Chuyển đổi số (digital transformation) tại doanh nghiệp nhà nước được hiểu là quá trình cấu trúc và tái định hình phương thức tạo lập, phân phối và thu nhận giá trị công – thị trường trong khuôn khổ thể chế. Khác với digitization (số hóa tín hiệu) và digitalization (ứng dụng số để cải thiện quy trình), digital transformation là sự tái cấu trúc toàn diện mô hình vận hành, và trong nhiều trường hợp là cả mô hình kinh doanh hoặc dịch vụ, dựa trên nền tảng năng lực số (Bharadwaj & cộng sự, 2013; Vial, 2019). Khi được triển khai thực chất, dữ liệu trở thành tài sản nền tảng, quyết định dựa trên bằng chứng trở thành chuẩn mực, và trách nhiệm giải trình số được nâng cao.
TS. Nguyễn Đức Long – Học viện Chính trị
ThS. Hoàng Văn Thảo – Trường Trung cấp Bách nghệ TP Hồ Chí Minh
1. Mở đầu
Trên bình diện quốc tế, khái niệm doanh nghiệp nhà nước được diễn giải đa dạng, tùy theo hệ thống pháp luật và quan điểm quản lý kinh tế của mỗi quốc gia, song đều hội tụ ở tiêu chí cốt lõi là sở hữu và quyền kiểm soát của Nhà nước đối với doanh nghiệp. Liên Hợp Quốc định nghĩa DNNN là doanh nghiệp do Nhà nước sở hữu toàn bộ hoặc một phần và Nhà nước nắm quyền kiểm soát ở một mức độ nhất định (United Nations, 2019). Ngân hàng Thế giới cũng tiếp cận theo hướng tương tự khi xác định DNNN là các chủ thể kinh tế do Chính phủ sở hữu hoặc kiểm soát, trong đó nhiều đơn vị tạo phần lớn thu nhập từ hoạt động cung ứng hàng hóa và dịch vụ (World Bank, 2021). Trước thực tế đó, nghiên cứu này đề xuất chuyển dịch từ mô hình đào tạo rời rạc theo sự vụ sang xây dựng năng lực tổ chức một cách hệ thống, sử dụng khung lý thuyết năng lực động như nền tảng phân tích, phù hợp với mục tiêu kép công – thị trường của DNNN.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp hỗn hợp. Phân tích tài liệu hệ thống được thực hiện để xây dựng cơ sở lý thuyết. Dữ liệu thứ cấp từ các nguồn chính thống (2015–2025) được khai thác để phân tích xu hướng thực trạng. Lý thuyết Năng lực Động (Dynamic Capabilities) đóng vai trò là khung phân tích chính để diễn giải cơ chế tác động và đề xuất các giải pháp đồng bộ.
2. Lý thuyết về phát triển nguồn nhân lực chuyển đổi số trong doanh nghiệp nhà nước
2.1. Nguồn nhân lực chuyển đổi số trong doanh nghiệp nhà nước
Ở Việt Nam, khái niệm DNNN được quy định trong Luật Doanh nghiệp 2021. Theo Khoản 11 Điều 4, DNNN là doanh nghiệp mà Nhà nước nắm giữ từ 50% vốn điều lệ trở lên; các quyền biểu quyết của Nhà nước trong doanh nghiệp được quy định cụ thể tại Điều 88 (Quốc hội, 2021). Theo đó, DNNN ở Việt Nam có thể được tổ chức dưới hình thức công ty cổ phần hoặc công ty trách nhiệm hữu hạn, với điều kiện Nhà nước nắm giữ toàn bộ vốn hoặc giữ quyền chi phối thông qua cổ phần, phần vốn góp.
Nguồn nhân lực trong DNNN được hiểu là tổng thể đội ngũ cán bộ quản lý, chuyên gia và người lao động trong các tổ chức kinh tế do Nhà nước sở hữu hoặc chi phối (OECD, 2019). Khác với khu vực tư nhân, lực lượng này mang tính “hai mặt”: vừa là yếu tố sản xuất trực tiếp tạo ra giá trị kinh tế, vừa là chủ thể thực thi mục tiêu công ích, góp phần ổn định vĩ mô và hiện thực hóa định hướng phát triển theo ủy thác của Nhà nước. Vì vậy, không thể quy giản “nhân lực DNNN” thành tập hợp tri thức và kỹ năng kỹ thuật; cấu phần này còn bao gồm hệ chuẩn mực, giá trị, động cơ và hành vi gắn với kỷ luật thể chế và trách nhiệm giải trình trước xã hội (Jensen & Meckling, 1976).
Ở bình diện kinh tế, nhân lực DNNN tập trung trong các lĩnh vực hạ tầng và dịch vụ thiết yếu như năng lượng, viễn thông, vận tải, tài chính – tín dụng chính sách, nơi đòi hỏi mức độ an toàn, liên tục và tin cậy vận hành rất cao. Ở bình diện chính trị – xã hội, lực lượng này đại diện lợi ích công, bảo đảm cung ứng dịch vụ thiết yếu, thực hiện can thiệp khi thị trường biến động và triển khai các ưu tiên chiến lược dài hạn của quốc gia. Sự đồng thời của hai hệ tiêu chí – hiệu quả thị trường và chuẩn mực công vụ – làm phức tạp hóa thiết kế mục tiêu, hệ chỉ số đánh giá và cơ chế khuyến khích. Do đó, nếu thiếu cơ chế khuyến khích thích đáng, các quyết định nhân sự thường có xu hướng nghiêng về an toàn thủ tục hơn là tối ưu hóa kết quả (Barney, 1991; Jensen & Meckling, 1976).
Cấu trúc thể chế của chủ sở hữu nhà nước tác động có hệ thống tới toàn bộ chu trình phát triển nguồn nhân lực trong doanh nghiệp nhà nước. Ở khâu hoạch định và tuyển dụng, tiêu chí năng lực thường gắn liền với thủ tục, thẩm quyền phê duyệt và quy định biên chế nhằm bảo đảm minh bạch và công bằng, nhưng lại làm giảm độ linh hoạt khi cần thu hút nhanh nguồn nhân lực khan hiếm. Trong bố trí và sử dụng, phân cấp quyền hạn cùng cơ chế giám sát đa tầng giúp kiểm soát rủi ro, song có thể làm chậm quá trình điều chuyển nhân sự cho các ưu tiên đổi mới. Ở đào tạo – phát triển, nội dung dễ thiên về tuân thủ quy trình và cập nhật bắt buộc, thay vì nuôi dưỡng năng lực giải quyết vấn đề, thiết kế giải pháp hay phối hợp liên chức năng – những phẩm chất thiết yếu trong môi trường vận hành phức hợp. Trong đánh giá và đãi ngộ, cơ chế nặng tính thâm niên hoặc định biên ổn định góp phần bảo đảm trật tự và ghi nhận đóng góp dài hạn, nhưng lại làm giảm độ nhạy của khuyến khích đối với thành tích gắn kết quả và sáng kiến đổi mới, kéo dài khoảng cách giữa “đào tạo trên giấy” và “năng lực thực thi” (Barney, 1991; OECD, 2019).
Dưới góc nhìn quan hệ ủy quyền – tác nghiệp, khi bất cân xứng thông tin lớn, chi phí giám sát cao và trách nhiệm giải trình phân tán, các quyết định nhân sự dễ ưu tiên an toàn thủ tục. Những biểu hiện thường thấy là thử nghiệm công nghệ mới bị trì hoãn; phê duyệt vị trí năng lực số trọng yếu kéo dài; sáng kiến học tập và cải tiến từ dưới lên suy giảm động lực nếu thiếu cơ chế ghi nhận – tưởng thưởng (Jensen & Meckling, 1976).
Trong thập niên gần đây, chuyển đổi số đã trở thành xu thế chiến lược tại hầu hết các ngành, từ sản xuất, ô tô đến y tế và tài chính (Hanelt et al., 2021). Quá trình này được coi là một tài sản chiến lược then chốt, gắn liền với việc tái cấu trúc toàn diện mô hình hoạt động và tạo ra giá trị mới dựa trên nền tảng số (Pereira et al., 2023). Tuy nhiên, khái niệm “chuyển đổi số” thường bị nhầm lẫn với “digitization” (số hóa dữ liệu) và “digitalization” (ứng dụng công nghệ số vào quy trình hiện có). Khác biệt cốt lõi nằm ở phạm vi và mức độ thay đổi: chuyển đổi số là sự tái cấu trúc toàn diện mô hình vận hành và kinh doanh, vượt xa việc cải tiến công nghệ đơn thuần (Gong & Ribiere, 2021). Các nghiên cứu ban đầu tập trung vào công nghệ, nhưng dần chuyển sang nhấn mạnh khía cạnh tổ chức và chiến lược. Sự đa dạng trong cách hiểu dẫn đến nhiều phương pháp đo lường khác nhau, từ phân tích văn bản đến thang đo đa chiều. Do đó, việc xác lập một “chuẩn thuật ngữ nội bộ” là hết sức cần thiết nhằm bảo đảm tính nhất quán và khả năng so sánh trong cả nghiên cứu và triển khai thực tiễn.
Trong nghiên cứu này, chuyển đổi số (digital transformation) tại doanh nghiệp nhà nước được hiểu là quá trình cấu trúc và tái định hình phương thức tạo lập, phân phối và thu nhận giá trị công – thị trường trong khuôn khổ thể chế. Khác với digitization (số hóa tín hiệu) và digitalization (ứng dụng số để cải thiện quy trình), digital transformation là sự tái cấu trúc toàn diện mô hình vận hành, và trong nhiều trường hợp là cả mô hình kinh doanh hoặc dịch vụ, dựa trên nền tảng năng lực số (Bharadwaj & cộng sự, 2013; Vial, 2019). Khi được triển khai thực chất, dữ liệu trở thành tài sản nền tảng, quyết định dựa trên bằng chứng trở thành chuẩn mực, và trách nhiệm giải trình số được nâng cao.
Trong bối cảnh DNNN, quá trình này đòi hỏi sự tuân thủ các yêu cầu đặc thù về an ninh thông tin, bảo vệ dữ liệu và bảo đảm giá trị công. Do đó, phát triển nguồn nhân lực số không dừng lại ở khả năng “biết sử dụng công nghệ” mà phải hướng tới việc chuyển hóa công nghệ thành năng lực tổ chức bền vững.
Nhân lực số trong DNNN cần đáp ứng bốn nhóm yêu cầu then chốt: kỹ năng số gắn với vai trò công việc; năng lực thích ứng trước thay đổi; văn hóa tổ chức định hướng dữ liệu; và năng lực quản trị tuân thủ trong môi trường số. Tuy nhiên, đặc thù thể chế của DNNN khiến các yêu cầu này không thể triển khai đồng loạt mà phải có sự phân vai rõ ràng. Ở tầng lãnh đạo, nhiệm vụ trọng tâm là định hướng chiến lược số, ưu tiên đầu tư, thiết kế hệ thống chỉ số kết quả và chịu trách nhiệm giải trình. Ở tầng quản lý trung gian, mục tiêu là chuyển hóa định hướng thành kế hoạch nguồn lực, quy trình và cơ chế đo lường, đồng thời điều phối liên chức năng và tháo gỡ vướng mắc thủ tục. Ở tầng tác nghiệp, trọng tâm là vận hành an toàn, hiệu quả, phát hiện bất thường và đề xuất cải tiến dựa trên dữ liệu hiện trường.
Song hành với sự phân vai đó cần một khung đo lường cân bằng trên ba trục “kỹ năng – thái độ – văn hóa” và hai lớp “tuân thủ – tạo giá trị”, nhằm hình thành “hệ thần kinh dữ liệu” cho đội ngũ nhân sự. Khung đo lường này giúp nhận diện khoảng trống năng lực, ưu tiên đầu tư đúng chỗ và lượng hóa hiệu quả chuyển đổi (Vial, 2019; OECD, 2021).
2.2. Nội dung phát triển nguồn nhân lực chuyển đổi số trong doanh nghiệp nhà nước
Lý thuyết Năng lực Động (Dynamic Capabilities Theory) phát triển trên nền tảng của Lý thuyết Dựa trên Nguồn lực (RBV), trở thành một trong những khung lý thuyết trung tâm của quản trị chiến lược hiện đại. Được David J. Teece, Gary Pisano và Amy Shuen hệ thống hóa năm 1997, lý thuyết này định nghĩa năng lực động là “khả năng của doanh nghiệp trong việc tích hợp, phát triển và tái cấu hình các năng lực bên trong và bên ngoài nhằm ứng phó hiệu quả với những biến động nhanh chóng của môi trường” (Teece, Pisano, & Shuen, 1997). Trong nghiên cứu tiếp theo, Teece (2007) xác định ba thành tố cốt lõi của năng lực động gồm: (i) sensing – khả năng cảm nhận và nhận diện cơ hội cùng các rủi ro tiềm ẩn; (ii) seizing – năng lực nắm bắt và huy động nguồn lực để tận dụng cơ hội đã nhận diện; và (iii) reconfiguring – năng lực tái cấu trúc và điều chỉnh nguồn lực nhằm duy trì khả năng thích ứng lâu dài. Ba năng lực này được xem như một “hệ điều hành chiến lược” cho phép doanh nghiệp duy trì tính linh hoạt, nâng cao năng lực thích ứng và tăng cường khả năng cạnh tranh trong bối cảnh kinh tế số đầy bất định.
So với RBV – vốn tập trung vào việc sở hữu và bảo vệ các nguồn lực VRIN trong môi trường tương đối ổn định – Lý thuyết Năng lực Động nhấn mạnh tính động học của chiến lược, đề cao khả năng học hỏi, đổi mới và tái cấu trúc liên tục. Nếu RBV trả lời câu hỏi “doanh nghiệp có gì”, thì năng lực động giải thích “doanh nghiệp làm thế nào” để biến những nguồn lực đó thành lợi thế cạnh tranh bền vững trong điều kiện biến động không ngừng của nền kinh tế tri thức và công nghệ số.
Như vậy, từ các phân tích trên, khi áp dụng vào phát triển nguồn nhân lực chuyển đổi số tại DNNN, ba vi mô này được hiểu như sau:
Thứ nhất, cảm nhận (sensing) hàm chỉ năng lực tri nhận cơ hội và nhận diện đe dọa từ thị trường, công nghệ và đặc biệt là môi trường chính sách – xã hội. Ở bình diện nguồn nhân lực, năng lực này thể hiện qua khả năng đọc hiểu xu thế công nghệ và giải mã tín hiệu chính sách để chuyển hóa thành yêu cầu năng lực cụ thể cho từng vị trí. Khi thiếu năng lực cảm nhận, hoạt động đào tạo dễ rơi vào tình trạng “bồi dưỡng hình thức”, thiếu gắn kết với nhu cầu thực tiễn.
Thứ hai, nắm bắt (seizing) là năng lực huy động và triển khai nguồn lực để chớp lấy cơ hội. Trong phát triển nguồn nhân lực số, điều này đồng nghĩa với việc kiến tạo đội ngũ lãnh đạo số, định hình kiến trúc năng lực then chốt và tổ chức lại cơ chế khuyến khích. Thách thức của DNNN nằm ở “độ trễ thể chế” và cấu trúc quản trị phân tầng khiến các quyết định thường chậm trễ. Năng lực nắm bắt chỉ phát huy khi đi kèm cải cách quyền hạn và giảm bất cân xứng thông tin – một vấn đề then chốt trong Lý thuyết Ủy quyền (Jensen & Meckling, 1976).
Thứ ba, chuyển đổi (transforming) là năng lực tái cấu trúc toàn diện để duy trì khả năng thích ứng. Với nguồn nhân lực số, chuyển đổi không chỉ dừng lại ở đào tạo lại (reskilling) hay nâng cấp kỹ năng (upskilling), mà còn bao gồm xây dựng văn hóa số, chuyển dịch cơ chế quản trị nhân sự từ dựa trên thâm niên sang dựa trên năng lực. Thiếu đầu tư cho chuyển đổi văn hóa và thể chế sẽ khiến quá trình chuyển đổi số bị đình trệ.
Trong tiếp cận năng lực động, đo lường giữ vai trò điều hướng nhưng không đồng nhất với “giám sát hành chính”. Một hệ thống chỉ báo cân bằng cần được thiết kế gắn trực tiếp với chuỗi cảm nhận – nắm bắt – chuyển đổi (sensing – seizing – transforming), bao gồm:: (1) lớp năng lực (tỷ lệ vị trí đạt chuẩn, tỷ lệ hoàn thành hành trình học tập); (2) lớp văn hóa (chỉ số trưởng thành văn hóa số, mức độ quyết định dựa trên dữ liệu); và (3) lớp kết quả (thời gian chu trình nghiệp vụ, tỷ lệ tự động hóa thực chất) (Vial, 2019; OECD, 2021).
Bên cạnh nội dung và đo lường, cần nhận diện các yếu tố tác động và điều kiện bảo đảm để năng lực động phát huy hiệu quả. Các yếu tố quan trọng bao gồm: (1) mục tiêu kép kinh tế – chính trị làm thay đổi tiêu chí tối ưu; (2) vấn đề ủy quyền với chi phí đại diện cao; (3) năng lực số của lãnh đạo; (4) hạ tầng dữ liệu – công nghệ; và (5) văn hóa tổ chức (mức độ cởi mở, tinh thần học hỏi). Điều kiện bảo đảm do đó phải tập trung vào xây dựng khung phân quyền rõ ràng, quản trị dữ liệu minh bạch, cập nhật định kỳ chuẩn năng lực và thiết kế cơ chế khuyến khích gắn chặt với kết quả ứng dụng số.
Tóm lại, Lý thuyết năng lực động, với trục phân tích cảm nhận – nắm bắt – chuyển đổi, cung cấp một khung phân tích hữu hiệu để kết nối lý thuyết với thực tiễn, giúp DNNN chuyển dịch từ điều chỉnh cục bộ sang đổi mới hệ thống trong phát triển nguồn nhân lực chuyển đổi số – một điều kiện tiên quyết để duy trì lợi thế trong nền kinh tế số.
3. Nguồn nhân lực trong doanh nghiệp nhà nước Việt Nam: Thực trạng và vấn đề đặt ra theo cách tiếp cận lý thuyết năng lực động
3.1. Thực trạng nguồn nhân lực theo cách tiếp cận năng lực động
Thực trạng nguồn nhân lực trong khu vực doanh nghiệp nhà nước Việt Nam giai đoạn 2015-2025 phản ánh một bức tranh nhiều mâu thuẫn dưới góc nhìn của lý thuyết năng lực động, cụ thể là:
(i) Về năng lực cảm nhận (sensing), sự không tương xứng giữa nỗ lực đào tạo và hiệu quả sử dụng biểu hiện khá rõ.
Bảng 1. Thu nhập bình quân và tỷ lệ lao động được đào tạo theo loại hình, 2015–2025 (Thu nhập: triệu đồng/người/tháng; Tỷ lệ đào tạo: %)
Số liệu cho thấy, tỷ lệ lao động được đào tạo trong DNNN duy trì ở mức cao (50,1% năm 2025, vượt xa khu vực tư nhân 32,8%), đồng thời thu nhập bình quân cũng luôn cao hơn khu vực tư nhân và tiến gần khu vực FDI. Tuy nhiên, nhiều báo cáo quốc tế vẫn chỉ ra tình trạng thiếu hụt kỹ năng số cốt lõi trong lực lượng lao động DNNN (OECD, 2019). Nguyên nhân chủ yếu nằm ở việc năng lực sensing chưa được thiết kế như một quy trình dựa trên dữ liệu: nhu cầu năng lực số theo từng vị trí chưa được lượng hóa; hệ thống thông tin nhân sự tích hợp để theo dõi khoảng trống kỹ năng và dự báo nhu cầu còn yếu; do đó, hoạt động đào tạo dễ lệch trọng tâm, mang tính phong trào và dẫn tới hiệu ứng “hình thức”.
(ii) Về năng lực nắm bắt (seizing), hệ quả của một nền tảng cảm nhận yếu là khả năng huy động–triển khai kém hiệu lực, thể hiện qua hai chiều cạnh: co hẹp nguồn nhân lực tương đối và độ trễ trong chính sách đãi ngộ.
Bảng 2. Quy mô và cơ cấu lao động theo loại hình doanh nghiệp, 2015–2025
(Đơn vị: nghìn người; tỷ trọng: %)
Quy mô lao động DNNN giảm mạnh cả về số tuyệt đối (từ 1.857 nghìn người năm 2015 xuống 1.215 nghìn người năm 2025) lẫn tỷ trọng trong nền kinh tế (từ 16,8% xuống 7,2%), trong khi khu vực tư nhân và FDI mở rộng bền bỉ. Đây không chỉ là hệ quả cơ học của tái cơ cấu mà còn cho thấy DNNN yếu thế trong việc thu hút và giữ chân nhân lực có kỹ năng số. Cùng lúc, khoảng cách thu nhập với khu vực FDI ngày càng nới rộng (từ 2,6 triệu đồng/người/tháng năm 2015 lên 6,3 triệu đồng năm 2025, theo Bảng 1). Cơ chế lương thưởng cứng nhắc, thiên về thâm niên và chưa gắn với kết quả ứng dụng số khiến tín hiệu khuyến khích mờ nhạt; quy trình phê duyệt nhân sự và mua sắm công nghệ đa tầng tạo ra “độ trễ thể chế”, làm chậm nhịp seizing.
(iii) Về năng lực chuyển đổi (transforming), điểm nghẽn chính nằm ở tầng văn hóa và thể chế nhân sự. Các khảo sát về mức độ trưởng thành văn hóa số gần đây ghi nhận xu hướng suy giảm, với tỷ lệ lớn doanh nghiệp chưa đo lường văn hóa định kỳ; mức đầu tư cho chuyển đổi văn hóa còn khiêm tốn, đặc biệt trong các chương trình học tập tổ chức, cố vấn – huấn luyện hay thiết kế quy trình ra quyết định dựa trên bằng chứng (OECD, 2021; European Commission, 2021). Khi những chuẩn mực then chốt như “ra quyết định dựa trên dữ liệu” hay “thử nghiệm có kiểm soát” chưa được thể chế hóa, các nỗ lực đào tạo lại (reskilling) và nâng cấp kỹ năng (upskilling) khó có thể chuyển hóa thành thay đổi hành vi bền vững; do đó, năng lực hấp thụ đổi mới và tốc độ lan tỏa các thực hành tốt vẫn ở mức thấp.
Tóm lại, thực trạng nguồn nhân lực chuyển đổi số của DNNN theo cách tiếp cận năng lực động phản ánh khá nhất quán: năng lực cảm nhận chưa dựa trên chuẩn năng lực theo vai trò và dữ liệu dự báo; năng lực nắm bắt bị chậm do độ trễ thể chế và cơ chế khuyến khích yếu, kéo theo sự co hẹp của lực lượng nhân sự chất lượng và suy giảm động lực ứng dụng; còn năng lực chuyển đổi bị nghẽn do thiếu nền văn hóa và cơ chế tổ chức để thể chế hóa các đổi mới một cách bền vững.
3.2. Vấn đề đặt ra trong phát triển nguồn nhân lực số theo cách tiếp cận năng lực động
Dưới lăng kính năng lực động, những thách thức của nguồn nhân lực trong DNNN bộc lộ thành các vấn đề hệ thống có mối liên kết nhân quả chặt chẽ, tạo thành một vòng xoáy bất lợi, đó là:
Thứ nhất, khoảng trống kỹ năng số cốt lõi phản ánh tình trạng đào tạo không khớp với chuẩn năng lực theo vị trí việc làm và cho thấy năng lực cảm nhận (sensing) còn yếu.. Tỷ lệ lao động đã qua đào tạo của toàn nền kinh tế tuy có tăng nhưng vẫn ở mức khiêm tốn, hàm ý “nền tảng hấp thụ công nghệ” còn mỏng. Trong bối cảnh đó, đào tạo tại các DNNN trong các ngành hạ tầng – dịch vụ thiết yếu thường thiên về thủ tục, trong khi các mô-đun kỹ năng số cốt lõi (dữ liệu, tự động hóa, an ninh thông tin) chưa được “gắn vai” một cách hệ thống theo vị trí việc làm. Hệ quả là mắt xích đầu tiên của chuỗi năng lực động – sensing – bị suy yếu: doanh nghiệp khó xác định đúng và kịp thời chuẩn năng lực số theo vai trò, khiến mục tiêu đào tạo dễ bị lệch và không đáp ứng được nhu cầu thực tế.
Đồ thị 1: Tỷ lệ lao động đã qua đào tạo (toàn nền kinh tế, %)
Thứ hai, tư duy quản trị hành chính tạo lực cản cấu trúc đối với năng lực nắm bắt (seizing). Khả năng seizing gắn liền với tốc độ ra quyết định và động lực kinh tế. Mặc dù số liệu cho thấy tỷ suất lợi nhuận của khu vực DNNN nhỉnh hơn bình quân, đây chưa chắc là thước đo hiệu quả của nhân lực số. Thành tích này có thể bị “làm nhiễu” bởi cơ chế ủy quyền – trách nhiệm phức tạp, mục tiêu kép, và đặc quyền trong các ngành độc quyền tự nhiên. Quan trọng hơn, “độ trễ thể chế” trong các thủ tục phê duyệt, mua sắm và phân mảnh quyền hạn đã làm chậm một cách có hệ thống vòng seizing (từ ra quyết định đến bố trí nguồn lực), khiến DNNN bỏ lỡ các cơ hội công nghệ.
Đồ thị 2: Tỷ suất lợi nhuận của doanh nghiệp đang hoạt động có kết quả SXKD (%), theo loại hình
Thứ ba, thiếu một cơ chế đào tạo – tái đào tạo có tính tổ chức làm suy yếu năng lực chuyển hóa (transforming). Một chỉ dấu quan trọng ở tầm vĩ mô là mức chi cho R&D trên GDP của Việt Nam còn rất thấp so với các nước công nghiệp hàng đầu, phản ánh nền đầu tư tri thức mỏng và giới hạn về “năng lực hấp thụ” đổi mới của toàn bộ nền kinh tế. Ở cấp tổ chức, điều này được thể hiện rõ khi các DNNN thiếu vắng một cơ chế học tập suốt đời, chuẩn năng lực theo vai trò được cập nhật định kỳ và vòng lặp phản hồi dữ liệu. Hệ quả là các hoạt động đào tạo dễ trượt về hình thức, không thể “đóng rắn” thành những thay đổi bền vững trong văn hóa và năng lực vận hành.
Đồ thị 3: Chi cho Nghiên cứu & Phát triển (R&D) trên GDP, so sánh quốc tế năm 2023 (%)
Thứ tư, sự căng kéo giữa mục tiêu kép và động lực đổi mới làm suy giảm hiệu lực toàn bộ chuỗi sensing-seizing-transforming. Về mặt nhân sự, tỷ trọng lao động khu vực DNNN trong tổng lao động doanh nghiệp có xu hướng giảm dài hạn, phản ánh quá trình cơ cấu lại và sự cạnh tranh ngày càng gay gắt từ khu vực FDI và tư nhân trong việc thu hút – giữ chân nhân tài số. Góc nhìn thể chế chỉ ra rào cản cốt lõi: cơ cấu ủy quyền phân tầng làm phân mảnh thông tin và trách nhiệm, quy trình cứng nhắc kéo dài tạo ra độ trễ, và cơ chế khen thưởng nặng về thâm niên làm mờ tín hiệu về hiệu quả chuyển đổi số thực tế.
Tóm lại, theo logic năng lực động, một chuỗi nhân quả nhất quán đã hiện rõ: Sensing chưa dựa trên chuẩn năng lực được cập nhật dẫn đến đào tạo “không khớp KSA”. Seizing bị kìm hãm bởi độ trễ thể chế và cơ chế khuyến khích yếu, làm chậm khả năng hành động. Transforming thiếu đi nền tảng văn hóa học tập và cơ chế tổ chức để củng cố và duy trì đổi mới. Các chỉ tiêu toàn nền kinh tế được phân tích cho thấy những giới hạn mang tính hệ thống, và khi quy chiếu vào bối cảnh đặc thù của DNNN – với mục tiêu kép, yêu cầu tuân thủ cao và vị thế then chốt – thì việc giải quyết các vấn đề này càng trở nên cấp thiết, đòi hỏi một cách tiếp cận cải cách hệ thống toàn diện thay vì những điều chỉnh cục bộ.
4. Giải pháp thúc đẩy phát triển nguồn nhân lực chuyển đổi số trong doanh nghiệp nhà nước
Trong kỷ nguyên mới, doanh nghiệp nhà nước vẫn giữ vai trò nòng cốt hướng tới 2030–2045. Theo đó để thúc đẩy phát triển nguồn nhân lực chuyển đổi số trong doanh nghiệp nhà nước, cần thực hiện đồng bộ các giải pháp sau:
4.1. Nhà nước: Hoàn thiện khung pháp lý, chính sách đãi ngộ và cơ chế khuyến khích
Với tư cách là đại diện chủ sở hữu và kiến tạo thể chế, Nhà nước cần đóng vai trò “kiến trúc sư trưởng” và “bộ khuếch đại” để thúc đẩy toàn bộ hệ thống DNNN phát triển năng lực động thông qua các chính sách sau:
(i) Thiết kế “Hợp đồng hiệu quả số” nhằm định hướng và tăng cường năng lực cảm nhận (Sensing). Để giảm thiểu bất cân xứng thông tin và chi phí đại diện – vốn là nguyên nhân sâu xa làm suy yếu năng lực cảm nhận, cần thay đổi căn bản cơ chế ủy quyền. Thay vì các chỉ tiêu tài chính ngắn hạn thuần túy, cơ quan chủ sở hữu (Bộ Tài chính, Ủy ban Quản lý vốn Nhà nước) phải cùng các DNNN ký kết một “Hợp đồng hiệu quả số” (Digital Performance Contract). Hợp đồng này phải cụ thể hóa các cam kết phát triển NNL số thành các chỉ tiêu đầu ra có thể đo lường được, trực tiếp phục vụ cho việc cảm nhận và đánh giá toàn hệ thống, bao gồm: Tỷ lệ vị trí then chốt đạt chuẩn năng lực số theo Khung năng lực số quốc gia; Tỷ lệ quyết định chiến lược được hỗ trợ bởi hệ thống dữ liệu và phân tích số; Tỷ lệ quy trình nghiệp vụ cốt lõi được số hóa thực chất (có tích hợp AI/RPA, không chỉ chuyển từ giấy sang PDF).
Việc giám sát thực hiện hợp đồng này phải đi kèm cơ chế thưởng – phạt rõ ràng, gắn trực tiếp với đánh giá và thu nhập của Hội đồng Quản trị, Ban Tổng giám đốc. Điều này tạo ra “áp lực lành mạnh” để ban lãnh đạo DNNN phải chủ động cảm nhận và đầu tư bài bản cho NNL số.
(ii) Nới lỏng khung chính sách đãi ngộ nhằm thúc đẩy mạnh mẽ năng lực nắm bắt (Seizing). Để DNNN có thể nắm bắt và giữ chân được nhân tài số trong cuộc cạnh tranh khốc liệt với khu vực FDI và tư nhân, Nhà nước cần cho phép áp dụng một khung lương-thưởng linh hoạt, theo sát thị trườngđối với các vị trí số then chốt (Kỹ sư dữ liệu, Kiến trúc sư an ninh mạng, Quản lý sản phẩm số…). Cơ chế này phải đi kèm các “phụ cấp giữ chân” hoặc thưởng gắn với kết quả chuyển giao tri thức nội bộ và hiệu quả của các dự án CĐS. Trong trường hợp chưa thể thay đổi toàn bộ khung lương cứng, cần cho phép thành lập “Quỹ Khuyến khích Phát triển Năng lực Số” từ nguồn ngân sách đào tạo hoặc lợi nhuận giữ lại. Quỹ này sẽ chi trả học phí, thưởng trực tiếp cho cá nhân đạt được các chứng chỉ kỹ năng số được công nhận và có đóng góp vào việc cải thiện KPI của đơn vị. Đây chính là cú hích trực tiếp để cá nhân chủ động nắm bắt cơ hội phát triển và doanh nghiệp nắm bắt được nguồn lực chất lượng cao.
(iii) Chuẩn hóa Khung năng lực số Quốc gia nhằm tạo nền tảng cho năng lực chuyển đổi (Transforming). Để tạo ra sự chuyển đổi đồng bộ và có thể đo lường trên toàn hệ thống, Bộ Thông tin & Truyền thông chủ trì, phối hợp với các hiệp hội ngành nghề, cần xây dựng và ban hành “Khung năng lực số Quốc gia cho DNNN”. Khung này cần được phân loại rõ theo cấp độ (Cơ bản – Chuyên sâu – Quản lý) và theo nhóm ngành nghề đặc thù (Ngân hàng, Năng lượng, Viễn thông…).
Quan trọng hơn, khung năng lực này phải được tích hợp bắt buộc vào Hệ thống Giám sát và Đánh giá DNNN hằng năm. Các chỉ số về “tỷ lệ lao động đạt chuẩn” và “chỉ số trưởng thành văn hóa số” phải trở thành một phần trong báo cáo của cơ quan chủ sở hữu. Bằng cách đưa các tiêu chí về năng lực số và văn hóa số vào hệ thống giám sát, Nhà nước tạo ra một cơ chế ép buộc các DNNN phải chuyển đổi một cách thực chất, biến những khẩu hiệu về CĐS thành những thay đổi có thể kiểm chứng trong năng lực tổ chức.
4.2. Ở cấp doanh nghiệp: Xây dựng chiến lược nhân lực số, hệ thống đào tạo lại & nâng cao kỹ năng, và văn hóa số
Để chuyển hóa các thách thức, mỗi DNNN cần chủ động kiến tạo hệ sinh thái phát triển nguồn nhân lực số lấy năng lực động làm trung tâm.
(i) Xây dựng Chiến lược & Bản đồ Năng lực Số nhằm tăng cường năng lực cảm nhận (Sensing). DNNN cần xây dựng Chiến lược NNL số tích hợp với chiến lược chuyển đổi số tổng thể, thay vì kế hoạch đào tạo rời rạc. Giải pháp căn cơ là phát triển Bản đồ năng lực số chi tiết cho các vị trí then chốt trong vận hành hạ tầng và dịch vụ công, gắn kết mỗi năng lực (ví dụ: phân tích dữ liệu lớn cho kỹ sư vận hành lưới điện) với quy trình nghiệp vụ và mục tiêu cụ thể.
Để bản đồ này luôn cập nhật, cần thiết lập cơ chế cảm nhận nội bộ thông qua tổ chuyên trách hoặc quy trình định kỳ 6 tháng/lần, thực hiện: (1) Phân tích xu hướng công nghệ (AI, IoT); (2) Giải mã chính sách số hóa quốc gia; (3) Khảo sát khoảng trống kỹ năng từ các đơn vị. Cơ chế này chính là “hệ thống cảm biến” giúp DNNN thoát khỏi đào tạo hình thức.
(ii) Triển khai Hành trình Phát triển Năng lực & Trao quyền nhằm thúc đẩy năng lực nắm bắt (Seizing). Đào tạo cần chuyển từ khóa học đơn lẻ sang “Hành trình phát triển năng lực” theo cụm nghiệp vụ then chốt như Quản trị dữ liệu tập trung, Vận hành hệ thống số phức hợp, An ninh mạng cho hạ tầng trọng yếu. Mỗi hành trình phải có mốc kiểm chứng năng lực rõ ràng và gắn trực tiếp với KPI công việc.
Để đảm bảo nắm bắt nhanh, cần trao quyền có trách nhiệm cho lãnh đạo trực tiếp. Họ được chủ động phân bổ ngân sách đào tạo linh hoạt (20% tổng ngân sách đào tạo số) và chịu trách nhiệm bằng KPI về việc chuyển hóa năng lực mới vào hiệu suất đơn vị. Cơ chế này là giải pháp trực tiếp cho “độ trễ thể chế” trong DNNN.
(iii) Kiến tạo văn hóa số & thể chế linh hoạt nhằm hiện thực hóa năng lực chuyển đổi (Transforming). Văn hóa số là yếu tố quyết định, cần được xây dựng qua ba trụ cột: (1) Minh bạch dữ liệu: thiết lập dashboard hiệu suất được chia sẻ rộng rãi; (2) Hợp tác số: thành lập các tổ đội dự án số liên chức năng (squad) có quyền tự chủ để giải quyết bài toán cụ thể; (3) Học tập suốt đời: gắn việc hoàn thành hành trình phát triển năng lực với tiêu chí đánh giá, bổ nhiệm. Chương trình văn hóa số phải được đo lường bằng chỉ số bắt buộc như “Chỉ số trưởng thành văn hóa số” (đo theo quý) và được củng cố bằng thể chế thông qua việc đưa năng lực số thành tiêu chí bắt buộc trong tuyển dụng, đánh giá và đề bạt. Chỉ như vậy, đào tạo mới thực sự kết tinh thành năng lực tổ chức bền vững.
4.3. Ở cấp hệ sinh thái: Thúc đẩy liên kết đại học – viện nghiên cứu – doanh nghiệp công nghệ
Để giải quyết căn bản tình trạng thiếu hụt nhân lực số chất lượng cao, các DNNN cần chủ động dẫn dắt hệ sinh thái đào tạo – công nghệ, chuyển từ quan hệ “mua-bán” sang mô hình “đồng kiến tạo” chiến lược.
(i) Thiết lập các chương trình đào tạo đồng thiết kế (Co-design) để tinh chỉnh năng lực cảm nhận (Sensing). Các DNNN cần thiết lập “Hội đồng Cố vấn Nghề nghiệp Ngành” cùng các trường đại học để đồng xác định chuẩn đầu ra, thiết kế giáo trình và kiểm định chất lượng. Việc cung cấp các “bài toán thực tiễn” từ các dự án chuyển đổi số (ví dụ: tối ưu hóa lưới điện thông minh từ EVN, phòng chống gian lận tín dụng từ ngân hàng) vào giảng dạy giúp cảm nhận nhu cầu nhân lực chính xác hơn và “gieo hạt” ngay từ giảng đường.
(ii) Thiết lập phòng thí nghiệm chung (Co-creation) để thúc đẩy nắm bắt (Seizing). Cần thành lập các Phòng thí nghiệm Chung (ví dụ: Lab AI cho Tài chính-Ngân hàng, Lab IoT cho Nông nghiệp) do DNNN và trường đại học/viện nghiên cứu cùng đầu tư. Tại đây, các bên cùng nghiên cứu, phát triển giải pháp cho các vấn đề cụ thể. Đồng thời, áp dụng mô hình “Đồng phát triển Năng lực” bằng cách mời các doanh nghiệp công nghệ tham gia ngay từ giai đoạn đồng sáng tạo giải pháp, giúp nhân sự DNNN vừa nắm bắt công nghệ mới, vừa đảm bảo giải pháp phù hợp với đặc thù thể chế.
(iii) Kiến tạo cơ chế luân chuyển và thực tập chuyên sâu để hiện thực hóa năng lực chuyển đổi (Transforming). Cần phát triển các chương trình Thực tập Chuyên sâu (6-12 tháng) để sinh viên/sinh viên mới tốt nghiệp tham gia sâu vào các dự án chuyển đổi số thực tế, dưới sự hướng dẫn của chuyên gia doanh nghiệp và giảng viên. Song song, thực hiện cơ chế Luân chuyển Chuyên gia, cho phép kỹ sư, chuyên gia công nghệ từ các doanh nghiệp công nghệ và DNNN trao đổi làm việc tạm thời theo hợp đồng đặc biệt. Đây là huyết mạch cho sự chuyển đổi văn hóa và năng lực kỹ thuật.
Vai trò của Nhà nước: Cần hỗ trợ thông qua ưu đãi thuế cho các dự án R&D chung, quỹ đối ứng cho phòng thí nghiệm chung, và đơn giản hóa thủ tục cho các chương trình luân chuyển nhân sự. Bằng cách này, DNNN sẽ kiến tạo được một vòng tuần hoàn “Cảm nhận – Nắm bắt – Chuyển đổi” bền vững, lấy sáng tạo bên ngoài làm nhiên liệu cho đổi mới bên trong.
4.4. Lộ trình triển khai và đo lường kết quả
Để hiện thực hóa các giải pháp nêu trên, một lộ trình triển khai thực tế trong vòng 18-24 tháng được đề xuất, cấu trúc thành ba giai đoạn chồng lấn nhằm đảm bảo tính kế thừa, có trọng tâm và có thể đo lường được kết quả.
Pha 1: Thiết lập nền tảng (0 – 6 tháng): Giai đoạn này tập trung vào việc xây dựng các công cụ và cơ chế cốt lõi để “cảm nhận” và “nắm bắt” một cách chính xác. Chuẩn hóa Bản đồ năng lực số: Hoàn thiện và ban hành bản đồ năng lực số áp dụng thí điểm cho các vị trí then chốt tại 1-2 DNNN trọng điểm (ví dụ: trong lĩnh vực năng lượng hoặc tài chính).Thiết lập Hệ thống Giám sát (Dashboard): Xây dựng và vận hành thử nghiệm hệ thống bảng điều khiển tích hợp để theo dõi năng lực nhân sự số, kết nối dữ liệu từ đào tạo, chứng chỉ và hiệu suất công việc. Ký kết “Hợp đồng Hiệu quả Số” thí điểm: Chính thức hóa cam kết phát triển nhân lực số thông qua việc ký kết hợp đồng giữa cơ quan chủ sở hữu với lãnh đạo 1-2 DNNN thí điểm, với các chỉ tiêu cụ thể về tỷ lệ vị trí đạt chuẩn.
Pha 2: Vận hành và nhân rộng (6 – 15 tháng). Giai đoạn này chuyển trọng tâm sang “nắm bắt” và bắt đầu quá trình “chuyển đổi” thông qua các dự án cụ thể. Triển khai “Hành trình Phát triển Năng lực”: Vận hành chính thức 3-5 hành trình phát triển năng lực trọng điểm (ví dụ: Quản trị dữ liệu, An ninh mạng) tại các DNNN thí điểm, gắn với KPI cụ thể. Thành lập các Tổ đội Dự án Liên chức năng: Hình thành và đưa vào hoạt động ít nhất hai tổ đội dự án số (squad) tại mỗi DNNN thí điểm để giải quyết các bài toán cụ thể, thúc đẩy hợp tác và học hỏi chéo. Đo lường Văn hóa Số định kỳ: Đưa chỉ số “trưởng thành văn hóa số” vào hệ thống báo cáo nội bộ định kỳ (theo quý) của các DNNN thí điểm.
Pha 3: Đồng bộ và Đánh giá tác động (12 – 24 tháng). Giai đoạn này nhằm củng cố và “chuyển đổi” sâu rộng, biến năng lực số thành một phần hữu cơ của tổ chức. Mở rộng Quy mô: Nhân rộng các hành trình phát triển năng lực và mô hình tổ đội dự án ra toàn bộ các DNNN thuộc diện thí điểm và sang các DNNN khác. Tích hợp vào Đánh giá Lãnh đạo: Chính thức tích hợp các tiêu chí về phát triển nhân lực số (tỷ lệ nhân sự đạt chuẩn, kết quả triển khai các dự án số) vào quy trình đánh giá hiệu quả và bổ nhiệm lãnh đạo, quản lý DNNN. Lượng hóa Tác động: Đánh giá toàn diện hiệu quả của chương trình thông qua việc phân tích mối tương quan giữa đầu tư cho nhân lực số với các chỉ số hiệu suất vận hành (thời gian chu trình, tỷ lệ tự động hóa) và tài chính (giảm chi phí, tăng năng suất).
5. Kết luận
Nghiên cứu khẳng định phát triển nguồn nhân lực số trong doanh nghiệp nhà nước là quá trình kiến tạo năng lực hệ thống. Các thách thức cốt lõi như đào tạo không khớp nhu cầu, tư duy quản trị hành chính và mục tiêu kép đều bắt nguồn từ sự thiếu hụt đồng bộ ba năng lực động: cảm nhận (sensing), nắm bắt (seizing) và chuyển đổi (transforming). Bài viết chuyển trọng tâm từ “bổ sung kỹ năng” sang “kiến tạo năng lực động”, đề xuất hệ giải pháp đồng bộ ở ba cấp độ: doanh nghiệp, Nhà nước và hệ sinh thái. Thành công không phụ thuộc vào công nghệ đơn lẻ mà vào việc kiến tạo một cấu trúc khuyến khích minh bạch, tổ chức linh hoạt và văn hóa học hỏi, giúp doanh nghiệp nhà nước thích ứng nhanh trong nền kinh tế số.
Tài liệu tham khảo
Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99–120. https://doi.org/10.1177/014920639101700108
Bharadwaj, A., El Sawy, O. A., Pavlou, P. A., & Venkatraman, N. (2013). Digital business strategy: Toward a next generation of insights. MIS Quarterly, 37(2), 471– 482. https://doi.org/10.25300/MISQ/2013/37:2.3
Bộ Kế hoạch và Đầu tư. (2025). Sách trắng Doanh nghiệp Việt Nam 2025. Nhà xuất bản Thống kê. https://www.gso.gov.vn/wp-content/uploads/2025/10/Sach-trang-doanh-nghiep-Viet-Nam-2025.pdf
Bộ Thông tin và Truyền thông. (2025). Vietnam improves practical capacity for digital human resources. https://beta-en.mic.gov.vn/viet-nam-improves-practical-capacity-for-digital-human-resources-19725050514193003.htm
Bùi Quang Tuyến. (2015). Nhận diện năng lực động của Tập đoàn Viễn thông Quân đội. Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Kinh tế và Kinh doanh, 31(1), 11– 21. https://js.vnu.edu.vn/EAB/article/view/31/29
International Monetary Fund. (2021). Fiscal Monitor: State-owned enterprises—The other government. https://www.imf.org/en/Publications/FM/Issues/2021/04/06/fiscal-monitor-april-2021
Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics, 3(4), 305– 360. https://doi.org/10.1016/0304-405X(76)90026-X
Kotter, J. P. (2012). Leading change. Harvard Business Review Press.
OECD. (2025). Empowering the workforce in the context of a skills-first approach. https://www.oecd.org/en/publications/empowering-the-workforce-in-the-context-of-a-skills-first-approach_345b6528-en.html
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2017). State-owned enterprises as global competitors: A challenge? https://www.oecd.org/en/publications/state-owned-enterprises-as-global-competitors_9789264262096-en.html
Quốc hội. (2021). Luật Doanh nghiệp (Luật số 59/2021/QH14).
Ross, J. W., Beath, C. M., & Mocker, M. (2017). Designed for digital: How to architect your business for sustained success. MIT Press.
Schein, E. H. (2010). Organizational culture and leadership (4th ed.). Jossey-Bass.
Teece, D. J. (2007). Explicating dynamic capabilities: The nature and microfoundations of (sustainable) enterprise performance. Strategic Management Journal, 28(13), 1319–1350. https://doi.org/10.1002/smj.640