Đề tài: “Đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc của nhân viên khối văn phòng tại Hà Nội - Ứng dụng phân tích bằng mô hình cấu trúc 2.. Trong phạm vi nghiên cứu này các
Trang 1Đề tài: “Đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc của nhân viên khối văn phòng tại Hà Nội - Ứng dụng phân tích bằng mô hình cấu trúc
2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.1 Cơ sở lý thuyết về sự hài lòng công việc và các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc
Hài lòng công việc là khái niệm không có sự thống nhất giữa các nhà nghiên cứu khác nhau Spector (1997) cho rằng sự hài lòng công việc đơn giản là sự yêu thích công việc và các khí cạnh công việc và xem sự hài lòng công việc như một biến hành vi Hài lòng công việc cũng được xem như việc hài lòng với các khía cạnh cụ thể hoặc hài lòng chung với công việc Một số tác giả khác cho rằng sự hài lòng công việc được xem là do ảnh hưởng của bởi các yếu tố cá nhân người lao động hoặc các tác động của tổ chức đối với các cảm nhận về công việc (Bergmann, 1981 dẫn theo Luddy, 2005)
Nghiên cứu đánh giá sự hài lòng công việc được thực hiện từ rất sớm trên thế giới bắt đầu
từ những nằm đầu thế kỷ 20 với nghiên cứu Happrock (1930 dẫn theo Luddy, 2005) Các mô hình đánh giá sự hài lòng công việc cũng được các học giả phát triển từ khá sớm Một trong những mô hình nổi tiếng nhất là mô hình JDI (job descriptive index) được Smith và cộng sự
Trang 2(1969) phát triển từ đại học Cornell Mô hình JDI đánh giá sự hài lòng công việc của người lao động dựa trên 05 biến nghiên cứu là (1) Bản chất công việc, (2) Cơ hội đào tạo và thăng tiến, (3) Lãnh đạo; (4) Đồng nghiệp và (5) Thu nhập Mô hình JDI được xem là sở hữu các nội dung tốt, các khái niệm có cơ sỏ và đáng tin cậy (Kerr, 1995 dẫn theo Trần Kim Dung, 2005) JDI cũng được xem là công cụ nên lựa chọn để đánh giá mức độ hài lòng công việc (Price, 1997) Mặc dù được đánh giá cao vả về lý luận lẫn thực tiễn nhưng JDI cũng có những điểm yếu của nó Đầu tiên là việc sử dụng bộ câu hỏi với 72 mục hỏi bị xem là quá dài gây khó khăn cho việc điều tra lấy dữ liệu Thứ hai dạng câu hỏi trả lời trong mô hình JDI nguyên thủy là dạng câu trả lời Có – Không không đánh giá được nhiều mức độ hài lòng khác nhau của người lao động Thứ ba là trong JDI không có câu hỏi đánh giá sự hài lòng tổng thể của người lao động (Spector, 1997) Ngày nay các nhà nghiên cứu sử dụng mô hình JDI điều chỉnh với các mục hỏi được thiết kế ở dạng thang đo Likert giúp ích cho việc đánh giá được nhiều mức độ cảm nhận của người lao động hơn và số câu hỏi cũng được điều chỉnh còn ít hơn so với JDI nguyên thủy (ví dụ: Trần Kim Dung, 2005; Hà Nam Khánh Giao & Võ Thị Mai Phương, 2011; Đào Trung Kiên và cộng
sự, 2013) Trong phạm vi nghiên cứu này các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc cũng được xác định trên cơ sở các chỉ số của mô hình JDI bao gồm:
• Bản chất cộng việc: Liên quan đến những thách thức của công việc, tính phù hợp với năng lực cá nhân và sự thoải mái trong công việc
• Cơ hội đào tạo và thăng tiến: Liên quan đến nhận thức của nhân viên với cơ hội được đào tạo, phát triển năng lực bản thân, cơ hội thăng tiến trong tổ chức
• Lãnh đạo: Liên quan đến mối quan hệ giữa cấp trên và cấp dưới như sự hỗ trợ của lãnh đạo, phong cách lãnh đạo, khả năng quản trị của lãnh đạo
• Đồng nghiệp: Liên quan đến các hành vị, quan hệ đồng nghiệp tại nơi làm việc
• Thu nhập: Liên quan đến tính công bằng trong chi trả người lao động cả bên trong và bên ngoài doanh nghiệp
2.3 Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
Mô hình nghiên cứu được thiết kế dựa trên nền tảng mô hình JDI kết hợp với giả thuyết cho rằng sự hài lòng với các thành phần công việc ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc tổng thể
Trang 3của người lao động Mô hình nghiên cứu sử dụng các câu hỏi dạng Likert nhiều mức độ thay cho các câu hỏi dạng Có – Không trong mô hình nguyên thủy
Hình 1 Mô hình nghiên cứu
Giả thuyết nghiên cứu được phát biểu như sau:
H1: Nhân tố bản chất công việc có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng công việc
H2: Nhân tố cơ hội đào tạo và thăng tiến có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng công việc H3: Nhân tố lãnh đạo có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng công việc
H4: Nhân tố đồng nghiệp có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng công việc
H5: Nhân tố thu nhập có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng công việc
3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Xây dựng các biến quan sát
Trang 4Theo Suanders và cộng sự (2007) các nghiên cứu thử nghiệm có thể đảm bảo bảng câu hỏi
là thích hợp và các câu hỏi có thể hiểu được với các đối tượng điều tra Các biến quan sát được được xem xét tham khảo từ các nghiên cứu khác và được đánh giá sơ bộ thông qua mộ thảo luận nhóm để xem xét từng khía cạnh trong các nhân tố của mô hình Bộ câu hỏi sơ bộ được thiết kế
và phát cho 20 người khác nhau để đánh giá việc sử dụng từ ngữ cho phù hợp Sau khi tiến hành điều chỉnh từ ngữ và các khía cạnh trong từng nhân tố của mô hình bảng câu hỏi chính thức sẽ được xây dựng sử dụng cho điều tra thực nghiệm Nội dung các biến quan sát (câu hỏi điều tra) sau khi được điều chỉnh sử dụng cho điều tra thực nghiệm như sau:
Bảng 1 Biến quan sát trong các nhân tố
I Bản chất công việc
1 work1 Công việc phù hợp với năng lực chuyên môn
2 work2 Công việc hiện tại rất thú vị
3 work3 Công việc có nhiều thách thức
4 work4 Phân chia công việc hợp lý
II Cơ hội đào tạo và thăng tiến
5 pro1 Có nhiều cơ hội thăng tiến trong quá trình làm việc
6 pro2 Chính sách thăng tiến rõ ràng
7 pro3 Được đào tạo phát triển nghề nghiệp
8 pro4 Đơn vị tạo cơ hội cho người lao động phát triển cá nhân
III Lãnh đạo
10 sup1 Lãnh đạo đối xử công bằng giữa các cấp dưới với nhau
11 sup2 Lãnh đạo quan tâm hỗ trợ cấp dưới
12 sup3 Lãnh đạo là người có năng lực điều hành công việc
13 sup4 Lãnh đạo coi trọng tài năng và sự đóng góp
sup5 Lãnh đạo tham vấn ý kiến nhân viên khi ra các quyết định
14 cow1 Đồng nghiệp thường sẵn lòng giúp đỡ lẫn nhau
15 cow2 Đồng nghiệp phối hợp hoàn thành tốt công việc
16 cow3 Đồng nghiệp thân thiện
17 cow4 Đồng nghiệp đáng tin cậy
Trang 519 pay1 Thu nhập tương xứng với kết quả làm việc
20 pay2 Người lao động có thể sống dựa hoàn toàn vào thu nhập từ công việc
21 pay3 Thu nhập được chi trả công bằng giữa các cá nhân người lao động
VI
Hài lòng công việc
23 jss1 Nhìn chung anh/chị hài lòng với công việc của mình
24 jss2 Anh/chị giới thiệu đơn vị như là nơi tốt nhất để làm việc
25 jss3 Anh/chị xem nơi làm việc hiện tại như ngôi nhà thứ hai của mình
(Nguồn: Tham khảo từ Đào Trung Kiên & cộng sự, 2013)
3.2 Chọn mẫu nghiên cứu và phương pháp thu thập dữ liệu
Do điều kiện hạn chế về kinh phí và thời gian thực hiện nên phương pháp chọn mẫu lấy theo quy tắc tối thiểu đảm bảo tính tin cậy của nghiên cứu Đối với nghiên cứu sử dụng phân tích nhân tố đòi hỏi cỡ mẫu khá lớn Theo Hair và cộng sự (2006) tối thiểu cỡ mẫu phải đạt 100, một
số nhà nghiên cứu đưa ra quy tắc cỡ mẫu theo số biến quan sát ở mức 4 hoặc 5 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Nếu lấy theo quy tắc này với 23 câu hỏi thì cỡ mẫu tối thiểu là 23*5 = 115 Để đảm bảo tính tin cậy tác giả chọn cỡ mẫu cho nghiên cứu là 150 mẫu, để đảm bảo cỡ mẫu thu về đạt mức này 180 phiếu hỏi sẽ được phát đi
Phương pháp thu thập dữ liệu được thông qua internet bằng công cụ googledocs bằng cách phát triển mầm cỡ mẫu (Nguyễn Đình Thọ, 2011) Tức là mỗi một thành viên trong nhóm chịu trách nhiệm thu thập 20 đến 25 phiếu điều tra Đối tượng được xác định lấy dữ liệu tham gia là các nhân viên văn phòng đang làm việc tại Hà Nội Các thành viên trong nhóm có thể sử dụng các công cụ như email, Facebook,… để gửi đường link câu hỏi và đề nghị đối tượng nhận điều tra trả lời Các thành viên sẽ chủ động đôn đốc và kiểm soát việc lựa chọn đối tượng phù hợp (nhóm có 08 thành viên)
3.3 Thang đo nghiên cứu
Khác với mô hình JDI nguyên thủy, nghiên cứu này sử dụng các câu hỏi ở dạng thang đo Likert 7 điểm: 1 – Hoàn toàn không đồng ý và 7 là hoàn toàn đồng ý
3.4 Phân tích dữ liệu nghiên cứu
Trang 6Dữ liệu nghiên cứu sau khi thu thập đủ và làm sạch được tiến hành phân tích như chu trình phân tích dưới đây
Hình 3: Quy trình phân tích dữ liệu nghiên cứu
Nội dung cụ thể được diễn giải như sau:
Thống kê mô tả mẫu: Mô tả những đặc trưng của mẫu nghiên cứu theo các dấu hiệu
phân biệt được định sẵn
Kiểm định sự tin cậy của các thang đo nghiên cứu bằng hệ
số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng
Phân tích khẳng định nhân tố để khẳng định tính phân biệt, sự tương thích với dữ liệu thị trường của mô hình
Phương tích phương trình cấu trúc để đánh giá mức độ phù hợp mô hình, kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Thực hiện các thống kê mô tả mẫu nghiên cứu theo các biến phân loại (giới tính, thu nhập, học vấn)
Thống kê
mô tả
Trang 7Kiểm định thang đo: Do các biến nghiên cứu được xây dựng từ 3 – 5 biến quan sát khác
nhau Để kiểm tra sự tin cậy của các khái niệm nghiên cứu này phương pháp phổ biến là sử dụng
hệ số Cronbach Alpha (Suanders và cộng sự, 2007) Để kiểm tra mức độ phù hợp của một mục hỏi phải xem xét hệ số tương quan biến tổng (Hair và cộng sự, 2006) Tiêu chuẩn kiểm định là hệ
số Cronbach Alpha tối thiểu 0.7 và hệ số tương quan biến tổng tối thiểu 0.3 (Nunally và Burstein, 1994)
Phân tích khám phá nhân tố (EFA): Phân tích khám phá nhân tố sẽ giúp nhà nghiên
cứu rút gọn dữ liệu từ nhiều biến quan sát thành ít nhân tố hơn mà vẫn phản ánh được ý nghĩa của dữ liệu nghiên cứu Một số tiêu chuẩn khi phân tích khám phá nhân tố là hệ số KMO tối thiểu bằng 0.5, kiểm định Bartlett có p-value nhỏ hơn 0.05, hệ số eigenvalue tối thiểu bằng 1, phương sai giải thích tối thiểu là 50% (Hair và cộng sự, 2006) Phương pháp rút trích nhân tố sử dụng là phương pháp principal component với phép xoay promax để giải thích cấu trúc dữ liệu tốt hơn khi sử dụng CFA (Nguyễn Khánh Duy, 2009)
Phân tích khẳng định nhân tố (CFA): Là phương pháp phân tích dựa trên sự hiểu biết
nhân định về các nhân tố tiềm ẩn trong mô hình thông qua lý thuyết hoặc thực nghiệm (thông qua EFA) Phân tích khẳng định nhân tố cho phép nhà nghiên cứu khẳng định sự tồn tại của các nhân tố trong mô hình, dữ liệu nghiên cứu có tương thích với dữ liệu thị trường hay không Phương pháp ước lượng sử dụng là ước lượng bằng hàm hợp lý cực đại (maximum likelihood estimation) Mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường khi các chỉ số: Chi-square hiệu chỉnh theo bậc tự do (Chi-square/df) nhỏ hơn 2, một số trường hợp nghiên cứu mới có thể nhỏ hơn 3 (Camines & Mcver, 1981 dẫn theo Nguyễn Khánh Duy, 2009), chỉ số thích hợp so sánh CFI (Comparative fit index), chỉ số Turker – Lewis TLI (Turker – Lewis index), lớn hơn 0.9 mô hình được xem là tốt, các chỉ số NFI, GFI có thể dưới 0.9 cũng có thể chấp nhận được (Hair và cộng sự, 2006), chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) tốt ở mức dưới 0.05, tại Việt Nam tác giả Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008) đề nghị RMSEA
ở mức dưới 0.08
Phân tích và kiểm định mô hình bằng bằng phương trình cấu trúc (SEM): Sau khi
đã kiểm tra tính tin cậy, sự tại, tính phù hợp của các nhân tố trong mô hình bằng phân tích khám phá nhân tố và khẳng định nhân tố, để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu mô hình cấu trúc tuyến tính sẽ được sử dụng Khác với thế hệ phân tích dữ liệu thứ nhất (tương quan, hồi quy),
Trang 8trong mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính sẽ xem xét đồng thời các ảnh hưởng các biến độc lập với nhau và biến phụ thuộc Mô hình cấu trúc tuyến tính cũng cho phép giải quyết vấn đề đa cộng tuyến, sai số đo lường mà các phương pháp ước lượng bằng phân tích hồi quy không thực hiện được Tiêu chuẩn kiểm định được lựa chọn theo thông lệ ở mức ý nghĩa 5% Về cơ bản CFA là một dạng của SEM (Hair và cộng sự, 2006), vì vậy các chỉ số phù hợp mô hình của SEM được xem như trong kiểm định bằng CFA
Ghi chú: Các bước phân tích được thực hiện với sự hỗ trợ của phầm mềm SPSS 22.0 và AMOS 22.0
4 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
4.1 Thống kê mô tả mẫu
Kết quả thu thập dữ liệu từ 180 phiếu câu hỏi ngửi đi qua các thành viên trong nhóm, kết quả thu về được 162 phiếu trả lời, một số cá nhân không tham gia trả lời Trong 162 phiếu này có
155 phiếu trả lời hợp lệ, có 7 phiếu trả lời không hợp lệ hầu hết các điểm đánh giá ở cùng một mức điểm Kết quả phân loại theo các tiêu chí phân loại như sau: Về giới tính tỷ lệ lao động nam
và nữ khá cân bằng với 83 nam (53.5%) và 72 nữ (46.5%); Thu nhập có 45 người trả lời dưới 5tr/tháng (29%), từ 5 -7.5 /tháng có 65 người (41.9%); từ 7.5 – 10tr/tháng có 32 người (20.6%)
và trên 10tr/tháng là 13 người (8.4%); Độ tuổi phân bố chủ yếu là nhóm lao động trẻ với 76 người dưới 25 tuổi (49%), Từ 26 đến 29 tuổi là 58 người (37.4%) và trên 30 tuổi có 21 người (13.5%); Về trình độ học vấn của lao động khối văn phòng có trình độ khá cao với 9 người có trình độ trung cấp (5.8%), 11 người có trình độ cao đẳng (7.1%), 132 người có trình độ đại học (85.2%) và 3 người có trình độ trên đại học (1.9%) (bảng)
Bảng 2 kết quả phân loại mẫu nghiên cứu
Trang 9Nguồn: Từ kết quả kháo sát
4.2 Kết quả kiểm định sự tin cậy các nhân tố trong mô hình
Kết quả kiểm định sự tin cậy các nhân tố trong mô hình nghiên cứu cho thấy tất cả các nhân tố đưa vào mô hình đều đạt tính tin cậy Hệ số Cronbach Alpha đều lớn hơn 0.7 (nhỏ nhất với biến phụ thuộc “hài lòng công việc” có hệ số Cronbach Alpha bằng 0.788), hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 (nhỏ nhất là là biến work4 của nhân tố “bản chất công việc” bằng 0.512) (bảng 3) Điều đó cho thấy các khái niệm nghiên cứu được xây dựng từ các biến quan sát đều đạt tính nhất quán nội tại và là những khái niệm được đo lường tốt
Bảng 3 Kết quả kiểm định sự tin cậy thang đo các nhân tố trong mô hình
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
I Nhân tố “bản chất công việc”: α = 0.813, N = 4 ,
Trang 10IV Nhân tố “đồng nghiệp”: α = 0.873, N = 4
4.2.1 Phân tích khám phá nhân tố các biến độc lập
Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy các hệ số factor loading đều lớn hơn 0.5,
hệ số KMO bằng 0.878 lớn hơn 0.5, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (p-value < 0.05), giá trị eigenvalue lớn hơn 1, phương sai giải thích bằng 72.489% lớn hơn 50% (bảng 4) Điều đó chững tỏ dữ liệu nghiên cứu sử dụng phân tích khám phá nhân tố là phù hợp Các biến quan sát hình thành 5 nhân tố chính như bảng:
Bảng 4 Kết quả phân tích khám phá nhân tố
Biến quan sát
Thành phần chính
Lãnh đạo
Đồng nghiệp
Đào tạo
và thăng tiến
Trang 117.871 1.847 1.626 1.345 1.085 Phương sai giải thích (%)
72.498
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ SPSS 22.0
4.2.2 Phân tích khám phá nhân tố với biến phụ thuộc
Phân tích từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy từ ba biến quan sát chỉ hình thành một nhân tố, các hệ số factor loading đều lớn hơn 0.5, hệ số KMO bằng 0.672 lớn hơn 0.5, kiểm định Bartlett
có ý nghĩa thống kê (p-value < 0.05) phương sai giải thích bằng 70.65% lớn hơn 50% (bảng 5) Điều đó cho thấy phân tích khám phá nhân tố với dữ liệu nghiên cứu là phù hợp Biến phụ thuộc
“hài lòng công việc” chỉ là một nhân tố duy nhất hay nói cách khác nó là khái niệm nghiên cứu đơn hướng
Bảng 5 Kết quả phân tích khám phá nhân tố biến phụ thuộc
