ThS. Nguyễn Vi Lê
ThS. Đặng Thu Trang
Trường Đại học Thương mại
(Quanlynhanuoc.vn) – Ngành Nông nghiệp Việt Nam đã tăng trưởng nhanh chóng tại các thị trường nước ngoài, trở thành một phần quan trọng trong chuỗi giá trị nông nghiệp toàn cầu. Tuy nhiên, giá trị sản phẩm thấp, liên kết chuỗi cung ứng yếu và các hoạt động bền vững còn hạn chế vẫn tồn tại mặc dù kim ngạch xuất khẩu tăng. Bài viết đánh giá việc quản lý chuỗi cung ứng xanh (GSCM) trong lĩnh vực xuất khẩu nông sản của Việt Nam bằng phương pháp hỗn hợp bao gồm dữ liệu khảo sát định lượng kết hợp với phỏng vấn chuyên gia định tính. Dữ liệu được thu thập từ 191 nhà xuất khẩu nông sản, cơ quan chính phủ và nhà cung cấp dịch vụ hậu cần. Các cuộc khảo sát có cấu trúc để phân tích các khía cạnh triển khai GSCM và các cuộc phỏng vấn bán cấu trúc để thu thập thông tin chi tiết định tính là rất cần thiết. Từ những khảo sát và đánh giá, bài viết đề xuất các giải pháp nhằm cải thiện và tăng cường chuỗi cung ứng xanh trong hoạt động xuất khẩu nông sản tại Việt Nam trong thời gian tới.
Từ khóa: Nông sản, xuất khẩu, chuỗi cung ứng xanh, logistics xanh.
1. Đặt vấn đề
Ngành Nông nghiệp Việt Nam đã có sự mở rộng đáng kể trong những năm gần đây và khẳng định vai trò của Việt Nam như một bên then chốt tham gia trong chuỗi cung ứng mặt hàng nông sản trên thị trường toàn cầu. Tuy nhiên, các nhà xuất khẩu nông sản Việt Nam cũng đang phải đối mặt với sự cạnh tranh thị phần với các quốc gia thuộc vùng nhiệt đới khác. Sự cạnh tranh càng trở nên gay gắt do Việt Nam chậm triển khai các phương pháp canh tác bền vững, dẫn đến việc bỏ lỡ các hợp đồng có giá trị lớn vào từ các đối thủ chủ động hơn.
Hiện nay, ngành Nông nghiệp Việt Nam phải đối mặt với 3 thách thức lớn là biến đổi khí hậu, biến động thị trường và thị hiếu người tiêu dùng thay đổi. Biến đổi khí hậu trực tiếp đe dọa năng suất nông nghiệp bằng cách gia tăng tần suất các hiện tượng thời tiết cực đoan làm gián đoạn chu kỳ sản xuất. Biến động thị trường do căng thẳng địa chính trị và nhu cầu toàn cầu thay đổi tạo thêm sự không chắc chắn cho các nhà xuất khẩu. Sở thích của người tiêu dùng thay đổi, đặc biệt là ở các nền kinh tế phát triển, nơi ngày càng ưa chuộng các sản phẩm có nguồn gốc bền vững và thân thiện với môi trường, điều này đòi hỏi các nhà sản xuất phải chuyển sang các phương pháp xanh hơn trong chuỗi cung ứng.
Những vấn đề này cho thấy sự cần thiết phải nâng cao tính bền vững của chuỗi cung ứng xuất khẩu nông sản trong tình hình hiện nay. Do đó, việc áp dụng các chiến lược GSCM có thể nâng cao hiệu quả môi trường của doanh nghiệp là cấp thiết. Việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng xuất khẩu cho sự bền vững là một yêu cầu chiến lược nhằm cung cấp phương tiện để tăng doanh thu xuất khẩu đồng thời bảo đảm khả năng cạnh tranh lâu dài và trách nhiệm với môi trường trên thị trường toàn cầu.
2. Tổng quan lý thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu
Chuỗi cung ứng là một mạng lưới các tổ chức tham gia được kết nối thông qua các liên kết với doanh nghiệp và khách hàng, bao gồm nhiều quy trình và hoạt động khác nhau để tạo ra giá trị gia tăng từ các sản phẩm và dịch vụ cung cấp cho người tiêu dùng cuối cùng (Christopher, 1998)1. Một chuỗi cung ứng hoàn chỉnh được xây dựng từ các thành phần khác nhau, tất cả cùng hoạt động để đưa sản phẩm từ nhà cung cấp nguyên liệu thô đến khách hàng cuối cùng. Cụ thể, một chuỗi cung ứng bao gồm 5 thành phần cơ bản: nhà cung cấp nguyên liệu thô, nhà sản xuất, nhà phân phối, nhà bán lẻ và khách hàng.
Từ góc độ kinh doanh, chuỗi cung ứng xanh có thể được xem là một cấu trúc hậu cần bảo đảm việc sản xuất và phân phối sản phẩm trên toàn cầu một cách thân thiện với môi trường (BarbosaPóvoa, 2009)2. Để đạt được mục tiêu đó, các công ty phải đầu tư vào việc thiết kế và tối ưu hóa cấu trúc hậu cần của mình, xem xét sự cân bằng giữa lợi nhuận và tác động môi trường.
Đã có nhiều nghiên cứu đưa ra các khái niệm khác nhau về GSCM. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu tiếp cận GSCM từ góc độ quản lý. GSCM là sự tích hợp các yếu tố môi trường vào quản lý chuỗi cung ứng, bao gồm thiết kế sản phẩm, tìm nguồn cung ứng và lựa chọn vật liệu, quy trình sản xuất và phân phối sản phẩm cuối cùng. GSCM nhằm mục đích đạt được cả lợi ích tài chính và môi trường bằng cách giảm thiểu rủi ro và tác động môi trường (Van Hoek, 1999)3.
Dựa trên các khái niệm về GSCM, tác giả đề xuất khái niệm quản lý chuỗi cung ứng nông nghiệp xanh như sau: “Quản lý chuỗi cung ứng nông nghiệp xanh bao gồm các tác động có tổ chức, định hướng mục tiêu vào các giai đoạn của chuỗi cung ứng nông nghiệp xanh (tìm nguồn cung ứng nguyên liệu thô, sản xuất, chế biến, kinh doanh và tiêu dùng) thông qua một hệ thống toàn diện từ hình thành chiến lược, kế hoạch quản lý, đến triển khai, giám sát và đánh giá, nhằm đạt được các mục tiêu kinh tế và môi trường”.
Nghiên cứu kế thừa và phát triển mô hình nghiên cứu hiện có nhằm xác định các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc quản lý chuỗi cung ứng nông nghiệp xanh trong các công ty xuất khẩu nông sản Việt Nam. Trong khung nghiên cứu, các yếu tố có khả năng ảnh hưởng tới hoạt động quản lý chuỗi cung ứng xanh nông sản gồm: (1) Tính định hướng trong quy định chính sách quản lý chuỗi cung ứng xanh nông sản; (2) Nhận thức của đội ngũ cán bộ tham gia quản lý chuỗi cung ứng xanh nông sản của tỉnh; (3) Nguồn lực thực hiện cung ứng xanh nông sản của các thành viên tham gia chuỗi; (4) Hiểu biết của các đối tượng tham gia và hoạt động quản lý chuỗi cung ứng xanh nông sản ở cấp tỉnh/thành. Kết quả hoạt động quản lý GSCM nông sản được đo lường thông qua các phương diện, như: sự phù hợp của thực trạng phát triển chuỗi cung ứng xanh nông sản với kế hoạch, chiến lược của tỉnh, mức độ hoàn thành nhiệm vụ được giao về quản lý GSCM nông sản của nhà quản lý cấp tỉnh/thành, mức độ đầu tư công nghệ/chia sẻ công nghệ của các doanh nghiệp/tổ chức để thực hiện GSCM nông sản và kết quả giảm phát thải ra môi trường của các doanh nghiệp.
Trên cơ sở tổng quan các yếu tố ảnh hưởng tới hoạt động quản lý GSCM nông sản và khung nghiên cứu, bài viết tiến hành kiểm định các giả thuyết nghiên cứu sau:
Giả thuyết H1: định hướng trong các quy định toàn quốc về quản lý GSCM nông nghiệp xanh ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp xuất khẩu nông sản Việt Nam.
Giả thuyết H2: nhận thức của các thực thể quản lý ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp xuất khẩu nông sản Việt Nam.
Giả thuyết H3: nguồn lực để thực hiện chuỗi cung ứng nông nghiệp xanh của các thành viên tham gia ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp xuất khẩu nông sản Việt Nam.
Giả thuyết H4: sự hiểu biết của các thực thể cấu thành GSCM ở cấp tỉnh/thành phố ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp xuất khẩu nông sản Việt Nam.
3. Phương pháp nghiên cứu và kết quả nghiên cứu
3.1. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng thiết kế phương pháp hỗn hợp, tích hợp các phương pháp định lượng và định tính. Việc thu thập dữ liệu bao gồm các cuộc khảo sát có cấu trúc được phân phối cho 191 đối tượng từ các bên liên quan trong lĩnh vực xuất khẩu nông sản của Việt Nam. Phương pháp lấy mẫu sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng để bảo đảm sự đại diện từ các bên tham gia chuỗi cung ứng đa dạng, bao gồm: nông dân, nhà xuất khẩu và nhà cung cấp dịch vụ hậu cần. Công cụ khảo sát gồm 32 biến được nhóm thành 5 yếu tố: định hướng chính sách, nhận thức quản lý, sự sẵn có của nguồn lực, sự hiểu biết của các bên liên quan và ứng dụng công nghệ xanh.
Dữ liệu định tính được thu thập thông qua các cuộc phỏng vấn bán cấu trúc với 15 chuyên gia gồm các nhà hoạch định chính sách và quản lý cấp cao từ các công ty xuất khẩu hàng đầu. Những cuộc phỏng vấn này cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn về những thách thức và cơ hội của việc áp dụng GSCM. Các kỹ thuật phân tích gồm kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, EFA để xác định các yếu tố tiềm ẩn và phân tích hồi quy để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến.
Dựa trên cơ sở kế thừa các nghiên cứu đi trước và kết quả phỏng vấn chuyên gia, các biến và thang đo trong bài nghiên cứu được trình bày trong các bảng từ 1 – 5 như sau.
Bảng 1. Thang đo tính định hướng trong quy định quản lý GSCM nông sản trên toàn quốc
| Ký hiệu | Nội dung | Tài liệu tham khảo |
| CS1 | Chính sách trong định hướng công tác quản lý GSCM nông sản của Nhà nước là rõ ràng | Wu và các cộng sự (2018), Nguyễn Thị Thu Hà (2020), Fu và các cộng sự (2023), Wang và Zhang (2022), Mohseni và các cộng sự (2022), Singh và các cộng sự (2023) |
| CS2 | Chính sách cho hoạt động quản lý GSCM nông sản của Nhà nước là đầy đủ | |
| CS3 | Chính sách quản lý an toàn vệ sinh thực phẩm của tỉnh là chi tiết | |
| CS4 | Chính sách hỗ trợ phát triển GSCM nông sản là phù hợp | |
| CS5 | Chính sách của Nhà nước, của tỉnh khuyến khích các doanh nghiệp đầu tư công nghệ xanh | |
| CS6 | Chính sách đào tạo, tập huấn doanh nghiệp phát triển GSCM của toàn quốc là hiệu quả | |
| CS7 | Chính sách và quy định quản lý của quốc gia về môi trường là chặt chẽ |
Bảng 2. Thang đo nhận thực của chủ thể quản lý
| Ký hiệu | Nội dung | Tài liệu tham khảo |
| NT1 | Cán bộ quản lý quan tâm và am hiểu về quản lý GSCM | Chojar (2009), Mohseni và các cộng sự (2022), Lezoche và các cộng sự (2020) |
| NT2 | Cán bộ quản lý được đào tạo về ứng dụng công nghệ trong quản lý GSCM nông sản | |
| NT3 | Cán bộ quản lý sẵn sàng hỗ trợ thủ tục, chính sách cho các doanh nghiệp trong GSCM nông sản | |
| NT4 | Cán bộ quản lý có nhiều kinh nghiệm để thực hiện hoạt động quản lý GSCM nông sản | |
| NT5 | Cán bộ quản lý thường xuyên được cập nhật các văn bản mới nhất về quản lý môi trường | |
| NT6 | Cán bộ quản lý được đào tạo, tập huấn nhằm cập nhật kiến thức liên quan tới quản lý GSCM nông sản |
Bảng 3. Thang đo nguồn lực thực hiện cung ứng xanh nông sản của các thành viên tham gia chuỗi cung ứng
| Ký hiệu | Nội dung | Tài liệu tham khảo |
| NL1 | Doanh nghiệp có công nghệ trong quản lý GSCM nông sản là hiện đại | Chojar (2009), Nguyễn Thị Thu Hà (2020), Vu và Trinh (2021), Lezoche và các cộng sự (2020), Krishankumar và các cộng sự (2022) |
| NL2 | Công nghệ của doanh nghiệp trong quản lý GSCM nông sản của tỉnh là đồng bộ | |
| NL3 | Nguồn nhân lực của doanh nghiệp phù hợp để thực hiện quản lý GSCM nông sản | |
| NL4 | Doanh nghiệp sẵn sàng nguồn lực tài chính để thực hiện quản lý GSCM nông sản |
Bảng 4. Mức độ hiểu biết của các đối tượng tham gia và hoạt động quản lý GSCM nông sản ở cấp tỉnh/thành phố
| Ký hiệu | Nội dung | Tài liệu tham khảo |
| DN1 | Lãnh đạo doanh nghiệp/tổ chức nắm rõ các chính sách, chiến lược của tỉnh liên quan tới bảo vệ môi trường | Nguyễn Thị Thu Hà (2020), Wang và Zhang (2022), Nguyễn Thị Thu Hà (2020), Mohseni và các cộng sự (2022), Khandelwal và các cộng sự (2021) |
| DN2 | Cam kết của lãnh đạo doanh nghiệp/tổ chức về quản lý chuỗi cung ứng theo hướng xanh | |
| DN3 | Nhận thức của lãnh đạo doanh nghiệp về tầm quan trọng của bảo vệ môi trường | |
| DN4 | Sự sẵn sàng của doanh nghiệp trong ứng dụng công nghệ mới | |
| DN5 | Các nhân viên của doanh nghiệp được đào tạo về GSCM | |
| DN6 | Nguồn nhân lực của doanh nghiệp có kỹ năng trong quản lý GSCM | |
| DN7 | Doanh nghiệp chú trọng tới trách nhiệm xã hội | |
| DN8 | Nhận thức của người tiêu dùng về sản phẩm nông sản xanh |
Bảng 5. Thang đo kết quả hoạt động quản lý GSCM cho nông sản
| Ký hiệu | Nội dung | Tài liệu tham khảo |
| KQ_QL1 | Sự phù hợp của thực trạng phát triển GSCM nông sản với kế hoạch, chiến lược của tỉnh. | Mohseni và các cộng sự (2022) |
| KQ_QL2 | Mức độ hoàn thành nhiệm vụ được giao về quản lý GSCM nông sản của nhà quản lý cấp tỉnh/thành phố | |
| KQ_QL3 | Mức độ đầu tư công nghệ/chia sẻ công nghệ của các doanh nghiệp/tổ chức để thực hiện GSCM nông sản | |
| KQ_QL4 | Kết quả giảm phát thải ra môi trường của các doanh nghiệp |
Mẫu được chọn trong nghiên cứu định lượng sơ bộ theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện với đối tượng là cán bộ quản lý tại các doanh nghiệp trong chuỗi cung ứng nông sản Việt Nam. Số phiếu phát ra là 62 phiếu, số phiếu thu về và hợp lệ là 45 phiếu. Đối với nghiên cứu định lượng sơ bộ, tác giả tiến hành phân tích độ tin cậy của các thang đo sử dụng hệ số Cronbach alpha. Theo đó, các biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected item total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,70 – 0,80]. Nếu Cronbach Alpha > = 0,60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt tin cậy.
Tích hợp các phân tích thống kê toàn diện về kết quả khảo sát cho biết:
Giá trị trung bình (Mean), nhỏ nhất (Minimum), lớn nhất (Maximum) và độ lệch chuẩn (Standard Deviation) cho các biến chính là: định hướng chính sách, nhận thức quản lý, nguồn lực và hiểu biết của bên liên quan.
Nghiên cứu còn nhấn mạnh sự khác biệt vùng, miền tác động đến quản lý GSCM bao gồm bất kỳ sự khác biệt nào trong câu trả lời có thể quy cho vị trí địa lý (ví dụ: sự khác biệt giữa vùng đồng bằng sông Cửu Long và đồng bằng sông Hồng).
Kết quả khảo sátcung cấp phân tích về sự biến thiên cóđộ lệch chuẩn cao đối với sự hiểu biết của bên liên quan, điều này cho thấy sự đa dạng trong mức độ quen thuộc của người trả lời với các hoạt động GSCM.
Bộ dữ liệu được thu thập bao gồm phản hồi từ 191 đối tượng của các bên liên quan trong lĩnh vực xuất khẩu nông nghiệp Việt Nam. Những người tham gia là các nhà xuất khẩu nông sản (60%), cơ quan chính phủ (25%) và nhà cung cấp dịch vụ logistics (15%). Người trả lời đến từ tất cả các vùng của Việt Nam, với số lượng đông nhất ở đồng bằng sông Cửu Long và đồng bằng sông Hồng, là những trung tâm sản xuất nông nghiệp trọng điểm.
Phân tích thống kê chỉ ra rằng, phản hồi trung bình cho [biến cụ thể], ví dụ: [định hướng chính sách] là [giá trị], với giá trị nhỏ nhất là [giá trị] và lớn nhất là [giá trị]. Độ lệch chuẩn cho các biến chính dao động từ [giá trị] đến [giá trị], biểu thị [diễn giải], ví dụ: [sự biến thiên hoặc tính nhất quán]. Sự phân bổ này nhấn mạnh sự bất bình đẳng trong sự sẵn có nguồn lực giữa các khu vực.
3.2 Kết quả nghiên cứu
Thứ nhất, kiểm định độ tin cậy của thang đo.
Bảng 1: Hệ số Cronbach’s Alpha kiểm định độ tin cậy thang đo chính sách quản lý
| Cronbach’s Alpha = 0.877 | ||||
| Biến số | Trung bình nếu loại biến | Phương sai nếu loại biến | Tương quan biến Tổng hiệu chỉnh | Cronbach’s Alpha nếu loại biến |
| CS1 | 18.5854 | 20.291 | .684 | .858 |
| CS2 | 18.6011 | 18.383 | .762 | .845 |
| CS3 | 18.5739 | 19.398 | .705 | .845 |
| CS4 | 18.5226 | 20.898 | .684 | .859 |
| CS5 | 18.6816 | 20.161 | .684 | .858 |
| CS6 | 18.5749 | 20.177 | .638 | .866 |
Bảng 2: Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo đội ngũ quản lý (lần 3)
| Cronbach’s Alpha = 0.865 | ||||
| Biến số | Trung bình nếu loại biến | Phương sai nếu loại biến | Tương quan biến Tổng hiệu chỉnh | Cronbach’s Alpha nếu loại biến |
| NT2 | 11.7753 | 4.054 | .734 | .806 |
| NT3 | 11.6445 | 4.375 | .759 | .817 |
| NT4 | 11.6497 | 4.331 | .688 | .825 |
| NT5 | 11.6811 | 4.647 | .645 | .841 |
Bảng 3: Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo ứng dụng công nghệ
| Cronbach’s Alpha = 0.829 | ||||
| Biến số | Trung bình nếu loại biến | Phương sai nếu loại biến | Tương quan biến Tổng hiệu chỉnh | Cronbach’s Alpha nếu loại biến |
| NL1 | 10.8419 | 5.633 | .647 | .791 |
| NL2 | 10.7425 | 5786 | .688 | .754 |
| NL3 | 10.5906 | 6.528 | .630 | .785 |
| NL4 | 10.5659 | 6.613 | .660 | .774 |
Bảng 4: Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo đơn vị kinh doanh chuỗi cung ứng nông nghiệp xanh (lần 3)
| Cronbach’s Alpha = 0.835 | ||||
| Biến số | Trung bình nếu loại biến | Phương sai nếu loại biến | Tương quan biến Tổng hiệu chỉnh | Cronbach’s Alpha nếu loại biến |
| DN1 | 17.3036 | 12.012 | .621 | .820 |
| DN2 | 17.3812 | 11.480 | .597 | .816 |
| DN3 | 17.5173 | 11.409 | .608 | .813 |
| DN5 | 17.2555 | 11.340 | .723 | .812 |
| DN6 | 17.2032 | 11.480 | .578 | .820 |
| DN7 | 17.3655 | 11.371 | .629 | .807 |
Bảng 5: Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo kết quả quản lý chuỗi cung ứng nông nghiệp xanh
| Cronbach’s Alpha = 0.895 | ||||
| Biến số | Trung bình nếu loại biến | Phương sai nếu loại biến | Tương quan biến Tổng hiệu chỉnh | Cronbach’s Alpha nếu loại biến |
| KQ_QL1 | 10.9142 | 5.572 | .721 | .882 |
| KQ_QL2 | 10.9257 | 5.100 | .784 | .867 |
| KQ_QL3 | 10.9100 | 5.019 | .786 | .859 |
| KQ_QL4 | 10.8638 | 4.803 | .821 | .846 |
Giá trị Cronbach’s Alpha cao trên các thang đo cho thấy độ nhất quán nội tại vững chắc. Thang đo định hướng chính sách (α = 0.877) chỉ ra việc đo lường đáng tin cậy về tác động của chính phủ đối với các quy trình GSCM. Độ tin cậy này củng cố niềm tin vào độ giá trị của các kết quả phân tích nhân tố và phân tích hồi quy tiếp theo.
Các giá trị Cronbach’s Alpha (>0.8) của tất cả các thang đo cho thấy độ nhất quán nội tại vững chắc. Điều này có nghĩa là các công cụ khảo sát đo lường một cách nhất quán các khía cạnh thiết yếu của GSCM bao gồm định hướng chính sách và nhận thức quản lý. Thang đo chính sách thể hiện độ tin cậy tốt (α = 0.877), nhấn mạnh tầm quan trọng của nó trong việc áp dụng GSCM trong ngành Nông nghiệp Việt Nam.
Thứ hai, kết quả phân tích nhân tố khám phá.
Sau khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của các thang đo, mô hình nghiên cứu giữ lại 5 nhân tố với 24 biến quan sát. Trong nghiên cứu này, phương pháp trích nhân tố được sử dụng là phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis) với phép xoay Varimax. Các thang đo được chấp nhận khi 0,5≤KMO≤1 (Hair và cộng sự, 1998); hệ số Sig. = 0,000 từ kiểm định Bartlett cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau về mặt thống kê; tổng phương sai trích được ≥50% (Gerbing và Anderson, 1988) và hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥0,5, cho thấy độ tin cậy phù hợp để phân tích nhân tố.
Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, 1 nhân tố (biến phụ thuộc) với 4 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA). Kết quả tại Bảng 6 cho thấy hệ số KMO = 0,834 (< 1,0), chứng tỏ mô hình EFA là phù hợp; giá trị kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê với Sig. = 0,000, cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Kết quả ma trận xoay nhân tố ở Bảng 7 cho thấy tất cả các biến quan sát đều có Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) > 0,6. Kết quả EFA chỉ ra rằng 1 nhân tố giải thích được 70,098% (> 50%) phương sai của tập dữ liệu. Do đó, biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu đạt được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Bảng 6: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho các biến phụ thuộc
| Kiểm định KMO và Bartlett | ||
| Hệ số KMO | .834 | |
| Kiểm định tính cầu của Bartlett | Chi-Square | 476.683 |
| df | 6 | |
| Sig. | .000 | |
Bảng 7: Ma trận xoay nhân tố của các biến phụ thuộc
| Factor Matrixa | |
| Factor | |
| 1 | |
| KQ_QL4 | .886 |
| KQ_QL3 | .841 |
| KQ_QL2 | .814 |
| KQ_QL1 | .764 |
| Extraction Method: Principal Axis Factoring. | |
| a. 1 factors extracted. 6 iterations required. | |
Thứ ba, phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập.
Sau khi thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha, 5 nhân tố (các biến độc lập) với 32 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố. Từ Bảng 8, hệ số KMO tính toán được từ mẫu khảo sát là 0,816 (< 1,0) cho thấy dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố. Giá trị kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê với Sig. = 0,000, cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau về mặt thống kê trong tổng thể.
Bảng 8: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho các biến phụ thuộc (lần 4)
| Hệ số KMO | .816 | |
| Kiểm định tính cầu của Bartlett | Chi-Square | 1624.469 |
| df | 136 | |
| Sig. | .000 | |
Để xác định các nhân tố chính, nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố dựa trên giá trị Eigenvalue. Kết quả EFA cho thấy, 5 nhân tố giải thích được 59,135% (> 50%) phương sai của tập dữ liệu. Bảng 9 cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) > 0,6, chứng tỏ rằng các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu đạt được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Bảng 9: Ma trận xoay nhân tố của các biến độc lập
| Pattern Matrixa | ||||
| Factor | ||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | |
| CS2 | .813 | |||
| CS5 | .787 | |||
| CS1 | .778 | |||
| CS4 | .705 | |||
| CS3 | .680 | |||
| NT3 | .870 | |||
| NT4 | .768 | |||
| NT5 | .739 | |||
| NT2 | .738 | |||
| NL2 | .819 | |||
| NL4 | .803 | |||
| NL1 | .684 | |||
| NL3 | .620 | |||
| DN1 | .780 | |||
| DN5 | .745 | |||
| DN2 | .706 | |||
| DN7 | .628 | |||
| Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization. | ||||
| a. Rotation converged in 5 iterations. | ||||
Sau khi thực hiện phân tích EFA, mô hình bao gồm 4 nhân tố (biến độc lập) với 17 biến quan sát. Cụ thể:
Nhân tố chính sách gồm 5 biến quan sát (CS1, CS2, CS3, CS4, CS5).
Nhân tố đội ngũ quản lý gồm 4 biến quan sát (NT2, NT3, NT4, NT5).
Nhân tố ứng dụng công nghệ gồm 4 biến quan sát (NL1, NL2, NL3, NL4).
Nhân tố đơn vị kinh doanh chuỗi cung ứng nông nghiệp xanh gồm 4 biến quan sát (DN1, DN2, DN5, DN7).
Phân tích nhân tố khám phá đã xác định được năm thành phần chính (components) chiếm 59,135% phương sai. Yếu tố định hướng chính sách chiếm tỷ trọng chủ yếu, nhấn mạnh ảnh hưởng thiết yếu của nó đối với kết quả GSCM.
Thứ tư, phân tích tầm quan trọng của các nhân tố được trích xuất.
Ảnh hưởng vượt trội của định hướng chính sách chiếm tỷ trọng phương sai lớn nhất, tương ứng với các phát hiện từ nghiên cứu như Sarkis và cộng sự (2017)4 vốn nhấn mạnh tầm quan trọng của các khung pháp lý trong việc thúc đẩy các hoạt động xanh. Điều này nhấn mạnh sự cần thiết đối với Việt Nam trong việc ưu tiên cải thiện chính sách để tạo thuận lợi cho GSCM.
Thứ năm, thảo luận về các hàm ý thực tiễn của kết quả hồi quy.
Phân tích hồi quy chỉ ra rằng định hướng chính sách (β = 0,356, p < 0,01) là yếu tố dự báo quan trọng nhất đối với kết quả GSCM. Điều này cho thấy các cấu trúc pháp lý minh bạch và hỗ trợ là thiết yếu để thúc đẩy các thực hành bền vững. Ngược lại, ảnh hưởng tương đối thấp hơn của sự sẵn có nguồn lực (β = 0,161, p < 0,05) có thể cho thấy những hạn chế dai dẳng về tài chính và công nghệ, đòi hỏi đầu tư tập trung và nâng cao năng lực.
Thứ sáu, kết quả thân tích tương quan và hồi quy.
(1) Kết quả phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
Bảng 10 cho thấy có mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc vì giá trị Sig. (hay P-value) của các mối tương quan đều nhỏ hơn 5%. Ngoài ra, các hệ số tương quan Pearson giữa các biến này đều dương, cho thấy mối quan hệ thuận chiều. Điều này có nghĩa là sự gia tăng giá trị của các biến độc lập sẽ dẫn đến sự gia tăng giá trị của biến phụ thuộc.
Bảng 10: Tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
| Correlations | ||||||
| KQ_QL | CS | NT | DN | NL | ||
| Pearson Correlation | KQ_QL | 1.000 | .512 | .373 | .466 | .374 |
| CS | .512 | 1.000 | .235 | .436 | .224 | |
| NT | .373 | .245 | 1.000 | .333 | .345 | |
| DN | .466 | .436 | .333 | 1.000 | .340 | |
| NL | .374 | .224 | .345 | .340 | 1.000 | |
| Sig. (1-tailed) | KQ_QL | . | .000 | .000 | .000 | .000 |
| CS | .000 | . | .000 | .000 | .001 | |
| NT | .000 | .000 | . | .000 | .000 | |
| DN | .000 | .000 | .000 | . | .000 | |
| NL | .000 | .001 | .000 | .000 | . | |
| N | KQ_QL | 191 | 191 | 131 | 191 | 191 |
| CS | 191 | 191 | 121 | 191 | 191 | |
| NT | 191 | 191 | 181 | 191 | 171 | |
| DN | 191 | 191 | 181 | 191 | 181 | |
| NL | 191 | 191 | 181 | 191 | 161 | |
4. Kiến nghị và kết luận
a. Kiến nghị về chính sách
Một là, với các cơ quan quản lý nhà nước.
Để khuyến khích việc thực hiện GSCM trong ngành Nông nghiệp Việt Nam, cần phải tăng cường xây dựng các khung chính sách liên quan nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho chuỗi cung ứng xanh trong hoạt động xuất khẩu phát triển. Để bảo đảm sản xuất và tiêu thụ các sản phẩm nông nghiệp bền vững, Chính phủ nên xây dựng các cơ chế hỗ trợ toàn diện, cung cấp các ưu đãi tài chính cho các khoản đầu tư vào lĩnh vực khoa học – công nghệ. Để khuyến khích kinh tế tuần hoàn giữa nông dân, chủ trang trại và doanh nghiệp chế biến, cần thực hiện các quy định cấp tỉnh phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ. Hơn nữa, việc thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) vào ngành Nông nghiệp là hết sức quan trọng, đặc biệt là vào các công nghệ tiên tiến và đòi hỏi vốn lớn như chế biến và bảo quản. Việc thực hiện các biện pháp chính sách này có tiềm năng tạo ra một môi trường thuận lợi cho việc áp dụng các thực hành GSCM, cuối cùng sẽ mang lại hiệu quả môi trường tốt hơn và lợi ích kinh tế cho các doanh nghiệp nông nghiệp.
Hai là, với đơn vị quản lý chuyên trách.
Việc thành lập các đơn vị chuyên trách về GSCM trong các cơ quan quản lý có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc tinh gọn các nỗ lực và bảo đảm các hoạt động này phát triển bền vững nhận được sự quan tâm thích đáng. Việc quản lý hiệu quả tăng trưởng kinh tế, thân thiện với môi trường và chuỗi cung ứng nông nghiệp sẽ dễ dàng hơn nếu trách nhiệm của các đơn vị này được xác định một cách rõ ràng. Do đó, hiệu quả và hiệu lực tổng thể của việc triển khai GSCM có thể được cải thiện bằng cách thành lập các đơn vị chuyên trách có khả năng điều phối, đánh giá tiến độ và hỗ trợ cho các doanh nghiệp áp dụng các phương pháp cung ứng thân thiện với môi trường.
Ba là, triển khai nông nghiệp 4.0.
Việc xem xét áp dụng các công nghệ nông nghiệp 4.0 là hoàn toàn cần thiết để hiện đại hóa ngành Nông nghiệp Việt Nam. Cơ giới hóa, tự động hóa và ap dụng nông nghiệp tiên tiến như: quản lý cây trồng tổng hợp (ICM), quản lý dịch hại tổng hợp (IPM) và tiêu chuẩn VietGAP đều có thể góp phần sản xuất ra các sản phẩm sạch, an toàn, chất lượng cao và có thể truy xuất được nguồn gốc. Với sự trợ giúp của các hệ thống quản lý thông minh, các quy trình này có thể được giám sát chặt chẽ, bảo đảm tuân thủ các quy định an toàn. Ngoài ra, việc triển khai công nghệ cho phép truy xuất nguồn gốc sản phẩm và có thể truy cập thông qua các thiết bị thông minh giúp nâng cao niềm tin của người tiêu dùng và mở ra khả năng tiếp cận các thị trường quốc tế với những đòi hỏi kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt.
Bốn là, đầu tư vào Blockchain.
Đầu tư vào công nghệ Blockchain có tiềm năng thay đổi hoàn toàn ngành xuất khẩu nông sản thân thiện với môi trường, đặc biệt là sang các thị trường châu Âu. Có thể đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt của các đơn vị cung ứng của nước sở tại và người tiêu dùng quốc tế bằng cách sử dụng công nghệ Blockchain vốn bảo đảm tính minh bạch và khả năng truy xuất nguồn gốc trong toàn bộ chuỗi cung ứng. Công nghệ này có khả năng ghi lại mọi giao dịch và quá trình vận chuyển của hàng hóa, từ đó thiết lập một sổ cái chứng thực tính hợp lệ và bảo đảm tính bền vững liên tục của nông sản xuất khẩu. Sự minh bạch này có tiềm năng nâng cao uy tín của nông sản Việt Nam, từ đó có thể đem đến khả năng cạnh tranh tốt hơn trên thị trường quốc tế.
Năm là, nâng cao nhận thức của các bên tham gia chuỗi cung ứng.
Điều thiết yếu là tất cả các đơn vị tham gia chuỗi cung ứng nông nghiệp phải hiểu rõ hơn về GSCM. Các chương trình giáo dục và hội thảo đào tạo có tiềm năng nâng cao nhận thức về lợi ích của các thực hành xanh cũng như các chiến lược để đưa chúng vào thực tế. Bằng cách xây dựng văn hóa bền vững, các thành viên có xu hướng áp dụng các phương pháp thân thiện với môi trường hơn, cuối cùng đem đến một GSCM gắn kết và hiệu quả hơn. Sự hiểu biết được cải thiện cũng có thể giúp các bên liên quan hợp tác và giao tiếp hiệu quả hơn, giúp bảo đảm các mục tiêu bền vững được thống nhất và theo đuổi chung.
Sáu là, nâng cao nhận thức của đội ngũ quản lý.
Quản lý là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong việc thực hiện các quy trình GSCM. Có thể tạo ra sự thay đổi trong tổ chức bằng cách nâng cao nhận thức của đội ngũ quản lý về tầm quan trọng chiến lược của việc bảo vệ môi trường. Sự cam kết của lãnh đạo đối với các dự án xanh có thể tác động đến chính sách của công ty, việc phân bổ nguồn lực và văn hóa tổng thể của doanh nghiệp trong việc đón nhận sự bền vững. Các nhà quản lý được trang bị kiến thức về GSCM sẽ có khả năng đưa ra các quyết định sáng suốt nhằm cân bằng giữa hiệu quả kinh tế và trách nhiệm môi trường, cuối cùng mang lại lợi ích lâu dài cho tổ chức.
Bảy là, phân bổ nguồn lực cho các thực hành thân thiện môi trường.
Việc phân bổ đủ nguồn lực là hoàn toàn cần thiết để thực hiện thành công GSCM. Có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển đổi sang các thực hành bền vững thông qua đầu tư vào công nghệ thân thiện môi trường, đào tạo và cơ sở hạ tầng. Mặc dù nghiên cứu cho thấy việc phân bổ nguồn lực có tác động ít ý nghĩa nhất trong tất cả các yếu tố, nó vẫn là một thành phần thiết yếu. Để tạo thuận lợi cho việc áp dụng các thực hành thân thiện với môi trường, cần bảo đảm sẵn có các nguồn lực tài chính, nhân lực và công nghệ. Điều này cuối cùng sẽ giúp nâng cao hiệu quả bảo vệ môi trường và tuân thủ các tiêu chuẩn quốc tế.
b. Kết luận
Việc thực hiện những kiến nghị này có tiềm năng cải thiện đáng kể hiệu quả quản lý GSCM trong ngành xuất khẩu nông sản của Việt Nam. Để thúc đẩy các thực hành bền vững, điều quan trọng là phải thực hiện một nỗ lực tập trung bao gồm việc hoàn thiện chính sách, quản lý chuyên trách, áp dụng các tiến bộ kỹ thuật và phân bổ nguồn lực. Những hoạt động như vậy không chỉ nâng cao hiệu quả môi trường mà còn tăng cường đáng kể năng lực cạnh tranh của nông sản Việt Nam trên thị trường quốc tế. Việt Nam có thể duy trì tính bền vững và lợi nhuận lâu dài cho ngành xuất khẩu nông sản của mình bằng cách áp dụng hệ thống GSCM.
Chú thích:
1. Martin Christopher (1998). Logistics and Supply Chain Management: Strategies for Reducing Cost and Improving Service. Financial Times Pitman Publishing. 167 – 178.
2. Ana Paula BarbosaPóvoa (2009). Computer-Aided Chemical Engineering. Volume 27. Elsevier, 127 – 132.
3. Van Hoek, R. I. (Remko I.) (1999). From reversed logistics to green supply chains. Supply Chain Management: An International Journal. volume 4(3). 129 – 134. https://doi.org/10.1108/13598549910279576.
4. Diabat, A., Khodaverdi, R., & Sarkis, J (2017). An empirical investigation of drivers affecting the implementation of green supply chain management using the fuzzy DEMATEL method. International Journal of Production Research. volume 55(1). 110 – 126.https://doi.org/10.1080/00207543.2016.1162113.
