Lê Phương Vy
Trường Đại học Hoa Sen
TS. Nguyễn Hữu Hảo
Trường Đại học Hoa Sen
* Email liên hệ: vyvy.phuongle@gmail.com
Tóm tắt
Trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0, ngành logistics đang đối diện với những thay đổi nhanh chóng và cạnh tranh khóc liệt. Doanh nghiệp nhỏ và vừa logistics Việt Nam với hạn chế về nguồn lực cần tập trung vào việc tăng cường nội lực để duy trì lợi thế cạnh tranh. Bài viết sử dụng lý thuyết về Nguồn lực (RBV), Năng lực động, kết hợp với phân tích môi trường ngành theo Porter để xác định các yếu tố then chốt ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp. Thông qua khảo sát 250 doanh nghiệp nhỏ và vừa logistics tại Thành phố Hồ Chí Minh và phân tích hồi quy, kết quả cho thấy yếu tố nguồn nhân lực là đòn bẩy tác động mạnh nhất, vượt qua yếu tố công nghệ và chuyển đổi số. Nghiên cứu đề xuất các khuyến nghị chiến lược về đào tạo nhân lực số, xây dựng hệ sinh thái chống thích đổi mới và hỗ trợ doanh nghiệp vượt qua thách thức của 4.0.
Từ khóa: Nguồn nhân lực, doanh nghiệp nhỏ và vừa logistics, chuyển đổi số, năng lực cạnh tranh, công nghiệp 4.0
Summary
In the context of the Fourth Industrial Revolution, the logistics sector is facing rapid changes and intense competition. Vietnamese small and medium-sized logistics enterprises, constrained by limited resources, must focus on strengthening internal capabilities to sustain competitive advantage. This study applies the Resource-Based View (RBV), Dynamic Capabilities theory, and Porter's industry environment analysis to identify key factors affecting firms' competitiveness. Based on a survey of 250 small and medium-sized logistics enterprises in Ho Chi Minh City and regression analysis, the findings reveal that human resources are the most influential factor, surpassing technology and digital transformation. The research proposes strategic recommendations on digital workforce training, building an innovation-adaptive ecosystem, and supporting enterprises in overcoming challenges posed by Industry 4.0.
Keywords: Human resources, small and medium-sized logistics enterprises, digital transformation, competitiveness, Industry 4.0
ĐẶT VẤN ĐỀ
Ngành logistics đang trở thành nền tảng quan trọng cho sự phát triển kinh tế số, đặc biệt trong bối cảnh cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư đang tạo ra những thay đổi sâu rộng. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, hơn 92% doanh nghiệp logistics toàn cầu đang tăng tốc chuyển đổi số để thích ứng với những thay đổi mới trong chuỗi cung ứng toàn cầu. Ở Việt Nam, logistics đóng góp khoảng 15%-17% GDP (Bộ Công Thương, 2023) và được xem là ngành có mức độ hội nhập công nghệ nhanh, nhưng đi kèm là sự phân hóa mạnh mẽ giữa các doanh nghiệp lớn và SMEs.
Các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) trong lĩnh vực logistics đang đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm: hạn chế về tài chính, công nghệ, năng lực quản trị, và đặc biệt là chất lượng nguồn nhân lực (VCCI, 2023). Trong khi các tập đoàn lớn có khả năng đầu tư hệ thống logistics thông minh, SMEs thường thiếu nền tảng công nghệ và đội ngũ nhân sự đủ kỹ năng để vận hành các giải pháp số hoá. Bối cảnh cạnh tranh gay gắt buộc SMEs phải tái cấu trúc nội lực, trong đó nâng cao năng lực cạnh tranh đóng vai trò then chốt.
Theo mô hình Năm lực lượng cạnh tranh của Porter (1980), doanh nghiệp logistics hiện nay chịu áp lực đồng thời từ khách hàng, nhà cung cấp, đối thủ hiện hữu và nguy cơ bị thay thế bởi các nền tảng công nghệ mới. Điều này đặt ra yêu cầu không chỉ đổi mới công nghệ mà còn xây dựng năng lực cạnh tranh từ bên trong. Chính vì vậy, lý thuyết nguồn lực (RBV) và năng lực động (Dynamic Capabilities) trở thành khung lý luận phù hợp để phân tích các yếu tố nội tại ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh của SMEs logistics.
Bài viết tập trung nghiên cứu năm yếu tố: ứng dụng công nghệ, mức độ chuyển đổi số, khả năng đổi mới, chất lượng dịch vụ và nguồn nhân lực, nhằm xác định yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến năng lực cạnh tranh của SMEs logistics trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0 tại Việt Nam.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuyết
Theo Porter (1980), năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp được xác định bởi vị thế chiến lược trong ngành, chịu ảnh hưởng của năm lực lượng cạnh tranh: đối thủ tiềm năng, đối thủ hiện tại, nhà cung cấp, khách hàng và sản phẩm thay thế. Tuy nhiên, cách tiếp cận này chủ yếu nhìn từ bên ngoài doanh nghiệp.
Lý thuyết nguồn lực (RBV) do Barney (1991) đề xuất cho rằng lợi thế cạnh tranh bền vững bắt nguồn từ các nguồn lực nội tại có giá trị, hiếm, khó sao chép và không thể thay thế. Trong ngành logistics, những nguồn lực này có thể là đội ngũ nhân sự chất lượng cao, hệ thống quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả hoặc văn hoá tổ chức linh hoạt.
Tiếp nối RBV, Teece và cộng sự (1997) phát triển lý thuyết năng lực động, nhấn mạnh khả năng tái cấu trúc, tích hợp và đổi mới nguồn lực để thích ứng với môi trường thay đổi. Đặc biệt trong bối cảnh 4.0, năng lực động bao gồm khả năng áp dụng công nghệ mới, đào tạo lại nhân sự và linh hoạt điều chỉnh chiến lược kinh doanh.
Khi áp dụng cho SMEs logistics, các nghiên cứu gần đây cho thấy những yếu tố ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh bao gồm: công nghệ, chuyển đổi số, đổi mới sáng tạo, chất lượng dịch vụ và nguồn nhân lực (Nguyễn Đình Thọ, 2020). Trong đó, yếu tố con người được xác định là nền tảng để triển khai các thay đổi chiến lược, nhất là trong quá trình chuyển đổi số toàn diện.
Mô hình nghiên cứu
Trên cơ sở các nghiên cứu có liên quan, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình.
Hình: Mô hình nghiên cứu
![]() |
Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp lấy mẫu. Bài viết sử dụng phương pháp khảo sát bằng bảng hỏi có cấu trúc, phát ra hơn 300 bảng và thu được 250 phản hồi hợp lệ. Đối tượng khảo sát gồm quản lý cấp cao và chuyên viên đang làm việc trong các doanh nghiệp SMEs logistics tại TP. Hồ Chí Minh - nơi chiếm hơn 47% hoạt động logistics cả nước. Tiêu chí lựa chọn: doanh nghiệp hoạt động từ 2–10 năm, thuộc nhóm vừa và nhỏ theo quy định của Việt Nam.
Phương pháp định lượng. Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS. Bài viết kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy tuyến tính bội nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố độc lập đến năng lực cạnh tranh. Các thang đo được thiết kế theo thang Likert 5 mức từ 1 (hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (hoàn toàn đồng ý).
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Kết quả kiểm định thang đo
Bảng 1: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha các nhân tố
Nhân tố | Biến quan sát | Trung bình thang đo nếu loại biến
| Phương sai thang đo nếu loại biến
| Hệ số tương quan biến tổng | Cronbach’s Alpha nếu loại biến |
---|---|---|---|---|---|
CN | Ứng dụng công nghệ; Cronbach’s Alpha: 0,856 | ||||
CN1 | 19,36 | 8,986 | ,685 | ,825 | |
CN2 | 19,46 | 8,796 | ,629 | ,836 | |
CN3 | 19,38 | 8,935 | ,614 | ,839 | |
CN4 | 19,44 | 8,448 | ,779 | ,806 | |
CN5 | 19,39 | 9,034 | ,633 | ,835 | |
CN6 | 19,45 | 9,991 | ,539 | ,851 | |
CĐS | Mức độ chuyển đổi; Cronbach’s Alpha: 0,870 | ||||
CĐS1 | 20,05 | 9,495 | ,718 | ,839 | |
CĐS2 | 20,08 | 10,143 | ,608 | ,859 | |
CĐS3 | 20,19 | 10,571 | ,604 | ,859 | |
CĐS4 | 20,16 | 10,861 | ,597 | ,860 | |
CĐS5 | 20,16 | 9,524 | ,737 | ,836 | |
CĐS6 | 20,04 | 9,484 | ,759 | ,832 | |
ĐU | Khả năng đổi mới và thích ứng; Cronbach’s Alpha: 0,861 | ||||
ĐU1 | 19,26 | 9,336 | ,722 | ,825 | |
ĐU2 | 19,27 | 9,789 | ,621 | ,844 | |
ĐU3 | 19,20 | 10,006 | ,644 | ,840 | |
ĐU4 | 19,22 | 10,295 | ,597 | ,848 | |
ĐU5 | 19,13 | 10,457 | ,561 | ,854 | |
ĐU6 | 19,24 | 9,121 | ,779 | ,814 | |
NL | Chất lượng nguồn nhân lực; Cronbach’s Alpha: 0,866 | ||||
NL1 | 19,50 | 9,295 | ,675 | ,841 | |
NL2 | 19,45 | 8,827 | ,678 | ,840 | |
NL3 | 19,52 | 9,528 | ,608 | ,852 | |
NL4 | 19,40 | 9,318 | ,608 | ,853 | |
NL5 | 19,46 | 9,036 | ,699 | ,836 | |
NL6 | 19,43 | 9,137 | ,705 | ,835 | |
DV | Chất lượng dịch vụ; Cronbach’s Alpha: 0,873 | ||||
DV1 | 19,44 | 9,540 | ,632 | ,858 | |
DV2 | 19,36 | 9,397 | ,653 | ,854 | |
DV3 | 19,34 | 9,536 | ,611 | ,861 | |
DV4 | 19,40 | 8,442 | ,683 | ,852 | |
DV5 | 19,36 | 9,124 | ,697 | ,847 | |
DV6 | 19,45 | 8,763 | ,785 | ,831 | |
CT | Khả năng cạnh tranh; Cronbach’s Alpha: 0,850 | ||||
CT1 | 19,48 | 8,106 | ,647 | ,823 | |
CT2 | 19,40 | 7,511 | ,668 | ,818 | |
CT3 | 19,46 | 8,346 | ,556 | ,839 | |
CT4 | 19,49 | 7,689 | ,673 | ,817 | |
CT5 | 19,50 | 8,452 | ,520 | ,845 | |
CT6 | 19,40 | 7,447 | ,739 | ,804 |
Nguồn: Kết quả phân tích trên phần mềm SPSS
Tiến hành kiểm định thang đo cho ra kết quả Cronbach’s Alpha của tất cả nhân tố đều > 0,6 và tất cả hệ số tương quan biến tổng đều > 0,3, rút ra kết luận tất cả thang đo này phù hợp được giữ nguyên cho phân tích EFA.
Kết quả phân tích EFA
Bảng 2: Kết quả EFA
| Nhân tố | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
CĐS6 | ,826 |
|
|
|
|
CĐS1 | ,804 |
|
|
|
|
CĐS5 | ,797 |
|
|
|
|
CĐS2 | ,711 |
|
|
|
|
CĐS4 | ,606 |
|
|
|
|
CĐS3 | ,599 |
|
|
|
|
DV6 |
| ,878 |
|
|
|
DV5 |
| ,806 |
|
|
|
DV1 |
| ,752 |
|
|
|
DV4 |
| ,741 |
|
|
|
DV2 |
| ,716 |
|
|
|
DV3 |
| ,649 |
|
|
|
ĐU6 |
|
| ,864 |
|
|
ĐU1 |
|
| ,802 |
|
|
ĐU3 |
|
| ,765 |
|
|
ĐU4 |
|
| ,730 |
|
|
ĐU2 |
|
| ,726 |
|
|
ĐU5 |
|
| ,615 |
|
|
NL2 |
|
|
| ,773 |
|
NL6 |
|
|
| ,763 |
|
NL5 |
|
|
| ,734 |
|
NL1 |
|
|
| ,677 |
|
NL3 |
|
|
| ,630 |
|
NL4 |
|
|
| ,619 |
|
CN4 |
|
|
|
| ,839 |
CN2 |
|
|
|
| ,766 |
CN5 |
|
|
|
| ,740 |
CN1 |
|
|
|
| ,719 |
CN3 |
|
|
|
| ,694 |
Eigenvalues = 1,556 | |||||
Tổng phương sai trích = 63,288% |
Nguồn: kết quả phân tích trên phần mềm SPSS
Sau khi chạy ma trận xoay lần 1, tất cả các biến quan sát đều thỏa mãn điều kiện hệ số tải > 0,5 nhưng biến CN6 có hệ số tải ở 2 nhận ố và hiệu hệ số tải 0,5 nên không biến nào bị loại. Hệ số Eigenvalue = 1,556 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Tổng phương sai trích = 63,288% > 50%. Điều này chứng tỏ 5 nhân tố độc lập giải thích được 63,288% mô hình nghiên cứu (Bảng 2).
Kết quả phân tích hồi quy
Bảng 3: Kết quả phân tích hồi quy
Mô hình | Hệ số chưa chuẩn hóa | Hệ số chuẩn hóa | t | Sig. | Thống kê đa cộng tuyến | |||
B | Sai số chuẩn | Beta | Độ chấp nhận | Hệ số phóng đại phương sai (VIF) | ||||
1 | Hằng số | ,119 | ,227 |
| ,524 | ,601 |
|
|
CN | ,130 | ,043 | ,148 | 3,058 | ,002 | ,761 | 1,315 | |
CĐS | ,119 | ,046 | ,134 | 2,571 | ,011 | ,663 | 1,508 | |
ĐU | ,193 | ,041 | ,215 | 4,757 | ,000 | ,876 | 1,142 | |
NL | ,355 | ,052 | ,383 | 6,798 | ,000 | ,562 | 1,778 | |
DV | ,171 | ,043 | ,184 | 3,943 | ,000 | ,818 | 1,223 |
Nguồn: Kết quả phân tích trên phần mềm SPSS
Kết quả phân tích hồi quy (Bảng 3) cho thấy, cả 5 yếu tố đều có ảnh hưởng tích cực đến năng lực cạnh tranh của SMEs logistics, trong đó yếu tố “Nguồn nhân lực” (NL) có hệ số ảnh hưởng mạnh nhất (Beta chuẩn hóa = 0,383), tiếp theo là Đổi mới (0,215), Chất lượng dịch vụ (0,184), Công nghệ (0,148) và thấp nhất là Chuyển đổi số (0,134).
Điều này cho thấy rằng, trong bối cảnh chuyển đổi số ngành logistics, yếu tố con người vẫn giữ vai trò cốt lõi trong việc triển khai và vận hành các thay đổi chiến lược. Nhân sự có năng lực số, tư duy thích ứng và khả năng học hỏi nhanh đóng vai trò quyết định trong quá trình tối ưu hoá hệ thống logistics mới. Mặt khác, mặc dù công nghệ và chuyển đổi số là nền tảng hỗ trợ, nhưng nếu không có đội ngũ đủ trình độ vận hành, các đầu tư vào công nghệ có thể không mang lại hiệu quả như kỳ vọng.
Điểm đáng chú ý nữa là yếu tố “Chuyển đổi số” tuy có ảnh hưởng tích cực nhưng mức độ thấp nhất trong các yếu tố. Nguyên nhân có thể do phần lớn SMEs vẫn đang trong giai đoạn đầu của hành trình chuyển đổi, với hạn chế về ngân sách, công cụ, và nhận thức. Điều này củng cố thêm luận điểm: để chuyển đổi số thành công, SMEs cần bắt đầu từ việc phát triển năng lực con người trước, từ đó mới triển khai các nền tảng công nghệ phù hợp.
Ngoài ra, hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến đều nằm trong khoảng từ 1,142 đến 1,778, nhỏ hơn ngưỡng 2, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Theo Hair et al. (2010), khi VIF
CT=0,148*CN+0,134*CĐS+0,215*ĐU+0,383*NL+0,184*DV
MỘT SỐ GIẢI PHÁP
Dựa trên kết quả nghiên cứu, bài viết đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh của SMEs logistics trong bối cảnh CMCN 4.0, đặc biệt tập trung vào phát triển yếu tố nguồn nhân lực:
Đào tạo nhân lực số: Doanh nghiệp cần đầu tư vào các chương trình đào tạo nội bộ về kỹ năng số (AI, IoT, WMS, dữ liệu lớn), kỹ năng phân tích và tư duy hệ thống. Có thể hợp tác với các trường đại học, viện nghiên cứu để xây dựng chương trình “đào tạo ngắn hạn theo vị trí công việc”.
Xây dựng văn hóa học hỏi và đổi mới: Khuyến khích nhân sự chủ động học tập, đề xuất sáng kiến và thích nghi với thay đổi công nghệ. Văn hóa tổ chức linh hoạt là yếu tố nền tảng để nuôi dưỡng năng lực động trong doanh nghiệp.
Ứng dụng công nghệ phù hợp quy mô: SMEs cần ưu tiên các giải pháp công nghệ “vừa tầm”, có thể triển khai theo mô-đun và chi phí thấp như: WMS đơn giản, TMS cloud-based, hoặc phần mềm CRM tích hợp. Việc chọn giải pháp nên được tư vấn bởi đội ngũ có hiểu biết sâu về vận hành logistics nội bộ.
Tăng cường hợp tác trong hệ sinh thái logistics: SMEs nên chủ động tham gia các mạng lưới chia sẻ dữ liệu, sàn kết nối dịch vụ, và liên minh logistics số để tận dụng sức mạnh cộng hưởng. Đây là một xu hướng phát triển mô hình logistics mở đã được áp dụng thành công tại châu Âu và Hàn Quốc.
Hỗ trợ chính sách từ Nhà nước: Nhà nước cần tiếp tục mở rộng các chương trình hỗ trợ tài chính – tín dụng ưu đãi cho SMEs đầu tư đổi mới công nghệ. Đồng thời, phát triển các chương trình đào tạo nhân lực số miễn phí hoặc đồng tài trợ chi phí từ ngân sách công là cần thiết để tăng khả năng tiếp cận của doanh nghiệp nhỏ./.
Tài liệu tham khảo
1. Barney, J. (1991), Firm Resources and Sustained Competitive Advantage, Journal of Management, 17(1), 99–120
2. Bộ Công Thương (2023). Báo cáo Logistics Việt Nam 2023, Nxb Công Thương.
3. Christopher, M. (2016). Logistics and Supply Chain Management, 5th Edition, Pearson Education Limited.
4. WEF (2023). The Future of Logistics 4.0.
5. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., and Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis, 7th Edition, Pearson Education Limited.
6. Ketokivi, M. and Mahoney, J. (2016). Transaction Cost Economics as a Theory of Supply Chain Efficiency, Production and Operations Management.
7. Porter, M.E. (1980). Competitive Strategy: Techniques for Analyzing Industries and Competitors, Free Press.
8. Teece, D., Pisano, G., Shuen, A. (1997), Dynamic Capabilities and Strategic Management, Strategic Management Journal, 18(7), 509–533.
9. VCCI (2023). Khảo sát SMEs logistics Việt Nam, truy cập từ https://vcci.com.vn/baocao-logistics-smes2023.
Ngày nhận bài: 27/5/2025; Ngày hoàn thiện biên tập: 04/6/2025; Ngày duyệt đăng: 19/6/2025 |