ThS. Lý Thu Trang và ThS. Nguyễn Thị Ngọc Tú
Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên
(Quanlynhanuoc.vn) – Nghiên cứu này phát triển một khung tích hợp giữa phương pháp phân tích thứ bậc (AHP), sắp xếp theo độ ưu tiên với giải pháp lý tưởng (TOPSIS) để đánh giá mức độ chuyển đổi số của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại tỉnh Thái Nguyên. Kết quả cho thấy, phương pháp tích hợp đã cung cấp một công cụ đánh giá khoa học, khách quan và toàn diện, giúp các doanh nghiệp nhỏ và vừa xác định vị trí hiện tại và định hướng chiến lược chuyển đổi số phù hợp. Nghiên cứu đóng góp quan trọng vào việc ứng dụng các phương pháp hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chí trong bối cảnh chuyển đổi số tại Việt Nam, đặc biệt là cho khu vực doanh nghiệp nhỏ và vừa tại các tỉnh miền núi phía Bắc.
Từ khóa: Phương pháp AHP và TOPSIS, chuyển đổi số, doanh nghiệp vừa và nhỏ, Thái Nguyên.
1. Đặt vấn đề
Chuyển đổi số đã trở thành xu hướng tất yếu trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa (doanh nghiệp nhỏ và vừa). Tại Việt Nam, tính đến hết quý I/2025, có khoảng 900.000 doanh nghiệp, trong đó trên 98% là doanh nghiệp nhỏ và vừa, đóng góp hơn 40% GDP và tạo ra hơn 50% việc làm1. Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi số tại nhóm doanh nghiệp này vẫn gặp nhiều thách thức về chi phí đầu tư, thiếu hụt nhân lực công nghệ và hạn chế về nhận thức chiến lược.
Tỉnh Thái Nguyên, với hơn 10.170 doanh nghiệp hoạt động2, chủ yếu là doanh nghiệp nhỏ và vừa, đang đối mặt với thực trạng năng lực cạnh tranh còn thấp và hiệu quả sản xuất – kinh doanh chưa cao. Để hỗ trợ các doanh nghiệp nhỏ và vừa vượt qua khó khăn và thúc đẩy chuyển đổi số, cần có công cụ đánh giá khoa học, khách quan để xác định mức độ sẵn sàng và định hướng phát triển phù hợp.
Các phương pháp hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) như AHP và TOPSIS đã được ứng dụng rộng rãi trong đánh giá chuyển đổi số và quản lý doanh nghiệp. Nghiên cứu của Alqoud và cộng sự3 đã chứng minh hiệu quả của việc tích hợp AHP-TOPSIS trong đánh giá các giải pháp chuyển đổi số. Tương tự, nghiên cứu tại Việt Nam cũng cho thấy tiềm năng ứng dụng của các phương pháp này (Nguyễn Thị Lệ Thuỷ và cộng sự, 2022)4 đã đề xuất mô hình tích hợp Fuzzy – AHP – TOPSIS để đánh giá và lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ logistics cho doanh nghiệp, (Nguyễn Thị Hoa, 2025)5. Ứng dụng các mô hình ra quyết định đa tiêu chí trong lựa chọn dự án phát triển bất động sản; (Vũ Thị Thu Quỳnh và cộng sự, 2025)6 ứng dụng phương pháp AHP- TOPSIS trong đánh giá chất lượng ngân hàng thương mại.
2. Tổng quan lý thuyết
2.1. Chuyển đổi số trong doanh nghiệp nhỏ và vừa
Chuyển đổi số được định nghĩa là quá trình tích hợp công nghệ số vào tất cả các khía cạnh của doanh nghiệp, thay đổi cơ bản cách thức hoạt động và tạo giá trị cho khách hàng. Đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa, chuyển đổi số mang lại cơ hội nâng cao hiệu quả hoạt động lên đến 25% và giảm chi phí vận hành lên đến 30%7; có khoảng 60,1% doanh nghiệp vừa và nhỏ gặp khó khăn về chi phí đầu tư, ứng dụng công nghệ số, 52,3% gặp khó trong thay đổi thói quen, tập quán kinh doanh và thiếu nhân lực nội bộ có kỹ năng số, 45,4% thiếu cơ sở hạ tầng công nghệ 38,5% khó khăn trong tích hợp công nghệ số hiện đại, thiếu hiểu biết, chiến lược rõ ràng và trình độ công nghệ cản trở chuyển đổi số sâu rộng8.
Theo Khảo sát của Cisco (2020) tại khu vực châu Á – Thái Bình Dương với 50 doanh nghiệp Việt Nam tham gia, các rào cản lớn nhất là thiếu kỹ năng số và nhân lực (17%), hạ tầng công nghệ chưa đủ mạnh (16,7%) và thiếu tư duy cũng như văn hóa kỹ thuật số (15,7%)9. Nhiều nghiên cứu cho thấy, các doanh nghiệp nhỏ và vừa thường gặp khó khăn trong việc triển khai chuyển đổi số do hạn chế về nguồn lực, kỹ năng và kiến thức.
Các mô hình đánh giá độ trưởng thành số (Digital Maturity Models – DMM) đã được phát triển để hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa trong hành trình chuyển đổi số. Nghiên cứu của Wen Xin và cộng sự10 đã chỉ ra các DMM hiện tại thường thiếu sự nhất quán và chủ yếu tập trung vào doanh nghiệp lớn, bỏ qua những đặc thù riêng của doanh nghiệp nhỏ và vừa. Do đó, cần phát triển các framework đánh giá phù hợp với bối cảnh và điều kiện cụ thể của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam.
2.2. Phương pháp AHP và TOPSIS
Phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) được Thomas Saaty phát triển năm 198011, cho phép phân tích các vấn đề phức tạp thành cấu trúc phân cấp và thực hiện so sánh cặp đôi để xác định trọng số các tiêu chí. Kỹ thuật sắp xếp ưu tiên theo độ tương tự với giải pháp lý tưởng (TOPSIS) được Hwang và Yoon phát triển năm 198112 dựa trên nguyên tắc lựa chọn phương án gần nhất với giải pháp lý tưởng tích cực và xa nhất với giải pháp lý tưởng tiêu cực.
Việc tích hợp AHP – TOPSIS đã được chứng minh là hiệu quả trong nhiều lĩnh vực, từ lựa chọn nhà cung ứng đến đánh giá hiệu suất tổ chức. Nghiên cứu gần đây của các tác giả tại Việt Nam cũng cho thấy tiềm năng ứng dụng của phương pháp này trong đánh giá hiệu suất giảng viên và các vấn đề quản lý khác như Nghiên cứu của P.V. Hải và N.T.M. Lộc (2015)13 đã đề xuất mô hình TOPSIS – AHP kết hợp bộ tiêu chí ICT – Newhouse để đánh giá hiệu quả bài giảng, xếp hạng các giảng viên, đồng thời tăng độ khách quan, minh bạch và loại bỏ chủ quan trong đánh giá giảng dạy. Nguyễn Quyết (2017)14 nghiên cứu ứng dụng TOPSIS kết hợp thuật toán mờ (Fuzzy-TOPSIS) cũng được sử dụng trong đánh giá chất lượng hoạt động giảng dạy của giảng viên cho phép xếp hạng và chọn các giảng viên xuất sắc dựa trên thang điểm tính toán khoa học.
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu áp dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp, kết hợp cả định tính và định lượng. Giai đoạn định tính bao gồm nghiên cứu tài liệu, phỏng vấn chuyên gia để xây dựng framework đánh giá. Giai đoạn định lượng thực hiện khảo sát và áp dụng phương pháp AHP-TOPSIS để đánh giá mức độ chuyển đổi số của các doanh nghiệp nhỏ và vừa mẫu.
3.2. Xây dựng framework đánh giá
Dựa trên tổng quan tài liệu và ý kiến chuyên gia, nghiên cứu phát triển framework đánh giá chuyển đổi số bao gồm 8 tiêu chí chính: (1) Chiến lược và lãnh đạo; (2) Công nghệ và hạ tầng; (3) Con người và văn hóa; (4) Quy trình và vận hành; (5) Khách hàng và thị trường; (6) Dữ liệu và phân tích; (7) Bảo mật và rủi ro; (8) Bền vững và tuân thủ. Mỗi tiêu chí chính được phân tích thành 4 – 5 tiêu chí phụ để đánh giá chi tiết.
3.3. Thu thập và xử lý dữ liệu
Nghiên cứu thực hiện khảo sát 15 chuyên gia trong lĩnh vực chuyển đổi số và công nghệ thông tin để xác định trọng số các tiêu chí thông qua phương pháp AHP. Đồng thời, khảo sát 8 doanh nghiệp nhỏ và vừa đại diện các ngành, nghề khác nhau tại Thái Nguyên được tiến hành trong tháng 4/2025 để thu thập dữ liệu đánh giá theo từng tiêu chí. Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm Expert Choice cho AHP và Python cho TOPSIS, bảo đảm tính nhất quán và độ tin cậy của kết quả.
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Framework đánh giá chuyển đổi số
Kết quả từ phương pháp AHP cho thấy, 3 tiêu chí có trọng số cao nhất là công nghệ và hạ tầng (15%), quy trình và vận hành (15%), dữ liệu và phân tích (15%), điều này phản ánh tầm quan trọng của yếu tố công nghệ và tự động hóa trong quá trình chuyển đổi số. Các tiêu chí chiến lược và lãnh đạo, con người và văn hóa, khách hàng và thị trường đều có trọng số 12.5%, thể hiện vai trò quan trọng của yếu tố con người và định hướng chiến lược.
4.2. Mô hình đánh giá độ trưởng thành
Nghiên cứu phát triển mô hình đánh giá độ trưởng thành chuyển đổi số gồm 5 cấp độ: (1) Khởi đầu (0 – 20 điểm); (2) Phát triển (21 – 40 điểm); (3) Tích hợp (41 – 60 điểm); (4) Tối ưu (61 – 80 điểm); (5) Dẫn đầu (81 – 100 điểm). Mỗi cấp độ có những đặc điểm và yêu cầu cụ thể, giúp doanh nghiệp xác định vị trí hiện tại và lộ trình phát triển phù hợp.
4.3. Kết quả đánh giá thực nghiệm
Áp dụng framework cho 8 doanh nghiệp nhỏ và vừa mẫu tại Thái Nguyên, kết quả cho thấy điểm số đánh giá chuyển đổi số dao động từ 50.2 – 68.0 điểm, tương ứng với cấp độ thát triển đến tối ưu. Công ty TNHH Sản xuất A đạt điểm cao nhất (68.0 điểm) nhờ điểm mạnh về quy trình và vận hành (4.2/5), bảo mật và rủi ro (4.3/5). Ngược lại, Công ty CP Thực phẩm E có điểm thấp nhất (50.2 điểm) do hạn chế về dữ liệu và phân tích (1.4/5), bảo mật và rủi ro (1.9/5).
5. Phân tích và thảo luận
Kết quả nghiên cứu cho thấy các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Thái Nguyên đang ở giai đoạn phát triển và tích hợp trong hành trình chuyển đổi số, phù hợp với xu hướng chung của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam. Các điểm mạnh chung bao gồm: quy trình và vận hành, chiến lược và lãnh đạo, trong khi các điểm yếu chủ yếu tập trung ở dữ liệu và phân tích, bảo mật và rủi ro.
Sự khác biệt về mức độ chuyển đổi số giữa các doanh nghiệp phản ánh ảnh hưởng của ngành nghề, quy mô và năng lực quản lý. Các doanh nghiệp sản xuất có xu hướng đạt điểm cao hơn do đặc thù ngành nghề đòi hỏi tự động hóa và quản lý quy trình chặt chẽ.
6. Một số đề xuất
(1) Tăng cường năng lực dữ liệu và phân tích: doanh nghiệp cần đầu tư vào hệ thống quản lý và phân tích dữ liệu để khai thác tối đa giá trị thông tin, từ đó nâng cao khả năng ra quyết định nhanh, chính xác, đặc biệt trong các hoạt động sản xuất, marketing và bán hàng.
(2) Nâng cao bảo mật và quản lý rủi ro số: xây dựng chính sách bảo mật nghiêm ngặt, triển khai các giải pháp an ninh mạng và đào tạo nhân sự về bảo mật để bảo vệ dữ liệu, hệ thống trước các rủi ro và tấn công mạng, đồng thời giảm thiểu các tổn thất không mong muốn.
(3) Phát triển kỹ năng số và nâng cao nhận thức chuyển đổi số: tổ chức các chương trình đào tạo nội bộ và hợp tác với các đơn vị đào tạo bên ngoài để bồi dưỡng kỹ năng số cho cán bộ công nhân viên; đồng thời nâng cao nhận thức về tầm quan trọng và lợi ích của chuyển đổi số trong doanh nghiệp.
(4) Xây dựng chiến lược chuyển đổi số phù hợp với đặc thù ngành nghề và quy mô: thiết kế các lộ trình chuyển đổi số linh hoạt, phù hợp với yêu cầu ngành nghề và khả năng tài chính của doanh nghiệp, bảo đảm các bước triển khai hiệu quả, tránh lãng phí nguồn lực.
(5) Tăng cường tự động hóa quy trình và tối ưu hóa vận hành: ứng dụng công nghệ tự động hóa giúp nâng cao hiệu quả quản lý quy trình sản xuất, vận hành, từ đó giảm chi phí, nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm, nhất là đối với các doanh nghiệp sản xuất.
Nghiên cứu đã thành công phát triển và áp dụng framework tích hợp AHP-TOPSIS để đánh giá chuyển đổi số doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Thái Nguyên. Framework bao gồm 8 tiêu chí chính với trọng số khoa học, cung cấp công cụ đánh giá toàn diện và khách quan. Kết quả thực nghiệm cho thấy, các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Thái Nguyên đang ở giai đoạn phát triển – tích hợp với những điểm mạnh về quy trình vận hành và những thách thức về dữ liệu phân tích, bảo mật.
Nghiên cứu đóng góp về mặt lý thuyết bằng việc ứng dụng sáng tạo phương pháp MCDM trong bối cảnh chuyển đổi số doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam. Về mặt thực tiễn, framework cung cấp công cụ hữu ích cho doanh nghiệp tự đánh giá và nhà hoạch định chính sách trong việc xây dựng chiến lược hỗ trợ phù hợp.
Nghiên cứu tương lai có thể mở rộng quy mô khảo sát, áp dụng các phương pháp MCDM tiên tiến khác như Fuzzy AHP-TOPSIS để xử lý tốt hơn tính không chắc chắn trong đánh giá và phát triển hệ thống hỗ trợ ra quyết định trực tuyến cho doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Chú thích:
1. Điểm sáng trong phát triển doanh nghiệp quý I năm 2025. https://www.nso.gov.vn/du-lieu-va-so-lieu-thong-ke/2025/04/diem-sang-trong-phat-trien-doanh-nghiep-quy-i-nam-2025/.
2. Ủy ban nhân dân tỉnh Thái Nguyên (2025). Báo cáo tình hình kinh tế – xã hội 5 tháng đầu năm 2025 của tỉnh Thái Nguyên.
3. Abdulrahman Alqoud, Jelena Milisavljevic-Syed, Konstantinos Salonitis (2025). Multi-criteria decision making in evaluating digital retrofitting solutions: utilising AHP and TOPSIS, Volume 132, 2025, Pages 184 – 190. https://doi.org/10.1016/j.procir.2025.01.031.
4. Nguyễn Thị Lệ Thủy, Ngô Mỹ Trân, Trần Thị Thắm, Nguyễn Đoan Trình, Nguyễn Thị Ngọc Trân và Trịnh Thị Ngọc Hân (2023). Mô hình tích hợp Fuzzy-AHP-TOPSIS trong đánh giá và lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ logistic. Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, Tập 59. https://doi.org/10.22144/ctu.jvn.2023.031.
5. Ứng dụng các mô hình ra quyết định đa tiêu chí trong lựa chọn dự án phát triển bất động sản: So sánh AHP, TOPSIS và VIKOS. https://kinhtevadubao.vn/ung-dung-cac-mo-hinh-ra-quyet-dinh-da-tieu-chi-trong-lua-chon-du-an-phat-trien-bat-dong-san-so-sanh-ahp-topsis-va-vikor-31523.html.
6. Vũ Thị Như Quỳnh, Đỗ Thị Thu Hà (2025). Ứng dụng phương pháp AHP-TOPSIS trong đánh giá chất lượng ngân hàng thương mại. Tạp chí Kinh tế luật và Ngân hàng, Số 278, tr. 52-63.
7. Bộ Kế hoạch và Đầu tư (2024). Báo cáo thường niên chuyển đổi số doanh nghiệp 2023.
8. Cục Phát triển doanh nghiệp, Bộ Kế hoạch và Đầu tư (2023). Báo cáo tổng kết năm 2023 và triển khai kế hoạch năm 2024.
9. World Economic Forum (2024). Digital Transformation for SMEs: A Strategic Framework, October 2024.
10. Wen Xin, Chen Junhong, Yin Yanna (2023). Evaluation and Optimization of Digital Transformation Capability of Manufacturing Based on Order Parameter-TOPSIS Method. Science & Technology Progress and Policy, Vol. 40, Issue 18.
11. Saaty, T.L., (1980). The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill.
12. Hwang, C.L. & Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer-Verlag.
13. Phạm Văn Hải, Nguyễn Thị Mỹ Lộc (2015). Mô hình TOPSIS-AHP sử dụng bộ tiêu chí ICT Newhouse đánh giá bài giảng với trợ giúp ra quyết định thông minh. Tạp chí Nghiên cứu giáo dục, Số 1/2015, tr.13-27.
14. Nguyễn Quyết, Lê Hoàng Việt Phương (2017). Ứng dụng phương pháp mờ TOPSIS trong đánh giá chất lượng của giảng viên. Tạp chí Khoa học giáo dục Việt Nam.
Tài liệu tham khảo:
1. Huriye Akpinar, Zehra Nuray Nişanci, Mehmet Ali Ilgin(2024).Evaluating The Digital Transformation Processes of Businesses with Multi-criteria Decision-Making Methods. Yönetim ve Ekonomi, Vol. 31, No. 4.
2. Movín Sequeira, Anders Adlemo, Per Hilletofth(2023).A hybrid fuzzy-AHP-TOPSIS model for evaluation of manufacturing relocation decisions.Operations Management Research, 16:164-191.
3. Dang Thi Ha et al.(2024).Assessment of digital transformation levels in hospitals: A case study of Hanoi, Vietnam.Journal of Economics and Business – VNU.
