CHƯƠNG II. THỰC TRẠNG CHẤT LƯỢNG NGUỒN NHÂN LỰC
2.5.5. Phân tích hồi quy nhằm xác định vai trò của các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng về chất lượng nguồn nhân lực
Việc xác định được nhân tố nào ảnh hưởng đến chất lượng nguồn nhân lực của công ty là một trong những vấn đề quan trọng trong việc tìm ra các giải pháp nâng cao chất lượng nguồn nhân lực của công ty. Bởi vì thông qua quá trình này ban lãnh đạo công ty sẽ có cơ sở để đưa ra các giải pháp nhằm tiếp tục nâng cao chất lượng nguồn nhân lực của công ty, từ đó góp phần nâng cao hiệu quả công việc của công ty trong thời gian tới.
Để đánh giá mức độ tác động riêng lẻ của từng nhân tố đến sự hài lòng của cán bộ nhân viên trong công ty về chất lượng nguồn nhân lực của công ty, trong nghiên cứu này tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter). Như vậy 5 thành phần nhân tố nhóm ở trên là biến độc lập và mức độ hài lòng của cán bộ nhân viên trong công ty về chất lượng của nguồn nhân lực là biến phụ thuộc sẽ được đưa vào để chạy cùng một lúc.
Bảng 2. 16 Hệ số xác định phù hợp của mô hình
Model R R
Square
Adjus ted R Square
F Sig.
1 0,782a 0,611 0,598 45,331 0,000
Giả sử: - Y: Mức độ hài lòng về chất lượng nguồn nhân lực trong công ty - F1: Đào tạo bồi dưỡng
- F2: Tuyển dụng lao động - F3: Sử dụng lao động - F4: Công tác tiền lương - F5: Chế độ chính sách
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy:
1. Kết quả kiểm nghiệm các biến độc lập: Công tác đào tạo, công tác tuyển dụng, công tác sử dụng lao động, công tác tiền lương, chế độ chính sách đều có giá trị thống kê lớn và Sig < 0,05 cho thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 95% trở lên và mối quan hệ tác động lên biến phụ thuộc - mức độ hài lòng về chất lượng nguồn nhân lực của công ty. Điều đó có nghĩa là các biến độc lập trên đều tác động đến biến phụ thuộc.
2. Hệ số xác định bội R2 (R square) trong mô hình này là 0,611 (tương ứng với 61,1%) thể hiện sự phù hợp của mô hình với tổng thể. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 61,1% hay nói một cách khác là 61,1% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích chung bởi các biến độc lập trong mô hình. Giá trị R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0,598.
Tất cả các biến đều có mức ý nghĩa Sig < 0,05, với hệ số tương quan khá cao (R = 0,782) thể hiện mối quan hệ chặt chẽ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Vì vậy, hàm hồi quy trên có thể sử dụng được (hay nói cách khác là có sự phù hợp của hàm hồi quy).
3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Trong trường hợp mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến tức là các biến độc lập tương quan chặt chẽ với nhau và nó cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và khó tách ảnh hưởng của từng biến riêng lẻ, nên để tránh diễn giải sai lệch kết quả hồi quy so với thực tế cần phải đánh giá, đo lường hiện tượng đa cộng tuyến.
Để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ta sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor). Nhân tử phóng đại phương sai - VIF có liên hệ gần với độ chấp nhận - Tolerance (= 1 - R2i). Thực tế nó là nghịch đảo của độ chấp nhận, tức là đối với biến Xi thì VIF = 1/(1 - Ri2). Khi Tolerance nhỏ thì VIF lớn, quy tắc là khi VIF vượt quá 2, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Theo các giá trị trên bảng 2.15, ta thấy các nhân tử phóng đại phương sai - VIF đều nhỏ hơn 2 do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến mô hình hồi quy.
4. Phân tích ANOVA (Anlysis of Variance), cho thấy thông số F = 45.331, có giá trị Sig = 0,000 chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng được là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được và có thể sử dụng được.
Bảng 2. 17. Kết quả phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng Của cán bộ nhân viên về chất lượng nguồn nhân lực
Các biến phân tích Hệ số hồi
quy (βj) Giá trị t Sig
Chỉ số đa cộng tuyến
VIF
Hệ số chặn 0,574 1,727 .000
Đào tạo bồi dưỡng 0,033 0,627 .000 1.000
Tuyển dụng lao động 0,094 1,414 .000 1.000
Sử dụng lao động 0,011 0,219 .000 1.000
Công tác tiền lương 0,031 0,559 .000 1.000
Chế độ chính sách 0,754 14,405 .000 1.000
Durbin -Watson 2.082
R-square 0,611
F test 45.331
Sig 0,000
(Nguồn: Số liệu điều tra và phân tích trên SPSS năm 2015) 5. Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Nếu mô hình có hiện tượng tương quan chuỗi hay tự tương quan thì các kiểm định sẽ mất hiệu lực, do đó để các tham số của mô
hình có ý nghĩa thống kê thì cần phải kiểm định hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định Durbin - Watson cho giá trị d = 2,082 (bảng 2.15). Giá trị này nằm trong khoảng cho phép [dU; dL] của số quan sát 150 và số biến độc lập bằng 5 (1,802 < d = 2,082 <
2,198). Do đó có thể kết luận rằng mô hình không có tự tương quan.
Ta có mô hình hồi quy:
Y = 0,574 + 0,033 F1 +0,094 F2 + 0,011 F3 + 0,031 F4 + 0,754 F5
Theo phương trình hồi quy này, có 5 nhân tố có mối liên hệ tuyến tính với mức độ hài lòng về chất lượng nguồn nhân lực của công ty CP thiết bị vật tư Y tế Thanh Hóa với mức ý nghĩa Sig < 0,05. Tất cả đều có tác động dương phản ánh tỷ lệ thuận với mức độ hài lòng chung của cán bộ nhân viên trong công ty. Qua phân tích hồi quy đa biến cho thấy mô hình xây dựng phù hợp với dữ liệu thu được và kết quả ban đầu cho thấy các thành phần đo lường trên đều có mức ý nghĩa Sig < 0,05 nên có sự khác biệt và có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy là 95%. Vì thế chúng ảnh hưởng đáng kể đến mức độ hài lòng của cán bộ công nhân viên trong công ty.
Từ phương trình trên cho thấy, công ty CP thiết bị vật tư y tế có thể tác động đến các biến trong phương trình nhằm gia tăng mức độ hài lòng về chất lượng nguồn nhân lực.
Như vậy, đào tạo và bồi dưỡng vẫn là yếu tố quan trọng trong việc nâng cao chất lượng nguồn nhân lực của công ty. Đây cũng là một thực tế hết sức phù hợp, qua phân tích cho thấy quá trình đào tạo bồi dưỡng của công ty chưa thực sự được đánh giá cao vì vậy yếu tố quan trọng trong việc nâng cao chất lượng nguồn nhân lýực trong giai đoạn tới của công ty đó là cải tiến quá trình đào tạo.