Lãnh đạo chuyển đổi và quản trị tri thức: Những tác động đến hiệu quả kinh doanh của các doanh nhỏ và vừa tại Việt Nam

Phạm Thanh Hùng

Email: hung.pt@hunghuy.net

Nguyễn Minh Tuấn

Email: tuannm@hub.edu.vn

Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

Dựa trên phương pháp kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM), kết quả nghiên cứu cho thấy các nhân tố bao gồm: Lãnh đạo chuyển đổi; Quản trị tri thức đều tác động tích cực đến Hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp nhỏ và vừa dưới sự điều tiết của chuyển đổi số. Trên cơ sở kết quả này, nhóm tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm hỗ trợ các lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra các giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh cho doanh nghiệp.

Từ khóa: Lãnh đạo chuyển đổi, quản trị tri thức, hiệu quả hoạt động, chuyển đổi số, doanh nghiệp nhỏ và vừa

Summary

Based on the Structural Equation Modeling (SEM) approach, the study results indicate that factors including transformational leadership and knowledge management positively influence the business performance of small and medium-sized enterprises, moderated by digital transformation. Based on these findings, the authors propose several managerial implications to support business leaders in implementing solutions to improve operational efficiency.

Keywords: Transformational leadership, knowledge management, operational performance, digital transformation, small and medium-sized enterprises

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế và chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ, các doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) tại Việt Nam đang đối mặt với những thách thức và cơ hội chưa từng có. Với vai trò là xương sống của nền kinh tế, đóng góp quan trọng vào tăng trưởng kinh tế và tạo ra phần lớn việc làm, việc nâng cao năng lực cạnh tranh và hiệu quả hoạt động của khu vực doanh nghiệp này là một yêu cầu cấp thiết. Để thích ứng và có nhiều bứt phá trong kinh doanh, các doanh nghiệp không chỉ cần nguồn vốn hay công nghệ, mà còn cần những yếu tố nội lực mang tính chiến lược. Trong đó, vai trò của người lãnh đạo và việc quản trị tài sản tri thức của tổ chức nổi lên như 2 yếu tố then chốt.

Lãnh đạo chuyển đổi, với khả năng truyền cảm hứng, thúc đẩy sự đổi mới và cam kết từ đội ngũ, được công nhận là phong cách lãnh đạo hiệu quả giúp doanh nghiệp vượt qua thách thức (Bass & Avolio, 1994). Quản trị tri thức, bao gồm các quy trình tạo lập, chia sẻ và vận dụng tri thức, đã trở thành công cụ chiến lược giúp cải thiện năng suất và tạo ra lợi thế cạnh tranh (Nonaka & Takeuchi, 1995).

Đã có nhiều nghiên cứu khẳng định tầm quan trọng riêng lẻ của 2 yếu tố này, nhưng việc xem xét tác động đồng thời và mối quan hệ tương hỗ giữa 2 yếu tố đến hiệu quả kinh doanh của các DNNVV tại Việt Nam vẫn là khoảng trống nghiên cứu cần đi sâu phân tích. Trên cơ sở đó, bài viết tập trung kiểm định mô hình nghiên cứu về mối quan hệ giữa Lãnh đạo chuyển đổi, Quản trị tri thức và Hiệu quả kinh doanh, từ đó cung cấp những luận cứ khoa học và hàm ý quản trị thiết thực cho các nhà quản lý doanh nghiệp.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Lý thuyết lãnh đạo chuyển đổi (Transformational Leadership Theory - TL)

Lý thuyết lãnh đạo chuyển đổi được phát triển bởi Bernard M. Bass (1985), tập trung vào khả năng của người lãnh đạo trong việc tạo ra sự thay đổi tích cực và có giá trị cho cấp dưới. Thay vì chỉ quản lý dựa trên thưởng và phạt (lãnh đạo giao dịch), nhà lãnh đạo chuyển đổi truyền cảm hứng, thúc đẩy nhân viên vượt qua lợi ích cá nhân để hướng tới mục tiêu chung của tổ chức. Phong cách lãnh đạo này được cho là có tác động mạnh mẽ đến sự cam kết, sự hài lòng và hiệu suất làm việc của nhân viên, qua đó nâng cao hiệu quả chung của tổ chức.

Lý thuyết quản trị tri thức (Knowledge Management - KM)

Quản trị tri thức là một quá trình có hệ thống nhằm thu thập, lưu trữ, chia sẻ và áp dụng tri thức trong một tổ chức để đạt được các mục tiêu chiến lược. Lý thuyết này không chỉ xem tri thức như một tài sản tĩnh mà là một dòng chảy năng động cần được quản lý một cách chủ động. Mục tiêu cốt lõi của quản trị tri thức là tận dụng vốn tri thức. bao gồm tri thức ẩn và tri thức hiện của tổ chức để thúc đẩy sự đổi mới, cải thiện quá trình ra quyết định, nâng cao năng suất và tạo dựng lợi thế cạnh tranh bền vững. Các hoạt động quản trị tri thức hiệu quả giúp phá vỡ các "ốc đảo" thông tin, khuyến khích văn hóa hợp tác và học hỏi liên tục trong toàn doanh nghiệp (Alavi, M., & Leidner, D. E., 2001).

Lý thuyết hiệu quả hoạt động (Operational Performance - OP)

Neely và cộng sự (1995) cho rằng, hiệu quả hoạt động là một khái niệm nền tảng trong quản trị vận hành, dùng để đo lường mức độ hiệu quả mà một tổ chức chuyển đổi các nguồn lực đầu vào (như lao động, nguyên vật liệu, vốn) thành các sản phẩm hoặc dịch vụ đầu ra. Việc đánh giá hiệu quả hoạt động không chỉ giới hạn ở các chỉ số tài chính mà còn bao gồm nhiều khía cạnh như chi phí (cost), chất lượng (quality), tốc độ (speed), độ tin cậy (dependability) và tính linh hoạt (flexibility). Một doanh nghiệp có hiệu quả hoạt động cao là doanh nghiệp có khả năng tối ưu hóa các quy trình nội bộ để sản xuất ra sản phẩm/dịch vụ đáp ứng hoặc vượt kỳ vọng của khách hàng một cách nhất quán và với chi phí hợp lý. Đây là yếu tố then chốt quyết định khả năng cạnh tranh và sự thành công lâu dài của doanh nghiệp trên thị trường.

Mô hình nghiên cứu

Căn cứ vào một số nghiên cứu về lãnh đạo chuyển đổi, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình 1.

Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Tác giả đề xuất

Các giả thuyết nghiên cứu tương ứng cụ thể như sau:

H1: Lãnh đạo chuyển đổi (TL) ảnh hưởng tích cực đến Hiệu quả quả doanh nghiệp (OP).

H2: Lãnh đạo chuyển đổi (TL) ảnh hưởng tích cực đến Quản trị tri thức (KM).

H3: Quản trị tri thức (KM) ảnh hưởng tích cực đến Hiệu quả doanh nghiệp (OP)

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính kết hợp với định lượng. Với phương pháp nghiên cứu định tính, nhóm tác giả tiến hành phỏng vấn và thảo luận nhóm 7 chuyên gia bao gồm: 2 tiến sĩ là giảng viên đại học chuyên ngành Quản trị kinh doanh, 5 chuyên gia là nhà quản lý ở DNNVV. Kết quả xây dựng được thang đo và thiết kế bảng khảo sát. Nhóm tác giả tiến hành khảo sát bằng hình thức gửi phiếu hỏi trực tiếp tới các đối tượng là các nhà quản trị cấp trung trở lên. Thời gian khảo sát từ ngày 10/6 đến ngày 23/12/2023. Tổng cộng 500 phiếu hỏi đã được phát ra và thu về 460 phiếu hợp lệ, được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 và AMOS 28.0. (Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha

Kết quả kiểm định hệ số tin cậy cho thấy, các nhân tố đều có hệ số Cronbach’s Alpha > 0.7 và tương quan biến tổng các biến đều > 0.3 (Bảng 1). Các biến đều đạt yêu cầu để phân tích nhân tố khám phá (EFA).

Bảng 1: Kết quả phân tích độ tin cậy thang đo

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm SPSS 20.0

Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) ma trận mẫu

Theo kết quả tại Bảng 2, kiểm định đối với biến độc lập cho giá trị KMO = 0.761 > 0.5, cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Giá trị Sig. của Bartlett’s = 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Hệ số giá trị riêng (Eigenvalue) = 1.818 > 1, nhân tố rút trích có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt. Tổng phương sai trích = 70.543 (> 50%), thể hiện 3 nhân tố rút trích giải thích 70,543% biến thiên của dữ liệu quan sát. Hệ số tải của các biến quan sát đều > 0.5, nên đạt yêu cầu. Kết quả có 3 thành phần với 11 biến quan sát hình thành ma trận mẫu (Pattern matrix) để sử dụng phần mềm AMOS 28 thực hiện kiểm định mức độ phù hợp của mô hình CFA với dữ liệu thị trường.

Bảng 2: Kết quả phân tích KMO và ma trận mẫu nhân tố khẳng định

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm SPSS 20.0

Kết quả ma trận mẫu các biến quan sát đều tập trung đúng trong thang đo của mình TL, KM và OP, không có biến quan sát nào phân tán qua thang đo khác, đảm bảo tính hội tụ. Các biến quan sát đề có hệ số tải từ 0.637 - 0.962 đạt yêu cầu. Ma trận mẫu được chuyển qua phân tích CFA.

Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình CFA với dữ liệu thị trường

Bảng 3: Kết quả kiểm định mức độ phù hợp mô hình (Model Fit)

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm AMOS

Kiểm tra các trọng số hồi quy đa phần đều > 0.7 và có ý nghĩa thống kê. Điều này rất tích cực đối với mô hình nghiên cứu. Tất cả các giá trị CR (Critical Ratio) đều rất lớn, cao hơn ngưỡng 1.96. Điều này chứng tỏ tất cả các biến quan sát TL, KM, OP đều là những chỉ báo có ý nghĩa thống kê cho các nhân tố tiềm ẩn và mối quan hệ giữa chúng với nhân tố là có thật, không phải do ngẫu nhiên.

Đối với các trọng số của hồi quy chuẩn hóa của các biến quan sát đa phần đều > 0.7, chỉ có OP1 = 0.636; OP3 = 0.670 và KM4 = 0.642. Kết quả trọng số hồi quy chuẩn hóa cho thấy mô hình phù hợp, đạt yêu cầu để kiểm định các bước tiếp theo (Hair và công sự, 2021).

Hệ số tác động chuẩn hóa của các cặp biến thể hiện qua Bảng 4.

Bảng 4: Hệ số tác động chuẩn hóa của các cặp biến

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm AMOS

Kết quả Bảng 4 cho thấy, Quản trị tri thức ảnh hưởng mạnh nhất đến Hiệu quả hoạt động với β = 0.315, kế đến là Lãnh đạo chuyển đổi ảnh hưởng đến Hiệu quả hoạt động với β = 0.235, các mối quan hệ này đều có ý nghĩa thống kê (P

Kiểm định độ tin cậy tổng hợp (CR) qua phương sai trích (AVE) và độ hội tụ (Convergent validity)

Kết quả xử lý dữ liệu từ phần mềm AMOS cho thấy, hệ số CR của các thang đo TL, KM, OP có giá trị từ 0.714-0.888 > 0.7, chỉ số AVE của các biến đều đạt giá trị > 0.5. Tất cả các nhân tố đều có độ tin cậy tổng hợp cao hơn mức yêu cầu, cho thấy các thang đo có sự nhất quán nội tại tốt, đạt yêu cầu (Bảng 5).

Căn cứ vào kết quả trọng số hồi quy của các biến quan sát cho thấy, các nhân tố đều có mức độ ước lượng hồi quy chuẩn hóa > 0.5 và đạt giá trị p-value

Bảng 5: Kết quả kiểm định về độ tin cậy và phương sai trung bình được trích

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm AMOS

Kiểm định tính phân biệt (Discriminant Validity) của thang đo

Kết quả kiểm định độ tin cậy tổng hợp cho thấy các chỉ số AVE của các biến ở Bảng 5 đều có giá trị > 0.5 và lớn hơn chỉ số phương sai chia sẻ lớn nhất MSV (Maximum Shared Variance MSV). Giá trị căn bậc 2 AVE > Giá trị tương quan giữa các cặp biến trong Bảng 6, đồng thời tương quan giữa các biến trong mô hình đều có giá trị p-value

Bảng 6: Kết quả tính phân biệt theo Fornell - Larcker

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm AMOS

Kiểm định phân biệt theo Heterotrait - monotrait ratio (HTMT)

Bảng 7: Phân tích Heterotrait - monotrait ratio (HTMT)

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm AMOS

Kết quả cho thấy, tất cả các giá trị HTMT (0.098, 0.111, 0.136) đều rất thấp. Điều này chứng tỏ các khái niệm TL, KM, và OP hoàn toàn khác biệt nhau (Hair và cộng sự, 2021).

Kiểm định hệ số tương quan

Kết quả kiểm định hệ số ước lượng tương quan của các biến tiềm ẩn trong mô hình nghiên cứu chỉ ra giá trị trong khoảng 0.276 - 0.601

Bảng 8: Kiểm định hệ số tương quan

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm AMOS

Kiểm định giả thuyết

Kết quả kiểm định giả thuyết tại Bảng 9 cho thấy, 3 giả thuyết nghiên cứu dựa trên kết quả mô hình SEM đều được chấp nhận vì mức độ ảnh hưởng ước lượng của 3 quan hệ cặp biến > 0 và cả 3 cặp biến đều có P

Bảng 9: Kiểm định giả thuyết mô hình nghiên cứu

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm AMOS

Kiểm định độ tin cậy của mô hình với phương pháp Bootstrap

Kết quả khảo sát chính thức có 560 mẫu nên trong Bootstrap chọn 1.000 mẫu khác (gấp gần 3 lần mẫu hiện tại) theo phương pháp lặp lại và có thay thế. Kết quả so sánh giữa mô hình SEM Bootstrap gồm 1.000 mẫu so với mô hình SEM với 373 mẫu cho thấy, các chỉ số mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường là như nhau, mức độ tác động của các cặp biến tương quan đều có giá trị ước lượng chuẩn hóa (Estimate) như nhau và đều có ý nghĩa thống kê tương tự với p-value = 0.000.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận

Bằng phương pháp kiểm định cấu trúc tuyến tính SEM, kết quả nghiên cứu cho thấy các nhân tố: Lãnh đạo chuyển đổi (TL); Quản trị tri thức (KM) đều ảnh hưởng đến Hiệu quả hoạt động (OP). Đồng thời, Lãnh đạo chuyển đổi còn tác động đến Hiệu quả hoạt động qua biến trung gian Quản trị tri thức với β = 0.074. Đây là điều khác biệt cơ bản so với các nghiên cứu trước đây.

Hàm ý quản trị

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm giúp lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra các giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, cụ thể như sau:

Nâng cao năng lực lãnh đạo chuyển đổi

Để thúc đẩy hiệu quả kinh doanh, các nhà quản lý không chỉ dừng lại ở vai trò điều hành mà phải trở thành những nhà lãnh đạo chuyển đổi thực thụ. Doanh nghiệp cần xây dựng các chương trình đào tạo chuyên sâu nhằm phát triển 4 kỹ năng cốt lõi của lãnh đạo chuyển đổi: truyền cảm hứng, kích thích trí tuệ, quan tâm đến từng cá nhân và tạo ảnh hưởng lý tưởng. Lãnh đạo cần khuyến khích trao quyền, tạo không gian cho sự sáng tạo và chấp nhận rủi ro có tính toán từ nhân viên. Việc này sẽ hình thành một môi trường làm việc năng động, linh hoạt, sẵn sàng thích ứng với thay đổi, từ đó trực tiếp nâng cao năng lực đổi mới và hiệu suất chung của tổ chức.

Xây dựng hệ thống quản trị tri thức hiệu quả

Tri thức là tài sản vô hình quyết định lợi thế cạnh tranh dài hạn. Doanh nghiệp cần đầu tư xây dựng một hệ thống quản trị tri thức chính thức, vượt ra khỏi các hoạt động chia sẻ tự phát. Cần thiết lập các nền tảng công nghệ (như mạng nội bộ, kho dữ liệu chung) để lưu trữ và phổ biến tri thức một cách có hệ thống. Song song đó, cần thúc đẩy văn hóa chia sẻ tri thức thông qua các chính sách khen thưởng, vinh danh những cá nhân có đóng góp tích cực. Việc này không chỉ giúp giữ lại tri thức khi có biến động nhân sự mà còn tăng tốc độ giải quyết vấn đề và chuẩn hóa các quy trình hoạt động tối ưu trong toàn doanh nghiệp.

Gắn kết lãnh đạo và quản trị tri thức với hiệu quả hoạt động kinh doanh

Để lãnh đạo chuyển đổi và quản trị tri thức không chỉ là những khái niệm trừu tượng, doanh nghiệp phải gắn kết trực tiếp các khái niệm này với các thước đo hiệu quả kinh doanh. Cần thiết lập các chỉ số đo lường hiệu quả công việc (KPIs) không chỉ về mặt tài chính mà còn về mức độ áp dụng các hành vi lãnh đạo chuyển đổi của quản lý và mức độ tham gia vào hoạt động chia sẻ tri thức của nhân viên. Dữ liệu từ hệ thống quản trị tri thức phải được sử dụng như một nguồn thông tin đầu vào để ban lãnh đạo phân tích, nhận diện các cơ hội cải tiến quy trình, từ đó đưa ra các quyết định chiến lược nhằm tối ưu hóa chi phí và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Tài liệu tham khảo:

1. Al-Shboul, M. A., Al-Dmour, H. H., Al-Dmour, R. H., & Al-Dmour, A. H (2024). Analyzing the effects of knowledge management on organizational performance through knowledge utilization and sustainability. Knowledge and Process Management, 31(2), 154-166. https://doi.org/10.1002/kpm.1798.

2. Alavi, M., & Leidner, D. E (2001). Review: Knowledge management and knowledge management systems: Conceptual foundations and research issues. MIS Quarterly, 25(1), 107-136.

3. Anderson, J. C., & Gerbing, D. W. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach. Psychological Bulletin, 103(3), 411-423. https://doi.org/10.1037/0033-2909.103.3.411

4. Bass, B. M., & Avolio, B. J (1994). Improving organizational effectiveness through transformational leadership. Sage.

5. Bass, B. M (1985). Leadership and performance beyond expectations. Free Press.

6. Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2013). Partial least squares structural equation modeling: Rigorous applications, better results and higher acceptance. Long Range Planning, 46(1-2), 1-12. https://doi.org/10.1016/j.lrp.2013.01.001

7. Kline, R. B. (2015). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). The Guilford Press.

8. Makhlouf, H., & Al-Amir, M. A (2021). The impact of transformational leadership on organizational performance: The mediating role of knowledge management. Management Science Letters, 11(4), 1341-1348. http://dx.doi.org/10.5267/j.msl.2020.11.014.

9. Neely, A., Gregory, M., & Platts, K (1995). Performance measurement system design: A literature review and research agenda. International Journal of Operations & Production Management, 15(4), 80-116.

10. Nonaka, I (1994). A dynamic theory of organizational knowledge creation. Organization Science, 5(1), 14-37.

11. Pratama, A. N., & Setyadi, D (2023). The influence of knowledge management, organizational learning, and risk taking on organizational performance. In Proceedings of the 4th International Conference on Business and Engineering Management (ICONBEM 2023). Atlantis Press. https://doi.org/10.2991/978-94-6463-244-6_92.