Cơ hội phát triển bền vững từ cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư: Phân tích bằng mô hình ISM

Mục đích của bài viết này là phân tích một số cơ hội từ cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) cho phát triển bền vững. Cơ sở lý thuyết được phân tích và tổng hợp từ những nghiên cứu trước. Dữ liệu nghiên cứu dựa vào kết quả khảo sát từ 15 chuyên gia, mô hình cấu trúc giả thích (Interpretive Structural Modeling – ISM) và ma trận MICMAC được sử dụng làm công cụ phân tích.

CƠ HỘI PHÁT TRIỂN BỀN VỮNG TỪ CUỘC CÁCH MẠNG CƠNG NGHIỆP LẦN THỨ TƯ: PHÂN TÍCH BẰNG MƠ HÌNH ISM TS Nguyễn Quyết* TĨM TẮT Mục đích viết phân tích số hội từ cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) cho phát triển bền vững Cơ sở lý thuyết phân tích tổng hợp từ nghiên cứu trước Dữ liệu nghiên cứu dựa vào kết khảo sát từ 15 chun gia, mơ hình cấu trúc giả thích (Interpretive Structural Modeling – ISM) ma trận MICMAC sử dụng làm cơng cụ phân tích Kết nghiên cứu hội rõ nét nhất, đến sớm bao gồm; Đổi mơ hình kinh doanh, tăng lợi nhuận doanh nghiệp giảm chi phí sản xuất Bên cạnh đó, gia tăng phúc lợi xã hội hội xuất muộn Từ khóa: Phát triển bền vững, mơ hình ISM, CMCN 4.0 Giới thiệu Tiến trình phát triển xã hội loài người trải qua bốn cách mạng công nghiệp Cách mạng công nghiệp lần thứ (1765 – 1830) đánh dấu đời máy nước, cách mạng thứ hai (1870 – 1960) xuất điện năng, cách mạng lần thứ ba (1979 – 2010) bùng nổ tin học tự động hóa Tiếp theo cách mạng công nghiệp lần thứ – CMCN 4.0 (2011-…), bao gồm công nghệ chủ yếu Internet kết nối vạn vật (IoT), rô bốt cao cấp, cơng nghệ in ấn 3D, điện tốn đám mây, di động khơng dây, trí tuệ thơng minh nhân tạo, nano, khoa học vật liệu tiên tiến, lưu trữ lượng tin học lượng tử,… Phương thức vận hành CMCN 4.0 chủ yếu liên quan đến chuyển đổi số toàn thị trường, sở cho đời sản xuất thông minh, số hóa tồn kênh phân phối (Schroeder cộng sự, 2019) Phát triển bền vững (PTBV) khái niệm mang nội hàm rộng với hàm ý đề cập đến sự phát triển về mặt xã hội hiện tại mà phải bảo đảm tiếp tục phát triển trong tương lai Theo Caradonna (2014) mục tiêu PTBV đạt đầy đủ vật chất, giàu có tinh thần văn hóa, bình đẳng công dân đồng thuận xã hội, hài hòa người tự nhiên Phần lớn nghiên cứu cụ thể hóa Khoa Kinh tế – Luật, Trường Đại học Tài – Marketing * - 93 mục tiêu PTBV tảng trụ cột môi trường, kinh tế xã hội (Kamble cộng sự, 2018; Khuntia cộng sự, 2018) PTBV môi trường liên quan đến việc trì trạng thái cân hệ thống mơi trường trái đất, cân việc tiêu thụ tài nguyên thiên nhiên, tái tạo tích hợp hệ sinh thái PTBV kinh tế đề cập đến tăng trưởng kinh tế dài hạn song song với bảo tồn tài nguyên môi trường xã hội Nghĩa tăng trưởng kinh tế phải đảm bảo cân tài nguyên thiên nhiên, hệ sinh thái, phúc lợi xã hội phân phối lại cải vật chất (Choi, S., & Ng, A., 2011) PTBV xã hội tạo cộng đồng có lối sống lành mạnh, nơi người bảo vệ khỏi phân biệt đối xử, tiếp cận với quyền người, đảm bảo tiện nghi an ninh chăm sóc sức khỏe (Dempsey cộng sự, 2011) Hiện nay, CMCN 4.0 tác động mạnh mẽ lĩnh vực đời sống kinh tế-xã hội, môi trường, mang lại nhiều hội cho doanh nghiệp đổi mơ hình kinh doanh, tăng lợi nhuận, tiết kiệm lượng, tăng trách nhiệm xã hội với mơi trường, hình thành chuỗi cung ứng tích hợp… nhằm đạt mục tiêu PTBV (Cusumano cộng sự, 2015; Kamble cộng sự, 2018; Dolgui cộng sự, 2019) Theo Ban kinh tế trung ương (2021), Việt Nam đứng thứ 55 chuyển đổi số giới, vị trí tích cực trình số hóa Tuy vậy, đất nước thuộc nhóm q độ q trình số hóa cần phải có nhiều nỗ lực để nắm bắt hội từ CMCN 4.0 Mục đích báo phân tích, tìm hiểu hội từ CMCN 4.0 mang lại cho phát triển bền vững Việt Nam, qua giúp nhà quản lý hiểu rõ chất mối quan hệ để vận dụng, khai thác hội cách hợp lý hiệu Tổng quan lý thuyết 2.1 Gia tăng phúc lợi xã hội Trong vài thập kỷ qua, tiến lan tỏa công nghệ dường không mang lại nhiều hội bình đẳng kinh tế-xã hội (Bauer, 2018) Các báo cáo khảo sát kinh tế gần cho thấy tiến công nghệ nhiều có liên quan đến bất bình đẳng kinh tế, nơi công nghệ mang lại nhiều cải mức sống cho người may mắn, người khác tụt hậu chí nhiều (Zhou Tyers, 2018) Tuy nhiên, CMCN 4.0 số hóa sản xuất, mơ hình mang lại hội để giảm bớt bất bình đẳng thu nhập (Branger Pang, 2015; Xu cộng sự, 2018) Vô số hội việc làm tạo việc tăng lương tối thiểu khả tích hợp kỹ cơng việc bối cảnh CMCN 4.0 giải tích cực vấn đề bất bình đẳng kinh tế (Sung, 2018) Nhờ nguyên tắc thiết kế cá nhân hóa sản phẩm CMCN 4.0, điều bình thường người tiêu dùng tùy chỉnh phần toàn đơn đặt hàng họ mà trả giá cao (Wang cộng sự, 2017) Các mơ 94 - hình tiếp thị, phân phối sản phẩm mới, nguyên liệu, nguồn tài nguyên vận hành tảng sản xuất số hóa thơng minh kỳ vọng nâng cao khả tiếp cận tồn cầu, giảm thiểu chi phí làm gia tăng phúc lợi xã hội (Strange Zucchella, 2017) 2.2 Đổi mơ hình kinh doanh Sự xuất CMCN 4.0 gắn liền với đời áp dụng rộng rãi mơ hình kinh doanh mang lại hội phát triển bền vững kinh tế xã hội (Evans cộng sự, 2017) Theo Cusumano cộng (2015); Jiang cộng (2016) cho nguyên tắc thiết kế cách mạng công nghiệp 4.0, chẳng hạn khả tương tác, khả phân quyền thời gian thực thi làm thay đổi đáng kể cách thức mà doanh nghiệp thiết kế, cung cấp sản phẩm dịch vụ Mặt khác, CMCN 4.0 tảng cho xuất nhà máy thông minh, sản phẩm thông minh, chuỗi cung ứng thông minh đáp ứng nhu cầu khách hàng linh hoạt hiệu 2.3 Phát triển nguồn nhân lực CMCN 4.0 chuyển đổi số tác động lên hầu hết ngành nghề xã hội, tảng để kinh tế chuyển đổi mạnh mẽ từ mơ hình dựa vào thâm dụng lao động sang kinh tế tri thức, tạo thay đổi lớn cung-cầu lao động thị trường Theo Longo cộng (2017) cho chuyển đổi số định hình lại cách thức làm việc nguồn nhân lực Chẳng hạn, công nghệ AI công cụ phân tích liệu cho phép người quản lý trích xuất mẫu có ý nghĩa từ liệu nhân viên đưa chương trình phát triển nghề nghiệp cá nhân hóa chương trình học tập dựa hành vi, kinh nghiệm, kỹ năng, tính cách mơ hình học tập nhân viên (Stone cộng sự, 2018) Tương tự, công nghệ mô AVR (Augmented and Virtual Reality) cung cấp trải nghiệm học tập hợp lý hơn, an toàn hơn, nhanh hiệu (Martín-Gutiérrez cộng sự, 2015) Đổi lại, sáng kiến ​​phát triển nguồn nhân lực hỗ trợ kỹ thuật số mang lại nhiều hội phát triển kinh tế bền vững tăng suất lao động phát huy hiệu hoạt động doanh nghiệp (De Zubielqui cộng sự, 2019) 2.4 Tăng lợi nhuận doanh nghiệp Hofmann Rüsch (2017); Kiel cộng (2017); Müller cộng (2018) thừa nhận CMCN 4.0 có tác động tích cực đến lợi nhuận doanh nghiệp, xu hướng công nghệ IoT, dịch vụ đám mây phân tích liệu lớn, in 3D,… tạo hội làm gia tăng lợi nhuận doanh nghiệp Những ảnh hưởng tích cực trình hoạt động doanh nghiệp (i) tối ưu hóa dịng ngun liệu, (ii) thời gian tốt để tiếp thị sản phẩm, (iii) không gian sản xuất tối ưu hóa sở, (iv) hiệu nguồn lực, (v) giảm chất thải, (vi) cải tiến chất lượng sản phẩm vượt trội, (vii) nâng cao lực sản xuất độ tin cậy, (viii), chiến lược khả thích ứng (ix) giảm chi phí hàng tồn kho - 95 2.5 Gia tăng trách nhiệm xã hội với môi trường Trách nhiệm xã hội DN cam kết DN đóng góp cho phát triển kinh tế bền vững thơng qua việc làm có lợi cho doanh nghiệp phát triển chung toàn xã hội (Nguyễn Quyết, 2017) Như vậy, trách nhiệm xã hội môi trường phận trách nhiệm xã hội DN, thể cam kết quản lý cải thiện tác động với môi trường hoạt động DN tạo Thật vậy, CMCN 4.0 số hóa lĩnh vực sản xuất mang lại ý nghĩa sâu sắc bền vững kinh tế-xã hội nhờ vào phát triển ứng dụng thân thiện với môi trường (Kamble cộng sự, 2018) Ví dụ, cơng nghệ sản xuất phụ gia, AVR HPCCADM tạo điều kiện phát triển sản phẩm thân thiện (Ford Despeisse, 2016; Niaki cộng sự, 2019) Mặt khác, phương thức IoT, IoS, liệu lớn,… tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển ứng dụng quản lý mơi trường đánh giá vịng đời, cân sinh thái, đánh giá hiệu suất nhằm chia thơng tin quản lý mơi trường tồn hệ thống (Gbededo cộng sự, 2018; Khuntia cộng sự, 2018) Dưới lăng kính phát triển kinh tế bền vững, Jabbour cộng (2018) cho trình chuyển đổi số cho phép doanh nghiệp nắm bắt thị trường nhanh chóng, kịp thời ý thức việc tiếp thu hội phát triển bền vững môi trường Hơn nữa, CMCN 4.0 tác động đến hiệu sản xuất thông qua hợp tác, cung cấp khả quản lý tri thức toàn chuỗi, linh hoạt sản xuất mô-đun thiết kế, tạo nhiều hội tối ưu nguồn nguyên vật liệu, giảm thiểu chất thải, dẫn đến phát triển bền vững môi trường (Kiel cộng sự, 2017; Niaki cộng sự, 2019) 2.6 Giảm lượng phát thải khí độc hại Báo cáo mơi trường khí thải công nghiệp nguyên nhân tạo nhiều 40% lượng phát thải khí nhà kính tồn giới (EPA, 2019) Theo Ford Despeisse (2016); Kamble cộng (2018) tin số hóa sản xuất xuất CMCN 4.0 mang lại nhiều hội để giảm lượng phát thải cacbon Sản xuất dựa IoT AI làm tăng hiệu tính linh hoạt, giảm thiểu chất thải số phát thải carbon sản phẩm (Jin cộng sự, 2017) Mặt khác, Müller cộng (2018), Cai cộng (2019) cho CMCN 4.0 mang lại nhiều thuận lợi cho phát triển mơ hình kinh doanh mới, chẳng hạn thay đổi từ sản xuất hàng loạt sang tùy chỉnh chí cá nhân hóa sản phẩm, qua tối ưu hóa thị trường tiêu dùng đóng góp vào việc thực hóa cam kết cắt giảm khí các-bon tương lai, đóng góp vào bền vững mơi trường xã hội 2.7 Giảm chi phí sản xuất Chi phí sản xuất tiêu để đo lường tính hiệu doanh nghiệp Nếu doanh nghiệp theo đuỗi chiến lược dẫn đầu chi phí (cost leadership 96 - strategy) có hội bảo vệ khỏi đối thủ cạnh tranh, tạo hàng rào gia nhập ngành đối thủ Theo Dalenogare cộng (2018); Fatorachian Kazemi (2018); Fettermann Sl (2018); Lin cộng (2018) cho CMCN 4.0 mang lại lợi cạnh tranh đáng kể chi phí tạo quy trình sản xuất tự động khơng ngừng 24/7, cải thiện khả kiểm sốt quy trình, cải thiện độ xác chất lượng sản xuất, giám sát thời gian thực thi phòng ngừa rủi ro, bảo trì hiệu quả, giảm sai sót người trình định chất lượng, giảm chi phí nhân lực nguyên vật liệu, sử dụng hiệu nguồn tài nguyên lượng trình sản xuất 2.8 Hình thành chuỗi cung ứng tích hợp Sự phổ biến đổi công nghệ IoT, điện toán đám mây, Blockchain, AI… dần chuyển đổi chuỗi cung ứng truyền thống sang dạng tích hợp (Chia sẻ thông tin phối hợp nguồn lực để quản lý quy trình) Đặc biệt, với phát triển hệ thống DSN (Digital Supply Network) cung cấp nhiều lợi cho chuỗi cung ứng tích hợp chia cơng việc tồn chuỗi cung ứng cách bình đẳng, tiếp thị hiệu quả, lập kế hoạch cộng tác, tích hợp khách hàng sâu (Dolgui cộng sự, 2019) Quan trọng hơn, hệ thống DSN thu nhận liệu, quản lý, tích hợp thơng tin tốt hơn, DSN phát ngăn chặn rủi ro xảy suốt thời gian vận hành (Bechtsis cộng sự, 2018) mang lại khác biệt cạnh tranh thành viên cung cấp (Ivano cộng sự, 2019) Phương pháp nghiên cứu 3.1 Mơ hình ISM Mơ hình cấu trúc giải thích (Interpretive Structural Model-ISM) xây dựng sở kết hợp tảng; ngôn ngữ, lý thuyết đồ thị toán rời rạc, để cung cấp phương pháp xây dựng cấu trúc vấn đề phức tạp (Warfield, 1974) ISM kết hợp yếu tố đo thang đo thứ tự, cách tiếp cận cho phép yếu tố định tính giữ lại phần không tách rời mơ hình, khác biệt so với nhiều phương pháp mơ hình hóa truyền thống áp dụng với biến số định lượng Các yếu tố biến số mối quan hệ phải thiết lập, xác định liệt kê nhóm chuyên gia lĩnh vực nghiên cứu ISM hỗ trợ nhà phân tích sách xác định khu vực cho hành động mang lại lợi đòn bẩy việc theo đuổi mục tiêu cụ thể Hiện nay, mơ hình áp dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực nghiên cứu quản lý lượng, công nghệ thông tin, chiến lược sản xuất, quản lý hiệu quả, quản lý dự án, quản lý rủi ro, quản lý chiến lược, quản lý chất lượng tổng thể (Praveen Goyal Divesh Kumar, 2017) Các bước thực theo mơ hình ISM sau: - 97 Hình Quy trình phương pháp ISM Nguồn: Tác giả tóm tắt Bước 1: Lược khảo lý thuyết vấn đề nghiên cứu để nhận dạng yếu tố Bước 2: Liệt kê yếu tố (biến) cho phù hợp với bối cảnh nghiên cứu Bước 3: Xây dựng ma trận tự tương tác (Structural Self Interaction Matrix-SSIM) cách so sánh quan hệ cặp yếu tố gán sau: V: Nếu yếu tố i tác động tới yếu tố j j không tác động tới i; A: Nếu yếu tố i không tác động tới j j tác động tới i; X: Nếu yếu tố i tác động qua lại với j; O: Nếu yếu tố i không tác động qua lại với yếu tố j Bước 4: Xây dựng ma trận truy cập (Reachability Matrix-RM) cách thay V, A, X, O ma trận SSIM biến nhị phân theo nguyên tắc sau: Nếu biến (ij) ma trận SSIM V (ij) RM (ji) Nếu biến (ij) ma trận SSIM A (ij) RM (ji) Nếu biến (ij) ma trận SSIM X (ij) RM (ji) Nếu biến (ij) ma trận SSIM O (ij) RM (ji) Từ ma trận RM tìm quan hệ có tính chất bắc cầu, gọi ma trận truy cập sau 98 - (Final Reachability Matrix-FRM) Bước 5: Phân vùng ma trận FRM bước để tìm thứ bậc (lớp) mối quan hệ biến Bước 6: Vẽ đồ thị quan hệ nốt theo lý thuyết đồ thị Bước 7: Thay nốt biến Bước 8: Kiểm tra tính qn biến mơ hình ISM 3.2 Khảo sát chuyên gia Dữ liệu mối quan hệ biến mơ hình ISM thiết lập dựa tổng hợp ý kiến chuyên gia Các tiêu chí lựa chọn nhóm chun gia cần đảm bảo tin cậy chuyên môn, phù hợp với phạm vi nghiên cứu tại, có kinh nghiệm sẵn sàng tham gia vấn Mặt khác, theo Anderson cộng (2001) số lượng chuyên gia cần phải lựa chọn để đảm bảo cho nghiên cứu định tính từ 5-20 người Theo Janes, F R (1988) số chuyên gia cần thiết để tham gia lấy ý kiến tốt người Trong đó, Qureshi cộng (2008) cho nên chọn số lượng chuyên gia từ tới 15 người tốt cho nghiên cứu Kết nghiên cứu 4.1 Ma trận SSIM Nghiên cứu tham khảo ý kiến 15 chuyên gia, bao gồm: giám đốc doanh nghiệp lĩnh vực công nghệ, giảng viên, nhà quản lý giáo dục, phó giám đốc ngân hàng người công tác quan nhà nước Ma trận SSIM kết tổng hợp ý kiến 15 chuyên gia sau phân tích, so sánh, đánh giá mối quan hệ cặp biến Fi Fj Bảng Kết ma trận SSIM Biến F8 F7 F6 F5 F4 F3 F2 F1 Gia tăng phúc lợi xã hội A A A A A A A F2 Đổi mơ hình kinh doanh O X V V X V F3 Phát triển nguồn nhân lực V A A A A F4 Tăng lợi nhuận doanh nghiệp V X V V F5 Tăng TNXH với môi trường V A V F6 Giảm phát thải khí độc hại O A F7 Giảm chi phí sản xuất V F1 F8 Hình thành chuỗi cung ứng tích hợp Nguồn: Tổng hợp từ ý kiến khảo sát chuyên gia - 99 4.2 Ma trận FRM Ma trận FRM hình thành từ ma trận SSIM cách thay ẩn V, A, X, O biến nhị phân Bảng Ma trận FRM F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 Biến phụ thuộc F1 1 1 1 1 F2 1 0 F3 1 1 1 F4 1 0 F5 1 1 F6 1 1 F7 1 0 Giá trị 1* biến có tính bắc cầu F8 1* 1 1* 1 Biến đẩy 8 Nguồn: Tác giả tính 4.3 Phân vùng ma trận FRM Phân vùng ma trận FRM để phân tầng quan hệ, tầng quan hệ số lần lặp Trong lần lặp thuật toán dừng lại tập giao trùng với tập truy cập Bảng Phân vùng ma trận FRM-I Biến Tập truy cập Tập tiền đề Tập giao Lần lặp F1 1, 2, 3, 4, 5, 7, I F2 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, ,7 2, 4, F3 1, 3, 2, 3, 4, 5, 6, F4 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 4, 2, 4, F5 1, 3, 5, 6, 2, 4, 5, F6 1, 3, 6, 2, 4, 5, 6, F7 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 4, 2, 4, F8 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 Nguồn:Tác giả tính 100 - Bảng Phân vùng ma trận FRM-II Biến F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 Tập truy cập 2, 3, 4, 5, 6, 7, 3, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 3, 5, 6, 3, 6, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 Tập tiền đề 2, ,7 2, 3, 4, 5, 6, 2, 4, 2, 4, 5, 2, 4, 5, 6, 2, 4, 2, 3, 4, 5, 6, 7, Tập giao 2, 4, 2, 4, 2, 4, Lần lặp II Nguồn:Tác giả tính Bảng Phân vùng ma trận FRM-III Biến F2 F3 F4 F5 F6 F7 Tập truy cập 2, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 4, 5, 6, 3, 5, 3, 2, 3, 4, 5, 6, Tập tiền đề 2, ,7 2, 3, 4, 5, 6, 2, 4, 2, 4, 5, 2, 4, 5, 6, 2, 4, Tập giao 2, 4, 2, 4, 2, 4, Lần lặp III Nguồn:Tác giả tính Bảng Phân vùng ma trận FRM-IV Biến F2 F4 F5 F6 F7 Tập truy cập 2, 4, 5, 6, 2, 4, 5, 6, 5, 6 2, 4, 5, 6, Tập tiền đề 2, ,7 2, 4, 2, 4, 5, 2, 4, 5, 6, 2, 4, Tập giao 2, 4, 2, 4, 2, 4, Lần lặp IV Nguồn:Tác giả tính Bảng Phân vùng ma trận FRM-V Biến F2 F4 F5 F7 Tập truy cập 2, 4, 5, 2, 4, 5, 2, 4, 5, Tập tiền đề 2, ,7 2, 4, 2, 4, 5, 2, 4, Tập giao 2, 4, 2, 4, 2, 4, Lần lặp V Nguồn:Tác giả tính - 101 Bảng Phân vùng ma trận FRM-VI Biến F2 F4 F7 Tập truy cập 2, 4, 2, 4, 2, 4, Tập tiền đề 2, ,7 2, 4, 2, 4, Tập giao 2, 4, 2, 4, 2, 4, Lần lặp VI VI VI Nguồn:Tác giả tính Kết phân vùng ma trận FRM cho thấy thuật tốn mơ hình ISM dừng lại lần lặp thứ VI, điều chứng tỏ mối quan hệ yếu tố chia thành tầng, số tầng thể rõ sau vẽ sơ đồ mạng sau: F1 F8 F3 F6 F5 F4 F2 F7 Hình Sơ đồ phân lớp mối quan hệ Nguồn: Tác giả vẽ từ kết phân vùng FRM Sơ đồ Hình cho thấy mối quan hệ biến hệ thống chia thành lớp, lớp thứ gồm biến F2, F4, F7, lớp thứ F5, lớp thứ F6, lớp thứ F3, lớp thứ F8 lớp thứ F1 Trong đó, biến lớp có mối quan hệ với tác động đến lớp thứ 2, biến lớp tác động đến biến lớp đến lớp (F1) Vậy kết phân tích mơ hình ISM cho thấy mối liên hệ biến hệ thống 4.4 Phân tích ma trận MICMAC Phân tích ma trận MICMAC (Matrice d’Impacts Croisés Multiplication Appliquée un Classement) đề xuất Duperrin and Godet (1973) Ma trận MICMAC chia tạo độ biến đẩy biến phụ thuộc thành vùng Trung đó, biến thuộc vùng I (Autonomous) khơng có ảnh hưởng tồn hệ thống Những biến thuộc vùng 102 - II (Dependence) có mối quan hệ phụ thuộc lớn, quan hệ nội thấp, bao gồm F1 (Gia tăng phúc lợi xã hội), F3 (Phát triển nguồn nhân lực), F6 (Giảm phát thải khí độc hại) F8 (Hình thành chuỗi cung ứng tích hợp) Những biến thuộc vùng III (Linkage) có quan hệ phụ thuộc quan hệ nội lớn Những biến thuộc vùng IV (Independence) có mối quan hệ nội lớn quan hệ phụ thuộc bé, bao gồm F2 (Đổi mơ hình kinh doanh), F4 (Tăng lợi nhuận doanh nghiệp) F7 (Giảm chi phí sản xuất) Biến đẩy F4, F2, F7 Vùng III Vùng IV F5 F6 Vùng I Vùng II F3 F8 F1 Biến phụ thuộc Đồ thị Ma trận MICMAC Nguồn: Tác giả vẽ từ ma trận FRM Hàm ý sách Nghiên cứu xác định phân tích số hội đến từ CMCN 4.0 có khả thúc đẩy phát triển bền vững Kết nghiên cứu từ mơ hình ISM phân tích ma trận MICMAC viết rút số kết luận sau: Thứ nhất, CMCN 4.0 mang lại nhiều hội cho phát triển bền vững, hội mà doanh nghiệp đón nhận sớm gồm: Đổi mơ hình kinh doanh (F2), tăng lợi nhuận doanh nghiệp (F4) giảm chi phí sản xuất (F7) (vì thuộc lớp VI mơ hình ISM) Mặt khác, hội thuộc vùng IV ma trận MICMAC điều hàm ý rằng, chúng phụ thuộc lớn vào vấn đề nội doanh nghiệp Vậy muốn nắm bắt phát huy hiệu hội doanh nghiệp cần phải chủ động công tác tuyên truyền nhận thức xu hướng tất yếu CMCN 4.0, đào tạo nguồn nhân lực, đầu tư nghiên cứu phát triển… để sẵn sàng tiếp cận cách nhanh nhất, hiệu - 103 Thứ hai, theo hiệu ứng lan tỏa từ hội F2, F4, F7 đến hội lại hội gia tăng phúc lợi xã hội (F1) đến muộn (lớp I mơ hình ISM) Những hội phụ thuộc lớn vào yếu tố bên ngồi (vì thuộc vùng II ma trận MICMAC) Vậy phủ cần tiếp tục hồn thiện chế, sách vĩ mơ khuyến khích, thu hút, sử dụng nhân tài, nguồn nhân lực chất lượng cao đáp ứng yêu cầu để theo kịp, thích ứng xu số hóa nhằm thúc đẩy, nắm bắt, phát huy hiệu hội TÀI LIỆU THAM KHẢO Anderson, T., R Liam, D R Garrison, and W Archer (2001) Assessing Teacher Presence in a Computer Conferencing Context Journal of the Asynchronous Learning Network 5(2), 1-17 Ban kinh tế Trung ương (2021) Việt Nam thăng hạng bảng xếp hạng chuyển đổi số giới https://kinhtetrunguong.vn Truy cập ngày 25/5/2021 Bauer, J M (2018) The Internet and income inequality: Socio-economic challenges in a hyperconnected society Telecommunications Policy, 42(4), 333-343 Bechtsis, D., Tsolakis, N., Vlachos, D., & Srai, J S (2018) Intelligent Autonomous Vehicles in digital supply chains: A framework for integrating innovations towards sustainable value networks Journal of cleaner production, 181(1), 60-71 Branger, J., & Pang, Z (2015) From automated home to sustainable, healthy and manufacturing home: a new story enabled by the Internet-of-Things and Industry 4.0. Journal of Management Analytics, 2(4), 314-332 Cai, W., Lai, K H., Liu, C., Wei, F., Ma, M., Jia, S., & Lv, L (2019) Promoting sustainability of manufacturing industry through the lean energy-saving and emission-reduction strategy. Science of the Total Environment, 665, 23-32 Caradonna, J L (2014) Sustainability: A history Oxford: Oxford University Press Choi, S., & Ng, A (2011) Environmental and economic dimensions of sustainability and price effects on consumer responses Journal of business ethics, 104(2), 269-282 Cusumano, M A., Kahl, S J., & Suarez, F F (2015) Services, industry evolution, and the competitive strategies of product firms. Strategic management journal, 36(4), 559-575 Dalenogare, L S., Benitez, G B., Ayala, N F., & Frank, A G (2018) The expected contribution of Industry 4.0 technologies for industrial performance. International Journal of Production Economics, 204, 383-394 De Zubielqui, G C., Fryges, H., & Jones, J (2019) Social media, open innovation & HRM: implications for performance Technological Forecasting and Social Change, 144(1), 334-347 Dempsey, N., Bramley, G., Power, S., & Brown, C (2011) The social dimension of sustainable development: Defining urban social sustainability Sustainable development, 19(5), 289-300 Dolgui, A., Ivanov, D., Sethi, S P., & Sokolov, B (2019) Scheduling in production, supply chain and Industry 4.0 systems by optimal control: fundamentals, state-of-the-art and applications International Journal of Production Research, 57(2), 411-432 104 - EPA (2019) Global greenhouse gas emissions data, United States Environmental Protection Agency https://www.epa.gov/ghgemissions/global-greenhouse-gas-emissions-data Evans, S., Vladimirova, D., Holgado, M., Van Fossen, K., Yang, M., Silva, E A., & Barlow, C Y (2017) Business model innovation for sustainability: Towards a unified perspective for creation of sustainable business models. Business Strategy and the Environment, 26(5), 597-608 Fatorachian, H., & Kazemi, H (2018) A critical investigation of Industry 4.0 in manufacturing: theoretical operationalisation framework. Production Planning & Control, 29(8), 633-644 Fettermann, D C., Cavalcante, C G S., Almeida, T D D., & Tortorella, G L (2018) How does Industry 4.0 contribute to operations management?  Journal of Industrial and Production Engineering, 35(4), 255-268 Ford, S., & Despeisse, M (2016) Additive manufacturing and sustainability: an exploratory study of the advantages and challenges. Journal of cleaner Production, 137, 1573-1587 Gbededo, M A., Liyanage, K., & Garza-Reyes, J A (2018) Towards a Life Cycle Sustainability Analysis: A systematic review of approaches to sustainable manufacturing.  Journal of Cleaner Production, 184, 1002-1015 Goyal, P., & Kumar, D (2017) Modeling the CSR barriers in manufacturing industries. Benchmarking: An International Journal Hofmann, E., & Rüsch, M (2017) Industry 4.0 and the current status as well as future prospects on logistics. Computers in industry, 89, 23-34 Ivanov, D., Dolgui, A., & Sokolov, B (2019) The impact of digital technology and Industry 4.0 on the ripple effect and supply chain risk analytics International Journal of Production Research, 57(3), 829-846 Jabbour, A B L d S., Jabboura, C J C., Foropona, C., & Filho, M G (2018b) When titans meet–Can industry 4.0 revolutionise the environmentally-sustainable manufacturing wave? The role of critical success factors Technological Forecasting and Social Change, 132(1), 18-25 Janes, F R (1988) Interpretive structural modelling: a methodology for structuring complex issues. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 10(3), 145-154 Jiang, P., Ding, K., & Leng, J (2016) Towards a cyber-physical-social-connected and serviceoriented manufacturing paradigm: Social Manufacturing. Manufacturing Letters, 7, 15-21 Jin, M., Tang, R., Ji, Y., Liu, F., Gao, L., & Huisingh, D (2017) Impact of advanced manufacturing on sustainability: An overview of the special volume on advanced manufacturing for sustainability and low fossil carbon emissions. Journal of cleaner production, 161, 69-74 Kamble, S S., Gunasekaran, A., & Gawankar, S A (2018) Sustainable Industry 4.0 framework: A systematic literature review identifying the current trends and future perspectives. Process Safety and Environmental Protection, 117, 408-425 Khuntia, J., Saldanha, T J., Mithas, S., & Sambamurthy, V (2018) Information technology and sustainability: Evidence from an emerging economy Production and Operations Management, 27(4), 756-773 - 105 Kiel, D., Müller, J M., Arnold, C., & Voigt, K I (2020) Sustainable industrial value creation: Benefits and challenges of industry 4.0 In Digital Disruptive Innovation, 231-270 Li, L (2018) China’s manufacturing locus in 2025: With a comparison of “Made-in-China 2025” and “Industry 4.0”. Technological Forecasting and Social Change, 135, 66-74 Longo, F., Nicoletti, L., & Padovano, A (2017) Smart operators in industry 4.0: A human-centered approach to enhance operators’ capabilities and competencies within the new smart factory context. Computers & industrial engineering, 113, 144-159 Martín-Gutiérrez, J., Fabiani, P., Benesova, W., Meneses, M D., & Mora, C E (2015) Augmented reality to promote collaborative and autonomous learning in higher education Computers in human behavior, 51(1), 752-761 Müller, J M., Buliga, O., & Voigt, K I (2018) Fortune favors the prepared: How SMEs approach business model innovations in Industry 4.0. Technological Forecasting and Social Change, 132, 2-17 Nguyễn Quyết (2017) Ảnh hưởng trách nhiệm xã hội doanh nghiệp đến hài hòng lòng trung thành khách hang ngân hang thương mại TPHCM Tạp chí quản lý kinh tế, 87(3), 71-80 Niaki, M K., Torabi, S A., & Nonino, F (2019) Why manufacturers adopt additive manufacturing technologies: The role of sustainability. Journal of Cleaner Production, 222, 381-392 Qureshi, M N., Kumar, D., & Kumar, P (2008) An integrated model to identify and classify the key criteria and their role in the assessment of 3PL services providers. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics Schroeder, A., Ziaee Bigdeli, A., Galera Zarcos, C., & Baines, T (2019) Capturing the benefits of industry 4.0: a business network perspective Production Planning & Control (Forthcoming), 1-17 Stone, C B., Neely, A R., & Lengnick-Hall, M L (2018) Human Resource Management in the Digital Age: Big Data, HR Analytics and Artificial Intelligence In P N Melo & C Machado (Eds.) Management and Technological Challenges in the Digital Age, 13-42: CRC Press Strandhagen, J W., Alfnes, E., Strandhagen, J O., & Vallandingham, L R (2017) The fit of Industry 4.0 applications in manufacturing logistics: a multiple case study Advances in Manufacturing, 5(4), 344-358 Wang, Y., Ma, H.-S., Yang, J.-H., & Wang, K.-S (2017) Industry 4.0: a way from mass customization to mass personalization production Advances in Manufacturing, 5(4), 311-320 Warfield, J N (1973) Binary matrices in system modeling. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, (5), 441-449 Xu, L D., Xu, E L., & Li, L (2018) Industry 4.0: state of the art and future trends. International Journal of Production Research, 56(8), 2941-2962 Zhou, Y., & Tyers, R (2018) Automation and inequality in China China Economic Review (Forthcoming) doi: 10.1016/j.chieco.2018.07.008 106 - ... MICMAC Nguồn: Tác giả vẽ từ ma trận FRM Hàm ý sách Nghiên cứu xác định phân tích số hội đến từ CMCN 4.0 có khả thúc đẩy phát triển bền vững Kết nghiên cứu từ mơ hình ISM phân tích ma trận MICMAC... kính phát triển kinh tế bền vững, Jabbour cộng (2018) cho trình chuyển đổi số cho phép doanh nghiệp nắm bắt thị trường nhanh chóng, kịp thời ý thức việc tiếp thu hội phát triển bền vững môi trường... hình lại cách thức làm việc nguồn nhân lực Chẳng hạn, công nghệ AI cơng cụ phân tích liệu cho phép người quản lý trích xuất mẫu có ý nghĩa từ liệu nhân viên đưa chương trình phát triển nghề nghiệp