Nghiên cứu ảnh hưởng của tích hợp chuỗi cung ứng cảng biển tới hiệu suất hoạt động của các cảng khu vực phía Bắc

http://doi.org/10.64588/jc.05.01.2026

Ngày nhận bài: 19/12/2025; ngày sửa bài: 15/01/2025; ngày chấp nhận đăng: 28/01/2026

Tóm tắt

Nghiên cứu này nhằm xác định và phân tích mối quan hệ giữa mức độ tích hợp chuỗi cung ứng cảng biển (Port supply chain integration - PSCI) và hiệu suất hoạt động của cảng (Port Performance). Thông qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), sáu nhóm nhân tố cấu thành PSCI đã được nhận diện, bao gồm: (1) hệ thống thông tin và liên lạc; (2) dịch vụ giá trị gia tăng; (3) hệ thống và vận hành vận tải đa phương thức; (4) các hoạt động tích hợp chuỗi cung ứng; (5) quan hệ tổ chức và (6) hỗ trợ thể chế.

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ khảo sát các chuyên gia trong lĩnh vực quản lý và khai thác cảng biển. Trên cơ sở đó, mô hình hồi quy tuyến tính được sử dụng để đánh giá mức độ tác động của từng nhóm nhân tố PSCI đến hiệu suất hoạt động cảng. Kết quả bước đầu cung cấp bằng chứng thực nghiệm quan trọng, hỗ trợ các nhà quản lý cảng trong việc hoạch định chiến lược đầu tư và tối ưu hóa hoạt động, qua đó nâng cao hiệu quả và năng lực cạnh tranh của cảng biển.

Từ khoá: Tích hợp chuỗi cung ứng cảng biển, hiệu suất cảng, khu vực miền Bắc.

Abstract

This study investigates the relationship between Port Supply Chain Integration (PSCI) and Port Performance (PP). Using exploratory factor analysis (EFA), six factor groups characterizing PSCI are identified: (1) Information and communication systems; (2) value-added services; (3) multimodal transport systems and operations; (4) supply chain integration activities; (5) organizational relationships; and (6) institutional support.

Data were collected through a survey of experts in port management and operations. A linear regression model was subsequently employed to assess the influence of each PSCI factor group on port performance. The preliminary findings provide empirical evidence that can assist port managers in formulating investment and operational strategies aimed at enhancing efficiency and improving the competitive capabilities of seaports.

Keyword: Port supply chain Integration, port performance, Northern region.

1. Đặt vấn đề

Nghiên cứu này mang tính cấp thiết trong bối cảnh cạnh tranh gia tăng và mạng lưới logistics toàn cầu phát triển mạnh. Hệ thống cảng biển khu vực phía Bắc, dù có vai trò chiến lược trong lưu chuyển hàng hóa quốc gia, vẫn đối mặt với các hạn chế về phân tán hoạt động logistics, phối hợp chuỗi cung ứng chưa hiệu quả và yêu cầu ngày càng cao về chất lượng dịch vụ. Trong xu thế tích hợp sâu của chuỗi cung ứng toàn cầu, việc nâng cao mức độ tích hợp chuỗi cung ứng cảng biển trở nên cần thiết để duy trì hiệu suất và năng lực cạnh tranh. Do đó, phân tích tác động của các khía cạnh tích hợp chuỗi cung ứng đến hiệu suất cảng có ý nghĩa quan trọng đối với tối ưu hóa vận hành và hoạch định chính sách phát triển cảng biển.

Khái niệm tích hợp chuỗi cung ứng (SCI) được hình thành từ thập niên 1990 nhằm đồng bộ hóa logistics, sản xuất và phân phối. Vai trò của cảng trong chuỗi cung ứng đã được làm rõ trong nhiều nghiên cứu [1], [2], [3], [4]. Trong lĩnh vực cảng biển, SCI được mở rộng thành PSCI nhằm tăng cường liên kết giữa cảng và các chủ thể vận tải - logistics, qua đó tối ưu dòng hàng và thông tin. Các nghiên cứu quốc tế chỉ ra rằng PSCI góp phần nâng cao hiệu quả vận hành và năng lực kết nối của cảng [5], [6], [4]. Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu tập trung vào yếu tố kỹ thuật, trong khi vai trò của các yếu tố tổ chức và thể chế - đặc biệt quan trọng tại các cảng mới nổi - vẫn chưa được phân tích đầy đủ. Điều này cho thấy nhu cầu tiếp tục nghiên cứu toàn diện về PSCI trong bối cảnh đang phát triển.

2. Các nhân tố thể hiện mức độ tích hợp chuỗi cung ứng cảng biển PSCI

Nghiên cứu xác định sáu nhóm yếu tố chủ đạo thúc đẩy PSCI, được phát triển trên cơ sở tổng hợp và điều chỉnh từ các nghiên cứu trước về SCI, đồng thời thích ứng các đặc điểm của ngành sản xuất - công nghiệp vào bối cảnh cảng biển.

Hệ thống thông tin và liên lạc (ICS) là nền tảng phối hợp giữa các chủ thể trong chuỗi cung ứng cảng, bao gồm EDI, hệ thống chia sẻ dữ liệu và nền tảng kết nối cảng - hãng tàu - hải quan. ICS giúp rút ngắn thời gian xử lý, tăng tính minh bạch và đồng bộ hóa quy trình, phù hợp với các nhận định trong các nghiên cứu trước [5], [7], [8].

Dịch vụ giá trị gia tăng (VAS) phản ánh mức độ mở rộng dịch vụ của cảng như gom hàng, phân phối, đóng gói, kiểm định…, góp phần chuyển dịch cảng sang mô hình logistics tích hợp và nâng cao giá trị cho chuỗi cung ứng [9], [5].

Hệ thống và vận hành vận tải đa phương thức (MSO) thể hiện khả năng kết nối các phương thức vận tải, qua đó tối ưu dòng hàng và giảm chi phí logistics; đây là yếu tố quyết định vai trò liên vùng của cảng [1], [5], [10].

Thực hành tích hợp chuỗi cung ứng (SCIP) liên quan đến mức độ hợp tác vận hành, bao gồm lập kế hoạch chung, chia sẻ dự báo và đồng bộ hóa quy trình, là nhân tố tác động trực tiếp đến hiệu quả chuỗi cung ứng cảng biển [11], [2], [5].

Quan hệ tổ chức (OR) phản ánh mức độ tin cậy, cam kết và hợp tác dài hạn giữa các chủ thể trong hệ sinh thái cảng, đặc biệt quan trọng ở các thị trường đang phát triển, nơi quản trị và sở hữu cảng còn phân mảnh. Đây là yếu tố được bổ sung nhằm lấp đầy khoảng trống trong các nghiên cứu trước.

Hỗ trợ thể chế (IS) bao gồm khung pháp lý, chính sách nhà nước, mức độ số hóa và khả năng tiếp cận nguồn lực, có vai trò then chốt trong bối cảnh các nền kinh tế đang phát triển như Việt Nam, nơi môi trường thể chế ảnh hưởng mạnh đến khả năng tích hợp chuỗi cung ứng của cảng [12], [10], [13].

3. Kết quả nghiên cứu

3.1. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis)

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng nhằm nhận diện cấu trúc tiềm ẩn giữa các biến quan sát trong bộ dữ liệu. Dữ liệu phân tích được thu thập từ 165 bảng khảo sát gửi tới các chuyên gia, nhà khai thác cảng và người sử dụng dịch vụ cảng. Các đáp viên đánh giá mức độ đồng ý của mình đối với các phát biểu trên thang Likert 5 mức (1 = hoàn toàn không đồng ý, 5 = hoàn toàn đồng ý).

3.2. Kiểm định chất lượng thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy và mức độ nhất quán nội tại của thang đo, với yêu cầu hệ số Alpha > 0,6 và hệ số tương quan biến -tổng ≥ 0,3 [14], [15]. Kết quả cho thấy các biến ICS1, VAS5 và SCIP4 có tương quan biến - tổng thấp (< 0,3), nên được loại khỏi mô hình. Phân tích Cronbach’s Alpha lần thứ hai cho thấy tất cả các thang đo còn lại đều đạt độ tin cậy cần thiết.

Bảng 1 Kết quả kiểm định chất lượng thang đo.

3.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích EFA được cho là phù hợp khi thỏa mãn các điều kiện: (1) trị số Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) nằm trong khoảng [0,1]; kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (Sig. <0,05) và (3) hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0,5. Bảng 2 thể hiện kết quả Kiểm định KMO và Barlett. Kết quả cho thấy KMO = 0,843 và Sig. = 0,000 < 0,05 thỏa mãn các điều kiện.

Bảng 2 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett.

Kết quả ma trận xoay trong Bảng 3 cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0,5, đáp ứng yêu cầu thống kê và khẳng định tính phù hợp của mô hình. Sáu nhân tố được trích rút gồm: (1) Dịch vụ giá trị gia tăng (VAS4, VAS1, VAS2, VAS3); (2) hệ thống thông tin và truyền thông (ICS5, ICS2, ICS3, ICS4); (3) hệ thống và vận hành vận tải đa phương thức (MSO4, MSO2, MSO3, MSO1); (4) hỗ trợ thể chế (IS4, IS2, IS3, IS1); (5) hoạt động tích hợp chuỗi cung ứng (SCIP5, SCIP2, SCIP3, SCIP1) và (6) quan hệ tổ chức (OR4, OR3, OR2, OR1). Các kết quả này phản ánh rõ cấu trúc tiềm ẩn của thang đo và sự liên kết chặt chẽ giữa các biến trong từng nhân tố..

Bảng 3: Ma trận nhân tố xoay.

Tổng phương sai trích cho thấy sáu nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 (từ 5.473 đến 1.404). Các nhân tố này lần lượt giải thích 22.803%, 14.054%, 13.578%, 10.906%, 10.439% và 5.851% phương sai, với tổng phương sai tích lũy đạt 71.697%. Điều này cho thấy sáu nhân tố được giữ lại có khả năng giải thích phần lớn biến thiên của bộ biến quan sát, phản ánh tính phù hợp của mô hình.

Bảng 4: Bảng phương sai trích.

3.4. Kết quả phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy được tiến hành để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập được xác định qua mô hình nhân tố khám phá và biến phụ thuộc (PP). Trong nghiên cứu này mô hình hồi quy tuyến tính đa biến được xác định như sau:

Kết quả tính toán và kiểm định hệ số hồi quy được thể hiện ở Bảng 5. Qua kết quả tính toán hệ số hồi quy, cả 6 nhóm nhân tố đều có ý nghĩa thống kê từ mức 95% trở lên. Trên cơ sở này ta có hàm hồi quy như sau:

Bảng 5 Kết quả mô hình hồi quy.

Kết quả hồi quy cho thấy trong 6 yếu tố về tích hợp chuỗi cung ứng cảng biển yếu tố công nghệ (ICS) có ảnh hưởng lớn nhất tới hiệu suất hoạt động của cảng, tiếp đến là các yếu tố về quan hệ tổ chức (OR), dịch vụ giá trị gia tăng (VAS), hỗ trợ thể chế (IS), thực hành tích hợp chuỗi cung ứng (SCIP) và cuối cùng là Hệ thống vận hành đa phương thức (MSO). Tuy nhiên, có thể thấy rằng mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này tới hiệu suất cảng không có sự chênh lệch nhiều.

4. Kết luận

Thông qua phân tích nhân tố khám phá (EFA), nghiên cứu đã xác định sáu nhóm nhân tố liên quan đến tích hợp chuỗi cung ứng cảng biển và đánh giá mức độ ảnh hưởng của chúng đến hiệu suất hoạt động của các cảng khu vực phía Bắc nói riêng và Việt Nam nói chung. Mặc dù phương pháp định lượng được áp dụng nhằm bảo đảm tính khoa học trong các kết luận, dữ liệu khảo sát vẫn còn những hạn chế do chủ đề PSCI còn tương đối mới tại Việt Nam. Do đó, các nghiên cứu tiếp theo cần tiếp tục mở rộng phạm vi dữ liệu và hoàn thiện mô hình nhằm nâng cao độ tin cậy và giá trị thực tiễn của kết quả.

Lời cảm ơn: “Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường Đại học Hàng hải Việt Nam trong đề tài mã số: DT25-26.137”.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1]. Robinson, R. 2002, Ports as elements in value-driven chain systems: The new paradigm. Maritime Policy & Management, 29(3), 241-255.

[2]. Notteboom, T. E., & Rodrigue, J.-P. (2005), Port regionalization: Towards a new phase in port development. Maritime Policy & Management, 32(3), 297-313.

[3]. Paixao, A. C., & Marlow, P. B. (2003), Fourth generation ports: A question of agility? International Journal of Physical Distribution and Materials Management, 33(4), 355-376.

[4]. Woo, S., Pettit, S. J., & Beresford, A. K. C. 2013, An assessment of the integration of seaports into supply chains using a structural equation model. Supply Chain Management: An International Journal, 18(3), 235-252. https://doi.org/10.1108/scm-09-2011-0264

[5]. Panayides, P. M., & Song, D.-W. 2009, Port integration in global supply chains: Measures and implications for maritime logistics. International Journal of Logistics Research and Applications, 12(2), 133-145. https://doi.org/10.1080/13675560902749407

[6]. Ho, T. T. H., & Hans, D. H. 2017, Improving value chain through efficient port logistics. Management Studies, 5(4), 321-335.

[7]. Lam, J. S. L., & Zhang, L. 2014, Enhanced logistics service provider framework for higher integration and efficiency in maritime logistics. International Journal of Logistics Research and Applications, 17(2), 89-113.

[8]. Zhao, X., Xie, J., & Zhang, W. J. 2002, The impact of information sharing and order coordination on supply chain performance. Supply Chain Management: An International Journal, 7(1), 24-40.

[9]. Carbone, V., & Martino, M. D. 2003, The changing role of ports in supply-chain management: An empirical analysis. Maritime Policy & Management, 30(4), 305-320.

[10]. Alavi, A., Nguyen, H. O., Fei, J., & Sayareh, J. 2018, Port logistics integration: Challenges and approaches. International Journal of Supply Chain and Management, 7(6), 389-402.

[11]. Bichou, K., & Gray, R. 2004, A logistics and supply chain management approach to port performance measurement. Maritime Policy & Management, 31(1), 47–67.

[12]. Linh, N. T. D., Kumar, V., Ruan, X., Loonam, J., & Thu, H. 2016, Barriers to supply chain integration: The case of Vietnamese textile and apparel enterprises.

[13]. Pinmanee, S. 2016, Logistics integration for improving distribution performance: In the context of Thai egg industry (Doctoral dissertation).

[14]. Norris, M., & Lecavalier, L. 2009, Evaluating the use of exploratory factor analysis in developmental disability psychological research. Journal of Autism and Developmental Disorders, 40(1), 8-20. https://doi.org/10.1007/s10803-009-0816-2

[15]. Hadi, N. U., Abdullah, N., & Sentosa, I. 2016, An easy approach to exploratory factor analysis: Marketing perspective. Journal of Educational and Social Research, 6(1), 215-223.