Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 716.651 Df 10 Sig. 0.000
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 3.303 66.050 66.050 3.303 66.050 66.050 Component Matrixa Component 1 DL3 0.927 (Nguồn: Xử lý số liệu SPSS 20.0, 2021)
Theo kết quả Bảng 4.7 Kiểm định KMO và Barlett’s đối với biến phụ thuộc trên đây, hệ số KMO = 0.787 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Barlett’s là 716.651 với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05, (bác bỏ giả thuyết H0: các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể) như vậy điều này chứng tỏ dữ liệu của biến phụ thuộc “động lực làm việc” dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
57
Bảng 4. 8 Bảng Eigenvalues và phương sai trích đối với biến phụ thuộc
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS 20.0, 2021) Kết quả bảng 4.8 cho thấy 5 biến quan sát của thang đo “động lực làm việc” đưa vào phân tích nhân tố thì rút trích được 1 nhân tố với đầy đủ 5 biến quan sát này, tức là 5 biến quan sát phụ thuộc ban đầu được nhóm thành 1 nhóm.
Giá trị tổng phương sai trích = 66.050% > 50% là đạt yêu cầu; khi đó có thể nói rằng 1 nhân tố này giải thích 66.050% biến thiên của dữ liệu.
Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố lớn hơn 1, đạt yêu cầu. Ma trận nhân tố biến phụ thuộc
DL1 0.757
DL2 0.749
DL4 0.722
58
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS 20.0, 2021) Hệ số tải nhân tố các thang đo của biến phụ thuộc “động lực làm việc” đều lớn hơn 0.5. Và khi sử dụng lệnh Compute Variable bằng hàm Mean để nhóm các biến quan sát phụ thuộc (DL1, DL2, DL3, DL4, DL5) thành biến động lực làm việc, ký hiệu là DL cho thấy các nhân tố trích tương ứng với khái niệm “động lực làm việc” trong mô hình.
4.1.6. Khẳng định mô hình nghiên cứu
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhân tố “lương thưởng, phúc lợi”, “môi trường làm việc”, “bản chất công việc”, “đào tạo thăng tiến”, “khen thưởng, đánh giá thành tích”, “lãnh đạo”, “đồng nghiệp”, vẫn giữ nguyên với mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu, với các giả thuyết như sau:
H1 (+): Tiền lương thưởng, phúc lợi càng cao thì động lực làm việc của nhân viên càng cao.
H2 (+): Môi trường làm việc càng tốt thì động lực làm việc của nhân viên càng cao.
H3 (+): Công việc có thú vị, đa dạng, sáng tạo, thách thức càng tốt thì động lực làm việc của nhân viên càng cao.
H4 (+): Được đào tạo và có cơ hội thăng tiến làm cho động lực làm việc của nhân viên càng cao.
Correlations
B.DL B.LT B.MT B.CV B.KT B.LD B.DN B.TT
59
H5 (+): Được khen thưởng, đánh giá, công nhận đúng với thành tích mà mình được sẽ làm động lực làm việc của nhân viên càng cao.
H6 (+): Lãnh đạo càng quan tâm, gần gũi, đánh giá và công nhận kết quả làm việc công bằng thì động lực làm việc của nhân viên càng cao.
H7 (+): Mối quan hệ với đồng nghiệp càng tốt, hỗ trợ nhau thì động lực làm việc của nhân viên càng cao.
Như vậy, kết quả phân tích nhân tố là phù hợp với mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu.
4.1.7. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau, xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy đa biến sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết của mô hình.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Tương quan Pearson r có giá trị dao động từ -1 đến 1 (lưu ý, hệ số r chỉ có ý nghĩa khi sig nhỏ hơn 0.05):
- Nếu r càng tiến về 1, -1: tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ. Tiến về 1 là tương quan dương, tiến về -1 là tương quan âm.
- Nếu r càng tiến về 0: tương quan tuyến tính càng yếu.
60
- Nếu r = 1: tương quan tuyến tính tuyệt đối, khi biểu diễn trên đồ thị phân tán Scatter như hình vẽ ở trên, các điểm biểu diễn sẽ nhập lại thành 1 đường thẳng. - Nếu r = 0: không có mối tương quan tuyến tính. Lúc này sẽ có 2 tình huống xảy
ra. Một, không có một mối liên hệ nào giữa 2 biến. Hai, giữa chúng có mối liên hệ phi tuyến.
Dựa vào bảng 4.10 Ma trận tương quan Pearson giữa các khái niệm nghiên cứu cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc dao động từ 0.167 đến 0.994, nằm trong khoảng từ -1 đến 1, mức ý nghĩa thống kê giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập đều có sig < 0.05. Điều này cho thấy rằng các biến này có sự tương quan tuyến tính với nhau trong đó mạnh nhất là biến “môi trường làm việc”.
Tuy nhiên, ma trận tương quan chỉ nói lên mối tương quan (quan hệ 2 chiều) giữa các biến nên chỉ đưa ra cách nhìn tổng quan sơ bộ mà không có quyết định gì trong việc quyết định biến nào ảnh hưởng, biến nào không ảnh hưởng lên biến phụ thuộc. Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng cao. Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay không.
B.DL Pearson Correlation 1 0.244** 0.994 ** 0.427** 0.658** 0.479** 0.167** 0.342** Sig. (2- tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.010 0.000
N 239 239 239 239 239 239 239 239 B.LT Pearson Correlation 0.244** 1 0.227 ** 0.134* 0.313** 0.116 0.357** 0.475** Sig. (2- tailed) 0.000 0.000 0.039 0.000 0.072 0.000 0.000 N 239 239 239 239 239 239 239 239 B.MT Pearson Correlation 0.994** 0.227 ** 1 0.431** 0.674** 0.460** 0.148* 0.333** Sig. (2- tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.022 0.000 N 239 239 239 239 239 239 239 239 B.CV Pearson Correlation 0.427** 0.134 * 0.431** 1 0.114 0.474** 0.288** 0.378** Sig. (2- tailed) 0.000 0.039 0.000 0.079 0.000 0.000 0.000 N 239 239 239 239 239 239 239 239 B.KT Pearson Correlation 0.658** 0.313 ** 0.674** 0.114 1 0.100 0.283** 0.302** Sig. (2- tailed) 0.000 0.000 0.000 0.079 0.122 0.000 0.000 61
N 239 239 239 239 239 239 239 239 B.LD Pearson Correlation 0.479** 0.116 0.460** 0.474 ** 0.100 1 0.093 0.483** Sig. (2- tailed) 0.000 0.072 0.000 0.000 0.122 0.150 0.000 N 239 239 239 239 239 239 239 239 B.DN Pearson Correlation 0.167** 0.357** 0.148* 0.288 ** 0.283** 0.093 1 0.435** Sig. (2- tailed) 0.010 0.000 0.022 0.000 0.000 0.150 0.000 N 239 239 239 239 239 239 239 239 B.TT Pearson Correlation 0.342** 0.475** 0.333 ** 0.378** 0.302** 0.483** 0.435** 1 Sig. (2- tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 239 239 239 239 239 239 239 239
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
CoetTicientsa
63
- Ký hiệu ** cho biết rằng cặp biến này có sự tương quan tuyến tính ở mức tin cậy đến 99% (tương ứng mức ý nghĩa 1% = 0.01).
- Ký hiệu * cho biết rằng cặp biến này có sự tương quan tuyến tính ở mức tin cậy đến 95% (tương ứng mức ý nghĩa 5% = 0.05).
4.1.8. Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy được thực hiện với 7 biến độc lập: tiền lương thưởng phúc lợi (B.LT), môi trường làm việc (B.MT), bản chất công việc (B.CV), đào tạo thăng tiến (B.TT), khen thưởng đánh giá thành tích (B.KT), lãnh đạo (B.LD), đồng nghiệp (B.DN) và 1 biến phụ thuộc là động lực làm việc (B.DL).
Giá trị của mỗi nhân tố được dùng để chạy hồi quy tuyến tính là giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc các nhân tố đó. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter bình phương bé nhất.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Adjusted R Square hay còn gọi là R bình phương hiệu chỉnh, nó phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Cụ thể trong trường hợp này, 7 biến độc lập đưa vào ảnh hưởng 98.9% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 1.1% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Nhìn vào Bảng 4.11 Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter bình phương bé nhất, ta thấy các biến “đào tạo thăng tiến” có mức ý nghĩa (sig) bằng 0.256 với hệ số Beta chuẩn hóa (0.011) cho nên biến này không có ý nghĩa thống kê, do đó biến này bị loại khỏi mô hình. Điều này có nghĩa là các yếu tố “đào tạo thăng tiến” không có quan hệ tuyến tính với động lực làm việc của nhân viên về mặt ý nghĩa thống kê. Sáu biến còn lại là lương thưởng, phúc lợi (0.020), môi trường làm việc (0.000), bản chất công việc (0.005), khen thưởng, đánh giá thành tích (0.004), lãnh đạo (0.001), đồng nghiệp (0.000) đều có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 với hệ số Beta chuẩn hóa từ cao nhất 1.006 đến thấp nhất 0.019.
64
Bảng 4. 11 Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter bình phương nhỏ nhất
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 90.19 0.044 4.471 0.000 B.LT 10.02 0.009 0.019 2.352 0.020 0.711 1.406 B.MT 10.93 0.011 1.006 84.801 0.000 0.332 3.009 B.CV 10.03 0.011 0.025 2.862 0.005 0.614 1.629 B.KT 20.02 0.008 0.031 2.889 0.004 0.402 2.488 B.LD 0.03 2 0.010 0.031 3.274 0.001 0.531 1.883 B.DN 00.03 0.008 0.029 3.581 0.000 0.695 1.439 B.TT 20.01 0.010 0.011 1.139 0.256 0.505 1.981
Model Summaryb
Model
R R Square Adjusted R
Square Std. Error ofthe Estimate Durbin-Watson
1 0.995
a 0.989 0.989 0.05526 1.857
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS 20.0, 2021) Như vậy, mô hình hồi quy còn lại 6 biến với hệ số R2 hiệu chỉnh trong mô hình là 0.989. Bảng 4.12 tóm tắt mô hình hồi quy bội nói rằng mô hình giải thích được 98.9% hay mức độ phù hợp của mô hình là 98.9%. Nói cách khác 6 biến độc lập trên
65
đưa vào mô hình chiếm 98.9% động lực làm việc của nhân viên, còn lại 1.1% là do các yếu tố khác.
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 64.465 6 10.744 3518.375 0.000b Residual 0.708 232 0.003 Total 65.173 238 CoefTicientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 0.202 0.044 4.553 0.000
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS 20.0, 2021) Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Theo kết quả nghiên cứu tại bảng 4.11 kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter bình phương nhỏ nhất ở trên, ta thấy hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 3.009 do đó hiện tượng đa cộng tuyến là không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.
Kiểm định đánh giá độ phù hợp của mô hình
66
Bảng 4. 13 Phân tích phương sai ANOVA
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS 20.0, 2021) Kết quả nhận được từ bảng 4.13 ở trên cho thấy trị thống kê F với giá trị Sig rất nhỏ (Sig = 0.000 < 0.05) cho thấy cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, sử dụng được. Sau khi biến “đào tạo thăng tiến” bị loại do không có ý nghĩa về mặt thống kê, mô hình hồi quy còn lại như sau:
B.MT 0.932 0.011 1.008 85.300 0.000 0.336 82.97 B.CV 30.03 0.011 0.026 23.02 0.003 0.623 41.60 B.KT 0.02 3 0.008 0.033 3.09 9 0.002 0.412 2.42 9 B.LD 70.02 0.009 0.026 03.08 0.002 0.648 31.54 B.DN 70.02 0.008 0.027 83.39 0.001 0.747 91.33 67
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS 20.0, 2021) Trên đây đã đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy, kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình, kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến. Sau đây, là phương trình hồi quy tuyến tính:
DL = 0.202 + 0.932*B.MT + 0.033*B.CV +0.027*B.LD + 0.027*B.DN + 0.023*B.KT + 0.017*B.LT.
Phương trình được viết lại:
Động lực làm việc = 0.202 + 0.932*môi trường làm việc + 0.033* bản chất công việc + 0.027* lãnh đạo +0.027* đồng nghiệp + 0.023* khen thưởng đánh giá thành tích + 0.017* lương thưởng phúc lợi.
Kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập: môi trường làm việc, bản chất công việc, lãnh đạo, đồng nghiệp, khen thưởng đánh giá thành tích, lương thưởng phúc lợi đều có Sig nhỏ hơn 0,05 nên các biến đều có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Vì vậy, ở độ tin cậy 95%, các biến độc lập này đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc động lực làm việc và các hệ số dốc beta lần lượt là 0.932, 0.033, 0.027, 0.027, 0.023, 0.017 đều mang dấu dương nên các biến đều ảnh hưởng cùng chiều tới động lực làm việc của nhân viên Ngân hàng BIDV khu vực Đông Sài Gòn, TP. Hồ Chí Minh.
68
4.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu
4.2.1. Kiểm định giả thuyết
Từ kết quả hồi quy (xem chi tiết Phụ lục 3, Xử lý số liệu bằng SPSS) tiến hành kiểm định các giả thuyết của mô hình đã đưa ra như sau:
Môi trường làm việc có hệ số Beta lớn nhất bằng 1.008 là yếu tố có ảnh hưởng quan trọng nhất đến động lực làm việc của nhân viên BIDV khu vực Đông Sài Gòn, TP. Hồ Chí Minh. Dấu dương của hệ số Beta nói lên rằng mối quan hệ giữa yếu tố môi trường làm việc và động lực làm việc là mối quan hệ đồng thuận, cùng chiều. Hệ số Beta bằng 1.008 và Sig bằng 0.000 (<0.05), nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi nếu tăng điều kiện làm việc lên 1 đơn vị thì động lực làm việc của nhân viên BIDV khu vực Đông Sài Gòn sẽ tăng lên 1.008 đơn vị, do đó giả thuyết H2 là được chấp nhận.
Yếu tố ảnh hưởng thứ hai đến động lực làm việc của nhân viên là yếu tố khen thưởng, đánh giá thành tích. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố khen thưởng, đánh giá thành tích và động lực làm việc của nhân viên là mối quan hệ cùng chiều với nhau. Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố khen thưởng, đánh giá thành tích có hệ số Beta bằng 0.033 và Sig bằng 0.002 (<0.05), nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi nếu yếu tố khen thưởng, đánh giá thành tích tăng lên 1 đơn vị thì động lực làm việc của nhân viên đối với ngân hàng tăng lên 0.033 đơn vị, do đó giả thuyết H5 được chấp nhận.
Thứ ba là yếu tố đồng nghiệp có ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố đồng nghiệp và động lực làm việc của nhân viên có mối quan hệ cùng chiều với nhau. Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố đồng nghiệp có hệ số Beta bằng 0.027 và Sig bằng 0.001 (<0.05), nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi nếu yếu tố đồng nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì động lực làm việc của nhân viên đối với ngân hàng tăng lên 0.027 đơn vị, do đó giả thuyết H7 được chấp nhận.
Giả thuyết Nội dung Kỳ
vọng Kết luận
H1 động lực làm việc của nhân viên càng cao.Tiền lương thưởng, phúc lợi càng cao thì + Chấp nhận
69
Yếu tố ảnh hưởng thứ tư đến động lực làm việc của nhân viên là yếu tố lãnh đạo. Hệ số Beta với dấu dương và bằng 0.026; sig bằng 0.002 (<0.05) cho thấy mối quan hệ giữa yếu tố lãnh đạo và động lực làm việc của nhân viên là cùng chiều. Khi đó các yếu tố khác không đổi thì cứ tăng 1 đơn vị yếu tố lãnh đạo thì yếu tố động lực làm việc tăng lên 0.026 đơn vị, do đó giả thuyết H6 được chấp nhận.
Yếu tố ảnh hưởng thứ năm là yếu tố bản chất công việc. Hệ số Beta với dấu dương và bằng 0.026; sig bằng 0.003 (<0.05) cho thấy mối quan hệ giữa yếu tố bản chất công việc và động lực làm việc của nhân viên là cùng chiều. Khi đó các yếu tố khác không