NHÂN TỐ Hoạt động quản trị nguồn nhân lực Động lực phụng sự công Sự hài lịng trong cơng việc Ý định nghị việc HRM1 .839 HRM3 .778 HRM2 .764 HRM5 .594 HRM4 .586 HRM6 .518 PSM2 .810 PSM1 .772 PSM3 .655 PSM4 .640 PSM5 .633 JS3 .867 JS4 .768 JS1 .739 JS2 .678 TI3 -.823 TI2 -.790 TI1 -.748 Eigenvalues 7.098 2.128 1.445 1.256 KMO: 0.885 Phƣơng sai trích: 66.262% Bartlett’s: Sig. = 0.000 Hệ số tải nhân tố = 0.5
Kết quả hệ số KMO = 0.885 lớn hơn 0.5 chứng tỏ sự thích hợp của phân tích nhân tố EFA.
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tƣơng quan với nhau hay không. Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến quan sát phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một nhân tố phải có mối tƣơng quan với nhau. Kết quả sig=0.000 chứng tỏ các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong nhân tố.
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tƣơng quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tƣơng quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngƣợc lại, hệ số này thể hiện ở ma trận xoay nhân tố. Kết quả cho thấy ở ma trận xoay có 4 nhân tố đƣợc hội tụ từ 18 biến quan sát đầu vào.
Bảng 4. 9: Tổng phân tích các biến
Số lƣợng Giá trị đặc trƣng ban đầu Hệ số tải Phƣơng sai trích Hệ số tải lặp Phƣơng sai
Tổng % Chênh lệch Tích lũy % Tổng % Chênh lệch Tích lũy % Total % Chênh lệch Tích lũy % 1 7.098 39.433 39.433 7.098 39.433 39.433 3.138 17.434 17.434 2 2.128 11.820 51.253 2.128 11.820 51.253 3.033 16.848 34.282 3 1.445 8.030 59.283 1.445 8.030 59.283 3.011 16.727 51.009 4 1.256 6.979 66.262 1.256 6.979 66.262 2.746 15.253 66.262 5 .809 4.494 70.756 6 .717 3.981 74.737 7 .673 3.741 78.478 8 .556 3.088 81.566 9 .532 2.955 84.521 10 .443 2.463 86.984 11 .412 2.288 89.272 12 .396 2.201 91.473 13 .331 1.839 93.312 14 .283 1.571 94.883 15 .264 1.465 96.348 16 .254 1.409 97.757 17 .226 1.258 99.015 18 .177 .985 100.00 0
Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lƣợng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới đƣợc giữ lại trong mơ hình phân tích. Kết quả cho thấy có 4 nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1.
Tổng phƣơng sai trích là 62.262 % ≥ 50% cho thấy mơ hình EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố đƣợc trích cơ đọng đƣợc
4.4 Phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố và quyết định các biến có ý nghĩa để giữ lại phân tích hồi quy, ta tính tốn giá trị đại diện cho từng nhân tố bằng trung bình của các biến thuộc cùng một nhân tố:
Nhân tố hoạt động quản trị nguồn nhân lực là trung bình của các biến: HRM1, HRM2, HRM3, HRM4, HRM5, HRM6.
Nhân tố Động lực phụng sự cơng là trung bình của các biến: PSM1, PSM2,
PSM3, PSM4, PSM5
Nhân tố Sự hài lòng trong cộng việc là trung bình của các biến: JS1, JS2, JS3, JS4
Nhân tố Ý định nghỉ việc là trung bình của các biến: TI1 ,TI2,TI3.
4.4.1. Giả thuyết H1: Hoạt động quản trị tác động thuận đến động lực phụng sự công sự công
Bảng 4. 10: Kết quả tóm tắt mơ hình giữa hai biến Hoạt động quản trị và động lực phụng sự công
R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn lỗi của
ƣớc lƣợng
1 .437a .191 .184 .70094
Chạy hồi quy bằng phần mềm SPSS với hai biến, trong đó: động lực phụng sự công là biến phụ thuộc và Hoạt động quản trị nguồn nhân lực là biến độc lập. Kết quả hồi quy cho thấy R2 hiệu chỉnh là 0.184 có nghĩa biến độc lập đƣa vào chạy hồi quy ảnh hƣởng 18.4% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Bảng 4. 11: Kết quả hồi quy tuyến tính giữa biến Hoạt động quản trị và động lực phụng sự cơng HỆ SỐ BETA CHƢA CHUẨN HĨA HỆ SỐ BETA CHUẨN HÓA t Sig. Đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Hằng số) 2.092 .299 6.988 .000
HRM .441 .084 .437 5.281 .000 1.000 1.000
a. Biến phụ thuộc: PSM
Sig kiểm định t hệ số hồi quy của biến độc lập nhỏ hơn 0.05, do đó biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc.
Kết quả từ bảng trên cho thấy hệ số β = 0.441 > 0. Điều này cho thấy hai biến động lực phụng sự công và Hoạt động quản trị có quan hệ tuyến tính thuận. Hay nói cách khác, biến Hoạt động quản trị nguồn nhân lực có ảnh hƣởng tới động lực phụng sự cơng và ảnh hƣởng này là ảnh hƣởng tích cực vì có hệ số β dƣơng.
Bảng 4. 12: Phân tích phƣơng sai ANOVA giữa 2 biến Hoạt động quản trị và động lực phụng sự công
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Trung bình
bình phƣơng F Sig.
1
Hồi quy 13.704 1 13.704 27.892 .000b
Phần dƣ 57.975 118 .491
Kiểm định ANOVA về sự phù hợp của mơ hình có sig. = 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. do đó các kết quả hệ số có thể đƣợc xem xét.
Hình 4. 1: Biểu đồ Scatter thể hiện mối liên hệ giữa biến Hoạt động quản trị nguồn nhân lực và động lực phụng sự công
Kết luận: từ kết quả hồi quy hai biến Động lực phụng sự công và Hoạt động quản trị cho thấy hai biến này có quan hệ tuyến tính thuận. Nói cách khác, Hoạt động quản trị nguồn nhân lực càng tốt thì càng làm tăng động lực phụng sự cơng của cán bộ không chuyên trách. Vậy giả thuyết H1 đƣa ra đã đƣợc kiểm định và
chứng minh.
4.4.2. Giả thuyết H3: Động lực phụng sự cơng tác động thuận đến sự hài lịng trong cơng việc trong cơng việc
Bảng 4. 13: Kết quả tóm tắt mơ hình giữa hai biến Động lực phụng sự công và sự hài lịng trong cơng việc
R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn lỗi của
ƣớc lƣợng
1 .555a .308 .302 .82071
Chạy hồi quy bằng phần mềm SPSS với hai biến, trong đó: sự hài lịng trong cơng việc là biến phụ thuộc và Động lực phụng sự công là biến độc lập. Kết quả hồi quy cho thấy R2 hiệu chỉnh là 0.302 có nghĩa biến độc lập đƣa vào chạy hồi quy ảnh hƣởng 30.2% sự thay đổi của biến phụ thuộc, cịn lại là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Bảng 4. 14: Kết quả hồi quy tuyến tính giữa biến Động lực phụng sự công và Sự hài lịng trong cơng việc
HỆ SỐ BETA CHƢA CHUẨN HÓA HỆ SỐ BETA CHUẨN HÓA t Sig. Đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Hằng số) .683 .360 1.894 .061
PSM .703 .097 .555 7.247 .000 1.000 1.000
a. Biến phụ thuộc: JS
Sig kiểm định t hệ số hồi quy của biến độc lập nhỏ hơn 0.05, do đó biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc.
Kết quả từ bảng trên cho thấy hệ số β = 0.703 > 0. Điều này cho thấy hai biến sự hài lịng trong cơng việc và Động lực phụng sự cơng có quan hệ tuyến tính thuận. Hay nói cách khác, biến Động lực phụng sự cơng có ảnh hƣởng tới sự hài lịng trong cơng việc và ảnh hƣởng này là ảnh hƣởng tích cực vì có hệ số β dƣơng.
Bảng 4. 15: Phân tích phƣơng sai ANOVA giữa 2 Động lực phụng sự cơng và sự hài lịng trong cơng việc
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 35.375 1 35.375 52.518 .000b Phần dƣ 79.481 118 .674 Tổng 114.856 119
Kiểm định ANOVA về sự phù hợp của mơ hình có sig. = 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. do đó các kết quả hệ số có thể đƣợc xem xét.
Hình 4. 2: Biểu đồ Scatter thể hiện mối liên hệ giữa biến động lực phụng sự công và sự hài lịng cơng việc
Kết luận: từ kết quả hồi quy hai biến sự hài lịng trong cơng việc Động lực phụng sự cơng cho thấy hai biến này có quan hệ tuyến tính thuận. Nói cách khác, Động lực phụng sự cơng càng tốt thì làm tăng sự hài lịng trong cơng việc. Vậy giả
4.4.3. Kiểm định các giả thuyết cịn lại bằng mơ hình hồi quy bội
Bảng 4. 16: Kết quả tóm tắt mơ hình hồi quy với biến phụ thuộc là ý định nghỉ việc
12 R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn lỗi của
ƣớc lƣợng
1 .647a .419 .404 .74527
Chạy hồi quy bằng phần mềm SPSS với đa biến, trong đó: ý định nghỉ việc là biến phụ thuộc và hoạt động quản trị, động lực phụng sự cơng, sự hài lịng trong công việc, là biến độc lập. Kết quả hồi quy cho thấy R2 hiệu chỉnh là 0.404 có nghĩa biến độc lập đƣa vào chạy hồi quy ảnh hƣởng 40.4% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Bảng 4. 17: Kết quả hồi quy tuyến tính với biến phụ thuộc là ý định nghỉ việc
HỆ SỐ BETA CHƢA CHUẨN HÓA
HỆ SỐ BETA
CHUẨN HÓA t Sig. Đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) 5.581 .379 14.720 .000 HRM -.344 .101 -.274 -3.415 .001 .780 1.281 PSM -.400 .111 -.321 -3.612 .000 .633 1.580 JS -.207 .085 -.211 -2.430 .017 .668 1.498 a. Biến phụ thuộc: TI
Sig kiểm định t hệ số hồi quy của biến độc lập nhỏ hơn 0.05, do đó biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc.
Kết quả từ bảng trên cho thấy hệ số β của các biến HRM, PSM, JS đều nhỏ hơn 0. Điều này cho thấy hoạt động quản trị, động lực phụng sự cơng và sự hài lịng trong công việc với ý định nghỉ việc có quan hệ tuyến tính nghịch. Hay nói cách khác, biến hoạt động quản trị, động lực phụng sự công và sự hài lịng trong cơng việc có ảnh hƣởng tới ý định nghỉ việc và ảnh hƣởng này là ảnh hƣởng trái nghịch vì có hệ số β âm.
Bảng 4. 18: Phân tích phƣơng sai ANOVA với biến phụ thuộc là ý định nghỉ việc Mơ hình Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 46.399 3 15.466 27.846 .000b Phần dƣ 64.430 116 .555 Tổng 110.830 119
Kiểm định ANOVA về sự phù hợp của mơ hình có sig. = 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. do đó các kết quả hệ số có thể đƣợc xem xét.
Kết luận: từ kết quả hồi quy, sự hài lịng trong cơng việc, hoạt động quản trị, động lực phụng sự và ý định nghỉ việc có quan hệ tuyến tính nghịch. Nói cách khác, Hoạt động quản trị, sự hài lịng trong cơng việc, động lực phụng sự càng tốt thì làm giảm ý định nghỉ việc. Vậy giả thuyết H4, H5, H2 đƣa ra đã đƣợc kiểm định và
chứng minh.
4.5 Phân tích ANOVA
Mục đích của phân tích này nhằm kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính với biến định lƣợng. Để thực hiện đƣợc điều này chúng ta tiến hành phân tích phƣơng sai one way – ANOVA và Indepent-sample T – test. Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (hay mức ý nghĩa Sig. < 0.05).
4.5.1. Kiểm định biến Giới tính
Vì biến Giới tính chỉ có 2 giá trị nên ta tiến hành kiểm định Indepent-sample T – test để kiểm định giả thiết khơng có sự khác biệt phƣơng sai ý định nghỉ việc giữa nam và nữ ở các câu hỏi.
Bảng 4. 19: Kết quả kiểm định Indepent-sample T – test giữa Giới tính và ý định nghỉ việc
Kết quả kiểm định Levene
Kết quả kiểm định t-test (Giả thiết phƣơng sai bằng nhau)
F Sig. Sig. (2-tailed)
TI
Giả định phƣơng sai bằng nhau 1.221 .271 .031
Kiểm định Levene của các biến định lƣợng TI đều có giá trị sig > 0,05. Điều này có nghĩa là phƣơng sai của các biến này khơng khác nhau giữa 2 giới tính
Giá trị sig t-test của trung bình thang đo ý định nghỉ việc = 0,031 do đó. với mức ý nghĩa 95%. ta có thể khẳng định rằng: có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê
về ý định nghỉ việc của những đáp viên có giới tính khác nhau. 4.5.2. Kiểm định biến độ tuổi
Vì biến độ tuổi chỉ có 3 giá trị nên ta tiến hành kiểm định one-way ANOVA để kiểm định giả thiết khơng có sự khác biệt phƣơng sai động lực phụng sự giữa những ngƣời có độ tuổi khác nhau ở các câu hỏi.
Bảng 4. 20: Kết quả kiểm định one-way ANOVA giữa độ tuổi và động lực phụng sự công
Kết quả kiểm định Levene
Kết quả kiểm định F (Giả thiết phƣơng sai bằng nhau)
Sig. Sig. (2-tailed)
PSM
Giả định phƣơng sai bằng nhau 0.691 0.399
Giả định phƣơng sai không bằng nhau
(Welch) 0.353
Kiểm định Levene của các biến định lƣợng PSM đều có giá trị sig >0,05. Điều này có nghĩa là phƣơng sai của các biến này không khác nhau giữa các độ tuổi khác nhau Giá trị sig F-test của trung bình thang đo động lực phụng sự cơng = 0,399 do đó. với mức ý nghĩa 95%. ta có thể khẳng định rằng: khơng có sự
khác biệt có ý nghĩa thống kê về động lực phụng sự của những đáp viên có độ tuổi khác nhau.
4.5.3. Kiểm định biến thu nhập
Vì biến thu nhập chỉ có nhiều giá trị nên ta tiến hành kiểm định one-way ANOVA để kiểm định giả thiết khơng có sự khác biệt phƣơng sai động lực phụng sự giữa các những ngƣời có thu nhập khác nhau ở các câu hỏi.
Bảng 4. 21: Kết quả kiểm định one-way ANOVA giữa thu nhập và động lực phụng sự công
Kết quả kiểm định Levene
Kết quả kiểm định F (Giả thiết phƣơng sai bằng nhau)
Sig. Sig. (2-tailed)
PSM
Giả định phƣơng sai bằng nhau 0.012 0.000
Giả định phƣơng sai không bằng
nhau (Welch) 0.000
Kiểm định Levene của các biến định lƣợng PSM đều có giá trị sig nhỏ hơn 0,05. Điều này có nghĩa là phƣơng sai của các biến này có khác nhau giữa các thu nhập khác nhau. Giá trị sig Welch-test của trung bình thang đo động lực phụng sự cơng = 0,000 do đó. với mức ý nghĩa 95%. ta có thể khẳng định rằng: Có sự khác
biệt có ý nghĩa thống kê về động lực phụng sự của những đáp viên có thu nhập khác nhau. Điều này đƣợc mơ tả nhƣ sau
Bảng 4. 22: So sánh thu nhập và PSM (trung bình) Số lƣợng Trung bình (PSM) từ 2 đến dƣới 3 triệu 15 3.2400 từ 3 đến dƣới 4 triệu 37 3.2973 trên 4 triệu 68 3.9088 Total 120 3.6367
Bảng trên cho thấy ngƣời với thu nhập cao thì trung bình động lực phụng sự cơng tƣơng ứng càng tăng.
Kết quả trên có thể đƣợc giải thích thơng qua Thuyết Nhu cầu của Maslow(1943). Theo đó, một hình tháp nhu cầu cấp cao - là động lực phụng sự cơng khó có thể xuất hiện một khi nhu cầu ở cấp thấp - là sự đảm bảo an tồn về mặt tài chính chƣa đƣợc thỏa mãn. Tuy vậy, với thực tế về các chính sách tiền lƣơng, phụ cấp nhƣ hiện nay, nhu cầu đảm bảo an toàn về tài chính này vẫn tỏ ra khó có thể cải thiện trong tƣơng lai gần.
Có rất nhiều lý do khơng thể nhanh chóng tăng mức thu nhập cho hệ thống nhân viên làm việc trong các tổ chức công nhƣ: hệ thống cán bộ, công chức quá đông trong khi ngân sách hạn chế, mỗi lần tăng hệ số lƣơng cơ bản đều tốn hàng ngàn tỷ đồng; cơ cấu chi đầu tƣ công thiếu hiệu quả; gánh nặng nợ công và cơ cấu tổ chức cán bộ hiện này còn cồng kềnh, tồn tại nhiều vấn đề bất cập.
Bảng 4. 23: Kết quả kiểm định one-way ANOVA giữa thu nhập và sự hài lịng cơng việc
Kết quả kiểm định