các DNNN sau cổ phần hoá trên địa bàn tỉnh Quảng Bình
Như đã đề cập từ trước, phương pháp phân tích nhân tố là phù hợp với việc phân tích số liệu đa biến trong nghiên cứu này, để từ đó có thể xác định được vai trò và mức độ tác động của từng nhân tố đối với chất lượng nguồn nhân lực của các DNNN sau cổ phần hoá trên địa bàn tỉnh Quảng Bình. Để biết được ảnh hưởng của từng nhân tố tới chất lượng nguồn nhân lực tại các DNNN sau cổ phần hoá, đề tài này sử dụng phân tích hồi quy logistic. Phương pháp phân tích này có nhiều ưu điểm hơn các phương pháp khác bởi vì nó có thể tận dụng được những ưu điểm của phương pháp phân tích phân lập (discriminant analysis), vừa tận dụng được những ưu điểm của phương pháp phân tích hồi quy tương quan, khi mà biến độc lập của phương pháp hồi quy logistic là một biến nhị phân binary, chứ không phải là một biến số học.
Phiếu điều tra được thiết kế để thu thập các thông tin về đánh giá chất lượng nguồn nhân lực nên trong phần đánh giá chất lượng nguồn nhân lực hiện tại của doanh nghiệp của người được phỏng vấn đã đưa ra 2 lựa chọn là: a) Đáp ứng được yêu cầu của công việc, b) Chưa đáp ứng được yêu cầu công việc. Sau khi số liệu đã được mã hoá vào cơ sở dữ liệu SPSS, thì (0) được mặc định là chất lượng nguồn nhân lực đáp ứng được yêu cầu công việc và (1) được mặc định là chất lượng nguồn nhân lực chưa đáp ứng được yêu cầu công việc.
Bảng 2.11 trình bày sự tác động của các nhân tố chất lượng lao động có liên quan đến việc đáp ứng được chất lượng nguồn nhân lực tại các doanh nghiệp trong mẫu khảo sát. Trong mô hình logistic này, đề tài giới thiệu 10 nhân tố tác động đến chất lượng nguồn nhân lực.
Bảng 2.11 - Tác động của các nhân tố đến chất lượng nguồn nhân lực theo phân tích hồi quy Logistic
Biến số Nội dụng biến số Chỉ số thống kê Wald Độ lệch tự do df Sig. Hệ số hồi quy Exp(B) 95,0% C.I.for EXP(B) Lower Upper
X1 Trình độ chuyên môn của người đứng đầu doanh nghiệp
2,181 1 0,140 3,258 0,680 15,622
X2 Quy mô của doanh nghiệp 1,520 1 0,218 11,169 0,241 517,766
X3 Quy mô lao động của DN 1,516 1 0,218 1,004 0,998 1,010
X4 Thu nhập bình quân hàng tháng của người lao động
,001 1 0,975 0,993 0,660 1,496
X5 Độ tuổi trung bình của người lao động
4,123 1 0,042 0,336 0,117 0,963
X6 Chất lượng của hệ thống đào tạo nghề trên địa bàn tỉnh
7,342 1 0,007 74,922 3,301 1700,543
X7 Hỗ trợ của Nhà nước để đào tạo nguồn lao động
6,017 1 0,014 0,099 0,016 0,628
X8 Tính tự giác và kỹ luật 4,220 1 0,040 2,643 1,046 6,678
X9 Kỹ năng chuyên môn của người lao động
,038 1 0,845 0,935 0,478 1,829
X10 Tính sáng tạo của người lao động
,032 1 0,859 0,920 0,367 2,307
Hệ số chặn ,900 1 0,343 0,001
2-log likelihood 62,834 Cox & Snell R Square 0,377 Nagelkerde R Square 0,563
Homer and Lemeshow Test Chi-square 4,779
Kết quả phân tích ảnh hưởng của các nhân tố đối với chất lượng nguồn nhân lực tại các DNNN sau cổ phần hoá thông qua hồi quy tương quan logistic như trong bảng trên, trong đó biến số phụ thuộc là biến nhị phân được mặc định là 0 và 1. Kết quả mô hình kiểm định như sau:
- Trình độ chuyên môn của người đứng đầu doanh nghiệp (X1), có hệ số Sig. = 0,140, cao hơn mức ý nghĩa α = 0,05, do đó biến số này không có ý nghĩa thống kê hay nói cách khác trình độ chuyên môn của người đứng đầu của các DNNN đã thực hiện cổ phần hoá không ảnh hưởng đến chất lượng nguồn nhân lực tại các doanh nghiệp này. Điều này hoàn toàn đúng, vì đại đa số người đứng đầu DNNN đã cổ phần hoá đều có trình độ đại học. Sự đồng nhất về trình độ này đã làm cho biến số này không có sự ảnh hưởng khác biệt nào đối với chất lượng nguồn nhân lực.
- Quy mô của doanh nghiệp (X2), không có ý nghĩa thống kê, vì vậy nhân tố quy mô của doanh nghiệp không ảnh hưởng đến chất lượng nguồn nhân lực. Điều này cũng có thể được giải thích bởi hầu hết các doanh nghiệp Nhà nước đã cổ phần hoá là các doanh nghiệp vừa và nhỏ như đã đề cập ở phần trước. Sự đồng nhất về quy mô đã làm cho biến số này không có ảnh hưởng khác biệt đối với chất lượng nguồn nhân lực của các doanh nghiệp.
- Quy mô lao động của doanh nghiệp (X3), có chỉ số Sig. = 0,218, cao hơn mức ý nghĩa thống kê α = 0,05. Vì vậy biến số quy mô lao động của doanh nghiệp không ảnh hưởng đến chất lượng nguồn nhân lực là do quy mô lao động tại các DNNN đã cổ phần hoá tương đối tương đồng, phần lớn các doanh nghiệp có số lượng lao động dưới 100 lao động và cũng phù hợp với thực tế là quy mô lao động của doanh nghiệp, yêu cầu về trình độ chuyên môn kỹ thuật của người lao động được xác định bởi ngành nghề sản xuất kinh doanh, dây chuyền công nghệ của doanh nghiệp.
- Thu nhập hàng tháng của người lao động (X4), kết quả kiểm định cho thấy biến số thu thập hàng tháng của người lao động không có ảnh hưởng đến chất lượng nguồn nhân lực, vì mức ý nghĩa thống kê là khá cao sig = 0,975. Điều này được giải thích bởi sự đồng đều về thu nhập hàng tháng của người lao động như đã phân tích ở phần đặc điểm của các DNNN đã cổ phần hoá, nên có thể kết luận là thu nhập bình quân hàng tháng của người lao động không ảnh hưởng đến chất lượng nguồn lao động tại các doanh nghiệp.
- Độ tuổi trung bình của người lao động (X5) đạt mức ý nghĩa thống kê sig = 0,042, thấp hơn mức ý nghĩa α = 0,05, với chỉ số thống kê Wald bằng 4,123. Hay nói cách khác biến số Độ tuổi trung bình của người lao động có ảnh hưởng đến việc nâng cao chất lượng nguồn nhân lực tại các DNNN đã cổ phần hoá. Hệ số hồi quy Bêta trong mô hình là 0,336, có nghĩa là độ tuổi trung bình của người lao động tăng 1 đơn vị, thì chất lượng nguồn nhân lực của doanh nghiệp tăng 0,336 đơn vị. Điều này cũng phù hợp với thực tế là khi thời gian làm việc của người lao động càng lâu, thì người lao động càng tích luỹ được nhiều kinh nghiệm hơn, kỹ năng, thao tác càng trở nên thuần thục hơn, hay nói cách khác trình độ chuyên môn của người lao động cũng được nâng lên.
- Chất lượng của hệ thống đào tạo nghề trên địa bàn tỉnh (X6), đạt mức ý nghĩa thống kê sig. = 0,007, với chỉ số Wald khá cao bằng 7,342 và hệ số Bêta trong mô hình là 74,922 cho thấy biến số chất lượng của hệ thống đào tạo nghề trên địa bàn tỉnh có ảnh hưởng tương quan thuận với chất lượng nguồn nhân lực tại các DNNN đã thực hiện cổ phần hoá. Điều này là hoàn toàn phù hợp với thực tế, khi chất lượng của hệ thống đào tạo nghề trên địa bàn tỉnh được nâng lên, sẽ đào tạo được đội ngũ người lao động có trình độ chuyên môn cao, phù hợp với yêu cầu của các doanh nghiệp trên địa bàn,
trong đó có các DNNN đã cổ phần hoá. Hay nói cách khác, các DNNN đã cổ phần hoá có thể tuyển dụng được những người lao động có trình độ cao, phù hợp yêu cầu làm nâng cao chất lượng nguồn nhân lực của doanh nghiệp.
- Hỗ trợ của Nhà nước để đào tạo nâng cao chất lượng nguồn nhân lực (X7) cũng được đưa vào mô hình hồi quy tương quan logistic để kiểm định mức độ ảnh hưởng của nó đối với chất lượng nguồn nhân lực. Biến số này được mặc định như sau: 1) Nhà nước có hỗ trợ, 2) Nhà nước không có hỗ trợ. Kết quả kiểm định cho thấy, sự hỗ trợ của Nhà nước có tương quan thuận với chất lượng nguồn nhân lực tại các DNNN đã cổ phần hoá. Kết quả này đạt mức ý nghĩa thống kê sig. = 0,014. Điều này cho thấy rằng, nếu Nhà nước có hỗ trợ cho các doanh nghiệp trong việc đào tạo nâng cao chất lượng nguồn lực thì sẽ góp phần nâng cao chất lượng nguồn nhân lực của các doanh nghiệp. Tuy nhiên, sự tác động của nhân tố này đến chất lượng nguồn nhân lực là không lớn vì hệ số Bêta chỉ là 0,099. Điều này có thể là do mức độ hỗ trợ của Nhà nước cho các DNNN đã cổ phần hoá để đào tạo nguồn nhân lực còn thấp so với chi phí đào tạo nguồn nhân lực của doanh nghiệp.
- Tính tự giác và kỹ luật (X8), biến số này đạt mức ý nghĩa thống kê với hệ số sig. = 0,040, chỉ số Wald = 4,220 và hệ số Bêta = 2,643. Điều này có thể đi đến kết luận tính tự giác của người lao động có tương quan tỷ lệ thuận với chất lượng nguồn nhân lực tại các DNNN đã thực hiện cổ phần hoá. Nếu tính tự giác của người lao động trong việc tự học tập nâng cao trình độ chuyên môn càng cao, thì chất lượng nguồn nhân lực càng được nâng lên. Điều này là hoàn toàn phù hợp với thực tế.
- Kỹ năng chuyên môn của người lao động (X9), không đạt mức ý nghĩa thống kê, vì vậy kỹ năng chuyên môn của người lao động tại các DNNN đã cổ phần hoá được sử dụng trong mô hình không ảnh hưởng đến chất lượng
nguồn nhân lực. Điều này cũng có thể giải thích rằng kỹ năng chuyên môn của người lao động trong các DNNN đã cổ phần hoá tương đối đồng đều, nên biến số này không tạo sự khác biệt có ý nghĩa thống kê đối với chất lượng nguồn nhân lực trong mẫu nghiên cứu này. Tuy nhiên, trên thực tế kỹ năng chuyên môn của người lao động có ảnh hưởng tích cực, trực tiếp đến chất lượng nguồn lao động, kỹ năng chuyên môn của người lao động càng cao thì chất lượng nguồn nhân lực càng tốt. Người lao động có kỹ năng là nền tảng tốt cho việc học tập nâng cao trình độ chuyên môn, từ đó góp phần nâng cao chất lượng của nguồn nhân lực.
- Nhân tố tính sáng tạo (X10), không có ý nghĩa thống kê, vì vậy tính sáng tạo của người lao động không có ảnh hưởng đến chất lượng nguồn nhân lực tại các DNNN đã cổ phần hoá. Điều này có thể được giải thích là đánh giá của những người được phỏng vấn đối với tính sáng tạo của người lao động trong các DNNN đã thực hiện cổ phần hoá là tương đối đồng nhất, nên biến số này không tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê đối với chất lượng nguồn nhân lực trong mẫu nghiên cứu này. Tuy nhiên, trên thực tế tính sáng tạo của người lao động là một nhân tố phản ánh chất lượng nguồn lao động của các doanh nghiệp. Tính sáng tạo của người lao động càng cao, thì chất lượng nguồn lao động của doanh nghiệp càng cao và ngược lại.
Mô hình hồi quy logistic mà đề tài này sử dụng có chỉ số 2-log likelihood đạt tới giá trị 62,834, đây là chỉ số thích hợp khẳng định tính chắc chắn của mô hình. Hệ số tương quan Cox & Snell R Square đạt 0,377 và hệ số tương quan Nagelkerde R Square tương đối thấp = 0,563, cho thấy khoảng 56,3% variance của mô hình được giải thích từ hồi quy logistic.
Chỉ số Homer and Lemeshow Test cho thấy Chi - square đạt giá trị 4,779 với mức ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 0,05 cho thấy tính chắc chắn của mô hình sử dụng trong phân tích.
Bảng 2.12 - Tính chính xác của mô hình hồi quy tương quan logistic
Quan sát Chất lượng lao động hiện tại của
doanh nghiệp
Mức dự báo chính xác
Đáp ứng được yêu cầu công việc
Chưa đáp ứng được yêu cầu công việc
Chất lượng lao động hiện tại của doanh
Đáp ứng được yêu cầu công
việc
71 4 94,7
Chưa đáp ứng được yêu cầu
công việc
7 15 62,5
Tỷ lệ dự báo chung 86,9
Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý trên SPSS
Bảng 2.12 cho thấy tỷ lệ dự đoán của mô hình là khá cao, lên tới 86,9%, một lần nữa xác nhận lại kết luận vừa đưa ra.