TS. Bùi Thanh Tùng
Trường Đại học Tài chính Marketing
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích tác động của ứng dụng công nghệ số đến năng suất lao động của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các tỉnh, thành phố miền Nam dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp của Tổng cục Thống kê. Phương pháp Fixed Effrects được sử dụng với năng suất lao động được tính bằng logarit tự nhiên và biến độc lập chính đo lường mức độ áp dụng phần mềm quản lý của doanh nghiệp. Kết quả cho thấy, các doanh nghiệp có sử dụng công nghệ số đạt năng suất cao hơn, đặc biệt trong khu vực dịch vụ so với khu vực công nghiệp và xây dựng. Phát hiện khẳng định tác động tích cực của chuyển đổi số, đồng thời gợi ý chính sách hỗ trợ cần được thiết kế phù hợp với đặc thù từng ngành để đạt hiệu quả cao nhất.
Từ khóa: Chuyển đổi số, năng suất lao động, doanh nghiệp vừa và nhỏ, Fixed Effects, Việt Nam.
1. Đặt vấn đề
Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang thay đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp trên toàn cầu. Chuyển đổi số không còn là lựa chọn mà đã trở thành yêu cầu cấp thiết đối với các tổ chức muốn duy trì khả năng cạnh tranh, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) đang phải đối mặt với áp lực ngày càng lớn từ việc áp dụng công nghệ số.
Tại Việt Nam, SMEs đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế quốc dân. Theo báo cáo của Bộ Kế hoạch và Đầu tư, khu vực này chiếm hơn 97% tổng số doanh nghiệp và đóng góp khoảng 40% GDP cả nước1. Tuy nhiên, khả năng chuyển đổi số của nhóm doanh nghiệp này vẫn còn hạn chế. Nguyên nhân do nhiều rào cản về tài chính, nhân lực và nhận thức. Chính phủ Việt Nam đã ban hành Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 03/6/2020 về phê duyệt Chương trình chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030.
Năng suất lao động được xem là chỉ số quan trọng để phản ánh hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Theo nghiên cứu gần đây về kinh tế Việt Nam, năng suất lao động của nước ta vẫn thấp so với các nước trong khu vực2. Trong đó SMEs có mức năng suất thấp hơn đáng kể so với các doanh nghiệp lớn. Điều này đặt ra câu hỏi về vai trò của công nghệ số trong việc cải thiện năng suất lao động.
Các tỉnh thành miền Nam Việt Nam dẫn đầu trong việc triển khai các sáng kiến chuyển đổi số. Điều này được thể hiện trong báo cáo DTI cấp tỉnh của Bộ Thông tin và Truyền thông3. Tuy nhiên, sự không đồng đều trong ứng dụng công nghệ số giữa các ngành và quy mô doanh nghiệp vẫn là thách thức lớn. Trong bối cảnh khu vực Đông Nam Á đang trải qua giai đoạn chuyển đổi mạnh mẽ4, việc hiểu rõ tác động này trở nên cấp thiết hơn.
Nghiên cứu này nhằm phân tích tác động của việc ứng dụng công nghệ số đến năng suất lao động của SMEs tại miền Nam Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu panel từ điều tra doanh nghiệp của Tổng cục Thống kê. Phương pháp Fixed Effects được áp dụng để kiểm soát các yếu tố không quan sát được. Nghiên cứu cũng so sánh tác động này giữa khu vực dịch vụ và khu vực công nghiệp – xây dựng.
2. Tổng quan lý thuyết
Nền tảng lý thuyết của nghiên cứu được xây dựng dựa trên cơ sở mở rộng hàm sản xuất Cobb-Douglas. Mục đích là để bao gồm yếu tố công nghệ như một thành phần độc lập. Nó ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất tổng thể.
Lý thuyết tăng trưởng nội sinh của Romer đã nhấn mạnh vai trò quan trọng của đổi mới công nghệ. Theo quan điểm này, công nghệ được tạo ra và phát triển thông qua các hoạt động đầu tư nghiên cứu và học hỏi của chính doanh nghiệp5. Điều này đặc biệt có ý nghĩa đối với SMEs. Việc áp dụng công nghệ số có thể mang lại những cải tiến về tổ chức và quy trình hoạt động.
Trong đó, γ đo lường tác động trực tiếp của công nghệ số đến năng suất lao động.
Lý thuyết lan tỏa công nghệ của Rogers cung cấp khung phân tích về quá trình các tổ chức tiếp nhận công nghệ mới6. Việc chấp nhận công nghệ phụ thuộc vào lợi ích tương đối, mức độ tương thích với hệ thống hiện có. Nó cũng phụ thuộc vào độ phức tạp sử dụng và khả năng quan sát kết quả từ việc áp dụng.
Lý thuyết dựa trên nguồn lực về năng lực công nghệ thông tin cho rằng khả năng ứng dụng công nghệ thông tin hiệu quả có thể trở thành nguồn lực chiến lược7. Nó giúp doanh nghiệp tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. Điều này đặc biệt quan trọng với SMEs vì cần tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực có hạn.
Công nghệ số tác động đến năng suất SMEs qua 3 cơ chế chính. Thứ nhất, tự động hóa quy trình sản xuất và quản lý. Thứ hai, cải thiện chất lượng quản lý thông tin và ra quyết định. Thứ ba, mở rộng khả năng tiếp cận thị trường. Nghiên cứu của Brynjolfsson và Hitt chỉ ra rằng đầu tư công nghệ máy tính không chỉ thay thế công việc thủ công mà còn giải phóng lao động cho các hoạt động có giá trị gia tăng cao hơn8.
3. Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm
Các nghiên cứu quốc tế về tác động của công nghệ số đến năng suất doanh nghiệp đã phát triển mạnh mẽ với nhiều phát hiện quan trọng. Nghiên cứu quy mô lớn của Cirera và các cộng sự trên các nước đang phát triển chỉ ra một điều quan trọng. Sự khác biệt về mức độ áp dụng công nghệ có thể giải thích một phần đáng kể chênh lệch năng suất giữa các doanh nghiệp9.
Trong khu vực châu Âu, nghiên cứu của Ngân hàng Đầu tư châu Âu ghi nhận những tác động tích cực đáng kể. Chuyển đổi số có tác động mạnh đến năng suất doanh nghiệp, đặc biệt trong các ngành dịch vụ10. Nghiên cứu tại Hàn Quốc cho thấy, SMEs áp dụng hệ thống ERP đạt mức cải thiện năng suất đáng kể11.
Tại Việt Nam, mặc dù các nghiên cứu về chủ đề này còn hạn chế, những kết quả ban đầu cho thấy tiềm năng lớn. Nghiên cứu của Nguyen và các cộng sự về các doanh nghiệp sản xuất phát hiện tác động tích cực của đầu tư ICT đến hiệu suất hoạt động12. Nghiên cứu này được thực hiện khá chi tiết. Nghiên cứu này sử dụng phân tích cấp tỉnh chứng minh rằng chỉ số phát triển ICT có thể cải thiện hiệu quả kỹ thuật một cách đáng kể.
Phân tích từ các nghiên cứu cho thấy xu hướng rõ rệt. Phần lớn nghiên cứu đều ghi nhận tác động tích cực của công nghệ số đến năng suất. Mặc dù mức độ khác nhau tùy ngành nghề và phương pháp đo lường. Những nghiên cứu sử dụng dữ liệu panel và phương pháp Fixed Effects thường mang lại kết quả đáng tin cậy hơn. Tác động của công nghệ số thường có sự khác biệt đáng kể giữa các ngành, với khu vực dịch vụ thường thu được lợi ích lớn hơn.
Khoảng trống nghiên cứu được xác định chủ yếu tập trung vào việc thiếu những nghiên cứu quy mô lớn tại Việt Nam. Các nghiên cứu này cần sử dụng dữ liệu cấp độ doanh nghiệp. Hầu hết các nghiên cứu trong nước hiện tại chỉ tập trung vào mẫu nhỏ hoặc sử dụng dữ liệu tổng hợp ở cấp tỉnh. Đồng thời, vẫn chưa có nghiên cứu nào phân tích chi tiết về sự khác biệt tác động giữa các ngành kinh tế tại Việt Nam.
4. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ điều tra doanh nghiệp hằng năm của Tổng cục Thống kê, được kết hợp với điều tra bổ sung về ứng dụng công nghệ số tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở khu vực miền Nam13. Dữ liệu chính được thu thập thông qua 2 giai đoạn:
Giai đoạn 1: trích xuất dữ liệu từ báo cáo thường niên của các doanh nghiệp đã đăng ký với các Sở Kế hoạch và Đầu tư các tỉnh, thành phố miền Nam trong giai đoạn 2019 – 2022.
Giai đoạn 2: thực hiện điều tra bổ sung về việc sử dụng công nghệ số thông qua bảng hỏi trực tuyến và phỏng vấn điện thoại với 4.500 doanh nghiệp được chọn ngẫu nhiên theo phương pháp stratified sampling.
Sau quá trình làm sạch dữ liệu và loại bỏ các quan sát thiếu thông tin quan trọng, mẫu nghiên cứu cuối cùng bao gồm 18.057 quan sát từ 4.514 doanh nghiệp vừa và nhỏ trong giai đoạn 2019 – 2022 (panel không cân bằng). Mẫu nghiên cứu đại diện cho các doanh nghiệp hoạt động tại 19 tỉnh, thành phố miền Nam Việt Nam. Phân tích sử dụng trọng số mẫu (sampling weights) để bảo đảm tính đại diện cho SMEs miền Nam.
Tiêu chí phân loại SMEs được áp dụng theo Nghị định số 39/2018/NĐ-CP ngày 11/3/2018 của Chính phủ14. Quy trình tiền xử lý dữ liệu được thực hiện theo chuẩn mực nghiên cứu thực nghiệm quốc tế với winsorization ở mức 2% và 98% để giảm thiểu ảnh hưởng của các giá trị cực trị.
Biến phụ thuộc chính là năng suất lao động. Nó được đo lường thông qua logarit tự nhiên của tỷ số doanh thu trên số lao động bình quân. Biến độc lập cốt lõi là mức độ ứng dụng công nghệ số, được đo lường bằng biến giả TECH. Biến này nhận giá trị 1 khi doanh nghiệp sử dụng ít nhất một trong các loại phần mềm quản lý. Ví dụ như ERP, CRM hoặc phần mềm kế toán chuyên dụng.
Các biến kiểm soát bao gồm cường độ vốn (logarit tự nhiên của tỷ số tài sản cố định trên lao động). Chất lượng nguồn nhân lực (tỷ lệ phần trăm lao động có trình độ từ đại học trở lên), quy mô doanh nghiệp (logarit tự nhiên của số lao động trung bình) và tuổi doanh nghiệp.
Trong đó αp là hiệu ứng cố định theo tỉnh (p ký hiệu tỉnh; i ký hiệu doanh nghiệp), γₜ là hiệu ứng cố định theo năm, và εᵢₜ là sai số ngẫu nhiên. Tham số β₁ đo lường tác động trung bình của việc áp dụng công nghệ số đến năng suất lao động.
Để xử lý vấn đề nội sinh, nghiên cứu sử dụng robust standard errors theo phương pháp của White16. Các kiểm định tính vững bổ sung cũng được thực hiện.
5. Kết quả nghiên cứu
5.1. Phân tích thống kê mô tả
Kết quả ma trận tương quan cho thấy, các mối quan hệ có mức độ vừa phải giữa các biến. Hệ số tương quan dao động trong khoảng hợp lý. Tương quan giữa biến ứng dụng công nghệ số và năng suất lao động cho thấy mối quan hệ tích cực ban đầu với mức ý nghĩa thống kê cao. Tương quan giữa biến công nghệ và quy mô doanh nghiệp phản ánh xu hướng các doanh nghiệp lớn hơn có khả năng áp dụng công nghệ cao hơn.
Mối tương quan âm giữa tuổi doanh nghiệp và việc áp dụng công nghệ cho thấy các doanh nghiệp trẻ có xu hướng tích cực hơn trong việc đầu tư công nghệ số. Xu hướng phát triển ứng dụng công nghệ số tại SMEs miền Nam thể hiện sự tăng trưởng ổn định. Tốc độ tăng trưởng đáng kể đặc biệt trong giai đoạn 2020 – 2021.
5.2. Kết quả ước lượng chính
Kết quả ước lượng từ mô hình Fixed Effects cho thấy tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê. Việc ứng dụng công nghệ số có tác động đến năng suất lao động SMEs. Hệ số của biến TECH duy trì ổn định qua các specification khác nhau với mức ý nghĩa thống kê cao.
Áp dụng công thức chuyển đổi cho biến giả:
Tác động = (exp(β₁) – 1) × 100% (5)
Kết quả cho thấy, các doanh nghiệp áp dụng công nghệ số có năng suất lao động cao hơn có ý nghĩa thống kê so với nhóm chưa áp dụng, khi kiểm soát các yếu tố khác. Mức tác động này nằm trong khoảng hợp lý so với các nghiên cứu quốc tế tương tự.
Các biến kiểm soát đều cho kết quả phù hợp với lý thuyết kinh tế. Cường độ vốn có tác động mạnh nhất, cho thấy tầm quan trọng của đầu tư máy móc thiết bị. Quy mô lao động có tác động tích cực. Nó phản ánh lợi ích từ kinh tế quy mô. Trình độ lao động có tác động tích cực nhưng khiêm tốn. Tác động âm của tuổi doanh nghiệp gợi ý rằng các doanh nghiệp trẻ tuổi có xu hướng đạt năng suất cao hơn.
5.3. Phân tích theo ngành kinh tế
Nghiên cứu thực hiện phân tích riêng cho 2 nhóm ngành chính: dịch vụ và công nghiệp – xây dựng. Mô hình phân tích có dạng:
Trong đó SERVICE_it là biến giả bằng 1 nếu doanh nghiệp thuộc khu vực dịch vụ. β₃ đo lường sự khác biệt tác động giữa 2 khu vực.
Đối với nhóm ngành dịch vụ, hệ số của biến công nghệ số đạt mức ý nghĩa thống kê cao, tương đương với mức tăng năng suất đáng kể. Ngược lại, nhóm ngành công nghiệp – xây dựng, cho thấy hệ số thấp hơn. Mức ý nghĩa thống kê cũng thấp hơn.
Sự khác biệt này có thể được giải thích thông qua đặc điểm hoạt động của từng ngành. Ngành dịch vụ có tính chất thâm dụng thông tin cao. Việc áp dụng các hệ thống quản lý thông tin mang lại hiệu quả tức thì trong việc cải thiện chất lượng dịch vụ và tối ưu hóa quy trình vận hành. Ngược lại, các ngành công nghiệp và xây dựng có tính chất thâm dụng vốn vật chất cao hơn. Phần mềm quản lý chủ yếu hỗ trợ các hoạt động gián tiếp.
6. Kiểm định độ vững
Để bảo đảm độ tin cậy của kết quả chính, nghiên cứu thực hiện một loạt các kiểm định tính vững. Các phương pháp này được khuyến nghị trong nghiên cứu thực nghiệm quốc tế.
Kiểm định đầu tiên thay đổi cách đo lường biến phụ thuộc. Nghiên cứu sử dụng giá trị gia tăng thay vì doanh thu để tính năng suất lao động. Kết quả cho thấy hệ số của biến công nghệ số vẫn duy trì mức ý nghĩa thống kê cao. Điều này xác nhận tính ổn định của phát hiện chính.
Kiểm định thứ 2 loại bỏ các quan sát có giá trị năng suất lao động cao nhất và thấp nhất. Mục đích là để giảm thiểu ảnh hưởng của các giá trị cực trị. Kết quả ước lượng trên mẫu con này cho thấy hệ số vẫn duy trì mức ý nghĩa thống kê cao và phù hợp với kết quả chính.
Kiểm định thứ 3 sử dụng phương pháp Instrumental Variables với biến công cụ là mật độ doanh nghiệp công nghệ thông tin tại cấp tỉnh. Kết quả cho thấy tác động của công nghệ số vẫn tích cực và có ý nghĩa. Mặc dù có phần cao hơn do hiệu chỉnh cho vấn đề nội sinh.
Nghiên cứu cũng thực hiện phân tích riêng cho từng năm. Mục đích để kiểm tra tính ổn định của tác động theo thời gian. Kết quả cho thấy tác động tích cực của công nghệ số duy trì ổn định qua các năm. Có xu hướng tăng nhẹ trong giai đoạn sau 2020, có thể do tác động thúc đẩy của đại dịch Covid-19.
Kiểm định bổ sung bao gồm thay đổi định nghĩa biến công nghệ số, sử dụng các ngưỡng khác nhau cho winsorization và loại bỏ các quan sát outlier tiềm năng. Tất cả các kiểm định này đều khẳng định tính vững của kết quả chính. Chúng tăng cường độ tin cậy cho kết luận về tác động tích cực của chuyển đổi số đến năng suất lao động SMEs tại miền Nam Việt Nam.
Kiểm định placebo được thực hiện bằng cách sử dụng biến công nghệ số ngẫu nhiên. Kết quả không cho thấy tác động có ý nghĩa, xác nhận tính đáng tin cậy của phát hiện chính. Phân tích heterogeneity effect theo quy mô doanh nghiệp cũng được thực hiện. Kết quả cho thấy tác động mạnh hơn ở các doanh nghiệp vừa so với doanh nghiệp nhỏ.
7. Thảo luận và khuyến nghị chính sách
7.1. Diễn giải các phát hiện chính
Kết quả nghiên cứu khẳng định giả thuyết ban đầu về tác động tích cực của chuyển đổi số đến năng suất lao động SMEs. Mức tác động được ghi nhận không chỉ có ý nghĩa thống kê mà còn thể hiện giá trị kinh tế đáng kể. Khi nhân rộng ra toàn bộ hệ thống SMEs.
Sự khác biệt có ý nghĩa ở mức 10% giữa khu vực dịch vụ và công nghiệp – xây dựng phản ánh những đặc thù cơ bản trong cách thức hoạt động. Ngành dịch vụ có thể tận dụng ngay lập tức lợi ích từ việc số hóa quy trình tương tác khách hàng. Trong khi các ngành sản xuất cần thời gian dài hơn để tích hợp công nghệ vào chuỗi giá trị.
Tác động âm của tuổi doanh nghiệp mang lại góc nhìn về động lực đổi mới trong SMEs. Các doanh nghiệp trẻ tỏ ra linh hoạt hơn trong việc áp dụng công nghệ mới. Có thể do chưa bị ràng buộc bởi quy trình và hệ thống cũ.
7.2. Khuyến nghị chính sách
Kết quả nghiên cứu mang lại những hàm ý quan trọng cho việc hoạch định chính sách hỗ trợ chuyển đổi số. Thay vì áp dụng cách tiếp cận đồng nhất, các nhà hoạch định chính sách cần phân biệt rõ ràng giữa các ngành để đạt hiệu quả tối ưu.
Đối với khu vực dịch vụ, chính sách nên tập trung vào việc thúc đẩy áp dụng các giải pháp quản lý khách hàng và thương mại điện tử. Các chương trình hỗ trợ có thể bao gồm voucher công nghệ để SMEs mua phần mềm CRM cơ bản. Cũng như tổ chức các khóa đào tạo về kỹ năng bán hàng trực tuyến.
Đối với các ngành công nghiệp và xây dựng, cách tiếp cận cần khác biệt do tác động gián tiếp hơn. Chính sách nên tập trung vào hỗ trợ áp dụng các hệ thống quản lý sản xuất và chuỗi cung ứng. Điều này đòi hỏi các gói hỗ trợ tài chính dài hạn với lãi suất ưu đãi.
Cần chú trọng đến các doanh nghiệp trẻ tuổi vì chúng có xu hướng áp dụng công nghệ tích cực và hiệu quả hơn. Các chương trình ươm tạo nên tích hợp mạnh mẽ yếu tố công nghệ số ngay từ giai đoạn khởi nghiệp.
Về mặt thể chế, cần xây dựng hệ thống đánh giá và chứng nhận năng lực số cho SMEs. Điều này giúp các doanh nghiệp định hướng đầu tư và tạo động lực cạnh tranh tích cực trong việc nâng cao năng lực công nghệ.
8. Kết luận
Nghiên cứu đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm từ mẫu đại diện gồm 18.057 quan sát của 4.514 doanh nghiệp vừa và nhỏ tại miền Nam Việt Nam về tác động của chuyển đổi số đến năng suất lao động. Kết quả cho thấy, các SMEs áp dụng phần mềm quản lý đạt năng suất lao động cao hơn 7.2% so với những doanh nghiệp chưa áp dụng, với mức ý nghĩa thống kê cao. Đồng thời, nghiên cứu phát hiện mỗi năm gia tăng tuổi doanh nghiệp dẫn đến giảm 0.7% năng suất lao động, phản ánh tầm quan trọng của đổi mới công nghệ đối với các doanh nghiệp trẻ và sự cần thiết của việc modernization liên tục trong các doanh nghiệp lâu năm.
Đóng góp quan trọng khác là việc phát hiện sự khác biệt đáng kể trong tác động giữa các ngành. Khu vực dịch vụ ghi nhận mức cải thiện cao gần gấp đôi so với khu vực công nghiệp – xây dựng. Từ góc độ phương pháp luận, nghiên cứu đã đóng góp vào văn hóa nghiên cứu trong nước thông qua việc áp dụng các kỹ thuật kinh tế lượng tiên tiến.
Nghiên cứu đề xuất cách tiếp cận phân biệt giữa các ngành trong chính sách hỗ trợ chuyển đổi số. Khu vực dịch vụ tập trung vào giải pháp tương tác khách hàng và khu vực công nghiệp tập trung vào hệ thống quản lý sản xuất. Cần chú trọng đặc biệt đến các doanh nghiệp trẻ tuổi và xây dựng hệ thống đánh giá năng lực số cho SMEs.
Trong bối cảnh nền kinh tế số đang phát triển mạnh mẽ, thành công của chuyển đổi số đòi hỏi sự phối hợp đồng bộ giữa chính sách của Nhà nước, nỗ lực của doanh nghiệp và sự hỗ trợ của hệ sinh thái đổi mới.
Chú thích:
1. Bộ Kế hoạch và Đầu tư (2023). Báo cáo thực trạng doanh nghiệp vừa và nhỏ Việt Nam năm 2023. H. NXB Thống kê.
2. Ngân hàng Thế giới (2017). Việt Nam: Nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp và liên kết doanh nghiệp vừa và nhỏ – Bài học từ kinh nghiệm quốc tế và quốc gia. https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/28488
3. Ban Kinh tế và Xã hội, Liên hiệp quốc (2024). Khảo sát chính phủ điện tử 2024: Đẩy nhanh chuyển đổi số vì phát triển bền vững – hồ sơ uốc gia Việt Nam. https://publicadministration.un.org/egovkb/en-us/Data/Country-Information/id/189-Viet-Nam
4. OECD (2020). Economic Outlook for Southeast Asia 2020: Rethinking Education for the Digital Era. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/fa84f493-en
5. Romer, P. M. (1990). Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy, 98(5), S71-S102. https://doi.org/10.1086/261725
6. Rogers, E. M. (2003). Diffusion of Innovations, 5th Edition. Free Press. ISBN: 978-0-7432-5823-4
7. Bharadwaj, A. S. (2000). A Resource-Based Perspective on Information Technology Capability and Firm Performance. MIS Quarterly, 24(1), 169-196. https://doi.org/10.2307/3250983
8. Brynjolfsson, E., & Hitt, L. M. (2003). Computing productivity: Firm-level evidence. The Review of Economics and Statistics, 85(4), 793-808. https://doi.org/10.1162/003465303772815736
9. Cirera, X., Comin, D., Cruz, M., & Lee, K. M. (2022). Technology Adoption and Productivity Growth in Developing Countries. Journal of Development Economics, 159, 102-118. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2022.102903
10. European Investment Bank (2021). Digital Transformation and Productivity in European Firms. EIB Working Paper 2021/03. https://doi.org/10.2866/22006
11. Kim, S. H., & Lee, J. (2022). ERP Implementation and SME Productivity: Evidence from South Korea. Asian Business & Management, 21(3), 412-435. https://doi.org/10.1057/s41291-020-00132-1
12. Nguyen, H. T., Pham, V. K., & Tran, S. L. (2021). ICT Investment and Manufacturing Productivity in Vietnam. Asia-Pacific Journal of Business Administration, 13(2), 228-247. https://doi.org/10.1108/APJBA-09-2020-0330
13. General Statistics Office of Vietnam (2023). Enterprise Survey Methodology and Data Quality Report. Statistical Publishing House.
14. Government of Vietnam (2018). Decree No. 39/2018/ND-CP on SME Classification Criteria. Official Gazette No. 567.
15. Wooldridge, J. M. (2015). Introductory Econometrics: A Modern Approach, 6th Edition. Cengage Learning. ISBN: 978-1-305-27010-7
16. White, H. (1980). A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817-838. https://doi.org/10.2307/1912934
