6. Kết cấu của đề tài
2.2 Thiết kế nghiên cứu việc tạo động lực làm việc của nhân viên tại ngân hàng
TMCP Á Châu
Hình 2.2: Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả xây dựng Phân tích tương quan, hồi
quy tuyến tính Kiểm định độ tin cậy
Cronbach’s Alpha
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Nghiên cứu định lượng (n>=200)
Nghiên cứu định tính (n=10) Điều chỉnh Thang đo hoàn chỉnh Câu hỏi và Mục tiêu nghiên cứu Cơ sở lý thuyết và mơ hình nghiên cứu đề xuất Thang đo nháp Mơ hình chính thức
Phân tích thực trạng, ưu nhược điểm và nguyên nhân, để xuất
2.2.2 Phương pháp nghiên cứu 2.2.2.1 Nghiên cứu định tính 2.2.2.1 Nghiên cứu định tính
Thang đo được xây dựng dựa trên cơ sở lý thuyết về động lực làm việc của nhân viên. Tuy nhiên, do đặc thù của từng ngành dịch vụ và do sự khác nhau về văn hóa cũng như sự phát triển kinh tế của từng khu vực, cho nên thang đo này chưa thực sự phù hợp với đặc thù của dịch vụ ngân hàng tại thị trường Việt Nam. Do đó, cần có nghiên cứu định tính để điều chỉnh thang đo cho phù hợp là điều cần thiết.
Tác giả thực hiện nghiên cứu định tính thơng qua kỹ thuật thảo luận nhóm với 10 nhân viên của ACB. Mục đích của việc thảo luận nhóm là để bổ sung thêm các yếu tố mới, các biến quan sát mới ảnh hưởng đến việc tạo động lực cho nhân viên trong công việc. Thông qua kết quả nghiên cứu định tính này, thang đo nháp được điều chỉnh và đưa ra thang đo hoàn chỉnh. Bổ sung các biến quan sát đại diện cho các thành phần đo lường động lực làm việc của nhân viên. Từ đó xây dựng bảng câu hỏi chính thức.
2.2.2.2 Nghiên cứu định lượng
Thang đo hoàn chỉnh được sử dụng cho nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu định lượng được sử dụng cho nghiên cứu chính thức với kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp nhân viên qua bảng câu hỏi. Đối tượng nghiên cứu là nhân viên khối văn phòng thuộc tất cả các chi nhánh, phòng giao dịch của ACB trên địa bàn TP.HCM. Tác giả sẽ quan sát, tiếp cận và phỏng vấn rồi kiểm tra và lấy lại bảng câu hỏi.
Công cụ thu thập dữ liệu tác giả sử dụng bảng câu hỏi với cỡ mẫu là 250 bảng (Phụ lục 3). Phương pháp chọn mẫu thuận tiện được xem là thích hợp vì đối tượng phỏng vấn rất đa dạng và phân bố rộng khắp khu vực TP.HCM.
2.2.3 Phương pháp lấy mẫu
Đối với phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
Theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) thì kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát và số quan sát không nên dưới 100. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973;
Roger, 2006). Cơng thức tính kích thước mẫu được xác định dựa trên cơ sở tiêu chuẩn 5:1 của Bollen (1998) n = 5*m (3.1) Trong đó, n là kích cỡ mẫu m là tổng số biến quan sát
Những quy tắc kinh nghiệm khác trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA là thơng thường thì số quan sát (kích thước mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (trích từ trang 263 của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc – phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Thống kê 2005).
Đối với phương pháp phân tích hồi quy
Theo Tabachnick & Fidell (1991) để phân tích hồi quy đạt được kết quả tốt nhất, thì cỡ mẫu tối thiểu phải thỏa mãn cơng thức (Phạm Anh Tuấn, 2008):
n = 8*m + 50 (3.2)
Trong đó, n là kích cỡ mẫu
m là số lượng biến độc lập của mơ hình
Trong bài nghiên cứu này, tác giả đều sử dụng 2 phương pháp phân tích là phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy bội. Do đó, khi lựa chọn số lượng mẫu phải thỏa cả 2 công thức. Với công thức (3.1) số lượng mẫu cần thiết là (5x40) = 200 mẫu. Với cơng thức (3.2) thì số lượng mẫu cần thiết là (8x7) + 50 = 106 mẫu. Vậy số lượng mẫu dự tính dùng trong khảo sát là n = 200. Để đạt được số mẫu dự tính thì 250 bảng câu hỏi được phát ra.
2.2.4 Phương pháp thu thập dữ liệu
Với kích thước mẫu dự tính là 200, tác giả tiến hành gửi phiếu điều tra cho 250 nhân viên hiện đang làm việc tại ngân hàng ACB, thông qua: nhà ở/cơ quan làm việc (200), internet (50).
Kết quả khảo sát thu về được 239 bảng khảo sát. Bằng phần mềm SPSS, tác giả tiến hành kiểm tra, loại bỏ 14 bảng khảo sát không hợp lệ do bị bỏ trống hoặc một
câu hỏi có nhiều câu trả lời hoặc tất cả các câu trả lời đều giống nhau. Kết quả còn lại 225 bảng câu hỏi hợp lệ được sử dụng để phân tích dữ liệu phù hợp với nội dung nghiên cứu, được thực hiện tại các quận/huyện 1, 3, 5, 7, 10, 11, 12, Tân Bình, Tân Phú, Bình Thạnh, Bình Tân, Gị Vấp, Thủ Đức, Hóc Mơn, Củ Chi. Vì vậy, mẫu mang tính đại diện và có thể suy rộng cho tổng thể, phân tích có ý nghĩa và kết quả nghiên cứu có giá trị về mặt khoa học.
2.2.4.1 Dữ liệu thứ cấp
Phương pháp bàn giấy là phương pháp tác giả sử dụng để thu thập các dữ liệu thứ cấp. Đó là số liệu, thơng tin nhân viên sẵn có ở tại đơn vị làm việc là ngân hàng ACB. Qua q trình cơng tác tại bộ phận Giao dịch và Dịch vụ khách hàng, cùng sự hỗ trợ của bộ phận Hành chánh, tác giả đã được tiếp xúc với nguồn dữ liệu này. Khi việc thống kê dữ liệu nhân viên càng đầy đủ, thì dữ kiện thơng tin khảo sát càng logic và thể hiện tính thực tế càng cao.
2.2.4.2 Dữ liệu sơ cấp
Để thu thập dữ liệu sơ cấp, tác giả sử dụng phương pháp phỏng vấn là chủ yếu cho cả nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Phương pháp phỏng vấn bao gồm nhiều hình thức khác nhau để thu thập dữ liệu sơ cấp, tùy vào loại nghiên cứu định tính hay định lượng sẽ áp dụng các phương pháp phỏng vấn khác nhau.
Đối với nghiên cứu định tính
Thảo luận nhóm
Trong phương pháp thảo luận nhóm tập trung, tác giả sẽ gặp gỡ với một nhóm đối tượng gồm 10 người cấp quản lý trong bầu khơng khí gần gũi, thân thiện. Các câu hỏi mở được sử dụng để khuyến khích đối tượng tự do thảo luận vấn đề được đặt ra. Tác giả đặt các câu hỏi liên tiếp để hiểu sâu hơn thái độ của đối tượng về một vấn đề.
Đối với nghiên cứu định lượng
Phỏng vấn trực tiếp cá nhân
Trong phương pháp phỏng vấn cá nhân, tác giả và người được phỏng vấn gặp gỡ trực tiếp. Phương pháp này có tính linh hoạt cao hơn so với các loại phỏng vấn
kia, vì người phỏng vấn có thể thay đổi cách hỏi hoặc giải thích thêm nếu người được hỏi chưa hiểu rõ câu hỏi.
Phỏng vấn tại nơi công cộng
Phỏng vấn tại nhà người được phỏng vấn dẫn đến khó khăn gặp mặt họ, đồng thời chi phí cao. Do vậy, tác giả tiến hành phỏng vấn gặp ngẫu nhiên tại các địa điểm tập trung đông người như tại các quầy giao dịch của ngân hàng, trụ sở làm việc, cơ quan của nhân viên.
Phỏng vấn qua mạng
Phỏng vấn qua mạng được thực hiện bằng cách gửi bảng câu hỏi cho khách hàng qua trang web Google Drive. Người nhận chỉ cần đánh dấu vào các câu hỏi trong bảng và cũng sẽ gửi lại.
2.2.5 Phương pháp xử lý số liệu sơ cấp 2.2.5.1 Phương pháp thống kê mô tả 2.2.5.1 Phương pháp thống kê mô tả
Dữ liệu sau khi đã nhập vào ma trận dữ liệu và làm sạch thì cơng việc tiếp theo là tóm tắt chúng để để tìm ra đặc điểm của mẫu nghiên cứu và chuẩn bị cho các phương pháp phân tích kế tiếp.
2.2.5.2 Phương pháp kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha nhằm kiểm định độ tin cậy và xác định mức độ tương quan giữa các thang đo. Nếu biến nào mà sự tồn tại của nó làm giảm Cronbach Alpha thì sẽ được loại bỏ để Cronbach Alpha tăng lên, các biến còn lại giải thích rõ hơn về bản chất của khái niệm chung đó. Từ đó, loại bỏ những biến khơng đạt u cầu trong mơ hình.
Tiêu chuẩn chọn thang đo:
Hệ số Cronbach’s Alpha của các biến >=0.6
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) >0.3 Khi các biến phân tích được xem là đáng tin cậy và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo.
2.2.5.3 Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Trong nghiên cứu chúng ta thu thập lượng biến khá lớn nhưng các biến có liên hệ với nhau nên chúng ta gom chúng thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng một số ít các nhân tố cơ bản có tác động đến động lực làm việc của nhân viên.
Tiêu chuẩn chọn thang đo:
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn nhất ở mỗi biến quan sát: >= 0.5 điều kiện 1) và hiệu số giữa 2 Factor loading bất kỳ của cùng 1 biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 (điều kiện 2). Loại dần từng biến từ điều kiện 1 sau đó mới tới điều kiện 2 chứng tỏ mức ý nghĩa thiết thực của EFA
Hệ số Kaiser – Meyer – Olkin (KMO): 0.5 =< KMO =< 1 chứng tỏ phân tích nhân tố là phù hợp.
Kiểm định giả thuyết Bartlett’s of sphericity: Sig. <0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) > =50%
Hệ số Eigenvalue >1 nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất.
2.2.5.4 Phương pháp phân tích tương quan hệ số Pearson
Phân tích tương quan tuyến tính nhằm mục đích là xét tính tương gian giữa 2 hoặc nhiều biến định lượng. Nếu giá trị Sig. < 0.05 thì bác bỏ giả thuyết Ho, ngược lại nếu giá trị Sig. >= 0.05 thì chấp nhận.
2.2.5.5 Phương pháp phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính nhằm kiểm tra độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết để xác định rõ mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đối với động lực làm việc của nhân viên, từ đó xây dựng mơ hình hồi quy với đầu vào là số nhân tố đã được xác định.
Hệ số tương quan có hiệu chỉnh R2 (đo lường độ thích hợp của đường hồi qui theo qui tắc R2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng thích hợp). R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mơ hình nên dùng R2 sẽ an tồn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mơ hình. R2 càng lớn thể hiện độ phù hợp của mơ hình càng cao.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Tiêu chuẩn chấp nhận sự phù hợp của mơ hình tương quan hồi quy là:
Kiểm định giá trị F phải có giá trị Sig < 0.05
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) < 10
Kiểm định hiện tượng tương quan giữa các phần dư Durbin-Watson xấp xỉ bằng 2.
2.3 Kết quả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên ngân hàng TMCP Á Châu
2.3.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Bảng 2.3: Thống kê mơ tả
Giới tính Tần suất Phần trăm
Phần trăm quan sát hợp lệ Phần trăm tích lũy Số quan sát hợp lệ Nam 100 44.4 44.4 44.4 Nữ 125 55.6 55.6 100.0 Tổng 225 100.0 100.0 Số quan sát hợp lệ Dưới 25 tuổi 70 31.1 31.1 31.1 Từ 25 – 34 tuổi 87 38.7 38.7 69.8 Từ 35 – 44 tuổi 48 21.3 21.3 91.1 Trên 44 tuổi 20 8.9 8.9 100.0 Tổng 225 100.0 100.0 Dưới 1 năm 41 18.2 18.2 18.2
Số quan sát hợp lệ Từ 1 – 3 năm 87 38.7 38.7 56.9 Từ 3 – 5 năm 75 33.3 33.3 90.2 Trên 5 năm 22 9.8 9.8 100.0 Tổng 225 100.0 100.0
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Về giới tính
Nghiên cứu thực hiện với 250 phiếu được phát ra và thu về được 239 phiếu. Trong 239 phiếu, qua quá trình nhập liệu và làm sạch loại bỏ các phiếu có lượng thơng tin thiếu trên 20%, số phiếu đạt yêu cầu đưa vào phân tích là 225 phiếu.
Trong 225 nhân viên trả lời khảo sát, tỷ lệ giữa nam và nữ khơng có sự chênh lệch lớn. Điều này rất phù hợp với thực tế, nhu cầu việc làm tại ngân hàng là ở tất cả mọi người không thiên về một ai. Cụ thể như sau:
Có 100 người trả lời là nam, chiếm tỷ lệ 44.4%.
Có 125 người trả lời là nữ, chiếm tỷ lệ 55.6%.
Về nhóm tuổi
Theo như bảng số liệu trên ta thấy cơ cấu mẫu thu thập đều có đầy đủ mọi thành phần nhóm tuổi. Vì đối tượng khảo sát của bài nghiên cứu là nhân viên nên tỷ lệ nhóm tuổi từ 34 trở xuống chiếm gần 70%. Nhìn chung, mẫu nghiên cứu này có tính đại diện cao cho đám đơng vì bao gồm tương đối đủ các đối tượng nhân viên làm việc tại ngân hàng và các con số tỷ trọng nhóm tuổi cũng phù hợp với thực tế đang diễn ra ở ACB. Cụ thể như sau:
Có 87 người ở nhóm tuổi từ 25 - 34 tuổi, chiếm tỷ lệ nhiều nhất là 38.7%.
Có 70 người ở nhóm tuổi dưới 25 tuổi, chiếm tỷ lệ nhiều thứ 2 là 31.1%.
Có 48 người ở nhóm tuổi từ 35 - 44 tuổi, chiếm tỷ lệ nhiều thứ 4 là 21.3%.
Còn lại 20 người ở nhóm tuổi trên 44 tuổi, chiếm tỷ lệ ít nhất là 8.9%.
Theo như bảng số liệu trên ta thấy đa số là những nhân viên có thâm niên khá cao, cụ thể như sau:
Có 87 người có thâm niên 1 – 3 năm, chiếm tỷ lệ nhiều nhất là 38.7%.
Có 75 người có thâm niên từ 3 – 5 năm, chiếm tỷ lệ nhiều thứ 2 là 33.3%.
Có 41 người có thâm niên dưới 1 năm, chiếm tỷ nhiều thứ 3 là 18.2%.
Có 22 người có thâm niên trên 5 năm, chiếm tỷ lệ ít nhất là 9.8%.
2.3.2 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s alpha
2.3.2.1 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s alpha cho biến độc lập
1) Cronbach’s Alpha thang đo “Tính chất cơng việc”
Nhân tố “Tính chất cơng việc” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0780 (>0.6), hệ số này có ý nghĩa. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều > 0.3. Bên cạnh đó, các hệ số Alpha khi loại biến của các biến đo lường nhân tố này đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha. Vì vậy, các biến quan sát của nhân tố này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Bảng 2.4: Kết quả Cronbach’s Alpha thang đo tính chất cơng việc
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha = 0.780 CV1 17.60 17.500 0.499 0.756 CV2 17.66 15.039 0.577 0.736 CV3 17.54 16.893 0.489 0.755 CV4 17.69 14.356 0.634 0.723 CV5 17.51 16.912 0.444 0.763 CV6 17.52 15.911 0.546 0.744 CV7 17.36 17.259 0.358 0.781
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
2) Cronbach’s Alpha thang đo “Thu nhập và phúc lợi”
Nhân tố “Thu nhập và phúc lợi” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.947 (>0.6), hệ số này có ý nghĩa. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này
đều > 0.3. Bên cạnh đó, các hệ số Alpha khi loại biến của các biến đo lường nhân tố này đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha. Vì vậy, các biến quan sát của nhân tố này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Bảng 2.5: Kết quả Cronbach’s Alpha thang đo thu nhập và phúc lợi
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến Cronbach’s Alpha = 0.947 TN1 13.22 19.430 0.849 0.935 TN2 13.31 18.964 0.864 0.933 TN3 13.17 19.891 0.854 0.935 TN4 13.18 19.025 0.864 0.933 TN5 13.28 19.272 0.842 0.936
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả