Bước 1: Thông kê mô tả bằng SPSS
- Thống kê mô tả đặc điểm mẫu nghiên cứu (về thâm niên công tác, bộ phận, chức vụ, giới tính, trình độ học vấn, tuổi, thu nhập, tình trạng hôn nhân - gia đình).
- Thông kê mô tả cho các biến quan sát của từng nhân tố.
Bước 2: Kiểm tra độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy của thang đo được xác định bởi độ tin cậy chỉ báo và độ tin cậy nhất quán bên trong. Wong (2013) đã xác định độ tin cậy của chỉ số là bình phương của các hệ số tải của mỗi chỉ báo. Nghiên cứu cũng khuyến nghị rằng khi giá trị này cao hơn 0,4, dữ liệu sẽ đáp ứng độ tin cậy của chỉ số. Ngoài ra, độ tin cậy nhất quán bên trong cho tất cả các biến tiềm ẩn được đánh giá bằng cách sử dụng Cronbach’s Alpha và độ tin cậy tổng hợp (CR) (Fornell và Bookstein (1982)).
a) Hệ số Cronbach’ s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha giải quyết câu hỏi liệu các câu hỏi đo lường cho các biến tiềm ẩn có biểu thị được độ tin cậy của thang đo hay không. Theo quy ước, các ngưỡng chấp nhận được áp dụng như sau:
- Cronbach’s Alpha ≥ 0,80: thang đo có độ tin cậy tốt;
- Cronbach’ s Alpha ≥ 0,70: thang đo có độ tin cậy chấp nhận được;
- Cronbach’s Alpha ≥ 0,50: thang đo có độ tin cậy chấp nhận được cho các nghiên cứu với mục đích khám phá.
Tuy nhiên, hệ số Cronbach’s Alpha là một chỉ số đo lường dè dặt, nó có xu hướng đánh giá thấp độ tin cậy của thang đo. Do đó, các nhà nghiên cứu thường sử dụng độ tin cậy tổng hợp khi kiểm định về độ tin cậy của thang đo trong một mô hình cấu trúc phản chiếu.
b) Độ tin cậy tổng hợp (CR)
Các nhà nghiên cứu hay sử dụng chỉ số độ tin cậy tổng hợp trong những nghiên cứu sử dụng mô hình PLS. Ngưỡng chấp nhận được đối với độ tin cậy tổng hợp cũng giống như đối với bất kỳ thước đo độ tin cậy nào, bao gồm cả Cronbach’ s Alpha. Chỉ số độ tin cậy tổng hợp chạy từ 0 đến 1, với 1 là độ tin cậy hoàn hảo.
- CR ≥ 0,6: Áp dụng mô hình nghiên cứu với mục đích khám phá (Chin, 1998; Hock & Ringle (2010))
- CR ≥ 0,7: Áp dụng mô hình với mục đích xác nhận mối quan hệ giữa các biến (Henseler & Sarstedt (2013))
- CR ≥ 0,8: Áp dụng cho nghiên cứu xác nhận (Daskalakis & Mantas (2008))
Bước 3: Đánh giá mô hình đo lường
Đánh giá mô hình đo lường của thang đo được thực hiện thông qua thuật toán PLS (PLS Algorithms) trong SmartPLS, bao gồm 2 giá trị: giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
AVE có thể được sử dụng như một chỉ số kiểm định về tính giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. AVE phản ánh phương sai trung bình cho mỗi cấu trúc tiềm ẩn trong mô hình phản chiếu. Để một thang đo đạt giá trị hội tụ thì:
- AVE > 0,5: các yếu tố sẽ giải thích ít nhất một nửa phương sai của các chỉ số tương ứng (Chin (1998); Hock & Ringle, 2010)
- AVE < 0,5: phương sai sai số vượt quá phương sai được giải thích (Fornell & Larcker, 1981)
Ngoài ra, giá trị AVE cũng có thể được sử dụng để đánh giá giá trị phân biệt của thang đo theo tiêu chí Fornell - Larcker: Để thang đo đạt giá trị phân biệt thì căn bậc hai của AVE phải cao hơn so với phương sai của bất kỳ biến tiền ẩn nào khác. Trong SmartPLS, trong bảng tiêu chuẩn Fornell-Larcker, căn bậc hai của AVE xuất hiện trong các ô đường chéo và các mối tương quan giữa các biến xuất hiện bên dưới nó. Do đó, về mặt giá trị tuyệt đối, nếu căn bậc hai của AVE lớn hơn bất kỳ giá trị hệ số tương quan nào trong cột và hàng chứa nó, thì thang đo đó có giá trị phân biệt.
Bước 4: Đánh giá độ phù hợp của mô hình cấu trúc
Sự phù hợp của mô hình cấu trúc chỉ được kiểm tra sau khi độ phù hợp của mô hình đo lường được chấp nhận. Các tiêu chí mô hình cấu trúc phù hợp được xác định theo các giá trị dưới đây.
a) Đa cộng tuyến trong mô hình PLS - SEM
Đánh giá đa cộng tuyến là bước đầu tiên trong phân tích mô hình cấu trúc. Quy trình này là cần thiết đảm bảo rằng các hệ số đường dẫn, được ước tính bằng cách hồi quy các biến nội sinh trên các biến ngoại sinh đính kèm không bị sai lệch. Theo Hair & cộng sự (2017), đa cộng tuyến có thể xảy ra khi dung sai nhỏ hơn 0,20 hoặc hệ số phương sai phóng đại (VIF) vượt quá 5. Một số nghiên cứu đã sử dụng các giá trị ngưỡng nghiêm ngặt tương ứng là 0,25 và 4. VIF là nghịch đảo của dung sai và chứa cùng thông tin về đa cộng tuyến (dung sai <
0,20 tương ứng với VIF > 5), do đó chỉ sử dụng một trong hai chỉ số này để xác nhận hiện tượng đa cộng tuyến. Dung sai được tính bằng 1,0 trừ R2 của nhân tố. Điều này có nghĩa là khi R2 của một nhân tố nhỏ hơn 0,80, tính đa cộng tuyến không phải là vấn đề bởi nó đã đảm bảo các tiêu chí hoặc dung sai < 0,20 hoặc VIF > 5.
b) Hệ số R2
R2 còn được gọi là hệ số xác định, là thước đo kích thước ảnh hưởng tổng thể cho mô hình cấu trúc. Hock & Ringle (2010) đã mô tả kết quả giải thích của R2 tại ba mức độ như sau:
- R2 ≥ 0,67: mô hình được giải thích mạnh
- 0,33 ≤ R2 < 0,67: mô hình được giải thích ở mức vừa phải
- 0,19 ≤ R2 < 0,33: mô hình được giải thích ở mức yếu
Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng “mạnh” hay “yếu” liên quan đến từng lĩnh vực nghiên cứu: giá trị 0,25 có thể được coi là ảnh hưởng mạnh nếu nghiên cứu trong lĩnh vực nghệ thuật, thậm chí R2 có thể thấp hơn trong các lĩnh vực đặc biệt khác (Garson (2016)).
c) R2 điều chỉnh RDC2
Khi thêm các nhân tố dự báo vào mô hình hồi quy có xu hướng tăng R2, ngay cả trường hợp các nhân tố dự đoán được thêm vào chỉ có mối tương quan không đáng kể với biến nội sinh. Để khắc phục hiện tượng sai lệch này, R2 điều chỉnh có thể được sử dụng và tính toán theo công thức dưới đây:
RDC2 = 1 - (1--Rn-k-12)*(n-1) (3.1)
Trong đó:
- n: cỡ mẫu;
- k: số lượng biến dự đoán. Trong mô hình cấu trúc PLS - SEM, k là số lượng các cấu trúc ngoại sinh được sử dụng để dự đoán một cấu trúc nội sinh nhất định.
Các giá trị R2 điều chỉnh lần lượt là 0,25; 0,50 và 0,75 thể hiện mức độ phù hợp của mô hình là PLS-SEM tương ứng là yếu, trung bình và mạnh (Latan & Ramli (2013)). Theo Chin & cộng sự (2003), các nhà nghiên cứu không nên chỉ xem các mối quan hệ có ý nghĩa hay không mà còn phải chú ý đến tác động mạnh - yếu khi phân tích các tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
d) Hệ số cấu trúc đường dẫn cấu trúc (Hệ số Beta chuẩn hóa)
Các hệ số đường dẫn cấu trúc (trọng số Beta), được minh họa trong sơ đồ đường dẫn sau khi tính toán, là các trọng số đường dẫn kết nối cấu trúc với nhau. Khi dữ liệu được chuẩn hóa, hệ số Beta thay đổi từ 0 đến 1. Hệ số Beta càng lớn, đường dẫn trong mô hình cấu trúc càng mạnh.
e) Giá trị communality
Theo Wetzels & cộng sự (2009) và Tenenhaus & cộng sự (2005) sử dụng chỉ số communality để đánh giá xác nhận tổng thể mô hình PLS. Họ cũng tuyên bố rằng tính communality tương đương với AVE trong mô hình PLS và nên có trung bình 0,5 (Fornell & Larcker (1981)) để phù hợp.
f) Chỉ số kích thước ảnh hưởng (f)
Chỉ số kích thước ảnh hưởng đo lường ảnh hưởng của một biến tiềm ẩn ngoại sinh cụ thể đến một biến nội sinh khi biến ngoại sinh được loại bỏ khỏi mô hình (Hair & cộng sự (2017)). Cohen (1988) phân loại kích thước ảnh hưởng thành ba nhóm, cụ thể:
- f2 ≥ 0,40: Kích thước ảnh hưởng lớn
- f2 < 0,10: Kích thước ảnh hưởng nhỏ
Việc đánh giá tầm quan trọng của các biến kiểm soát nên sử dụng kích thước ảnh hưởng để xem xét mức độ liên quan của chúng. Tuy nhiên, theo Chin (1998), các giá trị là 0,02; 0,15 và 0,35 biểu thị là yếu, vừa phải và mạnh mẽ tương ứng với mức độ ảnh hưởng lẫn nhau của các nhân tố trong mô hình.
g) Chỉ số mức độ phù hợp toàn cầu (GoF)
GoF là một tiêu chí để đánh giá chung về tính thích hợp của mô hình. Theo Tenenhaus & cộng sự (2005) thì GoF là một chỉ số đo lường kết hợp kích thước ảnh hưởng với giá trị hội tụ. GoF không được SmartPLS xuất ra mà phải được tính toán thủ công. GoF là căn bậc hai của phương sai trung bình nhân với R2. GoF sẽ chạy từ 0 đến 1. Wetzels & cộng sự (2009) phân loại kích thước ảnh hưởng thành ba nhóm, cụ thể:
- 0,36 ≤ GoF ≤ 1: mức độ ảnh hưởng lớn
- 0,25 ≤ GoF < 0,36: mức độ ảnh hưởng trung bình - 0,1 ≤ GoF < 0,25: mức độ ảnh hưởng nhỏ
Công thức tính GoF:
GOF = √Average R2 * Average Communality (3.2)
Tóm tắt chương 3
Chương 3 đã trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu với các nội dung sau: thiết kế nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu định tính, mẫu nghiên cứu, phương pháp thu thập dữ liệu, xây dựng và mã hóa thang đo, xây dựng bảng câu hỏi, thu thập và xử lý dữ liệu, kỹ thuật và quy trình xử lý dữ liệu. Dựa vào bảng khảo sát đã xây dựng được ở chương 3, chương tiếp theo sẽ tiến hành xử lý dữ liệu thu thập bằng phần mềm SPSS 26 và SmartPLS, và đi sâu vào phân tích kết quả nghiên cứu.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Chương 3 đã giới thiệu phương pháp nghiên cứu sử dụng để đánh giá các thang đo đo lường các khái niệm nghiên cứu và khẳng định mô hình nghiên cứu cùng các giả thuyết đề ra. Chương này sẽ trình bày kết quả độ tin cậy thang đo, kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu, trên cơ sở phân tích nhân tố khẳng định CFA và phân tích mô hình cấu trực tuyến tính SEM thông qua phần mềm SmartPLS 3.0.
4.1. Sơ lược địa bàn nghiên cứu
Tài chính, ngân hàng hiện là một trong những lĩnh vực được đánh giá ở mức cao về ứng dụng công nghệ thông tin và chịu nhiều tác động của làn sóng công nghiệp 4.0. Ngành Ngân hàng Việt Nam đã có nhiều biến chuyển trong cấu trúc tổ chức, phương thức hoạt động, quản trị rủi ro, cung ứng dịch vụ nhằm thích ứng với thời đại kỷ nguyên số. Quản trị nhân lực cũng không là ngoại lệ. Con người vốn vẫn luôn là yếu tố then chốt quyết định sự thành bại của doanh nghiệp.
Theo ước tính, đến năm 2025, 72% lực lượng lao động toàn cầu sẽ là
những công dân thuộc thế hệ Y, sinh ra trong khoảng 1981 - 2000 (Earn &
Young, 2015), thường được đánh giá cao hơn ở sự đa năng và năng lực làm chủ
công nghệ so với các thế hệ trước. Thế hệ này do đó có nhiều cơ hội việc làm
hơn trong thời đại 4.0. Cũng chính vì vậy, mà họ được nhìn nhận là kém “trung
thành” hơn. Họ nhanh nhẹn hơn, nhưng cũng ưa thử thách và muốn được trao
quyền nhiều hơn. Để thu hút và giữ chân lực lượng này, cũng như lực lượng
nhân sự chất lượng cao, ngoài chế độ đãi ngộ, phúc lợi, lương thưởng hấp dẫn,
các ngân hàng cần đáp ứng kỳ vọng phát triển nghề nghiệp bằng cách xây dựng
một lộ trình thăng tiến hợp lý, tăng quyền tự quyết, phát huy tính sáng tạo và linh
hoạt trong văn hóa và tổ chức doanh nghiệp.
Agribank được thành lập ngày 26/3/1988. Hiện nay Agribank được xem là một trong bốn ngân hàng thương mại lớn nhất Việt Nam, có mạng lưới rộng
khắp trên toàn quốc với 2.233 chi nhánh và phòng giao dịch được kết nối trực tuyến. Agribank có tổng cộng 192 chi nhánh và phòng giao dịch được đặt trên 24 quận huyện của Thành phố Hồ Chí Minh. Các chi nhánh và phòng giao dịch tập trung chủ yếu ở Quận Tân Bình: 16 địa điểm, Quận 1: 15 địa điểm, Quận 10: 13 địa điểm, Quận 5: 13 địa điểm, Quận Bình Thạnh: 12 địa điểm, .... Hình ảnh và vị thế của Agribank - ngân hàng số 1 Việt Nam đầu tư cho “Tam nông” - đã được định vị hơn 30 năm qua đồng thời được lan tỏa một cách tự nhiên trong cộng đồng qua những cán bộ Agribank đang hàng ngày giao tiếp và phục vụ khách hàng. Mỗi cán bộ Agribank đã không ngừng cố gắng học hỏi và phục vụ khách hàng bằng tất cả trái tim mình. Do đó, để tạo lợi thế cạnh tranh, các yếu tố về nhân sự luôn được Agribank quan tâm hàng đầu, một trong số đó là sự gắn kết công việc của nhân viên.
4.2. Thống kê mô tả dữ liệu
Nghiên cứu được tiến hành khảo sát 300 nhân viên Agribank đang làm việc tại khu vực TPHCM. Kết quả thu về được 300 phiếu khảo sát, sau khi loại bỏ các phiếu trả lời không đạt yêu cầu: trả lời không đầy đủ, câu trả lời từ hai lựa chọn trở lên đối với phiếu khảo sát phát trực tiếp và các phiếu trả lời không khách quan (các câu trả lời đều là 1,2,3,4 và 5) đối với phiếu khảo sát qua thư điện tử, qua các app mạng xã hội, thì số lượng phiếu còn lại là 273 phiếu, đạt tỷ lệ 91%. Phân loại 273 người tham gia được khảo sát theo: thâm niên làm việc, bộ phận, chức vụ, giới tính, nhóm tuổi, hôn nhân, trình độ học vấn, thu nhập được phân phối theo đặc điểm như sau:
Tổng 273 100
Kế toán 63 23.1
Khách hàng doanh nghiệp 41 15.0
Dịch vụ Marketing 65 23.8
Bộ phận làm việc Khách hàng cá nhân 61 22.3
Kiểm soát nội bộ 23 8.4
Tổng hợp 14 5.1 Khác 6 2.2 Tổng 273 100 Chức vụ Nhân viên 235 86.1 Quản lý 38 13.9 Tổng 273 100 Nam 137 50.2 Giới tính Nữ 136 49.8 Tổng 273 100 Từ 23 đến 30 tuổi 57 20.9 Từ 31 đến 40 tuổi 70 25.6 Nhóm tuổi Từ 41 đến 50 tuổi 73 26.7 Trên 50 tuổi 73 26.7 Tổng 273 100 Độc thân 128 46.9
Hôn nhân Kết hôn 139 50.9
Khác 6 2.2
Tổng 273 100
Trình độ học vấn
Trung học phổ thông 11 4.0
Tổng 273 100
Từ 6 đến dưới 10 triệu 11 4.0
Thu nhập hàng Từ 10 đến dưới 15 triệu 92 33.7
tháng Từ 15 đến dưới 30 triệu 103 37.7
Từ 30 đến dưới 50 triệu 59 21.6
Theo kết quả khảo sát cho thấy, số lượng người lao động có thâm niên dưới 5 năm là 33 cán bộ; 36 cán bộ có thâm niên từ 5 đến dưới 10 năm; 97 cán bộ có thâm niên từ 10 đến dưới 20 năm; số cán bộ có thâm niên từ 20 đến dưới 30 năm là 49 và trên 30 năm là 58 cán bộ, chiếm các tỷ trọng tương ứng lần lượt là: 12,1%; 13,2%; 35,5%; 17,9%; 21,2%.
4.2.2. về bộ phận làm việc
Theo kết quả khảo sát cho thấy, số lượng người tham gia trả lời bảng khảo sát làm tại bộ phận Kế toán là 63 người (chiếm 23,1%), bộ phận Khách hàng doanh nghiệp 41 người (chiếm 15%), bộ phận Dịch vụ Marketing 65 người (chiếm 23,8%), bộ phận Khách hàng cá nhân 61 người (chiếm 22,3%), bộ phận Kiểm soát nội bộ 23 người (chiếm 8,4%), bộ phận Tổng hợp 14 người (chiếm 5,1%) và bộ phận khác 6 người (chiếm 2,2%).
4.2.3. Về chức vụ
Theo kết quả khảo sát cho thấy, số lượng nhân viên tham gia khảo sát là 235 người tương ứng với tỷ lệ 86,1%, còn lại là quản lý chiếm tỷ lệ 13,9%.
Nhân tố Chỉ số Hệ số tải của các chỉ số Độ tin cậy chỉ số (Bình phương hệ số tải)
