Mã hóa Sự ổn định trong cơng việc (ODCV) Nguồn
ODCV1 Bạn cảm thấy công việc hiện tại rất ổn định. Frederick Herzberg (1966); Bùi Thị Minh Thu và cộng sự (2014)
ODCV2 Bạn khơng phải lo lắng mình bị mất việc tại công ty. ODCV3 Nhân viên được giao quyền phù hợp tương ứng với
trách nhiệm công việc.
ODCV4 Nhân viên có đủ thẩm quyền phương pháp thực hiện công việc.
ODCV5 Thời gian làm việc phù hợp.
Bảng 3. 3: Diễn đạt và mã hóa thang đo tự chủ trong cơng việc
Mã hóa Sự tự chủ trong công việc (TCCV) Nguồn
TCCV1 Được quyền quyết định một số công việc phù hợp tương ứng với năng lực, trách nhiệm của nhân viên.
Simons & Enz (1995); Bùi Thị Minh Thu và cộng sự (2014); Đặng Nguyễn Hồng Phúc (2013)
TCCV2 Nhân viên được tham gia vào việc lập kế hoạch sản xuất.
TCCV3 Nhân viên hiểu được công việc của nhân viên đóng góp vào mục tiêu và chiến lược phát triển của công ty như thế nào?
TCCV4 Nhân viên nhận được thông tin về tình trạng sản xuất kinh doanh của công ty.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Bảng 3. 4: Diễn đạt và mã hóa thang đo Lương và phúc lợi
Mã hóa Lương và chế độ phúc lợi (LPL) Nguồn
LPL1 Tiền lương tương xứng với kết quả làm việc Maslow (1943); Giao Hà Quỳnh Uyên (2015); Bùi Thị Minh Thu và cộng sự (2014)
LPL2 Tiền lương đủ để đáp ứng các nhu cầu của cuộc sống
LPL3 Chính sách, chế độ về phúc lợi đã thực sự quan tâm tới nhân viên hay chưa?
LPL4 Chế độ phúc lợi có trả đúng thời hạn và thỏa đáng chưa?
LPL5 Hàng năm công ty đều tổ chức cho nhân viên đi du lịch, nghỉ dưỡng
Bảng 3. 5: Diễn đạt và mã hóa thang đo Cơ hội thăng tiến
Mã hóa Đào tạo và phát triển (DTPT) Nguồn
DTPT1 Tơi có nhiều cơ hội được đào tạo kiến thức cần thiết cho cơng việc của mình.
Maslow (1943); Wong, Siu, Tsang (1999); Bùi Thị Minh Thu và cộng sự (2014)
DTPT2 Tôi biết rõ những điều kiện để được thăng tiến của công ty.
DTPT3 Mọi người điều có cơ hội thăng tiến như nhau.
DTPT4 Công ty giúp tôi có kế hoạch đào tạo và phát triển nghề nghiệp rõ ràng.
DTPT5 Công ty tạo điều kiện cho tôi nhiều cơ hội thăng tiến và phát triển.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Bảng 3. 6: Diễn đạt và mã hóa thang đo Quản lý trực tiếp
Mã hóa Phong cách lãnh đạo (PCLD) Nguồn
PCLD1 Quản lý trực tiếp có cung cấp những thơng tin phản hồi giúp nhân viên cải thiện hiệu suất công việc.
Wong, Siu, Tsang (1999); Đặng Nguyễn Hồng Phúc (2013); Giao Hà Quỳnh Uyên (2015) PCLD2 Bất cứ vấn đề gì nhân viên cũng có thể thảo
luận được với quản lý trực tiếp của mình. PCLD3 Quản lý trực tiếp luôn ghi nhận sự đóng góp
của nhân viên đối với công ty.
PCLD4 Quản lý trực tiếp hỏi ý kiến của nhân viên khi có vấn đề liên quan đến công việc của nhân viên
PCLD5 Quản lý trực tiếp bảo vệ quyền lợi hợp lý cho nhân viên.
Bảng 3. 7: Diễn đạt và mã hóa thang đo Động lực làm việc của người lao động
Mã hóa Động lực làm việc của người lao động (ĐLLV)
Nguồn
DLLV1 Nhân viên tự nguyện nâng cao kỹ năng để làm việc tốt hơn.
Đặng Nguyễn Hồng Phúc (2013); Bùi Thị Minh Thu và cộng sự (2014)
DLLV2 Nhân viên luôn cảm thấy hứng thú khi làm việc công việc hiện tại.
DLLV3 Nhân viên sẳn sàng hy sinh quyền lợi cá nhân để hồn thành cơng việc. DLLV4 Nhân viên thường làm việc với tâm
trạng tốt nhất.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
3.3.2. Chọn mẫu nghiên cứu
Do thời gian 3 tháng thực hiện nghiên cứu nên quy tắc chọn mẫu theo quy tắc tối thiểu để đảm bảo tính tin cậy của nghiên cứu. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) kích thước mẫu cần cho nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như: phương pháp phân tích dữ liệu và độ tin cậy cần thiết. Trong EFA cở mẫu thường xác định 2 yếu tố: là kích thướt tối thiểu và số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Theo Hair và cộng sự (2006) trích trong (Nguyễn Đình Thọ 2011) sử dụng EFA cho rằng kích thước tối thiểu là 50, tối thiểu cở mẫu phải đạt 100. Tỉ lệ quan sát/ biến đo lường là 5:1; nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 biến quan sát.
Đối với phương pháp hồi quy tuyến tính, cơng thức kinh nghiệm n>50 +8p; trong đó n: kích thướt mẫu cần thiết; p là số biến độc lập trong mơ hình. Nghiên cứu sử dụng kết hợp cà 2 phương pháp EFA và hồi quy tuyến tính nên có cở mẫu được chọn trên nguyên tắc càng lớn càng tốt. Với 32 biến quan sát, số lượng mẫu cần thiết là 32*5=160. Vì vậy tác giả chọn điều tra số mẫu 200 người lao động tại tất cả bộ phận ở công ty là phù hợp. Để đảm bảo cở mẫu thu về 200 phiếu khảo sát đạt mức cho nghiên cứu thì tác giả có 240 phiếu khảo sát được phát đi.
3.3.3 Phương pháp thu thập
Dữ liệu sơ cấp: tác giả tiến hành chọn mẫu thuận tiện và phỏng vấn tất cả người lao động trong công ty theo bảng câu hỏi đã soạn để thu nhập số liệu với 240 phiếu điều tra theo phương pháp chọn mẫu trên như: 60 phiếu điều tra tại văn phịng cơng ty, 60 phiếu điều tra tại các xí nghiệp cơ khí, 60 phiếu điều tra tại xí nghiệp bê tơng và 60 phiếu điều tra trung tâm ô tô.
Dữ liệu thứ cấp: Sử dụng dữ liệu của các nghiên cứu trong và ngồi nước đã được cơng bố (số liệu báo cáo cơng ty cơ khí từ năm 2012 đến năm 2016, luận văn thạc sỹ trong nước, tạp chí trong nước), từ các nghiên cứu này tác giả rút ra được các nhân tố ảnh hướng đến động lực làm việc của người lao động trong cơng ty cơ khí Kiên Giang.
3.3.4 Xây dựng thang đo nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 điểm cụ thể: 1. Hồn tồn khơng đồng ý,
2. Không đồng ý, 3. Trung lập, 4. Đồng ý,
5. Hồn tồn đồng ý.
3.3.5. Phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu
3.3.5.1. Đánh giá sơ bộ thang đo
Việc đánh giá sơ bộ độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploring Factor Analysis) thông qua phần mềm xử lý SPSS 20.0 để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn độ tin cậy. Trong đó:
Cronbach’s Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, tr.257, 258) cùng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0.6 trở lên là sử dụng được. Về mặt lý thyết, Cronbach’s Alpha càng cao thì càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, nếu Cronbach’s Alpha quá lớn (0.95) thì
xuất hiện hiện tượng trùng lắp (đa cộng tuyến) trong đo lường, nghĩa là nhiều biến trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr.350 - 351).
Tuy nhiên, bên cạnh hệ số Cronbach’s Alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (iterm - total correlation), do hệ số Cronbach’s Alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại; Theo đó những biến nào có tương quan biến tổng < 0.3 sẽ bị loại bỏ (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3.3.5.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng phổ biến để đánh giá giá trị thang đo (tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt) hay rút gọn một tập biến. Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố được ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các thuộc tính của các khái niệm nghiên cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm:
Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO (Kaiser - Mayer - Olkin) dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết H0 (các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0.5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig < 0.05. Trường hợp KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tr.262).
Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Engenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cummulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thốt). Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), các nhân tố có Engenvalue < 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Engenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. Tuy nhiên, trị số Engenvalue và phương sai trích là bao nhiêu cịn phụ thuộc vào phương pháp trích và phép xoay nhân tố. Theo Nguyễn Trọng Hoài (2009, tr.14), nếu sau phân tích EFA là phân tích hồi qui thì có thể sử dụng phương pháp trích Principal components với phép xoay Varimax.
Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair và ctg, Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0.4 được xem là quan
trọng; Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.55; Nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading > 0.75 (Nguyễn Trọng Hoài, 2009, tr.14). Ngoài ra, trường hợp các biến có Factor loading được trích vào các nhân tố khác nhau mà chênh lệch trọng số rất nhỏ (các nhà nghiên cứu thường không chấp nhận < 0.3), tức không tạo nên sự khác biệt để đại diện cho một nhân tố, thì biến đó cũng bị loại và các biến cịn lại sẽ được nhóm vào nhân tố tương ứng đã được rút trích trên ma trận mẫu (Pattern Matrix).
3.3.5.3. Phân tích hồi qui tuyến tính bội
Q trình phân tích hồi qui tuyến tính được thực hiện qua các bước:
Bước 1: Kiểm tra tương quan giữa biến các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc thông qua ma trận hệ số tương quan. Theo đó, điều kiện để phân tích hồi qui là phải có tương quan giữa các biến độc lập với nhau và độc lập với biến phụ thuộc. Tuy nhiên, nếu hệ số tương quan > 0.85 thì cần xem xét vai trị của các biến độc lập, vì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (một biến độc lập này có được giải thích bằng một biến khác).
Bước 2: Xây dựng và kiểm định mơ hình hồi qui Y = β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ... + βkXk Được thực hiện thông qua các thủ tục:
Lựa chọn các biến đưa vào mơ hình hồi qui, sử dụng phương pháp Enter - SPSS 20.0 xử lý tất cả các biến đưa vào cùng một lượt.
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình bằng hệ số xác định R2 (R Square). Tuy nhiên, R2 có đặc điểm càng tăng khi đưa thêm các biến độc lập vào mơ hình, mặc dù khơng phải mơ hình càng có nhiều biến độc lập thì càng phù hợp với tập dữ liệu. Vì thế, R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) có đặc điểm khơng phụ thuộc vào số lượng biến đưa thêm vào mơ hình được sử dụng thay thế R2 để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui bội.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình để lựa chọn mơ hình tối ưu bằng cách sử dụng phương pháp phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết H0: (khơng có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập β1=β2=β3=βK= 0). Nếu
giá trị thống kê F có Sig rất nhỏ (< 0.05), thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, khi đó chúng ta kết luận tập hợp của các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích cho sự biến thiên của biến phụ thuộc. Nghĩa là mơ hình được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, vì thế có thể sử dụng được.
Xác định các hệ số của phương trình hồi qui, đó là các hệ số hồi qui riêng phần βk đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập Xk thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên. Tuy nhiên, độ lớn của βk phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến độc lập, vì thế việc so sánh trực tiếp chúng với nhau là khơng có ý nghĩa. Do đó, để có thể so sánh các hệ số hồi qui với nhau từ đó xác định tầm quan trọng (mức độ giải thích) của các biến độc lập cho biến phụ thuộc, người ta biểu diễn số đo của tất cả các biến độc lập bằng đơn vị đo lường độ lệnh chuẩn beta.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 trình bày mơ hình và phương pháp nghiên cứu. Trên cơ sở các lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm trước đây, tác giả đề xuất mơ hình nghiên cứu 6 nhân tố độc lập bao gồm: Điều kiện làm việc, công việc phù hợp, sự tự chủ trong công việc, lương và phúc lợi, cơ hội thăng tiến, phong cách lãnh đạo. Mẫu được chọn bằng phương pháp thuận tiện. Từ 230 phiếu khảo sát phát cho người lao động của công ty để thu thập thông tin, sàng lọc những phiếu sai xót, đưa ra 200 phiếu đúng yêu cầu. Tác giả cũng đưa ra các phương pháp phân tích và xử lý số liệu trong đề tài.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. GIỚI THIỆU VỀ CƠNG TY CỔ PHẦN CƠ KHÍ KIÊN GIANG 4.1.1. Quá trình hình thành và phát triển
Công ty cổ phần cơ khí Kiên Giang tiền thân là xí nghiệp cơ khí 30 tháng 4 được thành lập năm 1985. Đến năm 1989, đơn vị này sáp nhập với xí nghiệp cơ khí Nơng nghiệp 19 tháng 5 và được đổi tên thành cơng ty cơ khí Điện máy Kiên Giang. Đến tháng 5 năm 2003, chuyển đổi thành xí nghiệp cơ khí Xây dựng trực thuộc cơng ty Đầu tư phát triển nhà Kiên Giang. Đến tháng 12 năm 2004, cơng ty TNHH cơ khí Kiên Giang được thành lập trên cơ sở tổ chức lại xí nghiệp cơ khí xây dựng và cơng ty Liên doanh Bê tơng ly tâm Kiên An-Liên danh của xí nghiệp cơ khí Xây dựng và công ty Bê tông ly tâm An Giang. Đến tháng 01 năm 2011, được chuyển đổi thành cơng ty TNHH MTV cơ khí Kiên Giang. Đến tháng 5 năm 2014, doanh nghiệp này tiếp tục chuyển đổi hình thức thành cơng ty cổ phần cơ khí Kiên Giang. KIMEC từ khi thành lập đến nay đã trải qua năm lần đổi tên, sát nhập và thành lập.
Từ khi thành lập tháng 12 năm 2004, cơng ty có vốn điều lệ là 10 tỉ đồng. Đến năm 2006, do nhu cầu tăng vốn để đầu tư chuyển đổi công nghệ sản xuất bê tông ly tâm sang công nghệ bê tông dự ứng lực, doanh nghiệp này được công ty TNHH MTV đầu tư phát triển nhà Kiên Giang (công ty mẹ) cấp nguồn vốn bổ sung thêm 3,2 tỉ đồng. Đến năm 2007, do nhu cầu tăng vốn để đầu tư thêm hệ thống ion tĩnh điện và thành lập Trung tâm ô tô Kiên Giang làm đại lý chính thức cho cơng ty Trường Hải (kinh doanh ô tô) nên được công ty mẹ tiếp tục cấp bổ sung nguồn vốn kinh doanh.
Hiện nay, Cơng ty cổ phần cơ khí Kiên Giang thuộc loại doanh nghiệp vừa, có vốn nhà nước nắm giữ đa số cổ phần, chiếm 80,89% vốn điều lệ. Đại diện vốn nhà nước là công ty TNHH MTV Đầu tư phát triển nhà Kiên Giang thuộc Tổng công ty Đầu tư phát triển nhà và đô thị – HUD.
4.1.2. Chức năng, nhiệm vụ các phịng ban
Ban Kiểm sốt: là tổ chức thay mặt cho cổ đơng để kiểm sốt mọi hoạt động kinh doanh, quản trị và điều hành của cơng ty. Ban kiểm sốt do Đại hội đồng cổ đông bầu
cử và bãi nhiệm. Chịu trách nhiệm trước đại hội cổ đông về những sai phạm gây thiệt hại cho công ty trong khi thực hiện nhiệm vụ;
Hội đồng quản trị: có nhiệm vụ chỉ đạo, giám sát mọi hoạt động sản xuất kinh doanh của công ty và lãnh đạo điều hành của Ban Giám đốc;