Thang đo Thành phần Số biến quan sát Cronbach’s Alpha Tổng phƣơng sai trích (%) Đánh giá Đổi mới Công nghệ 5 .829 67.171 Đạt yêu cầu Tổ chức 4 .892 Quy trình 4 .779 Sản phẩm 3 .819
Hiệu suất NV 9 .853 53.813 Đạt yêu cầu
( Nguồn: Kết quả EFA với các thang đo nghiên cứu – Phụ lục 6, phụ lục 7)
Như vậy, các kết quả thu được từ việc phân tích hệ số độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha) và phân tích nhân tố khám phá (EFA) bên trên cho thấy tất cả các biến đều phù hợp về giá trị và độ tin cậy để phân tích hồi quy. Các giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu về sự tác động của đổi mới đến hiệu suất của nhân viên làm việc tại phịng cơng nghệ của những Công ty hoạt động trong lĩnh vực công nghệ sinh học (sản xuất) trong khu công nghệ cao Quận 9, TP. HCM đã đề cập trong chương 2 là phù hợp.
4.5 Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên nguyên tắc phân tích hồi quy tuyến tính bộ và kiểm định các giả thuyết của mơ hình tác giả xem xét tác động của 4 biến độc lập CONGNGHE, TOCHUC, QUYTRINH và SANPHAM lên biến HIEUSUAT thông qua mơ hình hồi quy tuyến tính sau:
Biến độc lập: CONGNGHE (CN), TOCHUC(TC), QUYTRINH(QT), SANPHAM (SP)
Biến phụ thuộc: HIEUSUAT(HS) Hệ số 0 là hằng số
Hệ số 1, 2, 3, 4 là những hệ số hồi quy từng phần Hệ số εi là sai số
Phương trình hồi quy bội được thể hiện như sau:
HS = 0 + 1CN + 2TC + 3QT + 4SP + εi.
4.5.1.Phân tích tƣơng quan Pearson
Trước khi đi bước vào việc phân tích hồi quy, phân tích tương quan Pearson là một trong những khâu tương đối quan trọng nhằm xem xét mức độ tương quan giữa biến độc lập với biến phụ thuộc qua hệ số Pearson..
Bảng 4.13: Ma trận tƣơng quan giữa các nhân tố
HIEUSUAT CONGNGHETOCHUC QUYTRINH SANPHAM HIEUSUAT Tương quan
Sig. (2 tailed)
1
CONGNGHE Tương quan
Sig. (2 tailed)
.802** .000
1
TOCHUC Tương quan
Sig. (2 tailed) .450** .000 .413** .000 1
QUYTRINH Tương quan
Sig. (2 tailed) .239** .000 .235** .000 .209** .001 1
SANPHAM Tương quan
Sig. (2 tailed) .489** .000 .407** .000 .314** .000 .290** .000 1
Căn cứ vào bảng 4.13 kết quả tương quan giữa các nhân tố cho thấy giữa các biến độc lập CONGNGHE, TOCHUC, QUYTRINH, SANPHAM và biến phụ thuộc HIEUSUAT đều tương quan với nhau ở mức ý nghĩa 0.01. Có thể thấy 4 biến CONGNGHE, TOCHUC, QUYTRINH, SANPHAM đều có mối quan hệ tương quan dương đối với biến HIEUSUAT cụ thể CONGNGHE với HIEUSUAT với hệ số r = 0.802, p < 0,01 mối quan hệ này cao nhất trong 4 biến với hệ số r lớn; QUYTRINH và HIEUSUAT có mối tương quan thấp nhất trong nhóm với hệ số tương quan là 0.239 (p<0.01). Như vậy, sơ bộ chúng ta có thể kết luận tương đối rằng 4 biến độc lập của sự đổi mới có thể đưa vào mơ hình là phù hợp để giải thích cho biến hiệu suất nhân viên.
4.5.2 Phân tích ảnh hƣởng và mức độ ảnh hƣởng của các thành phần đổi mới đến hiệu suất nhân viên
Với hệ số Pearson được phân tích ở trên cho thấy rằng 4 biến thành phần của sự đổi mới đều có mối quan hệ tương quan dương với biến hiệu suất nhân viên. Để khẳng định chắc chắn hơn và xem xét mức độ ảnh hưởng của chúng đến hiệu suất nhân viên như thế nào, ở phần này tác giả sẽ phân tích trình bày kết quả đánh giá sự ảnh hưởng này quan phân tích hồi quy như bên dưới:
Bảng 4.14: Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Mơ hình Tổng bìnhphƣơng df bình Trung bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 52.469 4 13.117 133.500 .000a Phần dư 24.073 245 .098 Tổng 76.541 249
a. Biến độc lập: SANPHAM, QUYTRINH, TOCHUC, CONGNGHE
b. Biến phụ thuộc: HIEUSUAT
Bảng 4.15: Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Mơ hình R phƣơngR bình R bình phƣơng điều chỉnh của đo Sai số chuẩn lƣờng
Durbin- Watson
1 .828a .685 .680 .31346 1.627
a. Biến độc lập: CONGNGHE, TOCHUC, QUYTRINH, SANPHAM b. Biến phụ thuộc: HIEUSUAT
(Nguồn: Kiểm định mơ hình – Phụ lục 8)
Kết quả từ bảng 4.15 với hệ số R2 = 0.685 tương đối phù hợp với với mức ý nghĩa 0.05 đều này có nghĩa là 68,5% biến thiên của hiệu suất nhân viên được giải thích bởi sự biến thiên đồng thời của tất cả các biến của sự đổi mới. Bên cạnh đó hệ số R2 hiệu chỉnh =0.680 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính ở trên phù hợp với bộ dữ liệu đến 68%, hay nói cách khác hơn là 68% sự khác biệt về hiệu suất nhân viên được giải thích bởi sự khác biệt trong sự đổi mới. Kiểm định F về mức độ phù hợp của mơ hình chính là kiểm định giả thuyết
H0: R2 = 0 H1: R2 # 0
Phép kiểm định này tương đương với kiểm định F trong ANOVA: nghĩa là so sánh biến thiên hồi quy với biến thiên phần dư. Ý nghĩa của phép kiểm định này cho biết: nếu biến thiên hồi quy lớn hơn nhiều so với biến thiên phần dư thì mơ hình hồi quy càng phù hợp vì tổng biến thiên của biến phụ thuộc chủ yếu do các biến độc lập giải thích. Cặp giả thuyết trên được thay thế cho cặp giả thuyết sau:
H0:1 = 2 = 3 = 4= 0 (khơng có quan hệ tuyến tính)
H1: j # 0 (j = 1,2,3,4) ( tối thiểu 1 biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc)
Dựa vào bảng kết quả 4.14 cho thấy giá trị Sig = 0.000(<0.05) nên chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, đều này nói lên rằng có ít nhất 1 biến của sự đổi mới trong mơ hình có tương quan tuyến tính với hiệu suất nhân viên.
Ki
ểm đị nh các gi ả đị nh c ủ a mô hình h ồ i quy
dữ liệu qua thống kê mô tả hay quan sát. Từ những kết quả quan sát mẫu mà ta phải mở rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Vì vậy, để đảm bảo tính giá trị sử dụng cao trong phân tích hồi quy của mẫu cho tổng thể. Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành các kiểm định các giả định của hàm hồi quy tuyến tính cổ điển một số giả định sau:
- Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau - Các phần dư có phân phối chuẩn
- Khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư
Bảng 4.16: Hệ số hồi quy của mơ hình nghiên cứu
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến Hệ số hồi
quy B
Sai số chuẩn
Hệ số hồi quy
riêng (Beta) Dung sai
Nhân tử phóng đại phương sai (VIF)
1 Hằng số .859 .165 5.221 .000
CONGNGHE .565 .034 .684 16.403 .000 .737 1.356
TOCHUC .084 .030 .111 2.776 .006 .797 1.255
QUYTRINH .005 .035 .005 .136 .892 .892 1.121
SANPHAM .144 .034 .174 4.277 .000 .776 1.289
a. Biến phụ thuộc: HIEUSUAT
(Nguồn: Kiểm định mơ hình hồi quy – Phụ Lục 8)
Ki
ể m đị nh khơng có hi ện tƣợng đa cộ ng tuy ế n gi ữ a nh ữ ng bi ến độ c l ậ p v ớ i nhau:
Xét về mặt tổng quát từ bảng kết quả 4.13 ma trận hệ số tương quan của tất cả các biến độc lập với nhau mặc dù đều có hệ số Sig <0.005 nhưng hệ số tương quan giữa chúng dao động trong khoảng (0.209 ; 0.413) nhỏ hơn 0.5 nên có thể cho kết quả tương đối là giữa các biến độc lập này khơng có hiện tượng tự tương quan với nhau. Để muốn chắc chắn hơn dựa vào bảng kết quả 4.16 cho thấy các hệ số phóng đại phương sai đều có giá trị nhỏ hơn 2 (hệ số VIF lớn nhất = 1.356). Vì vậy dựa vào 2 kết quả trên có thể khẳng định mơ hình nghiên cứu trong trường hợp này không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Biểu đồ 4.1: Biểu đồ phần dƣ
Biến phụ thuộc: HIEUSUAT
tần số xuất hiện
Giá trị hồi quy chuẩn hóa
Ki
ểm đị nh ph ần d ƣ có phân phố i chu ẩ n
(Nguồn: Kiểm định mơ hình hồi quy – Phụ Lục 8)
Quan sát biểu đồ phần dư 4.1 cho chúng ta thấy phân phối của phần dư có giá trị trung bình xấp xĩ chuẩn (gần bằng 0), độ lệch chuẩn là 0.992 xấp xĩ bằng 1. Do đó có thể kết luận phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Ki
ểm đị nh khơng có s ự tƣ ơng quan giữ a các ph ần d ƣ :
Để kiểm định sự tương quan giữa các phần dư tác giả sử dụng hệ số Durbin – Watson ở bảng sau:
Bảng 4.17: Kiểm định tính độc lập của phần dƣ cho mơ hình hồi quy
Mơ hình R phƣơngR bình R bình phƣơng điều chỉnh Sai số chuẩn củađo lƣờng Durbin- Watson
1 .828a .685 .680 .31346 1.627
Biến độc lập: CONGNGHE, TOCHUC, QUYTRINH, SANPHAM Biến phụ thuộc: HIEUSUAT
(Nguồn: Kiểm định mơ hình – Phụ lục 8)
Từ kết quả bảng 4.17 ta thấy giá trị thống kê tự tương quan ( Durbin-Watson) d = 1.627 nằm trong khoảng từ 1 đến 3 tức là các phần dư độc lập với nhau (khơng có hiện tượng tự tương quan với nhau giữa các phần dư với nhau).
Như vậy, dựa vào kết quả kiểm định các giả định của hàm tương quan không bị vi phạm và những kiểm định về độ phù hợp, ý nghĩa của các hệ số hồi quy đều phù hợp cho thấy mơ hình hồi quy nghiên cứu ở chương 2 là phù hợp với một phần của tổng thể.
4.6 Kết quả phân tích mơ hình hồi quy
Với kết quả đạt được từ những kiểm định được trình bày ở trên, ta có thể thấy các thành phần của biến đổi mới trong đó có biến đổi mới cơng nghệ, đổi mới tổ chức và đổi mới sản phẩm có các hệ số trong phương trình hồi quy có ý nghĩa thống kê và các hệ số hồi quy riêng đều có giá trị dương. Như vậy, dựa vào kết quả phân tích từ bảng 4.16 giả thuyết H1; H2; H4 được chấp nhận. Đồng nghĩa với vấn đề trong trường hợp nghiên cứu này chỉ có sự đổi mới của tổ chức, đổi mới công nghệ và đổi mới sản phầm tác động dương đến hiệu suất nhân viên. Ngược lại giả thuyết H3 không được chấp nhận tức là sự đổi mới quy trình chưa có sự tác động đến hiệu suất nhân viên tại thời điểm nghiên cứu.
Phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa sự đổi mới đến hiệu suất nhân viên như sau:
HS = 0.859 + 0.565*CN + 0.084TC + 0.144SP + εi.
Hay:
HIEUSUAT = 0.859 + 0.565*CONGNGHE + 0.084*TOCHUC + 0.144*SANPHAM + εi.
Dựa vào kết quả hồi quy như trên cho thấy khi biến CONGNGHE thay đổi 1 đơn vị trong điều kiện biến TOCHUC và biến SANPHAM khơng đổi thì biến HIEUSUAT sẽ thay đổi 0.565 đơn vị và ngược lại khi biến TOCHUC thay đổi 1 đơn vị trong điều kiện biến CONGNGHE và SANPHAM khơng đổi thì HIEUSUAT sẽ thay đổi 0.084 đơn vị và biến HIEUSUAT sẽ thay đổi 0,144 đơn vị nếu biến SANPHAM thay đổi 1 đơn vị trong điều kiện biến CONGNGHE và TOCHUC khơng đổi.
Ngồi ra, dựa vào bảng 4.16 cũng cho thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa hồi quy của các biến thành phần của sự đổi mới có sự chênh lệch rõ ràng và từ đó có thể kết
luận khả năng giải thích sự biến thiên của biến CONGNGHE đối với biến hiệu suất nhân viên là cao nhất (0.684) so với hai biến còn lại, tiếp đến là biến SANPHAM (0.174) và cuối cùng là biến TOCHUC (0.111). Như vậy từ kết quả phân tích với mẫu khảo sát cho thấy sự thay đổi của cơng nghệ có tác động mạnh hơn đến hiệu suất nhân viên so với sự thay đổi tổ chức hay sản phẩm.
Bảng 4.18: Tóm tắt kết quả kiệm định các giả thuyết của mơ hình nghiên cứu
STT Giả thuyết Kết luận
1 H1: Đổi mới công nghệ tác động lên hiệu suất nhân viên Chấp nhận 2 H2: Đổi mới tổ chức tác động lên hiệu suất nhân viên Chấp nhận 3 H3: Đổi mới quy trình tác động lên hiệu suất nhân viên Khơng chấp nhận 4 H4: Đổi mới sản phẩm tác động lên hiệu suất nhân viên Chấp nhận
4.7 Kiểm định giá trị trung bình
4.7.1 Kiểm định sự khác biệt về hiệu suất nhân viên giữa các nhóm giới tính.
Để kiểm định sự khác biệt về ảnh hưởng của đổi mới đến hiệu suất nhân viên đối với nhóm giới tính giữa những nhân viên với nhau trong các tổ chức, tác giả sử dụng phép kiểm định Independent Samples T-test theo Nguyễn Đình Thọ (2013,433).
Kiểm định với cặp giả thuyết như sau:
H0 : Khơng có sự khác biệt về trung bình hai tổng thể ( Khơng có sự khác biệt về sự ảnh hưởng của đổi mới đến hiệu suất nhân viên giữa nam và nữ).
H1 : Có sự khác biệt về trung bình hai tổng thể ( Có sự khác biệt về sự ảnh hưởng của đổi mới đến hiệu suất nhân viên giữa nam và nữ).
Với mức ý nghĩa 5%. Nếu mức ý nghĩa Sig trong kiểm định t <0.05 tức là chấp nhận giả thuyết H1 và ngược lại t ≥ 0.05 tương ứng với việc chấp nhận giả thuyết H0 tức là khơng có sự khác biệt về sự ảnh hưởng của đổi mới đến hiệu suất nhân viên giữa nam và nữ.
Bảng 4.19: Kết quả kiểm định T – test biến giới tính
Kiểm định
Levene Kiểm định T – test
F Mức ý nghĩa t df Mức ý nghĩa Sự khác biệt trung bình Sự khác biệt độ lệch Độ tin cậy 95% Thấp hơn Cao hơn HIEU SUAT Phương sai đồng nhất .743 .390 -.321 248 .748 -.02275 .07084 -.16228 .11677 Phương sai không đồng nhất -.315 213.230 .753 -.02275 .07221 -.16508 .11958
(Nguồn: Kiểm định giá trị trung bình – Phụ Lục 9)
Dựa vào kết quả trong bảng 4.19 có thể thấy trong kiểm định Levene (F) với giá trị p có giá trị bằng 0.39 > 0.05 đều này có nghĩa chúng ta chấp nhận giả thuyết hai phương sai của mẫu bằng nhau. Ngoài ra, ta thấy trong bảng 4.19 kiểm định T – test có mức ý nghĩa Sig = 0.748 >0.05 đồng nghĩa với việc bác bỏ giả thuyết H1 chấp nhận giả thuyết khơng có sự khác biệt về giới tính đối với hiệu suất của nhân viên trong tổ chức.
4.7.2 Kiểm định sự khác biệt hiệu suất nhân viên giữa nhóm cấp bậc nhân viên.
Trong trường hợp nghiên cứu này, để kiểm định sự khác biệt về hiệu suất nhân viên đối với cấp bậc nhân viên trong nhóm cấp bậc nhân viên khác nhau trong tổ chức. Tác giả sử dụng phép kiểm định phân tích phương sai ANOVA cho ba nhóm chức danh này.
Bảng 4.20: Mơ tả giá trị trung bình của hiệu suất giữa các cấp bậc nhân viên
Nhóm Số quan sát (N) Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn Khoảng chấp nhận
với độ tin cậy 95% Giá trị thấp nhất Giá trị lớn nhất Cận dƣới Cận trên 1 159 3.9189 .54957 .04358 3.8329 4.0050 1.44 5.00 2 61 3.8233 .55644 .07124 3.6808 3.9658 1.67 4.78 3 30 3.8000 .57580 .10513 3.5850 4.0150 2.00 5.00 Total 250 3.8813 .55443 .03507 3.8123 3.9504 1.44 5.00
(Nguồn: Kiểm định giá trị trung bình – Phụ lục 9)
Dựa vào bảng kết quả 4.20 có thể thấy giá trị trung bình của các nhóm chức danh đều nằm trong khoảng chấp nhận với mức ý nghĩa 5%. Trong đó nhóm có giá
trị trung bình thấp nhất có giá trị trung bình = 3.8000 thuộc nhóm Trưởng/Phó phịng ban, quản lý trong tổ chức. Ngược lại nhóm Nhân viên là nhóm có giá trị trung bình cao nhất với giá trị = 3.9189. Sự chênh lệch về sự khác biệt này liệu mang ý nghĩa đặc trưng của cả tổng thể hay chỉ là ngẫu nhiên của mẫu ta xem xét bảng kết quả ANOVA bên dưới.
Bảng 4.21: Kết quả kiểm định thống kê Levence giữa các nhóm chức danhThống kê Thống kê Levene Bậc tƣ do của tử số (df1) Bậc tự do của mẫu số (df2) Mức ý nghĩa (Sig) .567 2 247 .568
(Nguồn: Kiểm định giá trị trung bình – Phụ Lục 9)
Bảng 4.21 cho thấy kiểm định thống kê Levence về nhóm chức danh với mức ý nghĩa 5% có hệ số Sig = 0.568 > 0.05 nên ta có thể chấp nhận giả thuyết cho rằng phương sai giữa các nhóm là khơng khác nhau đồng nghĩa với giả định rằng phương sai đồng nhất giữa các nhóm chức danh khơng bị vi phạm.
Bảng 4.22: Kiểm định ANOVA giữa các nhóm chức danh
Biến thiên Tổng của các bình phƣơng Số bậc tự do (df) Trung bình các bình phƣơng Tỷ số F Mức ý nghĩa (Sig.) Giữa các nhóm 1.011 2 .505 1.653 .194 Trong cùng nhóm 75.530 247 .306