Giảm quãng đường chạy không tải, bài toán kép về chi phí và phát thải
Trong vận tải đường bộ, quãng đường xe chạy không tải là một trong những chỉ báo quan trọng về hiệu quả khai thác phương tiện. Khi xe hoàn thành chuyến hàng nhưng phải di chuyển quãng đường đáng kể mà không có hàng hóa, doanh nghiệp vẫn phát sinh chi phí nhiên liệu, nhân công, khấu hao và các chi phí vận hành khác, trong khi không tạo thêm sản lượng vận chuyển tương ứng.
Tại EU, dữ liệu Eurostat cho thấy trong năm 2023, xe tải thực hiện khoảng 21.8% tổng quãng đường trong trạng thái không tải. Nói cách khác, cứ 100 km quãng đường vận hành của xe tải thì khoảng 21.8 km được thực hiện khi phương tiện không chở hàng[1].
Tại Việt Nam, nhà sáng lập nền tảng công nghệ vận tải Logivan ước tính tỷ lệ xe tải quay đầu với thùng xe trống có thể lên tới 70%[2].
Tỷ lệ chạy không tải cao phản ánh sự mất cân đối giữa chiều đi và chiều về của luồng hàng, và lượng phát thải đáng kể đang phát sinh nhưng không tạo ra giá trị vận chuyển tương ứng.
Xe chạy không tải, nguồn phát thải dễ bị bỏ qua
Trong vận tải đường bộ, hiện tượng xe quay về mà không chở hàng được gọi là chạy không tải (empty running hoặc deadheading). Tình trạng này xảy ra khi xe hoàn tất chuyến giao hàng nhưng không tìm được đơn hàng phù hợp cho chiều ngược lại, buộc phải trở về bãi xe hoặc điểm xuất phát trong tình trạng không tải.
Nguyên nhân chủ yếu đến từ sự mất cân đối của luồng hàng hóa giữa các khu vực. Một địa phương có thể xuất đi lượng hàng lớn nhưng nhu cầu vận chuyển theo chiều ngược lại thấp, khiến phương tiện khó tìm được hàng cho chuyến về. Với các đội xe nhỏ, bài toán này càng khó giải quyết khi nhu cầu vận chuyển trên thị trường phân tán, trong khi khả năng kết nối giữa chủ hàng và phương tiện còn trống còn hạn chế.
Đây là khoảng trống mà các nền tảng kết nối vận tải số, hay Digital Freight Matching (DFM), hướng tới giải quyết. Thông qua dữ liệu theo thời gian thực và thuật toán gợi ý, hệ thống có thể kết nối lô hàng với phương tiện phù hợp, giảm sự phụ thuộc vào quá trình tìm kiếm và điều phối thủ công. Uber Freight mô tả mô hình này như nền tảng “matching”, với mục tiêu kết nối lô hàng của chủ hàng với các đơn vị vận tải sẵn sàng nhận chuyến[3].
Mối liên hệ giữa chạy không tải và phát thải khí nhà kính nằm trong bài toán Scope 3, tức các phát thải gián tiếp phát sinh trong chuỗi giá trị của doanh nghiệp. Theo GHG Protocol, hoạt động vận chuyển và phân phối sản phẩm bằng các phương tiện không thuộc sở hữu hoặc quyền kiểm soát của doanh nghiệp có thể được ghi nhận trong các hạng mục Scope 3 tương ứng[4]. Để chuẩn hóa việc đo lường phát thải trong logistics, Smart Freight Centre phát triển GLEC Framework, hiện được thiết kế phù hợp với các chuẩn quốc tế như ISO 14083:2023[5]. Đây là tiêu chuẩn quy định phương pháp chung để định lượng và báo cáo phát thải khí nhà kính từ hoạt động vận tải hàng hóa và hành khách.
Áp lực đo lường và công bố phát thải logistics cũng đang gia tăng trên toàn cầu. Tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) ở Davos tháng 1/2023, Smart Freight Centre cùng Hội đồng Doanh nghiệp Thế giới vì sự Phát triển Bền vững (WBCSD) công bố bộ hướng dẫn End-to-End GHG Reporting of Logistics Operations, với sự bảo trợ của WEF, tư vấn của McKinsey Sustainability và sự tham gia của hơn 30 tập đoàn như Maersk, Amazon, DHL và Unilever[6]. Những sáng kiến này cho thấy việc lượng hóa phát thải logistics trên toàn chuỗi cung ứng ngày càng được các doanh nghiệp lớn quan tâm. Khi phát thải từ hoạt động vận tải được đo lường cụ thể, quãng đường chạy không tải cũng trở thành yếu tố có thể nhận diện và đánh giá trong hiệu quả vận hành logistics.
Về mặt định lượng, các khảo sát ngành cho thấy quy mô của vấn đề đáng chú ý. Bên cạnh mức trung bình 21.8% tại EU năm 2023, Eurostat ghi nhận tỷ lệ quãng đường chạy không tải có sự chênh lệch đáng kể giữa các quốc gia, từ 10.8% tại Litva lên 42.3% tại Cyprus[7].
Một khảo sát khác được WEF dẫn lại, thực hiện cùng công ty công nghệ vận tải Flock Freight, cho thấy 51% số chuyến xe tải tại Mỹ năm 2021 tuy có chở hàng nhưng vẫn còn khoang trống chưa được sử dụng hết. Đây là dạng lãng phí công suất nhẹ hơn so với xe hoàn toàn không tải nhưng có cùng vấn đề cốt lõi là năng lực vận chuyển chưa được khai thác đầy đủ[8]. Chính tiềm năng tiết kiệm chi phí và nhiên liệu thông qua việc tận dụng phần công suất còn trống đang thúc đẩy sự phát triển của các nền tảng công nghệ DFM. Theo Grand View Research, thị trường Digital Freight Matching toàn cầu được dự báo đạt 247.58 tỷ USD vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) 32.1% trong giai đoạn 2025-2030[9].
Ai đang ghép chuyến thành công? Từ thế giới đến Việt Nam
Mô hình ghép chuyến vận tải trên nền tảng số đã được triển khai tại nhiều thị trường với quy mô khác nhau. Tại Trung Quốc, Full Truck Alliance - nền tảng vận hành hai thương hiệu Vận Mãn Mãn (Yunmanman) và Hóa Xa Bang (Huochebang) sau cuộc sáp nhập năm 2017 - là một trong những nền tảng kết nối vận tải hàng hóa lớn trên thế giới và đã niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán New York.
Theo báo cáo kết quả kinh doanh quý 4 và cả năm 2025 do Full Truck Alliance công bố, doanh thu thuần năm 2025 đạt khoảng 1.79 tỷ USD, trong đó doanh thu từ dịch vụ ghép chuyến tăng 11% so với năm 2024. Tính đến quý 1/2025, nền tảng này có trung bình 2.76 triệu chủ hàng hoạt động đăng đơn mỗi tháng[10].
Hiệu quả của mô hình cũng được phản ánh qua một số chỉ tiêu vận hành. Tân Hoa Xã dẫn số liệu ngành cho biết, các nền tảng vận tải trực tuyến có thể giúp tăng hiệu suất sử dụng xe tải khoảng 50%, tăng thu nhập hàng tháng của tài xế thêm 30-40% và giảm 6-8% chi phí giao dịch so với phương thức vận tải truyền thống[11]. Tại Brazil, WEF cũng dẫn trường hợp nền tảng đặt xe tải số Cargo X, cho thấy mô hình kết nối số có thể cải thiện mức độ sử dụng phương tiện, qua đó giảm số chuyến đi, quãng đường di chuyển, chi phí và phát thải[12].
Tại Việt Nam, mô hình kết nối chủ hàng với chủ xe trên nền tảng công nghệ cũng đã được triển khai trong nhiều năm, tiêu biểu là Logivan. Ra đời năm 2017, Logivan phát triển nền tảng kết nối nhu cầu vận chuyển với các đơn vị vận tải và từng được ví như “Uber cho logistics” tại Việt Nam. Theo giới thiệu của doanh nghiệp, hệ thống sử dụng dữ liệu vị trí phương tiện và thuật toán để ghép nhu cầu vận chuyển với phương tiện phù hợp.
Trên nền tảng hiện tại, Logivan giới thiệu các công nghệ PowerLoop™ và Milk-run™ nhằm kết hợp nhiều lô hàng và tận dụng chiều xe không tải. Theo doanh nghiệp, các giải pháp này có thể giảm số phương tiện cần huy động và cắt giảm phát thải carbon tới 35%[13].
Dư địa cho các nền tảng kết nối vận tải tại Việt Nam còn lớn trong bối cảnh chi phí logistics vẫn ở mức cao. Theo Chiến lược phát triển dịch vụ logistics Việt Nam được Chính phủ phê duyệt và công bố trong năm 2025, chi phí logistics của Việt Nam hiện tương đương khoảng 18-20% GDP, với mục tiêu giảm xuống 12-15% GDP vào năm 2035 và 10-12% GDP vào năm 2050. Ngành logistics được xác định duy trì tốc độ tăng trưởng bình quân 14-16%/năm trong những năm gần đây[14].
Về mặt công nghệ, các nền tảng kết nối vận tải tại Việt Nam nhìn chung dựa trên những thành phần tương tự mô hình Digital Freight Matching trên thế giới: định vị GPS theo thời gian thực để xác định vị trí phương tiện, thuật toán ghép tuyến để tìm đơn hàng phù hợp với hành trình còn trống và ứng dụng di động để kết nối chủ hàng, chủ xe và tài xế.
Vì sao mô hình ghép chuyến chưa mở rộng tương xứng?
Dù đã có nền tảng công nghệ và nhu cầu tối ưu hóa năng lực vận tải, việc mở rộng mô hình ghép chuyến tại Việt Nam vẫn gặp trở ngại từ chính cấu trúc của thị trường vận tải đường bộ.
Theo Cục Đường bộ Việt Nam công bố tháng 7/2025, số lượng phương tiện kinh doanh vận tải cả nước tăng từ khoảng 121,897 xe năm 2013 lên khoảng 956,062 xe. Tuy nhiên, thị trường vẫn có mức độ phân mảnh cao, với khoảng 82% đơn vị vận tải là doanh nghiệp quy mô vừa và nhỏ. Nhiều hợp tác xã và hộ kinh doanh vận tải vẫn hoạt động theo phương thức truyền thống, đồng thời gặp khó khăn trong tiếp cận vốn để đầu tư công nghệ[15]. Sự phân tán này tạo ra thách thức đối với việc chuẩn hóa dữ liệu. Khi năng lực vận tải nằm ở nhiều đơn vị nhỏ, thông tin về hành trình, lịch trình và tình trạng phương tiện không tải cũng bị phân tán theo. Điều này khiến việc tập hợp dữ liệu ở quy mô đủ lớn để kết nối hiệu quả giữa nhu cầu vận chuyển và năng lực phương tiện trở nên khó khăn hơn.
Bên cạnh dữ liệu, thói quen giao dịch cũng là một rào cản. Chủ hàng và chủ xe lâu nay thường dựa vào các mối quan hệ sẵn có, trong khi mô hình nền tảng số đòi hỏi thông tin về lô hàng, hành trình và giao dịch được đưa lên hệ thống. Việc chuyển từ phương thức giao dịch dựa trên quan hệ sang mô hình kết nối số vì vậy cần thời gian, đặc biệt trong một thị trường có tỷ trọng lớn là hộ kinh doanh và doanh nghiệp vận tải quy mô nhỏ.
Khoảng cách về mức độ trưởng thành của hệ sinh thái số cũng thể hiện rõ khi so sánh giữa các thị trường. Trong khi Full Truck Alliance tại Trung Quốc đã hình thành một nền tảng kết nối vận tải quy mô lớn và Liên minh châu Âu có hệ thống thống kê chính thức về tỷ lệ quãng đường chạy không tải thông qua Eurostat, dữ liệu vận tải đường bộ ở quy mô quốc gia tại các nền kinh tế đang phát triển vẫn còn hạn chế.
ADB cũng chỉ ra những trở ngại đối với quá trình số hóa thương mại và logistics tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương, trong đó có thiếu kỹ năng về AI và học máy, chi phí hạ tầng công nghệ cao và sự phân mảnh về thể chế. Khoảng một phần ba dân số khu vực chưa được kết nối Internet, cho thấy những khoảng trống về hạ tầng số vẫn tồn tại[16].
Với Việt Nam, những yếu tố này phần nào lý giải vì sao việc tìm hàng cho chiều xe quay về vẫn là một bài toán chưa dễ giải quyết ở quy mô lớn. Khi dữ liệu hành trình còn phân tán, thị trường vận tải còn nhiều đơn vị nhỏ và kết nối giữa chủ hàng với phương tiện không tải chưa được khai thác đầy đủ, dư địa để tối ưu công suất vận tải vẫn còn đáng kể. Khi đó, ghép chuyến trên nền tảng số không đơn thuần là một giải pháp công nghệ, mà hướng đến việc khai thác hiệu quả hơn năng lực vận tải hiện có.
[1] https://ec.europa.eu/eurostat/documents/15216629/20875401/KS-01-24-021-EN-N.pdf
[2] https://www.hoilhpn.org.vn/en/tin-chi-tiet/-/chi-tiet/logivan-%C4%91ua-ung-dung-cong-nghe-thong-tin-vao-cac-cong-ty-khoi-nghiep-31191-7.html
[3] https://www.uberfreight.com/en-US/blog/better-load-matching-with-ai
[4] https://ghgprotocol.org/sites/default/files/standards/Scope3_Calculation_Guidance_0.pdf
[5] https://smartfreightcentre.org/news/13311209
[6] https://www.wbcsd.org/news/end-to-end-ghg-reporting-logistics-operations/
[7] https://ec.europa.eu/eurostat/documents/15216629/20875401/KS-01-24-021-EN-N.pdf
[8] https://www.freightwaves.com/news/loaded-and-rolling-scope-3-emissions-world-economic-forum-vs-empty-miles
[9] https://www.grandviewresearch.com/press-release/global-digital-freight-matching-market
[10] https://ir.fulltruckalliance.com/2025-05-21-Full-Truck-Alliance-Co-Ltd-Announces-First-Quarter-2025-Unaudited-Financial-Results
[11] https://english.news.cn/20230420/0150e6a43d014f38acafad204c1397e1/c.html
[12] https://www.weforum.org/stories/stakeholder-capitalism/heres-how-the-logistics-sector-can-become-emission-free/
[13] https://logivan.com/solutions
[14] https://vietnamlawmagazine.vn/vietnam-targets-logistics-powerhouse-by-2035-under-new-national-strategy-75841.html
[15] https://www.vietnamplus.vn/cuc-duong-bo-viet-nam-doanh-nghiep-van-tai-con-manh-mun-thieu-lien-ket-post1052431.vnp
[16] https://www.adb.org/publications/advancing-digital-trade-cross-border-ecommerce
Nguyễn Nhiều Lộc
