Số phát hành: Số 6 - Tháng 3 - 2026Quản trị - Quản lý
Mối quan hệ giữa quản trị tri thức và đổi mới công nghệ trong doanh nghiệp sản xuất định hướng ứng dụng công nghệ
Xuất bản: tháng 8 3, 2026
Tóm tắt
Trong bối cảnh chuyển đổi số và cạnh tranh công nghệ ngày càng gia tăng, đổi mới công nghệ trở thành yếu tố then chốt đối với sự phát triển của doanh nghiệp sản xuất. Nghiên cứu này phân tích tác động của quản trị tri thức đến đổi mới công nghệ trong các doanh nghiệp sản xuất định hướng ứng dụng công nghệ tại Việt Nam. Dữ liệu được thu thập từ 220 phiếu khảo sát thông qua khảo sát trực tiếp và trực tuyến trong giai đoạn từ tháng 6 đến tháng 8/2025. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha, EFA và hồi quy cho thấy các yếu tố về thu nhận, chia sẻ và ứng dụng tri thức đều có tác động tích cực đến đổi mới công nghệ, trong đó yếu tố về ứng dụng tri thức có tác động mạnh nhất. Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm và hàm ý quản trị nhằm nâng cao hiệu quả đổi mới công nghệ thông qua tăng cường quản trị tri thức.
Từ khóa
quản trị tri thứcđổi mới công nghệdoanh nghiệp sản xuấtứng dụng công nghệ
Tài liệu tham khảo
1.
Cohen W. M., & Levinthal D. A. (1990). Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly, 35(1), 128-152. https://doi.org/10.2307/2393553
Davenport T. H., & Prusak L. (1998). Working knowledge: How organizations manage what they know. Harvard Business School Press.
4.
Donate M. J., & Sánchez de Pablo J. D. (2015). The role of knowledge-oriented leadership in knowledge management practices and innovation. Journal of Business Research, 68(2), 360-370. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2014.06.022
Erena B. A. (2022). Knowledge management and innovation performance: A systematic review. Journal of Knowledge Management, 26(5), 1321-1345. https://doi.org/10.1108/JKM-08-2021-0631
García-Piqueres G., Serrano-Bedia A. M., & Pérez-Pérez M. (2019). Knowledge management practices and innovation performance in manufacturing firms. Technological Forecasting and Social Change, 144, 413-424. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.12.019
Hair J. F., Black, W. C., Babin B. J., & Anderson R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.
9.
Lee H., & Choi B. (2003). Knowledge management enablers, processes, and organizational performance. Journal of Management Information Systems, 20(1), 179-228. https://doi.org/10.1080/07421222.2003.11045756.
Martín-de Castro G., Delgado-Verde M., Amores-Salvadó J., & Navas-López J. E. (2011). Linking technological innovation to organizational performance. Research Policy, 40(9), 1226-1239. https://doi.org/10.1016/j.respol.2011.05.005.
Nonaka I., & Takeuchi H. (1995). The knowledge-creating company: How Japanese companies create the dynamics of innovation. Oxford University Press.
12.
OECD (2018). Oslo manual 2018: Guidelines for collecting, reporting and using data on innovation (4th ed.). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264304604-en
Porter M. E. (1990). The competitive advantage of nations. Free Press.
14.
Teece D. J. (2007). Explicating dynamic capabilities: The nature and microfoundations of enterprise performance. Strategic Management Journal, 28(13), 1319-1350. https://doi.org/10.1002/smj.640.
