NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP THÀNH QUẢ TỔ CHỨC TRONG VIỆC ÁP DỤNG CHUỖI KHỐI M[.]
GIỚI THIỆU
Phát biểu vấn đề nghiên cứu
Chuyển đổi số là một cụm từ vô cùng phổ biến với hầu hết tất cả mọi người trong những năm gần đây Hiện nay, các công ty đều đã và đang tiến hành nhiều hoạt động liên quan đến chuyển đổi số, để thử nghiệm các công nghệ mới, từ đó tận dụng triệt để tiềm năng của những công nghệ này vào các hoạt động liên quan đến quy trình vận hành tại các tổ chức (Matt và cộng sự, 2015) Việc áp dụng các công nghệ mới giúp các tổ chức cải thiện về hiệu suất, từ đó giúp phát triển doanh thu và thúc đẩy giá trị thương hiệu, là tiền đề thúc đẩy và phát triển kinh tế số ở các quốc gia trên thế giới (Barret và cộng sự, 2015) Trong bối cảnh của công cuộc chuyển đổi số nhiều công nghệ đi đầu có thể kể thể tên đến như: dữ liệu lớn (big data), IoT (Internet vạn vật), trí tuệ nhân tạo (AI), điện toán đám mây (Cloud), được ứng dụng rộng rãi ở nhiều quốc gia trên thế giới Trong bối cảnh đó, việc ứng dụng một công nghệ có thể giải quyết được những bài toán liên quan đến việc đảm bảo tính toàn vẹn và minh bạch của dữ liệu thì sự ra đời của công nghệ chuỗi khối đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong quá trình thực hiện CĐS tại các quốc gia trên thế giời nói chung và Việt Nam nói riêng (Kraus và cộng sự, 2021).
Theo Swan (2015) nhờ khả năng ứng dụng cao, từ đơn giản đến những ứng dụng vô cùng phức tạp, nên chuỗi khối được áp dụng đa dạng ở nhiều lĩnh vực khác nhau như bảo hiểm (Brophy, 2020), quản lý chuỗi cung ứng (Wong và cộng sự, 2020), dược phẩm (Azaria và cộng sự, 2016),… Vì thế, từ khi được công bố, chuỗi khối như là một hiện tượng trong lĩnh vực công nghệ thông tin Theo Hiệp Hội BlockchainViệt Nam (2022) hầu hết các quốc gia và tổ chức trên thế giới đều vô cùng quan tâm đến việc áp dụng và phát triển công nghệ chuỗi khối tại quốc gia của họ Hiện nay,các quốc gia đều đã có kế hoạch và chiến lược cụ thể cho việc phát triển chuỗi khối cho quốc gia đó như Anh, Ấn Độ Tại Việt Nam, ứng dụng của chuỗi khối vẫn chưa phổ biến, hiện tại nhiều tổ chức do còn nhiều e ngại các vấn đề về cơ sở hạ tầng,thiếu kiến thức công nghệ thông tin, ngoài ra còn chịu ảnh hưởng đến từ các vấn đề về hành lang pháp lý liên quan đến chuỗi khối (Hiệp Hội Blockchain Việt Nam, 2022) Vì vậy, nếu giải quyết được các vấn đề trên, các tổ chức có thể thực hiện áp dụng chuỗi khối tại Việt Nam một cách dễ dàng, mà không phải thông qua sự kiểm duyệt khắt khe từ các bên có thểm quyền thì đây chính là cơ hội để chuỗi khối có thể tác động mạnh mẽ đến nền kinh tế quốc gia Dự báo năm 2025, chuỗi khối sẽ giải quyết được nhiều vấn đề kinh tế của thế giới và có thể chiếm 10% GDP thế giới (Hiệp Hội Blockchain Việt Nam, 2022) Các doanh nghiệp đã ứng dụng chuỗi khối không chỉ là các công ty khởi nghiệp mà còn là những doanh nghiệp truyền thông lâu đời như IBM, Microsoft hay Walmart (Hiệp Hội Blockchain Việt Nam, 2022).
Trong nghiên cứu này, tác giả kế thừa từ kết quả của mô hình gốc “Lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ” (UTAUT) được phát triển bởi Venkatesh và cộng sự (2003), từ đó điều chỉnh và phát triển mô hình nghiên cứu mới phù hợp với bối cảnh của đề tài Ngoài ra, tác giả cũng tham khảo và kế thừa các nghiên cứu liên quan khác về chủ đề chuỗi khối, để có nhiều góc nhìn hơn về thực tiễn như nghiên cứu khám phá các yếu tố quyết định việc áp dụng chuỗi khối trong ngành quản lý chuỗi cung ứng (Wong và cộng sự, 2020); nghiên cứu về việc chấp nhận chuỗi khối trong hoạt động vận hành và quản lý chuỗi cung ứng (Queiroz và cộng sự, 2021), nghiên cứu đo lường lợi ích của áp dụng chuỗi khối (Garg và cộng sự, 2021), nghiên cứu về tính ứng dụng của chuỗi khối (Hughes và cộng sự, 2019) và một số nghiên cứu khác được tác giả đề cập ở các phần sau của nghiên cứu.
Với sự phát triển của nghiên cứu khoa học, trong những năm gần đây nhiều công trình liên quan đến chuỗi khối được công bố trên thế giới Tuy nhiên, các nghiên cứu về chuỗi khối liên quan đến nhận thức lợi ích trong việc sử dụng công nghệ này tại Việt Nam hiện còn rất sơ sài về mặt ý tưởng Phần lớn các nghiên cứu chỉ giới thiệu cơ bản về chuỗi khối, mặt lợi ích và hạn chế khi áp dụng chuỗi khối hoặc là đánh giá một cách tổng quan về thực trạng của chuỗi khối tại Việt Nam Bên cạnh đó, dữ liệu cần thiết phục vụ cho việc nghiên cứu chưa đáp ứng đủ cho việc nghiên cứu, đặc biệt là các nghiên cứu về việc áp dụng chuỗi khối Điều này thể hiện rõ, dựa vào số lượng ít ỏi các bài báo và công trình liên quan đã được công bố.
Nhận thức được mặt tốt và hạn chế của việc áp dụng công nghệ chuỗi khối, em đã quyết định chọn đề tài “Thành quả tổ chức trong việc áp dụng chuỗi khối: một nghiên cứu ở Thành phố Hồ Chí Minh”, nhằm đào sâu đến các yếu tố tác động đến việc áp dụng công nghệ chuỗi khối và thành quả mà các tổ chức tại Việt Nam đạt được trong suốt quá trình thực hiện áp dụng công nghệ này Từ đó, đưa ra những đóng góp mang tính chất học thuật từ việc nghiên cứu thông qua các mô hình và góc nhìn thực tiễn của tác giả.
Mục tiêu nghiên cứu
- Xác định các yếu tố tác động ảnh hưởng đến thành quả tổ chức trong việc áp dụng chuỗi khối.
- Đo lường mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến thành quả tổ chức trong việc áp dụng chuỗi khối.
- Những kiến nghị để nâng cao nhận thức về thành quả tổ chức trong việc áp dụng chuỗi khối.
Câu hỏi nghiên cứu
- Các yếu tố nào ảnh hưởng đến thành quả tổ chức trong việc áp dụng chuỗi khối?
- Mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến thành quả tổ chức trong việc áp dụng chuỗi khối như thế nào?
- Những kiến nghị nào để nâng cao nhận thức về thành quả tổ chức trong việc áp dụng chuỗi khối?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Thành quả tổ chức trong việc áp dụng chuỗi khối.
- Đối tượng khảo sát: Các cấp quản lý tại các tổ chức đã và đang ứng dụng chuỗi khối cho tổ chức ở Việt Nam.
- Phạm vi nghiên cứu: Tại Việt Nam, hướng đến các công ty đã và đang áp dụng công nghệ chuỗi khối vào các hoạt động liên quan vận hành – sản xuất.
- Thời gian nghiên cứu: Từ tháng 8 – tháng 10 năm 2022.
Ý nghĩa nghiên cứu
Về mặt học thuật, nghiên cứu bổ sung cơ sở lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) và mô hình giá trị kinh doanh công nghệ thông tin trong việc đưa chuỗi khối vào hoạt động kinh doanh tại các tổ chức Bên cạnh đó, khẳng định sự cần thiết của các mô hình nghiên cứu truyền thống trong việc nghiên cứu công nghệ, đặc biệt là những công nghệ mới như chuỗi khối.
Về thực tiễn, nghiên cứu sẽ đưa ra kiến nghị giúp nâng cao sự hài lòng trong việc áp dụng chuỗi khối vào quy trình vận hành và hoạt động của tổ chức Các yếu tố trong nghiên cứu này giúp cho các nhà quản lý có thêm tài liệu tham khảo khi vẫn còn đắn đo quyết định có nên áp dụng chuỗi khối cho tổ chức của mình hay không?
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Tổng quan về chuỗi khối
2.1.1 Giới thiệu về chuỗi khối
Chuỗi khối lần đầu được giới thiệu trong một đề xuất về đồng tiền ảo của Nakamoto (2008), từ đó công nghệ này bắt đầu thu hút nhiều sự quan tâm từ khía cạnh học thuật dựa trên số lượng lớn các công trình đã công bố đến khả năng ứng dụng và thích ứng của công nghệ này Hiện nay, chuỗi khối được ứng dụng vào các hoạt động trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau (Li và cộng sự, 2017) Tuy nhiên, cho đến hiện nay, chưa có một định nghĩa nào diễn giải một cách chính xác về công nghệ này Theo Xu và cộng sự (2019) chuỗi khối là một công nghệ lưu trữ, quản lý dữ liệu tiên tiến và phân cấp trong các khối Tại đây, các khối sẽ kết nối với nhau bằng những liên kết rất phức tạp và ngày càng được mở rộng theo thời gian Dữ liệu cũng có được sự nhất quán theo trình tự thời gian vì người dùng không thể xóa hoặc sửa đổi thông tin nếu không có sự đồng thuận từ mạng lưới chuỗi khối (Gourisetti và cộng sự, 2019).
Theo Dattani và Sheth (2019) chuỗi khối gồm những loại chính sau: chuỗi khối công khai (Public Blockchain), chuỗi khối riêng tư (Private Blockchain), chuỗi khối hỗn hợp (Hybrid Blockchain) và chuỗi khối liên hợp (Consortium Blockchain) Tùy vào mục đích sử dụng mà tổ chức có thể lựa chọn loại chuỗi khối phù hợp với nhu cầu và định hướng phát triển của tổ chức.
Các đặc tính cơ bản của chuỗi khối là tính phi tập trung, độ tin cậy cao, khả năng quản lý dữ liệu minh bạch và tính toàn vẹn Bên cạnh đó, chuỗi khối còn được thiết kế để chống lại việc thay đổi dữ liệu trái phép (Viriyasitavat và cộng sự, 2019) Khi đó, chuỗi khối được xem như một sổ cái giúp ghi lại toàn bộ lịch sử giao dịch của toàn hệ thống đang được sử dụng chuỗi khối, vì thế có thể áp dụng chuỗi khối để có thể theo dõi cho các đơn đặt hàng, khoản thanh toán, tài khoản và những giao dịch khác Khi đó, các khối thông tin đều chứa thông tin về thời gian khởi tạo, liên kết với khối được tạo trước đó kèm với thời gian giao dịch và dữ liệu giao dịch Chuỗi khối cũng có những cơ chế tích hợp để ngăn chặn việc nhập giao dịch trái phép giúp tạo ra sự nhất quan trong chế độ xem chung của các giao dịch (Brilliantova và Thurner, 2019).
Theo Wong và cộng sự (2021) chuỗi khối còn được chú ý nhờ khả năng truyền dữ liệu một cách nhanh chóng, tiện lợi và bảo mật Theo đó, chuỗi khối có thể được sử dụng theo ba cấp độ sau đây: (1) Lưu trữ thông tin số hóa của một cá nhân về định danh, tổ chức, tài sản hiện có hoặc những thông tin cá nhân khác; (2) Thực hiện giao dịch một cách nhanh chóng mà không cần phải thông qua bất kì bền thứ ba nào (3)
Tự động thực hiện Smart Contract dựa trên những điều khoản của hợp đồng.
Theo Wong và cộng sự (2021) về phương thức hoạt động, chuỗi khối được hoạt động theo một phương thức rất phức tạp Theo tác giả, cách thức hoạt động của chuỗi khối được tự động hóa và có thể hiểu được thực hiện theo các bước sau: Đầu tiên thực hiện ghi lại các giao dịch trên hệ thống, thứ hai đạt được sự đồng thuận từ phía các thành viên trong mạng lưới rằng các giao dịch được ghi lại là hợp lệ, thứ ba thực hiện liên kết các khối lại với nhau và cuối cùng thực hiện chia sẻ sổ cái để phân phối bản sao mới nhất của sổ cái trung tâm đến toàn bộ thành viên trong mạng lưới.
2.1.2 Lợi ích của chuỗi khối
Theo Golosova và cộng sự (2018) đặc tính nổi bật nhất của chuỗi khối đó là tính phi tập trung Điều này giúp cho dữ liệu được chuyển quyền kiểm soát từ một nhóm cụ thể (cá nhân, tổ chức, nhóm tổ chức) chuyển sang một mạng lưới phân tán Bên cạnh đó, khi thực hiện vận hành các hoạt động có sử dụng chuỗi khối thì không phải bị tác động từ các bên thứ ba Cụ thể, việc hệ thống vận hành chịu ảnh hưởng bởi bên thứ ba khiến cho cơ sở dữ liệu chung của hệ thống có thể bị tác động từ bên ngoài, 6 tăng tỷ lệ dữ liệu bị hack, xâm nhập và điều chỉnh thông tin trái phép Khi đó, nếu không thực hiện áp dụng chuỗi khối thì các tổ chức, không chỉ tốn rất nhiều thời gian và chi phí cho việc duy trì sự ổn định về bảo mật thông tin, mà rủi ro bảo mật đem lại từ phương thức hoạt động cũ là vô cùng cao Từ đó, việc áp dụng chuỗi khối có thể tránh được những rủi ro trên, vì công nghệ này có bằng chứng riêng về hiệu lực và ủy quyền để thực thi các ràng buộc Từ đó các giao dịch có thể được xác thực và xử lý độc lập mà không ảnh hưởng đến các bên thứ ba (Bahga và cộng sự, 2016).
Bên cạnh đó theo Golosova và cộng sự (2018) khả năng bất biến giúp cho chuỗi khối khó có thể bị thay đổi hoặc biến đổi được Khả năng này khiến cho dữ liệu không thể bị bất kì thành viên nào trong mạng lưới có thể làm giả được Nếu giao dịch có lỗi, phải thực hiện thêm giao dịch mới để bù trừ cho giao dịch lỗi và cả giao dịch lỗi và giao dịch mới được bù vào đều được hiển thị rõ ràng trong mạng lưới. Một đặc tính khác cũng được đề cập trong nghiên cứu của Golosova và cộng sự
(2018) đó là khả năng đồng thuận Để có thể ghi nhận lại giao dịch trên mạng lưới thì bắt buộc đa số người tham gia trong mạng lưới phải đồng thuận cho phép giao dịch được ghi nhận.
Với những đặc điểm đặc trưng, nên chuỗi khối được ứng dụng đa dạng ở nhiều lĩnh vực khác nhau như trong ngành công nghiệp trang sức cao cấp, có thể tận dụng chuỗi khối để hỗ trợ việc xác minh nguồn gốc của kim cương hoặc các sản phẩm khác cao cấp, từ lúc kim loại được đào lên để sản xuất cho đến khi sản phẩm đến tay của khách hàng (Lu và Xu, 2017) Bên cạnh đó, công nghệ này còn được sử dụng trong ngành công nghiệp âm nhạc, giúp tạo nên các cơ sở dữ liệu để thực hiện lưu trữ các thông tin về bản quyền của nhạc sĩ trong những sổ cái công khai (Clohessy và Acton, 2019) hoặc sử dụng chuỗi khối vào việc lưu trữ giao dịch của khách hàng trong các chương trình khách hàng thân thiết (Wang và cộng sự, 2019).
Theo Iansiti và Lakhani (2017) áp dụng chuỗi khối giúp những cá nhân và tổ chức chấp nhận công nghệ này đạt những thành quả mang tính chiến lược, giúp các hoạt động vận hành được cải thiện về bảo mật thông tin và tốc độ giao dịch nhanh hơn.
2.1.3 Hạn chế của chuỗi khối
Theo Golosova và Johnsen (2018), hạn chế chính của công nghệ này đó là trong quá trình sử dụng chuỗi khối phải tiêu hao nhiều năng lượng để duy trì và vận hành,giúp hệ thống có thể thực việc hiện xác minh được các giao dịch trong thời gian thực.Đặc tính của chuỗi khối là tính phi tập trung, các thuật toán dường như không thể bị thay đổi hoặc tấn công Tuy nhiên, chuỗi khối đứng trước sự đe dọa bằng các cuộc tấn công bằng các mã độc từ bên ngoài Theo Golosova và Romanovs (2018) các cuộc tấn công nổi tiếng liên quan đến chuỗi khối như cuộc tấn công 51%, tấn công Sybil, tấn công DDos gây thiệt hại nặng nề đến các bên ảnh hưởng từ các cuộc tấn công về mặt tài chính Việc thực hiện CĐS nhờ áp dụng chuỗi khối ảnh hưởng đến mọi cấp bật trong tổ chức như nhân viên cao cấp, bộ phận quản lý, nhân viên cấp thấp, thậm chí là khách hàng vì phải thay đổi hành vi và phương thức sử dụng hệ thống khi đưa chuỗi khối vào để sử dụng Khi đó, tất cả các đối tượng phải dành thời gian cho việc dần chấp nhận công nghệ để có thể áp dụng thành công tại tổ chức.
Cơ sở lý thuyết
2.2.1 Lý thuyết thống nhất chấp nhận và sử dụng công nghệ
Lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - UTAUT) được phát triển bởi Venkatesh và cộng sự (2003). UTAUT cung cấp bộ công cụ hữu ích để giải thích về hành vi dự định và hành vi sử dụng công nghệ của con người (Venkatesh và cộng sự, 2003) UTAUT phát triển dựa trên 8 mô hình sau: lý thuyết hành động hợp lý (TRA), mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), mô hình động lực phát triển (MM), thuyết hành động hợp lý (TPB), mô hình kết hợp TAM/TPB, mô hình sử dụng máy tính cá nhân (MPCU) của Thompson và cộng sự, lý thuyết phổ biến sự đổi mới (IDT), thuyết nhận thức xã hội (SCT) của Compeau và Higgins theo Venkatesh và cộng sự (2003).
UTAUT gồm 4 thành phần chính là kỳ vọng hiệu quả (Performance Expectancy), kỳ vọng nỗ lực (Effort Expectancy), ảnh hưởng xã hội (Social Influence), điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions) Kỳ vọng hiệu quả là “mức độ mà một cá nhân tin rằng sử dụng hệ thống sẽ giúp anh ấy hoặc cô ấy đạt được lợi nhuận nhờ hiệu quả công việc” (Venkatesh và cộng sự, 2013) Kỳ vọng nỗ lực được định nghĩa là “mức độ dễ dàng trong việc kết hợp sử dụng với hệ thống” (Venkatesh và cộng sự, 2003). Ảnh hưởng xã hội là “mức độ mà những người quan trọng tin rằng anh ấy hay cô ấy nên sử dụng hệ thống mới” (Venkatesh và cộng sự, 2003) Điều kiện thuận lợi là
“mức độ mà một cá nhân tin rằng tổ chức một cơ sở hạ tầng kĩ thuật sẽ hỗ trợ việc sử dụng hệ thống” (Venkatesh và cộng sự, 2003).
2.2.2 Giá trị kinh doanh của công nghệ thông tin
Theo quan điểm nền tảng nguồn lực, giá trị kinh doanh CNTT là “những ảnh hưởng của hiệu quả tổ chức của CNTT ở các cấp độ khác nhau, bao gồm những ảnh hưởng đến thành quả tổ chức và vị thế cạnh tranh” (Melville và cộng sự, 2004).
Trong quan điểm về nền tảng nguồn lực thì nguồn lực hoạt động của tổ chức là thành phần chính yếu để tạo nên lợi thế cạnh tranh và nâng cao hiệu quả của tổ chức.
Lý thuyết giá trị kinh doanh CNTT được Soh và Markus (1995) tổng hợp từ quá trình tạo sinh giá trị kinh doanh CNTT Giá trị kinh doanh CNTT thường được sử dụng để tham chiếu những ảnh hưởng đến thành quả tổ chức của CNTT (Melville và cộng sự, 2004), bao gồm nâng cao năng suất, tăng lợi nhuận, giảm chi phí, nâng cao lợi thế cạnh tranh và các thành quả khác.
Thực tế đã có nhiều lý thuyết mở rộng có liên quan đến giá trị kinh doanh CNTT như: nghiên cứu của Schryen (2013), Sabherwal và Jeyaraj (2015) và các nghiên cứu liên quan đến giá trị kinh doanh CNTT như Ruivo & cộng sự (2017); Iannacci và Cornford (2018) Các nghiên cứu này giải thích giá trị kinh doanh CNTT bằng cách kiểm định các mối quan hệ giữa các yếu tố có liên quan đến giá trị CNTT và những ảnh hưởng đến tổ chức (Sabherwal và Jeyaraj, 2015) Các yếu tố CNTT liên quan đến nhiều khía cạnh khác nhau như đầu tư CNTT, năng lực CNTT, nguồn lực CNTT
Khi kiểm định giá trị kinh doanh CNTT, một số nhà nghiên cứu xem xét các khía cạnh này, một số khác lại xem xét khía cạnh khác (Sabherwal & Jeyaraj, 2015).Trong đó, nguồn lực CNTT có thể được xem như là các tiền tố của giá trị kinh doanh
CNTT), thành quả tổ chức là hậu tố giá trị kinh doanh CNTT (Sabherwal & Jeyaraj, 2015).
Theo Dowling (1986) nhận thức rủi ro được định nghĩa là một cá nhân khi đứng trước tình huống cần phải đưa ra một quyết định quan trọng, người đưa ra quyết định (có đủ kiến thức cần thiết, liên quan đến vấn đề ra quyết định) dự đoán được những rủi ro, mất mát liên quan đến quyết định phải đưa ra, cân nhắc các rủi ro khác từ việc đổi phương án quyết định khác và dự đoán được xác suất xảy ra cho từng trường hợp Nhận thức rủi ro theo có cấu trúc gồm sự không chắc chắn và hậu quả tiêu cực.
Sự không chắc chắn được đề cập đến trong công trình nghiên cứu của Herman và Locander (1977) Đối với hậu quả tiêu cực chưa được định nghĩa một cách cụ thể, vì vậy sau khi được kế thừa từ các công trình, nhiều tác giả đã định nghĩa lại giá trị và các thành phần liên quan đến nhận thức rủi ro theo Taylor (1974).
Trong những năm gần đây, chuỗi khối ngày càng phổ biến vì sự gia tăng và phát triển của những ứng dụng liên quan đến dịch vụ tài chính (Casino và cộng sự, 2019).Bên cạnh đó, chuỗi khối cũng được ứng dụng tại nhiều ngành công nghiệp khác nhau nhờ khả năng linh hoạt có thể áp dụng ở bất kỳ nơi nào mà có nhu cầu sử dụng.Theo Abramova và Bửhme (2016) thỡ nhận thức lợi ớch của chuỗi khối được chia thành 3 nhóm khác nhau về mặt kỹ thuật, kinh tế và chính sách Các nghiên cứu liên quan đến nhận thức lợi ích của chuỗi khối thông qua các khía cạnh về công nghệ,kinh tế, chính sách như nghiên cứu của Ali và cộng sự (2014), Gao và cộng sự(2015) đề cập đến các lợi ích của chuỗi khối liên quan đến tính phi tập trung, tốc độ giao dịch nhanh hơn, tính bảo mật cao của công nghệ chuỗi khối.
2.2.5 Các nghiên cứu liên quan
Một số nghiên cứu liên quan về chuỗi khối được trình bày trong Bảng 2.1.
Bảng 2.1 Các nghiên cứu liên quan đến đề tài
STT Tác giả Đề tài nghiên cứu Các yếu tố quan trọng
Xác định yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận sử dụng công nghệ chuỗi khối trong ngành quản lý chuỗi cung ứng
Kỳ vọng hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực, điều kiện thuận lợi
Lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng
(2021) Ảnh hưởng của nhận thức rủi ro trong thái độ sử dụng và hành vi sử dụng chuỗi khối
Nhận thức rủi ro, niềm tin, sự hỗ vợ của chính phủ
Lĩnh vực kinh doanh và bán hàng
3 Garg, Gupta và cộng sự (2021) Đo lường lợi ích áp dụng chuỗi khối ngành ngân hàng
Giá trị giá cả, nhận thức lợi ích
Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng chuỗi khối
Yếu tố tổ chức trong việc áp dụng công nghệ chuỗi khối, nhận thức lợi ích
Lĩnh vực kinh doanh nói chung
Vai trò của ảnh hưởng xã hội trong việc chấp nhận công nghệ chuỗi khối Ảnh hưởng xã hội trong việc chấp nhận công nghệ chuỗi khối
Quản lý chuỗi cung ứng
Vai trò yếu tố ảnh hưởng xã hội trong việc chấp nhận công nghệ chuỗi khối Ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, kỳ vọng hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực.
Quản lỹ chuỗi cung ứng
Nhận thức lợi ích và nhận thức rủi trong việc sử dụng chuỗi khối
Nhận thức lợi ích, nhận thức rủi ro
8 Ronaghi (2022) Tác động của chuỗi khối đến thành quả của tổ chức
Thành quả tổ chức, áp dụng chuỗi khối
Lĩnh vực kinh doanh nói chung
9 Alqaryouti và cộng sự (2019) Áp dụng chuỗi khối ảnh hưởng đến nhận thức lợi ích và hành vi người dùng Áp dụng chuỗi khối, nhận thức lợi ích
Trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu với sự tác động của 9 nhân tố: kỳ vọng hiệu quả (PEX), kỳ vọng nỗ lực (EEX), điều kiện thuận lợi (FCO), giá trị giá cả (PVA), nhận thức rủi ro (PRI), ảnh hưởng xã hội (SIN), nhận thức lợi ích (PEB), áp dụng chuỗi khối (BUS) và thành quả tổ chức (FPE) dựa trên các lý thuyết UTAUT (Venkatesh và cộng sự, 2003), lý thuyết về giá trị kinh doanh công nghệ thông tin (Soh và Markus, 1995) và các nghiên cứu liên quan khác Mô hình nghiên cứu của đề tài được tác giả mô tả như Hình 2.1.
Hình 2.1 Mô hình nghiên cứu 2.2.7 Thành quả tổ chức
Thành quả tổ chức (FPE – Firm Performance) được định nghĩa là tổng thể những giá trị liên quan đến hiệu suất của tổ chức đạt được như độ hiệu quả, năng suất, lợi nhuận và lợi thế cạnh tranh (Melville và cộng sự, 2004) Theo Farooq và
O’Brien (2012) các công ty truyền thống đều thực hiện tìm kiếm những giải pháp công nghệ thông tin hiện đại, để có thể đem đến được nhiều thành quả cho tổ chức và công nghệ chuỗi khối thì cũng không nằm ngoài phạm vi tìm kiếm của những công ty này Tùy vào quy mô của tổ chức thì thành quả tổ chức có thể được hiểu và định nghĩa khác nhau, phụ thuộc vào quan điểm và góc nhìn của từng cá nhân theo Ronaghi (2022).
Thành quả tổ chức cũng được xem như là giá trị kinh doanh công nghệ thông tin (Schryen, 2013) và là kết quả trong nhiều công trình được công bố Soh và Markus
(1995), Wixom và Todd (2005) Bên cạnh đó, việc ứng dụng công nghệ thông tin đóng góp vô cùng mạnh mẽ.
Tóm tắt Chương 2
Chương 3 đề cập đến các phương pháp được sử dụng nhằm phục vụ cho việc nghiên cứu của tác giả Bên cạnh đó còn làm rõ trình tự thực hiện nghiên cứu, đưa ra các phương pháp xử lý dữ liệu thu thập và các tiêu chí để đánh giá kết quả khảo sát.
Quy trình nghiên cứu được mô tả như ở Hình 3.1.
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu này được thực hiện theo hai bước là sơ bộ định tính và chính thức định lượng Đầu tiên, dựa vào cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan trong suốt quá trình thực hiện nghiên cứu, xây dựng một thang đo thử Sau đó, tiến hành trao
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu được mô tả như ở Hình 3.1.
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu này được thực hiện theo hai bước là sơ bộ định tính và chính thức định lượng Đầu tiên, dựa vào cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan trong suốt quá trình thực hiện nghiên cứu, xây dựng một thang đo thử Sau đó, tiến hành trao đổi cùng với các chuyên gia trong ngành, đặc biệt là các chuyên gia trong lĩnh vực chuỗi khối Từ đóng góp của các chuyên gia nhằm đảm bảo được sự chính xác về các nội dung của các biến được đề cập trong thang đo Sau đó, thực hiện tinh chỉnh lại thang đo theo các đề xuất của các chuyên gia, khi đó thang đo sẽ được chuyển từ nghiên cứu sơ bộ định tính thành thang đo cho nghiên cứu chính thức định lượng.Trong nghiên cứu chính thức định lượng sử dụng thang đo Likert với các mức sau: (1) hoàn toàn không đồng ý; (2) không đồng ý; (3) bình thường; (4) đồng ý; (5) hoàn toàn đồng ý Hình thức thu thập dữ liệu sẽ bằng cách lấy các mẫu trả lời từ các chuyên gia trong các lĩnh vực khác nhau đã và đang chuẩn bị cho việc ứng dụng chuỗi khối vào hoạt động kinh doanh và vận hành tổ chức Bằng cách gửi các câu hỏi trực tuyến trên Google Form Sau cùng thực hiện việc lọc dữ liệu kết quả khảo sát và phân tích bằng phần mềm SPSS.
Phương pháp nghiên cứu
Với đề tài “Thành quả tổ chức trong việc áp dụng chuỗi khối: Một nghiên cứu ở Thành phố Hồ Chí Minh” được thực hiện bằng hai phương pháp chính đó là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng Việc thực hiện nghiên cứu định tính, thang đo được hình thành dựa trên cơ sở lý thuyết ở chương 2 Thang đo sẽ được thống nhất nhờ trao đổi với các chuyên gia trong lĩnh vực, giúp thang đo được đánh giá 1 cách khách quan, cũng như được đánh giá tính phù hợp của thang đo đối với tình hình thực tiễn tại Thành phố Hồ Chí Minh Đối với nghiên cứu định lượng, việc tiến hành sẽ được thực hiện sau nghiên cứu định tính Quá trình thực hiện bao gồm: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức.
Cả hai quá trình đều được thực hiện bằng cách thu thập dữ liệu từ bảng khảo sát.
Mục đích chính của việc thực hiện nghiên cứu sơ bộ nhằm đánh giá và điều chỉnh thang đo phù hợp với thị trường và các đối tượng trong nghiên cứu Trong nghiên cứu áp dụng phương pháp định lượng, với số lượng mẫu là 80 mẫu Trong 34 biến khảo sát thì mỗi biến đều được nêu thành một ý tưởng phát biểu tương ứng để đối tượng tham gia khảo sát có thể đưa ra kết quả dựa trên đánh giá cá nhân Kết quả nghiên cứu sơ bộ này sẽ được thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo Sử dụng Cronbach’s Alpha của SPSS để đánh giá chính độ tin cậy của thang đo tiêu chuẩn: các biến số có hệ số tương quan biến đổi tổng nhỏ hơn 0,4 được đánh giá không có giá trị đo lường và bị loại khỏi mô hình Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 sẽ được chấp nhận (Hair và cộng sự, 2019).
Nghiên cứu chính thức là nghiên cứu khẳng định, sau khi thực hiện nghiên cứu sơ bộ để đánh giá độ phù hợp và điều chỉnh thang đo.
Tiến trình xử lý dữ liệu
Bước 1: dữ liệu được làm sạch, trong dữ liệu thu thập được tiến hành kiểm tra và loại bỏ các dữ liệu không hợp lệ do chưa hoàn tất bảng hỏi hoặc trả lời bằng cách chọn một câu trả lời duy nhất cho tất cả câu hỏi.
Bước 2: dữ liệu đã mã hóa được xử lý với kỹ thuật thống kê tần số của SPSS để tìm ra đặc điểm của mẫu nghiên cứu (các thông tin về nhân khẩu học).
Bước 3: dữ liệu được đưa vào phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhắm đánh giá sơ bộ thang đo để xác định mức độ tương quan giữa các mục hỏi, làm cơ sở loại những biến quan sát, những thang đo không đạt yêu cầu Hệ số Cronbach’s Alpha là một hệ số kiểm định thống kê về mức độ tin cậy và tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo, với tiêu chuẩn các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,4 được đánh giá là không có giá trị đo lường và bị loại ra khỏi mô hình. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 sẽ được chấp nhận (Hair và cộng sự, 2019).
Bước 4: Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy Phân tích nhân tố khám phá EFA là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu Phương thức này rất có lợi trong việc xác định chính xác tập hợp biến cần thiết cho vấn đề đang nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau Trước khi tiến hành phân tích nhân tố, ta cũng cần kiểm tra xem việc dùng phương thức này có phù hợp hay không Theo (Hair và cộng sự, 2019) giá trị KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) nằm giữa
0,5 đến 1 có nghĩa là phân tích nhân tố là tích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu Kết quả phân tích EFA cho giá trị phân biệt để xác định tính phân biệt của các khái niệm nghiên cứu, với các tiêu chuẩn cần quan tâm như sau:
- Các giá trị về Eigenvalues (lớn hơn 1) là tiêu chuẩn khẳng định số nhân tố được rút trích phù hợp.
- Tổng phương sai trích (TVE) (lớn hơn 50%) cho biết được tổng nhân tố rút trích được tại giá trị Eigenvalues (lớn hơn 1) sẽ giải thích được bao nhiêu phần trăm độ biến thiên của dữ liệu nghiên cứu.
- Hệ số tải yếu tố (Factor loading) được kiểm tra để đánh giá về giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo lường.
Bước 5: Sau khi phân tích và điều chỉnh các biến cho phù hợp tại bước 4, dữ liệu được đưa vào phân tích hồi quy đa biến 2 lần với mức ý nghĩa là 5% với mục đích nhằm kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết để xác định được cụ thể mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố độc lập ảnh hưởng đến yếu tố trung gian và kiểm tra định giả thuyết để xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố trung gian đến yếu tố phụ thuộc kết quả như thế nào.
Bước 6: Tiến hành thực hiện phân tích đường dẫn (Path Analysis) để xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố độc lập đối với yếu tố phụ thuộc là bao nhiêu.
3.2.3.1 Xây dựng thang đo và bộ câu hỏi
Thang đo đầy đủ được xây dựng dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây được trình bày trong Bảng 3.1 Bên cạnh đó, bảng còn trình bày 9 nhân tố quan trọng trong mô hình nghiên cứu đề xuất với các biến dự kiến và diễn giải tham chiếu để làm cơ sở cho việc đề xuất thang đo được trình bày trong Bảng 3.2.
Bảng 3.1 Các khái niệm và tham chiếu mô hình nghiên cứu đề xuất
STT Khái niệm Số biến dự kiến Diễn giải tham chiếu
1 Kỳ vọng hiệu quả 4 Miraz và cộng sự (2019), Venkatesh và cộng sự
2 Kỳ vọng nỗ lực 4 Miraz và cộng sự (2019), Venkatesh và cộng sự
3 Điều kiện thuận lợi 4 Miraz và cộng sự (2019), Venkatesh và cộng sự
4 Giá trị giá cả 4 Venkatesh và cộng sự (2012), Zeithaml (1988),
5 Ảnh hưởng xã hội 4 Wamba và Queiroz (2019), Francisco và Swanson
6 Nhận thức rủi ro 3 Bauer (1960), Venkatesh và cộng sự (2003),
7 Nhận thức lợi ớch 4 Alquaryouti và cộng sự (2020), Abramova và Bửhme
8 Áp dụng chuỗi khối 3 Miraz và cộng sự (2019), Venkatesh và cộng sự
9 Thành quả tổ chức 4 Miah và cộng sự (2017), Sheel và Nath
Về bảng hỏi dành cho các đối tượng tham gia khảo sát sẽ được xây dựng dựa trên thang đo nghiên cứu Phiếu khảo sát sẽ gồm 2 phần chính:
- Phần 1 là các thông tin cá nhân của người tham gia khảo sát như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, số năm có kinh nghiệm, loại hình doanh nghiệp, quy mô của tổ chức Các câu hỏi này dùng để thống kê về mức độ tiếp xúc và sử dụng chuỗi khối của quản lý các cấp tại các tổ chức đã/đang áp dụng chuỗi khối tại thành phố Hồ Chí Minh.
- Phần 2 là cung cấp các nhân tố ảnh hưởng đến thành quả của tổ chức trong việc sử dụng chuỗi khối.
Bảng 3.2 Bảng câu hỏi khảo sát
Khái niệm Câu hỏi Mã biến
Kỳ vọng hiệu quả Áp dụng chuỗi khối rất hữu ích PEX1 Áp dụng chuỗi khối giúp hoàn thành công việc quan trọng PEX2 Áp dụng chuỗi khối giúp hoàn thành công việc nhanh chóng PEX3 Áp dụng chuỗi khối giúp tăng năng suất công việc PEX4
Học sử dụng chuỗi khối dễ dàng EEX1
Chuỗi khối dễ dàng sử dụng EEX2
Dễ dàng áp dụng các kỹ năng của chuỗi khối EEX3 Áp dụng chuỗi khối là đơn giản EEX4 Điều kiện thuận lợi
Có đầy đủ nguồn lực để áp dụng chuỗi khối FCO1
Có đầy đủ kiến thức để áp dụng chuỗi khối FCO2
Có thể được hỗ trợ khi gặp khó khăn FCO3
Chuỗi khối tương thích với các công nghệ khác FCO4
Giá trị giá cả Áp dụng chuỗi khối mang lại giá trị về giá PVA1 Áp dụng chuỗi khối có nhiều lợi ích PVA2 Áp dụng chuỗi khối rất đáng giá PVA3
Nhìn chung dụng chuỗi khối mang lại nhiều giá trị PVA4 Ảnh hưởng xã hội
Những người quan trọng ủng hộ việc áp dụng chuỗi khối SIN1 Những người ảnh hưởng nghĩ rằng nên áp dụng chuỗi khối SIN2 Những người liên quan đánh giá cao áp dụng chuỗi khối SIN3 Các cấp quản lý cho rằng việc áp dụng chuỗi khối là có ích SIN4
Cảm thấy rủi ro trong việc áp dụng chuỗi khối PRI1
Lo sợ mất thông tin trong việc áp dụng chuỗi khối PRI2
Ngần ngại trong việc áp dụng chuỗi khối PRI3
Tóm tắt Chương 3
Chương 3 đã cung cấp các thông tin về thang đo dự kiến sử dụng trong nghiên cứu này, gồm 7 nhân tố độc lập và 1 nhân tố trung gian và 1 nhân tố phụ thuộc với 34 biến quan sát Chương này cũng sẽ cung cấp quy trình thực hiện nghiên cứu được sử dụng là phân tích độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá và hồi quy đa biến.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Sau khi gửi phiếu khảo sát đến nhiều công ty khác nhau trong khu vực Thành phố
Hồ Chí Minh thông qua các trang mạng xã hội hoặc khảo sát trực tiếp tại công ty mà tác giả làm việc Số mẫu thu được là 226 mẫu, sau khi loại bỏ 26 mẫu không hợp lệ, số mẫu hợp lệ còn lại là 200 mẫu. Đối với đề tài nghiên cứu này các yếu tố nhân khẩu học được thu thập với các đặc điểm liên quan đến giới tính, độ tuổi, chức danh tại đơn vị công tác, trình độ học vấn, kinh nghiệm làm việc, loại hình và quy mô doanh nghiệp của công ty.
4.1.1 Thống kê nhân khẩu học
Số mẫu khảo sát hợp lệ là 200 mẫu trên tổng số 226 mẫu thu được Như kết quả thống kê mô tả trong Bảng 4.1, tỷ lệ nam và nữ tham khảo không quá chênh lệch (55,5% - 44,5%), cho thấy giới tính nam có nhiều cơ hội để tiếp xúc và áp dụng công nghệ chuỗi khối hơn là nữ giới Độ tuổi chiếm phần lớn là dưới 30 tuổi chiếm 49,5%, chiếm 47% thuộc về độ tuổi từ 31 – 40 tuổi, độ tuổi trên 41 trở lên gồm 2 nhóm tuổi là
41 – 50 tuổi và trên 50 tuổi lần lượt chiếm một lượng nhỏ chỉ có 2% và 1,5%, kém hơn
20 lần khi so sánh với các thế hệ trẻ gần đây Từ đó thấy được việc quan tâm đến áp dụng chuỗi khối xuất hiện đa dạng ở các độ tuổi khác nhau, tuy nhiên phần đông đảo vẫn thuộc về nhóm độ tuổi lao động trẻ. Đối với thống kê về chức danh, đối với đề tài tác giả tập trung khai thác ba nhóm đối tượng chính là quản lý cấp thấp, quản lý cấp trung và quản lý cấp cao tại các tổ chức ở Việt Nam Trong đó quản lý cấp trung có 109 phiếu khảo sát chiếm khoảng 54,5%, quản lý cấp thấp 87 phiếu bầu với 43,5% và quản lý cấp cao với 1,5%.
Số người tham gia khảo sát có trình độ học vấn đến từ ba nhóm chính sau: Phổ thông/trung cấp; Cao đẳng/đại học; Sau đại học Trong đó, Cao đẳng/đại học là chiếm tỷ lệ nhiều nhất với 52,5%, tiếp theo là trình độ sau đại học chiếm 45,5% và 2,0% là trình độ Phổ thông/trung cấp Từ đó, có thể thấy được rằng, việc ứng dụng chuỗi khối để có thể dễ dàng áp dụng, việc được học tập và phát triển trong một môi trường đào tạo chuyên nghiệp là một điều vô cùng cần thiết.
Về nghề nghiệp, đề tài “Thành quả tổ chức trong việc áp dụng chuỗi khối: một nghiên cứu ở Thành phố Hồ Chí Minh”, thực hiện khảo sát 100% trên nhóm đối tượng là nhân viên văn phòng các cấp tại các tổ chức lớn nhỏ tại thành phố Hồ Chí Minh, đã và đang áp dụng công nghệ chuỗi khối vào hoạt động liên quan đến tổ chức của họ.
Về số năm kinh nghiệm làm việc, khi thực hiện thống kê tác giả nhận thấy rằng nhân viên có từ 3 – 5 năm kinh nghiệm chiếm vị trí nhiều nhất là 29%, theo sau từ 5 –
10 năm kinh nghiệm chiếm 27,5%, dưới 1 năm kinh nghiệm chiếm 21,5% và trên 10 năm chiếm 2,5%, như vậy khảo sát này phần lớn được thực hiện bởi những người có kinh nghiệm khi tỉ lệ người khảo sát có kinh nghiệm trên 1 năm chiếm 78,5%.
Về loại hình doanh nghiệp của đối tượng khảo sát, với 200 biến số tác giả thống kê được vị trí cao nhất thuộc về các công ty cổ phần với 21%, theo sau đó lần lượt là công ty 100% vốn nước ngoài chiếm 19,5%, công ty tư nhân chiếm 16%, công ty trách nhiệm hữu hạn chiếm 15%, công ty liên doanh 14,5%, công ty nhà nước 14% Từ đó thấy được rằng, không chỉ các công ty nước ngoài mà hầu hết các công ty tại Việt Nam nói chung đã bắt đầu áp dụng công nghệ chuỗi khối tại doanh nghiệp của mình Chứng tỏ một bước phát triển mạnh trong việc thực hiện CĐS tại Việt Nam vào các hoạt động liên quan đến kinh doanh và vận hành.
Về quy mô công ty khảo sát được tỷ lệ các đối tượng từ các công ty từ 11 – 100 người bằng với tỷ lệ các đối tượng từ các công ty trên 200 người là 35% với 70 phiếu.
Theo sau là các công ty từ 101 – 200 người với tỷ lệ 30% Sự đa dạng về quy mô các tổ chức trong việc khảo sát, từ đó góp phần làm đa dạng mẫu hỏi của nghiên cứu, giúp cho đề tài của tác giả trở nên thuyết phục hơn.
Bảng 4.1 Thống kê các yếu tố nhân khẩu học
Nhóm Phân loại Số lượng mẫu Tỷ lệ (%)
Kiểm định mô hình và các giả thuyết
Theo quy trình đã đưa ra trong nghiên cứu sơ bộ, nghiên cứu này chỉ thực hiện nghiên cứu chỉ thực hiện nghiên cứu sơ bộ trên 80 mẫu để kiểm tra sự phù hợp của thang đo đối với nghiên cứu Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trên 80 mẫu thử đã được thực hiện trong Bảng 4.2.
Bảng 4.2 Kết quả phân tích Cronbach's Alpha (80 mẫu)
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Kỳ vọng hiệu quả (PEX) có 4 biến quan sát (PEX1, PEX2, PEX3, PEX4), theo như kết quả phân tích trong Bảng 4.2 cả 4 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,876 lớn hơn 0,6 nên được chấp nhận để đưa vào nghiên cứu tiếp theo.
Kỳ vọng hiệu quả (EEX) có 4 biến quan sát (EEX1, EEX2, EEX3, EEX4), theo như kết quả phân tích trong Bảng 4.2 cả 4 biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,895 lớn hơn 0,6 nên được chấp nhận để đưa vào nghiên cứu tiếp theo. Điều kiện thuận lợi (FCO) có 4 biến quan sát (FCO1, FCO2, FCO3, FCO4), kết quả phân tích trong Bảng 4.2 cả 4 biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,889 lớn hơn 0,6 được chấp nhận vào nghiên cứu tiếp theo.
Giá trị giá cả (PVA) có 4 biến quan sát là (PVA1, PVA2, PVA3, PVA4), kết quả từ Bảng 4.2 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha là 0,842 lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của cả 4 biến đều lớn hơn 0,4 nên được chấp nhận đưa vào bước nghiên cứu tiếp theo.
Nhận thức rủi ro (PRI) có 4 biến quan sát là (PRI1, PRI2, PRI3, PRI4), phân tích độ tin cậy lần thứ nhất loại đi biến PRI4 do có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,4, phân tích Cronbach’s Alpha lần 2 có kết quả như phân tích ở Bảng 4.2 với hệ số Cronbach’s Alpha là 0,789 lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của cả 3 biến (PRI1, PRI2, PRI3) đều lớn hơn 0,4 được chấp nhận. Ảnh hưởng xã hội (SIN) có 4 biến quan sát là (SIN1, SIN2, SIN3, SIN4), kết quả từ
Bảng 4.2 cho thấy Cronbach’s Alpha là 0,896 lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của cả 4 biến đều lớn hơn 0,4 được chấp nhận đưa vào giai đoạn tiếp theo của nghiên cứu.
Nhận thức lợi ích (PBE) có 3 biến quan sát là (PBE1, PBE2, PBE3), kết quả từ
Bảng 4.2 cho thấy Cronbach’s Alpha là 0,864 lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của cả 4 biến đều lớn hơn 0,4 nên được chấp nhận đưa vào giai đoạn tiếp theo của nghiên cứu. Áp dụng chuỗi khối (BUS) có 4 biến quan sát là (BUS1, BUS2, BUS3, BUS4), kết quả từ Bảng 4.2 cho thấy Cronbach’s Alpha là 0,851 lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của cả 4 biến đều lớn hơn 0,4 được chấp nhận đưa vào giai đoạn tiếp theo của nghiên cứu.
Thành quả tổ chức (FBE) có 4 biến quan sát là (FBE1, FBE2, FBE3, FBE4), phân tích độ tin cậy lần thứ nhất loại đi biến FBE3 do có hệ số tương quan biến tổng nhỏ 0,4, phân tích Cronbach’s Alpha lần 2 có kết quả như phân tích như Bảng 4.2 với hệ số Cronbach’s Alpha là 0,886 lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của cả 3 biến còn lại đều lớn hơn 0,4 nên được chấp nhận.
4.2.2.1 Phân tích độ tin cậy
Phần này sẽ tiến hành phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy để đánh giá độ tin cậy và tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo Tổng cộng có 9 yếu tố và 34 biến quan sát, tiến hành phân tích hệ số Cronbach’s Alpha 9 lần cho từng yếu tố Trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời khảo sát thì hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là đáng tin cậy và chấp nhận được Các biến có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha bé hơn Cronbach’s Alpha chung được giữ lại theo Hair và cộng sự (2019).
Theo kết quả phân tích (Bảng 4.3) có thể thấy 4 biến quan sát PEX1, PEX2, PEX3, PEX4 trong yếu tố kỳ vọng hiệu quả đều có hệ số tương quan biến tổng thể lớn hơn 0,4 Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố kỳ vọng hiệu quả là 0,885 lớn hơn 0,6, đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha của từng biến đạt điều kiện nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha chung Từ đó kết luận rằng, các biến này phù hợp để đưa vào phân tích EFA ở bước tiếp theo.
Bảng 4.3 Hệ số tin cậy các thành phần yếu tố Kỳ vọng hiệu quả
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Theo kết quả phân tích (Bảng 4.4), hệ số Cronbach’s Alpha chung của yếu tố kỳ vọng nỗ lực là 0,890 lớn hơn 0,6 nên đạt yêu cầu Kết quả cho thấy 4 biến quan sát EEX1, EEX2, EEX3, EEX4 trong yếu tố này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4, hệ số Cronbach’s Alpha của từng biến cũng đạt điều kiện nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha chung Từ đó thấy rằng các biến này phù hợp để đưa vào phân tích EFA ở bước tiếp theo.
Bảng 4.4 Hệ số tin cậy các thành phần yếu tố Kỳ vọng nỗ lực
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
EEX4 11,58 7,380 0,746 0,863 Điều kiện thuận lợi
Theo kết quả phân tích (Bảng 4.5) có thể thấy 4 biến quan sát FCO1, FCO2,
FCO3, FCO4 trong yếu tố này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4, hệ số Cronbach’s Alpha của biến điều kiện thuận lợi là 0,894 lớn hơn 0,6, đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha của từng biến cũng đạt điều kiện nhỏ hơn Cronbach’s Alpha chung Từ đó, cho thấy rằng các biến này phù hợp để đưa vào phân tích EFA ở bước nghiên cứu tiếp theo.
Bảng 4.5 Hệ số tin cậy các thành phần yếu tố Điều kiện thuận lợi
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Theo kết quả phân tích (Bảng 4.6) có thể thấy 4 biến quan sát PVA1, PVA2,
PVA3, PVA4 trong các yếu tố này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4, hệ số Cronbach’s Alpha của biến giá trị giá cả là 0,879 lớn hơn 0,6, đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha của từng biến cũng đạt điều kiện nhỏ hơn Cronbach’s Alpha chung Từ đó, cho thấy rằng các biến này phù hợp để đưa vào phân tích EFA ở bước nghiên cứu tiếp theo.
Bảng 4.6 Hệ số tin cậy các thành phần yếu tố Giá trị giá cả
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
PVA4 11,50 7,528 0,777 0,830 Ảnh hưởng xã hội
Theo kết quả phân tích (Bảng 4.7) thấy 4 biến quan sát SIN1, SIN2, SIN3, SIN4 trong các yếu tố này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4, hệ số Cronbach’s Alpha của biến ảnh hưởng xã hội là 0,888 lớn hơn 0,6, đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha của từng biến cũng đạt điều kiện nhỏ hơn Cronbach’s Alpha chung Từ đó, cho thấy rằng các biến này phù hợp đưa vào phân tích EFA ở bước nghiên cứu tiếp theo.
Bảng 4.7 Hệ số tin cậy các thành phần yếu tố Ảnh hưởng xã hội
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Theo kết quả phân tích (Bảng 4.8) có thể thấy 3 biến quan sát PRI1, PRI2, PRI3,trong các yếu tố này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4, hệ số Cronbach’sAlpha của biến nhận thức rủi ro là 0,867 lớn hơn 0,6, đồng thời hệ số Cronbach’sAlpha của từng biến nhỏ hơn Cronbach’s Alpha chung Từ đó, cho thấy rằng các biến này phù hợp để đưa vào phân tích EFA ở bước nghiên cứu tiếp theo.
Bảng 4.8 Hệ số tin cậy các thành phần yếu tố Nhận thức rủi ro
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Thảo luận kết quả
Từ kết quả nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết đều có mức ý nghĩa (p-value) nhỏ hơn 0,05 nên 8 giả thuyết tác giả đề xuất đều được chấp nhận, tức các yếu tố độc lập đều tác động tích cực đến yếu tố trung gian, yếu tố trung gian có tác động tích cực đến yếu tố phụ thuộc Cụ thể, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng yếu tố điều kiện thuận lợi (FCO) có hệ số hồi quy (β) lớn nhất 0,364 (mức ý nghĩa thống kê p = 0,000) nên yếu tố này có tác động tích cực nhất đến việc áp dụng chuỗi khối càng nhiều Kế tiếp là ảnh hưởng xã hội (SIN) với hệ số (β) là 0,306 (p = 0,000) nên cũng có ảnh hưởng tích cực đến việc áp dụng chuỗi khối Tiếp theo là yếu tố nhận thức lợi ích (PBE) hệ số hồi quy (β) là 0,254 (p =0,000) nên có ảnh hưởng đáng kể đến việc áp dụng chuỗi khối Các yếu tố như kỳ vọng hiệu quả (PEX), kỳ vọng nỗ lực (EEX) và giá trị giá cả (PVA) có hệ số (β) tương đối gần nhau với lần lượt là 0,245 (p = 0,000); 0,236 (p = 0,000); 0,028 (p = 0,000) nên cũng có ảnh hưởng tích cực đến việc áp dụng chuỗi khối tại tổ chức.
Yếu tố nhận thức rủi ro (PRI) có hệ số hồi quy (β) là –0,203 chứng tỏ việc các rủi ro mà chuỗi khối mang lại cản trở việc áp dụng công nghệ này tại các tổ chức Điều này chứng minh cho việc để có thể thành thạo và sử dụng công nghệ này một cách tốt nhất, người dùng phải vững những kiến thức liên quan đến chuỗi khối để tránh khỏi các vấn đề liên quan đến bảo mật và pháp lý Việc áp dụng chuỗi khối cũng tác động vô cùng mạnh đến thành quả của tổ chức khi có hệ số (β) là 0,916 (p = 0,000).
Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố kỳ vọng hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực, điều kiện thuận lợi, giá trị giá cả, ảnh hưởng xã hội, nhận thức lợi ích có thể giải thích 65% sự biến động của việc áp dụng chuỗi khối (R 2 B y 5 = 0,65) Chỉ số này cao hơn khi so sánh với TAM (Davis, 1989) giải thích 40% và UTAUT (Venkatesh và cộng sự., 2003) giải thích 56% trong ý định sử dụng công nghệ Vì thế, mức 65% giải thích trên là chấp nhận được.
Ngoài ra, việc kết quả của việc kiểm định còn thể hiện rõ ở các yếu tố về nhân khẩu như: giới tính, độ tuổi, chức danh, trình độ học vấn, kinh nghiệm làm việc, loại hình doanh nghiệp, loại hình doanh nghiệp cùng áp dụng chuỗi khối trong tổ chức.
Tóm tắt chương 4
Chương 4 được trình bày chi tiết kết quả của nghiên cứu Kết quả thu được từChương này là cơ sở để tác giả nhận định, đánh giá vấn đề và đưa ra kiến nghị cũng như đề xuất để nâng cao việc áp dụng chuỗi khối tại các tổ chức để đạt được nhiều thành quả to lớn Đồng thời, để nhận định sự khó khăn hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo, tác giả sẽ đề cập trong Chương 5.
