Nghiên cứu

Triết lý nghiên cứu

Chuyển đổi bền vững là một quá trình chuyển đổi hệ thống, tích hợp quản trị, đổi mới sáng tạo, công nghệ, chính sách và phát triển con người nhằm hình thành các hệ thống thông minh, có khả năng thích ứng và phát triển bền vững.

Sustainable Transformation is a systemic process integrating governance, innovation, technology, policy and human development to create resilient, intelligent and sustainable systems.

Nhóm tiếp cận chuyển đổi bền vững như một quá trình chuyển đổi hệ thống, trong đó công nghệ, quản trị, chính sách, nguồn nhân lực và hành vi xã hội có quan hệ tương tác chặt chẽ.

Mô hình nghiên cứu

Từ triết lý trên, nhóm xây dựng mô hình nghiên cứu tổng thể dựa trên ba phần liên kết. Phát triển bền vững không phải một trạng thái cuối cùng, mà là kết quả của một quá trình chuyển đổi liên tục và có chủ đích, diễn ra ở nhiều cấp độ: cá nhân, tổ chức, ngành, địa phương và quốc gia.

Đánh dấu theo chương trình

Động lực chuyển đổi

Điều gì thúc đẩy thay đổi

Trí tuệ nhân tạo & công nghệ số
Đổi mới sáng tạo
Chuyển đổi năng lượng
Thay đổi chính sách & thể chế
Phát triển nguồn nhân lực

Quá trình chuyển đổi

Tổ chức và hệ thống thay đổi ra sao

Chuyển đổi số
Chuyển đổi xanh
Chuyển đổi mô hình quản trị
Chuyển đổi mô hình kinh doanh
Chuyển đổi hành vi cá nhân & tổ chức

Kết quả chuyển đổi

Thay đổi tạo ra giá trị gì

Năng lực đổi mới sáng tạo
Hiệu quả quản trị
Năng suất & năng lực cạnh tranh
Phát triển bền vững
Giá trị kinh tế, xã hội & môi trường

Chương trình nghiên cứu trọng tâm

Để triển khai chương trình nghiên cứu tổng thể, nhóm tập trung vào hai chương trình nghiên cứu trọng tâm trong giai đoạn 2027-2031.

Chương trình nghiên cứu 1

Công nghệ thông minh và chuyển đổi bền vững

Intelligent Technologies for Sustainable Transformation

Mục tiêu

Nghiên cứu và phát triển công nghệ, phương pháp và giải pháp thúc đẩy chuyển đổi số, chuyển đổi xanh và chuyển đổi năng lượng, nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển bền vững của doanh nghiệp, tổ chức và nền kinh tế.

Chủ đề nghiên cứu

1.
Trí tuệ nhân tạo & hệ thống thông minh
AI · Machine Learning · Generative AI · Decision Support · Data Science
2.
Chuyển đổi số
Digital Business · Digital Government · Digital HRM · Smart Services
3.
Tự động hóa & sản xuất thông minh
Industry 5.0 · Smart Manufacturing · Robotics
4.
Chuyển đổi năng lượng & công nghệ xanh
Renewable Energy · Carbon Neutrality · Circular Technologies
5.
Chuyển giao công nghệ
Innovation Ecosystem · Digital Innovation

Kết quả kỳ vọng

Các mô hình trí tuệ nhân tạo phục vụ quản trị
Giải pháp chuyển đổi số
Giải pháp năng lượng sạch
Mô hình chuyển giao công nghệ

Đây là các sản phẩm khoa học nhóm hướng tới trong giai đoạn 2027-2031, chưa phải kết quả đã hoàn thành.

Chương trình nghiên cứu 2

Quản trị, chính sách và đổi mới vì chuyển đổi bền vững

Governance, Policy and Innovation for Sustainable Transformation

Mục tiêu

Nghiên cứu các mô hình quản trị, chính sách và đổi mới nhằm nâng cao năng lực chuyển đổi của doanh nghiệp, khu vực công và xã hội trong bối cảnh chuyển đổi số, chuyển đổi xanh và hội nhập quốc tế.

Chủ đề nghiên cứu

1.
Quản trị doanh nghiệp & tổ chức
Corporate Governance · Strategy · Sustainable Business
2.
Quản trị nhân lực & lãnh đạo
HRM · Leadership · Talent · Human Capital
3.
Hành vi cá nhân & tổ chức
Consumer Behaviour · Well-being · Sustainable Consumption
4.
Chính sách phát triển
Economic Policy · Innovation Policy · Green Governance
5.
Đổi mới sáng tạo & khởi nghiệp
Green Entrepreneurship · Open Innovation · Ecosystems

Kết quả kỳ vọng

Mô hình quản trị chuyển đổi
Khung đánh giá năng lực chuyển đổi
Bộ chỉ số đánh giá chuyển đổi bền vững
Báo cáo tư vấn chính sách

Đây là các sản phẩm khoa học nhóm hướng tới trong giai đoạn 2027-2031, chưa phải kết quả đã hoàn thành.

Định hướng phương pháp nghiên cứu

Nhóm theo đuổi phương pháp nghiên cứu liên ngành, kết hợp nghiên cứu định lượng, nghiên cứu định tính, mô hình hóa, khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và phân tích chính sách nhằm bảo đảm tính toàn diện và khả năng ứng dụng của kết quả nghiên cứu.

Phương pháp được khuyến khích sử dụng

Big Data Analytics
Machine Learning
Structural Equation Modelling (SEM)
AHP · DEMATEL · ANP
System Dynamics
Delphi

Cùng các phương pháp đánh giá tác động chính sách.