Chính sách lương
CS1 Chế độ lương của ngân hàng tôi đưa ra hấp dẫn người
lao động
CS2 So với mặt bằng lương chung của ngành ngân hàng,
chế độ lương của ngân hàng tơi là hợp lí
CS3 Chế độ tính lương làm thêm giờ tại ngân hàng tôi là phù hợp
CS4 Mức lương phù hợp với hiệu suất làm việc của tôi
CS5 Mức lương cao sẽ khuyến khích hiệu suất làm việc tốt hơn
CS6 Mức lương phản ánh mức sống của tôi
Đánh giá hiệu quả làm việc
ĐG1 Quy trình đánh giá hiệu quả làm việc tại ngân hàng tôi là hợp lý
ĐG2 Việc đánh giá hiệu quả công việc ảnh hưởng đến lương của tôi
ĐG3 Đánh giá hiệu quả công việc ảnh hưởng đến quyết định về nhân sự của tôi (thuyên chuyển bộ phận, thăng chức…)
ĐG4 Cấp quản lý đánh giá hiệu quả công việc của nhân viên một cách công bằng
Đánh giá hiệu quả làm việc
ĐG5 Đánh giá hiệu quả làm việc được xem như là một công
việc quan trọng của cấp quản lý
ĐG6 Tôi biết cách thực hiện việc đánh giá hiệu quả công việc là làm như thế nào
Chính sách thăng tiến
TT1 Chính sách thăng tiến tại ngân hàng tơi là hợp lý TT2 Quyết định thăng tiến ưu tiên cho người có thâm niên TT3 Quyết định thăng tiến ưu tiên cho người có tài
Thang đo hiệu suất làm việc gồm 4 nhân tố: Hiệu suất làm việc
HS1 Hiệu suất làm việc của tôi tốt hơn so với đồng nghiệp có cùng trình độ chun mơn.
HS2 Tơi hài lịng với hiệu suất làm việc của mình
HS3 Hiệu suất làm việc của tôi tốt hơn so với các nhân viên ở các ngân hàng khác có cùng trình độ chun mơn
HS4 Ngân hàng tơi kinh doanh hiệu quả hơn các ngân hàng
khác
3.1.2. Nghiên cứu chính thức
Được thực hiện theo phương pháp định lượng bằng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp thông qua bảng câu hỏi điều tra. Bảng câu hỏi sẽ được phát tới từng nhân viên ngân hàng và thu lại sau khi nhân viên hồn tất. Nghiên cứu chính thức này được tiến hành tại Tp. Hồ Chí Minh.
3.1.2.1. Kích thước mẫu
Để xác định kích thước mẫu là một cơng việc không dễ dàng trong nghiên cứu khoa học. Mỗi phương pháp phân tích thống kê địi hỏi kích thước mẫu khác nhau và hiện nay, để tính kích thước mẫu cho từng phương pháp phân tích thống kê, nhà nghiên
cứu thường dựa vào kinh nghiệm. (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Theo Hair và cộng sự (2006) cho rằng để phân tích nhân tố khám phá tốt thì cần thu thập dữ liệu với ít nhất 5 mẫu nghiên cứu trên một biến quan sát. Cũng theo Tabachnick và Fidell (1996), để tiến hành phân tích hồi qui cho kết quả tốt phải đạt cỡ mẫu theo công thức: n >= 8m + 50, trong đó n là cỡ mẫu, m là biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu). Căn cứ vào kết quả điều chỉnh thang đo, nghiên cứu này gồm 19 biến quan sát, vậy để việc phân tích nhân tố khám phá và phân tích hồi quy đạt kết quả tốt cần có ít nhất 202 mẫu khảo sát. Vậy nghiên cứu này thực hiện khảo sát trên 230 mẫu là hợp lý.
3.1.2.2. Đối tượng khảo sát
Đối tượng khảo sát là nhân viên ngân hàng của 10 ngân hàng trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, bao gồm các nhân viên ngân hàng làm việc tại các bộ phận như kế tốn, hành chính nhân sự, nhân viên nghiệp vụ, tín dụng…tại Hội sở, chi nhánh, phịng giao dịch của các ngân hàng trên địa bàn Tp. Hồ Chi Minh. Mục đích nhằm thu thập, phân tích dữ liệu khảo sát, khẳng định lại các thành phần cũng như giá trị và độ tin cậy của thang đo, kiểm định mơ hình lý thuyết. Nhằm đảm bảo đối tượng khảo sát phù hợp với nghiên cứu, bảng câu hỏi được in ra và gửi trực tiếp cho các nhân viên đang làm việc tại ngân hàng trên địa bàn Tp. Hồ Chí Minh. Đồng thời để đảm bảo tính bảo mật, bảng câu hỏi cũng cam kết bảo mật thông tin cho người trả lời thông qua cam kết chỉ sử dụng thơng tin cho mục đích nghiên cứu.
Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu phi xác suất với hình thức chọn mẫu thuận tiện. Việc sử dụng phương pháp này có ưu điểm là người trả lời dễ tiếp cận, ít tốn kém về thời gian và chi phí để thu thập thông tin, dữ liệu cần nghiên cứu. Tuy nhiên, phương pháp này cũng có nhược điểm, đó là sự chủ quan trong quá trình chọn mẫu nên sẽ làm ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.
Bảng câu hỏi chính thức gồm 3 phần: (Phụ lục 5)
- Phần 1: Thông tin mở đầu: Bao gồm phần giới thiệu sơ lược về bản thân, mục đích nghiên cứu và hướng dẫn cách trả lời câu hỏi.
- Phần 2: Câu hỏi nghiên cứu: Ghi nhận mức độ đồng ý về các biến quan sát thông qua các phát biểu, gồm 19 biến quan sát.
- Phần 3: Thông tin cá nhân: Ghi nhận thông tin cá nhân của đối tượng khảo sát. Bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert năm mức độ (trong đó: 1. Hồn tồn khơng đồng ý, 2. Khơng đồng ý, 3. Khơng có ý kiến, 4. Đồng ý và 5. Hoàn toàn đồng ý) để đo lường giá trị các biến.
Sau khi tổng hợp dữ liệu đã khảo sát ở trên, dùng phương pháp đo độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA) để đánh giá thang đo. Phương pháp phân tích mơ hình hồi quy bội thơng qua phần mềm SPSS được sử dụng để kiểm định mơ hình nghiên cứu.
3.2. Phương pháp xử lý số liệu
Sau khi thực hiện khảo sát và thu được bộ dữ liệu nghiên cứu, quá trình xử lý số liệu được thực hiện trên chương trình xử lý dữ liệu SPSS như sau:
- Kiểm định sơ bộ thang đo: Kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA.
- Phân tích hồi quy.
3.2.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Trước khi tiến hành phân tích EFA, phân tích Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại biến rác (biến không phù hợp).
Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến khơng phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Nhưng hệ số tin cậy Cronbach’s
Alpha chỉ cho biết các biến đo lường có liên kết với nhau hay không chứ không cho biết biến nào cần loại bỏ đi và biến nào cần giữ lại. Do đó, kết hợp sử dụng hệ số tương quan biến – tổng để loại những biến khơng đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Tiêu chuẩn chọn thang đo trong nghiên cứu này là hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha > 0,6 và có hệ số tương quan biến – tổng (Corrected Item – Total Correlation) > 0,3.
3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA được thực hiện sau phép kiểm định Cronbach’s alpha. Việc thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ giúp khám phá cấu trúc khái niệm nghiên cứu, loại bỏ các biến đo lường khơng đạt u cầu. Phân tích này nhằm kiểm tra và xác định lại các nhóm biến trong mơ hình nghiên cứu.
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường xem xét các tiêu chuẩn sau:
- Hệ số KMO (Kaiser Meyer Olkin) dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Yêu cầu cần thiết là hệ số KMO _ Kaiser Meyer Olkin _ phải có giá trị nằm trong khoảng 0,5 đến 1 thì mới thể hiện nhân tố là thích hợp. Nếu hệ số KMO nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê Sig.< 0,05 thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) dùng để đảm bào mức ý nghĩa thiết thực của EFA, hệ số này phải > 0,5, những biến quan sát có hệ số tải nhân tố <= 0,5 sẽ bị loại. (Hair và cộng sự, 1998)
- Theo Hair và cộng sự, 1998, khi đánh giá kết quả EFA, cần xem xét phần tổng phương sai trích (TVE: Total Variance Explained). Tổng phương sai trích thể hiện các
nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của biến đo lường, tổng phương sai trích phải >= 50%, nếu thỏa điều kiện này thì mơ hình EFA phù hợp. Đánh giá hệ số Eigenvalue >= 1 và khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố >= 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp trích thành phần chính (Principle component analysis) với phép xoay vng góc (Varimax) và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues >= 1. Phương pháp này sẽ cho tổng phương sai trích tốt hơn, loại bỏ các biến quan sát có hệ số tải nhân tố (Factor loading) <= 0,5. (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007)
3.2.3. Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy phải xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn thì chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau, phân tích hồi quy có thể phù hợp. Mặt khác, nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập lớn thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.
Để kiểm định mối quan hệ giữa quản trị nguồn nhân lực và hiệu suất làm việc của nhân viên, nghiên cứu sử dụng phương pháp tương quan với hệ số tương quan Pearson. Hệ số tương quan Pearson được sử dụng để xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến với nhau. Hệ số này được kí hiệu bằng chữ “r” và ln trong khoảng từ -1 đến 1, Nếu r > 0 thể hiện tương quan đồng biến, ngược lại nếu r < 0 thể hiện tương quan nghịch biến, khi r = 0 thì hai biến khơng có mối quan hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.2.4. Phân tích hồi quy
Tiếp theo sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính để xác định mức ý nghĩa và mối tương quan tuyến tính của các biến trong mơ hình nghiên cứu, biết được các mức độ của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Từ đó, xây dựng mơ hình hồi quy bội, kiểm định các giả thuyết. Nghiên cứu thực hiện hồi quy tuyến tính bội bằng phương pháp enter, xử lý tất cả các biến và đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), kết quả phân tích hồi quy được tiến hành như sau:
- Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình:
Khi đánh giá mơ hình hồi qui bội, hệ số R2 vàR2 hiệu chỉnh được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Hệ số R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm nhiều biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên khơng có nghĩa là phương trình có càng nhiều biến thì sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu. Như vậy, R2 có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn một biến giải thích trong mơ hình. Mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện. Do đó, hệ số xác định R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ phóng đại của R2. Hệ số R2 có giá trị từ 0 đến 1, R2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng thích hợp. R2 càng gần 0 mơ hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu.
Sử dụng kiểm định F trong phân tích phương sai để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, qua đó xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với các biến độc lập không.
Xét giả thuyết:
Ho: ( R2 = 0) Khơng có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. H1: (R2 # 0) Tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Mức ý nghĩa kiểm định là mức độ chấp nhận sai lầm của các nhà nghiên cứu. Trong các nghiên cứu kiểm định lý thuyết khoa học trong ngành kinh doanh, mức ý nghĩa thường được chọn là 5%. (Nguyễn Đình Thọ, 2012)
Nếu Sig. < 0,05: Bác bỏ giả thuyết Ho. Nếu Sig. >= 0,05: Chấp nhận giả thuyết Ho.
- Kiểm định các giả định trong mơ hình hồi qui bội gồm: Giả định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập; Giả định phần dư có phân phối chuẩn; Giả định khơng có sự tương quan giữa các phần dư.
- Kiểm định sự khác biệt trung bình đám đơng gồm các nhóm thống kê sau giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập cá nhân hàng tháng. Mơ hình ANOVA được sử dụng để so sánh các trung bình đám đơng với dữ liệu khảo sát, qua đó kiểm định có hay khơng sự khác nhau trong đánh giá về hiệu suất làm việc của nhân viên giữa các nhóm khác nhau.
Xét giả thuyết:
Ho: Khơng có sự khác biệt về các yếu tố tác động lên hiệu suất làm việc của các nhóm đối tượng khác nhau.
H1: Có sự khác biệt về các yếu tố tác động lên hiệu suất làm việc của các nhóm đối tượng khác nhau.
Mức ý nghĩa kiểm định: 95%
Nếu Sig. < 0,05: Bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận giả thuyết H1. Nếu Sig. >= 0,05: Chấp nhận giả thuyết Ho, bác bỏ giả thuyết H1.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 trình bày chi tiết phương pháp thực hiện nghiên cứu gồm hai bước là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thơng qua nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng sơ bộ thông qua khảo sát thử 50 nhân viên ngân hàng nhằm hiệu chỉnh và hoàn thiện bảng câu hỏi điều tra. Nghiên cứu chính
thức được thực hiện thơng qua nghiên cứu định lượng với kích thước mẫu là 230. Các nhân tố tác động đến hiệu suất làm việc được đo lường thông qua 19 biến quan sát, đánh giá hiệu quả công việc được đo lường thông qua 4 biến quan sát. Kết quả khảo sát được sử dụng để tiến hành phân tích và xử lý số liệu.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 sẽ trình bày về kết quả thực hiện nghiên cứu gồm thống kê mẫu nghiên cứu đã thu thập được, tiến hành đánh giá và kiểm định thang đo, kiểm định sự phù hợp của mơ hình, kiểm định các giả thiết của mơ hình.
4.1. Mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu là những nhân viên chính thức hiện đang cơng tác tại các phịng ban: tín dụng, kế tốn, thanh tốn quốc tế, phịng ngân quỹ và hành chính nhân sự tại 10 ngân hàng trên địa bàn Tp. Hồ Chí Minh. (Phụ lục 6)
Bảng câu hỏi được thực hiện bằng cách gửi trực tiếp cho 230 đối tượng khảo sát. Kết quả thu được là 216 bảng trả lời. Điều kiện xác định bảng trả lời hợp lệ là không bỏ trống câu hỏi nào, bảng trả lời khơng được có tất cả các câu trả lời ở cùng 1 mức độ, các thông tin cá nhân về giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập phải được điền đầy đủ.
Sau khi tiến hành lọc bảng khảo sát, còn lại 210 phiếu trả lời hợp lệ được đưa vào xử lý và phân tích. Thơng tin về đối tượng nghiên cứu được tổng hợp như sau:
- Nhóm giới tính: Tổng số nữ được khảo sát là 121 người chiếm tỷ lệ 58% so với nam là 89 người chiếm 42%, tỷ lệ nam nữ nhìn chung xấp xỉ nhau. Đối với nhóm nhân