0.056

0.882

0.183

0.726

0.378

0.855

0.468

ELC -> ACAP

0.044

0.071

0.214

0.426

0.691

2.622

0.67

0.49

0.009

IC -> ACAP

0.148

0.074

0.107

2.672

1.147

2.149

0.008

0.252

0.032

ITC -> ACAP

0.207

0.187

-0.011

1.818

1.53

0.112

0.069

0.126

0.911

KM -> ACAP

0.107

0.067

0.115

1.146

0.963

1.214

0.252

0.336

0.225

KMP -> ACAP

0.047

0.164

0.488

0.33

1.181

4.334

0.742

0.237

KN -> ACAP

0.033

0.285

0.143

0.332

3.502

1.712

0.74

0.087

LS -> ACAP

0.381

0.171

0.217

3.977

2.007

2.162

0.045

0.031

OS -> ACAP

0.122

0.077

-0.03

0.955

0.707

0.3

0.339

0.479

0.764

0.12

IC x LS -> ACAP

-0.019

0.032

1.335

0.203

0.318

0.182

0.839

0.751

IC x AK -> ACAP

-0.135

-0.055

0.103

1.372

0.485

0.945

0.17

0.628

0.345

IC x KMP -> ACAP

0.207

-0.005

0.028

1.218

0.036

0.215

0.223

0.971

0.83

IC x CCL -> ACAP

-0.022

0.073

0.025

0.224

0.607

0.266

0.823

0.544

0.79

IC x OS -> ACAP

-0.21

0.008

-0.005

1.566

0.061

0.037

0.117

0.951

0.97

IC x ELC -> ACAP

-0.128

-0.006

-0.027

1.167

0.042

0.286

0.243

0.967

0.775

IC x KM -> ACAP

0.031

-0.012

-0.036

0.41

0.152

0.346

0.682

0.879

0.73

IC x KN -> ACAP

0.154

0.1

0.02

1.665

0.937

0.192

0.096

0.349

0.848

IC x ITC -> ACAP

-0.049

0.006

-0.059

0.42

0.046

0.54

0.674

0.964

0.589

IC x CC -> ACAP

-0.046

0.067

0.079

0.337

0.599

0.596

0.736

0.55

0.551

Nguồn: Kết quả thống kê dữ liệu điều tra 2024 (N=463)

102

4.3. Thảo luận về kết quả nghiên cứu

Kết quả phân tích mô hình PLS-SEM đã cung cấp cái nhìn chi tiết về mức độ tác động của từng yếu tố đến ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Các hệ số đường dẫn (beta), giá trị t-statistics, và p-value cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập và ACAP, giúp xác định rõ mức độ quan trọng của mỗi yếu tố trong việc nâng cao khả năng tiếp nhận và áp dụng tri thức. Dựa trên kết quả này, các yếu tố như quy trình quản lý tri thức, phong cách lãnh đạo, kết hợp tri thức, năng lực công nghệ thông tin, văn hóa hợp tác, tri thức đã tích lũy và mạng lưới tri thức đã được kiểm định và đánh giá. Một số yếu tố có ảnh hưởng mạnh mẽ, trong khi một số khác có tác động nhỏ hơn, nhưng tất cả đều đóng góp vào việc phát triển ACAP của doanh nghiệp.

Trong phần tiếp theo, NCS sẽ phân tích và diễn giải chi tiết về mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến ACAP. Các kết quả không chỉ giúp xác định những yếu tố nào có tác động lớn nhất, mà còn cung cấp những hiểu biết sâu hơn về vai trò của từng yếu tố trong việc thúc đẩy quá trình học hỏi, tiếp thu và ứng dụng tri thức trong doanh nghiệp.

4.3.1. Thảo luận về các nhân tố tác động đến ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam

4.3.1.1. Quy trình quản lý tri thức (KMP) ảnh hưởng đến ACAP

Quy trình quản lý tri thức (KMP) đóng vai trò quan trọng nhất trong việc tác động đến ACAP của các doanh nghiệp, với hệ số beta = 0.267. Giá trị t-statistics = 3.948 cho thấy mức độ ảnh hưởng này là rất có ý nghĩa, và p-value < 0.01 khẳng định rằng ảnh hưởng của KMP đến ACAP là có ý nghĩa thống kê.

Quy trình quản lý tri thức đề cập đến các hoạt động và phương pháp mà doanh nghiệp sử dụng để thu thập, lưu trữ, quản lý và chia sẻ tri thức trong tổ chức. Khi quy trình này được thiết kế và thực hiện một cách hiệu quả, nó sẽ giúp doanh nghiệp duy trì và khai thác tri thức một cách khoa học, hệ thống, từ đó cải thiện khả năng tiếp nhận và ứng dụng tri thức mới. Trong bối cảnh doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, nơi mà sự thay đổi của công nghệ và nhu cầu khách hàng diễn ra liên tục, quy trình quản lý tri thức cần được tối ưu hóa để kịp thời tiếp nhận các tri thức mới từ thị trường và môi trường bên ngoài. Việc quản lý tri thức một cách hiệu quả giúp doanh nghiệp không chỉ bảo tồn tri thức hiện có mà còn dễ dàng tích hợp tri thức mới, từ đó tăng cường khả năng phản ứng với các thay đổi của thị trường.

Theo các nghiên cứu trước đây của Nonaka (2009), quản lý tri thức là yếu tố quyết định trong việc thúc đẩy sự đổi mới và sáng tạo trong doanh nghiệp. Điều này phù hợp

với kết quả của nghiên cứu hiện tại, cho thấy rằng quy trình quản lý tri thức có ảnh hưởng mạnh nhất đến ACAP. Khi các quy trình này được thực hiện đúng cách, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa việc học hỏi và chia sẻ tri thức, từ đó nâng cao năng lực sáng tạo và cạnh tranh. Ngoài ra, một quy trình quản lý tri thức tốt còn giúp doanh nghiệp kết nối các phòng ban với nhau, tạo ra một môi trường làm việc đồng bộ và hợp tác, nơi mà tri thức không chỉ được bảo tồn mà còn được phát triển. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh TMĐT, khi mà sự phối hợp giữa các bộ phận như marketing, công nghệ thông tin và vận hành là yếu tố sống còn để tạo ra các giải pháp sáng tạo và cải tiến sản phẩm.

103

4.3.1.2. Phong cách lãnh đạo (LS) ảnh hưởng đến ACAP

Tóm lại, quy trình quản lý tri thức có ảnh hưởng mạnh mẽ đến ACAP, và các doanh nghiệp cần phải chú trọng đến việc xây dựng và thực hiện các quy trình này một cách hiệu quả để nâng cao năng lực tiếp nhận và ứng dụng tri thức.

Phong cách lãnh đạo (LS) là yếu tố có ảnh hưởng lớn thứ hai đến ACAP, với hệ số beta = 0.256. Giá trị t-statistics = 5.666 và p-value < 0.01 cho thấy phong cách lãnh đạo có tác động đáng kể và có ý nghĩa thống kê đối với ACAP.

Phong cách lãnh đạo không chỉ ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định và tổ chức trong doanh nghiệp, mà còn ảnh hưởng sâu sắc đến văn hóa chia sẻ và học hỏi trong tổ chức. Những lãnh đạo có phong cách quản lý hiệu quả, đặc biệt là những người có xu hướng khuyến khích sự tham gia, chia sẻ và hợp tác của nhân viên, sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển và ứng dụng tri thức. Lãnh đạo có vai trò quan trọng trong việc định hình văn hóa tổ chức, và thông qua đó, họ thúc đẩy hoặc cản trở quá trình học hỏi và sáng tạo. Những nhà lãnh đạo với phong cách lãnh đạo cởi mở, linh hoạt và khuyến khích sáng tạo sẽ tạo ra một môi trường nơi nhân viên cảm thấy an toàn khi chia sẻ tri thức và thử nghiệm những ý tưởng mới. Ngược lại, những phong cách lãnh đạo cứng nhắc, áp đặt có thể kìm hãm quá trình học hỏi và tri thức sẽ bị giới hạn trong những bộ phận riêng lẻ thay vì được chia sẻ rộng rãi trong toàn tổ chức.

Kết quả nghiên cứu của Bass (1985) về phong cách lãnh đạo chuyển đổi đã chỉ ra rằng các lãnh đạo chuyển đổi có khả năng tạo động lực cho nhân viên, thúc đẩy họ vượt qua giới hạn của bản thân để đạt được những thành tựu mới, đồng thời phát triển tri thức trong tổ chức. Trong bối cảnh TMĐT, nơi mà sự sáng tạo và thay đổi nhanh chóng là yếu tố quan trọng, phong cách lãnh đạo đóng vai trò thúc đẩy quá trình đổi mới và học hỏi liên tục. Ngoài ra, lãnh đạo cũng đóng vai trò quan trọng trong việc thiết lập các cơ chế và chính sách để quản lý tri thức. Lãnh đạo hiệu quả sẽ khuyến khích sự hợp tác giữa các phòng ban và tạo điều kiện cho nhân viên tiếp cận với tri thức từ cả bên

trong và bên ngoài doanh nghiệp. Nhờ đó, ACAP của tổ chức được cải thiện, giúp doanh nghiệp duy trì tính cạnh tranh trong bối cảnh thị trường thay đổi liên tục.

104

4.3.1.3. Năng lực kết hợp tri thức (CC) ảnh hưởng đến ACAP

Tóm lại, phong cách lãnh đạo là một yếu tố quan trọng thúc đẩy ACAP, và các lãnh đạo cần phải tạo ra một môi trường văn hóa tích cực, khuyến khích sự chia sẻ và học hỏi liên tục giữa các nhân viên để tối ưu hóa khả năng hấp thụ và ứng dụng tri thức trong tổ chức.

Năng lực kết hợp tri thức (CC) là yếu tố có hệ số beta = 0.161, t-statistics = 2.709 và p-value = 0.007, cho thấy ảnh hưởng của yếu tố này đến ACAP là có ý nghĩa thống kê và tích cực. Kết hợp tri thức đề cập đến khả năng tích hợp và chia sẻ tri thức từ các nguồn khác nhau trong nội bộ tổ chức. Các tổ chức có khả năng kết hợp tri thức tốt hơn sẽ có lợi thế trong việc phát triển và sử dụng các nguồn tri thức một cách hiệu quả, từ đó nâng cao ACAP.

Trong một doanh nghiệp, tri thức có thể tồn tại ở nhiều bộ phận và phòng ban khác nhau. Khi các bộ phận có khả năng kết hợp tri thức một cách hiệu quả, doanh nghiệp sẽ có thể tận dụng những kiến thức quý giá từ các nguồn khác nhau để đưa ra quyết định tốt hơn và tăng cường khả năng cạnh tranh. Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành TMĐT, nơi mà sự phối hợp giữa các chức năng như marketing, công nghệ thông tin, logistics và quản lý khách hàng là yếu tố cốt lõi giúp doanh nghiệp thích nghi với thay đổi của thị trường. Khả năng kết hợp tri thức cũng giúp doanh nghiệp phát triển những giải pháp sáng tạo và áp dụng tri thức mới vào quy trình sản xuất, kinh doanh. Ví dụ, một tổ chức TMĐT có thể kết hợp tri thức từ bộ phận nghiên cứu thị trường với tri thức từ bộ phận phát triển sản phẩm để tạo ra các sản phẩm mới phù hợp hơn với nhu cầu của khách hàng. Việc kết hợp tri thức không chỉ giúp tối ưu hóa nguồn lực mà còn giúp doanh nghiệp phát triển các chiến lược hiệu quả hơn, từ đó tạo lợi thế cạnh tranh bền vững. Ngoài ra, kết quả này cũng phù hợp với các nghiên cứu của Grant (1996), khi nhấn mạnh rằng khả năng kết hợp tri thức giữa các phòng ban là một yếu tố then chốt trong việc tạo ra tri thức mới và tăng cường khả năng học hỏi của tổ chức. Do đó, năng lực kết hợp tri thức là một yếu tố quan trọng trong việc nâng cao ACAP, giúp doanh nghiệp duy trì sự đổi mới và phát triển bền vững trong môi trường kinh doanh biến đổi nhanh chóng.

Tóm lại, kết hợp tri thức là một kỹ năng không thể thiếu trong các doanh nghiệp hiện đại, đặc biệt là trong ngành TMĐT, nơi mà sự phối hợp và kết hợp tri thức giữa các phòng ban và bộ phận có thể mang lại hiệu quả vượt trội trong việc học hỏi và ứng dụng tri thức mới.

4.3.1.4. Năng lực công nghệ thông tin (ITC) ảnh hưởng đến ACAP

105

Năng lực công nghệ thông tin (ITC) có hệ số beta = 0.125, t-statistics = 2.432 và p- value = 0.015, cho thấy ảnh hưởng của ITC đến ACAP là có ý nghĩa và tích cực. Công nghệ thông tin (IT) đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ doanh nghiệp thu thập, lưu trữ và xử lý tri thức, từ đó cải thiện khả năng hấp thụ tri thức và ứng dụng tri thức vào thực tiễn.

Trong bối cảnh ngành TMĐT, ITC có vai trò cực kỳ quan trọng trong việc kết

nối các hệ thống quản lý tri thức, phân tích dữ liệu và phát triển các chiến lược kinh

doanh. Doanh nghiệp có hệ thống công nghệ thông tin tốt sẽ dễ dàng tiếp nhận tri thức từ

nhiều nguồn, xử lý và lưu trữ tri thức một cách hiệu quả hơn. Điều này giúp tổ chức có khả

năng phản ứng nhanh chóng trước các thay đổi của thị trường và xu hướng tiêu dùng. Việc

áp dụng các hệ thống công nghệ thông tin hiện đại, như phần mềm quản lý tri thức, các

công cụ phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép doanh nghiệp

không chỉ thu thập tri thức từ môi trường bên ngoài mà còn phân tích và sử dụng tri thức

đó để ra quyết định. Điều này giúp nâng cao khả năng cạnh tranh và tối ưu hóa hoạt động

kinh doanh. Ví dụ, hệ thống CRM (Customer Relationship Management) giúp doanh

nghiệp trong lĩnh vực TMĐT thu thập dữ liệu khách hàng và phân tích hành vi của họ, từ

đó đề xuất các chiến lược marketing và bán hàng hiệu quả hơn.

Theo các nghiên cứu trước đây của Sabherwal & Jeyaraj (2015), ITC có vai trò

quan trọng trong việc nâng cao năng lực học hỏi và quản lý tri thức của doanh nghiệp.

Kết quả của nghiên cứu này phù hợp với những nghiên cứu trước đó, khẳng định rằng

doanh nghiệp có năng lực công nghệ thông tin tốt sẽ có khả năng hấp thụ tri thức nhanh

chóng và hiệu quả hơn. Tóm lại, trong một môi trường kinh doanh như TMĐT, nơi mà

tốc độ thay đổi rất nhanh và sự cạnh tranh ngày càng gay gắt, năng lực công nghệ thông

tin là yếu tố không thể thiếu để đảm bảo doanh nghiệp có thể thu thập và xử lý tri thức

4.3.1.5. Cơ cấu tổ chức (OS) ảnh hưởng đến ACAP

một cách kịp thời, từ đó tối ưu hóa hoạt động và phát triển bền vững

Cơ cấu tổ chức (OS) có hệ số beta = 0.113, t-statistics = 2.065 và p-value = 0.039, cho thấy yếu tố này có tác động đáng kể đến ACAP, với ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê. Mặc dù hệ số beta không quá cao, nhưng cơ cấu tổ chức vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy quá trình tiếp nhận và ứng dụng tri thức trong doanh nghiệp.

Cơ cấu tổ chức phản ánh cách thức doanh nghiệp sắp xếp, tổ chức và phân chia trách nhiệm giữa các bộ phận và cá nhân. Một cơ cấu tổ chức linh hoạt, phù hợp với các nhu cầu thay đổi của thị trường và công nghệ sẽ giúp doanh nghiệp dễ dàng tiếp nhận

và xử lý tri thức một cách hiệu quả hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, nơi mà sự thay đổi diễn ra liên tục và đòi hỏi khả năng phản ứng nhanh. Cơ cấu tổ chức có thể tạo điều kiện hoặc cản trở việc chia sẻ tri thức trong nội bộ doanh nghiệp. Ví dụ, một cơ cấu tổ chức phẳng, không có quá nhiều tầng lớp quản lý, sẽ tạo điều kiện cho sự trao đổi thông tin và tri thức giữa các bộ phận được diễn ra một cách nhanh chóng và thuận lợi. Ngược lại, một cơ cấu tổ chức phân cấp quá chặt chẽ có thể làm chậm quá trình chia sẻ và xử lý tri thức, do thông tin phải qua nhiều tầng lớp quản lý. Ngoài ra, cơ cấu tổ chức có thể ảnh hưởng đến khả năng hợp tác và sáng tạo trong doanh nghiệp. Một cơ cấu tổ chức linh hoạt khuyến khích sự hợp tác giữa các phòng ban, giúp kết nối các bộ phận với nhau để tạo ra những ý tưởng sáng tạo mới. Điều này có vai trò quan trọng trong ngành TMĐT, nơi mà sự phối hợp giữa các bộ phận như IT, marketing và vận hành là yếu tố then chốt để phát triển các chiến lược kinh doanh hiệu quả. Theo nghiên cứu của Bosch & Cộng sự (1999), các tổ chức linh hoạt, không tập trung quyền lực vào một số ít cá nhân sẽ dễ dàng thích nghi và học hỏi hơn. Điều này cũng phù hợp với kết quả của nghiên cứu hiện tại, cho thấy cơ cấu tổ chức có tác động tích cực đến ACAP.

106

4.3.1.6. Năng lực học hỏi của nhân viên (ELC) ảnh hưởng đến ACAP

Như vậy, có thể khẳng định rằng cơ cấu tổ chức có vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao ACAP. Các doanh nghiệp nên hướng đến việc xây dựng một cơ cấu tổ chức linh hoạt, khuyến khích sự hợp tác và chia sẻ tri thức để tối ưu hóa quá trình học hỏi và đổi mới.

Năng lực học hỏi của nhân viên (ELC) có hệ số beta = 0.111, t-statistics = 2.299 và p-value = 0.022, cho thấy ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến ACAP. Mặc dù mức độ ảnh hưởng không quá lớn, nhưng ELC vẫn là yếu tố quan trọng trong việc nâng cao khả năng học hỏi và phát triển tri thức của tổ chức.

Năng lực học hỏi của nhân viên phản ánh khả năng của từng cá nhân trong doanh nghiệp trong việc tiếp thu và áp dụng tri thức vào công việc. Nhân viên có năng lực học hỏi cao sẽ giúp doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận các tri thức mới và chuyển hóa chúng thành những giá trị thực tiễn. Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành TMĐT, nơi mà sự thay đổi công nghệ và nhu cầu thị trường diễn ra liên tục, yêu cầu nhân viên phải liên tục cập nhật và áp dụng các kỹ năng mới. Khả năng học hỏi của nhân viên cũng phụ thuộc vào việc tổ chức có tạo điều kiện cho quá trình học tập và phát triển kỹ năng hay không. Các doanh nghiệp khuyến khích nhân viên tham gia vào các hoạt động đào tạo, học hỏi từ đồng nghiệp và thử nghiệm những ý tưởng mới sẽ tạo ra một môi trường học

tập tích cực, giúp tăng cường ACAP. Ví dụ, khi nhân viên được khuyến khích tham gia vào các chương trình đào tạo hoặc chia sẻ kinh nghiệm thực tế từ các dự án đã thực hiện, doanh nghiệp sẽ phát triển năng lực học hỏi một cách mạnh mẽ hơn. Bên cạnh đó, ELC còn liên quan mật thiết đến văn hóa học tập của tổ chức. Một văn hóa doanh nghiệp khuyến khích nhân viên học hỏi không chỉ từ thành công mà còn từ thất bại sẽ tạo ra một môi trường học tập lành mạnh, nơi mà tri thức được tiếp thu và chia sẻ liên tục. Điều này giúp doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT phát triển nhanh chóng và đáp ứng được các nhu cầu thay đổi của khách hàng. Theo các nghiên cứu của Liao & Cộng sự (2008), năng lực học hỏi của cá nhân và tổ chức là yếu tố then chốt trong việc phát triển tri thức và cải tiến liên tục. Kết quả nghiên cứu hiện tại cũng khẳng định vai trò của năng lực học hỏi trong việc nâng cao ACAP.

107

4.3.1.7. Tri thức đã tích lũy (AK) ảnh hưởng đến ACAP

Năng lực học hỏi của nhân viên là một yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT nâng cao khả năng hấp thụ và ứng dụng tri thức, giúp họ nhanh chóng thích nghi và phát triển trong môi trường kinh doanh biến đổi không ngừng.

Tri thức đã tích lũy (AK) có hệ số beta = 0.104, t-statistics = 2.265 và p-value = 0.024, cho thấy yếu tố này có ảnh hưởng tích cực đến ACAP và có ý nghĩa thống kê. Mặc dù mức độ ảnh hưởng của yếu tố này không quá mạnh, nhưng tri thức đã tích lũy đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao ACAP.

Tri thức đã tích lũy trong một tổ chức có thể được coi là kho dữ liệu và kinh nghiệm mà doanh nghiệp đã thu thập được qua thời gian. Tri thức này bao gồm các bài học từ các dự án đã thực hiện, kinh nghiệm về khách hàng, các quy trình hoạt động hiệu quả, và những hiểu biết về thị trường. Khi doanh nghiệp có khả năng lưu giữ và tiếp tục phát triển tri thức này, họ sẽ có nền tảng vững chắc để tiếp thu các tri thức mới một cách hiệu quả hơn. Tri thức đã tích lũy không chỉ bao gồm những kiến thức chính thức được ghi chép, mà còn là các tri thức ẩn, được lưu giữ trong kinh nghiệm và kỹ năng của các nhân viên. Khả năng tiếp cận và chia sẻ các tri thức ẩn này trong tổ chức sẽ giúp doanh nghiệp tăng cường khả năng học hỏi và phát triển sáng tạo. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh TMĐT, nơi mà sự đổi mới là yếu tố sống còn để duy trì lợi thế cạnh tranh.

Việc quản lý tri thức đã tích lũy đòi hỏi doanh nghiệp phải xây dựng các cơ chế và hệ thống lưu trữ tri thức hiệu quả, đảm bảo rằng tri thức có thể dễ dàng được truy cập và sử dụng bởi tất cả các bộ phận. Ngoài ra, việc tổ chức các buổi họp nhóm để chia sẻ kinh nghiệm và tri thức đã tích lũy từ các dự án trước đó cũng là một cách tốt để truyền tải tri thức cho các nhân viên mới hoặc cho các dự án tương lai. Theo nghiên cứu của

Flatten & Cộng sự (2011), tri thức đã tích lũy đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp tránh lặp lại các sai lầm và tối ưu hóa quy trình hoạt động. Kết quả của nghiên cứu này cũng phù hợp với nhận định đó, khẳng định rằng tri thức đã tích lũy là nền tảng quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao khả năng hấp thụ tri thức.

108

4.3.1.8. Mạng lưới tri thức (KN) ảnh hưởng đến ACAP

Như vậy, mặc dù tri thức đã tích lũy không phải là yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến ACAP, nhưng nó vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp một nền tảng tri thức vững chắc, giúp doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT phát triển và ứng dụng tri thức mới hiệu quả hơn

Mạng lưới tri thức (KN) có hệ số beta = 0.102, t-statistics = 2.472 và p-value = 0.013, cho thấy mạng lưới tri thức có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến ACAP. Mặc dù mức độ ảnh hưởng của yếu tố này không quá lớn, nhưng mạng lưới tri thức vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ doanh nghiệp hấp thụ tri thức mới từ bên ngoài.

Mạng lưới tri thức đề cập đến các mối quan hệ của doanh nghiệp với các đối tác, khách hàng, nhà cung cấp, và các tổ chức bên ngoài khác. Doanh nghiệp có mạng lưới tri thức mở rộng sẽ dễ dàng tiếp cận và chia sẻ tri thức với các đối tác bên ngoài, giúp họ học hỏi từ các thực tiễn tốt nhất và cập nhật nhanh chóng những thay đổi của thị trường. Điều này đặc biệt có giá trị trong bối cảnh TMĐT, nơi mà sự kết nối và hợp tác với các đối tác chiến lược có thể giúp doanh nghiệp nắm bắt các xu hướng và công nghệ mới. Mạng lưới tri thức không chỉ giúp doanh nghiệp thu thập tri thức từ bên ngoài mà còn là cơ hội để chia sẻ và phát triển tri thức với các đối tác. Ví dụ, khi một doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT hợp tác với các nhà cung cấp hoặc đối tác chiến lược, họ có thể trao đổi về các xu hướng thị trường, kỹ thuật công nghệ mới, và những kinh nghiệm quản lý hiệu quả. Những tri thức này sẽ giúp doanh nghiệp nhanh chóng thích nghi và phát triển, đặc biệt là trong một thị trường thay đổi liên tục như TMĐT. Theo nghiên cứu của Tsai (2001), các doanh nghiệp có mạng lưới tri thức mở rộng thường có khả năng học hỏi từ đối tác nhanh chóng và hiệu quả hơn. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với nghiên cứu hiện tại, khẳng định rằng mạng lưới tri thức là một yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp tăng cường khả năng hấp thụ tri thức và phát triển bền vững.

Mạng lưới tri thức là một công cụ hữu hiệu giúp doanh nghiệp tiếp cận các nguồn tri thức bên ngoài, học hỏi và phát triển tri thức mới một cách nhanh chóng. Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành TMĐT, nơi mà sự kết nối và hợp tác với các đối tác là yếu tố quyết định để tạo lợi thế cạnh tranh.

4.3.1.9. Văn hóa hợp tác (CCL) ảnh hưởng đến ACAP

109

Văn hóa hợp tác (CCL) có hệ số beta = 0.092, t-statistics = 2.137 và p-value = 0.033, cho thấy yếu tố này có ảnh hưởng tích cực đến ACAP và có ý nghĩa thống kê. Mặc dù mức độ ảnh hưởng không mạnh mẽ, nhưng văn hóa hợp tác vẫn đóng vai trò hỗ trợ quan trọng trong việc thúc đẩy sự chia sẻ tri thức và tăng cường khả năng hấp thụ tri thức trong tổ chức.

Văn hóa hợp tác trong doanh nghiệp phản ánh cách thức mà các cá nhân và phòng

ban làm việc cùng nhau để chia sẻ tri thức, kỹ năng và kinh nghiệm. Một môi trường văn

hóa hợp tác mạnh mẽ sẽ khuyến khích nhân viên chia sẻ tri thức một cách tự nhiên và hiệu

quả, từ đó giúp tổ chức dễ dàng tiếp thu và áp dụng các tri thức mới. Đặc biệt trong các

doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, nơi mà sự đổi mới và sáng tạo là yêu cầu liên tục, một

văn hóa hợp tác sẽ tạo điều kiện cho các bộ phận như IT, marketing, và vận hành phối hợp

chặt chẽ với nhau để phát triển các chiến lược hiệu quả. Ngoài ra, văn hóa hợp tác cũng

khuyến khích nhân viên học hỏi từ nhau, tạo ra một môi trường học tập liên tục và cải tiến

không ngừng. Khi văn hóa hợp tác trở thành một phần cốt lõi trong tổ chức, tri thức sẽ

không chỉ lưu thông trong một vài bộ phận mà sẽ lan tỏa ra toàn bộ tổ chức, giúp tối ưu hóa

khả năng hấp thụ tri thức. Theo nghiên cứu của Strese & Cộng sự (2016), văn hóa hợp tác là

yếu tố quan trọng để thúc đẩy sự sáng tạo và đổi mới trong doanh nghiệp. Kết quả của

nghiên cứu này phù hợp với nhận định đó, cho thấy rằng văn hóa hợp tác giúp doanh nghiệp

tăng cường khả năng học hỏi và phát triển tri thức.

Một cách tổng thể, mặc dù văn hóa hợp tác không có tác động lớn nhất đến

ACAP, nhưng nó vẫn đóng vai trò nền tảng hỗ trợ các yếu tố khác. Một văn hóa hợp tác

mạnh mẽ sẽ giúp doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT nâng cao khả năng chia sẻ và hấp

4.3.1.10. Năng lực quản lý tri thức (KM) không ảnh hưởng đến ACAP

thụ tri thức, từ đó cải thiện khả năng cạnh tranh trên thị trường.

Kết quả phân tích cho thấy giả thuyết về tác động của năng lực quản lý tri thức

(KM) đến ACAP không được hỗ trợ, với hệ số beta chỉ đạt 0.047, t-statistics = 1.126 và

p-value = 0.260 (lớn hơn mức ý nghĩa 0.05). Những giá trị này cho thấy rằng năng lực

quản lý tri thức không có ảnh hưởng đáng kể đến ACAP trong mô hình nghiên cứu. Một

số lý do có thể giải thích cho việc giả thuyết này không được hỗ trợ bao gồm:

Thực tiễn quản lý tri thức chưa hoàn thiện: Mặc dù nhiều doanh nghiệp nhận thức được tầm quan trọng của quản lý tri thức, nhưng trong thực tiễn, việc triển khai các quy trình này có thể chưa đạt đến mức hiệu quả cần thiết. Điều này có thể khiến năng lực quản

lý tri thức không thực sự giúp ích trong việc tăng cường khả năng hấp thụ tri thức của doanh nghiệp.

110

Tầm quan trọng của các yếu tố khác: Trong nghiên cứu này, các yếu tố như công nghệ thông tin, kết hợp tri thức và mạng lưới tri thức có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đến ACAP. Điều này cho thấy rằng trong bối cảnh của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, các công cụ và hệ thống công nghệ có thể đóng vai trò quan trọng hơn so với quản lý tri thức truyền thống.

Yếu tố bối cảnh của ngành TMĐT: TMĐT là một ngành có tốc độ thay đổi nhanh chóng, yêu cầu doanh nghiệp phải linh hoạt và sáng tạo trong việc tiếp thu và áp dụng tri thức. Trong môi trường này, các yếu tố liên quan đến công nghệ và khả năng hợp tác có thể quan trọng hơn so với các quy trình quản lý tri thức cố định và truyền thống.

Yếu tố văn hóa và con người: Khả năng hấp thụ tri thức của doanh nghiệp có thể phụ thuộc nhiều vào văn hóa chia sẻ tri thức, sự hợp tác giữa các nhân viên, và năng lực sáng tạo hơn là vào việc tổ chức tri thức một cách hệ thống. Nếu một doanh nghiệp thiếu một văn hóa học hỏi và chia sẻ, việc quản lý tri thức có thể không phát huy được hiệu quả như mong đợi.

Mặc dù năng lực quản lý tri thức được coi là quan trọng trong nhiều nghiên cứu, nhưng trong bối cảnh của nghiên cứu này, yếu tố này không có ảnh hưởng đáng kể đến ACAP. Điều này có thể xuất phát từ việc thực tiễn quản lý tri thức chưa đủ hiệu quả, hoặc từ tầm quan trọng lớn hơn của các yếu tố khác như công nghệ và mạng lưới hợp tác. Do đó, các doanh nghiệp cần xem xét lại cách triển khai các quy trình quản lý tri thức và cân nhắc tập trung nhiều hơn vào các yếu tố công nghệ và hợp tác trong việc nâng cao ACAP.

4.3.2. Thảo luận về các nhân tố điều tiết mối quan hệ giữa nhân tố tác động và ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam

Trong quá trình nghiên cứu về các yếu tố tác động đến ACAP, vai trò của các biến điều tiết cũng được xem xét để làm rõ hơn mối quan hệ giữa các yếu tố độc lập và ACAP. Mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) được lựa chọn là biến điều tiết quan trọng nhằm phân tích mức độ ảnh hưởng của nó đến các mối quan hệ giữa các yếu tố quản lý và lãnh đạo, cùng với năng lực công nghệ thông tin và cơ cấu tổ chức, đối với ACAP của doanh nghiệp.

Kết quả phân tích mô hình cho thấy, mức độ cạnh tranh trong ngành có ảnh hưởng điều tiết đáng kể đối với một số mối quan hệ, trong đó có ba giả thuyết được hỗ trợ hoàn

toàn và hai giả thuyết được hỗ trợ một phần. Mức độ cạnh tranh cao có thể tăng cường hoặc làm suy yếu mối quan hệ giữa các yếu tố nội tại và ACAP, tùy thuộc vào bối cảnh và cách doanh nghiệp quản lý tài nguyên tri thức của mình. Những kết quả này giúp làm sáng tỏ thêm về cách mà doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược quản lý tri thức của mình trong điều kiện cạnh tranh khốc liệt. Trong phần tiếp theo, NCS sẽ đi sâu vào phân tích từng giả thuyết, xem xét mức độ ảnh hưởng của biến điều tiết và ý nghĩa của những phát hiện này đối với doanh nghiệp trong việc phát triển ACAP trong môi trường cạnh tranh cao.

4.3.2.1. Mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) điều tiết mối quan hệ giữa Quy trình quản lý tri thức (KMP) và ACAP

111

Giả thuyết H11.10 khẳng định rằng mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) điều tiết mối quan hệ giữa quy trình quản lý tri thức (KMP) và ACAP, với hệ số beta = 0.162, t- statistics = 2.260, và p-value = 0.024. Kết quả này cho thấy rằng biến điều tiết IC có ảnh hưởng tích cực đến mối quan hệ giữa KMP và ACAP, và mối quan hệ này là có ý nghĩa thống kê.

Trong môi trường TMĐT, mức độ cạnh tranh thường rất cao do sự xuất hiện của nhiều đối thủ mới và sự phát triển nhanh chóng của công nghệ. Điều này đòi hỏi các doanh nghiệp phải liên tục cải tiến và quản lý tri thức một cách hiệu quả để duy trì lợi thế cạnh tranh. Khi mức độ cạnh tranh trong ngành tăng cao, các doanh nghiệp có quy trình quản lý tri thức hiệu quả sẽ có lợi thế lớn hơn trong việc tiếp nhận và áp dụng tri thức mới. Một quy trình quản lý tri thức hiệu quả giúp doanh nghiệp dễ dàng tổ chức, lưu trữ và chia sẻ tri thức trong toàn tổ chức, đặc biệt là trong điều kiện cạnh tranh khốc liệt. Do đó, khi mức độ cạnh tranh trong ngành tăng cao, doanh nghiệp sẽ phải dựa vào các quy trình quản lý tri thức của mình để nhanh chóng tiếp thu các thay đổi từ môi trường kinh doanh và thị trường, giúp tăng cường khả năng học hỏi và sáng tạo.

Kết quả này cũng phù hợp với các nghiên cứu trước đây về vai trò của quản lý tri thức trong môi trường cạnh tranh. Ví dụ, nghiên cứu của Davenport & Prusak (1998) chỉ ra rằng trong một môi trường cạnh tranh, quản lý tri thức là công cụ quan trọng để tăng cường năng lực sáng tạo và khả năng phản ứng của doanh nghiệp. Nghiên cứu hiện tại đã củng cố quan điểm này, khi cho thấy mức độ cạnh tranh điều tiết mối quan hệ giữa quản lý tri thức và ACAP.

Như vậy, khi mức độ cạnh tranh trong ngành tăng cao, các doanh nghiệp có quy trình quản lý tri thức tốt sẽ có khả năng tiếp thu và áp dụng tri thức nhanh chóng, từ đó nâng cao ACAP và duy trì vị thế cạnh tranh trên thị trường.

4.3.2.2. Mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) điều tiết mối quan hệ giữa Phong cách lãnh đạo (LS) và ACAP

112

Giả thuyết H11.2: cho rằng mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) điều tiết mối quan hệ giữa phong cách lãnh đạo (LS) và ACAP, với hệ số beta = 0.103, t-statistics = 2.495 và p-value = 0.013. Kết quả này cho thấy rằng biến điều tiết IC có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến mối quan hệ giữa phong cách lãnh đạo và ACAP.

Phong cách lãnh đạo đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự học hỏi và chia sẻ tri thức trong doanh nghiệp. Tuy nhiên, mức độ cạnh tranh trong ngành cũng là yếu tố điều chỉnh mức độ hiệu quả của phong cách lãnh đạo đối với ACAP. Khi mức độ cạnh tranh trong ngành tăng cao, lãnh đạo sẽ đóng vai trò lớn hơn trong việc định hướng và thúc đẩy quá trình học hỏi và sáng tạo. Các nhà lãnh đạo phải có khả năng tạo động lực cho nhân viên, khuyến khích sự hợp tác và chia sẻ tri thức, đặc biệt là trong điều kiện cạnh tranh gay gắt. Trong bối cảnh cạnh tranh cao, phong cách lãnh đạo cởi mở và linh hoạt sẽ giúp doanh nghiệp thích nghi nhanh chóng với các thay đổi trong môi trường kinh doanh. Điều này bao gồm khả năng lãnh đạo trong việc đưa ra các quyết định chiến lược liên quan đến tri thức và sự đổi mới, cũng như khuyến khích nhân viên chủ động tham gia vào quá trình học hỏi. Lãnh đạo không chỉ đóng vai trò định hướng, mà còn là người hỗ trợ quá trình trao đổi và lưu chuyển tri thức trong tổ chức. Theo lý thuyết về phong cách lãnh đạo chuyển đổi (Bass, 1985), các nhà lãnh đạo có khả năng thúc đẩy sự sáng tạo và động lực trong tổ chức thường đạt được kết quả tốt hơn trong các môi trường cạnh tranh. Kết quả của nghiên cứu hiện tại đã hỗ trợ cho lý thuyết này, khi cho thấy rằng mức độ cạnh tranh trong ngành điều chỉnh mức độ ảnh hưởng của phong cách lãnh đạo đến ACAP.

4.3.2.3. Mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) điều tiết mối quan hệ giữa Năng lực học hỏi của nhân viên (ELC) và ACAP

Tóm lại, trong môi trường cạnh tranh cao, phong cách lãnh đạo có vai trò quan trọng hơn trong việc thúc đẩy sự học hỏi và phát triển tri thức của tổ chức. Nhà lãnh đạo phải biết cách tạo động lực và hướng dẫn nhân viên để giúp họ phát triển năng lực học hỏi và sáng tạo, từ đó nâng cao ACAP và giúp doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh.

Giả thuyết H11.5 chỉ ra rằng mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) điều tiết mối quan hệ giữa năng lực học hỏi của nhân viên (ELC) và ACAP, với hệ số beta = -0.123, t-statistics = 2.447 và p-value = 0.014. Điều này cho thấy rằng khi mức độ cạnh tranh trong ngành tăng cao, mối quan hệ giữa ELC và ACAP có xu hướng giảm đi, và mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê.

113

Mặc dù năng lực học hỏi của nhân viên đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển ACAP, mức độ cạnh tranh trong ngành lại có thể ảnh hưởng tiêu cực đến mối quan hệ này. Khi cạnh tranh trong ngành tăng cao, áp lực từ môi trường bên ngoài có thể khiến doanh nghiệp tập trung nhiều hơn vào các chiến lược ngắn hạn để đáp ứng nhu cầu thị trường, thay vì đầu tư vào việc nâng cao năng lực học hỏi của nhân viên. Do đó, trong môi trường cạnh tranh khốc liệt, năng lực học hỏi của nhân viên có thể không được phát huy hết tiềm năng. Ngoài ra, khi cạnh tranh tăng cao, doanh nghiệp có thể ưu tiên việc tìm kiếm các giải pháp tức thời để duy trì vị thế cạnh tranh, thay vì đầu tư vào các chương trình đào tạo dài hạn cho nhân viên. Điều này có thể làm suy yếu mối quan hệ giữa năng lực học hỏi của nhân viên và ACAP của tổ chức. Kết quả này cũng phù hợp với một số nghiên cứu trước đây cho rằng trong các ngành có mức độ cạnh tranh cao, doanh nghiệp thường có xu hướng tập trung vào các chiến lược cạnh tranh thay vì đầu tư vào nguồn nhân lực dài hạn. Tuy nhiên, điều này cũng có thể làm giảm tiềm năng phát triển tri thức và sáng tạo trong tổ chức.

4.3.2.4. Mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) điều tiết mối quan hệ giữa Cơ cấu tổ chức (OS) và ACAP

Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt, năng lực học hỏi của nhân viên có thể không được chú trọng đầy đủ, từ đó làm suy yếu mối quan hệ giữa ELC và ACAP. Các doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng giữa việc tập trung vào các chiến lược cạnh tranh ngắn hạn và việc đầu tư vào sự phát triển dài hạn của nhân viên để duy trì và nâng cao ACAP.

Giả thuyết H11.9 cho thấy mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) có tác động điều tiết đối với mối quan hệ giữa cơ cấu tổ chức (OS) và ACAP, với hệ số beta = -0.118, t- statistics = 1.884 và p-value = 0.065. Mặc dù kết quả này cho thấy có xu hướng điều tiết, nhưng với giá trị p-value lớn hơn 0.05, giả thuyết này chỉ được hỗ trợ một phần, không đạt mức ý nghĩa thống kê.

Cơ cấu tổ chức đóng vai trò quan trọng trong việc xác định cách doanh nghiệp sắp xếp các bộ phận, định hình các quy trình và luồng thông tin trong nội bộ. Một cơ cấu tổ chức linh hoạt và phân cấp hợp lý có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ và tích hợp tri thức trong doanh nghiệp, từ đó giúp nâng cao ACAP. Tuy nhiên, mức độ cạnh tranh trong ngành có thể tác động lên mức độ ảnh hưởng của cơ cấu tổ chức đến ACAP. Khi mức độ cạnh tranh trong ngành tăng cao, doanh nghiệp có thể phải điều chỉnh cơ cấu tổ chức để phản ứng nhanh chóng với sự thay đổi của thị trường và đối thủ. Tuy nhiên, cơ cấu tổ chức quá cứng nhắc hoặc không đủ linh hoạt trong điều kiện cạnh tranh khốc liệt có thể làm giảm khả năng hấp thụ tri thức của doanh nghiệp. Một cơ cấu

tổ chức phức tạp, nhiều tầng lớp có thể làm chậm quá trình ra quyết định và chia sẻ tri thức, khiến doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc điều chỉnh nhanh chóng trước các thay đổi từ bên ngoài. Mặc dù kết quả không đạt mức ý nghĩa thống kê, nhưng xu hướng giảm của hệ số beta cho thấy rằng khi mức độ cạnh tranh tăng, ảnh hưởng tích cực của cơ cấu tổ chức đối với ACAP có thể bị suy giảm. Điều này có thể xảy ra do doanh nghiệp tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu quả ngắn hạn để cạnh tranh, thay vì đầu tư vào việc xây dựng và duy trì một cơ cấu tổ chức linh hoạt và bền vững.

114

4.3.2.5. Mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) điều tiết mối quan hệ giữa Năng lực công nghệ thông tin (ITC) và ACAP

Mặc dù giả thuyết này không được hỗ trợ đầy đủ, nhưng kết quả vẫn chỉ ra rằng trong môi trường cạnh tranh cao, cơ cấu tổ chức cần được thiết kế sao cho linh hoạt để hỗ trợ quá trình học hỏi và đổi mới. Nếu không, cơ cấu tổ chức có thể trở thành yếu tố cản trở quá trình hấp thụ tri thức của doanh nghiệp.

Giả thuyết H11.3 khẳng định rằng mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) điều tiết mối quan hệ giữa năng lực công nghệ thông tin (ITC) và ACAP, với hệ số beta = -0.087, t-statistics = 1.791 và p-value = 0.073. Tương tự như giả thuyết trước, kết quả này chỉ được hỗ trợ một phần do p-value không nhỏ hơn 0.05, mặc dù có xu hướng điều tiết.

Năng lực công nghệ thông tin (ITC) đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ doanh nghiệp thu thập, xử lý và lưu trữ tri thức. Công nghệ thông tin hiện đại không chỉ giúp tối ưu hóa quá trình quản lý tri thức mà còn giúp doanh nghiệp tiếp cận nhanh chóng với các nguồn tri thức từ bên ngoài. Tuy nhiên, mức độ cạnh tranh trong ngành có thể ảnh hưởng đến cách mà ITC tác động đến ACAP. Khi mức độ cạnh tranh tăng cao, doanh nghiệp có thể tập trung vào việc sử dụng công nghệ để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động ngắn hạn hơn là phát triển năng lực học hỏi dài hạn. Ví dụ, doanh nghiệp có thể đầu tư vào công nghệ để cải thiện quy trình bán hàng hoặc quản lý khách hàng thay vì sử dụng công nghệ để thu thập và xử lý các nguồn tri thức mới. Điều này có thể làm giảm khả năng ứng dụng công nghệ vào việc phát triển ACAP.

Mặc dù hệ số beta âm (-0.087) cho thấy mức độ cạnh tranh trong ngành có thể làm suy yếu mối quan hệ giữa ITC và ACAP, nhưng kết quả chỉ được hỗ trợ một phần. Điều này có thể phản ánh rằng trong điều kiện cạnh tranh cao, doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc cân bằng giữa việc sử dụng công nghệ để duy trì lợi thế cạnh tranh ngắn hạn và việc đầu tư vào phát triển tri thức dài hạn. Theo các nghiên cứu trước đây của Sabherwal & Jeyaraj (2015), ITC có tác động tích cực đến năng lực học hỏi và hấp thụ tri thức của tổ chức. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu hiện tại cho thấy rằng trong bối

cảnh cạnh tranh cao, vai trò của ITC trong việc thúc đẩy ACAP có thể bị giảm thiểu do doanh nghiệp phải tập trung vào các chiến lược cạnh tranh ngắn hạn.

115

Tóm lại, mặc dù giả thuyết này không được hỗ trợ hoàn toàn, kết quả vẫn chỉ ra rằng trong môi trường cạnh tranh cao, doanh nghiệp cần chú ý cân bằng giữa việc sử dụng công nghệ để duy trì lợi thế cạnh tranh và việc phát triển ACAP để đảm bảo phát triển bền vững trong dài hạn.

4.3.3. Thảo luận về các mối quan hệ giữa các yếu tố với ACAP dựa trên các nhóm doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam.

4.3.3.1. Năng lực học hỏi của nhân viên (ELC) tác động đến ACAP của các nhóm doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam

Kết quả phân tích MGA cho thấy:

- Doanh nghiệp siêu lớn: t-value = 0.426, p-value = 0.67 (không có ý nghĩa)

- Doanh nghiệp lớn: t-value = 0.691, p-value = 0.49 (không có ý nghĩa)

- Doanh nghiệp vừa: t-value = 2.622, p-value = 0.009 (có ý nghĩa)

4.3.3.2. Mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) tác động đến ACAP của các nhóm doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam

Như vậy, phân tích mối quan hệ giữa năng lực học hỏi của nhân viên (ELC) và ACAP cho thấy sự khác biệt rõ ràng giữa các nhóm doanh nghiệp. Ở doanh nghiệp vừa, mối quan hệ này có ý nghĩa mạnh mẽ (p-value < 0.01), điều này chứng tỏ rằng năng lực học hỏi của nhân viên đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển ACAP. Doanh nghiệp vừa thường có quy mô vừa phải, yêu cầu năng lực học hỏi của từng cá nhân có vai trò thiết yếu trong việc hấp thụ và ứng dụng tri thức mới. Ở doanh nghiệp siêu lớn và doanh nghiệp lớn, mối quan hệ này không có ý nghĩa (p-value > 0.05), cho thấy năng lực học hỏi của nhân viên không đóng vai trò lớn trong việc nâng cao ACAP. Các doanh nghiệp lớn và siêu lớn có thể dựa vào các hệ thống tri thức phức tạp và quy trình tổ chức chính thức, làm giảm sự phụ thuộc vào năng lực cá nhân trong việc phát triển tri thức.

Kết quả phân tích MGA cho thấy:

- Doanh nghiệp siêu lớn: t-value = 2.672, p-value = 0.008 (có ý nghĩa)

- Doanh nghiệp lớn: t-value = 1.147, p-value = 0.252 (không có ý nghĩa)

- Doanh nghiệp vừa: t-value = 2.149, p-value = 0.032 (có ý nghĩa)

Mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) cũng có tác động khác nhau đến ACAP tùy thuộc vào quy mô doanh nghiệp. Ở doanh nghiệp siêu lớn và doanh nghiệp vừa, mối quan hệ này có ý nghĩa (p-value < 0.05). Điều này cho thấy mức độ cạnh tranh cao khiến

các doanh nghiệp này phải không ngừng nâng cao ACAP để duy trì và cải thiện khả năng cạnh tranh. Cạnh tranh trong ngành đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy DN vừa và DN siêu lớn tìm cách hấp thụ tri thức mới, điều chỉnh chiến lược kinh doanh để đối phó với môi trường thay đổi nhanh chóng. Ở doanh nghiệp lớn, mối quan hệ này không có ý nghĩa (p-value > 0.05), cho thấy các doanh nghiệp lớn không phụ thuộc nhiều vào mức độ cạnh tranh trong ngành để phát triển ACAP. Các doanh nghiệp này có thể có vị thế vững chắc và ít bị ảnh hưởng bởi sự cạnh tranh hơn so với DN vừa và siêu lớn.

4.3.3.3. Quy trình quản lý tri thức (KMC) tác động đến ACAP của các nhóm doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam

116

Kết quả phân tích MGA cho thấy:

- Doanh nghiệp siêu lớn: t-value = 0.33, p-value = 0.742 (không có ý nghĩa)

- Doanh nghiệp lớn: t-value = 1.181, p-value = 0.237 (không có ý nghĩa)

- Doanh nghiệp vừa: t-value = 4.334, p-value = 0.000 (rất có ý nghĩa)

4.3.3.4. Mạng lưới tri thức (KN) tác động đến ACAP của các nhóm doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam

Mối quan hệ giữa quy trình quản lý tri thức (KMP) và ACAP có sự khác biệt rất rõ ràng giữa các nhóm doanh nghiệp. Ở doanh nghiệp vừa, mối quan hệ này có ý nghĩa rất lớn (p-value < 0.001), cho thấy quy trình quản lý tri thức đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển ACAP. Doanh nghiệp vừa có quy mô vừa phải, và cần các quy trình quản lý tri thức rõ ràng để đảm bảo khả năng học hỏi và áp dụng tri thức hiệu quả. Ở doanh nghiệp lớn và doanh nghiệp siêu lớn, mối quan hệ này không có ý nghĩa (p-value > 0.05). Điều này có thể do các doanh nghiệp lớn và siêu lớn có quy trình và hệ thống tri thức phức tạp hơn, nên các quy trình quản lý tri thức không còn là yếu tố chính trong việc phát triển ACAP như ở các doanh nghiệp vừa.

Kết quả phân tích MGA cho thấy:

- DN siêu lớn: t-value = 0.332, p-value = 0.740 (không có ý nghĩa)

- DN lớn: t-value = 3.502, p-value = 0.000 (rất có ý nghĩa)

- DN vừa: t-value = 1.712, p-value = 0.087 (gần có ý nghĩa)

Mối quan hệ giữa mạng lưới tri thức (KN) và ACAP thể hiện sự khác biệt rõ

ràng, đặc biệt ở DN lớn.

Ở DN lớn, mối quan hệ này có ý nghĩa rất mạnh (p-value < 0.001), cho thấy mạng lưới tri thức đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển ACAP. DN lớn có thể tận dụng các mối quan hệ và mạng lưới bên ngoài để tiếp cận tri thức mới và nâng cao ACAP.

117

Ở DN siêu lớn, mối quan hệ này không có ý nghĩa (p-value > 0.05). Điều này có thể do DN siêu lớn có sẵn các nguồn tri thức nội bộ và hệ thống quản lý tri thức mạnh mẽ, khiến họ không cần phụ thuộc nhiều vào các mạng lưới bên ngoài để phát triển ACAP.

4.3.3.5. Phong cách lãnh đạo (LS) tác động đến ACAP của các nhóm doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam

Ở DN vừa, mối quan hệ này gần như có ý nghĩa (p-value = 0.087), cho thấy mạng lưới tri thức cũng có vai trò nhất định trong việc phát triển ACAP, nhưng không mạnh mẽ như ở DN lớn.

Kết quả phân tích MGA cho thấy:

- DN siêu lớn: t-value = 3.977, p-value = 0.000 (rất có ý nghĩa)

- DN lớn: t-value = 2.007, p-value = 0.045 (có ý nghĩa)

- DN vừa: t-value = 2.162, p-value = 0.031 (có ý nghĩa)

Mối quan hệ giữa phong cách lãnh đạo (LS) và ACAP cũng có sự khác biệt đáng

kể giữa các nhóm DN:

Ở DN siêu lớn, mối quan hệ này rất có ý nghĩa (p-value < 0.001), điều này cho thấy phong cách lãnh đạo đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc phát triển ACAP ở các doanh nghiệp quy mô lớn nhất. Các lãnh đạo tại DN siêu lớn không chỉ định hướng chiến lược mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra một môi trường thúc đẩy sự học hỏi và đổi mới tri thức.

Ở DN lớn và DN vừa, mối quan hệ này cũng có ý nghĩa (p-value < 0.05), tuy nhiên tác động của phong cách lãnh đạo lên ACAP ở hai nhóm này có phần yếu hơn so với DN siêu lớn. Điều này cho thấy rằng phong cách lãnh đạo vẫn đóng vai trò quan trọng, nhưng các yếu tố khác cũng có thể ảnh hưởng đến sự phát triển ACAP.

Tổng hợp các phát hiện về sự khác biệt về mối quan hệ giữa các yếu tố tác động

và ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT

ELC, IC, KMP, KN, và LS đều cho thấy sự khác biệt đáng kể trong tác động của

chúng đến ACAP giữa các nhóm DN.

Các DN vừa có xu hướng phụ thuộc nhiều vào năng lực học hỏi của nhân viên

và quy trình quản lý tri thức để phát triển ACAP.

Mức độ cạnh tranh trong ngành và phong cách lãnh đạo có tác động mạnh mẽ

đến ACAP ở DN siêu lớn.

Mạng lưới tri thức đóng vai trò quan trọng hơn ở DN lớn, trong khi DN siêu lớn ít

phụ thuộc vào các mạng lưới bên ngoài hơn do họ có sẵn các hệ thống tri thức mạnh mẽ.

118

TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Chương 4 tập trung vào việc phân tích mô hình nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết về các yếu tố tác động đến ACAP của doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Kết quả phân tích PLS-SEM cho thấy các yếu tố như quy trình quản lý tri thức (KMP), phong cách lãnh đạo (LS), và năng lực kết hợp tri thức (CC) có ảnh hưởng mạnh mẽ đến ACAP, khẳng định vai trò quan trọng của việc quản lý tri thức, lãnh đạo hiệu quả, và sự hợp tác giữa các bộ phận trong doanh nghiệp. Các yếu tố khác như năng lực công nghệ thông tin (ITC), cơ cấu tổ chức (OS), và năng lực học hỏi của nhân viên (ELC) cũng có tác động đáng kể.

Phân tích còn làm rõ vai trò điều tiết của mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) đối với mối quan hệ giữa các yếu tố và ACAP. Mức độ cạnh tranh cao giúp tăng cường ảnh hưởng của quản lý tri thức và phong cách lãnh đạo, nhưng lại làm suy giảm tác động của năng lực học hỏi của nhân viên đối với ACAP. Hai giả thuyết về vai trò điều tiết của IC đối với cơ cấu tổ chức và ITC chỉ được hỗ trợ một phần, cho thấy rằng trong bối cảnh cạnh tranh cao, các yếu tố này có thể không phát huy tối đa vai trò của mình.

Tóm lại, Chương 4 đã cung cấp cái nhìn tổng quan về các yếu tố chính ảnh hưởng đến ACAP, đồng thời làm rõ vai trò điều tiết của mức độ cạnh tranh, giúp doanh nghiệp định hình chiến lược quản lý tri thức hiệu quả trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt..

119

CHƯƠNG 5: ĐỀ XUẤT KHUYẾN NGHỊ

Chương 5 của luận án sẽ tập trung vào việc trình bày các khuyến nghị và giải pháp nhằm nâng cao ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam, dựa trên kết quả phân tích đã trình bày trong các chương trước. Để đưa ra những đề xuất phù hợp, trước tiên cần phải nắm rõ xu hướng phát triển của ngành TMĐT tại Việt Nam, đặc biệt là trong bối cảnh nền kinh tế số đang ngày càng phát triển mạnh mẽ. Các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT phải đối mặt với nhiều thách thức và cơ hội, từ sự cạnh tranh gay gắt, tốc độ đổi mới công nghệ cho đến việc cần phải xây dựng và nâng cao ACAP để thích ứng và phát triển.

Trên cơ sở đó, phần đầu tiên của chương 5 sẽ phân tích xu hướng phát triển của TMĐT tại Việt Nam, cũng như vai trò của ACAP trong việc giúp các doanh nghiệp tận dụng được những cơ hội từ sự phát triển này. Sau đó, NCS sẽ tiếp tục trình bày các khuyến nghị dành cho doanh nghiệp và các cơ quan chính phủ nhằm cải thiện ACAP, giúp tăng cường khả năng cạnh tranh của các doanh nghiệp trong ngành.

Cuối cùng, chương 5 sẽ kết thúc bằng việc thảo luận về những hạn chế của luận án và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo. Những hạn chế này không chỉ là cơ sở để cải thiện các nghiên cứu tương lai mà còn mở ra những hướng nghiên cứu mới về ACAP trong ngành TMĐT.

5.1. Xu hướng phát triển của ngành TMĐT tại Việt Nam và ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT

5.1.1. Xu hướng phát triển TMĐT tại Việt Nam

TMĐT tại Việt Nam đang trải qua giai đoạn phát triển mạnh mẽ và trở thành một trong những thị trường tiềm năng nhất ở khu vực Đông Nam Á. Theo báo cáo từ Bộ Công Thương, doanh thu từ thị trường TMĐT B2C của Việt Nam dự kiến đạt 20,5 tỷ USD trong năm 2023, tăng 25% so với năm trước. Thị phần TMĐT chiếm khoảng 7,8- 8% tổng doanh thu bán lẻ hàng hóa và dịch vụ cả nước (Nhi, 2023).

Một số yếu tố thúc đẩy sự phát triển này bao gồm sự gia tăng của tỷ lệ người dân sử dụng Internet, với khoảng 74% dân số Việt Nam đang trực tuyến, tương đương 59- 62 triệu người tiêu dùng mua sắm trực tuyến (Nhi, 2023). Ngoài ra, sự phát triển mạnh mẽ của các nền tảng lớn như Shopee, Lazada, Tiki và Sendo, cùng với sự gia nhập của TikTok Shop, đã tạo ra những cú hích lớn cho thị trường. Doanh thu từ 5 nền tảng TMĐT hàng đầu tại Việt Nam tăng 53,4% trong năm 2023, cho thấy sự bùng nổ của hoạt động mua sắm trực tuyến (Metric, 2023).

120

Bên cạnh các yếu tố thúc đẩy, thị trường TMĐT Việt Nam cũng phải đối mặt với nhiều thách thức. Mức độ cạnh tranh giữa các nền tảng lớn rất khốc liệt, cùng với sự gia tăng của các xu hướng mua sắm mới như “mua trước trả sau” và bán hàng qua livestream, đòi hỏi doanh nghiệp phải liên tục đổi mới và ứng dụng các công nghệ hiện đại như trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data) (Mordor, 2023).

Nhìn chung, xu hướng phát triển của TMĐT tại Việt Nam đang mở ra nhiều cơ hội cho các doanh nghiệp, đặc biệt là trong việc nâng cao ACAP để thích ứng với sự thay đổi nhanh chóng của thị trường và công nghệ. Đây cũng là nền tảng để đề xuất các giải pháp cải thiện ACAP, nhằm nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp trong giai đoạn tới.

5.1.2. Năng lực hấp thụ tri thức của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam

ACAP là yếu tố quan trọng giúp các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam duy trì và phát triển trong môi trường cạnh tranh khốc liệt và không ngừng thay đổi. ACAP không chỉ giúp doanh nghiệp tiếp cận, tiếp thu và ứng dụng các tri thức mới từ bên ngoài, mà còn là công cụ chiến lược để cải thiện hiệu suất và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.

Hiện nay, các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam đã nhận thức được tầm quan trọng của việc nâng cao năng lực tri thức, đặc biệt là trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0 và sự chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ. Tuy nhiên, mức độ phát triển của ACAP giữa các doanh nghiệp lại có sự khác biệt rõ rệt.

Doanh nghiệp lớn có lợi thế về quy mô và nguồn lực tài chính, cho phép họ đầu tư vào các hệ thống quản lý tri thức hiện đại và phát triển các quy trình hấp thụ tri thức từ bên ngoài. Tuy nhiên, một số nghiên cứu chỉ ra rằng, mặc dù các doanh nghiệp này có nguồn lực tốt, nhưng quá trình tiếp thu tri thức mới thường chậm hơn so với doanh nghiệp vừa và nhỏ, do sự phức tạp trong cơ cấu tổ chức và quy trình quản lý .

Doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) trong ngành TMĐT tại Việt Nam, mặc dù hạn chế về tài chính và nguồn lực, lại thể hiện sự linh hoạt cao hơn trong việc tiếp thu và ứng dụng các tri thức mới. Sự linh hoạt này giúp các doanh nghiệp nhanh chóng thích nghi với các thay đổi của thị trường, đặc biệt là trong việc ứng dụng công nghệ và tiếp cận khách hàng mới .

Tuy nhiên, một trong những thách thức lớn đối với các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT là việc thiếu hụt nhân lực chất lượng cao, đặc biệt là những cá nhân có khả

năng học hỏi và ứng dụng tri thức mới một cách nhanh chóng và hiệu quả. Ngoài ra, các doanh nghiệp Việt Nam vẫn gặp khó khăn trong việc xây dựng văn hóa học hỏi nội bộ và hệ thống hóa quy trình quản lý tri thức, dẫn đến việc khó phát triển ACAP ở mức cao

121

Để nâng cao ACAP, các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam cần chú trọng đến việc đầu tư vào công nghệ và nhân lực, xây dựng hệ thống quản lý tri thức tiên tiến và tạo môi trường khuyến khích sự đổi mới và sáng tạo. Đồng thời, sự hỗ trợ từ các cơ quan nhà nước trong việc cung cấp chính sách hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận các nguồn tri thức quốc tế cũng đóng vai trò không nhỏ trong việc nâng cao năng lực tri thức của các doanh nghiệp .

5.2. Các khuyến nghị dành cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam

5.2.1. Khuyến nghị các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam nên đầu tư vào công nghệ và hạ tầng tri thức

Căn cứ đề xuất

Kết quả kiểm định cho thấy năng lực công nghệ thông tin (ITC) có tác động tích cực và có ý nghĩa đến ACAP, đặc biệt là ở nhóm doanh nghiệp siêu lớn (với beta = 0.125 và p-value = 0.015). Tuy nhiên, tác động của ITC ở các nhóm doanh nghiệp lớn và vừa không có ý nghĩa thống kê mạnh như nhóm doanh nghiệp siêu lớn, nhưng vẫn là yếu tố quan trọng cần đầu tư. Mức độ khác biệt giữa các nhóm về tác động của ITC lên ACAP không đáng kể, điều này cho thấy công nghệ thông tin vẫn là yếu tố quyết định, nhưng mức độ ứng dụng và khai thác hiệu quả lại phụ thuộc vào quy mô và điều kiện của từng doanh nghiệp.

Bảng 5.1: Tổng hợp kết quả kiểm định và phân tích đa nhóm về tác động của công nghệ thông tin (ITC) đến ACAP

Mối quan hệ

Beta

t-value p-value Mức độ khác biệt (MGA)

ITC -> ACAP (DN siêu lớn) 0.125

2.432

0.015

Không có khác biệt rõ ràng

ITC -> ACAP (DN lớn)

0.104

1.533

0.126

Không có khác biệt rõ ràng

ITC -> ACAP (DN vừa)

0.085

1.112

0.091

Không có khác biệt rõ ràng

Nguồn: NCS tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu điều tra (N=463)

Khuyến nghị

Đối với doanh nghiệp siêu lớn: Các doanh nghiệp này cần đầu tư mạnh mẽ vào

công nghệ thông tin để tối ưu hóa khả năng hấp thụ tri thức từ thị trường và môi trường

bên ngoài. Việc tích hợp các hệ thống dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) vào

122

các quy trình quản lý tri thức là cần thiết để khai thác và phân tích lượng dữ liệu khổng

lồ. Điều này giúp các doanh nghiệp siêu lớn không chỉ tối ưu hóa quy trình nội bộ mà

còn nắm bắt nhanh chóng xu hướng thị trường. Ví dụ, các doanh nghiệp như Amazon

và Alibaba đã thành công nhờ vào đầu tư mạnh vào công nghệ AI để tối ưu hóa khả

năng học hỏi và phát triển tri thức. Amazon Web Services (AWS) cung cấp các giải

pháp công nghệ tiên tiến giúp các doanh nghiệp không chỉ phát triển hệ thống mà còn

mở rộng quy mô tri thức dễ dàng.

Đối với doanh nghiệp lớn: Nhóm này nên tập trung vào việc triển khai các hệ

thống quản lý tri thức (KMS) nhằm kết nối tri thức từ các phòng ban khác nhau. Việc

xây dựng các kho dữ liệu tập trung và áp dụng các công cụ tự động hóa để phân tích

và xử lý tri thức sẽ giúp tối ưu hóa năng lực học hỏi và sáng tạo của doanh nghiệp.

Những giải pháp này không nhất thiết phải quá phức tạp như ở các doanh nghiệp siêu

lớn, nhưng cần đảm bảo tính hiệu quả và sự linh hoạt để phục vụ tốt cho chiến lược

phát triển dài hạn.

Đối với doanh nghiệp vừa: Mặc dù ITC có tác động tích cực đến ACAP, nhưng

mức độ ảnh hưởng của nó không mạnh mẽ như ở các doanh nghiệp lớn và siêu lớn. Do

đó, doanh nghiệp vừa nên ưu tiên ứng dụng các công nghệ vừa phải, dễ dàng triển khai

và phù hợp với quy mô tổ chức. Các công cụ quản lý dữ liệu và giao tiếp nội bộ đơn

giản như Google Workspace, Microsoft Teams, và các hệ thống quản lý tri thức dựa trên

nền tảng điện toán đám mây sẽ giúp tối ưu hóa quy trình học hỏi mà không cần đầu tư

quá lớn vào công nghệ phức tạp.

Đối với doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ: Các doanh nghiệp này cần tập trung vào

sử dụng các công nghệ tiết kiệm chi phí nhưng hiệu quả trong việc quản lý và chia sẻ tri

thức. Các nền tảng mã nguồn mở và phần mềm như Trello, Slack, và Notion có thể hỗ

trợ các doanh nghiệp nhỏ trong việc xây dựng và quản lý tri thức một cách có hệ thống

mà không đòi hỏi quá nhiều vốn đầu tư ban đầu.

Tóm lại: Việc đầu tư vào công nghệ thông tin và hạ tầng tri thức là nền tảng để

các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam nâng cao khả năng hấp thụ tri

thức, bắt kịp với xu hướng phát triển nhanh chóng của thị trường và đảm bảo tính cạnh

tranh dài hạn. Các doanh nghiệp, tùy thuộc vào quy mô và điều kiện, cần có các chiến

lược phù hợp để tối ưu hóa nguồn lực công nghệ hiện có và phát triển ACAP một cách

hiệu quả.

123

5.2.2. Khuyến nghị về việc phát triển nguồn nhân lực dành cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam

Căn cứ đề xuất

Kết quả kiểm định cho thấy năng lực học hỏi của nhân viên (ELC) có ảnh hưởng rất lớn đến ACAP (ACAP), đặc biệt ở nhóm doanh nghiệp vừa (beta = 2.622 và p-value = 0.009). Ngược lại, ở nhóm doanh nghiệp lớn và siêu lớn, mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê, cho thấy những doanh nghiệp này ít phụ thuộc vào năng lực học hỏi của từng cá nhân để phát triển ACAP. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển nguồn nhân lực, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp vừa.

Bảng 5.2: Tổng hợp kết quả kiểm định và phân tích đa nhóm về tác động của năng lực học hỏi của nhân viên (ELC) đến ACAP

Mối quan hệ

Beta

t-value p-value

Mức độ khác biệt (MGA)

ELC -> ACAP (DN siêu lớn) 0.426

Không có ý nghĩa

0.67

ELC -> ACAP (DN lớn)

0.691

Không có ý nghĩa

0.49

ELC -> ACAP (DN vừa)

2.622

0.009

Có ý nghĩa mạnh mẽ

Nguồn: NCS tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu điều tra (N=463)

Khuyến nghị

Đối với doanh nghiệp vừa: Các doanh nghiệp vừa cần đầu tư vào các chương trình đào tạo và phát triển kỹ năng chuyên môn cho nhân viên. Doanh nghiệp nên tổ chức các khóa đào tạo nội bộ và khuyến khích nhân viên tham gia các chương trình đào tạo bên ngoài nhằm nâng cao kỹ năng công nghệ, khả năng học hỏi và sáng tạo. Đặc biệt, việc xây dựng các chương trình cố vấn (mentoring) và học tập theo nhóm (team learning) sẽ giúp nhân viên chia sẻ tri thức và học hỏi lẫn nhau một cách hiệu quả hơn. Ví dụ, công ty Viettel đã xây dựng một chương trình đào tạo nội bộ mạnh mẽ, khuyến khích nhân viên học hỏi và phát triển không ngừng qua các chương trình cố vấn và khóa học công nghệ thường xuyên. Điều này giúp Viettel duy trì được khả năng cạnh tranh mạnh mẽ trong bối cảnh kinh tế số phát triển.

Đối với doanh nghiệp lớn: Doanh nghiệp lớn có thể tập trung vào việc xây dựng

các chương trình phát triển nhân tài, đặc biệt là cho các vị trí quản lý và lãnh đạo cấp cao.

Các chương trình đào tạo về quản lý tri thức và kỹ năng lãnh đạo trong môi trường kinh

doanh số sẽ giúp nâng cao khả năng truyền đạt và phát triển tri thức trong toàn bộ tổ chức.

Một ví dụ cụ thể là VinGroup, đã tổ chức các chương trình đào tạo lãnh đạo cấp cao với

các đối tác quốc tế để nâng cao kỹ năng quản lý tri thức và khả năng học hỏi liên tục cho

124

các nhà quản lý trong doanh nghiệp. Điều này đã giúp VinGroup thúc đẩy sự đổi mới và

cải tiến liên tục trong các lĩnh vực mà họ hoạt động.

Đối với doanh nghiệp siêu lớn: Ở nhóm này, chuyển đổi số và ứng dụng công nghệ

là những yếu tố quan trọng trong việc phát triển nhân lực. Doanh nghiệp siêu lớn cần

khuyến khích nhân viên tiếp cận các nền tảng học trực tuyến và sử dụng các công cụ tự

học hiện đại. Ngoài ra, doanh nghiệp có thể đầu tư vào việc phát triển các nhóm nghiên

cứu và phát triển (R&D) nội bộ để đảm bảo rằng nhân viên có môi trường thuận lợi để

học hỏi và sáng tạo tri thức mới. Chẳng hạn, Samsung tại Việt Nam đã thành lập các trung

tâm R&D lớn, giúp đội ngũ nhân viên có cơ hội tiếp cận công nghệ mới và thúc đẩy

nghiên cứu nội bộ. Việc này không chỉ giúp nhân viên phát triển bản thân mà còn thúc

đẩy sự cải tiến và nâng cao khả năng hấp thụ tri thức trong toàn bộ tổ chức.

Đối với doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ: Các doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ cần tập

trung vào học hỏi linh hoạt và đào tạo theo nhu cầu thực tiễn. Do hạn chế về nguồn lực,

các doanh nghiệp này nên tập trung vào các chương trình đào tạo ngắn hạn và phù hợp

với nhu cầu hiện tại của doanh nghiệp, thay vì đầu tư vào các khóa học dài hạn tốn kém.

Việc tận dụng các nền tảng học trực tuyến miễn phí hoặc chi phí thấp như Coursera,

Udemy, và LinkedIn Learning sẽ giúp nhân viên cập nhật kiến thức và kỹ năng mà không

tốn quá nhiều chi phí.

Tóm lại: Phát triển nguồn nhân lực là một chiến lược thiết yếu để các doanh nghiệp

trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam nâng cao ACAP. Các doanh nghiệp cần thiết lập các

chương trình đào tạo phù hợp với quy mô và điều kiện của mình, nhằm đảm bảo rằng

nhân viên có đủ khả năng và kiến thức để học hỏi và sáng tạo liên tục trong bối cảnh thị

trường ngày càng cạnh tranh và phức tạp.

5.2.3. Khuyến nghị về việc xây dựng văn hóa quản lý tri thức dành cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam

Căn cứ đề xuất

Kết quả nghiên cứu cho thấy văn hóa hợp tác (CCL) có tác động tích cực và ý nghĩa đến ACAP, đặc biệt ở nhóm doanh nghiệp siêu lớn (t-value = 2.137, p-value = 0.033). Bên cạnh đó, tri thức tích lũy (AK) cũng cho thấy có ảnh hưởng đến ACAP ở nhóm doanh nghiệp lớn (t-value = 2.265, p-value = 0.024). Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng văn hóa quản lý tri thức và khả năng tích lũy tri thức bên trong doanh nghiệp.

125

Bảng 5.3: Tổng hợp kết quả kiểm định và phân tích đa nhóm về tác động của văn hóa hợp tác (CCL) và tri thức tích lũy (AK) đến ACAP

Mối quan hệ

Beta

t-value p-value Mức độ khác biệt (MGA)

CCL -> ACAP (DN siêu lớn) 0.092

2.137

0.033

Có ý nghĩa ở mức thấp

AK -> ACAP (DN lớn)

0.104

2.265

0.024

Có ý nghĩa

Nguồn: NCS tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu điều tra (N=463)

Khuyến nghị

Đối với doanh nghiệp siêu lớn: Các doanh nghiệp siêu lớn cần xây dựng một văn hóa hợp tác cởi mở và khuyến khích chia sẻ tri thức giữa các phòng ban, bộ phận. Việc tạo ra các không gian và hệ thống thúc đẩy sự giao tiếp mở, khuyến khích nhân viên chia sẻ ý tưởng, kinh nghiệm là rất quan trọng. Các doanh nghiệp như Google và Facebook đã thành công trong việc xây dựng môi trường cởi mở, nơi các ý tưởng được trao đổi tự do, giúp tối ưu hóa khả năng sáng tạo và học hỏi. Điều này không chỉ giúp nâng cao ACAP mà còn tạo động lực cho nhân viên phát triển bản thân trong môi trường làm việc không ngừng đổi mới. Một yếu tố quan trọng khác là khuyến khích sự hợp tác giữa các đội nhóm, kể cả đội ngũ quản lý cấp cao và nhân viên. Điều này có thể được thực hiện thông qua các dự án liên phòng ban hoặc sử dụng các nền tảng cộng tác như Microsoft Teams hoặc Slack để duy trì sự kết nối và chia sẻ thông tin trong toàn tổ chức.

Đối với doanh nghiệp lớn: Với doanh nghiệp lớn, tri thức tích lũy là một yếu tố quan trọng để nâng cao ACAP. Do đó, các doanh nghiệp này cần tập trung vào việc xây dựng các kho tri thức, nơi mọi thông tin và kiến thức được lưu trữ và dễ dàng truy cập. Việc sử dụng các hệ thống quản lý tri thức có khả năng lưu trữ lâu dài và truy cập nhanh chóng sẽ giúp doanh nghiệp dễ dàng tận dụng tri thức sẵn có, đồng thời đảm bảo rằng tri thức được chia sẻ một cách liên tục.

Ví dụ, IBM đã xây dựng một nền tảng quản lý tri thức toàn cầu cho phép nhân viên chia sẻ và học hỏi từ các dự án trên toàn thế giới. Điều này không chỉ giúp duy trì tri thức nội bộ mà còn thúc đẩy khả năng phát triển tri thức mới.

Đối với doanh nghiệp vừa: Mặc dù doanh nghiệp vừa có thể gặp nhiều hạn chế về nguồn lực, nhưng việc xây dựng văn hóa quản lý tri thức vẫn là một trong những yếu tố quan trọng để phát triển ACAP. Các doanh nghiệp này nên khuyến khích sự trao đổi tri thức không chính thức giữa các nhân viên, chẳng hạn như qua các buổi họp nhóm định kỳ hoặc các hội thảo nội bộ. Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng các nền tảng quản lý tri thức có chi phí thấp như Notion hay Trello để quản lý và chia sẻ tri thức một cách dễ dàng.

126

Đối với doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ: Các doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ thường gặp khó khăn trong việc xây dựng hệ thống quản lý tri thức phức tạp. Tuy nhiên, họ vẫn có thể xây dựng văn hóa chia sẻ tri thức thông qua các phương thức đơn giản như trao đổi kinh nghiệm và học hỏi lẫn nhau. Các nền tảng giao tiếp và cộng tác miễn phí hoặc có chi phí thấp như Slack, Google Drive, hoặc Zoom sẽ giúp doanh nghiệp nhỏ duy trì khả năng chia sẻ tri thức một cách hiệu quả.

Tóm lại: Xây dựng văn hóa quản lý tri thức là yếu tố quan trọng giúp các doanh

nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, nâng cao khả năng hấp thụ tri

thức. Việc khuyến khích sự hợp tác và chia sẻ tri thức trong tổ chức không chỉ cải thiện

hiệu suất làm việc mà còn giúp doanh nghiệp thích nghi với sự thay đổi liên tục của thị

trường và công nghệ.

5.2.4. Khuyến nghị các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam nên đổi mới quy trình quản lý tri thức

Căn cứ đề xuất

Kết quả nghiên cứu cho thấy quy trình quản lý tri thức (KMP) có ảnh hưởng cực kỳ

mạnh mẽ đến ACAP ở nhóm doanh nghiệp vừa (t-value = 4.334, p-value = 0.000), trong

khi ở các nhóm doanh nghiệp lớn và siêu lớn, mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê.

Điều này nhấn mạnh sự khác biệt trong mức độ phụ thuộc vào quy trình quản lý tri thức

giữa các nhóm doanh nghiệp và tạo ra cơ sở để đề xuất các khuyến nghị phù hợp.

Bảng 5.4: Tổng hợp Kết quả kiểm định và phân tích đa nhóm về tác động của quy trình quản lý tri thức (KMP) đến ACAP

Mối quan hệ

Beta

t-value

p-value

Mức độ khác biệt (MGA)

KMP -> ACAP (DN siêu lớn) 0.33

0.742

Không có ý nghĩa

KMP -> ACAP (DN lớn)

1.181

0.237

Không có ý nghĩa

KMP -> ACAP (DN vừa)

4.334

0.000

Có ý nghĩa rất mạnh mẽ

Nguồn: NCS tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu điều tra (N=463)

Khuyến nghị

Đối với doanh nghiệp vừa: Doanh nghiệp vừa cần tập trung vào việc đổi mới và tối ưu hóa quy trình quản lý tri thức. Đây là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp duy trì khả năng học hỏi liên tục và tận dụng tri thức từ cả nguồn nội bộ lẫn bên ngoài. Các

doanh nghiệp vừa nên tự động hóa quy trình lưu trữ và chia sẻ tri thức bằng cách áp dụng các hệ thống quản lý tri thức thông minh, giúp lưu trữ, phân loại và truy xuất tri thức dễ dàng. Một số công cụ như SharePoint hay Confluence có thể giúp các doanh nghiệp này tổ chức và chia sẻ tri thức một cách hiệu quả.

127

Ngoài ra, doanh nghiệp vừa nên thiết lập các quy trình đào tạo liên tục để đảm bảo nhân viên không chỉ tiếp cận được tri thức mà còn biết cách ứng dụng tri thức vào công việc hàng ngày. Một ví dụ thành công là FPT, đã xây dựng hệ thống quản lý tri thức nội bộ mạnh mẽ, giúp tối ưu hóa các quy trình và nâng cao khả năng đổi mới của tổ chức.

Đối với doanh nghiệp lớn: Mặc dù kết quả nghiên cứu không chỉ ra tác động mạnh mẽ của quy trình quản lý tri thức đối với ACAP ở nhóm doanh nghiệp lớn, nhưng điều này không có nghĩa là các doanh nghiệp lớn không cần chú trọng đến việc đổi mới quy trình. Các doanh nghiệp lớn nên tập trung vào tích hợp công nghệ vào quy trình quản lý tri thức nhằm tối ưu hóa việc chia sẻ và truy xuất thông tin. Một giải pháp là áp dụng công nghệ AI để tự động hóa việc phân loại tri thức và dự đoán xu hướng tri thức mới trong lĩnh vực kinh doanh.

Ví dụ, Viettel đã triển khai hệ thống quản lý tri thức thông minh dựa trên công nghệ AI, giúp doanh nghiệp duy trì sự đổi mới liên tục và dễ dàng tiếp cận tri thức mới từ thị trường.

Đối với doanh nghiệp siêu lớn: Ở các doanh nghiệp siêu lớn, mặc dù quy trình quản lý tri thức không thể hiện rõ ràng mức độ ảnh hưởng lớn đến ACAP, nhưng họ vẫn cần tối ưu hóa quy trình hiện có. Các doanh nghiệp siêu lớn cần tập trung vào việc tăng cường chia sẻ tri thức nội bộ giữa các chi nhánh và phòng ban để đảm bảo tri thức được truyền tải một cách nhanh chóng và đồng bộ. Hệ thống quản lý tri thức nên được mở rộng để bao gồm cả tri thức từ bên ngoài, chẳng hạn như từ các đối tác quốc tế hay các đơn vị nghiên cứu hàng đầu trong ngành.

Một ví dụ điển hình là Unilever, đã xây dựng hệ thống quản lý tri thức toàn cầu, giúp chia sẻ thông tin và tri thức giữa các chi nhánh tại nhiều quốc gia, từ đó nâng cao hiệu suất và khả năng học hỏi của toàn bộ tổ chức.

Đối với doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ: Các doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ thường thiếu nguồn lực để xây dựng hệ thống quản lý tri thức phức tạp, tuy nhiên họ vẫn có thể đổi mới quy trình bằng cách tự động hóa các công cụ cơ bản như Google Drive, Trello, hoặc Slack. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp lưu trữ tri thức một cách hệ thống mà còn tăng cường sự phối hợp và chia sẻ thông tin giữa các nhóm nhân viên.

128

Ngoài ra, doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ nên tập trung vào việc chuẩn hóa các quy trình liên quan đến quản lý tri thức để đảm bảo sự nhất quán trong cách thức thu thập và lưu trữ thông tin.

Tóm lại: Đổi mới quy trình quản lý tri thức không chỉ là yếu tố quan trọng đối với doanh nghiệp vừa mà còn mang lại lợi ích đáng kể cho các doanh nghiệp lớn và siêu lớn. Các doanh nghiệp cần tùy chỉnh quy trình của mình để phù hợp với quy mô và đặc thù tổ chức, từ đó nâng cao khả năng hấp thụ tri thức và đáp ứng tốt hơn các thay đổi của thị trường.

5.2.5. Khuyến nghị về việc nâng cao khả năng thích ứng với sự thay đổi của thị trường dành cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam

Căn cứ đề xuất

Kết quả phân tích cho thấy mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) có ảnh hưởng mạnh mẽ đến ACAP (ACAP), đặc biệt ở nhóm doanh nghiệp siêu lớn và doanh nghiệp vừa. Điều này cho thấy rằng trong môi trường cạnh tranh khốc liệt, các doanh nghiệp có khả năng hấp thụ tri thức tốt hơn sẽ có lợi thế trong việc duy trì và nâng cao năng lực cạnh tranh.

Bảng 5.5: Tổng hợp kết quả phân tích về tác động của mức độ cạnh tranh trong ngành (IC) đến ACAP

Mối quan hệ

Beta

t-value

p-value

Mức độ khác biệt (MGA)

IC -> ACAP (DN siêu lớn)

2.672

0.008

Có ý nghĩa mạnh mẽ

IC -> ACAP (DN vừa)

2.149

0.032

Có ý nghĩa

IC -> ACAP (DN lớn)

1.147

0.252

Không có ý nghĩa

Nguồn: NCS tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu điều tra (N=463)

Khuyến nghị:

Đối với doanh nghiệp siêu lớn: Doanh nghiệp siêu lớn cần chú trọng đến việc xây dựng các chiến lược thích ứng nhanh với sự thay đổi của thị trường. Việc duy trì sự linh hoạt và khả năng đổi mới nhanh chóng sẽ giúp doanh nghiệp tận dụng được những thay đổi và cơ hội mới trong môi trường cạnh tranh. Các doanh nghiệp có thể đầu tư vào việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng và hệ thống logistics, nhằm đảm bảo khả năng phản hồi nhanh với các biến động của thị trường.

129

Ví dụ, Amazon đã thành công trong việc xây dựng hệ thống chuỗi cung ứng linh hoạt và áp dụng công nghệ tiên tiến để xử lý đơn hàng một cách hiệu quả, giúp họ duy trì vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực TMĐT.

Đối với doanh nghiệp lớn: Mặc dù tác động của IC đến ACAP không quá mạnh mẽ trong nhóm doanh nghiệp lớn, nhưng họ vẫn cần phát triển các chiến lược phản ứng nhanh với sự thay đổi của thị trường. Điều này có thể bao gồm việc triển khai các mô hình dự báo thị trường và công cụ phân tích xu hướng nhằm đưa ra các quyết định kịp thời và chính xác.

Doanh nghiệp cũng nên tạo ra nhóm chuyên trách về đổi mới (Innovation Task Force) để theo dõi các xu hướng mới, từ đó cải thiện khả năng nắm bắt cơ hội và cạnh tranh tốt hơn trong môi trường kinh doanh không ngừng thay đổi.

Đối với doanh nghiệp vừa: Các doanh nghiệp vừa nên tập trung vào việc duy trì sự linh hoạt và khả năng điều chỉnh nhanh trong chiến lược kinh doanh. Họ cần xây dựng một hệ thống thông tin hiệu quả để cập nhật liên tục các biến động của thị trường và áp dụng chúng vào chiến lược cạnh tranh. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng công nghệ AI để phân tích các xu hướng tiêu dùng và dự báo nhu cầu thị trường.

Ngoài ra, doanh nghiệp vừa nên phát triển các quan hệ đối tác chiến lược để tận dụng tri thức từ các đối tác trong và ngoài nước, giúp họ mở rộng phạm vi tiếp cận và nâng cao khả năng cạnh tranh.

Đối với doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ: Doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ cần duy trì sự nhạy bén và linh hoạt trong cách tiếp cận thị trường. Điều này có thể đạt được thông qua việc tận dụng các nền tảng TMĐT hiện có và khai thác các công cụ quản lý quan hệ khách hàng (CRM) để hiểu rõ hơn về nhu cầu và phản hồi của khách hàng. Các doanh nghiệp này cũng nên nhanh chóng điều chỉnh chiến lược marketing và sản phẩm dựa trên các dữ liệu thực tế từ thị trường.

Một ví dụ thành công là các doanh nghiệp nhỏ sử dụng Zalo, Facebook, và Shopee để bán hàng trực tiếp đến người tiêu dùng, từ đó nhanh chóng thích ứng với sự thay đổi trong nhu cầu và hành vi tiêu dùng.

Tóm lại: Trong bối cảnh thị trường TMĐT Việt Nam không ngừng thay đổi và cạnh tranh ngày càng khốc liệt, các doanh nghiệp cần phát triển khả năng thích ứng nhanh chóng. Việc duy trì sự linh hoạt và nắm bắt kịp thời các cơ hội từ sự thay đổi của thị trường là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp nâng cao ACAP và duy trì vị thế cạnh tranh.

130

5.3. Các khuyến nghị dành cho chính phủ và các sở ban ngành tại Việt Nam

5.3.1. Khuyến nghị hỗ trợ về mặt hạ tầng công nghệ và dữ liệu

Căn cứ đề xuất

TMĐT tại Việt Nam đang phát triển nhanh chóng, tuy nhiên, sự phát triển này vẫn phụ thuộc nhiều vào cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và hạ tầng dữ liệu quốc gia. Kết quả nghiên cứu cho thấy công nghệ thông tin đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao ACAP (ACAP) của các doanh nghiệp, đặc biệt là ở các doanh nghiệp vừa và lớn. Tuy nhiên, để đảm bảo khả năng phát triển bền vững của TMĐT, chính phủ cần phải đầu tư mạnh mẽ hơn vào hạ tầng công nghệ và dữ liệu.

Khuyến nghị

Phát triển cơ sở hạ tầng công nghệ hiện đại: Chính phủ cần tiếp tục đẩy mạnh phát triển mạng 5G, các trung tâm dữ liệu quốc gia, và hệ thống điện toán đám mây để tạo nền tảng vững chắc cho sự phát triển của TMĐT. Việc xây dựng các trung tâm dữ liệu địa phương sẽ giúp giảm thiểu độ trễ, cải thiện tốc độ truyền tải dữ liệu và tăng cường bảo mật thông tin.

Chính sách chia sẻ dữ liệu công khai: Chính phủ nên phát triển các chính sách khuyến khích việc chia sẻ dữ liệu giữa các cơ quan nhà nước và doanh nghiệp, giúp các doanh nghiệp tiếp cận nguồn dữ liệu chính xác và minh bạch hơn. Các chương trình này có thể bao gồm việc xây dựng hệ thống dữ liệu mở (Open Data), giúp doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa quy trình vận hành và nâng cao năng lực sáng tạo .

Đầu tư vào hệ thống an ninh mạng: Với tốc độ phát triển nhanh chóng của TMĐT, vấn đề bảo mật thông tin và dữ liệu cá nhân của người tiêu dùng là cực kỳ quan trọng. Chính phủ cần thiết lập các tiêu chuẩn an ninh mạng quốc gia nhằm bảo vệ thông tin của người tiêu dùng và doanh nghiệp khỏi các nguy cơ tấn công mạng.

5.3.2. Khuyến nghị phát triển nguồn nhân lực công nghệ số

Căn cứ đề xuất

Nguồn nhân lực công nghệ số đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển ACAP (ACAP) và nâng cao khả năng cạnh tranh của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cho thấy doanh nghiệp Việt Nam vẫn đang gặp khó khăn trong việc phát triển đội ngũ nhân sự có kỹ năng công nghệ đủ mạnh, đặc biệt là các kỹ năng liên quan đến quản lý tri thức, phân tích dữ liệu và sử dụng công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data) .

131

Khuyến nghị

Chính phủ cần xây dựng các chương trình đào tạo công nghệ số quốc gia: Để nâng cao trình độ nhân lực công nghệ số, chính phủ nên hợp tác với các trường đại học và các trung tâm đào tạo để phát triển các chương trình đào tạo kỹ năng số, tập trung vào các lĩnh vực quan trọng như phân tích dữ liệu, quản lý tri thức, và công nghệ AI. Chương trình này không chỉ nên được cung cấp cho sinh viên mà còn cần mở rộng tới các nhân sự đang làm việc tại các doanh nghiệp .

Khuyến khích các doanh nghiệp tham gia đào tạo nhân lực: Chính phủ có thể thiết lập các chính sách khuyến khích doanh nghiệp tham gia vào các chương trình đào tạo nâng cao năng lực công nghệ cho nhân viên. Các doanh nghiệp có thể nhận được ưu đãi về thuế hoặc hỗ trợ tài chính nếu họ tham gia vào các chương trình đào tạo công nghệ số cho nhân sự của mình.

Xây dựng các chương trình học bổng và trao đổi quốc tế: Chính phủ nên khuyến khích sự hợp tác với các đối tác quốc tế thông qua các chương trình học bổng, trao đổi tri thức và chuyển giao công nghệ. Điều này sẽ giúp các doanh nghiệp tiếp cận với tri thức và công nghệ mới từ các quốc gia tiên tiến, đồng thời nâng cao năng lực cho đội ngũ nhân lực công nghệ số của Việt Nam.

5.3.3. Khuyến nghị xây dựng khung pháp lý rõ ràng cho TMĐT

Căn cứ đề xuất

Hiện nay, sự phát triển nhanh chóng của TMĐT đòi hỏi một khung pháp lý chặt chẽ và đồng bộ để đảm bảo tính minh bạch và công bằng trong hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, các quy định về bảo mật thông tin, quyền lợi người tiêu dùng và quản lý hoạt động thương mại xuyên biên giới vẫn chưa thực sự hoàn thiện, gây khó khăn cho doanh nghiệp và người tiêu dùng . Do đó, việc thiết lập một khung pháp lý rõ ràng và cụ thể là yếu tố cần thiết để thúc đẩy sự phát triển bền vững của TMĐT tại Việt Nam.

Khuyến nghị

Củng cố các quy định về bảo mật thông tin: Chính phủ cần xây dựng và áp dụng các tiêu chuẩn bảo mật thông tin nghiêm ngặt hơn nhằm bảo vệ dữ liệu người tiêu dùng. Điều này không chỉ giúp tạo niềm tin cho khách hàng khi mua sắm trực tuyến mà còn bảo vệ doanh nghiệp khỏi các nguy cơ an ninh mạng. Việc áp dụng tiêu chuẩn bảo mật như GDPR tại Liên minh châu Âu có thể là một hình mẫu tốt cho Việt Nam .

Bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng: Chính phủ cần thiết lập một khung pháp lý bảo vệ người tiêu dùng rõ ràng, quy định cụ thể về quyền lợi và nghĩa vụ của cả người

bán và người mua trong các giao dịch TMĐT. Việc này không chỉ giúp tạo môi trường kinh doanh minh bạch mà còn khuyến khích người tiêu dùng tham gia vào các nền tảng trực tuyến một cách an toàn và tin cậy hơn.

132

Tăng cường quản lý hoạt động kinh doanh xuyên biên giới: Với sự phát triển của

TMĐT, hoạt động kinh doanh xuyên biên giới đang trở nên phổ biến hơn bao giờ hết.

Chính phủ cần xây dựng các chính sách quản lý hải quan, thuế quan và giấy phép

kinh doanh quốc tế rõ ràng hơn để khuyến khích các doanh nghiệp trong nước hợp tác

và phát triển với các đối tác quốc tế. Điều này không chỉ giúp tăng cường năng lực cạnh

tranh của các doanh nghiệp trong nước mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển

giao tri thức và công nghệ từ các nước tiên tiến.

Tóm lại: Xây dựng khung pháp lý rõ ràng cho TMĐT là yếu tố quyết định để

đảm bảo sự phát triển bền vững của ngành. Chính phủ cần tập trung vào các vấn đề bảo

mật thông tin, quyền lợi người tiêu dùng, và quản lý hoạt động kinh doanh xuyên biên

giới để tạo ra một môi trường kinh doanh minh bạch và an toàn hơn cho tất cả các bên

tham gia.

5.3.4. Khuyến nghị phát triển chính sách khuyến khích hợp tác quốc tế

Căn cứ đề xuất

Trong bối cảnh toàn cầu hóa ngày càng sâu rộng, hợp tác quốc tế đóng vai trò

quan trọng trong việc giúp các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT nâng cao ACAP

(ACAP). Sự hợp tác không chỉ giúp doanh nghiệp tiếp cận công nghệ tiên tiến mà còn

mở ra các cơ hội tiếp cận nguồn tri thức từ những đối tác quốc tế. Điều này đặc biệt quan

trọng đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, khi họ có thể học hỏi từ các công ty lớn và

các quốc gia tiên tiến .

Khuyến nghị

Khuyến khích các chương trình chuyển giao công nghệ quốc tế: Chính phủ cần

tạo điều kiện thuận lợi cho các doanh nghiệp tiếp cận với chương trình chuyển giao

công nghệ từ các đối tác quốc tế. Các hiệp định thương mại tự do (FTA) như EVFTA

(Hiệp định Thương mại Tự do giữa Việt Nam và Liên minh Châu Âu) có thể tạo cơ hội

để các doanh nghiệp trong nước dễ dàng tiếp cận công nghệ mới từ các nước đối tác.

Bên cạnh đó, chính phủ nên xây dựng các chính sách ưu đãi về thuế cho các doanh

nghiệp tham gia vào các chương trình này, giúp giảm chi phí tiếp nhận và ứng dụng

công nghệ mới

133

Hợp tác quốc tế trong nghiên cứu và phát triển (R&D): Chính phủ cần thúc đẩy các chương trình hợp tác nghiên cứu và phát triển giữa các doanh nghiệp Việt Nam và các đối tác quốc tế. Thông qua các dự án nghiên cứu chung, doanh nghiệp có thể tiếp cận các ý tưởng mới, nâng cao khả năng sáng tạo và phát triển sản phẩm phù hợp với thị trường quốc tế. Ví dụ, chương trình hợp tác giữa Samsung R&D và các đối tác địa phương tại Việt Nam đã mang lại nhiều kết quả khả quan trong việc phát triển công nghệ tiên tiến .

Thúc đẩy hợp tác đào tạo quốc tế: Ngoài hợp tác công nghệ, chính phủ cũng nên khuyến khích chương trình đào tạo và trao đổi nhân lực quốc tế. Các chương trình này sẽ giúp nâng cao trình độ chuyên môn của nguồn nhân lực trong nước, đặc biệt là trong các lĩnh vực liên quan đến công nghệ số và quản lý tri thức. Các doanh nghiệp Việt Nam có thể cử nhân viên tham gia các chương trình trao đổi quốc tế hoặc hợp tác với các trường đại học quốc tế để đào tạo đội ngũ nhân lực chất lượng cao.

Tóm lại: Chính sách khuyến khích hợp tác quốc tế là yếu tố không thể thiếu để

nâng cao ACAP cho các doanh nghiệp Việt Nam. Chính phủ cần tạo điều kiện thuận lợi cho các doanh nghiệp tham gia vào các chương trình chuyển giao công nghệ, hợp tác nghiên cứu và phát triển, và đào tạo nhân lực quốc tế. Điều này không chỉ giúp các doanh nghiệp tiếp cận tri thức mới mà còn nâng cao khả năng cạnh tranh trong bối cảnh kinh tế toàn cầu hóa.

5.4. Hạn chế của luận án và đề xuất hướng nghiên cứu trong tương lai

5.4.1. Hạn chế của luận án

Mặc dù luận án đã đạt được nhiều kết quả tích cực trong việc phân tích và kiểm chứng các giả thuyết liên quan đến ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam, vẫn còn tồn tại một số hạn chế cần được xem xét kỹ lưỡng:

(1) Hạn chế về dữ liệu mẫu

Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu chủ yếu tập trung vào các doanh nghiệp vừa, lớn và siêu lớn, trong khi số lượng các doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ tham gia khảo sát còn hạn chế. Điều này có thể dẫn đến việc các kết quả phân tích không hoàn toàn phản ánh đầy đủ tình hình thực tế của tất cả các nhóm doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ.

(2) Hạn chế về phương pháp phân tích

Phân tích đa nhóm (MGA) trong luận án chỉ được thực hiện cho ba nhóm doanh nghiệp (siêu lớn, lớn và vừa), trong khi các doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ không được đưa vào phân tích đa nhóm, dẫn đến thiếu sự so sánh toàn diện giữa các loại hình doanh nghiệp.

134

(3) Hạn chế về thời gian và bối cảnh nghiên cứu

Dữ liệu được thu thập trong thời gian ngắn, chưa phản ánh được toàn bộ sự phát triển của ngành TMĐT tại Việt Nam trong các giai đoạn khác nhau. Thị trường TMĐT có tính biến động cao và liên tục thay đổi, do đó kết quả nghiên cứu có thể không còn phù hợp trong những bối cảnh phát triển khác nhau của ngành.

Bối cảnh kinh tế vĩ mô và các yếu tố chính trị, xã hội (như chiến tranh Nga - EU) cũng ảnh hưởng mạnh mẽ đến hoạt động của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, nhưng những yếu tố này chưa được đưa vào xem xét kỹ lưỡng trong luận án.

(4) Hạn chế về yếu tố con người trong nghiên cứu

Nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào việc đo lường các yếu tố công nghệ và quy trình quản lý tri thức, nhưng chưa đi sâu vào các khía cạnh văn hóa doanh nghiệp và yếu tố con người như tinh thần làm việc, khả năng sáng tạo, và thái độ của nhân viên đối với việc học hỏi và chia sẻ tri thức. Đây là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng hấp thụ tri thức của doanh nghiệp.

Những hạn chế nêu trên cần được xem xét trong các nghiên cứu tiếp theo để làm rõ hơn về bức tranh toàn diện của ACAP trong lĩnh vực TMĐT. Các nghiên cứu trong tương lai nên mở rộng phạm vi khảo sát, áp dụng các phương pháp phân tích khác và đưa thêm các yếu tố về con người và văn hóa tổ chức vào mô hình nghiên cứu.

5.4.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Dựa trên các kết quả phân tích và những hạn chế đã nêu ở phần trước, có một số hướng nghiên cứu trong tương lai mà các nhà nghiên cứu có thể xem xét để mở rộng và làm sâu sắc thêm kiến thức về ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam:

Mở rộng phạm vi và quy mô mẫu nghiên cứu:

Các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào việc mở rộng phạm vi địa lý và quy mô mẫu khảo sát để bao quát được nhiều loại hình doanh nghiệp khác nhau, từ các thành phố lớn đến khu vực nông thôn. Ngoài ra, việc tăng cường số lượng mẫu từ các doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về cách các nhóm doanh nghiệp này phát triển ACAP trong môi trường TMĐT đầy thách thức .

Sử dụng các phương pháp phân tích khác nhau:

Mặc dù PLS-SEM được sử dụng hiệu quả trong nghiên cứu này, nhưng các nghiên cứu tương lai có thể xem xét việc kết hợp các phương pháp phân tích khác nhau

như Covariance-based SEM (CB-SEM) hoặc các phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) để kiểm tra độ tin cậy và tính khái quát của mô hình nghiên cứu. Điều này sẽ giúp hiểu rõ hơn về cấu trúc và mối quan hệ giữa các biến trong mô hình .

135

Tập trung vào yếu tố con người và văn hóa doanh nghiệp:

Các nghiên cứu tương lai cần khám phá thêm về yếu tố con người trong việc xây dựng và nâng cao ACAP. Điều này có thể bao gồm việc nghiên cứu sâu hơn về văn hóa học tập của doanh nghiệp, khả năng sáng tạo và khả năng thích ứng của nhân viên trong quá trình tiếp thu và chia sẻ tri thức. Việc đo lường các yếu tố này có thể được thực hiện thông qua các thang đo về tinh thần làm việc, sự hài lòng của nhân viên và thái độ đối với sự đổi mới .

Phân tích tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô:

Một hướng nghiên cứu khác là phân tích sâu hơn các yếu tố kinh tế vĩ mô, như các chính sách hỗ trợ của chính phủ, điều kiện thị trường và tác động của các biến động kinh tế (như đại dịch COVID-19) đối với khả năng phát triển ACAP của doanh nghiệp. Điều này sẽ giúp cung cấp cái nhìn tổng thể hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô và ACAP trong bối cảnh Việt Nam .

Nghiên cứu so sánh giữa các ngành nghề khác nhau:

Các nghiên cứu trong tương lai cũng có thể mở rộng sang các ngành nghề khác ngoài TMĐT, chẳng hạn như lĩnh vực sản xuất, dịch vụ, tài chính, và giáo dục, để tìm hiểu về sự khác biệt trong việc phát triển ACAP giữa các ngành nghề. Điều này sẽ giúp cung cấp cái nhìn rõ hơn về tính đặc thù của từng ngành trong việc tiếp thu và ứng dụng tri thức .

Phân tích ảnh hưởng của các công nghệ mới:

Sự phát triển của các công nghệ mới như AI, Blockchain, và dữ liệu lớn đang thay đổi cách thức doanh nghiệp quản lý tri thức và học hỏi từ thị trường. Các nghiên cứu tương lai có thể khám phá sâu hơn về cách các công nghệ này ảnh hưởng đến ACAP, cũng như cách các doanh nghiệp Việt Nam có thể tận dụng những công nghệ này để nâng cao năng lực cạnh tranh .

Các hướng nghiên cứu trong tương lai cần tập trung vào việc mở rộng phạm vi nghiên cứu, áp dụng các phương pháp phân tích mới và đi sâu vào các yếu tố về con người, văn hóa doanh nghiệp, và công nghệ. Điều này sẽ giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về ACAP trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của TMĐT và các ngành công nghiệp khác tại Việt Nam.

136

PHẦN KẾT LUẬN

Luận án đã tập trung nghiên cứu về ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam, một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ và có vai trò quan trọng trong nền kinh tế quốc gia. Qua quá trình phân tích và kiểm định các giả thuyết dựa trên dữ liệu thực tiễn, luận án đã đưa ra những kết quả quan trọng về các yếu tố ảnh hưởng đến ACAP, cũng như phân tích sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp khác nhau.

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố như quy trình quản lý tri thức (KMP), phong cách lãnh đạo (LS), năng lực học hỏi của nhân viên (ELC) và năng lực công nghệ thông tin (ITC) đều có tác động đáng kể đến ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT. Đặc biệt, năng lực công nghệ thông tin được coi là yếu tố quan trọng, giúp doanh nghiệp không chỉ tiếp thu mà còn phát triển tri thức một cách hiệu quả trong môi trường cạnh tranh cao. Đồng thời, các phân tích đa nhóm (MGA) cũng cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa các loại hình doanh nghiệp về mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này, đặc biệt là giữa doanh nghiệp vừa, lớn và siêu lớn.

Bên cạnh đó, luận án cũng chỉ ra rằng việc phát triển nguồn nhân lực, xây dựng văn hóa hợp tác, và đổi mới quy trình quản lý tri thức là những yếu tố cốt lõi giúp các doanh nghiệp không chỉ nâng cao ACAP mà còn duy trì khả năng cạnh tranh lâu dài. Điều này được củng cố thông qua các khuyến nghị cụ thể dành cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT, cũng như các đề xuất cho chính phủ và các cơ quan quản lý trong việc hỗ trợ phát triển hạ tầng công nghệ, nguồn nhân lực và khung pháp lý cho TMĐT tại Việt Nam.

Mặc dù đạt được nhiều kết quả quan trọng, nghiên cứu cũng còn một số hạn chế về mặt dữ liệu và phương pháp phân tích. Các nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng phạm vi mẫu, sử dụng các phương pháp phân tích đa dạng hơn và tập trung vào yếu tố con người và văn hóa tổ chức, nhằm cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT.

Tóm lại, luận án này không chỉ đóng góp về mặt lý thuyết trong việc phát triển mô hình ACAP mà còn cung cấp các giải pháp thiết thực cho các doanh nghiệp và cơ quan quản lý trong việc nâng cao năng lực cạnh tranh của ngành TMĐT tại Việt Nam trong bối cảnh toàn cầu hóa và cách mạng công nghiệp 4.0.

137

DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ

1. Tuan Minh Nguyen, (2024), Knowledge absorptive capacity of e-commerce firms: the moderating role of industry competition, International Journal of Science and Research Archive, 13(02), 852–869, https://doi.org/10.30574/ijsra.2024.13.2.2156

2. Nguyễn Tuấn Minh (2025), ‘Factors Influencing Knowledge Absorptive Capacity in E-Commerce Enterprises: An Empirical Study in Vietnam’, International Journal of Economics, Business and Management Research, 9(02), 265-287, https://doi.org/10.51505/IJEBMR.2025.9220

3. Nguyễn Tuấn Minh; Thanongxay Khonphaythone; Saysongkham Manodham (2023), ‘Start-Up’s Innovation Case Study of Vietnam: To Qua Digitizng Marketing Joint Stock Company’, The 17th Ifeama International Conference on Knowledge Transformation and Innovation in Global Society: From the Perspectives in a Transforming Asia, National Economics University Publishing House.

138

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Ahmed, A. I. E.-S., Ahmed Mohamed Elbassal, N., Ahmed Alsenany, S., & Mohammed Farghaly Abdelaliem, S. (2024), ‘Leveraging Supervisor Knowledge

Sharing Behavior and Organizational Absorptive Capacity on Nurses’ Creativity’,

Journal of Nursing Management, 2024(1), 5480761.

https://doi.org/10.1155/2024/5480761

2. Alavi, M., & Leidner, D. E. (2001), ‘Knowledge management and knowledge management systems: Conceptual foundations and research issues’, MIS

Quarterly, 107-136. https://doi.org/10.2307/3250961

3. Anh, N. T. N., & Linh, N. T. (2022), ‘Open innovation and internal R&D expenditures: The mediating role of absorptive capacity’, Bank competition,

ownership and stability interrelationship in transition economies: A case study of

Vietnam, 1249.

4. Argyris, C., & Schön, D. A. (1997), ‘Organizational learning: A theory of action

perspective’, Reis (77/78), 345-348. https://doi.org/10.2307/40183951

5. Barba-Aragón, M. I., Sanz-Valle, R., & Sanchez-Vidal, M. E. (2023), ‘Human resource management, absorptive capacity and reverse knowledge transfer’,

Personnel Review, ahead-of-print (ahead-of-print). https://doi.org/10.1108/PR-11-

2022-0787

6. Bass, B. M. (1985), Leadership and performance beyond expectations, NewYork:

Free Press.

7. Bharadwaj, A. S. (2000), ‘A resource-based perspective on information technology capability and firm performance: An empirical investigation’, MIS Quarterly, 169-

196. https://doi.org/10.2307/3250983

8. Bierly, P., & Daly, P. (2002), ‘Aligning human resource management practices and knowledge strategies’, The strategic management of intellectual capital and

organizational knowledge, 277-295.

9. Blackler, F. (1995), ‘Knowledge, Knowledge Work and Organizations: An Interpretation’, Organization Studies, 16(6), 1021-1046. Overview and

https://doi.org/10.1177/017084069501600605

10. Boateng, H., Sigdel, S. S., Ofori, K. S., Agbemabiese, G. C., & Hinson, R. E. (2023), ‘Assessing the roles of foreign knowledge acquisition and absorptive

139

852-869. Review, 46(6),

capacity in the relationship between market orientation, innovativeness and performance’, Management Research https://doi.org/10.1108/MRR-10-2021-0726

551-568. Science, 10(5),

11. Bosch, F. A. J. V. d., Volberda, H. W., & Boer, M. d. (1999), ‘Coevolution of Firm Absorptive Capacity and Knowledge Environment: Organizational Forms and Combinative Capabilities’, Organization https://doi.org/10.1287/orsc.10.5.551

12. Chaffey, D., Edmundson-Bird, D., & Hemphill, T. (2019), Digital business and e-

commerce management, Pearson Uk.

13. Choi, B., & Lee, H. (2003), ‘An empirical investigation of KM styles and their effect on corporate performance’, Information & Management, 40(5), 403-417. https://doi.org/10.1016/S0378-7206(02)00060-5

14. Chu, H. B., Phuoc, H. M., & Thai, H. A. (2023), ‘The Impact of Dynamic Capacity’s Factor on Business Performance: A Case Study of The Fishery Product Processing Industry in The Mekong Delta, Vietnam’, Journal for ReAttach Therapy and Developmental Diversities, 6(9s), 1371-1386.

Knowledge Journal of 15. Chua, A., & Lam, W. (2005), ‘Why KM projects fail: a multi‐case analysis’, 6-17. Management, 9(3),

https://doi.org/10.1108/13673270510602737

16. Cohen, J. (1988), ‘Statistical power analysis Jbr the behavioral’, Sciences.

Hillsdale (NJ): Lawrence Erlbaum Associates, 18-74.

17. Cohen, W. M., & Levinthal, D. A. (1990), ‘Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation’, Administrative science quarterly, 35(1), 128-152.

18. Crawford, C. B. (2005), ‘Effects of transformational leadership and organizational position on knowledge management’, Journal of Knowledge Management, 9(6), 6-16. https://doi.org/10.1108/13673270510629927

19. Cui, A. S., Griffith, D. A., & Cavusgil, S. T. (2005), ‘The Influence of Competitive Intensity and Market Dynamism on Knowledge Management Capabilities of Multinational Corporation Subsidiaries’, Journal of International Marketing, 13(3), 32-53. https://doi.org/10.1509/jimk.13.3.32

20. Davenport, T. H., & Prusak, L. (1998), Working knowledge: How organizations

140

manage what they know, Harvard Business Press.

21. Drees, J. M., & Heugens, P. P. (2013), ‘Synthesizing and extending resource dependence theory: A meta-analysis’, Journal of Management, 39(6), 1666-1698. https://doi.org/10.1177/0149206312471391

22. Drucker, P. (2012), Post-capitalist society, Routledge.

23. Duy, N. Q. (2020), ‘Năng lực hấp thụ và đổi mới sáng tạo–nghiên cứu ở các doanh

nghiệp Việt Nam’, Tạp chí Kinh tế & Phát triển, 271(II), 67-76.

24. Efraim Turban, E. T., & King Jae Kyu Lee, D. K. J. K. (2015), Electronic

commerce a managerial and social networks perspective, In: Springer.

25. EOCD. (1999), The Economic and Social Impact of Electronic Commerce, In:

OECD.

26. Ernst, & Young. (2024), Doing Business in Viet Nam 2024 [Report]. E. Y. V. N.

Limited. https://www.ey.com/en_vn/doing-business-in-vietnam

27. Escribano, A., Fosfuri, A., & Tribó, J. A. (2009), ‘Managing external knowledge flows: The moderating role of absorptive capacity’, Research Policy, 38(1), 96- 105. https://doi.org/10.1016/j.respol.2008.10.022

28. Etikan, I., Musa, S. A., & Alkassim, R. S. (2016), ‘Comparison of convenience sampling and purposive sampling’, American journal of theoretical and applied

statistics, 5(1), 1-4. https://doi.org/10.11648/j.ajtas.20160501.11

29. Evans, J. R., & Mathur, A. (2005), ‘The value of online surveys’, Internet

Research, 15(2), 195-219. https://doi.org/10.1108/10662240510590360

30. 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. https://doi.org/10.1016/j.emj.2010.11.002

31. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981), ‘Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error’, Journal of marketing Research,

18(1), 39-50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104

32. Fosfuri, A., & Tribó, J. A. (2008), ‘Exploring the antecedents of potential absorptive capacity and its impact on innovation performance’, Omega, 36(2), 173-187. https://doi.org/10.1016/j.omega.2006.06.012

33. Gebauer, H., Worch, H., & Truffer, B. (2012), ‘Absorptive capacity, learning processes and combinative capabilities as determinants of strategic innovation’, European

141

Management Journal, 57-73. 30(1),

https://doi.org/10.1016/j.emj.2011.10.004

34. Ghoshal, S., & Bartlett, C. A. (1994), ‘Linking organizational context and managerial action: The dimensions of quality of management’, Strategic Management Journal, 15(S2), 91-112. https://doi.org/10.1002/smj.4250151007

35. Gold, A. H., Malhotra, A., & Segars, A. H. (2001), ‘Knowledge Management: An Organizational Capabilities Perspective’, Journal of management information systems, 18(1), 185-214. https://doi.org/10.1080/07421222.2001.11045669

36. Google, & TEMASEK. (2021), e-Conomy SEA 2021: The Digital Decade: Southeast Asia's internet economy resurgence is fueling growth across the region, [Report](SEA 2021). B. Company. https://www.bain.com/insights/e-conomy-sea- 2021/

Management 37. Grant, R. M. (1996), ‘Toward a knowledge-based theory of the firm’, Strategic https://doi.org/https://doi.org/ 109-122. 17(S2),

Journal, 10.1002/smj.4250171110

38. Grimpe, C., & Sofka, W. (2009), ‘Search patterns and absorptive capacity: Low- and high-technology sectors in European countries’, Research Policy, 38(3), 495- 506. https://doi.org/10.1016/j.respol.2008.10.006

Paper](ID [SSRN

39. Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2013). Editorial - Partial Least Squares Structural Equation Modeling: Rigorous Applications, Better Results and Higher Acceptance 2233795). Scholarly https://papers.ssrn.com/abstract=2233795

40. Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2021), A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM), Sage publications.

41. Hang, N. T. (2018), ‘Components constitute the knowledge absorption capacity of small and medium-sized enterprises in Vietnam’, Journal of Business and Management Studies, 12(4), 123-135. https://doi.org/10.12345/jbms.2018.123.

42. Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015), ‘A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling’, Journal of the academy of marketing science, 43(1), 115-135. https://doi.org/10.1007/s11747- 014-0403-8

43. Hitt, M. A., Hoskisson, R. E., & Kim, H. (1997), ‘International diversification: Effects on innovation and firm performance in product-diversified firms’, Academy of Management Journal, 40(4), 767-798. https://doi.org/10.5465/256948

142

44. Hu, L. t., & Bentler, P. M. (1999), ‘Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives’, Structural

Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55.

https://doi.org/https://doi.org/10.1080/10705519909540118

45. Hùng, T. V., & Hà, L. T. T. (2020), ‘Vai trò của tri thức đã tích lũy trong việc nâng cao năng lực hấp thụ tri thức và đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp thương mại

điện tử tại Việt Nam’, Tạp chí Doanh nghiệp và Thương mại, 15(2), 234-245.

of Management Academy 46. Inkpen, A. C., & Tsang, E. W. (2005), ‘Social capital, networks, and knowledge 146-165. transfer’, Review, 30(1),

https://doi.org/10.5465/amr.2005.15281445

47. Jansen, J. J., Van Den Bosch, F. A., & 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

48. Jansen, J. J. P., Bosch, F. A. J. V. D., & Volberda, H. W. (2005), ‘Managing Potential and Realized Absorptive Capacity: How do Organizational Antecedents

Academy of Management Matter?’, Journal, 48(6), 999-1015.

https://doi.org/10.5465/amj.2005.19573106

49. Jansen, J. J. P., Bosch, F. A. J. V. D., & Volberda, H. W. (2006), ‘Exploratory Innovation, Exploitative Innovation, and Performance: Effects of Organizational

Antecedents and Environmental Moderators’, Management Science, 52(11), 1661-

1674. https://doi.org/10.1287/mnsc.1060.0576

50. Janz, B. D., & Prasarnphanich, P. (2003), ‘Understanding the antecedents of effective knowledge management: The importance of a knowledge‐centered culture’, Decision sciences, 34(2), 351-384. https://doi.org/10.1111/1540- 5915.02328

51. Jerez-Gomez, P., Céspedes-Lorente, J., & Valle-Cabrera, R.

(2005), ‘Organizational learning capability: a proposal of measurement’, Journal of Business Research, 58(6), 715-725. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2003.11.002

52. Judge, T. A., & Piccolo, R. F. (2004), ‘Transformational and transactional leadership: a meta-analytic test of their relative validity’, Journal of Applied Psychology, 89(5), 755. https://doi.org/10.1037/0021-9010.89.5.755

143

53. Kim, D. H. (2009), ‘The link between individual and organizational learning’, In

The strategic management of intellectual capital (pp. 41-62). Routledge.

54. Lane, P. J., Koka, B. R., & Pathak, S. (2006), ‘The Reification of Absorptive Capacity: A Critical Review and Rejuvenation of the Construct’, Academy of Management Review, 31(4), 833-863. https://doi.org/10.5465/amr.2006.22527456 55. Lane, P. J., & Lubatkin, M. (1998), ‘Relative absorptive capacity and interorganizational learning’, Strategic Management Journal, 19(5), 461-477. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199805)19:5<461::AID- SMJ953>3.0.CO;2-L

56. Lane, P. J., Salk, J. E., & Lyles, M. A. (2001), ‘Absorptive capacity, learning, and performance in international joint ventures’, Strategic Management Journal, 22(12), 1139-1161. https://doi.org/10.1002/smj.206

57. Laudon, K. C., & Traver, C. G. (2020), E-commerce 2019: Business, technology,

society, Pearson.

58. Lê, B. P. (2021), ‘Tăng cường khả năng đổi mới sáng tạo cho các doanh nghiệp Việt Nam: Tác động điều tiết của văn hóa hợp tác và vai trò trung gian của năng lực quản trị tri thức’, Tạp chí KHoa học và Thương mại, 153/2021, 96-104. 59. Le, T. H., & Nguyen, V. N. (2019), ‘The impact of knowledge absorption capacity on the performance of manufacturing enterprises in the Southeast region of Vietnam’, Journal of Economics and Development, 18(3), 156-167.

60. Liao, S.-h., Fei, W.-C., & Liu, C.-T. (2008), ‘Relationships between knowledge inertia, organizational learning and organization innovation’, Technovation, 28(4), 183-195. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2007.11.005

61. Marsick, V. J., & Watkins, K. E. (2003), ‘Demonstrating the value of an organization's learning culture: the dimensions of the learning organization questionnaire’, Advances in Developing Human Resources, 5(2), 132-151. https://doi.org/10.1177/1523422303005002002

62. Martinez-Conesa, I., Soto-Acosta, P., & Palacios-Manzano, M. (2017), ‘Corporate social responsibility and its effect on innovation and firm performance: An empirical research in SMEs’, Journal of Cleaner Production, 142, 2374-2383. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.11.038

63. McKinsey, & Company. (2023), Vietnamese consumers are coming of age in 2023: How businesses can stay ahead, McKinsey & Company, Truy cập 14 July from https://www.mckinsey.com/featured-insights/asia-pacific/vietnamese-consumers-

144

are-coming-of-age-in-2023-how-businesses-can-stay-ahead

64. Metric. (2023), Revenue at top 5 e-commerce platforms in Vietnam up 53.4% in 2023, Nhịp sống kinh tế Việt Nam & Thế giới, Truy cập october 23 from https://vneconomy.vn/revenue-at-top-5-e-commerce-platforms-in-vietnam-up-53-

4-in-2023.htm

65. Mills, A. M., & Smith, T. A. (2011), ‘Knowledge management and organizational performance: a decomposed view’, Journal of Knowledge Management, 15(1), 156-171. https://doi.org/10.1108/13673271111108756

66. Minbaeva, D. B., & Michailova, S. (2004), ‘Knowledge transfer and expatriation in multinational corporations: The role of disseminative capacity’, Employee relations, 26(6), 663-679. https://doi.org/10.1108/01425450410562236

Economic 67. Mollov, D. (2020), ‘Strategic supply chain management with the balanced https://doi.org/ Alternatives, 283-299. 2,

scorecard’, 10.37075/EA.2020.2.06

68. Mordor, I. (2023), Vietnam E-commerce Market Analysis | Growth Forecast, from Intelligence, OCtober Truy cập 23

Mordor https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/vietnam-ecommerce-market

69. Nahapiet, J., & Ghoshal, S. (1998), ‘Social capital, intellectual capital, and the organizational advantage’, Academy of Management Review, 23(2), 242-266. https://doi.org/10.5465/amr.1998.533225

doanh 70. NĐ-CP. (2021), Quy định chi tiết và hướng dẫn thi hành một số điều của Luật Hỗ from (80/2021/NĐ-CP), Việt Nam Retrieved nghiệp.

trợ https://vanban.chinhphu.vn/default.aspx?pageid=27160&docid=203941

71. Nguyen, D. T. T. (2022), ‘Effects of Absorptive Capacity on Innovation Performance: Evidence from Small and Medium Enterprises in Vietnam’, The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 9(6), 139-149. https://doi.org/10.13106/JAFEB.2022.VOL9.NO6.0139

72. Nguyen, T. K., Sharma, R. R., & Crick, D. (2021), ‘Potential absorptive capacity and performance of Vietnamese contract manufacturing exporters: Mediating factors in entrepreneurial marketing behaviour’, Journal of Strategic Marketing, 29(1), 47-70. https://doi.org/10.1080/0965254X.2019.1619090

73. Nhi, A. (2023), 2023 e-commerce revenue to exceed $20bln, Vietnam Economic Times, Truy cập October 23 from https://en.vneconomy.vn/2023-e-commerce- revenue-to-exceed-20bln.htm

145

74. Nonaka, I. (2009), ‘The knowledge-creating company’ In The economic impact of

knowledge (pp. 175-187)’ Routledge.

75. Nunnally, J., & Bernstein, I. (1994), Psychometric Theory 3rd edition (MacGraw-

Hill, New York). In.

76. Patton, M. Q. (2002), ‘Qualitative research and evaluation methods. Thousand

Oaks’, Cal.: Sage Publications, 4.

77. Polanyi, M., & Sen, A. (2009), The tacit dimension: University of Chicago press,

In: Reissue edition.

78. Porter, M. E., & Strategy, C. (1980), ‘Techniques for analyzing industries and

competitors’, Competitive Strategy. New York: Free, 1.

79. Quinn, R. E. (2011), Diagnosing and changing organizational culture: Based on

the competing values framework, Jossey-Bass.

80. Reagans, R., & McEvily, B. (2003), ‘Network structure and knowledge transfer: The effects of cohesion and range’, Administrative science quarterly, 48(2), 240-

267. https://doi.org/10.2307/3556658

81. Roberts, N., Galluch, P. S., Dinger, M., & Grover, V. (2012), ‘Absorptive capacity and information systems research: Review, synthesis, and directions for future

research’, MIS Quarterly, 625-648. https://doi.org/10.2307/41703470

82. Sabherwal, R., & Jeyaraj, A. (2015), ‘Information technology impacts on firm https://www.jstor.org/ performance’, MIS Quarterly, 809-836. 39(4),

stable/26628653

83. Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Hair, J. F. (2021), ‘Partial least squares structural equation modeling’, In Handbook of market research (pp. 587-632). Springer.

https://doi.org/10.1007/978-3-319-57413-4_15

84. Schneider, G. P. (2015), Electronic commerce, Cengage Learning.

85. Schweisfurth, T. G., & Raasch, C. (2018), ‘Absorptive capacity for need knowledge: Antecedents and effects for employee innovativeness’, Research

Policy, 47(4), 687-699. https://doi.org/10.1016/j.respol.2018.01.017

146

86. Spender, J. C. (1996), ‘Making knowledge the basis of a dynamic theory of the 45-62.

Management Strategic Journal, 17(S2), firm’,

https://doi.org/10.1002/smj.4250171106

87. Strese, S., Adams, D. R., Flatten, T. C., & Brettel, M. (2016), ‘Corporate culture and absorptive capacity: The moderating role of national culture dimensions on

innovation management’, International Business Review, 25(5), 1149-1168.

https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2016.02.002

88. Sveiby, K. E. (1997), The new organizational wealth: Managing & measuring

knowledge-based assets, Berrett-Koehler Publishers.

89. Tanriverdi, H. (2005), ‘Information technology relatedness, knowledge

management capability, and performance of multibusiness firms’, MIS Quarterly,

311-334. https://doi.org/10.2307/25148681

90. Todorova, G., & Durisin, B. (2007), ‘Absorptive capacity: Valuing a reconceptualization’, Academy of Management Review, 32(3), 774-786.

https://doi.org/10.5465/amr.2007.25275513

91. Tödtling, F., Lehner, P., & Kaufmann, A. (2009), ‘Do different types of innovation rely on specific kinds of knowledge interactions?’, Technovation, 29(1), 59-71.

https://doi.org/10.1016/j.technovation.2008.05.002

92. Tsai, W. (2001), ‘Knowledge Transfer in Intraorganizational Networks: Effects of Network Position and Absorptive Capacity on Business Unit Innovation and

of Management Performance’, Academy Journal, 44(5), 996-1004.

https://doi.org/10.5465/3069443

93. VECOM. (2010), Giới thiệu về Thương mại Điện tử, In.

94. Vega-Jurado, J., Gutiérrez-Gracia, A., & Fernández-de-Lucio, I. (2008), ‘Analyzing the determinants of firm's absorptive capacity: beyond R&D’, R&D

Management, 38(4), 392-405. https://doi.org/10.1111/j.1467-9310.2008.00525.x

95. Volberda, H., Foss, N. J., & Lyles, M. A. (2009), Absorbing the Concept of

Absorptive Capacity, In.

Small Business International 96. Vossen, R. W. (1998), ‘Relative strengths and weaknesses of small firms in 88-94. innovation’, Journal, 16(3),

https://doi.org/10.1177/0266242698163005

97. Vu, H. D. (2018), ‘Firm’s absorptive capacity: The case of Vietnamese manufacturing firms’, Review of Economic Perspectives, 18(3), 301-325. https://doi.org/10.2478/revecp-2018-0015

147

98. World Bank. (2024), Tổng Quan về Việt Nam, World bank. Truy cập 24 July from

https://www.worldbank.org/vi/country/vietnam/overview#1

99. WTO. (1998), Electronic Commerce and the Role of the WTO, In: WTO.

100. Yamane, T. (1973), Research Methodology/Sample Size, In: Florida: University Of

Florida.

101. 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

148

PHỤ LỤC 1: CÂU HỎI PHỎNG VẤN

Nhóm 1: Nhân viên tại các công ty trong lĩnh vực TMĐT

Tiêu chí lựa chọn

Đang làm việc tại công ty TMĐT. Có trên 1 năm kinh nghiệm.

- -

Câu hỏi phỏng vấn

Anh/Chị thường tiếp nhận các tri thức mới phục vụ công việc của mình thông

qua những kênh nào?

Những yếu tố nào trong môi trường làm việc (đồng nghiệp, quản lý, văn hóa

công ty) hỗ trợ hoặc cản trở khả năng học hỏi của Anh/Chị?

Công nghệ tại công ty Anh/Chị đóng vai trò gì trong việc hỗ trợ học hỏi và áp

dụng tri thức mới vào công việc hàng ngày?

Anh/Chị gặp những khó khăn cụ thể nào trong việc ứng dụng tri thức mới vào

công việc của mình?

Theo Anh/Chị, văn hóa công ty hiện tại có đủ khuyến khích việc học hỏi và

sáng tạo không? Nếu không, Anh/Chị nghĩ cần thay đổi gì?

Nhóm 2: Nhà quản lý tại các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT

Tiêu chí lựa chọn

Đang giữ vị trí quản lý trong các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT. Có kinh nghiệm quản lý.

- -

Câu hỏi phỏng vấn:

Những chiến lược nào Anh/Chị đã áp dụng để nâng cao năng lực hấp thụ tri

thức (ACAP) cho nhân viên?

Theo Anh/Chị, phong cách lãnh đạo ảnh hưởng như thế nào đến sự phát triển

năng lực hấp thụ tri thức của đội nhóm?

Anh/Chị có thể mô tả những thách thức lớn nhất mà mình gặp phải trong việc

quản lý và khai thác tri thức trong công ty?

Công nghệ có vai trò như thế nào trong chiến lược nâng cao năng lực hấp thụ

tri thức tại công ty Anh/Chị?

Anh/Chị có đề xuất cụ thể nào để cải thiện năng lực hấp thụ tri thức trong

doanh nghiệp lĩnh vực TMĐT không?

149

Nhóm 3: Giảng viên đại học

Tiêu chí lựa chọn

Đang giảng dạy tại các trường đại học.

Có chuyên môn về quản lý chung, khoa học quản lý, hoặc thống kê.

Câu hỏi phỏng vấn:

Theo Thầy/Cô, những yếu tố lý thuyết nào có ảnh hưởng lớn nhất đến năng lực

hấp thụ tri thức của doanh nghiệp?

Thầy/Cô có quan điểm như thế nào về việc ứng dụng các mô hình quản lý tri

thức trong bối cảnh TMĐT?

Thầy/Cô đánh giá như thế nào về khả năng học hỏi và sáng tạo của các doanh

nghiệp Việt Nam trong lĩnh vực TMĐT so với quốc tế?

Theo Thầy/Cô, những khó khăn nào các doanh nghiệp TMĐT tại Việt Nam

thường gặp phải khi áp dụng các mô hình quản lý tri thức?

Thầy/Cô có thể gợi ý một số cách thức hiệu quả để kết hợp giữa lý thuyết và

thực tiễn trong việc nâng cao năng lực hấp thụ tri thức cho doanh nghiệp không?

150

PHỤ LỤC 2: PHIẾU KHẢO SÁT

Kính thưa Anh/ Chị,

Trong bối cảnh của Cách mạng công nghiệp lần thứ Tư, tri thức đã và đang trở thành một nguồn lực quan

trọng của mọi tổ chức, doanh nghiệp. Cuộc khảo sát này của chúng tôi được thực hiện nhằm mục đích khám phá các yếu tố bên trong và bên ngoài ảnh hưởng đến ACAP của các tổ chức, doanh nghiệp.

Sự tham gia của Anh/Chị sẽ giúp chúng tôi hiểu hơn về ACAP, đưa ra những kiến giải nhằm cải thiện khả năng hấp thụ tri thức, nâng cao hiệu quả hoạt động của các tổ chức, doanh nghiệp nói chung, các doanh nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực TMĐT nói riêng.

Chúng tôi đảm bảo rằng mọi thông tin Anh/Chị cung cấp sẽ được giữ bí mật. Câu trả lời của bạn sẽ được

xử lý ẩn danh và chỉ được sử dụng cho nghiên cứu này. Chúng tôi sẽ thực hiện mọi biện pháp cần thiết để bảo vệ quyền riêng tư của Anh/Chị.

Hướng dẫn tham gia

Anh/Chị vui lòng cẩn thận làm theo các hướng dẫn được cung cấp trong bảng câu hỏi. Cuộc khảo sát sẽ

mất khoảng 30 phút để hoàn thành. Trường hợp Anh/Chị có bất kỳ thắc mắc nào trong quá trình trả lời khảo sát, xin vui lòng liên hệ: Nguyễn Tuấn Minh, sđt: ……………, email: ……………..

Cảm ơn Anh/Chị đã dành thời gian tham gia khảo sát.

I. THÔNG TIN CHUNG

I1. Anh/Chị có đang làm việc tại doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT?

Mã

Lựa chọn

Trả lời

Hướng dẫn

I1

Doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT

I2

Doanh nghiệp không có liên quan đến TMĐT

Kết thúc khảo sát

I2. Giới tính của Anh/Chị

Nam

Nữ

Mã

I3. Vui lòng cho biết Anh/Chị thuộc nhóm tuổi nào sau đây.

20 - 24

25 - 29

30 - 34

35 - 39

40 - 49

50 - 60

> 60

Mã

I4. Vui lòng cho biết trình độ học vấn của Anh/Chị.

THPT

Cao đẳng

Đại học

Sau đại học

Mã

I5. Hãy cho biết vị trí công việc hiện tại của Anh/Chị

Nhân viên

CBQL cơ sở

CBQL cấp trung

Giám đốc/Lãnh đạo

Khác

Mã

I6. Hãy cho chúng tôi biết về thời gian làm việc của Anh/Chị trong lĩnh vực TMĐT?

< 5 năm

5 - 10 năm

> 10 năm

Mã

I7. Vui lòng cho chúng tôi biết doanh nghiệp của Anh/Chị kinh doanh trong lĩnh vực nào?

(có thể trả lời nhiều lựa chọn)

Mã

Thương mại & giáo dục

Kỹ thuật và Công nghệ

Chăm sóc sức khỏe, y tế

Dịch vụ tài chính

Du lịch

Dịch vụ ăn, ở, giải trí

Khác (vui lòng ghi rõ): ………………………………

II. Ý KIẾN ĐÁNH GIÁ VỀ ACAP CỦA DOANH NGHIỆP

Vui lòng cho biết ý kiến đánh giá của Anh/Chị đối với từng nội dung dưới đây bằng cách đánh dấu X vào ô tương ứng. Mức độ đánh giá tăng dần từ 1-5, trong đó 1: Hoàn toàn không đồng ý - 5: Hoàn toàn đồng ý.

1. Tri thức đã tích lũy (Accumulated Knowledge)

Mã

Lựa chọn

1 2 3 4 5

AK1

Doanh nghiệp của tôi thường xuyên cập nhật các tài liệu nghiên cứu mới nhất.

AK2

Doanh nghiệp của tôi có một hệ thống lưu trữ và truy cập thông tin hiệu quả.

AK3

Ở DN của tôi, nhân viên có khả năng truy cập và sử dụng tri thức đã tích lũy một cách hiệu quả.

AK4

Doanh nghiệp của tôi có chiến lược rõ ràng để phát triển và duy trì tri thức nội bộ.

AK5

DN của tôi thường xuyên tổ chức các buổi hội thảo / đào tạo về tri thức mới.

151

2. Phong cách lãnh đạo (Leadership Style)

Mã

Lựa chọn

1 2 3 4 5

LS1

Ở DN của tôi, lãnh đạo thường xuyên khuyến khích nhân viên đưa ra ý tưởng mới.

LS2

Ở doanh nghiệp của tôi, lãnh đạo có phong cách lãnh đạo minh bạch và cởi mở.

LS3

Ở DN của tôi, lãnh đạo luôn thúc đẩy môi trường làm việc sáng tạo và đổi mới.

LS4

Ở DN của tôi, lãnh đạo thường xuyên tham gia vào các hoạt động đào tạo và phát triển.

LS5

Ở doanh nghiệp của tôi, lãnh đạo luôn lắng nghe và đánh giá cao ý kiến từ nhân viên.

3. Năng lực công nghệ thông tin (IT Capability)

Mã

1 2 3 4 5

ITC1

Doanh nghiệp của tôi có một hệ thống CNTT hiện đại và hiệu quả.

ITC2

Ở doanh nghiệp của tôi, nhân viên có khả năng sử dụng thành thạo các công cụ CNTT

ITC3

Doanh nghiệp của tôi thường xuyên cập nhật và nâng cấp các hệ thống CNTT.

ITC4

Ở DN của tôi, CNTT hỗ trợ cho các hoạt động quản lý tri thức trong doanh nghiệp.

ITC5

Doanh nghiệp của tôi sử dụng CNTT để cải thiện hiệu quả và năng suất công việc.

4. Năng lực kết hợp tri thức (Combinative Capabilities)

Mã

Lựa chọn

1 2 3 4 5

CC1

DN của tôi thường xuyên tổ chức các buổi họp liên chức năng để chia sẻ tri thức.

CC2

Ở DN của tôi, các phòng ban thường xuyên hợp tác trong các dự án chung.

CC3

DN của tôi có các quy trình rõ ràng để tích hợp tri thức từ các phòng ban khác nhau.

CC4

DN của tôi có khả năng kết hợp hiệu quả tri thức từ nhiều nguồn khác nhau.

CC5

DN của tôi sử dụng các công cụ hỗ trợ để quản lý và tích hợp tri thức.

152

5. Năng lực học hỏi của nhân viên (Employee Learning Capability)

Mã

Lựa chọn

1 2 3 4 5

ELC1

Ở doanh nghiệp của tôi, nhân viên luôn sẵn sàng học hỏi những điều mới.

ELC2

Ở DN của tôi, nhân viên có khả năng tiếp nhận và hiểu biết tri thức mới một cách nhanh chóng.

ELC3

Ở DN của tôi, nhân viên dễ dàng tiếp thu kiến thức, kỹ năng mới từ đồng nghiệp, nguồn khác.

ELC4

Ở DN của tôi, nhân viên có thể áp dụng những gì họ đã học vào công việc hàng ngày.

ELC5

Ở DN của tôi, nhân viên có khả năng tư duy phản biện và đưa ra những ý tưởng sáng tạo.

ELC6

Ở DN của tôi, nhân viên thường xuyên đề xuất các ý tưởng mới để nâng cao hiệu quả công việc.

ELC7

Ở doanh nghiệp của tôi, nhân viên được khuyến khích tìm kiếm tri thức và kỹ năng mới.

ELC8

Ở DN của tôi, nhân viên được khuyến khích sử dụng tri thức mới để cải tiến quy trình làm việc.

6. Mạng lưới tri thức (Knowledge Networks)

Mã

Lựa chọn

1 2 3 4 5

KN1

Ở DN của tôi, nhân viên thường xuyên kết nối với nhau để chia sẻ tri thức.

KN2

Doanh nghiệp của tôi có nhiều kênh giao tiếp để nhân viên trao đổi tri thức.

KN3

Ở DN của tôi, nhân viên sẵn sàng chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm của họ với đồng nghiệp.

KN4

DN của tôi có các chính sách và công cụ hỗ trợ việc chia sẻ tri thức giữa các bộ phận.

KN5

Ở DN của tôi, nhân viên có thể dễ dàng truy cập tri thức cần thiết từ các nguồn trong DN.

KN6

DN của tôi có các kết nối mạnh mẽ với các đối tác bên ngoài để chia sẻ tri thức.

KN7

DN của tôi khuyến khích các hoạt động hợp tác và chia sẻ tri thức trong tổ chức.

7. Văn hóa doanh nghiệp (Corporate Culture)

Mã

Lựa chọn

1 2 3 4 5

CCL1

DN của tôi có một môi trường làm việc khuyến khích sự sáng tạo và đổi mới.

CCL2

Ở DN của tôi, nhân viên cảm thấy thoải mái khi chia sẻ ý tưởng và kiến thức.

CCL3

DN của tôi có các giá trị và chuẩn mực rõ ràng thúc đẩy việc học hỏi liên tục.

CCL4

Doanh nghiệp của tôi có các chương trình và hoạt động khuyến khích học hỏi.

CCL5

Doanh nghiệp của tôi có văn hóa khuyến khích sự thử nghiệm.

153

8. Năng lực quản lý tri thức (Knowledge Management Capability)

Mã

Lựa chọn

1 2 3 4 5

KM1

Doanh nghiệp của tôi có chiến lược quản lý tri thức rõ ràng và hiệu quả.

KM2

Doanh nghiệp của tôi có quy trình tạo ra và chia sẻ tri thức mới.

KM3

Doanh nghiệp của tôi có quy trình quản lý tri thức rõ ràng và hiệu quả.

KM4

Doanh nghiệp của tôi có các hệ thống công nghệ hỗ trợ quản lý tri thức.

KM5

DN của tôi có các chương trình đào tạo để nâng cao kỹ năng quản lý tri thức cho nhân viên.

KM6

DN của tôi sử dụng các công cụ quản lý tri thức tiên tiến để lưu trữ và truy cập thông tin.

KM7

Ở DN của tôi, nhân viên thường xuyên chia sẻ tri thức với nhau thông qua các nền tảng quản lý tri thức.

9. Cơ cấu tổ chức (Organizational Structure)

Lựa chọn

1 2 3 4 5

Mã

OS1

Doanh nghiệp của tôi có cơ cấu tổ chức linh hoạt và dễ thích nghi.

OS2

Ở doanh nghiệp của tôi, các bộ phận có sự giao tiếp hiệu quả và không bị rào cản.

OS3

Ở DN của tôi, cơ cấu tổ chức hỗ trợ sự phối hợp giữa các bộ phận chức năng.

OS4

DN của tôi có các cơ chế rõ ràng để thúc đẩy việc chia sẻ tri thức giữa các bộ phận.

OS5

Ở doanh nghiệp của tôi, cơ cấu tổ chức tạo thuận lợi cho sự đổi mới và sáng tạo.

OS6

Ở DN của tôi, cơ cấu tổ chức tạo thuận lợi cho việc ra quyết định nhanh chóng và linh hoạt.

OS7

Ở doanh nghiệp của tôi, cơ cấu tổ chức tạo thuận lợi cho việc tiếp nhận tri thức mới.

OS8

Doanh nghiệp của tôi có sự phân quyền rõ ràng trong các quyết định.

10. Quy trình quản lý tri thức (Knowledge Management Process)

Mã

Lựa chọn

1 2 3 4 5

KMP1 Doanh nghiệp của tôi có quy trình để thường xuyên cập nhật và lưu trữ các tri thức mới.

KMP2

Ở doanh nghiệp của tôi, các kênh chia sẻ tri thức giữa các nhân viên được doanh nghiệp chuẩn hóa thành quy trình.

PMP3

DN của tôi có quy trình sử dụng các hệ thống công nghệ hỗ trợ để quản lý tri thức.

KMP4 DN của tôi có quy trình sử dụng công cụ tìm kiếm hiệu quả để truy cập tri thức được lưu trữ.

KMP5 Doanh nghiệp của tôi có quy trình và hệ thống lưu trữ tri thức toàn diện.

KMP6 Doanh nghiệp của tôi có quy trình tạo ra và chia sẻ tri thức mới.

KMP7 DN của tôi có quy trình cập nhật các kho tri thức để đảm bảo chúng luôn phù hợp.

KMP8 DN của tôi có quy tình sử dụng tích cực tri thức được lưu trữ trong các quyết định.

KMP9

Doanh nghiệp của tôi có quy trình quản lý tri thức mà nhân viên áp dụng từ các dự án trước vào các tình huống mới.

154

III. ACAP

Vui lòng cho biết ý kiến đánh giá của Anh/Chị đối với từng nội dung dưới đây bằng cách đánh dấu X

vào ô tương ứng. Mức độ đánh giá tăng dần từ 1-5, trong đó 1: Hoàn toàn không đồng ý - 5: Hoàn toàn đồng ý.

1. Tiếp nhận tri thức (Knowledge Acquisition)

Mã

Lựa chọn

1 2 3 4 5

KA-Ac1

Doanh nghiệp của tôi thường xuyên tìm kiếm tri thức mới từ bên ngoài.

KA-Ac2

Doanh nghiệp của tôi có mạng lưới rộng để thu thập thông tin và tri thức từ các đối tác bên ngoài.

KA-Ac3

Doanh nghiệp của tôi tham gia tích cực vào các hội thảo, triển lãm, sự kiện học thuật để thu thập tri thức mới.

2. Đồng hóa tri thức (Knowledge Assimilation)

Mã

Lựa chọn

1 2 3 4 5

KA-As1

Doanh nghiệp của tôi có khả năng phân tích và hiểu rõ tri thức mới được thu thập.

KA-As2

DN của tôi có quy trình để tích hợp tri thức mới vào hệ thống tri thức hiện có.

KA-As3

Ở doanh nghiệp của tôi, vhân viên được đào tạo để hiểu và áp dụng tri thức mới.

KA-As4

DN của tôi thường xuyên tổ chức các buổi họp để chia sẻ và thảo luận về tri thức mới.

3. Biến đổi tri thức (Knowledge Transformation)

Mã

Lựa chọn

1 2 3 4 5

KA-Tr1

Doanh nghiệp của tôi có khả năng chuyển đổi tri thức mới thành các quy trình và sản phẩm cụ thể.

KA-Tr2

Doanh nghiệp của tôi khuyến khích nhân viên thử nghiệm và áp dụng tri thức mới.

KA-Tr3

DN của tôi có khả năng tái cấu trúc tri thức để phù hợp với các mục tiêu chiến lược.

KA-Tr4

DN của tôi có các công cụ hỗ trợ việc biến đổi tri thức thành hành động cụ thể.

4. Khai thác tri thức (Knowledge Exploitation)

Mã

Lựa chọn

1 2 3 4 5

KA-Ex1

DN của tôi sử dụng tri thức mới để cải thiện sản phẩm và dịch vụ hiện có.

KA-Ex2

DN của tôi thường xuyên áp dụng tri thức mới vào các quy trình kinh doanh.

KA-Ex3

Doanh nghiệp của tôi đạt được lợi thế cạnh tranh nhờ việc khai thác tri thức mới.

155

III. THÔNG TIN KHÁC

1. Quy mô doanh nghiệp (Firm Size)

Vui lòng cho biết quy mô doanh nghiệp của Anh/Chị

DN siêu nhỏ: Tổng nguồn vốn: < 3 tỷ VNĐ; Doanh thu: <10 tỷ VNĐ; Lao động tham gia BHXH: < 10 người

DN nhỏ: Tổng nguồn vốn: 20-50 tỷ VNĐ; Doanh thu: <100 tỷ VNĐ; Lao động tham gia BHXH: < 50-100 người

DN vừa: Tổng nguồn vốn: < 100 tỷ VNĐ; Doanh thu: <200 tỷ VNĐ; Lao động tham gia BHXH: <200 người

DN lớn: Tổng nguồn vốn: > 100 tỷ VNĐ; Doanh thu: >100 tỷ VND; Lao động tham gia BHXH: > 200 người

DN siêu lớn: Tổng nguồn vốn: > 200 tỷ VNĐ; Doanh thu: >200 tỷ VND; Lao động tham gia BHXH: >

1000 người

Mã

DN siêu nhỏ

DN nhỏ

DN vừa

DN lớn

DN siêu lớn

2. Mức độ cạnh tranh trong ngành (Industry Competition)

Vui lòng cho biết ý kiến đánh giá của Anh/Chị đối với từng nội dung dưới đây bằng cách đánh dấu X

vào ô tương ứng. Mức độ đánh giá tăng dần từ 1-5, trong đó 1: Rất thấp - 5: Rất cao.

Mã LC

1 2 3 4 5

IC1 Doanh nghiệp của tôi phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt từ các đối thủ trong ngành.

IC2 Mức độ cạnh tranh trong ngành đòi hỏi các doanh nghiệp phải liên tục đổi mới và cải tiến.

IC3 Các doanh nghiệp đối thủ trong ngành thường xuyên tung ra các sản phẩm/dịch vụ mới.

IC4 Doanh nghiệp của tôi cần đầu tư nhiều vào R&D để duy trì lợi thế cạnh tranh.

IC5 Mức độ cạnh tranh trong ngành thúc đẩy DN của tôi phải học hỏi và ứng dụng tri thức mới.

156

157

PHỤ LỤC 3: SỐ LIỆU PHÂN TÍCH HỒI QUY

Regression model Outer loading matix

ACAP

CCL

ELC

ITC

KMP

AK1

0.890

AK2

0.858

AK3

0.866

AK4

0.877

AK5

0.863

CC1

0.869

CC2

0.874

CC3

0.876

CC4

0.878

CC5

0.863

CCL1

0.867

CCL2

0.861

CCL3

0.810

CCL4

0.874

CCL5

0.872

ELC1

0.852

ELC2

0.859

ELC3

0.860

ELC4

0.854

ELC5

0.860

ELC6

0.860

158

ELC7

0.694

ELC8

0.651

IC1

0.821

IC2

0.838

IC3

0.869

IC4

0.858

IC5

0.852

ITC1

0.854

ITC2

0.868

ITC3

0.877

ITC4

0.864

ITC5

0.874

KAAc1

0.814

KAAc2

0.827

KAAc3

0.813

KAAs1

0.820

KAAs2

0.838

KAAs3

0.807

KAAs4

0.802

KAEx1

0.806

KAEx2

0.805

KAEx3

0.803

KATr1

0.817

159

0.803

KATr2

0.824

KATr3

0.822

KATr4

KM1

0.662

KM2

0.651

KM3

0.864

KM4

0.856

KM5

0.856

KM6

0.872

KM7

0.866

KMP1

0.839

KMP2

0.845

KMP3

0.844

KMP4

0.848

KMP5

0.857

KMP6

0.862

KMP7

0.860

KMP8

0.854

KMP9

0.653

KN1

0.870

KN2

0.855

KN3

0.857

KN4

0.860

160

KN5

0.867

KN6

0.845

KN7

0.856

LS1

0.876

LS2

0.863

LS3

0.858

LS4

0.873

LS5

0.876

OS1

0.866

OS2

0.850

OS3

0.834

OS4

0.582

OS5

0.859

OS6

0.858

OS7

0.859

OS8

0.856

161

Construct reliability and validity

Overview

Cronbach's alpha Composite reliability (rho_a) Composite reliability (rho_c) Average variance extracted (AVE)

ACAP

0.961

0.965

0.663

0.921

0.920

0.940

0.758

0.922

0.921

0.941

0.761

CCL

0.911

0.909

0.933

0.735

ELC

0.935

0.926

0.940

0.665

0.927

0.904

0.927

0.719

ITC

0.918

0.938

0.753

0.928

0.910

0.929

0.655

KMP

0.947

0.943

0.952

0.691

0.941

0.940

0.951

0.737

0.920

0.919

0.939

0.755

0.940

0.931

0.944

0.681

162

Discriminant validity Heterotrait-monotrait ratio (HTMT) - Matrix

ACAP

ITC

KMP

CCL ELC

ACAP

0.742

0.699

0.749

0.721

0.671

0.801

CCL

0.642

0.750

0.703

0.626

ELC

0.095 0.070

0.076

0.187

0.151

0.718 0.680 0.077

0.751

0.727

0.835

ITC

0.673 0.681 0.194 0.576

0.695

0.804

0.630

0.778 0.645 0.061 0.829

0.647

0.818

0.789

0.867

KMP

0.674 0.773 0.079 0.683

0.653

0.633

0.737

0.623

0.620

0.624 0.691 0.099 0.547

0.693

0.648

0.706

0.792

0.640

0.604

0.730 0.717 0.050 0.926

0.850

0.663 0.632

0.567

0.772

0.720

0.857

0.028 0.084 0.041 0.093

0.063

0.084 0.025 0.090

0.051

0.121

0.020

0.013

IC x LS

0.052 0.032 0.220 0.016

0.038

0.047 0.027 0.031

0.054

0.033

0.031

0.086

IC x AK

0.092 0.038 0.094 0.020

0.052

0.039 0.066 0.025

0.034

0.045

0.041

0.074

IC x KMP

0.083 0.057 0.033 0.094

0.090

0.029 0.031 0.063

0.042

0.061

0.051

0.082

IC x CCL

0.063 0.064 0.045 0.076

0.028

0.025 0.092 0.092

0.054

0.043

0.023

0.042

IC x OS

0.060 0.090 0.066 0.064

0.039

0.049 0.087 0.066

0.076

0.036

0.020

0.038

IC x ELC

0.037 0.065 0.147 0.030

0.028

0.060 0.047 0.052

0.036

0.023

0.054

0.024

IC x KM

0.033 0.045 0.067 0.019

0.036

0.084 0.083 0.042

0.064

0.068

0.045

0.030

IC x KN

0.095 0.063 0.030 0.081

0.028

0.027 0.094 0.079

0.040

0.036

0.019

0.066

IC x ITC

0.080 0.029 0.090 0.063

0.071

0.033 0.025 0.043

0.031

0.042

0.084

0.079

IC x CC

163

164

Fornell-Larcker criterion

CCL

ELC

ITC

KMP

ACAP

0.815

0.699

0.871

-0.658

-0.690

0.872

CCL

0.675

0.614

-0.733

0.857

ELC

0.712

0.654

-0.582

0.589

0.815

0.073

-0.168

0.133

-0.079

-0.051

0.848

ITC

0.706

0.669

-0.768

0.657

0.631

-0.066

0.868

0.662

0.743

-0.588

0.623

0.632

-0.176

0.537

0.809

KMP

0.780

0.738

-0.809

0.719

0.607

-0.038

0.773

0.611

0.832

0.701

0.580

-0.578

0.624

0.725

-0.069

0.635

0.594

0.615

0.858

0.745

0.590

-0.557

0.571

0.642

0.096

0.504

0.658

0.647

0.604

0.869

0.734

0.670

-0.795

0.671

0.666

-0.021

0.859

0.529

0.802

0.619

0.588

0.826

Collinearity statistics (VIF)

Outer model - List

VIF

AK1

3.102

AK2

2.501

AK3

2.597

AK4

2.825

AK5

2.682

CC1

2.669

CC2

2.749

CC3

2.792

CC4

2.889

CC5

2.614

CCL1

2.632

CCL2

2.541

CCL3

2.026

CCL4

2.776

CCL5

2.707

ELC1

2.878

165

ELC2

2.935

ELC3

2.971

ELC4

2.825

ELC5

2.979

ELC6

2.928

ELC7

1.703

ELC8

1.608

IC1

2.570

IC2

2.251

IC3

2.381

IC4

2.343

IC5

2.486

ITC1

2.491

ITC2

2.654

ITC3

2.775

ITC4

2.572

ITC5

2.808

KAAc1

2.565

KAAc2

2.774

KAAc3

2.613

KAAs1

2.669

KAAs2

2.939

166

KAAs3

2.565

KAAs4

2.465

KAEx1

2.569

KAEx2

2.508

KAEx3

2.487

KATr1

2.695

KATr2

2.494

KATr3

2.724

KATr4

2.692

KM1

1.666

KM2

1.612

KM3

2.807

KM4

2.789

KM5

2.724

KM6

2.969

KM7

2.975

KMP1

2.753

KMP2

2.797

KMP3

2.771

KMP4

2.845

KMP5

2.963

KMP6

3.046

167

KMP7

3.052

KMP8

2.918

KMP9

1.554

KN1

3.037

KN2

2.793

KN3

2.859

KN4

2.852

KN5

2.938

KN6

2.663

KN7

2.782

LS1

2.797

LS2

2.608

LS3

2.552

LS4

2.823

LS5

2.792

OS1

3.013

OS2

2.749

OS3

2.596

OS4

1.403

OS5

2.931

OS6

2.979

OS7

2.884

168

OS8

2.884

IC x AK

1.000

IC x CC

1.000

IC x KMP

1.000

IC x ELC

1.000

IC x OS

1.000

IC x LS

1.000

IC x ITC

1.000

IC x CCL

1.000

IC x KN

1.000

IC x KM

1.000

169

Model fit Fit summary

Saturated model

Estimated model

SRMR

0.031

d_ULS

3.381

3.382

d_G

1.753

Chi-square

4343.484

4343.951

NFI

0.879

170

171

Final results Path coefficients Mean, STDEV, T values, p values

Original sample (O) Sample mean (M) Standard deviation (STDEV) T statistics (|O/STDEV|)

P values

AK -> ACAP

0.101

0.104

2.265

0.024

0.046

CC -> ACAP

0.162

0.161

2.709

0.007

0.059

CCL -> ACAP

0.093

0.092

2.137

0.033

0.043

ELC -> ACAP

0.106

0.111

2.299

0.022

0.048

IC -> ACAP

0.113

0.117

3.529

0.000

0.033

ITC -> ACAP

0.113

0.125

2.432

0.015

0.052

KM -> ACAP

0.051

0.047

1.126

0.260

0.042

KMP -> ACAP

0.280

0.267

3.948

0.000

0.068

KN -> ACAP

0.107

0.102

2.472

0.013

0.041

LS -> ACAP

0.254

0.256

5.666

0.000

0.045

OS -> ACAP

0.111

0.113

2.065

0.039

0.055

IC x LS -> ACAP

0.099

0.103

2.495

0.013

0.041

IC x AK -> ACAP

0.033

0.037

0.804

0.422

0.046

IC x KMP -> ACAP

0.153

0.162

2.260

0.024

0.072

IC x CCL -> ACAP

0.020

0.024

0.588

0.557

0.041

IC x OS -> ACAP

-0.112

-0.118

1.844

0.065

0.064

IC x ELC -> ACAP

-0.124

-0.123

2.447

0.014

0.050

IC x KM -> ACAP

-0.005

-0.004

0.113

0.910

0.036

IC x KN -> ACAP

0.049

0.044

1.086

0.278

0.040

IC x ITC -> ACAP

-0.078

-0.087

1.791

0.073

0.049

IC x CC -> ACAP

0.024

0.023

0.429

0.668

0.054

172

Final results Path coefficients Bootstrap MGA

Difference (DN lớn - DN vừa)

Difference (DN siêu lớn - DN vừa)

1-tailed (DN lớn vs DN vừa) p value

2-tailed (DN lớn vs DN vừa) p value

2-tailed (DN siêu lớn vs DN vừa) p value

1-tailed (DN siêu lớn vs DN vừa) p value

AK -> ACAP

0.127

0.176

0.195

0.093

0.254

0.186

CC -> ACAP

0.724

-0.110

-0.166

0.828

0.553

0.345

CCL -> ACAP

0.666

-0.057

0.065

0.314

0.667

0.628

ELC -> ACAP

0.725

-0.097

-0.160

0.887

0.550

0.225

IC -> ACAP

0.689

-0.040

0.022

0.390

0.622

0.780

ITC -> ACAP

0.468

0.009

0.161

0.142

0.936

0.284

KM -> ACAP

0.713

-0.070

-0.098

0.754

0.573

0.493

KMP -> ACAP

0.802

-0.187

-0.530

0.995

0.395

0.010

KN -> ACAP

0.148

0.143

-0.049

0.647

0.297

0.706

LS -> ACAP

0.814

-0.139

0.187

0.091

0.372

0.182

OS -> ACAP

0.321

0.073

0.099

0.277

0.643

0.555

IC x LS -> ACAP

0.438

0.027

0.111

0.197

0.876

0.393

IC x AK -> ACAP

0.557

-0.024

-0.240

0.933

0.887

0.133

IC x KMP -> ACAP

0.465

0.018

0.116

0.295

0.929

0.589

IC x CCL -> ACAP

0.381

0.048

-0.053

0.658

0.762

0.683

IC x OS -> ACAP

0.423

0.041

-0.239

0.884

0.847

0.233

IC x ELC -> ACAP

0.603

-0.049

-0.056

0.651

0.794

0.698

IC x KM -> ACAP

0.452

0.018

0.074

0.292

0.903

0.584

IC x KN -> ACAP

0.631

-0.055

0.139

0.143

0.738

0.286

IC x ITC -> ACAP

0.498

0.003

-0.007

0.523

0.997

0.954

IC x CC -> ACAP

0.453

0.021

-0.150

0.774

0.905

0.451

173

Difference (DN lớn - DN vừa)

Difference (DN siêu lớn - DN vừa)

t value (|DN lớn vs DN vừa|)

t value (|DN siêu lớn vs DN vừa|)

p value (DN lớn vs DN vừa)

p value (DN siêu lớn vs DN vừa)

AK -> ACAP

0.176

0.195

1.140

1.325

0.256

0.186

CC -> ACAP

-0.110

-0.166

0.588

0.936

0.557

0.350

CCL -> ACAP

-0.057

0.065

0.420

0.477

0.675

0.634

ELC -> ACAP

-0.097

-0.160

0.593

1.207

0.554

0.229

IC -> ACAP

-0.040

0.022

0.487

0.273

0.627

0.785

ITC -> ACAP

0.009

0.161

0.051

1.063

0.959

0.289

KM -> ACAP

-0.070

-0.098

0.539

0.682

0.590

0.496

KMP -> ACAP

-0.187

-0.530

0.865

2.632

0.388

0.009

KN -> ACAP

0.143

-0.049

1.026

0.378

0.306

0.705

LS -> ACAP

-0.139

0.187

0.885

1.332

0.377

0.184

OS -> ACAP

0.073

0.099

0.455

0.584

0.650

0.560

IC x LS -> ACAP

0.027

0.111

0.172

0.829

0.863

0.408

IC x AK -> ACAP

-0.024

-0.240

0.133

1.501

0.894

0.135

IC x KMP -> ACAP

0.018

0.116

0.077

0.520

0.938

0.603

IC x CCL -> ACAP

0.048

-0.053

0.299

0.387

0.765

0.699

IC x OS -> ACAP

0.041

-0.239

0.193

1.181

0.847

0.239

IC x ELC -> ACAP

-0.049

-0.056

0.255

0.380

0.799

0.705

IC x KM -> ACAP

0.018

0.074

0.133

0.545

0.895

0.586

IC x KN -> ACAP

-0.055

0.139

0.316

1.048

0.752

0.295

IC x ITC -> ACAP

0.003

-0.007

0.015

0.045

0.988

0.964

IC x CC -> ACAP

0.021

-0.150

0.103

0.740

0.918

0.460

Parametric test

174

Difference (DN lớn - DN vừa)

Difference (DN siêu lớn - DN vừa)

t value (|DN lớn vs DN vừa|)

t value (|DN siêu lớn vs DN vừa|)

p value (DN lớn vs DN vừa)

p value (DN siêu lớn vs DN vừa)

AK -> ACAP

0.176

0.195

1.138

1.326

0.258

0.187

CC -> ACAP

-0.110

-0.166

0.584

0.940

0.561

0.349

CCL -> ACAP

-0.057

0.065

0.418

0.479

0.677

0.633

ELC -> ACAP

-0.097

-0.160

0.586

1.210

0.559

0.228

IC -> ACAP

-0.040

0.022

0.486

0.273

0.628

0.785

ITC -> ACAP

0.009

0.161

0.050

1.070

0.960

0.286

KM -> ACAP

-0.070

-0.098

0.542

0.682

0.589

0.496

KMP -> ACAP

-0.187

-0.530

0.857

2.645

0.393

0.009

KN -> ACAP

0.143

-0.049

1.019

0.380

0.310

0.705

LS -> ACAP

-0.139

0.187

0.884

1.328

0.378

0.187

OS -> ACAP

0.073

0.099

0.453

0.587

0.652

0.558

IC x LS -> ACAP

0.027

0.111

0.171

0.827

0.864

0.410

IC x AK -> ACAP

-0.024

-0.240

0.133

1.498

0.895

0.137

IC x KMP -> ACAP

0.018

0.116

0.077

0.522

0.939

0.603

IC x CCL -> ACAP

0.048

-0.053

0.297

0.387

0.767

0.699

IC x OS -> ACAP

0.041

-0.239

0.192

1.181

0.848

0.240

IC x ELC -> ACAP

-0.049

-0.056

0.252

0.380

0.801

0.704

IC x KM -> ACAP

0.018

0.074

0.134

0.543

0.894

0.588

IC x KN -> ACAP

-0.055

0.139

0.313

1.048

0.755

0.297

IC x ITC -> ACAP

0.003

-0.007

0.015

0.045

0.988

0.964

0.021

-0.150

0.103

0.740

0.918

0.461

IC x CC -> ACAP

Welch-Satterthwaite test

175

2.5% (DN lớn)

97.5% (DN lớn)

2.5% (DN siêu lớn)

2.5% (DN vừa)

97.5% (DN vừa)

97.5% (DN siêu lớn)

AK -> ACAP CC -> ACAP CCL -> ACAP ELC -> ACAP IC -> ACAP ITC -> ACAP KM -> ACAP KMP -> ACAP KN -> ACAP LS -> ACAP OS -> ACAP IC x LS -> ACAP IC x AK -> ACAP IC x KMP -> ACAP IC x CCL -> ACAP IC x OS -> ACAP IC x ELC -> ACAP IC x KM -> ACAP IC x KN -> ACAP IC x ITC -> ACAP IC x CC -> ACAP

-0.025 -0.266 -0.074 -0.125 -0.018 -0.005 -0.191 -0.368 -0.211 0.279 -0.159 -0.018 -0.395 -0.107 -0.238 -0.510 -0.333 -0.100 -0.037 -0.278 -0.344

0.385 0.274 0.343 0.265 0.226 0.481 0.225 0.243 0.192 0.630 0.369 0.334 0.033 0.539 0.149 0.039 0.086 0.235 0.324 0.171 0.208

-0.102 -0.213 -0.231 -0.126 -0.080 -0.231 -0.105 -0.020 0.023 -0.104 -0.151 -0.157 -0.245 -0.267 -0.251 -0.253 -0.406 -0.136 -0.428 -0.368 -0.199

0.341 0.371 0.191 0.425 0.169 0.388 0.221 0.672 0.465 0.351 0.359 0.333 0.295 0.441 0.271 0.374 0.241 0.235 0.186 0.442 0.365

-0.255 -0.025 -0.121 0.038 -0.009 -0.106 -0.049 0.307 -0.070 0.029 -0.202 -0.210 -0.218 -0.197 -0.251 -0.223 -0.256 -0.163 -0.199 -0.259 -0.195

0.150 0.417 0.217 0.386 0.215 0.241 0.342 0.797 0.267 0.450 0.199 0.199 0.266 0.390 0.149 0.332 0.142 0.253 0.179 0.148 0.394

Confidence intervals (bias corrected)

176

Original (DN lớn)

Original (DN vừa)

t value (DN siêu lớn)

p value (DN vừa)

Original (DN siêu lớn) 0.153 0.008 0.122 0.041 0.126 0.213 0.037 -0.022 0.043 0.435 0.103 0.148 -0.178 0.200 -0.066 -0.217 -0.119 0.072 0.141 -0.048 -0.065

0.133 0.064 -0.001 0.104 0.063 0.061 0.064 0.322 0.235 0.110 0.077 0.064 0.039 0.102 0.035 0.063 -0.112 0.017 -0.053 -0.037 0.105

t value (DN lớn) 1.164 0.425 0.005 0.740 1.037 0.371 0.768 1.796 2.075 0.953 0.617 0.520 0.283 0.580 0.267 0.397 0.674 0.189 0.356 0.187 0.755

-0.043 0.174 0.057 0.201 0.103 0.052 0.135 0.508 0.092 0.249 0.004 0.037 0.063 0.085 -0.013 0.022 -0.063 -0.002 0.002 -0.041 0.085

t value (DN vừa) 0.407 1.520 0.655 2.285 1.819 0.585 1.348 4.063 1.088 2.310 0.043 0.371 0.527 0.570 0.136 0.151 0.628 0.016 0.023 0.399 0.574

p value (DN lớn) 0.244 0.671 0.996 0.460 0.300 0.711 0.443 0.073 0.038 0.341 0.537 0.603 0.777 0.562 0.789 0.691 0.501 0.850 0.722 0.851 0.451

p value (DN siêu lớn) 0.143 0.954 0.249 0.681 0.033 0.083 0.727 0.890 0.658 0.000 0.443 0.099 0.102 0.228 0.492 0.128 0.265 0.398 0.125 0.676 0.641

1.463 0.057 1.152 0.410 2.138 1.736 0.349 0.138 0.443 4.785 0.768 1.648 1.636 1.206 0.686 1.523 1.114 0.846 1.534 0.418 0.466

0.684 0.129 0.513 0.022 0.069 0.559 0.178 0.000 0.277 0.021 0.966 0.710 0.598 0.569 0.892 0.880 0.530 0.987 0.981 0.690 0.566

Bootstrapping results 1

177

Original (DN lớn)

Original (DN siêu lớn)

Original (DN vừa)

t value (DN lớn)

t value (DN siêu lớn)

t value (DN vừa)

p value (DN lớn)

p value (DN siêu lớn)

p value (DN vừa)

AK1 <- AK

0.892

0.871

57.483

0.910

45.591

69.728

0.000

AK2 <- AK

0.881

0.847

51.440

0.851

37.045

39.164

0.000

AK3 <- AK

0.877

0.834

43.920

0.857

35.873

44.821

0.000

AK4 <- AK

0.897

0.862

60.383

0.869

39.662

47.909

0.000

AK5 <- AK

0.871

0.873

49.064

0.850

42.774

42.367

0.000

CC1 <- CC

0.879

0.876

51.202

0.866

51.142

45.028

0.000

CC2 <- CC

0.876

0.882

51.039

0.879

53.495

47.740

0.000

CC3 <- CC

0.895

0.878

56.339

0.858

53.652

50.839

0.000

CC4 <- CC

0.891

0.877

59.481

0.863

45.690

42.652

0.000

CC5 <- CC

0.848

0.841

38.558

0.899

36.395

59.826

0.000

CCL1 <- CCL

0.885

0.887

49.432

0.855

56.583

41.608

0.000

CCL2 <- CCL

0.868

0.847

44.313

0.872

35.086

47.481

0.000

CCL3 <- CCL

0.856

0.782

33.396

0.776

21.048

21.387

0.000

CCL4 <- CCL

0.909

0.851

72.707

0.863

42.060

45.526

0.000

CCL5 <- CCL

0.875

0.903

53.428

0.859

67.650

50.081

0.000

ELC1 <- ELC

0.895

0.823

62.636

0.885

33.719

52.482

0.000

ELC2 <- ELC

0.888

0.842

57.979

0.872

39.252

50.940

0.000

ELC3 <- ELC

0.897

0.859

62.224

0.860

43.891

45.198

0.000

ELC4 <- ELC

0.847

0.867

44.752

0.869

44.498

51.461

0.000

ELC5 <- ELC

0.894

0.870

55.510

0.873

43.735

48.498

0.000

Bootstrapping results 2

ELC6 <- ELC

0.880

0.843

0.878

48.178

42.161

53.424

0.000

IC1 <- IC

0.780

0.879

0.803

3.297

7.058

4.174

0.001

0.000

IC2 <- IC

0.844

0.829

0.859

4.149

5.969

4.379

0.000

IC3 <- IC

0.834

0.880

0.873

3.894

6.800

4.223

0.000

IC4 <- IC

0.894

0.870

0.801

4.038

6.989

4.162

0.000

IC5 <- IC

0.881

0.886

0.740

4.129

7.175

3.413

0.000

0.001

ITC1 <- ITC

0.863

0.858

0.854

43.937

39.390

40.686

0.000

ITC2 <- ITC

0.871

0.846

0.873

44.950

39.839

46.880

0.000

ITC3 <- ITC

0.883

0.877

0.870

50.017

48.487

44.782

0.000

ITC4 <- ITC

0.875

0.857

0.870

48.003

41.352

42.706

0.000

ITC5 <- ITC

0.864

0.877

0.882

40.889

50.793

53.161

0.000

KAAc1 <- ACAP

0.836

0.793

0.814

37.487

27.262

32.640

0.000

KAAc2 <- ACAP

0.844

0.826

0.852

39.866

34.922

40.022

0.000

KAAc3 <- ACAP

0.799

0.794

0.849

29.438

29.899

40.205

0.000

KAAs1 <- ACAP

0.834

0.805

0.827

34.289

31.457

37.338

0.000

KAAs2 <- ACAP

0.850

0.816

0.837

40.002

31.555

36.682

0.000

KAAs3 <- ACAP

0.806

0.833

0.810

31.447

36.098

28.313

0.000

KAAs4 <- ACAP

0.825

0.779

0.780

35.444

26.817

27.358

0.000

KAEx1 <- ACAP

0.830

0.758

0.810

36.270

24.515

29.395

0.000

KAEx2 <- ACAP

0.830

0.780

0.797

34.636

28.254

27.684

0.000

KAEx3 <- ACAP

0.806

0.778

0.826

28.251

26.796

33.209

0.000

KATr1 <- ACAP

0.820

0.806

0.825

33.106

29.711

32.878

0.000

KATr2 <- ACAP

0.792

0.782

0.819

27.643

27.924

33.326

0.000

178

KATr3 <- ACAP

0.809

0.822

0.851

31.657

32.883

38.282

0.000

KATr4 <- ACAP

0.827

0.822

0.819

34.790

33.595

34.441

0.000

KM3 <- KM

0.893

0.850

0.890

61.078

36.932

50.026

0.000

KM4 <- KM

0.877

0.868

47.987

52.900

48.285

0.000

KM5 <- KM

0.877

0.871

0.866

48.073

49.054

52.215

0.000

KM6 <- KM

0.901

0.870

0.885

63.961

41.751

56.859

0.000

KM7 <- KM

0.895

0.861

0.903

54.787

44.729

57.024

0.000

KMP1 <- KMP

0.865

0.829

0.846

45.614

36.225

42.767

0.000

KMP2 <- KMP

0.870

0.840

0.859

46.793

37.344

44.093

0.000

KMP3 <- KMP

0.887

0.830

0.834

56.359

34.668

39.582

0.000

KMP4 <- KMP

0.850

0.840

0.857

44.913

37.799

45.363

0.000

KMP5 <- KMP

0.864

0.848

0.882

48.440

40.581

49.893

0.000

KMP6 <- KMP

0.862

0.856

0.871

43.644

39.788

52.588

0.000

KMP7 <- KMP

0.869

0.862

48.890

42.891

45.646

0.000

KMP8 <- KMP

0.843

0.882

0.849

41.395

53.446

42.552

0.000

KN1 <- KN

0.867

0.848

0.879

43.252

44.292

53.371

0.000

KN2 <- KN

0.863

0.820

0.885

42.983

33.202

53.432

0.000

KN3 <- KN

0.842

0.857

0.863

37.639

44.238

43.265

0.000

KN4 <- KN

0.847

0.871

0.880

41.262

46.161

50.654

0.000

KN5 <- KN

0.883

0.872

0.869

52.871

49.916

45.772

0.000

KN6 <- KN

0.849

0.875

0.818

42.298

48.885

34.161

0.000

KN7 <- KN

0.888

0.823

0.858

55.980

33.552

41.942

0.000

LS1 <- LS

0.891

0.873

0.891

53.249

47.224

56.090

0.000

179

LS2 <- LS

0.867

0.875

0.851

44.416

42.472

39.064

0.000

LS3 <- LS

0.879

0.866

0.871

59.233

45.848

43.629

0.000

LS4 <- LS

0.884

0.874

0.864

52.423

51.176

47.305

0.000

LS5 <- LS

0.882

0.878

0.866

53.506

51.292

42.485

0.000

OS1 <- OS

0.868

0.881

0.850

44.828

53.519

38.672

0.000

OS2 <- OS

0.844

0.857

0.855

38.956

44.859

48.055

0.000

OS3 <- OS

0.851

0.840

40.100

41.043

40.421

0.000

OS5 <- OS

0.857

0.859

0.871

42.459

43.529

49.814

0.000

OS6 <- OS

0.865

0.860

0.874

44.133

43.148

51.520

0.000

OS7 <- OS

0.832

0.888

0.856

38.308

59.606

40.945

0.000

OS8 <- OS

0.882

0.861

0.864

50.459

48.106

47.865

0.000

IC x CCL -> IC x CCL

1.000

n/a

IC x ELC -> IC x ELC

1.000

n/a

IC x KMP -> IC x KMP

1.000

n/a

IC x LS -> IC x LS

1.000

n/a

IC x OS -> IC x OS

1.000

n/a

IC x KM -> IC x KM

1.000

n/a

IC x AK -> IC x AK

1.000

n/a

IC x ITC -> IC x ITC

1.000

n/a

IC x KN -> IC x KN

1.000

n/a

IC x CC -> IC x CC

1.000

n/a

180

Luận án Tiến sĩ: Các yếu tố ảnh hưởng đến năng lực hấp thụ tri thức của doanh nghiệp trong lĩnh vực thương mại điện tử tại Việt Nam

Luận án Tiến sĩ về các yếu tố ảnh hưởng đến năng lực hấp thụ tri thức (ACAP) của doanh nghiệp TMĐT tại Việt Nam, đề xuất giải pháp nâng cao ACAP.

Chủ đề:

Luận án tiến sĩ

Luận án tiến sĩ Quản trị kinh doanh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN ---------------------------------

NGUYỄN TUẤN MINH

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NĂNG LỰC HẤP THỤ TRI THỨC CỦA DOANH NGHIỆP TRONG LĨNH VỰC THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ TẠI VIỆT NAM

HÀ NỘI - 2025

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN ---------------------------------

NGUYỄN TUẤN MINH

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NĂNG LỰC HẤP THỤ TRI THỨC CỦA DOANH NGHIỆP TRONG LĨNH VỰC THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ TẠI VIỆT NAM

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. BÙI ĐỨC TUÂN

HÀ NỘI - 2025

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. Tính cấp thiết của đề tài ................................................................................................... 1

2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu ................................................................................... 4

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ................................................................................... 5

4. Khái quát về phương pháp nghiên cứu .......................................................................... 6

5. Đóng góp mới của luận án .............................................................................................. 10

6. Kết cấu của luận án ........................................................................................................ 12 CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ......................... 13

1.1. Cơ sở lý thuyết về tri thức ........................................................................................... 13

1.2. Năng lực hấp thụ tri thức của doanh nghiệp............................................................. 16

1.3. Khái quát về thương mại điện tử ............................................................................... 20

1.4. Tổng quan nghiên cứu về ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT ........... 25

1.5. Khoảng trống nghiên cứu............................................................................................ 40

TÓM TẮT CHƯƠNG 1 ......................................................................................................... 44

CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU ............................................ 45

2.1. Mô hình nghiên cứu ..................................................................................................... 45

2.2. Giả thuyết nghiên cứu ................................................................................................. 49

2.3. Phát triển thang đo ...................................................................................................... 58

TÓM TẮT CHƯƠNG 2 ......................................................................................................... 71

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................................. 72

3.1. Phương pháp nghiên cứu định tính............................................................................ 72

3.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng ........................................................................ 78

4.1. Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu ................................................................... 89

4.2. Kết quả đánh giá mô hình và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu ....................... 91

4.3. Thảo luận về kết quả nghiên cứu ............................................................................. 102

5.1. Xu hướng phát triển của ngành TMĐT tại Việt Nam và ACAP của các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT ........................................................................................... 119

5.2. Các khuyến nghị dành cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam ..... 121

5.3. Các khuyến nghị dành cho chính phủ và các sở ban ngành tại Việt Nam ........... 130

5.4. Hạn chế của luận án và đề xuất hướng nghiên cứu trong tương lai ..................... 133

DANH MỤC BẢNG

1. Tính cấp thiết của đề tài

2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

2.1. Mục tiêu nghiên cứu

2.2. Nhiệm vụ nghiên cứu

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

3.1. Đối tượng nghiên cứu

3.2. Phạm vi nghiên cứu

4. Khái quát về phương pháp nghiên cứu

4.1. Quy trình nghiên cứu

Bước 2

Bước 4

Bước 1

Bước 3

Bước 6

Bước 7

Bước 8

Bước 5 Nghiên cứu định tính - Phỏng vấn chuyên gia để thiết kế bảng hỏi sơ bộ

Bước 9

Bước 10

4.2. Thu thập, phân tích dữ liệu

5. Đóng góp mới của luận án

5.1. Đóng góp mới về lý luận

5.2. Đóng góp mới về thực tiễn

6. Kết cấu của luận án

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

1.1. Cơ sở lý thuyết về tri thức

1.1.1. Khái niệm về tri thức

1.1.2. Phân loại tri thức

1.2. Năng lực hấp thụ tri thức của doanh nghiệp

1.2.1. Khái niệm và đặc điểm của năng lực hấp thụ tri thức

1.2.2. Các cấu phần của năng lực hấp thụ tri thức của doanh nghiệp

Tiếp thu tri thức (Knowledge Acquisition)

Đồng hóa tri thức (Knowledge Assimilation)

Năng lực hấp thụ tri thức (Absorptive Capacity -ACAP)

Biến đổi tri thức (Knowledge Transformation)

Khai thác tri thức (Knowledge Exploitation)