Can thiệp hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa về đào tạo tư vấn kinh doanh phát triển mô hình logic và đánh giá tác động thực nghiệm ở việt nam

Nghiên cứu về can thiệp hỗ trợ DNNVV Việt Nam thông qua đào tạo và tư vấn kinh doanh. Phân tích mô hình logic và đánh giá tác động thực nghiệm.

Chuyên ngành

Kinh tế phát triển

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận án tiến sĩ

2024

340
2
0

Phí lưu trữ

75 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: Lý do nghiên cứu và Mục tiêu nghiên cứu

1.1. Mô hình logic của can thiệp hỗ trợ đào tạo-tư vấn về kinh doanh cho SMEs: một khoảng trống trong lý thuyết và trong các nghiên cứu thực nghiệm

1.2. Nhu cầu của Chính phủ Việt Nam cũng như của cộng đồng học thuật về đánh giá tác động của can thiệp hỗ trợ đào tạo-tư vấn kinh doanh cho SMEs

1.3. Phương pháp nghiên cứu

1.4. Phạm vi nghiên cứu. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

1.4.1. Về mặt xây dựng lý thuyết và kiểm định lý thuyết

1.4.2. Về mặt thực tiễn. Cấu trúc đề tài. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

2. CHƯƠNG 2: Một số khái niệm chính

2.1. Mô hình logic của can thiệp hỗ trợ SMEs về đào tạo-tư vấn kinh doanh

2.1.1. Mô hình logic của can thiệp hỗ trợ SMEs (trong đó có hỗ trợ đào tạo và tư vấn kinh doanh) của Grimm và Paffhausen (2015)

2.1.2. Ý tưởng về một Lý thuyết thay đổi của chương trình hỗ trợ đào tạo kinh doanh của McKenzie và Woodruff (2012, 2014)

2.2. Lý thuyết kinh tế và mô hình kinh tế - quản trị làm cơ sở cho Mô hình Logic của

2.2.1. Lý thuyết vốn quản lý

2.2.2. Lý thuyết vốn con người của Becker

2.2.3. Mô hình kinh tế thể hiện quan hệ giữa Đào tạo với năng suất, tiền lương

2.2.4. Lý thuyết quản trị nguồn nhân lực chiến lược

2.2.5. Một số luận điểm lý thuyết, mô hình kinh tế, khung lý thuyết khác

2.3. Lý thuyết về mối quan hệ giữa Mạng lưới, Cải tiến-đổi mới và kết quả hoạt động của doanh nghiệp

2.3.1. Mạng lưới và Cải tiến-đổi mới

2.3.2. Mạng lưới, cải tiến-đổi mới và hiệu quả hoạt động

2.4. Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm về đánh giá tác động của can thiệp hỗ trợ SMEs về đào tạo-tư vấn kinh doanh

2.4.1. Bối cảnh của các can thiệp

2.4.2. Phương pháp đánh giá tác động của các nghiên cứu thực nghiệm

2.4.3. Các phát hiện từ các nghiên cứu thực nghiệm

2.5. Những khoảng trống nghiên cứu có thể được thu hẹp

2.6. Khung phân tích

2.7. Tóm tắt chương

3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

3.1. Quy trình nghiên cứu & phương pháp nghiên cứu

3.2. Phương pháp nghiên cứu định tính

3.2.1. Sơ lược về mô hình logic của dự án, chương trình hay chính sách

3.2.2. Cách tiếp cận đa tình huống

3.3. Phương pháp nghiên cứu định lượng

3.3.1. Phương pháp so sánh điểm xu hướng (PSM)

3.3.2. Phương pháp DID-PSM

3.3.3. Cách tiếp cận Minimum Bayes Factor

3.4. Tóm tắt chương

4. CHƯƠNG 4: PHÁT TRIỂN LÝ THUYẾT THAY ĐỔI CỦA CAN THIỆP HỖ TRỢ SMES VỀ ĐÀO TẠO-TƯ VẤN KINH DOANH

4.1. Mô tả Đầu vào, Hoạt động, Đầu ra của chương trình hỗ trợ SMEs về đào tạo-tư vấn kinh doanh

4.2. Các kết quả tiềm năng của can thiệp hỗ trợ SMEs về đào tạo-tư vấn kinh doanh ở cấp độ doanh nghiệp

4.2.1. Các kết quả cuối cùng (tác động)

4.2.2. Các kết quả trung gian

4.3. Một số kết quả ở cấp độ cá nhân/hộ và cấp độ địa phương/quốc gia

4.3.1. Ở cấp độ cá nhân hay hộ

4.3.2. Ở cấp độ địa phương hay quốc gia

4.4. Tóm tắt chương

5. CHƯƠNG 5: ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA CAN THIỆP HỖ TRỢ ĐÀO TẠO-TƯ VẤN KINH DOANH CHO SMEs CỦA CHÍNH PHỦ VIỆT NAM

5.1. Tổng quan về việc triển khai can thiệp. Phương pháp đánh giá và mẫu dữ liệu

5.1.1. Áp dụng Mô hình logic của can thiệp hỗ trợ SMEs về đào tạo-tư vấn kinh doanh cho trường hợp CT hỗ trợ SMEs về đào tạo-tư vấn kinh doanh của CP Việt Nam

5.1.2. Chi tiết về phương pháp đánh giá tác động định lượng

5.1.3. Mô tả mẫu dữ liệu

5.2. Tác động của can thiệp lên các kết quả cuối cùng

5.2.1. Đánh giá tác động của can thiệp lên hiệu quả hoạt động kinh doanh

5.2.2. Đánh giá tác động của can thiệp lên số tiền đóng thuế, phí, lệ phí chính thức

5.2.3. Đánh giá tác động của can thiệp một số kết quả cuối cùng khác (tiền lương, việc làm, xuất khẩu)

5.3. Tác động của can thiệp lên các kết quả trung gian

5.3.1. Tác động của can thiệp lên Mạng lưới

5.3.2. Tác động lên các kết quả trung gian khác

5.4. Tóm tắt chương

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

6.1. Một số thảo luận và hàm ý chính sách

6.2. Giới hạn của đề tài và khuyến nghị cho các nghiên cứu tiếp theo

CÁC ĐỀ TÀI NCKH, BÀI BÁO KHOA HỌC, BÀI NGHIÊN CỨU ĐÃ CÔNG BỐ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

CÔNG CỤ THU THẬP DỮ LIỆU

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Đánh Giá Tác Động Hỗ Trợ DNNVV Vì Sao Quan Trọng

Việc đánh giá tác động của các chương trình can thiệp hỗ trợ cho DNNVV Việt Nam đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo tính hiệu quả và bền vững của các chính sách. Các chương trình đào tạo kinh doanhtư vấn kinh doanh thường được triển khai với kỳ vọng nâng cao năng lực cạnh tranh, cải thiện hiệu quả hoạt động và thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp nhỏ và vừa. Tuy nhiên, để khẳng định được những tác động thực tế và tối ưu hóa các nguồn lực đầu tư, cần có những nghiên cứu phân tích DNNVV chuyên sâu và khách quan. Việc này giúp xác định những điểm mạnh, điểm yếu của chương trình, từ đó đưa ra các điều chỉnh phù hợp để nâng cao năng lực DNNVV và đạt được các mục tiêu đề ra. Theo nghiên cứu của Nguyễn Khánh Duy (2024), việc đánh giá tác động không chỉ là việc đo lường kết quả, mà còn là quá trình xây dựng mô hình logic và kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ giữa can thiệp hỗ trợ và sự phát triển của DNNVV.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Đánh Giá Tác Động Với Chính Sách Hỗ Trợ DNNVV

Đánh giá tác động giúp các nhà hoạch định chính sách hiểu rõ hơn về hiệu quả hỗ trợ của các chương trình đã triển khai. Điều này bao gồm việc xác định liệu các chương trình có thực sự mang lại lợi ích cho DNNVV, có đáp ứng được nhu cầu thực tế của họ hay không, và có đạt được các mục tiêu đề ra hay không. Thông tin này rất quan trọng để điều chỉnh và cải thiện các chính sách hỗ trợ DNNVV, đảm bảo rằng chúng phù hợp với bối cảnh kinh tế và nhu cầu của doanh nghiệp.

1.2. Vai Trò Của Đào Tạo Và Tư Vấn Kinh Doanh Trong Phát Triển DNNVV

Đào tạo kinh doanhtư vấn kinh doanh là hai hình thức can thiệp hỗ trợ quan trọng đối với DNNVV. Đào tạo giúp doanh nghiệp nâng cao kiến thức và kỹ năng quản lý, vận hành, còn tư vấn giúp họ giải quyết các vấn đề cụ thể trong quá trình kinh doanh. Việc đánh giá tác động của đào tạotác động của tư vấn giúp xác định hình thức nào mang lại hiệu quả cao hơn, và làm thế nào để kết hợp chúng một cách tốt nhất để thúc đẩy sự phát triển DNNVV.

II. Thách Thức Trong Đánh Giá Hiệu Quả Can Thiệp Hỗ Trợ DNNVV Hiện Nay

Mặc dù tầm quan trọng của việc đánh giá tác động đã được công nhận, quá trình này vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Một trong những khó khăn lớn nhất là việc thiết lập một phương pháp đánh giá tác động phù hợp, đảm bảo tính chính xác và khách quan. Các yếu tố như sự phức tạp của môi trường kinh doanh, sự đa dạng của DNNVV, và sự thiếu hụt dữ liệu đáng tin cậy có thể gây khó khăn cho việc phân tích chi phí - lợi íchđánh giá hiệu quả hoạt động một cách toàn diện. Theo Nguyễn Khánh Duy (2024), cần có sự kết hợp giữa các phương pháp định lượng và định tính, cũng như sự tham gia của các bên liên quan, để đảm bảo tính toàn diện và độ tin cậy của kết quả đánh giá.

2.1. Khó Khăn Trong Thu Thập Và Phân Tích Dữ Liệu Về DNNVV

Việc thu thập dữ liệu về DNNVV thường gặp nhiều khó khăn do quy mô nhỏ, tính chất phi chính thức và sự thiếu minh bạch trong hoạt động của doanh nghiệp. Dữ liệu thu thập được có thể không đầy đủ, không chính xác, hoặc không đồng nhất, gây khó khăn cho việc phân tíchđánh giá tác động. Cần có các giải pháp để cải thiện chất lượng dữ liệu và đảm bảo tính khả dụng của chúng cho mục đích nghiên cứu.

2.2. Lựa Chọn Phương Pháp Đánh Giá Tác Động Phù Hợp Và Khách Quan

Việc lựa chọn phương pháp đánh giá tác động phù hợp là một thách thức quan trọng. Cần xem xét các yếu tố như mục tiêu của chương trình, đối tượng thụ hưởng, và nguồn lực sẵn có để lựa chọn phương pháp phù hợp nhất. Đồng thời, cần đảm bảo tính khách quan của quá trình đánh giá, tránh những sai lệch do chủ quan hoặc do xung đột lợi ích. Các phương pháp như PSM (Propensity Score Matching) và DID (Difference-in-Differences) có thể được sử dụng để giảm thiểu sai lệch và tăng độ tin cậy của kết quả.

2.3. Xác Định Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Hiệu Quả Hỗ Trợ DNNVV

Nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến hiệu quả hỗ trợ của các chương trình đào tạotư vấn, bao gồm năng lực quản lý của doanh nghiệp, môi trường kinh doanh, và khả năng tiếp cận các nguồn lực khác. Việc xác định và kiểm soát các yếu tố này là rất quan trọng để đánh giá chính xác tác động của chương trình và đưa ra các khuyến nghị phù hợp.

III. Phương Pháp Đánh Giá Tác Động Can Thiệp Hỗ Trợ DNNVV Hiệu Quả Nhất

Để vượt qua những thách thức trong việc đánh giá tác động, cần áp dụng các phương pháp tiếp cận toàn diện và kết hợp. Việc xây dựng mô hình logic chi tiết, xác định rõ các kết quả đầu ra và các chỉ số đo lường (KPIs đánh giá tác động) là bước quan trọng. Bên cạnh đó, cần sử dụng các phương pháp định lượng như PSM, DID, và các phương pháp định tính như phỏng vấn sâu, nghiên cứu trường hợp (Case study thành công) để thu thập thông tin và hiểu rõ hơn về quá trình tác động. Quan trọng hơn, sự tham gia của các bên liên quan, bao gồm DNNVV, các nhà hoạch định chính sách, và các chuyên gia, là yếu tố then chốt để đảm bảo tính toàn diện và độ tin cậy của kết quả đánh giá.

3.1. Xây Dựng Mô Hình Logic Chi Tiết Cho Chương Trình Hỗ Trợ

Xây dựng mô hình logic là bước quan trọng để hiểu rõ cơ chế tác động của chương trình. Mô hình này cần xác định rõ các đầu vào (resources), các hoạt động (activities), các đầu ra (outputs), các kết quả trung gian (outcomes), và các kết quả cuối cùng (impacts) của chương trình. Việc xác định rõ các mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố này giúp định hướng quá trình đánh giá và xác định các chỉ số đo lường phù hợp. Nguyễn Khánh Duy (2024) nhấn mạnh vai trò của mô hình logic trong việc xây dựng lý thuyết thay đổi của chương trình hỗ trợ.

3.2. Sử Dụng Kết Hợp Các Phương Pháp Định Lượng Và Định Tính

Việc sử dụng kết hợp các phương pháp định lượng và định tính giúp có được cái nhìn toàn diện và sâu sắc về tác động của chương trình. Các phương pháp định lượng như PSMDID cho phép đo lường tác động một cách khách quan và thống kê, trong khi các phương pháp định tính như phỏng vấn sâu và nghiên cứu trường hợp giúp hiểu rõ hơn về cơ chế tác động và các yếu tố ảnh hưởng.

3.3. Tăng Cường Sự Tham Gia Của Các Bên Liên Quan Trong Đánh Giá

Sự tham gia của các bên liên quan, bao gồm DNNVV, các nhà hoạch định chính sách, và các chuyên gia, là yếu tố then chốt để đảm bảo tính toàn diện và độ tin cậy của kết quả đánh giá. Các bên liên quan có thể cung cấp thông tin, ý kiến, và kinh nghiệm thực tế, giúp hiểu rõ hơn về nhu cầu của DNNVV, các khó khăn mà họ gặp phải, và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hỗ trợ.

IV. Case Study Ứng Dụng Đánh Giá Tác Động Trong Chương Trình Hỗ Trợ DNNVV

Để minh họa cho việc áp dụng các phương pháp đánh giá tác động trong thực tế, có thể xem xét các case study thành công về các chương trình hỗ trợ DNNVV tại Việt Nam. Các chương trình này có thể tập trung vào các lĩnh vực khác nhau như đào tạo kinh doanh, tư vấn kinh doanh, tiếp cận tài chính, hoặc ứng dụng công nghệ. Việc phân tích các case study này giúp rút ra những bài học kinh nghiệm quý báu về những yếu tố nào đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng lực DNNVV và đạt được các mục tiêu phát triển.

4.1. Phân Tích Chi Tiết Một Số Chương Trình Hỗ Trợ DNNVV Tiêu Biểu

Chọn một số chương trình hỗ trợ DNNVV tiêu biểu để phân tích chi tiết, bao gồm mục tiêu, đối tượng thụ hưởng, các hoạt động chính, và các kết quả đạt được. Đánh giá hiệu quả hỗ trợ của các chương trình này dựa trên các chỉ số đo lường phù hợp, và xác định những yếu tố nào đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo thành công.

4.2. Rút Ra Bài Học Kinh Nghiệm Về Đánh Giá Và Cải Thiện Chương Trình

Dựa trên phân tích các case study, rút ra những bài học kinh nghiệm về phương pháp đánh giá tác động, thiết kế chương trình, và triển khai hoạt động. Xác định những điểm mạnh và điểm yếu của các chương trình, và đưa ra các khuyến nghị để cải thiện hiệu quả hỗ trợ.

4.3. So Sánh Hiệu Quả Của Các Mô Hình Đào Tạo Và Tư Vấn Khác Nhau

So sánh hiệu quả của các mô hình đào tạotư vấn khác nhau, ví dụ như đào tạo trực tuyến, đào tạo tại chỗ, tư vấn cá nhân, và tư vấn nhóm. Xác định mô hình nào phù hợp với từng loại DNNVV và từng giai đoạn phát triển của doanh nghiệp.

V. Giải Pháp Nâng Cao Hiệu Quả Đào Tạo Tư Vấn Kinh Doanh Cho DNNVV

Để giải pháp cho DNNVV có thể phát triển một cách bền vững và cải thiện hiệu quả kinh doanh, cần có những giải pháp mang tính toàn diện và dài hạn. Các giải pháp này cần tập trung vào việc nâng cao năng lực quản lý, tăng cường khả năng tiếp cận tài chính, thúc đẩy ứng dụng công nghệ, và xây dựng mạng lưới kết nối. Chính phủ đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra môi trường kinh doanh thuận lợi, hỗ trợ đổi mới sáng tạochuyển đổi số DNNVV.

5.1. Tăng Cường Đào Tạo Quản Lý Và Kỹ Năng Kinh Doanh Cho DNNVV

Đào tạo kinh doanh đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao năng lực DNNVV. Cần cung cấp các khóa đào tạo chất lượng cao, tập trung vào các kỹ năng quản lý, marketing, tài chính, và nhân sự. Đồng thời, cần tạo điều kiện để DNNVV tiếp cận các nguồn lực đào tạo một cách dễ dàng và thuận tiện.

5.2. Hỗ Trợ Tiếp Cận Tài Chính Và Ứng Dụng Công Nghệ Cho DNNVV

Khả năng tiếp cận tài chính và ứng dụng công nghệ là yếu tố then chốt để DNNVV phát triển và cạnh tranh. Cần có các chính sách hỗ trợ để DNNVV tiếp cận các nguồn vốn vay ưu đãi, cũng như các giải pháp công nghệ phù hợp với nhu cầu và khả năng của họ.

5.3. Xây Dựng Mạng Lưới Kết Nối Giữa DNNVV Và Các Tổ Chức Hỗ Trợ

Việc xây dựng mạng lưới kết nối giữa DNNVV và các tổ chức hỗ trợ là rất quan trọng để tạo ra một hệ sinh thái hỗ trợ toàn diện. Mạng lưới này có thể bao gồm các hiệp hội ngành nghề, các trung tâm tư vấn, các trường đại học, và các tổ chức chính phủ.

VI. Tương Lai Của Đánh Giá Tác Động Chuyển Đổi Số Và Dữ Liệu Lớn

Trong bối cảnh chuyển đổi số DNNVV mạnh mẽ, việc đánh giá tác động cũng cần có những đổi mới để đáp ứng yêu cầu của thời đại. Việc ứng dụng các công nghệ mới như dữ liệu lớn (Big Data), trí tuệ nhân tạo (AI), và Internet of Things (IoT) có thể giúp thu thập và phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác. Đồng thời, cần phát triển các phương pháp đánh giá mới, phù hợp với các mô hình kinh doanh số và các hình thức can thiệp hỗ trợ trực tuyến.

6.1. Ứng Dụng Dữ Liệu Lớn Và AI Trong Đánh Giá Tác Động

Dữ liệu lớn và AI có thể được sử dụng để thu thập và phân tích dữ liệu về DNNVV từ nhiều nguồn khác nhau, như mạng xã hội, các trang web thương mại điện tử, và các hệ thống quản lý doanh nghiệp. Việc phân tích dữ liệu này giúp hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng, xu hướng thị trường, và hiệu quả hoạt động của DNNVV.

6.2. Phát Triển Các Phương Pháp Đánh Giá Phù Hợp Với Kinh Doanh Số

Cần phát triển các phương pháp đánh giá mới, phù hợp với các mô hình kinh doanh số và các hình thức can thiệp hỗ trợ trực tuyến. Các phương pháp này cần có khả năng đo lường tác động của các hoạt động marketing trực tuyến, các chương trình đào tạo trực tuyến, và các dịch vụ tư vấn trực tuyến.

6.3. Đảm Bảo Tính Bảo Mật Và An Toàn Của Dữ Liệu DNNVV

Trong quá trình thu thập và phân tích dữ liệu về DNNVV, cần đảm bảo tính bảo mật và an toàn của dữ liệu. Cần tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân, và áp dụng các biện pháp bảo mật để ngăn chặn các hành vi xâm phạm dữ liệu.

16/05/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. Lý do nghiên cứu và Mục tiêu nghiên cứu Đề tài này hướng đến hai mục tiêu nghiên cứu chính: (1) phát triển mô hình logic (hay lý thuyết thay đổi) của can thiệp hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) về đào tạo-tư vấn kinh doanh; và (2) đánh giá tác động 1 của can thiệp hỗ trợ SMEs về đào tạo-tư vấn kinh doanh của Chính phủ Việt Nam lên các doanh nghiệp được thụ hưởng. Hai lý do tương ứng với từng mục tiêu nghiên cứu của đề tài được mô tả lần lượt ở Mục 1.1 Mô hình logic của can thiệp hỗ trợ đào tạo-tư vấn về kinh doanh cho SMEs: một khoảng trống trong lý thuyết và trong các nghiên cứu thực nghiệm a. Sự cần thiết của can thiệp hỗ trợ SMEs về đào tạo-tư vấn kinh doanh Nghiên cứu về SMEs được nhiều nhà nghiên cứu, các tổ chức quốc tế, cơ quan hoạch định chính sách quan tâm chú ý (López-Acevodo & Tan 2011, Rakícevic & ctg.

Ở nhiều quốc gia, SMEs thường chiếm tỷ trọng cao trong nền kinh tế; theo Nguyễn và ctg. Ngoài ra, vai trò của SMEs nói riêng và khu vực kinh tế tư nhân nói chung ngày càng quan trọng. Ví dụ, ở nước Úc, vào năm 2010, 70% lao động đang làm việc trong các SMEs; các DN thuộc khu vực kinh tế tư nhân của Úc đã đóng góp 85% vào giá trị gia tăng, và gần như 100% ngân sách từ thuế, 83% lao động; ngoài ra, khu vực kinh tế tư nhân của Úc cũng đóng góp tích cực vào việc thực hiện trách nhiệm xã hội của DN (Đào & ctg. Tuy nhiên, năng lực cạnh tranh của SMEs vẫn còn nhiều hạn chế so với các doanh nghiệp lớn trong nước hay các tập đoàn đa quốc gia hoạt động trên phạm vi lãnh thổ của 1 “Đánh giá tác động” được dịch từ thuật ngữ “impact evaluation”.

Đánh giá tác động của can thiệp chương trình hay dự án là việc nỗ lực tìm hiểu xem có phải sự thay đổi trong phúc lợi (the changes in well-being) của đối tượng thụ hưởng là do can thiệp chương trình hay dự án (project or program intervention) tạo nên hay không (Khandker & ctg. Các SMEs cũng không áp dụng nhiều các chuẩn mực trong thực tiễn kinh doanh (the business practices standard); vì vậy, nhiều chính phủ cũng như tổ chức quốc tế, tổ chức phi chính phủ và cả tổ chức tài chính đã xây dựng các chính sách/chương trình hỗ trợ sự phát triển cho các SMEs. Trong đó, một trong các chính sách/chương trình phổ biến nhất là chính sách hay chương trình, dự án (gọi tổng quát là can thiệp) liên quan đến hỗ trợ về hoạt động đào tạo và (hoặc) tư vấn về kinh doanh (Grimm & Paffhausen 2015, López- Acevodo & Tan 2011, McKenzies & Woodruff 2014, Rakícevic & ctg. Chính phủ của các quốc gia cũng cần có những can thiệp bằng chính sách hay chương trình phù hợp để thúc đẩy SMEs đào tạo nhiều hơn cho người lao động (trong đó có người quản lý).

Lý do là can thiệp này góp phần hạn chế tình trạng đầu tư dưới mức cần thiết cho đào tạo của chủ doanh nghiệp, mà điều này vốn bị gây nên bởi tâm lý sợ rủi ro mất lao động sau đào tạo (Dumas & Hanchane 2010, Horn & Fichtner 2003). Bruhn và ctg. 629) đã đề cập rằng: “vốn quản lý (managerial capital) (khác với vốn con người (human capital)) là một loại vốn quan trọng nhưng đang bị thiếu ở các nước đang phát triển”. Do vậy, can thiệp hỗ trợ SMEs về đào tạo-tư vấn kinh doanh được xem là một trong những cách thức phổ biến để cải thiện vốn quản lý 2 của các SMEs ở nhiều quốc gia đang phát triển nói chung (Bruhn & ctg.

2010), cũng như ở Việt Nam nói riêng (Chính phủ 2009, Cục Phát triển doanh nghiệp 2014a). Vốn quản lý có vai trò quan trọng trong việc tăng sản lượng của DN thông qua cải thiện năng suất biên của các yếu tố đầu vào khác (chẳng hạn như lao động, vốn vật chất) (Bruhn & ctg. 2010, Lucas 1978), hoặc thông qua ảnh hưởng đến số lượng và chủng loại các yếu tố đầu vào khác mà DN sẽ mua hay thuê (Bruhn & ctg. Ngoài ra, khi phân tích cấu trúc quản trị bên trong DN, Rosen (1982, tr.

312) đề cập rằng “một cải thiện nhỏ trong quyết định của cấp trên sẽ có tác động vô cùng lớn đến tổ chức (hay công ty) dưới góc độ tổng thể bởi vì nó tác động đến năng suất của tất cả các nhân viên cấp dưới”. Sự thiếu vắng Mô hình logic của can thiệp hỗ trợ SMEs về đào tạo-tư vấn kinh doanh trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm 2 Trong nghiên cứu này, thuật ngữ Tiếng Việt “vốn quản lý” hay “vốn quản trị” là tương tự như nhau, được dịch từ thuật ngữ “managerial capital” trong Tiếng Anh. 23 Một cách hoàn hảo, khi thiết kế một chương trình/dự án phát triển, hay khi thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm mang tính định lượng về đánh giá tác động của các chương trình/dự án phát triển cụ thể, người thiết kế chương trình, người đánh giá cần có một mô hình logic (hay lý thuyết thay đổi) của chương trình/dự án cụ thể để làm căn cứ 3 (Imas & Rist 2009, Posavac 2011, Gertler & ctg. Trong thực tiễn đánh giá tác động, cũng như đánh giá quá trình của các can thiệp khác nhau, cũng có những nghiên cứu đã xây dựng mô hình logic của can thiệp được đánh giá (dù đơn giản hay phức tạp).

Chẳng hạn như mô hình logic của can thiệp tham gia an toàn lao động & sức khỏe nghề nghiệp trong lĩnh vực xây dựng ở vùng St. Louis Metropolitan, Missouri, Hoa Kỳ (Jaegers & ctg. 2014), hay mô hình logic của can thiệp tổ chức học tập theo nhóm cho học viên ngành y tá trong đào tạo thực hành lâm sàng ở Thụy Điển (Palsson 2017). Mô hình logic của can thiệp bắt đầu đào tạo sớm cho trẻ em dựa trên gia đình ở Hoa Kỳ (Raikes & ctg.

Một số can thiệp về hỗ trợ đào tạo-tư vấn kinh doanh cho các SMEs đã được triển khai, và đã được đánh giá tác động nhằm thấy được tính hữu ích hay không hữu ích của can thiệp đối với đối tượng được thụ hưởng để từ đó có được những điều chỉnh can thiệp theo hướng tốt hơn, tăng cường trách nhiệm giải trình giữa các đối tác liên quan (chính quyền, đơn vị tài trợ, đơn vị triển khai, đối tượng thụ hưởng, dân cư, và các bên liên quan khác), hay để thiết kế các chính sách, chương trình, dự án tốt hơn trong tương lai. Thật vậy, trong những năm gần đây, ở bối cảnh nhiều quốc gia trên thế giới, có nhiều nghiên cứu đánh giá tác động của các chương trình/dự án hỗ trợ SMEs nói chung, và hỗ trợ SMEs về đào tạo-tư vấn kinh doanh nói riêng lên các doanh nghiệp thụ hưởng đã được thực hiện. Có nghiên cứu sử dụng thiết kế bán thí nghiệm từ dữ liệu khảo sát hoặc các phương pháp khác mà có thể kiểm soát thiên lệch do lựa chọn (Jaramillo & Diaz 2011, Todo 2011, Cancino & ctg. 2015, Dumas & Hanchane 2010, López-Acevodo & Tan 3 Hoặc ít ra, cần có khung logic (hay khung log, hay bảng logic) của can thiệp cụ thể.

Khung logic của can thiệp là một biến thể của Mô hình logic (hay lý thuyết thay đổi). Một khung logic nối các hoạt động, kết quả, mục tiêu của chính sách/chương trình/dự án theo cấp bậc. Các cấp bậc này có thể là các mục tiêu chính (hay các cấu phần chính) của can thiệp. Đối với mỗi cấu phần của can thiệp, khung log nêu rõ các mục tiêu, các chỉ số đo lường kết quả, nguồn thông tin, các giả định.

Khung logic cơ bản là một bảng 4 dòng x 4 cột nằm tóm tắt những yếu tố quan trọng của can thiệp. Không phải khung log của một can thiệp cụ thể nào cũng được dựa trên Mô hình logic của can thiệp tổng quát, mô hình logic của can thiệp có liên quan, hoặc những căn cứ lý thuyết cẩn thận. Vì vậy, khung logic thường là một công cụ để hoạch định, quản lý chương trình/dự án trong thực tiễn, gắn với từng can thiệp cụ thể. Khung log cũng có những hữu ích nhất định nhưng gần đây nó bị chỉ trích nhiều; ví dụ nó chỉ hướng đến các mục tiêu mà người hoạch định chương trình đã đề ra, không được cập nhật, người đánh giá có thể bị rơi vào sự chi tiết quá mức mà ít để ý đến bức tranh tổng quát, hay quá đơn giản (Imas & Rist 2009) 24 2011), và có nghiên cứu sử dụng thiết kế thí nghiệm (Vũ 2012, Mano & ctg.

Tuy vậy, sự thiếu vắng nền tảng của ít nhất một mô hình logic của can thiệp hỗ trợ SMEs về đào tạo-tư vấn kinh doanh (dù còn đơn giản) mà có căn cứ học thuật cẩn thận là tình hình chung của các nghiên cứu đánh giá tác động định lượng vừa được đề cập ở trên, kể cả đối với nghiên cứu đánh giá tác động của nhiều chương trình hỗ trợ SMEs ở 6 nước thuộc Châu Mỹ La tinh do López-Acevodo và Tan (2011) thực hiện hay nghiên cứu ở Việt Nam mà đã được thực hiện bởi Vũ (2012), Higuchi và ctg. (2015), hay nghiên cứu ở Tanzania của Higuchi và ctg. Mặc dù các nghiên cứu trên đã sử dụng những phương pháp định lượng phù hợp và cũng có một số căn cứ dựa trên lý thuyết hay các nghiên cứu trước. Hạn chế này làm cho người đánh giá khó có thể đánh giá được đầy đủ các kết quả tiềm năng, khó lý giải được cơ chế ảnh hưởng của can thiệp, và cũng khó có được những lý giải sâu hơn cho những phát hiện từ đánh giá tác động định lượng.

Mô hình logic của can thiệp hỗ trợ SMEs về đào tạo tư vấn-kinh doanh hiện có vẫn còn tồn tại một số hạn chế và giới thiệu một vài khe hổng nghiên cứu. Gần đây, các nhà nghiên cứu có thể tìm được một Mô hình logic (hay lý thuyết thay đổi) của gói chương trình hỗ trợ SMEs (trong đó có chương trình hỗ trợ đào tạo-tư vấn về kinh doanh và một số chương trình hỗ trợ SMEs khác) do Grimm và Paffhausen (2015) đề xuất. Mô hình logic của chương trình hỗ trợ đào tạo-tư vấn kinh doanh được đề cập một cách chi tiết hơn nhưng vẫn ở mức độ sơ lược với cách thể hiện trực quan bởi chuỗi nhân quả trong một nghiên cứu chính sách của Ngân hàng phát triển của Đức Grimm và Paffhausen (2014); ngoài ra, những nội dung quan trọng của mô hình này có thể tìm thấy trong một nghiên cứu chính sách của Ngân hàng thế giới được thực hiện bởi McKenzies và Woodruff (2012, 2014).

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "Đánh Giá Tác Động Can Thiệp Hỗ Trợ DNNVV Việt Nam: Đào Tạo & Tư Vấn Kinh Doanh" cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu quả của các chương trình đào tạo và tư vấn dành cho doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) tại Việt Nam. Tài liệu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hỗ trợ DNNVV trong việc nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển bền vững. Qua đó, người đọc sẽ nhận thấy những lợi ích thiết thực từ việc tham gia các chương trình này, bao gồm cải thiện kỹ năng quản lý, tăng cường khả năng tiếp cận thị trường và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Để mở rộng thêm kiến thức về các yếu tố ảnh hưởng đến DNNVV, bạn có thể tham khảo tài liệu Luận án tiến sĩ nghiên cứu một số nhân tố ảnh hưởng đến động lực kinh doanh của nữ chủ doanh nghiệp nhỏ và vừa tại tiểu vùng tây bắc, nơi phân tích động lực kinh doanh của nữ chủ doanh nghiệp. Ngoài ra, tài liệu Luận văn các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng ngân hàng của doanh nghiệp nhỏ và vừa trên địa bàn tp hcm sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các yếu tố tác động đến khả năng tiếp cận nguồn vốn. Cuối cùng, tài liệu Giải pháp nâng cao khả năng tiếp cận vốn tín dụng của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại huyện năm căn tỉnh cà mau cung cấp các giải pháp cụ thể để cải thiện khả năng tiếp cận vốn cho DNNVV. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về các thách thức và cơ hội trong lĩnh vực DNNVV tại Việt Nam.