- Thâm niên cơng tác: được chia làm 4 mức, trong đó số người làm việc dưới 5 năm là 37 người (chiếm tỷ lệ 18,5%); số người làm việc từ 5 năm đến dưới 10 năm là 34 người (chiếm tỷ lệ 17%); số người làm việc từ 10 năm đến dưới 15 năm là 82 người (chiếm tỷ lệ 41%); và số người có thâm niên cơng tác trên 15 năm là 47 người (chiếm 23,5%). Kết quả khảo sát cho thấy công chức được khảo sát chủ yếu có thâm niên cơng tác từ 5 năm trở lên.
80% 20%
Chức danh/Vị trí cơng việc
Chun viên hoặc tương đương Lãnh đạo hoặc tương đương
18% 17% 41% 24%
Thâm niên công tác
Dưới 5 năm Từ 5 đến dưới 10 năm Từ 10 đến dưới 15 năm Trên 15 năm
4.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Hệ số Cronbanch’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương đương với nhau, hay nói cách khác hệ số Cronbanch’s Alpha này cho biết các đo lường có liên kết với nhau khơng. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến khơng phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ, và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Hệ số Cronbach’s Alpha kiểm định độ tin cậy của thang đo, cho phép ta loại bỏ những biến không phù hợp trong mơ hình nghiên cứu.
Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo có Croncach’s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally, và Burnstein, 1994); Hoàng Trọng, và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), cho rằng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến gần 1,0 là thang đo luờng tốt, từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Cũng có nghiên cứu cho rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đuợc trong trường hợp khái niệm đang đo luờng là mới đối với nguời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; và Slater, 1995).
4.2.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực nhân lực
Chạy kiểm định Cronbach’s Anpha đối với thang đo Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực trên phần mềm SPSS nhận được kết quả như sau:
Bảng 4.2. Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực
Biến quan sát
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Thang đo Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực: Cronbach’s Alpha = 0,739
HRM1 34.46 20.068 .279 .735 HRM2 34.55 20.490 .217 .743 HRM3 34.48 21.527 .080 .760 HRM4 34.31 16.908 .600 .683 HRM5 34.27 17.733 .540 .695 HRM6 34.51 18.613 .418 .715 HRM7 34.21 18.187 .513 .701 HRM8 34.33 18.281 .504 .702 HRM9 34.51 18.543 .429 .713 HRM10 34.56 19.152 .385 .720
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kết quả từ bảng trên có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,739 thoả điều kiện lớn hơn 0,7. Tuy nhiên, hệ số tương quan biến - tổng của 3 biến HRM1, HRM2, và HRM3 nhỏ hơn 0,3, vì vậy sẽ loại bỏ 3 biến quan sát này, và chạy lại kiểm định lần 2 đối với các biến quan sát còn lại.
Bảng 4.3. Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực (kiểm định lần 2)
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến - tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Thang đo Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực: Cronbach’s Alpha = 0,808
HRM4 23.06 12.704 .684 .755 HRM5 23.02 13.437 .626 .767 HRM6 23.26 13.904 .550 .781 HRM7 22.96 14.064 .562 .779 HRM8 23.08 14.536 .487 .792 HRM9 23.26 14.414 .468 .796 HRM10 23.31 15.011 .417 .803
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kết quả từ bảng trên có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,808 thoả điều kiện lớn hơn 0,7 và các hệ số tương quan biến - tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do đó, 7 biến quan sát trên đều được giữ lại để đại diện cho thang đo Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực, và sẽ được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.2. Kiểm định độ tin cậy thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân hướng vào cá nhân
Chạy kiểm định Cronbach’s Anpha đối với thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân trên phần mềm SPSS nhận được kết quả như sau:
Bảng 4.4. Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến - tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân: Cronbach’s Alpha = 0,857
OCBI1 11.33 5.762 .780 .783 OCBI2 11.44 6.268 .697 .820 OCBI3 11.63 6.958 .631 .845 OCBI4 11.65 6.478 .700 .818
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kết quả từ bảng trên có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,857 và các hệ số tương quan biến - tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do đó, 4 biến trên đều được giữ lại để đại diện thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân, và sẽ được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.3. Kiểm định độ tin cậy thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức hướng vào tổ chức
Chạy kiểm định Cronbach’s Anpha đối với thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức trên phần mềm SPSS nhận được kết quả như sau:
Bảng 4.5. Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến - tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức: Cronbach’s Alpha = 0,787
OCBO1 7.62 2.327 .593 .758 OCBO2 7.89 2.806 .640 .708 OCBO3 7.89 2.404 .665 .668
Kết quả từ bảng trên có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,787 và các hệ số tương quan biến - tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do đó, 3 biến trên đều được giữ lại để đại diện thang đo Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức, và sẽ được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.4. Kiểm định độ tin cậy thang đo Động lực phụng sự công
Chạy kiểm định Cronbach’s Anpha đối với thang đo Động lực phụng sự công trên phần mềm SPSS nhận được kết quả như sau:
Bảng 4.6. Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo Động lực phụng sự công
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến - tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Thang đo Động lực phụng sự công: Cronbach’s Alpha = 0,876
PSM1 14.59 11.359 .708 .849 PSM2 14.63 11.782 .698 .852 PSM3 14.62 11.261 .685 .855 PSM4 14.62 10.678 .755 .838 PSM5 14.65 11.193 .689 .854
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kết quả từ bảng trên có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,876 và các hệ số tương quan biến - tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do đó, 5 biến trên đều được giữ lại để đại diện thang đo Động lực phụng sự công, và sẽ được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA.
Như vậy, sau kiểm định Cronbach’s Alpha, có 3 biến quan sát là HRM1, HRM2, và HRM3 cần phải được loại bỏ trước khi đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA. Bảng thống kê kết quả tổng hợp lần kiểm định cuối cùng của từng nhóm biến như sau:
Đo lường yếu tố “Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực” sử dụng các biến quan sát: HRM4, HRM5, HRM6, HRM7, HRM8, HRM9, và HRM10.
Đo lường yếu tố “Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân” sử dụng các biến quan sát: OCBI1, OCBI2, OCBI3, và OCBI4.
Đo lường yếu tố “Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức” sử dụng các biến quan sát: OCBO1, OCBO2, và OCBO3.
Đo lường yếu tố “Động lực phụng sự công” sử dụng các biến quan sát: PSM1, PSM2, PSM3, PSM4, và PSM5.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships).
EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Sau khi phân tích kiểm định Cronbach’s Anpha và loại những biến có tương quan biến – tổng yếu trong từng nhóm thang đo, ta tiến hành phân tích nhân tố sử dụng phần mềm SPSS, kết quả như sau:
Bảng 4.7. Kết quả phân tích EFA các thang đo của mơ hình nghiên cứu (hệ số tải nhân tố = 0,5) Nhân tố Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực Động lực phụng sự công Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức HRM5 .772 HRM7 .749 HRM4 .742 HRM9 .732 HRM6 .701 HRM10 .698 HRM8 .665 PSM4 .818 PSM5 .789 PSM2 .787 PSM1 .776 PSM3 .767 OCBI1 .786 OCBI3 .781 OCBI4 .725 OCBI2 .654 OCBO2 .755 OCBO3 .741 OCBO1 .619 Hệ số Eigenvalues 9.991 1.841 1.407 1.201 KMO = 0.888 Phương sai trích: 69.205% Bartlett’s: Sig. = 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn; giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại, hệ số này thể hiện ở ma trận xoay nhân tố. Kết quả
cho thấy ở ma trận xoay nhân tố thông báo là “chỉ có 1 nhân tố được trích” từ 2 biến quan sát đầu vào.
Hệ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp. Kết quả hệ số KMO lớn hơn hay bằng 0,5 chứng tỏ sự thích hợp của phân tích nhân tố EFA.
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể. Kiểm định Bartlett dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương 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 tương quan với nhau. Kết quả Sig = 0,000 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s Test of Sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett’s với Sig. = 0,000; hệ số KMO trong phân tích bằng 0,888 > 0,5, cho thấy rằng kết quả phân tích yếu tố là đảm bảo độ tin cậy, và kiểm định Bartlett’s Test có hệ số Sig. = 0,000 < 0,05, thể hiện rằng kết quả phân tích yếu tố đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê.
Hệ số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Kết quả cho thấy có 5 nhân tố đều có hệ số Eigenvalue lớn hơn 1. Hệ số Eigenvalues của yếu tố thứ 5 bằng 1,127201 > 1, thể hiện sự hội tụ của phép phân tích dừng ở yếu tố thứ 5, hay kết quả phân tích cho thấy có 5 yếu tố được trích ra từ dữ liệu khảo sát.
Tổng phương sai trích là 69,205% > 50%, cho thấy mơ hình EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện rằng sự biến thiên của các yếu tố được
đây là mức ý nghĩa ở mức khá. Do vậy, tất cả các biến sẽ được giữ lại, và tiếp tục phân tích hồi quy.
Hệ số tải yếu tố của mỗi biến quan sát thể hiện các yếu tố đều lớn hơn 0,5, cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được mối ảnh hưởng với các yếu tố mà các biến này biểu diễn.
Bốn (04) nhân tố được xác định có thể được mơ tả như sau:
- Nhân tố 1: Gồm 7 biến quan sát: HRM4, HRM5, HRM6, HRM7, HRM8, HRM9, VÀ HRM10. Chính các biến này cấu thành nhân tố “Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực” – ký hiệu là HRM. Các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0,6 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.
- Nhân tố 2: Gồm 5 biến quan sát: PSM1, PSM2, PSM3, PSM4, và PSM5. Chính các biến này cấu thành nhân tố “Động lực phụng sự công” – ký hiệu là PSM. Các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0,7 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.
- Nhân tố 3: Gồm 4 biến quan sát: OCBI1, OCBI2, OCBI3, và OCBI4. Chính các biến này cấu thành nhân tố “Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân” - Ký hiệu là: OCBI. Các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0,6 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.
- Nhân tố 4: Gồm 3 biến quan sát: OCBO1, OCBO2, và OCBO3. Chính các biến này cấu thành nhân tố “Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức” - Ký hiệu là: OCBO. Các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0,6 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.
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 Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực: HRM là trung bình của các biến: HRM4, HRM5, HRM6, HRM7, HRM8, HRM9, và HRM10.
- Nhân tố Hành vi công dân tổ chức hướng vào cá nhân: OBCI là trung bình của các biến: OCBI1, OCBI2, OCBI3, và OCBI4.
- Nhân tố Hành vi công dân tổ chức hướng vào tổ chức: OCBO là trung bình của các biến: OCBO1, OCBO2, và OCBO3.
- Nhân tố Động lực phụng sự cơng: PSM là trung bình của các biến: PSM1, PSM2, PSM3, PSM4, và PSM5.
4.4.1. Giả thuyết H2: Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực tác động dương đến Động lực phụng sự công dương đến Động lực phụng sự công
Bảng 4.8. Kiểm định sự tương quan giữa hai biến
Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và Động lực phụng sự công
**. Kết quả kiểm định này có ý nghĩa ở mức 1% và là kiểm định 2 phía.
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Kiểm định hai phía về tương quan giữa hai biến Hoạt động quản trị nguồn nhân lực và Động lực phụng sự công cho kết quả: Hệ số tương quan Pearson = 0,328 > 0 (dương). Điều này cho thấy hai biến Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và Động lực phụng sự cơng có mối liên hệ cùng chiều. Và kiểm định này là có ý nghĩa vì ở độ tin cậy 99% thì cho kết quả Sig. = 0,000 < 1%.
HRM PSM
HRM
Hệ số tương quan Pearson 1 .328**
Sig. (2 phía) .000
Mẫu 200 200
PSM
Hệ số tương quan Pearson .328** 1
Sig. (2 phía) .000
Bảng 4.9. Kết quả tóm tắt mơ hình giữa hai biến
Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và Động lực phụng sự công
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn lỗi của ước lượng
Durbin-Watson
1 .328a .108 .103 .78228 1.590
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS)
Chạy hồi quy bằng phần mềm SPSS với hai biến, trong đó: Động lực phụng sự cơng là biến phụ thuộc và Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực là biến độc lập. Kết quả hồi quy cho thấy R2 hiệu chỉnh là 0,103 có nghĩa biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 10,3% sự thay đổi của biến phụ thuộc, cịn lại là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin – Watson = 1,590, nằm trong khoảng 1 đến 3 nên khơng có