Ảnh hưởng của phong cách lãnh đạo chuyển đổi đến sự gắn kết nhân viên trong các công ty khởi nghiệp tại thành phố Hồ Chí Minh
3.1. Quy trình nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu “ Ảnh hưởng của phong cách lãnh đạo chuyển đổi đến sự gắn kết nhân viên trong các công ty khởi nghiệp tại thành phố Hồ Chí Minh ” được tác giả thực hiện cụ thể theo quy trình sau:
- Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
3.2. Thiết kế nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính được xem là bước khởi đầu quan trọng, tạo nền tảng cho toàn bộ quá thực hành và nghiên cứu của tác giả với đề tài nghiên cứu. Thông qua việc rà soát và hệ thống hóa các tài liệu khoa học, công trình nghiên cứu đã được công bố và các nguồn dữ liệu thứ cấp có liên quan, tác giả từng bước xác định hướng tiếp cận nghiên cứu phù hợp với bối cảnh các công ty khởi nghiệp tại TP.HCM. Trên cơ sở đó, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, khung lý thuyết, các giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu đề xuất được hình thành, trong đó niềm tin vào lãnh đạo được xác định là biến trung gian trong mối quan hệ giữa phong cách lãnh đạo chuyển đổi và sự gắn kết của nhân viên.
Tiến trình nghiên cứu được khởi động bằng phương pháp định tính, đóng vai trò là “kim chỉ nam” thiết lập nền tảng lý luận và thực tiễn cho toàn bộ đề tài. Ở bước sơ khởi, tác giả thực hiện rà soát chuyên sâu và hệ thống hóa các di sản học thuật, bao gồm các công bố khoa học quốc tế và dữ liệu thứ cấp uy tín. Quá trình này không chỉ giúp nhận diện các khoảng trống nghiên cứu mà còn cho phép tác giả định hình một hướng tiếp cận đặc thù, bám sát thực trạng của hệ sinh thái khởi nghiệp tại TP.HCM. Từ đó, các thành phần cốt lõi của luận văn như mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu và hệ thống giả thuyết được kết tinh. Đặc biệt, mô hình nghiên cứu đã xác lập vị thế của “Niềm tin vào lãnh đạo” như một cơ chế trung gian then chốt, kết nối tác động từ phong cách lãnh đạo chuyển đổi đến mức độ gắn kết tự nguyện của đội ngũ nhân viên.
Sau khi hình thành khung lý thuyết, nghiên cứu sơ bộ định tính được triển khai như một bộ lọc cần thiết để thẩm định tính tương thích của các khái niệm đo lường. Mặc dù các công cụ kinh điển như MLQ-5X (Bass & Avolio, 1995) hay thang đo UWES (Schaufeli và cộng sự, 2002) sở hữu giá trị khoa học toàn cầu, song tác giả nhận định rằng việc áp dụng nguyên mẫu vào mô hình startup có thể tạo ra những sai lệch về bối cảnh. Do đặc thù môi trường khởi nghiệp vốn biến động và linh hoạt, các thang đo truyền thống đôi khi chưa lột tả hết được những sắc thái tinh tế trong mối quan hệ giữa lãnh đạo và nhân viên.
Vì lý do đó, tác giả đã thực hiện kỹ thuật phỏng vấn sâu thông qua cả hai hình thức trực tiếp và trực tuyến với các chuyên gia nhân sự đầu ngành và các nhà quản trị startup dày dạn kinh nghiệm. Nội dung thảo luận tập trung xoáy sâu vào tính diễn đạt, độ rõ ràng và giá trị thực tiễn của các biến quan sát. Những phản hồi định tính quý giá này chính là cơ sở để tác giả tiến hành điều chỉnh, bổ sung hoặc loại bỏ các chỉ báo không phù hợp, từ đó hoàn thiện một bộ thang đo có độ giá trị nội dung cao, phản ánh chính xác bản chất của các khái niệm trong môi trường kinh doanh đặc thù tại địa phương.
Sau khi bộ công cụ đo lường được tinh chỉnh và chuẩn hóa, nghiên cứu bước vào giai đoạn định lượng chính thức để kiểm chứng các giả thuyết khoa học. Toàn bộ dữ liệu thu thập được xử lý thông qua hệ thống các kỹ thuật thống kê hiện đại: Thống kê mô tả: Nhằm phác họa bức tranh tổng thể về đặc điểm nhân học và hành vi của mẫu nghiên cứu. Kiểm định độ tin cậy (Cronbach’s Alpha): Đảm bảo tính thống nhất nội tại của các thang đo. Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Để kiểm tra cấu trúc và tính hội tụ của các biến số. Phân tích tương quan Pearson và Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM): Đây là bước phân tích trọng tâm nhằm kiểm định sự phù hợp của mô hình và xác nhận các mối quan hệ tác động. Đặc biệt, kỹ thuật này cho phép phân tích sâu vai trò truyền dẫn của “Niềm tin vào lãnh đạo”, làm rõ cách thức yếu tố này thúc đẩy hoặc kiềm tỏa sự gắn kết của nhân viên dưới tác động của phong cách lãnh đạo chuyển đổi.
Dựa trên những bằng chứng thống kê thu được, tác giả tiến hành đối chiếu kết quả với các lý thuyết nền tảng và thực tiễn vận hành của doanh nghiệp. Phần cuối của nghiên cứu tập trung vào việc chuyển hóa các con số khô khan thành những hàm ý quản trị thiết thực. Các giải pháp được đề xuất hướng tới việc tối ưu hóa nghệ thuật lãnh đạo và bồi đắp sợi dây niềm tin giữa nhân viên và tổ chức. Đây được xem là chiến lược cốt lõi để các công ty khởi nghiệp tại TP.HCM không chỉ giữ chân nhân tài mà còn khơi dậy sự nhiệt huyết, góp phần vào sự phát triển bền vững trong môi trường cạnh tranh khốc liệt.
3.2.1 Phương pháp phỏng vấn sâu
Phỏng vấn sâu (In-depth Interview) là một phương pháp thuộc nhóm nghiên cứu định tính, trong đó nhà nghiên cứu tiến hành trao đổi trực tiếp với từng người tham gia thông qua các cuộc trò chuyện có định hướng nhằm khai thác sâu quan điểm, kinh nghiệm và cách nhìn nhận của họ đối với vấn đề nghiên cứu. Phương pháp này cho phép thu thập những thông tin chi tiết, mang tính chiều sâu mà các công cụ khảo sát định lượng khó phản ánh đầy đủ, đặc biệt hữu ích trong các nghiên cứu mang tính khám phá hoặc khi cần làm rõ các hiện tượng mới phát sinh trong thực tiễn. Thông qua phỏng vấn sâu, nhà nghiên cứu có thể hiểu rõ hơn bối cảnh, động cơ và hành vi của đối tượng nghiên cứu, từ đó bổ trợ và làm rõ lại kết quả thu được từ dữ liệu thứ cấp và nghiên cứu định lượng (Boyce & Neale, 2006).
Trong nghiên cứu tác giả thực hiện phỏng vấn sâu (In-depth Interview) với 3 chuyên gia bao gồm:
- Trần Hải Vân – Phó viện trưởng Viện Đào tạo quốc tế
- Ông Vũ Công Đức: Giám đốc công ty TNHH Thương Mại Dịch Vụ Đào Tạo D Traky
- Ông Đặng Ngọc Chiến: Giám đốc công ty Cổ phần Công Nghệ Innomation
- Ông Lê Minh Long : Giám đốc công ty cổ phần phát triển giáo dục và đầu tư Minh Long 21
3.2.2 Quy trình thực hiện phỏng vấn sâu
Trong nghiên cứu “Ảnh hưởng của phong cách lãnh đạo chuyển đổi đến sự gắn kết nhân viên trong các công ty khởi nghiệp tại TP.HCM”, phỏng vấn sâu được sử dụng như một phương pháp nghiên cứu định tính nhằm hỗ trợ xây dựng và hoàn thiện mô hình nghiên cứu có sự tham gia của biến trung gian là niềm tin vào lãnh đạo. Hoạt động phỏng vấn được thực hiện với mục tiêu thu thập ý kiến chuyên môn để đánh giá mức độ phù hợp của các khái niệm và thang đo liên quan đến phong cách lãnh đạo chuyển đổi, niềm tin vào lãnh đạo và sự gắn kết của nhân viên trong bối cảnh các doanh nghiệp khởi nghiệp tại TP.HCM.
Cụ thể, phương pháp phỏng vấn sâu được áp dụng để rà soát, điều chỉnh và tinh chỉnh các thang đo kế thừa từ các nghiên cứu trước, bao gồm Bảng câu hỏi Lãnh đạo đa yếu tố (MLQ) của Bass và Avolio (1995), các thang đo niềm tin vào lãnh đạo được sử dụng trong các nghiên cứu liên quan, và Thang đo Sự gắn kết Utrecht (UWES) của Schaufeli và cộng sự (2002). Việc điều chỉnh các thang đo này là cần thiết nhằm đảm bảo các biến quan sát phản ánh chính xác đặc điểm môi trường làm việc linh hoạt, mối quan hệ tương tác gần gũi giữa lãnh đạo và nhân viên, cũng như đặc trưng về giá trị và kỳ vọng nghề nghiệp của lực lượng lao động trẻ trong các công ty khởi nghiệp.
Quy trình phỏng vấn sâu được xây dựng tham khảo hướng dẫn của Brounéus (2011) và được triển khai theo bốn bước chính. Ở giai đoạn khởi động, tác giả giới thiệu mục tiêu nghiên cứu, trình bày nguyên tắc bảo mật thông tin và xin ý kiến đồng thuận từ người tham gia phỏng vấn. Tiếp theo, các câu hỏi mang tính dẫn nhập được sử dụng nhằm tạo không khí trao đổi cởi mở và thu thập thông tin chung về kinh nghiệm chuyên môn của người được phỏng vấn. Phần nội dung trọng tâm của buổi phỏng vấn tập trung vào việc khai thác ý kiến chuyên gia liên quan đến vai trò của phong cách lãnh đạo chuyển đổi trong việc hình thành niềm tin của nhân viên đối với lãnh đạo, cũng như ảnh hưởng của niềm tin này đến mức độ gắn kết nhân viên. Trong quá trình trao đổi, các câu hỏi gợi mở và câu hỏi bổ sung được sử dụng để làm rõ các quan điểm và đề xuất điều chỉnh thang đo. Cuối cùng, buổi phỏng vấn được kết thúc bằng việc tổng hợp các ý kiến chính và ghi nhận sự đóng góp của người tham gia đối với nghiên cứu. Danh sách câu hỏi sẽ được trình bày tổng kết ở phần Phục lục 02.
Kết quả của quy trình nghiên cứu định tính đóng đóng vai trò là “bộ lọc” quan trọng, giúp tác giả hoàn thiện hệ thống biến quan sát và thiết kế bảng câu hỏi khảo sát đạt chuẩn khoa học. Thông qua việc đào sâu các khía cạnh lý luận và thực tiễn, nghiên cứu đã bước đầu làm sáng tỏ vai trò truyền dẫn của yếu tố niềm tin vào cấp lãnh đạo trong mối quan hệ đa chiều giữa phong cách điều hành chuyển đổi và sự gắn kết của nhân viên. Những dữ liệu định tính này cung cấp một cái nhìn đa chiều, đảm bảo rằng mô hình nghiên cứu không chỉ dựa trên lý thuyết thuần túy mà còn phản ánh đúng hơi thở của môi trường khởi nghiệp. Đây chính là nền tảng thực chứng để triển khai giai đoạn nghiên cứu định lượng chính thức, nhằm phân tích mô hình cấu trúc và xác nhận tính xác thực của các giả thuyết đã đặt ra
3.2.3. Kết quả phỏng vấn sâu với chuyên gia
Kết quả phỏng vấn cho thấy các chuyên gia cơ bản đồng thuận với việc sử dụng các thành phần của phong cách lãnh đạo chuyển đổi, niềm tin vào lãnh đạo và sự gắn kết nhân viên trong mô hình nghiên cứu. Các chuyên gia đánh giá các biến quan sát được xây dựng tương đối rõ ràng và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
Một số góp ý tập trung vào việc điều chỉnh cách diễn đạt nhằm giúp người trả lời dễ hiểu hơn và phù hợp với bối cảnh làm việc tại các công ty khởi nghiệp. Trên cơ sở các ý kiến thu thập được, tác giả tiến hành rà soát và điều chỉnh cách diễn đạt của một số biến quan sát, đồng thời giữ lại các nội dung đo lường phù hợp với cơ sở lý thuyết và nghiên cứu trước.
Kết quả nghiên cứu định tính là cơ sở để hoàn thiện bảng câu hỏi và triển khai nghiên cứu định lượng chính thức. Nội dung bảng hỏi sau khi điều chỉnh được trình bày tại phần phụ lục của luận văn.
3.3 Thiết kế nghiên cứu định lượng
3.3.1 Thiết kế thang đo
Đề tài tham khảo và điều chỉnh thang đo từ các nghiên cứu. Sử dụng MLQ-5X với 20 items (Bass & Avolio, 2004), Ảnh hưởng lý tưởng (Idealized Influence) : 8 items, Động lực truyền cảm hứng (Inspirational Motivation) : 4 items, Kích thích trí tuệ ( Intellectual Stimulation) : 4 items, Cân nhắc cá nhân (Individualized Consideration) : 4 items. UWES-17 (Schaufeli & Bakker, 2003) 5 items. Mayer & Davis Trust Scale (1999) – 3 items. Các khái niệm được đo lường bằng thang Likert năm điểm (1 = hoàn toàn không đồng ý, 5 = hoàn toàn đồng ý)
- Bảng 3.1 Bảng tổng hợp các thang đo
3.3.2 Phương pháp chọn mẫu và thu thập dữ liệu
Để đảm bảo độ tin cậy và tính phù hợp cho các phương pháp phân tích dữ liệu, nghiên cứu này áp dụng nguyên tắc xác định kích thước mẫu dựa trên số lượng biến quan sát trong mô hình. Cụ thể, theo gợi ý của Nguyễn Đình Thọ (2013), số quan sát tối thiểu cần đạt mức gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Trong nghiên cứu này, mô hình bao gồm 28 biến quan sát, do đó quy mô mẫu tối thiểu được xác định là 140 quan sát (28 × 5). Tuy nhiên, để hạn chế sai sót do dữ liệu không hợp lệ, đồng thời nâng cao độ chính xác và khả năng khái quát hóa của kết quả nghiên cứu, số lượng bảng khảo sát thu thập thực tế cần lớn hơn mức tối thiểu này.
Bên cạnh đó, việc xác định kích thước mẫu còn có thể được xem xét dưới góc độ thống kê thông qua công thức của Yamane Taro (1967), áp dụng trong trường hợp đã biết quy mô tổng thể nghiên cứu. Phương pháp này giúp ước lượng kích thước mẫu phù hợp dựa trên mức sai số cho phép, từ đó đảm bảo mẫu có tính đại diện cao cho tổng thể. Việc kết hợp cả hai cách tiếp cận không chỉ giúp củng cố cơ sở khoa học trong việc lựa chọn kích thước mẫu mà còn góp phần nâng cao độ tin cậy và giá trị của kết quả phân tích trong nghiên cứu.
Trong đó:
- n: kích thước mẫu cần xác định
- N: quy mô tổng thể
- e: sai số cho phép. Thường ba tỷ lệ sai số hay sử dụng là: ±01 (1%), ±0.05 (5%), ±0.1 (10%), trong đó mức phổ biến nhất là ±0.05
Như vậy, theo nghiên cứu này n, đây là tổng thể xác định được quy mô. Như vậy cỡ mẫu tối thiểu cần có của nghiên cứu nếu sai số e = ±0.05 sẽ là 330 người.
Nghiên cứu tiến hành thu thập dữ liệu bằng bảng câu hỏi khảo sát với tổng cộng 402 quan sát. Đối tượng tham gia là những nhân viên hiện đang làm việc tại các doanh nghiệp khởi nghiệp trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Việc khảo sát được thực hiện theo hình thức trực tuyến thông qua Google Biểu mẫu, giúp quá trình thu thập thông tin diễn ra nhanh chóng và thuận tiện hơn.
- Phương pháp phân tích dữ liệu
Tác giả tiến hành xử lý và phân tích dữ liệu bằng phần mềm thống kê SPSS phiên bản 20.0. Trong đó, bước đầu là kiểm định thang đo nhằm đánh giá mức độ tin cậy của các biến quan sát thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Những thang đo có giá trị Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên được xem là đạt yêu cầu và phù hợp để sử dụng cho các bước phân tích tiếp theo.
Sau khi kiểm tra và đảm bảo các biến trong mô hình không gặp hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để kiểm định các mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu.
- Phương pháp phân tích dữ liệu bằng PLS-SEM
Nghiên cứu hiện tại vận dụng kỹ thuật Mô hình phương trình cấu trúc dựa trên bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) để kiểm định các mối quan hệ phức tạp giữa các khái niệm tiềm ẩn. Toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu được hỗ trợ bởi phần mềm SmartPLS, một công cụ mạnh mẽ cho phép đánh giá đồng thời cả các đặc tính đo lường của thang đo và các mối quan hệ nhân quả trong mô hình cấu trúc.
- Cơ sở lựa chọn phương pháp PLS-SEM
Việc ưu tiên sử dụng PLS-SEM thay vì các phương pháp dựa trên hiệp phương sai (CB-SEM) truyền thống xuất phát từ ba lý do chiến lược:
Tính linh hoạt với dữ liệu: PLS-SEM không yêu cầu khắt khe về phân phối chuẩn đa biến của dữ liệu, vốn là một thách thức phổ biến trong khảo sát xã hội học.
Hiệu quả với mẫu nhỏ: Phương pháp này giữ được độ tin cậy và sức mạnh thống kê ngay cả khi kích thước mẫu không quá lớn hoặc mô hình có cấu trúc phức tạp (nhiều biến trung gian, biến điều tiết).
Mục tiêu dự báo: PLS-SEM tối ưu hóa việc giải thích phương sai của các biến phụ thuộc, phù hợp với mục tiêu xác định các nhân tố then chốt tác động đến sự gắn kết của nhân viên.
- Đánh giá mô hình đo lường
Trước khi phân tích các tác động nhân quả, nghiên cứu tiến hành thẩm định giá trị và độ tin cậy của các thang đo nhằm đảm bảo rằng các khái niệm lý thuyết được đo lường một cách chính xác.
- Độ tin cậy nhất quán nội tại (Internal Consistency Reliability)
Hệ số tải chuẩn hóa (Outer Loadings): Phản ánh mức độ đóng góp của từng biến quan sát vào biến tiềm ẩn. Nghiên cứu ưu tiên giữ lại các biến có hệ số tải cao (thông thường > 0,7) để đảm bảo tính đại diện.
Độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability – CR): Thay vì chỉ dựa vào Cronbach’s Alpha (vốn có xu hướng đánh giá thấp độ tin cậy), chỉ số CR được sử dụng như một thước đo chính xác hơn. Ngưỡng giá trị CR ≥ 0,7 được thiết lập làm tiêu chuẩn để khẳng định tính ổn định nội tại của thang đo.
- Giá trị hội tụ (Convergent Validity)
Giá trị hội tụ phản ánh mức độ mà các biến quan sát trong cùng một thang đo cùng hướng đến việc đo lường một khái niệm tiềm ẩn thống nhất. Để đánh giá tiêu chí này, nghiên cứu sử dụng chỉ số Phương sai trích trung bình (Average Variance Extracted – AVE). Một thang đo được xem là đạt yêu cầu khi AVE có giá trị từ 0,5 trở lên, cho thấy biến tiềm ẩn có khả năng giải thích tối thiểu 50% phương sai của các biến quan sát cấu thành.
- Giá trị phân biệt (Discriminant Validity)
Để khẳng định các khái niệm trong mô hình là độc lập và không chồng chéo về mặt ngữ nghĩa, hai kiểm định khắt khe được thực hiện:
Tiêu chuẩn Fornell-Larcker: Căn bậc hai của AVE của mỗi biến tiềm ẩn phải lớn hơn tất cả các hệ số tương quan giữa biến đó với các biến khác.
Chỉ số HTMT (Heterotrait-Monotrait Ratio): Đây là tiêu chuẩn hiện đại và nhạy bén hơn. Giá trị HTMT < 0,85 hoặc 0,90 cho thấy sự phân biệt rõ rệt giữa các cấu trúc đo lường, loại bỏ nguy cơ trùng lặp nội dung.
- Đánh giá mô hình cấu trúc (Structural Model)
Khi mô hình đo lường đã khẳng định được tính khoa học, bước tiếp theo là phân tích mô hình cấu trúc để xác nhận các giả thuyết nghiên cứu.
- Kiểm soát hiện tượng đa cộng tuyến
Sự tồn tại của đa cộng tuyến có thể làm sai lệch kết quả ước lượng. Nghiên cứu sử dụng hệ số VIF (Variance Inflation Factor) để kiểm tra. Mức VIF < 5 (hoặc lý tưởng hơn là < 3) đảm bảo rằng các biến độc lập không có sự tương quan quá mức, giúp các hệ số đường dẫn trở nên đáng tin cậy.
- Phân tích hệ số đường dẫn và kiểm định Bootstrap
Hệ số đường dẫn (Path Coefficients – β): Chỉ ra cường độ và chiều hướng (dương hay âm) của tác động.
Kỹ thuật Bootstrapping: Do PLS-SEM không giả định phân phối chuẩn, nghiên cứu sử dụng kỹ thuật lấy mẫu lặp lại (thường là 5.000 lần) để ước tính các giá trị t-value và p-value. Mối quan hệ giữa các biến chỉ được coi là có ý nghĩa thống kê khi p-value < 0,05.
- Khả năng giải thích và mức độ tác động
Hệ số xác định R²: Phản ánh năng lực dự báo của mô hình. Giá trị R²càng cao cho thấy các biến độc lập (như Lãnh đạo chuyển đổi, Niềm tin) giải thích được phần lớn sự thay đổi của biến phụ thuộc (Sự gắn kết).
Kích thước hiệu ứng f²: Đánh giá mức độ đóng góp thực tế của từng biến độc lập cụ thể vào R² của biến phụ thuộc. Chỉ số này giúp phân loại tác động theo các mức: nhỏ (0,02), trung bình (0,15) và lớn (0,35).
Kết luận phân tích bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa đánh giá thang đo và phân tích nhân quả qua SmartPLS, nghiên cứu không chỉ làm rõ mối liên kết trực tiếp giữa phong cách lãnh đạo chuyển đổi đến Sự gắn kết của nhân viên, mà còn bóc tách vai trò trung gian của niềm tin lãnh đạo. Cách tiếp cận hệ thống này giúp cung cấp những bằng chứng thực nghiệm vững chắc, từ đó đề xuất các hàm ý quản trị thiết thực cho doanh nghiệp.
- TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Phần chương 3 trình bày tổng quan về quy trình nghiên cứu, từ đó tác giả tiến hành theo các bước của quy trình nghiên cứu đã đề ra. Đánh giá 13 giả thuyết được đưa ra trong mô hình đề xuất và tiến hành kiểm định sự ảnh hưởng của từng biến. Bài nghiên cứu được thực hiện với 2 quy trình là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu sơ bộ xây dựng thang đo bắt đàu tiến hành thực hiện khảo sát. Nghiên cứu bắt đầu khảo sát qua form mẫu câu hỏi đưa gửi đến các nhân viên công ty khởi nghiệp tại TP.HCM. Chương 3 cũng trình bày các phương pháp phân tích, xử lý số liệu và hệ số tính toán được sử dụng trong nghiên cứu cũng như các tiêu chuẩn để đánh giá sự phù hợp.