Tác động AI đến hiệu suất bền vững: Vai trò trung gian của năng lực động xanh và đổi mới sáng tạo xanh tại các doanh nghiệp ngành chế biến chế tạo ở Việt Nam

Các tác giả

  • Đinh Thị Hương Trường Đại học Thương mại Tác giả

DOI:

https://doi.org/10.24311/jabes/2025.36.9.03

Từ khóa:

Đổi mới xanh, Trí tuệ nhân tạo, Năng lực động xanh, Hiệu suất bền vững

Tóm tắt

Mục đích của nghiên cứu nhằm phân tích tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đến hiệu suất bền vững thông qua vai trò của năng lực động xanh và đổi mới sáng tạo xanh. Kết quả phân tích PLS-SEM dựa trên dữ liệu khảo sát từ 682 nhà quản lý của các doanh nghiệp ngành chế biến chế tạo chỉ ra rằng AI tác động tích cực đến hiệu suất bền vững với vai trò trung gian của năng lực động xanh và đổi mới sáng tạo xanh. Từ những phát hiện trên, nghiên cứu đóng góp mới về lý luận và thực tiễn khi nghiên cứu mối quan hệ giữa AI, đổi mới sáng tạo xanh, năng lực động xanh và hiệu suất bền vững. Các hàm ý quản trị được đề xuất để làm cơ sở nâng cao hiệu suất bền vững của các doanh nghiệp ngành chế biến chế tạo trong thời gian tới.

Tài liệu tham khảo

Abdul-Rashid, S. H., Sakundarini, N., Ghazilla, R. A. R., & Thurasamy, R. (2017). The impact of sustainable manufacturing practices on sustainability performance: Empirical evidence from Malaysia. International Journal of Operations & Production Management, 37(2), 182-204. https://doi.org/10.1108/IJOPM-04-2015-0223

Al Halbusi, H., Al-Sulaiti, K. I., Alalwan, A. A., & Al-Busaidi, A. S. (2025). AI capability and green innovation impact on sustainable performance: Moderating role of big data and knowledge management. Technological Forecasting and Social Change, 210, 123897. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123897

Asadi, S., OmSalameh Pourhashemi, S., Nilashi, M., Abdullah, R., Samad, S., Yadegaridehkordi, E., Aljojo, N., & Razali, N. S. (2020). Investigating influence of green innovation on sustainability performance: A case on Malaysian hotel industry. Journal of Cleaner Production, 258, 120860. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120860

Barney, J. B. (2001). Resource-based theories of competitive advantage: A ten-year retrospective on the resource-based view. Journal of Management, 27(6), 643-650. https://doi.org/10.1177/014920630102700602

Belhadi, A., Mani, V., Kamble, S. S., Khan, S. A. R., & Verma, S. (2024). Artificial intelligence-driven innovation for enhancing supply chain resilience and performance under the effect of supply chain dynamism: An empirical investigation. Annals of Operations Research, 333(2–3), 627–652. https://doi.org/10.1007/s10479-021-03956-x

Cassânego, V. M., Moralles, H. F., Nascimento, D. L. D. M., & Tortorella, G. L. (2025). Exploring the role of open innovation and artificial intelligence in green innovation: A dynamic capabilities approach. Journal of Innovation & Knowledge, 10(5), 100774. https://doi.org/10.1016/j.jik.2025.100774

Chang, C.-H. (2011). The influence of corporate environmental ethics on competitive advantage: The mediation role of green innovation. Journal of Business Ethics, 104(3), 361-370. https://doi.org/10.1007/s10551-011-0914-x

Chen, Y., & Chang, C. (2013). Towards green trust: The influences of green perceived quality, green perceived risk, and green satisfaction. Management Decision, 51(1), 63-82. https://doi.org/10.1108/00251741311291319

Chen, Y.-S., Chang, T.-W., Lin, C.-Y., Lai, P.-Y., & Wang, K.-H. (2016). The influence of proactive green innovation and reactive green innovation on green product development performance: The mediation role of green creativity. Sustainability, 8(10), 966. https://doi.org/10.3390/su8100966

Cheng, K., Sun, Z., Liu, X., Wu, H., & Li, C. (2024). Generative artificial intelligence is infiltrating peer review process. Critical Care, 28(1), 149. https://doi.org/10.1186/s13054-024-04933-z

Cohen, J. (2013). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203771587

Cuthbertson, R. W., & Furseth, P. I. (2022). Digital services and competitive advantage: Strengthening the links between RBV, KBV, and innovation. Journal of Business Research, 152, 168-176. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.07.030

Dinh, C. T.-H., & Tran, N. P. (2025). Artificial intelligence and sustainable performance: Identifying the pivotal role of green intellectual capital and green innovation. Business Process Management Journal, 1-22. https://doi.org/10.1108/BPMJ-12-2024-1165

Feng, F., Li, J., Zhang, F., & Sun, J. (2024). The impact of artificial intelligence on green innovation efficiency: Moderating role of dynamic capability. International Review of Economics & Finance, 96, 103649. https://doi.org/10.1016/j.iref.2024.103649

Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.2307/3151312

Gazi, M. A. I., Rahman, M. K. H., Masud, A. A., Amin, M. B., Chaity, N. S., Senathirajah, A. R. S., & Abdullah, M. (2024). AI capability and sustainable performance: Unveiling the mediating effects of organizational creativity and green innovation with knowledge sharing culture as a moderator. Sustainability, 16(17), 7466. https://doi.org/10.3390/su16177466

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Danks, N. P., & Ray, S. (2021). Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Using R: A Workbook. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80519-7

Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203

Hair, J., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2014). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (2nd ed.). Sage Publications, Inc.

Haug, A., Wickstrøm, K. A., & Stentoft, J. (2025). Conceptualizing green dynamic capabilities as a two-path model: Evidence from Danish manufacturing firms. Journal of Cleaner Production, 511, 145657. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2025.145657

Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8

Hmaidan, R. A., ur Rehman, H. I., Akram, I., & Zuagaili, A. A. M. (2025). Leveraging artificial intelligence (AI) capability and sustainability orientation for sustainable performance: Mediating role of green innovation in Malaysian manufacturing sector. Sustainable Trends and Business Research, 3(1), 22-35. https://doi.org/10.70291/stbr.3.1.2025.39

Hoyle, R. H. (1995). Structural Equation Modeling: Concepts, Issues, and Applications. Sage Publications, Inc.

Kalyar, M. N., Pierscieniak, A., & Shafique, M. (2024). Leveraging green innovation from big data analytics: Examining the role of resource orchestration and green dynamic capabilities. Journal of Entrepreneurship, Management and Innovation, 20(4), 73-87. https://doi.org/10.7341/20242044

Khan, A. N., Mehmood, K., & Kwan, H. K. (2024). Green knowledge management: A key driver of green technology innovation and sustainable performance in the construction organizations. Journal of Innovation & Knowledge, 9(1), 100455. https://doi.org/10.1016/j.jik.2023.100455

Kline, R. B. (2016). Principles and Practices of Structural Equation Modelling. Methodology in the Social Sciences. NY: The Guilford Press.

Krakowski, S., Luger, J., & Raisch, S. (2023). Artificial intelligence and the changing sources of competitive advantage. Strategic Management Journal, 44(6), 1425-1452. https://doi.org/10.1002/smj.3387

Lin, J., Zeng, Y., Wu, S., & Luo, X. (Robert). (2024). How does artificial intelligence affect the environmental performance of organizations? The role of green innovation and green culture. Information & Management, 61(2), 103924. https://doi.org/10.1016/j.im.2024.103924

Mubeen, A., Nisar, Q. A., Patwary, A. K., Rehman, S., & Ahmad, W. (2024). Greening your business: Nexus of green dynamic capabilities, green innovation and sustainable performance. Environment, Development and Sustainability, 26(9), 22747-22773. https://doi.org/10.1007/s10668-023-03574-6

Shan, B., Liu, K., Lu, X., & Liu, X. (2025). Artificial intelligence, knowledge coupling, and dynamic capabilities in China’s GEM listed enterprises: The role of human–AI collaboration. Journal of Knowledge Management. https://doi.org/10.1108/JKM-04-2025-0588

Sharif, A., Kocak, S., Khan, H. H. A., Uzuner, G., & Tiwari, S. (2023). Demystifying the links between green technology innovation, economic growth, and environmental tax in ASEAN-6 countries: The dynamic role of green energy and green investment. Gondwana Research, 115, 98-106. https://doi.org/10.1016/j.gr.2022.11.010

Sun, J., Peng, Y., Liang, Z., Zhou, Y., & Li, L. (2025). AI-Driven synergies: The role of artificial intelligence in enhancing green product innovation for environmental and organizational performance in China’s petrochemical industry. Open Access Library Journal, 12. https://doi.org/10.4236/oalib.1113579

Teece, D. J. (2017). Dynamic capabilities and (digital) platform lifecycles. In J. Furman, A. Gawer, B. S. Silverman, & S. Stern (Eds.), Advances in Strategic Management (Vol. 37, pp. 211-225). Emerald Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/S0742-332220170000037008

Teece, D. J., Pisano, G., & Shuen, A. (1997). Dynamic capabilities and strategic management. Strategic Management Journal, 18(7), 509–533. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199708)18:7%253C509::AID-SMJ882%253E3.0.CO;2-Z

Thủ tướng Chính phủ. (2021). Quyết định số 1658/QĐ-TTg, Chiến lược quốc gia về tăng trưởng xanh thời kỳ 2021-2030, tầm nhìn 2050, ban hành ngày 01/10/2021. Truy cập từ https://vanban.chinhphu.vn/?pageid=27160&docid=204226

Thủ tướng Chính phủ. (2025). Quyết định số 232/QĐ-TTg, Đề án phát triển thị trường carbon tại Việt Nam, ban hành ngày 24/01/2025. Truy cập từ https://vanban.chinhphu.vn/?pageid=27160&docid=212592

Ullah, S., Kukreti, M., Sami, A., & Shaukat, M. R. (2025). Leveraging technological readiness and green dynamic capability to enhance sustainability performance in manufacturing firms. Journal of Manufacturing Technology Management, 36(3), 714-730. https://doi.org/10.1108/JMTM-05-2024-0268

Uwaoma, P. U., Eleogu, T. F., Okonkwo, F., Farayola, O. A., Kaggwa, S., & Akinoso, A. (2024). AI’s role in sustainable business practices and environmental management. International Journal of Research and Scientific Innovation, 10(12), 359-379. https://doi.org/10.51244/IJRSI.2023.1012029

Wang, F. (2023). Research on the application of artificial intelligence technology to promote the high-quality development path of manufacturing industry. SHS Web of Conferences, 2022 International Conference on Public Service, Economic Management and Sustainable Development (PESD 2022), 154(03001). https://doi.org/10.1051/shsconf/202315403001

Wang, G., Niu, Y., Mansor, Z. D., Leong, Y. C., & Yan, Z. (2024). Unlocking digital potential: Exploring the drivers of employee dynamic capability on employee digital performance in Chinese SMEs-moderation effect of competitive climate. Heliyon, 10(4), e25583. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e25583

Wong, S. K. S. (2013). Environmental requirements, knowledge sharing and green innovation: Empirical evidence from the electronics industry in China. Business Strategy and the Environment, 22(5), 321-338. https://doi.org/10.1002/bse.1746

Xiao, Y., & Xiao, L. (2025). The impact of artificial intelligence-driven ESG performance on sustainable development of central state-owned enterprises listed companies. Scientific Reports, 15(1), 8548. https://doi.org/10.1038/s41598-025-93694-y

Yin, K., Cai, F., & Huang, C. (2023). How does artificial intelligence development affect green technology innovation in China? Evidence from dynamic panel data analysis. Environmental Science and Pollution Research, 30(10), 28066-28090. https://doi.org/10.1007/s11356-022-24088-0

Ying, Y., & Jin, S. (2024). Artificial intelligence and green product innovation: Moderating effect of organizational capital. Heliyon, 10(7), e28572. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e28572

Tải xuống

Đã Xuất bản

2025-11-04

Số

Chuyên mục

Bài nghiên cứu

Cách trích dẫn

Đinh Thị, H. (2025). Tác động AI đến hiệu suất bền vững: Vai trò trung gian của năng lực động xanh và đổi mới sáng tạo xanh tại các doanh nghiệp ngành chế biến chế tạo ở Việt Nam. Tạp Chí Nghiên cứu Kinh Tế Và Kinh Doanh Châu Á, 36(9), 36-51. https://doi.org/10.24311/jabes/2025.36.9.03

Các bài báo tương tự

1-10 của 351

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.