Factors influencing digital transformation and its impact on the resilience of agricultural product supply chains in Hanoi
NCS, ThS. Hoàng Thị Huyền Trang
Trường Đại học Thủy Lợi
Email: tranghth@tlu.edu.vn
(Quanlynhanuoc.vn) – Nghiên cứu đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến chuyển đổi số và tác động của chuyển đổi số tới khả năng chống chịu chuỗi cung ứng nông sản trên địa bàn Hà Nội. Khảo sát thực chứng được tiến hành trên 379 mẫu là chủ cơ sở, quản lý và nhân viên tại các doanh nghiệp nông sản trong giai đoạn tháng 6/2026 – 7/2026. Sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM), kết quả cho thấy cả 7 giả thuyết nghiên cứu đều được chấp nhận. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm tháo gỡ rào cản chi phí, phát triển hạ tầng số đồng bộ và nâng cao năng lực quản trị số cho doanh nghiệp.
Từ khóa: Nhân tố ảnh hưởng; chuyển đổi số; khả năng chống chịu; chuỗi cung ứng; nông sản
Abstract: This study examines the factors influencing digital transformation and the impact of digital transformation on the resilience of agricultural product supply chains in Hanoi. An empirical survey was conducted with 379 respondents, including business owners, managers, and employees working in agricultural product enterprises, during the period from June to July 2026. Using the Structural Equation Modeling (SEM) approach, the results indicate that all seven research hypotheses were supported. Based on these findings, the article proposes several policy implications to address cost-related barriers, develop an integrated digital infrastructure, and enhance the digital management capabilities of enterprises.
Keywords: Influencing factors; digital transformation; resilience; supply chain; agricultural products.
1. Đặt vấn đề
Theo (Vial, 2019), chuyển đổi số là một quá trình trong đó các công nghệ số tạo ra những thay đổi và thúc đẩy tổ chức tái cấu trúc các phương thức tạo lập giá trị, đồng thời phải xử lý những rào cản về tổ chức và quản trị, trong khi đó (Ivanov & Dolgui, 2021) cho rằng, chuyển đổi số có thể hỗ trợ doanh nghiệp quan sát trạng thái của mạng lưới cung ứng theo thời gian thực, phân tích dữ liệu gián đoạn và nâng cao năng lực ra quyết định nhằm duy trì tính liên tục của hoạt động. Đối với chuỗi cung ứng nông sản, vai trò này càng trở nên rõ nét. Nông sản thường có thời gian bảo quản ngắn, chất lượng thay đổi theo thời gian và chịu ảnh hưởng lớn của điều kiện nhiệt độ, độ ẩm, vận chuyển và bảo quản. Do đó, việc kiểm soát dòng sản phẩm đồng thời với dòng thông tin có ý nghĩa quyết định đối với khả năng giảm tổn thất và duy trì giá trị sản phẩm. Xuất phát từ đó, việc nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến chuyển đổi số đối với khả năng chống chịu chuỗi cung ứng nông sản trên địa bàn Hà Nộilà cần thiết và có ý nghĩa thực tiễn dựa trên việc các nhân tố chủ yếu ảnh hưởng đến quá trình chuyển đổi số của các chủ thể trong chuỗi cung ứng nông sản tại địa bàn cụ thể (Hà Nội) và đánh giá mức độ và chiều hướng tác động của các nhân tố này trước các cú sốc của chuỗi cung ứng.
Trong nghiên cứu của Lu & cộng sự (2026) chỉ ra rằng, chuyển đổi số có thể nâng cao khả năng chống chịu chuỗi cung ứng của doanh nghiệp nông nghiệp và nhấn mạnh vai trò của hợp tác doanh nghiệp, tính minh bạch thông tin và hiệu quả vận hành chuỗi cung ứng. John & cộng sự (2025) cho thấy, các công nghệ mới, như: AI, IoT và các công nghệ nông nghiệp thông minh đang được áp dụng ở nhiều khâu từ sản xuất, chế biến đến phân phối và tiêu dùng. Một nghiên cứu khác của Zhou & cộng sự (2026) đặt vấn đề trong bối cảnh các chuỗi cung ứng thực phẩm ngày càng phải đối mặt với các rủi ro về địa chính trị và môi trường, qua đó, nhấn mạnh chuyển đổi số như một chiến lược nhằm tăng cường năng lực thích ứng của các doanh nghiệp nông nghiệp.
Tại Việt Nam, chuyển đổi số trong nông nghiệp đã trở thành một chủ đề nghiên cứu và chính sách quan trọng trong những năm gần đây. Nghiên cứu của Nguyễn Hữu Nhuần & cộng sự (2022) cho rằng, chuyển đổi số có khả năng tạo ra những thay đổi căn bản trong hệ thống sản xuất nông sản và thực phẩm hay (Nguyễn Thu Hà & cộng sự, 2026) nghiên cứu thực chứng tại 100 doanh nghiệp nông nghiệp và lâm nghiệp Việt Nam cho thấy, chuyển đổi số có những tác động khác nhau tùy theo hoạt động được số hóa.
2. Phương pháp nghiên cứu
2.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Bảng 1: Giả thuyết nghiên cứu của mô hình
| Giả thuyết | Nội dung | Kỳ vọng dấu |
| H1 | Hạ tầng công nghệ số ảnh hưởng tích cực tới khả năng chuyển đổi số của chuỗi cung ứng nông sản | + |
| H2 | Chi phí đầu tư và triển khai ảnh hưởng tiêu cực tới khả năng chuyển đổi số của chuỗi cung ứng nông sản | – |
| H3 | Nhận thức đối với năng lực lãnh đạo số ảnh hưởng tích cực tới khả năng chuyển đổi số của chuỗi cung ứng nông sản | + |
| H4 | Nhân lực có kỹ năng số ảnh hưởng tích cực tới khả năng chuyển đổi số của chuỗi cung ứng nông sản | + |
| H5 | Chính sách hỗ trợ của địa phương ảnh hưởng tích cực tới khả năng chuyển đổi số của chuỗi cung ứng nông sản | + |
| H6 | Áp lực thị trường và khách hàng ảnh hưởng tích cực tới khả năng chuyển đổi số của chuỗi cung ứng nông sản | + |
| H7 | Mức độ chuyển đổi số của chuỗi cung ứng ảnh hưởng tích cực tới khả năng chống chịu của chuỗi cung ứng | + |
Phương pháp điều tra xã hội học: nghiên cứu sử dụng phiếu điều tra khảo sát 05 doanh nghiệp nông sản tại Hà Nội về khả năng chuyển đổi số đối với mức chống chịu của chuỗi cung ứng. Dựa theo (Nguyễn Đình Thọ, 2012), kích thước mẫu phù hợp cho mô hình hồi quy bội là n >= 50 + 8*p. Với số lượng biến độc lập trong mô hình là 7, thì số lượng mẫu tối thiểu là: n = 50 + 8 *7 = 106 mẫu quan sát được xem là phù hợp. Tuy vậy, để đảm bảo độ tin cậy cao thì nghiên cứu phát ra số phiếu là 400 và thu về 379 phiếu hợp lệ với các đối tượng là chủ cơ sở; trưởng/quản lý phòng ban và nhân viên chuyển đổi số với thời gian điều tra là từ tháng 6/2026 – 7/2026.
Phương pháp phân tích hồi quy: nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM để phân tích với các bước là: (1) Thống kê mô tả; (2) Phân tích độ tin cậy của thang đo; (3) Phân tích nhân tố khám phá EFA; (4) Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính SEM.
4. Kết quả và thảo luận
4.1. Thống kê mô tả
Bảng 1: Mô tả đặc điểm mẫu nghiên cứu
| Số quan sát | Nhỏ nhất | Lớn nhất | Trung bình | Độ lệch chuẩn | |
| HT1 | 379 | 2 | 5 | 3,60 | 1,116 |
| HT2 | 379 | 2 | 5 | 3,63 | 1,198 |
| HT3 | 379 | 2 | 5 | 3,66 | 1,190 |
| HT4 | 379 | 2 | 5 | 3,63 | 1,144 |
| CP1 | 379 | 1 | 5 | 3,17 | 1,040 |
| CP2 | 379 | 1 | 5 | 3,11 | 1,091 |
| CP3 | 379 | 1 | 5 | 3,29 | 1,060 |
| CP4 | 379 | 1 | 5 | 3,23 | 1,020 |
| LD1 | 379 | 1 | 5 | 3,37 | 1,303 |
| LD2 | 379 | 1 | 5 | 3,36 | 1,169 |
| LD3 | 379 | 1 | 5 | 3,32 | 1,193 |
| LD4 | 379 | 2 | 5 | 3,32 | 1,207 |
| NL1 | 379 | 2 | 5 | 3,53 | 1,134 |
| NL2 | 379 | 2 | 5 | 3,66 | 1,199 |
| NL3 | 379 | 2 | 5 | 3,64 | 1,135 |
| NL4 | 379 | 2 | 5 | 3,64 | 1,142 |
| CS1 | 379 | 1 | 5 | 3,41 | 1,230 |
| CS2 | 379 | 1 | 5 | 3,42 | 1,252 |
| CS3 | 379 | 1 | 5 | 3,40 | 1,212 |
| CS4 | 379 | 1 | 5 | 3,36 | 1,215 |
| TT1 | 379 | 1 | 5 | 3,39 | 1,196 |
| TT2 | 379 | 1 | 5 | 3,54 | 1,166 |
| TT3 | 379 | 1 | 5 | 3,47 | 1,173 |
| TT4 | 379 | 1 | 5 | 3,59 | 1,166 |
| CDS1 | 379 | 1 | 5 | 3,53 | 1,171 |
| CDS2 | 379 | 2 | 5 | 3,65 | 1,146 |
| CDS3 | 379 | 2 | 5 | 3,52 | 1,111 |
| CDS4 | 379 | 2 | 5 | 3,59 | 1,148 |
| KNCC1 | 379 | 1 | 5 | 3,23 | 1,240 |
| KNCC2 | 379 | 1 | 5 | 3,21 | 1,256 |
| KNCC3 | 379 | 1 | 5 | 3,26 | 1,449 |
| KNCC4 | 379 | 1 | 5 | 3,26 | 1,264 |
| KNCC5 | 379 | 1 | 5 | 3,19 | 1,273 |
| KNCC6 | 379 | 1 | 5 | 3,26 | 1,331 |
Bảng 1 cho thấy, nghiên cứu sử dụng 379 quan sát cho toàn bộ các biến. Các thang đo chủ yếu được đo trên thang Likert 5 điểm, với giá trị nhỏ nhất dao động từ 1-2 và giá trị lớn nhất đều bằng 5. Điều này cho thấy, dữ liệu bao phủ tương đối đầy đủ các mức độ đánh giá của đối tượng khảo sát. Giá trị trung bình của các biến quan sát nhìn chung nằm trong khoảng 3,11–3,66, tức là cao hơn mức trung lập 3 điểm. Điều này cho thấy, xu hướng đánh giá của các đối tượng khảo sát nghiêng về mức tương đối tích cực đối với các nhân tố được nghiên cứu.
Hạ tầng công nghệ số (HT): HT1–HT4 có giá trị trung bình từ 3,60 đến 3,66. Trong đó HT3 cao nhất (3,66) cho thấy, người trả lời nhìn nhận khá tích cực về hạ tầng công nghệ số.
Chi phí đầu tư và triển khai (CP): có mức trung bình thấp nhất trong nhóm nhân tố độc lập, từ 3,11 đến 3,29. CP2 chỉ đạt 3,11 cho thấy, chi phí có thể là khía cạnh được đánh giá kém thuận lợi hơn so với các nhân tố khác.
Nhận thức về năng lực lãnh đạo số (LD): giá trị trung bình từ 3,32 đến 3,37, phản ánh mức đánh giá trên trung bình nhưng chưa thực sự cao.
Nhân lực có kỹ năng số (NL): đạt từ 3,53 đến 3,66, cho thấy đây là một trong những nhóm được đánh giá khá tích cực.
Chính sách hỗ trợ của địa phương (CS): dao động 3,36–3,42, tương đối đồng đều giữa các biến quan sát.
Áp lực thị trường và khách hàng (TT): dao động 3,39–3,59, trong đó TT4 cao nhất với 3,59.
4.2. Phân tích độ tin cậy của thang đo
Bảng 2: Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo
| Thang đo | Số biến quan sát | Cronbach’s Alpha | Hệ số tương quan giữa từng mục và tổng điểm đã được hiệu chỉnh | Kết luận |
| Hạ tầng và công nghệ (HT) | 4 | 0,803 | 0,707 -0,773 | Đạt yêu cầu |
| Chi phí đầu tư và triển khai (CP) | 4 | 0,876 | 0,836-0,848 | Đạt yêu cầu |
| Nhận thức đối với năng lực lãnh đạo số (LD) | 4 | 0,830 | 0,729-0,815 | Đạt yêu cầu |
| Nhân lực và kỹ năng số (NL) | 4 | 0,836 | 0,735-0,815 | Đạt yêu cầu |
| Chính sách hỗ trợ của địa phương (CS) | 4 | 0,814 | 0,770-0,779 | Đạt yêu cầu |
| Áp lực thị trường và khách hàng (TT) | 4 | 0,854 | 0,808 – 0,821 | Đạt yêu cầu |
| Chuyển đổi số chuỗi cung ứng (CDS) | 4 | 0,830 | 0,751-0,804 | Đạt yêu cầu |
| Khả năng chống chịu chuỗi cung ứng (KNCC) | 6 | 0,898 | 0,876-0,885 | Đạt yêu cầu |
Kết quả Bảng 2 cho thấy, tất cả các thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,7, dao động từ 0,707 đến 0,848. Như vậy, theo tiêu chuẩn của (Nunnally & Bernstein, 1994), các thang đo trong mô hình đều đạt độ tin cậy tốt.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Kiểm định KMO và Bartlett được trình bài trong Bảng 4.
Bảng 4. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett
| Chỉ tiêu | Giá trị |
| Hệ số KMO | 0,828 |
| Bartlett’s Test – Approx. Chi-Square | 7331,868 |
| df | 703 |
| Sig. | 0,0000 |
Kết quả tại Bảng 4 cho thấy, hệ số KMO đạt 0,828, lớn hơn 0,5, chứng tỏ dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố. Đồng thời, kiểm định Bartlett có Sig. bằng 0,000 nhỏ hơn 0,05, cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Theo Hair & cộng sự (2010), đã khẳng định dữ liệu đáp ứng điều kiện để tiếp tục thực hiện phân tích EFA.
Tổng phương sai trích được trình bày tại Bảng 5.
Bảng 5: Tổng phương sai trích
| Nhân tố | Giá trị Eigen | Tổng bình phương hệ số tải trích xuất | Tổng bình phương tải trọng quay | ||||
| Tổng | Phần trăm phương sai | Tỷ lệ phần trăm tích lũy | Tổng | Phần trăm phương sai | Tỷ lệ phần trăm tích lũy | ||
| 1 | 7,001 | 18,424 | 18,424 | 6,598 | 17,363 | 17,363 | 4,999 |
| 2 | 3,521 | 9,267 | 27,690 | 3,161 | 8,318 | 25,681 | 2,881 |
| 3 | 3,125 | 8,224 | 35,915 | 2,783 | 7,323 | 33,005 | 2,890 |
| 4 | 2,663 | 7,009 | 42,924 | 2,272 | 5,980 | 38,985 | 3,293 |
| 5 | 2,519 | 6,629 | 49,552 | 2,125 | 5,593 | 44,578 | 3,241 |
| 6 | 2,261 | 5,951 | 55,503 | 1,860 | 4,896 | 49,474 | 3,084 |
| 7 | 2,009 | 5,287 | 60,790 | 1,620 | 4,264 | 53,738 | 2,890 |
| 8 | 1,230 | 3,237 | 69,206 | 0,843 | 2,219 | 60,054 | 4,593 |
Bảng 5 cho thấy, có 8 nhân tố được rút trích với giá trị Eigen nhỏ nhất bằng 1,230 và lớn hơn 1. Đồng thời, tổng phương sai trích đạt 60,054 %, lớn hơn 50%, do đó thang đo đạt yêu cầu về mặt phân tích nhân tố khám phá.
4.4. Mô hình hồi quy SEM
Hình 3: Kết quả mô hình hồi quy SEM
Nguồn: Tính toán của tác giả
Bảng 8: Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu
| Giả thuyết | Nội dung | Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa | Hệ số hồi quy chuẩn hóa | C.R. | P | Kết luận |
| H1 | 0,271 | 0,303 | 16,682 | *** | Chấp nhận | |
| H2 | -0,157 | -0,164 | -3,114 | 0,002 | Chấp nhận | |
| H3 | 0,163 | 0,213 | 4,175 | *** | Chấp nhận | |
| H4 | 0,224 | 0,289 | 5,366 | *** | Chấp nhận | |
| H5 | 0,120 | 0,143 | 2,573 | 0,010 | Chấp nhận | |
| H6 | 0,227 | 0,267 | 4,879 | *** | Chấp nhận | |
| H7 | 0,653 | 0,558 | 8,817 | *** | Chấp nhận |
Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu từ Bảng 8 cho thấy, toàn bộ 7 giả thuyết (từ H1 đến H7) đưa ra đều được chấp nhận ở mức ý nghĩa thống kê cao (p < 0,05), qua đó khẳng định mối quan hệ tác động đa chiều giữa các yếu tố tiền đề tới chuyển đổi số (CDS) và năng lực cạnh tranh (KNCC) của doanh nghiệp. Cụ thể, các yếu tố như Hạ tầng (HT), Năng lực nội tại (NL), Thị trường/Đối tác (TT), Lãnh đạo (LD) và Chính sách (CS) đều đóng vai trò là những động lực thúc đẩy tiến trình chuyển đổi số, trong đó Hạ tầng có tác động chuẩn hóa mạnh nhất (beta = 0,303; p < 0,001), tiếp theo là Năng lực ($\beta = 0,289$) và Thị trường (beta = 0,267). Trái lại, Chi phí (CP) thể hiện tác động ngược chiều có ý nghĩa (beta = -0,164; p = 0,002), phản ánh thực tế rằng rào cản chi phí càng cao sẽ càng làm suy giảm khả năng và mức độ tham gia chuyển đổi số của doanh nghiệp. Đặc biệt, giả thuyết H7 chứng minh vai trò then chốt của chuyển đổi số trong việc nâng cao năng lực cạnh tranh với hệ số tác động chuẩn hóa vượt trội (beta = 0,558; p < 0,001). Từ kết quả này, có thể khẳng định chuyển đổi số không chỉ là xu thế tất yếu mà còn là cầu nối chiến lược giúp doanh nghiệp tối ưu hóa nguồn lực nội tại và bứt phá về lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
5. Kết luận và hàm ý chính sách
Từ kết quả phân tích mô hình cấu trúc và kiểm định giả thuyết nghiên cứu trong thực, nghiên cứu đưa ra kết luận khẳng định tiến trình chuyển đổi số (CDS) chịu sự tác động đồng thời của cả các yếu tố thúc đẩy lẫn rào cản cản trở, đồng thời giữ vai trò động lực cốt lõi quyết định trực tiếp tới việc nâng cao năng lực cạnh tranh (KNCC) của doanh nghiệp. Cụ thể, các nhân tố như hạ tầng (HT), năng lực nội tại (NL), thị trường (TT), vai trò lãnh đạo (LD) và chính sách hỗ trợ (CS) đều tác động thuận chiều có ý nghĩa thống kê đến chuyển đổi số, trong đó hạ tầng kỹ thuật và năng lực công nghệ đóng vai trò hạt nhân quan trọng nhất với hệ số tác động lần lượt đạt beta = 0,303 và beta = 0,289 (p < 0,001). Trái lại, chi phí (CP) được xác định là rào cản tiêu cực trực tiếp làm suy giảm tốc độ và quy mô triển khai chuyển đổi số (beta = -0,164; p = 0,002). Đáng chú ý, kết quả thực chứng nhấn mạnh mối quan hệ giữa chuyển đổi số và năng lực cạnh tranh với hệ số tác động chuẩn hóa vượt trội (beta = 0,558; p < 0,001), khẳng định ứng dụng công nghệ số chính là chìa khóa chiến lược giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chi phí vận hành, nâng cao năng suất và bứt phá lợi thế cạnh tranh bền vững trên thị trường.
Từ kết quả thực chứng về các yếu tố tác động đến chuyển đổi số (CDS) và năng lực cạnh tranh (KNCC) của doanh nghiệp, hệ thống hàm ý chính sách cần được hoạch định một cách đồng bộ và chiến lược nhằm giải phóng các điểm nghẽn, tạo động lực bứt phá cho khối doanh nghiệp.
Thứ nhất, đối với các cơ quan quản lý nhà nước, việc ban hành và thực thi chính sách (CS) cần tập trung tháo gỡ rào cản chi phí (CP) – vốn là nhân tố tác động tiêu cực nhất đến tiến trình chuyển đổi số của doanh nghiệp. Chính phủ cần triển khai các chính sách hỗ trợ tài chính trực tiếp như gói tín dụng ưu đãi lãi suất thấp, cơ chế khấu hao nhanh cho tài sản công nghệ, hoặc xây dựng các quỹ hỗ trợ đổi mới sáng tạo dành riêng cho doanh nghiệp vừa và nhỏ. Song song với chính sách tài chính, Nhà nước cần đẩy mạnh đầu tư phát triển hệ thống hạ tầng số (HT) đồng bộ – yếu tố có tác động thúc đẩy mạnh nhất đến chuyển đổi số. Việc hoàn thiện hạ tầng băng thông rộng, các trung tâm dữ liệu dùng chung và bảo đảm an ninh mạng sẽ giúp giảm chi phí đầu tư ban đầu cho doanh nghiệp, tạo nền tảng hạ tầng vững chắc để sẵn sàng tích hợp công nghệ mới
Thứ hai, ở cấp độ ngành và thị trường (TT), chính sách cần định hướng kiến tạo hệ sinh thái số liên kết giữa doanh nghiệp với đối tác và khách hàng. Nhà nước nên đóng vai trò cầu nối thúc đẩy các nền tảng thương mại điện tử, phát triển các chuẩn kết nối dữ liệu mở giữa các bên trong chuỗi cung ứng, từ đó tối ưu hóa chi phí giao dịch và nâng cao hiệu quả vận hành. Ngoài ra, các chính sách phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao cần được ưu tiên nhằm nâng cao năng lực nội tại (NL) cho doanh nghiệp thông qua việc hỗ trợ các chương trình đào tạo kỹ năng số, kết nối giữa viện-trường và doanh nghiệp để chuyển giao công nghệ.
Thứ ba, đối với bản thân doanh nghiệp, vai trò của người lãnh đạo (LD) mang tính quyết định trong việc hiện thực hóa các chính sách thành hành động thực tế. Ban lãnh đạo cần chủ động thay đổi tư duy quản trị, nâng cao năng lực định hướng chiến lược số và sẵn sàng tái cấu trúc quy trình vận hành. Việc chủ động hấp thụ các gói chính sách hỗ trợ và tận dụng hạ tầng số quốc gia sẽ giúp doanh nghiệp biến chuyển đổi số thành công cụ hữu hiệu để bứt phá về năng lực cạnh tranh. Sự phối hợp nhịp nhàng giữa “lực kéo” từ chính sách thể chế và “lực đẩy” từ sự chủ động của doanh nghiệp chính là chìa khóa mở ra sự phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.
Tài liệu tham khảo:
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson Prentice Hall.
Ivanov, D., & Dolgui, A. (2021). Digital supply chain twins: Managing dynamic supply chain uncertainty and resilience. International Journal of Production Research, 59(14), pp 4271–4277.
John & cộng sự (2025). Application of smart agricultural technologies in supply chain management. Journal of Agricultural Technology and Innovation, 15(2), tr 45–58.
Lu, A., B., C., & D. (2026). Digital transformation and agricultural supply chain resilience: The role of enterprise collaboration and information transparency. Agricultural Systems, 210, pp 103–115.
Nguyễn Đình Thọ (2012). Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh (xuất bản lần thứ 2). Nxb Lao động – Xã hội.
Nguyễn Hữu Nhuần & cộng sự (2022). Chuyển đổi số trong hệ thống sản xuất và phân phối nông sản thực phẩm tại Việt Nam. Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam, 20(4), tr 450–462.
Nguyễn Thu Hà & cộng sự (2026). Đánh giá tác động của chuyển đổi số tới hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp nông – lâm nghiệp tại Việt Nam. Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế, 512, tr 35–46.
Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). McGraw-Hill.
Vial, G. (2019). Understanding digital transformation: A review and a research agenda. The Journal of Strategic Information Systems, 28(2), pp 118–144.
Zhou & cộng sự (2026). Enhancing agricultural enterprise adaptability through digital strategies amidst geopolitical and environmental risks. Global Food Security, 35, pp 100–112.
