3.3.1 Phương pháp chọn mẫu
Việc phân tích mối quan hệ giữa các đặc điểm cá nhân của một cá nhân và các quyết định của họ dựa trên tính hợp pháp của tổ chức được thực hiện bằng một mẫu thuận tiện. Sinh viên Đại học Quản trị Kinh doanh từ Đại học Học viện hàng không Việt Nam đã tham gia vào mẫu. Loại mẫu này đảm bảo rằng những người được hỏi có chung một bối cảnh xã hội-văn hóa tương tự, liên quan đến: khu vực địa lý (Madrid), độ tuổi và trình độ học vấn (Quản trị kinh doanh). Nghiên cứu trước đây cho thấy rằng sinh viên đại học có những đặc điểm văn hóa giống nhau (Lin ~ an, Urbano, & Guerrero, 2011). Điều này rất quan trọng bởi vì bối cảnh văn hóa xã hội của mọi người là yếu tố quyết định khi đưa ra
quyết định dựa trên các kiểu tính hợp pháp (Bitektine, 2011; Deephouse, 1996; suchman, 1995). Trong nghiên cứu này có tất cả 9 câu hỏi cần tiến hành phân tích, vì vậy số mẫu tối thiểu cần thiết là 9x5=45.
Mẫu cuối cùng bao gồm 258 bảng câu hỏi hợp lệ, cho thấy tỷ lệ trả lời là 42,02%. Sai số mẫu là 4,65% với độ tin cậy là 95% (Z D 1,96; p-q D 0,5). Về hồ sơ nhân khẩu học: 77% thành viên mẫu từ 18 đến 22 tuổi, cho thấy có sự phân bố đồng nhất giữa các độ tuổi của người được hỏi; có số lượng phụ nữ trả lời cao hơn (65%). Thực tế này là đại diện cho các trường đại học Việt Nam, nơi hơn một nửa số sinh viên là nữ (Alonso-Almeida, Fernandez de Navarrete, & Rodriguez-Pomeda, 2015). Ngoài ra, 21% số người được hỏi đã được tuyển dụng vào thời điểm khảo sát.
3.3.2 Phương pháp xử lý dữ liệu
Để phân tích ảnh hưởng của các đặc điểm cá nhân đến quá trình đánh giá tính hợp pháp của tổ chức, chúng tôi đã sử dụng phân tích hồi quy từng bước. Cách tiếp cận này cho phép đối chiếu giả thuyết đã xác định bằng cách xác định nhiều biến để có thể điều chỉnh tốt hơn. Kết quả phân tích thu được không chỉ cho phép đánh giá độ tin cậy (realiability), giá trị phân biệt và hội tụ (discriminant and convergent validity) của các thang đo mà còn ước tính các hệ số hồi quy được tiêu chuẩn hoá cho các mối quan hệ nghiên cứu trong mô hình. PLS có thể phân tích mô hình phức tạp, với nhiều biến tiềm ẩn được đo lường bằng nhiều thông số khác nhau cùng một lúc. Với PLS, cả mô hình đo lường (measuremen model) và mô hình cấu trúc (structural equation modeling) được ước lượng cùng một lúc, cho phép tránh được các phần lệch hoặc không phù hợp cho ước lượng. Cụ thể, tác giả thưc hiện trình tự theo các bước sau:
Kiểm định mô hình đo lường
Mục đích của giai đoạn này là để kiểm định các yêu cầu về giá trị của thang đo được sử dụng nhằm đảm bảo các thang đo đưa vào nghiên cứu phải đáp ứng đủ các giá trị cần thiết như: độ tin cậy, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Để đánh giá các giá trị trên của thang đo, các hệ số sau đây lần lượt được sử dụng làm tham chiếu gồm: hệ số Cronbach’s Alpha; hệ số độ tin cậy tổng hợp Composite reliability (CR), phương sai tríc bình quân – AVE. Cụ thể, quá trình kiểm định mô hình đo lường của nghiên cứu được thực hiện thông qua các bước như sau:
Bước 1:Để đánh giá độ tin cậy của thang đo thì chỉ số Cronbach’s Alpha và hệ số độ tin cậy tổng hợp (CR) thường được sử dụng. Trong đó, hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số CR cần đảm bảo > 0.6 và các biến có hệ số tương quan biến – tổng (Item – total correlation) lớn hơn 0.3 thì thang đo được cho là có đủ độ tin cậy (Hà Nam Khánh Giao & Bùi Nhất Vương, 2019).
Bước 2: Để kiểm định khả năng hội tụ của các thang đo, tác giả sử dụng chỉ số phương sai trích bình quân (average variance extracted – AVE), trong đó AVE > 0.5 là có thể chấp nhận được (Hà Nam Khánh Giao & Bùi Nhất Vương, 2019). Trong trường hợp hệ số ngoài bé hơn 0.4 biến quan sát có thể bị loại bỏ nếu sau khi loại bỏ giúp làm tăng độ tin cậy tổng hợp CR và tăng AVE; đồng thời không làm ảnh hưởng đến giá trị nội dung của thang đo.
Bước 3: Để kiểm định việc các thang đo được thiết kế cho các khái niệm nghiên cứu khác nhau thì có khác biệt nhau hay không, tác giả tiến hành bước kiểm định giá trị phân biệt của thang đo. Trong kỹ thuật phân tích PLS_SEM, giá trị phân biệt của thang đo được đánh giá qua tiêu chí Fornell-Larcker và hệ số HTMT (Heterotrait – monotrait ratio) (Hà Nam Khánh Giao & Bùi Nhất Vương, 2019). Trong đó, tiêu chí Fornell- Larcker so sánh căn bậc 2 của phương sai trích bình quân AVE của từng cấu trúc phải lớn hơn hệ số tương quan giữa các cấu trúc.
Kiểm định mô hình cấu trúc
Mục đích chính của giai đoạn này là nhằm kiểm định các mối quan hệ giữa các nhân tố được tác giả đề xuất trong mô hình nghiên cứu. Sau khi xác định được các mối quan hệ giữa các nhân tố có ý nghĩa thống kê (các giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận) thì tiếp đến, các kỹ thuật phân tích định lượng tiếp tục được sử dụng để kiểm về khả năng dự báo của mô hình trong thực tế. Như vậy, với mục đích của nghiên cứu này là xây dựng mô hình về mối quan hệ giữa các nhân tố và kiểm tra khả năng dự báo trong bối cảnh thực tế thì kỹ thuật phân tích định lượng là cần thiết được sử dụng. Trình tự các bước cần thực hiện khi kiểm định mô hình cấu trúc bằng PLS-SEM được thể hiện như sau:
Bước 1: Mục đích của bước kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến là để xem xét liệu có xảy ra hiện tượng tương quan hoàn toàn giữa các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu hay không. Hệ số được sử dụng để kiểm định vấn đề này trong mô hình PLS-SEM là hệ
số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor). Theo Hà Nam Khanh Gia & Bùi Nhất Vương (2019), VIF < 2 là tố tức hoàn toàn không có đa cộng tuyến, nếu VIF < 5 thì có thể chấp nhận được tức không vi phạm đa cộng tuyến hoàn toàn, ngược lại nếu VIF > 5 thì nên gộp các biến quan sát thành một biến quan sát hay chuyển đo khái niệm thành thang đo bậc cao.
Bước 2: Kiểm định tính phù hợp của các mối quan hệ. Thực chất của bước kiểm định này chính là đi kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ giữa các nhân tố ở trong mô hình. Để thực hiện được điều này, trong mô hình PLS-SEM, tác giả tiền hành chạy boothstrapping 2000 lần với đuôi 2t để xác định mức ý nghĩa thống kê của các mối quan hệ. Hà Nam Khánh Giao & Bùi Nhất Vương (2019) cho rằng, khi mối quan hệ giữa các nhân tố đảm boả mức ý nghĩa thống kê nằm trong khoảng (P_Value bé hơn 0.05 và T_Value lớn hơn 1.96) thì chứng tỏ giữa các nhân tố có mối quan hệ với nhau. Khi P_Value càng cận đến giá trị 0 à T_Value càng lớn hơn 1.96 thì mối qua hệ giũa các nhân tố trong hình càng mạnh
Bước 3: Kiểm định hệ số xác định R2 (Coefficient of Determination). Mục đích của bước kiểm định này là để đánh giá về múc độ dự báo của biến độc lập trong sự thay đổi của biến phụ thuộc. Hệ số R2 được tính bằng bình phương tương quan giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế của một biến nội sinh (biến độc lập). Hà Nam Khánh Giao & Bùi Nhất Vương (2019) cho rằng, giá trị của R2 nằm trong ngưỡng giá trị chấp nhận là 0.2 trong đó nếu R2 đạt giá trị tại các mức 0.25; 0.5; 0.75 thì sẽ thể hiện khả năng dự đoán của các biến độc lập nói chung đến biến phụ thuộc ở mức độ lần lượt là yếu; trung bình; mạnh.
Tóm tắt chương 3
Trong chương này tác giả đã trình bày phương pháp nghiên cứu để thực hiện bài báo cáo. Bài báo cáo sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính được tiến hành thông qua thảo luận để hiệu chỉnh thang đo bằng việc điều chỉnh, bổ sung các biến của mô hình nghiên cứu và hoàn chỉnh bảng câu hỏi phỏng vấn. Phương pháp nghiên cứu định lượng được tiến hành khảo sát 258 sinh viên học Quản trị kinh doanh từ Học viện Hàng không Việt Nam, sau đó phân tích và xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS và SmartPLS.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Anh
Aldrich, H. E., & Fiol, C. M. (1994). Fools rush in? The institutional context of industry creation, Academy of Management Review. Academy of Management, 19(4), 645–670. Alonso-Almeida, M., Fern_andez de Navarrete, F. C., & Rodriguez-Pomeda, J. (2015). Corporate social responsibility perception in business students as future managers: A multifactorial analysis. Business Ethics: A European Review, 24(1), 1–17.
doi:10.1111/beer.12060.
Bansal, P., & Clelland, I. (2004). Talking trash: Legitimacy, impression management, and unsystematic risk in the context of the natural environment. Academy of Management Journal, 47 (1), 93–103. doi:10.2307/20159562.
Bitektine, A. (2011). Toward a theory of social judgments of organizations: The case of legitimacy, reputation, and status. Academy of Management Review, 36(1), 151–179. doi:10.5465/amr.2009.0382.
Bitektine, A., & Haack, P. (2015). The macro and the micro of legitimacy: Towards a multi-level theory of the legitimacy process. Academy of Management Review, 40(1), 49– 75. doi:10.5465/amr.2013.0318.
Blanco-Gonz_alez, A., Cruz-Su_arez, A., & D_ıez-Mart_ın, F. (2015). The EFQM Model as an Instrument to Legitimise Organisations In M., Peris-Ortiz, J., _Alvarez-Garc_ıa., & C., Rueda-Armengot (Eds.), Achieving Competitive Advantage through Quality
Management, Springer International Publishing, 155–169.
Blanco-Gonz_alez, A., Iglesias-P_erez, F., & D_ıez-Mart_ın, F. (2017). La Existencia de Econom_ıa Sumergida: La Percepci_on de los Espa~noles sobre sus Efectos y sus
Causas. Revista de Investigaci _on En Ciencias Contables Y Administrativas, 2(2), 172– 197.
Brown, A. D. (1998). Narrative, politics and legitimacy in an IT implementation. Journal of Management Studies, 35(1), 35–58. doi:10.1111/1467-6486.00083.
Chaney, D., Lunardo, R., & Bressolles, G. (2016). Making the store a place of learning: The effects of in-store educational activities on retailer legitimacy and shopping
intentions. Journal of Business Research, 69(12), 5886–5893. doi:10.1016/j.jbusres.2016.04.104
Chen, J., Wu, H., & Yao, X. (2016). Status, legitimacy, and the presence of outside directors in China. Management Decision, 54(5), 1205–1221. doi:10.1108/MD-11-2015- 0522.
Cho, C. H., Roberts, R. W., & Patten, D. M. (2010). The language of US corporate environmental disclosure. Accounting, Organizations and Society, 35(4), 431–443. doi:10.1016/j. aos.2009.10.002.
Cruz-Su_arez, A., Prado-Rom_an, A., & Prado-Rom_an, M. (2014a). Cognitive legitimacy, resource access, and organizational outcomes. RAE-Revista de
Administra¸c~ao de Empresas, 54(5), 575–584. doi:10.1590/S0034-759020140510. Cruz-Su_arez, A., Prado-Rom_an, C., & D_ıez-Mart_ın, F. (2014b). Por qu_e se
institucionalizan las organizaciones. Revista Europea de Direcci_on y Econom_ıa de la Empresa, 23(1), 22–30. doi:10.1016/j.redee.2013.09.003.
Cruz-Su_arez, A., Prado-Rom_an, C., & Escamilla-Solano, S. (2015). Nations of Entrepreneurs: A Legitimacy Perspective In M., Peris-Ortiz & J.-M., Sahut (Eds.). New Challenges in Entrepreneurship and Finance, Springer International Publishing, 157– 168.
Deephouse, D., & Carter, S. (2005). An examination of differences between
organizational legitimacy and organizational reputation. Journal of Management Studies,
42(2), 329–360. doi:10.1111/j.1467-6486.2005.00499.x.
Deephouse, D. L. (1996). Does isomorphism legitimate? Academy of Management Journal, 39 (4), 1024–1039. doi:10.2307/256722.
Deephouse, D. L., & Suchman, M. (2008). Legitimacy in organizational institutionalism In R., Greenwood, C., Oliver, R., Suddaby, & K., Sahlin-Andersson (Eds.), Sage
Publications. London: The Sage Handbook Of Organizational Institutionalism, 49–77. Deephouse, D. L., Bundy, J., Tost, L., & Suchman, M. (2017). Organizational
Legitimacy: Six Key Questions In R., Greenwood, C., Oliver, T., Lawrence., & R., Meyer (Eds.). The SAGE Handbook of Organizational Institutionalism, Sage Publications, 27– 54.
D_ıez-Mart_ın, F., Blanco-Gonz_alez, A., & Prado-Rom_an, C. (2010). Measuring organizational legitimacy: The case of Mutual Guarantee Societies. Cuadernos de Econom_ıa y Direcci_on de la Empresa, 43(junio), 115–144.
D_ıez-Mart_ın, F., Blanco-Gonz_alez, A., & Prado-Rom_an, C. (2016). Explaining nation-wide differences in entrepreneurial activity: A legitimacy perspective.
International Entrepreneurship and Management Journal, 12(4), 1079–1102. doi:10.1007/s11365-015-0381-4.
D_ıez-Mart_ın, F., Prado-Rom_an, C., & Blanco-Gonz_alez, A. (2013a). Efecto del plazo de ejecuci_on estrat_egica sobre la obtenci_on de legitimidad organizativa.
Investigaciones Europeas de Direcci_on y Econom_ıa de la Empresa, 19(2), 120–125. doi:10.1016/j.iedee.2013.01.001.
D_ıez-Mart_ın, F., Prado-Roman, C., & Blanco-Gonz_alez, A. (2013b). Beyond
Legitimacy: Legitimacy types and organizational success. Management Decision, 51(10), 1954–1969. doi:10.1108/MD-08-2012-0561.
Dornbusch, S. M., & Scott, W. R. (1975). Evaluation and the exercise of authority. San Francisco: Jossey-Bass.
Drori, I., & Honig, B. (2013). A Process Model of Internal and External Legitimacy.
Organization Studies, 34(3), 345–376. doi:10.1177/0170840612467153.
Easterby-Smith, M., Thorpe, R., & Jackson, P. R. (2012). Management Research, Fourth Ed., London: SAGE Publications.
Edwards, P. J., Roberts, I., Clarke, M. J., Diguiseppi, C., Wentz, R., Kwan, I.,…Pratap, S. (2009). Methods to increase response to postal and electronic questionnaires. Cochrane Database of Systematic Reviews, (3):MR000008.
doi:10.1002/14651858.MR000008.pub4.
Finch, D., Deephouse, D., & Varella, P. (2015). Examining an Individual’s Legitimacy Judgment Using the Value–Attitude System: The Role of Environmentaland Economic Values and Source Credibility. Journal of Business Ethics, 127(2), 265–281.
doi:10.1007/s10551-013-2031-5.
Garud, R., Schildt, H. A., & Lant, T. K. (2014). Entrepreneurial Storytelling, Future Expectations, and the Paradox of Legitimacy. Organization Science, 25(5), 1479–1492. doi:10.1287/ orsc.2014.0915.
Greenwood, R., Suddaby, R., & Hinings, C. R. (2002). Theorizing change: The role of professional associations in the transformation of institutionalized fields. Academy of Management Journal, 45(1), 58–80. doi:10.2307/3069285.
Goodwin, J., Jasper, J. M., & Polletta, F. (2007). Emotional Dimensions of Social
Movements. In D. A. Snow, S. A. Soule, & H. Kriesi, The Blackwell Companion to Social Movements (Eds.). 413–432. Oxford, UK: Blackwell Publishing Ltd.
Haack, P., Pfarrer, M. D., & Scherer, A. G. (2014). Legitimacy-as-Feeling: How Affect Leads tovVertical Legitimacy Spillovers in Transnational Governance. Journal of Management Studies, 51(4), 634–666. doi:10.1111/joms.12071.
Higgins, M., & Gulati, R. (2006). Stacking the deck: The effects of top management backgrounds on investor decisions. Strategic Management Journal, 27(1), 1–25. Retrieved from http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smj.495/abstract. doi:10.1002/smj.495.
Hoefer, R., & Green, S. (2016). A Rhetorical Model of Institutional Judgment and Decision- Making. Academy of Management Review, 41(1), 130–150.
doi:10.5465/amr.2014.0330.
Jahn, J., Eichhorn, M., & Br€uhl, R. (2017). How Do Individuals Judge Organizational Legitimacy? Effects of Attributed Motives and Credibility on Organizational Legitimacy.
Business & Society. doi:10.1177/0007650317717959.
Kostova, T., Roth, K., & Dacin, M. T. (2008). Institutional theory in the study of multinational corporations: A critique and new directions. Academy of Management Review, 33(4), 994– 1006. doi:10.5465/AMR.2008.34422026.
Kuran, T. (1987). Preference Falsification, Policy Continuity and Collective Conservatism. The Economic Journal, 97(387), 642. doi:10.2307/2232928.
Kuran, T. (1995). Private truths, public lies: The social consequences of preference falsification. Harvard University Press.
Lamin, A., & Zaheer, S. (2012). Wall Street vs. Main Street: Firm Strategies for Defending Legitimacy and Their Impact on Different Stakeholders. Organization Science, 23(1), 47–66. doi:10.1287/orsc.1100.0631.
Li~n_an, F., Urbano, D., & Guerrero, M. (2011). Regional variations in entrepreneurial cognitions: Start-up intentions of university students in Spain. Entrepreneurship & Regional Development, Routledge, 23(3-4), 187–215. doi:10.1080/08985620903233929
Lock, D., Filo, K., Kunkel, T., & Skinner, J. L. (2015). The Development of a Framework to Capture Perceptions of Sport Organizations Legitimacy. Journal of Sport Management,
29(4), 362–379. doi:10.1123/jsm.2014-0005..
Maguire, S., & Hardy, C. (2009). Discourse and deinstitutionalization: The decline of DDT. Academy of Management Journal, 52(1), 148–178.
doi:10.5465/AMJ.2009.36461993.
Manrai, A. K., & Andrews, R. L. (1998). Two-stage discrete choice models for scanner panel data: An assessment of process and assumptions. European Journal of Operational Research, 111(2), 193–215. doi:10.1016/S0377-2217(98)00145-3.
Meyer, J., & Rowan, B. (1977). Institutionalized organizations: Formal structure as myth and ceremony. American Journal of Sociology, 83(2), 340–363. doi:10.1086/226550. Moisander, J. K., Hirsto, H., & Fahy, K. M. (2016). Emotions in Institutional Work: A Discursive Perspective. Organization Studies, 37(7), 963–990.
doi:10.1177/0170840615613377.
Muchnik, L., Aral, S., & Taylor, S. J. (2013). Social influence bias: A randomized experiment. Science, 341(6146), 647–651. doi:10.1126/science.1240466.
Oliver, C. (1991). Strategic responses to institutional processes. Academy of Management Review, 16(1), 145–179. doi:10.5465/AMR.1991.4279002.
Phau, I., Teah, M., & Liang, J. (2016). Investigating the Factors Influencing Digital Movie Piracy. Journal of Promotion Management Vol, 22(5), 637–664.
doi:10.1080/10496491. 2016.1185491.
Pfeffer, J., & Salancik, G. R. (1978). The External Control of Organization: A Resource New York: Dependence Perspective, Harper & Row.
Pollack, J. M., Rutherford, M. W., & Nagy, B. G. (2012). Preparedness and cognitive legitimacy as antecedents of new venture funding in televised business pitches.
Entrepreneurship Theory and Practice, 36(5), 915–939. doi:10.1111/j.1540- 6520.2012.00531.x.
Pollock, T., & Rindova, V. (2003). Media legitimation effects in the market for initial public offerings. Academy of Management Journal, 46(5), 631–642.
doi:10.2307/30040654.
Rosch, E. (1978). Principles of Categorization In Rosch, E & Lloyd, B.B. (Eds.).