Factors impacting the digital transformation process in public universities in Ho Chi Minh City
ThS. Nguyễn Thị Diễm Trang
Phân hiệu Trường Đại học Thủy lợi
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến chuyển đổi số trong giáo dục đại học, nhấn mạnh vai trò của năng lực số tổ chức. Dựa trên lý thuyết nguồn lực (RBV) và năng lực động (DCT), nghiên cứu đề xuất mô hình liên kết giữa nguồn lực tổ chức, năng lực và kết quả chuyển đổi số. Dữ liệu thu thập từ 212 cán bộ và giảng viên tại các trường đại học công lập ở TP. Hồ Chí Minh được phân tích bằng PLS-SEM. Kết quả cho thấy, văn hóa đổi mới, lãnh đạo và hạ tầng công nghệ thông tin có tác động tích cực đến năng lực số. Năng lực số ảnh hưởng tích cực đến chuyển đổi số và đóng vai trò là cơ chế trung gian quan trọng. Bài viết góp phần làm rõ cơ chế chuyển hóa nguồn lực thành giá trị thông qua năng lực số; đồng thời, cung cấp hàm ý quản trị cho các cơ sở giáo dục đại học.
Từ khóa: Chuyển đổi số; hạ tầng công nghệ thông tin; lãnh đạo; năng lực số; văn hóa đổi mới.
Abstract: This study examines the determinants of digital transformation in higher education, emphasizing the role of organizational digital capability. Grounded in the Resource-Based View (RBV) and Dynamic Capabilities Theory (DCT), the study proposes a framework linking organizational resources, capabilities, and digital transformation outcomes. Data were collected from 212 staff and lecturers at public universities in Ho Chi Minh City and analyzed using PLS-SEM. The findings reveal that innovation culture, leadership, and IT infrastructure positively influence digital capability. Digital capability positively affects digital transformation and acts as a significant mediating mechanism. The study contributes to the literature by clarifying how organizational resources are transformed into digital outcomes through capability and offers practical implications for higher education management.
Keywords: Digital capability; digital transformation; innovation culture; IT infrastructure; leadership.
1. Đặt vấn đề
Trong bối cảnh chuyển đổi số trở thành xu hướng toàn cầu, giáo dục đại học là một trong những lĩnh vực chịu tác động mạnh mẽ của công nghệ số. Việc ứng dụng các nền tảng số, hệ thống quản lý học tập và công nghệ giảng dạy không chỉ làm thay đổi phương thức cung cấp dịch vụ mà còn tái cấu trúc mô hình quản trị và trải nghiệm học tập (OECD, 2019)1. Tại Việt Nam, chuyển đổi số giáo dục đại học được xác định là một trụ cột trong Chiến lược chuyển đổi số quốc gia (Quyết định số 749/QĐ-TTg, 2020)2. Tuy nhiên, nhiều trường đại học công lập vẫn gặp khó khăn trong triển khai do hạn chế về năng lực tổ chức và khả năng thích ứng với môi trường số (Zhu et al., 2006)3.
Về mặt học thuật, các nghiên cứu trước chủ yếu tiếp cận chuyển đổi số từ góc độ công nghệ hoặc đầu tư nguồn lực, trong khi chưa làm rõ cơ chế chuyển hóa nguồn lực thành kết quả chuyển đổi số (Melville et al., 2004)4, (Warner & Wäger, 2019)5. Theo lý thuyết nguồn lực (RBV), giá trị không nằm ở việc sở hữu nguồn lực mà ở khả năng chuyển hóa chúng thành năng lực cốt lõi (Barney, 1991)6. Đồng thời, lý thuyết năng lực động (DCT) nhấn mạnh vai trò của năng lực tổ chức trong việc tích hợp và tái cấu trúc nguồn lực để thích ứng với môi trường biến động (Teece et al., 1997)7, (Teece, 2007)8. Trong bối cảnh này, năng lực số có thể được xem là cơ chế trung gian then chốt kết nối các nguồn lực tổ chức với kết quả chuyển đổi số.
Mặc dù vậy, bằng chứng thực nghiệm về vai trò trung gian của năng lực số trong giáo dục đại học, đặc biệt tại các quốc gia đang phát triển vẫn còn hạn chế. Hơn nữa, chưa có nhiều nghiên cứu xem xét các yếu tố tổ chức, như: văn hóa đổi mới, lãnh đạo và hạ tầng công nghệ trong một mô hình tích hợp. Xuất phát từ khoảng trống này, nghiên cứu nhằm kiểm định vai trò của năng lực số trong việc chuyển hóa các nguồn lực tổ chức thành kết quả chuyển đổi số tại các trường đại học công lập ở TP. Hồ Chí Minh, qua đó, đóng góp bằng chứng thực nghiệm và hàm ý quản trị cho bối cảnh giáo dục đại học.
2. Cơ sở lý thuyết
2.1. Lý thuyết nguồn lực (Barney, 1991)9
Lý thuyết nguồn lực (Resource-Based View – RBV) cho rằng, lợi thế cạnh tranh bền vững của tổ chức bắt nguồn từ các nguồn lực nội tại có đặc tính giá trị, hiếm, khó bắt chước và không thể thay thế (VRIN). Quan điểm này nhấn mạnh rằng, hiệu quả hoạt động của tổ chức không chỉ phụ thuộc vào yếu tố môi trường bên ngoài mà còn vào khả năng khai thác và sử dụng hiệu quả các nguồn lực bên trong (Wernerfelt, 1984)10.
Các nghiên cứu tiếp theo mở rộng RBV bằng cách chỉ ra rằng, nguồn lực không trực tiếp tạo ra giá trị, mà cần được chuyển hóa thông qua năng lực tổ chức (Grant, 1991)11. Trong lĩnh vực công nghệ thông tin, Melville et al. (2004)12 khẳng định, giá trị của công nghệ chỉ được hiện thực hóa khi được tích hợp với các nguồn lực tổ chức khác để hình thành năng lực.
Trong bối cảnh chuyển đổi số, cách tiếp cận này đặc biệt phù hợp khi các nguồn lực, như: hạ tầng công nghệ, lãnh đạo hay văn hóa đổi mới chỉ phát huy hiệu quả khi được chuyển hóa thành năng lực số của tổ chức (Warner & Wäger, 2019)13. Do đó, nghiên cứu tiếp cận theo logic: nguồn lực tổ chức → năng lực số → kết quả chuyển đổi số.
2.2. Lý thuyết năng lực động (Teece et al., 1997)14, (Teece, 2007)15
Lý thuyết năng lực động (Dynamic Capabilities Theory – DCT) cho rằng, lợi thế cạnh tranh của tổ chức không chỉ đến từ việc sở hữu nguồn lực mà từ khả năng tích hợp, tái cấu trúc và vận dụng chúng nhằm thích ứng với môi trường biến động. Năng lực động được thể hiện thông qua 3 quá trình chính: cảm nhận cơ hội, nắm bắt cơ hội và tái cấu trúc nguồn lực. Trong bối cảnh chuyển đổi số, các tổ chức phải liên tục điều chỉnh cấu trúc, quy trình và năng lực để thích ứng với sự thay đổi nhanh chóng của công nghệ (Warner & Wäger, 2019)16. Điều này cho thấy, vai trò trung tâm của năng lực trong việc khai thác và tái cấu trúc nguồn lực.
Áp dụng vào nghiên cứu này, năng lực số được xem là một dạng năng lực động, phản ánh khả năng tích hợp và khai thác các nguồn lực tổ chức nhằm thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong giáo dục đại học.
2.3. Văn hóa đổi mới trong tổ chức (VH)
Văn hóa đổi mới phản ánh các giá trị và chuẩn mực khuyến khích sáng tạo, chấp nhận rủi ro và thúc đẩy thay đổi trong tổ chức (Hurley & Hult, 1998)17. Trong bối cảnh chuyển đổi số, văn hóa đổi mới đóng vai trò quan trọng trong việc định hình thái độ của nhân viên đối với công nghệ và thúc đẩy việc áp dụng các giải pháp số (Nambisan et al., 2017)18.
Các nghiên cứu cho thấy, tổ chức có văn hóa đổi mới cao thường có khả năng thích ứng tốt hơn với môi trường biến động và dễ dàng phát triển các năng lực mới, đặc biệt là năng lực số (Warner & Wäger, 2019)19. Trong giáo dục đại học, yếu tố này càng trở nên quan trọng khi các trường cần đổi mới phương pháp giảng dạy và quản trị để đáp ứng yêu cầu của môi trường số (OECD, 2019)20. Do đó, văn hóa đổi mới được kỳ vọng là yếu tố nền tảng thúc đẩy năng lực số của tổ chức. Từ những lập luận trên, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:
H1: Văn hóa đổi mới trong tổ chức có tác động tích cực đến năng lực số của tổ chức tại các trường đại học công lập ở TP. Hồ Chí Minh.
2.4. Lãnh đạo hỗ trợ chuyển đổi số (LĐ)
Lãnh đạo đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng chiến lược, phân bổ nguồn lực và thúc đẩy đổi mới trong tổ chức. Trong bối cảnh số hóa, khái niệm lãnh đạo điện tử (e-leadership) nhấn mạnh khả năng sử dụng công nghệ để dẫn dắt và điều phối tổ chức (Avolio & Kahai, 2003)21. Các nghiên cứu chỉ ra rằng, lãnh đạo có vai trò then chốt trong việc xây dựng tầm nhìn số và tạo môi trường hỗ trợ đổi mới (Kane et al., 2015)22. Đồng thời, lãnh đạo cũng góp phần thúc đẩy việc tích hợp và khai thác hiệu quả các nguồn lực nhằm phát triển năng lực số của tổ chức (Warner & Wäger, 2019)23. Trong giáo dục đại học, sự hỗ trợ từ lãnh đạo giúp thúc đẩy triển khai các sáng kiến số và nâng cao khả năng thích ứng của tổ chức (Nguyen & Uong, 2026)24. Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết:
H2: Lãnh đạo hỗ trợ chuyển đổi số có tác động tích cực đến năng lực số của tổ chức tại các trường đại học công lập ở TP. Hồ Chí Minh.
2.5. Hạ tầng công nghệ thông tin (HT)
Hạ tầng công nghệ thông tin được xem là nền tảng kỹ thuật cốt lõi hỗ trợ hoạt động của tổ chức, bao gồm: phần cứng, phần mềm và các nền tảng số (Melville et al., 2004)25. Trong bối cảnh chuyển đổi số, hạ tầng công nghệ thông tin đóng vai trò quan trọng trong việc tạo điều kiện cho việc triển khai các hệ thống số và tích hợp dữ liệu. Trong giáo dục đại học, hạ tầng công nghệ thông tin cho phép triển khai các hệ thống học tập trực tuyến, quản trị số và các nền tảng hỗ trợ giảng dạy (OECD, 2019)26. Các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, hạ tầng công nghệ là yếu tố quan trọng thúc đẩy khả năng khai thác công nghệ và phát triển năng lực số của tổ chức (Zhu et al., 2006)27. Do đó, hạ tầng công nghệ thông tin được kỳ vọng có tác động tích cực đến năng lực số của tổ chức. Do đó, nghiên cứu đặt giả thuyết:
H3: Hạ tầng công nghệ thông tin có tác động tích cực đến năng lực số của tổ chức tại các trường đại học công lập ở TP. Hồ Chí Minh.
2.6. Năng lực số của tổ chức (NLS)
Năng lực số của tổ chức được hiểu là khả năng tích hợp, khai thác và vận hành các nguồn lực công nghệ nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động và thúc đẩy đổi mới (Warner & Wäger, 2019)28. Năng lực này không chỉ mang tính kỹ thuật mà còn phản ánh khả năng thích ứng và học hỏi của tổ chức trong môi trường số. Theo RBV, năng lực là kết quả của quá trình chuyển hóa các nguồn lực thành giá trị (Grant, 1991)29, (Melville et al., 2004)30. Đồng thời, theo DCT, năng lực đóng vai trò trung tâm trong việc giúp tổ chức thích ứng với môi trường biến động (Teece, 2007)31. Trong bối cảnh giáo dục đại học, năng lực số được xem là yếu tố quyết định mức độ triển khai và hiệu quả của chuyển đổi số (Carmo et al., 2025)32, Nazyrova et al., 2025)33. Do đó, nghiên cứu đề xuất:
H4: Năng lực số của tổ chức có tác động tích cực đến mức độ chuyển đổi số trong giáo dục đại học tại các trường đại học công lập ở TP. Hồ Chí Minh.
2.7. Vai trò trung gian của năng lực số của tổ chức (NLS)
Theo lý thuyết RBV, các nguồn lực chỉ tạo ra giá trị khi được chuyển hóa thành năng lực (Barney, 1991)34, (Grant, 1991)35. Đồng thời, DCT nhấn mạnh vai trò của năng lực trong việc tích hợp và tái cấu trúc nguồn lực nhằm thích ứng với môi trường biến động (Teece, 2007)36. Trong bối cảnh chuyển đổi số, các yếu tố, như: văn hóa đổi mới, lãnh đạo và hạ tầng công nghệ không trực tiếp tạo ra kết quả mà cần được chuyển hóa thông qua năng lực số của tổ chức (Warner & Wäger, 2019)37. Các nghiên cứu gần đây cũng khẳng định vai trò trung tâm của năng lực số trong việc thúc đẩy chuyển đổi số trong giáo dục đại học (Carmo et al., 2025)38, (Nguyen & Uong, 2026)39. Do đó, năng lực số được kỳ vọng đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa các nguồn lực tổ chức và kết quả chuyển đổi số.
H5a – H5c: Năng lực số đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa văn hóa đổi mới, lãnh đạo, hạ tầng công nghệ và chuyển đổi số.
2. 8. Mô hình nghiên cứu đề xuất
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Phương pháp chọn mẫu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp khảo sát bằng bảng hỏi nhằm kiểm định các giả thuyết đề xuất. Bảng hỏi được xây dựng từ các thang đo đã được kiểm chứng và điều chỉnh phù hợp với bối cảnh các trường đại học công lập tại TP. Hồ Chí Minh; đồng thời, được dịch và hiệu chỉnh thông qua tham vấn chuyên gia. Khảo sát được thực hiện từ ngày 01/11/2025 – 25/02/2026 bằng hình thức trực tiếp và trực tuyến. Tổng cộng 250 bảng hỏi được phát ra, thu về 212 phản hồi hợp lệ (tỷ lệ 84,8%). Đối tượng khảo sát, gồm: cán bộ quản lý, giảng viên và nhân sự tại các trường đại học công lập ở TP. Hồ Chí Minh. Phương pháp chọn mẫu thuận tiện được áp dụng.
3.2. Công cụ đo lường
Bảng hỏi khảo sát được thiết kế gồm hai phần: (1) đo lường các biến nghiên cứu (VH, LĐ, NLS, CĐS) và (2) thu thập thông tin nhân khẩu học. Các thang đo được kế thừa và điều chỉnh từ các nghiên cứu quốc tế đã được kiểm chứng, bảo đảm độ tin cậy và giá trị nội dung.
Cụ thể, văn hóa đổi mới (VH) được kế thừa từ Hurley và Hult (1998)40, phản ánh mức độ khuyến khích sáng tạo và chấp nhận đổi mới trong tổ chức. Lãnh đạo hỗ trợ chuyển đổi số (LĐ) được phát triển từ các nghiên cứu về lãnh đạo chuyển đổi và lãnh đạo số, nhấn mạnh vai trò định hướng, hỗ trợ và thúc đẩy đổi mới (Kane et al., 2015)41, (Avolio & Kahai, 2002)42. Hạ tầng công nghệ thông tin (HT) được kế thừa từ Melville et al. (2004)43, thể hiện mức độ sẵn sàng và khả năng tích hợp công nghệ trong tổ chức.
Năng lực số của tổ chức (NLS) được kế thừa từ các nghiên cứu về năng lực số và năng lực động, thể hiện khả năng tích hợp, vận hành và khai thác công nghệ (Warner & Wäger, 2019)44. Cuối cùng, mức độ chuyển đổi số (CĐS) được đo lường dựa trên các nghiên cứu gần đây về chuyển đổi số trong giáo dục đại học, bao gồm: mức độ ứng dụng công nghệ trong giảng dạy, quản trị và đổi mới mô hình hoạt động (González-Pérez et al., 2025)45. Tất cả các biến được đo lường bằng thang Likert 5 mức độ, từ 1 (hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (hoàn toàn đồng ý). Để bảo đảm tính tương đương ngôn ngữ, bảng hỏi được dịch từ tiếng Anh sang tiếng Việt và dịch ngược theo quy trình của Brislin (1970)46.
3.3. Kỹ thuật xử lý dữ liệu
Dữ liệu được phân tích bằng phương pháp PLS-SEM với phần mềm SmartPLS 4.0 (Hair et al., 2019)47. Quy trình phân tích gồm hai bước: (1) đánh giá mô hình đo lường thông qua các chỉ số độ tin cậy và giá trị hội tụ, như: Cronbach’s Alpha (CA), độ tin cậy tổng hợp (CR) và phương sai trích (AVE); (2) đánh giá mô hình cấu trúc thông qua hệ số đường dẫn (β), giá trị p và các chỉ số phù hợp của mô hình như SRMR và NFI. Giá trị phân biệt được kiểm định bằng tiêu chí Fornell-Larcker và hệ số HTMT (< 0,85). Sai lệch phương pháp chung (CMB) được kiểm tra thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF), với các giá trị nhỏ hơn 5 được xem là chấp nhận được (Kock, 2015)48. Hệ số R² được sử dụng để đánh giá mức độ giải thích của mô hình đối với các biến phụ thuộc. Vai trò trung gian của năng lực số (NLS) được kiểm định thông qua hiệu ứng gián tiếp dựa trên kết quả bootstrapping. Phương pháp chọn mẫu thuận tiện được sử dụng do hạn chế trong việc tiếp cận đối tượng khảo sát trong khu vực công; đồng thời, phù hợp với nghiên cứu khám phá trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đại học.
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Kiểm tra sai lệch phương sai phương pháp chung (CMB)
Sai lệch phương pháp chung được kiểm tra thông qua hệ số lạm phát phương sai (VIF) theo khuyến nghị của Kock (2015)49. Kết quả cho thấy, các giá trị VIF dao động trong khoảng từ 1,000 – 1,830 (Bảng 1), đều thấp hơn ngưỡng 5. Điều này cho thấy, không có dấu hiệu đáng kể của sai lệch phương pháp chung trong dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 1. Giá trị Inner VIF
| CDS | HT | LD | NLS | VH | |
| CDS | |||||
| HT | 1.629 | ||||
| LD | 1.722 | ||||
| NLS | 1.000 | ||||
| VH | 1.830 | ||||
| Ghi chú: Văn hóa đổi mới trong tổ chức (VH); Lãnh đạo hỗ trợ chuyển đổi số (LĐ); Hạ tầng công nghệ thông tin (HT); Năng lực số của tổ chức (NLS); Mức độ chuyển đổi số trong giáo dục đại học (CĐS) | |||||
4.2. Đo lường độ tin cậy
Bảng 2. Các chỉ báo đo lường và độ tin cậy của mô hình đo lường
| Yếu tố | Biến quan sát | Outer Loadings | VIF |
| Chuyển đổi số trong giáo dục và đào tạo (CĐS) | CĐS1 | 0.861 | 2.690 |
| CĐS2 | 0.889 | 2.881 | |
| CĐS3 | 0.851 | 1.541 | |
| Hạ tầng công nghệ thông tin (HT) | HT1 | 0.915 | 2.735 |
| HT2 | 0.870 | 2.380 | |
| HT3 | 0.785 | 1.489 | |
| Lãnh đạo hỗ trợ chuyển đổi số (LĐ) | LĐ1 | 0.870 | 1.936 |
| LĐ2 | 0.873 | 1.942 | |
| LĐ3 | 0.833 | 1.719 | |
| Năng lực số của tổ chức (NLS) | NLS1 | 0.774 | 1.516 |
| NLS2 | 0.875 | 2.000 | |
| NLS3 | 0.900 | 2.173 | |
| Văn hóa đổi mới trong tổ chức (VH) | VH1 | 0.786 | 1.427 |
| VH2 | 0.829 | 1.687 | |
| VH3 | 0.868 | 1.745 |
Kết quả cho thấy, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố dao động từ 0,774 – 0,915, vượt ngưỡng 0,70 (Hair et al., 2019)50, khẳng định giá trị hội tụ tốt của thang đo. Các giá trị VIF nằm trong khoảng 1,427 – 2,881, thấp hơn ngưỡng 5 (Kock, 2015)51 cho thấy, không có hiện tượng đa cộng tuyến. Các thang đo VH, LĐ, HT, NLS và CĐS đều phản ánh rõ các cấu trúc tiềm ẩn. Đáng chú ý, các chỉ báo HT1 (0,915) và NLS3 (0,900) đạt giá trị cao cho thấy, vai trò nổi bật của hạ tầng công nghệ và năng lực số. Nhìn chung, các thang đo đạt độ tin cậy và giá trị hội tụ tốt, bảo đảm điều kiện để tiếp tục phân tích mô hình cấu trúc.
Bảng 3. Giá trị và độ tin cậy
| Yếu tố | CA | CR | AVE | CĐS | HT | LĐ | NLS | VH |
| CĐS | 0.838 | 0.901 | 0.752 | 0.867 | ||||
| HT | 0.819 | 0.893 | 0.737 | 0.323 | 0.858 | |||
| LĐ | 0.823 | 0.894 | 0.738 | 0.222 | 0.536 | 0.859 | ||
| NLS | 0.810 | 0.887 | 0.725 | 0.283 | 0.649 | 0.709 | 0.851 | |
| VH | 0.771 | 0.867 | 0.686 | 0.152 | 0.574 | 0.605 | 0.773 | 0.828 |
| Ghi chú: CA = Cronbach alpha; CR = Độ tin cậy tổng hợp; AVE = Phương sai trung bình được trích xuất | ||||||||
Kết quả cho thấy, các thang đo đạt độ tin cậy và giá trị hội tụ cao. Các chỉ số CA (0,771 – 0,838) và CR (0,863 – 0,901) đều vượt ngưỡng 0,70, khẳng định độ nhất quán nội tại tốt (Hair et al., 2019)52. Giá trị AVE (0,678 – 0,752) lớn hơn 0,50 (Fornell & Larcker, 1981)53, chứng minh các biến quan sát giải thích tốt phương sai của cấu trúc tiềm ẩn. Kiểm định Fornell-Larcker cho thấy căn bậc hai của AVE đều lớn hơn hệ số tương quan giữa các biến, xác nhận giá trị phân biệt rõ ràng. Như vậy, mô hình đo lường đạt độ tin cậy, giá trị hội tụ và phân biệt, bảo đảm điều kiện để tiếp tục kiểm định mô hình cấu trúc.
Bảng 4. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
| Mô hình bão hòa | Mô hình ước lượng | |
| SRMR | 0.073 | 0.079 |
| d_ULS | 0.639 | 0.755 |
| d_G | 0.323 | 0.333 |
| Chi-Square | 415.402 | 424.056 |
| NFI | 0.775 | 0.770 |
Kết quả kiểm định độ phù hợp mô hình cho thấy, mô hình ước lượng đạt mức phù hợp chấp nhận được. Cụ thể, chỉ số SRMR của mô hình ước lượng đạt 0,079, thấp hơn ngưỡng khuyến nghị 0,08 cho thấy, mô hình có mức độ phù hợp tốt với dữ liệu nghiên cứu. Giá trị SRMR của mô hình bão hòa là 0,073, không chênh lệch đáng kể, củng cố thêm tính ổn định của mô hình. Bên cạnh đó, chỉ số NFI của mô hình ước lượng đạt 0,770, thấp hơn mức đề xuất 0,90, phản ánh mức độ phù hợp ở mức trung bình. Các chỉ số khác như d_ULS (0,755) và d_G (0,333) cũng cho thấy sai lệch giữa ma trận tương quan quan sát và dự đoán ở mức chấp nhận được. Tuy nhiên, trong bối cảnh PLS-SEM, các chỉ số đánh giá độ phù hợp mô hình chủ yếu mang tính tham khảo và không phải là tiêu chí quyết định. Do đó, mô hình nghiên cứu vẫn được xem là phù hợp để tiếp tục kiểm định các giả thuyết.
Bảng 5. Kết quả giá trị R-squared hiệu chỉnh
| R-square | R-square adjusted | |
| CDS | 0.080 | 0.075 |
| NLS | 0.718 | 0.714 |
Kết quả phân tích cho thấy, mức độ giải thích của mô hình đối với các biến phụ thuộc là khác nhau. Cụ thể, biến chuyển đổi số (CĐS) có giá trị R² hiệu chỉnh đạt 0,075, cho thấy mô hình chỉ giải thích được khoảng 7,5% sự biến thiên của biến này, phản ánh mức độ giải thích còn hạn chế. Ngược lại, biến năng lực số (NLS) có giá trị R² hiệu chỉnh đạt 0,714, cho thấy mô hình giải thích được 71,4% sự biến thiên của NLS. Đây là mức giải thích cao, thể hiện các biến độc lập trong mô hình có khả năng dự báo tốt đối với năng lực số của tổ chức. Nhìn chung, kết quả cho thấy mô hình có khả năng giải thích mạnh đối với biến trung tâm là năng lực số, trong khi mức độ giải thích đối với chuyển đổi số còn tương đối thấp.
4.3. Mô hình cấu trúc
Bảng 6. Kiểm định giả thuyết
| Giả thuyết nghiên cứu | Mối quan hệ | Giá trị ước lượng ban đầu (O) | Độ lệch chuẩn (STDEV) | Giá trị t | Giá trị p | Ủng hộ giả thuyết |
| Hệ số đường dẫn | ||||||
| H1 | VH → NLS | 0.458 | 0.050 | 9.103 | 0.000 | Chấp nhận |
| H2 | LĐ → NLS | 0.315 | 0.055 | 5.716 | 0.000 | Chấp nhận |
| H3 | HT → NLS | 0.217 | 0.056 | 3.885 | 0.000 | Chấp nhận |
| H4 | NLS → CĐS | 0.283 | 0.054 | 5.244 | 0.000 | Chấp nhận |
| Hiệu ứng gián tiếp cụ thể (trung gian) | ||||||
| H5a | VH → NLS → CĐS | 0.130 | 0.027 | 3.736 | 0.000 | Chấp nhận |
| H5b | LĐ → NLS → CĐS | 0.089 | 0.024 | 3.726 | 0.000 | Chấp nhận |
| H5c | HT → NLS → CĐS | 0.061 | 0.022 | 2.844 | 0.005 | Chấp nhận |
Kết quả phân tích mô hình cấu trúc cho thấy, tất cả các giả thuyết đều có ý nghĩa thống kê (p < 0,01). Cụ thể, văn hóa đổi mới (VH) có tác động tích cực và mạnh nhất đến năng lực số (NLS) (β = 0,458; t = 9,103; p < 0,01), do đó, giả thuyết H1 được chấp nhận. Tiếp theo, lãnh đạo hỗ trợ chuyển đổi số (LĐ) cũng ảnh hưởng tích cực đến NLS (β = 0,315; t = 5,716; p < 0,01), ủng hộ giả thuyết H2. Hạ tầng công nghệ thông tin (HT) có tác động tích cực đến NLS với mức độ thấp hơn (β = 0,217; t = 3,885; p < 0,01), do đó giả thuyết H3 được chấp nhận. Như vậy, trong ba yếu tố tổ chức, văn hóa đổi mới thể hiện vai trò nổi trội nhất trong việc thúc đẩy năng lực số.
Đối với mối quan hệ tiếp theo, năng lực số (NLS) có tác động tích cực đến mức độ chuyển đổi số trong giáo dục đại học (CĐS) (β = 0,283; t = 5,244; p < 0,01), qua đó, xác nhận giả thuyết H4. Kết quả này nhấn mạnh vai trò then chốt của năng lực số như một yếu tố trực tiếp thúc đẩy quá trình chuyển đổi số tại các trường đại học công lập.
Về hiệu ứng trung gian, kết quả cho thấy, năng lực số (NLS) đóng vai trò trung gian có ý nghĩa trong mối quan hệ giữa các yếu tố tổ chức và chuyển đổi số. Cụ thể, văn hóa đổi mới (VH) có ảnh hưởng gián tiếp đến CĐS thông qua NLS (β = 0,130; t = 3,736; p < 0,01), tiếp đến là lãnh đạo (LĐ) (β = 0,089; t = 3,726; p < 0,01) và hạ tầng công nghệ thông tin (HT) (β = 0,061; t = 2,844; p < 0,01). Như vậy, các giả thuyết trung gian H5a-H5c đều được chấp nhận, khẳng định rằng, các yếu tố tổ chức không tác động trực tiếp mà được chuyển hóa thông qua năng lực số để tạo ra kết quả chuyển đổi số.
5. Thảo luận
Kết quả nghiên cứu củng cố cơ chế “nguồn lực – năng lực – kết quả”, trong đó năng lực số (NLS) đóng vai trò trung tâm trong việc chuyển hóa các yếu tố tổ chức thành kết quả chuyển đổi số (CĐS). Điều này phù hợp với lý thuyết RBV khi giá trị không nằm ở việc sở hữu nguồn lực mà ở khả năng chuyển hóa thành năng lực tạo giá trị (Barney, 1991)54, (Melville et al., 2004)55; đồng thời, nhất quán với các nghiên cứu gần đây (Carmo et al., 2025)56.
Trong các yếu tố tác động, văn hóa đổi mới (VH) có ảnh hưởng mạnh nhất đến NLS, cho thấy các yếu tố vô hình, như: tư duy đổi mới và môi trường sáng tạo đóng vai trò quyết định trong quá trình phát triển năng lực số. Kết quả này củng cố quan điểm của RBV và phù hợp với các nghiên cứu nhấn mạnh vai trò của văn hóa trong thúc đẩy chuyển đổi số (Nambisan et al., 2017)57, (Nazyrova et al., 2025)58. Bên cạnh đó, tác động tích cực của lãnh đạo (LĐ) và hạ tầng công nghệ (HT) cho thấy chuyển đổi số là một quá trình mang tính hệ thống, đòi hỏi sự kết hợp giữa định hướng chiến lược và nền tảng công nghệ, phù hợp với lý thuyết năng lực động (Teece, 2007)59, (Warner & Wäger, 2019)60.
Đáng chú ý, kết quả cũng khẳng định vai trò trung gian của NLS trong mối quan hệ giữa VH, LĐ, HT và CĐS, cho thấy các yếu tố này không tác động trực tiếp mà cần được chuyển hóa thông qua năng lực tổ chức. Tuy nhiên, mức độ giải thích còn hạn chế của biến CĐS cho thấy, ngoài các yếu tố nội tại, quá trình chuyển đổi số còn chịu ảnh hưởng từ các yếu tố bên ngoài, như: thể chế, chính sách và môi trường số.
Nhìn chung, kết quả nghiên cứu nhấn mạnh rằng chuyển đổi số không chỉ là vấn đề đầu tư công nghệ mà là quá trình phát triển năng lực tổ chức dựa trên nền tảng văn hóa, lãnh đạo và hạ tầng phù hợp.
6. Kết luận và hàm ý quản trị
Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về vai trò của năng lực số trong việc kết nối các nguồn lực tổ chức với kết quả chuyển đổi số trong giáo dục đại học. Kết quả cho thấy, các yếu tố nội tại, như: văn hóa đổi mới, lãnh đạo và hạ tầng công nghệ có ý nghĩa trong việc hình thành năng lực số, trong khi nguồn lực tài chính không tạo ra tác động đáng kể. Điều này hàm ý rằng giá trị của nguồn lực không nằm ở mức độ sở hữu mà ở khả năng chuyển hóa thành năng lực tổ chức.
Bên cạnh đó, nghiên cứu góp phần làm rõ cơ chế tạo giá trị theo hướng tiếp cận nguồn lực, nhấn mạnh vai trò của năng lực số như một mắt xích quan trọng trong quá trình triển khai chuyển đổi số. Tuy nhiên, mức độ giải thích còn hạn chế của mô hình đối với chuyển đổi số cho thấy, cần xem xét bổ sung các yếu tố bên ngoài, đặc biệt là yếu tố thể chế và môi trường, trong các nghiên cứu tiếp theo.
Thứ nhất, các cơ sở giáo dục đại học cần ưu tiên phát triển văn hóa đổi mới như nền tảng để hình thành và duy trì năng lực số trong tổ chức.
Thứ hai, vai trò của lãnh đạo cần được nhấn mạnh trong việc định hướng chiến lược và thúc đẩy quá trình chuyển đổi, đặc biệt, trong việc dẫn dắt thay đổi và điều phối nguồn lực.
Thứ ba, đầu tư vào hạ tầng công nghệ cần gắn với khả năng tích hợp và khai thác hiệu quả nhằm hỗ trợ cải tiến quy trình và nâng cao hiệu quả vận hành.
Thứ tư, các trường cần chuyển trọng tâm từ đầu tư nguồn lực sang phát triển năng lực số thông qua đào tạo, nâng cao kỹ năng số và tối ưu hóa quy trình.
Thứ năm, chuyển đổi số cần được tiếp cận theo hướng hệ sinh thái, trong đó các trường chủ động kết nối với chính sách, đối tác công nghệ và môi trường số nhằm nâng cao hiệu quả triển khai.
Chú thích:
1, 20, 26. OECD. (2019). Digital transformation and the future of education. OECD Publishing.
2. Thủ tướng Chính phủ (2020). Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 03/6/2020 về việc phê duyệt Chương trình chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030.
3, 27. Zhu, K., Kraemer, K. L., & Xu, S. (2006). The process of innovation assimilation by firms in different countries: a technology diffusion perspective on e-business. Management science, 52(10), 1557-1576. https://doi.org/10.1287/mnsc.1050.0487
4, 12, 25, 30, 43, 55. Melville, N., Kraemer, K., & Gurbaxani, V. (2004). Information technology and organizational performance: an integrative model of it business value1. MIS quarterly, 28(2), 283-322. https://doi.org/10.2307/25148636
5, 13, 16, 19, 23, 28, 37, 44, 60. Warner, K. S., & Wäger, M. (2019). Building dynamic capabilities for digital transformation: An ongoing process of strategic renewal. Long range planning, 52(3), 326-349. https://doi.org/10.1016/j.lrp.2018.12.001
6, 9, 34, 54. Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of management, 17(1), 99-120. https://doi.org/10.1177/014920639101700108
7, 14. Teece, D. J., Pisano, G., & Shuen, A. (1997). Dynamic capabilities and strategic management. Strategic management journal, 18(7), 509-533. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199708)18:7<509::AID-SMJ882>3.0.CO;2-Z (DOI)
8, 15, 31, 36, 59. Teece, D. J. (2007). Explicating dynamic capabilities: the nature and microfoundations of (sustainable) enterprise performance. Strategic management journal, 28(13), 1319-1350. https://doi.org/10.1002/smj.640
10. Wernerfelt, B. (1984). A resource’based view of the firm. Strategic management journal, 5(2), 171-180. https://doi.org/10.1002/smj.4250050207
11, 29, 35. Grant, R. M. (1991). The resource-based theory of competitive advantage: implications for strategy formulation. California management review, 33(3), 114-135. https://doi.org/10.2307/41166664
17, 40. Hurley, R. F., & Hult, G. T. M. (1998). Innovation, market orientation, and organizational learning: an integration and empirical examination. Journal of marketing, 62(3), 42-54. https://doi.org/10.1177/002224299806200303
18, 57. Nambisan, S., Lyytinen, K., Majchrzak, A., & Song, M. (2017). Digital innovation management: Reinventing innovation management research in a digital world. MIS quarterly, 41(1), 223-238. https://doi.org/10.25300/MISQ/2017/41:1.03
21, 42. Avolio, B. J., & Kahai, S. S. (2003). Adding the “E” to E-leadership:: How it may impact your leadership. Organizational dynamics, 31(4), 325-338. https://doi.org/10.1016/S0090-2616(02)00133-X
22, 41. Kane, G. C., Palmer, D., Phillips, A. N., Kiron, D., & Buckley, N. (2015). Strategy, not technology, drives digital transformation. MIT Sloan management review.
24, 39. Nguyen, N. D., & Uong, L. N. T. (2026). Digital transformation in non-public universities: empirical evidence from Hanoi City, Vietnam. Cogent Social Sciences, 12(1), 2632388. https://doi.org/10.1080/23311886.2026.2632388
32, 38, 56. Carmo, R. M., Moura, R., & Carvalho, L. (2025). Digital transformation in higher education institutions: A systematic literature review of technologies, challenges, and success factors. Heliyon, 11(5), e259. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2025.e259
33, 58. Nazyrova, A., Miłosz, M., Bekmanova, G., Omarbekova, A., Aimicheva, G., & Kadyr, Y. (2025). The digital transformation of higher education in the context of an AI-driven future. Sustainability, 17(22), 9927. https://doi.org/10.3390/su17229927
45. González-Pérez, L. I., Enciso-González, J. A., Vicario-Solorzano, C. M., & Ramírez-Montoya, M. S. (2025). Measuring digital transformation in education 4.0 with DT-smarty: Valid and reliable model. Technology, Knowledge and Learning, 1-34. https://link.springer.com/article/10.1007/s10758-025-09844-8
46. Brislin (1970). Back-translation for cross-cultural research. J Cross Cult Psychol., 1, 185-216. https://doi.org/10.1177/135910457000100301
47, 50, 52. Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019).
When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
48, 49, 51. Kock, N. (2015). Common method bias in PLS-SEM. International Journal of e-Collaboration, 11(4), 1-10.
53. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104.
