Research article Open Access Logo

Knowledge sharing, intellectual capital and employee innovative behavior: A study of information technology industry in Ho Chi Minh City

Đoàn Bảo Sơn 1, *
  1. Ho Chi Minh City Open University
Correspondence to: Đoàn Bảo Sơn, Ho Chi Minh City Open University. Email: [email protected].
Volume & Issue: Vol. 7 No. 1 (2023) | Page No.: 4142-4153 | DOI: 10.32508/stdjelm.v7i1.1144
Published: 2023-04-15

Online metrics


Statistics from the website

  • Abstract Views: 1895
  • Galley Views: 1193

Statistics from Dimensions

This article is published with open access by Viet Nam National University Ho Chi Minh City, Viet Nam. This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC-BY 4.0) which permits any use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author(s) and the source are credited. 

Abstract

Innovation is the goal for the success and sustainable development of any enterprise in the knowledge economy. Employee innovative behavior (EIB) is an outward expression of the inner creativity of employees; it is a method used to develop creative products and a process through which employees generate and implement new ideas to improve performance or solve work-related problems. Adapted from resource-based theory, this study aims to develop a model for the relationship between knowledge sharing, intellectual capital (including 3 dimensions: human capital, structural capital and relational capital) and employee innovative behavior (EIB) in the information technology (IT) industry. Surveys were carried out by structured questionnaires to collect data using convenience sampling and yielded 385 responses from employees working at IT industry enterprises in Ho Chi Minh City. The research hypotheses were validated using structural equation modeling (SEM) approach. The results show that knowledge sharing positively impacts human capital, structural capital and relational capital. At the same time, the three dimensions of intellectual capital have significant encouragement on IT employee innovative behavior. Based on these results, the paper provided some implications for businesses in managing knowledge sharing and intellectual capital policies to enhance employee innovative behavior.

Giới thiệu

Hành vi đổi mới của nhân viên (EIB) là một nguồn lực quan trọng giúp doanh nghiệp thành công trong môi trường kinh doanh năng động1, 2. EIB đề cập đến cam kết của từng nhân viên trong việc sản xuất và áp dụng các chính sách có lợi ở bất kỳ cấp độ tổ chức nào, bao gồm cá nhân, nhóm và chính tổ chức2. Những lợi ích này có thể là phát triển, áp dụng và triển khai các ý tưởng mới cho các sản phẩm và phương pháp làm việc để nâng cao đáng kể lợi thế cạnh tranh của tổ chức và / hoặc cải thiện các mối quan hệ trong công việc3, 4. Đặc biệt, đối với ngành công nghệ thông tin (CNTT), sự phát triển nhanh chóng của công nghệ đòi hỏi nhân viên CNTT phải học hỏi nhanh hơn, chia sẻ kiến thức lẫn nhau, nâng cao nhận thức và tái sử dụng kiến thức đúng cách để có môi trường làm việc đổi mới hơn. Đổi mới là mục tiêu cho sự thành công và phát triển bền vững của bất kỳ doanh nghiệp nào trong nền kinh tế tri thức5.Lý thuyết về tổ chức đã phát hiện ra rằng EIB có thể được thúc đẩy bởi vốn trí tuệ (IC) của tổ chức4. Trong nền kinh tế tri thức cùng với môi trường năng động, nguồn lực vô hình là các nhân tố quan trọng giúp cho các doanh nghiệp có thể nâng cao hiệu quả hoạt động và tạo ra lợi thế cạnh tranh6. Trong đó, vốn trí tuệ (IC) là tài sản vô hình mang lại lợi thế cạnh tranh bền vững cho các doanh nghiệp7. Tuy nhiên, các nghiên cứu thường đưa ra kết quả không nhất quán về tác động của các thành phần của IC đối với EIB đã dẫn đến nhiều tranh luận về khả năng dự đoán của IC đối với EIB4. Hơn nữa, tri thức là nguồn lực chủ yếu và tạo ra giá trị của tổ chức, là một chức năng của khả năng tích lũy và sử dụng tri ​​thức8. Chia sẻ tri thức (KS) và chuyển giao tri ​​thức sẽ là nguồn tri ​​thức liên quan đến năng lực, do đó góp phần nâng cao hiệu quả và tài sản của tổ chức9. Các nghiên cứu trước về chủ đề KS, IC và kết quả của mối quan hệ này9, 10, 11 thường tập trung vào kiểm định vai trò của KS trong việc thúc đẩy IC để tăng cường đổi mới và hiệu quả ở mức tổ chức mà chưa đi sâu phân tích tác động của IC đối với hành vi đổi mới của nhân viên (mức độ cá nhân). Ngành CNTT ở Việt Nam đang phát triển rất nhanh và nhu cầu về nguồn lực CNTT ngày càng tăng trong những năm gần đây. Theo Hiệp hội Phần mềm và Dịch vụ CNTT Việt Nam (VINASA), tốc độ tăng trưởng của ngành CNTT Việt Nam khoảng 30% / năm. Ngành công nghiệp này đạt doanh thu hơn 119 tỷ USD vào năm 2019, tạo ra hơn 1 triệu việc làm và đóng góp hơn 14% vào GDP quốc gia. Việt Nam đang phát triển nhanh nguồn lao động để đáp ứng yêu cầu phát triển CNTT, và đang trở thành điểm đến cung cấp dịch vụ CNTT hàng đầu ở châu Á5. Tuy nhiên, ở Việt Nam, tính sáng tạo của nhân viên ngành CNTT chưa cao và năng lực đổi mới của các doanh nghiệp CNTT tương đối thấp12 so với các nước trong khu vực Đông Nam Á. Vì vậy, một số doanh nghiệp CNTT tại Việt Nam đã bắt đầu áp dụng các công cụ và cách tiếp cận để quản lý nguồn tri thức của họ tốt hơn, với mục tiêu dài hạn là thúc đẩy hành vi làm việc đổi mới của nhân viên5. Qua lược khảo, mối quan hệ giữa chia sẻ tri thức (là một hoạt động trong quản lý tri thức), vốn trí tuệ và hành vi đổi mới của nhân viên CNTT chưa được xem xét, đặc biệt là trong bối cảnh của ngành CNTT ở Việt Nam. Do đó, để lấp các khoảng trống nghiên cứu, bài báo này sẽ điều tra cơ chế mà KS tác động đến EIB của nhân viên trong các doanh nghiệp ngành CNTT thông qua việc xây dựng mô hình mối quan hệ giữa KS, IC và EIB nhằm đánh giá mức độ tác động của KS đối với IC và xem xét IC có tác động như thế nào đến EIB.

Cơ sở lý thuyết và phát triển các giả thuyết

Lý thuyết dựa trên nguồn lực (Resource-Based Theory)

Lý thuyết dựa trên nguồn lực (RBT) là nền tảng quan trọng trong quản lý chiến lược với những quan điểm để giải thích sự thành công của một tổ chức. Bằng cách tập trung vào nguồn lực, sự thành công của một doanh nghiệp phụ thuộc vào nguồn lực và năng lực chung mà doanh nghiệp đó sở hữu và điều này làm cho doanh nghiệp trở nên khác biệt so với các đối thủ cạnh tranh13. Các nguồn lực này bao gồm “tài sản, năng lực, các quá trình tổ chức, các thuộc tính của tổ chức, thông tin, tri thức, … được kiểm soát bởi các tổ chức nhằm giúp cho tổ chức đó nhận thức về và thực hiện các chiến lược để nâng cao hiệu quả và hiệu suất”14. RBT đã có những đóng góp quan trọng trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực chiến lược15. Việc nhấn mạnh vào tầm quan trọng chiến lược của con người đối với thành công của một doanh nghiệp đã góp phần tạo nên sự tương tác và hội tụ giữa các vấn đề chiến lược và quản lý nguồn nhân lực (HRM). Nhiều học giả đã tranh luận về việc liệu các thực hành HRM có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững hay không. Các thực hành HRM riêng lẻ có thể bắt chước nhưng các hệ thống và quy trình HRM, phát triển theo thời gian, có thể là duy nhất cho một doanh nghiệp cụ thể và góp phần tạo ra các kỹ năng vốn con người cụ thể. Hành vi của nhân viên cũng tạo thành một thành phần độc lập của HRM chiến lược ảnh hưởng đến lợi thế cạnh tranh bền vững16. Lý thuyết RBT giải thích rằng một tổ chức có thể được xem như một tập hợp các nguồn lực về con người, vật chất và tổ chức. Những nguồn lực này có giá trị và không thể bắt chước, và là nhân tố chính của lợi thế cạnh tranh bền vững và duy trì hiệu suất cao hơn14. Trong số các tài sản này thì nguồn nhân lực và vốn trí tuệ là những thứ quan trọng nhất. Nếu không có những nguồn lực này, không tổ chức nào đạt được lợi thế cạnh tranh17.

Chia sẻ tri thức (Knowledge sharing - KS)

Chia sẻ tri thức (KS) là một quá trình liên quan đến việc trao đổi tri thức giữa các cá nhân và nhóm18, là một tập hợp các hành vi liên quan đến việc trao đổi thông tin hoặc hỗ trợ người khác19. Cũng có quan điểm rằng KS liên quan đến hoạt động mà thông qua đó tri thức dưới nhiều hình thức được chuyển giao hoặc trao đổi từ người này, nhóm hoặc tổ chức sang người khác20. KS tập trung vào quá trình thu thập và khuếch tán tri thức, và góp phần trao đổi, ứng dụng và tạo ra tri thức, và cuối cùng là khả năng dựa trên tri thức trong tổ chức21. KS trong một tổ chức rất quan trọng để bảo tồn tài sản có giá trị của nó, học các kỹ thuật mới, giải quyết các vấn đề, tạo ra năng lực cốt lõi, khởi xướng các cam kết mới và cuối cùng đạt được lợi thế cạnh tranh22. Vì tri thức hiện có thể tồn tại dưới dạng ký hiệu hoặc văn bản, nên chia sẻ tri thức hiện bao gồm hầu hết các hình thức KS được thể chế hóa trong các tổ chức. Thực hành chia sẻ tri thức hiện phổ biến hơn ở nơi làm việc vì tri thức hiện có thể dễ dàng nắm bắt, hệ thống hóa và truyền tải9. Ngược lại, vì tri thức ẩn không thể được thể hiện dưới dạng lời nói, biểu tượng và văn bản, nên tương tác mặt đối mặt là phương tiện chính để chia sẻ tri thức ẩn. Động lực thúc đẩy chia sẻ tri thức ẩn là sự sẵn sàng và năng lực của các cá nhân để chia sẻ những gì họ biết và sử dụng những gì họ học được23.

Vốn trí tuệ (Intellectual Capital - IC)

Vốn trí tuệ (IC) đóng góp vào việc tạo ra giá trị của tổ chức thông qua tri thức không chỉ do các cá nhân nắm giữ mà còn được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu tổ chức, quy trình kinh doanh, hệ thống và các mối quan hệ9. Nhìn chung, IC gồm có ba thành phần là vốn con người (HC), vốn cấu trúc (SC) và vốn quan hệ (RC)9. Trong đó, HC được gắn vào nhân viên, là tổng thể của năng lực, tri ​​thức, kỹ năng, sự đổi mới, thái độ, cam kết, trí tuệ và kinh nghiệm. Nó đại diện cho kho tri ​​thức cá nhân của một tổ chức để tiếp cận các mục tiêu nhất định24. SC đề cập đến những tài sản vô hình có giá trị mà nhân viên không thể lấy đi khi nghỉ việc hoặc rời khỏi tổ chức25. SC được gắn vào các tổ chức và được mô tả là tài sản chiến lược có giá trị của khả năng, văn hóa tổ chức, thói quen, thủ tục, hệ thống thông tin, phần cứng, phần mềm, cơ sở dữ liệu, hình ảnh tổ chức, bằng sáng chế, bản quyền, nhãn hiệu26. Trong khi, RC đề cập đến tri ​​thức và khả năng học tập tồn tại trong các mối quan hệ giữa một tổ chức và các bên liên quan27, giúp tạo ra giá trị tổ chức bằng cách kết nối các nguồn lực trí tuệ nội bộ với các bên liên quan.

Hành vi đổi mới của nhân viên (Employee innovative behavior – EIB)

Hành vi đổi mới của nhân viên (EIB) là sự sáng tạo, giới thiệu và áp dụng có chủ đích các ý tưởng mới trong vai trò công việc, nhóm hoặc tổ chức, nhằm mang lại lợi ích cho việc thực hiện vai trò, nhóm hoặc cơ quan28. Định nghĩa này thu hẹp hành vi đổi mới đối với những nỗ lực có chủ đích nhằm cung cấp các kết quả mới lạ có lợi. Lợi ích từ đổi mới có thể bao gồm cả hoạt động tốt hơn của tổ chức và lợi ích tâm lý - xã hội cho cá nhân người lao động hoặc nhóm cá nhân, chẳng hạn như sự phù hợp hơn giữa nhu cầu công việc được nhận thức và nguồn lực của người lao động, tăng sự hài lòng trong công việc và giao tiếp giữa các cá nhân tốt hơn29. EIB tại nơi làm việc là một hành vi phức tạp bao gồm ba nhiệm vụ hành vi khác nhau: tạo ý tưởng, thúc đẩy ý tưởng và hiện thực hóa ý tưởng30.

Phát triển các giả thuyết nghiên cứu

Mối quan hệ KS và IC

Từ quan điểm quản lý tri thức, KS là nguồn lực quan trọng để phát triển IC31. Vì KS là luồng kiến thức và IC dựa trên tri thức nên doanh nghiệp CNTT có thể sử dụng KS để tăng cường IC10. Ngoài ra, KS không chỉ cải thiện tất cả các yếu tố của IC và tạo điều kiện hình thành vốn con người (HC)10, mà nó còn làm giảm sự thất thoát tri thức liên quan đến những thay đổi trong HC22. Bằng cách chia sẻ kinh nghiệm và kỹ năng của mình, người chia sẻ tri ​​thức có thể hiểu sâu hơn về kiến ​​thức đã thu được, trong khi người tiếp nhận kiến ​​thức sử dụng kiến ​​thức mới này để cải thiện phương pháp làm việc của chính họ. Nó tạo điều kiện đáng kể cho sự hợp tác và bổ sung giữa các nhân viên, cải thiện năng lực tổng thể của doanh nghiệp CNTT và tăng cường tích lũy HC32. Chia sẻ tri thức hiện có thể trực tiếp nâng cao tri thức và kỹ năng được hệ thống hóa của người tiếp nhận và người cho tri thức cũng có thể hiểu sâu hơn về tri thức của chính họ thông qua phản hồi và thảo luận. Trong khi, chia sẻ tri thức ẩn thực sự có thể cải thiện nhận thức thông thường, trải nghiệm xúc giác, kỹ năng xã hội, trực giác, cảm xúc góp phần tăng cường nguồn HC của doanh nghiệp CNTT9. Dựa vào các luận điểm nảy, nghiên cứu đề xuất giả thuyết H1 như sau:

H1: Chia sẻ tri thức (KS) có tác động tích cực đến vốn con người (HC).

Vốn cấu trúc là một thành phần của IC bao gồm một loạt các yếu tố chủ yếu như các quy trình điều hành quan trọng, cấu trúc và chính sách của doanh nghiệp, luồng thông tin và các nhân tố về cơ sở dữ liệu. Việc lập kế hoạch và sử dụng tốt hơn cấu trúc quản lý có thể đạt được thông qua việc chia sẻ thông tin và tri thức trong các môi trường ra quyết định có sự tham gia33. Vốn cấu trúc sẽ được tăng cường thông qua việc thể chế hóa cả tri thức cá nhân và nhóm có trong doanh nghiệp CNTT trong quá trình học tập, luôn đi cùng với chia sẻ tri thức hiện. Hơn nữa, kết quả của chia sẻ tri thức ẩn không chỉ thay đổi cách suy nghĩ và hành vi của các cá nhân mà còn bổ sung nội dung mới vào các thói quen, thủ tục, văn hóa và hệ thống học tập hiện có9. Vì vậy, chia sẻ tri ​​thức cũng tạo nền tảng cho sự tăng cường vốn cấu trúc. Từ đó, giả thuyết H2 được đề xuất như sau:

H2: Chia sẻ tri thức (KS) có tác động tích cực đến vốn cấu trú (SC).

Việc thiết lập và duy trì mối quan hệ tốt đẹp với các bên liên quan bên trong và bên ngoài là một công việc rất khó khăn và tốn thời gian. Để đạt được điều này, doanh nghiệp CNTT cần phát triển một khuôn khổ và chuẩn bị môi trường thuận lợi thúc đẩy các phương pháp chia sẻ tri thức khác nhau34. Khi mọi người làm việc cùng nhau vì một mục tiêu chung trong các nhóm và tổ chức, các thực hành chia sẻ tri thức hiện sẽ giúp họ thiết lập mối quan hệ cấu trúc được đặc trưng bởi sự gần gũi và tương tác thường xuyên hoặc mối quan hệ đáng tin cậy9. Với việc phát triển và thực hiện các chương trình hợp tác, các động lực tương tác liên quan đến chia sẻ tri thức ẩn giúp tăng cường sự hiểu biết, tin cậy và gắn kết lẫn nhau35. Sự giao tiếp và tương tác thường xuyên, sự tin tưởng và đánh giá cao lẫn nhau sẽ tăng lên đáng kể nhờ vào chia sẻ và trao đổi kiến ​​thức, giúp thiết lập RC32. Căn cứ vào các lập luận cùng với các kết quả nghiên cứu trước, giả thuyết về mối quan hệ giữa KS và RC trong các doanh nghiệp CNTT được đề xuất như sau:

H3: Chia sẻ tri thức (KS) có tác động tích cực đến vốn quan hệ (RC)

Vốn con người (HC) cho phép nhân viên CNTT tiếp thu kiến ​​thức và bí quyết mới, từ đó giúp họ nâng cao năng lực cá nhân của mình36, 3. Vốn con người là nhân tố chính của sự đổi mới3, những nhân viên xuất sắc là nhân tố quan trọng nhất trong việc tạo nên sự đổi mới tri thức37. Do đó, HC có tác động tích cực đến sự đổi mới. Nói chung, nhân viên CNTT có cả kiến ​​thức từ vốn con ngưởi của tổ chức và kiến ​​thức cơ bản của họ4. Trong quá trình làm việc, họ có cơ hội tích hợp hai loại kiến ​​thức này với nhau, do đó, có thể thúc đẩy hành vi đổi mới3. Hơn nữa, việc trao đổi những ý tưởng khác nhau với đồng nghiệp cũng có thể nâng cao hành vi đổi mới của cá nhân4. Ngoài ra, các nhóm chia sẻ và cộng tác với nhau có nhiều khả năng đổi mới hơn các cá nhân khác6. Do đó, giả thuyết H4 được đề xuất như sau:

H4: Vốn con người (HC) có quan hệ thuận với hành vi đổi mới của nhân viên (EIB).

Vốn cấu trúc (SC) có thể đổi mới cơ sở kiến ​​thức của tổ chức và tăng khả năng thành công của đổi mới6. Việc sử dụng hiệu quả SC sẽ khuyến khích các doanh nghiệp CNTT thiết lập các quy trình kinh doanh tốt hơn và cuối cùng tạo ra nhiều giá trị hơn37. Hơn nữa, nếu SC được quản lý hiệu quả, nó có thể được chuyển đổi thành sự đổi mới. Ngoài ra, sự khuyến khích từ những người khác có thể thúc đẩy nhân viên trau dồi tài năng của họ, do đó sẽ nâng cao EIB4. Chất lượng của môi trường nội bộ của doanh nghiệp ảnh hưởng đáng kể đến EIB38. Do đó, khi các doanh nghiệp CNTT ngày càng có môi trường làm việc tốt hơn, hành vi đổi mới có thể tăng lên39. Ngoài ra, một hệ thống hoạt động thân thiện khuyến khích sự tham gia của nhân viên CNTT vào các hoạt động đổi mới, họ tìm cách trở nên có năng lực hơn trong hành vi đổi mới2. Khi các doanh nghiệp CNTT tập hợp và quản lý các nguồn lực một cách hiệu quả, chia sẻ tri ​​thức cởi mở và xây dựng văn hóa nhóm, nhân viên có thể cảm thấy được trao quyền, điều này dẫn đến hành vi đổi mới của họ4, 3. Từ những lập luận này, giả thuyết H5 được đề xuất:

H5: Vốn cấu trúc (SC) có quan hệ thuận với hành vi đổi mới của nhân viên (EIB).

Các doanh nghiệp CNTT có được giá trị từ việc duy trì mối quan hệ tốt với nhà cung cấp, người sử dụng và những bên liên quan khác3. Ngoài ra, khách hàng được coi là có giá trị để đạt được sự đổi mới1. Vốn quan hệ (RC) đề cập đến mối quan hệ của doanh nghiệp CNTT với khách hàng40. Khác với HC và SC, RC là một yếu tố quan trọng hơn vì nó được kết nối trực tiếp với khách hàng và có thể ảnh hưởng đến giá trị tổ chức3. Quản lý tốt mối quan hệ khách hàng sẽ nâng cao khả năng đổi mới thông qua mối quan hệ đối tác lâu dài, giúp các doanh nghiệp CNTT hiểu rõ hơn về sở thích và nhu cầu thay đổi của họ37. Do đó, bằng cách khuyến khích và đầu tư vào RC thì doanh nghiệp CNTT có thể nâng cao hiệu quả hoạt động cũng như EIB của nhân viên4. Việc tạo ra niềm vui cũng như sự hài lòng của khách hàng không chỉ có thể khuyến khích lòng trung thành của khách hàng mà còn thúc đẩy nhân viên tham gia vào các hành vi đổi mới39. Do đó, nếu doanh nghiệp CNTT có RC càng mạnh thì khả năng đổi mới của nhân viên (EIB) càng nhiều. Điều này dẫn đến giả thuyết H6 như sau:

H6: Vốn quan hệ (RC) có quan hệ thuận với hành vi đổi mới của nhân viên (EIB).

Mô hình nghiên cứu với các giả thuyết đề xuất được trình bày trong Figure 1.

Figure 1

Mô hình nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

Chọn mẫu và thu thập dữ liệu

Để điều tra tác động của KS đối với IC và EIB của nhân viên trong ngành CNTT, bài báo này đã sử dụng nghiên cứu định lượng với dữ liệu từ khảo sát. Phương pháp nghiên cứu định lượng tập trung vào việc kiểm tra giả thuyết để có được sự khái quát hóa rộng rãi41. Việc sử dụng khảo sát để thu thập dữ liệu định lượng có thể được sử dụng để đo lường mối quan hệ giữa các biến42. Tác giả chọn một nhóm gồm 15 nhân viên CNTT tham gia một cuộc phỏng vấn trực tiếp để thực hiện kiểm tra thử nghiệm (pretest). Mục tiêu của kiểm tra thử nghiệm là xác định và loại bỏ các lỗi có thể xảy ra liên quan đến từ ngữ, nội dung, trình tự và độ khó của câu hỏi. Thông qua bảng câu hỏi thử nghiệm, các đáp viên đã phản hồi những trả lời có giá trị giúp cho tác giả cải thiện tính giá trị cấu trúc của bảng câu hỏi43. Cụ thể, dựa trên những phản hồi của kiểm tra thử nghiệm, tác giả đã điều chỉnh nội dung các câu hỏi liên quan đến vốn con người, vốn cấu trúc, vốn quan hệ phù hợp với bối cảnh ngành CNTT. Sau đó, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu với đáp viên là các nhân viên ngành CNTT ở TP. Hồ Chí Minh. Các nhân viên CNTT bao gồm kỹ sư hệ thống, kỹ sư phần mềm và phân tích hệ thống, có tối thiểu một năm kinh nghiệm trong tổ chức hiện tại, được chọn làm người tham gia khảo sát. Trong nghiên cứu này, tác giả thu thập dữ liệu theo phương pháp thuận tiện, gửi bảng khảo sát trực tiếp cùng với trực tuyến qua Google form để thu thập trong khoảng từ tháng 3 đến tháng 4 năm 2022. Sau khi loại bỏ các khảo sát không đầy đủ và dị biệt, tác giả thu được 385 mẫu dùng để phân tích dữ liệu. Dữ liệu nhân khẩu học của những đáp viên được báo cáo trong Table 1.

Table 1

Bảng mô tả mẫu nghiên cứu theo đặc điểm nhân khẩu học

Đặc điểm

Số lượng

Tỉ lệ phần trăm (%)

Giới tính:

- Nữ

- Nam

186

199

48,3

51,7

Tuổi:

- 30 - 35

- 36 - 40

- 41 - 45

- Trên 46

148

163

51

23

38,4

42,3

13,3

6,0

Trình độ:

- Cao đẳng

- Đại học

- Thạc sĩ

89

278

18

23,1

72,2

4,7

Số năm kinh nghiệm:

- Từ 1 đến 5 năm

- Từ 6 đến 10 năm

- Từ 11 đến 15 năm

- Trên 16 năm

32

100

124

129

8,3

26,0

32,2

33,5

Số mẫu N = 385

Thang đo

Các thang đo được rút ra từ cơ sở lý thuyết, có sự điều chỉnh dựa trên kết quả phỏng vấn sâu. Mỗi thang đo được đo bằng một số quan sát được các học giả sử dụng trong nghiên cứu của họ. Các biến quan sát và thang đo được sử dụng từ các nghiên cứu nước ngoài, dịch từ tiếng Anh sang tiếng Việt và sau đó dịch ngược lại từ tiếng Việt sang tiếng Anh44. Biến phụ thuộc là EIB và IC (bao gồm HC, SC, RC) và biến độc lập là KS được đo lường theo thang đo Likert 5 mức độ. Các thang đo cùng với hệ số tải, SMC và độ tin cậy Cronbach’s Alpha của chúng được trình bày trong Table 2.

Table 2

Các thang đo và độ tin cậy của thang đo

Các cấu trúc và thang đo

Hệ số tải

SMC

Cronbach’s alpha

Nguồn

1. Chia sẻ tri thức (KS)

0,871

Bock và cộng sự45

KS1

0,802

0,643

KS2

0,759

0,576

KS3

0,777

0,604

KS4

0,762

0,581

KS5

0,705

0,497

2. Vốn con người (HC)

0,858

Alrowwad và cộng sụ46

HC1

0,776

0,602

HC2

0,688

0,473

HC3

0,825

0,681

HC4

0,816

0,666

3. Vốn cấu trúc (SC)

0,832

Alrowwad và cộng sụ46

SC1

0,654

0,427

SC2

0,809

0,654

SC3

0,830

0,689

SC4

0,689

0,475

4. Vốn quan hệ (RC)

0,863

Alrowwad và cộng sụ46

RC1

0,721

0,520

RC2

0,801

0,641

RC3

0,822

0,676

RC4

0,789

0,622

5. Hành vi đổi mới nhân viên (EIB)

0,906

Chou và cộng sự4

EIB1

0,731

0,535

EIB2

0,789

0,622

EIB3

0,811

0,657

EIB4

0,857

0,735

EIB5

0,867

0,751

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Phân tích mô hình đo lường

Đầu tiên, tác giả thực hiện phân tích nhân tố khẳng định (CFA) để đánh giá mô hình đo lường tổng thể. Tính giá trị hội tụ và phân biệt đã được đánh giá. Tính giá trị hội tụ là mức độ mà các mục được cho là để đo lường một cấu trúc duy nhất phù hợp với nhau.Tác giả đã kiểm tra tính giá trị hội tụ bằng cách đánh giá tải nhân tố, phải lớn hơn 0,6, độ tin cậy tổng hợp (CR) phải trên 0,8 và phương sai trung bình trích xuất (AVE) phải lớn hơn 0,5 cho tất cả các cấu trúc47. Kết quả ở Table 2 cho thấy tất cả các tải nhân tố đều lớn hơn 0,6 và có ý nghĩa ở mức 0,01. Hệ số tải trong khoảng từ 0,654 (SC1) đến 0,867 (EIB5). Table 3 cho thấy độ tin cậy tổng hợp (CR) nằm trong khoảng từ 0,835 (SC) đến 0,906 (EIB). AVE nằm trong khoảng từ 0,561 (SC) đến 0,660 (EIB). Kết quả cho thấy mô hình đáp ứng các tiêu chí về tính hội tụ. Ngoài ra, độ tin cậy nội bộ của thang đo được đánh giá hệ số Cronbach’s alpha, thống kê này dao động từ 0,832 (SC) đến 0,906 (EIB), đều cao hơn 0,7.

Tính giá trị phân biệt là mức độ mà các mục được cho là để đo lường một cấu trúc cụ thể không dự đoán các cấu trúc không liên quan48. Tác giả đã sử dụng phương pháp của Fornell và Larcker47 để đánh giá tính giá trị phân biệt. Theo cách tiếp cận này, AVE cho mỗi cấu trúc phải cao hơn tương quan bình phương giữa cấu trúc tương tự và bất kỳ cấu trúc nào khác (MSV). Table 3 chỉ ra rằng mô hình đo lường thỏa mãn tính giá trị phân biệt. Trong Table 3, các phần tử đường chéo (in đậm) biểu thị căn bậc hai của AVE, rõ ràng là mỗi phần tử đường chéo cao hơn các phần tử nằm ngoài đường chéo tương ứng của nó. Do đó, tất cả các cấu trúc trong mô hình đo lường được đánh giá là có đủ giá trị phân biệt.

Table 3

Độ tin cậy và tính giá trị của mô hình CFA

CR

AVE

MSV

KS

EIB

HC

SC

RC

KS

0,873

0,580

0,522

0,762

EIB

0,906

0,660

0,522

0,723***

0,812

HC

0,859

0,606

0,361

0,407***

0,514***

0,778

SC

0,835

0,561

0,361

0,389***

0,495***

0,600***

0,749

RC

0,864

0,615

0,491

0,701***

0,698***

0,423***

0,470***

0,784

Các phép thống kê về sự phù hợp mô hình cho thấy chi bình phương (χ) là 475,306 (df = 199, p = 0,000), CMIN/df là 2,388 nhỏ hơn 3; SRMR là 0,0392, nhỏ hơn 0,08; CFI là 0,944, TLI là 0,936 đều lớn hơn mức ngưỡng là 0,92 và RMSEA là 0,060, nhỏ hơn 0,0749. Do đó, có thể kết luận rằng mô hình phù hợp với dữ liệu và do đó phù hợp để kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu.

Phân tích mô hình cấu trúc

Kết quả phân tích sự phù hợp của mô hình cấu trúc cho thấy rằng chỉ số χ = 608,793 (df = 203); CMIN/df = 2,999, giá trị này thấp hơn mức ngưỡng (bằng 3) và P-value = 0,000 ≤ 0,05. Các chỉ số CFI = 0,918 và TLI = 0,907 đều lớn hơn 0,90; SRMR = 0,0825 và RMSEA = 0,072 nhỏ hơn 0,08 đều đạt giá trị tối thiểu theo đề xuất của Hair và cộng sự49 và Hu và Bentler50. Do đó, có thể kết luận rằng mô hình cấu trúc là phù hợp.

Kết quả phân tích đường dẫn đối với mô hình cấu trúc đề xuất (Table 4) cho ta thấy rằng KS có tác động tích cực đến HC, SC và RC, tức là các giả thuyết H1, H2, H3 đều được chấp nhận ở mức ý nghĩa p < 0,001. Đồng thời, HC, SC và RC cũng có tác động cùng chiều với hành vi đổi mới nhân viên (EIB), tức là các giả thuyết H4 và H6 được chấp nhận ở mức p < 0,001 và giả thuyết H5 được hỗ trợ ở mức p < 0,05. Kết quả phân tích đường dẫn đối với các giả thuyết đề xuất trong nghiên cứu được mô tả như Figure 2.

Table 4

Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Giả thuyết

Kỳ vọng

Trọng số chuẩn hóa

p-value

Kết quả

H1

KS → HC

+

0,461

***

(p < 0,001)

Chấp nhận

H2

KS → SC

+

0,451

***

(p < 0,001)

Chấp nhận

H3

KS → RC

+

0,752

***

(p < 0,001)

Chấp nhận

H4

HC → EIB

+

0,226

***

(p < 0,001)

Chấp nhận

H5

SC → EIB

+

0,136

0,004

(p < 0,05)

Chấp nhận

H6

RC → EIB

+

0,592

***

(p < 0,001

Chấp nhận

Figure 2

Mô hình kết quả nghiên cứu (Nguồn: Tác giả phân tích)

Thảo luận kết quả

Sau khi phân tích dữ liệu, mối quan hệ giữa các biến KS, IC và EIB đã được xác nhận và mô hình được chứng minh. Phát hiện này cho thấy vốn trí tuệ của các doanh nghiệp CNTT sẽ được củng cố thông qua việc chia sẻ tri thức. Như Youndt và Subramaniam7 đã giải thích trong lý thuyết vốn trí tuệ (IC), vốn con người, vốn cấu trúc và các tài sản tri thức khác là một phần IC của tổ chức, đó là tổng thể tất cả tri thức được sử dụng để hình thành quá trình hoạt động kinh doanh để đạt được lợi thế cạnh tranh. Mối quan hệ tích cực giữa KS và IC là một phát hiện tương đối mới trong lĩnh vực quản lý tri thức và nghiên cứu vốn trí tuệ. Nghiên cứu cho thấy rằng KS mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp CNTT bằng cách tạo cơ hội để nâng cao các thành phần của IC. KS sẽ tăng cường HC, SC và RC thông qua việc trao đổi các tài liệu và báo cáo chính thức, các chương trình đào tạo và phát triển, hệ thống CNTT và các hoạt động khác. Những phát hiện này có sự tương đồng với các nghiên cứu trước đây9, 10, 22, 26.

Các phát hiện của nghiên cứu này cho thấy rằng cả HC, SC và RC đều ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến EIB của các nhân viên CNTT. Hơn nữa, kết quả cho thấy RC là thành phần IC có ảnh hưởng lớn nhất đến EIB ( β = 0,592, p < 0,001) so với HC và SC. Điều này ngụ ý rằng các doanh nghiệp CNTT nên quan tâm nhiều hơn đến văn hóa định hướng khách hàng và nỗ lực nhiều hơn vào việc quản lý quan hệ khách hàng để thúc đẩy EIB của nhân viên4. Kết quả này được ủng hộ bởi các nghiên cứu về ảnh hưởng của RC đối với EIB4, 51. Ramezan3 cho rằng có mối tương quan thuận giữa vốn con người (HC) và hành vi đổi mới, tổ chức sở hữu HC càng nhiều thì hiệu quả EIB càng cao. Vốn cấu trúc (SC) là nguồn lực của doanh nghiệp CNTT đề cập đến cấu trúc và hệ thống quản trị. Vốn cấu trúc tạo thuận lợi cho việc học tập của nhân viên thông qua mạng lưới và hệ thống quản lý kiến thức52, và nó có ảnh hưởng đối với EIB của nhân viên, SC ảnh hưởng tích cực đến việc tiếp thu và đổi mới kiến thức, từ đó mang đến sự thành công của tổ chức6.

Kết luận và hàm ý quản trị

Kết luận

Các kết luận chính rút ra từ nghiên cứu này đề cập đến vai trò quan trọng của chia sẻ tri thức trong việc thúc đẩy vốn trí tuệ và hành vi đổi mới của nhân viên. Theo lý thuyết RBT và quan điểm dựa trên tri thức, tri thức là nguồn lực quan trọng cấu thành năng lực tổ chức hoặc vốn dựa trên tri thức. Tuy nhiên, nếu tri thức vẫn bị cô lập trong một số cá nhân hoặc đơn vị nhất định thì doanh nghiệp khó có thể tận dụng hết kiến thức hiện có và tích lũy hoặc phát triển vốn trí tuệ của mình. Vì vậy, việc chia sẻ kiến thức rất quan trọng trong việc sử dụng kiến thức để phát triển IC. Khác với nguồn lực hữu hình, vốn trí tuệ của tổ chức nói chung là vô hình có thể được sử dụng để phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới và cho phép các cá nhân đổi mới.

Hàm ý quản trị

Những phát hiện của nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng đối với các nhà quản lý trong ngành CNTT để đưa ra các quyết định đúng đắn nhằm thúc đẩy hành vi đổi mới của các nhân viên. Trước hết, kết quả kiểm định các giả thuyết H1, H2 và H3 đã chứng minh lợi ích của việc thúc đẩy chia sẻ tri thức giữa các nhân viên trong việc nâng cao nguồn lực vốn trí tuệ trong ngành CNTT. Nó mang lại cho nhân viên cơ hội giao lưu và học hỏi lẫn nhau, giúp tăng cường vốn con người bằng cách nâng cao trình độ kiến thức và kỹ năng của nhân viên. Các ý tưởng mới được tạo ra trong quá trình tương tác có thể giúp cải thiện cấu trúc tổ chức và quy trình hoạt động để tăng vốn cấu trúc. Hơn nữa, sự tin tưởng và có đi có lại của các nhân viên trong quá trình chia sẻ và tương tác cũng có thể củng cố vốn quan hệ. Vì vậy, để chuyển đổi kinh nghiệm, kiến thức, kỹ năng, thông tin và chuyên môn của nhân viên thành tài sản của tổ chức, để nâng cao vốn trí tuệ thì các doanh nghiệp ngành CNTT nên lựa chọn, tuyển dụng những người có xu hướng tiếp nhận và chia sẻ tri thức. Ngoài ra, các nhà quản lý cũng cần phải có các chính sách thúc đẩy, khen thưởng nhằm tăng cường sự tham gia tích cực của nhân viên trong việc chia sẻ tri thức như một nỗ lực để tăng cường vốn trí tuệ, cụ thể như các doanh nghiệp CNTT có thể tổ chức các buổi thảo luận, diễn đàn để trao đổi kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm của nhân viên.

Liên quan đến tác động của vốn trí tuệ đối với hành vi đổi mới của nhân viên (chấp nhận các giả thuyết H4, H5 và H6), các nhà quản lý nên tiếp cận một cách có hệ thống để xem xét toàn bộ các thành phần của vốn trí tuệ, bao gồm vốn con người, vốn cấu trúc và vốn quan hệ gắn với đặc điểm của các doanh nghiệp ngành CNTT. Điều này có nghĩa là các doanh nghiệp CNTT cần phải đầu tư nhiều hơn cho vốn con người thông qua việc nắm bắt các kỹ năng và chuyên môn của nhân viên của họ, nâng cao kỹ năng và kinh nghiệm làm việc của nhân viên và duy trì chúng, cũng như thiết lập quan hệ giữa doanh nghiệp và các bên liên quan bên ngoài. Các doanh nghiệp cũng có thể đầu tư vào vốn trí tuệ thông qua việc quan tâm nhiều hơn đến các chiến lược nguồn nhân lực giúp phát triển nguồn lực vốn con người, thu hút những nhân viên có kinh nghiệm và trình độ chuyên môn và khuyến khích họ đóng góp đáng kể vào sự đổi mới của doanh nghiệp. Trong số các phương pháp này, các chương trình đào tạo là một công cụ quan trọng để phát triển các kỹ năng của nhân viên. Sự trao đổi giữa các nhân viên trong doanh nghiệp và tăng cường giao tiếp giữa doanh nghiệp và các đối tác bên ngoài có thể mang lại nhiều cơ hội để thu nhận kiến thức, tham gia và đổi mới nhiều hơn. Để tăng cường vốn cấu trúc thì các doanh nghiệp cần phải xây dựng hệ thống cơ sở kiến thức đầy đủ, cơ cấu tổ chức linh hoạt và văn hóa doanh nghiệp nhằm giúp kích thích năng lượng đổi mới của nhân viên. Trong khi đó, để phát triển tốt hơn vốn quan hệ, các nhà quản lý nên xem xét và gắn các yếu tố như mối quan hệ đối tác, mối quan hệ nguồn lực, mối liên kết hoạt động, vị trí cạnh tranh, sự liên kết bên ngoài, tác động của mối quan hệ và các yếu tố tình huống tiềm năng vào chiến lược quản lý khách hàng của mình.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Bài báo này có một số hạn chế và cần được nghiên cứu thêm. Trước hết, ba thành phần HC, SC và RC của IC có mối quan hệ với nhau 10 nên hướng nghiên cứu tương lai cần đề xuất và khẳng định mối quan hệ giữa chúng với vai trò thúc đẩy của chia sẻ tri thức trong các bối cảnh nghiên cứu khác nhau. Ngoài ra, tri thức là đầu vào quan trọng cho nghiên cứu và phát triển cũng như các hoạt động đổi mới của tất cả các ngành và đảm bảo tính bền vững của các tổ chức5 nên các nghiên cứu sau cần bổ sung thêm mối quan hệ giữa KS và EIB nhằm làm cho mô hình nghiên cứu được hoàn chỉnh hơn.

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

AVE: Average Variance Extracted

CFA: Confirmatory Factor Analysis

CFI: Comparative Fit Index

CMIN: Chi-Square

CR: Construct Reliability

EIB: Employee Innovative Behavior

H: Hypothesis

HC: Human Capital

HRM: Human Resource Management

IC: Intellectual Capital

IT: Information Technology

KS: Knowledge Sharing

RBT: Resource-Based Theory

RC: Relational Capital

RMSEA: Root Mean Square Error Of Approximation

SC: Structural Capital

SEM: Structural Equation Modeling

SMC: Squared Multiple Correlation

SRMR: Standardized Root Mean Residual

TLI: Tucker Lewis Index

VINASA: Vietnam Software and IT Services Association

XUNG ĐỘT LỢI ÍCH

Tác giả xin cam đoan rằng không có bất kỳ xung đột lợi ích nào trong công bố bài báo.

ĐÓNG GÓP CỦA TÁC GIẢ

Toàn bộ nội dung bài viết chỉ do tác giả thực hiện

References

  1. . Li M, Hsu CHC. Linking customer-employee exchange and employee innovative behavior. International Journal of Hospitality Management 2016;56(2016):87-97. :
  2. . Yuan F, Woodman RW. Innovative Behavior in the Workplace: The Role of Performance and Image Outcome Expectations. Academy of Management Journal 2010;53(2):323-342. :
  3. . Ramezan M. Intellectual capital and organizational organic structure in knowledge society: How are these concepts related? International Journal of Information Management 2011;31(1):88-95. :
  4. . Chou CY, Huang CH, Lin T-A. Organizational intellectual capital and its relation to frontline service employee innovative behavior: consumer value co-creation behavior as a moderator. Service Business 2018;12(4):663-684. :
  5. . Pham QT, Pham-Nguyen A-V, Misra S, Damaševičius R. Increasing innovative working behaviour of information technology employees in vietnam by knowledge management approach. Computers 2020;9(3):1-12. :
  6. . Subramaniam M, Youndt MA. The Influence of Intellectual Capital on the Types of Innovative Capabilities. Academy of Management Journal 2005;48(3):450-463. :
  7. . Youndt MA, Subramaniam M, Snell SA. Intellectual capital profiles: An examination of investments and returns. Journal of Management studies 2004;41(2):335-361. :
  8. . Zhou KZ, Li CB. How knowledge affects radical innovation: Knowledge base, market knowledge acquisition, and internal knowledge sharing. Strategic Management Journal 2012;33(9):1090-1102. :
  9. . Wang Z, Wang N, Liang H. Knowledge sharing, intellectual capital and firm performance. Management Decision 2014;52(2):230-258. :
  10. . Oliveira M, Curado C, Balle AR, Kianto A. Knowledge sharing, intellectual capital and organizational results in SMES: are they related? Journal of Intellectual Capital 2020;21(6):893-911. :
  11. . Allameh SM. Antecedents and consequences of intellectual capital. Journal of Intellectual Capital 2018;19(5):858-874. :
  12. . Nguyen VT, Siengthai S, Swierczek F, Bamel UK. The effects of organizational culture and commitment on employee innovation: evidence from Vietnam's IT industry. Journal of Asia Business Studies 2019;13(4):719-742. :
  13. . Olalla FM. The resource-based theory and human resources. International Advances in Economic Research 1999;5(1):84-92. :
  14. . Barney J. Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. Journal of Management 1991;17(1):99-120. :
  15. . Wright PM, Dunford BB, Snell SA. Human resources and the resource based view of the firm. Journal of Management 2001;27(6):701-721. :
  16. . Barney J, Wright M, Ketchen DJ. The resource-based view of the firm: Ten years after 1991. Journal of Management 2001;27(6):625-641. :
  17. . Holste JS, Fields D. Trust and tacit knowledge sharing and use. Journal of Knowledge Management 2010;14(1):128-140. :
  18. . Davenport TH, Prusak L. Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. Boston, MA: Harvard Business School Press; 1998. :
  19. . Connelly CE, Kevin Kelloway E. Predictors of employees' perceptions of knowledge sharing cultures. Leadership & Organization Development Journal 2003;24(5):294-301. :
  20. . McAdam R, Moffett S, Peng J. Knowledge sharing in Chinese service organizations: a multi case cultural perspective. Journal of Knowledge Management 2012;16(1):129-147. :
  21. . Wang Z, Wang N. Knowledge sharing, innovation and firm performance. Expert systems with applications 2012;39(10):8899-8908. :
  22. . Hsu IC. Knowledge sharing practices as a facilitating factor for improving organizational performance through human capital: A preliminary test. Expert Systems with Applications 2008;35(3):1316-1326. :
  23. . Holste J, Fields D. Trust and tacit knowledge sharing and use. J Knowledge Management 2010;14(1):128-140. :
  24. . Seleim A, Ashour A, Bontis N. Human capital and organizational performance: a study of Egyptian software companies. Management Decision 2007;45(4):789-801. :
  25. . Edvinsson L, Malone MS. Intellectual Capital: Realizing Your Company's True Value by Finding its Hidden Brainpower. New York: HarperBusiness; 1997. :
  26. . Karagiannis D, Waldner F, Stoeger A, Nemetz M. A Knowledge Management Approach for Structural Capital. In: Yamaguchi T, ed. Practical Aspects of Knowledge Management. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg; 2008. p.135-146. :
  27. . Bontis N. Intellectual capital: an exploratory study that develops measures and models. Management Decision 1998;36(2):63-76. :
  28. . West MA, Farr JL. Innovation at work: Psychological perspectives. Social Behaviour 1989;4(1):15-30. :
  29. . Janssen O. Job demands, perceptions of effort-reward fairness and innovative work behaviour. Journal of Occupational and Organizational Psychology 2000;73(3):287-302. :
  30. . Scott SG, Bruce RA. Determinants of Innovative Behavior: A Path Model of Individual Innovation in the Workplace. Academy of Management Journal 1994;37(3):580-607. :
  31. . Hsu IC, Sabherwal R. Relationship between Intellectual Capital and Knowledge Management: An Empirical Investigation. Decision Sciences 2012;43(3):489-524. :
  32. . Zhang Z, Wang X, Chun D. The Effect of Knowledge Sharing on Ambidextrous Innovation: Triadic Intellectual Capital as a Mediator. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity 2022;8(2022):1-21. :
  33. . Yoon SW, Matsui M, Yamada T, Nof SY. Analysis of effectiveness and benefits of collaboration modes with information- and knowledge-sharing. Journal of Intelligent Manufacturing 2011;22(1):101-112. :
  34. . Kohl N, Larsen A, Larsen J, Ross A, Tiourine S. Airline disruption management-Perspectives, experiences and outlook. Journal of Air Transport Management 2007;13(3):149-162. :
  35. . Yang C-F, Lai C-S. Relationship learning from organizational knowledge stores. Journal of Business Research 2012;65(3):421-428. :
  36. . Bontis N, Chua Chong Keow W, Richardson S. Intellectual capital and business performance in Malaysian industries. Journal of Intellectual Capital 2000;1(1):85-100. :
  37. . Han Y, Li D. Effects of intellectual capital on innovative performance. Management Decision 2015;53(1):40-56. :
  38. . Jung HS, Yoon HH. Improving frontline service employees' innovative behavior using conflict management in the hospitality industry: The mediating role of engagement. Tourism Management 2018;69(2018):498-507. :
  39. . Stock RM, Jong Ad, Zacharias NA. Frontline Employees' Innovative Service Behavior as Key to Customer Loyalty: Insights into FLEs' Resource Gain Spiral. Journal of Product Innovation Management 2017;34(2):223-245. :
  40. . Stewart TA. Intellectual Capital: The New Wealth of Organizations. New York: Doubleday/Currency; 1997. :
  41. . Creswell JW. Research design: Qualitative, quantitative, and mixed method approaches. 2nd ed. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications; 2003. :
  42. . Saunders M, Lewis P, Thornhill A. Research methods for business students. 6th ed. Harlow, England: Pearson; 2012. :
  43. . Ha M-T. Optimizing Green Brand Equity: The Integrated Branding and Behavioral Perspectives. SAGE Open 2021;11(3):1-13. :
  44. . Brislin RW. Back-Translation for Cross-Cultural Research. Journal of Cross-Cultural Psychology 1970;1(3):185-216. :
  45. . Alrowwad Aa, Abualoush SH, Masa'deh Re. Innovation and intellectual capital as intermediary variables among transformational leadership, transactional leadership, and organizational performance. Journal of Management Development 2020;39(2):196-222. :
  46. . Bock G-W, Zmud RW, Kim Y-G, Lee J-N. Behavioral Intention Formation in Knowledge Sharing: Examining the Roles of Extrinsic Motivators, Social-Psychological Forces, and Organizational Climate. MIS Quarterly 2005;29(1):87-111. :
  47. . Fornell C, Larcker DF. Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. Journal of Marketing Research 1981;18(1):39-50. :
  48. . Kline RB. Principles and Practice of Structural Equation Modeling New York: The Guilford Press; 2015. :
  49. . Hair JF, Black WC, Babin BJ, Anderson RE. Multivariate Data Analysis. 8th ed. United Kingdom: Cengage Learning; 2019. :
  50. . Hu Lt, Bentler PM. Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal 1999;6(1):1-55. :
  51. . Chen C-J, Liu T-C, Chu M-A, Hsiao Y-C. Intellectual capital and new product development. Journal of Engineering and Technology Management 2014;33:154-173. :
  52. . Tong L, Liu N, Zhang M, Wang L. Employee Protection and Corporate Innovation: Empirical Evidence from China. Journal of Business Ethics 2018;153(2):569-589. :

Comments