7. TỔNG QUAN TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU
1.1.4. Các giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết H1: Sự hấp dẫn tham gia vào quá trình làm chính sách
(APP) tác động cùng chiều (+) đến động lực làm việc của CBVC.
Giả thuyết H2: Cam kết vì lợi ích công (CPI) tác động cùng chiều (+)
đến động lực làm việc của CBVC.
Giả thuyết H3: Lòng nhân từ (COM) tác động cùng chiều (+) đến
động lực làm việc của CBVC.
Giả thuyết H4: Sự tự hy sinh (SS) tác động cùng chiều (+) đến động
lực làm việc của CBVC.
Tóm tắt chương 1
Chương 2 tổng hợp cơ sở lý thuyết về động lực làm việc cho công chức cũng như các phương pháp đánh giá động lực làm việc đang được sử dụng rộng rãi hiện nay. Qua đó, tác giả tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 04 yếu tố là: (1) Sự hấp dẫn tham gia vào quá trình làm chính sách (APP); (2) Cam kết vì lợi ích công (CPI); (3) Lòng nhân từ (COM) và (4) Sự tự hi sinh (SS). Việc tìm hiểu những nội dung này sẽ là cơ sở vững chắc cho việc lý giải các vấn đề được phân tích ở chương tiếp theo. Chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để kiểm định giả thuyết và mô hình nghiên cứu.
CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU 2.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu được thực hiện theo hai giai đoạn chính: nghiên cứu định tính và định lượng như sau:
Đưa ra các yếu tố tác động đến động lực làm việc dựa trên các mô hình nghiên cứu trước đây. Ngoài ra, tác giả phát triển bảng câu hỏi định tính sử dụng cho các cuộc phỏng vấn sâu 10 đối tượng khác nhau (bao gồm 05 trưởng, phó các phòng ban; 01 lãnh đạo, 04 công chức thuộc phòng tổ chức) để xác định các yếu tố tiềm năng khác.
Bên cạnh đó, tác giả soạn bảng câu hỏi định lượng sơ bộ, điều chỉnh quy mô đo lường trước khi đưa bảng khảo sát cuối cùng.
Thực hiện các giai đoạn thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu thu thập thông qua nghiên cứu trước đây để xác định các yếu tố tác động đến động lực làm việc và thu thập, phân tích số liệu khảo sát, kiểm định các giả thuyết và đưa ra kết luận về các yếu tố tác động đến động lực làm việc. Tác
giả phân tích dữ liệu thống kê, thảo luận về những phát hiện và đưa ra khuyến nghị cần thiết.
2.1.1. Nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính được thực hiện bởi phỏng vấn sâu thông qua việc tham khảo một số ý kiến của 15 người. Trong đó: 10 chuyên gia (05 trưởng, phó trưởng phòng), 01 lãnh đạo và 04 công chức, viên chức phụ trách công tác tổ chức tại Sở Công Thương thành phố Hồ Chí Minh, hiệu chỉnh thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc. Sau sự góp ý của 10 người ở trên, tác giả hoàn thiện việc xây dựng và điều chỉnh các thang đo và thiết kế bảng khảo sát. Tuy nhiên, trước khi điều tra chính thức, tác giả khảo sát thử nghiệm với 05 công chức tại Sở Công thương thành phố Hồ Chí Minh để xem 05 công chức này đọc và trả lời các câu hỏi như thế nào và được điều chỉnh trước khi gửi trực tiếp đến đối tượng khảo sát. Như vậy, qua hai giai đoạn góp ý của 10 người cộng với khảo sát thử 05 công chức, tác giả hoàn thiện bảng khảo sát được triển khai thực hiện cho phân tích định lượng tiếp theo.
2.1.2. Nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua bảng câu hỏi khảo sát và được sử dụng để kiểm định lại mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu. Nhằm kiểm định mô hình lý thuyết đã được đặt ra cũng như đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc, nghiên cứu chính thức được tiến hành tại Sở Công thương thành phố Hồ Chí Minh với kích thước mẫu như sau:
Số phiếu khảo sát được phát ra là 216 phiếu thông qua hình thức gửi trực tiếp bảng câu hỏi đến công chức, viên chức và nhân viên tại Sở Công Thương thành phố Hồ Chí Minh. Số phiếu thu về được 196 phiếu hợp lệ. Đối tượng khảo sát của nghiên cứu này là công chức, viên chức Sở Công Thương thành phố Hồ Chí Minh. Phương pháp thu thập thông tin bằng
phiếu khảo sát với bảng câu hỏi được chuẩn bị trước. Quy trình nghiên cứu thể hiện qua các giai đoạn chính như sau:
Cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu sơ bộ Thang đo Điều chỉnh Thang đo chính thức Nghiên cứu
chính Phân tích Cronbach’s Alpha
Phân tích nhân tố khám phá - EFA
Phân tích hồi quy đa biến
Viết luận văn Khung
câu hỏi Đo lường
Hình 2.1: Qui trình thực hiện nghiên cứu
Nguồn: Tác giả đề xuất
2.1.3. Nghiên cứu sơ bộ
2.1.3.1. Thiết kế nghiên cứu định tính
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp định tính thông qua phương pháp thảo luận nhóm và khảo sát thử. Bước này nhằm khám phá, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu. Thông tin thu thập được từ việc thảo luận nhóm là cơ sở hỗ trợ cho việc thiết kế bảng câu hỏi dùng cho nghiên cứu định lượng; khám phá, bổ sung mô hình thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến động lực cống hiến. Nghiên cứu này được thực hiện với sự tham gia thảo luận và khảo sát thử của các chuyên gia đã trình bày ở trên.
2.1.3.2. Nghiên cứu chính thức
Được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua phương pháp phỏng vấn trực tiếp CCVC bằng bảng câu hỏi. Bước này đánh giá các thang đo, kiểm định lại mô hình, các giả thuyết nghiên cứu và đo lường mức độ tác động các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc. Xây dựng thang đo các nhân tố trong nghiên cứu này được đánh giá dựa trên thang đo Likert 5 mức độ, tương ứng như sau:
1. Hoàn toàn không đồng ý 2. Không đồng ý
3. Phân vân 4. Đồng ý 5. Rất đồng ý
Bảng câu hỏi khảo sát thể hiện ở phụ lục 03.Thang đo được xây dựng và khảo sát thử để kiểm tra mức độ phù hợp trong từng mục hỏi. Trên cơ sở đó, điều chỉnh thang đo phù hợp với thực trạng vấn đề nghiên cứu và tiến hành hoàn chỉnh bảng câu hỏi để thu thập thông tin. Quá trình thu thập thông tin được thực hiện bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp các đối tượng khảo sát. Dữ liệu trước khi đưa vào phân tích được mã hóa, kiểm tra và làm sạch dữ liệu. Thang đo được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số tin cậy Cronbach alpha. Các kỹ thuật phân tích được thực hiện bằng các công cụ phân tích thống kê mô tả, phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis), phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (Regression analysis). Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhân tố được rút gọn từ nhiều biến quan sát được thu thập, từ đó những giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh theo những nhân tố mới được rút ra. Phân tích hồi quy được thực hiện nhằm xác định mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc và cuối cùng đề xuất các khuyến nghị.
2.2. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.2.1. Mẫu nghiên cứu
Theo Hair, Anderson, Tatham, Black, (1998), Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào kích thước tối thiểu và số lượng biến quan sát đưa vào phần tích. Để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ quan sát/biến quan sát là 5:1, nghĩa là 1 biến quan sát cần tối thiểu 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên (Hair, Anderson, Tatham, Black, 1998). Trong nghiên cứu này, tác giả lấy kích thước mẫu theo công thức: N ≥ 5*x (trong đó: x là tổng số biến quan sát). Nghiên cứu gồm có 33 biến quan sát, như vậy kích thước mẫu tối thiểu là 165, tác giả đã thực hiện phát 196 phiếu khảo sát đã được phát ra thông qua hình thức gửi trực tiếp bảng câu hỏi đến công chức viên chức Sở Công thương thành phố Hồ Chí Minh . Trong 196 phiếu khảo sát đã phát ra, số phiếu thu hồi về
hợp với yêu cầu và mang tính đại diện của mẫu nên đảm bảo cho việc thực hiện nghiên cứu.
2.2.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
Do điều kiện thời gian có hạn, trong nghiên cứu này phương pháp chọn mẫu phi xác suất với hình thức chọn mẫu thuận tiện được sử dụng. Lý do vì người trả lời dễ tiếp cận, họ sẵn sàng trả lời phiếu điều tra cũng như ít tốn kém về thời gian và chi phí để thu thập thông tin cần nghiên cứu, các phiếu điều tra được khảo sát trực tiếp đến đối tượng công chức.
2.2.3. Phương pháp xử lý số liệu
Phần mềm SPSS 18.0 được sử dụng để phân tích kết quả các câu hỏi dữ liệu thu thập. Sau khi hoàn tất việc kiểm tra gạn lọc các bảng câu hỏi thiếu thông tin hay trả lời theo cùng 1 đáp án cho tất cả câu hỏi… rồi tiếp tục mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu và sử dụng một số phương pháp phân tích trong nghiên cứu, cụ thể như sau:
Thống kê mô tả: Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mô tả cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo nhằm tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số liệu. Để hiểu được các hiện tượng và ra quyết định đúng đắn, các kỹ thuật cơ bản của mô tả dữ liệu:
+ Biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tóm tắt về dữ liệu: khi tóm tắt một đại lượng về thông tin người lao động (giới tính, độ tuổi,…) thường dùng các thông số thống kê như tần số, trung bình cộng, tỷ lệ, phương sai, độ lệch chuẩn và thông số thống kê khác. Những dữ liệu này biểu diễn bằng đồ họa hoặc bằng mô tả dữ liệu giúp phân tích, so sánh thông tin người lao động.
+ Kiểm định giả thiết dữ liệu thống kê mô tả: Kiểm đinh Independent – Sample Ttest, kiểm định One-Way Anova cho biết trung bình giữa các nhóm để so sánh, phỏng đoán mức độ phù hợp dữ liệu thống kê mô tả, tồn tại mối quan hệ giữa các cặp biến quan sát.
Kiểm định độ tin cậy của thang đo: Kiểm định độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng kiểm định thang đo lường tương quan giữa các cặp biến quan sát.
Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng Croncbach’s Alpha từ 0,8 đến gần 1 thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Và từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. (Hoàng Trọng-Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Việc kiểm định độ tin cậy thang đo có thể được xác định nhờ hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correclation) nhằm loại bỏ các biến rác khỏi 33 thang đo lường. Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally & Burnstein (1994) các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác.
Vì vậy, đối với nghiên cứu này thì các biến có hệ số tương quan biến tổng (item-Tổng correlation) nhỏ hơn 0,3 và thành phần thang đó có hệ số Croncbach’s Alpha nhỏ hơn 0,6 được xem xét loại.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Là kỹ thuật phân tích rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát thành một số nhân tố ít hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin và ý nghĩa thống kê của tập biến ban đầu. Mô hình phân tích nhân tố khám phá (EFA) được cho là phù hợp khi các tiêu chuẩn sau đây được thỏa điều kiện:
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loadings): là hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tô. Hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3 được cho là phù hợp. - Tính thích hợp của EFA (Kaiser – Meyer – Oklin): là chỉ số dùng xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố nếu 0,5 ≤ KMO ≤ 1.
- Kiểm định Bartlett (Bartlett”Test of Spherieity): kiểm định giả thuyết Ho (các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể). Ý nghĩa kiểm định Bartlett cho biết nếu bác bỏ giả thuyết Ho: đại lượng Chi – Square lớn, ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 0,05 thì phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết Ho: đại lượng Chi –Square nhỏ, ý nghĩa thống kê lớn hơn 0.05 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp.
- Phương sai cộng dồn (cumulative of variance): là phần trăm phương sai toàn bộ được trích bởi các nhân tố, nghĩa là coi biến thiên 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố khám phá cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu %. Tiêu chuẩn để chấp nhận phân tích nhân tố khám phá có phương sai cộng dồn lớn hơn 50% với Eigenvalue phải lớn hơn 1.
Phân tích EFA sẽ kiểm tra và xác định lại các nhóm biến trong mô hình nghiên cứu. Các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp trích nhân tố, phép quay Varimax và điểm dừng khi chỉ số Eigenvalue bằng 1. Sau khi rút gọn được các biến nhân tố mới (Fi) từ một tập biến quan sát, các biến Fi này được đưa vào phân tích tiếp theo như tương quan và hồi quy, kiểm định Independent – Sample T-test, kiểm định One-Way Anova. Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính đa biến: Khi đảm bảo độ tin cậy về thang đo, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến được sử dụng để kiểm định giả thuyết có hay không sự ảnh hưởng của các yêu tố
đến động lực cống hiến của công chức. Nguyên tắc xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến như sau:
- Xem xét ma trận hệ số tương quan (Pearson Correlation): kiểm định Pearson giữa các biến nhân tố Fj có ý nghĩa Sig. ≤ 0.05 và hệ số tương quan chặt chẽ thì các biến nhân tố Fj có dấu hiệu đa cộng tuyến. Xác định biến nhân tố Fj tác động đồng biến hay nghịch biến đến biến phụ thuộc.
- Các thủ tục chọn biến độc lập. Phương pháp Enter được sử dụng để phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng cách tất cả các biến độc lập được đưa vào một lần, đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến. Nếu biến nào thỏa thỏa điều kiện kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy (Sig. ≤ 0.05) thì nên giữ lại trong mô hình hồi quy, còn biến nào không thỏa điều kiện kiểm định thì nên loại ra.
- Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến. Hệ số xác định (R Square) là hệ số càng tăng khi số biến độc lập đưa thêm vào mô hình. Tuy nhiên, cần xem xét mức độ phản ánh sát hơn thì nên sử dụng hệ số xác định hiệu chỉnh (Adj R2 ) vì nó không nhất thiết tăng lên khi số biến độc lập được đưa thêm vào mô hình.
- Kiểm định sự vi phạm các giả định trong mô hình hồi quy: Không có hiện tượng đa công tuyến thông quả hệ số VIF
Phương sai của phần dư không đổi (đồ thị phân tán Scatterplot) Các phần dư có phân phối chuẩn (Biểu đồ tần suất Histogram và P- P plot)
Không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư (kiểm định DurbinWatson).
Để thực hiện đo lường PSM, nghiên cứu sử dụng bộ khung câu hỏi của để đo lường sự hiện diện của PSM với 28 thang đo khác nhau được chia làm 5 nhóm yếu tố. Kết quả tổng hợp thang đo nghiên cứu được tác giả tổng hợp trong bảng sau (bảng 3.1):
Bảng 2.1: Diễn giải thang đo
Ký
hiệu Thang đo Tác giả
Sự hấp dẫn tham gia vào quá trình làm chính sách (APP)
APP1 Tôi thích phát triển các chính sách công giúp đất nước
Perry (1996)
SangMook Kim (2012)
APP2 Tôi thấy hấp dẫn khi chia sẻ những quan