Biến quan sát Ký hiệu
Doanh thu hàng năm của Công ty luôn đạt kế hoạch đề ra KQKD1 Lợi nhuận hàng năm đều đạt kế hoạch đề ra KQKD2 Khách hàng hài lịng về sản phẩm, dịch vụ của Cơng ty ngày càng tăng KQKD3 Hàng năm, Cơng ty đều có thêm lượng khách hàng mới KQKD4 Cơng suất máy móc thiết bị khai thác đạt chỉ tiêu kế hoạch KQKD5 Hàng năm, Công ty đưa ra nhiều sản phẩm, dịch vụ mới KQKD6 Người lao động hài lòng với hoạt động đào tạo tại Công ty KQKD7 Người lao động muốn gắn bó lâu dài với cơng việc tại Công ty KQKD8 Thị trường của Công ty ngày càng mở rộng KQKD9
3.4. Nghiên cứu định lƣợng
3.4.1. Thiết kế nghiên cứu định lƣợng
Tổng thể mẫu nghiên cứu là tất cả cán bộ nhân viên đang làm việc tại Công ty cổ phần Tư vấn xây dựng Kiên Giang. Cơng ty có 240 nhân viên nên tác giả khảo sát 240 CBNV.
Nghiên cứu định lượng tiến hành thông qua phương pháp phỏng vấn trực tiếp bằng bảng câu hỏi in sẵn.
3.4.2. Thiết kế bảng câu hỏi và thu thập dữ liệu
Đối tượng khảo sát là toàn thể cán bộ, nhân viên đang làm việc tại Công ty cổ phần Tư vấn xây dựng Kiên Giang. Quá trình thu thập dữ liệu nghiên cứu được tiến hành bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp thông qua bảng câu hỏi chi tiết. Bảng câu hỏi sử dụng hình thức câu hỏi đóng. Nội dung bảng câu hỏi gồm các phần:
Phần mở đầu giới thiệu mục đích nghiên cứu và cam kết bảo mật thơng tin của cuộc khảo sát;
Phần 1: Khảo sát về ảnh hưởng của thực tiễn QTNNL đến kết quả kinh doanh của doanh nghiệp. Dùng để lấy ý kiến đánh giá của cán bộ, nhân viên theo thang đo Likert 5 điểm, tương ứng với mức đồng ý tăng dần: 1- Hồn tồn khơng đồng ý/Rất kém; 2 - Khơng đồng ý/Kém; 3 - Trung lập (Bình thường); 4 - Đồng ý/Tốt; 5 - Hồn toàn đồng ý/Rất tốt.
Phần 2: Thông tin cá nhân gồm các câu hỏi để người được khảo sát cung cấp những thông tin cá nhân (tuổi, giới tính, vị trí cơng tác, trình độ chun mơn, thu nhập);
Nội dung chi tiết của Bảng câu hỏi khảo sát được trình bày ở Phụ lục 3.
3.4.3. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả sẽ tiến hành kiểm tra lại các phiếu khảo sát và loại đi những phiếu không hợp lệ, vi phạm yêu cầu như: các câu trả lời theo quy luật, điền thiếu các thơng tin quan trọng. Sau đó, các câu hỏi sẽ được mã hóa, nhập liệu vào phần mềm SPSS 18.0, làm sạch dữ liệu và phân tích theo các bước sau:
Cơng cụ Cronbach’s Alpha dùng để kiểm định mối tương quan giữa các biến. Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Nếu biến nào mà sự tồn tại của nó làm giảm Cronbach’s Alpha thì sẽ được loại bỏ để Cronbach’s Alpha tăng lên, các biến cịn lại giải thích rõ hơn về bản chất của khái niệm chung đó (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Các thang đo trong mơ hình nghiên cứu được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha để loại các biến “rác”, các biến này có hệ số tương quan biến tổng (Corrected item total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và thang đo được chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnaly & Bernsteri, 1994; Slater, 1995).
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Trong phân tích EFA địi hỏi phải thực hiện các nội dung sau:
Kiểm định tính thích hợp của EFA, sử dụng thước đo KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure). Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) chỉ được sử dụng khi hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị từ 0,5 trở lên (Othman & Owen, 2000). Hệ số tải nhân tố (Factor loading), nếu quy mơ mẫu nhỏ hơn 100 thì hệ số tối thiểu là 0,75; mẫu từ 100 đến 350 thì hệ số tối thiểu là 0,55; mẫu trên 350 thì hệ số tải nhân tố chỉ cần tối thiểu bằng 0,30 (Trần Thọ Đạt, 2011).
Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện, sử dụng kiểm định Bartlett. Khi mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 5% thì các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện. Đồng thời, trị số phương sai trích nhất thiết phải lớn hơn 50% và số lượng nhân tố được chọn theo tiêu chí giá trị Eigenvalue tối thiểu bằng 1 với phép quay vng góc Varimax. Sau khi phân tích EFA, các giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh lại theo các nhân tố mới và lưu lại thành các biến mới (Trần Thọ Đạt, 2011).
Bước 3: Phân tích hồi quy bội
thuộc định lượng như sau:
Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + … +βkXki + …+ βpXpi + εi
Yi là biến phụ thuộc; Xki là biến độc lập; i là số quan sát; k là số biến độc lập. Theo Trần Thọ Đạt (2011) để mơ hình hồi quy đảm bảo khả năng tin cậy và hiệu quả, cần thực hiện một số kiểm định sau:
(1) Kiểm định tương quan từng phần của hệ số hồi quy.
(2) Mức độ phù hợp của mơ hình thơng qua hệ số tương quan R2.
(3) Hiện tượng đa cộng tuyến, để kiểm tra hiện tượng này, ta sử dụng thước đo độ phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF), điều kiện là VIF < 10 để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến;
(4) Đánh giá mức độ tác động mạnh, yếu của biến độc lập đến biến phụ thuộc thông qua hệ số Beta.
Bước 4: Kiểm định giả thuyết
Dựa vào kết quả phân tích hồi quy bội, với giá trị Sig và dấu của hệ số hồi quy của từng biến để thực hiện kiểm định giả thuyết. Khi giá trị Sig < 0,05 và dấu của hệ số hồi quy cùng chiều với dấu mơ hình nghiên cứu thì giả thuyết có thể được chấp nhận.
Tóm tắt chƣơng 3
Chương 3 trình bày thiết kế nghiên cứu gồm 2 giai đoạn: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Giai đoạn nghiên cứu định tính sử dụng phương pháp thảo luận nhóm tập trung để khám phá, xác định thang đo thành phần của thực tiễn QTNNL và thang đo kết quả kinh doanh của doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu định tính đã xác định có 6 thang đo thực tiễn QTNNL với 30 biến quan sát và thang đo kết quả kinh doanh của doanh nghiệp với 9 biến quan sát, từ đó hình thành nên bảng câu hỏi khảo sát cho nghiên cứu định lượng ở giai đoạn tiếp theo.
Nghiên cứu định lượng với tổng thể nghiên cứu là cán bộ nhân viên đang làm việc tại Công ty cổ phần Tư vấn xây dựng Kiên Giang; Cỡ mẫu nghiên cứu là 240. Các kỹ thuật kiểm định về độ tin cậy và giá trị của thang đo tương ứng là
Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và hồi quy bội được đề xuất thực hiện để đảm bảo tính phù hợp của mơ hình.
Chƣơng 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Thống kê mô tả mẫu phỏng vấn
Tổng số phiếu khảo sát phát ra là 240, thu về 217 phiếu, tương đương với tỷ lệ trả lời khảo sát là 90,4%. Sau khi sàng lọc, loại bỏ 11 phiếu không đạt yêu cầu thì thu được 206 phiếu hợp lệ. Như vậy, số lượng quan sát hợp lệ của mẫu là 206. Bảng 4.1: Đặc điểm mẫu khảo sát
Stt Khoản mục Số lƣợng quan sát Tỷ lệ (%) 1 Giới tính 206 100,0 Nữ 31 15,0 Nam 175 85,0 2 Thu nhập 206 100,0 Dưới 5 triệu đồng/tháng 153 74,3 Từ 5 đến 10 triệu đồng/tháng 47 22,8 Trên 10 triệu đồng/tháng 6 2,9 3 Vị trí cá nhân 206 100,0 Quản lý 28 13,6 Nhân viên 178 86,4 4 Trình độ chun mơn 206 100,0 Dưới đại học 105 51,0 Đại học 99 48,1 Trên đại học 2 1,0
Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát, năm 2016
Đặc điểm mẫu khảo sát được trình bày tại bảng 4.1, cụ thể:
Về giới tính: Nam giới chiếm đa số với 175 người, chiếm 85,0%. Nữ giới là 31 người, chiếm 15,0%. Về mức thu nhập: thu nhập dưới 5 triệu đồng/tháng chiếm đa số với là 153 người, chiếm 74,3%; Từ 5 đến 10 triệu đồng/tháng là 47 người, chiếm 22,8%; Trên 10 triệu đồng/tháng là 6 người, chiếm 2,9%. Về vị trí cá nhân được phỏng vấn: 28 người là cán bộ quản lý, chiếm 13,6%; 178 người là nhân viên, chiếm 86,4%.
Bảng 4.2: Tuổi và kinh nghiệm làm việc Stt Khoản mục Số lƣợng Stt Khoản mục Số lƣợng quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất 1 Tuổi 206 37,6 7,5 23 57 2 Số năm làm việc 206 6,9 5,1 1 20
Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát, năm 2016
Tuổi trung bình là 37,6 tuổi; độ lệch chuẩn là 7,5 tuổi; Người nhỏ tuổi nhất là 23, lớn tuổi nhất là 57. Số năm làm việc trung bình là 6,9 năm; độ lệch chuẩn là 5,1 năm; Người có số năm làm việc nhỏ nhất là 1 năm, nhiều nhất là 20 năm (bảng 4.2).
4.2. Kết quả kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha
4.2.1. Kiểm định thang đo các thành phần thực tiễn quản trị nguồn nhân lực
Bảng 4.3 cho thấy, trị số Cronbach’s Alpha tổng thể của thang đo “Hoạch định nguồn nhân lực” là 0,828 > 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 (hệ số nhỏ nhất là 0,514 - biến HDNS4) nên thang đo “Hoạch định nguồn nhân lực” có chất lượng tốt và các biến này có mối quan hệ rất chặt chẽ. Như vậy, thang đo “Hoạch định nguồn nhân lực” còn lại đủ 4 biến quan sát là HDNS1, HDNS2, HDNS3, HDNS4.
Bảng 4.3: Cronbach’s Alpha của thang đo “Hoạch định 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 HDNS1 11,58 3,415 0,760 0,731 HDNS2 11,52 3,646 0,705 0,759 HDNS3 11,47 3,996 0,657 0,784 HDNS4 11,77 3,972 0,514 0,848 Cronbach’s Anpha tổng thể 0,828
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả
Bảng 4.4 cho thấy, trị số Cronbach’s Alpha tổng thể của thang đo “Tuyển dụng và lựa chọn” là 0,815 > 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 (hệ số nhỏ nhất là 0,607 - biến TDLC3) nên thang đo
“Tuyển dụng và lựa chọn” có chất lượng tốt và các biến này có mối quan hệ rất chặt chẽ. Như vậy, thang đo “Tuyển dụng và lựa chọn” còn lại đủ 4 biến quan sát là TDLC1, TDLC2, TDLC3, TDLC4.
Bảng 4.4: Cronbach’s Alpha của thang đo “Tuyển dụng và lựa chọn” 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 TDLC1 11,12 3,908 0,638 0,766 TDLC2 11,33 3,746 0,675 0,748 TDLC3 11,53 3,626 0,607 0,785 TDLC4 11,50 3,959 0,627 0,771 Cronbach’s Anpha tổng thể 0,815
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả
Bảng 4.5 cho thấy, trị số Cronbach’s Alpha tổng thể của thang đo “Đào tạo và phát triển” là 0,799 > 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 (hệ số nhỏ nhất là 0,469 - biến DTPT3) nên thang đo “Đào tạo và phát triển” có chất lượng tốt và các biến này có mối quan hệ rất chặt chẽ. Như vậy, thang đo “Đào tạo và phát triển” còn lại đủ 5 biến quan sát là DTPT1, DTPT2, DTPT3, DTPT4, DTPT5.
Bảng 4.5: Cronbach’s Alpha của thang đo “Đào tạo và phát triển”
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 DTPT1 15,52 4,495 0,544 0,773 DTPT2 15,30 4,434 0,599 0,754 DTPT3 15,11 4,642 0,617 0,750 DTPT4 15,17 4,851 0,496 0,786 DTPT5 15,15 4,554 0,660 0,737 Cronbach’s Anpha tổng thể 0,799
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả
quan biến tổng lớn hơn 0,3 (hệ số nhỏ nhất là 0,587 - biến TGQD5) nên thang đo “Sự tham gia và ra quyết định” có chất lượng tốt và các biến này có mối quan hệ rất chặt chẽ. Như vậy, thang đo “Sự tham gia và ra quyết định” còn lại đủ 6 biến quan sát là TGQD1, TGQD2, TGQD3, TGQD4, TGQD5, TGQD6.
Bảng 4.6: Cronbach’s Alpha của thang đo “Sự tham gia và ra quyết định”
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 TGQD1 18,13 8,836 0,605 0,850 TGQD2 18,07 8,951 0,671 0,837 TGQD3 18,32 8,139 0,742 0,824 TGQD4 18,06 8,758 0,745 0,825 TGQD5 18,24 9,268 0,587 0,852 TGQD6 18,07 9,459 0,603 0,849 Cronbach’s Anpha tổng thể 0,863
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả
Bảng 4.7 cho thấy, trị số Cronbach’s Alpha tổng thể của thang đo “Đánh giá kết quả công việc nhân viên” là 0,874 > 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 (hệ số nhỏ nhất là 0,686 - biến DGNV3)
Bảng 4.7: Cronbach’s Alpha của thang đo “Đánh giá kết quả công việc của nhân viên”
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 DGNV1 9,27 6,326 0,794 0,811 DGNV2 9,36 6,789 0,705 0,848 DGNV3 9,20 6,970 0,686 0,855 DGNV4 9,50 6,417 0,733 0,837 Cronbach’s Anpha tổng thể 0,874
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả
và các biến này có mối quan hệ rất chặt chẽ, còn lại đủ 4 biến quan sát là DGNV1, DGNV2, DGNV3, DGNV4.
Bảng 4.8 cho thấy, trị số Cronbach’s Alpha tổng thể của thang đo “Thu nhập và phúc lợi” là 0,874 > 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 (hệ số nhỏ nhất là 0,602 - biến TNPL3) nên thang đo “Thu nhập và phúc lợi” có chất lượng tốt và các biến này có mối quan hệ rất chặt chẽ. Như vậy, thang đo “Thu nhập và phúc lợi” còn lại đủ 7 biến quan sát là TNPL1, TNPL2, TNPL3, TNPL4, TNPL5, TNPL6, TNPL7.
Bảng 4.8: Cronbach’s Alpha của 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 Cronbach's Alpha nếu loại biến TNPL1 21,12 13,278 0,653 0,857 TNPL2 21,09 13,192 0,704 0,850 TNPL3 21,33 13,450 0,602 0,864 TNPL4 21,28 13,725 0,621 0,861 TNPL5 21,12 13,567 0,677 0,854 TNPL6 21,06 13,757 0,644 0,858 TNPL7 20,94 13,298 0,680 0,853 Cronbach’s Anpha tổng thể 0,874
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả
4.2.2. Kiểm định thang đo kết quả kinh doanh của doanh nghiệp
Bảng 4.8 cho thấy, trị số Cronbach’s Alpha tổng thể của thang đo “Kết quả kinh doanh của doanh nghiệp” là 0,908 > 0,6 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 (hệ số nhỏ nhất là 0,616 - biến KQKD1) nên thang đo “Kết quả kinh doanh của doanh nghiệp” có chất lượng tốt và các biến này có mối quan hệ rất chặt chẽ. Như vậy, thang đo “Kết quả kinh doanh của doanh nghiệp” còn lại đủ 9 biến quan sát là KQKD1, KQKD2, KQKD3, KQKD4, KQKD5, KQKD6, KQKD7, KQKD8, KQKD9.
Bảng 4.9: Cronbach’s Alpha của thang đo “Kết quả kinh doanh của doanh nghiệp”
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 KQKD1 29,48 27,100 0,616 0,903 KQKD2 29,63 27,006 0,644 0,901 KQKD3 29,82 25,797 0,697 0,898 KQKD4 29,62 26,353 0,661 0,900 KQKD5 29,57 26,656 0,701 0,897 KQKD6 29,83 25,859 0,716 0,896 KQKD7 29,56 26,579 0,682 0,899 KQKD8 29,57 26,110 0,783 0,892 KQKD9 29,52 26,670 0,690 0,898 Cronbach’s Anpha tổng thể 0,951
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả
4.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) chỉ được sử dụng khi hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị từ 0,5 trở lên (Othman & Owen, 2000), các biến có hệ số truyền tải (factors loading) với cỡ mẫu 206 (nằm trong phạm vi 100 đến 350) phải đạt từ 0,55 trở lên (Trần Thọ Đạt, 2011). Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988). Phương pháp trích ma trận xoay nhân tố với phép quay “Varimax” được sử dụng trong phân tích nhân tố.
4.3.1. Phân tích EFA thang đo thực tiễn quản trị nguồn nhân lực
Với 30 biến quan sát của 6 thành phần, bao gồm: Hoạch định nguồn nhân lực;