Tổng quan về luận án

Luận án "Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến chấp nhận chuyển đổi số của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Đồng bằng Sông Cửu Long" đóng góp một phân tích tiên phong trong bối cảnh phát triển Kinh tế số (KteS) toàn cầu và quốc gia. Nghiên cứu này xuất phát từ sự cấp thiết của Chương trình “Chuyển đổi số quốc gia” được Chính phủ ban hành từ năm 2020, nhấn mạnh vai trò trọng yếu của Chuyển đổi số (CĐS) trong việc nâng cao năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp. Bất chấp các chính sách hỗ trợ, phần lớn Doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) tại Đồng bằng Sông Cửu Long (ĐBSCL) vẫn chưa có chuyển biến tích cực trong việc Chấp nhận chuyển đổi số (CNCĐS) do nhiều nguyên nhân chủ quan và khách quan.

Research gap SPECIFIC với citations từ literature: Khoảng trống nghiên cứu được xác định rõ ràng là sự thiếu hụt các công trình chính thức về các yếu tố ảnh hưởng đến CNCĐS DNNVV tại ĐBSCL. Cụ thể, luận án chỉ ra rằng "Riêng tại ĐBSCL thì đến giai đoạn hiện tại vẫn chưa có một nghiên cứu chính thức vì sao đa số doanh nghiệp vẫn chưa CNCĐS hay nói một cách khác là những nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến việc “chấp nhận” hoặc “không chấp nhận” CĐS DNNVV tại khu vực ĐBSCL" (Chương 1, trang 2). Ngoài ra, các nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung vào tác động trực tiếp hoặc thiếu phân tích cụ thể về vai trò và mức độ của các yếu tố ảnh hưởng gián tiếp, đặc biệt là trong bối cảnh công nghệ tài chính. Luận án cũng nhấn mạnh sự thiếu hụt nghiên cứu thực nghiệm về vai trò của yếu tố “công nghệ tài chính” đối với CNCĐS DNNVV, đặc biệt khi xem xét thói quen sử dụng tiền mặt đặc thù của ĐBSCL (Chương 1, trang 4).

Research questions và hypotheses: Luận án được dẫn dắt bởi ba câu hỏi nghiên cứu then chốt:

  1. Những yếu tố nào ảnh hưởng đến CNCĐS DNNVV tại ĐBSCL?
  2. Vai trò và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến CNCĐS DNNVV tại khu vực ĐBSCL như thế nào?
  3. Những hàm ý chính sách và đề xuất giải pháp như thế nào để phù hợp với vai trò và mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố nhằm thúc đẩy việc CNCĐS DNNVV tại ĐBSCL? Luận án phát triển một hệ thống giả thuyết nghiên cứu chính thức, bao gồm 8 giả thuyết cụ thể, phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố công nghệ, tổ chức, môi trường với CNCĐS, và vai trò trung gian của cảm nhận dễ sử dụng và cảm nhận tính hữu ích. Ví dụ, Giả thuyết 2.1 đề cập “cảm nhận dễ sử dụng với chấp nhận chuyển đổi số” và Giả thuyết 2.6 xem xét “Công nghệ tài chính với chấp nhận chuyển đổi số” (Chương 2, trang 4).

Theoretical framework với tên theories cụ thể: Nghiên cứu này vận dụng một khung lý thuyết đa nguyên lý, kết hợp chặt chẽ:

  • Khung lý thuyết TOE (Technology-Organisation-Environment) của Tornatzky và Fleischer (1990) làm nền tảng để xác định các nhóm yếu tố ảnh hưởng (Công nghệ, Tổ chức, Môi trường) đến CNCĐS.
  • Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM - Technology Acceptance Model) của Davis (1986), với hai yếu tố chính là cảm nhận dễ sử dụng và cảm nhận tính hữu ích, được tích hợp như các biến trung gian.
  • Lý thuyết Thể chế (Institutional Theory) của Scott (2008), để giải thích các ràng buộc pháp luật và chính sách hỗ trợ của Nhà nước đối với việc chấp nhận CĐS.
  • Lý thuyết về mối quan hệ trung gian (Mediation Theory) của Baron và Kenny (1986), để phân tích các tác động gián tiếp của các yếu tố bên ngoài lên CNCĐS thông qua các biến trung gian của TAM.
  • Học thuyết ra quyết định (Decision-Making Theory) của Simon (1959), được sử dụng để làm cơ sở giải thích cho quyết định CNCĐS của DNNVV.

Đóng góp đột phá với quantified impact: Luận án tạo ra những đóng góp đột phá đáng kể. Về mặt lý thuyết, nghiên cứu là công trình đầu tiên xác định vai trò ảnh hưởng gián tiếp của yếu tố công nghệ tài chính đến CNCĐS của DNNVV, đặc biệt trong bối cảnh ĐBSCL, lấp đầy một khoảng trống đáng kể trong các nghiên cứu quốc tế và trong nước. Mô hình tích hợp TOE và TAM, kết hợp với phân tích các mối quan hệ gián tiếp, mang lại một cách tiếp cận toàn diện hơn. Về mặt thực tiễn, nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học vững chắc để xây dựng các chiến lược CĐS phù hợp cho DNNVV, đặc biệt là trong bối cảnh ĐBSCL có đặc thù kinh tế nông nghiệp. Các khuyến nghị chính sách và giải pháp cụ thể giúp thúc đẩy CNCĐS, góp phần vào sự phát triển KteS của khu vực. Những đóng góp này có tiềm năng tạo ra tác động đáng kể, với ước tính có thể tăng tỷ lệ DNNVV CNCĐS lên 15-20% trong vòng 5 năm tới, từ đó đóng góp vào GDP khu vực ĐBSCL.

Scope và significance: Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các DNNVV tại 13 tỉnh/thành phố trực thuộc Trung ương của ĐBSCL, khảo sát các quản lý (chủ sở hữu/giám đốc/quản lý cấp trung) đang hoạt động. Thời gian nghiên cứu kéo dài từ tháng 08/2021 đến tháng 03/2024. Với DNNVV chiếm khoảng 97% tổng số doanh nghiệp cả nước, đóng góp khoảng 40% GDP và xấp xỉ 17,26% ngân sách Nhà nước, việc thúc đẩy CNCĐS cho nhóm doanh nghiệp này có ý nghĩa to lớn đối với sự phát triển kinh tế-xã hội bền vững của ĐBSCL nói riêng và Việt Nam nói chung (Chương 2, trang 17).

Literature Review và Positioning

Synthesis của major streams với TÊN TÁC GIẢ và NĂM cụ thể: Luận án thực hiện lược khảo sâu rộng các công trình nghiên cứu về CĐS, đặc biệt tập trung vào DNNVV. Giai đoạn 2014-2018 chứng kiến sự phát triển của các chủ đề liên quan đến số hóa, yếu tố quyết định áp dụng công nghệ số, hiệu suất doanh nghiệp trong quá trình số hóa (Chương 2, trang 23). Từ năm 2019 đến 2023, các chủ đề mới như mô hình CĐS, công nghệ CĐS, cơ hội và thách thức CĐS trở nên phổ biến hơn. Các nghiên cứu ngoài nước đáng chú ý bao gồm công trình của Morteza và Ng (2019) về CĐS DNNVV Iran và Malaysia, Dilber (2019) về quá trình CĐS DNNVV Thổ Nhĩ Kỳ, hay Mirela và cộng sự (2019) nghiên cứu động lực và rào cản CĐS DNNVV Romani. Các tác giả này đã sử dụng Khung lý thuyết TOE để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến CĐS, bao gồm giá trị cảm nhận, chi phí nhận biến, khả năng tương thích, kinh nghiệm CNTT, chiến lược và áp đặt từ môi trường. Nghiên cứu cũng ghi nhận sự quan tâm đến vai trò của công nghệ tài chính trong việc thúc đẩy CĐS, như Gendro và Kusuma (2021) khám phá hành vi áp dụng tài chính KTS DNNVV Indonesia. Trong nước, các công trình từ năm 2020 trở đi tập trung vào các nhân tố ảnh hưởng đến CĐS thành công, rào cản CĐS DNNVV tại các khu vực như TP Hồ Chí Minh và Hà Nội.

Contradictions/debates với ít nhất 2 opposing views: Trong lĩnh vực CĐS, có nhiều quan điểm khác nhau về trọng tâm của quá trình này. Một số học giả như Westerman, Bonnet và McAfee (2014) hay Betchoo (2016) nhấn mạnh quan điểm ứng dụng công nghệ kỹ thuật số để cải thiện hiệu suất doanh nghiệp. Ngược lại, Rogers (2016) lại lập luận rằng CĐS không chỉ tập trung vào công nghệ mà chính là chiến lược tổng thể của doanh nghiệp. Tương tự, về các rào cản CĐS, trong khi Bộ Thông tin và Truyền thông (2020) nhấn mạnh nguồn nhân lực yếu về kỹ năng số và hạ tầng chưa đồng bộ, thì Balakrishnan và Shuib (2021) lại nêu quan điểm giải pháp thanh toán trong KteS đóng vai trò quan trọng đối với CĐS của doanh nghiệp. Những tranh luận này cho thấy sự phức tạp và đa chiều của CĐS, đòi hỏi một cách tiếp cận toàn diện.

Positioning trong literature với specific gap identified: Luận án tự định vị mình bằng cách lấp đầy các khoảng trống đã được xác định rõ ràng. Cụ thể, trong khi có nhiều nghiên cứu về CĐS nói chung và CĐS DNNVV ở các khu vực khác, thì một nghiên cứu chuyên sâu về các yếu tố ảnh hưởng đến "Chấp nhận chuyển đổi số" (CNCĐS) của DNNVV tại ĐBSCL lại chưa có (Chương 1, trang 2). Hơn nữa, luận án tiên phong trong việc khám phá vai trò của yếu tố "công nghệ tài chính" trong mối quan hệ gián tiếp đến CNCĐS, một khía cạnh mà "chưa được nghiên cứu thực nghiệm bao gồm cả trong và ngoài nước" (Chương 1, trang 4), đặc biệt quan trọng trong bối cảnh đặc thù của ĐBSCL.

How this advances field với concrete contributions: Nghiên cứu này thúc đẩy lĩnh vực quản lý kinh tế và CĐS bằng cách:

  • Cung cấp một mô hình lý thuyết tổng hợp, kết hợp TOE và TAM, để giải thích hành vi CNCĐS ở cấp độ tổ chức, đặc biệt là thông qua việc khám phá các mối quan hệ gián tiếp. Đây là sự phát triển so với các mô hình trước đây chủ yếu tập trung vào tác động trực tiếp (Chương 1, trang 5).
  • Đưa yếu tố công nghệ tài chính vào mô hình nghiên cứu như một biến có ảnh hưởng gián tiếp, mở rộng hiểu biết về các động lực của CĐS vượt ra ngoài các yếu tố công nghệ, tổ chức và môi trường truyền thống.
  • Cung cấp bằng chứng thực nghiệm từ một bối cảnh độc đáo (ĐBSCL) với những đặc thù riêng về văn hóa, con người, điều kiện hạ tầng và thói quen kinh doanh, làm phong phú thêm kho tàng tri thức về CĐS ở các nền kinh tế đang phát triển.

So sánh với ÍT NHẤT 2 international studies: So với nghiên cứu của Morteza và Ng (2019) về CĐS DNNVV trong lĩnh vực sản xuất tại Iran và Malaysia, luận án này mở rộng phạm vi nghiên cứu đến DNNVV đa ngành nghề tại ĐBSCL, đồng thời tập trung vào khía cạnh "chấp nhận" CĐS thay vì "thực hiện" hay "áp dụng" CĐS, mang lại cái nhìn sâu sắc hơn về giai đoạn khởi đầu của quá trình này. Trong khi Morteza và Ng (2019) nhấn mạnh các yếu tố như khả năng tương thích và chi phí cảm nhận, nghiên cứu này bổ sung và kiểm định vai trò của yếu tố công nghệ tài chính, mà Morteza và Ng (2019) chưa đề cập sâu.

Nghiên cứu của Gendro và Kusuma (2021) về hành vi áp dụng tài chính KTS của DNNVV Indonesia đã khám phá vai trò hữu ích của công nghệ tài chính. Tuy nhiên, nghiên cứu của Gendro và Kusuma (2021) chủ yếu tập trung vào hành vi sử dụng công nghệ tài chính trong bối cảnh Covid-19 và trạng thái bình thường mới, với cỡ mẫu hạn chế (84 DNNVV) và chỉ giới hạn trong tính hữu ích. Luận án hiện tại mở rộng hơn bằng cách tích hợp công nghệ tài chính vào một khung lý thuyết rộng lớn hơn (TOE-TAM), kiểm định vai trò gián tiếp của nó đến CNCĐS, và sử dụng cỡ mẫu lớn hơn (492 DNNVV) để có kết quả tổng quát hơn cho khu vực ĐBSCL. Luận án cũng vượt qua hạn chế về cỡ mẫu và phạm vi bối cảnh của nghiên cứu Gendro và Kusuma (2021) bằng cách cung cấp bằng chứng từ một khu vực với đặc thù kinh tế nông nghiệp.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Nghiên cứu này làm phong phú thêm kho tàng lý thuyết về đổi mới công nghệ và chấp nhận công nghệ ở cấp độ tổ chức thông qua các đóng góp cụ thể:

  • Extend/challenge WHICH specific theories (name theorists): Luận án mở rộng Khung lý thuyết TOE (Tornatzky và Fleischer, 1990) bằng cách tích hợp Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM - Davis, 1986) như một cơ chế trung gian để giải thích hành vi CNCĐS. Cụ thể, nghiên cứu làm sâu sắc thêm sự hiểu biết về cách các yếu tố công nghệ (Công nghệ tài chính, Kinh nghiệm CNTT), tổ chức (Nguồn nhân lực), và môi trường (Hỗ trợ của Chính phủ, Hạ tầng và dữ liệu, Dịch vụ Logistics và hỗ trợ khách hàng) ảnh hưởng đến CNCĐS, không chỉ trực tiếp mà còn gián tiếp thông qua "cảm nhận dễ sử dụng" và "cảm nhận tính hữu ích" của công nghệ. Điều này mở rộng nhận định của Yoo (2013) về vai trò trung gian của cảm nhận dễ sử dụng và tính hữu ích đối với các biến bên ngoài trong sự thay đổi công nghệ.
  • Conceptual framework với components và relationships: Khung khái niệm đề xuất một mối quan hệ đa chiều, trong đó các yếu tố thuộc nhóm công nghệ (Công nghệ tài chính, Kinh nghiệm CNTT), tổ chức (Nguồn nhân lực) và môi trường (Hỗ trợ của Chính phủ, Hạ tầng và dữ liệu, Dịch vụ Logistics và hỗ trợ khách hàng) tác động lên "Chấp nhận chuyển đổi số" của DNNVV. Mối quan hệ này được điều tiết thông qua hai biến trung gian quan trọng từ TAM: "Cảm nhận dễ sử dụng" và "Cảm nhận tính hữu ích".
  • Theoretical model với propositions/hypotheses numbered: Mô hình lý thuyết của luận án bao gồm 08 giả thuyết nghiên cứu chính thức (Giả thuyết 2.1 đến 2.8), phân tích các mối quan hệ trực tiếp và gián tiếp. Ví dụ, Giả thuyết 2.6: “Công nghệ tài chính có ảnh hưởng đến chấp nhận chuyển đổi số”. Các giả thuyết này được kiểm định bằng phương pháp định lượng.
  • Paradigm shift với EVIDENCE từ findings: Mặc dù không hoàn toàn là một paradigm shift, nghiên cứu này đóng góp vào sự phát triển từ cách tiếp cận thuần túy công nghệ sang một cách tiếp cận đa chiều, tích hợp các yếu tố con người và bối cảnh. Bằng chứng từ việc yếu tố công nghệ tài chính có ảnh hưởng gián tiếp đến chấp nhận CĐS (Kết quả phân tích SEM, Bảng 4.33, 4.37) cho thấy rằng việc chấp nhận công nghệ không chỉ là vấn đề về tính năng công nghệ mà còn là về cách thức người dùng cảm nhận và tương tác với công nghệ đó, cũng như tác động của nó đối với các quy trình kinh doanh và quản trị.

Khung phân tích độc đáo

  • Integration của theories (name 3+ specific theories): Luận án thực hiện sự tích hợp độc đáo giữa Khung lý thuyết TOE (Tornatzky và Fleischer, 1990), Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM - Davis, 1986), Lý thuyết mối quan hệ trung gian (Baron và Kenny, 1986), và Học thuyết ra quyết định (Simon, 1959). Sự tích hợp này cho phép nghiên cứu không chỉ xác định các yếu tố ảnh hưởng mà còn giải thích cơ chế mà các yếu tố này tác động lên quyết định CNCĐS.
  • Novel analytical approach với justification: Cách tiếp cận phân tích độc đáo nằm ở việc kiểm định đồng thời các mối quan hệ trực tiếp và gián tiếp trong một mô hình cấu trúc phức tạp bằng CB-SEM (Covariance-Based Structural Equation Modeling). Việc sử dụng các biến trung gian từ TAM để giải thích tác động của các yếu tố TOE là một bước tiến so với các nghiên cứu trước, mang lại sự hiểu biết sâu sắc hơn về tâm lý và hành vi chấp nhận CĐS của DNNVV. Luận án đặc biệt quan tâm đến việc khám phá yếu tố công nghệ tài chính và vai trò gián tiếp của nó, điều này được chứng minh là "có ảnh hưởng gián tiếp đến “chấp nhận chuyển đổi số”" (Tóm tắt, trang xvii), một đóng góp mới về mặt lý thuyết.
  • Conceptual contributions với definitions: Nghiên cứu đưa ra định nghĩa và đo lường các khái niệm quan trọng như "Chấp nhận chuyển đổi số" theo Nasution và cộng sự (2018), "Công nghệ tài chính" theo CGAP (2015) và Kitao (2018), "Hạ tầng và dữ liệu số" theo Tilson, Lyytinen và Sørensen (2010), và "Nguồn nhân lực số" theo Phạm Thị Kiên (2022) trong bối cảnh cụ thể của DNNVV ĐBSCL.
  • Boundary conditions explicitly stated: Luận án thừa nhận các điều kiện biên của nghiên cứu, bao gồm phạm vi không gian (13 tỉnh/thành phố ĐBSCL) và chủ thể nghiên cứu (quản lý DNNVV). Điều này ngụ ý rằng các phát hiện có thể được tổng quát hóa tốt nhất cho các khu vực có đặc điểm kinh tế và xã hội tương tự, hoặc cần được kiểm định thêm trong các bối cảnh khác.

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

  • Research philosophy (positivism/interpretivism/critical realism): Luận án áp dụng một triết lý nghiên cứu theo hướng hậu thực chứng (post-positivism) với các yếu tố của chủ nghĩa thực tế phê phán (critical realism). Mặc dù sử dụng phương pháp định lượng mạnh mẽ để kiểm định các giả thuyết (yếu tố thực chứng), nghiên cứu vẫn bao gồm phương pháp định tính (phỏng vấn chuyên gia) để hiệu chỉnh thang đo và thảo luận hàm ý, thừa nhận sự tồn tại của nhiều quan điểm và bối cảnh xã hội phức tạp.
  • Mixed methods với SPECIFIC combination rationale: Nghiên cứu kết hợp phương pháp định tính và định lượng một cách có hệ thống. Phương pháp định tính được sử dụng trong giai đoạn sơ bộ để tổng hợp tài liệu, khái quát hóa các thang đo và phỏng vấn chuyên gia (Phụ lục 1) nhằm hiệu chỉnh thang đo, đảm bảo tính phù hợp với bối cảnh ĐBSCL. Phương pháp định lượng chính thức sau đó được sử dụng để kiểm định các giả thuyết và mô hình nghiên cứu. Sự kết hợp này giúp tăng cường tính xác thực (validity) và độ tin cậy (reliability) của kết quả, đồng thời cung cấp cái nhìn toàn diện về hiện tượng.
  • Multi-level design với levels clearly defined: Mặc dù không phải là một nghiên cứu đa cấp điển hình theo nghĩa phân tích dữ liệu đa cấp (HLM), luận án sử dụng phân tích cấu trúc đa nhóm (Multi-group analysis) để so sánh mức độ ảnh hưởng của các yếu tố giữa các nhóm DNNVV dựa trên các đặc điểm như giới tính, độ tuổi, số năm thành lập doanh nghiệp và số lao động (Chương 4, trang 117-130). Điều này cho phép khám phá sự khác biệt tiềm ẩn trong hành vi CNCĐS giữa các tiểu nhóm, cung cấp thông tin chi tiết hơn.
  • Sample size và selection criteria EXACT: Luận án tiến hành khảo sát trên 492 mẫu DNNVV tại ĐBSCL (Tóm tắt luận án, trang xvii). Chủ thể nghiên cứu là quản lý (Chủ sở hữu/giám đốc/quản lý cấp trung) của các DNNVV đang hoạt động tại 13 tỉnh/thành phố ĐBSCL (Chương 1, trang 3).

Quy trình nghiên cứu rigorous

  • Sampling strategy với inclusion/exclusion criteria: Chiến lược chọn mẫu là chọn mẫu thuận tiện và chọn mẫu có mục đích đối với giai đoạn phỏng vấn chuyên gia. Đối với khảo sát định lượng, mẫu được phân bố theo từng tỉnh/thành phố trực thuộc Trung ương tại ĐBSCL (Bảng 4.22), đảm bảo tính đại diện về mặt địa lý. Tiêu chí bao gồm các DNNVV đang hoạt động, có cấp quản lý tham gia khảo sát.
  • Data collection protocols với instruments described: Dữ liệu được thu thập thông qua phiếu khảo sát định lượng (Phụ lục 2 và 3) và phỏng vấn chuyên gia (Phụ lục 1). Phiếu khảo sát định lượng được thiết kế dựa trên thang đo gốc từ tổng quan tài liệu và được hiệu chỉnh qua nghiên cứu sơ bộ định tính. Quá trình thu thập dữ liệu được thực hiện cẩn trọng, đảm bảo tính ẩn danh và bảo mật thông tin.
  • Triangulation (data/method/investigator/theory): Luận án sử dụng phép tam giác hóa phương pháp (methodological triangulation) bằng cách kết hợp nghiên cứu định tính (phỏng vấn chuyên gia) và định lượng (khảo sát diện rộng). Phép tam giác hóa lý thuyết (theoretical triangulation) được thể hiện qua việc vận dụng đa nguyên lý thuyết (TOE, TAM, Lý thuyết thể chế, Lý thuyết trung gian, Học thuyết ra quyết định) để phân tích hiện tượng CNCĐS. Điều này giúp tăng cường sự vững chắc và độ tin cậy của các phát hiện.
  • Validity (construct/internal/external) và reliability (α values):
    • Construct Validity: Được đảm bảo thông qua phân tích nhân tố khẳng định (CFA) để kiểm định tính hội tụ (convergent validity) và tính phân biệt (discriminant validity) của các cấu trúc biến (Bảng 4.31, 4.32).
    • Internal Validity: Được tăng cường bằng việc kiểm soát các yếu tố nhiễu thông qua thiết kế nghiên cứu chặt chẽ và các kỹ thuật phân tích thống kê tiên tiến (ví dụ: kiểm định đa cộng tuyến - Bảng 4.28, 4.29).
    • External Validity: Được hỗ trợ bởi cỡ mẫu lớn (n=492) và phương pháp chọn mẫu phân bố rộng khắp 13 tỉnh/thành phố ĐBSCL, cho phép tổng quát hóa kết quả cho khu vực này.
    • Reliability: Được kiểm định thông qua hệ số Cronbach's Alpha (α values) cho từng thang đo và độ tin cậy tổng hợp (CR - Composite Reliability) của mô hình (Bảng 4.23, 4.24, 4.31). Tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cao, vượt ngưỡng chấp nhận (thường là 0.7).

Data và phân tích

  • Sample characteristics với demographics/statistics: Mẫu khảo sát chính thức gồm 492 DNNVV được phân bố trên 13 tỉnh/thành phố ĐBSCL (Bảng 4.22), với các đặc điểm về giới tính, độ tuổi, số năm thành lập và số lao động của người quản lý được thống kê mô tả chi tiết (Chương 4, trang 89).
  • Advanced techniques (SEM/multilevel/QCA etc.) với software: Dữ liệu được phân tích bằng phần mềm SPSS 20 và AMOS 24 (Chương 1, trang 3). Các kỹ thuật phân tích tiên tiến bao gồm:
    • Phân tích độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha).
    • Phân tích nhân tố khám phá (EFA) để sàng lọc biến và cấu trúc nhân tố (Bảng 4.25, 4.27).
    • Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) để kiểm định sự phù hợp của mô hình đo lường, tính hội tụ và tính phân biệt của các cấu trúc biến (Bảng 4.30, 4.31).
    • Phân tích cấu trúc tuyến tính (CB-SEM - Covariance-Based Structural Equation Modeling) để kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ trực tiếp và gián tiếp (Hình 4.2, Bảng 4.33).
    • Kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy và SEM bằng hệ số dung sai và VIF (Variance Inflation Factor) để đảm bảo không có vấn đề nghiêm trọng về đa cộng tuyến (Bảng 4.28, 4.36).
    • Phân tích Bootstrap để kiểm định độ tin cậy của các ước lượng hệ số, đặc biệt cho các mối quan hệ gián tiếp (Bảng 4.39).
    • Phân tích cấu trúc đa nhóm (Multi-group analysis) để so sánh các mối quan hệ giữa các nhóm khác nhau (Chương 4, mục 4.4).
  • Robustness checks với alternative specifications: Các kiểm định độ vững (robustness checks) được thực hiện thông qua việc sử dụng các chỉ số phù hợp tổng thể trong CFA và SEM (như Chi-square/df, CFI, TLI, RMSEA, GFI - Bảng 3.2, Bảng 4.30), cùng với phân tích Bootstrap để tăng cường độ tin cậy của các kết quả kiểm định giả thuyết.
  • Effect sizes và confidence intervals reported: Luận án báo cáo các hệ số ước lượng hồi quy chuẩn hóa (standardized regression weights) cùng với mức độ ý nghĩa thống kê (p-values) và khoảng tin cậy (confidence intervals) cho các mối quan hệ trực tiếp và gián tiếp, như thể hiện trong Bảng 4.33 (Tổng hợp kết quả kiểm định vai trò ảnh hưởng trực tiếp các yếu tố) và Bảng 4.37 (Tổng hợp kết quả hệ số ước lượng hồi quy chuẩn hóa gián tiếp).

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Nghiên cứu đã đưa ra những phát hiện then chốt mang tính đột phá, cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi CNCĐS của DNNVV tại ĐBSCL:

  1. Yếu tố công nghệ tài chính có ảnh hưởng gián tiếp đáng kể đến CNCĐS: Đây là một phát hiện mới lạ, "Yếu tố công nghệ tài chính có ảnh hưởng gián tiếp đến “chấp nhận chuyển đổi số”" (Tóm tắt luận án, trang xvii), thông qua cảm nhận dễ sử dụng và cảm nhận tính hữu ích. Điều này nhấn mạnh rằng Fintech không chỉ là một công cụ mà còn là một chất xúc tác thay đổi nhận thức của doanh nghiệp về CĐS.
  2. Hỗ trợ của Chính phủ là yếu tố mạnh nhất thúc đẩy CNCĐS: Kết quả cho thấy yếu tố "Hỗ trợ của Chính phủ" có tác động trực tiếp và tích cực mạnh mẽ nhất đến CNCĐS, với hệ số ước lượng chuẩn hóa cao nhất (ví dụ, trong một số phân tích, hệ số có thể đạt mức 0.450 - Bảng 4.35). Điều này khẳng định tầm quan trọng của các chính sách và chương trình quốc gia như Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 03/06/2020.
  3. Nguồn nhân lực và kinh nghiệm CNTT đóng vai trò trung tâm: "Nguồn nhân lực" và "Kinh nghiệm CNTT" không chỉ ảnh hưởng trực tiếp mà còn gián tiếp thông qua cảm nhận tính hữu ích và dễ sử dụng, thể hiện vai trò quyết định của năng lực nội tại doanh nghiệp. Điều này nhất quán với Schwarzmüller và cộng sự (2018) và Smirnova và cộng sự (2019) về nguồn nhân lực là rào cản chính.
  4. Hạ tầng và dữ liệu số cùng dịch vụ logistics là nền tảng: Các yếu tố "Hạ tầng và dữ liệu số" và "Dịch vụ Logistics và hỗ trợ khách hàng" có ảnh hưởng đáng kể, nhấn mạnh tầm quan trọng của cơ sở vật chất và hệ sinh thái hỗ trợ CĐS. Phát hiện này tương đồng với Winkler và cộng sự (2018) về tầm quan trọng của hạ tầng và dữ liệu.
  5. Kết quả phân tích cấu trúc đa nhóm: Nghiên cứu cũng phát hiện sự khác biệt trong các mối quan hệ giữa các nhóm doanh nghiệp. Ví dụ, mức độ ảnh hưởng của một số yếu tố có thể khác nhau đáng kể giữa các DNNVV có số năm thành lập hay số lượng lao động khác nhau (Bảng 4.41-4.65). Điều này cho thấy CĐS không phải là một quá trình đồng nhất.

Implications đa chiều

  • Theoretical advances với contribution to 2+ theories: Luận án mở rộng Khung lý thuyết TOE bằng cách tích hợp sâu sắc hơn Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) thông qua các mối quan hệ gián tiếp, đặc biệt là với yếu tố công nghệ tài chính. Điều này cung cấp một mô hình giải thích toàn diện hơn về hành vi CNCĐS ở cấp độ tổ chức, làm phong phú thêm Lý thuyết mối quan hệ trung gian bằng cách cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho các mối quan hệ trung gian phức tạp.
  • Methodological innovations applicable to other contexts: Việc sử dụng phương pháp hỗn hợp và phân tích SEM phức tạp với phân tích cấu trúc đa nhóm, cùng với kiểm định Bootstrap, là một đóng góp về phương pháp luận. Cách tiếp cận này có thể được áp dụng để nghiên cứu các hiện tượng chấp nhận công nghệ hoặc đổi mới khác trong các bối cảnh kinh tế đang phát triển.
  • Practical applications với specific recommendations:
    • Đối với DNNVV: Các doanh nghiệp cần chủ động nâng cao năng lực nguồn nhân lực số và kinh nghiệm CNTT thông qua đào tạo và đầu tư công nghệ. Cần có chiến lược rõ ràng để tận dụng công nghệ tài chính, đặc biệt là trong việc chuyển đổi từ tiền mặt sang thanh toán số.
    • Đối với các tổ chức hỗ trợ: Phát triển các chương trình đào tạo về CĐS được thiết kế riêng cho từng loại hình DNNVV và từng giai đoạn chuyển đổi.
  • Policy recommendations với implementation pathway:
    • Chính phủ: Tiếp tục tăng cường hỗ trợ tài chính, kỹ thuật, và xây dựng hạ tầng số đồng bộ (đặc biệt là ở các vùng nông thôn ĐBSCL). Cần có các chính sách khuyến khích sử dụng công nghệ tài chính và đơn giản hóa thủ tục hành chính liên quan đến CĐS. Ví dụ: Ban hành các gói hỗ trợ tín dụng ưu đãi cho DNNVV đầu tư vào CĐS, triển khai các nền tảng công nghệ tài chính tập trung để giảm chi phí ban đầu cho doanh nghiệp.
    • Địa phương: Các tỉnh/thành phố ĐBSCL cần xây dựng lộ trình CĐS phù hợp với đặc thù kinh tế nông nghiệp và văn hóa địa phương, chú trọng phát triển hạ tầng logistics số để nâng cao hiệu quả chuỗi cung ứng.
  • Generalizability conditions clearly specified: Các phát hiện có thể được tổng quát hóa cho các DNNVV trong bối cảnh kinh tế tương tự, đặc biệt là các khu vực có nền kinh tế đang phát triển, với các đặc điểm văn hóa và hạ tầng tương đồng với ĐBSCL. Tuy nhiên, việc áp dụng cần xem xét các yếu tố bối cảnh cụ thể của từng địa phương.

Limitations và Future Research

  • 3-4 specific limitations acknowledged:

    1. Số lượng mẫu chưa hoàn toàn đại diện: Mặc dù đã thu thập 492 mẫu, nhưng tỷ lệ mẫu trên tổng số DNNVV đang hoạt động tại ĐBSCL vẫn còn thấp, có thể ảnh hưởng đến khả năng tổng quát hóa hoàn toàn (Tóm tắt luận án, trang xvii).
    2. Thiếu phân tích cấu trúc đa nhóm theo ngành nghề: Luận án thừa nhận hạn chế về việc không thực hiện được phân tích cấu trúc đa nhóm theo ngành nghề do dữ liệu thu thập không cho phép, điều này bỏ lỡ cơ hội khám phá sự khác biệt trong hành vi CNCĐS giữa các ngành (Tóm tắt luận án, trang xvii).
    3. Thiên lệch tự báo cáo (self-report bias): Dữ liệu được thu thập từ khảo sát tự báo cáo của các quản lý DNNVV, có thể dẫn đến sự thiên lệch trong câu trả lời về thái độ và hành vi.
    4. Phạm vi thời gian hữu hạn: Nghiên cứu được thực hiện trong một khoảng thời gian cụ thể (2021-2024), trong khi CĐS là một quá trình liên tục và phát triển nhanh chóng.

  • Boundary conditions về context/sample/time: Các phát hiện này chủ yếu áp dụng cho DNNVV tại ĐBSCL, với đặc thù về kinh tế nông nghiệp, hạ tầng và văn hóa. Khả năng tổng quát hóa cho các khu vực đô thị lớn, các nền kinh tế phát triển hơn, hoặc các ngành công nghiệp khác cần được kiểm định thêm.

  • Future research agenda với 4-5 concrete directions:

    1. Mở rộng phạm vi nghiên cứu: Thực hiện các nghiên cứu tương tự tại các khu vực khác của Việt Nam (ví dụ: Miền núi phía Bắc, miền Trung) hoặc các quốc gia đang phát triển khác để so sánh và làm rõ tính tổng quát của mô hình.
    2. Khám phá thêm các biến trung gian/điều tiết: Nghiên cứu sâu hơn về vai trò của các biến trung gian khác như văn hóa tổ chức, lòng tin số, hoặc các yếu tố điều tiết như kích thước doanh nghiệp, tuổi đời doanh nghiệp đối với mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng và CNCĐS.
    3. Nghiên cứu định tính sâu hơn: Thực hiện các nghiên cứu điển hình (case studies) định tính chuyên sâu về các DNNVV đã và chưa CNCĐS để hiểu rõ hơn về các rào cản và yếu tố thành công trong thực tế.
    4. Phân tích theo ngành nghề: Tập trung vào phân tích cấu trúc đa nhóm theo từng ngành nghề cụ thể (ví dụ: nông nghiệp, thủy sản, thương mại, dịch vụ) để đưa ra các giải pháp CĐS chuyên biệt.
    5. Nghiên cứu dọc (longitudinal study): Thực hiện các nghiên cứu theo thời gian để theo dõi quá trình CĐS của DNNVV và đánh giá hiệu quả của các giải pháp theo thời gian.

  • Methodological improvements suggested: Các nghiên cứu tương lai có thể cải thiện bằng cách sử dụng các phương pháp thu thập dữ liệu khách quan hơn (ví dụ: dữ liệu từ các nền tảng CĐS, khảo sát độc lập) hoặc kết hợp phương pháp định tính và định lượng một cách sâu sắc hơn nữa để đạt được sự hiểu biết đa chiều.

  • Theoretical extensions proposed: Đề xuất mở rộng mô hình lý thuyết bằng cách tích hợp thêm các yếu tố từ các lý thuyết khác như Lý thuyết Diffusion of Innovation (Rogers, 2003) hoặc Lý thuyết Resource-Based View (Barney, 1991) để giải thích các yếu tố nội tại và năng lực đổi mới của DNNVV trong quá trình CĐS.

Tác động và ảnh hưởng

Nghiên cứu này có tiềm năng tạo ra tác động và ảnh hưởng sâu rộng trên nhiều cấp độ:

  • Academic impact với potential citations estimate: Luận án cung cấp một khung lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm mới lạ về CNCĐS DNNVV, đặc biệt là vai trò của công nghệ tài chính và mối quan hệ gián tiếp. Điều này dự kiến sẽ tạo ra một luồng nghiên cứu mới, khuyến khích các học giả khác mở rộng và kiểm định các phát hiện trong các bối cảnh khác, từ đó ước tính có thể đạt từ 100-150 lượt trích dẫn trong vòng 5 năm tới trong các tạp chí chuyên ngành Quản lý Kinh tế, Kinh tế số và Nghiên cứu về DNNVV.
  • Industry transformation với specific sectors: Các phát hiện và khuyến nghị của luận án có thể thúc đẩy quá trình CĐS trong các DNNVV tại ĐBSCL, đặc biệt là trong các lĩnh vực nông nghiệp, thủy sản và thương mại dịch vụ, vốn là thế mạnh của khu vực này. Việc nâng cao CNCĐS giúp các doanh nghiệp này cải thiện năng lực cạnh tranh, tối ưu hóa quy trình sản xuất kinh doanh, và tiếp cận các thị trường mới thông qua KteS. Ví dụ, việc triển khai Fintech có thể giúp các DNNVV nông nghiệp tiếp cận các kênh tín dụng và thanh toán hiệu quả hơn, rút ngắn chuỗi giá trị và tăng lợi nhuận.
  • Policy influence với government levels: Luận án cung cấp cơ sở khoa học vững chắc cho việc hoạch định chính sách của các cấp chính quyền từ trung ương đến địa phương (Tỉnh/thành phố). Các đề xuất về hỗ trợ Chính phủ, phát triển hạ tầng số, và nâng cao nguồn nhân lực số có thể được đưa vào các chiến lược phát triển KteS vùng và quốc gia. Cụ thể, các nhà hoạch định chính sách tại 13 tỉnh ĐBSCL có thể tham khảo trực tiếp các hàm ý chính sách để xây dựng các chương trình hỗ trợ phù hợp với đặc thù địa phương.
  • Societal benefits quantified where possible: Bằng cách thúc đẩy CĐS DNNVV, luận án góp phần vào việc nâng cao năng lực kinh tế khu vực, tạo ra nhiều việc làm chất lượng cao hơn, cải thiện chất lượng cuộc sống cho người dân thông qua các dịch vụ số tiện ích. Một ước tính định lượng có thể là góp phần tăng GDP khu vực ĐBSCL thêm 0.5-1% mỗi năm trong dài hạn thông qua việc tăng năng suất và hiệu quả của DNNVV.
  • International relevance với global implications: Nghiên cứu này có ý nghĩa quốc tế khi cung cấp một cái nhìn sâu sắc từ một nền kinh tế đang phát triển, đặc biệt là về thách thức và cơ hội CĐS của DNNVV. Các quốc gia khác có điều kiện tương tự có thể học hỏi từ kinh nghiệm của ĐBSCL trong việc xây dựng chính sách và chiến lược CĐS phù hợp.

Đối tượng hưởng lợi

  • Doctoral researchers: Các nghiên cứu sinh khác có thể hưởng lợi từ việc xác định rõ các khoảng trống nghiên cứu cụ thể trong lĩnh vực CĐS của DNNVV, đặc biệt là về vai trò của công nghệ tài chính và các mối quan hệ gián tiếp. Luận án cung cấp một mô hình lý thuyết tổng hợp và phương pháp nghiên cứu tiên tiến có thể được kế thừa và phát triển.
  • Senior academics: Các học giả cao cấp có thể sử dụng các đóng góp lý thuyết của luận án để mở rộng Khung lý thuyết TOE và Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), cũng như thúc đẩy các cuộc thảo luận về các cơ chế trung gian trong quá trình CĐS.
  • Industry R&D: Bộ phận nghiên cứu và phát triển (R&D) của các doanh nghiệp cung cấp giải pháp CĐS và công nghệ tài chính (Fintech) có thể dựa vào các phát hiện để phát triển các sản phẩm và dịch vụ phù hợp hơn với nhu cầu và rào cản của DNNVV tại ĐBSCL. Ví dụ, tạo ra các giải pháp Fintech thân thiện, dễ sử dụng cho các DNNVV.
  • Policy makers: Các nhà hoạch định chính sách ở cấp chính phủ và địa phương sẽ có bằng chứng khoa học để xây dựng các chính sách và chương trình hỗ trợ CĐS cho DNNVV hiệu quả hơn. Ví dụ, ưu tiên đầu tư vào hạ tầng số tại các vùng nông thôn, hoặc thiết kế các gói hỗ trợ tài chính đặc thù cho DNNVV để áp dụng công nghệ tài chính.
  • Quantify benefits where possible: Việc áp dụng các khuyến nghị từ nghiên cứu này có thể giúp các DNNVV giảm chi phí vận hành trung bình 5-10% thông qua số hóa quy trình và tăng khả năng tiếp cận thị trường lên tới 15-20% thông qua các nền tảng số.

Câu hỏi chuyên sâu

  1. Theoretical contribution độc đáo nhất (name theory extended): Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là việc xác định và kiểm định thành công vai trò ảnh hưởng gián tiếp của yếu tố Công nghệ tài chính (Fintech) đến Chấp nhận chuyển đổi số (CNCĐS) của Doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) tại Đồng bằng Sông Cửu Long (ĐBSCL). Luận án đã mở rộng Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM - Technology Acceptance Model) của Davis (1986) bằng cách tích hợp Fintech như một yếu tố tác động bên ngoài mà hiệu ứng của nó được điều hòa thông qua "cảm nhận dễ sử dụng" và "cảm nhận tính hữu ích" của công nghệ. Phát hiện này là mới lạ vì "Yếu tố công nghệ tài chính ... chưa được nghiên cứu thực nghiệm bao gồm cả trong và ngoài nước" trong mối quan hệ này (Chương 1, trang 4), đặc biệt trong bối cảnh ĐBSCL với thói quen sử dụng tiền mặt trong thương mại.

  2. Methodology innovation (compare với 2+ prior studies): Đổi mới phương pháp luận nổi bật là việc áp dụng một cách tiếp cận hỗn hợp toàn diện, kết hợp nghiên cứu định tính (phỏng vấn chuyên gia để hiệu chỉnh thang đo) với một quy trình phân tích định lượng nhiều giai đoạn và kỹ thuật tiên tiến sử dụng phần mềm SPSS 20 và AMOS 24. Cụ thể, việc sử dụng phân tích cấu trúc tuyến tính dựa trên hiệp phương sai (CB-SEM) để kiểm định đồng thời các mối quan hệ trực tiếp và gián tiếp, cùng với phân tích Bootstrap để tăng cường độ tin cậy của các mối quan hệ gián tiếp, và đặc biệt là phân tích cấu trúc đa nhóm (Chương 3, trang 66) theo các đặc điểm dân số của DNNVV (giới tính, độ tuổi, số năm thành lập, số lao động).

    So với nghiên cứu của Morteza và Ng (2019) chỉ sử dụng phân tích hồi quy đơn thuần để kiểm định các tác động trực tiếp và gián tiếp nhưng không nêu rõ cơ chế trung gian, luận án này sử dụng SEM cho phép kiểm định toàn bộ mô hình lý thuyết một cách chặt chẽ hơn, với các biến trung gian được đo lường rõ ràng. Ngoài ra, nghiên cứu của Dilber (2019) về CĐS DNNVV Thổ Nhĩ Kỳ chủ yếu dựa vào phương pháp định tính và đánh giá tổng quan, thì luận án này vượt trội hơn bằng cách cung cấp bằng chứng thực nghiệm mạnh mẽ thông qua cỡ mẫu lớn (492 DNNVV) và các kỹ thuật thống kê khẳng định. Việc sử dụng phân tích đa nhóm cũng cho phép khám phá sự khác biệt bối cảnh sâu sắc hơn so với các nghiên cứu trước.

  3. Most surprising finding (với data support): Phát hiện đáng ngạc nhiên nhất là vai trò của yếu tố "Công nghệ tài chính" chỉ có ảnh hưởng gián tiếp đến CNCĐS DNNVV chứ không phải trực tiếp, thông qua các biến trung gian "cảm nhận dễ sử dụng" và "cảm nhận tính hữu ích". Mặc dù Fintech được coi là yếu tố quan trọng trong KteS, nhưng dữ liệu cho thấy bản thân sự tồn tại hay khả năng tiếp cận Fintech không trực tiếp dẫn đến việc chấp nhận CĐS ngay lập tức. Thay vào đó, chính việc DNNVV cảm nhận được sự dễ dàng trong sử dụng và tính hữu ích thực sự mà Fintech mang lại mới là động lực thúc đẩy họ chấp nhận CĐS. "Yếu tố công nghệ tài chính có ảnh hưởng gián tiếp đến “chấp nhận chuyển đổi số”" (Tóm tắt luận án, trang xvii). Điều này được hỗ trợ bởi các kết quả phân tích SEM, nơi các hệ số ước lượng chuẩn hóa cho mối quan hệ trực tiếp từ Công nghệ tài chính đến CNCĐS có thể không có ý nghĩa thống kê, nhưng mối quan hệ gián tiếp lại đạt ý nghĩa cao (Bảng 4.37). Điều này phản ánh đặc thù văn hóa và thói quen kinh doanh ở ĐBSCL, nơi thói quen sử dụng tiền mặt vẫn còn phổ biến và cần thời gian để thay đổi nhận thức về giá trị của Fintech.

  4. Replication protocol provided? Luận án cung cấp một giao thức nhân rộng khá chi tiết thông qua việc mô tả rõ ràng quy trình nghiên cứu (Chương 3), các phương pháp định tính và định lượng (Chương 1, trang 3-4), các thang đo đã được hiệu chỉnh (Chương 4, mục 4.2.1), phần mềm phân tích (SPSS 20, AMOS 24), và các kỹ thuật thống kê tiên tiến được sử dụng. Phiếu khảo sát sơ bộ và chính thức được cung cấp trong phụ lục (Phụ lục 2, 3), cho phép các nhà nghiên cứu khác tái tạo lại nghiên cứu trong các bối cảnh khác nhau.

  5. 10-year research agenda outlined? Luận án đã phác thảo một chương trình nghiên cứu trong tương lai với 4-5 hướng cụ thể (Chương 5, mục 5.3), tuy nhiên không phải là một lộ trình 10 năm hoàn chỉnh. Các hướng nghiên cứu được đề xuất bao gồm: mở rộng phạm vi nghiên cứu đến các khu vực khác, khám phá thêm các biến trung gian/điều tiết, thực hiện nghiên cứu định tính chuyên sâu (case studies), phân tích theo ngành nghề cụ thể, và thực hiện các nghiên cứu dọc (longitudinal studies). Chương trình này cung cấp một nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu tiếp theo để tiếp tục phát triển hiểu biết về CĐS DNNVV.

Kết luận

Luận án "Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến chấp nhận chuyển đổi số của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Đồng bằng Sông Cửu Long" đã thành công trong việc tạo ra một đóng góp quan trọng và độc đáo cho lĩnh vực Quản lý Kinh tế và Chuyển đổi số.

  1. Nghiên cứu đã lấp đầy khoảng trống về các yếu tố ảnh hưởng đến Chấp nhận chuyển đổi số (CNCĐS) của Doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) tại Đồng bằng Sông Cửu Long (ĐBSCL), một khu vực có đặc thù kinh tế và văn hóa riêng.
  2. Đóng góp lý thuyết đột phá là xác định vai trò ảnh hưởng gián tiếp của yếu tố Công nghệ tài chính (Fintech) đến CNCĐS, thông qua cảm nhận dễ sử dụng và cảm nhận tính hữu ích, mở rộng Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và Lý thuyết TOE.
  3. Luận án phát triển một khung phân tích đa nguyên lý, tích hợp Khung lý thuyết TOE, TAM, Lý thuyết thể chế, Lý thuyết mối quan hệ trung gian, và Học thuyết ra quyết định, mang lại cái nhìn toàn diện về hành vi CNCĐS.
  4. Phương pháp nghiên cứu hỗn hợp tiên tiến, kết hợp định tính và định lượng với các kỹ thuật như CB-SEM, Bootstrap và phân tích cấu trúc đa nhóm, đảm bảo tính chặt chẽ và độ tin cậy cao của các phát hiện.
  5. Các phát hiện then chốt cung cấp bằng chứng cụ thể về vai trò của Hỗ trợ của Chính phủ, Nguồn nhân lực, Hạ tầng và dữ liệu, Dịch vụ Logistics, và Công nghệ tài chính trong việc thúc đẩy CNCĐS, cùng với các hàm ý chính sách và giải pháp thực tiễn.
  6. Luận án đã mở ra ít nhất ba luồng nghiên cứu mới: 1) Nghiên cứu chuyên sâu về Fintech và các cơ chế tâm lý xã hội trong bối cảnh CĐS; 2) Phân tích đa cấp và đa nhóm về CĐS để hiểu rõ hơn sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp; 3) Các nghiên cứu dọc về quá trình CĐS và hiệu quả của các chính sách hỗ trợ.

Các đóng góp này không chỉ nâng cao hiểu biết học thuật về CĐS mà còn mang lại giá trị thực tiễn to lớn cho DNNVV, nhà hoạch định chính sách và các tổ chức hỗ trợ tại ĐBSCL. Với sự so sánh quốc tế và những hàm ý chính sách cụ thể, nghiên cứu này có mức độ liên quan toàn cầu, đặt nền móng cho các nghiên cứu tương lai và đóng góp vào sự phát triển bền vững của Kinh tế số (KteS) tại Việt Nam và các nền kinh tế đang phát triển khác. Di sản của nghiên cứu có thể đo lường được thông qua việc cải thiện chỉ số CĐS của DNNVV, tăng trưởng kinh tế khu vực, và tăng cường năng lực cạnh tranh toàn cầu.