Trung bình
Độlệch
chuẩn N
Công tác quản trịnguồn nhân lực 3.7015 .77709 250
Phân tích và thiết kếcông việc 4.1445 .91266 250
Lập kếhoạch NNL 3.6146 .90299 250
Thu hút và tuyển dụng NNL 3.8189 .66723 250
Đào tạo và phát triển NNL 4.0736 .73053 250
Đánh giá năng lực thực hiện công việc
3.8336 .70306 250
Trả công và đãi ngộ lao động 3.7720 .74334 250
Nguồn: Kết quảphân tích SPSS
Ta thấy, giá trị trung bình của hầu hết các nhân tố độc lập đều xoay quanh giá trị 3,7/5 điểm; điều này cho thấy mức độ tương xứng của các nhân tố với nhau. Nhân tố độc lập có giá trị trung bình lớn nhất là Phân tích và thiết kế công việc
(4,1445/5 điểm) và nhân tố độc lập có giá trị trung bình thấp nhất là Lập kế hoạch
NNL (3,6146/5 điểm).
2.3.5.1. Kết quả chạy mô hình hồi quy Bảng 2.33: Kết quảmô hình hồi quy Mô hình Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsố đã chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .318 .355 .896 .004
Phân tích và thiết kếcông việc .059 .031 .069 1.934 .002 .809 1.236 Lập kếhoạch NNL .303 .049 .352 6.153 .000 .647 1.546 Thu hút và tuyển dụng NNL .139 .054 .078 2.571 .011 .983 1.017
Đào tạo và phát triển NNL .056 .003 .052 1.903 .000 .822 1.216
Đánh giá năng lực thực hiện công việc .301 .061 .344 4.903 .000 .430 2.325 Trả công và đãi ngộ lao động .184 .101 .080 1.814 .003 .426 2.348 a. Dependent Variable: Công tác quản trịnguồn nhân lực
Nguồn: Kết quảphân tích SPSS
Kết quảphân tích các hệsốhồi quy tuyến tính cho thấy giá trị Sig. tổng thể của các nhân tố độc lập đều nhỏ hơn 5%, điều này chứng tỏ6 nhân tốPTTK (Phân tích và thiết kếcông việc), LKH (Lập kế hoạch NNL), THTD (Thu hút và tuyển dụng NNL),
DTPT (Đào tạo và phát triển NNL), DGCV (Đánh giá năng lực thực hiện công việc), DN (Trả công và đãi ngộ lao động) đều có ý nghĩa 95% trong mô hình và đều có tác
động đến nhân tốCông tác quản trịnguồn nhân lực.
Như vậy, phương trình hồi quy (theo hệsố chưa chuẩn hóa) của mô hình thểhiện mối quan hệ giữa các nhân tố PTTK (Phân tích và thiết kế công việc), LKH (Lập kế
hoạch NNL), THTD (Thu hút và tuyển dụng NNL), DTPT (Đào tạo và phát triển
NNL), DGCV (Đánh giá năng lực thực hiện công việc), DN (Trả công và đãi ngộlao
động) ảnh hưởng đến nhân tố Công tác quản trị nguồn nhân lực (theo hệ số hồi quy
chưa chuẩn hóa) là:
QT = 0,318 + 0,059*PTTK + 0,303*LKH + 0,139*THTD + 0,056*DTPT + 0,301*DGCV + 0,184*DN
Ghi chú: QT: Công tác quản trị nguồn nhân lực, PTTK: Phân tích và thiết kế công việc, LKH: Lập kếhoạch NNL, THTD: Thu hút và tuyển dụng NNL, DTPT: Đào tạo và phát triển NNL, DGCV: Đánh giá năng lực thực hiện công việc, DN: Trả công và đãi ngộ lao động
Từkết quảhồi quy cho thấy nhân tố Công tác quản trị nguồn nhân lực có quan hệ
tuyết tính đối với 6 nhân tốPTTK (Phân tích và thiết kếcông việc), LKH (Lập kếhoạch NNL), THTD (Thu hút và tuyển dụng NNL), DTPT (Đào tạo và phát triển NNL), DGCV
(Đánh giá năng lực thực hiện công việc), DN (Trả công và đãi ngộ lao động). Đểcụthể
hóa, tác giảtách riêng từng nhân tố để phân tích, đểthấy đượcảnh hưởng của từng nhân tố đến nhân tốCông tác quản trịnguồn nhân lực căn cứtrên hệsốBeta chuẩn hóa.
Mức độ ảnh hưởng cao nhất đến nhân tố Công tác quản trị nguồn nhân lực đó
là nhân tố Lập kế hoạch NNL (beta chuẩn hóa = 0,352, tác động cùng chiều), tiếp
đến là nhân tố Đánh giá năng lực thực hiện công việc (beta chuẩn hóa = 0,344, tác
động cùng chiều), nhân tố Trả công và đãi ngộ lao động (beta chuẩn hóa = 0,080,
tác động cùng chiều), nhân tố Thu hút và tuyển dụng NNL (beta chuẩn hóa = 0,078,
tác động cùng chiều), nhân tố Phân tích và thiết kế công việc (beta chuẩn hóa =
0,069, tác động cùng chiều) và cuối cùng là nhân tố Đào tạo và phát triển NNL (beta chuẩn hóa = 0,052, tác động cùng chiều).
Bảng 2.34: Mức độ tác động các nhân tố
Nhân tố Mức độ tác động (1- mạnh nhất)
Phân tích và thiết kếcông việc 5
Lập kếhoạch NNL 1
Thu hút và tuyển dụng NNL 4
Đào tạo và phát triển NNL 6
Đánh giá năng lực thực hiện công
việc 2
Trả công và đãi ngộ lao động 3
Nguồn: Tác giảtổng hợp
Trong các nhân tố tác động đến nhân tố Công tác quản trị nguồn nhân lực thì nhân tốLập kếhoạch NNL tác động nhiều nhất. Theo kết quả hồi quyở trên, ta thấy, khi nhân tố Lập kếhoạch NNL tốt hơn (tăng lên 1 đơn vị) thì Công tác quản trịnguồn nhân lựctăng lên 0,352đơn vị.
Tương tự, khi nhân tố Đánh giá năng lực thực hiện công việc tăng lên 1 đơn vị
thì nhân tốCông tác quản trị nguồn nhân lựctăng lên 0,344đơn vị.
Và khi nhân tốTrả công và đãi ngộ lao động, Thu hút và tuyển dụng NNL, Phân tích và thiết kế công việc, Đào tạo và phát triển NNL lần lượt tăng lên 1 đơn vị thì Công tác quản trịnguồn nhân lực lần lượttăng lên 0,080; 0,078; 0,069; 0,052đơn vị.
Như vậy, có thể thấy rằng, để gia tăng Công tác quản trị nguồn nhân lực thì các đơnvị cần phải thực hiện việc phân tích và thiết kế công việc một cách hợp lý, lên kế hoạch NNL một cách tốt nhất cũng như thực hiện việc thu hút và tuyển dụng NNL một cách có hiệu quả, có chương trình đào tạo và phát triển NNL một cách thực tế, bám sát công việc và thực hiện việc đánh giá năng lực thực hiện công việc cũng như thực hiện việc trả công và đãi ngộmột cách tốt nhất.
2.3.5.2. Đánh giá và kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy mô hình có R2 = 0,525 và R2 hiệu chỉnh = 0,518. Kết quả này cho thấy độ thích hợp của mô hình là 51,2%, hay nói một cách khác 51,2% sựbiến thiên của nhân tốCông tác quản trịnguồn nhân lựcđược giải thích bởi 6 nhân tố: PTTK (Phân tích và thiết kế công việc), LKH (Lập kế hoạch NNL), THTD (Thu hút và tuyển dụng NNL), DTPT (Đào tạo và phát triển NNL), DGCV (Đánh giá năng lực thực hiện công việc), DN (Trả công và đãi ngộ lao động).
Bảng 2.35: Độphù hợp của mô hìnhR R2 R R R2 R 2hiệu chỉnh F thay đổi df1 df2 Sig F thay đổi Durbin Watson Giá trị 0,725 0,525 0,518 77,453 6 420 0,000 1,964
Nguồn: Kết quảphân tích SPSS
Tiếp theo, tác giả kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua kiểm định F
thông qua phân tích phương sai.
Bảng 2.36: Phân tích phương sai
STT Chỉtiêu Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Mức ý nghĩa 1 Tương quan 72,993 6 12,165 38,208 0,000 2 Phần dư 77,370 243 0,318 3 Tổng 150,363 249
Nguồn: Kết quảphân tích SPSS
Sử dụng kiểm định F trong phân tích phương sai với giá trị F = 38,208 để
kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình hồi quy nhằm xem xét nhân tố
Công tác quản trị nguồn nhân lực có quan hệ tuyến tính với các nhân tố độc lập và với mức ý nghĩa sig = 0,000 << 0,05, điều đó cho thấy sự phù hợp của mô hình, tức là sự kết hợp của các nhân tố có trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của nhân tố phụ thuộc, hay nói cách khác có ít nhất một nhân tố độc lập
ảnh hưởng đến nhân tốphụthuộc.
Tóm lại, mô hình hồi quy đa biến thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định
độphù hợp cho việc rút ra các kết quảnghiên cứu.
2.3.5.3. Kiểm tra đa cộng tuyến:
Kiểm tra đa cộng tuyến là một trong những vấn đề quan trọng trong việc phân tích mô hình hồi quy. Hiện nay, có nhiều cách để phát hiện đa cộng tuyến
như: Hệ số R2 lớn nhưng t nhỏ, tương quan cặp các biến giải thích cao, sử dụng mô hình hồi quy phụ, sử dụng hệ số phóng đại phương sai - VIF (Hoàng Ngọc Nhậm và ctg, 2008). Ở đây, tác giả lựa chọn sử dụng hệ số VIF, nếu VIF > 10 thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả cho thấy, hệ số VIF của các nhân tố PTTK (Phân tích và thiết kế công việc), LKH (Lập kế hoạch NNL), THTD (Thu hút và tuyển dụng NNL), DTPT (Đào tạo và phát triển NNL), DGCV (Đánh giá năng lực thực hiện công việc), DN (Trả công
và đãi ngộ lao động) lần lượt là 1,610; 1,582; 1,991; 1,082; 1,053 đều nằm trong mức cho phép (tức nhỏ hơn 10), cho thấy mô hình không bị đa cộng tuyến, nghĩa
là hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra.
Bảng 2.37: Kiểm tra đa cộng tuyến
Nhân tố Thống kê đa cộng tuyến
Độchấp nhận của biến HệsốVIF
Phân tích và thiết kếcông việc 0,809 1,236
Lập kếhoạch NNL 0,647 1,546
Thu hút và tuyển dụng NNL 0,983 1,017
Đào tạo và phát triển NNL 0,822 1,216
Đánh giá năng lực thực hiện công việc 0,430 2,325
Trả công và đãi ngộlao động 0,426 2,348
Nguồn: Kết quảphân tích SPSS
2.3.5.4. Kiểm định tự tương quan:
Việc kiểm tra mô hình có tự tương quan là điều rất quan trọng và việc kiểm định tự tương quan được tiến hành thông qua kiểm định Durbin –Watson nhằm kiểm định về giả định về tính độc lập của sai số (không có tự tương quan). Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau giá trịd sẽgần bằng 2. Theo kết quảmô hình hồi quy cho thấy, giá trị d = 1,966 nằm trong vùng chấp nhận, nghĩa là không có tự tương quan chuỗi bậc nhất hay nói cách khác là không có tương quan giữa các phần dư (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
2.3.5.5. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư:
Tác giảtiến hành kiểm định phần dư có phân phối chuẩn hay không, bởi phần dư
có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình,
phương sai không phải hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,... Vì vậy, tác giảquyết định khảo sát phân phối của phần dư bằng việc xây dựng biểu đồ
tần sốcác phần dư histogram.
Hình 2.8: Biểu đồHistogram tần sốcủa phân dư chuẩn hóa
Nguồn: Kết quảphân tích SPSS
Dựa vào hình trên, ta có thể thấy rằng, biểu đồ có dạng hình chuông, giá trị
trung bình -2,41*10-16) gần bằng 0 và giá trị độ lệch chuẩn (0,988) gần bằng 1. Như
vậy, có thểkết luận phân phối của phần dư là xấp xỉ chuẩn.
Bảng 2.38: Tổng hợp các kết quảphân tích mô hình hồi quyTên giả Tên giả
thiết Diễn giải Sig Kết quả
H1 Phân tích và thiết kế công việc tác động
dương đến Công tác quản trị nguồn nhân lực 0,002 Chấp nhận
H2 Lập kếhoạch NNL tác động dương đến Công
tác quản trị nguồn nhân lực 0,000 Chấp nhận
H3 Thu hút và tuyển dụng NNL tác động dương
đến Công tác quản trị nguồn nhân lực 0,011 Chấp nhận
H4 Đào tạo và phát triển NNL tác động dương
đến Công tác quản trị nguồn nhân lực 0,000 Chấp nhận
H5
Đánh giá năng lực thực hiện công việc tác
động dương đến Công tác quản trị nguồn nhân lực
0,000 Chấp nhận
H6 Trả công và đãi ngộ lao động tác động dương
đến Công tác quản trị nguồn nhân lực 0,003 Chấp nhận
Mô hình không có hiện tượng tự tương quan d =
1,966 Chấp nhận
Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến VIF <
10 Chấp nhận
Nguồn: Tác giả tổng hợp Như vậy, sau khi thực hiện phân tích hồi quy, tác giả đã cho thấy được các nhân tố tác động đến Công tác quản trị nguồn nhân lực, trong đó, nhân tố Lập kế hoạch NNL tác động mạnh nhất đến nhân tố Công tác quản trị nguồn nhân lực, tiếp theo lần lượt là các nhân tố Đánh giá năng lực thực hiện công việc; Trảcông và đãi ngộ lao động; Thu hút và tuyển dụng NNL; Phân tích và thiết kế công việc; Đào tạo và phát triển NNL.
2.3.6. Phân tích T-Test và ANOVA các nhân tố Giới tính, độ tuổi, trình độ văn hóa,công việc, hợp đồng lao động, thời gian công tác và chuyên ngành đào tạo đến Công công việc, hợp đồng lao động, thời gian công tác và chuyên ngành đào tạo đến Công tác quản trị nguồn nhân lực
2.3.6.1. Phân tích Independent T–Test với nhân tốGiới tính:
Tác giả dùng kiểm định Independent T – Test để kiểm định sự khác nhau giữa giới tính nam và nữ của các đối tượng được khảo sát đối với Công tác quản trị
nguồn nhân lực.
Kết quả kiểm định Levene cho thấy có sự khác biệt phương sai về giới tính vì giá trịSig. = 0,006 (tức 0,6%) trong kiểm định Leneve nhỏ hơn 5%.
Và kết quảkiểm định T-Test cũng cho thấy có sự khác nhau vềgiới tính vì giá trịsig là 0,000 (tức 0%) nhỏ hơn 5%.
Bảng 2.39: Kết quảkiểm định Independent T–Test nhân tốGiới tính
Nhân tố Giá trịSig. Kết luận Kiểm định Leneve Kiểm định T–Test Giới tính Công tác quản trị nguồn nhân lực 0,006 0,000 Có sựkhác biệt
Nguồn: Kết quảPhân tích SPSS
Cụthểvềsựkhác biệt khi xét đến Giới tính của các đối tượng khảo sát, căn cứ
vào giá trị trung bình Công tác quản trị nguồn nhân lực của Giới tính, chúng ta có thể
khẳng định rằng, các đối tượng có Giới tính Nam thì Công tác quản trị nguồn nhân lực
cao hơn các đối tượng có Giới tính Nữ.
Bảng 2.40: Giá trị trung bình Công tác quản trị nguồn nhân lực theo Giới tính
STT Giới tính Giá trịtrung bình Công tác quản trịnguồn nhân lực
1 Nam 3,7563
2 Nữ 3,6151
Nguồn: Kết quảPhân tích SPSS
Như vậy, thông qua kết quả phân tíchIndependent T –Test, tác giả khẳng định
có sự khác biệtvềCông tác quản trị nguồn nhân lựcđối với nhân tốGiới tính.
2.3.6.2. Phân tích ANOVA với nhân tố Độtuổi:
Tác giả dùng kiểm định ANOVA để kiểm định sự khác nhau giữa độ tuổi của
các đối tượng được khảo sát đối với Công tác quản trịnguồn nhân lực.
Kết quảkiểm định Levene cho thấy có sựkhác biệt phương sai về độtuổi vì giá trịSig. = 0,002 (tức 0,2%) trong kiểm định Leneve nhỏ hơn 5%.
Đồng thời, kết quả kiểm định ANOVA cũng cho thấy có sự khác nhau về độ
tuổi vì giá trị sig là 0,001 (tức 0,1%) nhỏ hơn 5%.
Bảng 2.41: Kết quảkiểm định ANOVA nhân tố ĐộtuổiNhân tố Nhân tố Giá trịSig. Kết luận Kiểm định Leneve Kiểm định ANOVA Độtuổi Công tác quản trị nguồn nhân lực 0,002 0,001 Có sựkhác biệt
Nguồn: Kết quảPhân tích SPSS
Cụthểvề sựkhác biệt khi xét đến Độ tuổi của các đối tượng khảo sát, căn cứ
vào giá trị trung bình Công tác quản trị nguồn nhân lực của các Độ tuổi, chúng ta có thể khẳng định rằng, các đối tượng có Độ tuổi càng cao thì Công tác quản trị nguồn nhân lực càng cao và ngược lại.
Bảng 2.42: Giá trị trung bình Công tác quản trị nguồn nhân lựctheo Độtuổi
STT Độtuổi Giá trịtrung bình Công tác quản trịnguồn nhân lực
1 Dưới 25 tuổi 3,5237
2 Từ 25 đến 40 tuổi 3,6719
3 Từ 41 đến 55 tuổi 3,7553
4 Trên 55 tuổi 3,8300
Nguồn: Kết quảPhân tích SPSS Như vậy, thông qua kết quả phân tích ANOVA, tác giảkhẳng định có sự khác biệt vềCông tác quản trị nguồn nhân lựcđối với nhân tốĐộtuổi.
2.3.6.3. Phân tích ANOVA với nhân tốTrìnhđộ văn hóa:
Tác giảdùng kiểm định ANOVA đểkiểm định sựkhác nhau giữa Trình độ văn
hóa của các đối tượng được khảo sát đối với Công tác quản trịnguồn nhân lực.
Kết quả kiểm định Levene cho thấy có sự khác biệt phương sai về Công tác quản trị nguồn nhân lực khi xét đến Trình độ văn hóa vì giá trị Sig. = 0,000 (tức 0%) trong kiểm định Leneve nhỏ hơn 5%.
Đồng thời, kết quả kiểm định ANOVA cho thấy có sự khác nhau về Trình độ văn hóa vì giá trịsig là 0,000 (tức 0%) nhỏ hơn 5%.
Bảng 2.393: Kết quảkiểm định ANOVA nhân tốTrìnhđộ văn hóa
Nhân tố Giá trị Sig. Kết luận Kiểm định Leneve Kiểm định ANOVA Trìnhđộ văn hóa Công tác quản trịnguồn nhân lực 0,000 0,000 Có sựkhác biệt
Nguồn: Kết quảPhân tích SPSS
Cụthểvềsựkhác biệt khi xét đến Trình độ văn hóacủa các đối tượng khảo sát,