Nhận thức áp dụng công nghệ chuỗi khối trong quản lí chuỗi cung ứng nông sản tại việt nam

Tuynhiên, đối với chuỗi cung ứng nơngsản, các khái niệm vềnơng ngliiệp thơng minh và quản 11 Trang 2 chuỗi cmig ứng thơng minh đang dần trởnên phổ biếnởViệt Nam nhưng nước ta chưaxây d

NHẬN THỨC ÁP DỤNG CÔNG NGHỆ CHUỖI KHỐI TRONG QUẢN LÍ CHUỖI

CUNG ỬNG NÔNG SẢN TẠI VIỆT NAM

ĐÀOQUỐC ĐẠT1*, NGUYỄN THỊTÚ NGỌC1, PHẠM THỊ ĐOANTRANG1,

NGUYỄN QUỐC CUỜNG1’

‘Khoa Thương mại - Du lịch, Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh,

nguyenquoccuong@iuh.edu.vn

Tóm tăt. Mục đích cliínli của ngliiên cứu là xác địnli sự nliậnthức về khả năng áp dụng của côug ughệ

chuỗi khốitrong quản lí chuỗi cung úngnông sảntại Việt Nain dựa trênkết quả sau quá trinh tổng quan

lại và củngcố cơ sởlý thuyết về công nghệ này Các tácgiảđã thuthậpdữ liệu từ 300 khảo sát trực tuyến đối với đối tượngđang học tập và làin việc liên quan đếncác lĩnhvực xuất nliập khẩu, kinh doanh quốc

tế, thương mạiđiện tử vàcông nghệ thông tin Saư đó, chúng tôi pliântích dữ liệu vớiphương pliáp thống

kê mô tả, kiểm định độ tin cậy Cronbaclís Alplia, phân tích nhân tố khám phá (EFA)bằng phần mềm SPSS 26.0 Kết quả nghiêncứu, trong bối cảnh chuỗi cung ling về nông sàn, có 5 yếutố tác động đến

nhậnthức áp dựng lần lượt là: tính pliáplý, tính bảo mật, tính hữu dựng, tínli rủi ro, tínhtiưy xuấtnguồn gốc Từ đó, nhóm tácgiả đưa ra một số giải pliáp góp phần giúp các doanhngliiệp tăng hiệu qưả sử dụng

và lưu ý một sốhạn chế nliất định

Từ khóa Nôngsàn,công nghệ chuỗikhối,chuỗicungứng, sự bền vững

IN VIETNAM Abstract The purpose of tills paper is to determine the perception of the applicability ofBlockchain

teclinology inthe agricultural supplychain inVietnam based ontheresults after reviewing the theoretical basisof tills technology The authors conduct 300 online questionnaires for those studying and working related to fields: Export and Import, International Business, E-Commerce, and IT Then, we analyze

surveyed data using Descriptive Statistics, Cronbach’s Alpha, and Exploring Factor Analysis via SPSS 26.0 application In the Agricultural Supply Chaincontext, there are five factors affecting the perception

in order: Policy,security, utility, risk and traceability Fromtheresearch results, the authors propose some

solutionsthatcontribute tohelpingbusinessesincrease theefficiency of usingtills technology and discuss its drawbacksin supply cliain management

Ngày nay, công nghệ tri tuệ nliân tạo (AI) đangdầntrởthành một xu hướng với việc tự động hóa và đơn

giản hóa các công việcliằng ngày giúp conngười có thể tiết kiệm nliiềư thời thời gian, nguồn lực và clii phíso với lúc tiước (Vivà cộng sự, 2022) Trong đó, ápdựngcông nghệ chuỗi khối đã thuhút sự chúý đáng kể trong 11111 ều ngànhcông ngliiệp trên toàn cầu; một trong những ngành nghề mà tiềm năng của công nghệ này đang được kliám pliá là lĩnh vực nôngngliiệp, đặc biệt là trong quản 11 chuỗi cung ứng

nông sản

Theosố liệu củaInfinityBlockchain Lab, công nghệ chuỗikhốiđược sửdụng rộngrãitrong các lĩnh vực dịch vụ tài chính (hơn 83%) và chuỗi cung ứng (40%)tại Việt Nam (Nguyễn Till HàiHà và cộng sự,

2020) Tuynhiên, đối với chuỗi cung ứng nôngsản, các khái niệm vềnông ngliiệp thông minh và quản 11

chuỗi cmig ứng thông minh đang dần trởnên phổ biếnởViệt Nam nhưng nước ta chưaxây dựng được một mô hình nông nghiệp sốhoàn chỉnh (Nguyễn Đăng Minh và NguyễnThu Trâm,2021)

Theo đề xuất ciìa Dương Đắc Quang Hảo (2023), đến thời điểm hiện tại, nâng cao nhận thức cíia mọi ngườivề ứng dựng củacông nghệ Blockcliain trong kinh doanh là điềư quan trọng Klú doanhnglúệp và người lao động nhận tliấy những lợi ích của Blockclrain, như cầưtìm lúểư và ứng dựng của họ với công nghệ nóichung vả Blockcliain nói liêng cũng sẽđượcnângcao Đó là lý dochúng tôi xác định idrận thức

áp dụng công nghệ chuỗikhối vào quản lí chuỗi cung ứngnông sản tại Việt Namnhằmtrang bị nhận thức

về công nghệ này dànhcho các đối tượngnglúêncứư và đưa ra hàm ý quản tiịđối vớicác doanh nglúệp

đang và sẽ áp dụng côngnghệnàytrong thờigiansắp tói Bài nghiên cứucrìa chúng tôi baogồm: Tổng quan, co sỏ lýthuyết, phương pliáp nghiên crni, kếtluận - tliảo luận - giải pháp, liạn chế nghiên cứư,tài

liệutham kliảo

2 Cơ SỞ LÝ THUYẾT

TheoAngelis & Ribeứoda Silva (2019), côngnghệBlockchain (chuỗi khối) là mộtcấu trúc dữ liệu phân

tán bao gồm một chuỗi các khối Cluing hoạt động như một cơ sở dữ liệu pliântán hoặc sổ cáitoàncầu

duy trì hồsơ của tất cả các giao dịch trênmột mạnglướichuỗikhối (Angelis&Ribeứo da Silva, 2019)

“Sổ cái kỹ thuật số, plú tậptrung vàpliântán, trong đócác giaodịch được glú lại và thêmvào theo thứtự

thời gian với mực tiêư tạora các bản glú lúệư sưấtvĩnh viễn vàchống giả mạo” (Treibhnaier, 2018)

Chuỗi cung ứng bao gồm một loạtcáchoạt động và tổchức nơimà nguyên vậtliệu đi chuyểntheo hành

trình của cluing từ nhà cung cấp ban đầu đến khách hàng là đối tượng cuối cùng (Waters, 2021) La Londe và Masters (2001) cho lằng: “Chuỗicung ứng làmộttậphợp cácdoanh nghiệp đua các vật liệu về

plúa tiước Thông thường, nhũng doanhnglúệpđộc lập tliam gia vào qưátrình sản xuất một sản pliẩm vả đặt chúng vào tay của người tiêưdùng cưối cùng trongchuỗicung ứng - vậtliệuthô và nhả sản xuất linh

kiện, nlià lắp ráp sản pliẩm, nhà bán buôn, nhà bán lẻ cùng các công ty vận tải đều là những thành viên

của một chuỗicungứng

Sử dụngcông nghệ chuỗikhốitrongchuỗicung ứng nông nghiệp thực phẩm, tất cả hoạt động củacác nút

trên mạng đều có thể nlùn tliấy vảtất cả thông tin được glú lại dựa trênsự đồng thuận giữa các tliànhviên mạng (Criss vàcộng sự, 2020) Việc sử dụng công nghệ chuỗi khối làmtăng tính hợp lệ của dữ liệu trong mạng và giảmnhucầu bên thứ ba giám sát mạngđể kiểm soát thông tin(Xie, Sun, & Luo, 2017) Nhiều

nghiên cứu đã đượctiến hành về việc ứng dụng côngnghệchuỗikhối trong ngành nôngnglúệp (Ronaghi,

2021) Để cải thiện an toàn, chất lượng thực phẩm và truy xuất nguồn gốc của toàn bộ chuỗi cung ứng

nông sản.Nhu cầu gia tăng và tlúếu hụt thực pliẩm đang gây la những vấn đề - nguyênnliân clúnh đến từ

các sản pliẩm giả mạo Tlúếu sự minh bạch và hiệu quả thấp tạo la vấn đề cho người sản xuất và người tiêư dùng Việc sử dựng công nghệ chuỗi khối có thể tăng tínhhiệu quả, tínhminh bạch và niềm tin trong tất cả các chuỗicung ứng nôngnghiệp (Rudoy và cộng sự, 2021)

Davis (1989) đã phát triểnmô hình chấpnhậncông nghệ (TAM- Technology Acceptance Model) dựa

trên TRA để tìm hiểu nguyên nhân tại saoconngườilại từchối hoặc chấp nhậncông nghệ Tính hữu ích được câm nhậnvà tính dễ sửdụng là liai yếu tố quan trọng nhất mà các cá nhân đồng ý sửdụng công nghệ “Nhận thức hữu ích là mrrc lúệu quả của một ngườisử dựng công nghệ để giải quyết các vấnđề trongcông việc" Nhận thức đễ sửdụng là"mức độ mà một cá nhân nhận thấy việcsửdụng công nghệrất đơn giản và dễ dàng" TAM còn chứng minhrằng hành visử dụng hệ thốngcông nghệ củamột cá nhân

được quyết địnhbởi ý định sử dụng, tuy nhiên nó còn phụ thuộc vào tháiđộkhi sửdụng và nhận thức về tiệních của sản pliẩm công nghệ đó Tliái độ của một cá nhân không pliải là yếu tố quyết định việc sử

dụng hệ thốngcông nghệ mà là kliảnăng để cải thiệnhiệu suất công việc cíiamột cá nhân

2.5 Lý thuyết về hành vi lý tính TRA (Theory of Reasoned Action)

Thuyếthành động hợplý (TRA - Theory of Reasoned Action) củahaitác giả FisliBein vàAjzen(1975) nliằmquan tâm và xácđịnh đượcxu hướnghành vi củahọ Thuyết này chorang,một trong những yếư tố quan trọngđểdự đoán về liành vi người dùng chính là ýđịnhhành vi Trong đó,ý đỊiili liànli vi phựthuộc vàochuẩn mực chủquanvà thái độ đốivề hành vi Niềmtintiêu cực, trung tínhhoặc tích cực được thể

qưa tliái thái độcủa người tiêư tiêư dùng Nhậnthức của conngười vềviệc nên cưxử như thế nào để tlúch hợp với mọi yêư cầư của xã hộiđược coilàchuẩn mựcchủ quan

Thuyết hành vi dự định (TPB - Theory of planned behavioru) của Ajzen (1991) được tạo ra nhăm cải

thiện sựliạn chế của lýthuyếthành vi lý tính vềviệc chorằng hànhvi của con ngườilà hoàn toàn do lýtií kiểm soát Kliáiniệm về nhận thức kiểmsoát hành vicủaAjzen (1991) được đýih nglũa là nắmbắt ýthức của cá nhânđối với liànli vi mà họ muốn liànliđộng Klú thực hiện liànli vi, các cá nliâncần pliải phụ thuộc vào nguồnlực có sẵn và nắm bắt mọico hội Nếunguồn lực và co hội cần tlúết được thỏa mãn tlù

phát sinh ý đỊiili muốn liànli động và nếu như có ý định hành động tlù hành vi sẽ được thực hiện Các hành vi dự định bị sự tác động của ba yếư tố Một là, chuẩnmực chủ quanlà nhận biết về các tất yếu mà

xã hội mong muốn cá nhân thực hiện liay không Hai lả, thái độ đối vói liànli vi là imíc độđánh giá cao liay thấp vềhành vicủa bản thân Ba là, kiểm soát liànli vi lànliậnthức vềviệc dễ liay khóđể thực hiện hành vicụthể

3 MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN cửu

Đối trrợng truy xuất nguồn gốc được đỊiih nglũa là đon vị tài nguyên có thể truy xuất nguồngốc (TRU - Tracable Resource Unit)(Aung & Cliang, 2014) vàmỗichuỗicung úng nông sàn đềucóTRUcủa liêng

nó bởi vì nó phụ thuộc vào cấutrúc của chuỗicung úngbàn thân và về các quyđỊiih quốc gia (Albergamo

và cộng sự, 2018; Badia-Melisa vàcộng sự 2020; Mottese và cộng sự, 2020; Qian và cộng sự, 2020) Tian (2016) chifngminh rang công nghệ chuỗi khốităngcường độ an toàn và chất lượng thực pliẩm trong sưốt qưá trình xử lí Hệ thống truy xuất nguồn gốc làm tăng giá tiị của sản pliẩm và tăng lợi nhuận cho

doanh nglúệp (Chryssochoidis& cộng sự, 2009) Sửdụng côngnghệ Blockchain có thể tin tưởng và bâo mật là minhbạchthông tin và ngăn ngừa giả mạo (Feng, Wang và cộng sự, 2020) Qưá trình truy xuất nguồn gốc dựa trên công nghệ Blockcliain của sản pliẩm thực vậtkhông cliỉ cải thiệnkhả năng truy xuất

vàquảnli bền vững mà còn tăng lòng tin vả sự sẵn lòngmua củakliách liàng (Feng vả cộngsự, 2020)

HI: Tínhtruy xuất nguồngốc có tác độngcùng chiều (+) đến nhậnthức img dụng công nghệ chuỗi khối

trong quản líchuỗi cung úng nông sảntại ViệtNam

Tất cả cácgiao dịch được mã hóa thông minh và chốt theothời gian, người sửdụng truy cập và clủ có thể

thay đổi quyền sở hữu crìa họ qua khóa liêngtư(Private Key) (Tuệ, 2021) Hai nhómtác giả Feng và

Trang(Trang & Thu, 2019) đều đồng tình rằng điều này giúptăngcường tính toànvẹn và bảo mật của dữ liệu giao dịch(Feng, Wang và cộng sự, 2020) Công nghệ Blockchain cònđược áp dụng xây dựng mộtco chế minh bạch và bảo mật thông tin trong qưá trình quản lý truy xuất nguồn gốc (Trang và cộng sự, 2020) Tạimỗi giao dịch trong“Blockchain”, người dùng có thể được xác định bằng khóa công khai của

cá nhân hoặc mã của khối Ngoài ra, dữ liệư có thể được truy xưất, kiểm tra Do đó, công nghệ

Blockcliain tăng cường độ minh bạch, bảo mật trong quản li chuỗi cung úng nông sản và tăng lòng tin

ngườitiêndìuig (Reyna, Martin và cộng sự, 2018)

H2: Tính bảo mật cótác động cùngclúều (+) đếnnhận thứcímg dụng côngnghệchuỗikhốitrong quànlí chuỗi cung úng nông sản tại Việt Nam

Theo Trang và cộng sự(2020), chuỗi thựcphẩmcần trởnênbền vững honđể nâng cao lòng tin, sự tiling

thành củangười tiêưdùngvà clùa klioá giúp truy xuất nguồngốc đáng tin cậy, lúệư quả hon Hợp đồng

thông minh (smart contract) làmã tự thực tlú trênquyđịnhchuỗikhốiđược phép xửlý tiực tiếp, làkhông cần can tlúệp thủ công để thực hiện giao dịch Áp dụng côngnghệ blockchain,các doanh nglúệp bỏra ít

clú plú hơn rất nhiều so với các phương pháp tiước đây (Tuệ, 2021) Vi vậy, nghiêncứu đề xuất giâ

thuyết:

H3: Tính hữudụng có tác động cùng clúều (+) đến nhận thức ứng dụng côngnghệchuỗi kliối trong quàn

li chuỗi cung úngnông sản tại ViệtNam

Theo các yếutố trên ta thấy rằng blockchain có nhiều lợi ích, tuy nhiên nó cũng cónhiều lủi rohên quan đen việcáp dụng chuỗi khối vào chuỗicung ring nông sản tại Việt Nam Cácrủiro này bao gồmkhả năng

bị tấncôngdo lỗi công nghệvà vậnhành hay các cuộctấn côngmạng(Tuệ, 2021).vấn đề klứnăng mở rộngcũng mang nhiều khó khăn (Giao, 2022) Ngoài ra còn rủi ro về clúplú áp dụng công nghệ đãđược

Linvà Liao (2017) khẳng định rang những người tliam gia chuỗi giá tiị trong nông sản sẽ chịu rất nhiều clú plú, thời gian để lắpđặt và vận hànhnìi ro về cơ sở hạ tầng vi nếukhông đâm bảo, tlù thời gian chạy

dữ liệu kéo dài, dẫn đến hiệu quảbị dộingượclại (Lê, 2018) Ông Kosba cùng cộng sựcủaminh chỉ ra

rằng Blockchain không thể đàm bảo quyền liêng tưcủagiao dịch vigiátiị crìa tất cả các giao dịch vàsố

dư chomỗi khóa côngkhai được hiển thị côngkhai (Kosba vàcộng sự, 2016)

H4: Tính rủi ro tác động ngược clúềư (-) đến nliận thức ứng dụng công nghệ chuỗi khối trong quản lí chuỗicungúng nông sàn tại Việt Nam

Theo Ho và Bui(2018)rất khó để điềutra chuỗi cung úng klú có nglú ngờ vềhành vi bấthợp pháp hay thiếu đạo đức Từđó hiệuquả của toàn bộ chuỗi cung ihig cũng bị suy giâm đángkể Khi không cócơ quanquản lý trungương và cơ quan kiểm duyệt trong hệ thốngblockchainhiệntại đã tạora nhiều bất ổn

(Reynavàcộng sự, 2018) Theo Báo cáosố 70/BC-BTP ngày 23/3/2020 của BộTư pháp về việc ràsoát qưy định pliáp lý hên quan đến tínhứngdựng, pliáttriển các sản phẩm, dịchvụ trên blockcliain, vớiliêng lĩnhvựctruy xuất nguồn gốc nông sản, nhiều doanhnglúệp gặp vấn đềlà “xây dựng môi trườngsinh thái thân thiện bằng cácháp dựng côngnghệ chuỗi khối để gia tăng tính minh bạch côngkhai và chống gian lận”

H5: Tính pháp lý tác động ngược chiều (-) đến nhận thức úngdụng côngnghệ chuỗikhối trong quàn lí chuỗi cungứngnông sản tại Việt Nam

Ngườitiêu dùng ngày nay họ luôn muốn biết clúnli xácsản phẩm đến từđâu vảnhu cầu ăn thực pliẩm

lành mạnh nhiều hơn Việc áp dụng nhanh và phổ biến công nghệ kỹ thuật sốđã klúến các doanh nglúệp

nôngnghiệp sửdụng pliần mềmquân lý chuỗicungúng Theo Rudoy, Bingzliang và cộng sự(2021), sử

dụng công nghệ chuỗi khốivà sổ cái phân tán có thể tăng tính hiệuquả, tính minh bạch và niềm tin trong tất cả các chuỗicungúngnông nghiệp Bên cạnh đó, côngnghệ Blockchain cho phép nông dân lưu tiữtất

cả dữ liệu của họ ở mộtnơiđểnhũngngườicần có thểdễ dàng truy cập dữ liệu, đơngiản hóa toàn bộquy

trình và tiết kiệm thời gian, năng lượngquýgiá (Tiwari, 2020) Người tiêu dùng có thể quét mã vạchcrìa một sản phẩm trongsiêu thịvàngaylập tức xemtoàn bộ chuỗi cung úng từ klú sản pliẩm đó được nuôi trồng, chế biến và đến tay họ Ghoshvà cộng sự (2020)glú nhận tầmquan trọng của việc sửdụng chuỗi khối, truyxuất nguồn gốc trong nông nglúệp và hệ thống vai trò của hệ thống thông tin mới, hỗ trợ ra quyếtđịnhcủa các hoạt độngnông nglúệp

3.7 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Tác giả tông hợp

4 PHƯƠNG PHÁP VÀ KÉT QUẢ NGHIÊN cửu

Từ các tàiliệu đãnghiên cứu vàcác bàibáo cóliên quan,lúióm tác giả đã kế thừa, xây dựng tliang đo cho

cácnhân tốtrongmô hình nghiên cứu đề xuất và mã hóa tliang đo đuợckết quả Bảng 1

Bảng 1: Câu hỏi đã đirọc mã hóa

Tính truy

xuất

nguồn

gốc

TXNG01 Truy xuất nguồn gốc làm tăng cirờng độ an toàn của thục phẩm

Tian, 2016 TXNG02 Tniy xuất nguồn gốc làm tăng chất hrọng thực phẩm trong quá trình

xử lý TXNG03 Tăng lòng tin và sụ sẵn lòng mua của khách hàng Feng et al,

2020 TXNG04 Tăng độ minh bạch thông tin về nguồn gốc cùa sàn phẩm Feng và cộng

sự, 2020 TXNG05 Giúp ngăn ngừa thông tin giả mạo về thục phẩm

Tính bào

mật

BM01 Tất cà giao dịch đirọc mã hóa nên thông tin đirọc nâng cao sự bảo

BM02 Giúp tăng tính toàn diện và bảo mật cùa tài liệu Feng và cộng sự, 2020 " BM03 Tăng cuông tính minh bạch cho chuỗi cung ling nông nghiệp và xây

đựng lòng tin cho nguời tiêu dùng

Reyna và cộng

sụ, 2018

Tính hũu

dụng

HD01 Công nghệ Blockchain giúp các tổ chúc huyền thống hoàn thành quá

trình chuyển đổi doanh nghiệp một cách suôn sè

Giao, 2022

HD02 Họp đồng thông minh tụ thục thi ti ên khuôn khổ công nghệ

Blockchain đuọc phép xử lý hire tiếp

Tuệ,2021 HD03 Loại bỏ tối thiểu các sản phẩm hàng già, hàng nhái kém chất lượng Li and

Vladimir, 2021 HD04 Tối uu hóa tất cà các giai đoạn của chuỗi cung úng trong nông nghiệp

HD05 Thanh toán công bằng hon cho nông dân khi ngirời mua đáp úng một

điều kiện cụ thể

Luona và cộng

sụ, 2022

Tính rủi

ro

RR01 Có khả năng bị tấn công do lỗi công nghệ và vận hành, hay các cuộc

RR02 Tốn rất nhiều chi phí để vận hành công nghệ này tại Việt Nam Lin & Liao,

2017

Nguồn: Các tác giả tông hợp và điều chỉnh phù hợp bối cảnh chuôi cung ứng nông sản ờ Việt Nam

RR04 Khả năng mở rộng và dnng lượng lưu trữ là thách thức lớn đối vói

việc áp dụng công nghệ này trong doanh nghiệp Giao, 2022 RR05 Tác động tiêu cực đến việc bảo vệ quyền riêng tư của người dùng Reyna và cộng

sự, 2018 RR06 Chiến hrọc kinh doanh của doanh nghiệp bị ảnh hưởng bởi các doanh

nghiệp khác cũng tham gia vào công nghệ blockchain Tuệ, 2021

Tính

pháp lý

PL01 Khó điều tra khi có nghi ngờ về nhũng hành vi thiếu đạo đửc b ong

quàn lí chuỗi cung úng nông sản

Ho va Bui, 2018 PL02 Chưa có các tiêu chuẩn kỹ thuật về các hệ thống chữ ký điện tử dùng

PL03 Khác nhau về pháp lý khi giao dịch xuyên biên giói Tuệ, 2021

Nhận

thức khả

năng áp

dụng

NT01 Công nghệ Blockchain giúp nâng cao tính minh bạch, tăng lòng tin

sự, 2022 NT02 Tăng khả năng truy xuất nguồn gốc bong chuỗi cung úng nông sản

NT03 Giảm thiểu lùi ro tài chính nhờ giảm số lượng thông qua các nhà

bung gian

Li and Vladimir, 2021

Phương pliápnglúên crríi sử dụng 25biến quan sát,được thư tliập thông qưa tổnghợp các kết quả nglúên cứư của lúúều tác giả kliác nhau Mannghiêncrríi được tlúết kế với tối tlũểnn= 25x5 = 125để đảmbảo

mẫu khảo sát đủ lớn và đáng tin cậy Tuy nhiên, các tác giả sử dụng 300 quan sát để tăng cường độ tin

cậy chokết quảnghiên cứu Saưqưá trình sànlọc dữliệư, cluing tôi nhận tliấy 11 quan sát khôngđảm bảo tin cậy vàtiến hành loại bỏ số quan sát đuợc đuavào phân tíchlà 289 quan sát

Các biến quan sát sẽđượcthuthập bằng cách sử dụng thang đo Likeit 5 imíc độ cho phép người tliam gia

đánh giá độ tin cậy củacác yếutốhên quan đến quân líchuỗicưngirìig nông sàn tại Việt Nam Chúng tôi

sửdựng “Google Form” để trình bàycác câu hỏi Dữ liệu thuthập từ khảo sát sẽ được phân tích vàđánh

giá bằng các phương pliáp thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhântố

khám pliá (EFA) bằng phần mềm SPSS 26.0 nhằm xác định mức độtin cậy và các xư hướngchung về

quản líchuỗi cung mig nông sản tại Việt Nam

- Mô tâdữ liệu:

Tác giả đã thu thập dữliệu đối với đối tượng đang học tập và làm việc hên quan đến các lĩnhvực xuất nhập kliẩu,kinh doanh quốc tế, thương mại điện tửvà công nghệ thông tin trên địabàn Tliành phố Hồ Clú

Minh nhằm có cái lúùn kliách quan hơn về công nghệ Blockchaintrong thực tế và kliả năngtiếp nliậnvới

các sinh viên có chuyênngànhhên quan với công nghệ này, hơn nữa tácgiả còn muốn hiểu hơn về liànli

vi củacác đốitượngnghiên cứu trong tiếp cậnvớicông nghệtrí tuệ nhântạo (AI).Nghiên cứu được thực

hiện vàthư được 300 plúếư vàloại bỏ 11 plúếư không hợp lệ, số plúếư đưa vàophân tích là 289 plúếư

(clúếm 96.33%) Từ Hình 2 ta tliấy, tỉ lệ chêidi lệch ở giớitính khôngqưá caovà không làm sailệchkết quả nghiên cứu Tỉ lệsinh viênđược khảo sát chiếm tỉlệ 79% ở độtuổi từ18 đến 22 tuổi (78%) Có 47%

đối tượng khảosát đang làm việc và học tập tại lũdivực Xưất nliập kliẩư, điềưnàychứngminh họ đưara nhũngkết quả khách hơn klú tliam gia khảo sát

Hình 2: Đặc điểm của mẫu khảo sát

Còng CỤ AI

■ OwGPT

■ Síi

• Google AiSBtnnt ' Mxroidt BiigiBtie Al)

• Gtamitariy

• Kh»r

Mức dỏ Cần thict sứ dụng AI 1%

Kha 0.1112 ikụ thè CCS mạrời cua õc cõng cu AI

■HMâtoàocũttoé!

■cíntỉâỉt

•Timcànttuẽt

- KbõnscỂn théi

■ Không hoán rá 5 CIO 1I11T1

■ Thiy ttẽ hoán trân

■ Có Ihé thay thế

■ Thn Itẽ IOỎI pili) Không thỉ dmy (hê

Hình 3: Nhận thúc về các công cụ AI

Nguồn: So liệu phân tích từ phần mềm SPSS

Từkết quả Hinli 3, tỉlệ phần trăm côngcụ AIcho thấy mức độ phổ biếncủa các công cụ này lất lớn vả cònnhũngcôngcụ khácmàngườidùng tin tưởng Có 52%người dùng thường xuyên sửdụng công cụ AI

và 53%người tliam gia kliảo sát cho lang sử dụngcông cự AIlà tạm cầntlúết và 24% hoàn toàn cần thiết Ngoài ra, 60% người tliam gia khảosát cho rằng các công cự AI này chỉ thay thế mộtpliần conngườivà 33%phỏng đoán rằng các công cụ này có thể thay thếconngườitrong tương lai

Ti lệ người tham gia khảo sát biết công nghệ blockchain cỏ áp dụng trong nông

Tì lệ người tham gia kháo sát biết công nghệ blockchain giúp nông sân trờ nên

an toàn hơn

Ti lệ người tham gia khảo sát biết cóng nghệ blockchain gây ô nhiêm môi trưởng

4%

■ Co

■ Không

Hình 4: Kết quả khảo sát liêu quan đến công nghệ Blockchain

Nguồn: So liệu phân tích từ phần mềm SPSS

Hình4 cho tliấy,tỉ lệ người tliam gia khảo sát biếtđến công nghệ Blockcliaináp dụng trong nông nglúệp

là 74% Điềunày chứng minh các quanđiểm được đưa ra sau đó là có cơ sở Việc áp dụng công nghệ chuỗi khối xảy ra 2 vấn đề: một là, công nghệnày giúp thực pliẩm trở nênan toàn hơn vả96% tỉ lệ người

thamgia khảosát đồng ý với quan điểm này Hailà, 57% ngườithamgia khảo sát lại cho rằng công nghệ

gây ô nlúễm môitrường và43%không đồng ý

- Kiểm trađộtin cậy của thang đoCronbach’sAlpha:

Pliân tích độ tin cậy của tliang đo bằng cách nhậnxéthệ sốCronbach’s Alpha để loại những biến không phù hợp TheoNunnally&Bumstein (1994), cácbiến có hệsố tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị

loại và tiêu chuẩn chọn thang đoklú nócóđộtincậy Alpha từ0.6 trở lên (NguyễnĐinh Thọ vàNguyễn Thị MaiTrang, 2008)

© 2023 Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh

Bảng 2: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha

Thang đo “Tiuy xuất nguồngốc”

Hệ số Cronbach’s Alpha= 0 771

Tương quan biến - tổng Cronbach’sAlpla sau klú loại biến

Tliang đo “Bảomật”

Hệ số Cronbach’s Alpha= 0.739 Tương quan biến - tổng Cronbach’s Alplasau klú loại biến

Tliang đo “Hữu dụng”

Hệ sốCronbaclís Alpha = 0.833 Tương quan biến - tổng Cronbach’s Alplasau khi loại biến

Tliangđo“Rủi ro”

Hệ sốCronbaclís Alpha =0.650 Tương quan biến - tổng Cronbach’sAlpla sau klú loại biến

Thang đo “Pháp lý”

Hệ số Cronbach’s Alpha= 0.891 Tương quan biến - tổng Cronbach’sAlpla sau klú loại biến

Thang đo“Nliậnthứckhả năng áp dụng”

Hệ số Cronbach’s Alpha= 0.794 Tương quan biến - tổng Cronbach’s Alplasau klú loại biến

Nguồn: Số liệu phân tích từ phần niềm SPSS

So sáiihgiữa giả thuyết đua la ở Bâng 1 và kết quả pliântíchởBảng 2, biếnquan sátRR02, RR03không

được đua vào cácphân tích tiếptheo do hệsố tương quan biến - tổng đều nhỏ hơn 0.3 Sau klúloại 2 biến này, hệ số Cronbaclís Alpha đều tăng lên lần lượt là 0.833 (Hữu dụng) và 0.650 (Rủi ro) Kết quả cho thấy, mô lùnlivẫn đảm bảo đủ 06 tliangđo đảm bảo đủđộtin cậy với số biếnquan sát còn lại là 23 (giảm

2 biến sovới ban đầu) gồm 20 biến quan sát độc lậpvà3 biến quan sátphụthuộc đủ điều kiệnđể tiếptục

phân tích nhân tố khámphá EFA

- Plrân tích nhân tố khám quá đối với biến độc lập:

Bảng 3: Kiểm định KMO và Barlett’s Test

Kaiser-Mey er-Olkin Measureof SamplingAdequacy 0.881

Bartlett'sTest ofsphericity Approx Clii-Square 2295.609

Sig 0.000

Nguồn: Số liệu phân tích từ phần mềm SPSS

TheoGarison (2003), tiêu chuẩn cho phương pháp phân tích nhân tốlà cliỉsố KMO lớnhơn 0.5 và kiểm định Barlett’s Test có nứrc ýnghĩasig < 0.05 để đảm bảo dữ liệudùng phân tíchnliântốlà thích hợp và giữa các biến có tương quan với lúrau Giá tiị Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KMO) =0.881

Kết quả phân tích cliỉsố KMO cókết quảlà 0.881 > 0.5, điều này chứng minh dữ liệu dùngđể phân tích

nhân tố là hoàn toàn phù hợp Kết quả kiểm định Barlett’s là 2295.609 với mức ýnglũa Sig =0.000 <

0.05, lúc nàyđủ cơ sởđể bác bỏgiả thuyết rằng: các biến quan sát không cótươngquan vớinhau trong tổng thể Như vậy các biến có tương quan vớilúiau vàthỏa điều kiện pliântíchnliântố

Bảng 4: Eigenvalues và phương sai trích

Tổngphương sar tri ch

Nhân tố Hệ số Eigenvalues Clú số saư klú trích Clủ số saư klú xoay

Tổng

thể

%

Phương

sai

Phương

sai tích lũy%

Tổng thể %

Phương sai

Phương saitích lũy%

Tổng

thể

% Phương sai

Phương

saitích lũy%

1 6.051 31.846 31.846 6.051 31.846 31.846 3.350 17.632 17.632

2 2.598 13.674 45.520 2.598 13.674 45.520 2.584 13.598 31.229

3 1.579 8.310 53.830 1.579 8.310 53.830 2.440 12.844 44.073

5 1.108 5.832 66.433 1.108 5.832 66.433 1.908 10.041 66.433

Nguồn: Số liệu phân tích từ phần mềm SPSS

Thực hiện pliân tích nhân tố theo Principal components với phép quay Varimax Kết quả cho thấy 23 biến

quan sátban đầu đượcnhóm tliànli 5 lúióm Giá tiị tổng phương sai trích =66.433% > 50%: đạtyêu cầu; klú đó có thể nóirằng 5 lúiân tốnàygiải tlúch 66.433%biến thiên của dữ liệu Giá tiị hệ số Eigenvalues

của các nhântố đều lớnhơn 1, Eigenvalues thấpnhất là 1.108 > 1 ở nhân tố 5 Do hệ số Eigenvalue tổng thể từ lúiân tố thứ5 trở đi đềunhỏ hơn 1 nên chúng tôi loại ra khỏi bảng kết quả

Ma trận nhân tố vớiphương pháp xoayVarirnaxcó kết quả như sau:

Bảng 5: Ma h ân nhân tố vói phưong pháp xoay Variinax

Nhântố

HD02 0.794

HD04 0.783

HD01 0.726

HD03 0.671

Nguồn: Số liệu phân tích từ phần inềm SPSS

Trongquátrình nglúêncứu, tácgiả lúiậnthấy biến quan sát RRO1 có hệ số tảilần lượt ởnlrântố 1, 2, 3 là

0.422, 0.426, 0 445 Chúngtôi đã loại biến quan sát RR01, RR02 và tiến hành phân tích lại được kết quâ

ở bàng 5 Trongkết quâ này, các biến quan sát đều có hệ số tài nhân tố đều lớn hon 0.4 vàđã đàrn bâo

không có biến quansát nàotải lên 02 nhân tố vớihệ sốtải gần bằngnhau Do đó, mô lùnli nghiên cthi đề xuấtkhông có sự thayđổi

- Pliântích nhân tố khám pliá vói biến phụthuộc “Nlrận thức khảnăng áp dụng”: