TÓM TẮT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Bài nghiên cứu được thực hiện nhằm xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của những yếu tố tác động đến ý định chia sẻ tri thức bằng hình thức trực tuyến tron
CƠ SỞ LÝ LUẬN
Các khái niệm liên quan
“Tri thức là quá trình điều chỉnh niềm tin cá nhân hướng tới chân lí” (Nonaka, 1994, trang
Nonaka định nghĩa tri thức một cách độc đáo, coi nó không chỉ là văn bản hay thói quen, mà là một quá trình năng động và liên tục, nhằm điều chỉnh niềm tin về chân lý.
Theo Drucker (1994), tri thức là nguồn lực quan trọng nhất của tổ chức và cá nhân, được coi là tài nguyên khó sao chép Khác với tiền bạc, con người, vật liệu hay máy móc, tri thức rất khó để nhân rộng.
Davenport và Prusak (1998) định nghĩa tri thức là sự tổng hợp của kinh nghiệm, giá trị, thông tin về ngữ cảnh và hiểu biết sâu sắc, kết hợp với việc tiếp thu kinh nghiệm và thông tin mới Trong các tổ chức, tri thức không chỉ tồn tại trong tài liệu văn bản và kho lưu trữ mà còn hiện diện trong quy trình làm việc, thói quen, các thủ tục và chuẩn mực của tổ chức.
Theo Alavi và Leidner (2001), tri thức được định nghĩa là thông tin cá nhân hóa trong tâm trí mỗi người, mang tính độc đáo và hữu ích, chủ yếu liên quan đến cách giải thích, đánh giá và lập luận của cá nhân.
Tri thức và thông tin thường bị nhầm lẫn, nhưng chúng là hai khái niệm khác nhau Thông tin là tập hợp dữ liệu nhằm mục đích xác định rõ ràng, trong khi tri thức là một quá trình và khả năng chia sẻ hiểu biết Mặc dù con người có thể dễ dàng chia sẻ thông tin, việc chia sẻ tri thức lại khó khăn hơn nhiều.
Có 2 loại tri thức là tri thức tường minh và tri thức ẩn Trong đó, tri thức tường minh có thể ghi chép, chuyển giao thông tin, phân loại, thông qua sự giải thích và các tín hiệu chia sẻ để có thể minh họa cho người khác Còn đối với tri thức tiềm ẩn thì rất khó để có thể
8 chia sẻ với người khác vì đó là tri thức mà dựa trên sự học tập và kinh nghiệm tích lũy của một người (Bollinger và Smith, 2001)
Tri thức được định nghĩa theo nhiều cách khác nhau, nhưng nhìn chung, nó bao gồm kiến thức, kinh nghiệm và kỹ năng mà con người áp dụng trong tư duy Tri thức có thể tồn tại dưới dạng dữ liệu, thông tin hoặc kiến thức thu được từ quá trình đào tạo và kinh nghiệm thực tiễn.
2.1.2 Khái niệm chia sẻ tri thức
Chia sẻ tri thức, theo Nonaka (1994), là quá trình trao đổi giữa tri thức ẩn và tri thức hiện của mỗi cá nhân trong tổ chức Nghiên cứu của Davenport và Prusak (1998) định nghĩa rằng chia sẻ tri thức không chỉ là sự trao đổi thông tin mà còn là cách tạo ra ý tưởng sáng tạo, đổi mới, và xây dựng các mối quan hệ cũng như nguồn lực có giá trị cho tổ chức.
Chia sẻ tri thức được định nghĩa là quá trình chuyển giao giải pháp hoặc ý tưởng mới giữa các nhân viên thông qua sự tương tác lẫn nhau, điều này giúp thúc đẩy việc chia sẻ tri thức trong tổ chức (Islam và cộng sự, 2011) Ngoài ra, Bartol và Srivastava (2002) cũng phân loại chia sẻ tri thức là sự trao đổi những cái nhìn sâu sắc từ kinh nghiệm và ý tưởng của nhân viên trong cùng một tổ chức.
Chia sẻ tri thức là một phần quan trọng trong quá trình sản xuất tri thức, diễn ra thông qua thảo luận nhóm Trong quá trình này, các thành viên cùng nhau xác định và giải quyết vấn đề, chia sẻ quan điểm, thông tin và ý kiến để tìm ra giải pháp hiệu quả.
Chia sẻ tri thức hiệu quả, theo nghiên cứu của Wang và Noe (2010), có thể giảm chi phí sản xuất, nâng cao chất lượng dịch vụ và tăng cường khả năng đổi mới, từ đó nâng cao hiệu quả tổ chức.
Chia sẻ tri thức là một nền văn hóa tương tác xã hội hiệu quả, liên quan đến việc trao đổi kinh nghiệm, kiến thức và kỹ năng của nhân viên trong toàn bộ tổ chức (Lin, 2007).
Chia sẻ tri thức mang lại nhiều lợi ích, không chỉ làm phong phú thêm kiến thức cá nhân mà còn thúc đẩy sự phát triển và học hỏi liên tục trong tổ chức Hoạt động này đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả và sự phát triển bền vững của tổ chức.
2.1.3 Khái niệm ý định Ý định, theo Ajzen (1991) là các yếu tố động cơ có sự ảnh hưởng đến hành vi của mỗi cá nhân, là yếu tố sử dụng để đánh giá khả năng thực hiện hành vi trong tương lai, các yếu tố này cho thấy mức độ sẵn sàng hoặc nỗ lực mà mỗi cá nhân sẽ bỏ ra để thực hiện hành vi Ajzen cũng nhấn mạnh thêm rằng khi con người có ý định hành vi mạnh mẽ hơn, họ sẽ có khuynh hướng thực hiện hành vi cao hơn
Theo Scheer (2004), ý định được coi là một trạng thái tinh thần có sức mạnh nhân quả, trong đó sự quyết tâm, lo lắng và háo hức của con người đóng vai trò là những động lực thúc đẩy hành động.
2.1.4 Khái niệm ý định chia sẻ tri thức
Các mô hình lý thuyết có liên quan
2.2.1 Lý thuyết hành vi hoạch định TPB
Lý thuyết hành vi hoạch định (TPB) được phát triển từ thuyết hành động hợp lý (TRA) của Fishbein và Ajzen vào năm 1975 Đây là một trong những lý thuyết có ảnh hưởng lớn, thường được sử dụng để dự đoán hành vi cá nhân (C C Chen, 2011).
Mô hình mở rộng nhằm khắc phục nhược điểm của lý thuyết hành vi hợp lý TRA (Fishbein và Ajzen, 1975) bằng cách bổ sung biến "Kiểm soát nhận thức hành vi" Biến này phản ánh mức độ dễ dàng hoặc khó khăn trong việc thực hiện một hành vi, cụ thể là liệu hành vi đó có bị hạn chế hay kiểm soát hay không (Ajzen, 1991).
Theo lý thuyết TPB, ý định cá nhân phản ánh mức độ tin tưởng của một người vào khả năng thực hiện hành vi (Hutchings và Michailova, 2004) Nghiên cứu này tập trung vào ý định chia sẻ tri thức của lực lượng lao động quản lý sắp và đã về hưu, cho thấy họ tin rằng mình sẽ tham gia vào việc chia sẻ tri thức Ý định này được dự đoán dựa trên ba yếu tố chính: thái độ, chuẩn mực chủ quan và kiểm soát nhận thức hành vi.
Thái độ là sự đánh giá chủ quan của cá nhân về hành vi, ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ thực hiện và kết quả có thể xảy ra (Ajzen và Fishbein, 1980).
Chuẩn mực chủ quan đề cập đến cảm nhận cá nhân về áp lực và tác động từ môi trường xung quanh, đặc biệt là sự phán xét từ những người quan trọng như cha mẹ, vợ/chồng, bạn bè và đồng nghiệp, ảnh hưởng đến quyết định thực hiện hoặc không thực hiện một hành vi.
Kiểm soát nhận thức hành vi là khả năng của cá nhân trong việc đánh giá mức độ dễ dàng hay khó khăn khi thực hiện một hành vi Theo Ajzen, yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến xu hướng thực hiện hành vi, và nếu cá nhân nhận thức rõ về mức độ kiểm soát của mình, họ có thể dự đoán hành vi của mình một cách chính xác hơn.
Hình 2 1 Mô hình lý thuyết hành vi hoạch định của Ajzen 1991
Nguồn: Ajzen (1991) 2.2.2 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM
Mô hình chấp nhận công nghệ TAM, được giới thiệu bởi Davis và cộng sự vào năm 1989, là lý thuyết phổ biến để giải thích và dự đoán hành vi chấp nhận cũng như sử dụng công nghệ của cá nhân TAM phát triển từ mô hình Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) do Ajzen và Fishbein xây dựng vào năm 1980.
Mô hình TAM nhấn mạnh hai yếu tố chính: nhận thức tính hữu ích và nhận thức tính dễ sử dụng Nhận thức tính dễ sử dụng phản ánh mức độ mà người dùng cảm thấy việc sử dụng hệ thống công nghệ là đơn giản và không tốn công sức Trong khi đó, nhận thức tính hữu ích liên quan đến niềm tin của người dùng rằng việc áp dụng hệ thống công nghệ sẽ cải thiện hiệu suất làm việc của họ (Davis, 1989; Hsu và Lin, 2008).
Theo mô hình chấp nhận công nghệ TAM, việc sử dụng hệ thống công nghệ trực tuyến phụ thuộc vào ý định cá nhân, được ảnh hưởng bởi thái độ đối với việc sử dụng Thái độ này lại được xác định bởi nhận thức về tính dễ sử dụng và tính hữu ích của hệ thống (Davis, 1989).
Hình 2 2 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM
Nguồn: Đề xuất của Davis, 1989
Trong các tổ chức, Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) đã được áp dụng trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm, bao gồm công nghệ học tập trên thiết bị di động và trợ lý kỹ thuật số cá nhân Nghiên cứu của Hung và Cheng (2013) đã chứng minh hiệu quả tích cực của tính dễ sử dụng và lợi ích được cảm nhận trong cộng đồng trực tuyến.
Các nghiên cứu có liên quan
2.3.1 Các nghiên cứu trong nước có liên quan
2.3.1.1 Nhóm tác giả Nguyễn Tuyết Mai và cộng sự (2019): Chia sẻ kiến thức trực tuyến trong các công ty viễn thông Việt Nam: Tích hợp các mô hình tâm lý xã hội
Nghiên cứu này nhằm nâng cao hiểu biết về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ kiến thức, thông qua việc kiểm tra sự tích hợp của mô hình TAM và Lý thuyết hành vi có kế hoạch TPB Dựa trên 501 câu trả lời từ nhân viên toàn thời gian trong các công ty viễn thông Việt Nam, kết quả cho thấy tính dễ sử dụng và tính hữu ích được cảm nhận có ảnh hưởng đáng kể đến thái độ của nhân viên đối với việc chia sẻ kiến thức Các hệ số kết quả chỉ ra rằng thái độ, chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi đều có tác động tích cực đến ý định chia sẻ kiến thức, trong đó chuẩn mực chủ quan có ảnh hưởng mạnh nhất, tiếp theo là thái độ và nhận thức kiểm soát hành vi.
Dưới đây là mô hình của tác giả:
Hình 2 3 Mô hình nghiên cứu chia sẻ kiến thức trực tuyến ở các công ty viễn thông Việt
Nguồn: Nguyễn Tuyết Mai và cộng sự (2019) 2.3.2 Các nghiên cứu nước ngoài có liên quan
2.3.2.1 Tác giả Moghavvemi và cộng sự (2017): Tác động của sự thích thú được nhận thức, lợi ích được nhận thức và sức mạnh tri thức đối với việc chia sẻ kiến thức của học sinh thông qua Facebook
Nghiên cứu này phân tích mối quan hệ giữa năm yếu tố: cảm nhận sự thích thú, lợi ích nhận thức, tình trạng nhận thức, kết quả mong đợi và sức mạnh tri thức, cùng với ảnh hưởng của chúng đến việc chia sẻ kiến thức trên Facebook giữa sinh viên Dữ liệu được thu thập từ 170 sinh viên đại học cho thấy kết quả mong đợi là yếu tố chính tác động đến việc chia sẻ kiến thức, tiếp theo là lợi ích nhận thức và cảm nhận sự thích thú Ngược lại, sức mạnh tri thức và tình trạng nhận thức không có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi chia sẻ kiến thức trong nhóm Facebook.
Dưới đây là mô hình của tác giả:
Mô hình nghiên cứu trong Hình 2.4 thể hiện tác động của sự thích thú được nhận thức, lợi ích được nhận thức và sức mạnh tri thức đến việc chia sẻ kiến thức.
Nguồn: Moghavvemi và cộng sự (2017)
2.3.2.2 Tác giả Yasha và Ghaleh (2020): Chia sẻ kiến thức và lý thuyết về hành vi có kế hoạch: đánh giá phân tích tổng hợp
Bài nghiên cứu này tóm tắt việc áp dụng lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) để dự đoán hành vi chia sẻ kiến thức Kết quả cho thấy thái độ, kiểm soát nhận thức hành vi và chuẩn chủ quan đều có ảnh hưởng tích cực đến ý định chia sẻ tri thức Do đó, TPB có thể được sử dụng như một mô hình tâm lý hiệu quả để dự đoán hành vi chia sẻ kiến thức trong các tổ chức.
Hình 2 5 Mô hình nghiên cứu Chia sẻ kiến thức và lý thuyết về hành vi có kế hoạch
2.3.2.3 Tác giả Hung và Cheng (2013): Bạn đã sẵn sàng cho việc chia sẻ kiến thức Một nghiên cứu thực nghiệm về các cộng đồng ảo
Nghiên cứu này phân tích phản hồi của 218 người tham gia từ các cộng đồng ảo thông qua mô hình phương trình cấu trúc Kết quả cho thấy tính dễ sử dụng ảnh hưởng đến tính hữu ích và ý định chia sẻ kiến thức Thái độ tích cực như sự lạc quan có tác động tích cực đến việc chấp nhận công nghệ, trong khi nhận thức tiêu cực như sự khó chịu ảnh hưởng tiêu cực đến cảm giác về tính dễ sử dụng và khả năng tương thích Ngoài ra, cảm giác không an toàn với công nghệ cũng ảnh hưởng đáng kể đến nhận thức về tính hữu ích của công nghệ.
Hình 2 6 Mô hình nghiên cứu thực nghiệm về các cộng đồng ảo
2.3.2.4 Tác giả Rizky và cộng sự (2017): Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi trong dịch vụ vận chuyển trực tuyến
Nghiên cứu này kết hợp lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB), mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và lý thuyết sự lan tỏa đổi mới (DOI) Phương pháp nghiên cứu sử dụng định lượng với 12,792 người tham gia Kết quả cho thấy
Năm yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định hành vi của người dùng bao gồm tính dễ sử dụng, chuẩn chủ quan, tính tương thích, cảm nhận về sự thích thú và sự đa dạng của dịch vụ Tuy nhiên, ba yếu tố như sự đổi mới, niềm tin và tính hữu ích lại không có tác động đến hành vi của người dùng khi họ muốn sử dụng Go-JEK tại Indonesia.
Dưới đây là mô hình của tác giả:
Hình 2 7 Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi trong dịch vụ vận chuyển trực tuyến
Nguồn: Rizky và cộng sự (2017)
2.3.2.5 Tác giả Wang và cộng sự (2021): Ý định chia sẻ chỗ đậu xe tư nhân ở Trung Quốc: Một nghiên cứu thực nghiệm dựa trên mô hình MIMIC
Nghiên cứu của Wang và cộng sự đã chỉ ra rằng ý định chia sẻ chỗ đậu xe tư nhân ở Trung Quốc bị ảnh hưởng trực tiếp bởi các yếu tố như lợi ích nhận thức, nhận thức rủi ro, ảnh hưởng xã hội, điều kiện hỗ trợ và kỳ vọng nỗ lực Cụ thể, lợi ích nhận thức có ảnh hưởng lớn nhất, tiếp theo là kỳ vọng nỗ lực, điều kiện hỗ trợ, ảnh hưởng xã hội và cuối cùng là nhận thức rủi ro Mô hình nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố này tác động đến ý định hành vi theo thứ tự giảm dần, với lợi ích nhận thức là yếu tố quan trọng nhất.
Hình 2 8 Mô hình nghiên cứu ý định chia sẻ chỗ đậu xe tư nhân ở Trung Quốc
Nguồn: Wang và cộng sự (2021)
2.3.2.6 Tác giả Nguyễn Ngọc Long và Bùi Huy Khôi (2020): Ý định nghiên cứu sử dụng zoom trong đại dịch SARSCoV-2
Nghiên cứu này áp dụng mô hình Lý thuyết hành động có lý do (TRA) kết hợp với nhận thức rủi ro dịch bệnh Covid-19 và rủi ro bảo mật trực tuyến để phân tích ý định sử dụng Zoom cho học trực tuyến của sinh viên tại một trường đại học ở Việt Nam Dữ liệu khảo sát từ 185 sinh viên trường Đại học Công nghiệp TPHCM đã được sử dụng để kiểm tra giả thuyết của mô hình Kết quả cho thấy sự kết hợp giữa mô hình TRA và nhận thức rủi ro là một phương pháp hiệu quả để đánh giá ý định sử dụng Zoom cho việc học từ xa.
Hình 2 9 Mô hình nghiên cứu ý định nghiên cứu sử dụng zoom trong đại dịch
Nguồn: Nguyễn Ngọc Long và Bùi Huy Khôi (2020)
Tổng hợp tóm tắt những nhân tố của các nghiên cứu liên quan
Bảng 2 1 Tóm tắt những nhân tố của các nghiên cứu liên quan
Nguyễn Tuyết Mai và các cộng sự, bao gồm Hung, Cheng Moghavvemi, Nguyễn Ngọc Long, Bùi Huy Khôi, Yasha, Samaneh Rizky, cùng với Wang và các cộng sự, đã nghiên cứu và đóng góp vào lĩnh vực của họ.
Kiểm soát nhận thức hành vi x x
Cảm nhận sự thích thú x x
Nhận thức rủi ro dịch bệnh x
Nhận thức rủi ro bảo mật x
Kỳ vọng nổ lực x Ảnh hưởng xã hội x Điều kiện hỗ trợ x
Giả thuyết nghiên cứu
Thái độ là sự đánh giá chủ quan của cá nhân về hành vi, ảnh hưởng đến ý định tham gia vào hành vi đó (Ajzen và Fishbein, 1980; Ajzen, 1991) Thái độ tích cực của lực lượng lao động quản lý, cả sắp và đã về hưu, sẽ thúc đẩy ý định chia sẻ kiến thức trực tuyến Nghiên cứu của Sani và cộng sự (2018) chỉ ra rằng thái độ là yếu tố quyết định quan trọng trong hành vi chia sẻ kiến thức về kế hoạch nghỉ hưu của người lao động Nigeria Tương tự, nghiên cứu của Nguyễn Tuyết Mai và cộng sự (2019) về các công ty viễn thông tại Việt Nam cũng cho thấy thái độ có ảnh hưởng tích cực đến ý định chia sẻ tri thức trực tuyến Nhiều nhà nghiên cứu khác cũng đã xác nhận tác động đáng kể của thái độ đối với việc chia sẻ kiến thức.
2018; Ho và cộng sự, 2011; Lin và Lee, 2004; Nguyễn Tuyết Mai và cộng sự, 2019; Tohidinia và Mosakhani, 2010; Yasha và Ghaleh, 2020) Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết sau:
Thái độ tích cực của lực lượng lao động quản lý ở ngưỡng tuổi về hưu tại TPHCM có ảnh hưởng đáng kể đến ý định chia sẻ tri thức trực tuyến trong bối cảnh dịch bệnh COVID-19 Sự sẵn lòng chia sẻ thông tin và kinh nghiệm trong thời gian này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả làm việc mà còn góp phần vào việc duy trì kết nối xã hội và hỗ trợ cộng đồng.
2.5.2 Kiểm soát nhận thức hành vi
Theo Ajzen (1991), kiểm soát nhận thức hành vi phản ánh sự nhận thức về mức độ dễ dàng hoặc khó khăn trong việc thực hiện một hành vi, đặc biệt là liệu hành vi đó có bị hạn chế hoặc kiểm soát hay không.
Cảm nhận cá nhân về nguồn lực, kiến thức, kỹ năng và kinh nghiệm có thể đánh giá được Nghiên cứu của Fauzi và cộng sự (2018) chỉ ra rằng kiểm soát nhận thức hành vi là yếu tố quyết định quan trọng đến ý định chia sẻ kiến thức tại các cơ sở giáo dục đại học ở Malaysia Hơn nữa, kiểm soát nhận thức hành vi cũng có ảnh hưởng tích cực đến ý định chia sẻ tri thức, như được khẳng định trong các nghiên cứu của Kholoud và Zagheer (2015), Nguyễn Tuyết Mai và cộng sự (2019), Trần Thị Lam Phương và Phạm Ngọc Thúy (2011), và Yasha và Ghaleh (2020) Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết sau:
Kiểm soát nhận thức hành vi có ảnh hưởng tích cực đến ý định chia sẻ tri thức trực tuyến trong bối cảnh dịch bệnh COVID-19 tại TPHCM, đặc biệt đối với lực lượng lao động quản lý ở độ tuổi gần nghỉ hưu.
Tính dễ sử dụng, theo Theo Davis (1989), là mức độ mà người dùng cảm thấy việc sử dụng công nghệ là đơn giản và không tốn nhiều công sức Nghiên cứu này chỉ ra rằng lực lượng quản lý sắp và đã về hưu có xu hướng chia sẻ tri thức trực tuyến khi phần mềm dễ sử dụng Venkatesh và cộng sự (2003) đã chứng minh mối tương quan tích cực và đáng kể giữa tính dễ sử dụng và ý định hành vi Hung và Cheng (2013) cũng cho thấy rằng tính dễ sử dụng không chỉ ảnh hưởng đến tính hữu ích mà còn đến ý định chia sẻ kiến thức Hơn nữa, nghiên cứu của Rizky và cộng sự (2017) khẳng định rằng tính dễ sử dụng có ảnh hưởng đáng kể đến ý định hành vi của người dùng khi sử dụng Go-JEK tại Indonesia.
(2008) cũng cho rằng tính hữu ích và tính dễ sử dụng được cảm nhận có ảnh hưởng đáng
22 kể đến ý định hành vi của các thành viên trong mạng xã hội Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết sau:
Tính dễ sử dụng ảnh hưởng tích cực đến ý định chia sẻ tri thức trực tuyến trong thời kỳ dịch bệnh COVID-19 tại TPHCM, đặc biệt đối với lực lượng lao động quản lý ở ngưỡng tuổi về hưu Sự thuận tiện trong việc sử dụng công nghệ giúp họ dễ dàng tiếp cận và chia sẻ thông tin, từ đó nâng cao khả năng tương tác và kết nối trong cộng đồng.
Nhận thức lợi ích được định nghĩa là mức độ mà một người tin rằng họ có thể đạt được lợi ích thông qua việc chia sẻ kiến thức (Hsu & Lin, 2008) Giá trị nhận thức càng lớn thì khả năng thực hiện hành vi chia sẻ kiến thức càng cao Theo Davenport và Prusak (1998), thời gian, năng lực và kiến thức của con người là có hạn, và mọi người chỉ chia sẻ kiến thức khi nó mang lại lợi ích Lợi ích nhận thức có thể tạo động lực hiệu quả cho việc chia sẻ kiến thức, dẫn đến sự hợp tác lâu dài (Bock và cộng sự, 2005; Kankanhalli và cộng sự, 2005) Nghiên cứu của Moghavvemi và cộng sự (2017) cho thấy lợi ích nhận thức có thể làm tăng sự chia sẻ kiến thức của sinh viên qua Facebook.
Nghiên cứu năm 2021 cho thấy lợi ích nhận thức có ảnh hưởng đáng kể đến ý định chia sẻ chỗ đậu xe tư nhân ở Trung Quốc Bordia và cộng sự (2006) cũng chỉ ra rằng lợi ích nhận thức có mối quan hệ tích cực và có thể thúc đẩy việc chia sẻ kiến thức trong bối cảnh cơ sở dữ liệu Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết rằng lợi ích nhận thức đóng vai trò quan trọng trong việc khuyến khích hành vi chia sẻ.
Lợi ích nhận thức có ảnh hưởng tích cực đến ý định chia sẻ tri thức trực tuyến trong bối cảnh dịch bệnh COVID-19 tại TPHCM, đặc biệt đối với lực lượng lao động quản lý ở ngưỡng tuổi về hưu.
2.5.5 Nhận thức rủi ro dịch bệnh
Trong những thập kỷ gần đây, cấu trúc rủi ro đã trở thành chủ đề nghiên cứu quan trọng (Bruwer và Cohen, 2019; Nguyễn Ngọc Long và Bùi Huy Khôi, 2020; Van Bavel và cộng sự, 2020) Nhận thức rủi ro được định nghĩa là mức độ mà cá nhân nhận thức các yếu tố liên quan đến hoạt động hoặc công nghệ có khả năng gây ra rủi ro, từ đó hình thành các phán đoán về rủi ro (Oltedal và cộng sự, 2004) Mức độ rủi ro có thể thay đổi tùy thuộc vào điều kiện cụ thể (Dowling và Staelin, 1994) Nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Long và Bùi Huy Khôi (2020) chỉ ra rằng sự kết hợp giữa mô hình TRA và nhận thức rủi ro là phương pháp hiệu quả để đánh giá ý định sử dụng Zoom.
Việc đánh giá rủi ro không chỉ phụ thuộc vào hiểu biết của người tiêu dùng về sản phẩm mà còn dựa trên cảm nhận của họ, như Ulleberg và Rundmo (2003) đã chỉ ra Sự khác biệt về cảm xúc có thể làm tăng ảnh hưởng của nhận thức rủi ro đối với hành vi cá nhân trong thời kỳ đại dịch COVID-19 Nghiên cứu của Van Bavel và cộng sự (2020) cho thấy những người hút thuốc có phản ứng tiêu cực hơn khi tiếp xúc với cảnh báo sức khỏe, dẫn đến nhận thức rủi ro cao hơn và ý định bỏ thuốc Trong bối cảnh COVID-19, cảm xúc tiêu cực gia tăng khiến mọi người tìm kiếm thông tin tiêu cực nhiều hơn, dẫn đến việc hạn chế các hành vi như tụ tập, nhưng cũng khuyến khích việc chia sẻ tri thức trực tuyến Do đó, nghiên cứu đề xuất một giả thuyết mới.
Nhận thức về rủi ro dịch bệnh có ảnh hưởng tích cực đến ý định chia sẻ tri thức trực tuyến trong bối cảnh dịch COVID-19 tại TPHCM, đặc biệt đối với lực lượng lao động quản lý ở ngưỡng tuổi về hưu.
Mô hình đề xuất của tác giả
Dựa trên các nghiên cứu trong và ngoài nước về ý định hành vi và ý định chia sẻ tri thức, tác giả đã kế thừa có chọn lọc các công trình của các nhà nghiên cứu như Hung và Cheng (2013), Nguyễn Ngọc Long và Bùi Huy Khôi (2020), Nguyễn Tuyết Mai và cộng sự (2019), Rizky và cộng sự (2017), Wang và cộng sự (2021), Yasha và Ghaleh (2020) Bài viết kết hợp lý thuyết hành vi hoạch định (TPB) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), hai mô hình quan trọng trong nghiên cứu ý định hành vi, đặc biệt là trong lĩnh vực chia sẻ tri thức.
Tác giả đã phát triển một mô hình nghiên cứu phù hợp với thực tế, bao gồm 5 yếu tố chính, trong đó yếu tố đầu tiên là thái độ.
(2) Kiểm soát nhận thức hành vi, (3) Tính dễ sử dụng, (4) Lợi ích nhận thức, (5) Nhận thức rủi ro dịch bệnh
Hình 2 10 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Tác giả tự đề xuất
Trong chương này, tác giả trình bày các khái niệm lý thuyết quan trọng cho nghiên cứu, bao gồm tri thức, chia sẻ tri thức, ý định và ý định chia sẻ tri thức trực tuyến Ngoài ra, tác giả cũng đề cập đến lực lượng lao động quản lý, lực lượng lao động ở ngưỡng tuổi nghỉ hưu, và bối cảnh đại dịch COVID-19 Các mô hình lý thuyết liên quan như lý thuyết hành vi hoạch định (TPB) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) được xem xét, cùng với các nghiên cứu trước đây Từ những nội dung này, tác giả đề xuất một mô hình nghiên cứu phù hợp cho bài viết.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Tiến trình nghiên cứu
Tiến trình nghiên cứu là bản kế hoạch cho nghiên cứu, bao gồm các công việc dẫn đến kết luận cuối cùng Quy trình này được thực hiện trong đề tài “Những yếu tố tác động đến ý định chia sẻ tri thức bằng hình thức trực tuyến trong thời kỳ dịch bệnh COVID-19 tại TPHCM của lực lượng lao động quản lý ở ngưỡng tuổi về hưu” với các bước cụ thể.
Hình 3 1 Tiến trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả tự đề xuất
Phương pháp nghiên cứu
3.2.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
Mục đích của nghiên cứu định tính là thu thập hiểu biết sâu sắc về hành vi con người và các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi đó Nghiên cứu này tham khảo các bài báo và tạp chí khoa học trong và ngoài nước liên quan đến đề tài, nhằm khám phá tính chất và ý kiến khác biệt của đối tượng nghiên cứu, đồng thời hỗ trợ trong việc xây dựng các lý thuyết khoa học.
Nghiên cứu định tính thường được sử dụng trong giai đoạn đầu của việc thu thập và phân tích dữ liệu Trong giai đoạn này, tác giả tham khảo ý kiến từ giảng viên hướng dẫn và áp dụng lý thuyết nền, đồng thời nghiên cứu các tài liệu liên quan trong và ngoài nước để xây dựng cơ sở lý luận cho nghiên cứu của mình.
Cụ thể, nghiên cứu định tính trong bài được dùng để xác định thuộc tính của các yếu tố:
(1) Thái độ, (2) Kiểm soát nhận thức hành vi, (3) Tính dễ sử dụng, (4) Lợi ích nhận thức,
Nhận thức rủi ro dịch bệnh thông qua nghiên cứu các khái niệm và lý thuyết liên quan là rất quan trọng Nghiên cứu định tính được áp dụng để khảo sát các mô hình ứng dụng trong và ngoài nước Tác giả sẽ xem xét, kế thừa và điều chỉnh mô hình cho phù hợp với nghiên cứu của mình Tiếp theo, các biến quan sát của các nhân tố trong mô hình sẽ được chọn lọc và xây dựng thang đo sơ bộ, sau đó điều chỉnh để hoàn thiện bảng câu hỏi chính thức.
3.2.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng
Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng để kiểm tra thang đo trong mô hình nghiên cứu, nhằm xác định độ tin cậy và tính chính xác của dữ liệu thu thập từ khảo sát.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng bằng cách thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua bảng câu hỏi được thiết kế trên Google Biểu mẫu Dữ liệu được phát tán trực tuyến qua các nền tảng mạng xã hội lớn như Facebook và Zalo.
Trong quá trình nghiên cứu, chúng tôi đã thực hiện hai giai đoạn Giai đoạn đầu tiên là khảo sát sơ bộ với 30 phiếu nhằm sàng lọc, xử lý và hoàn thiện bảng câu hỏi Sau đó, chúng tôi tiến hành giai đoạn thứ hai, đó là khảo sát chính thức và phân tích dữ liệu.
3.2.2.1 Nghiên cứu định lượng sơ bộ
Tác giả thực hiện nghiên cứu sơ bộ nhằm đánh giá và điều chỉnh bảng câu hỏi khảo sát, đồng thời xử lý các vấn đề phát sinh để chuẩn bị cho nghiên cứu chính thức Trong bối cảnh dịch Covid-19 căng thẳng, tác giả đã tiến hành khảo sát qua internet bằng bảng câu hỏi thiết kế trên Google Biểu mẫu, với quy mô sơ bộ là 30 người, tập trung vào đối tượng là những lao động quản lý sắp và đã về hưu tại TPHCM.
Câu hỏi khảo sát sơ bộ sử dụng các thang đo định danh, thang đo thứ bậc và thang đo khoảng Đặc biệt, thang đo Likert 5 mức độ được áp dụng để đánh giá độ tin cậy của các biến quan sát, với các mức độ từ (1) Hoàn toàn không đồng ý đến (5) Hoàn toàn đồng ý.
Kết quả khảo sát cho thấy các đối tượng đã hiểu rõ nội dung và không có câu hỏi nào trong quá trình thực hiện Trong 30 phiếu khảo sát phát đi, 21 phiếu được xác nhận là hợp lệ Để đảm bảo tính chính xác và khách quan của nghiên cứu định lượng, tác giả đã tăng số mẫu lên 10 lần và sử dụng phần mềm SPSS để phân tích kết quả, kiểm định độ tin cậy của các thang đo Theo tiêu chí của Nunnally (1978), một biến đo lường đạt yêu cầu khi có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) ≥ 0,3.
3.2.2.2 Nghiên cứu định lượng chính thức
Sau khi đã tiến hành nghiên cứu định lượng sơ bộ, đây sẽ là giai đoạn nghiên cứu chính thức thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng
Khảo sát chính thức được tiến hành với bảng câu hỏi bao gồm ba phần: sàng lọc thông tin, nội dung khảo sát và thông tin cá nhân Để thu thập dữ liệu, 300 phiếu khảo sát đã được gửi trực tuyến qua các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Zalo, cùng với các diễn đàn và hội nhóm liên quan đến đề tài nghiên cứu.
Sau khi thu thập đầy đủ thông tin, tác giả sẽ mã hóa và loại bỏ dữ liệu không hợp lệ Tiếp theo, dữ liệu sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS thông qua các bước phân tích như thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA cho các yếu tố độc lập và phụ thuộc, phân tích tương quan, phân tích hồi quy, tính giá trị trung bình Mean của các biến, cùng với kiểm định sự khác biệt trung bình T-test và ANOVA.
Phương pháp chọn mẫu và phương pháp điều tra khảo sát
Theo nghiên cứu của Theo Hair và cộng sự (1998), cỡ mẫu tối thiểu cho phân tích nhân tố khám phá (EFA) cần lớn hơn 5 lần số biến quan sát Cỡ mẫu này được coi là phù hợp cho các nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân tố, như được chỉ ra bởi Roger và Tiffany (2006) Cụ thể, cỡ mẫu tối thiểu được tính theo công thức n = 5*m, trong đó n là cỡ mẫu tối thiểu và m là tổng số biến quan sát.
Trong nghiên cứu, bảng câu hỏi khảo sát bao gồm 23 biến quan sát, yêu cầu cỡ mẫu tối thiểu là 115 theo tỉ lệ 5:1 Đối với phân tích hồi quy đa biến, cỡ mẫu tối thiểu được tính theo công thức n = 50 + 8*m, với m là số biến độc lập Với 5 biến độc lập trong nghiên cứu này, cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là 90, tức là n ≥ 90 mẫu.
Trong nghiên cứu, kích thước mẫu lớn hơn thường mang lại kết quả tốt hơn Do đó, việc kết hợp nhiều phương pháp để xác định cỡ mẫu tối ưu là cần thiết Mặc dù cỡ mẫu 115 là phù hợp, tác giả quyết định khảo sát với 300 mẫu để đảm bảo giá trị và độ tin cậy cao, đồng thời giảm thiểu rủi ro từ các kết quả không hợp lệ.
Tác giả áp dụng phương pháp phi xác suất và chọn mẫu thuận tiện, cho phép nhà nghiên cứu tiếp cận các phần tử mẫu một cách dễ dàng Điều này có nghĩa là nhà nghiên cứu có thể lựa chọn những phần tử mà họ có khả năng tiếp cận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19, nghiên cứu gặp khó khăn về thời gian, chi phí và tiếp cận đối tượng khảo sát Việc chọn phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên giúp tác giả dễ dàng tiếp cận đối tượng và tiết kiệm thời gian, chi phí thông qua khảo sát online trên các mạng xã hội như Facebook và Zalo Tuy nhiên, phương pháp này có nhược điểm là không xác định được sai số lấy mẫu và không thể rút ra kết luận cho tổng thể từ kết quả mẫu.
3.3.3 Phương pháp điều tra khảo sát
Khảo sát chính thức với kích thước mẫu 300 đã được thực hiện, tập trung vào đối tượng là những lao động quản lý sắp và đã nghỉ hưu tại TPHCM.
Thời gian khảo sát diễn ra từ ngày 15/10 đến 5/11, nhằm tiếp cận đối tượng là người lao động quản lý đã và sắp về hưu Việc tìm kiếm và tiếp cận đúng đối tượng tham gia khảo sát gặp nhiều khó khăn và tốn thời gian Hơn nữa, khảo sát trực tuyến thường có tỷ lệ phản hồi chậm và không ổn định Do đó, thời gian gần 1 tháng là cần thiết để đảm bảo dữ liệu thu thập đầy đủ và có độ tin cậy cao.
Tác giả đã thực hiện khảo sát bằng cách tạo biểu mẫu trên Google và gửi phiếu khảo sát qua các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Zalo, cùng với các hội nhóm và diễn đàn liên quan Ngoài ra, tác giả cũng nhờ người thân làm việc trong các tổ chức, cơ quan để thực hiện khảo sát Phương pháp khảo sát trực tuyến giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và đảm bảo an toàn trong bối cảnh dịch COVID-19 phức tạp Tuy nhiên, khảo sát trực tuyến cũng gặp khó khăn trong việc quan sát tâm lý và thái độ của đối tượng, cũng như kiểm soát chất lượng mẫu, do một số người có thể trả lời mà không đọc kỹ câu hỏi.
Xây dựng thang đo và thiết kế bảng câu hỏi
3.4.1.1 Xây dưng thang đo sơ bộ
Thang đo định danh là công cụ phân loại đối tượng dựa trên các đặc điểm như giới tính (nam/nữ) Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng thang đo định danh để sàng lọc, phân loại và ghi nhận thông tin của những người tham gia khảo sát.
Thang đo thứ bậc cho phép so sánh các biểu hiện của dữ liệu với các mức độ hơn kém (nhiều hơn, ít hơn, ) Trong nghiên cứu này, các câu hỏi liên quan đến thang đo thứ bậc được trình bày ở phần ba của bảng khảo sát.
Thang đo định lượng được sử dụng để đánh giá các yếu tố trong mô hình nghiên cứu Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng thang đo Likert 5 mức độ để lượng hóa biến quan sát.
Dưới đây là bảng 3.1 trình bày thang đo bao gồm nguồn và các nội dung của thang đo với
Tác giả đã kế thừa và điều chỉnh 23 biến quan sát thuộc 6 nhân tố thông qua nghiên cứu định tính, kết hợp với kết quả từ các nghiên cứu trước đó.
Bảng 3 1 Diễn đạt và mã hóa thang đo nghiên cứu sơ bộ
Nhân tố Mã hóa Thang đo Nguồn
TĐ1 Tôi thích ý tưởng chia sẻ tri thức với mọi người
Lin (2007) TĐ2 Chia sẻ tri thức trực tuyến của những người về hưu là một ý tưởng tốt
TĐT Tôi đồng tình với việc chia sẻ tri thức của những người về hưu TĐ4 Chia sẻ tri thức trực tuyến là một ý định tốt Lee (2009)
Nhận thức kiểm soát hành vi
KSHV1 Tôi có đủ năng lực để chia sẻ tri thức trực tuyến
Nguyễn Tuyết Mai và cộng sự
KSHV2 Tôi có đủ phương tiện và kỹ năng để chia sẻ tri thức trực tuyến
KSHV3 Chia sẻ tri thức trực tuyến nằm trong tầm kiểm soát của tôi
KSHV4 Tôi có các công cụ, tài liệu cần thiết để chia sẻ tri thức trực tuyến
SD1 Sử dụng phần mềm để chia sẻ tri thức trực tuyến thì khá dễ dàng đối với tôi Nguyễn Ngọc
SD2 Các tính năng của phần mềm chia sẻ trực tuyến thì dễ hiểu vã dễ sử dụng
SD3 Tôi không mất nhiều thời gian để sử dụng phần mềm chia sẻ tri thức trực tuyến
Lợi ích nhận thức LI1
Tôi nghĩ rằng việc chia sẻ tri thức trực tuyến có thể giúp người tham gia có thêm tri thức cho công việc
LI2 Tôi nhận thấy việc chia sẻ tri thức trực tuyến có thể tạo ra giá trị tận dụng tốt trong tổ chức
LI3 Việc chia sẻ tri thức cho tôi cơ hội để nâng cao kiến thức và kỹ năng của mình M M Wang và
Wang (2019) LI4 Việc chia sẻ tri thức trực tuyến cho tôi cảm giác đạt được thành tựu cá nhân
Nhận thức rủi ro dịch bệnh
RR1 Tình hình giãn cách xã hội làm tăng ý định chia sẻ tri thức trực tuyến
Nguyễn Ngọc Long và Bùi
RR2 Ý thức bảo vệ sức khỏe trong đại dịch làm tăng ý định chia sẻ tri thức trực tuyến
RR3 Tôi lo sợ khả năng lây lan dịch cúm Covid19 khi tiếp xúc trực tiếp
RR4 Chia sẻ tri thức trực tuyến giúp giảm nguy cơ lây nhiễm cúm Covid19 Ý định chia sẻ tri thức trực tuyến
YD1 Tôi có ý định sẽ chia sẻ tri thức trực tuyến trong thời gian tới
YD2 Tôi mong muốn chia sẻ tri thức trực tuyến trong thời gian tới YD3 Chia sẻ tri thức trực tuyến nằm trong dự định của tôi
YD4 Tôi sẽ luôn nỗ lực để chia sẻ kiến thức và kỹ năng của mình
Kết quả kiểm định sơ bộ cho thấy độ tin cậy của các thang đo và mức độ rõ ràng của câu hỏi đã được xác nhận Tác giả đã tiến hành kiểm định lại để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của các thang đo.
Bảng 3 2 Bảng kết quả kiểm định Cronbach’s alpha yếu tố Thái độ
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha = 0.797
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS của tác giả
Kết quả từ bảng 3.2 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố Thái độ đạt 0.797, vượt mức 0.6 Các biến quan sát TD1, TD2, TD3, TD4 đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Do đó, sau khi kiểm định, 4 biến quan sát này vẫn được giữ nguyên Chi tiết về kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha có thể tham khảo trong phụ lục 2.
Yếu tố Kiểm soát nhận thức hành vi
Bảng 3 3 Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha yếu tố Kiểm soát nhận thức hành vi
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha = 0.839
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS của tác giả
Kết quả phân tích từ bảng 3.3 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố Kiểm soát nhận thức hành vi đạt 0.839, vượt mức 0.6 Tất cả các biến quan sát KSHV1, KSHV2, KSHV3, KSHV4 đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, cho thấy tính nhất quán nội tại cao.
Tất cả 33 biến đều có giá trị nhỏ hơn Cronbach’s Alpha tổng, điều này đảm bảo độ tin cậy của nghiên cứu Sau khi thực hiện kiểm định yếu tố, chúng tôi vẫn giữ nguyên 4 biến quan sát Quý thầy/cô có thể tham khảo chi tiết kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha trong phụ lục 2.
Yếu tố Tính dễ sử dụng
Bảng 3 4 Bảng kết quả kiểm định Cronbach’s alpha yếu tố Tính dễ sử dụng
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha = 0.771
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS của tác giả
Kết quả phân tích cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố Tính dễ sử dụng là 0.771, vượt qua ngưỡng 0.6 Các biến quan sát SD1, SD2, SD3 có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 và giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn Cronbach’s Alpha tổng, đảm bảo độ tin cậy Do đó, 3 biến quan sát vẫn được giữ nguyên sau khi kiểm định Chi tiết kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha có thể tham khảo trong phụ lục 2.
Yếu tố Lợi ích cảm nhận
Bảng 3 5 Bảng kết quả kiểm định Cronbach’s alpha yếu tố Lợi ích cảm nhận
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha = 0.686 (Chạy lần 1)
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS của tác giả
Kết quả từ bảng 3.5 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha lần 1 cho yếu tố Lợi ích nhận thức đạt 0.686, vượt mức 0.6 Các biến quan sát LI1, LI2, LI3 có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Tuy nhiên, biến quan sát LI4 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, do đó biến này sẽ được loại bỏ và tiến hành kiểm định độ tin cậy lần 2 Quý thầy/cô có thể tham khảo chi tiết kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha trong phụ lục 2.
Kết quả kiểm tra Cronbach’s Alpha cho yếu tố Lợi ích nhận thức là 0.769, vượt mức 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Các biến quan sát LI1, LI2, LI3 có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, và giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn Cronbach’s Alpha tổng, đảm bảo tính chính xác của nghiên cứu Do đó, sau khi kiểm định, còn lại 3 biến quan sát.
Yếu tố Nhận thức rủi ro dịch bệnh
Bảng 3 6 Bảng kết quả kiểm định Cronbach’s alpha yếu tố Nhận thức rủi ro dịch bệnh
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha = 0.656 (Chạy lần 1)
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS của tác giả
Kết quả từ bảng 3.6 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha lần 1 cho yếu tố Nhận thức rủi ro dịch bệnh đạt 0.656, vượt mức 0.6 Các biến quan sát RR2, RR3, RR4 có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, trong khi biến RR1 có hệ số tương quan nhỏ hơn 0.3, do đó biến này sẽ được loại bỏ Kiểm định độ tin cậy lần 2 sẽ được thực hiện, và chi tiết kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha có thể tham khảo trong phụ lục 2.
Kết quả kiểm tra độ tin cậy của yếu tố Nhận thức rủi ro dịch bệnh cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.707, vượt mức 0.6 Các biến quan sát RR2, RR3, RR4 có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, và giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn Cronbach’s Alpha tổng, điều này đảm bảo độ tin cậy của thang đo Do đó, sau khi kiểm định, yếu tố này còn lại 3 biến quan sát.
Yếu tố Ý định chia sẻ tri thức
Bảng 3 7 Bảng kết quả kiểm định Cronbach’s alpha yếu tố Ý định chia sẻ tri thức
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha = 0.889
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS của tác giả
Kết quả từ bảng 3.7 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố Ý định chia sẻ tri thức là 0.889, vượt mức 0.6 Tất cả các biến quan sát YD1, YD2, YD3, YD4 đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Do đó, sau khi kiểm định, 4 biến quan sát này vẫn được giữ nguyên Quý thầy/cô có thể tham khảo chi tiết kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha trong phụ lục 2.
Bảng 3 8 Tóm tắt kết quả thực hiện kiểm định Cronbach's Alpha thang đo sơ bộ
STT Nhóm yếu tố Biến trước kiểm định
Số biến sau kiểm định
Tên biến còn lại Tên biến bị loại
1 Thái độ 4 1 4 TD1, TD2, TD3, TD4
2 Kiểm soát nhận thức hành vi
3 Tính dễ sử dụng 3 1 3 SD1, SD2,SD3
4 Lợi ích nhận thức 4 2 3 LI1, LI2, LI3 LI4
5 Nhận thức rủi ro 4 2 3 RR2, RR3, RR4 RR1
6 Ý định chia sẻ tri thức 4 1 4 YD1, YD2, YD3,YD4
3.4.1.3 Xây dựng thang đo chính thức
Sau khi kiểm định thang đo sơ bộ, tác giả quyết định loại bỏ 2 biến LI4 và RR1 Thang đo chính thức cho nghiên cứu được xác định như sau:
Bảng 3 9 Diễn đạt và mã hóa thang đo nghiên cứu chính thức
Nhân tố Mã hóa Thang đo Nguồn
TD1 Tôi thích ý tưởng chia sẻ tri thức với mọi người
TD2 Chia sẻ tri thức trực tuyến của những người về hưu là một ý tưởng tốt
TDT Tôi đồng tình với việc chia sẻ tri thức của những người về hưu
TD4 Chia sẻ tri thức trực tuyến là một ý định tốt Lee (2009)
Nhận thức kiểm soát hành vi
KSHV1 Tôi có đủ năng lực để chia sẻ tri thức trực tuyến
Nguyễn Tuyết Mai và cộng sự (2019)
KSHV2 Tôi có đủ phương tiện và kỹ năng để chia sẻ tri thức trực tuyến
KSHV3 Chia sẻ tri thức trực tuyến nằm trong tầm kiểm soát của tôi
KSHV4 Tôi có các công cụ, tài liệu cần thiết để chia sẻ tri thức trực tuyến
SD1 Sử dụng phần mềm để chia sẻ tri thức trực tuyến thì khá dễ dàng đối với tôi Nguyễn Ngọc Long và
Bùi Huy Khôi (2020) SD2 Các tính năng của phần mềm chia sẻ trực tuyến thì dễ hiểu vã dễ sử dụng
Tôi không mất nhiều thời gian để sử dụng phần mềm chia sẻ tri thức trực tuyến
Tôi nghĩ rằng việc chia sẻ tri thức trực tuyến có thể giúp người tham gia có thêm tri thức cho công việc Sedighi và cộng sự,
Tôi nhận thấy việc chia sẻ tri thức trực tuyến có thể tạo ra giá trị tận dụng tốt trong tổ chức
LI3 Việc chia sẻ tri thức cho tôi cơ hội để nâng cao kiến thức và kỹ năng của mình
Nhận thức rủi ro dịch bệnh
RR2 Ý thức bảo vệ sức khỏe trong đại dịch làm tăng ý định chia sẻ tri thức trực tuyến Nguyễn Ngọc Long và
Bùi Huy Khôi (2020) RR3 Tôi lo sợ khả năng lây lan dịch cúm
Covid19 khi tiếp xúc trực tiếp
RR4 Chia sẻ tri thức trực tuyến giúp giảm nguy cơ lây nhiễm cúm Covid19 Ý định chia sẻ tri thức
YD1 Tôi có ý định sẽ chia sẻ tri thức trực tuyến trong thời gian tới
YD2 Tôi mong muốn chia sẻ tri thức trực tuyến trong thời gian tới
YD3 Chia sẻ tri thức trực tuyến nằm trong dự định của tôi
YD4 Tôi sẽ luôn nỗ lực để chia sẻ kiến thức và kỹ năng của mình
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp sau khi đã chạy sợ bộ
3.4.2 Thiết kế bảng câu hỏi chính thức
Phương pháp thu thập thông tin
3.5.1 Phương pháp thu thập thông tin thứ cấp
Đối với nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chia sẻ tri thức trực tuyến trong thời kỳ dịch bệnh Covid-19 tại TPHCM, thông tin thứ cấp được thu thập theo hai loại.
Thông tin thứ cấp đầu tiên bao gồm các tài liệu như tạp chí khoa học, sách, báo, và luận văn, được thu thập từ các nguồn uy tín như Google Scholar và ProQuest Các thông tin này cần được sắp xếp một cách hệ thống và khoa học, đồng thời ghi rõ nguồn và tên tác giả Dựa trên những thông tin đã thu thập, tác giả sẽ đánh giá và lọc ra những thông tin cần thiết để xây dựng cơ sở lý thuyết cho bài nghiên cứu, thông qua việc trình bày các khái niệm, mô hình nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước, cùng với các giả thuyết nghiên cứu.
Thông tin thứ cấp là dữ liệu liên quan đến thực tế, như tình hình dịch bệnh và lao động, được thu thập từ các nguồn uy tín như Bộ Lao động - Thương binh và Xã hội, Bộ Y tế Phương pháp thu thập này giúp tiết kiệm chi phí và thời gian, đồng thời cung cấp thông tin đa dạng, dễ so sánh Tuy nhiên, việc tìm kiếm trên internet có thể dẫn đến việc sử dụng nguồn không đáng tin cậy, làm giảm tính minh bạch của thông tin.
3.5.2 Phương pháp thu thập thông tin sơ cấp
Thông tin sơ cấp được thu thập thông qua khảo sát trực tuyến, nhằm đối tượng là lao động quản lý đã và sắp nghỉ hưu tại TPHCM, sử dụng biểu mẫu thiết kế sẵn dựa trên mô hình nghiên cứu.
Để đảm bảo độ tin cậy của kết quả nghiên cứu, cần thu thập thông tin với cỡ mẫu hợp lý và đủ tính đại diện Số lượng bảng câu hỏi thu thập được sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả Sau đó, dữ liệu sẽ được mã hóa và phân tích bằng phần mềm SPSS.
Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành khảo sát trực tuyến qua các nền tảng mạng xã hội như Facebook và Zalo Tuy nhiên, việc tiếp cận và lựa chọn đúng đối tượng khảo sát là lực lượng lao động quản lý sắp và đã về hưu tại TPHCM gặp nhiều khó khăn Do đó, tác giả đã quyết định khảo sát tất cả các đối tượng thông qua các hội nhóm liên quan, như nhóm "Về hưu làm gì để sống", nhóm "Hội những người muốn tự do tài chính & nghỉ hưu sớm", và nhóm "[FIRE] Tự do".
Các diễn đàn và hội nhóm là công cụ hữu ích để tiếp cận đối tượng khảo sát cho nghiên cứu về tài chính và nghỉ hưu sớm Việc đăng bài và nhắn tin trực tiếp đến những người tham gia khảo sát có thể mang lại hiệu quả cao hơn Ngoài ra, việc nhờ người thân trong các tổ chức thực hiện khảo sát cũng là một phương pháp tốt Sau khi thu thập dữ liệu, cần kiểm tra và lọc các mẫu hợp lệ thông qua câu hỏi sàng lọc trong bảng khảo sát Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp có ưu điểm là dễ dàng phân tích và xử lý nhờ phần mềm SPSS, giúp tiết kiệm chi phí Tuy nhiên, nhược điểm là cần số lượng mẫu lớn để đảm bảo độ tin cậy, dẫn đến việc tốn nhiều thời gian và công sức để thiết kế bảng khảo sát hoàn chỉnh Hơn nữa, chất lượng mẫu có thể bị ảnh hưởng do một số người tham gia không đọc kỹ nội dung, làm giảm độ chính xác của câu trả lời.
Phương pháp xử lý thông tin
3.6.1 Phương pháp xử lý thông tin thứ cấp
Thông tin thứ cấp đầu tiên bao gồm tạp chí khoa học, sách, báo, và luận văn, trong đó tác giả sẽ chọn lọc những thông tin liên quan đến nghiên cứu và có thời gian phát hành gần nhất Qua đó, tác giả phân tích và tích hợp thông tin cần thiết vào bài viết, nhằm đảm bảo tính mạch lạc và logic cho nghiên cứu.
Thông tin thứ cấp thứ hai bao gồm dữ liệu liên quan đến thực tế như tình hình dịch bệnh và lao động, được thu thập từ các website uy tín như Bộ Lao động - Thương binh và Xã hội, Bộ Y tế Tác giả đã phân tích, so sánh và chọn lọc thông tin cần thiết để đảm bảo tính phù hợp cho bối cảnh nghiên cứu.
3.6.2 Phương pháp xử lý thông tin sơ cấp
Tác giả đã tiến hành khảo sát bằng cách sử dụng bảng câu hỏi chính thức, được phát hành qua các biểu mẫu trực tuyến trên các nền tảng mạng xã hội như Facebook và Zalo Sau khi thu thập dữ liệu từ khảo sát, tác giả đã tiến hành tổng hợp kết quả.
Phiếu thu về sau khi đã kiểm tra, sàn lọc và loại bỏ những mẫu không hợp lệ, thu được:
Tác giả sử dụng phần mềm SPSS để xử lý dữ liệu, bao gồm các bước như thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA cho các yếu tố độc lập và phụ thuộc, phân tích tương quan, phân tích hồi quy, tính giá trị trung bình của các biến quan sát, và kiểm định sự khác biệt trung bình thông qua T-test và ANOVA.
3.6.2.1 Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả trong SPSS giúp mô tả các đặc tính của dữ liệu đã thu thập, biến đổi dữ liệu thành thông tin thông qua biểu đồ và bảng biểu Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung vào các thống kê về giới tính, mức độ sử dụng internet, số năm công tác và tình trạng việc làm.
Trong thống kê mô tả, các đại lượng thống kê quan trọng được sử dụng để phân tích bao gồm thống kê tần số, độ lệch chuẩn và phân tích giá trị trung bình.
3.6.2.2 Phương pháp kiểm định độ tin cậy Độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo giúp xác định các biến quan sát cho một nhân tố có đáng tin cậy và phù hợp hay không Ngoài ra, nó còn cho biết được những biến nào đóng góp trong việc đo lường khái niệm về nhân tố đó và biến nào không
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố EFA, việc áp dụng phương pháp kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha là cần thiết để loại bỏ các biến không phù hợp Những biến rác này có thể dẫn đến việc hình thành các yếu tố giả, ảnh hưởng đến độ chính xác của nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết mối liên kết giữa các biến đo lường mà không xác định được biến nào cần loại bỏ Do đó, việc sử dụng hệ số tương quan biến tổng sẽ giúp loại bỏ những biến quan sát không đóng góp nhiều cho việc mô tả khái niệm.
Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation
≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally, 1978)
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) mức giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha:
Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt
Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt
Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng điều kiện Cronbach's Alpha ≥ 0.6 và hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.3 để đảm bảo tính hợp lệ của kết quả mô hình.
3.6.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Sau khi áp dụng phương pháp Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy của thang đo và loại bỏ các biến không đạt yêu cầu, chúng tôi tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) để xác định cấu trúc tiềm ẩn của dữ liệu.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) giúp rút gọn các biến quan sát có ít sự tương quan thành các nhân tố, trong đó các biến có sự tương quan chặt chẽ hơn với nhau.
Meyers và cộng sự (2006) chỉ ra rằng trong phân tích nhân tố, phương pháp Trích yếu Tốp chính (Principal Components Analysis) kết hợp với phép xoay Varimax là phương pháp phổ biến nhất được sử dụng.
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu đều quan tâm đến một số tiêu chuẩn như sau:
Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố bằng chỉ số KMO (Kaiser– Meyer– Olkin) và giá trị thống kê Barlett
Hệ số KMO là chỉ số quan trọng để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố, trong khi kiểm định giá trị thống kê Bartlett giúp xác định mối tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể Các tiêu chuẩn đánh giá này đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo tính chính xác của phân tích.
Hệ số KMO có giá trị từ 0.5 đến 1 cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp, trong khi giá trị nhỏ hơn 0.5 cho thấy phân tích nhân tố có thể không thích hợp với dữ liệu.
- Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05), thì các biến quan sát có ý nghĩa thống kê với nhau
Tổng phương sai trích (Percentage of variance)
Mô hình EFA phù hợp khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%, thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát