4.2.1. Phân tích Cronbach’s Alpha
Sau khi sử dụng phần mềm SPSS để tính hệ số Cronbach’s Alpha. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cho các biến quan sát như sau:
Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cho thấy các thang đo sau đây bị loại khỏi mô hình do không đạt độ tin cậy (Cronbach’s Alpha < 0.6):
- Công nhận đóng góp cá nhân; - Sự tự chủ trong công việc;
- Các khoản phúc lợi;
- Thương hiệu, hình ảnh ngân hàng.
Sau khi tiến hành phân tích Cronbach Alpha, tác giả nhận thấy các biến nêu trên bị loại mặc dù về thực tế nó vẫn có ý nghĩa thực tiễn. Do đó, tác giả tiến hành nghiên cứu định tính bằng cách thảo luận nhóm với những người đang làm trong lĩnh vực ngân hàng thương mại cổ phần khu vực Thành phố Hồ Chí Minh để tìm hiểu nguyên nhân tại sao hệ số Cronbach’s Alpha lại thấp như vậy. Kết quả cho thấy những người tham gia phỏng vấn đều hiểu được nội dung của các biến quan sát của các yếu tố trên. Do đó, có thể là một số nguyên nhân sau dẫn đến điều này:
- Cơ sở lý thuyết của các nghiên cứu về các yếu tố động viên nhân viên ở các nước đã phát triển cao. Theo tháp nhu cầu của Maslow thì cuộc sống càng phát triển cao thì con người càng đòi hỏi các nhu cầu cao hơn và theo thuyết này thì các yếu tố “công nhận đóng góp cá nhân”, “sự tự chủ trong công việc” và “thương hiệu, hình ảnh ngân hàng” là ở mức nhu cầu bậc cao. Tuy nhiên, cuộc sống nói chung hiện nay ở Việt Nam vẫn còn đang nằm ở mức dưới, các nhu cầu về tồn tại, an toàn, mối quan hệ.... vẫn được quan tâm nhiều hơn. Các nhu cầu “công nhận đóng góp cá nhân”, “sự tự chủ trong công việc” và “thương hiệu, hình ảnh ngân hàng” chưa được quan tâm nhiều lắm vì cái mà người lao động Việt Nam đang quan tâm hiện nay chính là các nhu cầu bậc thấp.
- Chính sách lương hiện nay của các ngân hàng thương mại cổ phần đã gắn liền với chính sách khoán, tức là ngoài mức lương cứng thì họ còn có những khoản thu nhập thêm phụ thuộc vào các kết quả kinh doanh của nhân viên đó. Do đó, cách trả lương của các ngân hàng thương mại cổ phần hiện nay không còn khái niệm phúc lợi. Trước đây khi ở chế độ bao cấp, ngoài lương thì nhân viên còn có một vài khoản phúc lợi. Bây giờ xét việc trả lương thông qua kết quả công việc nên yếu tố phúc lợi thực sự không còn có sự phân biệt rõ ràng với lương. Do đó, yếu tố phúc lợi không còn quan trọng lắm đối với nhân viên tuyến đầu.
Các thang đo sau đây đạt độ tin cậy cho phép (Cronbach Alpha ≥ 0.6), do đó tất cả các thang đo này đều được sử dụng tiếp tục trong bước phân tích nhân tố (EFA) tiếp theo:
- Công việc thú vị (loại biến quan sát v1.1. “Công việc của bạn cho phép sử dụng tốt các năng lực cá nhân” do có hệ số tương quan biến-tổng < 0.3);
- Công việc ổn định; - Lương cao;
- Cơ hội đào tạo và thăng tiến;
- Môi trường và điều kiện làm việc tốt; - Người lãnh đạo và quản lý;
- Đồng nghiệp;
- Động viên nhân viên tuyến đầu. (loại biến v12.2. “Bạn luôn cảm thấy hứng thú khi làm công việc hiện tại” và v12.3. “Bạn thường làm việc với tâm trạng tốt nhất” vì có hệ số tương quan biến-tổng <0.3).
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Trong đề tài này, tác giả tiến hành phân tích EFA cho các biến độc được phân tích cùng một lúc. Riêng biến phụ thuộc (Động viên nhân viên tuyến đầu) được phân tích riêng.
4.2.2.1. Phân tích nhân tố (EFA) các biến độc lập
Tác giả tiến hành đưa các biến quan sát của các thang đo sau vào phân tích nhân tố EFA:
- Công việc thú vị (loại biến quan sát v1.1. “Công việc của bạn cho phép sử dụng tốt các năng lực cá nhân” do có hệ số tương quan biến-tổng < 0.3);
- Công việc ổn định;
- Cơ hội đào tạo và thăng tiến;
- Môi trường và điều kiện làm việc tốt; - Người lãnh đạo và quản lý;
- Đồng nghiệp;
Kết quả phân tích EFA như sau:
- Số lượng nhân tố trích được là 7 nhân tố. - Hệ số KMO đạt 0.834.
- Kiểm định Bartlett: Đạt yêu cầu (Sig=0.000< 0.05).
- Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy phương sai được giải thích là 57.654% (lớn hơn 50%), điều này thể hiện rằng 07 nhân tố được trích ra này có thể giải thích được gần 58% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả chấp nhận được.
- Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 07 với eigenvalue là 1.148 ( >1). Kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.
- Ta tiến hành loại biến v8.1. “Bạn luôn được cấp trên tôn trọng và tin tưởng trong công việc” và v7.3. “Ngân hàng luôn bảo đảm tốt các điều kiện an toàn, bảo hộ lao động” ra khỏi mô hình vì có hệ số chuyển tải không đạt yêu cầu (factor loading < 0.5). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Đối với các biến quan sát v8.5. “Cấp trên của bạn luôn khéo léo, tế nhị khi cần phê bình”, v6.3. “Ngân hàng bạn đang làm luôn tạo ra nhiều cơ hội phát triển nghề nghiệp”, v7.1. “Bạn luôn được trang bị đầy đủ thiết bị, dụng cụ để làm việc” và v7.5. “Công việc của bạn không đòi hỏi thường xuyên phải làm ngoài giờ” có hệ số chuyển tải đạt yêu cầu (>0.5) nhưng có chênh lệch trọng số là không cao (λiA – λiB <0.3). Do đó, tác giả tiến hành đánh xem xét giá trị nội dung của các biến quan sát này để quyết định giữ hay bỏ ra khỏi mô hình. Sau khi đánh giá các biến quan sát này, tác giả nhận thấy nó có giá trị nội dung cao, cần được giữ lại trong mô hình. Vì vậy, các biến quan sát v8.5, v6.3, v7.1 và v7.5 được giữ lại trong mô hình.
Sau khi tiến hành loại các biến v8.1 và v7.3, tác giả thực hiện phân tích nhân tố (EFA) lần 2 và cho kết quả như sau (tác giả đã loại những hệ số tải nhân tố có giá trị nhỏ (< 0.5) để dễ quan sát):
Bảng 4.1. Kết quả phân tích nhân tố (EFA) biến độc lập
STT Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 1 v5.2 0.736 2 v5.4 0.692 3 v5.3 0.666 4 v5.1 0.627 5 v8.2 0.753 6 v8.3 0.729 7 v8.4 0.676 8 v8.5 0.594 9 v4.3 0.743 10 v4.1 0.737 11 v4.2 0.724 12 v6.4 0.727 13 v6.1 0.647 14 v6.2 0.617 15 v6.5 0.570 16 v6.3 0.570 17 v1.3 0.831 18 v1.2 0.788 19 v1.4 0.700 20 v7.2 0.727 21 v7.1 0.655 22 v7.5 0.589 23 v7.4 0.562 24 v11.1 0.711 25 v11.2 0.701 26 v11.3 0.676 Cronbach’s Alpha 0.749 0.744 0.752 0.684 0.759 0.641 0.600 KMO 0.817 Bartlett (Sig.) 0.000 Tổng phương sai trích (%) 58.997%
(Kết quả phân tích của tác giả)
- Số lượng nhân tố trích được là 7 nhân tố.
- Hệ số KMO đạt 0.817 : Phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
- Kiểm định Bartlett: Đạt yêu cầu (Sig=0.000< 0.05). Chứng tỏ các biến quan sát trong phân tích nhân tố có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Tổng phương sai trích: 58.997% (lớn hơn 50%). Cho biết 7 nhân tố trên giải thích được 58.997% biến thiên của dữ liệu.
- Giá trị hệ số Eigenvalue của các nhân tố đều đạt yêu cầu ( >1).
- Qua kết quả phân tích nhân tố ta thấy, tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu (factor loading > 0.5).
- Các quan sát v8.5, v6.3, v7.1 và v7.5 có chênh lệch trọng số là không cao (λiA – λiB <0.3). Tuy nhiên, sau khi xem xét giá trị nội dung của các biến này thì tác giả thấy nội dụng của các biến này có giá trị cao, phù hợp với các biến quan sát cùng nhóm. Do đó, các biến này được giữ lại trong mô hình.
4.2.2.2. Phân tích nhân tố (EFA) cho biến phụ thuộc
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố (EFA) cho các biến độc lập, tác giả tiến hành phân tích nhân tố (EFA) cho biến phụ thuộc – Động viên nhân viên tuyến đầu (bao gồm 4 biến v12.1. “Bạn cảm thấy được động viên trong công việc”, v12.4. “Bạn hài lòng với chính sách động viên, khuyến khích tại ngân hàng bạn đang làm”, v12.5. “Bạn đánh giá cao các chính sách động viên, khuyến khích tại ngân hàng bạn đang làm” và v12.6. “Chính sách động viên, khuyến khích tại ngân hàng bạn đang làm động viên bạn trong công việc”).
Sử dụng phần mềm SPSS và đưa các biến vào phân tích, tác giả thu được kết quả như sau:
Bảng 4.2. Kết quả phân tích nhân tố (EFA) biến phụ thuộc
STT Biến Nhân tố 1 v12.4 0.755 2 v12.5 0.743 3 v12.6 0.731 4 v12.1 0.640 5 Cronbach’s Alpha 0.688 6 KMO 0.735 7 Bartlett (Sig.) 0.000 8 Tổng phương sai trích (%) 51.672
Kết quả phân tích nhân tố (EFA) cho biến phụ thuộc “Động viên nhân viên tuyến đầu” cho thấy:
- Kiểm định Bartlett: sig. = 0.000 < 0.05: các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể .
- Hệ số KMO = 0.735 > 0.5: Phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
- Có 1 nhân tố được trích ra từ phân tích nhân tố (EFA). - Giá trị Eigenvalues = 2.067 > 1: đạt yêu cầu.
- Giá trị tổng phương sai trích: 51.672% > 50%, đạt yêu cầu.
- Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (factor loading > 0.5): đạt yêu cầu.
Như vậy, thang đo “Động viên nhân viên tuyến đầu” đạt giá trị hội tụ.
4.2.2.3. Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố (EFA)
Kết quả phân tích nhân tố (EFA) cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt chấp nhận được. Do đó, phân tích EFA là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và có 8 nhân tố được trích ra từ kết quả phân tích. Không có sự phát sinh nhân tố mới.
4.3. Điều chỉnh mô hình nghiên cứu 4.3.1. Mô hình điều chỉnh 4.3.1. Mô hình điều chỉnh
Sau khi tiến hành kiểm định và đánh giá thang đo (thông qua phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA)), mô hình nghiên cứu được điều chỉnh lại như sau:
Hình 4 4.3.2. Các giả thuy (1) Giả thuyết H nhận được động viên càng (2) Giả thuyết H cho cảm nhận được động v (3) Giả thuyết H động viên tăng và ngược lạ
(4) Giả thuyết H (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
càng cao thì sẽ làm cho c
(5) Giả thuyết H
cao thì sẽ làm cho cảm nhậ
(6) Giả thuyết H
và công bằng trong đối xử động viên càng tăng và ngư
(7) Giả thuyết H đồng nghiệp càng cao thì s lại. Công v Công vi Lươ Cơ hội đào tạ Môi trường và đi
Người lãnh Đồng
Hình 4.1. Mô hình nghiên cứu điều chỉnh thuyết sau khi điều chỉnh
uyết H1: Cảm nhận công việc càng thú vị thì sẽ càng tăng và ngược lại.
uyết H4: Cảm nhận công việc càng ổn định, lâu d động viên càng tăng và ngược lại.
ết H5: Cảm nhận lương cao thì sẽ làm cho c ợc lại.
yết H6: Cảm nhận có cơ hội đào tạo và thăng tiến ho cảm nhận được động viên càng tăng và ngược uyết H7: Cảm nhận môi trường và điều kiện làm
m nhận được động viên càng tăng và ngược lại. yết H8: Cảm nhận người lãnh đạo, quản lý có thá đối xử với cấp dưới càng cao thì sẽ làm cho c và ngược lại.
uyết H11: Cảm nhận có được sự thân thiện, hợp tá o thì sẽ làm cho cảm nhận được động viên càng t Động viên nhân viên tuyến ông việc thú vị
ông việc ổn định Lương cao đào tạo và thăng tiến g và điều kiện làm việc tốt
ời lãnh đạo, quản lý Đồng nghiệp ẽ làm cho cảm , lâu dài thì sẽ làm ho cảm nhận được ến nghề nghiệp ợc lại. àm việc tốt càng có thái độ tôn trọng ho cảm nhận được hợp tác và hỗ trợ từ càng tăng và ngược tuyến đầu
4.3.3. Các biến quan sát sau khi điều chỉnh
Bảng 4.3. Biến quan sát điều chỉnh
S T T Nhân tố Biến quan sát
Nội dung biến quan sát
1 Công việc thú vị
v1.2 Công việc của bạn rất thú vị
v1.3 Công việc của bạn có nhiều thách thức
v1.4 Công việc của bạn tạo điều kiện để cải thiện kĩ năng và kiến thức
2 Công việc ổn định
v4.1 Bạn cảm thấy công việc hiện tại rất ổn định
v4.2 Bạn không phải lo lắng bị mất việc làm tại ngân hàng bạn đang làm
v4.3 Ngân hàng bạn đang làm việc hoạt động rất hiệu quả và ngành tài chính ngân hàng là ngành rất tiềm năng
3 Lương cao
v5.1 Bạn được trả lương cao (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
v5.2 Tiền lương bạn được trả tương xứng với kết quả làm việc của bạn.
v5.3 Bạn yên tâm làm việc với mức lương hiện tại
v5.4 Bạn được trả lương công bằng, hợp lí
4
Cơ hội đào tạo và thăng tiến
v6.1 Bạn có nhiều cơ hội thăng tiến trong công việc
v6.2 Bạn biết rõ các tiêu chuẩn, quy định về chính sách thăng tiến của ngân hàng
v6.3 Ngân hàng bạn đang làm luôn tạo ra nhiều cơ hội phát triển nghề nghiệp
v6.4 Bạn được đào tạo đầy đủ kĩ năng nghiệp vụ để thực hiện công việc
v6.5 Bạn được đào tạo thêm về vi tính và ngoại ngữ
5 Môi trường và điều kiện làm việc tốt
v7.1 Bạn luôn được trang bị đầy đủ thiết bị, dụng cụ để làm việc
v7.2 Môi trường nơi làm việc của bạn tốt: sạch sẽ, thoáng mát
v7.4 Bạn cảm thấy an toàn và thoải mái trong môi trường làm việc
v7.5 Công việc của bạn không đòi hỏi thường xuyên phải làm ngoài giờ
6
Người lãnh đạo,
quản lý
v8.2 Bạn luôn được cấp trên đối xử công bằng, không phân biệt
v8.3 Cấp trên của bạn luôn tham khảo ý kiến khi có vấn đề liên quan đến công việc
v8.4 Bạn thường nhận được sự hỗ trợ và bảo vệ quyền lợi hợp lí của cấp trên
v8.5 Cấp trên của bạn luôn khéo léo, tế nhị khi cần phê bình 7 Đồng
nghiệp
v11.1 Đồng nghiệp của bạn luôn vui vẻ, thân thiện, dễ chịu
v11.2 Đồng nghiệp của bạn phối hợp làm việc tốt
v11.3 Đồng nghiệp của bạn thường giúp đỡ lẫn nhau, sẵn sàng chia sẻ kinh nghiệm
8
Động viên nhân viên tuyến đầu
v12.1 Bạn cảm thấy được động viên trong công việc
v12.4 Bạn hài lòng với chính sách động viên, khuyến khích tại ngân hàng bạn đang làm (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
v12.5 Bạn đánh giá cao các chính sách động viên, khuyến khích tại ngân hàng bạn đang làm
v12.6 Chính sách động viên, khuyến khích tại ngân hàng bạn đang làm động viên bạn trong công việc
4.4. Phân tích hồi quy
Sau khi được kiểm định sự phù hợp và độ tin cậy, các yếu tố động viên nhân viên tiếp tục được kiểm định mức độ ý nghĩa trong mô hình lý thuyết thông qua phân tích hồi quy để biết được cụ thể trọng số của từng thành phần tác động lên mức độ được động viên của nhân viên.
4.4.1. Mã hóa biến
Trước khi tiến hành hồi quy, tác giả tiến hành mã hóa biến, giá trị của biến mã hóa được tính bằng trung bình của các biến quan sát, cụ như sau:
Bảng 4.4. Mã hóa biến
STT Nhân tố Mã hóa
1 CÔNG VIỆC THÚ VỊ CVTHUVI
4 CÔNG VIỆC ỔN ĐỊNH CVONDINH
5 LƯƠNG CAO LUONGCAO
6 CƠ HỘI ĐÀO TẠO VÀ THĂNG TIẾN DTAOTTIEN
7 MÔI TRƯỜNG VÀ ĐIỀU KIỆN LÀM VIỆC TỐT MTRUONGDKIENLVIEC
8 NGƯỜI LÃNH ĐẠO, QUẢN LÝ LDAOQLY
11 ĐỒNG NGHIỆP DONGNGHIEP
12 ĐỘNG VIÊN NHÂN VIÊN TUYẾN ĐẦU DONGVIEN
4.4.2. Phân tích tương quan
Sau khi tiến hành mã hóa biến đo lường, tác giả tiến hành đưa các biến đã được mã hóa (CVTHUVI, CVONDINH , LUONGCAO, DTAOTTIEN, MTRUONGDKIENLVIEC, LDAOQLY, DONGNGHIEP và DONGVIEN) vào phần mềm SPSS để phân tích mối tương quan giữa các biến này.
Qua kết quả phân tích tương quan, tác giả nhận thấy các yếu tố CVTHUVI,
CVONDINH , LUONGCAO, DTAOTTIEN, MTRUONGDKIENLVIEC,
LDAOQLY và DONGNGHIEP đều có mối tương quan chặt với yếu tố DONGVIEN nên tiến hành đưa các biến này vào để phân tích hồi quy.
4.4.3. Kết quả phân tích hồi quy
4.4.3.1. Kết quả phân tích hồi quy lần 1