Luận án Các yếu tố tác động đến dự định khởi sự kinh doanh của thanh niên Việt Nam

hân của cá nhân gắn với mục tiêu hướng đến việc trở thành một doanh nhân. Trong nghiên cứu này, thang đo về nhu cầu thành tích được tác giả kế thừa và thích nghi thang đo với khảo sát thanh niên Việt Nam như sau: Ký hiệu Biến quan sát NCT1 Tôi mong muốn và theo đuổi sự thành công NCT2 Tôi ít sợ thất bại NCT3 Tôi cho rằng thành công hay thất bại là do bản thân mình chứ không phải do người khác và hoàn cảnh NCT4 Tôi thích hoàn thành nhiệm vụ được giao NCT5 Tôi sẽ trở lại những công việc chưa hoàn thành và kết thúc chúng NCT6 Tôi thường dành nhiều thời gian để tìm hiểu những điều mới Như vậy, trong quá trình xây dựng thang đo nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến dự định KSKD của thanh niên Việt Nam, tác giả đã kế thừa, đồng thời phát triển, bổ sung các biến quan sát nhằm xây dựng các thang đo phù hợp với mô hình lý thuyết của luận án. Thang đo này sẽ tiếp tục được hoàn thiện dựa trên việc kiểm định độ tin cậy của các thang đo trong quá trình phân tích kết quả điều tra. Nội dung phiếu điều tra gồm 3 phần chính (xem phụ lục): - Thông tin mở đầu: Nội dung phần này bao gồm phần giới thiệu mục đích, ý nghĩa của nghiên cứu để người trả lời có hiểu biết sơ qua về nội dung cuộc điều tra và chuẩn bị tâm thế tốt trước khi trả lời các nội dung trong bảng hỏi. - Thông tin về nội dung khảo sát: Nội dung này được thiết kế với 2 nội dung. Phần I tìm hiểu ý kiến của thanh niên khi đánh giá 8 nhóm nhân tố ảnh hưởng đến dự định KSKD của thanh niên với tổng số 35 biến quan sát, trong đó gồm: Thái độ đối với khởi nghiệp (5 biến quan sát), Thái độ đối với tiền bạc (3 biến quan sát), Chuẩn mực chủ quan (3 biến quan sát), Nhận thức kiểm soát hành vi (6 biến quan sát), Giáo dục KSKD (5 biến quan sát), Kinh nghiệm KSKD (3 biến quan sát), Chính sách hỗ trợ của chính phủ (4 biến quan sát), Nhu cầu thành tích (6 biến quan sát). Phần II tìm hiểu ý kiến của thanh niên về dự định KSKD của họ trong thời gian tới, gồm 6 biến quan sát. Thang đo trong cả hai nội dung đều được thiết kế đồng nhất bằng thang Likert 5 mức thể hiện mức độ đồng ý từ “Rất không đồng ý” đến “Rất đồng ý”. 63 - Thông tin thống kê một số đặc điểm nhân khẩu học xã hội: Nhằm thu thập thêm những thông tin khác liên quan đến người trả lời để thống kê, mô tả mẫu cũng như giải thích rõ thêm cho những thông tin chính nếu thấy cần thiết. 3.3 Điều tra sơ bộ Sau khi phiếu điều tra bước đầu được hoàn thành từ tổng quan lý thuyết đã được kiểm định thử trước khi thực hiện điều tra trên diện rộng. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện từ tháng 6 đến tháng 8 năm 2017. Mục đích của điều tra thử là để phát hiện các điểm yếu trong thiết kế và cấu trúc câu hỏi (Cooper và Schindler, 1998; Fink, 2003), đồng thời hạn chế tối thiểu những vấn đề trong quá trình trả lời câu hỏi và nhập dữ liệu (Saunders và các cộng sự, 2007). Với ý nghĩa như vậy, trước khi tiến hành khảo sát chính thức, tác giả đã tiến hành điều tra khảo sát thử 50 phiếu đại diện các nhóm đối tượng khảo sát. Mục đích của cuộc điều tra này nhằm kiểm tra câu hỏi, thuật ngữ nào chưa rõ nghĩa và khó lựa chọn phương án trả lời, đồng thời xem xét sự phù hợp của thang đo, các biến số được đề xuất trong mô hình nghiên cứu. Kết quả từ điều tra thử là cơ sở để tác giả điều chỉnh thang đo phù hợp trước khi tiến hành khảo sát chính thức. Hình thức thu thập thông tin được đa dạng hóa để thuận tiện cho tác giả trong quá trình tiến hành điều tra bao gồm điều tra trực tiếp và gián tiếp qua Google (Google forms). Kết quả điều tra thử cho thấy phiếu điều tra cơ bản được chấp nhận, chỉ điều chỉnh một số vấn đề liên quan đến thuật ngữ và thiết kế. Thành phố Hồ Chí Minh là địa bàn được lựa chọn để tiến hành nghiên cứu thử và cũng là nơi để nghiên cứu và tham khảo việc xây dựng hệ sinh thái khởi nghiệp của thành phố, thiết lập mối liên hệ, phối hợp với Trung tâm hỗ trợ thanh niên khởi nghiệp của Thành phố trong quá trình triển khai nghiên cứu đề tài. Trong hơn 30 năm đổi mới, nhiều chương trình, mô hình về phát triển kinh tế tại thành phố Hồ Chí Minh đã được nhân rộng trong cả nước. Hơn 20 năm trước, thanh niên thành phố đã sôi nổi tham gia phong trào khởi nghiệp. Thành đoàn Thành phố Hồ Chí Minh đã tạo môi trường tốt cho thanh niên khởi nghiệp, tạo nên làn sóng khởi nghiệp cho thanh niên thành phố. Đến nay, nhiều doanh nghiệp từ phong trào này đã vượt qua những khó khăn để phát triển trở thành những thương hiệu quốc gia, vươn ra tầm quốc tế. Thành phố là cái nôi phát triển doanh nghiệp trẻ của cả nước và mong muốn phát triển theo hướng đô thị sáng tạo và khởi nghiệp. 3.4 Nghiên cứu chính thức Từ kết quả nghiên cứu sơ bộ nêu trên, tác giả tiếp tục kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng trong việc thu thập thông tin và làm rõ các vấn đề đặt ra trong nghiên cứu. 64 3.4.1. Thiết kế phiếu điều tra Phiếu điều tra trong nghiên cứu này được thiết kế lần đầu dựa trên kết quả nghiên cứu tài liệu thứ cấp. Cụ thể là trên cơ sở tổng quan các khái niệm, thang đo đối với các biến trong mô hình nghiên cứu và tiến hành so sánh, phân tích lựa chọn thang đo phù hợp nhất với mục tiêu nghiên cứu. Tiếp đó tác giả đã xin ý kiến góp ý của chuyên gia về bản dịch xuôi của các các thang đo để tiến hành chỉnh sửa lần và đưa ra phiếu điều tra lần 1. Sau khi chỉnh sửa phiếu điều tra, tác giả đã tiến hành khảo sát thử với mục đích đánh giá lại xem những câu hỏi nào khó trả lời hoặc thuật ngữ nào khó hiểu, sau đó tác giả chỉnh sửa lần 2 của phiếu điều tra; Cuối cùng, tác giả đã xin tiếp ý kiến của các chuyên gia về phiếu điều tra chỉnh sửa lần 2 và đưa đến phiếu điều tra chính thức. Nội dung phiếu điều tra gồm 3 phần chính (phụ lục 02): - Thông tin mở đầu: Nội dung phần này bao gồm phần giới thiệu mục đích, ý nghĩa của nghiên cứu để người trả lời có hiểu biết sơ qua về nội dung cuộc điều tra và chuẩn bị tâm thế tốt trước khi trả lời các nội dung trong bảng hỏi. - Thông tin về nội dung khảo sát: Nội dung này được thiết kế với 2 nội dung. Phần I tìm hiểu ý kiến của thanh niên khi đánh giá 8 nhóm nhân tố ảnh hưởng đến dự định KSKD của thanh niên với tổng số 35 biến quan sát, trong đó gồm: Thái độ đối với khởi nghiệp (5 biến quan sát), Thái độ đối với tiền bạc (3 biến quan sát), Chuẩn mực chủ quan (3 biến quan sát), Nhận thức kiểm soát hành vi (6 biến quan sát), Giáo dục KSKD (5 biến quan sát), Kinh nghiệm KSKD (3 biến quan sát), Chính sách hỗ trợ của chính phủ (4 biến quan sát), Nhu cầu thành tích (6 biến quan sát). Phần II tìm hiểu ý kiến của thanh niên về dự định KSKD của họ trong thời gian tới, gồm 6 biến quan sát. Thang đo trong cả hai nội dung đều được thiết kế đồng nhất bằng thang Likert 5 mức thể hiện mức độ đồng ý từ “Rất không đồng ý” đến “Rất đồng ý”. - Thông tin thống kê một số đặc điểm nhân khẩu học xã hội: Nhằm thu thập thêm những thông tin khác liên quan đến người trả lời để thống kê, mô tả mẫu cũng như giải thích rõ thêm cho những thông tin chính nếu thấy cần thiết. 65 3.4.2. Xác định mẫu điều tra Việc thu thập dữ liệu được thực hiện bằng phương pháp điều tra xã hội học bằng bảng hỏi. Do vấn đề nghiên cứu thuộc phạm vi lĩnh vực tác giả đang phụ trách nên điều kiện về nguồn lực và tính khả thi trong thu thập dữ liệu có nhiều thuận lợi. Hoạt động điều tra được phối hợp với các Trung tâm hỗ trợ thanh niên khởi nghiệp trực thuộc Trung ương Đoàn TNCS Hồ Chí Minh, các tỉnh, thành đoàn trong phạm vi địa bàn nghiên cứu để lựa chọn mẫu theo hình thức ngẫu nhiên đối với các nhóm đối tượng (sinh viên, thanh niên nông thôn, thanh niên có dự án khởi nghiệp đăng kí dự thi tại các cuộc thi khởi nghiệp do Đoàn TNCS Hồ Chí Minh tổ chức, thanh niên có các dự án khởi nghiệp đang được hỗ trợ triển khai). Về kích cỡ mẫu, theo J.F Hair và cộng sự (1998), đối với phân tích nhân tố khám phá EFA thì cỡ mẫu tối thiểu phải bằng 5 lần các mệnh đề trong thang đo. Trong mô hình nghiên cứu của luận án, có tất cả 41 biến số dùng trong phân tích nhân tố, do vậy cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được là: 41 x 5 = 205 quan sát. Đối với hồi quy đa biến thì cỡ mẫu tối thiểu được tính bằng công thức: 50 + 8*m (m là số biến độc lập) (Tabachnick và Fidell, 1996). Trong nghiên cứu này có 9 biến độc lập thì cỡ mẫu tối thiểu là 50 + (8 x 9) = 112 quan sát. Như vậy, về mặt lý thuyết, cỡ mẫu tối thiểu cần khảo sát để đảm bảo cho các phân tích nhân tố là khoảng 205 quan sát. Tuy nhiên, để đảm bảo quy mô điều tra trên diện rộng ở 9 địa bàn nhằm thu thập thông tin đa dạng từ các đối tượng thanh niên sinh sống ở các vùng, miền khác nhau trong cả nước, đồng thời cỡ mẫu có khả năng suy rộng cho tổng thể quy mô dân số thanh niên (16-30 tuổi) năm 2018 là 23316036 người (Nguồn: Tổng cục Thống kê năm 2019), tác giả đã tham khảo phương pháp tính cỡ mẫu qua hệ thống website: https://www.surveysystem.com/sscalc.htm được xây dựng bởi Creative Research Systems. Theo đó, với cỡ mẫu ước lượng khảo sát 1500 thanh niên, với độ tin cậy 95% và khoảng tin cậy cần thiết là 2,53. 66 Hình 3.2: Kết quả tính toán cỡ mẫu và khoảng tin cậy (Nguồn: Tác giả tính toán dựa trên công thức được lập trình sẵn tại website https://www.surveysystem.com/sscalc.htm) Trên cơ sở tính toán lượng mẫu phù hợp, tác giả tiến hành thực hiện điều tra chính thức 1500 thanh niên bao gồm hai nhóm đối tượng đó là sinh viên và thanh niên đã có việc làm, có tính đến sự đa dạng trong lựa chọn mẫu theo khu vực nông thôn và đô thị. Mẫu trong nghiên cứu này được lựa chọn bằng phương pháp chọn mẫu phân tầng, có chủ đích. Để xác định cơ cấu mẫu nghiên cứu, tác giả phân chia tổng thể căn cứ vào các tiêu thức như vùng địa lý (miền Bắc, miền Trung, miền Nam), khu vực sinh sống (nông thôn, thành thị) và đối tượng (sinh viên, người đi làm). Sau đó trong từng tổ, dùng cách chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản để chọn ra các đơn vị của mẫu (có thể tuân theo tỷ lệ số đơn vị tổ đó chiếm trong tổng thể, hoặc có thể không tuân theo tỷ lệ). Trong quá trình điều tra, tác giả có sự phối hợp chặt chẽ với đội ngũ cộng tác viên điều tra tại các địa bàn khảo sát để lựa chọn mẫu và thu thập thông tin đạt hiệu quả cao nhất. Kết quả thu phiếu điều tra về cho thấy: số lượng mẫu hợp lệ đủ điều kiện để phân tích là 67 1298 đơn vị mẫu, đạt tỉ lệ 86,5%, đảm bảo đủ dung lượng và tính đại diện mẫu theo khu vực và đối tượng. 3.4.3 Phân tích dữ liệu Phân tích dữ liệu là việc ứng dụng các luận chứng để hiểu, làm rõ và giải thích các dữ liệu thông tin đã được thu thập qua phiếu điều tra (Zikmund và cộng sự, 2010). Các dữ liệu thông tin được thu thập từ phiếu điều tra được làm sạch, nhập liệu và xuất dữ liệu xử lý qua chương trình SPSS 20 và Amos 22. Quy trình phân tích gồm các bước sau: - Phân tích mô tả Phân tích mô tả đề cập đến việc chuyển hóa từ dữ liệu thô thành một dạng thức dễ hiểu và dễ giải thích (Zikmund và cộng sự, 2010). Phương pháp này được sử dụng để tính toán sự phân bổ trung bình, tần xuất và tỉ lệ phần trăm của thông tin nhân khẩu học do người trả lời cung cấp. - Kiểm tra độ tin cậy của thang đo Các nhà nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS Phiên bản 20 để tiến hành kiểm tra độ tin cậy. Độ tin cậy được xác định thông qua việc giải thích hệ số α của Cronbach, một hệ số tin cậy chỉ ra mức tương quan tích cực giữa những câu hỏi trong bộ phiếu điều tra (Sekaran & Bougie, 2010). Độ tin cậy của mỗi thang đo được đánh giá bởi hệ số α bằng cách sử dụng phần mềm SPSS như mô tả trong dưới đây: 68 Bảng 3.1: Giải thích Giá trị Hệ số Alpha của Cronbach Khoảng giá trị Hệ số Alpha Mức Tương quan < 0,60 Yếu 0,60 đến < 0,70 Trung bình 0,70 đến < 0,80 Khá 0,80 đến < 0,90 Tốt 0,90 Rất mạnh Nguồn: Zikmund, W. G., Babin, B. J., Carr, J. C., & Griffin, M., 2010. - Kiểm tra T-Test T-test được sử dụng để kiểm tra một giả thuyết cho rằng thang điểm của một số biến theo khoảng hoặc tỉ lệ (m) sẽ rất chênh lệch giữa hai mẫu hoặc nhóm độc lập. Trong nghiên cứu này, T-test được tiến hành để kiểm tra liệu giới tính, nghề nghiệp, nền tảng kinh doanh gia đình, yếu tố vùng, miền, có ảnh hưởng như thế nào đến dự định khởi sự kinh doanh của thanh niên, có sự khác biệt trong phân tích đa nhóm hay không? - Phân tích Tương quan Pearson Theo Sekaran & Bougie (2010), Phân tích tương quan Pearson chỉ ra được điểm mạnh, xu hướng và tầm quan trọng của các mối tương quan giữa hai biến số trong toàn bộ các biến được đo bằng thang khoảng hoặc thang đo tỉ lệ. Hệ số tương liên càng lớn thì mức độ liên quan càng mạnh và mức độ đó là tiêu cực hay tích cực thì phụ thuộc vào xu hướng liên quan giữa các biến. Trong nghiên cứu này, phân tích Pearson được dùng để đo lường phương sai và tương quan giữa dự định khởi sự kinh doanh và năm yếu tố (thái độ đối với hành vi, chuẩn mực chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi, giáo dục khởi sự kinh doanh và đặc điểm tính cách) của các giả thuyết 1, 2, 3, 4 và 5. Nghiên cứu điều tra sẽ được tiến hành ở mức ý nghĩa 5% hoặc 1%. Bảng 3.2: Giải thích Giá trị Hệ số Tương liên Khoảng Giá trị Tương liên Mức Tương quan ±0,91 đến ±1,00 Rất mạnh ±0,71 đến ±0,90 Cao ±0,41 đến ±0,70 Khá ±0,21 đến ±0,40 Ít nhưng vẫn định nghĩa được mối liên quan ±0,01 đến ±0,02 Yếu, gần như không đáng kể Nguồn: Hair, Jr., Money, A. H., Samouel, P., & Page, M., 2007. 69 -Phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA) Đối với phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát). Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất. Đây cũng là phương pháp được tác giả sử dụng trong quá trình phân tích EFA. Theo Hair & ctg (1998), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA: • Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu • Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng • Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu: Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5 0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể. Phần trăm phương sai trích (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %. Đối với phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA: CFA là bước tiếp theo của EFA nhằm kiểm định xem có một mô hình lý thuyết có trước làm nền tảng cho một tập hợp các quan sát không. Khi xây dựng CFA, các biến quan sát cũng là các biến chỉ báo trong mô hình đo lường, bởi vì chúng cùng tải lên khái niệm lý thuyết cơ sở. Phương pháp này chấp nhận các giả thuyết nghiên cứu, được xác định căn cứ theo quan hệ giữa mỗi biến và một hay nhiều hơn một nhân tố. - Phân tích mô hình cấu trúc (SEM) 70 Mô hình SEM đã được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực nghiên cứu như tâm lý học (Anderson & Gerbing,1988; Hansell và White, 1991), xã hội học (Lavee, 1988; Lorence và Mortimer, 1985), nghiên cứu sự phát triển của trẻ em (Anderson, 1987; Biddle và Marlin,1987) và trong lĩnh vực quản lý (Tharenou, Latimer và Conroy,1994). Mô hình này được coi là một trong những kỹ thuật phức hợp và linh hoạt nhất sử dụng để phân tích mối quan hệ phức tạp trong mô hình nhân quả. SEM có thể cho một mô hình phức hợp phù hợp với dữ liệu như các bộ dữ liệu khảo sát trong dài hạn (longitudinal), phân tích nhân tố khẳng định (CFA), các mô hình không chuẩn hoá, cơ sở dữ liệu có cấu trúc sai số tự tương quan, dữ liệu với các biến số không chuẩn (Non-Normality), hay dữ liệu bị thiếu (missing data). Đặc biệt, SEM sử dụng để ước lượng các mô hình đo lường (Mesurement Model) và mô hình cấu trúc (Structure Model) của bài toán lý thuyết đa biến. Mô hình đo lường chỉ rõ quan hệ giữa các biến tiềm ẩn (latent Variables) và các biến quan sát (observed variables). Nó cung cấp thông tin về thuộc tính đo lường của biến quan sát (độ tin cậy, độ giá trị). Các mối quan hệ này giữa các biến có thể mô tả những dự báo mang tính lý thuyết mà các nhà nghiên cứu quan tâm. Ngoài ra, với kỹ thuật phân tích nhân tố khẳng định (CFA) mô hình SEM cho phép linh động tìm kiếm mô hình phù hợp nhất trong các mô hình đề nghị. Với những lợi thế nêu trên của việc sử dụng mô hình SEM, trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn phân tích mô hình cấu trúc thay thế cho việc chạy mô hình hồi quy tuyến tính thông thường. Mô hình cấu trúc sẽ chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến số và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu đề xuất. Sự phù hợp của toàn bộ mô hình trên thực tế được đánh giá thông qua các tiêu chí về mức độ phù hợp như sau: i) Kiểm định Chi-Square (χ2) : Biểu thị mức độ phù hợp tổng quát của toàn bộ mô hình tại mức ý nghĩa p- value = 0.05 [Joserkog & Sorbom, 1989]. Điều này thực tế rất khó xảy ra bởi vì χ2 rất nhạy với kích thước mẫu lớn và độ mạnh của kiểm định, nên thực tế người ta dùng chỉ số χ2 /df để đánh giá. ii) Tỷ số Chi-Square/bậc tự do: χ2 / df Cũng dùng để đo mức độ phù hợp một cách chi tiết hơn của cả mô hình. Một số tác giả đề nghị 1 < χ2/df < 3 [Hair et al, 1998]; một số khác đề nghị χ2 càng nhỏ càng tốt [Segar, Grover, 1993] và cho rằng χ2/df < 3:1 [Chin & Todd, 1995] Ngoài ra, trong 71 một số nghiên cứu thực tế người ta phân biệt ra 2 trường hợp : χ2/df < 5(với mẫu N > 200); hay < 3 (khi cỡ mẫu N < 200) thì mô hình được xem là phù hợp tốt [Kettinger và Lee,1995]. iii) Các chỉ số liên quan khác: GFI, AGFI, CFI, NFI,.. có giá trị > 0.9 được xem là mô hình phù hợp tốt. Nếu các giá trị này bằng 1, mô hình được coi là hoàn hảo [Segar, Grover, 1993] & [Chin & Todd, 1995]. GFI: đo độ phù hợp tuyệt đối (không điều chỉnh bậc tự do) của mô hình cấu trúc và mô hình đo lường với bộ dữ liệu khảo sát. AGFI: Điều chỉnh giá trị GFI theo bậc tự do trong mô hình. RMR: Một mặt đánh giá phương sai phần dư của biến quan sát, mặt khác đánh giá tương quan phần dư của một biến quan sát này với tương quan phần dư của một biến quan sát khác.. Giá trị RMR càng lớn nghĩa là phương sai phần dư càng cao, nó phản ánh một mô hình có độ phù hợp không tốt. RMSEA : là một chỉ tiêu quan trọng, nó xác định mức độ phù hợp của mô hình so với tổng thể. Chỉ số RMSEA, RMR yêu cầu < 0.05 thì mô hình phù hợp tốt. Trong một số trường hợp giá trị này < 0.08 mô hình được chấp nhận. [Taylor, Sharland, Cronin và Bullard, 1993]. NFI: đo sự khác biệt phân bố chuẩn của χ2 giữa mô hình độc lập (đơn nhân tố, có các hệ số bằng 0) với phép đo phương sai và mô hình đa nhân tố. NFI = (χ2 null – χ2 proposed) / χ2 null = (χ2 Mo – χ2 Mn) / χ2 Mo Trong đó ký hiệu Mo: Mô hình gốc; Mn: Mô hình phù hợp Giá trị đề nghị NFI > 0.9 [Hair et al, 1998] & [Chin & Todd, 1995] iv) Mức xác suất: Giá trị > .05 được xem là mô hình phù hợp tốt [Arbuckle và Wothke, 1999; Rupp và Segal, 1989]. Ngoài ra các quan hệ riêng lẻ cũng được đánh giá tốt dựa trên các mức ý nghĩa thống kê. Tác động của các biến ngoại sinh lên các biến nội sinh và tác động của các biến nội sinh lên các biến nội sinh được đánh giá qua các hệ số hồi quy. Mối quan hệ giữa các biến được biểu thị bằng mũi tên trên mô hình. Chiều mũi tên biểu diễn chiều tác động của biến này lên biến kia. Trong các nghiên cứu thuộc lĩnh vực khoa học xã hội, tất cả các mối quan hệ nhân quả đề nghị có độ tin cậy ở mức 95% (p = .05)[Cohen, 1988]. Với những lợi thế nêu trên của việc sử dụng mô hình SEM, trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn phân tích mô hình cấu trúc thay thế cho việc chạy mô 72 hình hồi quy tuyến tính thông thường. Mô hình cấu trúc sẽ chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến số và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu đề xuất. Trong quá trình xây phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính dựa trên kết quả CFA, tác giả cũng đã có sự điều chỉnh mô hình nghiên cứu dựa trên việc loại bỏ các mối quan hệ không có ý nghĩa thống kê để có được mô hình nghiên cứu phù hợp hơn với dữ liệu nghiên cứu. Trên cơ sở mô hình phù hợp được lựa chọn, tác giả đưa kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã được đặt ra trong quá trình nghiên cứu luận án. Bên cạnh đó, mô hình SEM cũng được sử dụng để phân tích cấu trúc đa nhóm nhằm tìm ra mô hình phù hợp theo các đặc điểm giới tính, nghề nghiệp, kinh nghiệm và truyền thống gia đình. Như vậy, trong luận án, tác giả đã tuân thủ quy trình nghiên cứu được xây dựng từ đầu, đồng thời vận dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng nhằm đạt được mục đích nghiên cứu, nhất là khám phá các nhân tố ảnh hưởng đến dự định khởi sự kinh doanh của thanh niên hiện nay. 73 CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN THỰC TRẠNG DỰ ĐỊNH KHỞI SỰ KINH DOANH CỦA THANH NIÊN VIỆT NAM 4.1 Thực trạng khởi sự kinh doanh của thanh niên Việt Nam Khởi sự kinh doanh là hoạt động có tác động mạnh mẽ tới sự phát triển kinh tế và xã hội của một quốc gia. Các doanh nghiệp là một trong những thành phần kinh tế chủ lực đóng góp to lớn vào tăng trưởng kinh tế, giảm đói nghèo và tạo ra công ăn việc làm (Davidsson, 1995), trong đó đặc biệt là các doanh nghiệp khởi sự kinh doanh thường tạo ra nhiều việc làm mới với mức gia tăng giá trị lớn mặc dù rủi ro khá cao. Một nền kinh tế phát triển tốt phải dự trên sự phát triển cả về số lượng và chất lượng của các doanh nghiệp. Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã chỉ rõ mối quan hệ chặt chẽ giữa khởi sự kinh doanh với tăng trưởng kinh tế của quốc gia và địa phương. Những khu vực có tỷ lệ thành lập doanh nghiệp cao thường có tốc độ phát triển kinh tế cao hơn, do đó chính phủ các nước phát triển cũng như các quốc gia đang phát triển đều dành nhiều chính sách hỗ trợ và thúc đẩy việc khởi sự kinh doanh, đặc biệt trong giới trẻ, tự khởi sự kinh doanh để tạo việc làm cho bản thân và người khác thay vì đi làm thuê, qua đó làm gia tăng số lượng doanh nghiệp, góp phần vào sự phát triển kinh tế đất nước. Để thúc đẩy hoạt động khởi sự kinh doanh, điều quan trọng là cần khơi dậy được tinh thần khởi nghiệp. Theo nghiên cứu của Lee và Cộng sự (2006) cho rằng tinh thần khởi nghiệp được chú trọng ở nhiều quốc gia và được xem là cách thức để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và tạo việc làm. Nghiên cứu của Sobel & King (2008) nhận định khởi nghiệp là chìa khóa quan trọng để tăng trưởng kinh tế, chính vì vậy việc thúc đẩy giới trẻ khởi nghiệp là một trong những ưu tiên hàng đầu của các nhà chính sách. Để khơi dậy tinh thần khởi nghiệp thì chương trình giáo dục có tác động hết sức quan trọng. Astebro và cộng sự (2012) cung cấp bằng chứng ở Mỹ cho thấy đào tạo về khởi nghiệp không chỉ là chương trình dành riêng cho sinh viên ngành kinh doanh mà nó còn là chương trình hết sức quan trọng đối với sinh viên thuộc khối khoa học tự nhiên, kỹ thuật và cả trong lĩnh vực nghệ thuật. Rae & Woodier-Harris (2013) cho rằng muốn doanh nghiệp có một nền tảng kiến thức tốt và quản lý doanh nghiệp thành công thì cần phải xây dựng chương trình học khởi nghiệp rộng rãi cho sinh viên, cung cấp cho họ kiến thức cần thiết để khởi nghiệp thành công và định hướng con đường sự nghiệp đúng đắn. Huber và công sự (2014) phân tích hiệu quả của việc giáo dục khởi nghiệp sớm cho các trẻ em tiểu học ở Hà Lan và chứng minh rằng việc đầu tư sớm giáo dục khởi nghiệp cho trẻ em 11 hoặc 12 tuổi mang đến hiệu quả trong việc nâng cao kiến 74 thức, kỹ năng khởi nghiệp. Ở mỗi quốc gia khác nhau đều có những nét đặc trưng riêng về văn hóa, kinh tế, chính trị, vì thế nghiên cứu giáo dục khởi nghiệp dựa trên những nét đặc trưng này sẽ góp phần đóng góp quan trọng cho lý thuyết và thực tiễn giáo dục đại học hướng đến thúc đẩy hoạt động khởi sự kinh doanh. Thúc đẩy tinh thần kinh doanh được coi là hạt nhân cho tăng trưởng kinh tế ở Mỹ và châu Âu. Các trường đại học ở Mỹ luôn đi tiên phong trong đào tạo khởi sự kinh doanh và thúc đẩy tinh thần khởi nghiệp. Ở nhiều trường đại học, mỗi năm có hàng trăm công ty mới được thành lập và là nơi sản sinh ra hàng nghìn công ty đồng thời tạo ra hàng triệu