Science & Technology Development Journal: Economics- Law & Management

An official journal of University of Economics and Law, Viet Nam National University Ho Chi Minh City, Viet Nam

Skip to main content Skip to main navigation menu Skip to site footer

 Research article

HTML

1146

Total

373

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






 Open Access  

Downloads

Download data is not yet available.

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 động 1 , 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 chức 2 . 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 việc 3 , 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 thức 5 .Lý thuyết về tổ chức đã phát hiện ra rằng EIB có thể được thúc đẩy bởi vốn trí tuệ (IC) của tổ chức 4 . 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 tranh 6 . Trong đó, vốn trí tuệ (IC) là tài sản vô hình mang lại lợi thế cạnh tranh bền vững cho các doanh nghiệp 7 . 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 EIB 4 . 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 ​​thức 8 . 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 chức 9 . Các nghiên cứu trước về chủ đề KS, IC và kết quả của mối quan hệ này 9 , 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 Á 5 . 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 thấp 12 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 viên 5 . 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 tranh 13 . 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 lược 15 . 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 vững 16 . 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 hơn 14 . 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 tranh 17 .

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 nhóm 18 , là một tập hợp các hành vi liên quan đến việc trao đổi thông tin hoặc hỗ trợ người khác 19 . 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 khác 20 . 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 chức 21 . 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 tranh 22 . 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 tải 9 . 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 được 23 .

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 hệ 9 . 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 định 24 . 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 chức 25 . 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 hiệu 26 . 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 quan 27 , 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 quan 28 . 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 hơn 29 . 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 tưởng 30 .

Phát triển các giả thuyết nghiên cứu

Phát triển các giả thuyết 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 rãi 41 . 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 biến 42 . 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 hỏi 43 . 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

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 Anh 44 . 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

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 trúc 47 . 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 quan 48 . Tác giả đã sử dụng phương pháp của Fornell và Larcker 47 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

Các phép thống kê về sự phù hợp mô hình cho thấy chi bình phương (χ 2 ) 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 0,07 49 . 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 2 = 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 sự 49 và Hu và Bentler 50 . 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

Figure 2 . Mô hình kết quả nghiên cứu (Nguồn: Tác giả phân tích)

Figure 2 Mô hình kết quả nghiên cứu (Nguồn: Tác giả phân tích)

[Download figure]

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 Subramaniam 7 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 đây 9 , 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 viên 4 . Kết quả này được ủng hộ bởi các nghiên cứu về ảnh hưởng của RC đối với EIB 4 , 51 . Ramezan 3 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 thức 52 , 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 chức 6 .

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 chức 5 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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  9. Wang Z, Wang N, Liang H. Knowledge sharing, intellectual capital and firm performance. Management Decision 2014;52(2):230-258. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  11. Allameh SM. Antecedents and consequences of intellectual capital. Journal of Intellectual Capital 2018;19(5):858-874. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  13. Olalla FM. The resource-based theory and human resources. International Advances in Economic Research 1999;5(1):84-92. . ;:. Google Scholar
  14. Barney J. Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. Journal of Management 1991;17(1):99-120. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  17. Holste JS, Fields D. Trust and tacit knowledge sharing and use. Journal of Knowledge Management 2010;14(1):128-140. . ;:. Google Scholar
  18. Davenport TH, Prusak L. Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. Boston, MA: Harvard Business School Press; 1998. . ;:. Google Scholar
  19. Connelly CE, Kevin Kelloway E. Predictors of employees' perceptions of knowledge sharing cultures. Leadership & Organization Development Journal 2003;24(5):294-301. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  21. Wang Z, Wang N. Knowledge sharing, innovation and firm performance. Expert systems with applications 2012;39(10):8899-8908. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  23. Holste J, Fields D. Trust and tacit knowledge sharing and use. J Knowledge Management 2010;14(1):128-140. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  27. Bontis N. Intellectual capital: an exploratory study that develops measures and models. Management Decision 1998;36(2):63-76. . ;:. Google Scholar
  28. West MA, Farr JL. Innovation at work: Psychological perspectives. Social Behaviour 1989;4(1):15-30. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  31. Hsu IC, Sabherwal R. Relationship between Intellectual Capital and Knowledge Management: An Empirical Investigation. Decision Sciences 2012;43(3):489-524. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  35. Yang C-F, Lai C-S. Relationship learning from organizational knowledge stores. Journal of Business Research 2012;65(3):421-428. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  37. Han Y, Li D. Effects of intellectual capital on innovative performance. Management Decision 2015;53(1):40-56. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  40. Stewart TA. Intellectual Capital: The New Wealth of Organizations. New York: Doubleday/Currency; 1997. . ;:. Google Scholar
  41. Creswell JW. Research design: Qualitative, quantitative, and mixed method approaches. 2nd ed. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications; 2003. . ;:. Google Scholar
  42. Saunders M, Lewis P, Thornhill A. Research methods for business students. 6th ed. Harlow, England: Pearson; 2012. . ;:. Google Scholar
  43. Ha M-T. Optimizing Green Brand Equity: The Integrated Branding and Behavioral Perspectives. SAGE Open 2021;11(3):1-13. . ;:. Google Scholar
  44. Brislin RW. Back-Translation for Cross-Cultural Research. Journal of Cross-Cultural Psychology 1970;1(3):185-216. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  47. Fornell C, Larcker DF. Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. Journal of Marketing Research 1981;18(1):39-50. . ;:. Google Scholar
  48. Kline RB. Principles and Practice of Structural Equation Modeling New York: The Guilford Press; 2015. . ;:. Google Scholar
  49. Hair JF, Black WC, Babin BJ, Anderson RE. Multivariate Data Analysis. 8th ed. United Kingdom: Cengage Learning; 2019. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar
  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. . ;:. Google Scholar


Author's Affiliation
Article Details

Issue: Vol 7 No 1 (2023)
Page No.: 4142-4153
Published: Apr 15, 2023
Section: Research article
DOI: https://doi.org/10.32508/stdjelm.v7i1.1144

 Copyright Info

Creative Commons License

Copyright: The Authors. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License CC-BY 4.0., which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

 How to Cite
Sơn, Đoàn. (2023). Knowledge sharing, intellectual capital and employee innovative behavior: A study of information technology industry in Ho Chi Minh City. Science & Technology Development Journal: Economics- Law & Management, 7(1), 4142-4153. https://doi.org/https://doi.org/10.32508/stdjelm.v7i1.1144


 Download Citation
 Cited by

Article level Metrics by Paperbuzz/Impactstory
Article level Metrics by Altmetrics

 Article Statistics
HTML = 1146 times
PDF   = 373 times
XML   = 0 times
Total   = 373 times